JPH08263662A

JPH08263662A - カラー画像認識方法

Info

Publication number: JPH08263662A
Application number: JP7065588A
Authority: JP
Inventors: Toshio Miyazawa; 利夫宮澤
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1995-03-24
Filing date: 1995-03-24
Publication date: 1996-10-11
Anticipated expiration: 2019-02-16
Also published as: JP3496897B2

Abstract

(57)【要約】【目的】全てのカラー画像を対象とするのではなく、
カラー画像の内、特に抽出しようとする画像が予め決め
られた規則に従って描かれているパターンを高精度に認
識する。【構成】画像２値化部１は、入力カラー画像信号から
２値画像を生成し、基本マーク抽出部２は、生成された
２値化画像中に含まれる基本マークを抽出する。基本パ
ターン抽出部３では、抽出された複数の基本マークから
なる基本パターンを抽出する。基本パターン認識部４
は、抽出された基本パターンと辞書とを照合して、基本
パターンを識別する。判定部５では、入力原稿中におけ
る基本パターンの個数などの条件を基に、認識対象原稿
か否かを判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、入力されたカラー画像
中の特定画像を認識するカラー画像認識方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】カラー画像を処理する製品、例えばカラ
ー複写機、カラープリンタ、カラースキャナ、カラー画
像通信機器などは、今後ますます増加するものと予想さ
れる。カラー画像は、ハードウェアの進歩、特にメモリ
の低価格化および大容量化、通信コストの低下などによ
り、以前に比べて利用しやすくなってきたものの、カラ
ー画像データはそのデータ量が膨大であるため、２値画
像と同じような処理ができないのが現状である。

【０００３】特に、画像認識（特定画像の認識、ＯＣＲ
など）などの複雑な処理を要する技術においては、処理
量が膨大になり、カラー画像における画像認識は実現が
より困難である。

【０００４】従来、特定のカラー画像に何らかの処理を
施すことによりデータを圧縮し、識別する方法として種
々の方法が提案されている。例えば、画像を構成する各
絵柄部分は固有の色空間上での分布を持っていることに
着目して、各絵柄部分に現われる固有の色空間上での分
布を特定し、この特定された特徴と同一の特徴を有する
画像部分を抽出する方法がある（特開平４−１８０３４
８号公報を参照）。しかし、この方法では、色空間中で
の拡がりが同じ画像については、その内部での色の分布
が異なっていても識別することができず、つまり色空間
の拡がりが同じであれば、拡がりの中での色の分布が異
なる画像をも特定の画像として誤検出する可能性があ
る。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】また、認識処理に必要
な対象物の抽出方法として種々の方法が提案されている
が、例えば画像から黒連結の矩形を抽出し、予め設定さ
れた閾値と比較することにより、文字の矩形と線図形の
矩形とを判定する画像抽出方法がある（特開昭５５−１
６２１７７号公報を参照）。この方法は、抽出された線
図形をさらに詳細に水平罫線、垂直罫線、表、囲み枠な
どのように識別するものではなく、また回転した対象物
の抽出に対応できない。

【０００６】本発明の目的は、全てのカラー画像を対象
とするのではなく、カラー画像の内、特に抽出しようと
する画像が予め決められた規則に従って描かれているパ
ターンを高精度に認識するカラー画像認識方法を提供す
ることにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】前記目的を達成するため
に、請求項１記載の発明では、入力されたカラー画像信
号から所定の画像信号成分を抽出して２値化された画像
を生成し、該２値化された画像から所定のマークを抽出
し、該抽出された複数のマークから構成された所定のパ
ターンを抽出し、該抽出されたパターンと、認識すべき
パターンを登録した辞書とを照合することにより、該抽
出されたパターンを認識することを特徴としている。

【０００８】請求項２記載の発明では、前記２値化され
た画像を生成する際に、入力カラー画像を平滑化するこ
とを特徴としている。

【０００９】請求項３記載の発明では、前記２値化され
た画像を圧縮変換した後に、前記パターンを抽出するこ
とを特徴としている。

【００１０】請求項４記載の発明では、前記２値化され
た画像を圧縮変換し、該圧縮変換された画像から所定の
マークの中心座標を求め、該中心座標と圧縮変換前の原
画像とを基に、該所定のマークの中心座標を詳細に求め
ることを特徴としている。

【００１１】

【作用】画像２値化部では、入力されたカラー画像信号
から所定の画像信号成分のみを抽出して２値画像を生成
する。基本マーク抽出部では、生成された２値化画像中
に含まれる基本マーク（例えば黒丸）を抽出する。基本
パターン抽出部では、抽出された複数の基本マークから
なる基本パターン（黒丸が正三角形に配置されたパター
ン）を抽出する。基本パターン認識部では、抽出された
基本パターンと辞書とを照合して、基本パターンを認識
し、判定部では、基本パターンの個数が入力原稿中に所
定の閾値以上あるという条件などを基に、認識対象原稿
か否かを判定する。

【００１２】

【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて具体
的に説明する。〈実施例１〉図１は、本発明の実施例１の構成を示す。
図において、１は、入力カラー画像から２値化画像を作
成する画像２値化部、２は、２値化画像から基本マーク
を抽出する基本マーク抽出部、３は、複数の基本マーク
からなる基本パターンを抽出する基本パターン抽出部、
４は、抽出された基本パターンと辞書とを照合する基本
パターン認識部、５は、認識された基本パターンを基に
入力原稿が認識対象原稿であるか否かを判定する判定
部、６は、各部を制御する制御部である。

【００１３】画像２値化部１は、原稿を読み取って入力
されたカラー画像信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）から、所定の画像
信号成分を抜き出して２値化された画像を生成する。基
本マーク抽出部２では、生成された２値化画像中に含ま
れる基本マークを抽出し、ここで抽出された複数の基本
マークから構成される基本パターンを、基本パターン抽
出部３で抽出する。基本パターン認識部４は、抽出され
た基本パターンと、認識すべきパターンが登録された辞
書とを照合して認識を行い、判定部５は、入力原稿中に
該抽出された基本パターンが幾つあるかなどの条件を基
に、認識対象原稿か否かの最終判定を行う。

【００１４】図６は、認識対象原稿例と、その基本パタ
ーン例を示す。図６に示すように、例えばチケットの如
き認識対象原稿３１の全面に印刷されている繰返しパタ
ーンを検出し、認識する場合を例にして本実施例を説明
する。また、繰返しパターンを構成する基本パターン３
３としては、図中に破線で示した正三角形の各頂点に基
本マーク（黒丸）３２があるパターンを例にして説明す
る。

【００１５】まず始めに、画像２値化部１では、図６の
原稿例において、検出対象の繰返しパターンではない文
字部分を除外し（例えば、所定の閾値以上の値を持つ画
素を抽出する）、繰返しパターンのみの２値画像を生成
する。次いで、後述する実施例３、実施例４に示す手法
などによって、基本マーク抽出部２は、基本マーク３２
（この例では黒丸）を抽出し、その中心座標を求める。

【００１６】図７は、基本パターン候補の抽出を説明す
る図である。基本パターン抽出部３は、上記したように
抽出された基本マーク４１の中心座標から、図７に示す
ように、基本パターン（この例では正三角形）の中心４
２を求める。例えば、正三角形の場合は、その重心から
頂点までの距離が等しいことを利用し、図７に示す実線
で描かれた円４３が交差するところが基本パターンの中
心４２となる。

【００１７】そして、基本パターン認識部４は、基本パ
ターンの中心から基本マークまでの距離（ｒ）によっ
て、基本パターン候補が抽出対象のパターンであるか否
かの判定を行う。図８は、基本パターンの識別を説明す
る図である。本実施例の場合は、辞書には距離ｒが登録
されていて、基本パターン候補の距離と、辞書内の距離
とを照合し、一致するものを基本パターンとして抽出す
る。

【００１８】判定部５は、上記したようにして抽出され
た基本パターンの個数が対象原稿中に、所定の閾値以上
あるなどの条件を用いて、認識対象原稿であるか否かの
判定を行う。

【００１９】〈実施例２〉本実施例２は、図１に示す構
成を用いる。入力されたカラー画像信号は、入力装置の
構造上の問題などから、主走査方向の偶数画素と奇数画
素で階調濃度の値に有意な違いが見られることがある。
本実施例２では、このような影響を除くために、入力画
像信号を偶数画素と奇数画素で平滑化してから２値化処
理を行う。

【００２０】〈実施例３〉図２、図３は、実施例３の構
成を示す。本実施例では、圧縮変換された画像から基本
マークを抽出している。そのために、図２の構成では、
基本マーク抽出部２は、４×４画素ＯＲ圧縮部２１と、
ハフ変換部２２から構成され、図３の構成では、基本マ
ーク抽出部２は、８×８画素ＯＲ圧縮部２３と、窓によ
る切り出し部２４から構成されている。

【００２１】画像２値化部１は、入力されたカラー画像
信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）から、所定の画像信号成分を抜き出
して２値画像を生成する。基本マーク抽出部２は、生成
された２値画像信号を、図２の構成では、４×４画素Ｏ
Ｒ圧縮部２１でＯＲ圧縮処理する。つまり、画像を４×
４画素単位に処理し、４×４画素の内、１つでも黒画素
があれば、４×４画素単位を黒画素として処理し、画像
を１／１６に圧縮する。

【００２２】この圧縮処理された画像を対象に、ハフ変
換処理を用いて基本マーク抽出を行う。また、図３の構
成では、８×８画素ＯＲ圧縮部２３でＯＲ圧縮処理さ
れ、この圧縮処理された画像を対象に窓による切り出し
部２４によって基本マーク抽出を行う。

【００２３】本実施例では、基本マークは前述したよう
に円形であり、また、円の直径は１６画素の場合を例に
して説明する。図２の構成では、基本マークの抽出方法
として、従来から円、線などの抽出の手法としてよく用
いられるハフ（Ｈｏｕｇｈ）変換を用いる。

【００２４】一方、図３の構成では、図９に示すよう
に、ＯＲ圧縮後の画像を対象に５×５画素の窓を考え
る。図９は、窓による切り出しを説明する図であり、中
心の３×３画素（５２）はその内、４画素以上が黒画素
であり、かつ、周辺の荒いハッチング（５１）を施した
１２画素については、その内１１画素以上が白画素であ
る場合を基本マークの候補とする。図３の構成は、図２
の構成の場合に比べて抽出精度が低下する可能性もある
が、圧縮比率を上げることができるので、高速処理が可
能になる。

【００２５】なお、本実施例では、基本マークの画像サ
イズを１６画素としているので、ＯＲ圧縮が８×８、切
り出しに用いた窓サイズが５画素となるが、基本マーク
の画像サイズが変更された場合は、ＯＲ圧縮、窓サイズ
の値も変更する必要がある。

【００２６】〈実施例４〉図４、図５は、本実施例４の
構成を示す。図４、図５の構成は、図２、図３の基本マ
ーク抽出部２に重心座標詳細計算部２５と、円形判定部
２６とを付加して構成されている。本実施例は、実施例
３で粗く求めた基本マークの中心座標を、原画像を用い
てより精度の高いものにする実施例である。

【００２７】すなわち、上記した実施例と同様に、画像
２値化部１では、入力カラー画像信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）か
ら、所定の画像信号成分を抜き出して２値画像を生成
し、基本マーク抽出部２では、実施例３で説明したよう
に、生成された２値画像信号をＯＲ圧縮部２１、２３で
ＯＲ圧縮処理し、ハフ変換部２２、窓による切り出し部
２４で基本マークの中心座標を求める。しかし、ここで
求めた中心座標は、圧縮処理された画像上の座標から求
めているので、精度が粗い。

【００２８】そこで、本実施例では、２値化されたオリ
ジナルサイズの画像データと圧縮処理して求めた基本マ
ークの中心座標とを重心座標詳細計算部２５に渡すこと
によって、基本マークの中心座標（重心座標）を詳細に
求め、次いで、円形判定部２６で円形判定を行い、ここ
で円形と判定されたものを基本マークとして、その座標
データを基本パターン抽出部３に出力する。

【００２９】重心座標詳細計算部２５では、基本マーク
の中心座標を中心に、予め分かっている基本マークのサ
イズを基に、所定のサイズの窓内の黒画素の重心を求め
る。次いで、いま求めた重心座標を中心とし、前回同
様、所定のサイズの窓内の黒画素の重心を求め、前回と
重心座標が一致するか、所定の繰返し回数行われるまで
繰返し処理を行う。

【００３０】図１０（ａ）〜（ｄ）は、基本マークの中
心座標を求めるための説明図である。この図は、画像中
にノイズがあるために、窓の中心座標と、基本マークの
中心が一致せず、重心計算を繰り返すことによって、徐
々に両者が近づいていくようすを示したものである。

【００３１】圧縮画像データから得られた基本マークの
中心座標を（Ｘ０，Ｙ０）とする。（Ｘ０，Ｙ０）にＯ
Ｒ圧縮比率ｍａｇ（例えば４）を掛けてオリジナル画像
サイズの座標（Ｘ１，Ｙ１）に変換する（ａ）。

【００３２】Ｘ１＝ｍａｇ＊Ｘ０＋ｍａｇ／２Ｙ１＝ｍａｇ＊Ｙ０＋ｍａｇ／２上記で求めた（Ｘ１，Ｙ１）を中心とした窓（Ｘ１ｓ，
Ｙ１ｓ）−（Ｘ１ｅ，Ｙ１ｅ）の窓内の黒画素の重心
（Ｘ２，Ｙ２）を求める（ｂ）。この例では、重心（Ｘ
２，Ｙ２）と（Ｘ１，Ｙ１）が一致していないので、
（Ｘ２，Ｙ２）を中心として窓内の黒画素の重心（Ｘ
３，Ｙ３）を求める（ｃ）。この（Ｘ３，Ｙ３）と（Ｘ
２，Ｙ２）も一致していないので、同様に（ｘ４，ｙ
４）を求める（ｄ）。この例では、ここで（Ｘ３，Ｙ
３）と（ｘ４，ｙ４）が一致したので、この（Ｘ４，Ｙ
４）を基本マークの中心座標となる。なお、上記した処
理を所定の回数繰り返しても、上記したように一致しな
い場合は、所定回数で処理を打ち切り、最後の座標を基
本マークの中心座標とする。

【００３３】円形判定部２６では、上記した重心座標詳
細計算部２５で求めた基本マークの中心座標を中心と
し、基本マークの円形形状を判定する。図１１は、対象
画像から円形形状を判定する図である。図は、オリジナ
ルサイズの画像を対象にしていて、６１は、白画素、黒
画素の何れでもよい領域、６２は、全て黒画素である領
域、６３は、１画素以上の黒画素を含む領域を示す。

【００３４】そして、円形判定部２６では、領域６２で
示す９画素が全て黒画素である場合、１ポイント、領域
６３で示す上下左右の４つの領域について、領域内に１
画素でも黒画素があれば１ポイントとしたとき、５ポイ
ント満点で、３ポイント以上の画像を、円形であると判
定する。このような判定を行うことにより、基本マーク
の形状である円形以外の候補が除外される。そして、円
形と判定された基本マークの座標データが基本パターン
抽出部３に与えられて、基本パターンが抽出される。

【００３５】なお、上記した実施例では、各機能を実行
する専用の処理部を設けた構成になっているが、本発明
はこれに限定されるものではなく、例えば、各機能をＲ
ＯＭなどに組み込んで、汎用のプロセッサ上で演算、処
理されるように構成を変更することができる。

【００３６】

【発明の効果】以上、説明したように、請求項１記載の
発明によれば、カラー画像の認識処理を行う際に、画像
認識に必要な情報量を確保しつつ、回転の影響を受けず
に、データ量を圧縮して高速に対象物を認識することが
できる。

【００３７】請求項２記載の発明によれば、入力装置の
構造上の影響を回避することができる。

【００３８】請求項３記載の発明によれば、圧縮した画
像から基本マークの中心座標を求めているので、高速に
基本パターンを抽出することが可能となる。

【００３９】請求項４記載の発明によれば、圧縮画像か
ら基本マークの中心座標を粗く求め、原画像データを用
いて更に詳細に基本マークの中心座標を求めているの
で、原画像データから直接、基本マークの中心座標を求
めるよりも、高速に基本マークの中心座標を得ることが
できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施例１の構成を示す。

【図２】本発明の実施例３の構成を示す。

【図３】本発明の実施例３の他の構成を示す。

【図４】本発明の実施例４の構成を示す。

【図５】本発明の実施例４の他の構成を示す。

【図６】認識対象原稿例と、その基本パターン例を示
す。

【図７】基本パターン候補の抽出を説明する図である。

【図８】基本パターンの識別を説明する図である。

【図９】窓による切り出しを説明する図である。

【図１０】（ａ）〜（ｄ）は、基本マークの中心座標を
求めるための説明図である。

【図１１】対象画像から円形形状を判定する図である。

【符号の説明】

１画像２値化部２基本マーク抽出部３基本パターン抽出部４基本パターン認識部５判定部６制御部

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力されたカラー画像信号から所定の画
像信号成分を抽出して２値化された画像を生成し、該２
値化された画像から所定のマークを抽出し、該抽出され
た複数のマークから構成された所定のパターンを抽出
し、該抽出されたパターンと、認識すべきパターンを登
録した辞書とを照合することにより、該抽出されたパタ
ーンを認識することを特徴とするカラー画像認識方法。
【請求項２】前記２値化された画像を生成する際に、
入力カラー画像を平滑化することを特徴とする請求項１
記載のカラー画像認識方法。
【請求項３】前記２値化された画像を圧縮変換した後
に、前記パターンを抽出することを特徴とする請求項１
記載のカラー画像認識方法。
【請求項４】前記２値化された画像を圧縮変換し、該
圧縮変換された画像から所定のマークの中心座標を求
め、該中心座標と圧縮変換前の原画像とを基に、該所定
のマークの中心座標を詳細に求めることを特徴とする請
求項１記載のカラー画像認識方法。