JP2001307092A - パターン検出装置及び方法 - Google Patents
パターン検出装置及び方法Info
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- JP2001307092A JP2001307092A JP2000125949A JP2000125949A JP2001307092A JP 2001307092 A JP2001307092 A JP 2001307092A JP 2000125949 A JP2000125949 A JP 2000125949A JP 2000125949 A JP2000125949 A JP 2000125949A JP 2001307092 A JP2001307092 A JP 2001307092A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 特定パターンの検出を高精度かつ高速に行な
うことができ、また、その構成が簡単であるパターン検
出装置を提供する。 【解決手段】 画像に含まれる特定のパターンの検出を
行なうパターン検出装置が、画像データを二値化する手
段と、二値化された画像データに含まれる、特定のパタ
ーンの一部である所定の形状を備えた部分画像を認識す
る手段とを有しており、部分画像を認識する手段が、上
記部分画像が納まるサイズの画像データ中の各矩形のブ
ロック領域について、該ブロック領域の対頂点における
画素，最外ラインにおける画素，及び、最外ラインの対
辺における画素の少なくともいずれか一つを、所定の条
件に基づき評価して、該所定の条件を満たすブロック領
域内の認識対象を部分画像と判定する。
うことができ、また、その構成が簡単であるパターン検
出装置を提供する。 【解決手段】 画像に含まれる特定のパターンの検出を
行なうパターン検出装置が、画像データを二値化する手
段と、二値化された画像データに含まれる、特定のパタ
ーンの一部である所定の形状を備えた部分画像を認識す
る手段とを有しており、部分画像を認識する手段が、上
記部分画像が納まるサイズの画像データ中の各矩形のブ
ロック領域について、該ブロック領域の対頂点における
画素，最外ラインにおける画素，及び、最外ラインの対
辺における画素の少なくともいずれか一つを、所定の条
件に基づき評価して、該所定の条件を満たすブロック領
域内の認識対象を部分画像と判定する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像に含まれる特
定のパターンを検出するパターン検出装置及び方法に関
する。
定のパターンを検出するパターン検出装置及び方法に関
する。
【０００２】
【従来の技術】従来、例えば複写機にて行なわれるデー
タ処理の１つに、取得された画像データを二値データ又
は多値データとして画像メモリに記憶させ、このデータ
と、予めメモリに記憶している基準パターンの各画素の
データとを照合することにより、画像に含まれる特定パ
ターンの検出や形状認識等を行なうパターンマッチング
処理が知られている。
タ処理の１つに、取得された画像データを二値データ又
は多値データとして画像メモリに記憶させ、このデータ
と、予めメモリに記憶している基準パターンの各画素の
データとを照合することにより、画像に含まれる特定パ
ターンの検出や形状認識等を行なうパターンマッチング
処理が知られている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】ところで、近年では、
走査を行なう入力デバイスや画像データを印字プリント
として出力する出力デバイスとして、例えば高解像度デ
ータなどの情報量の大きい画像データを高速に処理可能
なものが普及しつつある。これら入出力デバイスと共働
して、実時間内でのパターンマッチング処理を含むデー
タ処理を実現するには、ハードウェアの構成が少なから
ず複雑になるという問題がある。この問題を解消するた
めに、特定パターンの検出を高速に行なうことができ、
また、その構成が簡単であるパターン検出装置が求めら
れている。
走査を行なう入力デバイスや画像データを印字プリント
として出力する出力デバイスとして、例えば高解像度デ
ータなどの情報量の大きい画像データを高速に処理可能
なものが普及しつつある。これら入出力デバイスと共働
して、実時間内でのパターンマッチング処理を含むデー
タ処理を実現するには、ハードウェアの構成が少なから
ず複雑になるという問題がある。この問題を解消するた
めに、特定パターンの検出を高速に行なうことができ、
また、その構成が簡単であるパターン検出装置が求めら
れている。
【０００４】このようなパターン検出装置としては、例
えば、二値データを低解像化した上で、着目画素の周
辺におけるｍ×ｎ画素の矩形のブロック領域内に存在す
る黒画素(つまり点が存在する画素)の数が所定の範囲に
収まり、また、上記ブロック領域周辺の所定領域に黒
画素が存在しないという条件に基づき、特定パターンの
一部である所定の形状(例えば円形)を備えた部分画像を
認識するものが知られている。しかし、このパターン検
出装置では、部分画像の形状を十分に特定し得ず、検出
すべき部分画像とともに、例えばＬ字形の画像や斜めに
延びるライン等のそれ以外の画像を誤検出するという問
題があった。
えば、二値データを低解像化した上で、着目画素の周
辺におけるｍ×ｎ画素の矩形のブロック領域内に存在す
る黒画素(つまり点が存在する画素)の数が所定の範囲に
収まり、また、上記ブロック領域周辺の所定領域に黒
画素が存在しないという条件に基づき、特定パターンの
一部である所定の形状(例えば円形)を備えた部分画像を
認識するものが知られている。しかし、このパターン検
出装置では、部分画像の形状を十分に特定し得ず、検出
すべき部分画像とともに、例えばＬ字形の画像や斜めに
延びるライン等のそれ以外の画像を誤検出するという問
題があった。
【０００５】本発明は、上記技術的課題に鑑みてなされ
たもので、特定パターンの検出を高精度かつ高速に行な
うことができ、また、その構成が簡単であるパターン検
出装置及びそれを用いた特定パターンの検出方法を提供
することを目的とする。
たもので、特定パターンの検出を高精度かつ高速に行な
うことができ、また、その構成が簡単であるパターン検
出装置及びそれを用いた特定パターンの検出方法を提供
することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】本願の請求項１に係る発
明は、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なうパ
ターン検出装置において、画像データを二値化する二値
化手段と、該二値化手段により二値化された画像データ
に含まれる、特定のパターンの一部である所定の形状を
備えた部分画像を認識する部分画像認識手段とを有して
おり、上記部分画像認識手段が、上記画像データ中の部
分画像が納まるサイズの各矩形のブロック領域につい
て、該ブロック領域の対頂点における画素，最外ライン
における画素，及び、最外ラインの対辺における画素の
少なくとも一つを、所定の条件に基づき評価して、該所
定の条件を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像
と判定することを特徴としたものである。
明は、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なうパ
ターン検出装置において、画像データを二値化する二値
化手段と、該二値化手段により二値化された画像データ
に含まれる、特定のパターンの一部である所定の形状を
備えた部分画像を認識する部分画像認識手段とを有して
おり、上記部分画像認識手段が、上記画像データ中の部
分画像が納まるサイズの各矩形のブロック領域につい
て、該ブロック領域の対頂点における画素，最外ライン
における画素，及び、最外ラインの対辺における画素の
少なくとも一つを、所定の条件に基づき評価して、該所
定の条件を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像
と判定することを特徴としたものである。
【０００７】また、本願の請求項２に係る発明は、請求
項１に係る発明において、上記部分画像が、略円形の画
像であることを特徴としたものである。
項１に係る発明において、上記部分画像が、略円形の画
像であることを特徴としたものである。
【０００８】更に、本願の請求項３に係る発明は、請求
項２に係る発明において、上記部分画像認識手段が、上
記ブロック領域の対頂点における画素を、該対頂点にお
ける画素の組の黒画素数が２未満であるという条件に基
づき評価することを特徴としたものである。
項２に係る発明において、上記部分画像認識手段が、上
記ブロック領域の対頂点における画素を、該対頂点にお
ける画素の組の黒画素数が２未満であるという条件に基
づき評価することを特徴としたものである。
【０００９】また、更に、本願の請求項４に係る発明
は、請求項２又は３に係る発明において、上記部分画像
認識手段が、上記ブロック領域の最外ラインにおける画
素を、該最外ラインにおける黒画素数が所定数以下であ
るという条件に基づき評価することを特徴としたもので
ある。
は、請求項２又は３に係る発明において、上記部分画像
認識手段が、上記ブロック領域の最外ラインにおける画
素を、該最外ラインにおける黒画素数が所定数以下であ
るという条件に基づき評価することを特徴としたもので
ある。
【００１０】また、更に、本願の請求項５に係る発明
は、請求項２〜請求項４のいずれか一に係る発明におい
て、上記部分画像認識手段が、上記苦役領域の最外ライ
ンの対辺における画素を、該最外ラインの対辺における
黒画素数が所定以下であるという条件に基づき評価する
ことを特徴としたものである。
は、請求項２〜請求項４のいずれか一に係る発明におい
て、上記部分画像認識手段が、上記苦役領域の最外ライ
ンの対辺における画素を、該最外ラインの対辺における
黒画素数が所定以下であるという条件に基づき評価する
ことを特徴としたものである。
【００１１】また、更に、本願の請求項６に係る発明
は、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なうパタ
ーン検出方法において、画像データを二値化するステッ
プと、該二値化ステップにおいて二値化された画像デー
タに含まれる、特定のパターンの一部である所定の形状
を備えた部分画像を認識する部分画像認識ステップとを
有しており、該部分画像認識ステップが、上記部分画像
が納まるサイズの画像データ中の各ブロック領域につい
て、該ブロック領域の対頂点における画素，最外ライン
における画素，及び、最外ラインの対辺における画素の
少なくとも一つを、所定の条件に基づき評価して、該所
定の条件を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像
と判定するステップを有していることを特徴としたもの
である。
は、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なうパタ
ーン検出方法において、画像データを二値化するステッ
プと、該二値化ステップにおいて二値化された画像デー
タに含まれる、特定のパターンの一部である所定の形状
を備えた部分画像を認識する部分画像認識ステップとを
有しており、該部分画像認識ステップが、上記部分画像
が納まるサイズの画像データ中の各ブロック領域につい
て、該ブロック領域の対頂点における画素，最外ライン
における画素，及び、最外ラインの対辺における画素の
少なくとも一つを、所定の条件に基づき評価して、該所
定の条件を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像
と判定するステップを有していることを特徴としたもの
である。
【００１２】また、更に、本願の請求項７に係る発明
は、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なう際に
用いられるパターン検出プログラムを記録したコンピュ
ータ読取り可能な記録媒体であって、該パターン検出プ
ログラムが、画像データを二値化するステップと、該二
値化ステップにおいて二値化された画像データに含まれ
る、特定のパターンの一部である所定の形状を備えた部
分画像を認識する部分画像認識ステップとを有してお
り、上記部分画像認識ステップが、上記部分画像が納ま
るサイズの画像データ中の各矩形のブロック領域につい
て、該ブロック領域の対頂点における画素，最外ライン
における画素，及び、最外ラインの対辺における画素の
少なくとも一つを、所定の条件に基づき評価して、該所
定の条件を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像
と判定するステップを有していることを特徴としたもの
である。
は、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なう際に
用いられるパターン検出プログラムを記録したコンピュ
ータ読取り可能な記録媒体であって、該パターン検出プ
ログラムが、画像データを二値化するステップと、該二
値化ステップにおいて二値化された画像データに含まれ
る、特定のパターンの一部である所定の形状を備えた部
分画像を認識する部分画像認識ステップとを有してお
り、上記部分画像認識ステップが、上記部分画像が納ま
るサイズの画像データ中の各矩形のブロック領域につい
て、該ブロック領域の対頂点における画素，最外ライン
における画素，及び、最外ラインの対辺における画素の
少なくとも一つを、所定の条件に基づき評価して、該所
定の条件を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像
と判定するステップを有していることを特徴としたもの
である。
【００１３】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、添付図面を参照しながら説明する。図１及び図２
は、それぞれ、本発明の実施の形態１に係る複写機を概
略的に示す図、及び、該複写機の基本的な構成を示すブ
ロック図である。この複写機１は、基本的な構成とし
て、光学系を用いて原稿を読み取り画像データを取得す
る画像走査部４と、画像データに対して文字認識処理を
含む各種の処理を施す画像データ処理部５と、画像デー
タに基づき印刷を実行する印字部６とを有している。図
２から分かるように、これらの構成要素は、データバス
１５を介して、複写機１に組み込まれる各種の構成要素
の制御を行なうＣＰＵ１１，該ＣＰＵ１１の制御プログ
ラムを記憶するＲＯＭ１２、及び、ＣＰＵ１１が制御の
ために実行するプログラムやデータを一時的に格納する
ＲＡＭ１３と接続されている。
て、添付図面を参照しながら説明する。図１及び図２
は、それぞれ、本発明の実施の形態１に係る複写機を概
略的に示す図、及び、該複写機の基本的な構成を示すブ
ロック図である。この複写機１は、基本的な構成とし
て、光学系を用いて原稿を読み取り画像データを取得す
る画像走査部４と、画像データに対して文字認識処理を
含む各種の処理を施す画像データ処理部５と、画像デー
タに基づき印刷を実行する印字部６とを有している。図
２から分かるように、これらの構成要素は、データバス
１５を介して、複写機１に組み込まれる各種の構成要素
の制御を行なうＣＰＵ１１，該ＣＰＵ１１の制御プログ
ラムを記憶するＲＯＭ１２、及び、ＣＰＵ１１が制御の
ために実行するプログラムやデータを一時的に格納する
ＲＡＭ１３と接続されている。
【００１４】この複写機１では、まず、画像走査部４に
おいて、原稿台上の原稿がＣＣＤ２により光学的に読み
取られ、光電変換される。ＣＣＤ２としては、Ｒ(赤)，
Ｇ(緑)，Ｂ(青)の各色成分に対応する３ラインのリニア
ＣＣＤが用いられる。このリニアＣＣＤは、原稿台上の
原稿に光を照射する場合に、その反射光からＲ，Ｇ，Ｂ
の各色光を１回の走査で取得可能であり、各色光を電気
信号(アナログ画像データ)に変換することができる。上
記画像走査部４により取得されたアナログ画像データ
は、画像データ処理部５へ入力され、印字部６に適した
出力形式となるように処理される。印字部６では、画像
データ処理部５から出力された画像データに基づき、印
刷プリントが作成される。この間の各構成要素の動作
は、上記ＲＯＭ１２に記録されたプログラムが、ＲＡＭ
１３に格納された上で、順次、ＣＰＵ１２に読み出され
ることにより実行される。
おいて、原稿台上の原稿がＣＣＤ２により光学的に読み
取られ、光電変換される。ＣＣＤ２としては、Ｒ(赤)，
Ｇ(緑)，Ｂ(青)の各色成分に対応する３ラインのリニア
ＣＣＤが用いられる。このリニアＣＣＤは、原稿台上の
原稿に光を照射する場合に、その反射光からＲ，Ｇ，Ｂ
の各色光を１回の走査で取得可能であり、各色光を電気
信号(アナログ画像データ)に変換することができる。上
記画像走査部４により取得されたアナログ画像データ
は、画像データ処理部５へ入力され、印字部６に適した
出力形式となるように処理される。印字部６では、画像
データ処理部５から出力された画像データに基づき、印
刷プリントが作成される。この間の各構成要素の動作
は、上記ＲＯＭ１２に記録されたプログラムが、ＲＡＭ
１３に格納された上で、順次、ＣＰＵ１２に読み出され
ることにより実行される。
【００１５】画像データ処理部５には、原稿に印刷され
た所定の形状及び寸法を備えたパターンを検出するパタ
ーン検出処理部が組み込まれている。図３は、画像デー
タ処理部５に組み込まれるパターン検出処理部の構成を
あらわすブロック図である。このパターン検出処理部２
０は、デジタル化された画像データが入力される画像入
力部２１と、画像データを低解像度化する低解像度化処
理部２２と、低解像度化された画像データを構成する各
画素の濃度値を判断した上でラベリング(二値化)する二
値化処理部２３とを有している。
た所定の形状及び寸法を備えたパターンを検出するパタ
ーン検出処理部が組み込まれている。図３は、画像デー
タ処理部５に組み込まれるパターン検出処理部の構成を
あらわすブロック図である。このパターン検出処理部２
０は、デジタル化された画像データが入力される画像入
力部２１と、画像データを低解像度化する低解像度化処
理部２２と、低解像度化された画像データを構成する各
画素の濃度値を判断した上でラベリング(二値化)する二
値化処理部２３とを有している。
【００１６】画像入力部２１に入力される画像データ
は、Ｒ(赤)，Ｇ(緑)，Ｂ(青)の各色がそれぞれ８ビット
(２５６階調)の濃度値を有するデータである。この画像
入力部２１では、必要に応じて、画像データに対して、
解像度変換，変倍等の前処理が加えられる。上記二値化
処理部２２は、画像データを構成する各画素の所定の色
(パターンの色)についての濃度値が、予め設定された
「参照濃度範囲」に含まれるか否かを判断し、該参照濃
度範囲内の濃度値を有する画素を黒画素に設定するよう
に、二値化処理を行なう。なお、黒画素は、二値画像デ
ータにおいて値１を有する画素、すなわち点の存在する
画素を意味し、以下の説明でも同様である。その後、画
像データは、低解像度化処理部２３に入力され、間引き
されることにより、後のエレメント認識処理の処理対象
となる低解像度のデータに変換される。低解像度化され
た画像データは、その後、所定のメモリ(例えばＲＡＭ
１３)に一旦格納される。
は、Ｒ(赤)，Ｇ(緑)，Ｂ(青)の各色がそれぞれ８ビット
(２５６階調)の濃度値を有するデータである。この画像
入力部２１では、必要に応じて、画像データに対して、
解像度変換，変倍等の前処理が加えられる。上記二値化
処理部２２は、画像データを構成する各画素の所定の色
(パターンの色)についての濃度値が、予め設定された
「参照濃度範囲」に含まれるか否かを判断し、該参照濃
度範囲内の濃度値を有する画素を黒画素に設定するよう
に、二値化処理を行なう。なお、黒画素は、二値画像デ
ータにおいて値１を有する画素、すなわち点の存在する
画素を意味し、以下の説明でも同様である。その後、画
像データは、低解像度化処理部２３に入力され、間引き
されることにより、後のエレメント認識処理の処理対象
となる低解像度のデータに変換される。低解像度化され
た画像データは、その後、所定のメモリ(例えばＲＡＭ
１３)に一旦格納される。
【００１７】また、図３から分かるように、パターン検
出処理部２０は、画像データ中のエレメントを認識する
エレメント認識処理部２４と、複数のエレメントから構
成されるパターンの判定を行なうパターン判定処理部２
５と、判定結果に得点を設定する得点設定処理部２６と
を有している。エレメント認識処理部２４は、ＲＡＭ１
３に格納される画像データを読み出し、画像データ中の
エレメントを認識する。この「エレメント」は、パター
ンの一部を構成する部分画像であり、所定の形状，寸法
及び色を備えた画像である。エレメント認識処理の結果
は、再度、ＲＡＭ１３に格納される。パターン判定処理
部２５は、ＲＡＭ１３に格納された複数のエレメントの
配置に基づき、それらのエレメントから特定のパターン
が構成されるか否かの判定を行なう。そして、得点設定
処理部２６は、パターン判定処理部２５による判定結果
に対して、それに応じた得点を設定する。
出処理部２０は、画像データ中のエレメントを認識する
エレメント認識処理部２４と、複数のエレメントから構
成されるパターンの判定を行なうパターン判定処理部２
５と、判定結果に得点を設定する得点設定処理部２６と
を有している。エレメント認識処理部２４は、ＲＡＭ１
３に格納される画像データを読み出し、画像データ中の
エレメントを認識する。この「エレメント」は、パター
ンの一部を構成する部分画像であり、所定の形状，寸法
及び色を備えた画像である。エレメント認識処理の結果
は、再度、ＲＡＭ１３に格納される。パターン判定処理
部２５は、ＲＡＭ１３に格納された複数のエレメントの
配置に基づき、それらのエレメントから特定のパターン
が構成されるか否かの判定を行なう。そして、得点設定
処理部２６は、パターン判定処理部２５による判定結果
に対して、それに応じた得点を設定する。
【００１８】図４は、上記の構成を備えたパターン検出
処理部２０によるパターン検出処理の工程についてのフ
ローチャートである。このパターン検出処理では、ま
ず、画像入力部を介して入力されたカラー画像データを
パターンの色に関し二値化する(Ｓ１１)。次に、二値画
像データをより低解像度の画像データに変換する(Ｓ１
２)。更に、低解像度化された二値画像データの全体
を、エレメントが納まるサイズ(ｍ×ｎ画素ブロック)の
フィルタで順次スキャンし、該画像データ中のエレメン
トを認識する(Ｓ１３)。このエレメント認識処理につい
ては、図１２を参照して詳しく後述する。
処理部２０によるパターン検出処理の工程についてのフ
ローチャートである。このパターン検出処理では、ま
ず、画像入力部を介して入力されたカラー画像データを
パターンの色に関し二値化する(Ｓ１１)。次に、二値画
像データをより低解像度の画像データに変換する(Ｓ１
２)。更に、低解像度化された二値画像データの全体
を、エレメントが納まるサイズ(ｍ×ｎ画素ブロック)の
フィルタで順次スキャンし、該画像データ中のエレメン
トを認識する(Ｓ１３)。このエレメント認識処理につい
ては、図１２を参照して詳しく後述する。
【００１９】続いて、二値画像データを、特定のパター
ンが納まるサイズのフィルタでスキャンし、認識される
エレメントの配置に基づき、パターンを判定する(Ｓ１
４)。そして、取得されたパターン判定結果を評価し、
それに応じた得点を設定する(Ｓ１５)。以上で、パター
ン検出処理を終了する。
ンが納まるサイズのフィルタでスキャンし、認識される
エレメントの配置に基づき、パターンを判定する(Ｓ１
４)。そして、取得されたパターン判定結果を評価し、
それに応じた得点を設定する(Ｓ１５)。以上で、パター
ン検出処理を終了する。
【００２０】図５は、パターン検出処理部２０内のエレ
メント認識処理部２４の構成をあらわすブロック図であ
る。このエレメント認識処理部２４は、画像データ中の
認識対象を所定の条件に基づき評価して、その条件を満
たす認識対象を「エレメント候補」と判定するエレメン
ト候補判定部３１と、認識対象を含む画素ブロック領域
の対頂点における画素の情報を判定する対頂点判定部３
２と、上記画素ブロック領域の最外ラインにおける画素
の情報を判定する最外ライン判定部３３と、上記画素ブ
ロック領域の最外ラインの対辺における画素の情報を判
定する最外ライン対辺判定部３４と、これら各構成要素
による判定結果を受け、最終的なエレメント判定を行な
う最終エレメント判定部３５とを有している。この実施
の形態では、エレメント認識処理部２４とＲＡＭ１３と
の間で行なわれるデータの読出し又は格納が、メモリ制
御部１８を介して制御される。
メント認識処理部２４の構成をあらわすブロック図であ
る。このエレメント認識処理部２４は、画像データ中の
認識対象を所定の条件に基づき評価して、その条件を満
たす認識対象を「エレメント候補」と判定するエレメン
ト候補判定部３１と、認識対象を含む画素ブロック領域
の対頂点における画素の情報を判定する対頂点判定部３
２と、上記画素ブロック領域の最外ラインにおける画素
の情報を判定する最外ライン判定部３３と、上記画素ブ
ロック領域の最外ラインの対辺における画素の情報を判
定する最外ライン対辺判定部３４と、これら各構成要素
による判定結果を受け、最終的なエレメント判定を行な
う最終エレメント判定部３５とを有している。この実施
の形態では、エレメント認識処理部２４とＲＡＭ１３と
の間で行なわれるデータの読出し又は格納が、メモリ制
御部１８を介して制御される。
【００２１】メモリ制御部１８は、エレメント認識処理
に際して、二値画像データが格納されているＲＡＭ１３
上のアドレスを算出し、該ＲＡＭ１３から二値画像デー
タ中の画素ブロック領域を順次読み出す。この画素ブロ
ック領域は、着目画素を中心にしたｍ×ｎ個の画素から
なる矩形のブロック領域であり、そのサイズは、処理解
像度や理想的なエレメントのサイズに関係して決定され
る。メモリ制御部１８により読み出された画素ブロック
領域は、エレメント候補判定部３１へ入力される。
に際して、二値画像データが格納されているＲＡＭ１３
上のアドレスを算出し、該ＲＡＭ１３から二値画像デー
タ中の画素ブロック領域を順次読み出す。この画素ブロ
ック領域は、着目画素を中心にしたｍ×ｎ個の画素から
なる矩形のブロック領域であり、そのサイズは、処理解
像度や理想的なエレメントのサイズに関係して決定され
る。メモリ制御部１８により読み出された画素ブロック
領域は、エレメント候補判定部３１へ入力される。
【００２２】エレメント候補判定部３１は、入力された
画素ブロック領域内の認識対象を所定の条件に基づき評
価して、その条件を満たす認識対象を「エレメント候
補」と判定する。上記所定の条件は、画素ブロック領
域の最外ラインを構成する画素が全て白画素であるこ
と、また、画素ブロック領域内の着目画素を中心とし
た所定領域に含まれる黒画素の数が、規定の範囲内に納
まることである。なお、「白画素」とは、二値画像デー
タにおいて値０を有する画素、すなわち点の存在しない
画素をあらわし、以下の説明でも同様である。
画素ブロック領域内の認識対象を所定の条件に基づき評
価して、その条件を満たす認識対象を「エレメント候
補」と判定する。上記所定の条件は、画素ブロック領
域の最外ラインを構成する画素が全て白画素であるこ
と、また、画素ブロック領域内の着目画素を中心とし
た所定領域に含まれる黒画素の数が、規定の範囲内に納
まることである。なお、「白画素」とは、二値画像デー
タにおいて値０を有する画素、すなわち点の存在しない
画素をあらわし、以下の説明でも同様である。
【００２３】例えば、図６に示すように、理想的なエレ
メントは、４×４画素ブロック領域内で、中央にある２
×２画素及び頂点をなす４画素を除き、黒画素が上下及
び左右に対称に配置されてなる略円形の画像である。こ
の理想的なエレメントについて、７×７画素ブロック領
域におけるエレメント候補判定を行なう。この場合に、
上記条件及びに対応する条件として、７×７画素ブ
ロック領域の最外ラインを構成する画素が全て白画素で
あること、及び、７×７画素ブロック領域内の着目画素
を中心とした５×５画素ブロック領域に含まれる黒画素
の数が６〜１０に納まることを設定する。このような条
件に基づき評価される結果、図７に示すような各種の７
×７画素ブロック領域に含まれる認識対象が、共に、エ
レメント候補と判定される。これらの認識対象は、図６
に示すような理想的なエレメントとは形状又はサイズに
関して異なるものの、上記条件及びを満たすので、
エレメント候補と判定される。これに対して、図８に示
すような各種の７×７画素ブロック領域に含まれる認識
対象は、上記条件及びの少なくとも一方を満たさ
ず、エレメント候補と判定されない。エレメント候補判
定部３１によりエレメント候補と判定された認識対象を
含む画素ブロック領域は、随時、対頂点判定部３２へ入
力される。
メントは、４×４画素ブロック領域内で、中央にある２
×２画素及び頂点をなす４画素を除き、黒画素が上下及
び左右に対称に配置されてなる略円形の画像である。こ
の理想的なエレメントについて、７×７画素ブロック領
域におけるエレメント候補判定を行なう。この場合に、
上記条件及びに対応する条件として、７×７画素ブ
ロック領域の最外ラインを構成する画素が全て白画素で
あること、及び、７×７画素ブロック領域内の着目画素
を中心とした５×５画素ブロック領域に含まれる黒画素
の数が６〜１０に納まることを設定する。このような条
件に基づき評価される結果、図７に示すような各種の７
×７画素ブロック領域に含まれる認識対象が、共に、エ
レメント候補と判定される。これらの認識対象は、図６
に示すような理想的なエレメントとは形状又はサイズに
関して異なるものの、上記条件及びを満たすので、
エレメント候補と判定される。これに対して、図８に示
すような各種の７×７画素ブロック領域に含まれる認識
対象は、上記条件及びの少なくとも一方を満たさ
ず、エレメント候補と判定されない。エレメント候補判
定部３１によりエレメント候補と判定された認識対象を
含む画素ブロック領域は、随時、対頂点判定部３２へ入
力される。
【００２４】対頂点判定部３２は、まず、エレメント候
補判定部３１によりエレメント候補と判定された認識対
象を含む画素ブロック領域から、認識対象を含む画素ブ
ロック領域を抽出する。例えば、エレメント候補と判定
された認識対象を含む７×７画素ブロック領域では、上
記条件に基づき、最外ラインが全て白画素であるた
め、認識対象を含むブロック領域として、５×５画素ブ
ロック領域が抽出される。そして、認識対象を含む画素
ブロック領域を、その対頂点をなす画素の組の黒画素数
が２未満であるという条件に基づき評価する。
補判定部３１によりエレメント候補と判定された認識対
象を含む画素ブロック領域から、認識対象を含む画素ブ
ロック領域を抽出する。例えば、エレメント候補と判定
された認識対象を含む７×７画素ブロック領域では、上
記条件に基づき、最外ラインが全て白画素であるた
め、認識対象を含むブロック領域として、５×５画素ブ
ロック領域が抽出される。そして、認識対象を含む画素
ブロック領域を、その対頂点をなす画素の組の黒画素数
が２未満であるという条件に基づき評価する。
【００２５】この判定処理について、図９を参照しなが
ら説明する。処理の対象は、着目画素を中心とした認識
対象を含む５×５画素ブロック領域である。この５×５
画素ブロック領域には、対頂点における画素の組(Ａ，
Ａ’)及び(Ｂ，Ｂ’)が存在する。判定に際して、黒画
素を１，白画素を０として、Ａ＋Ａ’，Ｂ＋Ｂ’を評価
する。このとき、各値が、 Ａ ＋ Ａ’ ＜ ２ Ｂ ＋ Ｂ’ ＜ ２ という判定条件を満たしていれば、５×５画素ブロック
領域内の認識対象をエレメントと判定する。この判定処
理によれば、対頂点をなす画素が共に黒画素である認識
対象を排除することができ、図６に示すような理想的な
エレメントに適合した認識対象を選別することができ
る。対頂点判定部３２によりエレメントと判定された認
識対象を含む画素ブロック領域は、随時、最外ライン判
定部３３へ入力される。
ら説明する。処理の対象は、着目画素を中心とした認識
対象を含む５×５画素ブロック領域である。この５×５
画素ブロック領域には、対頂点における画素の組(Ａ，
Ａ’)及び(Ｂ，Ｂ’)が存在する。判定に際して、黒画
素を１，白画素を０として、Ａ＋Ａ’，Ｂ＋Ｂ’を評価
する。このとき、各値が、 Ａ ＋ Ａ’ ＜ ２ Ｂ ＋ Ｂ’ ＜ ２ という判定条件を満たしていれば、５×５画素ブロック
領域内の認識対象をエレメントと判定する。この判定処
理によれば、対頂点をなす画素が共に黒画素である認識
対象を排除することができ、図６に示すような理想的な
エレメントに適合した認識対象を選別することができ
る。対頂点判定部３２によりエレメントと判定された認
識対象を含む画素ブロック領域は、随時、最外ライン判
定部３３へ入力される。
【００２６】最外ライン判定部３３は、認識対象を含む
画素ブロック領域の最外ラインにおける画素の情報を判
定する。すなわち、認識対象を含む画素ブロック領域
を、各最外ラインに存在する黒画素の数が所定数以下で
あるという条件に基づき評価する。この判定処理につい
て、図１０を参照しながら説明する。処理の対象は、前
述した対頂点判定処理に引き続き、着目画素を中心とし
た認識対象を含む５×５画素ブロック領域である。この
５×５画素ブロック領域には、最外ラインとして、横方
向のＥ１及びＥ５，縦方向のＥａ及びＥｅが存在する。
判定に際して、黒画素を１，白画素を０として、Ｅ１，
Ｅ５，Ｅａ，Ｅｅを評価する。このとき、各値が、 Ｅ１ ≦ ４ Ｅ５ ≦ ４ Ｅａ ≦ ４ Ｅｅ ≦ ４ という判定条件を満たしていれば、５×５画素ブロック
領域内の認識対象をエレメントと判定する。最外ライン
判定部３３によりエレメントと判定された認識対象を含
む画素ブロック領域は、随時、最外ライン対辺判定部３
４へ入力される。
画素ブロック領域の最外ラインにおける画素の情報を判
定する。すなわち、認識対象を含む画素ブロック領域
を、各最外ラインに存在する黒画素の数が所定数以下で
あるという条件に基づき評価する。この判定処理につい
て、図１０を参照しながら説明する。処理の対象は、前
述した対頂点判定処理に引き続き、着目画素を中心とし
た認識対象を含む５×５画素ブロック領域である。この
５×５画素ブロック領域には、最外ラインとして、横方
向のＥ１及びＥ５，縦方向のＥａ及びＥｅが存在する。
判定に際して、黒画素を１，白画素を０として、Ｅ１，
Ｅ５，Ｅａ，Ｅｅを評価する。このとき、各値が、 Ｅ１ ≦ ４ Ｅ５ ≦ ４ Ｅａ ≦ ４ Ｅｅ ≦ ４ という判定条件を満たしていれば、５×５画素ブロック
領域内の認識対象をエレメントと判定する。最外ライン
判定部３３によりエレメントと判定された認識対象を含
む画素ブロック領域は、随時、最外ライン対辺判定部３
４へ入力される。
【００２７】最外ライン対辺判定部３４は、認識対象を
含む画素ブロック領域の最外ラインの対辺における画素
の情報を判定する。すなわち、認識対象を含む画素ブロ
ック領域を、対辺をなす最外ラインの組についての黒画
素数が所定数以下であるという条件に基づき評価する。
この判定処理について、図１１を参照しながら説明す
る。処理の対象は、前述した対頂点判定処理及び最外ラ
イン判定処理に引き続き、着目画素を中心とした認識対
象を含む５×５画素ブロック領域である。この５×５画
素ブロック領域には、対辺をなす最外ラインの組(Ｅ
１，Ｅ５)，(Ｅａ，Ｅｅ)が存在する。判定に際して、
黒画素を１，白画素を０として、Ｅ１＋Ｅ５，Ｅａ＋Ｅ
ｅを評価する。このとき、各値が、 Ｅ１ ＋Ｅ５ ≦ ５ Ｅａ ＋Ｅｅ ≦ ５ という判定条件を満たしていれば、５×５画素ブロック
領域内の認識対象をエレメントと判定する。最外ライン
対辺判定部３４によりエレメントと判定された認識対象
を含む画素ブロック領域は、随時、最終エレメント判定
部３５へ入力される。
含む画素ブロック領域の最外ラインの対辺における画素
の情報を判定する。すなわち、認識対象を含む画素ブロ
ック領域を、対辺をなす最外ラインの組についての黒画
素数が所定数以下であるという条件に基づき評価する。
この判定処理について、図１１を参照しながら説明す
る。処理の対象は、前述した対頂点判定処理及び最外ラ
イン判定処理に引き続き、着目画素を中心とした認識対
象を含む５×５画素ブロック領域である。この５×５画
素ブロック領域には、対辺をなす最外ラインの組(Ｅ
１，Ｅ５)，(Ｅａ，Ｅｅ)が存在する。判定に際して、
黒画素を１，白画素を０として、Ｅ１＋Ｅ５，Ｅａ＋Ｅ
ｅを評価する。このとき、各値が、 Ｅ１ ＋Ｅ５ ≦ ５ Ｅａ ＋Ｅｅ ≦ ５ という判定条件を満たしていれば、５×５画素ブロック
領域内の認識対象をエレメントと判定する。最外ライン
対辺判定部３４によりエレメントと判定された認識対象
を含む画素ブロック領域は、随時、最終エレメント判定
部３５へ入力される。
【００２８】最終エレメント判定部３５は、上記最外ラ
イン対辺判定部３４から画素ブロック領域を受け、その
画素ブロック領域に含まれる認識対象をエレメントと判
定する。この判定結果は、メモリ制御部１８を介して、
ＲＡＭ１３に送られ格納される。
イン対辺判定部３４から画素ブロック領域を受け、その
画素ブロック領域に含まれる認識対象をエレメントと判
定する。この判定結果は、メモリ制御部１８を介して、
ＲＡＭ１３に送られ格納される。
【００２９】以上の処理を経て、各種条件を全て満たす
ことができない認識対象が排除される。これにより、図
６に示すような理想的なエレメントに一層適合した認識
対象を選別することができ、エレメントを高精度に認識
することができる。また、この実施の形態では、画像デ
ータを低解像度化した上で前述したようなエレメント認
識処理が施されるため、処理の高速化，使用メモリの削
減を実現することができる。更に、この実施の形態で
は、エレメントが円形の画像であるため、上下及び左右
に対称な形状として、比較的簡単な条件により、認識す
べき形状を特定することができる。
ことができない認識対象が排除される。これにより、図
６に示すような理想的なエレメントに一層適合した認識
対象を選別することができ、エレメントを高精度に認識
することができる。また、この実施の形態では、画像デ
ータを低解像度化した上で前述したようなエレメント認
識処理が施されるため、処理の高速化，使用メモリの削
減を実現することができる。更に、この実施の形態で
は、エレメントが円形の画像であるため、上下及び左右
に対称な形状として、比較的簡単な条件により、認識す
べき形状を特定することができる。
【００３０】図１２は、エレメント認識処理(図４のＳ
１３)についてのフローチャートである。この処理で
は、例えば図６に示す理想的なエレメントが納まるサイ
ズのフィルタで画像データがスキャンされ、フィルタ内
の各画素ブロック領域について、前述したような判定条
件を満たしているか否かが判断される。なお、このフロ
ーチャートは、７×７画素ブロック領域に対応するフィ
ルタを用いた場合について説明するものである。本処理
に入ると、まず、低解像度化された後に格納された二値
画像データを読み出す(Ｓ２１)。次に、フィルタの走査
開始位置を決定する。すなわち、フィルタのＹ方向座標
を画像データの上端に位置するように設定し(Ｓ２２)、
フィルタのＸ方向座標を画像データの左端に位置するよ
うに設定する(Ｓ２３)。
１３)についてのフローチャートである。この処理で
は、例えば図６に示す理想的なエレメントが納まるサイ
ズのフィルタで画像データがスキャンされ、フィルタ内
の各画素ブロック領域について、前述したような判定条
件を満たしているか否かが判断される。なお、このフロ
ーチャートは、７×７画素ブロック領域に対応するフィ
ルタを用いた場合について説明するものである。本処理
に入ると、まず、低解像度化された後に格納された二値
画像データを読み出す(Ｓ２１)。次に、フィルタの走査
開始位置を決定する。すなわち、フィルタのＹ方向座標
を画像データの上端に位置するように設定し(Ｓ２２)、
フィルタのＸ方向座標を画像データの左端に位置するよ
うに設定する(Ｓ２３)。
【００３１】走査を開始すると、まず、フィルタ内の７
×７画素ブロック領域について、７×７画素ブロック領
域の最外ラインが全て白画素であるか否かを判断する
(Ｓ２４)。判断の結果、全て白画素でない場合には、画
素ブロック領域内の認識対象がエレメントでないと判断
し、エレメントフラグを「オフ」にセットする(Ｓ３
０)。その後、Ｓ３１へ進む。他方、全て白画素である
場合、Ｓ２５へ進む。Ｓ２５では、５×５画素ブロック
領域内の黒画素数が６〜１０であるか否かを判断する。
その結果、６〜１０でない場合には、エレメントフラグ
を「オフ」にセットした後(Ｓ３０)、Ｓ３１へ進む。他
方、６〜１０である場合、Ｓ２６へ進む。
×７画素ブロック領域について、７×７画素ブロック領
域の最外ラインが全て白画素であるか否かを判断する
(Ｓ２４)。判断の結果、全て白画素でない場合には、画
素ブロック領域内の認識対象がエレメントでないと判断
し、エレメントフラグを「オフ」にセットする(Ｓ３
０)。その後、Ｓ３１へ進む。他方、全て白画素である
場合、Ｓ２５へ進む。Ｓ２５では、５×５画素ブロック
領域内の黒画素数が６〜１０であるか否かを判断する。
その結果、６〜１０でない場合には、エレメントフラグ
を「オフ」にセットした後(Ｓ３０)、Ｓ３１へ進む。他
方、６〜１０である場合、Ｓ２６へ進む。
【００３２】Ｓ２４及びＳ２５にて共に条件を満たした
画素ブロック領域内の認識対象を「エレメント候補」と
して、引き続き、図９〜図１１を参照して前述したよう
な判定条件を満たしているか否かを順次判断する(Ｓ２
６〜Ｓ２８)。まず、Ｓ２６では、５×５画素ブロック
領域の対頂点の判定を行なう。すなわち、対頂点の黒画
素の数が２未満であるか否かを判断する。その結果、２
未満でない場合には、エレメントフラグを「オフ」にセ
ットした後(Ｓ３０)、Ｓ３１へ進む。他方、２未満であ
る場合、Ｓ２７へ進む。
画素ブロック領域内の認識対象を「エレメント候補」と
して、引き続き、図９〜図１１を参照して前述したよう
な判定条件を満たしているか否かを順次判断する(Ｓ２
６〜Ｓ２８)。まず、Ｓ２６では、５×５画素ブロック
領域の対頂点の判定を行なう。すなわち、対頂点の黒画
素の数が２未満であるか否かを判断する。その結果、２
未満でない場合には、エレメントフラグを「オフ」にセ
ットした後(Ｓ３０)、Ｓ３１へ進む。他方、２未満であ
る場合、Ｓ２７へ進む。
【００３３】Ｓ２７では、５×５画素ブロック領域の最
外ラインの判定を行なう。すなわち、５×５画素ブロッ
ク領域の最外ライン上の黒画素数が、全てのラインにつ
いて、４以下であるか否かを判断する。その結果、４以
下でない場合には、エレメントフラグを「オフ」にセッ
トした後(Ｓ３０)、Ｓ３１へ進む。他方、４以下である
場合、Ｓ２８へ進む。
外ラインの判定を行なう。すなわち、５×５画素ブロッ
ク領域の最外ライン上の黒画素数が、全てのラインにつ
いて、４以下であるか否かを判断する。その結果、４以
下でない場合には、エレメントフラグを「オフ」にセッ
トした後(Ｓ３０)、Ｓ３１へ進む。他方、４以下である
場合、Ｓ２８へ進む。
【００３４】次に、Ｓ２８では、５×５画素ブロック領
域の最外ラインの対辺における総黒画素数の判定を行な
う。すなわち、５×５画素ブロック領域の最外ラインの
対辺における黒画素数が合わせて５以下であるか否かを
判断する。その結果、５以下でない場合には、エレメン
トフラグを「オフ」にセットした後(Ｓ３０)、Ｓ３１へ
進む。他方、５以下である場合、Ｓ２９へ進む。Ｓ２９
では、Ｓ２４〜Ｓ２８の判定条件の全てを満たしている
ことから、画素ブロック領域内の認識対象がエレメント
であると判定し、エレメントフラグを「オン」にセット
する。その後、Ｓ３１へ進む。
域の最外ラインの対辺における総黒画素数の判定を行な
う。すなわち、５×５画素ブロック領域の最外ラインの
対辺における黒画素数が合わせて５以下であるか否かを
判断する。その結果、５以下でない場合には、エレメン
トフラグを「オフ」にセットした後(Ｓ３０)、Ｓ３１へ
進む。他方、５以下である場合、Ｓ２９へ進む。Ｓ２９
では、Ｓ２４〜Ｓ２８の判定条件の全てを満たしている
ことから、画素ブロック領域内の認識対象がエレメント
であると判定し、エレメントフラグを「オン」にセット
する。その後、Ｓ３１へ進む。
【００３５】Ｓ３１では、認識対象とする７×７画素ブ
ロック領域が、Ｘ方向の最終の画素ブロック領域である
か否かを判断する。この結果、最終の画素ブロック領域
でない場合には、フィルタをＸ方向へ１画素分だけずら
した上で(Ｓ３２)、Ｓ２４へ戻り、それ以降のステップ
を行なう。他方、最終の画素ブロック領域である場合に
は、Ｓ３３へ進み、認識対象とする７×７画素ブロック
領域が、Ｙ方向の最終の画素ブロック領域であるか否か
を判断する。その結果、最終の画素ブロック領域でない
場合には、フィルタをＹ方向へ１画素分だけずらした上
で(Ｓ３４)、Ｓ２３へ戻り、それ以降のステップを行な
う。他方、最終の画素ブロック領域である場合には、エ
レメント認識処理を終了し、メインルーチンへリターン
する。
ロック領域が、Ｘ方向の最終の画素ブロック領域である
か否かを判断する。この結果、最終の画素ブロック領域
でない場合には、フィルタをＸ方向へ１画素分だけずら
した上で(Ｓ３２)、Ｓ２４へ戻り、それ以降のステップ
を行なう。他方、最終の画素ブロック領域である場合に
は、Ｓ３３へ進み、認識対象とする７×７画素ブロック
領域が、Ｙ方向の最終の画素ブロック領域であるか否か
を判断する。その結果、最終の画素ブロック領域でない
場合には、フィルタをＹ方向へ１画素分だけずらした上
で(Ｓ３４)、Ｓ２３へ戻り、それ以降のステップを行な
う。他方、最終の画素ブロック領域である場合には、エ
レメント認識処理を終了し、メインルーチンへリターン
する。
【００３６】このようなＳ２１〜Ｓ３４のエレメント認
識処理は、複写機１に組み込まれたオペレーティングプ
ログラムに基づいて実行されるものであり、この実施の
形態では、上記プログラムが、複写機１内のＲＯＭ１２
(図２参照)に格納されている。また、これに限定される
ことなく、このようなプログラムは、例えばフロッピー
（登録商標）ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ等の外部記録媒体
にファイル形式で格納されてもよい。
識処理は、複写機１に組み込まれたオペレーティングプ
ログラムに基づいて実行されるものであり、この実施の
形態では、上記プログラムが、複写機１内のＲＯＭ１２
(図２参照)に格納されている。また、これに限定される
ことなく、このようなプログラムは、例えばフロッピー
（登録商標）ディスク，ＣＤ−ＲＯＭ等の外部記録媒体
にファイル形式で格納されてもよい。
【００３７】なお、本発明は、例示された実施の形態に
限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲
において、種々の改良及び設計上の変更が可能であるこ
とは言うまでもない。例えば、図５を参照して説明した
エレメント認識処理部２４の各構成要素をハードウェア
化してもよい。この場合には、ＲＡＭ１３から各構成要
素(エレメント候補判定部３１，対頂点判定部３２，最
外ライン判定部３３および最外ライン対辺判定部３４)
へ画素ブロック領域が同時に入力され、その後、各構成
要素による判定結果が、個々に、最終エレメント判定部
３５へ入力される。最終エレメント判定部３５では、各
種の判定結果が総合的に評価され、認識対象がエレメン
トであるか否かが判定される。
限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲
において、種々の改良及び設計上の変更が可能であるこ
とは言うまでもない。例えば、図５を参照して説明した
エレメント認識処理部２４の各構成要素をハードウェア
化してもよい。この場合には、ＲＡＭ１３から各構成要
素(エレメント候補判定部３１，対頂点判定部３２，最
外ライン判定部３３および最外ライン対辺判定部３４)
へ画素ブロック領域が同時に入力され、その後、各構成
要素による判定結果が、個々に、最終エレメント判定部
３５へ入力される。最終エレメント判定部３５では、各
種の判定結果が総合的に評価され、認識対象がエレメン
トであるか否かが判定される。
【００３８】
【発明の効果】以上の説明から明らかなように、本願の
請求項１に係る発明によれば、画像に含まれる特定のパ
ターンの検出を行なうパターン検出装置において、部分
画像認識手段が、上記部分画像が納まるサイズの画像デ
ータ中の各矩形のブロック領域について、該ブロック領
域の対頂点における画素，最外ラインにおける画素，及
び、最外ラインの対辺における画素の少なくともいずれ
か一つを、所定の条件に基づき評価して、該所定の条件
を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像と判定す
るため、所定の形状を備えた部分画像に一層適合する認
識対象を選別し、部分画像を高精度に認識することがで
きる。
請求項１に係る発明によれば、画像に含まれる特定のパ
ターンの検出を行なうパターン検出装置において、部分
画像認識手段が、上記部分画像が納まるサイズの画像デ
ータ中の各矩形のブロック領域について、該ブロック領
域の対頂点における画素，最外ラインにおける画素，及
び、最外ラインの対辺における画素の少なくともいずれ
か一つを、所定の条件に基づき評価して、該所定の条件
を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像と判定す
るため、所定の形状を備えた部分画像に一層適合する認
識対象を選別し、部分画像を高精度に認識することがで
きる。
【００３９】また、本願の請求項２に係る発明によれ
ば、上記部分画像が、略円形の画像であるため、上下及
び左右に対称な形状として、比較的簡単な条件により、
認識すべき形状を特定することができる。
ば、上記部分画像が、略円形の画像であるため、上下及
び左右に対称な形状として、比較的簡単な条件により、
認識すべき形状を特定することができる。
【００４０】更に、本願の請求項３に係る発明によれ
ば、上記部分画像認識手段が、上記ブロック領域の対頂
点における画素を、該対頂点における画素の組の黒画素
数が２未満であるという条件に基づき評価するので、円
形の部分画像に一層適合する認識対象を選別することが
でき、部分画像を高精度に認識することができる。
ば、上記部分画像認識手段が、上記ブロック領域の対頂
点における画素を、該対頂点における画素の組の黒画素
数が２未満であるという条件に基づき評価するので、円
形の部分画像に一層適合する認識対象を選別することが
でき、部分画像を高精度に認識することができる。
【００４１】また、更に、本願の請求項４に係る発明に
よれば、上記部分画像認識手段が、上記ブロック領域の
最外ラインにおける画素を、該最外ラインにおける黒画
素数が所定数以下であるという条件に基づき評価するた
め、円形の部分画像により一層適合する認識対象を選別
することができ、部分画像を高精度に認識することがで
きる。
よれば、上記部分画像認識手段が、上記ブロック領域の
最外ラインにおける画素を、該最外ラインにおける黒画
素数が所定数以下であるという条件に基づき評価するた
め、円形の部分画像により一層適合する認識対象を選別
することができ、部分画像を高精度に認識することがで
きる。
【００４２】また、更に、本願の請求項５に係る発明に
よれば、上記部分画像認識手段が、上記ブロック領域の
最外ラインの対辺における画素を、該最外ラインの対辺
における黒画素数が所定以下であるという条件に基づき
評価するため、円形の部分画像に更に一層適合する認識
対象を選別することができ、部分画像を高精度に認識す
ることができる。
よれば、上記部分画像認識手段が、上記ブロック領域の
最外ラインの対辺における画素を、該最外ラインの対辺
における黒画素数が所定以下であるという条件に基づき
評価するため、円形の部分画像に更に一層適合する認識
対象を選別することができ、部分画像を高精度に認識す
ることができる。
【００４３】また、更に、本願の請求項６に係る発明に
よれば、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なう
パターン検出方法において、部分画像認識ステップが、
上記部分画像が納まるサイズの画像データ中の各矩形の
ブロック領域について、該ブロック領域の対頂点におけ
る画素，最外ラインにおける画素，及び、最外ラインの
対辺における画素の少なくともいずれか一つを、所定の
条件に基づき評価して、該所定の条件を満たすブロック
領域内の認識対象を部分画像と判定するステップを有し
ているため、所定の形状を備えた部分画像に一層適合し
た認識対象を選別し、部分画像を高精度に認識すること
ができる。
よれば、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なう
パターン検出方法において、部分画像認識ステップが、
上記部分画像が納まるサイズの画像データ中の各矩形の
ブロック領域について、該ブロック領域の対頂点におけ
る画素，最外ラインにおける画素，及び、最外ラインの
対辺における画素の少なくともいずれか一つを、所定の
条件に基づき評価して、該所定の条件を満たすブロック
領域内の認識対象を部分画像と判定するステップを有し
ているため、所定の形状を備えた部分画像に一層適合し
た認識対象を選別し、部分画像を高精度に認識すること
ができる。
【００４４】また、更に、本願の請求項７に係る発明に
よれば、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録され
る、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なう際に
用いられるパターン検出プログラムが、特定のパターン
の一部である所定の形状を備えた部分画像を認識する部
分画像認識ステップを有しており、上記部分画像認識ス
テップが、更に、上記部分画像が納まるサイズの画像デ
ータ中の各矩形のブロック領域について、該ブロック領
域の対頂点における画素，最外ラインにおける画素，及
び、最外ラインの対辺における画素の少なくともいずれ
か一つを、所定の条件に基づき評価して、該所定の条件
を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像と判定す
るステップを有しているため、所定の形状を備えた部分
画像に一層適合した認識対象を選別し、エレメントを高
精度に認識することができる。
よれば、コンピュータ読取り可能な記録媒体に記録され
る、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なう際に
用いられるパターン検出プログラムが、特定のパターン
の一部である所定の形状を備えた部分画像を認識する部
分画像認識ステップを有しており、上記部分画像認識ス
テップが、更に、上記部分画像が納まるサイズの画像デ
ータ中の各矩形のブロック領域について、該ブロック領
域の対頂点における画素，最外ラインにおける画素，及
び、最外ラインの対辺における画素の少なくともいずれ
か一つを、所定の条件に基づき評価して、該所定の条件
を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像と判定す
るステップを有しているため、所定の形状を備えた部分
画像に一層適合した認識対象を選別し、エレメントを高
精度に認識することができる。
【図１】 本発明の実施の形態に係る複写機を概略的に
示す図である。
示す図である。
【図２】 上記複写機の基本構成をあらわすブロック図
である。
である。
【図３】 図２の画像データ処理部内のパターン検出処
理部の構成をあらわすブロック図である。
理部の構成をあらわすブロック図である。
【図４】 パターン検出処理のフローチャートである。
【図５】 上記パターン検出処理部内のエレメント認識
処理部の構成をあらわすブロック図である。
処理部の構成をあらわすブロック図である。
【図６】 理想的なエレメントを構成する画素の配置を
示す図である。
示す図である。
【図７】 エレメント候補と判定される認識対象を含む
各種の７×７画素ブロック領域を示す図である。
各種の７×７画素ブロック領域を示す図である。
【図８】 エレメント候補と判定されない認識対象を含
む各種の７×７画素ブロック領域を示す図である。
む各種の７×７画素ブロック領域を示す図である。
【図９】 対頂点の画素情報についての判定条件をあら
わす図である。
わす図である。
【図１０】 最外ラインの画素情報についての判定条件
をあらわす図である。
をあらわす図である。
【図１１】 最外ラインの対辺の画素情報についての判
定条件をあらわす図である。
定条件をあらわす図である。
【図１２】 エレメント認識処理についてのフローチャ
ートである。
ートである。
１…複写機 ５…画像データ処理部 １３…ＲＡＭ １８…メモリ制御部 ２０…パターン検出処理部 ２１…画像入力部 ２２…二値化処理部 ２３…低解像度化処理部 ２４…エレメント認識処理部 ２５…パターン判定処理部 ２６…得点設定処理部 ３１…エレメント候補判定部 ３２…対頂点判定部 ３３…最外ライン判定部 ３４…最外ライン対辺判定部 ３５…最終エレメント判定部
Claims (7)
- 【請求項１】 画像に含まれる特定のパターンの検出を
行なうパターン検出装置において、 画像データを二値化する二値化手段と、 上記二値化手段により二値化された画像データに含まれ
る、上記特定のパターンの一部である所定の形状を備え
た部分画像を認識する部分画像認識手段とを有してお
り、 上記部分画像認識手段が、上記部分画像が納まるサイズ
を備えた画像データ中の各矩形のブロック領域につい
て、該ブロック領域の対頂点における画素，最外ライン
における画素，及び、最外ラインの対辺における画素の
少なくとも一つを、所定の条件に基づき評価して、該所
定の条件を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像
と判定することを特徴とするパターン検出装置。 - 【請求項２】 上記部分画像が、略円形の画像であるこ
とを特徴とする請求項１記載のパターン検出装置。 - 【請求項３】 上記部分画像認識手段が、上記ブロック
領域の対頂点における画素を、該対頂点における画素の
組の黒画素数が２未満であるという条件に基づき評価す
ることを特徴とする請求項２記載のパターン検出装置。 - 【請求項４】 上記部分画像認識手段が、上記ブロック
領域の最外ラインにおける画素を、該最外ラインにおけ
る黒画素数が所定数以下であるという条件に基づき評価
することを特徴とする請求項２又は３に記載のパターン
検出装置。 - 【請求項５】 上記部分画像認識手段が、上記ブロック
領域の最外ラインの対辺における画素を、該最外ライン
の対辺における黒画素数が所定以下であるという条件に
基づき評価することを特徴とする請求項２〜請求項４の
いずれか一に記載のパターン検出装置。 - 【請求項６】 画像に含まれる特定のパターンの検出を
行なうパターン検出方法において、 画像データを二値化するステップと、 上記二値化ステップにおいて二値化された画像データに
含まれる、特定のパターンの一部である所定の形状を備
えた部分画像を認識する部分画像認識ステップとを有し
ており、 上記部分画像認識ステップが、上記部分画像が納まるサ
イズを備えた画像データ中の各矩形のブロック領域につ
いて、該ブロック領域の対頂点における画素，最外ライ
ンにおける画素，及び、最外ラインの対辺における画素
の少なくとも一つを、所定の条件に基づき評価して、該
所定の条件を満たすブロック領域内の認識対象を部分画
像と判定するステップを有していることを特徴とするパ
ターン検出方法。 - 【請求項７】 画像に含まれる特定のパターンの検出を
行なう際に用いられるパターン検出プログラムを記録し
たコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、該パタ
ーン検出プログラムが、 画像データを二値化するステップと、 上記二値化ステップにおいて二値化された画像データに
含まれる、上記特定のパターンの一部である所定の形状
を備えた部分画像を認識する部分画像認識ステップとを
有しており、 上記部分画像認識ステップが、上記部分画像が納まるサ
イズの画像データ中の各矩形ブロック領域について、該
ブロック領域の対頂点における画素，最外ラインにおけ
る画素，及び、最外ラインの対辺における画素の少なく
とも一つを、所定の条件に基づき評価して、該所定の条
件を満たすブロック領域内の認識対象を部分画像と判定
するステップを有していることを特徴とする記録媒体。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000125949A JP4218179B2 (ja) | 2000-04-26 | 2000-04-26 | パターン検出装置及び方法 |
| US09/841,039 US7123768B2 (en) | 2000-04-26 | 2001-04-25 | Apparatus and method for detecting a pattern |
| US10/976,002 US7263228B2 (en) | 2000-04-26 | 2004-10-29 | Apparatus and method for detecting a pattern |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000125949A JP4218179B2 (ja) | 2000-04-26 | 2000-04-26 | パターン検出装置及び方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001307092A true JP2001307092A (ja) | 2001-11-02 |
| JP4218179B2 JP4218179B2 (ja) | 2009-02-04 |
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ID=18635813
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000125949A Expired - Fee Related JP4218179B2 (ja) | 2000-04-26 | 2000-04-26 | パターン検出装置及び方法 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4218179B2 (ja) |
-
2000
- 2000-04-26 JP JP2000125949A patent/JP4218179B2/ja not_active Expired - Fee Related
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|---|---|
| JP4218179B2 (ja) | 2009-02-04 |
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