【特許請求の範囲】
【請求項１】 画像の特徴点を抽出する特徴抽出工程と、
上記画像の特徴点を用い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、上記画像を圧縮する圧縮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】 画像の特徴点を抽出する特徴抽出手段と、
上記画像の特徴点を用い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、上記画像を圧縮する圧縮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、上記画像についての全ての特徴点からなる特徴点群を示す集合の対称性を検出すること
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、２次元の点集合である上記集合のセントロイドを算出し、上記集合を構成する全ての特徴点群と上記セントロイドとの距離を求め、上記集合の半径関数を計算し、計算された上記半径関数により定義される任意の半径上に位置する特徴点群の濃度が１以上であるか否かを判別し、上記半径上に位置する特徴点群の濃度が１以上であると判別された場合に、上記半径上に位置する任意の特徴点を選択し、選択された特徴点における軸が対称であるか否かを判別し、上記軸が対称であると判別された場合には、上記集合が上記軸を対称とする恒等写像となる変換を報告し、上記軸が対称でないと判別された場合には、上記集合が恒等写像であることを報告することによって、上記集合の対称性を検出すること
を特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項７】 上記マッチング手段は、上記半径上に位置する特徴点群の濃度が１以上でないと判別された場合に、上記集合の特徴点の凸閉包を計算し、上記凸閉包を用いて全ての変換を列挙し、列挙された全ての変換集合の論理積を計算し、計算された上記論理積を報告すること
を特徴とする請求項６記載の画像処理装置。
【請求項８】 上記マッチング手段は、次数ｄが３以上の任意次元の点集合である上記集合のセントロイドを算出し、上記集合を構成する全ての特徴点群と上記セントロイドとの距離を求め、上記集合の半径関数を計算し、計算された上記半径関数により定義される任意の半径上に位置する特徴点群の濃度がｄ−１以上であるか否かを判別し、上記半径上に位置する特徴点群の濃度がｄ−１以上であると判別された場合に、少なくともｄ−１個且つ多くとも２ｄ−３個の点を有する半径の最小値を選択することによって、上記集合の対称性を検出すること
を特徴とする請求項５記載の画像処理装置。
【請求項９】 上記マッチング手段は、上記半径上に位置する特徴点群の濃度がｄ−１以上でないと判別された場合に、上記集合の特徴点の凸閉包を計算し、上記凸閉包を用いて全ての変換を列挙し、列挙された全ての変換集合の論理積を計算すること
を特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
[Claims]
1. A feature extraction step for extracting feature points of an image, and a feature extraction step.
A matching process that uses the feature points of the above image for matching,
An image processing method comprising a compression step of compressing the image based on the result of the matching step.
2. A feature extraction means for extracting feature points of an image,
Matching means for matching using the feature points of the above image and
An image processing apparatus including a compression means for compressing the 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 image processing apparatus according to claim 2, wherein the matching means detects the symmetry of a set indicating a feature point cloud consisting of all the feature points of the image.
6. The matching means calculates the centroid of the set, which is a two-dimensional set of points, obtains the distances between all the feature point groups constituting the set and the centroid, and the radius of the set. The function is calculated, it is determined whether or not the density of the feature point group located on an arbitrary radius defined by the calculated radius function is 1 or more, and the density of the feature point group located on the radius is determined. When is determined to be 1 or more, an arbitrary feature point located on the radius is selected, it is determined whether or not the axis at the selected feature point is symmetric, and the axis is symmetric. If it is determined that the axis is not symmetric, the transformation that makes the set symmetric is reported, and if it is determined that the axis is not symmetric, the set is an equal mapping. The image processing apparatus according to claim 5, wherein the symmetry of the set is detected by reporting.
7. The matching means calculates the convex closure of the feature points of the set when it is determined that the concentration of the feature point group located on the radius is not 1 or more, and uses the convex closure. The image processing apparatus according to claim 6, wherein all the transformations are listed, the logical product of all the listed transformation sets is calculated, and the calculated logical product is reported.
8. The matching means calculates a centroid of the set which is a point set of an arbitrary dimension having an order d of 3 or more, and determines the distance between all the feature point groups constituting the set and the centroid. The radius function of the set is calculated, and it is determined whether or not the density of the feature point group located on an arbitrary radius defined by the calculated radius function is d-1 or more, and the radius is on the radius. When it is determined that the concentration of the feature point group located in is d-1 or more, the above set is selected by selecting the minimum value of the radius having at least d-1 points and at most 2d-3 points. The image processing apparatus according to claim 5, wherein the symmetry of the image processing apparatus is detected.
9. The matching means calculates the convex closure of the feature points of the set when it is determined that the concentration of the feature point group located on the radius is not d-1 or more, and performs the convex closure. The image processing apparatus according to claim 8, wherein all the transformations are enumerated by using the method, and the logical product of all the enumerated transformation sets is calculated.