JPS63201879A - 画像特徴抽出プロセツサ - 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、画像認識の前処理である画像特徴抽出プロセ
ッサ、特に、画像の輪郭、骨格の抽出。

端点、交点、方向コード等の幾何学的形状特徴抽出２画
像濃度の線形変換等を行うに好適な画像特徴抽出プロセ
ッサに関する。

〔従来の技術〕

画像特徴抽出プロセッサは、一般的に、画像特徴抽出機
能に応じて専用のプロセッサに分割されている。例えば
、ＨＩＤＩＣ−ＩＰシリーズは、第２図に示す様に、画
像特徴抽出機能を４つのプロセッサ、すなわち、 （１）特徴点抽出プロセッサ （２）特徴コード抽出プロセッサ （３）ラベリングプロセッサ （４）濃度変換プロセッサ で実現している。

また、上記のプロセッサは、テーブルルックアップ処理
が動作の基本となっており、このために、各プロセッサ
毎に大容量のテーブルメモリを内蔵している。

〔発明が解決しようとする問題点〕

上記従来技術は、画像特徴抽出プロセッサを構築する際
、画像特徴抽出機能に応じて、個々に大容量のテーブル
メモリを内蔵した分散化プロセッサが必要となり、その
ためにシステムのハード物量が膨大になる。

さらに、上記のプロセッサを動作させるための基本ソフ
トウェアは、各プロセッサが分散化されている故に、複
雑な処理となる。

本発明の目的は、コンパクトなハードウェアで実現でき
、かつシンプルな基本ソフトウェア構成となる画像特徴
抽出プロセッサを提供することにある。

〔問題点を解決するための手段〕

上記目的は、画像特徴抽出機能に応じて複数個に分散化
されたプロセッサのアーキテクチャを統一化し、各プロ
セッサを一つのハードウェアで共有するようにしたこと
により達成される。

〔作用〕

本発明のアーキテクチャ共通化画像特徴抽出プロセッサ
は、第１図に示す様に （１）複数の画像データＦ１．　Ｆ２．・・・Ｆｎを受
取り、それらの画像データから最適なものを選択して出
力する画像入カポ−１〜１０と、ＲＡＭ等で構成された
テーブルメモリ２００の大きさ、個数等を管理する制御
ビットを発生するテーブル管理制御レジスタ２ｏと、画
像入力ポート１ｏで選択された画像データに、テーブル
管理制御レジスタ２ｏの出力である制御ビットを結合し
てテーブルメモリのアドレスを制御するデータフォーマ
ット変換器３０とを設けたこと、（２）画像入力ポート
１０から受取った画像データを入力して画像特徴抽出演
算を行う画像演算器４０と、画像演算器４０の演算結果
を外部のバスに出力する出力ポート５０と、テーブルメ
モリ２００のデータの入出力制御を行うテーブル入出力
制御器６０とを設け、出力ポート１５０が接続されてい
るバスとテーブルメモリ２００のデータの入出力バスと
を共有化したこと、（３）テーブルメモリ２００からリ
ードされたデータを入力できるテーブル入力ポードアｏ
と、テーブル入力ポードア０からのデータを画像演算器
４０で演算し、その結果を外部のバス（前記（２）に記
載のテーブルメモリ２００のデータの入出力バス以外）
に出力する出力ポート２８０を設けたこと、 （４）テーブルメモリ２００の管理を行うテーブル管理
制御レジスタ２ｏに、各種画像特徴抽出演算に応じてテ
ーブルの大きさを可変にするテーブルサイズビットＴＳ
と、ＴＳビットで分割された小テーブルの番号を指定す
るテーブルナンバービットＴＮｏを設けたことにそれぞ
れ特徴である。

それによって、種々の画像特徴抽出機能が、同一のハー
ドウェアで実現でき、ハードウェア量の削減が可能とな
るとともに、基本ラフ１−ウェアによる各機能の実行制
御が一括管理できるためにソフトウェア構成が簡単にな
る。

〔実施例〕

本発明の実施例を第３図に示す。

（１）構成 本実施例の画像特徴抽出プロセッサ１００は、下記の構
成要素から成っている。

・テーブル管理制御レジスタ２０・・・下記２種の制御
ビットを発生する ■　画像特徴抽出機能を指定するコマンドビットＣＭＣ
，サブファンクションビット５ＵＮＦＵＮＣを出力する
。ＣＭＣ、ＳＯＢ　ＦＵＮＣビットにより、本画像特徴
抽出プロセッサ１００の動作が決定される。

■　テーブルメモリ２００の管理制御を行うＴＳビット
、　ＴＮαビットを出力する。

本テーブル管理制御レジスタ２０は、マイクロプロセッ
サ等からアクセス可能である。

従って、ユーザは、本テーブル管理制御レジスタ２０に
対して、上記の制御ビットを設定するだけで画像特徴抽
出プロセッサ１００の機能を任意に選択できる。

・画像入力ポート１０・・・２値画像データ（１ｂｊ、
ｔ）ＦＢ　、濃淡画像データ（８ｂｉｔ）Ｆａ　、５Ｘ
５画素の局所データ１０１を受取り、ＣＭＣ，５ＯＢＦ
ＵＮＣビツトによる画像特徴抽出演算指定に応じて、最
適な演算対象画像データ１０２を選択する。

・データフォーマット変換器３０・・・演算対象画像デ
ータ１０２と、ＴＳ、ＴＮαビットを、ＣＭＣ。

ＳＵＢ　ＦＵＮＣビットによる画像特徴抽出演算指定に
応じて結合し、テーブルメモリ２００のテーブルアドレ
ス１０３を発生する。

・画像演算器４０・・ＣＭＣ，ＳＵＢ　ＦＵＮＣビット
による画像特徴抽出演算指定に応じて、膨張、収縮等の
画像特徴点抽出や、テーブルメモリ２００からリードさ
れたデータの選択等を行う。

・出力ポート１，５０・・・画像演算器４０から出力さ
れた演算結果を、濃淡画像バス（８ｂｉｔ）　３００に
転送する。

・テーブル入出力制御器６０−ＣＭＣ，ＳＵＢ　ＦＵＮ
Ｃビットによる画像特徴抽出演算指定に応じて、テーブ
ルメモリ２００のデータの入出力制御及び出力ポート１
，５０の出力制御を行う。

・テーブル入力ポードア０・・・テーブルメモリ２００
のリードデータを受取り、画像演算器４０に転送する。

・出力ポート２，８０・・・画像演算器４０から出力さ
れた演算結果を２値画像バス（ｌｂｉｔ）　４００に転
送する。

・局所データ切出し器９０・・・２値画像データＦＢ　
。

ＦＢの１ライン遅れデータＦＢ１ｔ　、　２ライン遅れ
データＦａ２ｔ　、　３ライン遅れデータＦＢｓｔ　＋
４ライン遅れデータＦＢ４ｔ　を受取り、５×５画素の
局所データ（ａ−ｙ）１０１を切出す。

以上が画像特徴抽出プロセッサ１００の構成である。

ここで、テーブル管理制御レジスタ２０のＴＳ。

ＴＮαビットとテーブルメモリ２００の関係を第４図を
用いて、説明する。

テープメモリ２００はＲＡＭで構成され、データ幅８ｂ
ｉｔ、語数４にの容量を持っている。この時、第４図（
ａ）、（ｂ）、（ｃ）に示すように、ＴＳビットは０，
２．４の値を取り、これにより、テーブルメモリ２００
をそれぞれ、４に語／テーブル、ＩＫ語／テーブル、２
５６語／テーブルに分割する。ＴＳテーブルにより分割
された小テーブルは、ＴＮαビットにより、各々が選択
される。

すなわち、第４図（ａ）では、２５６語のテーブルが１
６個独立に存在し、（ｂ）ではＩＫ語のテーブルが４個
存在していると見なされる。

従って、テーブルの大きさ２個数を種々のバリエーショ
ンで選択することが可能となり、１つのテーブルメモリ
のみで、各種の画像特徴抽出演算に対応が取れる。

（２）動作 本実施例の画像特徴抽出プロセッサ１００を用いて、代
表的な下式３つの画像特徴抽出機能の動作方法を以下に
示す。

（ａ）画像特徴点抽出処理について： 画像特徴点抽出処理は、２値画像を処理の対象画像とし
、種々の論理演算を行って、物体の輪郭に位置する点の
みを抽出したり、骨格に位置する点を抽出する機能であ
る。

本画像特徴抽出プロセッサ１００で、画像特徴点抽出処
理を実行させるには、テーブル管理制御レジスタ２０の
ＣＭＣピッｌ−を０に設定すれば良い。

本実施例では、さらに表１に示す１６通りの画像特徴点
抽出機能を有しており、これらの機能は、ＣＭＣ＝］：
加えて、ＳＵＢ　ＦＵＮＣをｏ〜１５に設定することに
より、選択される。

第３図において、画像演算器４ｏは、５ＵＢＦＵＮＣが
０〜７の演算機能を実行するものである。

残りの５Ｌｌ１３　ＦＵＮＣ８〜１５は、予めテーブル
メモリ２００に格納された論理に基づく画像特徴点抽出
処理である。テーブルメモリ２００には、自由に画像特
徴点抽出処理用の論理を設定できる。

画像特徴点抽出処理の動作は以下の通りである。

画像入力ボート１ｏは、演算対象画像データ１０２に、
５×５画素の局所データ１０１を選択する。

ここで、ＳＯＢ　ＦＵＮＣが０〜７の場合は、画像演算
器４ｏの特徴点抽出演算機能により局所データ１０１が
処理されて、演算結果である特徴点（１ｂｉｔデータ）
が出力ボート２，８ｏを介して２値画像バス４００に送
られる。

また、ＳＯＢ　ＦＵＮＣが８〜１５の場合は、テーブル
メモリ２００を用いたルックアップテーブル処理で特徴
点が求められる。この時のテーブルメモリ２００のテー
ブルアドレス（１２ｂｉｔ）１０３は、データフォーマ
ット変換器３０により送出される。

データフォーマツ１〜変換器３０は、演算対象画像デー
タ１０２（局所データ１０２が選択）と、テーブル管理
制御レジスタ２ｏのＴＳ。

ＴＮαビットと最大１６通りの画像特徴点抽出機能を選
択するＳＵＢ　ＦＵＮＣピッ１〜を受取り、これらを結
合２編集して、第５図に示すテーブルアドレス１０３を
発生する。ここで、５ＩＪＢ　ＦＵＮＣ８〜１５は、そ
れぞれユーザファンクション０〜７に対応する。また、
１つのユーザファンクションで専有するテーブルメモ１
ノは、第６図で示す様に、６４語であるため、ＴＳ＝０
．２は、１つのＴＮαで指定される小テーブルにユーザ
ファンクションＯ〜７が全て収まる。しがしながら、Ｔ
Ｓ＝４の場合は、１つの小テーブルに最大４つのユーザ
ファンクションしか収まらない。第５図は、ＴＮα＝Ｏ
を画像特徴点抽出エリアとした場合である。

上記により作成されたテーブルアドレス１０３でリード
されたテーブルメモリ２００からは８ｂｉｔの特徴点デ
ータが濃淡画像バス３００にオンバスされ、続いてテー
ブル久方ポート７ｏを介して画像演算器４０に入力され
る。

画像演算器４０では、８　ｂｉｔの特徴点データを受取
り、第６図に示す制御により、最終的な結果である１　
ｂｉｔの特徴点データを選択する。

そして、出力ポート２．８０を介して２値画像バス４０
０に転送する。この時、テーブル人出力制御器６０は、
テーブルメモリ２００に対して濃淡画像バス３００のバ
ス専有権を与え、出力ボート１，５０には、バス専有禁
止を行う。

これにより、濃淡画像バス３００のバス競合を防止する
ことができる。

２値画像バス４００は、２値の画像メモリと接続されて
おり、本画像特徴抽出プロセッサ１００で抽出された画
像特徴点が格納される。

（ｂ）画像特徴コード抽出処理について二画像特徴コー
ド抽出処理は、２値画像を処理の対象画像とし、その局
所データの画素の配列パターンに応じてコード（画像特
徴コード）を割付ける処理である。

例えば、方向コードの場合、横線には０．縦線には１．
斜線には２を割付ける。

本実施例では、第７図に示す様に、３×３画素の局所デ
ータに対して画像特徴コードが割当てられる。

テーブルメモリ２００は近傍８画素でアドレッシングさ
れる。従って、１つの特徴コード抽出機能が占有するテ
ーブルメモリの容量は２５６語である。この時注目画素
ｍ＝ｏの場合は、コードとしてオール１が出方される。

ｍ＝１の場合は、テーブルメモリの容量削減のためテー
ブルメモリに格納されている特徴コードが結果として出
力される。

以下に、画像特徴抽出プロセッサ１００の画像特徴コー
ド抽出処理の動作を示す。

画像特徴抽出プロセッサ１００で、画像特徴コード抽出
を実行させるには、テーブル管理制御レジスタ２０のＣ
ＭＣビットを１に設定すれば良い。

これにより画像入力ポート１０は、演算対象画像データ
１０２に局所データ１０１を選択し、データフォーマッ
ト変換器３ｏに転送する。

さらに、データフォーマット変換器３ｏは、ＴＳ、ＴＮ
α、及び特徴コード抽出機能に応じたＳＵＢ　ＦＵＮＣ
を受取りそれらを結合２編集して、第８図に示すテーブ
ルアドレス１０３を発生する。

（第８図のＴＳ＝２．４ではＴ　Ｎａ　＝　Ｏを画像時
徴コード抽出エリアとしている） そして、上記テーブルアドレス１０３によりテーブルメ
モリ２００がリードされ、特徴コードが濃淡画像バス３
００に送出される。濃淡画像バス３００は、濃淡画像メ
モリに接続されており、結果として特徴コードが格納さ
れる。

この時、テーブル入出力制御器６０、及び画像演算器４
０は次の動作を行う。

ｉ）局所データ１０１の注目画素ｍ＝１の場合・テーブ
ル入出力制御器６０は、テーブルメモリ２００に対して
濃淡画像バス３００のバス専有許可を送出。出力ポート
１，５０は出力禁止。

・画像演算器４０は、注目画素ｍを、出カポ−１〜２，
８０を介して、２値画像バス４００に転送する。

道）局所データ１０１の注目画素ｍ　＝　Ｏの場合・テ
ーブル入出力制御器６０は、出力ポート１．５０に対し
て、濃淡画像バス３００のバス専有許可を送出。テーブ
ルメモリ２００は出力禁止。

・画像演算器４０は、オール１を出力し、出力ポート１
，５０を介して濃淡画像バス３００に転送する。

同時に、注目画素ｍを出力ポート２゜ ８０を介して、２値画像バス４００に転送する。

以上の処理は、画像特徴コード抽出処理がテーブルメモ
リを専有する量を半分に減らす効果がある。

従って、ｍ＝１の場合には、オール１以外のコードを割
付ける必要がある。

ｍ＝ｏの場合に割付けるコードとして、本実施例ではオ
ール１を与えたが、任意の値でも良いことは言うまでも
ない。

（ｃ）濃度変換処理について： 濃度変換処理は、濃淡画像を処理の対象とし、予め定め
られた、ある変換関数（テーブルメモすに格納されてい
る）に応じて、濃度値を変換する処理である。本実施例
では、８　ｂｉｔの濃淡画像データを対象としているた
め、１つの濃度変換機能に専有されるテーブルメモリの
容量は、２５６語である。

以下に、画像特徴抽出プロセッサ１００の濃度変換処理
の動作を示す。

本画像特徴抽出プロセッサ１００で、濃度変換処理を実
行させるには、テーブル管理制御レジスタ２０のＣＭＣ
ビットを２に設定すれば良い。

これにより、画像入力ポート１０は、演算対象画像デー
タ１０２に濃淡画像データＦａを選択し、データフォー
マット変換器３０に転送する。

さらにデータフォーマット変換器３０は、ＴＳ、ＴＮα
、及び濃度変換機能に応じた５ＯＢＦＵＮＣを受取り、
それらを結合９編集して、第９図に示すテーブルアドレ
ス１０３を発生する。

（第９図のＴＳ＝２．４ではＴＮα＝Ｏを濃度変換エリ
アとしている） そして、上言己テーブルアドレス１０３によりテーブル
メモリ２００がリードされ、変換濃度データが濃淡画像
バス３００に送出される。この時、テーブル入出力制御
器６０は、テーブルメモリ２ｏ○に対して濃淡画像バス
３００のバス専有許可を送出する。出力ポート１，５０
は出力禁止である。

また、テーブルメモリ２００に格納する濃度変換ロジッ
クを２値化ロジツクにし、例えばテーブルメモリ２００
のＬＳＢにそれを格納し、上記説明の濃度変換動作で得
られた変換濃度データを、テーブル入カポードア０．画
像演算器４０、出力ボート２，８０を介して２値画像バ
ス４００に送出する。その時、画像演算器４０は、テー
ブル入力ポードア０からのデータのＬＳＢだけを選択し
て出力ポート２，８０に送出する。

以上の動作により、濃淡画像データの２値化処理が簡単
な構成で実現できる。

以上（ａ）〜（ｃ）に、３種の画像特徴抽出機能の実現
方法を説明したが、その他の画像特徴抽出機能も本実施
例のハードウェア構成により実現できる。以下に、本実
施例の効果を記す。

（３）効果 １．１つのテーブルメモリがＴＳ、ＴＮｏビットの制御
により、独立した複数のテーブルとして使用できる。そ
のために、演算機能の異なるプロセッサ毎に分散してテ
ーブルを設ける必要がなく、テーブル個数の削減ができ
る。

例えば、本実施例で、ＴＳ＝＝２を選択して、テーブル
メモリ２００を第１０図に示す構成とした場合、４つの
画像特徴抽出機能、すなわち、■　画像特徴点抽出機能
　　　（ＴＮα＝０）■　画像特徴コード抽出機能　（
Ｔ　Ｎａ　＝　４−　）■　濃度変換機能　　　　　　
（ＴＮα＝８）■　２値化処理機能　　　　　（ＴＮＱ
＝１２）が同一のテーブルメモリを共有することが可能
となる。

２、画像演算機能の異なる画像特徴抽出機能が共通のア
ーキテクチャで実現できるため、ハードウェア量が削減
できる。

３、テーブルメモリ及び画像特徴抽出機能が、一括して
管理制御できるため、これらを動作させる基本ソフトウ
ェアが簡単化できる。本例では、テーブル管理制御レジ
スタ２０へのデータ設定（ＣＭ　Ｃ、ＳＵＢ　ＦＵＮＣ
，Ｔ　Ｓ　、　Ｔ　Ｎｏ、）のみで良い。

４、本発明は簡単なハードウェア構成であり、メモリ内
蔵型のゲートアレイを用いることにより、テーブルメモ
リも含めた、画像特徴抽出プロセッサのＶＬＳＩ化が実
現できる。

〔発明の効果〕

本発明によれば、演算機能の異なる各種画像特徴抽出用
の分散化プロセッサを同一のハードウェアにまとめ、そ
れに付随してテーブルメモリを共有化できるので、 （１）ハードウェア量の削減 （２）ハードウェアを実行させるための基本ソフトウェ
アの簡単化 が実現できるという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の構成を示すブロック図、第２図は、従
来の画像特徴抽出プロセッサの構成図、第３図は、本発
明の実施例を示すブロック図、第４図〜第１０図はそれ
ぞれ本発明の実施例の補足説明図である。 １０・・・画像入力ポート、２０・・・テーブル管理制
御レジスタ、３０・・・データフォーマット変換器、４
０・・画像演算器、５０・・出力ポート１．６０・・・
テーブル入出力制御器、７０・・・テーブル入力ポート
、８０・・・出力ポート２゜

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １、複数の画像データを受取り、それらの画像データか
   ら最適なものを選択して出力する画像入力ポートと、Ｒ
   ＡＭ等で構成された外付けテーブルメモリの大きさ、個
   数等を管理する制御ビットを発生するテーブル管理制御
   レジスタと、前記画像入力ポートで選択された画像デー
   タに、前記テーブル管理制御レジスタの出力である制御
   ビットを結合して外付けテーブルメモリのアドレスを制
   御するデータフォーマット変換器とを設けたことを特徴
   とする画像特徴抽出プロセッサ。 ２、特許請求の範囲第１項記載の画像特徴抽出プロセッ
   サにおいて、前記画像入力ポートから受取った画像デー
   タを入力して画像特徴抽出演算を行う画像演算器と、前
   記画像演算器の演算結果を外部バスに出力する第１の出
   力ポートと、外付けテーブルメモリのデータの入出力制
   御を行うテーブル入出力制御器とを設け、前記出力ポー
   トが接続されている外部バスと外付けテーブルメモリの
   データの入出力バスとを共有化したことを特徴とする画
   像特徴抽出プロセッサ。 ３、特許請求の範囲第１項記載の画像特徴抽出プロセッ
   サにおいて、外付けテーブルメモリからリードされたデ
   ータを入力できるテーブル入力ポートと、前記テーブル
   入力ポートからのデータを前記画像演算器で演算し、そ
   の結果を前記外部バスに出力する第２の出力ポートを設
   けたことを特徴とする画像特徴抽出プロセッサ。 ４、特許請求の範囲第１項記載の画像特徴抽出プロセッ
   サにおいて、外付けテーブルメモリの管理を行う前記テ
   ーブル管理制御レジスタに、各種演算に応じてテーブル
   の大きさを可変にするテーブルサイズビットＴＳと、Ｔ
   Ｓビットで分割された小テーブルの番号を指定するテー
   ブルナンバービットＴＮｏ．を設けことを特徴とした、
   画像特徴抽出プロセッサ。