JPH06337935A - 画像処理装置 - Google Patents
画像処理装置Info
- Publication number
- JPH06337935A JPH06337935A JP5126009A JP12600993A JPH06337935A JP H06337935 A JPH06337935 A JP H06337935A JP 5126009 A JP5126009 A JP 5126009A JP 12600993 A JP12600993 A JP 12600993A JP H06337935 A JPH06337935 A JP H06337935A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- function
- image
- feature
- real
- value
- 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.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】本発明は、精度の良い画像処理を可能とする。
【構成】画像信号を入力してディジタル画像を生成する
画像入力量子化部１０と、画像入力量子化部１０によっ
て生成されたディジタル画像から、同画像を表現する２
次元座標（Ｘ，Ｙ）に対する実数値をとる連続関数を求
める実関数算出部１２と、実関数算出部１２によって算
出された連続関数をもとに、（Ｘ，Ｙ）で表現する特徴
抽出の条件を設定する特徴抽出条件設定部１４と、特徴
抽出条件設定部１４によって設定された特徴抽出の条件
をもとに、ディジタル画像の特徴を判別する特徴判別部
１６を具備して構成する。
画像入力量子化部１０と、画像入力量子化部１０によっ
て生成されたディジタル画像から、同画像を表現する２
次元座標（Ｘ，Ｙ）に対する実数値をとる連続関数を求
める実関数算出部１２と、実関数算出部１２によって算
出された連続関数をもとに、（Ｘ，Ｙ）で表現する特徴
抽出の条件を設定する特徴抽出条件設定部１４と、特徴
抽出条件設定部１４によって設定された特徴抽出の条件
をもとに、ディジタル画像の特徴を判別する特徴判別部
１６を具備して構成する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、カメラ等により検出さ
れた画像中の被対象物に対する測定、分類、異常判定等
の画像処理を行なう画像処理装置に関する。
れた画像中の被対象物に対する測定、分類、異常判定等
の画像処理を行なう画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、カメラ等によって検出された画
像について各種処理を行なう画像処理装置では、ディジ
タル画像を対象にして処理を行なっている。このディジ
タル画像は、各画素の濃度や輝度の値、座標位置等が整
数値によって表現されている。従って、画像処理装置
は、整数演算を実行し、その結果を用いて、例えば画像
中の被対象物に対する測定、分類、異常判定等の処理を
行なう。
像について各種処理を行なう画像処理装置では、ディジ
タル画像を対象にして処理を行なっている。このディジ
タル画像は、各画素の濃度や輝度の値、座標位置等が整
数値によって表現されている。従って、画像処理装置
は、整数演算を実行し、その結果を用いて、例えば画像
中の被対象物に対する測定、分類、異常判定等の処理を
行なう。
【０００３】ここで具体的な例を用いて説明する。ここ
では、多値画像中から所定値以上の領域を求め、その境
界を解析する場合を例にする。例えば、図６に示すよう
な原画像（各座標の値は濃度あるいは輝度を表わす）か
ら、値１０以上の領域を求め、境界を解析する。
では、多値画像中から所定値以上の領域を求め、その境
界を解析する場合を例にする。例えば、図６に示すよう
な原画像（各座標の値は濃度あるいは輝度を表わす）か
ら、値１０以上の領域を求め、境界を解析する。
【０００４】従来の画像処理装置は、原画像を、境界と
なる濃度あるいは輝度の値に基づいて２値化し、図７に
示すような２値画像を生成する。そして、２値画像中で
“１”と“０”の境界を追跡する。例えば、下から上に
追跡すると、境界線の方向は、真上、右上が交互に現れ
る。
なる濃度あるいは輝度の値に基づいて２値化し、図７に
示すような２値画像を生成する。そして、２値画像中で
“１”と“０”の境界を追跡する。例えば、下から上に
追跡すると、境界線の方向は、真上、右上が交互に現れ
る。
【０００５】しかしながら、本来の被対象物では、図６
に示す原画像を参照して判るように、右上から左下方向
に延びる直線に近い境界線であると考えられる。すなわ
ち、ディジタル処理を行なうことにより、図７に示す画
像から検出された境界線のように、曲がり角が多数含ま
れる、本来あるべき境界線と異なった境界線が検出され
てしまう。
に示す原画像を参照して判るように、右上から左下方向
に延びる直線に近い境界線であると考えられる。すなわ
ち、ディジタル処理を行なうことにより、図７に示す画
像から検出された境界線のように、曲がり角が多数含ま
れる、本来あるべき境界線と異なった境界線が検出され
てしまう。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】このように従来の画像
処理装置では、ディジタル処理として整数演算を繰り返
すために、量子化誤差により処理結果に悪影響を与え、
精度の良い画像処理ができないという問題があった。本
発明は前記のような点に鑑みてなされたもので、精度の
良い画像処理が可能な画像処理装置を提供することを目
的とする。
処理装置では、ディジタル処理として整数演算を繰り返
すために、量子化誤差により処理結果に悪影響を与え、
精度の良い画像処理ができないという問題があった。本
発明は前記のような点に鑑みてなされたもので、精度の
良い画像処理が可能な画像処理装置を提供することを目
的とする。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明は、画像信号を入
力してディジタル画像を生成する画像入力量子化手段
と、前記画像入力量子化手段によって生成されたディジ
タル画像から、同画像を表現する２次元座標（Ｘ，Ｙ）
に対する実数値をとる連続関数を求める実関数算出手段
と、前記実関数算出手段によって算出された連続関数を
もとに、（Ｘ，Ｙ）で表現する特徴抽出の条件を設定す
る条件設定手段と、前記条件設定手段によって設定され
た特徴抽出の条件をもとに、前記ディジタル画像の特徴
を判別する特徴判別手段とを具備したことを特徴とす
る。
力してディジタル画像を生成する画像入力量子化手段
と、前記画像入力量子化手段によって生成されたディジ
タル画像から、同画像を表現する２次元座標（Ｘ，Ｙ）
に対する実数値をとる連続関数を求める実関数算出手段
と、前記実関数算出手段によって算出された連続関数を
もとに、（Ｘ，Ｙ）で表現する特徴抽出の条件を設定す
る条件設定手段と、前記条件設定手段によって設定され
た特徴抽出の条件をもとに、前記ディジタル画像の特徴
を判別する特徴判別手段とを具備したことを特徴とす
る。
【０００８】また、前記条件設定手段は、前記連続関数
で表現される所定の領域の境界を示す特徴抽出の条件を
設定することを特徴とする。また本発明は、画像信号を
入力してディジタル画像を生成する画像入力量子化手段
と、前記画像入力量子化手段によって生成されたディジ
タル画像から、同画像を表現する２次元座標（Ｘ，Ｙ）
に対する実数値をとる第１の関数を求める実関数算出手
段と、前記実関数算出手段によって算出された第１の関
数をもとに、特徴抽出の目的に応じた特徴判別を行なう
ための第２の関数を求める第２の関数算出手段とを具備
したことを特徴とする。
で表現される所定の領域の境界を示す特徴抽出の条件を
設定することを特徴とする。また本発明は、画像信号を
入力してディジタル画像を生成する画像入力量子化手段
と、前記画像入力量子化手段によって生成されたディジ
タル画像から、同画像を表現する２次元座標（Ｘ，Ｙ）
に対する実数値をとる第１の関数を求める実関数算出手
段と、前記実関数算出手段によって算出された第１の関
数をもとに、特徴抽出の目的に応じた特徴判別を行なう
ための第２の関数を求める第２の関数算出手段とを具備
したことを特徴とする。
【０００９】また、前記第２の関数が、前記第１の関数
を座標軸方向に加算したものであることを特徴とする。
また前記第２の関数が、前記第１の関数の値を変数と
し、累積値を示すものであることを特徴とする。
を座標軸方向に加算したものであることを特徴とする。
また前記第２の関数が、前記第１の関数の値を変数と
し、累積値を示すものであることを特徴とする。
【００１０】さらに、前記実関数算出手段は、実数値を
とる２次元座標系における任意の点において、前記ディ
ジタル画像を整数値をとる２次元座標系で表わした場合
の周囲の４点の値をもとに連続関数を求めることを特徴
とする。
とる２次元座標系における任意の点において、前記ディ
ジタル画像を整数値をとる２次元座標系で表わした場合
の周囲の４点の値をもとに連続関数を求めることを特徴
とする。
【００１１】
【作用】このような構成によれば、ディジタル画像を表
現する実数値をとる連続関数を求め、この関数を用いて
画像の特徴抽出が行なわれる。従って、処理途中で量子
化誤差が発生しないため、精度の良い特徴判別等が可能
となる。特に、特徴判別として、画像中のある濃度（あ
るいは輝度）の領域を求めて、その境界を求める処理が
ある。この処理では、ディジタル処理では例えば階段状
の境界となるものが、直線に近い境界として求めること
ができる。
現する実数値をとる連続関数を求め、この関数を用いて
画像の特徴抽出が行なわれる。従って、処理途中で量子
化誤差が発生しないため、精度の良い特徴判別等が可能
となる。特に、特徴判別として、画像中のある濃度（あ
るいは輝度）の領域を求めて、その境界を求める処理が
ある。この処理では、ディジタル処理では例えば階段状
の境界となるものが、直線に近い境界として求めること
ができる。
【００１２】また、ディジタル画像を表現する実数値を
とる連続関数から特徴抽出の目的に応じた第２の関数を
求め、この関数をもとに処理が行なわれる。すなわち、
処理過程において、実数値で処理ができるので精度の良
い処理が可能である。例えば、Ｘ座標、Ｙ座標の各軸方
向に、画像の濃度（あるいは輝度）を足し込み、その値
に基づいて処理を行なう周辺分布解析や、画像の各濃度
（あるいは輝度）の出現頻度の累積（濃度あるいは輝度
がある値以下の累積値が、その濃度あるいは輝度以下の
領域の面積となる）を求める累積ヒストグラム解析に有
効である。
とる連続関数から特徴抽出の目的に応じた第２の関数を
求め、この関数をもとに処理が行なわれる。すなわち、
処理過程において、実数値で処理ができるので精度の良
い処理が可能である。例えば、Ｘ座標、Ｙ座標の各軸方
向に、画像の濃度（あるいは輝度）を足し込み、その値
に基づいて処理を行なう周辺分布解析や、画像の各濃度
（あるいは輝度）の出現頻度の累積（濃度あるいは輝度
がある値以下の累積値が、その濃度あるいは輝度以下の
領域の面積となる）を求める累積ヒストグラム解析に有
効である。
【００１３】
【実施例】以下、図面を参照して本発明の一実施例を説
明する。図１は本発明の一実施例に係わる画像処理装置
の構成を示すブロック図である。図１に示すように画像
処理装置は、画像入力・量子化部１０、実関数算出部１
２、特徴抽出条件設定部１４、及び特徴判別部１６によ
って構成されている。
明する。図１は本発明の一実施例に係わる画像処理装置
の構成を示すブロック図である。図１に示すように画像
処理装置は、画像入力・量子化部１０、実関数算出部１
２、特徴抽出条件設定部１４、及び特徴判別部１６によ
って構成されている。
【００１４】画像入力・量子化部１０は、ビデオカメラ
等によって撮影して得られた画像信号を入力し、多値に
量子化してディジタル画像を生成する。このディジタル
画像は、各画素の濃度や輝度の値、座標位置等が整数値
によって表現される。
等によって撮影して得られた画像信号を入力し、多値に
量子化してディジタル画像を生成する。このディジタル
画像は、各画素の濃度や輝度の値、座標位置等が整数値
によって表現される。
【００１５】実関数算出部１２は、画像入力・量子化部
１０によって生成されたディジタル画像をもとに、同画
像を表現する実数値をとり得る実関数を算出する。特徴
抽出条件設定部１４は、実関数算出部１２によって算出
された実関数をもとに、画像からの特徴抽出の目的に応
じた条件を設定する。特徴抽出の条件は、方程式によっ
て表現される。
１０によって生成されたディジタル画像をもとに、同画
像を表現する実数値をとり得る実関数を算出する。特徴
抽出条件設定部１４は、実関数算出部１２によって算出
された実関数をもとに、画像からの特徴抽出の目的に応
じた条件を設定する。特徴抽出の条件は、方程式によっ
て表現される。
【００１６】特徴判別部１６は、特徴抽出条件設定部１
４によって設定された特徴抽出の条件、すなわち方程式
を参照して、目的とする画像の特徴を判別する。次に、
本実施例の動作について説明する。
４によって設定された特徴抽出の条件、すなわち方程式
を参照して、目的とする画像の特徴を判別する。次に、
本実施例の動作について説明する。
【００１７】まず、画像入力・量子化部１０によって、
図２に示すような、ディジタル画像が生成されたものと
する。図２に示すように、各画素位置はＸ，Ｙ座標で示
され、各画素の値（濃度あるいは輝度）が整数によって
示されている。
図２に示すような、ディジタル画像が生成されたものと
する。図２に示すように、各画素位置はＸ，Ｙ座標で示
され、各画素の値（濃度あるいは輝度）が整数によって
示されている。
【００１８】実関数算出部１２は、図２に示す画像をも
とに実関数を算出する。実関数算出部１２は、ディジタ
ル画像から実関数を算出するために、整数値をとる座標
系における値を、実数値をとる座標系に割り当てて補間
処理を行なう。ここでは、例えば一次補間を使って説明
を行なう。
とに実関数を算出する。実関数算出部１２は、ディジタ
ル画像から実関数を算出するために、整数値をとる座標
系における値を、実数値をとる座標系に割り当てて補間
処理を行なう。ここでは、例えば一次補間を使って説明
を行なう。
【００１９】一次補間では、Ｉ≦ｘ≦Ｉ＋１、Ｊ≦ｙ≦
Ｊ＋１の範囲内の（ｘ，ｙ）での値は、次の式で求ま
る。 ｇ（ｘ，ｙ） ＝（Ｉ＋１−Ｘ）×（Ｊ＋１−Ｙ）×ｆ（Ｉ，Ｊ） ＋（Ｘ−Ｉ）×（Ｊ＋１−Ｙ）×ｆ（Ｉ＋１，Ｊ） ＋（Ｉ＋１−Ｘ）×（Ｙ−Ｊ）×ｆ（Ｉ，Ｊ＋１） ＋（Ｘ−Ｉ）×（Ｙ−Ｊ）×ｆ（Ｉ＋１，Ｊ＋１） …（１） ただし、ｆ（ｉ，ｊ）は、元のディジタル画像（図２参
照）の座標点（ｉ，ｊ）における値で、ｉ，ｊが両方と
も整数値と同じ場合にのみ値が得られる。すなわち、座
標値が整数値と等しくなる周囲の４点の値をもとに計算
が行なわれる。
Ｊ＋１の範囲内の（ｘ，ｙ）での値は、次の式で求ま
る。 ｇ（ｘ，ｙ） ＝（Ｉ＋１−Ｘ）×（Ｊ＋１−Ｙ）×ｆ（Ｉ，Ｊ） ＋（Ｘ−Ｉ）×（Ｊ＋１−Ｙ）×ｆ（Ｉ＋１，Ｊ） ＋（Ｉ＋１−Ｘ）×（Ｙ−Ｊ）×ｆ（Ｉ，Ｊ＋１） ＋（Ｘ−Ｉ）×（Ｙ−Ｊ）×ｆ（Ｉ＋１，Ｊ＋１） …（１） ただし、ｆ（ｉ，ｊ）は、元のディジタル画像（図２参
照）の座標点（ｉ，ｊ）における値で、ｉ，ｊが両方と
も整数値と同じ場合にのみ値が得られる。すなわち、座
標値が整数値と等しくなる周囲の４点の値をもとに計算
が行なわれる。
【００２０】この方式で求めた図２に示す画像に関する
実関数は次のようになる。 ｇ（ｘ，ｙ）＝２Ｘ＋Ｙ＋３ …（２） この実関数は、図３に示すような、面を表現している。
なお、図２に示すディジタル画像は、説明を簡単にする
ために関数全体を１つの式で表現できるものとしている
が、一般的には小領域毎に異なった式によって表現され
る。
実関数は次のようになる。 ｇ（ｘ，ｙ）＝２Ｘ＋Ｙ＋３ …（２） この実関数は、図３に示すような、面を表現している。
なお、図２に示すディジタル画像は、説明を簡単にする
ために関数全体を１つの式で表現できるものとしている
が、一般的には小領域毎に異なった式によって表現され
る。
【００２１】次に、特徴抽出条件設定部１４は、実関数
算出部１２によって算出された実関数をもとに、特徴抽
出の目的に応じて特徴抽出の条件、すなわち特徴方程式
を算出する。例えば、従来の技術の説明と同様に、値１
０以上の領域の境界線を求めるものとすると、前記
（２）式の値が１０である線として算出できる。
算出部１２によって算出された実関数をもとに、特徴抽
出の目的に応じて特徴抽出の条件、すなわち特徴方程式
を算出する。例えば、従来の技術の説明と同様に、値１
０以上の領域の境界線を求めるものとすると、前記
（２）式の値が１０である線として算出できる。
【００２２】すなわち、 １０＝２Ｘ＋Ｙ＋３ …（３） であり、 ２Ｘ＋Ｙ＝７ …（４） が求まる。
【００２３】特徴判別部１６は、特徴抽出条件設定部１
４によって前記（４）式によって表現された特徴抽出条
件から、この境界線を判定する。この例では、１つの１
次式で表されているので、明らかに境界線が直線である
と判定される。
４によって前記（４）式によって表現された特徴抽出条
件から、この境界線を判定する。この例では、１つの１
次式で表されているので、明らかに境界線が直線である
と判定される。
【００２４】このようにして、原画像（ディジタル画
像）から実関数を求め、これをもとに画像の特徴判定を
行なうので、量子化誤差等が発生しないために、精度の
良い特徴抽出ができる。
像）から実関数を求め、これをもとに画像の特徴判定を
行なうので、量子化誤差等が発生しないために、精度の
良い特徴抽出ができる。
【００２５】なお、前記実施例においては、ディジタル
画像中のある値を基準とする境界線を表現する方程式を
求めて特徴抽出する例について説明したが、ディジタル
画像から座標が整数の場合には値が同じである実関数を
算出してから処理する方式は、画像処理で用いられる周
辺分布、累積ヒストグラムなど、他の特徴判定のための
処理に有効である。
画像中のある値を基準とする境界線を表現する方程式を
求めて特徴抽出する例について説明したが、ディジタル
画像から座標が整数の場合には値が同じである実関数を
算出してから処理する方式は、画像処理で用いられる周
辺分布、累積ヒストグラムなど、他の特徴判定のための
処理に有効である。
【００２６】次に、周辺分布、及び累積ヒストグラムを
用いた特徴抽出を行なう画像処理装置について説明す
る。この場合、図１に示す特徴抽出条件設定部１４は、
実関数算出部１２によって算出された実関数をもとに、
特徴抽出の目的に応じた特徴判別を行なうための関数
（第２の関数）を求める。
用いた特徴抽出を行なう画像処理装置について説明す
る。この場合、図１に示す特徴抽出条件設定部１４は、
実関数算出部１２によって算出された実関数をもとに、
特徴抽出の目的に応じた特徴判別を行なうための関数
（第２の関数）を求める。
【００２７】はじめに、周辺分布解析を行なう処理につ
いて説明する。ここでは、光学的文字読取装置（ＯＣ
Ｒ）において、フォーマットが指定されていない文書に
ついての文字読取りを行なう際の、文書中の行位置を判
定するための処理を例にして説明する。一般に、ＯＣＲ
において、フォーマットが指定されていない文書から文
字の読取りを行なう場合、まず文書イメージ中から行イ
メージを切り出し、さらに行イメージ中から文字イメー
ジを切り出して、各文字毎に文字認識を行なう。周辺分
布解析は、イメージの切り出し位置を判別するために行
なわれるもので、Ｘ／Ｙ座標軸方向にそれぞれ値を足し
込み、その合計値に基づいて判別される。
いて説明する。ここでは、光学的文字読取装置（ＯＣ
Ｒ）において、フォーマットが指定されていない文書に
ついての文字読取りを行なう際の、文書中の行位置を判
定するための処理を例にして説明する。一般に、ＯＣＲ
において、フォーマットが指定されていない文書から文
字の読取りを行なう場合、まず文書イメージ中から行イ
メージを切り出し、さらに行イメージ中から文字イメー
ジを切り出して、各文字毎に文字認識を行なう。周辺分
布解析は、イメージの切り出し位置を判別するために行
なわれるもので、Ｘ／Ｙ座標軸方向にそれぞれ値を足し
込み、その合計値に基づいて判別される。
【００２８】まず、スキャナ等によって光学的走査され
ることによって検出された文書イメージが、実関数算出
部１２に与えられる。例えば、図４に示すような、文書
イメージが与えられたものとする。実関数算出部１２
は、文書イメージについて、前述と同様にして、画像を
表現する実関数（第１の関数）を算出する。
ることによって検出された文書イメージが、実関数算出
部１２に与えられる。例えば、図４に示すような、文書
イメージが与えられたものとする。実関数算出部１２
は、文書イメージについて、前述と同様にして、画像を
表現する実関数（第１の関数）を算出する。
【００２９】特徴抽出条件設定部１４は、第１の関数を
もとに、図４に示すように、Ｘ座標方向に値を足し込む
ことによって得られる第２の関数を求める。この場合、
例えば、次のような式（三角関数）で表現する。
もとに、図４に示すように、Ｘ座標方向に値を足し込む
ことによって得られる第２の関数を求める。この場合、
例えば、次のような式（三角関数）で表現する。
【００３０】 ｇ（ｙ）＝ｂ・ｓｉｎ（ａ・Ｙ） …（５） 特徴判別部１６は、特徴抽出条件設定部１４によって設
定された第２の関数を用いて、行イメージの切り出し位
置を判別する。この判別では、実数値での判別が可能な
ので精度の良いイメージ切り出しが可能となる。
定された第２の関数を用いて、行イメージの切り出し位
置を判別する。この判別では、実数値での判別が可能な
ので精度の良いイメージ切り出しが可能となる。
【００３１】次に、累積ヒストグラム解析を行なう処理
について説明する。ここでは、例として、白黒の（１色
だけで印刷された）文書を多値イメージとして検出し、
各濃度の頻度に基づいて、多値イメージから二値イメー
ジに変換するためのしきい値を判定するための処理を例
にして説明する。ここでの累積ヒストグラム解析は、各
濃度値（あるいは輝度値であっても良い）の発生頻度を
累積した累積頻度をもとに、対象とする多値イメージに
おける“１”と“０”の境界とすべき濃度値をしきい値
として求めるものである。
について説明する。ここでは、例として、白黒の（１色
だけで印刷された）文書を多値イメージとして検出し、
各濃度の頻度に基づいて、多値イメージから二値イメー
ジに変換するためのしきい値を判定するための処理を例
にして説明する。ここでの累積ヒストグラム解析は、各
濃度値（あるいは輝度値であっても良い）の発生頻度を
累積した累積頻度をもとに、対象とする多値イメージに
おける“１”と“０”の境界とすべき濃度値をしきい値
として求めるものである。
【００３２】まず、スキャナ等によって光学的走査され
ることによって検出された文書イメージが、実関数算出
部１２に与えられる。実関数算出部１２は、文書イメー
ジについて、前述と同様にして、画像を表現する実関数
（第１の関数）を算出する。
ることによって検出された文書イメージが、実関数算出
部１２に与えられる。実関数算出部１２は、文書イメー
ジについて、前述と同様にして、画像を表現する実関数
（第１の関数）を算出する。
【００３３】特徴抽出条件設定部１４は、実関数算出部
１２によって算出された第１の関数をもとに、濃度（ま
たは輝度）値を変数とし、ある濃度（または輝度）値を
基準とする面積を関数値とする第２の関数を求める。す
なわち、図５（ａ）に示すような、文書イメージについ
て濃度（輝度）値の累積頻度の変化（累積ヒストグラ
ム）を実数値で表現する関数を算出する。
１２によって算出された第１の関数をもとに、濃度（ま
たは輝度）値を変数とし、ある濃度（または輝度）値を
基準とする面積を関数値とする第２の関数を求める。す
なわち、図５（ａ）に示すような、文書イメージについ
て濃度（輝度）値の累積頻度の変化（累積ヒストグラ
ム）を実数値で表現する関数を算出する。
【００３４】特徴判別部１６は、特徴抽出条件設定部１
４によって求められた、累積ヒストグラムを表わす実数
値をとる第２の関数から、２値化を行なうためのしきい
値を求める。例えば、第２の関数を微分することによっ
て、図５（ｂ）に示すような第２の関数についての変化
率（各濃度または輝度の頻度を表わす）を求める。特徴
判別部１６は、図５（ｂ）の変化から、“１”と“０”
の境界とすべき濃度値をしきい値として求める。
４によって求められた、累積ヒストグラムを表わす実数
値をとる第２の関数から、２値化を行なうためのしきい
値を求める。例えば、第２の関数を微分することによっ
て、図５（ｂ）に示すような第２の関数についての変化
率（各濃度または輝度の頻度を表わす）を求める。特徴
判別部１６は、図５（ｂ）の変化から、“１”と“０”
の境界とすべき濃度値をしきい値として求める。
【００３５】このように、周辺分布解析や累積ヒストグ
ラム解析などの特徴判別のための処理においても、実数
値で扱うことができるので、精度の良い処理が可能とな
る。なお、周辺分布解析や累積ヒストグラム解析以外の
処理に応用することもできる。
ラム解析などの特徴判別のための処理においても、実数
値で扱うことができるので、精度の良い処理が可能とな
る。なお、周辺分布解析や累積ヒストグラム解析以外の
処理に応用することもできる。
【００３６】また、前記実施例においては、一次補間を
行なう場合について説明したが、２次関数を求めるよう
にしても良い。さらに、前記実施例では文書イメージを
例にして説明したが、他の分野で利用することができ
る。例えば、製品の品質検査等のための計測処理（例と
してブラウン管のシャドウマスクの穴の位置や大きさを
測定）や、画像中の形状の分類処理（空港等の手荷物検
査においてＸ線で撮影された画像についての形状判別）
や、異常判定の処理（異常監視装置等により撮影された
画像中の判定）がある。その他、本発明はその要旨を逸
脱しない範囲で種々変更して実施することができる。
行なう場合について説明したが、２次関数を求めるよう
にしても良い。さらに、前記実施例では文書イメージを
例にして説明したが、他の分野で利用することができ
る。例えば、製品の品質検査等のための計測処理（例と
してブラウン管のシャドウマスクの穴の位置や大きさを
測定）や、画像中の形状の分類処理（空港等の手荷物検
査においてＸ線で撮影された画像についての形状判別）
や、異常判定の処理（異常監視装置等により撮影された
画像中の判定）がある。その他、本発明はその要旨を逸
脱しない範囲で種々変更して実施することができる。
【００３７】
【発明の効果】以上のように本発明によれば、ディジタ
ル画像を実数値をとりうる実関数によって表現し、この
関数を用いて処理を行なうので、量子化誤差が発生せ
ず、精度の良い画像処理が可能となるものである。
ル画像を実数値をとりうる実関数によって表現し、この
関数を用いて処理を行なうので、量子化誤差が発生せ
ず、精度の良い画像処理が可能となるものである。
【図１】本発明の一実施例に係わる画像処理装置の構成
を示すブロック図。
を示すブロック図。
【図２】処理対象となるディジタル画像の一例を示す
図。
図。
【図３】実関数算出部１２によって算出される実関数を
説明するための図。
説明するための図。
【図４】処理対象となる文書イメージの一例を示す図。
【図５】累積ヒストグラム解析を説明するための図。
【図６】従来の画像処理を説明するためのディジタル画
像の一例を示す図。
像の一例を示す図。
【図７】従来の画像処理で生成される２値画像の一例を
示す図。
示す図。
１０…画像入力・量子化部、１２…実関数算出部、１４
…特徴抽出条件設定部、１６…特徴判別部。
…特徴抽出条件設定部、１６…特徴判別部。
Claims (6)
- 【請求項１】 画像信号を入力してディジタル画像を生
成する画像入力量子化手段と、 前記画像入力量子化手段によって生成されたディジタル
画像から、同画像を表現する２次元座標（Ｘ，Ｙ）に対
する実数値をとる連続関数を求める実関数算出手段と、 前記実関数算出手段によって算出された連続関数をもと
に、（Ｘ，Ｙ）で表現する特徴抽出の条件を設定する条
件設定手段と、 前記条件設定手段によって設定された特徴抽出の条件を
もとに、前記ディジタル画像の特徴を判別する特徴判別
手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項２】 前記条件設定手段は、前記連続関数で表
現される所定の領域の境界を示す特徴抽出の条件を設定
することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。 - 【請求項３】 画像信号を入力してディジタル画像を生
成する画像入力量子化手段と、 前記画像入力量子化手段によって生成されたディジタル
画像から、同画像を表現する２次元座標（Ｘ，Ｙ）に対
する実数値をとる第１の関数を求める実関数算出手段
と、 前記実関数算出手段によって算出された第１の関数をも
とに、特徴抽出の目的に応じた特徴判別を行なうための
第２の関数を求める第２の関数算出手段と、 を具備したことを特徴とする画像処理装置。 - 【請求項４】 前記第２の関数が、前記第１の関数を座
標軸方向に加算したものであることを特徴とする請求項
３記載の画像処理装置。 - 【請求項５】 前記第２の関数が、前記第１の関数の値
を変数とし、累積値を示すものであることを特徴とする
請求項３記載の画像処理装置。 - 【請求項６】 前記実関数算出手段は、実数値をとる２
次元座標系における任意の点において、前記ディジタル
画像を整数値をとる２次元座標系で表わした場合の周囲
の４点の値をもとに連続関数を求めることを特徴とする
請求項１または請求項３記載の画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5126009A JPH06337935A (ja) | 1993-05-27 | 1993-05-27 | 画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5126009A JPH06337935A (ja) | 1993-05-27 | 1993-05-27 | 画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06337935A true JPH06337935A (ja) | 1994-12-06 |
Family
ID=14924475
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5126009A Pending JPH06337935A (ja) | 1993-05-27 | 1993-05-27 | 画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06337935A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2512876A (en) * | 2013-04-09 | 2014-10-15 | Image Analysis Ltd | Methods and apparatus for quantifying inflammation |
-
1993
- 1993-05-27 JP JP5126009A patent/JPH06337935A/ja active Pending
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB2512876A (en) * | 2013-04-09 | 2014-10-15 | Image Analysis Ltd | Methods and apparatus for quantifying inflammation |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US4656665A (en) | Thresholding technique for graphics images using histogram analysis | |
| US5142592A (en) | Method and apparatus for detection of parallel edges in image processing | |
| US8818099B2 (en) | Document image binarization and segmentation using image phase congruency | |
| US5081689A (en) | Apparatus and method for extracting edges and lines | |
| US5563403A (en) | Method and apparatus for detection of a skew angle of a document image using a regression coefficient | |
| US5157740A (en) | Method for background suppression in an image data processing system | |
| US5506918A (en) | Document skew detection/control system for printed document images containing a mixture of pure text lines and non-text portions | |
| JP4603512B2 (ja) | 異常領域検出装置および異常領域検出方法 | |
| US20070253040A1 (en) | Color scanning to enhance bitonal image | |
| CN110210477B (zh) | 一种数字式仪表读数识别方法 | |
| US20070285537A1 (en) | Image quality analysis with test pattern | |
| CN107784669A (zh) | 一种光斑提取及其质心确定的方法 | |
| EP1081648B1 (en) | Method for processing a digital image | |
| US20080031531A1 (en) | Line noise eliminating apparatus, line noise eliminating method, and line noise eliminating program | |
| US5243668A (en) | Method and unit for binary processing in image processing unit and method and unit for recognizing characters | |
| JP2011014152A (ja) | 異常領域検出装置および異常領域検出方法 | |
| CN110288040B (zh) | 一种基于拓扑验证的图像相似评判方法及设备 | |
| US7386172B2 (en) | Image recognition method | |
| EP1537519B1 (en) | Method and arrangement for assessing the quality of skin print images | |
| CN116703895A (zh) | 基于生成对抗网络的小样本3d视觉检测方法及其系统 | |
| JPH06337935A (ja) | 画像処理装置 | |
| CN114166132A (zh) | 一种车辆高度抓拍测量方法及装置 | |
| CN113382134B (zh) | 一种线阵工业相机的聚焦调试方法 | |
| Lin et al. | Improved Binarization Using Morphology-driven Image Resizing and Decomposition | |
| JP2795860B2 (ja) | 文字認識装置 |