JPH09120453A - データの論理演算方法およびデータの論理演算装置 - Google Patents
データの論理演算方法およびデータの論理演算装置Info
- Publication number
- JPH09120453A JPH09120453A JP7274425A JP27442595A JPH09120453A JP H09120453 A JPH09120453 A JP H09120453A JP 7274425 A JP7274425 A JP 7274425A JP 27442595 A JP27442595 A JP 27442595A JP H09120453 A JPH09120453 A JP H09120453A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- data
- reliability
- value
- comparison result
- comparison
- 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.)
- Withdrawn
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 信頼性の高いデータの得られる論理演算方法
の提供。 【解決手段】 複数の比較対象のデ−タどうしを比較し
た比較結果としてデータの取捨選択を行うにあたり、比
較対象のデータの値が実質的に一致する場合（ｄ1 ≒ｄ
2 ）は、比較結果として、いずれか一方の値を採用し、
かつ、採用したデータの信頼度を、この比較対象の各デ
ータの信頼度を用いて増加させる。また、比較対象のデ
ータ同士の値が実質的に一致しない場合（ｄ1 ≠ｄ2 の
場合）で、信頼度が一致する場合、ｒ1 ＝ｒ2 ＝１の場
合は、比較結果の値を不明とし、信頼度を０とする。一
方のデータの値が不明である場合は、もう一方のデータ
の値およびその信頼度を比較結果として最小する。例え
ば、ｄ1 ≠ｄ2 であり、ｄ1＝ｕｋの場合は、比較結果
として、ｄ2 およびｒ2 を採用する。
の提供。 【解決手段】 複数の比較対象のデ−タどうしを比較し
た比較結果としてデータの取捨選択を行うにあたり、比
較対象のデータの値が実質的に一致する場合（ｄ1 ≒ｄ
2 ）は、比較結果として、いずれか一方の値を採用し、
かつ、採用したデータの信頼度を、この比較対象の各デ
ータの信頼度を用いて増加させる。また、比較対象のデ
ータ同士の値が実質的に一致しない場合（ｄ1 ≠ｄ2 の
場合）で、信頼度が一致する場合、ｒ1 ＝ｒ2 ＝１の場
合は、比較結果の値を不明とし、信頼度を０とする。一
方のデータの値が不明である場合は、もう一方のデータ
の値およびその信頼度を比較結果として最小する。例え
ば、ｄ1 ≠ｄ2 であり、ｄ1＝ｕｋの場合は、比較結果
として、ｄ2 およびｒ2 を採用する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、ステレオ画像の
対応点探索に用いて好適なデータの論理演算方法に関す
る。
対応点探索に用いて好適なデータの論理演算方法に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来のデータの論理演算方法の一例とし
て、左右の入力画像のエピポーラライン上の各画素の対
応点を調べ、対応する画素同士を対にしていくステレオ
画像の対応点探索方法の一例が、文献：「情報処理学会
研究報告 ＣＶ ７０−３ ｐｐ．１５−２２ １９９
１．１．２４」に開示されている。
て、左右の入力画像のエピポーラライン上の各画素の対
応点を調べ、対応する画素同士を対にしていくステレオ
画像の対応点探索方法の一例が、文献：「情報処理学会
研究報告 ＣＶ ７０−３ ｐｐ．１５−２２ １９９
１．１．２４」に開示されている。
【０００３】この文献に開示の技術によれば、ローカル
ミニマムによる誤対応を低減するために、多重スケール
の弛緩法（多重スケール法）を用いて反復的に視差を推
定して画像の対応点を探索する。多重スケール法では、
ピラミッド型データ構造を用い、粗い解像度から細かい
解像度へと処理を進める。
ミニマムによる誤対応を低減するために、多重スケール
の弛緩法（多重スケール法）を用いて反復的に視差を推
定して画像の対応点を探索する。多重スケール法では、
ピラミッド型データ構造を用い、粗い解像度から細かい
解像度へと処理を進める。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
データの論理演算方法では、データの信頼度について
は、特に担保されておらず、このため、より信頼性の高
いデータの得られる論理演算方法および装置の実現が望
まれていた。
データの論理演算方法では、データの信頼度について
は、特に担保されておらず、このため、より信頼性の高
いデータの得られる論理演算方法および装置の実現が望
まれていた。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この出願に係る第１の発
明のデータの論理演算方法によれば、複数の比較対象の
デ−タどうしを比較した比較結果としてデータの取捨選
択を行うにあたり、比較対象の各データにそれぞれ信頼
度の初期値を設定し、データが特定の値をとる場合の出
現頻度に応じて、このデータの信頼度を増加させ、比較
対象のデータ同士の値が実質的に一致する場合は、比較
結果としてこれらの比較対象のデータの中間値またはい
ずれか一方の値を採用し、かつ、採用したデータの信頼
度を、この比較対象の各データの信頼度を用いて増加さ
せ、比較対象のデータ同士の値が実質的に一致せず、か
つ、比較対象のデータの信頼度同士が実質的に一致する
場合は、比較結果を不明とし、この比較結果の信頼度を
初期値とし、比較対象のデータ同士の値が実質的に一致
せず、かつ、比較対象のデータの信頼度同士が一致しな
い場合は、比較結果として信頼度が高い方のデータの値
およびその信頼度を採用することを特徴とする。
明のデータの論理演算方法によれば、複数の比較対象の
デ−タどうしを比較した比較結果としてデータの取捨選
択を行うにあたり、比較対象の各データにそれぞれ信頼
度の初期値を設定し、データが特定の値をとる場合の出
現頻度に応じて、このデータの信頼度を増加させ、比較
対象のデータ同士の値が実質的に一致する場合は、比較
結果としてこれらの比較対象のデータの中間値またはい
ずれか一方の値を採用し、かつ、採用したデータの信頼
度を、この比較対象の各データの信頼度を用いて増加さ
せ、比較対象のデータ同士の値が実質的に一致せず、か
つ、比較対象のデータの信頼度同士が実質的に一致する
場合は、比較結果を不明とし、この比較結果の信頼度を
初期値とし、比較対象のデータ同士の値が実質的に一致
せず、かつ、比較対象のデータの信頼度同士が一致しな
い場合は、比較結果として信頼度が高い方のデータの値
およびその信頼度を採用することを特徴とする。
【０００６】また、第１の発明のデータの論理演算方法
において、好ましくは、比較結果として採用されたデー
タの信頼度が一定の値以下の場合に、このデータの値を
不明値とすると良い。
において、好ましくは、比較結果として採用されたデー
タの信頼度が一定の値以下の場合に、このデータの値を
不明値とすると良い。
【０００７】また、第１の発明のデータの論理演算方法
において、好ましくは、比較結果として採用されたデー
タの信頼度が、一定の値以上の場合に、このデータの信
頼度を確定値として固定すると良い。
において、好ましくは、比較結果として採用されたデー
タの信頼度が、一定の値以上の場合に、このデータの信
頼度を確定値として固定すると良い。
【０００８】また、この出願に係る第２の発明のデータ
の論理演算装置によれば、複数の比較対象のデ−タどう
しを比較した比較結果としてデータの取捨選択を行うデ
ータの論理演算装置であって、入力された前記比較対象
の各データの値および各データ毎の信頼度を格納するメ
モリと、比較対象のデータ同士の値が実質的に一致す
る場合は、比較結果としてこの比較対象のデータの中間
値またはいずれか一方の値を採用し、採用したデータの
信頼度をこの比較対象の各データの信頼度を用いて増加
させ、比較対象のデータ同士の値が実質的に一致せず
かつ比較対象のデータの信頼度同士が実質的に一致する
場合は、比較結果を不明としてこの比較結果の信頼度を
初期値とし、比較対象のデータ同士の値が実質的に一
致せずかつ比較対象のデータの信頼度同士が一致しない
場合は、比較結果として信頼度が高い方のデータの値お
よびその信頼度を採用する比較判定装置と、比較対象デ
ータの比較結果の値とその信頼度とを格納する比較メモ
リとを具えてなることを特徴とする。
の論理演算装置によれば、複数の比較対象のデ−タどう
しを比較した比較結果としてデータの取捨選択を行うデ
ータの論理演算装置であって、入力された前記比較対象
の各データの値および各データ毎の信頼度を格納するメ
モリと、比較対象のデータ同士の値が実質的に一致す
る場合は、比較結果としてこの比較対象のデータの中間
値またはいずれか一方の値を採用し、採用したデータの
信頼度をこの比較対象の各データの信頼度を用いて増加
させ、比較対象のデータ同士の値が実質的に一致せず
かつ比較対象のデータの信頼度同士が実質的に一致する
場合は、比較結果を不明としてこの比較結果の信頼度を
初期値とし、比較対象のデータ同士の値が実質的に一
致せずかつ比較対象のデータの信頼度同士が一致しない
場合は、比較結果として信頼度が高い方のデータの値お
よびその信頼度を採用する比較判定装置と、比較対象デ
ータの比較結果の値とその信頼度とを格納する比較メモ
リとを具えてなることを特徴とする。
【０００９】また、第２の発明のデータの論理演算装置
において、好ましくは、比較結果として採用されたデー
タの信頼度が一定の値以下の場合に、このデータの値を
不明とするデータ選別手段を具えてなると良い。
において、好ましくは、比較結果として採用されたデー
タの信頼度が一定の値以下の場合に、このデータの値を
不明とするデータ選別手段を具えてなると良い。
【００１０】また、第２の発明のデータの論理演算装置
において、好ましくは、比較結果として採用されたデー
タの信頼度が、一定の値以上の場合に、このデータの信
頼度を確定として固定する信頼度固定化手段を具えてな
ると良い。
において、好ましくは、比較結果として採用されたデー
タの信頼度が、一定の値以上の場合に、このデータの信
頼度を確定として固定する信頼度固定化手段を具えてな
ると良い。
【００１１】
【発明の実施の形態】以下、図面を算用して、この出願
に係る第１の発明のデータの論理演算方法および第２の
発明のデータの論理演算装置の実施の形態について併せ
て説明する。尚、参照する図面は、この発明が理解でき
る程度の各構成成分の大きさ形状および配置関係を概略
的に示してあるに過ぎない。従って、この発明は図示例
にのみ限定されるものではない。
に係る第１の発明のデータの論理演算方法および第２の
発明のデータの論理演算装置の実施の形態について併せ
て説明する。尚、参照する図面は、この発明が理解でき
る程度の各構成成分の大きさ形状および配置関係を概略
的に示してあるに過ぎない。従って、この発明は図示例
にのみ限定されるものではない。
【００１２】（第１の実施の形態）第１の実施の形態に
おいては、図１を参照して、この発明を左右の画像から
なるステレオ画像の対応点探索に適用した例について説
明する。図１は、第１の実施の形態のデータの論理演算
装置の説明に供するブロック図である。
おいては、図１を参照して、この発明を左右の画像から
なるステレオ画像の対応点探索に適用した例について説
明する。図１は、第１の実施の形態のデータの論理演算
装置の説明に供するブロック図である。
【００１３】このデータの論理演算装置では、ステレオ
カメラ１０から入力された比較対象の各データの値とし
てステレオカメラ１０から入力されたステレオ画像の左
右の画像の画素の位相差ｄと、各データ毎の信頼度ｒと
を格納するメモリ１２を具えている。ここでは、メモリ
１２として、左画像に対応するデータの値およびその信
頼度を格納する第１メモリ１２ａと、右画像に対応する
データの値およびその信頼度を格納する第２メモリ１２
ｂとを具えている。
カメラ１０から入力された比較対象の各データの値とし
てステレオカメラ１０から入力されたステレオ画像の左
右の画像の画素の位相差ｄと、各データ毎の信頼度ｒと
を格納するメモリ１２を具えている。ここでは、メモリ
１２として、左画像に対応するデータの値およびその信
頼度を格納する第１メモリ１２ａと、右画像に対応する
データの値およびその信頼度を格納する第２メモリ１２
ｂとを具えている。
【００１４】そして、この第１および第２メモリにそれ
ぞれ格納されているデータの値およびその信頼度を比較
して比較結果を判定する比較判定装置１４を具えてい
る。この比較判定装置１４は、比較対象のデータ同士
の値が実質的に一致する場合は、比較結果として、この
比較対象のデータの中間値またはいずれか一方の値を採
用し、かつ、採用したデータの信頼度をこの比較対象の
各データの信頼度を用いて増加させる。また、比較対
象のデータ同士の値が実質的に一致せず、かつ、比較対
象のデータの信頼度同士が実質的に一致する場合は、比
較結果を不明としてこの比較結果の信頼度を初期値とす
る。また、比較対象のデータ同士の値が実質的に一致
せず、かつ、比較対象のデータの信頼度同士が一致しな
い場合は、比較結果として、信頼度が高い方のデータの
値およびその信頼度を採用する。
ぞれ格納されているデータの値およびその信頼度を比較
して比較結果を判定する比較判定装置１４を具えてい
る。この比較判定装置１４は、比較対象のデータ同士
の値が実質的に一致する場合は、比較結果として、この
比較対象のデータの中間値またはいずれか一方の値を採
用し、かつ、採用したデータの信頼度をこの比較対象の
各データの信頼度を用いて増加させる。また、比較対
象のデータ同士の値が実質的に一致せず、かつ、比較対
象のデータの信頼度同士が実質的に一致する場合は、比
較結果を不明としてこの比較結果の信頼度を初期値とす
る。また、比較対象のデータ同士の値が実質的に一致
せず、かつ、比較対象のデータの信頼度同士が一致しな
い場合は、比較結果として、信頼度が高い方のデータの
値およびその信頼度を採用する。
【００１５】そして、このデータの論理演算装置は、比
較対象データの比較結果の値とその信頼度とを格納する
比較メモリ１６を具えている。
較対象データの比較結果の値とその信頼度とを格納する
比較メモリ１６を具えている。
【００１６】次に、図２の（Ａ）に、メモリ１２のデー
タの位相差ｄとその信頼度ｒの格納の概念図を示す。図
２の（Ａ）では、画面の各画素に対応して、位相差ｄお
よび第ｉ行、第ｊ列の２次元データ配列として、位相差
ｄijおよびそれに対応する信頼度ｒijを格納している。
タの位相差ｄとその信頼度ｒの格納の概念図を示す。図
２の（Ａ）では、画面の各画素に対応して、位相差ｄお
よび第ｉ行、第ｊ列の２次元データ配列として、位相差
ｄijおよびそれに対応する信頼度ｒijを格納している。
【００１７】次に、図２の（Ｂ）に、比較メモリ１６中
のデータの構成例（メモリマップのうちの１行分）を示
す。ここでは、メモリ中の１行に、位相差ｄとその信頼
度ｒとを並べて格納している。
のデータの構成例（メモリマップのうちの１行分）を示
す。ここでは、メモリ中の１行に、位相差ｄとその信頼
度ｒとを並べて格納している。
【００１８】次に、第１の実施の形態のデータの論理演
算方法について説明する。
算方法について説明する。
【００１９】ここでは、左画像の画素Ａ1 に注目し、右
画像の画素Ａ2 をこの画素Ａ1 に対する対応点候補とす
る場合について説明する。対応点候補が、対応点か否か
を判定するためには、その画素の明るさの階調や位相差
を比較する方法が提案されている。ここでは、位相差に
注目して説明する。
画像の画素Ａ2 をこの画素Ａ1 に対する対応点候補とす
る場合について説明する。対応点候補が、対応点か否か
を判定するためには、その画素の明るさの階調や位相差
を比較する方法が提案されている。ここでは、位相差に
注目して説明する。
【００２０】先ず、左画像の画素Ａ1 の位相差がｄ1 で
あるとし、一方、右画像の画素Ａ2の位相差がｄ2 であ
るとする。そして、この位相差ｄ1 およびｄ2 を比較す
ることによって、対応点か否かを判定する。そして、ｄ
1 ＝ｄ2 の場合（実際には許容範囲αを持たせて、ｄ1
±α＝ｄ2 の場合）に、比較結果のデータｄとして、ｄ
1 またはｄ2 のいずれか一方の値を採用する。
あるとし、一方、右画像の画素Ａ2の位相差がｄ2 であ
るとする。そして、この位相差ｄ1 およびｄ2 を比較す
ることによって、対応点か否かを判定する。そして、ｄ
1 ＝ｄ2 の場合（実際には許容範囲αを持たせて、ｄ1
±α＝ｄ2 の場合）に、比較結果のデータｄとして、ｄ
1 またはｄ2 のいずれか一方の値を採用する。
【００２１】そして、この発明では、比較結果のデータ
ｄに信頼度を次のようにして与える。
ｄに信頼度を次のようにして与える。
【００２２】位相差の比較にあたっては、画素Ａ1 が位
相差ｄ1 となる確率をＰ1 とし、位相差がｄ1 とならな
い確率を０≦１−Ｐ1 ≦１として与える。そして、位相
差ｄ1 の信頼度をｒ1 ＝１として与える。このｒ1 は、
（１−Ｐ1 ）r の指数ｒに対応する値である。
相差ｄ1 となる確率をＰ1 とし、位相差がｄ1 とならな
い確率を０≦１−Ｐ1 ≦１として与える。そして、位相
差ｄ1 の信頼度をｒ1 ＝１として与える。このｒ1 は、
（１−Ｐ1 ）r の指数ｒに対応する値である。
【００２３】一方、画素Ａ2 が位相差ｄ2 となる確率を
Ｐ2 とし、位相差ｄ2 とならない確率を０≦１−Ｐ2 ≦
１として与える。そして、位相差ｄ2 の信頼度をｒ2 ＝
１として与える。このｒ2 は、（１−Ｐ2 ）r の指数ｒ
に対応する値である。
Ｐ2 とし、位相差ｄ2 とならない確率を０≦１−Ｐ2 ≦
１として与える。そして、位相差ｄ2 の信頼度をｒ2 ＝
１として与える。このｒ2 は、（１−Ｐ2 ）r の指数ｒ
に対応する値である。
【００２４】そして、ｄ1 ＝ｄ2 となる確率は（Ｐ1 ・
Ｐ2 ）で与えられる。一方、画素Ａ1 がｄ1 とならず、
かつ、画素Ａ2 もｄ2 とならない誤りの確率は（１−Ｐ
1 ）r1・（１−Ｐ2 ）r2で与えられる。ここで、Ｐ＝Ｐ
1 ＝Ｐ2 と近似すると、この確率は（１−Ｐ）r 、但
し、ｒ＝ｒ1 ＋ｒ2 と表すことができる。従って、ｄ1
＝ｄ2 のときの比較結果のデータｄの信頼度は、ｒ1 ＝
ｒ2 ＝１とすると、ｒ＝１＋１＝２で与えられる。
Ｐ2 ）で与えられる。一方、画素Ａ1 がｄ1 とならず、
かつ、画素Ａ2 もｄ2 とならない誤りの確率は（１−Ｐ
1 ）r1・（１−Ｐ2 ）r2で与えられる。ここで、Ｐ＝Ｐ
1 ＝Ｐ2 と近似すると、この確率は（１−Ｐ）r 、但
し、ｒ＝ｒ1 ＋ｒ2 と表すことができる。従って、ｄ1
＝ｄ2 のときの比較結果のデータｄの信頼度は、ｒ1 ＝
ｒ2 ＝１とすると、ｒ＝１＋１＝２で与えられる。
【００２５】すなわち、比較対象のデータ同士の値が実
質的に一致する場合（ｄ1 ≒ｄ2 の場合）は、比較結果
として、この比較対象のデータのいずれか一方の値を採
用し、かつ、採用したデータの信頼度を、この比較対象
の各データの信頼度を用いて増加させる。
質的に一致する場合（ｄ1 ≒ｄ2 の場合）は、比較結果
として、この比較対象のデータのいずれか一方の値を採
用し、かつ、採用したデータの信頼度を、この比較対象
の各データの信頼度を用いて増加させる。
【００２６】例えば、信頼度ｒ＝１における誤りの確率
を（１−Ｐ）＝０．１％とすると、信頼度ｒ＝２のとき
の誤りの確率はその２乗であるから（１−Ｐ）2 ＝０．
０００１％となる。従って、誤りの確率が大幅に低減さ
れる。すなわち、それだけ信頼性が向上したことにな
り、データの重みが重くなったことになる。
を（１−Ｐ）＝０．１％とすると、信頼度ｒ＝２のとき
の誤りの確率はその２乗であるから（１−Ｐ）2 ＝０．
０００１％となる。従って、誤りの確率が大幅に低減さ
れる。すなわち、それだけ信頼性が向上したことにな
り、データの重みが重くなったことになる。
【００２７】また、比較対象のデータ同士の値が実質的
に一致しない場合（ｄ1 ≠ｄ2 の場合）で、信頼度が一
致する場合、ｒ1 ＝ｒ2 ＝１の場合は、比較結果の値を
不明（ｕｋ）とし、比較対象のデータの信頼度ｒ1 ＝ｒ
2 ＝０とする。
に一致しない場合（ｄ1 ≠ｄ2 の場合）で、信頼度が一
致する場合、ｒ1 ＝ｒ2 ＝１の場合は、比較結果の値を
不明（ｕｋ）とし、比較対象のデータの信頼度ｒ1 ＝ｒ
2 ＝０とする。
【００２８】また、比較対象のデータ同士の値が実質的
に一致しない場合であって、一方のデータの値が不明で
ある場合は、もう一方のデータの値およびその信頼度を
比較結果として採用する。例えば、ｄ1 ≠ｄ2 であり、
ｄ1 ＝ｕｋの場合は、比較結果としてｄ2 およびｒ2 を
採用する。
に一致しない場合であって、一方のデータの値が不明で
ある場合は、もう一方のデータの値およびその信頼度を
比較結果として採用する。例えば、ｄ1 ≠ｄ2 であり、
ｄ1 ＝ｕｋの場合は、比較結果としてｄ2 およびｒ2 を
採用する。
【００２９】次に、下記の表１に、第１の実施の形態に
おけるデータの論理演算方法の一覧を示す。
おけるデータの論理演算方法の一覧を示す。
【００３０】
【表１】
【００３１】（第２の実施の形態）第２の実施の形態に
おいては、特に、データの値が実質的に異なりかつどち
らの値も不明でない場合に、信頼度を用いて比較結果を
求める処理について説明する。なお、信頼度がどちらも
０でなく、かつ、互いに異なる場合は、通常、３つ以上
の比較対象のデータを順次に比較する場合に生じる。
おいては、特に、データの値が実質的に異なりかつどち
らの値も不明でない場合に、信頼度を用いて比較結果を
求める処理について説明する。なお、信頼度がどちらも
０でなく、かつ、互いに異なる場合は、通常、３つ以上
の比較対象のデータを順次に比較する場合に生じる。
【００３２】先ず、比較対象のデータ同士の値が実質的
に一致する場合は、上述の第１の実施の形態の場合と同
様にしてデータの論理演算を行う。
に一致する場合は、上述の第１の実施の形態の場合と同
様にしてデータの論理演算を行う。
【００３３】次に、比較対象のデータ同士の値が実質的
に一致せず、かつ、比較対象のデータの信頼度同士が実
質的に一致する場合、すなわちｄ1 ≠ｄ2 かつｒ1 ≒ｒ
2 の場合は、比較結果のデータｄの値を、不明を表す
「ｕｋ」とする。そして、この比較結果のデータｄの信
頼度を初期値「０」とする。
に一致せず、かつ、比較対象のデータの信頼度同士が実
質的に一致する場合、すなわちｄ1 ≠ｄ2 かつｒ1 ≒ｒ
2 の場合は、比較結果のデータｄの値を、不明を表す
「ｕｋ」とする。そして、この比較結果のデータｄの信
頼度を初期値「０」とする。
【００３４】一方、比較対象のデータ同士の値が実質的
に一致せず、かつ、比較対象のデータの信頼度同士が一
致しない場合、すなわち、ｄ1 ≠ｄ2 かつｒ1 ≠ｒ2 の
場合は、比較結果として、信頼度が高い方のデータの値
およびその信頼度を採用する、例えば、ｒ1 ＞ｒ2 の場
合は、ｄ1 を採用し、その信頼度をｒ1 とする。また、
例えば、ｒ1 ＜ｒ2 の場合は、ｄ2 を採用し、その信頼
度をｒ2 とする。
に一致せず、かつ、比較対象のデータの信頼度同士が一
致しない場合、すなわち、ｄ1 ≠ｄ2 かつｒ1 ≠ｒ2 の
場合は、比較結果として、信頼度が高い方のデータの値
およびその信頼度を採用する、例えば、ｒ1 ＞ｒ2 の場
合は、ｄ1 を採用し、その信頼度をｒ1 とする。また、
例えば、ｒ1 ＜ｒ2 の場合は、ｄ2 を採用し、その信頼
度をｒ2 とする。
【００３５】ここで、比較対象のデータの信頼度同士が
一致しない場合の例として、比較対象のデータがｄ1 、
ｄ2 およびｄ3 の３つであり、それぞれのデータの信頼
度がｒ1 ＝ｒ2 ＝ｒ3 ＝１である場合について説明す
る。この場合において、第１回目ｄ1 とｄ2 とを比較し
たところｄ1 ＝ｄ2 となり、第１回目の比較結果として
ｄ2 を採用し、その信頼度をｒ＝ｒ2 ＋ｒ3 ＝１＋１＝
２とする。次に、第２回目に第１回目の比較結果とｄ3
とを比較する。ここで、ｄ2 ≠ｄ3 かつｒ（＝２）＞ｒ
3 （＝１）の場合、この発明では、第２回目の比較結果
として、ｄ2 およびその信頼度ｒ（＝２）を採用する。
一致しない場合の例として、比較対象のデータがｄ1 、
ｄ2 およびｄ3 の３つであり、それぞれのデータの信頼
度がｒ1 ＝ｒ2 ＝ｒ3 ＝１である場合について説明す
る。この場合において、第１回目ｄ1 とｄ2 とを比較し
たところｄ1 ＝ｄ2 となり、第１回目の比較結果として
ｄ2 を採用し、その信頼度をｒ＝ｒ2 ＋ｒ3 ＝１＋１＝
２とする。次に、第２回目に第１回目の比較結果とｄ3
とを比較する。ここで、ｄ2 ≠ｄ3 かつｒ（＝２）＞ｒ
3 （＝１）の場合、この発明では、第２回目の比較結果
として、ｄ2 およびその信頼度ｒ（＝２）を採用する。
【００３６】一方、従来は、２回目の比較結果は、ｄ2
≠ｄ3 のために不明となり、信頼度も初期値に戻ってし
まっていた。このため、従来は、多数のデータを比較対
象として扱うことが困難であった。この点、本発明で
は、信頼度を用いて比較結果を採用するので、多数のデ
ータを比較対象とすることができる。
≠ｄ3 のために不明となり、信頼度も初期値に戻ってし
まっていた。このため、従来は、多数のデータを比較対
象として扱うことが困難であった。この点、本発明で
は、信頼度を用いて比較結果を採用するので、多数のデ
ータを比較対象とすることができる。
【００３７】次に、表２に、第２の実施の形態における
データの論理演算方法の一覧表を示す。
データの論理演算方法の一覧表を示す。
【００３８】
【表２】
【００３９】（第３の実施の形態）次に、図３を参照し
て、第３の実施の形態のデータの論理演算装置および方
法について併せて説明する。図３の（Ａ）は、第３の実
施の形態のデータの論理演算装置の説明に供するブロッ
ク図であり、図３の（Ｂ）は、比較判定装置の説明に供
するブロック図である。
て、第３の実施の形態のデータの論理演算装置および方
法について併せて説明する。図３の（Ａ）は、第３の実
施の形態のデータの論理演算装置の説明に供するブロッ
ク図であり、図３の（Ｂ）は、比較判定装置の説明に供
するブロック図である。
【００４０】第３の実施の形態のデータの論理演算装置
においては、比較結果として採用されたデータの信頼度
が一定の値以下の場合に、このデータの値を不明とする
データ選別手段１８を具えている。ここでは、図３の
（Ａ）に示すように、第１の実施の形態で説明した装置
構成において、メモリ１２と比較判定装置１４との間に
データ選別手段１８を挿入している。また、このデータ
選別手段１８は、図３の（Ｂ）に示すように、信頼度が
一定の値以下であるか否かを判断する判断部２０と、信
頼度が一定の値以下のデータを不明（ｕｋ）とする選別
部２２とを具えている。
においては、比較結果として採用されたデータの信頼度
が一定の値以下の場合に、このデータの値を不明とする
データ選別手段１８を具えている。ここでは、図３の
（Ａ）に示すように、第１の実施の形態で説明した装置
構成において、メモリ１２と比較判定装置１４との間に
データ選別手段１８を挿入している。また、このデータ
選別手段１８は、図３の（Ｂ）に示すように、信頼度が
一定の値以下であるか否かを判断する判断部２０と、信
頼度が一定の値以下のデータを不明（ｕｋ）とする選別
部２２とを具えている。
【００４１】このため、第３の実施の形態では、一定の
値以上の信頼度を有するデータのみが比較判定装置１４
へ入力される。このため、論理演算の信頼性をより向上
させることができる。また、データを不明とした場合
は、メモリに保存する必要がないので、メモリの容量の
節約も期待できる。また、データ中のノイズは一般に信
頼度が低い。このため、信頼度が一定値以上のデータの
みを扱うことによってノイズの除去を図ることができ
る。
値以上の信頼度を有するデータのみが比較判定装置１４
へ入力される。このため、論理演算の信頼性をより向上
させることができる。また、データを不明とした場合
は、メモリに保存する必要がないので、メモリの容量の
節約も期待できる。また、データ中のノイズは一般に信
頼度が低い。このため、信頼度が一定値以上のデータの
みを扱うことによってノイズの除去を図ることができ
る。
【００４２】（第４の実施の形態）次に、図４を参照し
て、第４の実施の形態のデータの論理演算装置および方
法について併せて説明する。図４の（Ａ）は、第４の実
施の形態のデータの論理演算装置の説明に供するブロッ
ク図であり、図４の（Ｂ）は、信頼度固定化手段の説明
に供するブロック図である。
て、第４の実施の形態のデータの論理演算装置および方
法について併せて説明する。図４の（Ａ）は、第４の実
施の形態のデータの論理演算装置の説明に供するブロッ
ク図であり、図４の（Ｂ）は、信頼度固定化手段の説明
に供するブロック図である。
【００４３】また、第４の実施の形態のデータの論理演
算装置において、比較結果として採用されたデータの信
頼度が、一定の値以上の場合に、このデータの信頼度を
確定値として固定する信頼度固定化手段を具えている。
算装置において、比較結果として採用されたデータの信
頼度が、一定の値以上の場合に、このデータの信頼度を
確定値として固定する信頼度固定化手段を具えている。
【００４４】ここでは、図４の（Ａ）に示すように、第
１の実施の形態で説明した装置構成において、比較判定
装置１４と比較メモリ１６の間に信頼度固定化手段２４
を挿入している。また、この信頼度固定化手段２４は、
図４の（Ｂ）に示すように、信頼度が一定の値以上であ
るか否かを判断する判断部２６と、信頼度が一定の値以
上のデータの信頼度を固定する固定化部２８とを具えて
いる。固定された信頼度は、最良信頼度として、比較の
対象からはずされる。このため、固定された信頼度のデ
ータの比較結果が不明にされることがなくなる。その結
果、データの信頼性をより高めることができる。また、
信頼度が確定値となったデータについては、信頼度を格
納するメモリの容量を、データの値を格納するメモリの
容量よりも小さくすることができる。
１の実施の形態で説明した装置構成において、比較判定
装置１４と比較メモリ１６の間に信頼度固定化手段２４
を挿入している。また、この信頼度固定化手段２４は、
図４の（Ｂ）に示すように、信頼度が一定の値以上であ
るか否かを判断する判断部２６と、信頼度が一定の値以
上のデータの信頼度を固定する固定化部２８とを具えて
いる。固定された信頼度は、最良信頼度として、比較の
対象からはずされる。このため、固定された信頼度のデ
ータの比較結果が不明にされることがなくなる。その結
果、データの信頼性をより高めることができる。また、
信頼度が確定値となったデータについては、信頼度を格
納するメモリの容量を、データの値を格納するメモリの
容量よりも小さくすることができる。
【００４５】上述した各実施の形態では、これらの発明
を特定の条件で構成した例についてのみ説明したが、こ
れらの発明は多くの変更および変形を行うことができ
る。例えば、上述した形態では、論理演算にあたり、デ
ータの値が実質的に等しい場合に、比較対象のうちのい
ずれか一方のデータの値を比較結果としたが、この発明
では、２つの比較対象データの中間値として、例えば、
２つの比較対象のデータの平均値を（ｄ1 ｒ1 ＋ｄ2 ｒ
2 ）／（ｒ1 ＋ｒ2 ）と表したものを比較結果とするこ
ともできる。この平均値は、次に、この比較結果と他の
データのとの比較を行うときに、重み付けとして利用す
ることができる。
を特定の条件で構成した例についてのみ説明したが、こ
れらの発明は多くの変更および変形を行うことができ
る。例えば、上述した形態では、論理演算にあたり、デ
ータの値が実質的に等しい場合に、比較対象のうちのい
ずれか一方のデータの値を比較結果としたが、この発明
では、２つの比較対象データの中間値として、例えば、
２つの比較対象のデータの平均値を（ｄ1 ｒ1 ＋ｄ2 ｒ
2 ）／（ｒ1 ＋ｒ2 ）と表したものを比較結果とするこ
ともできる。この平均値は、次に、この比較結果と他の
データのとの比較を行うときに、重み付けとして利用す
ることができる。
【００４６】
【発明の効果】この出願に係る第１および第２の発明で
は、信頼度を用いて比較結果を採用するので、多数のデ
ータを比較対象とすることができる。すなわち、多数の
比較対象のデータをいわば規格化して扱うことができ
る。
は、信頼度を用いて比較結果を採用するので、多数のデ
ータを比較対象とすることができる。すなわち、多数の
比較対象のデータをいわば規格化して扱うことができ
る。
【００４７】また、この発明のデータ論理演算方法およ
び装置では、データの値が異なる場合は、信頼度によっ
て、比較結果に比較対象のデータを生かす論理処理を行
う。比較対象データの値同士が不一致の場合でも、信頼
度のより高い値を比較結果として採用することができ
る。このため、比較結果の信頼性を向上させることがで
きる。
び装置では、データの値が異なる場合は、信頼度によっ
て、比較結果に比較対象のデータを生かす論理処理を行
う。比較対象データの値同士が不一致の場合でも、信頼
度のより高い値を比較結果として採用することができ
る。このため、比較結果の信頼性を向上させることがで
きる。
【００４８】また、これらの発明では、多数の比較対象
データでも順次に処理することができ、さらに、各処理
も比較判定であるため、従来の対応点探索の多重スケー
ル法の場合と比較して処理時間を短縮することができ
る。
データでも順次に処理することができ、さらに、各処理
も比較判定であるため、従来の対応点探索の多重スケー
ル法の場合と比較して処理時間を短縮することができ
る。
【００４９】また、比較結果として採用されたデータの
信頼度が一定の値以下の場合に、このデータの値を不明
値とすれば、信頼度の比較データの値をメモリに格納し
ておく必要がなくなる。その結果、データの値を格納す
るメモリの容量を小さくすることができる。また、信頼
度が一定値以上のデータのみで論理演算を行うことがで
きる。
信頼度が一定の値以下の場合に、このデータの値を不明
値とすれば、信頼度の比較データの値をメモリに格納し
ておく必要がなくなる。その結果、データの値を格納す
るメモリの容量を小さくすることができる。また、信頼
度が一定値以上のデータのみで論理演算を行うことがで
きる。
【００５０】また、比較結果として採用されたデータの
信頼度が、一定の値以上の場合に、このデータの信頼度
を確定値として固定すれば、信頼度を格納するメモリの
容量を、データの値を格納するメモリの容量よりも小さ
くすることができる。また、信頼度が確定値となったデ
ータについては、それ以上論理演算を行う必要がなくな
る。このため、論理演算の回数を減らすことができる。
信頼度が、一定の値以上の場合に、このデータの信頼度
を確定値として固定すれば、信頼度を格納するメモリの
容量を、データの値を格納するメモリの容量よりも小さ
くすることができる。また、信頼度が確定値となったデ
ータについては、それ以上論理演算を行う必要がなくな
る。このため、論理演算の回数を減らすことができる。
【図１】第１の実施の形態におけるデータの論理演算装
置の説明に供するブロック図である。
置の説明に供するブロック図である。
【図２】（Ａ）は、メモリのデータの位相差とその信頼
度の格納の概念図を示し、（Ｂ）は、比較メモリ中のデ
ータの構成例（メモリマップ）を示す。
度の格納の概念図を示し、（Ｂ）は、比較メモリ中のデ
ータの構成例（メモリマップ）を示す。
【図３】（Ａ）は、第３の実施の形態のデータの論理演
算装置の説明に供するブロック図であり、（Ｂ）は、デ
ータ選別手段の説明に供するブロック図である。
算装置の説明に供するブロック図であり、（Ｂ）は、デ
ータ選別手段の説明に供するブロック図である。
【図４】（Ａ）は、第４の実施の形態のデータの論理演
算装置の説明に供するブロック図であり、（Ｂ）は、信
頼度固定化手段の説明に供するブロック図である。
算装置の説明に供するブロック図であり、（Ｂ）は、信
頼度固定化手段の説明に供するブロック図である。
１０：ステレオカメラ １２：メモリ １２ａ：第１メモリ １２ｂ：第２メモリ １４：比較判定装置 １６：比較メモリ １８：データ選別手段 ２０：判断部 ２２：選別部 ２４：信頼度固定化手段 ２６：判断部 ２８：固定化部
Claims (6)
- 【請求項１】 複数の比較対象のデ−タどうしを比較し
た比較結果としてデータの取捨選択を行うにあたり、 前記比較対象の各データにそれぞれ信頼度の初期値を設
定し、 データが特定の値をとる場合の出現頻度に応じて、該デ
ータの信頼度を増加させ、 比較対象のデータ同士の値が実質的に一致する場合は、
比較結果として、該比較対象のデータの中間値またはい
ずれか一方の値を採用し、かつ、採用したデータの信頼
度を該比較対象の各データの信頼度を用いて増加させ、 比較対象のデータ同士の値が実質的に一致せず、かつ、
比較対象のデータの信頼度同士が実質的に一致する場合
は、比較結果を不明とし、該比較結果の信頼度を初期値
とし、 比較対象のデータ同士の値が実質的に一致せず、かつ、
比較対象のデータの信頼度同士が一致しない場合は、比
較結果として信頼度が高い方のデータの値およびその信
頼度を採用することを特徴とするデータの論理演算方
法。 - 【請求項２】 請求項１に記載のデータの論理演算方法
において、 前記比較結果として採用されたデータの信頼度が一定の
値以下の場合に、該データの値を不明値とすることを特
徴とするデータの論理演算方法。 - 【請求項３】 請求項１に記載のデータの論理演算方法
において、 前記比較結果として採用されたデータの信頼度が、一定
の値以上の場合に、該データの信頼度を確定値として固
定することを特徴とするデータの論理演算方法。 - 【請求項４】 複数の比較対象のデ−タどうしを比較し
た比較結果としてデータの取捨選択を行うデータの論理
演算装置であって、 入力された前記比較対象の各データの値および各データ
毎の信頼度を格納するメモリと、 比較対象のデータ同士の値が実質的に一致する場合は、
比較結果として該比較対象のデータの中間値またはいず
れか一方の値を採用し、採用したデータの信頼度を該比
較対象の各データの信頼度を用いて増加させ、比較対象
のデータ同士の値が実質的に一致せずかつ比較対象のデ
ータの信頼度同士が実質的に一致する場合は、比較結果
を不明として該比較結果の信頼度を初期値とし、比較対
象のデータ同士の値が実質的に一致せずかつ比較対象の
データの信頼度同士が一致しない場合は、比較結果とし
て信頼度が高い方のデータの値およびその信頼度を採用
する比較判定装置と、 比較対象データの比較結果の値とその信頼度とを格納す
る比較メモリとを具えてなることを特徴とするデータの
論理演算装置。 - 【請求項５】 請求項４に記載のデータの論理演算装置
において、 前記比較結果として採用されたデータの信頼度が一定の
値以下の場合に、該データの値を不明とするデータ選別
手段を具えてなることを特徴とするデータの論理演算装
置。 - 【請求項６】 請求項４に記載のデータの論理演算装置
において、 前記比較結果として採用されたデータの信頼度が、一定
の値以上の場合に、該データの信頼度を確定として固定
する信頼度固定化手段を具えてなることを特徴とするデ
ータの論理演算装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7274425A JPH09120453A (ja) | 1995-10-23 | 1995-10-23 | データの論理演算方法およびデータの論理演算装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7274425A JPH09120453A (ja) | 1995-10-23 | 1995-10-23 | データの論理演算方法およびデータの論理演算装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09120453A true JPH09120453A (ja) | 1997-05-06 |
Family
ID=17541501
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP7274425A Withdrawn JPH09120453A (ja) | 1995-10-23 | 1995-10-23 | データの論理演算方法およびデータの論理演算装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09120453A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019058367A (ja) * | 2017-09-27 | 2019-04-18 | カシオ計算機株式会社 | 爪輪郭検出装置、爪輪郭検出方法及び爪輪郭検出プログラム |
-
1995
- 1995-10-23 JP JP7274425A patent/JPH09120453A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2019058367A (ja) * | 2017-09-27 | 2019-04-18 | カシオ計算機株式会社 | 爪輪郭検出装置、爪輪郭検出方法及び爪輪郭検出プログラム |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US4677476A (en) | Method for detecting a movement of a television signal | |
| US7298316B2 (en) | Apparatus and method for instantly automatic detecting clutter blocks and interference source and for dynamically establishing clutter map | |
| JPH03256485A (ja) | 動きベクトル検出回路 | |
| CN101676930A (zh) | 一种识别扫描图像中表格单元的方法及装置 | |
| US4322716A (en) | Method and apparatus for pattern recognition and detection | |
| US4290049A (en) | Dynamic data correction generator for an image analyzer system | |
| JP2004134758A (ja) | 検査システムセットアップ技術 | |
| US5315409A (en) | Method of and apparatus for obtaining binary image | |
| CN111182293B (zh) | 一种镜头阴影校正数据的检测方法及系统 | |
| US9652836B2 (en) | Defect cell clustering method and apparatus thereof | |
| US4783831A (en) | Method for producing a standard pattern for pattern matching | |
| JPH07103734A (ja) | ステレオ対応探索装置 | |
| JPH09120453A (ja) | データの論理演算方法およびデータの論理演算装置 | |
| JP3262092B2 (ja) | 不良分布解析システム、方法及び記録媒体 | |
| CN114866758B (zh) | 视差图像填补方法以及图像处理装置 | |
| JPH08279045A (ja) | 対応点探索装置および対応点探索方法 | |
| JPH08241410A (ja) | 対応点探索装置および対応点探索方法 | |
| US5307454A (en) | Apparatus for extracting local image from original image | |
| WO2022037198A1 (zh) | 失效位元的修补方法及装置 | |
| JPS6320578A (ja) | 連結領域のラベル付け回路 | |
| CN117710488A (zh) | 相机内参标定方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| JP2903043B2 (ja) | 画像構造の認識方法及びその方法に使用する回路構成 | |
| TW202349344A (zh) | 視差圖像填補方法以及圖像處理裝置 | |
| JP2024081979A (ja) | 撮像画像振り分け装置、撮像画像振り分け方法、データセットおよび学習システム | |
| CN118134748A (zh) | 一种多线中心点云数据硬件分层排序方法、系统及介质 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20030107 |