JPH06348850A - 濃淡画像処理装置 - Google Patents
濃淡画像処理装置Info
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- JPH06348850A JPH06348850A JP5160128A JP16012893A JPH06348850A JP H06348850 A JPH06348850 A JP H06348850A JP 5160128 A JP5160128 A JP 5160128A JP 16012893 A JP16012893 A JP 16012893A JP H06348850 A JPH06348850 A JP H06348850A
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- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 9
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 abstract description 2
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 17
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 15
- 238000005070 sampling Methods 0.000 description 3
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 2
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- 238000003384 imaging method Methods 0.000 description 1
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-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
- G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/70—Arrangements for image or video recognition or understanding using pattern recognition or machine learning
- G06V10/74—Image or video pattern matching; Proximity measures in feature spaces
- G06V10/75—Organisation of the matching processes, e.g. simultaneous or sequential comparisons of image or video features; Coarse-fine approaches, e.g. multi-scale approaches; using context analysis; Selection of dictionaries
- G06V10/751—Comparing pixel values or logical combinations thereof, or feature values having positional relevance, e.g. template matching
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- G06V2201/00—Indexing scheme relating to image or video recognition or understanding
- G06V2201/02—Recognising information on displays, dials, clocks
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Abstract
(57)【要約】
【目的】濃淡画像を網点画像に変換した後に標準パター
ンを用いて照合を実行することによりハードウェアの小
規模化と製作コストの低減とを実現する。 【構成】網点画像生成部１４はＡ／Ｄ変換器１１より濃
淡画像データを入力し、誤差拡散法を用いて２値化処理
を行い、網点画像を生成する。照合処理部１０の各相関
演算部１５は網点画像をマスクにより走査し、マスク内
の画像を濃淡画像に変換しつつ個々の標準パターンとの
パターンマッチングを行う。各ピークホールド回路１６
はパターンの一致度合を表す相関値のピーク値をＣＰＵ
１７へ出力し、ＣＰＵ１７はこれら入力データより濃淡
画像の中にいずれかの標準パターンと一致する画像パタ
ーンが存在するかどうかを判断する。
ンを用いて照合を実行することによりハードウェアの小
規模化と製作コストの低減とを実現する。 【構成】網点画像生成部１４はＡ／Ｄ変換器１１より濃
淡画像データを入力し、誤差拡散法を用いて２値化処理
を行い、網点画像を生成する。照合処理部１０の各相関
演算部１５は網点画像をマスクにより走査し、マスク内
の画像を濃淡画像に変換しつつ個々の標準パターンとの
パターンマッチングを行う。各ピークホールド回路１６
はパターンの一致度合を表す相関値のピーク値をＣＰＵ
１７へ出力し、ＣＰＵ１７はこれら入力データより濃淡
画像の中にいずれかの標準パターンと一致する画像パタ
ーンが存在するかどうかを判断する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、例えば入力した濃淡
画像の中に所定のモデルの画像パターンが存在するかど
うかをパターンマッチングにより判別するのに用いられ
る濃淡画像処理装置に関する。
画像の中に所定のモデルの画像パターンが存在するかど
うかをパターンマッチングにより判別するのに用いられ
る濃淡画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来のその種濃淡画像処理装置は、図１
５に示すように、カメラ１よりアナログ量の映像信号を
入力してＡ／Ｄ変換器２によりディジタル量の濃淡画像
データに変換した後、この濃淡画像データを照合処理部
３に取り込んでパターンマッチングのための画像処理演
算を行うものである。
５に示すように、カメラ１よりアナログ量の映像信号を
入力してＡ／Ｄ変換器２によりディジタル量の濃淡画像
データに変換した後、この濃淡画像データを照合処理部
３に取り込んでパターンマッチングのための画像処理演
算を行うものである。
【０００３】前記照合処理部３は、図１６に示すよう
に、濃淡画像７を所定サイズ（Ｍ行×Ｎ列）の矩形状マ
スク８により走査して、マスク内の画像部分と標準の濃
淡画像パターン（以下「標準パターン」という）との一
致度合を相関演算により算出するもので、多数個のライ
ンメモリ４と相関演算部５とピークホールド回路６とを
含む。
に、濃淡画像７を所定サイズ（Ｍ行×Ｎ列）の矩形状マ
スク８により走査して、マスク内の画像部分と標準の濃
淡画像パターン（以下「標準パターン」という）との一
致度合を相関演算により算出するもので、多数個のライ
ンメモリ４と相関演算部５とピークホールド回路６とを
含む。
【０００４】各ラインメモリ４は１水平ラインに相当す
る濃淡画像データを記憶するもので、（Ｍ−１）個のラ
インメモリ４を直列に接続してＡ／Ｄ変換器２および各
ラインメモリ４より同列のＭ行にわたる各画素の画素デ
ータ（８ビット構成）を一斉に相関演算部５へ送り出
す。
る濃淡画像データを記憶するもので、（Ｍ−１）個のラ
インメモリ４を直列に接続してＡ／Ｄ変換器２および各
ラインメモリ４より同列のＭ行にわたる各画素の画素デ
ータ（８ビット構成）を一斉に相関演算部５へ送り出
す。
【０００５】前記相関演算部５は、前記マスク８内に含
まれる各画素の画素データの総和と標準パターンについ
ての濃度データ（以下「テキストデータ」という）との
差の絶対値を相関値として算出するもので、その相関値
の最小値（以下「ピーク相関値」という）をピークホー
ルド回路６にて保持し、１画面走査完了後にピーク相関
値と、ピーク相関値が得られたときのマスクの座標位置
（以下「ピーク座標値」）とを出力させる。前記ピーク
相関値が所定のしきい値以下であれば、入力した濃淡画
像の中の前記座標位置に標準パターンと一致する画像パ
ターンが存在していると判断する。
まれる各画素の画素データの総和と標準パターンについ
ての濃度データ（以下「テキストデータ」という）との
差の絶対値を相関値として算出するもので、その相関値
の最小値（以下「ピーク相関値」という）をピークホー
ルド回路６にて保持し、１画面走査完了後にピーク相関
値と、ピーク相関値が得られたときのマスクの座標位置
（以下「ピーク座標値」）とを出力させる。前記ピーク
相関値が所定のしきい値以下であれば、入力した濃淡画
像の中の前記座標位置に標準パターンと一致する画像パ
ターンが存在していると判断する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら上記構成
の濃淡画像処理装置では、８ビットの画素データより成
る濃淡画像データを処理するため、各ラインメモリ４と
して８ビットのものを用いる必要があり、ハードウェア
が大規模化し、また濃淡画像処理装置の製作コストが高
いものとなる。
の濃淡画像処理装置では、８ビットの画素データより成
る濃淡画像データを処理するため、各ラインメモリ４と
して８ビットのものを用いる必要があり、ハードウェア
が大規模化し、また濃淡画像処理装置の製作コストが高
いものとなる。
【０００７】この発明は、上記問題に着目してなされた
もので、濃淡画像を網点画像に変換した後に、標準パタ
ーンを用いて照合処理を実行することにより、ハードウ
ェアの小規模化とコストの低減とを実現した濃淡画像処
理装置を提供することを目的とする。
もので、濃淡画像を網点画像に変換した後に、標準パタ
ーンを用いて照合処理を実行することにより、ハードウ
ェアの小規模化とコストの低減とを実現した濃淡画像処
理装置を提供することを目的とする。
【０００８】またこの発明の他の目的は、濃淡画像の中
に複数種のモデルについての画像パターンのいずれかが
存在するかどうかや、任意の角度回転した濃淡画像の中
に所定のモデルの画像パターンが存在するかどうかなど
を、小規模なハードウエアをもって判別することが可能
な濃淡画像処理装置を提供することにある。
に複数種のモデルについての画像パターンのいずれかが
存在するかどうかや、任意の角度回転した濃淡画像の中
に所定のモデルの画像パターンが存在するかどうかなど
を、小規模なハードウエアをもって判別することが可能
な濃淡画像処理装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、濃淡
画像を入力して所定の画像処理を行うための濃淡画像処
理装置において、前記濃淡画像を誤差拡散法を用いて２
値化処理して網点画像を生成する網点画像生成部と、前
記網点画像生成部で生成される網点画像を複数種の標準
パターンを用いて並行して照合処理する照合処理部とを
備えたものである。
画像を入力して所定の画像処理を行うための濃淡画像処
理装置において、前記濃淡画像を誤差拡散法を用いて２
値化処理して網点画像を生成する網点画像生成部と、前
記網点画像生成部で生成される網点画像を複数種の標準
パターンを用いて並行して照合処理する照合処理部とを
備えたものである。
【００１０】請求項２の発明は、複数種の標準パターン
として、異なるモデルについての複数種の標準パターン
を用いたものである。
として、異なるモデルについての複数種の標準パターン
を用いたものである。
【００１１】請求項３の発明は、複数種の標準パターン
として、回転角度または大きさが異なる同じモデルにつ
いての複数種の標準パターンを用いたものである。
として、回転角度または大きさが異なる同じモデルにつ
いての複数種の標準パターンを用いたものである。
【００１２】請求項４の発明は、入力した濃淡画像を処
理して回転角度または大きさが異なる濃淡画像を順次生
成する前処理部と、前記前処理部で順次生成される各濃
淡画像を誤差拡散法を用いて２値化処理して網点画像を
生成する網点画像生成部と、前記網点画像生成部で順次
生成される各網点画像を単一の標準パターンを用いて照
合処理する照合処理部とで濃淡画像処理装置を構成した
ものである。
理して回転角度または大きさが異なる濃淡画像を順次生
成する前処理部と、前記前処理部で順次生成される各濃
淡画像を誤差拡散法を用いて２値化処理して網点画像を
生成する網点画像生成部と、前記網点画像生成部で順次
生成される各網点画像を単一の標準パターンを用いて照
合処理する照合処理部とで濃淡画像処理装置を構成した
ものである。
【００１３】請求項５の発明は、入力した濃淡画像を処
理して回転角度または大きさが異なる濃淡画像を順次生
成する前処理部と、前記前処理部で順次生成される各濃
淡画像を誤差拡散法を用いて２値化処理して網点画像を
生成する網点画像生成部と、前記網点画像生成部で順次
生成される各網点画像を回転角度または大きさが異なる
同じモデルについての複数種の標準パターンを用いて並
行して照合処理する照合処理部とで濃淡画像処理装置を
構成したものである。
理して回転角度または大きさが異なる濃淡画像を順次生
成する前処理部と、前記前処理部で順次生成される各濃
淡画像を誤差拡散法を用いて２値化処理して網点画像を
生成する網点画像生成部と、前記網点画像生成部で順次
生成される各網点画像を回転角度または大きさが異なる
同じモデルについての複数種の標準パターンを用いて並
行して照合処理する照合処理部とで濃淡画像処理装置を
構成したものである。
【００１４】
【作用】濃淡画像を２値の網点画像に変換した後、その
網点画像を標準パターンを用いて照合処理を行うので、
濃淡画像を処理対象とする従来の方式と比較して、ハー
ドウエアが小規模となる。その結果、濃淡画像の中に複
数種のモデルについての画像パターンのいずれかが存在
するかどうかを判別したり、例えば任意の角度回転した
濃淡画像の中に所定のモデルの画像パターンが存在する
かどうかを判別したりするのに、複数種の標準パターン
を用いて照合処理を並列して行うような構成、すなわち
請求項１に記載された構成を採用することが可能とな
る。
網点画像を標準パターンを用いて照合処理を行うので、
濃淡画像を処理対象とする従来の方式と比較して、ハー
ドウエアが小規模となる。その結果、濃淡画像の中に複
数種のモデルについての画像パターンのいずれかが存在
するかどうかを判別したり、例えば任意の角度回転した
濃淡画像の中に所定のモデルの画像パターンが存在する
かどうかを判別したりするのに、複数種の標準パターン
を用いて照合処理を並列して行うような構成、すなわち
請求項１に記載された構成を採用することが可能とな
る。
【００１５】請求項４の濃淡画像処理装置では、処理後
の回転角度または大きさが異なる濃淡画像を網点画像に
変換した後に照合処理を行うので、例えば任意の角度回
転した濃淡画像の中に所定のモデルの画像パターンのい
ずれかが存在するかどうかを判別するのに、回転角度が
異なる複数種の標準パターンを用いる必要がなく、請求
項１の濃淡画像処理装置に比較して、処理時間はかかる
が、ハードウエアの構成は簡略化される。
の回転角度または大きさが異なる濃淡画像を網点画像に
変換した後に照合処理を行うので、例えば任意の角度回
転した濃淡画像の中に所定のモデルの画像パターンのい
ずれかが存在するかどうかを判別するのに、回転角度が
異なる複数種の標準パターンを用いる必要がなく、請求
項１の濃淡画像処理装置に比較して、処理時間はかかる
が、ハードウエアの構成は簡略化される。
【００１６】請求項５の濃淡画像処理装置では、処理後
の回転角度または大きさが異なる濃淡画像を網点画像に
変換した後、回転角度または大きさが異なる同じモデル
についての複数種の標準パターンを用いて照合処理を行
うので、例えば任意の角度回転した濃淡画像の中に所定
のモデルの画像パターンのいずれかが存在するかどうか
を判別するのに、請求項１の濃淡画像処理装置に比較し
てハードウエアの構成が簡易であり、また請求項４の濃
淡画像処理装置に比較して処理時間が短縮される。
の回転角度または大きさが異なる濃淡画像を網点画像に
変換した後、回転角度または大きさが異なる同じモデル
についての複数種の標準パターンを用いて照合処理を行
うので、例えば任意の角度回転した濃淡画像の中に所定
のモデルの画像パターンのいずれかが存在するかどうか
を判別するのに、請求項１の濃淡画像処理装置に比較し
てハードウエアの構成が簡易であり、また請求項４の濃
淡画像処理装置に比較して処理時間が短縮される。
【００１７】
【実施例】図１は、この発明の一実施例にかかる濃淡画
像処理装置の回路構成を示す。図示例の濃淡画像処理装
置は、Ａ／Ｄ変換器１１，画像メモリ１２，同期信号発
生部１３，網点画像生成部１４，照合処理部１０，ＣＰ
Ｕ１７，Ｉ／Ｏポート１８などで構成され、前記照合処
理部１０には、相関演算部１５とピークホールド回路１
６との組が複数組設けられている。
像処理装置の回路構成を示す。図示例の濃淡画像処理装
置は、Ａ／Ｄ変換器１１，画像メモリ１２，同期信号発
生部１３，網点画像生成部１４，照合処理部１０，ＣＰ
Ｕ１７，Ｉ／Ｏポート１８などで構成され、前記照合処
理部１０には、相関演算部１５とピークホールド回路１
６との組が複数組設けられている。
【００１８】前記Ａ／Ｄ変換器１１はカメラ９よりアナ
ログ量の映像信号を入力してディジタル量の濃淡画像デ
ータに変換する。この濃淡画像データは２５６階調のい
ずれかの値をとり、網点画像生成部１４と画像メモリ１
２とへ出力される。
ログ量の映像信号を入力してディジタル量の濃淡画像デ
ータに変換する。この濃淡画像データは２５６階調のい
ずれかの値をとり、網点画像生成部１４と画像メモリ１
２とへ出力される。
【００１９】前記画像メモリ１２は濃淡画像データを画
素単位で格納し、また同期信号発生部１３は同期信号を
発生してＡ／Ｄ変換器１１，網点画像生成部１４，各相
関演算部１５，各ピークホールド回路１６へ出力する。
前記同期信号には、図２に示すようなタイミングのサン
プリングクロックＣＫ，水平同期信号ＨＤ，垂直同期信
号ＶＤが含まれ、構成各部はこれら同期信号のタイミン
グで動作する。
素単位で格納し、また同期信号発生部１３は同期信号を
発生してＡ／Ｄ変換器１１，網点画像生成部１４，各相
関演算部１５，各ピークホールド回路１６へ出力する。
前記同期信号には、図２に示すようなタイミングのサン
プリングクロックＣＫ，水平同期信号ＨＤ，垂直同期信
号ＶＤが含まれ、構成各部はこれら同期信号のタイミン
グで動作する。
【００２０】前記網点画像生成部１４は、Ａ／Ｄ変換器
１１より濃淡画像データを入力し、誤差拡散法を用いて
濃淡画像データを２値化処理する。この２値化処理によ
り網点画像が生成され、この網点画像を構成する網点画
像データは照合処理部１０の各相関演算部１５へそれぞ
れ出力される。
１１より濃淡画像データを入力し、誤差拡散法を用いて
濃淡画像データを２値化処理する。この２値化処理によ
り網点画像が生成され、この網点画像を構成する網点画
像データは照合処理部１０の各相関演算部１５へそれぞ
れ出力される。
【００２１】前記照合処理部１０は、相関演算部１５と
ピークホールド回路１６との組が標準パターンの登録数
だけ設けられたものであり、組毎に、前記網点画像を所
定サイズのマスクにより走査し、マスク内の画像を濃淡
画像に変換した上で個々の標準パターンについてのテキ
ストデータを用いてパターンマッチングを並列して行
い、パターンの一致度合のピーク値（ピーク相関値）を
算出する。
ピークホールド回路１６との組が標準パターンの登録数
だけ設けられたものであり、組毎に、前記網点画像を所
定サイズのマスクにより走査し、マスク内の画像を濃淡
画像に変換した上で個々の標準パターンについてのテキ
ストデータを用いてパターンマッチングを並列して行
い、パターンの一致度合のピーク値（ピーク相関値）を
算出する。
【００２２】前記ＣＰＵ１７は、各組のピークホールド
回路１６よりピーク相関値を取り込んでそれぞれ所定の
しきい値を比較し、ひとつでもしきい値以下のピーク相
関値があれば、入力した濃淡画像の中に、登録された標
準パターンと一致する画像パターンが存在すると判断
し、その判断結果をＩ／Ｏポート１８を介して外部装置
へ出力する。またＣＰＵ１７は、前記画像メモリ１２に
格納されたモデルについての濃淡画像から前記テキスト
データを生成する。
回路１６よりピーク相関値を取り込んでそれぞれ所定の
しきい値を比較し、ひとつでもしきい値以下のピーク相
関値があれば、入力した濃淡画像の中に、登録された標
準パターンと一致する画像パターンが存在すると判断
し、その判断結果をＩ／Ｏポート１８を介して外部装置
へ出力する。またＣＰＵ１７は、前記画像メモリ１２に
格納されたモデルについての濃淡画像から前記テキスト
データを生成する。
【００２３】上記構成の濃淡画像処理装置は、種々の用
途に用いることができるが、例えばこの濃淡画像処理装
置を電子複写機に導入することにより、有価証券などの
複写を禁止するような複写制限機能を付与できる。図３
は、４種類の有価証券ａ１〜ａ４を示すもので、各有価
証券ａ１〜ａ４の表面には固有の文字や図形などの表示
ｂ１〜ｂ４が適所に表されている。同図中、Ｐ1 〜Ｐ4
はこれら表示ｂ１〜ｂ４をモデルとした標準パターンで
あって、これら標準パターンＰ1 〜Ｐ4 についてのテキ
ストデータを前記照合処理部１０の各組の相関演算部１
５に登録することにより、これら有価証券ａ１〜ａ４が
複写されたとき、これを判別してその複写出力を禁止で
きる。
途に用いることができるが、例えばこの濃淡画像処理装
置を電子複写機に導入することにより、有価証券などの
複写を禁止するような複写制限機能を付与できる。図３
は、４種類の有価証券ａ１〜ａ４を示すもので、各有価
証券ａ１〜ａ４の表面には固有の文字や図形などの表示
ｂ１〜ｂ４が適所に表されている。同図中、Ｐ1 〜Ｐ4
はこれら表示ｂ１〜ｂ４をモデルとした標準パターンで
あって、これら標準パターンＰ1 〜Ｐ4 についてのテキ
ストデータを前記照合処理部１０の各組の相関演算部１
５に登録することにより、これら有価証券ａ１〜ａ４が
複写されたとき、これを判別してその複写出力を禁止で
きる。
【００２４】図４は、ある特定の有価証券ａ５を示すも
ので、この有価証券ａ５の表面には固有の図形ｂ５が適
所に表されている。同図中、Ｑ0 〜ＱN-1 は前記図形ｂ
５をモデルとした異なる回転角度をもつ標準パターンで
ある。いま各標準パターンＱ0 〜ＱN-1 の回転角度の差
をθとすると、３６０度／θに相当する個数Ｎの標準パ
ターンが設定される。また、前記照合処理部１０には標
準パターンの設定数に相当する個数の相関演算部１５お
よびピークホール回路１６が設けられる。これら標準パ
ターンＱ0 〜ＱN-1 についてのテキストデータを前記照
合処理部１０の各組の相関演算部１５を登録することに
より、この有価証券ａ５が複写されたとき、その有価証
券ａ５が傾いていても、これを判別してその複写出力を
禁止できる。
ので、この有価証券ａ５の表面には固有の図形ｂ５が適
所に表されている。同図中、Ｑ0 〜ＱN-1 は前記図形ｂ
５をモデルとした異なる回転角度をもつ標準パターンで
ある。いま各標準パターンＱ0 〜ＱN-1 の回転角度の差
をθとすると、３６０度／θに相当する個数Ｎの標準パ
ターンが設定される。また、前記照合処理部１０には標
準パターンの設定数に相当する個数の相関演算部１５お
よびピークホール回路１６が設けられる。これら標準パ
ターンＱ0 〜ＱN-1 についてのテキストデータを前記照
合処理部１０の各組の相関演算部１５を登録することに
より、この有価証券ａ５が複写されたとき、その有価証
券ａ５が傾いていても、これを判別してその複写出力を
禁止できる。
【００２５】図５は、前記網点画像生成部１４による網
点画像の生成過程を示す。同図中、２０は濃淡画像であ
って、この濃淡画像２０を構成する各画素の画素データ
は０〜２５５のいずれか値をとる。また２１は黒画素の
密度をもって濃度が表現された網点画像であって、この
網点画像２１を構成する各画素の画素データは０または
１のいずれか値をとる。誤差拡散法によると、濃淡画像
データを２値化しても濃淡画像の濃度が保存されるもの
で、濃淡画像２０における局所領域２２の濃度平均は網
点画像２１における対応する局所領域２３の濃度平均に
一致する。
点画像の生成過程を示す。同図中、２０は濃淡画像であ
って、この濃淡画像２０を構成する各画素の画素データ
は０〜２５５のいずれか値をとる。また２１は黒画素の
密度をもって濃度が表現された網点画像であって、この
網点画像２１を構成する各画素の画素データは０または
１のいずれか値をとる。誤差拡散法によると、濃淡画像
データを２値化しても濃淡画像の濃度が保存されるもの
で、濃淡画像２０における局所領域２２の濃度平均は網
点画像２１における対応する局所領域２３の濃度平均に
一致する。
【００２６】図６は前記誤差拡散法の原理を示す。同図
中、各枡目２４は濃淡画像の各画素である。この誤差拡
散法では、２値化処理の対象である着目画素２４Ａの座
標位置を（ｘ，ｙ）とし、その画素データ（濃度）をｅ
とすると、（ｘ＋１，ｙ）の座標位置の画素２４Ｂには
その画素データの１／２が、（ｘ，ｙ＋１）の座標位置
の画素２４Ｃには１／４が、（ｘ−１，ｙ＋１）および
（ｘ＋１，ｙ＋１）の各座標位置の画素２４Ｄ，２４Ｅ
には１／８が、それぞれ拡散量として付加される。
中、各枡目２４は濃淡画像の各画素である。この誤差拡
散法では、２値化処理の対象である着目画素２４Ａの座
標位置を（ｘ，ｙ）とし、その画素データ（濃度）をｅ
とすると、（ｘ＋１，ｙ）の座標位置の画素２４Ｂには
その画素データの１／２が、（ｘ，ｙ＋１）の座標位置
の画素２４Ｃには１／４が、（ｘ−１，ｙ＋１）および
（ｘ＋１，ｙ＋１）の各座標位置の画素２４Ｄ，２４Ｅ
には１／８が、それぞれ拡散量として付加される。
【００２７】図７は、前記網点画像生成部１４の具体的
な回路構成例を示すもので、複数個のフリップフロップ
２５〜２９と複数個の加算器３０〜３３とを含む他、遅
延回路３４，コンパレータ３５，乗算器３６，減算器３
７，除算器３８などで構成される。
な回路構成例を示すもので、複数個のフリップフロップ
２５〜２９と複数個の加算器３０〜３３とを含む他、遅
延回路３４，コンパレータ３５，乗算器３６，減算器３
７，除算器３８などで構成される。
【００２８】フリップフロップ２５は着目画素２４Ａ
（座標位置が（ｘ，ｙ）の画素）の画素データを記憶
し、他のフリップフロップ２６〜２９はその周辺画素、
すなわち座標位置が（ｘ＋１，ｙ），（ｘ，ｙ＋１），
（ｘ−１，ｙ＋１），（ｘ＋１，ｙ＋１）の各画素２４
Ｂ〜２４Ｅの画素データを記憶する。各加算器３０〜３
２はこれら周辺画素の画素データに前記の各拡散量を加
算するためのものである。
（座標位置が（ｘ，ｙ）の画素）の画素データを記憶
し、他のフリップフロップ２６〜２９はその周辺画素、
すなわち座標位置が（ｘ＋１，ｙ），（ｘ，ｙ＋１），
（ｘ−１，ｙ＋１），（ｘ＋１，ｙ＋１）の各画素２４
Ｂ〜２４Ｅの画素データを記憶する。各加算器３０〜３
２はこれら周辺画素の画素データに前記の各拡散量を加
算するためのものである。
【００２９】前記遅延回路３４は濃淡画像データを１水
平ラインだけ遅延させる。コンパレータ３５は着目画素
２４Ａの画素データを所定の２値化しきい値ＴＨと比較
し、フリップフロップ２５からの入力Ａがしきい値入力
Ｂより大きければ（Ａ＞Ｂ）、２値画素データとして
「１」を、それ以外（Ａ≦Ｂ）であれば「０」を、それ
ぞれ乗算器３６へ出力する。
平ラインだけ遅延させる。コンパレータ３５は着目画素
２４Ａの画素データを所定の２値化しきい値ＴＨと比較
し、フリップフロップ２５からの入力Ａがしきい値入力
Ｂより大きければ（Ａ＞Ｂ）、２値画素データとして
「１」を、それ以外（Ａ≦Ｂ）であれば「０」を、それ
ぞれ乗算器３６へ出力する。
【００３０】前記乗算器３６はコンパレータ３５からの
２値画素データに２５６階調の最大値「２５５」を乗算
し、前記減算器３７は乗算器３６の出力（「２５５」ま
たは「０」）より前記フリップフロップ２５の出力（画
素データ）を減算して誤差ｅを算出する。従ってもし着
目画素２４Ａの画素データが２値化しきい値ＴＨより大
きければ、減算器３７からは正の誤差ｅが、また２値化
しきい値ＴＨ以下であれば、減算器３７からは負の誤差
ｅが、それぞれ除算器３８へ与えられる。
２値画素データに２５６階調の最大値「２５５」を乗算
し、前記減算器３７は乗算器３６の出力（「２５５」ま
たは「０」）より前記フリップフロップ２５の出力（画
素データ）を減算して誤差ｅを算出する。従ってもし着
目画素２４Ａの画素データが２値化しきい値ＴＨより大
きければ、減算器３７からは正の誤差ｅが、また２値化
しきい値ＴＨ以下であれば、減算器３７からは負の誤差
ｅが、それぞれ除算器３８へ与えられる。
【００３１】図８には、着目画素２４Ａの画素データと
２値化しきい値ＴＨと誤差ｅとの関係が示してある。
２値化しきい値ＴＨと誤差ｅとの関係が示してある。
【００３２】前記除算器３８は前記減算器３７より与え
られる誤差ｅを１／２倍，１／４倍，１／８倍して拡散
量を算出するもので、ｅ／２の拡散量が加算器３０へ、
ｅ／４の拡散量が加算器３１へ、ｅ／８の拡散量が加算
器３２，３３へ、それぞれ与えられる。サンプリングク
ロックＣＫの入力がある毎に着目画素２４Ａの画素デー
タの２値化処理と周辺画素への拡散処理とが繰り返し実
行される。
られる誤差ｅを１／２倍，１／４倍，１／８倍して拡散
量を算出するもので、ｅ／２の拡散量が加算器３０へ、
ｅ／４の拡散量が加算器３１へ、ｅ／８の拡散量が加算
器３２，３３へ、それぞれ与えられる。サンプリングク
ロックＣＫの入力がある毎に着目画素２４Ａの画素デー
タの２値化処理と周辺画素への拡散処理とが繰り返し実
行される。
【００３３】図９は、前記照合処理部１０における各相
関演算部１５の具体的な回路構成例を、また図１０はこ
の相関演算部１５の原理を、それぞれ示す。この相関演
算部１５は、図１０に示す網点画像４３を所定サイズ
（Ｍ行×Ｎ列）の矩形状マスク４４によりラスター走査
し、マスク４４内の画像を濃淡画像に変換しつつ標準パ
ターンとの一致度合を相関演算により算出するもので、
図９に示すように、（Ｍ−１）個のラインメモリ４０と
複数個の局所相関演算器４１と相関値加算回路４２とを
含む。
関演算部１５の具体的な回路構成例を、また図１０はこ
の相関演算部１５の原理を、それぞれ示す。この相関演
算部１５は、図１０に示す網点画像４３を所定サイズ
（Ｍ行×Ｎ列）の矩形状マスク４４によりラスター走査
し、マスク４４内の画像を濃淡画像に変換しつつ標準パ
ターンとの一致度合を相関演算により算出するもので、
図９に示すように、（Ｍ−１）個のラインメモリ４０と
複数個の局所相関演算器４１と相関値加算回路４２とを
含む。
【００３４】各ラインメモリ４０は１水平ラインに相当
する網点画像データを記憶するもので、（Ｍ−１）個の
ラインメモリ４０を直列に接続し、前記網点画像生成部
１４のコンパレータ３５および各ラインメモリ４０より
同列のＭ行にわたる各画素の２値画素データを一斉出力
する。
する網点画像データを記憶するもので、（Ｍ−１）個の
ラインメモリ４０を直列に接続し、前記網点画像生成部
１４のコンパレータ３５および各ラインメモリ４０より
同列のＭ行にわたる各画素の２値画素データを一斉出力
する。
【００３５】各局所相関演算器４１は、所定サイズ（こ
の実施例では４行×４列）の局所領域４５に含まれる各
画素の２値画素データの総和と標準パターンについての
テキストデータとの差の絶対値を局所相関値として算出
する。この局所相関演算器４１は行方向にＭ／４個、列
方向にＮ／４個、マトリクス状に配置される。
の実施例では４行×４列）の局所領域４５に含まれる各
画素の２値画素データの総和と標準パターンについての
テキストデータとの差の絶対値を局所相関値として算出
する。この局所相関演算器４１は行方向にＭ／４個、列
方向にＮ／４個、マトリクス状に配置される。
【００３６】各局所相関演算器４１は、図１１に示すよ
うに、１６個のフリップフロップ４６，黒画素計数回路
４７，テキストレジスタ４８，減算器４９，絶対値回路
５０を含む。各フリップフロップ４６は４行×４列のマ
トリクス状に配置され、前記局所領域４５に含まれる各
画素の２値画素データをそれぞれ記憶する。
うに、１６個のフリップフロップ４６，黒画素計数回路
４７，テキストレジスタ４８，減算器４９，絶対値回路
５０を含む。各フリップフロップ４６は４行×４列のマ
トリクス状に配置され、前記局所領域４５に含まれる各
画素の２値画素データをそれぞれ記憶する。
【００３７】前記黒画素計数回路４７は各フリップフロ
ップ４６で保持された２値画素データのうち黒画素を表
す「１」の２値画素データの個数を計数する。テキスト
レジスタ４８はＣＰＵ１７より与えられる標準パターン
についてのテキストデータを記憶する。減算器４９は黒
画素計数回路４７の計数値から前記テキストデータを減
算する。絶対値回路５０は前記減算器４９による減算値
の絶対値を局所相関値として算出し、相関値加算回路４
２へ出力する。各局所相関演算器４１で算出された局所
相関値は相関値加算回路４２で加算され、その加算値は
相関値としてピークホールド回路１６へ出力される。
ップ４６で保持された２値画素データのうち黒画素を表
す「１」の２値画素データの個数を計数する。テキスト
レジスタ４８はＣＰＵ１７より与えられる標準パターン
についてのテキストデータを記憶する。減算器４９は黒
画素計数回路４７の計数値から前記テキストデータを減
算する。絶対値回路５０は前記減算器４９による減算値
の絶対値を局所相関値として算出し、相関値加算回路４
２へ出力する。各局所相関演算器４１で算出された局所
相関値は相関値加算回路４２で加算され、その加算値は
相関値としてピークホールド回路１６へ出力される。
【００３８】図１２は、前記ピークホールド回路１６の
具体的な回路構成例である。このピークホールド回路１
６は、前記相関演算部１５で算出された相関値の最小値
（ピーク相関値）を保持し、１画面走査完了後にピーク
相関値と、そのピーク相関値が得られたマスク４４の座
標位置（ピーク座標値Ｘ，Ｙ）とを出力するものであ
り、Ｘカウンタ５１，Ｙカウンタ５２，フリップフロッ
プ５３〜５６，コンパレータ５７，フリップフロップ５
８〜６０を含む。なお図示例のピークホールド回路１６
は、ピーク相関値とピーク座標値とを算出する構成のも
のであるが、この濃淡画像処理装置を前記した電子複写
機の用途に用いる場合には、ピーク座標値を算出するた
めの構成は必ずしも必要でない。
具体的な回路構成例である。このピークホールド回路１
６は、前記相関演算部１５で算出された相関値の最小値
（ピーク相関値）を保持し、１画面走査完了後にピーク
相関値と、そのピーク相関値が得られたマスク４４の座
標位置（ピーク座標値Ｘ，Ｙ）とを出力するものであ
り、Ｘカウンタ５１，Ｙカウンタ５２，フリップフロッ
プ５３〜５６，コンパレータ５７，フリップフロップ５
８〜６０を含む。なお図示例のピークホールド回路１６
は、ピーク相関値とピーク座標値とを算出する構成のも
のであるが、この濃淡画像処理装置を前記した電子複写
機の用途に用いる場合には、ピーク座標値を算出するた
めの構成は必ずしも必要でない。
【００３９】前記Ｘカウンタ５１はサンプリングクロッ
クＣＫを計数してマスク４４のＸ座標位置を、またＹカ
ウンタ５２は水平同期信号ＨＤを計数してマスク４４の
Ｙ座標位置を、それぞれ計測する。Ｘカウンタ５１は水
平同期信号ＨＤにより、またＹカウンタ５２は垂直同期
信号ＶＤにより、それぞれの計数値がクリアされる。
クＣＫを計数してマスク４４のＸ座標位置を、またＹカ
ウンタ５２は水平同期信号ＨＤを計数してマスク４４の
Ｙ座標位置を、それぞれ計測する。Ｘカウンタ５１は水
平同期信号ＨＤにより、またＹカウンタ５２は垂直同期
信号ＶＤにより、それぞれの計数値がクリアされる。
【００４０】フリップフロップ５３は前記相関演算部１
５より入力した相関値を、またフリップフロップ５４は
走査過程での相関値の最小値（ピーク相関値）を、それ
ぞれ記憶する。フリップフロップ５５，５６は前記フリ
ップフロップ５４が記憶するピーク相関値が得られたと
きのＸカウンタ５１およびＹカウンタ５２の各計数値を
記憶する。
５より入力した相関値を、またフリップフロップ５４は
走査過程での相関値の最小値（ピーク相関値）を、それ
ぞれ記憶する。フリップフロップ５５，５６は前記フリ
ップフロップ５４が記憶するピーク相関値が得られたと
きのＸカウンタ５１およびＹカウンタ５２の各計数値を
記憶する。
【００４１】コンパレータ５７は、フリップフロップ５
３の記憶データをＡ入力とし、フリップフロップ５４の
記憶データをＢ入力として、その大小を比較するもの
で、Ａ入力がＢ入力より小さいとき、そのときのフリッ
プフロップ５３の内容をフリップフロップ５４に記憶さ
せる。各フリップフロップ５８，５９，６０は１画面走
査完了後に各フリップフロップ５４，５５，５６の記憶
データを入力して記憶する。
３の記憶データをＡ入力とし、フリップフロップ５４の
記憶データをＢ入力として、その大小を比較するもの
で、Ａ入力がＢ入力より小さいとき、そのときのフリッ
プフロップ５３の内容をフリップフロップ５４に記憶さ
せる。各フリップフロップ５８，５９，６０は１画面走
査完了後に各フリップフロップ５４，５５，５６の記憶
データを入力して記憶する。
【００４２】前記ＣＰＵ１７は、照合処理部１０におけ
る各ピークホールド回路１６のフリップフロップ５８よ
りピーク相関値をそれぞれ取り込んで所定のしきい値と
比較し、ひとつでもしきい値以下のピーク相関値があれ
ば、入力した濃淡画像の中に、登録された標準パターン
と一致する画像パターンが存在すると判断し、前記した
電子複写機の具体例であれば、複写出力を禁止する信号
を出力する。
る各ピークホールド回路１６のフリップフロップ５８よ
りピーク相関値をそれぞれ取り込んで所定のしきい値と
比較し、ひとつでもしきい値以下のピーク相関値があれ
ば、入力した濃淡画像の中に、登録された標準パターン
と一致する画像パターンが存在すると判断し、前記した
電子複写機の具体例であれば、複写出力を禁止する信号
を出力する。
【００４３】上記構成の濃淡画像処理装置において、ま
ずカメラ９によりモデルを撮像してその濃淡画像を画像
メモリ１２に格納した後、ＣＰＵ１７はこの濃淡画像よ
りＭ行×Ｎ列の標準パターンを生成し、パターンマッチ
ングのためのテキストデータを生成する。
ずカメラ９によりモデルを撮像してその濃淡画像を画像
メモリ１２に格納した後、ＣＰＵ１７はこの濃淡画像よ
りＭ行×Ｎ列の標準パターンを生成し、パターンマッチ
ングのためのテキストデータを生成する。
【００４４】図３に示す具体例では、４種類の有価証券
ａ１〜ａ４の各表示ｂ１〜ｂ４をモデルとして撮像して
４種類の標準パターンＰ1 〜Ｐ4 を生成する。図４に示
す具体例では、１種類の有価証券ａ５の図形ｂ５をモデ
ルとして有価証券ａ５を決められた角度ずつ回転させつ
つ撮像してＮ種類の標準パターンＱ1〜ＱN-1 を生成す
る。この場合に回転角度がゼロの濃淡画像に回転処理を
施してＮ種類の標準パターンＱ0 〜ＱN-1 を生成するこ
とも勿論可能である。
ａ１〜ａ４の各表示ｂ１〜ｂ４をモデルとして撮像して
４種類の標準パターンＰ1 〜Ｐ4 を生成する。図４に示
す具体例では、１種類の有価証券ａ５の図形ｂ５をモデ
ルとして有価証券ａ５を決められた角度ずつ回転させつ
つ撮像してＮ種類の標準パターンＱ1〜ＱN-1 を生成す
る。この場合に回転角度がゼロの濃淡画像に回転処理を
施してＮ種類の標準パターンＱ0 〜ＱN-1 を生成するこ
とも勿論可能である。
【００４５】つぎにカメラ９により対象物が撮像される
と、その映像信号はＡ／Ｄ変換された後、濃淡画像デー
タが網点画像生成部１４へ送られる。網点画像生成部１
４では誤差拡散法を用いて濃淡画像データが２値化処理
され、網点画像データが照合処理部１０の各相関演算部
１５へ送られる。各相関演算部１５では網点画像をマス
ク４４により走査し、マスク４４内の画像を濃淡画像に
変換しつつ個別のテキストデータを用いてパターンマッ
チングを行う。
と、その映像信号はＡ／Ｄ変換された後、濃淡画像デー
タが網点画像生成部１４へ送られる。網点画像生成部１
４では誤差拡散法を用いて濃淡画像データが２値化処理
され、網点画像データが照合処理部１０の各相関演算部
１５へ送られる。各相関演算部１５では網点画像をマス
ク４４により走査し、マスク４４内の画像を濃淡画像に
変換しつつ個別のテキストデータを用いてパターンマッ
チングを行う。
【００４６】いま前記マスク４４の網点画像上の座標位
置を（ｘ，ｙ）とし、そのマスク４４内の画像部分の相
関値をＧ（ｘ，ｙ）とすると、前記相関演算部１５では
つぎの式の演算が実行されることになる。
置を（ｘ，ｙ）とし、そのマスク４４内の画像部分の相
関値をＧ（ｘ，ｙ）とすると、前記相関演算部１５では
つぎの式の演算が実行されることになる。
【００４７】
【数１】
【００４８】なお上式中、ｉ，ｊは各局所領域４５の配
列位置を示すデータ、ｋ，ｌは局所領域４５内の各画素
位置を示すデータである。またＩＭは各局所領域４５内
の各画素の画素データを、ＴＭは標準パターンについて
の前記局所領域４５に対応する領域内の各画素の画素デ
ータを、それぞれ示す。
列位置を示すデータ、ｋ，ｌは局所領域４５内の各画素
位置を示すデータである。またＩＭは各局所領域４５内
の各画素の画素データを、ＴＭは標準パターンについて
の前記局所領域４５に対応する領域内の各画素の画素デ
ータを、それぞれ示す。
【００４９】また各局所相関演算器４１のテキストレジ
スタ４８には、つぎの式で与えられる標準パターンに
ついてのテキストデータＴＭ´がセットされる。なおこ
の式において、２５６で割っているのは、網点画像に
おける局所領域４５の濃度総和が濃淡画像の１／２５６
であることによる。
スタ４８には、つぎの式で与えられる標準パターンに
ついてのテキストデータＴＭ´がセットされる。なおこ
の式において、２５６で割っているのは、網点画像に
おける局所領域４５の濃度総和が濃淡画像の１／２５６
であることによる。
【００５０】
【数２】
【００５１】このような相関演算を実行したとき、あら
かじめ設定された標準パターンと最も一致するマスク４
４内の画像部分については相関値Ｇ（ｘ，ｙ）は最も小
さな値を示すことになり、ピークホールド回路１６は１
画面内の最小の相関値Ｇ（ｘ，ｙ）をピーク相関値とし
て保持する。
かじめ設定された標準パターンと最も一致するマスク４
４内の画像部分については相関値Ｇ（ｘ，ｙ）は最も小
さな値を示すことになり、ピークホールド回路１６は１
画面内の最小の相関値Ｇ（ｘ，ｙ）をピーク相関値とし
て保持する。
【００５２】図１３は、この発明の他の実施例を示す。
この実施例では、照合処理部１０を１組の相関演算部１
５とピークホールド回路１６とで構成すると共に、網点
画像生成部１４には前処理部としての回転補正コントロ
ール回路１９の回転制御下で画像メモリ１２より読み出
された濃淡画像が与えられるようになっている。Ａ／Ｄ
変換器１１より出力される濃淡画像は一旦画像メモリ１
２に格納されるもので、前記回転補正コントロール回路
１９は、画像メモリ１２より濃淡画像を所定角度ずつ回
転させて次々に読み出すための制御を実行するもので、
前記網点画像生成部１４には回転角度θｉ（ただしｉ＝
０，１，２，……，Ｎ−１）が異なる濃淡画像が順次出
力される。
この実施例では、照合処理部１０を１組の相関演算部１
５とピークホールド回路１６とで構成すると共に、網点
画像生成部１４には前処理部としての回転補正コントロ
ール回路１９の回転制御下で画像メモリ１２より読み出
された濃淡画像が与えられるようになっている。Ａ／Ｄ
変換器１１より出力される濃淡画像は一旦画像メモリ１
２に格納されるもので、前記回転補正コントロール回路
１９は、画像メモリ１２より濃淡画像を所定角度ずつ回
転させて次々に読み出すための制御を実行するもので、
前記網点画像生成部１４には回転角度θｉ（ただしｉ＝
０，１，２，……，Ｎ−１）が異なる濃淡画像が順次出
力される。
【００５３】前記網点画像生成部１４は所定の回転角度
θｉをもつ濃淡画像が与えられる毎に網点画像を生成し
て照合処理部１０へ出力する。照合処理部１０の相関演
算部１５には、ある回転角度（例えば回転角度がゼロ）
の標準パターンが登録されており、この標準パターンに
よる照合処理を実行してピーク相関値を算出する。
θｉをもつ濃淡画像が与えられる毎に網点画像を生成し
て照合処理部１０へ出力する。照合処理部１０の相関演
算部１５には、ある回転角度（例えば回転角度がゼロ）
の標準パターンが登録されており、この標準パターンに
よる照合処理を実行してピーク相関値を算出する。
【００５４】ＣＰＵ１７は、算出されたピーク相関値を
取り込んで記憶するが、このとき今回取り込んだピーク
相関値と前回までの最小のピーク相関値とを比較し、小
さい方のピーク相関値を最小のものとして記憶してお
く。同様の処理がＮ回実行されたとき、ＣＰＵ１７は、
記憶している最小のピーク相関値を所定のしきい値を比
較し、しきい値以下であれば、入力した濃淡画像の中
に、登録された標準パターンと一致する画像パターンが
存在すると判断する。
取り込んで記憶するが、このとき今回取り込んだピーク
相関値と前回までの最小のピーク相関値とを比較し、小
さい方のピーク相関値を最小のものとして記憶してお
く。同様の処理がＮ回実行されたとき、ＣＰＵ１７は、
記憶している最小のピーク相関値を所定のしきい値を比
較し、しきい値以下であれば、入力した濃淡画像の中
に、登録された標準パターンと一致する画像パターンが
存在すると判断する。
【００５５】この実施例によれば、回転処理後の回転角
度が異なる濃淡画像を網点画像に変換した後に照合処理
を行うので、任意の角度回転した濃淡画像の中に所定の
モデルの画像パターンのいずれかが存在するかどうかを
判別するのに、回転角度が異なる複数種の標準パターン
を用いる必要がないから、照合処理部１０には１組の相
関演算部１５とピークホールド回路１６とを設けるだけ
で済み、図１に示す第１実施例の濃淡画像処理装置と比
較して、処理時間はかかるが、ハードウエアの構成は簡
略化される。
度が異なる濃淡画像を網点画像に変換した後に照合処理
を行うので、任意の角度回転した濃淡画像の中に所定の
モデルの画像パターンのいずれかが存在するかどうかを
判別するのに、回転角度が異なる複数種の標準パターン
を用いる必要がないから、照合処理部１０には１組の相
関演算部１５とピークホールド回路１６とを設けるだけ
で済み、図１に示す第１実施例の濃淡画像処理装置と比
較して、処理時間はかかるが、ハードウエアの構成は簡
略化される。
【００５６】図１４は、この発明のさらに他の実施例を
示す。この実施例は、前記した図１に示す第１実施例
と、上記した図１３に示す第２実施例とを組み合わせて
構成されたもので、第２実施例と同様の回転補正コント
ロール回路１９を有すると共に、照合処理部１０として
第１実施例より少ない組数ではあるが、複数組の相関演
算部１５とピークホールド回路１６とが設けてある。
示す。この実施例は、前記した図１に示す第１実施例
と、上記した図１３に示す第２実施例とを組み合わせて
構成されたもので、第２実施例と同様の回転補正コント
ロール回路１９を有すると共に、照合処理部１０として
第１実施例より少ない組数ではあるが、複数組の相関演
算部１５とピークホールド回路１６とが設けてある。
【００５７】この実施例によれば、回転処理後の回転角
度が異なる濃淡画像を網点画像に変換した後、回転角度
が異なる同じモデルについての複数種の標準パターンを
用いて照合処理を行うので、任意の角度回転した濃淡画
像の中に所定のモデルの画像パターンのいずれかが存在
するかどうかを判別するのに、図１に示す第１実施例の
濃淡画像処理装置に比較してハードウエアの構成が簡易
となり、また図１３に示す第２実施例の濃淡画像処理装
置に比較して処理時間が短縮される。
度が異なる濃淡画像を網点画像に変換した後、回転角度
が異なる同じモデルについての複数種の標準パターンを
用いて照合処理を行うので、任意の角度回転した濃淡画
像の中に所定のモデルの画像パターンのいずれかが存在
するかどうかを判別するのに、図１に示す第１実施例の
濃淡画像処理装置に比較してハードウエアの構成が簡易
となり、また図１３に示す第２実施例の濃淡画像処理装
置に比較して処理時間が短縮される。
【００５８】なお上記では、回転角度が異なる同じモデ
ルについての複数種の標準パターンを登録するようにし
た構成の装置例や、入力した濃淡画像に回転処理を施し
た後に網点画像の生成およびパターン照合処理を実行す
るようにした構成の装置例を示したが、これに限らず、
大きさが異なる同じモデルについての複数種の標準パタ
ーンを登録するように構成したり、入力した濃淡画像に
拡大または縮小処理を施した後に網点画像の生成および
パターン照合処理を実行するように構成することもでき
る。
ルについての複数種の標準パターンを登録するようにし
た構成の装置例や、入力した濃淡画像に回転処理を施し
た後に網点画像の生成およびパターン照合処理を実行す
るようにした構成の装置例を示したが、これに限らず、
大きさが異なる同じモデルについての複数種の標準パタ
ーンを登録するように構成したり、入力した濃淡画像に
拡大または縮小処理を施した後に網点画像の生成および
パターン照合処理を実行するように構成することもでき
る。
【００５９】
【発明の効果】この発明は上記のように、濃淡画像を２
値の網点画像に変換した後、その網点画像を標準パター
ンを用いて照合処理を行うようにしたから、濃淡画像を
処理対象とする従来の方式と比較して、ハードウエアが
小規模となる。その結果、濃淡画像の中に複数種のモデ
ルについての画像パターンのいずれかが存在するかどう
かを判別したり、任意の角度回転した濃淡画像の中に所
定のモデルの画像パターンが存在するかどうかを判別し
たりするのに、複数種の標準パターンを用いて照合処理
を並列して行うような構成を採用することが可能とな
り、複数種の標準パターンとの照合処理が高速で行え
る。
値の網点画像に変換した後、その網点画像を標準パター
ンを用いて照合処理を行うようにしたから、濃淡画像を
処理対象とする従来の方式と比較して、ハードウエアが
小規模となる。その結果、濃淡画像の中に複数種のモデ
ルについての画像パターンのいずれかが存在するかどう
かを判別したり、任意の角度回転した濃淡画像の中に所
定のモデルの画像パターンが存在するかどうかを判別し
たりするのに、複数種の標準パターンを用いて照合処理
を並列して行うような構成を採用することが可能とな
り、複数種の標準パターンとの照合処理が高速で行え
る。
【００６０】また請求項４の発明では、処理後の回転角
度または大きさが異なる濃淡画像を網点画像に変換した
後に照合処理を行うようにしたから、例えば任意の角度
回転した濃淡画像の中に所定のモデルの画像パターンの
いずれかが存在するかどうかを判別するのに、回転角度
が異なる複数種の標準パターンを用いる必要がなく、請
求項１の濃淡画像処理装置に比較して、処理時間はかか
るが、ハードウエアの構成を簡略化できる。
度または大きさが異なる濃淡画像を網点画像に変換した
後に照合処理を行うようにしたから、例えば任意の角度
回転した濃淡画像の中に所定のモデルの画像パターンの
いずれかが存在するかどうかを判別するのに、回転角度
が異なる複数種の標準パターンを用いる必要がなく、請
求項１の濃淡画像処理装置に比較して、処理時間はかか
るが、ハードウエアの構成を簡略化できる。
【００６１】また請求項５の発明では、処理後の回転角
度または大きさが異なる濃淡画像を網点画像に変換した
後、回転角度または大きさが異なる同じモデルについて
の複数種の標準パターンを用いて照合処理を行うように
したから、例えば任意の角度回転した濃淡画像の中に所
定のモデルの画像パターンのいずれかが存在するかどう
かを判別するのに、請求項１の濃淡画像処理装置に比較
してハードウエアの構成が簡易となり、また請求項４の
濃淡画像処理装置に比較して処理時間を短縮できる。
度または大きさが異なる濃淡画像を網点画像に変換した
後、回転角度または大きさが異なる同じモデルについて
の複数種の標準パターンを用いて照合処理を行うように
したから、例えば任意の角度回転した濃淡画像の中に所
定のモデルの画像パターンのいずれかが存在するかどう
かを判別するのに、請求項１の濃淡画像処理装置に比較
してハードウエアの構成が簡易となり、また請求項４の
濃淡画像処理装置に比較して処理時間を短縮できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施例にかかる濃淡画像処理装置
の回路構成を示すブロック図である。
の回路構成を示すブロック図である。
【図２】同期信号発生部により生成される同期信号を示
すタイムチャートである。
すタイムチャートである。
【図３】複数のモデルから複数種の標準パターンを生成
する例を示す説明図である。
する例を示す説明図である。
【図４】単一のモデルから複数種の標準パターンを生成
する例を示す説明図である。
する例を示す説明図である。
【図５】濃淡画像より網点画像を生成する過程を示す説
明図である。
明図である。
【図６】誤差拡散法の原理を示す説明図である。
【図７】網点画像生成部の回路構成を示すブロック図で
ある。
ある。
【図８】着目画素の画素データと２値化しきい値と誤差
との関係を示す説明図である。
との関係を示す説明図である。
【図９】相関演算部の回路構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図１０】相関演算部の原理を示す説明図である。
【図１１】局所相関演算器の回路構成を示すブロック図
である。
である。
【図１２】ピークホールド回路の構成を示すブロック図
である。
である。
【図１３】この発明の第２実施例の構成を示すブロック
図である。
図である。
【図１４】この発明の第３実施例の構成を示すブロック
図である。
図である。
【図１５】従来の濃淡画像処理装置の主要部の回路構成
を示すブロック図である。
を示すブロック図である。
【図１６】従来例における相関演算の原理を示す説明図
である。
である。
１０ 照合処理部 １４ 網点画像生成部 １５ 相関演算部 １６ ピークホールド回路 １７ ＣＰＵ １９ 回転補正コントロール回路
Claims (5)
- 【請求項１】 濃淡画像を入力して所定の画像処理を行
うための濃淡画像処理装置において、 前記濃淡画像を誤差拡散法を用いて２値化処理して網点
画像を生成する網点画像生成部と、 前記網点画像生成部で生成される網点画像を複数種の標
準パターンを用いて並行して照合処理する照合処理部と
を備えて成る濃淡画像処理装置。 - 【請求項２】 前記標準パターンは、異なるモデルにつ
いての複数種の標準パターンである請求項１に記載され
た濃淡画像処理装置。 - 【請求項３】 前記標準パターンは、回転角度または大
きさが異なる同じモデルについての複数種の標準パター
ンである請求項１に記載の濃淡画像処理装置。 - 【請求項４】 濃淡画像を入力して所定の画像処理を行
うための濃淡画像処理装置において、 前記濃淡画像を処理して回転角度または大きさが異なる
濃淡画像を順次生成する前処理部と、 前記前処理部で順次生成される各濃淡画像を誤差拡散法
を用いて２値化処理して網点画像を生成する網点画像生
成部と、 前記網点画像生成部で順次生成される各網点画像を単一
の標準パターンを用いて照合処理する照合処理部とを備
えて成る濃淡画像処理装置。 - 【請求項５】 濃淡画像を入力して所定の画像処理を行
うための濃淡画像処理装置において、 前記濃淡画像を処理して回転角度または大きさが異なる
濃淡画像を順次生成する前処理部と、 前記前処理部で順次生成される各濃淡画像を誤差拡散法
を用いて２値化処理して網点画像を生成する網点画像生
成部と、 前記網点画像生成部で順次生成される各網点画像を回転
角度または大きさが異なる同じモデルについての複数種
の標準パターンを用いて並行して照合処理する照合処理
部とを備えて成る濃淡画像処理装置。
Priority Applications (5)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16012893A JP3243894B2 (ja) | 1993-06-04 | 1993-06-04 | 濃淡画像処理装置 |
| US08/251,966 US5521987A (en) | 1993-06-04 | 1994-06-01 | Image processing method and apparatus employing gray scale images having fewer bits per pixel and gray scale image restoration using small areas of an image window |
| SG1996003471A SG55043A1 (en) | 1993-06-04 | 1994-06-03 | Image processor and image processing method |
| EP94108540A EP0627844B1 (en) | 1993-06-04 | 1994-06-03 | Image processor |
| DE69424086T DE69424086T2 (de) | 1993-06-04 | 1994-06-03 | Bildprozessor |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP16012893A JP3243894B2 (ja) | 1993-06-04 | 1993-06-04 | 濃淡画像処理装置 |
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|---|---|
| JPH06348850A true JPH06348850A (ja) | 1994-12-22 |
| JP3243894B2 JP3243894B2 (ja) | 2002-01-07 |
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ID=15708481
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP16012893A Expired - Fee Related JP3243894B2 (ja) | 1993-06-04 | 1993-06-04 | 濃淡画像処理装置 |
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| JP (1) | JP3243894B2 (ja) |
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| SG (1) | SG55043A1 (ja) |
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| JP2001298616A (ja) * | 2000-04-13 | 2001-10-26 | Canon Inc | 閾値マトリクス、及びそれを利用した階調再現方法とその装置 |
| JP4980508B2 (ja) * | 2000-04-24 | 2012-07-18 | エーユー オプトロニクス コーポレイション | 液晶表示装置、モノクローム液晶表示装置、コントローラ、および画像変換方法 |
| FI110045B (fi) * | 2000-11-08 | 2002-11-15 | Antti Lahtinen | Menetelmä ja laite harmaasävykuvan muuntamiseksi valeharmaakuvaksi |
| JP4088232B2 (ja) * | 2003-10-07 | 2008-05-21 | 株式会社新川 | ボンディング方法、ボンディング装置及びボンディングプログラム |
| JP4128513B2 (ja) * | 2003-10-07 | 2008-07-30 | 株式会社新川 | ボンディング用パターン識別方法、ボンディング用パターン識別装置及びボンディング用パターン識別プログラム |
| US7710604B2 (en) * | 2004-03-11 | 2010-05-04 | Infoprint Solutions Company, Llc | Method and system for providing a high quality halftoned image |
| US7570800B2 (en) * | 2005-12-14 | 2009-08-04 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for binning defects detected on a specimen |
| WO2008091898A1 (en) | 2007-01-23 | 2008-07-31 | Imra America, Inc. | Ultrashort laser micro-texture printing |
| US7894659B2 (en) * | 2007-02-28 | 2011-02-22 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods for accurate identification of an edge of a care area for an array area formed on a wafer and methods for binning defects detected in an array area formed on a wafer |
| US7925072B2 (en) * | 2007-03-08 | 2011-04-12 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods for identifying array areas in dies formed on a wafer and methods for setting up such methods |
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|---|---|---|---|---|
| US3614736A (en) * | 1968-05-21 | 1971-10-19 | Ibm | Pattern recognition apparatus and methods invariant to translation, scale change and rotation |
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| EP0195161B1 (en) * | 1985-03-14 | 1993-09-15 | Nikon Corporation | Apparatus for automatically inspecting objects and identifying or recognizing known and unknown portions thereof, including defects and the like and method |
| US4658428A (en) * | 1985-07-17 | 1987-04-14 | Honeywell Inc. | Image recognition template generation |
| US5046109A (en) * | 1986-03-12 | 1991-09-03 | Nikon Corporation | Pattern inspection apparatus |
| US5051844A (en) * | 1989-01-30 | 1991-09-24 | Eastman Kodak Company | Digital halftoning with error diffusion |
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-
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- 1993-06-04 JP JP16012893A patent/JP3243894B2/ja not_active Expired - Fee Related
-
1994
- 1994-06-01 US US08/251,966 patent/US5521987A/en not_active Expired - Lifetime
- 1994-06-03 DE DE69424086T patent/DE69424086T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1994-06-03 SG SG1996003471A patent/SG55043A1/en unknown
- 1994-06-03 EP EP94108540A patent/EP0627844B1/en not_active Expired - Lifetime
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