(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像の画像データを、入力画像濃度が参照濃度範囲内か否かに応じて２値化する２値化処理部と、
２値化処理部により２値化された画像データを記憶する記憶部と、
記憶部に記憶された２値化画像データの画像を、検出対象である円パターンより大きい複数のブロックに区分して、ブロック毎に円パターン候補の有無を検出する検出部と、
前記複数のブロックの各々に対して、記憶部に記憶された２値化画像データの所定の画素の数をカウントするカウント部と、
検出部により前記円パターン候補が検出されたブロックについて、前記円パターン候補を含む最有力のブロックを選択する選択部と、
選択部により選択された最有力のブロックで検出された画像データのみ、前記円パターンを含む参照画像との類似度を、画像認識処理を行って判定する精査部とを備え、
選択部は、
検出部により円パターン候補が検出されたブロック、および、前記複数のブロックの各々に対してカウント部がカウントした前記画素の数に基づいて、前記複数のブロックから、処理の対象とする複数の処理ブロックを抽出するブロック抽出部と、
前記円パターンの形状に対する、前記処理ブロックに含まれる図形パターンの類似度を、前記図形パターン上の複数のサンプル点付近に前記参照濃度内の画像濃度を有する画素が存在する個数をカウントした値と、前記図形パターンの数画素外側の複数のサンプル点が前記参照濃度外の画像濃度を有する画素である個数をカウントした値とを加算して算出する処理部と、
前記処理ブロックに含まれる図形パターンの縦と横の画素数の差を検査する検査部と、
ブロック抽出部が抽出した前記複数の処理ブロックから、処理部が算出した前記図形パターンの類似度と、検査部が出力した縦と横の画素数の前記差とに基づいて、前記最有力のブロックを選択する対象決定部と
をさらに備える円パターン検出装置。
【請求項２】
入力画像の画像データを、入力画像濃度が参照濃度範囲内か否かに応じて２値化するステップと、
２値化された画像データを記憶するステップと、
２値化画像データの画像を、検出対象である円パターンより大きい複数のブロックに区分して、ブロック毎に円パターン候補の有無を検出するステップと、
前記複数のブロックの各々に対して、２値化画像データの所定の画素の数をカウントするステップと、
前記円パターン候補が検出されたブロックについて、前記円パターン候補を含む最有力のブロックを選択するステップと、
選択された最有力のブロックで検出されたデータのみ、前記円パターンを含む参照画像との類似度を、画像認識処理を行って判定するステップとからなり、
前記選択するステップは、
円パターン候補が検出されたブロック、および、前記複数のブロックの各々に対してカウントした前記画素の数に基づいて、前記複数のブロックから、処理の対象とする複数の処理ブロックを抽出するステップと、
前記円パターンの形状に対する、前記処理ブロックに含まれる図形パターンの類似度を、前記図形パターン上の複数のサンプル点付近に前記参照濃度内の画像濃度を有する画素が存在する個数をカウントした値と、さらに、前記図形パターンの数画素外側の複数のサンプル点が前記参照濃度外の画像濃度を有する画素である個数をカウントした値とを加算して算出するステップと、
前記処理ブロックに含まれる図形パターンの縦と横の画素数の差を検査するステップと、
抽出した前記複数の処理ブロックから、算出した前記図形パターンの類似度と、出力した縦と横の画素数の前記差とに基づいて、前記最有力のブロックを選択するステップと
をさらに備える
円パターン検出方法。
【請求項３】
画像から円パターンを検出するプログラムであって、
入力画像の画像データを、入力画像濃度が参照濃度範囲内か否かに応じて２値化するステップと、
２値化された画像データを記憶するステップと、
２値化画像データの画像を、検出対象である円パターンより大きい複数のブロックに区分して、ブロック毎に円パターン候補の有無を検出するステップと、
前記複数のブロックの各々に対して、２値化画像データの所定の画素の数をカウントするステップと、
前記円パターン候補が検出されたブロックについて、前記円パターン候補を含む最有力のブロックを選択するステップと、
選択された最有力のブロックで検出されたデータのみ、前記円パターンを含む参照画像との類似度を、画像認識処理を行って判定するステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラムであって、
前記選択するステップは、
円パターン候補が検出されたブロック、および、前記複数のブロックの各々に対してカウントした前記画素の数に基づいて、前記複数のブロックから、処理の対象とする複数の処理ブロックを抽出するステップと、
前記円パターンの形状に対する、前記処理ブロックに含まれる図形パターンの類似度を、前記図形パターン上の複数のサンプル点付近に前記参照濃度内の画像濃度を有する画素が存在する個数をカウントした値と、前記図形パターンの数画素外側の複数のサンプル点が前記参照濃度外の画像濃度を有する画素である個数をカウントした値とを加算して算出するステップと、
前記処理ブロックに含まれる図形パターンの縦と横の画素数の差を検査するステップと、
抽出した前記複数の処理ブロックから、算出した前記図形パターンの類似度と、出力した縦と横の画素数の前記差とに基づいて、前記最有力のブロックを選択するステップと
をさらに備えるプログラム。
【請求項４】
請求項３に記載のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像認識処理に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年カラー複写機の機能と性能が上がったため偽造防止が大きな問題となり、有効な偽造防止方法が検討されつづけている。偽造防止方法のひとつでは、紙幣などの模様の内にあらかじめ特定パターンを入れておく。複写機において複写の際に画像を読み取るとき、スキャンされた画像を解析する。画像認識処理において、画像内に特定パターンを検出したならば、紙幣が複写されると判断して正常な像生成を禁止する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
入力機器からのデータの多くは情報量の多いカラー画像であり、また入出力機器はますます高速で高解像度になってきている。それにもかかわらず実時間内での画像認識処理が求められているため、ハードウエア構成が複雑にならざるを得ない。それゆえ、偽造防止において、高速で、高精度で、構成が簡単な画像認識手法の開発が重要な課題であった。
【０００４】
本発明の目的は、画像認識を高速化した装置及び方法を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明の円パターン検出装置は、入力画像の画像データを、入力画像濃度が参照濃度範囲内か否かに応じて２値化する２値化処理部と、２値化処理部により２値化された画像データを記憶する記憶部と、記憶部に記憶された２値化画像データの画像を、検出対象である円パターンより大きい複数のブロックに区分して、ブロック毎に円パターン候補の有無を検出する検出部と、前記複数のブロックの各々に対して、記憶部に記憶された２値化画像データの所定の画素の数をカウントするカウント部と、検出部により前記円パターン候補が検出されたブロックについて、前記円パターン候補を含む最有力のブロックを選択する選択部と、選択部により選択された最有力のブロックで検出された画像データのみ、前記円パターンを含む参照画像との類似度を、画像認識処理を行って判定する精査部とを備えている。ここで、選択部は、検出部により円パターン候補が検出されたブロック、および、前記複数のブロックの各々に対してカウント部がカウントした前記画素の数に基づいて、前記複数のブロックから、処理の対象とする複数の処理ブロックを抽出するブロック抽出部と、前記円パターンの形状に対する、前記処理ブロックに含まれる図形パターンの類似度を、前記図形パターン上の複数のサンプル点付近に前記参照濃度内の画像濃度を有する画素が存在する個数をカウントした値と、前記図形パターンの数画素外側の複数のサンプル点が前記参照濃度外の画像濃度を有する画素である個数をカウントした値とを加算して算出する処理部と、前記処理ブロックに含まれる図形パターンの縦と横の画素数の差を検査する検査部と、ブロック抽出部が抽出した前記複数の処理ブロックから、処理部が算出した前記図形パターンの類似度と、検査部が出力した縦と横の画素数の前記差とに基づいて、前記最有力のブロックを選択する対象決定部とをさらに備えており、これにより上記目的が達成される。
【０００９】
選択部は、前記処理ブロックに含まれる図形パターンの縦と横の画素数の差を検査する検査部をさらに備え、対象決定部は、前記処理部が算出した前記図形パターンの類似度と、検査部が出力した縦と横の画素数の前記差とに基づいて、前記最有力のブロックを選択してもよい。
【００１０】
本発明の円パターン検出方法は、入力画像の画像データを、入力画像濃度が参照濃度範囲内か否かに応じて２値化するステップと、２値化された画像データを記憶するステップと、２値化画像データの画像を、検出対象である円パターンより大きい複数のブロックに区分して、ブロック毎に円パターン候補の有無を検出するステップと、前記複数のブロックの各々に対して、２値化画像データの所定の画素の数をカウントするステップと、前記円パターン候補が検出されたブロックについて、前記円パターン候補を含む最有力のブロックを選択するステップと、選択された最有力のブロックで検出されたデータのみ、前記円パターンを含む参照画像との類似度を、画像認識処理を行って判定するステップとからなり、これにより上記目的が達成される。ここで、選択するステップは、円パターン候補が検出されたブロック、および、前記複数のブロックの各々に対してカウントした前記画素の数に基づいて、前記複数のブロックから、処理の対象とする複数の処理ブロックを抽出するステップと、前記円パターンの形状に対する、前記処理ブロックに含まれる図形パターンの類似度を、前記図形パターン上の複数のサンプル点付近に前記参照濃度内の画像濃度を有する画素が存在する個数をカウントした値と、前記図形パターンの数画素外側の複数のサンプル点が前記参照濃度外の画像濃度を有する画素である個数をカウントした値とを加算して算出するステップと、前記処理ブロックに含まれる図形パターンの縦と横の画素数の差を検査するステップと、抽出した前記複数の処理ブロックから、算出した前記図形パターンの類似度と、出力した縦と横の画素数の前記差とに基づいて、前記最有力のブロックを選択するステップとをさらに備える。
【００１１】
本発明の画像から円パターンを検出するプログラムは、画像から円パターンを検出するプログラムであって、入力画像の画像データを、入力画像濃度が参照濃度範囲内か否かに応じて２値化するステップと、２値化された画像データを記憶するステップと、２値化画像データの画像を、検出対象である円パターンより大きい複数のブロックに区分して、ブロック毎に円パターン候補の有無を検出するステップと、前記複数のブロックの各々に対して、２値化画像データの所定の画素の数をカウントするステップと、前記円パターン候補が検出されたブロックについて、前記円パターン候補を含む最有力のブロックを選択するステップと、選択された最有力のブロックで検出されたデータのみ、前記円パターンを含む参照画像との類似度を、画像認識処理を行って判定するステップと
をコンピュータに実行させるためのプログラムであり、これにより上記目的を達成できる。ここで、選択するステップは、円パターン候補が検出されたブロック、および、前記複数のブロックの各々に対してカウントした前記画素の数に基づいて、前記複数のブロックから、処理の対象とする複数の処理ブロックを抽出するステップと、前記円パターンの形状に対する、前記処理ブロックに含まれる図形パターンの類似度を、前記図形パターン上の複数のサンプル点付近に前記参照濃度内の画像濃度を有する画素が存在する個数をカウントした値と、前記図形パターンの数画素外側の複数のサンプル点が前記参照濃度外の画像濃度を有する画素である個数をカウントした値とを加算して算出するステップと、前記処理ブロックに含まれる図形パターンの縦と横の画素数の差を検査するステップと、抽出した前記複数の処理ブロックから、算出した前記図形パターンの類似度と、出力した縦と横の画素数の前記差とに基づいて、前記最有力のブロックを選択するステップとをさらに備える。
【００１６】
本発明による記録媒体は、上述のプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体である。
【００１７】
【発明の実施の形態】
以下、添付の図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。なお、図面において、同じ参照記号は同一または同等のものを示す。
【００１８】
この発明の実施の形態の特定パターン検出装置は、入力画像を２値化し、検出する特定パターンのサイズ以上の複数ラインについて２値化画像データをメモリに記憶する。次に、メモリに記憶された２値化画像データから特定パターン画像を検出する。この特定パターン検出装置において検出するべき特定パターンは、円パターンである。特定パターンを検出するための主走査方向の複数のブロックを用い、これらのブロックについて同時に並列に特定パターンを検出して、検出処理を高速化する。
【００１９】
図１は、本発明の実施の形態の特定パターン検出装置の概略構成を示す。この特定パターン検出装置において、画像入力部１では、読み取られたＲ(赤)、Ｇ(緑)、Ｂ(青)の３色の濃度が８ビット（２５６階調）で入力される。さらに、入力データに対して、さらに解像度変換、変倍などの前処理が行われる。次に、２値化処理部２は、入力された画像濃度があらかじめ規定された参照濃度範囲内かどうかを判断して２値化を行い、メモリ３に格納する。以下の記述では、参照濃度範囲内の画像を「黒画素」、範囲外の画像を「白画素」と定義する。メモリ３は、２値化処理部２において２値化された結果を格納するメモリであり、検出するマークサイズ以上のライン数を格納する容量を持つ。
【００２０】
円パターン検出部４は、主走査方向と副走査方向にｍ、ｎ画素づつずらした複数の円パターン検出ブロックを設け、複数ブロックにて円パターンを同時に検出する。具体的には、メモリ３に記憶された２値化データから、主走査方向に重複して隣接する２個分の検出ブロックの画像データを取りだし、円パターン検出部４は、これらのブロックについて同時に判断する。また、副走査方向に４回、同ブロックを繰り返し使用することにより、計２４ブロックの円パターンを検出する。よって、画像は２４個のブロックに区分されて、各ブロックで特定の円パターンが含まれるか否かが判断されることになる。各ブロックの大きさは、特定の円パターンよりも大きい。なお、ここでいう「円パターン」とは、正確には円パターンに近似する円状パターンを意味する。
【００２１】
カウント部５は、円パターン検出部４が設けたブロックの各々を単位として、メモリ３に格納された２値化された黒画素の数をカウントし、基準カウント数からの差分値を出力する。基準カウント数とは比較対象の基準マーク（円パターン）が理想的な状態で２値化されたときの黒画素の数である。例えば、ブロック内の２値化画素の数をＡ、基準カウント数をＢとしたとき、（Ａ−Ｂ）を出力する。これを各ブロック毎に計算する。言うまでもなく、基準カウント数からの差分値が小さいほど、２値化された黒画素の割合は理想的なマークの割合に近くなる。
【００２２】
次に、精査対象選択部６は、複数の検出結果から所定の条件に従って最有力の１つのブロックを選択する。すなわち、上述の２４個の円パターン検出ブロックにて円パターンを検出したブロックのうち最有力候補を１つ選択する。ブロック数を２４個から１個にまで減らす理由は、精査対象のブロック数が少ない方が、後述のパターン精査部７の処理が早くなるからである。これは、ブロックに所定のマークが存在するか否かを精査するパターン精査部７の処理は、最も時間を要する負荷の大きい処理であることに基づく。
【００２３】
パターン精査部７は、精査対象選択部６により選択された最有力候補のブロックに対してのみ詳細なパターン精査を行い、規定された参照画像との類似度を判定する。この処理は、参照画像とのパターンマッチングなどにより、円パターン内部のパターンの精査を行うものであり、マークにどれだけ似ているかを出力する。最有力候補のブロックに対してのみ詳細なパターン精査を行うことにより、処理を高速化する。最後に、出力部８は、パターン精査部７の真円度、パターン精査などの判定結果を得点化して出力する。この得点によって、規定のマークかどうかの判定を行う。
【００２４】
以下では、本実施形態の検出パターン検出装置の特徴である円パターン検出部４、および、精査対象選択部６について詳細に説明する。
【００２５】
図２は、円パターン検出部４（図１）による円パターン検出処理を示す。１検出ブロックの検出サイズを１６画素×１６画素とし、主走査方向に４画素づつずらして配置した３つのブロック（ＢＬＫ０、ＢＬＫ１、ＢＬＫ２）を用いる。３ブロックを含む１６画素×２４画素の領域から３ブロックについて同時に並列して円パターンを検出する。複数ブロックを同時に処理するため、処理が高速化できる。後で説明するように、この処理は１６ビットの単位で行えるので、１６画素×２４画素の領域について、複数ブロックの重なる部分を共用するため、パターン検出処理を効率化できる。なお、この図における３つの円パターンは、ブロックの説明のために示したものであり、実際にこのように配置されているものではない。
【００２６】
円パターンの検出を行う際に、主走査方向に上述の複数の検出ブロックを配置し、同時に複数の円パターンを検出するが、各検出ブロックの上下左右には、所定画素幅の画素データ保持部、画素の加算部、加算結果保持部を設け、加算結果にて円パターンの検出を判断する。具体的に説明すると、１６画素×２４画素の領域の上下左右の４箇所に、黒エッジを検出する黒エッジ検出部と、黒エッジ検出部の外側に白エッジ検出用の白エッジ検出部を設ける。黒エッジ検出部と白エッジ検出部とは、円パターンの直径より狭い８画素の幅を持つ。左右方向では、４つの黒エッジ検出部が、右と左にそれぞれ４画素分離れて位置される。この位置を移動して３ブロックについて検出処理ができる。また、上下方向には、上と下にそれぞれ、１６画素の幅で配置される。左側の８画素、中央の８画素、及び右側の８画素が３つのブロックに対応する。黒エッジ検出部は、円の中心方向に移動しつつ黒画素の数をカウントする。黒画素のカウント数が５以上となれば、円の外周のラインを検出したとし、黒エッジ検出部は、「検出」を示すフラグをセットする。黒エッジ検出部は、円の中心方向に５画素の深さまで黒画素の加算を行い、その時点でカウント値が５以上とならなければ、検出フラグをセットせずに処理を終える。白エッジ検出部は、黒エッジ検出部の３画素の外側に位置され、円の中心方向に動く。白エッジ検出部は絶えず８画素の幅×２画素分のデータがすべて白画素であるかどうかを確認する。黒エッジ検出部の検出フラグがセットされた時点で処理を終了し、その時点の検出データがすべて白であれば検出フラグをセットする。
【００２７】
円の中心方向に５画素の深さまで処理を終えた時点で、上下左右の計８箇所の検出フラグがセットされているかどうかを判断し、すべてセットされている場合、円の検出があったと判断し、その検出ブロックの総合検出フラグをセットする。この円パターンの検出動作を副走査方向に３回行い、３×３の計９ブロックの検出処理を行う。また、総合検出フラグも９ブロック分設け、副走査方向に３回の検出処理が終わるまで、検出結果を保持する。また、各ブロックの上下左右の計４個の黒検出部の検出位置を保持する保持部８も、処理を終えるまで検出結果を保持しておく。
【００２８】
図３は、円パターン検出部４のハードウエア回路の概略を示す。メモリ３は、２値化処理部２による２値化の結果を格納している。上、下、左、右の検出部４０，４１，４２，４３は円パターンの検出結果と検出位置を出力する。各検出部４０，４１，４２，４３は黒検出部と白検出部を持つ。検出位置判定部４４は、各ブロックの検出位置を判定する。検出結果判定部４５は、各ブロックの総合検出結果を判定する。保持部４６は、各ブロックの検出位置と総合検出結果を保持する。
【００２９】
図４は、上検出部４０を詳細に示す。１６ビットのデータ保持部４０１は、メモリ３に格納された黒エッジ検出部の検出データを８ビット又は１６ビットの単位で読みこみ、保持する。１６ビットのデータのうち、ブロックＢＬＫ０に対応する７〜０ビット、ブロックＢＬＫ１に対応する１１〜４ビットおよびブロックＢＬＫ２に対応する１５〜７ビットの各８ビットのデータが同時に並列に処理される。各ブロックに対応して、加算部４０２は、データ保持部４０１の保持データと保持部４０３のデータを加算し、保持部４０３は、加算部４０２の加算結果を保持する。また、保持部４０３は、処理開始時は０にクリアされる。比較部４０４は、保持部４０３の保持値を参照値（ここでは５）と比べ、保持値が参照値より大きい場合に、出力（黒検出結果）をオン状態にする。この出力結果は検出結果判定部４５に出力される。
【００３０】
カウンタ４０５は、検出部の処理が開始するとカウントを開始し、処理に同期してカウントアップする。カウンタ４０５は処理開始時に０にクリアされる。３つの位置保持部４０６が、３つのブロックに対応して設けられ、各位置保持部４０６は、比較部４０４の出力がオンとなった時点のカウント値を保持する。このカウント値は、計９ブロックの処理が終了するまで保持される。
【００３１】
また、１６ビット、２ラインのデータ保持部４０７は、メモリ３に格納された白エッジ検出部の検出データについて３つの白判定部４０８が３つの処理ブロックに対応する白エッジを検出するために設けられる。各白判定部４０８は、３つの比較部４０４の出力がオンとなった時点の黒エッジ検出ラインの外側の２ラインの入力データのうち、ブロックＢＬＫ０に対応する７〜０ビット、ブロックＢＬＫ１に対応する１１〜４ビットおよびブロックＢＬＫ２に対応する１５〜７ビットの各８ビット、計１６ビットの入力データがすべて白であるかどうかを判定し、判定結果を検出結果判定部４５に出力する。
【００３２】
下検出部４１も同様の回路構成を用いる。また、上検出部４０と下検出部４１を兼用し、２回繰り返して使用することで１つの回路としてもよい。
【００３３】
図５は、左検出部４２を詳細に示す。８個の１６ビットシフトレジスタ４２１は、黒エッジ検出部の８ビットの入力データをクロックＣＬＫに同期して左方向にシフトする。このシフトレジスタの図に示す４ビット目（０Ａ〜７Ａ）、８ビット目（０Ｂ〜７Ｂ）、１２ビット目（０Ｃ〜７Ｃ）の各８ビットのデータが加算部４２２に入力される。また、黒検出ラインの３画素外側と２画素外側の２ラインの０Ｄ〜７Ｄと０Ｅ〜７Ｅ、０Ｆ〜７Ｆと０Ｇ〜７Ｇ、０Ｈ〜７Ｈと０Ｉ〜７Ｉの各１６ビットのデータがそれぞれ白判定部４２７に入力される。加算部４２２から白判定部４２７までの構成（保持部４２３、比較部４２４、カウンタ４２５、位置保持部４２６）は、上検出部４１と同様なので詳細な説明は省く。
【００３４】
右検出部４３も同様の回路構成を用いるが、シフトレジスタのシフト方向が逆であり、またシフトレジスタからのデータ出力位置が左右逆となる。
【００３５】
また、上検出部４０と下検出部４１と同様に、左検出部４２と右検出部４３を兼用し、２回繰り返して使用することで１つの回路としてもよい。ただし、その場合、シフトレジスタにデータを入力する前段階にデータの反転回路（ＬＳＢ、ＭＳＢ）を設けるなどの追加回路が必要となる。
【００３６】
次に精査対象選択部６を説明する。再び図１を参照して、精査対象選択部６は、処理ブロック抽出部６２と、真円度処理部６４と、縦横検査部６６と、対象決定部６８とを有する。処理ブロック抽出部６２は、円パターンの検出を行った２４ブロックからまず４ブロックを抽出する。具体的には、処理ブロック抽出部６２は、円パターン検出部４により円パターンの存在を検出された複数のブロックから、カウント部５の出力した差分値が小さい４ブロックを選択する。差分値が小さいブロックを選択する理由は、基準カウントからの差分値が小さいほど、類似性の高いマーク濃度といえるからである。換言すれば基準カウントからの差分値が大きいほど類似性は低いので、それらのブロックを除くためである。
【００３７】
次に真円度処理部６４は、処理ブロック抽出部６２が抽出した４つのブロックに含まれる図形パターンが、どの程度真円に近いか、すなわち真円への類似度を定量的に判断するための点数を計算し、出力する。具体的には、真円度処理部６４は、選択された４つの処理ブロックに対して、各ブロックに含まれる図形パターンの周上のサンプル点と、円周外のサンプル点をカウントすることにより、点数を計算する。
【００３８】
図６は、真円度処理のイメージ図である。円パターン検出部４（図１）にて検出された上下左右の位置から中心Ｃと半径Ｒが求められる。中心Ｃと半径Ｒより、円周上の複数のサンプル点の座標（図のｂ点）と、円周外の複数のサンプル点の座標（図のｗ点）が求められる。図では、サンプル点の数はｂ点を２４、ｗ点を２０としたが、例えば、数を増やしてｂ点およびｗ点のいすれも３６個としてもよい。サンプル点は円パターン検出時における上下左右のエッジ位置に基づいて決定される。サンプル点の画素をメモリ３から読みこみ、ｂ点が黒画素である数とｗ点が白画素である数をカウントする。ｂ点およびｗ点を各３６個としたとき、ｂ点が全て黒画素、および、ｗ点が全て白画素のとき、カウント結果は最高点の７２点となる。
【００３９】
図１を再び参照して、縦横差検査部６６は、処理ブロック抽出部６２が抽出した４つのブロックに対し、円パターンを検出した際の、縦方向の直径と横方向の直径の差分を計算する。差分は画素数の差として得られ、絶対値を計算して正の値として得られる。いうまでもなく、差分が小さいほど真円に近い。
【００４０】
対象決定部６８は、真円度処理部６４および縦横差検査部６６の出力結果に基づいて精査対象とすべきブロックを１つ決定する。具体的には、真円度処理部６４が出力した点数から、縦横差検査部６６が出力した差分を減算する。減算の結果、最も高い点数を有するブロックを精査対象として１つ選択する。
【００４１】
以下、具体例に沿って説明する。図７は、精査対象選択部６（図１）が精査対象ブロックを選択する際の処理の概念図である。この処理により、当初２４個のブロックは、まず４個に絞られ、その中からさらに１つが選択される。
【００４２】
図７の（ａ）は、円パターン検出部４（図１）による円パターンの検出結果と、カウント部５（図１）による画素カウント値とを示す。円パターンの検出を示す図において、○印は円パターンが検出されたブロックに付されている。図では、８つのブロック（（縦，横）＝（０，１）、（０，２）、（１，１）、（１，２）、（２，４）、（２，５）、（３，４）、（３，５）のブロック）に円パターンが存在していることを表す。処理ブロック抽出部６２（図１）は、円パターン検出部４が検出した８つのブロックに対し、カウント部５の計算値が小さい４ブロックを抽出する。すなわち、（縦，横）＝（０，１）、（０，２）、（１，１）、（１，２）のブロックである。上述のように、差分値が小さいほど類似性の高いマーク濃度といえるからである。以後はこの４つの抽出ブロックのみが処理の対象とされる。
【００４３】
図７の（ｂ）は、真円度処理部６４（図１）による真円度処理の結果出力された４つの抽出ブロック毎の点数と、縦横差検査部６６（図１）が出力した差分を示す。真円度処理部６４は、２値化画像に所定数のｂ点およびｗ点を設定し、ｂ点が黒画素である数とｗ点が白画素である数をカウントして点数として出力している。図では、（縦，横）＝（０，１）のブロックは７０点、（縦，横）＝（０，２）のブロックは６９点である。一方、縦横差検査部６６は、抽出ブロックに含まれる円状パターンの縦方向の直径と横方向の直径の差分を計算する。図では、（縦，横）＝（０，１）のブロックは２、（縦，横）＝（０，２）のブロックは０である。
【００４４】
図７の（ｃ）は、対象決定部６８（図１）による計算結果を示す。すなわち、対象決定部６８（図１）による、真円度処理部６４が出力した点数から縦横差検査部６６が出力した差分を減算結果を示す。差分を計算した結果、（ｄ）に示すように、対象決定部６８は最も値の大きい（縦，横）＝（０，２）のブロックを精査対象のブロックとして選択する。選択されたブロックはパターン精査部７（図１）において、特定の基準マークが含まれるか否かの精査の対象とされる。
【００４５】
以上、本発明の実施の形態における特定パターン検出装置の動作を説明した。
実施の形態で説明した特定パターン検出装置（図１）の処理動作は、特定パターン検出装置（図１）が、そのような処理を規定するコンピュータプログラムを読み込み、図示されない中央処理部がそのプログラムを実行することにより行われる。コンピュータプログラムは、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ等の光ディスク、フロッピーディスク、ハードディスク等の磁気記録媒体、および、メモリカード等の半導体記録媒体に記録でき、またインターネット等の電気通信回線を介して他のコンピュータに伝送され、通信相手のコンピュータのメモリ等の記録媒体に記録される。特定パターン検出装置としては、紙幣等の偽造を防止する観点から、複写機に搭載されるコンピュータのみならず、市販されている一般のコンピュータ（ＰＣ）等も含まれる。
【００４６】
【発明の効果】
本発明では、２値化画像データの所定の画素の数と、複数のブロックに区分したブロックにおいて検出した特定パターンとに基づいて、特定パターンを含む最有力のブロックを選択し、そのブロックのデータにのみ詳細な画像認識処理を行う。よって、パターン検出処理を精度よく行うことができ、かつ、画像データに特定パターンが含まれているか否かの判断が高速で行える。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態の特定パターン検出装置の概略構成を示す図である。
【図２】  円パターン検出部の処理を示す図である。
【図３】  円パターン検出部のハードウエア回路の概略を示す。
【図４】  上検出部を詳細に示す図である。
【図５】  左検出部を詳細に示す図である。
【図６】  真円度処理のイメージ図である。
【図７】  精査対象選択部が精査対象ブロックを選択する際の処理の概念図である。
【符号の説明】
３  メモリ
４  円パターン検出部
５  カウント部
６  精査対象選択部
７  パターン精査部
６２  処理ブロック抽出部
６４  真円度処理部
６６  縦横差検査部
６８  対象決定部
【図１】
0004680419.tif 000002
【図２】
0004680419.tif 000003
【図３】
0004680419.tif 000004
【図４】
0004680419.tif 000005
【図５】
0004680419.tif 000006
【図６】
0004680419.tif 000007
【図７】
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