(57)【要約】【課題】効率よく抽出されたエレメントの座標位置をエレメント座標格納メモリに保存することができるとともに、ハードウエアとして構成された画像認識機能を有する画像処理装置を提供する。【解決手段】入力された原稿画像から所定のエレメントを抽出し、抽出された複数のエレメントから構成される所定のパターンを抽出し、抽出されたパターンを基に入力原稿画像が所定の原稿画像であるか否かを認識する画像認識機能を有する画像処理装置において、画像入力部１で入力原稿画像を矩形領域に分割し、矩形領域毎に抽出されたエレメントの個数データおよび抽出された個数分の座標データを第１ないし第４の座標格納メモリ５〜８に登録し、前記矩形領域毎の登録動作、読み出し動作を座標格納メモリ抽出部３で周期的に行わせるようにした。【選択図】        図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力された原稿画像から所定のエレメントを抽出し、抽出された複数のエレメントから構成される所定のパターンを抽出し、抽出されたパターンを基に入力原稿画像が所定の原稿画像であるか否かを認識する画像認識機能を有する画像処理装置において、
入力原稿画像を矩形領域に分割し、矩形領域毎に抽出されたエレメントの個数データおよび抽出された個数分の座標データを登録する記憶手段と、
前記矩形領域毎の登録動作、読み出し動作を周期的に行わせる制御手段と、
を備えていることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記矩形領域のサイズは、複数のエレメントから構成される所定のパターンが少なくとも１つ収まるサイズで、２の羃乗単位に設定されていることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記矩形領域のサイズは、設定により２の羃乗単位で変更可能である事を特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
読み取った画像データを前記画像処理装置に入力する入力手段と、
を備えていることを特徴とする画像認識装置。
【請求項５】
請求項４記載の画像認識装置と、
前記画像処理装置によって処理された画像データを記録媒体に出力する出力手段と、
を備えていることを特徴とする画像形成装置。
【請求項６】
入力原稿を所定の大きさの矩形領域に分割する第１の工程と、
前記分割された矩形領域から注目領域を選択する第２の工程と、
第２の工程で選択された注目領域からエレメント個数データを読み出す第３の工程と、
第３の工程で読み出された注目領域に格納されている座標データを読み出し、基準となるエレメント候補を設定する第４の工程と、
前記注目領域を含む９個の近傍領域から順次格納されている座標データを読み出し、前記基準となるエレメント候補との距離を算出する第５の工程と、
第５の工程で算出された距離と予め辞書に登録されている距離と照合し、辞書中の距離及び外積値と一致しているとき基本パターンであると判定する第６の工程と、
を含む基本パターン抽出方法。
【請求項７】
前記辞書中の距離及び外積値との一致に代えて、辞書中の距離及び外積値との差が所定の範囲内にあるときとしたことを特徴とする請求項６記載の基本パターン抽出方法。
【請求項８】
請求項６または７記載の基本パターン抽出方法をコンピュータによって実行するためのコンピュータプログラム。
【請求項９】
請求項８記載のコンピュータプログラムがコンピュータによって読み取られ、実行可能に記録された記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
入力された原稿画像中から所定のパターンを抽出する画像認識機能を備えた画像処理装置、この画像処理装置を備えた画像認識装置、この画像認識装置を備えた画像形成装置、入力された原稿画像中から所定のパターンを抽出する基本パターン抽出方法、この基本パターンをコンピュータで実行するためのコンピュータプログラム、及びこのコンピュータプログラムが格納された記録媒体に関する。
【０００２】
【従来の技術】
カラー画像における画像認識方法として、例えば特許文献１記載の発明が公知である。この発明は、入力された原稿画像から所定のエレメントを抽出し、該抽出された複数のエレメントから構成された所定のパターンを抽出し、該抽出されたパターンを基に前記入力原稿画像が所定の原稿画像であるか否を認識する画像認識方法であって、前記抽出された１つのエレメントを基準とし、該基準エレメントと他のエレメントとの間の距離が所定の範囲にあり、前記基準エレメントと他のエレメント間のベクトルについての外積が所定の範囲にあるとき、前記基準エレメントと他のエレメントから構成されたパターンを、前記所定のパターンとして抽出するようにしたもので、入力原稿中から所定のエレメントを抽出し、抽出されたエレメントの座標位置をエレメント座標格納メモリに保存し、保存されたエレメントの座標位置を順次読み出し、所定のパターンとしての条件を満たすか否かを判定している。
【０００３】
【特許文献１】
特開平１１−２９６６８３号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
前述のように特許文献１記載の発明では、入力原稿中から所定のエレメントを抽出し、抽出されたエレメントの座標位置をエレメント座標格納メモリに保存し、保存されたエレメントの座標位置を順次読み出し、所定のパターンとしての条件を満たすか否かを判定しているが、エレメントの抽出時には、基準エレメントと他のエレメント間の距離と、両者間のベクトルについての外積とから他のエレメントとのパターンを抽出して画像認識を行うようにしており、抽出されたエレメントの座標位置をエレメント座標格納メモリに保存する際の手法については特に配慮されていなかった。また、前記特許文献１に開示されているのは、認識方法の手順のみであり、具体的にハードウェアにて構成したものについては特に開示されていない。
【０００５】
そこで、本願発明の目的は、効率よく抽出されたエレメントの座標位置をエレメント座標格納メモリに保存することができるとともに、ハードウエアとして構成した画像認識機能を有する画像処理装置、この画像処理装置を備えた画像認識装置、この画像認識装置を備えた画像形成装置、これらの各装置で実行される基本パターン抽出方法、および基本パターン抽出方向のコンピュータで実行するためのコンピュータプログラム並びにこのコンピュータプログラムを格納した記録媒体を提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
前記目的を達成するため、第１の手段は、入力された原稿画像から所定のエレメントを抽出し、抽出された複数のエレメントから構成される所定のパターンを抽出し、抽出されたパターンを基に入力原稿画像が所定の原稿画像であるか否かを認識する画像認識機能を有する画像処理装置において、入力原稿画像を矩形領域に分割し、矩形領域毎に抽出されたエレメントの個数データおよび抽出された個数分の座標データが登録される記憶手段と、前記矩形領域毎の登録動作、読み出し動作を周期的に行わせる制御手段とを備えていることを特徴とする。
【０００７】
第２の手段は、第１の手段において、前記矩形領域のサイズは複数のエレメントから構成される所定のパターンが少なくても１つ収まるサイズで２の冪乗単位に設定されていることを特徴とする。
【０００８】
第３の手段は、第１の手段において、前記矩形領域のサイズは設定により２の冪乗単位で変更可能であることを特徴とする。
【０００９】
第４の手段は、第１ないし第３の手段に係る画像処理装置と、読み取った画像データを前記画像処理装置に入力する入力手段とを備えていることを特徴とする。
【００１０】
第５の手段は、第４の手段に係る画像認識装置と、前記画像処理装置によって処理された画像データを記録媒体に出力する出力手段とを備えていることを特徴とする。
【００１１】
第６の手段は、入力原稿を所定の大きさの矩形領域に分割する第１の工程と、前記分割された矩形領域から注目領域を選択する第２の工程と、第２の工程で選択された注目領域からエレメント個数データを読み出す第３の工程と、第３の工程で読み出された注目領域に格納されている座標データを読み出し、基準となるエレメント候補を設定する第４の工程と、前記注目領域を含む９個の近傍領域から順次格納されている座標データを読み出し、前記基準となるエレメント候補との距離を算出する第５の工程と、第５の工程で算出された距離と予め辞書に登録されている距離と照合し、辞書中の距離及び外積値と一致しているとき基本パターンであると判定する第６の工程とを含む基本パターン抽出方法を特徴とする。
【００１２】
第７の手段は、第６の手段において、前記辞書中の距離及び外積値との一致に代えて、辞書中の距離及び外積値との差が所定の範囲内にあるときとしたことを特徴とする。
【００１３】
第８の手段は、第６または第７の手段に係る基本パターン抽出方法をコンピュータによって実行できるようにコンピュータプログラムを構築したことを特徴とする。
【００１４】
第９の手段は、第８の手段に係るコンピュータプログラムがコンピュータによって読み取られ、実行可能に記録媒体に記録されていることを特徴とする。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照し、本発明の実施形態について説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施形態に係る画像認識装置の構成を示すブロック図である。
【００１７】
同図において、画像認識装置は、画像入力部１、画像２値化部２、基本エレメント抽出部３，座標格納メモリ制御部４、基本パターン抽出部９、判定部１３、出力部１４及び辞書１０から基本的に構成され、メモリとして第１ないし第４の４つの座標格納メモリ５，６，７，８（図では、それぞれ座標格納メモリ０，１，２，３で示されている）、及び第１及び第２の２つのエレメント候補格納メモリ１１，１２（図では、それぞれエレメント１格納メモリ、エレメント２格納メモリで示されている）を備えている。
【００１８】
画像入力部１は認識対象原稿などを光学的に読み取み、画像２値化部２は画像入力部１から入力されるカラー画像データから２値化画像データを作成する。基本エレメント抽出部３は画像２値化部で２値化された２値化画像データから基本エレメントＥを抽出する。座標格納メモリ制御部４は基本エレメント抽出部３で抽出された基本エレメントＥの座標を格納する第１ないし第４の座標格納メモリ５，６，７，８を制御し、基本パターン抽出部９は複数の基本エレメントＥからなる基本パターンを抽出する。また、第１のエレメント候補格納メモリ１１は、基本パターン抽出部９で抽出された第１のエレメント候補の座標を格納し、第２のエレメント候補格納メモリ１２は第２のエレメント候補の座標を格納する。判定部１３は基本パターン抽出部９で抽出された基本パターン１１０に基づいて入力原稿が認識対象原稿であるか否かを判定し、出力部１４は判定結果を出力する。
【００１９】
図２は、認識対象原稿Ｇと、その基本パターン１１０の例を示す図である。本実施形態では、図２のように認識対象原稿Ｇに印刷されている繰り返しパターンを検出し、認識する場合であって、繰り返しパターンを構成する基本パターン１１０としては三角形の各頂点に基本エレメント（黒丸）Ｅ０，Ｅ１，Ｅ２があるパターンを例にとる。
【００２０】
まず、入力された原稿画像を画像２値化部２で２値化する。その際、図２の認識対象原稿Ｇから検出対象の繰り返しパターンではない文字部分を除去し、繰り返しパターンのみの２値画像にし、次いで、基本エレメント抽出部３で基本エレメントＥ０，Ｅ１，Ｅ２を抽出し、基本エレメントＥ０〜Ｅ２の座標位置を出力する。出力される座標については以下のような値を出力する。
【００２１】
図２で示す通り、画像入力部１で入力原稿画像をｄ（ドット）×ｄ（ライン）の矩形領域に分割し、分割されたブロック毎に、抽出された基本エレメントの個数、各座標値を第１ないし第４の座標格納メモリ５，６，７，８のいずれかに保存する。前記ｄの値は、基本パターン１１０内の最大距離（例えばｒ３）よりも大きい２の羃乗とする。本実施形態では、ｄ＝２＾６＝６４としている（＾は羃乗を示す）。この値は、基本パターンの大きさに合わせて変更することができる。
【００２２】
図３は矩形領域と座標格納メモリとの対応を示す図である。主走査方向のブロック数は入力原稿の主走査方向画素数（ｘｓｉｚｅ）をｄで除算した値に１を加算した数、すなわち、
ｍ＝ｘｓｉｚｅ／ｄ＋１
とし、主走査方向のブロック０からブロックｍまでを１つの座標格納メモリに割り当てる。座標格納メモリは前述のように第１ないし第４の４つの座標格納メモリ５〜８を持ち、各座標格納メモリ５，６，７，８をトグルで使用する。
【００２３】
図４は１つの座標格納メモリの内容とマッピングを示す説明図である。各ブロック毎（０ないしｍ）の領域に抽出エレメントの個数、個数分の座標データが保存される。この座標格納メモリ５〜８は、各メモリブロック毎に１５個までエレメントＥの座標登録が可能であり、１６個以上検知した場合には、最初に検出したエレメントから１５まで登録されていることになる。各ブロックに登録できる個数は、変更可能である。また、各座標値は、本実施形態のようにｄ＝６４とした場合、ｘ＝０〜６３、ｙ＝０〜６３となり、それぞれ６ビットで表現される。
【００２４】
図５は座標格納メモリの使用順序を示す説明図である。
【００２５】
まず処理が開始されると、２値化画像を主走査方向に順に走査していき、基本エレメント抽出部３で抽出された基本エレメントＥの座標が処理領域位置１にある時には、第１の座標格納メモリ５の該当するブロックにおける座標データ領域に書き込まれ（Ｗ）、そのブロックに設けられたエレメントカウンタの値を＋１する。
【００２６】
また、処理領域位置２にある時には、第１の座標格納メモリ５には処理領域位置１で得られた全ブロックのエレメントカウンタの値（エレメント個数）が書き込まれる（ｃｗ）。第２の座標格納メモリ４に対しては、抽出された基本エレメントＥの座標が第１の座標格納メモリ４の該当するブロックにおける座標データ領域に書き込まれ（Ｗ）、そのブロックに設けられたエレメントカウンタの値を＋１する。
【００２７】
処理領域位置３でエレメントが抽出されたときには、第１の座標格納メモリ５からは基本パターン抽出のため、保存してある基本エレメントＥの座標データおよびブロック領域にあるエレメント個数データを読み出し（Ｒ）、第２の座標格納メモリ６には処理領域位置２で得られた全ブロックのエレメントカウンタの値（エレメント個数）を書き込み（ｃｗ）、次に基本パターン抽出のため、保存してある基本エレメントＥの座標データおよびブロック領域にあるエレメント個数データを読み出す（Ｒ）。第３の座標格納メモリ７に対しては、抽出された基本エレメントＥの座標が第３の座標格納メモリ７の該当するブロックにおける座標データ領域に書き込まれ（Ｗ）、そのブロックに設けられたエレメントカウンタ（ｃｗ）の値を＋１する。第４の座標格納メモリ８からは空データが読み出される（ｄｒ）。
【００２８】
処理領域位置４でエレメントが抽出されたときには、第１及び第２の座標格納メモリ５，６からは基本パターン抽出のため、保存してある基本エレメントＥの座標データおよびブロック領域にあるエレメント個数データを読み出し（Ｒ）、第３の座標格納メモリ７には処理領域位置３で得られた全ブロックのエレメントカウンタの値をメモリに書き込み（ｃｗ）、次に基本パターン抽出のため、保存してある基本エレメントＥの座標データおよびブロック領域にあるエレメント個数データが読み出される（Ｒ）。座標格納メモリ４（第１の座標格納メモリ５）に対しては抽出された基本エレメントＥの座標を第４の座標格納メモリ８の該当するブロックにおける座標データ領域に書き込み（Ｗ）、そのブロックに設けられたエレメントカウンタの値を＋１する。これ以降は順次動作を繰り返す。
【００２９】
すなわち、図５は、
▲１▼  １の領域でエレメントを抽出したとき：
座標格納メモリ０（バンド０）：Ｗ（座標登録−以下、同様）
▲２▼  ２の領域でエレメントを抽出したとき：
座標格納メモリ１（バンド１）：Ｗ
座標格納メモリ０（バンド０）：ｃｗ（エレメント個数の登録−以下、同様）
▲３▼  ３の領域でエレメントを抽出したとき：
座標格納メモリ２（バンド２）：Ｗ
座標格納メモリ１（バンド１）：ｃｗ／Ｒ（座標読み出し−以下、同様）
座標格納メモリ０（バンド０）：Ｒ
座標格納メモリ３（バンド３）：ｄｒ（ダミーリード）
▲４▼  ４の領域でエレメントを抽出したとき：
座標格納メモリ３（バンド３）：Ｗ
座標格納メモリ２（バンド２）：ｃｗ／Ｒ
座標格納メモリ１（バンド１）：Ｒ
座標格納メモリ０（バンド０）：Ｒ
▲５▼  ５の領域でエレメントを抽出したとき：
座標格納メモリ０（バンド０）：Ｗ
座標格納メモリ３（バンド３）：ｃｗ／Ｒ
座標格納メモリ２（バンド２）：Ｒ
座標格納メモリ１（バンド１）：Ｒ
▲６▼  ６の領域でエレメントを抽出したとき：
座標格納メモリ１（バンド１）：Ｗ
座標格納メモリ０（バンド０）：ｃｗ／Ｒ
座標格納メモリ３（バンド３）：Ｒ
座標格納メモリ２（バンド２）：Ｒ
の順で座標格納メモリ５，６，７，８を使用することを示している。
【００３０】
なお、座標格納メモリ０は第１の座標格納メモリ５に、座標格納メモリ１は第２の座標格納メモリ６に、座標格納メモリ２は第３の座標格納メモリ７に、座標格納メモリ３は第５の座標格納メモリ８にそれぞれ対応する。
【００３１】
このように、本実施形態では入力画像を矩形領域に分割し、分割されたブロックの内、主走査方向のブロックに対して１つの座標格納メモリを対応させ、座標格納メモリ４つを順次トグルで使用しているため、最適なサイズで効率的にメモリを使用することができる。
【００３２】
基本パターン抽出部９は、第１ないし第４の座標格納メモリ５〜８に保存された基本エレメントＥの座標データを読み出し、基本パターンとしての条件を満たすか否かを判定する。基本パターン判定処理の処理手順を図６及び図７に示す。
【００３３】
この処理では、まず、座標格納メモリの１つを注目ブロック用に選択し、図８の順で順次注目ブロックを選択していく。ここでは、ブロックＮｏ．０のバンド０の網点を付した領域が注目ブロックとなっている。注目ブロックが選択されると、そのブロックからエレメント個数データを読み出し、個数が０でなければ、そのブロックに格納されている座標データを順次読み出し、エレメント０候補と設定する（ステップＳ１０４）。なお、前記注目ブロックを処理開始時に読み出す際には、座標格納メモリ３からダミーデータを読み出す。
【００３４】
次に、最初に読み出す近傍ブロックを設定し（ステップＳ１０５）、図９に示す注目ブロックを含む９個の近傍ブロックから順次格納されている座標データを読み出し、選択された近傍ブロック中のエレメント個数が０かどうかをチェックする（ステップＳ１０６）。エレメント個数が０になっていれば、ステップＳ１０９にスキップし、０になっていなければ、該当するブロック中に格納されているすべてのエレメントについて処理してかどうかをチェックし（ステップＳ１０７）、処理していればステップＳ１０９にスキップし、処理していなければ、比較対象エレメントの座標を読み出し、エレメント１候補、エレメント２候補を分類し、該当すれば第１及び第２の候補格納メモリ１１，１２にそれぞれに座標を書き込む（ステップＳ１０８）。その際、図１０に示すようにして設定されたエレメント０候補との距離を算出して辞書１０にある距離と照合し、エレメント１，２候補か否かを判定する。すなわち、図１０で注目エレメントを▲６▼とした場合、▲６▼エレメントからの距離で、パターン構成エレメント候補１及びエレメント候補２を分類する。
【００３５】
近傍ブロック内の全てのエレメントについて調べた後（ステップＳ１１０→ステップＳ１０６）、エレメント１，２候補が存在する場合（ステップＳ１１１）、第１のエレメント候補格納メモリ１１中の全てについて第１のエレメントの候補があるいかどうかという処理を行った否かをチェックし（ステップＳ１１２）、行っていなければ、第１のエレメント候補の座標データを第１のエレメント候補格納メモリ１１から読み出す（ステップＳ１１３）。次いで、第２のエレメント候補格納メモリ１２中の全てについて第２のエレメントの候補があるいかどうかという処理を行った否かをチェックし（ステップＳ１１４）、行っていなければ、第２のエレメント候補の座標データを読み出す（ステップＳ１１５）。
【００３６】
そして、エレメント０，１，２間で距離ｒ１，ｒ２，ｒ３（図２参照）、外積値を算出し、辞書１０と照合し、辞書中の距離、外積値と一致しているとき、あるいはその値が所定の範囲内にあるとき基本パターンであると判定され（ステップＳ１１６）、その基本パターンとエレメントデータ群に番号をつけ記録される（ステップＳ１１７）。この動作を第１及び第２のエレメント候補格納メモリについて繰り返し、全ての第１及び第２のエレメント候補格納メモリについて処理を終えると、ステップＳ１０２にスキップして注目ブロック中のエレメントについて全ての処理を終了したかどうかをチェックする。もし、処理が終了していなければ、ステップＳ１０３以降の処理を繰り返し、終了していれば、ステップＳ１０１で、座標格納メモリのｍブロック全てについて注目ブロックとして処理したかどうかをチェックし（ステップＳ１０１）、処理していなければ、ステップＳ１０２以降の処理を繰り返す。これをｍブロック全てについて終了するまで繰り返す。
【００３７】
判定部１３は抽出された基本パターンの個数などから、その個数が対象原稿中に所定の個数以上あるなどの条件を用いて、認識対象原稿であるか否かの判定を行い、その結果を出力部１４からにて出力する。
【００３８】
図１１は、図１に示した画像認識装置をシステム化した画像認識システムの全体的な構成を示すブロック図である。
【００３９】
同図において、画像認識システム１００は、エンジン部１１０とコントローラ部１２０とからなる。エンジン部１１０は、ＣＰＵ１１１、画像読み取り部１１２、画像記録部１１３、画像認識部１１７を含む画像処理部１１５及びＰＣＩ部１１６を有するＡＳＩＣ−Ｅ１１４から構成されている。ＣＰＵはＡＳＩＣ−Ｅ１１４を含むエンジン部１１０全体の制御を司り、ＡＳＩＣ−Ｅ１１４は画像読み取り部１１２及び画像記録部１１３を制御する。ＰＣＩ部１１６はコントローラ１２０側とＰＣＩ接続を行うためのものである。
【００４０】
コントローラ部１１０は、操作部１２１、大容量記憶手段としてのハードディスク装置１２２、ＣＰＵ１２３、ＡＳＩＣ−Ｃ１２４、メモリ制御、ＰＣＩバスとの接続、ＡＧＰパスとの接続を行うＮＢ（ノースブリッジ）１２８、メモリモジュールＣ及びＰ１２７，１２９、外部Ｉ／Ｆと接続されるＡＳＩＣ１３０、第１及び第２のオプション１３１，１３２、ＤＭＡ制御、システムタイマ等の機能を持つＳＢ（サウスブリッジ）１３３及びＲＯＭ１３４からなり、ＡＳＩＣ−Ｃ１２４はさらに回転器１２５及び編集器１２６を含む。
【００４１】
このように画像認識システムを構成することにより、画像読み取り部１１２で読み取った画像データを認識部１１７で認識し、コントローラ１２０からの指示により、適宜画像記録部１１３から記録媒体上に形成された可視画像として出力することができる。
【００４２】
以上のように本実施形態によれば、入力画像を矩形領域に分割し、分割されたブロックの内、主走査方向のブロックに対して１つの座標格納メモリを対応させ、座標格納メモリ４つを順次トグルで使用しているため、画像認識装置として効率的にメモリを使用することができる。
【００４３】
また、座標格納メモリと矩形領域との対応においては、矩形領域のサイズを複数のエレメントから構成される所定のパターンが少なくても１つ収まるサイズで２の冪乗単位とすることにより、効率よく座標格納メモリを構成することができる。
【００４４】
さらに、矩形領域のサイズを設定により２の冪乗単位で変更することができるので、認識させる基本パターンの形状および、大きさが変化した場合でも、最適なサイズで座標格納メモリを構成することが可能となる。
【００４５】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、矩形領域のサイズを複数のエレメントから構成される所定のパターンが少なくても１つ収まるサイズで２の冪乗単位とすることにより、効率よく座標格納メモリを構成することができる。また、ハードウエアとして構成した画像認識機能を有する画像処理装置、この画像処理装置を備えた画像認識装置、及びこの画像認識装置を備えた画像形成装置を提供することができる。さらに、これらの各装置で実行される基本パターン抽出方法、および基本パターン抽出方向のコンピュータで実行するためのコンピュータプログラム並びにこのコンピュータプログラムを格納した記録媒体を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施形態に係る画像認識装置の構成を示すブロック図である。
【図２】認識対象原稿と、その基本パターンの例を示す図である。
【図３】矩形領域と座標格納メモリとの対応を示す図である。
【図４】１つの座標格納メモリの内容とマッピングを示す説明図である。
【図５】座標格納メモリの使用順序を示す説明図である。
【図６】基本パターン判定処理の処理手順（その１）を示すフローチャートである。
【図７】基本パターン判定処理の処理手順（その２）を示すフローチャートである。
【図８】エレメント座標データ読み出し時の注目ブロックの位置及び選択順序を示す説明図である。
【図９】近傍ブロックの読み出し順序を示す説明図である。
【図１０】パターン構成エレメント候補の探索手順を示す説明図である。
【図１１】画像認識システムの全体構成を示すブロック図である。
【符号の説明】
１  画像入力部
２  画像２値化部
３  基本エレメント抽出部
４  座標格納メモリ制御部
５，６，７，８  座標格納メモリ
９  基本パターン抽出部
１０  辞書
１１，１２  エレメント候補格納メモリ
１３  判定部
１４  出力部
１１１  ＣＰＵ
１１５  画像処理部
１１７  認識部
【図１】
2005004453.tif 000003
【図２】
2005004453.tif 000004
【図３】
2005004453.tif 000005
【図４】
2005004453.tif 000006
【図５】
2005004453.tif 000007
【図６】
2005004453.tif 000008
【図７】
2005004453.tif 000009
【図８】
2005004453.tif 000010
【図９】
2005004453.tif 000011
【図１０】
2005004453.tif 000012
【図１１】
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