JP4494427B2 - 画像中のパターンを自動的に位置付けるベクトル相関システム - Google Patents
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Description
コンピュータ画像システムにおいて画像中の対象物を自動的に位置づける一般的な技術の1つに、相関或いはコンボリューションを用いるものがある。画像相関法には、コンボリューション、最小平均2乗誤差、最小平均絶対誤差を含む様々な種類のものがある。相関法の定義には、位置付けられるべき対象物と同様の形状を有する個別の小さな画像であるテンプレートすなわち核の決定と使用とが必要とされる。図1Bは、図1Aに示す対象物と同様の形状をしたデンプレートを示す。対象物と同様に、テンブレートは各点での階調値を有する固有の座標点で表される。テンプレートは、画像中の関連領域の周囲でその位置を選択的に変位されて動かされる。画像中の新たなテンプレートの位置のそれぞれにおいて、共通の空間座標点における各画像画素に対応する値を有する各テンプレート画素の値を求めるために、積和が計算される。図1Cは、画像上で移動された図1Bのテンプレートの一位置を示す。この場合、変位に重なりがなく、積の合計は0である。相関或いはコンボリューションの計算出力は、テンプレートの形状が画像中のパターンの形状と最もマッチする位置において最大となる。図1Dは、画像を横断するテンプレートのすべての可能な相関を示す。数値はかなり大きくなるため、図1Dは、相関のおおよその相対的な指標のみを陰影の濃度によって示す。
ここで、Iは画像、Kは核、x及びyは空間座標点で定義される画像座標である。uとvとの総和は、テンプレート上の範囲となる。実際上、テンプレートは、位置が決定された対象物を含む画像よりも小さいものとなる。
ここで、Nは核中の画素の数である。最小平均2乗誤差の計算出力は、テンブレートの形状が画像中のパターンの形状と最もマッチする位置において最小となる。最小平均絶対誤差法では、各テンプレートの点が対応する画素の点から減算され、それぞれの差の絶対値が計算される。そしてすべての差の平均が計算される。最小絶対誤差の公式は、数式(3)で与えられる。
ベクトル相関或いはコンボリューションは、上述した相関法の代わりとなる接近法を提供するものである。ベクトル相関では、画像と選択されたテンプレートとは、ベクトルである画素によって構成される。2値ベクトル相関の理論は、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Nov./Dec., 1989, vol.19, no.6の16 36~16 44ページにあるS. S. Wilsonによる"Vector Morphology and Iconic Neural Networks"と題された論文に述べられており、引用して具体化する。同様の技術が、19 91年Wiley‐Interscience刊のNeural and Intelligent Systems Integrationの135〜160ページにあるS. S. Wilsonによる"Teaching network connections for real‐time object recognition"と題された論文にさらに述べられている。簡単にいえば、2値ベクトル相関は、濃淡画像をいくつかの2値画像に変容させることからなる。ここで、2値画像の合成画像は、ベクトル画像中の各画素が2値画像の1つからそれぞれなるいくつかの構成要素を有するという意味でのベクトルで表される。次に、パターンを認識するために、ベクトルテンプレートが定義される。ベクトルテンプレートも、同数のベクトル画像としての構成要素からなる。
ここで、Jはベクトル画像、Kはベクトル核、x及びyは画像座標である。uとvとの総和は、テンプレート上の範囲となる。
ベクトル相関は、パターンのエッジとの相関であり、非常に正確である。図2Cを参照すると、画像中のパターンの正確な位置からのテンプレートのわずかなオフセットは、テンプレートのエッジのほとんどがパターンと完全にミスコンタクトし、相関が得られないことを意味している。しかしながら、図1Dに示すように、通常の相関が用いられた場合には、画像がテンプレートと部分的にコンタクトする広い領域がある。
ベクトル相関においては、ベクトル画像を形成して処理する特別なステップのために、徹底的な計算がされる。第1に、有限差分と算出されたエッジとを記憶するための記憶装置の必要量が増加する。第2に、探索すべきパターンを特徴付けるために使用されるテンブレートはベクトルであり、定義するのがより複雑となる。第3に、斜めのエッジは、正確に表されない。ノース方向とイースト方向とに斜めとなっているエッジは、同一の点に表されたノース及びイーストのエッジの両方を有するデンプレートによって表されなければならない。テンプレート中の斜めの点は、取り扱いがより困難になる。最後に、この方法は、高性能の並列プロセッサに限定される。
ここで、Iは画像22、x及びyは画像の座標点、u及びvは上記で定義したレンジングデンプレート30の座標点である。この公式での表記は、正の項Pi=I(x−upi,y−vpi)及び負の項Ni=I(x−uni,y−vni)を代入することによって簡略化される。
変位δが大きければ計算速度は向上するが、少なくとも1つのベクトルを有するテンプレート24のうちのエッジの最小サイズの半分程度よりは大きくならない。しかしながら、計算結果が不正確となりうる。図3Cに例示するように、アブストラクトテンプレート28のベクトルC及びDを用いて決定した座標点(uni,vni)は、互いに非常に隣接したものとなる。変位δがさらに大きくなれば、座標点が互いに通り抜け、望ましくない結果となる。たとえば、アブストラクトテンプレート28では、最短のサイズは10ユニット程度の長さとなる。変位δが3ユニットに設定されると、結果として得られたレンジングテンプレート30は、3ユニットまでの範囲で対象物の中心から外れていても、対象物20のパターンを検出することができる。このため、対象物20は、6×6格子を用いて散在的に探索することによって探し出すことができる。しかしながら、画像22における対象物20の位置は、±3画素以上正確には探索されない。図3Dは、テンプレートが際だって中心から外れ、対象物20が際だって回転している場合でも、レンジングテンプレート30と画像22内の対象物20とが一致することを示す。
画像22中の画素を示す各座標点の照度に任意の定数が乗算され、他の任意の定数が画素を表す各座標点の値に加算されるのであれば、相関corr’(x,y)の結果が変化しないことは、当技術分野の技術者には容易に立証できる。このため、正規化相関の公式は、照明レベル及びコントラストに従属しない相関の値を生成する。さらに、相関の値は、完全相関の1以下で、質の悪い相関の0以上となる。
22 画像
24 ポシブルテンプレート
26 エッジ
28 アブストラクトテンプレート
30 レンジングテンプレート
Claims (8)
- 自動画像処理システムに使用され、それぞれ既知の階調値と既知の座標点とを有する複数の画像画素で定義される画像の範囲内で対象物の位置を位置づける方法であって、
A.座標点と、対応するエッジの方向と、の組から構成される複数のベクトルを使用してアブストラクトテンプレートを定義するステップであって、ここに、該座標点はそれぞれ、前記画像の範囲内の前記対象物のサイズおよび形状に対応するサイズおよび形状を有するテンプレートのエッジ上に存在し、前記画像の座標系に関して水平座標および垂直座標を有し、該対応するエッジの方向はそれぞれ、前記各座標点において前記エッジに垂直に前記座標点を通過し、前記画像の前記座標系に関する角度によって定義され、アブストラクトテンプレートは前記画像の範囲内の前記対象物の仮定された当初の回転角に基づいている、ステップと、
B.前記アブストラクトテンプレートを前記画像の部分との比較に用いるためのレンジングテンプレートに変換するステップであって、
前記座標点のそれぞれにおいて変位を選択するステップであって、変位は少なくとも1つのベクトルを有する前記テンプレートのエッジの最小サイズの半分以下である、ステップと、
前記アブストラクトテンプレートの各ベクトルについて、外側座標点と内側座標点とを計算するステップであって、ここに、該外側座標点は前記ベクトルの対応するエッジ方向を定義する角度の方向に沿って前記変位の正の値だけ前記ベクトルの座標点を変位させることによって得られ、該内側座標点は前記対応するエッジ方向を定義する前記角度と反対の方向に沿って前記変位の負の値だけ前記ベクトルの前記各座標点を変位させることによって得られ、前記外側座標点および内側座標点が前記レンジングテンプレートを定義する、ステップと、から構成されるステップと、
C.前記レンジングテンプレートを、前記画像の範囲内で複数の既知の座標点位置に変位させるステップと、
D.前記レンジングテンプレートと前記画像とを、最大相関値が得られるまで前記各位置で相関させることによって相関をとるステップと、
E.前記対象物の位置として最大相関値に対応する位置を保存するステップと、
F.前記変位をその初期値未満に減らすステップと、
G.前記アブストラクトテンプレートを、前記アブストラクトテンプレートの各ベクトルについて、外側座標点と内側座標点とを計算することによって、前記画像の部分との比較に用いるための改訂されたレンジングプレートに変換するステップであって、ここに、該外側座標点は前記ベクトルの対応するエッジ方向を定義する角度の方向に沿って前記減らされた変位の正の値だけ前記ベクトルの座標点を変位させることによって得られ、該角度は仮定された当初の回転角に近い前記対象物のあり得る回転角の組のうちの1つによって調整され、該内側座標点は前記対応するエッジ方向を定義する調整された前記角度と正反対の方向に沿って前記減らされた変位の負の値だけ前記ベクトルの前記各座標点を変位させることによって得られ、前記外側座標点および内側座標点が前記改訂されたレンジングテンプレートを定義する、ステップと、
H.前記改訂されたレンジングテンプレートを、前記最大相関値に対応する前記位置の近くに位置する前記画像の範囲内の複数の座標点位置のそれぞれに変位させる、ステップと、
I.改訂された最大相関値を得る前記位置のそれぞれにおいて前記画像と前記改訂されたレンジングテンプレートとを相関させることによって相関をとるステップと、
J.前記改訂された最大相関値に対応する位置へと対象物の位置を改訂するステップと、
を含むことを特徴とする方法。 - 相関をとる際に用いる前記レンジングテンプレートの前記外側座標点および内側座標点のそれぞれに、前記内側座標点には負の重みを、前記外側座標点には正の重みを割り当てるステップを含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。
- 前記変位が最小値に等しくなるまで、ステップFからJを継続するステップであって、各ステップFにおいて、前記変位がその前回の値の半分にされることによって減らされる、
ステップをさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - K.仮定された当初の回転角から回転範囲を減じたものに等しい、ステップGにおける前記ベクトルの対応するエッジ方向を定義する前記角度を設定するステップであって、ここに、回転範囲は仮定された当初の回転角に近い前記対象物のあり得る回転角の組を定義する、ステップと、
L.ステップIからの前記改訂された最大相関値に対応する位置をステップKからの前記角度と共に保存するステップと、
M.前記回転範囲にステップLからの前記角度を加えることにより、ステップGからの前記ベクトルの対応するエッジ方向を定義する新たな角度を計算するステップと、
N.新たな角度を用いてステップGからJまでおよびステップLを繰り返すステップと、
O.対象物の回転角として、保存された最大相関値のうちの最も高い値を有するステップLからの保存された角度のうちの1つを保存するステップと、
P.前記改訂された最大相関値に対応する位置に替えて、対象物の位置として保存された角度のうち1つに関連づけられた位置を保存するステップと
をさらに含むことを特徴とする請求項1に記載の方法。 - Q.前記新たな角度が前記仮定された当初の回転角に前記回転範囲を加算したよりも大きくなるまでステップMからNまでを繰り返す、
ステップをさらに含むことを特徴とする請求項4に記載の方法。 - R.ステップOからの前記回転角を前記仮定された当初の回転角に変えるステップと、
S.前記変位と前記回転範囲とをそれぞれ半分に削減し、
T.前記変位が最小の閾値となるまでステップGからSを繰り返す、
ステップをさらに含むことを特徴とする請求項5に記載の方法。 - それぞれ既知の階調値と既知の座標点とを有する複数の画像画素で定義される画像の範囲内で対象物の位置を位置づける装置であって、
A.座標点と、対応するエッジの方向と、の組から構成される複数のベクトルを使用してアブストラクトテンプレートを定義する手段であって、ここに、該座標点はそれぞれ、前記画像の範囲内の前記対象物のサイズおよび形状に対応するサイズおよび形状を有するテンプレートのエッジ上に存在し、前記画像の座標系に関して水平座標および垂直座標を有し、該対応するエッジの方向はそれぞれ、前記各座標点において前記エッジに垂直に前記座標点を通過し、前記画像の前記座標系に関する角度によって定義され、アブストラクトテンプレートは前記画像の範囲内の前記対象物の仮定された当初の回転角に基づいている、手段と、
B.前記アブストラクトテンプレートを前記画像の部分との比較に用いるためのレンジングテンプレートに変換する手段であって、
前記座標点のそれぞれにおいて変位を選択する手段であって、変位は少なくとも1つのベクトルを有する前記テンプレートのエッジの最小サイズの半分以下である、手段と、
前記アブストラクトテンプレートの各ベクトルについて、外側座標点と内側座標点とを計算するステップであって、ここに、該外側座標点は前記ベクトルの対応するエッジ方向を定義する角度の方向に沿って前記変位の正の値だけ前記ベクトルの座標点を変位させることによって得られ、該内側座標点は前記対応するエッジ方向を定義する前記角度と反対の方向に沿って前記変位の負の値だけ前記ベクトルの前記各座標点を変位させることによって得られ、前記外側座標点および内側座標点が前記レンジングテンプレートを定義する、手段と、から構成される手段と、
C.前記レンジングテンプレートを、前記画像の範囲内で複数の既知の座標点位置に変位させる手段と、
D.前記レンジングテンプレートと前記画像とを、最大相関値が得られるまで前記各位置で相関させることによって相関をとる手段と、
E.前記対象物の位置として最大相関値に対応する位置を保存する手段と、
F.前記変位をその初期値未満に減らす手段と、
G.前記アブストラクトテンプレートを、前記アブストラクトテンプレートの各ベクトルについて、外側座標点と内側座標点とを計算することによって、前記画像の部分との比較に用いるための改訂されたレンジングプレートに変換する手段であって、ここに、該外側座標点は前記ベクトルの対応するエッジ方向を定義する角度の方向に沿って前記減らされた変位の正の値だけ前記ベクトルの座標点を変位させることによって得られ、該角度は仮定された当初の回転角に近い前記対象物のあり得る回転角の組のうちの1つによって調整され、該内側座標点は前記対応するエッジ方向を定義する調整された前記角度と正反対の方向に沿って前記減らされた変位の負の値だけ前記ベクトルの前記各座標点を変位させることによって得られ、前記外側座標点および内側座標点が前記改訂されたレンジングテンプレートを定義する、手段と、
H.前記改訂されたレンジングテンプレートを、前記最大相関値に対応する前記位置の近くに位置する前記画像の範囲内の複数の座標点位置のそれぞれに変位させる、手段と、
I.改訂された最大相関値を得る前記位置のそれぞれにおいて前記画像と前記改訂されたレンジングテンプレートとを相関させることによって相関をとる手段と、
J.前記改訂された最大相関値に対応する位置へと対象物の位置を改訂する手段と、
を含むことを特徴とする装置。 - K.仮定された当初の回転角から回転範囲を減じたものに等しい、要素Gにおける前記ベクトルの対応するエッジ方向を定義する前記角度を設定する手段であって、ここに、回転範囲は仮定された当所の回転角に近い前記対象物のあり得る回転角の組を定義する、手段と、
L.要素Iからの前記改訂された最大相関値に対応する位置を要素Kの設定手段からの前記角度と共に保存する手段と、
M.前記回転範囲に要素Lの保存手段からの前記角度を加えることにより、要素Gの変換手段において前記ベクトルの対応するエッジ方向を定義する新たな角度を計算する手段と、
N.新たな角度を用いて要素GからJまでおよび要素Lの手段の動作を繰り返す手段と、
O.対象物の回転角として、保存された最大相関値のうちの最も高い値を有する要素Lの保存手段からの保存された角度のうちの1つを保存する手段と、
P.前記改訂された最大相関値に対応する位置に替えて、対象物の位置として保存された角度のうちに1つに関連づけられた位置を保存する手段と、
Q.前記新たな角度が前記仮定された当初の回転角に前記回転範囲を加算したよりも大きくなるまで要素MからNまでの手段の動作を繰り返す手段と、
をさらに備えることを特徴とする請求項7に記載の装置。
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Families Citing this family (59)
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USRE46310E1 (en) | 1991-12-23 | 2017-02-14 | Blanding Hovenweep, Llc | Ergonomic man-machine interface incorporating adaptive pattern recognition based control system |
US6850252B1 (en) | 1999-10-05 | 2005-02-01 | Steven M. Hoffberg | Intelligent electronic appliance system and method |
US5903454A (en) | 1991-12-23 | 1999-05-11 | Hoffberg; Linda Irene | Human-factored interface corporating adaptive pattern recognition based controller apparatus |
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US10361802B1 (en) | 1999-02-01 | 2019-07-23 | Blanding Hovenweep, Llc | Adaptive pattern recognition based control system and method |
US6023530A (en) * | 1995-11-13 | 2000-02-08 | Applied Intelligent Systems, Inc. | Vector correlation system for automatically locating patterns in an image |
JP3506200B2 (ja) * | 1997-02-05 | 2004-03-15 | シャープ株式会社 | 位置合わせ装置 |
US6252986B1 (en) * | 1998-04-03 | 2001-06-26 | Cognex Corporation | Locating an image of an object having a concentric profile |
JP3606430B2 (ja) * | 1998-04-14 | 2005-01-05 | 松下電器産業株式会社 | 画像整合性判定装置 |
US6201527B1 (en) * | 1998-06-25 | 2001-03-13 | Textronix, Inc. | Technique for displaying enveloped waveform |
US7016539B1 (en) | 1998-07-13 | 2006-03-21 | Cognex Corporation | Method for fast, robust, multi-dimensional pattern recognition |
US7620527B1 (en) * | 1999-05-10 | 2009-11-17 | Johan Leo Alfons Gielis | Method and apparatus for synthesizing and analyzing patterns utilizing novel “super-formula” operator |
US6501857B1 (en) * | 1999-07-20 | 2002-12-31 | Craig Gotsman | Method and system for detecting and classifying objects in an image |
US6546122B1 (en) * | 1999-07-29 | 2003-04-08 | Veridicom, Inc. | Method for combining fingerprint templates representing various sensed areas of a fingerprint to derive one fingerprint template representing the fingerprint |
US6766058B1 (en) * | 1999-08-04 | 2004-07-20 | Electro Scientific Industries | Pattern recognition using multiple templates |
US7817844B2 (en) * | 1999-08-26 | 2010-10-19 | Nanogeometry Research Inc. | Pattern inspection apparatus and method |
US7796801B2 (en) * | 1999-08-26 | 2010-09-14 | Nanogeometry Research Inc. | Pattern inspection apparatus and method |
US6868175B1 (en) * | 1999-08-26 | 2005-03-15 | Nanogeometry Research | Pattern inspection apparatus, pattern inspection method, and recording medium |
JP2001092972A (ja) * | 1999-09-24 | 2001-04-06 | Mamoru Minami | 画像認識方法 |
US7003403B1 (en) | 2000-06-15 | 2006-02-21 | The United States Of America As Represented By The Department Of Health And Human Services | Quantifying gene relatedness via nonlinear prediction of gene |
US7058221B1 (en) * | 2000-07-07 | 2006-06-06 | Tani Electronics Industry Co., Ltd. | Method of recognizing object based on pattern matching and medium for recording computer program having same |
US6683984B1 (en) * | 2000-07-31 | 2004-01-27 | Hewlett-Packard Development Company, L.P. | Digital imaging device with background training |
US7203367B2 (en) | 2000-08-29 | 2007-04-10 | Imageid Ltd. | Indexing, storage and retrieval of digital images |
ATE292307T1 (de) * | 2000-09-27 | 2005-04-15 | Mvtec Software Gmbh | System und verfahren zur objekterkennung |
JP3776340B2 (ja) * | 2000-09-27 | 2006-05-17 | エムヴイテック・ソフトウェア・ゲーエムベーハー | 対象物認識システム及び方法 |
US7274372B1 (en) * | 2000-11-06 | 2007-09-25 | Intel Corporation | Real-time digital three dimensional engraving |
US6766042B2 (en) | 2001-04-26 | 2004-07-20 | Memphis Eye & Contact Associates | System to automatically detect eye corneal striae |
US6845178B1 (en) * | 2001-06-27 | 2005-01-18 | Electro Scientific Industries, Inc. | Automatic separation of subject pixels using segmentation based on multiple planes of measurement data |
US6959112B1 (en) * | 2001-06-29 | 2005-10-25 | Cognex Technology And Investment Corporation | Method for finding a pattern which may fall partially outside an image |
US7034963B2 (en) * | 2001-07-11 | 2006-04-25 | Applied Materials, Inc. | Method for adjusting edges of grayscale pixel-map images |
US7420710B2 (en) * | 2001-07-11 | 2008-09-02 | Applied Materials, Inc. | Optical proximity correction in raster scan printing based on grayscale manipulation of the bitmap |
US6801245B2 (en) * | 2002-01-18 | 2004-10-05 | Imageid Ltd. | Method for automatic identification and data capture |
US7453472B2 (en) * | 2002-05-31 | 2008-11-18 | University Of Utah Research Foundation | System and method for visual annotation and knowledge representation |
US8081820B2 (en) | 2003-07-22 | 2011-12-20 | Cognex Technology And Investment Corporation | Method for partitioning a pattern into optimized sub-patterns |
US7190834B2 (en) * | 2003-07-22 | 2007-03-13 | Cognex Technology And Investment Corporation | Methods for finding and characterizing a deformed pattern in an image |
GB2414616A (en) * | 2004-05-28 | 2005-11-30 | Sony Uk Ltd | Comparing test image with a set of reference images |
US7349567B2 (en) * | 2004-03-05 | 2008-03-25 | Electro Scientific Industries, Inc. | Method and apparatus for determining angular pose of an object |
US7529421B2 (en) | 2004-07-01 | 2009-05-05 | Applied Materials, Inc. | Optical proximity correction in raster scan printing based on corner matching templates |
US7407252B2 (en) * | 2004-07-01 | 2008-08-05 | Applied Materials, Inc. | Area based optical proximity correction in raster scan printing |
US7423280B2 (en) | 2004-08-09 | 2008-09-09 | Quad/Tech, Inc. | Web inspection module including contact image sensors |
US8437502B1 (en) | 2004-09-25 | 2013-05-07 | Cognex Technology And Investment Corporation | General pose refinement and tracking tool |
JP4736121B2 (ja) * | 2005-11-21 | 2011-07-27 | 富士ゼロックス株式会社 | 画像解析装置、画像処理装置、画像解析方法、画像解析プログラム及びこれを記録した記録媒体 |
US7715620B2 (en) * | 2006-01-27 | 2010-05-11 | Lockheed Martin Corporation | Color form dropout using dynamic geometric solid thresholding |
US20070219810A1 (en) * | 2006-03-17 | 2007-09-20 | Moore Barrett H | Personal profile-based private civil security subscription method |
EP1914666A3 (en) * | 2006-03-24 | 2008-05-07 | MVTec Software GmbH | System and methods for automatic parameter determination in machine vision |
US7589310B2 (en) * | 2006-06-05 | 2009-09-15 | Blaise Laurent Mouttet | Image correlation sensor |
JP4943304B2 (ja) * | 2006-12-05 | 2012-05-30 | 株式会社 Ngr | パターン検査装置および方法 |
US8019164B2 (en) * | 2007-01-29 | 2011-09-13 | Hitachi High-Technologies Corporation | Apparatus, method and program product for matching with a template |
US7978906B2 (en) * | 2007-06-14 | 2011-07-12 | Microsoft Corporation | Capturing long-range correlations in patch models |
US8103085B1 (en) | 2007-09-25 | 2012-01-24 | Cognex Corporation | System and method for detecting flaws in objects using machine vision |
JP5429869B2 (ja) * | 2008-12-22 | 2014-02-26 | 株式会社 Ngr | パターン検査装置および方法 |
US8150140B2 (en) * | 2008-12-22 | 2012-04-03 | Ngr Inc. | System and method for a semiconductor lithographic process control using statistical information in defect identification |
US9679224B2 (en) | 2013-06-28 | 2017-06-13 | Cognex Corporation | Semi-supervised method for training multiple pattern recognition and registration tool models |
US9076195B2 (en) * | 2013-08-29 | 2015-07-07 | The Boeing Company | Methods and apparatus to identify components from images of the components |
US9569667B1 (en) * | 2015-05-04 | 2017-02-14 | Exelis Inc | Cloud resilient algorithm for coastline registration |
JP6682832B2 (ja) * | 2015-12-03 | 2020-04-15 | 株式会社リコー | 光電変換素子、画像読取装置、画像形成装置及び画像読取方法 |
EP3825842B1 (en) * | 2019-04-04 | 2023-09-06 | Cambricon Technologies Corporation Limited | Data processing method and apparatus, and related product |
US11527329B2 (en) | 2020-07-28 | 2022-12-13 | Xifin, Inc. | Automatically determining a medical recommendation for a patient based on multiple medical images from multiple different medical imaging modalities |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06282652A (ja) * | 1993-03-29 | 1994-10-07 | Olympus Optical Co Ltd | 画像の輪郭抽出装置 |
JPH07146937A (ja) * | 1993-11-25 | 1995-06-06 | Matsushita Electric Works Ltd | パターンマッチング方法 |
JP3942193B2 (ja) * | 1995-11-13 | 2007-07-11 | アプライドインテリジェントシステムズ、インク | 画像中のパターンを自動的に位置付けるベクトル相関システム |
Family Cites Families (20)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPS5839357B2 (ja) * | 1976-01-26 | 1983-08-29 | 株式会社日立製作所 | パタ−ンの位置検出方法 |
US4736437A (en) * | 1982-11-22 | 1988-04-05 | View Engineering, Inc. | High speed pattern recognizer |
EP0153439B1 (en) * | 1983-06-03 | 1993-08-04 | Fondazione Pro Juventute Don Carlo Gnocchi | Modularly expansible system for real time processing of a TV display, useful in particular for the acquisition of coordinates of known shape objects and method using said system in radiography. |
SE8500799L (sv) * | 1984-02-21 | 1985-08-22 | Komatsu Mfg Co Ltd | Sett att identifiera foremal |
US4648119A (en) * | 1985-03-18 | 1987-03-03 | Tektronix, Inc. | Method and apparatus for forming 3×3 pixel arrays and for performing programmable pattern contingent modifications of those arrays |
US4864629A (en) * | 1985-12-31 | 1989-09-05 | Schlumberger Technologies, Inc. | Image correlation system |
US5046109A (en) * | 1986-03-12 | 1991-09-03 | Nikon Corporation | Pattern inspection apparatus |
US4969202A (en) * | 1988-03-31 | 1990-11-06 | Honeywell Inc. | Image recognition edge detection method and system |
US5054095A (en) * | 1988-08-23 | 1991-10-01 | U.S. Philips Corp. | Method of recognizing a pattern in a field having a multi-valent amplitude, and device for performing such a method |
US5173949A (en) * | 1988-08-29 | 1992-12-22 | Raytheon Company | Confirmed boundary pattern matching |
JPH0762606B2 (ja) * | 1988-12-09 | 1995-07-05 | 松下電器産業株式会社 | パターン位置認識装置 |
JPH02306386A (ja) * | 1989-05-20 | 1990-12-19 | Toshiba Corp | 文字認識装置 |
JPH0528273A (ja) * | 1991-05-13 | 1993-02-05 | Nikon Corp | 画像処理方法および装置 |
US5317652A (en) * | 1991-06-05 | 1994-05-31 | Phoenix Imaging | Rotation and position invariant optical character recognition |
JPH05189571A (ja) * | 1992-01-13 | 1993-07-30 | Nikon Corp | パターンマッチング方法及び装置 |
US5548665A (en) * | 1992-09-09 | 1996-08-20 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Vector correlation detecting circuit |
JP3706646B2 (ja) * | 1993-10-22 | 2005-10-12 | キヤノン株式会社 | Ocrの制御方法並びに分類方法及び装置 |
US5600733A (en) * | 1993-11-01 | 1997-02-04 | Kulicke And Soffa Investments, Inc | Method for locating eye points on objects subject to size variations |
US5500906A (en) * | 1994-01-14 | 1996-03-19 | Cognex Corporation | Locating curvilinear objects using feathered fiducials |
US5754677A (en) * | 1994-10-25 | 1998-05-19 | Fuji Machine Mfg. Co., Ltd. | Image processing apparatus |
-
1995
- 1995-11-13 US US08/556,367 patent/US6023530A/en not_active Expired - Lifetime
-
1996
- 1996-11-05 EP EP96938732A patent/EP0864134B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1996-11-05 WO PCT/US1996/017590 patent/WO1997018524A2/en active IP Right Grant
- 1996-11-05 KR KR10-1998-0703590A patent/KR100367303B1/ko not_active IP Right Cessation
- 1996-11-05 DE DE69623642T patent/DE69623642T2/de not_active Expired - Lifetime
- 1996-11-05 JP JP51889697A patent/JP3942193B2/ja not_active Expired - Lifetime
-
2000
- 2000-01-04 US US09/477,542 patent/US6385340B1/en not_active Expired - Lifetime
-
2007
- 2007-02-16 JP JP2007037104A patent/JP4494427B2/ja not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH06282652A (ja) * | 1993-03-29 | 1994-10-07 | Olympus Optical Co Ltd | 画像の輪郭抽出装置 |
JPH07146937A (ja) * | 1993-11-25 | 1995-06-06 | Matsushita Electric Works Ltd | パターンマッチング方法 |
JP3942193B2 (ja) * | 1995-11-13 | 2007-07-11 | アプライドインテリジェントシステムズ、インク | 画像中のパターンを自動的に位置付けるベクトル相関システム |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US6023530A (en) | 2000-02-08 |
DE69623642D1 (de) | 2002-10-17 |
EP0864134B1 (en) | 2002-09-11 |
US6385340B1 (en) | 2002-05-07 |
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KR100367303B1 (ko) | 2003-04-11 |
EP0864134A4 (en) | 1999-08-04 |
JP2000500594A (ja) | 2000-01-18 |
DE69623642T2 (de) | 2003-08-21 |
KR19990067567A (ko) | 1999-08-25 |
WO1997018524A3 (en) | 1997-06-19 |
EP0864134A2 (en) | 1998-09-16 |
WO1997018524A2 (en) | 1997-05-22 |
JP3942193B2 (ja) | 2007-07-11 |
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