JP2603946B2 - 画像間の対応領域の検出装置 - Google Patents
画像間の対応領域の検出装置Info
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Description
【発明の詳細な説明】 ［産業上の利用分野］ 本発明は、複数の画像間で、より簡便に対応領域を検
出することのできる画像間の対応領域の検出装置に関す
る。
出することのできる画像間の対応領域の検出装置に関す
る。
［従来の技術］ 近年、多様且つ多量の情報を担うことのできる画像情
報は、広範囲の分野で、その有用性が高められてきてい
る。
報は、広範囲の分野で、その有用性が高められてきてい
る。
ところで、リモートセンシング（遠隔探査）画像やカ
ラー画像に代表される複数の濃淡画像によって構成され
る多次元画像等において、各濃淡画像の実面での形状分
布に相関がある場合を考える。これらの濃淡画像や３原
色画像内の互いに対応する領域を異なる画像間で探し出
す場合、従来は、例えば相関演算を行なって、その値が
最大になる領域を見出すことにより行なわれていた。こ
の方法としては、例えば、Proceeding ICASSP86,vol3,1
785〜1788（1986）に記載されている位相相関法を挙げ
ることができる。この位相相関法は、赤、緑、青の３原
色画像で構成されるカラー画像において、各原色画像の
対応画素の位置がずれている場合に、これを補正するこ
とを目的として、対応領域を検出するものである。
ラー画像に代表される複数の濃淡画像によって構成され
る多次元画像等において、各濃淡画像の実面での形状分
布に相関がある場合を考える。これらの濃淡画像や３原
色画像内の互いに対応する領域を異なる画像間で探し出
す場合、従来は、例えば相関演算を行なって、その値が
最大になる領域を見出すことにより行なわれていた。こ
の方法としては、例えば、Proceeding ICASSP86,vol3,1
785〜1788（1986）に記載されている位相相関法を挙げ
ることができる。この位相相関法は、赤、緑、青の３原
色画像で構成されるカラー画像において、各原色画像の
対応画素の位置がずれている場合に、これを補正するこ
とを目的として、対応領域を検出するものである。
［発明が解決しようとする問題点］ この位相相関法によれば、確かに精度良く対応領域を
探すことが可能であるが、この位相相関法では、対象領
域についていちいちフーリエ変換及び逆フーリエ変換を
実行しなければならず、計算量が膨大になるため、処理
時間を短縮するには特殊で大がかりな専用回路を必要と
する等、実用上問題がある。
探すことが可能であるが、この位相相関法では、対象領
域についていちいちフーリエ変換及び逆フーリエ変換を
実行しなければならず、計算量が膨大になるため、処理
時間を短縮するには特殊で大がかりな専用回路を必要と
する等、実用上問題がある。
［発明の目的］ 本発明は上記事情に鑑みてなされたものであり、複数
の画像間で、より簡便に対応領域を検出することのでき
る画像間の対応領域の検出装置を提供することを目的と
している。
の画像間で、より簡便に対応領域を検出することのでき
る画像間の対応領域の検出装置を提供することを目的と
している。
［問題点を解決するための手段］ 画像間の対応領域の検出装置の発明の一つは、複数の
濃淡画像を格納し、この各濃淡画像からそれぞれ特定の
設定領域を抽出して出力する画像メモリと、前記複数の
濃淡画像毎に設定された濃度値を表す座標軸が張る多次
元空間において、前記抽出された各設定領域にてそれぞ
れ同一位置を占める画素の濃度値を各座標成分とする点
の集合である多次元ヒストグラムを算出し、この多次元
ヒストグラムが最大の分布幅を示すところの主成分方向
を検出し、この主成分方向に対する法線ベクトルの各成
分を算出する主成分分析器と、前記抽出された各設定領
域にてそれぞれ同一位置を占める画素の濃度値を各座標
成分とする点の位置ベクトルと前記法線ベクトルとの内
積値を演算する変換手段と、この変換手段にて演算され
た前記内積値について、前記設定領域上の分散を計算す
る分散計算手段と、この分散計算手段によって計算され
た分散値が最小となる前記特定の設定領域の組を検出す
る対応領域検出手段とを具備している。
濃淡画像を格納し、この各濃淡画像からそれぞれ特定の
設定領域を抽出して出力する画像メモリと、前記複数の
濃淡画像毎に設定された濃度値を表す座標軸が張る多次
元空間において、前記抽出された各設定領域にてそれぞ
れ同一位置を占める画素の濃度値を各座標成分とする点
の集合である多次元ヒストグラムを算出し、この多次元
ヒストグラムが最大の分布幅を示すところの主成分方向
を検出し、この主成分方向に対する法線ベクトルの各成
分を算出する主成分分析器と、前記抽出された各設定領
域にてそれぞれ同一位置を占める画素の濃度値を各座標
成分とする点の位置ベクトルと前記法線ベクトルとの内
積値を演算する変換手段と、この変換手段にて演算され
た前記内積値について、前記設定領域上の分散を計算す
る分散計算手段と、この分散計算手段によって計算され
た分散値が最小となる前記特定の設定領域の組を検出す
る対応領域検出手段とを具備している。
発明の二つは、２つの濃淡画像を格納し、この各濃淡
画像からそれぞれ特定の設定領域を抽出して出力する画
像メモリと、前記抽出された各設定領域にてそれぞれ同
一位置を占める画素の濃度値の除算値を算出する除算値
算出手段と、この除算値算出手段により算出された除算
値について、前記設定領域上の分散を計算する分散計算
手段と、この分散計算手段によって計算された分散値が
最小となる前記特定の設定領域の組を検出する対応領域
検出手段とを具備している。
画像からそれぞれ特定の設定領域を抽出して出力する画
像メモリと、前記抽出された各設定領域にてそれぞれ同
一位置を占める画素の濃度値の除算値を算出する除算値
算出手段と、この除算値算出手段により算出された除算
値について、前記設定領域上の分散を計算する分散計算
手段と、この分散計算手段によって計算された分散値が
最小となる前記特定の設定領域の組を検出する対応領域
検出手段とを具備している。
［作用］ 複数の画像内のそれぞれの領域が互いに対応する領域
である場合には、相互の濃度分布の分散が最も小さくな
る。従って、相互の濃度分布の分散が最小となる領域の
組を検出することにより、対応領域が検出される。
である場合には、相互の濃度分布の分散が最も小さくな
る。従って、相互の濃度分布の分散が最小となる領域の
組を検出することにより、対応領域が検出される。
［実施例］ 以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。
第１図ないし第３図は本発明の第１実施例に係り、第
１図は本実施例を実現する回路の構成図、第２図は本実
施例の処理を示すフローチャート、第３図は相互の濃度
分布を示す説明図である。
１図は本実施例を実現する回路の構成図、第２図は本実
施例の処理を示すフローチャート、第３図は相互の濃度
分布を示す説明図である。
第１図において、画像メモリ1a,1bには、異なる濃淡
画像A,Bが１フレームずつ格納されている。この濃淡画
像A,B内には、それぞれ演算対象領域X,Yが設定され、そ
れぞれの設定領域X,Yの画像信号は、画素ごとに加算器2
a,2bに送出され、この加算器2a,2bとメモリ3a,3bとによ
って前記設定領域X,Yの画像信号の濃度値f,hの合計が算
出されるようになっている。この濃度値f,hの合計は、
それぞれ除算器4a,4bによって設定領域X,Yの画素数で除
算され、前記設定領域X,Yの平均濃度値〈ｆ〉，〈ｈ〉
が算出され、この平均濃度値〈ｆ〉，〈ｈ〉はそれぞれ
メモリ5a,5bに格納されるようになっている。
画像A,Bが１フレームずつ格納されている。この濃淡画
像A,B内には、それぞれ演算対象領域X,Yが設定され、そ
れぞれの設定領域X,Yの画像信号は、画素ごとに加算器2
a,2bに送出され、この加算器2a,2bとメモリ3a,3bとによ
って前記設定領域X,Yの画像信号の濃度値f,hの合計が算
出されるようになっている。この濃度値f,hの合計は、
それぞれ除算器4a,4bによって設定領域X,Yの画素数で除
算され、前記設定領域X,Yの平均濃度値〈ｆ〉，〈ｈ〉
が算出され、この平均濃度値〈ｆ〉，〈ｈ〉はそれぞれ
メモリ5a,5bに格納されるようになっている。
前記設定領域X,Yの画像信号の濃度値f,hは、画素ごと
に減算器6a,6bにも送出され、この減算器6a,6bによっ
て、前記平均濃度値〈ｆ〉，〈ｈ〉との減算が行なわ
れ、その演算結果ｆ−〈ｆ〉,h−〈ｈ〉は、乗算器もし
くはルックアップテーブルメモリで構成される２乗器7
a,7bで２乗されるようになっている。前記２乗器7a,7b
で得られる演算結果は、加算器８で加算され、d2＝（ｆ
−〈ｆ〉）２＋（ｈ−〈ｈ〉）２が得られるようになっ
ている。
に減算器6a,6bにも送出され、この減算器6a,6bによっ
て、前記平均濃度値〈ｆ〉，〈ｈ〉との減算が行なわ
れ、その演算結果ｆ−〈ｆ〉,h−〈ｈ〉は、乗算器もし
くはルックアップテーブルメモリで構成される２乗器7
a,7bで２乗されるようになっている。前記２乗器7a,7b
で得られる演算結果は、加算器８で加算され、d2＝（ｆ
−〈ｆ〉）２＋（ｈ−〈ｈ〉）２が得られるようになっ
ている。
さらに、前記加算器８で得られる演算結果d2は、加算
器９とメモリ10とにより、前記設定領域X,Y内の全画素
について加算され、除算器11によって前記設定領域X,Y
の画素数で除算されて、d2の平均〈d2〉が得られるよう
になっている。
器９とメモリ10とにより、前記設定領域X,Y内の全画素
について加算され、除算器11によって前記設定領域X,Y
の画素数で除算されて、d2の平均〈d2〉が得られるよう
になっている。
また、一方で前記加算器８からの出力d2は、ルックア
ップテーブルメモリ12に送出され、このルックアップテ
ーブルメモリ12によって平方根ｄが得られるようになっ
ている。このルックアップテーブルメモリ12の出力ｄ
は、加算器13とメモリ14とによって、前記設定領域X,Y
内の全画素について加算され、除算器15によって前記設
定領域X,Yの画素数で除算されて、ｄの平均〈ｄ〉が得
られ、このｄの平均〈ｄ〉は、２乗器16によって２乗さ
れるようになっている。
ップテーブルメモリ12に送出され、このルックアップテ
ーブルメモリ12によって平方根ｄが得られるようになっ
ている。このルックアップテーブルメモリ12の出力ｄ
は、加算器13とメモリ14とによって、前記設定領域X,Y
内の全画素について加算され、除算器15によって前記設
定領域X,Yの画素数で除算されて、ｄの平均〈ｄ〉が得
られ、このｄの平均〈ｄ〉は、２乗器16によって２乗さ
れるようになっている。
前記除算器11の出力〈d2〉及び前記２乗器16の出力
〈d2〉は、減算器17によって減算され、その演算結果は
メモリ18に格納されるようになっている。
〈d2〉は、減算器17によって減算され、その演算結果は
メモリ18に格納されるようになっている。
本実施例では、加算器2a,2bないし減算器17によって
分散計算手段20が構成されており、前記減算器17から得
られる演算結果をＶとすると、このＶは、 Ｖ＝〈d2〉−〈ｄ〉２ で表わされ、これは、前記加算器８までの演算結果ｄの
分散を表わしている。
分散計算手段20が構成されており、前記減算器17から得
られる演算結果をＶとすると、このＶは、 Ｖ＝〈d2〉−〈ｄ〉２ で表わされ、これは、前記加算器８までの演算結果ｄの
分散を表わしている。
この分散Ｖは、対応領域検出手段としてのコントロー
ラ19によって、前記画像A,Bの異なる設定領域X,Yの組の
分散Ｖと大小を比較される。そして、前記分散Ｖが最小
となる領域X,Yの組を対応する領域として検出するよう
になっている。
ラ19によって、前記画像A,Bの異なる設定領域X,Yの組の
分散Ｖと大小を比較される。そして、前記分散Ｖが最小
となる領域X,Yの組を対応する領域として検出するよう
になっている。
次に、第２図及び第３図を参照して本実施例の処理を
説明する。
説明する。
まず、画像メモリ1a,1bに格納された複数の濃淡画像
A,Bのうちの１枚の濃淡画像Ａより特定の設定領域Ｘを
抽出し、他の１枚の濃淡画像Ｂより前記特定の設定領域
Ｘと対応する領域を検出するために設定領域Ｙを抽出す
る。
A,Bのうちの１枚の濃淡画像Ａより特定の設定領域Ｘを
抽出し、他の１枚の濃淡画像Ｂより前記特定の設定領域
Ｘと対応する領域を検出するために設定領域Ｙを抽出す
る。
次に、加算器2a,2bないし加算器８による演算処理に
よって、前記領域X,Yのそれぞれの画像信号の濃度値f,h
からd2＝（ｆ−〈ｆ〉）２＋（ｈ−〈ｈ〉）２を算出す
る。
よって、前記領域X,Yのそれぞれの画像信号の濃度値f,h
からd2＝（ｆ−〈ｆ〉）２＋（ｈ−〈ｈ〉）２を算出す
る。
前記演算結果d2の意味を第３図を参照して説明する。
第３図はf,hの濃度値を直交する２軸にとった面におい
て、それぞれの設定領域X,Y内で同じ位置にある画素の
両画像A,Bにおける濃度f,hを座標（f,h）としてプロッ
トした相互の濃度分布を示すヒストグラム（以下、２次
元ヒストグラムと呼ぶ。）である。この２次元ヒストグ
ラムにおいて、各相互の濃度値の座標（f,h）と、濃度
値の平均の座標（〈ｆ〉，〈ｈ〉）との距離は、 ｄ＝｛（ｆ−〈ｆ〉）２＋（ｈ−〈ｈ〉）２｝1/2 で表される。従って、前記加算器2a,2bないし加算器８
による演算は、各相互の濃度値の座標（f,h）と、濃度
値の平均の座標（〈ｆ〉，〈ｈ〉）との距離ｄの２乗d2
を求めていることになる。
第３図はf,hの濃度値を直交する２軸にとった面におい
て、それぞれの設定領域X,Y内で同じ位置にある画素の
両画像A,Bにおける濃度f,hを座標（f,h）としてプロッ
トした相互の濃度分布を示すヒストグラム（以下、２次
元ヒストグラムと呼ぶ。）である。この２次元ヒストグ
ラムにおいて、各相互の濃度値の座標（f,h）と、濃度
値の平均の座標（〈ｆ〉，〈ｈ〉）との距離は、 ｄ＝｛（ｆ−〈ｆ〉）２＋（ｈ−〈ｈ〉）２｝1/2 で表される。従って、前記加算器2a,2bないし加算器８
による演算は、各相互の濃度値の座標（f,h）と、濃度
値の平均の座標（〈ｆ〉，〈ｈ〉）との距離ｄの２乗d2
を求めていることになる。
次に、前記加算器８の出力d2から、加算器９ないし減
算器17による演算処理によってＶ＝〈d2〉−〈ｄ〉２を
算出し、メモリ18に格納する。この演算結果Ｖは、前記
２次元ヒストグラムにおける各相互の濃度値の座標（f,
h）と、濃度値の平均の座標（〈ｆ〉，〈ｈ〉）との距
離ｄの分散を表している。
算器17による演算処理によってＶ＝〈d2〉−〈ｄ〉２を
算出し、メモリ18に格納する。この演算結果Ｖは、前記
２次元ヒストグラムにおける各相互の濃度値の座標（f,
h）と、濃度値の平均の座標（〈ｆ〉，〈ｈ〉）との距
離ｄの分散を表している。
次に、以上の処理を、前記画像Ａの領域Ｘを不変に
し、画像Ｂの領域Ｙをかえながら繰返し行い、コントロ
ーラ19によって、それぞれの領域X,Yの組の分散Ｖの大
小を比較し、この分散Ｖが最小となる領域Ｙを検出す
る。
し、画像Ｂの領域Ｙをかえながら繰返し行い、コントロ
ーラ19によって、それぞれの領域X,Yの組の分散Ｖの大
小を比較し、この分散Ｖが最小となる領域Ｙを検出す
る。
２つの画像A,B内に設定した領域X,Yが互いに対応する
領域である場合には、前記２次元ヒストグラムにおける
各相互の濃度値の点（f,h）の広がりが最も小さくな
る。従って、前記分散Ｖが最小になる領域の組を検出す
ることにより、対応領域を検出することができる。
領域である場合には、前記２次元ヒストグラムにおける
各相互の濃度値の点（f,h）の広がりが最も小さくな
る。従って、前記分散Ｖが最小になる領域の組を検出す
ることにより、対応領域を検出することができる。
このように本実施例によれば、前記２次元ヒストグラ
ムにおいて設定領域X,Yにおける相互の濃度分布の様子
がどのような形状であっても、各相互の濃度値の座標
（f,h）と、濃度値の平均の座標（〈ｆ〉，〈ｈ〉）と
の距離ｄの分散Ｖの計算という簡便な手段によって対応
領域を検出することができる。
ムにおいて設定領域X,Yにおける相互の濃度分布の様子
がどのような形状であっても、各相互の濃度値の座標
（f,h）と、濃度値の平均の座標（〈ｆ〉，〈ｈ〉）と
の距離ｄの分散Ｖの計算という簡便な手段によって対応
領域を検出することができる。
第４図及び第５図は本発明の第２実施例に係り、第４
図は本実施例を実現する回路の構成図、第５図は相互の
濃度分布を示す説明図である。
図は本実施例を実現する回路の構成図、第５図は相互の
濃度分布を示す説明図である。
本実施例では、画像メモリ1a,1bに格納された異なる
濃淡画像A,Bのそれぞれの設定領域X,Yの画像信号は、画
素ごとにルックアップテーブルメモリ22a,22bに送出さ
れ、このルックアップテーブルメモリ22a,22bによっ
て、それぞれの濃度値f,hが定数α，β倍され、αf,β
ｈに変換される。このルックアップテーブルメモリ22a,
22bからの出力αf,βｈは、演算器23によって加算（も
しくは減算）が行なわれ、αｆ＋βｈが演算される。
濃淡画像A,Bのそれぞれの設定領域X,Yの画像信号は、画
素ごとにルックアップテーブルメモリ22a,22bに送出さ
れ、このルックアップテーブルメモリ22a,22bによっ
て、それぞれの濃度値f,hが定数α，β倍され、αf,β
ｈに変換される。このルックアップテーブルメモリ22a,
22bからの出力αf,βｈは、演算器23によって加算（も
しくは減算）が行なわれ、αｆ＋βｈが演算される。
前記演算器23からの出力αｆ＋βｈは、２乗器24によ
って２乗された後、加算器25とメモリ26とによって前記
設定領域X,Y内の全画素について加算され、さらに除算
器27によって設定領域X,Y内の画素数で除算されて、α
ｆ＋βｈの２乗の平均〈（αｆ＋βｈ）２〉が演算され
る。
って２乗された後、加算器25とメモリ26とによって前記
設定領域X,Y内の全画素について加算され、さらに除算
器27によって設定領域X,Y内の画素数で除算されて、α
ｆ＋βｈの２乗の平均〈（αｆ＋βｈ）２〉が演算され
る。
一方、前記演算器23からの出力αｆ＋βｈは、加算器
28にも入力され、この加算器28とメモリ29とによって前
記設定領域X,Y内の全画素について加算された後、除算
器30によって前記設定領域X,Yの画素数で除算され、さ
らに２乗器31により２乗されて、αｆ＋βｈの平均の２
乗〈αｆ＋βｈ〉２が演算される。
28にも入力され、この加算器28とメモリ29とによって前
記設定領域X,Y内の全画素について加算された後、除算
器30によって前記設定領域X,Yの画素数で除算され、さ
らに２乗器31により２乗されて、αｆ＋βｈの平均の２
乗〈αｆ＋βｈ〉２が演算される。
前記除算器27の出力〈（αｆ＋βｈ）２〉及び前記２
乗器31の出力〈αｆ＋βｈ〉２は、減算器32によって減
算され、この演算結果はメモリ33に格納される。
乗器31の出力〈αｆ＋βｈ〉２は、減算器32によって減
算され、この演算結果はメモリ33に格納される。
前記減算器32から得られる演算結果をＶとすると、こ
のＶは、 Ｖ＝〈（αｆ＋βｈ）２〉−〈αｆ＋βｈ〉２ で表わされ、これは、αｆ＋βｈの分散を表わしてい
る。
のＶは、 Ｖ＝〈（αｆ＋βｈ）２〉−〈αｆ＋βｈ〉２ で表わされ、これは、αｆ＋βｈの分散を表わしてい
る。
以上の処理を、前記第１実施例と同様に、画像Ａの領
域Ｘを不変にし、画像Ｂの領域Ｙを変えながら繰り返し
行ない、コントローラ19によって、それぞれの領域X,Y
の組の分散Ｖの大小を比較し、その分散Ｖが最小となる
領域Ｙを検出する。
域Ｘを不変にし、画像Ｂの領域Ｙを変えながら繰り返し
行ない、コントローラ19によって、それぞれの領域X,Y
の組の分散Ｖの大小を比較し、その分散Ｖが最小となる
領域Ｙを検出する。
このように本実施例は、第５図に示すように、２次元
ヒストグラムにおいて、相互の濃度分布を任意の直線ｙ
＝αｆ＋βｈに投影し、その分散Ｖを計算するものであ
る。そして、前記分散Ｖが最小となる領域X,Yの組を検
出することにより、対応領域を検出することができる。
ヒストグラムにおいて、相互の濃度分布を任意の直線ｙ
＝αｆ＋βｈに投影し、その分散Ｖを計算するものであ
る。そして、前記分散Ｖが最小となる領域X,Yの組を検
出することにより、対応領域を検出することができる。
なお、相互の濃度分布を投影する直線ｙ＝αｆ＋βｈ
は、２次元ヒストグラムにおいて最も濃度分布の大きい
方向（仮に、主成分方向と呼ぶ。）に直交する直線に設
定するときが最も効果が大きい。
は、２次元ヒストグラムにおいて最も濃度分布の大きい
方向（仮に、主成分方向と呼ぶ。）に直交する直線に設
定するときが最も効果が大きい。
このように本実施例によれば、前記２次元ヒストグラ
ムにおける相互の濃度値（f,h）の分布がわかっている
場合に、より効果的に直線ｙ＝αｆ＋βｈを設定するこ
とによって、より簡単な計算を行なうだけで対応領域の
検出が可能になり、これを実現する回路構成も簡単にな
る。
ムにおける相互の濃度値（f,h）の分布がわかっている
場合に、より効果的に直線ｙ＝αｆ＋βｈを設定するこ
とによって、より簡単な計算を行なうだけで対応領域の
検出が可能になり、これを実現する回路構成も簡単にな
る。
なお、前記２次元ヒストグラムにおける各相互の濃度
値の座標（f,h）を前記主成分方向に直交する直線ｙ＝
αｆ＋βｈに投影することは、主成分方向に対する法線
ベクトル（α，β）と各相互の濃度値の座標を与える位
置ベクトル（f,h）の内積値（α，β）＊（f,h）＝αｆ
＋βｈを演算することに対応している。
値の座標（f,h）を前記主成分方向に直交する直線ｙ＝
αｆ＋βｈに投影することは、主成分方向に対する法線
ベクトル（α，β）と各相互の濃度値の座標を与える位
置ベクトル（f,h）の内積値（α，β）＊（f,h）＝αｆ
＋βｈを演算することに対応している。
第６図は本発明の第３実施例を実現する回路の構成図
である。
である。
なお、前記２次元ヒストグラムにおける各相互の濃度
値の座標（f,h）を前記主成分分析器34で得られた変換
係数α，βを用いて直線ｙ＝αｆ＋βｈに投影すること
は、主成分方向に対する法線ベクトル（α，β）と各相
互の濃度値の座標を与える位置ベクトル（f,h）の内積
値（α，β）＊（f,h）＝αｆ＋βｈを演算することに
対応している。
値の座標（f,h）を前記主成分分析器34で得られた変換
係数α，βを用いて直線ｙ＝αｆ＋βｈに投影すること
は、主成分方向に対する法線ベクトル（α，β）と各相
互の濃度値の座標を与える位置ベクトル（f,h）の内積
値（α，β）＊（f,h）＝αｆ＋βｈを演算することに
対応している。
本実施例では、画像メモリ1a,1bに格納された異なる
濃淡画像A,Bの相互の濃度分布の主成分方向を、主成分
分析器34で検出し、これにより相互の濃度分布を投影す
るのにより効果的な直線ｙ＝αｆ＋βｈを求めるように
している。前記主成分分析器34で得られた変換係数α，
βは、それぞれ乗算器もしくはルックアップテーブルメ
モリで構成される変換器35a,35bに送出される。そし
て、前記画像A,Bの設定領域X,Y内の画像信号を、画素ご
とに前記変換器35a,35bに送出し、この変換器35a,35bに
よって、それぞれの濃度値f,hをαf,βｈに変換するよ
うにしている。その他の構成及び作用は、前記第２実施
例と同様である。
濃淡画像A,Bの相互の濃度分布の主成分方向を、主成分
分析器34で検出し、これにより相互の濃度分布を投影す
るのにより効果的な直線ｙ＝αｆ＋βｈを求めるように
している。前記主成分分析器34で得られた変換係数α，
βは、それぞれ乗算器もしくはルックアップテーブルメ
モリで構成される変換器35a,35bに送出される。そし
て、前記画像A,Bの設定領域X,Y内の画像信号を、画素ご
とに前記変換器35a,35bに送出し、この変換器35a,35bに
よって、それぞれの濃度値f,hをαf,βｈに変換するよ
うにしている。その他の構成及び作用は、前記第２実施
例と同様である。
本実施例によれば、２次元ヒストグラムにおける相互
の濃度値（f,h）の分布がわかっていない場合でも対象
とする２枚の画像A,Bの濃度分布に応じて分散を計算す
るのに最適な直線ｙ＝αｆ＋βｈに相互の濃度分布を投
影することができ、精度良く対応領域の検出を行なうこ
とができる。
の濃度値（f,h）の分布がわかっていない場合でも対象
とする２枚の画像A,Bの濃度分布に応じて分散を計算す
るのに最適な直線ｙ＝αｆ＋βｈに相互の濃度分布を投
影することができ、精度良く対応領域の検出を行なうこ
とができる。
第７図は本発明の第４実施例を実現する回路の構成図
である。
である。
本実施例では、画像メモリ1a,1bに格納された異なる
濃淡画像A,Bのそれぞれの設定領域X,Yの画像信号の濃度
値f,hは、画素ごとに減算器36に送出され、この減算器3
6によって濃度値の差ｆ−ｈが計算されるようになって
いる。
濃淡画像A,Bのそれぞれの設定領域X,Yの画像信号の濃度
値f,hは、画素ごとに減算器36に送出され、この減算器3
6によって濃度値の差ｆ−ｈが計算されるようになって
いる。
そして、第１実施例と同様の２乗器24ないし減算器32
による演算によって、前記減算器36からの出力ｆ−ｈの
分散Ｖ Ｖ＝〈（ｆ−ｈ）２〉−〈ｆ−ｈ〉２ が計算されるようになっている。
による演算によって、前記減算器36からの出力ｆ−ｈの
分散Ｖ Ｖ＝〈（ｆ−ｈ）２〉−〈ｆ−ｈ〉２ が計算されるようになっている。
以上の処理を、前記第１実施例と同様に、画像Ａの領
域Ｘを不変にし、画像Ｂの領域Ｙを変えながら繰り返し
行ない、コントローラ19によって、それぞれの領域X,Y
の組の分散Ｖの大小を比較し、その分散Ｖが最小となる
領域Ｙを検出する。
域Ｘを不変にし、画像Ｂの領域Ｙを変えながら繰り返し
行ない、コントローラ19によって、それぞれの領域X,Y
の組の分散Ｖの大小を比較し、その分散Ｖが最小となる
領域Ｙを検出する。
このように本実施例では、前記２次元ヒストグラムに
おいて、相互の濃度分布を直線ｙ＝ｆ−ｈに投影し、そ
の分散Ｖを計算し、この分散Ｖが最小となる領域X,Yの
組を検出することにより、対応領域を検出している。
おいて、相互の濃度分布を直線ｙ＝ｆ−ｈに投影し、そ
の分散Ｖを計算し、この分散Ｖが最小となる領域X,Yの
組を検出することにより、対応領域を検出している。
一般に、対象とする２枚の濃淡画像A,Bの２次元ヒス
トグラムでの相互の濃度値（f,h）の分布は、（1,1）方
向に最も大きく分布する場合が多い。従って、（1,1）
方向と直交する（1,−１）方向、すなわち直線ｙ＝ｆ−
ｈに濃度分布を投影して分散Ｖを計算することによって
対応領域の検出を行なうことができる。
トグラムでの相互の濃度値（f,h）の分布は、（1,1）方
向に最も大きく分布する場合が多い。従って、（1,1）
方向と直交する（1,−１）方向、すなわち直線ｙ＝ｆ−
ｈに濃度分布を投影して分散Ｖを計算することによって
対応領域の検出を行なうことができる。
本実施例によれば、より簡単な計算及びこれを実現す
る回路構成で、前記第２及び第３実施例に近い精度の対
応領域の検出を行なうことができる。
る回路構成で、前記第２及び第３実施例に近い精度の対
応領域の検出を行なうことができる。
第８図及び第９図は本発明の第５実施例に係り、第８
図は本実施例を実現する回路の構成図、第９図は相互の
濃度分布を示す説明図である。
図は本実施例を実現する回路の構成図、第９図は相互の
濃度分布を示す説明図である。
本実施例では、画像メモリ1a,1bに格納された異なる
濃淡画像A,Bのそれぞれの設定領域X,Yの画像信号は、画
素ごとに除算器37に送出され、この除算器37によってh/
f（もしくはf/h）が計算されるようになっている。
濃淡画像A,Bのそれぞれの設定領域X,Yの画像信号は、画
素ごとに除算器37に送出され、この除算器37によってh/
f（もしくはf/h）が計算されるようになっている。
そして、第１実施例と同様の２乗器24ないし減算器32
による演算によって、前記除算器37からの出力h/fの分
散Ｖ Ｖ＝〈（h/f）２〉−〈h/f〉２ が計算されるようになっている。
による演算によって、前記除算器37からの出力h/fの分
散Ｖ Ｖ＝〈（h/f）２〉−〈h/f〉２ が計算されるようになっている。
そして、第１実施例と同様に、前記分散Ｖが最小とな
る領域X,Yの組を検出することにより、対応領域を検出
する。
る領域X,Yの組を検出することにより、対応領域を検出
する。
第９図に示すように、２次元ヒストグラムにおいて、
相互の濃度値（f,h）のｆ軸からの傾きをθとすると、
本実施例は、この傾きを表わすtanθ＝h/fの分散Ｖを計
算することによって対応領域の検出を行なうものであ
る。
相互の濃度値（f,h）のｆ軸からの傾きをθとすると、
本実施例は、この傾きを表わすtanθ＝h/fの分散Ｖを計
算することによって対応領域の検出を行なうものであ
る。
本実施例によれば、より簡単な計算及びこれを実現す
る回路構成で、対応領域の検出を行なうことができる。
る回路構成で、対応領域の検出を行なうことができる。
第10図ないし第12図は本発明の第６実施例に係り、第
10図は本実施例を実現する内視鏡装置のブロック図、第
11図は回転フィルタの正面図、第12図（ａ）はＧ画像の
説明図、第12図（ｂ）はＲまたはＢ画像の説明図であ
る。
10図は本実施例を実現する内視鏡装置のブロック図、第
11図は回転フィルタの正面図、第12図（ａ）はＧ画像の
説明図、第12図（ｂ）はＲまたはＢ画像の説明図であ
る。
本発明の第６実施例は、第１実施例ないし第５実施例
で示した画像間の対応領域の検出装置を面順次方式によ
る電子内視鏡画像の色ずれ補正処理装置に応用したので
ある。
で示した画像間の対応領域の検出装置を面順次方式によ
る電子内視鏡画像の色ずれ補正処理装置に応用したので
ある。
第10図において、本実施例の構成を示す。電子内視鏡
装置43は、大きく分けて内視鏡44と、画像入力装置46
と、色ずれ補正処理装置47と、画像表示装置48とで構成
されている。
装置43は、大きく分けて内視鏡44と、画像入力装置46
と、色ずれ補正処理装置47と、画像表示装置48とで構成
されている。
前記内視鏡44の先端には、電荷結合素子（CAD）等の
モノクロ用固体撮像素子49が配設されており、対物レン
ズ51で結像された画像を撮像面に結像するようになって
いる。照明光は前記画像入力装置46内において、キセノ
ンランプ等の白色光源53から出射し、回転フィルタ52を
透過した後、光ファイババンドルで構成され、前記内視
鏡44内を挿通されているライトガイド54で挿入部先端よ
り照射されるようになっている。
モノクロ用固体撮像素子49が配設されており、対物レン
ズ51で結像された画像を撮像面に結像するようになって
いる。照明光は前記画像入力装置46内において、キセノ
ンランプ等の白色光源53から出射し、回転フィルタ52を
透過した後、光ファイババンドルで構成され、前記内視
鏡44内を挿通されているライトガイド54で挿入部先端よ
り照射されるようになっている。
ここで、前記回転フィルタ52は、第11図に示すよう
に、円板状で赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）のスペクト
ルを透過するように作られた色透過フィルタ54R,54G,54
Bが周方向に配設されたものである。前記回転フィルタ5
2は、前記画像入力装置46内のモータ55によって1/30秒
に１回転の割合で駆動されることにより白色光を時間的
にR,G,Bの色光に順番に変え、前記固体撮像素子49は、
R,G,Bの色光で照射された対象物をモノクロ画像として
撮像できるようになっている。
に、円板状で赤（Ｒ），緑（Ｇ），青（Ｂ）のスペクト
ルを透過するように作られた色透過フィルタ54R,54G,54
Bが周方向に配設されたものである。前記回転フィルタ5
2は、前記画像入力装置46内のモータ55によって1/30秒
に１回転の割合で駆動されることにより白色光を時間的
にR,G,Bの色光に順番に変え、前記固体撮像素子49は、
R,G,Bの色光で照射された対象物をモノクロ画像として
撮像できるようになっている。
前記固体撮像素子49からの画像信号は、前記画像入力
装置46内のA/D変換器56によりディジタル信号に変換さ
れ、セレクタ57によりフレームメモリ58内の所定の色の
領域に格納される。
装置46内のA/D変換器56によりディジタル信号に変換さ
れ、セレクタ57によりフレームメモリ58内の所定の色の
領域に格納される。
前記画像入力装置46内に設けられた画像入力用コント
ローラ59は、A/D変換器56とセレクタ57とフレームメモ
リ58とモータ55とに接続され、R,G,Bでの色光で照射さ
れた対象物の画像信号をR,G,Bのそれぞれのフレームメ
モリ58に格納できるように制御している。
ローラ59は、A/D変換器56とセレクタ57とフレームメモ
リ58とモータ55とに接続され、R,G,Bでの色光で照射さ
れた対象物の画像信号をR,G,Bのそれぞれのフレームメ
モリ58に格納できるように制御している。
こうして逐次的に前記フレームメモリ58に蓄積された
各原色画像は、前記色ずれ補正処理装置47内のセレクタ
61に入力され、R,G,Bの原色画像のうちＲ画像とＧ画像
または、Ｇ画像とＢ画像とが色ずれ補正処理用コントロ
ーラ64により選択される。
各原色画像は、前記色ずれ補正処理装置47内のセレクタ
61に入力され、R,G,Bの原色画像のうちＲ画像とＧ画像
または、Ｇ画像とＢ画像とが色ずれ補正処理用コントロ
ーラ64により選択される。
前記セレクタ61からの出力は、本発明の第１実施例な
いし第５実施例に記した画像間の対応領域の検出装置で
構成される原色画像間対応領域検出装置62に入力され、
Ｇ画像に対するＲ画像またはＢ画像のずれ量を検出し、
該ずれ量をシフト量76としてシフトマップメモリ63に記
録するようになっている。
いし第５実施例に記した画像間の対応領域の検出装置で
構成される原色画像間対応領域検出装置62に入力され、
Ｇ画像に対するＲ画像またはＢ画像のずれ量を検出し、
該ずれ量をシフト量76としてシフトマップメモリ63に記
録するようになっている。
以上の色ずれ検出動作は色ずれ補正処理装置47内に設
けられた色ずれ補正処理用コントローラ64で制御され
る。
けられた色ずれ補正処理用コントローラ64で制御され
る。
次に、前記シフトマップメモリ63に記録されてあるシ
フト量76をもとにアドレス発生器66では、R,B画像に対
して補正を加えた補正アドレスを発生して前記フレーム
メモリ58に送る。
フト量76をもとにアドレス発生器66では、R,B画像に対
して補正を加えた補正アドレスを発生して前記フレーム
メモリ58に送る。
前記フレームメモリ58は、色ずれ補正処理用コントロ
ーラ64の指示により前記補正アドレスに基づいたＲまた
はＢの画像信号を前記画像表示装置48内のフレームメモ
リ67に出力するようになっている。そして、前記フレー
ムメモリ58のＧ信号及び前記フレームメモリ67内のR,B
信号は、D/A変換器68に入力され、アナログ信号に変換
された後、TVモニタ69によりカラー画像として表示され
る。
ーラ64の指示により前記補正アドレスに基づいたＲまた
はＢの画像信号を前記画像表示装置48内のフレームメモ
リ67に出力するようになっている。そして、前記フレー
ムメモリ58のＧ信号及び前記フレームメモリ67内のR,B
信号は、D/A変換器68に入力され、アナログ信号に変換
された後、TVモニタ69によりカラー画像として表示され
る。
本実施例では、１組の色ずれ補正用処理装置47によっ
てＲ画像に対する色ずれ補正処理とＢ画像に対する色ず
れ補正処理を逐次的に行うものであるが、Ｒ画像用及び
Ｂ画像用の色ずれ補正用処理装置を２組設け、それぞれ
を並列に接続することにより処理時間の短縮も可能であ
る。
てＲ画像に対する色ずれ補正処理とＢ画像に対する色ず
れ補正処理を逐次的に行うものであるが、Ｒ画像用及び
Ｂ画像用の色ずれ補正用処理装置を２組設け、それぞれ
を並列に接続することにより処理時間の短縮も可能であ
る。
ところで、一般的に面順次方式電子内視鏡は、前述し
たように1/30秒間に照明光をR,G,Bの色光に変化させ
て、それぞれの色の濃淡画像を逐次入力し、３原色画像
を同時に出力表示することによりカラー画像を表示する
ものであるが、この方式では、対象物または、内視鏡自
体の動きが早い場合には、各原色画像を撮像したときの
内視鏡と対象物との位置関係が異なり、再生画像はブレ
たり色のついたエッジが現れたりして、所謂色ずれが起
こる。本実施例では、この色ずれを補正するために原色
画像間で対応領域を検出するのに第１実施例ないし第５
実施例で示した画像間対応領域検出装置62を用いるもの
である。
たように1/30秒間に照明光をR,G,Bの色光に変化させ
て、それぞれの色の濃淡画像を逐次入力し、３原色画像
を同時に出力表示することによりカラー画像を表示する
ものであるが、この方式では、対象物または、内視鏡自
体の動きが早い場合には、各原色画像を撮像したときの
内視鏡と対象物との位置関係が異なり、再生画像はブレ
たり色のついたエッジが現れたりして、所謂色ずれが起
こる。本実施例では、この色ずれを補正するために原色
画像間で対応領域を検出するのに第１実施例ないし第５
実施例で示した画像間対応領域検出装置62を用いるもの
である。
第12図（ａ）及び第12図（ｂ）において、色ずれ補正
は、前述したような方法で入力し、前記フレームメモリ
58に格納されたディジタル画像に対して行う。
は、前述したような方法で入力し、前記フレームメモリ
58に格納されたディジタル画像に対して行う。
前記原色画像間対応領域検出装置62では、R,G,Bの３
原色画像のうちＧ画像71を基準としてＲ画像及びＢ画像
72のシフト量76を画素毎に求める。つまり、基準となる
Ｇ画像71の各画素70を中心として設定した各小領域73に
対してＲまたはＢ画像72内に同じ大きさの小領域74を設
定し、小領域74の位置を、ある範囲75内で移動させなが
ら相互の濃度分布の分散Ｖを計算して、該分散Ｖが最小
となるＧ画像71の小領域73と、Ｒ画像またはＢ画像72と
の小領域74の組を求め、そのときのシフト量76をシフト
マップメモリ63に出力するようになっている。
原色画像のうちＧ画像71を基準としてＲ画像及びＢ画像
72のシフト量76を画素毎に求める。つまり、基準となる
Ｇ画像71の各画素70を中心として設定した各小領域73に
対してＲまたはＢ画像72内に同じ大きさの小領域74を設
定し、小領域74の位置を、ある範囲75内で移動させなが
ら相互の濃度分布の分散Ｖを計算して、該分散Ｖが最小
となるＧ画像71の小領域73と、Ｒ画像またはＢ画像72と
の小領域74の組を求め、そのときのシフト量76をシフト
マップメモリ63に出力するようになっている。
このようにして求めたＲ及びＢ画像72の各画素77にお
けるシフト量76をもとにＲ及びＢ画像72を再構成し、色
ずれの補正されたカラー画像を出力表示する。
けるシフト量76をもとにＲ及びＢ画像72を再構成し、色
ずれの補正されたカラー画像を出力表示する。
なお、Ｒ及びＢ画像72の色画素77におけるシフト量76
は、全画素について、前述したような手法で求める方法
もあるが、一定の間隔で選択した代表画素についてシフ
ト量を求め、他の画素については、それらの代表画素よ
り補間法を用いてシフト量を推定する方法により計算量
を減少させることもできる。
は、全画素について、前述したような手法で求める方法
もあるが、一定の間隔で選択した代表画素についてシフ
ト量を求め、他の画素については、それらの代表画素よ
り補間法を用いてシフト量を推定する方法により計算量
を減少させることもできる。
本実施例によれば、面順次方式電子内視鏡画像の色ず
れを短い処理時間で補正する回路を比較的簡単な回路構
成で実現することができる。
れを短い処理時間で補正する回路を比較的簡単な回路構
成で実現することができる。
第13図及び第14図は本発明の第７実施例に係り、第13
図は本実施例を実現する回路の構成図、第14図は相互の
濃度分布を示す説明図である。
図は本実施例を実現する回路の構成図、第14図は相互の
濃度分布を示す説明図である。
本実施例では、画像メモリ1a,1bに格納された異なる
濃淡画像A,Bのそれぞれの設定領域X,Yの画像信号は、画
素ごとに加算器38に送出され、この加算器38によってｆ
＋ｈが計算される。
濃淡画像A,Bのそれぞれの設定領域X,Yの画像信号は、画
素ごとに加算器38に送出され、この加算器38によってｆ
＋ｈが計算される。
また、前記設定領域X,Yの画像信号の濃度値f,hは、そ
れぞれ画素ごとに除算器39a,39bにも送出され、この除
算器39a,39bによって前記加算器38からの出力ｆ＋ｈで
除算され、ｆ′＝f/（ｆ＋ｈ）,h′＝ｈ（ｆ＋ｈ）に規
格化される。この除算器39a,39bからの出力ｆ′,h′
は、減算器40によって減算されて、ｆ′−ｈ′が得られ
るようになっている。
れぞれ画素ごとに除算器39a,39bにも送出され、この除
算器39a,39bによって前記加算器38からの出力ｆ＋ｈで
除算され、ｆ′＝f/（ｆ＋ｈ）,h′＝ｈ（ｆ＋ｈ）に規
格化される。この除算器39a,39bからの出力ｆ′,h′
は、減算器40によって減算されて、ｆ′−ｈ′が得られ
るようになっている。
そして、第１実施例と同様の２乗器24ないし減算器32
による演算によって、前記減算器40からの出力ｆ′−
ｈ′の分散Ｖ Ｖ＝〈（ｆ′−ｈ′）２〉−〈ｆ′−ｈ′〉２ が計算されるようになっている。
による演算によって、前記減算器40からの出力ｆ′−
ｈ′の分散Ｖ Ｖ＝〈（ｆ′−ｈ′）２〉−〈ｆ′−ｈ′〉２ が計算されるようになっている。
そして、第１実施例と同様に、前記分散Ｖが最小とな
る領域X,Yの組を検出することにより、対応領域を検出
する。
る領域X,Yの組を検出することにより、対応領域を検出
する。
このように本実施例では、濃淡画像A,Bの設定領域X,Y
の画素ごとの濃度値f,hを、この濃度値の和ｆ＋ｈで割
ってｆ′,h′に規格化している。前記濃度値f,hを濃度
値の和ｆ＋ｈで割るということは、第14図に示すよう
に、２次元ヒストグラムにおいて、各相互の濃度値（f,
h）を（1,0）と（0,1）を結ぶ直線Ｚ上に、各点（f,h）
から原点（0,0）に向って投影した点（ｆ′,h′）に変
換するということである。そして、この変換後の点
（ｆ′,h′）の分散Ｖを計算している。
の画素ごとの濃度値f,hを、この濃度値の和ｆ＋ｈで割
ってｆ′,h′に規格化している。前記濃度値f,hを濃度
値の和ｆ＋ｈで割るということは、第14図に示すよう
に、２次元ヒストグラムにおいて、各相互の濃度値（f,
h）を（1,0）と（0,1）を結ぶ直線Ｚ上に、各点（f,h）
から原点（0,0）に向って投影した点（ｆ′,h′）に変
換するということである。そして、この変換後の点
（ｆ′,h′）の分散Ｖを計算している。
例えば、前記濃淡画像A,Bを、２次元で構成される画
像のそれぞれの次元の原画像と考えると、前記濃度値の
和ｆ＋ｈは、２次元画像の明るさを表わすと考えること
ができる。従って、前記濃度値f,hを明るさを表わすｆ
＋ｈで割って規格化することによって、分散を計算する
際に精度を低減する要因である照明むらや影等の明るさ
の影響を低減でき、対応領域の検出の精度を向上するこ
とができる。
像のそれぞれの次元の原画像と考えると、前記濃度値の
和ｆ＋ｈは、２次元画像の明るさを表わすと考えること
ができる。従って、前記濃度値f,hを明るさを表わすｆ
＋ｈで割って規格化することによって、分散を計算する
際に精度を低減する要因である照明むらや影等の明るさ
の影響を低減でき、対応領域の検出の精度を向上するこ
とができる。
第15図及び第16図は本発明の第８実施例に係り、第15
図は本実施例を実現する回路の構成図、第16図は相互の
濃度分布を示す説明図である。
図は本実施例を実現する回路の構成図、第16図は相互の
濃度分布を示す説明図である。
本実施例では、画像メモリ1a,1bに格納された異なる
濃淡画像A,Bのそれぞれの設定領域X,Yの画像信号は、画
素ごとに加算器38に送出され、この加算器38によってｆ
＋ｈが計算される。
濃淡画像A,Bのそれぞれの設定領域X,Yの画像信号は、画
素ごとに加算器38に送出され、この加算器38によってｆ
＋ｈが計算される。
また、前記設定領域Ｘの画像信号の濃度値ｆは、画素
ごとに除算器41にも送出され、この除算器41によって前
記加算器38からの出力ｆ＋ｈで除算され、ｆ′＝f/（ｆ
＋ｈ）に規格化される。
ごとに除算器41にも送出され、この除算器41によって前
記加算器38からの出力ｆ＋ｈで除算され、ｆ′＝f/（ｆ
＋ｈ）に規格化される。
そして、第１実施例と同様の２乗器24ないし減算器32
による演算によって、前記除算器41からの出力ｆ′の分
散Ｖ Ｖ＝〈ｆ′２〉−〈ｆ′〉２ が計算されるようになっている。
による演算によって、前記除算器41からの出力ｆ′の分
散Ｖ Ｖ＝〈ｆ′２〉−〈ｆ′〉２ が計算されるようになっている。
そして、第１実施例と同様に、前記分散Ｖが最小とな
る領域X,Yの組を検出することにより、対応領域を検出
する。
る領域X,Yの組を検出することにより、対応領域を検出
する。
本実施例では、第16図に示すように、２次元ヒストグ
ラムにおいて、前記第７実施例と同様に、各相互の濃度
値（f,h）を（1,0）と（0,1）を結ぶ直線Ｚ上に、各点
（f,h）から原点（0,0）に向って投影した点（ｆ′,
g′）に変換し、この点（ｆ′,g′）の分布のｆ軸成分
の分散を計算している。
ラムにおいて、前記第７実施例と同様に、各相互の濃度
値（f,h）を（1,0）と（0,1）を結ぶ直線Ｚ上に、各点
（f,h）から原点（0,0）に向って投影した点（ｆ′,
g′）に変換し、この点（ｆ′,g′）の分布のｆ軸成分
の分散を計算している。
本実施例によれば、前記第７実施例と同様に、照明む
らや影等の明るさの影響を低減して精度を向上すること
ができると共に、計算及びこれを実現する回路構成をよ
り簡単にすることができる。
らや影等の明るさの影響を低減して精度を向上すること
ができると共に、計算及びこれを実現する回路構成をよ
り簡単にすることができる。
また、本発明は、実面での形状分布に相関がある複数
の画像間で対応する領域を検出する場合に限らず、例え
ば、画像の中に特定の対象物が存在するか否かの検出
や、その特定の対象物が存在する場合の、その対象物が
画像中のどの位置にあるかの検出にも適用することがで
きる。
の画像間で対応する領域を検出する場合に限らず、例え
ば、画像の中に特定の対象物が存在するか否かの検出
や、その特定の対象物が存在する場合の、その対象物が
画像中のどの位置にあるかの検出にも適用することがで
きる。
［発明の効果］ 以上説明したように本発明によれば、複数の画像の演
算対象領域における相互の濃度分布の分散を計算するこ
とによって対応領域を検出するようにしたので、より簡
単な計算及びこれを実現する回路構成で簡便に対応領域
を検出することができるという効果がある。
算対象領域における相互の濃度分布の分散を計算するこ
とによって対応領域を検出するようにしたので、より簡
単な計算及びこれを実現する回路構成で簡便に対応領域
を検出することができるという効果がある。
第１図ないし第３図は本発明の第１実施例に係り、第１
図は本実施例を実現する回路の構成図、第２図は本実施
例の処理を示すフローチャート、第３図は相互の濃度分
布を示す説明図、第４図及び第５図は本発明の第２実施
例に係り、第４図は本実施例を実現する回路の構成図、
第５図は相互の濃度分布を示す説明図、第６図は本発明
の第３実施例を実現する回路の構成図、第７図は本発明
の第４実施例を実現する回路の構成図、第８図及び第９
図は本発明の第５実施例に係り、第８図は本実施例を実
現する回路の構成図、第９図は相互の濃度分布を示す説
明図、第10図ないし第12図は本発明の第６実施例に係
り、第10図は本実施例を実現する内視鏡装置のブロック
図、第11図は回転フィルタの正面図、第12図（ａ）はＧ
画像の説明図、第12図（ｂ）はＲまたはＢ画像の説明
図、第13図及び第14図は本発明の第７実施例に係り、第
13図は本実施例を実現する回路の構成図、第14図は相互
の濃度分布を示す説明図、第15図及び第16図は本発明の
第８実施例に係り、第15図は本実施例を実現する回路の
構成図、第16図は相互の濃度分布を示す説明図である。 1a,1b……画像メモリ 19……コントローラ（対応領域検出手段） 20……分散計算手段
図は本実施例を実現する回路の構成図、第２図は本実施
例の処理を示すフローチャート、第３図は相互の濃度分
布を示す説明図、第４図及び第５図は本発明の第２実施
例に係り、第４図は本実施例を実現する回路の構成図、
第５図は相互の濃度分布を示す説明図、第６図は本発明
の第３実施例を実現する回路の構成図、第７図は本発明
の第４実施例を実現する回路の構成図、第８図及び第９
図は本発明の第５実施例に係り、第８図は本実施例を実
現する回路の構成図、第９図は相互の濃度分布を示す説
明図、第10図ないし第12図は本発明の第６実施例に係
り、第10図は本実施例を実現する内視鏡装置のブロック
図、第11図は回転フィルタの正面図、第12図（ａ）はＧ
画像の説明図、第12図（ｂ）はＲまたはＢ画像の説明
図、第13図及び第14図は本発明の第７実施例に係り、第
13図は本実施例を実現する回路の構成図、第14図は相互
の濃度分布を示す説明図、第15図及び第16図は本発明の
第８実施例に係り、第15図は本実施例を実現する回路の
構成図、第16図は相互の濃度分布を示す説明図である。 1a,1b……画像メモリ 19……コントローラ（対応領域検出手段） 20……分散計算手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 大山 永昭 神奈川県横浜市緑区長津田町4259 東京 工業大学像情報工学研究施設内 (72)発明者 菊地 奨 東京都渋谷区幡ヶ谷２丁目43番２号 オ リンパス光学工業株式会社内 (56)参考文献 特開 昭60−7581（ＪＰ，Ａ) 特開 昭60−87595（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−53979（ＪＰ，Ａ) 特開 昭61−66493（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−206992（ＪＰ，Ａ)
Claims (2)
- 【請求項１】複数の濃淡画像を格納し、この各濃淡画像
からそれぞれ特定の設定領域を抽出して出力する画像メ
モリと、 前記複数の濃淡画像毎に設定された濃度値を表す座標軸
が張る多次元空間において、前記抽出された各設定領域
にてそれぞれ同一位置を占める画素の濃度値を各座標成
分とする点の集合である多次元ヒストグラムを算出し、
この多次元ヒストグラムが最大の分布幅を示すところの
主成分方向を検出し、この主成分方向に対する法線ベク
トルの各成分を算出する主成分分析器と、 前記抽出された各設定領域にてそれぞれ同一位置を占め
る画素の濃度値を各座標成分とする点の位置ベクトルと
前記法線ベクトルとの内積値を演算する変換手段と、 この変換手段にて演算された前記内積値について、前記
設定領域上の分散を計算する分散計算手段と、 この分散計算手段によって計算された分散値が最小とな
る前記特定の設定領域の組を検出する対応領域検出手段
とを具備したことを特徴とする画像間の対応領域の検出
装置。 - 【請求項２】２つの濃淡画像を格納し、この各濃淡画像
からそれぞれ特定の設定領域を抽出して出力する画像メ
モリと、 前記抽出された各設定領域にてそれぞれ同一位置を占め
る画素の濃度値の除算値を算出する除算値算出手段と、 この除算値算出手段により算出された除算値について、
前記設定領域上の分散を計算する分散計算手段と、 この分散計算手段によって計算された分散値が最小とな
る前記特定の設定領域の組を検出する対応領域検出手段
とを具備したことを特徴とする画像間の対応領域の検出
装置。
Priority Applications (3)
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|---|---|---|---|
| JP62145528A JP2603946B2 (ja) | 1986-09-26 | 1987-06-11 | 画像間の対応領域の検出装置 |
| US07/101,311 US4979225A (en) | 1986-09-26 | 1987-09-25 | Method and apparatus for detecting corresponding regions between picture images |
| DE19873732459 DE3732459A1 (de) | 1986-09-26 | 1987-09-25 | Verfahren und einrichtung zum feststellen einander entsprechender bereiche in einer mehrzahl von bildern |
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|---|---|---|---|
| JP61-227449 | 1986-09-26 | ||
| JP22744986 | 1986-09-26 | ||
| JP62145528A JP2603946B2 (ja) | 1986-09-26 | 1987-06-11 | 画像間の対応領域の検出装置 |
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|---|---|
| JPS63184174A JPS63184174A (ja) | 1988-07-29 |
| JP2603946B2 true JP2603946B2 (ja) | 1997-04-23 |
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-
1987
- 1987-06-11 JP JP62145528A patent/JP2603946B2/ja not_active Expired - Fee Related
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- 1987-09-25 US US07/101,311 patent/US4979225A/en not_active Expired - Lifetime
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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| DE3732459A1 (de) | 1988-04-07 |
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