CN1202065A

CN1202065A - 图像检测方法、图像检测装置、图像处理方法、图像处理装置以及媒体

Info

Publication number: CN1202065A
Application number: CN98109541A
Authority: CN
Inventors: 西田幸宏; 今川太郎; 目片强司
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1997-06-02
Filing date: 1998-06-02
Publication date: 1998-12-16
Also published as: JPH11126259A; KR19990006591A; US6307963B1

Abstract

一种图像检测方法,用于判断在输入图像中是否存在特定图像,包括:暂时保持输入图像信号,从中取得半径为r的圆形一类的数据,计算圆形数据的特征值,根据特征值和基准特征值之间的相似性判断特征值是否被包含在特定图像中,取得半径r’的圆形一类数据,计算新的特征值,对具有多个半径的圆形数据,重复判断新特征值是否被包含在特定图形中。从而能有效地检测在输入图像中其诸如角度和位置等的排列条件并不知道的特定图像存在与否。

Description

图像检测方法、图像检测装置、图像处理方法、图像处理装置以及媒体

本发明涉及图像检测方法、图像检测装置、图像处理方法、图像处理装置以及媒体。

近年来，由于彩色复印机、用作个人计算机的输入/输出单元的彩色扫描器以及彩色打印机的性能有了明显的提高，已有可能方便地获得高准确度的彩色复印件。因此，由于通过滥用上述高准确度单元可伪造票据和证书，所以有必要对上述滥用采取行动。

这就是检测印在这些票据和证书上的特定图像是否包含在复印机要复印的图像中。当检测到特定图像时，必须停止图像读入或禁止正常的打印，以防止伪造。而且，必须通过诸如利用网络等手段防止发生伪造并将伪造通知监管人。

包含在输入图像中的特定图像的位置和方向是未知的。

作为在上述情况下检测彩色图像中特定图像的常规方法，有日本专利申请特开平第4-207465号的公报中所披露的、采用在彩色空间中整个图像的扩展匹配法。然而，在该方法中，可能误检其它色调大致相似于特定图像和不相关的图像。因此，该方法中检验图像中的特写记号是有效的。作为特定记号，可以列举票据上的红色印记。

为了检验图像中的特定记号，采用日本专利申请特开平第8-115022号的公报中所披露的方法，该方法找到图像中一种特定颜色圆形图像并检验频率图案和色调。然而，由于诸如红色印记的特定颜色图并不总是包含在必须防止伪造的原稿中，因此，不能使用上述方法。

在这种情况下，在日本专利申请特开平第6-268859号中表明在图像中检测任何圆形区域的事例，作为一种能够检测输入图像中其排列未知的特定图像的有无，甚至没有特定颜色图案的方法。

此外，作为彩色图像中检测特定图像的常规方法，除了披露在日本专利申请特开平第4-207465号的上述方法外，日本专利申请特开平第7-1311636号的公报披露缩小范围到一个其中可包括特定图像的小区域并只注意颜色信息的方法。

此外，作为检测特定图像的方法，在日本专利申请特开平第7-177349号与上述方法分开地披露了一种图像处理装置。参阅图38至40，说明这一常规例子如下。

图38中，符号101表示位置状态检测部分，102表示旋转处理部分，103表示分块部分，104表示块匹配判断部分。图39示出了有意义的图像和包含在该有意义的图像中的特定图像201(其中心画出文字B1的矩形)。位置状态检测部分101检测图39中有意义的图像中特定图像201的位置。检测时，检测矩形的边并按照边的位置和角度计算该矩形。旋转处理部分102旋转图像，使特定图像201按照位置状态检测部分101检测的位置信息与水平方向相配。图40表示通过旋转图39所示的特定图像所得到的图像。分块部分103将该旋转得到的图像(见图40)分成块。块匹配判断部分104将分得的每一块的平均密度与预定值进行比较，以判断特定图像201是否包括在有用的图像中。

然而，在采用图像的任意部分作为有用数据的上述常规方法中，在重复移动每个像素的同时，必须重复获得有用的数据，提取特征值，并根据特征值作出判断，因此要求大量的工作量。尤其为获得圆区域中的数据，必须连续地进行处理，如要获得的数据的地址计算，从而进一步增加了工作量。由于工作量的增加正比于圆的半径的平方，因此，较好的做法是采用尽可能小的圆，以减少工作量。然而，由于从小直径的圆形区获得的特征值的范围狭窄，存在的问题是特定图像的检测准确度变差。

此外，在只注意要检测的颜色信息而不用诸如颜色排列的位置信息的上述常规方法中，如果输入其色调与要检测的特定图像的色调相类似的图像，则该图像很有可能被当作特定图像加以误检测。而且，在把范围缩小到部分图像并只观察该点的方法中，如果该部分上的图像相似、而整体图像全然不同的图像可能误检测作为特定图像。因此，存在的问题是检测特定图像的准确度低。

在图38和40所说明的常规方法中，其前提是准确地检测特定图像201的位置。因此，当特定图像的附近出现含有边的其他像时，存在的问题是难以准确地控制特定图像的边缘，从而不可能准确检测特定图像的位置，因而检测特定图像的准确度变差。还有，在处理不具有包含如矩形一类简单形状的图像而是含有曲线的复杂图形的图像时，必须重新准备检测具有复杂形状图像的位置与倾斜度的技术。虽然可用特定颜色标记(例如红色标记)来确定位置，但也存在缺点，除了含有特定颜色标记以外的图像不能被检测。

本发明为了解决上述问题，其目的在于提供能更有效地处理数据，以检测特定图像，并防止检测准确度变差的图像检测方法、图像检测装置、图像处理方法、图像处理装置以及媒体。

为了达到上述目的，第1发明(对应于权利要求1的本发明)是一种图像检测方法，包含下列步骤：

保持含有待检测图像的图像数据；

由数据提取装置扫描所述保持的图像数据，从包围所述扫描位置的半径为r的基本上圆周区的图像中提取数据；

根据所述提取的数据计算提取的数据特征值；

累积根据(1)半径相当于所述待测图像上的所述半径r的基本上圆周区中和(2)半径相当于大于所述待测图像上的所述半径r的基本上圆周区中的每个图像得到的基准特征值；

在半径相当于从中得到的所述计算的提取数据特征值的基本上圆周区半径的基本上圆周区中，获得所述累积的基准特征值，并根据两个特征值，获得所述得到的基准值和所述计算得到的提取的数据特征值之间的相似性；

判断所述获得的相似性是否满足预定准则，当决定相似性满足该准则，则设置其半径大于所述半径r的基本上圆周区作为新区，替代所述半径r的基本上圆周区，并从所述新区内的图像中提取新数据；以及

根据所述提取的新数据确定在所述保持图像数据内是否存在待检测的所述图像。

按照上述结构，例如，有可能使用上述结构检测图像而减少工作量，并保持高准确度。

第4发明(对应于权利要求4的本发明)是按照第1发明所述的图像检测方法，还包含下列步骤：

改变检测所述待测图像的检测模式和累积所述基准特征值的输出模式的步骤；其由

(1)当所述模式是所述输入模式时，

按照预定的准则，变换所述待检测图像的全部或部分，

存储多种类型的按照所述经变换的图像获得的经变换的图像数据，

在所述保持变换的图像数据周围，在一个或多个所述圆周区中对每一变换的数据取得数据，

按照每一取得的数据计算基本特征值，和

按照所有所述计算的基本特征值计算所述基准特征值，并累积这些计算的基准特征值；和

(2)当所述模式是所述检测模式时，

确定所述待测图像存在与否。

并用，按照上述结构，例如通过自动设置与图像对应的适当的特征值，有可能使用简单方法输入新颖的底稿作为待测图像。

第13发明(对应于权利要求13的本发明)是一种图像检测装置，包含：

图像数据保持装置，保持含有待测图像的图像数据；

数据提取装置，扫描所述保持图像数据，并从所述扫描位置周围半径为r的基本上圆周区内的图像中提取数据；

计算装置，根据所述提取数据计算提取的数据特征值；

累积装置，累积根据(1)半径相当于所述待测图像上的半径r的基本上圆周区中和(2)半径相当于大于所述待测图像上的半径r的基本上圆周区中的每个图像获得的基准特征值；

相似性计算装置，在半径相当于从中得到所述提取数据特征值的基本上圆周区半径的基本上圆周区中，获得所述累积的基准特征值，并根据两个特征值，获得在所述得到的基准特征值和所述计算的提取的数据特征值之间的相似性；和

判断和控制装置，判断所述获得的相似性是否满足预定准则，当判定所述得到的相似性满足该准则时，则用其半径大于所述半径r的基本上圆周区作为新区，替代所述半径r的基本上圆周区，并从所述新区内的图像中提取新数据；其中

根据所述提取的新数据，检测在所述保持图像数据内是否存在所述待测图像。

按照上述结构，例如可能利用上述结构检测图像而减少工作量，并保持高准确度。

第16发明(对应于权利要求16的本发明)是按照第1发明所述的图像检测装置，其中包含：

模式改变和控制装置，改变检测所述待测图像的检测模式和累积所述基准特征值的输入模式；图像变换装置，根据预定的准则变换所述待测图像的全部或某些部分；变换图像存储装置，存储所述变换图像的数据；以及基准特征值计算装置，根据被变换前后的图像的数据计算所述基准特征值，以及

所述模式改变和控制装置；

(1)当所述模式是所述输入模式，使所述图像变换装置变换所述图像，使所述变换图像存储装置按照所述变换图像存储得到的多种类型的变换图像，使所述数据提取装置在一个或多个所述圆周区内对保持在所述变换图像存储装置中的每一个所述变换图像数据获取数据，使所述计算装置根据所述获得的数据计算每一基本特征值，使所述基准特征值计算所述基准特征值，以及使所述累积装置累积这些计算的基准特征值，以及

(2)当所述模式是所述检测模式时，进行确定所述待测图像存在与否。

按照上述结构，例如通过自动设置与图像对应的适当的特征值，能用简单方法输入新颖的底稿作为待测图像。

第25发明(对应于对利要求25的本发明)是一种图像处理装置，包含：

按照输入图像信号取得分块的特征值的提取装置；存储所述特征数据的存储装置；累积多个以前获得的基准数据值的累积装置；把所述特征数据与所述基准数据进行比较，以获得它们之间相似性的比较装置；存储所述相似性的存储装置，以及按照多个相邻块上的所述相似性判断输入图像中是否存在特定图像的判断装置。

按照上述结构，例如，可以提供一种图像处理装置，能从输入图像中检测其排列并不知道的特定图像存在与否，而即使图像具有相似的色调或只是每一图像的一部分相似的情况下也不会误检测。

第39发明(对应于权利要求39的本发明)是一种图像处理方法，包括下列步骤：

按照在搜索区中预定位置上第1局部区中的局部图像计算第1特征值；

将按照在待测目标图像区中预定位置上多个第2局部区中的每一局部图像以前得到的每一第2特征值与所述计算的第1特征值进行比较；

根据比较结果检验在所述第2特征值中是否出现满足与所述第1特征值有预定关系的第2特征值；

当满足所述关系的第2特征值出现时，根据全部或部分所述第2局部区的位置信息获得所述搜索区中的新位置，并按照在新位置上第1局部区中的局部图像计算新的第1特征值；

判断所述计算的新第1特征值与所述第2特征值中的预定的第2特征值是否满足预定的关系；以及

根据判断结果确定所述目标图像是否出现在所述搜索区中。

第42发明(对应于权利要求42的本发明)是一种图像处理方法，包括下列步骤：

按照搜索区中多个第1局部每一局部图像计算每一第1特征值；

将从在待测目标图像区中预定位置上多个第2局部区中每一局部图像以前得到的每一第2特征值与每一所述计算的第1特征值作比较；

根据比较结果搜索满足所述第2特征值预定关系的所述计算的第1特征值的第一特征值，并存储搜索的第1特征值和局部区的位置信息；以及

通过在存储的第1特征值和它的局部区的位置信息，根据所述以前获得的第2特征值和第2特征值的局部区之间的相对位置关系，检测目标图像，作为处理目标。

第47发明(对应于权利要求47的本发明)是一种图像处理装置，包括：

局部信息获取装置、局部特征值计算装置、局部特征信息存储装置、搜索坐标生成装置以及评估装置，其中，

所述局部信息获取装置取得图像中局部区信息，所述局部特征值计算装置按照所述局部信息获取装置取得的局部区图像计算特征值，所述局部信息存储装置存储由所述局部特征值计算装置计算的特征值和它的局部区图像的位置信息，或存储由外部单元获得的特征值和它的局部区图像的位置信息，所述搜索坐标生成装置利用存入所述局部特征信息存储装置的信息、由所述局部特征值计算装置获得的特征值和所述局部区图像的位置信息，产生新的位置坐标，所述局部特征信息获取装置按照所述搜索坐标生成装置发生的坐标新获得图像中局部区的信息，以及所述评估装置利用在所述局部特征信息存储装置中存储的信息，由局部特征值计算装置获得的特征值和局部区图像的位置信息，计算评估的值。

第48发明(对应权处要求48的本发明)是一种图像处理装置，包括：

局部信息获取装置、局部特征值计算装置、局部特征信息存储装置、搜索坐标生成装置，以及评估装置，其中，

所述局部信息获取装置取得的图像中局部区信息，所述局部特征值计算装置从所述局部信息获取装置获得局部区图像得到特征值，所述局部特征信息存储装置存储由所述局部特征值计算装置获得的特征值和所述局部区图像的位置信息，或存储由外部单元获得的特征值和它的局部区图像的位置信息，所述搜索坐标生成装置利用存入所述局部特征信息存储装置的信息、由所述局部特征值计算装置获得的特征值和所述局部区图像的位置信息，产生新的位置坐标，所述评估装置根据存储在所述局部特征信息存储装置的信息和所述搜索坐标产生装置产生的坐标，计算评估值。

图1是要本发明实施例1的图像检测装置的图像阅读器的示意方块图；

图2表示本发明的圆心C的运动的说明图；

图3为本发明的圆形数据的放大图；

图4为本发明的圆形数据的一维方案图；

图5为说明本发明的待检测图像上的排列的各圆的例示图；

图6为累积装置中的表；

图7为采用本发明实施例2的图像检测装置的图像阅读器的示意方块图；

图8为本发明的电平判断装置的方块图；

图9为采用本发明实施例3的图像检测装置的图像阅读器的示意方块图；

图10(c)为放大待输入图像一部分的例示图；

图10(b)为当移动图像时放大待输入图像的例示图；

图10(c)为当旋转图像时待输入图像的例示图；

图11为本发明实施例A1的特定图像检测装置的示意方块图；

图12为本发明实施例A1的特征数据提取装置的结构例示图；

图13为本发明实施韫A1的特征数据存储装置的内部结构例示图；

图14为本发明实施例A1的特征数据比较装置的CPU操作的流程图；

图15(a)为当在实施例A1中水平排列特定原稿时基准数据的例示图；

图15(b)为当在实施例A1中从水平排列移动特定原稿时基准数据的例示图；

图15(c)为当在实施例A1中从水平排列移动原稿时基准数据的例示图；

图15(d)为当在实施例A1中从水平排列移动原稿时基准数据的例示图；

图16为本发明实施例A1的比较结果存储装置内部结构的例示图；

图17(a)为说明本发明实施例A1中特定图像排列和基准数据之间比较结果的例示图，示出含有特定图像的图像；

图17(b)为说明本发明实施例A1中特定图像排列和基准数据之间比较结果的例示图，示出基准数据比较结果图；

图18(a)为说明实施例A1中水平排列帧屏蔽例示图；

图18(b)为本发明实施例A1中从水平排列移动的帧屏蔽的例示图；

图18(c)为本发明实施例A1中从水平排列移动的帧屏蔽的例示图；

图18(d)为本发明实施例A1中垂直排列的帧屏蔽的例示图；

图19为本发明实施例A1的特定原稿判断装置的一帧的CPU操作流程；

图20为本发明实施例A2的特定图像检测装置的方块图；

图21为本发明实施例A2的特征数据的CPU操作的流程图；

图22为本发明实施例A2的比较结果存储装置的内部结构例示图；

图23为说明本发明实施例A2的特定原稿判断装置的一帧的处理流程图；

图24为说明本发明实施例A2的特定原稿判断装置的一帧的处理流程图；

图25为说明本发明实施例A2的非屏蔽块的块数例示图；

图26为本发明实施例A2的基准数据排列字典的例示图；

图27为本发明实施例A3的特定图像检测装置的示意方块图；

图28为说明本发明实施例A3的特定原稿判断装置的一帧的处理流程图；

图29为本发明实施例A4的特定图像检测装置的示意方块图；

图30为说明本发明实施例A4的特定原稿判断装置的一帧的处理流程图；

图31为本发明的图像处理装置的实施例B1的方块图；

图32(a)、32(b)和32(c)为说明特定图像的例示图；

图33为含有特定图像的图像例示图；

图34为分割的圆区例图；

图35为本发明的图像处理装置的局部特征信息存储装置中待存储信息的例图；

图36为表示特定图像的检测处理例示图；

图37为本发明的图像处理装置的实施例B1的方块图；

图38为常规技术的方块图；

图39为含有特定图像的图像例图；

图40为旋转特定图像后的图像例图。

下面参照附图，说明本发明的实施例。

[实施例1]

下面说明本发明的图像检测装置的实施例。

图1为采用本发明实施例1的图像检测装置的复印机的示意方块图。

图1中，符号1表示图像读取部分，以光学方式读取原稿并输出作为RGB图像信号。符号2表示本发明的图像检测装置，检测图像中的特定图像。符号3表示图像输出部分，按照电子照相理论，通过接收读取的RGB信号，将该信号变换成4色CMYK(深蓝、深红、黄、黑)并形成彩色图像格式，获得复印的图像。

实施例1的复印机在输出由图像读取部分1读取的图像数据的同时，由图像检测装置2判断在读得的图像中是否含有特定图像。当复印机判定不含有特定图像时，就进行通常的复印操作。然而，当复印机判定含有特定图像时，就停止图像输出部分3的运行而不执行正常的操作。

在票据上的某种图像作为特定图像输入复印机时，该机起到具有阻止复印票据功能的作用。

参阅图1，下面详细说明图像检测装置2的结构。

符号4表示存储装置，暂时保持图像信号。符号5表示数据提取装置，从存储在存储装置4中的数据中取得半径为r的圆形一类的数据，6表示计算装置，计算由数据提取装置5取得的圆形数据，7表示判断装置，通过比较由计算装置6得到的特征值和基准值判断记号是否相互匹配，8表示累积装置，累积上述基准值。这种情况下，本发明的提取的数据特征值对应上述的特征值，本发明的基准特征值对应上述基准值。本发明的待计算图像对应特定图像。判断装置7包括本发明的相似性计算装置和判断/控制装置。

下面参阅图1至6说明如此构成的这一实施例的图像检测装置的操作情况，同时说明本发明的图像检测方法的一实施例。

如图1所示，图像检测装置2获得由图像读取部分1得到的图像作为RGB图像信号。图像检测装置2将该图像信号暂存到存储装置4。由于存储装置4是一RAM，故通过指定地址可得到任何位置上的数据。当数据存入存储装置4时，数据4提取装置5从所存数据取得出现在搜索区21中圆周区22内(图2)的像素数据。这种情况下，图2为示意地表明圆周区22的中心C按照扫描而移动的状态图。图2中，矩形23表示票据，星形24表示特定图像。

图3是一放大图，表示由于上述扫描，扫描位置移到点(X1，Y1)时，用于计算含有特定图像24的特征值和像素的圆周区31至33之间的位置关系图。按照情况使用3种圆周区31至33，从较小半径的区至较大半径的区。后面将进一步说明。这种情况下，(X1，Y1)表示采用搜索区21的左上角(图2所示)为原点的坐标值。图3中示出3个同心区31、32和33(半径分别为3、5和7个像素)作为3类可用的区，在坐标值为(X1，Y1)的位置的像素作为中心C。图3中用粗线示出这些区。此外，图3中一个方块30表示一个像素。图3中表示半径的像素数是等于去除中心C像素的像素数。而且，这3种同心圆周区31至33是与用来取得以前累积于后面将说明的累积装置8中的基准特征值的区相对应地确定的。

如图2所示，数据提取装置5在每一像素行图像的主扫描方向(对应图3的x轴方向)上移动圆周区22的中心C，以顺序地取得搜索区21中像素的图像。

这样，在搜索的第一阶段，采用最小半径的圆周区31进行图2所示的扫描(见图3)。参阅图3说明这种情况下数据的获得。即，在位于最里面的具有3个像素的半径的圆周区31中，获得每一RGB电平值作为总数为16个像素(沿顺时针方向从像素A_3，0，到像素A_3，1、像素A_3，2、…、以及像素A_3，15)的数据

图4为从这些圆周区每个像素得到的RGB电平值的例示图。Y轴表示像素的R、G或B的一种电平，X轴表示像素之间的差别。

然后，该数据送到计算装置6，在计算装置6得到圆周区中数据的特征值(可称为圆形数据)。这样，得到圆形数据的统计特征值如圆形数据的平均值M和方差值V以及一次差的绝对值和S。这些值对旋转运动是不变的。

其后，将这些值送到判断装置与累积在累积装置8的对应基准值相比较。

即是说，在累积装置8中事先累积有一次差的平均值Mt、方差值Vt和绝对平均St，作为与待测图像(以后称为目标图像)有关的基准特征值。这些值是从半径互相相同的3种圆周区31a至33a中像素数据中得到的基准特征值，如图5所示，圆周区31a至33a分配在待测图像51上。此外，圆周区31a至33a相当于图3所述的圆周区31至33，并具有相同的形状。而且，表示作为基准特征值的Mt、Vt和St的允许波动的范围的阈值THm、THv和THs以图6所示的表格形式与这些基准特征值一起存储于累积装置8中。

判断装置7从累积装置8得到对应于当前检测的圆周区的半径的基准特征值和它的阈值，按照从计算装置6得到的当前检测的特征值，据方程1计算下面要说明的进行判断的得分(相似性)。具体地说，围绕扫描位置(X1，Y1)的圆周区31中特征值与对应于圆周区31的圆周区31a(见图5)中特征值相比较。

在下面的方程中，用Pm、Pv和Ps表示平均值、方差值和一次差的绝对值的平均值。而且，为统一这些值，用P或P(n)表示在相同圆周区中表明特征值和基准特征值之间的相似性的相似性(见方程1和2)。Pm、Pv和Ps也可分别作为对于圆周区中每个值的特征值之间的相似性。因此，基准特征值Mt、Vt和St以及阈值THm、THv和THs总称为相似性计算准则。

[方程1]

Pm＝1.0-|M-Mt|/Thm

Pv＝1.0-|V-Vt|/THv

Ps＝1.0-|S-St|/Ths

P＝(Pm+Pv+Ps)/3

当圆形图形类似于目标图像的圆形图形时，Pm、Pv、Ps和P接近1.0，当前者不同于后者时，这些值为负。

因此，当P值为正，则判断圆周图形(圆周区中像素数据的特征)类似于目标图像51的圆周图形，即相似性高。当P值为负，则判断两个圆周图形之间的相似性低。本发明的准则相当于上述的取决于P值是正或负来判断相似性级别的准则。

而且，当判断装置7判定相似性为高时，它就指令数据提取装置5采用半径为第二大的圆周区32代替此前的圆周区31来取得数据。

被指令在圆周区32中取像素数据的数据提取装置5在半径比上次取数的为大的圆周区32取得数据，而圆的中心像素C并未从上次位置移动。这种情况下，采用关系为5个像素的圆周区，它比半径为3个像素的第1圆大一级。

然后，类似于上述过程，计算装置5由圆周区32中的数据计算特征值，判断装置7再次进行上述判断。然而，按照如[方程2]所示事先计算的包含P(n-1)的分数的P(n)分数进行判断。

[方程2]

P(n)＝((1-α)·(Pm+Pr+Ps)/3+α·(n-1)·P(n-1))/n

然而，n(n＝1，2，…，N-1)表示加到待采用的圆周区的圆周区数。这里，对一组圆周区中其有最小半径的圆周区加“1”，对较大圆周区加上以升序的各数。P(n-1)是用于判断对应于圆周区数n-1的分数，α(0.0＜α＜1.0)是对以前数据的加权。Pm(n)、Pr(n)和Ps(n)是与圆周数n的平均值和方差值和圆周数n的一次差的绝对值的平均值。这里，P(0)等于P。

以与以上相同的方式按照方程2判断计算的P(n)是正还是负。当P(n)为正时，采用较大半径的圆周区33代替圆周区32。然而，当P(n)为负时，就对数据提取装置发出指令，使扫描位置(X1，Y1)移动一个像素。新的扫描位置是(X1+1个像素，Y1)。这样，数据提取装置5通过采用最小圆周区31开始提取新数据。

这样，只要判断的相似性为高，就重复上述判断且圆周区的半径逐渐增大。而且，对每一个预置圆周区相似性为高的条件得以满足时，就对图像输出部分3送出目标图像51的检测结束，完成检测。

例如，假设圆周预置区半径为3、5、10、15和20个像素。这时，当最大半径20个像素的圆周区的判断P为正时，就完成检测目标图像51的检测。

然而，当计分P的为负时，则依照图2逐个像素地移动中心像素C，对搜索区21中各像素P一直为负，直到图像完成检测，则判定在该图像中没有出现目标图像51，将此判决送到图像输出部分3，完成判断。

如上所述，用小圆周区重复特定图像的判断，直到判定相似性为高为止，有可能减少需要检测的像素数。因此，有可能加快目标图像的检测处理。而且，当判断到特定图像类似目标图像时，通过改变小圆周区为大圆周区，可以提高检测准确度。

[实施例2]

下面说明本发明的图像检测装置实施例2。

图7是采用实施例2的图像检测装置的复印机的示意方块图。

图7中，符号1表示以光学方式读取原稿的图像读取部分并输出作为RGB图像信号。符号2表示本发明的图像检测装置，用于检测图像中的特定图像。符号3表示图像输出部分，按照电子照相理论通过接收读取的RGB信号、将该信号变换成4色CMYK，并形成彩色图像格式，获得复印的图像。

实施例2的复印机在输出电图像读取部分1读取的图像数据的同时，由图像检测装置72判断在读得的图像中是否含有特定图像。当复印机判定不含有特定图像时，就进行通常的复印操作。当复印机判定含有特定图像时，就停止图像输出部分3的运行，而不执行正常的操作。在票据上有某种图像作为特定图像输入复印机时，该机起到具有阻止复印票据功能的作用。

参阅图7，下面详细说明图像检测装置72的结构。

符号4表示存储装置，暂时存储图像信号，5表示数据提取装置，从存储在存储装置4的数据中取得半径为r的圆形一类的数据，6表示计算装置，计算由数据提取装置5取得的圆形数据，7表示决断装置，通过比较由计算装置6得到的特征值与基准值，判断记号是否互相匹配，8表示累积装置，累积上述基准值。此外，符号9表示电平判断装置，检验由数据提取装置5从存储装置4获得的数据的电平。

下面参阅图7和8说明如此构成的这一实施例的图像检测装置2的操作，同时说明本发明的图像检测方法的一个实施例。这里，从整体来看，主要说明减小数据运算量的设计。其他的操作基本上与实施例1相同。

如图7所示，图像检测装置2获得由图像读取部分1得到的图像作为RGB图像信号。图像检测装置2将该图像信号暂存到存储装置4。存储装置4是一RAM，通过指定地址可到任何位置数据。存储装置4存储图像的同时，数据提取装置5首先从存储数据取得一个像素的数据。

这里，有意义的像素是圆周区中中心C上的像素(见图3)，在实施例1说明了由此获得数据。

数据提取装置4从像素获得RGB信息，并将它送到电平判别装置9。

图8是电平判别装置9的方块图，该装置由曲线比较器构成，用于比较RGB的值与设置值。如图8所示，事先分别对R、G和B设置待测图像51的中央位置(图8中符号提供的像素位置)的像素颜色的可允许起伏范围。这些设置的可允许起伏范围与由数据提取装置5送出的像素值相比较。当每个像素的颜色值在设置的颜色可允许范围内时，对数据提取装置5输出“1”。当每个像素的颜色值超出该允许值时，对数据提取装置5输出“0”。

当数据提取装置5从电平判别装置9接到“0”时，它并不在这个位置上取数据，而是如图2所示那样扫描圆周区31的中心C，并移动到下一像素位置。

而且，当数据提取装置5从电平判别装置9接收“1”时，它如实施例1所述从存储装置4取圆周区31中的数据。

省略了计算装置6计算特征值和判断装置7判断的说明，因为它们的计算和判断与实施例1的情况相同。

然而，当目标图像51的中心为白时，需要设置所有可允许颜色范围(如图8所示)使a＜x。然而，当中心为黑时，需要设置可允许范围使x＞b。

这样，由于开始取圆周区内的数据之前，由电平判别装置9判断圆周区内有关中心像素的数据电平，因此有可能进一步减少整个运算量。

[实施例3]

下面描述本发明图像检测装置的实施例3。

图9是采用实施例3图像检测装置的图像复印机的示意方块图。

下面主要描述基准特征值和确定该值可允许范围的方法。

即，前面已经讲过，从上述每个实施例中周围区域获得的特征值是一种不受原稿的位置或方向支配的特征值。先前为了获得基准特征值而读出的目标图像中各像素之间的相对定位关系，可能同准备为搜索而读出的图像中各像素之间的相对定位关系偏离一个像素，即便对上述两种情况使用了同一像素尺寸也是如此。即，在搜索时在周围区域中逐个像素地移动的扫描方法中，在获取基准特征值的周围区域的中心位置与对同一目标图像搜索时周围区域的中心位置之间会出现一个像素范围内的失配。这表明，尽管把同一个目标图像用作为一个对象，但是运用同一半径的周围区域所获得的两个特征值(即基准特征值和搜索时计算出的特征值)相互仍可能不匹配。两个特征值之间由于在中心位置有一个像素偏移而造成的失配度可能是个相当大的值，具体取决于目标图像的形状。所以，必须事先按照目标图像的形状设置这两个特征值之间的失配度。

换言之，上述特征值随着要读出的像素尺寸或实际图像与像素间相对位置的偏离度而略有变动。特别是在为了减少整个处理量而设置大尺寸像素并在粗放图像中其检测时，特征值的变动就更大。此外，特征值的变动取决于被检测图像的形状和圆形的设置尺寸或位置。所以，要作精确的检测，必须相应于被检测图像和特征值的可允许范围预先设置特征值。

本例描述的图像检测装置，允许自动设置某个相应于目标图像的合适的特征值而输入一张防假冒的新的原稿，无须作上述麻烦的设置操作。

即在图9中，符号1表示图像读出部分，用于以光学方式读原稿并把它作为RGB图像信号输出。符号2表示本发明的图像检测装置，用于检测图像中的特定图案。符号3表示图像输出部分，用于接收读出的RGB信号，把这类信号变换成CMYK四种颜色，并获得复印图像。符号16表示计算机，它能控制图像读出部分的操作，确认读出的图像，并指定图像读出范围。

实施例3的复印机在输出图像读出部分1读取的图像数据的同时，通过图像检测装置92判断某特定图像是否包含在读出图像中。此外，当复印机判定特定图像未包含在读出图像中时，就执行正常的复印操作。当复印机判定特定图像包含在读出图像中时，则停止图像输出部分3操作而不执行正常的复印操作。把帐单上的某种图像作为特定图像输入复印机，则复印机就具有防止复印帐单的功能。此外，还可以由计算机15指定图像中的某个特定图像，并输入该特定图像作为要检测的新图像。

下面基准图9详述图像检测装置92的结构。

即，符号4表示暂存图像信号的存储装置；5表示数据提取装置，用于从存储装置4中存储的数据获得像半径为r的圆形之类的数据；6表示计算装置，计算数据提取装置5获得的圆形数据的特征值；7表示判断装置，通过把计算装置6获得的特征值与基准值相比较，判定诸标记是否相互匹配；8表示累计基准值的累加装置；符号10表示变换存储装置中图像的图像变换装置；符号11表示存储由图像变换装置10变换的图像的存储装置；符号12表示由计算装置求总结果的求总装置；13表示根据求总装置12的结果决定相似性计算准则的相似性计算准则决定装置；符号14表示模式改变装置，通过接收来自计算机15的指令更改标记检测模式和标记输入模式，以控制图像检测装置92中的数据流动。此外，转换开关装置91是一种根据模式改变各种装置数据流动的装置。本发明的基准特征值计算装置对应于相似性计算准则决定装置13。

下面基准图9和10描述本实施例如此构成的图像检测装置92的操作，同时叙述本发明图像检测方法的实施例。

当模式改变装置14从计算机15接收到指令并改变图像输入模式与图像检测模式时，本例的图像复印机可以输入一任选的图像作为被检测图像。

下面先描述模式改变装置14表示图像输入模式时的操作。

由图像读出部分1捕获的图像被图像检测装置2捕获并作为RGB图像信号，然而，只要指定一个由计算机15输入的图像部分，就可读出准备在图像输入模式中读出的图像。图像检测装置2把该图像信号暂存入存储装置4。

图像变换装置10把贮存在存储装置4中的原始图像变换成偏移和旋转的图像，并在从原始图像的像素位置观看被变换图像时计算新的像素值。因此，这时的被变换图像是一种包含如此计算的新像素值的图像。为减小搜索时相对像素位置偏移的像素值。所以，图像变换装置10在目标图像侧预先产生多个偏移在一个像素以内的被变换的图像。

下面描述上述的变换操作。

图10(a)是放大的3×3像素部分，把它作为准备输入的一部分图像，同时作为由图像读出部分1读出并存入存储装置3的一部分原始图像。图10(a)中的一个方块对应于一个像素。

图像变换装置10把图10(a)中的原始图像变换成在垂向与横向偏移一个像素以内的图像。应用每个像素的内插来获得变换图像的像素值。例如像图10(b)所示，若编移值在主扫描方向与辅扫描方向为Δx和Δy(0＜Δx＜1，0＜y＜1)，则原始图像的像素a、b、d与e就移到像素a′、b′、d′与e′的位置。所以，若假设这些偏移的像素值为Ga′、Gb′、Gd′与Ge′，则这些值当然与原始图像对应像素位置的像素值一样。

如上所述，由于偏移图像的像素值必定使用原始图像的像素位置，故可用方程3表示在变换图像的像素e处的新像素值Ge(Δx和Δy)。此时，每个像素a′、b′、d′与e′(10(b)中阴影线部分)的一部分移入变换图像像素位置e的区域。每个这样的像素进入像素位置e的程度取决于偏移值。因经，移动后，把这些偏移值用作像素值Ga′、Gb′、Gd′与Ge′的系数。

[方程3]

Ge(Δx，Δy)＝Δx·Δy·Ga′+(1-Δx)·Δy·Gb′

+Δx·(1-Δy)·Gd′+(1-Δx)·(1-Δy)·Ge′

另外，围绕输入图像中的某个像素作旋转操作。若用图10(c)中的虚线表示旋转了θ°的图像，并假设在9个像素中央输入像素e的诸像素是a′、b′、d′与e′，这些像素的值为Ga′、Gb′、Gd′与Ge′，则根据下述方程4可从图10(c)中的Δrx与Δry获得像素e的值Ge。

[方程4]

Ge(Δrx，Δry)＝Δrx·Δry·Ga′+(1-Δrx)·Δry·Gb′

+Δrx·(1-Δry)·Gd′+(1-Δrx)·(1-Δry)·Ge′

而且

Δrx(Δθ)＝modf[Xe cos(Δθ)-Ye cos(Δθ)]

Δry(Δθ)＝modf[Xe sin(Δθ)-Ye sin(Δθ)]

此时，(Xe，Ye)表示旋转中心置于原点(0，0)时原始像素的位置坐标，modf(x)表示获取x小数部分的函数。

例如，若假设偏移值Δx＝0.1×n，Δy＝0.1×m(这里的n与m分别是-10与10之间的整数)，旋转角Δθ＝0.1×L(其中L是0≤L的整数，旋转操作Δθ后的最大像素偏移保持在一个像素以内)，对(n，m，L)的每种组合作图像变换(下面把这些值作为变换参数)。

如上所述，图像变换装置10分别按方程式3和4计算变换图像的新像素值。把如此获得的新像素存入变换图像存储装置11作为像素数据。本发明的变换图像数据对应于变换图像的像素数据。

于是，数据提取装置5获得圆形数据。然后，由于模式改变装置14置于图像输入模式，所以数据提取装置5从变换图像存储装置11获取圆形数据，并把该数据送给计算装置6。数据提取装置5获取圆形数据时，从最小的圆圈开始，同时类似于检测使用的半径的情况改变半径。如同检测使用的情况一样，计算装置6获取特征值，诸如圆形数据的平均值M与变化值V以及圆形数据主要差异的绝对值之和S。这里获得的特征值对应于本发明的基本特征值，它们是对针对上述变换图像类型的每种数据类型获取的。因为模式改变装置14被置成图像输入模式，所以把这些基本特征值送到求总装置。求总装置12对数据提取装置5获得的每个圆圈半径求总基本特征值。

在对一个变换图像完成了每个周围区域的基本特征值求总时，图像变换装置10再次更改偏移值与旋转值，并作图像变换以把像素值数据存入变换图像存储装置11。接着，数据提取装置5获取每个半径的圆图并执行一系列操作，诸如由计算装置5计算特征值，由求总装置11对变换参数的所有组合求总。

在对所有变换参数获得的上述基本特征值完成了求总后，求总装置12计算出Mm、Mv和Ms作为基准特征值。Mm、Mv和Ms每个都是平均值，它们根据每个周围区域的平均值M、变化值V和主要差异的绝对值之和S的每次求总结果而算出。此外，求总装置12还计算标准偏差σm、σv和σs并把它们送到相似性计算准则决定装置13。

相似性计算准则决定装置13把平均值Mm、Mv和Ms设置到累加装置8中图6所示表格里的Mt、Vt与St位置作为被检测图像的基准特征值，并把通过将标准偏差m、v与s乘上一个恒值得出的值设置成阈值THm、THv与THs，分别表示变动的可允许范围。即，如实施例1所描述的那样，把如此设置的基准特征值Mt与Vt与St以及阈值THm、THv与THs作为相似性计算准则。

上述是模式改变装置14表明图像输入模式时的操作情况。

下面描述由模式改变装置14把图像输入模式改为图像检测模式后的操作情况。

此时，模式改变装置14设置转换开关装置G1，使图像检测装置92中数据流动变成如下情况。即，数据提取装置5从存储装置4获得数据，设置转换开关装置91，从而把计算装置6输出的每个周围区域中的特征值送到判断装置7。此时的结构与实施例1所述图像复印机的图像检测装置2的结构相同，因此省略对结构的详述。

本发明的图像检测装置不只限于复印机，还可把图像检测装置构成彩色扫描仪等彩色图像输入单元的一部分或彩色打印机等彩色图像输出单元的一部分，或构成单个单元，把输入作为彩色图像信号而把输出作为判断结果。

对上例已描述一种周围区域的半径逐渐增大的情况，但是本发明并不限于这种情况。通过把判定有极高相似性的情况与判定有高相似性的情况分开，还可对前一种情况应用这样一种结构，即跳开一二个半径而一举利用大的周围区域，从而可进一步提高处理速度。

此外，对上例已描述了这样一种情况，其中把宽度为一个像素的圆形区域用作周围区域。但本发明并不限于上述情况，它还可应用一个或一个以上像素的环形宽度。

如上所述，本发明可在保持高精度并减少处理量的情况下检测图像，因此与一般情况相比，本发明的优点在于可有效地检测目标图像。

此外还可以自动设置一个相应于图像的合适的特征值，并进一步提高检测精度。

此外，即使出现的新原稿作为被检测的原稿，仍能以简单的方法输入该新原稿。

下面基准附图描述本发明的图像检测装置的一实施例。

本发明的第25方面是一种图像处理装置，包括从方块中输入图像信号中获取特征值的提取装置、存储特征数据的存储装置、累加多个先前获得的基准数据值的累加装置、将特征数据与基准数据进行比较以获得二者间相似性的比较装置、存储相似性的存储装置以及根据多个邻近方块的相似性判定输入图像中有无特定图像的判断装置。因此，第25方面提供的图像处理装置能检测有无特定图像，而该特定图像的排列无法从输入图像推知。

本发明的第26方面应用于第25方面描述的图像处理装置，其中由判断装置通过把正常排列的方块之间的平均相似性或累加相似性同一阈相比较而判定有无特定图像(其排列在输入图像中是未知的)。第26方面还能检测特定图像(其排列无法从输入图像推知)的有无及排列状况。

本发明的第27方面应用了第25方面描述的图像处理装置，并配备了存储装置用于存储特定图像基准数据的排列，其中判断装置通过把正常排列的方块基准数据的排列与存储装置里存储的特定图像基准数据的排列相比较，判定输入图像中有无特定图像。因此，第27方面提供的图像处理装置能以更高的精度检测有无特定图像(其排列无法从输入图像推知)。

本发明的第28方面应用了第25方面描述的图像处理装置，并配备了存储装置用于存储特定图像基准数据的排列，其中判断装置通过把仅用于正常排列的方块之间更高排列相似性的基准数据的排列与数据序列存储装置中存储的特定图像基准数据相比较，判定输入图像中有无特定图像。即，判断装置(1)搜索其相似性高出多个方块排列的方块的排列，以及(2)把安排在所述排列中的方块的基准数据排列与针对所述存储装置里存储的所述特定图像的基准数据排列相比较，判定输入图像中有无特定图像。因此，第28方面提供的图像处理装置能以高精度检测有无特定图像(其排列无法从输入图像推知)。

本发明的第29方面应用了第25方面描述的图像处理装置，其中，判断装置把正常排列的方块的排列输入预先学习过特定图像方块排列的神经网络，并根据神经网络的输出检测特定图像。因此，第29方面提供的图像处理装置能以高精度检测有无特定图像(其排列无法从输入图像推知)。

本发明的第30方面应用了第25方面描述的图像处理装置，其中，用于把特征数据与基准数据相比较以获取这些数据之间相似性的比较装置，在特征数据满足一定条件时将特征数据与基准数据作比较。因此，第30方面提供的图像处理装置能在短时间里检测有无特定图像(其排列无法从输入图像推知)。

本发明的第31方面应用了第25方面描述的图像处理装置，其中的判断装置采用一种屏蔽图案，通过屏蔽被处理帧中一个或多个方块束限定方块的排列。因此，第31方面能容易地检测特定图像的有无及排列，而其排列是无法从输入图像推知的。

本发明的第32方面应用了第27或第28方面描述的图像处理装置，其中的存储装置(用于存储特定图像的基准数据的排列)存储了基准数据编号的排列。因此，第32方面提供的图像处理装置能以高精度检测特定图像(其排列无法从输入图像推知)。

本发明的第33方面应用了第27或第28方面描述的图像处理装置，其中的存储装置(用于存储特定图像基准数据的排列)存储了特征值数据的排列。因此，第33方面能以高精度检测有无特定图像(其排列无法从输入图像推知)。

本发明的第34方面应用了第25方面描述的图像处理装置，其中用于获得特征值的提取装置把用于特定图像的一种或多种颜色的特征颜色范围内的像素数提取作为特征值。因此，第34方面能检测与某图像的方向无关的特征值，且还能检测特定图像是否包含在输入图像里。

本发明的第35方面应用了第25方面描述的图像处理装置，其中用于获取特征值的提取装置使用了方块中密度变化的信息。因此，第35方面能检测与图像方向无关的特征值，且还能检测特定图像是否包含在输入图像里。

本发明的第36方面应用了第25方面描述的图像处理装置，其中用于获得特征值的提取装置把用于方块中特定图像的一种或多种颜色的特征颜色范围内的像素数与密度变化信息一起提取作为特征值。因此，第36方面能以高精度检测特定图像是否包含在输入图像里。

本发明的第37方面应用了第25方面描述的图像处理装置，其中的特定图像是一种保密图像。因此，第37方面能检测帐单或证件是否包含在输入图像里。

[实施例A1]

下面描述本发明的图像处理装置的实施例。

图11是实施例A1中特定图像检测装置的示意方块图。图11中，符号501表示扫描仪，它以光学方式读出彩色原稿，并把原稿作为三信号数字数据(红R，绿G，蓝B)输出；502表示本发明的特定图像检测装置。

下面叙述特定图像检测装置502的操作。即，把读出的RGB信号送到用于检测特定颜色的特征提取装置503，而装置503提取一个或多个特征。在这种情况下，装置503检测对应于六种不同颜色特定图像的特征颜色的像素，统计从每块图像检测出的特征颜色像素数，并把每一块的统计结果记录在特征数据存储装置504里作为方块特征数据。特征数据比较装置505捕获记录在装置504中的各方块里的方块特征数据，将方块特征数据与存储在基准数据累加装置506中的基准数据作比较，选择最接近的基准数据，然后把相似性存入后接的比较结果存储装置507。特定原稿判断装置508按某种规则相应于多个方块选择存储在比较结果存储装置507里的相似性，计算相似性之和，并输出相应于该和的判定结果。

下面更详细地描述本例如此构成的特定图像检测装置502的操作。

首先，把从扫描仪捕获到的RGB数据信号输入特征数据提取装置503。装置503检测特定图像中包含的特定颜色，它由比较器509构成，用于把RGB信号与图12所示的规定彩色信号相比较。规定的彩色信号指定某种包含在特定图像中的颜色。包含在有效果的特定图像中的各种颜色通过统计处理而预先获得，每种颜色一般应用某种色彩，表示适用于自然色或特定图像图案或朱红色标记的大的范围。在指定某种颜色时，为了对指定的颜色提供宽度，要规定每个RGB的上下限值，并把这些范围内的像素作为特定彩色像素来处理。比较器509的输出由与门510收集。当输入图像信号呈现特定彩色时，与门510的输出置1，因为比较器509的每个输出都变为1。如此检测的特定彩色的像素数由计算器511以块数统计。此时，方块包含的读出图像相当于在主辅扫描方向上的多个像素单元。所以，对300dpi像素而言，若以200个像素为单位，则包含200200个像素的矩形假设为一个方块。这样，计算器每输入200就把统计结果存入缓冲器512并复位。使用了在主扫描方向相当于方块数据的缓冲器512，并把一个方块的数据以辅扫描方向记录。当数据从计数器511录入缓冲器512时，通过写早已写在缓冲器512上的数据相加结果，统计一个方块在辅扫描方向上的特征彩色像素数。在辅扫描方向完成了一个方块数据的输入后，把缓冲器512中的内容录入特征数据存储装置504。

特征数据存储装置504由随机存储存储器(RAM)构成。图13示出了存储装置504的内部结构。图13中，粗的连续线表示各方块间的边界，其中的C0(n)、C1(n)和C2(n)分别表示在第n方块处统计的特征彩色像素数，且表示一个方块特征数据值由三个特定彩色像素构成。

当方块特征数据存入特征数据存储装置504后，特征数据比较装置505把特征数据与基准数据作比较。装置505由CPU和存贮程序的ROM构成，下面基准图14描述装置505的操作。图14是表明装置505的CPU操作的流程图。

接着描述贮存在基准数据累加装置506中的基准数据。装置506由只读存储器(ROM)构成，基准数据从有效果的特定图像事先获得并累加。如图15(a)～15(d)所示，根据把有效果的特定图像设置到图15所示的水平位置的时间，当把该图像水平放置(图15(a))，以小角度从水平位置使之旋转(图15(b)与(c))或在水平与垂直方向偏移方块与特定图像每一像素数之间的定位关系(图15(d))时，就从对应于每个方块每个特征彩色的像素数获取基准数据。然而，由于上述获得的基准数据值的数量巨大，所以只提取典型的基准数据值并存入装置506作为基准数据。

把特征数据比较装置505的输出存入由RAM构成的比较结果存储装置507。图16示出了该装置507的内部结构，图中符号D(n)表示距离Dmin，即对每一方块获得的最接近的基准数据，或表示最大距离Dmax。图17(a)与(b)表示提供给实际特定图像每一方块的图像D(n)。图17(a)表示包括特定图像的一个图像，而图17(b)表示每一方块的D(n)值。图17(b)中，白色部分表示Dmax或接近Dmax的值，黑色部分表示为0的Dmin或接近0的值，阴影部分表示Dmin与Dmax之间的中间值。

当基准数据比较结果存入比较结果存储装置507后，特定原稿判断装置508就根据上述的比较结果与下面要介绍的帧屏蔽判断有无特定图像。特定原稿判断装置由CPU和ROM构成。通过把多个邻接方块合成一帧，比较结果存储装置507对每一帧作处理。帧作处理时，帧的中心位置在水平与垂直方向上一个一个方块的移离输入图像的左上角。此外，帧屏蔽遮盖构成帧的方块。如图18(a)～(d)所示，制备了多个掩盖角不同的屏蔽。图中的阴影四边形表示屏蔽块，白色四边形表示非屏蔽块，而代码用0表示屏蔽块，用1表示非屏蔽块，这些值都存入ROM作为程度的一部分。

图19是解释比较结果存储装置507对一个帧的处理内容的流程图。

首先，读出方块在帧中心的基准数据比较结果并与阈值Th1作比较，若比较结果大于Th1，判定帧中无特定图像，步骤移到下一帧。若比较结果等于或小于Th1，则从ROM中获得一个帧屏蔽(步骤657)。获得的帧屏蔽被逐块连续检查，跳过对屏蔽块的下述处理，并从比较结果存储装置507里获取对应于非屏蔽块的方块的基准比较结果值D(n)。把获得的值D(n)依次加到Dsum(步骤10)，并使统计被加块数的计数器值Bnum增数(步骤11)。执行步骤8到11的处理，直到构成帧的方块变为零(步骤12)。根据块数计数器值Bnum和基准比较结果之和Dsum获得每一方块的平均值Dmean(步骤13)，并与阈值Th2比较。若Dmean等于小于Th2，则判定无特定图像，并更改帧屏蔽以重复步骤7～14(步骤15)。

上述操作可检测特定图像。

[实施例A2]

下面描述本发明图像处理装置的一个实施例。

图20是实施例A2中特定图像检测装置502的示意方块图。

图20中，特征提取装置503(从RGB信号中检测用作输入的特定彩色)、特征数据存储装置504(暂存方块特征数据)以及特征数据比较装置505(把记录在特征数据存储装置504中诸方块的方块特征数据与贮存在基准数据累加装置506中的基准数据作比较)的结构均与实施例A1中特定图像检测装置里的这些装置相同。然而，实施例A1的特定图像检测装置502与实施例A2的特定图像检测装置502不同，即例A1的特征提取数据比较装置505是把方块特征数据与基准数据作比较，选择最接近的基准数据，并把相似性存入后面的比较结果存储装置507，而例A2的装置502还把同时选择的基准数据数相相似性一起存入比较结果存储装置507。此外，两实施例的装置502相互不同，即例A2的特定原稿判断装置508是依照相似性、选择的基准数据号以及贮存在排列字典累加装置513中的特征数据排列字典来判定有无特定图像的。

下面描述本例如此构成的特定图像检测装置502的操作，主要描述与例A1不同的特征数据比较装置505。比较结果存储装置507和特定原稿判断装置508。

图21是由CPU与ROM构成的特征数据比较装置505操作的流程图。步骤16到18和20与图14中用于说明例A1的步骤1到3和4相同，故省略对其的描述。当在步骤18中检索出数据的基准数据时，输出选择的基准数据号m(1≤m≤M)。当在步骤20中不检索数据而输出Dmax时，则输出0作为基准数据号。

图22示出比较结果存储装置507的内部结构，图中的符号Tnum(n)表示由特征数据比较装置506选择的基准数据号，D(n)表示对每个方块从最接近的基准数据得出的距离Dmin或最大距离Dmax。

在把基准数据比较结果存入比较结果存储装置507时，特定原稿判断装置508就根据装置508和帧屏蔽的比较结果判定有无特定图像。特定原稿判断装置508由CPU与ROM构成，用于在帧中应用帧屏蔽的同时执行处理。

图23与24的流程图说明特定原稿判断装置508一个帧的处理内容。

首先，读出帧中心的基准数据比较结果并与阈值Th1相比较。若结果＞Th1，判定帧内无特定图像；若结果≤Th1，则从ROM获取一个帧屏蔽(步骤22与23)。对获得的帧屏蔽逐块检查，对屏蔽方块和对应于来自比较结果存储装置的非屏蔽方块的诸方块的基准比较结果值D(n)跳过下述的处理(步骤24与25)。得到的基准比较结果值D(n)依次相加(步骤26)，统计被加方块数的计数器值Bnum增数(步骤27)。执行步骤22到27的处理，直到构成一帧的方块变为零(步骤28)。从块数计数器值Bnum和基准结果之和Dsum得到一个方块的平均值Dmean(步骤29)。若Dmean＞Th2，判定无特定图像(步骤30)，并重复步骤23到30的处理，直到不留下帧屏蔽(步骤31)。

然而，若Dmean≤Th2，则在相对于非屏蔽块的位置上读出基准数据号Tnum(n)，并读出使用的帧屏蔽的非屏蔽方块(步骤33)。此时，如图25所示，使用的帧屏蔽的非屏蔽方块号就是预先提供给每个非屏蔽方块的编号。排列每个帧屏蔽的非屏蔽方块号，使它们在设置非屏蔽块1让其达到左上角并设置非屏蔽块15让其达到右下角时几乎恢复到同样的位置。

接着检查读出的基准数据号Tnum是否是在其中包含了基准数据排列字典里非屏蔽块号的数据(步骤34)。若在字典数据中找到匹配的基准数据号，就加一点。然而，除非在字典数据中找到匹配的基准数据号，否则不加点(步骤35与36)。

通过对所用的帧屏蔽的所有非屏蔽块运用上述的操作，把总点数与阈值Th3作比较，判定有无特定图像(步骤38)。

如图26所示，通过预先检查可能进入非屏蔽块号位置的基准数据号并把它记录下来，获得基准数据排列字典。

[实施例A3]

下面描述本发明图像处理装置的一实施例。

图27是实施例A3中特定图像检测装置502的示意块图。

图27中，特征提取装置503(检测作为输入的来自RGB信号的特定彩色)、特征数据存储装置504(暂存方块特征数据)及特征数据比较装置505(把贮存在特征数据存储装置504中诸方块的方块特征数据与基准数据累加装置506中的基准数据作比较)的结构与操作同例A2中特定图像检测装置502的一样，故略去对它们的说明。

然而，例A3的特定图像检测装置502与例A2的不同，即例A3的装置是这样构置和操作的，它根据如下的事实来检测有无特定图像：特定原稿判断装置508根据每个方块的相似性、选择的基准数据号和特征数据排列字典来判定有无特定图像。例A3的装置根据选择的基准数据号再现的基准数据与由贮存在排列字典累加装置513中特征数据排列字典里的基准数据号再现的基准数据的比较结果，访问基准数据累加装置506来判定有特定图像。

在本例如此构成的特定图像检测装置502的操作情况下，下面描述不同于例A2的特定原稿判断装置508的操作。装置508由CPU和ROM构成，在帧中开展处理。

图23与28的流程图说明对判断装置508一帧的处理内容。图23与例A2的情况一样，其处理(步骤22到31)与例A2的相同，即当一个方块的平均值Dmean超出阈值Th2，判定无特定原稿，故省略对它的说明。

图28表示在步骤30中当一个方块的平均值≤Th2时的处理情况。

首先，读出相应于非屏蔽块的基准数据号Tnum(步骤39)，并根据该Tnum调用基准数据累加装置中的数据获得基准数据Tnum＝(TCnum0，TCnum1和TCnum2)(步骤40)。接着，读出所用的帧屏蔽的非屏蔽方块号(步骤41)。所用的帧屏蔽的非屏蔽方块号与例A2的一样。然后，依次读出相应于基准数据排列字典中方块号的基准数据号(步骤42)，并利用该基准数据号调用基准数据累加装置中的数据获取基准数据Tdk＝(TC0(d，k)，TC1(k，k)和TC2(d，k))(d表示方块号，k表示方块号d所属的基准数据号)(步骤43)。由此获得Tnum与Tdk的差值S(步骤44)，并对方块号d所属的每个基准数据执行上述操作而得出最小差值Smin(步骤45、46和47)。在非屏蔽方块变成零之前，连续加上Smin以求得和值Ssum(步骤48和49)。把小差值之和Ssum与阈值Th4比较，若Ssum≤Th4，检测为有特定图像，若Ssum＞Th4，则无特定图像(步骤50)。

[实施例A4]

下面描述本发明图像处理装置的一实施例。

图29是例A4中特定图像检测装置502的示意方块图。图中，特征提取装置5039从作为输入的RGB信号中检测特定彩色)、暂存方块特征数据的特征数据存储装置504、特征数据比较装置505(将记录在特征数据存储装置504中诸方块的方块特征数据与基准数据累加装置506中的基准数据作比较)以及存贮比较结果的比较结果存储装置507，其结构与操作都与例A3中特定图像检测装置502的相同，故省略对它们的说明。

然而，例A4不同于例A3，即特定原稿判断装置508被构成运用贮存在比较结果存储装置507里的相似性来取出正常排列的方块，然后向神经网络输入通过从选择的基准数据号再现基准数据而获得的选择的基准数据，再根据神经网络的输入判定有无特定原稿。

在本例如此构成的特定图像检测装置的操作情况下，下面描述特定原稿判断装置不同于例A3的操作。

特定原稿判断装置508由CPU、RAM和神经网络514构成，在帧内开展处理。图23和30的流程图说明了对装置508一个帧的处理内容。图23与例A2的情况相同，而处理(步骤22到31)与例A2的情况一样，即当一个方块的平均值Dmean超过阈值Th2时判为无特定原稿，故说明从略。图30表示当一个方块的平均值≤Th2时的处理。

首先，读出相应于非屏蔽方块的位置上的基准数据号Tnum(n))步骤(51)，并按该Tnum调用基准数据累加装置中的数据获取基准数据Tnum＝(TC0num，TC1num和TC2num)(步骤52)。对相应于每个非屏蔽方块的基准数据作上述操作(步骤54)。当Tnum有三个元且非屏蔽方块的数据值号为BN时，得出(BN×3)维数据值的总值。把(BN×3)维数据值输入神经网络，网络的(BN×3)输入单元作为输入Nin(步骤55)。神经网络已预先学习过运用特定图像数据的输入获得的数据，其输出表示特定原稿和非特定原稿。接收神经网络的输出Nout(步骤56)并与阈值Th5比较，判定有无特定原稿。

本例中，特征数据提取装置503使用了比较器509和计数器10，但也可用CPU、ROM或RAM提取特征数据。此外，尽管应用CPU与ROM的结构适用于特征数据比较装置505和特定原稿判断装置508，但是也可用比较器与各种门电路来组成一种专用电路并实现操作。

此外，在对特征数据提取装置503、特征数据比较装置505和特定原稿判断装置508使用CPU和ROM时，不必用独立的CPU来实现，可以用一个CPU实现。

再者，虽然特征数据存储装置504和比较结果存储装置507使用了RAM，但不一定使用独立的RAM，也可在同一RAM上使用划分的区域，或对同一区域置换数据。另外，只要它们是可以读写信息的媒体，就不一定要使用RAM。

虽然基准数据累加装置506和排列字典累加装置513分别使用了ROM，只要器件能长期存贮数据并允许随机访问读出信息，就不一定使用ROM，也可使用磁性媒体等。

此外，尽管本发明的实施例A4使用了神经网络，也可使用其中安置了神经元的硬件或实现的神经网络作为一种由软件驱动CPU的网络。而且，不限定网络的结构与学习方法。

还有，虽然把从RGB信号获得的特定彩色像素数用作图像的特征值，也可把从诸如YMCK等其它彩色空间获得的特定彩色像素数用作特征值，而且还能用保持在每个方块特定范围内的亮度值像素数和按图像密度变化的信息作为特征值或混合使用这些特征值。

此外，在本发明诸实施例中，已描述了根据扫描仪的信号输入来检测有无特定原稿。然而，并不限定图像输入单元，也不限定对检测结果的处理。当本发明的图像处理装置502应用于将数据从扫描仪通过计算机或替代计算机的某种单元临时发送给打印机这一路径时，可以把本发明的图像处理装置502设置到打印机一侧，或根据检测结果控制打印机操作，或将信息返回计算机一侧。

本发明的信息记录媒体所使用的媒体存贮了实现本发明全部或某些装置的程序，其程序可用计算机的软盘或光盘读出。

如上所述，可以检测有无某个特定图像，即使该图像具有类似的色调或只有局部类似的色调，其位置与方向也无法从输入图像推知，且无误检。

如上所述，根据本发明，通过在诸方块中的特定原稿里用多个特征值测量相似性，进而判断多个方块的排列与特定原稿方块的排列之间的相似性，可判定图像信号中是否包含特定图像。结果，能可靠地判定输入图像里是否包含特定原稿。

因此，通过对具有复印功能的单元应用本发明的图像处理装置，当在复印彩色复印机禁止复印的帐单或证件时，能自动停止捕获图像或输出复印件。所以，能防止诸如伪造这些原稿之类的过错，而且能进行一般图像(不含特定图像)的正常复印，因为没有误检。

下面基准附图描述本发明图像处理装置一实施例的结构和操作。

[实施例B1]

图31是实施例B1中图像处理装置的方块图。图31中，符号301表示本发信息获得装置，302表示本发特征值计算装置，303表示局部特征信息存储装置，304表示搜索坐标生成装置，341表示特征值相似性计算装置，342表示坐标生成装置，而305表示评估装置。图32(a)表示目标特定图像。图33是包含上述特定图像的彩色图像。图33的图像假定是输入图像。在这种情况下，本发明的目标图像对应于上述的特定图像。本发明的搜索区对应于图33所示四边形帧内的区域。

下面描述本例的操作，同时描述本发明图像处理方法的一实施例。

局部信息获得装置301用图33中的图像作为输入，在上述图像以外的圆形局部区域(用圆圈表示)中获得图像信息。为了输入图像，可以使用存储器、摄像机、扫描仪或通信信道。从上述局部区域图像信息里提取对应于本发明第一特征值的特征值。此时，如下所述，局部特征值计算装置302计算旋转恒定特征值。

下述各项可用作对旋转不变的特征值：把圆圈分成多个同心圆周得出的每个圆周的数字化彩色分布(例如两个圆周各自包含的像素之和，小圆圈通过把圆圈分成两个圆周而得出，小圆圈如图34所示)；构成圆圈的像素中间特定彩色像素数(如蓝、橙和紫像素数)；对通过构成圆圈的像素在彩色空间对每个元(如对每个RGB)执行微分而得出的整个圆圈的微分值之和；富里叶变换像素值变化而得出的富里叶系数，而像素值变化是通过扫描与有效的圆形区同心的圆周得出的并包含在圆形区内，即Zernik矩。

在这种情况下，对应于本发明第二特征值的特征值是根据利用局部特征值计算装置302预先检测出的特定图像获得的，并把获得该特征值的位置存入局部特征信息存储装置303。

即，为检测图32(a)的特定图像，要从图32(b)中的四个圆形区(分别用白色圆圈封闭的R1～R4四个区)获得特征值，以把这些区与每个区的中心位置一起存入局部特征信息存储装置303。图形区可以相互重迭，或可以增加圆形区数量。图35的实施例表示准备存入装置303的特征值和位置。图35中，特征值采用三维特征值(如圆形区中每个RGB的像素值之和)，x与y坐标表示各辊圆形区的中心位置坐标。特征值的维数可采用不是3的维数，此时假定用R1的中心坐标作为原点，则x坐标在图35中右移就增值，而y坐标在图35中下移地增值。此外，不必把各个圆形区R1～R4的中心坐标安置形成正方形的四个顶点，只要它们保持在特定原稿区域内，可以把它们置于任何位置。

作好上述准备后，执行下述的特定图像的实际搜索。

搜索坐标生成装置304计算特征值及其位置之间的相似性，该位置是特征值相似性计算装置341通过局部特征值计算装置302和预先存入局部特征信息存储装置303的圆形区特征值获得的。用特征值矢量之间的距离来计算相似性。

即，若特征值计算装置302获得的特征值为(特征值1、2、3)＝(155、11、101)，则把这些特征值分别与被存入局部特征信息存储装置303(图35中区名的～R4)的特征值作比较，以判断这些特征值相似于区名R4。通过比较矢量间的距离和预定的基准值，确定特征值是否相似于区名R4。在计算相似性时，可以用某个在对诸如神经网络一类的学习与识别装置输入新获得的特征值时所得到的输出，或者用学习后的模糊推理作为相似性，具体做法是预先学习被存入局部特征信息存储装置303的圆形区号(图32(b)中的R1～R4)与由学习与识别装置从这些圆区获得的特征值之间的相互关系。

当无相似区时，就判为无相似区。在判定无相似区后，坐标生成装置342新设置位置坐标，它不同于局部信息获得装置301迄今已得到的圆区位置，而装置301再次按照位置坐标对圆形局部区域获得信息。此时，移动由装置301获得的圆区位置以扫描有效果的图像，如图33中箭头所示。

当特征值相似性计算装置341判定局部特征值计算装置302获得的特征值相似于区名R4时，坐标生成装置342就生成坐标，其中假设局部信息获得装置301获得的区域几乎与图36所示在特定图像中预先输入的区域R4区配，则可以把区R3作为不同于区R4的区当作新的搜索坐标。在可以表示区R3的坐标中，根据贮存在局部特征信息存储装置303里的信息，区R3[位置(x，y)＝(5，115)]与区R4[位置(x，y)＝(122，110)]的距离为117.1[＝根{(5-122)·(5-122)＝(115-110)·(115-110)：根(x)代表x的方根]。所以，本发信息获得装置301在相距获得过圆区信息且迄今未获得任何圆区的坐标117.1的地方相继发生成坐标。此时，考虑到定位偏差等误差，装置301在距离117.1附近相继地生成坐标以获得特征值。在此情况下，若无法从顺利生成的坐标附近的圆区获得相似于区R3的区域，就中止搜索相似于区R3的区域，而坐标生成装置342新设置位置坐标，它不同于迄今已由局部信息获得装置301已得到过的圆区位置，并且装置301根据上述的位置坐标不断获得圆形局部区域的信息。

当在搜索区R3时获得了相似于区R3的区时，坐标生成装置342生成可以表示区R1与R2的坐标，并把靠近上述坐标的坐标作为区R4与R3以外的区域。在根据贮存在局部特征信息存储装置303里的信息可以表示区R1与R2的坐标中，区R1[位置(x，y)＝(0，0)]、区R2[位置(x，y)＝(122，10)]、区R3[位置(x，y)＝(5，115)]和区R4[位置(x，y)＝(122，110)]之间的相对定位关系是已知的，并且已检测出两区域的坐标(相似于R4的区的坐标和相似于R3的区的坐标。所以，可以限定能表示其余区R1与R2的坐标。

在获得了相似于所有预先输入区(R1～R4)的区域的位置和相似性以后，评估装置5运用每个区的相似性与定位误差进行评估。例如，若每个相似性等于或大于预定基准值且各区之间的相对位定误差等于或小于预定基准值，评估装置5就判定图32(a)的特定图像出现在图33中的目标图像里。此时，若评估装置作评估，就能根据相似于R1～R4的区域重新计算不同类型的特征值，并利用这些特征值作评估。在此情况下，还把预先从特定图像获得的不同特征值输入局部特征信息存储装置303。在搜索与评估时运用不同的特征值，可以按需要提高评估精度。

被搜索的区域序列也可同上述序列不一样。当能粗略评估一般图像中区R1～R4的出现频度时，则能从最低出现频度的一个区开始有效地搜索区R1～R4。可对多个一般图像预先测量类似于区R1～R4的区域的出现频率并把频率存入局部特征信息存储装置303。另外，通过把曾经获得过特征值的值和位置存入装置303，可省略特征值的重新计算。

在上例中，为在图像中选择区域，要从特定图像里获取四个圆区并如图32(b)那样排列。然而，也可使用更多或更少的圆区并对它们自由排列，所以特定图像不一定是图32(a)所示的方形或矩形。即使特定图像具有复杂的形状(见图32(c))，也能像上例那样通过排列多个圆区(其尺寸能包含在该形状内)来检测图像。此外，增加置于特定图像中的圆区数量，可提高检测特定图像的精度。再者，缩小每个圆区的尺寸，可减轻每次计算特征值与相似性的工作量。

此外，可将上例与实施例1～3组合起来。

即，可使用多组同心的圆区，只是在将圆区置于特定图像中时半径不一样。下面基准图32(b)更具体描述一下。即，不仅是图32(b)的一组圆的圆区R1～R，还设置了一组半径更小作为同心圆的圆区r1和r2，且预先计算出总共8个区的特征值。当根据第一次搜索对应于较小半径圆区的某圆区而计算的相似性判定特定图像几乎准确地出现在搜索区时，中心位置在左边，计算出较大半径圆区的特征值和特征值之间的相似性，以最终确定有无特定图像。这样，无须增加检索圆区的数量就能提高检测特定图像的精度，还减轻了每次计算特征值与相似性的工作量。

此外，还可组合不同尺寸的圆区。应用不同尺寸的圆区还能设置充分填满特定图像内部的圆区。

[实施例B2]

图37是例B2的图像处理装置的方块图。

图37中，各方块均与图31中相同。例B2的操作基本上与例B1相同，但是局部信息获得装置301顺利地从目标图像的每个位置获得局部图像，而且局部特征值计算装置302计算由装置301顺利获得的每个局部图像的特征值。局部特征信息存储装置303预先存贮了特定图像圆区的特征值和获得特征值的位置，这与例B1的情况相似。特征值相似性计算装置341计算从目标图像(由装置302获得)每个位置处圆区获得的特征值与装置303存贮的特定图像的特征值之间的相似性。在此情况下，装置303存贮目标图像中各圆区的位置与特征值，而这些圆区已被判定接近装置303里存贮的特定图像中的圆区R1～R4。在把目标图像中判为接近R1～R4的圆区的信息存入装置303后，坐标生成装置342相继读出被判为接近R1～R4的圆区的信息，并比较上述圆区与构成已输入特定图像的圆区信息之间的相对定位关系。例如，当检测出与构成特定图像的圆区信息匹配的圆区R2与R1时，生成被搜索的其余圆区R3与R4的位置坐标，以判断该位置坐标是否匹配于贮存于装置303的圆区的特征值与位置。若根据贮存于装置303的信息获得了与R1～R4相匹配或相类似的圆区，评估装置5就把期望的圆区R1～R4的特征值与相对定位关系同先前输入的特定图像信息相比较，若特征值与相对定位关系符合预定的准则，评估装置5就判定目标图像中有特定图像。

如上所述，例B2预先只从整个目标图像区里提取与特定图像相关的区的信息，之后判断有无特定图像，所以不必对每一目标图像保持这一信息，故能减少构成装置的存储器的数量。

因此，能有效地检测特定图像图案而不依赖于特定图像的形状、位置或方向，也不依赖于特定的彩色标记。

即，本发明具有特定图像中多个局部区域的特征值和局部区域之间的相对定位关系，并在从目标图像中检测类似于某种局部区域的区域时，可利用相对定位关系通过搜索接近其余局部区域位置的坐标而有效地检测特定图像。由于评估装置检测了特定图像，所以能有效地利用检测结果进行分类、判定、识别和检索图像，或根据对图像的识别与判定来控制各单元和信息。

如上所述，由于本发明输入的特定图像作为一种局部区域的组合，所以特定图像不必具有诸如矩形或圆形等特定形状。另外，由于本发明把输入的多个局部区域之间的相对定位关系作为特定图像的信息，故能独立于特定图像的位置或倾斜来检测特定图像。此外，由于选择局部区域的方法足以包含在特定图像中，故要检测的特定图像不必包括特定的形状或特定的彩色标记。

此外，根据需要，通过改变在特定图像中选择局部区域的方法，容易改变精度。

还有，通过在局部区域图像中获取每个物征值且只存贮具有高度相似性的区域的信息，所以在检测特定图像的同时不必把目标图像的所有信息段都存入存储器，故可降低装置成本。

上例已描述了这样一种情况，即在检测特定图像之前，已从图像处理装置预先获得了特定图像的特征值和该特定图像某一局部区域图像的定位信息，并把它们存入了局部特征信息存储装置。然而，本发明并不限于这种情况。例如，可以获取由外围装置而不是上述图像处理装置形成的特定图像的特征值和该特定图像局部区域图像的定位信息，并把它们存入局部特征信息存储装置。

此外，可利用硬件或计算机软件实现上述各实施例。

如上所述，与常规相比，本发明的优点是能更有效的检测目标图像。

另外，可以制作一种磁记录媒体或光记录媒体作为记录程序的媒体，使计算机执行上述所有或某个实施例的功能，从而执行如上一样的操作，故能获得与上述同样的优点。

再者，通过将上述程序置于或接至复印机或扫描仪，就能检测特定图像，或者用复印机或扫描仪防止伪造帐单或证件。

此外，通过把上述程序经网络提供给上述各装置或计算机并使用所提供的该程序，可执行上述一样的操作。而且，能以上述记录媒体的形式把该程序提供给上述各装置。

如上所述，在检测特定图像时，本发明可更有效地处理数据，并防止检测精度劣化。

Claims

1、一种图像检测方法，包含下列步骤：

保持含有待检测图像的图像数据；

根据所述提取的数据计算提取的数据特征值；

2如权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，当判断表明所述相似性并不满足所述准则时，使所述数据提取装置按照所述扫描移动所述扫描位置，并在用移动后的扫描位置作为新圆心的基本上圆周区中进行所述提取。

3、如权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，

从中取得所述基准特征值的所述半径相当于大于半径r的基本上圆周区由多个同心圆周区构成，并与所述半径相当于所述半径r的基本上圆周区同一个圆心，以及

根据所述提取的新数据在所述保持的图像数据中确定所述待测图像存在与否；

当所述判断结果是肯定时，就进行一系列处理：(1-1)利用所述新提取数据计算新提取的数据特征值，(1-2)根据所述新提取的数据特征值和在半径相当于大于半径r的基本上圆周区中的所述基准特征值，得到所述新相似性，以及(1-3)用所述相似性进行判断，进行所述一系列处理的同时，逐步改变所述圆周区为其半径大于从中取得所述基准特征值的区的半径的区，(2)当判断所述相似性最终满足具有最大半径的区的所述预定准则时，则确定存在所述待测图像，以及(3)当判断所述相似性并不满足所述预定准则时，则确定所述图像并不存在。

4、如权利要求1至3中任一项所述的图像检测方法，其特征在于，还包含下列步骤：改变检测所述待测图像的检测模式和累积所述基准特征值的输出模式的步骤；其中

(1)当所述模式是所述输入模式时，

按照预定的准则，变换所述待检测图像的全部或部分，

按照每一取得的数据计算基本特征值，和

(2)当所述模式是所述检测模式时，

确定所述待测图像存在与否。

5、如权利要求1至4中任一项所述的图像检测方法，其特征在于，在提取所述圆周区中的数据之前，检验在所述圆周区的中心上的像素的特征值，并当所述像素的特征值满足某种条件时，才开始所述圆周区中数据的提取。

6、如权利要求5所述的图像检测方法，其特征在于，

所述像素的特征值是表示所述像素的亮度和密度的信号级或多个信号级，以及表示一个像素颜色的信号级，

所述某种条件是所述信号级被保持在特定范围内的条件。

7、如权利要求1至4中任一项所述的图像检测方法，其特征在于，所述圆周区内数据的特征值是与圆周区的开始点无关的特征值。

8、如权利要求1至4中任一项所述的图像检测方法，其特征在于，所述圆周区内数据的特征值是与圆周图形的平均值和/或方差有关的特征值。

9、如权利要求1至4中任一项所述的图像检测方法，其特征在于，按照所述相似性并考虑以往得到的相似性判断所述圆周图形的特征值是否相当于所述待测图像基准特征值的特定图形的特征值。

10、如权利要求4所述的图像检测方法，其特征在于，全部或一些所述待测图像被变换成在一个像素或更小范围内移动的图像。

11、如权利要求1至10中任一项所述的图像检测方法，其特征在于，

所述待测图像是在票据或证书上的图像，

对应于所述基准特征值的在圆周区中的图像是所述待测图像的图形。

12、一种媒体，其特征在于，其中存储使计算机执行权利要求1至10中任一项的处理功能的全部或一部分的程序。

13、一种图像检测装置，其特征在于，包含：

图像数据保持装置，保持含有待测图像的图像数据；

计算装置，根据所述提取数据计算提取的数据特征值；

14、如权利要求13所述的图像检测装置，其特征在于，当所述判断结果为否定时，所述判断与控制装置使所述数据提取装置根据所述扫描移动所述扫描位置，并在利用扫描位置移动后作为新中心的基本上圆周区内进行所述提取。

15、如权利要求13所述的图像检测装置，其特征在于，

从中取得所述基准特征值的半径相当于大于半径r的所述基本上圆周区由多个同心圆周区构成，并与半径相当于所述半径r的所述基本上圆周区同一个圆心，和

当所述判断和控制装置作出肯定的判断时，就进行一系列处理：(1-1)所述计算装置利用所述提取的新数据计算新提取的数据特征值；(1-2)所述相似性计算装置根据所述新提取的数据特征值和在半径大于半径r的基本上圆周区中的所述基准特征值得到所述的新相似性；(1-3)所述判断和控制装置判断所述相似性，进行所述一系列处理的同时，逐步改变所述圆周区为其半径大于从中取得所述基准特征值的区的半径的区，(2)当判断所述相似性最终满足具有最大半径的区的所述预定准则时，则确定存在所述待测图像，以及(3)当判断相似性并不满足所述预定准则时，则确定所述待检测图像并不存在。

16、如权利要求13至15中任一项所述的图像检测装置，其特征在于，还包含：

所述模式改变和控制装置；

17、如权利要求13至16中任一项所述的图像检测装置，其特征在于，在提取所述圆周区中的数据之前，检验在所述圆周区的中心上的像素特征值，并当所述像素的特征值满足某种条件时，才开始所述圆周区中数据的提取。

18、如权利要求13至16中任一项所述的图像检测装置，其特征在于，

所述像素的特征值是表示所述像素的亮度和密度的一个信号级或多个信号级，以及表示一个像素颜色的信号级，

所述某种条件是所述信号级被保持在特定范围内的条件。

19、如权利要求13至16中任一项所述的图像检测装置，其特征在于，所述圆周区内数据的特征值是与圆周图形的开始点无关的特征值。

20、如权利要求13至16中任一项所述的图像检测装置，其特征在于，所述圆周区内数据的特征值是与圆周图形的平均值和/或方差有关的特征值。

21、如权利要求13至16中任一项所述的图像检测装置，其特征在于，按照所述相似性并考虑以往得到的相似性判断所述圆周图形的特征值是否相当于所述基准特征值的特定图形的特征值。

22、如权利要求16所述的图像检测装置，其特征在于，所述图像变换装置将全部或一些所述待测图像变换成在一个像素或更小范围内移动的图像。

23、如权利要求13至22中任一项所述的图像检测装置，其特征在于，所述待测图像是在票据或证书上的图像，

24、一种媒体，其特征在于，其中存储使计算机执行权利要求13至23中任一项处理功能的全部或一部分的程序。

25、一种图像处理装置，其特征在于，包含：

26、如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，所述判断装置通过将典型排列块的平均相似性或累积相似性与它们的阈值进行比较，判断输入图像中是否存在特定图像。

27、如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，

包括存储特定图像的基准数据排列的存储装置，和

所述判断装置通过将典型排列块的基准数据据的排列与存储在所述存储装置中的所述特定图像的基准数据的排列相比较，判断输入图像中特定图像的存在与否。

28、如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，

包括存储特定图像的基准数据排列的存储装置，和

所述判断装置(1)搜索多个块排列中具有高度相似性的块的排列，和(2)通过将对被配置在所述排列中的块的基准数据的排列与存储在所述存储装置中的所述特定图像的基准数据的排列进行比较，判断输入图像中特定图像是否存在。

29、如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，所述判断装置将典型排列的块的排列输入到以前学习过特定图像的块排列的神经网络，并根据所述神经网络的输出检测特定图像。

30、如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，当所述特征数据满足某种条件时，所述比较装置将所述特征数据与所述基准数据进行比较。

31、如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，所述判断装置通过利用屏蔽图形指定块排列，所述屏蔽图形是一种屏蔽待处理帧中一块或更多块的图形。

32、如权利要求27或28所述的图像处理装置，其特征在于，存储所述特定图像的基准数据排列的所述存储装置存储基准数据数的排列。

33、如权利要求27或28所述的图像处理装置，其特征在于，存储所述特定图像的基准数据排列的所述存储装置存储特征值数据的排列。

34、如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，取得所述特征值的所述提取装置提取用于特定图像的保持在一种或多种颜色的特征颜色范围内的像素数，作为特征值。

35、如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，取得所述特征值的所述提取装置利用块中密度变化的信息。

36、如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，取得所述特征值的所述提取装置提取用于特定图像的保持在一种或多种颜色的特征颜色范围内的像素数和块中密度改变的信息，作为特征值。

37、如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，所述特定图像是票据或证书上的图像。

38、一种信息记录媒体，其特征在于，其中存储实现权利要求25至37中任一项的装置的全部或部分功能的程序。

39、一种图像处理方法，其特征在于，包括下列步骤：

根据判断结果确定所述目标图像是否出现在所述搜索区中。

40、如权利要求39所述的图像处理方法，其特征在于，根据所述比较结果计算在所述目标图像区中每一第2特征值与所述第1特征值之间的相似性，

满足与所述第1特征值的预定关系说明所述获得的相似性超过预定的准则，和

当判断所述计算的新的第1特征值是否与所述预定的第2特征值满足预定的关系时，计算新第1特征值和所述预定的第2特征值之间的相似性，并检验得到的相似性是否超过所述预定的准则。

41、如权利要求39或40所述的图像处理方法，其特征在于，在所述第2特征值中预定的第2特征值是在所述第2局部区中除了从中得满足所述关系的第2特征值的第2局部以外的局部区中从局部图像得到的第2特征值。

42、一种图像处理方法，其特征在于，包括下列步骤：

43、如权利要求42所述的图像处理方法，其特征在于，

获得在每一所述以前得到的第2特征值和每一所述计算的第1特征值之间的相似性，和

满足与所述第2特征值的预定关系说明所述得到的相似性超过预定的准则。

44、如权利要求43所述的图像处理方法，其特征在于，为了检测包含在所述存储的预定的第1特征值的目标图像，通过利用在其与所述预定的第1特征值的相似性超过所述预定的准则的第2特征值的局部区与目标图像区中多个局部区中其他局部区之间的相对位置关系，计算新的待搜索局部区的位置信息，检验对应于计算的位置信息的局部区的特征值是否被包含在所述存储的预定的第1特征值中。

45、如权利要求39至44中任一项所述的图像处理方法，其特征在于，所述特征值对所述局部图像的旋转运动基本上是不变的。

46、一种媒体，其特征在于，其中记录使计算机执行权利要求39至45中任一项的每一处理功能的全部或一部分的程序。

47、一种图像处理装置，其特征在于，包括：

48、一种图像处理装置，其特征在于，包括：

49、如权利要求47或48所述的图像处理装置，其特征在于，所述局部区图像获取装置取得图像中圆形区的信息。

50、如权利要求47或48所述的图像处理装置，其特征在于，所述局部区图像获取装置取得图像中不同尺寸圆形区的信息。

51、如权利要求47至50中任一项所述的图像处理装置，其特征在于，所述搜索坐标生成装置设置有特征值相似性计算装置和坐标生成装置，所述特征值相似性计算装置计算在存储于局部特征信息存储装置的信息与由所述局部特征值诸装置得到的特征值之间的相似性，所述坐标生成装置利用所述相似性产生新坐标。

52、如权利要求47至51中任一项所述的图像处理装置，其特征在于，坐标生成装置根据在存储于局部特征信息存储装置中的局部区的位置坐标之间的相对位置关系，产生新位置坐标。

53、如权利要求47至52中任一项所述的图像处理装置，其特征在于，所述局部特征值计算装置改变特征值计算方法。

54、如权利要求47至53中任一项所述的图像处理装置，其特征在于，至少一个局部区的特征值和位置被事先存储于所述局部特征信息存储装置中。

55、如权利要求47至54中任一项所述的图像处理装置，其特征在于所述特征值对旋转运动基本上是不变的。

56、一种媒体，其特征在于，其中的程序使计算机执行权利要求47至55中任一项的每一处理功能的全部或一部分。