JP4254008B2 - パターン検出装置及び方法 - Google Patents
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像に含まれる特定のパターンを検出するパターン検出装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば複写機にて行なわれるデータ処理の１つに、取得された画像データを二値データ又は多値データとして画像メモリに記憶し、このデータと予めメモリに記憶される基準パターンの各画素のデータとを照合することにより、画像に含まれる特定パターンの検出や形状認識等を行なうパターンマッチング処理が知られている。
【０００３】
ところで、近年では、走査を行なう入力デバイスや画像データを印字プリントとして出力する出力デバイスとして、例えば高解像度データなどの情報量の大きい画像データを高速に処理可能なものが普及しつつある。これら入出力デバイスと共働して、実時間内でのパターンマッチング処理を含むデータ処理を実現するには、ハードウェアの構成が少なからず複雑になるという問題がある。この問題を解消するために、特定パターンの検出を高速に行なうことができ、また、その構成が簡単であるパターン検出装置が求められている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このようなパターン検出装置としては、例えば、所定の形状及び寸法を備えた複数の部分画像から構成される特定パターンを検出対象とし、画像データをパターンが納まるサイズのフィルタで順次走査して、該フィルタに規定される領域内で認識された部分画像の配置について得点を設定し、その得点に基づき特定パターンの検出を判断するものが知られている。しかし、この装置では、規定領域内での部分画像の配置について評価されるため、特定パターンを構成する部分画像の１つでも認識できないと、他の部分画像の認識結果がどれだけ完全であっても、特定パターンを検出し得ないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記技術的課題に鑑みてなされたもので、特定パターンの検出を高精度かつ高速に行なうことができ、また、その構成が簡単であるパターン検出装置及びそれを用いた特定パターンの検出方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本願の請求項１に係る発明は、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なうパターン検出装置において、画像データを二値化する二値化手段と、該二値化手段により二値化された画像データに含まれる、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識する部分画像認識手段と、該部分画像認識手段により認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定手段と、該特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定手段が設定した得点の合計得点を算出し、上記領域内に含まれる部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出し、該合計得点および該適合度得点を総合して特定のパターンの判定を行なうパターン判定手段と、を有していることを特徴としたものである。
【０００７】
また、本願の請求項２に係る発明は、上記パターン判定手段が、上記領域内に含まれる部分画像の配置にかかる配置パターンと上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置にかかる配置パターンとのパターンマッチングを行って、上記適合度得点を算出する、ことを特徴としたものである。
【０００８】
更に、本願の請求項３に係る発明は、画像データに含まれる特定のパターンの検出を行なうパターン検出方法において、画像データを二値化するステップと、該二値化ステップにおいて二値化された画像データに含まれる、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識する部分画像認識ステップと、該部分画像認識ステップにおいて認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定ステップと、上記特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定ステップにおいて設定した得点の合計得点を算出するステップと、上記領域内に含まれる部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出するステップと、該合計得点および該適合度得点を総合して特定のパターンの判定を行なうパターン判定ステップと、を有していることを特徴としたものである。
【０００９】
また、更に、本願の請求項４に係る発明は、画像データに含まれる特定のパターンの検出を行なう際に用いられるパターン検出プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、該パターン検出プログラムが、二値化手段に画像データを二値化させるステップと、部分画像認識手段に該二値化させるステップにおいて二値化された画像データに含まれる、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識させる部分画像認識ステップと、得点設定手段に該部分画像認識ステップにおいて認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定させる得点設定ステップと、パターン判定手段に、上記特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定手段が設定した得点の合計得点を算出させ、上記領域内に含まれる部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出させ、該合計得点および該適合度得点を総合して上記特定のパターンの判定を行なわせるパターン判定ステップと、を有していることを特徴としたものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照しながら説明する。
図１及び図２は、それぞれ、本発明の実施の形態１に係る複写機を概略的に示す図、及び、該複写機の基本的な構成を示すブロック図である。この複写機１は、基本的な構成として、光学系を用いて原稿を読み取り画像データを取得する画像走査部４と、画像データに対して文字認識処理を含む各種の処理を施す画像データ処理部５と、画像データに基づき印刷を実行する印字部６とを有している。図２から分かるように、これらの構成要素は、データバス１５を介して、複写機１に組み込まれる各種の構成要素の制御を行なうＣＰＵ１１，該ＣＰＵ１１の制御プログラムを記憶するＲＯＭ１２、及び、ＣＰＵ１１が制御のために実行するプログラムやデータを一時的に格納するＲＡＭ１３と接続されている。
【００１１】
この複写機１では、まず、画像走査部４において、原稿台上の原稿がＣＣＤ２により光学的に読み取られ、光電変換される。ＣＣＤ２としては、Ｒ(赤)，Ｇ(緑)，Ｂ(青)の各色成分に対応する３ラインのリニアＣＣＤが用いられる。このリニアＣＣＤは、原稿台上の原稿に光を照射する場合に、その反射光からＲ，Ｇ，Ｂの各色光を１回の走査で取得可能であり、各色光を電気信号(アナログ画像データ)に変換することができる。上記画像走査部４により取得されたアナログ画像データは、画像データ処理部５へ入力され、印字部６に適した出力形式となるように処理される。印字部６では、画像データ処理部５から出力された画像データに基づき、印刷プリントが作成される。この間の各構成要素の動作は、上記ＲＯＭ１２に記録されたプログラムが、ＲＡＭ１３に格納された上で、順次、ＣＰＵ１２に読み出されることにより実行される。
【００１２】
画像データ処理部５には、原稿に印刷された所定の形状及び寸法を備えたパターンを検出するパターン検出処理部が組み込まれている。図３は、画像データ処理部５に組み込まれるパターン検出処理部の構成をあらわすブロック図である。このパターン検出処理部２０は、デジタル化された画像データが入力される画像入力部２１と、画像データを低解像度化する低解像度化処理部２２と、低解像度化された画像データを構成する各画素の濃度値を判断した上でラベリング(二値化)する二値化処理部２３とを有している。
【００１３】
画像入力部２１に入力される画像データは、Ｒ(赤)，Ｇ(緑)，Ｂ(青)の各色がそれぞれ８ビット(２５６階調)の濃度値を有するデータである。この画像入力部２１では、必要に応じて、画像データに対して、解像度変換，変倍等の前処理が加えられる。上記二値化処理部２２は、画像データを構成する各画素の所定の色(パターンの色)についての濃度値が、予め設定された「参照濃度範囲」に含まれるか否かを判断し、該参照濃度範囲内の濃度値を有する画素を黒画素に設定するように、二値化処理を行なう。なお、「黒画素」とは、二値画像データにおいて値１を有する画素、すなわち点の存在する画素を意味し、以下の説明でも同様である。その後、画像データは、低解像度化処理部２３に入力され、間引きされることにより、後のエレメント認識処理の処理対象となる低解像度のデータに変換される。低解像度化された画像データは、その後、所定のメモリ(例えばＲＡＭ１３)に一旦格納される。
【００１４】
また、図３から分かるように、パターン検出処理部２０は、画像データ中のエレメントを認識するエレメント認識処理部２４と、複数のエレメントから構成されるパターンの判定を行なうパターン判定処理部２５と、判定結果に得点を設定する得点設定処理部２６とを有している。
エレメント認識処理部２４は、ＲＡＭ１３に格納される画像データを読み出し、画像データ中のエレメントを認識する。この「エレメント」は、パターンの一部を構成する部分画像であり、所定の形状，寸法及び色を備えた画像である。エレメント認識処理の結果は、再度、ＲＡＭ１３に格納される。パターン判定処理部２５は、ＲＡＭ１３に格納された複数のエレメントの配置に基づき、それらのエレメントから特定のパターンが構成されるか否かの判定を行なう。そして、得点設定処理部２６は、パターン判定処理部２５による判定結果に対して、それに応じた得点を設定する。
【００１５】
図４は、上記の構成を備えたパターン検出処理部２０によるパターン検出処理のフローチャートである。このパターン検出処理では、まず、画像入力部を介して入力されたカラー画像データをパターンの色に関し二値化する(Ｓ１１)。次に、二値画像データをより低解像度の画像データに変換する(Ｓ１２)。更に、低解像度化された二値画像データの全体を、エレメントが納まるサイズ(ｍ×ｎ画素ブロック)のフィルタで順次スキャンし、該画像データ中のエレメントを認識した上で、各エレメントに対して得点を設定する(Ｓ１３)。
【００１６】
続いて、二値画像データを、特定のパターンが納まるサイズのフィルタでスキャンし、認識されたエレメントの配置およびＳ１３にて設定された各エレメントの得点に基づき、パターンを判定する(Ｓ１４)。そして、取得されたパターン判定結果を評価し、それに応じた得点を設定する(Ｓ１５)。以上で、パターン検出処理を終了する。
なお、エレメント認識及び得点設定処理(Ｓ１３)，パターン判定処理(Ｓ１４)については、図１０及び図１４を参照して詳しく後述する。
【００１７】
図５は、パターン検出処理部２０内のエレメント認識処理部２４の構成をあらわすブロック図である。このエレメント認識処理部２４は、画像データ中の認識対象を所定の条件に基づき評価して、その条件を満たす認識対象をエレメントと判定するエレメント判定部３１と、そのエレメントと所定の寸法及びサイズを備えた基準のエレメントとの類似度に基づき、各エレメントに対して得点を設定するエレメント得点設定部３２と、これら各構成要素による判定結果を受け、最終的なエレメント判定を行なう最終エレメント判定部３３とを有している。この実施の形態では、エレメント認識処理部２４とＲＡＭとの間で行なわれるデータの読出し又は格納が、メモリ制御部１８を介して制御される。
【００１８】
メモリ制御部１８は、エレメント認識処理に際して、二値画像データが格納されているＲＡＭ１３上のアドレスを算出し、該ＲＡＭ１３から二値画像データ中の画素ブロック領域を順次読み出す。この画素ブロック領域は、着目画素を中心にしたｍ×ｎ個の画素からなる矩形のブロック領域であり、そのサイズは、処理解像度や理想的なエレメントのサイズに関係して決定される。メモリ制御部１８により読み出された画素ブロック領域は、エレメント判定部３１へ入力される。
【００１９】
エレメント判定部３１は、入力された画素ブロック領域内の認識対象を所定の条件に基づき評価して、その条件を満たす認識対象をエレメントと判定する。上記所定の条件は、▲１▼画素ブロック領域の最外ラインを構成する画素が全て白画素であること、また、▲２▼画素ブロック領域内の着目画素を中心とした所定領域に含まれる黒画素の数が、規定の範囲内に納まることである。なお、「白画素」とは、二値画像データにおいて値０を有する画素、すなわち点の存在しない画素をあらわし、以下の説明でも同様である。
【００２０】
例えば、図６に示すように、理想的なエレメントは、４×４画素ブロック領域内で、中央にある２×２画素及び頂点をなす４画素を除き、黒画素が上下及び左右に対称に配置されてなる中抜き円形の画像である。図６において、ハッチングを施した画素は黒画素である。この理想的なエレメントについて、７×７画素ブロック領域におけるエレメント判定を行なう。この場合に、上記条件▲１▼及び▲２▼に対応する条件として、７×７画素ブロック領域の最外ラインを構成する画素が全て白画素であること、及び、７×７画素ブロック領域内の着目画素を中心とした５×５画素ブロック領域に含まれる黒画素の数が６〜１０に納まることを設定する。このような条件に基づき評価される結果、図７に示すような各種の７×７画素ブロック領域に含まれる認識対象が、共に、エレメントと判定される。これらの認識対象は、図６に示すような理想的なエレメントとは形状又はサイズに関して異なるものの、上記条件▲１▼及び▲２▼を満たすので、エレメントと判定される。これに対して、図８に示すような各種の７×７画素ブロック領域に含まれる認識対象は、上記条件▲１▼及び▲２▼の少なくとも一方を満たさず、エレメントと判定されない。
エレメント判定部３１によりエレメントと判定された認識対象を含む画素ブロック領域は、随時、エレメント得点設定部３２及び最終エレメント判定部３３へ入力される。
【００２１】
エレメント得点設定部３２は、図６に示すような理想的なエレメントを基準エレメントとして、該基準エレメントとエレメント判定部３１から入力された画素ブロック領域に含まれるエレメントとの類似度に基づき、各エレメントに対して得点を設定する。上記基準エレメントは、所定のメモリ(例えばＲＯＭ１２)に記憶され、得点設定に際して、随時、読み出される。図９に、基準エレメントに対する類似度に基づいて得点設定された各種のエレメントを示す。各種のエレメントは形状別に分類され、各形状毎に、基準エレメントに類似するほど高い得点が設定される。すなわち、基準エレメントと同一のものには１００点，１画素のみ欠落するものには９０点，対辺若しくは隣接する辺において計２画素が欠落するものには８０点，１辺が欠落するものには７０点が設定される。
なお、エレメントに対する得点設定としては、これに限定されることなく、基準エレメントに対する類似度を数値化し得るものであれば、他の様々なパターンが用いられてもよい。
エレメント得点設定部３２による得点結果は、随時、最終エレメント判定部３３へ入力される。
【００２２】
最終エレメント判定部３３は、エレメント判定部３１からの画素ブロック領域を受け、最終的に、その画素ブロック領域に含まれる認識対象をエレメントと判定する。また、最終エレメント判定部３３は、エレメント得点設定部３２による得点結果を受け、それらを各エレメントに対して関連させる。これらの判定結果及びエレメントの得点は、メモリ制御部１８を介して、ＲＡＭ１３に送られ格納される。
【００２３】
図１０は、エレメント認識及び得点設定処理(図４のＳ１３)についてのフローチャートである。この処理では、例えば図６に示す理想的なエレメントが納まるサイズのフィルタで画像データがスキャンされ、フィルタ内の各画素ブロック領域について、前述したような判定条件を満たしているか否かが判断される。なお、このフローチャートは、７×７画素ブロック領域に対応するフィルタを用いた場合について説明するものである。
本処理に入ると、まず、低解像度化された後に格納された二値画像データを読み出す(Ｓ２１)。次に、フィルタの走査開始位置を決定する。すなわち、フィルタのＹ方向座標を画像データの上端に位置するように設定し(Ｓ２２)、フィルタのＸ方向座標を画像データの左端に位置するように設定する(Ｓ２３)。
【００２４】
走査を開始すると、まず、フィルタ内の７×７画素ブロック領域について、７×７画素ブロック領域の最外ラインが全て白画素であるか否かを判断する(Ｓ２４)。判断の結果、全て白画素でない場合には、画素ブロック領域内の認識対象がエレメントでないと判断し、エレメントフラグを「オフ」にセットし(Ｓ２８)、更に、０点を設定して(Ｓ２９)、Ｓ３０へ進む。他方、全て白画素である場合、Ｓ２５へ進む。Ｓ２５では、５×５画素ブロック領域内の黒画素数が６〜１０であるか否かを判断する。その結果、６〜１０でない場合には、エレメントフラグを「オフ」にセットした後(Ｓ２８)、更に、０点を設定して(Ｓ２９)、Ｓ３０へ進む。他方、６〜１０である場合、Ｓ２６へ進む。
【００２５】
Ｓ２６では、Ｓ２４及びＳ２５にて共に条件を満たした画素ブロック領域内の認識対象をエレメントとし、エレメントフラグを「オン」にセットする。次に、Ｓ２７では、エレメントと基準エレメントとの形状についての類似度を評価した結果、エレメントに対して得点を設定する。更に、Ｓ３０では、認識対象とする７×７画素ブロック領域が、Ｘ方向の最終の画素ブロック領域であるか否かを判断する。この結果、最終の画素ブロック領域でない場合には、フィルタをＸ方向へ１画素分だけずらした上で(Ｓ３１)、Ｓ２４へ戻り、それ以降のステップを行なう。他方、最終の画素ブロック領域である場合には、Ｓ３２へ進み、認識対象とする７×７画素ブロック領域が、Ｙ方向の最終の画素ブロック領域であるか否かを判断する。その結果、最終の画素ブロック領域でない場合には、フィルタをＹ方向へ１画素分だけずらした上で(Ｓ３３)、Ｓ２３へ戻り、それ以降のステップを行なう。他方、最終の画素ブロック領域である場合には、エレメント認識及び得点設定処理を終了し、メインルーチンへリターンする。
【００２６】
このように、上記エレメント認識及び得点設定処理では、認識された各エレメントに対して、エレメントと基準エレメントとの類似度に基づく得点を設定することにより、各エレメントの認識精度を相対的に評価することができる。
【００２７】
なお、上記エレメント認識及び得点設定処理(図１０のＳ２１〜Ｓ３３)は、複写機１に組み込まれたオペレーティングプログラムに基づいて実行されるものであり、この実施の形態では、上記プログラムが、複写機１内のＲＯＭ１２(図２参照)に格納されている。また、これに限定されることなく、このようなプログラムは、例えばフロッピーディスク，ＣＤ−ＲＯＭ等の外部記録媒体にファイル形式で格納されてもよい。
【００２８】
次に、図１０のＳ２１〜Ｓ３３のエレメント認識及び得点設定処理により認識されたエレメントの配置及び設定された各エレメントの得点に基づいた特定のパターンの判定処理について説明する。この判定処理では、二値画像データが、特定のパターンが納まるサイズのフィルタで順次スキャンされ、画像データ中の各領域で、フィルタ内に認識されたエレメントの配置が評価されるとともに、エレメントの合計得点が算出される。その結果、エレメントの配置の理想的なパターンとの適合度を示す得点と、エレメントの合計得点との総合点が所定値以上であると判断された場合に、上記フィルタ内に認識されたエレメントが特定のパターンを構成していると判定される。
【００２９】
例えば、７つのエレメントが図１１に示すように配列されてなるパターンを理想的なパターンとし、フィルタ内で図１２及び図１３に示す２通りのパターンが認識された場合について考慮する。図１２に示すパターンでは、エレメントの配置が理想的なパターンと適合しているため、特定のパターンと判定される。エレメントの形状にはばらつきがあり、それらの合計得点は５２０点となる。
また、一方、図１３に示すパターンでは、７つのエレメントのうちの１つ(右下のもの)が汚れで潰され、エレメントの配置は理想的なパターンと適合していない。しかし、他の６つのエレメントの形状が、図６に示すような基準エレメントと同一であるため、エレメントの合計得点は６００点となる。これにより、特定のパターンと判定される。
【００３０】
図１４は、前述したパターン判定処理についてのフローチャートである。この処理では、例えば図１１に示す理想的なパターンが納まるサイズのフィルタで画像データがスキャンされ、フィルタに対応する画素ブロック領域内で認識されるエレメントについて考察する。本処理に入ると、まず、フィルタの走査開始位置を決定する。すなわち、フィルタのＹ方向座標を画像データの上端に位置するように設定し(Ｓ４１)、フィルタのＸ方向座標を画像データの左端に位置するように設定する(Ｓ４２)。次に、フィルタ内で認識される各エレメントについて予め設定されたエレメントフラグを読み出した上で(Ｓ４３)、各エレメントがパターンを構成するか否かを、例えば、パターンマッチングによる適合度が所定の閾値以上であるか否かで判断する(Ｓ４４)。その結果、パターンを構成しない場合には、０点を設定し、特定のパターンでないと判定して(Ｓ４６)、Ｓ４９へ進む。他方、パターンを構成する場合には、エレメントの合計得点を算出する(Ｓ４５)。
【００３１】
続いて、Ｓ４７では、エレメントの配置の理想的なパターンとの適合度を示す得点と、エレメントの合計得点との総合点が所定値以上であるか否かを判断する。その結果、どちらにも該当しない場合には、０点を設定し、特定のパターンでないと判定して(Ｓ４６)、Ｓ４９へ進む。他方、いずれかに該当する場合には、特定のパターンと判定し(Ｓ４８)、Ｓ４９へ進む。
Ｓ４９では、判定処理の対象とするブロック領域が、Ｘ方向の最終の画素ブロック領域であるか否かを判断する。この結果、最終の画素ブロック領域でない場合には、フィルタをＸ方向へ１画素分だけずらした上で(Ｓ５０)、Ｓ４３へ戻り、それ以降のステップを行なう。他方、最終の画素ブロック領域である場合には、Ｓ５１へ進み、判定処理の対象とする画素ブロック領域が、Ｙ方向の最終の画素ブロック領域であるか否かを判断する。その結果、最終の画素ブロック領域でない場合には、フィルタをＹ方向へ１画素分だけずらした上で(Ｓ５２)、Ｓ４２へ戻り、それ以降のステップを行なう。他方、最終の画素ブロック領域である場合には、パターン判定処理を終了し、メインルーチンへリターンする。
【００３２】
このように、上記パターン判定処理では、所定の画素ブロック領域内に含まれるエレメントの配置のみならず、前述したエレメント認識及び得点設定処理により各エレメントに対して設定された得点を評価して、上記画素ブロック領域内に含まれるエレメントの認識精度を総合的に判定することにより、特定のパターンをより高精度に検出することができる。
【００３３】
なお、本発明は、例示された実施の形態に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良及び設計上の変更が可能であることは言うまでもない。例えば、図５を参照して説明したエレメント認識処理部２４の各構成要素をハードウェア化してもよい。この場合には、ＲＡＭ１３から各構成要素(エレメント判定部３１及びエレメント得点設定部３２)へ画素ブロック領域が同時に入力され、その後、判定結果及びエレメント得点が、個々に、最終エレメント判定部３３へ入力される。最終エレメント判定部３３では、判定結果及びエレメント得点が関連させられ、エレメントと判定された認識対象に対して基準エレメントとの類似度をあらわす得点が付与される。
【００３４】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本願の請求項１に係る発明によれば、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なうパターン検出装置において、画像データを二値化する二値化手段と、該二値化手段により二値化された画像データに含まれる、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識する部分画像認識手段と、認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定手段と、該特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定手段が設定した得点の合計得点を算出し、上記領域内に含まれる部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出し、該合計得点および該適合度得点を総合して特定のパターンの判定を行なうパターン判定手段と、を有しているので、所定の画素ブロック領域内に含まれる部分画像の配置のみならず、各部分画像に対して設定された得点を評価して、上記画素ブロック領域内に含まれる部分画像の認識精度を総合的に評価することにより、特定のパターンをより高精度に検出することができる。
【００３５】
また、本願の請求項２に係る発明によれば、パターン判定手段は、領域内に含まれる部分画像の配置にかかる配置パターンと特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置にかかる配置パターンとのパターンマッチングを行って、適合度得点を算出する。
【００３６】
更に、本願の請求項３に係る発明によれば、画像データに含まれる特定のパターンの検出を行なうパターン検出方法において、画像データを二値化するステップと、該二値化ステップにおいて二値化された画像データに含まれる特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識する部分画像認識ステップと、該部分画像認識ステップにおいて認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定ステップと、特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定ステップにおいて設定した得点の合計得点を算出するステップと、領域内に含まれる部分画像の配置の、特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出するステップと、該合計得点および該適合度得点を総合して特定のパターンの判定を行なうパターン判定ステップと、を有しているので、所定の画素ブロック領域内に含まれる部分画像の配置のみならず、各部分画像に対して設定された得点を評価して、上記画素ブロック領域内に含まれる部分画像の認識精度を総合的に評価することにより、特定のパターンをより高精度に検出することができる。
【００３７】
また、更に、本願の請求項４に係る発明によれば、画像データに含まれる特定のパターンの検出を行なう際に用いられるパターン検出プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、該パターン検出プログラムが、二値化手段に画像データを二値化させるステップと、部分画像認識手段に該二値化させるステップにおいて二値化された画像データに含まれる、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識させる部分画像認識ステップと、得点設定手段に該部分画像認識ステップにおいて認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定させる得点設定ステップと、パターン判定手段に、特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定手段が設定した得点の合計得点を算出させ、領域内に含まれる部分画像の配置の、特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出させ、該合計得点および該適合度得点を総合して特定のパターンの判定を行なわせるパターン判定ステップと、を有しているので、所定の画素ブロック領域内に含まれる部分画像の配置のみならず、各部分画像に対して設定された得点を評価して、上記画素ブロック領域内に含まれる部分画像の認識精度を総合的に評価することにより、特定のパターンをより高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態に係る複写機を概略的に示す図である。
【図２】 上記複写機の基本構成をあらわすブロック図である。
【図３】 図２の画像データ処理部内のパターン検出処理部の構成をあらわすブロック図である。
【図４】 パターン検出処理のフローチャートである。
【図５】 上記パターン検出処理部内のエレメント認識処理部の構成をあらわすブロック図である。
【図６】 理想的なエレメントを構成する画素の配置を示す図である。
【図７】 エレメントと判定される認識対象を含む各種の７×７画素ブロック領域を示す図である。
【図８】 エレメントと判定されない認識対象を含む各種の７×７画素ブロック領域を示す図である。
【図９】 各種のエレメントに対する得点設定例を示す図である。
【図１０】 エレメント認識及び得点設定処理についてのフローチャートである。
【図１１】 理想的なパターンを構成するエレメントの配置を示す図である。
【図１２】 得点が設定されたエレメントから構成されるパターン及びその判定結果をあらわす図である。
【図１３】 得点が設定されたエレメントから構成される図１２と別のパターン及びその判定結果をあらわす図である。
【図１４】 特定のパターンの判定処理についてのフローチャートである。
【符号の説明】
１…複写機
５…画像データ処理部
１３…ＲＡＭ
１８…メモリ制御部
２０…パターン検出処理部
２１…画像入力部
２２…二値化処理部
２３…低解像度化処理部
２４…エレメント認識処理部
２５…パターン判定処理部
２６…得点設定処理部
３１…エレメント判定部
３２…エレメント得点設定部
３３…最終エレメント判定部
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像に含まれる特定のパターンを検出するパターン検出装置及び方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば複写機にて行なわれるデータ処理の１つに、取得された画像データを二値データ又は多値データとして画像メモリに記憶し、このデータと予めメモリに記憶される基準パターンの各画素のデータとを照合することにより、画像に含まれる特定パターンの検出や形状認識等を行なうパターンマッチング処理が知られている。
【０００３】
ところで、近年では、走査を行なう入力デバイスや画像データを印字プリントとして出力する出力デバイスとして、例えば高解像度データなどの情報量の大きい画像データを高速に処理可能なものが普及しつつある。これら入出力デバイスと共働して、実時間内でのパターンマッチング処理を含むデータ処理を実現するには、ハードウェアの構成が少なからず複雑になるという問題がある。この問題を解消するために、特定パターンの検出を高速に行なうことができ、また、その構成が簡単であるパターン検出装置が求められている。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
このようなパターン検出装置としては、例えば、所定の形状及び寸法を備えた複数の部分画像から構成される特定パターンを検出対象とし、画像データをパターンが納まるサイズのフィルタで順次走査して、該フィルタに規定される領域内で認識された部分画像の配置について得点を設定し、その得点に基づき特定パターンの検出を判断するものが知られている。しかし、この装置では、規定領域内での部分画像の配置について評価されるため、特定パターンを構成する部分画像の１つでも認識できないと、他の部分画像の認識結果がどれだけ完全であっても、特定パターンを検出し得ないという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記技術的課題に鑑みてなされたもので、特定パターンの検出を高精度かつ高速に行なうことができ、また、その構成が簡単であるパターン検出装置及びそれを用いた特定パターンの検出方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本願の請求項１に係る発明は、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なうパターン検出装置において、画像データを二値化する二値化手段と、該二値化手段により二値化された画像データに含まれる、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識する部分画像認識手段と、該部分画像認識手段により認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定手段と、該特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定手段が設定した得点の合計得点を算出し、上記領域内に含まれる部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出し、該合計得点および該適合度得点を総合して特定のパターンの判定を行なうパターン判定手段と、を有していることを特徴としたものである。
【０００７】
また、本願の請求項２に係る発明は、上記パターン判定手段が、上記領域内に含まれる部分画像の配置にかかる配置パターンと上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置にかかる配置パターンとのパターンマッチングを行って、上記適合度得点を算出する、ことを特徴としたものである。
【０００８】
更に、本願の請求項３に係る発明は、画像データに含まれる特定のパターンの検出を行なうパターン検出方法において、画像データを二値化するステップと、該二値化ステップにおいて二値化された画像データに含まれる、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識する部分画像認識ステップと、該部分画像認識ステップにおいて認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定ステップと、上記特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定ステップにおいて設定した得点の合計得点を算出するステップと、上記領域内に含まれる部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出するステップと、該合計得点および該適合度得点を総合して特定のパターンの判定を行なうパターン判定ステップと、を有していることを特徴としたものである。
【０００９】
また、更に、本願の請求項４に係る発明は、画像データに含まれる特定のパターンの検出を行なう際に用いられるパターン検出プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、該パターン検出プログラムが、二値化手段に画像データを二値化させるステップと、部分画像認識手段に該二値化させるステップにおいて二値化された画像データに含まれる、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識させる部分画像認識ステップと、得点設定手段に該部分画像認識ステップにおいて認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定させる得点設定ステップと、パターン判定手段に、上記特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定手段が設定した得点の合計得点を算出させ、上記領域内に含まれる部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出させ、該合計得点および該適合度得点を総合して上記特定のパターンの判定を行なわせるパターン判定ステップと、を有していることを特徴としたものである。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について、添付図面を参照しながら説明する。
図１及び図２は、それぞれ、本発明の実施の形態１に係る複写機を概略的に示す図、及び、該複写機の基本的な構成を示すブロック図である。この複写機１は、基本的な構成として、光学系を用いて原稿を読み取り画像データを取得する画像走査部４と、画像データに対して文字認識処理を含む各種の処理を施す画像データ処理部５と、画像データに基づき印刷を実行する印字部６とを有している。図２から分かるように、これらの構成要素は、データバス１５を介して、複写機１に組み込まれる各種の構成要素の制御を行なうＣＰＵ１１，該ＣＰＵ１１の制御プログラムを記憶するＲＯＭ１２、及び、ＣＰＵ１１が制御のために実行するプログラムやデータを一時的に格納するＲＡＭ１３と接続されている。
【００１１】
この複写機１では、まず、画像走査部４において、原稿台上の原稿がＣＣＤ２により光学的に読み取られ、光電変換される。ＣＣＤ２としては、Ｒ(赤)，Ｇ(緑)，Ｂ(青)の各色成分に対応する３ラインのリニアＣＣＤが用いられる。このリニアＣＣＤは、原稿台上の原稿に光を照射する場合に、その反射光からＲ，Ｇ，Ｂの各色光を１回の走査で取得可能であり、各色光を電気信号(アナログ画像データ)に変換することができる。上記画像走査部４により取得されたアナログ画像データは、画像データ処理部５へ入力され、印字部６に適した出力形式となるように処理される。印字部６では、画像データ処理部５から出力された画像データに基づき、印刷プリントが作成される。この間の各構成要素の動作は、上記ＲＯＭ１２に記録されたプログラムが、ＲＡＭ１３に格納された上で、順次、ＣＰＵ１２に読み出されることにより実行される。
【００１２】
画像データ処理部５には、原稿に印刷された所定の形状及び寸法を備えたパターンを検出するパターン検出処理部が組み込まれている。図３は、画像データ処理部５に組み込まれるパターン検出処理部の構成をあらわすブロック図である。このパターン検出処理部２０は、デジタル化された画像データが入力される画像入力部２１と、画像データを低解像度化する低解像度化処理部２２と、低解像度化された画像データを構成する各画素の濃度値を判断した上でラベリング(二値化)する二値化処理部２３とを有している。
【００１３】
画像入力部２１に入力される画像データは、Ｒ(赤)，Ｇ(緑)，Ｂ(青)の各色がそれぞれ８ビット(２５６階調)の濃度値を有するデータである。この画像入力部２１では、必要に応じて、画像データに対して、解像度変換，変倍等の前処理が加えられる。上記二値化処理部２２は、画像データを構成する各画素の所定の色(パターンの色)についての濃度値が、予め設定された「参照濃度範囲」に含まれるか否かを判断し、該参照濃度範囲内の濃度値を有する画素を黒画素に設定するように、二値化処理を行なう。なお、「黒画素」とは、二値画像データにおいて値１を有する画素、すなわち点の存在する画素を意味し、以下の説明でも同様である。その後、画像データは、低解像度化処理部２３に入力され、間引きされることにより、後のエレメント認識処理の処理対象となる低解像度のデータに変換される。低解像度化された画像データは、その後、所定のメモリ(例えばＲＡＭ１３)に一旦格納される。
【００１４】
また、図３から分かるように、パターン検出処理部２０は、画像データ中のエレメントを認識するエレメント認識処理部２４と、複数のエレメントから構成されるパターンの判定を行なうパターン判定処理部２５と、判定結果に得点を設定する得点設定処理部２６とを有している。
エレメント認識処理部２４は、ＲＡＭ１３に格納される画像データを読み出し、画像データ中のエレメントを認識する。この「エレメント」は、パターンの一部を構成する部分画像であり、所定の形状，寸法及び色を備えた画像である。エレメント認識処理の結果は、再度、ＲＡＭ１３に格納される。パターン判定処理部２５は、ＲＡＭ１３に格納された複数のエレメントの配置に基づき、それらのエレメントから特定のパターンが構成されるか否かの判定を行なう。そして、得点設定処理部２６は、パターン判定処理部２５による判定結果に対して、それに応じた得点を設定する。
【００１５】
図４は、上記の構成を備えたパターン検出処理部２０によるパターン検出処理のフローチャートである。このパターン検出処理では、まず、画像入力部を介して入力されたカラー画像データをパターンの色に関し二値化する(Ｓ１１)。次に、二値画像データをより低解像度の画像データに変換する(Ｓ１２)。更に、低解像度化された二値画像データの全体を、エレメントが納まるサイズ(ｍ×ｎ画素ブロック)のフィルタで順次スキャンし、該画像データ中のエレメントを認識した上で、各エレメントに対して得点を設定する(Ｓ１３)。
【００１６】
続いて、二値画像データを、特定のパターンが納まるサイズのフィルタでスキャンし、認識されたエレメントの配置およびＳ１３にて設定された各エレメントの得点に基づき、パターンを判定する(Ｓ１４)。そして、取得されたパターン判定結果を評価し、それに応じた得点を設定する(Ｓ１５)。以上で、パターン検出処理を終了する。
なお、エレメント認識及び得点設定処理(Ｓ１３)，パターン判定処理(Ｓ１４)については、図１０及び図１４を参照して詳しく後述する。
【００１７】
図５は、パターン検出処理部２０内のエレメント認識処理部２４の構成をあらわすブロック図である。このエレメント認識処理部２４は、画像データ中の認識対象を所定の条件に基づき評価して、その条件を満たす認識対象をエレメントと判定するエレメント判定部３１と、そのエレメントと所定の寸法及びサイズを備えた基準のエレメントとの類似度に基づき、各エレメントに対して得点を設定するエレメント得点設定部３２と、これら各構成要素による判定結果を受け、最終的なエレメント判定を行なう最終エレメント判定部３３とを有している。この実施の形態では、エレメント認識処理部２４とＲＡＭとの間で行なわれるデータの読出し又は格納が、メモリ制御部１８を介して制御される。
【００１８】
メモリ制御部１８は、エレメント認識処理に際して、二値画像データが格納されているＲＡＭ１３上のアドレスを算出し、該ＲＡＭ１３から二値画像データ中の画素ブロック領域を順次読み出す。この画素ブロック領域は、着目画素を中心にしたｍ×ｎ個の画素からなる矩形のブロック領域であり、そのサイズは、処理解像度や理想的なエレメントのサイズに関係して決定される。メモリ制御部１８により読み出された画素ブロック領域は、エレメント判定部３１へ入力される。
【００１９】
エレメント判定部３１は、入力された画素ブロック領域内の認識対象を所定の条件に基づき評価して、その条件を満たす認識対象をエレメントと判定する。上記所定の条件は、▲１▼画素ブロック領域の最外ラインを構成する画素が全て白画素であること、また、▲２▼画素ブロック領域内の着目画素を中心とした所定領域に含まれる黒画素の数が、規定の範囲内に納まることである。なお、「白画素」とは、二値画像データにおいて値０を有する画素、すなわち点の存在しない画素をあらわし、以下の説明でも同様である。
【００２０】
例えば、図６に示すように、理想的なエレメントは、４×４画素ブロック領域内で、中央にある２×２画素及び頂点をなす４画素を除き、黒画素が上下及び左右に対称に配置されてなる中抜き円形の画像である。図６において、ハッチングを施した画素は黒画素である。この理想的なエレメントについて、７×７画素ブロック領域におけるエレメント判定を行なう。この場合に、上記条件▲１▼及び▲２▼に対応する条件として、７×７画素ブロック領域の最外ラインを構成する画素が全て白画素であること、及び、７×７画素ブロック領域内の着目画素を中心とした５×５画素ブロック領域に含まれる黒画素の数が６〜１０に納まることを設定する。このような条件に基づき評価される結果、図７に示すような各種の７×７画素ブロック領域に含まれる認識対象が、共に、エレメントと判定される。これらの認識対象は、図６に示すような理想的なエレメントとは形状又はサイズに関して異なるものの、上記条件▲１▼及び▲２▼を満たすので、エレメントと判定される。これに対して、図８に示すような各種の７×７画素ブロック領域に含まれる認識対象は、上記条件▲１▼及び▲２▼の少なくとも一方を満たさず、エレメントと判定されない。
エレメント判定部３１によりエレメントと判定された認識対象を含む画素ブロック領域は、随時、エレメント得点設定部３２及び最終エレメント判定部３３へ入力される。
【００２１】
エレメント得点設定部３２は、図６に示すような理想的なエレメントを基準エレメントとして、該基準エレメントとエレメント判定部３１から入力された画素ブロック領域に含まれるエレメントとの類似度に基づき、各エレメントに対して得点を設定する。上記基準エレメントは、所定のメモリ(例えばＲＯＭ１２)に記憶され、得点設定に際して、随時、読み出される。図９に、基準エレメントに対する類似度に基づいて得点設定された各種のエレメントを示す。各種のエレメントは形状別に分類され、各形状毎に、基準エレメントに類似するほど高い得点が設定される。すなわち、基準エレメントと同一のものには１００点，１画素のみ欠落するものには９０点，対辺若しくは隣接する辺において計２画素が欠落するものには８０点，１辺が欠落するものには７０点が設定される。
なお、エレメントに対する得点設定としては、これに限定されることなく、基準エレメントに対する類似度を数値化し得るものであれば、他の様々なパターンが用いられてもよい。
エレメント得点設定部３２による得点結果は、随時、最終エレメント判定部３３へ入力される。
【００２２】
最終エレメント判定部３３は、エレメント判定部３１からの画素ブロック領域を受け、最終的に、その画素ブロック領域に含まれる認識対象をエレメントと判定する。また、最終エレメント判定部３３は、エレメント得点設定部３２による得点結果を受け、それらを各エレメントに対して関連させる。これらの判定結果及びエレメントの得点は、メモリ制御部１８を介して、ＲＡＭ１３に送られ格納される。
【００２３】
図１０は、エレメント認識及び得点設定処理(図４のＳ１３)についてのフローチャートである。この処理では、例えば図６に示す理想的なエレメントが納まるサイズのフィルタで画像データがスキャンされ、フィルタ内の各画素ブロック領域について、前述したような判定条件を満たしているか否かが判断される。なお、このフローチャートは、７×７画素ブロック領域に対応するフィルタを用いた場合について説明するものである。
本処理に入ると、まず、低解像度化された後に格納された二値画像データを読み出す(Ｓ２１)。次に、フィルタの走査開始位置を決定する。すなわち、フィルタのＹ方向座標を画像データの上端に位置するように設定し(Ｓ２２)、フィルタのＸ方向座標を画像データの左端に位置するように設定する(Ｓ２３)。
【００２４】
走査を開始すると、まず、フィルタ内の７×７画素ブロック領域について、７×７画素ブロック領域の最外ラインが全て白画素であるか否かを判断する(Ｓ２４)。判断の結果、全て白画素でない場合には、画素ブロック領域内の認識対象がエレメントでないと判断し、エレメントフラグを「オフ」にセットし(Ｓ２８)、更に、０点を設定して(Ｓ２９)、Ｓ３０へ進む。他方、全て白画素である場合、Ｓ２５へ進む。Ｓ２５では、５×５画素ブロック領域内の黒画素数が６〜１０であるか否かを判断する。その結果、６〜１０でない場合には、エレメントフラグを「オフ」にセットした後(Ｓ２８)、更に、０点を設定して(Ｓ２９)、Ｓ３０へ進む。他方、６〜１０である場合、Ｓ２６へ進む。
【００２５】
Ｓ２６では、Ｓ２４及びＳ２５にて共に条件を満たした画素ブロック領域内の認識対象をエレメントとし、エレメントフラグを「オン」にセットする。次に、Ｓ２７では、エレメントと基準エレメントとの形状についての類似度を評価した結果、エレメントに対して得点を設定する。更に、Ｓ３０では、認識対象とする７×７画素ブロック領域が、Ｘ方向の最終の画素ブロック領域であるか否かを判断する。この結果、最終の画素ブロック領域でない場合には、フィルタをＸ方向へ１画素分だけずらした上で(Ｓ３１)、Ｓ２４へ戻り、それ以降のステップを行なう。他方、最終の画素ブロック領域である場合には、Ｓ３２へ進み、認識対象とする７×７画素ブロック領域が、Ｙ方向の最終の画素ブロック領域であるか否かを判断する。その結果、最終の画素ブロック領域でない場合には、フィルタをＹ方向へ１画素分だけずらした上で(Ｓ３３)、Ｓ２３へ戻り、それ以降のステップを行なう。他方、最終の画素ブロック領域である場合には、エレメント認識及び得点設定処理を終了し、メインルーチンへリターンする。
【００２６】
このように、上記エレメント認識及び得点設定処理では、認識された各エレメントに対して、エレメントと基準エレメントとの類似度に基づく得点を設定することにより、各エレメントの認識精度を相対的に評価することができる。
【００２７】
なお、上記エレメント認識及び得点設定処理(図１０のＳ２１〜Ｓ３３)は、複写機１に組み込まれたオペレーティングプログラムに基づいて実行されるものであり、この実施の形態では、上記プログラムが、複写機１内のＲＯＭ１２(図２参照)に格納されている。また、これに限定されることなく、このようなプログラムは、例えばフロッピーディスク，ＣＤ−ＲＯＭ等の外部記録媒体にファイル形式で格納されてもよい。
【００２８】
次に、図１０のＳ２１〜Ｓ３３のエレメント認識及び得点設定処理により認識されたエレメントの配置及び設定された各エレメントの得点に基づいた特定のパターンの判定処理について説明する。この判定処理では、二値画像データが、特定のパターンが納まるサイズのフィルタで順次スキャンされ、画像データ中の各領域で、フィルタ内に認識されたエレメントの配置が評価されるとともに、エレメントの合計得点が算出される。その結果、エレメントの配置の理想的なパターンとの適合度を示す得点と、エレメントの合計得点との総合点が所定値以上であると判断された場合に、上記フィルタ内に認識されたエレメントが特定のパターンを構成していると判定される。
【００２９】
例えば、７つのエレメントが図１１に示すように配列されてなるパターンを理想的なパターンとし、フィルタ内で図１２及び図１３に示す２通りのパターンが認識された場合について考慮する。図１２に示すパターンでは、エレメントの配置が理想的なパターンと適合しているため、特定のパターンと判定される。エレメントの形状にはばらつきがあり、それらの合計得点は５２０点となる。
また、一方、図１３に示すパターンでは、７つのエレメントのうちの１つ(右下のもの)が汚れで潰され、エレメントの配置は理想的なパターンと適合していない。しかし、他の６つのエレメントの形状が、図６に示すような基準エレメントと同一であるため、エレメントの合計得点は６００点となる。これにより、特定のパターンと判定される。
【００３０】
図１４は、前述したパターン判定処理についてのフローチャートである。この処理では、例えば図１１に示す理想的なパターンが納まるサイズのフィルタで画像データがスキャンされ、フィルタに対応する画素ブロック領域内で認識されるエレメントについて考察する。本処理に入ると、まず、フィルタの走査開始位置を決定する。すなわち、フィルタのＹ方向座標を画像データの上端に位置するように設定し(Ｓ４１)、フィルタのＸ方向座標を画像データの左端に位置するように設定する(Ｓ４２)。次に、フィルタ内で認識される各エレメントについて予め設定されたエレメントフラグを読み出した上で(Ｓ４３)、各エレメントがパターンを構成するか否かを、例えば、パターンマッチングによる適合度が所定の閾値以上であるか否かで判断する(Ｓ４４)。その結果、パターンを構成しない場合には、０点を設定し、特定のパターンでないと判定して(Ｓ４６)、Ｓ４９へ進む。他方、パターンを構成する場合には、エレメントの合計得点を算出する(Ｓ４５)。
【００３１】
続いて、Ｓ４７では、エレメントの配置の理想的なパターンとの適合度を示す得点と、エレメントの合計得点との総合点が所定値以上であるか否かを判断する。その結果、どちらにも該当しない場合には、０点を設定し、特定のパターンでないと判定して(Ｓ４６)、Ｓ４９へ進む。他方、いずれかに該当する場合には、特定のパターンと判定し(Ｓ４８)、Ｓ４９へ進む。
Ｓ４９では、判定処理の対象とするブロック領域が、Ｘ方向の最終の画素ブロック領域であるか否かを判断する。この結果、最終の画素ブロック領域でない場合には、フィルタをＸ方向へ１画素分だけずらした上で(Ｓ５０)、Ｓ４３へ戻り、それ以降のステップを行なう。他方、最終の画素ブロック領域である場合には、Ｓ５１へ進み、判定処理の対象とする画素ブロック領域が、Ｙ方向の最終の画素ブロック領域であるか否かを判断する。その結果、最終の画素ブロック領域でない場合には、フィルタをＹ方向へ１画素分だけずらした上で(Ｓ５２)、Ｓ４２へ戻り、それ以降のステップを行なう。他方、最終の画素ブロック領域である場合には、パターン判定処理を終了し、メインルーチンへリターンする。
【００３２】
このように、上記パターン判定処理では、所定の画素ブロック領域内に含まれるエレメントの配置のみならず、前述したエレメント認識及び得点設定処理により各エレメントに対して設定された得点を評価して、上記画素ブロック領域内に含まれるエレメントの認識精度を総合的に判定することにより、特定のパターンをより高精度に検出することができる。
【００３３】
なお、本発明は、例示された実施の形態に限定されるものでなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において、種々の改良及び設計上の変更が可能であることは言うまでもない。例えば、図５を参照して説明したエレメント認識処理部２４の各構成要素をハードウェア化してもよい。この場合には、ＲＡＭ１３から各構成要素(エレメント判定部３１及びエレメント得点設定部３２)へ画素ブロック領域が同時に入力され、その後、判定結果及びエレメント得点が、個々に、最終エレメント判定部３３へ入力される。最終エレメント判定部３３では、判定結果及びエレメント得点が関連させられ、エレメントと判定された認識対象に対して基準エレメントとの類似度をあらわす得点が付与される。
【００３４】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本願の請求項１に係る発明によれば、画像に含まれる特定のパターンの検出を行なうパターン検出装置において、画像データを二値化する二値化手段と、該二値化手段により二値化された画像データに含まれる、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識する部分画像認識手段と、認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定手段と、該特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定手段が設定した得点の合計得点を算出し、上記領域内に含まれる部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出し、該合計得点および該適合度得点を総合して特定のパターンの判定を行なうパターン判定手段と、を有しているので、所定の画素ブロック領域内に含まれる部分画像の配置のみならず、各部分画像に対して設定された得点を評価して、上記画素ブロック領域内に含まれる部分画像の認識精度を総合的に評価することにより、特定のパターンをより高精度に検出することができる。
【００３５】
また、本願の請求項２に係る発明によれば、パターン判定手段は、領域内に含まれる部分画像の配置にかかる配置パターンと特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置にかかる配置パターンとのパターンマッチングを行って、適合度得点を算出する。
【００３６】
更に、本願の請求項３に係る発明によれば、画像データに含まれる特定のパターンの検出を行なうパターン検出方法において、画像データを二値化するステップと、該二値化ステップにおいて二値化された画像データに含まれる特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識する部分画像認識ステップと、該部分画像認識ステップにおいて認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定ステップと、特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定ステップにおいて設定した得点の合計得点を算出するステップと、領域内に含まれる部分画像の配置の、特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出するステップと、該合計得点および該適合度得点を総合して特定のパターンの判定を行なうパターン判定ステップと、を有しているので、所定の画素ブロック領域内に含まれる部分画像の配置のみならず、各部分画像に対して設定された得点を評価して、上記画素ブロック領域内に含まれる部分画像の認識精度を総合的に評価することにより、特定のパターンをより高精度に検出することができる。
【００３７】
また、更に、本願の請求項４に係る発明によれば、画像データに含まれる特定のパターンの検出を行なう際に用いられるパターン検出プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、該パターン検出プログラムが、二値化手段に画像データを二値化させるステップと、部分画像認識手段に該二値化させるステップにおいて二値化された画像データに含まれる、特定のパターンを構成する複数の部分画像を認識させる部分画像認識ステップと、得点設定手段に該部分画像認識ステップにおいて認識された部分画像と所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定させる得点設定ステップと、パターン判定手段に、特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる部分画像について該得点設定手段が設定した得点の合計得点を算出させ、領域内に含まれる部分画像の配置の、特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出させ、該合計得点および該適合度得点を総合して特定のパターンの判定を行なわせるパターン判定ステップと、を有しているので、所定の画素ブロック領域内に含まれる部分画像の配置のみならず、各部分画像に対して設定された得点を評価して、上記画素ブロック領域内に含まれる部分画像の認識精度を総合的に評価することにより、特定のパターンをより高精度に検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】 本発明の実施の形態に係る複写機を概略的に示す図である。
【図２】 上記複写機の基本構成をあらわすブロック図である。
【図３】 図２の画像データ処理部内のパターン検出処理部の構成をあらわすブロック図である。
【図４】 パターン検出処理のフローチャートである。
【図５】 上記パターン検出処理部内のエレメント認識処理部の構成をあらわすブロック図である。
【図６】 理想的なエレメントを構成する画素の配置を示す図である。
【図７】 エレメントと判定される認識対象を含む各種の７×７画素ブロック領域を示す図である。
【図８】 エレメントと判定されない認識対象を含む各種の７×７画素ブロック領域を示す図である。
【図９】 各種のエレメントに対する得点設定例を示す図である。
【図１０】 エレメント認識及び得点設定処理についてのフローチャートである。
【図１１】 理想的なパターンを構成するエレメントの配置を示す図である。
【図１２】 得点が設定されたエレメントから構成されるパターン及びその判定結果をあらわす図である。
【図１３】 得点が設定されたエレメントから構成される図１２と別のパターン及びその判定結果をあらわす図である。
【図１４】 特定のパターンの判定処理についてのフローチャートである。
【符号の説明】
１…複写機
５…画像データ処理部
１３…ＲＡＭ
１８…メモリ制御部
２０…パターン検出処理部
２１…画像入力部
２２…二値化処理部
２３…低解像度化処理部
２４…エレメント認識処理部
２５…パターン判定処理部
２６…得点設定処理部
３１…エレメント判定部
３２…エレメント得点設定部
３３…最終エレメント判定部
Claims (4)
- 画像に含まれ、所定の同一形状同一サイズの複数の部分画像が所定の理想的な配置に構成されてなる特定のパターンの検出を行なうパターン検出装置において、
画像データを二値化する二値化手段と、
前記画像中において上記所定の同一形状同一サイズを備えた複数の部分画像の１つと認められる各部分画像を、上記二値化手段により二値化された画像データから認識する部分画像認識手段と、
上記部分画像認識手段により認識された各部分画像それぞれと前記所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定手段と、
上記特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる複数の部分画像について上記得点設定手段が設定した得点の合計得点を算出し、上記領域内に含まれる複数の部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の上記所定の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出し、上記合計得点および上記適合度得点を総合して上記特定のパターンの判定を行なうパターン判定手段と、を有していることを特徴とするパターン検出装置。 - 上記パターン判定手段は、上記領域内に含まれる部分画像の配置にかかる配置パターンと上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の理想的な配置にかかる配置パターンとのパターンマッチングを行って、上記適合度得点を算出する、ことを特徴とする請求項１記載のパターン検出装置。
- 画像に含まれ、所定の同一形状同一サイズの複数の部分画像が所定の理想的な配置に構成されてなる特定のパターンの検出を行なうパターン検出方法において、
画像データを二値化するステップと、
前記画像中において上記所定の同一形状同一サイズを備えた複数の部分画像の１つと認められる各部分画像を、上記二値化ステップにおいて二値化された画像データから認識する部分画像認識ステップと、
上記部分画像認識ステップにより認識された各部分画像それぞれと前記所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定する得点設定ステップと、
上記特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる複数の部分画像について上記得点設定ステップにおいて設定した得点の合計得点を算出するステップと、
上記領域内に含まれる複数の部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の上記所定の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出するステップと、
上記合計得点および上記適合度得点を総合して上記特定のパターンの判定を行なうパターン判定ステップと、を有していることを特徴とするパターン検出方法。 - 画像に含まれ、所定の同一形状同一サイズの複数の部分画像が所定の理想的な配置に構成されてなる特定のパターンの検出を行なう際に用いられるパターン検出プログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体であって、該パターン検出プログラムが、
二値化手段に画像データを二値化させるステップと、
部分画像認識手段に、前記画像中において上記所定の同一形状同一サイズを備えた複数の部分画像の１つと認められる各部分画像を、上記二値化させるステップにおいて二値化された画像データから認識させる部分画像認識ステップと、
得点設定手段に上記部分画像認識ステップにおいて認識された各部分画像それぞれと前記所定の形状及びサイズを備えた基準画像との類似度に基づき、各部分画像に対して得点を設定させる得点設定ステップと、
パターン判定手段に、上記特定のパターンが納まるサイズを備えた領域内に含まれる複数の部分画像について上記得点設定手段が設定した得点の合計得点を算出させ、上記領域内に含まれる複数の部分画像の配置の、上記特定のパターンを構成する複数の部分画像の上記所定の理想的な配置に対する適合度を評価して適合度得点を算出させ、上記合計得点および上記適合度得点を総合して上記特定のパターンの判定を行なわせるパターン判定ステップと、を有していることを特徴とするコンピュータ読取り可能な記録媒体。
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