(57)【要約】【課題】  照明条件等により背景の濃度が場所により変化している多値画像に含まれた特定のパターンをより確実に検出可能にする。【解決手段】  多値画像を２値化するための閾値として順序付けられた複数の閾値のうちの最初の一つを選択し、選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成し、生成された２値画像からあらかじめ定められた標準パターンに類似する部分画像を検出する。検出された類似部分画像を以後の類似画像検出ステップの検出対象からはずすように、前記多値画像及び前記２値画像内の当該類似部分画像をマスクする。更に、前記類似部分画像を表す情報を検出結果として出力する。前記選択ステップに前記一つの閾値の後続の複数の閾値を順次選択させ、後続の一つの閾値が選択されるごとに、当該選択された閾値に基づいて、それ以降の処理を繰り返させる。【選択図】      図１
2005107620.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
多値画像を２値化するための複数の閾値の各々に従って前記多値画像を２値化して複数の２値画像を生成する２値画像生成ステップと、
前記複数の２値画像のそれぞれからあらかじめ定められた標準パターンに対して類似するための所定の条件を満たす類似部分画像を検出する類似画像検出ステップと、
を含む、ことを特徴とするパターン検出方法。
【請求項２】
多値画像を２値化するための一つの閾値を選択する選択ステップと、
前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、
生成された２値画像からあらかじめ定められた標準パターンに類似する部分画像を検出する類似画像検出ステップと、
前記検出された類似部分画像を以後の類似画像検出ステップの検出対象からはずすように、前記多値画像内の当該類似部分画像をマスクするマスクステップと、
他の複数の閾値を前記選択ステップに順次選択させ、当該選択ステップにより他の一つの閾値が選択されるごとに、当該閾値に基づいて、前記生成ステップから前記マスクステップを繰り返させる繰り返しステップと、
を含む、ことを特徴とするパターン検出方法。
【請求項３】
多値画像を２値化するための一つの閾値を選択する選択ステップと、
前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、
生成された２値画像からあらかじめ定められた標準パターンに類似する部分画像を検出する類似画像検出ステップと、
前記類似画像検出ステップで類似画像が検出されるごとに、当該検出された類似部分画像を以後の類似画像検出ステップの検出対象からはずすように、前記２値画像内の当該類似部分画像をマスクするマスクステップと、
他の複数の閾値を前記選択ステップに順次選択させ、当該選択ステップにより他の一つの閾値が選択されるごとに、当該閾値に基づいて、前記生成ステップから前記マスクステップを繰り返させる繰り返しステップと、
を含むことを特徴とするパターン検出方法。
【請求項４】
前記特定パターンは、複数の画素が連結されたパターンであり、
前記類似画像検出ステップは、
前記２値画像生成ステップで生成された２値画像からそれぞれ画像が連結している複数の連結成分を順次検出する連結成分検出ステップと、
いずれかの連結成分が前記連結成分検出ステップで検出されるごとに、当該連結成分が前記標準パターンと類似するか否かを判別する類似判別ステップと、
を含むことを特徴とする請求項２又は３に記載のパターン検出方法。
【請求項５】
それぞれ画素が連結されたパターンである複数の特定のパターンを含む多値画像を２値化するための閾値として、一定の増分で順次増大する複数の順序付けられた閾値のうちの最も小さい閾値を最初に選択する選択ステップと、
前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、
生成された２値画像からそれぞれ画素が連結している複数の連結成分を順次検出する連結成分検出ステップと、
一つの連結成分が検出されるごとに、当該連結成分が前記特定パターンに対応してあらかじめ定められた標準パターンに類似するか否かを判別する類似判別ステップと、
前記類似判別ステップにより前記連結成分が類似すると判別されるごとに、当該連結成分を以後の連結成分検出ステップの検出対象からはずすように、前記多値画像内及び前記２値画像内の当該連結成分をマスクするマスクステップと、
前記複数の閾値のうち前記一つの閾値の後続の閾値を前記選択ステップにより順次選択させ、後続の一つの閾値が選択されるごとに、当該選択された一つの閾値に基づいて前記生成ステップから前記マスクステップを繰り返させる繰り返しステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン検出プログラム。
【請求項６】
多値画像を２値化するための複数の閾値の各々に従って前記多値画像を２値化して複数の２値画像を生成する２値画像生成ステップと、
前記複数の２値画像のそれぞれからあらかじめ定められた標準パターンに対して類似するための所定の条件を満たす類似部分画像を検出する類似画像検出ステップと、
を含む、ことを特徴とするパターン検出方法。
【請求項７】
多値画像を２値化するための一つの閾値を選択する選択ステップと、
前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、
生成された２値画像からあらかじめ定められた標準パターンに類似する部分画像を検出する類似画像検出ステップと、
前記検出された類似部分画像を以後の類似画像検出ステップの検出対象からはずすように、前記多値画像内の当該類似部分画像をマスクするマスクステップと、
他の複数の閾値を前記選択ステップに順次選択させ、当該選択ステップにより他の一つの閾値が選択されるごとに、当該閾値に基づいて、前記生成ステップから前記マスクステップを繰り返させる繰り返しステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン検出プログラム。
【請求項８】
多値画像を２値化するための一つの閾値を選択する選択ステップと、
前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、
生成された２値画像からあらかじめ定められた標準パターンに類似する部分画像を検出する類似画像検出ステップと、
前記類似画像検出ステップで類似画像が検出されるごとに、当該検出された類似部分画像を以後の類似画像検出ステップの検出対象からはずすように、前記２値画像内の当該類似部分画像をマスクするマスクステップと、
他の複数の閾値を前記選択ステップに順次選択させ、当該選択ステップにより他の一つの閾値が選択されるごとに、当該閾値に基づいて、前記生成ステップから前記マスクステップを繰り返させる繰り返しステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン検出プログラム。
【請求項９】
前記特定パターンは、複数の画素が連結されたパターンであり、
前記類似画像検出ステップは、
前記２値画像生成ステップで生成された２値画像からそれぞれ画像が連結している複数の連結成分を順次検出する連結成分検出ステップと、
いずれかの連結成分が前記連結成分検出ステップで検出されるごとに、当該連結成分が前記標準パターンと類似するか否かを判別する類似判別ステップと、
を含むことを特徴とする請求項７又は８に記載のパターン検出プログラム。
【請求項１０】
それぞれ画素が連結されたパターンである複数の特定のパターンを含む多値画像を２値化するための閾値として、一定の増分で順次増大する複数の順序付けられた閾値のうちの最も小さい閾値を最初に選択する選択ステップと、
前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、
生成された２値画像からそれぞれ画素が連結している複数の連結成分を順次検出する連結成分検出ステップと、
一つの連結成分が検出されるごとに、当該連結成分が前記特定パターンに対応してあらかじめ定められた標準パターンに類似するか否かを判別する類似判別ステップと、
前記類似判別ステップにより前記連結成分が類似すると判別されるごとに、当該連結成分を以後の連結成分検出ステップの検出対象からはずすように、前記多値画像内及び前記２値画像内の当該連結成分をマスクするマスクステップと、
前記複数の閾値のうち前記一つの閾値の後続の閾値を前記選択ステップにより順次選択させ、後続の一つの閾値が選択されるごとに、当該選択された一つの閾値に基づいて前記生成ステップから前記マスクステップを繰り返させる繰り返しステップと、
をコンピュータに実行させることを特徴とするパターン検出プログラム。
【請求項１１】
多値画像を２値化するための複数の閾値の各々に従って前記多値画像を２値化して複数の２値画像を生成する２値画像生成手段と、
前記複数の２値画像のそれぞれからあらかじめ定められた標準パターンに対して類似するための所定の条件を満たす類似部分画像を検出する類似画像検出手段と、
を備える、ことを特徴とするパターン検出装置。
【請求項１２】
多値画像を２値化するための一つの閾値を選択する選択手段と、
前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成手段と、
生成された２値画像からあらかじめ定められた標準パターンに類似する部分画像を検出する類似画像検出手段と、
前記検出された類似部分画像を以後の類似画像検出手段の検出対象からはずすように、前記多値画像内の当該類似部分画像をマスクするマスク手段と、
他の複数の閾値を前記選択手段に順次選択させ、当該選択手段により他の一つの閾値が選択されるごとに、当該閾値に基づいて、前記生成手段から前記マスク手段を繰り返し動作させる繰り返し手段と、
を備えることを特徴とするパターン検出装置。
【請求項１３】
多値画像を２値化するための一つの閾値を選択する選択手段と、
前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成手段と、
生成された２値画像からあらかじめ定められた標準パターンに類似する部分画像を検出する類似画像検出手段と、
前記類似画像検出手段で類似画像が検出されるごとに、当該検出された類似部分画像を以後の類似画像検出手段の検出対象からはずすように、前記多値画像内の当該類似部分画像をマスクするマスク手段と、
他の複数の閾値を前記選択手段に順次選択させ、当該選択手段により他の一つの閾値が選択されるごとに、当該閾値に基づいて、前記生成手段から前記マスク手段を繰り返し動作させる繰り返し手段と、
を備えることを特徴とするパターン検出装置。
【請求項１４】
それぞれ画素が連結されたパターンである複数の特定のパターンを含む多値画像を２値化するための閾値として、一定の増分で順次増大する複数の順序付けられた閾値のうちの最も小さい閾値を最初に選択する選択手段と、
前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成手段と、
生成された２値画像からそれぞれ画素が連結している複数の連結成分を順次検出する連結成分検出手段と、
一つの連結成分が検出されるごとに、当該連結成分が前記特定パターンに対応してあらかじめ定められた標準パターンに類似するか否かを判別する類似判別手段と、
前記類似判別手段により前記連結成分が類似すると判別されるごとに、当該連結成分を以後の連結成分検出手段の検出対象からはずすように、前記多値画像内及び前記２値画像内の当該連結成分をマスクするマスク手段と、
前記複数の閾値のうち前記一つの閾値の後続の閾値を前記選択手段により順次選択させ、後続の一つの閾値が選択されるごとに、当該選択された一つの閾値に基づいて前記生成手段から前記マスク手段を繰り返し動作させる繰り返し手段と、
を備えることを特徴とするパターン検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テレビカメラやスキャナーなどの画像入力装置を介して得られた多値画像から２値の標準パターンに類似する部分画像を自動的に検出するパターン検出方法、パターン検出プログラム及びパターン検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
入力多値画像から所望の２値のパターンを検出するには、多値画像をある閾値で２値化して入力２値画像に変換してから２値の標準パターンとパターンマッチングをする。２値化の閾値を決定する方法としては、多値画像を構成する画素の明るさの分布である濃度ヒストグラムから決定する方法が主に提案されている。例えば、pタイル法、判別分析法などが提案されている。pタイル法は多値画像を０と１とで２値化した場合の０の画素と１の画素との面積比率がp：1-ｐ（０≦ｐ≦１）になるように濃度ヒストグラムを用いて閾値を決める方法である。判別分析法は多値画像の濃度ヒストグラムから統計的に最適閾値を計算する。すなわち、ある閾値によって濃度ヒストグラムを二つのクラスに分割した場合のクラス間分散が最大になる閾値を選ぶ。
【０００３】
以上の方法は一つの閾値を使用するが、複数の閾値を用いて２値化を複数回行う技術も提案されている。２番目以降の閾値は、最初の２値化を修正する目的で使用され、せいぜい数個使用されるものである。また、複数の閾値から最適な閾値を選び出すために複数の閾値が使用される。例えば、特許文献１の文字認識装置では、多値画像をある閾値で２値化した後、文字パターンの認識をする。その結果、濃く読み取られた場合、閾値を上げて再認識をする。淡く読み取られた場合、閾値を下げて再認識をする。上記のプロセスを繰り返すことによって、閾値を最適な値にし、最終の閾値として２値化に使用している。
【０００４】
特許文献２の画像処理装置では、多値画像をある閾値で２値化して２値画像に変換した後、その２値画像の一部で文字パターンの認識をし、文字認識の確実度を計算する。その結果、確実度がある値以上である場合、２値画像全体について文字パターンの認識を実行して処理を完了する。確実度がある値以下である場合、閾値を微小量自動的に増減して変更し、上記のプロセスを繰り返す。
【０００５】
特許文献３のエッジ画像処理装置では、まず、多値画像の累積濃度ヒストグラムを作成し、それに基づいてpタイル法によって基準閾値を求める。この基準閾値の値と累積濃度ヒストグラムを用いて複数個の修正閾値を計算する。これらの閾値で多値画像を２値化して複数個の２値画像を生成する。生成された複数個の２値画像の中からユーザが最適な２値画像を選ぶ。
【特許文献１】特開平６−１２４３６５号公報
【特許文献２】特開平８−７７３００号公報
【特許文献３】特開平１０−１２４６６１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
従来技術では一枚の用紙に印刷された文書を所定の照明条件のもとで撮影して得られる多値画像を２値化する場合のように、ほぼ同じ照明状態にある同質の被写体を撮影して得られる多値画像を２値化するのに適した閾値を決定する方法を主に提案している。
【０００７】
しかし、照明が被写体に対して均一でない場合に撮影で得られた多値画像内の濃度が画素の位置により著しく変化し、このような多値画像を閾値によって２値化して得られる２値画像は閾値により著しく変化し、その結果、閾値を1つの値に決めてもパターンの検出もれあるいは誤認識が生じるという問題がある。
【０００８】
例えば屋外での撮影で得られる多値画像のように撮影時の環境状態が視野内で異なる場合、得られる多値画像から認識対象を漏れなく認識することが難しいことが生じる。屋外での撮影で得られる多値画像には、例えば地上に配置されたテレビカメラ又はデジタルカメラ等による撮影で得られた多値画像あるいは航空機又は人工衛星に搭載されたテレビカメラあるいはデジタルカメラ等のカメラで撮影された航空写真、衛星写真などの多値画像がある。これらの画像では、照明が自然光によるため、照明光の明るさが場所により異なり、そのために画像全体を見ると、背景の濃度が画像内の位置により異なる場合が多い。例えば、太陽光が照射されているところと、太陽光が雲により遮られているところでは、背景の濃度が画像内の位置により大きく変化する。更に、認識対象物の濃度も太陽光により照射されているか否かにより異なるという問題もある。
【０００９】
このように、背景の濃度が場所により異なる場合に得られた多値画像を従来技術に従って単に２値化するだけでは、対象物を認識することが難しく、認識漏れあるいは誤認識が発生する場合が多い。
【００１０】
したがって、本発明の目的は、背景の濃度が画像内で大きく変化している多値画像から所望のパターンをより確実に検出可能にするパターン検出方法、パターン検出プログラム及びパターン検出装置を提供することである。
【００１１】
なお、画像の中には、写真のように紙面に記録された画像の他に電子的に処理可能な画像データの形で与えられる画像もある。本明細書ではこれらの画像のいずれも簡単化のために区別せずに多値画像として扱う場合がある。電子的画像データの例には、写真のような画像をスキャナでスキャンして得られるものあるいはテレビカメラあるいはデジタルカメラ等の撮影装置により被写体を撮影して得られるものがある。
【００１２】
なお、スキャナは画像をスキャンして多値画像データを出力する場合の他に、２値画像データを出力する場合もある。後者の場合には、スキャン直後に得られた１走査線の多値画像データを２値化しているので、テレビカメラ等で得られた多値の画像データを後で２値化する場合と同様であるので、スキャナにより画像をスキャンして２値化するような場合も、本明細書では特に断らない限り、簡単化のために、スキャンされる写真のような画像を多値画像の例と考える。また、写真の場合には画像は異なる濃度でもって表され、テレビカメラあるいはデジタルカメラのような撮影装置により与えられる画像データの場合には、画像は異なる輝度により表されるが、本明細書では特に断らない限り、簡単化のために画像データの場合も写真等の場合と同じく濃度という用語を使用する。
【００１３】
また、画像には、白地に黒さ（濃度）が場所により変化する多値画像が記録されたものと、黒地に白さが場所により異なる多値画像が記録されたものとがある。画像データについても同じである。紙に印刷された画像の場合には、白地に黒さが異なる画像が印刷されたものがあるが、カメラ等で撮影して得られた写真、特に屋外で撮影して得られる写真には、黒地に白さが異なる多値画像が記録されている場合も多い。しかし、白さが異なる多値画像は、反転すれば、黒さが異なる多値画像となる。したがって、白さが異なる多値画像と黒さが異なる多値画像は、同じ技術を用いて処理することができる。したがって、本明細書では特に断らない限り、簡単化のために、画像の例として、上記二つの画像を区別して説明しないで、白地に黒さ（濃度）が異なる多値画像が記録されている場合についてのみ言及するが、このような画像は、本明細書では、逆の画像も含むものと見なす。したがって、本明細書では特に断らない限り、多値画像の濃度というときには、黒地に記録された異なる白さの画像については、濃度は画像の白さを意味するものとし、また、濃度は、多値画像が画像データで与えられる場合には画像データの輝度あるいはそれの反転したものをも表すものとする。
【課題を解決するための手段】
【００１４】
上記目的を達成するために、請求項１の発明は、多値画像を２値化するための複数の閾値の各々に従って前記多値画像を２値化して複数の２値画像を生成する２値画像生成ステップと、前記複数の２値画像のそれぞれからあらかじめ定められた標準パターンに対して類似するための所定の条件を満たす類似部分画像を検出する類似画像検出ステップと、を含むものである。これにより、背景の濃度が場所により異なる画像の場合でも、標準パターンに類似するパターンをより確実に検出可能になる。
【００１５】
請求項２の発明は、多値画像を２値化するための一つの閾値を選択する選択ステップと、前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、生成された２値画像からあらかじめ定められた標準パターンに類似する部分画像を検出する類似画像検出ステップと、前記検出された類似部分画像を以後の類似画像検出ステップの検出対象からはずすように、前記多値画像内の当該類似部分画像をマスクするマスクステップと、他の複数の閾値を前記選択ステップに順次選択させ、当該選択ステップにより他の一つの閾値が選択されるごとに、当該閾値に基づいて、前記生成ステップから前記マスクステップを繰り返させる繰り返しステップと、を含むものである。これにより、異なる背景濃度が画像内の場所により異なる場合でも所望のパターンを検出することが可能になる。更に、類似と判断された部分画像は、閾値を切り替えた後に標準パターンとの類似の判定対象に再度設定されることはないので、無駄な処理をなくすことができる。
【００１６】
請求項３の発明では、多値画像を２値化するための一つの閾値を選択する選択ステップと、前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、生成された２値画像からあらかじめ定められた標準パターンに類似する部分画像を検出する類似画像検出ステップと、前記類似画像検出ステップで類似画像が検出される毎に、当該検出された類似部分画像を以後の類似画像検出ステップの検出対象からはずすように、前記２値画像内の当該類似部分画像をマスクするマスクステップと、他の複数の閾値を前記選択ステップに順次選択させ、当該選択ステップにより他の一つの閾値が選択されるごとに、当該閾値に基づいて、前記生成ステップから前記マスクステップを繰り返させる繰り返しステップと、を含むものである。これにより、異なる背景濃度が画像内の場所により異なる場合でも所望のパターンを検出することが可能になる。更に、類似部分画像が検出された後に当該類似部分画像を除いた後の２値画像に対して類似画像検出ステップを実行できるので、検出対象とすべき２値画像部分を少なくすることができる。
【００１７】
更に具体的には、請求項４の発明では、請求項２又は３の発明において、前記特定パターンは、複数の画素が連結されたパターンであり、前記類似画像検出ステップは、前記２値画像生成ステップで生成された２値画像からそれぞれ画像が連結している複数の連結成分を順次検出する連結成分検出ステップと、いずれかの連結成分が前記連結成分検出ステップで検出されるごとに、当該連結成分が前記標準パターンと類似するか否かを判別する類似判別ステップと、を含むものである。これにより、異なる背景濃度が画像内の場所により異なる場合でも所望のパターンを検出することが可能になる。更に、所望のパターンが連結成分で表されるときには、標準パターンと比較されるべき部分画像として、連結成分を切り出せばよいので、比較すべき部分画像の抽出が簡単に行えるという利点がある。
【００１８】
請求項５に記載の本発明の他の望ましい態様は、それぞれ画素が連結されたパターンである複数の特定のパターンを含む多値画像を２値化するための閾値として、一定の増分で順次増大する複数の順序付けられた閾値のうちの最も小さい閾値を最初に選択する選択ステップと、前記選択された閾値に従って前記多値画像を２値化して２値画像を生成する２値画像生成ステップと、生成された２値画像からそれぞれ画素が連結している複数の連結成分を順次検出する連結成分検出ステップと、一つの連結成分が検出されるごとに、当該連結成分が前記特定パターンに対応してあらかじめ定められた標準パターンに類似するか否かを判別する類似判別ステップと、前記類似判別ステップにより前記連結成分が類似すると判別されるごとに、当該連結成分を以後の連結成分検出ステップの検出対象からはずすように、前記多値画像及び前記２値画像内の当該連結成分をマスクするマスクステップと、前記複数の閾値のうち前記一つの閾値の後続の閾値を前記選択ステップにより順次選択させ、後続の一つの閾値が選択されるごとに、当該選択された一つの閾値に基づいて前記生成ステップから前記マスクステップを繰り返させる繰り返しステップと、を含むものである。これにより、連結成分で表される特定のパターンを複数個含む多値画像から、閾値を最小値から順次変更して当該特定のパターンを検出するので、背景の濃度が画像内で大きく変化している場合でも、連結成分で表される特定パターンの検出をより確実に行うことが出来る。更に、類似部分画像が検出された後に当該類似部分画像を除いた後の２値画像に対して類似画像検出ステップを実行できるので、検出対象とすべき２値画像部分を少なくすることができる。更に、類似と判断された部分画像については、閾値を切り替えたときに標準パターンとの類似の判定対象に再度設定されないので、無駄な処理をなくすことができる。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、背景の濃度が画像内で大きく変化している多値画像でも、そこに含まれた所望のパターンをより確実に検出できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、本発明に係るパターン検出方法、パターン検出プログラム及びパターン検出装置の一つの実施形態について図面を参照して説明する。
図１は、本発明に係るパターン検出装置の一つの実施形態の概略ブロック図である。１は、多値画像から所望のパターンを検出するパターン検出装置である。本検出装置１は、例えばパソコンあるいはワークステーションにより実現される処理装置１０、磁気ディスク記憶装置のような補助記憶装置２０、入出力装置３０とを備えている。入出力装置３０は、例えばキーボード及びマウス等のポインティングデバイスを含む入力装置３１、ＣＲＴディスプレイ装置等の表示装置３２、プリンタ３３を備えている。更に、画像入力装置３４として例えばテレビカメラ又はデジタルカメラ等の電子的撮像装置を備えている。また、画像入力装置３４は、スキャナでもよい。スキャナは通常のフィルムカメラ又はデジタルカメラ等で撮影された写真をスキャンして多値画像を生成するの使用することができる。また、スキャナは、写真等の多値画像をスキャンして２値画像を得るのにも使用することもできる。その場合には、後に述べる閾値変更部は、そこで決定した閾値をスキャナに２値化するときの閾値として与え、後に述べる２値化部は省略し、類似画像検出部４３にはスキャナから得られる２値画像を処理させればよい。
【００２１】
飛行機又は人工衛星に搭載されたテレビカメラ又はデジタルカメラ等で撮影して得られた航空写真又は衛星写真をスキャナにスキャンさせることもできる。航空写真又は衛星写真の場合には、航空機又は人工衛星に搭載されたテレビカメラ又はデジタルカメラで撮影して得られた電子データを記録媒体に記憶させ、その記録媒体上の電子データを入力多値画像として使用することもできる。この場合には、航空機又は人工衛星に搭載された上記テレビカメラ又はデジタルカメラを画像入力装置３４と考えることもできる。
【００２２】
処理装置１０には、パターン検出プログラム４０が組み込まれている。パターン検出プログラム４０は、閾値変更部４１、２値化部４２、類似画像検出部４３、繰り返し部４４という処理部からなり、繰り返し部４４は、他の処理部を、閾値を変更させながら繰り返して実行させ、画像入力装置３４から入力された多値画像データ内にある所望の特定のパターンを検出する。類似画像検出部４３は、具体的には、連結成分検出部４５と、類似判断部４６と、類似画像情報出力部４７と、入力画像マスク部４８とを含んでいる。
【００２３】
処理装置１０は、パターン検出プログラム４０内のそれぞれの処理部４１、４２、４３、４４を実行したときに、閾値を変更する機能ブロック、入力多値画像を２値化する機能ブロック、２値画像から標準パターンに類似する類似画像を検出する機能ブロック、以上の機能ブロックの動作を繰り返させる機能ブロックとして動作する。更に、具体的には、類似画像検出部４３を実行したときには、類似画像検出部４３を構成する連結成分検出部４５、類似判断部４６、類似画像情報出力部４７、入力画像マスク部４８のそれぞれの処理を実行する機能ブロックとして動作する。
【００２４】
したがって、処理装置１０には、プログラム４０のこれらの処理部４１から４８により、対応する機能ブロックが実現されていることになる。したがって、閾値変更部４１、２値化部４２、類似画像検出部４３及び繰り返し部４４は、本発明に係るパターン検出装置１の一つの実施の形態を実現することになる。パターン検出プログラム４０は、本発明に係るプログラムの一つの実施の形態を実現するものであり、記録媒体に記録してあるいはネットワークを介して補助記憶装置２０に記憶され処理装置１０で実行される。パターン検出プログラム４０は、記録媒体に記録されて又はネットワークを介して販売可能である。処理装置１０がパターン検出プログラム４０を実行してパターン検出する手順は本発明に係るパターン検出方法の一つの実施の形態を実現する。
【００２５】
補助記憶装置２０には、入力多値画像データ記憶領域２１、入力２値画像データ記憶領域２２、部分画像データ記憶領域２３、標準パターン記憶領域２４、類似画像情報記憶領域２５があらかじめ設けられる。これらの記憶領域のうち、標準パターン記憶領域２４には検出すべき特定のパターンを表す２値の標準パターンがあらかじめ記憶され、入力多値画像データ記憶領域２１には画像入力装置３４から供給される入力多値画像データが記憶され、この入力多値画像データから生成される入力２値画像が２値画像データ記憶領域２２に記憶され、この２値画像データ記憶から部分画像が抽出されて部分画像データ記憶領域２３に記憶され、当該部分画像が標準パターン記憶領域２４に記憶された標準パターンに類似するか否かが判断され、当該部分画像が標準パターンに類似すると判別されたときには、当該類似画像に関する情報が類似画像情報記憶領域２５に記憶される。
【００２６】
図２は、画像入力装置３４から供給され、入力多値画像データ記憶領域２１に記憶される入力多値画像データが表す多値画像を模式的に示す図である。図において、Ｐ１からＰ５は、検出すべき特定のパターンの例としての矩形を示し、これらの矩形は、簡単化のために同じ大きさを有し、同じ方向に向いて配置されていると仮定している。等高線のように示された曲線Ｃ０、Ｃ11、Ｃ21、Ｃ31、Ｃ12、Ｃ22、Ｃ13、Ｃ23、Ｃ14等は、濃度がそれらの曲線に書き加えられた濃度０、１、２又は３等の画素を接続した線（以下では濃度の等高線と呼ぶ場合がある）である。パターンＰ１からＰ５は、その周辺の低いほうに位置する濃度の等高線の濃度よりも濃い濃度の背景位置に位置し、高いほうの濃度の等高線が更に周辺にあるときには、その背景位置の濃度は、当該高いほうの濃度の等高線より低い値である。図において、Ｑ１、Ｑ２は検出対象外の他のパターンを例示する。
【００２７】
図３は補助記憶装置２０に設けられるいろいろな記憶領域の説明図である。同図（ａ）は、入力多値画像データ記憶領域２１を例示し、そこには図２に例示した入力多値画像が格納される。すなわち、入力多値画像データ記憶領域２１内には、各画素の２次元座標[x][y]に対応する記憶位置に、その画素の多値の濃度を示すデータが記憶される。以下、このデータの各画素のデータをＩｍ[x][y]と表すことがある。同図（ｂ）は、２値画像データ記憶領域２２を例示し、入力多値画像の画素の座標[x][y]に対応する記憶位置に、上記入力多値画像を２値化して得られる入力２値画像データが記憶される。したがって、２値画像データ記憶領域２２は、入力多値画像データ記憶領域２１の各座標に対応して１ビットのデータを記憶する記憶位置を有する。以下、このデータの各画素のデータをＩｂ[x][y]と呼ぶことがある。
【００２８】
同図（ｃ）は、部分画像データ記憶領域２３を例示し、ここには、２値画像データ記憶領域２２に記憶された入力２値画像データから抽出された部分画像データが、元の２値画像データ記憶領域２２内の位置に対応する位置に記憶される。したがって、部分画像データ記憶領域２３も、２値画像データ記憶領域２２の各記憶位置に対応する記憶位置に１ビットのデータを記憶する。以下では、部分画像データ記憶領域２３内に記憶されたデータの各画素のデータをＲ[x][y]と呼ぶことがある。以下ではこの部分画像をＲと呼ぶことがある。後に述べるように本実施の形態では、部分画像として連結成分が使用される。部分画像がこの連結成分である場合も連結成分をＲと呼ぶことがある。
【００２９】
同図（ｄ）は、部分画像データ記憶領域２３に部分画像Ｒが記憶されたときに、後のパターンマッチングに使用するために当該部分画像Ｒについて定義される、当該部分画像を包含する点線で示す最小の矩形領域２３０と、その部分情報の位置を特定する、矩形２３０の左上角の画素Ａ[ｘa][ｙａ]と右下角の画素Ｂ[ｘｂ][ｙｂ]と、画素Ａの座標を[0][0]とし、その矩形２３０の垂直方向と水平方向に、標準パターン記憶領域２４についての後に説明する直交座標[i][j]に対応するように定義された直交座標[i][j]の座標軸とを示している。
【００３０】
同図（ｅ）は、標準パターン記憶領域２４の例を示し、ここには、検出すべきパターンに対応する標準パターンが記憶される。図２に例示した矩形のパターンＰ１等を検出するために、標準パターン記憶領域２４に記憶される標準パターンの例が示されている。標準パターン記憶領域２４は２次元座標[i][j]に対応する記憶位置に１ビットのデータを記憶する。以下では、標準パターンの各画素のデータをＴ[i][j]と表すことがある。また、標準パターンを標準パターンＴと呼ぶことがある。標準パターンとしては、検出対象のパターンの向きがいろいろあり得るときには、それらの向きに対応して例示する標準パターンＴをいろいろな角度で回転した標準パターンも記憶される。入力２値画像から特定のパターンを検出するときには、これら異なる角度に向いた複数の同じ標準パターンの各々との類似の有無が検出される。しかし、以下では、検出対象パターンは、図２に例示したように特定の方向を向いた一つのパターンであると仮定して説明する。また、後に説明するように、複数の特定パターンを検出するときには、複数の異なる標準パターンが標準パターン記憶領域２４に記憶される。
【００３１】
同図（ｆ）は、類似画像情報記憶領域２５の例を示し、ここには、標準パターンにマッチしたと判断された類似画像に関する類似画像情報が記憶される。類似画像情報としては、例えば、領域２５１に類似画像を代表する座標、例えば左上の頂点Ａと右下の頂点Ｂの座標Ａ[xa][ya]とＢ[xb][yb]とが記憶され、領域２５２に検出に使用された閾値ｔが記憶され、領域２５３にマッチした連結成分を示す画像データがを記憶される。類似画像情報記憶領域２５は、複数の類似画像が検出される場合には、類似したと判断された類似画像のそれぞれに対して確保される。
【００３２】
図４は、パターン検出プログラム４０の処理の詳細を示すフロ−チャートである。以下、図１から図３を適宜参照してパターン検出プログラム４０の処理を説明する。ステップＳ４０１からＳ４０３、Ｓ４０４、Ｓ４０５、Ｓ４０６、Ｓ４１６が、パターン検出プログラム４０の閾値変更部４１に相当し、ステップ４２が、２値化部４２そのものを表し、ステップＳ４０７からステップＳ４１３、Ｓ４１４、Ｓ４１５、Ｓ４１７、Ｓ４１８が類似画像検出部４３に相当し、ステップＳ４０６が繰り返し部４４に相当する。更に、類似画像検出部４３に相当するステップ群の中で、ステップＳ４０７からＳ４１１までが連結成分検出部４５に相当し、ステップＳ４１２とＳ４１３が類似判断部４６に相当し、ステップ４７が類似画像情報出力部４７そのものであり、ステップＳ４１４とＳ４１５が入力画像マスク部４８に相当する。
【００３３】
まず、ステップＳ４０１で、類似画像情報記憶領域２５の記憶情報をすべて０にリセットする。なお、類似画像情報記憶領域２５に記憶される情報は後に説明する。ステップＳ４０２とステップＳ４０３、Ｓ４０６、Ｓ４１６は閾値ｔについてのループを形成している。このループで閾値ｔは増分Δｔで最小値tminから最大値tmaxに変更される。これらの閾値ｔの最小値と最大値は、入力多値画像データ記憶領域２１に記憶された入力多値画像データの全画素の濃度のうちの最小値と最大値に合わせて決定することが望ましい。例えば、最小濃度値より増分Δｔだけ大きな値を閾値ｔの最小値とし、最大濃度値よりΔｔだけ小さな値を、閾値ｔの最大値にすることができる。また、増分Δｔは、あらかじめ定めておくか、又は上記最小濃度値と最大濃度値の差をあらかじめ定めた分割数Ｎで分割した結果を増分Δｔにしてもよい。
【００３４】
具体的には、ステップＳ４０２では閾値ｔに閾値の最小値tminが設定され、ステップＳ４０３で閾値ｔが最大値tmaxを超えたか否かが判断され、越えた場合にはパターン検出プログラム４０の処理が終了するようになっている。ステップＳ４０２で設定された閾値が最大値tmaxを超えていないときには、このループ中のステップＳ４０４で部分画像データ記憶領域２３を初期化してすべての画素に対するデータを０にする。更に、そのときの閾値ｔを用いて２値化部４２が入力多値画像データ記憶領域２１に記憶された入力多値画像Ｉｍ[x][y]に対して実行され、得られた入力２値画像Ｉｂ[x][y]が２値画像データ記憶領域２２に記憶される。
【００３５】
その後のステップＳ４０５、Ｓ４０６、Ｓ４０８、Ｓ４１７はインデックスｘについての、ステップＳ４０７、Ｓ４０８、Ｓ４１８はインデックスｙについてのループを形成している。ここで、インデックスｘ,ｙは、それぞれ入力多値画像Ｉｍ[x][y]、入力２値画像Ｉｂ[x][y]を上から下へ左から右へ走査している。
【００３６】
これらのループの中では、部分画像を入力２値画像の異なる位置より順次抽出して、標準パターンに類似（マッチ）する部分画像を検出する処理を行う。本実施の形態では、入力２値画像内の異なる部分画像として連結成分を抽出し使用する。具体的には、このループの中のステップＳ４０９で、入力２値画像の画素の濃度Ｉｂ[x][y]が１に等しいか否かを判定する。もし入力２値画像の画素の値が１に等しいときに、２値画像データ記憶領域２２に記憶された入力２値画像データから、その画素を含む連結成分Ｒを検出する連結成分検出処理Ｓ４１０を実行する。
【００３７】
ここで、連結成分とは、相互に隣接する位置にある画素の値が０でない画素の集合を言う。例えば、２値画像の場合には、ある値が１の画素に対して、その画素の左右上下斜めに隣接する八つの画素のいずれかの値が１であるときには、当該画素は、その隣接画素とは８−連結の意味で連結しているという。ある図形が連結成分であるとは、その図形に含まれる任意の二つの画素について、この二つの画素を結ぶ互いに８−連結の意味で連結した画素の組からなる道が図形内に存在していることをいう。ここで、図形とは値１の画素からなる集合を意味する。なお、ある画素の左右上下に隣接する四つの画素で定義される４−連結についても同様の連結成分を定義することもできる。連結成分の検出方法に関しては、例えば、八木伸行，他７名著,「Ｃ言語で学ぶ実践画像処理」，株式会社オーム社，Ｈ９．１２．２２，第１１版，ｐ．９９〜１０１参照。
【００３８】
ステップＳ４１１において、検出された連結成分は部分画像データ記憶領域２３に記憶される。図３（ｃ）には検出された連結成分Ｒを模式的に示す。連結成分Ｒが検出されると、類似判断部４６を実行して、部分画像データ記憶領域２３に記憶された連結成分Ｒと標準パターン記憶領域２４に記憶された標準パターンＴを比較し両者が類似（マッチ）するか否かが判断される。マッチングについては、例えば、舟久保登著，「パターン認識」，共立出版株式会社，１９９１年，ｐ．１５−２９参照。本実施の形態では、具体的には、マッチングは、例えば以下のように行うことができる。図３（ｄ）に示したように、連結成分Ｒを包む最小の矩形領域２３０と標準パターンＴとの間の非類似度Ｖ(l,m)を計算する。非類似度Ｖ(l,m)は、その値が小さいほど両方のパターンが類似していることを表す。非類似度Ｖ（l,m）の一例は、両者の差の絶対値の総和を下記の式１のように計算することである。
【００３９】
Ｖ(l,m)＝Σ |T[i][j]−Ｒ[i+l][j+m]｜     （１） 
i,j
ここで、Σによる総和は、座標ｉ、ｊを、標準パターン記憶領域２４の全範囲と連結成分Ｒを囲む矩形領域２３０の全範囲をカバーする範囲内で変更して行う。式１におけるｌ、ｍは、連結成分Ｒと標準パターンＴとの相対位置ずれ量であり、あらかじめ定めた相対位置ずれ量の範囲内でｌ、ｍの値を変更して得られる非類似度Ｖ(l,m)のうちの最小値Ｖminを求め、この最小値が、式２に示すように、あらかじめ定めた限界値Ｖlimit以下であれば、両者は類似している（マッチした）と判断する。
Ｖmin≦Ｖlimit                  （２）
【００４０】
図４に戻り、マッチングとして、ステップＳ４１２で非類似度の最小値Ｖminが計算され、式２による判断が行われる。ステップＳ４１３でマッチングの結果が判断され、マッチしなかった場合には、部分画像データ記憶領域２３に記憶された連結成分をクリアし（ステップＳ４１５）、ステップＳ４１８においてインデックスｙを１ずつ増大して、最大値ymaxを超えない範囲で、ステップＳ４０９以降の処理を繰り返す。
【００４１】
ステップＳ４１３でマッチしたと判断されたならば、ステップ４７すなわち、類似画像情報出力部４７で、部分画像データ記憶領域２３に記憶された連結成分Ｒに関する類似画像情報を類似画像情報記憶領域２５（図３（ｆ））に記憶する。類似画像情報としては、例えば、領域２５１に類似画像を代表する座標、例えば左上の頂点Ａと右下の頂点Ｂの座標Ａ[xa][ya]とＢ[xb][yb]とを記憶し、領域２５２に検出に使用された閾値ｔを記憶し、領域２５３に連結成分を示す画像データを記憶する。このような一組の情報が、マッチしたと判断された連結成分に対して記憶される。勿論、他の情報を代わりにあるいは追加して記憶してもよい。
【００４２】
その後、ステップＳ４１４において、入力多値画像データ記憶領域２１と入力２値画像データ記憶領域２２に記憶された入力多値画像と入力２値画像のうち、部分画像データ記憶領域２３に記憶されたマッチした連結成分の部分をマスクする。すなわち、入力多値画像データ記憶領域２１と入力２値画像データ記憶領域２２に記憶された入力多値画像Ｉｍと入力２値画像Ｉｂのうち、部分画像データ記憶領域２３に記憶された連結成分Ｒを構成する画素のデータを０にリセットする。これにより、上記連結成分Ｒに属する画素は後続のマッチング処理から除外され、後続のマッチング処理において同じ連結成分の抽出とそれに関するマッチングをすることを回避することができる。
【００４３】
その後は、マッチしなかった場合と同様に、ステップＳ４１５において部分画像データ記憶領域２３内の連結成分Ｒのデータをすべて０にリセットし、ステップＳ４１８でインデックスｙを１ずつ増大し、ステップＳ４０８でｙが最大値ｙmaxを越えたか否かが判断され、越えていない場合にはステップＳ４１７でインデックスｘを１ずつ増大し、最大値ymax、xmaxを超えない範囲でステップＳ４０９以降の処理を繰り返す。もし、同じ閾値の元で、入力２値画像データ記憶領域２２内の他の位置にある他の連結成分が標準パターンとマッチすれば、先に類似画像情報記憶領域２５に記憶された類似画像情報と同様なその連結成分に関する類似画像情報が類似画像情報記憶領域２５に追加して記憶される。
【００４４】
以上のような処理の繰り返しの結果、ステップＳ４０６において、インデックスｘが最大値ｘmaxを越えたと判断されたときには、ステップＳ４１６において、閾値を増分Δｔだけ増大し、２値化部４２により、更新後の閾値により入力多値画像データ記憶領域２１に記憶された多値画像を２値化し、得られた新たな２値画像データを２値画像データ記憶領域２２に記憶して以上の処理を繰り返す。もしその結果、別の連結成分がマッチしたと判断されたときには、当該連結成分に対しても、類似画像情報記憶領域２５に同様な類似画像情報が記憶される。もしいずれの連結成分もマッチすると判断されなかったときには、閾値ｔを更に増分Δｔずつ増大して以上の処理が、閾値の最大値tmaxを超えない範囲で繰り返される。こうして、閾値が最小値tminから最大値tmaxの間の複数の閾値の各々を用いて２値化した２値画像から標準パターンに類似するパターンの検出が行われる。
【００４５】
図５は、このようなパターン検出方法により、背景の濃度が場所により異なっている画面内に複数の特定のパターンが存在するときでも、それらの特定のパターンを検出できることを説明するための図である。同図（ａ）は、入力多値画像２１の例を示し、この多値画像には、矩形のパターンＰａ、Ｐｂ、Ｐｃが水平方向に線２１０上に一列に並んでいると仮定する。背景の濃度は、左側の領域２１Ａでは一定であり、右側の領域では、濃度が右側に行くに従い黒くなるように変化している部分であり、その領域２１Ｂ内に黒色の矩形の特定のパターンＰａ、Ｐｂ、Ｐｃが存在するとする。同図（ｂ）は、線２１０に沿っての濃度の例を示す。線５０は、同図（ａ）の濃度が変化せず、かつ、特定のパターンが存在しない領域２１Ａにおける濃度が一定である背景の濃度を示し、線５１は、領域２１Ｂにおける線２１０上の濃度の変化を示し、背景濃度が直線状に増大していて、特定パターンＰａ、Ｐｂ、Ｐｃの存在部分で更に濃度が一定値ずつ増大していることが分かる。同図（ｃ）は、同図（ａ）の多値画像を同図（ａ）の線２１０上に沿って閾値ｔ１からｔ７によりそれぞれ２値化したときに得られる２値画像を符号６１から６７で示す。閾値ｔ１からｔ７は、一定の増分だけ順次増大している閾値である。
【００４６】
閾値ｔ１、ｔ２で２値化して得られる画像は、符号６１、６２に示すように、特定パターンの存在を示していない。しかし、閾値ｔ３で２値化して得られる２値画像は、符号６３に示すように、特定パターンＰａの存在を示す部分６３Ａを含んでいるので、この部分を利用して特定パターンＰａが検出可能となることが分かる。閾値ｔ４で２値化して得られる画像は、符号６４に示すように、特定パターンの存在を示していない。閾値ｔ５で２値化して得られる２値画像は、符号６５に示すように、特定パターンＰｂの存在を示す部分６５Ａを含んでいるので、この部分を利用して特定パターンＰｂが検出可能であることが分かる。閾値ｔ６で２値化して得られる画像は、符号６６に示すように、特定パターンの存在を示していない。閾値ｔ７で２値化して得られる２値画像は、符号６７に示すように、特定パターンＰｃの存在を示す部分６７Ａを含んでいるので、この部分を利用して特定パターンＰｃが検出可能であることが分かる。このように、背景の濃度が変化する画像の場合でも、閾値を順次変えることにより、そこに含まれた特定のパターンを検出することが可能になる。
【００４７】
なお、本発明は、以上の実施の形態に限定されるものではなく、発明の要旨を変えない範囲での変更、修正をしてもよいことは言うまでもない。
例えば、以上の実施の形態では、入力画像マスク部４８は、類似画像が検出されるごとに、処理中の入力多値画像内及び入力２値画像内の当該類似画像の画素のデータを０にリセットしたが、リセットしなくても他の方法により当該画素のデータを以後の処理で使用しないようにしてもよい。例えば、入力多値画像データ記憶領域２１（図１）を、各画素の多値データと組にして当該画素のデータが有効可能か使用不可かを示すマスクビットを記憶するように構成し、同様に、入力２値画像データ記憶領域２２（図１）を、各画素の２値データと組にして当該画素の２値データの使用可能か使用不可かを示すマスクビットを記憶するように構成し、入力画像マスク部４８は、類似部分画像を検出したときに、その部分画像を構成する画素のデータをリセットする代わりに、当該画素に対する入力多値画像データ記憶領域２１と入力２値画像データ記憶領域２２内のマスクビットを使用不可を示す値、例えば値１にセットするようにしてもよい。
【００４８】
後に２値化部４２が入力多値画像を別の閾値で２値化する場合に、当該入力多値画像の各画素に対する入力多値画像データ記憶領域２１内のマスクビットを見るようにし、その値が使用不可を示す値１であるときには、その画素の画像データの実際の値に依存しないで、その画素に対する２値化後のデータとして値０を出力するようにし、当該マスクビットが使用可を示す値０であるときには、当該画素の実際の画像データを使用するようにしてもよい。マスクビット付きの入力２値画像についても同様である。すなわち、連結成分検出部４５が、入力２値画像のいずれかの画素の２値データが値１か否かを図４のステップＳ４０９で判断するとき、当該入力多値画像のその画素に対するマスクビットを見て、その値が使用不可を示す値１であるときには、入力２値画像データ記憶領域２２内のその画素の画像データの実際の値が０か１かに依存しないで、その画素のデータとして値０を出力するようにし、当該マスクビットが使用可を示す値０であるときには、当該画素の実際の画像データを使用するようにしてもよい。
【００４９】
なお、以上のように、入力多値画像データ記憶領域２１と入力２値画像データ記憶領域２２内に、各画素の画像データと組にしてマスクビットを記憶する方法でなくてもマスクビットを記憶することができる。例えば、図１に示した入力多値画像データ記憶領域２１と入力２値画像データ記憶領域２２の各画素の記憶位置に対応する記憶位置にマスクビットＭ[x][y]を記憶するマスクビット記憶領域を補助記憶装置２０内に設け、いずれかの部分画像（連結成分）が類似画像と判断されたときに、当該類似画像を構成する画素に対応するマスクビットの値を使用不可を示す値１にセットし、後で入力多値画像データ又は入力２値画像データ内のいずれかの画素のデータを参照する必要が生じたときに、その参照の前にその画素に対応するマスクビット記憶領域内のマスクビットＭを参照し、その値が使用不可を示しているときには、その画素の実際の画像データの値に依存しないで、値０であるとして処理することもできる。
更に、このマスクビット記憶領域を使用する場合、前述の実施の形態で述べたように２値画像から連結成分を検出する毎に、当該連結成分に属する画素に対応するマスクビット記憶領域内の記憶位置に値１を記憶することによりマスクビット記憶領域に連結成分を記憶するようにしてもよい。このようにマスクビット記憶領域を使用すると、前記実施の形態で使用した部分画像データ記録領域２３は不要であり、それに代えてマスクビット記憶領域を使用することができる。すなわち、パターン抽出プログラム４０では、ステップＳ４１１に代えて、連結成分を抽出するごとに、マスクビット記憶領域に抽出された連結成分を記憶すればよい。なぜなら、パターン抽出プログラム４０のビット判定ステップＳ４０９で値１の画素が見つかった結果、連結成分が抽出された場合、その連結成分を構成する他の画素が、後にビット判定ステップＳ４０９の判定対象となったときでも、その画素については連結成分を新に検出する必要がないので、連結成分を構成する画素のビット１をマスクビットとして使用することができるからである。更に、ステップＳ４１２でのパターンマッチングでは、マスクビット記憶領域に抽出された連結成分が記憶されるごとに、その連結成分Ｒを、図３（ｅ）に示す標準パターンＴの座標ｉ、ｊに対応する座標ｉ、ｊを有する、図３（ｄ）に示すような部分画像として抽出して、標準パターンＴとのマッチングに使用することができる。なお、このようにマスクビット記憶領域を使用する場合、ここに最近に記憶された連結成分に対するマッチングでマッチングしないと判明した場合でも、あるいはマッチングした場合でもその連結成分をリセットする必要なない。したがって、パターン抽出プログラム４０では、図４の連結成分リセットステップＳ４１５を実行する必要はない。その代わりに、ビット判定ステップＳ４０９を変更して、注目する２値画素のデータが、２値画像に関する条件Ｉｂ[x][y]＝１を見たし、かつ対応するマスクビットＭ[x][y]＝０を満たす場合に、連結成分検出ルーチンＳ４１０を実行するようにすればよい。なお、部分画像情報出力部４８では、図３（ｆ）に例示したように、マッチしたと判断された部分画像２５３を出力する必要はなく、部分画像が必要となったときには、Ａ点とＢ点の座標２５１に基づいて、部分画像をマスクビット記憶領域から抽出することもできる。
【００５０】
このように、入力多値画像データ記憶領域２１と入力２値画像データ記憶領域２２内に、各画素の画像データと組にしてマスクビットを記憶し、入力多値画像データ記憶領域２１と入力２値画像データ記憶領域２２内の各画素の画像データに対応するマスクビットの値が使用不可を示すときに、当該画像データをその後の処理に使用しないように処理も、入力多値画像データ記憶領域２１と入力２値画像データ記憶領域２２とは別に、それぞれの領域内の画素の画像データに対応するマスクビットを記憶するマスクビット記憶領域を設け、入力多値画像データ記憶領域２１と入力２値画像データ記憶領域２２内の各画素の画像データに対応するマスクビットの値が使用不可を示すときには、その後の処理に使用しないようにする処理も、実施の形態に示した画素データを０にリセットする処理もいずれも本発明ではマスクする処理である。
【００５１】
更に、図４のステップＳ４１２でのパターンマッチングでは、非類似度Ｖ(l,m)は、相互に平行移動してずらした状態での連結成分Ｒの要素と標準パターンＴの要素との差の絶対値の総和になっている。しかし、非類似度Ｖ(l,m)は、下記の式３で示されるように、連結成分Ｒと標準パターンＴの間の距離により定義してもよい。ここで、平方根記号√は、その後の括弧（    ）の部分の値の平方根を表す。
Ｖ(l,m)＝√(Σ(T[i][j]-R[i+l][j+m])2)      （３）
すなわち、連結成分Ｒ[i][j]と標準パターンＴ[i][j]を表す二次元の配列について、その要素全体を一次元に並べたものは一つのベクトルであると考えることができる。そして、非類似度Ｖ(l,m)は平行移動した連結成分Ｒのベクトルと標準パターンのベクトルとの間の距離であると考えることができる。一般に、非類似度Ｖ(l,m)は、ベクトル間の距離を表すものであれば他のものでもよい。例えば、Ｖ(l,m)は、上記式３のように、ベクトルの要素の差の二乗の総和の平方根である、いわゆる、ユークリッドの距離でもよい。あるいはその平方根の代わりにその二乗の総和をそのまま使用してもよい。なお、式３におけるΣによる総和は、式１と同じ範囲で座標ｉ、ｊを変更して行う。
【００５２】
また、ステップＳ４１２でのパターンマッチングでは、一個の標準パターンについて説明しているが、これを複数個の標準パターンがある場合に拡張できる。その場合は、連結成分がステップＳ４１０で検出されるごとに行う類似判断部４６では、上記複数の標準パターンの各々との間での非類似度の最小値Ｖminを計算し、この非類似度の最小値Ｖminが最小である標準パターンを選択し、その最小であるＶminが式２を満たすときには、当該連結成分は、当該選択された標準パターンに一致したとして処理すればよい。このような処理を各連結成分について繰り返せばよい。
【００５３】
更に、上記実施の形態では、入力２値画像内に一つの値１の画素が見つかったときに、その画素に連結する連結成分を検出して、それと標準パターンとを比較して両者の類似の有無を判断した。しかし、このような方法に代えて他の方法により、標準パターンに類似する部分画像を見つけるようにしてもよい。例えば、２値画像データ記憶領域２２に記憶された入力２値画像データの中から標準パターンＴと同じサイズの部分領域を、抽出位置を順次変えて抽出し、抽出された部分画像と標準パターンとの類似を判別するようにしてもよい。しかし、検出すべきパターンが連結成分であるときには、先に記載した実施の形態のように入力２値画像データから連結成分を見つけ、そのたびに標準パターンと比較する方法のほうが、標準パターンと比較すべき部分画像の抽出が簡単であり、更に、抽出される部分画像の総数も少なくなり、それだけ処理時間が短くなることが期待される。一方、上記の変形例の方法では、検出すべきパターンが連結成分でない場合にも適用できるという利点がある。
【００５４】
更には、上記の実施の形態では、入力画像マスク部４８は、入力多値画像をある閾値で２値化して得られる入力２値画像について一つの部分画像が類似画像であると判別されるごとに、当該入力２値画像内の当該部分画像をリセットした。これにより、類似部分画像が検出された後に当該類似部分画像を除いた後の２値画像に対して類似画像検出ステップを実行できるので、検出対象とすべき２値画像部分を少なくすることができた。更に、入力画像マスク部４８は、上記実施の形態では、上記一つの部分画像が類似画像であると判別されるごとに、入力多値画像画像内の当該部分画像をリセットした。これにより、類似と判断された部分画像は、閾値を切り替えた後に標準パターンとの類似の判定対象に再度設定されることはないので、無駄な処理をなくすことができた。しかし、本発明では、入力多値画像から得られた入力２値画像について一つの部分画像が類似画像であると判別された場合、当該入力多値画像と当該入力２値画像の両方から当該部分画像をリセットしなくてもよい。
【００５５】
例えば、入力２値画像からの類似画像の検出方法によっては、当該入力多値画像から当該部分画像をリセットするが、当該入力２値画像からは当該部分画像をリセットしないことも起こりうる。しかし、その場合でも当該入力多値画像から当該部分画像をリセットすることは有効である。また、逆に、入力２値画像から部分画像をリセットするが、入力多値画像から当該部分画像をリセットしないことも起こりうる。しかし、その場合でも当該入力２値画像から当該部分画像をリセットすることは有効である。例えば、部分画像が類似画像であるか否かの判断の仕方によっては、一つの２値画像から抽出された部分画像に基づいてその部分画像が類似画像であるか否かを判断する方法に代えて、複数の閾値で生成された複数の入力２値画像に基づいて、類似する部分画像を決定する方法を採ることも考えられる。その場合には、ある閾値で得られた２値画像に基づいて類似と判断された部分画像があっても、その部分画像を当該入力多値画像からリセットしないで、他の閾値により別の２値画像を生成することも考えられる。このような場合には、一つの入力２値画像に基づいて類似と判断された部分画像を、当該２値画像からリセットするが、入力多値画像からは当該部分画像をリセットしないことも起こり得る。このような場合でも、本発明は有効である。
【図面の簡単な説明】
【００５６】
【図１】本発明に係るパターン検出装置の一つの実施形態の概略ブロック図である。
【図２】入力多値画像を模式的に示す図である。
【図３】補助記憶装置に設けられるいろいろな記憶領域の説明図である。
【図４】パターン検出プログラムの処理の詳細のフロ−チャートである。
【図５】本発明のパターン検出方法により、背景の濃度が場所により異なっている画面内に存在する複数の特定のパターンを検出できることを説明するための図である。
【符号の説明】
【００５７】
２１…入力多値画像記憶領域、２２…２値画像データ記憶領域、２３…部分画像データ記憶領域、２４…標準パターン記憶領域、２５…類似画像情報記憶領域、Ｒ…連結成分、Ｔ…標準パターン。
【図１】
2005107620.tif 000003
【図２】
2005107620.tif 000004
【図３】
2005107620.tif 000005
【図４】
2005107620.tif 000006
【図５】
2005107620.tif 000007