グレースケールモルフォロジーのための1次元処理アーキテクチャ
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概要
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数学的モルフォロジーはその論理的な見通しの良さからさまざまな画像処理に応用されており, 2値画像を扱うバイナリモルフォロジーに加え, 濃淡画像を扱うグレースケールモルフォロジーにもその有用性は高い. バイナリモルフォロジーの場合, その基本演算は AND,OR で記述される論理演算で表現されるが, グレースケールモルフォロジーの場合には, 数値の和と大小比較にその演算を帰着することができる. この演算は, 計算量が原画像と構造要素の面積に比例するため, 特に大きな構造要素が必要となる場合には計算量の増大は避けられない. そのためそれを実行するための専用のアーキテクチャも考えられているが, そのような構成の計算機で大きな構造要素によるモルフォロジー処理を実現するためには, その回路規模は大きくならざるを得ない. そこで本論文ではグレースケールの構造要素を1次元化する手法を用いて計算量を少なくし, 更にそれを効率的に実行するパイプライン式のDilation計算機を考案する. この二つの手法の組合せにより, 計算速度の向上と回路規模の大幅な削減ができることを示す.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 1996-01-25
著者
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