JPH05108820A - 最小差プロセツサ - Google Patents
最小差プロセツサInfo
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- JPH05108820A JPH05108820A JP4091564A JP9156492A JPH05108820A JP H05108820 A JPH05108820 A JP H05108820A JP 4091564 A JP4091564 A JP 4091564A JP 9156492 A JP9156492 A JP 9156492A JP H05108820 A JPH05108820 A JP H05108820A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/73—Deblurring; Sharpening
- G06T5/75—Unsharp masking
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/20—Image enhancement or restoration using local operators
-
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
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- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/194—Segmentation; Edge detection involving foreground-background segmentation
-
- G—PHYSICS
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- G06T7/20—Analysis of motion
- G06T7/215—Motion-based segmentation
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- G—PHYSICS
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- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20024—Filtering details
- G06T2207/20032—Median filtering
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
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- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】情景内の背景クラターを減少して、対象とする
物体を分離する方法及びその装置を提供する。 【構成】最小差プロセッサ（ＭＤＰ）フィルタを意味す
る複数の適切に構成された反中間値フィルタを含む。Ｍ
ＤＰフィルタは（５×５）要素のマトリクスを含み、各
要素は情景を示す強度を有している。反中間値フィルタ
アレイは、５つの画素の水平アレイとして構成される。
水平アレイの５つの要素の中間値が判断され、その値は
水平アレイの反中間値を決定するために、中心要素の値
から減算される。同様な処理が垂直の５要素反中間値ア
レイ、２つの対角線の５要素反中間値アレイについても
行われ、全てのアレイはアレイの共通中心要素としてマ
トリクスの中心要素を含む。各アレイの反中間値が一度
決定されると、最も小さい反中間値がＭＤＰフィルタの
出力として発生される。この後、いわゆる背景漏れが本
発明により排除される。
物体を分離する方法及びその装置を提供する。 【構成】最小差プロセッサ（ＭＤＰ）フィルタを意味す
る複数の適切に構成された反中間値フィルタを含む。Ｍ
ＤＰフィルタは（５×５）要素のマトリクスを含み、各
要素は情景を示す強度を有している。反中間値フィルタ
アレイは、５つの画素の水平アレイとして構成される。
水平アレイの５つの要素の中間値が判断され、その値は
水平アレイの反中間値を決定するために、中心要素の値
から減算される。同様な処理が垂直の５要素反中間値ア
レイ、２つの対角線の５要素反中間値アレイについても
行われ、全てのアレイはアレイの共通中心要素としてマ
トリクスの中心要素を含む。各アレイの反中間値が一度
決定されると、最も小さい反中間値がＭＤＰフィルタの
出力として発生される。この後、いわゆる背景漏れが本
発明により排除される。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は画像を濾波する方法及び
その装置に関し、特に画像化及びターゲットシステムか
ら、背景クラター(background clutter)を濾波して、そ
れらを除去する方法及び装置に関する。
その装置に関し、特に画像化及びターゲットシステムか
ら、背景クラター(background clutter)を濾波して、そ
れらを除去する方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】クラターのある背景で移動するターゲッ
トを自動的に獲得即ち追跡する画像処理システムはこの
分野で一般に知られている技術である。正確にターゲッ
トを追跡するために、これらシステムは背景のクラター
を圧縮する方法を用いなければならず、これにより確実
にターゲットを捕らえることができる。ターゲットの獲
得範囲が長距離に及ぶ場合、ターゲットの分解能は低下
し、従って検出するのが困難となる。このようなタイプ
のシステムの背景圧縮に関して要求されることは、一般
に厳しい内容である。なぜなら追跡システムは、ターゲ
ットの喪失及び誤ったターゲットの検出の可能性をでき
るだけ押えなければならないからである。高い信号・ノ
イズ比も又重要である。従来の技術にはフィルタを用い
て背景クラターを圧縮するものがあった。
トを自動的に獲得即ち追跡する画像処理システムはこの
分野で一般に知られている技術である。正確にターゲッ
トを追跡するために、これらシステムは背景のクラター
を圧縮する方法を用いなければならず、これにより確実
にターゲットを捕らえることができる。ターゲットの獲
得範囲が長距離に及ぶ場合、ターゲットの分解能は低下
し、従って検出するのが困難となる。このようなタイプ
のシステムの背景圧縮に関して要求されることは、一般
に厳しい内容である。なぜなら追跡システムは、ターゲ
ットの喪失及び誤ったターゲットの検出の可能性をでき
るだけ押えなければならないからである。高い信号・ノ
イズ比も又重要である。従来の技術にはフィルタを用い
て背景クラターを圧縮するものがあった。
【０００３】自動画像追跡システムにおける背景クラタ
ーを濾波する方法の一つは、この分野で知られているよ
うに、線形空間フィルタを使用することである。線形フ
ィルタは、特定の処理”ウインドウ”内の複数の要素を
線形に組み合わせた出力を発生する。
ーを濾波する方法の一つは、この分野で知られているよ
うに、線形空間フィルタを使用することである。線形フ
ィルタは、特定の処理”ウインドウ”内の複数の要素を
線形に組み合わせた出力を発生する。
【０００４】背景クラターを濾波する第２の方法は、中
間及び反中間フィルタ(median andanti-median filter)
を使用する方法である。中間及び反中間フィルタは非
線形動作で、処理”ウインドウ”内の各要素は、振幅に
基づいて配列され、そしてランクが付けられる。そのよ
うなフィルタの出力は、振幅の集合から得た特定ランク
として判断された。これらのフィルタは特徴サイズに基
づいて背景クラターを排除する。中間及び反中間フィル
タの詳細が以下に示される。
間及び反中間フィルタ(median andanti-median filter)
を使用する方法である。中間及び反中間フィルタは非
線形動作で、処理”ウインドウ”内の各要素は、振幅に
基づいて配列され、そしてランクが付けられる。そのよ
うなフィルタの出力は、振幅の集合から得た特定ランク
として判断された。これらのフィルタは特徴サイズに基
づいて背景クラターを排除する。中間及び反中間フィル
タの詳細が以下に示される。
【０００５】”中間値(median)”は、その値を超えるグ
ループのメンバーの数と、その値より小さいグループの
メンバーの数が等しいときの値として定義される。例え
ば、整数のグループ（７，３，９，８，６，４，６）を
考える。この値のセットは７つのメンバーを有し、グル
ープの中間値は４番目に大きな値（又は小さいほうから
４番目）となる。このサンプルでは、６が中間値であ
る。なぜならばこの値を越えるメンバーは３つあり、そ
れ以下のメンバーは３つあるからである。つまり、一組
の値の中の中間値は、大きい順、又は小さい順にその値
を配列し、そのリスト中で中間の値を選択することによ
り決定される。中間値フィルタは、要素が奇数個のグル
ープの中の中間値を出力する装置である。
ループのメンバーの数と、その値より小さいグループの
メンバーの数が等しいときの値として定義される。例え
ば、整数のグループ（７，３，９，８，６，４，６）を
考える。この値のセットは７つのメンバーを有し、グル
ープの中間値は４番目に大きな値（又は小さいほうから
４番目）となる。このサンプルでは、６が中間値であ
る。なぜならばこの値を越えるメンバーは３つあり、そ
れ以下のメンバーは３つあるからである。つまり、一組
の値の中の中間値は、大きい順、又は小さい順にその値
を配列し、そのリスト中で中間の値を選択することによ
り決定される。中間値フィルタは、要素が奇数個のグル
ープの中の中間値を出力する装置である。
【０００６】”反中間値(anti-median) ”フィルタは、
非線形フィルタで、前述の中間値フィルタの出力が、要
素本来のサンプル・グループの幾何学的に中心にある値
から減算された値である。例えば、要素グループ（７，
３，９，８，６，４，６）の中心値(center value)は８
である。従って、反中間値を計算するために、我々は８
から６を引く（８−６）。つまり反中間値フィルタの出
力は２である。サンプル・グループ（７，３，９，６，
８，４，６）の幾何学的サンプル中心が中間値を占有す
る場合、反中間値は（６−６）＝０となる。
非線形フィルタで、前述の中間値フィルタの出力が、要
素本来のサンプル・グループの幾何学的に中心にある値
から減算された値である。例えば、要素グループ（７，
３，９，８，６，４，６）の中心値(center value)は８
である。従って、反中間値を計算するために、我々は８
から６を引く（８−６）。つまり反中間値フィルタの出
力は２である。サンプル・グループ（７，３，９，６，
８，４，６）の幾何学的サンプル中心が中間値を占有す
る場合、反中間値は（６−６）＝０となる。
【０００７】反中間値フィルタが共通の統計上サンプル
からランダムなシーケンスの値を処理する場合、中間値
は少なくとも（１／Ｎ）の確率でサンプルの幾何学中心
となる。ここでＮはサンプル内の要素の数である。サン
プルのサイズがＮ＝５の場合、反中間値フィルタの出力
は、２０％の確率で０となる。
からランダムなシーケンスの値を処理する場合、中間値
は少なくとも（１／Ｎ）の確率でサンプルの幾何学中心
となる。ここでＮはサンプル内の要素の数である。サン
プルのサイズがＮ＝５の場合、反中間値フィルタの出力
は、２０％の確率で０となる。
【０００８】反中間値フィルタの出力が零（０）である
確率を示す本来の値を含む反中間値フィルタ出力の確率
濃度関数が計算できる。確率濃度関数を−∞から＋∞ま
で積分することにより得られる累積確率は必ず１なの
で、確率濃度関数の原点での値は残りすべての領域に影
響する。この特徴は有用なノイズ減少及び反中間値フィ
ルタのクラター抑制特徴に影響する。
確率を示す本来の値を含む反中間値フィルタ出力の確率
濃度関数が計算できる。確率濃度関数を−∞から＋∞ま
で積分することにより得られる累積確率は必ず１なの
で、確率濃度関数の原点での値は残りすべての領域に影
響する。この特徴は有用なノイズ減少及び反中間値フィ
ルタのクラター抑制特徴に影響する。
【０００９】画像のサンプル・セットを走査する中間値
フィルタは、比較的小さい物体を圧縮又は減衰するのを
示すことができ、又、画像のサンプル・セットを走査す
る反中間値フィルタは、比較的大きな物体を減衰又は圧
縮することを示すことができる。次に示すサンプル値の
列を考える。即ち、０，０，０，０，３，３，３，０，
０，０，０，１，０…。これにより、画像の特定画素要
素の強度を示すものとして各整数を見ることができる。
ここで値０は、所定のスレショルド限界値を超えてない
強度の画素値。値３は高強度画素を示し、サブセット
３，３，３は、画像内の”染み(blob)”である。値１は
この限界値をちょうど越えた強度値で、対象とするター
ゲットである可能性がある。
フィルタは、比較的小さい物体を圧縮又は減衰するのを
示すことができ、又、画像のサンプル・セットを走査す
る反中間値フィルタは、比較的大きな物体を減衰又は圧
縮することを示すことができる。次に示すサンプル値の
列を考える。即ち、０，０，０，０，３，３，３，０，
０，０，０，１，０…。これにより、画像の特定画素要
素の強度を示すものとして各整数を見ることができる。
ここで値０は、所定のスレショルド限界値を超えてない
強度の画素値。値３は高強度画素を示し、サブセット
３，３，３は、画像内の”染み(blob)”である。値１は
この限界値をちょうど越えた強度値で、対象とするター
ゲットである可能性がある。
【００１０】次に５つの要素アレイをとる走査形中間値
フィルタを考える。最初に走査されたセットは（０，
０，０，０，３）である。前述の考察により、中間値フ
ィルタの出力は零（０）となる。なぜなら零（０）以下
の値のものは２つあり、零（０）以上の値のものも２つ
あるからである。走査処理により得られる５つの要素の
次のセットが（０，０，０，３，３）の場合も、同様の
結果となる。その次のセットが（０，０，３，３，３）
の場合、その出力は３となる。この走査シーケンスは、
中間値フィルタの出力として０，０，３，３，３，０，
０，０，０，０，０…の連続する値を得るために継続さ
れる。このようにサンプル値１は排除されている。反中
間値に関する前述の考察により、反中間値フィルタの出
力に関するサンプル要素のこのシーケンスは、０，０，
０，０，０，０，０，０，０，０，１，０…であること
が示される。このように比較的大きな値３は排除されて
いる。その結果、”染み”（３，３，３）は排除され、
対象とするターゲット（１）が分離される。
フィルタを考える。最初に走査されたセットは（０，
０，０，０，３）である。前述の考察により、中間値フ
ィルタの出力は零（０）となる。なぜなら零（０）以下
の値のものは２つあり、零（０）以上の値のものも２つ
あるからである。走査処理により得られる５つの要素の
次のセットが（０，０，０，３，３）の場合も、同様の
結果となる。その次のセットが（０，０，３，３，３）
の場合、その出力は３となる。この走査シーケンスは、
中間値フィルタの出力として０，０，３，３，３，０，
０，０，０，０，０…の連続する値を得るために継続さ
れる。このようにサンプル値１は排除されている。反中
間値に関する前述の考察により、反中間値フィルタの出
力に関するサンプル要素のこのシーケンスは、０，０，
０，０，０，０，０，０，０，０，１，０…であること
が示される。このように比較的大きな値３は排除されて
いる。その結果、”染み”（３，３，３）は排除され、
対象とするターゲット（１）が分離される。
【００１１】この分析から、中間値フィルタは、（Ｎ＋
１）／２の画素、即ちサンプル値より小さいサイズの物
体を全て圧縮することが判る。ここでＮはサンプルアレ
イ内の要素の数である。前述の例では、Ｎ＝５、従って
中間値フィルタは３つのサンプル値よりサイズの小さ
い”染み”を全て圧縮する。一方、反中間値フィルタ
は、（Ｎ＋１）／２より小さいサイズの物体を全て保持
することにより、中間値フィルタを補償するように動作
する。即ち、この方法で、遠く離れたターゲットをその
背景から区別して目に見えるようにすることができる。
ターゲットは、背景信号に対して非常に小さい画像信号
として現れる。その結果、反中間値フィルタは、所定サ
イズより大きな画像（信号）を全て圧縮するように校正
できる。つまり、ターゲット信号より大きな背景信号
は、実質的に排除される。
１）／２の画素、即ちサンプル値より小さいサイズの物
体を全て圧縮することが判る。ここでＮはサンプルアレ
イ内の要素の数である。前述の例では、Ｎ＝５、従って
中間値フィルタは３つのサンプル値よりサイズの小さ
い”染み”を全て圧縮する。一方、反中間値フィルタ
は、（Ｎ＋１）／２より小さいサイズの物体を全て保持
することにより、中間値フィルタを補償するように動作
する。即ち、この方法で、遠く離れたターゲットをその
背景から区別して目に見えるようにすることができる。
ターゲットは、背景信号に対して非常に小さい画像信号
として現れる。その結果、反中間値フィルタは、所定サ
イズより大きな画像（信号）を全て圧縮するように校正
できる。つまり、ターゲット信号より大きな背景信号
は、実質的に排除される。
【００１２】
【発明が解決しようとする課題】反中間値フィルタは大
きな物体を減少即ち減衰するが、多くの場合、背景の残
留物（背景漏れ）が許容できない大きさで残っている。
この背景漏れで発生する問題点の一つは、背景クラター
内のライン状物体により生じる。この問題は、これらの
ライン部分が走査の方向に直交している場合に特に解決
困難である。この欠点にもよらず、反中間値フィルタ
は、背景を圧縮することに関して、線形フィルタより優
れたユニークな特徴を持っている。例えば、入力にパル
ス、即ちステップ状の信号が含まれているときに、反中
間値フィルタはプリシュート(preshoots) 又はオーバー
シュート(over shoots) を発生することはない。
きな物体を減少即ち減衰するが、多くの場合、背景の残
留物（背景漏れ）が許容できない大きさで残っている。
この背景漏れで発生する問題点の一つは、背景クラター
内のライン状物体により生じる。この問題は、これらの
ライン部分が走査の方向に直交している場合に特に解決
困難である。この欠点にもよらず、反中間値フィルタ
は、背景を圧縮することに関して、線形フィルタより優
れたユニークな特徴を持っている。例えば、入力にパル
ス、即ちステップ状の信号が含まれているときに、反中
間値フィルタはプリシュート(preshoots) 又はオーバー
シュート(over shoots) を発生することはない。
【００１３】反中間値フィルタのユニークな特徴を含
み、しかもそのようなタイプのフィルタに一般に伴う背
景漏れに関する問題を実質的に解消でき背景クラター圧
縮フィルタが一般に望まれている。従って本発明の目的
はこのようなタイプのフィルタを提供することである。
み、しかもそのようなタイプのフィルタに一般に伴う背
景漏れに関する問題を実質的に解消でき背景クラター圧
縮フィルタが一般に望まれている。従って本発明の目的
はこのようなタイプのフィルタを提供することである。
【００１４】
【課題を解決するための手段と作用】本発明が開示する
技術は、背景クラターの圧縮に使用する非線形フィルタ
の新しい系列である。このようなフィルタは最小差プロ
セッサ(minimum defferenceprocessor)、即ちＭＤＰと
呼ばれている。ＭＤＰフィルタには空間的又は一時的な
濾波過程が含まれるが、空間濾波に関するより実際的な
応用も含まれる。
技術は、背景クラターの圧縮に使用する非線形フィルタ
の新しい系列である。このようなフィルタは最小差プロ
セッサ(minimum defferenceprocessor)、即ちＭＤＰと
呼ばれている。ＭＤＰフィルタには空間的又は一時的な
濾波過程が含まれるが、空間濾波に関するより実際的な
応用も含まれる。
【００１５】本発明の実施例によるＭＤＰフィルタは、
所定の幾何学的パターン内に配置される反中間値フィル
タの１グループにより主に構成される。この幾何学的パ
ターンには、垂直、水平、及び互いに対角線上の４つの
反中間値フィルタで主に構成されるサンプルアレイが含
まれるが、これらの方向に限られるものではない。各フ
ィルタアレイの処理は、直列又は並列の両方の方法で実
行できる。従って、処理の順番には関係しない。
所定の幾何学的パターン内に配置される反中間値フィル
タの１グループにより主に構成される。この幾何学的パ
ターンには、垂直、水平、及び互いに対角線上の４つの
反中間値フィルタで主に構成されるサンプルアレイが含
まれるが、これらの方向に限られるものではない。各フ
ィルタアレイの処理は、直列又は並列の両方の方法で実
行できる。従って、処理の順番には関係しない。
【００１６】特定実施例において、サンプルマトリクス
が画像を横切って走査される。各走査の停止時に、その
中心値を含むマトリクスの水平アレイの反中間値が判断
され、その中心値を含む垂直アレイの反中間値が判断さ
れ、その中心値を含む対角線状のアレイの反中間値が判
断される。これら４つの反中間値から、最も小さい絶対
値の反中間値に対応する値が最小差プロセッサの出力と
して選択される。
が画像を横切って走査される。各走査の停止時に、その
中心値を含むマトリクスの水平アレイの反中間値が判断
され、その中心値を含む垂直アレイの反中間値が判断さ
れ、その中心値を含む対角線状のアレイの反中間値が判
断される。これら４つの反中間値から、最も小さい絶対
値の反中間値に対応する値が最小差プロセッサの出力と
して選択される。
【００１７】他の実施例では、前述の４つの反中間値フ
ィルタアレイに含まれなかったマトリクス内の残りの要
素の値が、各々前記中心値から減算され、残りの要素に
対する減算値が各々別々に判断される。これらの減算値
は反中間値のグループの中に含まれ、最も小さい絶対値
が、出力されるグループのメンバーを選択するときに使
用される。
ィルタアレイに含まれなかったマトリクス内の残りの要
素の値が、各々前記中心値から減算され、残りの要素に
対する減算値が各々別々に判断される。これらの減算値
は反中間値のグループの中に含まれ、最も小さい絶対値
が、出力されるグループのメンバーを選択するときに使
用される。
【００１８】この発明により、１次元においてターゲッ
トより大きな背景クラター物体を圧縮できる。更にこの
発明の他の目的、利点及び特徴は添付された図面を参照
して行われる発明の詳細な説明及び特許請求の範囲によ
り明らかとなる。
トより大きな背景クラター物体を圧縮できる。更にこの
発明の他の目的、利点及び特徴は添付された図面を参照
して行われる発明の詳細な説明及び特許請求の範囲によ
り明らかとなる。
【００１９】
【実施例】以下に示す本発明の好適実施例の説明は単に
一例に過ぎず、本発明の応用範囲を限定するものではな
い。
一例に過ぎず、本発明の応用範囲を限定するものではな
い。
【００２０】画像処理システムは一般に、複数の画素で
構成される情景を処理する。各画素はその強度（輝度）
を示す値を有する。一般に背景物体は複数の画素に跨が
る”染み”の形式で存在している。対象とする物体は背
景内に埋もれているので、背景から分離するのが難し
い。
構成される情景を処理する。各画素はその強度（輝度）
を示す値を有する。一般に背景物体は複数の画素に跨が
る”染み”の形式で存在している。対象とする物体は背
景内に埋もれているので、背景から分離するのが難し
い。
【００２１】本発明の好適実施例によるＭＤＰフィルタ
は分離要素のマトリクスを含み、各要素は画像の単一画
素を示す。一般にマトリクスは、画像内の比較的小さい
領域を表し、画像内の残りの領域を介して走査される。
は分離要素のマトリクスを含み、各要素は画像の単一画
素を示す。一般にマトリクスは、画像内の比較的小さい
領域を表し、画像内の残りの領域を介して走査される。
【００２２】ＭＤＰフィルタは、その目標画像が焦点平
面アレイの連続する幾つかの要素検出器に跨がっていて
も、大きな減衰を伴わずに、区別されていない目標物
を、複雑な背景の情景から抽出できる。例えば、マトリ
クスの一部分に含まれる単一の物体は、１）検出器上の
偶然の位置、及び２）検出器アレイを有する光学システ
ムによって与えられる点の広がり状態に依存して、１以
上の検出セルを占有できる。
面アレイの連続する幾つかの要素検出器に跨がっていて
も、大きな減衰を伴わずに、区別されていない目標物
を、複雑な背景の情景から抽出できる。例えば、マトリ
クスの一部分に含まれる単一の物体は、１）検出器上の
偶然の位置、及び２）検出器アレイを有する光学システ
ムによって与えられる点の広がり状態に依存して、１以
上の検出セルを占有できる。
【００２３】本発明の好適実施例によるＭＤＰフィルタ
は、正方形パターン内に配置される４つまでの要素に跨
がる物体を抽出できるように設計される。一方、この実
施例は、２つ以上の要素に跨がるあらゆる方向の物体を
必ず抑制又は排除するように設計される。このＭＤＰフ
ィルタは２５エレメント（５×５）の正方形アレイによ
り構成される。４つの反中間値フィルタの構成要素はＭ
ＤＰフィルタマトリクス内の（１×５）の線形サブアレ
イとして構成される。これらの反中間値フィルタは、
（５×５）マトリクスアレイの中心要素が反中間値フィ
ルタの各構成要素の大きさの上での中心要素に一致する
ように配置される。反中間値フィルタの一つの要素は水
平で、第２の要素は垂直であり、他の二つは、水平及び
垂直構成要素により定義される座標軸に関して４５°及
び１３５°の方向に向いている。マトリクスの最適なサ
イズ及び形状はＭＤＰフィルタの機能的応用に依存す
る。
は、正方形パターン内に配置される４つまでの要素に跨
がる物体を抽出できるように設計される。一方、この実
施例は、２つ以上の要素に跨がるあらゆる方向の物体を
必ず抑制又は排除するように設計される。このＭＤＰフ
ィルタは２５エレメント（５×５）の正方形アレイによ
り構成される。４つの反中間値フィルタの構成要素はＭ
ＤＰフィルタマトリクス内の（１×５）の線形サブアレ
イとして構成される。これらの反中間値フィルタは、
（５×５）マトリクスアレイの中心要素が反中間値フィ
ルタの各構成要素の大きさの上での中心要素に一致する
ように配置される。反中間値フィルタの一つの要素は水
平で、第２の要素は垂直であり、他の二つは、水平及び
垂直構成要素により定義される座標軸に関して４５°及
び１３５°の方向に向いている。マトリクスの最適なサ
イズ及び形状はＭＤＰフィルタの機能的応用に依存す
る。
【００２４】この実施例で、ＭＤＰフィルタは、あらゆ
る方向で２つを超える画素に跨がる長さの”染み”を実
質的に排除する。それと同時に、（１×２）又は（１×
１）又は（２×２）の要素で構成される物体を保持又は
抽出する。ＭＤＰフィルタはアレイ内の全要素数を適切
に選択することにより、あらゆる範囲の物体サイズ及び
形状を保持する。実際には、（１３×１３）までの要素
により構成されるＭＤＰフィルタが、コンピュータ・シ
ミュレーションにより実証された。
る方向で２つを超える画素に跨がる長さの”染み”を実
質的に排除する。それと同時に、（１×２）又は（１×
１）又は（２×２）の要素で構成される物体を保持又は
抽出する。ＭＤＰフィルタはアレイ内の全要素数を適切
に選択することにより、あらゆる範囲の物体サイズ及び
形状を保持する。実際には、（１３×１３）までの要素
により構成されるＭＤＰフィルタが、コンピュータ・シ
ミュレーションにより実証された。
【００２５】図１（ａ〜ｅ）には、前述の（５×５）の
マトリクス要素で構成されるＭＤＰフィルタを示す。図
１（ａ）はマトリクスを示し、このマトリクスは画像の
画素を示す各要素に番号が付されている。特に、各行は
ａからｅの文字により示され、そして各列は１から５の
数字により示されている。従って、マトリクス内には２
５の独立した要素があり、各要素は画像内でその画素の
特定強度を定義する値により示されている。図から明ら
かなように、ｃ3 はマトリクスの中心要素で、その強度
は以下に示すように、第１実施例における各反中間値の
計算に含まれることになる。つまり、中心画素ｃ3 は情
景マトリクスの各走査位置の焦点である。画像内の他の
画素は、走査処理中の他の時間では、マトリクスの中心
となる。
マトリクス要素で構成されるＭＤＰフィルタを示す。図
１（ａ）はマトリクスを示し、このマトリクスは画像の
画素を示す各要素に番号が付されている。特に、各行は
ａからｅの文字により示され、そして各列は１から５の
数字により示されている。従って、マトリクス内には２
５の独立した要素があり、各要素は画像内でその画素の
特定強度を定義する値により示されている。図から明ら
かなように、ｃ3 はマトリクスの中心要素で、その強度
は以下に示すように、第１実施例における各反中間値の
計算に含まれることになる。つまり、中心画素ｃ3 は情
景マトリクスの各走査位置の焦点である。画像内の他の
画素は、走査処理中の他の時間では、マトリクスの中心
となる。
【００２６】図１（ｂ）は（１×５）水平反中間値フィ
ルタを示し、その中心要素は（５×５）ＭＤＰフィルタ
マトリクスの中心要素ｃ3 に一致する。図から明らかな
ように、このフィルタアレイは値ｃ1 からｃ5の１セッ
トにより構成される。動作において、この画像化システ
ムは各要素ｃ1 からｃ5 に関する強度値を判断し、（前
述のように）この値に関する中間値を計算する。反中間
値Δ１は次式に従って計算される。
ルタを示し、その中心要素は（５×５）ＭＤＰフィルタ
マトリクスの中心要素ｃ3 に一致する。図から明らかな
ように、このフィルタアレイは値ｃ1 からｃ5の１セッ
トにより構成される。動作において、この画像化システ
ムは各要素ｃ1 からｃ5 に関する強度値を判断し、（前
述のように）この値に関する中間値を計算する。反中間
値Δ１は次式に従って計算される。
【００２７】Δ１＝ｃ3 −Ｍｅｄ（Ｒｏｗ Ｃ） ここで、Ｍｅｄ．（Ｒｏｗ Ｃ）は行Ｃの中間値であ
る。更に、Δ１の絶対値は次のように決定される。
る。更に、Δ１の絶対値は次のように決定される。
【００２８】 ｜Δ１｜＝｜ｃ3 −Ｍｅｄ（Ｒｏｗ Ｃ）｜ これらの値は適当なメモリにセーブされる。
【００２９】次に図１（ｃ）において、垂直（１×５）
反中間値フィルタ（この中心も又ｃ3 ）が示される。こ
の反中間値フィルタは、５つの要素強度ａ3 〜ｅ3 を含
む。図１（ｂ）の水平反中間値フィルタのように、次の
値が計算されセーブされる。ここでΔ２は垂直反中間値
フィルタに関する中間値である。
反中間値フィルタ（この中心も又ｃ3 ）が示される。こ
の反中間値フィルタは、５つの要素強度ａ3 〜ｅ3 を含
む。図１（ｂ）の水平反中間値フィルタのように、次の
値が計算されセーブされる。ここでΔ２は垂直反中間値
フィルタに関する中間値である。
【００３０】Δ２＝ｃ3 −Ｍｅｄ（Ｃｏｌ．３） 図１（ｄ）及び１（ｅ）は２つの対角線上の１次元（１
×５）要素の反中間値サブアレイ（この中心も又ｃ3 ）
を示す。図１（ｄ）は左上から右下方に選択された対角
線Ｒ（右）で、値ａ1 ，ｂ2 ，ｃ3，ｄ4 ，ｅ5 を含
む。図１（ｅ）は右上から左下方に選択された対角線Ｌ
（左）で、値ａ5 ，ｂ4 ，ｃ3 ，ｄ2 ，ｅ1 を含む。対
角線Ｌの反中間値及び対角線Ｒの反中間値フィルタは、
水平及び垂直アレイにより形成される軸に対して各々４
５°及び１３５°の方向に向いている。前述のように、
次の量が計算され格納される。
×５）要素の反中間値サブアレイ（この中心も又ｃ3 ）
を示す。図１（ｄ）は左上から右下方に選択された対角
線Ｒ（右）で、値ａ1 ，ｂ2 ，ｃ3，ｄ4 ，ｅ5 を含
む。図１（ｅ）は右上から左下方に選択された対角線Ｌ
（左）で、値ａ5 ，ｂ4 ，ｃ3 ，ｄ2 ，ｅ1 を含む。対
角線Ｌの反中間値及び対角線Ｒの反中間値フィルタは、
水平及び垂直アレイにより形成される軸に対して各々４
５°及び１３５°の方向に向いている。前述のように、
次の量が計算され格納される。
【００３１】 Δ３＝ｃ3 −Ｍｅｄ（対角線Ｒ）、 ｜Δ３｜＝｜ｃ3 −Ｍｅｄ（対角線Ｒ）｜、 Δ４＝ｃ3 −Ｍｅｄ（対角線Ｌ）、及び ｜Δ４｜＝ｃ3 −Ｍｅｄ（対角線Ｌ）｜ ＭＤＰフィルタマトリクスは走査期間中に、マトリクス
の各要素が、データサンプルによって占有されるよう
に、画像の各位置に配置される。つまり、マトリクスは
画像の境界線を越えることはない。マトリクスの中心ｃ
3 は、この基準が満足される画像の各画素位置に配置さ
れ、即ち走査される。画像を横切ってマトリクスが走査
されるとき、各位置でのセット（｜Δ１｜，｜Δ２｜，
｜Δ３｜，｜Δ４｜）の中の最小値が選択され、セット
（Δ１，Δ２，Δ３，Δ４）の中の対応する値が、各走
査位置におけるＭＤＰフィルタの出力として選択され
る。画像内で変化する各画素位置がＭＤＰフィルタによ
って処理された後、新しい画像がＭＤＰにより生成さ
れ、（２×２）要素より大きな特徴及び物体は排除、又
は実質的に圧縮される。
の各要素が、データサンプルによって占有されるよう
に、画像の各位置に配置される。つまり、マトリクスは
画像の境界線を越えることはない。マトリクスの中心ｃ
3 は、この基準が満足される画像の各画素位置に配置さ
れ、即ち走査される。画像を横切ってマトリクスが走査
されるとき、各位置でのセット（｜Δ１｜，｜Δ２｜，
｜Δ３｜，｜Δ４｜）の中の最小値が選択され、セット
（Δ１，Δ２，Δ３，Δ４）の中の対応する値が、各走
査位置におけるＭＤＰフィルタの出力として選択され
る。画像内で変化する各画素位置がＭＤＰフィルタによ
って処理された後、新しい画像がＭＤＰにより生成さ
れ、（２×２）要素より大きな特徴及び物体は排除、又
は実質的に圧縮される。
【００３２】図２（ａ）〜２（ｈ）は、（５×５）ＭＤ
Ｐフィルタが保持する特定物体の形状（陰影画素領域に
より示される）をそれらの方向に関係なく示している。
これら物体の形状は、４つの反中間値フィルタアレイ内
のどれか一つの方向に一致する２つを超える画素要素に
跨がらない情景内の画像を示す。これら形状の陰影領域
は、その画素強度が白色の背景強度から明白に区別され
て検出された物体を示す。
Ｐフィルタが保持する特定物体の形状（陰影画素領域に
より示される）をそれらの方向に関係なく示している。
これら物体の形状は、４つの反中間値フィルタアレイ内
のどれか一つの方向に一致する２つを超える画素要素に
跨がらない情景内の画像を示す。これら形状の陰影領域
は、その画素強度が白色の背景強度から明白に区別され
て検出された物体を示す。
【００３３】反対に、図３（ａ）〜３（ｋ）に示される
（陰影領域で表される）様々の物体形状はＭＤＰ処理に
よって圧縮又は排除される。これらの各例では、少なく
とも１つの反中間値フィルタアレイ内の陰影画素要素の
数が２つを超えている。ＭＤＰフィルタ出力として反中
間値が選択される反中間値アレイの空間的方向に注目す
ることにより、情景内のライン及び縁を検出できる。従
って、更にＭＤＰフィルタは、情景内の特徴、即ち道路
及び川などを検出する手段として利用できる。
（陰影領域で表される）様々の物体形状はＭＤＰ処理に
よって圧縮又は排除される。これらの各例では、少なく
とも１つの反中間値フィルタアレイ内の陰影画素要素の
数が２つを超えている。ＭＤＰフィルタ出力として反中
間値が選択される反中間値アレイの空間的方向に注目す
ることにより、情景内のライン及び縁を検出できる。従
って、更にＭＤＰフィルタは、情景内の特徴、即ち道路
及び川などを検出する手段として利用できる。
【００３４】図１〜３のＭＤＰフィルタは、異なる方向
の（１×５）アレイにより示され、４つの反中間値フィ
ルタを有する（５×５）マトリクスとしてフォーマット
されている。図１から明らかなように、ｂ1 、ｄ1 ，ｅ
2 ，ｅ4 ，ｄ5 ，ｂ5 ，ａ4 及びａ2 により特定される
外側リング要素は、反中間値の計算に使用されない。こ
れら要素は図４で”Ｎ”として示される。これら要素は
この計算に含まれていないので、望ましくない幾何学的
な形状が十分に排除、又は圧縮されない。図４の陰影領
域で示される物体はそのような例の一つである。
の（１×５）アレイにより示され、４つの反中間値フィ
ルタを有する（５×５）マトリクスとしてフォーマット
されている。図１から明らかなように、ｂ1 、ｄ1 ，ｅ
2 ，ｅ4 ，ｄ5 ，ｂ5 ，ａ4 及びａ2 により特定される
外側リング要素は、反中間値の計算に使用されない。こ
れら要素は図４で”Ｎ”として示される。これら要素は
この計算に含まれていないので、望ましくない幾何学的
な形状が十分に排除、又は圧縮されない。図４の陰影領
域で示される物体はそのような例の一つである。
【００３５】図４において、目標パターン（陰影領域）
はライン部分の画像パターンで、前述のＭＤＰフィルタ
の例で行われた背景圧縮の悪条件でのシナリオを示す。
陰影部で示されるラインが、水平アレイのｃ1 〜ｃ5 に
より定義される座標軸に関して約２６°（アークタンジ
ェント１／２）の角度に向いているならば、画像内にあ
るこのタイプのラインに対して、この物体の最小圧縮が
発生する。つまり、このラインの方向角が２６°付近で
あると、対角線Ｌの反中間値、又は水平の反中間値は目
標物以上を圧縮することになる。図３（ｋ）に示すもの
は、２６°より僅かに大きな角度を有する図４の画像で
ある。ここで、対角線Ｌのサブアレイは実質的に画像を
圧縮する。ライン状目標物の方向が悪条件の方向となる
ことは、アレイの座標軸系のあらゆる象限で発生する。
はライン部分の画像パターンで、前述のＭＤＰフィルタ
の例で行われた背景圧縮の悪条件でのシナリオを示す。
陰影部で示されるラインが、水平アレイのｃ1 〜ｃ5 に
より定義される座標軸に関して約２６°（アークタンジ
ェント１／２）の角度に向いているならば、画像内にあ
るこのタイプのラインに対して、この物体の最小圧縮が
発生する。つまり、このラインの方向角が２６°付近で
あると、対角線Ｌの反中間値、又は水平の反中間値は目
標物以上を圧縮することになる。図３（ｋ）に示すもの
は、２６°より僅かに大きな角度を有する図４の画像で
ある。ここで、対角線Ｌのサブアレイは実質的に画像を
圧縮する。ライン状目標物の方向が悪条件の方向となる
ことは、アレイの座標軸系のあらゆる象限で発生する。
【００３６】図４において、アレイ内の各画素位置での
強度は、それに比例する陰影部により反映される。この
例で、完全に影の部分は値１を有し、全く影のないセル
は値０を有する。水平反中間値アレイ（ｃ1 〜ｃ5 ）に
関する水平中間値は要素ｃ5 により示される。水平アレ
イに関する反中間値（Ａ）は、ｃ３マイナス（−）ｃ5
で、それは０．７に等い。なぜならｃ3 は完全に陰影に
なっているので１に等しく、そしてｃ5 は０．３に等し
いからである。この０．３は影になっているセル領域
（ｃ5 ）のパーセンテージである。対角線Ｌのアレイに
関する中間値は要素ｂ4 により示され、このアレイに関
する反中間値（Ｂ）はｃ3 マイナス（−）ｂ4 であり、
これは０．３に等しい。この目標物は前述の実施例内の
望ましくない漏れ部分として部分的に残存する。
強度は、それに比例する陰影部により反映される。この
例で、完全に影の部分は値１を有し、全く影のないセル
は値０を有する。水平反中間値アレイ（ｃ1 〜ｃ5 ）に
関する水平中間値は要素ｃ5 により示される。水平アレ
イに関する反中間値（Ａ）は、ｃ３マイナス（−）ｃ5
で、それは０．７に等い。なぜならｃ3 は完全に陰影に
なっているので１に等しく、そしてｃ5 は０．３に等し
いからである。この０．３は影になっているセル領域
（ｃ5 ）のパーセンテージである。対角線Ｌのアレイに
関する中間値は要素ｂ4 により示され、このアレイに関
する反中間値（Ｂ）はｃ3 マイナス（−）ｂ4 であり、
これは０．３に等しい。この目標物は前述の実施例内の
望ましくない漏れ部分として部分的に残存する。
【００３７】望ましくない漏れは、前述の図４内の”
Ｎ”によって示される使用されていない外側リングの８
つの要素の各々に対して減算値（ｃ3 −Ｎ）を含めるこ
とにより実質的に減少できる。これら各要素の値は中心
値ｃ3 から減算され、前述した水平、垂直及び対角線の
各々反中間値フィルタに関する反中間値としてその絶対
値がとられる。この実施例で、（一つの領域における相
対的性能を他の領域内での性能と交換(trade off) する
ために計算される任意の因数により重み付けされると考
えられる）８つの結果的絶対値は、１２までの値を有す
る新しいセットを作るために、残り４つの反中間値のセ
ットの中に含まれる。そしてＭＤＰフィルタの出力は、
これら１２の値の中で最も小さい値である。図４の実施
例で、Ｎ要素ｂ5 はＤ＝０．８（影となっているｂ5 の
パーセンテージ）の値を有する。これはＭＤＰフィルタ
の出力に０．２（ｃ3 −ｂ5 ，１−０．８）の値を与え
る。従って、図４の目標物は実質的に圧縮される。目標
物の考えられる構成を、０°から３６０°まで平均する
ことにより、本実施例のＭＤＰフィルタは、図４の入力
において、平均漏洩を約０．０５に減少する。
Ｎ”によって示される使用されていない外側リングの８
つの要素の各々に対して減算値（ｃ3 −Ｎ）を含めるこ
とにより実質的に減少できる。これら各要素の値は中心
値ｃ3 から減算され、前述した水平、垂直及び対角線の
各々反中間値フィルタに関する反中間値としてその絶対
値がとられる。この実施例で、（一つの領域における相
対的性能を他の領域内での性能と交換(trade off) する
ために計算される任意の因数により重み付けされると考
えられる）８つの結果的絶対値は、１２までの値を有す
る新しいセットを作るために、残り４つの反中間値のセ
ットの中に含まれる。そしてＭＤＰフィルタの出力は、
これら１２の値の中で最も小さい値である。図４の実施
例で、Ｎ要素ｂ5 はＤ＝０．８（影となっているｂ5 の
パーセンテージ）の値を有する。これはＭＤＰフィルタ
の出力に０．２（ｃ3 −ｂ5 ，１−０．８）の値を与え
る。従って、図４の目標物は実質的に圧縮される。目標
物の考えられる構成を、０°から３６０°まで平均する
ことにより、本実施例のＭＤＰフィルタは、図４の入力
において、平均漏洩を約０．０５に減少する。
【００３８】図５（ａ）〜５（ｆ）は、図１の水平、垂
直、対角線Ｌ及び対角線Ｒサブアレイを含むマトリク
ス、更に図４の”Ｎ”画素のリングアレイ（図５
（ｆ））を含むマトリクスを示す。この計算にこれら外
側リングの値を導入することが、前述のようなＭＤＰフ
ィルタの第２実施例である。第２実施例は背景の漏洩を
減少するが、信号ノイズ比の僅かな損失、及び特に点の
ような目標物が、隣接する背景物体と同一の輝度を有す
る場合は、大型背景目標物の縁に位置する点のような目
標物を見失う傾向が生じるなど、他の性能面を犠牲とし
た結果である。
直、対角線Ｌ及び対角線Ｒサブアレイを含むマトリク
ス、更に図４の”Ｎ”画素のリングアレイ（図５
（ｆ））を含むマトリクスを示す。この計算にこれら外
側リングの値を導入することが、前述のようなＭＤＰフ
ィルタの第２実施例である。第２実施例は背景の漏洩を
減少するが、信号ノイズ比の僅かな損失、及び特に点の
ような目標物が、隣接する背景物体と同一の輝度を有す
る場合は、大型背景目標物の縁に位置する点のような目
標物を見失う傾向が生じるなど、他の性能面を犠牲とし
た結果である。
【００３９】図６には第２実施例が示される。白色の正
方形要素は、第１の好適実施例の水平、垂直及び対角線
の反中間値フィルタに使用された要素を示す。陰影要素
は前述の第２実施例に関するリング要素であり、各要素
は異なる値を有する。図７は、図６に示される反中間値
フィルタ及びリング要素の入力からＭＤＰフィルタ出力
を発生するための略図構成を示す。
方形要素は、第１の好適実施例の水平、垂直及び対角線
の反中間値フィルタに使用された要素を示す。陰影要素
は前述の第２実施例に関するリング要素であり、各要素
は異なる値を有する。図７は、図６に示される反中間値
フィルタ及びリング要素の入力からＭＤＰフィルタ出力
を発生するための略図構成を示す。
【００４０】図７において、図６の各リング要素は、ブ
ロック１２、１４、１６、１８、２０、２２、２４及び
２６からの入力として示される。これら各入力の反転信
号は、入力ブロック３２によって示される中心画素（ｃ
3 ）と共に、分離加算交点に供給される。各加算交点か
らの出力は回路３８に供給され、この回路は８つの入力
の中で０に最も近いものを選択する。更に、ブロック２
８により示される対角線Ｌの中間値の反転信号、ブロッ
ク３０に示される対角線Ｒの中間値、ブロック３４で示
される水平中間値、及びブロック３６で示される垂直中
間値は、前述の反中間値を判断するために、ブロック３
２の中心要素値と共に各々分離加算交点に供給される。
これら加算交点からの各出力は、０に最も近い値を判断
するために、回路４０に供給される。回路３８及び４０
からの出力は、これら２つの出力の中で最も０に近いも
のを判断するために回路４２に供給される。最後に、回
路４２から得られるフィルタ出力は、８つのリング要素
に関する減算されたリング要素値及び反中間値、及び４
つの反中間値フィルタの値の中で最も小さい値を示す。
この出力は、背景クラターの圧縮された画像を生成する
ために使用される。
ロック１２、１４、１６、１８、２０、２２、２４及び
２６からの入力として示される。これら各入力の反転信
号は、入力ブロック３２によって示される中心画素（ｃ
3 ）と共に、分離加算交点に供給される。各加算交点か
らの出力は回路３８に供給され、この回路は８つの入力
の中で０に最も近いものを選択する。更に、ブロック２
８により示される対角線Ｌの中間値の反転信号、ブロッ
ク３０に示される対角線Ｒの中間値、ブロック３４で示
される水平中間値、及びブロック３６で示される垂直中
間値は、前述の反中間値を判断するために、ブロック３
２の中心要素値と共に各々分離加算交点に供給される。
これら加算交点からの各出力は、０に最も近い値を判断
するために、回路４０に供給される。回路３８及び４０
からの出力は、これら２つの出力の中で最も０に近いも
のを判断するために回路４２に供給される。最後に、回
路４２から得られるフィルタ出力は、８つのリング要素
に関する減算されたリング要素値及び反中間値、及び４
つの反中間値フィルタの値の中で最も小さい値を示す。
この出力は、背景クラターの圧縮された画像を生成する
ために使用される。
【００４１】前述の第１実施例では、４つの反中間値サ
ブアレイを有するＭＤＰフィルタが開示された。この説
明は単に一例を説明する目的で使用されたに過ぎない。
第２実施例は第１実施例の４つの反中間値サブアレイ内
に含まれない画素を使用した。しかし、これらリング画
素は実際の中間値を示してはおらず、従って同程度の性
能は発揮していない。更に、前述された好適実施例のマ
トリクスは、中心に関して対称、即ち正方形である。適
当な形状及びサイズを有するＭＤＰフィルタを使用する
ことは、奇数個の画素を具備しているかぎり、本発明の
範囲に完全に含まれる内容である。異なるサブアレイ長
（それらが奇数個であるかぎり）及び（又は）４つ前後
のアレイを具備する反中間値アレイなどを含む他の構成
は本発明範囲に含まれるものである。中心要素は独立し
た各サブアレイに共通でありば、マトリクス中心に配置
される必要はない。
ブアレイを有するＭＤＰフィルタが開示された。この説
明は単に一例を説明する目的で使用されたに過ぎない。
第２実施例は第１実施例の４つの反中間値サブアレイ内
に含まれない画素を使用した。しかし、これらリング画
素は実際の中間値を示してはおらず、従って同程度の性
能は発揮していない。更に、前述された好適実施例のマ
トリクスは、中心に関して対称、即ち正方形である。適
当な形状及びサイズを有するＭＤＰフィルタを使用する
ことは、奇数個の画素を具備しているかぎり、本発明の
範囲に完全に含まれる内容である。異なるサブアレイ長
（それらが奇数個であるかぎり）及び（又は）４つ前後
のアレイを具備する反中間値アレイなどを含む他の構成
は本発明範囲に含まれるものである。中心要素は独立し
た各サブアレイに共通でありば、マトリクス中心に配置
される必要はない。
【００４２】図８は８つの追加できる反中間値サブアレ
イを示し、このサブアレイは本来の４つの反中間値サブ
アレイに含めることができる。特に、図８（ａ）は（ａ
2 ，ｂ3 ，ｃ3 ，ｄ3 ，ｅ4 ）の（１×５）要素アレイ
を含み、図８（ｂ）は（ａ2 ，ｂ2 ，ｃ3 ，ｄ4 ，
ｅ4 ）の（１×５）要素アレイを含み、図８（ｃ）は
（ｂ1 ，ｂ2 ，ｃ3 ，ｄ4 ，ｄ5 ）の（１×５）要素ア
レイを含み、図８（ｄ）は（ｂ1 ，ｃ2 ，ｃ3 ，ｃ4，
ｄ5 ）の（１×５）要素アレイを含み、図８（ｅ）は
（ｄ1 ，ｃ2 ，ｃ3 ，ｃ4 ，ｃ5 ）の（１×５）要素ア
レイを含み、図８（ｆ）は（ｄ1 ，ｄ2 ，ｃ3 ，ｂ4 ，
ｂ5 ）の（１×５）要素アレイを含み、図８（ｇ）は
（ｅ2 ，ｄ2 ，ｃ3 ，ｂ4 ，ａ4 ）の（１×５）要素ア
レイを含み、図８（ｈ）は（ｅ2 ，ｄ3 ，ｃ3 ，ｂ3 ，
ａ4 ）の（１×５）要素アレイを含む。このタイプのＭ
ＤＰフィルタによって、各画素は少なくとも１つの反中
間値サブアレイ内のマトリクスに示され、従って装置の
性能は第１実施例の本来の４つのサブアレイマトリクス
に比べて向上しており、図４に示されるライン部分をよ
り効果的に圧縮することになる。これらＭＤＰフィルタ
は、中心画素が各アレイに共通に存在するという要求事
項に合致している。
イを示し、このサブアレイは本来の４つの反中間値サブ
アレイに含めることができる。特に、図８（ａ）は（ａ
2 ，ｂ3 ，ｃ3 ，ｄ3 ，ｅ4 ）の（１×５）要素アレイ
を含み、図８（ｂ）は（ａ2 ，ｂ2 ，ｃ3 ，ｄ4 ，
ｅ4 ）の（１×５）要素アレイを含み、図８（ｃ）は
（ｂ1 ，ｂ2 ，ｃ3 ，ｄ4 ，ｄ5 ）の（１×５）要素ア
レイを含み、図８（ｄ）は（ｂ1 ，ｃ2 ，ｃ3 ，ｃ4，
ｄ5 ）の（１×５）要素アレイを含み、図８（ｅ）は
（ｄ1 ，ｃ2 ，ｃ3 ，ｃ4 ，ｃ5 ）の（１×５）要素ア
レイを含み、図８（ｆ）は（ｄ1 ，ｄ2 ，ｃ3 ，ｂ4 ，
ｂ5 ）の（１×５）要素アレイを含み、図８（ｇ）は
（ｅ2 ，ｄ2 ，ｃ3 ，ｂ4 ，ａ4 ）の（１×５）要素ア
レイを含み、図８（ｈ）は（ｅ2 ，ｄ3 ，ｃ3 ，ｂ3 ，
ａ4 ）の（１×５）要素アレイを含む。このタイプのＭ
ＤＰフィルタによって、各画素は少なくとも１つの反中
間値サブアレイ内のマトリクスに示され、従って装置の
性能は第１実施例の本来の４つのサブアレイマトリクス
に比べて向上しており、図４に示されるライン部分をよ
り効果的に圧縮することになる。これらＭＤＰフィルタ
は、中心画素が各アレイに共通に存在するという要求事
項に合致している。
【００４３】図９（ａ）乃至（ｄ）は写真複製のグルー
プで、ＭＤＰフィルタの両実施例をコンピュータでシミ
ュレートした様子を示す。図９（ａ）は特定強度分布に
より示される背景クラターを多く含んだ厳しい状態の画
像を示す。箱が画像の右手上方内のターゲットを囲んで
いる。
プで、ＭＤＰフィルタの両実施例をコンピュータでシミ
ュレートした様子を示す。図９（ａ）は特定強度分布に
より示される背景クラターを多く含んだ厳しい状態の画
像を示す。箱が画像の右手上方内のターゲットを囲んで
いる。
【００４４】図９（ｂ）は、カスケード接続された４つ
の反中間値フィルタで図９（ａ）のオリジナル画像を濾
波することにより得られた画像を示す。カスケード接続
された反中間値フィルタの構成で、反中間値は連続的に
計算される。カスケード接続された５個の要素の反中間
値フィルタは各々、水平、垂直及び４５°と１３５°の
対角線上に配置される。
の反中間値フィルタで図９（ａ）のオリジナル画像を濾
波することにより得られた画像を示す。カスケード接続
された反中間値フィルタの構成で、反中間値は連続的に
計算される。カスケード接続された５個の要素の反中間
値フィルタは各々、水平、垂直及び４５°と１３５°の
対角線上に配置される。
【００４５】図９（ｃ）及び（ｄ）は、前述の第１及び
第２実施例の各ＭＤＰフィルタを使用して濾波した画像
を示す。各図面で、目標物は正方形の箱の中にある。
第２実施例の各ＭＤＰフィルタを使用して濾波した画像
を示す。各図面で、目標物は正方形の箱の中にある。
【００４６】一般にＭＤＰフィルタは背景クラターを非
常に効果的に圧縮し、更にガウスノイズが存在するとき
の性能は優れている。解析及び実際のデータを使用する
シミュレーションにより、ＭＤＰフィルタの性能は、ク
ラター圧縮に関して線形整合空間フィルタ(linear matc
hed spatial filters)より優れており、計算できる特定
入力スレショルドの信号・ノイズ比において、線形整合
空間フィルタの信号・ノイズ比に関する性能と同等ある
いはそれ以上であることが明らかとなった。ＭＤＰの性
能は、入力の信号・ノイズ比がこのスレショルドレベル
以下に低下すると、線形整合空間フィルタより劣る。こ
のＳＭＲスレショルドは非常に低いので（（５×５）要
素ＭＤＰアレイに対して約５）、ＭＤＰフィルタの優れ
たクラター圧縮特性により、このタイプのフィルタは広
範囲の応用に使用する価値がある。
常に効果的に圧縮し、更にガウスノイズが存在するとき
の性能は優れている。解析及び実際のデータを使用する
シミュレーションにより、ＭＤＰフィルタの性能は、ク
ラター圧縮に関して線形整合空間フィルタ(linear matc
hed spatial filters)より優れており、計算できる特定
入力スレショルドの信号・ノイズ比において、線形整合
空間フィルタの信号・ノイズ比に関する性能と同等ある
いはそれ以上であることが明らかとなった。ＭＤＰの性
能は、入力の信号・ノイズ比がこのスレショルドレベル
以下に低下すると、線形整合空間フィルタより劣る。こ
のＳＭＲスレショルドは非常に低いので（（５×５）要
素ＭＤＰアレイに対して約５）、ＭＤＰフィルタの優れ
たクラター圧縮特性により、このタイプのフィルタは広
範囲の応用に使用する価値がある。
【００４７】ＭＤＰフィルタの性能は非常に優れている
ため、クラターの多くある厳しい背景内に埋もれて分離
されない目標物を獲得及び追跡する必要のある用途に、
このフィルタは広く使用できる。基本的にＭＤＰフィル
タは背景圧縮の用途に適しているが、当業者には他の有
望な用途を考えられるものである。例えば、ＭＤＰフィ
ルタは情景内にある道路及び川などのライン部分を発見
するのに使用でき、更にそれら目標物の方向を判断でき
る。
ため、クラターの多くある厳しい背景内に埋もれて分離
されない目標物を獲得及び追跡する必要のある用途に、
このフィルタは広く使用できる。基本的にＭＤＰフィル
タは背景圧縮の用途に適しているが、当業者には他の有
望な用途を考えられるものである。例えば、ＭＤＰフィ
ルタは情景内にある道路及び川などのライン部分を発見
するのに使用でき、更にそれら目標物の方向を判断でき
る。
【００４８】以上の説明は本発明の一実施例を単に示す
ものである。当業者は前述の説明、図面、及び特許請求
の範囲から、特許請求の範囲により限定される本発明の
応用範囲を超えることのない、様々の変更、修正及び変
化を容易に考えられる。
ものである。当業者は前述の説明、図面、及び特許請求
の範囲から、特許請求の範囲により限定される本発明の
応用範囲を超えることのない、様々の変更、修正及び変
化を容易に考えられる。
【図１】（ａ）乃至（ｅ）は５つの要素からなる反中間
値フィルタのサンプルアレイを各々示す一連のサンプル
マトリクス。
値フィルタのサンプルアレイを各々示す一連のサンプル
マトリクス。
【図２】（ａ）乃至（ｈ）は図１のマトリクスアレイ
で、反中間値フィルタにより圧縮されない要素を示す互
いに異なる構成。
で、反中間値フィルタにより圧縮されない要素を示す互
いに異なる構成。
【図３】（ａ）乃至（ｋ）は図１の一連のマトリクスア
レイで、反中間値フィルタにより圧縮されるパターンを
各々示す。
レイで、反中間値フィルタにより圧縮されるパターンを
各々示す。
【図４】図１のサンプルマトリクスで、本来の好適実施
例に含まれない要素を各々”Ｎ”として示す。
例に含まれない要素を各々”Ｎ”として示す。
【図５】図１のマトリクスアレイで、図４の要素の中で
使用されなかったものを含む。
使用されなかったものを含む。
【図６】図４のサンプルマトリクスの他の形式。
【図７】本発明による好適実施例の略図。
【図８】（ａ）乃至（ｈ）は反中間値アレイの他の構成
を示す一連のマトリクスアレイ。
を示す一連のマトリクスアレイ。
【図９】（ａ）乃至（ｄ）は本発明による好適実施例の
効果を示す一連のオシロ波形写真。
効果を示す一連のオシロ波形写真。
ａ１〜ａ５・ｂ１〜ｂ５・ｃ１〜ｃ５・ｄ１〜ｄ５・ｅ
１〜ｅ５…マトリクス要素、１２・１４・１６・１８・
２２・２４・２６…外側リング画素、２８…ポジティブ
対角線の中間値、３０…ネガティブ対角線の中間値、３
２…中心画素値３４…水平中間値、３６…垂直中間値、
Σ…加算交点
１〜ｅ５…マトリクス要素、１２・１４・１６・１８・
２２・２４・２６…外側リング画素、２８…ポジティブ
対角線の中間値、３０…ネガティブ対角線の中間値、３
２…中心画素値３４…水平中間値、３６…垂直中間値、
Σ…加算交点
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 テイー・ケー・ロ アメリカ合衆国、カリフオルニア州 91780、テンプル・シテイー、ロングデ ン・アベニユー 8843 １／２ (72)発明者 エヌ・デイー・バン アメリカ合衆国、カリフオルニア州 91306、カノガ・パーク、ワイアンドツ ト・ストリート 20644 (72)発明者 シー・エー・マツナリー アメリカ合衆国、カリフオルニア州 91302、カラバサス、パーク・グラナダ 24123 (72)発明者 エフ・ジエイ・メイアース アメリカ合衆国、カリフオルニア州 91311、チヤツツワース、ラーウイン・ア ベニユー 10030−５
Claims (20)
- 【請求項１】 画像処理方法であって、 複数の独立した要素を有するマトリクスを定義するステ
ップと、ここで各要素はその要素の位置での画像強度を
示す値を有し、 一つの値を有する前記マトリクス内の前記複数の要素か
ら単一の要素を限定するステップと、 第１アレイ要素の要素中間値を判断するステップと、こ
こで前記限定された単一要素は前記第１アレイの要素で
あり、 第２アレイ要素の要素中間値を判断するステップと、こ
こで前記限定された単一要素は前記第２アレイの要素で
あり、 前記マトリクスの単一要素の値から前記第１アレイの中
間値を減算することにより、前記第１アレイの反中間値
を決定するステップと、 前記マトリクスの単一要素の値から前記第２アレイの中
間値を減算することにより、前記第２アレイの反中間値
を決定するステップと、 前記第１アレイの前記反中間値、及び前記第２アレイの
前記反中間値の中で最も小さい値を出力するステップ
と、を有する画像処理方法。 - 【請求項２】 前記単一要素は前記第１及び第２アレイ
の中心要素であることを特徴とする請求項１記載の方
法。 - 【請求項３】 前記第１アレイは水平アレイで、前記第
２アレイは垂直アレイで、前記単一要素は前記マトリク
スの中心要素であり、前記水平アレイ及び垂直アレイは
前記中心要素を原点とする座標軸を定義することを特徴
とする請求項１記載の方法。 - 【請求項４】 前記マトリクスの中心要素を中心として
含む第３アレイ要素の中間値を判断するステップと、 前記マトリクスの中心要素を中心として含む第４アレイ
要素の中間値を判断するステップと、 前記第３アレイの中間値を前記マトリクスの中心値から
減算することにより、前記第３アレイの反中間値を決定
するステップと、 前記第４アレイの中間値を前記マトリクスの中心値から
減算することにより、前記第４アレイの反中間値を決定
するステップと、 前記第１、第２、第３、第４アレイの中から最も小さい
反中間値を出力するステップと、を有することを特徴と
する請求項３記載の画像処理方法。 - 【請求項５】 前記第３アレイは前記水平及び垂直アレ
イに対して４５°の角度を有する対角線アレイであり、
前記第４アレイは前記水平及び垂直アレイに対して１３
５°の角度を有する対角線アレイであることを特徴とす
る請求項４記載の方法。 - 【請求項６】 前記マトリクスは２５の要素を有する
（５×５）マトリクスで、前記第１及び第２アレイは各
々５つの要素のアレイであることを特徴とする請求項１
記載の方法。 - 【請求項７】 前記マトリクス内の前記水平、垂直、又
は対角線アレイのどのアレイにも含まれなかった残りの
要素の中で少なくとも一つを、前記マトリクスの中心要
素の値から減算することにより少なくとも一つの減算値
を判断し、前記水平、垂直又は対角線アレイの反中間値
と、前記少なくとも一つの残りの要素の前記減算値との
中で、最も小さい値を出力するステップを更に有するこ
とを特徴とする請求項５記載の方法。 - 【請求項８】 前記少なくとも一つの残りの要素は、前
記水平、垂直又は対角線アレイのどのアレイにも含まれ
ていない要素の一つであり、少なくとも一つの減算値は
残りの要素のどれか一つの減算値であることを特徴とす
る請求項７記載の方法。 - 【請求項９】 前記マトリクスは情景を表す画像上を走
査することを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項１０】 前記画像処理は背景クラターの圧縮に
使用されることを特徴とする請求項９記載の方法。 - 【請求項１１】 前記第１及び第２アレイ以外の複数の
他のアレイ要素の中間値を判断するステップと、ここで
前記限定された単一要素は前記他の各アレイの単一要素
であり、 前記複数の他の各アレイの中間値を、前記単一要素から
減算し、前記複数の他のアレイの反中間値を各々決定す
るステップと、 前記第１及び第２アレイを含む前記複数のアレイの中で
最も小さい反中間値を出力するステップと、を有するこ
とを特徴とする請求項１記載の方法。 - 【請求項１２】 前記複数のアレイ及び前記第１及び第
２アレイの中の少なくとも一つは、前記マトリクスの全
ての要素を含むことを特徴とする請求項４記載の方法。 - 【請求項１３】 情景画像内の背景クラターを排除する
処理であって、 行及び列で配列された複数の独立した要素を有するマト
リクスを定義するステップと、ここで各要素はその要素
の位置での画像強度を示す値を有し、 前記マトリクスの中心値を有する中心要素を限定し、 水平アレイ要素の中間値を判断するステップと、ここで
前記定義された中心要素は前記水平アレイの中心要素で
あり、 垂直アレイ要素の中間値を判断するステップと、ここで
前記マトリクスの定義された中心要素は前記垂直アレイ
の中間要素であり、 前記水平アレイの中間値を前記マトリクスの中心要素の
値から減算し、前記水平アレイの反中間値を決定するス
テップと、 前記垂直アレイの中間値を前記マトリクスの中心要素の
値から減算し、前記垂直アレイの反中間値を決定するス
テップと、及び前記水平アレイの反中間値及び前記垂直
アレイの反中間値の中で最も小さい値を出力するステッ
プと、を有することを特徴とする処理。 - 【請求項１４】 情景画像の背景クラターを減少する装
置であって、 複数の要素を含むマトリクスを定義する手段と、 前記マトリクスの複数の要素の中から単一要素を限定す
る手段と、 前記複数の要素の第１アレイの要素中間値を判断する手
段と、ここで前記第１アレイは中心要素として前記単一
要素を含み、 複数の要素の第２アレイの要素中間値を判断する手段
と、ここで前記第２アレイはその中心要素として前記単
一要素を含み、 前記第１アレイの要素中間値を、前記マトリクスの前記
単一要素の値から減算し、前記第１アレイの反中間値を
決定する手段と、 前記第２アレイの中間値を、前記マトリクスの前記単一
要素の値から減算し、前記第２アレイの反中間値を決定
する手段と、及び前記第１アレイ及び第２アレイの反中
間値の中で最も小さい値を出力する手段と、を具備する
ことを特徴とする装置。 - 【請求項１５】 前記単一要素は前記マトリクスの中心
要素であることを特徴とする請求項１５記載の装置。 - 【請求項１６】 前記マトリクスの要素の第３アレイの
中間値を判断する手段と、ここで前記第３アレイの中心
要素をして前記マトリクスの単一要素を含み、 第４アレイの要素の中間値を判断する手段と、ここで前
記第４アレイはその中心要素としてマトリクスの単一要
素を含み、 前記第３及び第４アレイの各反中間値を、前記的令玖珠
の単一要素の値から前記第３及び第４アレイの中間値を
減算することにより決定する手段と、 を更に具備することを特徴とする請求項１４記載の装
置。 - 【請求項１７】 前記第１及び第２アレイは互いに直交
する水平アレイ及び垂直アレイで座標軸を定義し、前記
第３及び第４アレイは対角線アレイであり、ここで前記
第３アレイは前記座標軸に対して約４５°、前記第４ア
レイは前記座標軸に対して約１３５°の角度を有するこ
とを特徴とする請求項１６記載の装置。 - 【請求項１８】 前記第１、第２、第３、又は第４アレ
イのどのアレイにも含まれなかった前記マトリクスの残
りの要素を、前記マトリクスの単一要素の値から減算す
る手段と、前記第１、第２、第３又は第４アレイ、又は
前記残りの要素の前記減算された値の中で、最も小さい
値を出力する手段を更に具備することを特徴とする請求
項１６記載の装置。 - 【請求項１９】 前記マトリクスは２５の要素を有する
（５×５）マトリクスで、前記第１及び第２アレイは各
々５つの要素のアレイであることを特徴とする請求項１
４記載の装置。 - 【請求項２０】画像を横切りマトリクスを走査すること
を特徴とする請求項１４記載の装置。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US67361891A | 1991-03-22 | 1991-03-22 | |
| US673618 | 1991-03-22 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH05108820A true JPH05108820A (ja) | 1993-04-30 |
| JPH0823888B2 JPH0823888B2 (ja) | 1996-03-06 |
Family
ID=24703403
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4091564A Expired - Fee Related JPH0823888B2 (ja) | 1991-03-22 | 1992-03-18 | 最小差プロセッサ |
Country Status (8)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6111975A (ja) |
| EP (1) | EP0504633B1 (ja) |
| JP (1) | JPH0823888B2 (ja) |
| CA (1) | CA2060407C (ja) |
| DE (1) | DE69225264T2 (ja) |
| IL (1) | IL101015A (ja) |
| NO (1) | NO303555B1 (ja) |
| TR (1) | TR26028A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009512075A (ja) * | 2005-10-12 | 2009-03-19 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | 信号およびデータ処理のための効率的な無乗算計算 |
| US8595281B2 (en) | 2006-01-11 | 2013-11-26 | Qualcomm Incorporated | Transforms with common factors |
| US8849884B2 (en) | 2006-03-29 | 2014-09-30 | Qualcom Incorporate | Transform design with scaled and non-scaled interfaces |
| JP2015121877A (ja) * | 2013-12-20 | 2015-07-02 | 東芝デジタルメディアエンジニアリング株式会社 | 中央値検索方法及び中央値検索装置 |
Families Citing this family (14)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2737034A1 (fr) * | 1995-07-21 | 1997-01-24 | Philips Electronique Lab | Procede de traitement spatial d'une image numerique pour la reduction du bruit, et dispositif mettant en oeuvre ce procede |
| US6957350B1 (en) | 1996-01-30 | 2005-10-18 | Dolby Laboratories Licensing Corporation | Encrypted and watermarked temporal and resolution layering in advanced television |
| DE19849764B4 (de) * | 1998-10-28 | 2004-10-21 | Siemens Ag | Bildgebende Diagnostikeinrichtung |
| JP3625160B2 (ja) * | 1999-10-14 | 2005-03-02 | シャープ株式会社 | 画像処理装置 |
| US7266150B2 (en) | 2001-07-11 | 2007-09-04 | Dolby Laboratories, Inc. | Interpolation of video compression frames |
| US7177474B2 (en) * | 2003-11-10 | 2007-02-13 | Mobixell Networks Inc. | Video to animation conversion with file size constraint |
| WO2005069197A1 (en) * | 2003-12-31 | 2005-07-28 | Lockheed Martin Missiles & Fire Control | A method and system for adaptive target detection |
| US8416986B2 (en) * | 2009-10-29 | 2013-04-09 | Raytheon Company | Methods and systems for processing data using non-linear slope compensation |
| US8738678B2 (en) | 2009-10-29 | 2014-05-27 | Raytheon Company | Methods and systems for determining an enhanced rank order value of a data set |
| CA3065957A1 (en) * | 2017-08-14 | 2019-02-21 | Raytheon Company | Subtraction algorithm for detection of tumors |
| US11475558B2 (en) | 2019-11-13 | 2022-10-18 | Raytheon Company | Organ isolation in scan data |
| US11282209B2 (en) | 2020-01-10 | 2022-03-22 | Raytheon Company | System and method for generating contours |
| US11893745B2 (en) | 2020-12-09 | 2024-02-06 | Raytheon Company | System and method for generating and displaying contours |
| US11562512B2 (en) | 2020-12-09 | 2023-01-24 | Raytheon Company | System and method for generating and displaying contours |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03278057A (ja) * | 1990-02-14 | 1991-12-09 | Toshiba Corp | パターン検査装置 |
Family Cites Families (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US4736439A (en) * | 1985-05-24 | 1988-04-05 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Image preprocessing by modified median filter |
| US4703513A (en) * | 1985-12-31 | 1987-10-27 | The United States Of America As Represented By The Administrator Of The National Aeronautics And Space Administration | Neighborhood comparison operator |
| DE3751841T2 (de) * | 1986-03-17 | 1996-10-24 | Fuji Photo Film Co Ltd | Verfahren zur Glättung von Bildsignalen |
| JPH069061B2 (ja) * | 1986-03-26 | 1994-02-02 | 富士写真フイルム株式会社 | 画像デ−タの平滑化方法 |
| JPS63113776A (ja) * | 1986-10-31 | 1988-05-18 | Seiko Instr & Electronics Ltd | 画像の最大値，最小値変換回路 |
| US4783840A (en) * | 1987-12-04 | 1988-11-08 | Polaroid Corporation | Method for enhancing image data by noise reduction or sharpening |
| FR2638871B1 (fr) * | 1988-11-09 | 1994-06-03 | Jutand Francis | Procede et circuit de filtrage de signal de representation d'image |
| US5020121A (en) * | 1990-08-16 | 1991-05-28 | Hewlett-Packard Company | Neighborhood block prediction bit compression |
| US5031227A (en) * | 1990-09-27 | 1991-07-09 | Loral Aerospace Corp. | Edge enhancement and smoothing in digital images |
-
1992
- 1992-01-30 CA CA002060407A patent/CA2060407C/en not_active Expired - Lifetime
- 1992-02-19 IL IL10101592A patent/IL101015A/en not_active IP Right Cessation
- 1992-02-26 EP EP92103276A patent/EP0504633B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1992-02-26 DE DE69225264T patent/DE69225264T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1992-03-05 NO NO920875A patent/NO303555B1/no not_active IP Right Cessation
- 1992-03-12 TR TR92/0300A patent/TR26028A/xx unknown
- 1992-03-18 JP JP4091564A patent/JPH0823888B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1996
- 1996-01-11 US US08/723,482 patent/US6111975A/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH03278057A (ja) * | 1990-02-14 | 1991-12-09 | Toshiba Corp | パターン検査装置 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009512075A (ja) * | 2005-10-12 | 2009-03-19 | クゥアルコム・インコーポレイテッド | 信号およびデータ処理のための効率的な無乗算計算 |
| US8595281B2 (en) | 2006-01-11 | 2013-11-26 | Qualcomm Incorporated | Transforms with common factors |
| US8849884B2 (en) | 2006-03-29 | 2014-09-30 | Qualcom Incorporate | Transform design with scaled and non-scaled interfaces |
| US9727530B2 (en) | 2006-03-29 | 2017-08-08 | Qualcomm Incorporated | Transform design with scaled and non-scaled interfaces |
| JP2015121877A (ja) * | 2013-12-20 | 2015-07-02 | 東芝デジタルメディアエンジニアリング株式会社 | 中央値検索方法及び中央値検索装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
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