JP2003150898A - 画像内パターン位置検出方法、装置、プログラムおよびプログラムが記録された記録媒体 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 従来の手法では記憶および再生が難しいノイ
ズの大きな２次元画像を、高密度に効率よく記憶するこ
とのできる情報の２次元画像記録・再生における画像内
パターン位置検出方法、装置、プログラムおよびプログ
ラムが記録された記録媒体を提供すること。 【解決手段】 画素サイズの単位で、情報記録画像中の
所定のパターンの概略位置を検出し、検出した概略位置
と、情報記録画像内の領域と所定のパターンの基準画像
との間の類似度の分布の重心とに基づいて、画素サイズ
未満の単位で、情報記録画像内における所定のパターン
の詳細位置を検出することにより、所定のパターンを含
んだ情報記録画像内における所定のパターンの位置を検
出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、光学的な情報記録
に利用される２次元画像記録・再生における画像内パタ
ーン位置検出方法、装置、プログラムおよびプログラム
が記録された記録媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】情報を２次元画像として記録し再生する
方法に、２次元コードとして知られているＱＲコード
（株式会社デンソーによって１９９４年に発表されたコ
ードで日本工業規格（ＪＩＳ Ｘ ０５１０）として認
定されている。：Ｑｕｉｃｋ Ｒｅｓｐｏｎｓｅ Ｃｏ
ｄｅ）や、データマトリクス（Ｕｎｉｔｅｄ Ｐａｒｃ
ｅｌ Ｓｅｒｖｉｃｅ社によって１９８０年代後半に発
表されたコード。）がある。２次元コードとは、水平方
向と垂直方向の２方向に情報を持たせることによって記
録させる方法であって、１次元コード、例えばバーコー
ドと比べると数十倍から数百倍の情報を記録できる特徴
を持っている。

【０００３】２次元コードは、情報を切り出すための切
り出しシンボルと各セルの位置と大きさを表すためのタ
イミングマークなどを持っている。従って、情報が記憶
された２次元画像は、切り出しシンボル、タイミングマ
ークおよび実際の記録情報からなる。情報の再生は、Ｃ
ＣＤ（Ｃｈａｒｇｅｄ Ｃｏｕｐｌｅｄ Ｄｅｖｉｃ
ｅ）カメラなどの受光装置で画像を読み込み２値化画像
に変換された後、切り出しシンボルとタイミングマーク
を検出し、画像上のどの画素が黒か白かを判定すること
により行われる。

【０００４】ＱＲコードは、データマトリクスとは切り
出しシンボルの検出方法が異なっている。ＱＲコードは
３頂点に設けられた矩形の切り出しシンボルを持ってお
り、この切り出しシンボルは特定のパルス信号が見知さ
れるようなデザインとなっている。この方法により高速
な切り出し位置検出を行っている。

【０００５】一方、データマトリクスは、切り出しシン
ボルがＬ型のガイドラインになっており、ＱＲコードの
ようにパルス検出によりガイドラインを検出することが
できず、何らかのソフト処理が必要となっている。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら上述した
ような従来技術においては以下のような解決すべき課題
があった。

【０００７】上述した従来の技術において、一般的な２
次元コードは黒か白を表現する１画素の大きさが、読み
取り装置の一画素の大きさより遙かに大きくなってい
る。つまり、１画素を検出する場合に、読み取り装置の
複数の画素で検出を行うので、白か黒を判断することが
容易となり、ノイズなどによる検出エラーが少ないこと
になる。しかしながら、小さな範囲に大量の情報を記憶
することが難しくなることから、記憶密度の上昇を望む
のは難しかった。

【０００８】また、ホログラム画像のようなノイズの大
きな２次元画像では、コントラストが悪く白と黒の中間
色である灰色の部分が増え、白か黒かの判断が非常に難
しくなり、ＱＲコードのような特定のパルス信号を検出
することが難しかった。

【０００９】また、読み取り装置の１画素単位でのデー
タの取り込み、および位置検出を行うため記録画像の画
素と読み取り装置の画素間に画素ずれを起こした場合に
おいて、位置検出が画素単位でしか行えないため詳細な
検出が難しく、正確な位置の検出も難しかった。

【００１０】本発明はこれらの課題に鑑みてなされたも
のであり、ＱＲコードやデータマトリクスのような手法
では記憶および再生が難しいノイズの大きな２次元画像
を、高密度に効率よく記憶することのできる情報の２次
元画像記録・再生における画像内パターン位置検出方
法、装置、プログラムおよびプログラムが記録された記
録媒体を提供することを目的とする。

【００１１】

【課題を解決するための手段】前記課題を解決するため
に、本発明は、所定のパターンを含んだ情報記録画像内
における所定のパターンの位置を検出する方法であっ
て、（ａ）画素サイズの単位で、前記情報記録画像中の
前記所定のパターンの概略位置を検出するステップと、
（ｂ）前記ステップ（ａ）で検出した概略位置と、前記
情報記録画像内の領域と前記所定のパターンの基準画像
との間の類似度の分布の重心とに基づいて、画素サイズ
未満の単位で、前記情報記録画像内における前記所定の
パターンの詳細位置を検出するステップと、を有するこ
とを特徴とする画像内パターン位置検出方法を提供す
る。

【００１２】また、本発明では、前記ステップ（ａ）は
更に、（ａ１）前記情報記録画像内の領域と前記所定パ
ターンの基準画像の間の概略類似度をパターンマッチン
グ処理を行うことにより計算するステップと、（ａ２）
前記ステップ（ａ１）で求めた概略類似度に基づいて、
前記情報記録画像内における前記所定のパターンの概略
位置を決定するステップと、を有することを特徴とす
る。

【００１３】また、本発明では、前記ステップ（ｂ）は
更に、（ｂ１）前記情報記録画像内の前記ステップ
（ａ）で検出した概略位置周辺の領域と前記所定のパタ
ーンの基準画像の解像度を上げるステップと、（ｂ２）
前記ステップ（ｂ１）で求めた上げられた解像度の前記
情報記録画像内の領域と前記ステップ（ｂ１）で求めた
上げられた解像度の前記所定パターンの基準画像の間の
詳細類似度を詳細パターンマッチング処理を行うことに
より計算するステップと、（ｂ３）前記ステップ（ｂ
２）で求めた詳細類似度の分布の重心位置を計算するス
テップと、（ｂ４）前記ステップ（ｂ３）で求めた重心
位置に基づいて、前記情報記録画像内における前記所定
のパターンの詳細位置を決定するステップと、を有する
ことを特徴とする。

【００１４】また、本発明では、前記ステップ（ｂ）は
更に、（ｂ１１）前記ステップ（ａ）でパターンマッチ
ング処理を行うことで求められた概略類似度を用いて、
前記情報記録画像内の領域と前記所定パターンの基準画
像の間の詳細類似度を計算するステップと、（ｂ１２）
前記ステップ（ｂ１１）で求めた詳細類似度の分布の重
心位置を計算するステップと、（ｂ１３）前記ステップ
（ｂ１２）で求めた重心位置に基づいて、前記情報記録
画像内における前記所定のパターンの詳細位置を決定す
るステップと、を有することを特徴とする。

【００１５】また、本発明では、前記ステップ（ｂ１
１）は、前記概略類似度を画素サイズ未満の単位で線形
補間することにより前記詳細類似度を計算することを特
徴とする。

【００１６】また、本発明では、前記情報記録画像は読
み取り画像中に含まれており、前記読み取り画像中の前
記情報記録画像の領域を判定するステップをさらに有す
ることを特徴とする。

【００１７】さらに、本発明は、所定のパターンを含ん
だ情報記録画像内における所定のパターンの位置を検出
する装置であって、画素サイズの単位で、前記情報記録
画像中の前記所定のパターンの概略位置を検出する概略
位置検出手段と、前記概略位置検出手段で検出した概略
位置と、前記情報記録画像内の領域と前記所定のパター
ンの基準画像との間の類似度の分布の重心とに基づい
て、画素サイズ未満の単位で、前記情報記録画像内にお
ける前記所定のパターンの詳細位置を検出する詳細位置
検出手段と、を有することを特徴とする画像内パターン
位置検出装置を提供する。

【００１８】また、本発明では、前記概略位置検出手段
は更に、前記情報記録画像内の領域と前記所定パターン
の基準画像の間の概略類似度をパターンマッチング処理
を行うことにより計算する類似度計算手段と、前記類似
度計算手段で求めた概略類似度に基づいて、前記情報記
録画像内における前記所定のパターンの概略位置を決定
する位置決定手段と、を有することを特徴とする。

【００１９】また、本発明では、前記詳細位置検出手段
は更に、前記情報記録画像内の前記概略位置検出手段で
検出した概略位置周辺の領域と前記所定のパターンの基
準画像の解像度を上げる高解像度化手段と、前記高解像
度化手段で求めた上げられた解像度の前記情報記録画像
内の領域と前記高解像度化手段で求めた上げられた解像
度の前記所定パターンの基準画像の間の詳細類似度を詳
細パターンマッチング処理を行うことにより計算する類
似度計算手段と、前記類似度計算手段で求めた詳細類似
度の分布の重心位置を計算する重心計算手段と、前記重
心計算手段で求めた重心位置に基づいて、前記情報記録
画像内における前記所定のパターンの詳細位置を決定す
る位置決定手段と、を有することを特徴とする。

【００２０】また、本発明では、前記詳細位置検出手段
は更に、前記概略位置検出手段でパターンマッチング処
理を行うことで求められた概略類似度を用いて、前記情
報記録画像内の領域と前記所定パターンの基準画像の間
の詳細類似度を計算する類似度計算手段と、前記類似度
計算手段で求めた詳細類似度の分布の重心位置を計算す
る重心計算手段と、前記重心計算手段で求めた重心位置
に基づいて、前記情報記録画像内における前記所定のパ
ターンの詳細位置を決定する位置決定手段と、を有する
ことを特徴とする。

【００２１】また、本発明では、前記類似度計算手段
は、前記概略類似度を画素サイズ未満の単位で線形補間
することにより前記詳細類似度を計算することを特徴と
する。

【００２２】また、本発明では、前記情報記録画像は読
み取り画像中に含まれており、前記読み取り画像中の前
記情報記録画像の領域を判定する領域判定手段をさらに
有することを特徴とする。

【００２３】さらに、本発明は、上述した画像内パター
ン位置検出方法をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムを提供する。

【００２４】さらに、本発明は、上述した画像内パター
ン位置検出方法をコンピュータに実行させるためのプロ
グラムが記録された記録媒体を提供する。

【００２５】

【発明の実施の形態】次に本発明の実施の形態について
図面を参照して説明する。

【００２６】図１は本発明の実施の形態の読み取り画像
位置検出のための情報記録部１０を示すブロック図であ
る。情報記録部１０は、位置決めパターン生成手段１１
と、位置決めパターン埋め込み手段１２から構成され
る。

【００２７】位置決めパターン生成手段１１は、位置決
めを行うために必要な所定のパターンを生成し、位置決
めパターン埋め込み手段１２は、位置決めパターン生成
手段１１により生成された所定のパターンを記録する情
報１３に埋め込み、記録画像１４を作成する。

【００２８】次に情報記録部１０を構成する各手段の動
作について詳細に説明する。

【００２９】位置決めパターン生成手段１１は、位置決
めを行うために必要な所定のパターン（位置決めパター
ン）を生成する。図３は位置決めパターンの例を示す図
である。今、ビット０を白（空白）、ビット１を黒（斜
線）で表現するとき、位置決めパターン３３は図３に示
すように、中心から１（黒），０（白），１（黒），０
（白）のように構成されている。ここで「０」と「１」
とを白と黒を用いて表現しているのは、意味のある値に
対する意であり、理論を反転させても「０」と「２５
５」のような値を用いることも本発明の技術範疇に含ま
れる。従って、中心から０，１，０，１と入れ替えて
も、ビット０を黒、ビット１を白と入れ替えてもよい。

【００３０】また、図３に示す位置決めパターン３４や
位置決めパターン３５のように１と０が連続する数を変
えても良い。例えば位置決めパターン３５では中心から
１を表す画素数が２個、０を表す画素数が５個、１を表
す画素数が３個、０を表す画素数が１個と表現してい
る。その画素数は対象とする画像の大きさや記録・再生
機構によって任意であり、ただあまり大きくすると、記
録領域が減ってしまうことから、記録密度が減少するこ
とになる。位置決めパターン３３のような小さな位置決
めパターンであっても、後述する概略位置検出手段と詳
細位置検出手段により位置検出が行えるため、位置検出
精度と記録領域から位置決めパターンを決定する。

【００３１】位置決めパターン埋め込み手段１２は、記
録する情報１３に位置決めパターンを埋め込み、記録画
像１４を作成する。図４は、位置決めパターンの埋め込
み例を示す図である。位置決めパターン４１〜４４が、
それぞれ角の位置検出を行うために、４つ角に埋め込ま
れている。記録する情報は情報記録領域４５に記録され
る。位置決めパターン４１〜４４と情報記録領域４５の
全体が実際の記録画像となる。また、位置決めパターン
は、記録領域の大きさや形などにより、必要な個数、適
当な位置に埋め込んでかまわない。

【００３２】図２は本発明の実施の形態の読み取り画像
位置検出のための位置検出部２０を示すブロック図であ
る。位置検出部２０は、記録領域判定手段２２、概略位
置検出手段２３、詳細位置検出手段２４から構成され、
位置決めのための所定のパターンが埋め込まれた画像を
読み取って得られた読み取り画像である画像２１が入力
され、詳細な位置座標２５が出力される。

【００３３】図５は位置検出部２０の処理の流れを示す
フローチャートである。取り込まれた読み取り画像５０
に対し、記録領域判定手段２２が、画像の縦と横方向そ
れぞれについて画素値の総和を計算し（ステップ５
１）、画素値の集中している部分を記録領域と判定して
切り出す（ステップ５２）。

【００３４】次に概略位置検出手段２３が、読み取り画
像中の記録領域にある所定のパターンと、位置決めのた
めに埋め込んでおいた基準となる所定のパターン（位置
決めパターン）との間の類似度を計算し（ステップ５
３）、類似度の最も高い画素を読み取り画像中の所定の
パターンの概略位置と決定する（ステップ５４）。

【００３５】次に、詳細位置検出手段２４が、位置決め
パターンと読み取り画像中の所定のパターンの画像につ
いて擬似的に解像度を上げ（ステップ５５）、詳細なパ
ターンマッチング処理を行って類似度を算出する（ステ
ップ５６）か、あるいは概略位置を検出する段階で算出
された類似度とその重ね合わせから詳細なパターンマッ
チング処理と同等の類似度を算出する（ステップ５
７）。

【００３６】そして、詳細位置検出手段２４は、ステッ
プ５５、５６で算出された類似度か、あるいはステップ
５７で算出された類似度を用いて、類似度分布の重心位
置を計算し（ステップ５８）、重心位置から読み取り画
像にある所定のパターンの詳細な位置を決定する（ステ
ップ５９）。

【００３７】次に位置検出部２０を構成する各手段の動
作について詳細に説明する。

【００３８】記録領域判断手段２２は、記録画像を取り
込む読み取り装置などによって読み取った読み取り画像
から、記録領域部分を検出しその領域を取り出す。図６
は記録領域を検出する手順を示す図である。読み取り装
置などによって読み取った読み取り画像６１は、記録画
像の記録領域６４を含んでいる。記録領域判定手段２２
は、読み取り画像６１から記録領域６４を検出し切り出
す。

【００３９】まず、読み取り画像６１の横軸方向を考え
る。横方向の各画素に対し、縦方向の全ての画素の画素
値の総和６２を求める。次に読み取り画像６１の縦軸方
向を考える。縦方向の各画素に対し、横方向の全ての画
素の画素値の総和６３を求める。横軸方向の画素値の総
和６２と縦軸方向の画素値の総和６３が集中している部
分を記録領域６４であると判断し、その部分周辺の領域
６５を切り出す。

【００４０】概略位置検出手段２３は、記録領域判定手
段２２により切り出された画像に対し、位置決めのため
に埋め込んでおいた基準となる所定のパターン（位置決
めパターン）を用いてパターンマッチング処理を行い、
埋め込まれている各所定のパターンに対し最も類似度の
高い位置を、所定のパターンの概略位置として検出す
る。図７はこのパターンマッチング処理を示す図であ
る。画像７１は読み取り画像中の記録領域にある所定の
パターン付近を表しており、画像７４は位置決めパター
ンを表している。

【００４１】パターンマッチング処理では、記録領域の
すべての画素、あるいは候補となり得る画素について位
置決めパターン７４との類似度を計算する。ここでは、
パターンマッチング処理方法を２種類説明する。

【００４２】記録領域画像７１の画素７２について位置
決めパターン７４との類似度を計算する場合、検出した
い位置を位置決めパターン７４の中心画素７５とする
（検出したい位置は位置決めパターン７４の中心である
必要はない）と、記録領域画像７１の画素７２と位置決
めパターン７４の画素７５を一致させ、記録領域画像７
１と位置決めパターン７４の間でパターンマッチング処
理を行う。

【００４３】第１の方法では、記録領域画像７１と位置
決めパターン７４の対応する画素の画素値の差を計算
し、位置決めパターン７４に相当する領域７３内の全て
の画素について求めた画素値の差の絶対値を足し合わ
せ、得られた値を画素７２の類似度とする。もし、領域
７３と位置決めパターン７４が完全に一致すれば、類似
度は０となる。

【００４４】第２の方法では、記録領域画像７１と位置
決めパターン７４の対応する画素の画素値の積を計算
し、位置決めパターン７４に相当する領域７３内の全て
の画素について求めた画素値の積を足し合わせ、得られ
た値を画素７２の類似度とする。この場合、類似度が一
番大きい画素において、領域７３と位置決めパターン７
４が最も一致していることになる。

【００４５】次にパターンマッチング処理により求めた
類似度を用いて、類似度が一番高い画素を検出し、その
画素を読み取り画像中の所定のパターンの概略位置とす
る。

【００４６】詳細位置検出手段２４は、基準となる所定
のパターン（位置決めパターン）と概略位置検出手段２
３によって検出された所定のパターンの画像に対し、擬
似的に画像の解像度を上げ、詳細なパターンマッチング
処理を行って類似度を算出するか、あるいは概略位置を
検出する段階で算出された類似度とその重ね合わせから
詳細なパターンマッチング処理と同等の類似度を算出す
る。そして、詳細位置検出手段２４は、算出された類似
度を用いて類似度分布の重心位置を計算し、重心位置か
ら所定のパターンの詳細位置を決定する。

【００４７】ここでは、詳細な類似度を算出する方法を
２種類、重心位置の計算と詳細位置の決定と併せて説明
する。

【００４８】詳細な類似度を計算する第１の方法を説明
する。まず、位置決めパターンの画像の解像度を擬似的
に上げる。次に概略位置検出手段２３によって検出され
た概略位置付近の画像の解像度を擬似的に上げる。解像
度を上げる領域は、詳細な位置決めの候補となる画素に
より規定する。図８は擬似的な高解像度化の手順を示す
図である。今、高解像度化の対象として位置決めパター
ンの２掛ける２の画像領域を考える。各画素の解像度を
ｎ倍に上げる場合には、各画素をｎ掛けるｎの部分領域
に分割し、それらの部分領域に元の画素の画素値を割り
当て新しい画素とする。このようにして、ｎ＝５の場合
の画像８２を、画像８１を高解像度化して求めることが
できる。

【００４９】同様に、記録領域画像の概略位置付近（詳
細な位置決めの対象となる領域）の解像度を上げる。

【００５０】次に、高解像度化した記録領域画像に対
し、高解像度化した位置決めパターンを用いて、概略位
置検出手段２３と同様のパターンマッチング処理を行
い、得られた結果を高解像度後の類似度とする。

【００５１】ここで、詳細な位置決めの対象となる領域
とは、概略位置を中心とした詳細位置検出の対象となる
領域に対し、高解像度化した位置決めパターンを用いて
類似度を計算するために必要な領域である。例えば、概
略位置を中心として３掛ける３画素の領域から詳細な位
置検出を行うのに、７掛ける７画素の位置決めパターン
を用いる場合には、９掛ける９画素の領域が必要とな
る。

【００５２】次に詳細な類似度を計算する第２の方法を
説明する。この方法では、概略位置検出手段２３によっ
て算出した類似度を元に、擬似的にパターンマッチング
処理の結果を算出する。

【００５３】まず簡単のために、１次元の場合を考え
る。図９は、１次元の場合の処理を示す図である。ここ
で、位置決めパターンの画素数をｍ、各画素の値をＧ
ｉ、記録領域画像の対応する画素の値をＸｉとする。位
置決めパターンの各画素と記録領域画像の各画素の位置
が一致しているとすると、パターンマッチング処理の結
果Ｆは、図１０に示す式９５のように表せる。

【００５４】この位置から、位置決めパターンを１／ｎ
画素ずつ右へシフトさせたときのパターンマッチング処
理の結果ＦｓとＦとの差分を考える。画像全体の結果は
各画素ごとの結果の総和であるので、ある１画素につい
ての結果Ｆｓ’を考える。記録領域画像９１のその画素
の値をＸｊ、その画素の左隣りの画素の値をＸｋ、位置
決めパターン９２のその画素の値をＧｊ、その画素の左
隣りの画素の値をＧｋとする。以下では、概略類似度を
パターンマッチング処理を第１の方法で行うことにより
計算した場合について、具体的な式を用いて説明する。
左隣りの画素に対するパターンマッチング処理の結果Ｆ
ｓ’は｜Ｇｋ−Ｘｋ｜である。記録領域画像９３に対し
位置決めパターン９４を右へ１／ｎだけシフトさせたと
き、パターンマッチング処理の結果は、位置決めパター
ンの画素ｋの１／ｎ部分だけが｜Ｇｋ−Ｘｊ｜となり、
その他の部分は変化しないため、図１０に示す式９６の
ように表せる。従って、シフト前の結果との差分Ｓは、
図１０に示す式９７のように表せる。

【００５５】位置決めパターンをさらに右へ１／ｎだけ
シフトさせた時（合計で２／ｎシフトした時）も、パタ
ーンマッチング処理の結果は、位置決めパターンの画素
ｋの１／ｎ部分だけが新たに｜Ｇｋ−Ｘｊ｜となり、そ
の他の部分は変化しないため、図１０に示す式９８のよ
うに表せ、シフト前の結果との差分Ｓは図１０に示す式
９９のように表せる。

【００５６】この２／ｎシフト後の差分Ｓは、１／ｎシ
フト後の差分Ｓと同じである。つまり、１／ｎ画素分ず
つシフトさせたときの各画素毎のパターンマッチング処
理の結果Ｆｓ’は等差数列を形成する。

【００５７】画像全体の結果Ｆｓは各画素毎の結果Ｆ
ｓ’の総和であるから、パターンマッチング処理全体で
の結果Ｆｓも同様に等差数列を形成する。そして、ｎ回
シフトさせた後の結果は隣の画素についての結果と完全
に一致するので、これは記録領域画像と位置決めパター
ンが１画素右にずれている時のパターンマッチング処理
の結果と一致する。

【００５８】ある位置でのパターンマッチング処理の結
果をＦ（ｋ）、その右隣でのパターンマッチング処理の
結果をＦ（ｋ＋１）とすると、それらの間でｘ回シフト
させたときのパターンマッチング処理の結果は、図１０
に示す式１００のように表せる。但し、ｘは０≦ｘ≦ｎ
となる整数である。式１００は、画素を高解像度化した
後のパターンマッチング処理の結果、即ち、詳細類似度
Ｆｓが、画素を高解像度化する前のパターンマッチング
処理の結果、即ち概略類似度Ｆを線形補間したものであ
ることを示している。

【００５９】よって、高解像度化する前のパターンマッ
チング処理の結果を用いて、高解像度化後のパターンマ
ッチング処理の結果を擬似的に得ることができる。これ
は左へのシフトと、上下へのシフトにおいても同様であ
り、２次元（左右方向と上下方向）にシフトする場合
は、これら結果の重ね合わせで計算できる。以上では、
パターンマッチング処理の第１の方法による結果を用い
る場合を示したが、パターンマッチング処理の第２の方
法による結果を用いる場合には、式１００において、Ｆ
（ｋ）およびＦ（ｋ＋１）をパターンマッチング処理の
第２の方法によって得られる類似度に置換すればよいこ
とが全く同様の考え方によって導出される。

【００６０】次に、２次元的にシフトする場合のパター
ンマッチング処理の結果を、図８に示したように解像度
を上げると仮定した場合について説明する。ここで、記
録領域画像の画素の座標を（ｋ，ｌ）とし、画素（ｋ，
ｌ）において概略位置検出手段２３により算出された類
似度をＦ（ｋ，ｌ）とする。この類似度は、パターンマ
ッチング処理の第１の方法、第２の方法のいづれによっ
て得られたものであっても構わない。

【００６１】また、高解像度化の倍率をｎとし、座標
（ｋ_x，ｌ_y）を（ｋ，ｌ，ｘ，ｙ）として表現し、詳細
なパターンマッチング処理の結果をＦｓ（ｋ，ｌ，ｘ，
ｙ）とする。なお、ｘ（０≦ｘ≦ｎ）、ｙ（０≦ｙ≦
ｎ）は、画素のシフト量を表している。この場合、図１
１に示す式１０１の関係が成り立ち、高解像度化した画
像の座標（ｋ，ｌ）に当たる画素から横方向にｘ／ｎ画
素、縦方向にｙ／ｎ画素だけシフトさせたときのパター
ンマッチング処理の結果、即ち高解像度化後の類似度
は、図１１に示す式１０２によって算出できる。式１０
２は、２次元の場合においても１次元の場合と同様、画
素を高解像度化した後のパターンマッチング処理の結
果、即ち、詳細類似度Ｆｓが、画素を高解像度化する前
のパターンマッチング処理の結果、即ち概略類似度Ｆを
線形補間したものであることを示している。

【００６２】ここで説明した詳細な類似度を計算する第
２の方法は、第１の方法と同じ計算結果を得ることがで
き、さらに第１の方法に比べ圧倒的に計算量を減らすこ
とができるため、処理の高速化に有利となる。

【００６３】詳細な類似度を計算する第１の方法または
第２の方法により、図１２に示すような詳細な類似度の
分布を表す類似度分布画像１１１が得られる。この類似
度分布画像１１１は、概略類似度をパターンマッチング
処理の第１の方法を行うことにより計算した場合の一例
を示している。ここで実線１１２は元の画素の境界を表
し、破線１１３は高解像度化した後の画素の境界を表
す。図１２は、高解像度化の倍率がｎ＝３の場合を示し
ており、類似度を表す画素値１１４を、黒を０、白を２
５５として２５６段階のグレースケールによって表して
いる。すなわち、黒に最も近い画素が類似度の一番高い
画素となっている。なお、概略類似度をパターンマッチ
ング処理の第２の方法を行うことにより計算した場合に
は、黒および白が表す画素値の大小関係がこの例と逆に
なるだけで、以下の処理の考え方に変わりはない。実際
に詳細位置検出を行うときは、類似度を画像化したり２
５６段階のグレースケール化する必要はなく、類似度を
数値として扱えばよい。

【００６４】この例では、座標（Ｐ１ｘ，Ｐ１ｙ）の画
素が類似度が一番高いとする。ここで、擬似的に画像の
解像度を上げていることと、画像のノイズと、記録画像
の画素と画像の読み取り装置の画素との間の画素ずれの
ため、座標（Ｐ１ｘ，Ｐ１ｙ）が求めたい正確な詳細位
置であるとは言えない。そこで、類似度分布画像１１１
から類似度の重心を求めることにより、真の記録位置を
推定する。

【００６５】具体的には、例えば図１３に示す式１２
１，１２２や、図１４に示す式１３１，１３２，１３３
でこれを行う。図１３の場合、Ａが類似度の高い画素の
集合（詳細位置の候補の集合）、ＮがＡに含まれる画素
の数、Ｐｘが画素Ｐのｘ座標値，Ｐｙが画素Ｐのｙ座標
値とする。そのとき、検出位置（Ｐ２ｘ，Ｐ２ｙ）は図
１３に示す式１２１，１２２によって計算できる。

【００６６】また、図１４の場合、Ａが類似度の高い画
素の集合、あるいは全画素集合、Ｗ（Ｐ）が画素Ｐの重
み関数、ＰｘとＰｙがそれぞれ画素Ｐのｘ座標値とｙ座
標値、ＭがＡに含まれる画素の重み関数Ｗ（Ｐ）の総和
とする。そのとき、検出位置（Ｐ２ｘ，Ｐ２ｙ）は図１
４に示す式１３１，１３２によって計算できる。この計
算で用いる重み関数Ｗ（Ｐ）は、概略類似度をパターン
マッチング処理の第１の方法を行うことで計算した場合
には、例えば、高解像度化した画素Ｐの詳細類似度Ｆｓ
（Ｐ）の補数とし、概略類似度をパターンマッチング処
理の第２の方法を行うことにより計算した場合には、例
えば詳細類似度Ｆｓ（Ｐ）そのものとする。

【００６７】最後に、図１３または図１４の式で得られ
た座標（Ｐ２ｘ，Ｐ２ｙ）を、読み取り画像中の所定の
パターンの詳細位置として検出する。

【００６８】以上説明した本発明の実施の形態は、記録
時に、記録したい情報の２次元画像に対し、中心から外
側に向けて１，０，１というパターンを持った矩形領域
画像を４つの頂点に配置し、位置検出の際は、記録領域
を含む２次元画像に対し、縦方向と横方向のそれぞれに
ついて、画像の画素値の総和を計算し、画素値の集中す
る度合いから記録領域を判断し、その領域を取り出し、
１，０，１なるパターンを持った位置決め情報画像によ
ってパターンマッチングを行いおおよその記録位置を検
出し、その位置付近に対し、画素数の拡大を行って詳細
なパターンマッチング処理を行った後、マッチング結果
の上位いくつかの候補の分布の重心から記録位置を計算
し検出することを最も主要な特徴とする。

【００６９】また、従来のＱＲコードにおいては、切り
出しシンボルの特定のパルス信号が見知されていたのに
対し、本発明においては、３段階のパターンマッチング
処理によって記録位置の検出を行っている点を特徴とす
る。

【００７０】また、パターンマッチング処理の方法にお
いて、その他のコードの位置検出法とは、段階的に処理
を行い、候補の分布から記録位置を計算し、アナログ的
に記録位置を検出する点が異なる。

【００７１】記録する２次元画像には、位置検出用の位
置決め情報画像が組み込まれており、これをパターンマ
ッチング処理する事により位置検出を行うため、パルス
信号を検出し位置検出を行う手法よりも、画像のノイズ
や歪みに強い位置検出が可能である。

【００７２】また、段階的に詳細な検出を行うパターン
マッチング処理と、検出位置の候補の分布の重心から最
終的な検出位置を計算することにより、画像のノイズや
歪みに強い、精度の高い位置検出が可能となる。

【００７３】なお、以上説明した実施の形態は、本発明
の理解を容易にするために記載されたものであって、本
発明を限定するために記載されたものではない。したが
って、上記の実施の形態に開示された各要素は、本発明
の技術的範囲に属する全ての設計変更や均等物をも含む
趣旨である。

【００７４】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
情報を２次元画像によって記録した場合においてノイズ
が大きい場合や、記録密度を増加させるために位置決め
のための画像が小さい場合に、その記録領域の位置を検
出でき、また、記録画像と画像の読み取り装置の間で画
素ずれを起こしていても、記録位置の候補となる画素の
分布の重心から正確な記録位置を検出できる情報の２次
元画像記録・再生における画像内パターン位置検出方
法、装置、プログラムおよびプログラムが記録された記
録媒体を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態において用いられる情報記
録部を示すブロック図。

【図２】本発明の一実施形態において用いられる位置検
出部を示すブロック図。

【図３】本発明の一実施形態において用いられる位置決
めパターンの３つの例を示す図。

【図４】本発明の一実施形態において用いられる位置決
めパターンが埋め込まれた記録画像の例を示す図。

【図５】図２の位置検出部による処理のフローチャー
ト。

【図６】図２の位置検出部による、記録領域の検出の手
順の例を説明する図。

【図７】図２の位置検出部による、パターンマッチング
処理の例を説明する図。

【図８】図２の位置検出部による、擬似的に画像の解像
度を上げる手順の例を説明する図。

【図９】本発明の一実施形態における詳細な類似度を計
算する第２の方法を１次元の場合について説明する図。

【図１０】本発明の一実施形態における詳細な類似度を
計算する第２の方法で用いる式を１次元の場合について
示す図。

【図１１】本発明の一実施形態における詳細な類似度を
計算する第２の方法で用いる式を２次元の場合について
示す図。

【図１２】本発明の一実施形態において図２の位置検出
部により用いられる類似度分布の例を示す図。

【図１３】本発明の一実施形態における類似度分布の重
心を計算する第１の方法で用いる式を示す図。

【図１４】本発明の一実施形態における類似度分布の重
心を計算する第２の方法で用いる式を示す図。

【符号の説明】

１０…情報記録部 １１…位置決めパターン生成手段 １２…位置決めパターン埋め込み手段 １３…記録する情報 １４…記録画像 ２０…位置検出部 ２１…読み取り画像 ２２…記録領域判定手段 ２３…概略位置検出手段 ２４…詳細位置検出手段 ２５…詳細位置座標 ３３…位置決めパターンの例１ ３４…位置決めパターンの例２ ３５…位置決めパターンの例３ ４１〜４４…位置決めパターン ４５…情報の記録領域

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 上野 雅浩 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 (72)発明者 田辺 隆也 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 (72)発明者 山本 学 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） 5B072 CC21 DD01 DD15 DD21 5L096 BA18 FA60 FA69 HA07 JA03

Claims (14)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定のパターンを含んだ情報記録画像内
   における所定のパターンの位置を検出する方法であっ
   て、 （ａ）画素サイズの単位で、前記情報記録画像中の前記
   所定のパターンの概略位置を検出するステップと、 （ｂ）前記ステップ（ａ）で検出した概略位置と、前記
   情報記録画像内の領域と前記所定のパターンの基準画像
   との間の類似度の分布の重心とに基づいて、画素サイズ
   未満の単位で、前記情報記録画像内における前記所定の
   パターンの詳細位置を検出するステップと、 を有することを特徴とする画像内パターン位置検出方
   法。
2. 【請求項２】 前記ステップ（ａ）は更に、 （ａ１）前記情報記録画像内の領域と前記所定パターン
   の基準画像の間の概略類似度をパターンマッチング処理
   を行うことにより計算するステップと、 （ａ２）前記ステップ（ａ１）で求めた概略類似度に基
   づいて、前記情報記録画像内における前記所定のパター
   ンの概略位置を決定するステップと、 を有することを特徴とする請求項１記載の画像内パター
   ン位置検出方法。
3. 【請求項３】 前記ステップ（ｂ）は更に、 （ｂ１）前記情報記録画像内の前記ステップ（ａ）で検
   出した概略位置周辺の領域と前記所定のパターンの基準
   画像の解像度を上げるステップと、 （ｂ２）前記ステップ（ｂ１）で求めた上げられた解像
   度の前記情報記録画像内の領域と前記ステップ（ｂ１）
   で求めた上げられた解像度の前記所定パターンの基準画
   像の間の詳細類似度を詳細パターンマッチング処理を行
   うことにより計算するステップと、 （ｂ３）前記ステップ（ｂ２）で求めた詳細類似度の分
   布の重心位置を計算するステップと、 （ｂ４）前記ステップ（ｂ３）で求めた重心位置に基づ
   いて、前記情報記録画像内における前記所定のパターン
   の詳細位置を決定するステップと、 を有することを特徴とする請求項１記載の画像内パター
   ン位置検出方法。
4. 【請求項４】 前記ステップ（ｂ）は更に、 （ｂ１１）前記ステップ（ａ）でパターンマッチング処
   理を行うことで求められた概略類似度を用いて、前記情
   報記録画像内の領域と前記所定パターンの基準画像の間
   の詳細類似度を計算するステップと、 （ｂ１２）前記ステップ（ｂ１１）で求めた詳細類似度
   の分布の重心位置を計算するステップと、 （ｂ１３）前記ステップ（ｂ１２）で求めた重心位置に
   基づいて、前記情報記録画像内における前記所定のパタ
   ーンの詳細位置を決定するステップと、 を有することを特徴とする請求項１記載の画像内パター
   ン位置検出方法。
5. 【請求項５】 前記ステップ（ｂ１１）は、前記概略類
   似度を画素サイズ未満の単位で線形補間することにより
   前記詳細類似度を計算することを特徴とする請求項４記
   載の画像内パターン位置検出方法。
6. 【請求項６】 前記情報記録画像は読み取り画像中に含
   まれており、 前記読み取り画像中の前記情報記録画像の領域を判定す
   るステップをさらに有することを特徴とする請求項１記
   載の画像内パターン位置検出方法。
7. 【請求項７】 所定のパターンを含んだ情報記録画像内
   における所定のパターンの位置を検出する装置であっ
   て、 画素サイズの単位で、前記情報記録画像中の前記所定の
   パターンの概略位置を検出する概略位置検出手段と、 前記概略位置検出手段で検出した概略位置と、前記情報
   記録画像内の領域と前記所定のパターンの基準画像との
   間の類似度の分布の重心とに基づいて、画素サイズ未満
   の単位で、前記情報記録画像内における前記所定のパタ
   ーンの詳細位置を検出する詳細位置検出手段と、 を有することを特徴とする画像内パターン位置検出装
   置。
8. 【請求項８】 前記概略位置検出手段は更に、 前記情報記録画像内の領域と前記所定パターンの基準画
   像の間の概略類似度をパターンマッチング処理を行うこ
   とにより計算する類似度計算手段と、 前記類似度計算手段で求めた概略類似度に基づいて、前
   記情報記録画像内における前記所定のパターンの概略位
   置を決定する位置決定手段と、 を有することを特徴とする請求項７記載の画像内パター
   ン位置検出装置。
9. 【請求項９】 前記詳細位置検出手段は更に、 前記情報記録画像内の前記概略位置検出手段で検出した
   概略位置周辺の領域と前記所定のパターンの基準画像の
   解像度を上げる高解像度化手段と、 前記高解像度化手段で求めた上げられた解像度の前記情
   報記録画像内の領域と前記高解像度化手段で求めた上げ
   られた解像度の前記所定パターンの基準画像の間の詳細
   類似度を詳細パターンマッチング処理を行うことにより
   計算する類似度計算手段と、 前記類似度計算手段で求めた詳細類似度の分布の重心位
   置を計算する重心計算手段と、 前記重心計算手段で求めた重心位置に基づいて、前記情
   報記録画像内における前記所定のパターンの詳細位置を
   決定する位置決定手段と、 を有することを特徴とする請求項７記載の画像内パター
   ン位置検出装置。
10. 【請求項１０】 前記詳細位置検出手段は更に、 前記概略位置検出手段でパターンマッチング処理を行う
    ことで求められた概略類似度を用いて、前記情報記録画
    像内の領域と前記所定パターンの基準画像の間の詳細類
    似度を計算する類似度計算手段と、 前記類似度計算手段で求めた詳細類似度の分布の重心位
    置を計算する重心計算手段と、 前記重心計算手段で求めた重心位置に基づいて、前記情
    報記録画像内における前記所定のパターンの詳細位置を
    決定する位置決定手段と、 を有することを特徴とする請求項７記載の画像内パター
    ン位置検出装置。
11. 【請求項１１】 前記類似度計算手段は、前記概略類似
    度を画素サイズ未満の単位で線形補間することにより前
    記詳細類似度を計算することを特徴とする請求項１０記
    載の画像内パターン位置検出装置。
12. 【請求項１２】 前記情報記録画像は読み取り画像中に
    含まれており、 前記読み取り画像中の前記情報記録画像の領域を判定す
    る領域判定手段をさらに有することを特徴とする請求項
    ７記載の画像内パターン位置検出装置。
13. 【請求項１３】 前記請求項１〜６のいづれかに記載
    の、画像内パターン位置検出方法をコンピュータに実行
    させるためのプログラム。
14. 【請求項１４】 前記請求項１〜６のいづれかに記載
    の、画像内パターン位置検出方法をコンピュータに実行
    させるためのプログラムが記録された記録媒体。