JP2554255B2 - フイルタリング装置 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） この発明はフィルタリング装置、特に空間領域でのフ
ィルタリング装置に関する。

（従来の技術） 近年、コンピュータによる画像処理技術の発展はめざ
ましく、画像情報中から必要な情報を抽出するための前
処理や、情報抽出の主要部分を強調するための強調処理
や、前処理後の特徴抽出処理等といった処理において広
く利用されている。

第２図はこのような画像処理を用いた画像処理システ
ムの一例の概要を示すブロック図である。例えば、カメ
ラ、その他の適当な外部画像情報入力装置10からサンプ
リングされて入力された画像データ配列をフィルタリン
グ装置12に送り、そこでの画像データ配列に対するフィ
ルタリング処理の結果である出力データを取り出して後
処理装置14を経てカメラ制御機構のような、所要の被制
御駆動装置16に制御信号として供給する構成となってい
る。尚、18はフィルタリング装置12及び後処理装置14を
制御する制御部である。このような画像処理システムに
おいて、特にこれら処理技術の中の一つであるフィルタ
リング技術は、画像処理の前処理段階において重要な位
置を占めている。

このフィルタリング技術には、周知の通り、空間周波
数領域で行う「周波数フィルタリング」と、空間領域で
行う「空間領域でのフィルタリング」とがある。

空間周波数フィルタリング技術は、例えば被写体を撮
像して得られた一連の画像情報（以下、これを画像デー
タ配列と称する。）をフーリエ変換した後、フィルタ関
数を乗算し、然る後フーリエ逆変換を行うことによって
実現される。ところが、この技術は、莫大な計算量と、
記憶容量とを必要とするので、この技術を例えばカメラ
等のような、処理能力の低いマイクロプロセッサ或は容
量の小さいメモリしか搭載していないシステムに適用し
ようとしても実時間処理を行えない。これがため、この
ようなシステムにとっては空間周波数フィルタリング技
術は実用的でない。

これに対し、空間領域でのフィルタリング技術は、予
め用意された演算子（ウインドオペレータと称する。）
と、画像データ配列との合成（コンボリューション）を
とることで達成され、空間周波数フィルタリング技術よ
りも実現が容易である。

（発明が解決しようとする問題点） これがため、従来より、空間領域でのフィルタリング
技術をカメラ等の焦点検出装置へ応用することが提案さ
れてきたが、従来の空間領域でのフィルタリング技術で
は、以下説明するような種々の問題点を有していたた
め、実用的でなかった。

第一に、従来の空間領域でのフィルタリング技術で
は、ある一つの意味をもった機能を有する。演算子を作
成（生成）するために一つのプログラムを用意してお
き、生成された演算子を画像データ配列に合成を行って
フィルタリング処理を行っていた。従って例えば微分、
積分、強調、その他等といった多様な処理を行うための
専用の演算子が多数必要とされるシステムにおいては、
機能に対応する演算子を用意しなければならず、演算子
の数だけの生成プログラムが必要となるため、必然的に
何キロバイトというような大きなプログラム容量、従っ
て対応する大きなメモリ容量が要求されるという問題が
あった。

さらに、従来の空間領域でのフィルタリング技術で
は、演算子を構成する要素関数（後述）の係数の値が例
えば「0.44」とか、「0.14」とかいう様に、コンピュー
タにとっては演算上不利な定数が選らばれていたため、
演算処理も多く、従って処理に長時間を要するという第
二の問題点があった。

さらに、一つの演算子で、広範囲な画像データ配列に
対して、コンボリューションを取る（合成を行うこと）
場合には、演算回数は莫大な量となり、従って、処理に
多大な時間を要していた。

ところで、演算子について、次のような関係を知るこ
とが出来る。先ず、今後用いられる用語の簡単な説明を
行う。

基本演算子……高々３つの要素関数から構成される演算
子 拡張演算子……複数の基本演算子の合成によって得られ
る演算子 基本演算子系列……基本演算子を構成する要素関数の係
数列が同一である基本演算子の集合 原基本演算子……基本演算子系列内の任意の基本演算子
を記述する一般式 先ず、基本演算子から拡張演算子を構成するための基
本的な考え方を説明する。

一般に、一次元の画像データ配列ｉ（ｔ）に基本演算
子f₁（ｔ）を合成（コンボリューション）した時の出力
データ配列ｏ（ｔ）は で表わされる。ここで、 とすると、上式は Ｏ（ｓ）＝F₁（ｓ）・Ｉ（ｓ） （１） と変換される。但し、 はラプラス変換を意味する。この出力データ配列ｏ
（ｔ）に対し、さらに別の基本演算子f₂（ｔ）を合成す
ることは、（１）式の両辺に を乗算することに対応するので、その結果として、Ｉ
（ｓ）に Ｆ（ｓ）＝F₁（ｓ）・F₂（ｓ） （２） を乗算したのと同様な結果を与える。すなわち、画像デ
ータ配列に、基本演算子f₁（ｔ）を合成し、得られた出
力データ配列に基本演算子f₂（ｔ）を合成した結果と、
予め演算子f₁（ｔ）と、演算子f₂（ｔ）とを合成した結
果の拡張演算子に画像データ配列を合成した結果とは全
く等価であることが理解出来る。

この事実から、一般に、基本演算子がｎ段ある場合
に、画像データ配列に基本演算子f₁（ｔ）を合成し、そ
の出力データ配列に基本演算子f₂（ｔ）というように、
ある段の合成結果の出力データに次の段の基本演算子を
合成する処理をｎ段目までの基本演算子f_n（ｔ）を順次
に合成させた結果は、予め基本演算子f₁（ｔ）からｎ段
目の基本演算子f_n（ｔ）までを合成した結果の拡張演算
子ｆ（ｔ）に画像データ配列を合成させた結果と等価で
あることが理解出来る。

この発明はこの点に着して成されたものである。

従って、この発明の第一の目的は、メモリ容量が小さ
くて済むフィルタリング装置を提供することにある。

この発明の第二の目的は、演算処理速度の速いフィル
タリング装置を提供することにある。

（問題点を解決するための手段） この目的の達成を図るため、この発明によれば、外部
画像情報入力部からの入力された画像データに対して空
間領域でフィルタリング処理を行って被制御駆動部へ制
御情報を出力するための、画像データ配列に対し直接拡
張演算子を合成したと同等の効果を与えるフィルタリン
グ装置であって、 同一の基本演算子系列内の基本演算子を生成する基本
演算子生成手段と、該基本演算子を画像データ配列と合
成し、この合成して得られた出力データを新たな画像デ
ータ配列としてこの新たな画像データ配列に新たに生成
した基本演算子を合成する処理を行うフィルタリング処
理手段と、フィルタリング処理手段から得られる出力デ
ータが所定の条件を満たしているか否かに基づいて、新
たに生成される基本演算子によるフィルタリング処理を
前記フィルタリング処理手段において行うか否かを判別
する判別手段とを具える前記フィルタリング装置におい
て、 但し、Ｘ＝ｎ＋Ｋ（ｋ）であって、Ｋ（ｋ）は零又は
変数ｋの関数、 ｎはフィルタリング処理しようとする対象の画像デー
タの位置 の一つ又は二つ以上の組合せを以って、同一の基本演算
子系列内の基本演算子を生成するための基礎となる原基
本演算子を形成して成ることを特徴とするものである。

（作用） このように構成すれば、従来のようにあらかじめ用意
された拡張演算子を画像データ配列に対し合成するので
はなく、要素関数の一つ又は二つ以上の組み合わせを以
て互いに異なる原基本演算子をそれぞれ構成し、これら
原基本演算子の引き数ｋに具体的な値をあてはめること
によってこの原基本演算子の系列内の基本演算子を得る
ことができるので、画像データ配列に一つの基本演算子
を合成し、その出力データを新たな画像データ配列とし
てこれに次の所要の基本演算子を生成して合成するとい
うように、順次必要な基本演算子をその都度生成して出
力データに合成すれば、上述した拡張演算子を画像デー
タに合成したと同一の結果を得ることが出来る。

このように、これら合成に必要な最小個数の基本演算
子系列のみを用意しておき、これらを適当に選定して前
の合成の結果の出力データに次の適当な基本演算子を生
成して合成出来るように構成してあるので、演算子生成
プログラム数も激減すると共に、演算に要する処理時間
も著しく短縮することが出来る。しかも、同一基本演算
子系列内の任意の基本演算子を、変数ｋで選択出来るよ
うにすれば、メモリ容量をさらに低減出来ると共に、演
算時間を短縮することが出来る。

（実施例） 以下、図面を参照して、この発明につき説明する。

＜基本演算子生成手段＞ 基本演算子の説明 この発明のフィルタリング装置12には、先ず、第１図
に示すように、同一の基本演算子系列内の任意の基本演
算子を生成する基本演算子生成手段20を設ける。

そこで、先ず、それぞれ同一の基本演算子系列内の任
意の基本演算子を生成するための基礎となる原基本演算
子を定義する。

そのため、先ず、原基本演算子を構成する要素関数Ｌ
（Ｘ）を次式のように定義する。

但し、Ｘ＝ｎ＋Ｋ（ｋ）であり、Ｋ（ｋ）は零又は変
数ｋにより定まる関数とする。

ｎはフィルタリング処理しようとする対象の画像デー
タの位置を表わしている。

今、同一基本演算子系列内の全ての基本演算子を変数
ｋを引き数として与えられるための基礎となる当該基本
演算子の一般式すなわち原基本演算子をｋ位の基本演算
子で代表して示す。この原基本演算子の引き数ｋに具体
的な値をあてはめることによってこの原基本演算子から
その系列内のそれぞれの基本演算子を得る。尚、この引
き数ｋは基本演算子が画像データ配列に作用するビット
間隔を示しており、ｋ＝０は１ビット間隔、ｋ＝１は２
ビット間隔、ｋ＝２は３ビット間隔、ｋ＝３は４ビット
間隔というように、基本演算子がそれぞれの間隔で画像
データ配列に作用することを一例として示している。

このように表すとしたとき、互いに異なる原基本演算
子はこれらの要素関数の一つ又は二つ以上の組み合せを
以って、それぞれ構成され、それぞれ引き数ｋの関数と
して与えられる。例えば、３つの異なるタイプの原基本
演算子として、積分演算子Ｉ（n,k）、１階微分演算子D
⁽⁺⁾（n,k）及び２階微分演算子Ｄ″（n,k）を考え、こ
れらを次の通りに与えることが出来る。

ｋ位の積分演算子Ｉ（n,k）は、 I(n,k)＝AU(n)+B[U(n+K(k))+U(n-K(k))] （４） （但し、Ａ及びＢは任意の定数） と定義する。このｋを引き数とした積分演算子Ｉ（n,
k）をサブルーチン用コードメモリのメモリ領域24（第
１図参照）に格納しておき、一方、引き数ｋについては
例えばフィルタリング装置12のメインプログラム中に含
ませておく。そして、ｋの値をいろいろ指定することに
よって当該積分演算子Ｉ（n,k）の系列内の各積分基本
演算子が一つの生成プログラム（すなわち一つの共通の
積分演算子Ｉ（n,k））により生成し得ることがわか
る。例えば、一例として、引き数ｋをｋ＝1,2,3,・・・
の整数とし、積分演算子Ｉ（n,k）を、積分値が１とな
るように考慮して、 I(n,k)＝(U(n)/2)+(1/4)[U(n+2^ｋ)+U(n-2^ｋ)] （５） 但し、ｋ＝0,1,2,3,・・・ とするとき、ｋ＝0,k＝1,k＝2,k＝３の場合につきそれ
ぞれ得られた、各積分演算子系列内の各積分基本演算子
を第３図に示してある。尚、第３図において横軸に画像
データ配列と基本演算子との合成を取るときの位置（ア
ドレス）ｎ及び縦軸に大きさを取ってそれぞれ示してあ
る。

ｋ位の１階微分演算子D⁽⁺⁾（n,k）は、同様にして、 D⁽⁺⁾(n,k)＝C[U(n-K(k))-U(n+K(k))] （６） （但し、Ｃは任意の定数） と定義され、の場合と同様に、これをサブルーチン用
のコードメモリのメモリ領域26（第１図参照）に格納し
ておく。このようにすれば、引き数ｋの指定により１階
微分演算子D⁽⁺⁾（n,k）の系列が一つの生成プログラム
（すなわち一つの共通の１階微分演算子D⁽⁺⁾（n,k））
により生成し得ることがわかる。

同様に、積分値が０となるように考慮して、 D⁽⁺⁾(n,k)＝(1/2)[U(n-2^ｋ)-U(n+2^ｋ)] （７） 但し、ｋ＝0,1,2,3,・・・ とするとき、ｋ＝0,k＝1,k＝2,k＝３の場合につきそれ
ぞれ得られた、１階微分演算子系列内の各１階微分基本
演算子を第４図に示してある。尚、第４図においても同
様に横軸に画像データ配列との基本演算子との合成を取
るときの位置（アドレス）ｎ及び横軸に大きさを取って
それぞれ示してある。

ｋ位の２階微分演算子Ｄ″（n,k）は、同様に、 Ｄ″(n,k)＝DU(n)-E[U(n+K(k))+U(n-K(k))] （８） ［但し、Ｄ及びＥは任意の定数） と定義され、これをサブルーチン用のコードメモリのメ
モリ領域28（第１図参照）に格納しておき、前述と同様
にして、その系列は１つの共通の２階微分演算子Ｄ″
（n,k）から生成することが出来る。

同様に、積分値が０となるように考慮して、 Ｄ″(n,k)＝(U(n)/2)-(1/4)[U(n+2^ｋ)+U(n-2^ｋ)]（９） 但し、ｋ＝0,1,2,3,・・・ とするとき、ｋ＝0,k＝1,k＝2,k＝３の場合につきそれ
ぞれ得られた、２階微分演算子系列内の各２階微分基本
演算子を第５図に示してある。尚、第５図においても同
様に横軸に画像データ配列との基本演算子との合成を取
るときの位置（アドレス）ｎ及び縦軸に大きさを取って
それぞれ示してある。

このように、３種類の原基本演算子から、それぞれの
基本演算子系列内の各基本演算子を各系列毎にそれぞれ
対応する同一の生成プログラムでそれぞれ生成すること
が出来る。

尚、上述の（５）、（７）及び（９）式で例示した原
基本演算子は、これを構成する要素関数Ｕ（ｎ）の係数
が全て２の倍数となっていて、位数ｋの違いによって変
化しないようになっている。

＜フィルタリング処理手段及び判定手段＞ 次に、この発明においては、フィルタリング装置12
に、この基本演算子生成手段20で生成した基本演算子を
画像データ配列と合成するためのフィルタリング処理手
段22を設ける。そして、合成（コンボリューション）演
算を行わせるための手段自体は従来知られた手段を用い
て構成することが出来るのでその詳細な説明を省略する
が、この実施例では、フィルタリング処理手段22で合成
されて出力された出力データを検討する判定手段32を設
ける。この出力データが適当に設定した条件を満足して
いる場合には、フィルタリング処理手段22からこの判定
手段32を経てそのまま出力データを出力させて制御信号
の形成に用いることが出来る。一方、出力データが上述
の適当に設定した条件を満足していないと判定した場合
には、次に合成すべき新たな別個の基本演算子を生成す
るため、判定手段32から原基本演算子の指定及び引き数
ｋの指定の指令を出力すると共に、フィルタリング処理
手段22の入力側にこの出力データを画像データ配列とし
て供給する。

＜フィルタリング装置の動作の説明＞ 次に、このようなフィルタリング装置の動作につき、
第６図の流れ図に従って説明する。尚、ここで便宜上原
基本演算子P,Q,Rとし、それぞれの系列内の基本演算子
を引き数ｋの0,1,2,3,・・・に対応させて、P,Q,Rに下
付の添字0,1,2,3,・・・を付けてそれぞれ示す。また合
成（コンボリューション）を＊で表わす。又、処理ステ
ップをＳで示す。

外部画像情報入力装置（例えばCCD:charge coupled d
evice）から等間隔でサンプリングされた画像データ配
列を直接又は一旦メモリに格納した後にフィルタリング
装置12のフィルタリング処理手段22に取り込む（S1）。

次に、引き数ｋをｋ＝０に初期設定（S2）する。

次に、画像データ配列ｉ（ｔ）に対し、合成すべき基
本演算子を生成するため、外部設定端子34を経て外部か
ら或は判定手段30によって基本演算子設定手段20に指令
を与えて、複数の原基本演算子群の中から一つの原基本
演算子例えばＰを設定する（S3）。

次に、設定された引き数ｋ＝０によって、原基本演算
子Ｐの系列内の一つの基本演算子P₀を生成する（S4）。

次に、フィルタリング処理手段22へ基本演算子P₀を送
る（S5）。

次に、このフィルタリング処理手段22において画像デ
ータ配列ｉ（ｔ）と基本演算子P₀との合成を行ってこれ
より出力データO₀（ｔ）＝ｉ（ｔ）＊P₀を出力する（S
6）。

この出力データO₀（ｔ）が予め設定してある条件を満
足しているか否かを判定手段30で判定を行い（S7）、条
件を満足している場合には、次の処理手段へこれをその
まま出力させる。この条件を満足していない場合には、
その出力データO₀（ｔ）が条件を満足するようにするた
めに、例えば新たに原基本演算子Ｑを設定して引き数ｋ
をｋ＝１とする指令を基本演算子生成手段20に送ると共
に、この出力データO₀（ｔ）をフィルタリング処理手段
22の入力側に新たな画像データ配列として戻す。

基本演算子設定手段20において、新たな基本演算子Q₁
が生成され（S4）、これがフィルタリング処理手段22へ
送られて（S6）、そこで今度はこの新たな画像データ配
列O₀（ｔ）と基本演算子Q₁との合成が行われ、（S6）、
よってこれより出力データo₁（ｔ）＝o₀（ｔ）＊Q₁従っ
て、（ｉ（ｔ）＊P₀）＊Q₁が出力される（S6）。

この場合、判定手段30で判定するための条件は例えば
画像データのコントラストの高低、ずれ量とか、画像デ
ータの信号レベルとか、その他所要に応じた任意の条件
とすることが出来る。

そして、この判定手段30において、出力データが条件
不充足の時には、上述した新たな基本演算子の生成及び
当該基本演算子と出力データとの合成のサイクルを、二
回又はそれ以上の回数、条件充足まで繰り返し行う。

既に説明したように、この新たな基本演算子の生成及
びこの演算子とその都度得られた画像データ配列との合
成を数サイクル繰り返して得られた最終の出力データ
は、これらの基本演算子を予め合成して得た拡張演算子
を初期の画像データ配列と合成して得られた出力データ
と同等（又は等価）となる。

尚、引き数ｋをメインプログラムの一部としてROM等
のメモリ領域30（第１図に示す）に書込んでおき、この
メインプログラムの実行の際、このｋの呼出しによって
生成、合成及び判断の一連の処理を、ROM等のメモリ領
域24、26、28に格納してあるいづれか適切なサブルーチ
ンを呼び出して、一つのシーケンスで行うことが出来
る。

＜拡張演算子の例＞ 次に、この等価の出力データを与える拡張演算子の例
を第７図〜第９図を参照して説明する。

第７図は式（５）で与えられた積分基本演算子Ｉ（n,
k）のみから拡張演算子を構成する手順を説明する図で
ある。

今、引き数ｋが0,1,2の場合の各積分基本演算子を第
７図（Ａ）に示す。第７図（Ｂ）はｋ＝０及びｋ＝１の
それぞれの基本積分演算子を合成して得られる階層１の
積分拡張演算子である。そして、第７図（Ｃ）はこの階
層１の拡張積分演算子とｋ＝２の基本演算子との合成に
より得られる階層２の拡張積分演算子である。この階層
２の拡張積分演算子を初期画像データ配列に合成して得
た出力データは、初期画像データ配列に先ずｋ＝０の積
分基本演算子を合成し、得られた出力データにｋ＝１の
積分基本演算子を合成し、さらに、この合成により得ら
れた出力データにｋ＝２の積分基本演算子を合成して得
た出力データと等価である。このように、積分基本演算
子を出力データ（画像データ配列）に繰り返し合成し、
可算個の拡張積分演算子を構成することが出来る。この
可算個の拡張積分演算子群は規則的に決定されたカット
オフ周波数を有する一連のローパスフィルタの働きをす
ることが容易に理解出来る。

第８図は積分基本演算子と１階微分基本演算子とから
拡張微分演算子を構成する例を説明するための図であ
る。この場合にも前述の例と同様に、第８図（Ａ）はｋ
＝０の積分基本演算子と、ｋ＝１の１階微分基本演算子
との合成により階層１の拡張微分演算子を得る例であ
る。この場合には、初期画像データにｋ＝０の積分基本
演算子を合成し、次にその出力データにｋ＝１の１階微
分基本演算子を合成して得た出力データが、初期画像デ
ータ配列にこの階層１の拡張微分演算子を直接合成して
得た出力データと同等である。第８図（Ｂ）は、第７図
（Ｂ）の階層１の積分基本演算子とｋ＝２の１階微分基
本演算子との合成により階層２の拡張微分演算子を得る
例である。このように、積分基本演算子と１階微分基本
演算子による合成を繰り返し行えば、可算個の拡張微分
演算子が構成出来、これら可算個の拡張微分演算子群は
規則的に決定された中心周波数を有する一連のバンドパ
スフィルタの働きを有することも理解出来る。

さらに、第９図は、第８図の例において、１階微分基
本演算子の代りにｋ＝１（（Ａ）図）及びｋ＝２
（（Ｂ）図）の２階微分基本演算子を用いれば、可算個
の拡張強調演算子を構成出来ることを説明する図であ
る。この可算個の拡張強調演算子群は規則的に拡がる場
を有する一連の側抑制フィルタの働きをすることは明ら
かである。

上述した説明からも明らかなように、少数の原基本演
算子のみをROM等の任意好適なメモリ領域に書込んでお
き、これを所要に応じてｋを引き数として呼び出して基
本演算子をその都度生成し、フィルタリングを行う構成
となっているので、従来よりもメモリ容量を少なくかつ
演算処理を高速に出来る。

特に、（５）、（７）、（９）式といったタイプの原
基本演算子のように、要素関数の係数が２の倍数のみと
なっている場合には、演算をビットシフトだけで実行出
来るので、演算処理量を低減することが出来る。さら
に、これら原基本演算子は要素関数の一部分に2^kという
項を含ませているが、このようにすると、演算処理の能
率が高まり、処理速度が速くなると共に、メモリ容量も
少なくて済む。

＜演算回数の例＞ 次に、第７図に例示した階層２の拡張積分演算子を例
にとって、その場合に演算回数につき説明する。

第10図は画像データ配列と、各積分基本演算子との合
成を実行する際の演算回数を説明するための説明図であ
る。

Ｎビットの画像データ配列を40とする。先ず、第10図
（Ａ）に示すように、ｋ＝０の積分基本演算子Ｉ（n,
0）（第７図（Ａ）に示す）をこの画像データ配列に合
成する場合を考える。この演算子は３ビットであること
及び合成の精度を考慮して、演算子のｎ＝０の位置が画
像データの両端ビット（図中斜線を付して示した１番目
のビット及びＮ番目のビット）を除いた残りのビットに
対し合成する。従って、演算子は３ビットあり、画像デ
ータ配列は（Ｎ−２）ビットあるので、この合成におけ
る演算回数は全部で３（Ｎ−２）回となる。

次に、第10図（Ｂ）に示すように、上で得られた出力
データである新たな画像データ配列42は既に両端の１ビ
ット分は演算の対象から除かれているので、ｋ＝１の積
分基本演算子（第７図（Ａ）に示す）を合成する場合、
この演算子は２ビット間隔で３ビット位置の演算子であ
るので、ｎ＝０のビット位置は画像データ配列の４番目
のビットから（Ｎ−３）番目のビットまでの演算とな
る。従って、１〜３番目及び（Ｎ−２）〜Ｎ番目のビッ
ト分（図中斜線を付して示す）すなわち全部で６ビット
分の画像データが演算の対象から除かれ、演算子のビッ
トが３ビットであるから、この合成での演算回数は全部
で３（Ｎ−６）回となる。

次に、第10図（Ｃ）に示すように、前の合成の結果得
られた出力データとしての新たな画像データ配列44に対
し、今度はｋ＝２の積分基本演算子（第７図（Ａ）に示
す）の合成を行う。この場合、演算子は４ビット間隔で
３ビット位置の演算子であり、画像データは配列は既に
両端からそれぞれ３ビット分（図中斜線を付して示す）
が演算の対象から除かれるので、この場合の合成演算の
対象は８〜（Ｎ−６）番目のビットまでであるので、前
述と同様に考えると、演算回数は全部で３（Ｎ−14）回
となる。

以上の結果から理解出来るように、この３回の合成に
よる全演算回数Ncは Nc＝3(N-2)＋3(N-6)＋3(N-14)＝99N−66 となり、Ｎ＝100ビットとすると、834回となる。

一方、初期画像データ配列40にこの場合に対応する階
層２の拡張積分演算子（第７図（ｃ）に示す）を合成し
た場合には、演算回数Ｎ′ｃは Ｎ′ｃ＝15N−210 で与えられるので、100ビットの画像データ配列40の場
合には、1290回となり、この発明の場合よりも遥に回数
の多い1000回以上の演算を行うこととなる。

以上の説明から明らかなように、予め用意された拡張
演算子を直接初期画像データ配列に合成するよりも、積
分基本演算子Ｉ（n,k）を好ましくは位数ｋの小さい順
から順次にその都度合成して得られた対応する画像デー
タ配列に合成する方が乗算回数が少なくて済み、この乗
算回数の現象はＮすなわち画像のビット数が大となるに
従って顕著となることが理解出来る。さらに、原基本演
算子を特に２の倍数を係数とする要素関数から構成する
場合には、上述した合成演算は２の倍数計算のみで済む
が、これに対し従来の合成演算ではそれ以外の乗算の演
算も含まれるので、この点を考慮すると、この発明の場
合の方が従来の場合よりも演算回数が著しく少なくなる
ことが理解出来る。

＜適用例＞ 次に、この発明のフィルタリング装置をカメラの自動
合焦機構に適用した例につき簡単に説明する。

第11図は、自動合焦（AF）機構を具えたカメラの一構
成例を概略的に示すブロック図である。

第11図において、51は撮影レンズを示し、81は撮影レ
ンズが装着されるカメラボディを示す。

撮影レンズ51は、光軸に沿って移動自在で合焦に寄与
するレンズ53を含むレンズ系54と、この移動自在レンズ
53を合焦位置に移動させるためのカメラボディ81の駆動
源（後述する）からの力を伝達するクラッチ55a、ギヤ5
5b及びヘリコイドネジ等で構成された駆動力伝達機構55
と、撮影レンズの絞り値情報や移動自在レンズ53の位置
情報等を格納するレンズROM57と、この撮影レンズ51及
びカメラボディ81間を電気的に接続するレンズ側電気接
点群59とを具えている。

一方、カメラボディ81は、メインミラー83、サブミラ
ー85、ピント板87及びペンタゴナルプリズム89等の光学
系を具えている。さらに、カメラボディ81は、撮影レン
ズを透過してきた被写体からの光の一部を受光する結像
するための撮像部91を具え、この撮像部91を焦点位置検
出方式に応じた構成とすることが出来る。例えば、この
撮像部91を好ましくはCCDセンサを以って構成すること
が出来る。さらに、このカメラボディ81には、この撮像
部91の制御及び移動自在レンズ53を駆動する駆動機構
（後述する）を制御する機能を有するAF用制御部（PC
U）93を具えている。さらに、撮影レンズ51内の移動自
在レンズ53を駆動するために例えばAF用モータ95a、ギ
ヤ95b、クラッチ95c及びこのモータ95aの回転数を管理
するためのエンコーダ95dを有する駆動機構を具えてい
る。駆動機構95の駆動力をボディ側クラッチ95c及びレ
ンズ側クラッチ55a等を介して移動自在レンズ53に達
し、この結果、このレンズ53を光軸に沿って移動させる
ことが出来る。さらに、モータ95aを等速度回転させる
ことによって移動自在レンズを等速度で移動させること
が出来る構成となっている。

さらに、このカメラボディ81はAE（自動露出制御）の
ための受光素子97a、97b及びAE用制御部（DPU）97と、
表示動作を制御する表示用制御部（IPU）99と、AF用、A
E用及び表示用の各制御部93、97、99を制御する中央制
御装置（CPU）101と、レンズ側電気接点群59に対応する
ボディ側電気接点群103とを具える。CPU101は、撮影レ
ンズ51のレンズROM57も制御するように構成してある。

このように構成されたカメラにおいて、AF機構にこの
発明を適用させるため、中央制御装置（CPU）101に、少
なくとも第１図に示した構成の第２図に対応するフィル
タリング装置12及び第２図に示した後処理装置14を組み
込んで設ける。そして、第２図の外部画像情報入力装置
は光学系54、83、85及びCCD91に対応し、被制御駆動装
置16は駆動機構95及び駆動力伝達機構55に対応する構成
とする。その構成を概略的に第12図にブロック図で示
す。

このCPU101には、第１図で示したように、それぞれメ
モリ領域としてROMで構成したメインプログラムメモリ
領域30と、基本演算子の生成及びフィルタリング処理用
の一個又は複数のサブルーチンメモリ領域24、26、28と
を設けてあり、このサブルーチンメモリ領域24、26、28
に、例えば、３つの原基本演算子として式（５）で与え
た積分演算子Ｉ（n,k）、式（７）で与えた１階微分演
算子Ｄ（n,k）及び式（９）で与えた２階微分演算子
Ｄ″（n,k）を読出し自在に格納しておく。一方、位数
ｋを引き数としてメインプログラムの一部としてメイン
プログラムメモリ領域30に読出し自在に格納しておく。

さらに、このCPU101には、一例として画像データ及び
又は出力データを一旦格納するための第１メモリ110及
び第２メモリ112とを適切な処理を実行出来る箇所に設
けておく。

この場合の動作の一例につき第13図の流れ図を参照し
て説明する。カメラ等の合焦検出装置においては、被写
体に含まれている周波数成分のなかでも周波数の高い成
分をもって、焦点検出を行わなければ、撮影された写真
は少なからずピンボケとなってしまう。つまり、焦点検
出では、被写体の周波数成分のうち、より高周波の成分
をとらえることが不可欠である。ところが、一方では、
被写体の周波数成分より高い周波数の雑音成分を除去す
ることが必要となる場合も生ずる。

そこで、この実施例では、高周波成分からそれよりも
低い周波成分へと順次に処理を進める場合につき説明す
る。

先ず、この処理を開始させて、メインプログラム用メ
モリ30からメインプログラムを順次に読出してフィルタ
リング装置を作動させる。この始動により、CCD91からP
CU93を介して得られる初期画像データを一旦第１メモリ
110へ格納する（S10）。

次に、初期設定として、キーボード等の適当な外部装
置又はフィルタリング装置12内に設けた判定手段32から
自動的に基本演算子生成手段20の原基本演算子として積
分演算子Ｉ（n,k）を指定し、かつ、引き数ｋをｋ＝０
として設定する（S12）。

次に、メモリ領域24からｋ位の積分演算子Ｉ（n,k）
の生成プログラムを呼出し、この生成手段20から第３図
（Ａ）に示す積分基本演算子を生成し、然る後、第１メ
モリ110から初期データ配列をフィルタリング処理手段2
2に取り込むと同時にこの積分基本演算子を取り込み両
者の合成を行ってその結果である出力データを第２メモ
リ112へ格納する（S14）。

次に、この出力データを判定手段32に送り、この場合
にはこの出力データに対しては判定を行わずに、別の原
基本演算子として例えば２階微分演算子Ｄ″（n,k）を
指定し、かつ、引き数ｋを更新してｋ＝１と設定し（S1
5）、これを再度基本演算子生成手段20に送る。この場
合、微分演算子を用いかつｋを１つだけ大とすることに
より、高周波成分の信号を拾う可能性がでてくる。

従って、次に、２階微分演算子Ｄ″（n,k）の生成プ
ログラムを呼出し、この基本演算子生成手段20から第５
図（Ｂ）に示す２階微分基本演算子を生成し、然る後、
第２メモリ112から出力データをフィルタリング処理手
段22に取り込むと同時にこの２階微分基本演算子を取り
込み両者の合成を行ってその結果である出力データを第
１メモリ110へ格納する（S16）。

次に、判定手段32でこの第１メモリ110の出力データ
のピーク値Ｄ″ｐを検索する（S17）。

次に、このピーク値Ｄ″ｐが合焦情報として処理する
うえで充分な高周波成分の信号が得られているかを判定
するため、予め定めた一定の閾値Ｃよりもピーク値Ｄ″
ｐが大であるかを判定する（S18）。この判定がイエス
である場合には、合焦情報として充分な高周波信号が含
まれていて情報が雑音にうづもれていないので、これを
出力し後段の14を経てAF機構へ送る。

一方、この判断がノーであると、合焦情報として充分
な高周波信号が含まれていないので、判定手段32で引き
数ｋが予め用意した位数のコントロール数k₀（例えばk₀
＝４）よりも小さいか否か判定を行い（S19）、大きけ
ればこれ以上繰り返しても有効な合焦情報が得られない
ので、第１メモリ110に格納されている出力データと、
第２メモリ112に格納されている出力データとを加え
て、第１メモリ110へ格納する（S20）し、それを出力デ
ータとしてAF用に出力する。

次に、引き数ｋがk₀に達していない場合には、第２メ
モリ112に格納されている出力データを第１メモリ110へ
移し（S21）、これを新たな画像データ配列とみなし
て、フィルタリング処理手段22に送ると共にステップ
（S14）に戻る。但し、この実施例では、この繰り返し
サイクルは、引き数がｋ＝１であるので、基本演算子生
成手段20において第３図（Ｂ）に示した積分基本演算子
が生成され、フィルタリング処理手段22で画像データ配
列と合成され、その結果である出力データを第２メモリ
112に格納する（S14）。

次に、引き数ｋをｋ＝２と設定し（S15）、これによ
り第５図（Ｃ）に示した２階微分基本演算子を生成し
て、これをステップS14で得られた出力データに合成
し、その結果の出力データをフィルタリング処理手段22
から出力させて第１メモリ110に格納する（S16）。

次に、このステップS16で得られ第１メモリ110に格納
された出力データについて前述したと同様にピーク値
Ｄ″ｐを探索し（S17）、閾値Ｃより大なるかを判定し
て前回よりも低い周波成分が含まれているかを調べるス
テップS18の処理を行って、又はこれに続きステップ19
及びS20の処理を行ってAF用の出力データを出力させる
か、或はステップS19及び21の処理によって再度異なる
引き数ｋにおける上述のステップS14以下の処理を繰り
返し実行して雑音に埋れていなくかつ合焦情報として前
回よりも低い充分な量の周波成分の出力データを最終的
に得る。

このように、第13図に示した流れ図の動作では、２階
微分基本演算子を出力データに合成することによって、
ローコントラストの被写体画像中に含まれているある周
波数に対する最大微分値を求め、この合成を順次繰り返
すことによって最大周波数から順次に低い周波数に対す
る最大微分値が一定の閾値よりも最初に大となる出力デ
ータを検出し、この出力データをAF用の制御信号として
利用使用しようとするものである。

従って、この発明のフィルタリング装置を用いると、
強度がおだやかにかつ連続的に変化している被写体の場
合に、従来のような固定微分処理を行っては撮影出来な
かったような場合であっても正確に自動的に合焦させる
ことが出来る。

尚、この発明は上述した実施例にのみに限定されるも
のではなく多くの変形又は変更をなし得ること明らかで
ある。

例えば、上述したこの発明のフィルタリング装置の細
部の構成は、このフィルタリング装置が果し得る機能を
達成し得る構成であるならば、他に任意好適な構成とし
得る。基本的には、所要の原基本演算子を格納し、これ
を変数ｋによって読み出してそれぞれ系列内の基本演算
子を生成する手段と、出力画像の情況に応じてこの生成
された基本演算子と繰り返し得られる画像データ配列と
の合成を行うフィルタリング処理手段を具える構成とな
っていれば良い。

また、AF機構に適用した上述した実施例の流れ図で
は、原基本演算子として積分演算子と、２階微分演算子
とを用いているが、積分演算子、１階微分演算子、２階
微分演算子及びその他の任意の演算子から選らばれた１
つ又は２つ以上の演算子の組み合せであっても良い。

また、原基本演算子として、２階微分演算子Ｄ″（n,
k）の代わりに D^(-)(n,k)＝-(1/2)[u(n-2^ｋ)-u(n+2^ｋ)] を用いれば、D⁽⁺⁾（n,k）とD^(-)（n,k）の出力データへ
の順次の合成からＤ″（n,k）を求めることが出来、
又、Ｄ″（n,k）の代わりに、 Ｎ（ｎ）＝−Ｕ（ｎ） を用いれば、D⁽⁺⁾（n,k）とＮ（ｎ）との出力データへ
の順次の合成によって、D^(-)（n,k）を求めることも出
来るので、これらの原基本演算子D^(-)（n,k）及び又は
Ｎ（ｎ）を用いることも出来る。

また、上述した第６図及び第13図の動作の流れは、上
述した実施例にのみ限定されるものではなく、他の流れ
であっても良く、これは設計に応じて任意に設定するこ
とが出来る。

さらに、この発明のフィルタリング装置は、一次元画
像データ配列はもとより、原基本演算子を適当に設定す
ることによって、二次元画像データ配列に対しても同様
に適用することが出来る。

（発明の効果） 上述した説明からも明らかなように、この発明のフィ
ルタリング装置によれば、原基本演算子をもって基本演
算子系列内の任意の基本演算子を１つの生成プログラム
から生成することが出来、互いに異なる原基本演算子か
ら所要の系列内の基本演算子を生成し、これを順次に合
成して得られた画像データ配列に順次に合成して、初期
画像データ配列に直接拡張演算子を合成したのと同等の
効果を奏し得るので、 プログラムのコード長を短く出来ること 乗算回数を低減しかつ演算速度を速めることが出来る
こと 位数ｋが低いものほど、高周波情報を含んでいるの
で、位数の低い方から高い方へと処理を移行していくと
いう手法を採れ、従って、情報量の大きいものから小さ
いものへと順次に処理を進めることが出来る。

従って、この発明のフィルタリング装置は、例えば、
不要な高周波雑音を除去しつつかつ高周波の情報をとら
えることが出来るので、パターン認識、カメラの合焦機
構等といった何らかの画像処理装置に適用して頗る好適
である。

【図面の簡単な説明】

第１図はこの発明のフィルタリング装置の説明に供する
機能ブロック図、 第２図はこの発明及び従来のフィルタリング装置の説明
に供する画像処理装置の一例を示すブロック図、 第３図〜第５図はこの発明のフィルタリング装置で使用
する基本演算子の説明に供する図、 第６図はこの発明のフィルタリング装置の動作の一例を
説明するための流れ図、 第７図〜第９図はこの発明のフィルタリング装置により
達成出来ると同等な拡張演算子の構成手順例を説明する
ための図、 第10図はこの発明の効果の説明に供する説明図、 第11図はこの発明のフィルタリング装置をカメラのAF機
構制御に適用した例を説明するためのブロック図、 第12図は第11図のカメラに適用した場合のフィルタリン
グ装置の機能ブロック図、 第13図は第11図のカメラに適用した場合の動作の流れ図
である。 10……外部画像情報入力装置 12……フィルタリング装置 14……後処理装置、16……被制御駆動装置 18……制御部、20……基本演算子生成手段 22……フィルタリング処理手段 24〜28……メモリ領域（サブルーチン用メモリ） 30……メインプログラム用メモリ 32……判定手段、40〜44……画像データ配列 51……撮影レンズ、53……移動自在レンズ 54……レンズ系、55……駆動力伝達機構 55a……レンズ側クラッチ 55c……ヘリコイドネジ 59……レンズ側電気接点群 81……カメラボディ、91……撮像部 93……PCU、95……ボディ側クラッチ 101……CPU、110……第１メモリ 112……第２メモリ。

フロントページの続き (72)発明者 藤司 重男 東京都板橋区前野町２丁目36番９号 旭 光学工業株式会社内 (56)参考文献 特開 昭57−204094（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−173841（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−202288（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−206682（ＪＰ，Ａ) 特開 昭63−75982（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−24375（ＪＰ，Ａ) 特開 昭62−47780（ＪＰ，Ａ)

Claims (5)

(57)【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】外部画像情報入力部からの入力された画像
   データに対して空間領域でフィルタリング処理を行って
   被制御駆動部へ制御情報を出力するための、画像データ
   配列に対し直接拡張演算子を合成したと同等の効果を与
   えるフィルタリング装置であって、 同一の基本演算子系列内の基本演算子を生成する基本演
   算子生成手段と、該基本演算子を画像データ配列と合成
   し、この合成して得られた出力データを新たな画像デー
   タ配列としてこの新たな画像データ配列に新たに生成し
   た基本演算子を合成する処理を行うフィルタリング処理
   手段と、フィルタリング処理手段から得られる出力デー
   タが所定の条件を満たしているか否かに基づいて、新た
   に生成される基本演算子によるフィルタリング処理を前
   記フィルタリング処理手段において行うか否かを判別す
   る判別手段とを具える前記フィルタリング装置におい
   て、 但し、Ｘ＝ｎ＋Ｋ（ｋ）であって、Ｋ（ｋ）は零又は変
   数ｋの関数、 ｎはフィルタリング処理しようとする対象の画像データ
   の位置 の一つ又は二つ以上の組合せを以って、同一の基本演算
   子系列内の基本演算子を生成するための基礎となる原基
   本演算子を形成して成ることを特徴とするフィルタリン
   グ装置。
2. 【請求項２】基本演算子系列は２の倍数を係数とする要
   素関数の組合せから成ることを特徴とする特許請求の範
   囲第１項に記載のフィルタリング装置。
3. 【請求項３】原基本演算子として、下記に定義される積
   分演算子Ｉ（n,k）、１階微分演算子D⁽⁺⁾（n,k）及び２
   階微分演算子Ｄ″（n,k）から選らばれた一個又は二個
   以上を含むことを特徴とする特許請求の範囲第２項記載
   のフィルタリング装置。 I(n,k)＝(U(n)/2)+(1/4)[U(n+2^ｋ)+U(n-2^ｋ)] D⁽⁺⁾(n,k)＝(1/2)[U(n-2^ｋ)-U(n+2^ｋ)] Ｄ″(n,k)＝(U(n)/2)-(1/4)[U(n+2^ｋ)+U(n-2^ｋ)] 但し、ｋ＝0,1,2,3,・・・。
4. 【請求項４】フィルタリング処理は、画像データに含ま
   れる高周波成分に影響を与える拡張演算子を構成するよ
   うな基本演算子の順次合成から低周波成分に影響を与え
   る拡張演算子を構成するような基本演算子の順次合成へ
   と、その都度合成して得られた画像データ配列に順次に
   基本演算子を合成するようにして行うことを特徴とする
   特許請求の範囲第１項〜第３項のいづれか一つに記載の
   フィルタリング装置。
5. 【請求項５】同一基本演算子系列内の基本演算子の生成
   は、原基本演算子の変数ｋを引き数として指定すること
   によって、行うことを特徴とする特許請求の範囲第１項
   〜第４項のいづれか一つに記載のフィルタリング装置。