JP3276813B2 - Search area limitation method in pattern matching - Google Patents

Search area limitation method in pattern matching

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Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、対象画像に対し
て、基準画像を移動させて両画像のマッチング度を算出
していくことにより、マッチング位置を探索するパター
ンマッチングにおける探索領域限定方法。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a search area limiting method in pattern matching for searching for a matching position by moving a reference image with respect to a target image and calculating a degree of matching between the two images.

【0002】[0002]

【従来の技術】パターンマッチングにおいて、最良のマ
ッチング位置を探し出す操作は、探索といわれる。この
探索においては、最良のマッチング位置に達するまでの
処理に、様々な経路が存在する。探索の最も基本的な形
態は、可能な経路のすべてについて探索処理を行なう方
法である。たとえば、探索範囲内のすべての位置でマッ
チング度を算出し、最良のマッチング位置を求める場合
がこれに相当する。この手法では、探索領域が大きい場
合には、計算量が膨大となり、処理時間が長くなる。
2. Description of the Related Art In pattern matching, an operation of searching for the best matching position is called a search. In this search, there are various routes in the processing until reaching the best matching position. The most basic form of search is a method of performing search processing on all possible routes. For example, this corresponds to the case where the matching degree is calculated at all positions within the search range and the best matching position is obtained. In this method, when the search area is large, the amount of calculation becomes enormous and the processing time becomes long.

【0003】そこで、探索を効率よく行なうために、評
価関数が良くなる方向に探索を進めていく方法(山登り
法:hill climbing)等が開発されている。このような探
索を行なう場合にも、一般に、探索範囲の全領域から均
等に選択された複数位置から、マッチング度の最も高い
位置を、山登り法の探索開始位置とすることが多い。こ
のため、探索領域が大きい場合には、計算量が多くな
り、処理時間が長くなる。
[0003] In order to perform the search efficiently, a method of progressing the search in a direction in which the evaluation function is improved (hill climbing method) has been developed. Also in the case of performing such a search, in general, the position having the highest matching degree from a plurality of positions evenly selected from the entire region of the search range is often set as the search start position of the hill-climbing method. Therefore, when the search area is large, the amount of calculation increases and the processing time increases.

【0004】[0004]

【発明が解決しようとする課題】この発明は、パターン
マッチングの探索を行なう前に、探索範囲を絞ることが
でき、処理時間の短縮化が図れるパターンマッチングに
おける探索領域限定方法を提供することを目的とする。
SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide a method for limiting a search area in pattern matching, in which a search range can be narrowed before searching for pattern matching and processing time can be reduced. And

【0005】[0005]

【課題を解決するための手段】この発明による第1のパ
ターンマッチングにおける探索領域限定方法は、対象画
像に対して、基準画像を移動させて両画像のマッチング
度を算出していくことにより、マッチング位置を探索す
るパターンマッチングにおける探索領域限定方法におい
て、対象画像を複数のブロックに分割し、各ブロックに
対して直交変換を施すステップ、および各ブロックごと
に得られた変換係数に基づいて、所定周波数以上の高周
波数成分が含まれているブロックを抽出するステップを
備え、抽出されたブロックをパターンマッチングの有意
ブロックとして、パターンマッチングの探索範囲が絞ら
れることを特徴とする。
According to a first method of limiting a search area in pattern matching according to the present invention, a matching degree is calculated by moving a reference image with respect to a target image and calculating a degree of matching between the two images. In a search area limiting method in pattern matching for searching a position, a target image is divided into a plurality of blocks, an orthogonal transform is performed on each block, and a predetermined frequency is determined based on a transform coefficient obtained for each block. The method includes a step of extracting a block including the above high frequency component, wherein the extracted block is set as a significant block for pattern matching, and a search range of pattern matching is narrowed.

【0006】この発明による第2のパターンマッチング
における探索領域限定方法は、対象画像に対して、基準
画像を移動させて両画像のマッチング度を算出していく
ことにより、マッチング位置を探索するパターンマッチ
ングにおける探索領域限定方法において、基準画像を複
数のブロックに分割し、各ブロックに対して直交変換を
施すステップ、各ブロックごとに得られた変換係数に基
づいて、全ブロックに含まれている周波数成分のうち、
最も高い周波数成分の周波数を抽出するステップ、抽出
された周波数に基づいて、有意ブロック判定用周波数を
決定するステップ、対象画像を複数のブロックに分割
し、各ブロックに対して直交変換を施すステップ、およ
び各ブロックごとに得られた変換係数に基づいて、各ブ
ロックの中から、有意ブロック判定用周波数以上の周波
数成分が含まれているブロックを抽出するステップを備
え、抽出されたブロックをパターンマッチングの有意ブ
ロックとして、パターンマッチングの探索範囲が絞られ
ることを特徴とする。
In a second search area limiting method in pattern matching according to the present invention, a matching pattern is searched for by moving a reference image with respect to a target image and calculating a matching degree between the two images. Dividing the reference image into a plurality of blocks and performing orthogonal transform on each block, based on the transform coefficients obtained for each block, the frequency components included in all the blocks. Of which
Extracting the frequency of the highest frequency component, determining a significant block determination frequency based on the extracted frequency, dividing the target image into a plurality of blocks, and performing orthogonal transformation on each block; And a step of extracting, from each block, a block containing a frequency component equal to or higher than a significant block determination frequency based on the transform coefficient obtained for each block. As a significant block, a search range for pattern matching is narrowed.

【0007】[0007]

【発明の実施の形態】以下、図面を参照して、この発明
の実施の形態について説明する。
Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.

【0008】以下、図6に示す対象画像1に対して、図
3に示すテンプレート画像2を移動させて両画像のマッ
チング度を算出していくことにより、マッチング位置を
探索する場合における探索領域限定方法について説明す
る。
[0008] Hereinafter, by moving the template image 2 shown in FIG. 3 with respect to the target image 1 shown in FIG. 6 and calculating the degree of matching between the two images, the search area is limited when searching for a matching position. The method will be described.

【0009】図1は、テンプレート画像が決定されたと
きに行なわれる有意ブロック判定値の算出処理手順を示
している。
FIG. 1 shows a procedure for calculating a significant block determination value performed when a template image is determined.

【0010】まず、図4に示すように、テンプレート画
像2を、N×N画素のブロック、たとえば8×8画素の
ブロックに分割する(ステップ1)。
First, as shown in FIG. 4, the template image 2 is divided into blocks of N × N pixels, for example, blocks of 8 × 8 pixels (step 1).

【0011】次に、各ブロックの画像を、離散コサイン
変換(DCT)により、周波数成分に分解する(ステッ
プ2)。つまり、図5に示すように、各ブロックの画像
が、空間座標f(x,y)から、周波数座標F(u,
v)に変換される。ここで、uは水平方向空間周波数を
示し、vは垂直方向空間周波数を示している。
Next, the image of each block is decomposed into frequency components by a discrete cosine transform (DCT) (step 2). That is, as shown in FIG. 5, the image of each block is converted from the spatial coordinates f (x, y) to the frequency coordinates F (u, u).
v). Here, u indicates a horizontal spatial frequency, and v indicates a vertical spatial frequency.

【0012】一般的に、相関のある画像を離散コサイン
変換により周波数成分に分解すると、低周波数成分は大
きな値を持つが、高周波成分はほとんど0となる。つま
り、相関の高い画像ほど、変換後の周波数分布は、低周
波数側に偏る。
In general, when a correlated image is decomposed into frequency components by discrete cosine transform, the low frequency components have a large value, but the high frequency components are almost zero. In other words, the higher the correlation image is, the more the frequency distribution after the conversion is shifted to the lower frequency side.

【0013】したがって、テンプレート画像2の各ブロ
ックのうち、特徴のある画像のブロックの変換後の周波
数分布は、特徴のない画像のブロックの変換後の周波数
分布に比べて、より高い周波数成分を含んでいる。
Therefore, among the blocks of the template image 2, the converted frequency distribution of the characteristic image block contains higher frequency components than the converted frequency distribution of the non-characteristic image block. In.

【0014】次に、全てのブロックに対する変換係数に
基づいて、0より大きな値(変換係数)を持つ周波数成
分のうち、最も高い周波数成分の周波数(ua,va)
を抽出する(ステップ3)。
Next, based on the transform coefficients for all the blocks, the frequency (ua, va) of the highest frequency component among the frequency components having a value (transform coefficient) larger than 0 is obtained.
Is extracted (step 3).

【0015】次に、周波数座標F(u,v)の原点Oか
ら、抽出された最も高い周波数(ua,va)までの距
離Laを次の数式1に基づいて求める(ステップ4)。
Next, a distance La from the origin O of the frequency coordinates F (u, v) to the extracted highest frequency (ua, va) is calculated based on the following equation (step 4).

【0016】[0016]

【数1】La=(ua2 +va2 1/2 ## EQU1 ## La = (ua 2 + va 2 ) 1/2

【0017】次に、求められた距離Laに、予め定めら
れた定数kを乗算することにより、有意ブロック判別値
Lo(=k・La)を求める(ステップ5)。定数kと
しては、0<k<1の範囲内の値が用いられる。ここで
は、kとしては、0.8が設定されている。このように
して、求められた有意ブロック判別値Loは、保存され
る。
Next, a significant block discrimination value Lo (= k · La) is obtained by multiplying the obtained distance La by a predetermined constant k (step 5). As the constant k, a value in the range of 0 <k <1 is used. Here, 0.8 is set as k. The significant block discrimination value Lo thus obtained is stored.

【0018】図2は、パターンマッチングが行なわれる
前に行なわれる探索領域限定処理手順を示している。
FIG. 2 shows a search area limitation processing procedure performed before pattern matching is performed.

【0019】まず、図7に示すように、対象画像1を、
テンプレート画像2のブロックと同じサイズのブロック
に分割する(ステップ11)。
First, as shown in FIG.
It is divided into blocks of the same size as the blocks of the template image 2 (step 11).

【0020】次に、各ブロックの画像を、離散コサイン
変換(DCT)により、周波数成分に分解する(ステッ
プ12)。つまり、各ブロックの画像が、空間座標f
(x,y)から、周波数座標F(u,v)に変換され
る。
Next, the image of each block is decomposed into frequency components by discrete cosine transform (DCT) (step 12). That is, the image of each block is represented by the spatial coordinates f
(X, y) is converted to frequency coordinates F (u, v).

【0021】次に、各ブロックに対する変換係数に基づ
いて、各ブロックごとに、各ブロック中の0より大きな
値(変換係数)を持つ周波数成分のうち、最も高い周波
数(ub,vb)をそれぞれ抽出する(ステップ1
3)。
Next, based on the transform coefficients for each block, the highest frequency (ub, vb) among the frequency components having a value (transform coefficient) larger than 0 in each block is extracted for each block. (Step 1
3).

【0022】次に、各ブロックごとに、周波数座標F
(u,v)の原点Oから、抽出された最も高い周波数
(ub,vb)までの距離Lbを次の数式2に基づいて
求める(ステップ14)。
Next, the frequency coordinate F
The distance Lb from the origin O of (u, v) to the extracted highest frequency (ub, vb) is obtained based on the following equation 2 (step 14).

【0023】[0023]

【数2】Lb=(ub2 +vb2 1/2 Lb = (ub 2 + vb 2 ) 1/2

【0024】次に、各ブロックごとに、求められた距離
Lbが有意ブロック判別値Lo以上か否かを判別してい
き、距離Lbが有意ブロック判別値Lo以上のブロック
を有意ブロックとして抽出する(ステップ15)。図8
に、有意ブロックを斜線を付して示す。
Next, for each block, it is determined whether or not the obtained distance Lb is greater than or equal to a significant block determination value Lo, and a block whose distance Lb is greater than or equal to the significant block determination value Lo is extracted as a significant block ( Step 15). FIG.
, The significant blocks are shown with diagonal lines.

【0025】このようにして、有意ブロックが求められ
ると、有意ブロックおよびその近傍を含む所定領域を探
索領域として、パターンマッチングの探索が行なわれ
る。この探索法としては、どのような探索法を用いても
よい。
When a significant block is obtained in this way, a pattern matching search is performed using a predetermined area including the significant block and its vicinity as a search area. As this search method, any search method may be used.

【0026】探索法として山登り法が用いられる場合に
は、有意ブロックのパターンから、有意ブロックのパタ
ーンのコーナに相当するブロック(図8に符号10で示
す)内に、探索開始点を設定すればよい。このようにす
ると、探索時間が非常に短くなる。
When the hill-climbing method is used as a search method, a search start point can be set from a significant block pattern to a block (indicated by reference numeral 10 in FIG. 8) corresponding to a corner of the significant block pattern. Good. In this case, the search time becomes very short.

【0027】上記実施の形態では、直交変換として離散
コサイン変換が用いられているが、ウォルシュ・アダマ
ール変換(WHT)、離散フーリエ変換(DFT)等の
他の直交変換を用いてもよい。
Although the discrete cosine transform is used as the orthogonal transform in the above embodiment, other orthogonal transforms such as Walsh-Hadamard transform (WHT) and discrete Fourier transform (DFT) may be used.

【0028】[0028]

【発明の効果】この発明によれば、パターンマッチング
の探索を行なう前に、探索範囲を絞ることができ、処理
時間の短縮化が図れる。
According to the present invention, the search range can be narrowed before searching for pattern matching, and the processing time can be shortened.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図1】テンプレート画像が決定されたときに行なわれ
る有意ブロック判定値の算出処理手順を示すフローチャ
ートである。
FIG. 1 is a flowchart illustrating a procedure of calculating a significant block determination value performed when a template image is determined.

【図2】パターンマッチングが行なわれる前に行なわれ
る探索領域限定処理手順を示すフローチャートである。
FIG. 2 is a flowchart illustrating a search area limitation processing procedure performed before pattern matching is performed.

【図3】テンプレート画像の一例を示す模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram illustrating an example of a template image.

【図4】テンプレート画像が複数のブロックに分割され
た様子を示す模式図である。
FIG. 4 is a schematic diagram showing a state where a template image is divided into a plurality of blocks.

【図5】離散コサイン変換により、ブロックの画像が、
空間座標から周波数座標に変換されることを示す模式図
である。
FIG. 5 shows an image of a block obtained by a discrete cosine transform.
FIG. 4 is a schematic diagram showing that space coordinates are converted into frequency coordinates.

【図6】対象画像の一例を示す模式図である。FIG. 6 is a schematic diagram illustrating an example of a target image.

【図7】対象画像が複数のブロックに分割された様子を
示す模式図である。
FIG. 7 is a schematic diagram showing a state in which a target image is divided into a plurality of blocks.

【図8】対象画像のブロックのうち、有意ブロックを示
す模式図である。
FIG. 8 is a schematic diagram illustrating a significant block among blocks of a target image.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 対象画像 2 テンプレート画像 1 Target image 2 Template image

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 茂木 健 大阪府守口市京阪本通2丁目5番5号 三洋電機株式会社内 (72)発明者 河田 宏 大阪府守口市京阪本通2丁目5番5号 三洋電機株式会社内 (56)参考文献 特開 平4−195689(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06T 7/00 - 7/60 G06T 1/00 ────────────────────────────────────────────────── ─── Continuing on the front page (72) Inventor Takeshi Mogi 2-5-5 Keihanhondori, Moriguchi-shi, Osaka Inside Sanyo Electric Co., Ltd. (72) Inventor Hiroshi Kawada 2-5-2 Keihanhondori, Moriguchi-shi, Osaka No. 5 Sanyo Electric Co., Ltd. (56) References JP-A-4-195689 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 7 , DB name) G06T 7 /00-7/60 G06T 1 / 00

Claims (3)

(57)【特許請求の範囲】(57) [Claims] 【請求項1】 対象画像に対して、基準画像を移動させ
て両画像のマッチング度を算出していくことにより、マ
ッチング位置を探索するパターンマッチングにおける探
索領域限定方法において、 対象画像を複数のブロックに分割し、各ブロックに対し
て直交変換を施すステップ、および各ブロックごとに得
られた変換係数に基づいて、所定周波数以上の高周波数
成分が含まれているブロックを抽出するステップを備
え、 抽出されたブロックをパターンマッチングの有意ブロッ
クとして、パターンマッチングの探索範囲が絞られるこ
とを特徴とするパターンマッチングにおける探索領域限
定方法。
1. A search area limiting method in pattern matching for searching a matching position by moving a reference image with respect to a target image and calculating a matching degree between the two images, the method comprising: And performing an orthogonal transform on each block; and extracting a block containing a high-frequency component equal to or higher than a predetermined frequency based on a transform coefficient obtained for each block. A search area limiting method in pattern matching, characterized in that a search range of pattern matching is narrowed down by setting the selected block as a significant block of pattern matching.
【請求項2】 対象画像に対して、基準画像を移動させ
て両画像のマッチング度を算出していくことにより、マ
ッチング位置を探索するパターンマッチングにおける探
索領域限定方法において、 基準画像を複数のブロックに分割し、各ブロックに対し
て直交変換を施すステップ、 各ブロックごとに得られた変換係数に基づいて、全ブロ
ックに含まれている周波数成分のうち、最も高い周波数
成分の周波数を抽出するステップ、 抽出された周波数に基づいて、有意ブロック判定用周波
数を決定するステップ、 対象画像を複数のブロックに分割し、各ブロックに対し
て直交変換を施すステップ、および各ブロックごとに得
られた変換係数に基づいて、各ブロックの中から、有意
ブロック判定用周波数以上の周波数成分が含まれている
ブロックを抽出するステップを備え、 抽出されたブロックをパターンマッチングの有意ブロッ
クとして、パターンマッチングの探索範囲が絞られるこ
とを特徴とするパターンマッチングにおける探索領域限
定方法。
2. A search area limiting method for pattern matching for searching a matching position by moving a reference image with respect to a target image and calculating a matching degree between the two images, wherein the reference image is divided into a plurality of blocks. And performing an orthogonal transform on each block; and extracting the highest frequency component frequency among the frequency components included in all the blocks based on the transform coefficient obtained for each block. Determining a significant block determination frequency based on the extracted frequency, dividing the target image into a plurality of blocks, performing an orthogonal transform on each block, and transform coefficients obtained for each block. From the blocks, the block containing the frequency component equal to or higher than the significant block determination frequency is Comprising the step of leaving, the extracted block as significant block of the pattern matching, the search area limited way in the pattern matching, wherein a search range of the pattern matching is narrowed.
【請求項3】 直交変換が離散コサイン変換である請求
項1および2のいずれかに記載のパターンマッチングに
おける探索領域限定方法。
3. The search area limiting method in pattern matching according to claim 1, wherein the orthogonal transform is a discrete cosine transform.
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