JP3035654B2 - パターン抽出装置 - Google Patents
パターン抽出装置Info
- Publication number
- JP3035654B2 JP3035654B2 JP08536385A JP53638596A JP3035654B2 JP 3035654 B2 JP3035654 B2 JP 3035654B2 JP 08536385 A JP08536385 A JP 08536385A JP 53638596 A JP53638596 A JP 53638596A JP 3035654 B2 JP3035654 B2 JP 3035654B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- fourier
- pattern
- dimensional
- pattern data
- fourier transform
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06V—IMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
- G06V10/00—Arrangements for image or video recognition or understanding
- G06V10/40—Extraction of image or video features
- G06V10/42—Global feature extraction by analysis of the whole pattern, e.g. using frequency domain transformations or autocorrelation
- G06V10/431—Frequency domain transformation; Autocorrelation
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Description
【発明の詳細な説明】 1.技術分野 この発明は、空間周波数特性に基づいてＮ次元のパタ
ーン〔例えば、音声（１次元）、平面画像（２次元）、
立体（３次元）〕の照合を行い、登録パターンと照合パ
ターンとの相違点や移動パターンを抽出するパターン抽
出装置に関する。
ーン〔例えば、音声（１次元）、平面画像（２次元）、
立体（３次元）〕の照合を行い、登録パターンと照合パ
ターンとの相違点や移動パターンを抽出するパターン抽
出装置に関する。
2.背景技術 従来、２つの類似したパターンの相違点の抽出は、人
間の目視によるチェックによって行われている。すなわ
ち、一方のパターンを基準パターンとし、この基準パタ
ーンと他方のパターンとを人間の目で比較して相違点を
抽出している。
間の目視によるチェックによって行われている。すなわ
ち、一方のパターンを基準パターンとし、この基準パタ
ーンと他方のパターンとを人間の目で比較して相違点を
抽出している。
また、２つの類似したパターン（全体パターン）中の
それぞれ異なる位置に存在する共通パターン（移動パタ
ーン）の抽出も、人間の目視によるチェックによって行
われている。すなわち、一方のパターンを基準パターン
とし、この基準パターンと他方のパターンとを人間の目
で比較して、移動パターンを抽出している。
それぞれ異なる位置に存在する共通パターン（移動パタ
ーン）の抽出も、人間の目視によるチェックによって行
われている。すなわち、一方のパターンを基準パターン
とし、この基準パターンと他方のパターンとを人間の目
で比較して、移動パターンを抽出している。
しかしながら、人間の目視によるチェックでは、２つ
の類似したパターンの相違点や移動パターンが明らかな
ものである場合にしか対応できない。すなわち、全体パ
ターンが複雑なパターンで構成されていたり、あるいは
相違点や移動パターンが微小な場合には、抽出するのに
時間がかかるとともに正確なチェックが行えない。ま
た、移動パターンが複数存在する場合には、全ての移動
パターンを検出することが難しい。
の類似したパターンの相違点や移動パターンが明らかな
ものである場合にしか対応できない。すなわち、全体パ
ターンが複雑なパターンで構成されていたり、あるいは
相違点や移動パターンが微小な場合には、抽出するのに
時間がかかるとともに正確なチェックが行えない。ま
た、移動パターンが複数存在する場合には、全ての移動
パターンを検出することが難しい。
本発明の目的は、短時間でしかも正確に、類似パター
ン間の相違点や移動パターンを抽出することのできるパ
ターン抽出装置を提供することにある。
ン間の相違点や移動パターンを抽出することのできるパ
ターン抽出装置を提供することにある。
3.発明の開示 本発明は、登録パターンのＮ次元パターンデータにＮ
次元離散的フーリエ変換を施して登録フーリエＮ次元パ
ターンデータを作成し、照合パターンのＮ次元パターン
データにＮ次元離散的フーリエ変換を施して照合フーリ
エＮ次元パターンデータを作成し、登録フーリエＮ次元
パターンデータと照合フーリエＮ次元パターンデータと
を合成し、これによって得られる合成フーリエＮ次元パ
ターンデータに対して第１のパターン処理手段において
Ｎ次元離散的フーリエ変換およびＮ次元離散的逆フーリ
エ変換の何れか一方を施し、このフーリエ変換の施され
た合成フーリエＮ次元パターンデータに出現する相間成
分エリア内の相関ピークを求め、この求めた相関ピーク
を含みその周辺をマスクし、これによってその一部がマ
スクされた合成フーリエＮ次元パターンデータに対し、
第１のパターン処理手段においてＮ次元離散的フーリエ
変換が施されている場合にはＮ次元離散的逆フーリエ変
換を施し、第１のパターン処理手段においてＮ次元離散
的逆フーリエ変換が施されている場合にはＮ次元離散的
フーリエ変換を施し、このフーリエ変換の施された合成
フーリエＮ次元パターンデータと登録フーリエＮ次元パ
ターンデータとを再合成し、これによって得られる再合
成フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的
逆フーリエ変換を施す。
次元離散的フーリエ変換を施して登録フーリエＮ次元パ
ターンデータを作成し、照合パターンのＮ次元パターン
データにＮ次元離散的フーリエ変換を施して照合フーリ
エＮ次元パターンデータを作成し、登録フーリエＮ次元
パターンデータと照合フーリエＮ次元パターンデータと
を合成し、これによって得られる合成フーリエＮ次元パ
ターンデータに対して第１のパターン処理手段において
Ｎ次元離散的フーリエ変換およびＮ次元離散的逆フーリ
エ変換の何れか一方を施し、このフーリエ変換の施され
た合成フーリエＮ次元パターンデータに出現する相間成
分エリア内の相関ピークを求め、この求めた相関ピーク
を含みその周辺をマスクし、これによってその一部がマ
スクされた合成フーリエＮ次元パターンデータに対し、
第１のパターン処理手段においてＮ次元離散的フーリエ
変換が施されている場合にはＮ次元離散的逆フーリエ変
換を施し、第１のパターン処理手段においてＮ次元離散
的逆フーリエ変換が施されている場合にはＮ次元離散的
フーリエ変換を施し、このフーリエ変換の施された合成
フーリエＮ次元パターンデータと登録フーリエＮ次元パ
ターンデータとを再合成し、これによって得られる再合
成フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的
逆フーリエ変換を施す。
本発明によれば、登録パターンのＮ次元パターンデー
タにＮ次元離散的フーリエ変換が施されて登録フーリエ
Ｎ次元パターンデータが作成され、照合パターンのＮ次
元パターンデータにＮ次元離散的フーリエ変換が施され
て照合フーリエＮ次元パターンデータが作成される。そ
して、登録フーリエＮ次元パターンデータと照合フーリ
エＮ次元パターンデータとが合成され、これによって得
られる合成フーリエＮ次元パターンデータに対して第１
のパターン処理手段においてＮ次元離散的フーリエ変換
あるいはＮ次元離散的逆フーリエ変換が施され、このフ
ーリエ変換の施された合成フーリエＮ次元パターンデー
タに出現する相関成分エリア内の相関ピークが求められ
る。そして、この相関ピークを含みその周辺がマスクさ
れ、これによってその一部がマスクされた合成フーリエ
Ｎ次元パターンデータに対し、第１のパターン処理手段
においてＮ次元離散的フーリエ変換が施されている場合
にはＮ次元離散的逆フーリエ変換が施され、第１のパタ
ーン処理手段においてＮ次元離散的逆フーリエ変換が施
されている場合にはＮ次元離散的フーリエ変換が施され
ている。そして、このフーリエ変換の施された合成フー
リエＮ次元パターンデータと登録フーリエＮ次元パター
ンデータとが再合成され、これによって得られる再合成
フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的逆
フーリエ変換が施される。これによって得られる逆フー
リエ変換の施された再合成フーリエＮ次元パターンデー
タには、相違点の輪郭が抽出され、また移動パターンの
輪郭が抽出され、相違点や移動パターンが何でも合って
も、どこに存在するかが分かる。
タにＮ次元離散的フーリエ変換が施されて登録フーリエ
Ｎ次元パターンデータが作成され、照合パターンのＮ次
元パターンデータにＮ次元離散的フーリエ変換が施され
て照合フーリエＮ次元パターンデータが作成される。そ
して、登録フーリエＮ次元パターンデータと照合フーリ
エＮ次元パターンデータとが合成され、これによって得
られる合成フーリエＮ次元パターンデータに対して第１
のパターン処理手段においてＮ次元離散的フーリエ変換
あるいはＮ次元離散的逆フーリエ変換が施され、このフ
ーリエ変換の施された合成フーリエＮ次元パターンデー
タに出現する相関成分エリア内の相関ピークが求められ
る。そして、この相関ピークを含みその周辺がマスクさ
れ、これによってその一部がマスクされた合成フーリエ
Ｎ次元パターンデータに対し、第１のパターン処理手段
においてＮ次元離散的フーリエ変換が施されている場合
にはＮ次元離散的逆フーリエ変換が施され、第１のパタ
ーン処理手段においてＮ次元離散的逆フーリエ変換が施
されている場合にはＮ次元離散的フーリエ変換が施され
ている。そして、このフーリエ変換の施された合成フー
リエＮ次元パターンデータと登録フーリエＮ次元パター
ンデータとが再合成され、これによって得られる再合成
フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的逆
フーリエ変換が施される。これによって得られる逆フー
リエ変換の施された再合成フーリエＮ次元パターンデー
タには、相違点の輪郭が抽出され、また移動パターンの
輪郭が抽出され、相違点や移動パターンが何でも合って
も、どこに存在するかが分かる。
また、本発明は、さらに登録フーリエＮ次元パターン
データと照合フーリエＮ次元パターンデータとを合成
し、これによって得られる合成フーリエＮ次元パターン
データに対して振幅抑制処理（log処理や 等）を行ったうえＮ次元離散的フーリエ変換およびＮ次
元離散的逆フーリエ変換の何れか一方を施し、第２のパ
ターン処理手段によってフーリエ変換の施された合成フ
ーリエＮ次元パターンデータに対して振幅復元処理（lo
g処理や 等の逆関数処理）を行ったうえ、この振幅復元処理の行
われた合成フーリエＮ次元パターンデータと登録フーリ
エＮ次元パターンデータとを再合成し、これによって得
られる再合成フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ
次元離散的逆フーリエ変換を施す。
データと照合フーリエＮ次元パターンデータとを合成
し、これによって得られる合成フーリエＮ次元パターン
データに対して振幅抑制処理（log処理や 等）を行ったうえＮ次元離散的フーリエ変換およびＮ次
元離散的逆フーリエ変換の何れか一方を施し、第２のパ
ターン処理手段によってフーリエ変換の施された合成フ
ーリエＮ次元パターンデータに対して振幅復元処理（lo
g処理や 等の逆関数処理）を行ったうえ、この振幅復元処理の行
われた合成フーリエＮ次元パターンデータと登録フーリ
エＮ次元パターンデータとを再合成し、これによって得
られる再合成フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ
次元離散的逆フーリエ変換を施す。
また、本発明は、さらに登録フーリエＮ次元パターン
データと照合フーリエＮ次元パターンデータとを合成
し、これによって得られる合成フーリエＮ次元パターン
データに対して振幅抑制処理（log処理や 等）を行ったうえＮ次元離散的フーリエ変換およびＮ次
元離散的逆フーリエ変換の何れか一方を施し、第２のパ
ターン処理手段によってフーリエ変換の施された合成フ
ーリエＮ次元パターンデータと登録フーリエＮ次元パタ
ーンデータとを再合成し、これによって得られる再合成
フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的逆
フーリエ変換を施す。
データと照合フーリエＮ次元パターンデータとを合成
し、これによって得られる合成フーリエＮ次元パターン
データに対して振幅抑制処理（log処理や 等）を行ったうえＮ次元離散的フーリエ変換およびＮ次
元離散的逆フーリエ変換の何れか一方を施し、第２のパ
ターン処理手段によってフーリエ変換の施された合成フ
ーリエＮ次元パターンデータと登録フーリエＮ次元パタ
ーンデータとを再合成し、これによって得られる再合成
フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的逆
フーリエ変換を施す。
また、本発明は、さらに登録パターンのＮ次元パター
ンデータにＮ次元離散的フーリエ変換を施してから振幅
抑制処理（log処理や 等）を行うことにより登録フーリエＮ次元パターンデー
タを作成し、照合パターンのＮ次元パターンデータにＮ
次元離散的フーリエ変換を施してから振幅抑制処理（lo
g処理や 等）を行うことにより照合フーリエＮ次元パターンデー
タを作成し、第２のパターン処理手段によってフーリエ
変換の施された合成フーリエＮ次元パターンデータと登
録フーリエＮ次元パターンデータとを再合成し、これに
よって得られる再合成フーリエＮ次元パターンデータに
対して振幅復元処理（log処理や 等の逆関数処理）をを行ってからＮ次元離散的逆フーリ
エ変換を施す。
ンデータにＮ次元離散的フーリエ変換を施してから振幅
抑制処理（log処理や 等）を行うことにより登録フーリエＮ次元パターンデー
タを作成し、照合パターンのＮ次元パターンデータにＮ
次元離散的フーリエ変換を施してから振幅抑制処理（lo
g処理や 等）を行うことにより照合フーリエＮ次元パターンデー
タを作成し、第２のパターン処理手段によってフーリエ
変換の施された合成フーリエＮ次元パターンデータと登
録フーリエＮ次元パターンデータとを再合成し、これに
よって得られる再合成フーリエＮ次元パターンデータに
対して振幅復元処理（log処理や 等の逆関数処理）をを行ってからＮ次元離散的逆フーリ
エ変換を施す。
また、本発明は、さらに登録パターンのＮ次元パター
ンデータにＮ次元離散的フーリエ変換を施してから振幅
抑制処理（log処理や 等）を行うことにより登録フーリエＮ次元パターンデー
タを作成し、照合パターンのＮ次元パターンデータにＮ
次元離散的フーリエ変換を施してから振幅抑制処理（lo
g処理や 等）を行うことにより照合フーリエＮ次元パターンデー
タを作成し、第２のパターン処理手段によってフーリエ
変換の施された合成フーリエＮ次元パターンデータと登
録フーリエＮ次元パターンデータとを再合成し、これに
よって得られる再合成フーリエＮ次元パターンデータに
対してＮ次元離散的逆フーリエ変換を施す。
ンデータにＮ次元離散的フーリエ変換を施してから振幅
抑制処理（log処理や 等）を行うことにより登録フーリエＮ次元パターンデー
タを作成し、照合パターンのＮ次元パターンデータにＮ
次元離散的フーリエ変換を施してから振幅抑制処理（lo
g処理や 等）を行うことにより照合フーリエＮ次元パターンデー
タを作成し、第２のパターン処理手段によってフーリエ
変換の施された合成フーリエＮ次元パターンデータと登
録フーリエＮ次元パターンデータとを再合成し、これに
よって得られる再合成フーリエＮ次元パターンデータに
対してＮ次元離散的逆フーリエ変換を施す。
図面の簡単な説明 図1A〜1Gは、図２に示すパターン抽出装置における登
録パターンと照合パターンとの相違点の抽出過程を説明
する図である。
録パターンと照合パターンとの相違点の抽出過程を説明
する図である。
図２は、本発明の一実施例を示すパターン抽出装置の
ブロック構成図である。
ブロック構成図である。
図３は、図２に示すパターン抽出装置における基準
（登録）パターンの登録動作を説明するためのフローチ
ャートである。
（登録）パターンの登録動作を説明するためのフローチ
ャートである。
図４は、図２に示すパターン抽出装置における登録パ
ターンと照合パターンとの相違点の抽出動作を説明する
ためのフローチャートである。
ターンと照合パターンとの相違点の抽出動作を説明する
ためのフローチャートである。
図５は、図４に続いて、登録パターンと照合パターン
との相違点の抽出動作を説明するためのフローチャート
である。
との相違点の抽出動作を説明するためのフローチャート
である。
図6A〜6Gは、図２に示すパターン抽出装置における移
動パターンの抽出過程を説明する図である。
動パターンの抽出過程を説明する図である。
図７は、図２に示すパターン抽出装置における移動パ
ターンの抽出動作を説明するためのフローチャートであ
る。
ターンの抽出動作を説明するためのフローチャートであ
る。
図８は、図７に続いて、移動パターンの抽出動作を説
明するためのフローチャートである。である。
明するためのフローチャートである。である。
図９は、図４および図５に示したフローチャートに対
応するパターン抽出アルゴリズムの機能ブロック図であ
る。
応するパターン抽出アルゴリズムの機能ブロック図であ
る。
図10は、図７および図８に示したフローチャートに対
応するパターン抽出アルゴリズムの機能ブロック図であ
る。
応するパターン抽出アルゴリズムの機能ブロック図であ
る。
5.発明を実施するための最良の形態 以下、本発明を図面に基づき詳細に説明する。
図２は本発明の一実施例を示すパターン抽出装置のブ
ロック構成図であり、画像データからなる２次元パター
ンデータを照合する場合を説明する。図２において、10
は操作部、20はコントロール部であり、操作部10はテン
キー10−1,ディスプレイ（LCD:Liquid Crystal Displa
y）10−２およびCCD（Charge Coupled Device）カメラ1
0−３を備えている。コントロール部20は、CPU（Centra
l Processing Unit）を有してなる制御部20−１と、ROM
（Read Only Memory）20−２と、RAM（Random Access M
emory）20−３と、ハードディスク（HD）20−４と、フ
レームメモリ（FM）20−５と、外部接続部（I/F）20−
６と、フーリエ変換部（FFT）20−７とを備えてなり、R
OM20−２にはパターン抽出プログラムが格納されてい
る。
ロック構成図であり、画像データからなる２次元パター
ンデータを照合する場合を説明する。図２において、10
は操作部、20はコントロール部であり、操作部10はテン
キー10−1,ディスプレイ（LCD:Liquid Crystal Displa
y）10−２およびCCD（Charge Coupled Device）カメラ1
0−３を備えている。コントロール部20は、CPU（Centra
l Processing Unit）を有してなる制御部20−１と、ROM
（Read Only Memory）20−２と、RAM（Random Access M
emory）20−３と、ハードディスク（HD）20−４と、フ
レームメモリ（FM）20−５と、外部接続部（I/F）20−
６と、フーリエ変換部（FFT）20−７とを備えてなり、R
OM20−２にはパターン抽出プログラムが格納されてい
る。
このパターン抽出装置において基準パターン（登録パ
ターン）は図３に示すようにして登録される。すなわ
ち、パターン照合の開始前に、利用者は、テンキー10−
１を用いて基準パターンに割り当てられたIDナンバを入
力のうえ（ステップS301）、CCDカメラ10−３の視野範
囲の所定の位置に登録パターンを置く。これにより、登
録パターンの原画像が、A/D変換により、320×400画素,
256段階の濃淡画像（画像データ:2次元パターンデー
タ）として、コントロール部20へ与えられる。
ターン）は図３に示すようにして登録される。すなわ
ち、パターン照合の開始前に、利用者は、テンキー10−
１を用いて基準パターンに割り当てられたIDナンバを入
力のうえ（ステップS301）、CCDカメラ10−３の視野範
囲の所定の位置に登録パターンを置く。これにより、登
録パターンの原画像が、A/D変換により、320×400画素,
256段階の濃淡画像（画像データ:2次元パターンデー
タ）として、コントロール部20へ与えられる。
制御部20−１は、この操作部10より与えられる登録パ
ターンの画像データをフレームメモリ20−５を介して取
り込み（ステップS302）、取り込んだ登録パターンの画
像データ（図1A参照）をフーリエ変換部20−７へ送って
２次元離散的フーリエ変換（２次元DFT:two−dimension
al Discrete Fourier Transform）を施す（ステップS30
4）。これにより、図1Aに示された登録パターンの画像
データは、図1Bに示されるようなフーリエ画像データ
（登録フーリエ画像データ）FAとなる。制御部20−１
は、このフーリエ画像データFAを登録パターンの原画像
データとして、ハードディスク20−４内に入力されたID
ナンバと対応させてファイル化する（ステップS305）。
ターンの画像データをフレームメモリ20−５を介して取
り込み（ステップS302）、取り込んだ登録パターンの画
像データ（図1A参照）をフーリエ変換部20−７へ送って
２次元離散的フーリエ変換（２次元DFT:two−dimension
al Discrete Fourier Transform）を施す（ステップS30
4）。これにより、図1Aに示された登録パターンの画像
データは、図1Bに示されるようなフーリエ画像データ
（登録フーリエ画像データ）FAとなる。制御部20−１
は、このフーリエ画像データFAを登録パターンの原画像
データとして、ハードディスク20−４内に入力されたID
ナンバと対応させてファイル化する（ステップS305）。
なお、２次元離散的フーリエ変換については、例えば
「コンピュータ画像処理入門、日本工業技術センター
編、pp.45−45」（文献１）等に説明されている。
「コンピュータ画像処理入門、日本工業技術センター
編、pp.45−45」（文献１）等に説明されている。
このパターン抽出装置において、登録パターンと照合
パターンとの相違点の抽出は、図４に示すようにして行
われる。すなわち、利用者は、テンキー10−１を用いて
基準パターンに割り当てられたIDナンバを入力のうえ
（ステップS401）、CCDカメラ10−１の視野範囲の所定
の位置に照合パターンを置く。これにより、登録パター
ンの場合と同様にして、照合パターンの原画像データ
が、320×400画素,265階調の濃淡画像（画像データ:2次
元パターンデータ）として、コントロール部20へ与えら
れる。
パターンとの相違点の抽出は、図４に示すようにして行
われる。すなわち、利用者は、テンキー10−１を用いて
基準パターンに割り当てられたIDナンバを入力のうえ
（ステップS401）、CCDカメラ10−１の視野範囲の所定
の位置に照合パターンを置く。これにより、登録パター
ンの場合と同様にして、照合パターンの原画像データ
が、320×400画素,265階調の濃淡画像（画像データ:2次
元パターンデータ）として、コントロール部20へ与えら
れる。
制御部20−１は、テンキー10−１を介してIDナンバが
与えられると、ハードディスク20−４内にファイル化さ
れている登録パターンから、そのIDナンバに対応する登
録パターンのフーリエ画像データFAを読み出す（ステッ
プS402）。次に、制御部20−１は、操作部10より与えら
れる照合パターンの画像データをフレームメモリ20−５
を介して取り込み（ステップS403），取り込んだ照合パ
ターンの画像データ（図1C参照）をフーリエ変換部20−
７へ送って２次元離散的フーリエ変換（２次元DFT）を
施す（ステップS405）。これにより、図1Cに示された照
合パターンの画像データは、図1Dに示されるようなフー
リエ画像データ（照合フーリエ画像データ）FBとなる。
与えられると、ハードディスク20−４内にファイル化さ
れている登録パターンから、そのIDナンバに対応する登
録パターンのフーリエ画像データFAを読み出す（ステッ
プS402）。次に、制御部20−１は、操作部10より与えら
れる照合パターンの画像データをフレームメモリ20−５
を介して取り込み（ステップS403），取り込んだ照合パ
ターンの画像データ（図1C参照）をフーリエ変換部20−
７へ送って２次元離散的フーリエ変換（２次元DFT）を
施す（ステップS405）。これにより、図1Cに示された照
合パターンの画像データは、図1Dに示されるようなフー
リエ画像データ（照合フーリエ画像データ）FBとなる。
次に、制御部20−１は、ステップS450で得られた照合
パターンのフーリエ画像データFBとステップS402で読み
出した登録パターンのフーリエ画像データFAとを合成し
（ステップS406）、合成フーリエ画像データを得る。
パターンのフーリエ画像データFBとステップS402で読み
出した登録パターンのフーリエ画像データFAとを合成し
（ステップS406）、合成フーリエ画像データを得る。
ここで、合成フーリエ画像データは、照合フーリエ画
像データをＡ・ejθとし、登録フーリエ画像データをＢ
・ejφとした場合、Ａ・Ｂ・ｅｊ（θ−φ）で表され
る。但し、A,B,θ，φとも周波数（フーリエ）空間（u,
v）の関数とする。そして、Ａ・Ｂ・ｅ
ｊ（θ−φ）は、 Ａ・Ｂ・ｅｊ（θ−φ）＝Ａ・Ｂ・cos（θ−φ）＋ｊ・Ａ・Ｂ・sin（θ−
φ） ・・・（１） として表され、Ａ・ejθ＝α１＋ｊβ１、Ｂ・ejφ＝α
２＋ｊβ２とすると、 Ａ＝（α1 2＋β1 2）1/2 Ｂ＝（α2 2＋β2 2）1/2 θ＝tan-1（β1/α１） φ＝tan-1（β2/α２） となる。この（１）式を計算することにより合成フーリ
エ画像データを得る。
像データをＡ・ejθとし、登録フーリエ画像データをＢ
・ejφとした場合、Ａ・Ｂ・ｅｊ（θ−φ）で表され
る。但し、A,B,θ，φとも周波数（フーリエ）空間（u,
v）の関数とする。そして、Ａ・Ｂ・ｅ
ｊ（θ−φ）は、 Ａ・Ｂ・ｅｊ（θ−φ）＝Ａ・Ｂ・cos（θ−φ）＋ｊ・Ａ・Ｂ・sin（θ−
φ） ・・・（１） として表され、Ａ・ejθ＝α１＋ｊβ１、Ｂ・ejφ＝α
２＋ｊβ２とすると、 Ａ＝（α1 2＋β1 2）1/2 Ｂ＝（α2 2＋β2 2）1/2 θ＝tan-1（β1/α１） φ＝tan-1（β2/α２） となる。この（１）式を計算することにより合成フーリ
エ画像データを得る。
なお、 Ａ・Ｂ・ｅｊ（θ−φ）＝Ａ・Ｂ・ejθ・e-jφ ＝Ａ・ejθ・Ｂ・e-jφ ＝（α１＋ｊβ１）・（α２−ｊβ２） ＝（α１・α２＋β１・β２） ＋ｊ（α２・β１−α１・β２） ・・・（２） として、式（２）を用いて合成フーリエ画像データを求
めるようにしてもよい。
めるようにしてもよい。
制御部20−１は、このようにして合成フーリエ画像デ
ータを得た後、位相限定相関法（Phase Only Correlati
on）を用いて振幅抑制処理を行う（ステップS407）。本
実施例では、振幅抑制処理として、log処理を行う。す
なわち、前述した合成フーリエ画像データの演算式であ
るＡ・Ｂ・ｅｊ（θ−φ）のlogをとり、log（Ａ・Ｂ）
・ej（θ−φ）とすることにより、振幅であるＡ・Ｂを
log（Ａ・Ｂ）に抑制する（Ａ・Ｂ＞log（Ａ・Ｂ））。
上述した位相限定相関法は、画像の空間的な位相変化に
着目するように修正した相互相関（cross correlatio
n）であり、振幅情報が抑制されて位相情報のみに限定
された合成フーリエ画像データが求められる。
ータを得た後、位相限定相関法（Phase Only Correlati
on）を用いて振幅抑制処理を行う（ステップS407）。本
実施例では、振幅抑制処理として、log処理を行う。す
なわち、前述した合成フーリエ画像データの演算式であ
るＡ・Ｂ・ｅｊ（θ−φ）のlogをとり、log（Ａ・Ｂ）
・ej（θ−φ）とすることにより、振幅であるＡ・Ｂを
log（Ａ・Ｂ）に抑制する（Ａ・Ｂ＞log（Ａ・Ｂ））。
上述した位相限定相関法は、画像の空間的な位相変化に
着目するように修正した相互相関（cross correlatio
n）であり、振幅情報が抑制されて位相情報のみに限定
された合成フーリエ画像データが求められる。
振幅抑制処理を施した合成フーリエ画像データでは登
録パターンの採取時と照合パターンの採取時の照度差に
よる影響が小さくなる。すなわち、振幅抑制処理を行う
ことにより、各画素のスペクトラム強度が抑圧され、飛
び抜けた値がなくなり、より多くの情報が有効となる。
録パターンの採取時と照合パターンの採取時の照度差に
よる影響が小さくなる。すなわち、振幅抑制処理を行う
ことにより、各画素のスペクトラム強度が抑圧され、飛
び抜けた値がなくなり、より多くの情報が有効となる。
なお、この実施例では、振幅抑制処理としてlog処理
を行うものとしたが、 を行うようにしてもよい。また、log処理や に限らず、振幅を抑制することができればどのような処
理でもよい。振幅抑制で全ての振幅を一定値、例えば１
にすると、すなわち位相のみにすると、log処理や 等に比べ、計算量を減らすことができるという利点とデ
ータが少なくなるという利点がある。
を行うものとしたが、 を行うようにしてもよい。また、log処理や に限らず、振幅を抑制することができればどのような処
理でもよい。振幅抑制で全ての振幅を一定値、例えば１
にすると、すなわち位相のみにすると、log処理や 等に比べ、計算量を減らすことができるという利点とデ
ータが少なくなるという利点がある。
ステップS407で振幅抑制処理を行った後、制御部20−
１は、その振幅抑制処理を行った合成フーリエ画像デー
タをフーリエ変換部20−７へ送り、第２回目の２次元DF
Tを施す（ステップS408）。これにより、振幅抑制処理
の行われた合成フーリエ画像データは、図1Eに示される
ような合成フーリエ画像データとなる。
１は、その振幅抑制処理を行った合成フーリエ画像デー
タをフーリエ変換部20−７へ送り、第２回目の２次元DF
Tを施す（ステップS408）。これにより、振幅抑制処理
の行われた合成フーリエ画像データは、図1Eに示される
ような合成フーリエ画像データとなる。
次に、制御部20−１は、ステップS408で得られた合成
フーリエ画像データを取り込み、この合成フーリエ画像
データより中心部分を含む所定の相関成分エリアの各画
素の相関成分の強度（振幅）をスキャンし、各画素の相
関成分の強度のヒストグラムを求め、このヒストグラム
より相関成分エリア内の最も強度の高い画素（相関ピー
ク）を抽出する（ステップS409）。この場合、相関成分
エリアの中心付近に相関ピークが現れる。
フーリエ画像データを取り込み、この合成フーリエ画像
データより中心部分を含む所定の相関成分エリアの各画
素の相関成分の強度（振幅）をスキャンし、各画素の相
関成分の強度のヒストグラムを求め、このヒストグラム
より相関成分エリア内の最も強度の高い画素（相関ピー
ク）を抽出する（ステップS409）。この場合、相関成分
エリアの中心付近に相関ピークが現れる。
次に、制御部20−１は、ステップS409で抽出した相関
ピークを含みその周辺をマスクする（ステップS410）。
すなわち、図1Fに示すように、図1Eに示される合成フー
リエ画像データに対し、白い点線で囲んだ領域S0をマス
クする。そして、この領域S0がマスクされた合成フーリ
エ画像データに対して２次元離散的逆フーリエ変換（２
次元IDFT:two−dimensional Inverse DFT）を施し（ス
テップS411）、この２次元IDFTの施された合成フーリエ
画像データに対して振幅復元処理を行う（ステップS41
2）。ここで、振幅復元処理は、ステップS407での振幅
抑制処理で行われた関数の逆関数を振幅に対して行う処
理のことを言い、 とした場合にはA2とし、logeAとした場合にはeAとす
る。
ピークを含みその周辺をマスクする（ステップS410）。
すなわち、図1Fに示すように、図1Eに示される合成フー
リエ画像データに対し、白い点線で囲んだ領域S0をマス
クする。そして、この領域S0がマスクされた合成フーリ
エ画像データに対して２次元離散的逆フーリエ変換（２
次元IDFT:two−dimensional Inverse DFT）を施し（ス
テップS411）、この２次元IDFTの施された合成フーリエ
画像データに対して振幅復元処理を行う（ステップS41
2）。ここで、振幅復元処理は、ステップS407での振幅
抑制処理で行われた関数の逆関数を振幅に対して行う処
理のことを言い、 とした場合にはA2とし、logeAとした場合にはeAとす
る。
次に、制御部20−１は、ステップS412にて振幅復元処
理の行われた合成フーリエ画像データとステップS402で
読み出されている登録フーリエ画像データFAとを再合成
し（ステップS413）、これによって得られる再合成フー
リエ画像データに対して２次元IDFTを施し（ステップS4
14）、図1Gに示すような再合成フーリエ画像データを得
る。
理の行われた合成フーリエ画像データとステップS402で
読み出されている登録フーリエ画像データFAとを再合成
し（ステップS413）、これによって得られる再合成フー
リエ画像データに対して２次元IDFTを施し（ステップS4
14）、図1Gに示すような再合成フーリエ画像データを得
る。
ここで、ステップS413での再合成とは、登録パターン
Ｂと照合パターンＡとを合成したものから照合パターン
Ａを抽出する意味である。具体的には次の２通り考えら
れる。この２つはどちらも等価である。
Ｂと照合パターンＡとを合成したものから照合パターン
Ａを抽出する意味である。具体的には次の２通り考えら
れる。この２つはどちらも等価である。
ステップS406での合成をＡ・Ｂ・ｅｊ（θ−φ）とし
た場合、ステップS413での再合成は、（Ａ・Ｂ）/B・ｅ
ｊ｛（θ−φ）＋φ｝＝Ａ・ejθとする。
た場合、ステップS413での再合成は、（Ａ・Ｂ）/B・ｅ
ｊ｛（θ−φ）＋φ｝＝Ａ・ejθとする。
ステップS406での合成をＡ・Ｂ・ｅｊ（θ−φ）とし
た場合、ステップS413での再合成は、（Ａ・Ｂ）/B・ｅ
ｊ｛φ−（θ−φ）｝＝Ａ・ejθとする。
た場合、ステップS413での再合成は、（Ａ・Ｂ）/B・ｅ
ｊ｛φ−（θ−φ）｝＝Ａ・ejθとする。
図1Gを見ても分かるように、この２次元IDFTの施され
た再合成フーリエ画像データには、照合パターンのみに
存在するパターンの輪郭がそれと対応する位置に現れ
る。すなわち、図1Cに示す照合パターンでは、その一部
に自動車のパターンが重畳されている。この自動車のパ
ターンが照合パターンと登録パターンとの相違点として
図1Gに現れる。制御部20−１は、図1Gに現れている自動
車のパターンを、照合パターンのみに存在するパターン
として抽出する（ステップS415）。
た再合成フーリエ画像データには、照合パターンのみに
存在するパターンの輪郭がそれと対応する位置に現れ
る。すなわち、図1Cに示す照合パターンでは、その一部
に自動車のパターンが重畳されている。この自動車のパ
ターンが照合パターンと登録パターンとの相違点として
図1Gに現れる。制御部20−１は、図1Gに現れている自動
車のパターンを、照合パターンのみに存在するパターン
として抽出する（ステップS415）。
［移動パターンの抽出〕 上述した登録パターンと照合パターンとの相違点の抽
出の場合、登録パターンには自動車のパターンが重畳さ
れておらず、照合パターンにのみ自動車のパターンが重
畳されている場合について説明した。これに対し、登録
パターンにも照合パターンにも自動車のパターンが重畳
されており、この自動車のパターンの位置が移動してい
る場合について以下に説明する。
出の場合、登録パターンには自動車のパターンが重畳さ
れておらず、照合パターンにのみ自動車のパターンが重
畳されている場合について説明した。これに対し、登録
パターンにも照合パターンにも自動車のパターンが重畳
されており、この自動車のパターンの位置が移動してい
る場合について以下に説明する。
この場合にも、制御部20−１は、図４および図５に示
したフローチャートと同様の処理を行い、図６に示すよ
うな処理過程を経て移動パターンを抽出する。但し、こ
の場合、図1Eに対応する処理過程である図6Eにおいて
は、背景を示す相関値P1と自動車を示す相関値P2が出現
する。この場合、相関値P1の方が大きく、相関ピークと
して抽出されるので、この相関ピークP1を含みその周辺
にマスクが施される（図6F参照）。
したフローチャートと同様の処理を行い、図６に示すよ
うな処理過程を経て移動パターンを抽出する。但し、こ
の場合、図1Eに対応する処理過程である図6Eにおいて
は、背景を示す相関値P1と自動車を示す相関値P2が出現
する。この場合、相関値P1の方が大きく、相関ピークと
して抽出されるので、この相関ピークP1を含みその周辺
にマスクが施される（図6F参照）。
制御部20−１は、このマスクされた合成フーリエ画像
データに対して２次元IDFTを施し（ステップS411）、こ
の２次元IDFTの施された合成フーリエ画像データに対し
て振幅復元処理を行う（ステップS412）。そして、この
振幅復元処理の行われた合成フーリエ画像データとステ
ップS402で読み出された登録フーリエ画像データFAとを
再合成し（ステップS413）、これによって得られる再合
成フーリエ画像データに対して２次元IDFTを施し（ステ
ップS414）、図6Gに示すような再合成フーリエ画像デー
タを得る。
データに対して２次元IDFTを施し（ステップS411）、こ
の２次元IDFTの施された合成フーリエ画像データに対し
て振幅復元処理を行う（ステップS412）。そして、この
振幅復元処理の行われた合成フーリエ画像データとステ
ップS402で読み出された登録フーリエ画像データFAとを
再合成し（ステップS413）、これによって得られる再合
成フーリエ画像データに対して２次元IDFTを施し（ステ
ップS414）、図6Gに示すような再合成フーリエ画像デー
タを得る。
図6Gを見ても分かるように、この２次元IDFTの施され
た再合成フーリエ画像データには、登録パターンと照合
パターンとの両方に存在する移動パターンの輪郭が、照
合パターンのそれと対応する位置に現れる。すなわち、
図6Cに示す照合パターンでは、図6Aに示す登録パターン
中の自動車の位置が移動している。この自動車のパター
ンが照合パターンと登録パターンのそれぞれ異なる位置
に存在する移動パターンとして図6Gに現れる。制御部20
−１は、図6Gに現れている自動車のパターンを、登録パ
ターンと照合パターンのそれぞれ異なる位置に存在する
移動パターンとして抽出する（ステップS416）。
た再合成フーリエ画像データには、登録パターンと照合
パターンとの両方に存在する移動パターンの輪郭が、照
合パターンのそれと対応する位置に現れる。すなわち、
図6Cに示す照合パターンでは、図6Aに示す登録パターン
中の自動車の位置が移動している。この自動車のパター
ンが照合パターンと登録パターンのそれぞれ異なる位置
に存在する移動パターンとして図6Gに現れる。制御部20
−１は、図6Gに現れている自動車のパターンを、登録パ
ターンと照合パターンのそれぞれ異なる位置に存在する
移動パターンとして抽出する（ステップS416）。
なお、本実施例では、２次元IDFTをフーリエ変換部20
−７において行うものとしたが、CPU20−１内で行うも
のとしてもよい。また、本実施例では、図４に示したス
テップS408にて２次元DFTを行うようにしたが、２次元D
FTではなく２次元IDFTを行うようにしてもよい。すなわ
ち、振幅抑制処理の施された合成フーリエ画像データに
対して２次元DFTを行うのに代えて、２次元IDFTを行う
ようにしてもよい。但し、ステップS408で２次元IDFTを
行った場合、ステップS411では２次元DFTを行う。２次
元DFTと２次元IDFTとは、定量的にみて照合精度は変わ
らない。２次元IDFTについては、先の文献１に説明され
ている。
−７において行うものとしたが、CPU20−１内で行うも
のとしてもよい。また、本実施例では、図４に示したス
テップS408にて２次元DFTを行うようにしたが、２次元D
FTではなく２次元IDFTを行うようにしてもよい。すなわ
ち、振幅抑制処理の施された合成フーリエ画像データに
対して２次元DFTを行うのに代えて、２次元IDFTを行う
ようにしてもよい。但し、ステップS408で２次元IDFTを
行った場合、ステップS411では２次元DFTを行う。２次
元DFTと２次元IDFTとは、定量的にみて照合精度は変わ
らない。２次元IDFTについては、先の文献１に説明され
ている。
また、本実施例では、合成後のフーリエ画像データに
対してステップS407で振幅抑制処理を施した後に、ステ
ップS408で２次元DFTを行うようにしたが、合成前の登
録フーリエ画像データFAおよび照合フーリエ画像データ
FBにそれぞれ振幅抑制処理を行った後に合成するように
してもよい。すなわち、図７に示すように、図４のステ
ップS407をなくし、登録フーリエ画像データFAを読み出
すステップS702と照合パターンの画像データの入力を行
うステップS704との間に振幅抑制処理を行うステップS7
03を設ける。さらに、照合パターンの画像データに２次
元DFTを施すステップS706と振幅抑制処理後の照合フー
リエ画像データFBと登録フーリエ画像データFAとの合成
を行うステップS708との間に振幅抑制処理を行うステッ
プS707を設ける。但し、この場合、図８に示すように、
２次元IDFTの施された合成フーリエ画像データとステッ
プ702で読み出された登録パターンのフーリエ画像デー
タとを再合成するステップS713の後に、振幅復元処理を
行うステップS714を設ける。
対してステップS407で振幅抑制処理を施した後に、ステ
ップS408で２次元DFTを行うようにしたが、合成前の登
録フーリエ画像データFAおよび照合フーリエ画像データ
FBにそれぞれ振幅抑制処理を行った後に合成するように
してもよい。すなわち、図７に示すように、図４のステ
ップS407をなくし、登録フーリエ画像データFAを読み出
すステップS702と照合パターンの画像データの入力を行
うステップS704との間に振幅抑制処理を行うステップS7
03を設ける。さらに、照合パターンの画像データに２次
元DFTを施すステップS706と振幅抑制処理後の照合フー
リエ画像データFBと登録フーリエ画像データFAとの合成
を行うステップS708との間に振幅抑制処理を行うステッ
プS707を設ける。但し、この場合、図８に示すように、
２次元IDFTの施された合成フーリエ画像データとステッ
プ702で読み出された登録パターンのフーリエ画像デー
タとを再合成するステップS713の後に、振幅復元処理を
行うステップS714を設ける。
このようにした場合、ステップS703およびS707での振
幅抑制処理によって、振幅抑制処理の施された登録フー
リエ画像データおよび照合フーリエ画像データが得ら
れ、これらのフーリエ画像データが合成されて合成フー
リエ画像データが得られる。なお、ステップS701,S709
〜S712,S717〜S717は図４および図５に示すステップS40
1,S409〜S412,S417〜S417と同一であり、その説明を省
略する。
幅抑制処理によって、振幅抑制処理の施された登録フー
リエ画像データおよび照合フーリエ画像データが得ら
れ、これらのフーリエ画像データが合成されて合成フー
リエ画像データが得られる。なお、ステップS701,S709
〜S712,S717〜S717は図４および図５に示すステップS40
1,S409〜S412,S417〜S417と同一であり、その説明を省
略する。
この時の合成フーリエ画像データの振幅の抑制率は、
図４および図５に示す合成フーリエ画像データとしてか
ら振幅抑制処理を行う場合に対して小さい。したがっ
て、図４に示す合成フーリエ画像データとしてから振幅
抑制処理を行う方が、図７に示す振幅制御処理を行って
から合成フーリエ画像データとする方法に比べて、その
相違点の位置や移動パターンの照合精度がアップする。
なお、図７および図８に示す振幅抑制処理を行ってから
合成フーリエ画像データとする場合にも、合成フーリエ
画像データに対して２次元DFTではなく、２次元IDFTを
行うようにしてもよい。
図４および図５に示す合成フーリエ画像データとしてか
ら振幅抑制処理を行う場合に対して小さい。したがっ
て、図４に示す合成フーリエ画像データとしてから振幅
抑制処理を行う方が、図７に示す振幅制御処理を行って
から合成フーリエ画像データとする方法に比べて、その
相違点の位置や移動パターンの照合精度がアップする。
なお、図７および図８に示す振幅抑制処理を行ってから
合成フーリエ画像データとする場合にも、合成フーリエ
画像データに対して２次元DFTではなく、２次元IDFTを
行うようにしてもよい。
また、上述した実施例においては、２次元パターンの
抽出処理について説明したが、３次元パターンの抽出処
理についても同様にして行うことが可能であり、２次
元,3次元に拘わらず多次元のパターンの抽出処理を同様
にして行うことができる。また、振幅抑制処理を行うも
のとしたが、振幅抑制処理は必ずしも行わなくてもよ
い。また、振幅抑制処理で全ての振幅を１とした場合、
すなわち位相限定を行った場合には、振幅復元処理を行
わなくてもよい。
抽出処理について説明したが、３次元パターンの抽出処
理についても同様にして行うことが可能であり、２次
元,3次元に拘わらず多次元のパターンの抽出処理を同様
にして行うことができる。また、振幅抑制処理を行うも
のとしたが、振幅抑制処理は必ずしも行わなくてもよ
い。また、振幅抑制処理で全ての振幅を１とした場合、
すなわち位相限定を行った場合には、振幅復元処理を行
わなくてもよい。
図９は図４および図５に示したフローチャートに対応
するパターン抽出アルゴリズムの機能ブロック図を示
し、図10は図７および図８に示したフローチャートに対
応するパターン抽出アルゴリズムの機能ブロック図を示
す。図９および図10において、各機能ブロックにはフロ
ーチャートの各ステップと同一のステップ番号が付され
ており、付されたステップ番号に対応するステップの機
能をそれぞれ有する。
するパターン抽出アルゴリズムの機能ブロック図を示
し、図10は図７および図８に示したフローチャートに対
応するパターン抽出アルゴリズムの機能ブロック図を示
す。図９および図10において、各機能ブロックにはフロ
ーチャートの各ステップと同一のステップ番号が付され
ており、付されたステップ番号に対応するステップの機
能をそれぞれ有する。
以上説明したように本発明は、登録パターンと照合パ
ターンとが空間周波数特性に基づいて照合され、この照
合結果として類似パターン間の相違点や移動パターンの
抽出を行うことが可能となり、短時間でしかも正確に品
質検査や異常検知（解析），移動物体の検出を行うこと
ができるようになる。
ターンとが空間周波数特性に基づいて照合され、この照
合結果として類似パターン間の相違点や移動パターンの
抽出を行うことが可能となり、短時間でしかも正確に品
質検査や異常検知（解析），移動物体の検出を行うこと
ができるようになる。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 川又 政征 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉 東北大 学内 (72)発明者 樋口 龍雄 宮城県仙台市青葉区荒巻字青葉 東北大 学内 (56)参考文献 特開 平８−16785（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−206294（ＪＰ，Ａ) 特開 平６−242013（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−52878（ＪＰ，Ａ) 特開 平５−272943（ＪＰ，Ａ) 特開 平７−254062（ＪＰ，Ａ) テレビジョン学会技術研究報告 ＶＯ Ｌ．20、ＮＯ．41、ｐｐ．１−６，1996 「位相限定相関法の原理とその応用」小 林他 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 N04N 7/00 - 7/68 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (8)
- 【請求項１】登録パターンのＮ次元パターンデータにＮ
次元離散的フーリエ変換を施して登録フーリエＮ次元パ
ターンデータを作成する登録フーリエパターンデータ作
成手段と、 照合パターンのＮ次元パターンデータにＮ次元離散的フ
ーリエ変換を施して照合フーリエＮ次元パターンデータ
を作成する照合フーリエパターンデータ作成手段と、 前記登録フーリエパターンデータ作成手段によって作成
された登録フーリエＮ次元パターンデータと前記照合フ
ーリエパターンデータ作成手段によって作成された照合
フーリエＮ次元パターンデータとを合成して得られる合
成フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的
フーリエ変換およびＮ次元離散的逆フーリエ変換の何れ
か一方を施す第１のパターン処理手段と、 前記第１のパターン処理手段によってフーリエ変換が施
された合成フーリエＮ次元パターンデータに出現する相
関成分エリア内の相関ピークを求め、求めた相関ピーク
を含む所定の領域をマスクするマスク処理手段と、 前記マスク処理手段によって所定領域がマスクされた合
成フーリエＮ次元パターンデータに対し、前記第１のパ
ターン処理手段においてＮ次元離散的フーリエ変換が施
されている場合にはＮ次元離散的逆フーリエ変換を施
し、前記第１のパターン処理手段においてＮ次元離散的
逆フーリエ変換が施されている場合にはＮ次元離散的フ
ーリエ変換を施す第２のパターン処理手段と、 前記第２のパターン処理手段によってフーリエ変換の施
された合成フーリエＮ次元パターンデータと前記登録フ
ーリエパターンデータ作成手段によって作成された登録
フーリエＮ次元パターンデータとを再合成して得られる
再合成フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離
散的逆フーリエ変換を施す第３のパターン処理手段と を備えたことを特徴とするパターン抽出装置。 - 【請求項２】第１のパターン処理手段は、 前記登録フーリエパターンデータ作成手段によって作成
された登録フーリエＮ次元パターンデータと前記照合フ
ーリエパターンデータ作成手段によって作成された照合
フーリエＮ次元パターンデータとを合成するパターンデ
ータ合成手段と、前記パターンデータ合成手段によって
得られる合成フーリエＮ次元パターンデータに対して振
幅抑制処理を行う振幅抑制処理手段と、 前記振幅抑制処理手段によって振幅抑制された合成フー
リエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的フーリ
エ変換およびＮ次元離散的逆フーリエ変換の何れか一方
を施す第１のフーリエ変換手段と を備え、 前記第３のパターン処理手段は、 前記第２のパターン処理手段によってフーリエ変換され
た合成フーリエＮ次元パターンデータに対して振幅復元
処理を行う振幅復元処理手段と、 前記振幅復元処理手段によって振幅復元された合成フー
リエＮ次元パターンデータと前記登録フーリエパターン
データ作成手段によって作成された登録フーリエＮ次元
パターンデータとを再合成するパターンデータ再合成手
段と、 前記パターンデータ再合成手段によって得られた再合成
フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的逆
フーリエ変換を施す第２のフーリエ変換手段と を備えたことを特徴とする請求の範囲第１項記載のパタ
ーン抽出装置。 - 【請求項３】前記第１のパターン処理手段は、 前記登録フーリエパターンデータ作成手段によって作成
された登録フーリエＮ次元パターンデータと前記照合フ
ーリエパターンデータ作成手段によって作成された照合
フーリエＮ次元パターンデータとを合成するパターンデ
ータ合成手段と、前記パターンデータ合成手段によって
得られた合成フーリエＮ次元パターンデータに対して振
幅抑制処理を行う振幅抑制処理手段と、 前記振幅抑制処理手段によって振幅抑制された合成フー
リエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的フーリ
エ変換およびＮ次元離散的逆フーリエ変換の何れか一方
を施す第１のフーリエ変換手段と を備え、 前記第３のパターン処理手段は、 前記第２のパターン処理手段によってフーリエ変換され
た合成フーリエＮ次元パターンデータと前記登録フーリ
エパターンデータ作成手段によって作成された登録フー
リエＮ次元パターンデータとを再合成するパターンデー
タ再合成手段と、 前記パターンデータ再合成手段によって得られた再合成
フーリエＮ次元パターンに対してＮ次元離散的逆フーリ
エ変換を施す第２のフーリエ変換手段を を備えたことを特徴とする請求項第１項記載のパターン
抽出装置。 - 【請求項４】前記登録フーリエパターンデータ作成手段
は、 登録パターンのＮ次元パターンデータにＮ次元離散的フ
ーリエ変換を施す第１のフーリエ変換手段と、 前記第１のフーリエ変換手段によってフーリエ変換され
た登録パターンのＮ次元パターンデータに対し振幅抑制
処理を行って登録フーリエＮ次元パターンデータを作成
する第１の振幅抑制処理手段と を備え、 前記照合フーリエパターンデータ作成手段は、 照合パターンのＮ次元パターンデータにＮ次元離散的フ
ーリエ変換を施す第２のフーリエ変換手段と、 前記第２のフーリエ変換手段によってフーリエ変換され
た照合パターンのＮ次元パターンデータに対し振幅抑制
処理を行って照合フーリエＮ次元パターンデータを作成
する第２の振幅抑制処理手段と を備え、 前記第３のパターン処理手段は、 前記第２のパターン処理手段によってフーリエ変換の施
された合成フーリエＮ次元パターンデータと前記登録フ
ーリエパターンデータ作成手段によって作成された登録
フーリエＮ次元パターンデータとを再合成するパターン
データ再合成手段と、 前記パターンデータ再合成手段によって得られた再合成
フーリエＮ次元パターンデータに対して振幅復元処理を
行う振幅復元処理手段と、 前記振幅復元処理手段によって振幅復元された再合成フ
ーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的逆フ
ーリエ変換を施す第３のフーリエ変換手段と を備えたことを特徴とする請求項第１項記載のパターン
抽出装置。 - 【請求項５】前記登録フーリエパターンデータ作成手段
は、 登録パターンのＮ次元パターンデータにＮ次元離散的フ
ーリエ変換を施す第１のフーリエ変換手段と、 前記第１のフーリエ変換手段によってフーリエ変換され
た登録パターンのＮ次元パターンデータに対し振幅抑制
処理を行って登録フーリエＮ次元パターンデータを作成
する第１の振幅抑制処理手段と を備え、 前記照合フーリエパターンデータ作成手段は、 照合パターンのＮ次元パターンデータにＮ次元離散的フ
ーリエ変換を施す第２のフーリエ変換手段と、 前記第２のフーリエ変換手段によってフーリエ変換され
た照合パターンのＮ次元パターンデータに対し振幅抑制
処理を行って照合フーリエＮ次元パターンデータを作成
する第２の振幅抑制処理手段と を備え、 前記第３のパターン処理手段は、 前記第２のパターン処理手段によってフーリエ変換され
た合成フーリエＮ次元パターンデータと前記登録フーリ
エパターンデータ作成手段によって作成された登録フー
リエＮ次元パターンデータとを再合成するパターンデー
タ再合成手段と、 前記パターンデータ再合成手段によって得られた再合成
フーリエＮ次元パターンデータに対してＮ次元離散的逆
フーリエ変換を施す第３のフーリエ変換手段と を備えたことを特徴とする請求項第１項記載のパターン
抽出装置。 - 【請求項６】前記マスク処理手段は、 前記第１のパターン処理手段によってフーリエ変換が施
された合成フーリエＮ次元パターンデータの相関成分の
強度のヒストグラムに基づいて相関成分エリア内の相関
ピークを求める相関ピーク算出手段と、 前記相関ピーク算出手段によって求められた相関ピーク
を含む所定の領域をマスクするマスク手段と を備えたことを特徴とする請求項第１項記載のパターン
抽出装置。 - 【請求項７】前記第３のパターン処理手段によって逆フ
ーリエ変換された再合成フーリエＮ次元パターンデータ
から照合パターンにのみに存在する相違パターンを抽出
するパターン抽出手段をさらに備えたことを特徴とする
請求項第１項記載のパターン抽出装置。 - 【請求項８】前記第３のパターン処理手段によって逆フ
ーリエ変換された再合成フーリエＮ次元パターンデータ
から照合パターンと登録パターンのそれぞれ異なる位置
に存在する移動パターンを抽出するパターン抽出手段を
さらに備えたことを特徴とする請求項第１項記載のパタ
ーン抽出装置。
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| PCT/JP1996/003212 WO1998020454A1 (fr) | 1996-11-01 | 1996-11-01 | Appareil d'extraction de structure |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP3035654B2 true JP3035654B2 (ja) | 2000-04-24 |
Family
ID=14154065
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP08536385A Expired - Fee Related JP3035654B2 (ja) | 1996-11-01 | 1996-11-01 | パターン抽出装置 |
Country Status (6)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US6195460B1 (ja) |
| EP (1) | EP1011073B1 (ja) |
| JP (1) | JP3035654B2 (ja) |
| KR (1) | KR100295586B1 (ja) |
| DE (1) | DE69631845T2 (ja) |
| WO (1) | WO1998020454A1 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005103610A1 (ja) * | 2004-04-22 | 2005-11-03 | The University Of Electro-Communications | 微小変位計測法及び装置 |
| US7813900B2 (en) | 2006-02-01 | 2010-10-12 | National University Corporation The University Of Electro-Communications | Displacement detection method, displacement detection device, displacement detection program, phase singularity matching method and phase singularity matching program |
Families Citing this family (13)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3846851B2 (ja) * | 2001-02-01 | 2006-11-15 | 松下電器産業株式会社 | 画像のマッチング処理方法及びその装置 |
| US8331723B2 (en) * | 2004-03-25 | 2012-12-11 | Ozluturk Fatih M | Method and apparatus to correct digital image blur due to motion of subject or imaging device |
| US10721405B2 (en) | 2004-03-25 | 2020-07-21 | Clear Imaging Research, Llc | Method and apparatus for implementing a digital graduated filter for an imaging apparatus |
| US9826159B2 (en) | 2004-03-25 | 2017-11-21 | Clear Imaging Research, Llc | Method and apparatus for implementing a digital graduated filter for an imaging apparatus |
| US20060034531A1 (en) * | 2004-05-10 | 2006-02-16 | Seiko Epson Corporation | Block noise level evaluation method for compressed images and control method of imaging device utilizing the evaluation method |
| JP4525286B2 (ja) * | 2004-10-14 | 2010-08-18 | 沖電気工業株式会社 | 生体情報認証装置および認証方法 |
| TW200811204A (en) * | 2006-05-19 | 2008-03-01 | Nissan Chemical Ind Ltd | Hyper-branched polymer and process for producing the same |
| JP4437804B2 (ja) * | 2006-08-22 | 2010-03-24 | 株式会社山武 | レーダ装置および距離測定方法 |
| JP2008089402A (ja) * | 2006-10-02 | 2008-04-17 | Konica Minolta Holdings Inc | 情報処理システム、プログラムおよび情報処理方法 |
| JP5178561B2 (ja) | 2009-02-06 | 2013-04-10 | Ｈｏｙａ株式会社 | パターン検査方法、パターン検査装置、フォトマスク製造方法、およびパターン転写方法 |
| JP2010230578A (ja) * | 2009-03-27 | 2010-10-14 | Fujifilm Corp | 偏芯量測定方法 |
| CN102521590B (zh) * | 2011-04-29 | 2013-12-04 | 北京大学 | 一种基于方向的左右掌纹识别方法 |
| KR101255952B1 (ko) | 2011-07-21 | 2013-04-23 | 주식회사 앤비젼 | 패턴층이 형성된 기판의 간섭 현상을 이용한 패턴검사방법 및 패턴검사장치 |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| GB1570070A (en) * | 1976-01-07 | 1980-06-25 | Emi Ltd | Arrangement for correlating pictures |
| JP2823577B2 (ja) * | 1989-02-06 | 1998-11-11 | 日本電信電話株式会社 | 画像マッチング装置 |
| US5619596A (en) * | 1993-10-06 | 1997-04-08 | Seiko Instruments Inc. | Method and apparatus for optical pattern recognition |
| JPH07108526A (ja) | 1993-10-12 | 1995-04-25 | Nippon Steel Corp | スライシングマシン |
| US5684890A (en) * | 1994-02-28 | 1997-11-04 | Nec Corporation | Three-dimensional reference image segmenting method and apparatus |
| JPH07254062A (ja) | 1994-03-14 | 1995-10-03 | Yamatake Honeywell Co Ltd | 指紋照合装置 |
| JP2625384B2 (ja) * | 1994-06-27 | 1997-07-02 | 日本電気株式会社 | 画像認識装置および画像認識方法 |
| EP0741368B1 (en) * | 1995-05-02 | 2003-07-02 | Yamatake Corporation | Pattern collation apparatus and method |
| US5886744A (en) * | 1995-09-08 | 1999-03-23 | Intel Corporation | Method and apparatus for filtering jitter from motion estimation video data |
| JPH09147115A (ja) * | 1995-11-20 | 1997-06-06 | Hamamatsu Photonics Kk | 人物照合装置 |
| US6067367A (en) * | 1996-10-31 | 2000-05-23 | Yamatake-Honeywell Co., Ltd. | Moving direction measuring device and tracking apparatus |
-
1996
- 1996-11-01 WO PCT/JP1996/003212 patent/WO1998020454A1/ja active IP Right Grant
- 1996-11-01 DE DE69631845T patent/DE69631845T2/de not_active Expired - Fee Related
- 1996-11-01 EP EP96935527A patent/EP1011073B1/en not_active Expired - Lifetime
- 1996-11-01 JP JP08536385A patent/JP3035654B2/ja not_active Expired - Fee Related
- 1996-11-01 US US09/297,537 patent/US6195460B1/en not_active Expired - Fee Related
-
1999
- 1999-04-30 KR KR1019997003884A patent/KR100295586B1/ko not_active IP Right Cessation
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| テレビジョン学会技術研究報告 ＶＯＬ．２０、ＮＯ．４１、ｐｐ．１−６，１９９６「位相限定相関法の原理とその応用」小林他 |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| WO2005103610A1 (ja) * | 2004-04-22 | 2005-11-03 | The University Of Electro-Communications | 微小変位計測法及び装置 |
| JPWO2005103610A1 (ja) * | 2004-04-22 | 2007-08-30 | 国立大学法人 電気通信大学 | 微小変位計測法及び装置 |
| US7457721B2 (en) | 2004-04-22 | 2008-11-25 | The University Of Electro-Communications | Method and apparatus for measuring small displacement |
| US7813900B2 (en) | 2006-02-01 | 2010-10-12 | National University Corporation The University Of Electro-Communications | Displacement detection method, displacement detection device, displacement detection program, phase singularity matching method and phase singularity matching program |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| DE69631845D1 (de) | 2004-04-15 |
| EP1011073A4 (en) | 2000-06-21 |
| KR100295586B1 (ko) | 2001-08-07 |
| EP1011073B1 (en) | 2004-03-10 |
| WO1998020454A1 (fr) | 1998-05-14 |
| US6195460B1 (en) | 2001-02-27 |
| KR20000053002A (ko) | 2000-08-25 |
| EP1011073A1 (en) | 2000-06-21 |
| DE69631845T2 (de) | 2005-01-05 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP3035654B2 (ja) | パターン抽出装置 | |
| Patsias et al. | Damage detection using optical measurements and wavelets | |
| KR101064952B1 (ko) | 신체 관심영역 탐지 방법 및 장치 | |
| JPWO2005024788A1 (ja) | 信号分離方法、信号分離装置、信号分離プログラム及び記録媒体 | |
| Shao et al. | Target-free 3D tiny structural vibration measurement based on deep learning and motion magnification | |
| JP6845492B2 (ja) | 画像照合装置 | |
| CN112532941A (zh) | 车辆源强监测方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN105989000B (zh) | 音视频拷贝检测方法及装置 | |
| Rupesh Kumar et al. | A novel approach towards generalization of countermeasure for spoofing attack on ASV systems | |
| Kawale et al. | Analysis and Simulation of Sound Classification System Using Machine Learning Techniques | |
| Preuß et al. | A pipeline for analysing image and video material in a forensic context with intelligent systems | |
| JP4099981B2 (ja) | 画像認識システム、画像認識方法および画像認識プログラム | |
| JP2001307066A (ja) | 細胞画像分析装置および細胞画像分析方法 | |
| JP3254622B2 (ja) | パターン照合装置 | |
| Dixit et al. | Copy–move image forgery detection using gray-tones with texture description | |
| JPH10134196A (ja) | 距離測定装置 | |
| JPH0922406A (ja) | パターン照合装置 | |
| Li et al. | Machine diagnosis with independent component analysis and envelope analysis | |
| Ashino et al. | Continuous multiwavelet transform for blind signal separation | |
| JP3263913B2 (ja) | パターン照合装置 | |
| Chen | Standard deviation normalized summed squared difference for image registration | |
| Rhabi et al. | Blind separation of rotating machine signals using penalized mutual information criterion and minimal distortion principle | |
| Ghahremani et al. | Damage Assessment Using Stiffness Matrix Decomposition and Output-Only Modal Identification | |
| JP2011018199A (ja) | 画像処理装置および方法、並びにプログラム | |
| JP3841481B2 (ja) | 特徴抽出装置及びそれを用いたパターン識別装置 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20080225 Year of fee payment: 8 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20090225 Year of fee payment: 9 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100225 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100225 Year of fee payment: 10 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110225 Year of fee payment: 11 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120225 Year of fee payment: 12 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130225 Year of fee payment: 13 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140225 Year of fee payment: 14 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |