JP2001175864A - 画像マッチング装置および画像マッチング方法 - Google Patents
画像マッチング装置および画像マッチング方法Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 高精度な位置合わせを必要とする画像のマッ
チング処理に際して、演算量を少なくすることができる
と共に移動量推定の精度を高めることができる画像マッ
チング技術を提供する。 【解決手段】 フーリエ変換手段１３によりフーリエ変
換された２つの画像の位相差を位相差算出手段１４によ
って求め、投票手段１５により、その位相差に従って、
画像間の移動量に対応するパラメータ空間で投票を行い
投票画像を作成する。投票画像上のピークをピーク検出
手段１６で検出することにより、移動量推定や画像間の
類似性判定などの画像のマッチングを行う。
チング処理に際して、演算量を少なくすることができる
と共に移動量推定の精度を高めることができる画像マッ
チング技術を提供する。 【解決手段】 フーリエ変換手段１３によりフーリエ変
換された２つの画像の位相差を位相差算出手段１４によ
って求め、投票手段１５により、その位相差に従って、
画像間の移動量に対応するパラメータ空間で投票を行い
投票画像を作成する。投票画像上のピークをピーク検出
手段１６で検出することにより、移動量推定や画像間の
類似性判定などの画像のマッチングを行う。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像マッチング装
置および画像マッチング方法に関し、特に、フーリエ変
換を用いた画像マッチング装置および画像マッチング方
法に関する。
置および画像マッチング方法に関し、特に、フーリエ変
換を用いた画像マッチング装置および画像マッチング方
法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像マッチング技術の一例とし
て、小林らによる論文（小林他、「位相限定相関法の原
理とその応用」、テレビジョン学会技術報告Ｖｏｌ．２
０，Ｎｏ．４１，ｐｐ．１−６）がある。ここでは、位
相限定相関法として画像マッチング技術が紹介されてい
る。
て、小林らによる論文（小林他、「位相限定相関法の原
理とその応用」、テレビジョン学会技術報告Ｖｏｌ．２
０，Ｎｏ．４１，ｐｐ．１−６）がある。ここでは、位
相限定相関法として画像マッチング技術が紹介されてい
る。
【０００３】図５は、この位相限定相関法を説明するた
めの図である。図に示すように、位相限定相関法では、
２枚の画像ｆ１（ｍ，ｎ）と画像ｆ２（ｍ，ｎ）のマッ
チングを行う場合、それぞれを離散フーリエ変換し、そ
れぞれの位相成分ｅｘｐ（ｊθ（ｕ，ｖ））およびｅｘ
ｐ（ｊφ（ｕ，ｖ））を取り出し、その位相差ｅｘｐ
（ｊ（θ−φ））を求め、逆フーリエ変換することで、
２枚の画像ｆ１とｆ２の間の相関による画像のマッチン
グを行う。
めの図である。図に示すように、位相限定相関法では、
２枚の画像ｆ１（ｍ，ｎ）と画像ｆ２（ｍ，ｎ）のマッ
チングを行う場合、それぞれを離散フーリエ変換し、そ
れぞれの位相成分ｅｘｐ（ｊθ（ｕ，ｖ））およびｅｘ
ｐ（ｊφ（ｕ，ｖ））を取り出し、その位相差ｅｘｐ
（ｊ（θ−φ））を求め、逆フーリエ変換することで、
２枚の画像ｆ１とｆ２の間の相関による画像のマッチン
グを行う。
【０００４】以下、位相限定相関法の原理について、詳
細に説明する。Ｍ×Ｎ画素からなる２つの画像をｆ１
（ｍ，ｎ）、ｆ２（ｍ，ｎ）とする。ここで、ｍ＝０，
１，２，．．．，Ｍ−１；ｎ＝０，１，２，．．．，Ｎ
−１である。そこで、ｆ１（ｍ，ｎ）、ｆ２（ｍ，ｎ）
のフーリエ変換Ｆ１（ｕ，ｖ），Ｆ２（ｕ，ｖ）は、そ
れぞれ次式によって表される。
細に説明する。Ｍ×Ｎ画素からなる２つの画像をｆ１
（ｍ，ｎ）、ｆ２（ｍ，ｎ）とする。ここで、ｍ＝０，
１，２，．．．，Ｍ−１；ｎ＝０，１，２，．．．，Ｎ
−１である。そこで、ｆ１（ｍ，ｎ）、ｆ２（ｍ，ｎ）
のフーリエ変換Ｆ１（ｕ，ｖ），Ｆ２（ｕ，ｖ）は、そ
れぞれ次式によって表される。
【０００５】 〔数１〕 F1(u,v)=Σm=0 M-1 Σn=0 N-1f1(m,n)exp(-j2π(mu/M+nv/N)) = A(u,v)exp(jθ(u,v))
【０００６】 〔数２〕 F2(u,v)=Σm=0 M-1 Σn=0 N-1f2(m,n)exp(-j2π(mu/M+nv/N)) = B(u,v)exp(jφ(u,v))
【０００７】但し、ｕ＝０，１，２，．．．，Ｍ−１、
ｖ＝０，１，２，．．．，Ｎ−１、Ａ（ｕ，ｖ），Ｂ
（ｕ，ｖ）は振幅スペクトル、θ（ｕ，ｖ）、φ（ｕ，
ｖ）は位相スペクトルである。
ｖ＝０，１，２，．．．，Ｎ−１、Ａ（ｕ，ｖ），Ｂ
（ｕ，ｖ）は振幅スペクトル、θ（ｕ，ｖ）、φ（ｕ，
ｖ）は位相スペクトルである。
【０００８】位相限定相関法では、Ｆ１（ｕ，ｖ），Ｆ
２（ｕ，ｖ）の振幅スペクトルＡ（ｕ，ｖ），Ｂ（ｕ，
ｖ）を定数に置き換え、例えば、振幅値を１とする。つ
まり、
２（ｕ，ｖ）の振幅スペクトルＡ（ｕ，ｖ），Ｂ（ｕ，
ｖ）を定数に置き換え、例えば、振幅値を１とする。つ
まり、
【０００９】〔数３〕 F1'(u,v)=exp(jθ(u,v)) F2'(u,v)=exp(jφ(u,v))
【００１０】とする。以下、これらの画像を位相画像と
呼ぶこととする。位相差画像Ｈ（ｕ，ｖ）は、この位相
画像Ｆ１' （ｕ，ｖ）に位相画像Ｆ２' （ｕ，ｖ）の複
素共役を乗ずることによって求められる。これは、〔数
４〕に示すように、周波数空間の画素（ｕ，ｖ）毎に位
相の差を計算することと等価となる。
呼ぶこととする。位相差画像Ｈ（ｕ，ｖ）は、この位相
画像Ｆ１' （ｕ，ｖ）に位相画像Ｆ２' （ｕ，ｖ）の複
素共役を乗ずることによって求められる。これは、〔数
４〕に示すように、周波数空間の画素（ｕ，ｖ）毎に位
相の差を計算することと等価となる。
【００１１】〔数４〕 H(u,v)= F1'(u,v)(F2'(u,v))* = exp(j θ) exp(-jφ) = exp(j (θ- φ))
【００１２】位相差画像Ｈ（ｕ，ｖ）を逆フーリエ変換
することによって得られる相関強度画像Ｇ（ｒ，ｓ）
は、次式で示される。
することによって得られる相関強度画像Ｇ（ｒ，ｓ）
は、次式で示される。
【００１３】〔数５〕 G(r,s) =Σu=0 M-1 Σv=0 N-1H(u,v)exp(j2π(ur/M+vs/
N))
N))
【００１４】但し、ｒ＝０，１，２，．．．，Ｍ−１、
ｓ＝０，１，２，．．．，Ｎ−１である。
ｓ＝０，１，２，．．．，Ｎ−１である。
【００１５】上式で逆フーリエ変換後に元の値に戻すた
めに通常使われる定数１／ＭＮは簡単のため省略した。
ここで、ｆ２（ｍ，ｎ）＝ｆ１（ｍ，ｎ）とすると、θ
＝φとなるので、位相差画像Ｈ（ｕ，ｖ）は１となり、
その逆フーリエ変換である相関強度画像Ｇ（ｒ，ｓ）
は、（ｒ，ｓ）＝（０，０）のときにはＭＮ、それ以外
のときには０となる。
めに通常使われる定数１／ＭＮは簡単のため省略した。
ここで、ｆ２（ｍ，ｎ）＝ｆ１（ｍ，ｎ）とすると、θ
＝φとなるので、位相差画像Ｈ（ｕ，ｖ）は１となり、
その逆フーリエ変換である相関強度画像Ｇ（ｒ，ｓ）
は、（ｒ，ｓ）＝（０，０）のときにはＭＮ、それ以外
のときには０となる。
【００１６】また、画像ｆ２（ｍ，ｎ）が画像ｆ１
（ｍ，ｎ）を移動量（ａ，ｂ）だけ平行移動したもので
あるとするならば、そのフーリエ変換Ｆ２（ｕ，ｖ）
は、フーリエ変換の平行移動に関する性質から、
（ｍ，ｎ）を移動量（ａ，ｂ）だけ平行移動したもので
あるとするならば、そのフーリエ変換Ｆ２（ｕ，ｖ）
は、フーリエ変換の平行移動に関する性質から、
【００１７】〔数６〕 F2(u,v)=exp(-j2 π(ua+vb))F1(u,v）
【００１８】と書き表される。この場合のフーリエ変換
Ｆ１とＦ２の位相差Ｈ（ｕ，ｖ）は、ｅｘｐ（−ｊ２π
（ｕａ＋ｖｂ））となり、その逆フーリエ変換である相
関強度画像Ｇ（ｒ，ｓ）は、（ａ，ｂ）のみに値を持つ
デルタ関数となる。
Ｆ１とＦ２の位相差Ｈ（ｕ，ｖ）は、ｅｘｐ（−ｊ２π
（ｕａ＋ｖｂ））となり、その逆フーリエ変換である相
関強度画像Ｇ（ｒ，ｓ）は、（ａ，ｂ）のみに値を持つ
デルタ関数となる。
【００１９】従って、位相限定相関法ではこのピークの
位置を検出することで、画像ｆ１と画像ｆ２の２つの画
像の移動量を推定したり、あるいはそのピークの大きさ
を評価することで、画像ｆ１と画像ｆ２の類似性を判定
するという画像のマッチング処理を行う。
位置を検出することで、画像ｆ１と画像ｆ２の２つの画
像の移動量を推定したり、あるいはそのピークの大きさ
を評価することで、画像ｆ１と画像ｆ２の類似性を判定
するという画像のマッチング処理を行う。
【００２０】なお、上述のフーリエ変換や逆フーリエ変
換はＭ，Ｎの値を２の冪乗など適当な値に設定すること
により、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により処理するこ
とができる。
換はＭ，Ｎの値を２の冪乗など適当な値に設定すること
により、高速フーリエ変換（ＦＦＴ）により処理するこ
とができる。
【００２１】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の位相限定相関法によれば、以下のような問題が
あった。 （１）第１に、相関強度画像Ｇを得てその画像からピー
クを検出するためには、逆フーリエ変換を行わなければ
ならないために、演算量が多くなるという問題があっ
た。 （２）第２に、逆フーリエ変換として通常離散系の変換
を用いるため、例えば、位置の空間的な解像度が制限さ
れ、移動量推定の精度が得にくいという問題があった。
つまり、画像マッチングを移動量推定のために行う場
合、１画素よりも高い精度を得るためには、例えば、位
相差画像Ｈ（ｕ，ｖ）の高周波成分に０の値などで埋め
合わせることで拡大した位相画像を作りその拡大した位
相差画像を逆フーリエ変換することで、Ｇ（ｒ，ｓ）の
空間的な解像度をあげる方法、あるいは、ピアソンらに
よる論文(J.J. Pearson, et.al. “Video-rate image
correlation processor", Proceedings of SPIE Vol. 1
19 Application of Digital ImageProcessing, 1977)
に示されているように、検出されたピークの近傍につい
て、離散値でない（ｒ，ｓ）に対しても〔数５〕により
相関強度Ｇ（ｒ，ｓ）を計算することで１画素より高い
空間的解像度でピークを求める方法、を適用しなければ
ならない。しかし、このような方法はいずれも膨大な演
算量の増加をもたらしてしまう。
た従来の位相限定相関法によれば、以下のような問題が
あった。 （１）第１に、相関強度画像Ｇを得てその画像からピー
クを検出するためには、逆フーリエ変換を行わなければ
ならないために、演算量が多くなるという問題があっ
た。 （２）第２に、逆フーリエ変換として通常離散系の変換
を用いるため、例えば、位置の空間的な解像度が制限さ
れ、移動量推定の精度が得にくいという問題があった。
つまり、画像マッチングを移動量推定のために行う場
合、１画素よりも高い精度を得るためには、例えば、位
相差画像Ｈ（ｕ，ｖ）の高周波成分に０の値などで埋め
合わせることで拡大した位相画像を作りその拡大した位
相差画像を逆フーリエ変換することで、Ｇ（ｒ，ｓ）の
空間的な解像度をあげる方法、あるいは、ピアソンらに
よる論文(J.J. Pearson, et.al. “Video-rate image
correlation processor", Proceedings of SPIE Vol. 1
19 Application of Digital ImageProcessing, 1977)
に示されているように、検出されたピークの近傍につい
て、離散値でない（ｒ，ｓ）に対しても〔数５〕により
相関強度Ｇ（ｒ，ｓ）を計算することで１画素より高い
空間的解像度でピークを求める方法、を適用しなければ
ならない。しかし、このような方法はいずれも膨大な演
算量の増加をもたらしてしまう。
【００２２】従って、本発明の目的は、画像のマッチン
グ処理に際して、演算量を少なくすることができると共
に移動量推定の精度を高めることができる画像マッチン
グ装置および画像マッチング方法を提供することにあ
る。
グ処理に際して、演算量を少なくすることができると共
に移動量推定の精度を高めることができる画像マッチン
グ装置および画像マッチング方法を提供することにあ
る。
【００２３】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記の目的を
達成するため、画像間のマッチングを行う画像マッチン
グ装置において、入力された２つの画像をそれぞれフー
リエ変換するフーリエ変換手段と、前記フーリエ変換手
段によって得られる２つのフーリエ成分の位相差を算出
する位相差算出手段と、前記位相差算出手段によって得
られる位相差に基づき、前記２つの画像の移動量に対応
する離散化された２次元パラメータ空間上で投票を行い
投票画像を作成する投票手段と、前記投票手段における
投票によって作成された投票画像上のピークを検出する
ピーク検出手段と、を少なくとも備えたことを特徴とす
る画像マッチング装置を提供するものである。
達成するため、画像間のマッチングを行う画像マッチン
グ装置において、入力された２つの画像をそれぞれフー
リエ変換するフーリエ変換手段と、前記フーリエ変換手
段によって得られる２つのフーリエ成分の位相差を算出
する位相差算出手段と、前記位相差算出手段によって得
られる位相差に基づき、前記２つの画像の移動量に対応
する離散化された２次元パラメータ空間上で投票を行い
投票画像を作成する投票手段と、前記投票手段における
投票によって作成された投票画像上のピークを検出する
ピーク検出手段と、を少なくとも備えたことを特徴とす
る画像マッチング装置を提供するものである。
【００２４】以上の構成において、前記ピーク検出手段
によって検出された前記ピークのパラメータ空間上での
座標値に応じて前記２つの画像間の移動量を推定するこ
とが望ましく、前記ピーク検出手段によって検出された
前記ピークの大きさに応じて前記２つの画像間の類似性
を判定することが望ましい。
によって検出された前記ピークのパラメータ空間上での
座標値に応じて前記２つの画像間の移動量を推定するこ
とが望ましく、前記ピーク検出手段によって検出された
前記ピークの大きさに応じて前記２つの画像間の類似性
を判定することが望ましい。
【００２５】前記画像マッチング装置は、更に、前記フ
ーリエ変換手段によってフーリエ変換されたフーリエ成
分を記憶するデータ記憶手段を有することが望ましく、
また更に、前記画像マッチング装置は、前記ピーク検出
手段によって検出されたピークの大きさに応じて前記２
つの画像の一致，不一致を照合判定する照合判定手段を
有することが望ましい。
ーリエ変換手段によってフーリエ変換されたフーリエ成
分を記憶するデータ記憶手段を有することが望ましく、
また更に、前記画像マッチング装置は、前記ピーク検出
手段によって検出されたピークの大きさに応じて前記２
つの画像の一致，不一致を照合判定する照合判定手段を
有することが望ましい。
【００２６】また、本発明は、上記の目的を達成するた
め、画像間のマッチングを行う画像マッチング方法にお
いて、入力された２つの画像をそれぞれフーリエ変換す
るフーリエ変換工程と、前記フーリエ変換工程によって
得られる２つのフーリエ成分の位相差を算出する位相差
算出工程と、前記位相差算出工程によって得られる位相
差に基づき、前記２つの画像の移動量に対応する離散化
された２次元パラメータ空間上で投票を行い投票画像を
作成する投票工程と、前記投票工程における投票によっ
て作成された投票画像上のピークを検出するピーク検出
工程と、を少なくとも備えたことを特徴とする画像マッ
チング方法を提供するものである。
め、画像間のマッチングを行う画像マッチング方法にお
いて、入力された２つの画像をそれぞれフーリエ変換す
るフーリエ変換工程と、前記フーリエ変換工程によって
得られる２つのフーリエ成分の位相差を算出する位相差
算出工程と、前記位相差算出工程によって得られる位相
差に基づき、前記２つの画像の移動量に対応する離散化
された２次元パラメータ空間上で投票を行い投票画像を
作成する投票工程と、前記投票工程における投票によっ
て作成された投票画像上のピークを検出するピーク検出
工程と、を少なくとも備えたことを特徴とする画像マッ
チング方法を提供するものである。
【００２７】以上の構成において、前記ピーク検出工程
によって検出されたピークのパラメータ空間上での座標
値に応じて前記２つの画像間の移動量を推定することが
望ましく、前記ピーク検出工程によって検出されたピー
クの大きさに応じて前記２つの画像間の類似性を判定す
ることが望ましい。
によって検出されたピークのパラメータ空間上での座標
値に応じて前記２つの画像間の移動量を推定することが
望ましく、前記ピーク検出工程によって検出されたピー
クの大きさに応じて前記２つの画像間の類似性を判定す
ることが望ましい。
【００２８】前記画像マッチング方法は、更に、前記フ
ーリエ変換工程によってフーリエ変換されたフーリエ成
分を記憶するデータ記憶工程を有することが望ましく、
また更に、前記画像マッチング方法は、前記ピーク検出
工程によって検出されたピークの大きさに応じて前記２
つの画像の一致，不一致を照合判定する照合判定工程を
有することが望ましい。
ーリエ変換工程によってフーリエ変換されたフーリエ成
分を記憶するデータ記憶工程を有することが望ましく、
また更に、前記画像マッチング方法は、前記ピーク検出
工程によって検出されたピークの大きさに応じて前記２
つの画像の一致，不一致を照合判定する照合判定工程を
有することが望ましい。
【００２９】
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態による画像マ
ッチング装置および画像マッチング方法の説明を行う前
に本発明の原理について説明する。
ッチング装置および画像マッチング方法の説明を行う前
に本発明の原理について説明する。
【００３０】まず、画像ｆ１（ｍ，ｎ）、画像ｆ２
（ｍ，ｎ）が（ａ，ｂ）だけ移動したとする。このと
き、それぞれの画像のフーリエ変換Ｆ１（ｕ，ｖ）＝｜
Ｆ１（ｕ，ｖ）｜ｅｘｐ（ｊθ1 （ｕ，ｖ））、Ｆ２
（ｕ，ｖ）＝｜Ｆ２（ｕ，ｖ）｜ｅｘｐ（ｊθ2 （ｕ，
ｖ））の周波数領域（ｕ，ｖ）における位相差θ
2 （ｕ，ｖ）−θ1 （ｕ，ｖ）と移動量（ａ，ｂ）との
関係は〔数７〕に示す通りとなる。
（ｍ，ｎ）が（ａ，ｂ）だけ移動したとする。このと
き、それぞれの画像のフーリエ変換Ｆ１（ｕ，ｖ）＝｜
Ｆ１（ｕ，ｖ）｜ｅｘｐ（ｊθ1 （ｕ，ｖ））、Ｆ２
（ｕ，ｖ）＝｜Ｆ２（ｕ，ｖ）｜ｅｘｐ（ｊθ2 （ｕ，
ｖ））の周波数領域（ｕ，ｖ）における位相差θ
2 （ｕ，ｖ）−θ1 （ｕ，ｖ）と移動量（ａ，ｂ）との
関係は〔数７〕に示す通りとなる。
【００３１】〔数７〕 exp(-j2 π(ua+vb)) = exp(j(θ2(u,v)-θ1(u,v))) つまり、
【００３２】〔数８〕 -2π(ua+vb) = θ2(u,v)- θ1(u,v) + 2πk
【００３３】ここで、ｋは整数である。従って、各
（ｕ，ｖ）におけるフーリエ変換の位相差θ2 （ｕ，
ｖ）−θ1 （ｕ，ｖ）毎に〔数８〕で表される直線を
（ａ，ｂ）のパラメータ空間上に投票し、そのピークを
検出することで、移動量を検出することができる。
（ｕ，ｖ）におけるフーリエ変換の位相差θ2 （ｕ，
ｖ）−θ1 （ｕ，ｖ）毎に〔数８〕で表される直線を
（ａ，ｂ）のパラメータ空間上に投票し、そのピークを
検出することで、移動量を検出することができる。
【００３４】＜第１の実施の形態＞次に、添付図面を参
照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図
１は、本発明の実施の形態による画像マッチング装置の
構成を示す図である。図に示すように、この画像マッチ
ング装置は、画像１１，１２の画像をそれぞれフーリエ
変換するフーリエ変換手段１３と、フーリエ変換手段１
３で得られた画像１１，１２のフーリエ変換を用いてそ
の位相差を算出する位相差算出手段１４と、位相差算出
手段１４で得られた位相差に基づき離散化された２次元
のパラメータ空間上で投票を行い投票画像を作成する投
票手段１５と、投票画像上のピークを検出し２枚の画像
の移動量を推定するピーク検出手段１６と、から構成さ
れている。
照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図
１は、本発明の実施の形態による画像マッチング装置の
構成を示す図である。図に示すように、この画像マッチ
ング装置は、画像１１，１２の画像をそれぞれフーリエ
変換するフーリエ変換手段１３と、フーリエ変換手段１
３で得られた画像１１，１２のフーリエ変換を用いてそ
の位相差を算出する位相差算出手段１４と、位相差算出
手段１４で得られた位相差に基づき離散化された２次元
のパラメータ空間上で投票を行い投票画像を作成する投
票手段１５と、投票画像上のピークを検出し２枚の画像
の移動量を推定するピーク検出手段１６と、から構成さ
れている。
【００３５】以上の構成を有する画像マッチング装置に
よって移動量推定を行う場合について説明する。ここで
は、ＣＣＤカメラ等で入力された位置がずれた２枚のデ
ジタル画像である画像１１，１２の移動量を推定する場
合について説明する。
よって移動量推定を行う場合について説明する。ここで
は、ＣＣＤカメラ等で入力された位置がずれた２枚のデ
ジタル画像である画像１１，１２の移動量を推定する場
合について説明する。
【００３６】いま、画像１１，１２は２５６×２５６画
素の画像サイズであるとし、これらをそれぞれｆ１
（ｍ，ｎ）、ｆ２（ｍ，ｎ）と表記することとする。但
し、ｍ＝０，１，２，．．．，２５５、ｎ＝０，１，
２，．．．，２５５とする。
素の画像サイズであるとし、これらをそれぞれｆ１
（ｍ，ｎ）、ｆ２（ｍ，ｎ）と表記することとする。但
し、ｍ＝０，１，２，．．．，２５５、ｎ＝０，１，
２，．．．，２５５とする。
【００３７】フーリエ変換手段１３では、ｆ１（ｍ，
ｎ）およびｆ２（ｍ，ｎ）を〔数１〕，〔数２〕で示し
たようにそれぞれ離散フーリエ変換する。フーリエ変換
の結果をそれぞれＦ１（ｕ，ｖ）、Ｆ２（ｕ，ｖ）（但
し、ｕ＝０，１，２，．．．，２５５；ｖ＝０，１，
２，．．．，２５５）とする。
ｎ）およびｆ２（ｍ，ｎ）を〔数１〕，〔数２〕で示し
たようにそれぞれ離散フーリエ変換する。フーリエ変換
の結果をそれぞれＦ１（ｕ，ｖ）、Ｆ２（ｕ，ｖ）（但
し、ｕ＝０，１，２，．．．，２５５；ｖ＝０，１，
２，．．．，２５５）とする。
【００３８】位相差算出手段１４では、フーリエ変換Ｆ
１（ｕ，ｖ）とＦ２（ｕ，ｖ）の各成分（ｕ，ｖ）毎の
位相差Θ（ｕ，ｖ）（ｕ＝０，１，２，．．．，２５
５；ｖ＝０，１，２，．．．，２５５）を算出する。こ
こで、位相差の算出方法としては、例えば、〔数９〕，
〔数１０〕に従って計算すればよい。
１（ｕ，ｖ）とＦ２（ｕ，ｖ）の各成分（ｕ，ｖ）毎の
位相差Θ（ｕ，ｖ）（ｕ＝０，１，２，．．．，２５
５；ｖ＝０，１，２，．．．，２５５）を算出する。こ
こで、位相差の算出方法としては、例えば、〔数９〕，
〔数１０〕に従って計算すればよい。
【００３９】〔数９〕 H(u,v) = F1(u,v)F2(u,v) */｜F1(u,v)｜｜F2(u,v)*｜
【００４０】〔数１０〕 Θ(u,v) = tan-1(Im[H(u,v)]/Re[H(u,v)])
【００４１】ここで、Ｒｅ［ｚ］、Ｉｍ［ｚ］は、それ
ぞれ複素数ｚの実数成分および虚数成分を表す。なお、
Ｈ（ｕ，ｖ）の計算においては、前述した〔数４〕に従
って、Ｆ１（ｕ，ｖ），Ｆ２（ｕ，ｖ）のそれぞれの位
相を算出した後に位相の差を計算しても構わない。
ぞれ複素数ｚの実数成分および虚数成分を表す。なお、
Ｈ（ｕ，ｖ）の計算においては、前述した〔数４〕に従
って、Ｆ１（ｕ，ｖ），Ｆ２（ｕ，ｖ）のそれぞれの位
相を算出した後に位相の差を計算しても構わない。
【００４２】投票手段１５では、位相差Θ（ｕ，ｖ）に
基づき、平行移動量のパラメータ空間（ａ，ｂ）中にお
いて投票操作を行う。例えば、予め想定される画像間の
移動量が、水平・垂直方向にそれぞれプラスマイナス５
画素以内であることが分かっており、かつ、移動量の精
度を１／４画素単位で求めたい場合について説明する。
基づき、平行移動量のパラメータ空間（ａ，ｂ）中にお
いて投票操作を行う。例えば、予め想定される画像間の
移動量が、水平・垂直方向にそれぞれプラスマイナス５
画素以内であることが分かっており、かつ、移動量の精
度を１／４画素単位で求めたい場合について説明する。
【００４３】図２は、投票手段１５における必要な投票
操作用の配列領域を示す図である。図に示すように、投
票手段１５における必要な投票操作用の配列領域は、
（５×２×４）×（５×２×４）＝４０×４０の大きさ
の配列である。なお、図２では、位相差Θ（ｕ，ｖ）の
各成分に対して、本発明の原理において説明した〔数
８〕に従って、線を投票している様子の一例も示してい
る。つまり、〔数８〕はΘ（ｕ，ｖ）を用いると、〔数
１１〕のように書き表される。
操作用の配列領域を示す図である。図に示すように、投
票手段１５における必要な投票操作用の配列領域は、
（５×２×４）×（５×２×４）＝４０×４０の大きさ
の配列である。なお、図２では、位相差Θ（ｕ，ｖ）の
各成分に対して、本発明の原理において説明した〔数
８〕に従って、線を投票している様子の一例も示してい
る。つまり、〔数８〕はΘ（ｕ，ｖ）を用いると、〔数
１１〕のように書き表される。
【００４４】〔数１１〕 ua+vb = Θ(u,v)/(2π) - k
【００４５】投票を行う際には、具体的には次のように
投票を行う。まず、直線の傾きα＝−ｕ／ｖを調べる。
−１≦α≦１のときには、ａの値域内のある離散化され
た値ａ0 に対して、〔数１２〕の条件式を満たす整数ｋ
の値を求める。
投票を行う。まず、直線の傾きα＝−ｕ／ｖを調べる。
−１≦α≦１のときには、ａの値域内のある離散化され
た値ａ0 に対して、〔数１２〕の条件式を満たす整数ｋ
の値を求める。
【００４６】〔数１２〕 -5≦b = (-u/v)a0+(Θ/(2π)-k)/v≦+5 即ち、
【００４７】〔数１３〕 -5v-ua0+Θ/(2π) ≦ k≦ 5v-ua0+Θ/(2 π)
【００４８】例えば、この条件を満たす整数が３つある
として、それぞれｋ１，ｋ２，ｋ３とする。ここで、ａ
の値域の離散化されたａの値とは、図２に示すような配
列の場合には、ａ＝０．２５ｉ＋０．１２５（ｉ＝−２
０，−１９，−１８，．．，１９）で表される４０個の
値とすればよい。次に整数値ｋ１，ｋ２，ｋ３のそれぞ
れに対して、ｂ＝（−ｕ／ｖ）ａ0 ＋（Θ／（２π）−
ｋ）／ｖに従い、ｂの値を計算する。計算された値がｂ
の値域内の離散化された値（ａと同様に、ｂ＝０．２５
ｊ＋０．１２５（ｊ＝−２０，１９，１８，．．．，１
９）で表される４０個の値）の中の最も近いｂの値ｂ0
を選び、（ａ0 ，ｂ0 ）に対応する配列要素に投票値と
して、１の値を加算する。なお、初期状態において投票
用の配列領域は予め０クリアしておくことはいうまでも
ない。
として、それぞれｋ１，ｋ２，ｋ３とする。ここで、ａ
の値域の離散化されたａの値とは、図２に示すような配
列の場合には、ａ＝０．２５ｉ＋０．１２５（ｉ＝−２
０，−１９，−１８，．．，１９）で表される４０個の
値とすればよい。次に整数値ｋ１，ｋ２，ｋ３のそれぞ
れに対して、ｂ＝（−ｕ／ｖ）ａ0 ＋（Θ／（２π）−
ｋ）／ｖに従い、ｂの値を計算する。計算された値がｂ
の値域内の離散化された値（ａと同様に、ｂ＝０．２５
ｊ＋０．１２５（ｊ＝−２０，１９，１８，．．．，１
９）で表される４０個の値）の中の最も近いｂの値ｂ0
を選び、（ａ0 ，ｂ0 ）に対応する配列要素に投票値と
して、１の値を加算する。なお、初期状態において投票
用の配列領域は予め０クリアしておくことはいうまでも
ない。
【００４９】α≦−１，１≦αの場合には、ａ＝（−ｖ
／ｕ）ｂ＋（Θ／（２π）−ｋ）／ｕという直線を考
え、離散化されたｂの値ｂ0 に対して、−５≦ａ＝（−
ｖ／ｕ）ｂ0 ＋（Θ／（２π）−ｋ）／ｕ≦５を満たす
整数ｋを求め、−１≦α≦１の場合にｂの値を求めたと
きと同様に離散化されたａの値ａ0 を求めることで、配
列要素へ投票値を投票する。
／ｕ）ｂ＋（Θ／（２π）−ｋ）／ｕという直線を考
え、離散化されたｂの値ｂ0 に対して、−５≦ａ＝（−
ｖ／ｕ）ｂ0 ＋（Θ／（２π）−ｋ）／ｕ≦５を満たす
整数ｋを求め、−１≦α≦１の場合にｂの値を求めたと
きと同様に離散化されたａの値ａ0 を求めることで、配
列要素へ投票値を投票する。
【００５０】このように各（ｕ，ｖ）における位相差Θ
（ｕ，ｖ）に対して、移動量（ａ，ｂ）に対応するパラ
メータ空間へ投票を行うことで、投票画像を得ることが
できる。なお、各投票値を１とする代わりに、フーリエ
成分の大きさ｜Ｆ１（ｕ，ｖ）｜｜Ｆ２（ｕ，ｖ）｜な
どを投票値にし、投票毎に投票する重みを変えても良
い。
（ｕ，ｖ）に対して、移動量（ａ，ｂ）に対応するパラ
メータ空間へ投票を行うことで、投票画像を得ることが
できる。なお、各投票値を１とする代わりに、フーリエ
成分の大きさ｜Ｆ１（ｕ，ｖ）｜｜Ｆ２（ｕ，ｖ）｜な
どを投票値にし、投票毎に投票する重みを変えても良
い。
【００５１】図３は、このような投票処理を行った結果
の投票画像の一例を示す図である。ピーク検出手段１６
では、このようにして得られた投票画像における投票数
が最大の画素をピークとして検出することで、そのピー
ク位置に対応する移動量パラメータ（ａpeak，ｂpeak）
を求めることができる。このピーク位置に対応する移動
量（ａpeak，ｂpeak）を画像マッチング装置の出力とし
て出力する。
の投票画像の一例を示す図である。ピーク検出手段１６
では、このようにして得られた投票画像における投票数
が最大の画素をピークとして検出することで、そのピー
ク位置に対応する移動量パラメータ（ａpeak，ｂpeak）
を求めることができる。このピーク位置に対応する移動
量（ａpeak，ｂpeak）を画像マッチング装置の出力とし
て出力する。
【００５２】このように、投票する移動量に相当するパ
ラメータ空間をサブピクセルオーダー（前述の例では１
／４画素）に分割しているので、移動量推定の空間的な
解像度がサブピクセルオーダーとなり、高い精度で移動
量推定を行うことができる。但し、過度に投票空間の解
像度を上げると、検出されるピーク位置の解像度は上が
るものの、ピークにおける投票数が少なくなり、最大投
票数を示すピークが本来の移動によるピークによるもの
でない場合も出てきて誤りを生じる可能性が高くなるの
で、注意が必要である。
ラメータ空間をサブピクセルオーダー（前述の例では１
／４画素）に分割しているので、移動量推定の空間的な
解像度がサブピクセルオーダーとなり、高い精度で移動
量推定を行うことができる。但し、過度に投票空間の解
像度を上げると、検出されるピーク位置の解像度は上が
るものの、ピークにおける投票数が少なくなり、最大投
票数を示すピークが本来の移動によるピークによるもの
でない場合も出てきて誤りを生じる可能性が高くなるの
で、注意が必要である。
【００５３】また、予め想定される移動範囲内のみにお
いて投票操作を行っているので、不必要なパラメータ空
間への投票を行う必要がなく、高速に投票操作を行うこ
とができる。しかも、不必要なパラメータ空間分の投票
用の記憶領域を確保する必要がないので、記憶領域の削
減を行うこともできる。
いて投票操作を行っているので、不必要なパラメータ空
間への投票を行う必要がなく、高速に投票操作を行うこ
とができる。しかも、不必要なパラメータ空間分の投票
用の記憶領域を確保する必要がないので、記憶領域の削
減を行うこともできる。
【００５４】更に、サブピクセルオーダーのような高精
度な移動量推定を必要としない場合には、投票のパラメ
ータ空間の解像度を粗く設定することで、解像度を落
し、投票用の記憶領域を削減し、かつ、投票の演算量を
削減することもできる。
度な移動量推定を必要としない場合には、投票のパラメ
ータ空間の解像度を粗く設定することで、解像度を落
し、投票用の記憶領域を削減し、かつ、投票の演算量を
削減することもできる。
【００５５】＜第２の実施の形態＞次に、本発明の実施
の形態による画像マッチング装置を用いて画像の照合を
行う場合について説明する。ここでは、画像として指紋
画像を用い、指紋照合を行う例について説明する。
の形態による画像マッチング装置を用いて画像の照合を
行う場合について説明する。ここでは、画像として指紋
画像を用い、指紋照合を行う例について説明する。
【００５６】図４は、本発明の画像マッチング装置を用
いて指紋照合を行う指紋照合装置の構成を示す図であ
る。この指紋照合装置は、指紋を入力する指紋入力手段
４５と、指紋入力手段４５から入力された指紋画像をフ
ーリエ変換するフーリエ変換手段４１と、フーリエ変換
手段４１によってフーリエ変換されたフーリエ成分を記
憶するデータ記憶手段４６と、照合時にデータ記憶手段
４６に記憶されたフーリエ成分と新たに入力された指紋
画像のフーリエ変換手段４１によるフーリエ成分の位相
差を算出する位相差算出手段４２と、このフーリエ成分
の位相差に基づきパラメータ空間上で投票を行い投票画
像を作成する投票手段４３と、投票手段４３で作成され
た投票画像上のピークを検出するピーク検出手段４４
と、ピーク検出手段４４によって検出されたピークの大
きさに応じて指紋の一致，不一致を判定する照合判定手
段４７と、から構成されている。
いて指紋照合を行う指紋照合装置の構成を示す図であ
る。この指紋照合装置は、指紋を入力する指紋入力手段
４５と、指紋入力手段４５から入力された指紋画像をフ
ーリエ変換するフーリエ変換手段４１と、フーリエ変換
手段４１によってフーリエ変換されたフーリエ成分を記
憶するデータ記憶手段４６と、照合時にデータ記憶手段
４６に記憶されたフーリエ成分と新たに入力された指紋
画像のフーリエ変換手段４１によるフーリエ成分の位相
差を算出する位相差算出手段４２と、このフーリエ成分
の位相差に基づきパラメータ空間上で投票を行い投票画
像を作成する投票手段４３と、投票手段４３で作成され
た投票画像上のピークを検出するピーク検出手段４４
と、ピーク検出手段４４によって検出されたピークの大
きさに応じて指紋の一致，不一致を判定する照合判定手
段４７と、から構成されている。
【００５７】指紋入力手段４５は、例えば、特開昭６３
−１２４１７７に記載されたようなプリズム式の指紋入
力装置などを用いて構成し、指紋画像を入力する。この
際の画像の解像度は例えば５００ｄｐｉである。この際
の画像サイズを５１２×５１２ｄｐｉとする。
−１２４１７７に記載されたようなプリズム式の指紋入
力装置などを用いて構成し、指紋画像を入力する。この
際の画像の解像度は例えば５００ｄｐｉである。この際
の画像サイズを５１２×５１２ｄｐｉとする。
【００５８】フーリエ変換手段４１では、指紋入力手段
４５で入力された指紋画像ｆ１（ｍ，ｎ）をフーリエ変
換する。得られるフーリエ成分をＦ１（ｕ，ｖ）とす
る。
４５で入力された指紋画像ｆ１（ｍ，ｎ）をフーリエ変
換する。得られるフーリエ成分をＦ１（ｕ，ｖ）とす
る。
【００５９】データ記憶手段４６では、登録時にフーリ
エ成分を登録する。この際、そのフーリエ成分の位相成
分のみを登録すればよい。即ち、位相画像Ｆ１' （ｕ，
ｖ）＝ｅｘｐ（ｊθ1 （ｕ，ｖ））＝Ｆ１（ｕ，ｖ）／
｜Ｆ１（ｕ，ｖ）｜を登録する。登録の際に、指画像に
対応づけて個人情報（氏名など）を登録ＩＤ番号ととも
にデータを記憶しておいてもよい。照合時には、指紋入
力手段４５より入力された指紋画像ｆ２（ｍ，ｎ）をフ
ーリエ変換手段４１によりフーリエ変換し、得られるフ
ーリエ成分Ｆ２（ｕ，ｖ）とデータ記憶手段４６に登録
されている指紋データとの照合を行う。
エ成分を登録する。この際、そのフーリエ成分の位相成
分のみを登録すればよい。即ち、位相画像Ｆ１' （ｕ，
ｖ）＝ｅｘｐ（ｊθ1 （ｕ，ｖ））＝Ｆ１（ｕ，ｖ）／
｜Ｆ１（ｕ，ｖ）｜を登録する。登録の際に、指画像に
対応づけて個人情報（氏名など）を登録ＩＤ番号ととも
にデータを記憶しておいてもよい。照合時には、指紋入
力手段４５より入力された指紋画像ｆ２（ｍ，ｎ）をフ
ーリエ変換手段４１によりフーリエ変換し、得られるフ
ーリエ成分Ｆ２（ｕ，ｖ）とデータ記憶手段４６に登録
されている指紋データとの照合を行う。
【００６０】位相差算出手段４２では、登録された指紋
の位相画像Ｆ１' （ｕ，ｖ）とフーリエ成分Ｆ２（ｕ，
ｖ）の位相差を算出する。まず、Ｆ２（ｕ，ｖ）の位相
画像Ｆ２' （ｕ，ｖ）＝ｅｘｐ（ｊθ2 （ｕ，ｖ））＝
Ｆ２（ｕ，ｖ）／｜Ｆ２（ｕ，ｖ）｜を求め、次に、位
相画像Ｆ１' （ｕ，ｖ）に位相画像Ｆ２' （ｕ，ｖ）の
共役複素数を乗ずることで、位相差を算出することがで
きる（〔数１４〕）。得られる位相差画像をΘ（ｕ，
ｖ）とする（〔数１５〕）。
の位相画像Ｆ１' （ｕ，ｖ）とフーリエ成分Ｆ２（ｕ，
ｖ）の位相差を算出する。まず、Ｆ２（ｕ，ｖ）の位相
画像Ｆ２' （ｕ，ｖ）＝ｅｘｐ（ｊθ2 （ｕ，ｖ））＝
Ｆ２（ｕ，ｖ）／｜Ｆ２（ｕ，ｖ）｜を求め、次に、位
相画像Ｆ１' （ｕ，ｖ）に位相画像Ｆ２' （ｕ，ｖ）の
共役複素数を乗ずることで、位相差を算出することがで
きる（〔数１４〕）。得られる位相差画像をΘ（ｕ，
ｖ）とする（〔数１５〕）。
【００６１】〔数１４〕 H(u,v) = F1'(u,v)(F2'(u,v))*
【００６２】〔数１５〕 Θ(u,v) = tan-1(Im[H(u,v)]/Re[H(u,v)])
【００６３】投票手段４３では、位相差画像Θ（ｕ，
ｖ）を用いて、第１の実施の形態と同様に投票を行い投
票画像を作成する。但し、指の移動量としては指の押捺
位置のぶれを考慮して、少なくとも３０画素程度は確保
しておいた方がよいので、それに応じてパラメータ空間
を合わせる必要がある。例えば、最大前後３２画素程度
指の押捺位置がぶれることを想定し、サブピクセルオー
ダーの位置合わせは１／２画素として、（３２×２×
２）×（３２×２×２）＝１２８×１２８のパラメータ
空間を構成して、その中で投票を行う。
ｖ）を用いて、第１の実施の形態と同様に投票を行い投
票画像を作成する。但し、指の移動量としては指の押捺
位置のぶれを考慮して、少なくとも３０画素程度は確保
しておいた方がよいので、それに応じてパラメータ空間
を合わせる必要がある。例えば、最大前後３２画素程度
指の押捺位置がぶれることを想定し、サブピクセルオー
ダーの位置合わせは１／２画素として、（３２×２×
２）×（３２×２×２）＝１２８×１２８のパラメータ
空間を構成して、その中で投票を行う。
【００６４】ピーク検出手段４４では、投票画像中のピ
ークの最大値を検出し、２つの指紋画像ｆ１，ｆ２間の
類似度として出力する。
ークの最大値を検出し、２つの指紋画像ｆ１，ｆ２間の
類似度として出力する。
【００６５】照合判定手段４７では、ピーク検出手段４
４で出力されたピークの最大が既定のしきい値よりも大
きいならば、一致した指紋と判定し、そうでなければ不
一致指紋とする判定する。
４で出力されたピークの最大が既定のしきい値よりも大
きいならば、一致した指紋と判定し、そうでなければ不
一致指紋とする判定する。
【００６６】このように、照合判定手段４７より得られ
た照合結果を用いて、例えば、ドアロックを制御した
り、コンピュータのログインを制御することができる。
た照合結果を用いて、例えば、ドアロックを制御した
り、コンピュータのログインを制御することができる。
【００６７】
【発明の効果】以上説明したとおり、本発明の画像マッ
チング装置および画像マッチング方法によれば、入力さ
れた２つの画像をそれぞれフーリエ変換するフーリエ変
換手段（フーリエ変換工程）と、フーリエ変換手段（フ
ーリエ変換工程）によって得られる２つのフーリエ成分
の位相差を算出する位相差算出手段（位相差算出工程）
と、位相差算出手段（位相差算出工程）によって得られ
る位相差に基づき、２つの画像の移動量に対応する離散
化された２次元パラメータ空間上で投票を行い投票画像
を作成する投票手段（投票工程）と、投票手段（投票工
程）における投票によって作成された投票画像上のピー
クを検出するピーク検出手段（ピーク検出工程）と、を
少なくとも備えるようにしたので、画像のマッチング処
理に際して、演算量を少なくすることができると共に移
動量推定の精度を高めることができる。
チング装置および画像マッチング方法によれば、入力さ
れた２つの画像をそれぞれフーリエ変換するフーリエ変
換手段（フーリエ変換工程）と、フーリエ変換手段（フ
ーリエ変換工程）によって得られる２つのフーリエ成分
の位相差を算出する位相差算出手段（位相差算出工程）
と、位相差算出手段（位相差算出工程）によって得られ
る位相差に基づき、２つの画像の移動量に対応する離散
化された２次元パラメータ空間上で投票を行い投票画像
を作成する投票手段（投票工程）と、投票手段（投票工
程）における投票によって作成された投票画像上のピー
クを検出するピーク検出手段（ピーク検出工程）と、を
少なくとも備えるようにしたので、画像のマッチング処
理に際して、演算量を少なくすることができると共に移
動量推定の精度を高めることができる。
【００６８】即ち、基本的には投票のためのパラメータ
空間の解像度を変更するだけで、ピーク位置の空間的な
解像度を上げることができるので、移動量推定の空間的
な解像度をサブピクセルオーダーにすることが容易に実
施することができる。
空間の解像度を変更するだけで、ピーク位置の空間的な
解像度を上げることができるので、移動量推定の空間的
な解像度をサブピクセルオーダーにすることが容易に実
施することができる。
【００６９】また、特に移動量が予測できる場合には、
投票のパラメータの範囲を削減することができるので、
容易に高速化や投票に必要な記憶領域を削減することが
できる。
投票のパラメータの範囲を削減することができるので、
容易に高速化や投票に必要な記憶領域を削減することが
できる。
【図１】本発明の実施の形態による画像マッチング装置
の構成を示すブロック図である。
の構成を示すブロック図である。
【図２】投票手段における動作を説明するための図であ
る。
る。
【図３】投票手段により得られる投票画像の一例を示す
図である。
図である。
【図４】本発明の実施の形態による画像マッチング装置
を用いた指紋照合装置の構成を示す図である。
を用いた指紋照合装置の構成を示す図である。
【図５】従来の画像マッチング技術を説明するための図
である。
である。
１１、１２ 入力画像 １３ フーリエ変換手段 １４ 位相差算出手段 １５ 投票手段 １６ ピーク検出手段
Claims (10)
- 【請求項１】 画像間のマッチングを行う画像マッチン
グ装置において、 入力された２つの画像をそれぞれフーリエ変換するフー
リエ変換手段と、 前記フーリエ変換手段によって得られる２つのフーリエ
成分の位相差を算出する位相差算出手段と、 前記位相差算出手段によって得られる位相差に基づき、
前記２つの画像の移動量に対応する離散化された２次元
パラメータ空間上で投票を行い投票画像を作成する投票
手段と、 前記投票手段における投票によって作成された投票画像
上のピークを検出するピーク検出手段と、 を少なくとも備えたことを特徴とする画像マッチング装
置。 - 【請求項２】 前記ピーク検出手段によって検出された
前記ピークのパラメータ空間上での座標値に応じて前記
２つの画像間の移動量を推定することを特徴とする請求
項１に記載の画像マッチング装置。 - 【請求項３】 前記ピーク検出手段によって検出された
前記ピークの大きさに応じて前記２つの画像間の類似性
を判定することを特徴とする請求項１に記載の画像マッ
チング装置。 - 【請求項４】 前記画像マッチング装置は、更に、前記
フーリエ変換手段によってフーリエ変換されたフーリエ
成分を記憶するデータ記憶手段を有することを特徴とす
る請求項１から３のいずれか１項に記載の画像マッチン
グ装置。 - 【請求項５】 前記画像マッチング装置は、更に、前記
ピーク検出手段によって検出されたピークの大きさに応
じて前記２つの画像の一致，不一致を照合判定する照合
判定手段を有することを特徴とする請求項１から４のい
ずれか１項に記載の画像マッチング装置。 - 【請求項６】 画像間のマッチングを行う画像マッチン
グ方法において、 入力された２つの画像をそれぞれフーリエ変換するフー
リエ変換工程と、 前記フーリエ変換工程によって得られる２つのフーリエ
成分の位相差を算出する位相差算出工程と、 前記位相差算出工程によって得られる位相差に基づき、
前記２つの画像の移動量に対応する離散化された２次元
パラメータ空間上で投票を行い投票画像を作成する投票
工程と、 前記投票工程における投票によって作成された投票画像
上のピークを検出するピーク検出工程と、 を少なくとも備えたことを特徴とする画像マッチング方
法。 - 【請求項７】 前記ピーク検出工程によって検出された
ピークのパラメータ空間上での座標値に応じて前記２つ
の画像間の移動量を推定することを特徴とする請求項６
に記載の画像マッチング方法。 - 【請求項８】 前記ピーク検出工程によって検出された
ピークの大きさに応じて前記２つの画像間の類似性を判
定することを特徴とする請求項６に記載の画像マッチン
グ方法。 - 【請求項９】 前記画像マッチング方法は、更に、前記
フーリエ変換工程によってフーリエ変換されたフーリエ
成分を記憶するデータ記憶工程を有することを特徴とす
る請求項６から８のいずれか１項に記載の画像マッチン
グ方法。 - 【請求項１０】 前記画像マッチング方法は、更に、前
記ピーク検出工程によって検出されたピークの大きさに
応じて前記２つの画像の一致，不一致を照合判定する照
合判定工程を有することを特徴とする請求項６から９の
いずれか１項に記載の画像マッチング方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP36330799A JP3468182B2 (ja) | 1999-12-21 | 1999-12-21 | 画像マッチング装置および画像マッチング方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP36330799A JP3468182B2 (ja) | 1999-12-21 | 1999-12-21 | 画像マッチング装置および画像マッチング方法 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001175864A true JP2001175864A (ja) | 2001-06-29 |
| JP3468182B2 JP3468182B2 (ja) | 2003-11-17 |
Family
ID=18479010
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP36330799A Expired - Fee Related JP3468182B2 (ja) | 1999-12-21 | 1999-12-21 | 画像マッチング装置および画像マッチング方法 |
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|---|---|
| JP (1) | JP3468182B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007240170A (ja) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Tohoku Univ | 波形の位置合わせ方法 |
| US7720307B2 (en) | 2003-10-07 | 2010-05-18 | Sony Corporation | Image matching method, program, and image matching system |
| JP2011198167A (ja) * | 2010-03-23 | 2011-10-06 | Konica Minolta Holdings Inc | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
| JP2011221788A (ja) * | 2010-04-09 | 2011-11-04 | Konica Minolta Holdings Inc | 画像処理装置、画像処理プログラム、情報処理装置及び情報処理プログラム |
| CN103584878A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-02-19 | 北京市医疗器械检验所 | 多模态配准测试方法和设备 |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3764319B1 (en) | 2018-03-05 | 2023-11-22 | NEC Corporation | Image comparison device |
| US11443442B2 (en) * | 2020-01-28 | 2022-09-13 | Here Global B.V. | Method and apparatus for localizing a data set based upon synthetic image registration |
-
1999
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7720307B2 (en) | 2003-10-07 | 2010-05-18 | Sony Corporation | Image matching method, program, and image matching system |
| US7860279B2 (en) | 2003-10-07 | 2010-12-28 | Sony Corporation | Image matching method, program, and image matching system |
| KR101038639B1 (ko) | 2003-10-07 | 2011-06-03 | 소니 주식회사 | 화상 대조 방법 및 화상 대조 장치 |
| JP2007240170A (ja) * | 2006-03-06 | 2007-09-20 | Tohoku Univ | 波形の位置合わせ方法 |
| JP2011198167A (ja) * | 2010-03-23 | 2011-10-06 | Konica Minolta Holdings Inc | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
| JP2011221788A (ja) * | 2010-04-09 | 2011-11-04 | Konica Minolta Holdings Inc | 画像処理装置、画像処理プログラム、情報処理装置及び情報処理プログラム |
| CN103584878A (zh) * | 2013-11-27 | 2014-02-19 | 北京市医疗器械检验所 | 多模态配准测试方法和设备 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3468182B2 (ja) | 2003-11-17 |
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