JPH11110562A

JPH11110562A - パターン認識方法、装置および記録媒体

Info

Publication number: JPH11110562A
Application number: JP10004223A
Authority: JP
Inventors: Hideaki Yamagata; 秀明山形; Michiyoshi Tachikawa; 道義立川; Ryuya Kuranaga; 竜弥倉永; Akihiko Hirano; 明彦平野
Original assignee: Ricoh Co Ltd
Current assignee: Ricoh Co Ltd
Priority date: 1997-08-04
Filing date: 1998-01-12
Publication date: 1999-04-23
Anticipated expiration: 2018-01-12
Also published as: US6226417B1; JP3675629B2

Abstract

(57)【要約】【課題】外形が円形である特定パターンの画像が、入
力画像中で回転して存在している場合でも、少ない計算
量で、かつ高精度に認識する。【解決手段】外形判定部２は、入力画像の複数の位置
からエッジが検出されたとき、外形が円形であるパター
ンが存在していると判定する。回転角度検出部３は、判
定されたパターンの画像の画素値とテーブルの対応する
値との積和を計算することによりツェルニケ・モーメン
トを求め、そのモーメントを基に回転角度を検出する。
パターン判定部４は、パターン画像の特徴量と検出され
た回転角度の近傍の辞書内の特徴量を用いて各円周毎に
距離を算出し、最小の距離を基に各円周の評価値を算出
し、その評価値を基に入力画像中に、外形が円形である
特定パターンの画像が存在していると認識する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、外形が円形である
特定パターンの画像が、入力画像中で回転して存在して
いる場合でも高精度に認識することができるパターン認
識方法、装置および記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】従来から、画像中に存在する特定形状の
パターンを認識するための種々の手法が提案され、また
実用化されている。一般に画像処理は、大量の画像デー
タをリアルタイムに処理することが要求されていること
から、ハードウェア構成が複雑にならざるを得ない。

【０００３】また、処理対象画像が回転していたり、拡
大／縮小、移動などしている場合には、処理が一層複雑
となり、精度よく特定形状のパターンを検出、判定する
ことが難しくなる。

【０００４】そこで、本出願人は先に、ツェルニケ・モ
ーメント（ＺｅｒｎｉｋｅＭｏｍｅｎｔ）を用いて画
像中の任意の位置にある、任意の角度の、任意の変倍率
の特定マークを高精度に検出する方法を提案した（特願
平７−３０１２５０号）。

【０００５】しかし、この方法は、例えば図２５のパタ
ーンが図２６に示すように画像中で回転している場合
に、その回転角度の検出を考慮したものではないため、
精度の点で不十分であった。

【０００６】また、一方で、特定画像の回転角度を検出
する方法として、本出願人は先に、カラー画像および白
黒画像中から特定画像の回転角度を検出し、検出角度で
特定画像を回転させ、辞書と照合することにより特定画
像を認識する回転角度検出方法および画像認識方法を提
案した（特願平７−８０２２３号）。

【０００７】この画像認識方法で回転角度を検出するた
めに、画像領域の中心から複数の同心円を描き、それぞ
れの円周上のデータを一周分順番に並べることによって
特徴量データを作成する。そして、同様に作成された辞
書内の特徴量データと、画像領域の特徴量データとのマ
ッチングを行う。このマッチングは、辞書の特徴量デー
タのマッチング開始位置をずらしながら特徴量データの
各次元の距離の総和をとり、一番距離が小さいずらし位
置を基に回転角度を高精度に検出するものである。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】しかし、上記した方法
では、特徴量の次元数が多くなればなるほど、マッチン
グのための開始位置をずらす回数が多くなり、演算処理
量も多くなるという問題点があった。

【０００９】本発明の目的は、外形が円形である特定パ
ターンの画像が、入力画像中で回転して存在している場
合でも、少ない計算量で、かつ高精度に認識することが
できるパターン認識方法、装置および記録媒体を提供す
ることにある。

【００１０】

【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、入力画像中に、外形が円
形である特定パターンの画像が存在しているか否かを認
識するパターン認識方法であって、前記入力画像の複数
の位置から画像の中心に向かってエッジの存在を調べ、
前記複数の位置からエッジが検出されたとき、前記入力
画像中に外形が円形であるパターンが存在していると判
定し、前記判定されたパターンの画像のツェルニケ・モ
ーメントを求め、該ツェルニケ・モーメントを基に前記
パターン画像の回転角度を検出し、前記パターン画像の
中心から複数の同心円上にある画像について、各円周に
ついて基点から順番に配列した特徴量を算出し、該円周
毎の特徴量と、該円周と同一半径である辞書内の各円周
について基点から順番に配列した特徴量との距離、およ
び基点から順次ずらした位置から配列された特徴量との
距離を算出するとき、前記検出された回転角度の近傍に
相当する、前記辞書内のずらした位置から配列された特
徴量を用いて前記各円周毎に距離を算出し、前記各円周
毎に算出された距離の内、最小の距離を基に前記各円周
の評価値を算出し、該評価値が所定の閾値以上である円
周の個数が所定の閾値以上あるとき、前記入力画像中
に、外形が円形である特定パターンの画像が存在してい
ると認識することを特徴としている。

【００１１】請求項２記載の発明では、前記エッジの検
出は、前記入力画像を圧縮した画像について行うことを
特徴としている。

【００１２】請求項３記載の発明では、前記エッジの検
出は、前記各位置における白画素から黒画素への変化が
所定の変化パターンであるか否かを調べることにより行
うことを特徴としている。

【００１３】請求項４記載の発明では、前記ツェルニケ
・モーメントの大きさが所定の範囲内にあるとき、前記
回転角度を算出することを特徴としている。

【００１４】請求項５記載の発明では、前記ツェルニケ
・モーメントとして、次数、階数が異なる複数のツェル
ニケ・モーメントを求め、該複数のツェルニケ・モーメ
ントを基に前記パターン画像の複数の回転角度を算出
し、該複数の回転角度の内、最も評価値の高い回転角度
を、前記パターン画像の回転角度として選択して出力す
ることを特徴としている。

【００１５】請求項６記載の発明では、前記複数のツェ
ルニケ・モーメントの大きさが、それぞれ所定の範囲内
にあるとき、前記複数の回転角度を算出することを特徴
としている。

【００１６】請求項７記載の発明では、前記複数の回転
角度の差が所定の閾値を超えるとき、前記最も評価値の
高い回転角度を選択出力しないことを特徴としている。

【００１７】請求項８記載の発明では、前記評価値はツ
ェルニケ・モーメントの大きさと階数を基に算出するこ
とを特徴としている。

【００１８】請求項９記載の発明では、前記パターン画
像から特徴量を算出するとき、前記各円周の位置および
各円周上の位置を記録したテーブルを参照することを特
徴としている。

【００１９】請求項１０記載の発明では、前記各円周の
特徴量は、注目位置を含む周囲の黒画素数を所定の閾値
で２値化することにより算出することを特徴としてい
る。

【００２０】請求項１１記載の発明では、前記回転角度
の近傍に相当する、前記辞書内のずらした位置は、前記
円周の半径に応じて変えることを特徴としている。

【００２１】請求項１２記載の発明では、前記評価値が
所定の閾値以上である円周について、その半径が特定の
半径に一致するとき無効円周とし、前記円周の個数に算
入しないことを特徴としている。

【００２２】請求項１３記載の発明では、入力画像中
に、外形が円形である特定パターンの画像が存在してい
るか否かを認識するパターン認識装置であって、前記画
像を入力する手段と、該入力画像の複数の位置から画像
の中心に向かってエッジの存在を調べ、前記複数の位置
からエッジを検出する手段と、該エッジが検出されたと
き、前記入力画像中に外形が円形であるパターンが存在
していると判定する手段と、前記判定されたパターンの
画像のツェルニケ・モーメントを算出する手段と、該ツ
ェルニケ・モーメントを基に前記パターン画像の回転角
度を検出する手段と、前記パターン画像の中心から複数
の同心円上にある画像について、各円周について基点か
ら順番に配列した特徴量を算出する手段と、該円周毎の
特徴量と、該円周と同一半径である辞書内の各円周につ
いて基点から順番に配列した特徴量との距離、および基
点から順次ずらした位置から配列された特徴量との距離
を算出するとき、前記検出された回転角度の近傍に相当
する、前記辞書内のずらした位置から配列された特徴量
を用いて前記各円周毎に距離を算出する手段と、前記各
円周毎に算出された距離の内、最小の距離を基に前記各
円周の評価値を算出する手段と、該評価値が所定の閾値
以上である円周の個数が所定の閾値以上あるとき、前記
入力画像中に、外形が円形である特定パターンの画像が
存在していると認識出力する手段とを備えたことを特徴
としている。

【００２３】請求項１４記載の発明では、入力画像中
に、外形が円形である特定パターンの画像が存在してい
るか否かを認識する機能をコンピュータに実現させるた
めのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な
記録媒体であって、前記画像を入力する機能と、該入力
画像の複数の位置から画像の中心に向かってエッジの存
在を調べ、前記複数の位置からエッジを検出する機能
と、該エッジが検出されたとき、前記入力画像中に外形
が円形であるパターンが存在していると判定する機能
と、前記判定されたパターンの画像のツェルニケ・モー
メントを算出する機能と、該ツェルニケ・モーメントを
基に前記パターン画像の回転角度を検出する機能と、前
記パターン画像の中心から複数の同心円上にある画像に
ついて、各円周について基点から順番に配列した特徴量
を算出する機能と、該円周毎の特徴量と、該円周と同一
半径である辞書内の各円周について基点から順番に配列
した特徴量との距離、および基点から順次ずらした位置
から配列された特徴量との距離を算出するとき、前記検
出された回転角度の近傍に相当する、前記辞書内のずら
した位置から配列された特徴量を用いて前記各円周毎に
距離を算出する機能と、前記各円周毎に算出された距離
の内、最小の距離を基に前記各円周の評価値を算出する
機能と、該評価値が所定の閾値以上である円周の個数が
所定の閾値以上あるとき、前記入力画像中に、外形が円
形である特定パターンの画像が存在していると認識出力
する機能をコンピュータに実現させるためのプログラム
を記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である
ことを特徴としている。

【００２４】

【発明の実施の形態】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は認識すべき画像を取り込む画像入力
部、２は入力画像の外形が円形パターンであるか否かを
判定する外形判定部、３は外形が円形パターンであると
判定された画像について、その回転角度を検出する回転
角度検出部、４は検出された角度近辺の辞書内の特徴量
を用いて距離計算し、各円周を評価することにより特定
パターンの画像であるか否かを判定するパターン判定
部、５は認識結果を出力する画像出力部である。

【００２５】まず、外形判定部について説明する。図２
は、外形判定部の構成を示す。図において、２１は認識
対象画像を入力する画像入力部、２２は入力画像を２値
化、変倍した認識処理画像を作成する認識処理画像作成
部、２３は２値圧縮画像メモリ、２４はメモリ２３の画
像をさらに圧縮する圧縮画像作成部、２５は圧縮画像メ
モリ、２６はマスク内の圧縮画像からエッジを検出する
エッジ検出部、２７はエッジ検出を基に円形パターンの
存否を判定する円形パターン判定部、２８はメモリ３を
参照して円形パターンの座標を算出する座標算出部、２
９は判定結果などを出力する出力部である。

【００２６】図３は、外形判定部の処理フローチャート
である。まず、スキャナなどの画像入力部２１によって
処理対象となるカラー画像を入力する（ステップ１０
１）。認識処理画像作成部２２は、入力されたカラー画
像を２値化し（例えば、カラー画像信号の明度を求め、
その明度と所定の閾値とを比較することにより２値化す
る）、原画像の例えば１／４（２００×２００ｄｐｉ）
に圧縮、変倍処理を行い、以降の認識処理で使用される
画像を作成して、２値圧縮画像メモリ２３に格納する
（ステップ１０２）。

【００２７】圧縮画像作成部２４は、２値圧縮画像メモ
リ２３内の２値圧縮画像をさらに圧縮した画像を作成
し、圧縮画像メモリ２５に格納する（ステップ１０
３）。ここでは４×４画素中に１画素でも黒画素があれ
ば対応する画素を黒画素とするＯＲ圧縮を行う。この圧
縮により画像データ量は１／１６（５０×５０ｄｐｉ）
になり、処理対象の画像データ量が大幅に削減される。
この結果、メモリ資源が節約され、処理の高速化が可能
となる。

【００２８】次いで、エッジ検出部２６は、ステップ１
０３で作成された圧縮画像上を、所定サイズのマスクを
走査させ、該マスク内の所定位置からマスクの中心に向
かってエッジを検出する（ステップ１０４）。

【００２９】マスクサイズは以下の式により算出する。マスクサイズ＝（円形パターンの直径／圧縮率）＋枠幅
＋余裕検出対象となる円形パターンの直径が、例えば１５ｍｍ
であるとすると、１ｍｍ当たりの画素数を１６とすると
２４０画素となる。そして、原画像に対する圧縮率は８
（１／６４）、周囲に白画素が入る枠幅を１画素（両側
で２画素）、１画素の余裕をとるとすると、マスクサイ
ズは３３画素となる。

【００３０】エッジの検出位置は、円形パターンを想定
して決める。ここでは１６個の位置を設定する。図４
は、３３×３３サイズのマスクと、１６個のエッジ検出
位置を示す。１６個の位置をマスクの中心からの方角で
表わすこととし、それぞれのマスク内の相対座標は図
５、６のＸ座標、Ｙ座標の計算式により算出する。図
５、６では、３３×３３サイズのマスクと、３５×３５
サイズのマスクの２例について、１６個のＸ座標、Ｙ座
標を示す。

【００３１】エッジ検出は、各検出位置の注目画素から
３画素の幅で検出を行い、白画素から黒画素に変化する
境界が２箇所以上あった場合に、その位置にエッジがあ
るものと判定する。図７は、南（下）方向にエッジを検
出するパターン例を示す。図の矢印は白から黒に変化す
るエッジを表わす。各検出位置のエッジ検出パターン
は、図５、６に示すように異なる。

【００３２】マスクサイズは若干大きめに設定されてい
るので、エッジ検出は注目画素をマスクの内側に数画素
シフトすることによって行う。各検出位置によってシフ
ト数は異なるが、そのシフト中に上記したエッジ検出の
条件（３画素の幅中に、２画素以上でエッジが検出され
る）が満たされれば、その検出位置でエッジが検出され
たものとする。例えば、図４のエッジ検出位置（東）で
は、西方向に３画素シフトし、北では南方向に１画素シ
フトすることによってエッジを検出する。

【００３３】そして、円形パターン判定部２７は、１６
個のエッジ検出位置でエッジが検出されたときに、画像
中に円形パターンがあるものと判定する（ステップ１０
５、１０６）。全てのエッジ検出位置からエッジが検出
されないときには、圧縮画像の全ての画素を処理したか
を調べ（ステップ１０９）、処理が終了していないとき
は、マスクの位置を１画素ずらして（ステップ１１
０）、ステップ１０４に進み、そのマスク内で前述した
と同様にしてエッジを検出する。マスクを移動させ、全
ての画素を処理しても、１６個のエッジ検出位置でエッ
ジが検出されないときは、円形パターン判定部２７は円
形パターンなしと判定する（ステップ１１１）。

【００３４】次いで、座標算出部２８は、認識処理画像
（２値圧縮画像メモリ２３）上における円形パターンの
座標を得るために、圧縮画像２５で算出された座標の補
正を行なう（ステップ１０７）。これは、マスクサイズ
が若干大きめに設定されていること、圧縮画像２５がＯ
Ｒ圧縮されていることなどにより、単純に圧縮率を掛け
た座標では誤差が出るからである。

【００３５】補正方法は、認識処理画像（２値圧縮画像
メモリ２３）を参照し、圧縮画像２５の東西南北の４つ
の位置でエッジ検出を行なった画素に相当する画素につ
いて、外側から内側に黒画素を検出し、初めて黒画素が
検出された座標を、認識処理画像上での外接矩形の座標
とする。つまり、円形パターンの外接矩形の始点Ｙ座標
（北位置）、終点Ｙ座標（南位置）、始点Ｘ座標（西位
置）、終点Ｘ座標（東位置）を求める。

【００３６】具体的な例として、南の位置からの外接矩
形の終点Ｙ座標を求める方法を説明する。南の位置で
は、図６に示すように、３画素幅で内側に３画素シフト
してエッジを検出している。ここでエッジが検出される
ということは、図８の斜線部の９画素に、必ず黒画素が
あることを意味する。

【００３７】認識処理画像においては、この９画素に相
当する画素は、圧縮率が１／１６であるから１４４画素
となる。図９に示すように、この１４４画素について、
外側（９画素で構成されるエッジ検出位置）から内側に
１ライン（１２画素）ずつ黒画素を検出し、初めて１画
素でも黒画素が検出されたラインの座標を外接矩形の終
点Ｙ座標とする。

【００３８】上記したと同様の処理を西（東方向に最初
の黒画素を探索）、北（南方向に最初の黒画素を探
索）、東（西方向に最初の黒画素を探索）についても行
ない、それぞれの位置から外接矩形の始点Ｘ座標、始点
Ｙ座標、終点Ｘ座標を算出する。ただし、西、北に関し
ては、シフト量が１のため、認識処理画像上での黒画素
検出の画素数は４行（列）、計４８画素となる。

【００３９】上記したようにして円形パターンの外接矩
形の始点Ｘ，Ｙ座標、終点Ｘ，Ｙ座標が求められる。そ
して、４点の座標位置から円形パターンの中心位置を求
め、判定された円形パターンの画像とその中心座標位置
を出力部２９に出力して処理が終了する（ステップ１０
８）。この円形パターンの画像とその中心座標位置は、
出力部２９を介して回転角度検出部３に渡される。

【００４０】次に回転角度検出部を説明する。回転角度
の検出のために、前述したツェルニケ・モーメント（Ｚ
ｅｒｎｉｋｅＭｏｍｅｎｔ）を用いているので、ツェ
ルニケ・モーメントの概略をまず説明する。

【００４１】このツェルニケ・モーメントは、論文（Ｗ
ｈｏｉ−ＹｕｌＫｉｍａｎｄＰｏＹｕａｎ，”Ａ
ＰｒａｃｔｉｃｌａＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎ
ｉｔｉｏｎＳｙｓｔｅｍｆｏｒＴｒａｎｓｌａｔ
ｉｏｎ，ＳｃａｌｅａｎｄＲｏｔａｔｉｏｎＩｎ
ｖａｒｉａｎｃｅ，”Ｐｒｏｃ．ＣＶＰＲ’９４，ｐ
ｐ．３９１−３９６，Ｊｕｎｅ１９９４）に詳述され
ているように、次の式によって定義される。

【００４２】

【数１】

【００４３】

【数２】

【００４４】

【数３】

【００４５】上記式（１）ないし（３）において、ｎは
ツェルニケ・モーメントの次数、ｍは階数である。ｍの
絶対値はｎ以下でなければならず、かつ、ｎとｍの絶対
値との差は偶数でなけれなならない。

【００４６】上記式（１）のＲｎｍ（ρ）はラジアル多
項式と呼ばれ、階数、次数と中心からの距離より算出さ
れる値である。上記式（２）のＲｅ_(Anm)がツェルニケ
・モーメントの実数部であり、上記式（３）のＩｍ
_(Anm)がツェルニケ・モーメントの虚数部である。ツェ
ルニケ・モーメントの大きさＲｅ_(Anm) ²＋Ｉｍ_(Anm) ² は、画像の回転に不変な値であるため、特定マークｆ
_(x,y)の検出に利用することができる。この際、ｘ，ｙ
の値は特定マークの大きさに応じて正規化する必要があ
る。すなわち、特定マークの中心から一番遠い点までの
距離が１となるように、座標系を拡大／縮小して用い
る。

【００４７】実際にツェルニケ・モーメントを算出する
ために、マーク候補領域が切り出される都度、上記式
（２）、（３）の演算を実行したのでは、多くの処理時
間を必要とするので、実用的でない。そこで、予め特定
マークの大きさに応じた、次の式（４）、（５）で計算
される値のテーブル（ラジアル多項式テーブル）を作成
しておく。

【００４８】

【数４】

【００４９】

【数５】

【００５０】このラジアル多項式テーブルを利用すれ
ば、各画素値とラジアル多項式テーブルの値との積和を
とることでツェルニケ・モーメントを算出できる。つま
り、上記式（２）、（３）に代えて、次の式（６）、
（７）によりツェルニケ・モーメントが算出されること
になり、処理が高速化される。

【００５１】

【数６】

【００５２】

【数７】

【００５３】図１０は、回転角度検出部の構成を示す。
図において、３１は図１の外形判定部２から、外形が円
形であるパターン画像が入力される画像バッファ部、３
２は円形パターンの画像とツェルニケ多項式テーブルと
の積和演算を行う積和演算部、３３はツェルニケ多項式
テーブル、３４はツェルニケ・モーメント（ＺＭ）の大
きさを算出するツェルニケ・モーメント算出部、３５は
算出されたツェルニケ・モーメント（ＺＭ）の大きさを
判定するツェルニケ・モーメント判定部、３６は円形パ
ターンの標準的なツェルニケ・モーメントなどを格納し
た辞書、３７はツェルニケ・モーメントの大きさと階数
を基に評価値を算出する評価値算出部、３８はツェルニ
ケ・モーメントから画像の回転角度を算出する回転角度
算出部、３９は評価値が最も高い回転角度を選択する回
転角度選択部、４０は回転角度の差を判定する角度差判
定部、４１は選択部３９で選択され、角度差の条件を満
たす回転角度を出力する回転角度出力部である。

【００５４】図１１は、回転角度検出部の処理フローチ
ャートである。画像バッファ部３１には、外形判定部２
で判定された、外形が円形であるパターン（例えば、図
２５、２６）が格納される。また、その中心も外形判定
部２から与えられる（ステップ３０１）。

【００５５】積和演算部３２は、円形パターン画像の中
心座標と、ツェルニケ多項式テーブル３３の中心との位
置合わせを行う（ステップ３０２）。位置合わせ後に、
円形パターン画像の各画素値と上記テーブルの対応する
値との積和計算を行い、ツェルニケ・モーメント（以
下、ＺＭ）を算出する（ステップ３０３）。上記した例
では位置合わせとして中心を用いたが、重心を用いても
よい。

【００５６】ここでは、円形パターン画像と、予め用意
された３種類のツェルニケ多項式テーブル（以下、ＺＰ
Ｔ）３との積和計算を行う。図１２、１３、１４は、Ｚ
ＰＴの例を示す。これらの図では、白画素が−６３、黒
画素が６３の値を示す（中間調のグレー（周辺の色の部
分）が０の値を示している）。また、円の中心がＺＰＴ
の中心座標（０，０）、Ｘ軸は右側に正、Ｙ軸は上側に
正とする。

【００５７】図１２は、３次１階のＺＰＴを示す。
（ａ）はその実数部であり、（ｂ）はπ／２の回転関係
にある虚数部である。なお、階は、円周上の周期数を表
わし、１階は周期数が１（白から黒）であるので、以下
周期１のＺＰＴという。

【００５８】図１３は、４次２階のＺＰＴ（周期数が
２、以下周期２のＺＰＴ）を示し、（ａ）はその実数部
であり、（ｂ）はπ／４の回転関係にある虚数部であ
る。

【００５９】図１４は、６次４階のＺＰＴ（周期数が
４、以下周期４のＺＰＴ）を示し、（ａ）はその実数部
であり、（ｂ）はπ／８の回転関係にある虚数部であ
る。

【００６０】図１５は、ＺＰＴ（ここでは、実数部用テ
ーブル）５１と画像５２の対応画素値とが掛け合わされ
ることにより、ＺＭの実数部５３が得られる例を示す。

【００６１】すなわち、入力画像は２値画像であるの
で、入力画像の黒画素に対応するＺＰＴの画素値の総和
を算出する。上記したように、本実施例のＺＰＴは、周
期１、２、４の３種類のテーブルで構成されているの
で、総和の処理は、周期数１の実数部ＺＰＴ、周期数１の虚数部ＺＰＴ周期数２の実数部ＺＰＴ、周期数２の虚数部ＺＰＴ周期数４の実数部ＺＰＴ、周期数４の虚数部ＺＰＴのそれぞれについて行い、全部で６個のＺＭが算出され
る（ステップ３０３、３０４）。なお、上記した例では
周期１、２、４を順番に処理したが、これらを並列に処
理することも可能である。また、周期数は上記したもの
に限定されず、他の周期数を用いてもよい。さらに、上
記した例は２値画像の例であるが、多値画像でも同様に
処理することができる。

【００６２】以後、周期数１のＺＰＴから求められた実
数部ＺＭをＺｍｒ１、周期数１のＺＰＴから求められた
虚数部ＺＭをＺｍｉ１、周期数２のＺＰＴから求められ
た実数部ＺＭをＺｍｒ２、周期数２のＺＰＴから求めら
れた虚数部ＺＭをＺｍｉ２、周期数４のＺＰＴから求め
られた実数部ＺＭをＺｍｒ４、周期数４のＺＰＴから求
められた虚数部ＺＭをＺｍｉ４、と表わす。

【００６３】ＺＭ算出部３４は、各周期について以下の
式で定義されるＺＭの大きさを算出する（ステップ３０
５）。それぞれのＺＭの大きさは回転不変な値である。

【００６４】周期数１のＺＰＴから求められたＺＭの大
きさＺｍａｇ１＝〔Ｚｍｒ１〕²＋〔Ｚｍｉ１〕² 周期数２のＺＰＴから求められたＺＭの大きさＺｍａｇ
２＝〔Ｚｍｒ２〕²＋〔Ｚｍｉ２〕² 周期数４のＺＰＴから求められたＺＭの大きさＺｍａｇ
４＝〔Ｚｍｒ４〕²＋〔Ｚｍｉ４〕² 次いで、ＺＭ判定部３５は、辞書３６に登録されている
円形パターンのＺＭの大きさと照合することにより、Ｚ
Ｍの大きさの妥当性を判定する。

【００６５】すなわち、所定の閾値をＴｈ１、Ｔｈ２と
したとき、周期１のＺｍａｇ１がＴｈ２＜Ｚｍａｇ１＜Ｔｈ１であるか否かを調べ（ステップ３０６）、周期２につい
ても同様に、所定の閾値をＴｈ３、Ｔｈ４としたとき、
周期２のＺｍａｇ２がＴｈ４＜Ｚｍａｇ２＜Ｔｈ３であるか否かを調べ（ステップ３０７）、周期４につい
ても同様に、所定の閾値をＴｈ５、Ｔｈ６としたとき、
周期４のＺｍａｇ４がＴｈ６＜Ｚｍａｇ４＜Ｔｈ５であるか否かを調べ（ステップ３０８）、Ｚｍａｇ１、
Ｚｍａｇ２、Ｚｍａｇ４の全てが上記した条件を満たす
ときのみ、以降の処理を実行し、そうでないときは処理
を終了する。

【００６６】次いで、評価値算出部３７は、各周期の評
価値を算出する（ステップ３０９）。ここで、評価値
は、（ＺＭの大きさ）×周期数（階数）で表わす。例え
ば、周期１の評価値はＺｍａｇ１×周期数（階数＝１）
となる。

【００６７】回転角度算出部３８は、周期１の実数部Ｚ
ｍｒ１（または虚数部Ｚｍｉ１）から回転角度θ１を算
出し、周期２の実数部Ｚｍｒ２（または虚数部Ｚｍｉ
２）から回転角度θ２を算出し、周期４の実数部Ｚｍｒ
４（または虚数部Ｚｍｉ４）から回転角度θ４を算出す
る（ステップ３１０）。

【００６８】以下に、各周期（階数）における回転角度
の算出について説明する。周期１（階数１）における回
転角度の算出；周期が１の場合には、入力画像から算出
されたツェルニケ・モーメントを基に０〜２πの間で一
意に回転角度が求められる（入力画像が円周方向に周期
性がある場合には、入力画像の周期数分の回転角度が求
まることになるが、回転角度算出後の処理においては何
れの回転角度を用いても、回転角度に基づいて画像を補
正した場合に同じ画像が得られる）。

【００６９】精度良く回転角度を算出するために、周期
１の実数部Ｚｍｒ１、または虚数部Ｚｍｉ１の内、絶対
値の小さい方（回転角度の変化に対する、実数部Ｚｍｒ
１の変化率、虚数部Ｚｍｉ１の変化率の大きい方）を用
いて算出する。そして、回転角度を算出する際には、回
転角度とツェルニケ・モーメントの関係を用いる。

【００７０】図１６は、回転角度とツェルニケ・モーメ
ントの関係を示す図であり、（ａ）は３次１階、（ｂ）
は４次２階、（ｃ）は６次４階の場合の両者の関係を示
す。横軸の回転角度は１周（２π）を２９６に量子化し
たものであり、縦軸はツェルニケ・モーメントの実数部
である（図示しないツェルニケ・モーメントの虚数部
は、実数部に対してπ／２だけ位相がずれている）。こ
の図は、例えば３６０度を３６０等分し、辞書作成画像
を１度ずつ回転させたとき（１度、２度、３度．．．３
６０度）のＺＭの実数部を計算した値を収集（テーブル
化）することによって得られる。従って、ある入力画像
とＺＰＴとの積和から求められた実数部を用いてテーブ
ルを参照することにより、入力画像の回転角度が求めら
れる。

【００７１】なお、回転角度の算出方法としては、この
他にｔａｎφ＝ＺＭの虚数部／ＺＭの実数部であるの
で、φ＝ａｒｃｔａｎ（ＺＭの虚数部／ＺＭの実数
部）、φ＝ａｒｃｓｉｎ（ＺＭの虚数部／ＺＭの大き
さ）などで求めてもよい。

【００７２】具体的な手順を次に示す。（１）入力画像からツェルニケ・モーメント（実数部Ｚ
ｍｒ１、虚数部Ｚｍｉ１）を算出する。（２）実数部Ｚｍｒ１、虚数部Ｚｍｉ１の内、絶対値の
小さいツェルニケ・モーメントを選択する。（３）選択されたツェルニケ・モーメントが、各回転角
度毎のツェルニケ・モーメントの内で最も値の近いデー
タを検出し、そのときの回転角度を入力画像の回転角度
とする。例えば（ａ）において、選択されたツェルニケ
・モーメントの実数部に最も近い値がＲｅ１であると
き、回転角度はθ１となる。

【００７３】周期２（階数２）における回転角度の算
出；周期が２の場合には、入力画像から算出されたツェ
ルニケ・モーメントを基に０〜２πの間で２つの回転角
度の候補が求まる。２つの内、１つは正しい回転角度で
あるが、もつ１つはツェルニケ・モーメントの周期性か
ら現われるもので、正しく画像の回転角度を表わしてい
るものではない。

【００７４】従って、回転角度を算出する処理は、０〜
πの間で前述した周期１の場合と同様に行う。０〜πの
間で算出された回転角度と、それにπを加えた角度が周
期２における回転角度の候補となる。

【００７５】入力画像が特定パターンであって誤差がな
い場合には、周期１で算出した回転角度と周期２で算出
した回転角度は等しくなる。ここでは誤差は小さい（π
／２未満）ものとして周期２で得られる２つの回転角度
の候補の内、周期１の回転角度に近い方を周期２の回転
角度とする。図１６（ｂ）の例では、θ１に近いθ２が
周期２における回転角度となる。

【００７６】周期４（階数４）における回転角度の算
出；周期２の場合と同様にして、周期が４の場合には０
〜２πの間で４つの回転角度の候補が求まる。周期４で
は０〜π／２の間で前述した周期１の場合と同様にして
回転角度を求め、この回転角度およびこの回転角度にπ
／２、π、３π／２を加えた角度を４つの回転角度の候
補とする。

【００７７】４つの回転角度の候補から回転角度を選択
する場合には、やはり誤差が相対的に小さいものとして
周期１あるいは周期２の回転角度を参照して周期４の回
転角度を求める。

【００７８】参照する回転角度を（周期１の回転角度、
周期２の回転角度から１つに）定めるために、上記した
評価値を用いる。周期１に対する評価値が周期２に対す
る評価値よりも大きい場合には、周期４で得られる４つ
の回転角度の内、周期１の回転角度に最も近いものを周
期４の回転角度とする。同様に、周期２に対する評価値
が周期１に対する評価値よりも大きい場合には、周期２
の回転角度に最も近いものを周期４の回転角度とする。
このようにして算出された各周期１、２、４の回転角度
をθ１、θ２、θ４とする。

【００７９】続いて、回転角度選択部３９は、ステップ
３０９で算出された３個の評価値の内、最も大きな評価
値をとる回転角度を選択する（ステップ３１１）。

【００８０】そして、角度差判定部４０は、上記した回
転角度θ１とθ２との差をθａとし、θ２とθ４との差
をθｂとし、θ１とθ４との差をθｃとしたとき、 θａ＋２θｂ＋２θｃ＜Ｔｈ（所定の閾値）を満たか否かを判定し（ステップ３１２）、上記条件を
満たすとき、回転角度出力部４１はステップ３１１で選
択された回転角度を出力し（ステップ３１３）、そうで
ないとき処理を終了する。

【００８１】図１７は、パターン判定部の構成を示す。
図において、６１は画像バッファ部、６２は入力画像の
円周上の特徴量を算出する特徴量算出部、６３は各円周
の位置を記録した円周テーブル、６４は円周上の特徴量
位置を記録した順序テーブル、６５は算出された特徴量
を格納する特徴量メモリ、６６は辞書内の特徴とメモリ
内の特徴との距離を計算する距離計算部、６７は特定パ
ターン画像の円周特徴量を登録した円周辞書、６８は円
周の評価値などを基に入力画像が特定パターン画像であ
るか否かを判定する判定部である。

【００８２】図１８は、パターン判定部の処理フローチ
ャートである。画像バッファ部６１には、外形判定部２
によって判定された、外形が円形であるパターン画像
（２値画像）が入力され、また、回転角度検出部３によ
って検出された、そのパターン画像の回転角度も取得さ
れている（ステップ４０１）。

【００８３】特徴量算出部６２は、２値画像であるパタ
ーン画像の特徴量を算出するために、パターン画像の中
心と円周テーブル６３および順序テーブル６４の中心の
位置を合わせる（ステップ４０２）。図１９は、円周テ
ーブルの例を示す。このテーブルは、中心位置（×印）
から同心円上にある画素位置を記録したテーブルであ
り、ここで０から４の計５個の同心円上の画素位置が示
されている。そして、この円周番号が後述する特徴量メ
モリの行アドレスとなる。

【００８４】図２０は、順序テーブルの例を示す。この
テーブル６４は、円周テーブル６３の円周数と同じ数の
円周からなり、テーブル６４の各円周は円周テーブル６
３の各円周に対応している。そして、各円周の画素位置
にある数値（０から１５、０から３１など）が、後述す
る特徴量メモリの列アドレスとなる。

【００８５】上記した位置合わせを行った後、特徴量算
出部６２は、円周テーブル６３および順序テーブル６４
を参照しながらパターン画像の特徴量を算出する。図２
１は、特徴量の算出例を説明する図である。パターン画
像の各画素を主走査方向および副走査方向に走査しなが
ら、各画素が特徴量を算出する画素であるか否かを調べ
る（ステップ４０３）。いま、注目画素まで処理が進ん
だとする。この注目画素の位置に対応する円周テーブル
６３の位置を参照すると、円周番号５が記録されている
ので、特徴を算出すべき画素位置となる。

【００８６】特徴量の算出は、特徴量算出画素とその８
近傍の画素（つまり、注目画素を中心とした３×３画
素）の計９画素の内、黒画素がいくつあるかを調べる。
さらに、処理の高速化と特徴量メモリのサイズを小さく
するために、この黒画素数を次のように１ビットのデー
タにする。つまり、黒画素数が０〜４画素の場合、特徴
量を０とし、黒画素数が５〜９画素の場合、特徴量を１
とする。

【００８７】図２１の例では、黒画素数が４個であるの
で、注目画素の特徴量は０となる。注目画素位置に対応
する各テーブルの同じ位置を参照すると、円周テーブル
６３の位置は５、順序テーブル６４の位置は１０である
ので、これら円周テーブルの行アドレスと順序テーブル
の列アドレスで指定される特徴量メモリ６５のアドレス
位置（５，１０）に上記した特徴量０を書き込み、次の
画素位置に処理を移す（ステップ４０５）。注目画素の
右隣の画素は、円周テーブルに円周番号が記録されてお
らず、特徴を算出すべき画素位置でないので、画素位置
を次の位置に移し（ステップ４０４）、以下同様の処理
を全ての画素について行う（ステップ４０６）。

【００８８】次いで、距離計算部６６は、特徴量メモリ
６５内に格納されたパターン画像の各円周の特徴量と、
円周辞書６７の対応する円周の特徴量との差分の合計
（市街地距離）を算出する（ステップ４０７）。この円
周辞書６７には、予め特定パターン画像から求めた円周
の特徴量が登録されている。

【００８９】図２２は、市街地距離の算出を説明する図
である。この図では、前掲した出願と同様に、ある円周
の辞書データ（特徴量）と、パターン画像のデータ（候
補データ）との差分を、辞書の距離計算開始画素を１つ
ずらしながら計算する。ずらし位置０は、辞書の距離計
算開始の位置であり、ずらし位置１は、辞書の開始位置
を１画素ずらした位置である。以下、同様であり、各ず
らした位置について距離計算を行い、最も小さい距離
を、その円周の距離とする。このような処理を全ての円
周について行う。

【００９０】前述したように、上記した処理では計算量
が多くなることから、本実施例では、回転角度検出部３
によって検出されている回転角度の近辺でのみ距離計算
を行い、円周の全画素分ずらして計算する場合に比べ
て、計算量を大幅に減らしている。図２２において、例
えば検出された回転角度が３０度であるとき、３０度に
相当する、ずらし位置が位置４であるとすると、ずらし
位置４を中心として、例えば、ずらし位置２、３、４、
５、６の計５個の距離計算を行って、その内の最小の距
離を、その円周の距離とする。

【００９１】図２３は、１６個の円周における距離計算
画素数の一例を示す。例えば、円周番号７の円周では、
計算画素数は９個となる。つまり、ある回転角度が与え
られたとき、その角度に相当するずらし位置から、半時
計方向に４つのずらし位置における距離と、時計方向に
４つのずらし位置における距離、合計９個のずらし位置
の距離を計算することを表わしている。

【００９２】本実施例では、上記したように距離計算し
ているので、回転角度の検出精度は±９度に収まり、従
来の距離計算の５％程度の計算量になった。

【００９３】各円周（例えば１６個の円周）について、
最小の距離が判定部６８に与えられて、円周の評価値が
算出される（ステップ４０８）。すなわち、各円周から
算出された距離を基に、以下の式によって各円周の評価
値を算出する。

【００９４】円周評価値＝（１−（距離／円周の画素数））×１００評価値が所定の閾値Ｔｈ１以上であるか否かを判定し
（ステップ４０９）、所定の閾値に満たない円周を除く
（ステップ４１１）。次いで、評価値が所定の閾値以上
であると判定された円周（以下、評価円周という）につ
いて、無効円周であるか否かを調べる（ステップ４１
０）。これは、それぞれのパターン画像について、統計
的にみて円周評価値が低い円周を無効円周とするもの
で、これにより正解画像の評価値を向上させることがで
きる。例えば、ある特定パターンの画像では、円周番号
１３、１４、１５を無効円周とし、他の特定パターンの
画像では、円周番号１０を無効円周とする。

【００９５】続いて、評価円周数−無効円周数＝抽出円周数全円周数（１６個）−無効円周数＝有効円周数を算出し（ステップ４１２）、（抽出円周数／有効円周
数）が所定の閾値Ｔｈ２以上であるか否かを判定し（ス
テップ４１３）、所定の閾値Ｔｈ２以上のとき、外形が
円形である特定パターン画像であると判定し（ステップ
４１４）、そうでないとき特定パターン画像でないと判
定し（ステップ４１５）、その判定結果を画像出力部５
に出力する。

【００９６】〈実施例２〉本発明は上記した実施例に限
定されず、ソフトウェアによっても実現することができ
る。本発明をソフトウェアによって実現する場合には、
図２４に示すように、ＣＰＵ、メモリ、表示装置、ハー
ドディスク、キーボード、ＣＤ−ＲＯＭドライブ、スキ
ャナなどからなるコンピュータシステムを用意し、ＣＤ
−ＲＯＭなどのコンピュータ読み取り可能な記録媒体に
は、本発明の外形判定、回転角度の検出、パターン判定
機能を実現するプログラムが記録されている。また、ス
キャナなどの画像入力手段から入力された画像は一時的
にハードディスクなどに格納される。そして、該プログ
ラムが起動されると、一時保存された画像データが読み
込まれて、入力画像中に、外形が円形である特定パター
ンの画像が存在しているか否かの認識処理を実行し、そ
の認識結果をディスプレイなどに出力する。

【００９７】

【発明の効果】以上、説明したように、本発明によれ
ば、入力画像の複数の位置からエッジを検出することに
より外形が円形であるパターンの存在を判定してから、
該パターンの回転角度を検出し、検出された回転角度近
辺に相当する辞書内の特徴量とのみ距離計算を行ってい
るので、少ない計算量で、かつ高精度に画像中に存在す
る、外形が円形である特定パターンの画像を認識するこ
とができる。

【００９８】また、次数、階数の異なる複数のツェルニ
ケ多項式テーブルを用いて、入力パターン画像のツェル
ニケ・モーメントを求め、該ツェルニケ・モーメントを
基に画像の回転角度を算出しているので、高速処理が可
能であり、精度よく回転角度を求めることができ、ま
た、評価値の高い回転角度であっても、回転角度差が所
定の条件を満たさないときは処理を打ち切っているの
で、より高精度に回転角度を検出することができる。

【００９９】さらに、パターン画像から特徴量を算出す
る際に、周囲の画素情報を参照しながら特徴を圧縮して
いるので、メモリ容量が少なくて済み、高速処理が可能
となる。そして、評価値が所定の閾値以上である円周の
個数が所定の閾値以上あるとき、入力画像中に、外形が
円形である特定パターンの画像が存在していると認識す
ることに加えて、評価値を満たす円周であっても、特定
半径の円周を無効半径として除いているので、高精度に
特定パターン画像を認識することができる。

【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】外形判定部の構成を示す。

【図３】外形判定部の処理フローチャートを示す。

【図４】３３×３３サイズのマスクと、１６個のエッジ
検出位置を示す。

【図５】３３×３３サイズのマスクと、３５×３５サイ
ズのマスクの２例について、８個のエッジ検出位置のＸ
座標、Ｙ座標を示す。

【図６】３３×３３サイズのマスクと、３５×３５サイ
ズのマスクの２例について、残りの８個のエッジ検出位
置のＸ座標、Ｙ座標を示す。

【図７】エッジ検出のパターン例を示す。

【図８】圧縮画像上でのエッジ検出画素を示す。

【図９】認識処理画像上で最初の黒画素の検出を説明す
る図である。

【図１０】回転角度検出部の構成を示す。

【図１１】回転角度検出部の処理フローチャートを示
す。

【図１２】（ａ）、（ｂ）は３次１階のＺＰＴを示す。

【図１３】（ａ）、（ｂ）は４次２階のＺＰＴを示す。

【図１４】（ａ）、（ｂ）は６次４階のＺＰＴを示す。

【図１５】ＺＰＴと画像の対応画素値とが掛け合わされ
ることにより、ＺＭが得られる例を示す。

【図１６】回転角度とツェルニケ・モーメントの関係を
示す図である。

【図１７】パターン判定部の構成を示す。

【図１８】パターン判定部の処理フローチャートを示
す。

【図１９】円周テーブルの例を示す。

【図２０】順序テーブルの例を示す。

【図２１】特徴量の算出例を説明する図である。

【図２２】市街地距離の算出を説明する図である。

【図２３】１６個の円周における距離計算画素数の一例
を示す。

【図２４】本発明の実施例２の構成を示す。

【図２５】外形が円形であるパターン例を示す。

【図２６】図２５のパターンが回転している例を示す。

【符号の説明】

１画像入力部２外形判定部３回転角度検出部４パターン判定部５画像出力部２２認識処理画像作成部２３２値圧縮画像メモリ２４圧縮画像作成部２５圧縮画像メモリ２６エッジ検出部２７円形パターン判定部２８座標算出部２９出力部３１画像バッファ部３２積和演算部３３ＺＰＴ３４ＺＭ演算部３５ＺＭ判定部３６辞書３７評価値算出部３８回転角度算出部３９回転角度選択部４０角度差判定部４１回転角度出力部６２特徴量算出部６３円周テーブル６４順序テーブル６５特徴量メモリ６６距離計算部６７円周辞書６８判定部

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者平野明彦東京都中央区勝閧３丁目12番１号リコーシステム開発株式会社内

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力画像中に、外形が円形である特定パ
ターンの画像が存在しているか否かを認識するパターン
認識方法であって、前記入力画像の複数の位置から画像
の中心に向かってエッジの存在を調べ、前記複数の位置
からエッジが検出されたとき、前記入力画像中に外形が
円形であるパターンが存在していると判定し、前記判定
されたパターンの画像のツェルニケ・モーメントを求
め、該ツェルニケ・モーメントを基に前記パターン画像
の回転角度を検出し、前記パターン画像の中心から複数
の同心円上にある画像について、各円周について基点か
ら順番に配列した特徴量を算出し、該円周毎の特徴量
と、該円周と同一半径である辞書内の各円周について基
点から順番に配列した特徴量との距離、および基点から
順次ずらした位置から配列された特徴量との距離を算出
するとき、前記検出された回転角度の近傍に相当する、
前記辞書内のずらした位置から配列された特徴量を用い
て前記各円周毎に距離を算出し、前記各円周毎に算出さ
れた距離の内、最小の距離を基に前記各円周の評価値を
算出し、該評価値が所定の閾値以上である円周の個数が
所定の閾値以上あるとき、前記入力画像中に、外形が円
形である特定パターンの画像が存在していると認識する
ことを特徴とするパターン認識方法。
【請求項２】前記エッジの検出は、前記入力画像を圧
縮した画像について行うことを特徴とする請求項１記載
のパターン認識方法。
【請求項３】前記エッジの検出は、前記各位置におけ
る白画素から黒画素への変化が所定の変化パターンであ
るか否かを調べることにより行うことを特徴とする請求
項１記載のパターン認識方法。
【請求項４】前記ツェルニケ・モーメントの大きさが
所定の範囲内にあるとき、前記回転角度を算出すること
を特徴とする請求項１記載のパターン認識方法。
【請求項５】前記ツェルニケ・モーメントとして、次
数、階数が異なる複数のツェルニケ・モーメントを求
め、該複数のツェルニケ・モーメントを基に前記パター
ン画像の複数の回転角度を算出し、該複数の回転角度の
内、最も評価値の高い回転角度を、前記パターン画像の
回転角度として選択して出力することを特徴とする請求
項１記載のパターン認識方法。
【請求項６】前記複数のツェルニケ・モーメントの大
きさが、それぞれ所定の範囲内にあるとき、前記複数の
回転角度を算出することを特徴とする請求項５記載のパ
ターン認識方法。
【請求項７】前記複数の回転角度の差が所定の閾値を
超えるとき、前記最も評価値の高い回転角度を選択出力
しないことを特徴とする請求項５記載のパターン認識方
法。
【請求項８】前記評価値はツェルニケ・モーメントの
大きさと階数を基に算出することを特徴とする請求項５
記載のパターン認識方法。
【請求項９】前記パターン画像から特徴量を算出する
とき、前記各円周の位置および各円周上の位置を記録し
たテーブルを参照することを特徴とする請求項１記載の
パターン認識方法。
【請求項１０】前記各円周の特徴量は、注目位置を含
む周囲の黒画素数を所定の閾値で２値化することにより
算出することを特徴とする請求項１記載のパターン認識
方法。
【請求項１１】前記回転角度の近傍に相当する、前記
辞書内のずらした位置は、前記円周の半径に応じて変え
ることを特徴とする請求項１記載のパターン認識方法。
【請求項１２】前記評価値が所定の閾値以上である円
周について、その半径が特定の半径に一致するとき無効
円周とし、前記円周の個数に算入しないことを特徴とす
る請求項１記載のパターン認識方法。
【請求項１３】入力画像中に、外形が円形である特定
パターンの画像が存在しているか否かを認識するパター
ン認識装置であって、前記画像を入力する手段と、該入
力画像の複数の位置から画像の中心に向かってエッジの
存在を調べ、前記複数の位置からエッジを検出する手段
と、該エッジが検出されたとき、前記入力画像中に外形
が円形であるパターンが存在していると判定する手段
と、前記判定されたパターンの画像のツェルニケ・モー
メントを算出する手段と、該ツェルニケ・モーメントを
基に前記パターン画像の回転角度を検出する手段と、前
記パターン画像の中心から複数の同心円上にある画像に
ついて、各円周について基点から順番に配列した特徴量
を算出する手段と、該円周毎の特徴量と、該円周と同一
半径である辞書内の各円周について基点から順番に配列
した特徴量との距離、および基点から順次ずらした位置
から配列された特徴量との距離を算出するとき、前記検
出された回転角度の近傍に相当する、前記辞書内のずら
した位置から配列された特徴量を用いて前記各円周毎に
距離を算出する手段と、前記各円周毎に算出された距離
の内、最小の距離を基に前記各円周の評価値を算出する
手段と、該評価値が所定の閾値以上である円周の個数が
所定の閾値以上あるとき、前記入力画像中に、外形が円
形である特定パターンの画像が存在していると認識出力
する手段とを備えたことを特徴とするパターン認識装
置。
【請求項１４】入力画像中に、外形が円形である特定
パターンの画像が存在しているか否かを認識する機能を
コンピュータに実現させるためのプログラムを記録した
コンピュータ読み取り可能な記録媒体であって、前記画
像を入力する機能と、該入力画像の複数の位置から画像
の中心に向かってエッジの存在を調べ、前記複数の位置
からエッジを検出する機能と、該エッジが検出されたと
き、前記入力画像中に外形が円形であるパターンが存在
していると判定する機能と、前記判定されたパターンの
画像のツェルニケ・モーメントを算出する機能と、該ツ
ェルニケ・モーメントを基に前記パターン画像の回転角
度を検出する機能と、前記パターン画像の中心から複数
の同心円上にある画像について、各円周について基点か
ら順番に配列した特徴量を算出する機能と、該円周毎の
特徴量と、該円周と同一半径である辞書内の各円周につ
いて基点から順番に配列した特徴量との距離、および基
点から順次ずらした位置から配列された特徴量との距離
を算出するとき、前記検出された回転角度の近傍に相当
する、前記辞書内のずらした位置から配列された特徴量
を用いて前記各円周毎に距離を算出する機能と、前記各
円周毎に算出された距離の内、最小の距離を基に前記各
円周の評価値を算出する機能と、該評価値が所定の閾値
以上である円周の個数が所定の閾値以上あるとき、前記
入力画像中に、外形が円形である特定パターンの画像が
存在していると認識出力する機能をコンピュータに実現
させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取
り可能な記録媒体。