JPS61241885A - 画像信号の認識方法 - Google Patents
画像信号の認識方法Info
- Publication number
- JPS61241885A JPS61241885A JP60083945A JP8394585A JPS61241885A JP S61241885 A JPS61241885 A JP S61241885A JP 60083945 A JP60083945 A JP 60083945A JP 8394585 A JP8394585 A JP 8394585A JP S61241885 A JPS61241885 A JP S61241885A
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- power spectrum
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- Pending
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
（産業上の利用分野）
本発明は、画像信号の認識方法に関する。
（従来技術とその問題点）
ＯＣＲ等のパタン認識装置の認識方式は、大別してアナ
ログ的マツチング法（テンプレートマツチング法）及び
構造解析法とに分ける事ができ石。
ログ的マツチング法（テンプレートマツチング法）及び
構造解析法とに分ける事ができ石。
前者は標準パタンと未知パタンとの重あわせによってパ
タンを認識する方式であシ、汎用性にすぐれ、％に活字
の読み取りには有利であるとされている。しかしこの方
式には、パタンにノイズがあったシ、変形があったシす
ると標準パタンとの京なシあいが少なくなシ、正しく認
識されないという欠点があった〇 そこで従来は標準パタンに人為的にぼかしを加える等の
方法で、ノイズ等の効果を軽減し認降率の向上を図って
いた（例えは、安田道夫９日経エレクトロニクス、１９
７５．１．２７ 、ｐ７１ 、’パタン認識の現体と将
来°参照）。
タンを認識する方式であシ、汎用性にすぐれ、％に活字
の読み取りには有利であるとされている。しかしこの方
式には、パタンにノイズがあったシ、変形があったシす
ると標準パタンとの京なシあいが少なくなシ、正しく認
識されないという欠点があった〇 そこで従来は標準パタンに人為的にぼかしを加える等の
方法で、ノイズ等の効果を軽減し認降率の向上を図って
いた（例えは、安田道夫９日経エレクトロニクス、１９
７５．１．２７ 、ｐ７１ 、’パタン認識の現体と将
来°参照）。
第３図の１次元の信号パタンを用いて説明する。
良く知られているように、急激な変化のある信号に対し
である幅＋’ｌの範囲で移動平均をとってやると信号の
高周波成分か取り除かれ、なだらかな変化をするようＫ
なる。このように１適当な重み関数を用いてパタンの移
動平均をとってから、テンプレートマツチングを行なう
方式は、パタンを人為的にほかす方法に対応しておシ、
パタンにノイズが重畳している場合や、或いはパタンに
変形がある場合等には効果のある方法である。
である幅＋’ｌの範囲で移動平均をとってやると信号の
高周波成分か取り除かれ、なだらかな変化をするようＫ
なる。このように１適当な重み関数を用いてパタンの移
動平均をとってから、テンプレートマツチングを行なう
方式は、パタンを人為的にほかす方法に対応しておシ、
パタンにノイズが重畳している場合や、或いはパタンに
変形がある場合等には効果のある方法である。
しかしながら、このような方式は、パタンの高周波成分
をある稲のフィルターで落としていることＫなり、予め
、どの程度のノイズ、或いは変形があるのかが、分かっ
ている場合には効果があるが、それが予め分かっていな
い場合には、認識処理の分解能を落としてしまうという
欠点かあった。
をある稲のフィルターで落としていることＫなり、予め
、どの程度のノイズ、或いは変形があるのかが、分かっ
ている場合には効果があるが、それが予め分かっていな
い場合には、認識処理の分解能を落としてしまうという
欠点かあった。
（発明の目的）
本発明の目的は、パタンの高周波成分の情報を捨てるこ
となく処理を行なうことによシ、ノイズ或いは変形に対
して強い画像認識方式を分解能を不必要に落とす事なく
実現できる画像信号の認識方法を提供することにある。
となく処理を行なうことによシ、ノイズ或いは変形に対
して強い画像認識方式を分解能を不必要に落とす事なく
実現できる画像信号の認識方法を提供することにある。
（発明の構成）
本発明の方法は入力画像信号を、互いにオーバーラツプ
する、もしくはオーバーラツプしない、小領域に分割し
、前記各小領域中ごとに入力画像信号をその空間周波数
パワースペクトルのパタンに変換し、臨界空間周波数Ｋ
ｃを変化させながら前記Ｋｃ以下の成分だけを用いて前
記各小領域中ごとの空間周波数パワースペクトルのパタ
ンとあらかじめ用意された、標準パタンの前記各小領域
中コトの空間周波数パワースペクトルのパタンのＫｃ以
下の成分との間でテンプレートマツチングを行なって構
成される。
する、もしくはオーバーラツプしない、小領域に分割し
、前記各小領域中ごとに入力画像信号をその空間周波数
パワースペクトルのパタンに変換し、臨界空間周波数Ｋ
ｃを変化させながら前記Ｋｃ以下の成分だけを用いて前
記各小領域中ごとの空間周波数パワースペクトルのパタ
ンとあらかじめ用意された、標準パタンの前記各小領域
中コトの空間周波数パワースペクトルのパタンのＫｃ以
下の成分との間でテンプレートマツチングを行なって構
成される。
（実施例）
次に本発明の実施例について図面を参照して説明する。
第１図は、本発明の一実施例を示す流れ図である。
テレビカメラもしくはイメージスキャナーから人力され
たパタンの画像情報は、画素ととに１明暗度が数値化さ
れて、画像メモリに収納される。
たパタンの画像情報は、画素ととに１明暗度が数値化さ
れて、画像メモリに収納される。
本方式による処理では、この画像情報に対して、まずプ
ロセッサー等を用いて以下のような変換を施す。
ロセッサー等を用いて以下のような変換を施す。
今、入力画像の画素数をＮｘＮとする。まず、この入力
画像を、画素数ｎ１ＸｎＩからなる、ｎ！Ｘｎｌコの小
領域に分割する。ここで、互いにオーバーラツプがない
ように画像を分割する場合には、Ｎ＝ｎＩｘｎ２である
が、 −′ 互いにオーバーラツプがある
よ うに分割してもかまわない。
画像を、画素数ｎ１ＸｎＩからなる、ｎ！Ｘｎｌコの小
領域に分割する。ここで、互いにオーバーラツプがない
ように画像を分割する場合には、Ｎ＝ｎＩｘｎ２である
が、 −′ 互いにオーバーラツプがある
よ うに分割してもかまわない。
次に、これらの小領域に分割された各画像にたいして、
次のように、その空間周波数パワースペクトルを求める
処理を施す。
次のように、その空間周波数パワースペクトルを求める
処理を施す。
ここで各小領域を添え字（ｘ、ｙ）（ｘ、ｙ＝１〜ｎｚ
）で表わし、各小領域中での画素の位置を添え字（ｘｔ
ｙ）（ｘ、ｙ＝＝ｌ〜ｎｔ）で表わす。また（Ｘ、Ｙ
）で表わされる小領域中の（ｘ、ｙ）の位ｆｉｌＫある
画素の値をＩ（ｘ、ｙ；Ｘ、ｙ）で表わす。上述の空間
周波数パワースペクトルのパタンは次式によシ計算され
る。
）で表わし、各小領域中での画素の位置を添え字（ｘｔ
ｙ）（ｘ、ｙ＝＝ｌ〜ｎｔ）で表わす。また（Ｘ、Ｙ
）で表わされる小領域中の（ｘ、ｙ）の位ｆｉｌＫある
画素の値をＩ（ｘ、ｙ；Ｘ、ｙ）で表わす。上述の空間
周波数パワースペクトルのパタンは次式によシ計算され
る。
（ｉ２ｆ（ｘｅＪ＋ｙ＊ｋｌ）／ｎ＋）： ｋｓ ＊
ｋｘ ＝１〜ｎＩ＋ Ｘ ＃ ｙ＝ｌ〜ｎ、 −・
（１）Ｐ（ｋ、、に、 ： Ｘ、 Ｙ） ＝ｌ Ｆ’（
ｋ、、 ｋ、 ：Ｘ、Ｙ） ｌ”・・・（２）（１）式
はＩ（ｘ、ｙ：Ｘ、Ｙ）の添え字（ｘ、ｙ）に関する２
次元の離散値フーリエ変換を表わす。
ｋｘ ＝１〜ｎＩ＋ Ｘ ＃ ｙ＝ｌ〜ｎ、 −・
（１）Ｐ（ｋ、、に、 ： Ｘ、 Ｙ） ＝ｌ Ｆ’（
ｋ、、 ｋ、 ：Ｘ、Ｙ） ｌ”・・・（２）（１）式
はＩ（ｘ、ｙ：Ｘ、Ｙ）の添え字（ｘ、ｙ）に関する２
次元の離散値フーリエ変換を表わす。
（１）式の計算に関しては高速フーリエ変換のアルゴリ
ズムを利用する事が可能である。（２）式のＰ （ｋｌ
＋に１：Ｘ、Ｙ）が空間周波数パワースペクトルである
Ｏ 次にこのように各小領域ごとに得られた空間周波数パワ
ースペクトルのパタンは予め同様の変換を診しておいた
標準パタンとの間でテンプレートマツチングを行なう事
によシパタン判定を行なう。
ズムを利用する事が可能である。（２）式のＰ （ｋｌ
＋に１：Ｘ、Ｙ）が空間周波数パワースペクトルである
Ｏ 次にこのように各小領域ごとに得られた空間周波数パワ
ースペクトルのパタンは予め同様の変換を診しておいた
標準パタンとの間でテンプレートマツチングを行なう事
によシパタン判定を行なう。
この際、臨界空間周波数Ｋｃを定め、それを増加させな
がら、ｋｃ以下の空間周波数を持つ、各小領域中ごとの
空間周波数パワースペクトルのパタンを用いて、標準パ
タンの、やけりＫｃ以下の空間周波数を持つ、各小領域
中ごとの空間周波数パワースベクトルのパタンとの間で
テンプレートマツチングを府なっていく。臨界空間周波
数Ｋｃが０の場合には、各小領域中ごとの空間周波数パ
ワースペクトルのパタンＰ（０，０：Ｘ、Ｙ）ｔｉ各小
領域、（ｘ、ｙ）ごとの、画素の値の２乗平均に等しい
。従って、この場合には分割された各小領域中ごとに平
均されたパタンか得られ、パタンのノイズ或いは、パタ
ンの微小な変形には敏感でないマツチングが行なわれる
。
がら、ｋｃ以下の空間周波数を持つ、各小領域中ごとの
空間周波数パワースペクトルのパタンを用いて、標準パ
タンの、やけりＫｃ以下の空間周波数を持つ、各小領域
中ごとの空間周波数パワースベクトルのパタンとの間で
テンプレートマツチングを府なっていく。臨界空間周波
数Ｋｃが０の場合には、各小領域中ごとの空間周波数パ
ワースペクトルのパタンＰ（０，０：Ｘ、Ｙ）ｔｉ各小
領域、（ｘ、ｙ）ごとの、画素の値の２乗平均に等しい
。従って、この場合には分割された各小領域中ごとに平
均されたパタンか得られ、パタンのノイズ或いは、パタ
ンの微小な変形には敏感でないマツチングが行なわれる
。
しかしこの段階では、マツチングの分解能は悪いので、
複数コの標準パタンかマツチングする可能性がある。そ
こでこのパタン判定ユニットでは、臨界空間周波数Ｋｃ
を増加させながら、Ｋｃ以下の空間周波数を持つ、各小
領域中ごとの空間周波数パワースペクトルのパタンを用
いて、候補トシて残りた標準パタンに対してのみ、やは
りＫｃ以下の空間周波数を持つ、各小領域中ごとの空間
周波数パワースペクトルのパタンとの間でテンプレート
マツチングを行なっていく。こうして徐々に分解能を上
げながらマツチングを行なっていき候補パタンを次々に
落としていく。そして遂にただ１つの標準パタンか候補
として残った所で、それを判定結果とする。
複数コの標準パタンかマツチングする可能性がある。そ
こでこのパタン判定ユニットでは、臨界空間周波数Ｋｃ
を増加させながら、Ｋｃ以下の空間周波数を持つ、各小
領域中ごとの空間周波数パワースペクトルのパタンを用
いて、候補トシて残りた標準パタンに対してのみ、やは
りＫｃ以下の空間周波数を持つ、各小領域中ごとの空間
周波数パワースペクトルのパタンとの間でテンプレート
マツチングを行なっていく。こうして徐々に分解能を上
げながらマツチングを行なっていき候補パタンを次々に
落としていく。そして遂にただ１つの標準パタンか候補
として残った所で、それを判定結果とする。
もちろんここでマツチング操作を終了してもよいか、引
き続き、臨界空間周波数Ｋｃを増加させながら、マツチ
ングを継続して行きマツチングが成立する上限のＫｃを
求めて、併せて出力するようにしておけは、判定結果の
信頼性に関する情報も併せて得る事ができる。
き続き、臨界空間周波数Ｋｃを増加させながら、マツチ
ングを継続して行きマツチングが成立する上限のＫｃを
求めて、併せて出力するようにしておけは、判定結果の
信頼性に関する情報も併せて得る事ができる。
第２図は第１図の実施例をマルチプロセッサ構成で実現
したパタン認識装置の例を示す図である。
したパタン認識装置の例を示す図である。
第２図のパタン認識装置は画像情報の人力機器であるカ
メラｌと、カメラ１からの入力画像信号を数値化するＡ
／Ｄ変換部２と、数値化された画像データを格納する画
像メモリ３と、小領域（Ｘ。
メラｌと、カメラ１からの入力画像信号を数値化するＡ
／Ｄ変換部２と、数値化された画像データを格納する画
像メモリ３と、小領域（Ｘ。
Ｙ）毎に設けられた対応する小領域の空間周波数パワー
スペクトルＰ （ｋ、、 ｋ、：Ｘ、Ｙ ）を求める並
列動作をするｎ個のスペクトラムアナライザ４−１〜４
−ｎと、空間周波数パワースペクトルデータを格納する
パワースペクトルメモリやｎｓ個の標準パターンの空間
周波数スペクトルデータ用Ｐｉ（ｋｌ、ｋｇ：Ｘ、Ｙ）
、ｉ＝１〜ｎｓを格納する標準パタンメモリを備え臨界
周波数Ｋｃを変化しながらテンプレートマツチングを行
ない候補パターンを選定するパタン判定ユニット５とか
ら構成さは各小領域に対し専用のスペクトラムアナライ
ザにより並列に実行され高速に処理できる。
スペクトルＰ （ｋ、、 ｋ、：Ｘ、Ｙ ）を求める並
列動作をするｎ個のスペクトラムアナライザ４−１〜４
−ｎと、空間周波数パワースペクトルデータを格納する
パワースペクトルメモリやｎｓ個の標準パターンの空間
周波数スペクトルデータ用Ｐｉ（ｋｌ、ｋｇ：Ｘ、Ｙ）
、ｉ＝１〜ｎｓを格納する標準パタンメモリを備え臨界
周波数Ｋｃを変化しながらテンプレートマツチングを行
ない候補パターンを選定するパタン判定ユニット５とか
ら構成さは各小領域に対し専用のスペクトラムアナライ
ザにより並列に実行され高速に処理できる。
良く知られているように１パタンの空間周波数パワース
ペクトルは、パタンの並進移動に関して不変であるから
、本発明による方式ではパタンの位置ずれ（分割された
各小領域の大きさ程度の位置ずれ）Ｋも強いパ〉ン認識
方式が実現できる事になる。
ペクトルは、パタンの並進移動に関して不変であるから
、本発明による方式ではパタンの位置ずれ（分割された
各小領域の大きさ程度の位置ずれ）Ｋも強いパ〉ン認識
方式が実現できる事になる。
（発明の効果）
本発明には、ノイズ或いは変形に対して強い画像認識方
式を分解能を不必要に落とす事なく実現する事ができる
という効果がある。
式を分解能を不必要に落とす事なく実現する事ができる
という効果がある。
従来のようなパタンの移動平均をとってパタンに人為的
にぼかしを加えてテンプレートマツチングを行なう方法
と比べると、本発明では提示パタンの高周波成分の情報
を捨てる事なく処理を行なうので、分解能を不必璧忙落
とす事なくノイズ或いは変形に対して強い画像認識方式
を実現できる。
にぼかしを加えてテンプレートマツチングを行なう方法
と比べると、本発明では提示パタンの高周波成分の情報
を捨てる事なく処理を行なうので、分解能を不必璧忙落
とす事なくノイズ或いは変形に対して強い画像認識方式
を実現できる。
従って本発明による方式では、様々なノイズレベル、或
いは変形の程度のパタンを扱う事が可能であるＯ またパタンの空間周波数パワースペクトルは、パタンの
並進移動に関して不変であるから、本発明による方式で
はパタンの位置ずれに対しても強いパタン認敞方式が実
現できる。
いは変形の程度のパタンを扱う事が可能であるＯ またパタンの空間周波数パワースペクトルは、パタンの
並進移動に関して不変であるから、本発明による方式で
はパタンの位置ずれに対しても強いパタン認敞方式が実
現できる。
第１図は、本発明の一実施例を示す流れ図、第２図は、
本発明による処理をマルチプロセッサー構成にしてパタ
ン認識装置Ｋ応用した場合のブロック図、第３図は移動
平均操作 １・・・・・・カメラ、２・・・・・・Ａ／Ｄ変換部、
３・・・・・・画像メモリ、４−１〜４−ｎ・・・・・
・スベクトラムアナラィザ、５・・・・・・パタン判定
ユニット。 ′ｆ１１図
本発明による処理をマルチプロセッサー構成にしてパタ
ン認識装置Ｋ応用した場合のブロック図、第３図は移動
平均操作 １・・・・・・カメラ、２・・・・・・Ａ／Ｄ変換部、
３・・・・・・画像メモリ、４−１〜４−ｎ・・・・・
・スベクトラムアナラィザ、５・・・・・・パタン判定
ユニット。 ′ｆ１１図
Claims (1)
- 入力画像を、互いにオーバーラップする、もしくはオー
バーラップしない、小領域に分割し、前記各小領域中ご
とに入力画像信号をその空間周波数パワースペクトルの
パタンに変換し、臨界空間周波数Ｋｃを変化させながら
前記Ｋｃ以下の成分だけを用いて前記各小領域中ごとの
空間周波数パワースペクトルのパタンとあらかじめ用意
された標準パタンの前記各小領域中ごとの空間周波数パ
ワースペクトルのパタンのＫｃ以下の成分との間でテン
プレートマッチングを行なう事を特徴とする画像信号の
認識方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60083945A JPS61241885A (ja) | 1985-04-19 | 1985-04-19 | 画像信号の認識方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60083945A JPS61241885A (ja) | 1985-04-19 | 1985-04-19 | 画像信号の認識方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61241885A true JPS61241885A (ja) | 1986-10-28 |
Family
ID=13816721
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60083945A Pending JPS61241885A (ja) | 1985-04-19 | 1985-04-19 | 画像信号の認識方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61241885A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01293485A (ja) * | 1988-05-23 | 1989-11-27 | Toshiba Corp | 画像認識装置 |
| JP2009146245A (ja) * | 2007-12-17 | 2009-07-02 | Nec Corp | 画像照合方法及び画像照合装置並びに画像照合プログラム |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS4934246A (ja) * | 1972-07-28 | 1974-03-29 | ||
| JPS59151265A (ja) * | 1983-02-18 | 1984-08-29 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 指紋照合方法 |
-
1985
- 1985-04-19 JP JP60083945A patent/JPS61241885A/ja active Pending
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS4934246A (ja) * | 1972-07-28 | 1974-03-29 | ||
| JPS59151265A (ja) * | 1983-02-18 | 1984-08-29 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 指紋照合方法 |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH01293485A (ja) * | 1988-05-23 | 1989-11-27 | Toshiba Corp | 画像認識装置 |
| JP2009146245A (ja) * | 2007-12-17 | 2009-07-02 | Nec Corp | 画像照合方法及び画像照合装置並びに画像照合プログラム |
| US8401310B2 (en) | 2007-12-17 | 2013-03-19 | Nec Corporation | Image comparing method, apparatus and program |
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