JP3333721B2 - 領域検出装置 - Google Patents
領域検出装置Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、所定のパターンを
持った参照画像を用意しておき、入力された探索画像か
らその参照画像と同じパターンを持つ領域を検出する領
域検出装置に関する。
持った参照画像を用意しておき、入力された探索画像か
らその参照画像と同じパターンを持つ領域を検出する領
域検出装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】病院や介護施設などの医療福祉施設で、
食事や洗濯物などを自動的に搬送するロボット（自走
車、無人走行車、自律移動ロボット）の開発が要望され
ている。その他、オフィスビルや、学校、工場などの室
内や、道路などにおいても自走車の開発が望まれてい
る。このような自走車が自律的に走行するために必要な
環境計測装置として、カメラ画像から走行環境内の目印
（ランドマーク）を検出する技術が重要である。
食事や洗濯物などを自動的に搬送するロボット（自走
車、無人走行車、自律移動ロボット）の開発が要望され
ている。その他、オフィスビルや、学校、工場などの室
内や、道路などにおいても自走車の開発が望まれてい
る。このような自走車が自律的に走行するために必要な
環境計測装置として、カメラ画像から走行環境内の目印
（ランドマーク）を検出する技術が重要である。
【０００３】画像から、例えばランドマークのような、
ある特徴を持った形状を検出する方法として、従来よ
り、画像間の相関演算によるテンプレートマッチング法
が適用されている。この方法は、あらかじめ検出するラ
ンドマークをテンプレート画像（参照画像）として設定
しておき、探索したい画像とテンプレート画像との間で
相関演算を行い、相関が高い領域を検出する方法であ
る。
ある特徴を持った形状を検出する方法として、従来よ
り、画像間の相関演算によるテンプレートマッチング法
が適用されている。この方法は、あらかじめ検出するラ
ンドマークをテンプレート画像（参照画像）として設定
しておき、探索したい画像とテンプレート画像との間で
相関演算を行い、相関が高い領域を検出する方法であ
る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】走行環境内のランドマ
ークの画像は、撮像条件の変化により明るさが一定でな
く、そのような画像の明るさが大きく変化する条件下で
正しい検出を行なう必要がある。ところが、画像間の相
関演算では、画像の明るさが変化すると相関値が大きく
変化するため、正しくランドマークを検出することが難
しくなる。この問題に対して、正規化相関演算を適用す
る方法が有効であるが、演算量が増大する。また、３値
輪郭表現によるマッチング法が提案されているが、特別
なハードウェアを必要とする（「３値輪郭表現を用いた
リアルタイムトラッキングビジョン」三菱電気 奥田ほ
か、第１３回日本ロボット学会学術講演会予稿集、ｐ
ｐ．３２１−３２２，１９９５）（“Ｔｈｒｅｅ−ｌｅ
ｖｅｌ Ｂｒｏａｄ−ＥｄｇｅＭａｔｃｈｉｎｇ ｂａ
ｓｅｄ Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ Ｒｏｂｏｔ Ｖｉｓｉｏ
ｎ”，Ｋ．Ｓｕｍｉ，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏ
ｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ
ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ｐｐ．１４１６−１
４２２，１９９５）。
ークの画像は、撮像条件の変化により明るさが一定でな
く、そのような画像の明るさが大きく変化する条件下で
正しい検出を行なう必要がある。ところが、画像間の相
関演算では、画像の明るさが変化すると相関値が大きく
変化するため、正しくランドマークを検出することが難
しくなる。この問題に対して、正規化相関演算を適用す
る方法が有効であるが、演算量が増大する。また、３値
輪郭表現によるマッチング法が提案されているが、特別
なハードウェアを必要とする（「３値輪郭表現を用いた
リアルタイムトラッキングビジョン」三菱電気 奥田ほ
か、第１３回日本ロボット学会学術講演会予稿集、ｐ
ｐ．３２１−３２２，１９９５）（“Ｔｈｒｅｅ−ｌｅ
ｖｅｌ Ｂｒｏａｄ−ＥｄｇｅＭａｔｃｈｉｎｇ ｂａ
ｓｅｄ Ｒｅａｌ−ｔｉｍｅ Ｒｏｂｏｔ Ｖｉｓｉｏ
ｎ”，Ｋ．Ｓｕｍｉ，Ｐｒｏｃ．Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏ
ｎａｌ Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎ Ｒｏｂｏｔｉｃｓ
ａｎｄ Ａｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ｐｐ．１４１６−１
４２２，１９９５）。
【０００５】本発明は、上記事情に鑑み、特別なハード
ウエアの必要性や演算量の大幅な増大化を招くことな
く、明るさが変化しても高い検出精度で領域検出を行な
うことのできる領域検出装置を提供することを目的とす
る。
ウエアの必要性や演算量の大幅な増大化を招くことな
く、明るさが変化しても高い検出精度で領域検出を行な
うことのできる領域検出装置を提供することを目的とす
る。
【０００６】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の領域検出装置は、所定のパターンに分離される対象
領域と背景領域とを有する参照画像を格納しておく参照
画像メモリと、探索画像を入力する画像入力部と、入力
された探索画像が格納される探索画像メモリと、参照画
像を構成する対象領域および背景領域に各データ値を割
り当てるデータ値割当部と、データ値割当部により対象
領域および背景領域に各データ値が割り当てられてなる
参照画像と、探索画像の全域もしくは一部領域からなる
注目領域との近似の度合いをあらわす相関値を求める相
関値演算部と、相関値演算部により求められた相関値と
所定のしきい値との大小比較を含む演算処理により、注
目領域の中から、参照画像との近似の度合いの高い注目
領域を検出する領域検出部とを備えたことを特徴とす
る。
明の領域検出装置は、所定のパターンに分離される対象
領域と背景領域とを有する参照画像を格納しておく参照
画像メモリと、探索画像を入力する画像入力部と、入力
された探索画像が格納される探索画像メモリと、参照画
像を構成する対象領域および背景領域に各データ値を割
り当てるデータ値割当部と、データ値割当部により対象
領域および背景領域に各データ値が割り当てられてなる
参照画像と、探索画像の全域もしくは一部領域からなる
注目領域との近似の度合いをあらわす相関値を求める相
関値演算部と、相関値演算部により求められた相関値と
所定のしきい値との大小比較を含む演算処理により、注
目領域の中から、参照画像との近似の度合いの高い注目
領域を検出する領域検出部とを備えたことを特徴とす
る。
【０００７】ここで、相関値演算部で求められる相関値
は、数学的な意味における相関演算により求められる相
関値である必要はなく、参照画像と注目領域との近似の
度合いを指標する値であればよい。また、探索画像は参
照画像と同一形状であってもよく、さらに広い面積を有
するものであってもよい。同一形状のときは探索画像全
域が注目領域となり、それよりも広いときは探索画像の
一部領域が注目領域となる。
は、数学的な意味における相関演算により求められる相
関値である必要はなく、参照画像と注目領域との近似の
度合いを指標する値であればよい。また、探索画像は参
照画像と同一形状であってもよく、さらに広い面積を有
するものであってもよい。同一形状のときは探索画像全
域が注目領域となり、それよりも広いときは探索画像の
一部領域が注目領域となる。
【０００８】本発明の領域検出装置は、参照画像とし
て、対象領域と背景領域のパターンのみ、あらかじめ定
められており、対象領域のデータ値および背景領域のデ
ータ値は、データ値割当部により、相関値を求めるに先
立って割り当てるようにしたため、例えばそのときの探
索画像あるいは注目領域の明るさに応じてデータ値を調
整することができ、明るさに変化があっても高精度な検
出を維持することができる。
て、対象領域と背景領域のパターンのみ、あらかじめ定
められており、対象領域のデータ値および背景領域のデ
ータ値は、データ値割当部により、相関値を求めるに先
立って割り当てるようにしたため、例えばそのときの探
索画像あるいは注目領域の明るさに応じてデータ値を調
整することができ、明るさに変化があっても高精度な検
出を維持することができる。
【０００９】ここで、上記参照画像として、互いに等し
い面積を有する対象領域と背景領域を有する参照画像を
用いることが好ましい。対象領域と背景領域との面積を
等しく設定した参照画像を用いることにより、明るさに
大きな変化があっても高精度の領域検出が可能となる。
その理由については後述する。
い面積を有する対象領域と背景領域を有する参照画像を
用いることが好ましい。対象領域と背景領域との面積を
等しく設定した参照画像を用いることにより、明るさに
大きな変化があっても高精度の領域検出が可能となる。
その理由については後述する。
【００１０】また、上記データ値割当部が、参照画像の
対象領域を構成する複数の画素それぞれに相互に同一の
第１のデータ値を割り当てるとともに、参照画像の背景
領域を構成する複数の画素それぞれに、相互に同一の第
２のデータ値を割り当てるものであることが好ましい。
例えばカメラから同一のシーンの画像を多数枚取り込ん
だ場合に、その同一のシーンから得られた多数枚の画像
の同一の画素の値は一定ではなく、種々のノイズ要因に
よるノイズを含み変動している。このようなノイズを含
んだ画像を探索の対象とする場合において、参照画像の
対象領域および背景領域がそれぞれその領域内で一定の
データ値を持つ参照画像を用いると探索画像のノイズに
対して、参照画像と近似したパターンを持つ領域を安定
的に検出することができる。
対象領域を構成する複数の画素それぞれに相互に同一の
第１のデータ値を割り当てるとともに、参照画像の背景
領域を構成する複数の画素それぞれに、相互に同一の第
２のデータ値を割り当てるものであることが好ましい。
例えばカメラから同一のシーンの画像を多数枚取り込ん
だ場合に、その同一のシーンから得られた多数枚の画像
の同一の画素の値は一定ではなく、種々のノイズ要因に
よるノイズを含み変動している。このようなノイズを含
んだ画像を探索の対象とする場合において、参照画像の
対象領域および背景領域がそれぞれその領域内で一定の
データ値を持つ参照画像を用いると探索画像のノイズに
対して、参照画像と近似したパターンを持つ領域を安定
的に検出することができる。
【００１１】また、本発明の領域検出装置において、上
記データ値割当部が、参照画像を構成する対象領域およ
び背景領域のうちの少なくとも一方の領域に異なるデー
タ値を割り当てることにより、同一のパターンであって
割り当てられたデータ値の異なる複数の参照画像を生成
するものであって、上記相関値演算部が、それら複数の
参照画像それぞれと注目領域との各相関値を求めるもの
であることも好ましい形態である。
記データ値割当部が、参照画像を構成する対象領域およ
び背景領域のうちの少なくとも一方の領域に異なるデー
タ値を割り当てることにより、同一のパターンであって
割り当てられたデータ値の異なる複数の参照画像を生成
するものであって、上記相関値演算部が、それら複数の
参照画像それぞれと注目領域との各相関値を求めるもの
であることも好ましい形態である。
【００１２】参照画像を構成する対象領域および背景領
域にそれぞれデータ値を設定すると、それらのデータ値
に適合したしきい値の設定と相俊って、ある明るさ（あ
るデータ値）の探索画像についての検出に強い参照画像
が生成される。そこで、データ値の異なる複数の参照画
像を生成して、それら複数の参照画像を用いて領域検出
を行なうと、広い範囲の明るさの変化に対して高精度の
領域検出が可能となる。
域にそれぞれデータ値を設定すると、それらのデータ値
に適合したしきい値の設定と相俊って、ある明るさ（あ
るデータ値）の探索画像についての検出に強い参照画像
が生成される。そこで、データ値の異なる複数の参照画
像を生成して、それら複数の参照画像を用いて領域検出
を行なうと、広い範囲の明るさの変化に対して高精度の
領域検出が可能となる。
【００１３】ここで、上記データ値割当部が同一のパタ
ーンであってデータ値の異なる複数の参照画像を生成す
る場合に、参照画像を構成する対象領域に割り当てられ
るデータ値と背景領域に割り当てられるデータ値とを変
数とする空間内における、相関値としきい値との大小比
較により注目領域が参照画像に近似していると判定され
る領域が、その空間内の、参照画像との近似の度合いが
高い所定領域を一部の重なりを許容して分担して埋める
ように、データ値割当部が、それぞれデータ値が割り当
てられた複数の参照画像を生成するものであるととも
に、領域検出部が、データ値割当部で生成された複数の
参照画像それぞれに応じたしきい値を設定するしきい値
設定部を備えたものであることが好ましい。
ーンであってデータ値の異なる複数の参照画像を生成す
る場合に、参照画像を構成する対象領域に割り当てられ
るデータ値と背景領域に割り当てられるデータ値とを変
数とする空間内における、相関値としきい値との大小比
較により注目領域が参照画像に近似していると判定され
る領域が、その空間内の、参照画像との近似の度合いが
高い所定領域を一部の重なりを許容して分担して埋める
ように、データ値割当部が、それぞれデータ値が割り当
てられた複数の参照画像を生成するものであるととも
に、領域検出部が、データ値割当部で生成された複数の
参照画像それぞれに応じたしきい値を設定するしきい値
設定部を備えたものであることが好ましい。
【００１４】上述のように、割り当てられたデータ値の
異なる複数の参照画像を生成してそれら複数の参照画像
を領域検出に用いることが、検出精度上は好ましいが、
参照画像を単に闇雲に複数枚生成ししきい値を設定して
も、参照画像の枚数に応じて演算量は増えるものの、明
るさによっては検出できなかったり、複数の参照画像の
いずれでも無駄に重複して検出されたりなど、不都合を
生じる可能性もある。そこで上記の空間内を分担して埋
めるように、複数の参照画像を生成するとともにそれら
の参照画像に適合したしきい値を設定することにより、
演算量をできるだけ抑えて、広い範囲の明るさの変化に
対して高精度の領域検出が可能となる。
異なる複数の参照画像を生成してそれら複数の参照画像
を領域検出に用いることが、検出精度上は好ましいが、
参照画像を単に闇雲に複数枚生成ししきい値を設定して
も、参照画像の枚数に応じて演算量は増えるものの、明
るさによっては検出できなかったり、複数の参照画像の
いずれでも無駄に重複して検出されたりなど、不都合を
生じる可能性もある。そこで上記の空間内を分担して埋
めるように、複数の参照画像を生成するとともにそれら
の参照画像に適合したしきい値を設定することにより、
演算量をできるだけ抑えて、広い範囲の明るさの変化に
対して高精度の領域検出が可能となる。
【００１５】また、上記データ値割当部が、参照画像を
構成する対象領域および背景領域に、とり得るデータ値
範囲内の最大値および最小値のうちの一方の値および他
方の値をそれぞれ割り当てるものであることも好ましい
形態である。こうすることで、広い明るさに適合する参
照画像を１つに減らすことができ、演算量を減らすこと
ができる。
構成する対象領域および背景領域に、とり得るデータ値
範囲内の最大値および最小値のうちの一方の値および他
方の値をそれぞれ割り当てるものであることも好ましい
形態である。こうすることで、広い明るさに適合する参
照画像を１つに減らすことができ、演算量を減らすこと
ができる。
【００１６】さらに、上記データ値割当部が、注目領域
内の、参照画像を構成する対象領域および背景領域にそ
れぞれ対応する各部分領域毎の、データ値の各平均的な
値を求める平均演算部を有し、その平均演算部で求めら
れた、対象領域および背景領域にそれぞれ対応する各部
分領域毎のデータ値の各平均的な値が、対象領域および
背景領域それぞれに割り当てられてなる参照画像を生成
するものであることも好ましい形態である。
内の、参照画像を構成する対象領域および背景領域にそ
れぞれ対応する各部分領域毎の、データ値の各平均的な
値を求める平均演算部を有し、その平均演算部で求めら
れた、対象領域および背景領域にそれぞれ対応する各部
分領域毎のデータ値の各平均的な値が、対象領域および
背景領域それぞれに割り当てられてなる参照画像を生成
するものであることも好ましい形態である。
【００１７】この場合、探索画像の明るさの変化の影響
がキャンセルされ、誤検出が防止される。この場合に、
上記平均演算部は、対象領域および背景領域それぞれ
に、とり得るデータ値範囲内の最大値および最小値のう
ちの一方の値および他方の値それぞれが割り当てられて
なる第１の参照画像と、対象領域および背景領域双方
に、とり得るデータ値範囲内の最大値および最小値のう
ちの一方の値が割り当てられてなる第２の参照画像とを
生成して、相関演算部に、これら第１および第２の参照
画像それぞれと注目領域との各相関値を求めさせ、これ
ら２つの相関値に基づいて、注目領域内の、参照画像を
構成する対象領域および背景領域にそれぞれ対応する各
部分領域毎の、データ値の各平均的な値を求めるもので
あることが好ましい。
がキャンセルされ、誤検出が防止される。この場合に、
上記平均演算部は、対象領域および背景領域それぞれ
に、とり得るデータ値範囲内の最大値および最小値のう
ちの一方の値および他方の値それぞれが割り当てられて
なる第１の参照画像と、対象領域および背景領域双方
に、とり得るデータ値範囲内の最大値および最小値のう
ちの一方の値が割り当てられてなる第２の参照画像とを
生成して、相関演算部に、これら第１および第２の参照
画像それぞれと注目領域との各相関値を求めさせ、これ
ら２つの相関値に基づいて、注目領域内の、参照画像を
構成する対象領域および背景領域にそれぞれ対応する各
部分領域毎の、データ値の各平均的な値を求めるもので
あることが好ましい。
【００１８】もともと相関演算部を備えていることか
ら、この相関演算部を利用して上記の演算を行なうこと
により、参照画像を構成する対象領域および背景領域に
割り当てるべき各データ値を高速に求めることができ
る。また、参照画像の対象領域および背景領域に注目領
域内の各対応する部分領域の各平均的なデータ値を割り
当てる形態において、上記領域検出部は、注目領域のノ
イズレベルと、参照画像を構成する対象領域と背景領域
との境界線の長さとに基づくしきい値を設定するしきい
値設定部を有するものであることも好ましい形態であ
る。
ら、この相関演算部を利用して上記の演算を行なうこと
により、参照画像を構成する対象領域および背景領域に
割り当てるべき各データ値を高速に求めることができ
る。また、参照画像の対象領域および背景領域に注目領
域内の各対応する部分領域の各平均的なデータ値を割り
当てる形態において、上記領域検出部は、注目領域のノ
イズレベルと、参照画像を構成する対象領域と背景領域
との境界線の長さとに基づくしきい値を設定するしきい
値設定部を有するものであることも好ましい形態であ
る。
【００１９】このようなしきい値を設定すると、注目領
域内のパターンの変化やノイズの混入があっても、所望
のパターンを持った領域を検出することができる。ま
た、本発明の領域検出装置において、相対的な位置関係
が既知の、参照画像との近似の度合が高い領域として検
出されることが予定された検出予定領域が複数設定され
ている場合において、領域検出部が、相関値としきい値
との大小比較により、参照画像との近似の度合いが高い
候補領域を求め、候補領域どうしの相対的な位置関係
と、検出予定領域どうしの相対的な位置関係とに基づい
て、候補領域の中から、参照画像との近似の度合いが高
い領域を抽出するものであることも好ましい形態であ
る。
域内のパターンの変化やノイズの混入があっても、所望
のパターンを持った領域を検出することができる。ま
た、本発明の領域検出装置において、相対的な位置関係
が既知の、参照画像との近似の度合が高い領域として検
出されることが予定された検出予定領域が複数設定され
ている場合において、領域検出部が、相関値としきい値
との大小比較により、参照画像との近似の度合いが高い
候補領域を求め、候補領域どうしの相対的な位置関係
と、検出予定領域どうしの相対的な位置関係とに基づい
て、候補領域の中から、参照画像との近似の度合いが高
い領域を抽出するものであることも好ましい形態であ
る。
【００２０】こうすることにより、誤検出の可能性を減
らすことができる。さらに、本発明の領域検出装置にお
いて、データ値割当部に、参照画像を構成する対象領域
および背景領域に各データ値が割り当てられた第１の参
照画像を生成させ、相関値演算部に第１の参照画像を注
目領域との相関値を求めさせ、領域検出部に、第１の参
照画像との近似の度合いの高い注目領域を検出させた
後、再度、データ値割当部に、領域検出部により一旦検
出された注目領域のデータ値に基づいて求められる各デ
ータ値が対象領域および背景領域に割り当てられてなる
第２の参照画像を生成させ、相関値演算部に、第２の参
照画像と、領域検出部により一旦検出された注目領域と
の相関値を求めさせ、領域検出部に、その領域検出部に
より一旦検出された注目領域の中から、第２の参照画像
との近似の度合の高い注目領域を抽出させる動作順序制
御部を備えることも好ましい形態である。
らすことができる。さらに、本発明の領域検出装置にお
いて、データ値割当部に、参照画像を構成する対象領域
および背景領域に各データ値が割り当てられた第１の参
照画像を生成させ、相関値演算部に第１の参照画像を注
目領域との相関値を求めさせ、領域検出部に、第１の参
照画像との近似の度合いの高い注目領域を検出させた
後、再度、データ値割当部に、領域検出部により一旦検
出された注目領域のデータ値に基づいて求められる各デ
ータ値が対象領域および背景領域に割り当てられてなる
第２の参照画像を生成させ、相関値演算部に、第２の参
照画像と、領域検出部により一旦検出された注目領域と
の相関値を求めさせ、領域検出部に、その領域検出部に
より一旦検出された注目領域の中から、第２の参照画像
との近似の度合の高い注目領域を抽出させる動作順序制
御部を備えることも好ましい形態である。
【００２１】このように、領域の検出のサイクルを繰り
返すと、先ず最初のサイクルで検出しようとする領域を
荒篩いして絞り込み、次のサイクルで高精度の検出を行
なうことができる。この場合に、荒篩により絞り込まれ
た領域のみ比較的演算量の大きい高精度検出の対象とす
ればよく、高精度かつ高速の領域検出が可能となる。こ
の場合に、上記データ値割当部が、第１の参照画像を生
成するにあたり、対象領域および背景領域に、とり得る
データ値範囲内の最大値および最小値のうちの一方の値
および他方の値をそれぞれ割り当てるものであることが
好ましく、またデータ値割当部が、第２の参照画像を生
成するにあたり、領域検出部により一旦検出された注目
領域内の、参照画像を構成する対象領域および背景領域
にそれぞれ対応する各部分領域毎の、データ値の各平均
的な値を、それぞれ対象領域および背景領域に割り当て
るものであることが好ましい。
返すと、先ず最初のサイクルで検出しようとする領域を
荒篩いして絞り込み、次のサイクルで高精度の検出を行
なうことができる。この場合に、荒篩により絞り込まれ
た領域のみ比較的演算量の大きい高精度検出の対象とす
ればよく、高精度かつ高速の領域検出が可能となる。こ
の場合に、上記データ値割当部が、第１の参照画像を生
成するにあたり、対象領域および背景領域に、とり得る
データ値範囲内の最大値および最小値のうちの一方の値
および他方の値をそれぞれ割り当てるものであることが
好ましく、またデータ値割当部が、第２の参照画像を生
成するにあたり、領域検出部により一旦検出された注目
領域内の、参照画像を構成する対象領域および背景領域
にそれぞれ対応する各部分領域毎の、データ値の各平均
的な値を、それぞれ対象領域および背景領域に割り当て
るものであることが好ましい。
【００２２】初回のサイクルでは、例えば最大値と最小
値とからなる参照画像を用いることにより荒篩いを行な
うことができ、次のサイクルでは、荒篩により一旦検出
された領域に合わせたデータ値を持つ参照画像を用いる
ことにより高精度の検出が可能となる。ここで、荒篩い
のための参照画像は必ずしも最大値と最小値とからなる
ものである必要はなく、例えば前述した複数の参照画像
を用いても荒篩いの目的を達成することができる。
値とからなる参照画像を用いることにより荒篩いを行な
うことができ、次のサイクルでは、荒篩により一旦検出
された領域に合わせたデータ値を持つ参照画像を用いる
ことにより高精度の検出が可能となる。ここで、荒篩い
のための参照画像は必ずしも最大値と最小値とからなる
ものである必要はなく、例えば前述した複数の参照画像
を用いても荒篩いの目的を達成することができる。
【００２３】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施形態について
説明する。図１は、本発明の領域検出装置の一実施形態
をあらわすブロック図である。この図１に示す領域検出
装置１００は、画像入力部１１０、探索画像メモリ１２
０、参照画像メモリ１３０、相関器１４０、濃度値割当
部１５０、領域検出部１６０、制御部１７０および参照
画像パターン作成部１８０を備えている。またこの領域
検出装置１００には、ビデオ用のカメラ２００が接続さ
れている。
説明する。図１は、本発明の領域検出装置の一実施形態
をあらわすブロック図である。この図１に示す領域検出
装置１００は、画像入力部１１０、探索画像メモリ１２
０、参照画像メモリ１３０、相関器１４０、濃度値割当
部１５０、領域検出部１６０、制御部１７０および参照
画像パターン作成部１８０を備えている。またこの領域
検出装置１００には、ビデオ用のカメラ２００が接続さ
れている。
【００２４】これら領域検出装置１００およびカメラ２
００は例えば自走ロボットに搭載され、その自走ロボッ
トの走行経路上の目印（「マーク」と称する）に対応す
る参照画像を設定しておき、走行時にカメラ２００で画
像（「探索画像」と称する）を撮影してその探索画像の
中からマークを検出し、それによりその自走ロボット自
身の現在の位置や向きを知ることができ、走行のための
データとして用いられる。
００は例えば自走ロボットに搭載され、その自走ロボッ
トの走行経路上の目印（「マーク」と称する）に対応す
る参照画像を設定しておき、走行時にカメラ２００で画
像（「探索画像」と称する）を撮影してその探索画像の
中からマークを検出し、それによりその自走ロボット自
身の現在の位置や向きを知ることができ、走行のための
データとして用いられる。
【００２５】図１に示す領域検出装置１００を構成する
画像入力部１１０は、カメラ２００で撮影された画像を
入力する、カメラ２００と領域検出装置１００とのイン
ターフェースを成す部分であり、カメラ２００から入力
された画像をあらわす信号がＡ／Ｄ変換されてその画像
をあらわすディジタルの画像データが生成される。以
下、簡単のため、画像とその画像をあらわす画像データ
とを区別せずに、単に画像と称する場合がある。
画像入力部１１０は、カメラ２００で撮影された画像を
入力する、カメラ２００と領域検出装置１００とのイン
ターフェースを成す部分であり、カメラ２００から入力
された画像をあらわす信号がＡ／Ｄ変換されてその画像
をあらわすディジタルの画像データが生成される。以
下、簡単のため、画像とその画像をあらわす画像データ
とを区別せずに、単に画像と称する場合がある。
【００２６】マークを実際に検出しようとする際にカメ
ラ２００で撮影された画像を、ここでは探索画像と称
し、この探索画像は画像入力部１１０を経由して探索画
像メモリ１２０に一旦入力される。一方、参照画像メモ
リ１３０には、あらかじめ設定されたマークに対応して
作成された参照画像が格納されるが、この参照画像を作
成する際は、カメラ２００によりマークが撮影され、そ
の撮影されたマークを含む画像が画像入力部１１０を経
由して参照画像パターン作成部１８０に入力され、この
参照画像パターン作成部１８０により、そのマークに対
応する参照画像が作成されて参照画像メモリ１３０に格
納される。ここで、参照画像パターン作成部１８０で作
成される参照画像は、マークをあらわす対象領域とその
マークの背景をなす背景領域とからなる所定のパターン
を有するものであり、対象領域と背景領域とのパターン
（参照画像上の領域分割の形状）は定まっているもの
の、対象領域および背景領域それぞれの濃度値は定まっ
ておらず、あるいは仮に定めた濃度値が割り当てられて
いる。尚、ここでは、画素もしくは領域に割り当てられ
る、あるいは割り当てられた、画像の濃度あるいは輝度
に対応する値を、濃度で代表させて「濃度値」と称する
ことにする。
ラ２００で撮影された画像を、ここでは探索画像と称
し、この探索画像は画像入力部１１０を経由して探索画
像メモリ１２０に一旦入力される。一方、参照画像メモ
リ１３０には、あらかじめ設定されたマークに対応して
作成された参照画像が格納されるが、この参照画像を作
成する際は、カメラ２００によりマークが撮影され、そ
の撮影されたマークを含む画像が画像入力部１１０を経
由して参照画像パターン作成部１８０に入力され、この
参照画像パターン作成部１８０により、そのマークに対
応する参照画像が作成されて参照画像メモリ１３０に格
納される。ここで、参照画像パターン作成部１８０で作
成される参照画像は、マークをあらわす対象領域とその
マークの背景をなす背景領域とからなる所定のパターン
を有するものであり、対象領域と背景領域とのパターン
（参照画像上の領域分割の形状）は定まっているもの
の、対象領域および背景領域それぞれの濃度値は定まっ
ておらず、あるいは仮に定めた濃度値が割り当てられて
いる。尚、ここでは、画素もしくは領域に割り当てられ
る、あるいは割り当てられた、画像の濃度あるいは輝度
に対応する値を、濃度で代表させて「濃度値」と称する
ことにする。
【００２７】尚、本実施形態には参照画像パターン作成
部１８０が備えられているが、この参照画像パターン作
成部１８０は必ずしも備えられている必要はない。カメ
ラ２００とは別のカメラを用いて、あるいはこのカメラ
２００を領域検出装置１００から取り外してマークを撮
影し、それにより得られた画像をマニュアルで加工した
り、あるいは他の装置に取り込んで半自動で加工して、
参照画像を作成し、そのようにして作成した参照画像を
領域検出装置１００の参照画像メモリ１３０に格納させ
てもよい。
部１８０が備えられているが、この参照画像パターン作
成部１８０は必ずしも備えられている必要はない。カメ
ラ２００とは別のカメラを用いて、あるいはこのカメラ
２００を領域検出装置１００から取り外してマークを撮
影し、それにより得られた画像をマニュアルで加工した
り、あるいは他の装置に取り込んで半自動で加工して、
参照画像を作成し、そのようにして作成した参照画像を
領域検出装置１００の参照画像メモリ１３０に格納させ
てもよい。
【００２８】マークを実際に検出しようとする際、参照
画像メモリ１３０に格納された参照画像は濃度値割当部
１５０に読み出され、この濃度値割当部１５０により、
その参照画像を構成する対象領域および背景領域それぞ
れに各濃度値が割り当てられる。どのような濃度値が割
り当てられるかについては、後述する。また、濃度値割
当部１５０には、平均演算部１５１が備えられている
が、この平均演算部１５１は、参照画像に割り当てる濃
度値を求めるためのものであり、一緒に後述する。
画像メモリ１３０に格納された参照画像は濃度値割当部
１５０に読み出され、この濃度値割当部１５０により、
その参照画像を構成する対象領域および背景領域それぞ
れに各濃度値が割り当てられる。どのような濃度値が割
り当てられるかについては、後述する。また、濃度値割
当部１５０には、平均演算部１５１が備えられている
が、この平均演算部１５１は、参照画像に割り当てる濃
度値を求めるためのものであり、一緒に後述する。
【００２９】マークを実際に検出しようとする際は、カ
メラ２００で撮影が行なわれ、その撮影により得られた
探索画像が画像入力部１１０を経由して探索画像メモリ
１２０に一旦格納され、この探索画像メモリ１２０に格
納された探索画像の中から注目領域が切り出されて、そ
の切り出された注目領域が相関器１４０に入力される。
メラ２００で撮影が行なわれ、その撮影により得られた
探索画像が画像入力部１１０を経由して探索画像メモリ
１２０に一旦格納され、この探索画像メモリ１２０に格
納された探索画像の中から注目領域が切り出されて、そ
の切り出された注目領域が相関器１４０に入力される。
【００３０】この相関器１４０には、濃度値割当部１５
０により濃度値が割り当てられた後の参照画像も入力さ
れる。この相関器１４０は、入力された参照画像と注目
領域との近似の度合いをあらわす相関値が求められる。
具体的には、この相関器１４０では、参照画像の各画素
のデータ値をＡij，注目領域の各画素の画素値をＢijと
したとき、対応する画素どうしの差分の絶対値の和、す
なわち、
０により濃度値が割り当てられた後の参照画像も入力さ
れる。この相関器１４０は、入力された参照画像と注目
領域との近似の度合いをあらわす相関値が求められる。
具体的には、この相関器１４０では、参照画像の各画素
のデータ値をＡij，注目領域の各画素の画素値をＢijと
したとき、対応する画素どうしの差分の絶対値の和、す
なわち、
【００３１】
【数１】
【００３２】が相関値ｄとして求められる。（１）式の
演算は、数学的な意味での相関演算ではないが、相関値
ｄが小さいほど参照画像と注目領域との近似の度合が高
いことを意味しており、本実施形態では、この（１）式
の演算を相関演算と称する。ただし、この相関値ｄは、
参照画像の濃度値を固定した場合、注目領域の全体の濃
度値（カメラで撮影したときの被写体の明るさ）によっ
て大きく変動する。
演算は、数学的な意味での相関演算ではないが、相関値
ｄが小さいほど参照画像と注目領域との近似の度合が高
いことを意味しており、本実施形態では、この（１）式
の演算を相関演算と称する。ただし、この相関値ｄは、
参照画像の濃度値を固定した場合、注目領域の全体の濃
度値（カメラで撮影したときの被写体の明るさ）によっ
て大きく変動する。
【００３３】以下、図面を参照しながら探索画像からの
注目領域の切り出し、および、相関器１４０における相
関演算について説明する。図２は、探索画像からの注目
領域の切り出し方法の説明図である。先ず探索画像の一
番上かつ一番左の隅を１つの頂点として参照画像と同一
形状の領域Ｄ1 を探索画像メモリ１２０から読み出す。
このようにして探索画像メモリ１２０から探索画像の部
分領域を読み出すことをここでは‘切り出す’と表現
し、そのようにして、切り出された部分領域を注目領域
と称する。
注目領域の切り出し、および、相関器１４０における相
関演算について説明する。図２は、探索画像からの注目
領域の切り出し方法の説明図である。先ず探索画像の一
番上かつ一番左の隅を１つの頂点として参照画像と同一
形状の領域Ｄ1 を探索画像メモリ１２０から読み出す。
このようにして探索画像メモリ１２０から探索画像の部
分領域を読み出すことをここでは‘切り出す’と表現
し、そのようにして、切り出された部分領域を注目領域
と称する。
【００３４】次に、一番隅の領域Ｄ1 がｘ方向に一画素
分ずれた領域Ｄ2 が切り出される。このとき、その一画
素分ずれた領域Ｄ2 をあらためて全部探索画素メモリ１
２０から読み出す必要はなく、相関器１４０内に一旦読
み出した注目領域を格納しておくメモリを備え、探索画
像メモリ１２０からは領域Ｄ2 に含まれており、かつ領
域Ｄ1 に含まれていない画素のみ読み出されて相関器１
４０に入力され、相関器１４０内において注目領域Ｄ2
が組立てられる。このようにして注目領域を組み立てる
場合も、注目領域を切り出すと称する。これを繰り返し
探索画像の一番右側まで達すると、一番左に戻り、今度
はｙ方向に一画素分ずれた領域が切り出され、さらにｘ
方向に順次一画素分ずつずれた領域が切り出される。こ
れがさらに繰り返され、最終的には、探索画像の一番下
かつ一番右隅の領域Ｄn が切り出される。
分ずれた領域Ｄ2 が切り出される。このとき、その一画
素分ずれた領域Ｄ2 をあらためて全部探索画素メモリ１
２０から読み出す必要はなく、相関器１４０内に一旦読
み出した注目領域を格納しておくメモリを備え、探索画
像メモリ１２０からは領域Ｄ2 に含まれており、かつ領
域Ｄ1 に含まれていない画素のみ読み出されて相関器１
４０に入力され、相関器１４０内において注目領域Ｄ2
が組立てられる。このようにして注目領域を組み立てる
場合も、注目領域を切り出すと称する。これを繰り返し
探索画像の一番右側まで達すると、一番左に戻り、今度
はｙ方向に一画素分ずれた領域が切り出され、さらにｘ
方向に順次一画素分ずつずれた領域が切り出される。こ
れがさらに繰り返され、最終的には、探索画像の一番下
かつ一番右隅の領域Ｄn が切り出される。
【００３５】相関器１４０では、このようにして順次切
り出された複数の注目領域それぞれと参照画像との間で
（１）式に従った相関演算が行なわれ、相関値ｄが求め
られる。ここでは代表的に、図２に示す１つの注目領域
Ｄを考える。参照画像は、上述したように対象領域と背
景領域とを有し、対象領域には濃度値ａ0 が割り当てら
れており、背景領域には濃度値ｂ0 が割り当てられてい
るものとする。また、対象領域、背景領域の面積はそれ
ぞれＳ1 ，Ｓ2 と表記されるが、ここでは、Ｓ1 ＝Ｓ2
である。ここではこれを面積Ｓ（＝Ｓ1 ＝Ｓ2 ）と表記
する。
り出された複数の注目領域それぞれと参照画像との間で
（１）式に従った相関演算が行なわれ、相関値ｄが求め
られる。ここでは代表的に、図２に示す１つの注目領域
Ｄを考える。参照画像は、上述したように対象領域と背
景領域とを有し、対象領域には濃度値ａ0 が割り当てら
れており、背景領域には濃度値ｂ0 が割り当てられてい
るものとする。また、対象領域、背景領域の面積はそれ
ぞれＳ1 ，Ｓ2 と表記されるが、ここでは、Ｓ1 ＝Ｓ2
である。ここではこれを面積Ｓ（＝Ｓ1 ＝Ｓ2 ）と表記
する。
【００３６】また注目領域Ｄの、参照画像の対象領域、
背景領域にそれぞれ対応する各部分領域毎の各画素の濃
度値の平均は、それぞれａ，ｂであるとする。以下で
は、参照画像の対象領域，背景領域と同じ位置関係にあ
る注目領域内の各部分領域を、それぞれ、「注目領域の
対象領域」、「注目領域の背景領域」と称する。
背景領域にそれぞれ対応する各部分領域毎の各画素の濃
度値の平均は、それぞれａ，ｂであるとする。以下で
は、参照画像の対象領域，背景領域と同じ位置関係にあ
る注目領域内の各部分領域を、それぞれ、「注目領域の
対象領域」、「注目領域の背景領域」と称する。
【００３７】図３は、相関器１４０における相関演算の
概念的な説明図である。図３（Ａ）は、図２に示すよう
な参照画像の各画素を一次元的に並べその一次元的に並
べた各画素の濃度値を縦軸に示した図である。図３
（Ａ）の横軸の左半分には対象領域の画素（濃度値ａ
0 ）が並べられ、右半分には背景領域の画素（濃度値ｂ
0 ）が並べられている。また、ここでは画素が一次元的
に並べられているため、対象領域、背景領域の面積Ｓ
は、横軸の長さに置き換えられている。また、ここで
は、濃度値の最小値は０、最大値は２５５である。
概念的な説明図である。図３（Ａ）は、図２に示すよう
な参照画像の各画素を一次元的に並べその一次元的に並
べた各画素の濃度値を縦軸に示した図である。図３
（Ａ）の横軸の左半分には対象領域の画素（濃度値ａ
0 ）が並べられ、右半分には背景領域の画素（濃度値ｂ
0 ）が並べられている。また、ここでは画素が一次元的
に並べられているため、対象領域、背景領域の面積Ｓ
は、横軸の長さに置き換えられている。また、ここで
は、濃度値の最小値は０、最大値は２５５である。
【００３８】図３（Ｂ）は、注目領域に対する、図３
（Ａ）と同様な図である。注目領域の対象領域を構成す
る各画素は横軸の左半分に並べられ、注目領域の背景領
域を構成する各画素は横軸の右半分に並べられている。
ここでは、簡単のため、注目領域の対象領域を構成する
各画素はいずれも濃度値ａを有し、注目領域の背景領域
を構成する各画素はいずれも濃度値ｂを有するものとす
る。
（Ａ）と同様な図である。注目領域の対象領域を構成す
る各画素は横軸の左半分に並べられ、注目領域の背景領
域を構成する各画素は横軸の右半分に並べられている。
ここでは、簡単のため、注目領域の対象領域を構成する
各画素はいずれも濃度値ａを有し、注目領域の背景領域
を構成する各画素はいずれも濃度値ｂを有するものとす
る。
【００３９】図３（Ｃ）は、相関器１４０における相関
演算の結果を示す模式図であり、このときの相関値ｄ
は、図３（Ａ）の図と図３（Ｂ）の図とを重ね合わせた
ときの、濃度値ａ0 と濃度値ａに挟まれた斜線を付した
領域の面積と、濃度値ｂ0 と濃度値ｂとに挟まれた、や
はり斜線付した領域の面積との和が相関値となる。すな
わち、（１）式により示される相関値ｄは、ここでは、 ｄ＝｜ａ−ａ0 ｜・Ｓ＋｜ｂ−ｂ0 ｜・Ｓ ……（２） であらわされる。
演算の結果を示す模式図であり、このときの相関値ｄ
は、図３（Ａ）の図と図３（Ｂ）の図とを重ね合わせた
ときの、濃度値ａ0 と濃度値ａに挟まれた斜線を付した
領域の面積と、濃度値ｂ0 と濃度値ｂとに挟まれた、や
はり斜線付した領域の面積との和が相関値となる。すな
わち、（１）式により示される相関値ｄは、ここでは、 ｄ＝｜ａ−ａ0 ｜・Ｓ＋｜ｂ−ｂ0 ｜・Ｓ ……（２） であらわされる。
【００４０】図１に示す相関器１４０では、上記のよう
にして相関値ｄが求められ、領域検出部１６０に入力さ
れる。この領域検出部１６０は、相関値ｄと大小比較さ
れるしきい値ｔを設定するしきい値設定部１６１を有し
ており、領域検出部１６０では相関器１４０から送られ
てきた相関値ｄとしきい値設定部１６１で設定されたし
きい値ｔとの大小関係が求められ、相関値ｄ＜しきい値
ｔのとき、今回の相関値ｄを求めるために用いられた注
目領域が参照画像に近似している（すなわち、マークを
検出した）と判定され、相関値ｄ≧しきい値ｔのとき、
今回の相関値ｄを求めるために用いられた注目領域は参
照画像とは似ていないと判定される。この判定結果、お
よび、参照画像と近似する注目領域が検出されたときそ
の注目領域の位置座標（マークの位置）がこの領域検出
装置１００から出力される。この領域検出装置１００か
ら出力されたデータは、この領域検出装置１００が搭載
された自走ロボットの走行制御に用いられる。
にして相関値ｄが求められ、領域検出部１６０に入力さ
れる。この領域検出部１６０は、相関値ｄと大小比較さ
れるしきい値ｔを設定するしきい値設定部１６１を有し
ており、領域検出部１６０では相関器１４０から送られ
てきた相関値ｄとしきい値設定部１６１で設定されたし
きい値ｔとの大小関係が求められ、相関値ｄ＜しきい値
ｔのとき、今回の相関値ｄを求めるために用いられた注
目領域が参照画像に近似している（すなわち、マークを
検出した）と判定され、相関値ｄ≧しきい値ｔのとき、
今回の相関値ｄを求めるために用いられた注目領域は参
照画像とは似ていないと判定される。この判定結果、お
よび、参照画像と近似する注目領域が検出されたときそ
の注目領域の位置座標（マークの位置）がこの領域検出
装置１００から出力される。この領域検出装置１００か
ら出力されたデータは、この領域検出装置１００が搭載
された自走ロボットの走行制御に用いられる。
【００４１】制御部１７０は、上述した動作、すなわ
ち、濃度値割当部１５０による、参照画像の対象領域、
背景領域への濃度値ａ0 ，ｂ0 の割り当て、相関器１４
０による相関演算領域検出部１６０によるマークの検出
処理の実行順序を制御するものである。制御部１７０
は、さらに、この領域検出装置１００に設定されている
各種の動作モードに応じた制御を行なう。例えば上述の
基本的な動作も１つの動作モードであり、他の動作モー
ドとしては、例えば、処理速度を上げ、かつマーク検出
の精度を上げる目的で、上記の一連の処理を複数回繰り
返す動作モードがあり、そのような一連の処理を複数回
繰り返すときのシーケンス制御も、この制御部１７０が
担っている。尚、一連の処理を複数回繰り返すモードに
ついては後述する。
ち、濃度値割当部１５０による、参照画像の対象領域、
背景領域への濃度値ａ0 ，ｂ0 の割り当て、相関器１４
０による相関演算領域検出部１６０によるマークの検出
処理の実行順序を制御するものである。制御部１７０
は、さらに、この領域検出装置１００に設定されている
各種の動作モードに応じた制御を行なう。例えば上述の
基本的な動作も１つの動作モードであり、他の動作モー
ドとしては、例えば、処理速度を上げ、かつマーク検出
の精度を上げる目的で、上記の一連の処理を複数回繰り
返す動作モードがあり、そのような一連の処理を複数回
繰り返すときのシーケンス制御も、この制御部１７０が
担っている。尚、一連の処理を複数回繰り返すモードに
ついては後述する。
【００４２】次に、（１）式もしくは（２）式により求
められた相関値ｄをしきい値処理することにより、参照
画像に近似した注目領域を検出すること、すなわちマー
クを検出することが可能であることについて説明する。
ここでは参照画像の対象領域の面積と背景領域の面積と
が異なる場合を含めて説明することから、対象領域の面
積をＳ1 ，背景領域の面積をＳ2 であらわすと、相関値
ｄは、（２）式より、 ｄ＝｜ａ−ａ0 ｜・Ｓ1 ＋｜ｂ−ｂ0 ｜・Ｓ2 ……（３） であらわされる。ただし、ここでは、一般性を失なわな
い範囲で説明を簡単化するため、ａ0 ＜ｂ0 ，Ｓ1 ≦Ｓ
2 とする。
められた相関値ｄをしきい値処理することにより、参照
画像に近似した注目領域を検出すること、すなわちマー
クを検出することが可能であることについて説明する。
ここでは参照画像の対象領域の面積と背景領域の面積と
が異なる場合を含めて説明することから、対象領域の面
積をＳ1 ，背景領域の面積をＳ2 であらわすと、相関値
ｄは、（２）式より、 ｄ＝｜ａ−ａ0 ｜・Ｓ1 ＋｜ｂ−ｂ0 ｜・Ｓ2 ……（３） であらわされる。ただし、ここでは、一般性を失なわな
い範囲で説明を簡単化するため、ａ0 ＜ｂ0 ，Ｓ1 ≦Ｓ
2 とする。
【００４３】このとき、この相関値ｄと比較されるしき
い値ｔを、 ｔ＝（ｂ0 −ａ0 ）・Ｓ1 ……（４） に設定すると、ａとａ0 の大小関係、ｂとｂ0 の大小関
係の如何にかかわらず、 ｄ＜ｔ のとき、ａ＜ｂ ……（５） が成立する。
い値ｔを、 ｔ＝（ｂ0 −ａ0 ）・Ｓ1 ……（４） に設定すると、ａとａ0 の大小関係、ｂとｂ0 の大小関
係の如何にかかわらず、 ｄ＜ｔ のとき、ａ＜ｂ ……（５） が成立する。
【００４４】つまり相関値ｄがしきい値ｔより小さいな
らば、必ず、注目領域の対象領域と背景領域との濃度値
の大小関係が、参照画像のそれと等しくなる。濃度値が
変化しても、すなわち明るさが変化しても、濃度値の大
小関係は変化しないので、参照画像と濃度値の大小関係
が同じ注目領域が、検出したいマークが撮影された領域
（これを「マーク領域」と称する）となる。
らば、必ず、注目領域の対象領域と背景領域との濃度値
の大小関係が、参照画像のそれと等しくなる。濃度値が
変化しても、すなわち明るさが変化しても、濃度値の大
小関係は変化しないので、参照画像と濃度値の大小関係
が同じ注目領域が、検出したいマークが撮影された領域
（これを「マーク領域」と称する）となる。
【００４５】さらに、このしきい値ｔが大きいほど、大
きな相関値ｄを許容でき、大きな明るさの変化に対応で
きるようになる。しきい値ｔは、（４）式に示すように
濃度値ａ0 ，ｂ0 、面積Ｓ1 によって決まる。参照画像
の濃度値ａ0 ，ｂ0 は、濃度値割当部１５０により、そ
の時その時の状況に応じて設定される。その設定の１つ
の態様として、参照画像の濃度値ａ0 ，ｂ0 として、こ
の領域検出装置１００のシステムとしてとり得る値の最
小値（ここではａ0 ＝０），最大値（ここではｂ0 ＝２
５５）を設定する態様もある。
きな相関値ｄを許容でき、大きな明るさの変化に対応で
きるようになる。しきい値ｔは、（４）式に示すように
濃度値ａ0 ，ｂ0 、面積Ｓ1 によって決まる。参照画像
の濃度値ａ0 ，ｂ0 は、濃度値割当部１５０により、そ
の時その時の状況に応じて設定される。その設定の１つ
の態様として、参照画像の濃度値ａ0 ，ｂ0 として、こ
の領域検出装置１００のシステムとしてとり得る値の最
小値（ここではａ0 ＝０），最大値（ここではｂ0 ＝２
５５）を設定する態様もある。
【００４６】面積Ｓ1 は、この領域検出装置１００を稼
働させる前の準備段階における、マークに応じた参照画
像を設定する際に定められ、ここでは、Ｓ1 ≦Ｓ2 とい
う条件下で説明を進めており、したがってＳ1 ＝Ｓ2 の
とき、しきい値ｔが最大となる。Ｓ1 ＝Ｓ2 ということ
は、参照画像の対象領域の面積Ｓ1 と背景画像の面積Ｓ
2 とが等しいことを意味し、このとき、探索画像の濃度
変化に対して最も安定的にマークを検出することができ
る。これが本実施形態において対象領域と背景領域との
面積が同一の参照画像を設定していることの理由であ
る。
働させる前の準備段階における、マークに応じた参照画
像を設定する際に定められ、ここでは、Ｓ1 ≦Ｓ2 とい
う条件下で説明を進めており、したがってＳ1 ＝Ｓ2 の
とき、しきい値ｔが最大となる。Ｓ1 ＝Ｓ2 ということ
は、参照画像の対象領域の面積Ｓ1 と背景画像の面積Ｓ
2 とが等しいことを意味し、このとき、探索画像の濃度
変化に対して最も安定的にマークを検出することができ
る。これが本実施形態において対象領域と背景領域との
面積が同一の参照画像を設定していることの理由であ
る。
【００４７】以下、各場合に分けて、いずれの場合も
（５）式が成立することを示す。 （Ａ）ａ≧ａ0 ，ｂ≧ｂ0 の場合 ｄ＜ｔより（ａ−ａ0 ）Ｓ1 ＋（ｂ−ｂ0 ）Ｓ2 ＜（ｂ
0 −ａ0 ）Ｓ1 ａＳ1 ＋ｂＳ2 −ｂ0 Ｓ2 −ｂ0 Ｓ1 ＜０ ａ＜ｂ0 ＋（ｂ0 −ｂ）（Ｓ2 ／Ｓ1 ） ｂ0 −ｂ≦０より 右辺≦ｂ0 ≦ｂ よって ａ＜ｂとなる。
（５）式が成立することを示す。 （Ａ）ａ≧ａ0 ，ｂ≧ｂ0 の場合 ｄ＜ｔより（ａ−ａ0 ）Ｓ1 ＋（ｂ−ｂ0 ）Ｓ2 ＜（ｂ
0 −ａ0 ）Ｓ1 ａＳ1 ＋ｂＳ2 −ｂ0 Ｓ2 −ｂ0 Ｓ1 ＜０ ａ＜ｂ0 ＋（ｂ0 −ｂ）（Ｓ2 ／Ｓ1 ） ｂ0 −ｂ≦０より 右辺≦ｂ0 ≦ｂ よって ａ＜ｂとなる。
【００４８】（Ｂ）ａ≧ａ0 ，ｂ＜ｂ0 の場合 ｄ＜ｔより （ａ−ａ0 ）Ｓ1 ＋（ｂ−ｂ0 ）Ｓ2 ＜（ｂ0 −ａ0 ）
Ｓ1 ａＳ1 −ｂＳ2 ＋ｂ0 Ｓ2 −ｂ0 Ｓ1 ＜０ ａ＜ｂ0 ｛１−（Ｓ2 ／Ｓ1 ）｝＋ｂ（Ｓ2 ／Ｓ1 ） １−（Ｓ2 ／Ｓ1 ）≦０，ｂ＜ｂ0 より 右辺＜ｂ｛１−（Ｓ2 ／Ｓ1 ）｝＋ｂ（Ｓ2 ／Ｓ1 ）＝
ｂ よって ａ＜ｂとなる。
Ｓ1 ａＳ1 −ｂＳ2 ＋ｂ0 Ｓ2 −ｂ0 Ｓ1 ＜０ ａ＜ｂ0 ｛１−（Ｓ2 ／Ｓ1 ）｝＋ｂ（Ｓ2 ／Ｓ1 ） １−（Ｓ2 ／Ｓ1 ）≦０，ｂ＜ｂ0 より 右辺＜ｂ｛１−（Ｓ2 ／Ｓ1 ）｝＋ｂ（Ｓ2 ／Ｓ1 ）＝
ｂ よって ａ＜ｂとなる。
【００４９】（Ｃ）ａ＜ａ0 ，ｂ≧ｂ0 の場合 ａ0 ＜ｂ0 よりａ＜ｂとなる。 （Ｄ）ａ＜ａ0 ，ｂ＜ｂ0 の場合 ｄ＜ｔより （ａ0 −ａ）Ｓ1 ＋（ｂ0 −ｂ）Ｓ2 ＜（ｂ0 −ａ0 ）
Ｓ1 （２ａ0 −ａ）（Ｓ1 ／Ｓ2 ）＋ｂ0 ｛１−（Ｓ1 ／Ｓ
2 ）｝＜ｂ １−（Ｓ1 ／Ｓ2 ）＞０，ｂ＜ｂ0 より ｂ0 ｛１−（Ｓ1 ／Ｓ2 ）｝＞ｂ｛１−（Ｓ1 ／Ｓ
2 ）｝ よって （２ａ0 −ａ）（Ｓ1 ／Ｓ2 ）＋ｂ｛１−（Ｓ1 ／Ｓ
2 ）｝＜ｂ （２ａ0 −ａ）（Ｓ1 ／Ｓ2 ）＜ｂ（Ｓ1 ／Ｓ2 ） 又 ａ＜ａ0 より 左辺＞（２ａ−ａ）（Ｓ1 ／Ｓ2 ） よって ａ（Ｓ1 ／Ｓ2 ）＜ｂ（Ｓ1 ／Ｓ2 ） となりａ＜ｂが成立する。
Ｓ1 （２ａ0 −ａ）（Ｓ1 ／Ｓ2 ）＋ｂ0 ｛１−（Ｓ1 ／Ｓ
2 ）｝＜ｂ １−（Ｓ1 ／Ｓ2 ）＞０，ｂ＜ｂ0 より ｂ0 ｛１−（Ｓ1 ／Ｓ2 ）｝＞ｂ｛１−（Ｓ1 ／Ｓ
2 ）｝ よって （２ａ0 −ａ）（Ｓ1 ／Ｓ2 ）＋ｂ｛１−（Ｓ1 ／Ｓ
2 ）｝＜ｂ （２ａ0 −ａ）（Ｓ1 ／Ｓ2 ）＜ｂ（Ｓ1 ／Ｓ2 ） 又 ａ＜ａ0 より 左辺＞（２ａ−ａ）（Ｓ1 ／Ｓ2 ） よって ａ（Ｓ1 ／Ｓ2 ）＜ｂ（Ｓ1 ／Ｓ2 ） となりａ＜ｂが成立する。
【００５０】以上の（Ａ）〜（Ｄ）より、ａとａ0 の大
小関係，ｂとｂ0 の大小関係の如何にかかわらず（５）
式が成立することがわかる。図４は、対象領域と参照領
域の面積が等しい参照画像の設定方法の一例を示すフロ
ーチャート、図５は図４のフローチャートの説明中で参
照される参照画像のヒストグラムである。
小関係，ｂとｂ0 の大小関係の如何にかかわらず（５）
式が成立することがわかる。図４は、対象領域と参照領
域の面積が等しい参照画像の設定方法の一例を示すフロ
ーチャート、図５は図４のフローチャートの説明中で参
照される参照画像のヒストグラムである。
【００５１】カメラ２００、でマークとして設定しよう
とする領域が撮影されてその撮影により得られた画像が
画像入力部１１０を経由して参照画像パターン作成部１
８０に入力される。この参照画像パターン作成部１８０
では、図４に示すフローチャートに従って、この参照画
像パターン作成部１８０に入力された画像に基づいて、
参照画像のパターンが作成される。
とする領域が撮影されてその撮影により得られた画像が
画像入力部１１０を経由して参照画像パターン作成部１
８０に入力される。この参照画像パターン作成部１８０
では、図４に示すフローチャートに従って、この参照画
像パターン作成部１８０に入力された画像に基づいて、
参照画像のパターンが作成される。
【００５２】先ず、入力された画像の中からそのマーク
が映し出された領域を参照画像（の候補）として設定す
る（ステップ４＿１）。このとき参照画像を設定する基
になる画像は、カメラで得られた１フレーム分の画像で
あってもよいが、より好ましくは多数フレームについて
の平均画像を用いるのがよい。平均画像を用いることに
より、各フレーム毎の画像に含まれるノイズ成分が抑制
されるからである。
が映し出された領域を参照画像（の候補）として設定す
る（ステップ４＿１）。このとき参照画像を設定する基
になる画像は、カメラで得られた１フレーム分の画像で
あってもよいが、より好ましくは多数フレームについて
の平均画像を用いるのがよい。平均画像を用いることに
より、各フレーム毎の画像に含まれるノイズ成分が抑制
されるからである。
【００５３】次にステップ４＿１で設定した参照画像を
対象領域と背景領域とに分割するこの領域分割にあたっ
ては、ここでは、ステップ４＿１で設定した参照画像の
画素の濃度値のヒストグラムが求められ（図５参照）、
このヒストグラムの中のくぼみｅをしきい値として参照
画像が二分されることにより、その参照画像が対象領域
と背景領域とに分割される（ステップ４＿２）。
対象領域と背景領域とに分割するこの領域分割にあたっ
ては、ここでは、ステップ４＿１で設定した参照画像の
画素の濃度値のヒストグラムが求められ（図５参照）、
このヒストグラムの中のくぼみｅをしきい値として参照
画像が二分されることにより、その参照画像が対象領域
と背景領域とに分割される（ステップ４＿２）。
【００５４】参照画像が対象領域と背景領域とに分割さ
れると、次に、分割された対象領域の面積と背景画像の
面積とが等しいか否かが判定される（ステップ４＿
３）。それらの面積が等しくないときは、カメラで得ら
れた画像上での参照画像の位置を移動させて（ステップ
４＿４）、ステップ４＿２に戻り、以下同様のことを繰
り返す。ステップ４＿３において、対象領域の面積と背
景領域の面積が等しいことが判定されると、対象領域の
面積と背景領域の面積が等しい参照画像が求められたこ
とになる。
れると、次に、分割された対象領域の面積と背景画像の
面積とが等しいか否かが判定される（ステップ４＿
３）。それらの面積が等しくないときは、カメラで得ら
れた画像上での参照画像の位置を移動させて（ステップ
４＿４）、ステップ４＿２に戻り、以下同様のことを繰
り返す。ステップ４＿３において、対象領域の面積と背
景領域の面積が等しいことが判定されると、対象領域の
面積と背景領域の面積が等しい参照画像が求められたこ
とになる。
【００５５】このようにして参照画像が求められると、
その参照画像の対象領域の濃度値、および背景領域の濃
度値の情報は捨て去られ、対象領域と背景領域とからな
るパターンの情報が抽出されて、図１に示す参照画像メ
モリ１３０に格納される。本実施形態に関するこれまで
の説明では、参照画像の対象領域および背景領域にはそ
れぞれ濃度値ａ0 ，ｂ0 が割り当てられるとして説明し
てきたが、本実施形態では、このように、参照画像の対
象領域を構成する画素にはどの画素にも同一の濃度値ａ
0 が割り当てられ、参照画像の背景領域を構成する画素
にはどの画素にも同一の濃度値ｂ0 が割り当てられる。
その理由は以下の通りである。
その参照画像の対象領域の濃度値、および背景領域の濃
度値の情報は捨て去られ、対象領域と背景領域とからな
るパターンの情報が抽出されて、図１に示す参照画像メ
モリ１３０に格納される。本実施形態に関するこれまで
の説明では、参照画像の対象領域および背景領域にはそ
れぞれ濃度値ａ0 ，ｂ0 が割り当てられるとして説明し
てきたが、本実施形態では、このように、参照画像の対
象領域を構成する画素にはどの画素にも同一の濃度値ａ
0 が割り当てられ、参照画像の背景領域を構成する画素
にはどの画素にも同一の濃度値ｂ0 が割り当てられる。
その理由は以下の通りである。
【００５６】探索画像内の注目領域の濃度値は一定でな
いので、参照画像の濃度値が一定でないと、同じシーン
の注目領域に対してもフレーム毎に相関値が異なり、相
関値に誤差が生じる。これは、ここで採用している相関
演算が参照画像と注目領域の互いに対応する画素毎に差
分を演算しているためで、この相関演算では画素ごとの
ノイズが累積されてしまうことによる。そこで、参照画
像の対象領域と背景領域の濃度値をそれぞれ一定値にす
ることで、ノイズの影響を減らすことができる。このと
き、注目領域内の全画素の濃度平均値をその注目領域の
全画素に割り当てても相関値は同じ値になり、探索画素
のノイズが平滑化され、安定で誤差の少ない相関値を得
ることができる。
いので、参照画像の濃度値が一定でないと、同じシーン
の注目領域に対してもフレーム毎に相関値が異なり、相
関値に誤差が生じる。これは、ここで採用している相関
演算が参照画像と注目領域の互いに対応する画素毎に差
分を演算しているためで、この相関演算では画素ごとの
ノイズが累積されてしまうことによる。そこで、参照画
像の対象領域と背景領域の濃度値をそれぞれ一定値にす
ることで、ノイズの影響を減らすことができる。このと
き、注目領域内の全画素の濃度平均値をその注目領域の
全画素に割り当てても相関値は同じ値になり、探索画素
のノイズが平滑化され、安定で誤差の少ない相関値を得
ることができる。
【００５７】また、図１に示す領域検出装置１００に
は、濃度値割当部１５０が、参照画素の対象領域および
背景領域の一方もしくは双方の領域に異なる濃度値を割
り当てることにより、パターンは同一であって、対象領
域の濃度値ａ0 と背景領域の濃度値ｂ0 との組（ａ0 ，
ｂ0 ）が異なる複数の参照画像を生成する動作モードが
設定されている。この場合、相関器１４０では、探索画
像から切り出した１つの注目領域毎に、その注目領域と
それらの複数の参照画像それぞれとの各相関値が求めら
れ、領域検出部１６０では、それら１つの注目領域につ
いて複数得られた相関値のうちのいずれか１つでもしき
い値以下の場合に、その注目領域がマーク領域であると
判定される。
は、濃度値割当部１５０が、参照画素の対象領域および
背景領域の一方もしくは双方の領域に異なる濃度値を割
り当てることにより、パターンは同一であって、対象領
域の濃度値ａ0 と背景領域の濃度値ｂ0 との組（ａ0 ，
ｂ0 ）が異なる複数の参照画像を生成する動作モードが
設定されている。この場合、相関器１４０では、探索画
像から切り出した１つの注目領域毎に、その注目領域と
それらの複数の参照画像それぞれとの各相関値が求めら
れ、領域検出部１６０では、それら１つの注目領域につ
いて複数得られた相関値のうちのいずれか１つでもしき
い値以下の場合に、その注目領域がマーク領域であると
判定される。
【００５８】１つの濃度値の組（ａ0 ，ｂ0 ）のみの１
つの参照画像の場合、一般的には、マーク領域として検
出される注目領域の濃度値の範囲（明るさの範囲）は限
られることになる。そこで、同一パターンであって濃度
値の組（ａ0 ，ｂ0 ）が異なる参照画像を複数設定する
と、それぞれの参照画像が異なる濃度値の範囲を補い合
い、注目画像の濃度値の大きな変化（明るさの大きな変
化）に対応することができる。
つの参照画像の場合、一般的には、マーク領域として検
出される注目領域の濃度値の範囲（明るさの範囲）は限
られることになる。そこで、同一パターンであって濃度
値の組（ａ0 ，ｂ0 ）が異なる参照画像を複数設定する
と、それぞれの参照画像が異なる濃度値の範囲を補い合
い、注目画像の濃度値の大きな変化（明るさの大きな変
化）に対応することができる。
【００５９】図６は、濃度値割当部１５０における、複
数の参照画像の生成方法の一例を示すフローチャートで
ある。先ず、参照画像どうしを区別するための番号ｎを
ｎ＝０とする（ステップ６＿１）。次に、この番号ｎ＝
０の参照画像の対象領域の濃度値ａ0 ，背景領域の濃度
値ｂ0 を設定する（ステップ６＿２）。次いで、それら
の濃度値ａ0 ，ｂ0 の差分ｃ＝ｂ0 −ａ0 を求め（ステ
ップ６＿３）、ステップ６＿４に進み、ｂn ＋ｃ（ここ
ではｂ0 ＋ｃ）が、この装置上にとり得る値の上限であ
る２５５以下か否かが判定されｂn ＋ｃ≦２５５のとき
はステップ６＿５に進み、ｎがインクリメントされ、ス
テップ６＿６では、番号ｎ（ここでは番号１）の参照画
像の濃度値の組（ａn ，ｂn ）がａn ＝ｂn-1，ｂn ＝
ｂn-1 ＋ｃに設定されて、ステップ６＿４に戻る。ステ
ップ６＿４においてｂn ＋ｃ＞２５５であると判定され
ると、ステップ６＿７に進み、今度はａn −ｃ≧０が否
かが判定される。ａn −ｃ≧０のときは、ステップ６＿
８に進んでｎがインクリメントされ、ステップ６＿９で
は、番号ｎの参照画像の濃度値の組（ａn ，ｂn ）が、
ａn ＝ａn-1 −ｃ，ｂn ＝ａn-1に設定され、ステップ
６＿７に戻る、ステップ６＿７においてａn−ｃ＜０で
あると判定されると、このルーチンを抜ける。
数の参照画像の生成方法の一例を示すフローチャートで
ある。先ず、参照画像どうしを区別するための番号ｎを
ｎ＝０とする（ステップ６＿１）。次に、この番号ｎ＝
０の参照画像の対象領域の濃度値ａ0 ，背景領域の濃度
値ｂ0 を設定する（ステップ６＿２）。次いで、それら
の濃度値ａ0 ，ｂ0 の差分ｃ＝ｂ0 −ａ0 を求め（ステ
ップ６＿３）、ステップ６＿４に進み、ｂn ＋ｃ（ここ
ではｂ0 ＋ｃ）が、この装置上にとり得る値の上限であ
る２５５以下か否かが判定されｂn ＋ｃ≦２５５のとき
はステップ６＿５に進み、ｎがインクリメントされ、ス
テップ６＿６では、番号ｎ（ここでは番号１）の参照画
像の濃度値の組（ａn ，ｂn ）がａn ＝ｂn-1，ｂn ＝
ｂn-1 ＋ｃに設定されて、ステップ６＿４に戻る。ステ
ップ６＿４においてｂn ＋ｃ＞２５５であると判定され
ると、ステップ６＿７に進み、今度はａn −ｃ≧０が否
かが判定される。ａn −ｃ≧０のときは、ステップ６＿
８に進んでｎがインクリメントされ、ステップ６＿９で
は、番号ｎの参照画像の濃度値の組（ａn ，ｂn ）が、
ａn ＝ａn-1 −ｃ，ｂn ＝ａn-1に設定され、ステップ
６＿７に戻る、ステップ６＿７においてａn−ｃ＜０で
あると判定されると、このルーチンを抜ける。
【００６０】濃度値割当部１５０では、この図６に示す
手順に従って、しきい値ｔ＝（ｂ0−ａ0 ）・Ｓが等し
い、複数の参照画像が生成される。図７は、複数の参照
画像生成の他の手法の説明図である。濃度値割当部１５
０は、図６を参照して説明した方法に代え、もしくはそ
の方法と併存する形で、以下に説明する手法に基づいて
あらかじめ設定された濃度値の組を有する複数の参照画
像を生成するようにプログラムされている。
手順に従って、しきい値ｔ＝（ｂ0−ａ0 ）・Ｓが等し
い、複数の参照画像が生成される。図７は、複数の参照
画像生成の他の手法の説明図である。濃度値割当部１５
０は、図６を参照して説明した方法に代え、もしくはそ
の方法と併存する形で、以下に説明する手法に基づいて
あらかじめ設定された濃度値の組を有する複数の参照画
像を生成するようにプログラムされている。
【００６１】対象領域の濃度値をｘ、背景領域の濃度値
をｙとし、ｘ−ｙ空間を考えると、それら濃度値の組み
合わせは（ｘ，ｙ）で表わすことができる。参照画像の
対象領域と背景領域の濃度値の組を（ａ0 ，ｂ0 ）、た
だし、ａ0 ＜ｂ0 、注目領域の濃度値の組を（ａ，ｂ）
とする。今、対象領域と背景領域の面積が等しいとする
と、面積を１としても一般性を失わない。このとき、相
関値ｄは、（２）式より、 ｄ＝｜ａ−ａ0 ｜＋｜ｂ−ｂ0 ｜ ……（６） となる。この相関値をｘ−ｙ空間で考えると、図７に示
す、（ａ0 ，ｂ0 ）と（ａ，ｂ）とを結ぶ線分（ｖ１＋
ｖ２）の長さが相関値ｄとなる。しきい値ｔを（４）式
より、 ｔ＝ｂ0 −ａ0 ……（７） とすると、図７に示す菱形の枠内が、マーク領域として
検出される注目領域の濃度値の組（ａ，ｂ）の範囲であ
る。
をｙとし、ｘ−ｙ空間を考えると、それら濃度値の組み
合わせは（ｘ，ｙ）で表わすことができる。参照画像の
対象領域と背景領域の濃度値の組を（ａ0 ，ｂ0 ）、た
だし、ａ0 ＜ｂ0 、注目領域の濃度値の組を（ａ，ｂ）
とする。今、対象領域と背景領域の面積が等しいとする
と、面積を１としても一般性を失わない。このとき、相
関値ｄは、（２）式より、 ｄ＝｜ａ−ａ0 ｜＋｜ｂ−ｂ0 ｜ ……（６） となる。この相関値をｘ−ｙ空間で考えると、図７に示
す、（ａ0 ，ｂ0 ）と（ａ，ｂ）とを結ぶ線分（ｖ１＋
ｖ２）の長さが相関値ｄとなる。しきい値ｔを（４）式
より、 ｔ＝ｂ0 −ａ0 ……（７） とすると、図７に示す菱形の枠内が、マーク領域として
検出される注目領域の濃度値の組（ａ，ｂ）の範囲であ
る。
【００６２】複数の参照画像の濃度値を設定するに際
し、この図を用いて全ての濃度値の組合せを含むように
濃度値の組を決めることで、適切な参照画像の設定を行
うことができる。図８は、図７を参照して説明した考え
方に基づいて求められた参照画像の濃度値の組としきい
値を示す図である。
し、この図を用いて全ての濃度値の組合せを含むように
濃度値の組を決めることで、適切な参照画像の設定を行
うことができる。図８は、図７を参照して説明した考え
方に基づいて求められた参照画像の濃度値の組としきい
値を示す図である。
【００６３】図８（Ａ）は、参照画像の濃度値の組とし
て（０，８６），（８６，８６），（１７２，２５
５），（０，２５５）が設定されている。ここで、濃度
値０はこの装置上とり得る値の中の最低値、濃度値２５
５は最大値である。しきい値ｔは、上記の濃度値の組を
持つ４枚の参照画像に対し共通にｔ＝８６が設定されて
いる。このとき、４枚の参照画像によって検出すること
のできる、注目領域の濃度値の組は、図８（Ａ）にそれ
ぞれハッチングして示す領域であり、注目領域の濃度値
の組（ａ，ｂ）がａ＜ｂを満足する三角形領域全域を分
担して埋めていることになる。ここでは、上記４枚の参
照画像を用いることにより、注目領域の濃度値の組
（ａ，ｂ）がａ＜ｂを満足する限り、どれか１つの参照
画像との相関演算により求められた相関値ｄがｄ＜ｔを
満足することになる。
て（０，８６），（８６，８６），（１７２，２５
５），（０，２５５）が設定されている。ここで、濃度
値０はこの装置上とり得る値の中の最低値、濃度値２５
５は最大値である。しきい値ｔは、上記の濃度値の組を
持つ４枚の参照画像に対し共通にｔ＝８６が設定されて
いる。このとき、４枚の参照画像によって検出すること
のできる、注目領域の濃度値の組は、図８（Ａ）にそれ
ぞれハッチングして示す領域であり、注目領域の濃度値
の組（ａ，ｂ）がａ＜ｂを満足する三角形領域全域を分
担して埋めていることになる。ここでは、上記４枚の参
照画像を用いることにより、注目領域の濃度値の組
（ａ，ｂ）がａ＜ｂを満足する限り、どれか１つの参照
画像との相関演算により求められた相関値ｄがｄ＜ｔを
満足することになる。
【００６４】図８（Ｂ）は、図８（Ａ）の場合と参照画
像の濃度値の組は同一であるが、しきい値ｔを若干大き
く設定したものである。各濃度値の組を含む領域の一部
どうしが重なっている。このように、注目領域の濃度値
の組（ａ，ｂ）がａ＜ｂを満足しているにも関わらず検
出されないという誤検出をなくすために、この図８
（Ｂ）に示すように一部を重ねてもよい。注目画像の濃
度値の組（ａ，ｂ）がこの重なった領域内に位置すると
きには、ノイズ等を無視した理論上は、４つの参照画像
とその注目領域との相関演算により求められた４つの相
関値のうち２つの相関値がしきい値以下となる。
像の濃度値の組は同一であるが、しきい値ｔを若干大き
く設定したものである。各濃度値の組を含む領域の一部
どうしが重なっている。このように、注目領域の濃度値
の組（ａ，ｂ）がａ＜ｂを満足しているにも関わらず検
出されないという誤検出をなくすために、この図８
（Ｂ）に示すように一部を重ねてもよい。注目画像の濃
度値の組（ａ，ｂ）がこの重なった領域内に位置すると
きには、ノイズ等を無視した理論上は、４つの参照画像
とその注目領域との相関演算により求められた４つの相
関値のうち２つの相関値がしきい値以下となる。
【００６５】図８（Ｃ）は、注目領域の濃度値の組
（ａ，ｂ）がａ＜ｂを満足していても濃度値ａと濃度値
ｂとが近似したｂ−ａ＜ｄの領域についてはマーク領域
として検出されないようにする場合の、参照画像の濃度
値の組およびしきい値の設定方法を示す図である。この
図８（Ｃ）に示すように参照画像の濃度値の組およびし
きい値を設定すると、ｂ−ａ＜ｄの注目領域はマーク領
域として検出されず、ｂ−ａ≧ｄの注目領域は４枚の参
照画像のうちいずれか１枚の参照画像で検出されること
になる。
（ａ，ｂ）がａ＜ｂを満足していても濃度値ａと濃度値
ｂとが近似したｂ−ａ＜ｄの領域についてはマーク領域
として検出されないようにする場合の、参照画像の濃度
値の組およびしきい値の設定方法を示す図である。この
図８（Ｃ）に示すように参照画像の濃度値の組およびし
きい値を設定すると、ｂ−ａ＜ｄの注目領域はマーク領
域として検出されず、ｂ−ａ≧ｄの注目領域は４枚の参
照画像のうちいずれか１枚の参照画像で検出されること
になる。
【００６６】図１に示す濃度値割当部１５０には、上記
の考え方に基づく複数の濃度値の組がプログラムされて
おり、複数の参照画像を用いる動作モードが指定される
と、それら複数の濃度値の組それぞれを持つ複数の参照
画像が生成される。また、領域検出部１６０を構成する
しきい値設定部１６１には、それら複数の参照画像それ
ぞれに対応するしきい値がプログラムされており、複数
の参照画像を用いる動作モードが指定されると、各参照
画像に応じた各しきい値（複数の参照画像について同一
のしきい値の場合もある）が設定される。
の考え方に基づく複数の濃度値の組がプログラムされて
おり、複数の参照画像を用いる動作モードが指定される
と、それら複数の濃度値の組それぞれを持つ複数の参照
画像が生成される。また、領域検出部１６０を構成する
しきい値設定部１６１には、それら複数の参照画像それ
ぞれに対応するしきい値がプログラムされており、複数
の参照画像を用いる動作モードが指定されると、各参照
画像に応じた各しきい値（複数の参照画像について同一
のしきい値の場合もある）が設定される。
【００６７】図９は、濃度値の組（０，２５５）を持つ
参照画像の、前述したｘ−ｙ空間内での位置及び検出範
囲を示す図である。（４）式のしきい値ｔは、ａ0 ＝最
小濃度値（ここでは０）、ｂ0 ＝最大濃度値（ここでは
２５５）のとき、最大になる。しきい値ｔは、ｔ＝ｂ0
−ａ0 に設定する（面積は、１に規格化されているもの
とする）。このとき、この参照画像の濃度値の組としき
い値による検出範囲は図９に示すようになり、ｘ＜ｙの
全範囲を含み、全ての濃度値変化（明るさ）に対して検
出できる。すなわち（０，２５５）の参照画像を作るこ
とによって、１つの参照画像で全ての濃度変化（明る
さ）に対応できることになる。
参照画像の、前述したｘ−ｙ空間内での位置及び検出範
囲を示す図である。（４）式のしきい値ｔは、ａ0 ＝最
小濃度値（ここでは０）、ｂ0 ＝最大濃度値（ここでは
２５５）のとき、最大になる。しきい値ｔは、ｔ＝ｂ0
−ａ0 に設定する（面積は、１に規格化されているもの
とする）。このとき、この参照画像の濃度値の組としき
い値による検出範囲は図９に示すようになり、ｘ＜ｙの
全範囲を含み、全ての濃度値変化（明るさ）に対して検
出できる。すなわち（０，２５５）の参照画像を作るこ
とによって、１つの参照画像で全ての濃度変化（明る
さ）に対応できることになる。
【００６８】図１に示す濃度値割当部１５０は、このよ
うな、（０，２５５）の濃度値の組を持つ参照画像を生
成するモードも有している。以上述べた、注目領域の濃
度値とは無関係に設定した濃度値の組を持つ参照画像
は、以下に説明する欠点を持っており、このため、濃度
値割当部１５０は、平均演算部１５１が、注目領域の対
象領域と背景領域の各濃度平均値を求め、それらの濃度
平均値を参照画像の濃度値の組として設定するモードも
合わせ持っている。
うな、（０，２５５）の濃度値の組を持つ参照画像を生
成するモードも有している。以上述べた、注目領域の濃
度値とは無関係に設定した濃度値の組を持つ参照画像
は、以下に説明する欠点を持っており、このため、濃度
値割当部１５０は、平均演算部１５１が、注目領域の対
象領域と背景領域の各濃度平均値を求め、それらの濃度
平均値を参照画像の濃度値の組として設定するモードも
合わせ持っている。
【００６９】図１０は、（ａ0 ，ｂ0 ）の濃度値の組を
持つ参照画像と複雑なパターンを持つ注目領域との相関
演算を示す模式図である。図１０（Ａ）は、参照画像に
ついて、画素を横軸に一次元的に並べて、縦軸に各画素
の濃度値を示した、図３と同様の図であり、濃度値の組
（ａ0 ，ｂ0 ）を有している。
持つ参照画像と複雑なパターンを持つ注目領域との相関
演算を示す模式図である。図１０（Ａ）は、参照画像に
ついて、画素を横軸に一次元的に並べて、縦軸に各画素
の濃度値を示した、図３と同様の図であり、濃度値の組
（ａ0 ，ｂ0 ）を有している。
【００７０】図１０（Ｂ）は、注目領域に関する図１０
（Ａ）と同様の図であり、注目領域の対象領域および背
景領域は、この図１０（Ｂ）に示すように複雑な濃度パ
ターンを有している。図１０（Ｃ）は、注目領域の対象
領域および背景領域それぞれについて、濃度値の平均値
を示した図である。対象領域の濃度値の平均値はａ，背
景領域の濃度値の平均値はｂである。
（Ａ）と同様の図であり、注目領域の対象領域および背
景領域は、この図１０（Ｂ）に示すように複雑な濃度パ
ターンを有している。図１０（Ｃ）は、注目領域の対象
領域および背景領域それぞれについて、濃度値の平均値
を示した図である。対象領域の濃度値の平均値はａ，背
景領域の濃度値の平均値はｂである。
【００７１】図１０（Ｄ）は、図１０（Ａ）に示す参照
画像と図１０（Ｂ）に示す注目領域との相関演算結果を
示す図であり、注目領域が図１０（Ｂ）に示すような複
雑な濃度パターンを持っている場合であっても、図１０
（Ｃ）に示すような濃度値の組（ａ，ｂ）をもつ注目領
域と同一の相関値が得られ、図１０（Ｂ）に示すよう
な、複雑な濃度パターンを持ち、したがって参照画像と
は明らかに異なる注目領域をマーク領域として誤検出を
する可能性がある。
画像と図１０（Ｂ）に示す注目領域との相関演算結果を
示す図であり、注目領域が図１０（Ｂ）に示すような複
雑な濃度パターンを持っている場合であっても、図１０
（Ｃ）に示すような濃度値の組（ａ，ｂ）をもつ注目領
域と同一の相関値が得られ、図１０（Ｂ）に示すよう
な、複雑な濃度パターンを持ち、したがって参照画像と
は明らかに異なる注目領域をマーク領域として誤検出を
する可能性がある。
【００７２】これに対し、注目領域の対象領域および背
景領域の各濃度平均値ａ，ｂを求め、これらの濃度平均
値ａ，ｂを濃度値の組とする参照画像を生成すると、上
記のような誤検出は回避され、高精度な検出が可能とな
る。注目領域の対象領域および背景領域の各濃度平均値
ａ，ｂを濃度値の組とする参照画像を用いると、相関器
１５０では、この参照画像と注目領域との相関演算によ
って、注目領域の対象領域および背景領域のそれぞれに
ついて、平均値との絶対値差分が計算され、その和が相
関値となる。この相関値は、平均値からの濃度のばらつ
き（絶対偏差）を表わしている。
景領域の各濃度平均値ａ，ｂを求め、これらの濃度平均
値ａ，ｂを濃度値の組とする参照画像を生成すると、上
記のような誤検出は回避され、高精度な検出が可能とな
る。注目領域の対象領域および背景領域の各濃度平均値
ａ，ｂを濃度値の組とする参照画像を用いると、相関器
１５０では、この参照画像と注目領域との相関演算によ
って、注目領域の対象領域および背景領域のそれぞれに
ついて、平均値との絶対値差分が計算され、その和が相
関値となる。この相関値は、平均値からの濃度のばらつ
き（絶対偏差）を表わしている。
【００７３】したがって、この求められた相関値に基づ
いて、注目領域の対象領域及び背景領域の濃度値がそれ
ぞれ一定であるかどうかを評価することができ、図１０
（Ｂ）に示すような注目領域がマーク領域として誤検出
されることが防止される。本実施形態では、濃度値割当
部１５０を構成する平均演算部１５１では、以下に説明
するようにして注目領域の対象領域および背景領域の各
濃度平均値が求められる。すなわち、先ず濃度値の組
（ａ0 ，ｂ0 ）が（０，２５５）と（０，０）である２
つの参照画像を作る。（０，０）の参照画像に代えて
（２５５，２５５）の参照画像を用いてもよい。相関器
１４０に、これら２つの参照画像それぞれと注目領域と
の相関演算を行なわせる。濃度平均値の組（ａ，ｂ）を
有する注目領域との相関値は、濃度値の組（０，２５
５）を有する参照画像については、 ｄ1 ＝｜ａ−０｜×Ｓ1 ＋｜ｂ−２５５｜×Ｓ2 ＝ａ×Ｓ1 ＋（２５５〜ｂ）×Ｓ2 ……（８） 濃度値の組（０，０）を有する参照画像については、 ｄ2 ＝｜ａ−０｜×Ｓ1 ＋｜ｂ−０｜×Ｓ2 ＝ａ×Ｓ1 ＋ｂ×Ｓ2 ……（９） 濃度値の組（２５５，２５５）を有する参照画像を用い
たときは、 ｄ3 ＝｜ａ−２５５｜×Ｓ1 ＋｜ｂ−２５５｜×Ｓ2 ＝（２５５−ａ）×Ｓ1 ＋（２５５−ｂ）×Ｓ2 ……（１０） となる。
いて、注目領域の対象領域及び背景領域の濃度値がそれ
ぞれ一定であるかどうかを評価することができ、図１０
（Ｂ）に示すような注目領域がマーク領域として誤検出
されることが防止される。本実施形態では、濃度値割当
部１５０を構成する平均演算部１５１では、以下に説明
するようにして注目領域の対象領域および背景領域の各
濃度平均値が求められる。すなわち、先ず濃度値の組
（ａ0 ，ｂ0 ）が（０，２５５）と（０，０）である２
つの参照画像を作る。（０，０）の参照画像に代えて
（２５５，２５５）の参照画像を用いてもよい。相関器
１４０に、これら２つの参照画像それぞれと注目領域と
の相関演算を行なわせる。濃度平均値の組（ａ，ｂ）を
有する注目領域との相関値は、濃度値の組（０，２５
５）を有する参照画像については、 ｄ1 ＝｜ａ−０｜×Ｓ1 ＋｜ｂ−２５５｜×Ｓ2 ＝ａ×Ｓ1 ＋（２５５〜ｂ）×Ｓ2 ……（８） 濃度値の組（０，０）を有する参照画像については、 ｄ2 ＝｜ａ−０｜×Ｓ1 ＋｜ｂ−０｜×Ｓ2 ＝ａ×Ｓ1 ＋ｂ×Ｓ2 ……（９） 濃度値の組（２５５，２５５）を有する参照画像を用い
たときは、 ｄ3 ＝｜ａ−２５５｜×Ｓ1 ＋｜ｂ−２５５｜×Ｓ2 ＝（２５５−ａ）×Ｓ1 ＋（２５５−ｂ）×Ｓ2 ……（１０） となる。
【００７４】平均演算部１５１ではこれらの相関値を受
け取り、２つの相関値ｄ1 ，ｄ2 （あるいは相関値（ｄ
1 ，ｄ3 ））から注目領域の濃度平均値の組（ａ，ｂ）
を求める。例えば、（８）式と（９）式より、 （ｄ1 ＋ｄ2 −２５５×Ｓ2 ）÷（２×Ｓ1 ）＝ａ ……（１１） となる。
け取り、２つの相関値ｄ1 ，ｄ2 （あるいは相関値（ｄ
1 ，ｄ3 ））から注目領域の濃度平均値の組（ａ，ｂ）
を求める。例えば、（８）式と（９）式より、 （ｄ1 ＋ｄ2 −２５５×Ｓ2 ）÷（２×Ｓ1 ）＝ａ ……（１１） となる。
【００７５】また、ｂは、（１１）式で求めたａと
（９）式を用いて、 （ｄ2 −ａ×Ｓ1 ）÷Ｓ2 ＝ｂ ……（１２） 以上により、（ａ，ｂ）が計算により導出される。以上
より、相関演算により、注目領域の対象領域および背景
領域の各濃度平均値を求めることができる。
（９）式を用いて、 （ｄ2 −ａ×Ｓ1 ）÷Ｓ2 ＝ｂ ……（１２） 以上により、（ａ，ｂ）が計算により導出される。以上
より、相関演算により、注目領域の対象領域および背景
領域の各濃度平均値を求めることができる。
【００７６】（１０）式を用いる場合も同様である。例
えばｂに関しては、（８）式と（１０）式より、 ２５５×Ｓ2 −（ｄ1 ＋ｄ3 −２５５×Ｓ1 ）÷（２×Ｓ1 ）＝ｂ ……（１３） となる。
えばｂに関しては、（８）式と（１０）式より、 ２５５×Ｓ2 −（ｄ1 ＋ｄ3 −２５５×Ｓ1 ）÷（２×Ｓ1 ）＝ｂ ……（１３） となる。
【００７７】濃度値割当部１５０では、平均演算部１５
１により以上のようにして求められた、注目領域の対象
領域と背景領域の各濃度平均値ａ，ｂを濃度値の組とす
る参照画像が生成され、注目領域との相関演算のために
今度はその参照画像が相関器１４０に入力される。この
ような、注目領域の対象領域および背景領域の各濃度平
均値を濃度値の組とする参照画像を用いてその注目領域
との相関演算を行なう場合、領域検出部１６０を構成す
るしきい値設定部１６１では、その相関演算により求め
られた相関値を評価するためのしきい値ｔとして、以下
に説明するしきい値が設定され、そのしきい値により相
関値が評価される。
１により以上のようにして求められた、注目領域の対象
領域と背景領域の各濃度平均値ａ，ｂを濃度値の組とす
る参照画像が生成され、注目領域との相関演算のために
今度はその参照画像が相関器１４０に入力される。この
ような、注目領域の対象領域および背景領域の各濃度平
均値を濃度値の組とする参照画像を用いてその注目領域
との相関演算を行なう場合、領域検出部１６０を構成す
るしきい値設定部１６１では、その相関演算により求め
られた相関値を評価するためのしきい値ｔとして、以下
に説明するしきい値が設定され、そのしきい値により相
関値が評価される。
【００７８】ここでは、参照画像全体の面積を２Ｓ（２
Ｓ＝Ｓ1 ＋Ｓ2 ）、画像のノイズの平均値をｅ、参照画
像を構成する対象領域と背景領域との境界線の長さを
ｋ、参照画像の対象領域と背景領域のパターンからの注
目領域の対象領域と背景領域のパターンの変動許容幅を
ｆ、注目領域の対象領域と背景領域の各濃度平均値をそ
れぞれａ，ｂとすると、しきい値ｔは、 ｔ＝２×Ｓ×ｅ＋ｋ×ｆ×（ｂ−ａ） …（１４） に設定される。ここで、画像のノイズとは、カメラ２０
０（図１参照）で同一のシーンを多数のフレームに渡っ
て撮影したときのそれら多数のフレームの各画素毎の濃
度値の変動をいい、ここでは、そのノイズの平均値はあ
らかじめ求められて、（１４）式に基づくしきい値ｔの
設定のためにしきい値設定部１６１にあらかじめプログ
ラムされている。その他、参照画像の面積２Ｓ，参照画
像のパターンに応じて定まる境界線の長さｋ、注目領域
のパターンの変動の許容幅ｆもしきい値設定部１６１に
あらかじめ格納されており、しきい値設定部１６１で
は、上述したようにして注目領域の各濃度平均値ａ，ｂ
が求められると、その濃度平均値ａ，ｂの情報を平均演
算部１５１から受け取って、（１４）式に基づくしきい
値ｔが設定される。
Ｓ＝Ｓ1 ＋Ｓ2 ）、画像のノイズの平均値をｅ、参照画
像を構成する対象領域と背景領域との境界線の長さを
ｋ、参照画像の対象領域と背景領域のパターンからの注
目領域の対象領域と背景領域のパターンの変動許容幅を
ｆ、注目領域の対象領域と背景領域の各濃度平均値をそ
れぞれａ，ｂとすると、しきい値ｔは、 ｔ＝２×Ｓ×ｅ＋ｋ×ｆ×（ｂ−ａ） …（１４） に設定される。ここで、画像のノイズとは、カメラ２０
０（図１参照）で同一のシーンを多数のフレームに渡っ
て撮影したときのそれら多数のフレームの各画素毎の濃
度値の変動をいい、ここでは、そのノイズの平均値はあ
らかじめ求められて、（１４）式に基づくしきい値ｔの
設定のためにしきい値設定部１６１にあらかじめプログ
ラムされている。その他、参照画像の面積２Ｓ，参照画
像のパターンに応じて定まる境界線の長さｋ、注目領域
のパターンの変動の許容幅ｆもしきい値設定部１６１に
あらかじめ格納されており、しきい値設定部１６１で
は、上述したようにして注目領域の各濃度平均値ａ，ｂ
が求められると、その濃度平均値ａ，ｂの情報を平均演
算部１５１から受け取って、（１４）式に基づくしきい
値ｔが設定される。
【００７９】（１４）式に基づくしきい値ｔを設定し、
そのしきい値ｔを用いて、注目領域の各濃度平均値ａ，
ｂを濃度値の組とした参照画像を用いた相関演算により
求められた相関値ｄを評価することにより、画像のノイ
ズや注目領域のパターンの変化を考慮したマーク領域の
検出を行なうことができる。また、図１に示す領域検出
装置は、相対的な位置関係が既知のマークが複数設定さ
れている場合において、領域検出部１６０が、相関値と
しきい値との大小比較により、マーク領域の候補を検出
し、候補どうしの相対的な位置関係と、マークどうしの
相対的な位置関係とに基づいて、マーク領域の候補のな
かから、マーク領域を抽出するという動作モードを備え
ている。
そのしきい値ｔを用いて、注目領域の各濃度平均値ａ，
ｂを濃度値の組とした参照画像を用いた相関演算により
求められた相関値ｄを評価することにより、画像のノイ
ズや注目領域のパターンの変化を考慮したマーク領域の
検出を行なうことができる。また、図１に示す領域検出
装置は、相対的な位置関係が既知のマークが複数設定さ
れている場合において、領域検出部１６０が、相関値と
しきい値との大小比較により、マーク領域の候補を検出
し、候補どうしの相対的な位置関係と、マークどうしの
相対的な位置関係とに基づいて、マーク領域の候補のな
かから、マーク領域を抽出するという動作モードを備え
ている。
【００８０】図１１は、相対的な配置位置が既知の複数
のマークを撮影した画像を模式的に示した図である。こ
こでは、図１１に示すように複数の位置に複数のマーク
（位置：Ｐ1 ，Ｐ2，…，Ｐn ）を設定する（図にはＰ1
，Ｐ2 ，Ｐ3 の３つのみ示されている）。各マークに
適合する各参照画像を用いて、探索画像から似ている領
域を検出する（複数検出してもよい）。マークＰ1 に対
し、検出された位置をＰ1 （１），Ｐ 1 （２）…Ｐ1
（ｍ1 ）、同様に、Ｐn に対する検出位置をＰn
（１），Ｐn （２）…Ｐn （ｍn ）とする。マークＰ
1 ，Ｐ2 ，…，Ｐn の位置関係がほぼ決まっているもの
とすると、検出した位置Ｐ1 （１），…，Ｐn （ｍn ）
の配置関係により、正しいマーク領域を検出することが
できる。この方式を採用することにより、‘似ている’
参照画像が複数存在するとき、それらを分離することが
できる。また、マーク検出結果を検証できるので、マー
ク検出の信頼性を向上させることができる。
のマークを撮影した画像を模式的に示した図である。こ
こでは、図１１に示すように複数の位置に複数のマーク
（位置：Ｐ1 ，Ｐ2，…，Ｐn ）を設定する（図にはＰ1
，Ｐ2 ，Ｐ3 の３つのみ示されている）。各マークに
適合する各参照画像を用いて、探索画像から似ている領
域を検出する（複数検出してもよい）。マークＰ1 に対
し、検出された位置をＰ1 （１），Ｐ 1 （２）…Ｐ1
（ｍ1 ）、同様に、Ｐn に対する検出位置をＰn
（１），Ｐn （２）…Ｐn （ｍn ）とする。マークＰ
1 ，Ｐ2 ，…，Ｐn の位置関係がほぼ決まっているもの
とすると、検出した位置Ｐ1 （１），…，Ｐn （ｍn ）
の配置関係により、正しいマーク領域を検出することが
できる。この方式を採用することにより、‘似ている’
参照画像が複数存在するとき、それらを分離することが
できる。また、マーク検出結果を検証できるので、マー
ク検出の信頼性を向上させることができる。
【００８１】図１２には、検出したマーク領域の候補の
中からマークの配置関係に基づいて正しいマーク領域を
検出するマーク領域検出プログラムのフローチャートで
ある。先ず、ステップ１２ １においてマークの検出位
置Ｐ1 （１），…，Ｐn （ｍ n ）をこのプログラム内に
取り込み、ステップ１２ ２において、予め分かってい
るマーク間の相対距離Ｗ1 （２），Ｗ1 （３），…，Ｗ
1 （ｎ），Ｗ2 （３），…，Ｗ2 （ｎ），…Ｗn-1
（ｎ）をこのプログラム内に取り込む。ここで、相対距
離Ｗi （ｊ）はマークｉとマークｊとの間の相対距離を
表わしている。次いで、ステップ１２ ３ではマーク間
相対距離の許容範囲Ｔをこのプログラム内に取り込む。
この許容範囲Ｔは、検出した２つのマーク位置Ｐi ，Ｐ
j が、 Ｌ＝｜｜Ｐi −Ｐj ｜−Ｗi （ｊ）｜＜Ｔ ……（１５） を満たすとき、それら検出した２つのマーク位置Ｐi ，
Ｐj の相対位置関係は正しいものと判定するための基準
となる値であり、マークの設定を含めたシステム設定時
に定められ、予めこの装置内に設定されている。
中からマークの配置関係に基づいて正しいマーク領域を
検出するマーク領域検出プログラムのフローチャートで
ある。先ず、ステップ１２ １においてマークの検出位
置Ｐ1 （１），…，Ｐn （ｍ n ）をこのプログラム内に
取り込み、ステップ１２ ２において、予め分かってい
るマーク間の相対距離Ｗ1 （２），Ｗ1 （３），…，Ｗ
1 （ｎ），Ｗ2 （３），…，Ｗ2 （ｎ），…Ｗn-1
（ｎ）をこのプログラム内に取り込む。ここで、相対距
離Ｗi （ｊ）はマークｉとマークｊとの間の相対距離を
表わしている。次いで、ステップ１２ ３ではマーク間
相対距離の許容範囲Ｔをこのプログラム内に取り込む。
この許容範囲Ｔは、検出した２つのマーク位置Ｐi ，Ｐ
j が、 Ｌ＝｜｜Ｐi −Ｐj ｜−Ｗi （ｊ）｜＜Ｔ ……（１５） を満たすとき、それら検出した２つのマーク位置Ｐi ，
Ｐj の相対位置関係は正しいものと判定するための基準
となる値であり、マークの設定を含めたシステム設定時
に定められ、予めこの装置内に設定されている。
【００８２】尚、以上の変数Ｐ，Ｗ（添字省略）は、い
ずれも２次元位置を示す位置ベクトルであり、記号｜…
｜は、間に挟まれたベクトル…のノルムを表わしてい
る。次に、ステップ１２ ４では、２つのマークの全て
の組み合わせに対する、（１５）式に示される意味にお
けるＬの和を最小にするようなマーク検出位置のセット Ｓ＝［Ｓ1 ’，Ｓ2 ’，…，Ｓn ’］ ……（１６） が見つけられる。
ずれも２次元位置を示す位置ベクトルであり、記号｜…
｜は、間に挟まれたベクトル…のノルムを表わしてい
る。次に、ステップ１２ ４では、２つのマークの全て
の組み合わせに対する、（１５）式に示される意味にお
けるＬの和を最小にするようなマーク検出位置のセット Ｓ＝［Ｓ1 ’，Ｓ2 ’，…，Ｓn ’］ ……（１６） が見つけられる。
【００８３】つまり、各マークに対して複数の候補が検
出されたとき、全てのマークの相対距離の誤差の和、す
なわち
出されたとき、全てのマークの相対距離の誤差の和、す
なわち
【００８４】
【数２】
【００８５】が最小になるように、各マークに対してそ
れぞれ１つの候補を選択する。各マークｉに対する候補
を、（１６）式に示すように、Ｓi ’とする。誤差の和
の最小値の見つけ方は、総当たりで計算すればよい。ま
た、数が多い場合は動的計画法を適用することで計算量
を減らすこともできる。次いで、ステップ１２ ５〜１
２ １３において、ステップ１２ ４で見つけた各マー
クの候補Ｓ1 ’，Ｓ2 ’，…，Ｓn ’を使って、それら
の候補のうちのある１つの候補（ここではＳi ’で代表
させる）の位置Ｐi （Ｓi ’）と他の全ての候補（ここ
ではＳj ’で代表させる）それぞれの位置Ｐj （Ｓ
j ’）との間の相対距離｜Ｐi （Ｓi ’）−Ｐj （Ｓ
j ’）｜が、ステップ１２ ２で入力したマークどうし
の相対距離Ｗi （ｊ）に対し許容範囲Ｔ以内にあるかど
うかが調べられ、許容範囲内にある数をカウントし、そ
の数がマークの全数に対し過半数であればその１つの候
補Ｓi ’について正しくマークが検出されたと判定され
る。具体的には、先ずステップ１２ ５においてｉに１
がセットされ、ステップ１２ ６においてｊに１，Ｃに
０がセットされ、ステップ１２ ７において ｜｜Ｐi （Ｓi ’）−Ｐj （Ｓj ’）｜−Ｗi （ｊ）｜＜Ｔ ……（１７） か否かが判定される。
れぞれ１つの候補を選択する。各マークｉに対する候補
を、（１６）式に示すように、Ｓi ’とする。誤差の和
の最小値の見つけ方は、総当たりで計算すればよい。ま
た、数が多い場合は動的計画法を適用することで計算量
を減らすこともできる。次いで、ステップ１２ ５〜１
２ １３において、ステップ１２ ４で見つけた各マー
クの候補Ｓ1 ’，Ｓ2 ’，…，Ｓn ’を使って、それら
の候補のうちのある１つの候補（ここではＳi ’で代表
させる）の位置Ｐi （Ｓi ’）と他の全ての候補（ここ
ではＳj ’で代表させる）それぞれの位置Ｐj （Ｓ
j ’）との間の相対距離｜Ｐi （Ｓi ’）−Ｐj （Ｓ
j ’）｜が、ステップ１２ ２で入力したマークどうし
の相対距離Ｗi （ｊ）に対し許容範囲Ｔ以内にあるかど
うかが調べられ、許容範囲内にある数をカウントし、そ
の数がマークの全数に対し過半数であればその１つの候
補Ｓi ’について正しくマークが検出されたと判定され
る。具体的には、先ずステップ１２ ５においてｉに１
がセットされ、ステップ１２ ６においてｊに１，Ｃに
０がセットされ、ステップ１２ ７において ｜｜Ｐi （Ｓi ’）−Ｐj （Ｓj ’）｜−Ｗi （ｊ）｜＜Ｔ ……（１７） か否かが判定される。
【００８６】（１７）式を満たす場合はステップ１２
８に進んで、（１７）式を満たした数Ｃがカウントアッ
プされ、（１７）式を満たせない場合はステップ１２＿
８はスキップして、ステップ１２ ９に進んでｊがイン
クリメントされ、ステップ１２ １０ではｊ≦ｎか否か
が判定され、ｊ≦ｎを満たす限りステップ１２ ７〜１
２ １０の各ステップが繰り返される。
８に進んで、（１７）式を満たした数Ｃがカウントアッ
プされ、（１７）式を満たせない場合はステップ１２＿
８はスキップして、ステップ１２ ９に進んでｊがイン
クリメントされ、ステップ１２ １０ではｊ≦ｎか否か
が判定され、ｊ≦ｎを満たす限りステップ１２ ７〜１
２ １０の各ステップが繰り返される。
【００８７】ステップ１２ １１に進んだ際は、候補Ｓ
i ’に関し、他の候補との相対距離が（１７）式を満足
した数がＣに格納されており、ステップ１２ １１で
は、Ｃ＞ｎ／２ならば、マークｉが正しく検出されたと
判定される。すなわち、Ｃ＞ｎ／２のとき、候補Ｓi ’
がマークｉを正しく捉えたマーク領域であると判定され
る。
i ’に関し、他の候補との相対距離が（１７）式を満足
した数がＣに格納されており、ステップ１２ １１で
は、Ｃ＞ｎ／２ならば、マークｉが正しく検出されたと
判定される。すなわち、Ｃ＞ｎ／２のとき、候補Ｓi ’
がマークｉを正しく捉えたマーク領域であると判定され
る。
【００８８】ステップ１２ １２ではｉがインクリメン
トされ、次の候補Ｓi ’に対し同様の判定が行われる。
これを繰り返し、そのような判定が最後の候補Ｓn ’ま
で終了すると（ステップ１２ １３）、このプログラム
が完了する。図１３，図１４は、これまで説明したいく
つかのモードを組み合わせた動作モードの処理の流れを
示すフローチャートの、それぞれ、前半部、後半部をあ
らわした図である。
トされ、次の候補Ｓi ’に対し同様の判定が行われる。
これを繰り返し、そのような判定が最後の候補Ｓn ’ま
で終了すると（ステップ１２ １３）、このプログラム
が完了する。図１３，図１４は、これまで説明したいく
つかのモードを組み合わせた動作モードの処理の流れを
示すフローチャートの、それぞれ、前半部、後半部をあ
らわした図である。
【００８９】先ず、濃度値割当部１５０により、（ａ
0 ，ｂ0 ）＝（０，２５５）の濃度値の組を持つ参照画
像が生成される（ステップ１３＿１）。また、領域検出
部１６０におけるしきい値設定部１６１では、しきい値
ｔとして、ｔ＝（２５５−ｄ）×Ｓが設定される（ステ
ップ１３＿２）。ここでｄは、注目領域の対象領域、背
景領域の各濃度平均値をａ，ｂとしたとき、ｂ−ａ＜ｄ
の場合、その注目領域をマーク領域として検出しないよ
うにするための値である（図８（Ｃ）の説明を参照）。
0 ，ｂ0 ）＝（０，２５５）の濃度値の組を持つ参照画
像が生成される（ステップ１３＿１）。また、領域検出
部１６０におけるしきい値設定部１６１では、しきい値
ｔとして、ｔ＝（２５５−ｄ）×Ｓが設定される（ステ
ップ１３＿２）。ここでｄは、注目領域の対象領域、背
景領域の各濃度平均値をａ，ｂとしたとき、ｂ−ａ＜ｄ
の場合、その注目領域をマーク領域として検出しないよ
うにするための値である（図８（Ｃ）の説明を参照）。
【００９０】次に検索画像が入力され（ステップ１３＿
３）、ｍに初期値０が設定される（ステップ１３＿
４）。このｍは、検出されたマーク領域の候補の数をあ
らわす変数である。次いで、相関器１４０では、注目領
域が切り出され（ステップ１３＿５）、その切り出され
た注目領域と、ステップ（１３＿１）で設定された参照
画像との相関演算が行なわれて相関値が求められる（ス
テップ１３＿６）。次いで、領域検出部１６０におい
て、ステップ１３＿６で求められた相関値とステップ１
３＿２で設定されたしきい値との大小比較が行なわれ
（ステップ１３＿７）、相関値＜しきい値の場合、その
ときの相関値ｄm と、そのときの注目領域の切り出し位
置Ｐm が領域検出部１６０内に格納される（ステップ１
３＿８）。このステップ１３＿８で求められた注目領域
には、図１０を参照して説明したように、誤検出により
検出された注目領域が含まれている可能性があり、ここ
では、この検出された注目領域はマーク領域の候補に過
ぎないものである。ステップ１３＿９ではｍがインクリ
メントされ、ステップ１３＿１０では切り出し終了か否
かが判定され、まだ終了していないときは切り出し位置
をずらして（ステップ１３＿１１）、そのずらした切り
出し位置について注目領域が切り出され（ステップ１３
＿５）、同様の処理が実行される。
３）、ｍに初期値０が設定される（ステップ１３＿
４）。このｍは、検出されたマーク領域の候補の数をあ
らわす変数である。次いで、相関器１４０では、注目領
域が切り出され（ステップ１３＿５）、その切り出され
た注目領域と、ステップ（１３＿１）で設定された参照
画像との相関演算が行なわれて相関値が求められる（ス
テップ１３＿６）。次いで、領域検出部１６０におい
て、ステップ１３＿６で求められた相関値とステップ１
３＿２で設定されたしきい値との大小比較が行なわれ
（ステップ１３＿７）、相関値＜しきい値の場合、その
ときの相関値ｄm と、そのときの注目領域の切り出し位
置Ｐm が領域検出部１６０内に格納される（ステップ１
３＿８）。このステップ１３＿８で求められた注目領域
には、図１０を参照して説明したように、誤検出により
検出された注目領域が含まれている可能性があり、ここ
では、この検出された注目領域はマーク領域の候補に過
ぎないものである。ステップ１３＿９ではｍがインクリ
メントされ、ステップ１３＿１０では切り出し終了か否
かが判定され、まだ終了していないときは切り出し位置
をずらして（ステップ１３＿１１）、そのずらした切り
出し位置について注目領域が切り出され（ステップ１３
＿５）、同様の処理が実行される。
【００９１】切り出しが終了すると（ステップ１３＿１
０）、ステップ１３＿１２に進み、ｍ＝０か否か、すな
わちマーク領域の候補が少なくとも１つ検出されたか否
かが判定される。マーク領域の候補が１つも検出されな
かったときは、ここで終了する。マーク領域の候補が１
つでも検出されていた場合、図１４のステップ１４＿１
に進み、ステップ１４＿１〜ステップ１４＿７におい
て、そのマーク領域の候補として検出された注目領域の
対象領域および背景領域の各平均濃度値ａ，ｂが求めら
れる。具体的には、濃度値割当部１５０において濃度値
の組（ａ0 ，ｂ0）が（０，０）である参照画像が設定
され（ステップ１４＿１）、マーク領域の候補複数が存
在する場合にそれらの候補を区別するための変数ｉに初
期値０が格納され（ステップ１４＿２）、相関器１４０
において、切り出し位置Ｐi の注目領域が再度切り出さ
れて（ステップ１４＿３）、相関演算が行なわれる（ス
テップ１４＿４）。このとき得られた相関値をｇとす
る。
０）、ステップ１３＿１２に進み、ｍ＝０か否か、すな
わちマーク領域の候補が少なくとも１つ検出されたか否
かが判定される。マーク領域の候補が１つも検出されな
かったときは、ここで終了する。マーク領域の候補が１
つでも検出されていた場合、図１４のステップ１４＿１
に進み、ステップ１４＿１〜ステップ１４＿７におい
て、そのマーク領域の候補として検出された注目領域の
対象領域および背景領域の各平均濃度値ａ，ｂが求めら
れる。具体的には、濃度値割当部１５０において濃度値
の組（ａ0 ，ｂ0）が（０，０）である参照画像が設定
され（ステップ１４＿１）、マーク領域の候補複数が存
在する場合にそれらの候補を区別するための変数ｉに初
期値０が格納され（ステップ１４＿２）、相関器１４０
において、切り出し位置Ｐi の注目領域が再度切り出さ
れて（ステップ１４＿３）、相関演算が行なわれる（ス
テップ１４＿４）。このとき得られた相関値をｇとす
る。
【００９２】次いで、濃度値の組（０，２５５）の参照
画像を用いて先に求めた相関値ｄiと濃度値の組（０，
０）の参照画像を用いて求めた相関値ｇとを用いて、
（８）式〜（１２）式に示す算出方法により、切り出し
位置ｉの注目領域の、対象領域、背景領域の各濃度平均
値ａ，ｂを算出する（ステップ１４＿５）。これをマー
ク領域の候補として検出された全ての注目領域について
繰り返す（ステップ１４＿６，１４＿７）。
画像を用いて先に求めた相関値ｄiと濃度値の組（０，
０）の参照画像を用いて求めた相関値ｇとを用いて、
（８）式〜（１２）式に示す算出方法により、切り出し
位置ｉの注目領域の、対象領域、背景領域の各濃度平均
値ａ，ｂを算出する（ステップ１４＿５）。これをマー
ク領域の候補として検出された全ての注目領域について
繰り返す（ステップ１４＿６，１４＿７）。
【００９３】これが終わると、今度は、ｉに再度初期値
０を格納しておいて（ステップ１４＿８）、濃度値割当
部１５０により、濃度値の組（ａ0 ，ｂ0 ）が（ａ，
ｂ）である参照画像が設定され（ステップ１４＿９）、
マーク領域の候補として検出された切り出し位置Ｐi の
注目領域がもう一度切り出され（ステップ１４＿１
０）、相関器１４０において相関演算が行なわれ（ステ
ップ１４＿１１）、一方、しきい値設定部１６１では、
しきい値＝２×Ｓ×ｅ＋ｋ×ｆ×（ｂ−ａ）が設定され
（ステップ１４＿１２）（このしきい値については（１
４）式を参照）、相関値としきい値との大小が判定され
（ステップ１４＿１３）、相関値＜しきい値のときは、
このときの候補がマーク領域であると判定して切り出し
位置Ｐi にマーク領域が存在するという情報を出力する
（ステップ１４＿１４）。これをマーク領域の各候補に
ついて繰り返す（ステップ１４＿１５，１４＿１６）。
０を格納しておいて（ステップ１４＿８）、濃度値割当
部１５０により、濃度値の組（ａ0 ，ｂ0 ）が（ａ，
ｂ）である参照画像が設定され（ステップ１４＿９）、
マーク領域の候補として検出された切り出し位置Ｐi の
注目領域がもう一度切り出され（ステップ１４＿１
０）、相関器１４０において相関演算が行なわれ（ステ
ップ１４＿１１）、一方、しきい値設定部１６１では、
しきい値＝２×Ｓ×ｅ＋ｋ×ｆ×（ｂ−ａ）が設定され
（ステップ１４＿１２）（このしきい値については（１
４）式を参照）、相関値としきい値との大小が判定され
（ステップ１４＿１３）、相関値＜しきい値のときは、
このときの候補がマーク領域であると判定して切り出し
位置Ｐi にマーク領域が存在するという情報を出力する
（ステップ１４＿１４）。これをマーク領域の各候補に
ついて繰り返す（ステップ１４＿１５，１４＿１６）。
【００９４】注目領域の対象領域，背景領域それぞれの
濃度平均値ａ，ｂを求め、それらの濃度平均値ａ，ｂを
濃度値の組とする参照画像を設定して相関演算を行なう
と高精度のマーク領域の検出が可能であるが、極めて多
数の注目領域の全てについてこの方式を適用とすると、
それら全ての注目領域それぞれについて濃度平均値ａ，
ｂを求める必要があり、高速性に欠けることになる。そ
こで、図１３，図１４に示す動作モードでは、先ず
（０，２５５）の参照画像を用いて、誤検出の可能性を
許容してマーク領域の候補が検出され、そのようにして
検出した比較的少数の候補（注目領域）について高精度
の検出アルゴリズムが適用される。このため、高速性を
確保しつつ高精度のマーク領域の検出が可能となる。
濃度平均値ａ，ｂを求め、それらの濃度平均値ａ，ｂを
濃度値の組とする参照画像を設定して相関演算を行なう
と高精度のマーク領域の検出が可能であるが、極めて多
数の注目領域の全てについてこの方式を適用とすると、
それら全ての注目領域それぞれについて濃度平均値ａ，
ｂを求める必要があり、高速性に欠けることになる。そ
こで、図１３，図１４に示す動作モードでは、先ず
（０，２５５）の参照画像を用いて、誤検出の可能性を
許容してマーク領域の候補が検出され、そのようにして
検出した比較的少数の候補（注目領域）について高精度
の検出アルゴリズムが適用される。このため、高速性を
確保しつつ高精度のマーク領域の検出が可能となる。
【００９５】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
特別なハードウェアの必要性や演算量の大幅な増大化を
招くことなく、明るさに変化があっても高い検出精度で
領域検出を行なうことができる。
特別なハードウェアの必要性や演算量の大幅な増大化を
招くことなく、明るさに変化があっても高い検出精度で
領域検出を行なうことができる。
【図１】本発明の領域検出装置の一実施形態をあらわす
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】探索画像からの注目領域の切り出し方法の説明
図である。
図である。
【図３】相関器における相関演算の概念的な説明図であ
る。
る。
【図４】対象領域と参照領域の面積が等しい参照画像の
設定方法の一例を示すフローチャートである。
設定方法の一例を示すフローチャートである。
【図５】図４のフローチャートの説明中で参照される参
照画像のヒストグラムである。
照画像のヒストグラムである。
【図６】濃度値割当部における、複数の参照画像の生成
方法の一例を示すフローチャートである。
方法の一例を示すフローチャートである。
【図７】複数の参照画像生成の他の手法の説明図であ
る。
る。
【図８】図７を参照して説明した考え方に基づいて求め
られた参照画像の濃度値の組としきい値を示す図であ
る。
られた参照画像の濃度値の組としきい値を示す図であ
る。
【図９】濃度値の組（０，２５５）を持つ参照画像の、
濃度値の組を変数とする空間内での位置および検出範囲
を示す図である。
濃度値の組を変数とする空間内での位置および検出範囲
を示す図である。
【図１０】（ａ0 ，ｂ0 ）の濃度値の組を持つ参照画像
と複雑なパターンを持つ注目領域との相関演算を示す模
式図である。
と複雑なパターンを持つ注目領域との相関演算を示す模
式図である。
【図１１】相対的な配置位置が既知の複数のマークが撮
影された画像を模式的に示した図である。
影された画像を模式的に示した図である。
【図１２】検出したマーク領域の候補の中からマークの
配置関係に基づいて正しいマーク領域を検出するマーク
領域検出プログラムを示すフローチャートである。
配置関係に基づいて正しいマーク領域を検出するマーク
領域検出プログラムを示すフローチャートである。
【図１３】いくつかのモードを組み合わせた動作モード
の処理の流れを示すフローチャートの前半部を示す図で
ある。
の処理の流れを示すフローチャートの前半部を示す図で
ある。
【図１４】いくつかのモードを組み合わせた動作モード
の処理の流れを示すフローチャートの後半部を示す図で
ある。
の処理の流れを示すフローチャートの後半部を示す図で
ある。
１００ 領域検出装置 １１０ 画像入力部 １２０ 探索画像メモリ １３０ 参照画像メモリ １４０ 相関器 １５０ 濃度値割当部 １５１ 平均演算部 １６０ 領域検出部 １６１ しきい値設定部 １７０ 制御部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き 審査官 脇岡 剛 (56)参考文献 特開 平８−212346（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−106457（ＪＰ，Ａ) 特開 平９−53939（ＪＰ，Ａ) 特開 平10−134186（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 G06T 1/00
Claims (12)
- 【請求項１】 所定のパターンに分離される、互いに面
積が等しい対象領域と背景領域とを有する参照画像を格
納しておく参照画像メモリと、 探索画像を入力する画像入力部と、 入力された探索画像が格納される探索画像メモリと、 前記参照画像を構成する対象領域および背景領域に各デ
ータ値を割り当てるデータ値割当部と、 該データ値割当部により対象領域および背景領域に各デ
ータ値が割り当てられてなる参照画像と、前記探索画像
の全域もしくは一部領域からなる注目領域との近似の度
合いをあらわす相関値を求める相関値演算部と、 該相関値演算部により求められた相関値と所定のしきい
値との大小比較を含む演算処理により、注目領域の中か
ら、該参照画像との近似の度合いの高い注目領域を検出
する領域検出部とを備えたことを特徴とする領域検出装
置。 - 【請求項２】 前記データ値割当部が、前記参照画像の
対象領域を構成する複数の画素それぞれに相互に同一の
第１のデータ値を割り当てるとともに、該参照画像の背
景領域を構成する複数の画素それぞれに、相互に同一の
第２のデータ値を割り当てるものであることを特徴とす
る請求項１記載の領域検出装置。 - 【請求項３】 前記データ値割当部が、前記参照画像を
構成する対象領域および背景領域のうちの少なくとも一
方の領域に異なるデータ値を割り当てることにより、同
一のパターンであって割り当てられたデータ値の異なる
複数の参照画像を生成するものであって、 前記相関値演算部が、該複数の参照画像それぞれと前記
注目領域との各相関値を求めるものである ことを特徴と
する請求項１記載の領域検出装置。 - 【請求項４】 所定のパターンに分離される対象領域と
背景領域とを有する参照画像を格納しておく参照画像メ
モリと、 探索画像を入力する画像入力部と、 入力された探索画像が格納される探索画像メモリと、 前記参照画像を構成する対象領域および背景領域に各デ
ータ値を割り当てるデータ値割当部と、 該データ値割当部により対象領域および背景領域に各デ
ータ値が割り当てられてなる参照画像と、前記探索画像
の全域もしくは一部領域からなる注目領域との近似の度
合いをあらわす相関値を求める相関値演算部と、 該相関値演算部により求められた相関値と所定のしきい
値との大小比較を含む演算処理により、注目領域の中か
ら、該参照画像との近似の度合いの高い注目領域を検出
する領域検出部とを備え、 前記データ値割当部が、参照画像を構成する対象領域に
割り当てられるデータ値と背景領域に割り当てられるデ
ータ値とを変数とする空間内における、相関値としきい
値との大小比較により注目領域が参照画像に近似してい
ると判定される領域が、該空間内の、参照画像との近似
の度合いが高い所定領域を一部の重なりを許容して分担
して埋めるように、前記参照画像を構成する対象領域お
よび背景領域のうちの少なくとも一方の領域に異なるデ
ータ値を割り当てることにより、同一のパターンであっ
て割り当てられたデータ値の異なる複数の参照画像を生
成するものであって、 前記相関値演算部が、該複数の参照画像それぞれと前記
注目領域との各相関値を求めるものであり、 前記領域検出部が、前記データ値割当部で生成された複
数の参照画像それぞれと前記注目領域との間で求められ
る各相関値と比較される各しきい値を設定するしきい値
設定部を備えたものであることを特徴とする 領域検出装
置。 - 【請求項５】 所定のパターンに分離される対象領域と
背景領域とを有する参照画像を格納しておく参照画像メ
モリと、 探索画像を入力する画像入力部と、 入力された探索画像が格納される探索画像メモリと、 前記参照画像を構成する対象領域および背景領域に各デ
ータ値を割り当てるデータ値割当部と、 該データ値割当部により対象領域および背景領域に各デ
ータ値が割り当てられてなる参照画像と、前記探索画像
の全域もしくは一部領域からなる注目領域との近似の度
合いをあらわす相関値を求める相関値演算部と、 該相関値演算部により求められた相関値と所定のしきい
値との大小比較を含む 演算処理により、注目領域の中か
ら、該参照画像との近似の度合いの高い注目領域を検出
する領域検出部とを備え、 前記データ値割当部が、前記参照画像を構成する対象領
域および背景領域に、とり得るデータ値範囲内の最大値
および最小値のうちの一方の値および他方の値をそれぞ
れ割り当てるものであることを特徴とする 領域検出装
置。 - 【請求項６】 前記データ値割当部が、前記注目領域内
の、前記参照画像を構成する対象領域および背景領域に
それぞれ対応する各部分領域毎の、データ値の各平均的
な値を求める平均演算部を有し、該平均演算部で求めら
れた、対象領域および背景領域にそれぞれ対応する各部
分領域毎のデータ値の各平均的な値が、対象領域および
背景領域それぞれに割り当てられてなる参照画像を生成
するものであることを特徴とする請求項１記載の領域検
出装置。 - 【請求項７】 所定のパターンに分離される対象領域と
背景領域とを有する参照画像を格納しておく参照画像メ
モリと、 探索画像を入力する画像入力部と、 入力された探索画像が格納される探索画像メモリと、 前記参照画像を構成する対象領域および背景領域に各デ
ータ値を割り当てるデータ値割当部と、 該データ値割当部により対象領域および背景領域に各デ
ータ値が割り当てられてなる参照画像と、前記探索画像
の全域もしくは一部領域からなる注目領域との近似の度
合いをあらわす相関値を求める相関値演算部と、 該相関値演算部により求められた相関値と所定のしきい
値との大小比較を含む演算処理により、注目領域の中か
ら、該参照画像との近似の度合いの高い注目領域を検出
する領域検出部とを備え、 前記データ値割当部が、対象領域および背景領域それぞ
れに、とり得るデータ値範囲内の最大値および最小値の
うちの一方の値および他方の値それぞれが割り当てられ
てなる第１の参照画像と、対象領域および背景領域双方
に、とり得るデータ値範囲内の最大値および最小値のう
ちの一方の値が割り当てられてなる第２の参照画像とを
生成して、前記相関演算部に、これら第１および第２の
参照画像それぞれと前記注目領域との各相関値を求めさ
せ、これら２つの相関値に基づい て、該注目領域内の、
参照画像を構成する対象領域および背景領域にそれぞれ
対応する各部分領域毎の、データ値の各平均的な値を求
める平均演算部を有し、該平均演算部で求められた、対
象領域および背景領域にそれぞれ対応する各部分領域毎
のデータ値の各平均的な値が、対象領域および背景領域
それぞれに割り当てられてなる参照画像を生成するもの
であることを特徴とする 領域検出装置。 - 【請求項８】 所定のパターンに分離される対象領域と
背景領域とを有する参照画像を格納しておく参照画像メ
モリと、 探索画像を入力する画像入力部と、 入力された探索画像が格納される探索画像メモリと、 前記参照画像を構成する対象領域および背景領域に各デ
ータ値を割り当てるデータ値割当部と、 該データ値割当部により対象領域および背景領域に各デ
ータ値が割り当てられてなる参照画像と、前記探索画像
の全域もしくは一部領域からなる注目領域との近似の度
合いをあらわす相関値を求める相関値演算部と、 該相関値演算部により求められた相関値と所定のしきい
値との大小比較を含む演算処理により、注目領域の中か
ら、該参照画像との近似の度合いの高い注目領域を検出
する領域検出部とを備え、 前記データ値割当部が、前記注目領域内の、前記参照画
像を構成する対象領域および背景領域にそれぞれ対応す
る各部分領域毎の、データ値の各平均的な値を求める平
均演算部を有し、該平均演算部で求められた、対象領域
および背景領域にそれぞれ対応する各部分領域毎のデー
タ値の各平均的な値が、対象領域および背景領域それぞ
れに割り当てられてなる参照画像を生成するものであ
り、 前記領域検出部が、前記注目領域のノイズレベルと、前
記参照画像を構成する対象領域と背景領域との境界線の
長さとに基づくしきい値を設定するしきい値設定部を有
するものであることを特徴とする 領域検出装置。 - 【請求項９】 所定のパターンに分離される対象領域と
背景領域とを有する参照画像を格納しておく参照画像メ
モリと、 探索画像を入力する画像入力部と、 入力された探索画像が格納される探索画像メモリと、 前記参照画像を構成する対象領域および背景領域に各デ
ータ値を割り当てるデータ値割当部と、 該データ値割当部により対象領域および背景領域に各デ
ータ値が割り当てられてなる参照画像と、前記探索画像
の全域もしくは一部領域からなる注目領域との近似の度
合いをあらわす相関値を求める相関値演算部と、 該相関値演算部により求められた相関値と所定のしきい
値との大小比較を含む演算処理により、注目領域の中か
ら、該参照画像との近似の度合いの高い注目領域を検出
する領域検出部とを備え、 前記領域検出部が、相対的な位置関係が既知の、参照画
像との近似の度合が高い領域として検出されることが予
定された検出予定領域が複数設定されている場合におい
て、相関値としきい値との大小比較により、参照画像と
の近似の度合いが高い候補領域を求め、候補領域どうし
の相対的な位置関係と、前記検出予定領域どうしの相対
的な位置関係とに基づいて、該候補領域の中から、参照
画像との近似の度合いが高い領域を抽出するものである
ことを特徴とする 領域検出装置。 - 【請求項１０】 所定のパターンに分離される対象領域
と背景領域とを有する参照画像を格納しておく参照画像
メモリと、 探索画像を入力する画像入力部と、 入力された探索画像が格納される探索画像メモリと、 前記参照画像を構成する対象領域および背景領域に各デ
ータ値を割り当てるデータ値割当部と、 該データ値割当部により対象領域および背景領域に各デ
ータ値が割り当てられてなる参照画像と、前記探索画像
の全域もしくは一部領域からなる注目領域との近似の度
合いをあらわす相関値を求める相関値演算部と、 該相関値演算部により求められた相関値と所定のしきい
値との大小比較を含む演算処理により、注目領域の中か
ら、該参照画像との近似の度合いの高い注目領域を検出
する領域検出部と、 前記データ値割当部に、参照画像を構成する対象領域お
よび背景領域に各データ値が割り当てられた第１の参照
画像を生成させ、前記相関値演算部に第１の参照画像と
注目領域との相関値を求めさせ、前記領域検出部に、第
１の参照画像と の近似の度合いの高い注目領域を検出さ
せた後、再度、前記データ値割当部に、前記領域検出部
により一旦検出された注目領域のデータ値に基づいて求
められる各データ値が対象領域および背景領域に割り当
てられてなる第２の参照画像を生成させ、前記相関値演
算部に、第２の参照画像と、前記領域検出部により一旦
検出された注目領域との相関値を求めさせ、前記領域検
出部に、該領域検出部により一旦検出された注目領域の
中から、第２の参照画像との近似の度合の高い注目領域
を抽出させる動作順序制御部とを備えたことを特徴とす
る 領域検出装置。 - 【請求項１１】 前記データ値割当部が、前記第１の参
照画像を生成するにあたり、対象領域および背景領域
に、とり得るデータ値範囲内の最大値および最小値のう
ちの一方の値および他方の値をそれぞれ割り当てるもの
であることを特徴とする請求項１０記載の領域検出装
置。 - 【請求項１２】 前記データ値割当部が、前記第２の参
照画像を生成するにあたり、前記領域検出部により一旦
検出された注目領域内の、参照画像を構成する対象領域
および背景領域にそれぞれ対応する各部分領域毎の、デ
ータ値の各平均的な値を、それぞれ対象領域および背景
領域に割り当てるものであることを特徴とする請求項１
０記載の領域検出装置。
Priority Applications (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24124597A JP3333721B2 (ja) | 1997-09-05 | 1997-09-05 | 領域検出装置 |
| US09/038,113 US6115505A (en) | 1997-09-05 | 1998-03-11 | Area detection apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP24124597A JP3333721B2 (ja) | 1997-09-05 | 1997-09-05 | 領域検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH1185993A JPH1185993A (ja) | 1999-03-30 |
| JP3333721B2 true JP3333721B2 (ja) | 2002-10-15 |
Family
ID=17071376
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP24124597A Expired - Fee Related JP3333721B2 (ja) | 1997-09-05 | 1997-09-05 | 領域検出装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6115505A (ja) |
| JP (1) | JP3333721B2 (ja) |
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