JP3193240B2 - 画像処理装置 - Google Patents

画像処理装置

Info

Publication number
JP3193240B2
JP3193240B2 JP21436594A JP21436594A JP3193240B2 JP 3193240 B2 JP3193240 B2 JP 3193240B2 JP 21436594 A JP21436594 A JP 21436594A JP 21436594 A JP21436594 A JP 21436594A JP 3193240 B2 JP3193240 B2 JP 3193240B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
cumulative histogram
pixel
scanning line
point
image processing
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
Application number
JP21436594A
Other languages
English (en)
Other versions
JPH0877362A (ja
Inventor
一則 小野口
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Toshiba Corp
Original Assignee
Toshiba Corp
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Toshiba Corp filed Critical Toshiba Corp
Priority to JP21436594A priority Critical patent/JP3193240B2/ja
Priority to US08/523,428 priority patent/US5748778A/en
Publication of JPH0877362A publication Critical patent/JPH0877362A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP3193240B2 publication Critical patent/JP3193240B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Fee Related legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/28Quantising the image, e.g. histogram thresholding for discrimination between background and foreground patterns

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • 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値画像中で黒画素領
域と白画素領域の境界点を抽出する画像処理装置に関す
る。
【0002】
【従来の技術】従来、2値画像において、黒画素領域と
白画素領域の間の境界点を抽出する手法としては、エッ
ジ抽出オペレータのような空間フィルタリングにより、
白から黒、あるいは黒から白という輝度値が変化する部
分を検出する手法が良く用いられる。このエッジ抽出オ
ペレータとは、例えば3×3の局所マスクから成り、9
個の演算係数が記述されている。このマスクを2値画像
上でスキャン方向に1画素ずつシフトさせながら画素毎
の演算数値を求める。この数値は当該画素について隣接
画素との濃度の変化の度合を表わしており、数値が大き
いほど濃度が大きく変化したことを示す。従って2値画
像の全画素に渡ってこの演算を行なった後、演算数値の
大きい画素を抽出することで境界点とすることができ
る。
【0003】しかしながら、空間フィルタリングを用い
る手法は、上述した局所マスクを用いるためノイズに弱
く、大局的に見て、黒画素が連続している領域と白画素
が連続している領域の間の境界点を正しく抽出すること
が難しい。例えば図3の走査ラインL上において、点A
が大局的には白画素領域と黒画素領域の間の境界点とな
るはずであるが、空間フィルタリングによる局所マスク
を用いると、点B、C、D、Eも輝度値の変化する点で
あり、境界点として選ばれ得る。このため、誤ってB、
C、D、E点が境界点として抽出される可能性がある。
特に図5のように黒画素同士が完全には隣接しておら
ず、点在している領域と白画素領域との間の境界点(曲
線l1 ,l2 の点)を求めることは困難である。
【0004】又、従来2値画像から黒画像領域と白画素
領域の境界点を抽出する別の手法として、画像中のエネ
ルギーが小さくなる位置に曲線をフィットさせるスネー
クスと呼ばれる手法がある。これは、例えば画像上で全
体を横断する一本の曲線を配置し、予め与えられたエネ
ルギー関数式を用いて、曲線の画像上での位置と画像の
濃度情報から求まる関数値を計算する。そして曲線を画
像上で順次移動させることによりその位置での関数値を
順次計算する。この関数値は曲線が画像上のエッジ部分
に掛かった時に小さくなることが知られている。従って
関数値が極小となった時の曲線位置に従って境界点を抽
出することができる。しかしながらスネークス法ではエ
ネルギー関数式のパラメータの調節が難しく、更に画像
上の曲線の初期位置によっては図4のようにノイズにト
ラップされて真の境界点に行き着かない可能性がある。
つまりスネークス曲線がノイズに密着した時点で関数値
が極小に陥る事態も生じるため、真の境界点を必ずしも
検出することができないという欠点が有った。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】以上述べたように従来
の境界点抽出方法においては、空間フィルタリング法と
スネークス法の各々についても画像中のノイズに弱く、
真の境界点を抽出することが出来ない、という欠点が有
った。そこで本発明の目的は、画像中のノイズに影響さ
れずに真の境界点を抽出できる画像処理装置を提供する
ことにある。
【0006】
【課題を解決するための手段】第1の発明は、2値画像
に対して走査ラインを設定する走査ライン設定手段と、
この走査ライン設定手段より設定された前記2値画像の
走査ライン上の画素を順次調べ、黒画素が検出される毎
に所定値ずつ加算した累積ヒストグラムを前記走査ライ
ン上の該画素位置に対応付けて作成する累積ヒストグラ
ム作成手段と、この累積ヒストグラム作成手段より作成
された累積ヒストグラムの形状に対し平坦から単調増加
へ移行する点を抽出し、この点に対応した前記走査ライ
ン上の画素位置を白画素領域から黒画素領域への境界点
とする境界点抽出手段とを備えたことを特徴とするもの
である。
【0007】第2の発明は、2値画像に対して走査ライ
ンを設定する走査ライン設定手段と、この走査ライン設
定手段より設定された前記2値画像の走査ライン上の画
素を順次調べ、白画素が検出される毎に所定値ずつ加算
した累積ヒストグラムを前記走査ライン上の該画素位置
に対応付けて作成する累積ヒストグラム作成手段と、こ
の累積ヒストグラム作成手段より作成された累積ヒスト
グラムの形状に対し平坦から単調増加へ移行する点を抽
出し、この点に対応した前記走査ライン上の画素位置を
黒画素領域から白画素領域への境界点とする境界点抽出
手段とを備えたことを特徴とするものである。
【0008】
【作用】本発明では、走査ライン上で作成した累積ヒス
トグラムをプロットしたグラフの形状を用いて白画素領
域と黒画素領域の境界を求めるため、ノイズの影響を受
けず、白領域と黒領域を大局的に分割する点を境界点と
して抽出することができる。特に、黒画素が点在してい
る領域と、白画素領域との間の境界点、白画素が点在し
ている領域と黒画素領域との間の境界点または、黒画素
及び白画素が共に点在している領域間の境界点が容易に
得られる。また、累積ヒストグラムをプロットしたグラ
フの形状を、走査ラインの始点から終点迄全点にわたっ
て調べ、境界点を決定するので、スネークスのようにノ
イズにトラップされてしまい、真の境界点に達しないと
いう不都合が生じない。つまりグラフの形状中で境界点
に該当する箇所が複数検出されたとしても、各箇所の前
後の形状からノイズに該当する箇所を除外できるため、
真の境界点に該当する箇所のみ得ることが出来る。
【0009】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面に従い説明す
る。本実施例は図5のように、黒画素が完全には隣接し
ておらず点在している領域と、白画素領域との間の境界
点を、白画素領域中に走査ラインの始点を設定すること
により求めることを想定している。
【0010】先ず、図1は本発明の一実施例を実現する
ためのブロック構成図である。ここで、画像入力部11
を介して入力された2値画像は走査ライン設定部12へ
送られる。この場合、走査ライン設定部12では、2値
画像中の白画素領域内に始点を設定し、所定の画像端を
終点とすることで1本の走査ラインを設定する。そして
2値画像上での走査ラインを含んだ領域を切り出して累
積ヒストグラム作成部13へ送る。累積ヒストグラム作
成部13では走査ライン上の画素を始点から終点まで順
次調べる。つまり黒画素か白画素かを判定し、黒画素の
場合に1ずつ加算した累積度数を計算する。この累積度
数を縦軸とし、走査ライン上の始点から終点までの画素
位置を横軸として、当該画素のときに求めた累積度数を
横軸上の当該画素位置に対応付けて縦軸上にプロットす
ることで、累積ヒストグラムが作成される。この累積ヒ
ストグラムは境界点抽出部14へ送られる。境界点抽出
部14では、累積ヒストグラムのグラフ形状を始点箇所
から終点箇所まで順に調べ、平坦部から単調増加部へ移
行する点であって所定の条件を満たすものを境界点とす
る(これらの処理については後述する)。そしてこのグ
ラフ上の境界点に対応する横軸上の画素位置を2値画像
上の境界点として出力する。更に境界点抽出部14は次
の走査ラインの設定指示信号を走査ライン設定部12へ
与える。これにより走査ライン設定部12は2値画像上
で2本目の異なる走査ラインを設定する。この2本目の
走査ラインについても同様の処理により境界点が得られ
る。(ここでは境界点抽出部14より次の走査ラインの
設定指示信号が走査ライン設定部12へ与えられたが、
走査ライン設定部12で最初に2値画像上で所定本数の
異なる走査ラインを設定しておき、この走査ラインを1
本ずつ境界点抽出処理してもよい)こうして境界点抽出
部14では、2値画像上での夫々の走査ラインから抽出
した各境界点を接続することで境界線として抽出でき
る。
【0011】次に図2は本発明の一実施例の処理フロー
チャートである。これを用いて一実施例の処理を更に詳
しく述べる。まず、画像中で走査ラインを設定する(ス
テップ21)。走査ラインの種類、始点位置、及び走査
方向は、入力画像によって人間が適宜選択しておく。例
えば、図6(a)の2値画像の場合、画像下端中央の点
Sと画像端の点を結ぶ直線を走査ラインとして設定す
る。Sが始点であり、矢印の方向に走査する。画像端の
点をA→B→C→Dの順に選択して設定した走査ライン
上でそれぞれ境界点を求め、境界線1を求める。図6
(b)の場合、画像左端の点と右端の点を結ぶ水平線を
走査ラインとして設定する。左端の点が始点であり、矢
印の方向に向かって走査する。水平線BCからADまで
順に走査ラインを設定し、それぞれの境界点を求めて境
界線lを定める。図6(c)の場合、画像の中心点Sと
画像端の点を結ぶ直線を走査ラインとして設定する。S
が始点であり、矢印の方向に向って時計回りに走査す
る。画像端の点をA→B→C→D→Aの順に選択して設
定した走査ライン上でそれぞれ境界点を求め、境界線l
を求める。
【0012】設定した各走査ラインLに対して、以下の
(1)(2)の処理を行ない、L上の境界点Hを求め
る。(図7) (1) 累積ヒストグラムを格納するための1次元配列L
INE[i](0<i<−L−)を用意し各要素を0に
初期化した後、図7に示す様にSからTに向かってL上
を走査する。ただし、走査ラインLの始点をS、終点を
Tとし、SからTまでの走査ライン上の画素の数を−L
−とする。この時、Sからi番目の点iが黒画素なら
ば、 LINE[i]=LINE[i−1]+1 となる。要するに1次元配列Lとは、走査ライン上の各
画素に対応した黒画素の累積度数である。
【0013】(2) L上をTまで走査したならば、0<
i<−L−における累積ヒストグラムLINE[i]の
分布を調べる。まず、縦軸にLINE[i]、横軸にi
を同一スケールでプロットした累積ヒストグラムのグラ
フを作成する(ステップ21)。つまり横軸上のiとは
走査ライン上の各画素の配列位置を示しており、縦軸上
のLINE[i]とは横軸上の各画素位置に対応した黒
画素の累積度数である。
【0014】具体的には、図7の走査ラインの場合、図
8に示すグラフが作成される。大局的に白領域から黒領
域に変化する境界点の場合、図8の点Hのように、平坦
部分が続いた後、45度の角度で単調増加する境目の点
となる。ただし、ノイズ等の影響で、点Gも直前に平坦
部分が続いた後、45度の角度で単調増加しているが、
真の境界点では無いので単調増加する部分が短くなる。
このため、累積ヒストグラムLINE[i]のグラフを
調べ、予め設定しておいたしきい値以上に、平坦部分が
点iの直前に続き、かつ45度の角度で単調増加する部
分がiの直後に続く場合、点iを走査ラインL上の白領
域から黒領域への境界点とする。
【0015】つまり平坦部分の長さが第1のしきい値を
1 以上であり、且つ単調増加部分の長さが第2のしき
い値L2 以上である場合、この境目の点iを境界点とす
る(ステップ23,24,25)。この条件を満たさな
い場合は点iを境界点ではないとする(ステップ2
6)。ここで図8の場合、iが点Hの時に以上の条件を
満たすため、点Hが境界点として得られる。
【0016】上述した平坦部及び単調増加部の継続長の
しきい値L1 ,L2 は、黒画素領域の密集度合及び白画
素領域中のノイズの量により異なるが、黒画素領域が点
在し、密集度合が低い場合には単調増加部の継続長しき
い値L2 を大きく設定する。また、白画素領域中のノイ
ズが多い場合には平坦部の継続長しきい値L1 を小さく
設定する。
【0017】又、黒画素領域が密に接している場合には
境界点の単調増加の角度は正確に45度になるが、黒画
素が点在している場合には角度が45度より小さくな
る。また、白画素領域中にノイズの影響で黒画素が混じ
っている場合には、境界点の直前部が完全な平坦にはな
らず、若干の増加形状を示す。このため、予め直前部と
直後部に対し2つの角度しきい値T1 ,T2 を設定して
おき、直前に0度以上T1 度以下の角度の平坦部が続
き、直後にT2 度以上45度以下の単調増加部が続く点
を累積ヒストグラムのグラフ上で求め、境界点とする。
このようにすれば、2値画像上の黒画素領域及び白画素
領域が特殊な状況であっても、より正確に境界点が検出
できる。
【0018】最後に、2値画像内から境界線を抽出する
ためには、所定数の境界点を抽出する必要がある。つま
り2値画像内に走査ラインを所定本数だけ設定し、各走
査ラインについて境界点を抽出する必要がある。従って
所定本数の走査ラインに対する境界点抽出処理が完了す
るまで、2値画像内に走査ラインを再設定して上記処理
を繰り返す(ステップ27)。
【0019】ところで上記実施例では走査ライン上の全
画素を順に調べ、各画素位置で黒画素が検出される毎に
1ずつ加算して累積度数を求めた。しかしながらこの方
法に限るものではなく、走査ライン上の画素を1個間隔
で調べてもよい(つまり2画素位置毎に黒画素か否かを
調べる)。この場合、2画素位置毎に黒画素が検出され
た時に2ずつ加算して累積度数を求める。又、2個間隔
で(3画素位置毎に)調べる場合は、3画素位置毎に黒
画素が検出された時に3ずつ加算する。こうすれば上記
実施例と同様に、累積ヒストグラムのグラフ形状として
平坦部分から45゜の角度で単調増加部が続く場合に、
その境目の点を境界点として抽出できる。要するに走査
ライン上の画素をn画素位置毎に調べる場合は、n画素
位置毎に黒画素が検出された時にnずつ加算して累積度
数を求める。こうすれば累積ヒストグラムとして平坦部
分から45゜の角度の単調増加部分が続く境目を境界点
として抽出できる。
【0020】上記本実施例は走査ライン上の画素のみか
ら累積ヒストグラムを作成しているが、走査ラインの両
側の数点の画素から累積ヒストグラムを作成することも
できる。ここで走査ラインの両側の画素とは、走査ライ
ン上の注目画素を中心として、走査ラインと直交する方
向で配列されている画素を指す。走査ライン上及びその
両側各2画素の点の例を図9に示す。走査ライン上の点
のみから累積ヒストグラムを作成すると図10のように
なるが、走査ライン上、または、その両側2画素以内
(5画素以内)に黒画素が存在する時、累積ヒストグラ
ムの値を加算するという手法を適用すると図11に示す
累積ヒストグラムが得られる。また、5画素中黒画素の
数が白画素の数よりも多い時、累積ヒストグラムの値を
加算するという手法を適用すると、図12に示す累積ヒ
ストグラムが得られる。図9の例では走査ラインを含む
全5画素の点から累積ヒストグラムを作成しているが、
これは5画素に限定されることはなく何画素用いても良
い。
【0021】こうすることで2値画像中の黒画素領域に
カスレやキレが多く存在しても、これらの欠陥の影響を
除去して、境界点が正しく検出できる。上記実施例は図
5のように、黒画素が完全には隣接しておらず点在して
いる領域との間の境界点を、白画素領域中に走査ライン
の始点を設定することにより求めているが、白画素が完
全には隣接しておらず点在している領域と、黒画素領域
との間の境界点を、黒画素領域中に走査ラインの始点を
設定することにより求める場合には、本実施例の白画素
と黒画素の記述を逆にして処理する。
【0022】図13はこの実施例の処理を示すフローチ
ャートである。ここで図2のフローチャートと異なるス
テップは31,32のみである。つまりステップ31で
は2値画像中の黒画素領域に始点S、画像端点に終点T
を定めることで走査ラインLを設定する。これは図6
(a)(b)(c)において黒画素領域と白画素領域を
逆にしたものとして同様に走査ラインが設定できる。
又、ステップ32では走査ラインL上の各画素位置に対
し、白画素が検出される毎に1だけ加算した累積ヒスト
グラムを作成する。他のステップ33〜37は図2のス
テップ23〜27と同様である。こうすれば2値画像上
で黒画素領域から白画素領域へ移行する境界点を検出で
きる。
【0023】また、上記実施例では、累積ヒストグラム
のグラフ形状を探索し、平坦部と45度に単調増加する
部分を検出しているが、グラフ上を辿って135度に近
い角度を持つ屈曲点を検出し、その屈曲点を境界点とし
ても良い。つまり累積ヒストグラムのグラフ上を始点か
ら順に部分追跡して、始点方向から135゜の角度の屈
曲点を検出する。
【0024】この屈曲点は上記実施例で述べた所の、平
坦部から45゜の角度で単調増加部に移行する境目の点
と同じものである。つまり累積ヒストグラムのグラフを
始点から線分追跡する手方を用いても、境界点を屈曲点
として同様に抽出できる。
【0025】
【発明の効果】本発明によれば、2値画像から境界点を
抽出するに際し、黒画素と白画素のノイズとしての境目
を除外すると共に、黒画素領域と白画素領域との大局的
な境目を真の境界点として抽出することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図1】 本発明の一実施例の構成ブロック図
【図2】 本発明の一実施例の処理フローチャート
【図3】 画像内の走査ライン上に存在する境界点を示
す図
【図4】 画像内の境界点をスネークス法により求めた
例を示す図
【図5】 画像内で点在している黒画素領域と白画素領
域の境界を示す図
【図6】 本発明の一実施例による走査ラインの設定方
法を示す図
【図7】 本発明の一実施例による走査ライン上の境界
点探索を示す図
【図8】 本発明の一実施例による累積ヒストグラムの
作成方法を示す図
【図9】 画像内での走査ライン及び周辺画素の例を示
す図
【図10】 図9の走査ラインに対する累積ヒストグラ
ムの第1の例を示す図
【図11】 図9の走査ラインに対する累積ヒストグラ
ムの第2の例を示す図
【図12】 図9の走査ラインに対する累積ヒストグラ
ムの第3の例を示す図
【図13】 本発明の第2の実施例の処理フローチャー
【符号の説明】
11…画像入力部 12…走査ライン設定部 13…累積ヒストグラム作成部 14…境界点抽出部

Claims (12)

    (57)【特許請求の範囲】
  1. 【請求項1】 2値画像に対して走査ラインを設定する
    走査ライン設定手段と、この走査ライン設定手段より設
    定された前記2値画像の走査ライン上の画素を順次調
    べ、黒画素が検出される毎に所定値ずつ加算した累積ヒ
    ストグラムを前記走査ライン上の該画素位置に対応付け
    て作成する累積ヒストグラム作成手段と、この累積ヒス
    トグラム作成手段より作成された累積ヒストグラムの形
    状に対し平坦から増加へ移行する点を抽出し、この点に
    対応した前記走査ライン上の画素位置を白画素領域から
    黒画素領域への境界点とする境界点抽出手段とを備えた
    ことを特徴とする画像処理装置。
  2. 【請求項2】前記境界点抽出手段は、累積ヒストグラム
    の平坦部の長さが第1のしきい値以上であり且つ単調増
    加部の長さが第2のしきい値以上である場合に、前記移
    行する点を抽出するものである請求項1記載の画像処理
    装置。
  3. 【請求項3】前記累積ヒストグラム作成手段は、走査ラ
    イン上の各画素の配列位置を横軸とし、黒画素が検出さ
    れる毎に1ずつ加算した累積度数を縦軸として、前記横
    軸の該画素位置に対応付けた累積ヒストグラムを作成
    し、前記境界点抽出手段は、累積ヒストグラムの形状に
    対して平坦部から前記縦軸の正方向とほぼ45゜の角度
    をなす単調増加部へ移行する点を抽出するものである請
    求項1記載の画像処理装置。
  4. 【請求項4】前記累積ヒストグラム作成手段は、走査ラ
    イン上の各画素の配列位置を横軸とし、前記2値画像の
    走査ライン上の画素を所定間隔で順次調べ、黒画素が検
    出される毎に前記所定間隔に対応した値を加算した累積
    度数を縦軸として、前記横軸の該調べた画素位置に対応
    付けた累積ヒストグラムを作成し、前記境界点抽出手段
    は、累積ヒストグラムの形状に対して平坦部から前記縦
    軸の正方向とほぼ45゜の角度をなす単調増加部へ移行
    する点を抽出するものである請求項1記載の画像処理装
    置。
  5. 【請求項5】前記累積ヒストグラム作成手段は、2値画
    像内で走査ライン上の該画素を含んだライン両側の数画
    素において、黒画素が存在するか或いは黒画素数が自画
    素数より多い場合に所定値ずつ加算した累積ヒストグラ
    ムを作成するものである請求項1記載の画像処理装置。
  6. 【請求項6】前記走査ライン設定手段は、前記2値画像
    に対して境界線を抽出するに必要な本数分の異なる走査
    ラインを夫々設定するものである請求項1記載の画像処
    理装置。
  7. 【請求項7】2値画像に対して走査ラインを設定する走
    査ライン設定手段と、この走査ライン設定手段より設定
    された前記2値画像の走査ライン上の画素を順次調べ、
    白画素が検出される毎に所定値ずつ加算した累積ヒスト
    グラムを前記走査ライン上の該画素位置に対応付けて作
    成する累積ヒストグラム作成手段と、この累積ヒストグ
    ラム作成手段より作成された累積ヒストグラムの形状に
    対し平坦から増加へ移行する点を抽出し、この点に対応
    した前記走査ライン上の画素位置を黒画素領域から白画
    素領域への境界点とする境界点抽出手段とを備えたこと
    を特徴とする画像処理装置。
  8. 【請求項8】前記境界点抽出手段は、累積ヒストグラム
    の平坦部の長さが第1のしきい値以上であり且つ単調増
    加部の長さが第2のしきい値以上である場合に、前記移
    行する点を抽出するものである請求項7記載の画像処理
    装置。
  9. 【請求項9】前記累積ヒストグラム作成手段は、走査ラ
    イン上の各画素の配列位置を横軸とし、白画素が検出さ
    れる毎に1ずつ加算した累積度数を縦軸として、前記横
    軸の該画素位置に対応付けた累積ヒストグラムを作成
    し、前記境界点抽出手段は、累積ヒストグラムの形状に
    対して平坦部から前記縦軸の正方向とほぼ45゜の角度
    をなす単調増加部へ移行する点を抽出するものである請
    求項7記載の画像処理装置。
  10. 【請求項10】前記累積ヒストグラム作成手段は、走査
    ライン上の各画素の配列位置を横軸とし、前記2値画像
    の走査ライン上の画素を所定間隔で順次調べ、白画素が
    検出される毎に前記所定間隔に対応した値を加算した累
    積度数を縦軸として、前記横軸の該調べた画素位置に対
    応付けた累積ヒストグラムを作成し、前記境界点抽出手
    段は、累積ヒストグラムの形状に対して平坦部から前記
    縦軸の正方向とほぼ45゜の角度をなす単調増加部へ移
    行する点を抽出するものである請求項7記載の画像処理
    装置。
  11. 【請求項11】前記累積ヒストグラム作成手段は、2値
    画像内で走査ライン上の該画素を含んだライン両側の数
    画素において、白画素が存在するか或いは白画素数が黒
    画素数より多い場合に所定値ずつ加算した累積ヒストグ
    ラムを作成するものである請求項7記載の画像処理装
    置。
  12. 【請求項12】前記走査ライン設定手段は、前記2値画
    像に対して境界線を抽出するに必要な本数分の異なる走
    査ラインを夫々設定するものである請求項7記載の画像
    処理装置。
JP21436594A 1994-09-08 1994-09-08 画像処理装置 Expired - Fee Related JP3193240B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP21436594A JP3193240B2 (ja) 1994-09-08 1994-09-08 画像処理装置
US08/523,428 US5748778A (en) 1994-09-08 1995-09-05 Image processing apparatus and method

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP21436594A JP3193240B2 (ja) 1994-09-08 1994-09-08 画像処理装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JPH0877362A JPH0877362A (ja) 1996-03-22
JP3193240B2 true JP3193240B2 (ja) 2001-07-30

Family

ID=16654586

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP21436594A Expired - Fee Related JP3193240B2 (ja) 1994-09-08 1994-09-08 画像処理装置

Country Status (2)

Country Link
US (1) US5748778A (ja)
JP (1) JP3193240B2 (ja)

Families Citing this family (15)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6205242B1 (en) 1997-09-29 2001-03-20 Kabushiki Kaisha Toshiba Image monitor apparatus and a method
US6229918B1 (en) * 1998-10-20 2001-05-08 Microsoft Corporation System and method for automatically detecting clusters of data points within a data space
US6963661B1 (en) 1999-09-09 2005-11-08 Kabushiki Kaisha Toshiba Obstacle detection system and method therefor
JP4409035B2 (ja) * 2000-03-22 2010-02-03 本田技研工業株式会社 画像処理装置、特異箇所検出方法、及び特異箇所検出プログラムを記録した記録媒体
US7038681B2 (en) * 2000-03-29 2006-05-02 Sourceprose Corporation System and method for georeferencing maps
US7148898B1 (en) * 2000-03-29 2006-12-12 Sourceprose Corporation System and method for synchronizing raster and vector map images
US20010033292A1 (en) * 2000-03-29 2001-10-25 Scott Dan Martin System and method for georeferencing digital raster maps
JP4612760B2 (ja) * 2000-04-25 2011-01-12 キヤノン株式会社 画像処理装置およびその方法
US7039914B2 (en) * 2003-03-07 2006-05-02 Cisco Technology, Inc. Message processing in network forwarding engine by tracking order of assigned thread in order group
JP4646797B2 (ja) * 2005-02-01 2011-03-09 キヤノン株式会社 画像処理装置及びその制御方法、プログラム
GB0905317D0 (en) * 2008-07-14 2009-05-13 Musion Ip Ltd Video processing and telepresence system and method
CN103292725A (zh) * 2012-02-29 2013-09-11 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 特殊边界量测系统及方法
KR101528906B1 (ko) * 2013-06-24 2015-06-12 주식회사 내비오닉스코리아 이미지 처리 방법 및 장치
KR101528604B1 (ko) * 2013-06-24 2015-06-12 주식회사 내비오닉스코리아 이미지 처리 방법 및 장치
JP2017162391A (ja) 2016-03-11 2017-09-14 東芝メモリ株式会社 画像処理方法及び画像処理プログラム

Family Cites Families (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPS62103508A (ja) * 1985-10-31 1987-05-14 Hajime Sangyo Kk 物体の外形検査方法及び装置
US4903310A (en) * 1987-04-20 1990-02-20 Fuji Photo Film Co. Ltd. Method of automatically determining imaged body posture in medical image display
JPH0244202A (ja) * 1988-08-05 1990-02-14 Bridgestone Corp 物体の端部位置を検出する装置
US5081689A (en) * 1989-03-27 1992-01-14 Hughes Aircraft Company Apparatus and method for extracting edges and lines
US5123055A (en) * 1989-08-10 1992-06-16 International Remote Imaging Systems, Inc. Method and an apparatus for differentiating a sample of biological cells
US5150433A (en) * 1989-12-01 1992-09-22 Eastman Kodak Company Histogram/variance mechanism for detecting presence of an edge within block of image data
US5321770A (en) * 1991-11-19 1994-06-14 Xerox Corporation Method for determining boundaries of words in text

Also Published As

Publication number Publication date
US5748778A (en) 1998-05-05
JPH0877362A (ja) 1996-03-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP3193240B2 (ja) 画像処理装置
US6674904B1 (en) Contour tracing and boundary detection for object identification in a digital image
US7925084B1 (en) Merge and removal in a planar map of an image
US5050229A (en) Method and apparatus for thinning alphanumeric characters for optical character recognition
JP3438440B2 (ja) 画像処理装置
JP3615333B2 (ja) 罫線消去装置
JP3698867B2 (ja) 円形パターン判定方法、装置および記録媒体
JP2871601B2 (ja) 文字列検出装置及び方法
JP2962799B2 (ja) 移動車の走行路端検出装置
JP3006602B1 (ja) 道路白線検出方法及び装置
JP2002133424A (ja) 文書の傾き角度及び境界の検出方法
KR100533209B1 (ko) 영상검출방법
JP3585143B2 (ja) 文字列抽出方法および装置
JP2998443B2 (ja) 文字認識方法及びそのための装置
JP3545227B2 (ja) 画像処理方法及び装置、光学式文字読取装置
JP2587812B2 (ja) 図形抽出方法
JPH07200824A (ja) 画像処理装置
JP3618926B2 (ja) 文書画像の傾き検出方法
JPH07120392B2 (ja) 文字パターン切り出し装置
JP2005352623A (ja) パターン照合装置、画像品質検証方法及び画像品質検証プログラム
JPH07141467A (ja) 画像処理装置
JPH07239936A (ja) 自動輪郭線抽出における雑音除去方式
JP2966448B2 (ja) 画像処理装置
KR20000056676A (ko) 가중치를 이용한 병렬 세선화 방법
JP2003208567A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び同方法に用いるプログラム

Legal Events

Date Code Title Description
FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090525

Year of fee payment: 8

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090525

Year of fee payment: 8

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100525

Year of fee payment: 9

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110525

Year of fee payment: 10

LAPS Cancellation because of no payment of annual fees