JPH0683964A - 画像照合方法 - Google Patents
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- JPH0683964A JPH0683964A JP4255572A JP25557292A JPH0683964A JP H0683964 A JPH0683964 A JP H0683964A JP 4255572 A JP4255572 A JP 4255572A JP 25557292 A JP25557292 A JP 25557292A JP H0683964 A JPH0683964 A JP H0683964A
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- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T1/00—General purpose image data processing
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
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- 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
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 専用ハードウェアを用いることなく高速の画
像照合を実行し得る画像照合方法を提供することを目的
とする。 【構成】 テンプレートにおける連続する複数画素の輝
度値をハードウェアに設定し、これら複数画素に対応す
る入力画像の複数画素の輝度値を順次前述のハードウェ
アに入力して対応画素間の差分和を算出し、照合領域に
ついての差分和積算値をワークメモリに書き込み、この
ワークメモリのデータからヒストグラムを求めて最小輝
度値から所定個数の画素数の輝度値を閾値としてデータ
を２値化し、２値後の有為データの座標を抽出する。
像照合を実行し得る画像照合方法を提供することを目的
とする。 【構成】 テンプレートにおける連続する複数画素の輝
度値をハードウェアに設定し、これら複数画素に対応す
る入力画像の複数画素の輝度値を順次前述のハードウェ
アに入力して対応画素間の差分和を算出し、照合領域に
ついての差分和積算値をワークメモリに書き込み、この
ワークメモリのデータからヒストグラムを求めて最小輝
度値から所定個数の画素数の輝度値を閾値としてデータ
を２値化し、２値後の有為データの座標を抽出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は例えば文字等の照合を
画像処理装置を用いて行なう画像照合方法に関する。
画像処理装置を用いて行なう画像照合方法に関する。
【０００２】
【従来技術】従来、差分による画像照合を高速で行うに
は専用ハードウェアが必要であり、かなりの販売数量が
見込まれない限り、製造原価が高額になるという問題が
あった。またソフトウェアによる画像照合では、多大の
処理時間を要し、実用的な検査等には不適であった。
は専用ハードウェアが必要であり、かなりの販売数量が
見込まれない限り、製造原価が高額になるという問題が
あった。またソフトウェアによる画像照合では、多大の
処理時間を要し、実用的な検査等には不適であった。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】この発明はこのような
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、専用ハー
ドウェアを用いることなく高速の画像照合を実行し得る
画像照合方法を提供することを目的とする。
従来の問題点を解消すべく創案されたもので、専用ハー
ドウェアを用いることなく高速の画像照合を実行し得る
画像照合方法を提供することを目的とする。
【０００４】
【課題を解決する手段】この発明に係る照合方法は、テ
ンプレートにおける連続する複数画素の輝度値をハード
ウェアに設定し、これら複数画素に対応する入力画像の
複数画素の輝度値を順次前述のハードウェアに入力して
対応画素間の差分和を算出し、照合領域についての差分
和積算値をワークメモリに書き込み、このワークメモリ
のデータからヒストグラムを求めて最小輝度値から所定
個数の画素数の輝度値を閾値としてデータを２値化し、
２値化後の有為データの座標を抽出する。
ンプレートにおける連続する複数画素の輝度値をハード
ウェアに設定し、これら複数画素に対応する入力画像の
複数画素の輝度値を順次前述のハードウェアに入力して
対応画素間の差分和を算出し、照合領域についての差分
和積算値をワークメモリに書き込み、このワークメモリ
のデータからヒストグラムを求めて最小輝度値から所定
個数の画素数の輝度値を閾値としてデータを２値化し、
２値化後の有為データの座標を抽出する。
【０００５】
【実施例】次にこの発明に係る照合方法の１実施例を図
面に基づいて説明する。図１１において、 Ｐ ： 入力画像， Ｍ ｘ Ｎ ｔ ： テンプレート画像， ｍ ｘ ｎ Ｐ（ｉ，ｊ） ： Ｐの（ｉ，ｊ）における濃度値（０
≦ｉ＜Ｍ，０≦ｊ＜Ｎ） ｔ（ｉ，ｊ） ： ｔの（ｉ，ｊ）における濃度値（０
≦ｉ＜ｍ，０≦ｊ＜ｎ） とする。
面に基づいて説明する。図１１において、 Ｐ ： 入力画像， Ｍ ｘ Ｎ ｔ ： テンプレート画像， ｍ ｘ ｎ Ｐ（ｉ，ｊ） ： Ｐの（ｉ，ｊ）における濃度値（０
≦ｉ＜Ｍ，０≦ｊ＜Ｎ） ｔ（ｉ，ｊ） ： ｔの（ｉ，ｊ）における濃度値（０
≦ｉ＜ｍ，０≦ｊ＜ｎ） とする。
【０００６】ここで、差分を、 ｄ（ｉ，ｊ｜ｘ，ｙ）＝｜Ｐ（ｘ＋ｉ，ｙ＋ｊ）−ｔ（ｉ，ｊ）｜ （１） とすると、差分和は、
【式１】 （０≦ｘ≦Ｍ−ｍ，０≦ｙ≦Ｎ−ｎ）
【式２】 となる。
【０００７】次に、図１３のようにテンプレートのｍ
ｘ ｎ をＫ ｘ Ｌのコンボリューションづつに分割
した場合の差分和は、
ｘ ｎ をＫ ｘ Ｌのコンボリューションづつに分割
した場合の差分和は、
【式３】 となる。
【０００８】ここで、上記Ｄ（ｘ，ｙ）を逐次算出する
ための漸化式を下記に示す。
ための漸化式を下記に示す。
【式４】
【０００９】ここで、 Ｃ（ｋ＋ｌ）：定数（積算和） δ（ｋ，ｌ）：テンプレートのコンボリューションＫ
ｘ Ｌと入力画像Ｐとの差分 であり、最終的なＣ（Ｋ−１＋Ｌ−１）がＤ（ｘ，ｙ）
となる。
ｘ Ｌと入力画像Ｐとの差分 であり、最終的なＣ（Ｋ−１＋Ｌ−１）がＤ（ｘ，ｙ）
となる。
【００１０】次に、式（５）の計算をハードウェアで実
行する方法を説明する。なお、一般の画像処理ハードウ
ェア（例えば、株式会社イーゼルの画像処理ボードＴＡ
ＩＣＨＩ−ＣＯＲＥ）では３ｘ３コンボリューションの
積和演算を高速に行い得るので、テンプレートのコンボ
リューションの画素の輝度値を関数として利用すること
により、式（５）の差分δ（ｋ＋ｌ）、すなわちテンプ
レートのコンボリューションの画素の輝度値と入力画像
の差分を一度で演算可能であり、高い処理速度を確保し
得る。
行する方法を説明する。なお、一般の画像処理ハードウ
ェア（例えば、株式会社イーゼルの画像処理ボードＴＡ
ＩＣＨＩ−ＣＯＲＥ）では３ｘ３コンボリューションの
積和演算を高速に行い得るので、テンプレートのコンボ
リューションの画素の輝度値を関数として利用すること
により、式（５）の差分δ（ｋ＋ｌ）、すなわちテンプ
レートのコンボリューションの画素の輝度値と入力画像
の差分を一度で演算可能であり、高い処理速度を確保し
得る。
【００１１】以下に差分δ（ｋ＋ｌ）を逐次求めながら
最終的にＤ（ｘ，ｙ）をハードで求める方法を説明す
る。まず、テンプレート及び照合したい文字が含まれる
画像を図１に示し、これらの拡大概念図を図２に示す。
なお、本実施例ではテンプレートの文字をＪ、テンプレ
ートサイズを９画素ｘ９画素とし、このテンプレートと
入力画像中の文字との照合を行なうものとする。
最終的にＤ（ｘ，ｙ）をハードで求める方法を説明す
る。まず、テンプレート及び照合したい文字が含まれる
画像を図１に示し、これらの拡大概念図を図２に示す。
なお、本実施例ではテンプレートの文字をＪ、テンプレ
ートサイズを９画素ｘ９画素とし、このテンプレートと
入力画像中の文字との照合を行なうものとする。
【００１２】まず、図３においてテンプレートのコンボ
リューション（斜線の３画素、その輝度値をａ1，ａ2，
ａ3とする）と入力画像イ1に示す斜線の３画素（その輝
度値を各々ｘ1，ｘ2，ｘ3とする）において対応する位
置にある画素間の差分Ｄ1（α1）を求め、この差分をワ
ークメモリのイ1の場所に格納する。その式を下記に示
す。
リューション（斜線の３画素、その輝度値をａ1，ａ2，
ａ3とする）と入力画像イ1に示す斜線の３画素（その輝
度値を各々ｘ1，ｘ2，ｘ3とする）において対応する位
置にある画素間の差分Ｄ1（α1）を求め、この差分をワ
ークメモリのイ1の場所に格納する。その式を下記に示
す。
【００１３】 Ｚ ＋ ｜ｘ1−ａ1｜ ＋ ｜ｘ2−ａ2｜ ＋ ｜ｘ3−ａ3｜ ＝ Ｄ1（α1）（６） この式（６）において、 Ｚ ：定数 ａ1，ａ2，ａ3 ：テンプレートのコンボリューションの
各画素の輝度値 ｘ1，ｘ2，ｘ3 ：入力画像の各画素の輝度値 である。テンプレートにおける最初のコンボリューショ
ンと入力画像との差分を演算する場合は、定数Ｚは０で
ある。これらを式（５）と対応させた場合、Ｚは式
（５）における０、｜ｘ1−ａ1｜＋ ｜ｘ2−ａ2｜ ＋
｜ｘ3−ａ3｜はδ（０，０）、そしてＤ1（α1）はＣ
（０）に該当する。
各画素の輝度値 ｘ1，ｘ2，ｘ3 ：入力画像の各画素の輝度値 である。テンプレートにおける最初のコンボリューショ
ンと入力画像との差分を演算する場合は、定数Ｚは０で
ある。これらを式（５）と対応させた場合、Ｚは式
（５）における０、｜ｘ1−ａ1｜＋ ｜ｘ2−ａ2｜ ＋
｜ｘ3−ａ3｜はδ（０，０）、そしてＤ1（α1）はＣ
（０）に該当する。
【００１４】次に、テンプレートの同じ斜線の３画素と
入力画像イ2に示す斜線の３画素（イ1から１画素右に移
動している）との差分Ｄ1（α2）を求めワークメモリの
イ1の隣イ2に格納する。同様に、図３の入力画像ロ1，
ロ2，及びロ3に示す斜線の３画素とテンプレートの斜線
の３画素との差分Ｄ1（β1），Ｄ1（β2），Ｄ1（β3）
はワークメモリのロ1，ロ2，ロ3の位置に格納される。
入力画像イ2に示す斜線の３画素（イ1から１画素右に移
動している）との差分Ｄ1（α2）を求めワークメモリの
イ1の隣イ2に格納する。同様に、図３の入力画像ロ1，
ロ2，及びロ3に示す斜線の３画素とテンプレートの斜線
の３画素との差分Ｄ1（β1），Ｄ1（β2），Ｄ1（β3）
はワークメモリのロ1，ロ2，ロ3の位置に格納される。
【００１５】このようにテンプレートの特定位置のコン
ボリューションの画素と入力画像全体について一画素づ
つずれた同じサイズのコンボリューションの画素との差
分を順次求めてワークメモリに登録する。このワークメ
モリ上に生成された画像をＩＭＤ1とする。
ボリューションの画素と入力画像全体について一画素づ
つずれた同じサイズのコンボリューションの画素との差
分を順次求めてワークメモリに登録する。このワークメ
モリ上に生成された画像をＩＭＤ1とする。
【００１６】次に、テンプレートの他の特定位置のコン
ボリューションの画素（前述の特定位置のコンボリュー
ションの３画素とは重複しない）と入力画像全体につい
て一画素づつずれた同じサイズのコンボリューションと
の差分を順次求めてワークメモリ、つまり画像ＩＭＤ1
に加算して画像ＩＭＤ2を生成する。
ボリューションの画素（前述の特定位置のコンボリュー
ションの３画素とは重複しない）と入力画像全体につい
て一画素づつずれた同じサイズのコンボリューションと
の差分を順次求めてワークメモリ、つまり画像ＩＭＤ1
に加算して画像ＩＭＤ2を生成する。
【００１７】例えば、図４においてテンプレートの斜線
の３画素と入力画像イ1，イ2，イ3，ロ1，ロ2，ロ3に示
す斜線の３画素間の輝度値の差分を前述のワークメモリ
のイ1，イ2，イ3，ロ1，ロ2，ロ3に加算し登録する。ワ
ークメモリのイ1を例に挙げ、その式を下記に示す。 Ｄ1（α1） ＋ ｜ｘn−ａ10｜ ＋ ｜ｘn+1−ａ11｜ ＋ ｜ｘn+2−ａ12｜ ＝ Ｄ2（α2） （７） 式（７）において、 ａ10，ａ11，ａ12 ：テンプレートのコンボリューショ
ンの各画素の輝度値 ｘn，ｘn+1，ｘn+2 ：入力画像の各画素の輝度値 これらを式（５）と対応させた場合、Ｄ1（α2）は式
（５）におけるＣ（０）、｜ｘn−ａ10｜ ＋ ｜ｘn+1−
ａ11｜ ＋ ｜ｘn+2−ａ12｜はδ（０，１）、そしてＤ2
（α2）はＣ（１）に該当する。
の３画素と入力画像イ1，イ2，イ3，ロ1，ロ2，ロ3に示
す斜線の３画素間の輝度値の差分を前述のワークメモリ
のイ1，イ2，イ3，ロ1，ロ2，ロ3に加算し登録する。ワ
ークメモリのイ1を例に挙げ、その式を下記に示す。 Ｄ1（α1） ＋ ｜ｘn−ａ10｜ ＋ ｜ｘn+1−ａ11｜ ＋ ｜ｘn+2−ａ12｜ ＝ Ｄ2（α2） （７） 式（７）において、 ａ10，ａ11，ａ12 ：テンプレートのコンボリューショ
ンの各画素の輝度値 ｘn，ｘn+1，ｘn+2 ：入力画像の各画素の輝度値 これらを式（５）と対応させた場合、Ｄ1（α2）は式
（５）におけるＣ（０）、｜ｘn−ａ10｜ ＋ ｜ｘn+1−
ａ11｜ ＋ ｜ｘn+2−ａ12｜はδ（０，１）、そしてＤ2
（α2）はＣ（１）に該当する。
【００１８】なお、テンプレートのコンボリューション
位置の変化により入力画像の差分を求める画像領域も変
化する。すなわち、図４に示すようにテンプレートのコ
ンボリューションが、上段から２番目に位置するときは
入力画像の差分を求める画像領域も上段から２段目とす
る。すなわち最上段の１画素分（図４において濃く塗り
つぶした画像領域）は除外される。図５に示すようにテ
ンプレートのコンボリューション位置が斜線で示す３画
素の場合は、入力画像イ1，イ2，イ3，ロ1，ロ2，ロ3に
おける斜線３画素との差分を求める画像領域には上段か
ら４画素分及び右端から３画素分の濃く塗りつぶした画
像領域を含まない。
位置の変化により入力画像の差分を求める画像領域も変
化する。すなわち、図４に示すようにテンプレートのコ
ンボリューションが、上段から２番目に位置するときは
入力画像の差分を求める画像領域も上段から２段目とす
る。すなわち最上段の１画素分（図４において濃く塗り
つぶした画像領域）は除外される。図５に示すようにテ
ンプレートのコンボリューション位置が斜線で示す３画
素の場合は、入力画像イ1，イ2，イ3，ロ1，ロ2，ロ3に
おける斜線３画素との差分を求める画像領域には上段か
ら４画素分及び右端から３画素分の濃く塗りつぶした画
像領域を含まない。
【００１９】なお、本実施例ではテンプテートのコンボ
リューション（斜線部）を３画素としたので、テンプレ
ートにおけるコンボリューションは９画素ｘ９画素／３
画素＝２７組存在することになり、各々のコンボリュー
ションと入力画像との差分計算は２７回行なわれ、すな
わちワークメモリのイ1，イ2，イ3等には２７回分の差
分が加算されることになる。
リューション（斜線部）を３画素としたので、テンプレ
ートにおけるコンボリューションは９画素ｘ９画素／３
画素＝２７組存在することになり、各々のコンボリュー
ションと入力画像との差分計算は２７回行なわれ、すな
わちワークメモリのイ1，イ2，イ3等には２７回分の差
分が加算されることになる。
【００２０】ワークメモリのイ1を例に挙げ、２７回組
目のテンプレートのコンボリューションの画素と入力画
像の画素との差分計算式を下記に示す。 Ｄ26（α26） ＋ ｜ｘq−ａ79｜ ＋ ｜ｘq+1−ａ80｜ ＋ ｜ｘq+2−ａ81｜ ＝ Ｄ27（α27） （８） ａ79，ａ80，ａ81 ：テンプレートのコンボリューショ
ンの各画素の輝度値 ｘq，ｘq+1，ｘq+2 ：入力画像の各画素の輝度値 これらを式（５）と対応させた場合、Ｄ26（α26）は式
（５）におけるＣ（Ｋ−１＋Ｌ−２）、｜ｘq−ａ79｜
＋ ｜ｘq+1−ａ80｜ ＋ ｜ｘq+2−ａ81｜はδ（Ｋ−
１，Ｌ−１）、そしてＤ27（α27）はＣ（Ｋ−１＋Ｌ−
１）すなわちＤ（ｘ，ｙ）に該当する。なお、図６にテ
ンプレートのコンボリューション２７組を各々太い線で
囲んで示し、本実施例では入力画像との差分演算は１組
目から順番に２７組目まで行なわれるものとする。
目のテンプレートのコンボリューションの画素と入力画
像の画素との差分計算式を下記に示す。 Ｄ26（α26） ＋ ｜ｘq−ａ79｜ ＋ ｜ｘq+1−ａ80｜ ＋ ｜ｘq+2−ａ81｜ ＝ Ｄ27（α27） （８） ａ79，ａ80，ａ81 ：テンプレートのコンボリューショ
ンの各画素の輝度値 ｘq，ｘq+1，ｘq+2 ：入力画像の各画素の輝度値 これらを式（５）と対応させた場合、Ｄ26（α26）は式
（５）におけるＣ（Ｋ−１＋Ｌ−２）、｜ｘq−ａ79｜
＋ ｜ｘq+1−ａ80｜ ＋ ｜ｘq+2−ａ81｜はδ（Ｋ−
１，Ｌ−１）、そしてＤ27（α27）はＣ（Ｋ−１＋Ｌ−
１）すなわちＤ（ｘ，ｙ）に該当する。なお、図６にテ
ンプレートのコンボリューション２７組を各々太い線で
囲んで示し、本実施例では入力画像との差分演算は１組
目から順番に２７組目まで行なわれるものとする。
【００２１】この演算結果は図７，図８及び図９に示す
ように、テンプレートと入力画像におけるテンプレート
と同じサイズの照合領域毎の差分をワークメモリに輝度
値として表わしたことになる。つまりワークメモリのイ
1には図７に示すようにテンプレートと入力画像におい
て太線で囲んだ斜線の照合領域の差分が集約されてお
り、同様にワークメモリのイ2には図８に示すようにテ
ンプレートと入力画像において太線で囲んだ斜線の照合
領域の差分が集約され、また図９に示すようにワークメ
モリのロ3にはテンプレートと入力画像において太線で
囲んだ斜線の照合領域の差分が集約されていることにな
る。
ように、テンプレートと入力画像におけるテンプレート
と同じサイズの照合領域毎の差分をワークメモリに輝度
値として表わしたことになる。つまりワークメモリのイ
1には図７に示すようにテンプレートと入力画像におい
て太線で囲んだ斜線の照合領域の差分が集約されてお
り、同様にワークメモリのイ2には図８に示すようにテ
ンプレートと入力画像において太線で囲んだ斜線の照合
領域の差分が集約され、また図９に示すようにワークメ
モリのロ3にはテンプレートと入力画像において太線で
囲んだ斜線の照合領域の差分が集約されていることにな
る。
【００２２】次に、式（３）と式（４）の計算をハード
上行う場合の演算回数について説明する。式（３）にお
いて差分和Ｄ（ｘ，ｙ）を算出するための加算，減算回
数、すなわち演算回数は、 ｎ ｘ ｍ ｘ ２ − １ （９） 回必要である。これに対し、実施例で示したように式
（４）で差分和Ｄ（ｘ，ｙ）を求める演算回数は、式
（５）におけるδ（ｋ，ｌ）を一度に計算可能であるの
で、
上行う場合の演算回数について説明する。式（３）にお
いて差分和Ｄ（ｘ，ｙ）を算出するための加算，減算回
数、すなわち演算回数は、 ｎ ｘ ｍ ｘ ２ − １ （９） 回必要である。これに対し、実施例で示したように式
（４）で差分和Ｄ（ｘ，ｙ）を求める演算回数は、式
（５）におけるδ（ｋ，ｌ）を一度に計算可能であるの
で、
【式５】 回で済む。
【００２３】従って、式（４）に対する式（３）の処理
時間倍率は、
時間倍率は、
【式６】 倍となる。
【００２４】上記実施例では、Ｋ＝３，Ｌ＝１であり、
ｎ＝９，ｍ＝９のテンプレートに対して式（１１）を当
てはめると、約６倍高速に演算可能である。次にそれら
輝度値を有した画素から成る画像のヒストグラムを求め
る（図１０）。当然のことながら、差分、つまり輝度値
差の最も小さい照合領域がテンプレートと同じ文字を有
していると考える。従って、入力画像中にＪという文字
が５個存在するとすれば、ヒストグラムにおいて輝度値
の小さい方から誤差分を考慮して例えば画素７個を選
び、これら画素に対応する照合領域を抽出して照合を行
なうものである。
ｎ＝９，ｍ＝９のテンプレートに対して式（１１）を当
てはめると、約６倍高速に演算可能である。次にそれら
輝度値を有した画素から成る画像のヒストグラムを求め
る（図１０）。当然のことながら、差分、つまり輝度値
差の最も小さい照合領域がテンプレートと同じ文字を有
していると考える。従って、入力画像中にＪという文字
が５個存在するとすれば、ヒストグラムにおいて輝度値
の小さい方から誤差分を考慮して例えば画素７個を選
び、これら画素に対応する照合領域を抽出して照合を行
なうものである。
【００２５】なお、照合領域を抽出するにはヒストグラ
ムにおいて輝度値の小さい方から７番目の画素が位置す
る輝度値を閾値として２値化処理をし、２値化後の７画
素に対応する照合領域の座標を抽出することにより高速
処理が可能である。
ムにおいて輝度値の小さい方から７番目の画素が位置す
る輝度値を閾値として２値化処理をし、２値化後の７画
素に対応する照合領域の座標を抽出することにより高速
処理が可能である。
【００２６】
【発明の効果】前述のとおり、この発明に係る照合方法
は、テンプレートと照合領域の差分を一画素の輝度値で
表現することができ、専用ハードウェアを用いることな
く高速に画像照合を実現可能であるという優れた効果を
有する。
は、テンプレートと照合領域の差分を一画素の輝度値で
表現することができ、専用ハードウェアを用いることな
く高速に画像照合を実現可能であるという優れた効果を
有する。
【図１】入力画像とテンプレートの概念図である。
【図２】入力画像とテンプレートの拡大概念図である。
【図３】テンプレートのコンボリューション，入力画像
及びワークメモリの一例を示す概念図である。
及びワークメモリの一例を示す概念図である。
【図４】テンプレートのコンボリューション，入力画像
及びワークメモリの他の一例を示す概念図である。
及びワークメモリの他の一例を示す概念図である。
【図５】テンプレートのコンボリューション，入力画像
及びワークメモリの他の一例を示す概念図である。
及びワークメモリの他の一例を示す概念図である。
【図６】テンプレートとコンボユーションを示す概念図
である。
である。
【図７】テンプレート，入力画像における照合領域及び
ワークメモリの一例を示す概念図である。
ワークメモリの一例を示す概念図である。
【図８】テンプレート，入力画像における照合領域及び
ワークメモリの他の一例を示す概念図である。
ワークメモリの他の一例を示す概念図である。
【図９】テンプレート，入力画像における照合領域及び
ワークメモリの他の一例を示す概念図である。
ワークメモリの他の一例を示す概念図である。
【図１０】ヒストグラムの概念図である。
【図１１】テンプレートと入力画像の概念図である。
【図１２】テンプレートの分割を説明する概念図であ
る。
る。
Ｐ 入力画像 Ｔ テンプレート画像 ｘ1，ｘ2，ｘ3，ｘ4，ｘn，ｘn+1，ｘn+2 入力画像の
画素の輝度値 ａ1，ａ2，ａ3，ａ10，ａ11，ａ12 テンプレートの
画素画輝度値
画素の輝度値 ａ1，ａ2，ａ3，ａ10，ａ11，ａ12 テンプレートの
画素画輝度値
─────────────────────────────────────────────────────
【手続補正書】
【提出日】平成５年３月１６日
【手続補正１】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】全図
【補正方法】変更
【補正内容】
【図１】
【図１１】
【図７】
【図８】
【図６】
【図２】
【図３】
【図９】
【図１０】
【図１２】
【図４】
【図５】
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 ウィワット・ウォンワラウィパット 東京都世田谷区北沢３−５−18 株式会社 鷹山内 (72)発明者 高取 直 東京都世田谷区北沢３−５−18 株式会社 鷹山内 (72)発明者 山本 誠 東京都世田谷区北沢３−５−18 株式会社 鷹山内
Claims (2)
- 【請求項１】 入力画像の各照合領域とこれに対応した
サイズのテンプレートとの差分和を算出し、この差分和
を評価して、照合領域とテンプレートとの類似度を評価
し、類似度が一定値以上の照合領域を抽出する画像照合
方法において、所定コンボリューションの積和演算が可
能な画像処理ハードウェアを用い、テンプレートにおけ
る連続する複数画素の輝度値を前記ハードウェアに設定
し、この複数画素に対応する入力画像の複数画素の輝度
値を順次当該ハードウェアに入力し、当該ハードウェア
内で対応画素間の差分和を算出し、同一照合領域につい
ての差分和の積算値をワークメモリに書き込む処理を繰
り返すことを特徴とする画像照合方法。 - 【請求項２】 各照合領域全体についての差分和の積算
値が算出されたときに、ワークメモリの各データのヒス
トグラムを求め、最小輝度値から所定個数の画素数の輝
度値を閾値としてワークメモリのデータを２値化し、２
値化後の有為データの座標を抽出することを特徴とする
請求項１記載の画像照合方法。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4255572A JPH0683964A (ja) | 1992-08-31 | 1992-08-31 | 画像照合方法 |
| EP93113849A EP0585861A3 (en) | 1992-08-31 | 1993-08-30 | Image verification method. |
| KR1019930017029A KR940004476A (ko) | 1992-08-31 | 1993-08-30 | 화상대조방법 |
| US08/112,983 US5452373A (en) | 1992-08-31 | 1993-08-30 | Image verification method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4255572A JPH0683964A (ja) | 1992-08-31 | 1992-08-31 | 画像照合方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0683964A true JPH0683964A (ja) | 1994-03-25 |
Family
ID=17280584
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4255572A Pending JPH0683964A (ja) | 1992-08-31 | 1992-08-31 | 画像照合方法 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5452373A (ja) |
| EP (1) | EP0585861A3 (ja) |
| JP (1) | JPH0683964A (ja) |
| KR (1) | KR940004476A (ja) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| GB9507098D0 (en) * | 1995-04-06 | 1995-05-31 | Rolls Royce Plc | Process and apparatus for reading a dot matrix code marking of an article |
| US5802204A (en) * | 1995-06-07 | 1998-09-01 | Microchip Technology Incorporated | Handwritten character translator using fuzzy logic |
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Family Cites Families (10)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US4110737A (en) * | 1977-08-22 | 1978-08-29 | The Singer Company | Character recognition apparatus for serially comparing an unknown character with a plurality of reference characters |
| DE3236299A1 (de) * | 1982-09-30 | 1984-04-05 | Siemens AG, 1000 Berlin und 8000 München | Verfahren zum digitalen korrelieren von bildpunktfeldern zur erkennung bildhafter muster und schaltungsanordnung zur durchfuehrung des verfahrens |
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| JPS6198069A (ja) * | 1984-10-19 | 1986-05-16 | Canon Inc | 画像処理装置 |
| JP2696211B2 (ja) * | 1987-04-20 | 1998-01-14 | 株式会社日立製作所 | 濃淡画像からのパターン認識方法及び装置 |
| EP0328787A1 (en) * | 1988-02-17 | 1989-08-23 | Agfa-Gevaert N.V. | Process for the production of photographic masks |
| JPH087785B2 (ja) * | 1989-05-16 | 1996-01-29 | 松下電器産業株式会社 | ２値化処理装置 |
-
1992
- 1992-08-31 JP JP4255572A patent/JPH0683964A/ja active Pending
-
1993
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- 1993-08-30 US US08/112,983 patent/US5452373A/en not_active Expired - Fee Related
- 1993-08-30 KR KR1019930017029A patent/KR940004476A/ko not_active Application Discontinuation
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0585861A3 (en) | 1994-12-14 |
| EP0585861A2 (en) | 1994-03-09 |
| KR940004476A (ko) | 1994-03-15 |
| US5452373A (en) | 1995-09-19 |
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