JPH077452B2

JPH077452B2 - 画像特徴量抽出装置

Info

Publication number: JPH077452B2
Application number: JP63150228A
Authority: JP
Inventors: 輝信川原; 典男村山; 邦彦大沼; 和佳浅田
Original assignee: Hitachi Ltd
Current assignee: Hitachi Ltd
Priority date: 1988-06-20
Filing date: 1988-06-20
Publication date: 1995-01-30
Anticipated expiration: 2010-01-30
Also published as: JPH01318175A

Description

【発明の詳細な説明】〔産業上の利用分野〕本発明は、画像からの特徴量抽出に好適な画像特徴量抽
出装置、特に並列処理によって画像特徴量抽出を行なう
画像特徴量抽出装置に関する。

〔従来の技術〕

画像の特徴量抽出に関する従来例には、「コンピュータ
画像処理入門」（田村秀行監修、総研出版。85頁〜86
頁,173頁〜174頁）がある。

この従来例は、画像の特徴量の種類とその内容について
述べ、併せて画像処理のためのシステムについても述べ
ている。特に、画像処理システムにあっては、並列処理
機能を組み込んだプロセッサについて開示がある。この
プロセッサには、完全並列型、局所並列型の２種類の他
に、パイプライン型プロセッサ及びマルチプロセッサが
存在することも併せて記載されている。

〔発明が解決しようとする課題〕

上記従来例は、画像特徴量について基本的な考え方の他
に、並列処理システムの概念について述べてある。

例えば、マルチプロセッサを使用したシステムの例にあ
っては、多数の演算器（ALUからマイクロコンピュータ
まで）を、接続構造が可変なもの（バス，リング，クロ
スバーなど）でで接続し、柔軟に画像処理解析を行う旨
記載がある。

しかし、ALUの構造については具体例がなく、あくまで
基本的な考え方で止まる。

本発明の目的は、簡単な計算機を利用して画像特徴量の
抽出をはかってなる画像特徴量抽出装置を提供するもの
である。

更に本発明の目的は上記演算器を並列接続させてより複
雑で規模の大きい特徴量の抽出をはかってなる画像特徴
量抽出装置を提供するものである。

〔課題を解決するための手段〕

上記目的は、画像の特徴量を抽出するための演算とし
て、２値画像に対しては面積,y軸回りの一次モーメン
ト,x軸回りの一次モーメント,x座標の最大値または最小
値,y座標の最大値または最小値を求める演算のいずれか
を行い、濃淡画像に対しては平均濃度抽出のための累積
濃度，同一濃度面積，最大濃度，最小濃度を求める演算
の何れかを行う画像特徴量抽出装置において、濃淡画像信号と設定濃度との比較結果または２値画像信
号の一方を選択する第１マルチプレクサと、画像のラス
タ走査に対応して画素毎に出力されるクロックにて動作
する第１レジスタと、該第１レジスタに加算結果を格納
する加算器であって前記第１マルチプレクサの選択結果
をキャリー入力端子に取り込み一方の入力端子に常に
‘0'が入力され他方の入力端子に前記第１レジスタの内
容が入力される第１加算器と、 x,xの反転,y,濃淡画像信号，濃淡画像信号の反転信号の
いずれかを選択する第２マルチプレクサと、キャリー入
力端子に‘0'または‘1'が入力され一方の入力端子に前
記第２マルチプレクサの選択した信号が入力され他方の
入力端子に後記の第２レジスタの内容が入力され加算結
果を出力する第２加算器と、x,濃淡画像信号，前記第２
加算器の加算結果のいずれかを選択して格納する第２レ
ジスタと、前記第２加算器のキャリー出力信号またはその反転信号
と前記クロックとの論理積信号と、前記第２加算器のキ
ャリー出力信号またはその反転信号と前記クロックと２
値画像信号との論理積信号と、前記クロックと２値画像
信号との論理積信号と、前記クロックとのいずれかを選
択して前記第２レジスタの動作クロック信号とする第１
手段と、 ‘0',y,yの反転，濃淡画像信号のいずれかを選択する第
３マルチプレクサと、キャリー入力端子に‘1'または前
記第２加算器のキャリー出力信号が入力され一方の入力
端子に前記第３マルチプレクサの選択した信号が入力さ
れ他方の入力端子に後記の第３レジスタの内容が入力さ
れ加算結果を出力する第３加算器と、y,濃淡画像信号，
前記第３加算器の加算結果のいずれかを選択して格納す
る第３レジスタと、前記第３加算器のキャリー出力信号またはその反転信号
と前記クロックとの論理積信号と、前記第３加算器のキ
ャリー出力信号またはその反転信号と前記クロックと２
値画像信号との論理積信号と、前記クロックと２値画像
信号との論理積信号と、前記クロックとのいずれかを選
択して前記第３レジスタの動作クロック信号とする第２
手段とを設けることで、達成される。

［作用］第2,第３マルチプレクサ、第1,第2,第３加算器のキャリ
ー入力、第2,第３レジスタの入力、第1,第２手段の出力
を選択することで、前記11種類の特徴量の中から最大３
種類、最小２種類の特徴量を前記第１レジスタ，第２レ
ジスタ，第３レジスタから同時に並列に得ることが可能
となる。

〔実施例〕

第１図は本発明の特徴量抽出装置の全体構成の実施例図
である。特徴量抽出装置は、ｎ個の演算器30A、30B、…
…、30C、x,yカウンタ10、ｘ^ｐ,y^ｑ発生器20、座標レジ
スタ50、MPU40より成る。

x,yカウンタ10とは、x,yの直交座標系からみた画像の位
置指定や画像への距離計算や位置計算のためのカウンタ
であり、ｘカウンタ、ｙカウンタの２つより成る。

ｘ^ｐ,y^ｑ発生器20とは、x,yカウンタで計数したx,yを入
力し、任意の指数p,qを与えてべき乗ｘ^ｐ,y^ｑをそれぞ
れ発生する関数発生器であり、ｘ^ｐ発生器、ｙ^ｑ発生器
の２つより成る。ここで、ｐ、ｑは求めるべき特徴量に
よって決まる数値であり、例えばモーメント計算に利用
する。尚、この発生器20のキャリー出力はキャリーの累
積用に使用する（第４図、第７図参照）。

座標レジスタ50は、座標最大値（x max,y max）が座標
最小値（x min,y min）の格納レジスタであり、演算器3
0A、30B、30Cの演算結果そのものを格納する。

演算器30A、30B、30Cは、同一回路構成であるが、入力
条件、出力条件等が抽出対象の特徴量によって種々変っ
ている。この入力条件、出力条件等とは、演算器の構成
回路たるマルチプレクサの入力条件、出力条件等のこと
を云う。この演算器30Aへのキャリー入力とは下位装置
からのキャリー信号であり、キャリーの累積用に入力す
る。

MPU（マイクロプロセッサ）40は、各演算器30A、30B、3
0Cの処理結果である各種特徴量情報を受けて画像処理
（画像認識、各種変換等）を行う。ここで、各種特徴量
とは、演算器30Aが画像の平均濃度、演算器30Bがモーメ
ント、演算器30Cが画像の最大、最小座標値、を求める
といった場合の、平均濃度、モーメント、最水、最小座
標値を云う。

更に、この特徴量抽出装置へは、入力信号f₁（x,y）、f
₂（x,y）が入力する。f₁（x,y）とは、画像を多階調表
示形式とした場合の、画像信号を示し、x,yとは直交座
標系で画像座標系を示した場合の座標を示す。f₂（x,
y）とは、多階調画像を２値化して得られる２値化画像
信号を示す。従って、f₂（x,y）は、f₂（x,y）＝１から
f₂（x,y）＝０かのいずれかである。

更に、図示してあるキャリーとは、桁上げ信号である。
このキャリーを特徴量抽出に積極的に利用する。

第２図は、演算器30A、30B、30Cの回路の実施例であ
り、30A、30B、30C共に第２図で示す構成をなす。

第２図の演算器は、第１、第２、第３のマルチプレクサ
100、110、120、加算器200、レジスタ300より成る。マ
ルチプレクサ100へは、x,yカウンタ10の出力x,y、多階
調画像信号f₁（x,y）、ゼロ信号（“0"）、他演算器レ
ジスタ出力（他演算器のレジスタ300の出力）、ｘ^ｐ,y
^ｑ発生器20の出力ｘ^ｐ,y^ｑが入力する。マルチプレクサ
110は、２値信号（“1"及び“0"）、他演算器キャリー
（他演算器のキャリー出力C₂）、２値画像信号f₂（x,
y）が入力する。

抽出特徴量の種類によって各演算器30で異なってくるの
は、マルチプレクサ100、110への入力信号の種類であ
り、抽出特徴量によって前記入力信号が選択される。
尚、マルチプレクサ120においても、図では加算器200の
出力とマルチプレクサ100の出力との選択例を示した
が、これ以外の入力の選択例もある。

第２図の演算器の動作は以下となる。マルチプレクサ10
0、110は抽出特徴量の種類によって選択すべき入力信号
の内容と種類及び選択順序が決まる。この選択結果を加
算器200は第１入力端Ａ、キャリー入力端C₁から取込
む。更に、レジスタ300のラッチ出力を入力端Ｂから取
込む。加算器200は、その３入力の加算を行う。この加
算結果は出力端Ｙより出る。加算の結果、キャリーがあ
ればキャリー出力端C₂より他演算器へ送る。

マルチプレクサ120は、加算出力端Ｙの出力とマルチプ
レクサ100の出力とを演算過程に応じて選択し、レジス
タ300に送り、ラッチさせる。レジスタ300のラッチ結果
は、加算器200のＢ入力端に帰還され、更新量（累積値
と同じ）として使用する。最終更新結果が抽出特徴量で
あり、この結果は、MPU40へ送られる。

１つの演算器中の加算精度は、取扱う濃淡画像データf₁
（x,y）の階調と想定する対象画像の画素数から、最も
演算精度が小さくて済む特徴を演算するのに最低限必要
な大きさとする。更に演算精度の必要な特徴量を演算す
る場合は、演算器間をキャリーにより縦続接続すること
により演算することで、単純な回路構成で高速な並列画
像特徴量抽出装置を実現できる。

第２図の演算器を使っての特徴量抽出例を説明する。

〔モーメント抽出〕

モーメント抽出の実施例を第３図に示す。本実施例は２
つの演算器30A、30Bを利用した。演算器30Aはマルチプ
レクサ100A、110A、120A、加算器200A、レジスタ300Aよ
り成り、演算器30Bはマルチプレクサ100B、110B、120
B、加算器200B、レジスタ300Bより成る。この他に、ア
ンドゲート11、レジスタ12、ｘ^ｐ,y^ｑ発生器20、MPU40
を持つ。

マルチプレクサ100Aはｘ^ｐ,y^ｑ発生器20の出力たる
ｘ^ｐ,y^ｑのみを選択する。マルチプレクサ110A、100Bは
“0"入力のみを選択する。マルチプレクサ100Bは加算器
200Aのキャリー出力のみを選択する。マルチプレクサ12
0Aは加算器200Aの加算出力のみを選択し、マルチプレク
サ120Bは加算器200Bの加算出力のみを選択する。

特徴量としてのモーメントとは、x,y直交座標系のもと
でのｘ軸方向回りのモーメント、ｙ軸方向回りのモーメ
ントのことであり、１次モーメント、２次モーメント等
の各種のモーメントがある。１次モーメントであれば、
ｐ＝１、ｑ＝１、２次モーメントであればｐ＝２、ｑ＝
２となる。ｐ＝１、ｑ＝２といった１次、２次の組合せ
もありうる。この２つの例では、ｘ^ｐ,y^ｑの２つの例を
示したが、ｘとｙとの組合せモーメント（例えばxy、x²
y、x²y²等）の例も存在する。

モーメント量は、例えばｘ軸回りのｑ次モーメントの場
合、下記のMoqとなる。

ｙ軸回りのｐ次モーメントの場合、下記のMopとなる。

かかるモーメント演算にあっては、面積等の他の特徴量
の演算と異なり、累積（更新）演算を行う前に、ｘ^ｐ,y
^ｑを演算し、それをf₂（x,y）＝１の場合に累積してゆ
く。このためレジスタ300A及びレジスタ12を設ける。こ
のレジスタ300A、12はリセット端子Ｒを有し、演算開始
時点に初期化信号（INIT）でリセットさせる。

このリセット後、レジスタ12を介してｘ^ｐ,y^ｑを演算器
30A送り累積加算する。この累積加算は、加算器200Aと
レジスタ300とで行う。ここで、レジスタ12と300Aへの
クロックCKは、f₂（x,y）＝１で且つクロックCLKがあり
の条件によって、“1"となる。即ち、f₂（x,y）＝１の
条件下でｘ^ｐ（又はｙ^ｑ）が繰返し加算され、モーメン
トを算出する。

この演算はキャリーが発生すれば、このキャリーC₂を第
２の演算器30Bのキャリー入力端C₁に入力し、桁上げ分
についての累積加算を、加算器200Bとレジスタ300Bとで
行わせる。

最終累積加算結果は、レジスタ300A、300Bとから並列し
て得られる。

尚、キャリーが発生しない程度の累積加算回数であれ
ば、演算器30Bは不要である。

更に、モーメント以外の特徴量と併せて並列に検出しよ
うとすれば、モーメント演算にあっては現条演算しよう
とする座標の１つ先の座標についてモーメント演算を行
わせることによって、他の特徴量と同一の速度で演算が
可能となる。

第４図は、モーメント特徴量の演算精度を拡張させる場
合の実施例図を示す。下位装置500と上位装置600とを有
し、下位装置500は、ｘ^ｐ,y^ｑ発生器20、レジスタ13、
演算器30Aより成る。上位装置600は、第１の演算器30C
と演算器30Dとを有する。演算器30A、30C、30Dは、加算
器とレジスタとマルチプレクサより成る。尚、これらの
演算器30A、30B、30Cは累積加算処理用に使う。更に、
演算器30Aの代りに、第３に示した演算器30Aと30Bとの
２つの合成した演算器であってもよい。

本実施例の特徴は、下位装置500中のｘ^ｐ,y^ｑ発生器20
のキャリー出力を上位装置600の演算器30Cの加算器200C
のキャリー入力端C₁に入力せしめた点にある。これによ
って、演算器30Cはキャリーの累積を行い、キャリー相
当分の座標計算を行う。演算器30Dは、この演算器30Cの
出力を取込みキャリー相当分についてモーメント演算を
行う。かくして、演算器30A、30Dからは並列にモーメン
ト特徴量を得ることができる。

尚、演算器30Cにおいてもキャリーが発生する場合に
は、更に上位の装置を設けておき、入力させればよい。
また、レジスタ300Cからは、このレジスタの内容がすべ
て“1"であることを示す信号を上位の装置に出し、演算
の歩調を合わせることが好ましい。

かくして、何台の装置を使って演算精度を拡張しても、
装置間のキャリーをキャリールックアヘッドによって連
結することにより、累積器の演算に対して、キャリー伝
搬がなくなり、演算速度を、キャリー伝搬速度に影響さ
れることなく、一定にできる。また、ｘ^ｐ,y^ｑ発生器の
演算精度以上の演算が可能になる。

但し、この演算方法では、累積器の出力を読出すだけで
は、真値を得られないので、以下に示す補正演算を必要
とする。

累積結果の総合処理（補正処理）は以下となる。

第５図に、累積結果の統合方法を示す。図中のS0,S1,…
…,S_ｎ−１は、累積器400で得られた累積結果である。
下位の装置の累積結果はS0、上位は、Ｓ_ｎ−１である。

最終累積結果TSは、次式により求められる。

ここで、n₁は、ｘ^ｐ,y^ｑ発生器20の演算精度である。

すなわち、最終累積結果TSを求める為には、ｘ^ｐ,y^ｑ発
生器20と加算器200Cの演算精度n₁,n₂からシフト量を計
算して、それぞれの装置の累積結果のビットを左にシフ
トとして、それらを加算すればよい。

〔各種特徴量の並列抽出〕

第６はその実施例図である。本実施例は、加算器200A〜
200C、レジスタ300A〜300C、マルチプレクサ100B、100
C、110A〜110C、120B、120C、930B、930C、940B、940
C、同一濃度抽出用レジスタ800、比較器810、アンドゲ
ート970B、970C、950B、950C、960B、960Cより成る。ア
ンドゲート950B、950C、960B、960C、970B、970Cは、特
徴量に応じたレジスタ300B、300Cのデータの取込みのタ
イミングを決定するものであり、そのアンドゲートのい
ずれの選択かは、マルチプレクサ930B、930Cが行う。

ここで、比較器810は画像信号f₁（x,y）とレジスタ800
内の設定濃度Ｖ_ｒとが同一か否かを比較し、同一の場
合、“1"出力する。

本実施例にて演算できる特徴量の種類は、２値画像f
₂（x,y）に対しては面積Σf₂（x,y）、ｘ座標の最大値x max及び最小値x min、ｙ座標の最大値
y max及び最小値y minである。濃淡画像f₁（x,y）に対
しては、平均濃度抽出のための累積濃度Σf₁（x,y）、
同一濃度面積、最大濃度f₁（x,y）max、最小濃度f₁（x,
y）minである。かかる11種類の特徴の中から、最大３種
類、最小２種類の特徴量を同時（並列）に演算する。

本実施例の動作を、加算器200A〜200Cが、それぞれ単体
で動作する場合について述べる。この場合の、演算でき
る特徴量は、Σf₂（x,y）、x max、x min、y max、y mi
n、f₁（x,y）max、f₁（x,y）min、及び同一濃度面積の
８種類である。

まず、加算器200Aについて、説明する。

ここで、演算できる特徴量は、Σf₂（x,y）と同一濃度
面積である。加算器200AのＡ入力は、常に０が入力さ
れ、Ｂ入力には、レジスタ300Aの出力が入力されてお
り、Ｃ入力をマルチプレクサ110Aにて選択することによ
って演算する特徴量を決定する。すなわち、Ｃ入力に、
f₂（x,y）を選べば、Σf₂（x,y）、比較器810の出力を
選べば、同一濃度面積となる。又、レジスタ300Aに入力
されるクロックCLKは、画像のラスタ走査に対応し、画
素毎に出力されるタイミング信号である。

次に、加算器200Bについて、説明する。

ここで、演算できる特徴量は、x max、x min、f₁（x,
y）max、f₁（x,y）minである。加算器200BのＡ入力は、
マルチプレクサ100Bによって、ｘの反転又は、f₁（x,
y）の反転が、入力される。マルチプレクサ110Bによ
り、Ｃ入力は、常に“1"を選択する。レジスタ300Bの入
力は、マルチプレクサ120Bによって、ｘ又は、f₁（x,
y）を選択する。ここで、ｘ座標の演算の場合は、マル
チプレクサ930にてレジスタ300BのCK入力に、CLKとf
₂（x,y）とマルチプレクサ940Bの出力をアンドゲした信
号を選ぶ。f₁（x,y）の演算の場合は、同様に、CLKとマ
ルチプレクサ940Bの出力をアンドした信号を選ぶ。最大
値か最小値かは、マルチプレクサ940Bにより、加算器20
0Bのキャリー出力と、キャリーの反転出力を選ぶことに
より決定される。すなわち、キャリーを選べば最大値、
キャリーの反転を選べば最小値となる。

加算器200Cの動作については、ｘ座標をｙ座標に置き換
えるだけで、加算器200Bの動作と全く同じである。

次に、加算器200Bとと加算器200Cをキャリーによって縦
続接続する場合の動作について、説明する。

ここで、演算できる特徴量は、演算精度を必要とするΣ
f₁（x,y）、ｙ軸回りの１次モーメントM₁₀、ｘ軸回りの
１次モーメントM₀₁である。

この場合、加算器200Cの構成は、常にＡ入力は０、Ｃ入
力は、加算器200Bのキャリー、レジスタ300Cの入力は、
加算器200Cの出力となり、加算器200Bも、マルチプレク
サ110Bは、“0"に、マルチプレクサ120Bは、加算器200B
出力に固定される。

特徴量の決定は、加算器200Bの入力用マルチプレクサ10
0Bとマルチプレクサ930Bによって行われる。つまり、Σ
f₁（x,y）を演算する場合は、マルチプレクサ100Bは、f
₁（x,y）を選び、マルチプレクサ930Bは、CLKを選ぶ。
又、M₀₁、M₁₀を演算する場合は、マルチプレクサ930B
は、CLKとf₂（x,y）のアンドの信号を選ぶ。マルチプレ
クサ100B、100Cは、M₁₀の場合は、ｘを、M₀₁の場合は、
ｙを選ぶ。

以上、述べてきた、各構成に対して、加算器で演算し、
その結果で、レジスタを更新することによって、全ての
演算が、行われる。

本実施例によれば、演算する特徴量に対応した特殊な演
算器を用意することなしに同一構成の加算器への組合せ
を変えるだけで、特徴量を並列に演算できる。

マルチプレクサの制御により、１度に演算する特徴量を
任意に選択できる。

また、最大３個の特徴量を同時に演算できるので、視覚
認識装置において、認識処理速度を向上することができ
る。

〔２次モーメント算出例〕第７図は本発明の２次モーメントM₂₀の演算精度拡張に
よる算出のための実施例図である。本実施例は、加算器
200D〜200F、レジスタ300D〜300F、（ｘ＋１）^２発生器
20A、レジスタ13A、マルチプレクサ610を持つ下位装置5
00と、この下位装置500と同一構成になる上位装置600と
より成り、上位装置600は発生器20Aのキャリー出力を取
込む構成となっている。

レジスタ300E、300Fは、演算を開始する初期化の時点で
のみリセット信号によってリセットされる。レジスタ30
0D、13Aは、初期化の時点と、画像の１ライン分の走査
が終わった時点で、リセット信号によって、リセットさ
れる。特に、レジスタ300Dは、上位で使う場合と、下位
で使う場合とで、画像の１ライン分の走査が終わった時
点でのリセット信号を、入力するかどうか選択する（上
位で使う場合のみ、リセット信号を入力する）。

各レジスタのCLK入力は、画像のラスタ走査に対応して
画素毎に出力されるタイミング信号をXCLKとすると、レ
ジスタ300D、13AのCLK入力には、XCLKそのものが入力さ
れる。レジスタ300E、300FのCLK入力には、XCLKとf
₂（x,y）とをアンドした信号を入力する。すなわち、f₂
（x,y）＝１の場合にのみ、レジスタ300E、300Fの内容
が、更新される。

以上の点をふまえて下位の装置500の動作を説明する
と、加算器200Dは、Ｃ入力から、f₂（x,y）を入力し、
２値画像面積Σf₂（x,y）の演算を行う。（ｘ＋１）^２
発生器20Aにｘ座標を入力し、x²レジスタ13Aとの組合せ
で、x²の座標を出力する。これを、マルチプレクサ610
を経て、加算器200Eの一方のＡ入力に入力する。

加算器200Eと200Fは、互いにキャリーで縦続接続され、
ｙ軸回りの２次モーメントM₂₀を演算する。

上位の装置600は、下位の装置500において加算器200Eの
Ｃ入力を、f₂（x,y）から（ｘ＋１）^２発生器20Aのキャ
リーに変え、マルチプレクサ610の出力を、レジスタ13A
の出力からレジスタ300Dの出力に変え、レジスタ300Dの
リセット信号が画像走査の１ラインが終了した時点でも
入力されるようにしただけで、後の動作は下位の装置50
0と同じである。

したがって、上位の装置600中の加算器200Fでは、下位
の装置からのキャリーの累積を行うことになり、加算器
200Fにて、その累積結果をf₂（x,y）＝１の場合にの
み、累積を行う。最終の累積結果は、レジスタ300F中に
格納される。

本実施例によれば、ｙ軸回りの２次モーメントM₂₀の演
算精度を、2L＋ｎの精度で演算できる。ここで、Ｌは、
加算器の演算精度であり、ｎは、（ｘ＋１）^２発生器の
演算精度である。

さらに、それと同時に、２値画像面積Σf₂（x,y）も演
算できるという効果がある。

〔発明の効果〕

本発明によれば、簡単な演算器の構成によって種々の特
徴量の抽出が可能となった。

更に本発明によれば、視覚認識において、物体の形状特
徴を表わす画像特徴量をｎ個同時に演算ができるので、
従来ｎ回必要であった画像走査が、１回で済む。このこ
とによって、認識処理速度を向上させる効果がある。

また、本発明によれば、モーメント特徴を求めるような
演算では、その演算精度の拡張をキャリーの伝搬速度に
影響されることなく行え、座標データの演算器の演算精
度に影響を受けずに、対象とする画像サイに必要な演算
精度で、しかも画像走査と同速度で演算することができ
るという効果がある。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の複数演算器使用の特徴量抽出装置の実
施例図、第２図は本発明の演算器使用の特徴量抽出装置
の実施例図、第３図、第４図はモーメント抽出装置の実
施例図、第５図は累積統合の説明図、第６は本発明の複
数特徴量抽出装置の実施例図、第７図は本発明の２次モ
ーメント抽出装置の実施例図である。 30A〜30C……演算器（累積器）、100,110,120……マル
チプレクサ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者村山典男茨城県日立市大みか町５丁目２番１号日立プロセスコンピュータエンジニアリング株式会社内 (72)発明者大沼邦彦茨城県日立市大みか町５丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内 (72)発明者浅田和佳茨城県日立市大みか町５丁目２番１号株式会社日立製作所大みか工場内 (56)参考文献特開昭60−157672（ＪＰ，Ａ) 特開昭61−2485（ＪＰ，Ａ) 特開昭62−46386（ＪＰ，Ａ)

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】画像の特徴量を抽出するための演算とし
て、２値画像に対しては面積,y軸回りの一次モーメン
ト,x軸回りの一次モーメント,x座標の最大値または最小
値,y座標の最大値または最小値を求める演算の何れかを
行い、濃淡画像に対しては平均濃度抽出のための累積濃
度，同一濃度面積，最大濃度，最小濃度を求める演算の
何れかを行う画像特徴量抽出装置において、濃淡画像信号と設定濃度との比較結果または２値画像信
号の一方を選択する第１マルチプレクサと、画像のラス
タ走査に対応して画素毎に出力されるクロックにて動作
する第１レジスタと、該第１レジスタに加算結果を格納
する加算器であって前記第１マルチプレクサの選択結果
をキャリー入力端子に取り込み一方の入力端子に常に
‘0'が入力され他方の入力端子に前記第１レジスタの内
容が入力される第１加算器と、 x,xの反転,y,濃淡画像信号，濃淡画像信号の反転信号の
いずれかを選択する第２マルチプレクサと、キャリー入
力端子に‘0'または‘1'が入力され一方の入力端子に前
記第２マルチプレクサの選択した信号が入力され他方の
入力端子に後記の第２レジスタの内容が入力され加算結
果を出力する第２加算器と、x,濃淡画像信号，前記第２
加算器の加算結果のいずれかを選択して格納する第２レ
ジスタと、前記第２加算器のキャリー出力信号またはその反転信号
と前記クロックとの論理積信号と、前記第２加算器のキ
ャリー出力信号またはその反転信号と前記クロックと２
値画像信号との論理積信号と、前記クロックと２値画像
信号との論理積信号と、前記クロックとのいずれかを選
択して前記第２レジスタの動作クロック信号とする第１
手段と、 ‘0',y,yの反転，濃淡画像信号のいずれかを選択する第
３マルチプレクサと、キャリー入力端子に‘1'または前
記第２加算器のキャリー出力信号が入力され一方の入力
端子に前記第３マルチプレクサの選択した信号が入力さ
れ他方の入力端子に後記の第３レジスタの内容が入力さ
れ加算結果を出力する第３加算器と、y,濃淡画像信号，
前記第３加算器の加算結果のいずれかを選択して格納す
る第３レジスタと、前記第３加算器のキャリー出力信号またはその反転信号
と前記クロックとの論理積信号と、前記第３加算器のキ
ャリー出力信号またはその反転信号と前記クロックと２
値画像信号との論理積信号と、前記クロックと２値画像
信号との論理積信号と、前記クロックとのいずれかを選
択して前記第３レジスタの動作クロック信号とする第２
手段とを備えて成り、前記11種類の特徴量の中から最大３種
類、最小２種類の特徴量を前記第１レジスタ，第２レジ
スタ，第３レジスタから同時に並列に得ることを特徴と
する画像特徴量抽出装置。