JP2625384B2 - 画像認識装置および画像認識方法 - Google Patents
画像認識装置および画像認識方法Info
- Publication number
- JP2625384B2 JP2625384B2 JP6144287A JP14428794A JP2625384B2 JP 2625384 B2 JP2625384 B2 JP 2625384B2 JP 6144287 A JP6144287 A JP 6144287A JP 14428794 A JP14428794 A JP 14428794A JP 2625384 B2 JP2625384 B2 JP 2625384B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- pattern
- fourier transform
- candidate
- image
- input image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Landscapes
- Picture Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像認識装置および画像
認識方法に関し、特に光学センサ等の画像信号に含まれ
る画像パターン抽出用の画像認識装置および画像認識方
法に関する。
認識方法に関し、特に光学センサ等の画像信号に含まれ
る画像パターン抽出用の画像認識装置および画像認識方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】入力画像パターンのフーリエ変換パワー
スペクトルが、元の画像パターンを平行移動させても不
変であることはよく知られている。また、この性質を利
用して、入力画像パターンをそのフーリエ変換パワース
ペクトルへと変換することにより、位置ずれを許容でき
るパターン判定を実現する方式も公知である。さらに、
特開昭４９−３４２４６号公報記載の画像パターンのフ
ーリエ変換そのものを用いる階層的パタン認識装置は、
画像パターンの位置を移動するとそのフーリエ変換は位
相成分のみが変化するという性質を有することを利用
し、位置ずれにより生じ得る位相成分の変化に相当する
重み関数を予めいくつか用意しておき、それらを画像パ
ターンのフーリエ変換に乗算して上記位置ずれを補正し
ながらパターン判定を行う。これらの方法（以下従来の
第１の方法）は、画像パターンの位置ずれのみが問題で
ある場合には有効であるが、位置ずれと同時に背景パタ
ーンや背景ノイズの重畳がある場合や、また画像パター
ン自身の変形がある場合などにはうまく動作しない。
スペクトルが、元の画像パターンを平行移動させても不
変であることはよく知られている。また、この性質を利
用して、入力画像パターンをそのフーリエ変換パワース
ペクトルへと変換することにより、位置ずれを許容でき
るパターン判定を実現する方式も公知である。さらに、
特開昭４９−３４２４６号公報記載の画像パターンのフ
ーリエ変換そのものを用いる階層的パタン認識装置は、
画像パターンの位置を移動するとそのフーリエ変換は位
相成分のみが変化するという性質を有することを利用
し、位置ずれにより生じ得る位相成分の変化に相当する
重み関数を予めいくつか用意しておき、それらを画像パ
ターンのフーリエ変換に乗算して上記位置ずれを補正し
ながらパターン判定を行う。これらの方法（以下従来の
第１の方法）は、画像パターンの位置ずれのみが問題で
ある場合には有効であるが、位置ずれと同時に背景パタ
ーンや背景ノイズの重畳がある場合や、また画像パター
ン自身の変形がある場合などにはうまく動作しない。
【０００３】上記欠点を解消する従来の第２の方法であ
る特開平２−１５６３８７号公報記載の画像信号の処理
方法は、入力画像パターンを小領域に分割し、各領域毎
にフーリエ変換を施した上で、パターンの切出しを行い
ながらパターン判定を行うものである。
る特開平２−１５６３８７号公報記載の画像信号の処理
方法は、入力画像パターンを小領域に分割し、各領域毎
にフーリエ変換を施した上で、パターンの切出しを行い
ながらパターン判定を行うものである。
【０００４】ここで、この従来の第２の方法について詳
細に説明する。以下、入力画像パターンをｆ（ｘ）で、
分割された各小領域毎のフーリエ変換をＦ（ｋ，Ｘ）
で、そのパワーをＰ（ｋ，Ｘ）でそれぞれ表す。ここで
ｋは空間周波数を、Ｘは小領域の中心の座標すなわちど
の小領域の算出フーリエ変換であるかの区別用のラベル
をそれぞれ表す。入力画像パターンは各領域毎のフーリ
エ変換Ｆ（ｋ，Ｘ）とそのパワーＰ（ｋ，Ｘ）とにそれ
ぞれ変換される。このパワーＰ（ｋ，Ｘ）を用いて、同
様の変換をあらかじめ施しておいた参照パターンとの間
でパターンマッチングを行う。パワーＰ（ｋ，Ｘ）は入
力パターンを移動させても殆んど変化しないため、これ
により位置ずれ許容可能なパターン判定が可能となる。
細に説明する。以下、入力画像パターンをｆ（ｘ）で、
分割された各小領域毎のフーリエ変換をＦ（ｋ，Ｘ）
で、そのパワーをＰ（ｋ，Ｘ）でそれぞれ表す。ここで
ｋは空間周波数を、Ｘは小領域の中心の座標すなわちど
の小領域の算出フーリエ変換であるかの区別用のラベル
をそれぞれ表す。入力画像パターンは各領域毎のフーリ
エ変換Ｆ（ｋ，Ｘ）とそのパワーＰ（ｋ，Ｘ）とにそれ
ぞれ変換される。このパワーＰ（ｋ，Ｘ）を用いて、同
様の変換をあらかじめ施しておいた参照パターンとの間
でパターンマッチングを行う。パワーＰ（ｋ，Ｘ）は入
力パターンを移動させても殆んど変化しないため、これ
により位置ずれ許容可能なパターン判定が可能となる。
【０００５】もし、入力に余分な背景パターンなどが含
まれている場合には、その影響によりマッチングの類似
度は低くなり確定的な判定を行うのは困難となる。この
ような場合には、最初のマッチングにより選ばれた候補
の参照パターンＰ’（ｋ，Ｘ）を用いて、入力画像中か
らパターンの切出しを行いながらパターン判定を行う。
すなわち、まず入力画像パターンの小領域毎のフーリエ
変換Ｆ（ｋ，Ｘ）に対して、候補パターンのパワースペ
クトルＰ’（ｋ，Ｘ）を用いて以下の処理を施す。 Ｆ’（ｋ，Ｘ）＝Ｆ（ｋ，Ｘ）・（Ｐ’（ｋ，Ｘ）／Ｐ（ｋ，Ｘ）） 0.5 Ｐ（ｋ，Ｘ）≠０の場合 ＝０ それ以外の場合…………（１） もし、背景パターンがこの候補の参照パターンから十分
離れた場所にのみ位置するとすると、この背景パターン
が位置している小領域では上記参照パターンのパワー
Ｐ’（ｋ，Ｘ）はゼロとなるため、（１）式による処理
によりこのような背景パターン成分は除去される。また
背景パターンと切出し対象パターンとが同一小領域内に
位置している場合でも、上記背景パターンの主要空間周
波数成分が上記対象パターンとは異なった周波数領域上
にあれば、やはりその空間周波数ｋではＰ’（ｋ，Ｘ）
はゼロとなるため、（１）式による処理の結果、背景パ
ターン成分は除去される。従ってこれらの場合、（１）
式で得られたＦ’（ｋ，Ｘ）に逆フーリエ変換を施して
得られるパターンからは背景パターンが除去されている
ことになる。この関係を用いて入力画像パターンからの
パターン切出しを行ない、この切出された結果である切
出しパターンを用いて再度パターン判定を行うことによ
り、背景パターンの重畳がある場合にも確度の高いパタ
ーン判定を行うことが可能となる。
まれている場合には、その影響によりマッチングの類似
度は低くなり確定的な判定を行うのは困難となる。この
ような場合には、最初のマッチングにより選ばれた候補
の参照パターンＰ’（ｋ，Ｘ）を用いて、入力画像中か
らパターンの切出しを行いながらパターン判定を行う。
すなわち、まず入力画像パターンの小領域毎のフーリエ
変換Ｆ（ｋ，Ｘ）に対して、候補パターンのパワースペ
クトルＰ’（ｋ，Ｘ）を用いて以下の処理を施す。 Ｆ’（ｋ，Ｘ）＝Ｆ（ｋ，Ｘ）・（Ｐ’（ｋ，Ｘ）／Ｐ（ｋ，Ｘ）） 0.5 Ｐ（ｋ，Ｘ）≠０の場合 ＝０ それ以外の場合…………（１） もし、背景パターンがこの候補の参照パターンから十分
離れた場所にのみ位置するとすると、この背景パターン
が位置している小領域では上記参照パターンのパワー
Ｐ’（ｋ，Ｘ）はゼロとなるため、（１）式による処理
によりこのような背景パターン成分は除去される。また
背景パターンと切出し対象パターンとが同一小領域内に
位置している場合でも、上記背景パターンの主要空間周
波数成分が上記対象パターンとは異なった周波数領域上
にあれば、やはりその空間周波数ｋではＰ’（ｋ，Ｘ）
はゼロとなるため、（１）式による処理の結果、背景パ
ターン成分は除去される。従ってこれらの場合、（１）
式で得られたＦ’（ｋ，Ｘ）に逆フーリエ変換を施して
得られるパターンからは背景パターンが除去されている
ことになる。この関係を用いて入力画像パターンからの
パターン切出しを行ない、この切出された結果である切
出しパターンを用いて再度パターン判定を行うことによ
り、背景パターンの重畳がある場合にも確度の高いパタ
ーン判定を行うことが可能となる。
【０００６】このように、従来の第２の方法は、同時に
入力画像パターンに位置ずれと背景パターンや背景ノイ
ズの重畳があっても、それらに妨げられないパターン判
定が可能であるという点で優れた方法である。しかし、
切出し対象画像パターンと背景パターンとが位置的に近
接しており、かつ空間周波数領域でも重なり合いを持つ
ような場合には、（１）式の処理では背景パターンの十
分な除去ができず、パターン切出しが有効に働かないと
いう問題点があった。
入力画像パターンに位置ずれと背景パターンや背景ノイ
ズの重畳があっても、それらに妨げられないパターン判
定が可能であるという点で優れた方法である。しかし、
切出し対象画像パターンと背景パターンとが位置的に近
接しており、かつ空間周波数領域でも重なり合いを持つ
ような場合には、（１）式の処理では背景パターンの十
分な除去ができず、パターン切出しが有効に働かないと
いう問題点があった。
【０００７】具体的な画像パターンの入力画像パターン
と候補参照パターンと切出し処理結果の画像の例をそれ
ぞれ示す図３を参照すると、この図に示す入力画像パタ
ーン（Ａ）は所望パターンの円に対しランダム・ドット
・ノイズが背景として重畳されている。このような例で
は背景ノイズと対象するパターンとが位置的にも近接し
ており、また空間周波数領域でも重なり合っているため
十分な背景ノイズの除去ができず、その結果、切出し処
理後（Ｃ）においても参照パターン（Ｂ）との類似度は
低い値に留まり、確度の高い判定を行うことが困難であ
る。
と候補参照パターンと切出し処理結果の画像の例をそれ
ぞれ示す図３を参照すると、この図に示す入力画像パタ
ーン（Ａ）は所望パターンの円に対しランダム・ドット
・ノイズが背景として重畳されている。このような例で
は背景ノイズと対象するパターンとが位置的にも近接し
ており、また空間周波数領域でも重なり合っているため
十分な背景ノイズの除去ができず、その結果、切出し処
理後（Ｃ）においても参照パターン（Ｂ）との類似度は
低い値に留まり、確度の高い判定を行うことが困難であ
る。
【０００８】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来の第１の
画像認識方法は、位置ずれと同時に背景パターンや背景
ノイズの重畳がある場合や、また画像パターン自身の変
形がある場合などにはパターン判定が困難であるという
欠点があった。
画像認識方法は、位置ずれと同時に背景パターンや背景
ノイズの重畳がある場合や、また画像パターン自身の変
形がある場合などにはパターン判定が困難であるという
欠点があった。
【０００９】また、上記欠点を緩和する従来の第２の画
像認識方法は、切出し対象画像パターンと背景パターン
とが位置的に近接しており、かつ空間周波数領域でも重
なり合いを持つような場合には、背景パターンの十分な
除去ができず、パターン切出しが有効に働かないという
という欠点があった。
像認識方法は、切出し対象画像パターンと背景パターン
とが位置的に近接しており、かつ空間周波数領域でも重
なり合いを持つような場合には、背景パターンの十分な
除去ができず、パターン切出しが有効に働かないという
という欠点があった。
【００１０】本発明の目的は、上述したような従来の問
題点を解決し、対象パターンと位置的にも近接し、空間
周波数領域でも重なり合いがあるような背景パターンや
背景ノイズがある場合にも有効に働くパターン切出し方
法を提供し、このような場合にも確度の高い判定処理を
可能とすることにある。
題点を解決し、対象パターンと位置的にも近接し、空間
周波数領域でも重なり合いがあるような背景パターンや
背景ノイズがある場合にも有効に働くパターン切出し方
法を提供し、このような場合にも確度の高い判定処理を
可能とすることにある。
【００１１】
【課題を解決するための手段】本発明の画像認識装置
は、認識対象の入力画像パターンの供給を受け一時記憶
する画像入力手段と、前記入力画像パターンを予め定め
た面積の小領域に分割しこの小領域毎のフーリエ変換と
フーリエ変換パワースペクトルパターンとを算出するフ
ーリエ変換手段と、予め定めた参照パターンと前記フー
リエ変換パワースペクトルパターンとのパターンマッチ
ングを行い第１の候補パターンを選出する候補パターン
選出手段と、前記第１の候補パターンの逆フーリエ変換
パターンを算出する逆フーリエ変換手段と、前記逆フー
リエ変換パターンを用いて前記入力画像パターンから第
２の候補パターンを切出す切出処理手段とを備える画像
認識装置において、前記第１の候補パターンの前記入力
画像パターンに対する位置ずれ量を推定しこの位置ずれ
量に相当する位相のずれ量である位相量を補正してこの
第１の候補パターンを前記逆フーリエ変換手段へ供給す
るする位相補正手段を備えて構成されている。
は、認識対象の入力画像パターンの供給を受け一時記憶
する画像入力手段と、前記入力画像パターンを予め定め
た面積の小領域に分割しこの小領域毎のフーリエ変換と
フーリエ変換パワースペクトルパターンとを算出するフ
ーリエ変換手段と、予め定めた参照パターンと前記フー
リエ変換パワースペクトルパターンとのパターンマッチ
ングを行い第１の候補パターンを選出する候補パターン
選出手段と、前記第１の候補パターンの逆フーリエ変換
パターンを算出する逆フーリエ変換手段と、前記逆フー
リエ変換パターンを用いて前記入力画像パターンから第
２の候補パターンを切出す切出処理手段とを備える画像
認識装置において、前記第１の候補パターンの前記入力
画像パターンに対する位置ずれ量を推定しこの位置ずれ
量に相当する位相のずれ量である位相量を補正してこの
第１の候補パターンを前記逆フーリエ変換手段へ供給す
るする位相補正手段を備えて構成されている。
【００１２】本発明の画像認識方法は、認識対象の入力
画像パターンを予め定めた小領域に分割し、前記各小領
域毎のフーリエ変換およびフーリエ変換パワースペクト
ルパターンに変換して予め定めた参照パターンと前記フ
ーリエ変換パワースペクトルパターンとのパターンマッ
チングを行い第１の候補パターンを選出し、第１の候補
パターンの逆フーリエ変換パターンを算出し、前記逆フ
ーリエ変換パターンに基づき前記入力画像パターンから
第２の候補パターンの切出しを行いながらパターン判定
を行う画像認識方法において、前記第１の候補パターン
の前記入力画像パターンに対する位置ずれ量を推定しこ
の位置ずれ量に相当する位相ずれ量である位相量を補正
して前記逆フーリエ変換パターンを算出することを特徴
とするものである。
画像パターンを予め定めた小領域に分割し、前記各小領
域毎のフーリエ変換およびフーリエ変換パワースペクト
ルパターンに変換して予め定めた参照パターンと前記フ
ーリエ変換パワースペクトルパターンとのパターンマッ
チングを行い第１の候補パターンを選出し、第１の候補
パターンの逆フーリエ変換パターンを算出し、前記逆フ
ーリエ変換パターンに基づき前記入力画像パターンから
第２の候補パターンの切出しを行いながらパターン判定
を行う画像認識方法において、前記第１の候補パターン
の前記入力画像パターンに対する位置ずれ量を推定しこ
の位置ずれ量に相当する位相ずれ量である位相量を補正
して前記逆フーリエ変換パターンを算出することを特徴
とするものである。
【００１３】
【実施例】次に、本発明の実施例をブロックで示す図１
を参照すると、この図に示す本実施例の画像認識装置
は、画像パターンを入力し記憶する画像入力部１と、入
力画像パターンの小領域毎のフーリエ変換とそのパワー
を算出するフーリエ変換部２と、予め同様の変換を施し
ておいた参照パターンを格納しておき入力とのパターン
マッチングを行い候補パターンを選出する候補パターン
選出部３と、選出された候補パターンと入力画像パター
ンとの間の位置ずれを推定しそれによる位相のずれを補
正する位相補正部４と、位相のずれが補正された候補パ
ターンからその逆フーリエ変換を算出する逆フーリエ変
換部５と、逆フーリエ変換で再生された像を用いて入力
画像パターンから候補パターンを切出す切出処理部６と
を備える。
を参照すると、この図に示す本実施例の画像認識装置
は、画像パターンを入力し記憶する画像入力部１と、入
力画像パターンの小領域毎のフーリエ変換とそのパワー
を算出するフーリエ変換部２と、予め同様の変換を施し
ておいた参照パターンを格納しておき入力とのパターン
マッチングを行い候補パターンを選出する候補パターン
選出部３と、選出された候補パターンと入力画像パター
ンとの間の位置ずれを推定しそれによる位相のずれを補
正する位相補正部４と、位相のずれが補正された候補パ
ターンからその逆フーリエ変換を算出する逆フーリエ変
換部５と、逆フーリエ変換で再生された像を用いて入力
画像パターンから候補パターンを切出す切出処理部６と
を備える。
【００１４】次に、図１を参照して本実施例の動作につ
いて説明すると、画像入力部１から入力された画像ｆ
（ｘ）は、フーリエ変換部２によってオーバーラップを
許して小領域に分割され、各領域毎のフーリエ変換Ｆ
（ｋ，Ｘ）とそのパワーＰ（ｋ，Ｘ）とに変換される。
この局所フーリエ変換とそのパワーの計算は次式で与え
られる。 Ｆ（ｋ，Ｘ）＝Σx ｆ（ｘ）Ｇ（ｘ−Ｘ）ｅｘｐ｛−ｉｋ（ｘ−Ｘ）｝ Ｐ（ｋ，Ｘ）＝｜Ｆ（ｋ，Ｘ）｜2 …（２） ここで、ｆ（ｘ）は入力画像パターンの位置ｘにおける
画素の明暗度をあらわす。ｉはｉ2 ＝−１を満たす純虚
数である。Ｘは小領域の中心の座標すなわちどの小領域
の算出フーリエ変換であるかの区別用のパラメータであ
る。ここで、入力画像全体の全体フーリエ変換Ｆ（ｋ）
とそのパワースペクトルＰ（ｋ）とを用いても以下の処
理は可能である。その場合には、以下の式において、Ｆ
（ｋ，Ｘ），Ｐ（ｋ，Ｘ）をそれぞれＦ（ｋ），Ｐ
（ｋ）と読代えればよい。この全体フーリエ変換を用い
るとパターンの位置ずれに対する許容度は大きくなる
が、背景ノイズと切出し対象パターンとの空間周波数領
域上での分離が一般に悪くなりパターン推定処理の精度
が低下する。
いて説明すると、画像入力部１から入力された画像ｆ
（ｘ）は、フーリエ変換部２によってオーバーラップを
許して小領域に分割され、各領域毎のフーリエ変換Ｆ
（ｋ，Ｘ）とそのパワーＰ（ｋ，Ｘ）とに変換される。
この局所フーリエ変換とそのパワーの計算は次式で与え
られる。 Ｆ（ｋ，Ｘ）＝Σx ｆ（ｘ）Ｇ（ｘ−Ｘ）ｅｘｐ｛−ｉｋ（ｘ−Ｘ）｝ Ｐ（ｋ，Ｘ）＝｜Ｆ（ｋ，Ｘ）｜2 …（２） ここで、ｆ（ｘ）は入力画像パターンの位置ｘにおける
画素の明暗度をあらわす。ｉはｉ2 ＝−１を満たす純虚
数である。Ｘは小領域の中心の座標すなわちどの小領域
の算出フーリエ変換であるかの区別用のパラメータであ
る。ここで、入力画像全体の全体フーリエ変換Ｆ（ｋ）
とそのパワースペクトルＰ（ｋ）とを用いても以下の処
理は可能である。その場合には、以下の式において、Ｆ
（ｋ，Ｘ），Ｐ（ｋ，Ｘ）をそれぞれＦ（ｋ），Ｐ
（ｋ）と読代えればよい。この全体フーリエ変換を用い
るとパターンの位置ずれに対する許容度は大きくなる
が、背景ノイズと切出し対象パターンとの空間周波数領
域上での分離が一般に悪くなりパターン推定処理の精度
が低下する。
【００１５】Ｇ（ｘ−Ｘ）は、各小領域の境界における
不連続性を除去するため上記境界においてほぼゼロとな
るように定められた窓関数である。この窓関数としては
ハミング窓や、次式のようなガウシアン窓が用いられ
る。 Ｇ（ｘ−Ｘ）＝ｅｘｐ［−（ｘ−Ｘ）2 ／２σ2 ）］ 次に候補パターン選出部３によって、この局所フーリエ
変換のパワーＰ（ｋ，Ｘ）を用いて、あらかじめ同様の
変換を施しておいた参照パターンＰm （ｋ，Ｘ）との間
のパターンマッチングを行い、入力画像にどのようなパ
ターンが含まれているのかについて推定を行うことによ
り参照用の候補パターンを選定する。例えば次式のよう
な類似度を計算し、最も類似度の高い参照パターンを候
補として選定する。 Ｓm ＝ΣK,x Ｐ（ｋ，Ｘ）Ｐm （ｋ，Ｘ）／（ΣK,x Ｐ（ｋ，Ｘ）2 ・ΣK,x Ｐm （ｋ，Ｘ）2 ）0.5 ………………（３） パワーＰ（ｋ，Ｘ）は入力パターンを移動させてもほと
んど変化しないため、これにより位置ずれに左右されな
いパターン推定が可能となる。ここで入力画像に背景パ
ターンの重畳などがなく、この最初のパターンマッチン
グで十分な類似度が得られた場合には、それを判定結果
とし処理は終了する。
不連続性を除去するため上記境界においてほぼゼロとな
るように定められた窓関数である。この窓関数としては
ハミング窓や、次式のようなガウシアン窓が用いられ
る。 Ｇ（ｘ−Ｘ）＝ｅｘｐ［−（ｘ−Ｘ）2 ／２σ2 ）］ 次に候補パターン選出部３によって、この局所フーリエ
変換のパワーＰ（ｋ，Ｘ）を用いて、あらかじめ同様の
変換を施しておいた参照パターンＰm （ｋ，Ｘ）との間
のパターンマッチングを行い、入力画像にどのようなパ
ターンが含まれているのかについて推定を行うことによ
り参照用の候補パターンを選定する。例えば次式のよう
な類似度を計算し、最も類似度の高い参照パターンを候
補として選定する。 Ｓm ＝ΣK,x Ｐ（ｋ，Ｘ）Ｐm （ｋ，Ｘ）／（ΣK,x Ｐ（ｋ，Ｘ）2 ・ΣK,x Ｐm （ｋ，Ｘ）2 ）0.5 ………………（３） パワーＰ（ｋ，Ｘ）は入力パターンを移動させてもほと
んど変化しないため、これにより位置ずれに左右されな
いパターン推定が可能となる。ここで入力画像に背景パ
ターンの重畳などがなく、この最初のパターンマッチン
グで十分な類似度が得られた場合には、それを判定結果
とし処理は終了する。
【００１６】最初のパターンマッチングで十分な類似度
が得られない場合には、さらに位相補正部４によって、
選出された候補パターンと入力画像パターンとの間の位
置ずれの大きさを推定し、この位置ずれにより生ずる位
相ずれの補正を行う。
が得られない場合には、さらに位相補正部４によって、
選出された候補パターンと入力画像パターンとの間の位
置ずれの大きさを推定し、この位置ずれにより生ずる位
相ずれの補正を行う。
【００１７】次に、候補パターン選出部３により選出さ
れた候補パターンの局所フーリエ変換をＦn として、位
相補正処理について説明すると、位相補正部４は、まず
次式であらわされる計算を実行する。 Ｃ（ｄ，Ｘ）＝ΣK Ｆ（ｋ，Ｘ）* Ｆn （ｋ，Ｘ）ｅｘｐ｛ｉｋ（ｄ）｝ …………（４） ＊印は複素共役をとる操作を表す。（４）式の処理で計
算されるＣ（ｄ，Ｘ）は、近似的に小領域Ｘにおける入
力パターンとその候補パターンとの相互相関関数を与え
るから、その最大値を与えるｄの値からその領域におけ
る位置ずれの大きさΔ（Ｘ）が推定できる。 Δ（Ｘ）＝ＡｒｇＭａＸｄ［Ｃ（ｄ，Ｘ）］ ……………………………（５） パターンが微小距離Δだけ移動するとそのフーリエ変換
は位相がｅｘｐ（ｉΔｋ）だけ変化するから、位相補正
部４は候補パターンに対して（６）式の処理によりその
位相の補正を行う。 Ｆ’（ｋ，Ｘ）＝Ｆn （ｋ，Ｘ）ｘｅｘｐ｛ｉｋΔ（Ｘ）｝ ………（６） （４）式の処理で、全てのｋについて和をとる代わり
に、候補パターンＦn が大きい値をとる主要な空間周波
数ｋについてのみの和をとることにより計算量の低減を
計ることが可能である。また、（５）式の処理では各小
領域毎に独立に位置ずれの大きさが推定されるが、位置
ずれの大きさがどの部分でも同一であることが事前に分
かっている場合には（５）式の処理結果を全ての小領域
で平均化したり、あるいは小領域毎に候補パターンと入
力画像パターンとの類似度を見積り、それに応じて重み
付けした平均化処理を行うことにより位置ずれに対する
推定誤差を低減させることが可能である。パターンに変
形があり各小領域毎に位置ずれの大きさが異なる場合、
小領域毎に独立にこれらの位置ずれの大きさを推定する
ことにより変形にも強いパターン切出し、およびパター
ン判定が可能となる。また、この場合、近傍の小領域で
の位置ずれの推定値を参照し、それらを用いて平均化処
理を行うことで位置ずれに対する推定の誤差を低下させ
ることが可能である。
れた候補パターンの局所フーリエ変換をＦn として、位
相補正処理について説明すると、位相補正部４は、まず
次式であらわされる計算を実行する。 Ｃ（ｄ，Ｘ）＝ΣK Ｆ（ｋ，Ｘ）* Ｆn （ｋ，Ｘ）ｅｘｐ｛ｉｋ（ｄ）｝ …………（４） ＊印は複素共役をとる操作を表す。（４）式の処理で計
算されるＣ（ｄ，Ｘ）は、近似的に小領域Ｘにおける入
力パターンとその候補パターンとの相互相関関数を与え
るから、その最大値を与えるｄの値からその領域におけ
る位置ずれの大きさΔ（Ｘ）が推定できる。 Δ（Ｘ）＝ＡｒｇＭａＸｄ［Ｃ（ｄ，Ｘ）］ ……………………………（５） パターンが微小距離Δだけ移動するとそのフーリエ変換
は位相がｅｘｐ（ｉΔｋ）だけ変化するから、位相補正
部４は候補パターンに対して（６）式の処理によりその
位相の補正を行う。 Ｆ’（ｋ，Ｘ）＝Ｆn （ｋ，Ｘ）ｘｅｘｐ｛ｉｋΔ（Ｘ）｝ ………（６） （４）式の処理で、全てのｋについて和をとる代わり
に、候補パターンＦn が大きい値をとる主要な空間周波
数ｋについてのみの和をとることにより計算量の低減を
計ることが可能である。また、（５）式の処理では各小
領域毎に独立に位置ずれの大きさが推定されるが、位置
ずれの大きさがどの部分でも同一であることが事前に分
かっている場合には（５）式の処理結果を全ての小領域
で平均化したり、あるいは小領域毎に候補パターンと入
力画像パターンとの類似度を見積り、それに応じて重み
付けした平均化処理を行うことにより位置ずれに対する
推定誤差を低減させることが可能である。パターンに変
形があり各小領域毎に位置ずれの大きさが異なる場合、
小領域毎に独立にこれらの位置ずれの大きさを推定する
ことにより変形にも強いパターン切出し、およびパター
ン判定が可能となる。また、この場合、近傍の小領域で
の位置ずれの推定値を参照し、それらを用いて平均化処
理を行うことで位置ずれに対する推定の誤差を低下させ
ることが可能である。
【００１８】次に逆フーリエ変換部５は、こうして得ら
れる位相の補正された候補パターンの局所フーリエ変換
Ｆ’（ｋ，Ｘ）からその逆変換ｆ’（ｘ）（（７）式）
を計算し、推定された位置に候補パターンを再生する。 Ｆ’（ｘ）＝Σx （１／Ｎ2 ）ΣK Ｆ’（ｋ，Ｘ）ｅｘｐ｛ｉｋ（ｘ−Ｘ）｝／ Σx Ｇ（ｘ−Ｘ） ………………………（７） ここで、１／Ｎ2 は、規格化の定数であり、Ｎ2 は小領
域の大きさを表す。
れる位相の補正された候補パターンの局所フーリエ変換
Ｆ’（ｋ，Ｘ）からその逆変換ｆ’（ｘ）（（７）式）
を計算し、推定された位置に候補パターンを再生する。 Ｆ’（ｘ）＝Σx （１／Ｎ2 ）ΣK Ｆ’（ｋ，Ｘ）ｅｘｐ｛ｉｋ（ｘ−Ｘ）｝／ Σx Ｇ（ｘ−Ｘ） ………………………（７） ここで、１／Ｎ2 は、規格化の定数であり、Ｎ2 は小領
域の大きさを表す。
【００１９】切出処理部６はこの再生像ｆ’（ｘ）を用
いて、入力像ｆ（ｘ）中から候補パターンの切出しを行
う。 ｆnew （ｘ）＝（ｆ（ｘ）ｆ’（ｘ））0.5 ………………………（８） ｆ’（ｘ）は推定位置に再生された候補パターンである
ので、（８）式の切出し処理によってｆ’（ｘ）がゼロ
となる場所に位置している背景パターンは消去される。
切出されたパターンｆnew （ｘ）は再びフーリエ変換
部、候補パターン選出部３により小領域毎のフーリエ変
換とパワーとを算出した後にパターンマッチング処理が
行われる。最初の推定パターンが正しかった場合には、
以上の処理により背景パターンが除去されるので、２度
目のパターンマッチングでほぼ１００％の類似度が得ら
れ、確度の高いパターン判定が可能となる。
いて、入力像ｆ（ｘ）中から候補パターンの切出しを行
う。 ｆnew （ｘ）＝（ｆ（ｘ）ｆ’（ｘ））0.5 ………………………（８） ｆ’（ｘ）は推定位置に再生された候補パターンである
ので、（８）式の切出し処理によってｆ’（ｘ）がゼロ
となる場所に位置している背景パターンは消去される。
切出されたパターンｆnew （ｘ）は再びフーリエ変換
部、候補パターン選出部３により小領域毎のフーリエ変
換とパワーとを算出した後にパターンマッチング処理が
行われる。最初の推定パターンが正しかった場合には、
以上の処理により背景パターンが除去されるので、２度
目のパターンマッチングでほぼ１００％の類似度が得ら
れ、確度の高いパターン判定が可能となる。
【００２０】また上記最初の推定パターンが誤りであっ
た場合には、この切出処理によっても類似度は改善しな
いので誤りと判定できる。その場合には、第２候補、第
３候補の参照パターンを用いて同様の処理を行う。
た場合には、この切出処理によっても類似度は改善しな
いので誤りと判定できる。その場合には、第２候補、第
３候補の参照パターンを用いて同様の処理を行う。
【００２１】２度目のパターンマッチングはｆ’（ｘ）
とｆnew （ｘ）とを用いて、例えば次式により行っても
よい。 ｓ＝Σx ｆ’（ｘ）ｆnew （ｘ）／Σx ｆ’（ｘ）2 Σ
x ｆnew （ｘ）2 ）0.5 ｆ’（ｘ）は、位置ずれが推定値により補正された候補
パターンであるので（３）式よりも位置ずれに対して安
定した結果を与える。
とｆnew （ｘ）とを用いて、例えば次式により行っても
よい。 ｓ＝Σx ｆ’（ｘ）ｆnew （ｘ）／Σx ｆ’（ｘ）2 Σ
x ｆnew （ｘ）2 ）0.5 ｆ’（ｘ）は、位置ずれが推定値により補正された候補
パターンであるので（３）式よりも位置ずれに対して安
定した結果を与える。
【００２２】入力画像パターンと候補参照パターンと本
実施例の切出し処理結果の画像を従来の第２の方法と比
較した例をそれぞれ示す図３および処理結果の類似度を
示す図４をを併せて参照すると、この図に示す入力画像
パターン（Ａ）は所望パターンの円に対しランダム・ド
ット・ノイズが背景として重畳されている。入力パター
ンおよび参照パターン（Ｂ）の各々の円相互間は１２画
素分ずれている。上述したように従来の第２の方法によ
る切出処理画像（Ｃ）では十分な背景ノイズの除去がで
きず、参照パターンとの類似度は図４のグラフＢのよう
に７０％程度と低い値に留まるが、本実施例の切出処理
画像（Ｄ）では、効果的にパターン切出しができ、その
結果図４のグラフＡのようにほぼ１００％に近い類似度
が得られ、確度の高いパターン判定が可能となることが
分かる。
実施例の切出し処理結果の画像を従来の第２の方法と比
較した例をそれぞれ示す図３および処理結果の類似度を
示す図４をを併せて参照すると、この図に示す入力画像
パターン（Ａ）は所望パターンの円に対しランダム・ド
ット・ノイズが背景として重畳されている。入力パター
ンおよび参照パターン（Ｂ）の各々の円相互間は１２画
素分ずれている。上述したように従来の第２の方法によ
る切出処理画像（Ｃ）では十分な背景ノイズの除去がで
きず、参照パターンとの類似度は図４のグラフＢのよう
に７０％程度と低い値に留まるが、本実施例の切出処理
画像（Ｄ）では、効果的にパターン切出しができ、その
結果図４のグラフＡのようにほぼ１００％に近い類似度
が得られ、確度の高いパターン判定が可能となることが
分かる。
【００２３】次に、本発明の第２の実施例を図１と共通
の構成要素には共通の参照文字／数字を付して同様にブ
ロックで示す図２を参照すると、この図に示す本実施例
の画像認識装置の第１の実施例に対する相違点は、画像
入力部１によって入力された画像ｆ0 （ｘ）に対して輪
郭などの明るさ（輝度あるいは濃淡）が変化する部分を
強調するコントラスト強調部７を備え、このコントラス
ト強調部７が（９）式に示す処理を施し、輪郭を強調し
た画像ｆ（ｘ）を生成することである。 ｆ（ｘ）＝Σx'ｆ0 （ｘ' ）ＤＯＧ（ｘ’−ｘ） ……………（９） ここで、関数ＤＯＧは畳み込み和の核となる中心部で
正、周辺部で負の値をとる同心円型の関数であり次式で
与えられる。 ＤＯＧ（ｘ）＝Ａｅｘｐ（−ｘ2 ／２σp 2 ）−Ｂｅｘｐ（−ｘ2 ／２σn 2 ） ……………（１０） ガウシアン関数の幅を決めるパラメータσp 、σn はσ
p ＜σn となるように定める。σp の大きさが分解能の
大きさを決めるので、通常はσp は１画素程度の大きさ
に設定する。正の定数Ａ，Ｂは、次式を満足するように
定める。 Σx ＤＯＧ（ｘ）＝０ …………（１１） （９）式で表される処理の結果、入力画像の中で輝度が
一定の領域では（９）式のｆ（ｘ）の値は、（１１）式
から容易に分かるように、ゼロとなることが知られてい
る。ｆ（ｘ）は入力画像において、輪郭部などのように
輝度が変化している領域でのみゼロでない値をとる。
の構成要素には共通の参照文字／数字を付して同様にブ
ロックで示す図２を参照すると、この図に示す本実施例
の画像認識装置の第１の実施例に対する相違点は、画像
入力部１によって入力された画像ｆ0 （ｘ）に対して輪
郭などの明るさ（輝度あるいは濃淡）が変化する部分を
強調するコントラスト強調部７を備え、このコントラス
ト強調部７が（９）式に示す処理を施し、輪郭を強調し
た画像ｆ（ｘ）を生成することである。 ｆ（ｘ）＝Σx'ｆ0 （ｘ' ）ＤＯＧ（ｘ’−ｘ） ……………（９） ここで、関数ＤＯＧは畳み込み和の核となる中心部で
正、周辺部で負の値をとる同心円型の関数であり次式で
与えられる。 ＤＯＧ（ｘ）＝Ａｅｘｐ（−ｘ2 ／２σp 2 ）−Ｂｅｘｐ（−ｘ2 ／２σn 2 ） ……………（１０） ガウシアン関数の幅を決めるパラメータσp 、σn はσ
p ＜σn となるように定める。σp の大きさが分解能の
大きさを決めるので、通常はσp は１画素程度の大きさ
に設定する。正の定数Ａ，Ｂは、次式を満足するように
定める。 Σx ＤＯＧ（ｘ）＝０ …………（１１） （９）式で表される処理の結果、入力画像の中で輝度が
一定の領域では（９）式のｆ（ｘ）の値は、（１１）式
から容易に分かるように、ゼロとなることが知られてい
る。ｆ（ｘ）は入力画像において、輪郭部などのように
輝度が変化している領域でのみゼロでない値をとる。
【００２４】本実施例ではこのように輝度の変化を強調
した画像に対して第１の実施例と同様の処理を行う。輪
郭部などの輝度変化部分を強調すると、異なるパターン
間の差異が強調されるため、パターン判定（弁別）が容
易になるというメリットがある。この場合には、候補パ
ターン選出部３においてパターンマッチングを行う際に
用いる参照パターンにも予め（９）式の処理を施した上
で局所フーリエ変換を施しておく。また、（９）式の処
理の結果得られるパターンｆ（ｘ）は正、負いずれの符
号も取り得るので、切出処理部６によるパターン切出し
処理は次のように変更する。 ｆnew （ｘ）＝ｓｇｎ｛ｆ（ｘ）｝｛ｆ（ｘ）ｆ’（ｘ））0.5 ｆ（ｘ）ｆ’（ｘ）＞０の場合 ＝０ それ以外の場合 …………………（１１） ここで、ｓｇｎ｛｝は引き数の符号により＋１，−１を
とる関数である。
した画像に対して第１の実施例と同様の処理を行う。輪
郭部などの輝度変化部分を強調すると、異なるパターン
間の差異が強調されるため、パターン判定（弁別）が容
易になるというメリットがある。この場合には、候補パ
ターン選出部３においてパターンマッチングを行う際に
用いる参照パターンにも予め（９）式の処理を施した上
で局所フーリエ変換を施しておく。また、（９）式の処
理の結果得られるパターンｆ（ｘ）は正、負いずれの符
号も取り得るので、切出処理部６によるパターン切出し
処理は次のように変更する。 ｆnew （ｘ）＝ｓｇｎ｛ｆ（ｘ）｝｛ｆ（ｘ）ｆ’（ｘ））0.5 ｆ（ｘ）ｆ’（ｘ）＞０の場合 ＝０ それ以外の場合 …………………（１１） ここで、ｓｇｎ｛｝は引き数の符号により＋１，−１を
とる関数である。
【００２５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明の画像認識
装置および画像認識方法は、対象パターンと位置的に近
接し空間周波数領域でも重なり合いがあるような背景パ
ターンや背景ノイズがあるような場合にもそれらを効果
的に除去し対象パターンの切出しを可能とし、その結果
確度の高いパターン判定処理を可能とするという効果が
ある。
装置および画像認識方法は、対象パターンと位置的に近
接し空間周波数領域でも重なり合いがあるような背景パ
ターンや背景ノイズがあるような場合にもそれらを効果
的に除去し対象パターンの切出しを可能とし、その結果
確度の高いパターン判定処理を可能とするという効果が
ある。
【図１】本発明の画像認識装置の第１の実施例を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図２】本発明の画像認識装置の第２の実施例を示すブ
ロック図である。
ロック図である。
【図３】入力画像パターンおよび候補参照パターンの一
例と切出し処理結果の画像をそれぞれ本実施例と従来の
第２の方法とで比較した図である。
例と切出し処理結果の画像をそれぞれ本実施例と従来の
第２の方法とで比較した図である。
【図４】入力画像パターンと切出し処理結果の画像の類
似度をそれぞれ本実施例と従来の第２の方法とで比較し
た図である。
似度をそれぞれ本実施例と従来の第２の方法とで比較し
た図である。
１ 画像入力部 ２ フーリエ変換部 ３ 候補パターン選出部 ４ 位相補正部 ５ 逆フーリエ変換部 ６ 切出処理部 ７ コントラスト強調部
Claims (4)
- 【請求項１】 認識対象の入力画像パターンの供給を受
け一時記憶する画像入力手段と、前記入力画像パターン
を予め定めた面積の小領域に分割しこの小領域毎のフー
リエ変換とフーリエ変換パワースペクトルパターンとを
算出するフーリエ変換手段と、予め定めた参照パターン
と前記フーリエ変換パワースペクトルパターンとのパタ
ーンマッチングを行い第１の候補パターンを選出する候
補パターン選出手段と、前記第１の候補パターンの逆フ
ーリエ変換パターンを算出する逆フーリエ変換手段と、
前記逆フーリエ変換パターンを用いて前記入力画像パタ
ーンから第２の候補パターンを切出す切出処理手段とを
備える画像認識装置において、 前記第１の候補パターンの前記入力画像パターンに対す
る位置ずれ量を推定しこの位置ずれ量に相当する位相の
ずれ量である位相量を補正してこの第１の候補パターン
を前記逆フーリエ変換手段へ供給するする位相補正手段
を備えることを特徴とする画像認識装置。 - 【請求項２】 前記入力画像パターンにおける輪郭線を
含む輝度の変化部分を強調するコントラスト強調手段を
さらに備えることを特徴とする請求項１記載の画像認識
装置。 - 【請求項３】 認識対象の入力画像パターンを予め定め
た小領域に分割し、前記各小領域毎のフーリエ変換およ
びフーリエ変換パワースペクトルパターンに変換して予
め定めた参照パターンと前記フーリエ変換パワースペク
トルパターンとのパターンマッチングを行い第１の候補
パターンを選出し、第１の候補パターンの逆フーリエ変
換パターンを算出し、前記逆フーリエ変換パターンに基
づき前記入力画像パターンから第２の候補パターンの切
出しを行いながらパターン判定を行う画像認識方法にお
いて、 前記第１の候補パターンの前記入力画像パターンに対す
る位置ずれ量を推定しこの位置ずれ量に相当する位相ず
れ量である位相量を補正して前記逆フーリエ変換パター
ンを算出することを特徴とする画像認識方法。 - 【請求項４】 前記位置ずれ量の推定と位相の補正を前
記小領域毎に独立にまたは近傍の前記小領域での推定結
果のみを参照して行うことを特徴とする請求項３記載の
画像認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6144287A JP2625384B2 (ja) | 1994-06-27 | 1994-06-27 | 画像認識装置および画像認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6144287A JP2625384B2 (ja) | 1994-06-27 | 1994-06-27 | 画像認識装置および画像認識方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0816785A JPH0816785A (ja) | 1996-01-19 |
| JP2625384B2 true JP2625384B2 (ja) | 1997-07-02 |
Family
ID=15358566
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6144287A Expired - Fee Related JP2625384B2 (ja) | 1994-06-27 | 1994-06-27 | 画像認識装置および画像認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2625384B2 (ja) |
Families Citing this family (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3035654B2 (ja) | 1996-11-01 | 2000-04-24 | 株式会社 山武 | パターン抽出装置 |
| JP3387857B2 (ja) * | 1999-07-21 | 2003-03-17 | 日本電気株式会社 | デジタル画像処理方法、デジタル画像処理装置、および記録媒体 |
| JP4674002B2 (ja) * | 2001-05-29 | 2011-04-20 | 株式会社アドバンテスト | 位置検出装置、位置検出方法、電子部品搬送装置及び電子ビーム露光装置 |
| JP2005055931A (ja) * | 2001-07-05 | 2005-03-03 | Advantest Corp | 画像処理装置、及び画像処理方法 |
| JP4955926B2 (ja) * | 2005-02-09 | 2012-06-20 | 株式会社ビットストロング | ラインスキャン型の画像処理装置 |
| JP2007226475A (ja) * | 2006-02-22 | 2007-09-06 | Fuji Electric Retail Systems Co Ltd | 硬貨識別装置、硬貨識別方法および硬貨識別プログラム |
| JP5131333B2 (ja) * | 2010-09-09 | 2013-01-30 | 富士電機リテイルシステムズ株式会社 | 硬貨識別装置、硬貨識別方法および硬貨識別プログラム |
| MX343824B (es) * | 2011-12-29 | 2016-11-24 | Wavelight Gmbh | Método para el procesamiento de imágenes para determinar la profundidad focal de un láser refractivo. |
| JP6056354B2 (ja) * | 2012-10-10 | 2017-01-11 | コニカミノルタ株式会社 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム |
| WO2015159422A1 (ja) * | 2014-04-18 | 2015-10-22 | 株式会社 日立製作所 | 移動量測定装置および移動量測定方法 |
| CN106528899B (zh) * | 2015-09-10 | 2019-09-03 | 中芯国际集成电路制造(上海)有限公司 | 用于光源-掩膜优化的图形选择方法 |
Family Cites Families (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62296286A (ja) * | 1986-06-17 | 1987-12-23 | Nissan Motor Co Ltd | パタ−ンマツチング法 |
| JPH01251288A (ja) * | 1988-03-31 | 1989-10-06 | Toshiba Corp | 検査システム用画像処理装置 |
| JPH0632078B2 (ja) * | 1988-12-09 | 1994-04-27 | 工業技術院長 | 画像信号の処理方法 |
| JPH05159056A (ja) * | 1991-12-06 | 1993-06-25 | Sumitomo Chem Co Ltd | パターンマッチングによる位置推定方法 |
-
1994
- 1994-06-27 JP JP6144287A patent/JP2625384B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0816785A (ja) | 1996-01-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP2625384B2 (ja) | 画像認識装置および画像認識方法 | |
| US6603882B2 (en) | Automatic template generation and searching method | |
| EP2590140A1 (en) | Facial authentication system, facial authentication method, and facial authentication program | |
| KR19990067567A (ko) | 영상에 패턴을 자동으로 위치시키기 위한 벡터상관 시스템 | |
| WO2009148596A1 (en) | Image processing system and methods for aligning skin features for early skin cancer detection | |
| JP2000076418A (ja) | 電子透かし画像の認証方法 | |
| Tanaka et al. | A parametric template method and its application to robust matching | |
| CN106056158B (zh) | 基于掩膜矩阵和快速傅立叶变换的模板图像全局搜索方法 | |
| CN116740062B (zh) | 基于不规则胶圈的缺陷检测方法及系统 | |
| JP5717055B2 (ja) | 類似度算出装置、類似度算出方法、及びプログラム | |
| US7076093B2 (en) | Structure-guided image inspection | |
| JP4120795B2 (ja) | 加筆抽出装置及び加筆抽出方法 | |
| JP2002063581A (ja) | 画像の回転角度検出方法および回転角度補正方法 | |
| JP3817979B2 (ja) | テンプレートマッチング方法 | |
| US8195003B2 (en) | Method of correcting digital image distortion caused by a sheet-fed scanner | |
| Chandrakar et al. | Study and comparison of various image edge detection techniques | |
| JP2885146B2 (ja) | 画像マッチング方法 | |
| JP2643806B2 (ja) | 重畳画像の背景除去方法 | |
| Chen et al. | Applying Image Processing Technology to Automatically Detect and Adjust Paper Benchmark for Printing Machine. | |
| JP3625245B2 (ja) | 画像処理方法及び画像処理装置 | |
| JPH0628476A (ja) | 画像信号の処理装置 | |
| JP2000251075A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置および記録媒体 | |
| JP6904922B2 (ja) | 情報処理装置及びプログラム | |
| Ha et al. | Robust subpixel shift estimation using iterative phase correlation of a local region | |
| JP2689380B2 (ja) | 線図形折線化装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 19970212 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313115 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080411 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090411 Year of fee payment: 12 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100411 Year of fee payment: 13 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110411 Year of fee payment: 14 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |