JP2022093212A - コンピュータプログラム、画像処理装置、および、画像処理方法 - Google Patents

Abstract

【課題】画像内のオブジェクトのエッジを精度良く特定する。【解決手段】コンピュータプログラムは、対象画像内に複数個の大領域と大領域よりも小さな複数個の小領域とを設定する処理と、複数個の小領域のそれぞれの第１特徴量と、複数個の大領域のそれぞれの第２特徴量と、を算出する処理と、複数個の小領域のそれぞれについて、小領域の第１特徴量と小領域を含む大領域の第２特徴量との比較に基づいて、小領域がエッジを含むエッジ領域であるか否かを判断する処理と、エッジ領域であるか否かの判断結果を用いて、対象画像内のエッジを示すエッジ画像データを生成する処理と、をコンピュータに実行させる。【選択図】 図７

Description

本明細書は、画像中のオブジェクトのエッジを特定するための技術に関する。

画像内のオブジェクトのエッジを特定することが行われている。例えば、特許文献１に記載された外観検査装置は、検査対象物を撮像した撮像画像内のエッジを特定し、検査対象物のモデル画像内のエッジを特定し、これらのエッジを比較することによって、撮像画像内の検査対象物の位置や姿勢を特定している。

特開２０１７－９６７５０号公報 特開２０１０－１９７３３６号公報

しかしながら、上記技術では、対象のオブジェクトのエッジを精度良く特定するための十分な工夫がなされているとは言えなかった。このために、例えば、画像のうち、対象のオブジェクトとは異なる部分の構成によっては、当該部分の多数のエッジが特定のオブジェクトのエッジとともに検出される可能性がある。この場合には、特定のオブジェクトのエッジだけを精度良く特定することができない。

本明細書は、画像内のオブジェクトのエッジを精度良く特定できる技術を開示する。

本明細書に開示された技術は、以下の適用例として実現することが可能である。

［適用例１］コンピュータプログラムであって、対象画像を示す対象画像データを取得する画像取得処理と、前記対象画像内に複数個の大領域と前記大領域よりも小さな複数個の小領域とを設定する領域設定処理であって、前記小領域と前記大領域とはそれぞれ複数個の画素を含む、前記領域設定処理と、複数個の前記小領域のそれぞれの第１特徴量と、複数個の前記大領域のそれぞれの第２特徴量と、を算出する算出処理であって、前記第１特徴量は前記小領域内の複数個の画素の値を用いて算出され、前記第２特徴量は前記大領域内の複数個の画素の値を用いて算出される、前記算出処理と、複数個の前記小領域のそれぞれについて、前記小領域の前記第１特徴量と前記小領域を含む前記大領域の前記第２特徴量との比較に基づいて、前記小領域がエッジを含むエッジ領域であるか否かを判断する判断処理と、前記エッジ領域であるか否かの判断結果を用いて、前記対象画像内のエッジを示すエッジ画像データを生成する生成処理と、をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。

大領域の第２特徴量には、対象画像の全体的な特徴が反映されやすく、小領域の第１特徴量には対象画像の局所的な特徴が反映されやすい。上記構成によれば、小領域の第１特徴量と大領域の第２特徴量との比較に基づいて、小領域がエッジを含むエッジ領域であるか否かを判断する。この結果、画像内のオブジェクトのエッジを精度良く特定できる。例えば、対象画像の全体に分布するエッジとは異なるエッジを含む小領域を精度良く特定できるので、画像の一部に存在するオブジェクトのエッジを含む小領域を、画像の全体に広がるエッジのみを含む領域とは区別して特定し得る。

なお、本明細書に開示の技術は、種々の態様で実現することが可能であり、例えば、画像処理方法、画像処理装置、それらの方法または装置の機能を実現するためのコンピュータプログラム、そのコンピュータプログラムを記録した記録媒体（例えば、一時的ではない記録媒体）、等の形態で実現することができる。

実施例の印刷システム１０００の構成を示すブロック図。 印刷システム１０００の概略構成を示す斜視図。 テンプレート登録処理および印刷処理のフローチャート。 本実施例で用いられる画像の一例を示す図。 マッチング前処理のフローチャート。 マッチング前処理で用いられる画像の一例を示す図。 局所エッジ領域決定処理のフローチャート。 対象画像上に配置される複数個のブロックの説明図。 局所エッジ領域データの説明図。 ヒストグラムの一例を示す図。

Ａ．第１実施例：
Ａ－１：印刷システム１０００の構成
次に、実施の形態を実施例に基づき説明する。図１は、実施例の印刷システム１０００の構成を示すブロック図である。印刷システム１０００は、プリンタ２００と、本実施例の画像処理装置としての端末装置３００と、撮像装置４００と、を含んでいる。プリンタ２００と端末装置３００、および、撮像装置４００と端末装置３００とは、通信可能に接続されている。

端末装置３００は、プリンタ２００のユーザが使用する計算機であり、例えば、パーソナルコンピュータやスマートフォンである。端末装置３００は、端末装置３００のコントローラとしてのＣＰＵ３１０と、ハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置３２０と、ＲＡＭなどの揮発性記憶装置３３０と、マウスやキーボードなどの操作部３６０と、液晶ディスプレイなどの表示部３７０と、通信部３８０と、を備えている。通信部３８０は、外部機器、例えば、プリンタ２００や撮像装置４００と通信可能に接続するための有線または無線のインタフェースを含む。

揮発性記憶装置３３０は、ＣＰＵ３１０が処理を行う際に生成される種々の中間データを一時的に格納するバッファ領域３３１を提供する。不揮発性記憶装置３２０には、コンピュータプログラムＰＧ１が格納されている。コンピュータプログラムＰＧ１は、例えば、サーバからダウンロードされる形態、あるいは、ＤＶＤ－ＲＯＭなどに格納される形態で、プリンタ２００の製造者によって提供される。ＣＰＵ３１０は、コンピュータプログラムＰＧ１を実行することによって、プリンタ２００を制御するプリンタドライバとして機能する。プリンタドライバとしてのＣＰＵ３１０は、例えば、後述するテンプレート登録処理や印刷処理を実行する。

撮像装置４００は、光学的に被写体を撮像することによって被写体を表す画像データ（撮像画像データとも呼ぶ）を生成するデジタルカメラである。撮像装置４００は、端末装置３００の制御に従って、撮像画像データを生成し、端末装置３００に送信する。

プリンタ２００は、例えば、印刷機構１００と、プリンタ２００のコントローラとしてのＣＰＵ２１０と、ハードディスクドライブなどの不揮発性記憶装置２２０と、ＲＡＭなどの揮発性記憶装置２３０と、ユーザによる操作を取得するためのボタンやタッチパネルなどの操作部２６０と、液晶ディスプレイなどの表示部２７０と、通信部２８０と、を備えている。通信部２８０は、外部機器、例えば、端末装置３００と通信可能に接続するための有線または無線のインタフェースを含む。

揮発性記憶装置２３０は、ＣＰＵ２１０が処理を行う際に生成される種々の中間データを一時的に格納するバッファ領域２３１を提供する。不揮発性記憶装置２２０には、コンピュータプログラムＰＧ２が格納されている。コンピュータプログラムＰＧ２は、本実施例では、プリンタ２００を制御するための制御プログラムであり、プリンタ２００の出荷時に不揮発性記憶装置２２０に格納されて提供され得る。これに代えて、コンピュータプログラムＰＧ２は、サーバからダウンロードされる形態で提供されても良く、ＤＶＤ－ＲＯＭなどに格納される形態で提供されてもよい。ＣＰＵ２１０は、コンピュータプログラムＰＧ２を実行することにより、例えば、後述する印刷処理によって端末装置３００から送信される印刷データに従って印刷機構１００を制御して印刷媒体に画像を印刷する。なお、本実施例のプリンタ２００は、印刷媒体として布地が想定されており、例えば、Ｔシャツなどの衣服Ｓ（図２参照）上に画像を印刷することができる。

印刷機構１００は、Ｃ、Ｍ、Ｙ、Ｋの各インク（液滴）を吐出して印刷を行うインクジェット方式の印刷機構である。印刷機構１００は、印刷ヘッド１１０とヘッド駆動部１２０と主走査部１３０と搬送部１４０とを備えている。

図２を参照して、さらに、説明する。図２は、印刷システム１０００の概略構成を示す斜視図である。図２の＋Ｘ方向、－Ｘ方向、＋Ｙ方向、－Ｙ方向、＋Ｚ方向、－Ｚ方向は、それぞれ、プリンタ２００の左方、右方、前方、後方、上方、下方である。

主走査部１３０は、筐体２０１の内部において、図示しない主走査モータの動力を用いて、印刷ヘッド１１０を搭載するキャリッジ（図示省略）を主走査方向（図２のＸ方向）に沿って往復動させる。これによって、衣服Ｓなどの印刷媒体に対して主走査方向（Ｘ方向）に沿って印刷ヘッド１１０を往復動させる主走査が実現される。

搬送部１４０は、筐体２０１のＸ方向中央部に設けられたプラテン１４２およびトレイ１４４を備えている。板状のプラテン１４２の上面（＋Ｚ方向の面）は、衣服Ｓなどの印刷媒体を載置するための載置面である。プラテン１４２は、プラテン１４２の－Ｚ方向に配置された板状のトレイ１４４に固定されている。トレイ１４４は、プラテン１４２より一回り大きい。プラテン１４２とトレイ１４４とによって、衣服Ｓなどの印刷媒体が保持される。プラテン１４２とトレイ１４４は、図示しない副走査モータの動力を用いて、主操作方向と交差する搬送方向（図２のＹ方向）に搬送される。これによって、衣服Ｓなどの印刷媒体を印刷ヘッド１１０に対して搬送方向に搬送する副走査が実現される。

ヘッド駆動部１２０（図１）は、主走査部１３０が印刷ヘッド１１０の主走査を行っている最中に、印刷ヘッド１１０に駆動信号を供給して、印刷ヘッド１１０を駆動する。印刷ヘッド１１０は、図示しない複数個のノズルを備え、駆動信号に従って、搬送部１４０によって搬送される印刷媒体上にインクを吐出してドットを形成する。

図２に示すように、撮像装置４００は、図示しない支持具によって支持されて、プリンタ２００の＋Ｚ方向に配置される。撮像装置４００は、プリンタ２００から離れた場所に位置し、プラテン１４２の上面に対向して設けられ、プラテン１４２の上面に載置された衣服Ｓなどの印刷媒体を撮影可能である。これによって、撮像装置４００は、衣服Ｓなどの印刷媒体を含む画像を示す撮像画像データを生成することができる。

Ａ－２．印刷システム１０００の動作
印刷システム１０００の動作について説明する。印刷システム１０００は、印刷媒体としての衣服Ｓの一部分である印刷対象領域に対して、所定の画像（例えば、模様やロゴ）を印刷する。本実施例では、図２に示すように、衣服Ｓは、Ｔシャツであり、印刷対象領域は、Ｔシャツに設けられた胸ポケットＰＣを含む領域である。衣服Ｓは、例えば、作業者によって、プラテン１４２に載置される。その際に、常に、胸ポケットＰＣがプラテン１４２上の同じ位置に配置されるように、衣服Ｓを正確にプラテンに載置することは困難である。このために、印刷システム１０００は、衣服Ｓが載置されたプラテン１４２上において、胸ポケットＰＣを含む領域を印刷対象領域として特定し、特定された印刷対象領域に対して印刷を行う機能を備えている。

Ａ－２－１．テンプレート登録処理
テンプレート登録処理は、後述する印刷処理において胸ポケットＰＣが位置する印刷対象領域を特定するためのテンプレート画像データを、見本の衣服Ｓを用いて生成する処理である。見本の衣服Ｓは、例えば、印刷すべき複数枚の衣服Ｓのうちの一枚である。

図３（Ａ）は、テンプレート登録処理のフローチャートである。テンプレート登録処理は、例えば、見本の衣服Ｓがプラテン１４２上に載置され、プラテン１４２に載置された衣服Ｓを上方から撮像装置４００にて撮影可能な状態で、ユーザが端末装置３００に開始指示を入力した場合に開始される。テンプレート登録処理は、端末装置３００のＣＰＵ３１０によって実行される。

Ｓ１００では、ＣＰＵ３１０は、見本の衣服Ｓの撮像画像データを撮像装置４００から取得する。具体的には、ＣＰＵ３１０は、撮像装置４００に撮像指示を送信する。撮像装置４００は、プラテン１４２に載置された見本の衣服Ｓを撮像して、撮像画像データを生成して、端末装置３００に送信する。撮像画像データは、例えば、複数個の画素に対応する複数個のＲＧＢ値を含み、ＲＧＢ値で画素ごとの色を示す画像データである。ＲＧＢ値は、ＲＧＢの３個の成分値を含むＲＧＢ表色系の色値である。本ステップにて取得される見本の衣服Ｓの撮像画像データを見本画像データとも呼び、見本画像データによって示される画像を見本画像とも呼ぶ。

図４は、本実施例で用いられる画像の一例を示す図である。図４に示すように、画像の左右方向は、プリンタ２００の主走査方向（図２のＸ方向）に対応し、画像の上下方向は、プリンタ２００の搬送方向（図２のＹ方向）に対応している。図４（Ａ）には、見本画像データによって示される見本画像Ｉｔの一例が図示されている。見本画像Ｉｔは、プラテン１４２に載置された見本の衣服Ｓを示す画像を含んでいる。以下では、見本画像Ｉｔに含まれる見本の衣服Ｓを示す画像を、単に「衣服Ｓｔ」とも呼び、胸ポケットＰＣを示す画像を、単に「胸ポケットＰＣｔ」とも呼ぶ。

Ｓ１０５では、ＣＰＵ３１０は、ユーザの指示に基づいて、見本画像Ｉｔ内の印刷対象領域ＰＡｔをクロッピングする。例えば、ＣＰＵ３１０は、図示しないユーザインタフェース（ＵＩ）画面を表示部３７０に表示する。ユーザは、マウスなどのポインティングデバイスを用いて、ＵＩ画面上において、見本画像Ｉｔ内の印刷対象領域ＰＡｔを指定する指示を入力する。図４（Ａ）の例では、衣服Ｓｔの胸ポケットＰＣを含む印刷対象領域ＰＡｔが図示されている。ＣＰＵ３１０は、見本画像データに対してクロッピング処理を実行して、印刷対象領域ＰＡｔに対応する部分見本画像データを生成する。図４（Ｂ）には、部分見本画像データによって示される部分見本画像ＰＩｔの一例が図示されている。

Ｓ１１０では、ＣＰＵ３１０は、部分見本画像データに対してマッチング前処理を実行して、処理済部分見本画像データを生成する。処理済部分見本画像データは、後述するマッチング処理のために、画像内のオブジェクト（例えば、胸ポケットＰＣｔ）のエッジを抽出する処理である。マッチング前処理の詳細は後述する。処理済部分見本画像データは、エッジ画素と、非エッジ画素と、を画素ごとに示す二値画像データである。

Ｓ１１５では、ＣＰＵ３１０は、処理済部分見本画像データをテンプレート画像データとして、不揮発性記憶装置２２０に保存する。図４（Ｃ）には、テンプレート画像データによって示されるテンプレート画像ＴＩの一例が図示されている。テンプレート画像ＴＩは、部分見本画像ＰＩｔ内のオブジェクトのエッジＥｇｔ、図４（Ｃ）の例では、胸ポケットＰＣｔの外縁を示すエッジＥｇｔを含んでいる。

Ａ－２－２．印刷処理
印刷処理は、プリンタ２００を用いて、印刷媒体としての衣服Ｓの一部分である印刷対象領域に対して、所定の画像（例えば、模様やロゴ）を印刷する処理である。図３（Ｂ）は、印刷処理のフローチャートである。印刷処理は、印刷媒体である衣服Ｓがプラテン１４２上に載置され、プラテン１４２に載置された衣服Ｓを上方から撮像装置４００にて撮影可能な状態で、ユーザが端末装置３００に開始指示を入力した場合に開始される。印刷処理は、端末装置３００のＣＰＵ３１０によって実行される。

Ｓ２００では、ＣＰＵ３１０は、印刷媒体である衣服Ｓの撮像画像データを撮像装置４００から取得する。取得の方法は、図３（Ａ）のＳ１００と同様の方法である。本ステップにて取得される印刷媒体である衣服Ｓの撮像画像データを媒体画像データともよび、媒体画像データによって示される画像を媒体画像とも呼ぶ。

図４（Ｄ）には、媒体画像データによって示される媒体画像Ｉｓの一例が図示されている。媒体画像Ｉｓは、見本画像Ｉｔと同様に、プラテン１４２に載置された見本の衣服Ｓを示す画像を含んでいる。以下では、媒体画像Ｉｓに含まれる見本の衣服Ｓを示す画像を、単に「衣服Ｓｓ」とも呼び、胸ポケットＰＣを示す画像を、単に「胸ポケットＰＣｓ」とも呼ぶ。

Ｓ２０５では、ＣＰＵ３１０は、取得される媒体画像データに対して、マッチング前処理を実行して、処理済媒体画像データを生成する。処理済媒体画像データは、エッジ画素と、非エッジ画素と、を画素ごとに示す二値画像データである。マッチング前処理は、図３（Ａ）のＳ１００と同様の処理であり、その詳細は後述する。図４（Ｅ）には、処理済媒体画像データによって示される処理済媒体画像ＳＩが図示されている。処理済媒体画像ＳＩは、媒体画像Ｉｓ内のオブジェクトのエッジＥｇｓ、図４（Ｅ）の例では、衣服Ｓｓや胸ポケットＰＣｓの外縁を示すエッジＥｇｓを含んでいる。

Ｓ２１０では、ＣＰＵ３１０は、マッチング処理を実行して、処理済媒体画像ＳＩ内の印刷対象領域ＰＡｓを特定する。マッチング処理は、処理済媒体画像データと、テンプレート画像データ（処理済部分見本画像データ）と、を用いて実行される。マッチング処理は、処理済媒体画像ＳＩとテンプレート画像ＴＩとの位置関係を決定する処理である。マッチング処理は、例えば、公知のパターンマッチングのアルゴリズムを用いて実行される。例えば、パターンマッチングは、処理済媒体画像ＳＩとテンプレート画像ＴＩとの位置関係を変えながら、処理済媒体画像ＳＩとテンプレート画像ＴＩとが重なる領域において、２個の画像ＳＩ、ＴＩ間の類似度を算出し、該類似度が最も高い位置関係を探索する手法である。２個の画像ＳＩ、ＴＩ間の類似度には、例えば、処理済媒体画像ＳＩの複数個のエッジ画素のうち、テンプレート画像ＴＩのエッジ画素と重なる画素の個数が用いられる。

２個の画像ＳＩ、ＴＩの位置関係は、例えば、処理済媒体画像ＳＩに対するテンプレート画像ＴＩの位置（座標）と、処理済媒体画像ＳＩに対するテンプレート画像ＴＩの傾き（角度）と、によって示される。該位置関係は、さらに、処理済媒体画像ＳＩに対するテンプレート画像ＴＩの大きさ（縮尺）を含んでも良い。図４（Ｅ）において、破線で示す矩形は、パターンマッチングによって決定された位置関係で処理済媒体画像ＳＩ上に配置されたテンプレート画像ＴＩを示している。ＣＰＵ３１０は、特定された位置関係に基づいて印刷対象領域ＰＡｓを特定する。例えば、特定された位置関係で処理済媒体画像ＳＩに重ねられたテンプレート画像ＴＩの領域（図４（Ｅ））が印刷対象領域ＰＡｓとして特定される。なお、処理済媒体画像ＳＩと媒体画像Ｉｓとは、対応関係を有するので、処理済媒体画像ＳＩにおいて印刷対象領域ＰＡｓが特定されることは、媒体画像Ｉｓにおいて印刷対象領域ＰＡｓが特定されることと等価である。

Ｓ２１０では、ＣＰＵ３１０は、特定された印刷対象領域ＰＡｓに基づいて印刷画像（例えば、模様やロゴ）を位置決めし、印刷を実行する。例えば、ＣＰＵ３１０は、処理済媒体画像ＳＩにおいて特定された印刷対象領域ＰＡｓに対応する衣服Ｓ上の領域（例えば、胸ポケットＰＣの領域）に印刷画像が印刷されるように、印刷データを生成して、プリンタ２００に送信する。プリンタ２００は、受信した印刷データに従って、印刷機構１００を制御して、衣服Ｓに画像を印刷する。

Ａ－２－３．マッチング前処理
図３（Ａ）のＳ１１０および図３（Ｂ）のＳ２０５のマッチング前処理について説明する。図３（Ａ）のＳ１１０のマッチング前処理は、上述のように、部分見本画像データを、対象画像データとして実行される。図３（Ｂ）のＳ２０５のマッチング前処理は、上述のように、媒体画像データを、対象画像データとして実行される。以下では、媒体画像データが対象画像データである場合を例として説明する。

図５は、マッチング前処理のフローチャートである。Ｓ３００では、ＣＰＵ３１０は、対象画像データに対してエッジ検出処理を実行する。エッジ検出処理は、対象画像データによって示される対象画像内の複数個の画素の中からエッジ画素を検出し、検出結果を示すエッジ画像データを生成する処理である。エッジ画像データは、画素ごとにエッジ画素であるか非エッジ画素であるかを示す二値画像データである。ここで、Ｓ３００にて生成されるエッジ画像データを、後述する局所エッジ画像データと区別するために、単純エッジ画像データとも呼ぶ。

エッジ画素の検出方法は、種々の方法であってよい。本実施例では、画像内のオブジェクトの輪郭を示すエッジ画素の検出に好ましいＣａｎｎｙ Ｅｄｇｅ法が用いられる。これに代えて、例えば、ラプラシアンフィルタやソーベルフィルタを用いてエッジ強度を算出し、該エッジ強度が閾値ＴＨ１よりも大きな画素をエッジ画素として検出する方法であっても良い。

図６は、マッチング前処理で用いられる画像の一例を示す図である。図６（Ａ）には、単純エッジ画像データによって示される単純エッジ画像ＥＩの一例が図示されている。単純エッジ画像ＥＩ内の破線の領域は、図４（Ｄ）の衣服Ｓｓの胸ポケットＰＣｓを含むポケット存在領域ＡＡである。単純エッジ画像ＥＩには、衣服Ｓｓや胸ポケットＰＣｓの外縁のエッジを構成するエッジ画素も現れているが、衣服Ｓｓの全体に亘って分散して存在する多数のエッジ画素も含んでいる。分散して存在する多数のエッジ画素は、例えば、衣服Ｓｓの布目などの微細な構造のエッジを構成するエッジ画素である。以下では、衣服Ｓｓや胸ポケットＰＣｓの外縁のエッジのように画像内に局所的に存在するオブジェクトの特徴を示すエッジを局所エッジとも呼び、局所エッジを構成するエッジ画素を局所エッジ画素とも呼ぶ。また、衣服Ｓｓの布目などの微細な構造のエッジのように画像内に分散して存在するエッジを分散エッジとも呼び、分散エッジを構成するエッジ画素を分散エッジ画素とも呼ぶ。画像内に局所的に存在するオブジェクト（例えば、胸ポケットＰＣｓ）を、パターンマッチングなどのマッチング処理によって特定するためには、局所エッジ画素のみが検出され、分散エッジ画素は検出されないことが好ましい。仮に、単純エッジ画像データを用いてマッチング処理を実行すると、分散エッジがノイズとなって、精度の良いマッチングを行うことは困難である。

Ｓ３１０では、ＣＰＵ３１０は、対象画像データを用いて、局所エッジ領域決定処理を実行する。局所エッジ領域決定処理は、対象画像（例えば、部分見本画像ＰＩｔや媒体画像Ｉｓ）に設定される複数個の小領域のそれぞれについて、局所エッジ領域であるか否かを判定し、該判定結果を小領域ごとに示す局所エッジ領域データを生成する処理である。ここで、局所エッジ領域は、上述した局所エッジ画素が存在する可能性が非局所エッジ領域よりも高い領域である。

図７は、局所エッジ領域決定処理のフローチャートである。Ｓ４１０では、ＣＰＵ３１０は、ＲＧＢ画像データである対象画像データの各画素のＲＧＢ値を輝度値に変換することによって、対象画像データをＲＧＢ画像データから輝度画像データに変換する。各画素の輝度値は、例えば、０～２５５の２５６階調の値である。ＲＧＢ値を輝度値に変換する式は、公知の式が用いられる。

Ｓ４１５では、ＣＰＵ３１０は、対象画像（例えば、媒体画像Ｉｓ）に、注目大ブロックを設定する。図８は、対象画像上に配置される複数個のブロックの説明図である。図８（Ａ）には、対象画像の例である媒体画像Ｉｓに、配置される大ブロックＬＢが図示されている。図８（Ａ）の大ブロックＬＢの符号に付された括弧書きの数値は、各大ブロックＬＢを識別する番号である。図８（Ｂ）には、１個の大ブロックＬＢが図示されている。１個の大ブロックのＸ方向の画素数Ｗｌ、および、Ｙ方向の画素数Ｈｌは、例えば、３６～１８０個である。大ブロックＬＢの形状は、矩形であり、本実施例では、正方形である（Ｗｌ＝Ｈｌ）。

最初の注目大ブロックは、本実施例では、図８（Ａ）の左上の大ブロックＬＢ（１）である。１個の大ブロックＬＢは、Ｋ個（Ｋは２以上の整数）の画素を含む矩形の領域である。最初の注目大ブロック（図８（Ａ）のＬＢ（１））について、Ｓ４２０～Ｓ４６０の処理が完了した後に、２番目に設定される注目大ブロックは、図８（Ａ）の大ブロックＬＢ（２）である。大ブロックＬＢ（２）は、大ブロックＬＢ（１）に対して、＋Ｘ方向に（Ｗｌ／２）画素分だけずれている。したがって、大ブロックＬＢ（１）の＋Ｘ側の半分と、大ブロックＬＢ（２）の－Ｘ側の半分とは重なっている。このように、ＣＰＵ３１０は、対象画像である媒体画像Ｉｓの＋Ｘ方向の端に達するまで、（Ｗｌ／２）画素分だけ＋Ｘ方向にずらしながら、順次に注目大ブロックを設定する。図８（Ａ）の例では、１行目の複数個の大ブロックＬＢとして、大ブロックＬＢ（１）、ＬＢ（２）、ＬＢ（３）…ＬＢ（ｐ－１）、ＬＢ（ｐ）が順次に注目大ブロックとして設定される。１番目の大ブロックＬＢ（１）の＋Ｘ側の端と、３番目の大ブロックＬＢ（３）の－Ｘ側の端とは、接している。

１行目の＋Ｘ方向の端の大ブロックＬＢ（ｐ）の次には、２行目の最初の大ブロックＬＢ（ｐ＋１）が注目大ブロックとして設定される。大ブロックＬＢ（ｐ＋１）は、１行目の最初の大ブロックＬＢ（１）に対して、－Ｙ方向に（Ｈｌ／２）画素分だけずれている。したがって、大ブロックＬＢ（１）の－Ｙ側の半分と、大ブロックＬＢ（ｐ＋１）の＋Ｙ側の半分とは重なっている。２行目の複数個の大ブロックＬＢは、１行目の大ブロックＬＢと同様に、＋Ｘ方向に（Ｗｌ／２）画素分だけずらしながら設定される。

ＣＰＵ３１０は、対象画像である媒体画像Ｉｓの－Ｙ方向の端に達するまで、（Ｈｌ／２）画素分だけ－Ｙ方向にずらしながら、順次に注目大ブロックの行を設定する。図８（Ａ）には、－Ｙ方向の端に位置する最終行の複数個の大ブロックＬＢのうち、最初の大ブロックＬＢ（ｑ）と、最後から２番目および最後の大ブロックＬＢ（ｅ－１）、ＬＢ（ｅ）と、が図示されている。

Ｓ４２０では、ＣＰＵ３１０は、注目大ブロックのＫ個の画素の輝度値の中央値Ｍを、注目大ブロックの特徴値として取得する。例えば、中央値Ｍは、Ｋが偶数である場合には、Ｋ個の画素の輝度値を大きな順に並べた場合における（２／Ｋ）番目の輝度値と{（２／Ｋ）＋１}番目の輝度値との平均値である。中央値Ｍは、Ｋが奇数である場合には、Ｋ個の画素の輝度値を大きな順に並べた場合における{（Ｋ＋１）／２}番目の輝度値である。

Ｓ４２５では、ＣＰＵ３１０は、注目大ブロック内に複数個の小ブロックＳＢを設定する。図８（Ｂ）には、大ブロックＬＢ内に設定された９個の小ブロックＳＢが図示されている。図８（Ｂ）に示すように、本実施例では、注目大ブロック（例えば、図８（Ｂ）の大ブロックＬＢ）を９個の領域に分割することによって、３列３行にマトリクス状に配置された９個の小ブロックＳＢが、１個の注目大ブロック内に設定される。したがって、本実施例では、小ブロックＳＢのＸ方向の画素数Ｗｓは大ブロックＬＢのＸ方向の画素数Ｗｌの（１／３）であり、小ブロックＳＢのＹ方向の画素数Ｈｓは大ブロックＬＢのＹ方向の画素数Ｈｌの（１／３）である。小ブロックＳＢの画素数Ｎは、（Ｗｓ×Ｈｓ）個である。

Ｓ４３０では、ＣＰＵ３１０は、注目大ブロック内に設定された複数個（本実施例では９個）の小ブロックＳＢの中から１個の注目小ブロックを選択する。

Ｓ４３５では、ＣＰＵ３１０は、注目小ブロックのＫ個の画素の輝度値の合計値Ｔを算出する。Ｓ４４０では、ＣＰＵ３１０は、注目大ブロックの中央値Ｍに注目小ブロックの画素数Ｎを乗じた値（Ｍ×Ｎ）と、注目小ブロックの輝度値合計値Ｔと、の差分｛（Ｍ×Ｎ）－Ｔ｝が、所定の閾値ＴＨよりも大きいか否かを判断する。この判断は、注目ブロックの中央値Ｍと、注目小ブロックの輝度値の平均値（Ｔ／Ｎ）と、の差分｛Ｍ－（Ｔ／Ｎ）｝が、閾値（ＴＨ／Ｎ）よりも大きいか否かの判断と等価である。

差分｛（Ｍ×Ｎ）－Ｔ｝が閾値ＴＨより大きい場合には（Ｓ４４０：ＹＥＳ）、Ｓ４４５にて、ＣＰＵ３１０は、注目小ブロックが局所エッジ領域であると判定する。この場合には、Ｓ４５５にて、ＣＰＵ３１０は、局所エッジ領域データを更新する。図９は、局所エッジ領域データの説明図である。図９（Ａ）には、媒体画像Ｉｓの一部分が図示されている。図９（Ｂ）には、局所エッジ領域データによって示される局所エッジ領域画像ＡＩの一部分が図示されている。図９（Ｂ）の局所エッジ領域画像ＡＩの一部分は、図９（Ａ）の媒体画像Ｉｓの一部分に対応する部分である。

媒体画像Ｉｓに設定される複数個の大ブロックＬＢは、上述したように、Ｘ方向およびＹ方向に、それぞれ、Ｘ方向およびＹ方向の画素数の半分ずつずらして設定される。このために、各小ブロックＳＢも隣り合う小ブロックＳＢと一部分が重なり合う。例えば、奇数列の大ブロックＬＢ内の小ブロックＳＢは、Ｘ方向に隣り合う偶数列の大ブロックＬＢ内の小ブロックと重なる。奇数行の大ブロックＬＢ内の小ブロックＳＢは、Ｙ方向に隣り合う偶数行の大ブロックＬＢ内の小ブロックＳＢと重なる。図９（Ａ）の例では、大ブロックＬＢ（１）の小ブロックＳＢ１ｂの＋Ｘ側の半分は、大ブロックＬＢ（２）の小ブロックＳＢ２ａ（図９（Ａ）のハッチングされた小ブロック）の－Ｘ側の半分と重なっている。また、大ブロックＬＢ（１）の小ブロックＳＢ１ｃの－Ｘ側の半分は、大ブロックＬＢ（２）の小ブロックＳＢ２ａの＋Ｘ側の半分と重なっている。このために、小ブロックＳＢ１ｂの＋Ｘ側の端、および、小ブロックＳＢ１ｃの－Ｘ側の端は、小ブロックＳＢ２ａのＸ方向の中央部を通る。

局所エッジ領域画像ＡＩは、媒体画像Ｉｓに配置される複数個の小ブロックＳＢのうち、互いに重なることなく媒体画像Ｉｓ内に隙間無く設定される一部の小ブロックＳＢに対応する複数個の画素Ｐを含んでいる。本実施例では、局所エッジ領域画像ＡＩは、局所エッジ領域画像ＡＩは、奇数列、かつ、奇数行の大ブロックＬＢ内の複数個の小ブロックＳＢに対応する複数個の画素のマトリクス状に配置された複数個の画素Ｐを含んでいる。局所エッジ領域画像ＡＩは、偶数列の大ブロックＬＢ、および、偶数行の大ブロックＬＢ内の小ブロックＳＢに対応する画素は含んでいない。例えば、図９（Ａ）の局所エッジ領域画像ＡＩの１８個の画素Ｐは、図９（Ａ）の大ブロックＬＢ（１）、ＬＢ（３）内の１８個の実線の小ブロックＳＢに対応している。例えば、図９（Ｂ）の画素Ｐ１ａ、Ｐ１ｂ、Ｐ１ｃ、Ｐ３ａ、Ｐ３ｂ、Ｐ３ｃは、それぞれ、図９（Ａ）の小ブロックＳＢ１ａ、ＳＢ１ｂ、ＳＢ１ｃ、ＳＢ３ａ、ＳＢ３ｂ、ＳＢ３ｃと対応している。

局所エッジ領域データは、各画素に対応する小ブロックＳＢが局所エッジ領域であるか非局所エッジ領域であるかを示す二値画像データである。局所エッジ領域画像ＡＩに含まれる複数個の画素の初期値は、非局所エッジ領域であることを示す値（例えば、０）である。

Ｓ４５５では、ＣＰＵ３１０は、注目小ブロックに対応する局所エッジ領域画像ＡＩの画素Ｐがある場合には、注目小ブロックに対応する局所エッジ領域画像ＡＩの画素Ｐの値を、局所エッジ領域であることを示す値（例えば、１）に設定する。ＣＰＵ３１０は、注目小ブロックに対応する局所エッジ領域画像ＡＩの画素Ｐがない場合には、注目小ブロックと重なる小ブロックＳＢに対応する局所エッジ領域画像ＡＩの画素Ｐの値を、局所エッジ領域であることを示す値に設定する。

差分｛（Ｍ×Ｎ）－Ｔ｝が閾値ＴＨ以下である場合には（Ｓ４４０：ＮＯ）、Ｓ４５０にて、ＣＰＵ３１０は、注目小ブロックが局所エッジ領域でないと判定する。換言すれば、ＣＰＵ３１０は、注目小ブロックが非局所エッジ領域であると判定する。この場合には、ＣＰＵ３１０は、Ｓ４５５をスキップする。すなわち、この場合には、局所エッジ領域データの更新は行われない。

以上の説明から解るように、局所エッジ領域画像ＡＩの特定の画素Ｐに対応する特定の小ブロックＳＢと、該特定の小ブロックＳＢと重なる全ての別の小ブロックＳＢと、のうち、少なくとも１個の小ブロックＳＢがＳ４４５にて局所エッジ領域であると判定される場合には、該特定の小ブロックＳＢは、最終的に局所エッジ領域として決定される。

Ｓ４６０では、ＣＰＵ３１０は、注目大ブロック内の全ての小ブロックＳＢを注目小ブロックとして処理したか否かを判断する。注目大ブロック内の未処理の小ブロックＳＢがある場合には（Ｓ４６０：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ４３０に戻って未処理の小ブロックＳＢを新たな注目小ブロックとして選択する。注目大ブロック内の全ての小ブロックＳＢが処理された場合には（Ｓ４６０：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ４６５に処理を進める。

Ｓ４６５では、ＣＰＵ３１０は、対象画像（例えば、媒体画像Ｉｓ）全体に大ブロックＬＢを設定したか否かを判断する。例えば、図８（Ａ）の媒体画像Ｉｓにおいて、最終行の最後の大ブロックＬＢ（ｅ）を注目大ブロックとして設定済みである場合には、対象画像全体に大ブロックＬＢが設定されたと判断される。対象画像全体に大ブロックＬＢが設定されていない場合には（Ｓ４６５：ＮＯ）、ＣＰＵ３１０は、Ｓ４１５に戻って次の注目大ブロックを新たに設定する。対象画像全体に大ブロックＬＢが設定された場合には（Ｓ４６５：ＹＥＳ）、ＣＰＵ３１０は、局所エッジ領域決定処理を終了する。

局所エッジ領域決定処理が終了した時点で、最終的な局所エッジ領域データが完成している。図６（Ｂ）には、図６（Ａ）の単純エッジ画像ＥＩに対応する局所エッジ領域画像ＡＩが図示されている。図６（Ｂ）の局所エッジ領域画像ＡＩでは、複数個の局所エッジ領域Ｅａが位置する部分が黒色で示されている。衣服Ｓｓや胸ポケットＰＣｓの輪郭のエッジが存在する部分が、局所エッジ領域Ｅａに決定される確率は比較的高く、衣服Ｓｓの布目の微細な構造のエッジのみが存在する部分が、局所エッジ領域Ｅａに決定される確率は比較的低いことが解る。

局所エッジ領域決定処理が終了すると、図５のＳ３２０にて、ＣＰＵ３１０は、局所エッジ画像ＬＥＩを示す局所エッジ画像データを生成する。局所エッジ画像ＬＥＩは、局所エッジ画素と、局所エッジ画素とは異なる画素（非局所エッジ画素）と、を示す二値画像データである。局所エッジ画素は、単純エッジ画像ＥＩにて特定されるエッジ画素であり、かつ、局所エッジ領域に位置する画素である。図６（Ｃ）には、図６（Ａ）の単純エッジ画像ＥＩおよび図６（Ｂ）の局所エッジ領域画像ＡＩに対応する局所エッジ画像ＬＥＩが図示されている。例えば、図６（Ｃ）の局所エッジ画像ＬＥＩ内の局所エッジ画素ＬＥｐは、図６（Ａ）の単純エッジ画像ＥＩにおいて特定される複数個のエッジ画素Ｅｐのうち、図６（Ｂ）の局所エッジ領域画像ＡＩにおいて特定される複数個の局所エッジ領域Ｅａ内に位置する画素である。図６（Ｃ）の局所エッジ画像ＬＥＩでは、衣服Ｓｓや胸ポケットＰＣｓの輪郭のエッジを構成する画素は、高い確率で局所エッジ画素ＬＥｐとして特定されているが、衣服Ｓｓの布目の微細な構造のエッジを構成する画素は、あまり局所エッジ画素ＬＥｐとして特定されていない。すなわち、局所エッジ画像データでは、単純エッジ画像データと比較して、オブジェクトの輪郭等の局所的なエッジを構成する画素が、画像全体に分散するエッジを構成する画素と区別して、精度良く特定されている。

対象画像データとして媒体画像データを用いて図５のマッチング処理を実行することによって生成される局所エッジ画像データが、上述した処理済媒体画像データ（図３（Ｂ）のＳ２０５、図４（Ｅ））である。対象画像データとして部分見本画像データを用いて図５のマッチング処理を実行することによって生成される局所エッジ画像データが、上述したテンプレート画像データ（図３（Ａ）のＳ１１０、図４（Ｃ））である。

以上説明した本実施例によれば、ＣＰＵ３１０は、対象画像（例えば、媒体画像Ｉｓ）内に複数個の大ブロックＬＢと、大ブロックＬＢよりも小さな複数個の小ブロックＳＢ小領域とを設定する（図７のＳ４１５、Ｓ４２５、図８）。ＣＰＵ３１０は、複数個の小ブロックＳＢのそれぞれの輝度値合計値Ｔと、複数個の大ブロックＬＢのそれぞれの中央値Ｍと、を算出する（図７のＳ４２０、Ｓ４３５）。ＣＰＵ３１０は、複数個の小ブロックＳＢのそれぞれについて、小ブロックＳＢの輝度値合計値Ｔと、小ブロックＳＢを含む大ブロックＬＢの中央値Ｍと、の比較に基づいて、小ブロックＳＢが局所エッジ領域であるか否かを判断する（図７のＳ４４０～Ｓ４５０）。ＣＰＵ３１０は、局所エッジ領域であるか否かの判断結果を用いて、対象画像内の局所エッジ画素を示す局所エッジ画像データを生成する（図７のＳ４５５、図５のＳ３２０）。

大ブロックＬＢの特徴量である中央値Ｍには、対象画像の全体的な特徴が反映されやすく、小ブロックＳＢの特徴量である輝度値合計値Ｔには、対象画像の局所的な特徴が反映されやすい。本実施例によれば、小ブロックＳＢの輝度値合計値Ｔと小ブロックＳＢを含む大ブロックＬＢの中央値Ｍとの比較に基づいて、小ブロックＳＢが局所エッジ領域であるか否かを判断するので、対象画像内のオブジェクトのエッジを精度良く特定できる。例えば、対象画像の全体に分布する分散エッジとは異なる局所エッジを含む小ブロックＳＢを局所エッジ領域Ｅａとして精度良く特定できる。具体的には、画像内に局所的に存在するオブジェクトのエッジ（例えば、衣服Ｓｓの胸ポケットＰＣｓの輪郭のエッジ（図４（Ｄ）））を含む小ブロックＳＢを、媒体画像Ｉｓの全体に広がるエッジ（例えば、衣服Ｓｓの布目を構成するエッジ）のみを含む領域とは区別して特定し得る。

例えば、図６（Ｂ）の局所エッジ領域画像ＡＩでは、ポケット存在領域ＡＡ内において、胸ポケットＰＣｓの輪郭のエッジを含む小ブロックＳＢが、局所エッジ領域Ｅａとして比較的高確率で特定されている。また、衣服Ｓｓの布目を構成するエッジを含む小ブロックＳＢは、比較的高確率で局所エッジ領域Ｅａから除外できている。このために、最終的に生成される図６（Ｃ）の局所エッジ画像ＬＥＩでは、図６（Ａ）の単純エッジ画像ＥＩと比較して、衣服Ｓｓの布目を構成するエッジが局所エッジ画素ＬＥｐから比較的高い確率で除外されるとともに、胸ポケットＰＣｓや衣服Ｓｓの輪郭を構成するエッジは比較的高い確率で局所エッジ画素ＬＥｐとして維持される。

そして、本実施例によれば、マッチング前処理の対象画像データは、媒体画像Ｉｓを示す媒体画像データを含む。すなわち、ＣＰＵ３１０は、媒体画像データを対象画像データとして、マッチング前処理を実行することによって、局所エッジ画像データである処理済媒体画像データを生成する（図３（Ｂ）のＳ２０５）。そして、該処理済媒体画像データを用いるパターンマッチングを実行することによって、媒体画像Ｉｓ内のオブジェクトである胸ポケットＰＣｓを特定する（図３（Ｂ）のＳ２１０）。この結果、媒体画像Ｉｓ内の胸ポケットＰＣｓの輪郭のエッジが精度良く特定された処理済媒体画像データを用いてパターンマッチングを実行できるので、媒体画像Ｉｓ内の胸ポケットＰＣｓを精度良く特定できる。

例えば、図６（Ｃ）の局所エッジ画像ＬＥＩに示すように、胸ポケットＰＣｓの輪郭を構成するエッジを全て維持できる訳ではなく、布目を構成するエッジを全て除外できる訳ではない。しかしながら、局所エッジ画像データである処理済媒体画像データを用いて、図３（Ｂ）のＳ２１０にてマッチング処理を行う際に、マッチングの精度を十分に向上できる精度で、局所エッジ画像ＬＥＩでは胸ポケットＰＣｓの輪郭を構成するエッジ画素が局所エッジ画素ＬＥｐとして特定できている。

また、本実施例によれば、パターンマッチングにおいて用いるべきエッジ画素の個数を削減できるので、パターンマッチングの高速化を実現できる。

さらに、本実施例によれば、マッチング前処理の対象画像データは、部分見本画像ＰＩｔを示す部分見本画像データを含む。すなわち、ＣＰＵ３１０は、部分見本画像データを対象画像データとして、マッチング前処理を実行することによって、局所エッジ画像データであるテンプレート画像データを生成する（図３（Ａ）のＳ１１５）。そして、該テンプレート画像データを用いるパターンマッチングを実行することによって、媒体画像Ｉｓ内のオブジェクトである胸ポケットＰＣｓを特定する（図３（Ｂ）のＳ２１０）。この結果、テンプレート画像ＴＩ（図４（Ｃ））においても、胸ポケットＰＣｔの輪郭を示すエッジが高い確率で維持され、布目を構成するエッジが高い確率で除外される。したがって、パターンマッチングによって、媒体画像Ｉｓ内の胸ポケットＰＣｓをさらに精度良く特定できる。

ここで、小ブロックＳＢの特徴量である輝度値合計値Ｔは、上述のように、小ブロックＳＢの画素数Ｎで除すると、平均値（Ｔ／Ｎ）となる。このために、輝度値合計値Ｔは、小ブロックＳＢ内の複数個の画素の平均値に関する値である、と言うことができる。そして、大ブロックＬＢの特徴量は、中央値Ｍである。このように、本実施例では、小ブロックＳＢの特徴量は、平均値に関する値であり、大ブロックＬＢの特徴量は、中央値Ｍに関する値である。この結果、適切な特徴量が用いられるので、画像内のオブジェクトのエッジをさらに精度良く特定できる。

さらに、詳しく説明する。図８（Ｂ）に示すように、大ブロックＬＢには、布目の微細なエッジなどの分散エッジＳＥを含む地色部分ＢＳと、胸ポケットＰＣｓなどの局所的なオブジェクトの輪郭のエッジＬＥと、が含まれている。このような場合には、大ブロックＬＢは、地色部分ＢＳと輪郭のエッジＬＥとを含む小ブロックＳＢａと、地色部分ＢＳを含み、輪郭のエッジＬＥを含まない小ブロックＳＢｂと、を含む（図８（Ａ））。

図１０は、ヒストグラムの一例を示す図である。図１０（Ａ）には、図８（Ｂ）の大ブロックＬＢのヒストグラムが図示されている。図１０（Ｂ）には、図８（Ｂ）の小ブロックＳＢａのヒストグラムが図示されている。図１０（Ｃ）には、図８（Ｂ）の小ブロックＳＢｂのヒストグラムが図示されている。各ヒストグラムは、横軸に輝度値を取り、縦軸に輝度値の各クラスに分類された画素の数を取ったグラフである。

図１０（Ａ）の大ブロックＬＢのヒストグラムは、地色部分ＢＳに対応する第１の山部ＭＰ１と、輪郭のエッジＬＥに対応する第２の山部ＭＰ２と、を含んでいる。地色部分ＢＳは、単色の布地を示す部分であるので、地色部分ＢＳに対応する第１の山部ＭＰ１は、一つのピークＰｋ１を有し、正規分布に従う形状になると考えられる。地色部分ＢＳは、布目などの微細な構造を有するために輝度のムラがある。このために、第１の山部ＭＰ１は、比較的幅が広い形状となっている。輪郭のエッジＬＥは、細く濃い影を形成している単色の部分であるので、地色部分ＢＳよりも輝度が大幅に低い。このために、輪郭のエッジＬＥに対応する第２の山部ＭＰ２は、一つのピークＰｋ２を有し、正規分布に従う形状になる。ここで、輪郭のエッジＬＥは、細い線状の部分であるので、地色部分ＢＳよりも画素数が大幅に少ない。このことから、大ブロックＬＢの中央値Ｍは、ほぼ第１の山部ＭＰ１のピークＰｋ１と一致すると考えられる。大ブロックＬＢの中央値Ｍに代えて、大ブロックＬＢの平均値を用いると、例えば、ピークＰｋ１とピークＰｋ２との間が大きく離れている場合に、ピークＰｋ２の影響が強くなり、平均値がピークＰｋ１よりもピークＰｋ２側にずれやすい。大ブロックＬＢの特徴量は、輪郭のエッジＬＥの有無に拘わらずに、大ブロックＬＢの地色部分ＢＳの特徴を示すことが好ましいので、輪郭のエッジＬＥの有無に拘わらずに、ピークＰｋ１の値に近い値を取ることが好ましい。このために、大ブロックＬＢの特徴量としては、平均値よりも中央値Ｍを用いることが好ましい。

図１０（Ｂ）の小ブロックＳＢａのヒストグラムは、地色部分ＢＳに対応する第１の山部ＭＰ１ａと、輪郭のエッジＬＥに対応する第２の山部ＭＰ２ａと、を含んでいる。小ブロックＳＢａのヒストグラムの第１の山部ＭＰ１ａのピークＰｋ１ａの位置、および、第２の山部ＭＰ２ａのピークＰｋ２ａの位置は、図１０（Ａ）の大ブロックＬＢのヒストグラムのピークＰｋ１、Ｐｋ２の位置とほぼ同じである。小ブロックＳＢは、大ブロックＬＢよりも小さいために、輪郭のエッジＬＥが含まれる確率は、大ブロックＬＢよりも小さいが、輪郭のエッジＬＥが含まれた場合には、小ブロックＳＢの全画素数に占める輪郭のエッジＬＥの画素数の割合は高くなる。このために、小ブロックＳＢａのヒストグラムにおいて第１の山部ＭＰ１ａのピークＰｋ１ａに対する第２の山部ＭＰ２ａのピークＰｋ２ａの相対的な高さは、大ブロックＬＢのヒストグラムにおけるピークＰｋ１に対するピークＰｋ２の相対的な高さよりも高くなっている。

小ブロックＳＢｂは、地色部分ＢＳを含むが、輪郭のエッジＬＥを含まない（図８（Ａ））。このために、図１０（Ｃ）の小ブロックＳＢｂのヒストグラムは、地色部分ＢＳに対応する第１の山部ＭＰ１ｂを含み、輪郭のエッジＬＥに対応する山部を含んでいない。小ブロックＳＢｂのヒストグラムの第１の山部ＭＰ１ｂのピークＰｋ１ｂの位置は、図１０（Ａ）の大ブロックＬＢのヒストグラムのピークＰｋ１の位置とほぼ同じである。

小ブロックＳＢａのように、小ブロックＳＢに輪郭のエッジＬＥが含まれる場合には、輪郭のエッジＬＥの画素が占める割合は比較的高くなるので、小ブロックＳＢの平均値には、小ブロックＳＢに輪郭のエッジＬＥが含まれる場合と含まれない場合との間で差が生じる。具体的には、図８（Ｂ）の小ブロックＳＢｂには輪郭のエッジＬＥが含まれないので、図１０（Ｃ）の小ブロックＳＢｂの平均値Ａｂは、第１の山部ＭＰ１ｂのピークＰｋ１ｂとほぼ同じになる。これに対して、図８（Ｂ）の小ブロックＳＢａには輪郭のエッジＬＥが含まれるので、図１０（Ｂ）の小ブロックＳＢａの平均値Ａａは、第１の山部ＭＰ１ａのピークＰｋ１ａよりもピークＰｋ１ｂ側にずれる。このような特徴量の差は、特徴量として中央値Ｍを用いる場合よりも平均値を用いる場合の方が現れやすい。特に第１の山部のピークＰｋ１ａ、Ｐｋ１ｂと、第２の山部のピークＰｋ２ａと、が離れている場合には、平均値を用いることが好ましい。

上述のように、大ブロックＬＢの中央値Ｍは、第１の山部ＭＰ１、ＭＰａ、ＭＰｂのピークＰｋ１、Ｐｋ１ａ、Ｐｋ１ｂとほぼ等しい。このために、小ブロックＳＢに輪郭のエッジＬＥが含まれる場合には、大ブロックＬＢの中央値Ｍと小ブロックＳＢの平均値との差が、小ブロックＳＢに輪郭のエッジＬＥが含まれない場合よりも大きくなる。

以上のように、大ブロックＬＢの特徴量として中央値Ｍを用い、小ブロックＳＢの特徴量として平均値を用いることで、画像内の局所的なオブジェクトのエッジ、例えば、胸ポケットＰＣｓの輪郭を構成するエッジをさらに精度良く特定できる。

さらに、図９（Ａ）を参照して説明したように、本実施例にて設定される複数個の小ブロックＳＢは、第１の小ブロック（例えば、図９（Ａ）のＳＢ１ｂ）と、第１の小ブロックと一部が重なり、第１の小ブロックの外縁が内部を通る第２の小ブロック（例えば、図９（Ａ）のＳＢ２ａ）と、を含む。ＣＰＵ３１０は、第１の小ブロックと第２の小ブロックとの少なくとも一方が、大ブロックＬＢの特徴量（中央値Ｍ）と小ブロックＳＢの特徴量（輝度値合計値Ｔ）とに基づく判断条件、本実施例では、｛（Ｍ×Ｎ）－Ｔ｝＞ＴＨを満たす場合に、第１の小ブロックは局所エッジ領域であると判断する（図７のＳ４４０～Ｓ４５５）。この結果、例えば、ＣＰＵ３１０は、第１の小ブロックの外縁に沿って局所エッジが存在する場合であっても第１の小ブロックは局所エッジ領域であると適切に判断することができる。したがって、局所エッジの検出漏れを抑制できる。例えば、図９（Ａ）の第１の小ブロックＳＢ１ｂと小ブロックＳＢ１ｃとの境界に、局所エッジが存在する場合には、局所エッジを構成する画素のうちの一部だけが小ブロックＳＢ１ｂに含まれ、残りの一部だけが小ブロックＳＢ１ｃに含まれる場合がある。この場合には、小ブロックＳＢ１ｂも小ブロックＳＢ１ｃのいずれにも、局所エッジを構成する十分な個数の画素が含まれず、小ブロックＳＢ１ｂも小ブロックＳＢ１ｃのいずれも判断条件を満たさずに、局所エッジ領域であると判定されない可能性がある。一方で、小ブロックＳＢ１ｂと小ブロックＳＢ１ｃとの境界に、局所エッジが存在する場合には、当該局所エッジの全体が、第２の小ブロックＳＢ２ａに含まれるので、第２の小ブロックＳＢ２ａは、上記の判断条件を満たして適切に局所エッジ領域であると判定される。このように、本実施例では、第１の小ブロックＳＢ１ｂと小ブロックＳＢ１ｃとの境界に、局所エッジが存在する場合であっても、局所エッジの検出漏れを抑制することができる。

さらに、本実施例によれば、ＣＰＵ３１０は、図５のＳ３００のエッジ検出処理によってエッジを構成する画素であると判断され、かつ、図５の３１０によって局所エッジ領域であると判断された小ブロックＳＢに含まれる画素を、局所エッジ画素として示す局所エッジ画像データを生成する（図５のＳ３２０）。この結果、画素ごとに画像内の局所的なオブジェクトのエッジが精度良く特定されたエッジ画像データを生成することができる。

以上の説明から解るように、本実施例の小ブロックＳＢは、小領域の例であり、大ブロックＬＢは、大領域の例である。本実施例の中央値Ｍは、第１特徴量の例であり、輝度値合計値Ｔは、第２特徴量の例である。本実施例の媒体画像データは、第１画像データの例であり、見本画像データは、第２画像データの例である。

Ｂ．変形例
（１）上記実施例では、局所エッジ画像データを、処理済媒体画像データおよびテンプレート画像データとして用いて、衣服Ｓ内の印刷対象領域を特定している。これに限らず、局所エッジ画像データは、他の様々な用途に用いられる。例えば、用紙内の印刷対象領域を特定するために、用紙内の印刷対象領域を示すマーカを特定するために、用紙をスキャンして得られるスキャンデータの局所エッジ画像データが用いられても良い。また、工業部品をロボットで操作するために、撮像画像内の工業部品を特定する際に、撮像画像データの局所エッジ画像データが用いられても良い。また、撮像画像やスキャン画像内のオブジェクトを特定するために限らず、例えば、撮像画像やスキャン画像内の局所エッジのみを強調する局所エッジ強調処理を行うために、局所エッジ画像データを用いて強調すべきエッジが特定されても良い。

（２）上記実施例では、局所エッジ領域データと単純エッジ画像データとを用いて、最終的に局所エッジ画像データを生成している（図５のＳ３２０）。これに変えて、局所エッジ領域データを粗いエッジ画像データとして用いて、パターンマッチング処理が実行されても良い。この場合には、実施例よりもマッチングの精度は低下し得るが、マッチング速度をさらに高速にすることができる。

（３）上記実施例では、媒体画像データと部分見本画像データとの両方に、マッチング前処理を実行して、パターンマッチングに用いる処理済媒体画像データとテンプレート画像とが生成される。これに代えて、テンプレート画像は、マッチング前処理を用いることなく、生成されても良い。例えば、上述のように特定対象のオブジェクトが工業部品である場合には、該工業部品のＣＡＤデータを用いて、線画でオブジェクトを表現するテンプレート画像データが生成されても良い。

（４）上記実施例では、大ブロックＬＢの特徴量として中央値Ｍが用いられ、小ブロックＳＢの特徴量として平均値に関する値である輝度値合計値Ｔが用いられている。これに代えて、他の特徴量が用いられても良い。例えば、大ブロックＬＢの特徴量としても平均値に関する値が用いられ得る。例えば、特徴量としてヒストグラムを解析して得られる数値が用いられても良い。例えば、大ブロックＬＢの特徴量としてヒストグラムにおいて最も高い山部のピーク値が用いられ、小ブロックＳＢの特徴量としてヒストグラムにおいて基準以上の高さを有する１以上の山部のピーク値の平均値が用いられても良い。

（５）上記実施例では、大ブロックＬＢおよび小ブロックＳＢの設定方法は、一例であり、これに限られない。例えば、大ブロックＬＢおよび小ブロックＳＢは、互いに重ならないように設定されても良い。また、大ブロックＬＢは、処理対象の注目小ブロックごとに、注目小ブロックを中心とし、注目小ブロックよりも大きなブロックであっても良い。また、大ブロックＬＢに代えて、注目小ブロックを含む円形の領域が用いられても良い。

（６）図３（Ａ）のテンプレート登録処理および図３（Ｂ）の印刷処理の全部または一部を実行する装置は、端末装置３００に代えて、他の種々の装置であってよい。例えば、プリンタ２００のＣＰＵ２１０や、撮像装置４００のＣＰＵが、図３（Ａ）のテンプレート登録処理および図３（Ｂ）の印刷処理を実行しても良い。この場合には、端末装置３００は不要である。また、図３（Ａ）のテンプレート登録処理および図３（Ｂ）の印刷処理を実行する装置は、プリンタ２００、端末装置３００、撮像装置４００の少なくとも１つとインターネットを介して接続されたサーバであっても良い。この場合に、サーバは、複数個の互いに通信可能な計算機によって構成されるいわゆるクラウドサーバであっても良い。

（７）上記各実施例において、ハードウェアによって実現されていた構成の一部をソフトウェアに置き換えるようにしてもよく、逆に、ソフトウェアによって実現されていた構成の一部あるいは全部をハードウェアに置き換えるようにしてもよい。

また、本発明の機能の一部または全部がコンピュータプログラムで実現される場合には、そのプログラムは、コンピュータ読み取り可能な記録媒体（例えば、一時的ではない記録媒体）に格納された形で提供することができる。プログラムは、提供時と同一または異なる記録媒体（コンピュータ読み取り可能な記録媒体）に格納された状態で、使用され得る。「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」は、メモリーカードやＣＤ－ＲＯＭのような携帯型の記録媒体に限らず、各種ＲＯＭ等のコンピュータ内の内部記憶装置や、ハードディスクドライブ等のコンピュータに接続されている外部記憶装置も含み得る。

以上、実施例、変形例に基づき本発明について説明してきたが、上記した発明の実施の形態は、本発明の理解を容易にするためのものであり、本発明を限定するものではない。本発明は、その趣旨を逸脱することなく、変更、改良され得ると共に、本発明にはその等価物が含まれる。

１００…印刷機構,１０００…印刷システム,１１０…印刷ヘッド,１２０…ヘッド駆動部,１３０…主走査部,１４０…搬送部,１４２…プラテン,１４４…トレイ,２００…プリンタ,２０１…筐体,２１０…ＣＰＵ,２２０…不揮発性記憶装置,２３０…揮発性記憶装置,２６０…操作部,２７０…表示部,２８０…通信部,３００…端末装置,３１０…ＣＰＵ,３２０…不揮発性記憶装置,３３０…揮発性記憶装置,３６０…操作部,３７０…表示部,３８０…通信部,４００…撮像装置,ＡＩ…局所エッジ領域画像,ＥＩ…単純エッジ画像,Ｉｓ…媒体画像,Ｉｔ…見本画像,ＬＢ…大ブロック,ＬＥＩ…局所エッジ画像,ＰＧ１,ＰＧ２…コンピュータプログラム,ＰＩｔ…部分見本画像,ＳＢ…小ブロック,ＴＩ…テンプレート画像

Claims (9)

1. コンピュータプログラムであって、
   対象画像を示す対象画像データを取得する画像取得処理と、
   前記対象画像内に複数個の大領域と前記大領域よりも小さな複数個の小領域とを設定する領域設定処理であって、前記小領域と前記大領域とはそれぞれ複数個の画素を含む、前記領域設定処理と、
   複数個の前記小領域のそれぞれの第１特徴量と、複数個の前記大領域のそれぞれの第２特徴量と、を算出する算出処理であって、前記第１特徴量は前記小領域内の複数個の画素の値を用いて算出され、前記第２特徴量は前記大領域内の複数個の画素の値を用いて算出される、前記算出処理と、
   複数個の前記小領域のそれぞれについて、前記小領域の前記第１特徴量と前記小領域を含む前記大領域の前記第２特徴量との比較に基づいて、前記小領域がエッジを含むエッジ領域であるか否かを判断する判断処理と、
   前記エッジ領域であるか否かの判断結果を用いて、前記対象画像内のエッジを示すエッジ画像データを生成する生成処理と、
   をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
2. 請求項１に記載のコンピュータプログラムであって、
   前記対象画像データは、第１画像を示す第１画像データを含み、
   前記コンピュータプログラムは、
   前記第１画像データに対して前記領域設定処理と前記算出処理と前記判断処理と前記生成処理とを実行して、第１エッジ画像データを生成する処理と、
   前記第１エッジ画像データと、オブジェクトに対応するテンプレート画像を示すテンプレート画像データと、を用いるパターンマッチングを実行することによって、前記対象画像内のオブジェクトを特定する処理と、
   をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム。
3. 請求項２に記載のコンピュータプログラムであって、
   前記対象画像データは、さらに、オブジェクトを示す第２画像データを含み、
   前記コンピュータプログラムは、さらに、
   前記第２画像データに対して前記領域設定処理と前記算出処理と前記判断処理と前記生成処理とを実行して、第２エッジ画像データを生成する処理
   をコンピュータに実行させ、
   前記パターンマッチングは、前記第２エッジ画像データを前記テンプレート画像データとして用いて実行される、コンピュータプログラム。
4. 請求項１～３のいずれかに記載のコンピュータプログラムであって、
   前記第１特徴量は、前記小領域内の複数個の画素の平均値に関する値であり、
   前記第２特徴量は、前記大領域内の複数個の画素の中央値に関する値である、コンピュータプログラム。
5. 請求項４に記載のコンピュータプログラムであって、
   前記判断処理は、前記第１特徴量と前記第２特徴量との差が基準より大きい場合に、前記小領域は前記エッジ領域であると判断する処理である、コンピュータプログラム。
6. 請求項１～５のいずれかに記載のコンピュータプログラムであって、
   複数個の前記小領域は、第１の小領域と、前記第１の小領域と一部が重なる第２の小領域であって前記第１の小領域の外縁が内部を通る前記第２の小領域と、を含み、
   前記判断処理は、前記第１の小領域と前記第２の小領域との少なくとも一方が、前記第１特徴量と前記第２特徴量とに基づく判断条件を満たす場合に、前記第１の小領域は前記エッジ領域であると判断する、コンピュータプログラム。
7. 請求項１～６のいずれかに記載のコンピュータプログラムであって、さらに、
   前記対象画像データに対して画素ごとにエッジを構成する画素であるか否かを判断するエッジ検出処理をコンピュータに実行させ、
   前記生成処理は、前記エッジ検出処理によって前記エッジを構成する画素であると判断され、かつ、前記判断処理によって前記エッジ領域であると判断された前記小領域に含まれる画素をエッジ画素として示す前記エッジ画像データを生成する処理である、コンピュータプログラム。
8. 画像処理装置であって、
   対象画像を示す対象画像データを取得する画像取得部と、
   前記対象画像内に複数個の大領域と前記大領域よりも小さな複数個の小領域とを設定する領域設定部であって、前記小領域と前記大領域とはそれぞれ複数個の画素を含む、前記領域設定部と、
   複数個の前記小領域のそれぞれの第１特徴量と、複数個の前記大領域のそれぞれの第２特徴量と、を算出する算出部であって、前記第１特徴量は前記小領域内の複数個の画素の値を用いて算出され、前記第２特徴量は前記大領域内の複数個の画素の値を用いて算出される、前記算出部と、
   複数個の前記小領域のそれぞれについて、前記小領域の前記第１特徴量と前記小領域を含む前記大領域の前記第２特徴量とを用いて、前記小領域がエッジを含むエッジ領域であるか否かを判断する判断部と、
   前記エッジ領域であるか否かの判断結果を用いて、前記対象画像内のエッジを示すエッジ画像データを生成する生成部と、
   を備える画像処理装置。
9. 対象画像を示す対象画像データを取得する画像取得工程と、
   前記対象画像内に複数個の大領域と前記大領域よりも小さな複数個の小領域とを設定する領域設定工程であって、前記小領域と前記大領域とはそれぞれ複数個の画素を含む、前記領域設定工程と、
   複数個の前記小領域のそれぞれの第１特徴量と、複数個の前記大領域のそれぞれの第２特徴量と、を算出する算出工程であって、前記第１特徴量は前記小領域内の複数個の画素の値を用いて算出され、前記第２特徴量は前記大領域内の複数個の画素の値を用いて算出される、前記算出工程と、
   複数個の前記小領域のそれぞれについて、前記小領域の前記第１特徴量と前記小領域を含む前記大領域の前記第２特徴量とを用いて、前記小領域がエッジを含むエッジ領域であるか否かを判断する判断工程と、
   前記エッジ領域であるか否かの判断結果を用いて、前記対象画像内のエッジを示すエッジ画像データを生成する生成工程と、
   を備える画像処理方法。
   
   
   

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