JP2773818B2 - イメージ自動認識装置及び方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の背景〕 従来より縁マツプの構築は種々の理由から自動イメー
ジ認識及び処理において良く知られていた。最も重要な
ことは、データを圧縮した形で重要な情景情報を有する
縁の能力である。これは、多くの情景の縁マツプを類似
している線画として直ちに理解する人の能力により明ら
かである。 縁マツプの他の利点は、縁の線を透視効果を模型化す
るアフイン変換により他の線のマツプすることができる
ことである。従つて、縁構造は、幾らか異なる観点から
見てもマツプ間において保持されている。 一つのイメージから縁マツプを抽出するある種の方法
は、ウエルナー・フライ及びチユン・チン・チエンによ
る「高速境界検出」、「概説及び新アルゴリズム」（IE
EEコンピュータ学会報告、第Ｃ−26号、1977,11月10
日）に説明されている。 縁マツプに基づく情景マツチング技術は交差相関に基
づく技術に取つて変わつた。一般に、交差相関技術は、
原形に対して従来の振幅変調イメージの特徴を比較し
て、原形と同じようにイメージを受け入れ、又は拒否す
る。交差相関技術における縁マツプ（edge map）のアプ
ローチの利点は、次の論文、即ちドウーダニ及びキヤロ
ル・クラークによる「イメージ科学における現在の数学
的な問題に関するシンポジウム報告」（米国カリホルニ
ア州モントレー,1976年11月10日〜12日）、ドウーダニ,
J・ジエニー及びB.ブロツク「判断及び制御に関する197
6年IEEE会議報告」（米国フロリダ州クリアウオータ,19
76年12月１日〜３日及びS.ドウーダニ及びアンソニー・
Ｌ・ルユークによる「野外情景の直線縁セグメントの配
置」、「パターン認識及びイメージ処理に関する1977年
コンピュータ・ソサエテイー学会報告」（米国ニユーヨ
ーク州、トロイ、1976年６月６日〜８日）に説明されて
いる。 このような自動相関技術の主な欠点は、イメージの比
較的対象である各原形の多量の情報を記憶することが必
要となることである。従つて、これは、システムのオバ
ーヘツドが必然的に大きくなり、比較処理も相対的に遅
いものとなる。 本発明はこれらの問題を縁マツプから縁スペクトルを
計算することにより解決している。縁スペクトルには、
これを抽出した縁マツプよりも更に圧縮された形式にあ
る有用な情報が含まれている。この情報は複数の特徴検
出器のいずれかにより処理して、例えば、縁マツプには
イメージを識別する際に有用な相互的な直交縁又は他の
構造的な詳細が含まれているかについて判断することが
できる。 本発明のイメージ認識技術は、従来の方法よりも数倍
程度の速さがある。本発明のイメージ認識技術は、縁の
大きさ（縁の暗さ即ち明るさ）ではなく、縁方向を用い
るので、情景の輝度及びコントラストの変化に影響され
ることはない。この方法はリアル・タイム処理のパイプ
ライン処理に適合し、縁スペクトルを直ちにその計算に
用いるので、通常はメモリ容量の問題が発生することは
ない。 〔発明の要約〕 本発明によれば、ソース・イメージをデイジタル化し
た後、まずオペレータ、例えばゾーベル・オペレータに
より縁マツプに処理される。縁マツプは、それぞれ大き
さ（マグニチユード）及び方向を有するベクトルにより
表わすことができる縁要素のアレーである。 縁要素の大きさは、その縁がイメージにおいてどの程
度鋭く即ち突起しているかに関連している。縁に整合さ
れるベクトルの角度として方向を定義し、かつこの方向
をその直ぐ右のイメージ・ピクセルを小さな値に符号化
するように定めることができる。 本発明は、縁マツプが生成されたときは、縁マツプの
複数の点のそれぞれについて、その点を取り囲む縁マツ
プの近傍の縁スペクトルを蓄積する。 この縁スペクトルはｎ成分x1（ｉ＝1,2……ｎ）から
なり、成分xiは量子化した方向を有する近傍の縁要素の
数である。全ての縁スペクトルの成分のxiの大きさは０
〜Ｍである。ただし、Ｍは近傍における点の数である。 縁マツプにおける特定の点の縁スペクトルが蓄積され
ると、その後は多数の特徴検出器により分析の対象とす
ることができる。一般に、特徴検出器は縁スペクトル・
データを算術的な処理を用いて有用な情報を導出する。
これらは縁スペクトルにおける特有なパターンが実世界
おける物理的な物体の姿勢マツピングから得たというこ
とに基づいている。 線形検出器は入力縁スペクトルと、検出されるべきパ
ターンを表わし、記憶している原形との交差相関を用い
る。この種の検出器は、「パターン分類及び情景分析」
（ドウーダ及びハート著、ウイリー・インターサイエン
ス出版、1973年）の第５章で説明されている線形識別機
能と等価である。この線形なる用語は、相関積が重ね合
わせ則（the law of superposition）を満足するので、
適用される。非線形検出器はこの重ね合わせ則を満足し
ない。 あらゆるスペクトル内には相互に直交しするいくつか
の対をなす成分が存在し得るが、これらの対の成分を対
処することによりイメージの対応する近傍内に角又は他
の直交性が存在するかどうかを判断する際に有用な直交
する特徴の大きさを導出する。 他の非線形性検出器によつてイメージにおける縁反転
を検出する。この非線形性検出器を用いて比較的に長い
物体の終端、例えば着陸する航空機の翼の先端を検出す
ることができる。 縁スペクトル内のいくつかの成分の空隙を探すために
構造反転検出器が備えられている。即ち、隣接する複数
の方向のいずれにおいても縁要素を欠くということは、
その近傍内に描いたものがイメージした物体の終端であ
ることを意味している。 このような空隙が検出されると、縁反転性の方向は失
つたスペクトル成分の角度を平均化し、かつこの平均か
ら90度を引算することにより計算することができるもの
である。 縁反転が検出されたときは、縁反転検出器は対称判別
及びサイズ判別の機能として縁反転性の大きさを計算す
る。サイズ判別は縁要素の数、即ち入力スペクトルの総
合的な大きさを近傍を総ピクセル数と比較する。このサ
イズ識別は、総合的な大きさが近傍のピクセル数の予め
定められた部分に等しいときは、最大値に達する。対称
判別はスペクトルにおけるギヤツプを結合する成分の大
きさから計算される。 疑似縁反転性の数を少なくするために、及び全体の処
理を速くするために、特徴の大きさを計算する前に予備
的な二進インジケータを用いて、二進復帰ビツト及び縁
反転性の方向も復帰させることができる。この二進イン
ジケータのテーブルがｎビツトの二進数によりそれぞれ
表わされる一連のアドレスを有する。ここで、ｎは縁ス
ペクトルの角度位置の数である。角アドレスは対応する
形式の縁スペクトルのコードである。入力スペクトル
は、二進インジケータのテーブルにおける一つの登録と
一致するｎビツトのアドレス、及び抽出した復帰ビツト
及び縁反転方向に量子化される。この二進インジケータ
のテーブルは予め設定されるので、入力スペクトルが一
定の基準に適合しないときは、０の復帰ビツトを復帰さ
せて、縁反転性が０であることを表わす。もし、入力ス
ペクトルがこれらの基準に適合するときには、復帰ビツ
トの１を復帰して、以上のものについての大きさを計算
する。 縁マツプの各近傍にいくつかの縁反転特徴が検出され
たときは、ハイ・レベル論理装置を用いて一対の縁反転
のうちでイメージに示されている物体の終端を表わして
いるものを選択することができる。第１に、縁反転特徴
は縁マツプの特定の領域内に次の最大点を除去すること
により局部化され、更に局部化された少数の最大点を残
す。次に、残留したこれら少数の最大点は、対で存在す
るのか、即ち一つの特徴を他の多くの特徴のいずれかに
対して試験をし、逆方向にある一対の特徴があるかにつ
いて判断する。 このような消去及び組合わせ処理から非常に小数対の
縁反転性が得られ、更に一対間の距離を計算し、予め定
められた範囲の距離を比較して物体の終端を表わす対を
選択することにより分類をすることができる。このよう
にして、検出した終端間の距離が物体の種類を識別する
重要な要素となつている場合に、その対象の種類を識別
することができる。 本発明及びその目的、並びにその効果を更に詳細に説
明するため、ここで以下の図面と関連させて次の説明を
参照する。 3.発明の詳細な説明 ここで、本発明の実施例を示す第１図を参照する。航
空母艦10には母艦滑走路11が備えられている。着陸する
航空機のケーブル補捉装置を位置12に図示してある。ケ
ーブル補捉装置12は特に甲板ケーブル13の張力を調整す
ることにより、着陸するいくつかの種類の航空機、例え
ばA7,A6,E2C又はF14のうちの一つを受け止めるように調
整されている。母艦滑走路11の戦略的上な点には、赤外
線前方監視装置（FLIR）及びレーザ距離測定器15が搭載
されている。FLIR及びレーザ距離測定器15は航空機16の
赤外線イメージを発生し、その一例を第４図に示す。縁
スペクトル特徴検出装置14はFLIR及びレーザ・レンジ検
出器15とケーブル補捉装置12との間に接続されているも
のであり、航空母艦10の適当な位置に配置されて着艦指
令官により監視される。縁スペクトル特徴検出装置14は
どのような種類航空機が着陸体制にあるのかを識別して
ケーブル補捉装置12を調整する。 第２図において、FLIR及びレーザ・レンジ検出器15は
独立したジンバル（図示なし）により安定甲板18に搭載
されている。FLIR及びレーザ距離測定器15は通信線19,2
0を介して縁スペクトル特徴検出装置14に接続されてお
り、これにはバス22、システム・コントローラ24、及び
イメージ量子化器26、特徴抽出器28及びハイ・レベル論
理装置30が備えられている。イメージ量子化器26は原始
FLIRイメージを入力してこれをデイジタル化し、これを
縁スペクトルに処理して線32を介して特徴抽出器28に転
送して分析する。特徴抽出器28はそのイメージに対応し
た縁マツプに存在する一定の構造的な特徴を識別する。
この特徴はハイ・レベル論理装置30がこのイメージを特
定の航空機としてを識別する際に用いられる。次に、ハ
イ・レベル論理装置30はどのような種類の航空機が着陸
するのかについてケーブル補捉装置12に知らせる。更
に、ケーブル補捉装置12は航空機16の前進を正しく補捉
するように方甲板ケーブル13の張力を調整する。選択に
より、デイスプレイ装置34を用いて識別結果及び／又は
中間段階を示すこともできる。 第３図にイメージ量子化器26を詳細に示す。第３図に
おいてFLIR及びレーザ距離測定器15から与えられる航空
機、例えばA7航空機の原始イメージは、イメージ量子化
器26により、その時点でイメージ強度の関数として変化
する整数アレーにデイジタル化される。このようなイメ
ージはオペレータ、例えばゾーベル・オペレータとして
用いる縁マツプ構築器38により処理される。 ゾーベル・オペレータ・イメージ・マトリツクスの各
３×３のサブ領域Ｂと、ゾーベル重み付け関数W₁,W₂と
の間のドツト積を計算してゾーベル積行列式Ｒ及びＳを
得る。３×３のゾーベル重み付け関数W₁,W₂は次式によ
り与えられる。 Ｂの中心における縁の大きさρは ρ＝（B²＋S²）1/2 大抵の場合は次式の近似で充分である。 ρmaximum（|R|,|S|） ただし、｜・・・｜は絶対値を表わす。ρはある閾値以
上であり、縁要素はＢの中心に存在するように決定され
る。縁要素の方向は次式により決定される。 θ＝arctan（S/R） ゾーベル・オペレータ、又はフライ及びチエンによる
「高速境界検出、概説及び新アルゴリズム」（IEEEコン
ピュータ学会報告、第Ｃ−26号、1977,11月10日）に説
明されている改良オペレータをイメージの各サブ領域に
連続的に用いたときは、このイメージに対応する縁マツ
プ40（第５図により更に説明する）を得る。 第４図はA7航空機のFLIRイメージを示す。第５図は対
応する縁マツプの白黒表示を示し、デイスプレイ装置34
上に現れる。デイスプレイ装置34は各縁要素についての
位置、大きさ（即ち縁シヤープナー、又は強度）及びそ
の方向を示すことができる。縁の大きさは強度により示
され、縁方向はカラーにより示される。第５図はこれら
情報の３つの部分のうちの最初の２つのみを示すことが
できる。 フオートランのソース・コード・リストは付録Ａにさ
れている。ソース・コード・リストの最初の部分はゾー
ベル・オペレータを用いてデイジタル化したソース・イ
メージから縁マツプを生成することを示している。更に
高速の処理のために、ゾーベル・オペレータW₁,W₂は等
価帰納的処理により置換されていた。 イメージは最初W₁ ^T及びW₁により繰り込まれて中間イ
メージＣを得る。ＣはW₂ ^T及びW₁により繰り込まれてＲ
を得、またW₁ ^T及びW₂により組み込まれてＳを得る。正
確にθを解く代わりに、このプログラムによりゾーベル
積行列Ｒ及びＳを比較して縁要素の八分円を決定する。
ソース・コード・リストに示す実施例においては、θを
量子化する８つの角度位置（bin）しかないが、これで
充分な指定となる。 縁マツプ40は縁要素のアレーであり、それぞれ大きさ
及び方向により表わされる。大きさ０は、ソース・イメ
ージ内のその位置に縁がないことを意味する。この実施
例においては、方向は縁と整合されるベクトルの角度と
して定義され、直ぐ右のイメージ・ピクセルをもつと小
さな値により符号化するように方向付けされる。大きさ
が０のときは不定となる。 対象の縁要素が得られた後、近傍アキユムレータ42
（第３図）はイメージ・ピクセルの１以上の近傍につい
てこの縁要素の縁スペクトルを蓄積する。選択した近傍
内の点における縁スペクトルは、好ましくはこの点に中
心を有する近傍の縁方向を累積することにより計算され
る。この近傍は奇数次元のものが選択されるので、中心
はピクセル位置と一致する。スペクトルは、ｎ方向存在
するので、ｎベクトルｘとして表わすことができる。た
だし、ｎは角度位置の数、xiは方向ｉの要素数である。
xiの範囲は０〜Ｍであり、Ｍは近傍の点の数である。こ
の実施例においては、近傍アキユムレータ42は高速、帰
納的な累算アルゴリズムを用いることにより、四角近傍
で動作する。即ち、最初は要素の行が水平に累算され、
次に要素の列が垂直に累算される。 縁スペクトル上の縁以外の影響を抑制するために大き
さが小さい縁要素は累算されることなく、排除される。
排除される要素と排除されない要素との間の閾値は、排
除された縁の百分率がイメージを通して一定となるよう
に決定される。その結果、縁スペクトルはイメージおい
て均一な情景コントラストの変化に対して不感動とな
る。 付録Ａとして添付するフオートランのソース・コード
・リストの後の部分は小さい縁要素を抑制した後、縁マ
ツプ近傍について縁スペクトルを累積している。 閾値化は量子化した各縁方向について縁の大きさを累
積することにより避けることができる。これは縁マツプ
の平均的な縁の大きさによつて割算することにり正規化
される。フライ及びチエンにより開示されたオペレータ
を縁マツプ構築器38におけるゾーベル・オペレータと置
換したときは、イメージのコントラストを局部化するこ
とに関連してそれらの縁オペレータが自己基準化する効
果があるので、総合的な正規化ステツプを省略すること
ができる。 第10図は第５図に示す縁マツプの一点上に中心をもつ
近傍の縁スペクトル44を示す。ｙ軸は特定の縁方向につ
いて累積した縁要素の数を示す。ｘ軸は、この場合では
非常に細かい角度解像度により−180度〜＋180度に達す
る縁要素の量子化角度方向を示す。 縁スペクトル44は２πラジアン又は360度と周期とす
る周期的なものである。従つて、第６図に示すプロツト
の左右端は隣り合つている。このように周期性は確実に
原形縁スペクトルを有する交差相関が常に定められ、原
形が入力縁スペクトルの端から外れることがない。 縁スペクトル44は前方視界に見られる航空機の横揺れ
を決定する。翼の前縁及び後縁にはピーク41,43として
示されている。横揺れがないときは、ピーク41,43は０
について対象である。横揺れにより検出可能なオフセツ
トが生じる。図示した実施例では、細かい角度解像度、
及び大きな偏心累積近傍、本発明のいくつかの例示的な
特徴検出器を説明する際に後に用いられるパラメータと
異なるパラメータを用いている。第10図は縁特徴検出の
基礎的な原理を明確に示す。即ち縁方向に関する縁スペ
クトルにおける顕著なパターンは実世界における物理的
な物体の姿勢のマツピングから来ている。 通常の縁スペクトルは次の特長を有する。 （ａ） 縁により圧縮された形式のキー形状情報が保持
される。これは、多くの情景の縁マツプを直ちに理解す
る人間の能力から明らかである。人が作つた又は人が手
を加えた物体は、特に、縁の表現に良く適合する線のデ
イテールが豊富である。 （ｂ） 線がイメージにおける透視効果をモデル化する
アフイン変換において保持されている。このモデルは大
抵の応用において、特に遠く離れ、かつ狭い視界におい
ても正確である。線が保持されるので、終点における変
換効果を計算するだけで良い。透視に係る能力は自動航
行の情景の一致処理及び固定目標の認識処理に重要であ
る。 （ｃ） 縁スペクトルが情景の照光及びコントラストの
変化に不感動である。このことは、特に、コントラスト
が昼光条件及び目標動作の履歴によりコントラストが変
化するFLIRイメージにとり重要である。これは、縁方向
がコントラストに依存せず、かつ縁の大きさが二次的な
影響しか与えないためである。 （ｄ） 縁スペクトルがランダム雑音を抑圧する。この
ランダム雑音は、ゾーベル・オペレータ又は他のオペレ
ータの３×３領域に対して縁特徴を損なわない限り、閾
値により第１に除去される。第２にランダムに分布する
疑似縁が近傍累積の平均化効果により抑圧される。固定
したパターン雑音、例えばあるFILIRイメージに見られ
る「うねり雑音」は余り抑圧されないが、前処理により
減少させることが可能である。しかし、FLIR及びレーザ
距離測定器15においては除去されることが好ましい。 （ｅ） 近傍の重ね合わせのために、スペクトルは点間
において滑らかに変化する。従つて、構造的な特徴は比
較的粗くサンプリング検出することができる。これが検
出されたときは、構造的な特徴を、以下で説明するよう
な方向付けした検索により局部化することができる。 （ｆ） イメージの縁スペクトルを24Nの整数処理によ
り決定することができる。ただし、Ｎはイメージにおけ
るピクセル数である。これらの整数処理におけて掛算は
最も時間が掛かり、2N回発生する。縁マツプ及び縁スペ
クトルの決定はリアル・タイム処理のパイプライン処理
に従属させることができる。また、縁スペクトルは計算
において直ちに用いられるので、通常、メモリが問題と
なることはない。 本発明の効率を実施例により示すことができる。第１
の実施例では、相互に直交する縁を検出する縁特徴、い
わゆる縁活性（EDGE ACTIVITY）は、従来の相関トラツ
キングとの適合性についてイメージ領域を評価するため
に開発された。相関の型は17×17ピクセルの大きさを有
し、トラツカーは33×33の検索領域内で相関を実行す
る。自動相関を用いて評価を実行するには、146,874N回
の処理が必要である。ただし、Ｎは処理されたピクセル
数（＝162,144）である。これらの処理は加算と時間の
掛かる掛算処理との間にほぼ均等に分けられている。従
つて、この実施例の場合、その縁スペクトルを用いて行
なう特徴の評価は、約6,000倍速くなる。 特定の近傍についてスペクトルを累積したときは、特
徴検出器56はいくつかある種類のうちのいずれでも良い
が、原始イメージにおける構造特徴の積のスペクトルを
分析することができる。一般に、このような特徴検出器
56は線形又は非線形として分類される。 線形検出器は、入力縁スペクトルをメモリ装置58（第
３図）に記憶している原形と相関させることにより、特
徴の大きさ及び方向を定めるものである。特徴の大きさ
はこの処理により得られる最大相関積である。特徴の方
向は最大値が生起するオフセツト、即ち遅れである。相
関積は重ね合わせ則を満足させるので、「線形」なる用
語を用いる。即ち、合成入力Ａ＋Ｂの相関積は、Ａ及び
Ｂ個々についての相関積の和である。重ね合わせは通
常、最大相関積及びその遅れを決定する最終ステツプに
おいて反則があるが、パターン分類理論（「パターン分
類及び情景分析」（ドウーダ及びハート著、ウイリー・
インターサイエンス出版、1973年の第５章を参照のこ
と）においては、この程度の検出器を通常、線形である
と称している。非線形検出器は、重ね合わせ則が処理の
どのステツプにおいても成立しないものをいう。 場合によつては、このようにして計算された大きさを
バイアスにより「修正」することが好ましい。円形のシ
フト後の原形をｘとし、入力スペクトルをｙと置く。相
関積はスペクトル内積＜ｘ，ｙ＞により与えられる。こ
の関数は、もし修正されないときは、大きさｙに比例す
ることにより注意すべきである。場合では、特徴の大き
さは、ｘ及びｙが最も良く類似しているとき、又は相違
性基準（dissimilarity metric）Ｊ＝0.5‖ｘ−ｙ‖^２
が最大のときは、最小となる。上式のノルムはユークリ
ツド幾何学である。相違性基準Ｊを拡張すると、 Ｊ＝0.5‖ｘ‖^２−＜ｘ，ｙ＞＋0.5‖ｙ‖^２ が得られる。 従つて、修正された特徴の大きさは 0.5（‖ｘ‖^２＋‖ｙ‖^２）を相関関数＜ｘ，ｙ＞きり
引いたときに得られる。これは、関数のピーク値が決定
された後に実行されるのが好ましい。 第7a図〜第7c図は線形相関処理を示す。この実施例で
は、縁スペクトル59は、それぞれ八分円、即ち45度範囲
の縁要素方向に対応する８つの角度位置（anguler li
n）60に分割される。縁スペクトル59は縁方向軸に沿つ
て連続する角度位置シフト62−76において原形スペクト
ル45に相関される。シフトされないときは、原形スペク
トル45は位置１に非零成分78を有し、位置７に他の非零
成分80を有する。連続的な各シフトにおいて、各成分の
位置数は１だけ増分されると共に、位置９は関数の円形
特性のため位置１に等しい。従つて、66における２位置
数のシフトにより非零成形80は位置１にシフトされ、非
零成分78は位置３にシフトされる。このような方法によ
る原形スペクトル45のシフトは、入力イメージに対して
最良の一致を達成するために原形イメージを回転させる
ことに類似している。 第7c図はシフトされた原形スペクトル45（＝x_S ）と縁
スペクトル59（＝ｙ）との間の交差相関関数を示す。ピ
ーク値の３は原形シフトの０において生起している。前
記の0.5（‖ｘ‖^２＋‖ｙ‖^２）を引いて、修正された
場合、−１という特徴の大きさが得られる。これは、０
が最小値である通常の特徴の大きさ定義とは異なる。 線形検出器の主要な欠点は特徴検出の選択性がないこ
とである。これは、ある程度、目標スペクトルに対する
比較に１以上の原形スペクトルを用いることにより補正
可能なものである。従つて、検出されるべき構造はいく
つかの「モード」を持つことができる。このような構造
では最大の相関ピークを与える原形により特徴の大きさ
及び方向が定められる。 多重原形を用いたときは、重ね合わせ位置は入力縁マ
ツプの限定された領域のみを占めるので、検出器は「部
分毎に線形（piecewise linerar）」である。特徴の選
択性を改善すると、メモリ及び実行時間の増加をもたら
す。しかし、特徴検出器56（第３図）は非線形形式のも
の代えても良い。非線形検出器は、以下にその実施例の
説明をするが、両者の点で優れていることが明らかとな
つた。 このような引線形検出器の一つは累積近傍において相
互に直交する多数縁を測定し、これを縁活性（EDGE ACT
IVITY）と呼ぶ。縁活性の検出アルゴリズムを次の例に
より説明することができる。 入力縁スペクトルｘが８ベクトルであるときは、各ス
ペクトル成分xiは45度範囲の縁要素を表わし、90度によ
り分割された成分は２だけ異なるインデツクスを有す
る。従つて、特徴の大きさＱを次のように定めることが
できる。 Ｑ＝x₁x₃＋x₂x₄＋x₃x₅＋x₄x₆＋x₅x₇＋x₆x₈＋x₇x₁＋x₈x₂ 先に定義したように、多数の相互に直交する縁が存在
ときは、特徴の大きさＱは大きいものとなる。xi₊₈＝xi
のために、優先的な方向、従つて特徴に対する方向成分
は存在せず、大きさのみである。 掛算の前に共直線性成分の総和を取ることにより、更
に効果的な実施例が得られる。 Ｑ＝（x₁＋x₅）（x₃＋x₇）＋（x₂＋x₆）（x₄＋x₈） 先に説明したように、縁活性特徴は、例えば成分xiの
一つがその乗数と比較して大きいときは、いくらか歪み
のある結果となる。改善した縁活性アルゴリズムを次の
ように定義することができる。 Ｑ＝最小〔（x₁＋x₅），（x₃＋x₇）〕 ＋最小〔（x₂＋x₆），（x₄＋x₈）〕 このようにして、特徴の大きさＱは、大きな一つのス
ペクトル成分が存在してもその結果を歪ませることがな
いように確保する。最小にすること、相互に直交する対
の大きさをその対の最短成分の大きさと同一にする。 また、改良したアルゴリズムでは、計算費用の掛かる
掛算ステツプをなくしてＱの許容範囲を狭くしている。
従つて、新しいアルゴリズムがパフオーマンスと共に実
行時間の点に関連して数々の効果がある。 縁活動を８つの成分にｘを分割する場合を説明した
が、更に細かい角度分割、例えばｎが16又は32に等しい
場合もアルゴリズムが成立することに注目すべきであ
る。 更に遅い自動相関技術に置換したときは、縁活動によ
り最適相関目標について徹底的な検索が可能になる。縁
活性は、目標、例えばEC2航空機の尾端構造の「ビジー
（busy）」領域を位置決めするのに有用なことが明らか
にされた。直交関係にある直線状の縁は自然界の構造物
よりも入口的なものに多く見られるので、縁活性も自動
航行するミサイル及び航空機により地域を侵犯している
際に道路の交差を識別すること、及びミサイルが突入す
る目標として高価な目標（例えば戦車）を識別すること
に利用される。 付録Ｂは縁活性のプログラム用のフオートラン・リス
トを設定する。 UTURNと呼ぶ他の特徴検出器は縁マツプにおける構造
的な反転を検出する。この特徴は、航空機の翼の先端の
ような構造を検出する際に、UTURNを有用なものにす
る。このような場合では、航空機が航空母艦10（第１
図）に着陸する際に、そのエツジ・オン（edge−on）が
観測される。以下で説明するように、ハイ・レベル論理
装置に関連して用いるときは、UTURNはどのような種類
の航空機が着陸しようとしているのかを識別することが
できる。このために、対応するスペクトルの累積用に選
択された縁マツプ近傍の大きさは、重要な設計要素であ
る。即ち、近傍は航空機の翼の先端が一致するように充
分大きくしなければならないが、関係のないデイテール
において翼の先端を喪失する程大きくい必要はない。 UTURNの処理は次の例でも最も良く説明される。 第８図の累積近傍48の内部の簡単な目標構造46を示
す。以上で説明した規約に従つて３つの縁50,51及び52
を定義する。第８図に対応する縁マツプは縁50,51及び5
2のみを示すことになる。 第９図は第８図に示す目標構造に対応する縁スペクト
ルを示す。縁50,51及び52は、位置6,7及び８において生
起する成分の顕著な空隙により、位置数1,3及び５にお
いてそれ自体をそれぞれ累積したものを示す。これらの
角度位置は225度、270度及び315度に対応している。 UTURNは、位置6,7及び８におけるスペクトル成分が存
在していないことを検出し、空隙の方向を位置即ち位置
数の閉訓の関数として定義する。反転特徴（reversal f
eature）、即ちこのようにして検出された「Ｕ」の方向
は空隙の位置数（ここでは位置7,すなわち270度に等し
い）を平均化し、90度に等しい位置数を引算することに
よつて計算される。この例の空隙方向は位置5,すなわち
180度であり、第８図に示す目標構造46の開口と同一で
ある。空隙が幅４であるときは、中心は２つの中間成分
の平均を用いることにより計算される。平均化には隣接
する位置数、又は関連する角度を用いる必要がある。例
えば、空隙が位置7,8及び１からなるときは、位置１は
平均化処理の前に９に変換される。逆に、位置１及び８
の計算はそれぞれ−１及び０になり得る。位置０は位置
８と同一であるので、同一の結果が得られる。 予備的な評価により、このアルゴリズムは縁反転特徴
を検出するのに有効的であるばかりでなく適当でない場
合にも応答することを示している。検出器を更に選択的
なものにするため、構造特徴を算出する前に、ルツクア
ツプ・テーブルの利用をアルゴリズムに挿入する。ルツ
クアツプ・テーブルの利用により、UTURNアルゴリズム
を更に高速化し、これによつて多数のゼロでない大きさ
及び方向を避けている。 ルツクアツプ・テーブルにはかなり複雑な判別関数の
値が含まれている。この関数は量子化した縁スペクトル
から計算したアドレスによりルツクアツプ・テーブルを
アクセスすることにより評価される。このルツクアツプ
・テーブルは２つの出力、即ち（ａ）二進インジケータ
及び（ｂ）特徴方向を備えている。もし、二進インジケ
ータが０のときは、特徴の大きさは以下で説明する方法
により決定される。 適当なテーブル登録（エントリ）のアドレスはｘの成
分より求められる。ここでｘは次の様なＭイメージピク
セルの近傍に対する縁スペクトルである。各成分ｘ _ｉは
ｉ番目の角度位置の縁方向をもつ縁要素の数であつて、
各成分ｘ _ｉは0,1,2……Ｍの範囲にあり、成分ｘ _ｉの合
計は多くともＭである。ｘ _ｉが０又はＩに等しい時はｉ
番目の成分は0,ｘ _ｉが２〜Ｍに等しい時はｉ番目の成分
は１として、ｘはテーブル登録アドレスを作成する。つ
まり、成分ｘ _ｉは、ｘとともに使用されるテーブル登録
のアドレスを作成するために、０と１に量子化される。
例えば、８つの縁方向角度位置がある場合、ｘは８つの
成分のベクトルになり、テーブル登録は８ビットのアド
レスをもつ。 ルツクアツプ・テーブルは、８ビツト・アドレスの場
合、特徴方向に対して256登録、及び二進インジケータ
に対して256対応登録を有する。特等方向についての登
録は、先に説明したような方法により、空隙位置に従つ
て計算される。二進インジケータの登録は次のように計
算される。次の全てが対応する縁スペクトルの種類につ
いて論理値が真であるときに限り、登録は１となる。 （ａ） 大きさが比較的小さい３又は４スペクトル成分
の空隙がある。 （ｂ） 幅が２又はそれ以上で最大１個の空隙がある。 （ｃ） 量子化したスペクトルは少なくとも３、かつ５
以下のゼロでない成分を有する。 （ｄ） 量子化したスペクトルが正確に３つのゼロでな
い成分を有するときは、これらの成分は連続する位置の
オフセツトにおいて生起する。 これらの条件のうちで満足しないものがあつたとき
は、そのアドレスの二進インジケータとして０が割り付
けられる。可能とする256登録のうちでこれが生起する
のは、時間のうちの８％以上である。二進インジケータ
が０のときは、特徴方向は計算されない。 ルツクアツプ・テーブルが１の二進インジケータに復
帰したときは、アルゴリズムが進行して、大きさ判別
（size discriminant）と対称判別（symmetry discrimi
nant）との算術積として縁反転特徴を計算する。両者は
非量子化スペクトル及びこの実施例における０〜１の範
囲の関数である。 図11はＭ＝49の時の大きさ判別関数のグラフであり、
Ｍはｘを定義する選択された累積近傍内のイメージピク
セルの数である。検出された縁特徴（図11のｘの大き
さ）は成分ｘ _ｉの合計として定義され、その合計は０と
Ｍの間になる。大きさ判別は、ｘの大きさが選択された
値と等しい時に1.0になり、選択された値からずれると
単純に減少する。図11では、ｘの大きさに対して、選択
された値はM/2である。この大きさ判別は までのずれに対してはほぼ1.0を保つが、その後急速に
減少する。 他の成分の縁反転特徴の大きさ、対称判別は、特徴に
より形成された「Ｕ」の開口を結び付ける複数の縁の等
価性を測定する。対称判別は、近傍において与えられた
方向の縁要素が終端間を結合するように再構築されてそ
の方向を有する１本の線を形成するという推論に基づい
ている。第12a図及び第12b図に示すように、これは正し
い再構築（reconstruction）ではない。両者の縁マツプ
は、同一の対称判別、即ち相対長の水平要素54における
判別に依存し、かつ垂直要素55の長さから独立している
結果となる。両者の基本についての対称判別が依然とし
て水平要素54の相対長を計算しているので、この場合に
固有の曖昧さは損失とはならない。 縁方向が暗い背景における明るい物体に適当であると
きは、第12a図の水平要素54を第13図に総和して示すも
のと仮定する。再構築により、０度側は右へ進み、180
度側は左へ進む。これらの側を右（RIGHT）及び左（LEF
T）によりそれぞれ示すと、対称判別は次のように定義
される。 Ψ＝最小〔RIGHT,LEFT〕／最大〔RIGHT,LEFT〕 RIGHT及びLEFTが等しいときにのみ、Ψは１であり、ま
たいずれも０のときは、０である。第13図において、Ψ
は0.7に等しい。 第14図及び第15図は、目標構造82及び対角線要素84,8
6及び88を含み、対応する縁スペクトルの図である。対
角線要素86及び88が存在するときは、これらは「Ｕ」特
徴の方向により先に定義したように、水平方向の突出
（projection）に従つてRIGHT又はLEFTの成分に寄与し
ている。対角線が±45度のときは、この寄与はRIGHTに
対するものであり、その他はLEFTに対するものである。
この突出は対角線要素の長さを と掛算することにより得られる。実際には は有理数により近似される。ｎが８に等しくない場合、
又はUTURN特徴の方向が45度の倍数でない場合は、特徴
方向と同一直線上にある突出は、その方向に対する成分
の角度の余弦関数である。 イメージ内の任意の近傍におけるUTURNの処理の結果
は、一つの大きさと方向とを有する縁反転特徴を許容す
る復帰となる。この大きさは前記のサイズ判別と対称判
別との積として計算されたものである。 付録ＣはUTURN特徴検出器のフオートラン・リストを
示す。 第６図はUTURNにより縁反転特徴として識別されたA7
航空機の縁マツプ要素90を示す。 近傍の重さなりにより、縁反転特徴は実際の縁反転、
例えば航空機の翼の先端近傍におけるいくつかの隣接点
でゼロとならない。これは特徴検出のために都合がよい
が、位置決定には好ましくない。必要とするのは、直径
Ｄの領域内における１つのゼロでない特徴である。これ
はこの領域から次に最大の大きさの縁反転特徴を消去す
ることにより達成される。消去のアルゴリズムは複数対
の点を比較することによりこれを達成すると共に、これ
に対して各特徴は互いに直径Ｄ内の点位置を割り付け、
かつ更に小さな大きさの特徴を０に設定している。 消去は２つのステツプにおいて都合よく実行すること
ができる。第１ステツプでは、比較をイメージのピクセ
ルの同一行に限定することである。最左端の特徴点を
「基準点（base point）」と呼び、最右端の特徴点を
「試験点（test point）」と呼ぶ。もし、基準点を消去
したときは、新しい基準点としてその右にある次にゼロ
でない点を取り出し、試験点で次の点を取り出す。逆
に、試験点を消去したときは、新しい試験点としての次
の点を取り出す。いずれも消去しなかつたときは（特徴
の大きさから見て、連結の状態）、試験点を消去したか
のように進める。もし、試験点を進めることにより、基
準点に対する距離がＤを超えたときは、基準点を消去し
たかのように、基準点及び試験点を再配置する。 このようにして行の全ての試験点が尽きたときは、基
準点を次の行にある最初のゼロでない点に再配置し、試
験点を次の点に取り出す。第１のステツプの消去は全て
の行が同じように処理されたときに終了となる。 第２のステツプでは、異なる行の点を比較する。イメ
ージはこの点の処理において非常にまばらに存在するの
で、ゼロでない点のみを記憶するのがずつと効果的であ
る。これはイメージの行毎に１つの連鎖（chain）とし
て点の記述を記憶することにより達成することができ
る。行Ｉ及びＫがゼロでない点を有するときは、行Ｉの
連鎖（chains）はＫ連結（links）を有する。各連結は
３つの部分、即ち（ａ）点の列インデクス、（ｂ）点の
位置及び（ｃ）次の連結のアドレスを有する。第１の結
合の位置はテーブルに別個に保持される。 この結合の表示は速度が改善されるという他の効果が
ある。ゼロ値点はアルゴリズムにより処理されないの
で、オーバヘツドの主なソースが除去される。従つて、
原始イメージの99.8％を処理する必要がなくなる。 第２ステツプは通常、第１の消去ステツプに続き、か
つ本発明の説明では限定値が多数の簿記詳細に関連して
いるので、第２ステツプの消去要求のみを概要的に説明
する。基準点が（I,J）であり、試験点が行II＞Ｉにあ
るときは、整数I,J及びIIは（I,J）の距離Ｄ内にあるII
における最小列JMIN及び最大列JMAXを決定する。これら
の限界間における第１の処理に基づくII連鎖の結合のみ
が試験点として考慮される。試験点の行もII＞Ｉ＋Ｄま
で進められることを除くと、これらの基準点及び試験点
は、第１の処理ステツプにおいて説明した方法ではな
く、比較結果に従つて再配置される。 消去処理が完了したときは、小数の点のみが残る。こ
れらの点は対で考慮されるものであり、翼の先端位置は
イメージにおける物体の他の終端特徴を表わす候補（ca
ndidates）である。縁反転の大きさの方向に基づく条件
により、多くの候補を除去することができる。例えば航
空機に横揺れがないときは、縁反応の大きさの方向は左
翼において０度、また右翼において180度である。更
に、左翼及び右翼を接続する線は水平である。 横揺れにより、これらの３つの方向は全て横揺れ角度
によりシフトされる。イメージ物体の横揺れ角度を（第
10図のように）縁スペクトルから又は縁マツプのホツク
（Hough）変換から推論することができる。候補対をこ
れらの条件に対して試験することができる。 対比試験の複雑さは、特徴点の数に関連してほぼ線形
となる。第１に、左翼先端の候補を決定する。これは右
翼先端に対する方向を決定し、この方向における特徴点
のみを試験することができる。その一つを見付けたとき
は、特徴の方向を第１の点のものに比較することができ
る。対として残存する点の場合、これらの特徴方向は18
0度異なる必要がある。 このようにして、１又は小数の特徴対が残存するまで
候補を消去する。１以上の特徴対が視覚を得たときは、
入力イメージ座標において測定される翼幅の予め定めら
れた予測を用いて不明確さを解決することができる。 予め定められた予測は、FLIR及びレーザ・レンジ検出
器15（第２図）と、可能とする全ての着陸する航空機の
翼幅の知識とによる範囲予測に基づいている。現在の航
空母艦の場合、これらの航空機にはA6、A7、E2c及びF15
が存在する。翼幅は、範囲予測及び採用した光学系のパ
ラメータを用いてイメージ座標に変換される。FLIR及び
レーザ距離測定器15のときは、イメージにおける翼幅を
航空機の翼幅の平均値の36％〜−34％に指定することが
できる。例えば±10％以下というように、正確に知らせ
ていない範囲のときは、縁反転特徴間における許容距離
の限界値が49％〜−41％に増加することになるであろ
う。 この技術により予測した翼幅の精度は実験技術的に調
べられた。グリンネル（Grinnell）デイスプレイ装置上
のジヨイステイツチク・ユーテイリテー（joystick uti
lity）を用いて肉眼により行なつた測定と比較すると、
104における１ピクセルより良く一致した。 以上で説明した発明の実施例の説明は、入力イメージ
の対応する近傍の一連の縁スペクトルを累積し、いくつ
かの特徴検出器によりスペクトルを分析してイメージの
構造的な特徴を検出し、かつこのような特徴を用いる際
にハイ・レベル論理装置を適用してイメージにおける１
以上の物体を識別する一般的な概念を示すものである。 本発明は例示した特徴検出器やイメージ装置に、又は
航空機の着陸を識別する実施例に限定されるものではな
い。本発明は高速又は低速システム・イメージ識別を必
要とする所に適用される。前述のように、本発明の応用
には、偵察用の人造構造物の確認又は軍事用の目標のよ
うな人造構造物の確認が含まれる。 この他、離陸の際に良くない一時的な「動揺」があ
り、かつ自動航行用の情景イメージ処理に依存するミサ
イルに実施される。この「動揺」によりミサイルのイメ
ージ識別装置は航行に用いている地形標識の「ロツク」
を一時的に喪失することになる。本発明は、情景情報を
ロードしたときは、地形構造を速やかに再識別してミサ
イルを再び方向付けできる。従来の適応ゲート重心トラ
ツカー（adaptve gate centroid tracker）は通常、こ
れを実行することができない。 この他、ロボツト及び光学式文字読取り装置において
識別及び方向付けに一部実施される。特徴検出器には道
路のような構造物又は耕作された畑における平行線の検
出器も含まれる。この検出器は一般的に以上で説明した
他の非線形検出器の線に沿つて設計される。 好ましい実施例を詳細に説明したが、特許請求の範囲
に記載したように本発明の精神及び範囲を逸脱すること
なく、種々の変更、置換及び改変が可能であることを理
解すべきである。 以上の説明に関連して、以下の項を開示する。 （１） 少なくとも一つの原形縁スペクトルの特徴を少
なくとも一つの入力縁スペクトルから少なくとも部分的
に得た類似の特徴と比較するイメージ自動認識装置にお
いて、 イメージを抽出する手段と、 それぞれ一つの方向を有する縁要素のアレーからなる
縁マツプを前記イメージから得る手段と、 複数のスペクトル成分に分割された入力縁スペクトル
を前記縁マツプ上の選択した点において縁要素を取り囲
む近傍から算出すると共に、各成分が特定の角度範囲内
で一つの方向を有する近傍内の縁要素の数を表わしてい
る手段と、 前記入力縁スペクトルの選択した特徴を前記原形縁ス
ペクトルの類似特徴と比較して前記近傍に対応する前記
イメージの領域内の構造的な特徴を検出する手段と、 前記相関手段に応答して前記イメージの認識の標識を
発生する手段と を備えていることを特徴とするイメージ自動認識装置。 （２） 第１項記載のイメージ自動認識装置において、
前記記録要素は大きさを有し、かつ前記イメージ自動認
識装置は、 選択した閾値より小さい大きさを有する前記近傍内に
前記縁要素を抑制する手段を備え、前記閾値より小さい
前記縁要素をその後に用いることなく前記縁スペクトル
を計算することを特徴とするイメージ自動認識装置。 （３） 第２項記載のイメージ自動認識装置において、
前記閾値はいずれの縁マツプの前記縁要素を一定の百分
率で排除するように選択されると共に、前記一定の百分
率は前記イメージ全体で均等なコントラストの変化から
前記縁スペクトルを独立させることを特徴とするイメー
ジ自動認識装置。 （４） 第１項記載のイメージ自動認識装置において、 構造特徴を検出する前記手段は線形特徴検出器からな
ると共に、 前記特徴検出器は前記原形の縁スペクトルを前記イメ
ージの近傍から導出した前記スペクトルと相関させるこ
とを特徴とするイメージ自動認識装置。 （５） 第４項記載のイメージ自動認識装置において、
前記線形検出器は前記原形の縁スペクトルを前記入力ス
ペクトルと相関させる前に、角度遅れ（angular lag）
により前記原形の縁スペクトルをシフトさせると共に、 前記線形検出器は複数ある前記原形の角度遅れシフト
のうちの１つにそれぞれ対応する複数の相関関係（crre
lation factor）を決定すると共に、前記線形検出器は
前記相関係数のうちの最大のものを用いて前記入力スペ
クトルと前記原形の縁スペクトルとの間の相関の大きさ
を導出することを特徴とするイメージ自動認識装置。 （６） 第５項記載のイメージ自動認識装置において、
前記相関係数は前記入力スペクトルと前記原形の縁スペ
クトルとのベクトル内積、及び前記入力スペクトルの２
乗と前記原形の縁スペクトルの２乗との差のノルムを関
数として計算されたことを特徴とするイメージ自動認識
装置。 （７） 第１項記載のイメージ自動認識装置において、
イメージ原形及び入力スペクトルの特徴を相関させる手
段は前記近傍に存在し、互に直交する縁の検出器からな
ることを特徴問とするイメージ自動認識装置。 （８） 第７項記載のイメージ自動認識装置において、
角度的に隣接する第１のスペクトル成分の１組につい
て、前記検出器は、各第１の成分に対して、前記第１の
成分とほぼ同一直線性の第２の成分を加算して、複数の
第１の総和を得、 前記第１の成分にほぼ直交する前記スペクトルの第３
の成分に、前記第３の成分とほぼ同一線性の前記スペク
トルの第４の成分を加算して複数の第２の総和を得、 前記検出器は前記第２の総和により前記第１の総和を
掛算して複数の積を得、 前記検出器は前記積を総和して直交する縁活性の大き
さを得ると共に、前記大きさを用いて前記近傍にある相
互に直交する縁の相対数を決定することを特徴とするイ
メージ自動認識装置。 （９） 第７項記載のイメージ自動認識装置において、
前記検出器はほぼ直交する第２の角度成分の大きさによ
り前記スペクトルの各成分の大きさを掛算して前記スペ
クトルにおける前記比較の数に等しい複数の積を得、 前記検出器は前記積を総和して前記近傍の直交する縁
活性の大きさを得た後に、前記大きさを用い、前記近傍
には相互に直交する比較的多数の縁が含まれているかに
ついて判断をすることを特徴とするイメージ自動認識装
置。 （10） 第１項記載のイメージ自動認識装置において、
イメージ原形及び入力スペクトルの特徴を相関する手段
は前記近傍内の縁反転を決定する縁方向反転検出器から
なり、 前記縁方向反転検出器は空隙を検出すると共に、前記
空隙が前記入力スペクトルの角度上で隣接する前記入力
スペクトルの複数の成分からなり、前記成分それぞれが
前記空隙に角度を接する前記入力スペクトルの他の複数
の成分を比較して大きさが比較的小さく、 前記縁方向反転検出器は90度回転させた前記空隙の平
均方向の関数として縁反転特徴の方向を検出し、 前記縁方向反転検出器は大きさ判別を計算すると共
に、前記大きさ判別は前記入力スペクトルの総合的に大
きさ及び前記近傍におけるピクセル数の関数であり、 前記縁方向反転検出器は対称判別を計算すると共に、
前記対称判別は前記結合成分の大きさにおける差に関連
し、かつ 前記縁方向反転検出器は前記サイズ判別及び前記対称
判別の関数として縁反転特徴の大きさを導出すると共
に、前記縁反転特徴の大きさ及び縁反転特徴の方向を用
いて前記近傍内の縁反転特徴の存在と方向を決定するこ
とを特徴とするイメージ自動認識装置。 （11） 第10項記載のイメージ自動認識装置において、
前記空隙の成分は大きさが０に近く、前記縁方向反転検
出器は前記縁反転特徴の方向に平行な前記結合成分のサ
ブ成分を計算し、前記縁方向反転検出器は前記空隙の第
１の側面に近いこれらの結合成分のサブ成分を第１の対
称判別のオペランドへ総和し、前記縁方向反転検出器は
前記空隙の前記２の側面に近い結合成分の前記サブ成分
を第２の対称判別のオペランドへ総和し、かつ 前記第１及び第２の対称判別のオペランドを用いて前
記対称判別を計算することを特徴とするイメージ自動認
識装置。 （12） 第10項記載のイメージ自動認識装置において、 前記縁方向反転特徴の検出器は更に予備的な二進イン
ジケータを備え、 前記二進インジケータは、ｎを角度位置の数としたと
きに、ｎビツトにより表示可能かつアドレス指定された
多数の登録からなり、各位置位置がスペクトル成分によ
り表示される縁方向の角度範囲に対応し、 前記スペクトルはｎビツトの二進アドレスに量子化さ
れ、前記入力スペクトルの前記空隙のそれぞれは第１の
二進ビツト値により表示されて大きさが比較的小さく、
前記入力スペクトルの前記成分のそれぞれは第２の二進
ビツト値により表示されて大きさが比較的に高く、かつ
前記スペクトルの角度を隣接する成分は前記二進アドレ
スの隣接ビツトにより表示され、 アドレス指定された前記登録のそれぞれは第１の復帰
ビツトか又は第２の復帰ビツトかを有し、第１の復帰ビ
ツトは一定の特徴を有するスペクトルの対応する種類に
基づいてのみアドレス指定された登録に予め割り付けら
れ、前記特徴として角度により結合するスペクトル成分
に関連して大きさが比較的小さい隣接する複数のスペク
トル成分のみを有し、第２の復帰ビツトは対応する量子
化されたスペクトルが前記特徴を有しないようにアドレ
ス指定された登録に予め割り付けられ、 前記縁方向反転検出器は更に前記縁反転特徴方向を計
算することなく、前記二進インジケータが前記第２の復
帰ビツトを復帰させたときは、０として前記縁反転特徴
の大きさを計算することを特徴とするイメージ自動認識
装置。 （13） 第12項記載のイメージ自動認識装置において、 前記二進インジケータを前記第１の復帰ビツトに復帰
させるために必要とする量子化した前記スペクトルの前
記特徴は （3n/8）から（n/2）までの範囲にある唯一の整数に
して隣接する複数の空隙成分と、 大きさがゼロでなく、少なくとも（3n/8）であり、か
つ（5n/8）以下のスペクトル成分とを備え、 量子化された前記スペクトルが（3n/8）に等しいゼロ
でない多数のスペクトル成分を有するときは、ゼロでな
い前記スペクトル成分は隣接する角度位置に生起するこ
とを特徴とするイメージ自動認識装置。 （14） 縁マツプを分析して直交する縁特徴を生起する
イメージ自動認識装置において、 大きさ及び方向を有する縁ベクトルとしてイメージ・
ピクセルの近傍内に含まれる一つの縁を記憶する手段
と、 多数の前記角度位置に等しい複数の成分を有する前記
近傍の縁スペクトルに複数の前記縁ベクトルを累積する
と共に、角度位置がそれぞれ角度幅に等しい手段と、 前記近傍内に存在する相互に直交する縁の検出器とを
備えると共に、 前記検出器は、角度により隣接する第一組の成分に対
して、ほぼ同一の直線上の第２の成分の大きさを前記第
１の成分のそれぞれの大きさに加算して第１組の総和を
得、 前記検出器は、前記第１組の成分のそれぞれに対し
て、前記第１組の成分に直交する前記第３の成分の大き
さを前記第１の成分の大きさにも直交する第４の成分の
大きさに加算して第２組の総和を得、 前記検出器は前記第１組の総和のそれぞれと、対応す
る第２の総和との最小値を計算して直交する一組の対値
を得ると共に、前記検出器は前記対の値を総和して前記
近傍の直交する縁活動特徴の大きさを得、 その後に、直交する前記縁活動特徴を用いて前記近傍
に存在する相互に直交する縁の相対数を検定することを
特徴とするイメージ自動認識装置。 （15） 縁マツプを分析して直交する縁特徴を生起する
イメージ自動認識装置において、 大きさ及び方向を有する縁ベクトルとしてイメージ・
ピクセルの近傍内に含まれる多数の縁を記憶する手段
と、 多数の角度位置に等しい複数の成分に分割された前記
近傍の入力スペクトルに複数の前記縁ベクトルを累積す
ると共に、前記角度位置がそれぞれ角度幅に等しい手段
と、 前記近傍内に空隙を検出すると共に、前記空隙が角度
上で隣接する前記入力スペクトルの複数の成分からな
り、前記空隙が前記空隙に角度を接する前記入力スペク
トルの他の成分に対して大きさが比較的小さい縁方向反
転の検出器とを備えると共に、 前記検出器は90度に等しい多数の位置により回転させ
た前記空隙の内の各成分の角度位置数の平均の関数とし
て縁反転特徴の方向を検出し、 前記検出器は前記スペクトルの総合的な大きさ及び前
記近傍により表示される前記イメージ領域内のピクセル
数の関数としてサイズ判別を計算すると共に、前記関数
は前記スペクトルの大きさが前記イメージ領域のピクセ
ル数の予め定められた部分に等しいときは、その最大値
に達し、 前記検出器は前記結合成分の大きさの差の関数として
対称判別を計算し、 前記検出器は前記サイズ判別及び前記対称判別の関数
としてゼロでない縁反転特徴の大きさを導出すると共
に、前記縁反転特徴の大きさ及び縁反転特徴の方向を用
いて前記近傍内の縁反転特徴の存在と方向を決定するこ
とを特徴とするイメージ自動認識装置。 （16） 第15項記載のイメージ自動認識装置において、 前記検出器は、前記縁反転特徴の前記方向を決定した
後に、前記方向に平行な結合する前記成分のサブ成分を
決定し、 前記検出器は第１の対称判別のオペランドに前記空隙
の第１の側面に近い結合する前記成分の前記サブ成分を
総和すると共に、第２の対称判別のオペランドに前記空
隙の第２の両面に近い結合成分を総和し、 前記対称判別は前記判別のオペランドの最大値により
割算された前記対称判別のオペランドの最小値の関数と
して計算されることを特徴とするイメージ自動認識装
置。 （17） 第15項記載のイメージ自動認識装置において、
前記縁反転特徴検出器は予備二進インジケータを備え、 前記予備二進インジケータは、ｎを前記角度位置の数
としたときに、ｎ二進ビツトにより表示可能なアドレス
指定された多数の登録からなり、 前記入力スペクトルはｎビツトの二進ビツトに量子化
され、前記スペクトル成分のそれぞれは第１の二進ビツ
ト値により表示され、かつ大きさが比較的小さく、角度
を隣接している成分は前記アドレスにおける隣接ビツト
により表示され、角度が隣接する成分は前記アドレスに
おいて隣接するビツトにより表わされれ、 アドレス指定された前記登録のそれぞれは第１の復帰
ビツトか又は第２の復帰ビツトかを有し、この第１の復
帰ビツトは一定の特徴を有するスペクトルの対応する種
類に基づいてのみアドレス指定された登録に予め割り付
けられ、前記特徴が３以上の隣接するスペクトル成分か
ら形成された唯一つの空隙を備え、第２の復帰ビツトは
対応する種類のスペクトルが前記特徴を有しないように
アドレス指定された登録に予め割り付けられ、 前記縁方向反転検出器は更に前記縁反転特徴方向を計
算することなく、前記二進インジケータが前記第２の復
帰ビツトを復帰させたときは、０として前記縁反転特徴
の大きさを計算することを特徴とするイメージ自動認識
装置。 （18） 第17項記載のイメージ自動認識装置において、 前記二進インジケータを前記第１の復帰ビツトに復帰
させるために必要とする量子化した前記スペクトルの前
記特徴は、角度を結合させるスペクトル成分に対して大
きさが比較的に小さく、前記スペクトルの（3n/8）から
（n/2）までの範囲にある一つの整数にして、隣接する
整数のスペクトル成分から形成された唯一の空隙と、 大きさがゼロでなく、少なくとも（3n/8）であり、か
つ（5n/8）以下のスペクトル成分とを備え、 量子化された前記スペクトルが（3n/8）に等しいゼロ
でない多数のスペクトル成分を有するときは、ゼロでな
い前記スペクトル成分は隣接する角度位置に生起するこ
とを特徴とするイメージ自動認識装置。 （19） イメージ内に含まれ、少なくとも一つのほぼ対
称な物体の反対側の終端を検出するイメージ自動認識装
置において、 前記イメージにおけるイメージ・ピクセルの近傍内に
含まれ、かつ大きさ及び方向を有する縁ベクトルにより
表示される縁要素を検出して記憶すると共に、一つの縁
空隙として前記イメージ内の複数の近傍のために複数の
縁ベクトルを記憶する手段と、 角度幅が等しい角度位置であつて、多数の前記角度位
置に等しい複数の前記成分にそれぞれ分割された縁スペ
クトルに各近傍の前記ベクトルを累積すると共に、各前
記成分がその角度位置に含まれる方向を備えた縁ベクト
ルを表示する手段と、 各近傍多の前記縁スペクトルを処理して縁方向反転特
徴を検出する検出器と、 各スペクトルにおける空隙の試験すると共に、角度的
に前記空隙を接続する前記成分に対して大きさが比較的
小さく、角度を隣接する複数の成分をなす前記検出器内
の手段と、 他の一定の特徴のために前記スペクトルを試験し90度
に等しい多数の位置により回転させた前記空隙の複数の
成分の角度位置数の平均の関数として縁反転特徴の方向
を導出する前記検出器内の手段と、 前記縁スペクトルの総合的な大きさと、対応する前記
近傍内のピクセル数と、前記空隙に接する成分の大きさ
の間における差に関連した対称判別の関数として各縁反
転特徴のサイズ判別を計算する前記検出器内の手段とを
備え、 前記検出器は前記サイズ判別及び前記対称判別の関数
として縁反転特徴の大きさを導出し、 前記検出器は前記縁反転特徴を導出した前記イメージ
の近傍の中心ピクセルに対応する前記縁反転特徴に一つ
の位置を割り付け、 更に、前記縁マツプの予め定められた領域内の次に最
大値を有する全ての縁反転特徴を消去すると共に、前記
縁マツプからなる複数の前記領域を消去する手段と、 第１の最大縁反転特徴を選択し、反対方向を有する第
２の最大縁反転特徴を検出し、対応する第２の最大縁反
転特徴が発見されないときは、前記第１の最大縁反転特
徴を消去し、反対方向の最大縁反転特徴の一対のみが残
るまで同じようにして各最大縁反転特徴を試験する手段
と 前記物体の終端としての複数対の前記最大縁反転特徴
の一つを選択する手段とを備えることを特徴とするイメ
ージ自動認識装置。 （20） 第19項記載のイメージ自動認識装置において、 前記縁反転特徴検出器はｎを縁スペクトルにおける角
度位置の数とするときに、ｎビツトにより表示可能、か
つアドレス指定された多数の登録からなり、 前記特徴検出器は前記スペクトルをｎビツトの二進ア
ドレスに量子化し、前記スペクトルのそれぞれは第１の
二進ビツト値により表示されると共に、大きさが比較小
さい前記スペクトル成分のそれぞれは第２の二進ビツト
値により表示され、大きさが比較的に高く、かつ角度が
隣接するスペクトル成分は前記アドレスにおける隣接ビ
ツトにより表示され、 アドレス指定された各前記登録のそれぞれは第１の復
帰ビツトか又は第２の復帰ビツトを有し、第１の復帰ビ
ツトは全て特徴を有し、かつ量子化された対応するスペ
クトルにのみ基づいてアドレス指定された登録に予め割
り付けられ、前記特徴は 前記入力スペクトルの（3n/8）から（n/2）までの範
囲にある一つの整数にして、隣接する複数の隣接するス
ペクトル成分からなる唯一つの空隙と、 ゼロの大きさを含むことなく、少なくとも（3n/8）で
あり、かつ（5n/8）以下のスペクトル成分とを備え、 量子化された前記スペクトルが（3n/8）に等しいゼロ
でない整数のスペクトル成分を有するときは、ゼロでな
い前記スペクトル成分は隣接する角度位置に生起し、 第２の復帰ビツトは量子化された対応するスペクトル
が前記特徴を有するていないときに、アドレス指定され
る登録に予め割り付けられ、 前記方向反転特徴検出器は前記縁反転特徴を計算する
ことなく、前記二進インジケータが前記第２の復帰ビツ
トに復帰したときは、０として前記縁反転特徴の大きさ
を計算することを特徴とするイメージ自動認識装置。 （21） 第19項記載のイメージ自動認識装置において、 前記物体の終端として前記最大縁反転特徴の前記対の
一方を選択する前記手段は 各対の要素間の距離を測定する手段と、予め定められ
た距離の範囲に対して前記距離を比較する手段と、 予め定められた前記距離の範囲内の距離を有する前記
対の一方を前記物体の終端として選択する手段と を備えたことを特徴とするイメージ自動認識装置。 （22） 第21項記載のイメージ自動認識装置において、
前記距離範囲は記憶している絶対距離範囲及び距離測定
計により検出された前記物体の範囲から導出されたこと
を特徴とするイメージ自動認識装置。 （23） 少なくとも一つの原形イメージから導出した特
徴を一つの入力イメージから構築された少なくとも一つ
の入力スペクトルの類似の特徴と比較するイメージ自動
認識方法において、 前記原形縁スペクトルの選択した特徴を記憶するステ
ツプと、 入力イメージを抽出するステツプと、 前記イメージをそれぞれ一つの縁値および一つの方向
を有する複数のベクトルからなる縁マツプに変換するス
テツプと、 縁ベクトルの周囲近傍内で多数の縁ベクトルの数をそ
れぞれ表わす複数の成分からなる入力縁スペクトルを、
前記縁ベクトルの周囲近傍から前記縁マツプ上に選択し
た点に算出すると共に、入力縁スペクトルが前記成分の
一つに対応した特定の角度範囲内に含まれる複数の方向
を備えているステツプと、 選択した前記入力縁スペクトルの特徴を記憶した前記
原形イメージの特徴と相関させることにより、前記近傍
内の前記イメージの構造的な特徴を検出するステツプと 前記相関手段に応答して前記イメージの認識の標識を
発生するステツプと、 を備えていることを特徴とするイメージ自動認識方法。 （24） 第23項記載のイメージ自動認識方法において、 入力スペクトルを計算する前に、前記近傍内において
大きさが選択した閾値より小さい前記縁ベクトルを抑圧
するステツプと、 次に前記入力スペクトルを計算する際に大きさが選択
した閾値より小さい前記縁ベクトルを用いないようにす
るステツプと を更に備えていることを特徴とするイメージ自動認識方
法 （25） 第24項記載のイメージ自動認識方法において、 任意の縁マツプの前記ベクトルの一定の百分率を排除
するように前記閾値を選択して前記入力スペクトルを前
記イメージ・ピクセルにおいて均一なコントラストの変
化から独立させるステツプを更に備えていることを特徴
とするイメージ自動認識方法。 （26） 第23項記載のイメージ自動認識方法において、
構造特徴を検出する前記ステツプは更に、 角度遅延により前記原形の縁スペクトルをシフトする
ステツプと、 シフトされた前記原形スペクトルを前記入力スペクト
ルに比較するステツプと、 各シフトについて、シフトした前記原形スペクトルと
前記入力スペクトルとのベクトル内積から前記スペクト
ルをシフトした前記原形スペクトルの２乗と前記入力ス
ペクトルの２乗との差のノルムを引算したものとに等し
い相関係数を計算するステツプと、 前記原形スペクトルをシフトするステツプを反復し、
前記入力スペクトルにおける成分の数に等しい連続的に
異なる多数の角度遅延についての前記相関係数を計算す
るステツプと、 前記相関係数のうちの最大値を選択して比較した縁ス
ペクトル間の相関係数を生成するステツプとを備えたこ
とを特徴とするイメージ自動認識方法。 （27） 第23項記載のイメージ自動認識装置において、
構造特徴を検出する前記ステツプは更に、 前記入力スペクトルの第１の部分からなり、隣接する
複数の第１組の成分について、第１の成分の大きさに対
してほぼ同一直線上の第２の成分の大きさを加算して複
数の第１の総和を得るステツプと、 各第１の成分について、前記入力スペクトルのほぼ直
交する第３の成分の大きさを、前記第１の成分に対して
もほぼ直交する第４の成分の大きさに加算するステツプ
と、 次に、各前記第１の総和及び対応する第２の総和のう
ちの最小値を取り出して複数の直交する対の縁値を得る
ステツプと、 前記対の縁値を総和して直交する縁活動の大きさを得
るステツプと、 前記直交する縁活性の大きさを用いて前記近傍が相対
的に大きな数の相互に直交する縁を有するかについての
確認をするステツプとを備えたことを特徴とするイメー
ジ自動認識方法。 （28） 第25項記載のイメージ自動認識方法において、
製造特徴を検出する前記ステツプは、 角度を隣接する前記入力スペクトルの複数の成分から
なる空隙を検出すると共に、前記空隙の成分が角度的に
前記空隙を接続する他の複数の成分に比較して大きさが
比較的小さいステツプと、 前記スペクトル成分の大きさ及び角度位置に基づく他
の特徴の存在について前記入力スペクトルを試験するス
テツプと、 前記入力スペクトルが前記試験に合格したときは、90
度だけ回転させた前記空隙の方向の平均の関数として縁
反転特徴の方向を導出するステツプと、 各縁反転特徴の方向について、サイズ判別及び対称判
別の関数として縁反転特徴の大きさを計算すると共に、
前記サイズ判別が前記スペクトルの総合的な大きさ及び
前記近傍により表示されるイメージ・ピクセルの数の関
数であり、前記対称判別が前記結合成分における大きさ
の差の関数として計算されるステツプと、 前記縁反転特徴の大きさ及び縁反転特徴の方向を用い
て、前記近傍内における縁反転の存在及び方向を決定す
るステツプとを備えていることを特徴とするイメージ自
動認識方法。 （29） 第23項記載のイメージ自動認識方法において、
前記空隙の大きさは零に近く、縁反転特徴の大きさを計
算する前記ステツプは更に 差縁反転特徴の方向に平行する前記結合成分のサブ成
分を計算するステツプと、 前記空隙の第１の側面に近いこれらの結合成分の前記
サブ成分を第１の対称判別オペランドに総和するステツ
プと、 前記空隙の第２の側面に近い結合成分の前記サブ成分
を第２の対称判別オペランドに総和するステツプと、 前記第１及び第２の対称判別を用いて前記対称判別を
計算するステツプとを含むことを特徴とするイメージ自
動認識方法。 （30） 第28項記載のイメージ自動認識方法において、
他の特徴の存在について前記入力スペクトルを試験する
ステツプは 角度位置の数に等しいビツト数により表示可能な多数
のアドレス指定された登録を有する予備的な二進インジ
ケータを形成すると共に、各前記角度位置がスペクトル
成分と縁ベクトルの角度の範囲に対応し、かつ角度幅に
等しくなつているステツプと、 一定の特徴を有し、対応する種類のスペクトルに基づ
いてのみアドレス指定された登録に第１の復帰ビツトを
予め割り付けると共に、３以上の隣接するスペクトル成
分の１つの空隙のみを含めるステツプと、 スペクトルの対応する種類が前記特徴を有することな
く、アドレス指定された登録に対して第２の復帰ビツト
を予め割り付けるステツプと、 前記縁スペクトルを角度ビツトの数であるｎビツトの
二進アドレスに量子化すると共に、前記二進アドレスは
大きさが第１の二進ビツトの値により比較的に小さい前
記スペクトルの各前記成分を表わし、大きさが第２の二
進ビツトの値により比較的に高い前記スペクトルの各前
記成分を表わし、かつ前記アドレスにおけて隣接するビ
ツトにより前記スペクトルの角度が隣接する複数の成分
を表わすことにより形成されているステツプと、 量子化された前記スペクトルのアドレスうに対応する
前記二進インジケータの前記二進アドレスをアクセスす
ることによつて前記第１の復帰ビツトまたは前記第２の
復帰ビツトを復帰させるステツプと、 前記縁反転特徴の方向を計算することなく、前記二進
インジケータが前記第２の復帰ビツトを復帰させたとき
は、０として前記縁反転特徴の大きさを計算するステツ
プとを含むことを特徴とするイメージ自動認識方法。 （31） 第30項記載のイメージ自動認識方法において、
前記二進インジケータを形成する前記ステツプは、 アドレス指定された対応する前記スペクトルの種類が
３以上の隣接するスペクトル成分からなる１以上の空隙
を有するときは、前記第２の復帰ビツトを予め割り付け
るステツプと、 対応する前記スペクトルの種類が（3n/8）から（n/
2）までの範囲外にある多数の隣接するスペクトル成分
からなる空隙を有するときは、前記第２の復帰ビツトを
アドレスに予め割り付けるステツプと、 対応する前記スペクトルの種類が（3n/8）から（n/
2）までのゼロでないスペクトル成分の範囲にないとき
は、前記第２の復帰ビツトを一つのアドレスに予め割り
付けるステツプと、 対応する前記スペクトルの種類が（3n/8）に等しい多
数のゼロでないスペクトル成分を有し、かつゼロでない
前記スペクトル成分が隣接していないときは、前記第２
の復帰ビツトを一つのインジケータ・アドレスに予め割
り付けるステツプとを含むことを特徴とするイメージ自
動認識方法。 （32） 第28項記載のイメージ自動認識方法において、
更に 前記近傍を前記縁マツプ上の連続する位置に移動させ
ることにより前記縁マツプ内の全ての縁反転特徴を検出
するステツプと、 前記縁マツプの予め定められたいくつかの領域のそれ
ぞれにおいてサブ最大値を有する全ての縁反転特徴を消
去して領域当り一つの最大縁反転特徴を残すステツプ
と、 第１の最大縁反転特徴を選択するステツプと、 前記第１の最大縁反転特徴と反対側の方向にある第２
の最大縁反転特徴を検索するステツプと、 前記第２の最大縁反転特徴を検出しなかつたときは、
前記第１の最大縁反転特徴を消去するステツプと、 複数対の最大縁反転特徴のみが残るまで、選択を実行
する前記ステツプ、検索する前記ステツプ及び消去する
前記ステツプを反復させるステツプと、 前記複数対の一つを前記イメージに表わされている物
体の複数の終端として選択するステツプとを含むことを
特徴とするイメージ自動認識方法。 （33） 第32項記載のイメージ自動認識方法において、
前記物体の終端として前記複数対の一つを選択するステ
ツプは更に 各前記複数対の部分間における距離を測定するステツ
プと、 予め定められた距離範囲に対して前記距離を比較しす
るステツプと、 予め定められた前記距離範囲外の距離を有する全ての
対を前記物体の終端として除去するステツプとを含むこ
とを特徴とするイメージ自動認識方法。 （34） 第33項記載のイメージ自動認識方法において、
更に記憶している絶対距離及び距離測定器により検出さ
れた前記物体の範囲から予め定められた前記距離範囲を
導出するステツプを更に含むことを特徴とするイメージ
自動認識方法。 （35） 第34項記載のイメージ自動認識方法において、
更に 前記物体の一部についての縁スペクトルの角度シフト
量から水平に対する前記物体の横揺れを導出するステツ
プと、 前記横揺れから必要とする前記終端の縁反転特徴の方
向を計算するステツプと、 必要とする前記縁反転特徴の方向の一つを有しない全
ての縁反転特徴を消去するステツプとを含むことを特徴
とするイメージ自動認識方法。

【図面の簡単な説明】 第１図は海軍航空機識別及び着陸装置に本発明の適用を
示す透視図、 第２図は第１図に示す本発明装置の概要ブロツク図、 第３図は本発明装置の概要ブロツク図、 第４図は飛行甲板から見たA7海軍航空機の赤外線前方監
視装置（FLIR）のイメージ図、 第５図はCRT上に現れる第４図に示すイメージの縁マツ
プ、 第６図は本発明の縁反転性検出器により識別される縁反
転性を示すA7航空機の部分縁マツプの図、 第7a図〜第7c図は縁スペクトルを本発明の線形検出器の
機能に記憶された原形と相関させる処理を示す図、 第８図は縁を示す集積近傍内の目標構造を見た図、 第９図は第６図の縁スペクトルを示す図、 第10図は第５図の縁マツプに対応する縁スペクトル図、 第11図は本発明の縁反転性検出器に用いる例示的な識別
機能の特性図、 第12a図及び第12b図は本発明に用いた対称識別機能の処
理を示するための例示的な縁マツプ、 第13図は第12a図の左右へ行く縁要素を示す概要図、 第14図は第８図と同じような他の目標構造を見た図、 第15図は第14図に関する縁スペクトル図である。 12……ケーブル補捉装置、 14……縁スペクトル特徴検出装置、 15……FLIR及びレーザ・レンジ検出器、 24……システム・コントローラ、 26……イメージ量子化器、 28……特徴抽出器、 30……ハイ・レベル論理装置、 34……デイスプレイ装置、 38……縁マツプ構築器、 42……近傍アキユムレータ、 56……特徴検出器、 58……メモリ装置。

フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭59−2187（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−22281（ＪＰ，Ａ) 特開 昭57−187779（ＪＰ，Ａ)

Claims (1)

1. (57)【特許請求の範囲】 １．デジタルイメージ内の形状を認識する認識装置にお
   いて、 二値イメージ以外の入力デジタルイメージの各ピクセル
   において、種々の大きさを持つ方向ベクトルを見つける
   と共に、その方向ベクトルの方向の反転部分を見つける
   第１プロセッサ（38）と、 前記イメージの２つ以上の選択されたピクセルにおい
   て、局部縁スペクトルを算出する第２プロセッサ（42）
   であって、前記局部縁スペクトルの各々は前記選択され
   たピクセルの小近傍（48）内のピクセルの方向ベクトル
   の方向によって定義され対応する方向ベクトルの大きさ
   によって重み付け処理をされる方向をもつ第２プロセッ
   サ（42）と、 前記局部縁スペクトルの特徴を認識すべき形状の局部縁
   スペクトルの特徴と相関させる相関機（56）と、を備え
   ることを特徴とする認識装置。 ２．形状認識の方法であって、 二値イメージ以外の入力デジタルイメージの各ピクセル
   において、種々の大きさを持つ方向ベクトルを見つける
   と共に、その方向ベクトルの方向の反転部分を見つける
   ために該デジタルイメージを処理し、 前記イメージの２つ以上の選択されたピクセルにおいて
   局部縁スペクトルを算出し、前記局部縁スペクトルの各
   々は前記選択されたピクセルの小近傍内のピクセルの方
   向ベクトルの方向によって定義され各局部縁スペクトル
   は対応する方向ベクトルの大きさによって重み付け処理
   をされる方向をもち、 前記局部縁スペクトルの特徴をイメージ内で認識すべき
   形状の局部縁スペクトルの特徴と相関させる、ことを特
   徴とする形状認識方法。