JP2001307097A - パターン検出装置及び方法 - Google Patents

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において、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
のパターンを構成する複数の部分画像を認識する手段
と、認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備え
た基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得
点を設定する手段とを設ける。

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。

【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し、このデータと
予めメモリに記憶され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】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。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】このようなパターン検
出装置としては、例えば、所定の形状及び寸法を備えた
複数の部分画像から構成される特定パターンを検出対象
とし、画像データをパターンが納まるサイズのフィルタ
で順次走査して、該フィルタに規定される領域内で認識
された部分画像の配置について得点を設定し、その得点
に基づき特定パターンの検出を判断するものが知られて
いる。しかし、この装置では、規定領域内での部分画像
の配置について評価されるため、特定パターンを構成す
る部分画像の１つでも認識できないと、他の部分画像の
認識結果がどれだけ完全であっても、特定パターンを検
出し得ない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。

【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、特定のパターンを構成する複数の部分画像
を認識する部分画像認識手段と、該部分画像認識手段に
より認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備え
た基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得
点を設定する得点設定手段とを有していることを特徴と
したものである。

【０００７】また、本願の請求項２に係る発明は、上記
特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれ
る部分画像についての合計得点を算出し、その算出結果
に基づき、特定のパターンの判定を行なうパターン判定
手段を有してい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、画像
データ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、特定のパターンを構成する複数の部分画像
を認識する部分画像認識ステップと、該部分画像認識ス
テップにおいて認識された部分画像と所定の形状及びサ
イズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像
に対して得点を設定する得点設定ステップとを有してい
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、画像データ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、特定のパターンを構成する複数の部分画像
を認識する部分画像認識ステップと、該部分画像認識ス
テップにおいて認識された部分画像と所定の形状及びサ
イズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像
に対して得点を設定する得点設定ステップとを有してい
ることを特徴としたものである。

【００１０】

【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。

【００１１】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。

【００１２】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。

【００１３】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」とは、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
ＲＡＭ１３)に一旦格納される。

【００１４】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。

【００１５】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(Ｓ１２)。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した上で、各
エレメントに対して得点を設定する(Ｓ１３)。

【００１６】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、認識された
エレメントの配置およびＳ１３にて設定された各エレメ
ントの得点に基づき、パターンを判定する(Ｓ１４)。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。なお、エレメント認識及び得点設定処理
(Ｓ１３)，パターン判定処理(Ｓ１４)については、図１
０及び図１４を参照して詳しく後述する。

【００１７】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と判定するエレメント判定部
３１と、そのエレメントと所定の寸法及びサイズを備え
た基準のエレメントとの類似度に基づき、各エレメント
に対して得点を設定するエレメント得点設定部３２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３３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２
４とＲＡＭ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。

【００１８】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、エレメント判定部３１へ入力される。

【００１９】エレメント判定部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。

【００２０】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中抜き円形の画像であ
る。図６において、ハッチングを施した画素は黒画素で
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、エレメントと判定されない。エレメント判定部３１
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、エレメント得点設定部３２及び最終
エレメント判定部３３へ入力される。

【００２１】エレメント得点設定部３２は、図６に示す
ような理想的なエレメントを基準エレメントとして、該
基準エレメントとエレメント判定部３１から入力された
画素ブロック領域に含まれるエレメントとの類似度に基
づき、各エレメントに対して得点を設定する。上記基準
エレメントは、所定のメモリ(例えばＲＯＭ１２)に記憶
され、得点設定に際して、随時、読み出される。図９
に、基準エレメントに対する類似度に基づいて得点設定
された各種のエレメントを示す。各種のエレメントは形
状別に分類され、各形状毎に、基準エレメントに類似す
るほど高い得点が設定される。すなわち、基準エレメン
トと同一のものには１００点，１画素のみ欠落するもの
には９０点，対辺若しくは隣接する辺において計２画素
が欠落するものには８０点，１辺が欠落するものには７
０点が設定される。なお、エレメントに対する得点設定
としては、これに限定されることなく、基準エレメント
に対する類似度を数値化し得るものであれば、他の様々
なパターンが用いられてもよい。エレメント得点設定部
３２による得点結果は、随時、最終エレメント判定部３
３へ入力される。

【００２２】最終エレメント判定部３３は、エレメント
判定部３１からの画素ブロック領域を受け、最終的に、
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。また、最終エレメント判定部３３は、エレ
メント得点設定部３２による得点結果を受け、それらを
各エレメントに対して関連させる。これらの判定結果及
びエレメントの得点は、メモリ制御部１８を介して、Ｒ
ＡＭ１３に送られ格納される。

【００２３】図１０は、エレメント認識及び得点設定処
理(図４のＳ１３)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)。

【００２４】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」にセットし(Ｓ２８)、
更に、０点を設定して(Ｓ２９)、Ｓ３０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(Ｓ２８)、
更に、０点を設定して(Ｓ２９)、Ｓ３０へ進む。他方、
６〜１０である場合、Ｓ２６へ進む。

【００２５】Ｓ２６では、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
トとし、エレメントフラグを「オン」にセットする。次
に、Ｓ２７では、エレメントと基準エレメントとの形状
についての類似度を評価した結果、エレメントに対して
得点を設定する。更に、Ｓ３０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(Ｓ３１)、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、Ｓ３２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(Ｓ３３)、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、エレメント認識及び得点設定処理を終了し、メ
インルーチンへリターンする。

【００２６】このように、上記エレメント認識及び得点
設定処理では、認識された各エレメントに対して、エレ
メントと基準エレメントとの類似度に基づく得点を設定
することにより、各エレメントの認識精度を相対的に評
価することができる。

【００２７】なお、上記エレメント認識及び得点設定処
理(図１０のＳ２１〜Ｓ３３)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−Ｒ
ＯＭ等の外部記録媒体にファイル形式で格納されてもよ
い。

【００２８】次に、図１０のＳ２１〜Ｓ３３のエレメン
ト認識及び得点設定処理により認識されたエレメントの
配置及び設定された各エレメントの得点に基づいた特定
のパターンの判定処理について説明する。この判定処理
では、二値画像データが、特定のパターンが納まるサイ
ズのフィルタで順次スキャンされ、画像データ中の各領
域で、フィルタ内に認識されたエレメントの配置が評価
されるとともに、エレメントの合計得点が算出される。
その結果、エレメントの配置の理想的なパターンとの適
合度を示す得点と、エレメントの合計得点との総合点が
所定値以上であると判断された場合に、上記フィルタ内
に認識されたエレメントが特定のパターンを構成してい
ると判定される。

【００２９】例えば、７つのエレメントが図１１に示す
ように配列されてなるパターンを理想的なパターンと
し、フィルタ内で図１２及び図１３に示す２通りのパタ
ーンが認識された場合について考慮する。図１２に示す
パターンでは、エレメントの配置が理想的なパターンと
適合しているため、特定のパターンと判定される。エレ
メントの形状にはばらつきがあり、それらの合計得点は
５２０点となる。また、一方、図１３に示すパターンで
は、７つのエレメントのうちの１つ(右下のもの)が汚れ
で潰され、エレメントの配置は理想的なパターンと適合
していない。しかし、他の６つのエレメントの形状が、
図６に示すような基準エレメントと同一であるため、エ
レメントの合計得点は６００点となる。これにより、特
定のパターンと判定される。

【００３０】図１４は、前述したパターン判定処理につ
いてのフローチャートである。この処理では、例えば図
１１に示す理想的なパターン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、フィルタに対応する画素
ブロック領域内で認識されるエレメントについて考察す
る。本処理に入ると、まず、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(Ｓ４１)、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(Ｓ４２)。次に、フィルタ内で認識される各エレメン
トについて予め設定されたエレメントフラグを読み出し
た上で(Ｓ４３)、各エレメントがパターンを構成するか
否かを、例えば、パターンマッチングによる適合度が所
定の閾値以上であるか否かで判断する(Ｓ４４)。その結
果、パターンを構成しない場合には、０点を設定し、特
定のパターンでないと判定して(Ｓ４６)、Ｓ４９へ進
む。他方、パターンを構成する場合には、エレメントの
合計得点を算出する(Ｓ４５)。

【００３１】続いて、Ｓ４７では、エレメントの配置の
理想的なパターンとの適合度を示す得点と、エレメント
の合計得点との総合点が所定値以上であるか否かを判断
する。その結果、どちらにも該当しない場合には、０点
を設定し、特定のパターンでないと判定して(Ｓ４６)、
Ｓ４９へ進む。他方、いずれかに該当する場合には、特
定のパターンと判定し(Ｓ４８)、Ｓ４９へ進む。Ｓ４９
では、判定処理の対象とするブロック領域が、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(Ｓ５０)、Ｓ４
３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、Ｓ５１へ進み、判定
処理の対象とする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(Ｓ５２)、Ｓ４２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、パターン判定処理を終了
し、メインルーチンへリターンする。

【００３２】このように、上記パターン判定処理では、
所定の画素ブロック領域内に含まれるエレメントの配置
のみならず、前述したエレメント認識及び得点設定処理
により各エレメントに対して設定された得点を評価し
て、上記画素ブロック領域内に含まれるエレメントの認
識精度を総合的に判定することにより、特定のパターン
をより高精度に検出することができる。

【００３３】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(エレメント判定部３１及びエレメント得点設定部３
２)へ画素ブロック領域が同時に入力され、その後、判
定結果及びエレメント得点が、個々に、最終エレメント
判定部３３へ入力される。最終エレメント判定部３３で
は、判定結果及びエレメント得点が関連させられ、エレ
メントと判定された認識対象に対して基準エレメントと
の類似度をあらわす得点が付与される。

【００３４】

【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、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、特定のパターンを
構成する複数の部分画像を認識する部分画像認識手段
と、認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備え
た基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得
点を設定する得点設定手段とを有しているので、各部分
画像の認識精度を相対的に評価することが可能となる。

【００３５】また、本願の請求項２に係る発明によれ
ば、上記特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内
に含まれる部分画像についての合計得点を算出し、その
算出結果に基づき、特定のパターンの判定を行なうパタ
ーン判定手段を有しているので、所定の画素ブロック領
域内に含まれる部分画像の配置のみならず、各部分画像
に対して設定された得点を評価して、上記画素ブロック
領域内に含まれる部分画像の認識精度を総合的に評価す
ることにより、特定のパターンをより高精度に検出する
ことができる。

【００３６】更に、本願の請求項３に係る発明によれ
ば、画像データ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を構成する複数の部
分画像を認識する部分画像認識ステップと、該部分画像
認識ステップにおいて認識された部分画像と所定の形状
及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部
分画像に対して得点を設定する得点設定ステップとを有
しているので、各部分画像の認識精度を相対的に評価す
ることが可能となる。

【００３７】また、更に、本願の請求項４に係る発明に
よれば、画像データ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、特定のパターンを構成する複数の部分画
像を認識する部分画像認識ステップと、該部分画像認識
ステップにおいて認識された部分画像と所定の形状及び
サイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画
像に対して得点を設定する得点設定ステップとを有して
いるので、各部分画像の認識精度を相対的に評価するこ
とが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図７】 エレメント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。

【図８】 エレメント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。

【図９】 各種のエレメントに対する得点設定例を示す
図である。

【図１０】 エレメント認識及び得点設定処理について
のフローチャートである。

【図１１】 理想的なパターンを構成するエレメントの
配置を示す図である。

【図１２】 得点が設定されたエレメントから構成され
るパターン及びその判定結果をあらわす図である。

【図１３】 得点が設定されたエレメントから構成され
る図１２と別のパターン及びその判定結果をあらわす図
である。

【図１４】 特定のパターンの判定処理についてのフロ
ーチャートである。

【符号の説明】

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…エレメント判定部 ３２…エレメント得点設定部 ３３…最終エレメント判定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き Ｆターム(参考） 2F065 AA03 AA07 AA56 DD02 DD06 FF04 JJ02 JJ25 MM03 QQ04 QQ21 QQ23 QQ24 QQ27 QQ36 QQ38 SS06 UU05 5L096 AA02 BA07 CA14 EA03 EA43 GA10 HA08 JA03

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【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、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識す
   る部分画像認識手段と、 上記部分画像認識手段により認識された部分画像と所定
   の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づ
   き、各部分画像に対して得点を設定する得点設定手段と
   を有していることを特徴とするパターン検出装置。
2. 【請求項２】 更に、上記特定のパターンが納まるサイ
   ズを備えた領域内に含まれる部分画像についての合計得
   点を算出し、その算出結果に基づき、特定のパターンの
   判定を行なうパターン判定手段を有していることを特徴
   とする請求項１記載のパターン検出装置。
3. 【請求項３】 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、特定のパターンを構成する複数の部分画像を
   認識する部分画像認識ステップと、 上記部分画像認識ステップにより認識された部分画像と
   所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基
   づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定ステ
   ップとを有していることを特徴とするパターン検出方
   法。
4. 【請求項４】 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、特定のパターンを構成する複数の部分画像を
   認識する部分画像認識ステップと、 上記部分画像認識ステップにおいて認識された部分画像
   と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に
   基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定ス
   テップとを有していることを特徴とするコンピュータ読
   取り可能な記録媒体。