JP4960516B2 - 画像認識装置、画像認識方法 - Google Patents
画像認識装置、画像認識方法 Download PDFInfo
- Publication number
- JP4960516B2 JP4960516B2 JP2011066266A JP2011066266A JP4960516B2 JP 4960516 B2 JP4960516 B2 JP 4960516B2 JP 2011066266 A JP2011066266 A JP 2011066266A JP 2011066266 A JP2011066266 A JP 2011066266A JP 4960516 B2 JP4960516 B2 JP 4960516B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- blur
- unit
- filter
- blur level
- 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.)
- Active
Links
Images
Landscapes
- Character Input (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
上記に鑑み、本発明は、画質の違いによらず安定して画像を認識できる画像認識装置および画像認識方法を提供することを目的とする。
(第1の実施形態)
図1は、第1の実施形態に係る画像認識装置の構成の一例を示した図である。図2は、勾配フィルタの一例を示した図である。図3は、勾配フィルタの一例を示した図である。図4は、ぼけ変換フィルタの一例を示した図である。図5は、ぼけ変換フィルタの一例を示した図である。図6は、単位インパルスを示した図である。図7は、単位インパルスに勾配フィルタを適用した結果を示した図である。図8は、単位インパルスに合成フィルタを適用した結果を示した図である。図9は、入力画像の一例を示した図である。図10は、正規化後の画像の一例を示した図である。
勾配フィルタLは、ぼけ測定部14において、正規化部13から入力される正規化画像のぼけ量βを測定する際に用いられる。この勾配フィルタLは、画像の2次元勾配を求めるフィルタであり、ラプラシアンフィルタ、Prewittフィルタ、Sobelフィルタ等が使用できる。
ぼけ変換フィルタGεは、正規化部13で正規化された画像のぼけ量βを大きく(増大)するフィルタである。このようなフィルタとしては、下記(1)式を満たすものが使用できる。
ここで、εは、画像のぼけレベルを示すパラメータである。
0<ε<1…(2)
鮮鋭変換フィルタSδは、正規化部13で正規化された画像のぼけ量βを小さく(減少)するフィルタである。このようなフィルタとしては、下記(3)式を満たすものが使用できる。
ここで、δは、画像の鮮鋭の度合いを示すパラメータである。
Sδ=I−δ・L4/(1−4δ)…(4)
Iは、恒等変換を表わしている。L4は、4近傍ラプラシアンフィルタを表わしている。
この第1の実施形態では、ぼけ量βを算出するために、図6に示す単位インパルスdがぼけによって劣化する過程を事前にシミュレートしている。そして、規格化画像のぼけ量βと、規格化画像に勾配フィルタLを適用した際に得られる各画素の絶対値の最大値Mとの関係式を導出している。
1.単位インパルスdに、上述した勾配フィルタLと、ぼけ変換フィルタGεとを合成した合成フィルタL・Gεを適用する。
2.合成フィルタL・Gεを適用した後の画像の各画素の画素値の最大値を、εをパラメータとする関数P(ε)の解として、下記(5)式を定義する。
P(ε)=M…(5)
β=1−M/4K…(6)
以上により、ぼけ量βと最大値Mとの関係式が導出される。
目標値αは、画像を効率的よく認識できる時の画像のぼけ量βである。ぼけ測定部14で測定される画像のぼけ量βを、この目標値αと一致もしくは近くなるように画像を処理することで、画質の違いによらず安定して画像を認識できる。
1.この画像認識装置1に入力される可能性のある様々な画像を正規化した正規化画像を生成する。
2.勾配フィルタLを用いて、各正規化画像のぼけ量βを算出する。
3.算出されたぼけ量βの平均値αpを算出する。
4.ぼけ変換フィルタGのパラメータをαfとした際に下記(7)式で与えられるαを目標値とする。
α=αp+αf…(7)
図11は、画像認識装置1の動作の一例を示したフローチャートである。
ぼけ測定部14は、正規化部13から入力される画像のぼけ量βを算出する(ステップS102)。ぼけ比較部15は、ぼけ測定部14から入力されるぼけ量βを、ぼけ量の目標値αと比較する(ステップS103)。
第1の実施形態では、予めぼけ量βと画素値の最大値Mとの関係式を求め、該関係式により画像をぼけ変換または鮮鋭変換する実施形態について説明した。この第2の実施形態では、画素値の最大値Mが予め測定により算出された範囲内に収まるまで画像をぼけ変換または鮮鋭変換する実施形態について説明する。
この第2の実施形態では、画像認識率が所定の認識率となる場合の画素値の最大値Mの範囲を予め測定しておき、この範囲を閾値Tmaxから閾値Tminの範囲として定めている。つまり、この第2の実施形態に係る画像認識装置2では、ぼけ測定部14Aで測定される画像の画素値の最大値Mが、この閾値Tmaxから閾値Tminの範囲にあれば、画像を認識できる。
1.この画像認識装置1に入力される可能性のある様々な画像を正規化した画像を生成する。
2.勾配フィルタLを用いて、各正規化された画像の画素値の最大値Mを算出する。
3.算出された最大値Mの平均値M0および標準偏差σを算出する。
4.下記(8)式で与えられる範囲を画素値の最大値Mの取り得る範囲として決定する。
ここで、cは、定数である。また、M0+cσが閾値Tmax、M0−cσが閾値Tminとなる。
図13は、画像認識装置2の動作の一例を示したフローチャートである。
ぼけ測定部14Aは、正規化部13から入力される画像の画素値を算出する。次に、ぼけ測定部14Aは、算出したすべての画素値の中から最大値Mを取得する(ステップS202)。
本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
Claims (5)
- 種々の互いに異なる複数の画像を所定の大きさに正規化し、この正規化された画像毎に測定した画像のぼけレベルに基づいて算出した閾値が記憶された記憶部と、
入力画像のぼけレベルを測定する測定部と、
前記測定部で測定されたぼけレベルを前記閾値と比較する比較部と、
前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記閾値よりも小さい場合、前記入力画像に前記ぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記閾値よりも大きい場合、前記入力画像に前記ぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用する画像処理部と、
前記画像処理部で処理された画像の特徴から前記入力画像を認識する認識部と、
を具備することを特徴とする画像認識装置。 - 前記閾値は、互いに異なる第1の値、第2の値からなり、
前記画像処理部は、前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記第1の値以上で、かつ前記第2の値以下となるまで、前記比較部での比較結果に応じて前記入力画像にぼけ変換フィルタまたは鮮鋭変換フィルタを適用することを特徴とする請求項1に記載の画像認識装置。 - 前記画像処理部は、前記ぼけ変換フィルタまたは前記鮮鋭変換フィルタによるぼけレベルの変化量を段階的に小さくすることを特徴とする請求項2に記載の画像認識装置。
- 前記画像処理部は、前記ぼけ変換フィルタとしてガウシアンフィルタを用い、前記鮮鋭変換フィルタとしてラプラシアンフィルタを用いることを特徴とする請求項1ないし請求項3のいずれか1項に記載の画像認識装置。
- 種々の互いに異なる複数の画像を所定の大きさに正規化するステップと、
この正規化された画像毎にぼけレベルを測定するステップと、
前記測定されたぼけレベルに基づいて閾値を算出するステップと、
入力画像のぼけレベルを測定するステップと、
前記ぼけレベルを前記閾値と比較するステップと、
前記ぼけレベルが、前記閾値よりも小さい場合、前記入力画像に前記ぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、前記ぼけレベルが、前記閾値よりも大きい場合、前記入力画像に前記ぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用するステップと、
前記フィルタ適用後の画像の特徴から前記入力画像を認識するステップと、
を具備することを特徴とする画像認識方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011066266A JP4960516B2 (ja) | 2011-03-24 | 2011-03-24 | 画像認識装置、画像認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP2011066266A JP4960516B2 (ja) | 2011-03-24 | 2011-03-24 | 画像認識装置、画像認識方法 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2009040770A Division JP4762321B2 (ja) | 2009-02-24 | 2009-02-24 | 画像認識装置、画像認識方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JP2011154708A JP2011154708A (ja) | 2011-08-11 |
JP4960516B2 true JP4960516B2 (ja) | 2012-06-27 |
Family
ID=44540575
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP2011066266A Active JP4960516B2 (ja) | 2011-03-24 | 2011-03-24 | 画像認識装置、画像認識方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP4960516B2 (ja) |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS6272085A (ja) * | 1985-09-26 | 1987-04-02 | Toshiba Corp | 文字認識装置 |
JP2803709B2 (ja) * | 1995-05-17 | 1998-09-24 | 日本電気株式会社 | 文字認識装置及び文字認識方法 |
JP2000251013A (ja) * | 1999-02-26 | 2000-09-14 | Sanyo Electric Co Ltd | 文字認識方法、文字認識装置および記憶媒体 |
JP2002369071A (ja) * | 2001-06-08 | 2002-12-20 | Olympus Optical Co Ltd | 画像処理方法および、それを実装したデジタルカメラおよび、プログラム |
JP2004355339A (ja) * | 2003-05-29 | 2004-12-16 | Seiko Epson Corp | 鮮鋭化と平滑化を行なう画像処理 |
-
2011
- 2011-03-24 JP JP2011066266A patent/JP4960516B2/ja active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2011154708A (ja) | 2011-08-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
JP4762321B2 (ja) | 画像認識装置、画像認識方法 | |
KR100944171B1 (ko) | 화상 처리 방법 및 화상 처리기 | |
US9280830B2 (en) | Image processing apparatus and segmentation method | |
EP3002712A2 (en) | Horizontal and vertical line detection and removal for document images | |
JP4821869B2 (ja) | 文字認識装置、画像読取装置、およびプログラム | |
CN107610144B (zh) | 一种改进的基于最大类间方差法的红外图像分割方法 | |
JP4518139B2 (ja) | 画像処理装置 | |
US11010590B2 (en) | Image processing device, cell-cluster recognition apparatus, cell-cluster recognition method, and cell-cluster recognition program for binarizing and segmenting smoothed cell image in which gap between cells in each cell cluster is filled in | |
US7961968B2 (en) | Image density conversion method, image enhancement processor, and program thereof | |
JP2015211471A (ja) | 画像処理装置及び方法 | |
JP4960516B2 (ja) | 画像認識装置、画像認識方法 | |
US20130294708A1 (en) | Object separating apparatus, image restoration apparatus, object separating method and image restoration method | |
JP6160138B2 (ja) | パターン認識のためのモアレ除去方法およびこの方法を用いたモアレ除去装置ならびにプログラム | |
JP2008191467A (ja) | 混合モデル初期値算出装置及び混合モデル初期値算出プログラム | |
US20160162753A1 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and non-transitory computer-readable storage medium | |
JP5773935B2 (ja) | シーンにおけるオブジェクトを分類する方法 | |
Sitdikov et al. | Accelerated mutual entropy maximization for biomedical image registration | |
JP6320130B2 (ja) | 画像処理装置、その制御方法、および制御プログラム | |
JP6233842B2 (ja) | 情報端末装置、方法及びプログラム | |
JP5087151B2 (ja) | 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム | |
JP2017117066A (ja) | 画像処理方法、画像処理装置および画像処理プログラム | |
JP6493559B2 (ja) | 文字認識装置及び文字認識方法 | |
Chandra et al. | Dictionary based approach to edge detection | |
KR20230061026A (ko) | 기울기 보정을 제공하는 문자 인식 시스템 | |
JP5589825B2 (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 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20110325 |
|
A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20120221 |
|
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: 20120228 |
|
A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20120322 |
|
FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20150330 Year of fee payment: 3 |
|
R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Ref document number: 4960516 Country of ref document: JP Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
S531 | Written request for registration of change of domicile |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313531 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |
|
S533 | Written request for registration of change of name |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R313533 |
|
R350 | Written notification of registration of transfer |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R350 |