【特許請求の範囲】
【請求項１】 ２以上の画像のそれぞれについての特徴点を抽出する特徴抽出工程と、
上記２以上の画像のうち、一の画像と他の画像との特徴点を比較してマッチングを行うマッチング工程と、
上記マッチング工程の結果に基づいて、上記一の画像に含まれるオブジェクトを、上記他の画像に含まれるオブジェクトに対して同定する同定工程とを備えること
を特徴とする画像処理方法。
【請求項２】２以上の画像のそれぞれについての特徴点を抽出する特徴抽出手段と、
上記２以上の画像のうち、一の画像と他の画像との特徴点を比較してマッチングを行うマッチング手段と、
上記マッチング手段によるマッチングの結果に基づいて、上記一の画像に含まれるオブジェクトを、上記他の画像に含まれるオブジェクトに対して同定する同定手段とを備えること
を特徴とする画像処理装置。
【請求項３】 上記マッチング手段は、ハウスドルフマッチングを行うこと
を特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項４】 上記マッチング手段は、ボトルネックマッチングを行うこと
を特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項５】 上記マッチング手段は、上記一の画像についての全ての特徴点からなる特徴点群を示す第１の集合と、上記他の画像についての全ての特徴点からなる特徴点群を示す第２の集合との合同を検出すること
を特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
【請求項６】 上記マッチング手段は、上記第１の集合及び上記第２の集合のそれぞれの全ての最近接点対を求め、これらの最近接点対が一致する距離を有するか否かを判別し、一致すると判別された上記第１の集合及び上記第２の集合のそれぞれの最近接点対が同じ基本性質を有するか否かを判別し、上記第１の集合及び上記第２の集合のそれぞれを正規化し、上記第１の集合のセントロイドと、上記第２の集合のセントロイドとを求めて重複させ、上記第１の集合を構成する全ての特徴点群と上記第１の集合のセントロイドとの距離と、上記第２の集合を構成する全ての特徴点群と上記第２の集合のセントロイドとの距離とを求め、上記第１の集合及び上記第２の集合のそれぞれの半径関数を計算し、上記第１の集合の半径関数の濃度が最小となる距離における上記第１の集合及び上記第２の集合のそれぞれの半径関数である第３の集合及び第４の集合を求め、上記第３の集合及び上記第４の集合の幾何学的グラフを計算し、これらの幾何学的グラフが同一の数の反復距離を有しているか否かを判別し、上記第３の集合及び上記第４の集合の幾何学的グラフが同一の数の反復距離を有していると判別された場合に、上記第３の集合の凸閉包の１つの面である稜線を算出し、算出された稜線を、上記第４の集合の凸閉包のいずれかの稜線に対してマッチさせ、このマッチさせた稜線対に基づいて与えられる全ての変換をテストすることによって、上記第１の集合と上記第２の集合との合同を検出すること
を特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】 マッチさせた稜線対は、剛体運動を定義すること
を特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】 マッチさせた稜線対に基づいて与えられる変換は、アフィン変換であること
を特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
[Claims]
1. A feature extraction step of extracting feature points for each of two or more images, and
A matching step of comparing and matching the feature points of one image and another of the above two or more images, and
An image processing method comprising an identification step of identifying an object included in the one image with respect to an object included in the other image based on the result of the matching step.
2. A feature extraction means for extracting feature points for each of two or more images, and a feature extraction means.
Of the above two or more images, a matching means for comparing and matching the feature points of one image and the other image, and
An image processing apparatus comprising: an identification means for identifying an object included in the one image with respect to an object included in the other image based on the result of matching by the matching means.
3. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the matching means performs Hausdorff matching.
4. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the matching means performs bottleneck matching.
5. The matching means shows a first set showing a feature point group consisting of all the feature points of the one image, and a feature point group consisting of all the feature points of the other image. The image processing apparatus according to claim 2, wherein the congruence with the second set is detected.
6. The matching means obtains all the recent contact pairs of each of the first set and the second set, determines whether or not these recent contact pairs have a matching distance, and determines whether or not these recent contact pairs have a matching distance. It is determined whether or not the recent contact pairs of the first set and the second set that are determined to match have the same basic properties, and each of the first set and the second set is normal. The centroid of the first set and the centroid of the second set are obtained and overlapped, and all the feature point groups constituting the first set and the centroid of the first set are combined with each other. And the distance between all the feature point groups constituting the second set and the centroid of the second set, and the radius functions of the first set and the second set, respectively. The calculation is performed to obtain the third set and the fourth set, which are the radius functions of the first set and the second set, respectively, at the distance where the concentration of the radius function of the first set is minimized. The geometric graphs of the third set and the fourth set are calculated to determine whether these geometric graphs have the same number of repetition distances, and the third set and the fourth set are described. When it was determined that the geometric graph of the fourth set had the same number of repetition distances, the ridge line, which is one surface of the convex closure of the third set, was calculated and calculated. The first set and the first set by matching the ridges to any of the convex closures of the fourth set and testing all transformations given based on this matched ridge pair. The image processing apparatus according to claim 5, wherein the congruence with the set of 2 is detected.
7. The image processing apparatus according to claim 6, wherein the matched ridge line pair defines a rigid body motion.
8. The image processing apparatus according to claim 6, wherein the transformation given based on the matched ridge pair is an affine transformation.