JP2001307112A - Image processor, image processing method and recording medium recorded with image processing program - Google Patents

Image processor, image processing method and recording medium recorded with image processing program

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JP2001307112A
JP2001307112A JP2000127530A JP2000127530A JP2001307112A JP 2001307112 A JP2001307112 A JP 2001307112A JP 2000127530 A JP2000127530 A JP 2000127530A JP 2000127530 A JP2000127530 A JP 2000127530A JP 2001307112 A JP2001307112 A JP 2001307112A
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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image processing method and an image processor capable of quickly and highly accurately detecting a circular pattern in an image. SOLUTION: In the ins∥∥mage processing method for detecting the circular pattern in the image, the image is binarized, pixels having a prescribed binary value in an octagon are counted and whether an object is a target to be detected or not is judged by the count number of pixels having the prescribed value.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】本発明は、画像内における円
形パターンを検出するための画像処理装置、画像処理方
法、および画像処理プログラムを記録した記録媒体に関
するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus for detecting a circular pattern in an image, an image processing method, and a recording medium storing an image processing program.

【0002】[0002]

【従来の技術】近年、カラー複写機の機能と性能が向上
し、紙幣等の偽造も可能になりつつある。そのため、有
効な偽造防止方法が検討され続けている。偽造防止方法
の1つに、紙幣などの模様内に特定パターンを入れてお
き、スキャンされた画像を解析し、画像内において特定
パターンを検出したならば、正常な像生成を禁止する方
法がある。
2. Description of the Related Art In recent years, the functions and performance of color copying machines have been improved, and counterfeiting of banknotes and the like has become possible. Therefore, effective counterfeit prevention methods are being studied. One of the forgery prevention methods is a method in which a specific pattern is put in a pattern such as a bill, a scanned image is analyzed, and if a specific pattern is detected in the image, normal image generation is prohibited. .

【0003】特定パターンを検出する1つの方法とし
て、円形パターンを検出する方法がある。例えば、特開
平11−108631号公報においては、円形パターン
を検出するために、円形領域内の特定画素をカウントす
る方法が開示されている。
One method of detecting a specific pattern is to detect a circular pattern. For example, Japanese Patent Laying-Open No. 11-108631 discloses a method of counting a specific pixel in a circular area in order to detect a circular pattern.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】ところが、上記の特開
平11−108631号公報では、円形領域内の特定画
素をカウントしていたので、矩形領域内の特定画素をカ
ウントする場合と比べて、複雑であるという問題があっ
た。また、近年では、走査を行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り、これら
入出力デバイスと共働して、実時間内での特定パターン
の検出することが要望されている。
However, in Japanese Patent Application Laid-Open No. H11-108631, the number of specific pixels in a circular area is counted, which is more complicated than the case of counting specific pixels in a rectangular area. There was a problem that is. In recent years, input devices that perform scanning and output devices that output image data as printed prints, for example, devices that can process image data having a large amount of information such as high-resolution data at high speed are becoming widespread. It is desired to cooperate with an output device to detect a specific pattern in real time.

【0005】本発明は、上記の問題を解決するものであ
り、円形パターンを高速かつ高精度に検出する画像処理
装置を提供することを目的とする。さらに、本発明は、
円形パターンを高速かつ高精度に検出する画像処理方法
を提供することを目的とする。さらに、本発明は、円形
パターンを高速かつ高精度に検出する画像処理プログラ
ムを記録する記録媒体を提供することを目的とする。
An object of the present invention is to solve the above-mentioned problem, and to provide an image processing apparatus for detecting a circular pattern at high speed and with high accuracy. Further, the present invention provides
An object of the present invention is to provide an image processing method for detecting a circular pattern at high speed and with high accuracy. Still another object of the present invention is to provide a recording medium for recording an image processing program for detecting a circular pattern with high speed and high accuracy.

【0006】[0006]

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明に係る画像処理装置は、画像内における円
形パターンを検出する画像処理装置であって、画像を2
値化する2値化手段と、n角形(n≧8)内の2値化さ
れた所定値を有する画素をカウントするカウント手段
と、カウント手段によりカウントされた上記の所定値を
有する画素のカウント数で検出対象であるか否かを判断
する判断手段とを有することを特徴とするものである。
例えば、n角形は、8角形または16角形である。ま
た、所定値を有する画素は、所定値が1のオン画素であ
り、または所定値が0のオフ画素である。
In order to achieve the above object, an image processing apparatus according to the present invention is an image processing apparatus for detecting a circular pattern in an image.
Binarizing means for binarizing, counting means for counting pixels having a binarized predetermined value in an n-sided polygon (n ≧ 8), and counting of pixels having the above predetermined value counted by the counting means Determining means for determining whether or not the object is a detection target by a number.
For example, the n-sided polygon is an octagon or a hexagon. A pixel having a predetermined value is an ON pixel having a predetermined value of 1 or an OFF pixel having a predetermined value of 0.

【0007】本発明に係る画像処理方法は、画像内にお
ける円形パターンを検出する画像処理方法であって、画
像を2値化し、n角形(n≧8)内の2値化された所定
値を有する画素をカウントし、上記の所定値を有する画
素のカウント数で検出対象であるか否かを判断すること
を特徴とするものである。例えば、n角形は、8角形ま
たは16角形である。また、所定値を有する画素は、所
定値が1のオン画素であり、または所定値が0のオフ画
素である。
An image processing method according to the present invention is an image processing method for detecting a circular pattern in an image, wherein the image is binarized and a predetermined binarized value in an n-sided polygon (n ≧ 8) is calculated. The number of pixels having the predetermined value is counted, and whether or not the pixel is a detection target is determined based on the number of pixels having the predetermined value. For example, the n-sided polygon is an octagon or a hexagon. A pixel having a predetermined value is an ON pixel having a predetermined value of 1 or an OFF pixel having a predetermined value of 0.

【0008】本発明に係る画像処理プログラムを記録し
た記録媒体は、画像を2値化する手順と、n角形(n≧
8)内の2値化された所定値を有する画素をカウントす
る手順と、上記の所定値を有する画素のカウント数で検
出対象であるか否かを判断する手順とをコンピュータに
実行させるための画像内における円形パターンを検出す
る画像処理プログラムを記録したことを特徴とするもの
である。例えば、n角形は、8角形または16角形であ
る。また、所定値を有する画素は、所定値が1のオン画
素であり、または所定値が0のオフ画素である。
A recording medium on which an image processing program according to the present invention is recorded has a procedure for binarizing an image and an n-gon (n ≧ n).
8) A procedure for causing a computer to execute a procedure of counting pixels having a binarized predetermined value and a procedure of determining whether or not the pixel having the predetermined value is a detection target based on the counted number of pixels having the predetermined value. An image processing program for detecting a circular pattern in an image is recorded. For example, the n-sided polygon is an octagon or a hexagon. A pixel having a predetermined value is an ON pixel having a predetermined value of 1 or an OFF pixel having a predetermined value of 0.

【0009】[0009]

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を参照して説明する。図1に本実施形態の画像
処理装置(以下、「システム」という。)の概略構成図
を示す。図1に示すように、システムは中央演算処理装
置(以下、CPUという)を備え、システム全体を制御
する制御装置1を中心として構成される。この制御装置
1には、画像、文字等の表示や、操作のための表示等を
行うディスプレイ2と、各種入力、指示操作等を行うた
めのキーボード3およびマウス4が備えられる。記録媒
体として、フレキシブルディスク5a、ハードディスク
6、CD−ROM9aが用いられ、フレキシブルディス
ク装置5b、CD−ROM装置9bおよびハードディス
ク装置6が備えられる。さらに、文字や画像データ等を
印刷するプリンタ7と、画像データを取り込むためのス
キャナ8と、音声出力のためのスピーカ10と、音声入
力のためのマイクロホン11とが接続される。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings. FIG. 1 is a schematic configuration diagram of an image processing apparatus (hereinafter, referred to as a “system”) according to the present embodiment. As shown in FIG. 1, the system includes a central processing unit (hereinafter, referred to as a CPU), and is configured around a control device 1 that controls the entire system. The control device 1 includes a display 2 for displaying images, characters, and the like, a display for operations, and the like, and a keyboard 3 and a mouse 4 for performing various inputs, instruction operations, and the like. As a recording medium, a flexible disk 5a, a hard disk 6, and a CD-ROM 9a are used, and a flexible disk device 5b, a CD-ROM device 9b, and a hard disk device 6 are provided. Furthermore, a printer 7 for printing characters, image data, and the like, a scanner 8 for capturing image data, a speaker 10 for voice output, and a microphone 11 for voice input are connected.

【0010】図2に本システムの制御系のブロック図を
示す。CPU201には、データバス220を介して、
本システムを制御するプログラムが格納されているRO
M203と、CPU201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RAM204とが接
続される。また、CPU201にデータバス220を介
して接続される回路には、画像あるいは文字等の表示の
ためディスプレイ12を制御する表示制御回路205
と、キーボード3からの入力を転送制御するキーボード
御回路206と、マウス4からの入力を転送制御するマ
ウス制御回路207と、フレキシブルディスク装置18
bを制御するフレキシブルディスク装置制御回路208
と、ハードディスク装置を制御するハードディスク装置
制御回路209と、プリンタ22への出力を制御するプ
リンタ制御回路210と、スキャナ24を制御するスキ
ャナ制御回路211と、CD−ROM装置9bを制御す
るCD−ROM装置制御回路212と、スピーカ10を
制御するスピーカ制御回路213と、マイクロホン11
を制御するマイクロホン制御回路214とがある。さら
に、CPU201には、システムを動作させるために必
要な基準クロックを発生させるためのクロック202が
接続され、また、各種拡張ボードを接続するための拡張
スロット215がデータバス220を介して接続され
る。
FIG. 2 shows a block diagram of a control system of the present system. The CPU 201 is connected via a data bus 220 to
RO in which a program for controlling this system is stored
M203 is connected to RAM 204 for temporarily storing programs and data executed by CPU 201 for control. A circuit connected to the CPU 201 via the data bus 220 includes a display control circuit 205 for controlling the display 12 for displaying images, characters, and the like.
A keyboard control circuit 206 for controlling transfer of input from the keyboard 3; a mouse control circuit 207 for controlling transfer of input from the mouse 4;
Flexible disk device control circuit 208 for controlling b
A hard disk device control circuit 209 for controlling the hard disk device, a printer control circuit 210 for controlling output to the printer 22, a scanner control circuit 211 for controlling the scanner 24, and a CD-ROM for controlling the CD-ROM device 9b. A device control circuit 212; a speaker control circuit 213 for controlling the speaker 10;
And a microphone control circuit 214 for controlling the Further, a clock 202 for generating a reference clock necessary for operating the system is connected to the CPU 201, and an expansion slot 215 for connecting various expansion boards is connected via a data bus 220. .

【0011】なお、このシステムでは、画像認識のプロ
グラムをROM203に格納する。しかし、本プログラ
ムの一部または全部をフレキシブルディスク5a、ハー
ドディスク6、CD−ROM9aなどの情報記録媒体に
格納しておき、必要に応じて情報記録媒体よりプログラ
ムをRAM204に読み出し、これを実行させてもよ
い。また、記録媒体は、光磁気ディスク(MO)等の他
の情報記録媒体でもよい。また、画像データ入力装置と
してスキャナ8を用いているが、スチルビデオカメラや
デジタルカメラ等の他のデータ入力装置であってもよ
い。また、拡張スロット215にネットワーク用ボード
を接続して、ネットワークを介してプログラムや画像デ
ータを受け取ることもできる。
In this system, an image recognition program is stored in the ROM 203. However, a part or all of this program is stored in an information recording medium such as the flexible disk 5a, the hard disk 6, and the CD-ROM 9a, and the program is read out from the information recording medium to the RAM 204 as necessary, and executed. Is also good. Further, the recording medium may be another information recording medium such as a magneto-optical disk (MO). Although the scanner 8 is used as the image data input device, other data input devices such as a still video camera and a digital camera may be used. In addition, a network board can be connected to the expansion slot 215 to receive programs and image data via the network.

【0012】図3は、本システムにおいてCPU201
が実行するメインルーチンを示すフローチャートであ
る。本システムが処理する入力画像データは、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。この画像データは図2
に示されているようなさまざまな入力手段によって入力
された画像データである。この画像データは、必要に応
じて、解像度変換、変倍等の前処理が行われる。ステッ
プS701において、検出したい円形パターン(マー
ク)の色に応じて画素をラベリングする2値化処理が行
われる。この2値化処理とは、画像データを構成する各
画素の円形パターン(マーク)の色についての濃度値
が、予め設定された「参照濃度範囲」に含まれるなら
ば、該参照濃度範囲内の濃度値を有する画素を1の値を
有するオン画素に設定し、含まれないならば0の値を有
するオフ画素に設定することである。次に、ステップS
702において、円形パターン候補の位置の検出が行わ
れる。以下のステップは、検出された円形パターン候補
が真に検出したい円形パターンか否か検査するために行
われる。ステップS703において、検出された円形パ
ターン候補の縦・横の大きさ、縦横比の検査をする。次
に、ステップS704において、円形パターン候補の円
周上の複数点と円周外の複数点の所定値を有する画素の
有無の検査をする(以下、所定値を有する画素、つまり
オン画素またはオフ画素を特定画素と呼ぶ)。次に、ス
テップS705において、2値化された円形パターン候
補の特定画素をカウントし、そのカウント数を、参照値
のカウント数と比較する濃度検査を行う。ステップS7
05については、後に詳細に記載する。次にステップS
706において、回転を考慮に入れて、検出したい円形
パターンと検出された円形パターン候補の周方向および
径方向のパターンマッチングを行う。次に、ステップS
707において、ステップS703〜ステップS706
において行われた検査によって円形パターン候補が検出
したい円形パターンと適合しているか否か計算する。
FIG. 3 shows the CPU 201 in the present system.
5 is a flowchart showing a main routine executed by the user. The input image data processed by this system is R (red),
Each color of G (green) and B (blue) is 8 bits (256 gradations)
Is data having a density value of This image data is shown in FIG.
Are image data input by various input means as shown in FIG. This image data is subjected to pre-processing such as resolution conversion and scaling if necessary. In step S701, a binarization process for labeling pixels according to the color of a circular pattern (mark) to be detected is performed. This binarization processing means that if the density value of the color of the circular pattern (mark) of each pixel forming the image data is included in the preset “reference density range”, That is, a pixel having a density value is set as an ON pixel having a value of 1, and if not included, an OFF pixel having a value of 0 is set. Next, step S
At 702, the position of a circular pattern candidate is detected. The following steps are performed to check whether the detected circular pattern candidate is a circular pattern to be truly detected. In step S703, the vertical / horizontal size and aspect ratio of the detected circular pattern candidate are inspected. Next, in step S704, the presence or absence of a pixel having a predetermined value at a plurality of points on the circumference of the circular pattern candidate and a plurality of points outside the circumference is checked (hereinafter, a pixel having a predetermined value, that is, an ON pixel or an OFF A pixel is called a specific pixel). Next, in step S705, a density test is performed in which the specific pixels of the binarized circular pattern candidate are counted, and the count is compared with the count of the reference value. Step S7
05 will be described in detail later. Next, step S
At 706, circumferential and radial pattern matching between the circular pattern to be detected and the detected circular pattern candidate is performed in consideration of the rotation. Next, step S
In step 707, steps S703 to S706 are performed.
It is calculated whether or not the circular pattern candidate conforms to the circular pattern to be detected by the inspection performed in the above.

【0013】次に、濃度検査(図3、S705)におけ
る特定画素のカウント方法について説明する。円形パタ
ーンの特定画素は、n角形(n≧8)でカウントされ
る。まず、8角形内の特定画素をカウントする方法につ
いて図4を参照して説明する。図4では、検出窓は16
画素×16画素である。検出窓内にある円形パターン
は、所定の色で2値化されると、図4の右図のようにな
る。図5は、円形パターンの特定画素を8角形内でカウ
ントするための上から1/3部分の走査方法を説明する
図である。(A)1ライン目において、左端から5画素
離れた位置から走査が始まり、右端から5画素離れた位
置で走査が終わる。2ライン目から6ライン目までは、
1ライン走査するごとに、走査する範囲が左右に1ライ
ンずつ増える。つまり、2ライン目は、左端から4画素
離れた位置から走査が始まり、右端から4画素離れた位
置で走査が終わる。(B)7ライン目から10ライン目
において、左端から右端まで走査する。(C)11ライ
ン目から16ライン目においては、1ライン走査するご
とに、走査する範囲が左右に1ラインずつ減る。つまり
11ライン目は、左端から右端まで走査し、12ライン
目は、左端から1画素離れた位置から走査が始まり、右
端から1画素離れた位置で走査が終わる。最後に16ラ
イン目は、左端から5画素離れた位置から走査が始ま
り、右端から5画素離れた位置で走査が終わる。
Next, a method of counting a specific pixel in the density test (S705 in FIG. 3) will be described. Specific pixels of the circular pattern are counted in an n-sided polygon (n ≧ 8). First, a method of counting a specific pixel in an octagon will be described with reference to FIG. In FIG. 4, the detection window is 16
It is a pixel × 16 pixels. When the circular pattern in the detection window is binarized by a predetermined color, it becomes as shown in the right diagram of FIG. FIG. 5 is a diagram for explaining a scanning method of the first third from the top for counting specific pixels of a circular pattern in an octagon. (A) On the first line, scanning starts at a position 5 pixels away from the left end and ends at a position 5 pixels away from the right end. From the second line to the sixth line,
Each time one line is scanned, the scanning range increases left and right by one line. That is, the scanning of the second line starts at a position four pixels away from the left end, and ends at a position four pixels away from the right end. (B) In the seventh to tenth lines, scanning is performed from the left end to the right end. (C) From the 11th line to the 16th line, every time one line is scanned, the scanning range is reduced by one line to the left and right. That is, the eleventh line scans from the left end to the right end, and the twelfth line starts scanning at a position one pixel away from the left end and ends scanning at a position one pixel away from the right end. Finally, on the 16th line, scanning starts at a position 5 pixels away from the left end, and ends at a position 5 pixels away from the right end.

【0014】次に、16角形内の特定画素をカウントす
る方法について図6を参照して説明する。この図6で
は、検出窓は、20画素×20画素である。検出窓内に
ある円形パターンは、所定の色で2値化されると、図6
の右図のようになる。図7は、円形パターンの特定画素
を16角形内でカウントするための上半分の走査方法を
説明する図である。1ライン目において、左端から8
画素離れた位置から走査が始まり、右端から8画素離れ
た位置で走査が終わる。1ライン目から3ライン目にお
いては、1ライン走査するごとに走査範囲が左右に2画
素ずつ増える。4ライン目においては、走査範囲が左
右に1画素ずつ増える。5ライン目から9ライン目に
おいては、1ラインおきに走査範囲が左右に1画素ずつ
増える。10ライン目においては、左端から右端まで
走査する。これで上半分の走査が終わる。下半分は、上
半分と対称になるように走査範囲が減る。
Next, a method of counting a specific pixel in a hexagon will be described with reference to FIG. In FIG. 6, the detection window is 20 pixels × 20 pixels. When the circular pattern in the detection window is binarized by a predetermined color, FIG.
It becomes like the figure on the right. FIG. 7 is a diagram illustrating an upper half scanning method for counting specific pixels of a circular pattern in a hexagon. On the first line, 8 from the left end
Scanning starts at a position separated by a pixel, and ends at a position separated by 8 pixels from the right end. From the first line to the third line, each time one line is scanned, the scanning range increases left and right by two pixels. On the fourth line, the scanning range increases left and right by one pixel. From the fifth line to the ninth line, the scanning range increases left and right by one pixel every other line. On the tenth line, scanning is performed from the left end to the right end. This completes the upper half scan. The scanning range is reduced so that the lower half is symmetric with the upper half.

【0015】次に、濃度検査について説明する。ここで
は、例として8角形内の特定画素をカウントして濃度検
査を行う。図8は、8角形内における特定画素をカウン
トする方法を説明する図である。図9は、濃度検査のフ
ローチャートである。図10、図11、図12は、それ
ぞれA部分、B部分、C部分の特定画素をカウントする
画像処理のフローチャートである。A部分、B部分、C
部分は、それぞれ図8において示されている領域であ
る。まず、A部分の特定画素をカウントする(S90
1)。次に、B部分の特定画素をカウントする(S90
2)。次に、C部分の特定画素をカウントする(S90
3)。これらのA部分の特定画素のカウント、B部分の
特定画素のカウント、C部分の特定画素のカウント、そ
れぞれについて後に詳細に説明する。次に、ステップS
901〜ステップS903においてカウントされた特定
画素を合計して、8角形内の特定画素の総合計を求める
(S904)。次に、ステップS904によって得られ
た8角形内の特定画素の総カウント数が、検出したい円
形パターンのカウント数と比較してどの程度近いかによ
って得点を算出する(S905)。以上で、濃度検査が
終了し、図3のフローチャートに戻る。
Next, the density test will be described. Here, as an example, a specific pixel within an octagon is counted and a density test is performed. FIG. 8 is a diagram for explaining a method of counting specific pixels in an octagon. FIG. 9 is a flowchart of the density test. FIGS. 10, 11, and 12 are flowcharts of image processing for counting specific pixels in the A portion, the B portion, and the C portion, respectively. A part, B part, C
The portions are the areas shown in FIG. First, the specific pixels in the portion A are counted (S90).
1). Next, the specific pixels in the B portion are counted (S90).
2). Next, the specific pixels in the C portion are counted (S90).
3). The count of the specific pixels in the portion A, the count of the specific pixels in the portion B, and the count of the specific pixels in the portion C will be described in detail later. Next, step S
The specific pixels counted in steps 901 to S903 are summed to obtain a total sum of the specific pixels in the octagon (S904). Next, a score is calculated based on how close the total count number of the specific pixel in the octagon obtained in step S904 is to the count number of the circular pattern to be detected (S905). Thus, the density test is completed, and the process returns to the flowchart of FIG.

【0016】これから、図10のフローチャートを用い
てA部分のカウント(図9、S901)について説明す
る。まず、ステップS1001〜ステップS1005に
おいて、初期設定を行う。具体的には、カウント数Aを
0にセットする(S1001)。次に、mを5にセット
する(S1002)。次に、nを5にセットする(S1
003)。次に、yをyMinにセットする(S100
4)。次に、xをxMin+mにセットする(S100
5)。これで初期設定が終了する。
The counting of the portion A (S901 in FIG. 9) will now be described with reference to the flowchart of FIG. First, in steps S1001 to S1005, initialization is performed. Specifically, the count A is set to 0 (S1001). Next, m is set to 5 (S1002). Next, n is set to 5 (S1
003). Next, y is set to yMin (S100
4). Next, x is set to xMin + m (S100
5). This completes the initial setting.

【0017】次に、(x,y)が特定画素であるか否か
判断される(S1006)。(x,y)が特定画素であ
るならば、 カウント数A=カウント数A+1 とする(S1007)。次に、右隣の座標について調べ
るために、 x=x+1 とする(S1008)。次に、 x>xMax−m つまり、(x,y)が右端を越えているか否か判断され
る(S1009)。右端を越えていないならば、ステッ
プS1006に戻る。右端を越えているならば、 m=m−1 とし(S1010)、 y=y+1 とする(S1011)。次に、 y>yMin+n つまり、(x,y)がA部分から外れているか否か判断
される(S1012)。(x,y)がA部分から外れて
いないならば、ステップS1005に戻る。A部分から
外れているならば、A部分のカウントは終了し、図9の
フローチャートに戻る。
Next, it is determined whether or not (x, y) is a specific pixel (S1006). If (x, y) is a specific pixel, count number A = count number A + 1 (S1007). Next, in order to check the coordinates on the right side, x = x + 1 is set (S1008). Next, it is determined whether x> xMax-m, that is, whether (x, y) exceeds the right end (S1009). If not, the process returns to step S1006. If it exceeds the right end, m = m-1 is set (S1010), and y = y + 1 is set (S1011). Next, it is determined whether y> yMin + n, that is, whether (x, y) is out of the A portion (S1012). If (x, y) does not deviate from part A, the process returns to step S1005. If it is out of the area A, the counting of the area A ends and the process returns to the flowchart of FIG.

【0018】次に、図11のフローチャートを用いてB
部分のカウント(図9、S902)について説明する。
まず、ステップS1101〜ステップS1104におい
て、初期設定を行う。具体的には、カウント数Bを0に
セットする(S1101)。次に、nを5にセットする
(S1102)。次に、yをyMin+nにセットする
(S1103)。次に、xをxMinにセットする(S
1004)。これで初期設定が終了する。
Next, using the flowchart of FIG.
The counting of the part (S902 in FIG. 9) will be described.
First, in steps S1101 to S1104, initialization is performed. Specifically, the count number B is set to 0 (S1101). Next, n is set to 5 (S1102). Next, y is set to yMin + n (S1103). Next, x is set to xMin (S
1004). This completes the initial setting.

【0019】次に、(x,y)が特定画素であるか否か
判断される(S1105)。(x,y)が特定画素であ
るならば、 カウント数B=カウント数B+1 とする(S1106)。次に、右隣の座標について調べ
るために、 x=x+1 とする(S1107)。次に、 x>xMax つまり、(x,y)が右端を越えているか否か判断され
る(S1108)。右端を越えていないならば、ステッ
プS1105に戻る。右端を越えているならば、 y=y+1 とする(S1109)。次に、 y>yMin−n つまり、(x,y)がB部分から外れているか否か判断
される(S1110)。(x,y)がB部分から外れて
いないならば、ステップS1104に戻る。B部分から
外れているならば、B部分のカウントは終了し、図9の
フローチャートに戻る。
Next, it is determined whether or not (x, y) is a specific pixel (S1105). If (x, y) is a specific pixel, count number B = count number B + 1 (S1106). Next, to check the coordinates on the right side, x = x + 1 is set (S1107). Next, it is determined whether or not x> xMax, that is, whether (x, y) exceeds the right end (S1108). If it does not exceed the right end, the process returns to step S1105. If it exceeds the right end, y = y + 1 is set (S1109). Next, y> yMin-n, that is, it is determined whether (x, y) is out of the B portion (S1110). If (x, y) does not deviate from part B, the process returns to step S1104. If it is out of the portion B, the counting of the portion B ends, and the process returns to the flowchart of FIG.

【0020】次に、図12のフローチャートを用いてC
部分のカウント(図9、S903)について説明する。
まず、ステップS1201〜ステップS1204におい
て、初期設定を行う。具体的には、カウント数Cを0に
セットする(S1201)。次に、nを5にセットする
(S1202)。次に、lを5にセットする(S120
3)。次に、yをyMax−n+1にセットする(S1
204)。次に、xをxMin+lにセットする(S1
005)。これで初期設定が終了する。
Next, using the flowchart of FIG.
The counting of the part (FIG. 9, S903) will be described.
First, in steps S1201 to S1204, initialization is performed. Specifically, the count number C is set to 0 (S1201). Next, n is set to 5 (S1202). Next, 1 is set to 5 (S120).
3). Next, y is set to yMax-n + 1 (S1
204). Next, x is set to xMin + 1 (S1
005). This completes the initial setting.

【0021】次に、(x,y)が特定画素であるか否か
判断される(S1206)。(x,y)が特定画素であ
るならば、 カウント数C=カウント数C+1 とする(S1207)。次に、右隣の座標について調べ
るために、 x=x+1 とする(S1208)。次に、 x>xMax−l つまり、(x,y)が右端を越えているか否か判断され
る(S1209)。右端を越えていないならば、ステッ
プS1206に戻る。右端を越えているならば、 l=l+1 とし(S1210)、 y=y+1 とする(S1211)。次に、 y>yMax つまり、(x,y)がC部分から外れているか否か判断
される(S1212)。(x,y)がC部分から外れて
いないならば、ステップS1205に戻る。C部分から
外れているならば、C部分のカウントは終了し、図9の
フローチャートに戻る。
Next, it is determined whether or not (x, y) is a specific pixel (S1206). If (x, y) is a specific pixel, count number C = count number C + 1 (S1207). Next, in order to check the coordinates on the right, x = x + 1 is set (S1208). Next, it is determined whether or not x> xMax−1, that is, whether (x, y) exceeds the right end (S1209). If not, the process returns to step S1206. If it is beyond the right end, 1 = 1 + 1 is set (S1210), and y = y + 1 is set (S1211). Next, y> yMax, that is, it is determined whether (x, y) is out of the C portion (S1212). If (x, y) does not deviate from the portion C, the process returns to step S1205. If it is out of the portion C, the counting of the portion C ends, and the process returns to the flowchart of FIG.

【0022】なお、特定画素は、オン画素であっても、
オフ画素であってもよい。さらに、図7において説明さ
れているように、16角形内の上半分の特定画素をカウ
ントし、上半分と下半分が、上半分と下半分の中心に対
して対称であるような16角形内で特定画素をカウント
することもできる。8角形または16角形に限定される
わけではなく、例えば32角形などの他の多角形であっ
てもよい。また、さらに、この実施の形態において、A
部分のカウント、B部分のカウント、C部分のカウント
の順番で、8角形内の特定画素をカウントしているが、
この順番は特に限定されるわけではなく、その他の順番
で特定画素をカウントしてもよい。
Incidentally, even if the specific pixel is an ON pixel,
It may be an off pixel. Further, as described in FIG. 7, the specific pixels in the upper half of the hexagon are counted, and the upper half and the lower half are symmetrical with respect to the center of the upper half and the lower half. Can be used to count specific pixels. The shape is not limited to an octagon or a hexagon, and may be another polygon such as a 32 polygon. Further, in this embodiment, A
Although the specific pixels in the octagon are counted in the order of the part count, the B part count, and the C part count,
This order is not particularly limited, and the specific pixels may be counted in another order.

【0023】したがって、この実施の形態に係る画像処
理方法は、矩形内全領域の特定画素をカウントする場合
と比べて、n(n≧8)角形内の特定画素だけをカウン
トする場合は、参照画素が減るために処理時間が短縮で
き、さらに、例えば矩形と円形との面積誤差22%に対
して、8角形と円形との面積誤差はわずかに4%である
ために、精度が高い。また、円形領域内の特定画素をカ
ウントする場合と比べて、n(n≧8)角形内の特定画
素だけをカウントする場合は、単純に処理できる。
Therefore, in the image processing method according to this embodiment, when counting only specific pixels within the n (n ≧ 8) polygon, as compared with the case of counting specific pixels in the entire area within the rectangle, refer to FIG. Since the number of pixels is reduced, the processing time can be shortened. Further, for example, the area error between an octagon and a circle is only 4% while the area error between a rectangle and a circle is 22%, so that the accuracy is high. In addition, compared to the case where the specific pixels in the circular area are counted, the case where only the specific pixels in the n (n ≧ 8) polygon is counted can be simply processed.

【0024】[0024]

【発明の効果】円形領域内の特定画素をカウントするよ
りも、n(n≧8)角形内の特定画素をカウントする方
が単純に処理できるので、画像内における円形パターン
を高速かつ高精度に検出することができる。
According to the present invention, it is possible to simply process a specific pixel in an n (n ≧ 8) polygon rather than to count a specific pixel in a circular area. Can be detected.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】 本発明に係る画像処理装置の構成の概略を示
す図である。
FIG. 1 is a diagram schematically showing the configuration of an image processing apparatus according to the present invention.

【図2】 画像処理装置の制御装置を中心としたブロッ
ク図である。
FIG. 2 is a block diagram mainly illustrating a control device of the image processing apparatus.

【図3】 画像処理装置におけるメインルーチンのフロ
ーチャートである。
FIG. 3 is a flowchart of a main routine in the image processing apparatus.

【図4】 8角形内の特定画素をカウントする方法を説
明する図である。
FIG. 4 is a diagram illustrating a method for counting a specific pixel in an octagon.

【図5】 8角形内の特定画素のカウント範囲を説明す
る図である。
FIG. 5 is a diagram illustrating a count range of a specific pixel within an octagon;

【図6】 16角形内の特定画素をカウントする方法を
説明する図である。
FIG. 6 is a diagram illustrating a method of counting a specific pixel within a hexagon.

【図7】 16角形内の特定画素のカウント範囲を説明
する図である。
FIG. 7 is a diagram illustrating a count range of a specific pixel within a hexagon.

【図8】 8角形内の特定画素をカウントする方法を説
明する図である。
FIG. 8 is a diagram illustrating a method of counting a specific pixel in an octagon.

【図9】 濃度検査のフローチャートである。FIG. 9 is a flowchart of a density test.

【図10】 図8のA部分の特定画素をカウントする画
像処理のフローチャートである。
FIG. 10 is a flowchart of image processing for counting a specific pixel in a portion A of FIG. 8;

【図11】 図8のB部分の特定画素をカウントする画
像処理のフローチャートである。
FIG. 11 is a flowchart of image processing for counting specific pixels in a B portion of FIG. 8;

【図12】 図8のC部分の特定画素をカウントする画
像処理のフローチャートである。
FIG. 12 is a flowchart of image processing for counting a specific pixel in a C portion of FIG. 8;

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 制御装置、 5b フレキシブルディスク、
6 ハードディスク、7 プリンタ、 8 スキャ
ナ、 9b CD−ROM、 20 検出窓、
22 部分画像領域 201 CPU、 203
ROM、204 RAM。
1 control device, 5b flexible disk,
6 hard disk, 7 printer, 8 scanner, 9b CD-ROM, 20 detection window,
22 partial image area 201 CPU, 203
ROM, 204 RAM.

フロントページの続き (72)発明者 石井 浩友 大阪府大阪市中央区安土町二丁目3番13号 大阪国際ビル ミノルタ株式会社内 Fターム(参考) 5L096 AA02 AA06 EA35 EA43 FA04 FA15 FA54 FA70 GA28 GA40Continued on the front page (72) Inventor Hirotomo Ishii 2-3-1-13 Azuchicho, Chuo-ku, Osaka-shi, Osaka F-term in Osaka International Building Minolta Co., Ltd. 5L096 AA02 AA06 EA35 EA43 FA04 FA15 FA54 FA70 GA28 GA40

Claims (15)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 画像内における円形パターンを検出する
画像処理装置において、 画像を2値化する2値化手段と、 n角形(n≧8)内の2値化された所定値を有する画素
をカウントするカウント手段と、 カウント手段によりカウントされた上記の所定値を有す
る画素のカウント数で検出対象であるか否かを判断する
判断手段とを有することを特徴とする画像処置装置。
1. An image processing apparatus for detecting a circular pattern in an image, comprising: a binarizing means for binarizing the image; and a pixel having a predetermined value binarized in an n-sided polygon (n ≧ 8). An image processing apparatus comprising: a counting means for counting; and a judging means for judging whether or not a pixel is a detection target based on a count number of a pixel having the above predetermined value counted by the counting means.
【請求項2】 n角形が、8角形である請求項1に記載
の画像処理装置。
2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the n-sided polygon is an octagon.
【請求項3】 n角形が、16角形である請求項1に記
載の画像処理装置。
3. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the n-sided polygon is a hexagon.
【請求項4】 2値画像において、上記の所定値を有す
る画素は、所定値が1のオン画素である請求項1に記載
の画像処置装置。
4. The image processing apparatus according to claim 1, wherein in the binary image, the pixel having the predetermined value is an ON pixel whose predetermined value is 1.
【請求項5】 2値画像において、上記の所定値を有す
る画素は、所定値が0のオフ画素である請求項1に記載
の画像処理装置。
5. The image processing apparatus according to claim 1, wherein in the binary image, the pixel having the predetermined value is an off pixel whose predetermined value is 0.
【請求項6】 画像内における円形パターンを検出する
画像処理方法において、 画像を2値化し、 n角形(n≧8)内の2値化された所定値を有する画素
をカウントし、 上記の所定値を有する画素のカウント数で検出対象であ
るか否かを判断することを特徴とする画像処理方法。
6. An image processing method for detecting a circular pattern in an image, wherein the image is binarized, and a pixel having a binarized predetermined value in an n-sided polygon (n ≧ 8) is counted. An image processing method, comprising: determining whether a pixel is a detection target based on a count number of pixels having a value.
【請求項7】 n角形が、8角形である請求項6に記載
の画像処理方法。
7. The image processing method according to claim 6, wherein the n-sided polygon is an octagon.
【請求項8】 n角形が、16角形である請求項6に記
載の画像処理方法。
8. The image processing method according to claim 6, wherein the n-sided polygon is a hexagon.
【請求項9】 2値画像において、上記の所定値を有す
る画素は、所定値が1のオン画素である請求項6に記載
の画像処理方法。
9. The image processing method according to claim 6, wherein in the binary image, the pixel having the predetermined value is an ON pixel whose predetermined value is 1.
【請求項10】 2値画像において、上記の所定値を有
する画素は、所定値が0のオフ画素である請求項6に記
載の画像処理方法。
10. The image processing method according to claim 6, wherein in the binary image, the pixel having the predetermined value is an off pixel whose predetermined value is 0.
【請求項11】 画像内における円形パターンを検出す
る画像処理プログラムであって、画像を2値化する手順
と、n角形(n≧8)内の2値化された所定値を有する
画素をカウントする手順と、上記の所定値を有する画素
のカウント数で検出対象であるか否かを判断する手順と
をコンピュータに実行させるためのプログラムを記録し
たことを特徴とするコンピュータ読み取り可能な記録媒
体。
11. An image processing program for detecting a circular pattern in an image, comprising: a step of binarizing the image; and counting pixels having a predetermined binarized value in an n-sided polygon (n ≧ 8). A computer-readable recording medium which records a program for causing a computer to execute a procedure of performing the above and a procedure of determining whether or not the pixel is a detection target based on the count number of the pixel having the predetermined value.
【請求項12】 n角形が、8角形である請求項11に
記載の記録媒体。
12. The recording medium according to claim 11, wherein the n-sided polygon is an octagon.
【請求項13】 n角形が、16角形である請求項11
に記載の記録媒体。
13. The n-sided polygon is a hexagonal form.
A recording medium according to claim 1.
【請求項14】 2値画像において、上記の所定値を有
する画素は、所定値が1のオン画素である請求項11に
記載の記録媒体。
14. The recording medium according to claim 11, wherein in the binary image, the pixel having the predetermined value is an ON pixel whose predetermined value is 1.
【請求項15】 2値画像において、上記の所定値を有
する画素は、所定値が0のオフ画素である請求項11に
記載の記録媒体。
15. The recording medium according to claim 11, wherein in the binary image, the pixel having the predetermined value is an off pixel whose predetermined value is 0.
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