形態学的マクロセルを用いる画像処理システム
画像取得装置と記憶装置一式と計算区画と制御システムとを含む、形態学的マクロセルを用いる画像処理システム。計算区画は形態学的マクロセル（５０）をｋ個有し、各該マクロセルは、並列なブランチ（ｆ，ｇ）に組織された基本形態学的セル一式（５１，５２，６１，６２）を含み、個々の該セル（５１，５２，６１，６２）は、線形構造要素の使用に基づく基本的な浸食、膨張、または恒等の関数を行い、当該各セルの機能と構造要素のサイズとは動的にプログラム可能であり、基本形態学的セルからの並列な流れは出力において演算論理機構（７０）により結合される。複数の行と複数の列とを並行に処理するためにデータを並列化するための少なくとも１つのシステムは、一つの語をｐ個の並列なデータ流れに分解し、かつ、ｐ個の形態学的マクロセルの入力につながっている。基本形態学的セル（５１，５２，６１，６２）と形態学的マクロセル（５０）はデータの有用性の機能として、処理を選択的に停止し、後にパイプライン上のデータを失わずに処理を再開するための制御システムと通信可能な制御機構を有する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は形態学的マクロセルを用いる画像処理システムに関する。
【０００２】
本発明は、特に、数理形態学の理論、特に、浸食（ｅｒｏｓｉｏｎ）と膨張（ｄｉｌａｔａｔｉｏｎ）との操作に基づき、大型サイズ（例えば、３〜２５６画素）の線形構造要素（ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｎｔｓ ｌｉｎｅａｉｒｅｓ）の高速処理のために非線形画像処理技術を用いることを目的とする。
【０００３】
本発明は、より具体的には、文字、数字、記号からなる反復パターンを有する物体を検出するためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００４】
浸食と膨張の基本原理は「最小値」および「最大値」の操作に依存している。これは、被分析画像のある特徴を強調するために、該画像の全ての部位を原点が通るように動かされる既知の幾何学の構造要素と該画像とを比較する。
【０００５】
構造要素（Ｂ）の中心は、ある近隣位置（ｕｎ ｖｏｉｓｉｎａｇｅ ｄｏｎｎｅ）の関数として「最小値」または「最大値」が保存される値を決定する。
【０００６】
構造要素（Ｂ）による画像 ｆ（ｘ）の浸食は、以下の式で定義される。
εB（ｆ（ｘ））＝ｉｎｆ｛（ｆ（ｘ−ｙ）），ｙ∈Ｂ｝ （１）
【０００７】
ｆ（ｘ−ｙ）は、構造要素を画像上で平行移動させることを表す。構造要素Ｂを動かすたびに、構造要素Ｂの領域においてとられる最小値をｆ（ｘ）へ割り当ててゆく。
【０００８】
画像の膨張は、浸食と対になったものである。膨張は次のように定義される。
βB（ｆ（ｘ））＝ｓｕｐ｛（ｆ（ｘ−ｙ）），ｙ∈Ｂ｝ （２）
【０００９】
構造要素Ｂを動かすたびに、構造要素Ｂの領域においてとられる最大値をｆ（ｘ）へ割り当ててゆく。
【００１０】
合成変換は、基本変換を結合させ、つなげることで作成される。減算、上限（ｓｕｐｒｅｍｕｍ）、下限（ｉｎｆｉｍｕｍ）などの操作により、非常に多くの種類の処理操作を実行することができる。
【００１１】
勾配（ｇｒａｄｉｅｎｔ）は、元の画像と、浸食または膨張された画像とに減算を適用することにより作成される。オープン関数（ｏｕｖｅｒｔｕｒｅ）は、元の画像を膨張させた後、この結果を浸食させることで行われる。クローズ関数（ｆｅｒｍｅｔｕｒｅ）は、この双対する変換として定義されている。
【００１２】
より高度な変換を用いて逐次交互フィルタ（ｆｉｌｔｒｅｓ ａｌｔｅｒｎｅｓ ｓｅｑｕｅｎｔｉｅｌｓ）が構成される。この変換の仕組みは、オープン関数とクローズ関数とを交互につなげるとともにＢのサイズを大きくしていくというものである。
【００１３】
「トップハット（ｃｈａｐｅａｕ ｈａｕｔ ｄｅ ｆｏｒｍｅ）」 と呼ばれる合成変換は、２通りで定義される。すなわち、クローズトップハットまたはブラックトップハット（ＢＴＨ）関数（“ｂｌａｃｋ ｔｏｐ ｈａｔ”ｏｕ“ｃｌｏｓｅ ｔｏｐ ｈａｔ”）と、オープントップハットまたはホワイトトップハット（ＷＴＨ）関数（“ｗｈｉｔｅ ｔｏｐ ｈａｔ”ｏｕ“ｏｐｅｎ ｔｏｐ ｈａｔ”）である。ＷＴＨは元の画像とオープン関数の結果との差に等しい。これは、画像においてある閾値より明るい物体を保持する。ＢＴＨは元の画像とクローズ関数の結果との差に等しい。これは、画像においてある閾値より暗い物体を保持する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明は、特に、映像信号の流れなどの画像の流れにおけるデータの処理を最適化し、画像処理の適合を容易にすることを目的とする。
【００１５】
線形構造要素を用いると、個々の行および列（ｌｉｇｎｅ／ｃｏｌｏｎｎｅ）が他の行および列とは独立に処理されるので、画像の行および列（ｌｉｇｎｅｓ／ｃｏｌｏｎｎｅｓ）の次元で並列化（ｐａｒａｌｌｅｌｉｓｍｅ）を適用することができる。
【００１６】
本発明の実施は、構造要素のサイズに関係なく実行時間が一定の処理に基づいているという点で有利である。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
したがって、本発明は、形態学的マクロセルを用いる画像処理システムにおいて、
・ｂビットにコード化されたｍ行とｎ列の行列（ｍ，ｎ，ｂは整数）を含むグレースケールのデジタル画像を作成するための画像取得装置と、
・記憶装置一式と、
・処理実行中において、計算ユニットとデータパスとが個々の処理の間で再構成可能である、画像処理を行うための動的再構成可能な計算区画と、
・該画像取得装置と該記憶装置一式との間でデータを移動させ、該計算区画へのｐ個の並列なデータの流れ（ｐは整数）を制御し、該データを該計算区画で要求された関数として専用アドレスと共に送るための、制御システムと
を含み、
該計算区画は、
・１より大きい整数ｋ個の形態学的マクロセルであって、個々の該形態学的マクロセルが、整数ｅ個の段階を有するｂ個の並列なブランチで組織された基本形態学的セル一式を含み、個々の該形態学的セルが、線形構造要素の使用に基づく基本的な浸食、膨張、または恒等（ｉｄｅｎｔｉｔｅ）の関数を行い、個々の形態学的セルの機能と構造要素のサイズとが動的にプログラム可能であり、これらの基本形態学的セルからの並列な流れが、出力において演算論理機構により結合されている、形態学的マクロセルと、
・複数の行および複数の列のそれぞれを並行に処理するためにデータを並列化するための少なくとも１つのシステムであって、各システムが、２つのバッファモジュールと、１つの語をｐ個の並列なデータの流れに分解するためにｓ個の一連の同期段階（ｅｔａｇｅｓ ｓｙｎｃｈｒｏｎｅｓ）を通してパイプライン化され、形態学的マクロセルのｐ個の入力へつなげられた、デマルチプレクサーとを含むシステムと、
・ｋ個の形態学的マクロセルの出力の整数ｚ個の並列な流れから画像を再構築するための、少なくとも一つのシステムであって、各システムが、２つのバッファモジュールと、ｓ′個の一連の段階を通してパイプライン化され、該形態学的マクロセルの同期の出力とつなげられたマルチプレクサーとを含むシステムと
を含み、
該基本形態学的セルと該形態学的マクロセルとには、データの有用性の機能として、処理の実行を選択的に停止し、その後、パイプライン上のデータを失うことなく処理を再開するための、上記制御システムとの通信が可能な制御機構が与えられていることを特徴とする、形態学的マクロセルを用いる画像処理システムから構成されている。
【００１８】
本発明のシステムは、整数ｆ個のデータ並列化システムと、ｆｘｐの並列なデータの流れに対する処理を可能とするための画像再構築システムとを含んでいると有利である。
【００１９】
形態学的マクロセルは、複数の段階を有する複数のブランチを通してパイプライン化され、これらの出力が演算論理機構によって結合されていることが好ましい。
【００２０】
主な実施形態において、個々の形態学的セルは、第一および第二パスにおいて異なる方向への処理を行うための第一および第二処理ユニットを含み、第一処理ユニットと第二処理ユニットとの間にはバッファモジュールが存在する。
【００２１】
これらの第一および第二処理ユニットのそれぞれは、伝搬ユニットと、エッジ効果および専用処理を行うユニットと、遅延回線とを有することが好ましい。
【００２２】
形態学的マクロセルは、クローズ、オープン、オープントップハット、クローズトップハット、および／または勾配、のタイプの再合成演算子を再構成により定義するために、浸食、膨張、および／または恒等、の関数を提供する形態学的セルが２個つながったブランチを少なくとも２つと、演算論理機構とを含む。
【００２３】
このように、フィルタ処理（ｆｉｌｔｒａｇｅ）、画像改良、輪郭抽出、オブジェクト検出などの処理のための合成演算子を作成するために、浸食および膨張の関数に加えて、恒等関数と演算論理機構とが与えられていることが好ましい。
【００２４】
本発明は、特に、形態学的マクロセルを用い、かつ、勾配、非線形フィルタ、逐次交互フィルタ、コントラスト修正などの画像処理操作を行うための、演算論理機構と結合した少なくとも二つの形態学的マクロセルを含む、上述のような画像処理システムの利用に関する。
【００２５】
本発明は、さらに、文字、数字、記号などから構成される連続パターンを有するオブジェクトを検出するためのシステムにおいて、形態学的マクロセルと第一画像処理モジュールと第二画像処理モジュールとを用いる再構成可能な画像処理システムを含むことを特徴とするシステムに関する。
【００２６】
主な実施形態において、第一画像処理モジュールは、第一オープン／クローズモジュールと、第二オープン／クローズモジュールと、閾値との比較を行うための演算論理機構と、交差（ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ）モジュールと、行オープンモジュールとを含む。
【００２７】
第二画像処理モジュールはオープン／クローズモジュールを含む。
【発明の効果】
【００２８】
本発明のシステムは、特に、ナンバープレートの検出へ適用することができる。
【００２９】
本発明のその他の特徴および利点は、以下に添付の図を参照に記載した実施形態により明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の画像処理システムのブロック図である。
【図２】２つのパスにおいて処理を行う形態学的セルの構造を表すブロック図である。
【図３】図２で示した形態学的セルの第一処理パスを構成する部分の構造を表すブロック図である。
【図４】図２で示した形態学的セルの電子工学的構造である。
【図５】形態学的マクロセル（ＭＣＭ）の一般的な構造である。
【図６】膨張、浸食、オープンまたはクローズの演算子の機能を行う形態学的マクロセルの電子工学的構造である。
【図７】勾配、オープン、クローズ、クローズトップハット、またはオープントップハットの合成演算子の機能を行う形態学的セルの構造である。
【図８】オープントップハット演算子の機能を行う形態学的マクロセルの電子工学的構造である。
【図９】並列化された画素についての行のアドレス指定（ａｄｒｅｓｓａｇｅ）の仕組みを表す図である。
【図１０】画素ベクトルの行／列変換の仕組みを表す図である。
【図１１】行／列変換システムの構造を表す図である。
【図１２】画素ベクトルの列／行変換の仕組みを表す図である。
【図１３】画素の列／行変換システムの構造を表す図である。
【図１４】図１３で示した構造において利用することのできる、３つの段階を有するマルチプレクサーの例である。
【図１５】ソース画像の例である。
【図１６】行／列並列化バッファの段階での出力における画像の例である。
【図１７】計算された画像の例である。
【図１８】列／行並列化の後に再構築された画像の例である。
【図１９】２つのパスにおいて一定時間における、線形の処理（ｔｒａｉｔｅｍｅｎｔ ｌｉｎｅａｉｒｅ）による、サイズが３の膨張の結果を表す。
【図２０】本発明の画像処理システムの構造とナンバープレート検出処理を受ける画像の例とを用いてナンバープレートを検出する方法における種々のステップを表すブロック図である。
【図２１】図２０で示した本発明の方法を用いて、画像を処理した後に得られる画像の例である。
【図２２】図２１で示した検出領域の拡大図である。
【図２３】ナンバープレート検出の処理を受ける画像の例である。
【図２４】図２３で示した画像に対してオープン関数と閾値関数とを水平方向に実行した画像に相当する処理画像である。
【図２５】図２３で示した画像に対してクローズ関数と閾値関数とを水平方向に実行した画像に相当する処理画像である。
【図２６】図２４で示した処理画像と図２５で示した処理画像との交差に相当する処理画像である。
【図２７】図２６で示した画像に対して水平方向の浸食および水平方向の膨張を行った後の画像に相当する処理画像である。
【図２８】図２７で示した画像に対して垂直方向の浸食および垂直方向の膨張を行った後の画像に相当する処理画像であり、白い領域はナンバープレートの位置を示す。
【図２９】ナンバープレート位置検出システムの構成を表したブロック図である。
【図３０】画像処理システムをナンバープレート検出に適用した例を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
図１は、本発明の画像処理システムの主要な構成部分である、検出器（ｃａｐｔｅｕｒ）または画像取得モジュール１と、静的領域に位置する制御システム２と、動的再構成可能領域に位置する計算区画３と、記憶装置４，５と、通信システム６とを、ブロック図式で表したものである。
【００３２】
画像取得モジュール１は、ｂビットにコード化されたｍ行とｎ列の行列（ｂ，ｍ，ｎは整数）を含むグレースケールのデジタル画像を作成する。
【００３３】
制御システム２は、画像取得システム１から記憶装置４，５へ、または直接的に計算区画へ、データを転送する。これと同時に、制御システム２は計算区画３への流れを制御し、要求された関数としてデータを専用アドレスとともに送る。計算区画３は制御システムからきたデータの流れを供給されるが、アドレス指定の機能を有している必要はない。しかし、計算区画３には、制御システムがいつでもデータの流れを中断し、その後、データを失うことなく処理を再開することを可能にするために、関連するクロックを凍結するための機構が備え付けられていることが必要不可欠である。
【００３４】
したがって、図２の構造はマイクロプロセッサーの構造とは異なり、記憶装置からのデータが計算ユニットへ入り、記憶装置に返される前に該計算ユニットにおいて処理が行われるという、シストリックな（ｓｙｓｔｏｌｉｑｕｅ）構造に近い。
【００３５】
個々の計算ユニットは、処理操作（処理タイプ、構造要素サイズ、画像サイズ、演算論理機構の機能）の間で構造を変えることが可能である。さらに、画像に対して異なる処理操作を適用するために、複数のデータパスを作成することも可能である。
【００３６】
演算子を供給する並列化システムによって、線形構造要素を用いて一度に２つ以上の行に対する処理を行うことが可能である。
【００３７】
図２〜４を参照にして以下に説明されているのは、計算区画３の基本的な構成部分を構成し、中心にそろえた（ｃｅｎｔｒｅ）構造要素と、プログラム可能な要素サイズと、引数化できる画像サイズとを用いて線形の（ｌｉｎｅａｉｒｅ）膨張または浸食を行うことが可能である形態学的セルである。
【００３８】
図２は、演算子を構成する形態学的セルの内部構造を表す。
【００３９】
図２の形態学的セルは第一および第二ユニット１０，２０を含み、これらは２つの処理パスを実行する。
【００４０】
第一および第二ユニット１０，２０はそれぞれ、３つの主要な構成部分、すなわち、
伝搬ユニット１１および２１と、
エッジ効果と専用の処理を行うためのユニット１２および２２と、
遅延回線１３および２３と、を含む。
【００４１】
ユニット１０，２０は、さらに、最大値検出のコンパレータ回路１４，２４を含む。
【００４２】
ユニット１０，２０の間にはバッファモジュール３０が存在する。
【００４３】
第一ユニット１０または第二ユニット２０における処理パスは三段階で進行する。
【００４４】
第一段階では、伝搬ユニット１１，２１がエッジ効果を取り扱えるように専用の処理ユニット１２，２２の出力が計算される。第二段階では、伝搬ユニット１１，２１が画素を、画素値と構造要素サイズと専用処理ユニット１２，２２からの出力との関数として伝搬する。最後の段階では、回路１４，２４において、伝搬の結果と遅延回線１３，２３に保存されたソース画素とが比較され、両者のうち大きい方が保持される。
【００４５】
図３は、第一パスを実行する第一ユニット１０の実施形態１００についてより詳細に表したものである。
【００４６】
図３に示すユニット１００は画素入力を有し、この入力は、エッジ効果と専用処理を行うためのユニットの入力回路１１０と、伝搬ユニットの入力回路１１３につなげられたレジスタ１０１と、遅延回線１０３とにつなげられている。
【００４７】
レジスタ１０５は、構造要素の半分のサイズに相当する値Ｎｂｓｅを保存する。
【００４８】
レジスタ１０６は、計算行（ｕｎｅ ｌｉｇｎｅ ｄｅ ｃａｌｃｕｌ）において処理される列の数に相当する値ＮｂＣｏｌｕｍｎｓを保存する。
【００４９】
レジスタ１０６の出力は、第一に、回路１１０へとつなげられ、第二に、遅延レジスタ１０９および論理ゲート１１２を経由して回路１１３へつなげられている、最終行の出力（ｕｎｅ ｓｏｒｔｉｅ ｄｅ ｆｉｎ ｄｅ ｌｉｇｎｅ）を有するカウンタ１０７の入力へとつなげられている。
【００５０】
レジスタ１０５の出力は、カウンタ１０８の入力につなげられており、該カウンタの出力は論理ゲート１１６の入力につなげられており、この論理ゲート１１６のもう一つの入力はコンパレータ回路１１５の出力につなげられている。論理ゲート１１６の出力は、回路１１３にもつなげられている。
【００５１】
エッジ効果と専用の処理を行うためのユニットは、該ユニットの出力において、エッジ効果の専用処理の結果に相当する値Tを保存するレジスタ１０２を有する。
【００５２】
伝搬ユニットは値Ｇを保存するレジスタ１１４を有し、この値Ｇはコンパレータ１１５の入力と、最大値を決定するためのコンパレータ１０４の入力とに供給される。
【００５３】
遅延回線１０３の出力は、レジスタ１０４のもう一つの入力とつなげられたレジスタ１１７につなげられており、レジスタ１０４の出力はレジスタ１１８を経由して画素出力につなげられている。
【００５４】
レジスタ１０１と１０２の出力はコンパレータ１１１の入力につなげられており、コンパレータ１１１の出力は回路１１０につなげられている。
【００５５】
カウンタ１０８のリセット入力は論理ゲート１１２の入力と論理ゲート１１６の出力とにつなげられている。
【００５６】
ユニット１００は、さらに、バッファ回路のアドレス・ゼネレータ（ｕｎ ｇｅｎｅｒａｔｅｕｒ ｄ′ａｄｒｅｓｓｅ）１１９を含む。
【００５７】
１つの画素を処理するには３クロックサイクル（ｃｙｃｌｅｓ ｄ′ｈｏｒｌｏｇｅｓ）を要するが、このパイプライン構造は１サイクルあたり１つの画素を処理することが可能である。
【００５８】
Ｔの値は第一サイクルで計算される。その後、この値は伝搬ユニットへ送られる。Ｇの値は第二サイクルで計算される。１サイクルあたり１つの画素、という速さを保証するためには、第一サイクルで生成したＴの値に相当する入力画素を注意して扱わなければならない。このため、Ｇには、（レジスタ１０１により）１サイクル遅延して入力画素値が供給される。第三サイクルでは、レジスタ１１４の出力Ｇと、遅延回線１０３につなげられたレジスタ１１７の出力とでより大きい方を、計算により求められる。Ｇを計算するためには２つの先行するサイクルを考慮に入れなければならないので、遅延回線１０３はＮｂＳｅ＋２のサイズを有していなければならない。
【００５９】
第二パスを行うユニットは前述のユニット１００とほとんど同一である。異なる点は、行の全ての画素に対して専用ユニットによる計算が行われる点と、アドレス・ゼネレータ１１９が、ＷｒｉｔｅアドレスではなくバッファＲｅａｄアドレスを生成する点である。
【００６０】
大型かつ形成可能な遅延を可能とするデータ構造を有するためにはデュアルポート記憶装置を用いることができる。
【００６１】
入力画素Ｗｒｉｔｅアドレスは演算子初期化段階の間、ゼロにあり、Ｒｅａｄアドレスはレジスタの値Ｎｂｓｅで表されるアドレスである。各クロックサイクルにおいて、アドレス間には常に異なるＮｂｓｅ＋１の値が存在するように、アドレスが増やされる。Ｎｂｓｅ＋２の遅延を課すパイプライン動作の制約条件を満たすために、記憶装置の出力には追加のレジスタが存在する。このレジスタは、より高い操作頻度を保証するために記憶装置の中に含められる。
【００６２】
目標は、全体的にパイプライン化されたデータの流れの演算子を作成することである。複数の処理パスは同時に実行される必要がある。
【００６３】
２つのユニット１０，２０は、ある時間において同じ行を処理することができない。これは、行が両方向に処理されるからである。第一パスは行を左から右に処理し、第二パスは第一パスの結果を使用するが、行を右から左にスキャンする。行の処理の途中でパイプラインを停止させないためには、新しい行が演算子に到着するたびに交換される２つの記憶装置からなるバッファ３０を使用することが必要である（これは「ピンポン」モードとして知られている）。
【００６４】
したがって、ある時間において第一パスユニット１０が「ｎ」行を処理しているとき、第二パスユニット２０は「ｎ−１」行を処理している。バッファ３０の（第一パスの）Ｗｒｉｔｅアドレスとバッファ３０の（第二パスの）Ｒｅａｄアドレスとは、それぞれユニット１０，２０のアドレス・ゼネレータにより管理される。
【００６５】
図４は、基本形態学的セル演算子の完全な構造を表す。この実施例においては次の信号が用いられている。
・入力：
・「Ｎｂｓｅ」：構造要素の半分のサイズ
・「ｓｔａｒｔ」：１にあるとき、処理の開始を表す。
・「Ｐｉｘｅｌｉｎ」：処理される画素
・「Ｄｉｌａｔｅ／ｅｒｏｄｅ」：膨張か浸食が行われるかどうかを表す。
図中には示されていないが、「ｅｎａｂｌｅ」入力は、この信号がゼロにあるときに処理の凍結を可能にする。
・出力：
・「Ｐｉｘｒｅａｄｙ」：１になるとき、ｐｉｘｅｌｏｕｔ出力が有効であることを表す。
・「Ｌｉｎｅｒｅａｄｙ」：第一行が処理されたことを表す。
・「ｎｅｗｌｉｎｅ」：個々の新しい行が処理されるたびに１へ行く。
・「ｐｉｘｅｌｏｕｔ」：処理された画素。
【００６６】
図４において、画素入力および画素出力の回路は、それぞれ参照番号１５および２５であり、ユニット１０および２０の遅延回線は、それぞれ参照番号１３および２３である。
【００６７】
本発明によると、計算区画は、上述のような複数の基本形態学的セル（ＣＭ）を含み、したがって、基本的な浸食、膨張、および恒等の形態学的セルから形態学的な勾配演算子、オープン演算子、クローズ演算子、クローズトップハット演算子、オープントップハット演算子などの合成演算子を生成することができる、複数の形態学的マクロセル（ＭＣＭ）を用いている。
【００６８】
図５は、複数の形態学的セル段階５１，５２を有する第一ブランチｆと、これと並列に並び複数の形態学的セル段階６１，６２を有する第二ブランチｇとを有する形態学的マクロセル５０の構造図を表す。
【００６９】
形態学的セル５１，５２、または６１，６２は、パイプライン化されている。
【００７０】
特に、形態学的セル５１，５２，６１，６２のそれぞれを形態学的マクロセルにより置換することで、前述の演算子よりも複雑な演算子からなる新たな形態学的マクロセルを作成することができる。より複雑な演算子は、常に、複数の基本的な演算子を「ｅｎｄ ｔｏ ｅｎｄ」で置くことにより比較的構築が単純な構造として作成される。
【００７１】
図５の構造において、形態学的セル５１，５２，６１，６２は線形構造要素を用いて浸食と膨張と恒等との関数を実行する。
【００７２】
特に、同じ段階にある全ての形態学的セルおよび形態学的マクロセル（例えば、５１と６１のセル、または５２と６２のセル）は、例えば演算論理機構７０における、結果の結合を可能とするためにパイプライン処理に同じ遅延時間を有していなければならない。
【００７３】
個々の形態学的セル５１，５２，６１，６２の機能と構造要素のサイズとは動的にプログラム可能であり、ブランチｆ，ｇの基本形態学的セル５１，５２，６１，６２からくる並列な流れは、出力において演算論理機構７０により再結合されている。
【００７４】
基本形態学的セル５１，５２，６１，６２と形態学的マクロセル５０とは、データの有用性の機能として、処理を選択的に停止し、その後パイプライン上のデータを失うことなく処理を再開するための、制御システムとの通信が可能な制御機構を有する。
【００７５】
図６は、オープン演算子を生成する形態学的マクロセル１５０の電子工学的構造を表す。
【００７６】
この図６のような場合、第一段階の形態学的セル１５１，１６１は浸食を行い、第二段階の形態学的セル１５２，１６２は膨張を行う。ここで、クローズ演算子を生成する形態学的マクロセルの電子工学的構造は、上記の構造と似ているが、この場合は第一段階の形態学的セル１５１，１６１が膨張を行い、第二段階の形態学的セル１５２，１６２が浸食を行う。
【００７７】
図７は、トップハット演算子を生成する形態学的マクロセル２５０の一般的な構造を表す。
【００７８】
この図７のような場合、第一ブランチｆは、浸食の後に膨張を行うか、または膨張の後に浸食を行うか、によりオープンまたはクローズの関数を実行する形態学的セル２５１，２５２を含む。
【００７９】
第二ブランチは恒等を行う形態学的セル２５３，２５４を含む。
【００８０】
形態学的マクロセル２５０の出力の部位には減算器２７０が存在する。
【００８１】
したがって、形態学的マクロセル２５０は、画像、実際には（セル２５１と２５２の）オープンまたはクローズ関数、を入力流れとして取得し、セル２５２からの出力流れと、恒等関数を表すセル２５３および２５４からの出力流れとの減算を行う。
【００８２】
このマクロセルは、オープントップハット関数またはクローズトップハット関数を実行する。処理の順番、すなわち、セル２５１と２５２のつながり方は、減算方向に関係する（もし、セル２５１が浸食を行い、セル２５２が膨張を行うならば、これはオープン関数を表し、セル２５２の出力は恒等セル２５４の出力から減算されなければならない）。
【００８３】
図８は、トップハット演算子の形態学的マクロセル２５０の電子工学的構造を表す。
【００８４】
構成部分「Ｍｅｍｐｉｘ」はセル２５３，２５４の役割を担い、特定個数の段階（ここでは２段階）を有する恒等演算子を構成している。構成部分「Ｍｅｍｐｉｘ」は、このように、様々な長さの形態学的マクロセルにおいてとても容易に用いられる。
【００８５】
以下、複数の行および複数の列をそれぞれ並列処理するためのデータの並列化システムについて、より詳しく説明する。
【００８６】
線形構造要素を用いることにより並列計算が比較的単純になる。画像の各行が他の行とは独立であることにより、複数の行を同時に処理することが可能である。この並列化は、各クロックパルスにおけるソース画像の流れが複数の画素により形成されていさえすれば成し遂げられる。
【００８７】
一般的に画素ベクトルは行ベクトルである。したがって、行を処理する状況において列ベクトルを得るためには画素について変換が行われる必要がある。もしソース画素ベクトルが列ベクトルであるならば、列の処理を行うためにこれが行ベクトルに変換されなければならない。
【００８８】
画素の行ベクトルについて列の処理を行っている場合、映像流れの送信を管理するシステムは、図９に示すように、列のアドレス指定（ａｄｄｒｅｓｓｉｎｇ）よりもむしろ行のアドレス指定を行うことができるとみなされる。（画素の列ベクトルについて行を処理している場合は、列のアドレス指定が用いられていなければならない。）この図９において、画素 Ｐ１，Ｐ２は既に送信された画素ベクトルを表し、画素Ｐ３は送信されている画素ベクトルを表し、残りの画素は送信される予定の画素ベクトルを表す。このタイプのアドレス指定におけるアドレスの値は、各クロックパルスのたびに１行サイズ分ずつ増やされる。このタイプの処理では行／列および列／行変換が必要とされずに済む。
【００８９】
シストリックな構造を有する本発明の構造に適合するためには、流れにおいて行／列および列／行の変換が行われなければならない。
【００９０】
図９の例では、３行と２０列を有しているが、これらの数は、当然、異なっていてもよい。
【００９１】
図１０〜１８では、サイズが４の画素行ベクトルについて考察されており、したがって、行の処理において一度に４行の計算が行われる。
【００９２】
図１０に、この仕組みを示す。第一段階において、処理される画素がバッファ３１に充填される。記憶装置には連続的に充填される、すなわち、第一記憶装置が満杯になると処理が次の記憶装置へと進む。４つの記憶装置が満杯になると、この操作はバッファ３２へと続けられ、これと同時に、各クロックパルスにおいて１行あたり１つの画素がバッファ３１から復元される。一旦この処理が初期化されると、１行ごとに４つの画素が書き込まれ、１列ごとに４つの画素が読み込まれ、４つの形態学的マクロセルＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３，ＭＣＭ４へと送信される。
【００９３】
図１１は、例として、３２ビットで４画素のソース行ベクトルにおける画素の行／列変換システムの構成を表す。
【００９４】
回路３０３はアドレス・ゼネレータを構成しており、バッファ３０１および３０２と、マルチプレクサー３０４とにつなげられた記憶装置を選択する。
【００９５】
図１１に示す例の構成は、バッファ３０１および３０２を構成する、１行のサイズを有する８つの記憶装置から成る。個々の記憶装置は、２つのポート、すなわち、３２ビットの入力ポートと８ビットの出力ポートとを有する。８つの記憶装置へ連続的に充填するために、個々の記憶装置に対して「ｃｈｉｐｓｅｌｅｃｔ」入力が独立に命令されている。画素は４つの記憶装置のまとまり（ｐａｑｕｅｔ）から読み込まれ、画素の列ベクトルが復元される。
【００９６】
アドレスは連続的に増やされ、これらのアドレスの値は記憶装置をいつ選択するか、および、マルチプレクサー３０４をどのように構成するかを示している。
【００９７】
したがって、マルチプレクサー３０４の出力は、一度に４行の処理を行う４つの同一な形態学的マクロセルＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３，ＭＣＭ４へ直接供給される。しかし、元のデータを再構築するためには類似した構造が必要とされる（まだ流れの中にある）。
【００９８】
図１２は、バッファ１３１，１３２および画素ベクトルの列／行変換を表す。
【００９９】
列／行変換は、異なる行からの画素が受け取られ、元画像を送信したシステムへ行の画素が送り返される、ということを除けば行／列変換と類似している。図１２は、この変換の一般的な原理を表している。ここでは、４つの画素の入力列ベクトルと４つの画素の出力行ベクトルとについて考えられている。
【０１００】
列／行変換では、前述の変換と同様に、どの時間においてもバッファ１３１または１３２に入ってくる４つの画素とバッファ１３２または１３１を去ってゆく４つの画素とが存在する。
【０１０１】
図１３に、この構造を示す。形態学的マクロセルＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３，ＭＣＭ４からの４画素はバッファ３１１または３１２の各行へ書き込まれる。４つの画素は、バッファ３１２または３１１の各記憶装置へ、順番に読み込まれる。各行に４つの画素が書き込まれる必要があるため、処理された画素の書き込みを行う「ｃｈｉｐ ｓｅｌｅｃｔ」入力は、４つの記憶装置のまとまりを命令する（上記参照）。アドレスは連続的に増やされ、外へ出てゆく画素のための記憶装置は、８ｘ３２ビットから３２ビットへ変換するマルチプレクサー３１４により選択される。
【０１０２】
回路３１３は、アドレス・ゼネレータおよび記憶装置選択器の回路である。
【０１０３】
特に、マルチプレクサー３１４のようなマルチプレクサーは、各段階で命令を遅延させ、システムが正確に機能することを保証するために、図１４に示すように、各段階で基本マルチプレクサー４０１〜４０７につなげられたレジスタ４１１〜４１７を有する三段階のパイプラインの形で作成されることができる。
【０１０４】
このように、図１４において、第一段階は出力がレジスタ４１１〜４１４につなげられたマルチプレクサー４０１〜４０４を含み、第二段階は出力がレジスタ４１５，４１６につなげられたマルチプレクサー４０５，４０６を含み、第三段階は出力がレジスタ４１７につなげられたマルチプレクサー４０７を含む。
【０１０５】
レジスタ４２１は、第一段階に対する第二段階のための遅延を生成し、レジスタ４２２，４２３は、第一段階に対する第三段階のための二重の遅延を作成する。
【０１０６】
図１５〜１８は、本発明の並列化システムを用いた操作の特徴的な例を表す。
【０１０７】
図１５は、ｍ行ｎ列（本図の例においては８行８列）のソース画像４１およびｂビットの画素ベクトル（本図の例においては４ビットのＡ０，Ｂ０，Ｃ０，Ｄ０）を表す。
【０１０８】
図１６は、行／列並列化の後の、並列化バッファの出力における画像４２を表す。
【０１０９】
４つの画素Ａ０，Ａ１，Ａ２，Ａ３は４つの形態学的マクロセルＭＣＭ０，ＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３へ並列に送られる。
【０１１０】
図１７は、４つの形態学的マクロセルＭＣＭ０，ＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３からきた、並列な４つの画素Ａ０′，Ａ１′，Ａ２′，Ａ３′を有する計算画像４３を表す。
【０１１１】
図１８は、図１７の計算画像に基づく列／行並列化の後、再構築された計算画像４４を表す。
【０１１２】
このように、画像の行は独立に処理される。各クロックサイクルにおいてソース画像４１の４つの画素を利用できる（図１５）。この並列化システムは、並列化を用いて複数の行と列とを一度に処理する。画素は、行ベクトルの形（例えば、｛Ａ０，Ａ１，Ａ２，Ａ３｝）で送信される。この後、これらの４つの画素は、回路中に存在する４つの形態学的マクロセルによりデータの流れとして処理される（図１６）。画素をソース画像のように再構築するために、形態学的マクロセルからの出力において逆の変換が行われる（図１７，１８）。
【０１１３】
図２で示した、バッファ３０と、画像の画素を２つのパスで処理するための２つの関数ユニット１０，２０とを含む形態学的セル５０のような基本形態学的セルにおいて実行される、最適化された一定時間の処理（ｌｅ ｔｒａｉｔｅｍｅｎｔ ａ ｔｅｍｐｓ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｏｐｔｉｍｉｓｅ）についてより詳しく説明するために、サイズが３の線形構造要素による膨張を例にとり、第一計算パスと、この後の第二計算パスとの計算結果を図１９に示す。
【０１１４】
２つのほぼ同一のパスにおいて実行される、ここで用いられているウィンドウのサイズに関する一定時間の線形の処理（ｔｒａｉｔｅｍｅｎｔ ｌｉｎｅａｉｒｅ）において、スキャンは、第一パスでは前向きに（左から右へ）、第二パスではこの逆向きに行われる。それぞれのパスは、構造要素のサイズおよび行のサイズの関数として、画素の伝搬とエッジ効果とを処理する。それぞれのパスは、エッジ効果をどう処理するかという点において異なる。第一パスは行の最後においてエッジ効果を処理し、第二パスはエッジ効果を行へ連続的に伝搬する。
【０１１５】
計算は以下の様式で行われる。
・次の条件式による、入力画素のｎ画素（Ｎ＝２ｎ＋１は、構造要素のサイズを表す）への伝搬の値ｇ（ｘ）の計算。
【０１１６】
【数１】
【０１１７】
ここで、ｋは伝搬指数である。
【０１１８】
エッジ効果の処理は、この次の、同じ行への伝搬において画素の保存を考慮に入れることを可能とする。伝搬の間に値が「忘れられる」可能性があるため、値は後に再注入されることが考慮されなければならない。
【０１１９】
パスの出力画素値は次のように計算される。
ｓ（ｘ） ＝ ｍａｘ（ｇ（ｘ），ｆ（ｘ−ｎ））
【０１２０】
図１９の例ではＮ＝３であり、したがって、オフセットおよび伝搬のサイズはｎ＝１の画素のサイズによるものである（上記式参照）。
【０１２１】
特に、処理を中心にそろえるためには、第二パスが第一パスとは逆の向きに（画素を逆方向に伝搬できるように）行われる必要がある。
【０１２２】
これら２つのパスは、専用の処理のユニットにおいて完全に等価ではないため、２つのパスそれぞれにおいてサイズの異なるｎを用いて中心のそろわない（ｎｏｎ ｃｅｎｔｒｅｓ）線形構造要素による処理操作を構築することはできない。
【０１２３】
Ｋ行とＬ列からなる画像についての複雑性（ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｅ）は、最小値／最大値の数の言葉で表すと、２．Ｋ．Ｌである。
【０１２４】
このように、この複雑性は構造要素のサイズとは無関係である。
【０１２５】
長方形のウィンドウに関する処理において、今度は、画像の列に対して第二の処理操作を行う必要がある。長方形の構造要素は２つの直交する線形構造要素に分解することができる。
【０１２６】
例えば、本発明の処理システムにおいては一秒間に２５００を超える画像が、並列化されたトップハット演算子により処理される。この処理時間は構造要素のサイズに無関係であり、このことにより、システムが完全に予測可能なものとなる。
【０１２７】
本発明の画像処理システムは、映像の調査や、特に、ナンバープレートなどの文字や数字や記号からなる繰り返しパターンを有する物体の検出に適用することができる。
【０１２８】
本発明の画像処理システムをある解像度を有する文字情報の検出に適用する場合、処理には線形構造要素のみを使用する。
【０１２９】
反復パターン（文字、数字、記号）により生成される信号は周期性を示す。この信号の周期的な特徴を探し出し、識別することにより比較的大きな画像におけるこれらの記号を有するナンバープレートの位置が検出される。
【０１３０】
図２１に表した例において、左側にあるのは処理される画像Ｉであり、自動車の正面図である。また、右側にあるのは処理の結果である画像Ｊであり、元画像におけるナンバープレートのみが現われている。
【０１３１】
図２０は、ナンバープレート検出に適用した本発明の画像処理プロセスの一般的な構造である。
【０１３２】
入力信号は並列に２つの処理ブランチへ入り、このうち一つのブランチは、行オープンモジュール８１と、この次の、値ａの閾値モジュール８３とを含み、もう一つのブランチは、行クローズモジュール８２と、この次の、値ｂの閾値モジュール８４とを含む。
【０１３３】
閾値モジュール８３，８４の出力は、交差モジュール８５へ、さらに、行オープンモジュール８６へ、さらに、列オープンモジュール８７へと供給される。
【０１３４】
全ての画像サイズについての処理を可能とするために、上記の様々な形態学的モジュールは、適宜設定可能な引数を有している。選択される構造要素のサイズは画像の解像度の関数である。画像が大きければ大きい程、ナンバープレートを表すための画素が多くなる。
【０１３５】
図２２は、図２１のナンバープレートを拡大したものである。黒と白の画素が交互にあることにより画像ＩにおけるナンバープレートＪの識別が可能となる。
【０１３６】
さらに、仮周期（ｐｓｅｕｄｏ−ｐｅｒｉｏｄｅ）Ｔｏ，Ｔｆはある解像度における反復パターンの長さとして定義される。
【０１３７】
第一段階では、図２３のような元画像に対して「Ｔｏ」の仮周期のサイズと線形構造要素（ＳＥ）とを用いてオープン関数を実行することにより、画像から白い領域を除去することが必要である（図２４）。この操作には画像の暗い値を伝搬する効果がある。したがって、ナンバープレートからは白い領域が部分的に除去されている。したがって、文字同士はもはや見分けがつかなくなる。この後、元画像に対して、サイズ「Ｔｆ」を用いてクローズ関数を実行する必要がある（図２５）。この操作には画像の明るい値を伝搬する効果がある。
【０１３８】
ここに示した例においては、構造要素ＳＥのサイズは仮周期ＴｏおよびＴｆの長さによって決定され、近似的に１５のサイズに等しいが、この例の元画像がＶＧＡサイズ（６４０×４８０画素）であり、高さの低い文字による困難を避けるために、サイズを３０として用いる。
【０１３９】
第二の段階では個々の流れが二値化される。オープン関数を実行された流れについては、文字の画素値ａより小さい値を有する画素が１に設定される。クローズ関数を実行された流れについては、文字の周辺領域の画素値ｂより大きい値を有する画素が１に設定される。この後、これらの２つの流れの交差が計算され、図２６に示す画像が得られる。
【０１４０】
ここで、図２６には小さな白い不適切な領域が存在する。この領域は、長さの短い領域に対する行オープン関数と、高さの低い領域に対する列オープン関数とを実行することで除去される。これらの関数は、浸食に用いる構造要素よりも大きな構造要素を膨張に用いて実行される。実際、画像から有用な情報を得るのは浸食であり、関心のある領域の標準サイズを保存するのは膨張である。より大きな膨張を用いることで、関心のある領域が正しく確実に網羅される。
【０１４１】
図２７の画像は、水平方向に、サイズが６０の浸食を実行した後、サイズが８０の膨張を実行することにより得られる。特に、この操作は問題としている該領域を退化させうる。したがって、この退化を修正し、残存する不適切な領域を除去するために上記と同じ処理を垂直方向に行う必要がある。この結果得られた画像（図２８）は、適切な領域が正しく網羅されたことを表している。
【０１４２】
また、閾値は設定変更が可能である。このため、コントラスト改善などの前処理を行うことで閾値の調整を単純にすることができる。
【０１４３】
閾値は反復的に調整可能である。処理が高速であるため、画像中のナンバープレートが見つかるまで複数の異なる閾値を試行してみることが可能である。路傍レーダーのように観察位置が変わらなければ、ナンバープレートはある解像度において大抵いつも同じ領域を有する。
【０１４４】
さらに、重要なこととして、最適化された一定時間の浸食／膨張アルゴリズムを用いるには画像を９０°回転させる必要があるため、垂直方向のオープン関数を実行する必要がある。
【０１４５】
この構成においては、上記のようなオープン／クローズ関数のための形態学的マクロセル１８１，１８２と、閾値化（ｓｅｕｉｌｌａｇｅ）および流れの交差を行う計算ユニット１８５とが用いられている。
【０１４６】
交差の後、行オープン関数と列オープン関数とが計算される。列オープン関数の計算は、全ての画像を処理し終わった時にのみ可能である。したがって、この処理では直接つなげられることができない。それゆえ、この処理は２つの段階に分割される。
・第一段階：画像の行の処理
（オープン／クローズ、閾値化、交差、オープン）
・第二段階：画像の列の処理
（オープン）。
【０１４７】
第二段階を始めることは、第一段階の処理が完了したことを前提とする。これは、この構成の資源が共用できることを意味する。したがって、再び第一段階の最後の行オープン関数を用い、データパスを修正して第二段階の列オープン関数を行うことが可能である。この修正が可能なのは、形態学的マクロセルの全ての引数（構造要素サイズ、画像サイズ、処理のタイプ等）がレジスタに保存されているからである。第一段階の最後において、データパスは修正され、レジスタには新しい値（変更した画像サイズ、なぜなら、画像は９０°または２７０°回転されているため）が読み込まれる。
【０１４８】
図２９は、上述のシステムの構成を表す。ここで、映像流れの送受信を行うシステムによる管理の下、データパスを修正するためのマルチプレクサー１８８が存在する。第一段階の最後において、マルチプレクサー１８８とレジスタとには、列処理の新しい引数が読み込まれる。処理は、この新しい配置において再開され、処理の最終画像が得られる。
【０１４９】
このように、第一段階において行オープン関数を実行し、第二段階において列オープン関数を実行できる形態学的マクロセル１８７を含む形態学的マクロセルは、処理の途中における引数とデータパスとの修正が可能であるため、この処理の構造は再構成可能なものである。
【０１５０】
図３０は、ナンバープレート検出システムの機能図の例を表す。
【０１５１】
処理される画像は、イーサネット（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）ネットワークなどのネットワーク２０１を経由して送信される。
【０１５２】
処理器２０２は受信した画像を記憶装置２０４に保存する。
【０１５３】
直接メモリアクセスユニット２０５，２０６は、元画像を送信し、ハードウェア処理区画２０３により処理された画像を受信するように、処理器２０２によって設定されている。１つの処理が完了すると、結果の観察のためにイーサネットネットワーク２０１を経由して画像が送信される。
【０１５４】
処理器２０２の記憶装置はこの記憶装置の母線が他の部品と共有されているため、処理される画像を全てのクロックサイクルにおいて送信することができない。当該ナンバープレート検出構成においては、いつでも処理を凍結することができるため、この問題を難なく扱うことができる。
【０１５５】
操作周波数としては、例えば、５０ＭＨｚとすれば３５６×３５６の１つの画像を１５ｍｓで処理することが可能である。
【技術分野】
【０００１】
本発明は形態学的マクロセルを用いる画像処理システムに関する。
【０００２】
本発明は、特に、数理形態学の理論、特に、浸食（ｅｒｏｓｉｏｎ）と膨張（ｄｉｌａｔａｔｉｏｎ）との操作に基づき、大型サイズ（例えば、３〜２５６画素）の線形構造要素（ｅｌｅｍｅｎｔｓ ｓｔｒｕｃｔｕｒａｎｔｓ ｌｉｎｅａｉｒｅｓ）の高速処理のために非線形画像処理技術を用いることを目的とする。
【０００３】
本発明は、より具体的には、文字、数字、記号からなる反復パターンを有する物体を検出するためのシステムに関する。
【背景技術】
【０００４】
浸食と膨張の基本原理は「最小値」および「最大値」の操作に依存している。これは、被分析画像のある特徴を強調するために、該画像の全ての部位を原点が通るように動かされる既知の幾何学の構造要素と該画像とを比較する。
【０００５】
構造要素（Ｂ）の中心は、ある近隣位置（ｕｎ ｖｏｉｓｉｎａｇｅ ｄｏｎｎｅ）の関数として「最小値」または「最大値」が保存される値を決定する。
【０００６】
構造要素（Ｂ）による画像 ｆ（ｘ）の浸食は、以下の式で定義される。
εB（ｆ（ｘ））＝ｉｎｆ｛（ｆ（ｘ−ｙ）），ｙ∈Ｂ｝ （１）
【０００７】
ｆ（ｘ−ｙ）は、構造要素を画像上で平行移動させることを表す。構造要素Ｂを動かすたびに、構造要素Ｂの領域においてとられる最小値をｆ（ｘ）へ割り当ててゆく。
【０００８】
画像の膨張は、浸食と対になったものである。膨張は次のように定義される。
βB（ｆ（ｘ））＝ｓｕｐ｛（ｆ（ｘ−ｙ）），ｙ∈Ｂ｝ （２）
【０００９】
構造要素Ｂを動かすたびに、構造要素Ｂの領域においてとられる最大値をｆ（ｘ）へ割り当ててゆく。
【００１０】
合成変換は、基本変換を結合させ、つなげることで作成される。減算、上限（ｓｕｐｒｅｍｕｍ）、下限（ｉｎｆｉｍｕｍ）などの操作により、非常に多くの種類の処理操作を実行することができる。
【００１１】
勾配（ｇｒａｄｉｅｎｔ）は、元の画像と、浸食または膨張された画像とに減算を適用することにより作成される。オープン関数（ｏｕｖｅｒｔｕｒｅ）は、元の画像を膨張させた後、この結果を浸食させることで行われる。クローズ関数（ｆｅｒｍｅｔｕｒｅ）は、この双対する変換として定義されている。
【００１２】
より高度な変換を用いて逐次交互フィルタ（ｆｉｌｔｒｅｓ ａｌｔｅｒｎｅｓ ｓｅｑｕｅｎｔｉｅｌｓ）が構成される。この変換の仕組みは、オープン関数とクローズ関数とを交互につなげるとともにＢのサイズを大きくしていくというものである。
【００１３】
「トップハット（ｃｈａｐｅａｕ ｈａｕｔ ｄｅ ｆｏｒｍｅ）」 と呼ばれる合成変換は、２通りで定義される。すなわち、クローズトップハットまたはブラックトップハット（ＢＴＨ）関数（“ｂｌａｃｋ ｔｏｐ ｈａｔ”ｏｕ“ｃｌｏｓｅ ｔｏｐ ｈａｔ”）と、オープントップハットまたはホワイトトップハット（ＷＴＨ）関数（“ｗｈｉｔｅ ｔｏｐ ｈａｔ”ｏｕ“ｏｐｅｎ ｔｏｐ ｈａｔ”）である。ＷＴＨは元の画像とオープン関数の結果との差に等しい。これは、画像においてある閾値より明るい物体を保持する。ＢＴＨは元の画像とクローズ関数の結果との差に等しい。これは、画像においてある閾値より暗い物体を保持する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１４】
本発明は、特に、映像信号の流れなどの画像の流れにおけるデータの処理を最適化し、画像処理の適合を容易にすることを目的とする。
【００１５】
線形構造要素を用いると、個々の行および列（ｌｉｇｎｅ／ｃｏｌｏｎｎｅ）が他の行および列とは独立に処理されるので、画像の行および列（ｌｉｇｎｅｓ／ｃｏｌｏｎｎｅｓ）の次元で並列化（ｐａｒａｌｌｅｌｉｓｍｅ）を適用することができる。
【００１６】
本発明の実施は、構造要素のサイズに関係なく実行時間が一定の処理に基づいているという点で有利である。
【課題を解決するための手段】
【００１７】
したがって、本発明は、形態学的マクロセルを用いる画像処理システムにおいて、
・ｂビットにコード化されたｍ行とｎ列の行列（ｍ，ｎ，ｂは整数）を含むグレースケールのデジタル画像を作成するための画像取得装置と、
・記憶装置一式と、
・処理実行中において、計算ユニットとデータパスとが個々の処理の間で再構成可能である、画像処理を行うための動的再構成可能な計算区画と、
・該画像取得装置と該記憶装置一式との間でデータを移動させ、該計算区画へのｐ個の並列なデータの流れ（ｐは整数）を制御し、該データを該計算区画で要求された関数として専用アドレスと共に送るための、制御システムと
を含み、
該計算区画は、
・１より大きい整数ｋ個の形態学的マクロセルであって、個々の該形態学的マクロセルが、整数ｅ個の段階を有するｂ個の並列なブランチで組織された基本形態学的セル一式を含み、個々の該形態学的セルが、線形構造要素の使用に基づく基本的な浸食、膨張、または恒等（ｉｄｅｎｔｉｔｅ）の関数を行い、個々の形態学的セルの機能と構造要素のサイズとが動的にプログラム可能であり、これらの基本形態学的セルからの並列な流れが、出力において演算論理機構により結合されている、形態学的マクロセルと、
・複数の行および複数の列のそれぞれを並行に処理するためにデータを並列化するための少なくとも１つのシステムであって、各システムが、２つのバッファモジュールと、１つの語をｐ個の並列なデータの流れに分解するためにｓ個の一連の同期段階（ｅｔａｇｅｓ ｓｙｎｃｈｒｏｎｅｓ）を通してパイプライン化され、形態学的マクロセルのｐ個の入力へつなげられた、デマルチプレクサーとを含むシステムと、
・ｋ個の形態学的マクロセルの出力の整数ｚ個の並列な流れから画像を再構築するための、少なくとも一つのシステムであって、各システムが、２つのバッファモジュールと、ｓ′個の一連の段階を通してパイプライン化され、該形態学的マクロセルの同期の出力とつなげられたマルチプレクサーとを含むシステムと
を含み、
該基本形態学的セルと該形態学的マクロセルとには、データの有用性の機能として、処理の実行を選択的に停止し、その後、パイプライン上のデータを失うことなく処理を再開するための、上記制御システムとの通信が可能な制御機構が与えられていることを特徴とする、形態学的マクロセルを用いる画像処理システムから構成されている。
【００１８】
本発明のシステムは、整数ｆ個のデータ並列化システムと、ｆｘｐの並列なデータの流れに対する処理を可能とするための画像再構築システムとを含んでいると有利である。
【００１９】
形態学的マクロセルは、複数の段階を有する複数のブランチを通してパイプライン化され、これらの出力が演算論理機構によって結合されていることが好ましい。
【００２０】
主な実施形態において、個々の形態学的セルは、第一および第二パスにおいて異なる方向への処理を行うための第一および第二処理ユニットを含み、第一処理ユニットと第二処理ユニットとの間にはバッファモジュールが存在する。
【００２１】
これらの第一および第二処理ユニットのそれぞれは、伝搬ユニットと、エッジ効果および専用処理を行うユニットと、遅延回線とを有することが好ましい。
【００２２】
形態学的マクロセルは、クローズ、オープン、オープントップハット、クローズトップハット、および／または勾配、のタイプの再合成演算子を再構成により定義するために、浸食、膨張、および／または恒等、の関数を提供する形態学的セルが２個つながったブランチを少なくとも２つと、演算論理機構とを含む。
【００２３】
このように、フィルタ処理（ｆｉｌｔｒａｇｅ）、画像改良、輪郭抽出、オブジェクト検出などの処理のための合成演算子を作成するために、浸食および膨張の関数に加えて、恒等関数と演算論理機構とが与えられていることが好ましい。
【００２４】
本発明は、特に、形態学的マクロセルを用い、かつ、勾配、非線形フィルタ、逐次交互フィルタ、コントラスト修正などの画像処理操作を行うための、演算論理機構と結合した少なくとも二つの形態学的マクロセルを含む、上述のような画像処理システムの利用に関する。
【００２５】
本発明は、さらに、文字、数字、記号などから構成される連続パターンを有するオブジェクトを検出するためのシステムにおいて、形態学的マクロセルと第一画像処理モジュールと第二画像処理モジュールとを用いる再構成可能な画像処理システムを含むことを特徴とするシステムに関する。
【００２６】
主な実施形態において、第一画像処理モジュールは、第一オープン／クローズモジュールと、第二オープン／クローズモジュールと、閾値との比較を行うための演算論理機構と、交差（ｉｎｔｅｒｓｅｃｔｉｏｎ）モジュールと、行オープンモジュールとを含む。
【００２７】
第二画像処理モジュールはオープン／クローズモジュールを含む。
【発明の効果】
【００２８】
本発明のシステムは、特に、ナンバープレートの検出へ適用することができる。
【００２９】
本発明のその他の特徴および利点は、以下に添付の図を参照に記載した実施形態により明らかになる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の画像処理システムのブロック図である。
【図２】２つのパスにおいて処理を行う形態学的セルの構造を表すブロック図である。
【図３】図２で示した形態学的セルの第一処理パスを構成する部分の構造を表すブロック図である。
【図４】図２で示した形態学的セルの電子工学的構造である。
【図５】形態学的マクロセル（ＭＣＭ）の一般的な構造である。
【図６】膨張、浸食、オープンまたはクローズの演算子の機能を行う形態学的マクロセルの電子工学的構造である。
【図７】勾配、オープン、クローズ、クローズトップハット、またはオープントップハットの合成演算子の機能を行う形態学的セルの構造である。
【図８】オープントップハット演算子の機能を行う形態学的マクロセルの電子工学的構造である。
【図９】並列化された画素についての行のアドレス指定（ａｄｒｅｓｓａｇｅ）の仕組みを表す図である。
【図１０】画素ベクトルの行／列変換の仕組みを表す図である。
【図１１】行／列変換システムの構造を表す図である。
【図１２】画素ベクトルの列／行変換の仕組みを表す図である。
【図１３】画素の列／行変換システムの構造を表す図である。
【図１４】図１３で示した構造において利用することのできる、３つの段階を有するマルチプレクサーの例である。
【図１５】ソース画像の例である。
【図１６】行／列並列化バッファの段階での出力における画像の例である。
【図１７】計算された画像の例である。
【図１８】列／行並列化の後に再構築された画像の例である。
【図１９】２つのパスにおいて一定時間における、線形の処理（ｔｒａｉｔｅｍｅｎｔ ｌｉｎｅａｉｒｅ）による、サイズが３の膨張の結果を表す。
【図２０】本発明の画像処理システムの構造とナンバープレート検出処理を受ける画像の例とを用いてナンバープレートを検出する方法における種々のステップを表すブロック図である。
【図２１】図２０で示した本発明の方法を用いて、画像を処理した後に得られる画像の例である。
【図２２】図２１で示した検出領域の拡大図である。
【図２３】ナンバープレート検出の処理を受ける画像の例である。
【図２４】図２３で示した画像に対してオープン関数と閾値関数とを水平方向に実行した画像に相当する処理画像である。
【図２５】図２３で示した画像に対してクローズ関数と閾値関数とを水平方向に実行した画像に相当する処理画像である。
【図２６】図２４で示した処理画像と図２５で示した処理画像との交差に相当する処理画像である。
【図２７】図２６で示した画像に対して水平方向の浸食および水平方向の膨張を行った後の画像に相当する処理画像である。
【図２８】図２７で示した画像に対して垂直方向の浸食および垂直方向の膨張を行った後の画像に相当する処理画像であり、白い領域はナンバープレートの位置を示す。
【図２９】ナンバープレート位置検出システムの構成を表したブロック図である。
【図３０】画像処理システムをナンバープレート検出に適用した例を表すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
図１は、本発明の画像処理システムの主要な構成部分である、検出器（ｃａｐｔｅｕｒ）または画像取得モジュール１と、静的領域に位置する制御システム２と、動的再構成可能領域に位置する計算区画３と、記憶装置４，５と、通信システム６とを、ブロック図式で表したものである。
【００３２】
画像取得モジュール１は、ｂビットにコード化されたｍ行とｎ列の行列（ｂ，ｍ，ｎは整数）を含むグレースケールのデジタル画像を作成する。
【００３３】
制御システム２は、画像取得システム１から記憶装置４，５へ、または直接的に計算区画へ、データを転送する。これと同時に、制御システム２は計算区画３への流れを制御し、要求された関数としてデータを専用アドレスとともに送る。計算区画３は制御システムからきたデータの流れを供給されるが、アドレス指定の機能を有している必要はない。しかし、計算区画３には、制御システムがいつでもデータの流れを中断し、その後、データを失うことなく処理を再開することを可能にするために、関連するクロックを凍結するための機構が備え付けられていることが必要不可欠である。
【００３４】
したがって、図２の構造はマイクロプロセッサーの構造とは異なり、記憶装置からのデータが計算ユニットへ入り、記憶装置に返される前に該計算ユニットにおいて処理が行われるという、シストリックな（ｓｙｓｔｏｌｉｑｕｅ）構造に近い。
【００３５】
個々の計算ユニットは、処理操作（処理タイプ、構造要素サイズ、画像サイズ、演算論理機構の機能）の間で構造を変えることが可能である。さらに、画像に対して異なる処理操作を適用するために、複数のデータパスを作成することも可能である。
【００３６】
演算子を供給する並列化システムによって、線形構造要素を用いて一度に２つ以上の行に対する処理を行うことが可能である。
【００３７】
図２〜４を参照にして以下に説明されているのは、計算区画３の基本的な構成部分を構成し、中心にそろえた（ｃｅｎｔｒｅ）構造要素と、プログラム可能な要素サイズと、引数化できる画像サイズとを用いて線形の（ｌｉｎｅａｉｒｅ）膨張または浸食を行うことが可能である形態学的セルである。
【００３８】
図２は、演算子を構成する形態学的セルの内部構造を表す。
【００３９】
図２の形態学的セルは第一および第二ユニット１０，２０を含み、これらは２つの処理パスを実行する。
【００４０】
第一および第二ユニット１０，２０はそれぞれ、３つの主要な構成部分、すなわち、
伝搬ユニット１１および２１と、
エッジ効果と専用の処理を行うためのユニット１２および２２と、
遅延回線１３および２３と、を含む。
【００４１】
ユニット１０，２０は、さらに、最大値検出のコンパレータ回路１４，２４を含む。
【００４２】
ユニット１０，２０の間にはバッファモジュール３０が存在する。
【００４３】
第一ユニット１０または第二ユニット２０における処理パスは三段階で進行する。
【００４４】
第一段階では、伝搬ユニット１１，２１がエッジ効果を取り扱えるように専用の処理ユニット１２，２２の出力が計算される。第二段階では、伝搬ユニット１１，２１が画素を、画素値と構造要素サイズと専用処理ユニット１２，２２からの出力との関数として伝搬する。最後の段階では、回路１４，２４において、伝搬の結果と遅延回線１３，２３に保存されたソース画素とが比較され、両者のうち大きい方が保持される。
【００４５】
図３は、第一パスを実行する第一ユニット１０の実施形態１００についてより詳細に表したものである。
【００４６】
図３に示すユニット１００は画素入力を有し、この入力は、エッジ効果と専用処理を行うためのユニットの入力回路１１０と、伝搬ユニットの入力回路１１３につなげられたレジスタ１０１と、遅延回線１０３とにつなげられている。
【００４７】
レジスタ１０５は、構造要素の半分のサイズに相当する値Ｎｂｓｅを保存する。
【００４８】
レジスタ１０６は、計算行（ｕｎｅ ｌｉｇｎｅ ｄｅ ｃａｌｃｕｌ）において処理される列の数に相当する値ＮｂＣｏｌｕｍｎｓを保存する。
【００４９】
レジスタ１０６の出力は、第一に、回路１１０へとつなげられ、第二に、遅延レジスタ１０９および論理ゲート１１２を経由して回路１１３へつなげられている、最終行の出力（ｕｎｅ ｓｏｒｔｉｅ ｄｅ ｆｉｎ ｄｅ ｌｉｇｎｅ）を有するカウンタ１０７の入力へとつなげられている。
【００５０】
レジスタ１０５の出力は、カウンタ１０８の入力につなげられており、該カウンタの出力は論理ゲート１１６の入力につなげられており、この論理ゲート１１６のもう一つの入力はコンパレータ回路１１５の出力につなげられている。論理ゲート１１６の出力は、回路１１３にもつなげられている。
【００５１】
エッジ効果と専用の処理を行うためのユニットは、該ユニットの出力において、エッジ効果の専用処理の結果に相当する値Tを保存するレジスタ１０２を有する。
【００５２】
伝搬ユニットは値Ｇを保存するレジスタ１１４を有し、この値Ｇはコンパレータ１１５の入力と、最大値を決定するためのコンパレータ１０４の入力とに供給される。
【００５３】
遅延回線１０３の出力は、レジスタ１０４のもう一つの入力とつなげられたレジスタ１１７につなげられており、レジスタ１０４の出力はレジスタ１１８を経由して画素出力につなげられている。
【００５４】
レジスタ１０１と１０２の出力はコンパレータ１１１の入力につなげられており、コンパレータ１１１の出力は回路１１０につなげられている。
【００５５】
カウンタ１０８のリセット入力は論理ゲート１１２の入力と論理ゲート１１６の出力とにつなげられている。
【００５６】
ユニット１００は、さらに、バッファ回路のアドレス・ゼネレータ（ｕｎ ｇｅｎｅｒａｔｅｕｒ ｄ′ａｄｒｅｓｓｅ）１１９を含む。
【００５７】
１つの画素を処理するには３クロックサイクル（ｃｙｃｌｅｓ ｄ′ｈｏｒｌｏｇｅｓ）を要するが、このパイプライン構造は１サイクルあたり１つの画素を処理することが可能である。
【００５８】
Ｔの値は第一サイクルで計算される。その後、この値は伝搬ユニットへ送られる。Ｇの値は第二サイクルで計算される。１サイクルあたり１つの画素、という速さを保証するためには、第一サイクルで生成したＴの値に相当する入力画素を注意して扱わなければならない。このため、Ｇには、（レジスタ１０１により）１サイクル遅延して入力画素値が供給される。第三サイクルでは、レジスタ１１４の出力Ｇと、遅延回線１０３につなげられたレジスタ１１７の出力とでより大きい方を、計算により求められる。Ｇを計算するためには２つの先行するサイクルを考慮に入れなければならないので、遅延回線１０３はＮｂＳｅ＋２のサイズを有していなければならない。
【００５９】
第二パスを行うユニットは前述のユニット１００とほとんど同一である。異なる点は、行の全ての画素に対して専用ユニットによる計算が行われる点と、アドレス・ゼネレータ１１９が、ＷｒｉｔｅアドレスではなくバッファＲｅａｄアドレスを生成する点である。
【００６０】
大型かつ形成可能な遅延を可能とするデータ構造を有するためにはデュアルポート記憶装置を用いることができる。
【００６１】
入力画素Ｗｒｉｔｅアドレスは演算子初期化段階の間、ゼロにあり、Ｒｅａｄアドレスはレジスタの値Ｎｂｓｅで表されるアドレスである。各クロックサイクルにおいて、アドレス間には常に異なるＮｂｓｅ＋１の値が存在するように、アドレスが増やされる。Ｎｂｓｅ＋２の遅延を課すパイプライン動作の制約条件を満たすために、記憶装置の出力には追加のレジスタが存在する。このレジスタは、より高い操作頻度を保証するために記憶装置の中に含められる。
【００６２】
目標は、全体的にパイプライン化されたデータの流れの演算子を作成することである。複数の処理パスは同時に実行される必要がある。
【００６３】
２つのユニット１０，２０は、ある時間において同じ行を処理することができない。これは、行が両方向に処理されるからである。第一パスは行を左から右に処理し、第二パスは第一パスの結果を使用するが、行を右から左にスキャンする。行の処理の途中でパイプラインを停止させないためには、新しい行が演算子に到着するたびに交換される２つの記憶装置からなるバッファ３０を使用することが必要である（これは「ピンポン」モードとして知られている）。
【００６４】
したがって、ある時間において第一パスユニット１０が「ｎ」行を処理しているとき、第二パスユニット２０は「ｎ−１」行を処理している。バッファ３０の（第一パスの）Ｗｒｉｔｅアドレスとバッファ３０の（第二パスの）Ｒｅａｄアドレスとは、それぞれユニット１０，２０のアドレス・ゼネレータにより管理される。
【００６５】
図４は、基本形態学的セル演算子の完全な構造を表す。この実施例においては次の信号が用いられている。
・入力：
・「Ｎｂｓｅ」：構造要素の半分のサイズ
・「ｓｔａｒｔ」：１にあるとき、処理の開始を表す。
・「Ｐｉｘｅｌｉｎ」：処理される画素
・「Ｄｉｌａｔｅ／ｅｒｏｄｅ」：膨張か浸食が行われるかどうかを表す。
図中には示されていないが、「ｅｎａｂｌｅ」入力は、この信号がゼロにあるときに処理の凍結を可能にする。
・出力：
・「Ｐｉｘｒｅａｄｙ」：１になるとき、ｐｉｘｅｌｏｕｔ出力が有効であることを表す。
・「Ｌｉｎｅｒｅａｄｙ」：第一行が処理されたことを表す。
・「ｎｅｗｌｉｎｅ」：個々の新しい行が処理されるたびに１へ行く。
・「ｐｉｘｅｌｏｕｔ」：処理された画素。
【００６６】
図４において、画素入力および画素出力の回路は、それぞれ参照番号１５および２５であり、ユニット１０および２０の遅延回線は、それぞれ参照番号１３および２３である。
【００６７】
本発明によると、計算区画は、上述のような複数の基本形態学的セル（ＣＭ）を含み、したがって、基本的な浸食、膨張、および恒等の形態学的セルから形態学的な勾配演算子、オープン演算子、クローズ演算子、クローズトップハット演算子、オープントップハット演算子などの合成演算子を生成することができる、複数の形態学的マクロセル（ＭＣＭ）を用いている。
【００６８】
図５は、複数の形態学的セル段階５１，５２を有する第一ブランチｆと、これと並列に並び複数の形態学的セル段階６１，６２を有する第二ブランチｇとを有する形態学的マクロセル５０の構造図を表す。
【００６９】
形態学的セル５１，５２、または６１，６２は、パイプライン化されている。
【００７０】
特に、形態学的セル５１，５２，６１，６２のそれぞれを形態学的マクロセルにより置換することで、前述の演算子よりも複雑な演算子からなる新たな形態学的マクロセルを作成することができる。より複雑な演算子は、常に、複数の基本的な演算子を「ｅｎｄ ｔｏ ｅｎｄ」で置くことにより比較的構築が単純な構造として作成される。
【００７１】
図５の構造において、形態学的セル５１，５２，６１，６２は線形構造要素を用いて浸食と膨張と恒等との関数を実行する。
【００７２】
特に、同じ段階にある全ての形態学的セルおよび形態学的マクロセル（例えば、５１と６１のセル、または５２と６２のセル）は、例えば演算論理機構７０における、結果の結合を可能とするためにパイプライン処理に同じ遅延時間を有していなければならない。
【００７３】
個々の形態学的セル５１，５２，６１，６２の機能と構造要素のサイズとは動的にプログラム可能であり、ブランチｆ，ｇの基本形態学的セル５１，５２，６１，６２からくる並列な流れは、出力において演算論理機構７０により再結合されている。
【００７４】
基本形態学的セル５１，５２，６１，６２と形態学的マクロセル５０とは、データの有用性の機能として、処理を選択的に停止し、その後パイプライン上のデータを失うことなく処理を再開するための、制御システムとの通信が可能な制御機構を有する。
【００７５】
図６は、オープン演算子を生成する形態学的マクロセル１５０の電子工学的構造を表す。
【００７６】
この図６のような場合、第一段階の形態学的セル１５１，１６１は浸食を行い、第二段階の形態学的セル１５２，１６２は膨張を行う。ここで、クローズ演算子を生成する形態学的マクロセルの電子工学的構造は、上記の構造と似ているが、この場合は第一段階の形態学的セル１５１，１６１が膨張を行い、第二段階の形態学的セル１５２，１６２が浸食を行う。
【００７７】
図７は、トップハット演算子を生成する形態学的マクロセル２５０の一般的な構造を表す。
【００７８】
この図７のような場合、第一ブランチｆは、浸食の後に膨張を行うか、または膨張の後に浸食を行うか、によりオープンまたはクローズの関数を実行する形態学的セル２５１，２５２を含む。
【００７９】
第二ブランチは恒等を行う形態学的セル２５３，２５４を含む。
【００８０】
形態学的マクロセル２５０の出力の部位には減算器２７０が存在する。
【００８１】
したがって、形態学的マクロセル２５０は、画像、実際には（セル２５１と２５２の）オープンまたはクローズ関数、を入力流れとして取得し、セル２５２からの出力流れと、恒等関数を表すセル２５３および２５４からの出力流れとの減算を行う。
【００８２】
このマクロセルは、オープントップハット関数またはクローズトップハット関数を実行する。処理の順番、すなわち、セル２５１と２５２のつながり方は、減算方向に関係する（もし、セル２５１が浸食を行い、セル２５２が膨張を行うならば、これはオープン関数を表し、セル２５２の出力は恒等セル２５４の出力から減算されなければならない）。
【００８３】
図８は、トップハット演算子の形態学的マクロセル２５０の電子工学的構造を表す。
【００８４】
構成部分「Ｍｅｍｐｉｘ」はセル２５３，２５４の役割を担い、特定個数の段階（ここでは２段階）を有する恒等演算子を構成している。構成部分「Ｍｅｍｐｉｘ」は、このように、様々な長さの形態学的マクロセルにおいてとても容易に用いられる。
【００８５】
以下、複数の行および複数の列をそれぞれ並列処理するためのデータの並列化システムについて、より詳しく説明する。
【００８６】
線形構造要素を用いることにより並列計算が比較的単純になる。画像の各行が他の行とは独立であることにより、複数の行を同時に処理することが可能である。この並列化は、各クロックパルスにおけるソース画像の流れが複数の画素により形成されていさえすれば成し遂げられる。
【００８７】
一般的に画素ベクトルは行ベクトルである。したがって、行を処理する状況において列ベクトルを得るためには画素について変換が行われる必要がある。もしソース画素ベクトルが列ベクトルであるならば、列の処理を行うためにこれが行ベクトルに変換されなければならない。
【００８８】
画素の行ベクトルについて列の処理を行っている場合、映像流れの送信を管理するシステムは、図９に示すように、列のアドレス指定（ａｄｄｒｅｓｓｉｎｇ）よりもむしろ行のアドレス指定を行うことができるとみなされる。（画素の列ベクトルについて行を処理している場合は、列のアドレス指定が用いられていなければならない。）この図９において、画素 Ｐ１，Ｐ２は既に送信された画素ベクトルを表し、画素Ｐ３は送信されている画素ベクトルを表し、残りの画素は送信される予定の画素ベクトルを表す。このタイプのアドレス指定におけるアドレスの値は、各クロックパルスのたびに１行サイズ分ずつ増やされる。このタイプの処理では行／列および列／行変換が必要とされずに済む。
【００８９】
シストリックな構造を有する本発明の構造に適合するためには、流れにおいて行／列および列／行の変換が行われなければならない。
【００９０】
図９の例では、３行と２０列を有しているが、これらの数は、当然、異なっていてもよい。
【００９１】
図１０〜１８では、サイズが４の画素行ベクトルについて考察されており、したがって、行の処理において一度に４行の計算が行われる。
【００９２】
図１０に、この仕組みを示す。第一段階において、処理される画素がバッファ３１に充填される。記憶装置には連続的に充填される、すなわち、第一記憶装置が満杯になると処理が次の記憶装置へと進む。４つの記憶装置が満杯になると、この操作はバッファ３２へと続けられ、これと同時に、各クロックパルスにおいて１行あたり１つの画素がバッファ３１から復元される。一旦この処理が初期化されると、１行ごとに４つの画素が書き込まれ、１列ごとに４つの画素が読み込まれ、４つの形態学的マクロセルＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３，ＭＣＭ４へと送信される。
【００９３】
図１１は、例として、３２ビットで４画素のソース行ベクトルにおける画素の行／列変換システムの構成を表す。
【００９４】
回路３０３はアドレス・ゼネレータを構成しており、バッファ３０１および３０２と、マルチプレクサー３０４とにつなげられた記憶装置を選択する。
【００９５】
図１１に示す例の構成は、バッファ３０１および３０２を構成する、１行のサイズを有する８つの記憶装置から成る。個々の記憶装置は、２つのポート、すなわち、３２ビットの入力ポートと８ビットの出力ポートとを有する。８つの記憶装置へ連続的に充填するために、個々の記憶装置に対して「ｃｈｉｐｓｅｌｅｃｔ」入力が独立に命令されている。画素は４つの記憶装置のまとまり（ｐａｑｕｅｔ）から読み込まれ、画素の列ベクトルが復元される。
【００９６】
アドレスは連続的に増やされ、これらのアドレスの値は記憶装置をいつ選択するか、および、マルチプレクサー３０４をどのように構成するかを示している。
【００９７】
したがって、マルチプレクサー３０４の出力は、一度に４行の処理を行う４つの同一な形態学的マクロセルＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３，ＭＣＭ４へ直接供給される。しかし、元のデータを再構築するためには類似した構造が必要とされる（まだ流れの中にある）。
【００９８】
図１２は、バッファ１３１，１３２および画素ベクトルの列／行変換を表す。
【００９９】
列／行変換は、異なる行からの画素が受け取られ、元画像を送信したシステムへ行の画素が送り返される、ということを除けば行／列変換と類似している。図１２は、この変換の一般的な原理を表している。ここでは、４つの画素の入力列ベクトルと４つの画素の出力行ベクトルとについて考えられている。
【０１００】
列／行変換では、前述の変換と同様に、どの時間においてもバッファ１３１または１３２に入ってくる４つの画素とバッファ１３２または１３１を去ってゆく４つの画素とが存在する。
【０１０１】
図１３に、この構造を示す。形態学的マクロセルＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３，ＭＣＭ４からの４画素はバッファ３１１または３１２の各行へ書き込まれる。４つの画素は、バッファ３１２または３１１の各記憶装置へ、順番に読み込まれる。各行に４つの画素が書き込まれる必要があるため、処理された画素の書き込みを行う「ｃｈｉｐ ｓｅｌｅｃｔ」入力は、４つの記憶装置のまとまりを命令する（上記参照）。アドレスは連続的に増やされ、外へ出てゆく画素のための記憶装置は、８ｘ３２ビットから３２ビットへ変換するマルチプレクサー３１４により選択される。
【０１０２】
回路３１３は、アドレス・ゼネレータおよび記憶装置選択器の回路である。
【０１０３】
特に、マルチプレクサー３１４のようなマルチプレクサーは、各段階で命令を遅延させ、システムが正確に機能することを保証するために、図１４に示すように、各段階で基本マルチプレクサー４０１〜４０７につなげられたレジスタ４１１〜４１７を有する三段階のパイプラインの形で作成されることができる。
【０１０４】
このように、図１４において、第一段階は出力がレジスタ４１１〜４１４につなげられたマルチプレクサー４０１〜４０４を含み、第二段階は出力がレジスタ４１５，４１６につなげられたマルチプレクサー４０５，４０６を含み、第三段階は出力がレジスタ４１７につなげられたマルチプレクサー４０７を含む。
【０１０５】
レジスタ４２１は、第一段階に対する第二段階のための遅延を生成し、レジスタ４２２，４２３は、第一段階に対する第三段階のための二重の遅延を作成する。
【０１０６】
図１５〜１８は、本発明の並列化システムを用いた操作の特徴的な例を表す。
【０１０７】
図１５は、ｍ行ｎ列（本図の例においては８行８列）のソース画像４１およびｂビットの画素ベクトル（本図の例においては４ビットのＡ０，Ｂ０，Ｃ０，Ｄ０）を表す。
【０１０８】
図１６は、行／列並列化の後の、並列化バッファの出力における画像４２を表す。
【０１０９】
４つの画素Ａ０，Ａ１，Ａ２，Ａ３は４つの形態学的マクロセルＭＣＭ０，ＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３へ並列に送られる。
【０１１０】
図１７は、４つの形態学的マクロセルＭＣＭ０，ＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３からきた、並列な４つの画素Ａ０′，Ａ１′，Ａ２′，Ａ３′を有する計算画像４３を表す。
【０１１１】
図１８は、図１７の計算画像に基づく列／行並列化の後、再構築された計算画像４４を表す。
【０１１２】
このように、画像の行は独立に処理される。各クロックサイクルにおいてソース画像４１の４つの画素を利用できる（図１５）。この並列化システムは、並列化を用いて複数の行と列とを一度に処理する。画素は、行ベクトルの形（例えば、｛Ａ０，Ａ１，Ａ２，Ａ３｝）で送信される。この後、これらの４つの画素は、回路中に存在する４つの形態学的マクロセルによりデータの流れとして処理される（図１６）。画素をソース画像のように再構築するために、形態学的マクロセルからの出力において逆の変換が行われる（図１７，１８）。
【０１１３】
図２で示した、バッファ３０と、画像の画素を２つのパスで処理するための２つの関数ユニット１０，２０とを含む形態学的セル５０のような基本形態学的セルにおいて実行される、最適化された一定時間の処理（ｌｅ ｔｒａｉｔｅｍｅｎｔ ａ ｔｅｍｐｓ ｃｏｎｓｔａｎｔ ｏｐｔｉｍｉｓｅ）についてより詳しく説明するために、サイズが３の線形構造要素による膨張を例にとり、第一計算パスと、この後の第二計算パスとの計算結果を図１９に示す。
【０１１４】
２つのほぼ同一のパスにおいて実行される、ここで用いられているウィンドウのサイズに関する一定時間の線形の処理（ｔｒａｉｔｅｍｅｎｔ ｌｉｎｅａｉｒｅ）において、スキャンは、第一パスでは前向きに（左から右へ）、第二パスではこの逆向きに行われる。それぞれのパスは、構造要素のサイズおよび行のサイズの関数として、画素の伝搬とエッジ効果とを処理する。それぞれのパスは、エッジ効果をどう処理するかという点において異なる。第一パスは行の最後においてエッジ効果を処理し、第二パスはエッジ効果を行へ連続的に伝搬する。
【０１１５】
計算は以下の様式で行われる。
・次の条件式による、入力画素のｎ画素（Ｎ＝２ｎ＋１は、構造要素のサイズを表す）への伝搬の値ｇ（ｘ）の計算。
【０１１６】
【数１】
【０１１７】
ここで、ｋは伝搬指数である。
【０１１８】
エッジ効果の処理は、この次の、同じ行への伝搬において画素の保存を考慮に入れることを可能とする。伝搬の間に値が「忘れられる」可能性があるため、値は後に再注入されることが考慮されなければならない。
【０１１９】
パスの出力画素値は次のように計算される。
ｓ（ｘ） ＝ ｍａｘ（ｇ（ｘ），ｆ（ｘ−ｎ））
【０１２０】
図１９の例ではＮ＝３であり、したがって、オフセットおよび伝搬のサイズはｎ＝１の画素のサイズによるものである（上記式参照）。
【０１２１】
特に、処理を中心にそろえるためには、第二パスが第一パスとは逆の向きに（画素を逆方向に伝搬できるように）行われる必要がある。
【０１２２】
これら２つのパスは、専用の処理のユニットにおいて完全に等価ではないため、２つのパスそれぞれにおいてサイズの異なるｎを用いて中心のそろわない（ｎｏｎ ｃｅｎｔｒｅｓ）線形構造要素による処理操作を構築することはできない。
【０１２３】
Ｋ行とＬ列からなる画像についての複雑性（ｃｏｍｐｌｅｘｉｔｅ）は、最小値／最大値の数の言葉で表すと、２．Ｋ．Ｌである。
【０１２４】
このように、この複雑性は構造要素のサイズとは無関係である。
【０１２５】
長方形のウィンドウに関する処理において、今度は、画像の列に対して第二の処理操作を行う必要がある。長方形の構造要素は２つの直交する線形構造要素に分解することができる。
【０１２６】
例えば、本発明の処理システムにおいては一秒間に２５００を超える画像が、並列化されたトップハット演算子により処理される。この処理時間は構造要素のサイズに無関係であり、このことにより、システムが完全に予測可能なものとなる。
【０１２７】
本発明の画像処理システムは、映像の調査や、特に、ナンバープレートなどの文字や数字や記号からなる繰り返しパターンを有する物体の検出に適用することができる。
【０１２８】
本発明の画像処理システムをある解像度を有する文字情報の検出に適用する場合、処理には線形構造要素のみを使用する。
【０１２９】
反復パターン（文字、数字、記号）により生成される信号は周期性を示す。この信号の周期的な特徴を探し出し、識別することにより比較的大きな画像におけるこれらの記号を有するナンバープレートの位置が検出される。
【０１３０】
図２１に表した例において、左側にあるのは処理される画像Ｉであり、自動車の正面図である。また、右側にあるのは処理の結果である画像Ｊであり、元画像におけるナンバープレートのみが現われている。
【０１３１】
図２０は、ナンバープレート検出に適用した本発明の画像処理プロセスの一般的な構造である。
【０１３２】
入力信号は並列に２つの処理ブランチへ入り、このうち一つのブランチは、行オープンモジュール８１と、この次の、値ａの閾値モジュール８３とを含み、もう一つのブランチは、行クローズモジュール８２と、この次の、値ｂの閾値モジュール８４とを含む。
【０１３３】
閾値モジュール８３，８４の出力は、交差モジュール８５へ、さらに、行オープンモジュール８６へ、さらに、列オープンモジュール８７へと供給される。
【０１３４】
全ての画像サイズについての処理を可能とするために、上記の様々な形態学的モジュールは、適宜設定可能な引数を有している。選択される構造要素のサイズは画像の解像度の関数である。画像が大きければ大きい程、ナンバープレートを表すための画素が多くなる。
【０１３５】
図２２は、図２１のナンバープレートを拡大したものである。黒と白の画素が交互にあることにより画像ＩにおけるナンバープレートＪの識別が可能となる。
【０１３６】
さらに、仮周期（ｐｓｅｕｄｏ−ｐｅｒｉｏｄｅ）Ｔｏ，Ｔｆはある解像度における反復パターンの長さとして定義される。
【０１３７】
第一段階では、図２３のような元画像に対して「Ｔｏ」の仮周期のサイズと線形構造要素（ＳＥ）とを用いてオープン関数を実行することにより、画像から白い領域を除去することが必要である（図２４）。この操作には画像の暗い値を伝搬する効果がある。したがって、ナンバープレートからは白い領域が部分的に除去されている。したがって、文字同士はもはや見分けがつかなくなる。この後、元画像に対して、サイズ「Ｔｆ」を用いてクローズ関数を実行する必要がある（図２５）。この操作には画像の明るい値を伝搬する効果がある。
【０１３８】
ここに示した例においては、構造要素ＳＥのサイズは仮周期ＴｏおよびＴｆの長さによって決定され、近似的に１５のサイズに等しいが、この例の元画像がＶＧＡサイズ（６４０×４８０画素）であり、高さの低い文字による困難を避けるために、サイズを３０として用いる。
【０１３９】
第二の段階では個々の流れが二値化される。オープン関数を実行された流れについては、文字の画素値ａより小さい値を有する画素が１に設定される。クローズ関数を実行された流れについては、文字の周辺領域の画素値ｂより大きい値を有する画素が１に設定される。この後、これらの２つの流れの交差が計算され、図２６に示す画像が得られる。
【０１４０】
ここで、図２６には小さな白い不適切な領域が存在する。この領域は、長さの短い領域に対する行オープン関数と、高さの低い領域に対する列オープン関数とを実行することで除去される。これらの関数は、浸食に用いる構造要素よりも大きな構造要素を膨張に用いて実行される。実際、画像から有用な情報を得るのは浸食であり、関心のある領域の標準サイズを保存するのは膨張である。より大きな膨張を用いることで、関心のある領域が正しく確実に網羅される。
【０１４１】
図２７の画像は、水平方向に、サイズが６０の浸食を実行した後、サイズが８０の膨張を実行することにより得られる。特に、この操作は問題としている該領域を退化させうる。したがって、この退化を修正し、残存する不適切な領域を除去するために上記と同じ処理を垂直方向に行う必要がある。この結果得られた画像（図２８）は、適切な領域が正しく網羅されたことを表している。
【０１４２】
また、閾値は設定変更が可能である。このため、コントラスト改善などの前処理を行うことで閾値の調整を単純にすることができる。
【０１４３】
閾値は反復的に調整可能である。処理が高速であるため、画像中のナンバープレートが見つかるまで複数の異なる閾値を試行してみることが可能である。路傍レーダーのように観察位置が変わらなければ、ナンバープレートはある解像度において大抵いつも同じ領域を有する。
【０１４４】
さらに、重要なこととして、最適化された一定時間の浸食／膨張アルゴリズムを用いるには画像を９０°回転させる必要があるため、垂直方向のオープン関数を実行する必要がある。
【０１４５】
この構成においては、上記のようなオープン／クローズ関数のための形態学的マクロセル１８１，１８２と、閾値化（ｓｅｕｉｌｌａｇｅ）および流れの交差を行う計算ユニット１８５とが用いられている。
【０１４６】
交差の後、行オープン関数と列オープン関数とが計算される。列オープン関数の計算は、全ての画像を処理し終わった時にのみ可能である。したがって、この処理では直接つなげられることができない。それゆえ、この処理は２つの段階に分割される。
・第一段階：画像の行の処理
（オープン／クローズ、閾値化、交差、オープン）
・第二段階：画像の列の処理
（オープン）。
【０１４７】
第二段階を始めることは、第一段階の処理が完了したことを前提とする。これは、この構成の資源が共用できることを意味する。したがって、再び第一段階の最後の行オープン関数を用い、データパスを修正して第二段階の列オープン関数を行うことが可能である。この修正が可能なのは、形態学的マクロセルの全ての引数（構造要素サイズ、画像サイズ、処理のタイプ等）がレジスタに保存されているからである。第一段階の最後において、データパスは修正され、レジスタには新しい値（変更した画像サイズ、なぜなら、画像は９０°または２７０°回転されているため）が読み込まれる。
【０１４８】
図２９は、上述のシステムの構成を表す。ここで、映像流れの送受信を行うシステムによる管理の下、データパスを修正するためのマルチプレクサー１８８が存在する。第一段階の最後において、マルチプレクサー１８８とレジスタとには、列処理の新しい引数が読み込まれる。処理は、この新しい配置において再開され、処理の最終画像が得られる。
【０１４９】
このように、第一段階において行オープン関数を実行し、第二段階において列オープン関数を実行できる形態学的マクロセル１８７を含む形態学的マクロセルは、処理の途中における引数とデータパスとの修正が可能であるため、この処理の構造は再構成可能なものである。
【０１５０】
図３０は、ナンバープレート検出システムの機能図の例を表す。
【０１５１】
処理される画像は、イーサネット（Ｅｔｈｅｒｎｅｔ）ネットワークなどのネットワーク２０１を経由して送信される。
【０１５２】
処理器２０２は受信した画像を記憶装置２０４に保存する。
【０１５３】
直接メモリアクセスユニット２０５，２０６は、元画像を送信し、ハードウェア処理区画２０３により処理された画像を受信するように、処理器２０２によって設定されている。１つの処理が完了すると、結果の観察のためにイーサネットネットワーク２０１を経由して画像が送信される。
【０１５４】
処理器２０２の記憶装置はこの記憶装置の母線が他の部品と共有されているため、処理される画像を全てのクロックサイクルにおいて送信することができない。当該ナンバープレート検出構成においては、いつでも処理を凍結することができるため、この問題を難なく扱うことができる。
【０１５５】
操作周波数としては、例えば、５０ＭＨｚとすれば３５６×３５６の１つの画像を１５ｍｓで処理することが可能である。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
形態学的マクロセルを用いる画像処理システムにおいて、
ｂビットにコード化されたｍ行とｎ列の行列（ｍ，ｎ，ｂは整数）を含むグレースケールのデジタル画像を作成するための、画像取得装置（１）と、
記憶装置（４，５）と、
処理実行中において、個々の処理の間で計算ユニットとデータパスとが再構成可能である、画像処理を行うための動的再構成可能な計算区画（３）と、
前記画像取得装置（１）と前記記憶装置（４，５）との間でデータを移動させ、前記計算区画（３）へ向かうデータのｐ個の並列な流れ（ｐは整数）の制御を行い、該データを該区画で要求された関数として専用アドレスと共に送るための、制御システム（２）と
を含み、
前記計算区画（３）は、
１より大きい整数ｋ個の形態学的マクロセル（５０）であって、個々の該マクロセル（５０）が、ｅ個の段階（ｅは整数）を有するｂ個の並列なブランチで組織された基本形態学的セル（５１，５２，６１，６２）を含み、個々の該セル（５１，５２，６１，６２）が、線形構造要素の使用に基づく基本的な浸食、膨張、または恒等の関数を行い、個々の形態学的セルの機能性と、該構造要素の大きさとが動的にプログラム可能であり、これらの基本形態学的セルからの並列な流れが、出力において演算論理機構により結合される、形態学的マクロセル（５０）と、
複数の行および複数の列のそれぞれを並行に処理するためにデータを並列化するための少なくとも１つのシステムであって、各システムが、２つのバッファモジュール（３０１，３０２、および３１１，３１２）と、１つの語をｐ個の並列データ流れに分解するためにｓ個の一連の同期段階を通してパイプライン化され、形態学的マクロセル（ＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３，ＭＣＭ４）のｐ個の入力へつなげられた、デマルチプレクサー（３０４，３１４）とを含むシステムと、
ｋ個の形態学的マクロセルの出力の整数ｚ個の並列な流れから画像を再構築するための少なくとも一つのシステムであって、各システムが、２つのバッファモジュールと、ｓ′個の一連の段階を通してパイプライン化され、該形態学的マクロセルの同期の出力へつなげられたマルチプレクサーとを含むシステムと
を含み、
前記基本形態学的セル（５１，５２，６１，６２）と該形態学的マクロセル（５０）とには、データの有用性の機能として、処理の実行を選択的に停止し、その後、パイプライン上のデータを失うことなく処理を再開するための、前記制御システムとの通信が可能な制御機構が与えられていることを特徴とする、形態学的マクロセルを用いる画像処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムにおいて、整数ｆ個のデータ並列化システムと、データのｆ×ｐの並列な流れに対する処理を可能とするための画像再構築システムとを含むことを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１または２に記載のシステムにおいて、複数の上記形態学的マクロセル（５０）が、複数の段階を有する複数のブランチを通してパイプライン化されており、前記マクロセルの複数の出力が演算論理機構によって結合されていることを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載のシステムにおいて、個々の上記形態学的セルが、第一および第二パスにおいて異なる方向への処理を行うための第一および第二処理ユニット（１０，２０）を含み、該第一処理ユニットと該第二処理ユニットとの間にバッファモジュールが存在することを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムにおいて、前記第一および第二処理ユニット（１０，２０）のそれぞれが、伝搬ユニット（１１，２１）と、エッジ効果および専用処理を行うユニット（１２，２２）と、遅延回線（１３，２３）とを含むことを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載のシステムにおいて、少なくとも１つの形態学的マクロセル（１５０）が、浸食を行う形態学的セルと、これに続く、膨張を行う形態学的セルとを含み、オープン演算子を定義することを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載のシステムにおいて、少なくとも１つの形態学的マクロセルが、膨張を行う形態学的セルと、これに続いて、浸食を行う形態学的セルとを含み、クローズ演算子を定義することを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載のシステムにおいて、少なくとも１つの形態学的マクロセル（２５０）が、恒等関数を行う形態学的セル（２５３，２５４）を含むことを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項６〜８のいずれかに記載のシステムにおいて、少なくとも１つの形態学的マクロセル（２５０）が、トップハットのオープン演算子またはトップハットのクローズ演算子を作成するために、浸食および膨張を実行するための第一および第二形態学的セル（２５１，２５２）と、恒等関数を実行するための第三および第四形態学的セル（２５３，２５４）と、減算器（２７０）とを含むことを特徴とするシステム。
【請求項１０】
勾配、非線形フィルタ、逐次交互フィルタ、コントラスト修正演算子などの画像処理操作を行うための、演算論理機構と結合した少なくとも２つのつなげられた形態学的マクロセルを有する、請求項６〜９のいずれかに記載のシステムの、使用。
【請求項１１】
文字、数字、記号からなる反復パターンを有する物体の検出のためのシステムにおいて、第一画像処理モジュール（１８０）と、第二画像処理モジュール（１８７）との形態学的マクロセルを用いる、請求項１〜９のいずれかに記載の再構成可能の画像処理システムを含むことを特徴とする、文字、数字、記号からなる反復パターンを有する物体の検出のためのシステム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムにおいて、第一画像処理モジュールが、第一オープン／クローズモジュール（１８１）と、第二オープン／クローズモジュール（１８２）と、閾値による比較を行うための演算論理機構と、交差モジュール（１８５）と、行オープンモジュール（１８７）とを含むことを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項１１に記載のシステムにおいて、第二画像処理モジュールがオープン／クローズモジュール（１８７）を有することを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項１１〜１３のいずれかに記載のシステムにおいて、ナンバープレートの検出に適用されることを特徴とするシステム。
【請求項１】
形態学的マクロセルを用いる画像処理システムにおいて、
ｂビットにコード化されたｍ行とｎ列の行列（ｍ，ｎ，ｂは整数）を含むグレースケールのデジタル画像を作成するための、画像取得装置（１）と、
記憶装置（４，５）と、
処理実行中において、個々の処理の間で計算ユニットとデータパスとが再構成可能である、画像処理を行うための動的再構成可能な計算区画（３）と、
前記画像取得装置（１）と前記記憶装置（４，５）との間でデータを移動させ、前記計算区画（３）へ向かうデータのｐ個の並列な流れ（ｐは整数）の制御を行い、該データを該区画で要求された関数として専用アドレスと共に送るための、制御システム（２）と
を含み、
前記計算区画（３）は、
１より大きい整数ｋ個の形態学的マクロセル（５０）であって、個々の該マクロセル（５０）が、ｅ個の段階（ｅは整数）を有するｂ個の並列なブランチで組織された基本形態学的セル（５１，５２，６１，６２）を含み、個々の該セル（５１，５２，６１，６２）が、線形構造要素の使用に基づく基本的な浸食、膨張、または恒等の関数を行い、個々の形態学的セルの機能性と、該構造要素の大きさとが動的にプログラム可能であり、これらの基本形態学的セルからの並列な流れが、出力において演算論理機構により結合される、形態学的マクロセル（５０）と、
複数の行および複数の列のそれぞれを並行に処理するためにデータを並列化するための少なくとも１つのシステムであって、各システムが、２つのバッファモジュール（３０１，３０２、および３１１，３１２）と、１つの語をｐ個の並列データ流れに分解するためにｓ個の一連の同期段階を通してパイプライン化され、形態学的マクロセル（ＭＣＭ１，ＭＣＭ２，ＭＣＭ３，ＭＣＭ４）のｐ個の入力へつなげられた、デマルチプレクサー（３０４，３１４）とを含むシステムと、
ｋ個の形態学的マクロセルの出力の整数ｚ個の並列な流れから画像を再構築するための少なくとも一つのシステムであって、各システムが、２つのバッファモジュールと、ｓ′個の一連の段階を通してパイプライン化され、該形態学的マクロセルの同期の出力へつなげられたマルチプレクサーとを含むシステムと
を含み、
前記基本形態学的セル（５１，５２，６１，６２）と該形態学的マクロセル（５０）とには、データの有用性の機能として、処理の実行を選択的に停止し、その後、パイプライン上のデータを失うことなく処理を再開するための、前記制御システムとの通信が可能な制御機構が与えられていることを特徴とする、形態学的マクロセルを用いる画像処理システム。
【請求項２】
請求項１に記載のシステムにおいて、整数ｆ個のデータ並列化システムと、データのｆ×ｐの並列な流れに対する処理を可能とするための画像再構築システムとを含むことを特徴とするシステム。
【請求項３】
請求項１または２に記載のシステムにおいて、複数の上記形態学的マクロセル（５０）が、複数の段階を有する複数のブランチを通してパイプライン化されており、前記マクロセルの複数の出力が演算論理機構によって結合されていることを特徴とするシステム。
【請求項４】
請求項１〜３のいずれかに記載のシステムにおいて、個々の上記形態学的セルが、第一および第二パスにおいて異なる方向への処理を行うための第一および第二処理ユニット（１０，２０）を含み、該第一処理ユニットと該第二処理ユニットとの間にバッファモジュールが存在することを特徴とするシステム。
【請求項５】
請求項４に記載のシステムにおいて、前記第一および第二処理ユニット（１０，２０）のそれぞれが、伝搬ユニット（１１，２１）と、エッジ効果および専用処理を行うユニット（１２，２２）と、遅延回線（１３，２３）とを含むことを特徴とするシステム。
【請求項６】
請求項１〜５のいずれかに記載のシステムにおいて、少なくとも１つの形態学的マクロセル（１５０）が、浸食を行う形態学的セルと、これに続く、膨張を行う形態学的セルとを含み、オープン演算子を定義することを特徴とするシステム。
【請求項７】
請求項１〜６のいずれかに記載のシステムにおいて、少なくとも１つの形態学的マクロセルが、膨張を行う形態学的セルと、これに続いて、浸食を行う形態学的セルとを含み、クローズ演算子を定義することを特徴とするシステム。
【請求項８】
請求項１〜７のいずれかに記載のシステムにおいて、少なくとも１つの形態学的マクロセル（２５０）が、恒等関数を行う形態学的セル（２５３，２５４）を含むことを特徴とするシステム。
【請求項９】
請求項６〜８のいずれかに記載のシステムにおいて、少なくとも１つの形態学的マクロセル（２５０）が、トップハットのオープン演算子またはトップハットのクローズ演算子を作成するために、浸食および膨張を実行するための第一および第二形態学的セル（２５１，２５２）と、恒等関数を実行するための第三および第四形態学的セル（２５３，２５４）と、減算器（２７０）とを含むことを特徴とするシステム。
【請求項１０】
勾配、非線形フィルタ、逐次交互フィルタ、コントラスト修正演算子などの画像処理操作を行うための、演算論理機構と結合した少なくとも２つのつなげられた形態学的マクロセルを有する、請求項６〜９のいずれかに記載のシステムの、使用。
【請求項１１】
文字、数字、記号からなる反復パターンを有する物体の検出のためのシステムにおいて、第一画像処理モジュール（１８０）と、第二画像処理モジュール（１８７）との形態学的マクロセルを用いる、請求項１〜９のいずれかに記載の再構成可能の画像処理システムを含むことを特徴とする、文字、数字、記号からなる反復パターンを有する物体の検出のためのシステム。
【請求項１２】
請求項１１に記載のシステムにおいて、第一画像処理モジュールが、第一オープン／クローズモジュール（１８１）と、第二オープン／クローズモジュール（１８２）と、閾値による比較を行うための演算論理機構と、交差モジュール（１８５）と、行オープンモジュール（１８７）とを含むことを特徴とするシステム。
【請求項１３】
請求項１１に記載のシステムにおいて、第二画像処理モジュールがオープン／クローズモジュール（１８７）を有することを特徴とするシステム。
【請求項１４】
請求項１１〜１３のいずれかに記載のシステムにおいて、ナンバープレートの検出に適用されることを特徴とするシステム。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図１４】
【図１５】
【図１６】
【図１７】
【図１８】
【図１９】
【図２０】
【図２１】
【図２２】
【図２３】
【図２４】
【図２５】
【図２６】
【図２７】
【図２８】
【図２９】
【図３０】
【公表番号】特表２０１０−５１１２４０（Ｐ２０１０−５１１２４０Ａ）
【公表日】平成２２年４月８日（２０１０．４．８）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−５３８７５４（Ｐ２００９−５３８７５４）
【出願日】平成１９年１１月２７日（２００７．１１．２７）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＦＲ２００７／０５２４０４
【国際公開番号】ＷＯ２００８／０６５３０２
【国際公開日】平成２０年６月５日（２００８．６．５）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．イーサネット
２．ＥＴＨＥＲＮＥＴ
【出願人】（５０８１９７５６１）
【氏名又は名称原語表記】ＣＯＭＭＩＳＳＡＲＩＡＴ Ａ Ｌ’ＥＮＥＲＧＩＥ ＡＴＯＭＩＱＵＥ
【Ｆターム（参考）】
【公表日】平成２２年４月８日（２０１０．４．８）
【国際特許分類】
【出願日】平成１９年１１月２７日（２００７．１１．２７）
【国際出願番号】ＰＣＴ／ＦＲ２００７／０５２４０４
【国際公開番号】ＷＯ２００８／０６５３０２
【国際公開日】平成２０年６月５日（２００８．６．５）
【公序良俗違反の表示】
（特許庁注：以下のものは登録商標）
１．イーサネット
２．ＥＴＨＥＲＮＥＴ
【出願人】（５０８１９７５６１）
【氏名又は名称原語表記】ＣＯＭＭＩＳＳＡＲＩＡＴ Ａ Ｌ’ＥＮＥＲＧＩＥ ＡＴＯＭＩＱＵＥ
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]