JPS61201373A - 画像信号の処理方法 - Google Patents

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。

Description

【発明の詳細な説明】 （産業上の利用分野） 本発明は、画像信号の処理方法に関する。

（従来技術とその問題点） 画像処理においては、平均１分散などの様々な統計量を
局所的に計算して、バタン認識、あるいはテクスチェア
弁別等に利用することがなされている（例えば鳥脇、横
井：画像処理のアルゴリズム、情報処理、２１巻、　ｐ
６１３参照）。画像の局所的な空間周波数パワースペク
トル、あるいは局所的な自己相関関数を計算することも
またテクスチェアの分析、あるいはパタンＩｉ！！！ｍ
ｔ行なう上で、有用な処理であると考えられるのだが、
その場合計算量が膨大になるために実用化には難点があ
った。

（発明の目的） 本発明の目的は、画像の局所的な空間周波数パワースペ
クトル、あるいは局所的な自己相関関数を計算する上で
の、このような従来の問題点を取り除き、これらを少な
い計算量で高速に処理する画像信号の処理方法を提供す
ることにある。

（発明の構成） 本発明による画像信号の処理方法は１画像の局所的な自
己相関関数、あるいは空間周波数パワースペクトルを計
算するための計算ｉｉ全減少させるという要求を１画像
中の目的とする領域を取り出して、その領域中の画素の
明暗度を、前もって定めた様々な角度を持つ１画像と同
一平面上にある線分上へと投影し、これらの各投影像に
ついてその自己相関関数、もしくは空間周波数パワース
ペクトルを該線分上の座標に関して求めるという処理を
行なうことによって実現する。

（実施例） 第１図は本発明の一実施例の処理方法を実施するブロッ
ク図、＠２図は第１図の処理を施す画像例を示す平面図
、第３図は本発明の他の実施例の処理方法を実施するブ
ロック図、！！４図は第３図の処理を施す画像例を示す
平面図である。

第１図に示すように１本実施例において、テレビカメラ
もしくはイメージスキャナなどからなる撮律走査部１は
パタンを＃Ｌ像もしくは走査して、画像情報信号に変換
する。この画像情報信号は、Ａ／Ｄ変換器２によって画
素ごとに、明暗度が数値化されて、画像メモリエ３に収
納される。本実施例による処理方法では、この画像メモ
ＩＪ　Ｉ　３に収納された画像情報信号に対して、まず
プロセッサー１４を用いて以下のような変換を施す。

まず画像中の処理を施したい所定の領域から画素ｔ″取
り出す。この領域の形状および大きさは任意であるが、
ここでは簡単のため半径Ｒの円形の領域の場合について
説明する。第２図に円でしめした小頭域Ｓを、これから
処理を施す領域とする。

また画像のフレームＧおよびＹ軸、Ｙ軸を第２図のよう
に定める。この小領域Ｓ中の画素を、Ｙ軸に対して角度
θをなす直線り上に投影する。即ち角度π／２＋θで、
考えている小頭域Ｓの中心りからの距離がｔであるよう
な直ｍｌ上にある画素の値を加算して、その値を第１図
に示した画像メモリＩ５中の（ｔｔθ）で指定されるア
ドレスに収納する。

このような投影を、ｔは−ＲからＲまでの範囲で、また
θは０からπまでの範囲で、前もって定めたサンプリン
グ間隔で変化させて実行する。このサンプリング間隔で
画像の分解能が決まる。

以上述べたような変換はいわゆるＸＷＣＴなどにおける
投影データの測定に類似している。Ｘ線ＣＴ’などの各
種ＣＴにおいては、細く絞ったビームをスキャンさせな
がら対象に照射し、検出器によって透過１！ｋを測定し
てこのＸＩＭの減衰量をもとめる。この時Ｘｌ＠の減衰
量は、ビーム上の直線にそっての対象物の＠度の積分値
に比例する。従って、このよ５なスキャンを角度を変え
ながら実行することによって、もしも本処理における場
合の画素の明暗度をＸ線ＣＴの場合における対象物の密
度と見なすならは、ちょうど本処理における画像の（ｔ
＋θ）表現に対応するものが、Ｘ線ＣＴの場合には投影
データとして得られることになる。

良く知られているように、）ｌＩＣＴにおいてはこのよ
うにして得られた投影データを計算機処理することによ
って元の物体の密度分布を再現することができる。全く
同様にして、前述した処理により得られた画像の（１，
θ）表現からサンプリング間隔で決まる分解能の範囲で
１元の画像を再生することが可能である。従って、本処
理における前述の変換により画像の情報が欠洛すること
はない。

プロセッサー１４によってこのような変換ヲ施しておく
と、後に画像の局所的な自己相関関数あるいは空間周波
数パワースペクトルを計算する際の処理量を大幅に減少
させることができるのである。

次に、このようにして得られた画像メモリＩ５中のデー
タに対して、プロセッサー■６が以下のような処理を施
す。

今、画像メモリＩｆ　Ｓ中のアドレス（１，θ）におけ
る値ｔ−Ａ　（ｔ＃θ）と置く。

例えば、２次元空間周波数パワースペクトルを求めたい
場合には、Ａ（ｔ、θ）に対して次のような処理を施す
。

Ｆ　（ｋ　、θ）＝ｆＡ（ｔ、θ）ｅＸ）’（−ｉ２ｙ
ｒｋｔ）・・（１）ベクトルを表わす。（１）式の処理
は、高速フーリエ変換のアルゴリズムによって実行する
ことが可能であり、その場合には、より一層の処理時間
の短縮が期待できる。

あるいはまた１画像の局所的な自己相関関数を求めたい
ような場合には、　Ａ（ｔ　、θ）に対して次のような
処理を施す。

Ｃ（ｄ、“）＝、ｉ、Ａ（すＡ（ｔ−ｄ）ここで、（：
：（ｄ、θ）は、Ａ（ｔ　、θ）の添え字ｔに関する自
己相関関数である。

Ｐ（ｋ、θ）は１元の画像の２矢元空間周波数パワース
ペクトルｔ−極座標表示したものになっている。また、
Ｃ（ｄ、θ）ｔｉ、画像の局所的な自己相関関数そのも
のではないが、それを、元画像に対して今施したのと全
く同様の変換を施して（１，θ）表示したものに等しい
。これらのことは、次のようにして解析的に証明し得る
。

今、ｒ＝ＣＸ、Ｙ）の位置にある画素の値上ａ（ｒ）で
表わすとする。すると、上述のＡ　（”　＊θ）は。

Ａ　（ｔ、θ）＝Σａ（ｒ）δ（ｔ−ｒｃｏｓ（ψｒ−
θ））−＋８）？ ここでｒ　＝　ｌ　ｒ　ｌ　、ψ、＝ａｒｇ（ｒ）、δ
（Ｘ）＝で与えられる。このときＡ（ｔ、＃）の添字ｔ
に関する自己相関関数Ｃ（ｄ　、θ）は。

Ｃ（ｄ、θ）ΣＡ（ｔ　、θ）Ａ（ｔ−ｄ、θ）δ（ｔ
−ｄ−ｒ２ｃｏｓ（ψ７２−θ））＝Σ４　ａ＜７．＞
ａ＜ｒｚ）δ（−ｄ＋ｒｌｃｏｓ　（Ｆ、、−〇）？□
、ｒ２ −ｒ２ｃｏｓ（ψ７□−θ）） ｃｏｓ　（ψ？１−７□・−１０ンン ＝１Ｃ（Δ）δ（ｄ〜１Δ１　ｃｏｓ　（ψｊ−θ））
ここで、　ｃ（Δ）＝＝Σａ（ｒ）　ａ　（ｒ＋Δ）と
計算される。

これは（３）式と見比べればわかるように画像の自己相
関関数０（Δ）　　ｅ　（ｔ＊θ）表示したものにほか
ならない。

欠に、）’（ｋ、θ）であるが、ウイーナー・キンチン
（Ｗｉｅｎｅｒ　−Ｋｈｉｎｃｈｉｎ　）の定理による
と。

Ａ（ｔ、θ）のｔに関する空間周波数パワースペクトル
ｐ（ｋ、θ）は、Ａ（ｔ　、θ）のｔに関する自己相関
関数（：：（ｄ、θ）のｄに関するフーリエ変換に等し
い。従ってｐ（ｋ、θ）は、）’　（ｋ、θ）＝ΣＣ（
ｄ、θ）ｅＸＰ（−ｉ２πに−ｄ）で与えられる。これ
を変形すると、 ｅｘｐ（−ｉ２πに−ｄ） ＝ΣＣ（Δ）ｅＸｐ（−ｉ　２ｘｋ−Δ）ここで、ｋ　
二（ｋ　ｃｏｓθ、ｋｓｉｎθ）と計算され、これは−
１１Ｐはりウィーナー・キンチンの定理により、ｌｌ１
ＪＩ像ａ（ｒ）の２次元の空間周波数パワースペクトル
Ｐ（ｋ）に等しい。従って。

Ｐ（ｋ、θ）は、２次元の空間周波数パワースペクトル
Ｐ（ｋ）’ｔ−１極座標表示したものにほかならない。

前述したように１画像の（１，θ）表現から元の画像を
再生することが可能であるのと全く同様の理由により　
（Ｈ（ｄ、０）から、元の画像の局所的な自己相関関数
を再現することができる。その意味において、Ｃは元の
画像の局所的な自己相関関数と同等のｍ報量を含んでい
ると言ってよい。

さて１画像の２次元の空間周波数パワースペクトルある
いは、自己相関関数を計算しようとすると１画像の画素
数を〜Ｎ２とすると〜Ｎ４個の計算（掛け４）が必要で
ある（高速フーリエ変換を利用すれば、この数はより減
少する）。ところが、本実施例による処理方法では、掛
は算を必要とするフーリエ変換、あるいは自己相関関数
の計算は。

１次元の添え字（１）に関してのみ実行すればすむため
、この計算量は−Ｎ３個に減少している。

これが、本実施例による処理方法が高速処理を実現でき
る原因になっている。

このようにして得られた処理結果（ＰもしくはＣ）は次
の判定ユニット７に送られ、そこでバタン認識あるいは
テクスチュア判別などの処理のために利用される。

第３図１こ、本発明による処理をマルチプロセッサー構
成にしてバタン認識装置に応用した他の実施例のブロッ
ク図を示す。

撮像走査部１から入力されたバタンの画像清報信号は、
Ａ／Ｄ変換器２によって画素ごとに、明暗度が数頭化さ
れて、画像メモリ１３に収納される。本実施例による処
理では、この画像をお互いにオーバーラツプするいくつ
かの小領域Ｓｌ〜８ｉに分割する。第４図にＣの分割の
例を示しである。

第４図では小領域８１〜Ｓｉの形状は円になっているが
、この形状は任意である。

第３図に示した他の実施例では、分割された各小領域Ｓ
１〜ＳＩに対して上述したような処理がそれぞれ専用の
プロセッサー４１　％　ｉおよび６ｌ−ｘｉにより並列
に実行される。各小領域Ｓｌ〜ｓｉを区別する添え字を
ｉで表わし、１番めの小領域８ｉでの処理結果ｔ−Ｐ（
ｋ、θ；ｉ）で表わす。各プロセッサーにより計算され
たｐ（ｋ、θ；ｉ）は。

次のバタン判定ユニット８へ送られる。このバタン判定
ユニット８では、この３次元バタンＰ（ｋ。

θ；ｉ）に対して、前もって今述べたと同様の処理を織
しておいた標準バタンを用いてテンプレートマツチング
を施してバタン判定を行なう。

良く知られているように、バタンの空間周波数パワース
ペクトルは提示されたバタンｔ−並進移動させても不変
であるから、このような処理方法によって得られるｐ（
ｋ、θ；ｉ）の３次元パタンは、小領域Ｓｉの大きさ程
度のバタンの位置ずれに対しては非常に安定である。従
って第３図に示したような方法によって、パタ／の位置
ずれに強いバタン認Ｒを高速に実行できる画像信号の処
理方法が実現できる。

（発明の効果） 以上説明したように本発明は、画素の明暗度を画像平面
上の様々な角度の線分上に投影し、その投影データを処
理することにより１画像の局所的な自己相関関数あるい
は局所的な空間周波数スペクトｌｌ、−を、従来の方法
に比べはるかに少ない計算量で求めることができる効果
がある。

自己相関関数を求める場合には、画素数を〜Ｎ２とする
と１通常の方法では〜Ｎ４個の計算量（掛は算）′１に
要するのに対して、本発明による方法によれば〜Ｎ３個
の計算量（掛は算）ですむ（空間周波数スペクトルを求
める場合には、高速フーリエ変換を利用すると、この計
算量の低減はこの評価よりも減少するが、やはり大幅な
計算量の削減が実現できる）。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の処理方法を実施するブロッ
ク図、第２図は７第゛１図の処理を施す画像例を示す平
面、図、第３図は本発明の他の実施例の処理方法を実施
するブロック図、第４図は第３図の処理′ｆｔ施す平面
図である。 ロセッ’Ｘ、　　７−・・−判定ユニット、８・・・・
・・バタン判定ユニット。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 　画像信号に対して、その画像中の一部の領域を取り出
   し、その領域中の画素の明暗度を、前もって定めた様々
   な角度を持つ、画像と同一平面上にある線分上に投影し
   、これらの各投影像の、該線分上の座標に関しての自己
   相関関数もしくは空間周波数パワースペクトルを求める
   ことを特徴とする画像信号の処理方法。