JP2005228150A - 画像照合装置 - Google Patents

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Abstract

【課題】 画像照合に用いる画像毎の特徴を示す照合用データのデータ量についての少量化限界を見極めるための目安を利用者に与える画像照合装置を提供する。
【解決手段】 画像照合装置100は、サンプル画像中のN個の各位置Raiに対応付けて、当該位置の画素のx方向及びy方向の輝度勾配を成分とする2次元ベクトルVaiを生成し、基本画像中のM個の各位置Rbjに対応付けて、当該位置の画素のx方向及びy方向の輝度勾配を成分とする2次元ベクトルVbjを生成し、照合部160で、Vai及びRaiの組と、Vbj及びRbjとの組とを用いた演算処理の結果に基づいて、両画像に同一対象が現れているか否かを判定し、画像導出部170で、Vai及びRaiとサンプル画像中の1つの基準位置の画素データとに基づいて、元のサンプル画像と推定される画像を導出して表示し、ユーザによる指示に応じてNを変更する。
【選択図】 図1

Description

本発明は、画像データの照合技術に関する。
近年、ハードウェア技術やソフトウェア技術の著しい発展を背景として、撮像により得られた画像データが情報処理対象として幅広く利用されるようになってきた。
例えば、画像データが相当量集められ一括管理された画像データベースが医療用、オフィス業務用、学術研究用、監視用その他の様々な用途に利用されており、また、物や人物を撮像して予め登録されている物や人物か否かを判定する画像認識技術の研究・開発も盛んに進められている。
ところで、撮像により得られた画像データを集積した画像データベースから特定の物や人物等が写っている画像データを検索する場合には、画像データ同士を照合する技術が用いられる。
この画像データの照合技術として、各画像データをウェーブレット分解して、画像の特徴を表すものであって照合演算に用いる特定の照合用データを作成しておいて、この照合用データに基づく照合演算の結果により両画像データが同一対象を表すものであるか否かの判定を行う、本願発明者による先行発明に係る画像データ照合技術がある(特許文献1)。
特開2001−283221号公報
ところで、上述の画像データ照合技術により2つの画像データを照合する場合には、照合演算に用いる照合用データのデータ量が少ないほど、照合演算に要する処理時間は短くなるが、データ量が少なくなると今度は照合の精度が低くなって照合結果の信頼性が低下するおそれもある。
そこで、本発明は、照合用データのデータ量についての少量化限界を見極めるための目安をユーザに与える画像照合装置に係る技術を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明に係る画像照合装置は、xy2次元座標平面に配置された画素データの集合である2次元画像である第1画像と第2画像とを照合する画像照合装置であって、第1画像及び第2画像を記憶する画像記憶手段と、第1画像中のN個の位置Rai(i=1、2、・・・、N)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVaiを生成する第1データ群生成手段と、第2画像中のM個の位置Rbj(j=1、2、・・・、M)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVbjを生成する第2データ群生成手段と、生成された2次元ベクトルVai及び位置Raiの組と、2次元ベクトルVbj及び位置Rbjとの組とを用いた演算処理の結果に基づいて、第1画像と第2画像とに同一対象が現れているか否かを判定する照合手段と、2次元ベクトルVai及び位置Raiと第1画像における所定の基準位置の画素データとを用いた演算処理を行うことにより、基準位置以外の複数の位置それぞれについての画素データを推定的に導き出す画像導出手段と、基準位置の画素データ及び導き出された画素データの集合である2次元画像を表示する表示手段と、ユーザによる指示に応じて、生成され判定に係る演算処理に用いられる2次元ベクトルVaiの個数Nを変更するデータ量変更手段とを備えることを特徴とする。
本発明に係る画像照合装置が上述の構成を備えるため、ユーザは、表示された画像から元の第1画像をある程度認識できるか否かを目視確認することができるようになり、これにより照合用データのデータ量を決定づけるNが適当であったか否かを判断することができるようになる。
また、前記画像導出手段は、前記基準位置を含み各位置Rai以外の複数の各位置Rkについて、当該位置における画素データのx方向の勾配を示す成分の推定値とy方向の勾配を示す成分の推定値とからなる2次元ベクトルVkを第1演算により導き出し、既知又は導き出された画素データについての位置に対応する2次元ベクトルVai又は2次元ベクトルVkによりその近傍の画素データを新たに導き出す演算を、逐次繰り返し行うことにより、基準位置以外の複数の位置それぞれについての画素データを推定的に導き出すものであり、前記第1演算は、第1データ群生成手段により生成された2次元ベクトルVaiのうちm個を、所定の基準により選定して、Vs(1)、Vs(2)、・・・、Vs(m)と呼び、それぞれに対応する位置RaiをRs(1)、Rs(2)、・・・、Rs(m)と呼ぶとした場合に、Vk=Σ(|Rt(z)|Vs(z))/Σ(|Rt(z)|)[z=1〜m]であり、ここでRt(z)=|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(2)|・・・|Rk−Rs(z−1)||Rk−Rs(z+1)|・・・|Rk−Rs(m−1)||Rk−Rs(m)|であることとしてもよい。
これにより、生成済みの各2次元ベクトルVaiとそれに対応する位置Raiとに基づいて、任意の点Rkにおける画素データの空間的勾配を示す2次元ベクトルVkを近似的に算出することができ、結果として、任意の点Rkにおける輝度値を近似的に算出することができ、2次元ベクトルVaiから元の画像を適切に導き出せるようになる。
また、前記mは、3であり、2次元ベクトルVkを導き出す前記第1演算に係る3個の2次元ベクトルVaiの選定のための所定の基準は、対応する3個の位置Raiが、当該2次元ベクトルVkの位置Rkと所定値以下の距離に位置し、かつ、当該3つの位置Raiのいずれか1つはx座標がRkのx座標より小さく、そのいずれか1つはx座標がRkのx座標より大きく、そのいずれか1つはy座標がRkのy座標より小さく、そのいずれか1つはy座標がRkのy座標より大きいことであり、前記第1演算は、前記所定の基準により選定された3個のVaiをVs(1)、Vs(2)、Vs(3)と呼び、それぞれに対応する位置RaiをRs(1)、Rs(2)、Rs(3)と呼ぶとした場合に、Vk=(|Rk−Rs(2)||Rk−Rs(3)|Vs(1)+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(3)|Vs(2)+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(2)|Vs(3))/(|Rk−Rs(2)||Rk−Rs(3)|+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(3)|+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(2)|)であることとしてもよい。
これにより、3つの2次元ベクトルVaiと位置Raiとの組を用いる比較的簡単な演算により、任意の位置Rkにおける画素データの空間的勾配を示す2次元ベクトルVkを近似的に算出できるようになる。
また、前記データ量変更手段に代えて、前記照合手段により肯定的な判定がなされた場合にNの値を増加させるデータ量自動変更手段を備えることとしてもよい。
これにより、2つの画像について照合の結果、両画像が同一内容を含むと判定された場合に、一層その判定の正確性を高めるために、より多くの照合用データを用いて再度照合をすることができるようになる。
また、前記第1データ群生成手段は、各位置Raiについて、第1画像のxy2次元座標平面上で当該位置Raiを中心とする画素数g×gの正方形領域を、当該Raiを通りx軸に平行な直線とy軸に平行な直線とで4分割し、分割された4領域を、相対的にx座標が小さくy座標が大きいA領域と、x座標もy座標も大きいB領域と、x座標もy座標も小さいC領域と、x座標が大きくy座標が小さいD領域と呼ぶ場合において、第1画像におけるA領域内画素データの総和をA、B領域内画素データの総和をB,C領域内画素データの総和をC、D領域内画素データの総和をDと呼ぶときに、A−B−C+Dの値が0でなければ当該位置Raiは2次元ベクトルVaiを求める位置とは定めず、当該値が0であることを当該位置Raiについて2次元ベクトルVaiを求める条件として、当該条件を満たす場合に当該Raiに対応する2次元ベクトルVaiのx成分Vxを、Vx=(A−B+C−D)/(g×g)なる演算により、y成分Vyを、Vy=(A+B−C−D)/(g×g)なる演算により算出し、前記第2データ群生成手段は、各位置Rbjについて、第2画像のxy2次元座標平面上で当該位置Rbjを中心とする画素数g×gの正方形領域を、当該Rbjを通りx軸に平行な直線とy軸に平行な直線とで4分割し、分割された4領域を、相対的にx座標が小さくy座標が大きいA’領域と、x座標もy座標も大きいB’領域と、x座標もy座標も小さいC’領域と、x座標が大きくy座標が小さいD’領域と呼ぶ場合において、第2画像におけるA’領域内画素データの総和をA’、B’領域内画素データの総和をB’,C’領域内画素データの総和をC’、D’領域内画素データの総和をD’と呼ぶときに、A’−B’−C’+D’の値が0でなければ当該位置Rbjは2次元ベクトルVbjを求める位置とは定めず、当該値が0であることを当該位置Rbjについて2次元ベクトルVbjを求める条件として、当該条件を満たす場合に当該Rbjに対応する2次元ベクトルVbjのx成分Vx’を、Vx’=(A’−B’+C’−D’)/(g×g)なる演算により、y成分Vy’を、Vy’=(A’+B’−C’−D’)/(g×g)なる演算により算出することとしてもよい。
これにより、画像中の画素データの分布が一様でなく歪んでいる部分についての2次元ベクトルVaiが生成されないこととなり、例えば、画像の生成段階におけるサンプリングの位置的基準や画像の回転加工等の影響が、画像の特徴を表すデータである2次元ベクトルVai中に現れにくくなる。
また、前記第1データ群生成手段は、各位置Raiについて、第1画像のxy2次元座標平面上で当該位置Raiを中心とする画素数g×gの正方形領域を、当該Raiを通りx軸に平行な直線とy軸に平行な直線とで4分割し、分割された4領域を、相対的にx座標が小さくy座標が大きいA領域と、x座標もy座標も大きいB領域と、x座標もy座標も小さいC領域と、x座標が大きくy座標が小さいD領域と呼ぶ場合において、第1画像におけるA領域内画素データの総和をA、B領域内画素データの総和をB,C領域内画素データの総和をC、D領域内画素データの総和をDと呼び、かつ、分割された4つの全領域内画素データの平均値をαと呼ぶときに、A−B−C+Dの値が0でなければ当該位置Raiは2次元ベクトルVaiを求める位置とは定めず、当該値が0であることを当該位置Raiについて2次元ベクトルVaiを求める条件として、当該条件を満たす場合に当該Raiに対応する2次元ベクトルVaiのx成分Vxを、Vx=(A−B+C−D)/(g×g×α)なる演算により、y成分Vyを、Vy=(A+B−C−D)/(g×g×α)なる演算により算出し、第2画像のxy2次元座標平面上で当該位置Rbjを中心とする画素数g×gの正方形領域を、当該Rbjを通りx軸に平行な直線とy軸に平行な直線とで4分割し、分割された4領域を、相対的にx座標が小さくy座標が大きいA’領域と、x座標もy座標も大きいB’領域と、x座標もy座標も小さいC’領域と、x座標が大きくy座標が小さいD’領域と呼ぶ場合において、第2画像におけるA’領域内画素データの総和をA’、B’領域内画素データの総和をB’,C’領域内画素データの総和をC’、D’領域内画素データの総和をD’と呼び、かつ、分割された4つの全領域内画素データの平均値をα’と呼ぶときに、A’−B’−C’+D’の値が0でなければ当該位置Rbjは2次元ベクトルVbjを求める位置とは定めず、当該値が0であることを当該位置Rbjについて2次元ベクトルVbjを求める条件として、当該条件を満たす場合に当該Rbjに対応する2次元ベクトルVbjのx成分Vx’を、Vx’=(A’−B’+C’−D’)/(g×g×α’)なる演算により、y成分Vy’を、Vy’=(A’+B’−C’−D’)/(g×g×α’)なる演算により算出することとしてもよい。
これにより、一方の画像は明るい光の中である対象を撮像して得られたものであり、他方の画像は同一対象を暗いところで撮像して得られたものであるような場合であっても、ある程度適切に画像照合を行うことができるようになる。
また、前記照合手段は、前記複数の位置Raiそれぞれのx座標及びy座標を成分とする2次元位置ベクトルと大きさが同一で方向が逆である2次元ベクトルUi(i=1、2、・・・、N)を定め、各2次元ベクトルVbjについて、当該2次元ベクトルVbjに対応する位置Rbjを起点として、各2次元ベクトルUiを、当該2次元ベクトルUiと対応する2次元ベクトルVaiとを同一位置Raiを起点として配置した場合の位置関係を当該2次元ベクトルUiと当該2次元ベクトルVbjとが満たすように配置した場合に、2次元ベクトルUiの先が到達する位置Sを全て算定し、算定した位置Sの分布状況を評価する演算の結果に基づいて、前記判定を行うこととしてもよい。
これにより、2つの画像それぞれの特徴を表すデータを前提として比較的簡単な演算により2つの画像が同一内容を含むか否かを判定することができるようになる。
また、本発明に係る画像特徴データ生成装置は、xy2次元座標平面に配置された画素データの集合である2次元画像についての特徴を示すデータを生成する画像特徴データ生成装置であって、前記2次元画像を記憶する画像記憶手段と、前記2次元画像中のN個の位置Rai(i=1、2、・・・、N)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVaiを生成するデータ群生成手段と、2次元ベクトルVai及び位置Raiと前記2次元画像における所定の基準位置の画素データとを用いた演算処理を行うことにより、基準位置以外の複数の位置それぞれについての画素データを推定的に導き出す画像導出手段と、基準位置の画素データ及び導き出された画素データの集合である2次元画像を表示する表示手段と、ユーザによる指示に応じて、生成される2次元ベクトルVaiの個数Nを変更するデータ量変更手段とを備えることを特徴とする。
これにより、画像照合装置の一部を構成するものとして利用可能な画像特徴データ生成装置の生成する画像の特徴を表すデータのデータ量が適切であったか否かを、ユーザは表示内容に基づいて判断し得るようになる。
以下、本発明の実施の形態に係る画像照合装置について図1〜図8を用いて説明する。
<1.構成>
図1は、本発明の実施の形態に係る画像照合装置の機能ブロック図である。
画像照合装置100は、画像データベースに収容されている多数の画像(以下、予め収容されている各画像を「基本画像」という。)の中から、画像データベースの外部から取りこんだ特定の画像(以下、「サンプル画像」という。)と同一内容が含まれる画像を検索するための画像検索システムの一部として用いられ、基本画像とサンプル画像との2つの画像を照合する機能を有する装置である。
この画像照合装置100は、コンピュータの一機能として実現され、図1に示すように、基本画像記憶部110、サンプル画像記憶部120、画像特徴データ群生成部130、画像特徴データ群生成部140、データ量変更部150、照合部160、画像導出部170及び表示部180を備える。
この画像照合装置100を構成する各部の機能は、コンピュータのメモリ自体により、或いはそのメモリに格納された制御用プログラムをCPUが実行することにより実現される。
以下、この画像照合装置100を構成する各部について説明する。
<1-1.基本画像記憶部110>
基本画像記憶部110は、画像データベースを構成するハードディスク装置等の記録媒体から基本画像を読み込んで格納するメモリである。ここで、基本画像は、人物或いは物体等を中央辺りに収まるように撮像して得られた画像であり、水平方向256画素で垂直方向256画素の白黒256階調の平面画像である。なお、輝度値を表す1つの画素データは8ビットで表現される。
<1-2.サンプル画像記憶部120>
サンプル画像記憶部120は、画像データベースの外部から取り込んだサンプル画像を格納するメモリである。ここで、サンプル画像は、基本画像と同様に、人物或いは物体等を中央辺りに収まるように撮像して得られた画像であり、水平方向256画素で垂直方向256画素の白黒256階調の平面画像である。
<1-3.画像特徴データ群生成部130、140>
画像特徴データ群生成部130は、基本画像に基づき特徴抽出処理を行って、基本画像の特徴を示す情報である基本画像特徴データ群を生成して保存する機能を有する。また、画像特徴データ群生成部140は、サンプル画像に基づき特徴抽出処理を行って、サンプル画像の特徴を示す情報であるサンプル画像特徴データ群を生成して保存する機能を有する。
図2は、画像を走査して画像特徴データを抽出する様子を説明するための概念図である。
特徴抽出処理は、画像31の水平方向をx方向とし垂直方向をy方向とした場合におけるxy2次元座標平面上の各画素位置のうち、画像の主内容を含むと想定される半径120画素の円形の照合範囲32に含まれる各画素位置を順次走査点とし、その走査点を中心とした一辺2n画素分の正方形領域21を水平垂直の十字に4分割して得られる領域A、領域B、領域C及び領域Dの各領域についての各平均輝度値が平面的関係にある場合に限り、走査点の周辺における各平均輝度値の空間的勾配である2次元ベクトルVと、その走査点についての2次元画素位置Rとを対にして保存する処理である。ここで、nは例えば3である。
具体的には、走査点の位置R(x,y)と対応する2次元ベクトルVのx成分であるVxは次の数1により、y成分であるVyは数2により算定される。
[数1] Vx=(A−B+C−D)/(2n×2n
[数2] Vy=(A+B−C−D)/(2n×2n
なお、数1及び数2中のAは領域A中の各画素の輝度値の総和であり、Bは領域B中の各画素の輝度値の総和であり、Cは領域C中の各画素の輝度値の総和であり、Dは領域D中の各画素の輝度値の総和である。
また、次の数3を満たした場合に、平面的関係つまり局所的に輝度値分布が歪んでおらず一様になった関係にあるとして、この場合に限り2次元ベクトルVが保存される。平面的関係とは、より詳しくは、xy2次元座標平面に3次元目のz値として輝度値を与えた場合に、A領域からD領域までの4つの領域それぞれにおける3次元値の平均値それぞれを、3次元空間に位置づけると、その4つは同一平面上にあることになる関係を言う。
[数3] (A−B−C+D)/(2n×2n)≦r
ここで、rは0に近い定数であり、例えば256階調を想定した場合には、5等の値であればよい。
なお、サンプル画像に基づく特徴抽出処理では、保存されるサンプル画像中の位置R及び2次元ベクトルVの数は、閾値Nを用いて、2次元ベクトルVの大きさの大きい方からN個に限定される。Nは変数であり、初期値は例えば1000である。以下、サンプル画像に基づく特徴抽出処理により保存されるRを位置Rai(i=1、2、・・・、N)と呼び、生成され保存される2次元ベクトルVをVai(i=1、2、・・・、N)と呼ぶ。また、位置Ra1、Ra2等を総称してRaiと表現し、2次元ベクトルVa1、Va2等を総称してVaiと表現する。
また、基本画像に基づく特徴抽出処理では、保存される基本画像中の位置R及び2次元ベクトルVの数は、閾値Mを用いて、2次元ベクトルVの大きさの大きい方からM個に限定される。Mは予め定められた値であり、例えば1000である。以下、基本画像に基づく特徴抽出処理により保存されるRを位置Rbj(j=1、2、・・・、M)と呼び、生成され保存される2次元ベクトルVをVbj(j=1、2、・・・、M)と呼ぶ。また、位置Rb1、Rb2等を総称してRbjと表現し、2次元ベクトルVb1、Vb2等を総称してVbjと表現する。
<1-4.データ量変更部150>
データ量変更部150は、キーボード等の入力装置を通じてユーザによる閾値Nの変更指示を受け付けて、その指示に応じてNを変更し、あらためて画像特徴データ群生成部140に画像特徴データであるRai及びVaiを保存させる制御を行う機能を有する。例えば、Nは、ユーザの指示に応じて500や250等に変更される。
<1-5.照合部160>
照合部160は、画像特徴データ群生成部130及び画像特徴データ群生成部140により生成され保存された位置Raiと2次元ベクトルVaiとの組と、位置Rbjと2次元ベクトルVbjとの組とを用いた演算処理を行うことにより、基本画像とサンプル画像とに同一内容が含まれているか否か、つまり両画像が同一対象を表したものであるか否かを判定する機能を有する。
まず、サンプル画像についての画像特徴データである位置Raiと2次元ベクトルVaiとの各組について、Raiをxy2次元座標平面中の基準位置から位置Raiに向かう位置ベクトルであるものとし、その位置ベクトルと大きさは同じで逆向きのベクトルUiを求めて保存する。
図3は、画像特徴データに係るベクトル間の関係を示す図である。
また、図4に示す位置ベクトルRaiと2次元ベクトルVaiとに対応する2次元ベクトルVaiとベクトルUiとの関係を図5に示している。なお、図5では、2次元ベクトルVaiをx軸方向であると定めて表している。
照合部160は、256画素×256画素の各画素に対応した投票データを格納するためのフレームメモリであって投票データの初期値は0としたものを有し、ベクトルUiを求めた後において投票処理を行う。
投票処理とは、そのフレームメモリに、基本画像に係る各位置Rbjを対応させて、各ベクトルVbjについて、全てのVaiを順に当てはめ、当てはめる都度VaiとUiとの方位関係とVbjとUiとの方位関係とが同一となるようにして、Uiのベクトルの先端が位置する画素に対応する投票データを1増加させる処理である。
投票処理の後に、各画素に対応する投票データを評価し、投票データの数が最大となった画素におけるその投票データが、所定数以上であれば、両画像は同一内容を含むと判定する。この所定数は、例えばN×0.9等である。理論上は基本画像とサンプル画像とが完全同一であれば投票データの最大値はN以上になると想定される。
なお、最大値である投票データが所定数以上であれば、その最大値に対応する画素の位置が、サンプル画像における位置ベクトルの基準点に整合する基本画像中の点であることになる。
図6は、投票処理の様子を示す概念図である。
同図では、投票データが1以上の点を丸印で表しており、投票データの最大値の点を黒く塗り潰した丸印で表している。なお、同図の例では、基本画像とサンプル画像がほぼ同一内容を含んでいる場合であって、サンプル画像に基づき生成されたVaiとUiとの関係が図5に示したものである場合を示している。
<1-6.画像導出部170>
画像導出部170は、サンプル画像に関して画像特徴データ群生成部140により生成し保持された2次元ベクトルVaiと位置Raiとの組と、サンプル画像中の例えば中央等といった所定の基準位置における輝度値とに基づいて、基準位置以外における各画素位置における輝度値を推定的に導き出す機能を有する。なお、各画素位置の輝度値が導き出される結果として、輝度値の分布態様である画像が得られる。この画像は、基礎となる2次元ベクトルVaiの個数Nが多いほど、元のサンプル画像を正確に表した画像となり、個数Nが少なければ、元のサンプル画像を認定しにくいような画像となる。
なお、画像導出部170は、基準位置の輝度値を、サンプル画像記憶部120の内容から取得する。基準位置以外の任意の位置の輝度値を得るためには次の手順を行う。即ち、基準位置に対応する輝度値の空間的勾配を示す2次元ベクトルVをまず推定的に求めて、その2次元ベクトルVと基準位置の輝度値により、基準位置から近傍でΔRだけ離れた位置である近傍位置の輝度値を得て、また更にその近傍位置に対応する輝度値の空間的勾配を示す2次元ベクトルVを推定的に求め、その2次元ベクトルVと近傍位置の輝度値により、近傍位置のまた近傍にある位置の輝度値を得るといった手順を必要に応じて繰り返す。
ここで、任意の位置Rkの輝度値の空間的勾配を示す2次元ベクトルVkを推定的に求めるためには、位置Rkからある程度短い所定距離以内に存在する3個の位置Raiであって、その3個の位置Raiのいずれか1つはx座標がRkのx座標より小さく、そのいずれか1つはx座標がRkのx座標より大きく、そのいずれか1つはy座標がRkのy座標より小さく、そのいずれか1つはy座標がRkのy座標より大きいものを特定し、以下の数4に示す演算を行う。ここで、所定距離は、例えば2nである。
ここでは、特定された3個の位置RaiをRs(1)、Rs(2)、Rs(3)と呼び、それぞれに対応する2次元ベクトルVaiを、Vs(1)、Vs(2)、Vs(3)と呼ぶこととする。
図7は、サンプル画像における任意の位置Rkと周辺の3つの2次元ベクトルVaiとの関係を示す図である。
[数4] Vk=(|Rk−Rs(2)||Rk−Rs(3)|Vs(1)+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(3)|Vs(2)+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(2)|Vs(3))/(|Rk−Rs(2)||Rk−Rs(3)|+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(3)|+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(2)|)
<1-7.表示部180>
表示部180は、照合部160による判定結果或いは画像導出部により導き出された画像を、ディスプレイ装置等に表示する機能を有する。
従って、ユーザは、表示された画像を視認することで、照合用データのデータ量を決定づける個数Nが、あまりに少なすぎないか否かを判断することが多少なりとも可能になる。例えば、個数Nがあまりに少なすぎる場合には、ディスプレイ装置等に表示された画像は、元のサンプル画像とかけ離れたものとなり、正しい照合が行えないであろうことがユーザにとって容易に想像できるようになる。
<2.動作>
以下、上述の構成を備える画像照合装置100の動作を説明する。
図8は、画像照合装置100の動作を示すフローチャートである。
画像照合装置100は、まず、基本画像を画像データベースから基本画像記憶部110に格納し、サンプル画像を外部から取得してサンプル画像記憶部120に格納する(ステップS11)。
続いて、画像特徴データ群生成部130により、基本画像に基づいてM個の位置Rbj(j=1、2、・・・、M)に対応する2次元ベクトルVbj(j=1,2、・・・、M)を生成して保存する(ステップS12)。
また、画像特徴データ群生成部140により、サンプル画像に基づいてN個の位置Rai(i=1、2、・・・、N)に対応する2次元ベクトルVai(i=1、2、・・・、N)を生成して保存する(ステップS13)。
2次元ベクトルVaiが生成された後に照合部160は、位置Raiと2次元ベクトルVaiとに基づいて、2次元ベクトルUi(i=1、2、・・・、N)を生成し(ステップS14)、VaiとUiとの関係と同一の関係をVbjとUiとにあてはめて、Rbjが配置された2次元画素配列に対応するフレームメモリにおけるベクトルUiの先端に相当する位置の投票データを増加させるという投票処理を行い、投票結果としての投票データの分布に基づき、投票データの最大値に基づいて、基本画像とサンプル画像とが同一内容を含むか否かを判定し、その判定結果を表示部180を介して表示する(ステップS15)。
また、画像導出部170は、位置Raiと2次元ベクトルVaiと基準位置の輝度値とに基づいて、逐次、各画素位置の輝度値を求める演算を繰り返すことにより、元のサンプル画像を推定したものとなる画像を導き出し、その画像を表示部180を介して表示する(ステップS16)。ユーザは、この表示された画像を、データ量を決定する閾値Nが妥当であったか否かを判断する材料として用い、必要に応じて、入力装置を通じてNの値を指定することになる。
ユーザからNの値の指定を受けた場合は(ステップS17)、画像照合装置100のデータ量変更部150は、その指定に応じて、画像特徴データ群生成部140における閾値Nを更新し(ステップS18)、再びステップS13に戻って再度、新たに定まったN個に適合するように2次元ベクトルVaiの生成を行う。一方、ユーザからNの指定がないと判定した場合には、画像照合装置100は、その基本画像についてのサンプル画像との照合を終了する。なお、画像検索システム全体においては、照合の結果、両画像に同一内容が含まれていないと判定された場合には、次の基本画像を基本画像記憶部110に取り込んで、その基本画像と、既にサンプル画像記憶部120に取り込まれているサンプル画像との照合に移る。
<3.補足>
以上、本発明に係る画像照合装置の一実施形態である画像照合装置100について説明したが、画像照合装置100を以下に示すように部分的に変形することもでき、本発明は上述の画像照合装置100に限られないことは勿論である。
(1)画像照合装置100においては、各画素データは、画素の輝度を256階調で示すものであることし、画像は256×256画素であることとしたが、階調数や画像の大きさはこれに限定されることはない。
(2)サンプル画像の画像特徴データである2次元ベクトルVaiの数であって照合用データのデータ量を決定づける閾値Nのみならず、基本画像に係る2次元ベクトルVbjの数を定める閾値Mをも可変として、ユーザが指定可能であることとしてもよい。また、閾値Nはユーザが指定しなくても、照合結果として両画像が同一内容を含むと判定された場合に自動的にNを増加させて、より高い精度で再度照合を行うようにしてもよい。
(3)画像導出部170は、任意の画素位置Rkにおける輝度値の空間的勾配を示す2次元ベクトルVkを、周辺の3個の既知の2次元ベクトルVaiを用いて、数4により算出することとしたが、利用する2次元ベクトルVaiの数は必ずしも3個でなくてもよい。これがm個であるとし、例えばRkの周辺にその対応するm個のRaiが位置することといった所定の基準を設けて、その基準を満たして選定されたm個の位置Raiに対応するm個の2次元ベクトルVaiを用いて、位置Rkにおける2次元ベクトルVkを求める場合には、次の数5の演算を用いるとよい。
[数5] Vk=Σ(|Rt(z)|Vs(z))/Σ(|Rt(z)|)[z=1〜m]
ここで、Rt(z)は数6に示す。
[数6] Rt(z)=|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(2)|・・・|Rk−Rs(z−1)||Rk−Rs(z+1)|・・・|Rk−Rs(m−1)||Rk−Rs(m)|
なお、この数6の右辺は、|Rk−Rs(z)|の項をスキップした形となっている。また、ここでは、m個のVaiをVs(1)、Vs(2)、・・・、Vs(m)と呼び、それぞれに対応する位置RaiをRs(1)、Rs(2)、・・・、Rs(m)と呼んでいる。
(4)画像導出部170が2次元ベクトルVkの算出基礎として用いる3個のVaiについての条件として、そのVaiに対応するRaiとRkとの距離が所定距離以下であることを含めたが、その所定距離を除いた他の条件を満たす3個の位置Raiの組のうち、Rkからの距離の総和が最も短くなる3個のRaiを特定して、その特定した3個のRaiを用いて数4の演算を行うようにしてもよい。また、位置Rkを中心としてx軸に平行な方向を0度とした場合に0度以上120度未満の角度範囲内で最も位置Rkに近いRaiと、120度以上240度未満の角度範囲内で最も位置Rkに近いRaiと、240度以上360度未満の角度範囲内で最も位置Rkに近いRaiという3つのRaiを特定して、その特定した3個のRaiを用いて数4の演算を行うようにしてもよい。
(5)照合部160は、投票処理として全てのVaiを、各Vbjにあてはめることとしたが、この他に、あるVaiと大きさがほぼ同一であるVbjにのみあてはめることとしてもよい。また、照合部160は、投票データの最大値に基づいて2つの画像が同一内容を含むか否かを判定することとしたが、投票データが最大値となった画素位置が基本画像において、サンプル画像中の位置ベクトルRaiの基準となった基準位置つまり原点に相当する位置であると推定されるので、その推定された位置とサンプル画像における原点とを合わせた上で2つの画像を、更に他の判断方法に基づいて照合することとしてもよい。他の判断方法としては、直接的に2つの画像の原点を一致させた場合におけるそれぞれの画像の各点の輝度差を画像全体に渡って累積加算しその加算結果が、予め定めた所定値より小さければ2つの画像が同一内容を含むと判断する方法等がある。
(6)照合部160は、投票においてベクトルUiの先端に相当する画素位置についての投票データを増加させることとしたが、ベクトルUiの先端の周辺に相当する複数の画素位置についての投票データを増加させることとしてもよい。これにより、2次元ベクトルVaiや2次元ベクトルVbjに誤差がある場合にも対応できるようになる。また、ベクトルUiの線上或いは延長線上にあたる画素位置についての投票データを増加させることにより、両画像間が拡大又は縮小の関係にある場合にも照合できるようにしてもよい。
(7)画像特徴データ群生成部130又は画像特徴データ群生成部140が、2次元ベクトルVai或いは2次元ベクトルVbjを生成する場合に、そのx成分であるVxとy成分であるVyとを数1及び数2を用いて算出することとしたが、その代わりに、次の数7及び数8を用いることとしてもよい。これにより、一方の画像は明るい光の中である対象を撮像して得られたものであり、他方の画像は同一対象を暗いところで撮像して得られたものであるような場合であっても、ある程度適切に画像照合を行うことができるようになる。
[数7] Vx=(A−B+C−D)/(2n×2n×α)
[数8] Vy=(A+B−C−D)/(2n×2n×α)
なお、数7及び数8において、αはA領域、B領域、C領域及びD領域の全体における全画素についての輝度平均値である。
(8)表示部180は、基本画像そのもの及びサンプル画像そのものをもディスプレイ装置等に表示することとしてもよい。また、照合部160は、投票データの最大値に基づいて、基本画像とサンプル画像との一致度を数値として表示部180を介して表示することとしてもよい。
(9)数3の定数rは0であることとしてもよい。これによりA領域からD領域まで輝度分布が極めて平面的になる。
(10)画像照合装置における各処理(図8参照)をコンピュータに実行させるためのプログラムを、記録媒体に記録し又は各種通信路等を介して、流通させ頒布することもできる。このような記録媒体には、ICカード、光ディスク、フレキシブルディスク、ROM等がある。流通、頒布されたプログラムはコンピュータに読み出され得るメモリ等に格納されることにより利用に供され、コンピュータはそのプログラムを実行して本実施の形態で示した画像照合装置の機能を実現する。
本発明は、画像データベースからの画像検索や画像認識に適用することができる。
本発明の実施の形態に係る画像照合装置の機能ブロック図である。 画像を走査して画像特徴データを抽出する様子を説明するための概念図である。 画像特徴データに係るベクトル間の関係を示す図である。 位置ベクトルRaiと2次元ベクトルVaiとの関係の例を示す図である。 2次元ベクトルVaiとベクトルUiとの関係の例を示す図である。 投票処理の様子を示す概念図である。 サンプル画像における任意の位置Rkと周辺の3つの2次元ベクトルVaiとの関係を示す図である。 画像照合装置100の動作を示すフローチャートである。
符号の説明
100 画像照合装置
110 基本画像記憶部
120 サンプル画像記憶部
130、140 画像特徴データ群生成部
150 データ量変更部
160 照合部
170 画像導出部
180 表示部

Claims (12)

  1. xy2次元座標平面に配置された画素データの集合である2次元画像である第1画像と第2画像とを照合する画像照合装置であって、
    第1画像及び第2画像を記憶する画像記憶手段と、
    第1画像中のN個の位置Rai(i=1、2、・・・、N)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVaiを生成する第1データ群生成手段と、
    第2画像中のM個の位置Rbj(j=1、2、・・・、M)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVbjを生成する第2データ群生成手段と、
    生成された2次元ベクトルVai及び位置Raiの組と、2次元ベクトルVbj及び位置Rbjとの組とを用いた演算処理の結果に基づいて、第1画像と第2画像とに同一対象が現れているか否かを判定する照合手段と、
    2次元ベクトルVai及び位置Raiと第1画像における所定の基準位置の画素データとを用いた演算処理を行うことにより、基準位置以外の複数の位置それぞれについての画素データを推定的に導き出す画像導出手段と、
    基準位置の画素データ及び導き出された画素データの集合である2次元画像を表示する表示手段と、
    ユーザによる指示に応じて、生成され判定に係る演算処理に用いられる2次元ベクトルVaiの個数Nを変更するデータ量変更手段とを備える
    ことを特徴とする画像照合装置。
  2. 前記画像導出手段は、
    前記基準位置を含み各位置Rai以外の複数の各位置Rkについて、当該位置における画素データのx方向の勾配を示す成分の推定値とy方向の勾配を示す成分の推定値とからなる2次元ベクトルVkを第1演算により導き出し、
    既知又は導き出された画素データについての位置に対応する2次元ベクトルVai又は2次元ベクトルVkによりその近傍の画素データを新たに導き出す演算を、逐次繰り返し行うことにより、基準位置以外の複数の位置それぞれについての画素データを推定的に導き出すものであり、
    前記第1演算は、第1データ群生成手段により生成された2次元ベクトルVaiのうちm個を、所定の基準により選定して、Vs(1)、Vs(2)、・・・、Vs(m)と呼び、それぞれに対応する位置RaiをRs(1)、Rs(2)、・・・、Rs(m)と呼ぶとした場合に、Vk=Σ(|Rt(z)|Vs(z))/Σ(|Rt(z)|)[z=1〜m]であり、ここでRt(z)=|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(2)|・・・|Rk−Rs(z−1)||Rk−Rs(z+1)|・・・|Rk−Rs(m−1)||Rk−Rs(m)|である
    ことを特徴とする請求項1記載の画像照合装置。
  3. 前記mは、3であり、
    2次元ベクトルVkを導き出す前記第1演算に係る3個の2次元ベクトルVaiの選定のための所定の基準は、
    対応する3個の位置Raiが、当該2次元ベクトルVkの位置Rkと所定値以下の距離に位置し、かつ、当該3つの位置Raiのいずれか1つはx座標がRkのx座標より小さく、そのいずれか1つはx座標がRkのx座標より大きく、そのいずれか1つはy座標がRkのy座標より小さく、そのいずれか1つはy座標がRkのy座標より大きいことであり、
    前記第1演算は、前記所定の基準により選定された3個のVaiをVs(1)、Vs(2)、Vs(3)と呼び、それぞれに対応する位置RaiをRs(1)、Rs(2)、Rs(3)と呼ぶとした場合に、Vk=(|Rk−Rs(2)||Rk−Rs(3)|Vs(1)+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(3)|Vs(2)+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(2)|Vs(3))/(|Rk−Rs(2)||Rk−Rs(3)|+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(3)|+|Rk−Rs(1)||Rk−Rs(2)|)である
    ことを特徴とする請求項2記載の画像照合装置。
  4. 前記データ量変更手段に代えて、前記照合手段により肯定的な判定がなされた場合にNの値を増加させるデータ量自動変更手段を備える
    ことを特徴とする請求項2又は3記載の画像照合装置。
  5. 前記第1データ群生成手段は、各位置Raiについて、
    第1画像のxy2次元座標平面上で当該位置Raiを中心とする画素数g×gの正方形領域を、当該Raiを通りx軸に平行な直線とy軸に平行な直線とで4分割し、分割された4領域を、相対的にx座標が小さくy座標が大きいA領域と、x座標もy座標も大きいB領域と、x座標もy座標も小さいC領域と、x座標が大きくy座標が小さいD領域と呼ぶ場合において、第1画像におけるA領域内画素データの総和をA、B領域内画素データの総和をB,C領域内画素データの総和をC、D領域内画素データの総和をDと呼ぶときに、A−B−C+Dの値が0でなければ当該位置Raiは2次元ベクトルVaiを求める位置とは定めず、当該値が0であることを当該位置Raiについて2次元ベクトルVaiを求める条件として、当該条件を満たす場合に当該Raiに対応する2次元ベクトルVaiのx成分Vxを、Vx=(A−B+C−D)/(g×g)なる演算により、y成分Vyを、Vy=(A+B−C−D)/(g×g)なる演算により算出し、
    前記第2データ群生成手段は、各位置Rbjについて、
    第2画像のxy2次元座標平面上で当該位置Rbjを中心とする画素数g×gの正方形領域を、当該Rbjを通りx軸に平行な直線とy軸に平行な直線とで4分割し、分割された4領域を、相対的にx座標が小さくy座標が大きいA’領域と、x座標もy座標も大きいB’領域と、x座標もy座標も小さいC’領域と、x座標が大きくy座標が小さいD’領域と呼ぶ場合において、第2画像におけるA’領域内画素データの総和をA’、B’領域内画素データの総和をB’,C’領域内画素データの総和をC’、D’領域内画素データの総和をD’と呼ぶときに、A’−B’−C’+D’の値が0でなければ当該位置Rbjは2次元ベクトルVbjを求める位置とは定めず、当該値が0であることを当該位置Rbjについて2次元ベクトルVbjを求める条件として、当該条件を満たす場合に当該Rbjに対応する2次元ベクトルVbjのx成分Vx’を、Vx’=(A’−B’+C’−D’)/(g×g)なる演算により、y成分Vy’を、Vy’=(A’+B’−C’−D’)/(g×g)なる演算により算出する
    ことを特徴とする請求項2〜4のいずれか1項に記載の画像照合装置。
  6. 前記第1データ群生成手段は、各位置Raiについて、
    第1画像のxy2次元座標平面上で当該位置Raiを中心とする画素数g×gの正方形領域を、当該Raiを通りx軸に平行な直線とy軸に平行な直線とで4分割し、分割された4領域を、相対的にx座標が小さくy座標が大きいA領域と、x座標もy座標も大きいB領域と、x座標もy座標も小さいC領域と、x座標が大きくy座標が小さいD領域と呼ぶ場合において、第1画像におけるA領域内画素データの総和をA、B領域内画素データの総和をB,C領域内画素データの総和をC、D領域内画素データの総和をDと呼び、かつ、分割された4つの全領域内画素データの平均値をαと呼ぶときに、A−B−C+Dの値が0でなければ当該位置Raiは2次元ベクトルVaiを求める位置とは定めず、当該値が0であることを当該位置Raiについて2次元ベクトルVaiを求める条件として、当該条件を満たす場合に当該Raiに対応する2次元ベクトルVaiのx成分Vxを、Vx=(A−B+C−D)/(g×g×α)なる演算により、y成分Vyを、Vy=(A+B−C−D)/(g×g×α)なる演算により算出し、
    第2画像のxy2次元座標平面上で当該位置Rbjを中心とする画素数g×gの正方形領域を、当該Rbjを通りx軸に平行な直線とy軸に平行な直線とで4分割し、分割された4領域を、相対的にx座標が小さくy座標が大きいA’領域と、x座標もy座標も大きいB’領域と、x座標もy座標も小さいC’領域と、x座標が大きくy座標が小さいD’領域と呼ぶ場合において、第2画像におけるA’領域内画素データの総和をA’、B’領域内画素データの総和をB’,C’領域内画素データの総和をC’、D’領域内画素データの総和をD’と呼び、かつ、分割された4つの全領域内画素データの平均値をα’と呼ぶときに、A’−B’−C’+D’の値が0でなければ当該位置Rbjは2次元ベクトルVbjを求める位置とは定めず、当該値が0であることを当該位置Rbjについて2次元ベクトルVbjを求める条件として、当該条件を満たす場合に当該Rbjに対応する2次元ベクトルVbjのx成分Vx’を、Vx’=(A’−B’+C’−D’)/(g×g×α’)なる演算により、y成分Vy’を、Vy’=(A’+B’−C’−D’)/(g×g×α’)なる演算により算出する
    ことを特徴とする請求項2〜4のいずれか1項に記載の画像照合装置。
  7. 前記照合手段は、
    前記複数の位置Raiそれぞれのx座標及びy座標を成分とする2次元位置ベクトルと大きさが同一で方向が逆である2次元ベクトルUi(i=1、2、・・・、N)を定め、
    各2次元ベクトルVbjについて、当該2次元ベクトルVbjに対応する位置Rbjを起点として、各2次元ベクトルUiを、当該2次元ベクトルUiと対応する2次元ベクトルVaiとを同一位置Raiを起点として配置した場合の位置関係を当該2次元ベクトルUiと当該2次元ベクトルVbjとが満たすように配置した場合に、2次元ベクトルUiの先が到達する位置Sを全て算定し、算定した位置Sの分布状況を評価する演算の結果に基づいて、前記判定を行う
    ことを特徴とする請求項2〜6のいずれか1項に記載の画像照合装置。
  8. xy2次元座標平面に配置された画素データの集合である2次元画像である第1画像と第2画像とをメモリに格納するコンピュータに、両画像を照合する画像照合処理を行わせるためのプログラムであって、
    前記画像照合処理は、
    第1画像中のN個の位置Rai(i=1、2、・・・、N)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVaiを生成する第1データ群生成ステップと、
    第2画像中のM個の位置Rbj(j=1、2、・・・、M)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVbjを生成する第2データ群生成ステップと、
    生成された2次元ベクトルVai及び位置Raiの組と、2次元ベクトルVbj及び位置Rbjとの組とを用いた演算処理の結果に基づいて、第1画像と第2画像とに同一対象が現れているか否かを判定する照合ステップと、
    2次元ベクトルVai及び位置Raiと第1画像における所定の基準位置の画素データとを用いた演算処理を行うことにより、基準位置以外の複数の位置それぞれについての画素データを推定的に導き出す画像導出ステップと、
    基準位置の画素データ及び導き出された画素データの集合である2次元画像を表示する表示ステップと、
    当該コンピュータのユーザによる指示に応じて、生成され判定に係る演算処理に用いられる2次元ベクトルVaiの個数Nを変更するデータ量変更ステップとを含む
    ことを特徴とするプログラム。
  9. xy2次元座標平面に配置された画素データの集合である2次元画像である第1画像と第2画像とを照合する画像照合方法であって、
    第1画像中のN個の位置Rai(i=1、2、・・・、N)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVaiを生成する第1データ群生成ステップと、
    第2画像中のM個の位置Rbj(j=1、2、・・・、M)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVbjを生成する第2データ群生成ステップと、
    生成された2次元ベクトルVai及び位置Raiの組と、2次元ベクトルVbj及び位置Rbjとの組とを用いた演算処理の結果に基づいて、第1画像と第2画像とに同一対象が現れているか否かを判定する照合ステップと、
    2次元ベクトルVai及び位置Raiと第1画像における所定の基準位置の画素データとを用いた演算処理を行うことにより、基準位置以外の複数の位置それぞれについての画素データを推定的に導き出す画像導出ステップと、
    基準位置の画素データ及び導き出された画素データの集合である2次元画像を表示する表示ステップと、
    生成され判定に係る演算処理に用いられる2次元ベクトルVaiの個数Nを変更するデータ量変更ステップとを含む
    ことを特徴とする画像照合方法。
  10. xy2次元座標平面に配置された画素データの集合である2次元画像についての特徴を示すデータを生成する画像特徴データ生成装置であって、
    前記2次元画像を記憶する画像記憶手段と、
    前記2次元画像中のN個の位置Rai(i=1、2、・・・、N)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVaiを生成するデータ群生成手段と、
    2次元ベクトルVai及び位置Raiと前記2次元画像における所定の基準位置の画素データとを用いた演算処理を行うことにより、基準位置以外の複数の位置それぞれについての画素データを推定的に導き出す画像導出手段と、
    基準位置の画素データ及び導き出された画素データの集合である2次元画像を表示する表示手段と、
    ユーザによる指示に応じて、生成される2次元ベクトルVaiの個数Nを変更するデータ量変更手段とを備える
    ことを特徴とする画像特徴データ生成装置。
  11. xy2次元座標平面に配置された画素データの集合である2次元画像をメモリに格納するコンピュータに、当該2次元画像についての特徴を示すデータを生成する画像特徴データ生成処理を行わせるためのプログラムであって、
    前記画像特徴データ生成処理は、
    前記2次元画像中のN個の位置Rai(i=1、2、・・・、N)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVaiを生成するデータ群生成ステップと、
    2次元ベクトルVai及び位置Raiと前記2次元画像における所定の基準位置の画素データとを用いた演算処理を行うことにより、基準位置以外の複数の位置それぞれについての画素データを推定的に導き出す画像導出ステップと、
    基準位置の画素データ及び導き出された画素データの集合である2次元画像を表示する表示ステップと、
    ユーザによる指示に応じて、生成される2次元ベクトルVaiの個数Nを変更するデータ量変更ステップとを含む
    ことを特徴とするプログラム。
  12. xy2次元座標平面に配置された画素データの集合である2次元画像についての特徴を示すデータを生成する画像特徴データ生成方法であって、
    前記2次元画像中のN個の位置Rai(i=1、2、・・・、N)それぞれに対応付けて、当該位置における画像の特徴を、画素データのx方向の勾配を示す成分とy方向の勾配を示す成分とで表す2次元ベクトルVaiを生成するデータ群生成ステップと、
    2次元ベクトルVai及び位置Raiと前記2次元画像における所定の基準位置の画素データとを用いた演算処理を行うことにより、基準位置以外の複数の位置それぞれについての画素データを推定的に導き出す画像導出ステップと、
    基準位置の画素データ及び導き出された画素データの集合である2次元画像を表示する表示ステップと、
    生成される2次元ベクトルVaiの個数Nを変更するデータ量変更ステップとを含む
    ことを特徴とする画像特徴データ生成方法。
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