JP2007164816A - 画像中のパターンを自動的に位置付けるベクトル相関システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 画像中で位置づけるべき対象物の重要なエッジのみをモデル化した座標点の散在的なセットからテンプレートが考案されている。画像中の対象物の位置の見積もりがより正確となるように、異なるデンプレートが動的に再構成される。これにより、エッジ検出とパターン探索とが1つの処理に結合された、画像及びテンプレート相関とベクトル相関とを複合した接近法に関し、大きな計算装置を必要とすることなく多大な柔軟性を提供する
【選択図】図3A
Description
コンピュータ画像システムにおいて画像中の対象物を自動的に位置づける一般的な技術の1つに、相関或いはコンボリューションを用いるものがある。画像相関法には、コンボリューション、最小平均2乗誤差、最小平均絶対誤差を含む様々な種類のものがある。相関法の定義には、位置付けられるべき対象物と同様の形状を有する個別の小さな画像であるテンプレートすなわち核の決定と使用とが必要とされる。図1Bは、図1Aに示す対象物と同様の形状をしたデンプレートを示す。対象物と同様に、テンブレートは各点での階調値を有する固有の座標点で表される。テンプレートは、画像中の関連領域の周囲でその位置を選択的に変位されて動かされる。画像中の新たなテンプレートの位置のそれぞれにおいて、共通の空間座標点における各画像画素に対応する値を有する各テンプレート画素の値を求めるために、積和が計算される。図1Cは、画像上で移動された図1Bのテンプレートの一位置を示す。この場合、変位に重なりがなく、積の合計は0である。相関或いはコンボリューションの計算出力は、テンプレートの形状が画像中のパターンの形状と最もマッチする位置において最大となる。図1Dは、画像を横断するテンプレートのすべての可能な相関を示す。数値はかなり大きくなるため、図1Dは、相関のおおよその相対的な指標のみを陰影の濃度によって示す。
ここで、Iは画像、Kは核、x及びyは空間座標点で定義される画像座標である。uとvとの総和は、テンプレート上の範囲となる。実際上、テンプレートは、位置が決定された対象物を含む画像よりも小さいものとなる。
ここで、Nは核中の画素の数である。最小平均2乗誤差の計算出力は、テンブレートの形状が画像中のパターンの形状と最もマッチする位置において最小となる。最小平均絶対誤差法では、各テンプレートの点が対応する画素の点から減算され、それぞれの差の絶対値が計算される。そしてすべての差の平均が計算される。最小絶対誤差の公式は、数式(3)で与えられる。
ベクトル相関或いはコンボリューションは、上述した相関法の代わりとなる接近法を提供するものである。ベクトル相関では、画像と選択されたテンプレートとは、ベクトルである画素によって構成される。2値ベクトル相関の理論は、IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics, Nov./Dec., 1989, vol.19, no.6の16 36~16 44ページにあるS. S. Wilsonによる"Vector Morphology and Iconic Neural Networks"と題された論文に述べられており、引用して具体化する。同様の技術が、19 91年Wiley‐Interscience刊のNeural and Intelligent Systems Integrationの135〜160ページにあるS. S. Wilsonによる"Teaching network connections for real‐time object recognition"と題された論文にさらに述べられている。簡単にいえば、2値ベクトル相関は、濃淡画像をいくつかの2値画像に変容させることからなる。ここで、2値画像の合成画像は、ベクトル画像中の各画素が2値画像の1つからそれぞれなるいくつかの構成要素を有するという意味でのベクトルで表される。次に、パターンを認識するために、ベクトルテンプレートが定義される。ベクトルテンプレートも、同数のベクトル画像としての構成要素からなる。
ここで、Jはベクトル画像、Kはベクトル核、x及びyは画像座標である。uとvとの総和は、テンプレート上の範囲となる。
ベクトル相関は、パターンのエッジとの相関であり、非常に正確である。図2Cを参照すると、画像中のパターンの正確な位置からのテンプレートのわずかなオフセットは、テンプレートのエッジのほとんどがパターンと完全にミスコンタクトし、相関が得られないことを意味している。しかしながら、図1Dに示すように、通常の相関が用いられた場合には、画像がテンプレートと部分的にコンタクトする広い領域がある。
ベクトル相関においては、ベクトル画像を形成して処理する特別なステップのために、徹底的な計算がされる。第1に、有限差分と算出されたエッジとを記憶するための記憶装置の必要量が増加する。第2に、探索すべきパターンを特徴付けるために使用されるテンブレートはベクトルであり、定義するのがより複雑となる。第3に、斜めのエッジは、正確に表されない。ノース方向とイースト方向とに斜めとなっているエッジは、同一の点に表されたノース及びイーストのエッジの両方を有するデンプレートによって表されなければならない。テンプレート中の斜めの点は、取り扱いがより困難になる。最後に、この方法は、高性能の並列プロセッサに限定される。
ここで、Iは画像22、x及びyは画像の座標点、u及びvは上記で定義したレンジングデンプレート30の座標点である。この公式での表記は、正の項Pi=I(x−upi,y−vpi)及び負の項Ni=I(x−uni,y−vni)を代入することによって簡略化される。
変位δが大きければ計算速度は向上するが、少なくとも1つのベクトルを有するテンプレート24のうちのエッジの最小サイズの半分程度よりは大きくならない。しかしながら、計算結果が不正確となりうる。図3Cに例示するように、アブストラクトテンプレート28のベクトルC及びDを用いて決定した座標点(uni,vni)は、互いに非常に隣接したものとなる。変位δがさらに大きくなれば、座標点が互いに通り抜け、望ましくない結果となる。たとえば、アブストラクトテンプレート28では、最短のサイズは10ユニット程度の長さとなる。変位δが3ユニットに設定されると、結果として得られたレンジングテンプレート30は、3ユニットまでの範囲で対象物の中心から外れていても、対象物20のパターンを検出することができる。このため、対象物20は、6×6格子を用いて散在的に探索することによって探し出すことができる。しかしながら、画像22における対象物20の位置は、±3画素以上正確には探索されない。図3Dは、テンプレートが際だって中心から外れ、対象物20が際だって回転している場合でも、レンジングテンプレート30と画像22内の対象物20とが一致することを示す。
画像22中の画素を示す各座標点の照度に任意の定数が乗算され、他の任意の定数が画素を表す各座標点の値に加算されるのであれば、相関corr’(x,y)の結果が変化しないことは、当技術分野の技術者には容易に立証できる。このため、正規化相関の公式は、照明レベル及びコントラストに従属しない相関の値を生成する。さらに、相関の値は、完全相関の1以下で、質の悪い相関の0以上となる。
22 画像
24 ポシブルテンプレート
26 エッジ
28 アブストラクトテンプレート
30 レンジングテンプレート
Claims (1)
- 自動画像処理システムに使用され、それぞれ既知の階調値と既知の座標点とを有する複数の画像画素で定義される画像の範囲内で対象物の位置を位置づける方法であって、
対象物の評価に対応するテンプレートをマニュアル操作で決定し、
前記テンプレートをアブストラクトテンプレートに変換し、
前記アブストラクトテンプレートをレンジングテンプレートに転換し、
前記レンジングテンプレートを前記画像の範囲内で複数の既知の座標点位置に変位させ、
前記レンジングテンプレートを前記各位置で前記画像と相関させ、
予め定義された閾値に達した前記相関に対応する位置を保存する
ステップを含むことを特徴とする。
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