JP2001283219A - テンプレート・フィッティング方法 - Google Patents
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Abstract
られるテンプレート・フィッティングの方法を提供す
る。 【解決手段】 観測画像を受取るステップと、前記観測
画像の情報のウインドウを定めて、前記定められたウイ
ンドウと複数のテンプレートとの間で粗グレイスケール
のフィットを可能にするステップと、前記複数のテンプ
レートの少なくとも1つをフィットさせる前記ウインド
ウを使用して前記情報の複数のピクセルを抽出するステ
ップと、画像データのウインドウとテンプレートとの間
の粗さ間隔を、テンプレートと関係のあるしきい値粗さ
間隔よりも小さくして、前記しきい値粗さ間隔の範囲内
で前記複数のテンプレートの1つを前記定められたウイ
ンドウにフィットさせるステップと、を含む、テンプレ
ート・フィッティングの方法。
Description
画像を処理するシステム及び方法に関するものである。
さらに詳細には、本発明は、テンプレートを用いる画像
処理フィルタがグレイスケール画像に作用し、これらの
テンプレートが、修正の目的で、または、ある画像統計
量を抽出するため、及び人間の視覚系統に対する最適
化、または、圧縮アルゴリズム、認識アルゴリズム、印
刷装置や表示装置で行われるアルゴリズムなどの他のシ
ステム・モジュールとの互換性のために、グレイスケー
ル画像の特徴を特定する、前記フィルタを設計し、実施
するシステム及び方法に関する。
に、参照によって、ここに組み入れられる。ロースら、
「統計的に生成されたルックアップ・テーブルを用いる
画像解像度エンハンスメント・システムの設計法と実施
例」(米国特許第5,696,845号)。リンら、
「テキストと線画を含むグレイスケール画像の解像度を
エンハンスメントさせる方法と装置」(米国特許第5,
742,703号)。バルスキー.L.、R.ガボルス
キー、「ストローク強化カーネルを用いるイメージ・キ
ャラクタ・エンハンスメント」(米国特許第4,79
1,679号、1988年12月13日)。バセッテ
ィ.L.W.、「細線のエンハンスメント」(米国特許
第4,544,264号、1985年10月1日)。バ
ンス.R.、「縮小テンプレート・メモリ・ストアを用
いたピクセル画像エンハンスメント」(米国特許第5,
237,646号、1993年8月17日)。ケアリ
ー.A.L.、「レーザ・プリンタでの解像度エンハン
スメント」、版権1993年、XLI Corp.,ウ
ーバン(マサチューセッツ州)。クロウ.F.C.、
「ベクトルと文字の改良ラスタ・ディスプレイ用のグレ
イスケールの使用」、コンピュータ・グラフィックス、
第12巻、1978年8月。カリー.D.N.、「ハイ
パー・アキュイティ・レーザ・イメージャー」、ジャー
ナル・オブ・エレクトロニック・イメージング、第2
巻、第2号、138〜146ページ、1993年4月。
カリー.D.N.、R.St.ジョン、S.フィルシュ
ティンスキー、「階層テンプレート・マッチングによる
エンハンスメントされた忠実画像再現」(米国特許第
5,329,599号、1994年7月12日)。デン
バー.M、「可変サイズ・テンプレートとの階層パター
ン・マッチングによる画質エンハンスメント」(米国特
許第5,365,251号、1994年11月15
日)。フレージャー.A.L.、J.S.ピアソン、
「解像度変換ラスタ・ベースの画像生成システム」(米
国特許第5,134,495号、1992年7月28
日)。フレージャー.A.L.、J.S.ピアソン、
「ラスタ・ベースのレーザ・プリンタにおけるインタリ
ービング垂直ピクセル」(米国特許第5,193,00
8号、1993年3月9日)。ハンドリー.J.、E.
R.ドアティー、「数学的モルフォロジーのコンテキス
トにおけるファックス画像のモデル・ベースの最適復
元」、ジャーナル・オブ・エレクトロニック・イメージ
ング、第3巻、第2号、1994年4月。カーン.
H.、R.カワード、「解像度変換のエリア・マッピン
グ手法」、ゼロックス・ディスクロージャ・ジャーナ
ル、第19巻、第2号、1994年3月/4月。ロー
ス.R.、E.ドアティー、「デジタル・ドキュメント
のエンハンスメントと復元」、SPIE Press、
ベリングハム(ワシントン州)、1997年、第1章〜
第4章。ロース.R.P.、M.S.シャンシオシ、
R.V.クラセン、「統計的に生成されたルックアップ
・テーブルを用いる非整数画像解像度変換」(米国特許
第5,387,985号、1995年2月7日)。マイ
ユ.L.D.、R.E.カワード、「ビットマップ画像
解像度コンバータ」(米国特許第5,282,057
号、1994年1月25日)。ミラー.S.、「ルック
アップ・テーブルを用いて、プリンタ解像度をマッピン
グする方法と装置」(米国特許第5,265,176
号、1993年11月23日)。ペトリック.B.、
P.ウイングフィールド、「望まれないドットとボイド
の除去による入力映像のエンハンスメントのための方法
と装置」(米国特許第4,646,355号、1987
年2月24日)。サンダース,J.R.、W.ハンソ
ン,M.バーク、R.S.フォアスマン、J.P.フレ
ミング、「ヒューレット・パッカード社の解像度エンハ
ンスメント(商標)技術の特許の背後」、B.コルガン
監修、トーリー・パインズ・リサーチ、カールズバッド
(カリフォルニア州)により作成、BIS CAP イ
ンターナショナル、ニュートンビル(マサチューセッツ
州)により配給、1990年。[初期のテンプレート・
マッチングの特許の考察 − タン、ウォルシュ、バセ
ッティら]。タン.C.、「ドット・マトリックス・プ
リンタの区分的プリント・イメージ・エンハンスメン
ト」(米国特許第4,847,641号、1989年7
月11日、米国特許第5,005,139号、1991
年4月2日)。タン.C.、「レーザ・プリンタにおけ
る解像度エンハンスメント」、プロシーディングSPI
E1912「カラー・ハードコピーとグラフィックス技
術II」、1993年1月31日、サンノゼ(カリフォ
ルニア州)。ウォルシュ.B.F.、D.E.ハルパー
ト、「低解像度のラスタ画像」(米国特許第4,43
7,122号、1984年3月13日)。
業が、テンプレート・ベースのフィルタを用いて実施さ
れる。例示として、デジタル・ドキュメント処理作業
は、画像の解像度変換、エンハンスメント、復元、外観
調整、モアレ除去を含む。このような作業は、一般に、
二値画像や連続トーン画像だけでなく、モノクロ画像や
カラー画像にも実施される。従来のテンプレートの二値
性のため、連続トーン画像に多くのデジタル・ドキュメ
ント処理作業を実施することは、本発明以前に問題であ
った。連続トーン画像は、グレイスケール画像と呼ばれ
ることもある。
なフィルタは、画像のフィルタリングを行うテンプレー
ト・オペレータを含み、フィルタは、ある画像を別の画
像に変換するか、あるいは、ある画像を、情報収集物
(例えば、画像統計量)に変換するオペレータまたは装
置と見なされる場合がある。このフィルタは、いくつか
の画像テンプレート・オペレータ(単に、テンプレート
と呼ばれることが多い)から形成されている。これらの
テンプレートは、例えば、ルックアップ・テーブルに格
納されて、ルックアップ・テーブルの数学的表現を用い
て実施される場合がある。あるいは、ブール論理などの
他の同等な数学的表現が用いられる場合もある。フィル
タ内のテンプレートの数は、少数のテンプレートから何
千ものテンプレートまで様々である。設計が多様である
ために、ルックアップ・テーブルは、一般に、テンプレ
ート・ベースのフィルタを実施する目的で使用される。
像の長さまたは幅)にわたって、単一のデータ線を反映
した一次元の画像データ配列である。さらに、ある画像
内の各位置、すなわち、「画素」は、「ピクセル」と呼
ばれることもある。各データ項目がある値を与える、画
像を定義するある配列において、ある位置の性質を示す
各値は、ピクセル値と呼ばれる。各ピクセル値はある画
像の二値形式を取る1ビットであるか、ある画像のグレ
イスケール形式を取るグレイスケール値であるか、ある
いは、ある画像の色座標形式を取る1セットの色空間座
標である。二値形式、グレイスケール形式、色座標形式
は各々、一般にある画像を定義する二次元配列で配列さ
れる。N次元の配列は、一般に、N次元の画像に使用さ
れ、例えば三次元トポグラフィック画像に対しては、N
=3である。
利用する場合、フィルタは、テンプレートを用いて、例
えば二値画像内のいくつかの観測されたピクセル・パタ
ーンを、対応するエンハンスメント二値ピクセル・パタ
ーンに変換する。詳細には、このフィルタは、適切なウ
インドウまたはマスクを用いて、ピクセルの配列を観測
する。ウインドウは、複数のピクセルを同時に観測する
画像アルゴリズム装置であり、1つのターゲット・ピク
セルの周りに複数のピクセルが位置付けられている。こ
れらの観測されたピクセルの値と位置は、テンプレート
・マッチング処理に入力される。次に、このフィルタ
は、ターゲット・ピクセルの周りのピクセルの配列を観
測した後で、その観測されたピクセル・パターンと、ル
ックアップ・テーブル内のテンプレートの1つまたは複
数とをマッチングさせようとする。このルックアップ・
テーブルが、その観測されたピクセル・パターンに合致
するものを有している場合には、このルックアップ・テ
ーブルは、適切な出力を生成する。この出力は、その観
測されたピクセル・パターンに対応するターゲット・ピ
クセル用のエンハンスメント・ピクセル・パターンであ
ることもある。また、この出力は、他の形式を取る情報
であることもある。例えば、この出力は、合致条件を示
すコードであるか、あるいは、画像領域の統計的特徴付
けに用いられるデータである。
ウまたはマスクが知られている。特定のアプリケーショ
ンに用いられる特定のウインドウは、分析される画像
と、その画像に実施される特定の処理とによって決ま
る。例示として、3×3のウインドウを使用して、画像
を処理する場合がある。例えば、3×3のウインドウ
は、画像内の様々な位置において3×3のブロック、す
なわち、二値ピクセルから成る9ピクセル・ブロックを
観測する。このウインドウ内の1ピクセルが、ターゲッ
ト・ピクセルであって、これは一般に中心ピクセルであ
り、このウインドウ内の他のピクセルは、近傍ピクセル
である。このターゲット・ピクセルと近傍ピクセルは、
近傍を形成する。このウインドウは、一般に、画像にわ
たってスキャンされて、ターゲット・ピクセルからター
ゲット・ピクセルへと進む。
その近傍を、ある方法で処理する。例えば、その観測さ
れた近傍が、ベクトルに変換される場合がある。このベ
クトルは、(x1,x2...xN)の形式で表わされ
る。ここで、Nは、その近傍におけるピクセルの数であ
って、ターゲット・ピクセルの近傍も含め、ターゲット
・ピクセルの性質を表わす目的で使用される。このベク
トルの各要素は、ウインドウ内で観測されるピクセルの
1つを表わす。次に、このベクトルはルックアップ・テ
ーブルで用いられ、例えば所望の出力を生成する。
法で生成される場合がある。一般に、入力値をルックア
ップ・テーブルに入力し、それに応じて、このルックア
ップ・テーブルが出力値を出力する。さらに、このルッ
クアップ・テーブルは、一般に、1つのトレーニング画
像、あるいは1セットのトレーニング画像を用いて生成
される。 R.ロースとE.ドアティーによる「デジタ
ル・ドキュメントのエンハンスメントと復元」が、トレ
ーニング画像のセットに基づいて、テンプレートを設計
する様々な方法を教示している。これらのトレーニング
画像は一対ずつ現れ、一対のうちの一方は、「一般に入
力された画像」または「一般に観測された画像」(すな
わち、「観測画像」)であり、また他方の画像は、「理
想的な所望の処理がされた画像」、すなわち「理想画
像」である。これらのトレーニング画像対は、コンピュ
ータ・プログラムに入力される場合がある。この場合、
コンピュータ・プログラムはこれら2つの画像間のパタ
ーン統計量を得て分析する。すなわち、コンピュータ支
援のフィルタ設計技法を用いる。
は、例えばトレーニングのセットのドキュメント・ビッ
トマップを使用することにより、達成される場合があ
る。
態までエンハンスメントするフィルタを設計するために
は、所与のパターンが二値画像内でターゲット・ピクセ
ルの周りに現れる場合に、トレーニング分析システムは
グレイスケール画像内の対応する位置のターゲット・ピ
クセルを調べる。このウインドウの中心が、例えば、タ
ーゲット・ピクセルに置かれる場合がある。二値画像と
グレイスケール画像内の対応するターゲット・ピクセル
と関係があり、かつ同様の近傍ピクセル・パターンとも
関係があるグレイスケール画像内のグレイスケール・ピ
クセルのセットに基づいて、「最適グレイスケール値」
を決定して、近傍ピクセルから成るそのパターンを持つ
ターゲット・ピクセルを処理する。換言すれば、同様な
近傍ピクセル・パターンを持つ二値画像内のターゲット
・ピクセルに対して、テンプレートが生成される。この
ような分析は、重要なすべての二値パターンに対して実
施する。
おいて、重要であるかは、ピクセル・パターンの出現頻
度か、その生成された画像へのピクセル・パターンの影
響(あるいは、その両方)などの属性による場合もあ
る。よって、1テンプレート、すなわち二値画像内のピ
クセルから成る1パターンが、設計プロセスにおけるテ
ンプレート介在に関して重要であると見なされる場合に
は、そのテンプレートがテンプレート・マッチングのフ
ィルタに現れる。入力画像に作用するときにそのパター
ンを観測すれば、その観測されたターゲット・ピクセル
値が割当てられるか、あるいは、ある値(すなわち、対
応するグレイスケール値)と関係づけられる。その観測
された近傍も、対応するグレイスケール値も、ルックア
ップ・テーブルに格納される場合がある。よって、ルッ
クアップ・テーブルは、入力値を受入れて、所望の対応
出力値を出力する。すなわち、ルックアップ・テーブル
は、入力値を、理想的な対応出力値にマッピングする。
ルックアップ・テーブルを使用しないで、他の様々な方
法で実施できることが明らかとなろう。ルックアップ・
テーブル表現の使用と同等な1つの代替手法は、ブール
論理表現である。ブール論理表現において、ピクセル値
は積の論理和などの論理型アーキテクチャの変数として
使用される。ブール論理表現を用いるテンプレート・フ
ィルタ設計の目標は、最適化されたブール・オペレー
タ、好ましくは統計的に最適化されたブール・オペレー
タを導き出すことである。
づいて、テンプレート・マッチングの基本的なプロセス
が示されている。初めに、観測画像が現れ(10)、そ
の観測画像の理想画像が保証される(15)。この理想
画像にできる限り近い画像を生成するために、生成され
る画像(25)は、テンプレート・マッチング処理(2
0)を利用して生成される。上記の通り、画像処理設定
を理解した上で、理想画像にできる限り類似した画像の
生成が強く求められることがわかる。
二値テンプレートまたはフィルタを二値画像に適用させ
る二値マッチング・プロセスである。
値画像(50)がデータ・バッファリング回路(55)
に送られる。その後、二値パターン・マッチング処理
(60)が実施される。二値テンプレートは、一般に、
1、0、「ドント・ケア(don'tcare)」を有するものと
して定義される。図3を参照すると、代表的な二値・マ
ッチング・テンプレート構造が示されている。例えば、
この例における二値テンプレートは、二値マッチング・
ステップに使用するために、1とxを用いて定義され
る。ここで、xは、「ドント・ケア」を示す。二値パタ
ーン・マッチング処理(60)において、これらのバッ
ファリングされた画像データと、これらのテンプレート
を組合わせた後で、そのエンハンスメント画像(70)
を生成するエンハンスメント・データ・バッファリング
・ステップ(65)を行う。
数を表わすテンプレートで定義されたフィルタを用い
て、画像復元アプリケーションと関係づけられた画像の
セットが図6に示されている。図4は、3×3のウイン
ドウの表現と、ピクセル(x1,...,x9)の位置を
示している。このウインドウと図3のテンプレートで定
義されるフィルタは、以下の通り、図5に示されるブー
ル関数表現を持つ: (1) y=f(x1,x2,...,x9)=x5+
x4x6+x1x9+x2x8+x3x7
x5は、それが変換不変フィルタとして用いられるとき
に、恒等演算子のように振舞う。すなわち、入力画像に
おいて1と0の値を付けられたピクセルはすべて、出力
画像において、各々1と0の値が付けられる。各々の2
ピクセル論理積の結果が、その恒等画像上に論理和をと
られる。これらの積に対応するテンプレートは、起点ピ
クセルをまたぐ構造を持つ。このような形態において、
テンプレートは、それを文字ストローク内の孔または切
れ目の周りに位置付けたときに「フィットする」ことが
でき、すなわち1を与えることができる。「式1」は、
画像内の文字ストロークの切れ目を修復するのに使用で
きる画像処理オペレータの一例である。図6は、画像に
作用するフィルタとして、「式1」を適用する一例であ
る。ここで、図6(A)は、理想的な画像を示し、図6
(B)は入力画像を示し、図6(C)は、「式1」をフ
ィルタとして図6(B)の画像に適用することから得ら
れた画像を示している。「式1」で定義されるフィルタ
は、文字認識処理において認識される可能性がさらに高
い文字(120)を生成した。この復元は、完璧ではな
い。フィルタがさらに複雑(さらに多く、かつ異なる
積)であれば、実現される復元はさらに良くなるであろ
う。図6(A)と図6(C)に示される通り、「式1」
で定義されるフィルタリング・プロセスの使用の結果、
理想画像100と、生成画像120との間にはなおも不
一致がある。
が示されている。ここで、入力画像150は、二値テン
プレート・ベースのフィルタ160と組合せ論理回路1
70を含むプロセッサ165により処理される。プロセ
ッサ165から、出力画像175が生成され、次に、出
力画像175が、デジタル・プリンタ、高解像度プリン
タ、またはディスプレイ180に送られる。
se-gray scale)・テンプレート・マッチングは、グレイ
または部分グレイの画像及び信号に作用するウインドウ
処理操作(フィルタ)である。いくつかの方法で、粗グ
レイスケール・テンプレート・マッチングは、広範に実
施された二値テンプレート・マッチング方法を、グレイ
スケールまで拡張するものと見なされる。二値データで
実施されるテンプレート・マッチング処理(線幅制御、
解像度エンハンスメント、ドキュメント・クリーンアッ
プなど)は、アンチ・エイリアシングまたはスキャンニ
ングを通じて得られた部分グレイ画像にも行われること
になる。グレイスケールでの正確なマッチングには、し
ばしば、途方もなく多数のテンプレートが必要となり、
それゆえ、ただ1つのテンプレートを使って、範囲画像
信号がマッチングできるように、粗フィッティングが開
発された。二値テンプレート・マッチングを用いる場合
のように、粗グレースケール・テンプレート・マッチン
グは、一般に、テンプレートのグループを用いて実施さ
れることになり、各テンプレート、または小グループの
テンプレートが、特定の出力または動作と関連づけられ
る。
ーションをグレイスケールまで拡張するほかに、粗グレ
ースケール・テンプレート・マッチング方法は、スキャ
ンされるハーフトーン、特徴認識、セグメント化のため
に、モード通じてパスを可能とするような他の重要な画
像処理問題を充分に処理できる追加ツールも導入してい
る。他のウインドウ処理オペレータを用いる場合のよう
に、粗グレースケール・テンプレート・マッチングは、
適応的に、かつ、いくつかの次元で行うことができる
(例えば、二次元の空間画像、三次元の位相画像、複数
のカラープレーン、時間順のフレーム)。
関して、観測画像と理想画像は、デジタル画像の形式で
受取られる場合がある。フィルタと、このフイルタのテ
ンプレートを設計する従来の方法により、この設計法
は、テンプレートの数の限定などのいくつかの条件が与
えられた理想画像と正確に一致する画像に、観測画像を
できる限り正確にマッピングしようとしている。
ッチング・テンプレート、生成画像の関係が示されてい
る。観測画像と理想画像は、各々、代表的な「処理」の
セットの画像と、「理想的な処理」のセットの画像を表
わす。換言すれば、観測画像と理想画像は、フィルタ設
計手順用のトレーニング画像として利用できる。観測画
像と理想画像は、専門的知識に基づいて選択される実際
の画像であるか、あるいは、トレーニングに役立つ個々
の構造を有する場合がある。例えば、観測画像と理想画
像には、特定の画像処理作業にとって特に重要な正確な
パターンが入っている場合がある。
処理において、観測画像が与えられると、ときには、理
想画像と同一の画像を生成することができる。一般に、
生成画像は、理想画像の厳密なコピーとはならない。な
ぜなら、フィルタ処理は、持ち合わせていない知識を必
要とすることになるからである。さらに、理想画像の正
確な生成は、グレイスケール画像におけるパターンの正
確なマッチングをともなう可能性がもっとも高くなる。
このようなマッチングは、大部分のアプリケーションに
対して要求されることになる多数のテンプレートや処理
時間のために、実行できない。このような状況は、時間
制約、メモリ制約、及び他のシステム及びリソースの制
約の結果である。さらに、人間視覚系統は、それが感知
できるものに、いくつかの制約があることが認められ
る。グレイスケールにおける正確なパターン・マッチン
グに求められる過度の計算や記憶は、人間視覚系統の知
覚能力を超えるか、あるいは、一般に画像を受取る人間
視覚系統の限界を超える結果をもたらす場合がある。上
記の実際の視覚系統の制約や限界が与えられる場合に、
粗グレイスケール・テンプレート・マッチングを用いる
フィルタリング手法が提案されている。現実的に限定が
ある実際の設定において、粗グレイスケール・テンプレ
ート・マッチングプロセスにより、ある数のテンプレー
トは、同一グレイスケール画像上で同一数の正確なマッ
チング・テンプレートを利用しようとするよりも、さら
に良好に観測画像と合致し、理想画像にさらに近い生成
画像を形成することができる。現実的に限定がある実際
の制約が、多数のテンプレートを考慮に入れてない場合
には、グレイスケール画像上での正確なマッチングの結
果は、一般に、非常に不充分となろう。このような新た
なプロセスにより、理想画像の費用と生成時間が最小限
に抑えられ、また観測者は、人間視覚認識と、その後の
画像処理モジュールが実際に検知する細部に集中するこ
とができる。さらに、実行できない数の正確なマッチン
グ・テンプレートを設計する負担が、ずっと小さいセッ
トの粗フィッティング・テンプレートを設計すること
で、軽減される。
エンハンスメント、画像復元などのために、公知の方法
といっしょに用いられる方法を個々に提供する。
ために処理される画像を最適に得るために、フィルタの
設計と実施の技法といっしょに用いられるシステム及び
方法を個々に提供する。
法の一実施例によれば、観測画像のグレイスケール画像
情報を受取るステップと、前記グレイスケール画像情報
のウインドウを定めて、前記定められたウインドウと複
数のテンプレートとの間で粗グレイスケールのフィット
を可能にするステップと、前記複数のテンプレートの少
なくとも1つをフィットさせる前記ウインドウを使用し
て前記画像情報の複数のピクセルを抽出するステップ
と、画像データのウインドウとテンプレートとの間の粗
さ間隔を、テンプレートと関係のあるしきい値粗さ間隔
よりも小さくして、前記しきい値粗さ間隔の範囲内で前
記複数のテンプレートの1つを前記定められたウインド
ウにフィットさせるステップと、を含む、グレイスケー
ル画像と対応する前記複数のテンプレートをフィットさ
せるテンプレート・フィッティング方法が提供されてい
る。
よれば、観測画像の画像情報を受取るステップと、前記
画像情報のウインドウを定めて、前記定められたウイン
ドウと、複数の単一テンプレートまたはテンプレート族
との間で粗グレイスケールのフィットを可能にするステ
ップと、しきい値粗さ間隔の範囲内で、前記複数の単一
テンプレートまたはテンプレート族の1つを前記定めら
れたウインドウにフィットさせるステップと、しきい値
粗さ間隔の範囲内で、単一テンプレートまたはテンプレ
ート族と、前記受取られた画像情報との対応の結果を示
すデータ項目を出力するステップと、を含む、グレイス
ケール画像と対応する複数の単一テンプレートまたは複
数のテンプレート族を含む複数テンプレート・フィッテ
ィング方法が提供されている。
よれば、初期点は、取巻く複数のピクセル点を、前記受
取られた画像内に位置付ける少なくとも1つの初期点で
あって、前記複数のピクセル点を位置付けるステップ
と、前記位置付けられた初期点の周りに、関係のあるテ
ンプレート情報を用いて、粗さ間隔を生成するステップ
と、フィッティング用の複数のテンプレートのどの1つ
が、しきい値粗さ間隔の範囲内に収まるか決定するステ
ップと、テンプレートが前記粗さしきい値の範囲内にあ
るかどうか示し、それにより、テンプレートが前記粗さ
しきい値に一致していることを示すデータ項目を出力す
るステップと、を含む、前記初期点を有する粗グレイス
ケール・テンプレートが提供されている。
信号を決定することになるモジュールなど、後の処理モ
ジュールで使用されるテンプレート・マッチング識別子
を生成する。
明の実施例のシステム及び方法は、例えば、比較的に少
ないグレイスケール・テンプレートを持つフィルタを設
計することで、プリンタの電子式ハードウェアの費用
を、実行可能なレベルまで下げる方法を提供する。
び他の特徴と利点は、図面及び好適な実施例の下記の詳
細な説明に述べられるか、あるいは、そのような説明か
ら明白である。
を参照する。これらの図面において、同じ要素を示すた
めに、同じ参照符号が、全体を通して利用されている。
本発明を説明するときに、以下の用語(1つ、または複
数)が、その説明に用いられている。
二値、8ビット/ピクセル、またはある中間の数のビッ
ト/ピクセル、あるいはある高解像度量子化状態のよう
に、様々な形式で量子化されたデジタル画像をさす。
示すか、または情報を含む物理信号をさす。あるデータ
項目が、いくつかの可能な代替物の1つを示すことがで
きるときには、そのデータ項目は、いくつかの「値」の
1つを持つ。例えば、二値のデータ項目(「ビット」と
も呼ばれる)は、相互に置き換えられるように「1」と
「0」、または、「ON」と「OFF」、または、
「高」と「低」と呼ばれる2つの値の1つを持つ。2つ
のビットが異なる値を持つ場合には、一方のビットは、
他方のビットの「反転」である。Nビットのデータ項目
は、2Nの可能な値の1つを持つ。
存在するデータを含み、また一時的なデータ、または記
憶または伝送されているデータを含む。例えば、データ
は、電気信号、電磁信号、または他の伝送される信号と
して、あるいは、電子形式、磁気形式、または他の形式
で記憶される信号として、存在するであろう。画像信
号、ビデオ・データ、ピクセルという語は、デジタル画
像内の1要素の活動(オン)状態または休止(オフ)状
態を表わす離散的デジタル信号を表わすために、ここで
は相互に置き換えられるように使用される。さらに、こ
こに描かれた画像ビットマップのシェード部分またはク
ロスハッチ部分は、これらのビットマップ内の黒ピクセ
ルすなわち活動ピクセル(二値表現において1の値を持
つ)を表わすことを目的としている。このような表現
は、本発明を限定するものではなく、本発明の説明を容
易にするためのものである。よって、本発明は、黒ピク
セルが示される場合はいつでも白ピクセル状態に置き換
える(逆もまた同じ)ことで、同一の方法で操作される
場合がある。
たはある時間においてある信号を提供することで、別の
位置または別の時間において、別の信号に応答できる機
能の任意の物理構成である。回路系は、ある時間に第1
の信号を受取ると第1の信号を「記憶させ」、それに応
答して、ほぼ同一の信号を、別の時間に出力する。回路
系は、第1の位置で第1の信号を受取ると第1の信号を
「転送」し、それに応答して、第2の位置で、ほぼ同一
の信号を出力する。回路の一例は、印刷システムまたは
コンピュータなどの電気機械式システム内のデータ・バ
スまたはアドレス・バスである。
は、データを記憶できる物理媒体である。データ記憶媒
体の例には、ディスケット、フロッピー(登録商標)・
ディスク、テープなどの磁気媒体、レーザディスクやC
D−ROMなどの光媒体、半導体ROMやRAMなどの
半導体媒体がある。ここで用いられる「記憶媒体」は、
1媒体のうち、ともにデータ本体を記憶する1つまたは
複数の異なる単位も適用範囲としている。
タを記憶できる任意の回路系であって、ローカル、リモ
ートメモリ、及び入出力装置を含む場合がある。例とし
て、半導体ROM、RAM、アクセスできるデータ記憶
媒体付きの記憶媒体アクセス装置がある。「メモリ・セ
ル」は、1ビット、または他のn項ディジット、あるい
はアナログ値などの単一のデータ単位を格納できるメモ
リ回路系である。
する物理システムである。「画像処理システム」は、画
像データを処理するデータ処理システムである。「デー
タ・プロセッサ」または「プロセッサ」は、データを処
理できる任意の構成要素またはシステムであって、1つ
または複数の中央演算処理装置または他の処理構成要素
を含む場合がある。
または「配列」は、一配列にマッピングできるデータ項
目の組合せである。「二次元配列」は、二次元を有する
配列にデータ項目をマッピングできるデータ配列であ
る。
するのに充分な情報を含むときに、その配列を「定義す
る」。例えば、配列を定義するデータ項目は、その定義
された配列自体、その定義された配列の圧縮形式または
符号化形式、その定義された配列を指すポインタ、その
定義された配列を得ることのできる別の配列の一部を指
すポインタ、あるいは、その定義された配列を得ること
のできる1セットのさらに小さい配列を指すポインタを
含む場合がある。
素が働くか決定するデータまたは他の信号を提供する回
路系である。例えば、「命令回路系」は、処理回路系を
含む構成要素に、命令を示すデータ項目を提供する制御
回路系である。同様に、「アドレス指定回路系」は、記
憶回路系を含む構成要素に、アドレスを示すデータ項目
を提供する制御回路系である。
送を「制御する」信号が、バス回路系によるデータ転送
の送信元と宛先を決定する場合には、その信号を提供す
る。例えば、この制御回路系は、あるデータ項目をバス
回路系に提供するように、送信元に信号を提供できよ
う。さらに、この制御回路系は、1つまたは複数の宛先
が、そのデータ項目をバス回路系から受取るように、そ
れらの宛先にも信号を提供できよう。
びに、グラフィックスなどの他の特徴を含む場合があ
る。テキストは、ドキュメントのページの画像の中のよ
うに、1つまたは複数の画像から成るセットに含まれる
場合がある。画像は、「セグメント」に分けられる場合
があるが、各々のセグメントは、それ自体、画像であ
る。1画像の1セグメントは、全体の画像まで、どんな
サイズのものであってもよい。
分な情報を含むときに、その画像を「定義」する。例え
ば、二次元配列はある画像の全部または任意の部分を定
義できる。その場合、この配列における各データ項目
は、その画像の各々の位置の色を示す値を与える。
る場合がある。それゆえ、「ピクセル」は、画像が分け
られるか、あるいは、所与のシステムにおいてアクセス
されるもっとも小さいセグメントである。各データ項目
がある値を提供する画像を定義する配列において、ある
位置の色を示す各値は、「ピクセル値」と呼ばれる場合
がある。各ピクセル値は、例えば、画像の「二値形式」
を取る1ビット、画像の「グレイスケール形式」を取る
1グレイスケール値、または、画像の「色座標形式」を
取る1セットの色空間座標であり、その場合、このよう
な二値形式、グレイスケール形式、色座標形式は各々、
画像を定義する二次元配列である。本発明は、以後、単
色グレイスケールの実施例の点から説明されるが、ただ
し、多色システムにも当てはまるような単色システムに
本発明を限定するものではない。
の関係を持つときに、そのデータ項目は、その画像の1
ピクセル、またはそれよりも大きい1セグメントなど、
その画像の該当部分に「関係する」。例えば、このデー
タ項目は、ピクセル値がピクセルを定義するように、画
像の該当部分を定義できよう;このデータ項目は、画像
の該当部分を定義するデータから得られよう;このデー
タ項目は、画像の該当部分の位置を示すことができよ
う;あるいは、データ配列を画像上にマッピングされる
ときに、データ項目が、その画像の該当部分上にマッピ
ングするように、そのデータ項目は、そのデータ配列の
該当部分となり得よう。
タ項目に作用するときに、「画像処理」を行う。
他のピクセルがないか、あるいは、近傍であることに適
正な基準を満たすときには、それらのピクセルは、「近
傍ピクセル」であるか、あるいは、画像内で「近傍であ
る」。例えば、近傍基準を用いるピクセルが方形であっ
て、行と列となって現れる場合には、各ピクセルは、使
用される基準に応じて、4つまたは8つの接する近傍ピ
クセルを持つ場合がある。
と、ピクセルから成る観測近傍との差の測度である。各
ピクセルは、粗さ間隔を有することができ、また、テン
プレートと近傍は、総合粗さ間隔を持つことができる。
ピクセルに関する場合には、粗さ間隔は、観測ピクセル
値とテンプレート値との差の絶対値などの単純な距離で
あることもある。その差の符号によって決まるか、ある
いは、その差の関数である間隔のような、さらに複雑な
間隔も定義される場合がある。この関数は算術関数(例
えば、係数の乗算)、代数関数(例えば、累乗されるも
の)、あるいは、ピクセルの観測近傍とテンプレートと
の差の程度を表わす何か他の算法手段である。総合テン
プレート粗さ間隔は、ピクセル粗さ間隔を組合わせたも
のであるか、あるいは、観測されたピクセル近傍とテン
プレートに直接に用いられる関数である場合があり、そ
の関数が、差の程度を与える。総合テンプレート粗さ間
隔の例は、ピクセル粗さ間隔の少なくとも一部を平均し
たものであり、ピクセル粗さ間隔の最大値を得ている。
本特許明細書においては、ピクセル粗さ間隔と、総合テ
ンプレート粗さ間隔のいずれか、またはその両方を示す
ために、粗さ間隔を使用することが多い。
ング・マッチングを示す粗さ間隔の最大許容値である。
粗さ間隔の定義を用いる場合のように、しきい値粗さ間
隔は、ピクセルに関して、または総合テンプレートに関
して定義される場合がある。
されたグレイスケール画像データ181を示している。
デジタル・プリンタ184は、線幅エンハンスメント回
路182と、マーキング・エンジン185に出力される
線幅エンハンスメント・ビットマップ183を組込ん
で、エンハンスメント印刷画像186を生成する。この
ようなデジタル・プリンタでの線幅のエンハンスメント
は、一般に、いくつかの可能な1つまたは複数の理由で
行われる。このエンハンスメントの1つの理由は、マー
キング処理特性の補償である。例えば、所与のマーキン
グ処理は、単一ピクセル線を印刷できない場合がある。
それゆえ、印刷前に、デジタル画像内で単一ピクセル線
を増大させて、それらを、最終印刷画像上に表現できる
ようにすることが求められる。線幅エンハンスメントの
他の理由は、ユーザの好みであり、所与のユーザは、文
字ストロークの特定の濃さまたは太さの方を好む場合が
あり、エンハンスメント処理が、その文字ストローク
を、受取られた幅から、その好ましい幅に変換する。
テンプレート・マッチング・フィルタ生成システム25
0の一般機能ブロック図の一実施例を示している。テン
プレート・マッチング・システム220は、テンプレー
トのセットに接続されて、データバッファ210を使っ
て、入力としてグレイスケール画像200を受取る。さ
らに、このグレイスケール画像は、線信号リンクまたは
他のリンクを使っても受取ることができる。このグレイ
スケール画像のバッファは、様々な画像データを、粗グ
レイスケール・テンプレート・マッチング・システム2
20に供給する。
の異なるデータ・ソースの任意の1つであることもあ
る。一例として、そのようなデータ・ソースは、スキャ
ナ、デジタル複写機、デジタル・カメラ、あるいは、電
子ソース生成及び/または電子画像の蓄積または伝送に
適切な任意の公知装置である。さらに、このデータ・ソ
ースは、逐次に、または、このテンプレート・マッチン
グ・システムと並行に接続される複数の装置であること
もある。
が、粗グレイスケール・テンプレート・マッチング・モ
ジュールに入力され、1つまたは複数のセットのテンプ
レートが、画像に施される。このテンプレート・マッチ
ング・ブロックから出力された信号は、マッチング識別
子であることもあり、このマッチング識別子は、最終信
号選択用のモジュールに渡されるか、あるいは、マッチ
ング・モジュール自体が、マッチング・テンプレートと
関係のある出力信号を出力することで、最終出力信号を
発生させることになる。その出力信号は、グレイスケー
ル・ピクセル値、二値ピクセル値、グレイスケール・ピ
クセル値から成る二値グループ、あるいは、そのマッチ
ング条件を表わすデータ項目など、様々な形式である。
をマッチングする逐次実施例のプロセスが示されてい
る。粗グレイスケール・テンプレート・マッチングシス
テムは、データ・ソースと1セットのテンプレート30
0の出力である入力画像を含む。次に、入力画像310
は、ターゲット・ピクセルを決定するターゲット・ピク
セル位置付け回路320に接続される。ターゲット・ピ
クセル330を取巻くウインドウは、ターゲット・ピク
セル330の周りで、画像の定められた一部を抽出する
ように指定されている。このようなウインドウは、3×
3、4×4、7×4...などのタイプの行列であろ
う。粗グレイスケール・テンプレートは、テンプレート
記憶モジュール300に記憶させる。このテンプレート
記憶モジュールから、1つのテンプレートが、テンプレ
ート比較モジュール340に入力される。粗グレースケ
ール・テンプレート・マッチングは、画像データのその
定められた部分に行われる(340)。粗マッチングが
行われる場合には、フィット判断が生成される。フィッ
ト判断は、マッチング・テンプレートを特定するコード
であるか、あるいは、画像の出力値または統計量などの
ある結果値であることもある。所与のテンプレートに粗
マッチングが行われない場合には、テンプレートのセッ
ト300の中から、次のテンプレートを、粗マッチング
についてテストし、このテストは、テンプレートのセッ
ト300に、粗マッチングを行うテンプレートがなくな
るまで(350)続けられる。これらのテンプレートが
どれも一致しなければ、「入力画像310の値を変更し
ない」といった別のフィット判断が定められる。フィッ
ト判断の一例は、ルックアップ・テーブルに格納された
出力値を読み出すのに用いられるアドレスである。この
アドレスは、いくつかの二値ビットから成るデジタル値
であろう。フィットが行われない場合には、NOの判断
が、テンプレート記憶モジュールに戻されて、そこで、
次のマッチング・テストのために、別のテンプレートを
読み出す場合がある。すべてのテンプレートが用いられ
るときには、画像処理作業は、元の画像に戻って、さら
なるマッチング・テストのために、観測ピクセルの別の
近傍を抽出することになる。このようなマッチング・テ
ストは、すべてのテンプレートを調べて、1群のフィッ
ト判断を生成するまで続行することになるか、あるい
は、このようなマッチング処理は、マッチングに成功す
れば完結することになることに留意されたい。複数のテ
ンプレートをマッチングする逐次実施例のプロセスが示
されている。
マッチング・プロセスが用いられるであろう。例えば、
これらのプロセスは、その受取られた画像の画像データ
のウインドウを表わすマッチング識別子と、テンプレー
トと関連しきい値粗さ間隔を表わすマッチング識別子を
含むことになる。
ンプレート・マッチングの逐次実施例を用いる方法も教
示している。図11を参照して、本発明の他の実施例に
おいて、逐次粗グレイスケール・テンプレート・マッチ
ング・システムが示されており、まず最初に、ターゲッ
ト・ピクセルが初期設定される(400)。ターゲット
・ピクセルの周りには、1セットのテンプレート値が読
み込まれ(410)、その時点のテンプレート用の特定
の支持領域が決定される。この概念の他の見方として、
1セットのテンプレートがメモリに入れられており、連
続するウインドウ処理近傍を、その格納されたテンプレ
ートと比較する。その支持領域から、ターゲット・ピク
セルに対する画像の合致ピクセル値のグループの抽出が
行われる(430)。粗グレイスケール・テンプレート
・フィット用のテストが実施され(440)、その結果
がNOであれば、そのシーケンスは、次のテンプレート
に移り(450)、すべてのテンプレートがテストされ
るまで続く(460)。粗グレイスケール・マッチング
のテストがYESであれば、ターゲット・ピクセルに対
して、粗グレイスケール・マッチングに基づく処置を発
生させる(470)。
イスケール・テンプレート・マッチングを用いて、マッ
チング処理を行う単一テンプレートTに対して、fによ
り関数的に示される並行テスト800の一実施例が示さ
れている。特に、本発明は、一連の入力ピクセル
(x1,x2,...,xN)810を受取る。ここで、
Nは、ピクセルの数で表わす近傍のサイズであって、粗
グレイスケール・マッチングを適用する。
ングの定義から始まって、テンプレートのセットまたは
複数のセットを用いるいくつかの実施・処理方式が、以
下で説明される。
クセルが、選ばれた粗さ閾値δiよりも小さいかまたは
それに等しい、各ピクセルxiの画像値と各ピクセルt
iのテンプレート値との間で差の絶対値(820)を有
する場合に(830)、観測窓内のデジタル画像とテン
プレートとの間に租マッチングがある。この実施例にお
ける前述の差の絶対値は、ウインドウ内のピクセルごと
の粗さ間隔であり、各ピクセルのマッチングに対して、
粗さ受入れの限界値は、粗さ間隔しきい値である。粗グ
レイスケール・テンプレートは、テンプレート・ピクセ
ル値tiと、しきい値間隔δi(あるいは、テンプレート
用の単一のしきい値間隔)とから成っている。この実施
例において、本願発明者らは、ウインドウ内のピクセル
ごとに、粗さ間隔と粗さ間隔しきい値を使用し、また、
すべての、または一部の定義済みの数の粗さ間隔は、粗
マッチングを定めるために、しきい値粗さ間隔よりも小
さくしなければならない。個々の粗さ間隔判断は、いっ
せいに、組合せブロック840で評価されて、総合フィ
ット判断850を生成する。
セスは、式2と式3に示される通りに公式化される場合
がある。これらの式では、粗フィットは、各々の粗さ間
隔しきい値よりも小さい値、またはそれに等しい値を、
すべてのピクセル粗さ間隔に持たせるものとして定義す
ることに決めている。 (2) f(x1,x2,...,xN;T)=f(x1,
x2,...,xN;t1,t2,...,tN)=min
{I[0,δi]|xi−ti|;i=1,...,N}ここ
で、 (3)0≦u≦δiの場合にはI[0,δi](u)=1、そ
れ以外では0。ここで、Iは特性関数または定義関数と
呼ばれ、また、||は絶対値である。
と、対応するしきい値粗さ間隔として、粗フィッティン
グ・テンプレートを表現した。粗フィッティング・マッ
チングとするために、ピクセルが取り得る下限を指定す
るテンプレートと、ピクセルが取り得る上限を指定する
テンプレートと、という2つのテンプレートなど、代り
の表現がある。この表現は、以下の式として書き表すこ
とができる。 (4) f(x1,x2,...,xN;T)=f
(x1,x2,...,xN;t 1,t2,...,tN)=
min[I[ai,bi](xi);i=1,...,N]ここ
で、 (5)ai≦u≦biである場合にはI[ai,bi](u)
=1、それ以外では0。このような表現の一利点は、し
きい値粗さ間隔が、中心値に関して対称であることに限
定されないことである。
グ条件を表現する他の数学的手段がある。有効であるこ
とが判明したこのような同等の形式の1つは、式6に与
えられている。 (6) f(x1,x2,...,xN;T)=f
(x1,x2,...,xN;t 1,t2,...,tN)=
min[I[di,si](xi);i=1,...,N]ここ
で、 (7)si=ti+δi di=ti−δi それゆえ、本発明の粗フィッティング基準による粗マッ
チングを計算する手段は複数ある。他の例は、減らされ
た量子化にて、正確なマッチング処理を行えば、粗マッ
チングが決定できることである。すなわち、8ビットの
ピクセル値のうち上の3ビットだけを使用する正確なマ
ッチングが、8ビットでのピクセル値に対する粗マッチ
ングである。本特許は、粗フィッティング基準の上記の
同等の形式をすべて網羅しようとするものである。
とに留意されたい。例えば、総合テンプレート粗さ間隔
は、選択されたグループを平均するか、あるいは、ピク
セル粗さ間隔の総合した最大値を得るなどの作業で、個
々のピクセル粗さ間隔を処理することにより、計算され
る。次に、その総合テンプレート粗さ間隔と、総合しき
い値粗さ間隔を比較すれば、マッチング条件または非マ
ッチング条件を設定できよう。
た1セットのテンプレートに対して、粗グレイスケール
・テンプレート・マッチング用並行テストの本発明の他
の実施例が例示されている。テンプレート・マッチング
フィルタは、通常、そのテンプレート・セットまたはテ
ンプレート族と呼ばれる複数のテンプレートから成る。
ここで、各テンプレート用の値、並びに、対応するしき
い値粗さ間隔は、メモリに記憶される。図13におい
て、これらのテンプレート値は、同時に処理ステップに
伝えられ、そこで、並行テンプレートの1つ1つについ
て、粗さフィットを確かめる。粗さマッチング・テスト
ごとにフィット判断を生成し、次に、その情報を、特定
のテンプレートが粗マッチングされるかどうかの総合フ
ィット判断に達する方法で組合わせる。並行する粗マッ
チング処理を実行することにより、さらに短い時間間隔
で、さらに多くの意思決定段階が実行できる。並行実施
例は、特定アプリケーション向け集積回路(ASIC)
などのハードウェアに実装されたアプリケーションにお
いて好ましい実施例であるが、一方、図10に示される
逐次実施例は、一般に、ソフトウェアの実施に対して好
ましいものである。
て、M個のテンプレートの集まりでは、1セットのテン
プレート(T1,T2,...,TM)に対して並行に働
く粗マッチング・テンプレート・オペレータf(*、
Ti);i=1,...,Mが、M個あると言うことが
できる。個々のテンプレートマッチング判断の結果は、
総合テンプレート・セット・フィット判断を生成するよ
うな方法で組合わされる。図13は、デジタル画像デー
タの逐次入力を並行に変換し、組合わせて、総合テンプ
レート・フィット判断を行うテンプレート並行法の一実
施例を示している。組合せブロック740は様々な形式
を取ることができる。これらのテンプレート・フィット
判断が互いに素である場合、すなわち、ただ1つのテン
プレートだけが、粗フィットを実行できる場合には、組
合せブロック740は、合致をもたらせたマッチング判
断を単に選択できるだけである。これらのマッチング判
断が互いに素でない場合には、組合せブロック740
は、ときには、複数のマッチング間で調停しなければな
らない。この場合には、組合せブロック740が、さら
に優先順位の高いマッチングを選択できるようにするた
めに、いくつかのテンプレートに優先順位を与えること
が有利であることが判明した。有用な優先順位基準は、
テンプレートのサイズ(ピクセルの数)と、しきい値粗
さ間隔に基づいてきた。しきい値粗さ間隔がさらに小さ
くなれば、さらに正確なマッチングが示されるようにな
り、また代表的なアプリケーションにおいて、そのよう
なしきい値粗さ間隔が優先されることになる。他の関連
調停基準は、本発明の範囲に属することに留意された
い。
とに集められ、各セットが、特定の処理作業に役立って
いる。各グループ内では、これらのテンプレートが配列
されるか、あるいは、一般調停手順が定められる場合が
ある。この調停手順は、論理式、または、個々の粗マッ
チング結果の関数組合せである。この概念の族並行の一
実施例が図14に示されている。図14において、この
観測近傍のピクセル値が、複数の並行マッチング・チャ
ネルに入力され、そこで、各チャネルが、一族または1
セットで定められたフィルタを施す。この場合、1セッ
トのテンプレートとのマッチングは、図13に示されて
いる。
と、しきい値粗さ間隔が変更される場合があることに留
意されたい。例えば、画像タイプを示すタグ情報によ
り、特定の1セットのテンプレートを選択して、それら
を前述の画像タイプの画像に施すか、あるいは、前述の
画像タイプに適切なしきい値粗さ間隔を選択できよう。
さらに、以前の処理の履歴を、粗グレイスケール・テン
プレート・マッチングに織込むこともある。例えば、も
っぱら観測画像から、ウインドウのピクセル値を利用す
ることが説明されてきたが、帰納的方法が用いられるこ
ともある。帰納的方法では、マッチング処理に用いられ
たピクセルから成るウインドウには、観測ピクセル値と
最近処理されたピクセル値のある混合したものが入って
いる。上記の説明は、観測ピクセルを抽出するものとし
て、これらのウインドウ処理法のいずれかを引用するこ
とで、一般的な方法の教示を簡単にしたものである。
れた係属中の米国特許出願第09/222,919号
は、他の次元から、いくつかの観測値を抽出することが
できる「ベクトル・テンプレート・マッチング」の方法
を述べている。一例は、時間順の複数のフレーム、色空
間表現の複数の次元、空間での複数の次元から、ピクセ
ル値を抽出することである。本発明において、観測ピク
セルは、このような多次元ソースから抽出できる。
て、詳細に説明され、図解されてきたが、本発明の精神
と範囲は、例示として上の説明を含むものと解され、ま
た、上の説明とそれと同等な他のあらゆる説明に照らし
て解釈されるものとして添付クレームでのみ限定される
ことになっている。
・パラダイムを例示する図である。
フロー・チャートである。
使用されるテンプレート・シリーズの一例である。
x9)の位置を示す図である。
レート・マッチングのゲート構成を示す図である。
有する観測画像、(C)は観測画像にテンプレート・マ
ッチングが施された結果を示す図である。
・フィルタ・システムを用いたシステム構成図である。
ィルタ・システムを用いたシステム構成図である。
成図である。
グ・システムのフロー・チャートである。
ケール・マッチングのためのシリアル・テストの詳細フ
ロー・チャートである。
粗グレイスケール・マッチングのための並行テストを示
す図である。
ート・マッチングを用いたマッチング操作を行うための
テンプレート族の並行テストを示す図である。
ート・マッチングを用いたテンプレート・マッチング操
作を行うための複数のテンプレート族を示す図である。
Claims (6)
- 【請求項1】 観測画像のグレイスケール画像情報を受
取るステップと、 前記グレイスケール画像情報のウインドウを定めて、定
められた該ウインドウと複数のテンプレートとの間で粗
グレイスケールのフィットを可能にするステップと、 前記複数のテンプレートの少なくとも1つをフィットさ
せる前記ウインドウを使用して前記画像情報の複数のピ
クセルを抽出するステップと、 画像データの前記ウインドウと前記テンプレートとの間
の粗さ間隔を、該テンプレートと関係のあるしきい値粗
さ間隔よりも小さくして、該しきい値粗さ間隔の範囲内
で前記複数のテンプレートの1つを定められた該ウイン
ドウにフィットさせるステップと、 を含む、グレイスケール画像と対応する複数のテンプレ
ートをフィットさせるテンプレート・フィッティング方
法。 - 【請求項2】 観測画像の画像情報を受取るステップ
と、 前記画像情報のウインドウを定めて、定められた該ウイ
ンドウと、複数の単一テンプレートまたはテンプレート
族との間で粗グレイスケールのフィットを可能にするス
テップと、 しきい値粗さ間隔の範囲内で、前記複数の単一テンプレ
ートまたはテンプレート族の1つを定められた前記ウイ
ンドウにフィットさせるステップと、 しきい値粗さ間隔の範囲内で、単一テンプレートまたは
テンプレート族と、受取られた前記画像情報との対応の
結果を示すデータ項目を出力するステップと、 を含む、グレイスケール画像と対応する複数の単一テン
プレートまたは複数のテンプレート族を含む複数テンプ
レート・フィッティング方法。 - 【請求項3】 複数のテンプレートを受取られた画像に
マッチングさせる方法であって、受取られた該画像が、
前記画像を定める少なくとも複数のグレイスケール・ピ
クセル・タイルを含むビットマップ・データであり、 前記画像データを受取って、所定の行列サイズである、
受取られた前記画像のピクセル・タイル情報を抽出する
ステップと、 前記ピクセル・タイル情報と、複数のテンプレートの少
なくとも1つとの粗マッチングを行って、前記情報と前
記テンプレートとの間に、ピクセルに関する粗さ間隔値
を生成するステップと、 テンプレートと、ピクセルに関する粗さ値とのマッチン
グによって形成されるエンハンスメント・ピクセル・タ
イル情報の一部を出力するステップと、 を含む方法。 - 【請求項4】 少なくとも1つの初期点を含んで、該初
期点を取巻く複数のピクセル点を、受取られた画像内に
位置付ける粗グレイスケール・テンプレート・マッチン
グ方法であって、 前記初期点と、前記複数のピクセル点とを位置付けるス
テップと、 位置付けられた前記初期点の周りに、関係のあるテンプ
レート情報を用いて、粗さ間隔を生成するステップと、 フィッティング用の複数のテンプレートのどの1つが、
しきい値粗さ間隔の範囲内にフィットするかを決定する
ステップと、 テンプレートが前記粗さしきい値の範囲内にあるかどう
か示し、それにより、テンプレートが前記粗さしきい値
に一致していることを示すデータ項目を出力するステッ
プと、 を含む方法。 - 【請求項5】 前記決定するステップは、ピクセルに関
する粗さの粗さ間隔を決定する請求項4に記載の方法。 - 【請求項6】 前記決定するステップにより生成された
グレイスケール、高アドレス可能度、画像統計量、また
はテンプレート・マッチング識別子を出力するステッ
プ、を含む請求項4に記載の方法。
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