JP2000285237A - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 画像認識処理において、画像から特定パター
ンを検索する処理の高速化を図る。 【解決手段】 画像処理装置は、画像２０から特定パタ
ーンを検索する際に、画像２０のブロック領域と画素と
を一対一に対応させたマップ画像２２を作成し、このマ
ップ画像２２の各画素を画像２０のブロック領域の特徴
量に基づきラベリングする。その後、マップ画像２２上
において領域を特定するための所定パターンを検出し、
この所定パターンが検出されたマップ画像２２上の位置
に対応する元の画像２０上のブロック領域を特定パター
ンが存在する領域として特定し、この領域において特定
パターンの検索処理を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像に含まれる特定
パターンを認識する画像処理技術に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像処理装置において画像に含ま
れる特定パターンの位置検出や、特定パターンの形状認
識等のために行われるパターンマッチング処理は、カメ
ラ等に取りこまれた画像の各画素のデータを二値データ
または多値データとして画像メモリに記憶し、この記憶
したデータと、予めメモリに記憶されている基準パター
ンの各画素のデータとを画素毎に照合することにより行
われていた。この照合においては、特定パターンを含む
画像に対して、基準パターンを一画素ずつ画像のｘ方向
またはｙ方向にシフトしながら画像全体を走査してい
た。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、この方
法では、特定パターンを含む画像と、基準パターンとを
一画素毎にシフトしながら照合するため、多大な処理時
間を要するという問題があった。

【０００４】また、画像認識処理において、高速化を実
現する画像の特定パターンの位置検出を行う方法とし
て、画像から縮小画像を作成し、この縮小画像上でパタ
ーンマッチングを行い特定パターンを検索し、縮小画像
上での特定パターンの検索位置に対応する元画像の領域
で再検索する方法がある。しかし、この方法では、縮小
画像を作成するアルゴリズムによっては、正確に特定パ
ターンを検出できない場合がある。例えば、市松模様の
ような一画素毎に交互に画素値が異なるような画像の場
合、一画素おきに間引きして縮小画像を作成すると、作
成された縮小画像では、元の画像に現れる画素値のうち
のいずれか一方の画素値のみからなる画像になってしま
い、このような縮小画像からは正しい特定パターンを検
出できない。

【０００５】本発明は上記課題を解決すべくなされたも
のであり、その目的とするところは、画像から特定パタ
ーンを検索する画像認識処理の高速化を図る画像処理装
置、画像処理方法及び画像処理プログラムを記録した記
録媒体を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明に係る画像処理装置は、画像の特定パターン
を検索する画像処理装置であって、画像を所定の大きさ
のブロック領域に分割する手段と、ブロック領域と一対
一に対応させた画素からなるマップ画像を作成する手段
と、ブロック領域毎に画像の特徴量を抽出する手段と、
抽出された特徴量が所定条件を満たすか否かを判定する
手段と、判定結果に基づき、そのブロック領域に対応す
るマップ画像上の画素をラべリングする手段と、ラベリ
ングされたマップ画像から、検索領域を特定するための
所定パターンを検索する手段と、所定パターンが検索さ
れたマップ画像上の位置に基づいて、画像上の検索領域
を求める手段と、求められた画像上の検索領域において
特定パターンを検索する検索手段とを備える。

【０００７】このとき、特徴量として、画素の濃度値、
エッジ量または共起性のうち少なくとも１つを抽出して
もよい。また、マップ画像において特定パターンと同じ
大きさのフィルタを用いて、検索領域を特定するための
所定パターンを検出してもよい。

【０００８】本発明に係る画像処理方法は、画像の特定
パターンを検索する画像処理方法であって、画像を所定
の大きさのブロック領域に分割し、ブロック領域と一対
一に対応させた画素からなるマップ画像を作成し、ブロ
ック領域毎に上記画像の特徴量を抽出し、抽出された特
徴量が所定条件を満たすか否かを判定し、その判定結果
に基づき、そのブロック領域に対応するマップ画像上の
画素をラべリングし、ラベリングされたマップ画像か
ら、検索領域を特定するための所定パターンを検索し、
所定パターンが検索されたマップ画像上の位置に基づい
て、画像上の検索領域を求め、求められた画像上の検索
領域において特定パターンを検索する。

【０００９】本発明に係る記録媒体は、画像の特定パタ
ーンを検索する画像処理プログラムを記録したコンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体である。その画像処理プロ
グラムは、画像を所定の大きさのブロック領域に分割す
る手順と、上記ブロック領域と一対一に対応させた画素
からなるマップ画像を作成する手順と、上記ブロック領
域毎に上記画像の特徴量を抽出する手順と、抽出された
特徴量が所定条件を満たすか否かを判定する手順と、判
定結果に基づき、そのブロック領域に対応するマップ画
像上の画素をラべリングする手順と、ラベリングされた
マップ画像から、検索領域を特定するための所定パター
ンを検索する手順と、所定パターンが検索されたマップ
画像上の位置に基づいて、上記画像上の検索領域を求め
る手順と、該求められた画像上の検索領域において上記
特定パターンを検索する手順とをコンピュータに実行さ
せるプログラムである。

【００１０】

【発明の実施の形態】以下、添付の図面を用いて本発明
に係る画像処理装置の実施の形態を詳細に説明する。以
下に示す画像処理装置は画像中において特定パターンを
検索するものである。以下、これを詳述する。

【００１１】（画像処理装置の構成）図１に本実施形態
の画像処理装置（以下、「システム」という。）の概略
構成図を示す。図１に示すように、システムは中央演算
処理（以下、「ＣＰＵ」という。）を備え、システム全
体を制御する制御装置１を中心として構成される。ＣＰ
Ｕには例えばインテル社製のペンティアム等が用いられ
る。この制御装置１には、画像あるいは文字等の表示
や、操作のための表示等を行うディスプレイ２と、各種
入力、指示操作等を行うためのキーボード３およびマウ
ス４と、データ保管媒体であるフロッピー（登録商標）
ディスク装置５ａおよびハードディスク装置６と、文字
や画像データ等を印刷するプリンタ７と、画像データを
取り込むためのスキャナ８と、ＣＤ−ＲＯＭ９ａに格納
されたデータを読み出すためのＣＤ−ＲＯＭ装置９ｂ
と、音声出力のためのスピーカ１０と、音声入力のため
のマイクロホン１１とが接続される。

【００１２】図２に本システムのブロック図を示す。Ｃ
ＰＵ２０１には、データバス２２０を介して、本システ
ムを制御するプログラムが格納されているＲＯＭ２０３
と、ＣＰＵ２０１が制御のために実行するプログラムや
データを一時的に格納するＲＡＭ２０４とが接続され
る。また、ＣＰＵ２０１にデータバス２２０を介して接
続される回路には、画像あるいは文字等の表示のためデ
ィスプレイ２を制御する表示制御回路２０５と、キーボ
ード３からの入力を転送制御するキーボード制御回路２
０６と、マウス４からの入力を転送制御するマウス制御
回路２０７と、フロッピーディスク装置５ｂを制御する
フロッピーディスク装置制御回路２０８と、ハードディ
スク装置６を制御するハードディスク装置制御回路２０
９と、プリンタ７への出力を制御するプリンタ制御回路
２１０と、スキャナ８を制御するスキャナ制御回路２１
１と、ＣＤ−ＲＯＭ装置９ｂを制御するＣＤ−ＲＯＭ装
置制御回路２１２と、スピーカ１０を制御するスピーカ
制御回路２１３と、マイクロホン１１を制御するマイク
ロホン制御回路２１４とがある。さらに、ＣＰＵ２０１
には、システムを動作させるために必要な基準クロック
を発生させるためのクロック２０２が接続され、また、
各種拡張ボードを接続するための拡張スロット２１５が
データバス２２０を介して接続される。なお、拡張スロ
ット２１５にＳＣＳＩＩボードを接続し、このＳＣＳＩ
Ｉボードを介してフロッピーディスク装置５ｂ、ハード
ディスク装置６、スキャナ８またはＣＤ−ＲＯＭ装置９
ｂ等を接続してもよい。

【００１３】なお、上記システムにおいて、データ保管
媒体としてはフロッピーディスク５ａ、ハードディスク
装置６を用いているが、光磁気ディスク（ＭＯ）等の他
の情報記録媒体でもよい。また、画像データ入力装置と
してスキャナ８を用いているが、スチルビデオカメラや
デジタルカメラ等の他のデータ入力装置であってもよ
い。さらに、出力装置としてプリンタ７を用いている
が、デジタル複写機等の他の出力装置であってもよい。
また、本システムでは、データの管理システムを実現す
るプログラムをＲＯＭ２０３に格納する。しかし、本プ
ログラムの一部または全部をフロッピーディスク５ａや
ハードディスク装置６やＣＤ−ＲＯＭ９ｂ等の情報記録
媒体に格納しておき、必要に応じて情報記録媒体よりプ
ログラムおよびデータをＲＡＭ２０４に読み出し、これ
を実行させてもよい。

【００１４】（メインルーチン）図３は本システムにお
いてＣＰＵ２０１が実行するプログラムのメインルーチ
ンを示すフローチャートである。なお、本システム（Ｃ
ＰＵ２０１）はユーザの操作に従い各処理を順次実行し
ていく。

【００１５】本プログラムが起動されると、まず、以降
の各処理で必要なフラグ等のイニシャライズや、初期メ
ニュー画面の表示等を行う初期設定処理が行われる（Ｓ
１）。初期メニュー画面上では「画像認識」、「その
他」等の処理を選択するための所定のアイコンが表示さ
れており、ユーザがこのアイコンを選択すると、そのア
イコンに応じた処理が実行される。次に、初期メニュー
画面上でユーザによりいずれかの処理が選択されたか否
かが判定される（Ｓ２）。ステップＳ２において「画像
認識」が選択されれば、入力した画像中における特定パ
ターンの有無を確認する処理を行う画像認識処理（Ｓ
３）へ進み、その後、ステップＳ２へ戻る。ステップＳ
２において「その他」が選択されれば、画像認識以外の
所定の処理であるその他処理（Ｓ４）を行い、その後、
ステップＳ２へ戻る。ステップＳ２において「終了」が
選択されれば、システムの動作を終了するための所定の
後処理（S５）を行い、本制御を終了する。ステップＳ
２において何も選択されない場合は、ユーザによりいず
れかの処理が選択されるのを待つ。

【００１６】その他処理（ステップＳ４）及び後処理
（ステップＳ５）については、一般的な情報処理システ
ムにおいて使用される処理と基本的に同様であるので、
ここでの説明は省略する。以下に、画像認識処理（ステ
ップＳ３）について詳細に説明する。

【００１７】（画像認識処理）図４を用いて本システム
の画像認識処理の概要を説明する。本画像認識処理で
は、検索対象である画像２０において特定パターンを検
索する際に、画像２０において特定パターンの一部また
は全部と特徴が一致または近似する領域を示す画像であ
るマップ画像２２を使用する。マップ画像２２は、その
一画素が画像２０の全領域を所定の大きさのブロック領
域（ここでは８×８画素）に分割したときの一ブロック
に対応するように作成される。したがって、図４ではマ
ップ画像２２のサイズは、ｘ、ｙ各方向において元の画
像２０の１／８となる。システムはこのマップ画像２２
を使用して次のように特定パターンの検索を行う。すな
わち、システムは画像２０の特徴量をブロック領域毎に
抽出し、その特徴量をブロック領域毎に判定し、その結
果を画像２０のブロック領域に対応するマップ画像２２
の画素に記録（ラベリング）する。その後、システムは
マップ画像２２上でラベリングにより形成された画素パ
ターンに基づき画像２０上の特定パターンの存在する領
域を推定し、その推定した画像２０上の領域を詳しく調
査することにより特定パターンの検索を行う。このよう
に、サイズの小さいマップ画像２２を用いて検索領域を
特定することにより、検索領域の特定に要する処理時間
を短縮し、高速な特定パターン検索が可能となる。以
下、図５のフローチャートを用いてこの処理を説明す
る。

【００１８】図５に示すように、本処理に入ると、最初
に、特定パターンの検索対象である画像２０の画像デー
タを入力する（Ｓ３０１）。すなわち、ユーザにより指
定された画像２０の画像データをＲＡＭ２０４にロード
する。入力された画像２０は所定の大きさのブロック領
域に分割される。ブロックサイズは任意のサイズ（ｍ×
ｎ画素）に設定できる。次に、マップ画像２２を作成す
る（Ｓ３０２）。すなわち、マップ画像２２のためのＲ
ＡＭ２０４上での作業領域を確保するとともにマップ画
像２２の全画素値を一定値に初期化する。マップ画像の
サイズは、元の画像のサイズをＳx画素×Ｓy画素とする
と、（Ｓx／ｍ）画素×（Ｓy／ｎ）画素となる。なお、
以下ではブロックサイズは８画素×８画素として説明す
る。

【００１９】次に、処理対象のブロック領域を示すポイ
ンタｉを１に設定する（Ｓ３０３）。ポインタｉが指す
第ｉ番目のブロック領域の領域について画像の特徴量を
算出する（Ｓ３０４）。第ｉ番目のブロック領域の特徴
量は次のように求める。つまり、そのブロック領域内の
各画素について特徴量を求め、その特徴量が所定の範囲
内にあるときにその画素をラベリングする。その後、そ
のブロック領域内のラベリングされた画素数をカウント
し、そのカウント数をそのブロックの特徴量とする。こ
こで、特徴量としては、ａ）色空間において特定の範囲
内に入る画素の数、ｂ）エッジの強度、ｃ）二値画像に
変換したときの共起性等がある。これらの特徴量につい
て簡単に説明する。

【００２０】ａ）色空間において特定の範囲内に入る画
素の数 特定パターンが単一色で構成され、また、ブロックサイ
ズに対してある程度の誤差範囲内で一様な密度を有する
とき、ブロック領域内の画素の色が特定パターンの色と
同一である場合はその画素をラベリングする。ブロック
領域内において、ラベリングされた画素をカウントし、
その数をそのブロック領域の特徴量とする。このとき、
特定パターンの単一色の密度の誤差範囲内にある特徴量
を持つブロック領域が、特定パターンの検索対象領域と
なるブロック領域候補となり得る。 ｂ）エッジの強度 特定パターンがブロックサイズに対してある程度の誤差
の範囲内で一様なエッジを有するとき、ブロック領域内
の画像に対してエッジ抽出フィルタを走査して、全数値
の総和を求めブロック領域の特徴量とする。特定パター
ンのエッジ量の誤差範囲内の特徴量を持つブロックが、
特定パターンの検索対象領域となるブロック領域候補と
なり得る。エッジ抽出フィルタの一例としてラプラシア
ンフィルタがある。 ｃ）二値画像に変換したときの共起性 特定パターンがブロックサイズに対してある程度の誤差
範囲内で一様な共起性を有するとき、ブロック領域内の
画像をあるしきい値でもって二値画像に変換後、各画素
とその隣接画素の共起性を特徴量とする。ここで、共起
性は同じ画素値の画素の固まり度合いを表すものであ
り、ある画素に対してその隣接画素と同じ画素値である
確率を表す。共起性が高いことは同じ値の画素が密に存
在することを意味し、共起性が低いことは同じ値の画素
が疎に存在することを意味する。

【００２１】図５に戻り、第ｉ番目のブロック領域の特
徴量算出（Ｓ３０４）後、その特徴量が所定の範囲内に
あるか否かすなわち特徴量がＯＫか否かを判定する（Ｓ
３０５）。このとき、所定の範囲は、抽出した特徴量か
ら、そのブロック領域の画像が検索するパターンの一部
または全部に該当するであろうと判定できるような範囲
に設定する。特徴量が所定範囲内にあれば第ｉ番目のブ
ロック領域に対応するマップ画像２２上の画素をラベリ
ングする（Ｓ３０６）。特徴量が所定範囲外のときはス
テップ３０６はスキップされる。その後、ポインタｉを
インクリメントし（Ｓ３０７）、ポインタｉが全ブロッ
ク領域数を超えたか否かを判断し（Ｓ３０８）、ポイン
タｉが全ブロック領域数を超えてないときはステップＳ
３０４に戻り、画像２０上の全てのブロック領域につい
て特徴量の抽出、判定等の処理が終了するまで上記処理
（Ｓ３０４〜Ｓ３０８）を繰り返す。画像２０上の全て
のブロック領域について特徴量の抽出、判定等の処理が
終了すると、マップ画像２２を用いて特定パターンを検
索する画像の検索処理を行い（Ｓ３０９）、リターンす
る。

【００２２】次に、画像の検索処理（ステップＳ３０
９）について説明する。本処理では、画像２０の特徴量
に基づきラベリングされたマップ画像２２を用いて、画
像２０上で特定パターンが存在するであろう領域を推定
し、その推定した画像２０上の領域について特定パター
ンを検索する。

【００２３】マップ画像２２上での領域の推定は次のよ
うに行う。画像２０の特徴量に基づきラベリングされた
マップ画像２２を、領域を特定するための所定のパター
ン（以下「領域特定パターン」という。）を認識するた
めのフィルタ（以下「マップフィルタ」という。）を用
いて走査し、マップ画像２２から領域特定パターンを検
索する。すなわち、図６に示すようにマップ画像２２中
をマップフィルタ２２ｆを用いて走査し、マップ画像２
２上で領域特定パターンが見つかると、領域特定パター
ンが検出されたマップ画像２２上の位置に対応する元の
画像２０上の領域において、特定パターンを認識するた
めのフィルタ（以下「画像フィルタ」という。）を用い
て特定パターンを検索する。

【００２４】図７にマップフィルタ２２ｆの一例を、図
８に画像フィルタ２０ｆの一例をそれぞれ示す。これら
のフィルタ２２ｆ、２０ｆは、中央部分（図中、ドット
でハッチングされた領域）と、その中央部分の周辺部分
（図中、斜線でハッチングされた領域）とを有してい
る。これらのフィルタ２０ｆ、２２ｆのサイズは、検索
しようとする特定パターンのサイズと等しいサイズにす
るのが好ましい。なお、以後の説明では、両フィルタ２
０ｆ、２２ｆにおいて左上端の位置をフィルタの位置と
する。また、本実施形態では特定パターンの一例として
円形のパターンを認識し検出する。

【００２５】図９のフローチャートを用いて画像の検索
処理（ステップＳ３０９）を説明する。本処理に入る
と、最初にマップフィルタ２２ｆの走査開始位置を決定
する。すなわち、マップフィルタ２２ｆのｙ方向座標を
マップ画像２２の上端に位置するように設定し（Ｓ４０
１）、マップフィルタ２２ｆのｘ方向座標をマップ画像
２２の左端に位置するように設定する（Ｓ４０２）。

【００２６】マップフィルタ２２ｆの座標が設定される
とその位置でマップフィルタ２２ｆを用いたパターンの
検出を行う（Ｓ４０３）。具体的には次のように行う。
図７に示すマップフィルタ２２ｆの中央部分と、その中
央部分の周辺部分（以下「周辺部分」という。）のそれ
ぞれにおいてラベリングされている画素の数をカウント
する。マップフィルタ２２ｆの中央部分でカウントされ
た数（Ｍ）が中央部分についての所定範囲内で、かつ、
その周辺部分でカウントされた数（Ｎ）が周辺部分につ
いて所定範囲内であるときに領域特定パターンが検出さ
れたとする。例えば、マップフィルタ２２ｆの中央部分
でカウントされた数（Ｍ）が８以上で、かつ、中央部分
の周辺部分で全くカウントされなかったとき、すなわ
ち、Ｍ＞７かつＮ＝０のときに、領域特定パターンが検
索されたとしてもよい。カウント数Ｍ、Ｎそれぞれに対
する所定範囲はマップフィルタ２２ｆの検索精度に応じ
て適宜設定される。領域特定パターンが検出されたと
き、その検出位置はマップフィルタ２２ｆの左上端の座
標とする。

【００２７】以上のような方法で領域特定パターンを検
出した結果、領域特定パターンが検出できたときは、領
域特定パターンの検出位置に対応する元の画像２０上の
領域において、特定パターンの検出（Ｓ４０５）を行
う。この処理の詳細は後述する。領域特定パターンが検
出できないときはステップＳ４０５をスキップする。

【００２８】その後、マップフィルタ２２ｆをｘ方向に
所定量（例えば１画素）だけ移動し（Ｓ４０６）、マッ
プフィルタ２２ｆの右端がマップ画像２２の右端を越え
たか否か、すなわち、はみ出したか否かを判断する（Ｓ
４０７）。マップフィルタ２２ｆがマップ画像２２から
はみ出していないときは、ステップＳ４０３に戻り、新
しい位置で領域特定パターンの検出を行う。マップフィ
ルタ２２ｆがマップ画像２２からはみ出したときは、マ
ップフィルタ２２ｆをｙ方向に所定量（例えば１ライ
ン）だけ移動し（Ｓ４０８）、マップフィルタ２２ｆの
下端がマップ画像２２の下端を越えたか否か、すなわ
ち、はみ出したか否かを判断する（Ｓ４０９）。マップ
フィルタ２２ｆがマップ画像２２からはみ出していない
ときは、ステップＳ４０２に戻り、新しい位置で領域特
定パターンの検出を行う。このようにマップ画像２２全
体をマップフィルタ２２ｆにより走査するまで上記処理
（Ｓ４０２〜Ｓ４０９）を繰り返す。

【００２９】図１０のフローチャートを用いて元画像上
での検索処理（ステップＳ４０５）を説明する。ここで
は、マップ画像２２上での領域特定パターンが検出され
た位置に対応する元の画像２０上の位置を求め、この位
置を基準として設定された検索領域において画像フィル
タ２０ｆを用いて特定パターンの検索を行う。

【００３０】最初に、ブロックサイズを格納するための
変数ｍにブロックサイズ８を設定する（Ｓ５０１）。な
お、ブロックサイズは２以上の数であれば他の値でもよ
い。そして、マップ画像２２上で検出された領域特定パ
ターンの位置（ｘ，ｙ）に対応する元の画像２０上の位
置（Ｘ，Ｙ）を算出する（Ｓ５０２、Ｓ５０３）。画像
２０上の対応する位置（Ｘ，Ｙ）は、マップ画像２２上
で領域特定パターンが検出された位置（ｘ，ｙ）のそれ
ぞれにブロックサイズｍを乗算することにより求めるこ
とができる。図１１に示すようにマップ画像２２上での
座標（ｘ、ｙ）の画素Ａに対応する画像２０上のブロッ
クＡ'（Ｘ，Ｙ）は、 Ｘ＝ｍ×ｘ〜ｍ×（ｘ＋１）−１ Ｙ＝ｍ×ｙ〜ｍ×（ｙ＋１）−１ の矩形領域となる。この範囲内で画像フィルタ２０ｆを
用いて画像２０を走査して特定パターンを検出する。

【００３１】画像フィルタ２０ｆの位置（Ｘ，Ｙ）が決
定すると、その位置で画像フィルタ２０ｆを用いて特定
パターンの検出を行う（Ｓ５０４）。画像フィルタ２０
ｆを用いた特定パターンの検出は例えば次のように行
う。すなわち、図８に示す画像フィルタ２０ｆの中央部
分（ドットでハッチングされた領域）及びその周辺部分
（斜線でハッチングされた領域）において、各画素の特
徴量を抽出し、その特徴量が所定範囲内にあるときは、
その画素をラベリングする。次に、ラベリングされた画
素を画像フィルタ２０ｆの中央部分とその周辺部分のそ
れぞれにおいてカウントする。カウントした各結果が、
中央部分と周辺部分のそれぞれにおいての所定範囲内で
所定範囲内にあるときに、特定パターンが検出されたと
する。この場合、特定パターンは画像フィルタ２２ｆの
中央部（図中、破線円内）に存在することになる。

【００３２】次に、特定パターンが検出されたか否かを
判断し（Ｓ５０５）、検出できたときは、パターン検出
時の所定の処理を行う（Ｓ５０６）。この所定の処理と
しては、例えば、検出した座標値をハードディスク等の
記憶装置に記録する処理や、特定パターンを検出した旨
を表示装置に表示する処理等が考えられる。特定パター
ンが検出されなかったときは、ステップＳ５０６はスキ
ップする。その後、画像フィルタ２０ｆのＸ座標をイン
クリメントし（Ｓ５０７）、画像フィルタ２０ｆの右端
が走査範囲を超えないか否かを判断し（Ｓ５０８）、右
端が超えなければステップＳ５０４に戻り、Ｘ方向にシ
フトした新しい位置で上記と同様に特定パターンの検出
を行う。画像フィルタ２０ｆの右端が走査範囲を超える
ときは、画像フィルタ２０ｆのＹ座標をインクリメント
し（Ｓ５０９）、画像フィルタ２０ｆが下端が走査範囲
を超えるか否かを判断し（Ｓ５１０）、下端を超えなけ
ればステップＳ５０３に戻り、走査範囲の左端でかつ前
回よりも１ライン下方の位置で特定パターンの検出を行
う。以下、所定の走査範囲内で画像フィルタ２０ｆによ
る走査が完了するまで上記処理（Ｓ５０３〜Ｓ５１０）
を繰り返す。

【００３３】以上のように、本実施形態の画像処理装置
は、画像２０から特定パターンを検索する際に、元の画
像２０のブロック領域と、その画素とを一対一に対応さ
せたマップ画像２２を作成し、このマップ画像２２の各
画素を画像２０の特徴量に基づきラベリングする。その
後、ラベリングにより形成されるマップ画像２２のパタ
ーンに基づいて特定パターンが存在する領域を画像上で
特定し、マップ画像２２上の特定された領域に対応する
元の画像２０上の領域において特定パターンの検索処理
を行う。つまり、元の画像２０のブロックサイズをｍ×
ｎとすると、マップ画像２２のサイズは画像２０のｍ＊
ｎ分の１となり、画像２０と比較して小さくなるため、
このサイズの小さいマップ画像２２を用いて特定パター
ンの位置を特定することにより、その処理に要する作業
領域が小さくなり、また、それに要する処理時間も短縮
でき、結果として画像における特定パターン検索の高速
化が図れる。また、マップ画像２２は元の画像２０の特
徴量に基づいてラベリングされるため、元の画像２０の
特徴を保持し、このため、精度よく検出領域の特定がで
きる。

【００３４】

【発明の効果】本発明によれば、画像から特定パターン
を検索する際に、画像のブロック領域と画素とを一対一
に対応させたマップ画像を使用し、画像上での特定パタ
ーンが存在する領域を特定し、この特定した領域に対応
する元の画像上の領域において特定パターンの検索処理
を行う。このように、元の画像と比較してサイズを縮小
したマップ画像を用いるため、特定パターンの検索処理
のために要する作業領域が低減され、また、検索に要す
る処理時間を短縮でき、画像における特定パターン検索
の高速化が図れる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明に係る画像処理装置の構成の概略を示
す図。

【図２】 画像処理装置の制御装置を中心としたブロッ
ク図。

【図３】 画像処理装置におけるメインルーチンのフロ
ーチャート。

【図４】 特定パターンの検索対象画像（元画像）及び
それに対するマップ画像を説明した図。

【図５】 画像認識処理のフローチャート。

【図６】 マップ画像上におけるマップフィルタによる
走査の様子を説明した図。

【図７】 マップフィルタの一例を示す図。

【図８】 画像フィルタの一例を示す図。

【図９】 画像の検索処理のフローチャート。

【図１０】 元画像上での検索処理のフローチャート。

【図１１】 マップ画像上で特定された位置Ａと、元画
像上における検索領域Ａ'（走査範囲）との対応を説明
した図。

【符号の説明】

１ 制御装置 ２ ディスプレイ ３ キーボード ４ マウス ５ａ フロッピーディスク，５ｂ フロッピーディスク
装置 ６ ハードディスク ９ａ ＣＤ−ＲＯＭ，５ｂ ＣＤ−ＲＯＭ装置 ２０ 画像 ２０ｆ 画像フィルタ ２２ マップ画像 ２２ｆ マップフィルタ

フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B075 ND06 NK37 NK39 PP02 PP03 PP10 PP13 PQ02 QP05 QS03 5L096 FA14 FA15 FA52 GA19 GA34 GA55 HA08 JA09 JA14

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像の特定パターンを検索する画像処理
   装置において、 画像を所定の大きさのブロック領域に分割する手段と、 上記ブロック領域と一対一に対応させた画素からなるマ
   ップ画像を作成する手段と、 上記ブロック領域毎に上記画像の特徴量を抽出する手段
   と、 抽出された特徴量が所定条件を満たすか否かを判定する
   手段と、 判定結果に基づき、そのブロック領域に対応するマップ
   画像上の画素をラべリングする手段と、 ラベリングされたマップ画像から、検索領域を特定する
   ための所定パターンを検索する手段と、 所定パターンが検索されたマップ画像上の位置に基づい
   て、上記画像上の検索領域を求める手段と、 該求められた画像上の検索領域において上記特定パター
   ンを検索する検索手段とを備えたことを特徴とする画像
   処理装置。
2. 【請求項２】 特徴量として、画素の濃度値、エッジ量
   または共起性のうち少なくとも１つを抽出することを特
   徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 上記マップ画像において上記特定パター
   ンと同じ大きさのフィルタを用いて、上記検索領域を特
   定するための所定パターンを検出することを特徴とする
   請求項１記載の画像処理装置。
4. 【請求項４】 画像の特定パターンを検索する画像処理
   方法において、 画像を所定の大きさのブロック領域に分割し、 上記ブロック領域と一対一に対応させた画素からなるマ
   ップ画像を作成し、 上記ブロック領域毎に上記画像の特徴量を抽出し、 抽出された特徴量が所定条件を満たすか否かを判定し、 判定結果に基づき、そのブロック領域に対応するマップ
   画像上の画素をラべリングし、 ラベリングされたマップ画像から、検索領域を特定する
   ための所定パターンを検索し、 所定パターンが検索されたマップ画像上の位置に基づい
   て、上記画像上の検索領域を求め、 該求められた画像上の検索領域において上記特定パター
   ンを検索することを特徴とする画像処理方法。
5. 【請求項５】 特徴量として、画素の濃度値、エッジ量
   または共起性のうち少なくとも１つを抽出することを特
   徴とする請求項４記載の画像処理方法。
6. 【請求項６】 上記マップ画像において上記特定パター
   ンと同じ大きさのフィルタを用いて、上記検索領域を特
   定するための所定パターンを検出することを特徴とする
   請求項４記載の画像処理方法。
7. 【請求項７】 画像の特定パターンを検索する画像処理
   プログラムであって、 画像を所定の大きさのブロック領域に分割する手順と、
   上記ブロック領域と一対一に対応させた画素からなるマ
   ップ画像を作成する手順と、上記ブロック領域毎に上記
   画像の特徴量を抽出する手順と、抽出された特徴量が所
   定条件を満たすか否かを判定する手順と、判定結果に基
   づき、そのブロック領域に対応するマップ画像上の画素
   をラべリングする手順と、ラベリングされたマップ画像
   から、検索領域を特定するための所定パターンを検索す
   る手順と、所定パターンが検索されたマップ画像上の位
   置に基づいて、上記画像上の検索領域を求める手順と、
   該求められた画像上の検索領域において上記特定パター
   ンを検索する手順とをコンピュータに実行させるための
   プログラムを記録したことを特徴とするコンピュータ読
   み取り可能な記録媒体。
8. 【請求項８】 上記特徴量を抽出する手順において、画
   素の濃度値、エッジ量または共起性のうち少なくとも１
   つを特徴量とすることを特徴とする請求項７記載の記録
   媒体。
9. 【請求項９】 上記検索領域を特定するための所定パタ
   ーンを検出させる手順において、上記マップ画像におい
   て上記特定パターンと同じ大きさのフィルタを用いるこ
   とを特徴とする請求項７記載の記録媒体。