JP3638315B2

JP3638315B2 - 信号の特徴パターンのサイズ検出方法及び装置

Info

Publication number: JP3638315B2
Application number: JP22008694A
Authority: JP
Inventors: 川陽子宮; 田孝井; 橋博高
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1994-09-14
Filing date: 1994-09-14
Publication date: 2005-04-13
Anticipated expiration: 2020-04-13
Also published as: JPH0883346A

Description

【０００１】
【産業上の利用分野】
本発明は、主に信号中の特徴パターンを認識するのに用いられる信号の特徴パターンのサイズ検出方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術および発明が解決しようとする課題】
従来から印刷、手書き文字などの文字認識技術は重要で、郵便物の仕分けや手書き文字入力など適応分野が多く、実用化もされている。しかし、現在の技術では１文字単位でパターンとして切り出す事が難しく、文字の持つ意味（知識情報例えば、部首等）を用いて切り出しを補うのが一般的である。知識情報を使う前の処理で文字サイズかわかれば、以降の認識が簡単に行えることから、文字サイズ検出技術の開発が要求されている。
【０００３】
また、複数のテクスチャ（細かな模様パターンが一様に分布している状態）が混在した画像の認識の前処理で、各テクスチャのサイズを検出したい、あるいは、音声のピッチ周期を検出し、その後の認識などの処理を容易にしたいという要求もある。
【０００４】
これらの信号の特徴パターンのサイズの検出にフラクタル次元を用いることが知られている。フラクタル次元とは信号（画像信号）の複雑さを一意の値で表すものの事で（山口、畑、木上、岩波講座応用数学Ｉ´フラクタルの数理´、１９９３年４月、参照）、求める方法はいくつか有る。ここでは、フラクタル次元の求め方の一つであるblanket-covering法を説明する（T.Peli,V.Tom,B.Lee, “Multi-Scale Fractal and Correlation Signatures for Image Screening and natural Clutter Suppression, ”SPIE vol.1199 Visual Commum. and Image Processing IV,1989 参照）。今、２次元画面内の各画素に対して上記画面に垂直な方向に、その長さが画素の輝度値（整数値）の大きさとなる点の集合からなる画像曲面（３次元）と、スケールε_k（＞０）の系列｛ε_k｝（ｋ＝０，１，…）を考える。あるスケールε_kに対して上記画像曲面の上下にε_kの幅のブランケットで覆う。画素（ｉ，ｊ）の上に覆ったブランケットの上面をｕ_i,j（ε_k）、下に覆ったブランケットの下面をｂ_i,j（ε_k）、画素（ｉ，ｊ）の輝度値（整数値）をｇ_i,jとすると、ｕ_i,j（ε_o）＝ｂ_i,j（ε_o）＝ｇ_i,jから漸化的に、
【０００５】
【数１】

を求める。ここでε_o＝０である。これからブランケットの輝度面の変化Ｂ（ε_k）は
【０００６】
【数２】

となり、このＢ（ε_k）を、ここではスケールε_kに対する測度と呼ぶ。つまり、スケールは測度を測る単位に相当する。ここで、図１３に示すように、縦軸に測度の対数を横軸にεの対数をとると、傾きａの直線が得られる場合があり、その直線の傾きから求められるＤ＝２−ａをフラクタル次元という。
【０００７】
一般に、測度はあるスケールに対して一意に決まる体積や面積に相当する量であり、測度とスケールの対数を取ったときに表れる線形関係がフラクタル次元で特徴づけられる。
【０００８】
従来、このようなフラクタル次元を使って画像の特徴領域を抽出する方法が検討されている。例えば特開平４−１７０６８５号公報では、対象画像のブロック分割を次第に細かくして行き、フラクタル次元がブロックの大きさによって変化しなくなるまで、ブロック分割を続ける。しかし、このようなフラクタル次元を用いた従来の方法では、ブロック分割を行わなければ領域を抽出できなかった。
【０００９】
また、特開平３−２６９７８２号公報のように、フラクタル次元を用いて文字画像から文字領域を抽出する方法が知られている。この方法においては、画像の全画素に対して縦方向と横方向のフラクタル次元を求め、これらの値から文字領域を示す領域に入るかどうか、１画素づつ判定する。このような画素単位の領域分割では、手間がかかり、文字を大まかに捉えてサイズを容易に特定する事はできなかった。
【００１０】
このように従来の方法においては、信号の特徴パターンのサイズの検出を行うにはかなり面倒な手続が必要であり、サイズの検出を容易に行うことができないという問題があった。
【００１１】
本発明は上記事情を考慮してなされたものであって、信号の特徴パターンのサイズを容易に検出することのできる信号の特徴パターンのサイズ検出方法及び装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
本発明による信号の特徴パターンのサイズ検出装置は、入力信号を記憶する記憶手段と、この入力信号に対して複数のスケールを設定するスケール設定手段と、前記設定された複数のスケールを用いて各々のスケールに対する前記入力信号の測度を検出する測度検出手段と、検出された測度に基づいて前記入力信号の固有サイズを決定する固有サイズ決定手段と、を備えていることを特徴とする。
【００１３】
また、本発明による信号の特徴パターンのサイズ検出方法は、入力信号を記憶し、この入力信号に対して複数のスケールを設定し、各スケールに関する前記入力信号の測度を求め、この求められた測度に基づいて前記入力信号の固有サイズを決定することを特徴とする。
【００１４】
【作用】
このように構成された本発明によれば、入力信号が記憶され、この記憶された入力信号に対して複数のスケールが設定され、設定された複数のスケールの各々に関して入力信号の測度が求められ、この求められた測度に基づいて入力信号の固有サイズが求められる。これにより従来の場合と異なり、ブロック分割や領域分割を行う必要がないため、信号の特徴パターンのサイズを容易に検出することができる。
【００１５】
【実施例】
本発明による信号の特徴パターンのサイズ検出装置の第一の実施例の構成を図１に示す。この実施例のサイズ検出装置は記憶手段２と、スケール設定手段４と、測度検出手段６と、固有サイズ決定手段８とを備えている。この実施例のサイズ検出装置の構成と作用を図２に示すフローチャートを参照して説明する。まず入力信号が記憶手段２に記憶される。そしてこの記憶された入力信号に対してスケール設定手段４によって複数のスケールが設定され、この設定されたスケールを用いて上記入力信号に関するフラクタル次元を求めるのに用いられる測度Ｂが測度検出手段６によって検出される（図２のステップＦ１参照）。この測度Ｂは、例えば図４に示すように信号曲面ｇ（従来の技術で説明した画像曲面）を、一辺がスケールεの立方体で覆い、信号曲面ｇを覆うことのできる立方体の数を計数することによって求めることができる。この測度検出方法はbox-counting法と呼ばれ、例えばB.B.Chaudhuri, N.Sarkar, P.Kunde著、“Improved fractal geometry based texture sementation technique ”IEE Proceedings-E, vol.140, No.5, Sep, 1993 に開示されている。
【００１６】
このような測度検出が、スケール設定手段４によって設定される数種類のスケールε_i（ｉ＝０，…）に対して行われ、これらの測度（log Ｂ）のスケールεに対する変化量（Δlog Ｂ）が固有サイズ決定手段８によって検出される（図２のステップＦ２参照）。このとき測度の変化量が予め与えられた条件を満たすか否かが固有サイズ決定手段８によって判定される。この条件を満たすとき例えば測度の変化量が所定値以上になったときのスケールε_Tが固有サイズとして固有サイズ決定手段８から外部に出力される（図２のステップＦ３参照）。そして予め用意された全スケールで測度が測定された場合は固有サイズの検出を終了し、全スケールで測定されていない場合はスケールを切換えて上述のことを繰り返して行なう（図２のステップＦ４，Ｆ５参照）。
【００１７】
この実施例においては、測度の検出に立方体を用いたが、本実施例はこれに限定されるものではない。例えば、音声信号などの１次元の信号では長さεの線分をスケールとして用いても良いし、音声の強さと時間の２次元とみれば、スケール四方の正方形の面積で測度を測定しても良い。これは、対象とする信号と所望の特徴パターンに応じて決めることができる。
【００１８】
画像信号などの２次元信号も正方形の面積、輝度方向を加えた３次元とみて立方体の体積、スケールに対する信号のダイナミックレンジそのものやその対数を用いても良い。簡略化した方法として、スケール四方の正方形中に信号の変化があるものの数を用いても良い。また従来の技術で述べたblanket-covering法や他のフラクタル次元を求める方法を用いても良い。測度測定のアルゴリズムは、信号の一般に用いられる次元と同じ次元の図形を測定に用いることもできる。
【００１９】
設定されたスケールで信号の測度を測るとき、スケールの切り方をオーバーラップさせて測定してもよいし、少しずつオーバーラップさせながら測定しても良い。オーバーラップさせた場合の測度はオーバーラップさせた数で平均して求める。このとき、取り得る全ての切り方で測定しても良いし、ランダムに行ったり、別の規則を用いて決定して測定しても良い。
【００２０】
なお、測度のスケールに対する変化は、測度の変化量が正か負かによって判断しても良いし、変化量の絶対値の差分や分散を用いて判断しても良い。
【００２１】
上述の実施例では複数のスケールに対して測度を求め、これらの測度の変化が所定の条件を満たすか否かによって信号の固有サイズ（信号の特徴パターンのサイズ）を検出したが、この検出原理について説明する。
【００２２】
今、測度検出手段６には図６（ａ）のような、信号パターンが与えられたとする。小さいスケールの時はこの変化を例えば図６（ｂ），（ｃ）のように表現したブランケットで測度を求めることになるが、あるスケールε_T以上になると、上のブランケット面、下のブランケット面とも平になってしまい、信号の凹凸パターンはブランケットに埋もれてしまう。このことを図１３と同様のグラフに表すと、図７に示すようになる。従来のフラクタル次元ではこの変化を直線近似していたが、実際は、ε_Tで折れ曲がる直線と観測される。つまり、図７に示すような測度の変化量があるスケールで折れ曲がるグラフとして観測され、折れ曲がるスケールε_Tを検出することで、信号の特徴パターンのパターンのサイズの検出が可能となる。
【００２３】
以上説明したように、本実施例によれば、従来の場合と異なり、ブロック分割や領域分割を行う必要がないため、信号の特徴パターンのサイズを容易に検出することができる。
【００２４】
上記実施例の検出装置を画像信号に用いると、画像の端から所望領域までの距離が固有サイズの一つとして検出できる。これは図８に示すように画像の端に画像信号の大きな変化がある場合と同じ状態で測度が測られるからである。また、逆に、与えられた画像の大きさをスケールに併せて画像の端を折り返して測度を求めると、画像の端に画像信号の変化が無い状態になり、画像の端からの距離は測定されず、画像中の領域の端から端の距離等の別の距離が検出される。図８において、横軸は画像位置、縦軸はその位置における画像信号の輝度を示す。図８（ａ）では画像位置０＜ｘ＜ｘ１の範囲で輝度が零として固有サイズｄが検出されるため、ｘ＝ｘ１、ｘ２、ｘ３、ｘ４の位置で領域の変化が有るものとして測度が検出される。これによりｄ２、ｄ３が固有サイズとして検出される。一方、図８（ｂ）ではｘ＝ｘ２、ｘ４の位置で輝度を折り返して測度検出を行うため、画像の端からの距離は検出されず、画像内の特定の領域の距離ｄ１のみが検出される。
【００２５】
次に、テクスチャが混在する画像（図９（ａ）参照）を区分する時に本実施例を適用した例を図９を参照して説明する。この例はテクスチャ分割の例である。取り得る全スケールに対して、図４に示すように、１辺がスケールεに等しい立方体を考える。記憶されたテクスチャ画像の輝度曲面を、必要最小限の立方体で覆い、その数をこのスケールに対する測度Ｂ（ε）とする。スケールに比例して減少する測度の変化の割合（傾き）を観測し、特徴量となる固有のスケールを得る。この例で固有スケールεＴ₁，εＴ₂は画像の端からテクスチャの変わり目までの距離ｄ₁，ｄ₂を表しており、この距離でテクスチャを区分することが容易にできる。図９（ｂ）のようにεＴ₁までの測度変化の傾き（フラクタル次元）、εＴ₁からεＴ₂までの傾き、およびεＴ₂以降の傾きから、切り替わったテクスチャの複雑さの性質を知ることもできる。
【００２６】
また、特徴的なパターンを持つ所望の領域の大きさと位置を知ることに本実施例を適用した例を図１０を参照して説明する。この例は領域の大きさと位置を求める例である。例えば、上述のテクスチャ分割の例と同様にして測度を求めると、Ｎ×Ｎ画素のサイズの固有のスケールε₁，ε₂，ε₃，ε₄を得る（図１０（ｂ）参照）。画像の端を折り返さない場合、固有スケールはｄ₁，ｄ₂，ｄ₃，ｄ₄と対応する。どれがどれに対応できるかを知る方法は、いくつか考えられる。例えば、図１１に示すように、得られたε₁，ε₂，ε₃，ε₄で決まる全ての大きさの領域（図１１の波線部）を想定して、ε₁で画像を区切り、残りの領域の固有スケールを再び検出する。再検出された結果の固有スケールが想定した場合に対して矛盾していないかどうかで正しい位置を判定する。この例では図１１（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）でε₂，ε₃−ε₁，ε₄が検出されるので、ε₁＝ｄ₁が正しいと判定される。以下同様に図１１（ａ），（ｂ），（ｃ），（ｄ）の図をε₂で区切った領域で判定し、これを繰り返す事で固有サイズと実際の距離との対応付けが出来る。
【００２７】
また、上記の領域の位置を求める例において、画面の端を折り返して求める方法を併用すれば、直接ｒ₁，ｒ₂の領域サイズを検出でき、領域の場所を特定し易くなる。例えば、２種類のうちの一つの固有サイズで一辺を固定し他辺をスケールに対応させた長方形単位で測度を再び測定し、縦横の固有サイズを別々に求めて決定する方法もある。
【００２８】
所望の領域のサイズを検出する別の方法として、縦横ｇ₁，ｇ₂のスケールの長方形で測度を測る方法を用いる事もできる。所望の領域のサイズと同じ長方形で測度の変化量が急変し、この時の長方形の２辺の組が固有スケールとなる。長方形の他に、三角形や円、３次元図形など要求に応じてきめることができる。
【００２９】
このように信号中に様々なパターンが混在しているとき、頻繁に現れるサイズが一つ存在すれば、固有スケールとして測度の変化量からこのサイズは検出できる。例えば文字領域から文字サイズを検出する場合に有効である。文字認識の前処理として、縦横の画素値をスキャンする射影によって大まかな文字領域の位置を検出し、詳細な文字サイズの検出を本発明を用いれば、容易かつ正確に文字の切り出しを行うことができる。射影による文字領域の位置検出を領域分割の例を用いて行うこともできる。更に別の適用として、文字画像から文字の太さを検出することもできる。
【００３０】
次に、本発明による信号の特徴パターンのサイズ検出装置の第２の実施例の構成を図３に示す。この実施例のサイズ検出装置は図１に示す第１の実施例のサイズ検出装置において、判断手段１０を新たに設けたものであり、入力信号が画像信号である場合に用いられるものである。この判断手段１０は固有サイズ決定手段８から出力される固有サイズに基づいて、固有サイズの数や、予め与えられた条件を満たす固有サイズであるかどうかから、画像ブロックを再分割するか否か判断する。
【００３１】
ここで再分割すると判断された場合、記憶手段２に保持された画像信号の分割指令が記憶手段２に与えられ分割される。再分割しないと判断された場合、固有サイズを出力する。この固有サイズはブロック分割された画像のエッジを特定するのに使われる。与える条件は例えば、エッジを特定できるか、所望の範囲中のエッジを特定できるか、など、所望の特徴パターンに応じて決める。
【００３２】
これを画像信号の領域分割に適用した例を図１２に示す。図１２では画像の端からの距離を固有サイズとして求めている。固有サイズは図５におけるΔlog Ｂ（測度の変化量）の大きい順に上位２つを用いることとする。まず図１２（ａ）のように画像全体で固有サイズを求め、上位２つのスケール（ε₁，ε₂）を用いて、例えば上記領域の位置を知る例のようにブロックを分割する。再分割されたブロックに対して再び固有サイズを抽出してゆく（図１２（ｂ））。これを繰り返し行い、図１２（ｃ）のようにエッジが特定されたところで終了する。これにより、ブロック内に含まれる領域の境界を詳細に特定することができる。他に、上述した図１１に示すような領域の大きさと位置を知る方法を使って領域を分割することもできる。また、図９の例のように、固有サイズで切り替わる前後の測度の変化量から、分割される領域の複雑さの特性を知ることもできる。
【００３３】
上述の例に於いて、ブロックの再分割は、簡易的に予め決められた分割方法を使っても良い。また、予め領域の情報があれば、複数の固有サイズから所望の固有サイズを選ぶこともできる。
【００３４】
この第２の実施例のサイズ検出装置も第１の実施例と同様の効果を奏することは言うまでもない。
【００３５】
【発明の効果】
以上述べたように本発明によれば、信号の特徴パターンのサイズを容易に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明による信号の特徴パターンのサイズ検出装置の第１の実施例の構成を示すブロック図。
【図２】第１の実施例の動作を説明するフローチャート。
【図３】本発明による信号の特徴パターンのサイズ検出装置の第２の実施例の構成を示すブロック図。
【図４】本発明に用いられる測度検出方法の一具体例を説明する説明図。
【図５】測度変化量から固有サイズを検出する検出方法の一具体例を説明するグラフ。
【図６】固有サイズ検出の原理を説明する模式図。
【図７】固有サイズ検出の原理を説明するグラフ。
【図８】画像の端から所望領域までの距離が固有サイズとして検出できることを説明する説明図。
【図９】本発明をテクスチャ解析に用いた場合を説明する説明図。
【図１０】画面上の所望領域を検出する例を説明する説明図。
【図１１】画面上の所望領域を検出する例を説明する説明図。
【図１２】第２の実施例を用いて画像信号のエッジ検出を行う場合を説明する説明図。
【図１３】従来の測度に基づいてフラクタル次元を求める方法を説明するグラフ。
【符号の説明】
２記憶手段
４スケール設定手段
６測度検出手段
８固有サイズ決定手段
１０判断手段

Claims

画像信号を記憶する記憶手段と、この画像信号に対して複数のスケールを設定するスケール設定手段と、前記設定された複数のスケールを用いて各々のスケールに対する前記画像信号の測度を検出する測度検出手段と、検出された測度に基づいて前記画像信号の固有サイズを決定する固有サイズ決定手段と、を備え、前記測度検出手段は、前記画像信号によって決定される画像曲面を、各スケール毎にこのスケールによって指定される図形によって覆い、前記画像曲面と交わる前記図形の個数を、前記スケールに関する前記画像信号の測度とすることを特徴とする信号の特徴パターンのサイズ検出装置。
前記固有サイズ決定手段はスケールに対する測度の変化量から固有サイズを決定することを特徴とする請求項１記載のサイズ検出装置。
画像信号を記憶し、この画像信号に対して複数のスケールを設定し、前記画像信号によって決定される画像曲面を、各スケール毎にこのスケールによって指定される図形によって覆い、前記画像曲面と交わる前記図形の個数を、前記スケールに関する前記画像信号の測度として求め、この求められた測度に基づいて前記画像信号の固有サイズを決定することを特徴とする信号の特徴パターンのサイズ検出方法。
前記画像信号の固有サイズは、前記スケールに対する測度の変化量から決定されることを特徴とする請求項３記載の信号の特徴パターンのサイズ検出方法。