JPH0467275A - 認識方法及び認識装置 - Google Patents
認識方法及び認識装置Info
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- JPH0467275A JPH0467275A JP2180057A JP18005790A JPH0467275A JP H0467275 A JPH0467275 A JP H0467275A JP 2180057 A JP2180057 A JP 2180057A JP 18005790 A JP18005790 A JP 18005790A JP H0467275 A JPH0467275 A JP H0467275A
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- Japan
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- partial area
- histogram
- partial region
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/50—Extraction of image or video features by performing operations within image blocks; by using histograms, e.g. histogram of oriented gradients [HoG]; by summing image-intensity values; Projection analysis
- G06V10/507—Summing image-intensity values; Histogram projection analysis
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/40—Image enhancement or restoration using histogram techniques
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- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/10—Segmentation; Edge detection
- G06T7/11—Region-based segmentation
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- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (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、ＴＶ左カメラ撮悔した映像信号を画像処理す
ることにより、対象物の形状や有無を判別する認識方法
及び認識装置に関するものである。
ることにより、対象物の形状や有無を判別する認識方法
及び認識装置に関するものである。
従来の技術
近年、画像処理による対象物の形状や有無の判別は、生
産工程における自動化などで重要になっている。
産工程における自動化などで重要になっている。
以下、第６図を参照しながら、従来の認識方法の一例に
ついて説明する。
ついて説明する。
第５図において、１は７セグメント表示器の点灯部であ
る対象物、２は画像処理範囲内の定められた位置に設け
られた部分領域、３．４，５゜６．７．８についても同
様に７セグメント表示位置部に合わせて設けられた部分
領域、９は、部分領域２〜５，８内での対象物１を示す
存在領域である。
る対象物、２は画像処理範囲内の定められた位置に設け
られた部分領域、３．４，５゜６．７．８についても同
様に７セグメント表示位置部に合わせて設けられた部分
領域、９は、部分領域２〜５，８内での対象物１を示す
存在領域である。
まず、部分領域２において、存在領域９を何らかの方法
で背景と分離して、部分領域２の中における存在領域９
の面積を求める。背景と存在領域９とを分離する方法は
、ある一定の濃度以上を“１”、それより小を“０”と
する２値化が一般的であるが、この他にも種々方法はあ
る。ところで存在領域９があらかじめ設定した明るさ以
上であれば、対象物１の少なくとも一部が存在すると判
定する。すなわち、７セグメントの内最上部は点灯して
いると判定できる。同様にして残りの部分領域３〜８に
ついても存在領域９の有無を判別する。その結果例えば
部分領域２．３，５．８において対象物１の存在が認め
られたとして、あらかじめ用意した真理値表などをもと
に、７セグメント表示は「３」を示していると認識する
方法（例えば、特公昭５２−４１０１６号公報）が知ら
れている。
で背景と分離して、部分領域２の中における存在領域９
の面積を求める。背景と存在領域９とを分離する方法は
、ある一定の濃度以上を“１”、それより小を“０”と
する２値化が一般的であるが、この他にも種々方法はあ
る。ところで存在領域９があらかじめ設定した明るさ以
上であれば、対象物１の少なくとも一部が存在すると判
定する。すなわち、７セグメントの内最上部は点灯して
いると判定できる。同様にして残りの部分領域３〜８に
ついても存在領域９の有無を判別する。その結果例えば
部分領域２．３，５．８において対象物１の存在が認め
られたとして、あらかじめ用意した真理値表などをもと
に、７セグメント表示は「３」を示していると認識する
方法（例えば、特公昭５２−４１０１６号公報）が知ら
れている。
発明が解決しようとする課題
しかしながら上記のような方法では、存在領域を背景か
ら分離するために一定のしきい値を決定しなければなら
ず、一般にコントラスが良いものでなければ、安定して
対象物の存在領域を背景から分離するしきい値を決める
ことが困難なことが多く、またそのようなしきい値決定
手段が余分に必要であるという問題点を有していた。
ら分離するために一定のしきい値を決定しなければなら
ず、一般にコントラスが良いものでなければ、安定して
対象物の存在領域を背景から分離するしきい値を決める
ことが困難なことが多く、またそのようなしきい値決定
手段が余分に必要であるという問題点を有していた。
本発明の第１の目的は、対象物の存在領域を背景から分
離することなく部分領域内の全濃度和だけで存在領域の
有無を判定することができる認識方法を提供することで
ある。
離することなく部分領域内の全濃度和だけで存在領域の
有無を判定することができる認識方法を提供することで
ある。
また、発明明第２の目的は対象物があるときは部分領域
内の濃度についてのヒストグラム分布が異なることを利
用して、−辺に複数の部分領域におけるヒストグラムを
計算して対象物の存在及び部分領域のどれに対象物が存
在するかで対架形状を認識することができる認識装置を
提供することである。
内の濃度についてのヒストグラム分布が異なることを利
用して、−辺に複数の部分領域におけるヒストグラムを
計算して対象物の存在及び部分領域のどれに対象物が存
在するかで対架形状を認識することができる認識装置を
提供することである。
さらに本発明の第３の目的は、明るさが変化する環境ま
たは対象物に対して正規化した濃度ヒストグラムを比較
することによって対象物の有無を判別できる認識装置を
提供することである。
たは対象物に対して正規化した濃度ヒストグラムを比較
することによって対象物の有無を判別できる認識装置を
提供することである。
加えて本発明の第４の発明は部分領域内の周波数成分を
求め、部分領域内に対象物が存在するときに最大のパワ
ー得られるようにした帯域フィルタを設けることにより
、対象物を背景と分離する手続きを行うことなく残存パ
ワーだけで対象物の部分領域内での存在の有無を判定す
ることができる認識方法を提供することである。
求め、部分領域内に対象物が存在するときに最大のパワ
ー得られるようにした帯域フィルタを設けることにより
、対象物を背景と分離する手続きを行うことなく残存パ
ワーだけで対象物の部分領域内での存在の有無を判定す
ることができる認識方法を提供することである。
課題を解決するための手段
第１の目的を達成するために第１の発明の認識方法は、
映像信号を標本化及び量子化してディジタル信号処理す
る際、部分領域内の全濃度和を求め対象物の少なくとも
一部分が部分領域内に存在するときの全濃度和と比較し
て対象物の領域内における有無を判別し、対象物を認識
することを特徴とする。
映像信号を標本化及び量子化してディジタル信号処理す
る際、部分領域内の全濃度和を求め対象物の少なくとも
一部分が部分領域内に存在するときの全濃度和と比較し
て対象物の領域内における有無を判別し、対象物を認識
することを特徴とする。
また第２の目的を達成するために第２の発明の認識装置
は、対象物の形状に応じて配置されたそれぞれの部分領
域内の濃度データとこの濃度データの階調数倍された部
分領域番号とを加算して各部分領域のヒストグラムを求
める手段と、各部分領域に対象物の少なくとも一部分が
存在するときのそれぞれのヒストグラムと比較して対象
物の有無を各部分領域毎に判別する手段と各部分領域の
存在の有無の組合せから対象物の形状を認識する手段と
を備えたことを特徴とする。
は、対象物の形状に応じて配置されたそれぞれの部分領
域内の濃度データとこの濃度データの階調数倍された部
分領域番号とを加算して各部分領域のヒストグラムを求
める手段と、各部分領域に対象物の少なくとも一部分が
存在するときのそれぞれのヒストグラムと比較して対象
物の有無を各部分領域毎に判別する手段と各部分領域の
存在の有無の組合せから対象物の形状を認識する手段と
を備えたことを特徴とする。
さらに第３の目的を達成するために第３の発明の認識装
置は、部分領域に対象物の少なくとも一部分が存在する
ときのヒストグラムと認識対象画儂の部分領域における
ヒストグラムとをそれぞれ明るさと頻度数について正規
化する手段と、正規化されたヒストグラムで同一の明る
さ同士の頻度数の差分を全濃度について累積する手段と
、累積結果が基準より小のとき対象物が部分領域内に存
在すると判定する手段とを備えたことを特徴とする。
置は、部分領域に対象物の少なくとも一部分が存在する
ときのヒストグラムと認識対象画儂の部分領域における
ヒストグラムとをそれぞれ明るさと頻度数について正規
化する手段と、正規化されたヒストグラムで同一の明る
さ同士の頻度数の差分を全濃度について累積する手段と
、累積結果が基準より小のとき対象物が部分領域内に存
在すると判定する手段とを備えたことを特徴とする。
加えて第４の目的を達成するために第４の発明の認識方
法は、部分領域内の周波数成分を求め、対象物の少なく
ても一部分が部分領域内に存在するときの部分領域内の
周波数成分と比較して対象物の部分領域内における有無
を判別して対象物を認識することを特徴とする。
法は、部分領域内の周波数成分を求め、対象物の少なく
ても一部分が部分領域内に存在するときの部分領域内の
周波数成分と比較して対象物の部分領域内における有無
を判別して対象物を認識することを特徴とする。
作 用
第１の発明によれば、部分領域内の濃度和を求めるだけ
で、対象物の存在領域を背景から分離することな（存在
領域の有無を判別できる。
で、対象物の存在領域を背景から分離することな（存在
領域の有無を判別できる。
また、第２の発明によれば、部分領域内のヒストグラム
を求めることで、対象物の存在領域を背景から分離する
ことなくその存在の有無を知ることができ、また存在す
ることが確認された部分領域の配置から対象物の形状を
認識できる。
を求めることで、対象物の存在領域を背景から分離する
ことなくその存在の有無を知ることができ、また存在す
ることが確認された部分領域の配置から対象物の形状を
認識できる。
さらに、第３の発明によれば、環境の明るさの変化や対
象物の明るさの変化に左右されることな（各部分領域内
での存在の有無を判定し対象物の形状などを認識するこ
とができる。
象物の明るさの変化に左右されることな（各部分領域内
での存在の有無を判定し対象物の形状などを認識するこ
とができる。
加えて、第４の発明によれば、部分領域内における周波
数成分を求めることで、特に対象物の存在領域を背景か
ら分離することなく部分領域内における対象物の存在領
域の有無を判定できる。
数成分を求めることで、特に対象物の存在領域を背景か
ら分離することなく部分領域内における対象物の存在領
域の有無を判定できる。
実施例
本発明の実施例について以下、図面を参照して説明する
。
。
実施例１
第１図及び第２図は、本発明の第１の実施例における認
識方法及び認識装置の説明図である。
識方法及び認識装置の説明図である。
第２図において、１０は部分領域、１１は部分領域１０
内で標本化されて量子化された画像の濃度を示す画素、
１４は対象物である。
内で標本化されて量子化された画像の濃度を示す画素、
１４は対象物である。
第１図において、１３は７セグメント表示器を撮偉しで
得られる認識対象画像、１４は７セグメント表示器の像
である対象物、１５は第１〜第７部分領域１０ａ〜Ｌｏ
ｇの設定位置を記憶した部分領域マスク画像、１６は部
分領域マスク画像１５からの出力データをアドレスとし
て１画素ごとにデータを出力して再び加工されたデータ
を格納する濃度和メモリ、１７は認識対象画像１３と濃
度和演算処理１６からの出力データを加算する加算器、
１８は各部分領域１０ａ〜Ｌｏｇごとに濃度和を基準値
と比較する濃度和比較手段、１９はその結果対象物１４
の有無を判定する部分領域内対象物存在判定手段、２０
は部分領域１０ａ〜Ｌｏｇごとの対象物１４の存在領域
の有無の組合せで対象形状を判定する対象形状判定手段
である。
得られる認識対象画像、１４は７セグメント表示器の像
である対象物、１５は第１〜第７部分領域１０ａ〜Ｌｏ
ｇの設定位置を記憶した部分領域マスク画像、１６は部
分領域マスク画像１５からの出力データをアドレスとし
て１画素ごとにデータを出力して再び加工されたデータ
を格納する濃度和メモリ、１７は認識対象画像１３と濃
度和演算処理１６からの出力データを加算する加算器、
１８は各部分領域１０ａ〜Ｌｏｇごとに濃度和を基準値
と比較する濃度和比較手段、１９はその結果対象物１４
の有無を判定する部分領域内対象物存在判定手段、２０
は部分領域１０ａ〜Ｌｏｇごとの対象物１４の存在領域
の有無の組合せで対象形状を判定する対象形状判定手段
である。
認識対象画像１３と部分領域マスク画イ象１５は同一サ
イズであり、同一箇所の画素１１について順次走査しな
がら全ての範囲の処理を行う。部分領域１０ａ〜１０ｇ
以外の画素１１については、濃度和メモリ１６において
アドレスがゼロのメモリ空間へ認識対象画像１３の濃度
データが加算されていく。第１部分領域１０ａに相当す
る認識対象画像１３における濃度データは、部分領域番
号をアドレスとするメモリ空間へ加算される。すなわち
、部分領域番号がアドレスとして与えられると、そのア
ドレスにおける濃度データをデータアウトから出力して
認識対象画像１３の画素１１を加算器１７で加算し、そ
の結果を再び同じアドレスへ格納するという処理を全領
域の画そ１１について繰返し行うことになる。もちろん
、この処理に先だって濃度和メモリの内容を全てゼロに
しておかなければならない。
イズであり、同一箇所の画素１１について順次走査しな
がら全ての範囲の処理を行う。部分領域１０ａ〜１０ｇ
以外の画素１１については、濃度和メモリ１６において
アドレスがゼロのメモリ空間へ認識対象画像１３の濃度
データが加算されていく。第１部分領域１０ａに相当す
る認識対象画像１３における濃度データは、部分領域番
号をアドレスとするメモリ空間へ加算される。すなわち
、部分領域番号がアドレスとして与えられると、そのア
ドレスにおける濃度データをデータアウトから出力して
認識対象画像１３の画素１１を加算器１７で加算し、そ
の結果を再び同じアドレスへ格納するという処理を全領
域の画そ１１について繰返し行うことになる。もちろん
、この処理に先だって濃度和メモリの内容を全てゼロに
しておかなければならない。
この処理を第２図を用いてもう一度説明すると、部分領
域１０の中の画素１１の濃度データを全て加算するとい
うことである。対象物１４が液晶デイスプレィのような
セグメント表示器の偉であるときは、濃度データとして
は暗いため小さな値となる。したがって部分領域１０の
全濃度和は液晶が表示状態でないときに比べ低くなる。
域１０の中の画素１１の濃度データを全て加算するとい
うことである。対象物１４が液晶デイスプレィのような
セグメント表示器の偉であるときは、濃度データとして
は暗いため小さな値となる。したがって部分領域１０の
全濃度和は液晶が表示状態でないときに比べ低くなる。
このように対象物１４が存在するときの全濃度和を各部
分領域１０ａ〜Ｌｏｇごとに記憶しておき、未知の対象
物１４について各部分領域１０ａ−１ｏｇごとの濃度和
を濃度和比較手段１８にて比較しその結果、部分領域内
対象物存在判定手段１９において対象物１４の存在の有
無を判定し、対象形状判定手段２０において対象形状の
判定を行う。
分領域１０ａ〜Ｌｏｇごとに記憶しておき、未知の対象
物１４について各部分領域１０ａ−１ｏｇごとの濃度和
を濃度和比較手段１８にて比較しその結果、部分領域内
対象物存在判定手段１９において対象物１４の存在の有
無を判定し、対象形状判定手段２０において対象形状の
判定を行う。
以上のように本実施例によれば１部分領域１０ａ〜Ｌｏ
ｇにおいて全濃度和をディジタル的に求めることで、対
象物１４の存在の有無を判定しようというものであり、
対象物１４を背景と分離してたとえば対象物１４の大き
さなどを求めることなく対象物１４の有無を判定できる
ことになる。
ｇにおいて全濃度和をディジタル的に求めることで、対
象物１４の存在の有無を判定しようというものであり、
対象物１４を背景と分離してたとえば対象物１４の大き
さなどを求めることなく対象物１４の有無を判定できる
ことになる。
実施例２
第３図は、本発明の第２の実施例における認識装置の説
明図である。本実施例において第１の実施例と共通する
物には共通符号を付して示し、その説明は省略する。
明図である。本実施例において第１の実施例と共通する
物には共通符号を付して示し、その説明は省略する。
第３図において、２１は部分領域マスク画像１５におけ
る部分領域番号を認識対象画像１３の最大量子ビット数
分左ヘシフトする乗算器、２２は乗算器２１によって乗
算された部分領域番号と認識対象画像■３の各画素ごと
のａ原データを加算する加算器、２３は加算器２２の出
力をアドレスとして同一アドレスの出現数をカウントし
たデータを格納するヒストグラムメモリである。２４は
カウントアツプのために指定されたアドレスのデータに
ｒｌ、を加える１加算器であり、このデータは再び同一
アドレスへ格納される。２５はヒストグラムメモリ２３
の内容を第１〜第７部分領域１０３〜１０ｇごとに基準
データと比較するヒストグラム比較手段である。
る部分領域番号を認識対象画像１３の最大量子ビット数
分左ヘシフトする乗算器、２２は乗算器２１によって乗
算された部分領域番号と認識対象画像■３の各画素ごと
のａ原データを加算する加算器、２３は加算器２２の出
力をアドレスとして同一アドレスの出現数をカウントし
たデータを格納するヒストグラムメモリである。２４は
カウントアツプのために指定されたアドレスのデータに
ｒｌ、を加える１加算器であり、このデータは再び同一
アドレスへ格納される。２５はヒストグラムメモリ２３
の内容を第１〜第７部分領域１０３〜１０ｇごとに基準
データと比較するヒストグラム比較手段である。
以上のように構成された認識装置について以下その動作
を説明する。
を説明する。
説明をわかりやすくするため、認識対象画像１３は６ビ
ツト６４階調の濃度データで表現されているものとする
。第１の実施例でも説明したように認識対象画像１３と
部分領域マスク画像１５は重ね合わせたときに同一の位
置となる画素ごとに順次全ての範囲について以下のよう
な処理が行われる。処理される画素が第１部分領域１０
ａの位置にあるとき部分領域番号「１」は乗算器２１に
よって、２進表現で６ビツト左へシフトすなわち６４倍
され、このデータと同じ位置にある認識対象画像１３上
の濃度データを加算器２２によって加算しヒストグラム
メモリ２３のアドレスとなる。ヒストグラムメモリ２３
は与えにれたアドレスの内容をデータアウトから出力し
、カウントアツプが１加算器２４によってされ、再びデ
ータインからヒストグラムメモリ２３へ格納されるつこ
のようにして全領域に渡って同様の処理を行えば、ヒス
トグラムメモリ２３の内容は、部分領域１０ａ〜Ｌｏｇ
ごとのヒストグラムデータが部分領域番号順にヒストグ
ラムメモリアドレスの小さい方から大きい方に向って６
４区間ごとに格納されている状態となる。この区間ごと
すなわち部分領域１０ａ〜ｌｏｇごとにたとえばヒスト
グラムのピーク数やピーク値などをあらかじめ部分領域
１０ａ〜１０ｇ内に対象物１４が存在するときのものと
比較する処理をヒストグラム比較手段２５で行い、その
結果部分領域内の対象物存在判定手段２６によって対象
物１４の存在の有無を判定する。さらに各部分領域１０
ａ〜１０ｇごとの対象物１４の有無から対象形状判定手
段２７にて、例えば第３図の場合、第１〜第４．第７部
分領域１０ａ。
ツト６４階調の濃度データで表現されているものとする
。第１の実施例でも説明したように認識対象画像１３と
部分領域マスク画像１５は重ね合わせたときに同一の位
置となる画素ごとに順次全ての範囲について以下のよう
な処理が行われる。処理される画素が第１部分領域１０
ａの位置にあるとき部分領域番号「１」は乗算器２１に
よって、２進表現で６ビツト左へシフトすなわち６４倍
され、このデータと同じ位置にある認識対象画像１３上
の濃度データを加算器２２によって加算しヒストグラム
メモリ２３のアドレスとなる。ヒストグラムメモリ２３
は与えにれたアドレスの内容をデータアウトから出力し
、カウントアツプが１加算器２４によってされ、再びデ
ータインからヒストグラムメモリ２３へ格納されるつこ
のようにして全領域に渡って同様の処理を行えば、ヒス
トグラムメモリ２３の内容は、部分領域１０ａ〜Ｌｏｇ
ごとのヒストグラムデータが部分領域番号順にヒストグ
ラムメモリアドレスの小さい方から大きい方に向って６
４区間ごとに格納されている状態となる。この区間ごと
すなわち部分領域１０ａ〜ｌｏｇごとにたとえばヒスト
グラムのピーク数やピーク値などをあらかじめ部分領域
１０ａ〜１０ｇ内に対象物１４が存在するときのものと
比較する処理をヒストグラム比較手段２５で行い、その
結果部分領域内の対象物存在判定手段２６によって対象
物１４の存在の有無を判定する。さらに各部分領域１０
ａ〜１０ｇごとの対象物１４の有無から対象形状判定手
段２７にて、例えば第３図の場合、第１〜第４．第７部
分領域１０ａ。
１０ｂ、１０ｃ、１０ｄ、Ｌｏｇだけに対象物１４が存
在することから７セグメント表示は「３」を示している
と判定する。
在することから７セグメント表示は「３」を示している
と判定する。
以上のように各部分領域１０ａ〜１０ｇごとのヒストグ
ラムが画情走査に応じて得られることにより、対象物１
４を背景から分離する必要がないことに加えて、高速に
ヒストグラム結果を得ることができ、対象物１４の有無
を濃度和データの比較によって判定する第１の実施例に
比べより正確に判定することができる。
ラムが画情走査に応じて得られることにより、対象物１
４を背景から分離する必要がないことに加えて、高速に
ヒストグラム結果を得ることができ、対象物１４の有無
を濃度和データの比較によって判定する第１の実施例に
比べより正確に判定することができる。
実施例３
以下、本発明の第３の実施例について、第４図を参照し
ながら説明する。
ながら説明する。
ａは部分領域におけるヒストグラムを示す。ｆは同ヒス
トグラムの最大頻度数を示し、ｄは最大濃度を示す、３
０はヒストグラムａを頻度と濃度について正規化する正
規化手段。ｂは正規化手段３０によって正規化されたヒ
ストグラム。Ｃはあらかじめ部分領域に対象物が存在す
るときに得て正規化した基準ヒストグラム。３１はヒス
トグラムｂとＣについて同一相対濃度における差分を計
算する差分器であり、３２は「０」から「１」までの相
対濃度について差分値を累積する差分ヒストグラム累積
手段である。
トグラムの最大頻度数を示し、ｄは最大濃度を示す、３
０はヒストグラムａを頻度と濃度について正規化する正
規化手段。ｂは正規化手段３０によって正規化されたヒ
ストグラム。Ｃはあらかじめ部分領域に対象物が存在す
るときに得て正規化した基準ヒストグラム。３１はヒス
トグラムｂとＣについて同一相対濃度における差分を計
算する差分器であり、３２は「０」から「１」までの相
対濃度について差分値を累積する差分ヒストグラム累積
手段である。
以上のように構成された認識装置について以下その動作
を説明する。
を説明する。
まず、部分領域におけるヒストグラムａは最大頻度数ｆ
が相対頻度数「１」となるように、また最大濃度値ｄが
相対濃度「１」となるように正規化手段３０によって正
規化される。その結果、ｂのような正規化されたヒスト
グラムが得られる。
が相対頻度数「１」となるように、また最大濃度値ｄが
相対濃度「１」となるように正規化手段３０によって正
規化される。その結果、ｂのような正規化されたヒスト
グラムが得られる。
一方、あらかじめ部分領域に対象物の存在するときの正
規化された基準ヒストグラムＣと、相対濃度について差
分器３１により差分をとる。差分結果の「Ｏ」から「１
」までの累積を差分ヒストグラムの累積値が小さいとき
は、認識対象画像において対象物が存在すると判定でき
る。これらは部分領域ごとに行われ第２の実施例と同様
にして部分領域内対象物存在判定手段２６．対象形状判
定手段２７により対象物が認識される。
規化された基準ヒストグラムＣと、相対濃度について差
分器３１により差分をとる。差分結果の「Ｏ」から「１
」までの累積を差分ヒストグラムの累積値が小さいとき
は、認識対象画像において対象物が存在すると判定でき
る。これらは部分領域ごとに行われ第２の実施例と同様
にして部分領域内対象物存在判定手段２６．対象形状判
定手段２７により対象物が認識される。
以上のように、正規化されたヒストグラムを各部分領域
ごとに基準ヒストグラムと比較することにより、対象物
の有無を判定することかできるので、対象物の背景の明
るさや、対象物自身の明るさの変化に対しても追従して
正しい判定結果を得ることができる。なお、ヒストグラ
ムの正規買方法についてはここで述べた方法の限りでは
ない。
ごとに基準ヒストグラムと比較することにより、対象物
の有無を判定することかできるので、対象物の背景の明
るさや、対象物自身の明るさの変化に対しても追従して
正しい判定結果を得ることができる。なお、ヒストグラ
ムの正規買方法についてはここで述べた方法の限りでは
ない。
実施例４
第５図は、本発明の第４の実施例における認識方法の説
明図である。
明図である。
同図において、３３は部分領域内の２次元高速フーリエ
変換（以下２次元ＦＦＴと略す）処理を行う部分領域内
２次元ＦＦＴ手段、３４は部分領域内に対象物が存在す
るときに強く現われる周波数成分以外を通過させる帯域
フィルタ、３５は帯域フィルタを通過したあとの残存パ
ワーを検出する残存パワー検出手段、３６は残存パワー
検出手段３５の結果をもとに対象物存在有無判定を行う
対象物存在有無判定手段である。
変換（以下２次元ＦＦＴと略す）処理を行う部分領域内
２次元ＦＦＴ手段、３４は部分領域内に対象物が存在す
るときに強く現われる周波数成分以外を通過させる帯域
フィルタ、３５は帯域フィルタを通過したあとの残存パ
ワーを検出する残存パワー検出手段、３６は残存パワー
検出手段３５の結果をもとに対象物存在有無判定を行う
対象物存在有無判定手段である。
本実施例において第１〜第３の実施例と異なる点は、部
分領域内の対象物有無判定の測定データが周波数ごとの
パワーすなわちパワースペクトルであるところにある。
分領域内の対象物有無判定の測定データが周波数ごとの
パワーすなわちパワースペクトルであるところにある。
まず、部分領域内の２次元ＦＦＴ値を求める。
対象物か部分領域内にあるときのパワースペクトルをも
とにこのパワー通過を阻止する帯域フィルタ３４を介し
て残存パワー検出を行う。対象物以外のものが部分領域
にあるときは残存パワーが大になることで対象物がない
というように対象物存在有無判定が行われる。
とにこのパワー通過を阻止する帯域フィルタ３４を介し
て残存パワー検出を行う。対象物以外のものが部分領域
にあるときは残存パワーが大になることで対象物がない
というように対象物存在有無判定が行われる。
以上のように本実施例によれば、部分領域内の周波数成
分によって対象物の存在の有無を判別するので、たとえ
ば対象物の総面積が同一であっても形状やテクスチャー
が異なるような対象物を選別して対象の有無を判別する
ことができる。
分によって対象物の存在の有無を判別するので、たとえ
ば対象物の総面積が同一であっても形状やテクスチャー
が異なるような対象物を選別して対象の有無を判別する
ことができる。
発明の効果
以上のように第１の発明によれば、画像走査と同時に部
分領域内の全濃度和を求めることにより対象物の存在領
域の有無を判別することができるので、対象物を背景か
ら分離する必要がなくなり簡易に対象物の存在領域の有
無を判定できる。
分領域内の全濃度和を求めることにより対象物の存在領
域の有無を判別することができるので、対象物を背景か
ら分離する必要がなくなり簡易に対象物の存在領域の有
無を判定できる。
また、第２の発明によれば、対象物の形状に応じて配置
された部分領域内のピストグラムを画像走査と同時に測
定して各部分領域における対象物の存在領域の有無を判
定するので、簡易かつ高速に対象物の有無及び形状の判
別を正確に行うことができる。
された部分領域内のピストグラムを画像走査と同時に測
定して各部分領域における対象物の存在領域の有無を判
定するので、簡易かつ高速に対象物の有無及び形状の判
別を正確に行うことができる。
さらに、第３の発明によれば、部分領域内のヒストグラ
ムを正規化してから対象物の存在の有無を判定するので
、対象物の明るさの変化や環境の変化に影響されること
なく正しい定結果を得ることができる。
ムを正規化してから対象物の存在の有無を判定するので
、対象物の明るさの変化や環境の変化に影響されること
なく正しい定結果を得ることができる。
加えて、第４の発明によれば、部分領域内の周波数成分
を測定することにより目的とする対象物の存在領域の有
無を判定できるので、存在領域の面積や対象物の表面性
状が異なる場合でも対象物の有無を判定できる。
を測定することにより目的とする対象物の存在領域の有
無を判定できるので、存在領域の面積や対象物の表面性
状が異なる場合でも対象物の有無を判定できる。
第
法の説明図、第３図は本発明の第２の実施例における認
識装置の構成図、第４図は本発明の第３の実施例におけ
る認識装置の構成図、第５図は本発明の第４の実施例に
おける認識方法を示すフロー図、第６図は従来の認識方
法を説明する図である。
識装置の構成図、第４図は本発明の第３の実施例におけ
る認識装置の構成図、第５図は本発明の第４の実施例に
おける認識方法を示すフロー図、第６図は従来の認識方
法を説明する図である。
１０（１０ａ〜Ｌｏｇ）・・・・・・部分領域、１３・
・・・・・認識対象画像、１４・・・・・・対象物、１
６・・・・・・濃度和メモリ、１９・・・・・・部分領
域内対象物判定手段、２０・・・・・・対象形状判定手
段、２３・−・・・・ヒストグラムメモリ、２５・・・
・・・ヒストグラム比較手段、３２・・・・・・差分ヒ
ストグラム累積手段、３３・・・・・・部分領域内２次
元ＦＦＴ手段。
・・・・・認識対象画像、１４・・・・・・対象物、１
６・・・・・・濃度和メモリ、１９・・・・・・部分領
域内対象物判定手段、２０・・・・・・対象形状判定手
段、２３・−・・・・ヒストグラムメモリ、２５・・・
・・・ヒストグラム比較手段、３２・・・・・・差分ヒ
ストグラム累積手段、３３・・・・・・部分領域内２次
元ＦＦＴ手段。
代理人の氏名 弁理士 粟野重孝 ほか１名図
灯象物
第
図
第
図
Claims (4)
- （１）映像信号を標本化及び量子化してディジタル信号
処理する際、部分領域内の全濃度和を求め、対象物の少
なくとも一部分が部分領域内に存在するときの全濃度和
と比較して対象物の部分領域内における有無を判別し、
対象物を認識することを特徴とする認識方法。 - （２）対象物の形状に応じて配置されたそれぞれの部分
領域内の濃度データとこの濃度データの階調数倍された
部分領域番号とを加算して各部分領域のヒストグラムを
求める手段と、各部分領域に対象物の少なくとも一部分
が存在するときのそれぞれのヒストグラムと比較して対
象物の有無を各部分領域毎に判別する手段と、各部分領
域の存在の有無の組合せから対象物の形状を認識する手
段とを備えたことを特徴とする認識装置。 - （３）部分領域に対象物の少なくとも一部分が存在する
ときのヒストグラムと認識対象画像の部分領域における
ヒストグラムとをそれぞれ明るさと頻度数について正規
化する手段と、正規化されたヒストグラムで同一の明る
さ同士の頻度数の差分を全濃度について累積する手段と
、累積結果が基準より小のとき対象物が部分領域内に存
在すると判定する手段とを備えたことを特徴とする請求
項２記載の認識装置。 - （４）部分領域内の周波数成分を求め、対象物の少なく
とも一部分が部分領域内に存在するときの部分領域内の
周波数成分と比較して対象物の部分領域内における有無
を判別して対象物を認識することを特徴とする認識方法
。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2180057A JPH0467275A (ja) | 1990-07-06 | 1990-07-06 | 認識方法及び認識装置 |
| KR1019910011449A KR0137757B1 (ko) | 1990-07-06 | 1991-07-06 | 인식방법 및 인식장치 |
| US07/726,685 US5263098A (en) | 1990-07-06 | 1991-07-08 | Object recognition method and apparatus for determining the presence and shape of an object |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2180057A JPH0467275A (ja) | 1990-07-06 | 1990-07-06 | 認識方法及び認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0467275A true JPH0467275A (ja) | 1992-03-03 |
Family
ID=16076733
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2180057A Pending JPH0467275A (ja) | 1990-07-06 | 1990-07-06 | 認識方法及び認識装置 |
Country Status (3)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US5263098A (ja) |
| JP (1) | JPH0467275A (ja) |
| KR (1) | KR0137757B1 (ja) |
Families Citing this family (26)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2764224B2 (ja) * | 1993-03-01 | 1998-06-11 | ユナイテツド パーセル サービス オブ アメリカ インコーポレイテツド | 補足目標の位置を求める方法および装置 |
| ES2171432T3 (es) * | 1993-12-10 | 2002-09-16 | Ricoh Kk | Aparato y metodos para reconocer una imagen especifica a partir de una señal de imagen de entrada. |
| US5673331A (en) * | 1995-06-03 | 1997-09-30 | United States Department Of Energy | Method and apparatus for reading meters from a video image |
| JP3764773B2 (ja) * | 1996-02-29 | 2006-04-12 | 富士通株式会社 | 注視点を用いた頑健な認識装置 |
| US6173066B1 (en) | 1996-05-21 | 2001-01-09 | Cybernet Systems Corporation | Pose determination and tracking by matching 3D objects to a 2D sensor |
| US7650015B2 (en) * | 1997-07-22 | 2010-01-19 | Image Processing Technologies. LLC | Image processing method |
| US6038341A (en) * | 1997-03-06 | 2000-03-14 | Matsushita Electric Industrial Co., Ltd. | Histogram operating unit for video signals |
| US5943435A (en) * | 1997-10-07 | 1999-08-24 | Eastman Kodak Company | Body part recognition in radiographic images |
| CN1606758A (zh) | 2000-08-31 | 2005-04-13 | 雷泰克公司 | 传感器和成像系统 |
| WO2002063270A2 (en) * | 2001-02-05 | 2002-08-15 | Board Of Regents, The University Of Texas System | The use of mesoscale self-assembly and recognition to effect delivery of sensing reagent for arrayed sensors |
| US7653212B2 (en) * | 2006-05-19 | 2010-01-26 | Universal Electronics Inc. | System and method for using image data in connection with configuring a universal controlling device |
| US7321699B2 (en) | 2002-09-06 | 2008-01-22 | Rytec Corporation | Signal intensity range transformation apparatus and method |
| US20040239796A1 (en) * | 2002-09-20 | 2004-12-02 | Seiko Epson Corporation | Backlight adjustment processing of image using image generation record information |
| US7782366B2 (en) * | 2002-09-20 | 2010-08-24 | Seiko Epson Corporation | Backlight adjustment processing of image using image generation record information |
| US20050064452A1 (en) * | 2003-04-25 | 2005-03-24 | Schmid Matthew J. | System and method for the detection of analytes |
| US9317922B2 (en) | 2003-05-16 | 2016-04-19 | Board Of Regents The University Of Texas System | Image and part recognition technology |
| WO2004104922A2 (en) * | 2003-05-16 | 2004-12-02 | Board Of Regents, The University Of Texas System | Image and part recognition technology |
| EP1726545B1 (en) * | 2005-05-25 | 2010-02-10 | Canon Kabushiki Kaisha | Sheet feeding apparatus and image forming apparatus with such a sheet feeding apparatus therein |
| US7728839B2 (en) * | 2005-10-28 | 2010-06-01 | Honda Motor Co., Ltd. | Discriminative motion modeling for human motion tracking |
| US8896426B1 (en) | 2007-02-09 | 2014-11-25 | Uei Cayman Inc. | Graphical user interface for programming universal remote control devices |
| CN101681555B (zh) | 2007-10-26 | 2012-11-28 | 松下电器产业株式会社 | 状况判定装置、状况判定方法、异常判定装置、异常判定方法 |
| US9870123B1 (en) | 2008-04-18 | 2018-01-16 | Universal Electronics Inc. | Selecting a picture of a device to identify an associated codeset |
| US8094875B1 (en) | 2008-04-18 | 2012-01-10 | Uei Cayman Inc. | Performing optical recognition on a picture of a remote to identify an associated codeset |
| US9881191B2 (en) * | 2015-12-14 | 2018-01-30 | Leadot Innovation, Inc. | Method of controlling operation of cataloged smart devices |
| JP6901334B2 (ja) * | 2017-07-04 | 2021-07-14 | 中国計器工業株式会社 | 光学的数字読取り方法及び装置 |
| KR102445858B1 (ko) * | 2018-06-26 | 2022-09-22 | 한국전력공사 | 전기차 충전기용 양방향 보안통신장치 |
Family Cites Families (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS5935064A (ja) * | 1982-08-24 | 1984-02-25 | 日本板硝子株式会社 | シヤモツトとその製造方法 |
| JP2696211B2 (ja) * | 1987-04-20 | 1998-01-14 | 株式会社日立製作所 | 濃淡画像からのパターン認識方法及び装置 |
| US4809344A (en) * | 1987-05-11 | 1989-02-28 | Nippon Sheet Glass Co., Ltd. | Apparatus for preprocessing of character recognition |
-
1990
- 1990-07-06 JP JP2180057A patent/JPH0467275A/ja active Pending
-
1991
- 1991-07-06 KR KR1019910011449A patent/KR0137757B1/ko not_active Expired - Fee Related
- 1991-07-08 US US07/726,685 patent/US5263098A/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| KR0137757B1 (ko) | 1998-06-15 |
| US5263098A (en) | 1993-11-16 |
| KR920003750A (ko) | 1992-02-29 |
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