JPH07160875A - デジタル画像フィルタリング方法 - Google Patents
デジタル画像フィルタリング方法Info
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- JPH07160875A JPH07160875A JP5310520A JP31052093A JPH07160875A JP H07160875 A JPH07160875 A JP H07160875A JP 5310520 A JP5310520 A JP 5310520A JP 31052093 A JP31052093 A JP 31052093A JP H07160875 A JPH07160875 A JP H07160875A
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- Japan
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- dimensional
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- separable
- digital image
- mask
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- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000001914 filtration Methods 0.000 title claims abstract description 17
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 23
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 238000000354 decomposition reaction Methods 0.000 description 1
- 230000002708 enhancing effect Effects 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
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- Image Processing (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 指紋照合装置など、画像に方向性フィルタ処
理を行う場合に高速な演算を実現する。 【構成】 デジタル画像に適用しようとする２次元フィ
ルタカーネルを、ある２次元座標系に関して１つのセパ
ラブルな２次元カーネル、または複数のセパラブルな２
次元カーネルの和で表現し、それぞれのセパラブルな２
次元カーネルを構成する１次元カーネルによる１次元畳
み込み処理を順次行うことで２次元フィルタリング処理
を実現する方法において、セパラブルな２次元カーネル
で表現するときに用いられる２次元座標系をその座標軸
の方向がデジタル画像の座標軸の方向とは必ずしも一致
しない２次元座標系を用い、セパラブルな２次元カーネ
ルを構成する１次元カーネルによる処理を、その１次元
カーネルを補間または近似によってデジタル画像の各画
素での値に変換しその値による畳み込み演算を行う。
理を行う場合に高速な演算を実現する。 【構成】 デジタル画像に適用しようとする２次元フィ
ルタカーネルを、ある２次元座標系に関して１つのセパ
ラブルな２次元カーネル、または複数のセパラブルな２
次元カーネルの和で表現し、それぞれのセパラブルな２
次元カーネルを構成する１次元カーネルによる１次元畳
み込み処理を順次行うことで２次元フィルタリング処理
を実現する方法において、セパラブルな２次元カーネル
で表現するときに用いられる２次元座標系をその座標軸
の方向がデジタル画像の座標軸の方向とは必ずしも一致
しない２次元座標系を用い、セパラブルな２次元カーネ
ルを構成する１次元カーネルによる処理を、その１次元
カーネルを補間または近似によってデジタル画像の各画
素での値に変換しその値による畳み込み演算を行う。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】一般にロボットビジョンや画像処
理の技術を応用した装置において、エッジなどの画像特
徴を得るために、ガボアフィルタに代表される方向性フ
ィルタを用いた処理を行う場合が多い。さらに特定の応
用例として、指紋照合装置における指紋隆線の強調・抽
出処理に方向性フィルタを用いた処理が行われる。本発
明はこれらの方向性フィルタリングの技術に関するもの
である。
理の技術を応用した装置において、エッジなどの画像特
徴を得るために、ガボアフィルタに代表される方向性フ
ィルタを用いた処理を行う場合が多い。さらに特定の応
用例として、指紋照合装置における指紋隆線の強調・抽
出処理に方向性フィルタを用いた処理が行われる。本発
明はこれらの方向性フィルタリングの技術に関するもの
である。
【０００２】
【従来の技術】画像ｆ（ｉ，ｊ）のカーネルk （ｉ，
ｊ）によるフィルタリングは、結果の画像をｇ（ｉ，
ｊ）として次式で表される。
ｊ）によるフィルタリングは、結果の画像をｇ（ｉ，
ｊ）として次式で表される。
【０００３】
【数１】
【０００４】今、２次元カーネルｋ（ｉ，ｊ）がｉおよ
びｊに関する二つの１次元カーネルｋ1 （ｉ）とｋ２
（ｊ）の積で表されるときこれをセパラブルなカーネル
というが、この場合には２つの１次元カーネルによる畳
み込みを続けて行うことにより目的のフィルタリングが
実行できる。
びｊに関する二つの１次元カーネルｋ1 （ｉ）とｋ２
（ｊ）の積で表されるときこれをセパラブルなカーネル
というが、この場合には２つの１次元カーネルによる畳
み込みを続けて行うことにより目的のフィルタリングが
実行できる。
【０００５】
【数２】
【０００６】２次元カーネルｋ（ｉ，ｊ）がｍ2 の大き
さを持つ場合、式（１）で計算すると一般に１画素あた
りm2回の積和演算が必要であるが、式（２）によれば２
ｍ回となり、演算の高速化が図れる。一般の２次元カー
ネルは必ずしもセパラブルなカーネルではないが、特異
値分解によっていくつかのセパラブルなカーネルの和で
表現する手法（Ｗｉｌｌｉａｍ Ｋ．Ｐｒａｔｔ：”Ｉ
ｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ
ｇ ｄｉｓｐｌａｙ ｔｅｒｍｉｎａｌ”，Ｐｒｏｃｅ
ｄｄｉｎｇｓ ｄｉｓｐｌａｙ ｔｅｒｍｉｎａｌ”，
Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＳＰＩＥ Ａｄｖａｎ
ｃｅｓ ｉｎ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇ
ｙ，ＳａｎＤｉｅｇｏ ＣＡ，１９７９）知られてお
り、それが小数のカーネルの和で表される場合には、そ
れぞれのカーネルの演算を式（２）で行うことで、式
（１）を用いた場合より演算量が減る。
さを持つ場合、式（１）で計算すると一般に１画素あた
りm2回の積和演算が必要であるが、式（２）によれば２
ｍ回となり、演算の高速化が図れる。一般の２次元カー
ネルは必ずしもセパラブルなカーネルではないが、特異
値分解によっていくつかのセパラブルなカーネルの和で
表現する手法（Ｗｉｌｌｉａｍ Ｋ．Ｐｒａｔｔ：”Ｉ
ｎｔｅｌｌｉｇｅｎｔｉｍａｇｅ ｐｒｏｃｅｓｓｉｎ
ｇ ｄｉｓｐｌａｙ ｔｅｒｍｉｎａｌ”，Ｐｒｏｃｅ
ｄｄｉｎｇｓ ｄｉｓｐｌａｙ ｔｅｒｍｉｎａｌ”，
Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ ｏｆ ＳＰＩＥ Ａｄｖａｎ
ｃｅｓ ｉｎ Ｄｉｓｐｌａｙ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇ
ｙ，ＳａｎＤｉｅｇｏ ＣＡ，１９７９）知られてお
り、それが小数のカーネルの和で表される場合には、そ
れぞれのカーネルの演算を式（２）で行うことで、式
（１）を用いた場合より演算量が減る。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】画像に含まれる方向性
エッジを検出する場合や、さらに具体的な例として指紋
の隆線を抽出する場合など、方向性のフィルタカーネル
による処理が必要になる場合が多い。しかし、特にフィ
ルタカーネルの方向が画像の持つ座標軸と一致しない場
合にはセパラブルなカーネルで表現することができず、
上述の方法によって演算量を減らすことができなかっ
た。
エッジを検出する場合や、さらに具体的な例として指紋
の隆線を抽出する場合など、方向性のフィルタカーネル
による処理が必要になる場合が多い。しかし、特にフィ
ルタカーネルの方向が画像の持つ座標軸と一致しない場
合にはセパラブルなカーネルで表現することができず、
上述の方法によって演算量を減らすことができなかっ
た。
【０００８】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、デジタル
画像に適用しようとする２次元フィルタカーネルを、あ
る２次元座標系に関して１つのセパラブルな２次元カー
ネル、または複数のセパラブルな２次元カーネルの和で
表現し、それぞれのセパラブルな２次元カーネルを構成
する１次元カーネルによる１次元畳み込み処理を順次行
うことで２次元フィルタリング処理を実現する方法にお
いて、セパラブルな２次元カーネルで表現するときに用
いられる前記２次元座標系を、その座標軸の方向がデジ
タル画像の座標軸の方向とは必ずしも一致しない２次元
座標系を用い、セパラブルな２次元カーネルを構成する
１次元カーネルによる処理を、その１次元カーネルを補
間または近似によってデジタル画像の各画素での値に変
換し、その値による畳み込み演算を行うことを特徴とす
るデジタル画像フィルタリング方法である。
画像に適用しようとする２次元フィルタカーネルを、あ
る２次元座標系に関して１つのセパラブルな２次元カー
ネル、または複数のセパラブルな２次元カーネルの和で
表現し、それぞれのセパラブルな２次元カーネルを構成
する１次元カーネルによる１次元畳み込み処理を順次行
うことで２次元フィルタリング処理を実現する方法にお
いて、セパラブルな２次元カーネルで表現するときに用
いられる前記２次元座標系を、その座標軸の方向がデジ
タル画像の座標軸の方向とは必ずしも一致しない２次元
座標系を用い、セパラブルな２次元カーネルを構成する
１次元カーネルによる処理を、その１次元カーネルを補
間または近似によってデジタル画像の各画素での値に変
換し、その値による畳み込み演算を行うことを特徴とす
るデジタル画像フィルタリング方法である。
【０００９】第２の発明は、第１の発明のデジタル画像
フィルタリング方法において、セパラブルな２次元カー
ネルを構成する一方または両方の１次元カーネルの、デ
ジタル画像の画素位置での表現を、同一の値がとなり合
って並んだマスクで実現し、そのマスクの長手方向に走
査しながら畳み込み演算を行うことにより、その走査に
関してとなり合う位置でのマスクに共通部分をつくり、
共通でない部分の演算のみを行って直前の位置の演算結
果から加減し、該当部分の演算結果を得るデジタル画像
フィルタリング方法である。
フィルタリング方法において、セパラブルな２次元カー
ネルを構成する一方または両方の１次元カーネルの、デ
ジタル画像の画素位置での表現を、同一の値がとなり合
って並んだマスクで実現し、そのマスクの長手方向に走
査しながら畳み込み演算を行うことにより、その走査に
関してとなり合う位置でのマスクに共通部分をつくり、
共通でない部分の演算のみを行って直前の位置の演算結
果から加減し、該当部分の演算結果を得るデジタル画像
フィルタリング方法である。
【００１０】第３の発明は、第１または第２の発明のデ
ジタル画像フィルタリング方法を用いて指紋画像の隆線
を強調または抽出することを特徴とするデジタル画像フ
ィルタリング方法である。
ジタル画像フィルタリング方法を用いて指紋画像の隆線
を強調または抽出することを特徴とするデジタル画像フ
ィルタリング方法である。
【００１１】
【作用】方向性フィルタカーネルは、特定の方向（これ
をフィルタの方向とする）に対してはセパラブルになる
ことが多く、たとえばガボアフィルタなどはこの例であ
る。しかし、フィルタカーネルの方向が画像の方向と一
致していないので、画像の軸に対してはセパラブルでは
なく、式（２）で示した演算が実行できない。そこで、
フィルタの方向に対して２つの１次元フィルタに分解
し、その分解された１次元フィルタを補間あるいは近似
によって画像の画素位置に値を持つマスクを作成し、こ
のマスクを用いて１次元カーネルによるフィルタリング
演算を行う。
をフィルタの方向とする）に対してはセパラブルになる
ことが多く、たとえばガボアフィルタなどはこの例であ
る。しかし、フィルタカーネルの方向が画像の方向と一
致していないので、画像の軸に対してはセパラブルでは
なく、式（２）で示した演算が実行できない。そこで、
フィルタの方向に対して２つの１次元フィルタに分解
し、その分解された１次元フィルタを補間あるいは近似
によって画像の画素位置に値を持つマスクを作成し、こ
のマスクを用いて１次元カーネルによるフィルタリング
演算を行う。
【００１２】１次元カーネルからマスクを得る方法の１
つは、後述の実施例で述べるように、１次元カーネルの
形を参考に人手によってマスクパターンを決定する方法
である。しかし、よりシステマティックな方法として次
に述べる方法がある。フィルタの座標系を（ｕ，ｖ）と
し、アナログ表現した１次元フィルタカーネルをｋ
1 （ｕ）およびｋ2 （ｖ）とする。まず適当な補間のた
めの１次元関数ｐを用いて次式のｋ1 * （ｕ，ｖ）およ
び ｋ2 * （ｕ，ｖ）を作る。
つは、後述の実施例で述べるように、１次元カーネルの
形を参考に人手によってマスクパターンを決定する方法
である。しかし、よりシステマティックな方法として次
に述べる方法がある。フィルタの座標系を（ｕ，ｖ）と
し、アナログ表現した１次元フィルタカーネルをｋ
1 （ｕ）およびｋ2 （ｖ）とする。まず適当な補間のた
めの１次元関数ｐを用いて次式のｋ1 * （ｕ，ｖ）およ
び ｋ2 * （ｕ，ｖ）を作る。
【００１３】 ｋ1 * （ｕ，ｖ）＝ｋ1 （ｕ）ｐ（ｖ） ・・・（３） ｋ2 * （ｕ，ｖ）＝ｋ2 （ｖ）ｐ（ｕ） 関数ｇとしてはガウス関数やｓｉｎｃ関数などを用い
る。フィルタの座標系（ｕ，ｖ）の画像の座標系（ｘ，
ｙ）に対する角度をθとすると、両者の関係は次式とな
る。
る。フィルタの座標系（ｕ，ｖ）の画像の座標系（ｘ，
ｙ）に対する角度をθとすると、両者の関係は次式とな
る。
【００１４】 ｕ＝ ｘ ｃｏｓθ ＋ ｙ ｓｉｎθ ・・・（４） ｖ＝−ｘ ｓｉｎθ ＋ ｙ ｃｏｓθ １次元カーネルｋ1 およびｋ2 に対応するマスクK1およ
びｋ2 は、画像座標系の格子点を（ｉ，ｊ）を（ｘ，
ｙ）として式（４）および式（３）を用い、それぞれｋ
1 * およびｋ2 * をマスクの値とする。 ｋ1 （ｉ，ｊ）＝ｋ1 （ｉ ｃｏｓθ ＋ ｊ ｓｉｎθ）ｐ（−ｉ ｓｉｎθ ＋ ｊ ｃｏｓθ） ｋ2 （ｉ，ｊ）＝ｋ2 （−ｉ ｓｉｎθ ＋ ｊ ｃｏｓθ）ｐ（ｉ ｃｏｓθ ＋ ｊ ｓｉｎθ） ・・・（５） ただし、式（５）の値が小さい部分は、その点のマスク
の値を０として、演算を行わない。
びｋ2 は、画像座標系の格子点を（ｉ，ｊ）を（ｘ，
ｙ）として式（４）および式（３）を用い、それぞれｋ
1 * およびｋ2 * をマスクの値とする。 ｋ1 （ｉ，ｊ）＝ｋ1 （ｉ ｃｏｓθ ＋ ｊ ｓｉｎθ）ｐ（−ｉ ｓｉｎθ ＋ ｊ ｃｏｓθ） ｋ2 （ｉ，ｊ）＝ｋ2 （−ｉ ｓｉｎθ ＋ ｊ ｃｏｓθ）ｐ（ｉ ｃｏｓθ ＋ ｊ ｓｉｎθ） ・・・（５） ただし、式（５）の値が小さい部分は、その点のマスク
の値を０として、演算を行わない。
【００１５】
【実施例】実施例として指紋画像の隆線を抽出する目的
で設計されたフィルタについて述べる。一般に、指紋照
合装置では最初に入力指紋画像の局所的な隆線方向を検
出し、その方向の隆線を強調するフィルタをかけて隆線
を抽出する。一例として、浅井紘，星野幸夫，木地和
夫：”マニューシャネットワーク特徴による自動指紋照
合，−特徴抽出過程−”，電子情報通信学会論文誌 Ｄ
−ＩＩ Ｖｏｌ．Ｊ７２−Ｄ−ＩＩ ＮＯ．５ ＰＰ．
７２４−７３２ １９８９年 ５月を挙げることができ
る。この例では隆線の方向を２２．５度間隔の８段階の
角度で表しているので、フィルタもこれに対応し８方向
のものが必要とされる。図１はこの例を基に本手法で設
計した８種類のフィルタの内、０度，２２．５度，４５
度の３つのフィルタのマスクを示したものである。現画
像は最初に１，４，７で示されるマスクｋ1 との畳み込
み演算が行われ、その出力画像に対して２，５，８で示
されるマスクｋ2 との畳み込み演算が行われる。マスク
ｋ1 とｋ2 によって構成される等価的な２次元フィルタ
カーネルは３，６，９に示されている。ここで示した以
外の方向のマスクは次のようになっている。６７．５度
のマスクは２２．５度のマスクをｙ＝ｘの軸で反転した
ものであり、９０度のマスクは０度のマスクを、１１
２．５度のマスクは２２．５度のマスクを、１３５度の
マスクは４５度のマスクを、１５７．５度のマスクは６
７．５度のマスクをそれぞれ９０度回転したものであ
る。ここで、それぞれの角度のマスクｋ1 は同一の値１
を直線上に並べた形にすることで、さらに畳み込みの演
算量を減らしている。この畳み込み演算の方法を図２を
参照して説明する。図において、上段、中段、下段にそ
れぞれ０度、２２．５度、４５度のマスクｋ1 での演算
である。破線のマスク１０，１２，１４は現在の演算位
置を、実線のマスク１１，１３，１５は次の演算位置を
示しており、それぞれマスクの中心がａおよびｂであ
る。これら２つの位置ａ，ｂでのマスクには共通部分が
あり、その部分のマスクの値は同一であること考える
と、ｂの位置えの演算結果は、ａの位置での演算結果に
２つのマスクの差の部分の演算結果を加減して得ること
ができる。図において、加えるべく部分を＋、減ずるべ
き部分を−で示した。０度方向のマスクによる処理は、
この演算によるｘ方向の処理を副走査とし、ｙ方向を主
走査とする。４５度方向のマスク処理はｙ＝ｘ方向を副
走査とし、それに直交する方向を主走査とする。２２．
５度方向の演算については、この方向を副走査とする
が、１回の副走査でｘ方向に１画素おきの結果が得られ
るので、始点ｘ座標値を１画素分移動して再び副走査を
行って主走査の次の位置に移る。主走査は１１２．５度
の方向に行う。
で設計されたフィルタについて述べる。一般に、指紋照
合装置では最初に入力指紋画像の局所的な隆線方向を検
出し、その方向の隆線を強調するフィルタをかけて隆線
を抽出する。一例として、浅井紘，星野幸夫，木地和
夫：”マニューシャネットワーク特徴による自動指紋照
合，−特徴抽出過程−”，電子情報通信学会論文誌 Ｄ
−ＩＩ Ｖｏｌ．Ｊ７２−Ｄ−ＩＩ ＮＯ．５ ＰＰ．
７２４−７３２ １９８９年 ５月を挙げることができ
る。この例では隆線の方向を２２．５度間隔の８段階の
角度で表しているので、フィルタもこれに対応し８方向
のものが必要とされる。図１はこの例を基に本手法で設
計した８種類のフィルタの内、０度，２２．５度，４５
度の３つのフィルタのマスクを示したものである。現画
像は最初に１，４，７で示されるマスクｋ1 との畳み込
み演算が行われ、その出力画像に対して２，５，８で示
されるマスクｋ2 との畳み込み演算が行われる。マスク
ｋ1 とｋ2 によって構成される等価的な２次元フィルタ
カーネルは３，６，９に示されている。ここで示した以
外の方向のマスクは次のようになっている。６７．５度
のマスクは２２．５度のマスクをｙ＝ｘの軸で反転した
ものであり、９０度のマスクは０度のマスクを、１１
２．５度のマスクは２２．５度のマスクを、１３５度の
マスクは４５度のマスクを、１５７．５度のマスクは６
７．５度のマスクをそれぞれ９０度回転したものであ
る。ここで、それぞれの角度のマスクｋ1 は同一の値１
を直線上に並べた形にすることで、さらに畳み込みの演
算量を減らしている。この畳み込み演算の方法を図２を
参照して説明する。図において、上段、中段、下段にそ
れぞれ０度、２２．５度、４５度のマスクｋ1 での演算
である。破線のマスク１０，１２，１４は現在の演算位
置を、実線のマスク１１，１３，１５は次の演算位置を
示しており、それぞれマスクの中心がａおよびｂであ
る。これら２つの位置ａ，ｂでのマスクには共通部分が
あり、その部分のマスクの値は同一であること考える
と、ｂの位置えの演算結果は、ａの位置での演算結果に
２つのマスクの差の部分の演算結果を加減して得ること
ができる。図において、加えるべく部分を＋、減ずるべ
き部分を−で示した。０度方向のマスクによる処理は、
この演算によるｘ方向の処理を副走査とし、ｙ方向を主
走査とする。４５度方向のマスク処理はｙ＝ｘ方向を副
走査とし、それに直交する方向を主走査とする。２２．
５度方向の演算については、この方向を副走査とする
が、１回の副走査でｘ方向に１画素おきの結果が得られ
るので、始点ｘ座標値を１画素分移動して再び副走査を
行って主走査の次の位置に移る。主走査は１１２．５度
の方向に行う。
【００１６】
【発明の効果】指紋照合装置の隆先抽出処理など、画像
に方向性フィルタ処理を行う場合、本発明を適用するこ
とで高速な演算が実現できる。
に方向性フィルタ処理を行う場合、本発明を適用するこ
とで高速な演算が実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例のフィルタマスクを示す図であ
る。
る。
【図２】本発明の実施例の１次元フィルタマスクの演算
方法を示す図である。
方法を示す図である。
１ ０度方向のマスクｋ1 ２ ２２．５度方向のマスクｋ1 ３ ４５度方向のマスクｋ1 ４ ０度方向のマスクｋ2 ５ ２２．５度方向のマスクｋ2 ６ ４５度方向のマスクｋ2 ７ 合成された０度方向のフィルタカーネル ８ 合成された２２．５度方向のフィルタカーネル ９ 合成された４５度方向のフィルタカーネル １０ 位置ａでの０度方向のマスクｋ1 １１ 位置ａでの２２．５度方向のマスクｋ1 １２ 位置ａでの４５度方向のマスクｋ1 １３ 位置ｂでの０度方向のマスクｋ1 １４ 位置ｂでの２２．５度方向のマスクｋ1 １５ 位置ｂでの４５度方向のマスクｋ１
Claims (3)
- 【請求項１】 デジタル画像に適用しようとする２次元
フィルタカーネルを、ある２次元座標系に関して１つの
セパラブルな２次元カーネル、または複数のセパラブル
な２次元カーネルの和で表現し、それぞれのセパラブル
な２次元カーネルを構成する１次元カーネルによる１次
元畳み込み処理を順次行うことで２次元フィルタリング
処理を実現する方法において、セパラブルな２次元カー
ネルで表現するときに用いられる前記２次元座標系を、
その座標軸の方向がデジタル画像の座標軸の方向とは必
ずしも一致しない２次元座標系を用い、セパラブルな２
次元カーネルを構成する１次元カーネルによる処理を、
その１次元カーネルを補間または近似によってデジタル
画像の各画素での値に変換し、その値による畳み込み演
算を行うことを特徴とするデジタル画像フィルタリング
方法。 - 【請求項２】 請求項１記載のデジタル画像フィルタリ
ング方法において、セパラブルな２次元カーネルを構成
する一方または両方の１次元カーネルの、デジタル画像
の画素位置での表現を、同一の値がとなり合って並んだ
マスクで実現し、そのマスクの長手方向に走査しながら
畳み込み演算を行うことにより、その走査に関してとな
り合う位置でのマスクに共通部分をつくり、共通でない
部分の演算のみを行って直前の位置の演算結果から加減
し、該当部分の演算結果を得るデジタル画像フィルタリ
ング方法。 - 【請求項３】 請求項１または請求項２記載のデジタル
画像フィルタリング方法を用いて指紋画像の隆線を強調
または抽出することを特徴とするデジタル画像フィルタ
リング方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5310520A JP2679601B2 (ja) | 1993-12-10 | 1993-12-10 | デジタル画像フィルタリング方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5310520A JP2679601B2 (ja) | 1993-12-10 | 1993-12-10 | デジタル画像フィルタリング方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07160875A true JPH07160875A (ja) | 1995-06-23 |
| JP2679601B2 JP2679601B2 (ja) | 1997-11-19 |
Family
ID=18006224
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5310520A Expired - Lifetime JP2679601B2 (ja) | 1993-12-10 | 1993-12-10 | デジタル画像フィルタリング方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2679601B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0855667A3 (en) * | 1997-01-27 | 2001-01-31 | Aetex Biometric Corporation | Method for extracting highlevel features for fingerprint recognition |
| KR100384294B1 (ko) * | 2000-07-03 | 2003-05-16 | 주식회사 쎄스 | 지문 인식 시스템 및 인식 방법 |
| JP2006231048A (ja) * | 2006-02-13 | 2006-09-07 | Hitachi Ltd | 画像処理装置 |
| WO2007035144A1 (en) * | 2005-09-22 | 2007-03-29 | Obigo Ab | Method and arrangement for digital filtering of images |
| US12380322B2 (en) | 2020-09-22 | 2025-08-05 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Method and apparatus with neural network operation |
Family Cites Families (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2616670B2 (ja) | 1993-09-29 | 1997-06-04 | 日本電気株式会社 | フィルタリング装置 |
-
1993
- 1993-12-10 JP JP5310520A patent/JP2679601B2/ja not_active Expired - Lifetime
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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