JP2002056386A - 画像処理方法、及び画像処理方法を実行するプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents
画像処理方法、及び画像処理方法を実行するプログラムを記録した記録媒体Info
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Landscapes
- Image Processing (AREA)
- Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 外乱に対する耐久性を持つ画像処理、効率的
な画像比較、及び画像ずらしマッチングを得ることが可
能な、画像処理方法、及び画像処理方法を実行するプロ
グラムを記録した記録媒体を提供する。 【解決手段】 与えられる画像のシーンヘの照度と物体
表面反射率の積の関数を持つシーン情報１１が入力され
ると、ディジタル画像生成処理部１２においてディジタ
ル信号化され、入力画像１３が画素値変換処理部１４へ
入力される。画素値変換処理部１４では、対数変換処理
により、ディジタル信号化された画像を、画像に記録さ
れた物体の表面反射率と照度の和で表される信号へ変換
する。画素値変換処理部１４の出力は、平滑化処理部１
５と微分処理部１６において、ガウス関数による平滑化
と、２方向の一次偏微分処理が実行される。また、画像
処理結果１８はその結果として得られる。
な画像比較、及び画像ずらしマッチングを得ることが可
能な、画像処理方法、及び画像処理方法を実行するプロ
グラムを記録した記録媒体を提供する。 【解決手段】 与えられる画像のシーンヘの照度と物体
表面反射率の積の関数を持つシーン情報１１が入力され
ると、ディジタル画像生成処理部１２においてディジタ
ル信号化され、入力画像１３が画素値変換処理部１４へ
入力される。画素値変換処理部１４では、対数変換処理
により、ディジタル信号化された画像を、画像に記録さ
れた物体の表面反射率と照度の和で表される信号へ変換
する。画素値変換処理部１４の出力は、平滑化処理部１
５と微分処理部１６において、ガウス関数による平滑化
と、２方向の一次偏微分処理が実行される。また、画像
処理結果１８はその結果として得られる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、画像の前処理、
または画像比較を行うための前処理、または画像ずらし
マッチングを行うための前処理およびその設計方法に関
する。特に、照明変動耐久性、ノイズ耐久性をコントロ
ールし、画像から必要情報を取り出す方法に関する。
または画像比較を行うための前処理、または画像ずらし
マッチングを行うための前処理およびその設計方法に関
する。特に、照明変動耐久性、ノイズ耐久性をコントロ
ールし、画像から必要情報を取り出す方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から画像の比較やマッチングの技術
は数多く提案されている。その技術の最大の課題は、外
乱に対する耐久性を得ることであり、これに対して数多
くの方法が提案されている。
は数多く提案されている。その技術の最大の課題は、外
乱に対する耐久性を得ることであり、これに対して数多
くの方法が提案されている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、これまでは各
種パラメータの設定方法は実験的に定める方法のみが知
られており、定量的にパラメータを定めた上での処理方
法や比較方法は知られていなかった。このため、画像処
理の設計には多くのノウハウが必要とされるという問題
があった。特に、平滑化部分は、ほとんどの場合最小限
のノイズ除去のために行われており、従来、これらは処
理の中のノウハウとして埋めこまれて来たため、具体的
な処理手法と最適なパラメータの求め方が明らかでない
という問題があった。
種パラメータの設定方法は実験的に定める方法のみが知
られており、定量的にパラメータを定めた上での処理方
法や比較方法は知られていなかった。このため、画像処
理の設計には多くのノウハウが必要とされるという問題
があった。特に、平滑化部分は、ほとんどの場合最小限
のノイズ除去のために行われており、従来、これらは処
理の中のノウハウとして埋めこまれて来たため、具体的
な処理手法と最適なパラメータの求め方が明らかでない
という問題があった。
【０００４】本発明は、上記問題点に鑑みてなされたも
ので、外乱に対する耐久性を持つ画像処理、効率的な画
像比較、及び画像ずらしマッチングを得ることが可能
な、画像処理方法を提供することを目的とする。より具
体的には、与えられた画像の中から物体固有の特徴を効
率的に取り出し、結果的に照明変動、ノイズなどの一般
的な外乱に対する耐久性を持つ前処理（画像処理）方法
を定量的な方法で得ると同時に、各種外乱に対する耐久
性を持つバンドパスフィルタの設計方法を定量化する画
像処理方法、及び画像処理方法を実行するプログラムを
記録した記録媒体を提供することを目的とする。
ので、外乱に対する耐久性を持つ画像処理、効率的な画
像比較、及び画像ずらしマッチングを得ることが可能
な、画像処理方法を提供することを目的とする。より具
体的には、与えられた画像の中から物体固有の特徴を効
率的に取り出し、結果的に照明変動、ノイズなどの一般
的な外乱に対する耐久性を持つ前処理（画像処理）方法
を定量的な方法で得ると同時に、各種外乱に対する耐久
性を持つバンドパスフィルタの設計方法を定量化する画
像処理方法、及び画像処理方法を実行するプログラムを
記録した記録媒体を提供することを目的とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記問題点を解決するた
めに、本発明は、ディジタル信号化された画像を、ディ
ジタル処理する画像処理方法であって、ディジタル信号
化された画像を、画像に記録された物体の表面反射率と
照度の和で表される信号へ変換する画素値変換処理と、
与えられた信号に予め定められた平滑化を行う平滑化処
理と、与えられた信号の低域の信号を軽減する微分処理
と、平滑化処理における高域周波数の除去度合を、定量
的に制御するパラメータ決定処理とを含み、画素値変換
処理において変換された、物体の表面反射率と照度の和
で表される信号に対して、パラメータ決定処理で決定さ
れたパラメータに従い、平滑化処理を行った後、微分処
理を行うか、微分処理を行った後、平滑化処理を行う
か、平滑化処理と微分処理を一括して行うか、のいずれ
かによる処理を行うことを特徴とする。以上の構成によ
り、これまでのようなノウハウや実験により各種パラメ
ータを設定するのはなく、定量的な画像処理、画像比較
および画像ずらしマッチングを実現することを可能とす
る。
めに、本発明は、ディジタル信号化された画像を、ディ
ジタル処理する画像処理方法であって、ディジタル信号
化された画像を、画像に記録された物体の表面反射率と
照度の和で表される信号へ変換する画素値変換処理と、
与えられた信号に予め定められた平滑化を行う平滑化処
理と、与えられた信号の低域の信号を軽減する微分処理
と、平滑化処理における高域周波数の除去度合を、定量
的に制御するパラメータ決定処理とを含み、画素値変換
処理において変換された、物体の表面反射率と照度の和
で表される信号に対して、パラメータ決定処理で決定さ
れたパラメータに従い、平滑化処理を行った後、微分処
理を行うか、微分処理を行った後、平滑化処理を行う
か、平滑化処理と微分処理を一括して行うか、のいずれ
かによる処理を行うことを特徴とする。以上の構成によ
り、これまでのようなノウハウや実験により各種パラメ
ータを設定するのはなく、定量的な画像処理、画像比較
および画像ずらしマッチングを実現することを可能とす
る。
【０００６】本発明は、上記画像処理方法において、画
素値変換処理は、対数変換を用いて、ディジタル信号化
された画像を、画像に記録された物体の表面反射率と照
度の和で表される信号へ変換することを特徴とする。
素値変換処理は、対数変換を用いて、ディジタル信号化
された画像を、画像に記録された物体の表面反射率と照
度の和で表される信号へ変換することを特徴とする。
【０００７】本発明は、ガンマ補正値γ＜１なる係数を
乗算されディジタル信号化された画像を、ディジタル処
理する画像処理方法であって、与えられた信号に予め定
められた平滑化を行う平滑化処理と、与えられた信号の
低域の信号を軽減する微分処理と、平滑化処理における
高域周波数の除去度合を、定量的に制御するパラメータ
決定処理とを含み、ディジタル信号化された画像に対し
て、パラメータ決定処理で決定されたパラメータに従
い、平滑化処理を行った後、微分処理を行うか、微分処
理を行った後、平滑化処理を行うか、平滑化処理と微分
処理を一括して行うか、のいずれかによる処理を行うこ
とを特徴とする。
乗算されディジタル信号化された画像を、ディジタル処
理する画像処理方法であって、与えられた信号に予め定
められた平滑化を行う平滑化処理と、与えられた信号の
低域の信号を軽減する微分処理と、平滑化処理における
高域周波数の除去度合を、定量的に制御するパラメータ
決定処理とを含み、ディジタル信号化された画像に対し
て、パラメータ決定処理で決定されたパラメータに従
い、平滑化処理を行った後、微分処理を行うか、微分処
理を行った後、平滑化処理を行うか、平滑化処理と微分
処理を一括して行うか、のいずれかによる処理を行うこ
とを特徴とする。
【０００８】本発明は、上記画像処理方法において、微
分処理は、独立した２方向の１次偏微分処理であること
を特徴とする。
分処理は、独立した２方向の１次偏微分処理であること
を特徴とする。
【０００９】本発明は、上記画像処理方法において、平
滑化処理は、ガウス関数の畳み込み処理を用いて平滑化
を行うことを特徴とする。
滑化処理は、ガウス関数の畳み込み処理を用いて平滑化
を行うことを特徴とする。
【００１０】本発明は、上記画像処理方法において、パ
ラメータ決定処理は、与えられるディジタル画像、もし
くは画素値変換処理後の画像信号のノルムを計算する処
理を含み、該ノルムが極大になるパラメータを、平滑化
処理の高域周波数の除去度合を決定するパラメータの最
適値とすることを特徴とする。以上の構成により、画像
の比較用パラメータを定量的に決定することで、各種外
乱（照明変動、ノイズなどの影響）を除去し、物体その
ものが持つ特徴を抽出することを可能とする。更に、物
体そのものが持つ特徴を抽出することにより、正確な
（物体そのものの特徴を利用した）画像比較を実現する
ことを可能とする。同時に、画像の比較用パラメータを
計算した結果、高周波成分が不要であるとの結論が出た
場合、画像を縮小し、高速な画像比較を実現することを
可能とする。
ラメータ決定処理は、与えられるディジタル画像、もし
くは画素値変換処理後の画像信号のノルムを計算する処
理を含み、該ノルムが極大になるパラメータを、平滑化
処理の高域周波数の除去度合を決定するパラメータの最
適値とすることを特徴とする。以上の構成により、画像
の比較用パラメータを定量的に決定することで、各種外
乱（照明変動、ノイズなどの影響）を除去し、物体その
ものが持つ特徴を抽出することを可能とする。更に、物
体そのものが持つ特徴を抽出することにより、正確な
（物体そのものの特徴を利用した）画像比較を実現する
ことを可能とする。同時に、画像の比較用パラメータを
計算した結果、高周波成分が不要であるとの結論が出た
場合、画像を縮小し、高速な画像比較を実現することを
可能とする。
【００１１】本発明は、ディジタル化された２枚の画像
を比較した比較結果に基づき、その類似度を計算する画
像比較方法であって、２枚の画像に対し、上記画像処理
方法による画像処理と、画像処理後の２枚の画像を比較
して、比較結果を得る画像比較処理とを含むことを特徴
とする。以上の構成により、外乱による画像の位置ずれ
耐久性を予め予測できるため、どれだけ細かい位置ずれ
を考慮した画像比較を行う必要があるのかを予め決定で
き、従って画像を利用した物体抽出を定量的に設計する
ことを可能とする。また、画像比較に用いる辞書の作成
時にγ係数を考慮する必要がないため、異なるＡ／Ｄ変
換系を経た画像を用いて、別のＡ／Ｄ変換系を利用した
画像の画像比較も正確に実現することを可能とする。
を比較した比較結果に基づき、その類似度を計算する画
像比較方法であって、２枚の画像に対し、上記画像処理
方法による画像処理と、画像処理後の２枚の画像を比較
して、比較結果を得る画像比較処理とを含むことを特徴
とする。以上の構成により、外乱による画像の位置ずれ
耐久性を予め予測できるため、どれだけ細かい位置ずれ
を考慮した画像比較を行う必要があるのかを予め決定で
き、従って画像を利用した物体抽出を定量的に設計する
ことを可能とする。また、画像比較に用いる辞書の作成
時にγ係数を考慮する必要がないため、異なるＡ／Ｄ変
換系を経た画像を用いて、別のＡ／Ｄ変換系を利用した
画像の画像比較も正確に実現することを可能とする。
【００１２】本発明は、上記画像比較方法において、画
像比較処理は、ディジタル化された２枚の画像の比較結
果を、２枚の画像の、画素値の相関値の大小として得る
ことを特徴とする。
像比較処理は、ディジタル化された２枚の画像の比較結
果を、２枚の画像の、画素値の相関値の大小として得る
ことを特徴とする。
【００１３】本発明は、上記画像比較方法において、画
像比較処理は、ディジタル化された２枚の画像の比較結
果を、２枚の画像の、画素値の差分の和の大小として得
ることを特徴とする。
像比較処理は、ディジタル化された２枚の画像の比較結
果を、２枚の画像の、画素値の差分の和の大小として得
ることを特徴とする。
【００１４】本発明は、上記画像比較方法において、画
像比較処理は、ディジタル化された２枚の画像の比較結
果を、２枚の画像の、画素値の差の絶対値の２乗値の大
小として得ることを特徴とする。
像比較処理は、ディジタル化された２枚の画像の比較結
果を、２枚の画像の、画素値の差の絶対値の２乗値の大
小として得ることを特徴とする。
【００１５】本発明は、予め定められた辞書画像に類似
する領域を、辞書画像より大きな画像中からその位置を
ずらしながら探し出す画像マッチング方法であって、各
位置ごとに得られる画像と辞書画像の比較処理は、上記
画像比較方法を用いることを特徴とする。
する領域を、辞書画像より大きな画像中からその位置を
ずらしながら探し出す画像マッチング方法であって、各
位置ごとに得られる画像と辞書画像の比較処理は、上記
画像比較方法を用いることを特徴とする。
【００１６】本発明は、上記記載のいずれかの方法をコ
ンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体。
ンピュータに実行させるプログラムを記録したコンピュ
ータ読み取り可能な記録媒体。
【００１７】
【発明の実施の形態】以下、図面を参照して本発明の実
施の形態について説明する。 （第１の実施の形態）まず、図１を用いて、照明変動耐
久性、ノイズ耐久性をコントロールし、画像から必要情
報を取り出す画像処理方法を、第１の実施の形態として
説明する。図１は、第１の実施の形態による画像処理装
置の構成を説明するブロック図である。図１において、
符号１１は、与えられる画像のシーン情報であって、カ
メラ等で撮影される時に得られるシーン情報は、シーン
ヘの照度と物体表面反射率の積の関数である。符号１２
は、ディジタル画像を生成するディジタル画像生成処理
部であって、ＣＣＤなど光から電気信号への変換過程、
電気信号のＡ／Ｄ変換過程などを含む。 符号１３は、
ディジタル画像生成処理部１２でディジタル化されて得
られた入力画像である。符号１４は、ディジタル信号化
された画像を、画像に記録された物体の表面反射率と照
度の和で表される信号へ変換する画素値変換処理部であ
って、ここでは、対数変換処理によりディジタル信号化
された画像に記録された物体の表面反射率と照度の積で
表される信号を、物体の表面反射率と照度の和で表され
る信号へ変換する。これは、画像が一般的な方法でディ
ジタル化されている場合には、画像の画素値はすでに物
体の表面反射率と照度の積の関数になっていることを意
味する。
施の形態について説明する。 （第１の実施の形態）まず、図１を用いて、照明変動耐
久性、ノイズ耐久性をコントロールし、画像から必要情
報を取り出す画像処理方法を、第１の実施の形態として
説明する。図１は、第１の実施の形態による画像処理装
置の構成を説明するブロック図である。図１において、
符号１１は、与えられる画像のシーン情報であって、カ
メラ等で撮影される時に得られるシーン情報は、シーン
ヘの照度と物体表面反射率の積の関数である。符号１２
は、ディジタル画像を生成するディジタル画像生成処理
部であって、ＣＣＤなど光から電気信号への変換過程、
電気信号のＡ／Ｄ変換過程などを含む。 符号１３は、
ディジタル画像生成処理部１２でディジタル化されて得
られた入力画像である。符号１４は、ディジタル信号化
された画像を、画像に記録された物体の表面反射率と照
度の和で表される信号へ変換する画素値変換処理部であ
って、ここでは、対数変換処理によりディジタル信号化
された画像に記録された物体の表面反射率と照度の積で
表される信号を、物体の表面反射率と照度の和で表され
る信号へ変換する。これは、画像が一般的な方法でディ
ジタル化されている場合には、画像の画素値はすでに物
体の表面反射率と照度の積の関数になっていることを意
味する。
【００１８】符号１５は、平滑化処理部であって、画素
値変換処理部１４で変換された結果を平滑化する。本実
施の形態では、説明の簡易化のため、平滑化処理にガウ
ス関数の畳み込み処理を用いる場合を説明するが、これ
に限らず、高周波をカットするローパスフィルタを施す
操作であればどんな関数を用いても良い。但し、後述す
る画素値変換処理部１４を省略する場合にあっては、平
滑化の度合いをパラメータ化できることが条件となる。
また、高周波カットの場合、指定した周波数以上を完全
にカットするとすれば、この指定する周波数もパラメー
タとなり得る。符号１６は、微分処理部であって、本実
施の形態では直行する２方向の偏微分処理を行う場合を
説明するが、行う操作はこれに限らず単なる２方向の偏
微分処理、単なる微分処理、または、より高次の微分処
理であっても良い。符号１７は、パラメータ決定処理部
であって、平滑化処理部１５で利用するパラメータを決
定する処理である。パラメータは、予め決定しておいて
も良く、また、与えられるディジタル画像の画素値変換
処理後の画像信号のノルムを計算し、該ノルムが極大に
なるパラメータを、平滑化処理部１５の処理精度を決定
するパラメータの最適値として定めても良い。符号１８
は、以上の処理を行った画像処理結果である。
値変換処理部１４で変換された結果を平滑化する。本実
施の形態では、説明の簡易化のため、平滑化処理にガウ
ス関数の畳み込み処理を用いる場合を説明するが、これ
に限らず、高周波をカットするローパスフィルタを施す
操作であればどんな関数を用いても良い。但し、後述す
る画素値変換処理部１４を省略する場合にあっては、平
滑化の度合いをパラメータ化できることが条件となる。
また、高周波カットの場合、指定した周波数以上を完全
にカットするとすれば、この指定する周波数もパラメー
タとなり得る。符号１６は、微分処理部であって、本実
施の形態では直行する２方向の偏微分処理を行う場合を
説明するが、行う操作はこれに限らず単なる２方向の偏
微分処理、単なる微分処理、または、より高次の微分処
理であっても良い。符号１７は、パラメータ決定処理部
であって、平滑化処理部１５で利用するパラメータを決
定する処理である。パラメータは、予め決定しておいて
も良く、また、与えられるディジタル画像の画素値変換
処理後の画像信号のノルムを計算し、該ノルムが極大に
なるパラメータを、平滑化処理部１５の処理精度を決定
するパラメータの最適値として定めても良い。符号１８
は、以上の処理を行った画像処理結果である。
【００１９】なお、画素値変換処理部１４と平滑化処理
部１５の順序は、この処理を逆にしても効果は同じであ
る。また、上記説明では、平滑化処理部１５と微分処理
部１６を分かれた一連の構成要素として説明したが、実
際、画像処理ではこれらの２つの処理の順序を変えるこ
とも、１回の処理として終らせることも可能である。こ
れは、平滑化および微分処理のどちらも数学的には畳み
込み処理であり、畳み込み処理は可逆処理が可能であ
り、よって順序を変えることができること、さらに、２
回の畳み込み処理を１回の畳み込みとして処理すること
も可能であることによる。
部１５の順序は、この処理を逆にしても効果は同じであ
る。また、上記説明では、平滑化処理部１５と微分処理
部１６を分かれた一連の構成要素として説明したが、実
際、画像処理ではこれらの２つの処理の順序を変えるこ
とも、１回の処理として終らせることも可能である。こ
れは、平滑化および微分処理のどちらも数学的には畳み
込み処理であり、畳み込み処理は可逆処理が可能であ
り、よって順序を変えることができること、さらに、２
回の畳み込み処理を１回の畳み込みとして処理すること
も可能であることによる。
【００２０】また、上述のディジタル画像生成処理部１
２と、画素値変換処理部１４と、平滑化処理部１５と、
微分処理部１６と、パラメータ決定処理部１７は、それ
ぞれ専用のハードウェアにより実現されるものであって
もよく、また、メモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）に
より構成され、上記の各部の機能を実現するためのプロ
グラムをメモリにロードして実行することにより、その
機能を実現させるものであってもよい。
２と、画素値変換処理部１４と、平滑化処理部１５と、
微分処理部１６と、パラメータ決定処理部１７は、それ
ぞれ専用のハードウェアにより実現されるものであって
もよく、また、メモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）に
より構成され、上記の各部の機能を実現するためのプロ
グラムをメモリにロードして実行することにより、その
機能を実現させるものであってもよい。
【００２１】次に、平滑化処理にガウス関数の畳み込み
処理を用いる場合を例に、本実施の形態の動作を説明
し、平滑化パラメータの値を決定する方法を記述する。
まず、本実施の形態の画像処理装置に、与えられる画像
のシーンヘの照度と物体表面反射率の積の関数を持つシ
ーン情報１１が入力されると、ディジタル画像生成処理
部１２においてディジタル信号化され、入力画像１３が
画素値変換処理部１４へ入力される。画素値変換処理部
１４では、対数変換処理により、ディジタル信号化され
た画像を、画像に記録された物体の表面反射率と照度の
和で表される信号へ変換する。画素値変換処理部１４の
出力は、平滑化処理部１５において平滑化される。平滑
化処理部１５では、画像処理でガウス関数を利用する場
合、画像は２次元であるため、以下で示される２次元ガ
ウス関数
処理を用いる場合を例に、本実施の形態の動作を説明
し、平滑化パラメータの値を決定する方法を記述する。
まず、本実施の形態の画像処理装置に、与えられる画像
のシーンヘの照度と物体表面反射率の積の関数を持つシ
ーン情報１１が入力されると、ディジタル画像生成処理
部１２においてディジタル信号化され、入力画像１３が
画素値変換処理部１４へ入力される。画素値変換処理部
１４では、対数変換処理により、ディジタル信号化され
た画像を、画像に記録された物体の表面反射率と照度の
和で表される信号へ変換する。画素値変換処理部１４の
出力は、平滑化処理部１５において平滑化される。平滑
化処理部１５では、画像処理でガウス関数を利用する場
合、画像は２次元であるため、以下で示される２次元ガ
ウス関数
【数１】 を用いる。この場合、平滑化処理部１５と微分処理部１
６の処理を１つのフィルタで処理するフィルタの形状
は、ガウス関数を微分した形で書き表すことができる。
例えば、ｘ方向の偏微分は、
６の処理を１つのフィルタで処理するフィルタの形状
は、ガウス関数を微分した形で書き表すことができる。
例えば、ｘ方向の偏微分は、
【数２】 であり、これが画像処理におけるフィルタ形状となる。
ここでは、２方向の偏微分処理をグラジエントとして、
以降の画像処理方法を述べる。以下、ガウス関数のグラ
ジエントは、
ここでは、２方向の偏微分処理をグラジエントとして、
以降の画像処理方法を述べる。以下、ガウス関数のグラ
ジエントは、
【数３】 であらわす。ここでフィルタは
【数４】 をそのまま使うのではなく、これを
【数５】 倍した
【数６】 を用いる。これは、単独のステップエッジについて、そ
の出力値を一定にするためである。（定数倍を行わない
と、平滑化が進む、すなわちσが大きくなるにつれ、エ
ッジはつぶれていってしまう。） この場合、ガウス関数による平滑化処理部１５と、２方
向の一次偏微分処理による微分処理部１６の処理を組み
合わせた画像処理方法は以下の式で示され、平滑化処理
と微分処理とを同時に実行する。また、画像処理結果１
８は、次式の計算結果として得られる。
の出力値を一定にするためである。（定数倍を行わない
と、平滑化が進む、すなわちσが大きくなるにつれ、エ
ッジはつぶれていってしまう。） この場合、ガウス関数による平滑化処理部１５と、２方
向の一次偏微分処理による微分処理部１６の処理を組み
合わせた画像処理方法は以下の式で示され、平滑化処理
と微分処理とを同時に実行する。また、画像処理結果１
８は、次式の計算結果として得られる。
【数７】 ここで、
【数８】 はディジタル画像であり、すでにｇ＝ＣＲＩというよう
に反射率Ｒ、照度Ｉ、定数Ｃで表現されているとする。
また「＊」は、畳み込み処理を意味する記号である。積
分領域は対象とする画像の領域である。ただし、以上の
数式による説明は、画像を連続関数で置き換えて考えた
ものである。実際のディジタル画像の処理においては、
画像はサンプリングされているため、信号は離散値であ
り、積分は総和Σの形で示される。
に反射率Ｒ、照度Ｉ、定数Ｃで表現されているとする。
また「＊」は、畳み込み処理を意味する記号である。積
分領域は対象とする画像の領域である。ただし、以上の
数式による説明は、画像を連続関数で置き換えて考えた
ものである。実際のディジタル画像の処理においては、
画像はサンプリングされているため、信号は離散値であ
り、積分は総和Σの形で示される。
【００２２】次に、パラメータ決定処理部１７における
パラメータの値の具体的計算手順を示す。ここでは、処
理のはじめの手順を対数変換（画素値変換）とする。こ
の場合、与えられた画像（解析対象）をｇとすると、各
σについてその結果のノルムを計算する。この例では、
例えば
パラメータの値の具体的計算手順を示す。ここでは、処
理のはじめの手順を対数変換（画素値変換）とする。こ
の場合、与えられた画像（解析対象）をｇとすると、各
σについてその結果のノルムを計算する。この例では、
例えば
【数９】 を計算する。この結果は、ホワイトノイズや一様に一方
方向に明るさが増す画像など、ある特殊な画像では、単
純減少、単純増加となるが、これは例外的であり、ごく
普通の物体が撮影されている場合は、必ず極大値をも
つ。この時、最も大きな値を示すσを平滑化処理部１５
における最適なパラメータとして選ぶ。なお、以上の議
論は、ガウス関数以外であってもパラメータにより平滑
化を記述できる関数を用いれば、同じ議論が成り立つ。
また、対数変換を行わない場合や順序が異なる場合も、
同様に式を構成することができるので、同じ議論で必要
なパラメータ値を得ることができる。これにより、最適
な平滑化処理を定量的に得ることができる。ここで、以
上のような画像処理が、実際に何を行っていることにな
るのかを示しておく。これは、周波数帯域の特徴として
考えるのが妥当である。はじめの対数変換は、物体の表
面反射率と照度の積を和の形に変換するものである。次
の平滑化処理、微分処理は、それぞれ高周波制限、低周
波制限処理にあたる。よって２つの処理を行うことは、
中程度の周波数への帯域制限処理（バンドパスフィル
タ）である。この時、それぞれノイズ（主に高周波成
分）、照明変動（主に低周波成分）を除去する。そして
残る物体の表面の特徴をできるだけ残すことが可能とな
る。実際には、上述の方法で得られるパラメータの値
は、物体の表面反射率の特徴を最も良く抽出する値であ
り、最も強調して利用する周波数帯域を定めていること
になる。定量的にもこの値が、一般的な照明変動および
ホワイトノイズに対する耐久性を最も得やすい。
方向に明るさが増す画像など、ある特殊な画像では、単
純減少、単純増加となるが、これは例外的であり、ごく
普通の物体が撮影されている場合は、必ず極大値をも
つ。この時、最も大きな値を示すσを平滑化処理部１５
における最適なパラメータとして選ぶ。なお、以上の議
論は、ガウス関数以外であってもパラメータにより平滑
化を記述できる関数を用いれば、同じ議論が成り立つ。
また、対数変換を行わない場合や順序が異なる場合も、
同様に式を構成することができるので、同じ議論で必要
なパラメータ値を得ることができる。これにより、最適
な平滑化処理を定量的に得ることができる。ここで、以
上のような画像処理が、実際に何を行っていることにな
るのかを示しておく。これは、周波数帯域の特徴として
考えるのが妥当である。はじめの対数変換は、物体の表
面反射率と照度の積を和の形に変換するものである。次
の平滑化処理、微分処理は、それぞれ高周波制限、低周
波制限処理にあたる。よって２つの処理を行うことは、
中程度の周波数への帯域制限処理（バンドパスフィル
タ）である。この時、それぞれノイズ（主に高周波成
分）、照明変動（主に低周波成分）を除去する。そして
残る物体の表面の特徴をできるだけ残すことが可能とな
る。実際には、上述の方法で得られるパラメータの値
は、物体の表面反射率の特徴を最も良く抽出する値であ
り、最も強調して利用する周波数帯域を定めていること
になる。定量的にもこの値が、一般的な照明変動および
ホワイトノイズに対する耐久性を最も得やすい。
【００２３】また、上述の説明では、画素値変換処理部
１４を設け、対数変換処理によりディジタル信号化され
た画像を、画像に記録された物体の表面反射率と照度の
和で表される信号へ変換する場合を示したが、ガンマ補
正値γ＜１なる係数を乗算されディジタル信号化された
画像を画像処理する場合には、対数変換処理を近似的に
は省略できることを述べる。ガンマ補正値γ係数は、入
力の輝度に対し、出力を非線型にする時の係数である。
ここで、出力画素値が輝度のγ乗（オフセットなど有
り）と設定される。通例、画像を生成する際のγは１よ
り小さいので、定性的にはあたかも対数変換と同様に輝
度が大きくなるにつれ、その増加分に対する画素値の増
加を減少させるという効果が得られる。従って、対数変
換よりも軽微な演算量で同様な効果が得られる。例えば
テレビ映像では、コントラストが不足する部分をγ係数
を用いて疑似的に広い帯域を表現しようとする方法を利
用する。つまり、良く使われるγ＝１／２．２は、暗い
部分のコントラストはあまり変化させず、明るい部分の
コントラストを下げる効果を持つ。これは、近似的には
対数変換と同じであり、従ってこのような場合には対数
変換を省略しても、結果はほぼ同じものが得られる。具
体的には、図１の画像変換処理部１４を省略することに
あたる。
１４を設け、対数変換処理によりディジタル信号化され
た画像を、画像に記録された物体の表面反射率と照度の
和で表される信号へ変換する場合を示したが、ガンマ補
正値γ＜１なる係数を乗算されディジタル信号化された
画像を画像処理する場合には、対数変換処理を近似的に
は省略できることを述べる。ガンマ補正値γ係数は、入
力の輝度に対し、出力を非線型にする時の係数である。
ここで、出力画素値が輝度のγ乗（オフセットなど有
り）と設定される。通例、画像を生成する際のγは１よ
り小さいので、定性的にはあたかも対数変換と同様に輝
度が大きくなるにつれ、その増加分に対する画素値の増
加を減少させるという効果が得られる。従って、対数変
換よりも軽微な演算量で同様な効果が得られる。例えば
テレビ映像では、コントラストが不足する部分をγ係数
を用いて疑似的に広い帯域を表現しようとする方法を利
用する。つまり、良く使われるγ＝１／２．２は、暗い
部分のコントラストはあまり変化させず、明るい部分の
コントラストを下げる効果を持つ。これは、近似的には
対数変換と同じであり、従ってこのような場合には対数
変換を省略しても、結果はほぼ同じものが得られる。具
体的には、図１の画像変換処理部１４を省略することに
あたる。
【００２４】（第２の実施の形態）次に、図２を用い
て、第１の実施の形態による画像処理方法を用いた画像
比較方法を、第２の実施の形態として説明する。図２
は、第２の実施の形態による画像比較装置の構成を説明
するブロック図である。図２において、符号２１は、画
像比較装置へ入力された画像Ａである。符号２２は画像
Ｂである。このうち、画像Ａ２１を辞書画像、画像Ｂ２
２を入力画像と考える。すなわち、与えられた画像Ａ２
１に対し、どれだけ画像Ｂ２２が類似しているかを計算
することが目的である。符号２３は、第１の実施の形態
で説明した画素値変換処理部であって、画像Ａ２１に対
する画素値変換処理部である。符号２４は、第１の実施
の形態で説明した画素値変換処理部であって、画像Ｂ２
２に対する画素値変換処理部である。同様に、符号２５
は、第１の実施の形態で説明した平滑化処理部であっ
て、画素値変換処理部２３の出力に対する平滑化処理部
である。符号２６は、第１の実施の形態で説明した平滑
化処理部であって、画素値変換処理部２４の出力に対す
る平滑化処理部である。同様に、符号２７は、第１の実
施の形態で説明した微分処理部であって、平滑化処理部
２５の出力に対する微分処理部である。符号２８は、第
１の実施の形態で説明した微分処理部であって、平滑化
処理部２６の出力に対する微分処理部である。また、符
号２９と符号３０は、それぞれ画像Ａ２１と画像Ｂ２２
の画像処理結果であって、画像処理結果Ａ２９は微分処
理部２７の、画像処理結果Ｂ３０は微分処理部２８の出
力結果である。符号３１は、画像処理結果Ａ２９と画像
処理結果Ｂ３０とを比較する、画像比較処理部である。
符号３２は、画像比較処理部３１における画像比較結果
である。
て、第１の実施の形態による画像処理方法を用いた画像
比較方法を、第２の実施の形態として説明する。図２
は、第２の実施の形態による画像比較装置の構成を説明
するブロック図である。図２において、符号２１は、画
像比較装置へ入力された画像Ａである。符号２２は画像
Ｂである。このうち、画像Ａ２１を辞書画像、画像Ｂ２
２を入力画像と考える。すなわち、与えられた画像Ａ２
１に対し、どれだけ画像Ｂ２２が類似しているかを計算
することが目的である。符号２３は、第１の実施の形態
で説明した画素値変換処理部であって、画像Ａ２１に対
する画素値変換処理部である。符号２４は、第１の実施
の形態で説明した画素値変換処理部であって、画像Ｂ２
２に対する画素値変換処理部である。同様に、符号２５
は、第１の実施の形態で説明した平滑化処理部であっ
て、画素値変換処理部２３の出力に対する平滑化処理部
である。符号２６は、第１の実施の形態で説明した平滑
化処理部であって、画素値変換処理部２４の出力に対す
る平滑化処理部である。同様に、符号２７は、第１の実
施の形態で説明した微分処理部であって、平滑化処理部
２５の出力に対する微分処理部である。符号２８は、第
１の実施の形態で説明した微分処理部であって、平滑化
処理部２６の出力に対する微分処理部である。また、符
号２９と符号３０は、それぞれ画像Ａ２１と画像Ｂ２２
の画像処理結果であって、画像処理結果Ａ２９は微分処
理部２７の、画像処理結果Ｂ３０は微分処理部２８の出
力結果である。符号３１は、画像処理結果Ａ２９と画像
処理結果Ｂ３０とを比較する、画像比較処理部である。
符号３２は、画像比較処理部３１における画像比較結果
である。
【００２５】なお、図２においても第１の実施の形態と
同様に、符号２１から符号３０における構成要素、ある
いは信号は、順序を変えたり簡略化することが可能であ
る。また、上述の画素値変換処理部２３と２４、平滑化
処理部２５と２６、微分処理部２７と２８、画像比較処
理部３１も第１の実施の形態と同様に、それぞれ専用の
ハードウェアにより実現されるものであってもよく、ま
た、メモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）により構成さ
れ、上記の各部の機能を実現するためのプログラムをメ
モリにロードして実行することにより、その機能を実現
させるものであってもよい。
同様に、符号２１から符号３０における構成要素、ある
いは信号は、順序を変えたり簡略化することが可能であ
る。また、上述の画素値変換処理部２３と２４、平滑化
処理部２５と２６、微分処理部２７と２８、画像比較処
理部３１も第１の実施の形態と同様に、それぞれ専用の
ハードウェアにより実現されるものであってもよく、ま
た、メモリおよびＣＰＵ（中央演算装置）により構成さ
れ、上記の各部の機能を実現するためのプログラムをメ
モリにロードして実行することにより、その機能を実現
させるものであってもよい。
【００２６】次に、本実施の形態の動作を説明する。本
実施の形態では、画像Ａ２１を基準としておき、画素値
変換処理部２３と２４、平滑化処理部２５と２６、微分
処理部２７と２８を用いて、第１の実施の形態で説明し
た画像処理方法により、画像Ａ２１の特徴を最も良く抽
出するパラメータで画像Ａ２１、画像Ｂ２２の処理を行
っておく。画像比較処理部３１では、すでに画像１の特
徴が最も良く得られているため、単純な方法で正確な比
較を実現できる。画像比較処理部３１における画像比較
方法は、例えば、両画像の画素値の差分の和や、両画像
の画素値の差の絶対値の２乗値、両画像の画素値の相関
値等を計算し、その大小により、両画像の一致度を判断
する方法が有効である。また、画素値の相関値計算は、
たとえ２枚の比較する画像が異なるＡ／Ｄ変換系により
得られ、γ係数が異なっている場合でも、画素値変換処
理部２３と２４を、簡単な対数変換処理とすれば良いと
いう特徴を持つ。これは、相関の計算途中で、異なるγ
係数の値の影響は分数の分母と分子に１回づつ現われる
ため、完全に除去されることによる。このため、次の第
３の実施の形態で述べる画像マッチング方法の辞書画像
と、比較される入力画像との系の違いを意識する必要が
ないことになる。これは、１つの「辞書」という画像を
他の系を用いて撮影された画像へ適用できることを意味
する。
実施の形態では、画像Ａ２１を基準としておき、画素値
変換処理部２３と２４、平滑化処理部２５と２６、微分
処理部２７と２８を用いて、第１の実施の形態で説明し
た画像処理方法により、画像Ａ２１の特徴を最も良く抽
出するパラメータで画像Ａ２１、画像Ｂ２２の処理を行
っておく。画像比較処理部３１では、すでに画像１の特
徴が最も良く得られているため、単純な方法で正確な比
較を実現できる。画像比較処理部３１における画像比較
方法は、例えば、両画像の画素値の差分の和や、両画像
の画素値の差の絶対値の２乗値、両画像の画素値の相関
値等を計算し、その大小により、両画像の一致度を判断
する方法が有効である。また、画素値の相関値計算は、
たとえ２枚の比較する画像が異なるＡ／Ｄ変換系により
得られ、γ係数が異なっている場合でも、画素値変換処
理部２３と２４を、簡単な対数変換処理とすれば良いと
いう特徴を持つ。これは、相関の計算途中で、異なるγ
係数の値の影響は分数の分母と分子に１回づつ現われる
ため、完全に除去されることによる。このため、次の第
３の実施の形態で述べる画像マッチング方法の辞書画像
と、比較される入力画像との系の違いを意識する必要が
ないことになる。これは、１つの「辞書」という画像を
他の系を用いて撮影された画像へ適用できることを意味
する。
【００２７】（第３の実施の形態）次に、図３を用い
て、第２の実施の形態による画像比較方法を用いた画像
マッチング方法を、第３の実施の形態として説明する。
図３は、第３の実施の形態による画像マッチング方法を
説明する模式図である。図３において、符号４１は、予
め与えられる辞書画像である。符号４２は、入力画像で
あって、辞書画像４１より大きな画像である。図３にお
ける細かい一マスは、それぞれの画像の１ドットの大き
さを示している。辞書画像４１は、画像のずらしマッチ
ングを行うための元画像であり、入力画像４２の一部と
辞書画像４１との画像比較を行い、最も類似する結果が
得られる位置を見つけるものである。これをここでは画
像マッチングと呼ぶことにする。符号４３はマッチング
位置Ａ、符号４４はマッチング位置Ｂを、それぞれ示
す。
て、第２の実施の形態による画像比較方法を用いた画像
マッチング方法を、第３の実施の形態として説明する。
図３は、第３の実施の形態による画像マッチング方法を
説明する模式図である。図３において、符号４１は、予
め与えられる辞書画像である。符号４２は、入力画像で
あって、辞書画像４１より大きな画像である。図３にお
ける細かい一マスは、それぞれの画像の１ドットの大き
さを示している。辞書画像４１は、画像のずらしマッチ
ングを行うための元画像であり、入力画像４２の一部と
辞書画像４１との画像比較を行い、最も類似する結果が
得られる位置を見つけるものである。これをここでは画
像マッチングと呼ぶことにする。符号４３はマッチング
位置Ａ、符号４４はマッチング位置Ｂを、それぞれ示
す。
【００２８】次に、本実施の形態の動作を説明する。本
実施の形態で説明する画像マッチング方法は、入力画像
４２の中から辞書画像４１と同じ大きさの画像領域を順
次選び（これを「ずらし」と表現する）、選ばれた領域
と辞書画像４１とを用いて、第２の実施の形態で説明し
た画像比較方法により、画像比較を行う。この時、でき
るだけ細かいステップでマッチング位置を選ぶと、見落
としがないマッチングが実現できる。しかし、これは処
理量の増加を招くため、実際にはで見落としが無い程度
できるだけ荒いステップでマッチング位置を選ぶ必要が
生じる。このため、多くの場合、ステップを１ドットと
してマッチングが行なわれている。経験的に１ドットで
不足する場合は、１ドットより細かいステップ（すなわ
ちサブピクセル）を用いたマッチングが行われている。
微分処理および平滑化処理を経た結果の画像比較では、
位置ずれが比較結果に与える影響を平滑化処理の度合い
によって計算することができる。この結果は平滑化処理
の度合いのみに依存し、画像のパターンそのものには依
存しない。例えば平滑化処理をガウス関数で行い、かつ
相関値０．８程度を十分な類似と判断する場合、σと位
置ずれの許容度ｄにはおおよそｄ＜０．４４６σの関係
が成り立つ。例えば、σが１．０以上であれば、サブピ
クセルを用いたずらしマッチングは不用で、１ドット単
位のずらしマッチングで良いということが言える。これ
は、１ドット単位でずらしマッチングを行う場合のずれ
量の最大値０．５ドットでも、相関値を概ね０．８以上
を得ることができるという意味である。また逆にσが
２．０以上の場合、すべてのドットを用いたずらしマッ
チングも不用である。これは見落としをなくすためとい
う意味であり、勿論、より正確な位置決めが必要な場合
には、細かなずらしマッチングを行うことを否定するも
のではない。以上の直接的な効果は、σが大きい場合に
は画像を縮小した上でずらしマッチングを精度を落とさ
ずに行うことができることである。たとえばσ＝３．０
であれば、画像を１／３に縮小し、σ＝１．０を用いて
１ドット単位のずらしマッチングを行えばよいことがわ
かる。これにより、無駄のない高速なマッチングが実現
できる。
実施の形態で説明する画像マッチング方法は、入力画像
４２の中から辞書画像４１と同じ大きさの画像領域を順
次選び（これを「ずらし」と表現する）、選ばれた領域
と辞書画像４１とを用いて、第２の実施の形態で説明し
た画像比較方法により、画像比較を行う。この時、でき
るだけ細かいステップでマッチング位置を選ぶと、見落
としがないマッチングが実現できる。しかし、これは処
理量の増加を招くため、実際にはで見落としが無い程度
できるだけ荒いステップでマッチング位置を選ぶ必要が
生じる。このため、多くの場合、ステップを１ドットと
してマッチングが行なわれている。経験的に１ドットで
不足する場合は、１ドットより細かいステップ（すなわ
ちサブピクセル）を用いたマッチングが行われている。
微分処理および平滑化処理を経た結果の画像比較では、
位置ずれが比較結果に与える影響を平滑化処理の度合い
によって計算することができる。この結果は平滑化処理
の度合いのみに依存し、画像のパターンそのものには依
存しない。例えば平滑化処理をガウス関数で行い、かつ
相関値０．８程度を十分な類似と判断する場合、σと位
置ずれの許容度ｄにはおおよそｄ＜０．４４６σの関係
が成り立つ。例えば、σが１．０以上であれば、サブピ
クセルを用いたずらしマッチングは不用で、１ドット単
位のずらしマッチングで良いということが言える。これ
は、１ドット単位でずらしマッチングを行う場合のずれ
量の最大値０．５ドットでも、相関値を概ね０．８以上
を得ることができるという意味である。また逆にσが
２．０以上の場合、すべてのドットを用いたずらしマッ
チングも不用である。これは見落としをなくすためとい
う意味であり、勿論、より正確な位置決めが必要な場合
には、細かなずらしマッチングを行うことを否定するも
のではない。以上の直接的な効果は、σが大きい場合に
は画像を縮小した上でずらしマッチングを精度を落とさ
ずに行うことができることである。たとえばσ＝３．０
であれば、画像を１／３に縮小し、σ＝１．０を用いて
１ドット単位のずらしマッチングを行えばよいことがわ
かる。これにより、無駄のない高速なマッチングが実現
できる。
【００２９】更に、第１の実施の形態で、既に示したよ
うに、σは最も強調して利用する周波数帯域を定めてい
る。従って、利用しようとするσによって強調される周
波数以上の周波数帯域は除去しても、画像比較には大き
な影響を与えない。そのため、σが大きい場合、この値
に従って不要な高周波成分の除去、すなわち画像の縮小
を行っても十分な画像比較が実現できる。縮小率は、例
えばσ＝３．０の場合、画像を１／３に縮小してσ＝
１．０を利用することができる。縮小率は、常に、
うに、σは最も強調して利用する周波数帯域を定めてい
る。従って、利用しようとするσによって強調される周
波数以上の周波数帯域は除去しても、画像比較には大き
な影響を与えない。そのため、σが大きい場合、この値
に従って不要な高周波成分の除去、すなわち画像の縮小
を行っても十分な画像比較が実現できる。縮小率は、例
えばσ＝３．０の場合、画像を１／３に縮小してσ＝
１．０を利用することができる。縮小率は、常に、
【数１０】 という関係が成り立てば良い。（上の例では、縮小率＝
１／３である）例えば、処理アルゴリズムの中に第１の
実施の形態で説明した方法で選ばれた最適なσを適用し
て、縮小後のσを１．０に近い値とするようにすること
ができる。この場合、画像を縮小により、画像ずらしマ
ッチングのサーチステップを常に１に保つことができる
という意味を持つ。例えばガウス関数では、画像をｎ倍
に拡大してσを同じｎ倍にすれば、結果的にはじめと同
じ平滑化の効果が得られる。これはガウス関数に限ら
ず、一般的な平滑化で成り立つ。従って、決めたσが大
きい場合、画像を縮小しても同じ効果が得られることに
なる。
１／３である）例えば、処理アルゴリズムの中に第１の
実施の形態で説明した方法で選ばれた最適なσを適用し
て、縮小後のσを１．０に近い値とするようにすること
ができる。この場合、画像を縮小により、画像ずらしマ
ッチングのサーチステップを常に１に保つことができる
という意味を持つ。例えばガウス関数では、画像をｎ倍
に拡大してσを同じｎ倍にすれば、結果的にはじめと同
じ平滑化の効果が得られる。これはガウス関数に限ら
ず、一般的な平滑化で成り立つ。従って、決めたσが大
きい場合、画像を縮小しても同じ効果が得られることに
なる。
【００３０】なお、上述の第１から第３の実施の形態で
説明した、画像から必要情報を取り出す画像処理、２つ
の画像の比較処理、画像のずらしマッチング処理は、そ
れぞれ、その機能を実現するためのプログラムを、コン
ピュータ読みとり可能な記録媒体に記録して、この記録
媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに
読み込ませ、実行することにより、上述の各画像処理に
おける機能を実現しても良い。
説明した、画像から必要情報を取り出す画像処理、２つ
の画像の比較処理、画像のずらしマッチング処理は、そ
れぞれ、その機能を実現するためのプログラムを、コン
ピュータ読みとり可能な記録媒体に記録して、この記録
媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに
読み込ませ、実行することにより、上述の各画像処理に
おける機能を実現しても良い。
【００３１】ここで、上記「コンピュータシステム」と
は、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含み、さらにＷ
ＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）システムを利用
している場合であれば、ホームページ提供環境（あるい
は表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ
読みとり可能な記録媒体」とは、フロッピー（登録商
標）ディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ
等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハー
ドディスク等の記憶装置のことをいう。更に、「コンピ
ュータ読みとり可能な記録媒体」とは、インターネット
等のコンピュータネットワークや電話回線等の通信回線
を介してプログラムを送出する場合のように、短時間の
間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体もしく
は伝送波）、その場合のサーバやクライアントとなるコ
ンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定
時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
は、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含み、さらにＷ
ＷＷ（Ｗｏｒｌｄ Ｗｉｄｅ Ｗｅｂ）システムを利用
している場合であれば、ホームページ提供環境（あるい
は表示環境）も含むものとする。また、「コンピュータ
読みとり可能な記録媒体」とは、フロッピー（登録商
標）ディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ
等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハー
ドディスク等の記憶装置のことをいう。更に、「コンピ
ュータ読みとり可能な記録媒体」とは、インターネット
等のコンピュータネットワークや電話回線等の通信回線
を介してプログラムを送出する場合のように、短時間の
間、動的にプログラムを保持するもの（伝送媒体もしく
は伝送波）、その場合のサーバやクライアントとなるコ
ンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定
時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００３２】また、上記プログラムは、前述した機能の
一部を実現するためのものであっても良く、更に前述し
た機能をコンピュータシステムに既に記憶されているプ
ログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差
分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
一部を実現するためのものであっても良く、更に前述し
た機能をコンピュータシステムに既に記憶されているプ
ログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差
分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【００３３】
【発明の効果】以上の如く本発明によれば、ディジタル
信号化された画像の画像処理方法において、ディジタル
信号化された画像を、物体の表面反射率と照度の和で表
される信号へ変換する画素値変換処理と、画素値変換処
理結果に、予め定められた平滑化を行う平滑化処理、及
び低域の信号を軽減する微分処理と、平滑化処理におけ
る処理精度を、定量的に制御するパラメータ決定処理と
を含む構成とした。これにより、これまでのようなノウ
ハウや実験により各種パラメータを設定するのはなく、
定量的な画像処理、画像比較および画像ずらしマッチン
グを実現することが可能となる。
信号化された画像の画像処理方法において、ディジタル
信号化された画像を、物体の表面反射率と照度の和で表
される信号へ変換する画素値変換処理と、画素値変換処
理結果に、予め定められた平滑化を行う平滑化処理、及
び低域の信号を軽減する微分処理と、平滑化処理におけ
る処理精度を、定量的に制御するパラメータ決定処理と
を含む構成とした。これにより、これまでのようなノウ
ハウや実験により各種パラメータを設定するのはなく、
定量的な画像処理、画像比較および画像ずらしマッチン
グを実現することが可能となる。
【００３４】また、本発明は、パラメータ決定処理を、
与えられるディジタル画像、もしくは画素値変換処理後
の画像信号のノルムを計算する処理を含み、該ノルムが
極大になるパラメータを、平滑化処理の処理精度を決定
するパラメータの最適値とする構成とした。これによ
り、画像の比較用パラメータを定量的に決定すること
で、各種外乱（照明変動、ノイズなどの影響）を除去
し、物体そのものが持つ特徴を抽出することが可能とな
る。更に、物体そのものが持つ特徴を抽出することによ
り、正確な（物体そのものの特徴を利用した）画像比較
を実現することが可能となる。同時に、画像の比較用パ
ラメータを計算した結果、高周波成分が不要であるとの
結論が出た場合、画像を縮小し、高速な画像比較を実現
することが可能となる。
与えられるディジタル画像、もしくは画素値変換処理後
の画像信号のノルムを計算する処理を含み、該ノルムが
極大になるパラメータを、平滑化処理の処理精度を決定
するパラメータの最適値とする構成とした。これによ
り、画像の比較用パラメータを定量的に決定すること
で、各種外乱（照明変動、ノイズなどの影響）を除去
し、物体そのものが持つ特徴を抽出することが可能とな
る。更に、物体そのものが持つ特徴を抽出することによ
り、正確な（物体そのものの特徴を利用した）画像比較
を実現することが可能となる。同時に、画像の比較用パ
ラメータを計算した結果、高周波成分が不要であるとの
結論が出た場合、画像を縮小し、高速な画像比較を実現
することが可能となる。
【００３５】また、本発明は、ディジタル化された２枚
の画像を比較して類似度を計算する画像比較方法におい
て、２枚の画像に対し、それぞれ上記画像処理方法によ
る画像処理と、画像処理後の結果を比較する画像比較処
理とを含む構成とした。これにより、外乱による画像の
位置ずれ耐久性を予め予測できるため、どれだけ細かい
位置ずれを考慮した画像比較を行う必要があるのかを予
め決定でき、従って画像を利用した物体抽出を定量的に
設計することが可能となる。また、画像比較に用いる辞
書の作成時にγ係数を考慮する必要がないため、異なる
Ａ／Ｄ変換系を経た画像を用いて、別のＡ／Ｄ変換系を
利用した画像の画像比較も正確に実現することが可能と
なる。よって、画像マッチングを行う時場合、辞書画像
として登録する画像の撮影系を意識する必要がない。従
って、与えられた画像の中から物体固有の特徴を効率的
に取り出し、結果的に照明変動、ノイズなどの一般的な
外乱に対する耐久性を持つ前処理（画像処理）方法を定
量的な方法で得ると同時に、画像処理方法において、各
種外乱に対する耐久性を持つバンドパスフィルタの設計
方法を定量化することができるという効果が得られる。
の画像を比較して類似度を計算する画像比較方法におい
て、２枚の画像に対し、それぞれ上記画像処理方法によ
る画像処理と、画像処理後の結果を比較する画像比較処
理とを含む構成とした。これにより、外乱による画像の
位置ずれ耐久性を予め予測できるため、どれだけ細かい
位置ずれを考慮した画像比較を行う必要があるのかを予
め決定でき、従って画像を利用した物体抽出を定量的に
設計することが可能となる。また、画像比較に用いる辞
書の作成時にγ係数を考慮する必要がないため、異なる
Ａ／Ｄ変換系を経た画像を用いて、別のＡ／Ｄ変換系を
利用した画像の画像比較も正確に実現することが可能と
なる。よって、画像マッチングを行う時場合、辞書画像
として登録する画像の撮影系を意識する必要がない。従
って、与えられた画像の中から物体固有の特徴を効率的
に取り出し、結果的に照明変動、ノイズなどの一般的な
外乱に対する耐久性を持つ前処理（画像処理）方法を定
量的な方法で得ると同時に、画像処理方法において、各
種外乱に対する耐久性を持つバンドパスフィルタの設計
方法を定量化することができるという効果が得られる。
【図１】 第１の実施の形態による画像処理装置の構成
を説明するブロック図である。
を説明するブロック図である。
【図２】 第２の実施の形態による画像比較装置の構成
を説明するブロック図である。
を説明するブロック図である。
【図３】 第３の実施の形態による画像マッチング方法
を説明する模式図である。
を説明する模式図である。
１１ シーン情報 １２ ディジタル画像生成処理部 １３ 入力画像 １４ 画素値変換処理部 １５ 平滑化処理部 １６ 微分処理部 １７ パラメータ決定処理部 １８ 画像処理結果 ２１ 画像Ａ ２２ 画像Ｂ ２３ 画素値変換処理部 ２４ 画素値変換処理部 ２５ 平滑化処理部 ２６ 平滑化処理部 ２７ 微分処理部 ２８ 微分処理部 ２９ 画像処理結果Ａ ３０ 画像処理結果Ｂ ３１ 画像比較処理部 ３２ 画像比較結果 ４１ 辞書画像 ４２ 入力画像 ４３ マッチング位置Ａ ４４ マッチング位置Ｂ
フロントページの続き (72)発明者 大塚 作一 東京都千代田区大手町二丁目３番１号 日 本電信電話株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 CA08 CA12 CA16 CD06 CE02 CE03 CE05 CE06 DB02 DB09 DC32 DC34 5C077 PP02 PP03 PP15 PP47 PP55 PQ08 PQ12 PQ20 PQ22 5L096 AA06 EA03 EA06 FA34 GA02 GA08 GA32 HA07 JA03 MA03
Claims (12)
- 【請求項１】 ディジタル信号化された画像を、ディジ
タル処理する画像処理方法であって、 前記ディジタル信号化された画像を、画像に記録された
物体の表面反射率と照度の和で表される信号へ変換する
画素値変換処理と、 与えられた信号に予め定められた平滑化を行う平滑化処
理と、 与えられた信号の低域の信号を軽減する微分処理と、 前記平滑化処理における高域周波数の除去度合を、定量
的に制御するパラメータ決定処理と、 を含み、 前記画素値変換処理において変換された、物体の表面反
射率と照度の和で表される信号に対して、前記パラメー
タ決定処理で決定されたパラメータに従い、 前記平滑化処理を行った後、前記微分処理を行うか、 前記微分処理を行った後、前記平滑化処理を行うか、 前記平滑化処理と前記微分処理を一括して行うか、 のいずれかによる処理を行うことを特徴とする画像処理
方法。 - 【請求項２】 前記画素値変換処理は、 対数変換を用いて、前記ディジタル信号化された画像
を、画像に記録された物体の表面反射率と照度の和で表
される信号へ変換することを特徴とする請求項１に記載
の画像処理方法。 - 【請求項３】 ガンマ補正値γ＜１なる係数を乗算され
ディジタル信号化された画像を、ディジタル処理する画
像処理方法であって、 与えられた信号に予め定められた平滑化を行う平滑化処
理と、 与えられた信号の低域の信号を軽減する微分処理と、 前記平滑化処理における高域周波数の除去度合を、定量
的に制御するパラメータ決定処理と、 を含み、 前記ディジタル信号化された画像に対して、前記パラメ
ータ決定処理で決定されたパラメータに従い、 前記平滑化処理を行った後、前記微分処理を行うか、 前記微分処理を行った後、前記平滑化処理を行うか、 前記平滑化処理と前記微分処理を一括して行うか、 のいずれかによる処理を行うことを特徴とする画像処理
方法。 - 【請求項４】 前記微分処理は、 独立した２方向の１次偏微分処理であることを特徴とす
る請求項１から請求項３のいずれかに記載の画像処理方
法。 - 【請求項５】 前記平滑化処理は、 ガウス関数の畳み込み処理を用いて平滑化を行うことを
特徴とする請求項１から請求項４のいずれかに記載の画
像処理方法。 - 【請求項６】 前記パラメータ決定処理は、 与えられるディジタル画像、もしくは画素値変換処理後
の画像信号のノルムを計算する処理を含み、 該ノルムが極大になるパラメータを、前記平滑化処理の
高域周波数の除去度合を決定するパラメータの最適値と
することを特徴とする請求項１から請求項５のいずれか
に記載の画像処理方法。 - 【請求項７】 ディジタル化された２枚の画像を比較し
た比較結果に基づき、その類似度を計算する画像比較方
法であって、 ２枚の画像に対し、それぞれ請求項１から請求項６のい
ずれかに記載の画像処理方法による画像処理と、 前記画像処理後の２枚の画像を比較して、比較結果を得
る画像比較処理と、 を含むことを特徴とする画像比較方法。 - 【請求項８】 前記画像比較処理は、 前記ディジタル化された２枚の画像の比較結果を、前記
２枚の画像の、画素値の相関値の大小として得ることを
特徴とする請求項７に記載の画像比較方法。 - 【請求項９】 前記画像比較処理は、 前記ディジタル化された２枚の画像の比較結果を、前記
２枚の画像の、画素値の差分の和の大小として得ること
を特徴とする請求項７に記載の画像比較方法。 - 【請求項１０】 前記画像比較処理は、 前記ディジタル化された２枚の画像の比較結果を、前記
２枚の画像の、画素値の差の絶対値の２乗値の大小とし
て得ることを特徴とする請求項７に記載の画像比較方
法。 - 【請求項１１】 予め定められた辞書画像に類似する領
域を、前記辞書画像より大きな画像中からその位置をず
らしながら探し出す画像マッチング方法であって、 各位置ごとに得られる画像と前記辞書画像の比較処理
は、 請求項７から請求項１０のいずれかに記載の画像比較方
法を用いることを特徴とする画像マッチング方法。 - 【請求項１２】 請求項１から請求項１１のいずれかに
記載の方法をコンピュータに実行させるプログラムを記
録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000239134A JP3594889B2 (ja) | 2000-08-07 | 2000-08-07 | 画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理方法を実行するプログラムを記録した記録媒体 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000239134A JP3594889B2 (ja) | 2000-08-07 | 2000-08-07 | 画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理方法を実行するプログラムを記録した記録媒体 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002056386A true JP2002056386A (ja) | 2002-02-20 |
| JP3594889B2 JP3594889B2 (ja) | 2004-12-02 |
Family
ID=18730724
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000239134A Expired - Lifetime JP3594889B2 (ja) | 2000-08-07 | 2000-08-07 | 画像処理方法、画像処理装置、及び画像処理方法を実行するプログラムを記録した記録媒体 |
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| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3594889B2 (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004241945A (ja) * | 2003-02-05 | 2004-08-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像監視装置、画像監視方法、画像監視プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2007079982A (ja) * | 2005-09-14 | 2007-03-29 | Hitachi High-Technologies Corp | 画像処理装置、画像処理方法および走査型電子顕微鏡 |
| JP2009116871A (ja) * | 2007-11-06 | 2009-05-28 | Palo Alto Research Center Inc | 鏡上の内容及び動作に関連した情報を用いて鏡の機能を拡張する方法及び装置 |
| CN112233036A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-15 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 一种基于高反差保留算法的图像增强方法及系统 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05225388A (ja) * | 1991-10-04 | 1993-09-03 | Canon Inc | 画像処理方法及びその装置と、文字認識方法及びその装置と、統合オフィスオートメーション機器 |
| JPH09130797A (ja) * | 1995-10-27 | 1997-05-16 | Toshiba Corp | 画像処理装置および画像処理方法 |
-
2000
- 2000-08-07 JP JP2000239134A patent/JP3594889B2/ja not_active Expired - Lifetime
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH05225388A (ja) * | 1991-10-04 | 1993-09-03 | Canon Inc | 画像処理方法及びその装置と、文字認識方法及びその装置と、統合オフィスオートメーション機器 |
| JPH09130797A (ja) * | 1995-10-27 | 1997-05-16 | Toshiba Corp | 画像処理装置および画像処理方法 |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2004241945A (ja) * | 2003-02-05 | 2004-08-26 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像監視装置、画像監視方法、画像監視プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
| JP2007079982A (ja) * | 2005-09-14 | 2007-03-29 | Hitachi High-Technologies Corp | 画像処理装置、画像処理方法および走査型電子顕微鏡 |
| JP4658756B2 (ja) * | 2005-09-14 | 2011-03-23 | 株式会社日立ハイテクノロジーズ | 画像処理装置、画像処理方法および走査型電子顕微鏡 |
| JP2009116871A (ja) * | 2007-11-06 | 2009-05-28 | Palo Alto Research Center Inc | 鏡上の内容及び動作に関連した情報を用いて鏡の機能を拡張する方法及び装置 |
| CN112233036A (zh) * | 2020-10-21 | 2021-01-15 | 哈尔滨市科佳通用机电股份有限公司 | 一种基于高反差保留算法的图像增强方法及系统 |
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| Publication number | Publication date |
|---|---|
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