JPS63208177A - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
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- JPS63208177A JPS63208177A JP62040357A JP4035787A JPS63208177A JP S63208177 A JPS63208177 A JP S63208177A JP 62040357 A JP62040357 A JP 62040357A JP 4035787 A JP4035787 A JP 4035787A JP S63208177 A JPS63208177 A JP S63208177A
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- 238000000034 method Methods 0.000 title description 20
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 8
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 description 3
- 238000000926 separation method Methods 0.000 description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 1
- 239000003086 colorant Substances 0.000 description 1
- 239000013256 coordination polymer Substances 0.000 description 1
- 239000000284 extract Substances 0.000 description 1
- 230000003252 repetitive effect Effects 0.000 description 1
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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］
本発明はパターン特徴抽出方法、特に画像を認識すべく
画像パターンの特徴抽出を行うパターン特徴抽出方法に
関するものである。
画像パターンの特徴抽出を行うパターン特徴抽出方法に
関するものである。
［従来の技術］
従来、画像のパターン認識、例えば文字認識の分野では
、原画像の輪郭を追跡するなどして特徴を抽出していた
。この方法には、画素の追跡はラスク走査に比べて処理
が遅く、またその他複数の特徴量を抽出するために原画
像の殆どすべての画素を処理の対象とするなど効率が悪
いという欠点があった。
、原画像の輪郭を追跡するなどして特徴を抽出していた
。この方法には、画素の追跡はラスク走査に比べて処理
が遅く、またその他複数の特徴量を抽出するために原画
像の殆どすべての画素を処理の対象とするなど効率が悪
いという欠点があった。
［発明が解決しようとする問題点］
本発明は、前述の欠点を除去し、原パターンを一回のラ
スク走査により処理効率の良い別の形態に変換すること
により特徴抽出の効率を向上し、図形等のパターン認識
に有効なパターン特徴抽出方法を提供する。
スク走査により処理効率の良い別の形態に変換すること
により特徴抽出の効率を向上し、図形等のパターン認識
に有効なパターン特徴抽出方法を提供する。
［問題点を解決するための手段及び作用］この問題点を
解決するために一手段として、本発明のパターン特徴抽
出方法は、一方向の走査により該方向のパターンの連続
性を画素列として抽出し、前記方向と異なる方向へのパ
ターンの連続性を、前記画素列の連結として抽出する。
解決するために一手段として、本発明のパターン特徴抽
出方法は、一方向の走査により該方向のパターンの連続
性を画素列として抽出し、前記方向と異なる方向へのパ
ターンの連続性を、前記画素列の連結として抽出する。
［実施例コ
本発明の一実施例を添付図面を参照して説明する。
第１図は本実施例のパターン特徴抽出方法に係る装置で
ある。第１図において、１０は処理手順を実行するＣＰ
Ｕ、１１は処理手順を記憶するＲＯＭ、１２は処理手順
の作業用変数やランデータ構造を記憶するＲＡＭ、１３
はバス、１４はラン抽出回路から転送されるラン情報を
保存するラン情報用ＲＡＭ、１’５はラン抽出回路、１
６はスキャナ用インターフェース、１７は画像の描かれ
たシートを読み込み光電変換して白黒２値化後２値画像
の電気的信号なラン抽出回路１５へ送るスキャナである
。尚、ここで言う“ラン゛は横方向に連続した黒画素の
列であり、“ランデ−ラダ°はランを特定するデータで
ある。
ある。第１図において、１０は処理手順を実行するＣＰ
Ｕ、１１は処理手順を記憶するＲＯＭ、１２は処理手順
の作業用変数やランデータ構造を記憶するＲＡＭ、１３
はバス、１４はラン抽出回路から転送されるラン情報を
保存するラン情報用ＲＡＭ、１’５はラン抽出回路、１
６はスキャナ用インターフェース、１７は画像の描かれ
たシートを読み込み光電変換して白黒２値化後２値画像
の電気的信号なラン抽出回路１５へ送るスキャナである
。尚、ここで言う“ラン゛は横方向に連続した黒画素の
列であり、“ランデ−ラダ°はランを特定するデータで
ある。
第８図のフローチャートに従って処理手順を説明する。
スキャナ１７によって原稿が読まれるとラン抽出回路１
５によって一行毎に黒画素のランが抽出され、第３図に
示される形式のラン情報がＲＡＭ１４に転送される。尚
、第３図において文は行番号、５１ 、ｅＩ（ｉ ＝１
〜ｎ）はｉ番目のランの始点座標と終点座標である。以
下（Ｓ、。
５によって一行毎に黒画素のランが抽出され、第３図に
示される形式のラン情報がＲＡＭ１４に転送される。尚
、第３図において文は行番号、５１ 、ｅＩ（ｉ ＝１
〜ｎ）はｉ番目のランの始点座標と終点座標である。以
下（Ｓ、。
ｅＩ）をラン座標と呼ぶ。
ステップ３１００〜５１５０の繰返し処理は一行のラン
抽出毎に行われる。ステップ５１００の判定でラン抽出
が終了していなければ、ステップ５１１０へ進み、ラン
抽出回路１５にラン抽出指示命令を送り１行のラン抽出
を行い、第３図に示すラン情報をＲＡＭ１４へ格納する
。
抽出毎に行われる。ステップ５１００の判定でラン抽出
が終了していなければ、ステップ５１１０へ進み、ラン
抽出回路１５にラン抽出指示命令を送り１行のラン抽出
を行い、第３図に示すラン情報をＲＡＭ１４へ格納する
。
ステップ３１２０〜５１５０の繰返し処理は、ラン情報
内のラン座標（ｓｌ、ｅＩ）の１組ずつに対して行う。
内のラン座標（ｓｌ、ｅＩ）の１組ずつに対して行う。
ステップ５１２０ですべてのラン座標を処理していなけ
れば、ステップ５１３０へ進む。ステップ５１３０では
、第４図に示すランデータの領域確保を行う。第４図で
Ｐ１〜Ｐ３は前行の接続するランのランデータへのポイ
ンタ、Ｐ４〜Ｐ６は次行の接続するランのランデータへ
のポインタ、ＨＤＰはへラドデータへのポインタ、ｎｅ
ｘｔｒｐは同じ行で次に来るランのランデータへのポイ
ンタである。ステップ５１３０でＨＤＰ、ｎｅｘｔｒｐ
、Ｐ１〜Ｐ３．Ｐ４〜Ｐ６すべてに“Ｏ”をセットし、
始点座標・終点座標にはそれぞれｓｌ、ｅＩをセットす
る。
れば、ステップ５１３０へ進む。ステップ５１３０では
、第４図に示すランデータの領域確保を行う。第４図で
Ｐ１〜Ｐ３は前行の接続するランのランデータへのポイ
ンタ、Ｐ４〜Ｐ６は次行の接続するランのランデータへ
のポインタ、ＨＤＰはへラドデータへのポインタ、ｎｅ
ｘｔｒｐは同じ行で次に来るランのランデータへのポイ
ンタである。ステップ５１３０でＨＤＰ、ｎｅｘｔｒｐ
、Ｐ１〜Ｐ３．Ｐ４〜Ｐ６すべてに“Ｏ”をセットし、
始点座標・終点座標にはそれぞれｓｌ、ｅＩをセットす
る。
第６図に示す配列ｈｄｒｕｎ ［・］は各行の最も左端
のランデータへのポインタを格納するための、行先頭ラ
ンデ−タボインタ配列であ、す、初期値としてはＯ″が
人っている。さて、ステップ５１４０では、ステップ５
１３０で得たランデータを同し行の左隣りのランデータ
へ連結する処理を行う。即ち、ｈｄｒｕｍ ［ｎ ］
（文はライン番号）が“０”ならば、ｈｄｒｕｍ
［ｆＬ ］にランデータのアドレスをセットする。ｈ
ｄｒｕｍ ［ｌ ］が゛０°°でなければ、ｈｄｒｕ
ｍ ［ｆＬ ］がさすランデータのチェインの最後尾
のランデータのｎｅｘｔｒｐに新に生成したランデータ
のアドレスをセットする。かくしてｈｄｒｕｍ ［Ｋ
Ｌ］には立番目の行のランデータがいもづる式に連結す
る。
のランデータへのポインタを格納するための、行先頭ラ
ンデ−タボインタ配列であ、す、初期値としてはＯ″が
人っている。さて、ステップ５１４０では、ステップ５
１３０で得たランデータを同し行の左隣りのランデータ
へ連結する処理を行う。即ち、ｈｄｒｕｍ ［ｎ ］
（文はライン番号）が“０”ならば、ｈｄｒｕｍ
［ｆＬ ］にランデータのアドレスをセットする。ｈ
ｄｒｕｍ ［ｌ ］が゛０°°でなければ、ｈｄｒｕ
ｍ ［ｆＬ ］がさすランデータのチェインの最後尾
のランデータのｎｅｘｔｒｐに新に生成したランデータ
のアドレスをセットする。かくしてｈｄｒｕｍ ［Ｋ
Ｌ］には立番目の行のランデータがいもづる式に連結す
る。
次にステップ５１５０では前行のランとの連結が行われ
る。始点座標、終点座標がそれぞれＳＩ＋ｅ＋のランデ
ータＲ１と８２＋ ８２のランデータＲ２があったとし
て２つのランデータＲ１とＲ２は次の関係を満たすとき
“接続している゛。
る。始点座標、終点座標がそれぞれＳＩ＋ｅ＋のランデ
ータＲ１と８２＋ ８２のランデータＲ２があったとし
て２つのランデータＲ１とＲ２は次の関係を満たすとき
“接続している゛。
と定義する。
Ｓｌ と８２の最大値 ≦ ｅｌと８２の最小値第７図
に示す７１は前行に接続するランデータがない最上部の
ランデータへのポインタを格納するための最上部ランポ
インタ配列（ｒｏｏｔとする）であり、第５図にはｒｏ
ｏｔの配列要素ＡＮＦのデータ形式（ヘッドデータと呼
ぶ）を示す。ｒｏｏｔの配列要素Ａ〜Ｆのｐｒｉ、ｈｒ
ｐ、 ｓｕｃには初期値とじて０″が入っている。ステ
ップ５１５０の処理内容を第９図のフローチャートに従
って説明する。
に示す７１は前行に接続するランデータがない最上部の
ランデータへのポインタを格納するための最上部ランポ
インタ配列（ｒｏｏｔとする）であり、第５図にはｒｏ
ｏｔの配列要素ＡＮＦのデータ形式（ヘッドデータと呼
ぶ）を示す。ｒｏｏｔの配列要素Ａ〜Ｆのｐｒｉ、ｈｒ
ｐ、 ｓｕｃには初期値とじて０″が入っている。ステ
ップ５１５０の処理内容を第９図のフローチャートに従
って説明する。
ステップ５３００−Ｓ３７０の繰返し処理は前行のラン
データ（本例ではｈｄｒｕｎ ［Ｑ １ ］の指すラ
ンデータ）をいもづる式にたどって現在の行の各ランデ
ータに対して行うものである。ステップ５３１０では前
行のランデータと現ランデータが接続するかどうかを前
記条件により調べ、接続しなければステップ５３００へ
戻り前行の次のランデータへ移る。ステップ５３１０で
接続するならば、ステップ５３２０で前行のランデータ
のポインタＰ４〜Ｐ６と現ランデータのポインタＰ１〜
Ｐ３とをセットして互いにポインタで連結しあう。ステ
ップ５３３０では、現ランデータのＨＤＰに既に前行の
ランデータのＨＤＰが代入されているかどうか、即ち０
°゛でないかどうかを判定し、０°°ならば現ランデー
タのＨＤＰに前行のランデータのＨＤＰを代入してステ
ップ５３００へ戻る。
データ（本例ではｈｄｒｕｎ ［Ｑ １ ］の指すラ
ンデータ）をいもづる式にたどって現在の行の各ランデ
ータに対して行うものである。ステップ５３１０では前
行のランデータと現ランデータが接続するかどうかを前
記条件により調べ、接続しなければステップ５３００へ
戻り前行の次のランデータへ移る。ステップ５３１０で
接続するならば、ステップ５３２０で前行のランデータ
のポインタＰ４〜Ｐ６と現ランデータのポインタＰ１〜
Ｐ３とをセットして互いにポインタで連結しあう。ステ
ップ５３３０では、現ランデータのＨＤＰに既に前行の
ランデータのＨＤＰが代入されているかどうか、即ち０
°゛でないかどうかを判定し、０°°ならば現ランデー
タのＨＤＰに前行のランデータのＨＤＰを代入してステ
ップ５３００へ戻る。
ステップ５３３０で、現ランデータのＨＤＰが°゛０”
でなければステップ５３５０へいき、現ランデータのＨ
ＤＰがさすヘッドデータのチェインと前行のランデータ
のＨＤＰがさすヘッドデータのチェインが同じものかど
うかを調べる。即ち、現ランデータのＨＤＰがさすヘッ
ドデータのチェインの最後尾のへラドデータと、前行の
ランデータのＨＤＰがさすヘッドデータのチェインの最
後尾のヘッドデータとが一致するかどうかを調べ、一致
しなければ、現ランデータのＨＤＰがさすヘッドデータ
のチェインの最後尾のへラドデータと、前行のへラドデ
ータのＨＤＰがさすヘッドデータのチェインの先頭のへ
ラドデータとを連結して、ステップ５３００へ戻る。
でなければステップ５３５０へいき、現ランデータのＨ
ＤＰがさすヘッドデータのチェインと前行のランデータ
のＨＤＰがさすヘッドデータのチェインが同じものかど
うかを調べる。即ち、現ランデータのＨＤＰがさすヘッ
ドデータのチェインの最後尾のへラドデータと、前行の
ランデータのＨＤＰがさすヘッドデータのチェインの最
後尾のヘッドデータとが一致するかどうかを調べ、一致
しなければ、現ランデータのＨＤＰがさすヘッドデータ
のチェインの最後尾のへラドデータと、前行のへラドデ
ータのＨＤＰがさすヘッドデータのチェインの先頭のへ
ラドデータとを連結して、ステップ５３００へ戻る。
ステップ５３５０でヘッドデータが一致するならば、ス
テップ５３７０へ進み、閉ループ個数を１カウントアツ
プしてステップ５３００へ戻る。
テップ５３７０へ進み、閉ループ個数を１カウントアツ
プしてステップ５３００へ戻る。
ステップ５３００で前行のランデータについてすべて終
了し終われば、ステップ５３８０へ進み、現ランデータ
のＨＤＰが０′′かどうかを調べ、“０”でなければ当
ルーチンは終了する。現ランデータのＨＤＰが“Ｏ″な
らば、現ランデータは接続するランデータを前行に一つ
も持たないランデータなので、ステップ５３９０で配列
ｒｏｏｔでの新要素（ヘッドデータ）を獲得し、このヘ
ッドデータのｐｒｉ、 ｓｕｃを“０″にし、 ｈｒｐ
には現ランデータのポインタを代入して当ルーチンを終
了させる。なお、ヘッドデータのｐｒｉは先のへラドデ
ータへのポインタ、 ｓｕｅは後のへラドデータへのポ
インタである。
了し終われば、ステップ５３８０へ進み、現ランデータ
のＨＤＰが０′′かどうかを調べ、“０”でなければ当
ルーチンは終了する。現ランデータのＨＤＰが“Ｏ″な
らば、現ランデータは接続するランデータを前行に一つ
も持たないランデータなので、ステップ５３９０で配列
ｒｏｏｔでの新要素（ヘッドデータ）を獲得し、このヘ
ッドデータのｐｒｉ、 ｓｕｃを“０″にし、 ｈｒｐ
には現ランデータのポインタを代入して当ルーチンを終
了させる。なお、ヘッドデータのｐｒｉは先のへラドデ
ータへのポインタ、 ｓｕｅは後のへラドデータへのポ
インタである。
ステップ５１５０の前行ランとの連結が終われば、ステ
ップ５１２０へ戻り、次の未処理のランがなければステ
ップ５１００へ戻る。全ランに対してラン抽出が終了す
れば、ステップ５１００からステップ３１６０へ進む。
ップ５１２０へ戻り、次の未処理のランがなければステ
ップ５１００へ戻る。全ランに対してラン抽出が終了す
れば、ステップ５１００からステップ３１６０へ進む。
ステップ３１６０では、配列「００ｔの要素（ヘッドデ
ータ）を最後まで走査することにより、互いにリンクし
ていない独立なヘッドデータのチェインの個数を求めて
、これを分離ストローク数として処理を終了する。かく
して、最上部ランポインタ配列と、ランデータとからな
り、これらが互いにポインタでリンクされたランデータ
構造ができあがる。
ータ）を最後まで走査することにより、互いにリンクし
ていない独立なヘッドデータのチェインの個数を求めて
、これを分離ストローク数として処理を終了する。かく
して、最上部ランポインタ配列と、ランデータとからな
り、これらが互いにポインタでリンクされたランデータ
構造ができあがる。
第７図は第２図のような図形からラン抽出を行い、形成
されたランデータ構造の例である。７１は最上部ランポ
インタ配列、７２はランデータ、Ａ、Ｂ、・・・Ｆなど
はへラドデータの名称、ランデータの左側に記したＡ、
Ｂ、Ｃ・・・などはランデータのＨＤＰの指すヘッドデ
ータを示す。尚、本例では閉ループ個数は１、分離スト
ローク数は２となることは明らかである。
されたランデータ構造の例である。７１は最上部ランポ
インタ配列、７２はランデータ、Ａ、Ｂ、・・・Ｆなど
はへラドデータの名称、ランデータの左側に記したＡ、
Ｂ、Ｃ・・・などはランデータのＨＤＰの指すヘッドデ
ータを示す。尚、本例では閉ループ個数は１、分離スト
ローク数は２となることは明らかである。
［他の実施例］
前記実施例では、閉ループの個数と分離数ストローク数
を求める例を開示したが、別の実施例としてランデータ
の前行と後の行のランデータの接続関係を調べることに
より、ストロークの交点の数を求めることもできる。
を求める例を開示したが、別の実施例としてランデータ
の前行と後の行のランデータの接続関係を調べることに
より、ストロークの交点の数を求めることもできる。
以上説明したように原画像を１回うスク走査して、ラン
データ構造に変換することにより、閉ループの個数１分
離ストローク（分離黒画素群）の個数、ストローク交点
数などの特徴を容易に抽出できるとともに、ランデータ
構造は原画像を情報の欠落なしに表現しており、その他
の特徴抽出処理を画素ごとの追跡処理なしに行える形態
となっている。
データ構造に変換することにより、閉ループの個数１分
離ストローク（分離黒画素群）の個数、ストローク交点
数などの特徴を容易に抽出できるとともに、ランデータ
構造は原画像を情報の欠落なしに表現しており、その他
の特徴抽出処理を画素ごとの追跡処理なしに行える形態
となっている。
尚、本実施例では黒画素によるパターンの特徴抽出を行
ったが、白黒は相対的なものであり白画素で行われても
良いし、更に他の色等でも良い。
ったが、白黒は相対的なものであり白画素で行われても
良いし、更に他の色等でも良い。
又、本実施例では縦・横の連続性を抽出してパターンの
特徴抽出を行ったが、連続性の抽出は縦・横に限らず、
同心円方向と放射方向の組み合わせ等、その適用方法は
種々考えられる。更に本実施例では画素ありいはランを
単位として連続性を抽出したが、連続性を持った画素あ
るいはランの集りを部分パターンとして、部分パターン
の連結によるパターンの特徴抽出を行うとパターンの歪
み等の影響を押えることが出来る。
特徴抽出を行ったが、連続性の抽出は縦・横に限らず、
同心円方向と放射方向の組み合わせ等、その適用方法は
種々考えられる。更に本実施例では画素ありいはランを
単位として連続性を抽出したが、連続性を持った画素あ
るいはランの集りを部分パターンとして、部分パターン
の連結によるパターンの特徴抽出を行うとパターンの歪
み等の影響を押えることが出来る。
［発明の効果］
本発明により、原パターンを一回のラスク走査により処
理効率の良い別の形態に変換することにより特徴抽出の
効率を向上し、図形等のパターン認識に有効なパターン
特徴抽出方法を提供できる。
理効率の良い別の形態に変換することにより特徴抽出の
効率を向上し、図形等のパターン認識に有効なパターン
特徴抽出方法を提供できる。
第１図は実施例のハードウェアブロック構成図、
第２図は入力画像の例を示す図、
第３図はラン抽出回路から送られてくるラン情報を示す
図、 第４図はランデータを示す図、 第５図はへラドデータを示す図、 第６図は行先頭ランデ−タボインタ配列を示す図、 第７図は第２図の人力画像のランデータ構造を示す図、 第８図はパターン特徴抽出の処理手順のフローチャート
、 第９図は前ランとの連結サブルーチンの処理手順のフロ
ーチャートである。 図中、１０・ＣＰ Ｕ、 １１ ・ＲＯＭ、 １２
−・・ＲＡＭ、１３・・・バス、１４・・・ラン情報用
ＲＡＭ。 １５・・・ラン抽出回路、１６・・・スキャナ用インタ
ーフェース、１７・・・スキャナである。 特許出願人 キャノン株式会社 第１図 第２図 第４図 第５図 第７図
図、 第４図はランデータを示す図、 第５図はへラドデータを示す図、 第６図は行先頭ランデ−タボインタ配列を示す図、 第７図は第２図の人力画像のランデータ構造を示す図、 第８図はパターン特徴抽出の処理手順のフローチャート
、 第９図は前ランとの連結サブルーチンの処理手順のフロ
ーチャートである。 図中、１０・ＣＰ Ｕ、 １１ ・ＲＯＭ、 １２
−・・ＲＡＭ、１３・・・バス、１４・・・ラン情報用
ＲＡＭ。 １５・・・ラン抽出回路、１６・・・スキャナ用インタ
ーフェース、１７・・・スキャナである。 特許出願人 キャノン株式会社 第１図 第２図 第４図 第５図 第７図
Claims (3)
- （１）一方向の走査により該方向のパターンの連続性を
画素列として抽出し、 前記方向と異なる方向へのパターンの連続性を、前記画
素列の連結として抽出することを特徴とするパターン特
徴抽出方法。 - （２）更に画素列の連結から閉ループの個数と分離画素
群の個数を求めることを特徴とする特許請求の範囲第１
項記載のパターン特徴抽出方法。 - （３）更に画素列の連結からストロークの交点の個数を
求めることを特徴とした特許請求の範囲第１項記載のパ
ターン特徴抽出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62040357A JP2878278B2 (ja) | 1987-02-25 | 1987-02-25 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP62040357A JP2878278B2 (ja) | 1987-02-25 | 1987-02-25 | 画像処理方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS63208177A true JPS63208177A (ja) | 1988-08-29 |
| JP2878278B2 JP2878278B2 (ja) | 1999-04-05 |
Family
ID=12578389
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP62040357A Expired - Fee Related JP2878278B2 (ja) | 1987-02-25 | 1987-02-25 | 画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2878278B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH06149999A (ja) * | 1992-03-31 | 1994-05-31 | Nippon Steel Corp | 骨格点列のセグメント化方法 |
| JPH0830791A (ja) * | 1994-05-05 | 1996-02-02 | Jenoptik Technol Gmbh | 画像構造の認識方法及びその方法に使用する回路構成 |
Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5958587A (ja) * | 1982-09-29 | 1984-04-04 | Fuji Electric Co Ltd | パタ−ン処理装置 |
| JPS6055475A (ja) * | 1983-09-06 | 1985-03-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 境界線抽出装置 |
| JPS60103487A (ja) * | 1983-11-09 | 1985-06-07 | Ckd Corp | 形状認識装置 |
-
1987
- 1987-02-25 JP JP62040357A patent/JP2878278B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5958587A (ja) * | 1982-09-29 | 1984-04-04 | Fuji Electric Co Ltd | パタ−ン処理装置 |
| JPS6055475A (ja) * | 1983-09-06 | 1985-03-30 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | 境界線抽出装置 |
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|---|---|---|---|---|
| JPH06149999A (ja) * | 1992-03-31 | 1994-05-31 | Nippon Steel Corp | 骨格点列のセグメント化方法 |
| JPH0830791A (ja) * | 1994-05-05 | 1996-02-02 | Jenoptik Technol Gmbh | 画像構造の認識方法及びその方法に使用する回路構成 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2878278B2 (ja) | 1999-04-05 |
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