JPH11203480A - 画像検出方法及びシステム - Google Patents
画像検出方法及びシステムInfo
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- JPH11203480A JPH11203480A JP10314337A JP31433798A JPH11203480A JP H11203480 A JPH11203480 A JP H11203480A JP 10314337 A JP10314337 A JP 10314337A JP 31433798 A JP31433798 A JP 31433798A JP H11203480 A JPH11203480 A JP H11203480A
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/48—Extraction of image or video features by mapping characteristic values of the pattern into a parameter space, e.g. Hough transformation
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 画像内の局所エッジ情報を用いて画像の線お
よび曲線を正確に検出する画像検出方法を開示する。 【解決手段】 検出器は、オフラインで、被験パターン
に類似した試験パターンを記録することによって生成さ
れ記憶されるテンプレートになる画像例を学習し、上記
テンプレート内で固定線を識別する。次の試験パターン
内で長い線を検出する。テンプレートを試験パターンに
突き合わせる前にテンプレートを回転およびシフトさ
せ、固定線を試験パターン内で検出される長い線に合わ
せる。次に、テンプレートおよび試験パターンを比較
し、整合の有無を判断する。
よび曲線を正確に検出する画像検出方法を開示する。 【解決手段】 検出器は、オフラインで、被験パターン
に類似した試験パターンを記録することによって生成さ
れ記憶されるテンプレートになる画像例を学習し、上記
テンプレート内で固定線を識別する。次の試験パターン
内で長い線を検出する。テンプレートを試験パターンに
突き合わせる前にテンプレートを回転およびシフトさ
せ、固定線を試験パターン内で検出される長い線に合わ
せる。次に、テンプレートおよび試験パターンを比較
し、整合の有無を判断する。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】電子画像認識の根本問題は、
線検出、より一般的には、曲線検出である。多くの用途
において、複雑な画像または文書内の線または他の単純
な曲線を見つけ出すことを望む。前走査画像では、線を
検出し、書類の縁がどこにあるかを判断する。文書内で
は、テキストラインを用いて、文書のスキュー角を推定
する。また、複雑な物体の輪郭は常に単純な曲線に分解
することができるので、線および他の単純な曲線の検出
は複雑な物体の検出の第１の工程として役立つ場合が多
い。
線検出、より一般的には、曲線検出である。多くの用途
において、複雑な画像または文書内の線または他の単純
な曲線を見つけ出すことを望む。前走査画像では、線を
検出し、書類の縁がどこにあるかを判断する。文書内で
は、テキストラインを用いて、文書のスキュー角を推定
する。また、複雑な物体の輪郭は常に単純な曲線に分解
することができるので、線および他の単純な曲線の検出
は複雑な物体の検出の第１の工程として役立つ場合が多
い。
【０００２】
【従来の技術】線検出の一適用例は通貨検出である。画
像内の通貨パターンを検出できることは、偽造防止の目
的でカラー複写機またはスキャナに役立てることができ
る。このような方法を現在の複写または走査技術に導入
する試みは、画像を回転またはシフトせずに検出する場
合に困難である。特に、パターンはあらゆる方向に向
き、画像のあらゆる位置に存在する可能性がある。画像
の向きおよび位置は比較的単純で、線検出技術を用いて
推定することができる。
像内の通貨パターンを検出できることは、偽造防止の目
的でカラー複写機またはスキャナに役立てることができ
る。このような方法を現在の複写または走査技術に導入
する試みは、画像を回転またはシフトせずに検出する場
合に困難である。特に、パターンはあらゆる方向に向
き、画像のあらゆる位置に存在する可能性がある。画像
の向きおよび位置は比較的単純で、線検出技術を用いて
推定することができる。
【０００３】スキュー角識別および補正の例は以下の特
許に見られる。
許に見られる。
【０００４】米国特許第５，５２８，３８７号（Ｋｅｌ
ｌｙら、１９９６年６月１８日発行）は、スキャナにお
ける電子画像位置決めを教示する。特に、文書のエッジ
データを検出し、スキュー角計算を行う。次に、画像を
スキュー角に基づいて回転させ、画像生成特徴を用いて
非画像領域を満たす。
ｌｙら、１９９６年６月１８日発行）は、スキャナにお
ける電子画像位置決めを教示する。特に、文書のエッジ
データを検出し、スキュー角計算を行う。次に、画像を
スキュー角に基づいて回転させ、画像生成特徴を用いて
非画像領域を満たす。
【０００５】米国特許第４，９２２，３５０号（Ｒｏｍ
ｂｏｌａら、１９９０年５月１日発行）は、スキャナプ
ラテン上の原稿の大きさおよび位置を検出する２パス走
査装置を開示している。第１の走査で取り込んだ画像信
号を用い、次の走査パスで生成される画像信号を用いて
画像を記録シートに送るように、境界線および最適の倍
率を決定する。
ｂｏｌａら、１９９０年５月１日発行）は、スキャナプ
ラテン上の原稿の大きさおよび位置を検出する２パス走
査装置を開示している。第１の走査で取り込んだ画像信
号を用い、次の走査パスで生成される画像信号を用いて
画像を記録シートに送るように、境界線および最適の倍
率を決定する。
【０００６】米国特許第５，２５３，７６５号（Ｍｏｏ
ｒｅｈｅａｄら、１９９３年１０月１９日発行）は、大
きさがふぞろいの物体（例えば、キノコ）を分類するシ
ステムを教示している。不変モーメントを用い、取り込
んだ画像の境界線内のすべての画素に対して完全画素情
報を利用して、キノコの大きさおよび向きに関する情報
を抽出する。
ｒｅｈｅａｄら、１９９３年１０月１９日発行）は、大
きさがふぞろいの物体（例えば、キノコ）を分類するシ
ステムを教示している。不変モーメントを用い、取り込
んだ画像の境界線内のすべての画素に対して完全画素情
報を利用して、キノコの大きさおよび向きに関する情報
を抽出する。
【０００７】米国特許第５，２２０，３９８号（Ｈｏｒ
ｎら）は、モーメントを用いてシーン内の物体の位置お
よび向きを決定するアナログＶＬＳＩマイクロチップを
教示している。
ｎら）は、モーメントを用いてシーン内の物体の位置お
よび向きを決定するアナログＶＬＳＩマイクロチップを
教示している。
【０００８】「原始関数による平面物体の不変適合」、
１９９６年発行、ＩＥＥＥ／ＩＣＰＲ会報１９９６年
版、５０８〜５１２頁（"Invariant Fitting of Planar
Objects by Primitives", published in 1996 IEEE Pr
oceedings of ICPR '96, pp. 508-512）において、Ｖｏ
ｓｓらは、三角形、四角形、円、楕円、超二次式等の原
始関数を用いてパターン認識を行う方法を教示してい
る。さらに、著者は、モーメントを正規化された方法を
用いて原紙関数を記述し、結果として数値化の労力を軽
減する技術について説明している。
１９９６年発行、ＩＥＥＥ／ＩＣＰＲ会報１９９６年
版、５０８〜５１２頁（"Invariant Fitting of Planar
Objects by Primitives", published in 1996 IEEE Pr
oceedings of ICPR '96, pp. 508-512）において、Ｖｏ
ｓｓらは、三角形、四角形、円、楕円、超二次式等の原
始関数を用いてパターン認識を行う方法を教示してい
る。さらに、著者は、モーメントを正規化された方法を
用いて原紙関数を記述し、結果として数値化の労力を軽
減する技術について説明している。
【０００９】「印刷前用の画像ワークフローの管理およ
び表現」、グラフィックアート技術協会（ＴＡＧＡ）Ｖ
ｏｌ．１、１９９５年会報、３７３〜３８５頁（"Manag
ingand Representing Image Workflow in Prepress App
lications", Technical Association of the Graphic A
rts (TAGA) Vol. 1, 1995 Proceedings, pp. 373-385）
において、Ｖｅｎａｂｌｅらは、構造化画像を用いて印
刷前のワークフローを管理することを教示している。
び表現」、グラフィックアート技術協会（ＴＡＧＡ）Ｖ
ｏｌ．１、１９９５年会報、３７３〜３８５頁（"Manag
ingand Representing Image Workflow in Prepress App
lications", Technical Association of the Graphic A
rts (TAGA) Vol. 1, 1995 Proceedings, pp. 373-385）
において、Ｖｅｎａｂｌｅらは、構造化画像を用いて印
刷前のワークフローを管理することを教示している。
【００１０】ハフ変換は、曲線検出にとって最も重要で
最も広く用いられているアルゴリズムであろう。ハフ変
換は大域特徴情報（所定の曲線に属する点の集合）を効
率的に用いる。しかしながら、従来の適用では局所情報
を完全に無視する。この開示は、画像および文書内の局
所情報を活用することによってハフ変換を改良すること
を提案している。まず、各検出点毎に局所エッジ方向を
推定する。これは、ソーベルのオペレータをグレイ画像
に用いる、Ａ．ＲｏｓｅｎｆｅｌｄおよびＡ．Ｃ．Ｋａ
ｋによる論文「ディジタル画像処理」、アカデミックプ
レス社（"Digital Picture Processing", Academic Pre
ss, Inc.,）に記載されているような多くの標準的な方
法によって行うことができる。推定された局所エッジの
向きはハフ変換の累積処理を制御する。開示の方法は計
算処理をあまり必要とせず、検出における信頼性が高
い。
最も広く用いられているアルゴリズムであろう。ハフ変
換は大域特徴情報（所定の曲線に属する点の集合）を効
率的に用いる。しかしながら、従来の適用では局所情報
を完全に無視する。この開示は、画像および文書内の局
所情報を活用することによってハフ変換を改良すること
を提案している。まず、各検出点毎に局所エッジ方向を
推定する。これは、ソーベルのオペレータをグレイ画像
に用いる、Ａ．ＲｏｓｅｎｆｅｌｄおよびＡ．Ｃ．Ｋａ
ｋによる論文「ディジタル画像処理」、アカデミックプ
レス社（"Digital Picture Processing", Academic Pre
ss, Inc.,）に記載されているような多くの標準的な方
法によって行うことができる。推定された局所エッジの
向きはハフ変換の累積処理を制御する。開示の方法は計
算処理をあまり必要とせず、検出における信頼性が高
い。
【００１１】偽造検出技術は認識時の点検出に依存する
方法を含む。米国特許第５，５３３，１４４号、Ｆａ
ｎ、「偽造防止パターン検出器および方法」には、偽造
防止検出器と、写真複写されるプラテン画像部が１つ以
上の紙幣パターンを含むかどうかを識別する方法とが開
示されている。米国特許第５，５３３，１４４号の方法
を用いる場合、検出は回転およびシフトせずに行われ
る。特に、パターンはあらゆる方向に向き、画像のあら
ゆる位置に存在するとともに、あらゆる複雑な画像背景
に埋め込まれている可能性がある。被験画像を１ブロッ
ク毎に処理する。各ブロックを検査し、エッジ検出及び
方向推定手順を適用することによって、各ブロックが
「固定点」を含むかどうかを調べる。次に、潜在的な固
定点の場合、記憶されているテンプレートに対して突き
合わせ手順を行い、予め選択した紙幣パターンをいった
ん検出すると、それらのパターンが有効かどうかを判断
する。
方法を含む。米国特許第５，５３３，１４４号、Ｆａ
ｎ、「偽造防止パターン検出器および方法」には、偽造
防止検出器と、写真複写されるプラテン画像部が１つ以
上の紙幣パターンを含むかどうかを識別する方法とが開
示されている。米国特許第５，５３３，１４４号の方法
を用いる場合、検出は回転およびシフトせずに行われ
る。特に、パターンはあらゆる方向に向き、画像のあら
ゆる位置に存在するとともに、あらゆる複雑な画像背景
に埋め込まれている可能性がある。被験画像を１ブロッ
ク毎に処理する。各ブロックを検査し、エッジ検出及び
方向推定手順を適用することによって、各ブロックが
「固定点」を含むかどうかを調べる。次に、潜在的な固
定点の場合、記憶されているテンプレートに対して突き
合わせ手順を行い、予め選択した紙幣パターンをいった
ん検出すると、それらのパターンが有効かどうかを判断
する。
【００１２】他のパターン検出方法は以下の特許によっ
て示される。 ・米国特許第４，１５３，８９７号 Ｙａｓｕｄａら １９７９年５月８日発行 ・米国特許第５，２１６，７２４号 Ｓｕｚｕｋｉら １９９３年６月１日発行 ・米国特許第５，２９１，２４３号 Ｈｅｃｋｍａｎら １９９４年３月１日発行
て示される。 ・米国特許第４，１５３，８９７号 Ｙａｓｕｄａら １９７９年５月８日発行 ・米国特許第５，２１６，７２４号 Ｓｕｚｕｋｉら １９９３年６月１日発行 ・米国特許第５，２９１，２４３号 Ｈｅｃｋｍａｎら １９９４年３月１日発行
【００１３】Ｙａｓｕｄａらは、未知のパターンと標準
パターンとの類似度を識別するパターン認識システムを
開示している。まず、第１の限られた範囲全体にわたっ
て未知のパターンおよび標準パターンが互いに相対的に
ずれているそれぞれのシフト状態（シフトしていない状
態を含む）で、類似度を検出する。次に、これらの類似
度の最大値を検出する。さらに、最大値を与えたシフト
状態が相対的なシフトを含まない状態の場合、第１の限
られた範囲より大きい第２の範囲全体にわたって未知の
パターンおよび標準パターンが互いに相対的にずれてい
るそれぞれのシフト状態で、類似度を検出する。
パターンとの類似度を識別するパターン認識システムを
開示している。まず、第１の限られた範囲全体にわたっ
て未知のパターンおよび標準パターンが互いに相対的に
ずれているそれぞれのシフト状態（シフトしていない状
態を含む）で、類似度を検出する。次に、これらの類似
度の最大値を検出する。さらに、最大値を与えたシフト
状態が相対的なシフトを含まない状態の場合、第１の限
られた範囲より大きい第２の範囲全体にわたって未知の
パターンおよび標準パターンが互いに相対的にずれてい
るそれぞれのシフト状態で、類似度を検出する。
【００１４】Ｓｕｚｕｋｉらは、紙幣や有価証券等の特
定のパターンを正確に識別することができる画像読み取
り或いは画像処理装置を開示している。検出ユニットは
元の画像の位置情報を検出し、識別ユニットは元の画像
のある部分からパターンデータを抽出し、パターンデー
タと所定のパターンとの類似度に基づいて、元の画像が
所定の画像かどうかを識別する。
定のパターンを正確に識別することができる画像読み取
り或いは画像処理装置を開示している。検出ユニットは
元の画像の位置情報を検出し、識別ユニットは元の画像
のある部分からパターンデータを抽出し、パターンデー
タと所定のパターンとの類似度に基づいて、元の画像が
所定の画像かどうかを識別する。
【００１５】Ｈｅｃｋｍａｎらは、複写を検出したり改
竄を阻止する機密文書を１パス電子プリンタで複数色に
印刷するシステムを開示している。確認符号は２つの混
合色ハーフトーンパターンを有し、これらのパターンは
互いに反対方向に符号全体にわたって変動するハーフト
ーン密度勾配を有するが、背景とは異なる。
竄を阻止する機密文書を１パス電子プリンタで複数色に
印刷するシステムを開示している。確認符号は２つの混
合色ハーフトーンパターンを有し、これらのパターンは
互いに反対方向に符号全体にわたって変動するハーフト
ーン密度勾配を有するが、背景とは異なる。
【００１６】ここに記載したすべての引用例を本明細書
の一部と見なす。
の一部と見なす。
【００１７】
【課題を解決するための手段】信頼性が高く効率的な線
および曲線の検出を行うため、局所エッジ情報を利用す
る電子画像検出方法を開示する。また、開示の線検出方
法に基づいた通貨検出方法およびシステムも示す。
および曲線の検出を行うため、局所エッジ情報を利用す
る電子画像検出方法を開示する。また、開示の線検出方
法に基づいた通貨検出方法およびシステムも示す。
【００１８】本発明の方法では、局所エッジ情報を用い
て線検出を改良し、局所エッジの向きはハフ変換の累積
処理を制御する。
て線検出を改良し、局所エッジの向きはハフ変換の累積
処理を制御する。
【００１９】本発明の通貨検出方法では、検出器が、オ
フラインで、被験画像パターンに類似した試験パターン
を記録することによって生成されるテンプレートになる
画像例を学習し、テンプレート内で固定線を識別し、開
示の線検出方法を用いて試験時に長線を検出し、テンプ
レートを試験パターンに突き合わせる前にテンプレート
を回転およびシフトさせ、固定線を試験パターン内で検
出される長線に位置合わせし、テンプレートおよび試験
パターンを比較し、整合の有無を判断する。
フラインで、被験画像パターンに類似した試験パターン
を記録することによって生成されるテンプレートになる
画像例を学習し、テンプレート内で固定線を識別し、開
示の線検出方法を用いて試験時に長線を検出し、テンプ
レートを試験パターンに突き合わせる前にテンプレート
を回転およびシフトさせ、固定線を試験パターン内で検
出される長線に位置合わせし、テンプレートおよび試験
パターンを比較し、整合の有無を判断する。
【００２０】本方法は、本方法の上記ステップを実行す
るようにプログラムされたマイクロプロセッサを有する
システムで実施することができる。システムのマイクロ
プロセッサは、検出器がシステムに走査され取り込まれ
る画像例をオフラインで学習し、検出される試験パター
ンに類似した画像（パターン）例の画像パターンを記録
することによってテンプレートを生成する処理を容易に
する。マイクロプロセッサは、テンプレート内で固定線
を識別し、開示の線検出方法を用いて試験時に長線を検
出し、テンプレートを試験パターンに突き合わせる前に
テンプレートを回転およびシフトさせ、固定線を試験パ
ターン内で検出される長線に位置合わせし、テンプレー
トを試験パターンと比較し、固定線が試験パターン内に
存在するかどうかを判断する。
るようにプログラムされたマイクロプロセッサを有する
システムで実施することができる。システムのマイクロ
プロセッサは、検出器がシステムに走査され取り込まれ
る画像例をオフラインで学習し、検出される試験パター
ンに類似した画像（パターン）例の画像パターンを記録
することによってテンプレートを生成する処理を容易に
する。マイクロプロセッサは、テンプレート内で固定線
を識別し、開示の線検出方法を用いて試験時に長線を検
出し、テンプレートを試験パターンに突き合わせる前に
テンプレートを回転およびシフトさせ、固定線を試験パ
ターン内で検出される長線に位置合わせし、テンプレー
トを試験パターンと比較し、固定線が試験パターン内に
存在するかどうかを判断する。
【００２１】
【発明の実施の形態】本明細書に記載の方法は、画像認
識および検出を行うためのハフ変換の改良された適用で
ある。この開示に示されるハフ変換の改良は直線検出の
一例で紹介することができる。一般に知られているよう
に、直線は等式（１）によって表すことができる。 ｙ＝ｘｔａｎθ−ｂ （１）
識および検出を行うためのハフ変換の改良された適用で
ある。この開示に示されるハフ変換の改良は直線検出の
一例で紹介することができる。一般に知られているよう
に、直線は等式（１）によって表すことができる。 ｙ＝ｘｔａｎθ−ｂ （１）
【００２２】本発明の方法を用いて、（θ，ｂ）で示さ
れる２Ｄ（２次元）アレイを構築する。検出点Ｐi＝
（ｘi，ｙi）毎に、ｋｂ平面内に、線を等式（２）のよ
うに構成する。 ｂ＝ｋｘi−ｙi （２） ここで、ｋ＝ｔａｎθである。換言すれば、１（または
Ｐiの強さに比例する数量）をこの線上にあるそれぞれ
の（θ，ｂ）に加える。Ｐiが同一線上にある場合、対
応する線がすべて同じ点を通ることは容易に確認され
る。このため、すべてのＰiに対応する線を構成した場
合、同一線上のＰiの集合に対応する（θ，ｂ）空間内
の点でピークが得られるはずである。これらの点の位置
は対応する線の等式によって求められる。存在しうるす
べての向きに対して等式（２）は値を出すので、ハフ変
換では、各検出点毎に等式（２）をＫ回計算するだけで
よい。ここで、Ｋ＝１８０゜／Ｒ、Ｒはθを推定するた
めの解像度である。０．５゜の精度が必要な場合、Ｋ＝
３６０である。
れる２Ｄ（２次元）アレイを構築する。検出点Ｐi＝
（ｘi，ｙi）毎に、ｋｂ平面内に、線を等式（２）のよ
うに構成する。 ｂ＝ｋｘi−ｙi （２） ここで、ｋ＝ｔａｎθである。換言すれば、１（または
Ｐiの強さに比例する数量）をこの線上にあるそれぞれ
の（θ，ｂ）に加える。Ｐiが同一線上にある場合、対
応する線がすべて同じ点を通ることは容易に確認され
る。このため、すべてのＰiに対応する線を構成した場
合、同一線上のＰiの集合に対応する（θ，ｂ）空間内
の点でピークが得られるはずである。これらの点の位置
は対応する線の等式によって求められる。存在しうるす
べての向きに対して等式（２）は値を出すので、ハフ変
換では、各検出点毎に等式（２）をＫ回計算するだけで
よい。ここで、Ｋ＝１８０゜／Ｒ、Ｒはθを推定するた
めの解像度である。０．５゜の精度が必要な場合、Ｋ＝
３６０である。
【００２３】ハフ変換は大域特徴情報（所定の曲線に属
する点の集合）を効率的に用いる。しかしながら、ハフ
変換は局所情報を完全に無視する。１本の線の場合、大
抵、局所エッジ方向は線方向と一直線に並んでいる。局
所情報を活用することによって改良したハフ変換を開示
する。まず、各検出点毎に局所エッジ方向を推定する。
これは、多くの標準的な方法によって、例えば、ソーベ
ルのオペレータを用いることによって行うことができ
る。次に、推定された局所エッジ方向であるφを中心と
した少量の方向の場合のみ等式（２）で値を出す。
する点の集合）を効率的に用いる。しかしながら、ハフ
変換は局所情報を完全に無視する。１本の線の場合、大
抵、局所エッジ方向は線方向と一直線に並んでいる。局
所情報を活用することによって改良したハフ変換を開示
する。まず、各検出点毎に局所エッジ方向を推定する。
これは、多くの標準的な方法によって、例えば、ソーベ
ルのオペレータを用いることによって行うことができ
る。次に、推定された局所エッジ方向であるφを中心と
した少量の方向の場合のみ等式（２）で値を出す。
【００２４】この方法には２つの利点がある。第１に、
必要な計算が減る。等式（２）でＫ *回値を出しさえす
ればよい。ここで、Ｋ*＝Δ／Ｒ、Δは予め設定された
しきい値であり、局所エッジ方向推定精度によって決定
される。Δ＝１０゜およびＲ＝０．５゜の場合、Ｋ*＝
２０である。ソーベルのオペレータを用いてエッジ検出
を推定する場合は主に除算を１回行う。通常、全体の計
算は標準的なハフ変換よりかなり少ない。
必要な計算が減る。等式（２）でＫ *回値を出しさえす
ればよい。ここで、Ｋ*＝Δ／Ｒ、Δは予め設定された
しきい値であり、局所エッジ方向推定精度によって決定
される。Δ＝１０゜およびＲ＝０．５゜の場合、Ｋ*＝
２０である。ソーベルのオペレータを用いてエッジ検出
を推定する場合は主に除算を１回行う。通常、全体の計
算は標準的なハフ変換よりかなり少ない。
【００２５】また、本明細書に記載の基礎の方法は検出
に適用する場合により信頼性が高い。これは図１（Ａ）
の例によって示され、図１（Ａ）には、それぞれが画素
を３つずつ有する３本の線を示されている。しかしなが
ら、標準的なハフ変換を適用すると、これら３本の線だ
けでなく、図１（Ｂ）の点線で示されるような５本の余
分な線も検出される。その理由は、本当の線および余分
な線はともに同じカウント（この例では、３）だからで
ある。提案するように局所エッジ情報を用いればこのよ
うなことは起こらず、図１（Ｃ）に示すように、３本の
線だけ認識される。
に適用する場合により信頼性が高い。これは図１（Ａ）
の例によって示され、図１（Ａ）には、それぞれが画素
を３つずつ有する３本の線を示されている。しかしなが
ら、標準的なハフ変換を適用すると、これら３本の線だ
けでなく、図１（Ｂ）の点線で示されるような５本の余
分な線も検出される。その理由は、本当の線および余分
な線はともに同じカウント（この例では、３）だからで
ある。提案するように局所エッジ情報を用いればこのよ
うなことは起こらず、図１（Ｃ）に示すように、３本の
線だけ認識される。
【００２６】提案される方法を線検出の場合について示
しているが、円または他の単純な曲線を検出する場合に
も容易に一般化することができる。
しているが、円または他の単純な曲線を検出する場合に
も容易に一般化することができる。
【００２７】上記のように、この方法の適用の１つは、
走査システムまたは複写機に内蔵された検出システムが
画像の認識・認証を行う画像検出技術にある。まず、シ
ステムはオフラインで画像例を学習する。システムが次
に走査する試験画像と比較される画像パターンを記録す
ることによって、テンプレートを作成する。システムの
学習には、テンプレートの生成と、試験画像内で識別可
能なテンプレート内の１対以上の固定線の選択とが含ま
れる。通常、固定線は直線であるが、長い線が望まし
い。固定線は画像パターン内の線または画像に沿ったエ
ッジでもよい。固定線対はそれぞれ２本の線を含み、こ
の２本の線はある方向に互いに直交している。検出器
は、オフラインで、サンプリングされる試験パターンに
類似したパターンを記録することによって生成されるテ
ンプレートになる通貨画像を学習する。上記テンプレー
ト内で固定線を識別する。
走査システムまたは複写機に内蔵された検出システムが
画像の認識・認証を行う画像検出技術にある。まず、シ
ステムはオフラインで画像例を学習する。システムが次
に走査する試験画像と比較される画像パターンを記録す
ることによって、テンプレートを作成する。システムの
学習には、テンプレートの生成と、試験画像内で識別可
能なテンプレート内の１対以上の固定線の選択とが含ま
れる。通常、固定線は直線であるが、長い線が望まし
い。固定線は画像パターン内の線または画像に沿ったエ
ッジでもよい。固定線対はそれぞれ２本の線を含み、こ
の２本の線はある方向に互いに直交している。検出器
は、オフラインで、サンプリングされる試験パターンに
類似したパターンを記録することによって生成されるテ
ンプレートになる通貨画像を学習する。上記テンプレー
ト内で固定線を識別する。
【００２８】検出を行うとき、まず、開示の線検出方法
を行い、長い直線を検出する。次に、検出した長い線を
数対にグループ化する。これらの対は、それぞれ、直交
する２本の長い線を含む。検出した長い線の対が固定線
対であると仮定して、試験パターンをテンプレートに突
き合わせる。図２（Ａ）はサンプルテンプレートを示
す。特に、まず、突き合わせる前にテンプレートを回転
およびシフトさせ、固定線を検出される長い線に合わせ
る。これは図２（Ｂ）によく示されている。図２（Ｂ）
において、固定線はテンプレートと類似し、図の上部に
示されている。図２（Ｃ）に示すように、テンプレート
（図２（Ａ））を被試験画像内の固定線（図２（Ｂ））
に突き合わせた後、本物の画像パターンを検出すること
が明らかになる。図２（Ｃ）において、テンプレート
（図２（Ａ））を図２（Ｂ）の試験パターン固定線の上
に重ねる。その後、試験結果を肯定として判断してもよ
い。
を行い、長い直線を検出する。次に、検出した長い線を
数対にグループ化する。これらの対は、それぞれ、直交
する２本の長い線を含む。検出した長い線の対が固定線
対であると仮定して、試験パターンをテンプレートに突
き合わせる。図２（Ａ）はサンプルテンプレートを示
す。特に、まず、突き合わせる前にテンプレートを回転
およびシフトさせ、固定線を検出される長い線に合わせ
る。これは図２（Ｂ）によく示されている。図２（Ｂ）
において、固定線はテンプレートと類似し、図の上部に
示されている。図２（Ｃ）に示すように、テンプレート
（図２（Ａ））を被試験画像内の固定線（図２（Ｂ））
に突き合わせた後、本物の画像パターンを検出すること
が明らかになる。図２（Ｃ）において、テンプレート
（図２（Ａ））を図２（Ｂ）の試験パターン固定線の上
に重ねる。その後、試験結果を肯定として判断してもよ
い。
【００２９】図３を参照すると、画像検出システム５に
必要なシステムハードウェアは、試験画像を受け取るス
キャナ１と、局所エッジ情報を用いて画像整合を検出す
るハフ変換がプログラムされ、走査画像内の線および曲
線を検出するマイクロプロセッサ２と、試験パターンを
記憶するメモリ３と、整合方向を示す表示手段４とを用
いる。検出システム５は、マイクロプロセッサ２（「検
出器」とも呼ばれる）がスキャナ１によって走査され上
記システムに取り込まれるサンプル画像をオフラインで
学習し、検出される試験パターンに類似した紙幣例の画
像パターンをメモリ３に記録することによってテンプレ
ートを生成する処理を容易にする。テンプレート内の固
定線をマイクロプロセッサ２によって識別する。さら
に、マイクロプロセッサシステムは、開示の線検出方法
を用いて長線を検出し、テンプレートを試験パターンに
突き合わせる前にテンプレートを回転およびシフトさ
せ、固定線を試験パターン内で検出される長線に合わせ
るようにプログラムされている。次に、マイクロプロセ
ッサ２は、メモリ３に保持されているテンプレートを、
スキャナ１によって走査された試験パターンまたは画像
取り込み手段によって表示された試験パターンと比較
し、固定線が試験パターン内に存在するかどうかを判断
する。
必要なシステムハードウェアは、試験画像を受け取るス
キャナ１と、局所エッジ情報を用いて画像整合を検出す
るハフ変換がプログラムされ、走査画像内の線および曲
線を検出するマイクロプロセッサ２と、試験パターンを
記憶するメモリ３と、整合方向を示す表示手段４とを用
いる。検出システム５は、マイクロプロセッサ２（「検
出器」とも呼ばれる）がスキャナ１によって走査され上
記システムに取り込まれるサンプル画像をオフラインで
学習し、検出される試験パターンに類似した紙幣例の画
像パターンをメモリ３に記録することによってテンプレ
ートを生成する処理を容易にする。テンプレート内の固
定線をマイクロプロセッサ２によって識別する。さら
に、マイクロプロセッサシステムは、開示の線検出方法
を用いて長線を検出し、テンプレートを試験パターンに
突き合わせる前にテンプレートを回転およびシフトさ
せ、固定線を試験パターン内で検出される長線に合わせ
るようにプログラムされている。次に、マイクロプロセ
ッサ２は、メモリ３に保持されているテンプレートを、
スキャナ１によって走査された試験パターンまたは画像
取り込み手段によって表示された試験パターンと比較
し、固定線が試験パターン内に存在するかどうかを判断
する。
【図１】 （Ａ）は、それぞれの線が画素を３つずつ有
する３本の線、（Ｂ）は、標準のハフ変換を適用すると
きに通常検出される５本の余分な線、（Ｃ）は、提案す
るように本発明によって局所エッジ情報を用いると３本
の線だけ検出する場合を示す図である。
する３本の線、（Ｂ）は、標準のハフ変換を適用すると
きに通常検出される５本の余分な線、（Ｃ）は、提案す
るように本発明によって局所エッジ情報を用いると３本
の線だけ検出する場合を示す図である。
【図２】 （Ａ）は、サンプル内では固定線（点線）が
交差し「Ｌ」字型になっているサンプルテンプレートを
示し、（Ｂ）は、試験画像で見られる固定線、（Ｃ）
は、テンプレート（図２（Ａ））を画像内の固定線（図
２（Ｂ））に突き合わせた後に本物の通貨を検出する場
合を示す図である。
交差し「Ｌ」字型になっているサンプルテンプレートを
示し、（Ｂ）は、試験画像で見られる固定線、（Ｃ）
は、テンプレート（図２（Ａ））を画像内の固定線（図
２（Ｂ））に突き合わせた後に本物の通貨を検出する場
合を示す図である。
【図３】 本発明のシステムのブロック図である。
１ スキャナ ２ マイクロプロセッサ ３ メモリ ４ 表示手段 ５ 画像検出システム
Claims (3)
- 【請求項１】 局所エッジ情報を用いて線および曲線を
検出する画像検出方法において、 ａ）（θ，ｂ）で示される２Ｄアレイを構築し、各検出
点Ｐi＝（ｘi，ｙi）毎にｋｂ平面内に線を下式のよう
に構成し、 ｂ＝ｋｘi−ｙi φ＋Δ＜θ＜φ−Δの場合、ｋ＝ｔａｎθであり、φは
局所エッジのエッジ方向であり、Δは局所エッジ方向推
定精度によって決定される予め設定されたパラメータで
あり、 ｂ）前記各検出点Ｐiのすべてに対応する線を構成し、
前記各検出点Ｐiの同一線上の集合に対応する点（θ，
ｂ）でピークが得られ、前記各検出点Ｐiの位置は対応
する線の等式によって求められ、 画像検出時に線および曲線を求めるための全体の計算
は、下式を各検出点毎にＫ回計算することによって得ら
れ、 ｂ＝ｋｘi−ｙi ここで、Ｋ＝Δ／Ｒであり、Ｒはθを推定するための解
像度であることを特徴とする画像検出方法。 - 【請求項２】 線検出情報を用いる画像検出方法におい
て、 検出器にオフラインで画像例を学習させ、テンプレート
は、検出される試験パターンに類似した前記画像例の画
像パターンを記録することによって生成され、 前記テンプレート内で固定線を識別し、 試験パターン内の長線を検出し、 前記テンプレートを前記試験パターンに突き合わせる前
に前記テンプレートを回転およびシフトさせ、前記固定
線を前記試験パターン内で検出される長線に位置合わせ
し、 前記テンプレートを前記試験パターンと比較し、前記固
定線が前記試験パターン内に存在するかどうかを判断す
ることを特徴とする画像検出方法。 - 【請求項３】 局所エッジ情報を用いて同一の画像を検
出するようにプログラムされ、試験パターンおよびテン
プレート内で識別された線に対して改良されたハフ変換
を実行することによって、走査文書内の線および曲線を
検出するマイクロプロセッサを備えることを特徴とする
画像検出システム。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| US972203 | 1997-11-17 | ||
| US08/972,203 US6026186A (en) | 1997-11-17 | 1997-11-17 | Line and curve detection using local information |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11203480A true JPH11203480A (ja) | 1999-07-30 |
Family
ID=25519339
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP10314337A Withdrawn JPH11203480A (ja) | 1997-11-17 | 1998-11-05 | 画像検出方法及びシステム |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (2) | US6026186A (ja) |
| JP (1) | JPH11203480A (ja) |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6181813B1 (en) * | 1997-09-29 | 2001-01-30 | Xerox Corporation | Method for counterfeit currency detection using orthogonal line comparison |
| US6975764B1 (en) * | 1997-11-26 | 2005-12-13 | Cognex Technology And Investment Corporation | Fast high-accuracy multi-dimensional pattern inspection |
| US6658145B1 (en) * | 1997-12-31 | 2003-12-02 | Cognex Corporation | Fast high-accuracy multi-dimensional pattern inspection |
| US6298157B1 (en) * | 1998-02-27 | 2001-10-02 | Adobe Systems Incorporated | Locating and aligning embedded images |
| US7016539B1 (en) | 1998-07-13 | 2006-03-21 | Cognex Corporation | Method for fast, robust, multi-dimensional pattern recognition |
| US6741279B1 (en) * | 1998-07-21 | 2004-05-25 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | System and method for capturing document orientation information with a digital camera |
| US7620527B1 (en) | 1999-05-10 | 2009-11-17 | Johan Leo Alfons Gielis | Method and apparatus for synthesizing and analyzing patterns utilizing novel “super-formula” operator |
| US6574580B2 (en) * | 2000-02-11 | 2003-06-03 | Scriptpro Llc | Pharmacy pill counting vision system |
| US6895520B1 (en) | 2001-03-02 | 2005-05-17 | Advanced Micro Devices, Inc. | Performance and power optimization via block oriented performance measurement and control |
| US8081820B2 (en) * | 2003-07-22 | 2011-12-20 | Cognex Technology And Investment Corporation | Method for partitioning a pattern into optimized sub-patterns |
| US7190834B2 (en) * | 2003-07-22 | 2007-03-13 | Cognex Technology And Investment Corporation | Methods for finding and characterizing a deformed pattern in an image |
| US20050045501A1 (en) * | 2003-09-02 | 2005-03-03 | Briggs Randall Jay | Integrated compact disc holder for a portable device |
| JP4428067B2 (ja) * | 2004-01-28 | 2010-03-10 | ソニー株式会社 | 画像照合装置、プログラム、および画像照合方法 |
| US7373277B1 (en) | 2004-03-09 | 2008-05-13 | Kla-Tencor Technologies Corp. | Methods and systems for detection of selected defects particularly in relatively noisy inspection data |
| US8437502B1 (en) | 2004-09-25 | 2013-05-07 | Cognex Technology And Investment Corporation | General pose refinement and tracking tool |
| US7397970B2 (en) * | 2004-12-07 | 2008-07-08 | Lockheed Martin Corporation | Automatic scene correlation and identification |
| JP4952026B2 (ja) * | 2006-03-31 | 2012-06-13 | 株式会社日立製作所 | 生体情報認証装置および認証方法 |
| US8527285B2 (en) * | 2006-06-28 | 2013-09-03 | Pitney Bowes Inc. | Postage printing system for printing both postal and non-postal documents |
| US7916924B2 (en) * | 2006-09-19 | 2011-03-29 | Primax Electronics Ltd. | Color processing method for identification of areas within an image corresponding to monetary banknotes |
| US7706592B2 (en) | 2006-09-20 | 2010-04-27 | Primax Electronics Ltd. | Method for detecting a boundary of a monetary banknote within an image |
| US7738690B2 (en) | 2006-09-20 | 2010-06-15 | Primax Electronics Ltd. | Verification method for determining areas within an image corresponding to monetary banknotes |
| US7885450B2 (en) * | 2006-09-20 | 2011-02-08 | Primax Electronics Ltd. | Method for characterizing texture of areas within an image corresponding to monetary banknotes |
| US7706593B2 (en) * | 2006-09-20 | 2010-04-27 | Primax Electronics Ltd. | Verification method for determining areas within an image corresponding to monetary banknotes |
| US8275170B2 (en) * | 2006-12-08 | 2012-09-25 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Apparatus and method for detecting horizon in sea image |
| KR100886611B1 (ko) * | 2007-08-14 | 2009-03-05 | 한국전자통신연구원 | 영상에서 점진적 화소 확장에 의한 선분 추출 방법 및 장치 |
| US8103085B1 (en) | 2007-09-25 | 2012-01-24 | Cognex Corporation | System and method for detecting flaws in objects using machine vision |
| US9449026B2 (en) * | 2010-08-31 | 2016-09-20 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Sketch-based image search |
| US8651615B2 (en) | 2011-12-19 | 2014-02-18 | Xerox Corporation | System and method for analysis of test pattern image data in an inkjet printer using a template |
| US9355440B1 (en) | 2012-10-10 | 2016-05-31 | Kla-Tencor Corp. | Detection of selected defects in relatively noisy inspection data |
| US9147125B2 (en) | 2013-05-03 | 2015-09-29 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Hand-drawn sketch recognition |
| US9679224B2 (en) | 2013-06-28 | 2017-06-13 | Cognex Corporation | Semi-supervised method for training multiple pattern recognition and registration tool models |
| US9442077B2 (en) | 2013-08-28 | 2016-09-13 | Kla-Tencor Corp. | Scratch filter for wafer inspection |
| CN103679721B (zh) * | 2013-12-10 | 2016-12-07 | 中国船舶重工集团公司第七0九研究所 | 采用邻域法霍夫变换的图像轮廓简化方法 |
| CN104239903A (zh) * | 2014-10-10 | 2014-12-24 | 江南大学 | 一种基于qpso算法的图像边缘检测方法 |
| US10185885B2 (en) | 2014-10-31 | 2019-01-22 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Tex line detection |
| KR102087681B1 (ko) | 2015-09-17 | 2020-03-11 | 삼성전자주식회사 | 이미지 처리 장치, 이미지 처리 방법 및 컴퓨터 판독가능 기록 매체 |
| US10997407B2 (en) | 2015-10-02 | 2021-05-04 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Detecting document objects |
| CN112926695B (zh) * | 2021-04-16 | 2024-05-24 | 动员(北京)人工智能技术研究院有限公司 | 基于模板匹配的图像识别方法和系统 |
| CN113158928B (zh) * | 2021-04-27 | 2023-09-19 | 浙江云奕科技有限公司 | 一种基于图像识别的混凝土试块防造假方法 |
| CN116609313B (zh) * | 2023-07-18 | 2023-11-03 | 北京心联光电科技有限公司 | 细胞高通量测试方法、系统和设备 |
Family Cites Families (19)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5313840A (en) * | 1976-07-23 | 1978-02-07 | Hitachi Ltd | Analogy calculator |
| EP0233888B1 (en) * | 1984-12-14 | 1990-12-12 | AHLBOM, Sten Hugo Nils | Image processing device |
| US4707647A (en) * | 1986-05-19 | 1987-11-17 | Gmf Robotics Corporation | Gray scale vision method and system utilizing same |
| SG120852A1 (en) * | 1989-02-10 | 2006-04-26 | Canon Kk | Apparatus for image reading or processing |
| US5220398A (en) * | 1990-09-28 | 1993-06-15 | Massachusetts Institute Of Technology | Analog VLSI microchip for object position and orientation |
| US5430525A (en) * | 1990-11-30 | 1995-07-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus |
| JP2615401B2 (ja) * | 1992-06-04 | 1997-05-28 | 大蔵省印刷局長 | 偽造防止用潜像模様形成体及びその作製方法 |
| US5652803A (en) * | 1992-08-10 | 1997-07-29 | Ricoh Company, Ltd. | Special-document discriminating apparatus and managing system for image forming apparatus having a special-document discriminating function |
| US5790165A (en) * | 1992-08-24 | 1998-08-04 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and providing controlling addition of predetermined data in a border portion |
| CA2106706C (en) * | 1992-09-28 | 1999-07-27 | Rie Saito | Image forming method and apparatus |
| US5253765A (en) * | 1993-01-14 | 1993-10-19 | L.M.B. Electronics, Inc. | Sorting and grading system |
| EP0609008B1 (en) * | 1993-01-19 | 2001-06-20 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and method |
| US5291243A (en) * | 1993-02-05 | 1994-03-01 | Xerox Corporation | System for electronically printing plural-color tamper-resistant documents |
| US5515453A (en) * | 1994-01-21 | 1996-05-07 | Beacon System, Inc. | Apparatus and method for image processing in symbolic space |
| JP3078442B2 (ja) * | 1994-03-29 | 2000-08-21 | シャープ株式会社 | 画像処理装置の偽造防止装置 |
| US5533144A (en) * | 1994-10-17 | 1996-07-02 | Xerox Corporation | Anti-counterfeit pattern detector and method |
| US5528387A (en) * | 1994-11-23 | 1996-06-18 | Xerox Corporation | Electronic image registration for a scanner |
| US5764788A (en) * | 1995-08-31 | 1998-06-09 | Macmillan Bloedel Limited | Strand orientation sensing |
| US5848193A (en) * | 1997-04-07 | 1998-12-08 | The United States Of America As Represented By The Secretary Of The Navy | Wavelet projection transform features applied to real time pattern recognition |
-
1997
- 1997-11-17 US US08/972,203 patent/US6026186A/en not_active Expired - Lifetime
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1998
- 1998-11-05 JP JP10314337A patent/JPH11203480A/ja not_active Withdrawn
-
1999
- 1999-11-24 US US09/448,135 patent/US6574366B1/en not_active Expired - Fee Related
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