[发明专利]卷积处理方法及装置

说明书

本发明涉及为了用摄像器进行检查等而进行的图象处理中的卷积处理。

在图象处理中，所谓卷积就是在数字排列的影响函数核(Kernel)与图象数据之间进行的运算。使图象数据的每个像素与影响函数核的排列中心(以下简称影响函数核中心)一致，将影响函数核的各个值分别乘以与影响函数核区域相同区域的图象数据的各数据之后，对其全部进行累加，把依据该像素的结果值进行输出的运算过程称为卷积。

虽然影响函数核是数值的排列，但是用于对滤波器等的图象数据进行处理时，影响函数核被称作掩码。设图象数据的各像素值为I(x，y)，设掩码的大小为(2m+1)×(2n+1)，同时设掩码的值(以下简称掩码值)为M(x，y)，那么对于各像素的运算结果值，可以用式1表示。

[式1] Σ ( x , y ) = Σ i = - m i = m Σ j = - n j = n I ( x + i , y + j ) × M ( i + m + l , j + n + l ) ( 1 ) ]]>

这时，图象数据的指数在区域以外的情况下，一般为0值。掩码值M(x，y)的指数用正值表示。

图1表示这种计算过程的一维的例。

在进行图象处理的检查过程中，一般使用滤波器，此时随着掩码大小的不同，输出图象的质量也不同的情况经常发生。在掩码的大小变大的情况下，运算结果由于图象数据的噪声分量而变弱，因为使用者可以调整的数值变多，所以能得到更正确的结果值。但是，在运算过程中，因为必须按照掩码的大小对每个像素进行一定次数的乘法和加法运算，所以如果掩码的大小增大，则快速运算所需要的时间长。因此，实际上掩码的大小受到限制。

众所周知，在卷积运算过程中，使各像素和与其对应的值相乘并对那些乘得的值进行累加，求得各像素的结果值。但是，若掩码的大小增大，则存在计算量急剧增加的问题。因此，为了解决这样的问题，提出了将二维掩码分成一维掩码，或使用高速硬件尝试进行实时计算的发明。

其中，在使用硬件的现有的方法中，在美国专利5，119，444号中，作为发明的一部分，进行使用硬件的拉普拉斯算符和高斯算符的复制。在此，连续使用最简单形态的拉普拉斯算符滤波器和两项形态的滤波器共三个滤波器，构成复制了7×7高斯算符的硬件。