JP3022899B2 - 図形の部分照合方法 - Google Patents
図形の部分照合方法Info
- Publication number
- JP3022899B2 JP3022899B2 JP3031584A JP3158491A JP3022899B2 JP 3022899 B2 JP3022899 B2 JP 3022899B2 JP 3031584 A JP3031584 A JP 3031584A JP 3158491 A JP3158491 A JP 3158491A JP 3022899 B2 JP3022899 B2 JP 3022899B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- partial
- pattern
- graphic
- feature
- graphic pattern
- 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 - Lifetime
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims description 21
- 239000002131 composite material Substances 0.000 claims description 7
- 239000013598 vector Substances 0.000 description 18
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 7
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 5
- 238000013500 data storage Methods 0.000 description 4
- 230000015572 biosynthetic process Effects 0.000 description 3
- 238000003786 synthesis reaction Methods 0.000 description 3
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 2
- 230000002194 synthesizing effect Effects 0.000 description 2
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000006870 function Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、２値化された２個の図
形パターンを部分的に照合する図形の部分照合方法に関
し、特に図形パターンから得た部分図形パターンの特徴
量を容易に抽出し、図形パターンの部分的な照合を短時
間に行うことが可能な図形の部分照合方法に関する。
形パターンを部分的に照合する図形の部分照合方法に関
し、特に図形パターンから得た部分図形パターンの特徴
量を容易に抽出し、図形パターンの部分的な照合を短時
間に行うことが可能な図形の部分照合方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、２値図形パターンは重複がない
複数個の基本的な部分図形パターンに分割でき、任意の
部分図形パターンはその基本的な部分図形パターン同志
の組み合わせからなる論理和で生成することができる。
さらに、任意の部分図形パターンを生成するためには、
基本的な部分図形パターンの組み合わせを全て網羅する
ことが必要でなる。一方、図形パターンを照合する場
合、例えば「長尾真著，画像認識論，コロナ社，１９８
０年，ｐｐ．８３〜８９」に記載されているように、図
形パターン全体に対して画像処理を実施し、特徴量を抽
出して用いる方法が知られている。この方法によって図
形パターンの部分的な特徴を抽出するには、元の図形パ
ターンから部分図形パターンを抽出し、部分図形パター
ンの個々に対して画像処理を実施することが必要にな
る。従って、２個の図形パターンの部分的な照合を行う
ため、基本的な部分図形パターンの様々な組み合わせか
らなる部分図形パターン同志を照合しようとした場合、
各図形パターンの部分的な特徴量を抽出する必要があ
り、組み合わせの数だけ画像処理を実施することになっ
て、多大な処理時間を要する。さらに、特徴抽出の際の
処理時間を短縮するため、例えば、特願平２−３２３９
４０号のように、２値図形パターンから重畳のない部分
図形パターンを得て、この部分図形パターンの特徴量を
抽出・蓄積しておき、部分図形パターンの論理和によっ
て得た部分図形パターンの特徴量をその抽出・蓄積して
ある特徴量から算術的に求める方法が提案されている。
複数個の基本的な部分図形パターンに分割でき、任意の
部分図形パターンはその基本的な部分図形パターン同志
の組み合わせからなる論理和で生成することができる。
さらに、任意の部分図形パターンを生成するためには、
基本的な部分図形パターンの組み合わせを全て網羅する
ことが必要でなる。一方、図形パターンを照合する場
合、例えば「長尾真著，画像認識論，コロナ社，１９８
０年，ｐｐ．８３〜８９」に記載されているように、図
形パターン全体に対して画像処理を実施し、特徴量を抽
出して用いる方法が知られている。この方法によって図
形パターンの部分的な特徴を抽出するには、元の図形パ
ターンから部分図形パターンを抽出し、部分図形パター
ンの個々に対して画像処理を実施することが必要にな
る。従って、２個の図形パターンの部分的な照合を行う
ため、基本的な部分図形パターンの様々な組み合わせか
らなる部分図形パターン同志を照合しようとした場合、
各図形パターンの部分的な特徴量を抽出する必要があ
り、組み合わせの数だけ画像処理を実施することになっ
て、多大な処理時間を要する。さらに、特徴抽出の際の
処理時間を短縮するため、例えば、特願平２−３２３９
４０号のように、２値図形パターンから重畳のない部分
図形パターンを得て、この部分図形パターンの特徴量を
抽出・蓄積しておき、部分図形パターンの論理和によっ
て得た部分図形パターンの特徴量をその抽出・蓄積して
ある特徴量から算術的に求める方法が提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】上記従来技術では、図
形パターンの部分的な特徴量を任意に抽出する場合、生
成させた部分図形パターンの個々に画像処理を実施する
ことから、多大な処理時間を要し、かつ部分的図形パタ
ーンごとに特徴量を求めることから、特徴量を記憶する
ためのメモリが増大するという問題がある。また、論理
和で合成した部分図形パターンに対し、前段階で抽出し
てある特徴量から合成部分図形パターンの特徴量を算術
的に求める方法では、特徴抽出のための処理時間は短縮
できるが、その特徴量を用いて部分的な照合を行う点に
ついては述べられていない。本発明の目的は、このよう
な問題点を改善し、基本的な部分図形パターンの論理和
合成パターンの特徴量を抽出する場合、そのための画像
処理操作は不要であって、前段階で抽出してある特徴量
から算術的に求めることができ、求めた特徴量を用いて
図形パターンの部分的な照合を短時間に行うことが可能
な図形の部分照合方法を提供することにある。
形パターンの部分的な特徴量を任意に抽出する場合、生
成させた部分図形パターンの個々に画像処理を実施する
ことから、多大な処理時間を要し、かつ部分的図形パタ
ーンごとに特徴量を求めることから、特徴量を記憶する
ためのメモリが増大するという問題がある。また、論理
和で合成した部分図形パターンに対し、前段階で抽出し
てある特徴量から合成部分図形パターンの特徴量を算術
的に求める方法では、特徴抽出のための処理時間は短縮
できるが、その特徴量を用いて部分的な照合を行う点に
ついては述べられていない。本発明の目的は、このよう
な問題点を改善し、基本的な部分図形パターンの論理和
合成パターンの特徴量を抽出する場合、そのための画像
処理操作は不要であって、前段階で抽出してある特徴量
から算術的に求めることができ、求めた特徴量を用いて
図形パターンの部分的な照合を短時間に行うことが可能
な図形の部分照合方法を提供することにある。
【０００４】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明による図形の部分照合方法は、２値図形パタ
ーンを重畳のない複数の部分図形パターンに分割する手
段と、前記複数の部分図形パターンの特徴量を画像処理
操作により抽出する手段と、前記複数の部分図形パター
ンの組み合わせを指定する手段と、該指定手段により指
定された前記部分図形パターンの組み合わせの論理和か
ら新たな合成部分図形パターンを生成する手段と、指定
された組み合わせに含まれる前記部分図形パターンの特
徴量から前記合成部分図形パターンの特徴量を算出する
手段と、予め定められた照合判定基準に基づき前記合成
部分図形パターンの特徴量を用いて２個の図形パターン
の合成部分図形パターンを照合することを特徴とする。
め、本発明による図形の部分照合方法は、２値図形パタ
ーンを重畳のない複数の部分図形パターンに分割する手
段と、前記複数の部分図形パターンの特徴量を画像処理
操作により抽出する手段と、前記複数の部分図形パター
ンの組み合わせを指定する手段と、該指定手段により指
定された前記部分図形パターンの組み合わせの論理和か
ら新たな合成部分図形パターンを生成する手段と、指定
された組み合わせに含まれる前記部分図形パターンの特
徴量から前記合成部分図形パターンの特徴量を算出する
手段と、予め定められた照合判定基準に基づき前記合成
部分図形パターンの特徴量を用いて２個の図形パターン
の合成部分図形パターンを照合することを特徴とする。
【０００５】
【作用】本発明においては、図形パターンの部分的な特
徴を抽出する際、第１のステップで、図形分割部によ
り、図形パターン内に存在する連結成分を求め、連結成
分を単位とする基本的な部分図形パターンに分割し、第
２のステップで、特徴量抽出部により各基本的な部分図
形パターン対応に画像処理を実行させて特徴量を抽出
し、記憶する。これによって、図形分割部で得た基本的
な部分図形パターンのみの特徴量を記憶し、その基本的
な部分図形パターンの論理和で生成される部分図形パタ
ーンの特徴量は、第３のステップで、部分的特徴量算出
手段（合成部分図形パターンの特徴量算出部）により、
論理和対象の基本的な部分図形パターンの特徴量から直
接算出する。このため、特徴量抽出のための処理時間と
記憶のためのメモリを削減することができる。さらに、
第４のステップでは、第３ステップで算出された部分図
形パターンの特徴量から、図形照合手段（照合図形指示
部、組み合わせ条件指示部、照合条件指示部、照合部）
により、類似度等を計算することによって、２個の図形
パターンを部分的に照合する。従って、２個の図形パタ
ーンを、基本的な部分図形パターンの様々な組み合わせ
によって照合しようとする場合、組み合わせの数だけ画
像処理を実施する必要がなく、処理時間を削減できる。
徴を抽出する際、第１のステップで、図形分割部によ
り、図形パターン内に存在する連結成分を求め、連結成
分を単位とする基本的な部分図形パターンに分割し、第
２のステップで、特徴量抽出部により各基本的な部分図
形パターン対応に画像処理を実行させて特徴量を抽出
し、記憶する。これによって、図形分割部で得た基本的
な部分図形パターンのみの特徴量を記憶し、その基本的
な部分図形パターンの論理和で生成される部分図形パタ
ーンの特徴量は、第３のステップで、部分的特徴量算出
手段（合成部分図形パターンの特徴量算出部）により、
論理和対象の基本的な部分図形パターンの特徴量から直
接算出する。このため、特徴量抽出のための処理時間と
記憶のためのメモリを削減することができる。さらに、
第４のステップでは、第３ステップで算出された部分図
形パターンの特徴量から、図形照合手段（照合図形指示
部、組み合わせ条件指示部、照合条件指示部、照合部）
により、類似度等を計算することによって、２個の図形
パターンを部分的に照合する。従って、２個の図形パタ
ーンを、基本的な部分図形パターンの様々な組み合わせ
によって照合しようとする場合、組み合わせの数だけ画
像処理を実施する必要がなく、処理時間を削減できる。
【０００６】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面により説明す
る。図２は、本発明の一実施例における画像処理システ
ムの概略を示す機能構成図である。本実施例では、２値
図形パターンを基本的な部分図形パターンに分割する図
形分割手段２１と、図形パターンの特徴を画像処理によ
って抽出する特徴量抽出手段２２と、部分図形パターン
を合成して得られる新たな部分図形パターンの特徴量を
基本的な部分図形パターンから算術的に求める合成部分
図形パターンの特徴量算出手段２３と、その特徴量算出
手段２３で得られた特徴量を用い、２個の図形パターン
の部分図形パターン同志を照合する照合手段２４とを有
する画像処理システムにより、図形パターンを基本的な
部分図形パターンに分割して、その部分図形パターンの
論理和で構成される部分図形パターンの特徴量を、従来
のように画像処理過程を経ることなく、部分図形パター
ンの特徴量により算術的に求め、その特徴量を用いて部
分図形パターン同志の照合を高速に行う方法について述
べる。
る。図２は、本発明の一実施例における画像処理システ
ムの概略を示す機能構成図である。本実施例では、２値
図形パターンを基本的な部分図形パターンに分割する図
形分割手段２１と、図形パターンの特徴を画像処理によ
って抽出する特徴量抽出手段２２と、部分図形パターン
を合成して得られる新たな部分図形パターンの特徴量を
基本的な部分図形パターンから算術的に求める合成部分
図形パターンの特徴量算出手段２３と、その特徴量算出
手段２３で得られた特徴量を用い、２個の図形パターン
の部分図形パターン同志を照合する照合手段２４とを有
する画像処理システムにより、図形パターンを基本的な
部分図形パターンに分割して、その部分図形パターンの
論理和で構成される部分図形パターンの特徴量を、従来
のように画像処理過程を経ることなく、部分図形パター
ンの特徴量により算術的に求め、その特徴量を用いて部
分図形パターン同志の照合を高速に行う方法について述
べる。
【０００７】ここで、本実施例で用いる図形の特徴抽出
方法の原理について述べる。図３は、本発明の一実施例
における画像処理システムで用いる特徴抽出方法の原理
を示す説明図である。説明上、２値図形パターンＦを
（Ｍ×Ｎ）画素のマトリクスで表し、
方法の原理について述べる。図３は、本発明の一実施例
における画像処理システムで用いる特徴抽出方法の原理
を示す説明図である。説明上、２値図形パターンＦを
（Ｍ×Ｎ）画素のマトリクスで表し、
【０００８】
【外１】 を満足するとき、ＦとＦ’は直交図形パターンと呼ぶ。
まず、任意の２値図形パターンに対して、複数個の直交
図形パターンを作ることができ、それらの論理和で元の
図形パターンを表わすことができる理由を述べる。図３
において、図形パターンＦは３個の部分図形パターンＦ
1、Ｆ2、Ｆ3の論理和で表され、かつＦ1、Ｆ2、Ｆ3は互
いに直交図形パターンとなっていることは明らかであ
る。今、２個の直交図形パターンをＦとＦ’とし、ｍ個
の特徴量を抽出するためのｍ種類の画像処理の操作を、
まず、任意の２値図形パターンに対して、複数個の直交
図形パターンを作ることができ、それらの論理和で元の
図形パターンを表わすことができる理由を述べる。図３
において、図形パターンＦは３個の部分図形パターンＦ
1、Ｆ2、Ｆ3の論理和で表され、かつＦ1、Ｆ2、Ｆ3は互
いに直交図形パターンとなっていることは明らかであ
る。今、２個の直交図形パターンをＦとＦ’とし、ｍ個
の特徴量を抽出するためのｍ種類の画像処理の操作を、
【０００９】
【外２】 画像処理操作Φで得られる特徴ベクトルを可算的特徴ベ
クトルと定義する。すなわち、図３において、可算的特
徴ベクトルを用いることにより、部分図形パターン
Ｆ1、Ｆ2、Ｆ3に対してのみ画像処理操作Φを作用させ
てそれぞれの特徴ベクトルを求め、Ｆ1、Ｆ2、Ｆ3の何
れか２個の論理和で生成される部分図形パターンＦ12、
Ｆ13、Ｆ31の特徴ベクトルは画像処理操作Φを作用させ
ず、Ｆ1、Ｆ2、Ｆ3の特徴ベクトルから算出できる。従
って、部分図形パターンの特徴抽出に際し、処理計算量
を非常に多く必要とする画像処理操作の作用回数を従来
の方法より大巾に削減できる。
クトルと定義する。すなわち、図３において、可算的特
徴ベクトルを用いることにより、部分図形パターン
Ｆ1、Ｆ2、Ｆ3に対してのみ画像処理操作Φを作用させ
てそれぞれの特徴ベクトルを求め、Ｆ1、Ｆ2、Ｆ3の何
れか２個の論理和で生成される部分図形パターンＦ12、
Ｆ13、Ｆ31の特徴ベクトルは画像処理操作Φを作用させ
ず、Ｆ1、Ｆ2、Ｆ3の特徴ベクトルから算出できる。従
って、部分図形パターンの特徴抽出に際し、処理計算量
を非常に多く必要とする画像処理操作の作用回数を従来
の方法より大巾に削減できる。
【００１０】次に、本実施例における特徴量抽出を含む
図形照合処理の手順について具体的に述べる。図４は、
本発明の一実施例における図形の部分照合方法を示すフ
ローチャートである。本実施例では、まず、入力された
データを２値化し、得られた２値図形パターンを重複の
ない基本的な部分図形パターンに分割する（４０１，４
０２）。これを実現するには、２値図形パターンにラベ
ル付け処理（例えば、「鳥脇著，ディジタル画像処理
２，ｐｐ．４５〜４６，昭光堂刊（昭和６３年）」に記
載されているように）を行い、黒画素の連結成分を求め
ればよい。例えば、図３の図形パターンＦでは、３個の
連結成分が求められ、部分図形パターンＦ1、Ｆ2、Ｆ3
が生成される。次に、こうして求めた部分図形パターン
に対して画像処理操作を施し、それぞれの特徴のベクト
ルを求める。（４０３）。本実施例では、特徴量を抽出
するための画像処理操作としてΦ＝｛φ1，φ2，φ3，
φ4｝を採用し、４種類の特徴量を抽出する場合につい
て述べる。φ1は、部分画像パターンに存在する黒画素
の連結成分の個数Ｋを求める操作、φ2は、黒画素の個
数（面積）Ｓを求める操作、φ3は、図形パターンの輪
郭線長Ｌを求める操作、φ4は、黒画素連結成分の平均
塊状度Ｄを求める操作をする。従って、これらの操作で
抽出された特徴はベクトル（Ｋ，Ｓ，Ｌ，Ｄ）で表現さ
れることになる。なお、平均塊状度Ｄを Ｄ＝（１／Ｋ）・（Ｌ2／１６Ｓ） で定義する。平均塊状度Ｄは、連結成分が正方形をなす
場合に１、円形をなす場合に１より小の値、線状をなす
場合に１より大きな値をとるという性質を持つ。例え
ば、図３において、 （１） Φ（Ｆ1）＝（Ｋ1，Ｓ1，Ｌ1，Ｄ1） ＝（１，１２５０，２８０，３．９２） （２） Φ（Ｆ2）＝（Ｋ2，Ｓ2，Ｌ2，Ｄ2） ＝（１，６１５，８８，０．７９） （３） Φ（Ｆ3）＝（Ｋ3，Ｓ3，Ｌ3，Ｄ3） ＝（１，１２５０，２８０，３．９２） が求まったとする。次に、ステップ４０２で得た基本的
な部分図形パターンの論理和で生成される新たな部分図
形パターンに対する特徴ベクトルを、ステップ４０３で
抽出した特徴ベクトルから算出する（４０４）。
図形照合処理の手順について具体的に述べる。図４は、
本発明の一実施例における図形の部分照合方法を示すフ
ローチャートである。本実施例では、まず、入力された
データを２値化し、得られた２値図形パターンを重複の
ない基本的な部分図形パターンに分割する（４０１，４
０２）。これを実現するには、２値図形パターンにラベ
ル付け処理（例えば、「鳥脇著，ディジタル画像処理
２，ｐｐ．４５〜４６，昭光堂刊（昭和６３年）」に記
載されているように）を行い、黒画素の連結成分を求め
ればよい。例えば、図３の図形パターンＦでは、３個の
連結成分が求められ、部分図形パターンＦ1、Ｆ2、Ｆ3
が生成される。次に、こうして求めた部分図形パターン
に対して画像処理操作を施し、それぞれの特徴のベクト
ルを求める。（４０３）。本実施例では、特徴量を抽出
するための画像処理操作としてΦ＝｛φ1，φ2，φ3，
φ4｝を採用し、４種類の特徴量を抽出する場合につい
て述べる。φ1は、部分画像パターンに存在する黒画素
の連結成分の個数Ｋを求める操作、φ2は、黒画素の個
数（面積）Ｓを求める操作、φ3は、図形パターンの輪
郭線長Ｌを求める操作、φ4は、黒画素連結成分の平均
塊状度Ｄを求める操作をする。従って、これらの操作で
抽出された特徴はベクトル（Ｋ，Ｓ，Ｌ，Ｄ）で表現さ
れることになる。なお、平均塊状度Ｄを Ｄ＝（１／Ｋ）・（Ｌ2／１６Ｓ） で定義する。平均塊状度Ｄは、連結成分が正方形をなす
場合に１、円形をなす場合に１より小の値、線状をなす
場合に１より大きな値をとるという性質を持つ。例え
ば、図３において、 （１） Φ（Ｆ1）＝（Ｋ1，Ｓ1，Ｌ1，Ｄ1） ＝（１，１２５０，２８０，３．９２） （２） Φ（Ｆ2）＝（Ｋ2，Ｓ2，Ｌ2，Ｄ2） ＝（１，６１５，８８，０．７９） （３） Φ（Ｆ3）＝（Ｋ3，Ｓ3，Ｌ3，Ｄ3） ＝（１，１２５０，２８０，３．９２） が求まったとする。次に、ステップ４０２で得た基本的
な部分図形パターンの論理和で生成される新たな部分図
形パターンに対する特徴ベクトルを、ステップ４０３で
抽出した特徴ベクトルから算出する（４０４）。
【００１１】
【外３】 従って、図３の部分図形パターンＦ12、Ｆ13、Ｆ31の特
徴ベクトルは、Ｆ1、Ｆ2、Ｆ3の特徴ベクトル（１）〜
（３）式を（４）〜（７）式に代入することにより算出
でき、それぞれ（２，１８６５，３６８，２．２７）、
（２，１８６５，３６８，２．２７）、（２，２５０
０，５６０，３．９２）と求まる。次に、ステップ４０
４で算出された特徴ベクトルを用い、２個の図形パター
ンの部分図形パターンを照合する（４０５）。なお、照
合の方法としては、「特徴ベクトルの半分以上の要素が
一致すれば、マッチしたとする」、「特徴ベクトルの対
応する要素の値の差が要素毎に決められたしきい値を全
て超えない場合にマッチしたとする」等、様々な方法が
考えられるが、本実施例では、特徴ベクトルに対する距
離を定義し、その値の大小によって照合する方法を用い
る。
徴ベクトルは、Ｆ1、Ｆ2、Ｆ3の特徴ベクトル（１）〜
（３）式を（４）〜（７）式に代入することにより算出
でき、それぞれ（２，１８６５，３６８，２．２７）、
（２，１８６５，３６８，２．２７）、（２，２５０
０，５６０，３．９２）と求まる。次に、ステップ４０
４で算出された特徴ベクトルを用い、２個の図形パター
ンの部分図形パターンを照合する（４０５）。なお、照
合の方法としては、「特徴ベクトルの半分以上の要素が
一致すれば、マッチしたとする」、「特徴ベクトルの対
応する要素の値の差が要素毎に決められたしきい値を全
て超えない場合にマッチしたとする」等、様々な方法が
考えられるが、本実施例では、特徴ベクトルに対する距
離を定義し、その値の大小によって照合する方法を用い
る。
【００１２】
【外４】 が算出されたとする。ここで、特徴ベクトルに対する距
離関数を
離関数を
【００１３】
【外５】 距離値は ｜２−２｜＋０．００１｜１８６５−２５００｜＋０．
０１｜３６８−５６０｜＋｜２．２７−３．９２｜＝０
＋０．６３５＋１．９２＋１．６５＝４．２０５ となりＦ12とＦ31はマッチしない。
０１｜３６８−５６０｜＋｜２．２７−３．９２｜＝０
＋０．６３５＋１．９２＋１．６５＝４．２０５ となりＦ12とＦ31はマッチしない。
【００１４】
【外６】 本実施例によれば、基本的な部分図形パターン（直交図
形パターン）の論理和合成で生成される部分図形パター
ンの特徴量を抽出するために、画像処理操作を行う必要
はなく、照合も短時間で行える。なお、本実施例で用い
た特徴量の他に、新たな特徴量として連結成分の外接矩
形枠内の平均濃度値等、様々な特徴量を導入できること
は自明である。
形パターン）の論理和合成で生成される部分図形パター
ンの特徴量を抽出するために、画像処理操作を行う必要
はなく、照合も短時間で行える。なお、本実施例で用い
た特徴量の他に、新たな特徴量として連結成分の外接矩
形枠内の平均濃度値等、様々な特徴量を導入できること
は自明である。
【００１５】次に、画像処理システムの構成例を示し、
各部の動作について述べる。図１は、本発明の一実施例
における画像処理システムの構成図である。図１におい
て、１は２値図形パターンを基本的な部分図形パターン
に分割する図形分割部、２は与えられた図形パターンの
特徴を画像処理によって抽出する特徴量抽出部、３は基
本的な部分図形パターンを合成して得られる新たな部分
図形パターンの特徴量を基本的な部分図形パターンの特
徴量から算出的に求める合成部図形パターンの特徴量算
出部、４は２個の図形パターンの部分図形パターン同志
を、それらの特徴量を用いて照合する照合部、５はスキ
ャナやカメラ等の画像データ入力部、６は入力された画
像や画像データを２値化する２値化処理部、７は基本的
な部分図形パターンを格納する図形データ格納部、８は
基本的な部分図形パターンの特徴量を格納する特徴量格
納部、９は新たな部分図形パターンの特徴量を算出する
ために基本的な部分図形パーンの特徴量を一時的に記憶
する一時記憶用メモリ、１０は照合される２個の図形パ
ターンを指定する照合図形指示部、１１は基本的な部分
図形パターンの組み合わせの制約条件を指定する組み合
わせ条件指示部、１２は照合判定の条件を指定する照合
条件指示部、１３は照合結果を表示するＣＲＴ等の表示
部である。本実施例の画像処理システムは、図形パター
ンを入力、蓄積し、蓄積された図形データから２個の図
形を指定し、これらの図形を組み合わせ条件と照合条件
を指定することによって部分的に照合する。すなわち、
画像データ入力部５によって入力された画像データは２
値化処理部６によって２値化され、図形分割部１により
基本的な部分図形パターンに分割される。こうして得た
基本的な部分図形パターンは図形データ格納部７に格納
され、また、図３および図４に示したように、特徴量抽
出部２によって特徴抽出される。また、抽出された特徴
量（特徴ベクトル）は特徴量格納部８に格納される。さ
らに、部分図形パターンによる照合を行う。この場合、
照合図形指示部１０によって２個の図形パターンが指定
され、組み合わせ条件指示部１１によって組み合わせ条
件が指定される。これらの条件から必要とされる特徴量
を特徴量格納部８から一時記憶用メモリ９に読み出す。
これらの特徴量とその組み合わせ条件から合成部分図形
パターンの特徴量算出部３によって合成部分図形パター
ンの特徴量を算出する。さらに、算出された特徴量から
照合部４によって照合を行う。この際、照合条件指示部
１２によって指定された照合条件に従って照合され、照
合結果に基づいて図形データ格納部７から部分図形デー
タが読み出され、表示部１３に表示される。なお、この
ような画像処理システムにおいて、一方の図形パターン
を例示図形、もう一方の図形パターンをデータベースに
登録されていない図形とし、データベース制御部等を設
けて、図形パターンを部分的に検索する構成とすること
もできる。
各部の動作について述べる。図１は、本発明の一実施例
における画像処理システムの構成図である。図１におい
て、１は２値図形パターンを基本的な部分図形パターン
に分割する図形分割部、２は与えられた図形パターンの
特徴を画像処理によって抽出する特徴量抽出部、３は基
本的な部分図形パターンを合成して得られる新たな部分
図形パターンの特徴量を基本的な部分図形パターンの特
徴量から算出的に求める合成部図形パターンの特徴量算
出部、４は２個の図形パターンの部分図形パターン同志
を、それらの特徴量を用いて照合する照合部、５はスキ
ャナやカメラ等の画像データ入力部、６は入力された画
像や画像データを２値化する２値化処理部、７は基本的
な部分図形パターンを格納する図形データ格納部、８は
基本的な部分図形パターンの特徴量を格納する特徴量格
納部、９は新たな部分図形パターンの特徴量を算出する
ために基本的な部分図形パーンの特徴量を一時的に記憶
する一時記憶用メモリ、１０は照合される２個の図形パ
ターンを指定する照合図形指示部、１１は基本的な部分
図形パターンの組み合わせの制約条件を指定する組み合
わせ条件指示部、１２は照合判定の条件を指定する照合
条件指示部、１３は照合結果を表示するＣＲＴ等の表示
部である。本実施例の画像処理システムは、図形パター
ンを入力、蓄積し、蓄積された図形データから２個の図
形を指定し、これらの図形を組み合わせ条件と照合条件
を指定することによって部分的に照合する。すなわち、
画像データ入力部５によって入力された画像データは２
値化処理部６によって２値化され、図形分割部１により
基本的な部分図形パターンに分割される。こうして得た
基本的な部分図形パターンは図形データ格納部７に格納
され、また、図３および図４に示したように、特徴量抽
出部２によって特徴抽出される。また、抽出された特徴
量（特徴ベクトル）は特徴量格納部８に格納される。さ
らに、部分図形パターンによる照合を行う。この場合、
照合図形指示部１０によって２個の図形パターンが指定
され、組み合わせ条件指示部１１によって組み合わせ条
件が指定される。これらの条件から必要とされる特徴量
を特徴量格納部８から一時記憶用メモリ９に読み出す。
これらの特徴量とその組み合わせ条件から合成部分図形
パターンの特徴量算出部３によって合成部分図形パター
ンの特徴量を算出する。さらに、算出された特徴量から
照合部４によって照合を行う。この際、照合条件指示部
１２によって指定された照合条件に従って照合され、照
合結果に基づいて図形データ格納部７から部分図形デー
タが読み出され、表示部１３に表示される。なお、この
ような画像処理システムにおいて、一方の図形パターン
を例示図形、もう一方の図形パターンをデータベースに
登録されていない図形とし、データベース制御部等を設
けて、図形パターンを部分的に検索する構成とすること
もできる。
【００１６】
【発明の効果】本発明によれば、第１のステップで分割
した互いに直交図形パターンとなる基本的な部分図形パ
ターンに対して、第２のステップで画像処理操作を施し
て特徴量を抽出し、第３のステップでは、その基本的な
部分図形パターンの論理和合成パターンに対しては、画
像処理操作を施さず、第２のステップで抽出した特徴量
から従属的に特徴量を算出し、第４のステップで第３の
ステップで算出した特徴量を用いて照合しているので、
図形パターンの部分的な照合を短時間に行うことができ
る。
した互いに直交図形パターンとなる基本的な部分図形パ
ターンに対して、第２のステップで画像処理操作を施し
て特徴量を抽出し、第３のステップでは、その基本的な
部分図形パターンの論理和合成パターンに対しては、画
像処理操作を施さず、第２のステップで抽出した特徴量
から従属的に特徴量を算出し、第４のステップで第３の
ステップで算出した特徴量を用いて照合しているので、
図形パターンの部分的な照合を短時間に行うことができ
る。
【００１７】
【図１】本発明の一実施例における画像処理システムの
構成図である。
構成図である。
【図２】本発明の一実施例における画像処理システムの
概略を示す機能構成図である。
概略を示す機能構成図である。
【図３】本発明の一実施例における画像処理システムで
用いる特徴抽出方法の原理を示す説明図である。
用いる特徴抽出方法の原理を示す説明図である。
【図４】本発明の一実施例における図形の部分照合方法
を示すフローチャートである。
を示すフローチャートである。
１ 図形分割部 ２ 特徴量抽出部 ３ 合成部分図形パターンの特徴量算出部 ４ 照合部 ５ 画像データ入力部 ６ ２値化処理部 ７ 図形データ格納部 ８ 特徴量格納部 ９ 一時記憶用メモリ １０ 照合図形指示部 １１ 組み合わせ条件指示部 １２ 照合条件指示部 １３ 表示部 ２１ 図形分割手段 ２２ 特徴量抽出手段 ２３ 合成部分図形パターンの特徴量算出手段 ２４ 照合手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 昭62−169289（ＪＰ，Ａ) 特開 平４−1869（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−160588（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−193004（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−230475（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00
Claims (1)
- 【請求項１】 ２値図形パターンを重畳のない複数の部
分図形パターンに分割する手段と、前記複数の部分図形
パターンの特徴量を画像処理操作により抽出する手段
と、前記複数の部分図形パターンの組み合わせを指定す
る手段と、該指定手段により指定された前記部分図形パ
ターンの組み合わせの論理和から新たな合成部分図形パ
ターンを生成する手段と、指定された組み合わせに含ま
れる前記部分図形パターンの特徴量から前記合成部分図
形パターンの特徴量を算出する手段と、予め定められた
照合判定基準に基づき前記合成部分図形パターンの特徴
量を用いて２個の図形パターンの合成部分図形パターン
を照合することを特徴とする画像処理システムにおける
図形の部分照合方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3031584A JP3022899B2 (ja) | 1991-01-31 | 1991-01-31 | 図形の部分照合方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP3031584A JP3022899B2 (ja) | 1991-01-31 | 1991-01-31 | 図形の部分照合方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04245579A JPH04245579A (ja) | 1992-09-02 |
| JP3022899B2 true JP3022899B2 (ja) | 2000-03-21 |
Family
ID=12335242
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP3031584A Expired - Lifetime JP3022899B2 (ja) | 1991-01-31 | 1991-01-31 | 図形の部分照合方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3022899B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP4240957B2 (ja) * | 2002-08-30 | 2009-03-18 | 日本電気株式会社 | 物体追跡装置、物体追跡方法および物体追跡プログラム |
-
1991
- 1991-01-31 JP JP3031584A patent/JP3022899B2/ja not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04245579A (ja) | 1992-09-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| Wang et al. | Dynamic selection network for image inpainting | |
| JP3086702B2 (ja) | テキスト又は線図形を識別する方法及びデジタル処理システム | |
| CN105981051B (zh) | 用于图像解析的分层互连多尺度卷积网络 | |
| KR20200143193A (ko) | 객체인식장치 및 객체인식방법 | |
| EP0657838B1 (en) | Image processing apparatus and method | |
| JP3022899B2 (ja) | 図形の部分照合方法 | |
| US7978914B2 (en) | Image processing system | |
| CN116645513A (zh) | 水印提取方法、模型训练方法、装置、电子设备及介质 | |
| CN113592790B (zh) | 基于高低频强化的全景图像分割方法、计算机系统和介质 | |
| Preuß et al. | A pipeline for analysing image and video material in a forensic context with intelligent systems | |
| JP2775122B2 (ja) | イラストデータの自動輪郭抽出ベクトル化処理方法，及びそれに使用する処理装置 | |
| Sekhar et al. | An object-based splicing forgery detection using multiple noise features | |
| JP3748248B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP2945601B2 (ja) | 対話型図面入力方法 | |
| CN118135250B (zh) | 一种图像识别方法、装置、电子设备及介质 | |
| JP2986185B2 (ja) | 線図形の線幅分類方式 | |
| JP2576336B2 (ja) | 画像分割方法、及び装置 | |
| JPH04241684A (ja) | 画像整合方法及び装置 | |
| JP3969593B2 (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP7210380B2 (ja) | 画像学習プログラム、画像学習方法、及び画像認識装置 | |
| 고승우 | Analysis on Decoding Strategy for Camouflaged Object Detection and Its Applications | |
| Das et al. | Copy-Move Forgery Detection Using Scale Invariant Feature Transform | |
| CN114283286A (zh) | 遥感图像分割方法、装置和电子设备 | |
| Gokcetekin et al. | Mesh based segmentation and update for object based video | |
| Rafiq et al. | Minimization of ambulance response time using image processing and critical path mapping based on traffic control |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| R250 | Receipt of annual fees |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090114 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090114 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100114 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110114 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110114 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120114 Year of fee payment: 12 |
|
| EXPY | Cancellation because of completion of term | ||
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120114 Year of fee payment: 12 |