JP2001101411A - System and method for pattern matching - Google Patents
System and method for pattern matchingInfo
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】パターン・マッチングによる
情報の検索に関し、特に目的とする情報に対する高速検
索に関する。[0001] 1. Field of the Invention [0002] The present invention relates to information retrieval by pattern matching, and more particularly to high-speed retrieval of target information.
【０００２】[0002]
【技術的背景】画像の構造的特徴である自己相似性を利
用し、情報圧縮を行う技術にフラクタル画像符号化があ
る。フラクタル画像符号化は、高解像度、高圧縮が可能
な符号化方式として、多くの研究が行われている。フラ
クタル画像符号化の符号化処理では、まず画像をレンジ
・ブロックというＲ×Ｒ画素の単位ブロックに分割す
る。そして、各レンジ・ブロックについて、レンジ・ブ
ロックに類似したパターンを持つＤ×Ｄ画素（Ｄ＞Ｒ）
のドメイン・ブロックを自身の画像の中から探索する。
この類似したドメイン・ブロックを最適ドメイン・ブロ
ックと呼ぶ。このフラクタル画像符号化について図１を
用いて説明する。フラクタル画像符号化では、まず画像
を重なりあわないＲ×Ｒ画素のブロックに分割する。こ
の単位ブロックをレンジ・ブロックＲ0・・・Ｒmと呼
ぶ。また、符号化処理に先だって、画像内から抽出され
たドメイン・ブロックと呼ばれるＤ×Ｄ（Ｄ＞Ｒ）画素
のブロック群によって，ドメイン・プールを作成する。2. Description of the Related Art Fractal image coding is a technique for compressing information using self-similarity, which is a structural feature of an image. Many studies have been made on fractal image coding as a coding method capable of high resolution and high compression. In the coding process of fractal image coding, first, an image is divided into unit blocks of R × R pixels called range blocks. Then, for each range block, a D × D pixel (D> R) having a pattern similar to the range block
Search for the domain block in its own image.
This similar domain block is called the optimal domain block. This fractal image coding will be described with reference to FIG. In fractal image coding, an image is first divided into non-overlapping blocks of R × R pixels. This unit block is called a range block R 0 ... R m . Prior to the encoding process, a domain pool is created from a block group of D × D (D> R) pixels called domain blocks extracted from the image.
【０００３】符号化処理では、まずレンジ・ブロックの
画素値の標準偏差を計算する。この標準偏差の値が小さ
いレンジ・ブロックはフラット・ブロックに分類する。
フラット・ブロックに分類されたレンジ・ブロックに関
しては，最適ドメイン・ブロックの探索は行わず、復号
化時には平均値のみで近似する。In the encoding process, first, the standard deviation of the pixel values of the range block is calculated. A range block having a small standard deviation value is classified as a flat block.
With respect to the range block classified as the flat block, the search for the optimal domain block is not performed, and the decoding is approximated by only the average value at the time of decoding.
【０００４】また、標準偏差の値が大きいレンジ・ブロ
ックはノンフラット・ブロックと分類され、作成したド
メイン・プールの中から、最適ドメイン・ブロックを探
索する。最適ドメイン・ブロックの探索は、まずレンジ
・ブロックとドメイン・プール内のブロックを正規化
し、下に示す［数１］のδを計算する。ここで正規化と
は、ブロックの各画素値から、平均値を引き、標準偏差
で割るという処理である。そして、計算されたδの値
が、もっとも小さいドメイン・ブロックを最速ドメイン
・ブロックとして選択する。[0004] A range block having a large standard deviation value is classified as a non-flat block, and an optimum domain block is searched from the created domain pool. In the search for the optimal domain block, first, the range block and the blocks in the domain pool are normalized, and δ of [Equation 1] shown below is calculated. Here, the normalization is a process of subtracting the average value from each pixel value of the block and dividing the average value by the standard deviation. Then, the domain block having the smallest calculated value of δ is selected as the fastest domain block.
【数１】 ｄｅｖ（ｒ）： レンジ・ブロックの標準偏差 ｎ： ブロック・サイズ τ： 8種類のアフイン変換 ｄ(i,j)： 正規化されたドメイン・ブロックの位置
（ｉ，ｊ）の画素値 ｒ(i,j)： 正規化されたレンジ・ブロックの位置
（ｉ，ｊ）の画素値 この符号化処理により、画像データを、各レンジ・ブロ
ックの平均値、標準偏差、最適ドメイン・ブロックの画
像中の位置、ドメイン・ブロックに加えられたアフイン
変換情報等に変換し、復号化側に伝送する。(Equation 1) dev (r): standard deviation of the range block n: block size τ: eight kinds of affine transformation d (i, j) : pixel value r (i ) at the position (i, j) of the normalized domain block , j) : Normalized pixel value at the position (i, j) of the range block By this encoding process, the image data is converted into an average value, a standard deviation of each range block, and an image of the optimal domain block in the image. The information is converted into affine conversion information added to the position and domain block, and transmitted to the decoding side.
【０００５】フラクタル画像符号化の復号化処理では、
まず受信したレンジ・ブロックの平均値のみを用いて、
低解像度の初期画像を生成する。この初期画像をもと
に、以下の復号化処理を繰り返し行うことで、画像の解
像度をあげる。 ・最適ドメイン・ブロックの位置情報より、画像からド
メイン・ブロックを抽出する。 ・切り出したドメイン・ブロックをレンジ・ブロック・
サイズに縮小し、受信したアフイン変換情報にしたがっ
て、アフイン変換を加える。 ・レンジ・ブロックとドメイン・ブロックのそれぞれの
平均値ｍ（ｒ），ｍ（ｄ）と標準偏差ｄｅｖ（ｒ），ｄ
ｅｖ（ｄ）、変換されたドメイン・ブロックの画素値ｄ
（ｉ，ｊ）を用いて，レンジ・ブロックの画素値を[0005] In the decoding process of fractal image encoding,
First, using only the average value of the received range block,
Generate a low resolution initial image. The resolution of the image is increased by repeatedly performing the following decoding processing based on the initial image. Extract a domain block from the image from the position information of the optimal domain block.・ Range block of domain block
The size is reduced, and affine conversion is performed according to the received affine conversion information. Average values m (r), m (d) and standard deviations dev (r), d of the range block and the domain block, respectively
ev (d), the pixel value d of the transformed domain block
Using (i, j), the pixel value of the range block is
【数２】 に更新する。この復号化処理は、十分な解像度の画像が
得られるか、画像の変化が収束するまで行う。(Equation 2) Update to This decoding process is performed until an image having a sufficient resolution is obtained or until the change in the image converges.
【０００６】最適ドメイン・ブロックを探索する際、レ
ンジ・ブロックとドメイン・ブロックのパターン・マッ
チングを行うため、非常に多くの計算量が必要となり、
符号化処理には時間がかかる。これは、フラクタル画像
符号化における問題の一つである。処理時間を短縮する
ためには、類似したドメイン・ブロック探索のための、
レンジ・ブロックとドメイン・ブロックのマッチングに
よる比較回数を減らすことで、計算量を削減する方法が
最も効果的である。例えば、レンジ・ブロックとドメイ
ン・ブロックの比較回数を減らすために、画素値の変化
の大小によって、shade, midrange, edgeの三種類のブ
ロックを定義し、ブロックをこの三種類のブロックに分
類する。そして、まずレンジ・ブロックが変化の少ない
shadeブロックであった場合、類似したドメイン・ブロ
ックを探索することなしに、平均値のみでこのレンジ・
ブロックを近似する。さらに、レンジ・ブロックがmidr
angeブロックまたは、edgeブロックであった場合、それ
ぞれ同じ種類のドメイン・ブロックのみから、類似した
ドメイン・ブロックを探索することで、ブロック同士の
比較回数を削減し，計算量を削減する方法を用いること
もできる。しかし、これでもまだ、比較や計算量が多す
ぎ、高速の画像情報のパターン・マッチング手法が望ま
れている。When searching for the optimal domain block, a very large amount of calculation is required to perform pattern matching between the range block and the domain block.
The encoding process takes time. This is one of the problems in fractal image coding. To reduce processing time, search for similar domain blocks
The most effective method is to reduce the number of calculations by reducing the number of comparisons by matching the range block and the domain block. For example, in order to reduce the number of comparisons between the range block and the domain block, three types of blocks of shade, midrange, and edge are defined according to the magnitude of the change in pixel value, and the blocks are classified into these three types of blocks. And first, the range block has little change
If it is a shade block, this range is calculated using only the average value without searching for similar domain blocks.
Approximate blocks. In addition, the range block is midr
In the case of an ange block or an edge block, a method of reducing the number of comparisons between blocks by searching for similar domain blocks only from domain blocks of the same type, thereby reducing the amount of calculation. Can also. However, the amount of comparison and calculation is still too large, and a high-speed image information pattern matching method is still desired.
【０００７】[0007]
【発明が解決しようとする課題】本発明の目的は、計算
量が少ない新しい高速パターン・マッチング手法を提案
することである。SUMMARY OF THE INVENTION An object of the present invention is to propose a new high-speed pattern matching method which requires a small amount of calculation.
【０００８】[0008]
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、入力情報に最適なパターンを、検索対象
情報から検索するパターン・マッチング・システムであ
って、ｎ個の要素からなる検索対象情報の各要素から、
ｎ個の要素の値の平均値を引き、その結果の正負を１又
は０で表し、この正負を表す情報で２進符号を構成し、
同じ２進符号を持つ検索対象情報を集めて１つの群と
し、前記２進符号を当該群のインデックスとして、複数
の群に分割して構成した辞書を含み、ｎ個の要素からな
る入力情報の各要素の値から、ｎ個の要素の値の平均値
を引き、その結果の正負を１又は０で表し、この正負を
表す情報で２進符号を構成したパターン・インデックス
を計算し、入力情報の前記パターン・インデックスと同
じインデックスの辞書の群に属する検索対象情報から優
先的にパターン・マッチングを行うことを特徴とする。In order to achieve the above object, the present invention relates to a pattern matching system for retrieving an optimum pattern for input information from search target information, comprising n elements. From each element of the search target information,
Subtract the average of the values of the n elements, express the sign of the result as 1 or 0, and construct a binary code with the information indicating the sign.
Search target information having the same binary code is collected into one group, and the binary code is used as an index of the group, including a dictionary divided into a plurality of groups, and input information including n elements. The average value of the n elements is subtracted from the value of each element, the sign of the result is represented by 1 or 0, and a pattern index that forms a binary code with the information representing the sign is calculated, and the input information is calculated. Pattern matching is preferentially performed from search target information belonging to a group of dictionaries having the same index as the pattern index.
【０００９】入力情報の前記パターン・インデックスと
同じインデックスの辞書の群が無い、又は少ない場合
は、入力情報の前記パターン・インデックスに近いイン
デックスから順に、辞書の群に属する検索対象情報に対
してパターン・マッチングを行うことができる。これに
より、入力情報に対してパターン・マッチングを高速に
行うことができる。If there is no or a small number of dictionary groups having the same index as the pattern index of the input information, pattern information is searched for the search target information belonging to the dictionary group in order from the index close to the pattern index of the input information.・ Matching can be performed. This makes it possible to perform pattern matching on input information at high speed.
【００１０】このパターン・マッチング・システムは、
画像情報に対するフラクタル画像符号化におけるパター
ン・マッチングに対して適用することができる。これ
は、前記入力情報はレンジ・ブロックとし、検索対象情
報はドメイン・ブロックであり、前記辞書内の複数の群
は、同じパターン・インデックスを有するドメイン・ブ
ロックからなるドメイン・プールとすることにより行
う。入力情報のパターン・インデックスを計算する前
に、入力情報が要素の変化が少ないフラット・レンジ・
ブロックであることを検出した場合は、フラット・レン
ジ・ブロックであることを出力し、パターン・マッチン
グを行わないことができる。[0010] This pattern matching system comprises:
It can be applied to pattern matching in fractal image coding for image information. This is performed by setting the input information as a range block, the search target information as a domain block, and a plurality of groups in the dictionary as a domain pool including domain blocks having the same pattern index. . Before calculating the pattern index of the input information, make sure that the input information has a flat range
When it is detected that the block is a block, it is output that the block is a flat range block, and pattern matching can not be performed.
【００１１】上述のパターン・マッチング・システムで
実行されている方法、および上述のパターン・マッチン
グ・システムをコンピュータ・システムに構築すること
ができるプログラムを記録した記録媒体も、本発明であ
る。The present invention also includes a method executed by the above-described pattern matching system, and a recording medium on which a program capable of constructing the above-described pattern matching system in a computer system is recorded.
【００１２】[0012]
【発明の実施の形態】本発明の実施形態を、図面を参照
して詳細に説明する。図２は、本発明の概要を説明する
ための図である。図２において、本発明では、まず、検
索対象の情報を、２進符号化したパターン・インデック
スと共に辞書メモリ１４０に格納しておく。そして、入
力する情報の２進符号化パターン・インデックスを、同
様のパターン化手法で、入力パターン・インデックス部
１００において求める。次に、高速パターン・マッチン
グ部１２０により、この辞書メモリ内のパターン・イン
デックスと入力情報のパターン・インデックスを選択
し、このパターン・インデックスに属する情報に対して
優先的にパターンマッチングを行うことにより、検索対
象の情報から最適パターンを高速に検索することができ
る。Embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 2 is a diagram for explaining the outline of the present invention. 2, in the present invention, first, information to be searched is stored in the dictionary memory 140 together with a binary-coded pattern index. Then, the input pattern index unit 100 obtains the binary coded pattern index of the input information by the same patterning technique. Next, the high-speed pattern matching unit 120 selects a pattern index in the dictionary memory and a pattern index of the input information, and preferentially performs pattern matching on information belonging to the pattern index. The optimum pattern can be searched at high speed from the search target information.
【００１３】図３により、２次元の画像情報を例とし
て、検索情報から２進符号のパターン・インデックスを
得ることを詳しく説明する。図３（ａ）に示すように、
まず、検索対象のｎ個の要素（ブロック）からなる画像
情報において、ブロックの画素値ｂ（ｉ，ｊ）からｎ個
のブロックの平均値ｍ（ｂ）を計算する。そして、図３
（ｂ）に示すように、画素値ｂ（ｉ，ｊ）から平均値ｍ
（ｂ）を引き、その正負によって各ブロックを２値化す
る。２値化された二次元の画素値を、図３（ｃ）に示す
ように、例えばヒルベルト・スキャンし、一次元のデー
タに変換する。図３（ｄ）に示すように、一次元に変換
された画素値データを、ｎ桁の２進数ビット列とみなす
ことでパターン・インデックスを得る。Referring to FIG. 3, the method of obtaining a binary code pattern index from search information will be described in detail, taking two-dimensional image information as an example. As shown in FIG.
First, in image information including n elements (blocks) to be searched, an average value m (b) of n blocks is calculated from pixel values b (i, j) of the blocks. And FIG.
As shown in (b), the average value m is calculated from the pixel value b (i, j).
(B) is subtracted, and each block is binarized by its sign. As shown in FIG. 3C, the binarized two-dimensional pixel value is converted into one-dimensional data by, for example, Hilbert scanning. As shown in FIG. 3D, the pattern index is obtained by regarding the one-dimensionally converted pixel value data as an n-bit binary bit string.
【００１４】このようにして、画像情報から、その画像
情報の特徴を含むｎ桁の２進符号化パターン・インデッ
クスを得ることができる。なお、上述の説明では、ヒル
ベルト・スキャンを行って、２値化された二次元の画素
値を一次元のデータに変換しているが、これは、一定の
規則で二次元データを一次元データとすることができれ
ば、何を用いてもよい。In this way, an n-digit binary coded pattern index including the features of the image information can be obtained from the image information. In the above description, the Hilbert scan is performed to convert the binarized two-dimensional pixel values into one-dimensional data. Anything can be used as long as it is possible.
【００１５】上記では、画像情報を例に説明したが、同
様の手法により、画像情報以外の例えば音声情報に対し
ても、パターン・インデックスを作成することができ
る。本発明においては、入力情報の２進符号化パターン
・インデックスと、辞書内の２進符号化パターン・イン
デックスとを用いて、マッチングを高速マッチング部１
２０で行うことで、最適なパターンを検索する高速パタ
ーン・マッチングを行っている。この高速パターン・マ
ッチング部１２０の処理の例を、次に、図４のフローチ
ャートを用いて説明する。In the above description, image information has been described as an example. However, a pattern index can be created for other audio information than image information, for example, by the same method. In the present invention, the matching is performed using the binary coded pattern index of the input information and the binary coded pattern index in the dictionary.
By performing the processing in step 20, high-speed pattern matching for searching for an optimal pattern is performed. Next, an example of the processing of the high-speed pattern matching unit 120 will be described with reference to the flowchart of FIG.
【００１６】まず、マッチング処理に用いる辞書メモリ
１４０に格納されているデータの構成を説明する。辞書
メモリ１４０には、パターン・インデックスが同じ検索
対象情報を集めて１つの辞書パターン群とし、パターン
・インデックスを当該群のインデックスとした複数の群
が構成されて、検索対象の情報が格納されている。さ
て、このマッチング処理を始める前に、上述したよう
に、入力情報に対する２進符号化パターン・インデック
スを求めておく。マッチング処理は、入力情報と求めた
パターン・インデックスを用いて行う。First, the structure of data stored in the dictionary memory 140 used for the matching process will be described. The dictionary memory 140 collects search target information having the same pattern index to form one dictionary pattern group, and a plurality of groups each having the pattern index as an index of the group are configured to store search target information. I have. By the way, before starting the matching process, the binary coded pattern index for the input information is obtained as described above. The matching process is performed using the input information and the obtained pattern index.
【００１７】図４のフローチャートにおいて、辞書メモ
リから、入力情報と同じパターン・インデックスを持つ
辞書パターン群を選択する（Ｓ２０２）。同じパターン
・インデックスを持つ辞書パターン群があれば（Ｓ２０
４でＹｅｓ）、同じパターン・インデックスを持つ辞書
パターン群に属する検索対象情報と入力情報とのマッチ
ングを行い（Ｓ２０６）、最適パターンを選択する。入
力情報と同じパターン・インデックスを持つ辞書パター
ン群がなければ（Ｓ２０４でＮｏ）、ハミング距離
（ｍ）を１として（Ｓ２２２）、辞書メモリより、入力
情報のパターン・インディクスとのハミング距離が１の
パターン・インデックスを持つ辞書パターン群を選択す
る（Ｓ２２４）。ハミング距離が１であるパターン・イ
ンデックスの辞書パターン群が閾値であるｘ個以上であ
る場合（Ｓ２２６でＹｅｓ）、その辞書パターン群に属
する検索対象情報とパターン・マッチングを行い（Ｓ２
２８）、最適パターンを検出する。In the flowchart of FIG. 4, a dictionary pattern group having the same pattern index as the input information is selected from the dictionary memory (S202). If there is a dictionary pattern group having the same pattern index (S20
(Yes in 4), matching is performed between the search target information belonging to the dictionary pattern group having the same pattern index and the input information (S206), and the optimum pattern is selected. If there is no dictionary pattern group having the same pattern index as the input information (No in S204), the hamming distance (m) is set to 1 (S222), and the hamming distance between the input information and the pattern index is 1 from the dictionary memory. The dictionary pattern group having the pattern index is selected (S224). If the dictionary pattern group of the pattern index whose Hamming distance is 1 is equal to or more than the threshold x (Yes in S226), pattern matching is performed with the search target information belonging to the dictionary pattern group (S2).
28), detecting an optimal pattern.
【００１８】ハミング距離が１であるパターン・インデ
ックスの辞書パターン群が閾値ｘ個より少ない場合（Ｓ
２２６でＮｏ）、ハミング距離を１だけ増分して、再度
増分したハミング距離のパターン・インデックスを持つ
辞書パターン群を選択する（Ｓ２２４）。このようし
て、ハミング距離を最大ｎまで検索する範囲を１づつ広
げて、辞書パターン群を選択し、選択した辞書パターン
に属する検索対象情報とパターン・マッチングを行い
（Ｓ２２８）、最適パターンを選択する。このように、
検索する情報に対する２進符号のパターン・インデック
スを求めて、このパターン・インデックスを用いて検索
することにより、パターン・マッチングする対象の情報
を少なくすることで、高速のパターン・マッチング処理
ができる。When the number of dictionary pattern groups of pattern indexes whose Hamming distance is 1 is smaller than x thresholds (S
(No at 226), the hamming distance is incremented by 1, and a dictionary pattern group having a pattern index of the hamming distance that has been incremented again is selected (S224). In this way, the search range of the Hamming distance up to n is increased by one, a dictionary pattern group is selected, pattern matching is performed with search target information belonging to the selected dictionary pattern (S228), and an optimum pattern is selected. I do. in this way,
By obtaining a binary code pattern index for the information to be searched, and searching using this pattern index, it is possible to perform high-speed pattern matching processing by reducing the information to be subjected to pattern matching.
【００１９】[0019]
【実施例】＜フラクタル画像符号化におけるパターン・
インデックスを用いた探索法＞上述のパターン・インデ
ックスを用いた高速探索法のアルゴリズムを、フラクタ
ル画像符号化に用いた実施例を、図５のフローチャート
を用いて説明する。最適ドメイン・ブロックの探索に先
だって、探索に用いる辞書メモリにドメイン・プール
（辞書パターン群）を作成する。ドメイン・プールは、
パターン・インデックス毎に作成する。まず、ドメイン
・ブロックを画像から一定間隔で抽出し、レンジ・ブロ
ック・サイズへ縮小し、アフイン変換を加え、パターン
・インデックスを計算する。そして、パターン・インデ
ックスが同じドメイン・ブロック群によるドメイン・プ
ールを作成する。Embodiment <Pattern in Fractal Image Coding
Search Method Using Index> An embodiment in which the above-described algorithm of the high-speed search method using the pattern index is used for fractal image coding will be described with reference to the flowchart of FIG. Prior to searching for an optimal domain block, a domain pool (dictionary pattern group) is created in a dictionary memory used for searching. The domain pool is
Create for each pattern index. First, domain blocks are extracted from an image at regular intervals, reduced to a range block size, subjected to affine transformation, and a pattern index is calculated. Then, a domain pool is created by a group of domain blocks having the same pattern index.
【００２０】検索においては、まず対象となるレンジ・
ブロックの標準偏差を計算する。標準偏差が閾値Ｔ１よ
り小さい場合（Ｓ３１２でＹｅｓ）は、フラット・レン
ジ・ブロックに分類し、探索は行わない。フラット・レ
ンジ・ブロックについては、復号化時には平均値のみで
近似する。標準偏差が大きい場合（Ｓ３１２でＮｏ）
は、ノンフラット・レンジ・ブロックに分類し、最適ド
メイン探索を行うため、次の処理を行う。In the search, first, the target range
Calculate the standard deviation of the block. If the standard deviation is smaller than the threshold T1 (Yes in S312), the block is classified into a flat range block, and no search is performed. A flat range block is approximated only by an average value during decoding. When the standard deviation is large (No in S312)
Performs the following processing in order to classify into non-flat range blocks and perform an optimal domain search.
【００２１】レンジ・ブロックのパターン・インデック
スを計算する。そして、レンジ・ブロックのパターン・
インデックスと同じパターン・インデックスのドメイン
・プールから最適ドメイン・ブロックを探索する（Ｓ３
２２）。ドメイン・ブロックの評価は上述の［数１］に
おけるδによって行う（Ｓ３２４）。ここまでの探索処
理において、評価されたドメイン・ブロックの数が閾値
Ｔ２以上の場合（Ｓ３２６でＮｏ）、評価された中で最
も小さいδを持つドメイン・ブロックを最適ドメイン・
ブロックに選択する（Ｓ３２８）。この処理を一致イン
デックス探索部３２０と呼ぶことにする。また、評価さ
れたドメイン・ブロックの数が閾値Ｔ２より少ない場合
（Ｓ３２６でＹｅｓ）には、さらに次の処理に進む。Calculate the pattern index of the range block. And the range block pattern
An optimal domain block is searched from the domain pool of the same pattern index as the index (S3
22). The domain block is evaluated by δ in the above [Equation 1] (S324). In the search processing up to this point, if the number of evaluated domain blocks is equal to or larger than the threshold value T2 (No in S326), the domain block having the smallest δ among the evaluated domain blocks is determined as the optimal domain block.
A block is selected (S328). This process is called a coincidence index search unit 320. If the number of evaluated domain blocks is smaller than the threshold value T2 (Yes in S326), the process proceeds to the next process.
【００２２】レンジ・ブロックのパターン・インデック
スを計算し、そのパターン・インデックスと閾値Ｔ３ビ
ット異なるパターン・インデックスを計算する（Ｓ３３
１）。そして、レンジ・ブロックのパターン・インデッ
クスとＴ３ビット異なるパターン・インデックスのドメ
イン・プールから（Ｓ３３２）、最適ドメイン・ブロッ
クを探索する。ドメイン・ブロックの評価は、一致イン
デックス探索部と同様に、［数１］のδによって行う
（Ｓ３３４）。ここまでの探索処理において、評価され
たドメイン・ブロックの数が閾値Ｔ４以上の場合（Ｓ３
３５のＮｏ）、評価された中で最も小さいδを持つドメ
イン・ブロックを、最適ドメイン・ブロックに選択する
（Ｓ３３６）。評価されたドメイン・ブロック数が閾値
Ｔ４より少ない場合（Ｓ３３５のＹｅｓ）は、閾値Ｔ３
の値を大きくすることで、評価する範囲を広くする。評
価されたブロック数が、閾値Ｔ４を越えるまで閾値Ｔ３
の値の調整を繰り返す。この処理を差インデックス探索
部３３０と呼ぶことにする。A pattern index of the range block is calculated, and a pattern index different from the pattern index by a threshold value T3 bits is calculated (S33).
1). Then, an optimal domain block is searched from the domain pool of the pattern index different from the pattern index of the range block by T3 bits (S332). The evaluation of the domain block is performed by δ in [Equation 1] as in the case of the coincidence index search unit (S334). In the search processing up to this point, when the number of evaluated domain blocks is equal to or larger than the threshold T4 (S3
(No at 35), the domain block having the smallest δ among the evaluated domains is selected as the optimal domain block (S336). If the evaluated number of domain blocks is smaller than the threshold T4 (Yes in S335), the threshold T3
The evaluation range is widened by increasing the value of. Threshold T3 until the number of evaluated blocks exceeds threshold T4
Repeat the adjustment of the value of. This process is called a difference index search unit 330.
【００２３】＜閾値Ｔ１について＞提案する探索法の処
理は、上述の様に、フラット・レンジ判定部３１０、一
致インデックス探索部３２０、差インデックス探索部３
３０の３種類に分けられる。まず、フラット・レンジ判
定部３１０において、レンジ・ブロックがフラット・ブ
ロックであると判定された場合、最適ドメイン・ブロッ
クの探索は全く行われない。したがって、レンジ・ブロ
ックがフラット・ブロックである場合、ドメイン・ブロ
ックに関わらず、最も計算量が少なくなる。このフラッ
ト・ブロックの判定はレンジ・ブロックの標準偏差と閾
値Ｔ１との比較によって行われる。この閾値Ｔ１を大き
くすることで、フラット・レンジ・ブロックの割合が多
くなり、計算量と情報量が削減される。しかしその反
面、レンジ・ブロックが単純に平均値のみで近似される
ため、画質は低下する。例えば、閾値Ｔ１を決定するた
めに、５種類のテスト画像のフラット・ブロックのみを
符号化し、その再生画像に対して主観評価実験をおこな
った。二重刺激法、五段階評定尺度による評価より、全
ての画像において評定値3.5（許容限）以上となるよう
に閾値Ｔ１＝４とした。<Regarding Threshold T1> As described above, the processing of the proposed search method includes the flat range determination unit 310, the match index search unit 320, and the difference index search unit 3
30 types. First, when the flat range determination unit 310 determines that the range block is a flat block, the search for the optimal domain block is not performed at all. Therefore, when the range block is a flat block, the amount of calculation is the least regardless of the domain block. The determination of the flat block is made by comparing the standard deviation of the range block with the threshold value T1. Increasing the threshold T1 increases the ratio of flat range blocks, thereby reducing the amount of calculation and the amount of information. However, on the other hand, the image quality deteriorates because the range block is simply approximated by only the average value. For example, in order to determine the threshold T1, only flat blocks of five types of test images were encoded, and a subjective evaluation experiment was performed on the reproduced images. The threshold T1 was set to T1 = 4 so that all images had a rating value of 3.5 (permissible limit) or more based on the evaluation using the double stimulation method and the five-point rating scale.
【００２４】＜閾値Ｔ２について＞レンジ・ブロックが
ノンフラット・レンジである場合、次の一致インデック
ス探索部３２０の処理を行う。この探索郡では、レンジ
・ブロックと同じパターン・インデックスを持つドメイ
ン・プール内のドメイン・ブロックのみ [数２] のδに
よる評価を行い、最適ドメイン・ブロックを決定する。
ドメイン・ブロックの評価判定に必要な計算量は、提案
法のドメイン・プールがパターン・インデックスであら
かじめ分類されているため、どのプールを探索すればよ
いかという判定を、各レンジ・ブロックについて行うだ
けでよいので、ごく僅かである。ここで評価されるドメ
イン・ブロック数は、閾値Ｔ２によって決まる。閾値Ｔ
２を小さく設定すれば、次の処理に進まないブロック数
が増えるため、計算量を削減することができる。しかし
少ないブロックしか評価しない場合、レンジ・ブロック
と最適ドメイン・ブロックの誤差が大きくなるため、再
生画像の面品質は低下する。パターン・インデックスが
一致している場合、一致していない場合より、パターン
・マッチングが良いと考えられるため、本実施例では、
最も計算量を削減できる閾値Ｔ２＝１とした。<Regarding the Threshold T2> If the range block has a non-flat range, the processing of the next matching index search unit 320 is performed. In this search group, only the domain block in the domain pool having the same pattern index as the range block is evaluated by δ in [Equation 2], and the optimal domain block is determined.
The amount of calculation required to evaluate domain blocks is as simple as determining which pool to search for each range block because the domain pools of the proposed method are classified in advance by the pattern index. So it is very slight. The number of domain blocks evaluated here is determined by the threshold value T2. Threshold T
If 2 is set small, the number of blocks that do not proceed to the next process increases, so that the calculation amount can be reduced. However, when only a small number of blocks are evaluated, the error between the range block and the optimal domain block becomes large, and the surface quality of the reproduced image is reduced. When the pattern index matches, the pattern matching is considered to be better than when the pattern indexes do not match.
The threshold value T2 = 1 at which the amount of calculation can be reduced most is set to T1.
【００２５】＜閾値Ｔ３とＴ４について＞評価されたド
メイン・ブロック数が、閾値Ｔ２より少ない場合，さら
に差インデックス探索部３３０の処理を行う。まずレン
ジ・ブロックのパターン・インデックスから、ハミング
距離が閾値Ｔ３のパターン・インデックスを計算する。
そして、計算したパターン・インデックスと同じパター
ン・インデックスを持つドメイン・プールを選択し、そ
のプール内のドメイン・ブロックのみ評価を行う。選択
したドメイン・プール内のブロックを全てチェックした
段階で，評価されたドメイン・ブロック数が、閾値Ｔ４
より少ない場合は、閾値Ｔ３の値を大きくし、評価する
ドメイン・ブロックの範囲を広げる。そして、最終的に
評価されたドメイン・ブロック数が、閾値Ｔ４を越える
まで、閾値Ｔ３の値を大きくしながら処理を繰り返し、
最も小さいδを持つドメイン・ブロックを最適ドメイン
・ブロックとする。この実施例では、ドメイン・ブロッ
クの評価判定のために、レンジ・ブロックのパターン・
インデックスからハミング距離が閾値Ｔ３のパターン・
インデックスを計算する。例えばハミング距離がｎビッ
トのパターン・インデックスの計算は、パターン・イン
デックスとｎビットが１、その他のビットが０である２
進符号との排他的論理和をとることで容易に計算するこ
とができる。したがって、どのドメイン・プールを選択
し、評価するかという判定に必要な計算は僅かとなる。<Regarding Thresholds T3 and T4> When the number of evaluated domain blocks is smaller than the threshold T2, the processing of the difference index search unit 330 is further performed. First, a pattern index whose hamming distance is a threshold T3 is calculated from the pattern index of the range block.
Then, a domain pool having the same pattern index as the calculated pattern index is selected, and only the domain blocks in the pool are evaluated. At the stage where all blocks in the selected domain pool are checked, the number of evaluated domain blocks is reduced to a threshold T4.
If it is smaller, the value of the threshold T3 is increased, and the range of the domain block to be evaluated is increased. The process is repeated while increasing the value of the threshold T3 until the number of domain blocks finally evaluated exceeds the threshold T4,
The domain block having the smallest δ is set as the optimal domain block. In this embodiment, a pattern of a range block is used to evaluate and determine a domain block.
The pattern whose hamming distance from the index is the threshold T3
Calculate the index. For example, the calculation of a pattern index having a Hamming distance of n bits is 2 in which the pattern index and n bits are 1 and other bits are 0.
It can be easily calculated by taking the exclusive OR with the hex code. Therefore, the computation required to determine which domain pool to select and evaluate is small.
【００２６】まず、閾値Ｔ３について考える。すでに一
致インデックス探索で、ハミング距離が０のドメイン・
ブロックは評価しているので、閾値Ｔ３の初期値は1で
ある。評価されたドメイン・ブロック数が、閾値Ｔ４よ
り少ない場合は、閾値Ｔ３の値を大きくして、探索する
ドメイン・ブロックの範囲を広くする。パターン・イン
デックスのハミング距離が近いほど、類似したパターン
であると考えられるので、評価されたドメイン・ブロッ
ク数が、閾値Ｔ４より少ない場合、閾値Ｔ３の値を１ず
つ増やし、パターン・インデックスのハミング距離がよ
り近いドメイン・ブロックを優先的に評価する。First, consider the threshold value T3. Already in the match index search, a domain with a Hamming distance of 0
Since the block is being evaluated, the initial value of the threshold value T3 is 1. If the number of evaluated domain blocks is smaller than the threshold value T4, the value of the threshold value T3 is increased to widen the range of the domain block to be searched. Since the closer the hamming distance of the pattern index is, the more similar the pattern is considered, if the number of evaluated domain blocks is smaller than the threshold T4, the value of the threshold T3 is increased by one, and the hamming distance of the pattern index is increased. Preferentially evaluates the closer domain block.
【００２７】次に閾値Ｔ４について考える。閾値Ｔ４を
大きくすると、差インデックス探索部で評価されるドメ
イン・ブロック数が増え、計算量が増加するが、再生画
像の画品質は向上する。図６に示した表は，閾値Ｔ４を
変化させた場合の、差インデックス探索部におけるレン
ジ・ブロックあたりの評価されたドメイン・ブロック数
の平均（ＭＥＤＮ）と再生画像のＳＮＲ（信号対雑音
比）の関係である。他の閾値の値は、Ｔ１＝４，Ｔ２＝
１，Ｔ３＝１，Ｔ３を広げる範囲を１としている。図６
の表より閾値Ｔ４の値を小さくしても、再生画像の画品
質は大きく劣化せず、閾値Ｔ４を最小の１としても、十
分高い画品質が得られている。本実施例では、最適ドメ
イン・ブロックの高速探索のため、最も計算量が少なく
なるように閾値Ｔ４＝１とする。Next, consider the threshold value T4. When the threshold value T4 is increased, the number of domain blocks evaluated by the difference index search unit increases and the amount of calculation increases, but the image quality of the reproduced image improves. The table shown in FIG. 6 shows the average (MEDN) of the number of evaluated domain blocks per range block and the SNR (signal-to-noise ratio) of the reproduced image when the threshold value T4 is changed. The relationship is Other threshold values are T1 = 4, T2 =
1, T3 = 1, and the range in which T3 is expanded is 1. FIG.
Even if the value of the threshold value T4 is reduced from the table, the image quality of the reproduced image is not significantly degraded. In the present embodiment, the threshold value T4 is set to 1 so as to minimize the amount of calculation for a high-speed search for the optimal domain block.
【００２８】本発明は、上述で詳しく説明した画像情報
のパターン・マッチングのみではなく、音声情報等のよ
うに、情報に対応したパターン・インデックスを求める
ことができる情報に対しても適用することができる。The present invention can be applied not only to the pattern matching of image information described in detail above, but also to information for which a pattern index corresponding to information can be obtained, such as audio information. it can.
【００２９】本発明は、スタンド・アローンのコンピュ
ータ・システムばかりではなく、複数のシステムから構
成される例えばクライアント・サーバ・システム等に適
用してもよい。本発明に関するプログラムを格納した記
憶媒体から、プログラムをシステムで読み出して実行す
ることにより、本発明の構成を実現することができる。
この記録媒体には、フロッピー（登録商標）・ディス
ク、ＣＤ−ＲＯＭ、磁気テープ、ＲＯＭカセット等があ
る。The present invention may be applied not only to a stand-alone computer system but also to, for example, a client server system composed of a plurality of systems. The system according to the present invention can be realized by reading and executing the program from a storage medium storing the program according to the present invention by the system.
The recording medium includes a floppy (registered trademark) disk, a CD-ROM, a magnetic tape, a ROM cassette, and the like.
【００３０】[0030]
【発明の効果】上述のように、本発明においては、ｎ個
の要素からなるパターン・マッチングする対象の情報を
該ｎ個の要素の値の平均値以上か未満かにより、１か０
かの２進符号とすることで、２進符号化したパターン・
インデックスを計算する。このパターン・インデックス
を基にパターン・マッチングを行うことにより、高速の
パターン・マッチング処理を実現することができる。As described above, according to the present invention, the information to be subjected to pattern matching consisting of n elements is 1 or 0 depending on whether or not the average value of the values of the n elements is equal to or less than the average value.
By using such a binary code, a binary-coded pattern
Calculate the index. By performing pattern matching based on this pattern index, high-speed pattern matching processing can be realized.
【図１】フラクタル画像符号化を説明するための図であ
る。FIG. 1 is a diagram for describing fractal image encoding.
【図２】本発明のパターン・マッチング処理を説明する
図である。FIG. 2 is a diagram illustrating a pattern matching process according to the present invention.
【図３】画像情報に対するパターン・インデックスの求
め方を説明する図である。FIG. 3 is a diagram illustrating a method of obtaining a pattern index for image information.
【図４】パターン・インデックスを用いたパターン・マ
ッチング処理を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing a pattern matching process using a pattern index.
【図５】フラクタル画像符号化のパターン・マッチング
に本発明の処理を適用した場合を示すフローチャートで
ある。FIG. 5 is a flowchart showing a case where the processing of the present invention is applied to pattern matching of fractal image coding.
【図６】図５のフローチャートにおける閾値Ｔ４の影響
を示す表である。FIG. 6 is a table showing the influence of a threshold value T4 in the flowchart of FIG.
１００ 入力パターン・インデックス部 １２０ 高速パターン・マッチング部 １４０ 辞書メモリ ３１０ フラット・レンジ判定部 ３２０ 一致インデックス探索部 ３３０ 差インデックス探索部 DESCRIPTION OF SYMBOLS 100 Input pattern index part 120 High-speed pattern matching part 140 Dictionary memory 310 Flat range determination part 320 Matching index search part 330 Difference index search part
Claims (6)
情報から検索するパターン・マッチング・システムであ
って、 ｎ個の要素からなる検索対象情報の各要素から、ｎ個の
要素の値の平均値を引き、その結果の正負を１又は０で
表し、この正負を表す情報で２進符号を構成し、同じ２
進符号を持つ検索対象情報を集めて１つの群とし、前記
２進符号を当該群のインデックスとして、複数の群に分
割して構成した辞書を含み、 ｎ個の要素からなる入力情報の各要素から、ｎ個の要素
の値の平均値を引き、その結果の正負を１又は０で表
し、この正負を表す情報で２進符号を構成したパターン
・インデックスを計算し、 入力情報の前記パターン・インデックスと同じインデッ
クスの辞書の群に属する検索対象情報から優先的にパタ
ーン・マッチングを行うことを特徴とするパターン・マ
ッチング・システム。1. A pattern matching system for searching an optimum pattern for input information from search target information, comprising: averaging the values of n elements from each element of the search target information including n elements A value is subtracted, the sign of the result is represented by 1 or 0, and a binary code is formed by the sign information.
Search target information having binary codes is collected into one group, and the binary code is used as an index of the group, including a dictionary divided into a plurality of groups, and each element of the input information consisting of n elements Subtracts the average of the values of the n elements from the result, represents the sign of the result as 1 or 0, and calculates a pattern index in which a binary code is formed by the information indicating the sign, and calculates the pattern index of the input information. A pattern matching system wherein pattern matching is performed preferentially from search target information belonging to a group of dictionaries having the same index as an index.
システムにおいて、 入力情報の前記パターン・インデックスと同じインデッ
クスの辞書の群が無い場合、入力情報の前記パターン・
インデックスに近いインデックスから順に、辞書の群に
属する検索対象情報に対してパターン・マッチングを行
うことを特徴とするパターン・マッチング・システム。2. The pattern matching method according to claim 1,
In the system, if there is no dictionary group having the same index as the pattern index of the input information, the pattern
A pattern matching system wherein pattern matching is performed on search target information belonging to a group of dictionaries in order from an index close to the index.
ング・システムにおいて、 前記入力情報はレンジ・ブロックであり、検索対象情報
はドメイン・ブロックであり、前記辞書内の複数の群
は、同じパターン・インデックスを有するドメイン・ブ
ロックからなるドメイン・プールであり、 画像情報に対するフラクタル画像符号化におけるパター
ン・マッチングを行うことを特徴とするパターン・マッ
チング・システム。3. The pattern matching system according to claim 1, wherein the input information is a range block, the search target information is a domain block, and the plurality of groups in the dictionary are the same pattern. A pattern matching system, which is a domain pool composed of domain blocks having an index, and performs pattern matching in fractal image coding for image information.
システムにおいて、 入力情報のパターン・インデックスを計算するとき、入
力情報が要素の変化が少ないフラット・レンジ・ブロッ
クであることを検出した場合は、フラット・レンジ・ブ
ロックであることを出力し、パターン・マッチングを行
わないことを特徴とするパターン・マッチング・システ
ム。4. The pattern matching method according to claim 3,
When calculating the pattern index of the input information, if the input information detects that the input information is a flat range block with little change in elements, the system outputs that it is a flat range block and outputs the pattern range. A pattern matching system characterized by not performing matching.
情報から検索するパターン・マッチング方法であって、 ｎ個の要素からなる検索対象情報の各要素から、ｎ個の
要素の値の平均値を引き、その結果の正負を１又は０で
表し、この正負を表す情報で２進符号を構成し、同じ２
進符号を持つ検索対象情報を集めて１つの群とし、前記
２進符号を当該群のインデックスとして、複数の群に分
割して構成した辞書を含み、 ｎ個の要素からなる入力情報の各要素から、ｎ個の要素
の値の平均値を引き、その結果の正負を１又は０で表
し、この正負を表す情報で２進符号を構成したパターン
・インデックスを計算し、 入力情報の前記パターン・インデックスと同じインデッ
クスの辞書の群に属する検索対象情報から優先的にパタ
ーン・マッチングを行うことを特徴とするパターン・マ
ッチング方法。5. A pattern matching method for searching an optimum pattern for input information from search target information, comprising: an average value of values of n elements from each element of the search target information including n elements And the sign of the result is represented by 1 or 0, and the information representing the sign is used to form a binary code.
Search target information having binary codes is collected into one group, and the binary code is used as an index of the group, including a dictionary divided into a plurality of groups, and each element of the input information consisting of n elements Subtracts the average of the values of the n elements from the result, represents the sign of the result as 1 or 0, and calculates a pattern index in which a binary code is formed by the information indicating the sign, and calculates the pattern index of the input information. A pattern matching method characterized by performing pattern matching preferentially from search target information belonging to a group of dictionaries having the same index as an index.
グ・システムをコンピュータ・システムに構築すること
ができるプログラムを記録した記録媒体。6. A recording medium on which a program capable of constructing the pattern matching system according to claim 1 in a computer system is recorded.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27461799A JP2001101411A (en) | 1999-09-28 | 1999-09-28 | System and method for pattern matching |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP27461799A JP2001101411A (en) | 1999-09-28 | 1999-09-28 | System and method for pattern matching |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001101411A true JP2001101411A (en) | 2001-04-13 |
Family
ID=17544233
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP27461799A Pending JP2001101411A (en) | 1999-09-28 | 1999-09-28 | System and method for pattern matching |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001101411A (en) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006051792A1 (en) * | 2004-11-12 | 2006-05-18 | Kitakyushu Foundation For The Advancement Of Industry, Science And Technology | Image search device, histogram approximation restoring device, matching device, image search method, histogram approximation restoring method, and matching method |
| US7983482B2 (en) | 2005-11-08 | 2011-07-19 | Kitakyushu Foundation For The Advancement Of Industry, Science And Technology | Matching apparatus, image search system, and histogram approximate restoring unit, and matching method, image search method, and histogram approximate restoring method |
| JP2014029713A (en) * | 2007-12-31 | 2014-02-13 | Mastercard International Inc | Method and system for implementing approximate string matching within database |
-
1999
- 1999-09-28 JP JP27461799A patent/JP2001101411A/en active Pending
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2006051792A1 (en) * | 2004-11-12 | 2006-05-18 | Kitakyushu Foundation For The Advancement Of Industry, Science And Technology | Image search device, histogram approximation restoring device, matching device, image search method, histogram approximation restoring method, and matching method |
| US8155451B2 (en) * | 2004-11-12 | 2012-04-10 | Kitakyushu Foundation For The Advancement Of Industry, Science And Technology | Matching apparatus, image search system, and histogram approximate restoring unit, and matching method, image search method, and histogram approximate restoring method |
| US7983482B2 (en) | 2005-11-08 | 2011-07-19 | Kitakyushu Foundation For The Advancement Of Industry, Science And Technology | Matching apparatus, image search system, and histogram approximate restoring unit, and matching method, image search method, and histogram approximate restoring method |
| JP2014029713A (en) * | 2007-12-31 | 2014-02-13 | Mastercard International Inc | Method and system for implementing approximate string matching within database |
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