JP3302225B2 - 高速画像テンプレートマッチング方法 - Google Patents
高速画像テンプレートマッチング方法Info
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- JP3302225B2 JP3302225B2 JP20690295A JP20690295A JP3302225B2 JP 3302225 B2 JP3302225 B2 JP 3302225B2 JP 20690295 A JP20690295 A JP 20690295A JP 20690295 A JP20690295 A JP 20690295A JP 3302225 B2 JP3302225 B2 JP 3302225B2
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、探索画像内で検索
テンプレート画像に類似の部分を高速に探索する画像処
理技術に関するものである。
テンプレート画像に類似の部分を高速に探索する画像処
理技術に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、探索画像内で検索テンプレート画
像を検索する手法として、図３に示すように検索テンプ
レート画像ｇを探索画像ｆ内で動かし、正規化相関の値
が一番高い位置を見つけることによりマッチングを行な
う正規化相関マッチング法がよく用いられている。
像を検索する手法として、図３に示すように検索テンプ
レート画像ｇを探索画像ｆ内で動かし、正規化相関の値
が一番高い位置を見つけることによりマッチングを行な
う正規化相関マッチング法がよく用いられている。
【０００３】しかしながら、この正規化相関の計算は特
殊なハードウェアを用いない汎用計算機上で行なうと、
探索画像ｆのサイズをＬ×Ｍとし検索テンプレート画像
ｇのサイズをｌ×ｍとしたときに、計算に要する時間ｃ
ｏｓｔは、 ｃｏｓｔ〜Ｌ×Ｍ×ｌ×ｍ （１） であることが知られている。ここで、〜は比例を表す。
このため、検索画像のサイズｌ×ｍが大きくなるとそれ
に比例した処理時間がかかり、大きな検索テンプレート
画像を用いることが困難であった。
殊なハードウェアを用いない汎用計算機上で行なうと、
探索画像ｆのサイズをＬ×Ｍとし検索テンプレート画像
ｇのサイズをｌ×ｍとしたときに、計算に要する時間ｃ
ｏｓｔは、 ｃｏｓｔ〜Ｌ×Ｍ×ｌ×ｍ （１） であることが知られている。ここで、〜は比例を表す。
このため、検索画像のサイズｌ×ｍが大きくなるとそれ
に比例した処理時間がかかり、大きな検索テンプレート
画像を用いることが困難であった。
【０００４】この困難を解決する一つの手法として、ｃ
ｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法が提案されている。この
手法は検索テンプレート画像を１ピクセル間隔にシフト
して正規化相関を計算するそれまでの方法とは対照的
に、図４に示すように、まず粗いピクセル間隔で全体を
探索して粗い位置を推定し、その後で粗い位置の範囲を
より細かいピクセル間隔で探索して最適位置を推定する
という、ｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅの探索戦略に基
づき、最大の相関値を与える探索画像内の検索テンプレ
ート画像ｇの位置を見つけるものである。
ｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法が提案されている。この
手法は検索テンプレート画像を１ピクセル間隔にシフト
して正規化相関を計算するそれまでの方法とは対照的
に、図４に示すように、まず粗いピクセル間隔で全体を
探索して粗い位置を推定し、その後で粗い位置の範囲を
より細かいピクセル間隔で探索して最適位置を推定する
という、ｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅの探索戦略に基
づき、最大の相関値を与える探索画像内の検索テンプレ
ート画像ｇの位置を見つけるものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来のｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法によるテンプ
レートマッチング方法は、粗いピクセル間隔での探索に
失敗すると、その後の細かいレベルでの探索ではその失
敗を回復出来ないというｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ
探索戦略に特徴的な欠点をもつため、粗い探索レベルで
の見つけ落しの可能性のために安定した探索結果をもた
らさないという問題がある。
た従来のｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法によるテンプ
レートマッチング方法は、粗いピクセル間隔での探索に
失敗すると、その後の細かいレベルでの探索ではその失
敗を回復出来ないというｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ
探索戦略に特徴的な欠点をもつため、粗い探索レベルで
の見つけ落しの可能性のために安定した探索結果をもた
らさないという問題がある。
【０００６】本発明は、そのような問題点を解決するた
めになされたものであり、その目的は、どのような探索
画像および検索画像に対しても１ピクセル間隔で検索テ
ンプレート画像をシフトして最大の相関値を見つける方
法と全く同じ処理結果を高速に与える高速画像テンプレ
ートマッチング方法を提供することである。換言する
と、高速で安定した探索結果を与えることである。
めになされたものであり、その目的は、どのような探索
画像および検索画像に対しても１ピクセル間隔で検索テ
ンプレート画像をシフトして最大の相関値を見つける方
法と全く同じ処理結果を高速に与える高速画像テンプレ
ートマッチング方法を提供することである。換言する
と、高速で安定した探索結果を与えることである。
【０００７】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
め、本発明の正規化相関の計算手順を３つの部分に分け
る。それは、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）アルゴリズム
等を用いてフーリエ変換、逆フーリエ変換で計算される
第一の部分と、ボックスフィルタリング手法等で計算さ
れる第二の部分と、それらに比べ計算量が少ない第三の
部分である。
め、本発明の正規化相関の計算手順を３つの部分に分け
る。それは、ＦＦＴ（高速フーリエ変換）アルゴリズム
等を用いてフーリエ変換、逆フーリエ変換で計算される
第一の部分と、ボックスフィルタリング手法等で計算さ
れる第二の部分と、それらに比べ計算量が少ない第三の
部分である。
【０００８】ＦＦＴ等により計算される第一の部分は、
探索画像のサイズをＬ×Ｍ、検索テンプレート画像のサ
イズをｌ×ｍとすると、計算に要する時間ｃｏｓｔ
1は、 ｃｏｓｔ1〜Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ（以降ｌｏｇＭ，ｌｏｇＬの底は２ である。） （２） である。また、ボックスフィルタリング手法により計算
される第二の部分は、 ｃｏｓｔ2〜Ｍ×Ｌ （３） の計算時間ｃｏｓｔ2であり、それ以外の第三の部分
は、 ｃｏｓｔ3〜ｌ×ｍ （４） の時間ｃｏｓｔ3で計算される。検索テンプレート画像
のサイズｌ×ｍは探索画像のサイズＭ×Ｌを越えること
がないので、すなわち ｌ≦Ｌ （５） ｍ≦Ｍ （６） なので、全体として計算に要する時間は、 ｃｏｓｔ＝ｃｏｓｔ1＋ｃｏｓｔ2＋ｃｏｓｔ3 ＝ｌ×ｍ＋Ｍ×Ｌ×（１＋ｌｏｇＭ×ｌｏｇＬ） （７） 〜Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ （８） （Ｍ，Ｌの値は例えばＭ＝１２８，Ｌ＝１２８を使う）
となる。このように本発明は、検索テンプレート画像の
サイズｌ×ｍに全く依存せずに、大きな検索テンプレー
ト画像に対しても高速に検索処理が可能である。
探索画像のサイズをＬ×Ｍ、検索テンプレート画像のサ
イズをｌ×ｍとすると、計算に要する時間ｃｏｓｔ
1は、 ｃｏｓｔ1〜Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ（以降ｌｏｇＭ，ｌｏｇＬの底は２ である。） （２） である。また、ボックスフィルタリング手法により計算
される第二の部分は、 ｃｏｓｔ2〜Ｍ×Ｌ （３） の計算時間ｃｏｓｔ2であり、それ以外の第三の部分
は、 ｃｏｓｔ3〜ｌ×ｍ （４） の時間ｃｏｓｔ3で計算される。検索テンプレート画像
のサイズｌ×ｍは探索画像のサイズＭ×Ｌを越えること
がないので、すなわち ｌ≦Ｌ （５） ｍ≦Ｍ （６） なので、全体として計算に要する時間は、 ｃｏｓｔ＝ｃｏｓｔ1＋ｃｏｓｔ2＋ｃｏｓｔ3 ＝ｌ×ｍ＋Ｍ×Ｌ×（１＋ｌｏｇＭ×ｌｏｇＬ） （７） 〜Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ （８） （Ｍ，Ｌの値は例えばＭ＝１２８，Ｌ＝１２８を使う）
となる。このように本発明は、検索テンプレート画像の
サイズｌ×ｍに全く依存せずに、大きな検索テンプレー
ト画像に対しても高速に検索処理が可能である。
【０００９】以上のように本発明は、探索のための処理
時間を検索テンプレート画像サイズに依存しないように
して、大きなサイズの検索テンプレート画像に対して
も、高速に検索を行なうことが出来るようにする。ま
た、従来手法のｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法とは対
照的に本発明は、１ピクセル間隔で検索画像内における
検索テンプレート画像の位置を見つけるのと同じ探索結
果を与えるものであるため、粗い探索レベルで見つけ落
してしまう可能性がなく、常に安定した検索結果を与え
る。
時間を検索テンプレート画像サイズに依存しないように
して、大きなサイズの検索テンプレート画像に対して
も、高速に検索を行なうことが出来るようにする。ま
た、従来手法のｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法とは対
照的に本発明は、１ピクセル間隔で検索画像内における
検索テンプレート画像の位置を見つけるのと同じ探索結
果を与えるものであるため、粗い探索レベルで見つけ落
してしまう可能性がなく、常に安定した検索結果を与え
る。
【００１０】
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を用いて詳しく説明する。
を用いて詳しく説明する。
【００１１】まず、本発明の原理を説明する。
【００１２】サイズＬ×Ｍの探索画像でサイズｌ×ｍの
検索テンプレート画像を動かして最大の正規化相関値を
与える位置を求める。ｆで探索画像を、ｇで検索テンプ
レート画像を、ｆ［ｉ，ｊ］で（ｉ，ｊ）（∈ＳＷ≡
｛（ｉ，ｊ）｜１≦ｉ≦Ｌ，１≦ｊ≦Ｍ｝）での画像の
値を、ｇ［ｋ，ｓ］で（ｋ，ｓ）（∈ＴＷ≡｛（ｋ，
ｓ）｜１≦ｋ≦ｌ，１≦ｓ≦ｍ｝）での画像の値を表す
ことにする。
検索テンプレート画像を動かして最大の正規化相関値を
与える位置を求める。ｆで探索画像を、ｇで検索テンプ
レート画像を、ｆ［ｉ，ｊ］で（ｉ，ｊ）（∈ＳＷ≡
｛（ｉ，ｊ）｜１≦ｉ≦Ｌ，１≦ｊ≦Ｍ｝）での画像の
値を、ｇ［ｋ，ｓ］で（ｋ，ｓ）（∈ＴＷ≡｛（ｋ，
ｓ）｜１≦ｋ≦ｌ，１≦ｓ≦ｍ｝）での画像の値を表す
ことにする。
【００１３】探索画像内の位置（ｉ，ｊ）に検索テンプ
レート画像を一致させた時の正規化相関値ｃｏｒｒ
［ｉ，ｊ］は、
レート画像を一致させた時の正規化相関値ｃｏｒｒ
［ｉ，ｊ］は、
【００１４】
【数６】
【００１５】で定義される。ここで、
【００１６】
【数７】
【００１７】であり、Ａ、Ｂ、Ｃを
【００１８】
【数８】
【００１９】とすれば、式（９）は以下のように書け
る。
る。
【００２０】 ｃｏｒｒ［ｉ，ｊ］＝Ａ／（√Ｂ√Ｃ） （１５） 項Ａは、以下のように変形される。
【００２１】
【数９】
【００２２】である。ここで、ｇ°［ｋ，ｓ］は、図１
に示すように、ゼロ拡張して探索画像サイズにした検索
テンプレート画像で
に示すように、ゼロ拡張して探索画像サイズにした検索
テンプレート画像で
【００２３】
【数１０】
【００２４】で定義される。また、項Ｂは
【００２５】
【数１１】
【００２６】であり、項Ｃは、
【００２７】
【数１２】
【００２８】であるから、画像ｈに対してのテンプレー
ト平均化オペレータ＜ｈ＞TWを、
ト平均化オペレータ＜ｈ＞TWを、
【００２９】
【数１３】
【００３０】で定義し、画像ｈ1とｈ2に対しての相関オ
ペレータｈ1○ｈ2を
ペレータｈ1○ｈ2を
【００３１】
【数１４】
【００３２】で定義すれば、
【００３３】
【数１５】
【００３４】であり、
【００３５】
【数１６】
【００３６】とすれば、項Ａ、Ｂ、Ｃは、 Ａ＝ｆ○ｇ°［ｉ，ｊ］−Ｎ×＜ｇ＞TW×＜ｆ＞TW［ｉ，ｊ］ （２７） Ｂ＝Ｎ×＜ｆ2＞TW［ｉ，ｊ］−Ｎ×＜ｆ＞TW［ｉ，ｊ］2 （２８） Ｃ＝Ｎ×＜ｇ2＞TW−Ｎ×＜ｇ＞2 TW （２９） と書ける。一般に＜ｈ＞TWの形のものは、ボックスフィ
ルタリング手法の境界変更計算によりｈの画像サイズの
計算オーダで計算することができる（参考文献［１］
Ｍ．Ｊ．ＭｃＤｏｎｎｅｌ，“Ｂｏｘ−Ｆｉｌｔｅｒｉ
ｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，”Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇ
ｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓ
ｉｎｇ，Ｖｏｌ．１７，ｐｐ．６５−７０．１９８１．
あるいは、［２］Ｄ．Ｊ．Ｂｕｒｒ，“Ａ Ｆｉｒｓｔ
Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ Ｏｐｅｒａｔｏｒ ｆｏｒ Ｒ
ｏｂｏｔ Ｓｔｅｒｅｏ Ｖｉｓｉｏｎ，”ＩＣＰＲ’
８４，ｐｐ６６９−６７２，１９８４．参照）。また、
ｆ○ｇ°はＦＦＴでＯ（Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ）
のオーダで計算できる。まとめると、項Ａ、Ｂ、Ｃは、 ｆ○ｇ°〜Ｏ（Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ） （３０） ＜ｆ2＞TW〜Ｏ（Ｍ×Ｌ） （３１） ＜ｆ＞TW〜Ｏ（Ｍ×Ｌ） （３２） ＜ｇ2＞TW〜Ｏ（ｍ×ｌ） （３３） ＜ｇ＞TW〜Ｏ（ｍ×ｌ） （３４） の計算時間により計算できる。ＦＦＴにより計算される
項を第一の項ｔｅｒｍ1と呼びその計算時間をｃｏｓ
ｔ1、ボックスフィルタリング手法により計算される項
を第二の項ｔｅｒｍ2と呼びその計算時間をｃｏｓｔ2、
その他の項を第三の項ｔｅｒｍ3と呼びその計算時間を
ｃｏｓｔ3と書くと、 ｔｅｒｍ1：ｆ○ｇ° （３５） ｔｅｒｍ2：＜ｆ2＞TW，＜ｆ＞TW （３６） ｔｅｒｍ3：＜ｇ2＞TW，＜ｇ＞TW （３７） であり、 ｃｏｒｒ1〜Ｏ（Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ） （３８） ｃｏｒｒ2〜Ｏ（Ｍ×Ｌ） （３９） ｃｏｒｒ3〜Ｏ（ｍ×ｌ） （４０） である、よって全体の計算時間ｃｏｓｔは、 ｃｏｓｔ〜Ｏ（Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ） （４１） である。一方、直接ｃｏｒｒを計算すると、 ｃｏｓｔ〜Ｏ（Ｍ×Ｌ×ｍ×ｌ） （４２） の計算オーダがかかり、本手法の有効性がわかる。
ルタリング手法の境界変更計算によりｈの画像サイズの
計算オーダで計算することができる（参考文献［１］
Ｍ．Ｊ．ＭｃＤｏｎｎｅｌ，“Ｂｏｘ−Ｆｉｌｔｅｒｉ
ｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅｓ，”Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｇ
ｒａｐｈｉｃｓ ａｎｄ Ｉｍａｇｅ Ｐｒｏｃｅｓｓ
ｉｎｇ，Ｖｏｌ．１７，ｐｐ．６５−７０．１９８１．
あるいは、［２］Ｄ．Ｊ．Ｂｕｒｒ，“Ａ Ｆｉｒｓｔ
Ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ Ｏｐｅｒａｔｏｒ ｆｏｒ Ｒ
ｏｂｏｔ Ｓｔｅｒｅｏ Ｖｉｓｉｏｎ，”ＩＣＰＲ’
８４，ｐｐ６６９−６７２，１９８４．参照）。また、
ｆ○ｇ°はＦＦＴでＯ（Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ）
のオーダで計算できる。まとめると、項Ａ、Ｂ、Ｃは、 ｆ○ｇ°〜Ｏ（Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ） （３０） ＜ｆ2＞TW〜Ｏ（Ｍ×Ｌ） （３１） ＜ｆ＞TW〜Ｏ（Ｍ×Ｌ） （３２） ＜ｇ2＞TW〜Ｏ（ｍ×ｌ） （３３） ＜ｇ＞TW〜Ｏ（ｍ×ｌ） （３４） の計算時間により計算できる。ＦＦＴにより計算される
項を第一の項ｔｅｒｍ1と呼びその計算時間をｃｏｓ
ｔ1、ボックスフィルタリング手法により計算される項
を第二の項ｔｅｒｍ2と呼びその計算時間をｃｏｓｔ2、
その他の項を第三の項ｔｅｒｍ3と呼びその計算時間を
ｃｏｓｔ3と書くと、 ｔｅｒｍ1：ｆ○ｇ° （３５） ｔｅｒｍ2：＜ｆ2＞TW，＜ｆ＞TW （３６） ｔｅｒｍ3：＜ｇ2＞TW，＜ｇ＞TW （３７） であり、 ｃｏｒｒ1〜Ｏ（Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ） （３８） ｃｏｒｒ2〜Ｏ（Ｍ×Ｌ） （３９） ｃｏｒｒ3〜Ｏ（ｍ×ｌ） （４０） である、よって全体の計算時間ｃｏｓｔは、 ｃｏｓｔ〜Ｏ（Ｍ×ｌｏｇＭ×Ｌ×ｌｏｇＬ） （４１） である。一方、直接ｃｏｒｒを計算すると、 ｃｏｓｔ〜Ｏ（Ｍ×Ｌ×ｍ×ｌ） （４２） の計算オーダがかかり、本手法の有効性がわかる。
【００３７】以下、ボックスフィルタリング手法につい
て説明する ＜ｈ＞TWで表される式は、ボックスフィルタリング手法
により以下のように計算される。まず、＜＜ｈ＞＞TWを
以下のように定義する。
て説明する ＜ｈ＞TWで表される式は、ボックスフィルタリング手法
により以下のように計算される。まず、＜＜ｈ＞＞TWを
以下のように定義する。
【００３８】
【数１７】
【００３９】この＜＜ｈ＞＞TWにより＜ｈ＞TWは、
【００４０】
【数１８】
【００４１】となり、すべての（ｉ，ｊ）に関して
【００４２】
【数１９】
【００４３】は共通なので、最初に一度計算することに
より、一回の割算により、＜ｈ＞TW［ｉ，ｊ］は＜＜ｈ
＞＞TW［ｉ，ｊ］から求められる。この＜＜ｈ＞＞
TW［ｉ，ｊ］を少数の演算で計算するために、以下で定
義されるバッファ行列Ｂ［ｉ，ｊ］を用いる。
より、一回の割算により、＜ｈ＞TW［ｉ，ｊ］は＜＜ｈ
＞＞TW［ｉ，ｊ］から求められる。この＜＜ｈ＞＞
TW［ｉ，ｊ］を少数の演算で計算するために、以下で定
義されるバッファ行列Ｂ［ｉ，ｊ］を用いる。
【００４４】
【数２０】
【００４５】このＢ［ｉ，ｊ］を使えば、＜＜ｈ＞＞TW
［ｉ，ｊ］は以下の漸化式を使い、一つ手前の＜＜ｈ＞
＞TW［ｉ−１，ｊ］から、 ＜＜ｈ＞＞TW［ｉ，ｊ］＝＜＜ｈ＞＞TW［ｉ−１，ｊ］＋Ｂ［ｉ＋ｌ−１，ｊ ］−Ｂ［ｉ−１，ｊ］ （４６） のように２回の演算で計算することができる。ここで、
ｌはｉ方向のテンプレート画像の大きさである。また、
Ｂ［ｉ，ｊ］は以下の漸化式を満たす。
［ｉ，ｊ］は以下の漸化式を使い、一つ手前の＜＜ｈ＞
＞TW［ｉ−１，ｊ］から、 ＜＜ｈ＞＞TW［ｉ，ｊ］＝＜＜ｈ＞＞TW［ｉ−１，ｊ］＋Ｂ［ｉ＋ｌ−１，ｊ ］−Ｂ［ｉ−１，ｊ］ （４６） のように２回の演算で計算することができる。ここで、
ｌはｉ方向のテンプレート画像の大きさである。また、
Ｂ［ｉ，ｊ］は以下の漸化式を満たす。
【００４６】 Ｂ［ｉ，ｊ］＝Ｂ［ｉ，ｊ−１］＋ｈ［ｉ，ｊ＋ｍ−１］−ｈ［ｉ，ｊ−１］ （４７） ここで、ｍはｊ方向のテンプレート画像の大きさであ
る。よって、Ｂ［ｉ，ｊ］は一ライン手前のＢ［ｉ，ｊ
−１］から２回の演算で求めることが出来る。
る。よって、Ｂ［ｉ，ｊ］は一ライン手前のＢ［ｉ，ｊ
−１］から２回の演算で求めることが出来る。
【００４７】以上をまとめると、ｊ−１ライン目のＢ
［ｉ，ｊ−１］の値を保持し、その値を使ってその次の
ｊライン目のＢ［ｉ，ｊ］を計算することにより、＜＜
ｈ＞＞TW［ｉ，ｊ］は４回の加減算で一つ手前の＜＜ｈ
＞＞TW［ｉ−１，ｊ］から計算でき、この＜＜ｈ＞＞TW
［ｉ，ｊ］から一回の割算で＜ｈ＞TW［ｉ，ｊ］が計算
される。このボックスフィルタリング手法を用いずに直
接＜ｈ＞TW［ｉ，ｊ］を計算すれば、ｌ×ｍ回の加算演
算と１回の割算を必要とする。このようにボックスフィ
ルタリング手法は＜ｈ＞TW［ｉ，ｊ］の計算をテンプレ
ート画像の大きさｌ×ｍに依存しないコンスタントの演
算回数で計算することを可能とする。
［ｉ，ｊ−１］の値を保持し、その値を使ってその次の
ｊライン目のＢ［ｉ，ｊ］を計算することにより、＜＜
ｈ＞＞TW［ｉ，ｊ］は４回の加減算で一つ手前の＜＜ｈ
＞＞TW［ｉ−１，ｊ］から計算でき、この＜＜ｈ＞＞TW
［ｉ，ｊ］から一回の割算で＜ｈ＞TW［ｉ，ｊ］が計算
される。このボックスフィルタリング手法を用いずに直
接＜ｈ＞TW［ｉ，ｊ］を計算すれば、ｌ×ｍ回の加算演
算と１回の割算を必要とする。このようにボックスフィ
ルタリング手法は＜ｈ＞TW［ｉ，ｊ］の計算をテンプレ
ート画像の大きさｌ×ｍに依存しないコンスタントの演
算回数で計算することを可能とする。
【００４８】以下に、本発明の実施の形態例を、図２に
示した本実施の形態例の実行処理手順についての流れ図
を用いて説明する。本実施の形態例は、探索画像ｆと検
索テンプレート画像ｇが与えられた時に、探索画像ｆの
中で検索テンプレート画像ｇに一番類似の位置を見つけ
出すものである。
示した本実施の形態例の実行処理手順についての流れ図
を用いて説明する。本実施の形態例は、探索画像ｆと検
索テンプレート画像ｇが与えられた時に、探索画像ｆの
中で検索テンプレート画像ｇに一番類似の位置を見つけ
出すものである。
【００４９】まず、最初に検索テンプレート画像ｇとｇ
2のテンプレート平均の計算を式（１１）に基づき行な
う。次に、ｇを探索画像サイズまでゼロ拡張を行なった
ｇ°を式（１８）により構成し、それをＦＦＴアルゴリ
ズムを用いフーリエ変換した
2のテンプレート平均の計算を式（１１）に基づき行な
う。次に、ｇを探索画像サイズまでゼロ拡張を行なった
ｇ°を式（１８）により構成し、それをＦＦＴアルゴリ
ズムを用いフーリエ変換した
【００５０】
【数２１】
【００５１】を計算する。それから、ｆとｆ2のテンプ
レート平均をボックスフィルタリング手法の境界変更計
算法により計算する。そして、ｆのフーリエ変換
レート平均をボックスフィルタリング手法の境界変更計
算法により計算する。そして、ｆのフーリエ変換
【００５２】
【数２２】
【００５３】をＦＦＴにより計算する。フーリエ空間で
【００５４】
【数２３】
【００５５】の複素共役積をとり、それをＦＦＴで逆フ
ーリエ変換することにより、ｆとｇ°の畳み込みｆ○ｇ
°を計算する。以上のこれらの＜ｇ＞TW、＜ｇ2＞TW、
＜ｆ＞TW、＜ｆ2＞TW、ｆ○ｇ°より式（１５）、式
（２７）、式（２８）、式（２９）に基づき正規化相関
の値ｃｏｒｒを計算する。ｃｏｒｒの最大の値を与える
位置（ｉ，ｊ）を見つけ、テンプレートマッチングの結
果とする。
ーリエ変換することにより、ｆとｇ°の畳み込みｆ○ｇ
°を計算する。以上のこれらの＜ｇ＞TW、＜ｇ2＞TW、
＜ｆ＞TW、＜ｆ2＞TW、ｆ○ｇ°より式（１５）、式
（２７）、式（２８）、式（２９）に基づき正規化相関
の値ｃｏｒｒを計算する。ｃｏｒｒの最大の値を与える
位置（ｉ，ｊ）を見つけ、テンプレートマッチングの結
果とする。
【００５６】
【発明の効果】以上述べたように本発明は、探索画像の
中で検索テンプレート画像に一番一致する位置を正規化
相関を一致尺度として探索する画像処理の技術分野にお
いて、検索テンプレート画像のサイズが大きくなるにし
たがって探索時間がかかる問題を、ＦＦＴ等を用いて計
算する部分とボックスフィルタリング手法等を用いて計
算する部分と、その他の計算量の少ない部分に分解する
ことにより、検索テンプレート画像サイズに依存しない
探索手法を実現して解決する。また、本手法において探
索した結果は、従来手法のｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎ
ｅ法とは対照的に、１ピクセル間隔で検索テンプレート
画像をシフトして計算したのと同じ結果をもたらすた
め、探索の見つけ落としがなく、どのような探索および
探索画像に対しても安定した探索結果を高速に与える。
上記において、ＦＦＴを用いた場合には、特に、高速性
に寄与することができ、ボックスフィルタリング手法を
用いた場合には、特に、検索テンプレート画像サイズに
対する処理時間の依存性をなくすことに寄与することが
できる。
中で検索テンプレート画像に一番一致する位置を正規化
相関を一致尺度として探索する画像処理の技術分野にお
いて、検索テンプレート画像のサイズが大きくなるにし
たがって探索時間がかかる問題を、ＦＦＴ等を用いて計
算する部分とボックスフィルタリング手法等を用いて計
算する部分と、その他の計算量の少ない部分に分解する
ことにより、検索テンプレート画像サイズに依存しない
探索手法を実現して解決する。また、本手法において探
索した結果は、従来手法のｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎ
ｅ法とは対照的に、１ピクセル間隔で検索テンプレート
画像をシフトして計算したのと同じ結果をもたらすた
め、探索の見つけ落としがなく、どのような探索および
探索画像に対しても安定した探索結果を高速に与える。
上記において、ＦＦＴを用いた場合には、特に、高速性
に寄与することができ、ボックスフィルタリング手法を
用いた場合には、特に、検索テンプレート画像サイズに
対する処理時間の依存性をなくすことに寄与することが
できる。
【図３】本発明の原理を説明するためのゼロ拡張したテ
ンプレート画像を示す図
ンプレート画像を示す図
【図４】本発明の実施の態様例を示す処理手順の流れ図
【図１】従来の技術の探索画像内での検索テンプレート
画像の探索を説明する図
画像の探索を説明する図
【図２】従来の技術のｃｏａｒｓｅ−ｔｏ−ｆｉｎｅ法
に基づく探索を説明する図
に基づく探索を説明する図
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平５−159056（ＪＰ，Ａ) 特開 昭57−137978（ＪＰ，Ａ) (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 7/00 - 7/60 G06T 1/00 ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (3)
- 【請求項１】 探索画像内で、検索テンプレート画像と
最も一致する領域を正規化相関を用いて探索する画像テ
ンプレートマッチング方法であって、 正規化相関を 【数１】 と表わす画像テンプレートマッチングにおいて、 Ａをｆ○ｇ°［ｉ，ｊ］−Ｎ×＜ｇ＞ TW×＜ｆ＞
TW［ｉ，ｊ］により、ＢをＮ×＜ｆ2＞TW［ｉ，ｊ］−
Ｎ×＜ｆ＞TW［ｉ，ｊ］2により、但し、＜＞ TW はテン
プレート平均化オペレータ、ｆは探索画像、ｇは検索テ
ンプレート画像、ｇ°はｇをゼロ拡張して探索画像サイ
ズにした検索テンプレート画像、ｆ○ｇ°［ｉ，ｊ］は
ｆのフーリエ変換 【数２】 とｇ°のフーリエ変換 【数３】 の複素共役積 【数４】 の逆フーリエ変換により求めたｆとｇ°の畳み込み、＜
ｆ＞TW［ｉ，ｊ］、＜ｆ 2 ＞TW［ｉ，ｊ］はそれぞれ探
索画像ｆ、ｆ2 のテンプレート平均、Ｎは 【数５】 として、計算することを特徴とする高速画像テンプレー
トマッチング方法。 - 【請求項２】 フーリエ変換、逆フーリエ変換がＦＦＴ
アルゴリズムを使うことを特徴とする請求項１記載の高
速画像テンプレートマッチング方法。 - 【請求項３】 ＜ｆ＞TW［ｉ，ｊ］、＜ｆ 2 ＞TW［ｉ，
ｊ］をボックスフィルタリングの手法の境界変更計算法
により計算することを特徴とする請求項１または請求項
２記載の高速画像テンプレートマッチング方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20690295A JP3302225B2 (ja) | 1995-08-14 | 1995-08-14 | 高速画像テンプレートマッチング方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP20690295A JP3302225B2 (ja) | 1995-08-14 | 1995-08-14 | 高速画像テンプレートマッチング方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0954827A JPH0954827A (ja) | 1997-02-25 |
| JP3302225B2 true JP3302225B2 (ja) | 2002-07-15 |
Family
ID=16530964
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP20690295A Expired - Lifetime JP3302225B2 (ja) | 1995-08-14 | 1995-08-14 | 高速画像テンプレートマッチング方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3302225B2 (ja) |
Families Citing this family (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001357398A (ja) | 2000-06-12 | 2001-12-26 | Advantest Corp | 画像検出方法及び測長装置 |
| JP4345426B2 (ja) | 2003-10-07 | 2009-10-14 | ソニー株式会社 | 画像照合方法、プログラム、および画像照合装置 |
| JP4937400B1 (ja) | 2010-11-05 | 2012-05-23 | 株式会社東芝 | 探索省略領域設定関数生成方法、探索省略領域設定方法、オブジェクト探索方法、探索省略領域設定関数生成装置、探索省略領域設定装置、及びオブジェクト探索装置 |
-
1995
- 1995-08-14 JP JP20690295A patent/JP3302225B2/ja not_active Expired - Lifetime
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|---|---|
| JPH0954827A (ja) | 1997-02-25 |
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