JP3436958B2 - 画像入力装置 - Google Patents
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- Signal Processing (AREA)
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- Cleaning In Electrography (AREA)
- Inspection Of Paper Currency And Valuable Securities (AREA)
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、たとえば、デジタル式
カラー複写機において、原稿上のカラー画像を入力する
画像入力装置に係り、特に、特定の原稿の有無を自動的
に識別して、入力画像の出力態様を制御する機能を有す
る画像入力装置に関する。
カラー複写機において、原稿上のカラー画像を入力する
画像入力装置に係り、特に、特定の原稿の有無を自動的
に識別して、入力画像の出力態様を制御する機能を有す
る画像入力装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、デジタル式カラー複写機の普及
と、その高画質化が進展するにつれて、紙幣やその他の
有価証券などの偽造犯罪が発生する恐れが高まってきて
いる。そこで、最近、それを防止する手段として、原稿
上のカラー画像を入力するラインセンサなどの画像入力
手段の出力から特定のパターンを抽出し、あらかじめ設
定された基準パターンとのマッチング演算を行なうこと
により、紙幣などの有無を検出し、検出された場合には
複写動作を中断あるいは不可とするものが開発されてい
る。
と、その高画質化が進展するにつれて、紙幣やその他の
有価証券などの偽造犯罪が発生する恐れが高まってきて
いる。そこで、最近、それを防止する手段として、原稿
上のカラー画像を入力するラインセンサなどの画像入力
手段の出力から特定のパターンを抽出し、あらかじめ設
定された基準パターンとのマッチング演算を行なうこと
により、紙幣などの有無を検出し、検出された場合には
複写動作を中断あるいは不可とするものが開発されてい
る。
【０００３】ところで、このように、カラー画像を用い
て不特定の対象から特定の対象を精度高く検出し識別す
る方法として、たとえば、特開平４−５４６８１号公報
に開示されている方法が知られている。これは、カラー
画像から頻度分布を作成し、分布パターンを基準パター
ンと比較することにより、紙幣を検出し識別するもので
ある。
て不特定の対象から特定の対象を精度高く検出し識別す
る方法として、たとえば、特開平４−５４６８１号公報
に開示されている方法が知られている。これは、カラー
画像から頻度分布を作成し、分布パターンを基準パター
ンと比較することにより、紙幣を検出し識別するもので
ある。
【０００４】また、別の方法として、たとえば、特開昭
６１−２２００８５号公報に開示されている印刷物判別
装置が知られている。この方法は、明度パターンの類似
度と対象内の平均色相を基準パターンと比較することに
より、紙幣を識別するものである。さらに、明度画像を
用いた識別方法をＲＧＢ画像にそれぞれ個別に適用し
て、特定の原稿を識別する方法も同様に知られている。
６１−２２００８５号公報に開示されている印刷物判別
装置が知られている。この方法は、明度パターンの類似
度と対象内の平均色相を基準パターンと比較することに
より、紙幣を識別するものである。さらに、明度画像を
用いた識別方法をＲＧＢ画像にそれぞれ個別に適用し
て、特定の原稿を識別する方法も同様に知られている。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】ところが、従来の特定
原稿の識別方法、たとえば、カラー画像の頻度分布を基
準データと比較する識別方法では、異なるパターンでも
同一の頻度分布を持つ場合、誤識別の恐れがある。ま
た、画像パターンだけでなく、頻度分布データの記憶手
段が必要となり、装置の構成が大規模となる。
原稿の識別方法、たとえば、カラー画像の頻度分布を基
準データと比較する識別方法では、異なるパターンでも
同一の頻度分布を持つ場合、誤識別の恐れがある。ま
た、画像パターンだけでなく、頻度分布データの記憶手
段が必要となり、装置の構成が大規模となる。
【０００６】また、明度パターンの類似度と対象内の平
均色相を基準データと比較する識別方法では、色相の平
均値が同じでパターンが異なる場合、誤った識別を行な
う恐れがある。
均色相を基準データと比較する識別方法では、色相の平
均値が同じでパターンが異なる場合、誤った識別を行な
う恐れがある。
【０００７】さらに、明度画像を用いた識別方法をＲＧ
Ｂ画像それぞれに適用する場合は、明度画像の識別の拡
張でＲＧＢの関連が充分に考慮されておらず、誤識別の
可能性が高くなる。
Ｂ画像それぞれに適用する場合は、明度画像の識別の拡
張でＲＧＢの関連が充分に考慮されておらず、誤識別の
可能性が高くなる。
【０００８】そこで、本発明は、画像入力が禁止されて
いる特定の原稿を常に精度高く的確に識別でき、しか
も、装置の規模を小さくできる画像入力装置を提供する
ことを目的とする。
いる特定の原稿を常に精度高く的確に識別でき、しか
も、装置の規模を小さくできる画像入力装置を提供する
ことを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】本発明の画像入力装置
は、色データを有する原稿上の画像を読取る読取手段
と、この読取手段で読取られた画像から特定の領域を抽
出する抽出手段と、この抽出手段で抽出された特定領域
の画像に対し複数の領域を抽出し、この抽出した領域ご
とに、この領域に含まれる色データに基づいて、所定の
色データを示す画素に変換する変換手段と、基準色デー
タを記憶している記憶手段と、前記変換手段によって変
換された画素の色データと前記記憶手段に記憶されてい
る基準色データとの画素ごとの色差を全画素にわたって
累積した値を求めて照合することにより、前記読取手段
で読取られた原稿の種類を識別する識別手段と、この識
別手段の識別結果に基づいて、前記原稿を特定の種類の
原稿であると識別された場合に、前記読取手段によって
読取られる画像の出力を禁止する禁止手段とを具備して
いる。
は、色データを有する原稿上の画像を読取る読取手段
と、この読取手段で読取られた画像から特定の領域を抽
出する抽出手段と、この抽出手段で抽出された特定領域
の画像に対し複数の領域を抽出し、この抽出した領域ご
とに、この領域に含まれる色データに基づいて、所定の
色データを示す画素に変換する変換手段と、基準色デー
タを記憶している記憶手段と、前記変換手段によって変
換された画素の色データと前記記憶手段に記憶されてい
る基準色データとの画素ごとの色差を全画素にわたって
累積した値を求めて照合することにより、前記読取手段
で読取られた原稿の種類を識別する識別手段と、この識
別手段の識別結果に基づいて、前記原稿を特定の種類の
原稿であると識別された場合に、前記読取手段によって
読取られる画像の出力を禁止する禁止手段とを具備して
いる。
【００１０】また、本発明の画像入力装置は、色データ
を有する原稿上の画像を読取る読取手段と、この読取手
段で読取られた画像から特定の領域を抽出する抽出手段
と、この抽出手段で抽出された特定領域の画像に対し複
数の領域を抽出し、この抽出した領域ごとに、この領域
に含まれる色データに基づいて、所定の色データを示す
画素に変換する変換手段と、基準色データを記憶してい
る記憶手段と、前記変換手段によって変換された画素の
色データと前記記憶手段に記憶されている基準色データ
との画素ごとの色差を全画素にわたって累積した値を求
めて照合することにより、前記読取手段で読取られた原
稿の種類を識別する識別手段と、この識別手段の識別結
果に基づいて、前記原稿を特定の種類の原稿であると識
別された場合に、前記読取手段によって読取られた原稿
上の画像とは異なる画像を出力する出力手段とを具備し
ている。
を有する原稿上の画像を読取る読取手段と、この読取手
段で読取られた画像から特定の領域を抽出する抽出手段
と、この抽出手段で抽出された特定領域の画像に対し複
数の領域を抽出し、この抽出した領域ごとに、この領域
に含まれる色データに基づいて、所定の色データを示す
画素に変換する変換手段と、基準色データを記憶してい
る記憶手段と、前記変換手段によって変換された画素の
色データと前記記憶手段に記憶されている基準色データ
との画素ごとの色差を全画素にわたって累積した値を求
めて照合することにより、前記読取手段で読取られた原
稿の種類を識別する識別手段と、この識別手段の識別結
果に基づいて、前記原稿を特定の種類の原稿であると識
別された場合に、前記読取手段によって読取られた原稿
上の画像とは異なる画像を出力する出力手段とを具備し
ている。
【００１１】また、本発明の画像入力装置は、色データ
を有する原稿上の画像を読取る読取手段と、この読取手
段で読取られた画像から特定の領域を抽出する抽出手段
と、この抽出手段で抽出された特定領域の画像を明度、
色相、彩度の色データに変換する変換手段と、基準とな
る明度、色相、彩度を示す色データを記憶している記憶
手段と、前記変換手段によって変換された明度、色相、
彩度の色データと前記記憶手段に記憶されている基準と
なる明度、色相、彩度を示す色データとの画素ごとの色
差を全画素にわたって累積した値を求めて照合すること
により、前記読取手段で読取られた原稿の種類を識別す
る識別手段と、この識別手段の識別結果に基づいて、前
記原稿を特定の種類の原稿であると識別された場合に、
前記読取手段によって読取られる画像の出力を禁止する
禁止手段とを具備している。
を有する原稿上の画像を読取る読取手段と、この読取手
段で読取られた画像から特定の領域を抽出する抽出手段
と、この抽出手段で抽出された特定領域の画像を明度、
色相、彩度の色データに変換する変換手段と、基準とな
る明度、色相、彩度を示す色データを記憶している記憶
手段と、前記変換手段によって変換された明度、色相、
彩度の色データと前記記憶手段に記憶されている基準と
なる明度、色相、彩度を示す色データとの画素ごとの色
差を全画素にわたって累積した値を求めて照合すること
により、前記読取手段で読取られた原稿の種類を識別す
る識別手段と、この識別手段の識別結果に基づいて、前
記原稿を特定の種類の原稿であると識別された場合に、
前記読取手段によって読取られる画像の出力を禁止する
禁止手段とを具備している。
【００１２】さらに、本発明の画像入力装置は、色デー
タを有する原稿上の画像を読取る読取手段と、この読取
手段で読取られた画像から特定の領域を抽出する抽出手
段と、この抽出手段で抽出された特定領域の画像を明
度、色相、彩度の色データに変換する変換手段と、基準
となる明度、色相、彩度を示す色データを記憶している
記憶手段と、前記変換手段によって変換された明度、色
相、彩度の色データと前記記憶手段に記憶されている基
準となる明度、色相、彩度を示す色データとの画素ごと
の色差を全画素にわたって累積した値を求めて照合する
ことにより、前記読取手段で読取られた原稿の種類を識
別する識別手段と、この識別手段の識別結果に基づい
て、前記原稿を特定の種類の原稿であると識別された場
合に、前記読取手段によって読取られた原稿上の画像と
は異なる画像を出力する出力手段とを具備している。
タを有する原稿上の画像を読取る読取手段と、この読取
手段で読取られた画像から特定の領域を抽出する抽出手
段と、この抽出手段で抽出された特定領域の画像を明
度、色相、彩度の色データに変換する変換手段と、基準
となる明度、色相、彩度を示す色データを記憶している
記憶手段と、前記変換手段によって変換された明度、色
相、彩度の色データと前記記憶手段に記憶されている基
準となる明度、色相、彩度を示す色データとの画素ごと
の色差を全画素にわたって累積した値を求めて照合する
ことにより、前記読取手段で読取られた原稿の種類を識
別する識別手段と、この識別手段の識別結果に基づい
て、前記原稿を特定の種類の原稿であると識別された場
合に、前記読取手段によって読取られた原稿上の画像と
は異なる画像を出力する出力手段とを具備している。
【００１３】
【作用】本発明によれば、上記したように構成すること
により、たとえば、紙幣などの特定原稿の色パターンに
対し、色パターンによる高精度の識別が可能となる。し
かも、特定領域のカラー画像を例えば大きさ一定に正規
化することにより、画像入力条件の変動などがあって
も、それに対処できる。また、たとえば、正規化した後
にカラー画像をぼかすことにより、検出の位置ずれなど
の影響を排除できる。したがって、画像入力が禁止され
ている紙幣などの特定の原稿を常に精度高く的確に識別
することができる。
により、たとえば、紙幣などの特定原稿の色パターンに
対し、色パターンによる高精度の識別が可能となる。し
かも、特定領域のカラー画像を例えば大きさ一定に正規
化することにより、画像入力条件の変動などがあって
も、それに対処できる。また、たとえば、正規化した後
にカラー画像をぼかすことにより、検出の位置ずれなど
の影響を排除できる。したがって、画像入力が禁止され
ている紙幣などの特定の原稿を常に精度高く的確に識別
することができる。
【００１４】また、画像パターンの辞書（基準データ）
は、従来のカラー画像の頻度分布による識別方法に比
べ、小さな規模でよく、しかも、頻度分布データのため
の記憶手段が不要となるので、装置の規模を小さくでき
る。
は、従来のカラー画像の頻度分布による識別方法に比
べ、小さな規模でよく、しかも、頻度分布データのため
の記憶手段が不要となるので、装置の規模を小さくでき
る。
【００１５】
【実施例】以下、本発明の一実施例について図面を参照
して説明する。図１は、本実施例に係る、たとえば、デ
ジタル式カラー複写機において、原稿上のカラー画像を
入力する画像入力装置の構成を概略的に示すもので、読
取手段としてのカラーラインセンサ１０１、カラー画像
入力部１０２、画像データ記憶部１０３、領域抽出手段
としての原稿切出し部１０４、第１の変換手段としての
正規化変換部１０５、第２の変換手段としての画像ぼか
し部１０６、第３の変換手段としての明度・色相・彩度
変換部１０７、基準色データ記憶手段としての辞書デー
タ記憶部１０８、識別手段としてのパターンマッチング
部１０９、および、画像データの出力を禁止する禁止手
段、あるいは、画像データを出力する出力手段としての
画像出力制御部１１０から構成されている。
して説明する。図１は、本実施例に係る、たとえば、デ
ジタル式カラー複写機において、原稿上のカラー画像を
入力する画像入力装置の構成を概略的に示すもので、読
取手段としてのカラーラインセンサ１０１、カラー画像
入力部１０２、画像データ記憶部１０３、領域抽出手段
としての原稿切出し部１０４、第１の変換手段としての
正規化変換部１０５、第２の変換手段としての画像ぼか
し部１０６、第３の変換手段としての明度・色相・彩度
変換部１０７、基準色データ記憶手段としての辞書デー
タ記憶部１０８、識別手段としてのパターンマッチング
部１０９、および、画像データの出力を禁止する禁止手
段、あるいは、画像データを出力する出力手段としての
画像出力制御部１１０から構成されている。
【００１６】画像を読取る読取対象物としての原稿Ｐ
は、キャリッジ１１１に取着されて図示矢印方向に移動
するカラーラインセンサ１０１の読取エリア（画像読取
範囲）１１２内に存在するものとする。
は、キャリッジ１１１に取着されて図示矢印方向に移動
するカラーラインセンサ１０１の読取エリア（画像読取
範囲）１１２内に存在するものとする。
【００１７】以下、各部について詳細に説明する。カラ
ーラインセンサ１０１は、読取エリア１１２内のカラー
画像を撮像して電気信号に変換する。この撮像されたカ
ラー画像は、カラー画像入力部１０２を介してデジタル
化され、画像データ記憶部１０３に記憶される。この実
施例では、たとえば、横方向に５１２画素、縦方向に５
１２画素、各画素１バイトのＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ
（青）画像（以後、単にＲＧＢ画像と略称する）とし
て、図２に示すようなメモリ配置で画像データ記憶部１
０３に記憶される。
ーラインセンサ１０１は、読取エリア１１２内のカラー
画像を撮像して電気信号に変換する。この撮像されたカ
ラー画像は、カラー画像入力部１０２を介してデジタル
化され、画像データ記憶部１０３に記憶される。この実
施例では、たとえば、横方向に５１２画素、縦方向に５
１２画素、各画素１バイトのＲ（赤），Ｇ（緑），Ｂ
（青）画像（以後、単にＲＧＢ画像と略称する）とし
て、図２に示すようなメモリ配置で画像データ記憶部１
０３に記憶される。
【００１８】原稿切出し部１０４は、画像データ記憶部
１０３に格納されたＲＧＢ画像データに対して、原稿Ｐ
の範囲を特定する。すなわち、原稿切出し部１０４は、
図２の形態で記憶されたＲＧＢ画像データのうち、１つ
の色成分、たとえば、Ｇ成分の画像データ（図３参照）
に対して、一定値ＴＨＲ（たとえば５）で閾値処理を行
ない、図４に示すように、２値画像の開始点Ｍ1 、最上
位点Ｍ2 、終了点Ｍ4の座標データをそれぞれ検出し、
回転補正しながら切出しを行ない、ＲＧＢの画像に対し
て、それぞれ図５に示すＧ画像の切出し結果のような画
像データを出力するものである。ここで、図３の数値が
記入されていない画素は‘０’の値をとり、原稿Ｐが存
在していない領域を表している。
１０３に格納されたＲＧＢ画像データに対して、原稿Ｐ
の範囲を特定する。すなわち、原稿切出し部１０４は、
図２の形態で記憶されたＲＧＢ画像データのうち、１つ
の色成分、たとえば、Ｇ成分の画像データ（図３参照）
に対して、一定値ＴＨＲ（たとえば５）で閾値処理を行
ない、図４に示すように、２値画像の開始点Ｍ1 、最上
位点Ｍ2 、終了点Ｍ4の座標データをそれぞれ検出し、
回転補正しながら切出しを行ない、ＲＧＢの画像に対し
て、それぞれ図５に示すＧ画像の切出し結果のような画
像データを出力するものである。ここで、図３の数値が
記入されていない画素は‘０’の値をとり、原稿Ｐが存
在していない領域を表している。
【００１９】原稿切出し部１０４は、具体的には例えば
図６に示すような構成で実現できる。すなわち、画像デ
ータ記憶部１０３から、バッファ制御回路６０１が出力
するアドレス信号ＡＤＲ１にしたがってＲＧＢ画像デー
タが読出され、Ｒ画像バッファ６０３、Ｇ画像バッファ
６０２、Ｂ画像バッファ６０４にそれぞれ書込まれる。
これと同時に、閾値処理部６０５は、Ｇ画像データに対
して一定値ＴＨＲ以上の値を取る画素のみ‘１’、他の
画素を‘０’とする閾値処理を行なう。
図６に示すような構成で実現できる。すなわち、画像デ
ータ記憶部１０３から、バッファ制御回路６０１が出力
するアドレス信号ＡＤＲ１にしたがってＲＧＢ画像デー
タが読出され、Ｒ画像バッファ６０３、Ｇ画像バッファ
６０２、Ｂ画像バッファ６０４にそれぞれ書込まれる。
これと同時に、閾値処理部６０５は、Ｇ画像データに対
して一定値ＴＨＲ以上の値を取る画素のみ‘１’、他の
画素を‘０’とする閾値処理を行なう。
【００２０】続いて、終了点座標記憶部６０７、開始点
座標記憶部６０８、および、最上位点座標記憶部６０９
が、バッファ制御回路６０１から出力されるアドレス信
号ＡＤＲ１のうち、閾値処理部６０５で初めて‘１’の
画素が検出された時点のアドレス信号ＡＤＲ１を保持す
ることにより、図４に示す矢印の先端に相当するライン
センサ１０１の主走査方向、副走査方向の座標値を各走
査ラインについて求めていく。
座標記憶部６０８、および、最上位点座標記憶部６０９
が、バッファ制御回路６０１から出力されるアドレス信
号ＡＤＲ１のうち、閾値処理部６０５で初めて‘１’の
画素が検出された時点のアドレス信号ＡＤＲ１を保持す
ることにより、図４に示す矢印の先端に相当するライン
センサ１０１の主走査方向、副走査方向の座標値を各走
査ラインについて求めていく。
【００２１】そして、開始点座標記憶部６０８は、主走
査方向の座標値がセンサ走査幅（ラインセンサ１０１の
主走査幅）ＳＷ以下の最初の端点Ｍ1 （ｘ1 ，ｙ1 ）
を、最上位点座標記憶部６０９は、主走査方向の座標値
がセンサ走査幅ＳＷ以下の最も小さい最上位点Ｍ2 （ｘ
2 ，ｙ2 ）を、終了点座標記憶部６０７は、主走査方向
の座標値がセンサ走査幅ＳＷ以下の最後の端点Ｍ4 （ｘ
4 ，ｙ4 ）を、それぞれ記憶する。この３点の座標値を
用いて、座標変換パラメータ計算部６１０が入力画像か
ら原稿を切出すための座標変換のパラメータを求める。
査方向の座標値がセンサ走査幅（ラインセンサ１０１の
主走査幅）ＳＷ以下の最初の端点Ｍ1 （ｘ1 ，ｙ1 ）
を、最上位点座標記憶部６０９は、主走査方向の座標値
がセンサ走査幅ＳＷ以下の最も小さい最上位点Ｍ2 （ｘ
2 ，ｙ2 ）を、終了点座標記憶部６０７は、主走査方向
の座標値がセンサ走査幅ＳＷ以下の最後の端点Ｍ4 （ｘ
4 ，ｙ4 ）を、それぞれ記憶する。この３点の座標値を
用いて、座標変換パラメータ計算部６１０が入力画像か
ら原稿を切出すための座標変換のパラメータを求める。
【００２２】座標変換パラメータ計算部６１０は、たと
えば、図７に示すような構成で座標変換の８つのパラメ
ータを求める。ここで説明を容易にするため、以下、数
式と併記して図７を説明する。減算器７００は、開始点
の座標値ｘ1 と最上位点の座標値ｘ2 との差を計算する
と同時に、減算器７０１は、終了点の座標値ｙ4 と最上
位点の座標値ｙ2 との差を求め、比較器７０２は、この
２つの差の値を比較する。
えば、図７に示すような構成で座標変換の８つのパラメ
ータを求める。ここで説明を容易にするため、以下、数
式と併記して図７を説明する。減算器７００は、開始点
の座標値ｘ1 と最上位点の座標値ｘ2 との差を計算する
と同時に、減算器７０１は、終了点の座標値ｙ4 と最上
位点の座標値ｙ2 との差を求め、比較器７０２は、この
２つの差の値を比較する。
【００２３】２つの差の値を求めることは、図８および
図９に示すように、原稿Ｐの２つの長さＬ1 とＬ2 とを
求めることに等しく、この２つの値を比較器７０２が比
較することにより、原稿Ｐの長い方の辺が長さＬ1 （す
なわち、図８）か、短い方の辺が長さＬ1 （すなわち、
図９）かを判定し、選別信号ＳＥＬを出力する。
図９に示すように、原稿Ｐの２つの長さＬ1 とＬ2 とを
求めることに等しく、この２つの値を比較器７０２が比
較することにより、原稿Ｐの長い方の辺が長さＬ1 （す
なわち、図８）か、短い方の辺が長さＬ1 （すなわち、
図９）かを判定し、選別信号ＳＥＬを出力する。
【００２４】図８と図９の２つの場合に対して、それぞ
れ図１０および図１１に示すように、角度θだけ回転さ
せて目的とする画像データに変換する。回転角度θを求
めるために、減算器７００が図８の長さＬ1 を求め、減
算器７０３が図８の長さＬ3を開始点および最上位点の
各座標値から求め、除算器７０４と正接逆演算器７０５
により、 θ＝ｔａｎ-1（Ｌ1 ／Ｌ3 ） ……（１） の計算を行なう。
れ図１０および図１１に示すように、角度θだけ回転さ
せて目的とする画像データに変換する。回転角度θを求
めるために、減算器７００が図８の長さＬ1 を求め、減
算器７０３が図８の長さＬ3を開始点および最上位点の
各座標値から求め、除算器７０４と正接逆演算器７０５
により、 θ＝ｔａｎ-1（Ｌ1 ／Ｌ3 ） ……（１） の計算を行なう。
【００２５】ここで、正接逆演算器７０５は、公知のテ
ーラー展開など解析的繰り返しする構造、または、あら
かじめ計算した値が記憶されているルックアップテーブ
ルを読出す構造で実現することができる。この角度θの
値を用いて、正弦演算器７０６がｓｉｎθを、余弦演算
器７０７がｃｏｓθを、符号反転器７０８が−ｓｉｎθ
をそれぞれ求める。図１０で示す端点Ｍ1 （ｘ1 ，ｙ1
）を中心とした角度θの回転は、下記数１による計算
で点（ｘ，ｙ）を（ｘ′，ｙ′）に変換することである
が、その変換に必要なパラメータを計算しているわけで
ある。
ーラー展開など解析的繰り返しする構造、または、あら
かじめ計算した値が記憶されているルックアップテーブ
ルを読出す構造で実現することができる。この角度θの
値を用いて、正弦演算器７０６がｓｉｎθを、余弦演算
器７０７がｃｏｓθを、符号反転器７０８が−ｓｉｎθ
をそれぞれ求める。図１０で示す端点Ｍ1 （ｘ1 ，ｙ1
）を中心とした角度θの回転は、下記数１による計算
で点（ｘ，ｙ）を（ｘ′，ｙ′）に変換することである
が、その変換に必要なパラメータを計算しているわけで
ある。
【００２６】
【数１】
【００２７】また、図１１の変換は、下記数２による計
算で実現できるので、その変数行列のパラメータを、減
算器７０９を介して正弦演算器７１０でｓｉｎ（θ−π
／２）、余弦演算器７１１でｃｏｓ（θ−π／２）、符
号反転器７１２で−ｓｉｎ（θ−π／２）として求め
る。
算で実現できるので、その変数行列のパラメータを、減
算器７０９を介して正弦演算器７１０でｓｉｎ（θ−π
／２）、余弦演算器７１１でｃｏｓ（θ−π／２）、符
号反転器７１２で−ｓｉｎ（θ−π／２）として求め
る。
【００２８】
【数２】
【００２９】それぞれのパラメータは、上記数１あるい
は数２のいずれの場合かを比較器７０２で選別して、そ
の出力ＳＥＬに基づき、パラメータ１選択器７１２、パ
ラメータ２選択器７１３、パラメータ３選択器７１４、
および、パラメータ４選択器７１５が相当する変数行列
のパラメータを選択して出力する。これと同時に、パラ
メータ５バッファ７１６、および、パラメータ６バッフ
ァ７１７が回転中心点の座標値を出力する。
は数２のいずれの場合かを比較器７０２で選別して、そ
の出力ＳＥＬに基づき、パラメータ１選択器７１２、パ
ラメータ２選択器７１３、パラメータ３選択器７１４、
および、パラメータ４選択器７１５が相当する変数行列
のパラメータを選択して出力する。これと同時に、パラ
メータ５バッファ７１６、および、パラメータ６バッフ
ァ７１７が回転中心点の座標値を出力する。
【００３０】また、座標変換パラメータ計算部６１０
は、変換対象の画像範囲をも求める。すなわち、変換さ
れた画像について、その範囲を考えると、図１０の場合
は、点（０，０）から点（ｘ4 ′，ｙ2 ′）、図１１の
場合は、点（０，０）から点（ｘ4 ′，ｙ4 ′）の範囲
をとる。図７の構成にしたがえば、選択器７１８によっ
てｙ2 あるいはｙ4 のいずれかを選択し、減算器７１９
および７２０、乗算器７２１，７２２，７２４，７２
５、および、加算器７２３，７２６を用いて、前記数１
もしくは数２の変換式にしたがい、画像範囲（ｘ4 ′，
ｙ2 ′）もしくは（ｘ4 ′，ｙ2 ′）を求め、パラメー
タ７バッファ７２７、および、パラメータ８バッファ７
２８から、その画像範囲を出力する。
は、変換対象の画像範囲をも求める。すなわち、変換さ
れた画像について、その範囲を考えると、図１０の場合
は、点（０，０）から点（ｘ4 ′，ｙ2 ′）、図１１の
場合は、点（０，０）から点（ｘ4 ′，ｙ4 ′）の範囲
をとる。図７の構成にしたがえば、選択器７１８によっ
てｙ2 あるいはｙ4 のいずれかを選択し、減算器７１９
および７２０、乗算器７２１，７２２，７２４，７２
５、および、加算器７２３，７２６を用いて、前記数１
もしくは数２の変換式にしたがい、画像範囲（ｘ4 ′，
ｙ2 ′）もしくは（ｘ4 ′，ｙ2 ′）を求め、パラメー
タ７バッファ７２７、および、パラメータ８バッファ７
２８から、その画像範囲を出力する。
【００３１】このように、座標変換パラメータ計算部６
１０は、座標変換に必要な６つのパラメータと、変換範
囲の２つのパラメータを出力する。この結果に基づき、
バッファ制御部６１１は、座標変換した画像を指定され
た範囲内で読込むようなアドレス信号ＡＤＲ１′を発生
し、そのアドレス信号ＡＤＲ１′に基づき、Ｇ画像バッ
ファ６０２から読出したＧ画像データをＧ画像バッファ
６１２へ、Ｒ画像バッファ６０３から読出したＲ画像デ
ータをＲ画像バッファ６１３へ、Ｂ画像バッファ６０４
から読出したＢ画像データをＢ画像バッファ６１４へ、
それぞれ書込む。ここで、図３で示された１つの色成分
の画像データは、回転補正および位置補正が施され、図
５のような形態で記憶されることになる。
１０は、座標変換に必要な６つのパラメータと、変換範
囲の２つのパラメータを出力する。この結果に基づき、
バッファ制御部６１１は、座標変換した画像を指定され
た範囲内で読込むようなアドレス信号ＡＤＲ１′を発生
し、そのアドレス信号ＡＤＲ１′に基づき、Ｇ画像バッ
ファ６０２から読出したＧ画像データをＧ画像バッファ
６１２へ、Ｒ画像バッファ６０３から読出したＲ画像デ
ータをＲ画像バッファ６１３へ、Ｂ画像バッファ６０４
から読出したＢ画像データをＢ画像バッファ６１４へ、
それぞれ書込む。ここで、図３で示された１つの色成分
の画像データは、回転補正および位置補正が施され、図
５のような形態で記憶されることになる。
【００３２】また、座標変換パラメータ計算部６１０で
求められた画像範囲は、開始点を（ｘｓｓ，ｙｓｓ）、
終了点を（ｘｓｅ，ｙｓｅ）として画像範囲出力部６１
５から出力される。
求められた画像範囲は、開始点を（ｘｓｓ，ｙｓｓ）、
終了点を（ｘｓｅ，ｙｓｅ）として画像範囲出力部６１
５から出力される。
【００３３】次に、正規化変換部１０５では、原稿切出
し部１０４から出力される画像データの範囲を示す座標
データｘｓｓ，ｙｓｓ，ｘｓｅ，ｙｓｅを用いて、その
範囲内の画像データの大きさを正規化する。すなわち、
たとえば、原稿Ｐのカラー画像ｈｒ（ｘ，ｙ）、ｈｇ
（ｘ，ｙ）、ｈｂ（ｘ，ｙ）を、縦ｘｓｔ画素および横
ｙｓｔ画素の画像ｍｒ（ｘ，ｙ）、ｍｇ（ｘ，ｙ）、ｍ
ｂ（ｘ，ｙ）に正規化するためには、 mr((x-xss)*xst/(xse-xss+1),(y-yss)*yst/(yse-yss+1))=hr(x,y) mg((x-xss)*xst/(xse-xss+1),(y-yss)*yst/(yse-yss+1))=hg(x,y) mb((x-xss)*xst/(xse-xss+1),(y-yss)*yst/(yse-yss+1))=hb(x,y) ただし、ｘ＝ｘｓｔ〜ｘｓｅ、ｙ＝ｙｓｔ〜ｙｓｅ ……（２） の変換を行なう。
し部１０４から出力される画像データの範囲を示す座標
データｘｓｓ，ｙｓｓ，ｘｓｅ，ｙｓｅを用いて、その
範囲内の画像データの大きさを正規化する。すなわち、
たとえば、原稿Ｐのカラー画像ｈｒ（ｘ，ｙ）、ｈｇ
（ｘ，ｙ）、ｈｂ（ｘ，ｙ）を、縦ｘｓｔ画素および横
ｙｓｔ画素の画像ｍｒ（ｘ，ｙ）、ｍｇ（ｘ，ｙ）、ｍ
ｂ（ｘ，ｙ）に正規化するためには、 mr((x-xss)*xst/(xse-xss+1),(y-yss)*yst/(yse-yss+1))=hr(x,y) mg((x-xss)*xst/(xse-xss+1),(y-yss)*yst/(yse-yss+1))=hg(x,y) mb((x-xss)*xst/(xse-xss+1),(y-yss)*yst/(yse-yss+1))=hb(x,y) ただし、ｘ＝ｘｓｔ〜ｘｓｅ、ｙ＝ｙｓｔ〜ｙｓｅ ……（２） の変換を行なう。
【００３４】たとえば、原稿切出し部１０４によって抽
出された原稿Ｐの座標データｘｓｓ，ｘｓｅ，ｙｓｓ，
ｙｓｅに基づいて、図５に示すようなＲＧＢ画像のうち
の１つの色成分の画像データに対して、ｙｓｔ＝２８、
ｘｓｔ＝１９で正規化すると、図１２に示すような正規
化画像データが得られる。この処理をＲＧＢそれぞれ３
成分画像に対して行ない、図１３に示すようなデータ形
態として正規化変換部１０５が記憶する。
出された原稿Ｐの座標データｘｓｓ，ｘｓｅ，ｙｓｓ，
ｙｓｅに基づいて、図５に示すようなＲＧＢ画像のうち
の１つの色成分の画像データに対して、ｙｓｔ＝２８、
ｘｓｔ＝１９で正規化すると、図１２に示すような正規
化画像データが得られる。この処理をＲＧＢそれぞれ３
成分画像に対して行ない、図１３に示すようなデータ形
態として正規化変換部１０５が記憶する。
【００３５】正規化変換部１０５は、具体的には例えば
図１４に示すような構成で実現できる。すなわち、バッ
ファ制御部１５０１から出力されるアドレス信号ＡＤＲ
５は、アドレス変換部１５０２にて前記（２）式の座標
値として示されるアドレス信号ＡＤＲ４に変換され、そ
のアドレス信号ＡＤＲ４に基づき、原稿切出し部１０４
から、そのアドレスに相当するＲＧＢ画像データを読出
しながら、新しいアドレス信号ＡＤＲ５で指定されてＲ
画像バッファ１５０３、Ｇ画像バッファ１５０４、Ｂ画
像バッファ１５０５にそれぞれ書込まれる。
図１４に示すような構成で実現できる。すなわち、バッ
ファ制御部１５０１から出力されるアドレス信号ＡＤＲ
５は、アドレス変換部１５０２にて前記（２）式の座標
値として示されるアドレス信号ＡＤＲ４に変換され、そ
のアドレス信号ＡＤＲ４に基づき、原稿切出し部１０４
から、そのアドレスに相当するＲＧＢ画像データを読出
しながら、新しいアドレス信号ＡＤＲ５で指定されてＲ
画像バッファ１５０３、Ｇ画像バッファ１５０４、Ｂ画
像バッファ１５０５にそれぞれ書込まれる。
【００３６】次に、画像ぼかし部１０６では、正規化変
換部１０５で正規化されたＲＧＢ画像に対して、ぼけた
小さな画素構成のＲＧＢ画像に変換する。すなわち、正
規化変換部１０５から得られる正規化ＲＧＢ画像に対し
て、図１５の番号で示す７０個のサンプル点に対して、
図１６に示す重みをかけた近傍画素との５×５平滑化デ
ータを求め、横７画素、縦１０画素のぼけ画像を作成す
る。
換部１０５で正規化されたＲＧＢ画像に対して、ぼけた
小さな画素構成のＲＧＢ画像に変換する。すなわち、正
規化変換部１０５から得られる正規化ＲＧＢ画像に対し
て、図１５の番号で示す７０個のサンプル点に対して、
図１６に示す重みをかけた近傍画素との５×５平滑化デ
ータを求め、横７画素、縦１０画素のぼけ画像を作成す
る。
【００３７】この際、図１５のサンプル点のうち端の点
は、画像サンプルデータ以外の領域も平滑化の範囲とし
ているが、この周辺２画素分のデータは図１５のように
画素値「０」として計算する。また、各画素の演算結果
は、画素の重み係数の総和「１８」で割ったものを出力
とする。この平滑化処理の結果、たとえば、図１２のサ
ンプルに対して、図１７に示すようなぼけ画像が得られ
る。このぼけ画像をＲＧＢそれぞれについて求め、その
画像データを図１８に示すような形態で画像ぼかし部１
０６が記憶する。
は、画像サンプルデータ以外の領域も平滑化の範囲とし
ているが、この周辺２画素分のデータは図１５のように
画素値「０」として計算する。また、各画素の演算結果
は、画素の重み係数の総和「１８」で割ったものを出力
とする。この平滑化処理の結果、たとえば、図１２のサ
ンプルに対して、図１７に示すようなぼけ画像が得られ
る。このぼけ画像をＲＧＢそれぞれについて求め、その
画像データを図１８に示すような形態で画像ぼかし部１
０６が記憶する。
【００３８】画像ぼかし部１０６は、具体的には例えば
図１９に示すような構成で実現できる。画像ぼかし部１
０６は、Ｒ画像ぼかし処理部２００２、Ｇ画像ぼかし処
理部２００３、Ｂ画像ぼかし処理部２００４の３つの処
理部から構成されるが、３つとも構成は同じであるの
で、ここではＲ画像ぼかし処理部２００２について詳し
く説明する。バッファ制御部２００１から出力されるア
ドレス信号ＡＤＲ６により、正規化変換部１０５から正
規化されたＲ画像が読出され、Ｒ画像バッファ２００５
に書込まれる。この際、図１５に示すように、周辺画素
を「０」としておくような形態で記憶する。
図１９に示すような構成で実現できる。画像ぼかし部１
０６は、Ｒ画像ぼかし処理部２００２、Ｇ画像ぼかし処
理部２００３、Ｂ画像ぼかし処理部２００４の３つの処
理部から構成されるが、３つとも構成は同じであるの
で、ここではＲ画像ぼかし処理部２００２について詳し
く説明する。バッファ制御部２００１から出力されるア
ドレス信号ＡＤＲ６により、正規化変換部１０５から正
規化されたＲ画像が読出され、Ｒ画像バッファ２００５
に書込まれる。この際、図１５に示すように、周辺画素
を「０」としておくような形態で記憶する。
【００３９】続いて、バッファ制御部２００１が１画素
に対応したアドレス信号ＡＤＲ７を生成し、そのアドレ
ス信号ＡＤＲ７に基づき、Ｒ画像バッファ２００５から
画像データを読出すとともに、ラインバッファ２００
６，２００７，２００８，２００９、シフトレジスタ２
０１０，２０１１，２０１２，２０１３，２０１４、こ
れらの出力にそれぞれ図示する重み係数をかけて累積す
る積和演算器２０１５，２０１６，２０１７，２０１
８，２０１９、これらの数値を加算する加算器２０２
０、および、除算器２０２１により、各画素について図
１６の近傍画素演算を実現する。
に対応したアドレス信号ＡＤＲ７を生成し、そのアドレ
ス信号ＡＤＲ７に基づき、Ｒ画像バッファ２００５から
画像データを読出すとともに、ラインバッファ２００
６，２００７，２００８，２００９、シフトレジスタ２
０１０，２０１１，２０１２，２０１３，２０１４、こ
れらの出力にそれぞれ図示する重み係数をかけて累積す
る積和演算器２０１５，２０１６，２０１７，２０１
８，２０１９、これらの数値を加算する加算器２０２
０、および、除算器２０２１により、各画素について図
１６の近傍画素演算を実現する。
【００４０】この演算を司るアドレス信号ＡＤＲ７に同
期した形で、バッファ制御部２００１は、図１５で７０
点規定したサンプル点に対応するアドレス信号ＡＤＲ８
を生成し、サンプル点の平滑化データだけをＲ画像バッ
ファ２０２２に書込んでいく。
期した形で、バッファ制御部２００１は、図１５で７０
点規定したサンプル点に対応するアドレス信号ＡＤＲ８
を生成し、サンプル点の平滑化データだけをＲ画像バッ
ファ２０２２に書込んでいく。
【００４１】次に、明度・色相・彩度変換部１０７で
は、この横７画素、縦１０画素のＲＧＢ画像に対して、
人間の色の知覚量として広く用いられている修正マンセ
ル表色系のＨ（色相）、Ｖ（明度）、Ｃ（彩度）値（以
後、単にＨＶＣ値と略称する）を直交座標で表した値へ
変換する。すなわち、図２０に示すような色相彩度面を
張る極座標のＨＣ値を、 ｃ＝ｃｏｓＨ×Ｃ＋１２８ ｄ＝ｓｉｎＨ×Ｃ＋１２８ ……（３） と変換して求めた値ｃとｄと、明度Ｖの３つの値でカラ
ー画像データを表現する（以後、Ｖｃｄ値と呼ぶ）。
は、この横７画素、縦１０画素のＲＧＢ画像に対して、
人間の色の知覚量として広く用いられている修正マンセ
ル表色系のＨ（色相）、Ｖ（明度）、Ｃ（彩度）値（以
後、単にＨＶＣ値と略称する）を直交座標で表した値へ
変換する。すなわち、図２０に示すような色相彩度面を
張る極座標のＨＣ値を、 ｃ＝ｃｏｓＨ×Ｃ＋１２８ ｄ＝ｓｉｎＨ×Ｃ＋１２８ ……（３） と変換して求めた値ｃとｄと、明度Ｖの３つの値でカラ
ー画像データを表現する（以後、Ｖｃｄ値と呼ぶ）。
【００４２】この変換は、たとえば、図２１に示すよう
な、少なくとも３層からなるニューラルネットワークに
より構成され、入力層へ入力するＲＧＢ値をＶｃｄ値に
変換するもので、図２２に示すようなマンセル変換表３
２０１、算術演算部３２０２、および、ニューラルネッ
トワーク３２０３からなる構成で、あらかじめＲＧＢ値
とＨＶＣ値との対応が得られている図２３に示すような
データを用いて、変換誤差が一定値以下になるように繰
り返し学習をさせたものである。
な、少なくとも３層からなるニューラルネットワークに
より構成され、入力層へ入力するＲＧＢ値をＶｃｄ値に
変換するもので、図２２に示すようなマンセル変換表３
２０１、算術演算部３２０２、および、ニューラルネッ
トワーク３２０３からなる構成で、あらかじめＲＧＢ値
とＨＶＣ値との対応が得られている図２３に示すような
データを用いて、変換誤差が一定値以下になるように繰
り返し学習をさせたものである。
【００４３】たとえば、３層のニューラルネットワーク
で、中間層が１７ユニット、入力層がＲＧＢ値に対応さ
せた３ユニット、出力層がＶｃｄ値に対応させた３ユニ
ットで、ＪＩＳ Ｚ８７２１で示されているＨＶＣ値と
ｘｙＹ値との対応データからＨＶＣ値を直交座標に変換
したＶｃｄ値とＲＧＢ値との対応を求めたデータを学習
データに用い、変換の平均誤差が０．５ＮＢＳになるま
で繰り返し学習させることにより、約１万回で収束す
る。
で、中間層が１７ユニット、入力層がＲＧＢ値に対応さ
せた３ユニット、出力層がＶｃｄ値に対応させた３ユニ
ットで、ＪＩＳ Ｚ８７２１で示されているＨＶＣ値と
ｘｙＹ値との対応データからＨＶＣ値を直交座標に変換
したＶｃｄ値とＲＧＢ値との対応を求めたデータを学習
データに用い、変換の平均誤差が０．５ＮＢＳになるま
で繰り返し学習させることにより、約１万回で収束す
る。
【００４４】この明度・色相・彩度変換部１０７が、画
像ぼかし部１０６から出力される横７画素、縦１０画素
のＲＧＢカラー画像を横７画素、縦１０画素のＶｃｄ画
像に変換し、その結果を記憶する。
像ぼかし部１０６から出力される横７画素、縦１０画素
のＲＧＢカラー画像を横７画素、縦１０画素のＶｃｄ画
像に変換し、その結果を記憶する。
【００４５】明度・色相・彩度変換部１０７は、具体的
には例えば図２４に示すような構成で実現できる。すな
わち、バッファ制御部２５０１はアドレス信号ＡＤＲ９
を生成し、そのアドレス信号ＡＤＲ９に基づき、画像ぼ
かし部１０６からＲＧＢ画像データが読出される。この
読出された画像データは、ニューラルネットワークの中
間層を構成する１７個の積和演算器２５０２，２５０
３，…２５０４と、１７個のシグモイド関数演算器２５
０５，２５０６，…２５０７と、出力層を構成する積和
演算器２５０８，２５０９，２５１０と、シグモイド関
数演算器２５１１，２５１２，２５１３とを介して演算
が行なわれ、その演算結果がＶ画像バッファ２５１４、
ｃ画像バッファ２５１５、ｄ画像バッファ２５１６にそ
れぞれ記憶される。
には例えば図２４に示すような構成で実現できる。すな
わち、バッファ制御部２５０１はアドレス信号ＡＤＲ９
を生成し、そのアドレス信号ＡＤＲ９に基づき、画像ぼ
かし部１０６からＲＧＢ画像データが読出される。この
読出された画像データは、ニューラルネットワークの中
間層を構成する１７個の積和演算器２５０２，２５０
３，…２５０４と、１７個のシグモイド関数演算器２５
０５，２５０６，…２５０７と、出力層を構成する積和
演算器２５０８，２５０９，２５１０と、シグモイド関
数演算器２５１１，２５１２，２５１３とを介して演算
が行なわれ、その演算結果がＶ画像バッファ２５１４、
ｃ画像バッファ２５１５、ｄ画像バッファ２５１６にそ
れぞれ記憶される。
【００４６】ここで、中間層および出力層の積和演算器
は、あらかじめ図２２のように学習させたニューラルネ
ットワークの重み係数が与えられている。次に、パター
ンマッチング部１０９では、明度・色相・彩度変換部１
０７で変換されたＶｃｄ画像と、辞書データ記憶部１０
８に記憶されている辞書データＶｃｄとを比較し、最も
近いパターンを選択する。パターンの比較方法として、
７×１０のパターンに対して辞書データとの類似度を求
める。類似度は、サンプルのＶｃｄ画像Ｖｓ（ｉ），ｃ
ｓ（ｉ），ｄｓ（ｉ）［ｉ＝０，１，…，６９］と辞書
データのＶｃｄ画像Ｖｄ（ｉ），ｃｄ（ｉ），ｄｄ
（ｉ）［ｉ＝０，１，…，６９］に対して、それぞれ下
記数３の演算を行ない、
は、あらかじめ図２２のように学習させたニューラルネ
ットワークの重み係数が与えられている。次に、パター
ンマッチング部１０９では、明度・色相・彩度変換部１
０７で変換されたＶｃｄ画像と、辞書データ記憶部１０
８に記憶されている辞書データＶｃｄとを比較し、最も
近いパターンを選択する。パターンの比較方法として、
７×１０のパターンに対して辞書データとの類似度を求
める。類似度は、サンプルのＶｃｄ画像Ｖｓ（ｉ），ｃ
ｓ（ｉ），ｄｓ（ｉ）［ｉ＝０，１，…，６９］と辞書
データのＶｃｄ画像Ｖｄ（ｉ），ｃｄ（ｉ），ｄｄ
（ｉ）［ｉ＝０，１，…，６９］に対して、それぞれ下
記数３の演算を行ない、
【００４７】
【数３】
最終的に下記数４を求める。
【００４８】
【数４】
【００４９】たとえば、図２５に示すＶｃｄ画像のうち
Ｖ画像に関する図２６に示す辞書データＶとの類似度
は、 Simv = ( 6x7 + 13x15 + 13x15 + 13x15 + 13x15 + 13x17 + 6x7 + 9x10 + 17x18 + 21x23 + 26x27 + 31x33 + 30x32 + 17x18 + 9x10 + 17x18 + 32x35 + 45x47 + 52x53 + 57x59 + 28x20 + 10x11 + 24x26 + 35x38 + 42x45 + 66x70 + 81x83 + 28x29 + 12x13 + 30x31 + 41x43 + 52x55 + 88x91 + 119x121 + 35x36 + 14x15 + 32x33 + 45x48 + 55x57 + 91x96 + 125x127 + 30x37 + 11x12 + 25x28 + 51x53 + 55x57 + 118x121 + 121x124 + 31x32 + 11x12 + 27x29 + 44x46 + 45x48 + 59x61 + 64x65 + 23x32 + 9x10 + 15x17 + 15x17 + 15x17 + 15x17 + 17x19 + 12x24 + 6x7 + 13x15 + 13x15 + 13x15 + 13x15 + 13x15 + 6x7 ) / ( ( 6x6 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 6x6 + 9x9 + 17x17 + 21x21 + 26x26 + 31x31 + 30x30 + 17x17 + 9x9 + 17x17 + 32x32 + 45x45 + 52x52 + 57x57 + 28x28 + 10x10 + 24x24 + 35x35 + 42x42 + 66x66 + 81x81 + 28x28 + 12x12 + 30x30 + 41x41 + 52x52 + 88x88 + 119x119 + 35x35 + 14x14 + 32x32 + 45x45 + 55x55 + 91x91 + 125x125 + 30x30 + 11x11 + 25x25 + 51x51 + 55x55 + 118x118 + 121x121 + 31x31 + 11x27 + 27x27 + 44x44 + 45x45 + 59x59 + 63x63 + 23x23 + 9x9 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 17x17 + 12x12 + 6x6 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 6x6 ) 1/2 x ( 7x7 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 7x7 + 10x10 + 18x18 + 23x23 + 27x27 + 33x33 + 32x32 + 18x18 + 10x10 + 18x18 + 35x35 + 47x47 + 53x53 + 59x59 + 29x29 + 11x11 + 26x26 + 38x38 + 45x45 + 70x70 + 83x83 + 29x29 + 13x13 + 31x31 + 43x43 + 55x55 + 91x91 + 121x121 + 36x36 + 15x15 + 33x33 + 48x48 + 57x57 + 96x96 + 127x127 + 37x37 + 12x12 + 28x28 + 53x53 + 57x57 + 121x121 + 124x124 + 32x32 + 12x12 + 29x29 + 46x46 + 48x48 + 61x61 + 65x65 + 32x32 + 10x10 + 17x17 + 17x17 + 17x17 + 17x17 + 19x19 + 24x24 + 7x7 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 7x7 ) 1/2 ) となる。この場合、類似度の値が最も大きなカテゴリを
識別結果として出力することになる。
Ｖ画像に関する図２６に示す辞書データＶとの類似度
は、 Simv = ( 6x7 + 13x15 + 13x15 + 13x15 + 13x15 + 13x17 + 6x7 + 9x10 + 17x18 + 21x23 + 26x27 + 31x33 + 30x32 + 17x18 + 9x10 + 17x18 + 32x35 + 45x47 + 52x53 + 57x59 + 28x20 + 10x11 + 24x26 + 35x38 + 42x45 + 66x70 + 81x83 + 28x29 + 12x13 + 30x31 + 41x43 + 52x55 + 88x91 + 119x121 + 35x36 + 14x15 + 32x33 + 45x48 + 55x57 + 91x96 + 125x127 + 30x37 + 11x12 + 25x28 + 51x53 + 55x57 + 118x121 + 121x124 + 31x32 + 11x12 + 27x29 + 44x46 + 45x48 + 59x61 + 64x65 + 23x32 + 9x10 + 15x17 + 15x17 + 15x17 + 15x17 + 17x19 + 12x24 + 6x7 + 13x15 + 13x15 + 13x15 + 13x15 + 13x15 + 6x7 ) / ( ( 6x6 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 6x6 + 9x9 + 17x17 + 21x21 + 26x26 + 31x31 + 30x30 + 17x17 + 9x9 + 17x17 + 32x32 + 45x45 + 52x52 + 57x57 + 28x28 + 10x10 + 24x24 + 35x35 + 42x42 + 66x66 + 81x81 + 28x28 + 12x12 + 30x30 + 41x41 + 52x52 + 88x88 + 119x119 + 35x35 + 14x14 + 32x32 + 45x45 + 55x55 + 91x91 + 125x125 + 30x30 + 11x11 + 25x25 + 51x51 + 55x55 + 118x118 + 121x121 + 31x31 + 11x27 + 27x27 + 44x44 + 45x45 + 59x59 + 63x63 + 23x23 + 9x9 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 17x17 + 12x12 + 6x6 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 13x13 + 6x6 ) 1/2 x ( 7x7 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 7x7 + 10x10 + 18x18 + 23x23 + 27x27 + 33x33 + 32x32 + 18x18 + 10x10 + 18x18 + 35x35 + 47x47 + 53x53 + 59x59 + 29x29 + 11x11 + 26x26 + 38x38 + 45x45 + 70x70 + 83x83 + 29x29 + 13x13 + 31x31 + 43x43 + 55x55 + 91x91 + 121x121 + 36x36 + 15x15 + 33x33 + 48x48 + 57x57 + 96x96 + 127x127 + 37x37 + 12x12 + 28x28 + 53x53 + 57x57 + 121x121 + 124x124 + 32x32 + 12x12 + 29x29 + 46x46 + 48x48 + 61x61 + 65x65 + 32x32 + 10x10 + 17x17 + 17x17 + 17x17 + 17x17 + 19x19 + 24x24 + 7x7 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 15x15 + 7x7 ) 1/2 ) となる。この場合、類似度の値が最も大きなカテゴリを
識別結果として出力することになる。
【００５０】ここで、辞書データ記憶部１０８には、１
カテゴリが図２６に示すように、全カテゴリに対しては
図２７に示すように、あらかじめ画像データを収集して
正規化およびぼかし処理を施したＶｃｄ画像データが複
数記憶してある。たとえば、このカテゴリを、図２８に
示すように、それぞれ方向の異なる３種類の紙幣のパタ
ーンとすると、原稿Ｐとして紙幣が置かれているか否か
の識別を行なうことができる。
カテゴリが図２６に示すように、全カテゴリに対しては
図２７に示すように、あらかじめ画像データを収集して
正規化およびぼかし処理を施したＶｃｄ画像データが複
数記憶してある。たとえば、このカテゴリを、図２８に
示すように、それぞれ方向の異なる３種類の紙幣のパタ
ーンとすると、原稿Ｐとして紙幣が置かれているか否か
の識別を行なうことができる。
【００５１】パターンマッチング部１０９は、具体的に
は例えば図２９に示すような構成で実現できる。なお、
類似度の演算について、Ｖ類似度演算部３００２、ｃ類
似度演算部３００３、ｄ類似度演算部３００４は同じ構
成なので、Ｖ類似度演算部３００２について詳しく説明
する。すなわち、バッファ制御部３００１は、明度・色
相・彩度変換部１０７からサンプル画像データを読出す
ためのアドレス信号ＡＤＲ１０と、カテゴリ制御部３０
２０で指示された領域の辞書データを指示するアドレス
信号ＡＤＲ１１とを同時に生成し、そのアドレス信号Ａ
ＤＲ１０，ＡＤＲ１１に基づき、識別するサンプル画像
データおよび辞書データを読込む。
は例えば図２９に示すような構成で実現できる。なお、
類似度の演算について、Ｖ類似度演算部３００２、ｃ類
似度演算部３００３、ｄ類似度演算部３００４は同じ構
成なので、Ｖ類似度演算部３００２について詳しく説明
する。すなわち、バッファ制御部３００１は、明度・色
相・彩度変換部１０７からサンプル画像データを読出す
ためのアドレス信号ＡＤＲ１０と、カテゴリ制御部３０
２０で指示された領域の辞書データを指示するアドレス
信号ＡＤＲ１１とを同時に生成し、そのアドレス信号Ａ
ＤＲ１０，ＡＤＲ１１に基づき、識別するサンプル画像
データおよび辞書データを読込む。
【００５２】Ｖ類似度演算部３００２では、サンプル画
像データのＶ画像の各画素について乗算器３００５が２
乗の値を計算しながら、自らの出力を一方の入力とする
加算器３００８がその値を累積する。同様に、辞書デー
タのＶ画像も乗算器３００７で２乗を計算し、加算器３
０１０がその値の累積値を計算する。
像データのＶ画像の各画素について乗算器３００５が２
乗の値を計算しながら、自らの出力を一方の入力とする
加算器３００８がその値を累積する。同様に、辞書デー
タのＶ画像も乗算器３００７で２乗を計算し、加算器３
０１０がその値の累積値を計算する。
【００５３】バッファ制御部３００１が１画像分の読出
しを終了した時点で、加算器３００８，３０１０の出力
に対して、平方根演算器３０１１，３０１２がそれぞれ
の平方根を求め、その結果の積を乗算器３０１３が求め
る。これは、前記数３の分母の部分の計算に相当する。
同時に、乗算器３００６は、サンプル画像データのＶ画
像と辞書データのＶ画像の画素ごとの積を求め、加算器
３００９にてその値を累積することで、前記数３の分子
の部分の値を求める。
しを終了した時点で、加算器３００８，３０１０の出力
に対して、平方根演算器３０１１，３０１２がそれぞれ
の平方根を求め、その結果の積を乗算器３０１３が求め
る。これは、前記数３の分母の部分の計算に相当する。
同時に、乗算器３００６は、サンプル画像データのＶ画
像と辞書データのＶ画像の画素ごとの積を求め、加算器
３００９にてその値を累積することで、前記数３の分子
の部分の値を求める。
【００５４】その後、加算器３００９の出力値に対する
乗算器３０１３の出力値の商を、除算器３０１４が求め
ることで、Ｖ画像の類似度が得られる。同様に、ｃ類似
度演算部３００３、ｄ類似度演算部３００４が、それぞ
れｃ画像類似度、ｄ画像類似度を求める。そして、それ
ぞれの類似度の２乗の値を乗算器３０１５，３０１６，
３０１７が求め、加算器３０１８が３つの値の和を、平
方根演算器３０１９が平方根を求めることで、前記数４
の計算を行なう。この類似度を、辞書のカテゴリを変え
て繰り返し求め、その中で最も高い類似度を持つカテゴ
リを最大カテゴリ検出部３０２１が識別結果として出力
する。
乗算器３０１３の出力値の商を、除算器３０１４が求め
ることで、Ｖ画像の類似度が得られる。同様に、ｃ類似
度演算部３００３、ｄ類似度演算部３００４が、それぞ
れｃ画像類似度、ｄ画像類似度を求める。そして、それ
ぞれの類似度の２乗の値を乗算器３０１５，３０１６，
３０１７が求め、加算器３０１８が３つの値の和を、平
方根演算器３０１９が平方根を求めることで、前記数４
の計算を行なう。この類似度を、辞書のカテゴリを変え
て繰り返し求め、その中で最も高い類似度を持つカテゴ
リを最大カテゴリ検出部３０２１が識別結果として出力
する。
【００５５】また、パターンマッチング部１０９の他の
実施例としては、サンプル画像データと辞書データとの
色差の累積を求め、辞書データの中で最も近いパターン
を選択する。まず、サンプル画像データおよび辞書デー
タの明度画像Ｖｓ（ｉ）およびＶｄ（ｉ）を、画像内最
大値Ｖｓｍａｘ，Ｖｄｍａｘ、および、画像内最小値Ｖ
ｓｍｉｎ，Ｖｄｍｉｎとして、それぞれ明度の正規化を
行なう。これは、それぞれの画像について、 Vs'(i) = 255 x ( Vs(i) - Vsmin ) / ( Vsmax - Vsmin) Vd'(f) = 255 x ( Vd(i) - Vdmin ) / ( Vdmax - Vdmin) ……（５） と変換した後、下記数５を求める。そして、全てのカテ
ゴリで色差累積を計算し、最も小さいカテゴリを識別結
果として出力する。ここで、ｋは色差を計算するために
定めた定数である。
実施例としては、サンプル画像データと辞書データとの
色差の累積を求め、辞書データの中で最も近いパターン
を選択する。まず、サンプル画像データおよび辞書デー
タの明度画像Ｖｓ（ｉ）およびＶｄ（ｉ）を、画像内最
大値Ｖｓｍａｘ，Ｖｄｍａｘ、および、画像内最小値Ｖ
ｓｍｉｎ，Ｖｄｍｉｎとして、それぞれ明度の正規化を
行なう。これは、それぞれの画像について、 Vs'(i) = 255 x ( Vs(i) - Vsmin ) / ( Vsmax - Vsmin) Vd'(f) = 255 x ( Vd(i) - Vdmin ) / ( Vdmax - Vdmin) ……（５） と変換した後、下記数５を求める。そして、全てのカテ
ゴリで色差累積を計算し、最も小さいカテゴリを識別結
果として出力する。ここで、ｋは色差を計算するために
定めた定数である。
【００５６】
【数５】
【００５７】この実施例のパターンマッチング部１０９
は、具体的には例えば図３０に示すような構成で実現で
きる。すなわち、バッファ制御部３１０１は、明度・色
相・彩度変換部１０７からサンプル画像データを読出す
ためのアドレス信号ＡＤＲ１０と、カテゴリ制御部３１
２５で指示された領域の辞書データを指示するアドレス
信号ＡＤＲ１１と、サンプルＶ画像バッファ３１０４、
および、辞書Ｖ画像バッファ３１１３を制御するアドレ
ス信号ＡＤＲ１２とを同時に生成し、そのアドレス信号
ＡＤＲ１０，ＡＤＲ１１，ＡＤＲ１２に基づき、識別す
るサンプル画像データおよび辞書データを読込む。
は、具体的には例えば図３０に示すような構成で実現で
きる。すなわち、バッファ制御部３１０１は、明度・色
相・彩度変換部１０７からサンプル画像データを読出す
ためのアドレス信号ＡＤＲ１０と、カテゴリ制御部３１
２５で指示された領域の辞書データを指示するアドレス
信号ＡＤＲ１１と、サンプルＶ画像バッファ３１０４、
および、辞書Ｖ画像バッファ３１１３を制御するアドレ
ス信号ＡＤＲ１２とを同時に生成し、そのアドレス信号
ＡＤＲ１０，ＡＤＲ１１，ＡＤＲ１２に基づき、識別す
るサンプル画像データおよび辞書データを読込む。
【００５８】サンプル画像データのＶ画像と辞書データ
のＶ画像については、濃度の正規化を行なうために、サ
ンプルＶ画像バッファ３１０４、および、辞書Ｖ画像バ
ッファ３１１３に書込むと同時に、それぞれの最大値と
最小値を、最大値検出部３１０２，３１１１、最小値検
出部３１０３，３１１２にて求める。そして、前記式
（５）の演算を行なうために、減算器３１０５，３１０
６，３１１４，３１１５、乗算器３１０７，３１１６、
除算器３１０８，３１１７を図示のようにそれぞれ配置
する。
のＶ画像については、濃度の正規化を行なうために、サ
ンプルＶ画像バッファ３１０４、および、辞書Ｖ画像バ
ッファ３１１３に書込むと同時に、それぞれの最大値と
最小値を、最大値検出部３１０２，３１１１、最小値検
出部３１０３，３１１２にて求める。そして、前記式
（５）の演算を行なうために、減算器３１０５，３１０
６，３１１４，３１１５、乗算器３１０７，３１１６、
除算器３１０８，３１１７を図示のようにそれぞれ配置
する。
【００５９】前記式（５）の演算を行なうための最大値
および最小値を求めた後、バッファ制御部３１０１は、
サンプルＶ画像バッファ３１０４、および、辞書Ｖ画像
バッファ３１１３を制御するアドレス信号ＡＤＲ１２
と、明度・色相・彩度変換部１０８からサンプルｃ画像
データを読出すアドレス信号ＡＤＲ１０と、辞書データ
記憶部１０９からカテゴリ制御部３１２５で指定される
辞書データを読出すアドレス信号ＡＤＲ１１を出力す
る。
および最小値を求めた後、バッファ制御部３１０１は、
サンプルＶ画像バッファ３１０４、および、辞書Ｖ画像
バッファ３１１３を制御するアドレス信号ＡＤＲ１２
と、明度・色相・彩度変換部１０８からサンプルｃ画像
データを読出すアドレス信号ＡＤＲ１０と、辞書データ
記憶部１０９からカテゴリ制御部３１２５で指定される
辞書データを読出すアドレス信号ＡＤＲ１１を出力す
る。
【００６０】減算器３１０９，３１１８，３１１９は、
それぞれｃ画像、ｄ画像、正規化したＶ画像の画素の差
分値を求め、乗算器３１１０，３１２０，３１２１が差
の２乗を求める。また、乗算器３１２１，３１２２は、
ｃ画像とｄ画像の差分値に重み係数ｋを乗算する。加算
器３１２３、平方根演算器３１２４、および、加算器３
１２６は、これらの画素偏差の２乗の和の累積を計算
し、前記数５の色差累積値ｄｃを求める。この色差累積
値ｄｃを全てのカテゴリに対して計算し、最も値の小さ
いカテゴリを最小カテゴリ検出部３１２７が選択し、識
別結果として出力する。
それぞれｃ画像、ｄ画像、正規化したＶ画像の画素の差
分値を求め、乗算器３１１０，３１２０，３１２１が差
の２乗を求める。また、乗算器３１２１，３１２２は、
ｃ画像とｄ画像の差分値に重み係数ｋを乗算する。加算
器３１２３、平方根演算器３１２４、および、加算器３
１２６は、これらの画素偏差の２乗の和の累積を計算
し、前記数５の色差累積値ｄｃを求める。この色差累積
値ｄｃを全てのカテゴリに対して計算し、最も値の小さ
いカテゴリを最小カテゴリ検出部３１２７が選択し、識
別結果として出力する。
【００６１】最後に、画像出力制御部１１０は、パター
ンマッチング部１０９から出力される識別結果に基づ
き、カラー画像入力部１０２から出力される画像データ
を外部へ出力するか否かを制御する。この場合、もし複
写が禁じられている紙幣のような特定の原稿であると識
別された場合にのみ、画像出力制御部１１０は、カラー
画像入力部１０２から出力される画像データの外部への
出力を停止（禁止）する。
ンマッチング部１０９から出力される識別結果に基づ
き、カラー画像入力部１０２から出力される画像データ
を外部へ出力するか否かを制御する。この場合、もし複
写が禁じられている紙幣のような特定の原稿であると識
別された場合にのみ、画像出力制御部１１０は、カラー
画像入力部１０２から出力される画像データの外部への
出力を停止（禁止）する。
【００６２】以上説明したように上記実施例によれば、
原稿上のカラー画像を入力し、この入力されたカラー画
像から原稿領域を抽出し、この原稿領域のカラー画像を
大きさ一定に正規化した後、ぼかした画像に変換し、こ
のぼかし画像を人間の色の知覚量としてのＶｃｄ画像に
変換した後、あらかじめ設定される辞書データと照合す
ることで、複写が禁じられている紙幣のような特定の原
稿を識別することにより、色パターンによる高精度の識
別が可能となる。
原稿上のカラー画像を入力し、この入力されたカラー画
像から原稿領域を抽出し、この原稿領域のカラー画像を
大きさ一定に正規化した後、ぼかした画像に変換し、こ
のぼかし画像を人間の色の知覚量としてのＶｃｄ画像に
変換した後、あらかじめ設定される辞書データと照合す
ることで、複写が禁じられている紙幣のような特定の原
稿を識別することにより、色パターンによる高精度の識
別が可能となる。
【００６３】しかも、原稿領域のカラー画像を大きさ一
定に正規化することで、画像入力条件の変動などがあっ
ても、それに対処できる。また、正規化した後にカラー
画像をぼかすことで、検出の位置ずれなどの影響を排除
できる。さらに、カラー画像を人間の知覚量に変換する
ことで、人間を基準とした識別誤差を少なくすることが
できる。
定に正規化することで、画像入力条件の変動などがあっ
ても、それに対処できる。また、正規化した後にカラー
画像をぼかすことで、検出の位置ずれなどの影響を排除
できる。さらに、カラー画像を人間の知覚量に変換する
ことで、人間を基準とした識別誤差を少なくすることが
できる。
【００６４】したがって、複写が禁じられている紙幣の
ような特定の原稿を常に精度高く検出し識別することが
できる。また、小さな画像パターンの辞書を準備するだ
けなので、従来のカラー画像の頻度分布による識別方法
に比べ、小さな規模でよく、しかも、頻度分布データの
ための記憶手段が不要となるので、装置の規模を小さく
することができる。
ような特定の原稿を常に精度高く検出し識別することが
できる。また、小さな画像パターンの辞書を準備するだ
けなので、従来のカラー画像の頻度分布による識別方法
に比べ、小さな規模でよく、しかも、頻度分布データの
ための記憶手段が不要となるので、装置の規模を小さく
することができる。
【００６５】次に、本発明の他の実施例について説明す
る。図３１は、本発明の他の実施例に係る画像入力装置
の構成を概略的に示すものである。なお、図１と同一部
分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。この実
施例は、前記図１の実施例に対して、明度・色相・彩度
変換部１０７を省略したもので、このようにしても前記
実施例と同様な作用効果が期待できる。
る。図３１は、本発明の他の実施例に係る画像入力装置
の構成を概略的に示すものである。なお、図１と同一部
分には同一符号を付して詳細な説明は省略する。この実
施例は、前記図１の実施例に対して、明度・色相・彩度
変換部１０７を省略したもので、このようにしても前記
実施例と同様な作用効果が期待できる。
【００６６】すなわち、読取エリア１１２内のカラー画
像は、カラーラインセンサ１０１でＲＧＢ画像として撮
像され、カラー画像入力部１０２でデジタルＲＧＢ画像
データに変換され、画像データ記憶部１０３に記憶され
る。この画像データ記憶部１０３内の画像データに対し
て、原稿切出し部１０４が原稿Ｐの位置情報を検出し、
そのＲＧＢ画像データを抽出する。
像は、カラーラインセンサ１０１でＲＧＢ画像として撮
像され、カラー画像入力部１０２でデジタルＲＧＢ画像
データに変換され、画像データ記憶部１０３に記憶され
る。この画像データ記憶部１０３内の画像データに対し
て、原稿切出し部１０４が原稿Ｐの位置情報を検出し、
そのＲＧＢ画像データを抽出する。
【００６７】その後、原稿ＰのＲＧＢ画像データは、正
規化変換部１０５で大きさを一定に変換され、画像ぼか
し部１０６でぼけ画像に変換される。このぼけ画像は、
たとえば、図３２に示すような構成で辞書データ記憶部
１０８に記憶されている全ての紙幣の種類のＲＧＢぼけ
画像データと、パターンマッチング部１０９で比較さ
れ、その比較結果が識別結果として出力される。
規化変換部１０５で大きさを一定に変換され、画像ぼか
し部１０６でぼけ画像に変換される。このぼけ画像は、
たとえば、図３２に示すような構成で辞書データ記憶部
１０８に記憶されている全ての紙幣の種類のＲＧＢぼけ
画像データと、パターンマッチング部１０９で比較さ
れ、その比較結果が識別結果として出力される。
【００６８】この場合、もし複写が禁じられている紙幣
のような特定の原稿であると識別された場合、前記実施
例と同様に、画像出力制御部１１０は、カラー画像入力
部１０２から出力される画像データの外部への出力を停
止する。
のような特定の原稿であると識別された場合、前記実施
例と同様に、画像出力制御部１１０は、カラー画像入力
部１０２から出力される画像データの外部への出力を停
止する。
【００６９】なお、画像出力制御部１１０は、たとえ
ば、図３３に示すような構成とすることにより、カラー
画像入力部１０２から出力される画像データとは異なる
画像データを外部に出力して、複写が禁止されている画
像データを出力することを防止することも可能である。
ば、図３３に示すような構成とすることにより、カラー
画像入力部１０２から出力される画像データとは異なる
画像データを外部に出力して、複写が禁止されている画
像データを出力することを防止することも可能である。
【００７０】すなわち、入力画像データ受信部３４０１
がカラー画像入力部１０２から出力される画像データを
受信し、制御信号受信部３４０２がパターンマッチング
部１０９から、入力画像データの出力可もしくは出力不
可の判断結果を受信し、それに基づきデータ切換部３４
０３を制御することにより、入力画像データ受信部３４
０１の出力か、入力画像データとは異なる別の画像デー
タが記憶されている画像データ記憶部３４０４からの画
像データのどちらかを選択する。
がカラー画像入力部１０２から出力される画像データを
受信し、制御信号受信部３４０２がパターンマッチング
部１０９から、入力画像データの出力可もしくは出力不
可の判断結果を受信し、それに基づきデータ切換部３４
０３を制御することにより、入力画像データ受信部３４
０１の出力か、入力画像データとは異なる別の画像デー
タが記憶されている画像データ記憶部３４０４からの画
像データのどちらかを選択する。
【００７１】データ切換部３４０３は、複写が禁止され
ている原稿が含まれるとき、画像データ記憶部３４０４
にあらかじめ記憶されている画像データを選択するよう
に制御される。データ切換部３４０３によって選択され
た画像データは、画像データ送信部３４０５を介して外
部に出力される。
ている原稿が含まれるとき、画像データ記憶部３４０４
にあらかじめ記憶されている画像データを選択するよう
に制御される。データ切換部３４０３によって選択され
た画像データは、画像データ送信部３４０５を介して外
部に出力される。
【００７２】このようにすることにより、たとえば、画
像データ記憶部３４０４に図３４に示すような全面黒レ
ベルの画像データ３５０１を記憶しておけば、入力され
た画像データをそのまま外部に出力することを防止する
ことができる。なお、本発明は前記実施例に限定される
ものではなく、本発明の要旨を変えない範囲において種
々変形可能なことは勿論である。
像データ記憶部３４０４に図３４に示すような全面黒レ
ベルの画像データ３５０１を記憶しておけば、入力され
た画像データをそのまま外部に出力することを防止する
ことができる。なお、本発明は前記実施例に限定される
ものではなく、本発明の要旨を変えない範囲において種
々変形可能なことは勿論である。
【００７３】
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、画
像入力が禁止されている特定の原稿を常に精度高く的確
に識別でき、しかも、装置の規模を小さくできる画像入
力装置を提供できる。
像入力が禁止されている特定の原稿を常に精度高く的確
に識別でき、しかも、装置の規模を小さくできる画像入
力装置を提供できる。
【図１】本発明の一実施例に係る画像入力装置の構成を
概略的に示すブロック図。
概略的に示すブロック図。
【図２】画像データ記憶部が記憶するカラー画像データ
の配置例を示す図。
の配置例を示す図。
【図３】画像データ記憶部が記憶するカラー画像データ
の１つの色成分データの配置例を示す図。
の１つの色成分データの配置例を示す図。
【図４】原稿切出し部が検出する３つの端点の配置例を
示す概念図。
示す概念図。
【図５】原稿切出し部が出力する画像データの一例を示
す図。
す図。
【図６】原稿切出し部の構成を示すブロック図。
【図７】原稿切出し部における座標変換パラメータ計算
部の構成を示すブロック図。
部の構成を示すブロック図。
【図８】原稿切出し部が測定する原稿の辺の長さを示す
概念図。
概念図。
【図９】原稿切出し部が測定する原稿の辺の長さを示す
概念図。
概念図。
【図１０】原稿切出し部が行なう画像の回転を示す概念
図。
図。
【図１１】原稿切出し部が行なう画像の回転を示す概念
図。
図。
【図１２】正規化変換部が出力する大きさを一定に変換
したカラー画像データのうちの１つの色成分のデータの
配置例を示す図。
したカラー画像データのうちの１つの色成分のデータの
配置例を示す図。
【図１３】正規化変換部が処理結果として記憶するデー
タの配置例を示す図。
タの配置例を示す図。
【図１４】正規化変換部の構成を示すブロック図。
【図１５】画像ぼかし部が標本化するサンプル点の位置
を示す図。
を示す図。
【図１６】画像ぼかし部が平滑化する近傍画素の重みを
示す図。
示す図。
【図１７】画像ぼかし部が出力する処理結果の一例を示
す図。
す図。
【図１８】画像ぼかし部が処理結果として記憶するデー
タの配置例を示す図。
タの配置例を示す図。
【図１９】画像ぼかし部の構成を示すブロック図。
【図２０】明度・色相・彩度変換部が変換する明度・色
相・彩度を示す概念図。
相・彩度を示す概念図。
【図２１】明度・色相・彩度変換部におけるニューラル
ネットワークの構成図。
ネットワークの構成図。
【図２２】ニューラルネットワークの学習方法を説明す
る図。
る図。
【図２３】ニューラルネットワークの学習に用いるデー
タ例を示す図。
タ例を示す図。
【図２４】明度・色相・彩度変換部の構成を示すブロッ
ク図。
ク図。
【図２５】パターンマッチング部が識別するカラー画像
の一例を示す図。
の一例を示す図。
【図２６】パターンマッチング部で用いる辞書データの
１カテゴリデータの一例を示す図。
１カテゴリデータの一例を示す図。
【図２７】辞書データ記憶部が記憶する辞書データの配
置例を示す図。
置例を示す図。
【図２８】紙幣識別の際の辞書データの配置例を示す
図。
図。
【図２９】パターンマッチング部の構成を示すブロック
図。
図。
【図３０】パターンマッチング部の他の構成を示すブロ
ック図。
ック図。
【図３１】本発明の他の実施例に係る画像入力装置の構
成を概略的に示すブロック図。
成を概略的に示すブロック図。
【図３２】紙幣識別の際の辞書データの配置例を示す
図。
図。
【図３３】画像出力制御部の変形例を示すブロック図。
【図３４】図３３の画像出力制御部における画像データ
記憶部に記憶される入力画像データとは異なる画像デー
タの一例を示す図。
記憶部に記憶される入力画像データとは異なる画像デー
タの一例を示す図。
Ｐ……原稿
１０１……カラーラインセンサ（読取手段）
１０２……カラー画像入力部（読取手段）
１０３……画像データ記憶部
１０４……原稿切出し部（領域抽出手段）
１０５……正規化変換部（第１の変換手段）
１０６……画像ぼかし部（第２の変換手段）
１０７……明度・色相・彩度変換部（第３の変換手段）
１０８……辞書データ記憶部（基準色データ記憶手段）
１０９……パターンマッチング部（識別手段）
１１０……画像出力制御部（禁止手段、出力手段）
１１１……キャリッジ
１１２……読取エリア（画像読取範囲）
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ
Ｇ０７Ｄ 7/00 Ｇ０６Ｆ 15/64 ３１０
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
H04N 1/40
G03G 21/00 560
G03G 21/04
G06T 1/00
G06T 7/00
G07D 7/00
Claims (4)
- 【請求項１】 色データを有する原稿上の画像を読取る
読取手段と、 この読取手段で読取られた画像から特定の領域を抽出す
る抽出手段と、 この抽出手段で抽出された特定領域の画像に対し複数の
領域を抽出し、この抽出した領域ごとに、この領域に含
まれる色データに基づいて、所定の色データを示す画素
に変換する変換手段と、 基準色データを記憶している記憶手段と、 前記変換手段によって変換された画素の色データと前記
記憶手段に記憶されている基準色データとの画素ごとの
色差を全画素にわたって累積した値を求めて照合するこ
とにより、前記読取手段で読取られた原稿の種類を識別
する識別手段と、 この識別手段の識別結果に基づいて、前記原稿を特定の
種類の原稿であると識別された場合に、前記読取手段に
よって読取られる画像の出力を禁止する禁止手段と、 を具備したことを特徴とする画像入力装置。 - 【請求項２】 色データを有する原稿上の画像を読取る
読取手段と、 この読取手段で読取られた画像から特定の領域を抽出す
る抽出手段と、 この抽出手段で抽出された特定領域の画像に対し複数の
領域を抽出し、この抽出した領域ごとに、この領域に含
まれる色データに基づいて、所定の色データを示す画素
に変換する変換手段と、 基準色データを記憶している記憶手段と、 前記変換手段によって変換された画素の色データと前記
記憶手段に記憶されている基準色データとの画素ごとの
色差を全画素にわたって累積した値を求めて照合するこ
とにより、前記読取手段で読取られた原稿の種類を識別
する識別手段と、 この識別手段の識別結果に基づいて、前記原稿を特定の
種類の原稿であると識別された場合に、前記読取手段に
よって読取られた原稿上の画像とは異なる画像を出力す
る出力手段と、 を具備したことを特徴とする画像入力装置。 - 【請求項３】 色データを有する原稿上の画像を読取る
読取手段と、 この読取手段で読取られた画像から特定の領域を抽出す
る抽出手段と、 この抽出手段で抽出された特定領域の画像を明度、色
相、彩度の色データに変換する変換手段と、 基準となる明度、色相、彩度を示す色データを記憶して
いる記憶手段と、 前記変換手段によって変換された明度、色相、彩度の色
データと前記記憶手段に記憶されている基準となる明
度、色相、彩度を示す色データとの画素ごとの色差を全
画素にわたって累積した値を求めて照合することによ
り、前記読取手段で読取られた原稿の種類を識別する識
別手段と、 この識別手段の識別結果に基づいて、前記原稿を特定の
種類の原稿であると識別された場合に、前記読取手段に
よって読取られる画像の出力を禁止する禁止手段と、 を具備したことを特徴とする画像入力装置。 - 【請求項４】 色データを有する原稿上の画像を読取る
読取手段と、 この読取手段で読取られた画像から特定の領域を抽出す
る抽出手段と、 この抽出手段で抽出された特定領域の画像を明度、色
相、彩度の色データに変換する変換手段と、 基準となる明度、色相、彩度を示す色データを記憶して
いる記憶手段と、 前記変換手段によって変換された明度、色相、彩度の色
データと前記記憶手段に記憶されている基準となる明
度、色相、彩度を示す色データとの画素ごとの色差を全
画素にわたって累積した値を求めて照合することによ
り、前記読取手段で読取られた原稿の種類を識別する識
別手段と、 この識別手段の識別結果に基づいて、前記原稿を特定の
種類の原稿であると識別された場合に、前記読取手段に
よって読取られた原稿上の画像とは異なる画像を出力す
る出力手段と、 を具備したことを特徴とする画像入力装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30787693A JP3436958B2 (ja) | 1993-12-08 | 1993-12-08 | 画像入力装置 |
| US08/350,322 US5638496A (en) | 1993-12-08 | 1994-12-05 | Color image input apparatus having color image identifying function |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP30787693A JP3436958B2 (ja) | 1993-12-08 | 1993-12-08 | 画像入力装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07162677A JPH07162677A (ja) | 1995-06-23 |
| JP3436958B2 true JP3436958B2 (ja) | 2003-08-18 |
Family
ID=17974231
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP30787693A Expired - Fee Related JP3436958B2 (ja) | 1993-12-08 | 1993-12-08 | 画像入力装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5638496A (ja) |
| JP (1) | JP3436958B2 (ja) |
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