JP3835097B2 - 特定パターン検出装置および方法 - Google Patents
特定パターン検出装置および方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP3835097B2 JP3835097B2 JP2000004531A JP2000004531A JP3835097B2 JP 3835097 B2 JP3835097 B2 JP 3835097B2 JP 2000004531 A JP2000004531 A JP 2000004531A JP 2000004531 A JP2000004531 A JP 2000004531A JP 3835097 B2 JP3835097 B2 JP 3835097B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- specific pattern
- detection
- partial
- reduced
- 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
Images
Landscapes
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像認識処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年カラー複写機の機能と性能が上がったため偽造防止が大きな問題となり、有効な偽造防止方法が検討されつづけている。偽造防止方法のひとつでは、紙幣などの模様の内にあらかじめマークを入れておく。複写機においては、複写の際に画像を読み取るとき、スキャンされた画像を解析し、画像内にマークを検出したならば、紙幣が複写されると判断して正常な像生成を禁止する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
入力機器からのデータの多くは情報量の多いカラー画像であり、また入出力機器はますます高速で高解像度になってきている。それにもかかわらず実時間内での画像認識処理が求められているため、ハードウエア構成が複雑にならざるを得ない。それゆえ、偽造防止において、高速で、高精度で、構成が簡単な画像認識手法の開発が重要な課題であった。
【０００４】
本発明の目的は、高速で、高精度で、構成が簡単な特定パターン検出装置及び方法を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る特定パターン検出装置は、複数の部分画像から構成され、前記複数の部分画像のうち少なくとも２つは所定半径の円の直径上に配置され、他の少なくとも１つはそれらから所定の位置に配置された特定パターンを検出する特定パターン検出装置であって、入力画像データの濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して入力画像データを２値化する２値化手段と、前記２値化手段により２値化された画像データから特定の部分画像を抽出する部分画像抽出手段と、前記部分画像抽出手段により抽出された部分画像から、低解像度化した縮小画像を作成する縮小画像作成手段と、前記特定パターンの中の円状に配置された部分画像を検出するための複数のフィルタと、前記縮小画像作成手段により低解像度化された縮小画像に対し、前記複数のフィルタを用いて部分画像を検出し、各フィルタの検出結果を出力する出力手段と、前記出力手段によって出力された各フィルタの検出結果の組み合わせを検出する組み合わせ検出手段と、前記組み合わせ検出手段の検出結果に基づいて、前記特定パターンを検出するパターン検出手段と、前記パターン検出手段により検出された特定パターンの各部分画像の座標位置を算出することによって特定パターンの画像認識処理を行う処理手段とを備える。画像データに対して、マークの回転を考慮した複数の検出フィルタを用いて、特定パターンの検出処理を行うことによって、特定パターンを高速に検出できる。
また、前記の特定パターン検出装置において、たとえば、前記複数のフィルタは、同心円上に配置する。
また、前記の特定パターン検出装置において、たとえば、前記フィルタは、複数種類の特定パターンに対応する。
また、本発明に係る特定パターン検出方法では、複数の部分画像から構成され、前記複数の部分画像のうち少なくとも２つは所定半径の円の直径上に配置され、他の少なくとも１つはそれらから所定の位置に配置された特定パターンの検出において、入力画像データの濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して入力画像データを２値化し、２値化された画像データから特定の部分画像を抽出し、抽出された前記部分画像から、低解像度化した縮小画像を作成する。そして、前記縮小画像に対し、部分画像を検出するための、前記特定パターンの中の円状に配置された複数のフィルタを用いて部分画像を検出し、各フィルタの検出結果を出力し、前記各フィルタの検出結果の組み合わせを検出し、前記組み合わせの検出結果に基づいて、前記特定パターンを検出し、検出された特定パターンの各部分画像の座標位置を算出することによって特定パターンの画像認識処理を行う。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、図面において、同じ参照記号は同一または同等のものを示す。
図１は、この発明の実施の形態の特定パターン検出装置の概略構成を示す。この装置は入力画像から特定のパターン（以下ではマークという）を検出する。この発明の実施の形態において以下に説明する検出対象のマークは、所定濃度の色で同一形状さらに同一サイズの５個の部分画像（以下ではエレメントという）を配置したものである。そのうち２個は所定半径の円の直径上に配置され、残りは２個の座標位置を基に所定位置に配置されている。
【０００７】
特定パターン検出装置の処理の概略を説明すると、この装置は、画像データの低解像度化によりメモリアクセスを低減して、マークを高速に検出するものである。まず、入力画像をエレメント認識処理を行う解像度に変換してエレメントを検出し、その結果を２値の情報としてメモリに記憶する。次に、解像度をさらに低解像度化したエレメントの縮小画像をメモリに格納する。次に、エレメント縮小画像に対して、回転を考慮した複数の検出フィルタを配置してマーク検出処理を行う。検出フィルタの複数の組み合わせにより、マークを構成する５個のエレメントを検出し、その概略位置と回転角度を検出する。
【０００８】
まず、画像入力部１で、画像を読みとって得られたＲ(赤)、Ｇ(緑)、Ｂ(青)の３色の濃度が８ビット（２５６階調）で入力される。さらに、入力カラーデータについて解像度変換、変倍などの処理が行われる。解像度は、認識処理の対象であるマークの各エレメントを認識できる低い解像度が用いられる。
次に、データの前処理を行う。２値化処理部２から得点マップ作成処理部５までが前処理部を構成する。２値化処理部２は、入力された画像濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して入力データの２値化を行い、２値化データをメモリ６に格納する。(以下の記述では、参照濃度範囲内の画像を「黒画素」、範囲外の画像を「白画素」と定義する。）エレメント抽出部３は、フィルタを用いて、２値化処理部２において２値化された情報の配置からエレメントを検出する。縮小画像作成部４は、エレメント抽出部３にて抽出されたエレメント情報の低解像度画像を作成し、メモリ６に格納する。得点マップ作成処理部５は、認識処理を行う解像度のすべての画素について、周囲のエレメント配置状況を４ビットに変換してメモリ６に格納する。メモリ６は、２値化の結果、エレメント抽出結果、縮小画像および得点マップを格納するメモリであり、また、検出するマークサイズ以上のライン数のデータを格納する容量を持つ。
【０００９】
この前処理では、２値化処理部２により入力画像データを２値化し、メモリ６に記憶している。エレメント抽出処理部３によりマークのエレメントを抽出し、次に、抽出結果を２値化しメモリ６に記憶する。これにより、メモリアクセス回数を低減し、処理の高速化を図る。
【００１０】
また、前処理では、認識処理を行うエレメントの抽出結果を縮小画像作成部４でさらに低解像度化している。この低解像度化した画像に対して、画像認識によりマーク検出処理を行う。具体的には、画像認識において、後で説明するように、エレメントを低解像度化した画像に対し、回転を考慮した複数の検出フィルタを用いて、マークの概略位置と回転角度を高速に検出できる。
【００１１】
さらに、従来の前処理では、次のように処理がすすめられる。まず、認識処理を行う解像度にて、マークより少し大きいフィルタ内の複数の点と点の距離を総当りで調べ、まずマークを構成する５点の中の直径上の２点を検出し、次に、２点の座標位置から残り３点の座標を計算で求め、求められた理論的な位置の周囲のメモリを参照し、３点の実際の位置を抽出する。この場合、１点の位置を検出するのに、十数回のメモリアクセスが必要となり、リアルタイム検出処理のボトルネックとなる。これに対し、上述の前処理では、エレメント抽出時に、同時に参照画素の周囲の情報をあらかじめ４ビットに変換してメモリに格納しておく。前処理に続く認識処理時に、エレメント配置による得点を算出する際に、変換された４ビットのみをアクセスするのみで算出できる。これにより、メモリアクセス回数をさらに低減し、処理の高速化が図れる。
【００１２】
前処理に続く画像認識について説明すると、マーク検出部８は、縮小画像作成部４により作成されたエレメント縮小画像をメモリ６から読み出し、マークの概略位置と回転角度を検出する。マーク検出部８には、フィルタ部と合計算出部とが含まれる。理論位置算出部９は、マーク検出部８にて検出されたマークの直径に配置された２点の座標位置から、残りの３点の理論的な座標を算出する。そして算出された位置の得点マップを参照し、３点のエレメントの位置得点を算出する。出力部１０は、判定結果（認識結果）を得点化して出力する。なお、アドレス算出部７は、データを格納したメモリ６の所定のアドレスを算出する。
【００１３】
図２は、エレメント抽出部３と縮小画像作成部４の処理の概略を示す。まずエレメント抽出部３は、５画素×５画素の変換フィルタを用いて、２値化処理部２で２値化された画像からエレメントを抽出する。縮小画像作成部４は、エレメント抽出結果を２画素×２画素の大きさでＯＲ縮小してエレメント縮小画像を作成し、メモリ６に格納する。図に示した例では、１６×１６画素の２値化画像から、変換フィルタを用いて４つのエレメントが抽出される。次に、２画素×２画素の範囲でＯＲ演算を行って８×８エレメント縮小画像が作成される。
【００１４】
図３は、エレメント抽出部３をハードウエア化した回路の概略を示す。メモリ６から１６ビットにて読み出されたデータはＰＳ変換器３０により直列データに変換され、１画素づつフィルタ回路３２に入力されると同時に、４個のラインメモリ（ＦＩＦＯメモリ）３１に連続的に格納される。各ＦＩＦＯメモリ３１は１ライン分のデータを格納できるラインメモリである。ＦＩＦＯメモリ３１は、４ライン分あり、フィルタ回路３２には副走査方向に５画素のデータが同時に並列に入力される。
また、フィルタ回路３２の内部には１ビットのラッチ３３が５ライン×４段分あり、計５×５画素のデータを５画素×５画素の変換フィルタ３４に出力する。処理されたデータ（エレメントであるか否かの抽出結果）は、縮小画像作成部４へ入力されると同時に、ＳＰ変換の後、１６画素ごとにメモリ６に書き込まれる。
【００１５】
図４は、縮小画像作成部４のハードウエア回路の概略を示す。エレメント抽出部３と同様に、ＦＩＦＯメモリとラッチとから構成される。入力データは、直接に、また、ラッチ４０を介してＯＲゲート４３に出力される。また、入力データは、１ラインを格納できるＦＩＦＯメモリ４１に入力され、ＦＩＦＯメモリ４１からのデータも、直接に、また、ラッチ４２を介してＯＲゲート４３に出力される。これにより、ＯＲゲート４３は、２×２画素のデータに黒画素が含まれるか否かを判断する。この縮小後の画像は、主走査と副走査の方向にそれぞれ２画素に１回ごとに出力される。出力された画像は、ＳＰ変換の後、１６画素ごとにメモリ６に書き込まれる。
【００１６】
図５は、得点マップ作成部５の処理の概略を示す。エレメント抽出部３にて抽出されたエレメント画像について、図５の左下部に示すような得点フィルタにて、参照画像の周囲のエレメント情報を４ビット化しメモリ６に書きこむ。得点フィルタにおける得点は距離を考慮して決定されている。図５の左上部に示す例の場合、黒部分がエレメント位置であり、この場合、得点マップは図５の左側に示すようになる。認識処理を行う画像の画素の位置情報を検出したエレメントからの距離を考慮した得点としてメモリ６に書きこんでおくので、画像認識時にメモリアクセスを低減し、処理を高速化できる。
【００１７】
次に、前処理されたデータについてのマーク検出を説明する。図６は、マーク検出部８において用いる１６個の７×７検出フィルタの配置の例を示す。これらの検出フィルタは、マークの回転を考慮し、縮小画像に対して、同心円状に外側に１２個、内側に４個の計１６個である。この検出フィルタは２×２画素の大きさにてＯＲ処理を行い、フィルタ内に黒画素が存在するか否かを１ビットで出力する。
【００１８】
表１に、１つのマークに対する検出フィルタの組み合わせ例を示す。ここでは、５点の検出を、角度に応じて１２通りの組み合わせで示している。組み合わせを増やせば、容易に複数のマークに対応できる。組み合わせ１では、１番目と７番目のフィルタが組み合わされ、直径上に配置された２点を検出する。同様に、組み合わせ２では、２番目と８番目のフィルタが組み合わされ、直径上に配置された２点を検出する。
【表１】
なお、検出フィルタの組み合わせを増やせば、容易に複数のマークに対応できる。すなわち、必要に応じて、検出フィルタは、複数種類のマークを検出するために使用できる。
【００１９】
図７は、マーク検出部８の検出フィルタのハードウエア回路の概略を示す。メモリ６から読みこまれたエレメント縮小画像の７ラインのデータがＰＳ変換器８０でシリアルデータに変換され、１ビットのラッチ８１に順次格納される。ラッチ８１は、７ライン×６段分あり、計７×７画素のデータを同時に処理できる。ラッチ８１の各出力を組み合わせて、検出フィルタ８２が１６個構成され、検出フィルタ８２内に黒画素があるかどうかを検出する。さらに、各検出フィルタの検出結果が、表１のように１２通りで、各５入力ＡＮＤゲート８３で５個組み合わされ、５個の検出フィルタの検出結果がすべてオンかどうかを調べる。その結果は、ＯＲゲート８４を経て検出フラグとして出力される。また、５個の検出フィルタの検出結果がすべてオンとなる組み合わせに対応して、エンコーダ８５が検出角度を出力する。
なお、複数の組み合わせが同時に検出された場合、隣り合ったフィルタの組み合わせが同じマークを同時に検出していると判断し、どちらの組み合わせを用いてもかまわない。
【００２０】
マーク検出部８において、合計数算出部は、縮小画像の７画素×７画素の範囲の黒画素の合計数を算出する。５点全ての検出フィルタがオンとなる組み合わせが存在し、かつ、合計数算出部により求められた合計値が５であった場合、マークの検出と判断する。次に、理論位置算出部９は、直径を示す２点の縮小前の正確な座標を検出する。得られた２点の座標から、残り３点の理論的な座標位置を算出する。
【００２１】
出力部１０は、判定結果（認識結果）を得点化して出力する。ここで、理論的な座標位置の得点マップを参照する。得点マップの４ビットの数値には、あらかじめ下記のような得点が割り振られている（６＝１００点、５＝８０点、４＝６５点）。この４ビットの数値は、エレメントまでの距離を分類したものなので、理論位置と実際のエレメント位置が近ければ高得点となる。最後に、３つのエレメントの得点から総合得点を算出し、認識結果を出力する。
【００２２】
検出対象の特定マークには、円パターンからなるものがある。図８は、この発明の別の実施の形態の特定パターン検出装置の概略構成を示す。この特定パターン検出装置において、画像入力部１０１では、読み取られたＲ(赤)、Ｇ(緑)、Ｂ(青)の３色の濃度が８ビット（２５６階調）で入力される。さらに、入力データに対して、さらに解像度変換、変倍などの前処理が行われる。次に、２値化処理部１０２は、入力された画像濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して２値化を行い、メモリ１０３に格納する。メモリ１０３は、２値化処理部１０２において２値化された結果を格納するメモリであり、検出するマークサイズ以上のライン数を格納する容量を持つ。
なお、この２値化処理部１０２での処理において、図１に示す特定パターン検出装置の前処理（２値化処理部２から得点マップ作成処理部５まで）を用いてもよい。これにより、画像をさらに低解像度化でき、メモリアクセス回数を低減し、処理の高速化が図れる。
【００２３】
次に、円パターン検出部１０４は、主走査方向と副走査方向にｍ、ｎ画素づつずらした複数の円パターン検出ブロックを設け、複数ブロックにて円パターンを同時に検出する。具体的には、メモリ１０３に記憶された２値化データから、主走査方向に重複して隣接する３個分の検出ブロックの画像データを取りだし、円パターン検出部１０４は、これらのブロックについて同時に判断する。また、副走査方向に３回、同ブロックを繰り返し使用することにより、計９ブロックの円パターンを検出する。
【００２４】
次に、精査対象選択部１０５は、複数の検出結果から所定の条件に従って最有力の１つのブロックを選択する。すなわち、上述の９個の円パターン検出ブロックにて円パターンを検出したブロックのうち最有力候補を選択する。パターン精査部１０６は、精査対象選択部１０５により選択された最有力候補のブロックに対してのみ詳細なパターン精査を行い、規定された参照画像との類似度を判定する。この処理は、参照画像とのパターンマッチングなどにより、円パターン内部のパターンの精査を行うものであり、マークにどれだけ似ているかを出力する。最有力候補のブロックに対してのみ詳細なパターン精査を行うことにより、処理を高速化する。最後に、出力部１０７は、パターン精査部１０６の真円度、パターン精査などの判定結果を得点化して出力する。この得点によって、規定のマークかどうかの判定を行う。なお、アドレス算出部１０８は、データを格納したメモリ１０３の所定のアドレスを算出する。
【００２５】
【発明の効果】
特定パターン検出を簡単な構成で高速で行える。
低解像度化により画像データに対するメモリアクセスを低減し、特定パターン検出を高速化できる。
複数のマークに対して検出フィルタを兼用し、回路の効率化が計れる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 特定パターン検出装置の概略構成を示すブロック図
【図２】 エレメント抽出部と縮小画像作成部の処理を示す図
【図３】 エレメント抽出部のハードウエア回路の図
【図４】 縮小画像作成部のハードウエア回路の図
【図５】 得点マップ作成部の処理を示す図
【図６】 検出部の検出フィルタ部のハードウエア回路の図
【図７】 検出部の検出フィルタ部のハードウエア回路の図
【図８】 変形実施形態の特定パターン検出装置の概略構成を示すブロック図
【符号の説明】
１ 画像入力部、 ２ ２値化処理部、 ３ エレメント処理部、 ４縮小画像作成部、 ５ 得点マップ作成部、 ６ メモリ、 ８ マーク検出部、 ９ 理論位置算出部、 １０ 出力部。
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像認識処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年カラー複写機の機能と性能が上がったため偽造防止が大きな問題となり、有効な偽造防止方法が検討されつづけている。偽造防止方法のひとつでは、紙幣などの模様の内にあらかじめマークを入れておく。複写機においては、複写の際に画像を読み取るとき、スキャンされた画像を解析し、画像内にマークを検出したならば、紙幣が複写されると判断して正常な像生成を禁止する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
入力機器からのデータの多くは情報量の多いカラー画像であり、また入出力機器はますます高速で高解像度になってきている。それにもかかわらず実時間内での画像認識処理が求められているため、ハードウエア構成が複雑にならざるを得ない。それゆえ、偽造防止において、高速で、高精度で、構成が簡単な画像認識手法の開発が重要な課題であった。
【０００４】
本発明の目的は、高速で、高精度で、構成が簡単な特定パターン検出装置及び方法を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る特定パターン検出装置は、複数の部分画像から構成され、前記複数の部分画像のうち少なくとも２つは所定半径の円の直径上に配置され、他の少なくとも１つはそれらから所定の位置に配置された特定パターンを検出する特定パターン検出装置であって、入力画像データの濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して入力画像データを２値化する２値化手段と、前記２値化手段により２値化された画像データから特定の部分画像を抽出する部分画像抽出手段と、前記部分画像抽出手段により抽出された部分画像から、低解像度化した縮小画像を作成する縮小画像作成手段と、前記特定パターンの中の円状に配置された部分画像を検出するための複数のフィルタと、前記縮小画像作成手段により低解像度化された縮小画像に対し、前記複数のフィルタを用いて部分画像を検出し、各フィルタの検出結果を出力する出力手段と、前記出力手段によって出力された各フィルタの検出結果の組み合わせを検出する組み合わせ検出手段と、前記組み合わせ検出手段の検出結果に基づいて、前記特定パターンを検出するパターン検出手段と、前記パターン検出手段により検出された特定パターンの各部分画像の座標位置を算出することによって特定パターンの画像認識処理を行う処理手段とを備える。画像データに対して、マークの回転を考慮した複数の検出フィルタを用いて、特定パターンの検出処理を行うことによって、特定パターンを高速に検出できる。
また、前記の特定パターン検出装置において、たとえば、前記複数のフィルタは、同心円上に配置する。
また、前記の特定パターン検出装置において、たとえば、前記フィルタは、複数種類の特定パターンに対応する。
また、本発明に係る特定パターン検出方法では、複数の部分画像から構成され、前記複数の部分画像のうち少なくとも２つは所定半径の円の直径上に配置され、他の少なくとも１つはそれらから所定の位置に配置された特定パターンの検出において、入力画像データの濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して入力画像データを２値化し、２値化された画像データから特定の部分画像を抽出し、抽出された前記部分画像から、低解像度化した縮小画像を作成する。そして、前記縮小画像に対し、部分画像を検出するための、前記特定パターンの中の円状に配置された複数のフィルタを用いて部分画像を検出し、各フィルタの検出結果を出力し、前記各フィルタの検出結果の組み合わせを検出し、前記組み合わせの検出結果に基づいて、前記特定パターンを検出し、検出された特定パターンの各部分画像の座標位置を算出することによって特定パターンの画像認識処理を行う。
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、図面において、同じ参照記号は同一または同等のものを示す。
図１は、この発明の実施の形態の特定パターン検出装置の概略構成を示す。この装置は入力画像から特定のパターン（以下ではマークという）を検出する。この発明の実施の形態において以下に説明する検出対象のマークは、所定濃度の色で同一形状さらに同一サイズの５個の部分画像（以下ではエレメントという）を配置したものである。そのうち２個は所定半径の円の直径上に配置され、残りは２個の座標位置を基に所定位置に配置されている。
【０００７】
特定パターン検出装置の処理の概略を説明すると、この装置は、画像データの低解像度化によりメモリアクセスを低減して、マークを高速に検出するものである。まず、入力画像をエレメント認識処理を行う解像度に変換してエレメントを検出し、その結果を２値の情報としてメモリに記憶する。次に、解像度をさらに低解像度化したエレメントの縮小画像をメモリに格納する。次に、エレメント縮小画像に対して、回転を考慮した複数の検出フィルタを配置してマーク検出処理を行う。検出フィルタの複数の組み合わせにより、マークを構成する５個のエレメントを検出し、その概略位置と回転角度を検出する。
【０００８】
まず、画像入力部１で、画像を読みとって得られたＲ(赤)、Ｇ(緑)、Ｂ(青)の３色の濃度が８ビット（２５６階調）で入力される。さらに、入力カラーデータについて解像度変換、変倍などの処理が行われる。解像度は、認識処理の対象であるマークの各エレメントを認識できる低い解像度が用いられる。
次に、データの前処理を行う。２値化処理部２から得点マップ作成処理部５までが前処理部を構成する。２値化処理部２は、入力された画像濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して入力データの２値化を行い、２値化データをメモリ６に格納する。(以下の記述では、参照濃度範囲内の画像を「黒画素」、範囲外の画像を「白画素」と定義する。）エレメント抽出部３は、フィルタを用いて、２値化処理部２において２値化された情報の配置からエレメントを検出する。縮小画像作成部４は、エレメント抽出部３にて抽出されたエレメント情報の低解像度画像を作成し、メモリ６に格納する。得点マップ作成処理部５は、認識処理を行う解像度のすべての画素について、周囲のエレメント配置状況を４ビットに変換してメモリ６に格納する。メモリ６は、２値化の結果、エレメント抽出結果、縮小画像および得点マップを格納するメモリであり、また、検出するマークサイズ以上のライン数のデータを格納する容量を持つ。
【０００９】
この前処理では、２値化処理部２により入力画像データを２値化し、メモリ６に記憶している。エレメント抽出処理部３によりマークのエレメントを抽出し、次に、抽出結果を２値化しメモリ６に記憶する。これにより、メモリアクセス回数を低減し、処理の高速化を図る。
【００１０】
また、前処理では、認識処理を行うエレメントの抽出結果を縮小画像作成部４でさらに低解像度化している。この低解像度化した画像に対して、画像認識によりマーク検出処理を行う。具体的には、画像認識において、後で説明するように、エレメントを低解像度化した画像に対し、回転を考慮した複数の検出フィルタを用いて、マークの概略位置と回転角度を高速に検出できる。
【００１１】
さらに、従来の前処理では、次のように処理がすすめられる。まず、認識処理を行う解像度にて、マークより少し大きいフィルタ内の複数の点と点の距離を総当りで調べ、まずマークを構成する５点の中の直径上の２点を検出し、次に、２点の座標位置から残り３点の座標を計算で求め、求められた理論的な位置の周囲のメモリを参照し、３点の実際の位置を抽出する。この場合、１点の位置を検出するのに、十数回のメモリアクセスが必要となり、リアルタイム検出処理のボトルネックとなる。これに対し、上述の前処理では、エレメント抽出時に、同時に参照画素の周囲の情報をあらかじめ４ビットに変換してメモリに格納しておく。前処理に続く認識処理時に、エレメント配置による得点を算出する際に、変換された４ビットのみをアクセスするのみで算出できる。これにより、メモリアクセス回数をさらに低減し、処理の高速化が図れる。
【００１２】
前処理に続く画像認識について説明すると、マーク検出部８は、縮小画像作成部４により作成されたエレメント縮小画像をメモリ６から読み出し、マークの概略位置と回転角度を検出する。マーク検出部８には、フィルタ部と合計算出部とが含まれる。理論位置算出部９は、マーク検出部８にて検出されたマークの直径に配置された２点の座標位置から、残りの３点の理論的な座標を算出する。そして算出された位置の得点マップを参照し、３点のエレメントの位置得点を算出する。出力部１０は、判定結果（認識結果）を得点化して出力する。なお、アドレス算出部７は、データを格納したメモリ６の所定のアドレスを算出する。
【００１３】
図２は、エレメント抽出部３と縮小画像作成部４の処理の概略を示す。まずエレメント抽出部３は、５画素×５画素の変換フィルタを用いて、２値化処理部２で２値化された画像からエレメントを抽出する。縮小画像作成部４は、エレメント抽出結果を２画素×２画素の大きさでＯＲ縮小してエレメント縮小画像を作成し、メモリ６に格納する。図に示した例では、１６×１６画素の２値化画像から、変換フィルタを用いて４つのエレメントが抽出される。次に、２画素×２画素の範囲でＯＲ演算を行って８×８エレメント縮小画像が作成される。
【００１４】
図３は、エレメント抽出部３をハードウエア化した回路の概略を示す。メモリ６から１６ビットにて読み出されたデータはＰＳ変換器３０により直列データに変換され、１画素づつフィルタ回路３２に入力されると同時に、４個のラインメモリ（ＦＩＦＯメモリ）３１に連続的に格納される。各ＦＩＦＯメモリ３１は１ライン分のデータを格納できるラインメモリである。ＦＩＦＯメモリ３１は、４ライン分あり、フィルタ回路３２には副走査方向に５画素のデータが同時に並列に入力される。
また、フィルタ回路３２の内部には１ビットのラッチ３３が５ライン×４段分あり、計５×５画素のデータを５画素×５画素の変換フィルタ３４に出力する。処理されたデータ（エレメントであるか否かの抽出結果）は、縮小画像作成部４へ入力されると同時に、ＳＰ変換の後、１６画素ごとにメモリ６に書き込まれる。
【００１５】
図４は、縮小画像作成部４のハードウエア回路の概略を示す。エレメント抽出部３と同様に、ＦＩＦＯメモリとラッチとから構成される。入力データは、直接に、また、ラッチ４０を介してＯＲゲート４３に出力される。また、入力データは、１ラインを格納できるＦＩＦＯメモリ４１に入力され、ＦＩＦＯメモリ４１からのデータも、直接に、また、ラッチ４２を介してＯＲゲート４３に出力される。これにより、ＯＲゲート４３は、２×２画素のデータに黒画素が含まれるか否かを判断する。この縮小後の画像は、主走査と副走査の方向にそれぞれ２画素に１回ごとに出力される。出力された画像は、ＳＰ変換の後、１６画素ごとにメモリ６に書き込まれる。
【００１６】
図５は、得点マップ作成部５の処理の概略を示す。エレメント抽出部３にて抽出されたエレメント画像について、図５の左下部に示すような得点フィルタにて、参照画像の周囲のエレメント情報を４ビット化しメモリ６に書きこむ。得点フィルタにおける得点は距離を考慮して決定されている。図５の左上部に示す例の場合、黒部分がエレメント位置であり、この場合、得点マップは図５の左側に示すようになる。認識処理を行う画像の画素の位置情報を検出したエレメントからの距離を考慮した得点としてメモリ６に書きこんでおくので、画像認識時にメモリアクセスを低減し、処理を高速化できる。
【００１７】
次に、前処理されたデータについてのマーク検出を説明する。図６は、マーク検出部８において用いる１６個の７×７検出フィルタの配置の例を示す。これらの検出フィルタは、マークの回転を考慮し、縮小画像に対して、同心円状に外側に１２個、内側に４個の計１６個である。この検出フィルタは２×２画素の大きさにてＯＲ処理を行い、フィルタ内に黒画素が存在するか否かを１ビットで出力する。
【００１８】
表１に、１つのマークに対する検出フィルタの組み合わせ例を示す。ここでは、５点の検出を、角度に応じて１２通りの組み合わせで示している。組み合わせを増やせば、容易に複数のマークに対応できる。組み合わせ１では、１番目と７番目のフィルタが組み合わされ、直径上に配置された２点を検出する。同様に、組み合わせ２では、２番目と８番目のフィルタが組み合わされ、直径上に配置された２点を検出する。
【表１】
【００１９】
図７は、マーク検出部８の検出フィルタのハードウエア回路の概略を示す。メモリ６から読みこまれたエレメント縮小画像の７ラインのデータがＰＳ変換器８０でシリアルデータに変換され、１ビットのラッチ８１に順次格納される。ラッチ８１は、７ライン×６段分あり、計７×７画素のデータを同時に処理できる。ラッチ８１の各出力を組み合わせて、検出フィルタ８２が１６個構成され、検出フィルタ８２内に黒画素があるかどうかを検出する。さらに、各検出フィルタの検出結果が、表１のように１２通りで、各５入力ＡＮＤゲート８３で５個組み合わされ、５個の検出フィルタの検出結果がすべてオンかどうかを調べる。その結果は、ＯＲゲート８４を経て検出フラグとして出力される。また、５個の検出フィルタの検出結果がすべてオンとなる組み合わせに対応して、エンコーダ８５が検出角度を出力する。
なお、複数の組み合わせが同時に検出された場合、隣り合ったフィルタの組み合わせが同じマークを同時に検出していると判断し、どちらの組み合わせを用いてもかまわない。
【００２０】
マーク検出部８において、合計数算出部は、縮小画像の７画素×７画素の範囲の黒画素の合計数を算出する。５点全ての検出フィルタがオンとなる組み合わせが存在し、かつ、合計数算出部により求められた合計値が５であった場合、マークの検出と判断する。次に、理論位置算出部９は、直径を示す２点の縮小前の正確な座標を検出する。得られた２点の座標から、残り３点の理論的な座標位置を算出する。
【００２１】
出力部１０は、判定結果（認識結果）を得点化して出力する。ここで、理論的な座標位置の得点マップを参照する。得点マップの４ビットの数値には、あらかじめ下記のような得点が割り振られている（６＝１００点、５＝８０点、４＝６５点）。この４ビットの数値は、エレメントまでの距離を分類したものなので、理論位置と実際のエレメント位置が近ければ高得点となる。最後に、３つのエレメントの得点から総合得点を算出し、認識結果を出力する。
【００２２】
検出対象の特定マークには、円パターンからなるものがある。図８は、この発明の別の実施の形態の特定パターン検出装置の概略構成を示す。この特定パターン検出装置において、画像入力部１０１では、読み取られたＲ(赤)、Ｇ(緑)、Ｂ(青)の３色の濃度が８ビット（２５６階調）で入力される。さらに、入力データに対して、さらに解像度変換、変倍などの前処理が行われる。次に、２値化処理部１０２は、入力された画像濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して２値化を行い、メモリ１０３に格納する。メモリ１０３は、２値化処理部１０２において２値化された結果を格納するメモリであり、検出するマークサイズ以上のライン数を格納する容量を持つ。
なお、この２値化処理部１０２での処理において、図１に示す特定パターン検出装置の前処理（２値化処理部２から得点マップ作成処理部５まで）を用いてもよい。これにより、画像をさらに低解像度化でき、メモリアクセス回数を低減し、処理の高速化が図れる。
【００２３】
次に、円パターン検出部１０４は、主走査方向と副走査方向にｍ、ｎ画素づつずらした複数の円パターン検出ブロックを設け、複数ブロックにて円パターンを同時に検出する。具体的には、メモリ１０３に記憶された２値化データから、主走査方向に重複して隣接する３個分の検出ブロックの画像データを取りだし、円パターン検出部１０４は、これらのブロックについて同時に判断する。また、副走査方向に３回、同ブロックを繰り返し使用することにより、計９ブロックの円パターンを検出する。
【００２４】
次に、精査対象選択部１０５は、複数の検出結果から所定の条件に従って最有力の１つのブロックを選択する。すなわち、上述の９個の円パターン検出ブロックにて円パターンを検出したブロックのうち最有力候補を選択する。パターン精査部１０６は、精査対象選択部１０５により選択された最有力候補のブロックに対してのみ詳細なパターン精査を行い、規定された参照画像との類似度を判定する。この処理は、参照画像とのパターンマッチングなどにより、円パターン内部のパターンの精査を行うものであり、マークにどれだけ似ているかを出力する。最有力候補のブロックに対してのみ詳細なパターン精査を行うことにより、処理を高速化する。最後に、出力部１０７は、パターン精査部１０６の真円度、パターン精査などの判定結果を得点化して出力する。この得点によって、規定のマークかどうかの判定を行う。なお、アドレス算出部１０８は、データを格納したメモリ１０３の所定のアドレスを算出する。
【００２５】
【発明の効果】
特定パターン検出を簡単な構成で高速で行える。
低解像度化により画像データに対するメモリアクセスを低減し、特定パターン検出を高速化できる。
複数のマークに対して検出フィルタを兼用し、回路の効率化が計れる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 特定パターン検出装置の概略構成を示すブロック図
【図２】 エレメント抽出部と縮小画像作成部の処理を示す図
【図３】 エレメント抽出部のハードウエア回路の図
【図４】 縮小画像作成部のハードウエア回路の図
【図５】 得点マップ作成部の処理を示す図
【図６】 検出部の検出フィルタ部のハードウエア回路の図
【図７】 検出部の検出フィルタ部のハードウエア回路の図
【図８】 変形実施形態の特定パターン検出装置の概略構成を示すブロック図
【符号の説明】
１ 画像入力部、 ２ ２値化処理部、 ３ エレメント処理部、 ４縮小画像作成部、 ５ 得点マップ作成部、 ６ メモリ、 ８ マーク検出部、 ９ 理論位置算出部、 １０ 出力部。
Claims (4)
- 複数の部分画像から構成され、前記複数の部分画像のうち少なくとも２つは所定半径の円の直径上に配置され、他の少なくとも１つはそれらから所定の位置に配置された特定パターンを検出する特定パターン検出装置であって、
入力画像データの濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して入力画像データを２値化する２値化手段と、
前記２値化手段により２値化された画像データから特定の部分画像を抽出する部分画像抽出手段と、
前記部分画像抽出手段により抽出された部分画像から、低解像度化した縮小画像を作成する縮小画像作成手段と、
前記特定パターンの中の円状に配置された、部分画像を検出するための複数のフィルタと、
前記縮小画像作成手段により低解像度化された縮小画像に対し、前記複数のフィルタを用いて部分画像を検出し、各フィルタの検出結果を出力する出力手段と、
前記出力手段によって出力された各フィルタの検出結果の組み合わせを検出する組み合わせ検出手段と、
前記組み合わせ検出手段の検出結果に基づいて、前記特定パターンを検出するパターン検出手段と、
前記パターン検出手段により検出された特定パターンの各部分画像の座標位置を算出することによって特定パターンの画像認識処理を行う処理手段と
を備えたことを特徴とする特定パターン検出装置。 - 前記複数のフィルタは、同心円上に配置することを特徴とする請求項１に記載された特定パターン検出装置。
- 前記フィルタは、複数種類の前記特定パターンに対応することを特徴とする請求項１または２に記載された特定パターン検出装置。
- 複数の部分画像から構成され、前記複数の部分画像のうち少なくとも２つは所定半径の円の直径上に配置され、他の少なくとも１つはそれらから所定の位置に配置された特定パターンの検出において、
入力画像データの濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して入力画像データを２値化し、
２値化された画像データから特定の部分画像を抽出し、
抽出された前記部分画像から、低解像度化した縮小画像を作成し、
前記縮小画像に対し、部分画像を検出するための、円状に配置された複数のフィルタを用いて部分画像を検出し、各フィルタの検出結果を出力し、
前記各フィルタの検出結果の組み合わせを検出し、
前記組み合わせの検出結果に基づいて、前記特定パターンを検出し、
検出された特定パターンの各部分画像の座標位置を算出することによって特定パターンの画像認識処理を行う
特定パターン検出方法。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000004531A JP3835097B2 (ja) | 2000-01-13 | 2000-01-13 | 特定パターン検出装置および方法 |
| US09/757,529 US7050621B2 (en) | 2000-01-13 | 2001-01-11 | Specified pattern detecting apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000004531A JP3835097B2 (ja) | 2000-01-13 | 2000-01-13 | 特定パターン検出装置および方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001195572A JP2001195572A (ja) | 2001-07-19 |
| JP3835097B2 true JP3835097B2 (ja) | 2006-10-18 |
Family
ID=18533310
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000004531A Expired - Fee Related JP3835097B2 (ja) | 2000-01-13 | 2000-01-13 | 特定パターン検出装置および方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3835097B2 (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105405203A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-03-16 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种鉴别人民币真伪的方法和系统 |
-
2000
- 2000-01-13 JP JP2000004531A patent/JP3835097B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN105405203A (zh) * | 2015-10-22 | 2016-03-16 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种鉴别人民币真伪的方法和系统 |
| CN105405203B (zh) * | 2015-10-22 | 2018-01-02 | 深圳怡化电脑股份有限公司 | 一种鉴别人民币真伪的方法和系统 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2001195572A (ja) | 2001-07-19 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US5201011A (en) | Method and apparatus for image hand markup detection using morphological techniques | |
| JP2938338B2 (ja) | 二次元コード | |
| JP4339925B2 (ja) | 文書画像処理方法、文書画像処理装置、文書画像処理プログラムおよび記憶媒体 | |
| JPH0916043A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| US7155051B2 (en) | Image recognition apparatus, image recognition method and image recognition program for specific pattern | |
| JP2864735B2 (ja) | 物体識別方法および装置ならびに物体識別のための画像処理方法および装置 | |
| JP3835097B2 (ja) | 特定パターン検出装置および方法 | |
| JP3835098B2 (ja) | 特定パターン検出装置および方法 | |
| JPH08287259A (ja) | 指紋照合方法 | |
| EP0702320A1 (en) | Skew detection | |
| JP4431690B2 (ja) | 円盤形被検体認識システム、装置及び方法 | |
| JP2003281593A (ja) | 硬貨識別装置と硬貨登録装置と硬貨判定装置、並びに硬貨判定方法 | |
| JP3893826B2 (ja) | 円パターン検出装置 | |
| US20010033687A1 (en) | Specified pattern detecting apparatus | |
| JP3896746B2 (ja) | 円パターン検出装置 | |
| JP4680419B2 (ja) | 円パターン検出装置、方法、コンピュータ実行可能なプログラム、および、そのようなプログラムを記録した記録媒体 | |
| JP3303748B2 (ja) | 基準１次元データ列の登録方法、画像認識方法、登録装置、画像認識装置ならびに記録媒体 | |
| JP4329279B2 (ja) | 特定パターン検出装置、方法、コンピュータ実行可能なプログラム、および、そのようなプログラムを記録した記録媒体 | |
| JP2003289437A (ja) | 画像処理装置および方法 | |
| JP2006323511A (ja) | 記号認識方法及び装置 | |
| JPH04112276A (ja) | ２値画像輪郭線チェイン符号化装置 | |
| JP2507949B2 (ja) | 文字／図形領域判定装置 | |
| JP2001313826A (ja) | 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラムを記録した記録媒体 | |
| JPS605994B2 (ja) | 文字図形認識方式 | |
| JPH11232463A (ja) | 画像認識装置および方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A711 | Notification of change in applicant |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A712 Effective date: 20050614 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A821 Effective date: 20050701 |
|
| RD02 | Notification of acceptance of power of attorney |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A7422 Effective date: 20050701 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060214 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060413 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060704 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060717 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090804 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100804 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110804 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120804 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130804 Year of fee payment: 7 |
|
| S111 | Request for change of ownership or part of ownership |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313111 |
|
| R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |