JPS62206682A - 分割空間フイルタによる画像処理方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、画像処理装置における空間フィルタに係り、
任意形状・任意サイズの空間フィルタを実行させること
に好適な分割空間フィルタによる画像処理方法に関する
。

〔従来の技術〕

従来の装置は、特開昭５９−１４６３６６号に記載のよ
うに、ラスタスキャンとラインバッファによる遅延回路
及び空間積和演算回路等から構成されている（第２＠）
、この本式はｎＸｍの空間フィルタを構成する場合、非
常に高速で処理することが可能であるが、空間フィルタ
のエリアに比例して、ハードウェア量が増加するという
欠点があった。

一方、この本式でもハードウェア量を増加させず小エリ
アの空間フィルタ（例えば３×３）の繰り返し処理によ
り、ｎ×ｎの空間フィルタを実現することが可能である
が、処理時間が空間フィルタのエリアに比例して増加す
るという欠点があった。

第２図で６は処理対象画像、７は処理結果画像、８はラ
スタスキャンのラスタを、９は３×３の空間フィルタの
例を、１０は３×３の空間フィルタ対象画素を、１１は
３×３空間フィルタ処理結果画素を、１２は空間積和演
算部を示している。

〔発明が解決しようとする間厘点〕

従来技術では１画似処理に用いる空間フィルタをｎ×ｎ
　（例えば１５Ｘ１５等）に拡張する場合、処理速度を
優先すれば、ハードウェア量が空間フィルタのエリアに
比例して増大し、ハードウェア量の削減を優先すれば、
処理速度が空間フィルタのエリアに比例して増加すると
いう欠点があった。

本発明の目的は、ハードウェア量削減を優先しかつ、処
理速度の向上が図れる分割空間フィルタ方式を提供する
ものである。

〔問題点を解決するための手段〕

上記目的は１例えば３×３程度のエリアをもつ空間フィ
ルタを、第１図に示すように任意の空間に配置し、任意
形状の空間フィルタを構築し、第２図に示すように、各
々の小エリア空間フィルタを実行させ、その出力結果を
、全体の任意形状の空間フィルタの対象画素にシフトさ
せ加算することにより達成することが可能である。第１
図で１は例えばｎ×ｍ空間フィルタの例である。そして
２はｎＸｍ空間フィルタの対象画素である。３８〜３ｈ
は３×３の空間フィルタである。４は３×３空間フィル
タの対象画素、５ａ〜５ｈは３×３空間フィルタ処理画
像のシフト量を表わしている。

この場合、小エリアの空間フィルタの配置を整然と第３
図に示すように配置すれば、ｎＸｍの大エリア空間フィ
ルタを構築することもできる。

すなわち１４をｎＸｍ空間フィルタとすると、１５ａ、
１５ｂは３×３空間フィルタ処理対象画素、１６はｎＸ
ｍ空間フィルタ処理対象画素を表わしている。

このｎＸｍの大エリア空間フィルタのデータ構成におい
て「０」データが多くあれば、（第４図）そこに配置し
た小エリア空間フィルタは演算する必要がないため、全
体としては、第５図に示すように「０」データ部分を間
引いた空間フィルタ（ハツチン、グ部に相当）となり、
演算速度は向上する。

第４図で１７はゼロデータ以外の部分、１８は０デ一タ
部分、１９はｎＸｍの空間フィルタである。

また第５図は２ｏはｎＸｍの空間フィルタを、２１は３
Ｘ３の空間フィルタを表わしている。

更に、小エリア空間フィルタが重なり合うように空間的
に配置することにより１通常のｎＸｍの空間フィルタで
は実現できない相乗効果を実現することが可能である。

〔作用〕

一般に空間フィルタは、空間フィルタ対象画素を有して
いる１例えば３Ｘ３の空間フィルタでは、通常その中心
を空間フィルタ対象画素に設定している。しかし、数学
的にも、物理的にも対象画素を中心以外としても何ら問
題ない、これは、第６図に示すように、対象画素と適用
した空間フィルタの配置によりｎＸｍの空間フィルタを
構成しているのと等価である。

第６図で２２はｎＸｍの空間フィルタを、２３は３Ｘ３
の空間フィルタを、２４はｎＸｍ空間フィルタ処理対象
画素を、２５は０デ一タ部を示している。ただし適用し
た空間フィルタ以外のデータは、ｎＸｍの空間フィルタ
上で、全て「０」としたものと等価であるという条件が
つく。

この考えを拡張すれば第７図のように重ね合せの理論に
より、任意形状の空間フィルタを容易に構成することが
できる。２６は前述と同様にｎ×ｍ空間フィルタ、２７
ａ、２７ｂ、２７ｃは３×３空間フィルタ、２８はｎＸ
ｍ空間フィルタ処理対象画素を表わしている。そして１
７　ａ　”　ｃを重ね合わせて任意形状のフィルタを構
成することができる。

ところで、対象画素を各々の空間フィルタを中心以外に
選ぶということは、第８図に示すように空間フィルタの
中心に対象画素を設定した空間フィルタを実行させ、そ
の出力結果を、任意の対象画素との偏差分シフトするこ
とと有効エリアにおいては等価である。

この考えによる任意形状の空間フィルタの構築方式を、
ここでは分割空間フィルタ方式と呼ぶ。

本分割空間フィルタ方式は、上述のように、３×３程度
の小エリア空間フィルタをモザイクやタイルを必要箇所
に張り付けるようなイメージで。

組合せ、大エリアの空間フィルタを構成でき、ハードウ
ェア量を増加させることなく実現できる。

第８図でいうと２９は３×３空間フィルタの処理対象画
素、３０は３×３空間フィルタ、３１はｎＸｍ空間フィ
ルタ処理対象画素、３２はｎＸｍの空間フィルタ、３３
はｎＸｍ空間フィルタ実行後の有効データ範囲、３４は
原画像データ領域、３５は３×３空間フィルタ実行後の
有効データ範囲、３６は３５の画像のシフトデータ領域
をそれぞれ示している。

〔実施例〕

以下、本発明の実施例を第９図〜第１５図により説明す
る。

尚１本発明の画像処理方式の対象となる画像はラスクス
キャン方式により走査される画像である（第２図参照） ハード構成を第９図に示す０画像データを入力するため
のＩＴＶカメラ３７１画像データを出力（表示）するた
めのモニタテレビ３８、画像データを格納する画像メモ
リ３９．３×３空間フィルタを実行する画像処理プロセ
ッサ４０（詳細は特開昭６０−５３３４９　　ｒ画像処
理プロセッサ」及び第２図を参照）及びマンマシンイン
ターフェースのコンソールＣＲＴなどからなる。４１は
画像処理装置である。

第１０図（Ａ）、（Ｂ）に実行するｎＸｍの大エリア空
間フィルタとそれと等価な３×３の空間フィルタの組合
せを示す、４２はｎＸｍの空間フィルタを、４３は０デ
一タ部を、４４は０データ以外を示している。

４５はｎＸｍ空間フィルタ処理対象画素、４６゜４７は
３×３空間フィルタ　（１）、（２）を。

４８は３×３の空間フィルタの組合せを、４９は３×３
空間フィルタ（ｎ）を表わしている。

これの実行手順を第１１図に示す、先ず第１０図に示し
た３×３の空間フィルタ番号（１）（すなわち５０（１
））を実行し、その結果画像を大エリア空間フィルタの
対象画素位置と３Ｘ３の空間フィルタの対象画素位置と
の偏差分シフトし画像メモリに格納する。次に空間フィ
ルタ番号（２）（すなわち５０　（２）’）を実行し、
その結果画像を同様にシフトさせ、そのシフト画像と空
間フィルタ番号（１）のシフト結果画像とを加算する。

以下、同様に空間フィルタ番号（ｋ）まで繰り返す、こ
のとき、最終的に得られた処理結果画像は、処理対象原
画像に対し、第１０図に示したｎＸｍの大エリア空間フ
ィルタを施したものと同一結果となる。

この根拠は、空間フィルタ演算処理が線形演算であるこ
とからきている（式（１）を参照）ｉ＞ｋＩＪｚ弓！ ＋・・ ＋　ｆ　ｘ−（ｋｌ−８”ｕ−１）Ｇ　ｔＦ−（ｆｆｉ
ｌ−８”Ｖ−１）÷Ｊ　Ｘ　Ｗｘ−（ｋｌ−ａ”ｕ−１
）”ｉ　、ｒ（ｍｌ−１１”ｖ−１）＋ａ＋・・） ＋　ｆｘ、ｙ　ＸＷＸ＊ＦＸ　Ｓ　（ｈｔ−ｎｕ−ｔ）
ｔ　（ｔｚ−ａｙ−ｔ）＋・・）　　　　　　　　　　
　　　　　　　　　・曲・（１）但し、ｋｉ＋ｋｚ＋１
＝ｎ ｎ１＋ｆｆ１ｚ＋１＝ｍ ＵはＯ〜（ｎ／３−３）。

■は０〜（ｎ／３−３） Ｓｐ、ｑはＸ方向にｐｌｙ方向にｑだけシフトする演算
子と定義している。

又、 は３×３の空間フィルタ演算式であり・。

ｆｘ＋ｔ、ｙ＋−は、処理対象画素、 ｗｘ◆ｔｌＦ＋Ｊは、空間フィルタの重み係数。

ｇ’ＸｅＦは３×３の空間フィルタ演算結果、ｇ　Ｘ＃
ＦはｎＸｍの空間フィルタ演算結果、Ｘｓ　ｙｔ　Ｘ　
＋　ｌ　＠　Ｘ　＋　ｊ等は座標を示す。

尚、式（１）は、ｎＸｍのｎ、ｍが、３の倍数のとき成
立するが、３の倍数でない場合は、余ったアリアを、２
ｘ２，２ｘｌ、１ｘ２．ｌｘｌの組み合せで埋め（補充
する）れば良い、（式％式％） 但し、　ｋｔｙ　ｋｔｙ　Ｑ１＋　ｎｚ、　ｕＨＶｇ　
５ｐｔｑは式（１）と同じ ■＝ｌ　　　　Ｃ１１＝１ ｊ＝ｌ　　　　ｊ＝１　　　ｊ＝１ 第１１図はこれまでの説明から分るように。

５０（１）、　５２（２）はそれぞれ３ｘ３空間フィル
タ（１）、（２）を示し、５１は原画像データ領域。

５３は３ｘ３空間フィルタ後の有効エリアを。

５４　（ｚ）　、　５４　（ｚ）は偏差シフト量を示す
。５５は加算処理を、５６は加算後の有効エリアをそれ
ぞれ示している。

一方、ハードウニでｎＸｍを実現しようとすると第１２
図に示すように１画像処理プロセッサは（ｎ／３Ｘｍ／
３）倍に増加する＠　（３Ｘ３の空間フィルタを実現す
る画像処理プロセッサは第２図参照）本発明では、第１
２図に示すような複数の画像処理プロセッサ群を用いず
、１つの画像処理プロセッサでｎＸｍの空間フィルタを
実現することができるため、ハードウェアを大巾に削減
できる。

なお第１２図で６６は入力データライン、６７は画像処
理プロセッサ、６８は出力データラインを６９は演算結
果データライン、７０は加算器、７１は加算結果データ
ラインを示す。

尚、３×３の空間フィルタの結果画像データをシフトす
る機能と他の３×３の空間フィルタのシフト結果画像と
の加算をパラレル処理できる機能を具備すれば更に高速
化を図ることができる。具体的なハードウェア構成を第
１３図に示す。

７２は画像処理エリア、７３は処理対象画素。

７４はラスクスキャン、７５は空間フィルタ、７６は画
像処理対象画像、７７は画像処理結果画像、７８は画像
処理プロセッサ、７９はシフト演算器、８０は加算器を
示す。

次に１本発明の最大の特長である処理速度の短縮につい
て説明する。

第１２図でも判るように、ｎＸｍの空間フィルタを実行
しようとすれば、３Ｘ３の空間フィルタの演算を（ｎ／
３Ｘｍ／３）回繰り返す必要がある。つまりこれを、１
個の画像処理プロセッサで実行しようとすると（ｎ／３
Ｘｍ／３）倍の時間を必要とする。しかしながら、本発
明の核心でもあるところの分割空間フィルタを用いれば
、意味のある空間フィルタ（Ｏデータでない空間フィル
タ）のみを演算すればよいので、式（３）に示す比率で
画像処理時間を短縮することが可能である。

意味のある３ｘ３空間フィルタ（実際に実行する空間フ
ィルタの欄ｎＸｍの空間フィルタ（３×３の空間フィル
タがｎ／３Ｘｍ／３個）・・（３） 換言すれば、（任意形状の空間フィルタの面積（３×３
の空間フィルタの倍数））：　　（ｎｘｍの空間フィル
タの面積）の割合で高速化を図ることができる。（第１
．４，５．１０を参照）更に、空間フィルタの特性を利
用すれば、より高速化が図れる０例えば第１４図（ａ）
の空間フィルタを例にとると、この９×９の空間フィル
タは本発明の分割空間フィルタでは、９個の空間フィル
タを用いることで実現できるが更に高速化を図ることも
できる。即ち、第１４図（ｂ）の１個のフィルタを用い
ることで実現でき６゜これは、式（４）、（５）から明
らかである。

・・（５） 但し、注意すべきことは、加算するとき、８倍（式（４
）の場合）又は（−１）倍（式（５）の場合）する必要
がある。尚、（−１）倍は、（乗算＋加算）を減算のみ
に変えることで更に高速化を図ることが可能である。

式（４）、（５）を利用することで、空間フィルタの演
算は１回、後は、シフトと加算（又は減算）をするだけ
で第１４図（ａ）の９×９の空間フィルタを実現するこ
とが可能である。このときの時間短縮比は１／９である
。

最後に１本発明のもう一つの特長である相乗効果につい
て説明する。これは特に濃淡画像のパターンマツチング
に有効である。

例えば、第１５図（ａ）に示すような四角形の物体に対
して、図形として最も有効な特徴をもつと考えられる頂
点の近傍にエリアの空間フィルタを重ね合せて配置し、
更に対象画素を四角形の中心に設定することで、物体の
位置検出が可能である。（第１５図（ｂ）） 均一な配置であるｎＸｍの空間フィルタでは、あまり特
徴のない面（例えば四角形で図まれる面）も特徴のある
点（例えば頂点）も同一のレベルで処理するため、特徴
のある点の情報を、拡散（うすめる）してしまう。

拡散の程度は、（３×３のエリア）：　　（ｎＸｍのエ
リア）の比率である。

この欠点をなくすために、頂点等の最も特徴ある点に対
し、重点的に空間フィルタを配置することで１重なり合
った空間フィルタがより強力に作用する（特徴を抽出す
るという意味で）ことになる。これをここでは相乗効果
という表現で呼んでいる。

尚、相乗効果例の小エリア空間フィルタは、微分系（Ｘ
方向微分、Ｙ方向微分等）が特に有効である。

なお第１５図（ａ）、（ｂ）で９１は処理対象画像、９
２は四角形（対象物体）、９３は小エリア空間フィルタ
、９４は対象画素を示している。

〔発明の効果〕

本発明によれば、任意形状の空間フィルタを、例えば３
×３の小エリア空間フィルタの組み合せ（繰り返し処理
）により、ｎＸｍの空間フィルタの処理時間に比べ（任
意形状の空間フィルタの面積）：（これを包含するｎＸ
ｍの空間フィルタの面積）の割合で短縮する効果がある
。

【図面の簡単な説明】

第１図は分割空間フィルタ方式概要、第２図は従来技術
による空間フィルタ方式概要、第３〜８図は分割空間フ
ィルタ方式の原理説明図、第９〜１１図は分割空間フィ
ルタ方式実施例説明図である。第１２図はハードウェア
で実現する場合の例、第１３図はシフト機能などの説明
図を、第１４図（ａ）、（ｂ）は空間フィルタの例を、
第１５図（ａ）、（ｂ）実際の物体と空間フィルタの例
を示す。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １、濃淡画像データ入出力手段と、濃淡画像処理手段よ
   り成る画像処理装置における濃淡画像データ処理方法に
   おいて、縦方向画素ｎ、横方向画素ｍから成るｍ×ｎ画
   素から成る濃淡画像を該濃淡画像データ入出力手段から
   入力し、該ｍ×ｎ画素よりも小さい複数の単位画素（ｍ
   ′×ｎ′）から成る単位空間フィルタを設定し、該単位
   空間フィルタを該ｍ×ｎ画素から成る画像に複数設定す
   るとともに該複数の単位空間フィルタの各々について該
   濃淡画像をスキャンし、該濃淡画像処理における強調処
   理をおこなうことを特徴とする分割空間フィルタによる
   画像処理方法。