JP2001195572A

JP2001195572A - 特定パターン検出装置

Info

Publication number: JP2001195572A
Application number: JP2000004531A
Authority: JP
Inventors: Toshihiro Mori; 俊浩森
Original assignee: Minolta Co Ltd
Current assignee: Minolta Co Ltd
Priority date: 2000-01-13
Filing date: 2000-01-13
Publication date: 2001-07-19
Anticipated expiration: 2020-01-13
Also published as: JP3835097B2

Abstract

(57)【要約】【課題】高速で、高精度で、構成が簡単な特定パター
ン検出装置及び方法を提供する。【解決手段】特定パターン検出装置において、画像検
出用の複数のフィルタを用いて、画像データに含まれる
特定パターンの概略位置を抽出する。次に、この概略位
置を基に、画像における特定パターンの詳細位置を算出
する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像認識処理に関
する。

【０００２】

【従来の技術】近年カラー複写機の機能と性能が上がっ
たため偽造防止が大きな問題となり、有効な偽造防止方
法が検討されつづけている。偽造防止方法のひとつで
は、紙幣などの模様の内にあらかじめマークを入れてお
く。複写機においては、複写の際に画像を読み取ると
き、スキャンされた画像を解析し、画像内にマークを検
出したならば、紙幣が複写されると判断して正常な像生
成を禁止する。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】入力機器からのデータ
の多くは情報量の多いカラー画像であり、また入出力機
器はますます高速で高解像度になってきている。それに
もかかわらず実時間内での画像認識処理が求められてい
るため、ハードウエア構成が複雑にならざるを得ない。
それゆえ、偽造防止において、高速で、高精度で、構成
が簡単な画像認識手法の開発が重要な課題であった。

【０００４】本発明の目的は、高速で、高精度で、構成
が簡単な特定パターン検出装置及び方法を提供すること
である。

【０００５】

【課題を解決するための手段】本発明に係る特定パター
ン検出装置は、画像検出用の複数のフィルタと、前記フ
ィルタを用いて、画像データに含まれる特定パターンの
概略位置を抽出する抽出手段と、前記算出された特定パ
ターンの概略位置から、前記特定パターンの詳細位置を
算出する算出手段を備える。画像データに対して、マー
クの回転を考慮した複数の検出フィルタを用いて、特定
パターンの検出処理を行うことによって、特定パターン
を高速に検出できる。前記の特定パターン検出装置にお
いて、さらに、入力画像データを２値化する２値化手段
と、前記２値化された画像データから特定の部分画像を
抽出し、２値化する部分画像抽出手段と、部分画像抽出
手段により抽出され２値化された部分画像から、低解像
度化した縮小画像を作成する縮小画像作成手段とを備え
る。前記抽出手段は、縮小画像作成手段によって作成さ
れた縮小画像に含まれる特定パターンの概略位置を抽出
する。また、前記の特定パターン検出装置において、た
とえば、前記複数のフィルタは、同心円上に配置する。
また、前記の特定パターン検出装置において、たとえ
ば、前記フィルタは、複数種類の特定パターンに対応す
る。また、本発明に係る特定パターン検出方法では、画
像検出用の複数のフィルタを用いて、前記画像データに
含まれる特定パターンの概略位置を抽出し、次に、抽出
された特定パターンの概略位置から、前記特定パターン
の詳細位置を算出する。また、前記の特定パターン検出
方法において、入力画像データを２値化し、次に、２値
化された画像データから特定の部分画像を抽出し、２値
化し、次に、抽出され２値化された前記部分画像から、
低解像度化した縮小画像を作成する。次に、作成した縮
小画像に含まれる前記特定パターンの概略位置を前記複
数のフィルタを用いて抽出する。

【０００６】

【発明の実施の形態】以下、添付の図面を参照して本発
明の実施の形態を説明する。なお、図面において、同じ
参照記号は同一または同等のものを示す。図１は、この
発明の実施の形態の特定パターン検出装置の概略構成を
示す。この装置は入力画像から特定のパターン（以下で
はマークという）を検出する。この発明の実施の形態に
おいて以下に説明する検出対象のマークは、所定濃度の
色で同一形状さらに同一サイズの５個の部分画像（以下
ではエレメントという）を配置したものである。そのう
ち２個は所定半径の円の直径上に配置され、残りは２個
の座標位置を基に所定位置に配置されている。

【０００７】特定パターン検出装置の処理の概略を説明
すると、この装置は、画像データの低解像度化によりメ
モリアクセスを低減して、マークを高速に検出するもの
である。まず、入力画像をエレメント認識処理を行う解
像度に変換してエレメントを検出し、その結果を２値の
情報としてメモリに記憶する。次に、解像度をさらに低
解像度化したエレメントの縮小画像をメモリに格納す
る。次に、エレメント縮小画像に対して、回転を考慮し
た複数の検出フィルタを配置してマーク検出処理を行
う。検出フィルタの複数の組み合わせにより、マークを
構成する５個のエレメントを検出し、その概略位置と回
転角度を検出する。

【０００８】まず、画像入力部１で、画像を読みとって
得られたＲ(赤)、Ｇ(緑)、Ｂ(青)の３色の濃度が８ビッ
ト（２５６階調）で入力される。さらに、入力カラーデ
ータについて解像度変換、変倍などの処理が行われる。
解像度は、認識処理の対象であるマークの各エレメント
を認識できる低い解像度が用いられる。次に、データの
前処理を行う。２値化処理部２から得点マップ作成処理
部５までが前処理部を構成する。２値化処理部２は、入
力された画像濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲
内かどうかを判断して入力データの２値化を行い、２値
化データをメモリ６に格納する。(以下の記述では、参
照濃度範囲内の画像を「黒画素」、範囲外の画像を「白
画素」と定義する。）エレメント抽出部３は、フィルタ
を用いて、２値化処理部２において２値化された情報の
配置からエレメントを検出する。縮小画像作成部４は、
エレメント抽出部３にて抽出されたエレメント情報の低
解像度画像を作成し、メモリ６に格納する。得点マップ
作成処理部５は、認識処理を行う解像度のすべての画素
について、周囲のエレメント配置状況を４ビットに変換
してメモリ６に格納する。メモリ６は、２値化の結果、
エレメント抽出結果、縮小画像および得点マップを格納
するメモリであり、また、検出するマークサイズ以上の
ライン数のデータを格納する容量を持つ。

【０００９】この前処理では、２値化処理部２により入
力画像データを２値化し、メモリ６に記憶している。エ
レメント抽出処理部３によりマークのエレメントを抽出
し、次に、抽出結果を２値化しメモリ６に記憶する。こ
れにより、メモリアクセス回数を低減し、処理の高速化
を図る。

【００１０】また、前処理では、認識処理を行うエレメ
ントの抽出結果を縮小画像作成部４でさらに低解像度化
している。この低解像度化した画像に対して、画像認識
によりマーク検出処理を行う。具体的には、画像認識に
おいて、後で説明するように、エレメントを低解像度化
した画像に対し、回転を考慮した複数の検出フィルタを
用いて、マークの概略位置と回転角度を高速に検出でき
る。

【００１１】さらに、従来の前処理では、次のように処
理がすすめられる。まず、認識処理を行う解像度にて、
マークより少し大きいフィルタ内の複数の点と点の距離
を総当りで調べ、まずマークを構成する５点の中の直径
上の２点を検出し、次に、２点の座標位置から残り３点
の座標を計算で求め、求められた理論的な位置の周囲の
メモリを参照し、３点の実際の位置を抽出する。この場
合、１点の位置を検出するのに、十数回のメモリアクセ
スが必要となり、リアルタイム検出処理のボトルネック
となる。これに対し、上述の前処理では、エレメント抽
出時に、同時に参照画素の周囲の情報をあらかじめ４ビ
ットに変換してメモリに格納しておく。前処理に続く認
識処理時に、エレメント配置による得点を算出する際
に、変換された４ビットのみをアクセスするのみで算出
できる。これにより、メモリアクセス回数をさらに低減
し、処理の高速化が図れる。

【００１２】前処理に続く画像認識について説明する
と、マーク検出部８は、縮小画像作成部４により作成さ
れたエレメント縮小画像をメモリ６から読み出し、マー
クの概略位置と回転角度を検出する。マーク検出部８に
は、フィルタ部と合計算出部とが含まれる。理論位置算
出部９は、マーク検出部８にて検出されたマークの直径
に配置された２点の座標位置から、残りの３点の理論的
な座標を算出する。そして算出された位置の得点マップ
を参照し、３点のエレメントの位置得点を算出する。出
力部１０は、判定結果（認識結果）を得点化して出力す
る。なお、アドレス算出部７は、データを格納したメモ
リ６の所定のアドレスを算出する。

【００１３】図２は、エレメント抽出部３と縮小画像作
成部４の処理の概略を示す。まずエレメント抽出部３
は、５画素×５画素の変換フィルタを用いて、２値化処
理部２で２値化された画像からエレメントを抽出する。
縮小画像作成部４は、エレメント抽出結果を２画素×２
画素の大きさでＯＲ縮小してエレメント縮小画像を作成
し、メモリ６に格納する。図に示した例では、１６×１
６画素の２値化画像から、変換フィルタを用いて４つの
エレメントが抽出される。次に、２画素×２画素の範囲
でＯＲ演算を行って８×８エレメント縮小画像が作成さ
れる。

【００１４】図３は、エレメント抽出部３をハードウエ
ア化した回路の概略を示す。メモリ６から１６ビットに
て読み出されたデータはＰＳ変換器３０により直列デー
タに変換され、１画素づつフィルタ回路３２に入力され
ると同時に、４個のラインメモリ（ＦＩＦＯメモリ）３
１に連続的に格納される。各ＦＩＦＯメモリ３１は１ラ
イン分のデータを格納できるラインメモリである。ＦＩ
ＦＯメモリ３１は、４ライン分あり、フィルタ回路３２
には副走査方向に５画素のデータが同時に並列に入力さ
れる。また、フィルタ回路３２の内部には１ビットのラ
ッチ３３が５ライン×４段分あり、計５×５画素のデー
タを５画素×５画素の変換フィルタ３４に出力する。処
理されたデータ（エレメントであるか否かの抽出結果）
は、縮小画像作成部４へ入力されると同時に、ＳＰ変換
の後、１６画素ごとにメモリ６に書き込まれる。

【００１５】図４は、縮小画像作成部４のハードウエア
回路の概略を示す。エレメント抽出部３と同様に、ＦＩ
ＦＯメモリとラッチとから構成される。入力データは、
直接に、また、ラッチ４０を介してＯＲゲート４３に出
力される。また、入力データは、１ラインを格納できる
ＦＩＦＯメモリ４１に入力され、ＦＩＦＯメモリ４１か
らのデータも、直接に、また、ラッチ４２を介してＯＲ
ゲート４３に出力される。これにより、ＯＲゲート４３
は、２×２画素のデータに黒画素が含まれるか否かを判
断する。この縮小後の画像は、主走査と副走査の方向に
それぞれ２画素に１回ごとに出力される。出力された画
像は、ＳＰ変換の後、１６画素ごとにメモリ６に書き込
まれる。

【００１６】図５は、得点マップ作成部５の処理の概略
を示す。エレメント抽出部３にて抽出されたエレメント
画像について、図５の左下部に示すような得点フィルタ
にて、参照画像の周囲のエレメント情報を４ビット化し
メモリ６に書きこむ。得点フィルタにおける得点は距離
を考慮して決定されている。図５の左上部に示す例の場
合、黒部分がエレメント位置であり、この場合、得点マ
ップは図５の左側に示すようになる。認識処理を行う画
像の画素の位置情報を検出したエレメントからの距離を
考慮した得点としてメモリ６に書きこんでおくので、画
像認識時にメモリアクセスを低減し、処理を高速化でき
る。

【００１７】次に、前処理されたデータについてのマー
ク検出を説明する。図６は、マーク検出部８において用
いる１６個の７×７検出フィルタの配置の例を示す。こ
れらの検出フィルタは、マークの回転を考慮し、縮小画
像に対して、同心円状に外側に１２個、内側に４個の計
１６個である。この検出フィルタは２×２画素の大きさ
にてＯＲ処理を行い、フィルタ内に黒画素が存在するか
否かを１ビットで出力する。

【００１８】表１に、１つのマークに対する検出フィル
タの組み合わせ例を示す。ここでは、５点の検出を、角
度に応じて１２通りの組み合わせで示している。組み合
わせを増やせば、容易に複数のマークに対応できる。組
み合わせ１では、１番目と７番目のフィルタが組み合わ
され、直径上に配置された２点を検出する。同様に、組
み合わせ２では、２番目と８番目のフィルタが組み合わ
され、直径上に配置された２点を検出する。

【表１】なお、検出フィルタの組み合わせを増やせば、容易に複
数のマークに対応できる。すなわち、必要に応じて、検
出フィルタは、複数種類のマークを検出するために使用
できる。

【００１９】図７は、マーク検出部８の検出フィルタの
ハードウエア回路の概略を示す。メモリ６から読みこま
れたエレメント縮小画像の７ラインのデータがＰＳ変換
器８０でシリアルデータに変換され、１ビットのラッチ
８１に順次格納される。ラッチ８１は、７ライン×６段
分あり、計７×７画素のデータを同時に処理できる。ラ
ッチ８１の各出力を組み合わせて、検出フィルタ８２が
１６個構成され、検出フィルタ８２内に黒画素があるか
どうかを検出する。さらに、各検出フィルタの検出結果
が、表１のように１２通りで、各５入力ＡＮＤゲート８
３で５個組み合わされ、５個の検出フィルタの検出結果
がすべてオンかどうかを調べる。その結果は、ＯＲゲー
ト８４を経て検出フラグとして出力される。また、５個
の検出フィルタの検出結果がすべてオンとなる組み合わ
せに対応して、エンコーダ８５が検出角度を出力する。
なお、複数の組み合わせが同時に検出された場合、隣り
合ったフィルタの組み合わせが同じマークを同時に検出
していると判断し、どちらの組み合わせを用いてもかま
わない。

【００２０】マーク検出部８において、合計数算出部
は、縮小画像の７画素×７画素の範囲の黒がその合計数
を算出する。５点全ての検出フィルタがオンとなる組み
合わせが存在し、かつ、合計数算出部により求められた
合計値が５であった場合、マークの検出と判断する。次
に、理論位置算出部９は、直径を示す２点の縮小前の正
確な座標を検出する。得られた２点の座標から、残り３
点の理論的な座標位置を算出する。

【００２１】出力部１０は、判定結果（認識結果）を得
点化して出力する。ここで、理論的な座標位置の得点マ
ップを参照する。得点マップの４ビットの数値には、あ
らかじめ下記のような得点が割り振られている（６＝１
００点、５＝８０点、４＝６５点）。この４ビットの数
値は、エレメントまでの距離を分類したものなので、理
論位置と実際のエレメント位置が近ければ高得点とな
る。最後に、３つのエレメントの得点から総合得点を算
出し、認識結果を出力する。

【００２２】検出対象の特定マークには、円パターンか
らなるものがある。図８は、この発明の別の実施の形態
の特定パターン検出装置の概略構成を示す。この特定パ
ターン検出装置において、画像入力部１０１では、読み
取られたＲ(赤)、Ｇ(緑)、Ｂ(青)の３色の濃度が８ビッ
ト（２５６階調）で入力される。さらに、入力データに
対して、さらに解像度変換、変倍などの前処理が行われ
る。次に、２値化処理部１０２は、入力された画像濃度
があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断
して２値化を行い、メモリ１０３に格納する。メモリ１
０３は、２値化処理部１０２において２値化された結果
を格納するメモリであり、検出するマークサイズ以上の
ライン数を格納する容量を持つ。なお、この２値化処理
部１０２での処理において、図１に示す特定パターン検
出装置の前処理（２値化処理部２から得点マップ作成処
理部５まで）を用いてもよい。これにより、画像をさら
に低解像度化でき、メモリアクセス回数を低減し、処理
の高速化が図れる。

【００２３】次に、円パターン検出部１０４は、主走査
方向と副走査方向にｍ、ｎ画素づつずらした複数の円パ
ターン検出ブロックを設け、複数ブロックにて円パター
ンを同時に検出する。具体的には、メモリ１０３に記憶
された２値化データから、主走査方向に重複して隣接す
る３個分の検出ブロックの画像データを取りだし、円パ
ターン検出部１０４は、これらのブロックについて同時
に判断する。また、副走査方向に３回、同ブロックを繰
り返し使用することにより、計９ブロックの円パターン
を検出する。

【００２４】次に、精査対象選択部１０５は、複数の検
出結果から所定の条件に従って最有力の１つのブロック
を選択する。すなわち、上述の９個の円パターン検出ブ
ロックにて円パターンを検出したブロックのうち最有力
候補を選択する。パターン精査部１０６は、精査対象選
択部１０５により選択された最有力候補のブロックに対
してのみ詳細なパターン精査を行い、規定された参照画
像との類似度を判定する。この処理は、参照画像とのパ
ターンマッチングなどにより、円パターン内部のパター
ンの精査を行うものであり、マークにどれだけ似ている
かを出力する。最有力候補のブロックに対してのみ詳細
なパターン精査を行うことにより、処理を高速化する。
最後に、出力部１０７は、パターン精査部１０６の真円
度、パターン精査などの判定結果を得点化して出力す
る。この得点によって、規定のマークかどうかの判定を
行う。なお、アドレス算出部１０８は、データを格納し
たメモリ１０３の所定のアドレスを算出する。

【００２５】

【発明の効果】特定パターン検出を簡単な構成で高速で
行える。低解像度化により画像データに対するメモリア
クセスを低減し、特定パターン検出を高速化できる。複
数のマークに対して検出フィルタを兼用し、回路の効率
化が計れる。

【図面の簡単な説明】

【図１】特定パターン検出装置の概略構成を示すブロ
ック図

【図２】エレメント抽出部と縮小画像作成部の処理を
示す図

【図３】エレメント抽出部のハードウエア回路の図

【図４】縮小画像作成部のハードウエア回路の図

【図５】得点マップ作成部の処理を示す図

【図６】検出部の検出フィルタ部のハードウエア回路
の図

【図７】検出部の検出フィルタ部のハードウエア回路
の図

【図８】変形実施形態の特定パターン検出装置の概略
構成を示すブロック図

【符号の説明】

１画像入力部、２２値化処理部、３エレ
メント処理部、４縮小画像作成部、５得点マ
ップ作成部、６メモリ、８マーク検出部、
９理論位置算出部、１０出力部。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像検出用の複数のフィルタと、前記フィルタを用いて、画像データに含まれる特定パタ
ーンの概略位置を抽出する抽出手段と、抽出手段により抽出された特定パターンの概略位置から
前記特定パターンの詳細位置を算出する算出手段とを備
えたことを特徴とする特定パターン検出装置。
【請求項２】入力画像データを２値化する２値化手段
と、２値化手段により２値化された画像データから特定の部
分画像を抽出し、２値化する部分画像抽出手段と、部分画像抽出手段により抽出され２値化された部分画像
から、低解像度化した縮小画像を作成する縮小画像作成
手段とをさらに備え、前記抽出手段は、前記縮小画像作成手段によって作成さ
れた縮小画像に含まれる特定パターンの概略位置を抽出
することを特徴とする請求項１に記載の特定パターン検
出装置。
【請求項３】前記複数のフィルタは、同心円上に配置
することを特徴とする請求項１または２に記載された特
定パターン検出装置。
【請求項４】前記フィルタは、複数種類の前記特定パ
ターンに対応することを特徴とする請求項１または２に
記載された特定パターン検出装置。
【請求項５】画像検出用の複数のフィルタを用いて、
画像データに含まれる特定パターンの概略位置を抽出
し、抽出された特定パターンの概略位置から、前記特定パタ
ーンの詳細位置を算出することを特徴とする特定パター
ン検出方法。
【請求項６】入力画像データを２値化し、前記２値化した画像データから特定の部分画像を抽出
し、２値化し、前記抽出し、２値化した部分画像から低解像度化した縮
小画像を作成し、作成した縮小画像に含まれる前記特定パターンの概略位
置を前記複数のフィルタを用いて抽出することを特徴と
する請求項５に記載の特定パターン検出方法。