JP2000287078A - Ｍ位抽出方法 - Google Patents
Ｍ位抽出方法Info
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- JP2000287078A JP2000287078A JP8876599A JP8876599A JP2000287078A JP 2000287078 A JP2000287078 A JP 2000287078A JP 8876599 A JP8876599 A JP 8876599A JP 8876599 A JP8876599 A JP 8876599A JP 2000287078 A JP2000287078 A JP 2000287078A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 カウント数を用いることによりＮ個のデータ
の中のＭ番目の値を抽出するにあたり、回路規模の削減
および高速化を実現できるＭ位抽出方法を提供すること
を目的とする。 【解決手段】 Ｎ個のデータからＭ番目に大きい値を求
めるＭ位抽出方法において、Ｎ個のデータを保持するデ
ータ保持ステップと、各データに対し、該データの値よ
り大きい（または小さい）値を有するデータの数をカウ
ントする第一のカウントステップと、該データの値と等
しい値を有するデータの数をカウントする第二のカウン
トステップと、前記第一のカウントステップと前記第二
のカウントステップとによる値を比較する比較ステップ
によりＭ番目の値の抽出を行う。
の中のＭ番目の値を抽出するにあたり、回路規模の削減
および高速化を実現できるＭ位抽出方法を提供すること
を目的とする。 【解決手段】 Ｎ個のデータからＭ番目に大きい値を求
めるＭ位抽出方法において、Ｎ個のデータを保持するデ
ータ保持ステップと、各データに対し、該データの値よ
り大きい（または小さい）値を有するデータの数をカウ
ントする第一のカウントステップと、該データの値と等
しい値を有するデータの数をカウントする第二のカウン
トステップと、前記第一のカウントステップと前記第二
のカウントステップとによる値を比較する比較ステップ
によりＭ番目の値の抽出を行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、Ｎ個の複数のデー
タの中で、大小関係において、Ｍ番目に大きい（または
小さい）データを抽出するＭ位抽出方法に関するもので
ある。
タの中で、大小関係において、Ｍ番目に大きい（または
小さい）データを抽出するＭ位抽出方法に関するもので
ある。
【０００２】
【従来の技術】地図や図面、文書や印刷・印画紙写真
等、の原稿をスキャナ等で読み取り、プリンタやＰＣ等
に出力する場合、エッジの精鋭度やモアレの低減等を目
的とした適応処理が行われている。エッジの精鋭度とモ
アレの低減という相反する処理を行うため、メディアン
フィルタがよく用いられる。
等、の原稿をスキャナ等で読み取り、プリンタやＰＣ等
に出力する場合、エッジの精鋭度やモアレの低減等を目
的とした適応処理が行われている。エッジの精鋭度とモ
アレの低減という相反する処理を行うため、メディアン
フィルタがよく用いられる。
【０００３】Ｎ個のデータからメディアンであるＭ番目
（Ｍ＝Ｎ／２＋１）に大きな値を抽出する、従来のＭ位
抽出方法は、Ｎ個のデータを大きい順または小さい順に
並べるのに、ソーティング処理が行われ、このソーティ
ング処理した結果により、Ｍ番目の値を抽出していた。
（Ｍ＝Ｎ／２＋１）に大きな値を抽出する、従来のＭ位
抽出方法は、Ｎ個のデータを大きい順または小さい順に
並べるのに、ソーティング処理が行われ、このソーティ
ング処理した結果により、Ｍ番目の値を抽出していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上記従来のＭ位抽出方
法では、ソーティング処理において、入力データのデー
タ数と同じ回数の処理が必要であり、処理時間がかかっ
てしまう。またソーティング処理を行うときの全データ
数が異なり、回路規模が大きくなる。
法では、ソーティング処理において、入力データのデー
タ数と同じ回数の処理が必要であり、処理時間がかかっ
てしまう。またソーティング処理を行うときの全データ
数が異なり、回路規模が大きくなる。
【０００５】そこで本発明は、ソーティングを行わず、
カウント数を用いることにより、回路規模を消滅し、か
つ高速にＮ個のデータの中のＭ番目の値を抽出するＭ位
抽出方法を提供することを目的とする。
カウント数を用いることにより、回路規模を消滅し、か
つ高速にＮ個のデータの中のＭ番目の値を抽出するＭ位
抽出方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【発明を解決するための手段】上記課題を解決するため
に、本発明は、Ｎ個のデータの中からＭ番目に大きい
（または小さい値）を求めるＭ位抽出方法であって、Ｎ
個のデータを保持するデータ保持ステップと、前記デー
タ保持ステップで保持されたＮ個のデータの中から最大
値（または最小値）を求める最大値（または最小値）抽
出ステップと、前記ステップで求めた最大値（または最
小値）を既定のデータに入れ替える値変換ステップとを
含み、前記最大値（または最小値）抽出ステップと前記
値変換ステップとを繰り返して、Ｍ回目の前記最大値
（または最小値）抽出処理により、Ｍ番目に大きな（ま
たは小さな）値を抽出することを特徴とする構成とし
た。
に、本発明は、Ｎ個のデータの中からＭ番目に大きい
（または小さい値）を求めるＭ位抽出方法であって、Ｎ
個のデータを保持するデータ保持ステップと、前記デー
タ保持ステップで保持されたＮ個のデータの中から最大
値（または最小値）を求める最大値（または最小値）抽
出ステップと、前記ステップで求めた最大値（または最
小値）を既定のデータに入れ替える値変換ステップとを
含み、前記最大値（または最小値）抽出ステップと前記
値変換ステップとを繰り返して、Ｍ回目の前記最大値
（または最小値）抽出処理により、Ｍ番目に大きな（ま
たは小さな）値を抽出することを特徴とする構成とし
た。
【０００７】上記構成により、ソーティングを行わず、
カウント数を用いることにより、回路規模を消滅し、か
つ高速にＮ個のデータの中のＭ番目の値を抽出するＭ位
抽出方法を実現できる。
カウント数を用いることにより、回路規模を消滅し、か
つ高速にＮ個のデータの中のＭ番目の値を抽出するＭ位
抽出方法を実現できる。
【０００８】
【発明の実施の形態】請求項１の発明は、Ｎ個のデータ
の中からＭ番目に大きい（または小さい値）を求めるＭ
位抽出方法であって、Ｎ個のデータを保持するデータ保
持ステップと、前記データ保持ステップで保持されたＮ
個のデータの中から最大値（または最小値）を求める最
大値（または最小値）抽出ステップと、前記ステップで
求めた最大値（または最小値）を既定のデータに入れ替
える値変換ステップとを含み、前記最大値（または最小
値）抽出ステップと前記値変換ステップとを繰り返し
て、Ｍ回目の前記最大値（または最小値）抽出処理によ
り、Ｍ番目に大きな（または小さな）値を抽出すること
を特徴とするＭ位抽出方法であり、この構成により小さ
な回路規模で処理を可能とする。
の中からＭ番目に大きい（または小さい値）を求めるＭ
位抽出方法であって、Ｎ個のデータを保持するデータ保
持ステップと、前記データ保持ステップで保持されたＮ
個のデータの中から最大値（または最小値）を求める最
大値（または最小値）抽出ステップと、前記ステップで
求めた最大値（または最小値）を既定のデータに入れ替
える値変換ステップとを含み、前記最大値（または最小
値）抽出ステップと前記値変換ステップとを繰り返し
て、Ｍ回目の前記最大値（または最小値）抽出処理によ
り、Ｍ番目に大きな（または小さな）値を抽出すること
を特徴とするＭ位抽出方法であり、この構成により小さ
な回路規模で処理を可能とする。
【０００９】請求項２の発明は、Ｎ個（Ｎは奇数）のデ
ータからＭ番目（Ｍ＝Ｎ／２＋１）に大きい値を求める
Ｍ位抽出方法であって、Ｎ個のデータを保持するデータ
保持ステップと、前記データ保持ステップで保持された
Ｎ個のデータの中から最大値を求める最大値抽出ステッ
プと、前記ステップで求めた最大値を第一の既定のデー
タに入れ替える第一の値変換ステップとを含み、前記最
大値抽出ステップと前記第一の値変換ステップとを共に
Ｍ−１回繰り返し、かつＮ個のデータを保持するデータ
保持ステップと、前記データ保持ステップで保持された
Ｎ個のデータの中から最小値を求める最小値抽出ステッ
プと、前記求めた最小値を第二の既定のデータに入れ替
える第二の値変換ステップとを含み、前記最小値抽出ス
テップと前記第二の値変換ステップとを共にＭ−１回繰
り返して、Ｎ個のデータにおいて前記第一および第二の
値変換ステップにより値をいずれの既定のデータに入れ
替えなかった値を抽出する非変換値抽出ステップとを含
み、非変換値抽出ステップにより抽出された値により、
Ｍ番目に大きな（または小さな）値を抽出することを特
徴とするＭ位抽出方法であり、この構成により高速な処
理を可能とする。
ータからＭ番目（Ｍ＝Ｎ／２＋１）に大きい値を求める
Ｍ位抽出方法であって、Ｎ個のデータを保持するデータ
保持ステップと、前記データ保持ステップで保持された
Ｎ個のデータの中から最大値を求める最大値抽出ステッ
プと、前記ステップで求めた最大値を第一の既定のデー
タに入れ替える第一の値変換ステップとを含み、前記最
大値抽出ステップと前記第一の値変換ステップとを共に
Ｍ−１回繰り返し、かつＮ個のデータを保持するデータ
保持ステップと、前記データ保持ステップで保持された
Ｎ個のデータの中から最小値を求める最小値抽出ステッ
プと、前記求めた最小値を第二の既定のデータに入れ替
える第二の値変換ステップとを含み、前記最小値抽出ス
テップと前記第二の値変換ステップとを共にＭ−１回繰
り返して、Ｎ個のデータにおいて前記第一および第二の
値変換ステップにより値をいずれの既定のデータに入れ
替えなかった値を抽出する非変換値抽出ステップとを含
み、非変換値抽出ステップにより抽出された値により、
Ｍ番目に大きな（または小さな）値を抽出することを特
徴とするＭ位抽出方法であり、この構成により高速な処
理を可能とする。
【００１０】請求項３記載の発明は、Ｎ個のデータから
Ｍ番目に大きい値を求めるＭ位抽出方法であって、Ｍ＋
１個のデータを保持するデータ保持ステップと、前記デ
ータ保持ステップで保持されたＭ＋１個のデータの中か
ら最大値（または最小値）を求める最大値（または最小
値）抽出ステップと、前記ステップで求めた最大値（ま
たは最小値）をＮ個のデータの中の残りのデータの１つ
に入れ替える値変換ステップとを含み、前記最大値（ま
たは最小値）抽出ステップと前記値変換ステップとを繰
り返して、Ｍ回目の前記最大値（または最小値）抽出処
理により、Ｍ番目に大きな（または小さな）値を抽出す
ることを特徴とするＭ位抽出方法であり、この構成によ
り小さな回路規模で処理を可能とする。
Ｍ番目に大きい値を求めるＭ位抽出方法であって、Ｍ＋
１個のデータを保持するデータ保持ステップと、前記デ
ータ保持ステップで保持されたＭ＋１個のデータの中か
ら最大値（または最小値）を求める最大値（または最小
値）抽出ステップと、前記ステップで求めた最大値（ま
たは最小値）をＮ個のデータの中の残りのデータの１つ
に入れ替える値変換ステップとを含み、前記最大値（ま
たは最小値）抽出ステップと前記値変換ステップとを繰
り返して、Ｍ回目の前記最大値（または最小値）抽出処
理により、Ｍ番目に大きな（または小さな）値を抽出す
ることを特徴とするＭ位抽出方法であり、この構成によ
り小さな回路規模で処理を可能とする。
【００１１】請求項４記載の発明は、Ｎ個のデータから
Ｍ番目に大きい値を求めるＭ位抽出方法であって、Ｎ個
のデータを保持するデータ保持ステップと、各データに
対し、該データの値より大きい（または小さい）値を有
するデータの数をカウントする第一のカウントステップ
と、該データの値と等しい値を有するデータの数をカウ
ントする第二のカウントステップと、前記第一のカウン
トステップと前記第二のカウントステップとによる値を
比較する比較ステップとを含み、前記比較ステップの結
果により、Ｍ番目に大きな（または小さな）値を抽出す
ることを特徴とするＭ位抽出方法であり、この構成によ
り高速かつ小さな回路規模で処理を可能とする。
Ｍ番目に大きい値を求めるＭ位抽出方法であって、Ｎ個
のデータを保持するデータ保持ステップと、各データに
対し、該データの値より大きい（または小さい）値を有
するデータの数をカウントする第一のカウントステップ
と、該データの値と等しい値を有するデータの数をカウ
ントする第二のカウントステップと、前記第一のカウン
トステップと前記第二のカウントステップとによる値を
比較する比較ステップとを含み、前記比較ステップの結
果により、Ｍ番目に大きな（または小さな）値を抽出す
ることを特徴とするＭ位抽出方法であり、この構成によ
り高速かつ小さな回路規模で処理を可能とする。
【００１２】（実施の形態１）図１は、本発明の実施の
形態１のＭ位抽出方法の説明図で、図２は、本発明の実
施の形態１のＭ位抽出方法のフローチャートである。図
１及び図２に於いて、まず、Ｎ個の入力データ１を入力
し（ステップ１）、データ列２「２００」「１５０」
「５０」「１３０」「７０」「２０」「１００」が作成
される。作成されたデータ列２の中の最大値「２００」
を求め（ステップ２）、上記求めた最大値「２００」を
既定値（例として「０」）に入れ替えることにより（ス
テップ３）、データ列３「０」「１５０」「５０」「１
３０」「７０」「２０」「１００」が作成される。同様
に作成されたデータ列３の中の最大値「１５０」を求め
（ステップ２）、上記求めた最大値「１５０」を既定値
（例として「０」）に入れ替えることにより（ステップ
３）、データ列４「０」「０」「５０」「１３０」「７
０」「２０」「１００」が作成される。以上のように最
大値抽出ステップ（ステップ２）と求めた最大値を既定
値に入れ替える値変換ステップ（ステップ３）とをＭ−
１回繰り返し（ステップ４）、データ列５「０」「０」
「５０」「０」「７０」「２０」「１００」が作成され
る。ここで、更に作成されたデータ列５の中の最大値
「１００」を求めると（ステップ５）、この値がＭ番目
に大きな値６「１００」となる。
形態１のＭ位抽出方法の説明図で、図２は、本発明の実
施の形態１のＭ位抽出方法のフローチャートである。図
１及び図２に於いて、まず、Ｎ個の入力データ１を入力
し（ステップ１）、データ列２「２００」「１５０」
「５０」「１３０」「７０」「２０」「１００」が作成
される。作成されたデータ列２の中の最大値「２００」
を求め（ステップ２）、上記求めた最大値「２００」を
既定値（例として「０」）に入れ替えることにより（ス
テップ３）、データ列３「０」「１５０」「５０」「１
３０」「７０」「２０」「１００」が作成される。同様
に作成されたデータ列３の中の最大値「１５０」を求め
（ステップ２）、上記求めた最大値「１５０」を既定値
（例として「０」）に入れ替えることにより（ステップ
３）、データ列４「０」「０」「５０」「１３０」「７
０」「２０」「１００」が作成される。以上のように最
大値抽出ステップ（ステップ２）と求めた最大値を既定
値に入れ替える値変換ステップ（ステップ３）とをＭ−
１回繰り返し（ステップ４）、データ列５「０」「０」
「５０」「０」「７０」「２０」「１００」が作成され
る。ここで、更に作成されたデータ列５の中の最大値
「１００」を求めると（ステップ５）、この値がＭ番目
に大きな値６「１００」となる。
【００１３】上記実施の形態では、最大値を抽出するこ
とにより、Ｍ番目に大きな値を求めたが、最小値を抽出
することにより、求めることも同様にして可能である。
とにより、Ｍ番目に大きな値を求めたが、最小値を抽出
することにより、求めることも同様にして可能である。
【００１４】本発明は、下記のような画像処理方法に応
用される。画像データを入力し、入力された画像データ
において、注目画素を中心としｍ画素×ｎ画素（例えば
ｍ＝３、ｎ＝３）のウィンドウを開き、ウィンドウ内の
画像データを用いて、メディアン（５番目の値）を求
め、求めた値を注目画素の値とする。また次の注目画素
に対し同様な処理を行い、順次上記処理を繰り返し、画
像データ全体に対し、メディアンフィルタ処理を行う。
用される。画像データを入力し、入力された画像データ
において、注目画素を中心としｍ画素×ｎ画素（例えば
ｍ＝３、ｎ＝３）のウィンドウを開き、ウィンドウ内の
画像データを用いて、メディアン（５番目の値）を求
め、求めた値を注目画素の値とする。また次の注目画素
に対し同様な処理を行い、順次上記処理を繰り返し、画
像データ全体に対し、メディアンフィルタ処理を行う。
【００１５】（実施の形態２）以下、本発明の実施の形
態２について説明する。図３は、本発明の実施の形態２
のＭ位抽出方法の説明図で、図４は、本発明の実施の形
態２のＭ位抽出方法のフローチャートである。
態２について説明する。図３は、本発明の実施の形態２
のＭ位抽出方法の説明図で、図４は、本発明の実施の形
態２のＭ位抽出方法のフローチャートである。
【００１６】図３及び図４に於いて、まず、Ｎ個の入力
データ７を入力し（ステップ６）、データ列８ａ「２０
０」「１５０」「５０」「１３０」「７０」「２０」
「１００」が作成される。作成されたデータ列８ａの中
の最大値「２００」を求める（ステップ７）。またこの
処理と並行してＮ個の入力データ７を入力し（ステップ
１１）、データ列８ｂ「２００」「１５０」「５０」
「１３０」「７０」「２０」「１００」が作成される。
作成されたデータ列８ｂの中の最小値「２０」を求め
（ステップ１２）、上記求めた最小値「２０」を第二の
既定値（例として「２５５」）に入れ替えることにより
（ステップ１３）、データ列９ｂ「２００」「１５０」
「５０」「１３０」「７０」「２５５」「１００」が作
成される。
データ７を入力し（ステップ６）、データ列８ａ「２０
０」「１５０」「５０」「１３０」「７０」「２０」
「１００」が作成される。作成されたデータ列８ａの中
の最大値「２００」を求める（ステップ７）。またこの
処理と並行してＮ個の入力データ７を入力し（ステップ
１１）、データ列８ｂ「２００」「１５０」「５０」
「１３０」「７０」「２０」「１００」が作成される。
作成されたデータ列８ｂの中の最小値「２０」を求め
（ステップ１２）、上記求めた最小値「２０」を第二の
既定値（例として「２５５」）に入れ替えることにより
（ステップ１３）、データ列９ｂ「２００」「１５０」
「５０」「１３０」「７０」「２５５」「１００」が作
成される。
【００１７】ここで、データ列８ａ「２００」「１５
０」「５０」「１３０」「７０」「２０」「１００」に
対し、上記求めた最小値「２０」を第一の既定値（例と
して「０」）に入れ替え（ステップ８）、更に上記求め
た最大値「２００」も第一の既定値に入れ替えることに
より（ステップ８）、データ列９ａ「０」「１５０」
「５０」「１３０」「７０」「０」「１００」が作成さ
れる。同様に作成されたデータ列９ａの中の最大値「１
５０」を求め（ステップ７）、この処理と並行して作成
されたデータ列９ｂ「２００」「１５０」「５０」「１
３０」「７０」「２５５」「１００」の中の最小値「５
０」を求め（ステップ１２）、上記求めた最小値「５
０」を第二の既定値に入れ替えることにより（ステップ
１３）、データ列１０ｂ「２００」「１５０」「２５
５」「１３０」「７０」「２５５」「１００」が作成さ
れる。ここで、データ列９ａ「０」「１５０」「５０」
「１３０」「７０」「０」「１００」に対し、上記求め
た最小値「５０」を第一の既定値に入れ替え（ステップ
８）、更に上記求めた最大値「１５０」も第一の既定値
に入れ替えることにより（ステップ８）、データ列１０
ａ「０」「０」「０」「１３０」「７０」「０」「１０
０」が作成される。
０」「５０」「１３０」「７０」「２０」「１００」に
対し、上記求めた最小値「２０」を第一の既定値（例と
して「０」）に入れ替え（ステップ８）、更に上記求め
た最大値「２００」も第一の既定値に入れ替えることに
より（ステップ８）、データ列９ａ「０」「１５０」
「５０」「１３０」「７０」「０」「１００」が作成さ
れる。同様に作成されたデータ列９ａの中の最大値「１
５０」を求め（ステップ７）、この処理と並行して作成
されたデータ列９ｂ「２００」「１５０」「５０」「１
３０」「７０」「２５５」「１００」の中の最小値「５
０」を求め（ステップ１２）、上記求めた最小値「５
０」を第二の既定値に入れ替えることにより（ステップ
１３）、データ列１０ｂ「２００」「１５０」「２５
５」「１３０」「７０」「２５５」「１００」が作成さ
れる。ここで、データ列９ａ「０」「１５０」「５０」
「１３０」「７０」「０」「１００」に対し、上記求め
た最小値「５０」を第一の既定値に入れ替え（ステップ
８）、更に上記求めた最大値「１５０」も第一の既定値
に入れ替えることにより（ステップ８）、データ列１０
ａ「０」「０」「０」「１３０」「７０」「０」「１０
０」が作成される。
【００１８】以上のように最大値抽出ステップ（ステッ
プ７）および最小値抽出ステップ（ステップ１２）とを
Ｍ−１回繰り返し（ステップ９）（ステップ１４）、デ
ータ列１１ａ「０」「０」「０」「０」「０」「０」
「１００」が作成される。ここで、更に作成されたデー
タ列１１ａにおいて、既定値以外の値を抽出することに
より（ステップ１０）、この値がＭ番目に大きな値１２
「１００」となる。
プ７）および最小値抽出ステップ（ステップ１２）とを
Ｍ−１回繰り返し（ステップ９）（ステップ１４）、デ
ータ列１１ａ「０」「０」「０」「０」「０」「０」
「１００」が作成される。ここで、更に作成されたデー
タ列１１ａにおいて、既定値以外の値を抽出することに
より（ステップ１０）、この値がＭ番目に大きな値１２
「１００」となる。
【００１９】本発明は、下記のような画像処理方法に応
用される。画像データを入力し、入力された画像データ
において、注目画素を中心としｍ画素×ｎ画素（例えば
ｍ＝３、ｎ＝３）のウィンドウを開き、ウィンドウ内の
画像データを用いて、メディアン（５番目の値）を求
め、求めた値を注目画素の値とする。また次の注目画素
に対し同様な処理を行い、順次上記処理を繰り返し、画
像データ全体に対し、メディアンフィルタ処理を行う。
用される。画像データを入力し、入力された画像データ
において、注目画素を中心としｍ画素×ｎ画素（例えば
ｍ＝３、ｎ＝３）のウィンドウを開き、ウィンドウ内の
画像データを用いて、メディアン（５番目の値）を求
め、求めた値を注目画素の値とする。また次の注目画素
に対し同様な処理を行い、順次上記処理を繰り返し、画
像データ全体に対し、メディアンフィルタ処理を行う。
【００２０】（実施の形態３）以下、本発明の実施の形
態３について説明する。図５は、本発明の実施の形態３
のＭ位抽出方法の説明図で、図６は、本発明の実施の形
態３のＭ位抽出方法のフローチャートである。
態３について説明する。図５は、本発明の実施の形態３
のＭ位抽出方法の説明図で、図６は、本発明の実施の形
態３のＭ位抽出方法のフローチャートである。
【００２１】図５及び図６に於いて、まず、Ｎ個（例と
してＮ＝７）の入力データ１３の中からＭ＋１個（例と
してＭ＝４）のデータを入力し（ステップ１５）、デー
タ列１４「２００」「１５０」「５０」「１３０」「７
０」が作成される。作成されたデータ列１４の中の最大
値「２００」を求め（ステップ１６）、入力データ１３
の中にデータ列１４に入力していないデータが存在して
いれば（ステップ１７）、上記求めた最大値「２００」
をその入力していないデータの１つ「２０」と入れ替え
ることにより（ステップ１８）、データ列１５「２０」
「１５０」「５０」「１３０」「７０」が作成される。
してＮ＝７）の入力データ１３の中からＭ＋１個（例と
してＭ＝４）のデータを入力し（ステップ１５）、デー
タ列１４「２００」「１５０」「５０」「１３０」「７
０」が作成される。作成されたデータ列１４の中の最大
値「２００」を求め（ステップ１６）、入力データ１３
の中にデータ列１４に入力していないデータが存在して
いれば（ステップ１７）、上記求めた最大値「２００」
をその入力していないデータの１つ「２０」と入れ替え
ることにより（ステップ１８）、データ列１５「２０」
「１５０」「５０」「１３０」「７０」が作成される。
【００２２】同様に作成されたデータ列１５の中の最大
値「１５０」を求め（ステップ１６）、入力データ１３
の中にデータ列１４〜データ列１５に入力していないデ
ータが存在していれば（ステップ１７）、上記求めた最
大値「１５０」をその入力していないデータの１つ「１
００」と入れ替えることにより（ステップ１８）、デー
タ列１６「２０」「１００」「５０」「１３０」「７
０」が作成される。また、作成されたデータ列１６「２
０」「１００」「５０」「１３０」「７０」の中の最大
値「１３０」を求め（ステップ１６）、入力データ１３
の中にデータ列１４〜データ列１６に入力していないデ
ータが存在しない場合（ステップ１７）、上記求めた最
大値「１３０」を既定値（例として「０」）と入れ替え
ることにより（ステップ１９）、データ列１７「２０」
「１００」「５０」「０」「７０」が作成される。
値「１５０」を求め（ステップ１６）、入力データ１３
の中にデータ列１４〜データ列１５に入力していないデ
ータが存在していれば（ステップ１７）、上記求めた最
大値「１５０」をその入力していないデータの１つ「１
００」と入れ替えることにより（ステップ１８）、デー
タ列１６「２０」「１００」「５０」「１３０」「７
０」が作成される。また、作成されたデータ列１６「２
０」「１００」「５０」「１３０」「７０」の中の最大
値「１３０」を求め（ステップ１６）、入力データ１３
の中にデータ列１４〜データ列１６に入力していないデ
ータが存在しない場合（ステップ１７）、上記求めた最
大値「１３０」を既定値（例として「０」）と入れ替え
ることにより（ステップ１９）、データ列１７「２０」
「１００」「５０」「０」「７０」が作成される。
【００２３】以上のように最大値抽出ステップ（ステッ
プ１６）をＭ−１回繰り返し（ステップ２０）、データ
列１７「２０」「１００」「５０」「０」「７０」が作
成と、ここで更に作成されたデータ列１７「２０」「１
００」「５０」「０」「７０」の中の最大値「１００」
を求めると（ステップ２１）、この値がＭ番目に大きな
値１８「１００」となる。
プ１６）をＭ−１回繰り返し（ステップ２０）、データ
列１７「２０」「１００」「５０」「０」「７０」が作
成と、ここで更に作成されたデータ列１７「２０」「１
００」「５０」「０」「７０」の中の最大値「１００」
を求めると（ステップ２１）、この値がＭ番目に大きな
値１８「１００」となる。
【００２４】上記実施の形態では、最大値を抽出するこ
とにより、Ｍ番目に大きな値を求めたが、最小値を抽出
することにより、求めることも可能である。
とにより、Ｍ番目に大きな値を求めたが、最小値を抽出
することにより、求めることも可能である。
【００２５】本発明は、下記のような画像処理方法に応
用される。画像データを入力し、入力された画像データ
において、注目画素を中心としｍ画素×ｎ画素（例えば
ｍ＝３、ｎ＝３）のウィンドウを開き、ウィンドウ内の
画像データを用いて、メディアン（５番目の値）を求
め、求めた値を注目画素の値とする。また次の注目画素
に対し同様な処理を行い、順次上記処理を繰り返し、画
像データ全体に対し、メディアンフィルタ処理を行う。
用される。画像データを入力し、入力された画像データ
において、注目画素を中心としｍ画素×ｎ画素（例えば
ｍ＝３、ｎ＝３）のウィンドウを開き、ウィンドウ内の
画像データを用いて、メディアン（５番目の値）を求
め、求めた値を注目画素の値とする。また次の注目画素
に対し同様な処理を行い、順次上記処理を繰り返し、画
像データ全体に対し、メディアンフィルタ処理を行う。
【００２６】（実施の形態４）以下、本発明の実施の形
態４について説明する。図７は、本発明の実施の形態４
のＭ位抽出方法の説明図で、図８は、本発明の実施の形
態４のＭ位抽出方法の説明図で、図９は、本発明の実施
の形態４のＭ位抽出方法のフローチャートである。
態４について説明する。図７は、本発明の実施の形態４
のＭ位抽出方法の説明図で、図８は、本発明の実施の形
態４のＭ位抽出方法の説明図で、図９は、本発明の実施
の形態４のＭ位抽出方法のフローチャートである。
【００２７】図７及び図９に於いて、まず、Ｎ個（例と
してＮ＝７）の入力データ１９を入力し（ステップ２
２）、データ列２０「２００」「１５０」「５０」「１
３０」「７０」「２０」「１００」が作成される。作成
されたデータ列２０において、それぞれのデータに対
し、自データの値より大きい値の数２１を求めると（ス
テップ２３）、図７のように「２００」より大きい値の
数は０個、「１５０」より大きい値の数は１個、「５
０」より大きい値の数は５個、「１３０」より大きい値
の数は２個、「７０」より大きい値の数は４個、「２
０」より大きい値の数は６個、「１００」より大きい値
の数は３個となる。更に作成されたデータ列２０におい
て、それぞれのデータに対し、自データを含み自データ
の値と等しい値の数２２を求めると（ステップ２４）、
図７のように「２００」と等しい値の数は１個、「１５
０」と等しい値の数は１個、「５０」と等しい値の数は
１個、「１３０」と等しい値の数は１個、「７０」と等
しい値の数は１個、「２０」と等しい値の数は１個、
「１００」と等しい値の数は１個となる。
してＮ＝７）の入力データ１９を入力し（ステップ２
２）、データ列２０「２００」「１５０」「５０」「１
３０」「７０」「２０」「１００」が作成される。作成
されたデータ列２０において、それぞれのデータに対
し、自データの値より大きい値の数２１を求めると（ス
テップ２３）、図７のように「２００」より大きい値の
数は０個、「１５０」より大きい値の数は１個、「５
０」より大きい値の数は５個、「１３０」より大きい値
の数は２個、「７０」より大きい値の数は４個、「２
０」より大きい値の数は６個、「１００」より大きい値
の数は３個となる。更に作成されたデータ列２０におい
て、それぞれのデータに対し、自データを含み自データ
の値と等しい値の数２２を求めると（ステップ２４）、
図７のように「２００」と等しい値の数は１個、「１５
０」と等しい値の数は１個、「５０」と等しい値の数は
１個、「１３０」と等しい値の数は１個、「７０」と等
しい値の数は１個、「２０」と等しい値の数は１個、
「１００」と等しい値の数は１個となる。
【００２８】以上のようにＮ個のデータ全てにおいて、
自データの値より大きい値の数２１と自データの値と等
しい値の数２２をカウントし（ステップ２５）、上記求
めた自データの値より大きい値の数２１がＭ（例として
Ｍ＝４）より小さく、かつ上記求めた自データの値より
大きい値の数２１と、上記求めた自データの値と等しい
値の数２２との和が、Ｍ以上であるデータを抽出すると
（ステップ２６）、この値がＭ番目に大きな値２３「１
００」となる。
自データの値より大きい値の数２１と自データの値と等
しい値の数２２をカウントし（ステップ２５）、上記求
めた自データの値より大きい値の数２１がＭ（例として
Ｍ＝４）より小さく、かつ上記求めた自データの値より
大きい値の数２１と、上記求めた自データの値と等しい
値の数２２との和が、Ｍ以上であるデータを抽出すると
（ステップ２６）、この値がＭ番目に大きな値２３「１
００」となる。
【００２９】同様に図８において、まず、Ｎ個（例とし
てＮ＝７）の入力データ２４を入力し、データ列２５
「２００」「２００」「５０」「１２０」「７０」「５
０」「１２０」が作成される。作成されたデータ列２５
において、それぞれのデータに対し、自データの値より
大きい値の数２６を求めると、図８のように「２００」
より大きい値の数は０個、「５０」より大きい値の数は
５個、「１２０」より大きい値の数は２個、「７０」よ
り大きい値の数は４個となる。更に作成されたデータ列
２５において、それぞれのデータに対し、自データを含
み自データの値と等しい値の数２７を求めると、図８の
ように「２００」と等しい値の数は２個、「５０」と等
しい値の数は２個、「１２０」と等しい値の数は２個、
「７０」と等しい値の数は１個となる。
てＮ＝７）の入力データ２４を入力し、データ列２５
「２００」「２００」「５０」「１２０」「７０」「５
０」「１２０」が作成される。作成されたデータ列２５
において、それぞれのデータに対し、自データの値より
大きい値の数２６を求めると、図８のように「２００」
より大きい値の数は０個、「５０」より大きい値の数は
５個、「１２０」より大きい値の数は２個、「７０」よ
り大きい値の数は４個となる。更に作成されたデータ列
２５において、それぞれのデータに対し、自データを含
み自データの値と等しい値の数２７を求めると、図８の
ように「２００」と等しい値の数は２個、「５０」と等
しい値の数は２個、「１２０」と等しい値の数は２個、
「７０」と等しい値の数は１個となる。
【００３０】以上のようにＮ個のデータ全てにおいて、
自データの値より大きい値の数２６と自データの値と等
しい値の数２７をカウントし、上記求めた自データの値
より大きい値の数２６がＭ（例としてＭ＝４）より小さ
く、かつ上記求めた自データの値より大きい値の数２６
と、上記求めた自データの値と等しい値の数２７との和
が、Ｍ以上であるデータを抽出すると、この値がＭ番目
に大きな値２８「１２０」となる。
自データの値より大きい値の数２６と自データの値と等
しい値の数２７をカウントし、上記求めた自データの値
より大きい値の数２６がＭ（例としてＭ＝４）より小さ
く、かつ上記求めた自データの値より大きい値の数２６
と、上記求めた自データの値と等しい値の数２７との和
が、Ｍ以上であるデータを抽出すると、この値がＭ番目
に大きな値２８「１２０」となる。
【００３１】上記実施の形態では、自データの値より大
きい値の数を抽出することにより、Ｍ番目に大きな値を
求めたが、自データの値より小さい値の数を抽出するこ
とにより、求めることも可能である。
きい値の数を抽出することにより、Ｍ番目に大きな値を
求めたが、自データの値より小さい値の数を抽出するこ
とにより、求めることも可能である。
【００３２】本発明は、下記のような画像処理方法に応
用される。画像データを入力し、入力された画像データ
において、注目画素を中心としｍ画素×ｎ画素（例えば
ｍ＝３、ｎ＝３）のウィンドウを開き、ウィンドウ内の
画像データを用いて、メディアン（５番目の値）を求
め、求めた値を注目画素の値とする。また次の注目画素
に対し同様な処理を行い、順次上記処理を繰り返し、画
像データ全体に対し、メディアンフィルタ処理を行う。
用される。画像データを入力し、入力された画像データ
において、注目画素を中心としｍ画素×ｎ画素（例えば
ｍ＝３、ｎ＝３）のウィンドウを開き、ウィンドウ内の
画像データを用いて、メディアン（５番目の値）を求
め、求めた値を注目画素の値とする。また次の注目画素
に対し同様な処理を行い、順次上記処理を繰り返し、画
像データ全体に対し、メディアンフィルタ処理を行う。
【００３３】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、ソ
ーティングを行わず、カウント数を用いることにより、
回路規模を削減し、かつ高速にＮ個のデータの中のＭ番
目の値を抽出するＭ位抽出方法を実現できる。
ーティングを行わず、カウント数を用いることにより、
回路規模を削減し、かつ高速にＮ個のデータの中のＭ番
目の値を抽出するＭ位抽出方法を実現できる。
【図１】本発明の実施の形態１のＭ位抽出方法の説明図
【図２】本発明の実施の形態１のＭ位抽出方法のフロー
チャート
チャート
【図３】本発明の実施の形態２のＭ位抽出方法の説明図
【図４】本発明の実施の形態２のＭ位抽出方法のフロー
チャート
チャート
【図５】本発明の実施の形態３のＭ位抽出方法の説明図
【図６】本発明の実施の形態３のＭ位抽出方法のフロー
チャート
チャート
【図７】本発明の実施の形態４のＭ位抽出方法の説明図
【図８】本発明の実施の形態４のＭ位抽出方法の説明図
【図９】本発明の実施の形態４のＭ位抽出方法のフロー
チャート
チャート
１，７，１３，１９ 入力データ ２，３，４，５，８ａ，８ｂ，９ａ，９ｂ，１０ａ，１
０ｂ，１１ａ，１１ｂ，１４，１５，１６，１７，２
０，２５ データ列
０ｂ，１１ａ，１１ｂ，１４，１５，１６，１７，２
０，２５ データ列
Claims (4)
- 【請求項１】Ｎ個のデータの中からＭ番目に大きい（ま
たは小さい値）を求めるＭ位抽出方法であって、Ｎ個の
データを保持するデータ保持ステップと、前記データ保
持ステップで保持されたＮ個のデータの中から最大値
（または最小値）を求める最大値（または最小値）抽出
ステップと、前記ステップで求めた最大値（または最小
値）を既定のデータに入れ替える値変換ステップとを含
み、前記最大値（または最小値）抽出ステップと前記値
変換ステップとを繰り返して、Ｍ回目の前記最大値（ま
たは最小値）抽出処理により、Ｍ番目に大きな（または
小さな）値を抽出することを特徴とするＭ位抽出方法。 - 【請求項２】Ｎ個（Ｎは奇数）のデータからＭ番目（Ｍ
＝Ｎ／２＋１）に大きい値を求めるＭ位抽出方法であっ
て、Ｎ個のデータを保持するデータ保持ステップと、前
記データ保持ステップで保持されたＮ個のデータの中か
ら最大値を求める最大値抽出ステップと、前記ステップ
で求めた最大値を第一の既定のデータに入れ替える第一
の値変換ステップとを含み、前記最大値抽出ステップと
前記第一の値変換ステップとを共にＭ−１回繰り返し、
かつＮ個のデータを保持するデータ保持ステップと、前
記データ保持ステップで保持されたＮ個のデータの中か
ら最小値を求める最小値抽出ステップと、前記求めた最
小値を第二の既定のデータに入れ替える第二の値変換ス
テップとを含み、前記最小値抽出ステップと前記第二の
値変換ステップとを共にＭ−１回繰り返して、Ｎ個のデ
ータにおいて前記第一および第二の値変換ステップによ
り値をいずれの既定のデータに入れ替えなかった値を抽
出する非変換値抽出ステップとを含み、非変換値抽出ス
テップにより抽出された値により、Ｍ番目に大きな（ま
たは小さな）値を抽出することを特徴とするＭ位抽出方
法。 - 【請求項３】Ｎ個のデータからＭ番目に大きい値を求め
るＭ位抽出方法であって、Ｍ＋１個のデータを保持する
データ保持ステップと、前記データ保持ステップで保持
されたＭ＋１個のデータの中から最大値（または最小
値）を求める最大値（または最小値）抽出ステップと、
前記ステップで求めた最大値（または最小値）をＮ個の
データの中の残りのデータの１つに入れ替える値変換ス
テップとを含み、前記最大値（または最小値）抽出ステ
ップと前記値変換ステップとを繰り返して、Ｍ回目の前
記最大値（または最小値）抽出処理により、Ｍ番目に大
きな（または小さな）値を抽出することを特徴とするＭ
位抽出方法。 - 【請求項４】Ｎ個のデータからＭ番目に大きい値を求め
るＭ位抽出方法であって、Ｎ個のデータを保持するデー
タ保持ステップと、各データに対し、該データの値より
大きい（または小さい）値を有するデータの数をカウン
トする第一のカウントステップと、該データの値と等し
い値を有するデータの数をカウントする第二のカウント
ステップと、前記第一のカウントステップと前記第二の
カウントステップとによる値を比較する比較ステップと
を含み、前記比較ステップの結果により、Ｍ番目に大き
な（または小さな）値を抽出することを特徴とするＭ位
抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8876599A JP2000287078A (ja) | 1999-03-30 | 1999-03-30 | Ｍ位抽出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8876599A JP2000287078A (ja) | 1999-03-30 | 1999-03-30 | Ｍ位抽出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000287078A true JP2000287078A (ja) | 2000-10-13 |
Family
ID=13951971
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8876599A Withdrawn JP2000287078A (ja) | 1999-03-30 | 1999-03-30 | Ｍ位抽出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000287078A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2576793B (en) * | 2018-10-31 | 2021-06-30 | Imagination Tech Ltd | Selecting an ith largest or a pth smallest number from a set of n m-bit numbers |
| GB2592319A (en) * | 2018-10-31 | 2021-08-25 | Imagination Tech Ltd | Selecting an ith largest or a pth smallest number from a set of n m-bit numbers |
| GB2592318A (en) * | 2018-10-31 | 2021-08-25 | Imagination Tech Ltd | Selecting an ith largest or a pth smallest number from a set of n m-bit numbers |
-
1999
- 1999-03-30 JP JP8876599A patent/JP2000287078A/ja not_active Withdrawn
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2576793B (en) * | 2018-10-31 | 2021-06-30 | Imagination Tech Ltd | Selecting an ith largest or a pth smallest number from a set of n m-bit numbers |
| GB2592319A (en) * | 2018-10-31 | 2021-08-25 | Imagination Tech Ltd | Selecting an ith largest or a pth smallest number from a set of n m-bit numbers |
| GB2592318A (en) * | 2018-10-31 | 2021-08-25 | Imagination Tech Ltd | Selecting an ith largest or a pth smallest number from a set of n m-bit numbers |
| GB2592319B (en) * | 2018-10-31 | 2022-03-23 | Imagination Tech Ltd | Selecting an ith largest or a pth smallest number from a set of n m-bit numbers |
| GB2592318B (en) * | 2018-10-31 | 2022-03-23 | Imagination Tech Ltd | Selecting an ith largest or a pth smallest number from a set of n m-bit numbers |
| US11531522B2 (en) | 2018-10-31 | 2022-12-20 | Imagination Technologies Limited | Selecting an ith largest or a pth smallest number from a set of n m-bit numbers |
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|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20060317 |
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| RD01 | Notification of change of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7421 Effective date: 20060412 |
|
| A761 | Written withdrawal of application |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A761 Effective date: 20070613 |