JP2001312725A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents
画像処理装置および画像処理方法Info
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- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims abstract description 9
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 25
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 4
- 238000000034 method Methods 0.000 description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 229940102872 bluemax Drugs 0.000 description 2
- 230000002265 prevention Effects 0.000 description 2
- 102100033040 Carbonic anhydrase 12 Human genes 0.000 description 1
- 101000867855 Homo sapiens Carbonic anhydrase 12 Proteins 0.000 description 1
- 101100402621 Homo sapiens MSANTD4 gene Proteins 0.000 description 1
- 102100031642 Myb/SANT-like DNA-binding domain-containing protein 4 Human genes 0.000 description 1
- 239000011800 void material Substances 0.000 description 1
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 特定パターンを高速で精度よく認識できる画
像認識方法及び装置を提供する。 【解決手段】 画像処理において、入力カラー画像の各
画素について、画素の多値画像データが特定色を指定す
る範囲内であればその画素をオン画素とする。次に、得
られた２値化画像を複数の画素からなる領域に分割し、
各領域について、所定条件のときに、当該領域をオン画
素とし、得られた低解像度データから特定の形状で構成
されるパターンを検出する。ここで、低解像度化の際
に、領域、および、その領域を所定の方向にシフトした
領域について、領域内のオン画素の数が所定の閾値を越
えると当該領域をオン画素とする。または、各領域につ
いて、オン画素が塊で存在する場合に当該領域をオン画
素とする。これにより、特定パターンが認識しやすいよ
うに低解像度化できる。
像認識方法及び装置を提供する。 【解決手段】 画像処理において、入力カラー画像の各
画素について、画素の多値画像データが特定色を指定す
る範囲内であればその画素をオン画素とする。次に、得
られた２値化画像を複数の画素からなる領域に分割し、
各領域について、所定条件のときに、当該領域をオン画
素とし、得られた低解像度データから特定の形状で構成
されるパターンを検出する。ここで、低解像度化の際
に、領域、および、その領域を所定の方向にシフトした
領域について、領域内のオン画素の数が所定の閾値を越
えると当該領域をオン画素とする。または、各領域につ
いて、オン画素が塊で存在する場合に当該領域をオン画
素とする。これにより、特定パターンが認識しやすいよ
うに低解像度化できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、特定パターンを認
識する画像認識技術に関する。
識する画像認識技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年カラー複写機の機能と性能が上が
り、紙幣、有価証券などの有効な偽造防止方法が検討さ
れ続けている。偽造防止方法のひとつに、紙幣などの模
様の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。その際、画像読取に
おいて紙幣などが任意角の状態で読取位置に置かれた場
合や、紙幣などの流通過程において局部的な汚れや傷が
生じている場合にも、スキャンされた画像から特定パタ
ーンを認識する必要がある。
り、紙幣、有価証券などの有効な偽造防止方法が検討さ
れ続けている。偽造防止方法のひとつに、紙幣などの模
様の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。その際、画像読取に
おいて紙幣などが任意角の状態で読取位置に置かれた場
合や、紙幣などの流通過程において局部的な汚れや傷が
生じている場合にも、スキャンされた画像から特定パタ
ーンを認識する必要がある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】スキャナなどの入力機
器からのデータの多くは情報量の多いカラー画像であ
り、また入出力機器はますます高速で高解像度になって
きている。しかし、それにもかかわらず偽造防止のため
実時間内での画像処理（特定パターンの検出）が求めら
れている。それゆえ、高速でノイズに強い画像認識手法
の開発が重要な課題であった。画像処理の高速化の手段
の一つとして、解像度を落として画素数を減らしたぼか
し画像を生成し、ぼかし画像に対して認識処理する方法
がある。この場合、特定パターンが認識できるように、
精度良く解像度を落とすことが重要なポイントとなる。
器からのデータの多くは情報量の多いカラー画像であ
り、また入出力機器はますます高速で高解像度になって
きている。しかし、それにもかかわらず偽造防止のため
実時間内での画像処理（特定パターンの検出）が求めら
れている。それゆえ、高速でノイズに強い画像認識手法
の開発が重要な課題であった。画像処理の高速化の手段
の一つとして、解像度を落として画素数を減らしたぼか
し画像を生成し、ぼかし画像に対して認識処理する方法
がある。この場合、特定パターンが認識できるように、
精度良く解像度を落とすことが重要なポイントとなる。
【０００４】本発明の目的は、特定パターンを高速で精
度よく認識できる画像認識方法及び装置を提供すること
である。
度よく認識できる画像認識方法及び装置を提供すること
である。
【０００５】
【課題を解決するための手段】本発明に係る第１の画像
処理装置において、２値化手段は、入力カラー画像の各
画素について、画素の多値画像データが特定色を指定す
る範囲内であればその画素をオン画素とする。次に、解
像度変換手段は、２値化手段により得られた２値化画像
を複数の画素からなる領域に分割し、各領域について、
その領域、および、その領域を所定の方向にシフトした
（たとえば右、下、右下の複数方向に１画素分シフトし
た）領域が所定の条件を満たすと当該領域をオン画素と
する。これにより低解像度化する。さらに、検出手段
は、解像度変換手段により得られた２値化データから特
定の形状で構成されるパターンを検出する。ここで、た
とえば、前記の所定の条件は領域内のオン画素の数が所
定の閾値を越えることである。また、たとえば、前記の
所定の条件は領域内のオン画素が所定の大きさの塊で存
在することである。
処理装置において、２値化手段は、入力カラー画像の各
画素について、画素の多値画像データが特定色を指定す
る範囲内であればその画素をオン画素とする。次に、解
像度変換手段は、２値化手段により得られた２値化画像
を複数の画素からなる領域に分割し、各領域について、
その領域、および、その領域を所定の方向にシフトした
（たとえば右、下、右下の複数方向に１画素分シフトし
た）領域が所定の条件を満たすと当該領域をオン画素と
する。これにより低解像度化する。さらに、検出手段
は、解像度変換手段により得られた２値化データから特
定の形状で構成されるパターンを検出する。ここで、た
とえば、前記の所定の条件は領域内のオン画素の数が所
定の閾値を越えることである。また、たとえば、前記の
所定の条件は領域内のオン画素が所定の大きさの塊で存
在することである。
【０００６】本発明に係る第２の画像処理装置におい
て、２値化手段は、入力カラー画像の各画素について、
画素の多値画像データが特定色を指定する範囲内であれ
ばその画素をオン画素とする。次に、解像度変換手段
は、２値化手段により得られた２値化画像を複数の画素
からなる領域に分割し、各領域について、オン画素が所
定の大きさの塊として存在する場合に当該領域をオン画
素とする。さらに、検出手段は、解像度変換手段により
得られた２値化データから特定の形状で構成されるパタ
ーンを検出する。塊とは、複数のオン画素が隣接してい
る状態であり、たとえば２×２の画素の集まりである。
て、２値化手段は、入力カラー画像の各画素について、
画素の多値画像データが特定色を指定する範囲内であれ
ばその画素をオン画素とする。次に、解像度変換手段
は、２値化手段により得られた２値化画像を複数の画素
からなる領域に分割し、各領域について、オン画素が所
定の大きさの塊として存在する場合に当該領域をオン画
素とする。さらに、検出手段は、解像度変換手段により
得られた２値化データから特定の形状で構成されるパタ
ーンを検出する。塊とは、複数のオン画素が隣接してい
る状態であり、たとえば２×２の画素の集まりである。
【０００７】本発明に係る第１の画像処理方法におい
て、入力カラー画像の各画素について、画素の多値画像
データが特定色を指定する範囲内であればその画素をオ
ン画素とする。次に、得られた２値化画像を複数の画素
からなる領域に分割し、各領域について、その領域、お
よび、その領域を所定の方向にシフトした領域が所定の
条件を満たすと当該領域をオン画素とする。次に、得ら
れた２値化データから特定の形状で構成されるパターン
を検出する。ここで、たとえば、前記の所定の条件は領
域内のオン画素の数が所定の閾値を越えることである。
また、たとえば、前記の所定の条件は領域内のオン画素
が所定の大きさの塊で存在することである。
て、入力カラー画像の各画素について、画素の多値画像
データが特定色を指定する範囲内であればその画素をオ
ン画素とする。次に、得られた２値化画像を複数の画素
からなる領域に分割し、各領域について、その領域、お
よび、その領域を所定の方向にシフトした領域が所定の
条件を満たすと当該領域をオン画素とする。次に、得ら
れた２値化データから特定の形状で構成されるパターン
を検出する。ここで、たとえば、前記の所定の条件は領
域内のオン画素の数が所定の閾値を越えることである。
また、たとえば、前記の所定の条件は領域内のオン画素
が所定の大きさの塊で存在することである。
【０００８】本発明に係る第２の画像処理方法におい
て、入力カラー画像の各画素について、画素の多値画像
データが特定色を指定する範囲内であればその画素をオ
ン画素とする。次に、得られた２値化画像を複数の画素
からなる領域に分割し、各領域について、オン画素が所
定の大きさの塊で存在する場合に当該領域をオン画素と
する。次に、得られた２値化データから特定の形状で構
成されるパターンを検出する。
て、入力カラー画像の各画素について、画素の多値画像
データが特定色を指定する範囲内であればその画素をオ
ン画素とする。次に、得られた２値化画像を複数の画素
からなる領域に分割し、各領域について、オン画素が所
定の大きさの塊で存在する場合に当該領域をオン画素と
する。次に、得られた２値化データから特定の形状で構
成されるパターンを検出する。
【０００９】本発明に係る第１のコンピュータ読み出し
可能な記録媒体は、入力カラー画像の各画素について、
画素の多値画像データが特定色を指定する範囲内であれ
ばその画素をオン画素とするステップと、得られた２値
化画像を複数の画素からなる領域に分割し、各領域につ
いて、その領域、および、その領域を所定の方向にシフ
トした領域が所定の条件を満たすと当該領域をオン画素
とするステップと、得られた２値化データから特定の形
状で構成されるパターンを検出するステップとからなる
画像処理プログラムを記録する。ここで、たとえば、前
記の所定の条件は領域内のオン画素の数が所定の閾値を
越えることである。また、たとえば、前記の所定の条件
は領域内のオン画素が所定の大きさの塊で存在すること
である。
可能な記録媒体は、入力カラー画像の各画素について、
画素の多値画像データが特定色を指定する範囲内であれ
ばその画素をオン画素とするステップと、得られた２値
化画像を複数の画素からなる領域に分割し、各領域につ
いて、その領域、および、その領域を所定の方向にシフ
トした領域が所定の条件を満たすと当該領域をオン画素
とするステップと、得られた２値化データから特定の形
状で構成されるパターンを検出するステップとからなる
画像処理プログラムを記録する。ここで、たとえば、前
記の所定の条件は領域内のオン画素の数が所定の閾値を
越えることである。また、たとえば、前記の所定の条件
は領域内のオン画素が所定の大きさの塊で存在すること
である。
【００１０】本発明に係る第２のコンピュータ読み出し
可能な記録媒体は、入力カラー画像の各画素について、
画素の多値画像データが特定色を指定する範囲内であれ
ばその画素をオン画素とするステップと、得られた２値
化画像を複数の画素からなる領域に分割し、各領域につ
いて、オン画素が所定の大きさの塊で存在する場合に当
該領域をオン画素とするステップと、得られた２値化デ
ータから特定の形状で構成されるパターンを検出するス
テップとからなる画像処理プログラムを記録する。
可能な記録媒体は、入力カラー画像の各画素について、
画素の多値画像データが特定色を指定する範囲内であれ
ばその画素をオン画素とするステップと、得られた２値
化画像を複数の画素からなる領域に分割し、各領域につ
いて、オン画素が所定の大きさの塊で存在する場合に当
該領域をオン画素とするステップと、得られた２値化デ
ータから特定の形状で構成されるパターンを検出するス
テップとからなる画像処理プログラムを記録する。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、添付の図面を参照して本発
明の実施の形態を説明する。なお、図面において、同じ
参照記号は同一または同等のものを示す。
明の実施の形態を説明する。なお、図面において、同じ
参照記号は同一または同等のものを示す。
【００１２】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（以下、ＣＰＵとい
う）を備え、システム全体を制御する制御装置１０を中
心として構成される。この制御装置１０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
１２と、各種入力、指示操作等を行うためのキーボード
１４およびマウス１６が備えられる。記録媒体として、
フレキシブルディスク１８、ハードディスク２０、ＣＤ
−ＲＯＭ２６が用いられ、フレキシブルディスク装置１
８ｂ、ＣＤ−ＲＯＭ装置２６ｂおよびハードディスク装
置（図示しない）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２２と、画像データを取り込
むためのスキャナ２４と、音声出力のためのスピーカ２
８と、音声入力のためのマイクロホン３０とが接続され
る。
「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（以下、ＣＰＵとい
う）を備え、システム全体を制御する制御装置１０を中
心として構成される。この制御装置１０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
１２と、各種入力、指示操作等を行うためのキーボード
１４およびマウス１６が備えられる。記録媒体として、
フレキシブルディスク１８、ハードディスク２０、ＣＤ
−ＲＯＭ２６が用いられ、フレキシブルディスク装置１
８ｂ、ＣＤ−ＲＯＭ装置２６ｂおよびハードディスク装
置（図示しない）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２２と、画像データを取り込
むためのスキャナ２４と、音声出力のためのスピーカ２
８と、音声入力のためのマイクロホン３０とが接続され
る。
【００１３】図２に本システムの制御系のブロック図を
示す。ＣＰＵ２００には、データバス２０２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
Ｍ２０４と、ＣＰＵ２００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ＲＡＭ２０６とが接
続される。また、ＣＰＵ２００にデータバス２０２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２０８
と、キーボード１４からの入力を転送制御するキーボー
ド御回路２１０と、マウス１６からの入力を転送制御す
るマウス制御回路２１２と、フレキシブルディスク装置
１８ｂを制御するフレキシブルディスク装置制御回路２
１４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２１６と、プリンタ２２への出力を制御す
るプリンタ制御回路２１８と、スキャナ２４を制御する
スキャナ制御回路２２０と、ＣＤ−ＲＯＭ装置２６ｂを
制御するＣＤ−ＲＯＭ装置制御回路２２２と、スピーカ
２８を制御するスピーカ制御回路２２４と、マイクロホ
ン３０を制御するマイクロホン制御回路２２６とがあ
る。さらに、ＣＰＵ２００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
２２８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２３０がデータバス２０２を介して接
続される。
示す。ＣＰＵ２００には、データバス２０２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
Ｍ２０４と、ＣＰＵ２００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ＲＡＭ２０６とが接
続される。また、ＣＰＵ２００にデータバス２０２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２０８
と、キーボード１４からの入力を転送制御するキーボー
ド御回路２１０と、マウス１６からの入力を転送制御す
るマウス制御回路２１２と、フレキシブルディスク装置
１８ｂを制御するフレキシブルディスク装置制御回路２
１４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２１６と、プリンタ２２への出力を制御す
るプリンタ制御回路２１８と、スキャナ２４を制御する
スキャナ制御回路２２０と、ＣＤ−ＲＯＭ装置２６ｂを
制御するＣＤ−ＲＯＭ装置制御回路２２２と、スピーカ
２８を制御するスピーカ制御回路２２４と、マイクロホ
ン３０を制御するマイクロホン制御回路２２６とがあ
る。さらに、ＣＰＵ２００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
２２８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２３０がデータバス２０２を介して接
続される。
【００１４】なお、このシステムでは、画像認識のプロ
グラムをＲＯＭ２０４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１８、ハー
ドディスク２０、ＣＤ−ＲＯＭ２６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ＲＡＭ２０６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２４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２３０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。
グラムをＲＯＭ２０４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１８、ハー
ドディスク２０、ＣＤ−ＲＯＭ２６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ＲＡＭ２０６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２４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２３０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。
【００１５】図３は、上述のシステムにおけるデータ処
理の流れを示す。画像処理装置が起動されると、まずス
テップＳ１０において、以下の処理で必要なフラグの初
期化や初期画面表示などが行われる。次に、ユーザーが
メニューを選択するのを待つ（Ｓ１２）。選択が行われ
ると、選択に応じて、画像認識処理（Ｓ１４）、その他
メニュー（Ｓ１６）、終了（Ｓ１８）のいずれかの処理
を行う。画像認識処理（Ｓ１４）の詳細な処理について
は後述する。その他のステップについては、本発明に直
接関係ないので、これ以上の説明は省略する。
理の流れを示す。画像処理装置が起動されると、まずス
テップＳ１０において、以下の処理で必要なフラグの初
期化や初期画面表示などが行われる。次に、ユーザーが
メニューを選択するのを待つ（Ｓ１２）。選択が行われ
ると、選択に応じて、画像認識処理（Ｓ１４）、その他
メニュー（Ｓ１６）、終了（Ｓ１８）のいずれかの処理
を行う。画像認識処理（Ｓ１４）の詳細な処理について
は後述する。その他のステップについては、本発明に直
接関係ないので、これ以上の説明は省略する。
【００１６】図４は、画像認識処理（図３、Ｓ１４）の
大きな流れを示す。まず、認識処理対象のカラー画像を
システムに入力する（Ｓ１００）。本システムの場合、
カラー画像を入力対象とする。次に、入力画像の２値化
を行う（Ｓ１０２）。２値化において、画像の各画素の
ＲＧＢ値が指定の範囲内であれば画素のビットをオンに
し、それ以外の範囲の色であればビットをオフにする。
たとえば、以下の条件 RedMin ≦Red ≦RedMax かつ GreenMin≦Green≦GreenMax かつ BlueMin ≦Blue ≦BlueMax に合致すれば画素のビットをオンにする。ここで、Re
d、Green、Blueは、注目画素のＲＧＢの画素値をあらわ
し、RedMaxとRedMinはRedの上限と下限を表わし、Green
MaxとGreenMinはGreenの上限と下限を表わし、BlueMax
とBlueMinはBlueの上限と下限を表わす。検出するべき
特定色に対応して、これらの上限値と下限値を指定す
る。次に、処理を高速化するために、認識対象の２値化
画像に対して、画像処理に必要な解像度（画像の細か
さ）に解像度を低くする（Ｓ１０４）。解像度変換につ
いては後で説明する。
大きな流れを示す。まず、認識処理対象のカラー画像を
システムに入力する（Ｓ１００）。本システムの場合、
カラー画像を入力対象とする。次に、入力画像の２値化
を行う（Ｓ１０２）。２値化において、画像の各画素の
ＲＧＢ値が指定の範囲内であれば画素のビットをオンに
し、それ以外の範囲の色であればビットをオフにする。
たとえば、以下の条件 RedMin ≦Red ≦RedMax かつ GreenMin≦Green≦GreenMax かつ BlueMin ≦Blue ≦BlueMax に合致すれば画素のビットをオンにする。ここで、Re
d、Green、Blueは、注目画素のＲＧＢの画素値をあらわ
し、RedMaxとRedMinはRedの上限と下限を表わし、Green
MaxとGreenMinはGreenの上限と下限を表わし、BlueMax
とBlueMinはBlueの上限と下限を表わす。検出するべき
特定色に対応して、これらの上限値と下限値を指定す
る。次に、処理を高速化するために、認識対象の２値化
画像に対して、画像処理に必要な解像度（画像の細か
さ）に解像度を低くする（Ｓ１０４）。解像度変換につ
いては後で説明する。
【００１７】次に、低解像度化した２値化画像を所定の
フィルタでスキャンして、特定の大きさの円形形状を検
出する（Ｓ１０６）。次に、検出した円形形状の内部の
パターンマッチングを行い（Ｓ１０８）、パターンマッ
チングの結果に基づき、一致度を算出する（Ｓ１１
０）。一致度の算出においては、全Ｎ画素中で一致した
画素をｎ画素として、一致した確率を算出する。
フィルタでスキャンして、特定の大きさの円形形状を検
出する（Ｓ１０６）。次に、検出した円形形状の内部の
パターンマッチングを行い（Ｓ１０８）、パターンマッ
チングの結果に基づき、一致度を算出する（Ｓ１１
０）。一致度の算出においては、全Ｎ画素中で一致した
画素をｎ画素として、一致した確率を算出する。
【００１８】解像度変換（図４、Ｓ１０４）では、図５
に示すように、元の画像の3×３画素の領域を１つの画
素データで表わす。ここで、複数画素領域が所定の条件
を満たすとオン画素とし、満たさなければオフ画素とす
る。たとえば、複数画素領域におけるオン画素の数が多
ければ、低解像度画像でオン画素とし、少なければオフ
画素とする。しかし、2つの領域の境界にまたがってオ
ブジェクトが存在する場合に、各領域における所定の条
件を判定すると、オブジェクトが存在しないと判定され
てしまうことがある。そこで、本実施形態では、３×３
画素の判定領域の位置をシフトすることでオブジェクト
を認識可能とする。例えば、２画素幅の線が境界領域に
またがっても、判定領域をシフトすれば認識可能とな
る。
に示すように、元の画像の3×３画素の領域を１つの画
素データで表わす。ここで、複数画素領域が所定の条件
を満たすとオン画素とし、満たさなければオフ画素とす
る。たとえば、複数画素領域におけるオン画素の数が多
ければ、低解像度画像でオン画素とし、少なければオフ
画素とする。しかし、2つの領域の境界にまたがってオ
ブジェクトが存在する場合に、各領域における所定の条
件を判定すると、オブジェクトが存在しないと判定され
てしまうことがある。そこで、本実施形態では、３×３
画素の判定領域の位置をシフトすることでオブジェクト
を認識可能とする。例えば、２画素幅の線が境界領域に
またがっても、判定領域をシフトすれば認識可能とな
る。
【００１９】図６は、解像度変換前の画像の３つの参照
位置（カレントの３×３領域、右シフトの３×３領域、
下シフトの３×３領域）を示す。ここで、たとえば３０
０dpiの２値画像において、以下の３条件のうち一つで
も当てはまれば、１００dpi画像の注目画素をオンにす
る。 (１) カレントの３×３領域において、６画素以上がオ
ン画素 (２) 右シフトの３×３領域において、６画素以上がオ
ン画素 (３) 下シフトの３×３領域において、６画素以上がオ
ン画素 したがって、例えば、２画素幅の線が境界領域にまたが
って存在しても、判定領域をシフトすれば認識可能とな
る。
位置（カレントの３×３領域、右シフトの３×３領域、
下シフトの３×３領域）を示す。ここで、たとえば３０
０dpiの２値画像において、以下の３条件のうち一つで
も当てはまれば、１００dpi画像の注目画素をオンにす
る。 (１) カレントの３×３領域において、６画素以上がオ
ン画素 (２) 右シフトの３×３領域において、６画素以上がオ
ン画素 (３) 下シフトの３×３領域において、６画素以上がオ
ン画素 したがって、例えば、２画素幅の線が境界領域にまたが
って存在しても、判定領域をシフトすれば認識可能とな
る。
【００２０】図７は、解像度変換（図４、Ｓ１０４）の
フローチャートである。このフローでは、複数画素領域
におけるオン画素の数が多ければ、低解像度画像でオン
画素とし、少なければオフ画素とする。ここで、画像デ
ータにおいて、変数ｘ、ｙは低解像度画像における２次
元での画素の位置を表わす座標であり、また、xSizeとy
Sizeは、低解像度画像での横方向の画素数と縦方向の画
素数を表わす。まず、変数ｙ、ｘをゼロで初期化する
（Ｓ２００、Ｓ２０２）。
フローチャートである。このフローでは、複数画素領域
におけるオン画素の数が多ければ、低解像度画像でオン
画素とし、少なければオフ画素とする。ここで、画像デ
ータにおいて、変数ｘ、ｙは低解像度画像における２次
元での画素の位置を表わす座標であり、また、xSizeとy
Sizeは、低解像度画像での横方向の画素数と縦方向の画
素数を表わす。まず、変数ｙ、ｘをゼロで初期化する
（Ｓ２００、Ｓ２０２）。
【００２１】次に、解像度を１／３にする場合、低解像
度画像の座標ｘ、ｙに対応する元の画像の３ｘ〜３ｘ＋
２かつ３ｙ〜３ｙ＋２の３×３画素領域でオン画素の数
ｎをカウントする（Ｓ２０４）。次に、９画素中６画素
以上がオン画素であれば（Ｓ２０６でＹＥＳ）、対応す
る低解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオンにする（Ｓ２１
６）。しかし、９画素中６画素以上がオン画素でなけれ
ば（Ｓ２０６でＮＯ）、右にシフトした３×３画素領域
（元の画像の３ｘ＋１〜３ｘ＋３かつ３ｙ〜３ｙ＋２の
画素領域）において、オン画素の数をカウントし（Ｓ２
０８）、９画素中６画素以上がオン画素であれば（Ｓ２
１０でＹＥＳ）、対応する低解像度画像の画素（ｘ，
ｙ）をオンにする（Ｓ２１６）。さらに、９画素中６画
素以上がオン画素でなければ（Ｓ２１０でＮＯ）、下に
シフトした３×３画素領域（元の画像の３ｘ〜３ｘ＋２
かつ３ｙ＋１〜３ｙ＋３の画素領域）において、オン画
素の数をカウントし（Ｓ２１２）、９画素中６画素以上
がオン画素であれば（Ｓ２１４でＹＥＳ）、対応する低
解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオン画素にする（Ｓ２１
６）。以上のいずれの判断においても、９画素中６画素
以上がオン画素でなければ（Ｓ２１４でＮＯ）、対応す
る低解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオフ画素にする（Ｓ
２１８）。
度画像の座標ｘ、ｙに対応する元の画像の３ｘ〜３ｘ＋
２かつ３ｙ〜３ｙ＋２の３×３画素領域でオン画素の数
ｎをカウントする（Ｓ２０４）。次に、９画素中６画素
以上がオン画素であれば（Ｓ２０６でＹＥＳ）、対応す
る低解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオンにする（Ｓ２１
６）。しかし、９画素中６画素以上がオン画素でなけれ
ば（Ｓ２０６でＮＯ）、右にシフトした３×３画素領域
（元の画像の３ｘ＋１〜３ｘ＋３かつ３ｙ〜３ｙ＋２の
画素領域）において、オン画素の数をカウントし（Ｓ２
０８）、９画素中６画素以上がオン画素であれば（Ｓ２
１０でＹＥＳ）、対応する低解像度画像の画素（ｘ，
ｙ）をオンにする（Ｓ２１６）。さらに、９画素中６画
素以上がオン画素でなければ（Ｓ２１０でＮＯ）、下に
シフトした３×３画素領域（元の画像の３ｘ〜３ｘ＋２
かつ３ｙ＋１〜３ｙ＋３の画素領域）において、オン画
素の数をカウントし（Ｓ２１２）、９画素中６画素以上
がオン画素であれば（Ｓ２１４でＹＥＳ）、対応する低
解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオン画素にする（Ｓ２１
６）。以上のいずれの判断においても、９画素中６画素
以上がオン画素でなければ（Ｓ２１４でＮＯ）、対応す
る低解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオフ画素にする（Ｓ
２１８）。
【００２２】次に、画像のｘ座標をインクリメントし
（Ｓ２２０）、ｘ＜xSizeであれば（Ｓ２２２でＹＥ
Ｓ）、Ｓ２０２に戻り、上述の処理を繰り返す。さら
に、画像のｙ座標をインクリメントし（Ｓ２２４）、ｙ
＜ySizeであれば（Ｓ２２６でＹＥＳ）、Ｓ２０２に戻
り、上述の処理を繰り返す。全画素に対して処理を終え
たら、解像度変換処理を終了する。
（Ｓ２２０）、ｘ＜xSizeであれば（Ｓ２２２でＹＥ
Ｓ）、Ｓ２０２に戻り、上述の処理を繰り返す。さら
に、画像のｙ座標をインクリメントし（Ｓ２２４）、ｙ
＜ySizeであれば（Ｓ２２６でＹＥＳ）、Ｓ２０２に戻
り、上述の処理を繰り返す。全画素に対して処理を終え
たら、解像度変換処理を終了する。
【００２３】次に、発明の第２の実施形態を説明する。
この第２の実施形態では、上述の解像度変換（図４、Ｓ
１０４）において、オブジェクトが塊として存在する複
数画素領域のみを低解像度画像のオン画素とする。これ
により、低解像度化しても認識しやすい画像となる。図
８は、塊を考慮した解像度変換の従来例と本実施形態の
処理結果を示す。図８の左側に示す元の画像について、
右上側が従来例による解像度変換の結果を示し、右下側
が本実施形態による解像度変換の結果を示す。従来のＮ
×Ｎ領域のオン画素数を閥値とする判定では、画素塊で
ない（鬆の入った)領域も、オブジェクトの領域として
２値化でオン画素になってしまう。これに対し、本実施
形態の処理では、塊として存在する部分のみがオン画素
となる。
この第２の実施形態では、上述の解像度変換（図４、Ｓ
１０４）において、オブジェクトが塊として存在する複
数画素領域のみを低解像度画像のオン画素とする。これ
により、低解像度化しても認識しやすい画像となる。図
８は、塊を考慮した解像度変換の従来例と本実施形態の
処理結果を示す。図８の左側に示す元の画像について、
右上側が従来例による解像度変換の結果を示し、右下側
が本実施形態による解像度変換の結果を示す。従来のＮ
×Ｎ領域のオン画素数を閥値とする判定では、画素塊で
ない（鬆の入った)領域も、オブジェクトの領域として
２値化でオン画素になってしまう。これに対し、本実施
形態の処理では、塊として存在する部分のみがオン画素
となる。
【００２４】図９は、第２の実施形態における解像度変
換（図４、Ｓ１０４）のフローチャートである。画像デ
ータにおいて、変数ｘ、ｙは低解像度画像における２次
元での画素の位置を表わす座標であり、また、xSizeとy
Sizeは、低解像度画像での横方向の画素数と縦方向の画
素数を表わす。まず、変数ｙ、ｘをゼロで初期化する
（Ｓ３００、Ｓ３０２）。
換（図４、Ｓ１０４）のフローチャートである。画像デ
ータにおいて、変数ｘ、ｙは低解像度画像における２次
元での画素の位置を表わす座標であり、また、xSizeとy
Sizeは、低解像度画像での横方向の画素数と縦方向の画
素数を表わす。まず、変数ｙ、ｘをゼロで初期化する
（Ｓ３００、Ｓ３０２）。
【００２５】次に、解像度を１／３にする場合、低解像
度画像の座標ｘ、ｙに対応する元の画像の３ｘ〜３ｘ＋
２かつ３ｙ〜３ｙ＋２の３×３画素領域でオン画素の塊
（２×２のオン画素）の有無を判断する（Ｓ３０４）。
塊があると判断されると（Ｓ３０６でＹＥＳ）、対応す
る低解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオンにする（Ｓ３１
２）。塊がないと判断されると（Ｓ３０６でＮＯ）、次
に、その３×３画素領域でオン画素の数をカウントし
（Ｓ３０８）、９画素中５画素以上がオン画素であれば
（Ｓ３１０でＹＥＳ）、対応する低解像度画像の画素
（ｘ，ｙ）をオン画素にする（Ｓ３１２）。しかし、９
画素中５画素以上がオン画素でなければ（Ｓ３１０でＮ
Ｏ）、対応する低解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオフ画
素にする（Ｓ３１４）。
度画像の座標ｘ、ｙに対応する元の画像の３ｘ〜３ｘ＋
２かつ３ｙ〜３ｙ＋２の３×３画素領域でオン画素の塊
（２×２のオン画素）の有無を判断する（Ｓ３０４）。
塊があると判断されると（Ｓ３０６でＹＥＳ）、対応す
る低解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオンにする（Ｓ３１
２）。塊がないと判断されると（Ｓ３０６でＮＯ）、次
に、その３×３画素領域でオン画素の数をカウントし
（Ｓ３０８）、９画素中５画素以上がオン画素であれば
（Ｓ３１０でＹＥＳ）、対応する低解像度画像の画素
（ｘ，ｙ）をオン画素にする（Ｓ３１２）。しかし、９
画素中５画素以上がオン画素でなければ（Ｓ３１０でＮ
Ｏ）、対応する低解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオフ画
素にする（Ｓ３１４）。
【００２６】次に、画像のｘ座標をインクリメントし
（Ｓ３１６）、ｘ＜xSizeであれば（Ｓ３１８でＹＥ
Ｓ）、Ｓ３０２に戻り、上述の処理を繰り返す。さら
に、画像のｙ座標をインクリメントし（Ｓ３２０）、ｙ
＜ySizeであれば（Ｓ３２２でＹＥＳ）、Ｓ３０２に戻
り、上述の処理を繰り返す。全画素に対して処理を終え
たら、解像度変換処理を終了する。
（Ｓ３１６）、ｘ＜xSizeであれば（Ｓ３１８でＹＥ
Ｓ）、Ｓ３０２に戻り、上述の処理を繰り返す。さら
に、画像のｙ座標をインクリメントし（Ｓ３２０）、ｙ
＜ySizeであれば（Ｓ３２２でＹＥＳ）、Ｓ３０２に戻
り、上述の処理を繰り返す。全画素に対して処理を終え
たら、解像度変換処理を終了する。
【００２７】なお、図９のフローでは、２×２画素の塊
が存在する画素領域を低解像度画像のオン画素とするほ
か、画素領域内のオン画素の数が閾値を越えた場合もそ
の画素領域を低解像度画像のオン画素としている。しか
し、塊として存在する画素領域のみを低解像度画像のオ
ン画素としてもよい。
が存在する画素領域を低解像度画像のオン画素とするほ
か、画素領域内のオン画素の数が閾値を越えた場合もそ
の画素領域を低解像度画像のオン画素としている。しか
し、塊として存在する画素領域のみを低解像度画像のオ
ン画素としてもよい。
【００２８】次に，発明の第３の実施の形態を説明す
る。発明の第３の実施形態では、上述の解像度変換（図
４、Ｓ１０４）において、オブジェクトが塊として存在
する画素領域のみを低解像度画像のオン画素とする。こ
れにより、低解像度画像でも認識しやすい画像となる。
ここで、３×３画素領域の位置をシフトした領域につい
てもオブジェクトが塊として存在する場合はオン画素と
する。
る。発明の第３の実施形態では、上述の解像度変換（図
４、Ｓ１０４）において、オブジェクトが塊として存在
する画素領域のみを低解像度画像のオン画素とする。こ
れにより、低解像度画像でも認識しやすい画像となる。
ここで、３×３画素領域の位置をシフトした領域につい
てもオブジェクトが塊として存在する場合はオン画素と
する。
【００２９】図１０は、解像度変換（図４、Ｓ１０４）
のフローチャートである。画像データにおいて、変数
ｘ、ｙは低解像度画像における２次元での画素の位置を
表わす座標であり、また、xSizeとySizeは、低解像度画
像での横方向の画素数と縦方向の画素数を表わす。ま
ず、変数ｙ、ｘをゼロで初期化する（Ｓ４００、Ｓ４０
２）。
のフローチャートである。画像データにおいて、変数
ｘ、ｙは低解像度画像における２次元での画素の位置を
表わす座標であり、また、xSizeとySizeは、低解像度画
像での横方向の画素数と縦方向の画素数を表わす。ま
ず、変数ｙ、ｘをゼロで初期化する（Ｓ４００、Ｓ４０
２）。
【００３０】次に、解像度を１／３にする場合、低解像
度画像の座標ｘ、ｙに対応する元の画像の３ｘ〜３ｘ＋
２かつ３ｙ〜３ｙ＋２の３×３画素領域で２×２のオン
画素の塊の有無を判断する（Ｓ４０４）。次に、塊があ
れば（Ｓ４０６でＹＥＳ）、対応する低解像度画像の画
素（ｘ，ｙ）をオンにする（Ｓ４１６）。しかし、塊が
なければ（Ｓ４０６でＮＯ）、右にシフトした３×３画
素領域（元の画像の３ｘ＋１〜３ｘ＋３かつ３ｙ〜３ｙ
＋２の画素領域）において２×２のオン画素の塊の有無
を判断する（Ｓ４０８）。塊があれば（Ｓ４１０でＹＥ
Ｓ）、対応する低解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオンに
する（Ｓ４１６）。塊がなければ（Ｓ４１０でＮＯ）、
さらに、下にシフトした３×３画素領域（元の画像の３
ｘ〜３ｘ＋２かつ３ｙ＋１〜３ｙ＋３の画素領域）にお
いて、２×２のオン画素の塊の有無を判断する（Ｓ４１
２）。塊があれば（Ｓ４１４でＹＥＳ）、対応する低解
像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオン画素にする（Ｓ４１
６）。以上のいずれの判断においても２×２のオン画素
の塊がなければ（Ｓ４１４でＮＯ）、対応する低解像度
画像の画素（ｘ，ｙ）をオフ画素にする（Ｓ４１８）。
度画像の座標ｘ、ｙに対応する元の画像の３ｘ〜３ｘ＋
２かつ３ｙ〜３ｙ＋２の３×３画素領域で２×２のオン
画素の塊の有無を判断する（Ｓ４０４）。次に、塊があ
れば（Ｓ４０６でＹＥＳ）、対応する低解像度画像の画
素（ｘ，ｙ）をオンにする（Ｓ４１６）。しかし、塊が
なければ（Ｓ４０６でＮＯ）、右にシフトした３×３画
素領域（元の画像の３ｘ＋１〜３ｘ＋３かつ３ｙ〜３ｙ
＋２の画素領域）において２×２のオン画素の塊の有無
を判断する（Ｓ４０８）。塊があれば（Ｓ４１０でＹＥ
Ｓ）、対応する低解像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオンに
する（Ｓ４１６）。塊がなければ（Ｓ４１０でＮＯ）、
さらに、下にシフトした３×３画素領域（元の画像の３
ｘ〜３ｘ＋２かつ３ｙ＋１〜３ｙ＋３の画素領域）にお
いて、２×２のオン画素の塊の有無を判断する（Ｓ４１
２）。塊があれば（Ｓ４１４でＹＥＳ）、対応する低解
像度画像の画素（ｘ，ｙ）をオン画素にする（Ｓ４１
６）。以上のいずれの判断においても２×２のオン画素
の塊がなければ（Ｓ４１４でＮＯ）、対応する低解像度
画像の画素（ｘ，ｙ）をオフ画素にする（Ｓ４１８）。
【００３１】次に、画像のｘ座標をインクリメントし
（Ｓ４２０）、ｘ＜xSizeであれば（Ｓ４２２でＹＥ
Ｓ）、Ｓ４０２に戻り、上述の処理を繰り返す。さら
に、画像のｙ座標をインクリメントし（Ｓ４２４）、ｙ
＜ySizeであれば（Ｓ４２６でＹＥＳ）、Ｓ４０２に戻
り、上述の処理を繰り返す。全画素に対して処理を終え
たら、解像度変換処理を終了する。
（Ｓ４２０）、ｘ＜xSizeであれば（Ｓ４２２でＹＥ
Ｓ）、Ｓ４０２に戻り、上述の処理を繰り返す。さら
に、画像のｙ座標をインクリメントし（Ｓ４２４）、ｙ
＜ySizeであれば（Ｓ４２６でＹＥＳ）、Ｓ４０２に戻
り、上述の処理を繰り返す。全画素に対して処理を終え
たら、解像度変換処理を終了する。
【００３２】
【発明の効果】低解像度画像に変換する場合、認識対象
のオブジェクトが２値化画像の領域の境界に存在して
も、たとえば、２画素幅の線が領域にまたがっていて
も、判定領域をシフトするので検出が可能になる。ま
た、オブジェクトが画素の塊として存在する部分のみを
２値化画像のオン画素とするので、低解像度画像でも認
識しやすい解像度変換が行える。従来のＮ×Ｎ画素の領
域内のオン画素数をしきい値とする判定では、画素の塊
でない領域もオブジェクトの領域としてオン画素になっ
てしまうが、これが防止される。
のオブジェクトが２値化画像の領域の境界に存在して
も、たとえば、２画素幅の線が領域にまたがっていて
も、判定領域をシフトするので検出が可能になる。ま
た、オブジェクトが画素の塊として存在する部分のみを
２値化画像のオン画素とするので、低解像度画像でも認
識しやすい解像度変換が行える。従来のＮ×Ｎ画素の領
域内のオン画素数をしきい値とする判定では、画素の塊
でない領域もオブジェクトの領域としてオン画素になっ
てしまうが、これが防止される。
【図１】 本発明に係る画像処理装置の構成の概略を示
す図
す図
【図２】 画像処理装置の制御装置を中心としたブロッ
ク図
ク図
【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
ーチャート
【図４】 画像認識処理のフローチャート
【図５】 解像度変換前の画像と低解像度画像との画素
対応の図
対応の図
【図６】 解像度変換前の画像の３つの参照位置を説明
する図
する図
【図７】 第１実施形態の解像度変換のフローチャート
【図８】 塊を考慮した解像度変換による結果を説明す
るための図
るための図
【図９】 第２実施形態の解像度変換のフローチャート
【図１０】 第３実施形態の解像度変換のフローチャー
ト
ト
１０ 制御装置、 １８ フロッピー（登録商標）デ
ィスク、 ２０ ハードディスク、 ２２ プリン
タ、 ２４ スキャナ、 ２６ ＣＤ−ＲＯＭ、
２０１ ＣＰＵ、 ２０４ ＲＯＭ。
ィスク、 ２０ ハードディスク、 ２２ プリン
タ、 ２４ スキャナ、 ２６ ＣＤ−ＲＯＭ、
２０１ ＣＰＵ、 ２０４ ＲＯＭ。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｈ０４Ｎ 1/46 Ｚ Ｆターム(参考） 5B057 AA11 BA02 CA01 CA08 CA12 CA16 CB18 CC01 CD05 CE12 CE16 CH11 DA06 DB02 DB06 DB09 DC25 DC33 5C076 AA22 BA06 BB07 BB09 CB05 5C077 LL14 MP08 PP20 PP32 PP55 PP68 PQ17 PQ25 RR02 5C079 HB01 LA01 LA02 LA10 LA34 LA37 LA39 NA11 NA29 5L096 AA02 BA02 DA03 EA03 EA17 EA31 GA08 GA12 GA28 GA51 HA08 LA05
Claims (12)
- 【請求項１】 入力カラー画像の各画素について、画素
の多値画像データが特定色を指定する範囲内であればそ
の画素をオン画素とする２値化手段と、 ２値化手段により得られた２値化画像を複数の画素から
なる領域に分割し、各領域について、その領域、およ
び、その領域を所定の方向にシフトした領域が所定の条
件を満たすと当該領域をオン画素とする解像度変換手段
と、 解像度変換手段により得られた２値化データから特定の
形状で構成されるパターンを検出する検出手段とからな
る画像処理装置。 - 【請求項２】 前記の所定の条件は領域内のオン画素の
数が所定の閾値を越えることであることを特徴とする請
求項１に記載された画像処理装置。 - 【請求項３】 前記の所定の条件は領域内のオン画素が
所定の大きさの塊で存在することであることを特徴とす
る請求項１に記載された画像処理装置。 - 【請求項４】 入力カラー画像の各画素について、画素
の多値画像データが特定色を指定する範囲内であればそ
の画素をオン画素とする２値化手段と、 ２値化手段により得られた２値化画像を複数の画素から
なる領域に分割し、各領域について、オン画素が所定の
大きさの塊で存在する場合に当該領域をオン画素とする
解像度変換手段と、 解像度変換手段により得られた２値化データから特定の
形状で構成されるパターンを検出する検出手段とを備え
る画像処理装置。 - 【請求項５】 入力カラー画像の各画素について、画素
の多値画像データが特定色を指定する範囲内であればそ
の画素をオン画素とし、 得られた２値化画像を複数の画素からなる領域に分割
し、各領域について、その領域、および、その領域を所
定の方向にシフトした領域が所定の条件を満たすと当該
領域をオン画素とし、 得られた２値化データから特定の形状で構成されるパタ
ーンを検出する画像処理方法。 - 【請求項６】 前記の所定の条件は領域内のオン画素の
数が所定の閾値を越えることであることを特徴とする請
求項５に記載された画像処理方法。 - 【請求項７】 前記の所定の条件は領域内のオン画素が
所定の大きさの塊で存在することであることを特徴とす
る請求項５に記載された画像処理方法。 - 【請求項８】 入力カラー画像の各画素について、画素
の多値画像データが特定色を指定する範囲内であればそ
の画素をオン画素とし、 得られた２値化画像を複数の画素からなる領域に分割
し、各領域について、オン画素が所定の大きさの塊で存
在する場合に当該領域をオン画素とし、 得られた２値化データから特定の形状で構成されるパタ
ーンを検出する画像処理方法。 - 【請求項９】 入力カラー画像の各画素について、画素
の多値画像データが特定色を指定する範囲内であればそ
の画素をオン画素とするステップと、 得られた２値化画像を複数の画素からなる領域に分割
し、各領域について、その領域、および、その領域を所
定方向にシフトした領域が所定の条件を満たすと当該領
域をオン画素とするステップと、 得られた２値化データから特定の形状で構成されるパタ
ーンを検出するステップとからなる画像処理プログラム
を記録するコンピュータ読み出し可能な記録媒体。 - 【請求項１０】 前記の所定の条件は領域内のオン画素
の数が所定の閾値を越えることであることを特徴とする
請求項９に記載された記録媒体。 - 【請求項１１】 前記の所定の条件は領域内のオン画素
が所定の大きさの塊で存在することであることを特徴と
する請求項７に記載された記録媒体。 - 【請求項１２】 入力カラー画像の各画素について、画
素の多値画像データが特定色を指定する範囲内であれば
その画素をオン画素とするステップと、 得られた２値化画像を複数の画素からなる領域に分割
し、各領域について、オン画素が所定の大きさの塊で存
在する場合に当該領域をオン画素とするステップと、 得られた２値化データから特定の形状で構成されるパタ
ーンを検出するステップとからなる画像処理プログラム
を記録するコンピュータ読み出し可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000130409A JP2001312725A (ja) | 2000-04-28 | 2000-04-28 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000130409A JP2001312725A (ja) | 2000-04-28 | 2000-04-28 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001312725A true JP2001312725A (ja) | 2001-11-09 |
Family
ID=18639525
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000130409A Pending JP2001312725A (ja) | 2000-04-28 | 2000-04-28 | 画像処理装置および画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001312725A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015512075A (ja) * | 2012-01-23 | 2015-04-23 | パーセプティメッド インコーポレイテッドＰｅｒｃｅｐｔｉｍｅｄ， Ｉｎｃ． | 自動化された医薬品錠剤の識別 |
-
2000
- 2000-04-28 JP JP2000130409A patent/JP2001312725A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2015512075A (ja) * | 2012-01-23 | 2015-04-23 | パーセプティメッド インコーポレイテッドＰｅｒｃｅｐｔｉｍｅｄ， Ｉｎｃ． | 自動化された医薬品錠剤の識別 |
| JP2017199388A (ja) * | 2012-01-23 | 2017-11-02 | パーセプティメッド インコーポレイテッドＰｅｒｃｅｐｔｉｍｅｄ， Ｉｎｃ． | 自動化された医薬品錠剤の識別 |
| US9842257B2 (en) | 2012-01-23 | 2017-12-12 | Perceptimed, Inc. | Automated pharmaceutical pill identification |
| US10229321B2 (en) | 2012-01-23 | 2019-03-12 | Perceptimed, Inc. | Automated pharmaceutical pill identification |
| US10467477B2 (en) | 2012-01-23 | 2019-11-05 | Perceptimed, Inc. | Automated pharmaceutical pill identification |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20050614 |