JPH11144054A - 画像認識方法および画像認識装置ならびに記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 特定画像の向きに依らず、特定画像を高精度
で高速に認識する。 【解決手段】 特定画像を決定し、画像入力方法に応じ
て特定画像の回転角度を決定し、特定画像の回転の中心
位置を決定し、認識対象画像を複数の領域に分割し、特
定画像に応じたウィンドウ領域を用意し、ウィンドウ領
域の中心位置と認識対象画像の回転の中心位置とを合わ
せ、ウィンドウ領域内にマスク領域を設定し（ステップ
Ｓ６〜Ｓ７）、以後、ウィンドウ領域によって入力画像
を走査する（ステップＳ８）。そして、走査時には、各
々のマスク領域ごとに画素濃度値に対して所定の演算を
行い（ステップＳ１０）、マスク領域外の領域の画素濃
度値に対して各特定画像ごとに所定の演算を行い、両演
算結果に基づいて各認識対象画像ごとに存在の有無（あ
るいは可能性）の判定を行い（ステップＳ１１）、この
判定結果に基づいて最終的な認識結果を得る（ステップ
Ｓ１２〜Ｓ１４）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、入力画像から特定
画像を回転して得られる当該特定画像を含む複数の認識
対象画像を認識する画像認識方法および画像認識装置、
ならびに当該画像認識方法による画像認識を実現するプ
ログラムを記録した記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】入力画像から特定画像を認識する方法と
してはテンプレートマッチング法が広く知られている。
一般的なテンプレートマッチング法の手順は次の通りで
ある。認識しようとする特定画像を基準画像として用意
しておき、入力画像と基準画像とを重ね合わせ、両者を
相対的に水平もしくは垂直方向に１画素ずつずらしなが
ら比較していく。そして、全てもしくはある一定の個数
以上の画素が一致した場合に、入力画像に特定画像が含
まれていると判定する。しかしながら上述の方法では、
例えば、回転された特定画像を含む入力画像から基準画
像に一致する画像を認識することはできない。すなわ
ち、上述の方法には、入力画像中の特定画像の向きが基
準画像の向きと一致しない場合には、当該特定画像を認
識できないという欠点があった。

【０００３】従来より、上記の欠点を解消する方法とし
て、特開平５−１２４４６号公報に記載されているよう
に、メモリに基準パタン（基準画像に相当）の座標を記
憶させ、当該基準パタンを回転させたときの座標をメモ
リに記憶された座標に基づいて生成し、生成した座標お
よびメモリに記憶された座標を比較に用いることにより
様々な回転角度の特定画像を認識可能な画像認識方法が
提案されている。

【０００４】また、上記の欠点を解消する他の方法とし
て、特開平８−６３６０４号公報には、画像の重心を検
出し、画像の輪郭を当該重心を中心とする極座標データ
で表し、極座標データで表される関数を基準画像の輪郭
に応じた関数と比較することで画像の形状の類似性を判
定する画像処理方法が記載されている。この方法では、
関数の位相のズレを特定画像の回転として捉えること
で、回転された特定画像にも対応可能としている。

【０００５】さらに、特開平６−３０９４６１号公報に
は、円形状ウィンドウの周上の画像を走査して得られる
濃淡画素データ列にフーリエ変換を施してスペクトルパ
タンを求め、このスペクトルパタンを基準画像のスペク
トルパタンと比較することで特定画像を認識する画像認
識方法が記載されている。この方法では、得られるスペ
クトルパタンは走査の開始位置（特定画像の回転角）に
依存せずに同一となるため、回転された特定画像にも対
応可能である。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た各公報に記載された方法では、上述したことから明ら
かなように、画像認識時に複雑な演算を行わねばなら
ず、処理の高速性が要求される用途には適用できないと
いう問題があった。また、処理の高速化を図るために上
記各方法を回路（すなわちハードウェア）で実現しよう
とすると、回路構成が大規模かつ複雑となってしまうと
いう問題があった。

【０００７】特に、近年、画像の中に、その画像の著作
権情報や流通経路情報などを表すコード情報として特定
画像を埋め込んだり、あるいはその画像に対して行うべ
き処理を指示するコード情報として特定画像を埋め込ん
だりし、これらのコード情報を利用して画像を取り扱う
システムが提案されており、特定画像を高速に認識でき
る安価な画像認識装置の実現が待望されている。

【０００８】本発明は、上述した背景の下になされたも
のであり、認識精度が特定画像の向き（回転角）に依存
せず、簡素な構成で特定画像を高速に認識することがで
きる画像認識方法および画像認識装置、ならびに当該画
像認識方法による画像認識を実現するプログラムを記録
した記録媒体を提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上述した課題を解決する
ために、本発明の画像認識方法では、入力画像から、特
定画像を回転して得られる該特定画像を含む複数の認識
対象画像を認識する画像認識方法において、少なくとも
１画素から構成されるセルを平面的に配置してなるウィ
ンドウ領域を用意する第１のステップと、前記各認識対
象画像から該認識対象画像の特徴を表す領域を各画像ご
とに抽出する第２のステップと、前記領域に対応する前
記セルから構成される複数のマスク領域を前記各認識対
象画像ごとに前記ウィンドウ領域上に設定しておく第３
のステップと、前記ウィンドウ領域と前記入力画像との
相対位置を順に変えつつ、前記入力画像上の前記複数の
マスク領域内の各画素濃度値に対して演算処理を施した
結果に基づいて前記認識対象画像の有無を前記各認識対
象画像ごとに判定する第４のステップと、前記各認識対
象画像ごとの判定結果に基づいて前記複数の認識対象画
像のいずれかが前記ウィンドウ領域内に存在しているか
否かを判定する第５のステップとを有することを特徴と
している。

【００１０】さらに、前記複数のマスク領域内の各画素
濃度値に対する演算結果のみならず、前記複数のマスク
領域外の前記ウィンドウ領域内の各画素濃度値に対する
演算結果をも考慮して前記認識対象画像の有無を判定す
るようにしてもよく、この場合には認識精度を向上させ
ることができる。あるいは、前記複数の認識対象画像の
いずれかが前記ウィンドウ領域内に存在しているか否か
ではなく、前記複数の認識対象画像のいずれかが前記ウ
ィンドウ領域内に存在している可能性を判定するように
してもよい。

【００１１】さらに、同一の中心位置を中心として前記
特定画像を任意の角度で回転して得られる画像を前記各
認識対象画像としてもよく、この場合には、回転角度の
みから認識対象画像を定義することができるという利点
がある。さらに、後者の場合には、前記同一の中心位置
と前記ウィンドウ領域の中心位置とを一致させて前記マ
スク領域を設けるようにしてもよく、この場合には、マ
スク領域の設定処理が容易となるとともに、ウィンドウ
領域のサイズを最小とすることができる。さらに加え
て、回転の中心位置から離れた画素ほど回転された場合
の移動量が大きくなることに鑑みて、前記ウィンドウ領
域の中心位置から離れるにつれて前記マスク領域を構成
する前記セルの数が増加するよう前記ウィンドウ領域を
構成するようにしてもよい。これにより認識漏れの発生
確率を低減することができる。

【００１２】ところで、確実に認識対象画像を認識する
ためには、認識対象画像を構成する各画素の濃度値がさ
まざまな要因で変動することを考慮して領域の抽出およ
びマスク領域の設定を行う必要があるが、全ての領域に
対して上記変動を考慮して広めのマスク領域を設定して
しまうと、特に中心位置近くにおいて、認識対象画像に
類似した画像を認識対象画像と誤認識してしまう可能性
が高くなる。そこで、前記ウィンドウ領域の中心位置か
ら最も近い前記マスク領域を１つのセルのみから構成
し、このマスク領域を基準として他のマスク領域を設定
することで誤認識が発生する可能性を低減することがで
きる。

【００１３】また、前記ウィンドウ領域は矩形であって
も円形状であってもよいし、前記マスク領域を任意に設
定してもよい。前記ウィンドウ領域が矩形の場合には、
一般的に矩形となることが多い入力画像を漏れなく走査
することができるとともに、走査処理を簡素とすること
ができる。また、前記ウィンドウ領域が円形状の場合に
はウィンドウ領域上の画素位置を極座標で表すことが可
能となるため、マスク領域の記憶に要する容量を削減す
ることができる。さらに、前記マスク領域を任意に設定
可能とすることにより、入力画像の特定などに応じてマ
スク領域を設定することが可能となり、認識精度を向上
させることができる。もちろん、あらゆる種類の画像を
認識対象画像とすることもできる。

【００１４】さらに、前記複数の認識対象画像のいずれ
か１つに対して設定されたマスク領域と前記複数の認識
対象画像の回転角度とに基づいて前記複数の認識対象画
像に対するマスク領域を算出して設定するようにしても
よい。すなわち、マスク領域を簡単に設定することがで
きる。また、複数の特定画像を回転して得られる該特定
画像を含む複数の認識対象画像に対応したマスク領域を
同一のウィンドウ領域上に設定するようにしてもよい
し、前記入力画像を２値画像としてもよい。後者の場合
には、演算処理をより簡素とすることが可能であり、さ
らにシステム規模を縮小することができる。

【００１５】また、本発明の画像認識装置では、入力画
像から、特定画像を回転して得られる該特定画像を含む
複数の認識対象画像を認識する画像認識装置において、
入力画像を表す画像データを記憶する画像データ記憶手
段と、前記複数の認識対象画像ごとにマスク領域を所定
のウィンドウ領域上に設定するマスク領域設定手段と、
前記ウィンドウ領域内に前記画像データを順次配置する
走査手段と、前記マスク領域内の前記画像データの値に
対して前記各認識対象画像ごとに演算処理を施すマスク
領域演算手段と、前記マスク領域演算手段の演算結果に
基づいて認識対象画像の有無を前記各認識対象画像ごと
に判定する画像判定手段と、前記画像判定手段による前
記各認識対象画像ごとの各判定結果に基づいて、前記複
数の認識対象画像のいずれかが前記ウィンドウ領域内に
存在しているか否かを判定する特定画像認識手段とを具
備することを特徴としている。

【００１６】さらに、前記マスク領域外の前記ウィンド
ウ領域内の前記画像データの値に対して前記各認識対象
画像ごとに演算処理を施すマスク領域外演算手段を具備
し、前記画像判定手段は、前記マスク領域演算手段の演
算結果および前記マスク領域外演算手段の演算結果に基
づいて認識対象画像の有無を前記各認識対象画像ごとに
判定するようにしてもよい。あるいは、前記画像判定手
段は、前記マスク領域演算手段の演算結果に基づいて認
識対象画像の存在可能性を前記各認識対象画像ごとに判
定し、前記特定画像認識手段は、前記画像判定手段によ
る前記各認識対象画像ごとの各判定結果に基づいて、前
記複数の認識対象画像のいずれかが前記ウィンドウ領域
内に存在している可能性を判定するようにしてもよい。

【００１７】さらに、前記マスク領域の設定情報を記憶
するマスク領域記憶手段を具備し、前記マスク領域設定
手段は前記マスク領域記憶手段に記憶された前記設定情
報に基づいて前記マスク領域を設定するようにしてもよ
い。この場合には、マスク領域記憶手段自体あるいは記
憶部を交換することで、任意の認識対象画像に対応する
ことができる。さらに、前記マスク領域記憶手段の記憶
内容を任意に読み書き可能とすれば、マスク領域の設定
情報を容易に変更することができる。

【００１８】また、前記マスク領域記憶手段に記憶され
る前記設定情報には、前記複数の認識対象画像のいずれ
か１つに対するマスク領域の設定情報と前記複数の認識
対象画像の回転角度とを含ませるようにしてもよい。こ
の場合には、前記設定情報の記憶に要する容量を削減す
ることができる。もちろん、前記画像データを２値デー
タとして回路構成およびシステムの複雑化を回避するよ
うにしてもよいし、前記各認識対象画像ごとの処理を並
行して同一サイクルで行うようにし、リアルタイム処理
を実現するようにしてもよい。

【００１９】さらに、本発明の記録媒体では、入力画像
から、特定画像を回転して得られる該特定画像を含む複
数の認識対象画像を認識するためのプログラムであっ
て、少なくとも１画素から構成されるセルを平面的に配
置してなるウィンドウ領域を用意するステップと、前記
各認識対象画像から該認識対象画像の特徴を表す領域を
各画像ごとに抽出するステップと、前記領域に対応する
前記セルから構成される複数のマスク領域を前記各認識
対象画像ごとに前記ウィンドウ領域上に設定しておくス
テップと、前記ウィンドウ領域と前記入力画像との相対
位置を順に変えつつ、前記入力画像上の前記複数のマス
ク領域内の各画素濃度値に対して演算処理を施した結果
に基づいて前記認識対象画像の有無を前記各認識対象画
像ごとに判定するステップと、前記各認識対象画像ごと
の判定結果に基づいて前記複数の認識対象画像のいずれ
かが前記ウィンドウ領域内に存在しているか否かを判定
するステップとを有するプログラムを記録したことを特
徴としている。

【００２０】

【発明の実施の形態】以下、本発明の一実施形態による
画像処理装置について、図面を参照して説明する。 Ｉ．画像処理方法 まず、本実施形態による画像処理装置により実現される
画像処理方法（以後、本画像処理方法）について説明す
る。図１は、本発明の画像認識方法の流れを示すフロー
チャートであり、この図に示すように、まずステップＳ
１では特定画像を決定する。この際、特定画像は１つで
も複数でも構わない。次に、ステップＳ２では、画像入
力方法に応じて特定画像がどのような角度で入力されて
くるかを決定する。ここで、特定画像が任意の角度で入
力され得る場合には、特定画像のサイズと入力解像度と
を考慮して複数の角度をサンプリングする。この結果、
例えば、ステップＳ１でｎ種類の画像、ステップＳ２で
ｍ種類の角度を決定した場合には、ｎ×ｍ種類の画像を
認識対象画像とすることになる。

【００２１】そして、ステップＳ３では特定画像の回転
の中心位置を決定し、ステップＳ４では当該中心位置を
中心として特定画像を回転させて得られる認識対象画像
を複数の領域に分割する。次に、ステップＳ５では、認
識対象画像のサイズと入力解像度とを考慮してウィンド
ウ領域を用意し、ステップＳ６では、ウィンドウ領域の
中心位置と認識対象画像の回転の中心位置とを合わせ、
ステップＳ７では、ウィンドウ領域内にマスク領域を設
定する。ここで、上述した処理について、具体例を挙げ
て説明する。

【００２２】図２は所定のコード情報を有する特定画像
１を示す図である。本画像処理方法では、特定画像１の
みならず、特定画像１を回転して得られる画像をも認識
するために、図３に示すように特定画像１上に回転の中
心となる中心位置２を設定する。この中心位置２を中心
として特定画像１を時計回り方向に９０度、１８０度、
２７０度回転させると、それぞれ図４（ａ）〜図４
（ｃ）の認識対象画像３〜５が得られる。本画像処理方
法では、以上の４つの画像（回転角がそれぞれ０度、９
０度、１８０度、２７０度の画像）を認識対象画像とす
る。なお、説明の便宜上、以降の説明においては、特定
画像１を認識対象画像１と称すこともある。

【００２３】次に、本画像処理方法では、上記４つの認
識対象画像の各々について、認識対象画像の特徴を表す
領域を設定する。図２および図４（ａ）〜図４（ｃ）に
示す例では、黒で表された画像（以後、黒画像）が認識
対象画像の特徴を表しており、この黒画像は６つの黒画
像から構成されていることから、図５（ａ）〜図５
（ｄ）に示されるように、各認識対象画像ごとに曲線で
囲まれた６つの領域が設定される。

【００２４】そして、本画像処理方法では、領域内の入
力画像を走査して認識対象画像を認識するための格子状
のウィンドウ領域７（図６参照）を用意する。このウィ
ンドウ領域７の大きさは、各認識対象画像１，３〜５が
１つのみ入るように設定されるものであり、図６に示す
例では、１１×１１の大きさに設定されている。なお、
ウィンドウ領域７内の各セルの大きさ（解像度）は任意
であり、特定画像に応じて適宜設定される。

【００２５】次に、本画像処理方法では、図７（ａ）〜
図７（ｄ）に示すように、各認識対象画像１，３〜５毎
に、設定された領域６に対応するマスク領域８をウィン
ドウ領域７上に設定する。この際、マスク領域８の設定
は、各認識対象画像１，３〜５の回転の中心位置２とウ
ィンドウ領域７の中心とが一致するようにして行われ
る。各認識対象画像１，３〜５に対する６つのマスク領
域８は、それぞれ同一のウィンドウ領域７上に設定さ
れ、最終的には２４のマスク領域が１つのウィンドウ領
域７上に設定される。

【００２６】本画像処理方法では、上述した処理を予め
行った後に、入力画像に対する走査を行う。ここで、再
び図１を参照して以降の処理について説明する。ステッ
プＳ８では、ウィンドウ領域によって入力画像を走査す
る。そして、入力画像の全てについて走査を終了したか
否かを判定し（ステップＳ９）、走査が終了していない
場合には各々のマスク領域ごとに画素濃度値に対して所
定の演算を行う（ステップＳ１０）。そして、ステップ
Ｓ１１では、マスク領域外の領域の画素濃度値に対して
各特定画像ごとに所定の演算を行い、当該演算結果とス
テップＳ１０におけるマスク領域ごとの演算結果とに基
づいて、各認識対象画像ごとに存在の有無（あるいは可
能性）の判定を行う。さらに、ステップＳ１２では、各
認識対象画像に対する判定結果において、「対象画像あ
り」あるいは「対象画像が存在する可能性が高い」旨の
判定結果がある場合には認識対象画像を検出したものと
し（ステップＳ１３）、それ以外の場合には認識対象画
像を検出していないものとする（ステップＳ１４）。そ
して処理はステップＳ８に戻り、入力画像の全てに対す
る走査が終了するまで上述した処理が繰り返される。

【００２７】ここで、上述した処理について、前述の具
体例を用いて説明する。ただし、ここでは、入力画像は
図８に示す入力画像９であるものとする。なお、図８は
入力画像９の一例を示す図であり、この図に示す入力画
像９は、一見すると、不規則に配置された黒点から構成
されているように見えるが、前述の認識対象画像１，３
〜５をそれぞれ１つずつ包含している。

【００２８】本画像処理方法では、マスク領域８が設定
されたウィンドウ領域７により入力画像９を左上から右
下へ走査し、この走査の過程において、入力画像９に対
するウィンドウ領域７の位置が変わる度に各マスク領域
８に対応する入力画像９上の画素濃度値に対して演算処
理を行う。なお、具体的な走査は、例えば、図９に示す
ように、入力画像９の左端からウィンドウ領域７を水平
方向に１画素ずつずらす処理をウィンドウ領域７の右端
が入力画像９の右端に達するまで繰り返す水平方向の走
査を、ウィンドウ領域７を垂直方向に１画素ずつずらし
て繰り返し行うことで実現される。もちろん、垂直方向
の走査はウィンドウ領域７の下端が入力画像９の下端に
達した時点で終了する。

【００２９】入力画像９に対するウィンドウ領域７の位
置が変わる度に行われる演算処理において、本画像処理
方法では、各認識対象画像１，３〜５について、１つの
マスク領域８内に１つでも黒画素が存在する場合には当
該マスク領域８を‘１’とするＯＲの論理演算を行い、
また６つのマスク領域８の演算結果が‘１’である場合
に‘１’を出力するＡＮＤの論理演算を行い、さらに入
力画像９上のマスク領域８を除いたウィンドウ領域が全
て白画素である場合に‘１’を出力するＮＯＲの論理演
算を行い、そして、各認識対象画像１，３〜５につい
て、上記ＡＮＤの演算結果と上記ＮＯＲの演算結果との
ＡＮＤをとり、これを判定結果とする。このような演算
処理は各認識対象画像１，３〜５について並行して行わ
れる。

【００３０】上述したことから明らかなように、本画像
処理方法では、ウィンドウ領域７の位置が入力画像９上
の特定画像を完全に含む位置となると、各認識対象画像
１，３〜５についての判定結果のいずれか１つのみが
‘１’となり、他の位置では上記判定結果の全てが
‘０’となる。図８に示す入力画像９の場合には、まず
時計回り方向に２７０度だけ回転された認識対象画像５
についての判定結果のみが‘１’となり、走査が進むに
したがって、時計回り方向に９０度、１８０度、０度だ
け回転された認識対象画像３，４，１に対する判定結果
が順に単独で‘１’となる。このように、本画像処理方
法では、向きの異なる４つの対象画像を入力画像９から
認識することができる。もちろん、入力画像９自体が時
計回り方向に９０度、１８０度、２７０度回転された場
合にも、上述と同様に４つの認識対象画像を認識可能で
ある。

【００３１】また、各マスク領域８についての演算にお
いて、ＯＲの論理演算を行うのではなく、マスク領域８
内に位置する入力画像９上の各画素濃度値を加算して合
計の濃度値が所定の閾値を超過した場合に‘１’を、他
の場合に‘０’を出力するようにしても構わない。要す
るに、特定画像にノイズが混入する等して発生する誤差
や認識精度などに応じて最適な演算を採用すればよい。

【００３２】ところで、２次元画像を走査して入力画像
を取得する場合、画像を読み取る方式によっては、特定
画像の回転角度が任意（０度、９０度、１８０度、２７
０度以外の角度）となることがある。このような場合に
は、本画像処理方法において、特定画像を十分に小さい
角度で回転させることによって順に得られる各特定画像
についてマスク領域８を設定するようにすればよい。す
なわち、認識対象画像の数を増やし、各認識対象画像に
ついてマスク領域８を設定しておくことにより対応可能
である。

【００３３】また、本画像処理方法において、分割され
た領域６に対して各マスク領域８を広めに設定すると、
認識対象画像が予め用意されていない任意の回転角度の
特定画像を認識対象画像として認識できる確率を高める
ことができるとともに、認識対象画像にノイズが混入す
る等して発生する誤差が判定に与える影響を低減するこ
とができる。すなわち、認識精度を向上させることがで
きる。

【００３４】さらに、認識対象画像を特定画像およびそ
の回転画像のみに限定した点を活かして、本画像処理方
法による認識精度を向上させることができる。例えば、
同じ回転角度であれば中心位置２からの距離が遠い画素
ほど移動量が大きいことに着目し、中心位置２からの距
離が遠くなるにつれて、領域６に対するマスク領域８を
より広めに設定することにより、認識精度を向上させる
ことができる。

【００３５】ところで、全てのマスク領域８を領域６に
対して広めに設定すると、特に回転に伴う画素の移動量
の少ない中心位置２に近い位置では、誤差の範囲を超え
た位置に存在する画素までも認識対象画像の画素として
認識される虞があり、認識対象画像に近い画像を誤って
認識対象画像と認識してしまう誤認識が発生する可能性
が高くなる。そこで、本画像処理方法において、同じ回
転角度では回転による画素の移動量が小さい位置（すな
わち中心位置２およびウィンドウ領域７の中心位置から
最も近い位置）のマスク領域を１つのセルのみから構成
し、中心位置２およびウィンドウ領域７の中心位置から
の距離とウィンドウ領域７の解像度とに基づいて他のマ
スク領域の広さを決定するようにすれば、認識精度を向
上させることができる。

【００３６】また、認識対象の画像は特定画像およびそ
の回転画像のみであることから、ウィンドウ領域の形状
を円形とすれば、ウィンドウ領域が占める面積をより狭
くすることができる。しかも、ウィンドウ領域が円形状
の場合には、全てのマスク領域の位置を極座標で管理可
能であるので、回転角度を与えることにより、回転され
ていない特定画像のマスク領域の座標に基づいて、当該
回転角度で回転された特定画像のマスク領域の座標を公
知の単純な数式を用いて算出することができる。

【００３７】また、本画像処理方法において、マスク領
域を固定とするのではなく任意に設定可能とすれば、入
力画像や特定画像の特性の変化などに応じて適切なマス
ク領域を設定することができる。したがって、認識精度
の向上が望める。もちろん、認識対象の特定画像自体を
変更することも可能となる。

【００３８】さらに、認識の基準となる特定画像および
入力画像のいずれか一方あるいは両方がカラー画像やグ
レースケール画像であっても、入力画像を２値化した後
に前述の認識処理を行うことで本画像処理方法を適用可
能である。例えば、本画像処理方法を適用した装置が原
稿からカラー情報や白黒の多値情報を読み取り可能な読
み取り手段を備え、入力画像がカラー画像やグレースケ
ール画像であったとしても、２値化を含む適切な画像処
理を行うことによって認識処理を正常に行うことができ
る。このことは、認識の基準となる特定画像がカラー画
像やグレースケール画像である場合にも同様に当てはま
る。したがって、特定画像および入力画像のいずれか一
方あるいは両方がカラー画像やグレースケール画像であ
っても単純な２値の演算処理によって特定画像の認識処
理を行うことができるとともに、特定画像の認識処理に
おいて、色や濃度などの形状以外の属性情報に依存しな
い認識処理を行うことができる。もちろん、演算処理は
複雑になるものの、属性情報を変換することなく、特定
画像をカラー画像やグレースケール画像のまま比較・認
識するようにしてもよい。この具体例については、変形
例２として後述する。

【００３９】また、本画像処理方法の説明においては、
１つの特定画像とその複数の回転画像とを認識する場合
について述べたが、他の特定画像とその複数の回転画像
との各々に対応したマスク領域を前述のウィンドウ領域
７に設定し、これらについても並行して演算処理を行う
ようにすれば、１つのウィンドウ領域で複数の特定画像
とそれらの複数の回転画像とを認識することができる。

【００４０】ＩＩ．画像処理装置 次に、上述した画像処理方法を実現する本実施形態によ
る画像処理装置（以後、本画像処理装置）について説明
する。 （１）全体構成 図１０は本画像認識装置の基本的なブロック図であり、
この図に示すように、本画像処理装置は入力画像を表す
２値の画像データ（以後、入力画像データ）を入力し、
当該入力画像に対する特定画像についての認識結果を表
す認識結果データを出力するものである。なお、以降の
説明において画像データの値は画素濃度値であり、ここ
では白画素に対する画像データの値（画素濃度値）が
０、黒画素に対する画像データの値（画素濃度値）が１
であるものとする。

【００４１】図１０において、１０は特定画像の認識に
必要な複数ライン分の入力画像データを順次記憶する入
力画像記憶部、１１は入力画像記憶部１０から予め設定
されたウィンドウ領域に相当する画像データを読み出し
一時的に保持する画像データ保持部、１２はマスク設定
部であり、予め設定された特定画像およびその複数の回
転された特定画像の各々について、画像データ保持部１
１に保持された画像データから、予め設定された複数の
マスク領域に含まれる画像データを当該マスク領域ごと
にマスク領域データとして抽出するとともに、これとは
別に当該複数のマスク領域以外のウィンドウ領域に含ま
れる画像データを各特定画像ごとにマスク領域外データ
として抽出する。

【００４２】１３はマスク領域設定部１２で抽出された
マスク領域データの値に対して、前述の論理演算（例え
ばＯＲ）または算術演算を施して演算結果を出力する第
１マスク領域演算部、１４はマスク領域設定部１２で抽
出されたマスク領域外データの値に対して前述の論理演
算（例えばＮＯＲ）を施して演算結果を出力するマスク
領域外演算部、１５は第２マスク領域演算部であり、各
特定画像ごとに、第１マスク領域演算部１３の演算結果
に対して前述の論理演算あるいは算術演算を施して演算
結果を出力する。

【００４３】１６は画像判定部であり、第２マスク領域
演算部１５の演算結果とマスク領域外演算部１４の演算
結果とに基づいて、特定画像ごとに特定画像の有無を判
定する。１７は特定画像認識部であり、画像判定部１６
の判定結果に基づいて、特定画像あるいはその複数の回
転された特定画像のいずれか１つが画像データ保持部１
１に保持されている画像データ中に存在するか否かを判
定し、判定結果を認識結果データとして出力する。

【００４４】（２）各部の機能および構成 次に、図１０に示す各部の機能および構成について説明
する。ただし、以降の説明において、認識対象の特定画
像は図２の認識対象画像１とし、その複数の回転画像は
図４の認識対象画像３，認識対象画像４，認識対象画像
５とし、本画像処理装置は入力画像から合計４つの認識
対象画像を認識するものとする。また、認識対象画像を
認識するためのウィンドウ領域の大きさを１１×１１と
し、当該ウィンドウ領域を構成する各セルはそれぞれ１
ドットに対応しているものとする。さらに、入力画像の
解像度は、各認識対象画像と入力画像との関係が図７
（ａ）〜図７（ｄ）に示すような関係となる解像度とす
る。

【００４５】上述した前提では、入力画像記憶部１０
は、少なくとも１０ライン分の画像データを記憶可能な
メモリを備える必要があり、例えば１ライン分の画像デ
ータを記憶できる容量の１０本のラインメモリとその制
御回路などから構成される。入力画像記憶部１０は１０
ライン分の画像データを記憶すると、次に外部から順次
入力されてくる入力画像データと合わせて１１ライン分
の入力画像データを画像データ保持部１１へ順次出力す
る。この際の出力順序は後段の画像データ保持部１１の
機能に応じて適宜設計すべき事項であり、本実施形態で
は、各ラインの左端の画素に対応する１１個の画素濃度
値を出力し、続いて各ラインの左から２番目の画素に対
応する１１個の画素濃度値を出力し、…というような出
力順序としている。なお、入力画像記憶部１０は、入力
画像の最終ラインを表す入力画像データと合わせて１１
ライン分の入力画像データを画像データ保持部１１へ順
次出力するまで上記処理を繰り返すことで入力画像に対
する垂直方向の走査を実現している。

【００４６】画像データ保持部１１は、入力画像記憶部
１０から順次入力されてくる１１ライン分の入力画像デ
ータのうち、最近の１１列分の画像データを保持するた
めに、図１１に示すような１１×１１個のフリップフロ
ップからなるフリップフロップ群１８を備えている。す
なわち、画像データ保持部１１は、フリップフロップ群
１８によって図１２に示す１１×１１のウィンドウ領域
１９を構成し、順次入力されてくる入力画像データのう
ちウィンドウ領域１９内に存在する最近の１１列分の画
像データを一時的に保持することで、ウィンドウ領域１
９による入力画像に対する水平方向の走査を実現してい
る。なお、画像データ保持部１１は、入力画像記憶部１
０から順次出力される入力画像データの対応するライン
が変わる度に、すなわち垂直方向の走査が行われる度
に、保持している１１列分の画像データをクリアする。

【００４７】マスク領域設定部１２は、画像データ保持
部１１のフリップフロップ群１８に保持されている画像
データから、マスク領域データおよびマスク領域外デー
タを抽出するものであり、合計４つの特定画像を認識す
るために、例えば図１４に示すように、４つのマスク領
域設定部（第１マスク領域設定部２０、第２マスク領域
設定部２１、第３マスク領域設定部２２、第４マスク領
域設定部２３）から構成されている。なお、各マスク領
域設定部はそれぞれ認識対象画像１，３，４，５に対応
している。

【００４８】ここでは、図２の認識対象画像１および図
４の認識対象画像３〜５を認識するために、図８（ａ）
〜図８（ｄ）と同様に、各特定画像に対応するマスク領
域をウィンドウ領域１９上に設定したものとする。すな
わち、ウィンドウ領域１９上には、図１３（ａ）〜図１
３（ｄ）に示すように、各特定画像ごとにそれぞれ６つ
のマスク領域が設定されているものとする。この場合、
各マスク領域設定部は、ウィンドウ領域１９内の画像デ
ータから、自らに対応した特定画像領域に対応して設定
された６つのマスク領域ごとにウィンドウ領域１９のデ
ータを抽出して第１マスク領域演算部１３へ出力する。
また、各マスク領域設定部は、ウィンドウ領域１９内の
画像データから、自らに対応して設定された６つのマス
ク領域外のウィンドウ領域に存在する画像データをマス
ク領域外データとしてマスク領域外演算部１４へ出力す
る。ただし、マスク領域設定部１２は、画像データ保持
部１１内に１１列分の画像データが保持されていない間
は上記処理を行わない。

【００４９】例えば、第１マスク領域設定部２０は、図
１２および図１３（ａ）から明らかなように、ウィンド
ウ領域１９内のＤｂ２，Ｄｂ３，Ｄｃ２，Ｄｃ３上の画
像データを１つのマスク領域データ、Ｄｄ９，Ｄｅ９上
の画像データを１つのマスク領域データ、Ｄｅ４，Ｄｅ
５上の画像データを１つのマスク領域データ、Ｄｇ２，
Ｄｇ３，Ｄｈ２，Ｄｈ３上の画像データを１つのマスク
領域データ、Ｄｉ６，Ｄｉ７上の画像データを１つのマ
スク領域データ、Ｄｉ１０，Ｄｉ１１上の画像データを
１つのマスク領域データとして抽出し、各マスク領域デ
ータを第１マスク領域演算部１３へ出力するとともに、
これらのマスク領域データ以外のウィンドウ領域１９内
の画像データをマスク領域外データとして抽出し、マス
ク領域外演算部１４へ出力する。上述したデータ抽出動
作は、フリップフロップ群１８に保持されている画像デ
ータがシフトされる度に行われる。

【００５０】第１マスク領域演算部１３は、マスク領域
設定部１２から出力された複数のマスク領域データに対
して論理演算または算術演算を行うものであり、例えば
図１５に示すように、４つの第１マスク領域演算部（第
１マスク領域演算部Ａ２４，第１マスク領域演算部Ｂ２
５，第１マスク領域演算部Ｃ２６，第１マスク領域演算
部Ｄ２７）から構成される。各第１マスク領域演算部は
それぞれ、認識対象画像１，３，４，５に対応して設け
られたものであり、マスク領域設定部１２の第１マスク
領域設定部２０、第２マスク領域設定部２１、第３マス
ク領域設定部２２、第４マスク領域設定部２３から出力
されたマスク領域データを入力する。なお、ここでは、
各マスク領域設定部２０，２１，２２，２３から出力さ
れるマスク領域データ（すなわち特定画像１，３，４，
５に対応したマスク領域データ）をそれぞれマスク領域
データＡ，Ｂ，Ｃ，Ｄとし、取り扱うデータに応じた名
称を各第１マスク演算部に付している。

【００５１】上記４つの第１マスク領域演算部は、各特
定画像に対して設定された６つのマスク領域に対応する
６つの領域データ演算部から構成されている。例えば、
第１マスク領域演算部Ａ２４は、図１６に示すように、
領域データＡ演算部Ａ２８、領域データＡ演算部Ｂ２
９、…、領域データＡ演算部Ｆ３３から構成されてお
り、各マスク領域データごとに演算が行われる。

【００５２】基本的には、上記領域データ演算部で行わ
れる演算は、各データのＡＮＤあるいはＯＲの論理演算
であってもよいし、各データの加算演算であってもよ
い。また、全ての領域データ演算部が同一の演算を行う
必要はなく、さらに１つのマスク領域データに対して複
数の演算を行って複数の結果を出力するようにしてもよ
い。すなわち、どのような演算を行うかは、入力画像お
よび認識対象画像の特性、マスク領域の設定方法、要求
される認識精度などに基づいて設定されるべき事項であ
る。

【００５３】本実施形態では、各領域データ演算部で行
われる演算は、マスク領域設定部１２からのマスク領域
データに対して、当該マスク領域データに含まれる全て
のデータの値についてＯＲをとる演算となっている。す
なわち、図１７に示すように、各領域データ演算部は、
複数入力１出力のＯＲ回路により演算を行っている。こ
の結果、例えば、領域データＡ演算部Ａ２８は、入力さ
れた領域データＡに含まれる全てのデータ（すなわち図
１２中のＤｂ２，Ｄｂ３，Ｄｃ２，Ｄｃ３）の値につい
てＯＲをとり、その結果を１ビットの信号Ｒ１ＡＡとし
て出力する。領域データＡ演算部Ｂ２９，領域データＡ
演算部Ｃ３０，領域データＡ演算部Ｄ３１，領域データ
Ａ演算部Ｅ３２，領域データＡ演算部Ｆ３３において
も、領域データＡ演算部Ａ２８と同様の処理が並行して
行われ、１ビットの信号Ｒ１ＡＢ，Ｒ１ＡＣ，Ｒ１Ａ
Ｄ，Ｒ１ＡＥ，Ｒ１ＡＦが出力される。なお、上述した
演算処理は各第１マスク領域演算部において並行して行
われ、それぞれ６つの演算結果を表す信号が出力され
る。すなわち、合計２４の信号が出力される。

【００５４】第２マスク領域演算部１５は、第１マスク
領域演算部１３からの複数のマスク領域データ演算結果
に対して、各特定画像ごとに論理演算または算術演算を
行うものであり、本実施形態では、図１８に示すよう
に、第２マスク領域演算部Ａ３４、第２マスク領域演算
部Ｂ３５、第２マスク領域演算部Ｃ３６、第２マスク領
域演算部Ｄ３７から構成されている。図１８から明らか
なように、第２マスク領域演算部Ａ３４，第２マスク領
域演算部Ｂ３５，第２マスク領域演算部Ｃ３６，第２マ
スク領域演算部Ｄ３７はそれぞれ、認識対象画像１，認
識対象画像３，認識対象画像４，認識対象画像５に対応
して設けられ、第１マスク領域演算部Ａ２４からの６つ
の出力，第１マスク領域演算部Ｂ２５からの６つの出
力，第１マスク領域演算部Ｃ２６からの６つの出力，第
１マスク領域演算部Ｄ２７からの６つの出力を入力す
る。

【００５５】本実施形態では、第２マスク領域演算部Ａ
３４，第２マスク領域演算部Ｂ３５，第２マスク領域演
算部Ｃ３６，第２マスク領域演算部Ｄ３７はそれぞれ、
図１９に示すように、６つの入力データに対してＡＮＤ
をとり、その結果を１ｂｉｔの信号Ｒ２Ａ，Ｒ２Ｂ，Ｒ
２Ｃ，Ｒ２Ｄとして出力する。すなわち、第２マスク領
域演算部１５は、各特定画像ごとに、全て（６つ）のマ
スク領域に対応する入力画像上に黒画素が存在するか否
かを表す信号を出力する。

【００５６】マスク領域外演算部１４は、マスク領域設
定部１２からの複数のマスク領域外データに対して論理
演算または算術演算を行うものであり、図２０に示すよ
うに、マスク領域外演算部Ａ３８、マスク領域外演算部
Ｂ３９、マスク領域外演算部Ｃ４０、マスク領域外演算
部Ｄ４１から構成されている。図２０から明らかなよう
に、マスク領域外演算部Ａ３８、マスク領域外演算部Ｂ
３９、マスク領域外演算部Ｃ４０、マスク領域外演算部
Ｄ４１はそれぞれ、認識対象画像１，認識対象画像３，
認識対象画像４，認識対象画像５に対応して設けられ、
第１マスク領域設定部２０，第２マスク領域設定部２
１，第３マスク領域設定部２２，第４マスク領域設定部
２３からの各領域外データを入力し、入力データに対し
て所定の演算を行う。

【００５７】本実施形態では、マスク領域外演算部Ａ３
８、マスク領域外演算部Ｂ３９、マスク領域外演算部Ｃ
４０、マスク領域外演算部Ｄ４１はそれぞれ、図２１に
示すような回路を実現するよう構成されている。すなわ
ち、マスク領域外演算部Ａ３８、マスク領域外演算部Ｂ
３９、マスク領域外演算部Ｃ４０、マスク領域外演算部
Ｄ４１はそれぞれ、入力した複数のマスク領域外データ
に対してＮＯＲをとり、その結果を１ビットの信号ＲＥ
Ａ，ＲＥＢ，ＲＥＣ，ＲＥＤとして出力する演算を行
う。

【００５８】なお、本画像処理方法についての説明にお
いて前述したように、各第２マスク領域演算部および各
マスク領域外演算部で行われる演算は、基本的には、各
入力データに対してＡＮＤやＯＲをとる論理演算であっ
てもよいし、各入力データに対して加算を行う算術演算
であってもよい。また、基本的には、各第２マスク領域
演算部が行う演算は同一である必要はなく、さらに各マ
スク領域外演算部が行う演算も同一である必要はない。
すなわち、各第２マスク領域演算部および各マスク領域
外演算部の演算内容は、画像の特性、マスク領域の設定
方法、認識精度などによって設定すべき事項である。

【００５９】画像判定部１６は、第２マスク領域演算部
１５およびマスク領域外演算部１４の出力（演算結果）
に基づいて、各特定画像ごとに、特定画像の有無を判定
するものであり、図２２に示すように、画像判定部Ａ４
２，画像判定部Ｂ４３，画像判定部Ｃ４４，画像判定部
Ｄ４５から構成されている。画像判定部Ａ４２，画像判
定部Ｂ４３，画像判定部Ｃ４４，画像判定部Ｄ４５はそ
れぞれ、認識対象画像１，認識対象画像３，認識対象画
像４，認識対象画像５に対応して設けられたものであ
り、それぞれ第２マスク領域演算部１５の出力信号Ｒ２
Ａおよびマスク領域外演算部１４の出力信号ＲＥＡ、第
２マスク領域演算部１５の出力信号Ｒ２Ｂおよびマスク
領域外演算部１４の出力信号ＲＥＢ、第２マスク領域演
算部１５の出力信号Ｒ２Ｃおよびマスク領域外演算部１
４の出力信号ＲＥＣ、第２マスク領域演算部１５の出力
信号Ｒ２Ｄおよびマスク領域外演算部１４の出力信号Ｒ
ＥＤを入力する。

【００６０】画像判定部Ａ４２，画像判定部Ｂ４３，画
像判定部Ｃ４４，画像判定部Ｄ４５はそれぞれ、入力し
た信号が所定の条件を満たした場合に「特定画像が有
る」と判定する。本実施形態では、図２３に示すよう
に、画像判定部Ａ４２，画像判定部Ｂ４３，画像判定部
Ｃ４４，画像判定部Ｄ４５はそれぞれ、２つの入力信号
のＡＮＤをとり、その結果を判定結果ＪＡ，ＪＢ，Ｊ
Ｃ，ＪＤとして出力するよう構成されている。すなわ
ち、各特定画像について、第２マスク領域演算部１５の
出力信号レベルとマスク領域外演算部１４の出力信号レ
ベルとがともに‘Ｈ’であった場合に、「特定画像が有
る」という旨の‘Ｈ’レベルの信号が判定結果として出
力される。なお、各画像判定部Ａ４２，画像判定部Ｂ４
３，画像判定部Ｃ４４，画像判定部Ｄ４５の判定処理は
同一サイクルで並行して行われる。

【００６１】また、各画像判定部において、２つの入力
信号の値（レベル）に基づいて「特定画像である確率」
を求めるようにしてもよい。例えば、第１マスク領域演
算部１３，マスク領域外演算部１４，第２マスク領域演
算部１５における演算の全てあるいは一部を、結果が３
値以上をとり得る演算（例えば、算術演算）とし、これ
らの演算結果を予め設定した閾値と比較して上記確率を
求めるようにしてもよい。

【００６２】特定画像認識部１７は、画像判定部１６の
出力（判定結果ＪＡ，ＪＢ，ＪＣ，ＪＤ）に基づいて、
特定画像が有るか否かを最終的に判定するものであり、
図２４に示すように、判定結果ＪＡ，ＪＢ，ＪＣ，ＪＤ
のＯＲをとり、その結果を判定結果として出力するよう
にしてもよいし、図２５に示すように、判定結果ＪＡ，
ＪＢ，ＪＣ，ＪＤのいずれか１つのみが‘Ｈ’レベルの
場合にのみ‘Ｈ’レベルの信号を判定結果として出力す
るようにしてもよい。

【００６３】なお、画像判定部１６の各出力が「特定画
像である確率」である場合には、特定画像認識部１７に
おいて、単独で最も高い確率を表す出力に対応した特定
画像を認識したものとし、特定画像が有ると判定するよ
うにしてもよい。さらに、上記確率に関して閾値を設
け、当該閾値以上の確率であり、かつ最も高い確率を表
す出力に対応した特定画像を認識したものと判定するよ
うにしてもよい。加えて、特定画像認識部１７におい
て、特定画像が有ると判定した場合には、判定結果を表
す認識結果データを出力するとともに、いずれの特定画
像が有るかを表す情報を持つ信号を出力するようにして
もよい。

【００６４】（３）処理の具体例 次に、上述した機能および構成の本画像処理装置による
処理内容について、具体例を挙げて説明する。ここで
は、特定画像を図５（ａ）〜図５（ｄ）に示す認識対象
画像１，３，４，５とし、入力画像を図８に示す入力画
像９とし、各認識対象画像１，３，４，５に対するマス
ク領域を図１３（ａ）〜図１３（ｄ）に示すように設定
するものとする。また、入力画像９は何らかの読み取り
手段により読み取られて本画像処理装置に入力される
か、あるいは通信手段を介して本画像処理装置に入力さ
れるものとする。さらに、入力画像９がカラー画像ある
いはグレースケール画像の場合には、所定色および所定
濃度で２値化された後に２値のデジタルデータとして順
次入力画像記憶部１０に入力されるものとする。また、
第１マスク領域演算部１３は図１６および図１７に示す
ような構成を、マスク領域外演算部１４は図２０および
図２１のような構成を、第２マスク領域演算部１５は図
１８および図１９に示すような構成を、画像判定部１６
は図２２および図２３に示すような構成を採用している
ものとする。

【００６５】入力画像記憶部１０に入力画像９の最初の
１０ライン分の入力画像データが記憶され、さらに１１
ライン目の入力画像データが順次入力されてくると、入
力画像記憶部１０は、順次入力されてくる入力画像デー
タと合わせて、記憶した１０ライン分の画像データを順
次出力する。すなわち、入力画像記憶部１０は順次入力
されてくる入力画像データと合わせて１１ライン分の画
像データを画像データ保持部１１へ順次出力する。この
処理は最終ラインの入力画像データに合わせて１１ライ
ン分の画像データを画像データ保持部１１へ順次出力す
るまで繰り返される。この結果、図９に示すように、入
力画像９を画像データ保持部１１のフリップフロップ群
１８で構成されたウィンドウ領域１９で走査していくこ
とになる。この走査の過程で特定画像の認識処理が繰り
返されるが、ここでは、ウィンドウ領域１９内の画像を
特定画像として認識しない場合の認識処理の例と、ウィ
ンドウ領域１９内の画像を特定画像として認識する場合
の認識処理の例とを挙げ、説明の冗長化を避ける。

【００６６】（３−１）特定画像として認識しない場合 まず、ウィンドウ領域１９内の画像を特定画像と認識し
ない場合の認識処理について説明する。入力画像９を表
す入力画像データが画像データ保持部１１に順次入力さ
れてくると、ウィンドウ領域１９内の画像データは図２
６に示すような画像データとなる場合がある。ただし、
ここでは白画素を‘０’、黒画素を‘１’で表してい
る。

【００６７】このような状況下で、マスク領域設定部１
２が図１３（ａ）〜図１３（ｄ）に示すマスク領域の設
定にしたがってウィンドウ領域１９内の画像データから
マスク領域内外の画像データを抽出すると、第１マスク
領域設定部２０〜２３の抽出データは図２７に示すよう
なデータとなり、それぞれが第１マスク領域演算部１３
へ出力される。また、マスク領域外の画像データはマス
ク領域設定部１２からマスク領域外演算部１４へ出力さ
れる。

【００６８】そして、第１マスク領域演算部Ａ２４の出
力は［Ｒ１ＡＡ，Ｒ１ＡＢ，Ｒ１ＡＣ，Ｒ１ＡＤ，Ｒ１
ＡＥ，Ｒ１ＡＦ］＝［０，０，０，０，０，０］、第１
マスク領域演算部Ｂ２５の出力は［Ｒ１ＢＡ，Ｒ１Ｂ
Ｂ，Ｒ１ＢＣ，Ｒ１ＢＤ，Ｒ１ＢＥ，Ｒ１ＢＦ］＝
［０，０，０，１，０，１］、第１マスク領域演算部Ｃ
２６の出力は［Ｒ１ＣＡ，Ｒ１ＣＢ，Ｒ１ＣＣ，Ｒ１Ｃ
Ｄ，Ｒ１ＣＥ，Ｒ１ＣＦ］＝［０，０，０，０，０，
０］、第１マスク領域演算部Ｄ２７の出力は［Ｒ１Ｄ
Ａ，Ｒ１ＤＢ，Ｒ１ＤＣ，Ｒ１ＤＤ，Ｒ１ＤＥ，Ｒ１Ｄ
Ｆ］＝［１，０，０，０，０，０］となり、第２マスク
領域演算部１５へ供給される。さらに、第２マスク領域
演算部１５の各出力は全て‘０’、画像判定部１６の出
力は全て‘０’となり、特定画像認識部１７においてい
ずれの認識対象画像も無しと判定され、その旨を表す認
識結果データが出力される。

【００６９】（３−２）特定画像として認識する場合 次に、ウィンドウ領域１９内の画像を特定画像と認識す
る場合の認識処理について説明する。入力画像９を表す
入力画像データが画像データ保持部１１に順次入力され
てくると、ウィンドウ領域１９内の画像データが図２８
に示すような画像データとなる場合がある。なお、図２
８は図２６に示すウィンドウ領域１９を図中右方向に１
ドット、下方向に１ドットずらして得られる図であり、
図２６の状態から走査が進むことにより図２８の状況が
得られる。

【００７０】このような状況下では、第１マスク領域設
定部２０〜２３の抽出データは図２９に示すようなデー
タとなり、それぞれが第１マスク領域演算部１３へ出力
される。また、マスク領域外の画像データはマスク領域
設定部１２からマスク領域外演算部１４へ出力される。
そして、第１マスク領域演算部Ａ２４の出力は［Ｒ１Ａ
Ａ，Ｒ１ＡＢ，Ｒ１ＡＣ，Ｒ１ＡＤ，Ｒ１ＡＥ，Ｒ１Ａ
Ｆ］＝［０，１，０，０，０，０］、第１マスク領域演
算部Ｂ２５の出力は［Ｒ１ＢＡ，Ｒ１ＢＢ，Ｒ１ＢＣ，
Ｒ１ＢＤ，Ｒ１ＢＥ，Ｒ１ＢＦ］＝［１，０，０，０，
０，０］、第１マスク領域演算部Ｃ２６の出力は［Ｒ１
ＣＡ，Ｒ１ＣＢ，Ｒ１ＣＣ，Ｒ１ＣＤ，Ｒ１ＣＥ，Ｒ１
ＣＦ］＝［１，０，０，０，０，０］、第１マスク領域
演算部Ｄ２７の出力は［Ｒ１ＤＡ，Ｒ１ＤＢ，Ｒ１Ｄ
Ｃ，Ｒ１ＤＤ，Ｒ１ＤＥ，Ｒ１ＤＦ］＝［１，１，１，
１，１，１］となり、マスク領域外演算部１４ではマス
ク領域外演算部Ｄ４１の出力ＲＥＤのみが‘１’とな
る。そして、画像判定部１６では出力ＪＤのみが１とな
り、認識対象画像５が有ると判定される。そして、特定
画像認識部１７が図２４あるいは図２５のような構成を
採用している場合には、出力Ｊが‘１’となり、特定画
像を認識した旨の認識結果データが出力される。

【００７１】（３−３）動作結果 上述した認識処理が入力画像９内の画像データが変わる
度に行われ、最終的には、認識対象画像５、認識対象画
像３、認識対象画像４、認識対象画像１がこの順で認識
される。

【００７２】（４）補足 上述したように、本画像処理装置によれば、特定画像と
その複数の回転画像の認識処理を同時に並行して行うこ
とができる。なお、本画像処理装置の各部の処理が基準
クロックＣＬＫに同期して行われる場合、図３０に示す
ような処理サイクルとなり、リアルタイム処理を実現す
ることができる。もちろん、各演算速度に問題がなけれ
ば、複数の演算処理および判定処理を１クロックサイク
ル内に行うようにしてもよい。

【００７３】ＩＩＩ．変形例 （１）第１変形例 上述した本画像処理装置の第１変形例の構成を図３１に
示す。この図に示す構成が図１０に示す構成と異なる点
は、マスク領域記憶部４６を設けた点のみであり、他の
部分については図１０の各部と同一の符号を付すことで
説明を省略する。図３１において、マスク領域記憶部４
６はマスク領域の設定情報（例えば各マスク領域の座標
値）を記憶するものであり、マスク領域設定部１２はマ
スク領域記憶部４６に記憶された設定情報に基づいてマ
スク領域を設定する。したがって、マスク領域記憶部４
６自体を交換可能に構成することによって、マスク領域
の変更を容易に行うことが可能となり、認識対象の特定
画像の変更に対応できることはもちろん、認識精度の向
上にも効果がある。もちろん、マスク領域記憶部４６
を、その記憶内容を外部から読み書き可能な構成とする
ことによって、データ更新をより一層、容易としてもよ
い。また、マスク領域記憶部４６に、回転されていない
特定画像のマスク領域情報と認識対象の回転角度とを記
憶させ、これらの情報からマスク領域設定部１２にて全
ての対象画像についてのマスク領域を算出し設定するよ
うにしてもよい。この場合には、マスク領域記憶部４６
に要求される記憶容量を削減できるという利点がある。

【００７４】（２）第２変形例 本画像処理装置の第２変形例として、入力画像がカラー
画像である場合に２値化を行わずに認識処理を行う例を
挙げる。ただし、本変形例の構成は図１０に示す構成を
流用して実現可能であるので、ここでは、図１０中の符
号をそのまま用いて各部について説明する。また、ここ
では、入力画像はＲ，Ｇ，Ｂ各色信号が８ビットのカラ
ー画像であるものとする。

【００７５】この場合、１つの画素を表すデータは８ビ
ット×３色で２４ビットとなるので、図１０の画像入力
記憶部１０ではＲ，Ｇ，Ｂ各色信号ごとに８ビットの画
素データを複数ライン分記憶することのできるラインバ
ッファが必要となる。そして、画像入力記憶部１０から
読み出されたデータは、画像データ保持部１１でフリッ
プフロップ群から構成されるウィンドウ領域に保持され
る。ウィンドウ領域はＲ，Ｇ，Ｂ各色ごとのプレーンに
分かれており、各プレーンでは、８ビットのデータを記
憶可能な８個のフリップフロップが画素ごとに割り当て
られている。すなわち、ウィンドウ領域のサイズをｍ×
ｍとすると、ｍ×ｎ×８×３個のフリップフロップから
上記フリップフロップ群が構成されている。

【００７６】マスク領域設定部１２では、画像データ保
持部１１に保持された画像データから各認識対象画像ご
とに設定された複数のマスク領域ごとに画像データ（画
素濃度値）が抽出され、また、マスク領域以外の画像デ
ータ（画素濃度値）も各認識対象画像ごとに抽出され
る。マスク領域設定部１２で抽出されたマスク領域ごと
の画像データは、第１マスク領域演算部１３において、
各マスク領域ごとにＲ，Ｇ，Ｂ各画素濃度値について個
別に算術演算（例えば加算）が行われ、その演算結果と
予め設定された所定値との比較処理が行われ、各比較結
果に基づいて各マスク領域ごとの演算結果が得られる。
第２マスク領域演算部１５では、第１マスク領域演算部
１３にて得られた各マスク領域ごとの演算結果に対し
て、各認識対象画像ごとに論理演算あるいは算術演算が
施され、各認識対象画像ごとの演算結果が得られる。

【００７７】一方、第１マスク領域演算部１４および第
２マスク領域演算部１５の処理に並行して、マスク領域
外演算部１４では、各特定画像ごとに、マスク領域設定
部１２で抽出されたマスク領域外データのＲ，Ｇ，Ｂ各
画素濃度値について個別に算術演算（例えば加算）が行
われ、その演算結果と予め設定された所定値との比較処
理が行われ、各比較結果に基づいて各認識対象画像ごと
の演算結果が得られる。

【００７８】そして、画像判定部１６では、第２マスク
領域演算部１５の演算結果とマスク領域外演算部１４の
演算結果とに基づいて、各認識対象画像ごとに、画像の
有無の判定が行われ、判定結果が出力される。最後に、
特定画像認識部１７では、画像判定部１６の各認識対象
画像ごとの判定結果から複数の認識対象画像のいずれか
が入力画像に存在するか否かが判定される。

【００７９】ＩＶ．補足 上述した実施形態および変形例では、単純な特定画像に
ついて簡素な演算処理を行う例を示したが、より複雑な
条件にも容易に適用可能であることは言うまでもない。
特に、マスク領域の設定方法や各種演算内容、各種判定
基準などを入力画像の特性や画像入力手段の特性などを
考慮して設定することにより、認識精度を向上させるこ
とが可能であり、よって、あらゆる画像に適用可能であ
る、と言える。また、特定画像の回転角度が任意の場合
にも対応可能であることから明らかであるが、特定画像
の種類が複数の場合にも適用可能である。さらに、マス
ク領域外の画素濃度値をも考慮して判定処理を行う例を
示したが、これに限らず、入力画像の特性によっては、
マスク領域内の画素濃度値のみに基づいて判定処理を行
うようにしてもよい。また、本画像処理方法を記述した
プログラムを記録した記録媒体から当該プログラムを読
み出し、コンピュータシステムにて実行することで本画
像処理装置に相当する装置を実現することも可能であ
る。

【００８０】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
簡単な処理および構成で特定画像を回転して得られる該
特定画像を含む複数の認識対象画像を高精度でリアルタ
イムに認識することができる。さらに、複数の認識対象
画像の認識処理が独立して行われるので、各認識処理を
同時に並行して行うことにより、認識処理を高速に行う
ことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 本発明の一実施形態による画像処理装置によ
り実現される画像処理方法の処理の流れを示すフローチ
ャートである。

【図２】 同実施形態における特定画像の一例を示す図
である。

【図３】 同特定画像（認識対象画像）とその中心位置
との関係を示す図である。

【図４】 （ａ）〜（ｃ）はそれぞれ、図２に示す特定
画像を回転して得られる認識対象画像の一例を示す図で
ある。

【図５】 （ａ）〜（ｄ）はそれぞれ、図２および図４
（ａ）〜図４（ｄ）に示す各認識対象画像上のマスク領
域の一例を示す図である。

【図６】 同実施形態におけるウィンドウ領域の一例を
示す図である。

【図７】 （ａ）〜（ｄ）はそれぞれ、図２および図４
（ａ）〜図４（ｄ）に示す各認識対象画像とウィンドウ
領域上のマスク領域との関係の一例を示す図である。

【図８】 同実施形態における入力画像の一例を示す図
である。

【図９】 同実施形態における入力画像に対するウィン
ドウ領域の走査の様子を示す図である。

【図１０】 同画像処理装置の構成例を示すブロック図
である。

【図１１】 同画像処理装置の画像データ保持部の回路
構成例を示す図である。

【図１２】 同画像データ保持部により設定されるウィ
ンドウ領域を示す図である。

【図１３】 （ａ）〜（ｄ）はそれぞれ、同画像処理装
置において設定されるマスク領域の一例を示す図であ
る。

【図１４】 同画像処理装置のマスク領域設定部の構成
例を示すブロック図である。

【図１５】 同画像処理装置のマスク領域設定部の構成
と第１マスク領域演算部の構成とを対応付けて示すブロ
ック図である。

【図１６】 同画像処理装置の第１マスク領域演算部の
構成例を示すブロック図である。

【図１７】 同画像処理装置の第１マスク領域演算部の
回路構成例を示すブロック図である。

【図１８】 同画像処理装置の第１マスク領域演算部の
構成と第２マスク領域演算部の構成とを対応づけて示す
ブロック図である。

【図１９】 同画像処理装置の第２マスク領域演算部の
回路構成例を示す図である。

【図２０】 同画像処理装置のマスク領域設定部の構成
とマスク領域外演算部の構成とを対応付けて示すブロッ
ク図である。

【図２１】 同画像処理装置のマスク領域外演算部の回
路構成例を示すブロック図である。

【図２２】 同画像処理装置の画像判定部の構成例を示
すブロック図である。

【図２３】 同画像処理装置の画像判定部の回路構成例
を示す図である。

【図２４】 同画像処理装置の特定画像認識部の回路構
成例を示す図である。

【図２５】 同画像処理装置の特定画像認識部の回路構
成例を示す図である。

【図２６】 同画像処理装置の画像データ保持部のウィ
ンドウ領域上のデータ例を示す図である。

【図２７】 同画像処理装置のマスク領域設定部の出力
データ例を示す図である。

【図２８】 同画像処理装置の画像データ保持部のウィ
ンドウ領域上のデータ例を示す図である。

【図２９】 同画像処理装置のマスク領域認識装置の出
力データ例を示す図である。

【図３０】 同画像処理装置における処理サイクルの一
例を示す図である。

【図３１】 同画像処理装置の変形例の構成を示すブロ
ック図である。

【符号の説明】

１…特定画像（認識対象画像）、２…中心位置、３〜５
…認識対象画像、６…領域、７，１９…ウィンドウ領
域、８…マスク領域、９…入力画像、１０…入力画像記
憶部、１１…画像データ保持部、１２…マスク領域設定
部、１３…第１マスク領域演算部、１４…マスク領域外
演算部、１５…第２マスク領域演算部、１６…画像判定
部、１７…特定画像認識部、４６…マスク領域記憶部

Claims (22)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 入力画像から、特定画像を回転して得ら
   れる該特定画像を含む複数の認識対象画像を認識する画
   像認識方法において、 少なくとも１画素から構成されるセルを平面的に配置し
   てなるウィンドウ領域を用意する第１のステップと、 前記各認識対象画像から該認識対象画像の特徴を表す領
   域を各画像ごとに抽出する第２のステップと、 前記領域に対応する前記セルから構成される複数のマス
   ク領域を前記各認識対象画像ごとに前記ウィンドウ領域
   上に設定しておく第３のステップと、 前記ウィンドウ領域と前記入力画像との相対位置を順に
   変えつつ、前記入力画像上の前記複数のマスク領域内の
   各画素濃度値に対して演算処理を施した結果に基づいて
   前記認識対象画像の有無を前記各認識対象画像ごとに判
   定する第４のステップと、 前記各認識対象画像ごとの判定結果に基づいて前記複数
   の認識対象画像のいずれかが前記ウィンドウ領域内に存
   在しているか否かを判定する第５のステップとを有する
   ことを特徴とする画像認識方法。
2. 【請求項２】 前記第４のステップでは、前記ウィンド
   ウ領域と前記入力画像との相対位置を順に変えつつ、前
   記入力画像上の前記複数のマスク領域内の各画素濃度値
   に対して演算処理を施した結果と前記複数のマスク領域
   外の領域内の各画素濃度値に対して演算処理を施した結
   果とに基づいて前記認識対象画像の有無を前記各認識対
   象画像ごとに判定することを特徴とする請求項１記載の
   画像認識方法。
3. 【請求項３】 前記第４のステップでは、前記ウィンド
   ウ領域と前記入力画像との相対位置を順に変えつつ、前
   記入力画像上の前記複数のマスク領域内の各画素濃度値
   に対して演算処理を施した結果に基づいて前記認識対象
   画像の存在可能性を前記各認識対象画像ごとに判定し、
   前記各認識対象画像ごとの判定結果に基づいて前記複数
   の認識対象画像のいずれかが前記ウィンドウ領域内に存
   在している可能性を判定することを特徴とする請求項１
   記載の画像認識方法。
4. 【請求項４】 前記各認識対象画像は同一の中心位置を
   中心として前記特定画像を任意の角度で回転して得られ
   る画像であることを特徴とする請求項１または２記載の
   画像認識方法。
5. 【請求項５】 前記同一の中心位置と前記ウィンドウ領
   域の中心位置とを一致させて前記マスク領域を設けるこ
   とを特徴とする請求項４記載の画像認識方法。
6. 【請求項６】 前記ウィンドウ領域の中心位置から離れ
   るにつれて前記マスク領域を構成する前記セルの数が増
   加するよう前記ウィンドウ領域を構成することを特徴と
   する請求項５記載の画像認識方法。
7. 【請求項７】 前記ウィンドウ領域の中心位置から最も
   近い前記マスク領域を１つのセルのみから構成すること
   を特徴とする請求項５記載の画像認識方法。
8. 【請求項８】 前記ウィンドウ領域は矩形領域であるこ
   とを特徴とする請求項１または２記載の画像認識方法。
9. 【請求項９】 前記ウィンドウ領域は円形状領域である
   ことを特徴とする請求項１または２記載の画像認識方
   法。
10. 【請求項１０】 前記マスク領域を任意に設定可能とし
    たことを特徴とする請求項１または２記載の画像認識方
    法。
11. 【請求項１１】 前記複数の認識対象画像のいずれか１
    つに対して設定されたマスク領域と前記複数の認識対象
    画像の回転角度とに基づいて前記複数の認識対象画像に
    対するマスク領域を算出して設定することを特徴とする
    請求項１または２記載の画像認識方法。
12. 【請求項１２】 複数の特定画像を回転して得られる該
    特定画像を含む複数の認識対象画像に対応したマスク領
    域を同一のウィンドウ領域上に設定することを特徴とす
    る請求項１または２記載の画像認識方法。
13. 【請求項１３】 前記入力画像は２値画像であることを
    特徴とする請求項１または２記載の画像認識方法。
14. 【請求項１４】 入力画像から、特定画像を回転して得
    られる該特定画像を含む複数の認識対象画像を認識する
    画像認識装置において、 入力画像を表す画像データを記憶する画像データ記憶手
    段と、 前記複数の認識対象画像ごとにマスク領域を所定のウィ
    ンドウ領域上に設定するマスク領域設定手段と、 前記ウィンドウ領域内に前記画像データを順次配置する
    走査手段と、 前記マスク領域内の前記画像データの値に対して前記各
    認識対象画像ごとに演算処理を施すマスク領域演算手段
    と、 前記マスク領域演算手段の演算結果に基づいて認識対象
    画像の有無を前記各認識対象画像ごとに判定する画像判
    定手段と、 前記画像判定手段による前記各認識対象画像ごとの各判
    定結果に基づいて、前記複数の認識対象画像のいずれか
    が前記ウィンドウ領域内に存在しているか否かを判定す
    る特定画像認識手段とを具備することを特徴とする画像
    認識装置。
15. 【請求項１５】 前記マスク領域外の前記ウィンドウ領
    域内の前記画像データの値に対して前記各認識対象画像
    ごとに演算処理を施すマスク領域外演算手段を具備し、 前記画像判定手段は、前記マスク領域演算手段の演算結
    果および前記マスク領域外演算手段の演算結果に基づい
    て認識対象画像の有無を前記各認識対象画像ごとに判定
    することを特徴とする請求項１４記載の画像認識装置。
16. 【請求項１６】 前記画像判定手段は、前記マスク領域
    演算手段の演算結果に基づいて認識対象画像の存在可能
    性を前記各認識対象画像ごとに判定し、 前記特定画像認識手段は、前記画像判定手段による前記
    各認識対象画像ごとの各判定結果に基づいて、前記複数
    の認識対象画像のいずれかが前記ウィンドウ領域内に存
    在している可能性を判定することを特徴とする請求項１
    ４記載の画像認識装置。
17. 【請求項１７】 前記マスク領域の設定情報を記憶する
    マスク領域記憶手段を具備し、 前記マスク領域設定手段は前記マスク領域記憶手段に記
    憶された前記設定情報に基づいて前記マスク領域を設定
    することを特徴とする請求項１４または１５記載の画像
    認識装置。
18. 【請求項１８】 前記マスク領域記憶手段の記憶内容は
    任意に読み書き可能であることを特徴とする請求項１７
    記載の画像認識装置。
19. 【請求項１９】 前記マスク領域記憶手段に記憶される
    前記設定情報には、前記複数の認識対象画像のいずれか
    １つに対するマスク領域の設定情報と前記複数の認識対
    象画像の回転角度とが含まれることを特徴とする請求項
    １７記載の画像認識装置。
20. 【請求項２０】 前記画像データは２値データであるこ
    とを特徴とする請求項１４または１５記載の画像認識装
    置。
21. 【請求項２１】 前記各認識対象画像ごとの処理を並行
    して同一サイクルで行うことを特徴とする請求項１４ま
    たは１５のいずれか記載の画像認識装置。
22. 【請求項２２】 入力画像から、特定画像を回転して得
    られる該特定画像を含む複数の認識対象画像を認識する
    ためのプログラムであって、 少なくとも１画素から構成されるセルを平面的に配置し
    てなるウィンドウ領域を用意するステップと、 前記各認識対象画像から該認識対象画像の特徴を表す領
    域を各画像ごとに抽出するステップと、 前記領域に対応する前記セルから構成される複数のマス
    ク領域を前記各認識対象画像ごとに前記ウィンドウ領域
    上に設定しておくステップと、 前記ウィンドウ領域と前記入力画像との相対位置を順に
    変えつつ、前記入力画像上の前記複数のマスク領域内の
    各画素濃度値に対して演算処理を施した結果に基づいて
    前記認識対象画像の有無を前記各認識対象画像ごとに判
    定するステップと、 前記各認識対象画像ごとの判定結果に基づいて前記複数
    の認識対象画像のいずれかが前記ウィンドウ領域内に存
    在しているか否かを判定するステップとを有するプログ
    ラムを記録したことを特徴とする記録媒体。