JPH0140379B2 - - Google Patents

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JPH0140379B2
JPH0140379B2 JP59104718A JP10471884A JPH0140379B2 JP H0140379 B2 JPH0140379 B2 JP H0140379B2 JP 59104718 A JP59104718 A JP 59104718A JP 10471884 A JP10471884 A JP 10471884A JP H0140379 B2 JPH0140379 B2 JP H0140379B2
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JP
Japan
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address
input
image
feature
data
Prior art date
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Expired
Application number
JP59104718A
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Japanese (ja)
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JPS60250488A (en
Inventor
Yoshuki Okuyama
Yoshiki Kobayashi
Tadashi Fukushima
Takeshi Kato
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.)
Hitachi Ltd
Original Assignee
Hitachi Ltd
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Publication date
Application filed by Hitachi Ltd filed Critical Hitachi Ltd
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Publication of JPS60250488A publication Critical patent/JPS60250488A/en
Publication of JPH0140379B2 publication Critical patent/JPH0140379B2/ja
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  • Image Analysis (AREA)

Description

【発明の詳細な説明】[Detailed description of the invention]

(発明の利用分野) 本発明は、画像から得られる特徴、例えば端
点、交点、分岐点など、あるいはパターンマツチ
ングにおいてテンプレートと最も一致した点など
を抽出して、それらの数や位置等を検出し、これ
に基づいて文字や物体などのパターン認識を行う
画像処理装置に係り、特に前述した特徴や一致点
などの位置情報を、高速に検出するのに好適な画
像処理装置に関する。 (発明の背景) 従来の画像処理装置による、画像からの特徴抽
出の処理例を第1図および第2図に示す。 第1図は、図に示すようなX字状の画像10か
ら、幾何学的特徴点である端点11〜14、およ
び交点15を抽出していることを示す。 特徴抽出プロセツサ20では、画像10から得
られる端点および交点を抽出し、それぞれを数値
化して、入力画像10と対応する位置に出力30
している。本例の出力30では端点11〜14に
16進数で“A”、交点15に同じく“B”という
数値(コード)が割付けられている。 第2図は、パターンマツチングプロセツサ60
によつて、テンプレート(標準パターン)50と
の画素単位の一致性を検出するパターンマツチン
グ処理を示している。 この図の例では、入力画像40の各種文字列の
なかで、テンプレート50(図示の例では“A”)
と最も一致する文字を検出して、対応する出力7
0の位置に、一致点71,72(図中に黒丸で示
す)を出力していることを示す。 文字や物体などを認識する様な視覚認識では、
上記のような特徴抽出処理を行う前処理の過程
と、前処理によつて得られた特徴に基づいて、最
終的な認識を行なう過程、つまり後処理の過程を
行うのが一般的である。 従来の画像処理装置では、前処理は専用のハー
ドウエアで行ない、後処理は汎用の計算機で行な
うというのが主流であり、後処理を行うための好
適なハードウエアは、未だ実現されていなかつ
た。 ここで、後処理のなかでも重要な処理の1つで
あり、また本発明の直接の対象である、「前処理
から得られた特徴の、画像上での位置を検出す
る」ための従来の方法を説明する。第3図,
は従来の方法を説明するための画像処理装置の構
成ブロツク図である。 まず、第3図について説明する。第1画像メ
モリ200は、処理の対象となる画像を記憶する
ためのものである。同様の第2画像メモリ250
は、画像処理の結果、つまり数値化された特徴を
格納するためのものである。 ここでは、説明の都合上、2つの画像メモリ2
00,250を分離したものとして図示している
が、画像メモリ200,250は、システムでは
一体化している場合もある。また、画像メモリ2
00,250は上位の計算機と自由にアクセスで
きるものとする。 画像処理部300は、画像から得られる特徴を
抽出して数値化して出力するためのもので、第1
図および第2図に示したような従来公知の特徴抽
出プロセツサ20、またはパターンマツチングプ
ロセツサ60がこれにあたる。 アドレスプロセツサ100は、第1画像メモリ
200の読出し制御を行うためのリードアドレス
101、及び第2画像メモリ250への書込み制
御を行うためのライトアドレス102を出力する
ためのものである。 なお、通常、ライトアドレス102は、画像処
理部300による処理の遅れを考慮して、リード
アドレス101を補正したアドレスが送出され
る。これにより、第1画像メモリ200から抽出
された特徴が、位置ずれすることなく第2画像メ
モリ250に格納される。 動作時には、アドレスプロセツサ100から送
出されたリードアドレス101により、第1画像
メモリ200から画像が読出され、その情報が、
画像メモリリードバス201を介して画像処理部
300に入力される。 画像処理部300では、得られた特徴を画像メ
モリライトバス301を介して第2画像メモリ2
50に送出する。第2画像メモリ250では、画
像メモリライトバス301にオンバスされている
特徴が、アドレスプロセツサ100から送出され
るライトアドレス102に基づいて書込まれる。 以上の前処理が終了した後、後処理―すなわ
ち、上位計算機(以下CPUと略す)による特徴
の位置検出が行われる。前述のようにして、特徴
が格納されている第2画像メモリ250を、
CPUが全領域に渡つて読出し、所定の特徴が検
出された時の読出しアドレスを全て記憶する。明
らかなように、このCPUの読出しアドレスが特
徴の位置に対応する。 このような従来例は、画像処理装置の構成が簡
単であり、CPUのソフトウエアで対応が取れる
ため、汎用性にも富むという利点がある。しか
し、その反面、大容量の画像メモリをCPUで逐
次アクセスする必要があるため、処理に莫大な時
間がかゝるという欠点がある。 次に、もう1つの従来例である第3図につい
て説明する。この従来例が第3図のものと違う
点は、画像上の特徴の位置を検出するための、専
用ハードウエアである特徴アドレス検出器400
を設けたことである。 特徴アドレス検出器400は、画像処理部30
0で抽出した特徴を入力し、所定の特徴が抽出さ
れた時、アドレスプロセツサ100から送出され
るライトアドレス102を、内部のバツフアに、
実時間で記憶するためのものである。 特徴アドレス検出器400の具体的な回路例を
第4図に示す。 特徴アドレス検出器400の主な構成要素は、
図から明らかなように、特徴の位置情報であるラ
イトアドレス102―すなわち、Xアドレスおよ
びYアドレスをそれぞれ格納するための、一対の
フアーストインフアーストアウトバツフア(以
下、FIFOと略する)410,420、前記FIFO
410,420の書込み制御を行うための書込み
制御器430、数値化されて出力される種々の特
徴の中から所定の特徴だけを検出する2値化回路
440から成る。 いま、第1図で示した画像10の端点11〜1
4の位置アドレスを検出することを想定する。前
述したように、各端点には、16進数で“A”とい
う数値が、それぞれ割当てられている。 画像メモリライトバス301にオンバスされ
て、端点の特徴コード“A”が2値化回路440
に入力される。2値化回路440は、上限、下限
の閾値THmax、THminに基づいて、入力デー
タFiを以下の様に2値化する。 (1) THmin<Fi≦THmaxの時は、“1”を出
力。 (2) FiTHmin、あるいは Fi>THmaxの時は、“0”を出力。 上限、下限の前記閾値は、予めCPUの制御の
下に、システムバス801を介して2値化回路4
40に与えられている。ここでは、例えば、 THmin=“9”, THmax=“A” である。 2値化回路440は、入力データFiとして
“A”が入力されると、前述した2値化の条件に
したがつて、2値データバス441に“1”を出
力し、入力データFiが前記範囲外の値であるとき
は“0”を出力する。 書込み制御器430では、2値データバス44
1上の信号が“1”で、かつFIFO410,42
0のIR出力から送出されるインプツトレデイ信
号411,412がそれぞれ“1”の時、FIFO
410,420への書込み許可信号であるロード
クロツク431をそれぞれのLDCK入力に送出す
る。 ここで、インプツトレデイ信号411,421
は一般的なFIFOの出力信号であり、それが、
“1”の時はバツフア内の記憶部にまだ空きがあ
り、データの書込みが可能であることを意味し、
反対に“0”の時は、その逆の意味を持つてい
る。もつとも、FIFOによつては、上記と逆の意
味を持つものもある。 ロードクロツク431が送出された時のライト
アドレス102が、FIFO410,420のDIN
入力に供給されて書込まれる。 この場合、画像は2次元に配列されているた
め、画像メモリライトバス102はX方向のアド
レス、およびY方向のアドレスに分離される。第
4図の構成例では、例えば、XアドレスがFIFO
410に、YアドレスがFIFO420に格納され
る。 上記の書込み動作は、前述の画像処理300に
よる特徴抽出処理と並列的に行うことができる。 FIFO410,420に格納されている特徴の
位置アドレスの、CPUによる読出しは、システ
ムバス801に含まれるリード要求信号802
が、FIFO410,420のUNCK入力に入力さ
れることにより行われる。 FIFO410,420からの読出し出力である
X位置アドレス412、及びY位置アドレス42
2は、それぞれゲート460,470を介してシ
ステムバス801に送出される。この時、FIFO
410,420のOR出力であるアウトプツトレ
デイ信号413,414がオア回路450および
ゲート480を介してシステムバス801に送出
される。 なお、前記のアウトプツトレデイ信号413,
414も、一般的なFIFOの出力信号であり、そ
れが“1”の時は、バツフア内の記憶部に格納デ
ータが入つており、データの読出しが可能である
ことを意味し、反対に、それが“0”の時はその
逆の意味を持つている(もつとも、FIFOによつ
ては、上記と逆の意味を持つものもある)。 従つて、このアウトプツトレデイ信号413,
414の送出が停止されるまで、CPUからの読
出しを行なえば良い。 第4図の構成では、FIFO410,420の読
出しだけで高速に特徴の位置アドレスを検出でき
るという利点がある。しかし、その反面、構成
上、位置アドレスの検出という単一機能しか実現
できないという欠点がある。 また、一般に市販されている高速のFIFOは、
記憶容量が小さいというのが主であるので、位置
アドレスの記憶という、大容量の記憶素子が必要
な、第4図の構成における位置アドレス検出器の
記憶部には向いていないという問題がある。 すなわち、例えば第4図のFIFO410,42
0を実現するためには、市販のFIFOを数多く用
意する必要があり、コストが増大するという欠点
もある。 (発明の目的) 本発明の目的は、構造の複雑化やコスト上昇を
抑えながら、しかも画像から得られる特徴の位置
情報を高速に検出し得る画像処理装置を提供する
ことにある。 (発明の概要) 本発明は、原画像の特徴を抽出してコード化す
る手段と、コード化された複数の特徴から、2値
化処理により、所望の特定の特徴点を抽出するた
めの2値化手段と、該2値化手段により得られた
所望、特定の特徴点に対して個別の番号(ラベ
ル)を割付けるラベル付け手段と、該ラベル付け
手段により特徴点毎に割付けられたラベルを入力
し、該ラベル付け手段の処理と並列に、ラベル毎
の画像における出現位置つまりX,Y方向の最
大、最小座標を抽出し得るヒストグラム処理手段
を設けることを特徴としている。 また、本発明の他の特徴は、前記ヒストグラム
処理手段を、前記指定特徴点のラベルデータをア
ドレスとする第3の記憶手段と、前記第3の記憶
手段の全アドレスに、予定の最大および最小値の
いずれか一方を予め書込む手段と、あるラベルデ
ータに対応する前記指定特徴点の原画像上の位置
アドレス(座標)を第1入力とし、前記第3の記
憶手段の、前記ラベルデータにしたがつて指定さ
れたアドレスから読出されたデータを、第2入力
とし、かつ前記第1および第2入力の大小関係を
比較し、予め設定された機能にしたがつて、高値
および低値のいずれかの入力を出力する演算器
と、前記演算器の出力を前記第3の記憶手段のデ
ータ入力に供給し、前記指定特徴点のラベルデー
タにしたがつて指定されたアドレスに記憶させる
手段とで構成した点にある。 (発明の実施例) 以下、本発明の一実施例を第5図により説明す
る。本実施例の主な構成は、以下に列挙するとお
りである。 (1) 入力画像の記憶や、画像処理結果の記憶を行
う画像メモリ280。これは、第3図の従来構
成の画像メモリ200,250を同時に含むも
のである。 (2) 2値化回路440。これも第4図の従来構成
と同じである。 (3) 画像から得られる特徴を抽出して出力する従
来公知の特徴抽出プロセツサ500。 (4) 独立した物体または図形要素に対して個別の
番号(ラベル)を割付ける、同じく従来公知の
ラベル付けプロセツサ600。 (5) 特徴抽出プロセツサ500およびラベル付け
プロセツサ600の処理結果に対して、並列的
に各種ヒストグラム処理を行うヒストグラムプ
ロセツサ700、これについては、後で詳細に
説明する。 (6) 第3図の従来例で説明したのと同様の、アド
レスプロセツサ100。 (7) 各種プロセツサの制御、及び画像メモリの読
出し、書込み等の制御を行うCPU800。 いま、第5図の実施例において、画像の入力手
段であるテレビカメラ900から画像を取り込ん
で、A/Dコンバータ920を介して画像メモリ
280に入力画像を格納したとする。アドレスプ
ロセツサ100からは、画像メモリ280に対し
てメモリアドレス112を送出する。 前記のメモリアドレス112は、第3図の従来
例で説明した画像メモリのリードアドレス10
1、およびライトアドレス102が同一バス上に
時分割で出力されているものである。 つまり、画像メモリ280に対して、入力画像
が格納されているメモリプレーンを読出しなが
ら、同時に、画像処理結果を格納するメモリプレ
ーンに書込み処理を行わせる様に、メモリアドレ
ス112は、アドレスプロセツサ100から制御
される。 画像メモリ280から読出された画像データ
は、メモリリードバス201を介して、予め
CPU800の指令により与えられた、物体また
は画像識別(特徴抽出ではない)のための閾値に
基づいて2値化回路440で2値化される。 2値化回路440の出力である2値データが、
2値データバス441Aを介して、まず特徴抽出
プロセツサ500に送出される。 特徴抽出プロセツサ500では、画像から得ら
れる特徴、例えば端点、交点等を抽出してコード
を割付ける。ここでは、端点に16進数で“A”、
交点には同じく16進数で“B”のコードを割付け
るものとする。 特徴抽出プロセツサ500の出力である特徴コ
ードデータ501は、メモリライトバス202を
介して、画像メモリ280に一旦書込まれる。そ
の結果、第1図に符号30で示したような内容
が、画像メモリ280内の適当なエリアに記憶さ
れる。 次に、端点だけの位置情報を抽出するものとし
た場合の、第5図の実施例の動作を説明する。 いま、画像メモリ280には、特徴抽出プロセ
ツサ500により得られた特徴コード“A”およ
び“B”が、第1図に符号30で示したように格
納されているものと仮定する。 上記した特徴抽出の場合と同じ要領で、画像メ
モリ280から特徴コードが読出される。読出さ
れた特徴コードは、メモリリードバス201を介
して、2値化回路440に入力される。 このとき、2値化回路440では、前に第4図
の従来例に関して説明した2値化の要領で、端点
のみが抽出される。抽出された端点情報は、今度
は、2値データバス441Bを介してラベル付け
プロセツサ600に入力される。 ラベル付けプロセツサ600は、端点の数だけ
ラベルを割付けてラベルデータ601を出力す
る。 同時に、ヒストグラムプロセツサ700では、
メモリライトバス202を介してラベルデータ6
01を取込み、さらにアドレスプロセツサ100
から送出されるライトアドレス104を取込ん
で、端点に割付けたラベルの出現位置情報を内部
の記憶部に記憶する。 ヒストグラムプロセツサ700内の記憶部にお
ける、ラベル番号および出現位置情報の記憶フオ
ーマツトの一例を、第1表に示す。 ここで、ヒストグラムプロセツサ700の詳細
を第7図により説明する。ヒストグラムプロセツ
サ700の主な構成要素は下記のとおりである。 (1) ヒストグラム処理の結果が格納されるヒスト
グラムメモリ710、 (2) A、B2つのデータ入力端子を持ち、端子
(Field of Application of the Invention) The present invention extracts features obtained from an image, such as end points, intersections, branch points, etc., or points that most match a template in pattern matching, and detects their number, position, etc. The present invention also relates to an image processing apparatus that performs pattern recognition of characters, objects, etc. based on this, and particularly relates to an image processing apparatus suitable for detecting positional information such as the above-mentioned features and matching points at high speed. (Background of the Invention) An example of processing for extracting features from an image by a conventional image processing device is shown in FIGS. 1 and 2. FIG. 1 shows that end points 11 to 14, which are geometric feature points, and an intersection point 15 are extracted from an X-shaped image 10 as shown in the figure. The feature extraction processor 20 extracts end points and intersection points obtained from the image 10, converts them into numerical values, and outputs them at positions corresponding to the input image 10.
are doing. In the output 30 of this example, the end points 11 to 14
"A" is assigned to the hexadecimal number, and the numeric value (code) "B" is assigned to the intersection 15. FIG. 2 shows a pattern matching processor 60.
2 shows pattern matching processing for detecting pixel-by-pixel consistency with the template (standard pattern) 50. In the example of this figure, among the various character strings of the input image 40, the template 50 (“A” in the illustrated example)
Find the most matching character and output the corresponding output 7
It shows that matching points 71 and 72 (indicated by black circles in the figure) are output at the 0 position. In visual recognition, such as recognizing characters and objects,
It is common to perform a preprocessing process for performing feature extraction processing as described above, and a process for final recognition based on the features obtained by the preprocessing, that is, a postprocessing process. In conventional image processing devices, pre-processing is typically performed using dedicated hardware, and post-processing is performed using a general-purpose computer, and suitable hardware for post-processing has not yet been realized. . Here, we will discuss the conventional method for "detecting the position on an image of the feature obtained from pre-processing," which is one of the most important processes in post-processing and is the direct subject of the present invention. Explain how. Figure 3,
1 is a configuration block diagram of an image processing apparatus for explaining a conventional method. First, FIG. 3 will be explained. The first image memory 200 is for storing images to be processed. Similar second image memory 250
is for storing the results of image processing, that is, the digitized features. Here, for convenience of explanation, two image memories 2
Although the image memories 200 and 250 are shown as being separated, the image memories 200 and 250 may be integrated in some systems. Also, image memory 2
00 and 250 can be freely accessed with the host computer. The image processing unit 300 is for extracting features obtained from an image, converting them into numerical values, and outputting them.
This includes a conventionally known feature extraction processor 20 or pattern matching processor 60 as shown in FIGS. The address processor 100 is for outputting a read address 101 for controlling reading from the first image memory 200 and a write address 102 for controlling writing to the second image memory 250. Note that, normally, the write address 102 is an address obtained by correcting the read address 101 in consideration of processing delays by the image processing unit 300. Thereby, the features extracted from the first image memory 200 are stored in the second image memory 250 without positional deviation. During operation, an image is read from the first image memory 200 according to the read address 101 sent from the address processor 100, and the information is read out from the first image memory 200.
The data is input to the image processing unit 300 via the image memory read bus 201. The image processing unit 300 stores the obtained features in the second image memory 2 via the image memory write bus 301.
Send to 50. In the second image memory 250, the features on the image memory write bus 301 are written based on the write address 102 sent from the address processor 100. After the above pre-processing is completed, post-processing, that is, feature position detection is performed by a host computer (hereinafter abbreviated as CPU). As described above, the second image memory 250 in which features are stored is
The CPU reads out the entire area and stores all read addresses when a predetermined feature is detected. As is clear, this CPU read address corresponds to the location of the feature. Such a conventional example has the advantage of being highly versatile because the image processing apparatus has a simple configuration and can be handled by CPU software. However, on the other hand, it has the disadvantage that it takes a huge amount of time to process because it is necessary to sequentially access a large capacity image memory by the CPU. Next, FIG. 3, which is another conventional example, will be explained. The difference between this conventional example and the one in FIG. 3 is that a feature address detector 400, which is dedicated hardware, is used to detect the position of a feature on an image.
This is because we have established the following. The feature address detector 400 includes the image processing unit 30
0 is input, and when a predetermined feature is extracted, the write address 102 sent from the address processor 100 is input to the internal buffer.
This is for real-time memorization. A specific circuit example of the feature address detector 400 is shown in FIG. The main components of feature address detector 400 are:
As is clear from the figure, a pair of first-in-first-out buffers (hereinafter abbreviated as FIFO) 410, for storing the write address 102, that is, the X address and the Y address, respectively, are the position information of the feature. 420, said FIFO
410 and 420, and a binarization circuit 440 that detects only predetermined features from among various features that are digitized and output. Now, the end points 11 to 1 of the image 10 shown in FIG.
It is assumed that a position address of 4 is to be detected. As mentioned above, each end point is assigned the value "A" in hexadecimal. The feature code “A” at the end point is transferred to the image memory write bus 301 and is output to the binarization circuit 440.
is input. The binarization circuit 440 binarizes the input data Fi as follows based on the upper and lower thresholds THmax and THmin. (1) When THmin<Fi≦THmax, outputs “1”. (2) Outputs “0” when FiTHmin or Fi > THmax. The upper and lower thresholds are determined in advance by the binarization circuit 4 via the system bus 801 under the control of the CPU.
It is given to 40. Here, for example, THmin="9" and THmax="A". When "A" is input as the input data Fi, the binarization circuit 440 outputs "1" to the binary data bus 441 according to the binarization conditions described above, so that the input data Fi becomes If the value is outside the range, "0" is output. In write controller 430, binary data bus 44
The signal on 1 is “1” and FIFO410, 42
When the input ready signals 411 and 412 sent from the IR output of 0 are each “1”, the FIFO
Load clock 431, which is a write permission signal to 410 and 420, is sent to each LDCK input. Here, input ready signals 411, 421
is a general FIFO output signal, which is
When it is “1”, it means that there is still free space in the memory area in the buffer and data can be written.
On the other hand, when it is "0", it has the opposite meaning. However, some FIFOs have the opposite meaning to the above. The write address 102 when the load clock 431 is sent is the DIN of the FIFO 410, 420.
Provided to input and written. In this case, since the images are arranged two-dimensionally, the image memory write bus 102 is separated into addresses in the X direction and addresses in the Y direction. In the configuration example shown in Figure 4, for example, the X address is FIFO
At 410, the Y address is stored in FIFO 420. The above write operation can be performed in parallel with the feature extraction process by the image processing 300 described above. The CPU reads out the position addresses of the features stored in the FIFOs 410 and 420 using a read request signal 801 included in the system bus 801.
is performed by being input to the UNCK inputs of the FIFOs 410 and 420. X position address 412 and Y position address 42 which are read output from FIFO 410, 420
2 are sent to the system bus 801 via gates 460 and 470, respectively. At this time, FIFO
Output ready signals 413 and 414, which are the OR outputs of signals 410 and 420, are sent to system bus 801 via OR circuit 450 and gate 480. Note that the output ready signal 413,
414 is also a general FIFO output signal, and when it is "1", it means that the storage section in the buffer has stored data and it is possible to read the data. When it is "0", it has the opposite meaning (although some FIFOs have the opposite meaning). Therefore, this output ready signal 413,
It is only necessary to continue reading from the CPU until the transmission of 414 is stopped. The configuration shown in FIG. 4 has the advantage that the characteristic position address can be detected at high speed simply by reading out the FIFOs 410 and 420. However, on the other hand, it has the disadvantage that it can only realize a single function of detecting a positional address due to its configuration. In addition, commonly available high-speed FIFOs are
Since the storage capacity is mainly small, there is a problem that it is not suitable for the storage section of the position address detector in the configuration shown in FIG. 4, which requires a large capacity storage element for storing position addresses. That is, for example, FIFO 410, 42 in FIG.
In order to achieve 0, it is necessary to prepare a large number of commercially available FIFOs, which also has the disadvantage of increasing costs. (Objective of the Invention) An object of the present invention is to provide an image processing device that can detect positional information of features obtained from an image at high speed while suppressing complication of structure and increase in cost. (Summary of the Invention) The present invention provides means for extracting and coding features of an original image, and a method for extracting desired specific feature points from a plurality of coded features by binarization processing. a digitization means, a labeling means for assigning individual numbers (labels) to desired and specific feature points obtained by the binarization means, and a label assigned to each feature point by the labeling means. The present invention is characterized in that a histogram processing means is provided which can extract the appearance position of each label in the image, that is, the maximum and minimum coordinates in the X and Y directions, in parallel with the processing by the labeling means. In addition, another feature of the present invention is that the histogram processing means is configured to store a predetermined maximum and minimum value in a third storage device whose address is the label data of the specified feature point, and in all addresses of the third storage device. A means for writing one of the values in advance, and a position address (coordinates) on the original image of the specified feature point corresponding to certain label data as a first input, and a means for writing one of the values in the label data in the third storage means. Therefore, the data read from the specified address is used as the second input, and the magnitude relationship between the first and second inputs is compared, and a high value or a low value is determined according to a preset function. an arithmetic unit that outputs the input; and means for supplying the output of the arithmetic unit to the data input of the third storage means and storing it at a specified address according to the label data of the specified feature point. It is in the point of composition. (Embodiment of the Invention) Hereinafter, an embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The main configuration of this embodiment is as listed below. (1) Image memory 280 that stores input images and image processing results. This simultaneously includes image memories 200 and 250 of the conventional configuration shown in FIG. (2) Binarization circuit 440. This is also the same as the conventional configuration shown in FIG. (3) A conventionally known feature extraction processor 500 that extracts and outputs features obtained from an image. (4) A labeling processor 600, also known in the art, which assigns individual numbers (labels) to independent objects or graphical elements. (5) A histogram processor 700 that performs various histogram processes in parallel on the processing results of the feature extraction processor 500 and the labeling processor 600, which will be described in detail later. (6) Address processor 100 similar to that described in the conventional example of FIG. (7) A CPU 800 that controls various processors and controls reading and writing of image memory. Now, in the embodiment shown in FIG. 5, assume that an image is taken in from a television camera 900, which is an image input means, and the input image is stored in the image memory 280 via the A/D converter 920. Address processor 100 sends memory address 112 to image memory 280. The memory address 112 mentioned above is the read address 10 of the image memory explained in the conventional example of FIG.
1 and write address 102 are output on the same bus in a time-division manner. In other words, the memory address 112 is set by the address processor 100 so that the memory plane in which the input image is stored is read from the image memory 280, and at the same time, the memory plane in which the image processing result is stored is written into the image memory 280. controlled from. The image data read from the image memory 280 is sent via the memory read bus 201 in advance.
The image is binarized by the binarization circuit 440 based on a threshold value for object or image identification (not feature extraction) given by a command from the CPU 800. The binary data output from the binarization circuit 440 is
First, it is sent to the feature extraction processor 500 via the binary data bus 441A. The feature extraction processor 500 extracts features obtained from the image, such as end points and intersection points, and assigns codes to the extracted features. Here, the end point is “A” in hexadecimal,
The intersection point is also assigned the code "B" in hexadecimal. Feature code data 501, which is the output of feature extraction processor 500, is temporarily written to image memory 280 via memory write bus 202. As a result, contents such as those shown at 30 in FIG. 1 are stored in an appropriate area within image memory 280. Next, the operation of the embodiment shown in FIG. 5 will be described when position information of only end points is extracted. It is now assumed that feature codes "A" and "B" obtained by the feature extraction processor 500 are stored in the image memory 280 as indicated by the reference numeral 30 in FIG. The feature code is read from the image memory 280 in the same manner as in the case of feature extraction described above. The read characteristic code is input to the binarization circuit 440 via the memory read bus 201. At this time, in the binarization circuit 440, only the end points are extracted in the binarization manner described above with respect to the conventional example shown in FIG. The extracted endpoint information is then input to labeling processor 600 via binary data bus 441B. The labeling processor 600 allocates labels equal to the number of end points and outputs label data 601. At the same time, the histogram processor 700
Label data 6 via memory write bus 202
01 and further address processor 100.
The write address 104 sent from the end point is taken in, and the appearance position information of the label assigned to the end point is stored in an internal storage unit. Table 1 shows an example of the storage format of the label number and appearance position information in the storage section in the histogram processor 700. Here, details of the histogram processor 700 will be explained with reference to FIG. The main components of histogram processor 700 are as follows. (1) Histogram memory 710 in which the results of histogram processing are stored; (2) A and B data input terminals;

【表】 5 5 5 5
A、Bにそれぞれ入力されたデータを比較して
そのうちの、大きい値あるいは小さい値(どち
らを選択するかは、予め設定される)を、結果
として出力端子Yに出力する機能を持つ演算器
720、 (3) ヒストグラムメモリ710に入力するアドレ
スの選択を行なうセレクタ730、 (4) 演算器720のデータ入力端子Bに供給され
るデータ入力の選択を行なうセレクタ740、 (5) CPU800からの指示により、セレクタ7
30,740の切換え制御、及び演算器720
の演算機能を選択等を行う制御レジスタ75
0、 第7図のヒストグラムプロセツサ700の動作
モードは大きく分けて2つある。1つはCPU8
00によるシステム制御モード、いま1つはアド
レスプロセツサ100による画像処理モードであ
る。 前者のシステム制御モードでは、つぎのような
設定、処理を行なう。 (1) 画像処理モード終了後において、ヒストグラ
ム処理の結果が抽出、記憶されているヒストグ
ラムメモリ710の読出し、および画像処理モ
ードに入る前の、CPU800からの制御レジ
スタ750へのデータセツト、及び (2) ヒストグラムメモリ710のイニシヤライズ
処理、―例えば、演算器720の演算機能が
A、B両入力の中の小さい値を出力する様に指
定されている場合は、ヒストグラムメモリ71
0には、最大値(ヒストグラムのデータ幅(ビ
ツト長)は、少くとも、画像の1辺の大きさ以
上である必要があり、例えばそれがNビツトで
ある場合は(2N−1))を、全エントリーに対
して予めセツトしておく処理。 以下に、これら各動作について説明する。ま
ず、CPU800によるヒストグラムメモリ71
0の読出し処理は次の様に行なわれる。 制御レジスタ750の出力であるアドレス選択
信号752が、セレクタ730のS入力に送出さ
れ、同セレクタ730へのB入力であるシステム
バス801上のデータを選択する。一方、制御レ
ジスタ750の出力制御信号755が、出力バツ
フア760のゲートを開く。 これによつて、ヒストグラムメモリ710の読
出しデータであるヒストグラムリードデータ71
1が、システムバス801にオンバスされる。そ
の時、制御レジスタ50の入力制御信号754
は、入力バツフア770のゲートを閉じ、また演
算器出力制御信号756は、演算器出力制御バツ
フア780のゲートを閉じている。 次に、CPU800によるヒストグラムメモリ
710への書込み処理について説明する。 制御レジスタ750のアドレス選択信号752
および演算器出力制御信号756は、読出し時と
同じであり、一方、入力制御信号754および出
力制御信号755は、読出し時と逆の状態にセツ
トされる。 後者の画像処理モードでは、CPU800から
の制御は、次の様に行われる。 制御レジスタ750のアドレス選択信号752
は、セレクタ730のA入力であるメモリライト
バス202上のデータを選択する。また、入力制
御信号754および出力制御信号755は、それ
ぞれ入力バツフア770および出力バツフア76
0のゲートを閉じ、演算器出力制御信号756は
演算器出力制御バツフア780のゲートを開く。 次に、本ヒストグラムプロセツサ700によ
る、特徴の出現位置情報を検出するために、演算
器720の演算機能は、A入力、B入力のうち小
さい方の値あるいは大きい方の値のどちらかを選
択して出力する様に設定される。 ここでは、前者―すなわち、A,B両入力の中
の小さい方を選択する様に、制御レジスタ750
の演算器機能選択信号753が演算器720のF
入力に送出される。 演算器720のB入力には、アドレスプロセツ
サ100から送出されるライトアドレス104が
送出される。なお、この場合、第4図の従来例で
も示した様に、ライトアドレス104にはX軸方
向およびY軸方向のアドレスが含まれているた
め、それぞれセレクタ740のA、B入力に分離
して供給される。 従つて1回目の画像処理モードではセレクタ7
40のA入力を選択し、また、2回目の画像処理
モードではB入力を選択する様に、制御レジスタ
750のデータ選択信号751は送出される。 なお、システムのハードウエア物量に余裕があ
る場合には、ヒストグラムメモリ710、演算器
720をそれぞれ2セツト用意して、各々をX軸
方向、Y軸方向用として専用に割付ければ、1回
の画像処理モードで処理が完了するために、さら
に高速化を図ることができる。 上記のセツテイングが完了した後に、本ヒスト
グラムプロセツサ700は画像処理モードに移
る。 まず、メモリライトバス202に、ラベル付け
プロセツサ600によつて、画像の各端点に割付
けられたラベルデータが送出される。同時に、ラ
イトアドレス104が、ラベルデータの出現位置
に対応してアドレスプロセツサ100から送出さ
れ、セレクタ740を介して、演算器720のB
入力に入力される。 仮に、ラベルデータが“M”であるとき―つま
りM個めの端点が検出された場合、ヒストグラム
アドレスバス731を介して、ヒストグラムメモ
リ710のADR入力に“M”が送出される。 ヒストグラムメモリ710では、アドレスMの
データをリードし、これをDOUT出力からヒス
トグラムリードデータ711として出力する。 前述のシステム制御モードにおける、ヒストグ
ラムメモリ710のイニシヤライズ処理により、
最大値つまり(2N−1)がセツトされているの
で、この値が、この場合のヒストグラムリードデ
ータ711となり、演算器820のA入力に入力
される。 演算器720は、A入力とB入力の値を比較し
て、小さい方の値をY出力から出力する。ここで
は、必ず、A入力よりB入力の方が小さくなるた
め、B入力であるライトアドレス104が選択さ
れて演算器720から出力される。 演算器720の出力である演算器出力データ7
21が、演算器出力バツフア780を経由し、さ
らにヒストグラム書込みデータ712となり、ヒ
ストグラムメモリ710のDIN入力に入力され
る。 その時、ヒストグラムメモリ710のADR入
力はMを指示している。それ故に、ヒストグラム
メモリ710のMの位置(アドレス)に、ヒスト
グラム書込みデータ712―つまり、ラベルMの
出現位置情報(XおよびY方向アドレス)である
ライトアドレス104が記憶される。 第7図に示したヒストグラムプロセツサ700
は、1画素のデータ確定時間(ここでは、1つの
ラベルデータの確定時間)内に、ヒストグラムメ
モリ710のリードモデイフアイライト処理を完
了することができるため、前述の特徴抽出プロセ
ツサ500及びラベル付けプロセツサ600との
並列処理が実現できる。 本発明の別の実施例を、第6図により説明す
る。第5図に示した実施例との違いは、特徴抽出
プロセツサ500に代えて、パターンマツチング
プロセツサ550を構成要素に組入れたことであ
る。 パターンマツチングプロセツサ550は従来公
知のものであり、パターンマツチングプロセツサ
により得られる結果である、パターンマツチング
値551は、テンプレートと入力画像との画素単
位比較において、両者が一致した画素の数であ
る。明らかなように、この値が大きいほどマツチ
ング度が大きいということができる。 つぎに、第5図の実施例の場合と同様に、パタ
ーンマツチング値551を2値化回路440に供
給し、所定のマツチング度を満足する点のみを抽
出する。この後の処理は、第5図の実施例と同じ
である。すなわち、ラベル付け、ヒストグラム処
理を行い、マツチングした点の位置を検出する。 (発明の効果) 以上の説明から明らかなように、第5図および
第6図の実施例によれば、特徴抽出を行つた後の
ラベル付け処理及びヒストグラム処理を、並列的
に実行することができるので、端点、交点などの
任意の特徴点、あるいはマツチングした点の、画
像上の位置情報を高速に検出できるという効果が
ある。 また、本発明の実施例のヒストグラムプロセツ
サの構成要素である、演算器720の機能の変
更、及び追加のみで、画像処理機能の拡張性が図
れるという効果もある。 例えば、前述の演算器720の機能として、A
入力の値をインクリメントする機能(A+1→
Y)を付加すれば、特徴コードの抽出及びラベル
付け処理を行うと同時に、ヒストグラム処理によ
り、特徴コード、及びラベルデータの出現頻度分
布抽出という、有効な画像処理機能が実現でき
る。 すなわち、本発明は、画像の特徴を抽出する手
段の他に、ラベル付け手段を加え、かつ、ラベル
付け手段が動作するのと並列的に、特徴の出現位
置情報を検出し得るヒストグラムプロセツサをハ
ードウエアで設けることにより、二次元の大容量
画像情報をソフトウエア処理で全画面サーチする
という処理の必要性を無くしたので、画像から得
られる特徴の位置情報を、高速に検出することが
可能となる利点がある。
[Table] 5 5 5 5
An arithmetic unit 720 that has a function of comparing the data input to A and B and outputting the larger value or smaller value (which one is selected is set in advance) to the output terminal Y as a result. , (3) Selector 730 that selects the address to be input to the histogram memory 710, (4) Selector 740 that selects the data input to be supplied to the data input terminal B of the arithmetic unit 720, (5) Based on instructions from the CPU 800. , selector 7
30,740 switching control and computing unit 720
A control register 75 that selects the calculation function of
There are roughly two operating modes of the histogram processor 700 shown in FIG. One is CPU8
00 is the system control mode, and the other is the image processing mode using the address processor 100. In the former system control mode, the following settings and processing are performed. (1) After the image processing mode ends, reading the histogram memory 710 in which the histogram processing results are extracted and stored, and before entering the image processing mode, setting data from the CPU 800 to the control register 750, and (2) ) Initializing the histogram memory 710 - For example, if the arithmetic function of the arithmetic unit 720 is specified to output the smaller value of both inputs A and B, the histogram memory 710
0, the maximum value (the data width (bit length) of the histogram must be at least the size of one side of the image, for example, if it is N bits, (2 N - 1)) is set in advance for all entries. Each of these operations will be explained below. First, the histogram memory 71 by the CPU 800
The process of reading 0 is performed as follows. Address selection signal 752, which is the output of control register 750, is sent to the S input of selector 730 to select data on system bus 801, which is the B input to selector 730. Meanwhile, the output control signal 755 of the control register 750 opens the gate of the output buffer 760. As a result, the histogram read data 71 which is the read data of the histogram memory 710 is
1 is placed on the system bus 801. At that time, the input control signal 754 of the control register 50
closes the gate of input buffer 770, and arithmetic unit output control signal 756 closes the gate of arithmetic unit output control buffer 780. Next, the writing process to the histogram memory 710 by the CPU 800 will be explained. Address selection signal 752 of control register 750
and arithmetic unit output control signal 756 are the same as when reading, while input control signal 754 and output control signal 755 are set to the opposite state from when reading. In the latter image processing mode, control from the CPU 800 is performed as follows. Address selection signal 752 of control register 750
selects the data on the memory write bus 202 which is the A input of the selector 730. Further, the input control signal 754 and the output control signal 755 are input to the input buffer 770 and the output buffer 76, respectively.
0 is closed, and the arithmetic unit output control signal 756 opens the gate of the arithmetic unit output control buffer 780. Next, in order to detect the feature appearance position information by the histogram processor 700, the arithmetic function of the arithmetic unit 720 selects either the smaller value or the larger value of the A input and the B input. It is set to output as follows. Here, the control register 750 is configured to select the former, that is, the smaller of both the A and B inputs.
The arithmetic unit function selection signal 753 of the arithmetic unit 720 is
Sent to input. The write address 104 sent from the address processor 100 is sent to the B input of the arithmetic unit 720. In this case, as shown in the conventional example in FIG. 4, the write address 104 includes addresses in the X-axis direction and Y-axis direction, so they are separated into the A and B inputs of the selector 740, respectively. Supplied. Therefore, in the first image processing mode, selector 7
The data selection signal 751 of the control register 750 is sent out so that the A input of 40 is selected, and the B input is selected in the second image processing mode. If there is enough hardware in the system, you can prepare two sets of histogram memory 710 and two arithmetic units 720, and assign them to each for the X-axis direction and the Y-axis direction. Since the processing is completed in the image processing mode, further speeding up can be achieved. After the above settings are completed, the histogram processor 700 shifts to image processing mode. First, label data assigned to each end point of the image is sent to the memory write bus 202 by the labeling processor 600. At the same time, a write address 104 is sent from the address processor 100 in accordance with the appearance position of the label data, and is sent to the B of the arithmetic unit 720 via the selector 740.
entered into the input. If the label data is “M”, that is, if the Mth end point is detected, “M” is sent to the ADR input of the histogram memory 710 via the histogram address bus 731. The histogram memory 710 reads the data at address M and outputs it as histogram read data 711 from the DOUT output. By the initialization process of the histogram memory 710 in the system control mode described above,
Since the maximum value (2 N -1) is set, this value becomes the histogram read data 711 in this case and is input to the A input of the arithmetic unit 820. Arithmetic unit 720 compares the values of A input and B input, and outputs the smaller value from Y output. Here, since the B input is always smaller than the A input, the write address 104, which is the B input, is selected and output from the arithmetic unit 720. Arithmetic unit output data 7 which is the output of the arithmetic unit 720
21 passes through the arithmetic unit output buffer 780, becomes histogram write data 712, and is input to the DIN input of the histogram memory 710. At that time, the ADR input of histogram memory 710 is indicating M. Therefore, the histogram write data 712, that is, the write address 104, which is the appearance position information (X and Y direction address) of the label M, is stored at the location (address) of M in the histogram memory 710. Histogram processor 700 shown in FIG.
Since the read modification write process of the histogram memory 710 can be completed within the data determination time of one pixel (in this case, the determination time of one label data), the feature extraction processor 500 and labeling described above can be completed. Parallel processing with the processor 600 can be realized. Another embodiment of the present invention will be described with reference to FIG. The difference from the embodiment shown in FIG. 5 is that a pattern matching processor 550 is incorporated as a component instead of the feature extraction processor 500. The pattern matching processor 550 is a conventionally known one, and the pattern matching value 551, which is the result obtained by the pattern matching processor, is the result of a pixel matching value 551 in a pixel-by-pixel comparison between the template and the input image. It is a number. As is clear, it can be said that the larger this value is, the greater the matching degree is. Next, as in the case of the embodiment shown in FIG. 5, the pattern matching value 551 is supplied to the binarization circuit 440, and only points satisfying a predetermined degree of matching are extracted. The subsequent processing is the same as the embodiment shown in FIG. That is, labeling and histogram processing are performed, and the positions of matched points are detected. (Effects of the Invention) As is clear from the above description, according to the embodiments shown in FIGS. 5 and 6, the labeling process and the histogram process after feature extraction can be executed in parallel. This has the advantage that positional information on an image of arbitrary feature points such as end points and intersections, or matched points can be detected at high speed. Another advantage is that the image processing function can be expanded simply by changing or adding functions to the arithmetic unit 720, which is a component of the histogram processor according to the embodiment of the present invention. For example, as a function of the arithmetic unit 720 described above, A
Function to increment the input value (A+1→
By adding Y), an effective image processing function can be realized, in which feature code extraction and labeling processing are performed, and at the same time, feature code and label data appearance frequency distribution extraction is performed through histogram processing. That is, the present invention includes a labeling means in addition to a means for extracting image features, and a histogram processor capable of detecting feature appearance position information in parallel with the operation of the labeling means. By providing hardware, it eliminates the need for a full-screen search of two-dimensional large-capacity image information using software processing, making it possible to quickly detect positional information of features obtained from images. There is an advantage that

【図面の簡単な説明】[Brief explanation of drawings]

第1図は画像から得られる特徴を数値化して出
力する特徴抽出処理の手法を説明するための概略
図、第2図はパターンマツチング処理によりテン
プレートとの一致点を検出する処理の手法を説明
するための概略図、第3図のおよびは従来の
画像処理装置の一例を示す構成ブロツク図、第4
図は従来例の特徴位置検出装置の一例を示す構成
ブロツク図、第5図は本発明の実施例である画像
処理装置の構成ブロツク図、第6図は本発明の構
成要素であるヒストグラムプロセツサの構成例を
示すブロツク図、第7図は本発明の別の実施例で
ある画像処理装置の構成ブロツク図である。 100…アドレスプロセツサ、280…画像メ
モリ、440…2値化回路、500…特徴抽出プ
ロセツサ、550…パターンマツチングプロセツ
サ、600…ラベル付けプロセツサ、700…ヒ
ストグラムプロセツサ、710…ヒストグラムメ
モリ、720…演算器、730,740…セレク
タ、750…制御レジスタ、800…CPU
(Central Processing Unit)。
Figure 1 is a schematic diagram for explaining a feature extraction process that digitizes and outputs features obtained from an image, and Figure 2 describes a process that uses pattern matching to detect matching points with a template. 3 and 4 are block diagrams showing an example of a conventional image processing device.
The figure is a block diagram showing an example of a conventional feature position detection device, FIG. 5 is a block diagram of an image processing device that is an embodiment of the present invention, and FIG. 6 is a block diagram of a histogram processor that is a component of the present invention. FIG. 7 is a block diagram showing an example of the configuration of an image processing apparatus according to another embodiment of the present invention. DESCRIPTION OF SYMBOLS 100... Address processor, 280... Image memory, 440... Binarization circuit, 500... Feature extraction processor, 550... Pattern matching processor, 600... Labeling processor, 700... Histogram processor, 710... Histogram memory, 720 ...Arithmetic unit, 730,740...Selector, 750...Control register, 800...CPU
(Central Processing Unit).

Claims (1)

【特許請求の範囲】 1 原画像上の対応する位置アドレスに特徴コー
ドを含む情報から、予め指定された特徴点のみを
抽出する手段と、前記指定特徴点抽出手段の出力
を供給され、それぞれの特徴点に対して個別の番
号付けを行ない、ラベルデータとして出力するラ
ベル付け手段と、前記ラベルデータおよびライト
アドレスを供給され、前記特徴抽出およびラベル
付け手段のいずれか一方の動作中に、これと並列
的にヒストグラム処理を実行するヒストグラム処
理手段とを具備したことを特徴とする画像処理装
置。 2 予め指定された特徴点のみを抽出する手段
は、予め設定された上限および下限の閾値と、前
記特徴コードとを比較することにより、前記特徴
コードが前記上限および下限の閾値の間にあると
きのみ出力を発生する2値化手段であることを特
徴とする前記特許請求の範囲第1項記載の画像処
理装置。 3 原画像上の対応する位置アドレスに特徴コー
ドを含む情報から、予め指定された特徴点のみを
抽出する手段と、前記指定特徴点抽出手段の出力
を供給され、それぞれの特徴点に対して個別の番
号付けを行ない、ラベルデータとして出力するラ
ベル付け手段と、前記ラベルデータおよびライト
アドレスを供給され、前記特徴抽出手段およびラ
ベル付け手段のいずれか一方の動作中に、これと
並列的にヒストグラム処理を実行するヒストグラ
ム処理手段とを有する画像処理装置において、前
記ヒストグラム処理手段が、前記指定特徴点のラ
ベルデータをアドレスとする記憶手段と、前記記
憶手段の全アドレスに、予定の最大および最小値
のいずれか一方を予め書込む手段と、あるラベル
データに対応する前記指定特徴点の原画像上の位
置アドレス(座標)を第1入力とし、前記記憶手
段の前記ラベルデータにしたがつて指定されたア
ドレスから読出されたデータを、第2入力とし、
かつ前記第1および第2入力の大小関係を比較
し、予め設定された機能にしたがつて高値および
低値のいずれかの入力を出力する演算器と、前記
演算器の出力を前記記憶手段のデータ入力に供給
し、前記指定特徴点のラベルデータにしたがつて
指定されたアドレスに記憶させる手段とを具備し
たことを特徴とする画像処理装置。
[Scope of Claims] 1. Means for extracting only pre-specified feature points from information including feature codes at corresponding position addresses on the original image; a labeling means for individually numbering feature points and outputting them as label data; 1. An image processing apparatus comprising: a histogram processing means that executes histogram processing in parallel. 2. The means for extracting only pre-specified feature points is performed by comparing the feature code with preset upper and lower thresholds, and detects when the feature code is between the upper and lower thresholds. 2. The image processing apparatus according to claim 1, wherein the image processing apparatus is a binarization means that generates only an output. 3 means for extracting only pre-specified feature points from information including feature codes at corresponding position addresses on the original image; labeling means for numbering and outputting as label data; and a histogram processing in parallel with the operation of either the feature extraction means or the labeling means, which is supplied with the label data and the write address. In the image processing apparatus, the histogram processing means includes a storage means whose address is the label data of the designated feature point, and a storage means that stores scheduled maximum and minimum values in all addresses of the storage means. A means for writing either one of them in advance, and a position address (coordinates) on the original image of the specified feature point corresponding to certain label data as a first input, and a point specified according to the label data in the storage means. The data read from the address is used as a second input,
and an arithmetic unit that compares the magnitude relationship between the first and second inputs and outputs either a high value or a low value input according to a preset function; An image processing apparatus characterized by comprising means for supplying data to a data input and storing it at a designated address according to label data of the designated feature point.
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