JPH0269877A - Picture processing device - Google Patents
Picture processing deviceInfo
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Landscapes
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Abstract
Description
【発明の詳細な説明】
[発明の目的]
(産業上の利用分野)
この発明は、画像データに含まれる認識対象の認識に関
する処理を行う画像処理装置に係わり、特に画像データ
を複数の領域に分割°し、各領域を複数のプロセッサで
並列に処理する画像処理装置に関する。[Detailed Description of the Invention] [Object of the Invention] (Industrial Application Field) The present invention relates to an image processing device that performs processing related to recognition of a recognition target included in image data, and particularly relates to an image processing device that performs processing related to recognition of a recognition target included in image data. The present invention relates to an image processing device that divides each region and processes each region in parallel with a plurality of processors.
(従来の技術)
画像に含まれる内容を認識し理解するには、まず画像デ
ータに対して雑音除去、強調、2値化等の前処理を行な
い、次に目的にあった画像特徴を抽出するという画像処
理が行われた後、最後に抽出した画像特徴を利用して画
像中の対象に対する解析、判定を行う必要がある。この
ような処理のうち、画像処理の部分を高速に行うため、
画像データを複数の領域に分°割し、各領域に複数個の
プロセッサのそれぞれを割当てて並列処理する画像処理
装置が知られている。(Prior art) In order to recognize and understand the content contained in an image, the image data is first subjected to preprocessing such as noise removal, emphasis, and binarization, and then image features that match the purpose are extracted. After this image processing is performed, it is necessary to use the last extracted image features to analyze and judge the object in the image. Among these processes, in order to perform the image processing part at high speed,
2. Description of the Related Art An image processing apparatus is known that divides image data into a plurality of regions and assigns a plurality of processors to each region to perform parallel processing.
第8図にこのような画像処理装置の構成を示す。FIG. 8 shows the configuration of such an image processing apparatus.
この処理装置は、1台のホストコンピュータ1と、この
ホストコンピュータ1に共通バス2を介して接続された
共有画像メモリ3及び複数のローカルプロセッサ4ar
4b、4 c、・・・、4nとにより構成される。各
ローカルプロセッサ4a〜4nは、共通バス2からの割
込み制御手段、ローカルメモリ及び他のプロセッサに対
する通信インターフ工−スを備えている。This processing device includes one host computer 1, a shared image memory 3 connected to the host computer 1 via a common bus 2, and a plurality of local processors 4ar.
4b, 4c,..., 4n. Each local processor 4a-4n is provided with interrupt control means from the common bus 2, a local memory and a communication interface to other processors.
この画像処理装置では、ローカルプロセッサ4a〜4n
での処理の制御は、ホストコンピュータ1によって行イ
つれる。特に画像処理を行う場合は、ホストコンピュー
タ1は、画像全体をローカルプロセッサ4a〜4nの数
nの領域に分割し、各分割領域の画像データを各ローカ
ルプロセッサ4a〜4nが持つローカルメモリに格納す
る処理を受持つ。また、口〜カルプロセッサ4a〜4n
はそれぞれが持つローカルメモリ内の画像データを並列
に処理する。In this image processing device, local processors 4a to 4n
The processing is controlled by the host computer 1. In particular, when performing image processing, the host computer 1 divides the entire image into n regions of the local processors 4a to 4n, and stores the image data of each divided region in the local memory of each local processor 4a to 4n. Responsible for processing. In addition, mouth ~ cal processor 4a ~ 4n
process the image data in their local memory in parallel.
画像データを分割する場合、従来は画像データの内容に
拘らず画像全体を縦横に機械的に複数の領域に分割し、
各ローカルプロセッサ4a〜4nに割当てるようにして
いた。これを第9図及び第10図を用いて説明する。即
ち、第9図では画像全体5を縦横に4分割し、第10図
では画面全体5を縦方向に4分割し、それぞれ領域6a
〜6dを決定している。このような分割が行われると認
識すべき対象7bは、領域6a(第9図)、又は領域6
b(第10図)にそっくり含まれているが、対象7a、
7b、7cは、それぞれ隣接する2つの領域にまたがっ
た状態となる。いま、ホストコンピュータ1が、領域6
aをプロセッサ4aに、領域6bをプロセッサ4bに、
領域6cをプロセッサ4cに、領域6dをプロセッサ4
dにそれぞれ割当てたとすると、プロセッサ4aが対象
7aの諸特性を抽出するためには、隣接する領域6bの
プロセッサ4bからプロセッサ4aの領域6aに含まれ
ない対象7aに関するデータを受取らなくてはならない
。つまり、従来のシステムでは、このような画像データ
の交換がローカルプロセッサ4a〜40間で頻繁に行わ
れ、通信制御のために全体の処理速度が低下するという
問題があった。Conventionally, when dividing image data, the entire image is mechanically divided into multiple regions vertically and horizontally, regardless of the content of the image data.
It was arranged to allocate it to each local processor 4a to 4n. This will be explained using FIGS. 9 and 10. That is, in FIG. 9, the entire image 5 is divided into four vertically and horizontally, and in FIG. 10, the entire screen 5 is divided vertically into four, and each region 6a is
~6d has been determined. The target 7b that should be recognized as being divided in this way is the area 6a (FIG. 9) or the area 6.
b (Fig. 10), but object 7a,
7b and 7c are in a state where they each straddle two adjacent areas. Now, host computer 1 is in area 6.
a to processor 4a, area 6b to processor 4b,
The area 6c is connected to the processor 4c, and the area 6d is connected to the processor 4.
d, in order for the processor 4a to extract various characteristics of the object 7a, it must receive data regarding the object 7a that is not included in the area 6a of the processor 4a from the processor 4b in the adjacent area 6b. That is, in the conventional system, there was a problem in that such image data exchange was frequently performed between the local processors 4a to 40, and the overall processing speed was reduced due to communication control.
(発明が解決しようとする課題)
このように、複数のプロセッサが並列に画像処理を行う
の従来の画像処理装置では、プロセッサ間の通信が頻繁
に行われるため、その制御のために全体の処理速度が低
下し、並列処理の効果が十分に得られないという問題が
あった。(Problem to be Solved by the Invention) As described above, in conventional image processing devices in which multiple processors perform image processing in parallel, communication between the processors is frequently performed, so in order to control the communication, the entire processing There was a problem that the speed decreased and the effect of parallel processing was not sufficiently obtained.
本発明は、上記問題を解決すべくなされたもので、プロ
セッサ間の情報の通信を極力省き、並列処理の利点を十
分に生かした高速な画像処理が可能な画像処理装置を提
供することを目的としている。The present invention was made in order to solve the above problem, and an object of the present invention is to provide an image processing device capable of high-speed image processing that eliminates communication of information between processors as much as possible and takes full advantage of the advantages of parallel processing. It is said that
[発明の構成]
(課題を解決するための手段)
本発明は、処理すべき画像データを格納する画像メモリ
と、この画像メモリに格納された画像データを、認識対
象となる連結成分が分断されないように分割して複数の
領域を決定する分割領域決定手段と、この分割領域決定
手段によって決定された各領域毎にそれぞれ当てられ、
各領域内の画像データを並列に処理する複数のプロセッ
サとを具備したことを特徴としている。[Structure of the Invention] (Means for Solving the Problems) The present invention provides an image memory that stores image data to be processed, and a system in which connected components to be recognized are not separated from the image data stored in the image memory. divided area determining means for determining a plurality of areas by dividing the area as shown in FIG.
It is characterized by comprising a plurality of processors that process image data in each region in parallel.
(作用)
本発明によれば、分割領域決定手段が画像データを認識
対象となる連結成分を分断しないように分割して複数の
領域を決定するので、認識対象またはその構成要素とな
る連結成分は必ず1つの領域の中に包含された状態で存
在し、決して複数の領域にまたがって存在することはな
い。このため、一つのプロセッサ内で認識対象全体又は
その分離した構成要素を処理することができる。この結
果、プロセッサ間の画像データや特徴情報の通信を大幅
に削減することが可能となる。同時にプロセッサ間の画
像通信のためのハードウェアも簡単化できる。従って、
並列処理の効果を十分に高められる。(Operation) According to the present invention, the divided region determining means determines a plurality of regions by dividing the image data without dividing the connected components to be recognized. It always exists within one area, and never across multiple areas. Therefore, the entire recognition target or its separate components can be processed within one processor. As a result, it becomes possible to significantly reduce communication of image data and feature information between processors. At the same time, the hardware for image communication between processors can also be simplified. Therefore,
The effect of parallel processing can be sufficiently increased.
(実施例) 以下、本発明の実施例を図面に従って説明する。(Example) Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
第1図は、本発明の一実施例に係る画像処理システムの
構成を示す図である。このシステムは、システム全体の
制御を司るホストコンピュータ11と、このホストコン
ピュータ11に対しコントロールバス12を介して接続
された分割領域決定手段13、共有画像メモリ14及び
n台のローカルプロセッサ15a、15b、−,15n
と、これらの間で画像データを高速伝送するための画像
バス16とにより構成されている。FIG. 1 is a diagram showing the configuration of an image processing system according to an embodiment of the present invention. This system includes a host computer 11 that controls the entire system, a divided area determining means 13 connected to the host computer 11 via a control bus 12, a shared image memory 14, and n local processors 15a, 15b. −,15n
and an image bus 16 for high-speed transmission of image data between them.
分割領域決定手段13は、共有画像メモリ14に格納さ
れた画像データを認識対象となる連結成分か分断されな
いように分割し、各ローカルプロセッサ15a〜15n
に割当てる領域を決定するものであり、共有画像メモリ
14を参照して領域が決定された後、これに基づき共有
画像メモリ14に格納されている画像データを画像バス
16を通して高速転送し各ローカルプロセッサ15.
a〜15nのローカルメモリに格納する。ローカルプロ
セッサ15a〜15nは、格納された画像データを並列
処理して画像の前処理、特徴抽出を行う。ホストコンピ
ュータ11は、これらの処理をコントロールバス12を
通して制御する。また、ホストコンピュータ11は、コ
ントロールバス15を通して前記特徴抽出の結果を受取
り、最終的な画像の認識に関する解析、判定処理を行う
。The divided area determining means 13 divides the image data stored in the shared image memory 14 so that connected components to be recognized are not separated, and divides the image data stored in the shared image memory 14 into each local processor 15a to 15n.
After the area is determined by referring to the shared image memory 14, based on this, the image data stored in the shared image memory 14 is transferred at high speed through the image bus 16 to each local processor. 15.
Store in the local memory of a to 15n. The local processors 15a to 15n process the stored image data in parallel to perform image preprocessing and feature extraction. The host computer 11 controls these processes through the control bus 12. Further, the host computer 11 receives the results of the feature extraction through the control bus 15, and performs analysis and determination processing regarding final image recognition.
第2図に、分割領域決定手段13の処理手順の一例を示
す。この処理は画像データをあるしきい値との比較によ
り2値化し、その2値化された画像を連結成分毎に分割
して、各プロセッサに割当てる方法である。この方法に
おいては、分割領域決定手段13は画像処理を行うため
のプロセッサを備え、画像データに対してフィルタリン
グなどの雑音除去処理(21)、エツジ強調処理(22
) 領域強調処理(23)を行う。続いて、2値画像を
得るため、しきい値処理を行ない(24) 、連結成分
毎の情報を得るためラベリング処理を行う(25)。こ
のラベリング処理により各プロセッサ15a〜15nに
割当てるべきラベル番号を決定する(26)。この割当
てラベル決定において、プロセッサの数nよりも最大ラ
ベル番号が大きい場合は、一つのプロセッサにいくつか
のラベル番号を割当てる。そして、最後に決定されたラ
ベル番号に基づいて該当する連結成分を全て含むような
外接長方形を求め、この領域を各プロセッサの担当する
領域とする(27)。なお、各分割領域の情報は長方形
領域の左上及び右下の2点の情報からなり、これはコン
トロールバス12を通して各プロセッサ15a〜15n
に送られる。FIG. 2 shows an example of the processing procedure of the divided area determining means 13. This processing is a method in which image data is binarized by comparison with a certain threshold, and the binarized image is divided into connected components and assigned to each processor. In this method, the divided region determining means 13 includes a processor for performing image processing, and performs noise removal processing such as filtering (21) and edge enhancement processing (22) on image data.
) Perform region enhancement processing (23). Next, threshold processing is performed to obtain a binary image (24), and labeling processing is performed to obtain information for each connected component (25). Through this labeling process, label numbers to be assigned to each of the processors 15a to 15n are determined (26). In this allocation label determination, if the maximum label number is larger than the number n of processors, several label numbers are allocated to one processor. Then, a circumscribed rectangle containing all the corresponding connected components is determined based on the last determined label number, and this area is designated as the area in charge of each processor (27). Note that the information of each divided area consists of information on two points, the upper left and lower right of the rectangular area, and this information is transmitted to each processor 15a to 15n through the control bus 12.
sent to.
第3図に、この分割領域決定手段13により一側縁デー
タ31を領域分割した例を示す。なお、この例ではロー
カルプロセッサ15a〜15nの台数nが4台である場
合について示している。各外接長方形からなる領域32
a、 32 b、 32 c。FIG. 3 shows an example in which one side edge data 31 is divided into regions by this division region determining means 13. Note that this example shows a case where the number n of local processors 15a to 15n is four. Area 32 consisting of each circumscribed rectangle
a, 32 b, 32 c.
32dは、それぞれ認識対象となる連結成分33a、3
3b、33c、33dを分断することなく含んでいる。32d are connected components 33a and 3 to be recognized, respectively.
3b, 33c, and 33d are included without being separated.
従って、例えば領域31aをプロセッサ15aに、領域
31bをプロセッサ15bに、領域31cをプロセッサ
15cに、領域31dをプロセッサ15dにそれぞれ割
当てることにより、各プロセッサ15a〜15dで互い
に情報を交換することなく各連結成分33a〜33dの
特徴を抽出することができる。Therefore, for example, by allocating the area 31a to the processor 15a, the area 31b to the processor 15b, the area 31c to the processor 15c, and the area 31d to the processor 15d, each connection can be made without exchanging information between the processors 15a to 15d. Features of the components 33a to 33d can be extracted.
第4図に、領域分割の他の例を示す。ここでは、2値化
後の画像データ41に含まれる連結成分43の個数がプ
ロセッサの台数(n=4)よりも多い場合の領域決定の
例を示している。この例では、2値化後の画像データ4
1に含まれる連結成分43の個数は17であるので、こ
れらの連結成分43を各プロセッサ15a〜15dにほ
ぼ等分に割当てる。即ち、ラベル番号の若い順がら最初
の5個の連結成分43を全て含むような外接長方形から
なる領域42aをプロセッサ15aに割当て、次の4個
の連結成分43を全て含むような領域42bをプロセッ
サ15bに割当てる。以下、同様にして領域42cをプ
ロセッサ15cに、領域42dをプロセッサ15dに割
当てる。このような分割を行うことによってプロセッサ
15a〜15d間の情報交換を行わずに各連結成分43
の特徴を抽出できる。FIG. 4 shows another example of area division. Here, an example of region determination in a case where the number of connected components 43 included in the image data 41 after binarization is greater than the number of processors (n=4) is shown. In this example, image data 4 after binarization is
Since the number of connected components 43 included in 1 is 17, these connected components 43 are allocated almost equally to each of the processors 15a to 15d. That is, an area 42a consisting of a circumscribed rectangle that includes all of the first five connected components 43 in ascending order of label number is assigned to the processor 15a, and an area 42b that includes all of the next four connected components 43 is assigned to the processor 15a. Assigned to 15b. Thereafter, the area 42c is allocated to the processor 15c and the area 42d is allocated to the processor 15d in the same manner. By performing such division, each connected component 43 can be divided without exchanging information between the processors 15a to 15d.
The features of can be extracted.
第5図に、領域分割の更に他の例を示す。この例は、分
割領域決定手段13において、しきい値処理(24)し
た後に細線化処理を施し、画像データ51中の連結成分
53を全て線成分にして領域52 a、 52 b、
52 c、 52 dを求めた例である。この場合
にも、第4図で説明したのと同様に、連結成分をほぼ同
じ成分数に等分するように各プロセッサに割当てれば良
い。FIG. 5 shows still another example of area division. In this example, the divided region determining means 13 performs threshold processing (24) and then performs thinning processing to convert all the connected components 53 in the image data 51 into line components into regions 52 a, 52 b,
This is an example in which 52 c and 52 d were calculated. In this case as well, the connected components may be allocated to each processor so as to be equally divided into approximately the same number of components, as described in FIG.
以上のような方法で領域分割が行われたら、共有画像メ
モリ14から各領域の画像データが画像バス16を介し
て各プロセッサ1.5 a〜15nに高速伝送される。Once the regions have been divided in the manner described above, the image data of each region is transmitted from the shared image memory 14 to each of the processors 1.5a to 15n at high speed via the image bus 16.
そして各プロセッサ15a〜15nでは、伝送された各
画像データに対し雑音除去やエツジ強調などの前処理を
行なった後、特徴抽出を行う。Each of the processors 15a to 15n performs preprocessing such as noise removal and edge enhancement on each of the transmitted image data, and then performs feature extraction.
なお、第5図に示すように、一つのプロセッサが受持つ
長方形領域か非常に大きくなることがある。この場合、
大きな領域を受持つプロセッサの負担が大きくなる。こ
れを防ぐため、雑音除去やエツジ強調等の前処理をプロ
セッサ15a〜15nで行わずに分割領域決定手段13
内で行ない、2値化或は細線化された画像データを分割
領域決定手段13から画像バス16を通して各プロセッ
サ15a〜15nに送ることも有効である。Note that, as shown in FIG. 5, the rectangular area handled by one processor may become extremely large. in this case,
This increases the burden on the processor that handles a large area. In order to prevent this, the divided region determining means 13 does not perform preprocessing such as noise removal or edge enhancement in the processors 15a to 15n.
It is also effective to send the binarized or thinned image data from the divided area determining means 13 to each of the processors 15a to 15n via the image bus 16.
第6図に本発明の他の実施例に係る分割領域決定手段1
3の処理手順を示す。この方法は、認識したい対象のモ
デルを予めホストコンピュータに登録しておき、画像デ
ータとそのモデルを簡略的に照らし合せることにより、
画像認識、特に対象の認識に必要な領域を画像全体から
抽出し、各プロセッサにその領域を割当てるものである
。即ち、まず、画像データに対して雑音除去処理を行な
い(61)、続いてエツジ強、凋処理を行なう(62)
。次にしきい値処理をして(63)、2値化画像を得る
。必要に応じて細線化処理を導入して(64) 、線成
分を得る。ここで、予めホストコンピュータに入力して
おいたモデルを利用してマツチングを行ない(65)、
その結果を利用して割当てる領域を決定する(66)。FIG. 6 shows divided area determining means 1 according to another embodiment of the present invention.
3 shows the processing procedure. In this method, the model of the object to be recognized is registered in advance in the host computer, and by simply comparing the image data with the model,
The area required for image recognition, particularly target recognition, is extracted from the entire image and assigned to each processor. That is, first, noise removal processing is performed on the image data (61), and then edge enhancement and edge reduction processing is performed (62).
. Next, threshold processing is performed (63) to obtain a binarized image. Line thinning processing is introduced as necessary (64) to obtain line components. Here, matching is performed using a model that has been input into the host computer in advance (65).
The area to be allocated is determined using the result (66).
第7図に、第6図に示す分割領域決定手順により領域決
定された例を示す。ここでは、予めホストコンピュータ
に入力するモデルを楕円とした場合について示している
。この例では、2値化の画像71に含まれる連結成分7
3.74のうち、画像の縁に存在する三角形の成分74
はモデルとのマツチングにより認識対象からはずされる
。各プロセッサへ割当てられるのは、画像中央付近の5
個の連結成分73のみとなる。FIG. 7 shows an example in which regions are determined by the divided region determination procedure shown in FIG. 6. Here, a case is shown in which the model input to the host computer in advance is an ellipse. In this example, the connected component 7 included in the binarized image 71
Among 3.74, the triangular component 74 that exists at the edge of the image
is removed from the recognition target by matching with the model. The 5 pixels near the center of the image are assigned to each processor.
There are only connected components 73.
なお、以上の各実施例では、連結成分に外接する長方形
の領域を各プロセッサに割当てているが、上下左右にに
余裕を見て少し大きめに割当て領域を設定するようにし
ても良い。この場合には、長方形を決定する処理が多少
ラフであっても認識対象は必ず正しく抽出できるという
効果を奏する。Note that in each of the above embodiments, a rectangular area circumscribing the connected components is allocated to each processor, but the allocation area may be set to be a little larger with allowances in the vertical and horizontal directions. In this case, even if the process of determining the rectangle is somewhat rough, the recognition target can always be correctly extracted.
[発明の効果]
以上述べたように、本発明によれば、認識対象となる連
結成分が領域分割によって分断されることがない。よっ
て、複数のプロセッサ間で情報の交換を行うことなく分
担する画像の処理を行うことができ、並列処理の利点を
十分に発揮させることができるとともに、データ通信の
ためのハードウェア量も軽減するという効果がある。[Effects of the Invention] As described above, according to the present invention, connected components to be recognized are not divided by region division. Therefore, it is possible to perform shared image processing without exchanging information between multiple processors, making full use of the advantages of parallel processing, and reducing the amount of hardware required for data communication. There is an effect.
第1図は本発明の一実施例に係る画像処理装置のブロッ
ク図、第2図は同装置における分割領域決定手段の処理
の流れを示す流れ図、第3図〜第5図は同分割領域決定
手段による分割領域例をそれぞれ示す図、第6図は本発
明の他の実施例に係る分割領域決定手段の処理の流れを
示す流れ図、第7図は同分割領域決定手段による分割領
域例を示す図、第8図は従来の画像処理装置のブロック
図、第9図及び第10図は同装置による領域分割例をそ
れぞれ示す図である。
1.11・・・ホストコンピュータ、2・・・共通バス
、3,14・・・共有画像メモリ、4a〜4n。
15a〜15n・・・ローカルプロセッサ、12川コン
トロールバス、13・・・分割領域決定手段、16・・
・画像バス。
出願人代理人 弁理士 鈴江武彦
第
図
第4
図
田
第5
図
第2図
第3図
第6図
第7図
第8
図
第9
図
第10図FIG. 1 is a block diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the present invention, FIG. 2 is a flowchart showing the processing flow of the divided area determining means in the same apparatus, and FIGS. FIG. 6 is a flowchart showing the processing flow of the divided region determining means according to another embodiment of the present invention, and FIG. 7 shows an example of divided regions by the divided region determining means. 8 are block diagrams of a conventional image processing device, and FIGS. 9 and 10 are diagrams each showing an example of region division by the same device. 1.11...Host computer, 2...Common bus, 3, 14...Shared image memory, 4a to 4n. 15a to 15n...Local processor, 12 river control bus, 13...Divided area determining means, 16...
・Image bus. Applicant's Representative Patent Attorney Takehiko Suzue Figure 4 Figure 5 Figure 2 Figure 3 Figure 6 Figure 7 Figure 8 Figure 9 Figure 10
Claims (1)
なる連結成分が分断されないように分割して複数の領域
を決定する分割領域決定手段と、この分割領域決定手段
によって決定された各領域にそれぞれ割当てられ、各領
域内の画像データを並列に処理する複数のプロセッサと
を具備したことを特徴とする画像処理装置。[Claims] An image memory that stores image data to be processed, and a division that determines a plurality of regions by dividing the image data stored in the image memory so that connected components to be recognized are not separated. An image processing device comprising: region determining means; and a plurality of processors that are respectively assigned to each region determined by the divided region determining means and process image data in each region in parallel.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP22301688A JP2732605B2 (en) | 1988-09-06 | 1988-09-06 | Image processing device |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
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JP22301688A JP2732605B2 (en) | 1988-09-06 | 1988-09-06 | Image processing device |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
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JPH0269877A true JPH0269877A (en) | 1990-03-08 |
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ID=16791511
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP22301688A Expired - Lifetime JP2732605B2 (en) | 1988-09-06 | 1988-09-06 | Image processing device |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP2732605B2 (en) |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05258047A (en) * | 1992-03-11 | 1993-10-08 | Kokusai Denshin Denwa Co Ltd <Kdd> | Image analyzing device |
JP2010244184A (en) * | 2009-04-02 | 2010-10-28 | Seiko Epson Corp | Video processing device and video processing method |
-
1988
- 1988-09-06 JP JP22301688A patent/JP2732605B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JPH05258047A (en) * | 1992-03-11 | 1993-10-08 | Kokusai Denshin Denwa Co Ltd <Kdd> | Image analyzing device |
JP2010244184A (en) * | 2009-04-02 | 2010-10-28 | Seiko Epson Corp | Video processing device and video processing method |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JP2732605B2 (en) | 1998-03-30 |
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