JPS60118979A - ピ−ク抽出処理装置 - Google Patents
ピ−ク抽出処理装置Info
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- JPS60118979A JPS60118979A JP58226314A JP22631483A JPS60118979A JP S60118979 A JPS60118979 A JP S60118979A JP 58226314 A JP58226314 A JP 58226314A JP 22631483 A JP22631483 A JP 22631483A JP S60118979 A JPS60118979 A JP S60118979A
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- G06—COMPUTING OR CALCULATING; COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
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- 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
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- G06T2200/28—Indexing scheme for image data processing or generation, in general involving image processing hardware
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- G—PHYSICS
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10004—Still image; Photographic image
- G06T2207/10008—Still image; Photographic image from scanner, fax or copier
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- G—PHYSICS
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- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20021—Dividing image into blocks, subimages or windows
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- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Image Analysis (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】
（５）発明の技術分野
本発明はピーク抽出処理装置、特に画像処理の中の統計
処理などにおけるヒストグラムの処理に係り、２次元ヒ
ストグラムの中からノイズ等を除去した有効なピーク点
を抽出するピーク抽出処理装置に関するもめである。
処理などにおけるヒストグラムの処理に係り、２次元ヒ
ストグラムの中からノイズ等を除去した有効なピーク点
を抽出するピーク抽出処理装置に関するもめである。
ｉＢ） 技術の背景と問題点
例えばロボットの眼などにおいて２物体を認識するため
に、テレビ・カメラで得られた画像の濃淡データから、
線画を抽出するための有効な方法として＊ Ｈｏｘｇｈ
変換が知られている。
に、テレビ・カメラで得られた画像の濃淡データから、
線画を抽出するための有効な方法として＊ Ｈｏｘｇｈ
変換が知られている。
第１図はＨｏｌｔｇｈ変換を説明するための図、第２図
は２次元ヒストグラムの例を示す。
は２次元ヒストグラムの例を示す。
ロボットの眼などにより物体を認識する場合。
まず物体の画１象データから、各種周知技術により。
輪郭線上の点が「１」、それ以外の点が「０」となるよ
うな１輪郭の抽出を行う、ｇｒ１図げ）は、このような
輪郭の点列を表わしている。これらの点から直線を抽出
する場合１例えばＨｏｕｇｈ変換により。
うな１輪郭の抽出を行う、ｇｒ１図げ）は、このような
輪郭の点列を表わしている。これらの点から直線を抽出
する場合１例えばＨｏｕｇｈ変換により。
次のように直線を点に写像する処理が行われる。
直線を点に写１象することによって、直線のと切れや、
ゆらぎの影響を少なくした抽出が可能となる。
ゆらぎの影響を少なくした抽出が可能となる。
イくツカノ点（ｚｉ、ｖｉ）、（ｉ＝１，２．・・・、
Ｎ）が。
Ｎ）が。
同一直線上にあると仮定すると。
ｖｉ＝ Ｃｏｚ（＋６（１＜＝Ｌ ２＋ −Ｎ −−（
１）となる。これらの式を（ｃＬＯ，ｂＯ）を変数と考
えて。
１）となる。これらの式を（ｃＬＯ，ｂＯ）を変数と考
えて。
（α、６）平面上で表現すると。
ｈｏ ”−Ｚｔ （Ｌｏ ＋ ｙｉ ・・・・・・（２
）となる。これらの直線はすべて異なるが＋＜Ｚｉ、ｕ
ｉ）は同一直線上にあると仮定したので、それらは（ｃ
Ｌ、６）平面上において２点（Ｃ０，ｂＯ）を通ること
になる。この事実を利用して、前処理によって抽出され
た点列（れ＋”） 、 （＝＝ｔ、 ２．・・・Ｎ）か
ら。
）となる。これらの直線はすべて異なるが＋＜Ｚｉ、ｕ
ｉ）は同一直線上にあると仮定したので、それらは（ｃ
Ｌ、６）平面上において２点（Ｃ０，ｂＯ）を通ること
になる。この事実を利用して、前処理によって抽出され
た点列（れ＋”） 、 （＝＝ｔ、 ２．・・・Ｎ）か
ら。
第１図（ロ）図示の如く、（α、ｈ）平面上に、上記オ
（１）式に関するヒストグラムを作成して、計数値の最
大となる点を見つける。
（１）式に関するヒストグラムを作成して、計数値の最
大となる点を見つける。
第２図は、上記のようにして得られたＨｏｓｇｈ変換の
２次元ヒストグラムを立体的に表わした例である。この
変換において、抽出すべき直線が１本だけであれば、比
較的容易にピークを抽出することができるが、一般には
直線が複数本あり、またＳ／Ｎが悪くピークが急峻でな
い場合が少なくなく、直線として有効な意味のあるピー
ク点を抽出することは容易ではない。
２次元ヒストグラムを立体的に表わした例である。この
変換において、抽出すべき直線が１本だけであれば、比
較的容易にピークを抽出することができるが、一般には
直線が複数本あり、またＳ／Ｎが悪くピークが急峻でな
い場合が少なくなく、直線として有効な意味のあるピー
ク点を抽出することは容易ではない。
以上のようなＨｏｕｇｈ変換による直線抽出の例に限ら
ず、一般的なディジタル統計処理において。
ず、一般的なディジタル統計処理において。
２次元ヒストグラムから信頼性のある局所的ピーク点を
抽出する技術が要望されている。
抽出する技術が要望されている。
（Ｃ１発明の目的と構成
本発明は上記の点を解決することを目的としており、２
次元ヒストグラムから局所的ピーク点のみをＳ／Ｎが良
く抽出する装置を提供することを目的としている。その
ため２本発明のピーク抽出処理装置は、２次元ヒストグ
ラムの局所的にレベルの高いピーク点を抽出するピーク
抽出処理装置において、上記２次元ヒストグラムのデー
タをｎｘｍのウィンドウにより走査し該ウィンドウによ
ってピーク候補点となる極大点を抽出する極大点抽出回
路と、該極大点抽出回路が抽出した極大点の値と所定の
閾値とを比較し所定のレベル以上の極大点を選択する閾
値回路とをそなえ２局所的に意味のあるピーク点を抽出
することを特徴としている。
次元ヒストグラムから局所的ピーク点のみをＳ／Ｎが良
く抽出する装置を提供することを目的としている。その
ため２本発明のピーク抽出処理装置は、２次元ヒストグ
ラムの局所的にレベルの高いピーク点を抽出するピーク
抽出処理装置において、上記２次元ヒストグラムのデー
タをｎｘｍのウィンドウにより走査し該ウィンドウによ
ってピーク候補点となる極大点を抽出する極大点抽出回
路と、該極大点抽出回路が抽出した極大点の値と所定の
閾値とを比較し所定のレベル以上の極大点を選択する閾
値回路とをそなえ２局所的に意味のあるピーク点を抽出
することを特徴としている。
また、第２の本発明は、２次元ヒストグラムの局所的に
レベルの高いピーク点を抽出するピーク抽出処理装置に
おいて、上記２次元ヒストグラムのデータをｎＸｍのウ
ィンドウにより走査し、走査データにフィルタリングを
行うフィルタ回路と。
レベルの高いピーク点を抽出するピーク抽出処理装置に
おいて、上記２次元ヒストグラムのデータをｎＸｍのウ
ィンドウにより走査し、走査データにフィルタリングを
行うフィルタ回路と。
該フィルタ回路によって修正されたデータからｎ′ｘｍ
’のウィンドウによってピーク候補点となる極大点を抽
出する極大点抽出回路と、該極大点抽出回路が抽出した
極大点の値と所定の閾値とを比較し所定のレベル以上の
極大点を選択する閾値回路とをそなえ１局所的に意味の
あるピーク点を抽出することを特徴としでいる。以下図
面を参照しつつ実施例に従って説明する。
’のウィンドウによってピーク候補点となる極大点を抽
出する極大点抽出回路と、該極大点抽出回路が抽出した
極大点の値と所定の閾値とを比較し所定のレベル以上の
極大点を選択する閾値回路とをそなえ１局所的に意味の
あるピーク点を抽出することを特徴としでいる。以下図
面を参照しつつ実施例に従って説明する。
（Ｄ） 発明の実施例
第３図は本発明に開運したウィンドウの説明図、第４図
は本発明の一実施例構成、第５図は第４図図示実施例の
詳細回路図を示す。
は本発明の一実施例構成、第５図は第４図図示実施例の
詳細回路図を示す。
図中、１は２次元ヒストグラムのデータが格納されたメ
モリ、２はメモリ１のデータを走査するためのウィンド
ウ、３はシフトバンファであって。
モリ、２はメモリ１のデータを走査するためのウィンド
ウ、３はシフトバンファであって。
ウィンドウ２の機能を実現するためのもの、４は極大点
抽出回路、５は閾値回路、７はアンド回路。
抽出回路、５は閾値回路、７はアンド回路。
８はゲート回路、１０および１１はシフトレジスタ、１
２ないし２０はフリップフロップ、２１は閾値発生部、
２２ないし３０はコンパレータを表わす。
２ないし２０はフリップフロップ、２１は閾値発生部、
２２ないし３０はコンパレータを表わす。
本発明の場合、ヒストグラム空間を走査して。
ピーク候補となる極大点を抽出するために、第３図図示
の如きウィンドウが用いられる。第３図イ）図示のウィ
ンドウ２は、３×３のデータ要素を取り出すものであり
２第３図（ロ）図示のウィンドウ２′は、５ｘ５のデー
タ要素を取り出すものである。
の如きウィンドウが用いられる。第３図イ）図示のウィ
ンドウ２は、３×３のデータ要素を取り出すものであり
２第３図（ロ）図示のウィンドウ２′は、５ｘ５のデー
タ要素を取り出すものである。
ウィンドウ２を用いた場合、中央のデーターが。
周囲のデータα＋ｂ＋’＋’＋／＋ｇ＋ｈ＋’のいずれ
よりも大きいとぎ、極大値とされる。このウィンドウ２
をメモリ１の２次元ヒストグラム・データに対して、水
平方向および垂直方向に順次移動させで行けば、いくつ
かの極大点が得られることになる。
よりも大きいとぎ、極大値とされる。このウィンドウ２
をメモリ１の２次元ヒストグラム・データに対して、水
平方向および垂直方向に順次移動させで行けば、いくつ
かの極大点が得られることになる。
第３図（ロ）図示のウィンドウ２′を用いた場合も同様
であって、データ悟がデータａ〜２１％〜Ｖのいずれよ
りも大きいとき、データ犠は極大値とみなされる。ウィ
ンドウのサイズは、２次元ヒストグラムのデータ特性に
従って、任意に定めてよいが、以下の実施例では、説明
を簡単にするために、３×３のウィンドウ２を用いた場
合について説明する。
であって、データ悟がデータａ〜２１％〜Ｖのいずれよ
りも大きいとき、データ犠は極大値とみなされる。ウィ
ンドウのサイズは、２次元ヒストグラムのデータ特性に
従って、任意に定めてよいが、以下の実施例では、説明
を簡単にするために、３×３のウィンドウ２を用いた場
合について説明する。
牙４図において、シフトバッファ３１ｉ、メモリ１から
順次読み出されでくる２次元ヒストグラムのデータに対
し、上記ウィンドウ２に対応して時間的遅延を与え、２
次元空間上において隣接するデータ群を用意するもので
ある。極大点抽出回路４は、比較部６をそなえ、比較部
６によって、シフトバッファ３から供給されるウィンド
ウの中央のデータと、その周囲のデータとの大小を比較
し。
順次読み出されでくる２次元ヒストグラムのデータに対
し、上記ウィンドウ２に対応して時間的遅延を与え、２
次元空間上において隣接するデータ群を用意するもので
ある。極大点抽出回路４は、比較部６をそなえ、比較部
６によって、シフトバッファ３から供給されるウィンド
ウの中央のデータと、その周囲のデータとの大小を比較
し。
中央のデータが周囲のどのデータよりも大きいとき、極
大点を示す信号をアンド回路７−１を経由して出力する
。しかし、こうして得られた極大点は１例えば第２図図
示の如ぎＨｏ５ｇに変換のヒストグラムにおいて、常に
有効な線画を表わす点であるとは限らない。そのため、
閾値回路５が設けられ、ある所定のレベル以上の極大点
のみを選択するようにされる。すなわち、閾値回路５は
予め定められた閾値と、現在着目しているウィンドウの
中央のデータとを比較し、該データ値が閾値よりも大き
いとき１選択信号を出力する。この選択信号によって、
アンド回路７−２による極大点の選択が行われ、ゲート
回路８を経てピーク点となる極値が出力される。なお、
上記閾値は１例えば画蘭の複雑さに応じて、変化させ得
るようにしてもよい。
大点を示す信号をアンド回路７−１を経由して出力する
。しかし、こうして得られた極大点は１例えば第２図図
示の如ぎＨｏ５ｇに変換のヒストグラムにおいて、常に
有効な線画を表わす点であるとは限らない。そのため、
閾値回路５が設けられ、ある所定のレベル以上の極大点
のみを選択するようにされる。すなわち、閾値回路５は
予め定められた閾値と、現在着目しているウィンドウの
中央のデータとを比較し、該データ値が閾値よりも大き
いとき１選択信号を出力する。この選択信号によって、
アンド回路７−２による極大点の選択が行われ、ゲート
回路８を経てピーク点となる極値が出力される。なお、
上記閾値は１例えば画蘭の複雑さに応じて、変化させ得
るようにしてもよい。
第４図図示実施例の具体的な回路構成は１例えば壜ア５
図図示の如くになっている。メモリｌには・例えば２５
６ Ｘ２５６のデータが格納されており。
図図示の如くになっている。メモリｌには・例えば２５
６ Ｘ２５６のデータが格納されており。
単位時間毎にアドレスの小さい方から、順次１データず
つ読み出されで、シフトレジスタ１０およびフリップフ
ロップ１８に供給される。なお、シフトレジスタ１０．
フリップフロップ１８は、それぞれデータのビット幅分
の個数が用意されており、他も同様である。シフトレジ
スタ１０の出力は、メモリ１から読み出してから、２５
６単位時間の遅延を受けたデータであり、シフトレジス
タ１１およびフリップフロップ１５へ供給され、シフト
レジスタ１１は、さらに２５６単位時間の遅延を与える
。隣接するフリップフロップ１２〜２０は。
つ読み出されで、シフトレジスタ１０およびフリップフ
ロップ１８に供給される。なお、シフトレジスタ１０．
フリップフロップ１８は、それぞれデータのビット幅分
の個数が用意されており、他も同様である。シフトレジ
スタ１０の出力は、メモリ１から読み出してから、２５
６単位時間の遅延を受けたデータであり、シフトレジス
タ１１およびフリップフロップ１５へ供給され、シフト
レジスタ１１は、さらに２５６単位時間の遅延を与える
。隣接するフリップフロップ１２〜２０は。
それぞれ１単位時間の時間差のデータを保持する。
従って、各フリップフロップ１２〜２０は、各単位時間
毎にウィンドウ２に対応するデータα〜ｉを持つことに
なる。
毎にウィンドウ２に対応するデータα〜ｉを持つことに
なる。
コンパレータ２２〜２９は、それぞれフリップフロップ
１２〜１５．１７〜２０のデータα〜ｄ。
１２〜１５．１７〜２０のデータα〜ｄ。
ｆ −ｉと、フリップフロップ１６のデータｅとを比較
し、データｅが大きい場合に論理ｒｌＪを出力する。一
方、フリップフロップ１６のデータεは。
し、データｅが大きい場合に論理ｒｌＪを出力する。一
方、フリップフロップ１６のデータεは。
コンパレータ３０によって、閾ｒ直発生部２１が発生す
る閾値ｔｈと大小が比較され、コンパレータ３０はデー
タεが大のとぎに論理「１」を出力する。コンパレータ
２２〜３０の出力が、すべて論理「１」になったとぎに
、アンド回路７によって極値が出力される。
る閾値ｔｈと大小が比較され、コンパレータ３０はデー
タεが大のとぎに論理「１」を出力する。コンパレータ
２２〜３０の出力が、すべて論理「１」になったとぎに
、アンド回路７によって極値が出力される。
本例では極値回路と閾値回路を並列的に置いたが直列的
に配置することも可能であり、その順序にもよらない。
に配置することも可能であり、その順序にもよらない。
次に第２の本発明の実施例について説明する。
Ａ１６図は本発明の詳細な説明するためのヒストグラム
の例、オフ図は第２の本発明の一実施例構成、第８図は
オフ図図示フィルタ回路の回路例を示す。
の例、オフ図は第２の本発明の一実施例構成、第８図は
オフ図図示フィルタ回路の回路例を示す。
図中、符号１ないし５，７は第４図に対応し。
４０はフィルタ回路、４１はシフトバッファ、４２は乗
算回路、４３は加算回路、４４ζよ割算回路。
算回路、４３は加算回路、４４ζよ割算回路。
５０ないし５８は乗算器、６０ないし６７は加算器、７
０および７１は係数発生部を表わす。
０および７１は係数発生部を表わす。
例えはヒストグラム空間において、極大値を形成してい
る山が清めらかであることは、実際上多くなく２例えば
第６図図示の如く、ノイズ等により多くの凹凸があるの
が普通である。この場合。
る山が清めらかであることは、実際上多くなく２例えば
第６図図示の如く、ノイズ等により多くの凹凸があるの
が普通である。この場合。
第４図に図示した方式だけでは、１つの山からピークＰ
Ｌ、Ｐ２．Ｐ３と複数個の極大値が検出されてしまうこ
とがある。また１例えばお１６図図示ビークＰ４のよう
に山の頂点がぼやけているとき。
Ｌ、Ｐ２．Ｐ３と複数個の極大値が検出されてしまうこ
とがある。また１例えばお１６図図示ビークＰ４のよう
に山の頂点がぼやけているとき。
極大値として検出されない場合がある。そのため。
本発明の場合、・極大点を抽出するに先立ち、２次元ヒ
ストグラムのデータについてフィルタリングを行う。
ストグラムのデータについてフィルタリングを行う。
オフ図図示フィルタ回路４０は、メモリ１から順次読み
出されるデータに対し、フィルタ処理を施す回路であり
２例えば、シフトバッファ４１と。
出されるデータに対し、フィルタ処理を施す回路であり
２例えば、シフトバッファ４１と。
乗算回路４２と、加算回路４３と１割算回路４４とから
なる。シフトバッファ４１は、前述したシフトバッファ
３と同様の働きをするものであって。
なる。シフトバッファ４１は、前述したシフトバッファ
３と同様の働きをするものであって。
３×３のウィンドウ２によるデータを用意するものであ
る。フィルタリングは、３×３のウィンドウ２のデータ
ａ −ｉに対応して予め定められたフィルタ係数ｚ１〜
ｚ９を１乗算回路４２によって、データα〜ｉに乗算し
１次に加算回路４３によって。
る。フィルタリングは、３×３のウィンドウ２のデータ
ａ −ｉに対応して予め定められたフィルタ係数ｚ１〜
ｚ９を１乗算回路４２によって、データα〜ｉに乗算し
１次に加算回路４３によって。
すべてを加え合せ、必要に応じて割算回路４４による重
み補正を行うことにより実行される。すなわち、フィル
タ係数ｚ１〜ｘ９が与えられたとき。
み補正を行うことにより実行される。すなわち、フィル
タ係数ｚ１〜ｘ９が与えられたとき。
ウィンドウ２の中央のデータｅは１次式によるデータ？
に修正される。
に修正される。
、ｓ＝（αｘ１＋ ｂｗ２＋−＝＋ｅｘ５＋−＋１ｚ９
）／（ｎ＋ｚ２＋−＋ｚ９）ノイズを低減させ、山を滑
らかにする低域フィルタとしては１例えば次のフィルタ
係数のものが用いられる。
）／（ｎ＋ｚ２＋−＋ｚ９）ノイズを低減させ、山を滑
らかにする低域フィルタとしては１例えば次のフィルタ
係数のものが用いられる。
ただしｚＨ−ｓ２＋・・・＋ｘ９＝０のとぎは分母を１
とする。
とする。
一方、ピーク点を強調し、より急峻な山を形成させるた
めに２例えば次のラプラシアン・フィルタが用いられる
。
めに２例えば次のラプラシアン・フィルタが用いられる
。
上記低域フィルタと上記ラプラシアンフィルタのいずれ
か一方だけを用いてもよいし１両方用いるようにしても
よい。また、フィルタ係数は適宜変更してよい。フィル
タ回路４０によって、鮮明なヒストグラムが得られるこ
とになる。この出力は、シフトバッファ３に供給される
が、シフトバッファ３．極大点抽出回路４．閾値回路５
によるピーク点の抽出は、第４図と同様であるので、以
降の説明を省略する。
か一方だけを用いてもよいし１両方用いるようにしても
よい。また、フィルタ係数は適宜変更してよい。フィル
タ回路４０によって、鮮明なヒストグラムが得られるこ
とになる。この出力は、シフトバッファ３に供給される
が、シフトバッファ３．極大点抽出回路４．閾値回路５
によるピーク点の抽出は、第４図と同様であるので、以
降の説明を省略する。
フィルタ回路４０の乗算回路４２．加算回路４３割算回
路４４は１例えば第８図図示の如く構成され２乗算器５
０〜５８は２それぞれデータα〜ｉに。
路４４は１例えば第８図図示の如く構成され２乗算器５
０〜５８は２それぞれデータα〜ｉに。
係数発生部７０から供給されるフィルタ係数ｘ１〜ｘ９
を乗算する。加算器６０〜６７は１乗算器５０〜５８の
出力を加算し２割算回路４４に結果を出力する。割算回
路４４は、加算結果を係数発生部７１の係数によって除
算する。
を乗算する。加算器６０〜６７は１乗算器５０〜５８の
出力を加算し２割算回路４４に結果を出力する。割算回
路４４は、加算結果を係数発生部７１の係数によって除
算する。
上記実施例においては、ウィンドウのサイズを３×３に
したが、他のサイズでも同様に実施できる。また、上記
ピークを抽出するための回路は。
したが、他のサイズでも同様に実施できる。また、上記
ピークを抽出するための回路は。
スピードの点から７１−ドウエア回路が望ましいが。
必要に応じて、ソフトウェアによる回路手段によって１
代替可能である。
代替可能である。
ｆＥｌ 発明の詳細
な説明した如く１本発明によれば、２次元ヒストグラム
から、有効な局所的ピーク点のみを抽出することが可能
になり１例えばロボットの眼等による物体の認識に応用
した場合、認識率を向上させることができる。
から、有効な局所的ピーク点のみを抽出することが可能
になり１例えばロボットの眼等による物体の認識に応用
した場合、認識率を向上させることができる。
Ａｔ１図はＨｏｘｇｈ変換を説明するための図１月１２
図は２次元ヒストグラムの例、訓１３図は本発明に関連
したウィンドウの説明図、第４図は本発明の一実施例構
成、２１５図は″Ａ１４図図示実施例の詳細回路図、第
６図は本発明の詳細な説明するためのヒストグラムの例
、オフ図はＮ１２の本発明り一実施例構成、オ８図は２
１７図図示フィルタ回路の回路例を示す。 図中、１はメモリ、２はウィンドウ、３はシフトバッフ
ァ、４は極大点抽出回路、５は閾値回路。 ４０はフィルタ回路を表わす。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 森 １） 寛（外１名）す２層 ｔ↑ 収 １、ｂ−
図は２次元ヒストグラムの例、訓１３図は本発明に関連
したウィンドウの説明図、第４図は本発明の一実施例構
成、２１５図は″Ａ１４図図示実施例の詳細回路図、第
６図は本発明の詳細な説明するためのヒストグラムの例
、オフ図はＮ１２の本発明り一実施例構成、オ８図は２
１７図図示フィルタ回路の回路例を示す。 図中、１はメモリ、２はウィンドウ、３はシフトバッフ
ァ、４は極大点抽出回路、５は閾値回路。 ４０はフィルタ回路を表わす。 特許出願人 富士通株式会社 代理人弁理士 森 １） 寛（外１名）す２層 ｔ↑ 収 １、ｂ−
Claims (2)
- （１）２次元ヒストグラムの局所的にレベルの高いピー
ク点を抽出するピーク抽出処理装置において、上記２次
元ヒストグラムのデータをｎｘｍのウィンドウにより走
査し該ウィンドウによってピーク候補点となる極大点を
抽出する極大点抽出回路と、該極大点抽出回路が抽出し
た極大点の値と所定の閾値とを比較し所定のレベル以上
の極大点を選択する閾値回路とをそなえてなることを特
徴とするピーク抽出処理装置。 - （２）２次元ヒストグラムの局所的にレベルの高いピー
ク点を抽出するピーク抽出処理装置において、上記２次
元ヒストグラムのデータをｎｘｍのウィンドウにより走
査し、走査データにフィルタリングを行うフィルタ回路
と、該フィルタ回路によって修正されたデータからｎ’
ｘ Ｊのウィンドウによってピーク候補点となる極大
点を抽出する極大点抽出回路と、該極大点抽出回路が抽
出した極大点の１直と所定の閾値とを比較し所定のレベ
ル以上の極大点を選択する閾値回路とをそなえでなるピ
ーク抽出処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58226314A JPS60118979A (ja) | 1983-11-30 | 1983-11-30 | ピ−ク抽出処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP58226314A JPS60118979A (ja) | 1983-11-30 | 1983-11-30 | ピ−ク抽出処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS60118979A true JPS60118979A (ja) | 1985-06-26 |
Family
ID=16843255
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP58226314A Pending JPS60118979A (ja) | 1983-11-30 | 1983-11-30 | ピ−ク抽出処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS60118979A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63113780A (ja) * | 1986-10-31 | 1988-05-18 | Agency Of Ind Science & Technol | ピ−ク抽出方法 |
| JPH0232481A (ja) * | 1988-07-22 | 1990-02-02 | Honda Motor Co Ltd | ピークデータ抽出装置 |
| JPH0315706A (ja) * | 1989-03-01 | 1991-01-24 | Hamamatsu Photonics Kk | ２次元入射位置検出装置 |
| FR2684830A1 (fr) * | 1991-12-10 | 1993-06-11 | Gen Electric Cgr | Procede d'analyse d'images. |
-
1983
- 1983-11-30 JP JP58226314A patent/JPS60118979A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS63113780A (ja) * | 1986-10-31 | 1988-05-18 | Agency Of Ind Science & Technol | ピ−ク抽出方法 |
| JPH0232481A (ja) * | 1988-07-22 | 1990-02-02 | Honda Motor Co Ltd | ピークデータ抽出装置 |
| JPH0315706A (ja) * | 1989-03-01 | 1991-01-24 | Hamamatsu Photonics Kk | ２次元入射位置検出装置 |
| FR2684830A1 (fr) * | 1991-12-10 | 1993-06-11 | Gen Electric Cgr | Procede d'analyse d'images. |
| US5347594A (en) * | 1991-12-10 | 1994-09-13 | General Electric Cgr | Method of image analysis |
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