JPH02130692A - 特徴抽出回路 - Google Patents
特徴抽出回路Info
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- JPH02130692A JPH02130692A JP63283874A JP28387488A JPH02130692A JP H02130692 A JPH02130692 A JP H02130692A JP 63283874 A JP63283874 A JP 63283874A JP 28387488 A JP28387488 A JP 28387488A JP H02130692 A JPH02130692 A JP H02130692A
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Links
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 15
- 239000000284 extract Substances 0.000 claims description 3
- 238000000034 method Methods 0.000 description 15
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 13
- 238000001914 filtration Methods 0.000 description 10
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 8
- 238000012015 optical character recognition Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000009977 dual effect Effects 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 2
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
- G06V30/18—Extraction of features or characteristics of the image
- G06V30/182—Extraction of features or characteristics of the image by coding the contour of the pattern
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V30/00—Character recognition; Recognising digital ink; Document-oriented image-based pattern recognition
- G06V30/10—Character recognition
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Character Discrimination (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
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］
本発明は特徴抽出回路、特に２値ディジタル画像中の輪
郭線の方向指数をカウントし画像の特徴抽出を行う特徴
抽出回路に関するものである。
郭線の方向指数をカウントし画像の特徴抽出を行う特徴
抽出回路に関するものである。
［従来の技術］
文字認識や図形認識等の画像認識装置は、画像の特徴量
を算出する処理を行うが、特徴量算出の一手法として、
黒画素成分の輪郭線の方向を特徴量とする方法がある。
を算出する処理を行うが、特徴量算出の一手法として、
黒画素成分の輪郭線の方向を特徴量とする方法がある。
この方法を用いた従来のＯＣＲ（光学的文字認識）装置
について述べる。
について述べる。
例えば、第２図に示すＯＣＲ装置の場合には、認識対象
文書をスキャナ５で入力し、Ｉ１０制御部４を介して、
ＲＡＭ３にディジタル化した画像を格納する。次に、Ｃ
Ｐυ１がＲＯＭＺ内に格納されたプログラムによりＲＡ
Ｍ３に格納された画像の特徴量を求める。Ｒ，Ａ Ｍ
３に格納された画像は、第３図に示す２次元配列をなす
。入力画像の水平右方向にχ座標軸を、また垂直下方向
にｙ座標軸をとり、読み取った画素が黒ならば値°゛１
”、白ならば値“Ｏ”とする。
文書をスキャナ５で入力し、Ｉ１０制御部４を介して、
ＲＡＭ３にディジタル化した画像を格納する。次に、Ｃ
Ｐυ１がＲＯＭＺ内に格納されたプログラムによりＲＡ
Ｍ３に格納された画像の特徴量を求める。Ｒ，Ａ Ｍ
３に格納された画像は、第３図に示す２次元配列をなす
。入力画像の水平右方向にχ座標軸を、また垂直下方向
にｙ座標軸をとり、読み取った画素が黒ならば値°゛１
”、白ならば値“Ｏ”とする。
ＲＡＭ３に画像が格納された後、ｃｐｔｚはフィルタリ
ング処理を行う。フィルタリング処理は、スキャナ５に
よる入力画素上のノイズを取り除いたり、第４図に示す
ように、本来線画像の輪郭が滑らかであったにもかかわ
らず、スキャナ５によるデジタル化の際、輪郭がギザギ
ザになった部分３１を補正する等の処理である。
ング処理を行う。フィルタリング処理は、スキャナ５に
よる入力画素上のノイズを取り除いたり、第４図に示す
ように、本来線画像の輪郭が滑らかであったにもかかわ
らず、スキャナ５によるデジタル化の際、輪郭がギザギ
ザになった部分３１を補正する等の処理である。
このフィルタリングのアルゴリズムを第６図を用いて説
明する。ここで、人力画像の大きさは幅６３画素×高さ
６３画素である。また、座標（ｘ、ｙ）の位置にある画
素の値をｐ （ｘ、ｙ）とする。
明する。ここで、人力画像の大きさは幅６３画素×高さ
６３画素である。また、座標（ｘ、ｙ）の位置にある画
素の値をｐ （ｘ、ｙ）とする。
ｙ＝２．３．・・・、６２について以下の処理を繰返す
。ｘ＝２とし、座標（２，２）画素の値を周辺８画素の
値より次の式で計算する。ただし、Ｐ。
。ｘ＝２とし、座標（２，２）画素の値を周辺８画素の
値より次の式で計算する。ただし、Ｐ。
Ｐ、・・・、Ｐ６は第５図に示した点であり、Ｐｏ−Ｐ
（ｘ、ｙ）、Ｐ、−Ｐ （ｘ＋ １ 、ｙ）、Ｐ、−
Ｐ（ｘ＋１．ｙ−１ン、ｐ、−ｐ （ｘ、 ｙ
−ｆ）、Ｐ ４−Ｐ（ｘ−ｔ、ｙ−ｔ）、Ｐ ｓ−Ｐ
（ｘ １ 、 ｙ）、Ｐ６＝Ｐ（ｘ−１，ｙ＋１）、
Ｐ７＝Ｐ （ｘ、ｙ＋１）、Ｐ、−（ｘ＋ｔ、ｙ＋ｉ）
である。
（ｘ、ｙ）、Ｐ、−Ｐ （ｘ＋ １ 、ｙ）、Ｐ、−
Ｐ（ｘ＋１．ｙ−１ン、ｐ、−ｐ （ｘ、 ｙ
−ｆ）、Ｐ ４−Ｐ（ｘ−ｔ、ｙ−ｔ）、Ｐ ｓ−Ｐ
（ｘ １ 、 ｙ）、Ｐ６＝Ｐ（ｘ−１，ｙ＋１）、
Ｐ７＝Ｐ （ｘ、ｙ＋１）、Ｐ、−（ｘ＋ｔ、ｙ＋ｉ）
である。
Ｑ （ｘ、 ｙ） ＝ （０，ｔ ｔ ｘ、：。Ｐ
＋）／１０．ｓ（／／は割算結果小数点以下切捨）つま
り、画素Ｐ （ｘ、ｙ）の周辺８画素と自分自身とを合
わせた計９画素のうち、少なくとも５つの画素が黒なら
ば、Ｑ （Ｘ、ｙ＞ と同じ形の配列である。
＋）／１０．ｓ（／／は割算結果小数点以下切捨）つま
り、画素Ｐ （ｘ、ｙ）の周辺８画素と自分自身とを合
わせた計９画素のうち、少なくとも５つの画素が黒なら
ば、Ｑ （Ｘ、ｙ＞ と同じ形の配列である。
フィルタリング処理が終了すると、方向指数を計算する
。方向指数とは第８図に示す黒画素境界線の方向を示す
値であり、第９図に示すパターンのように水平方向を方
向指数“０” 右上（左下）方向を方向指数“１”、垂
直方向を方向指数“２パ 右下（左上）方向を方向指数
“３”とする。つまり、画素Ｐ （ｘ、ｙ）の方向指数
は、周辺３画素Ｐ （ｘ＋ １．７）、Ｐ （ｘ、ｙ＋
ｉ）、Ｐ （ｘ＋１．ｙ＋１）及び自分自身ｐ （ｘ、
ｙ）の計４画素から計算される。
。方向指数とは第８図に示す黒画素境界線の方向を示す
値であり、第９図に示すパターンのように水平方向を方
向指数“０” 右上（左下）方向を方向指数“１”、垂
直方向を方向指数“２パ 右下（左上）方向を方向指数
“３”とする。つまり、画素Ｐ （ｘ、ｙ）の方向指数
は、周辺３画素Ｐ （ｘ＋ １．７）、Ｐ （ｘ、ｙ＋
ｉ）、Ｐ （ｘ＋１．ｙ＋１）及び自分自身ｐ （ｘ、
ｙ）の計４画素から計算される。
これら方向指数０〜３の輪郭部の数がそれぞれいくつあ
るかがその文字の特徴量となるが、第９図の９１及び９
２のパターンでは、輪郭が二ケ所あるので、輪郭の数を
２として数えなければならない。そこで 輪郭の数を１
として数えるか、２として数えるかを決める加算データ
を求める。第９図のパターンのうち、９１及び９２は加
算データ＝２であり、それ以外のパターンは加算データ
＝１となる。第９図のパターンにあてはまらない場合は
、輪郭部がないので加算データ二〇となる。
るかがその文字の特徴量となるが、第９図の９１及び９
２のパターンでは、輪郭が二ケ所あるので、輪郭の数を
２として数えなければならない。そこで 輪郭の数を１
として数えるか、２として数えるかを決める加算データ
を求める。第９図のパターンのうち、９１及び９２は加
算データ＝２であり、それ以外のパターンは加算データ
＝１となる。第９図のパターンにあてはまらない場合は
、輪郭部がないので加算データ二〇となる。
この方向指数計算アルゴリズムを第１０Ａ図。
第１０Ｂ図のフローチャートを使用して説明する。ステ
ップ５ＩＯＩで垂直方向座標ｙを１に初期化し、ステッ
プ５１０２で水平方向座標Ｘを１に初期化する。次に、
ステップ５１０３でフィルタリング処理の終′つた画像
データＱより、座標（１，１）、（２，１）、 （１，
２）、 （２，２）の値Ｑ（＋−，Ｉ）Ｑ （２，１）
、 Ｑ （１，２） 、 Ｑ （２，２）を読み込み
、それぞれＱｌ、Ｑ２ 、Ｑ−、Ｑ４とする。
ップ５ＩＯＩで垂直方向座標ｙを１に初期化し、ステッ
プ５１０２で水平方向座標Ｘを１に初期化する。次に、
ステップ５１０３でフィルタリング処理の終′つた画像
データＱより、座標（１，１）、（２，１）、 （１，
２）、 （２，２）の値Ｑ（＋−，Ｉ）Ｑ （２，１）
、 Ｑ （１，２） 、 Ｑ （２，２）を読み込み
、それぞれＱｌ、Ｑ２ 、Ｑ−、Ｑ４とする。
もしＱ１＝１かつＱ２＝１かつＱ、＝０かつＱ４＝０な
らば、ステップ５１０４から５１０６に進んで、方向指
数Ｈ（１，１） ＝ Ｏ１加算データＤ （１，１）
＝１とする。
らば、ステップ５１０４から５１０６に進んで、方向指
数Ｈ（１，１） ＝ Ｏ１加算データＤ （１，１）
＝１とする。
もし、Ｑ、＝０かつＱ２；０かつＱ、＝１かつＱ４＝１
ならば、ステップ５１０５から５１０６に進んで、方向
指数Ｈ（ｉ、ｉ） ＝ ｏ、加算データＤ （１，１）
＝ ４とする。
ならば、ステップ５１０５から５１０６に進んで、方向
指数Ｈ（ｉ、ｉ） ＝ ｏ、加算データＤ （１，１）
＝ ４とする。
もし、Ｑｒ＝ＯかつＱ２冨１かつＱ３＝１かつＱ４＝１
ならば、ステップ５１０７から５１０９に進んで、方向
指数Ｈ（１，１） ＝ １ 、加算データＤ （１，１
，） ＝ １とする。
ならば、ステップ５１０７から５１０９に進んで、方向
指数Ｈ（１，１） ＝ １ 、加算データＤ （１，１
，） ＝ １とする。
もし、Ｑ Ｉ＝ １かつＱ２電１かつＱ３＝１かつＱ４
＝１ならば、ステップ５１０８から５１０９に進んで、
方向指数Ｈ（１，１） ＝ １ 、加算データＤ （１
，１） ＝ １とする。
＝１ならば、ステップ５１０８から５１０９に進んで、
方向指数Ｈ（１，１） ＝ １ 、加算データＤ （１
，１） ＝ １とする。
もし、Ｑ１＝１かつＱ２；１かっＱ３テ１かっＱ４；０
ならば、ステップ５１１０から５１１１に進んで、方向
指数Ｈ（１，１） ＝ １ 、加算データＤ Ｃ１，１
ノ ＝２とする。
ならば、ステップ５１１０から５１１１に進んで、方向
指数Ｈ（１，１） ＝ １ 、加算データＤ Ｃ１，１
ノ ＝２とする。
もし、Ｑ ＋ ＝ ＯかつＱ２＝１かっＱ３＝ｏかっＱ
４＝１ならば、ステップ５１１２から５１１４に進んで
、方向指数Ｈ（１，１） ＝ ２、加算データＤ （１
，１） ＝ １とする。
４＝１ならば、ステップ５１１２から５１１４に進んで
、方向指数Ｈ（１，１） ＝ ２、加算データＤ （１
，１） ＝ １とする。
もし、Ｑ、＝１かつＱ２＝０かつＱ、＝１かつＱ４＝０
ならば、ステップ５１１３から５１１４に進んで、方向
指数Ｈ（１，１＞ ＝ ２、加算データＤ （１，１）
＝ １とする。
ならば、ステップ５１１３から５１１４に進んで、方向
指数Ｈ（１，１＞ ＝ ２、加算データＤ （１，１）
＝ １とする。
もし、Ｑ、＝１かつＱ２＝０がつＱ、＝１かつＱ４＝１
ならば、ステップ５１１５から５１１７に進んで、方向
奇数Ｈ（１，１＋ ＝ ３、加算データＤ （１，１）
＝ １とする。
ならば、ステップ５１１５から５１１７に進んで、方向
奇数Ｈ（１，１＋ ＝ ３、加算データＤ （１，１）
＝ １とする。
もし、Ｑ、＝１かつＱ２＝１かつＱｓ＝ＯかつＱ４＝１
ならば、ステップ５１１６からＳ】１７に進んで、方向
指数Ｈ（１，１） ＝ ３、加算データＤ （１，１）
＝ １とする。
ならば、ステップ５１１６からＳ】１７に進んで、方向
指数Ｈ（１，１） ＝ ３、加算データＤ （１，１）
＝ １とする。
もし、Ｑ１＝１かつＱ２冨０かつＱ３＝１かつＱ４＝１
ならば、ステップ５１１８から５１１９に進んで、方向
指数Ｈ（１，１） ＝ ３、加算データＤ （１，１）
＝ ２とする。
ならば、ステップ５１１８から５１１９に進んで、方向
指数Ｈ（１，１） ＝ ３、加算データＤ （１，１）
＝ ２とする。
以上の条件をいづれも満足しない場合は、輪郭が存在し
ないので、ステップ５１２０に進んで加算データＤ Ｃ
１，１） ＝ Ｏとする。
ないので、ステップ５１２０に進んで加算データＤ Ｃ
１，１） ＝ Ｏとする。
以上の処理をχ＝２．３．・・・、６２とステップ５１
２１でＸをカウントアツプしながら、ステップ５１２２
からステップ５１０３に戻って順次続け、さらにステッ
プ５１２３でｙをカウントアツプしながらステップ５１
２４からステップ５１０２に戻って垂直方向ｙ＝２．３
．・・・、６２について行う。
２１でＸをカウントアツプしながら、ステップ５１２２
からステップ５１０３に戻って順次続け、さらにステッ
プ５１２３でｙをカウントアツプしながらステップ５１
２４からステップ５１０２に戻って垂直方向ｙ＝２．３
．・・・、６２について行う。
全処理が終わると、Ｈ（１，１１、Ｈ（２，１）・・・
Ｈ（６２，１）、 Ｈ（１，２）・・・Ｈ（６２，６２
）なる６２Ｘ６２個の方向指数、及びＤ （１，１）
、 Ｄ （２，１）・・・Ｄ（６２゜１）、 Ｄ （
１，２）・・・Ｄ （Ｉｉ２．６２）なる６２Ｘ６２個
の加算データが求まる。
Ｈ（６２，１）、 Ｈ（１，２）・・・Ｈ（６２，６２
）なる６２Ｘ６２個の方向指数、及びＤ （１，１）
、 Ｄ （２，１）・・・Ｄ（６２゜１）、 Ｄ （
１，２）・・・Ｄ （Ｉｉ２．６２）なる６２Ｘ６２個
の加算データが求まる。
［発明が解決しようとする課題］
しかしながら、上記従来例では、プログラム命令ステッ
プ数が数１００ステツプになるため、１画素あたりの計
算時間が数１００μｓｅｃ程度となり、実用的な認識処
理速度を実現できなかった。
プ数が数１００ステツプになるため、１画素あたりの計
算時間が数１００μｓｅｃ程度となり、実用的な認識処
理速度を実現できなかった。
本発明は、前記従来の欠点を除去し、画像の高速特徴抽
出を行う特徴抽出回路を提供する。
出を行う特徴抽出回路を提供する。
［課題を解決するための手段及び作用］この課題を解決
するために、本発明の特徴抽出回路は、２値デジタル画
像を人力データとし、黒画素と白画素との境界線がなす
方向を表わす方向指数を前記画像の特徴として抽出する
特徴抽出回路であって、 所定ライン分の画像を所定ビット格納した後にシフトす
るシフトレジスタ部と、該シフトレジスタ部からの所定
画素数の部分画像データを方向指数に変換して出力する
ルックアップテーブル部と、該ルックアップテーブル部
から出力された前記方向指数をカウントするカウンタ部
とを備える。
するために、本発明の特徴抽出回路は、２値デジタル画
像を人力データとし、黒画素と白画素との境界線がなす
方向を表わす方向指数を前記画像の特徴として抽出する
特徴抽出回路であって、 所定ライン分の画像を所定ビット格納した後にシフトす
るシフトレジスタ部と、該シフトレジスタ部からの所定
画素数の部分画像データを方向指数に変換して出力する
ルックアップテーブル部と、該ルックアップテーブル部
から出力された前記方向指数をカウントするカウンタ部
とを備える。
［実施例コ
以下、添付図面を参照しながら、本発明の実施例を詳細
に説明する。
に説明する。
第１図は本発明の特徴抽出回路をＯＣＲ装置に適用した
一実施例を示すブロック図である。１はＯＣＲ装置全体
を制御するＣＰＵ、２はＣＰＵ １が実行するプログラ
ムを格納しているＲＯＭ、３は文字１図形画像等の入力
データや特徴データを格納するＲＡＭ、４は文書・写真
等の画像を人力するスキャナ５を接続するＩ１０制御部
、６は４×４画素の画像を順次格納するシフトレジスタ
、７は４Ｘ４画素の画像に対して方向指数及び加算デー
タに応じたカウンタイネーブル信号を出力するデコード
ＲＯＭ、８〜１３はデコードＲＯＭ７の出力をカウント
するカウンタ、１４゜１５はカウンタ９．１０あるいは
１２１３の値を加算する加算器、１６〜１９はカウンタ
８゜１１や加算器１４．１５の出力を保持するラッチで
ある。
一実施例を示すブロック図である。１はＯＣＲ装置全体
を制御するＣＰＵ、２はＣＰＵ １が実行するプログラ
ムを格納しているＲＯＭ、３は文字１図形画像等の入力
データや特徴データを格納するＲＡＭ、４は文書・写真
等の画像を人力するスキャナ５を接続するＩ１０制御部
、６は４×４画素の画像を順次格納するシフトレジスタ
、７は４Ｘ４画素の画像に対して方向指数及び加算デー
タに応じたカウンタイネーブル信号を出力するデコード
ＲＯＭ、８〜１３はデコードＲＯＭ７の出力をカウント
するカウンタ、１４゜１５はカウンタ９．１０あるいは
１２１３の値を加算する加算器、１６〜１９はカウンタ
８゜１１や加算器１４．１５の出力を保持するラッチで
ある。
デコードＲＯＭ７のデータ書込みについて説明する。デ
コードＲＯＭは入力１６ビツト５出力６ビツトが必要な
ので、例えば２７５１２，２７１０２４等（富士通株式
会社製）の大容量ＲＯＭを使用すればよい。デコードＲ
ＯＭ７は、４Ｘ４画素の信号を入力とし、適切なカウン
タ８〜１３を選別してカウント動作をイネーブルにする
信号を出力する。
コードＲＯＭは入力１６ビツト５出力６ビツトが必要な
ので、例えば２７５１２，２７１０２４等（富士通株式
会社製）の大容量ＲＯＭを使用すればよい。デコードＲ
ＯＭ７は、４Ｘ４画素の信号を入力とし、適切なカウン
タ８〜１３を選別してカウント動作をイネーブルにする
信号を出力する。
デコードＲＯＭ７のデータは、４×４画素の値から第１
１図のアルゴリズムに従って計算される。例としてＰＲ
ＯＭ２７５１２の場合を説明する。カウンタ８〜１３は
ＰＲＯＭ２７５１２のデータバスＤ。−Ｄ５に接続され
ているものとする。また、アドレス端子ＡＩＳ、ＡＩ４
・・・Ａ ＋ 、 Ａ 。
１図のアルゴリズムに従って計算される。例としてＰＲ
ＯＭ２７５１２の場合を説明する。カウンタ８〜１３は
ＰＲＯＭ２７５１２のデータバスＤ。−Ｄ５に接続され
ているものとする。また、アドレス端子ＡＩＳ、ＡＩ４
・・・Ａ ＋ 、 Ａ 。
の１６本は、それぞれシフトレジスタに接続されており
、第１２Ａ図に示す画素Ｐ。、ＰＩ、Ｐ２・・・ＰＩ５
に対応する。例えば、第１２Ｂ図の４Ｘ４画素のパター
ンの場合、アドレス値は１６進で３２６４Ｈとなる。こ
の４×４画素のパターンに対し、第４図と同様なフィル
タリング処理を行い、白黒画素の補正を行う。そして、
本実施例の特徴抽出回路は、各方向指数のパターンの数
を第１０図のアルゴリズムと同様に算出する。
、第１２Ａ図に示す画素Ｐ。、ＰＩ、Ｐ２・・・ＰＩ５
に対応する。例えば、第１２Ｂ図の４Ｘ４画素のパター
ンの場合、アドレス値は１６進で３２６４Ｈとなる。こ
の４×４画素のパターンに対し、第４図と同様なフィル
タリング処理を行い、白黒画素の補正を行う。そして、
本実施例の特徴抽出回路は、各方向指数のパターンの数
を第１０図のアルゴリズムと同様に算出する。
方向指数Ｈと加算データＤからイネーブルにするカウン
タは第１３図の通りである。
タは第１３図の通りである。
方向指数Ｈ；１．加算デー・夕Ｄ＝２の時には、カウン
タ９とカウンタ１０がカウント動作をするので、ＲＯＭ
に書きこむ値は２進数で０１１０００である。１”がイ
ネーブル、０゛°がディスエーブルとする。以上の計算
をＯＨからｆｆｆｆＨまでのアドレスについて行い、Ｒ
ＯＭデータを書き込めば良い。
タ９とカウンタ１０がカウント動作をするので、ＲＯＭ
に書きこむ値は２進数で０１１０００である。１”がイ
ネーブル、０゛°がディスエーブルとする。以上の計算
をＯＨからｆｆｆｆＨまでのアドレスについて行い、Ｒ
ＯＭデータを書き込めば良い。
第１図の本実施例のブロック図及び第１４図のフローチ
ャート図を用いて、本実施例の回路の動作を説明する。
ャート図を用いて、本実施例の回路の動作を説明する。
まずステップ５１４１でｙを１に初期化する。
次にステップ５１４２でχを１に初期化する。
ステップ５１４３でＲＡＭ３より座標（χ、ｙ）にある
画素の値Ｐ（χ、ｙ）を読み、シフトレジスタ６に書込
む。最初の４ライン（ｙ＝１．２゜３．４の時）は、未
だシフトレジスタ６中に画素データが準備されていない
ので、ステップ５１４４から５１４６に飛んで、ステッ
プ５１４６でＸをカウントアツプし、χが６４になるま
で、画素データをシフトレジスタ６に書込む作業を繰返
す。
画素の値Ｐ（χ、ｙ）を読み、シフトレジスタ６に書込
む。最初の４ライン（ｙ＝１．２゜３．４の時）は、未
だシフトレジスタ６中に画素データが準備されていない
ので、ステップ５１４４から５１４６に飛んで、ステッ
プ５１４６でＸをカウントアツプし、χが６４になるま
で、画素データをシフトレジスタ６に書込む作業を繰返
す。
ｙ≧５になると、ステップ５１４３でシフトレジスタ６
に書込んだ後、ステップ５１４５でＲＯＭイネーブル信
号をイネーブルにする。
に書込んだ後、ステップ５１４５でＲＯＭイネーブル信
号をイネーブルにする。
ＲＯＭイネーブル信号がイネーブルになると、ＲＯＭ出
力が高インピーダンス状態から前もって書込まれていた
値になり、方向指数Ｈと加算データＤに応じてカウンタ
８〜１３を動作させる。
力が高インピーダンス状態から前もって書込まれていた
値になり、方向指数Ｈと加算データＤに応じてカウンタ
８〜１３を動作させる。
カウンタ８，１１の出力はラッチ１６．１８にそれぞれ
出力されている。カウンタ９，１０の出力は加算器１４
により加算され、ラッチ１７に出力されている。カウン
タ１２，１３も同様である。つまり、ラッチ１６〜１９
には、それぞれ方向指数Ｈが０．１，２．３となった数
が保持されていることになる。
出力されている。カウンタ９，１０の出力は加算器１４
により加算され、ラッチ１７に出力されている。カウン
タ１２，１３も同様である。つまり、ラッチ１６〜１９
には、それぞれ方向指数Ｈが０．１，２．３となった数
が保持されていることになる。
以上の処理をステップ８１４８でｙをカウントアツプし
て、ステップ５１４９からステップ５１４２に戻って３
／＝５．６・・・６７まで繰返ずと、６３Ｘ６３画素の
文字画素に対する方向指数ＨＯ〜３それぞれの総和がラ
ッチ１６〜１９に求められる。あとはステップ５１５０
でＣＰＵＩがラッチ１６〜１９の値を読み出せば、画像
の特徴量が求められる。
て、ステップ５１４９からステップ５１４２に戻って３
／＝５．６・・・６７まで繰返ずと、６３Ｘ６３画素の
文字画素に対する方向指数ＨＯ〜３それぞれの総和がラ
ッチ１６〜１９に求められる。あとはステップ５１５０
でＣＰＵＩがラッチ１６〜１９の値を読み出せば、画像
の特徴量が求められる。
ステップ５１４３〜５１４６の処理は、単にシフトレジ
スタの書込みだけであるので、プログラムステップ数で
わずか３〜５ステップ程度となって、特徴抽出の高速化
が果せる。
スタの書込みだけであるので、プログラムステップ数で
わずか３〜５ステップ程度となって、特徴抽出の高速化
が果せる。
尚、ルックアップテーブルは、デコードＲＯＭではなく
一般のロジックＩＣで構成しても良い。
一般のロジックＩＣで構成しても良い。
また、ＲＡＭで構成し、回路動作前にデータを書き込ん
でも良い。アドレスバス及びデータバスを独立に２つ持
つデュアルポートＲＡＭ２０を使用した例を第１５図に
示す。
でも良い。アドレスバス及びデータバスを独立に２つ持
つデュアルポートＲＡＭ２０を使用した例を第１５図に
示す。
この場合では、別のフィルタリングアルゴリズムによる
データを、ＣＰＵＩからバス２１を介してＲＡＭ ２０
に転送てきるので、文書画像に応じたフィルタリングを
行い、特徴抽出処理が可能となる。
データを、ＣＰＵＩからバス２１を介してＲＡＭ ２０
に転送てきるので、文書画像に応じたフィルタリングを
行い、特徴抽出処理が可能となる。
以上説明したように、本実施例の特徴抽出回路により、
高速に画像の特徴抽出が行うことができ、文字や図形に
対する認識処理の高速を上げることが可能となった。
高速に画像の特徴抽出が行うことができ、文字や図形に
対する認識処理の高速を上げることが可能となった。
［発明の効果］
本発明により、画像の高速特徴抽出を行う特徴抽出回路
を提供できる。
を提供できる。
第１図は本発明の特徴抽出回路を適用した画像処理装置
のブロック図、 第２図は従来の画像処理装置を示すブロック図、 第３図はＲＡＭに格納された画像データの論理構造を示
す図、 第４図はフィルタリング処理の内容を示す図、第５図は
画素Ｐ（χ、ｙ）とその８近傍画素の位置関係を説明す
る図、 第６図は従来のフィルタリング処理のアルゴリズムを示
すフローチャート図、 第７図は文字画像の黒画素輪郭部を示す図、第８図は方
向指数０．１，２．３の表わす方向を示す図、 第９図は方向指数を求める２×２画素パターンを表わす
図、 第１０Ａ図、第１０Ｂ図は従来の方向指数の算出アルゴ
リズムを示すフローチャート図、第１１図はデコードＲ
ＯＭデータ書込みアルゴリズムを示すフローチャート図
、 第１２Ａ図は４Ｘ４画素ブロックを示す図、第１２Ｂ図
は４×４画像ブロックの例を示す図、 第１３図は方向指数Ｈと加算データＤに対するカウンタ
動作を示す図、 第１４図は本実施例の処理手順を示すフローチャート図
、 第１５図は他の実施例で、デコードＲＯＭの代わりにデ
ュアルポートメモリを使用した回路を示すブロック図で
ある。 図中、１・・・ＣＰＵ、２・・・ＲＯＭ、３・・・ＲＡ
Ｍ。 ４・・・Ｉ１０制御部、５・・・スキャナ、６・・・シ
フトレジスタ、７・・・デコードＲＯＭ、８〜１３・・
・カウンタ、１４．１５・・・加算器、１６〜１９・・
・ラッチである。
のブロック図、 第２図は従来の画像処理装置を示すブロック図、 第３図はＲＡＭに格納された画像データの論理構造を示
す図、 第４図はフィルタリング処理の内容を示す図、第５図は
画素Ｐ（χ、ｙ）とその８近傍画素の位置関係を説明す
る図、 第６図は従来のフィルタリング処理のアルゴリズムを示
すフローチャート図、 第７図は文字画像の黒画素輪郭部を示す図、第８図は方
向指数０．１，２．３の表わす方向を示す図、 第９図は方向指数を求める２×２画素パターンを表わす
図、 第１０Ａ図、第１０Ｂ図は従来の方向指数の算出アルゴ
リズムを示すフローチャート図、第１１図はデコードＲ
ＯＭデータ書込みアルゴリズムを示すフローチャート図
、 第１２Ａ図は４Ｘ４画素ブロックを示す図、第１２Ｂ図
は４×４画像ブロックの例を示す図、 第１３図は方向指数Ｈと加算データＤに対するカウンタ
動作を示す図、 第１４図は本実施例の処理手順を示すフローチャート図
、 第１５図は他の実施例で、デコードＲＯＭの代わりにデ
ュアルポートメモリを使用した回路を示すブロック図で
ある。 図中、１・・・ＣＰＵ、２・・・ＲＯＭ、３・・・ＲＡ
Ｍ。 ４・・・Ｉ１０制御部、５・・・スキャナ、６・・・シ
フトレジスタ、７・・・デコードＲＯＭ、８〜１３・・
・カウンタ、１４．１５・・・加算器、１６〜１９・・
・ラッチである。
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 ２値デジタル画像を入力データとし、黒画素と白画素と
の境界線がなす方向を表わす方向指数を前記画像の特徴
として抽出する特徴抽出回路であつて、 所定ライン分の画像を所定ビット格納した後にシフトす
るシフトレジスタ部と、 該シフトレジスタ部からの所定画素数の部分画像データ
を方向指数に変換して出力するルックアップテーブル部
と、 該ルックアップテーブル部から出力された前記方向指数
をカウントするカウンタ部とを備えることを特徴とする
特徴抽出回路。
Priority Applications (4)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63283874A JPH02130692A (ja) | 1988-11-11 | 1988-11-11 | 特徴抽出回路 |
| EP89311648A EP0368671B1 (en) | 1988-11-11 | 1989-11-10 | Feature extracting apparatus |
| DE68926489T DE68926489T2 (de) | 1988-11-11 | 1989-11-10 | Merkmalermittlungsgerät |
| US08/283,143 US5490224A (en) | 1988-11-11 | 1994-08-01 | Feature extracting apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP63283874A JPH02130692A (ja) | 1988-11-11 | 1988-11-11 | 特徴抽出回路 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH02130692A true JPH02130692A (ja) | 1990-05-18 |
Family
ID=17671293
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP63283874A Pending JPH02130692A (ja) | 1988-11-11 | 1988-11-11 | 特徴抽出回路 |
Country Status (4)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5490224A (ja) |
| EP (1) | EP0368671B1 (ja) |
| JP (1) | JPH02130692A (ja) |
| DE (1) | DE68926489T2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE69129284T2 (de) * | 1990-08-03 | 1998-08-27 | Canon Kk | Gerät und Verfahren zur Bildverarbeitung |
| EP0500375B1 (en) * | 1991-02-22 | 1998-07-08 | Canon Kabushiki Kaisha | Image modification system |
| TWI494792B (zh) | 2012-09-07 | 2015-08-01 | Pixart Imaging Inc | 手勢辨識系統及方法 |
| US20160115289A1 (en) | 2013-06-07 | 2016-04-28 | Covestro Deutschland Ag | Elastic rigid foam having improved temperature stability |
Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62290985A (ja) * | 1986-06-11 | 1987-12-17 | Hitachi Ltd | パタ−ン認識装置 |
Family Cites Families (12)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| DE2116414A1 (de) * | 1970-05-25 | 1971-12-02 | Robotron Veb K | Verfahren und Schaltungsanordnung zur Richtungs- oder Krümmungsbestimmung in ebenen Mustern |
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| US4075698A (en) * | 1974-04-01 | 1978-02-21 | Lode Tenny D | Digital phase measurement system |
| US3979722A (en) * | 1974-05-31 | 1976-09-07 | Nippon Electric Company, Ltd. | Automatic character recognition device employing dynamic programming |
| US3968475A (en) * | 1974-11-11 | 1976-07-06 | Sperry Rand Corporation | Digital processor for extracting data from a binary image |
| JPS51118333A (en) * | 1975-04-11 | 1976-10-18 | Hitachi Ltd | Pattern recognition system |
| US4003024A (en) * | 1975-10-14 | 1977-01-11 | Rockwell International Corporation | Two-dimensional binary data enhancement system |
| US4151512A (en) * | 1976-09-10 | 1979-04-24 | Rockwell International Corporation | Automatic pattern processing system |
| JPS57178486A (en) * | 1981-04-25 | 1982-11-02 | Nippon Kogaku Kk <Nikon> | Smoothing device for binary image signal |
| GB8311813D0 (en) * | 1983-04-29 | 1983-06-02 | West G A W | Coding and storing raster scan images |
| FR2577096B1 (fr) * | 1985-02-06 | 1988-07-22 | Hotchkiss Brandt Sogeme | Dispositif et procede de traitement d'images |
| US4962542A (en) * | 1988-08-29 | 1990-10-09 | Eastman Kodak Company | Method for reducing artifacts in error diffused images |
-
1988
- 1988-11-11 JP JP63283874A patent/JPH02130692A/ja active Pending
-
1989
- 1989-11-10 EP EP89311648A patent/EP0368671B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1989-11-10 DE DE68926489T patent/DE68926489T2/de not_active Expired - Fee Related
-
1994
- 1994-08-01 US US08/283,143 patent/US5490224A/en not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS62290985A (ja) * | 1986-06-11 | 1987-12-17 | Hitachi Ltd | パタ−ン認識装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| EP0368671A2 (en) | 1990-05-16 |
| US5490224A (en) | 1996-02-06 |
| DE68926489T2 (de) | 1996-10-02 |
| EP0368671B1 (en) | 1996-05-15 |
| EP0368671A3 (en) | 1991-10-16 |
| DE68926489D1 (de) | 1996-06-20 |
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