JPH1049684A - 高速モーメント計算装置 - Google Patents
高速モーメント計算装置Info
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- JPH1049684A JPH1049684A JP8201634A JP20163496A JPH1049684A JP H1049684 A JPH1049684 A JP H1049684A JP 8201634 A JP8201634 A JP 8201634A JP 20163496 A JP20163496 A JP 20163496A JP H1049684 A JPH1049684 A JP H1049684A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 複数の画素を有する画像中の複数の対象物の
モーメント統計を簡単なハードウェアで高速に計算する
高速モーメント計算装置を提供する。 【解決手段】 対象物画素集合をソリッド形状に置き換
えることによりマスクを形成するための手段と、マスク
と入力画像とを用いて、各対象物に対してソリッド形状
上で、キー画素を選択する手段と、各対象物の統計間の
分離を維持するためにマスクを用いて、入力画像または
モーメント画像の列に沿ったモーメントを計算し蓄積す
る手段と、各対象物の統計間の分離を維持するためにマ
スクを用いて、入力画像またはモーメント画像の行に対
してモーメントを計算し蓄積する手段と、キー画素位置
でのモーメントを抽出する手段とを有する。
モーメント統計を簡単なハードウェアで高速に計算する
高速モーメント計算装置を提供する。 【解決手段】 対象物画素集合をソリッド形状に置き換
えることによりマスクを形成するための手段と、マスク
と入力画像とを用いて、各対象物に対してソリッド形状
上で、キー画素を選択する手段と、各対象物の統計間の
分離を維持するためにマスクを用いて、入力画像または
モーメント画像の列に沿ったモーメントを計算し蓄積す
る手段と、各対象物の統計間の分離を維持するためにマ
スクを用いて、入力画像またはモーメント画像の行に対
してモーメントを計算し蓄積する手段と、キー画素位置
でのモーメントを抽出する手段とを有する。
Description
【0001】
【発明の属する技術分野】本発明は、対象物の検出、同
定、又は、追跡の実時間視覚処理に使用される高速モー
メント計算装置に関し、例えば、監視、乗物の自動操
縦、ロボット自動制御、及び、防御システムに使用され
る高速モーメント計算装置に関する。
定、又は、追跡の実時間視覚処理に使用される高速モー
メント計算装置に関し、例えば、監視、乗物の自動操
縦、ロボット自動制御、及び、防御システムに使用され
る高速モーメント計算装置に関する。
【0002】
【従来の技術】統計学に基づくモーメントは、画像処理
への適用において、重要性が増加していること知られて
いる。特に、それらは、対象物の単純なモデルとして期
待されている。離散のための標準モーメント方程式は、
カルテシアン (cartesian)座標において、下記のように
なる。
への適用において、重要性が増加していること知られて
いる。特に、それらは、対象物の単純なモデルとして期
待されている。離散のための標準モーメント方程式は、
カルテシアン (cartesian)座標において、下記のように
なる。
【0003】
【数1】 ここで、f[x,y]は画像、pとqはモーメント次
数、XとYは画像のサイズを示す。標準のCPUはシリ
アルに計算を行うので、下記の座標の方向に沿う1次元
データ走査に関して、式(1)を履行することが都合が
良い。
数、XとYは画像のサイズを示す。標準のCPUはシリ
アルに計算を行うので、下記の座標の方向に沿う1次元
データ走査に関して、式(1)を履行することが都合が
良い。
【0004】
【数2】
【0005】
【数3】 シリアルプロセッサは、式(2)において画像の各列の
合計を求め、式(3)において列の合計の総計を求める
ことにより、モーメントを求めることができる。
合計を求め、式(3)において列の合計の総計を求める
ことにより、モーメントを求めることができる。
【0006】対象物解析の際に重要な考慮すべき事項
は、画像が通常、1つ以上の重要な対象物を含むことで
ある。多数の対象物を囲むウインドウの使用に導かれた
計算は、すべての対象物に対し結合されたモーメントを
生じるだろう。従って、標準的なアプローチは、一般
に、画像中の様々な対象物の分離のためにラベル付けを
行う。モーメントは、対象物に付随した各画素の位置及
び値をリストする表から計算できる。これは、図2に示
され、対象物(109)としての船と飛行機が、それぞ
れ1及び2でラベル付けされている(115)。交互
に、長方形の領域が、その画面から領域分割され、モー
メントが領域分割ウインドウ上で計算される。
は、画像が通常、1つ以上の重要な対象物を含むことで
ある。多数の対象物を囲むウインドウの使用に導かれた
計算は、すべての対象物に対し結合されたモーメントを
生じるだろう。従って、標準的なアプローチは、一般
に、画像中の様々な対象物の分離のためにラベル付けを
行う。モーメントは、対象物に付随した各画素の位置及
び値をリストする表から計算できる。これは、図2に示
され、対象物(109)としての船と飛行機が、それぞ
れ1及び2でラベル付けされている(115)。交互
に、長方形の領域が、その画面から領域分割され、モー
メントが領域分割ウインドウ上で計算される。
【0007】対象物の中央モーメントは、対象物の重心
(COM)に一致する原点を持つ座標システムを使うモ
ーメントの計算に適用する。長円画像、回転半径、歪
み、尖度、その他の、より高い次元の中央モーメントか
ら得られる多数の有用な対象物の寸法がある。中央モー
メントを計算するための真っ直ぐで前向きなアプローチ
は、従って、中央モーメントを求める前に、COMを求
め、座標システムを整える。COMは、代表的には、x
及びy方向で以下のように計算される。
(COM)に一致する原点を持つ座標システムを使うモ
ーメントの計算に適用する。長円画像、回転半径、歪
み、尖度、その他の、より高い次元の中央モーメントか
ら得られる多数の有用な対象物の寸法がある。中央モー
メントを計算するための真っ直ぐで前向きなアプローチ
は、従って、中央モーメントを求める前に、COMを求
め、座標システムを整える。COMは、代表的には、x
及びy方向で以下のように計算される。
【0008】
【数4】 ここで、M10とM01は、1次投影モーメントであり、M
00は、0次モーメントである。
00は、0次モーメントである。
【0009】最近,画像処理アルゴリズムをリニアプロ
セッシングアレイ(LPA)構造に適応する有効な方法
を見出すための研究が試みられている。代表的なハード
ウェアは、SIMD(Single Instruction Multiple Di
mension:単一命令、複数次元)リニアアレイを含むだろ
う。各要素は、同じ命令セットを制御ユニットから受
け、画像データの1つの列を処理する。明らかな長所
は、データの各列が同時に処理されることである。これ
は、データの各列に対して最初の走査が繰り返される計
算に基づいたモーメントに有用である。
セッシングアレイ(LPA)構造に適応する有効な方法
を見出すための研究が試みられている。代表的なハード
ウェアは、SIMD(Single Instruction Multiple Di
mension:単一命令、複数次元)リニアアレイを含むだろ
う。各要素は、同じ命令セットを制御ユニットから受
け、画像データの1つの列を処理する。明らかな長所
は、データの各列が同時に処理されることである。これ
は、データの各列に対して最初の走査が繰り返される計
算に基づいたモーメントに有用である。
【0010】
【発明が解決しようとする課題】標準的なモーメント基
礎アプローチにおける最も重要な問題は、その計算コス
トである(長さNの単一走査の加算と、mNの乗算(m
はモーメントの次数))。これは、乗算の実行に関係し
て高いコストとなる単順なシステムにおけるモーメント
計算の性能を制限できる。すべてのシステムにおいて、
計算は、標準ビデオの640×480画素フレームのよ
うな大きな画像のために、集中的に実行できる。さら
に、計算の負荷は、0次、1次、及び2次の組み合わせ
(9順列)が必要とされるとき、3次及び4次モーメン
トの幾つかの組と同様、著しく増加する。
礎アプローチにおける最も重要な問題は、その計算コス
トである(長さNの単一走査の加算と、mNの乗算(m
はモーメントの次数))。これは、乗算の実行に関係し
て高いコストとなる単順なシステムにおけるモーメント
計算の性能を制限できる。すべてのシステムにおいて、
計算は、標準ビデオの640×480画素フレームのよ
うな大きな画像のために、集中的に実行できる。さら
に、計算の負荷は、0次、1次、及び2次の組み合わせ
(9順列)が必要とされるとき、3次及び4次モーメン
トの幾つかの組と同様、著しく増加する。
【0011】画像中の多数の対象物の存在が、モーメン
トの計算の実行のコストを著しく大きくする。プロセス
に含まれているラベル付けと領域分割の段階が、特に、
対象物が相当に複雑な形状を持つ場合に、長時間を要す
る。これら対象物の各々について、モーメントの次数の
幾つかの順列を計算することが、さらに負荷を増加させ
るだろう。中央モーメントの導入は、各対象物が、異な
る座標系を使用して計算されなければならないので、単
に、システムの複雑さを増加させる。同様に、重心(C
OM)の必要性が、より単純な、式(4)における困難
な割り算を行うシステムの使用を制限するだろう。
トの計算の実行のコストを著しく大きくする。プロセス
に含まれているラベル付けと領域分割の段階が、特に、
対象物が相当に複雑な形状を持つ場合に、長時間を要す
る。これら対象物の各々について、モーメントの次数の
幾つかの順列を計算することが、さらに負荷を増加させ
るだろう。中央モーメントの導入は、各対象物が、異な
る座標系を使用して計算されなければならないので、単
に、システムの複雑さを増加させる。同様に、重心(C
OM)の必要性が、より単純な、式(4)における困難
な割り算を行うシステムの使用を制限するだろう。
【0012】専用のデジタルの光学ハードウェアは、能
率的に対象物のモーメントの計算を実行するために設計
されている。しかしながら、それらは、他の、より高い
次数の関数を実行できない傾向があるので、その様な形
態の使用を正当化することは困難である。一般目的プロ
セッサ、またはリニアプロセッサアレイ(LPA)のよ
うな、画像処理アルゴリズムの分野を実行できる専用の
ハードウェアのための技術を開発したほうが良い。ここ
には、計算に基づくモーメントのためのLPAハードウ
ェアを効率的にするため、本質的に2つの考慮すべき問
題がある。第1に、計算の各ステップの動作は、できる
だけ多く並列処理する必要がある。例えば、計算に基づ
くモーメントのx方向の水平走査は、ただ1度だけ実行
される。第2に、ハードウェアは、各繰り返しにおい
て、最も適切な対象物を処理すべきである。領域分割ま
たはラベル付けを含む多数の対象物のスキームの実行
は、ウインドウサイズが固定なので、LPA上では効率
的でない。
率的に対象物のモーメントの計算を実行するために設計
されている。しかしながら、それらは、他の、より高い
次数の関数を実行できない傾向があるので、その様な形
態の使用を正当化することは困難である。一般目的プロ
セッサ、またはリニアプロセッサアレイ(LPA)のよ
うな、画像処理アルゴリズムの分野を実行できる専用の
ハードウェアのための技術を開発したほうが良い。ここ
には、計算に基づくモーメントのためのLPAハードウ
ェアを効率的にするため、本質的に2つの考慮すべき問
題がある。第1に、計算の各ステップの動作は、できる
だけ多く並列処理する必要がある。例えば、計算に基づ
くモーメントのx方向の水平走査は、ただ1度だけ実行
される。第2に、ハードウェアは、各繰り返しにおい
て、最も適切な対象物を処理すべきである。領域分割ま
たはラベル付けを含む多数の対象物のスキームの実行
は、ウインドウサイズが固定なので、LPA上では効率
的でない。
【0013】
【課題を解決するための手段】本発明の第1の態様によ
れば、ディジタル処理システムに用いられ、複数の画素
を有する画像中の複数の対象物のモーメント統計を計算
するための高速モーメント計算装置において、対象物画
素集合をソリッド形状に置き換えることによりマスクを
形成するための手段と、マスクと入力画像とを用いて、
各対象物に対してソリッド形状上で、キー画素を選択す
る手段と、各対象物の統計間の分離を維持するためにマ
スクを用いて、入力画像またはモーメント画像の列に沿
ったモーメントを計算し蓄積する手段と、各対象物の統
計間の分離を維持するためにマスクを用いて、入力画像
またはモーメント画像の行に対してモーメントを計算し
蓄積する手段と、キー画素位置でのモーメントを抽出す
る手段とを有することを特徴とする高速モーメント計算
装置が得られる。
れば、ディジタル処理システムに用いられ、複数の画素
を有する画像中の複数の対象物のモーメント統計を計算
するための高速モーメント計算装置において、対象物画
素集合をソリッド形状に置き換えることによりマスクを
形成するための手段と、マスクと入力画像とを用いて、
各対象物に対してソリッド形状上で、キー画素を選択す
る手段と、各対象物の統計間の分離を維持するためにマ
スクを用いて、入力画像またはモーメント画像の列に沿
ったモーメントを計算し蓄積する手段と、各対象物の統
計間の分離を維持するためにマスクを用いて、入力画像
またはモーメント画像の行に対してモーメントを計算し
蓄積する手段と、キー画素位置でのモーメントを抽出す
る手段とを有することを特徴とする高速モーメント計算
装置が得られる。
【0014】本発明の第2の態様によれば、ディジタル
処理システムに用いられ、複数の画素を有する画像中の
複数の対象物のモーメント統計を計算するための高速モ
ーメント計算装置において、対象物画素集合をソリッド
形状に置き換えることによりマスクを形成するための手
段と、マスクと入力画像とを用いて、各対象物に対して
ソリッド形状上で、キー画素を選択する手段と、画像の
下方への走査と画像の上方への走査からモーメントを組
み合わせることと、各対象物の統計間の分離を維持する
ためにマスクを用いることとによって、入力画像または
モーメント画像の列に対するモーメントを求める手段
と、画像の右方向への走査と画像の左方向への走査から
モーメントを組み合わせることと、各対象物の統計間の
分離を維持するためにマスクを用いることとによって、
入力画像またはモーメント画像の行に対するモーメント
を求める手段と、キー画素位置でのモーメントを抽出す
る手段とを有することを特徴とする高速モーメント計算
装置が得られる。
処理システムに用いられ、複数の画素を有する画像中の
複数の対象物のモーメント統計を計算するための高速モ
ーメント計算装置において、対象物画素集合をソリッド
形状に置き換えることによりマスクを形成するための手
段と、マスクと入力画像とを用いて、各対象物に対して
ソリッド形状上で、キー画素を選択する手段と、画像の
下方への走査と画像の上方への走査からモーメントを組
み合わせることと、各対象物の統計間の分離を維持する
ためにマスクを用いることとによって、入力画像または
モーメント画像の列に対するモーメントを求める手段
と、画像の右方向への走査と画像の左方向への走査から
モーメントを組み合わせることと、各対象物の統計間の
分離を維持するためにマスクを用いることとによって、
入力画像またはモーメント画像の行に対するモーメント
を求める手段と、キー画素位置でのモーメントを抽出す
る手段とを有することを特徴とする高速モーメント計算
装置が得られる。
【0015】本発明の第3の態様によれば、ディジタル
処理システムに用いられ、複数の画素を有する画像中の
複数の対象物のモーメント統計を計算するための高速モ
ーメント計算装置において、対象物画素集合をソリッド
形状に置き換えることによりマスクを形成するための手
段と、マスクと入力画像とを用いて、各対象物に対して
ソリッド形状上で、キー画素を選択する手段と、画像の
下方への走査と画像の上方への走査から画素中心モーメ
ントを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離を
維持するためにマスクを用いることとによって、入力画
像またはモーメント画像の列に対するモーメントを求め
る手段と、画像の右方向への走査と画像の左方向への走
査から画素中心モーメントを組み合わせることと、各対
象物の統計間の分離を維持するためにマスクを用いるこ
ととによって、入力画像またはモーメント画像の行に対
するモーメントを求める手段と、キー画素位置でのモー
メントを抽出する手段とを有することを特徴とする高速
モーメント計算装置が得られる。
処理システムに用いられ、複数の画素を有する画像中の
複数の対象物のモーメント統計を計算するための高速モ
ーメント計算装置において、対象物画素集合をソリッド
形状に置き換えることによりマスクを形成するための手
段と、マスクと入力画像とを用いて、各対象物に対して
ソリッド形状上で、キー画素を選択する手段と、画像の
下方への走査と画像の上方への走査から画素中心モーメ
ントを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離を
維持するためにマスクを用いることとによって、入力画
像またはモーメント画像の列に対するモーメントを求め
る手段と、画像の右方向への走査と画像の左方向への走
査から画素中心モーメントを組み合わせることと、各対
象物の統計間の分離を維持するためにマスクを用いるこ
ととによって、入力画像またはモーメント画像の行に対
するモーメントを求める手段と、キー画素位置でのモー
メントを抽出する手段とを有することを特徴とする高速
モーメント計算装置が得られる。
【0016】本発明の第4の態様によれば、ディジタル
処理システムに用いられ、複数の画素を有する画像中の
複数の対象物のモーメント統計を計算するための高速モ
ーメント計算装置において、対象物画素集合をソリッド
形状に置き換えることによりマスクを形成するための手
段と、マスクと入力画像とを用いて、各対象物に対して
ソリッド形状上で、キー画素を選択する手段と、現在の
画素での低次のモーメントと先立つ画素でのすべてのモ
ーメントとの線状の組み合わせとして、走査の各画素で
の画素中心モーメントを求めることと、画像の下方への
走査と画像の上方への走査から画素中心モーメントを組
み合わせることと、各対象物の統計間の分離を維持する
ためにマスクを用いることとによって、入力画像または
モーメント画像の列に対するモーメントを求める手段
と、現在の画素での低次のモーメントと先立つ画素での
すべてのモーメントとの線状の組み合わせとして、走査
の各画素での画素中心モーメントを求めることと、画像
の右方向への走査と画像の左方向への走査から画素中心
モーメントを組み合わせることと、各対象物の統計間の
分離を維持するためにマスクを用いることとによって、
入力画像またはモーメント画像の行に対するモーメント
を求める手段と、キー画素位置でのモーメントを抽出す
る手段とを有することを特徴とする高速モーメント計算
装置が得られる。
処理システムに用いられ、複数の画素を有する画像中の
複数の対象物のモーメント統計を計算するための高速モ
ーメント計算装置において、対象物画素集合をソリッド
形状に置き換えることによりマスクを形成するための手
段と、マスクと入力画像とを用いて、各対象物に対して
ソリッド形状上で、キー画素を選択する手段と、現在の
画素での低次のモーメントと先立つ画素でのすべてのモ
ーメントとの線状の組み合わせとして、走査の各画素で
の画素中心モーメントを求めることと、画像の下方への
走査と画像の上方への走査から画素中心モーメントを組
み合わせることと、各対象物の統計間の分離を維持する
ためにマスクを用いることとによって、入力画像または
モーメント画像の列に対するモーメントを求める手段
と、現在の画素での低次のモーメントと先立つ画素での
すべてのモーメントとの線状の組み合わせとして、走査
の各画素での画素中心モーメントを求めることと、画像
の右方向への走査と画像の左方向への走査から画素中心
モーメントを組み合わせることと、各対象物の統計間の
分離を維持するためにマスクを用いることとによって、
入力画像またはモーメント画像の行に対するモーメント
を求める手段と、キー画素位置でのモーメントを抽出す
る手段とを有することを特徴とする高速モーメント計算
装置が得られる。
【0017】本発明の第5の態様によれば、ディジタル
処理システムに用いられ、複数の画素を有する画像中の
複数の対象物のモーメント統計を計算するための高速モ
ーメント計算装置において、対象物画素集合をソリッド
形状に置き換えることによりマスクを形成するための手
段と、各対象物の統計間の分離を維持するためにマスク
を用いることと、画像の下方への走査と画像の上方への
走査から画素中心モーメントの最大値を求めることと、
垂直モーメント画像の右方向への走査及び左方向への走
査から画素中心モーメントの最大値を求めることと、右
方向、下方、左方向、及び上方向への走査を用いて各対
象物上の最大値を探すことと、対象物をサイズによって
ランキングし、しきい値を下回るサイズの最小対象物を
切捨てることとによって、求められる重心を用いて、ソ
リッド形状上で、キー画素を選択する手段と、現在の画
素での低次のモーメントと先立つ画素でのすべてのモー
メントとの線状の組み合わせとして、走査の各画素での
画素中心モーメントを求めることと、画像の下方への走
査と画像の上方への走査から画素中心モーメントを組み
合わせることと、各対象物の統計間の分離を維持するた
めにマスクを用いることとによって、入力画像またはモ
ーメント画像の列に対するモーメントを求める手段と、
現在の画素での低次のモーメントと先立つ画素でのすべ
てのモーメントとの線状の組み合わせとして、走査の各
画素での画素中心モーメントを求めることと、画像の右
方向への走査と画像の左方向への走査から画素中心モー
メントを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離
を維持するためにマスクを用いることとによって、入力
画像またはモーメント画像の行に対するモーメントを求
める手段と、キー画素位置でのモーメントを抽出する手
段とを有することを特徴とする高速モーメント計算装置
が得られる。
処理システムに用いられ、複数の画素を有する画像中の
複数の対象物のモーメント統計を計算するための高速モ
ーメント計算装置において、対象物画素集合をソリッド
形状に置き換えることによりマスクを形成するための手
段と、各対象物の統計間の分離を維持するためにマスク
を用いることと、画像の下方への走査と画像の上方への
走査から画素中心モーメントの最大値を求めることと、
垂直モーメント画像の右方向への走査及び左方向への走
査から画素中心モーメントの最大値を求めることと、右
方向、下方、左方向、及び上方向への走査を用いて各対
象物上の最大値を探すことと、対象物をサイズによって
ランキングし、しきい値を下回るサイズの最小対象物を
切捨てることとによって、求められる重心を用いて、ソ
リッド形状上で、キー画素を選択する手段と、現在の画
素での低次のモーメントと先立つ画素でのすべてのモー
メントとの線状の組み合わせとして、走査の各画素での
画素中心モーメントを求めることと、画像の下方への走
査と画像の上方への走査から画素中心モーメントを組み
合わせることと、各対象物の統計間の分離を維持するた
めにマスクを用いることとによって、入力画像またはモ
ーメント画像の列に対するモーメントを求める手段と、
現在の画素での低次のモーメントと先立つ画素でのすべ
てのモーメントとの線状の組み合わせとして、走査の各
画素での画素中心モーメントを求めることと、画像の右
方向への走査と画像の左方向への走査から画素中心モー
メントを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離
を維持するためにマスクを用いることとによって、入力
画像またはモーメント画像の行に対するモーメントを求
める手段と、キー画素位置でのモーメントを抽出する手
段とを有することを特徴とする高速モーメント計算装置
が得られる。
【0018】本発明の第6の態様によれば、ディジタル
処理システムに用いられ、複数の画素を有する画像中の
複数の対象物のモーメント統計を計算するための高速モ
ーメント計算装置において、対象物画素集合をソリッド
形状に置き換えることによりマスクを形成するための手
段と、各対象物の統計間の分離を維持するためにマスク
を用いることと、画像の下方への走査と画像の上方への
走査から画素中心モーメントの最大値を求めることと、
垂直モーメント画像の右方向への走査及び左方向への走
査から画素中心モーメントの最大値を求めることと、右
方向、下方、左方向、及び上方向への走査を用いて各対
象物上の最大値を探すことと、対象物をサイズによって
ランキングし、しきい値を下回るサイズの最小対象物を
切捨てることとによって、求められる重心を用いて、ソ
リッド形状上で、キー画素を選択する手段と、画像の下
方への走査と画像の上方への走査からモーメントを組み
合わせることと、各対象物の統計間の分離を維持するた
めにマスクを用いることとによって、入力画像またはモ
ーメント画像の列に対するモーメントを求める手段と、
画像の右方向への走査と画像の左方向への走査からモー
メントを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離
を維持するためにマスクを用いることとによって、入力
画像またはモーメント画像の行に対するモーメントを求
める手段と、キー画素位置でのモーメントを抽出する手
段とを有することを特徴とする高速モーメント計算装置
が得られる。
処理システムに用いられ、複数の画素を有する画像中の
複数の対象物のモーメント統計を計算するための高速モ
ーメント計算装置において、対象物画素集合をソリッド
形状に置き換えることによりマスクを形成するための手
段と、各対象物の統計間の分離を維持するためにマスク
を用いることと、画像の下方への走査と画像の上方への
走査から画素中心モーメントの最大値を求めることと、
垂直モーメント画像の右方向への走査及び左方向への走
査から画素中心モーメントの最大値を求めることと、右
方向、下方、左方向、及び上方向への走査を用いて各対
象物上の最大値を探すことと、対象物をサイズによって
ランキングし、しきい値を下回るサイズの最小対象物を
切捨てることとによって、求められる重心を用いて、ソ
リッド形状上で、キー画素を選択する手段と、画像の下
方への走査と画像の上方への走査からモーメントを組み
合わせることと、各対象物の統計間の分離を維持するた
めにマスクを用いることとによって、入力画像またはモ
ーメント画像の列に対するモーメントを求める手段と、
画像の右方向への走査と画像の左方向への走査からモー
メントを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離
を維持するためにマスクを用いることとによって、入力
画像またはモーメント画像の行に対するモーメントを求
める手段と、キー画素位置でのモーメントを抽出する手
段とを有することを特徴とする高速モーメント計算装置
が得られる。
【0019】本発明の第7の態様によれば、上述の第1
乃至第6の態様のいずれかに記載の高速モーメント計算
装置において、各プロセッシングエレメントが走査ライ
ンを順次処理するプロセッシングエレメント(PE)を
持ち、隣接したPEからモーメント合計を受けとるま
で、各PEで各走査ラインの処理を遅延させることによ
って、リニアプロセッサアレイ上で水平走査を実施する
ための手段を更に有することを特徴とする高速モーメン
ト計算装置が得られる。
乃至第6の態様のいずれかに記載の高速モーメント計算
装置において、各プロセッシングエレメントが走査ライ
ンを順次処理するプロセッシングエレメント(PE)を
持ち、隣接したPEからモーメント合計を受けとるま
で、各PEで各走査ラインの処理を遅延させることによ
って、リニアプロセッサアレイ上で水平走査を実施する
ための手段を更に有することを特徴とする高速モーメン
ト計算装置が得られる。
【0020】本発明の第8の態様によれば、上述の第1
乃至第6の態様のいずれかに記載の高速モーメント計算
装置において、列に沿った走査が対角線の一方向に沿っ
て実行され、行に沿った走査が対角線の逆方向に沿って
実行され、走査が両方向について完了した後、互に隣接
した走査ラインについての走査結果を組合わせる手段を
有することを特徴とする高速モーメント計算装置が得ら
れる。
乃至第6の態様のいずれかに記載の高速モーメント計算
装置において、列に沿った走査が対角線の一方向に沿っ
て実行され、行に沿った走査が対角線の逆方向に沿って
実行され、走査が両方向について完了した後、互に隣接
した走査ラインについての走査結果を組合わせる手段を
有することを特徴とする高速モーメント計算装置が得ら
れる。
【0021】なお、上述のソリッド形状は、例えば、多
角形またはその他の形状である。
角形またはその他の形状である。
【0022】
【発明の実施の形態】次に本発明の実施例について図面
を参照して説明する。
を参照して説明する。
【0023】この発明は、画像中の多数の対象物のモー
メントを能率的に計算するための装置を提供する。図1
において、入力画像(100)が、通常、対象物を区分
するために使用されるウインドウマスクを形成するため
に、フィルタリングされ、しきい値処理される(10
1)。マスク内の対象物に一致する画素の集まりが、1
に等しい値を持つソリッド形状で置き換えられ(10
2)、背景は0にされる。点が、モーメントの情報を抽
出するために、各ソリッド形状の上で求められ(10
3)、これらは、キー画素として指定される(10
4)。入力画像(100)とマスクは、垂直に走査さ
れ、対応するマスクの画素(ビット)が1の値を持つな
らば、モーメント合計は増加し、それ以外は合計は0に
リセットされる(105)。マスクと垂直モーメント画
像は、マスクの値が1に等しい画素の水平モーメントの
計算に使用され、それ以外は、合計は0にリセットされ
る(106)。マスクの値が0のとき、モーメント合計
を0にリセットすることは、情報が対象物の間で伝搬す
ることを防ぐ(105、106)。キー画素を含む水平
ラインのためだけにモーメント値をストアすることが、
必要とされる保存を制限する(105、106)。結果
としてのモーメント画像が、キー画素の位置で、様々な
対象物のモーメント(108)を求めるためのサンプル
にされる(103)。
メントを能率的に計算するための装置を提供する。図1
において、入力画像(100)が、通常、対象物を区分
するために使用されるウインドウマスクを形成するため
に、フィルタリングされ、しきい値処理される(10
1)。マスク内の対象物に一致する画素の集まりが、1
に等しい値を持つソリッド形状で置き換えられ(10
2)、背景は0にされる。点が、モーメントの情報を抽
出するために、各ソリッド形状の上で求められ(10
3)、これらは、キー画素として指定される(10
4)。入力画像(100)とマスクは、垂直に走査さ
れ、対応するマスクの画素(ビット)が1の値を持つな
らば、モーメント合計は増加し、それ以外は合計は0に
リセットされる(105)。マスクと垂直モーメント画
像は、マスクの値が1に等しい画素の水平モーメントの
計算に使用され、それ以外は、合計は0にリセットされ
る(106)。マスクの値が0のとき、モーメント合計
を0にリセットすることは、情報が対象物の間で伝搬す
ることを防ぐ(105、106)。キー画素を含む水平
ラインのためだけにモーメント値をストアすることが、
必要とされる保存を制限する(105、106)。結果
としてのモーメント画像が、キー画素の位置で、様々な
対象物のモーメント(108)を求めるためのサンプル
にされる(103)。
【0024】本発明で使用される幾つかの用語を図2を
参照して説明する。船と飛行機の対象物(109)が、
マスク(110)においてソリッド形状に置き換えら
れ、各長方形の1つ角が、キー画素(113)として指
定される。マスクは、ソリッド形状の外側(111)で
0の値を、ソリッド形状の内側(112)で1の値を持
つ。さらに、キー画素行(114)は、キー画素(11
3)を含むマスク画像中にある。
参照して説明する。船と飛行機の対象物(109)が、
マスク(110)においてソリッド形状に置き換えら
れ、各長方形の1つ角が、キー画素(113)として指
定される。マスクは、ソリッド形状の外側(111)で
0の値を、ソリッド形状の内側(112)で1の値を持
つ。さらに、キー画素行(114)は、キー画素(11
3)を含むマスク画像中にある。
【0025】本発明の最大の貢献は、3つの方法で計算
を単純化することにより、多数の対象物モーメントの計
算の効率を増加させることである。第1に、この技術
は、複雑なラベル付けのルーチンのための必要性を制限
する、モーメントの統計量を分離しておくために、対象
物間の空間の距離を利用する。第2に、2値マスクが、
統計量を、複雑なルックアップテーブルまたは領域分割
を無視して、独立して計算するために調べられる。第3
に、使用されるデータ構造は、対象物よりもむしろ画像
画素の位置に一致し、これは、先の情報と、計算を分散
させること、の必要性を減少させる。その結果、モーメ
ントは、多数対象物のために、より単順な一般のハード
ウェア上で、従来行われていたよりも早く計算される。
を単純化することにより、多数の対象物モーメントの計
算の効率を増加させることである。第1に、この技術
は、複雑なラベル付けのルーチンのための必要性を制限
する、モーメントの統計量を分離しておくために、対象
物間の空間の距離を利用する。第2に、2値マスクが、
統計量を、複雑なルックアップテーブルまたは領域分割
を無視して、独立して計算するために調べられる。第3
に、使用されるデータ構造は、対象物よりもむしろ画像
画素の位置に一致し、これは、先の情報と、計算を分散
させること、の必要性を減少させる。その結果、モーメ
ントは、多数対象物のために、より単順な一般のハード
ウェア上で、従来行われていたよりも早く計算される。
【0026】本発明の第2の構成要素は、一連の画像走
査におけるモーメントを計算するために使用される技術
にある。明らかなアプローチは、一方向(上または下)
の垂直モーメント走査と、一方向(右または左)の水平
走査により計算を行う。これは、キー画素に伝達する情
報を保証するために、走査線に平行な外形を持つ図1の
マスクウインドウの使用を必要とする。我々は、反対方
向の一対の走査を用いたモーメントの計算を履行するこ
とによって、この問題を解決する(即ち、図1の105
及び106)。情報は、モーメント情報が重心で抽出さ
れることを許す対象物の中心の方へ伝えられる。これ
は、各対象物に対してウインドウを実施するために、不
規則な形状のマスクの使用を可能にする。
査におけるモーメントを計算するために使用される技術
にある。明らかなアプローチは、一方向(上または下)
の垂直モーメント走査と、一方向(右または左)の水平
走査により計算を行う。これは、キー画素に伝達する情
報を保証するために、走査線に平行な外形を持つ図1の
マスクウインドウの使用を必要とする。我々は、反対方
向の一対の走査を用いたモーメントの計算を履行するこ
とによって、この問題を解決する(即ち、図1の105
及び106)。情報は、モーメント情報が重心で抽出さ
れることを許す対象物の中心の方へ伝えられる。これ
は、各対象物に対してウインドウを実施するために、不
規則な形状のマスクの使用を可能にする。
【0027】新たな走査のアプローチは、図1におい
て、走査モジュールを置き換える(105、106)こ
とにより実行される。図3に示されるように、入力画像
(200)とマスク(202)は、下向きに走査され、
モーメント合計は、マスク値が1であれば増加し、その
他では、合計は0にリセットされる(203)。これ
は、上向きの走査において繰り返され(204)、奇数
モーメントは、望まれるなら、測定される(205)。
2つの走査の結果は、図1におけるキー画素行(10
5)のための垂直モーメント計算を完全にするために加
算される(206)。垂直モーメント画像(206)と
マスク(208´)は、右方向へ走査され、モーメント
合計は、マスク値が1であれば増加し、その他では、合
計は0にリセットされる(208)。これは、左向きに
おいて繰り返され(209)、奇数モーメントは、望ま
れるなら、測定される(210)。2つの走査の結果
は、図1の(106)で行われたように、キー画素行
(212)のための垂直モーメント計算を完全にするた
めに加算される(211)。図1の(103)において
モーメントをサンプリングするための、キー画素の位置
は、今、図4に示されるように、重心として定義される
(215)。
て、走査モジュールを置き換える(105、106)こ
とにより実行される。図3に示されるように、入力画像
(200)とマスク(202)は、下向きに走査され、
モーメント合計は、マスク値が1であれば増加し、その
他では、合計は0にリセットされる(203)。これ
は、上向きの走査において繰り返され(204)、奇数
モーメントは、望まれるなら、測定される(205)。
2つの走査の結果は、図1におけるキー画素行(10
5)のための垂直モーメント計算を完全にするために加
算される(206)。垂直モーメント画像(206)と
マスク(208´)は、右方向へ走査され、モーメント
合計は、マスク値が1であれば増加し、その他では、合
計は0にリセットされる(208)。これは、左向きに
おいて繰り返され(209)、奇数モーメントは、望ま
れるなら、測定される(210)。2つの走査の結果
は、図1の(106)で行われたように、キー画素行
(212)のための垂直モーメント計算を完全にするた
めに加算される(211)。図1の(103)において
モーメントをサンプリングするための、キー画素の位置
は、今、図4に示されるように、重心として定義される
(215)。
【0028】1次元のモーメント計算を実行するため
に、一対の走査を導入することにより、不規則な対象物
ウインドウの使用を許すことは以下に述べる長所があ
る。第1に、不規則な形状のマスクは、形態学のルーチ
ンを使いフィルタリングされた画像から容易に得ること
ができる。第2に、不規則な形状の対象物マスクは、対
象物モーメント情報の重複もなく、もっとぴったりと詰
め込まれることができる。結果として、これは、実行ス
ピードと同様、アルゴリズムの適用の一般性を増加させ
るだろう。
に、一対の走査を導入することにより、不規則な対象物
ウインドウの使用を許すことは以下に述べる長所があ
る。第1に、不規則な形状のマスクは、形態学のルーチ
ンを使いフィルタリングされた画像から容易に得ること
ができる。第2に、不規則な形状の対象物マスクは、対
象物モーメント情報の重複もなく、もっとぴったりと詰
め込まれることができる。結果として、これは、実行ス
ピードと同様、アルゴリズムの適用の一般性を増加させ
るだろう。
【0029】本発明の第3の構成要素は、中心に画素を
置く座標を使用し、画素の位置に値を保持して、ただち
にモーメントを計算している。これは、図1のモーメン
ト計算モジュール(105、106)に一致する。線領
域上のそれぞれの点のための中央モーメントは、画素n
に関して、式(2)におけるスカラー量を標準化するこ
とにより以下のように求められる。
置く座標を使用し、画素の位置に値を保持して、ただち
にモーメントを計算している。これは、図1のモーメン
ト計算モジュール(105、106)に一致する。線領
域上のそれぞれの点のための中央モーメントは、画素n
に関して、式(2)におけるスカラー量を標準化するこ
とにより以下のように求められる。
【0030】
【数5】 ここで、1とNとは、最初と最後の画素を示し、mは、
モーメント次数である。モーメントは、また、2つのデ
ータ走査と訂正要素に以下のように分解される。
モーメント次数である。モーメントは、また、2つのデ
ータ走査と訂正要素に以下のように分解される。
【0031】
【数6】 ここで、
【0032】
【数7】 訂正ファクターは、(r−n)m f[n]が、m=0の
ときのみ0でないので、0次にのみ適用する。より高い
次数のモーメントは、単純に、反対方向でない、式
(7)の同一の2つの走査の合計で求められる。
ときのみ0でないので、0次にのみ適用する。より高い
次数のモーメントは、単純に、反対方向でない、式
(7)の同一の2つの走査の合計で求められる。
【0033】画素中心モーメントは、図3において、走
査モジュール(203、204、208、209)と測
定モジュール(205、210)を置き換えることによ
り得られる。走査モジュールは、図5に示される、画素
中心モーメントアルゴリズムによって代用される。入力
画像(300)とマスク(301)画素は、メモリから
取り出される(302)。もし、画素のマスク値が0な
らば(303)、画素カウンターnとモーメントMm
は、共に0にリセットされる。さもなければ、画素カウ
ンターnは、インクレメントされ、モーメント合計は、
式(7)を用いて計算される(305)。式(6)の画
素中央モーメントを得るために、第2の走査が、奇数走
査のみを生じさせる(−1)m によって、スケールされ
なければならない。これは、図3の測定モジュール(2
05、210)を図6のモジュール(309)と置き換
えることにより成し遂げられる。
査モジュール(203、204、208、209)と測
定モジュール(205、210)を置き換えることによ
り得られる。走査モジュールは、図5に示される、画素
中心モーメントアルゴリズムによって代用される。入力
画像(300)とマスク(301)画素は、メモリから
取り出される(302)。もし、画素のマスク値が0な
らば(303)、画素カウンターnとモーメントMm
は、共に0にリセットされる。さもなければ、画素カウ
ンターnは、インクレメントされ、モーメント合計は、
式(7)を用いて計算される(305)。式(6)の画
素中央モーメントを得るために、第2の走査が、奇数走
査のみを生じさせる(−1)m によって、スケールされ
なければならない。これは、図3の測定モジュール(2
05、210)を図6のモジュール(309)と置き換
えることにより成し遂げられる。
【0034】画素中心モーメント計算を導入することの
主要な貢献は、多数の対象物のための中央モーメントを
並列に計算することが可能になることである。様々な対
象物のための中央モーメントは、図4に示されるよう
に、各画素(215)の重心をサンプリングすることに
よって、画素中心から容易に抽出できる。これは、シス
テムの計算の複雑さを増加させるような、対象物を領域
分割し、異なる座標の組を使用してモーメントを計算す
る必要性を除去する。
主要な貢献は、多数の対象物のための中央モーメントを
並列に計算することが可能になることである。様々な対
象物のための中央モーメントは、図4に示されるよう
に、各画素(215)の重心をサンプリングすることに
よって、画素中心から容易に抽出できる。これは、シス
テムの計算の複雑さを増加させるような、対象物を領域
分割し、異なる座標の組を使用してモーメントを計算す
る必要性を除去する。
【0035】本発明は、対象物上の各画素での、画素中
心モーメントを計算するための有効な技術を促進する。
長さNの線領域のすべての画素のためのゼロより大きい
モーメントを求めるための、式(7)を用いた直接の計
算は、m(N−1)2 の乗算と加算とを必要とする。こ
れは、標準的なモーメント方程式のmNの乗算とNの加
算よりも相当にコストがかかる。与えられた画素のため
のより高い中央モーメントは、すでに計算されたモーメ
ントによって解決される。これは、下記のように、モー
メントを分解することにより行われた。
心モーメントを計算するための有効な技術を促進する。
長さNの線領域のすべての画素のためのゼロより大きい
モーメントを求めるための、式(7)を用いた直接の計
算は、m(N−1)2 の乗算と加算とを必要とする。こ
れは、標準的なモーメント方程式のmNの乗算とNの加
算よりも相当にコストがかかる。与えられた画素のため
のより高い中央モーメントは、すでに計算されたモーメ
ントによって解決される。これは、下記のように、モー
メントを分解することにより行われた。
【0036】
【数8】 変形すると、
【0037】
【数9】 図7は、画素中心モーメントを高速計算するための実施
を示す。計算モジュール(400)は、先の画素のデー
タ走査(401)からモーメント値を入力し、現在のモ
ーメント値(402)を出力する。各モーメントが、先
のモーメント値または低次の現在のモーメント値の、重
み付けされた組み合わせとして求められる(403)。
重み構造は、各モーメント次数で異なることに気付かな
ければならない。フィードバック接続(404)は、デ
ータ走査が完了するまで、各繰り返しのためのモーメン
ト値が、次の繰り返しで使用されることを示す。
を示す。計算モジュール(400)は、先の画素のデー
タ走査(401)からモーメント値を入力し、現在のモ
ーメント値(402)を出力する。各モーメントが、先
のモーメント値または低次の現在のモーメント値の、重
み付けされた組み合わせとして求められる(403)。
重み構造は、各モーメント次数で異なることに気付かな
ければならない。フィードバック接続(404)は、デ
ータ走査が完了するまで、各繰り返しのためのモーメン
ト値が、次の繰り返しで使用されることを示す。
【0038】この高速モーメントアルゴリズムは、2つ
の方法で、発明全体の有益に貢献する。第1に、それ
は、画素中心モーメントを計算することを、標準的なモ
ーメント方程式よりもっと効率的に行うことを可能にす
る。第2に、それは、モーメント計算(重みは固定)に
おける乗算を除去でき、その結果、必要なハードウェア
を簡略化するだろう。これらの点の両方が、性能を、従
来の実施以上にすぐれたものとする。
の方法で、発明全体の有益に貢献する。第1に、それ
は、画素中心モーメントを計算することを、標準的なモ
ーメント方程式よりもっと効率的に行うことを可能にす
る。第2に、それは、モーメント計算(重みは固定)に
おける乗算を除去でき、その結果、必要なハードウェア
を簡略化するだろう。これらの点の両方が、性能を、従
来の実施以上にすぐれたものとする。
【0039】本発明は、画像中の多数の対象物の重心
(COM)を計算するために、近似技術を導入する。こ
れは、0次または1次の画素中心画像走査を使用するこ
とにより実現される。図8は、図1のキー画素モジュー
ル(103)に相当する、図4の重心モジュール(21
5)の詳細を示す。先に実施されたように、入力画像
(500)は、対象物の統計を分離された状態に保つよ
うに、入力マスク(501)を用いて、下(502)と
上(503)に走査される。最大点のある点が、2つの
データ走査(502、503)から計算される。結果画
像(504)は、各対象物の境界から垂直距離の画素測
定により、画素を生じる。入力として、右(505)と
左(506)の水平走査が使用される。次の最大動作
(507)は、すべての方向における境界からの重み付
けされた距離測定を生み出すだろう。各対象物上の最大
値の位置は、ほぼ対象物の重心である。これは唯一の興
味深い点であるので、対象物の最大値が、4つの方向
(右、下、左、上)の隣接したマスク画素に伝えられ、
最小値を持つ画素は除去される(508)。そして、こ
のアルゴリズムは、別の対象物の重心を表す残りの画素
値(509)をランキングする。しきい値処理工程が、
画像中の小さいまたは誤っている対象物を除去するため
に加えられ(510)、キー画素位置が出力される(5
11)。
(COM)を計算するために、近似技術を導入する。こ
れは、0次または1次の画素中心画像走査を使用するこ
とにより実現される。図8は、図1のキー画素モジュー
ル(103)に相当する、図4の重心モジュール(21
5)の詳細を示す。先に実施されたように、入力画像
(500)は、対象物の統計を分離された状態に保つよ
うに、入力マスク(501)を用いて、下(502)と
上(503)に走査される。最大点のある点が、2つの
データ走査(502、503)から計算される。結果画
像(504)は、各対象物の境界から垂直距離の画素測
定により、画素を生じる。入力として、右(505)と
左(506)の水平走査が使用される。次の最大動作
(507)は、すべての方向における境界からの重み付
けされた距離測定を生み出すだろう。各対象物上の最大
値の位置は、ほぼ対象物の重心である。これは唯一の興
味深い点であるので、対象物の最大値が、4つの方向
(右、下、左、上)の隣接したマスク画素に伝えられ、
最小値を持つ画素は除去される(508)。そして、こ
のアルゴリズムは、別の対象物の重心を表す残りの画素
値(509)をランキングする。しきい値処理工程が、
画像中の小さいまたは誤っている対象物を除去するため
に加えられ(510)、キー画素位置が出力される(5
11)。
【0040】重心近似法は、この発明において、重要な
役割を果たす。重心画素位置は、図1に見られるよう
に、モーメント中心データを抽出する(107)ために
重要である。このアルゴリズムは、ラベル付けや領域分
割を必要とすることなく、重心によって対象物を見極め
る。重心の測定は、また、大きさ(重量)により対象物
を分類するための、早く簡単な測定を供給する。加え
て、それは、分割動作(式(4))を必要とする標準重
心技術よりも有利な重心計算を提供する。分割は、単純
なハードウェア構成における、計算コストを高価にす
る。
役割を果たす。重心画素位置は、図1に見られるよう
に、モーメント中心データを抽出する(107)ために
重要である。このアルゴリズムは、ラベル付けや領域分
割を必要とすることなく、重心によって対象物を見極め
る。重心の測定は、また、大きさ(重量)により対象物
を分類するための、早く簡単な測定を供給する。加え
て、それは、分割動作(式(4))を必要とする標準重
心技術よりも有利な重心計算を提供する。分割は、単純
なハードウェア構成における、計算コストを高価にす
る。
【0041】本発明は、2つのアプローチを用いて、上
記モーメント計算アプローチを、リニアプロセッサアレ
イ(LPA)構造に、効果的に適合させる。そのアルゴ
リズムの垂直走査は、明らかに、各処理素子が1データ
行(図3の203と204、図8の502と503)を
処理するハードウェア上で並列に導かれ得る。データ
が、隣接したプロセッサ間で移されなければならないの
で、水平走査は、全く異なる問題である。この論議は、
水平走査モジュール(図3の208、209、図8の5
05、506)に当てはまる。図9は、1処理素子時間
遅延という速い連続の水平走査を扱うアプローチの詳細
を示す。第1の処理素子(PE)が、キーライン1上の
画素1を処理した後(602)、合計は、キーライン1
上の画素2を処理する第2のPEに渡される(60
2)。その間、第1のPEは、キーライン2の画素1を
処理する。次の繰り返しにおいて、第1のPEは、キー
ライン3の画素1を処理し(604)、第2のPEは、
キーライン2の画素2を処理し、そして、第3のPE
は、キーライン1の画素3を処理する(607)。この
処理は、すべての走査ラインが、すべてのLPA素子を
横切って伝えられるまで続けられる。
記モーメント計算アプローチを、リニアプロセッサアレ
イ(LPA)構造に、効果的に適合させる。そのアルゴ
リズムの垂直走査は、明らかに、各処理素子が1データ
行(図3の203と204、図8の502と503)を
処理するハードウェア上で並列に導かれ得る。データ
が、隣接したプロセッサ間で移されなければならないの
で、水平走査は、全く異なる問題である。この論議は、
水平走査モジュール(図3の208、209、図8の5
05、506)に当てはまる。図9は、1処理素子時間
遅延という速い連続の水平走査を扱うアプローチの詳細
を示す。第1の処理素子(PE)が、キーライン1上の
画素1を処理した後(602)、合計は、キーライン1
上の画素2を処理する第2のPEに渡される(60
2)。その間、第1のPEは、キーライン2の画素1を
処理する。次の繰り返しにおいて、第1のPEは、キー
ライン3の画素1を処理し(604)、第2のPEは、
キーライン2の画素2を処理し、そして、第3のPE
は、キーライン1の画素3を処理する(607)。この
処理は、すべての走査ラインが、すべてのLPA素子を
横切って伝えられるまで続けられる。
【0042】第2のアプローチにおいて、本発明は、対
角方向の走査を用いて、LPA上でモーメント計算を実
行する。これは、画像が下方向/上方向に走査されるよ
うに、データの結果を水平方向に隣接する処理素子に渡
すことによって成し遂げられる。図10はこのスキャン
方向の変更を示している。下と上の走査(700、70
1)は、斜めの下と上の走査に置き換えられる。これ
は、垂直走査モジュール(図3の203、204、図8
の502、503)に影響するだろう。右と左の走査
(702、703)は、逆の下と上の対角走査に置き換
えられる。これは、図2と図5の水平走査モジュールの
変形である。このアプローチに潜在する一つの問題は、
対角走査が、奇数と偶数の走査が独立した合計(和)を
生じるような、チェッカーボードパターンを形成するこ
とである。これは、奇数走査ラインが黒で、奇数走査ラ
インが白で表される、図11に示される。この問題は、
奇数と偶数の対角走査の結果を平均することにより解決
される。図12は、図3の最終合計モジュール(21
1)に対応する変形合計モジュール(704)と、図8
の最終最大モジュールを置き換えるための変形最大モジ
ュール(705)とを示す。
角方向の走査を用いて、LPA上でモーメント計算を実
行する。これは、画像が下方向/上方向に走査されるよ
うに、データの結果を水平方向に隣接する処理素子に渡
すことによって成し遂げられる。図10はこのスキャン
方向の変更を示している。下と上の走査(700、70
1)は、斜めの下と上の走査に置き換えられる。これ
は、垂直走査モジュール(図3の203、204、図8
の502、503)に影響するだろう。右と左の走査
(702、703)は、逆の下と上の対角走査に置き換
えられる。これは、図2と図5の水平走査モジュールの
変形である。このアプローチに潜在する一つの問題は、
対角走査が、奇数と偶数の走査が独立した合計(和)を
生じるような、チェッカーボードパターンを形成するこ
とである。これは、奇数走査ラインが黒で、奇数走査ラ
インが白で表される、図11に示される。この問題は、
奇数と偶数の対角走査の結果を平均することにより解決
される。図12は、図3の最終合計モジュール(21
1)に対応する変形合計モジュール(704)と、図8
の最終最大モジュールを置き換えるための変形最大モジ
ュール(705)とを示す。
【0043】本発明のこの最終構成要素は、リニアプロ
セッサアレイ構造(LPA)上の中央モーメント基本計
算を能率的に履行することを可能にする。これは、他の
高いレベルの動作を実行できない特殊化されたハードウ
ェアに頼ることなく、モーメント計算を速くすることが
できるだろう。第1の技術は、行のサイズと列のサイズ
と行の数の和の関数に対応するコストがかかる。これに
対し、第2のアプローチの計算時間は、行のサイズと列
のサイズの和に比例する。これら2つとも、行のサイズ
と行の数の積と列のサイズとの和の関数に対応するコス
トがかかる標準実行法よりも良い。
セッサアレイ構造(LPA)上の中央モーメント基本計
算を能率的に履行することを可能にする。これは、他の
高いレベルの動作を実行できない特殊化されたハードウ
ェアに頼ることなく、モーメント計算を速くすることが
できるだろう。第1の技術は、行のサイズと列のサイズ
と行の数の和の関数に対応するコストがかかる。これに
対し、第2のアプローチの計算時間は、行のサイズと列
のサイズの和に比例する。これら2つとも、行のサイズ
と行の数の積と列のサイズとの和の関数に対応するコス
トがかかる標準実行法よりも良い。
【0044】次に、図13を参照して、画像中の多数の
対象物のモーメントを計算するための方法を第1の例と
して説明する。図13において、入力画像(800)
は、フィルタリングされ、閾値処理され、ウインドウマ
スクが形成される(801)。ラベル付けルーチンが、
画素を、対象物に一纏めにするために使用され、各グル
ープは、それを含む最も小さな長方形に置き換えられる
(802)。キー画素の位置は、長方形の右下の角であ
る(803)。標準垂直モーメント走査が、マスク値1
の画素のために、入力画像(800)モーメント上で行
われ、さもなければ合計を0にリセットする(80
5)。マスクと垂直モーメント画像は、マスク値1の画
素の水平モーメントを計算するために使用され、さもな
ければ合計を0にリセットする(806)。すべての計
算結果は、キー画素を含む水平行に蓄積される(80
3)。結果画像は、キー画素の位置で、様々な対象物の
モーメントを知るためのサンプルにされる。
対象物のモーメントを計算するための方法を第1の例と
して説明する。図13において、入力画像(800)
は、フィルタリングされ、閾値処理され、ウインドウマ
スクが形成される(801)。ラベル付けルーチンが、
画素を、対象物に一纏めにするために使用され、各グル
ープは、それを含む最も小さな長方形に置き換えられる
(802)。キー画素の位置は、長方形の右下の角であ
る(803)。標準垂直モーメント走査が、マスク値1
の画素のために、入力画像(800)モーメント上で行
われ、さもなければ合計を0にリセットする(80
5)。マスクと垂直モーメント画像は、マスク値1の画
素の水平モーメントを計算するために使用され、さもな
ければ合計を0にリセットする(806)。すべての計
算結果は、キー画素を含む水平行に蓄積される(80
3)。結果画像は、キー画素の位置で、様々な対象物の
モーメントを知るためのサンプルにされる。
【0045】次に、図14を参照して、ブロッブ対象物
を持つマスクを使って中心モーメントを計算するための
方法を第2の例として説明する。図14において、入力
画像(900)は、フィルタリングされ、閾値処理さ
れ、ウインドマスクが形成される(901)。2値ウイ
ンドウ操作は、以下のA)〜C)から成る。A)対象物
内の穴を埋める。B)浸食形態学を用いてノイズ画素を
除去する。C)対象物が窪んだ外観を持つまで画像を広
げる。キー画素の位置は、図8に詳述された重心ルーチ
ンによって見つかる(903)。画素中心垂直モーメン
トが、マスク値1の画素に対して計算され、さもなけれ
ば合計を0にする(905)。マスクと垂直モーメント
画像は、マスク値1の画素の画素中心水平モーメントを
計算のために使用され、さもなければ合計を0にリセッ
トする(906)。結果画像は、重心位置(903)
で、様々な対象物のモーメントを見つけるためのサンプ
ルになる(908)。
を持つマスクを使って中心モーメントを計算するための
方法を第2の例として説明する。図14において、入力
画像(900)は、フィルタリングされ、閾値処理さ
れ、ウインドマスクが形成される(901)。2値ウイ
ンドウ操作は、以下のA)〜C)から成る。A)対象物
内の穴を埋める。B)浸食形態学を用いてノイズ画素を
除去する。C)対象物が窪んだ外観を持つまで画像を広
げる。キー画素の位置は、図8に詳述された重心ルーチ
ンによって見つかる(903)。画素中心垂直モーメン
トが、マスク値1の画素に対して計算され、さもなけれ
ば合計を0にする(905)。マスクと垂直モーメント
画像は、マスク値1の画素の画素中心水平モーメントを
計算のために使用され、さもなければ合計を0にリセッ
トする(906)。結果画像は、重心位置(903)
で、様々な対象物のモーメントを見つけるためのサンプ
ルになる(908)。
【0046】次に、図15を参照して、画素中心モーメ
ントを見付けるための1次元走査を実行するための詳細
を第3の例として説明する。図15は、長さ3画素及び
5画素の2つの2値ラインセグメントの単純な場合を図
示する(1000)。この場合のマスクが、入力画像と
同じであると仮定する。下向きの走査において、カウン
ターn(1001)と1次モーメントM´1 は、一般
に、ラインセグメントの各画素で増加する(100
2)。その値は、独立する2つのラインセグメントの計
算が対象物でない画素に達したとき、0にリセットされ
る。このプロセスは、上向きの走査において繰り返され
(1003)、鏡像のような結果が得られる(100
4)。画素中心1次モーメントが、下向きの走査(10
02)から上向きの走査(1004)を減じることによ
って見つかる(1005)。その結果は、各ラインセグ
メントに中央の画素がある場合、1次中心モーメントが
ゼロであると確認できる。
ントを見付けるための1次元走査を実行するための詳細
を第3の例として説明する。図15は、長さ3画素及び
5画素の2つの2値ラインセグメントの単純な場合を図
示する(1000)。この場合のマスクが、入力画像と
同じであると仮定する。下向きの走査において、カウン
ターn(1001)と1次モーメントM´1 は、一般
に、ラインセグメントの各画素で増加する(100
2)。その値は、独立する2つのラインセグメントの計
算が対象物でない画素に達したとき、0にリセットされ
る。このプロセスは、上向きの走査において繰り返され
(1003)、鏡像のような結果が得られる(100
4)。画素中心1次モーメントが、下向きの走査(10
02)から上向きの走査(1004)を減じることによ
って見つかる(1005)。その結果は、各ラインセグ
メントに中央の画素がある場合、1次中心モーメントが
ゼロであると確認できる。
【0047】初めに述べたように、この発明は、先に計
算された画素によって、各画素で画素中心モーメントを
計算する。このことについて図16を参照して説明す
る。図16は、モーメント(900)を計算するための
幾つかの形態を示す。0次より大きい次元(1101)
に対しては、対象物上の第1画素は0のモーメント値を
持つ(1102)。これは、式(7)によって確認でき
る。残りの画素のモーメントは、以前の、または、現在
のモーメントによって表される(1103)。ラインセ
グメントN画素長の処理に要するコストは、加算(和)
処理として表に示される(1104)。計算の総数は、
m(N−1)の乗算と(N−1)の加算のコストを要す
る単一走査標準モーメント計算に匹敵する。しかしなが
ら、これは、加算よりも乗算に対するより高い計算コス
トをもつ、より単純なシステムに対する性能上の長所へ
と変換するだろう。
算された画素によって、各画素で画素中心モーメントを
計算する。このことについて図16を参照して説明す
る。図16は、モーメント(900)を計算するための
幾つかの形態を示す。0次より大きい次元(1101)
に対しては、対象物上の第1画素は0のモーメント値を
持つ(1102)。これは、式(7)によって確認でき
る。残りの画素のモーメントは、以前の、または、現在
のモーメントによって表される(1103)。ラインセ
グメントN画素長の処理に要するコストは、加算(和)
処理として表に示される(1104)。計算の総数は、
m(N−1)の乗算と(N−1)の加算のコストを要す
る単一走査標準モーメント計算に匹敵する。しかしなが
ら、これは、加算よりも乗算に対するより高い計算コス
トをもつ、より単純なシステムに対する性能上の長所へ
と変換するだろう。
【0048】次に図17を参照して、多数の対象物の重
心(COM)を見付けるために使用される1次元の走査
を、第4の例として説明する。図12は、前述の2つの
2値ラインセグメント(1200)の単純な場合を示
す。この場合も、マスクは、入力画像と同じであると仮
定される。下向きの走査(1201)において、0次モ
ーメントM´0 は、ラインセグメントの各画素で増加す
る(1202)。前述のように、その値は、対象物でな
い画素に達したとき直ちにゼロにリセットされる。この
プロセスは、上向きの走査(1203)において繰り返
され、鏡像のような結果が得られる(1204)。画素
ごとの最大値が、先の2つの走査から計算される(12
05)。結果のピーク値が、1次元の場合で見つかるな
らば、最大値は、各ラインセグメントの中央に存在する
(1205)。この中央値は、長いセグメントほど大き
く、これにより、その量が、サイズによる対象物のラン
キングに使用することができることに気付かなければな
らない(1205)。
心(COM)を見付けるために使用される1次元の走査
を、第4の例として説明する。図12は、前述の2つの
2値ラインセグメント(1200)の単純な場合を示
す。この場合も、マスクは、入力画像と同じであると仮
定される。下向きの走査(1201)において、0次モ
ーメントM´0 は、ラインセグメントの各画素で増加す
る(1202)。前述のように、その値は、対象物でな
い画素に達したとき直ちにゼロにリセットされる。この
プロセスは、上向きの走査(1203)において繰り返
され、鏡像のような結果が得られる(1204)。画素
ごとの最大値が、先の2つの走査から計算される(12
05)。結果のピーク値が、1次元の場合で見つかるな
らば、最大値は、各ラインセグメントの中央に存在する
(1205)。この中央値は、長いセグメントほど大き
く、これにより、その量が、サイズによる対象物のラン
キングに使用することができることに気付かなければな
らない(1205)。
【0049】次に図18を参照して、画素中心モーメン
トを計算するための一般的な計算法を説明する。図18
において、4つのブロッブ型対象物(1301)を含む
入力マスクが示される(1300)。黒いブロッブ領域
(1301)は、一画像におけるすべての対象物の位置
と大体の形を表す。最初のモーメントパスにおいて、入
力画像(図示せず)とマスクの各列は、下向き及び上向
きに走査される(1302)。これは、いくつかの平行
で両方向の矢印を持つ垂直ラインで表される(130
3)。次のモーメントパスにおいて、結果画像が、平行
な両方向矢印をもつ水平ライン(1305)で示される
ように、右及び左へ向かって水平方向に走査される(1
304)。この場合、走査は、対象物の重心(COM)
を含むライン上で実行される。本発明は、図1で述べた
ように、COMの位置(107)での中心モーメント情
報を抽出するのみであるので、他の水平走査線は不要で
ある。
トを計算するための一般的な計算法を説明する。図18
において、4つのブロッブ型対象物(1301)を含む
入力マスクが示される(1300)。黒いブロッブ領域
(1301)は、一画像におけるすべての対象物の位置
と大体の形を表す。最初のモーメントパスにおいて、入
力画像(図示せず)とマスクの各列は、下向き及び上向
きに走査される(1302)。これは、いくつかの平行
で両方向の矢印を持つ垂直ラインで表される(130
3)。次のモーメントパスにおいて、結果画像が、平行
な両方向矢印をもつ水平ライン(1305)で示される
ように、右及び左へ向かって水平方向に走査される(1
304)。この場合、走査は、対象物の重心(COM)
を含むライン上で実行される。本発明は、図1で述べた
ように、COMの位置(107)での中心モーメント情
報を抽出するのみであるので、他の水平走査線は不要で
ある。
【0050】次に図19及び図20を参照して、計算に
基づくモーメントをリニアプロセッサアレー(LPA)
ハードウェアに適合させるための2つの計算法を最後の
例として説明する。図19は、上述のように、4つの対
象物を含む入力マスク上で実行するための第1の技術を
示す。最初のモーメントパスにおいて、入力画像(図示
せず)とマスクの各列が下向き及び上向きに走査される
(1400)。これらの走査は、LPAによって並列に
実行できる(1401)。次のモーメントパスにおいて
(1402)、結果画像が、右及び左へ水平に走査され
る。この走査は、不規則な水平線(これは走査線間での
1処理エレメント処理遅れを示す)で示される(140
3)。図20は、同じマスク画像に対する斜め走査線技
術を示す。使用される走査方向(1405、1407)
は、画像マスクに対していずれも45°をなし、互いに
90°の角度を成す。最初と最後のいずれの走査もLP
A上で並列に完全に実行できる(1404、140
6)。これは、モーメントアルゴリズムを高速実行させ
る結果となる。
基づくモーメントをリニアプロセッサアレー(LPA)
ハードウェアに適合させるための2つの計算法を最後の
例として説明する。図19は、上述のように、4つの対
象物を含む入力マスク上で実行するための第1の技術を
示す。最初のモーメントパスにおいて、入力画像(図示
せず)とマスクの各列が下向き及び上向きに走査される
(1400)。これらの走査は、LPAによって並列に
実行できる(1401)。次のモーメントパスにおいて
(1402)、結果画像が、右及び左へ水平に走査され
る。この走査は、不規則な水平線(これは走査線間での
1処理エレメント処理遅れを示す)で示される(140
3)。図20は、同じマスク画像に対する斜め走査線技
術を示す。使用される走査方向(1405、1407)
は、画像マスクに対していずれも45°をなし、互いに
90°の角度を成す。最初と最後のいずれの走査もLP
A上で並列に完全に実行できる(1404、140
6)。これは、モーメントアルゴリズムを高速実行させ
る結果となる。
【0051】本発明は、以上に、画像中の多数の対象物
のモーメントを計算するための能率的な方法を提案し
た。即ち、入力画像は、通常、対象物の領域分割に使用
されるウインドウマスクを形成するためにフィルタリン
グされ、閾値処理される。マスク内の対象物に対応する
画素の集まりは、ソリッド形状で置き換えられる。各対
象物上のキー画素位置がマスク及び入力画像から決定さ
れる。マスク及び入力画像は垂直に走査され、モーメン
ト合計は、マスク画素(ビット)が1の値を有するなら
ば増加し、さもなければその合計は0にリセットされ
る。マスクと垂直モーメント画像は、マスク値が1の画
素の水平モーメントの計算のために使用され、さもなけ
れば合計は0にリセットされる。マスク値が0のときモ
ーメント合計を0にリセットすることは、対象物間の情
報の伝搬を防止する。キー画素を有する水平方向のライ
ンに対してのみモーメント値をストアすることは、必要
とされる記憶容量を少なくする。結果としてのモーメン
ト画像は、キー画素の位置で、様々な対象物のモーメン
トを見付けるためのサンプルとされる。
のモーメントを計算するための能率的な方法を提案し
た。即ち、入力画像は、通常、対象物の領域分割に使用
されるウインドウマスクを形成するためにフィルタリン
グされ、閾値処理される。マスク内の対象物に対応する
画素の集まりは、ソリッド形状で置き換えられる。各対
象物上のキー画素位置がマスク及び入力画像から決定さ
れる。マスク及び入力画像は垂直に走査され、モーメン
ト合計は、マスク画素(ビット)が1の値を有するなら
ば増加し、さもなければその合計は0にリセットされ
る。マスクと垂直モーメント画像は、マスク値が1の画
素の水平モーメントの計算のために使用され、さもなけ
れば合計は0にリセットされる。マスク値が0のときモ
ーメント合計を0にリセットすることは、対象物間の情
報の伝搬を防止する。キー画素を有する水平方向のライ
ンに対してのみモーメント値をストアすることは、必要
とされる記憶容量を少なくする。結果としてのモーメン
ト画像は、キー画素の位置で、様々な対象物のモーメン
トを見付けるためのサンプルとされる。
【0052】この発明の最大の貢献は、3つの方法によ
る計算の簡略化により、多数の対象物モーメントの計算
の効率を向上させたことである。第1に、この技術は、
複雑なラベル付けルーチンの必要性を抑制し、モーメン
ト統計を分離された状態に保つために、対象物間の空間
的な距離を利用する。第2に、2値マスクが、複雑なル
ックアップテーブルまたは領域分割を用いることなく、
統計を独立して計算するために調べられる。第3に、使
用されるデータ構造は、対象物よりもむしろ画像画素位
置に対応し、これは、以前の情報の必要性を減少させ、
計算を分散する。その結果、モーメントは、多数の対象
物に対して、より単純な一般のハードウェアで、以前行
われていたよりも高速で計算できる。
る計算の簡略化により、多数の対象物モーメントの計算
の効率を向上させたことである。第1に、この技術は、
複雑なラベル付けルーチンの必要性を抑制し、モーメン
ト統計を分離された状態に保つために、対象物間の空間
的な距離を利用する。第2に、2値マスクが、複雑なル
ックアップテーブルまたは領域分割を用いることなく、
統計を独立して計算するために調べられる。第3に、使
用されるデータ構造は、対象物よりもむしろ画像画素位
置に対応し、これは、以前の情報の必要性を減少させ、
計算を分散する。その結果、モーメントは、多数の対象
物に対して、より単純な一般のハードウェアで、以前行
われていたよりも高速で計算できる。
【0053】
【発明の効果】以上説明したように本発明によれば、簡
単なハードウェアで高速に対象物のモーメント統計を計
算できるという効果がある。
単なハードウェアで高速に対象物のモーメント統計を計
算できるという効果がある。
【図1】単一画像中の多数の対象物のモーメント統計を
計算するための本発明の方法を説明するための図であ
る。
計算するための本発明の方法を説明するための図であ
る。
【図2】本発明及び従来の方法を説明するために使用す
る図である。
る図である。
【図3】各対象物の重心(COM)が対象物統計をサン
プルに使用できるように、モーメントの走査を分解する
本発明の方法を説明するための図である。
プルに使用できるように、モーメントの走査を分解する
本発明の方法を説明するための図である。
【図4】図3において分解されたモーメント走査に対す
るキー画素サンプリングスキームを説明するための図で
ある。
るキー画素サンプリングスキームを説明するための図で
ある。
【図5】単一走査における各画素に対する画素中心モー
メントを計算するための本発明の方法を説明するための
図である。
メントを計算するための本発明の方法を説明するための
図である。
【図6】図5において2つの走査に分解されたとき、奇
数モーメントに適用される走査ファクターを説明するた
めの図である。
数モーメントに適用される走査ファクターを説明するた
めの図である。
【図7】以前に計算された画素中心モーメントを参照し
て、画素中心モーメントを計算するための本発明による
高速アルゴリズムを説明するための図である。
て、画素中心モーメントを計算するための本発明による
高速アルゴリズムを説明するための図である。
【図8】多数の対象物のCOM(重心)を同時に計算す
るための本発明による技術を説明するための図である。
るための本発明による技術を説明するための図である。
【図9】リニアプロセッサアレー(LPA)ハードウェ
アに水平モーメント走査を適合させるための本発明によ
るアプローチを説明するための図である。
アに水平モーメント走査を適合させるための本発明によ
るアプローチを説明するための図である。
【図10】走査方向を変更することにより、LPAハー
ドウェアにモーメント走査を適合させるための本発明に
よるアプローチを説明するための図である。
ドウェアにモーメント走査を適合させるための本発明に
よるアプローチを説明するための図である。
【図11】本発明による対角線走査から得られるチェッ
カーボードパターンを説明するための図である。
カーボードパターンを説明するための図である。
【図12】対角線走査におけるチェッカーボードパター
ンの影響を矯正するための本発明の方法を説明するため
の。
ンの影響を矯正するための本発明の方法を説明するため
の。
【図13】単一画像中の多数の対象物のモーメント統計
を計算するための本発明の方法による例を説明するため
の図である。
を計算するための本発明の方法による例を説明するため
の図である。
【図14】単一画像中の多数の対象物の中心モーメント
を計算するための本発明の方法による例を説明するため
の図である。
を計算するための本発明の方法による例を説明するため
の図である。
【図15】反対方向の2つの走査を用いて1次モーメン
トを求める詳細な例を説明するための図である。
トを求める詳細な例を説明するための図である。
【図16】本発明に従って、以前に計算された画素中心
モーメントを参照して画素中心モーメントを計算した際
の詳細なコスト分析を説明するための図である。
モーメントを参照して画素中心モーメントを計算した際
の詳細なコスト分析を説明するための図である。
【図17】1次元データ走査を用いたCOM(重心)計
算を本発明に従って実施する際の詳細な例を説明するた
めの図である。
算を本発明に従って実施する際の詳細な例を説明するた
めの図である。
【図18】標準ハードウェアでの画素中心モーメント計
算のための本発明の方法を説明するための図である。
算のための本発明の方法を説明するための図である。
【図19】本発明に従ってLPAハードウェアに画素中
心モーメント計算を適合させるための最初のアプローチ
を説明するための図である。
心モーメント計算を適合させるための最初のアプローチ
を説明するための図である。
【図20】本発明に従ってLPAハードウェアに画素中
心モーメント計算を適合させるための2番目のアプロー
チを説明するための図である。
心モーメント計算を適合させるための2番目のアプロー
チを説明するための図である。
109 対象物(船と飛行機) 110 マスク 113 キー画素
Claims (8)
- 【請求項1】 ディジタル処理システムに用いられ、複
数の画素を有する画像中の複数の対象物のモーメント統
計を計算するための高速モーメント計算装置において、 対象物画素集合をソリッド形状に置き換えることにより
マスクを形成するための手段と、 マスクと入力画像とを用いて、各対象物に対してソリッ
ド形状上で、キー画素を選択する手段と、 各対象物の統計間の分離を維持するためにマスクを用い
て、入力画像またはモーメント画像の列に沿ったモーメ
ントを計算し蓄積する手段と、 各対象物の統計間の分離を維持するためにマスクを用い
て、入力画像またはモーメント画像の行に対してモーメ
ントを計算し蓄積する手段と、 キー画素位置でのモーメントを抽出する手段とを有する
ことを特徴とする高速モーメント計算装置。 - 【請求項2】 ディジタル処理システムに用いられ、複
数の画素を有する画像中の複数の対象物のモーメント統
計を計算するための高速モーメント計算装置において、 対象物画素集合をソリッド形状に置き換えることにより
マスクを形成するための手段と、 マスクと入力画像とを用いて、各対象物に対してソリッ
ド形状上で、キー画素を選択する手段と、 画像の下方への走査と画像の上方への走査からモーメン
トを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離を維
持するためにマスクを用いることとによって、入力画像
またはモーメント画像の列に対するモーメントを求める
手段と、 画像の右方向への走査と画像の左方向への走査からモー
メントを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離
を維持するためにマスクを用いることとによって、入力
画像またはモーメント画像の行に対するモーメントを求
める手段と、 キー画素位置でのモーメントを抽出する手段とを有する
ことを特徴とする高速モーメント計算装置。 - 【請求項3】 ディジタル処理システムに用いられ、複
数の画素を有する画像中の複数の対象物のモーメント統
計を計算するための高速モーメント計算装置において、 対象物画素集合をソリッド形状に置き換えることにより
マスクを形成するための手段と、 マスクと入力画像とを用いて、各対象物に対してソリッ
ド形状上で、キー画素を選択する手段と、 画像の下方への走査と画像の上方への走査から画素中心
モーメントを組み合わせることと、各対象物の統計間の
分離を維持するためにマスクを用いることとによって、
入力画像またはモーメント画像の列に対するモーメント
を求める手段と、 画像の右方向への走査と画像の左方向への走査から画素
中心モーメントを組み合わせることと、各対象物の統計
間の分離を維持するためにマスクを用いることとによっ
て、入力画像またはモーメント画像の行に対するモーメ
ントを求める手段と、 キー画素位置でのモーメントを抽出する手段とを有する
ことを特徴とする高速モーメント計算装置。 - 【請求項4】 ディジタル処理システムに用いられ、複
数の画素を有する画像中の複数の対象物のモーメント統
計を計算するための高速モーメント計算装置において、 対象物画素集合をソリッド形状に置き換えることにより
マスクを形成するための手段と、 マスクと入力画像とを用いて、各対象物に対してソリッ
ド形状上で、キー画素を選択する手段と、 現在の画素での低次のモーメントと先立つ画素でのすべ
てのモーメントとの線状の組み合わせとして、走査の各
画素での画素中心モーメントを求めることと、画像の下
方への走査と画像の上方への走査から画素中心モーメン
トを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離を維
持するためにマスクを用いることとによって、入力画像
またはモーメント画像の列に対するモーメントを求める
手段と、 現在の画素での低次のモーメントと先立つ画素でのすべ
てのモーメントとの線状の組み合わせとして、走査の各
画素での画素中心モーメントを求めることと、画像の右
方向への走査と画像の左方向への走査から画素中心モー
メントを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離
を維持するためにマスクを用いることとによって、入力
画像またはモーメント画像の行に対するモーメントを求
める手段と、 キー画素位置でのモーメントを抽出する手段とを有する
ことを特徴とする高速モーメント計算装置。 - 【請求項5】 ディジタル処理システムに用いられ、複
数の画素を有する画像中の複数の対象物のモーメント統
計を計算するための高速モーメント計算装置において、 対象物画素集合をソリッド形状に置き換えることにより
マスクを形成するための手段と、 各対象物の統計間の分離を維持するためにマスクを用い
ることと、画像の下方への走査と画像の上方への走査か
ら画素中心モーメントの最大値を求めることと、垂直モ
ーメント画像の右方向への走査及び左方向への走査から
画素中心モーメントの最大値を求めることと、右方向、
下方、左方向、及び上方向への走査を用いて各対象物上
の最大値を探すことと、対象物をサイズによってランキ
ングし、しきい値を下回るサイズの最小対象物を切捨て
ることとによって、求められる重心を用いて、ソリッド
形状上で、キー画素を選択する手段と、 現在の画素での低次のモーメントと先立つ画素でのすべ
てのモーメントとの線状の組み合わせとして、走査の各
画素での画素中心モーメントを求めることと、画像の下
方への走査と画像の上方への走査から画素中心モーメン
トを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離を維
持するためにマスクを用いることとによって、入力画像
またはモーメント画像の列に対するモーメントを求める
手段と、 現在の画素での低次のモーメントと先立つ画素でのすべ
てのモーメントとの線状の組み合わせとして、走査の各
画素での画素中心モーメントを求めることと、画像の右
方向への走査と画像の左方向への走査から画素中心モー
メントを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離
を維持するためにマスクを用いることとによって、入力
画像またはモーメント画像の行に対するモーメントを求
める手段と、 キー画素位置でのモーメントを抽出する手段とを有する
ことを特徴とする高速モーメント計算装置。 - 【請求項6】 ディジタル処理システムに用いられ、複
数の画素を有する画像中の複数の対象物のモーメント統
計を計算するための高速モーメント計算装置において、 対象物画素集合をソリッド形状に置き換えることにより
マスクを形成するための手段と、 各対象物の統計間の分離を維持するためにマスクを用い
ることと、画像の下方への走査と画像の上方への走査か
ら画素中心モーメントの最大値を求めることと、垂直モ
ーメント画像の右方向への走査及び左方向への走査から
画素中心モーメントの最大値を求めることと、右方向、
下方、左方向、及び上方向への走査を用いて各対象物上
の最大値を探すことと、対象物をサイズによってランキ
ングし、しきい値を下回るサイズの最小対象物を切捨て
ることとによって、求められる重心を用いて、ソリッド
形状上で、キー画素を選択する手段と、 画像の下方への走査と画像の上方への走査からモーメン
トを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離を維
持するためにマスクを用いることとによって、入力画像
またはモーメント画像の列に対するモーメントを求める
手段と、 画像の右方向への走査と画像の左方向への走査からモー
メントを組み合わせることと、各対象物の統計間の分離
を維持するためにマスクを用いることとによって、入力
画像またはモーメント画像の行に対するモーメントを求
める手段と、 キー画素位置でのモーメントを抽出する手段とを有する
ことを特徴とする高速モーメント計算装置。 - 【請求項7】 請求項1〜6のいずれかに記載の高速モ
ーメント計算装置において、 各プロセッシングエレメントが走査ラインを順次処理す
るプロセッシングエレメント(PE)を持ち、隣接した
PEからモーメント合計を受けとるまで、各PEで各走
査ラインの処理を遅延させることによって、リニアプロ
セッサアレイ上で水平走査を実施するための手段を更に
有することを特徴とする高速モーメント計算装置。 - 【請求項8】 請求項1〜6のいずれかに記載の高速モ
ーメント計算装置において、 列に沿った走査が対角線の一方向に沿って実行され、 行に沿った走査が対角線の逆方向に沿って実行され、 走査が両方向について完了した後、互に隣接した走査ラ
インについての走査結果を組合わせる手段を有すること
を特徴とする高速モーメント計算装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP8201634A JPH1049684A (ja) | 1996-07-31 | 1996-07-31 | 高速モーメント計算装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP8201634A JPH1049684A (ja) | 1996-07-31 | 1996-07-31 | 高速モーメント計算装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH1049684A true JPH1049684A (ja) | 1998-02-20 |
Family
ID=16444336
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP8201634A Pending JPH1049684A (ja) | 1996-07-31 | 1996-07-31 | 高速モーメント計算装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH1049684A (ja) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006293419A (ja) * | 2005-04-05 | 2006-10-26 | Univ Of Tokyo | 画像モーメントセンサ、画像モーメント計測装置、画像モーメントセンサの演算方法及び画像モーメント計測方法 |
JP2006313543A (ja) * | 2005-05-02 | 2006-11-16 | Pixart Imaging Inc | 全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法 |
JP2008181124A (ja) * | 2007-01-10 | 2008-08-07 | Applied Materials Israel Ltd | マスクの評価すべきパターンを評価するための方法及びシステム |
JP2017182480A (ja) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
-
1996
- 1996-07-31 JP JP8201634A patent/JPH1049684A/ja active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006293419A (ja) * | 2005-04-05 | 2006-10-26 | Univ Of Tokyo | 画像モーメントセンサ、画像モーメント計測装置、画像モーメントセンサの演算方法及び画像モーメント計測方法 |
JP2006313543A (ja) * | 2005-05-02 | 2006-11-16 | Pixart Imaging Inc | 全画像を記録しなくても複数のオブジェクトを認識できる画像認識方法 |
JP2008181124A (ja) * | 2007-01-10 | 2008-08-07 | Applied Materials Israel Ltd | マスクの評価すべきパターンを評価するための方法及びシステム |
JP2017182480A (ja) * | 2016-03-30 | 2017-10-05 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置および画像処理方法 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 19990916 |