JP3435286B2 - テンプレートマッチング方法 - Google Patents
テンプレートマッチング方法Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、探索画像内で規準
テンプレート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、画像内で規準テンプレート画像を
探索する手法としては、図１（ｂ）のようなｍ×ｌの規
準テンプレート画像ｇを、図１（ａ）のようなＭ×Ｌの
探索画像ｆ内で、図１（ｃ）のように動かし、正規化相
関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がよく用いられる。
探索する手法としては、図１（ｂ）のようなｍ×ｌの規
準テンプレート画像ｇを、図１（ａ）のようなＭ×Ｌの
探索画像ｆ内で、図１（ｃ）のように動かし、正規化相
関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がよく用いられる。
【０００３】このような従来のテンプレートマッチング
方法の処理の流れを、図９により説明する。まず、開始
位置（ｉ＝０，ｊ＝０）から、探索画像中の座標（ｉ，
ｊ）について、正規化相関
方法の処理の流れを、図９により説明する。まず、開始
位置（ｉ＝０，ｊ＝０）から、探索画像中の座標（ｉ，
ｊ）について、正規化相関
【０００４】
【数８】
【０００５】を求める。次に、この処理を、最後の位置
（ｉ＝Ｌ−ｌ，ｊ＝Ｍ−ｍ）になるまで、探索画像内の
次の位置へ移動しながら繰り返し行う。最後に、このよ
うにして、０≦ｉ≦Ｌ−ｌ，０≦ｊ≦Ｍ−ｍで走査して
得られた正規化相関の中で最大の正規化相関値を与えた
位置（ｉ，ｊ）を出力する。
（ｉ＝Ｌ−ｌ，ｊ＝Ｍ−ｍ）になるまで、探索画像内の
次の位置へ移動しながら繰り返し行う。最後に、このよ
うにして、０≦ｉ≦Ｌ−ｌ，０≦ｊ≦Ｍ−ｍで走査して
得られた正規化相関の中で最大の正規化相関値を与えた
位置（ｉ，ｊ）を出力する。
【０００６】しかし、このような従来のテンプレートマ
ッチング方法では、検索対象の個体変動や検査環境の変
動などにより対象を一枚の規準テンプレート画像として
表現するには困難である場合がしばしば起こり、探索の
失敗や推定位置精度の低下が問題となる。従来このよう
な場合には、変動要因が引き起こす規準画像の変化に対
応した複数枚のテンプレートを用意し、探索画像とマッ
チングを行い、結果をＯＲ条件で判定することにより問
題を解決していた。
ッチング方法では、検索対象の個体変動や検査環境の変
動などにより対象を一枚の規準テンプレート画像として
表現するには困難である場合がしばしば起こり、探索の
失敗や推定位置精度の低下が問題となる。従来このよう
な場合には、変動要因が引き起こす規準画像の変化に対
応した複数枚のテンプレートを用意し、探索画像とマッ
チングを行い、結果をＯＲ条件で判定することにより問
題を解決していた。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うに変動要因が引き起こす規準画像の変化に対応した複
数枚のテンプレートを用意し探索画像とマッチングを行
う従来方法では、洩れなく変動を吸収するためにその変
動レンジを覆うような多数のテンプレートを用意する必
要があり、また、検索時間がかかるという問題があっ
た。さらに、変動レンジを覆うような多数のテンプレー
トを事前に予測し用意することが、実質上不可能な場合
も多いという問題があった。
うに変動要因が引き起こす規準画像の変化に対応した複
数枚のテンプレートを用意し探索画像とマッチングを行
う従来方法では、洩れなく変動を吸収するためにその変
動レンジを覆うような多数のテンプレートを用意する必
要があり、また、検索時間がかかるという問題があっ
た。さらに、変動レンジを覆うような多数のテンプレー
トを事前に予測し用意することが、実質上不可能な場合
も多いという問題があった。
【０００８】このように上述した従来の方法は、検索対
象の変動を多数のテンプレートとしていってみれば点的
に解決するため、表現や検索の効率および検索結果の信
頼性が悪いという問題があった。
象の変動を多数のテンプレートとしていってみれば点的
に解決するため、表現や検索の効率および検索結果の信
頼性が悪いという問題があった。
【０００９】本発明の目的は、検索対象が変動を持つ場
合にも、高速で高信頼度な検索結果を与えることができ
るテンプレートマッチング方法を提供することにある。
合にも、高速で高信頼度な検索結果を与えることができ
るテンプレートマッチング方法を提供することにある。
【００１０】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明は、テンプレート画像を探索画像内で動か
し正規化相関値が最も高い位置を見つけることによりマ
ッチングを行うテンプレートマッチング方法において、
予め用意した複数のテンプレート（ｇ0，…，ｇM）間の
正規化相関を要素とする相互行列Ｈの逆行列Ｈ-1を求め
る第１の過程と、正規化した複数のテンプレート画像
めに、本発明は、テンプレート画像を探索画像内で動か
し正規化相関値が最も高い位置を見つけることによりマ
ッチングを行うテンプレートマッチング方法において、
予め用意した複数のテンプレート（ｇ0，…，ｇM）間の
正規化相関を要素とする相互行列Ｈの逆行列Ｈ-1を求め
る第１の過程と、正規化した複数のテンプレート画像
【００１１】
【数９】
【００１２】と探索画像中の位置（ｉ，ｊ）で正規化し
た探索画像
た探索画像
【００１３】
【数１０】
【００１４】との正規化相関をそれぞれ算出し、相互ベ
クトル
クトル
【００１５】
【数１１】
【００１６】を求める第２の過程と、前記相互ベクトル
【００１７】
【数１２】
【００１８】と前記相互行列Ｈの逆行列Ｈ-1とから推定
パラメータ
パラメータ
【００１９】
【数１３】
【００２０】を求め、正規化補間ｇωを算出する第３の
過程と、前記算出された正規化補間ｇωと前記位置
（ｉ，ｊ）での探索画像ｆ（ｉ，ｊ）との正規化相関を
求め、記憶する第４の過程と、前記第２から第４の過程
を前記探索画像内で繰り返す第５の過程と、前記記憶さ
れた正規化相関の値の中から最大値を探す第６の過程
と、を有することを特徴とする。
過程と、前記算出された正規化補間ｇωと前記位置
（ｉ，ｊ）での探索画像ｆ（ｉ，ｊ）との正規化相関を
求め、記憶する第４の過程と、前記第２から第４の過程
を前記探索画像内で繰り返す第５の過程と、前記記憶さ
れた正規化相関の値の中から最大値を探す第６の過程
と、を有することを特徴とする。
【００２１】また、前記相互行列が
【００２２】
【数１４】
【００２３】で表される、ことを特徴とする。
【００２４】また、前記推定パラメータ
【００２５】
【数１５】
【００２６】がラグランジェの未定定数法で求められ
る、ことを特徴とする。
る、ことを特徴とする。
【００２７】さらに、正規化補間ｇωがｇω≡Σi=0 Mω
iｇi／‖Σi=0 Mωiｇi‖で表される、ことを特徴とす
る。
iｇi／‖Σi=0 Mωiｇi‖で表される、ことを特徴とす
る。
【００２８】本発明では、探索画像内で規準テンプレー
トに一番一致する領域を決定するため、例えば図２に示
すように複数枚のテンプレート（１、２、３）からパラ
メトリックなテンプレート空間を構成する第一の段階
と、その空間内のテンプレートと探索画像との正規化相
関を一致尺度として高速にマッチングを行なう第二の段
階とにより、一つのテンプレートでは表現出来ない変動
のある検索対象について高速に高信頼度のマッチングを
行なう。そして、第一の段階がテンプレートの画素サイ
ズの次元を持つ空間内に正規化されたｎ枚の複数テンプ
レートを端点として持つ領域を考え、その内部のテンプ
レートを端点テンプレートから線形補間し、その大きさ
を１に正規化することで、規準テンプレート空間をパラ
メトリックに表現することにより、従来方法のような点
的ではなく広がりをもった連続的な規準テンプレートパ
ターンとして表現する。さらに、第二の段階が端点の複
数テンプレートと探索画像との正規化相関値から、領域
内にパラメトリックに表現されたテンプレートと探索画
像との最大の正規化相関値を与えるパラメータを、パラ
メータ推定式を用いることにより高速に求め、このこと
によりパラメータおよびそこでの正規化相関値を決定す
る。このように、本発明は、変動のある検索対象に対し
ても端点を構成する少数のテンプレートと探索画像との
正規化相関を計算するだけで高速に検索を行ない、また
パラメータ表現という変動の連続的な取り扱いにより、
安定で高信頼な探索結果を与える。
トに一番一致する領域を決定するため、例えば図２に示
すように複数枚のテンプレート（１、２、３）からパラ
メトリックなテンプレート空間を構成する第一の段階
と、その空間内のテンプレートと探索画像との正規化相
関を一致尺度として高速にマッチングを行なう第二の段
階とにより、一つのテンプレートでは表現出来ない変動
のある検索対象について高速に高信頼度のマッチングを
行なう。そして、第一の段階がテンプレートの画素サイ
ズの次元を持つ空間内に正規化されたｎ枚の複数テンプ
レートを端点として持つ領域を考え、その内部のテンプ
レートを端点テンプレートから線形補間し、その大きさ
を１に正規化することで、規準テンプレート空間をパラ
メトリックに表現することにより、従来方法のような点
的ではなく広がりをもった連続的な規準テンプレートパ
ターンとして表現する。さらに、第二の段階が端点の複
数テンプレートと探索画像との正規化相関値から、領域
内にパラメトリックに表現されたテンプレートと探索画
像との最大の正規化相関値を与えるパラメータを、パラ
メータ推定式を用いることにより高速に求め、このこと
によりパラメータおよびそこでの正規化相関値を決定す
る。このように、本発明は、変動のある検索対象に対し
ても端点を構成する少数のテンプレートと探索画像との
正規化相関を計算するだけで高速に検索を行ない、また
パラメータ表現という変動の連続的な取り扱いにより、
安定で高信頼な探索結果を与える。
【００２９】
【発明の実施の形態】以下に、本発明の実施の形態を、
本発明の原理に基づいて説明する。
本発明の原理に基づいて説明する。
【００３０】まず、正規化相関マッチングについて以下
で簡単に説明する。以下Ｓ．Ｉ．とあるのは探索画像、
Ｔ．Ｉ．とあるのは規準テンプレート画像である。
で簡単に説明する。以下Ｓ．Ｉ．とあるのは探索画像、
Ｔ．Ｉ．とあるのは規準テンプレート画像である。
【００３１】〈正規化相関〉図１（ａ）に示したような
大きさがＬ×ＭのＳ．Ｉ．内で、図１（ｂ）に示したよ
うなサイズｌ×ｍのＴ．Ｉ．を図１（ｃ）に示したよう
に左から右に、上から下に動かして一番類似の位置、お
よびその時の類似度を求める画像探索問題を考える。正
規化相関マッチング法とはこの時、画素位置（ｉ，ｊ）
での類似度として以下のメジャーｃｏｒｒ［ｉ，ｊ］を
採用することである。
大きさがＬ×ＭのＳ．Ｉ．内で、図１（ｂ）に示したよ
うなサイズｌ×ｍのＴ．Ｉ．を図１（ｃ）に示したよう
に左から右に、上から下に動かして一番類似の位置、お
よびその時の類似度を求める画像探索問題を考える。正
規化相関マッチング法とはこの時、画素位置（ｉ，ｊ）
での類似度として以下のメジャーｃｏｒｒ［ｉ，ｊ］を
採用することである。
【００３２】
【数１６】
【００３３】ここで、ｆでＳ．Ｉ．、ｇでＴ．Ｉ．、ｆ
［ｉ，ｊ］で（ｉ，ｊ）（∈ＳＷ≡｛（ｉ，ｊ）｜１≦
ｉ≦Ｌ，１≦ｊ≦Ｍ｝）での画像の値、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。また、
［ｉ，ｊ］で（ｉ，ｊ）（∈ＳＷ≡｛（ｉ，ｊ）｜１≦
ｉ≦Ｌ，１≦ｊ≦Ｍ｝）での画像の値、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。また、
【００３４】
【数１７】
【００３５】は、
【００３６】
【数１８】
【００３７】
【数１９】
【００３８】で定義される画像の平均値である。なお、
（２），（３）式の分母は画素数を表わす。この定義に
より正規化相関値ｃｏｒｒ［ｉ，ｊ］は−１．０から＋
１．０までの値をとり、値１．０に近いものほど画像が
類似していることを表す。
（２），（３）式の分母は画素数を表わす。この定義に
より正規化相関値ｃｏｒｒ［ｉ，ｊ］は−１．０から＋
１．０までの値をとり、値１．０に近いものほど画像が
類似していることを表す。
【００３９】〈単位ベクトルの正規化補間〉上述の正規
化相関マッチングをパラメトリックな規準テンプレート
空間でのマッチングに拡張するために、単位ベクトルの
正規化補間を用いる。以下はその説明である。
化相関マッチングをパラメトリックな規準テンプレート
空間でのマッチングに拡張するために、単位ベクトルの
正規化補間を用いる。以下はその説明である。
【００４０】ｇ0，…，ｇMをＮ次元ベクトル空間におけ
る任意の単位ベクトルとした時に、このベクトルを端点
とする領域は、Ｍ＋１個のパラメータωi（０≦ｉ≦
Ｍ）を導入することにより Σi=0 Mωiｇi （０．０≦ωi≦１．０，Σωi＝１．０） （４） として構成することが出来る。ｇ0，…，ｇMのテンプレ
ート画像は、本システムの利用者が事前に与えるものと
する。こうして構成されたベクトルは単位ベクトルとは
限らないが、大きさを１に正規化した ｇω≡Σi=0 Mωiｇi／‖Σi=0 Mωiｇi‖ （５） は単位ベクトルであり、｛ｇω｜０．０≦ωi≦１．
０，Σωi＝１．０｝を以下ｇ0，…，ｇMを端点とした
正規化補間領域、ｇωをパラメータωiのところでの正
規化補間と呼ぶ。図３では３つの単位ベクトルを端点と
して正規化補間領域が単位球上にマッピングされた３角
領域として示されている。図４に示されているようにω
iパラメータが全て正または０のところに対応する正規
化補間が正規化補間領域である。
る任意の単位ベクトルとした時に、このベクトルを端点
とする領域は、Ｍ＋１個のパラメータωi（０≦ｉ≦
Ｍ）を導入することにより Σi=0 Mωiｇi （０．０≦ωi≦１．０，Σωi＝１．０） （４） として構成することが出来る。ｇ0，…，ｇMのテンプレ
ート画像は、本システムの利用者が事前に与えるものと
する。こうして構成されたベクトルは単位ベクトルとは
限らないが、大きさを１に正規化した ｇω≡Σi=0 Mωiｇi／‖Σi=0 Mωiｇi‖ （５） は単位ベクトルであり、｛ｇω｜０．０≦ωi≦１．
０，Σωi＝１．０｝を以下ｇ0，…，ｇMを端点とした
正規化補間領域、ｇωをパラメータωiのところでの正
規化補間と呼ぶ。図３では３つの単位ベクトルを端点と
して正規化補間領域が単位球上にマッピングされた３角
領域として示されている。図４に示されているようにω
iパラメータが全て正または０のところに対応する正規
化補間が正規化補間領域である。
【００４１】次に、ｆをある単位ベクトルとしたとき、
このｆと最大のマッチングの単位ベクトルを与える領域
内のベクトルｇωを求めることを考える。それは、 （ｆ，ｇω）→ｍａｘ （Σi=0 Mωi＝１） （６） なる正規化相関値を最大にするωi（０≦ｉ≦Ｍ）が与
えるベクトルｇωである。ここで、（ｆ，ｇω）は
（１）式において
このｆと最大のマッチングの単位ベクトルを与える領域
内のベクトルｇωを求めることを考える。それは、 （ｆ，ｇω）→ｍａｘ （Σi=0 Mωi＝１） （６） なる正規化相関値を最大にするωi（０≦ｉ≦Ｍ）が与
えるベクトルｇωである。ここで、（ｆ，ｇω）は
（１）式において
【００４２】
【数２０】
【００４３】分母の各√の中を１として得られる
（ｆ，ｇ）→Σlｆ［ｌ］×ｇ［ｌ］ （７）
で定義される正規化相関である。これを、ラグランジュ
の未定定数法を用いて解くと、最大正規化相関値を与え
るパラメータωiは、
の未定定数法を用いて解くと、最大正規化相関値を与え
るパラメータωiは、
【００４４】
【数２１】
【００４５】であたえられる。ここで、
【００４６】
【数２２】
【００４７】である。こうして求めた解が正規化補間領
域内にある条件は、 ０．０≦ωi≦１．０ （ｆｏｒ ａｌｌ ｉ） （１３） である。この条件が満たされていない場合には解は単体
の境界にあるので、１次元低い境界において上の解法を
帰納的に行ない解を求める。
域内にある条件は、 ０．０≦ωi≦１．０ （ｆｏｒ ａｌｌ ｉ） （１３） である。この条件が満たされていない場合には解は単体
の境界にあるので、１次元低い境界において上の解法を
帰納的に行ない解を求める。
【００４８】この解法で注意されることは、正規化補間
される単位ベクトルの最大正規化相関値およびそのパラ
メータ値を計算するのに端点単位ベクトル正規化相関値
される単位ベクトルの最大正規化相関値およびそのパラ
メータ値を計算するのに端点単位ベクトル正規化相関値
【００４９】
【数２３】
【００５０】と端点ベクトル間の構造を表す相互行列Ｈ
のみの単純な関係から求められることである。これは補
間として正規化補間を行なった利点であり、他の補間で
はこのような簡単な式では求められない。
のみの単純な関係から求められることである。これは補
間として正規化補間を行なった利点であり、他の補間で
はこのような簡単な式では求められない。
【００５１】〈正規化相関テンプレートの正規化補間〉
ここで、パラメータ推定式（８）を正規化相関マッチン
グに応用する。これは、テンプレート画像が画素サイズ
のベクトルとみなせることによる。この同一視は、画像
の２次元添字とベクトルの１次元添字間の ［ｋ，ｓ］←→［ｌ］ （１４） なる対応関係で前述の単位ベクトルの正規化補間の結果
を読み直せばよい。
ここで、パラメータ推定式（８）を正規化相関マッチン
グに応用する。これは、テンプレート画像が画素サイズ
のベクトルとみなせることによる。この同一視は、画像
の２次元添字とベクトルの１次元添字間の ［ｋ，ｓ］←→［ｌ］ （１４） なる対応関係で前述の単位ベクトルの正規化補間の結果
を読み直せばよい。
【００５２】ところで、正規化相関の式（１）は正規化
したテンプレート画像
したテンプレート画像
【００５３】
【数２４】
【００５４】と、位置（ｉ，ｊ）で正規化した探索画像
【００５５】
【数２５】
【００５６】との以下のような正規化相関にほかならな
い。
い。
【００５７】
【数２６】
【００５８】ここでテンプレート画像ｇの正規化
【００５９】
【数２７】
【００６０】とは、
【００６１】
【数２８】
【００６２】で定義され、以下の正規化条件
【００６３】
【数２９】
【００６４】を満たす。また、位置（ｉ，ｊ）での画像
ｆの正規化
ｆの正規化
【００６５】
【数３０】
【００６６】とは、
【００６７】
【数３１】
【００６８】で定義される。
【００６９】さて、端点テンプレート画像ｇi（０≦ｉ
≦Ｍ）に対して以下のようにパラメトリックテンプレー
ト＜ｇ＞ωを定義する。
≦Ｍ）に対して以下のようにパラメトリックテンプレー
ト＜ｇ＞ωを定義する。
【００７０】
【数３２】
【００７１】これは端点テンプレート画像ｇiで張られ
る領域内のテンプレートを表し、Ｍ＝１の時は線的に、
Ｍ＝２の時は面的になど、幅のある規準テンプレートパ
ターンをパラメトリックに表現していると考えることが
できる。
る領域内のテンプレートを表し、Ｍ＝１の時は線的に、
Ｍ＝２の時は面的になど、幅のある規準テンプレートパ
ターンをパラメトリックに表現していると考えることが
できる。
【００７２】ところで、
【００７３】
【数３３】
【００７４】の正規化性より、こうして張られたパラメ
トリックテンプレート＜ｇ＞ωも正規化条件を満たす。
すなわち、
トリックテンプレート＜ｇ＞ωも正規化条件を満たす。
すなわち、
【００７５】
【数３４】
【００７６】正規化条件を満たすテンプレート画像は、
画像サイズの次元を持つ空間における単位ベクトルとみ
なせるので、パラメータ推定式（８）を使うことによ
り、このパラメトリックテンプレート＜ｇ＞ωと最大の
正規化相関を与えるパラメータの値ωiおよびその時点
の正規化相関値は、端点テンプレートの正規化相関値か
ら同様に計算される。
画像サイズの次元を持つ空間における単位ベクトルとみ
なせるので、パラメータ推定式（８）を使うことによ
り、このパラメトリックテンプレート＜ｇ＞ωと最大の
正規化相関を与えるパラメータの値ωiおよびその時点
の正規化相関値は、端点テンプレートの正規化相関値か
ら同様に計算される。
【００７７】以下、パラメトリック規準テンプレートア
ルゴリズムを簡単にまとめる。オフライン（探索の前準
備）で行なうことは、 １．与えられたサンプル画像集合から端点テンプレート
ｇiを選択する。
ルゴリズムを簡単にまとめる。オフライン（探索の前準
備）で行なうことは、 １．与えられたサンプル画像集合から端点テンプレート
ｇiを選択する。
【００７８】２．端点間の構造を決める行列Ｈ及びその
逆行列Ｈ-1を計算する。
逆行列Ｈ-1を計算する。
【００７９】ことである。
【００８０】次に、探索における各位置（ｉ，ｊ）にお
いて、 １．位置（ｉ，ｊ）において端点テンプレートの正規化
相関値
いて、 １．位置（ｉ，ｊ）において端点テンプレートの正規化
相関値
【００８１】
【数３５】
【００８２】を計算する。
【００８３】２．その値からパラメータωiをパラメー
タ推定式（８）により決定する。また、そのパラメータ
での正規化相関値を求める。
タ推定式（８）により決定する。また、そのパラメータ
での正規化相関値を求める。
【００８４】ことを行なう。ここで、一番高い正規化相
関値を示す位置（ｉ，ｊ）がマッチング位置である。
関値を示す位置（ｉ，ｊ）がマッチング位置である。
【００８５】
【実施例】本発明の一実施例の実行処理手順の概要を、
図５、図７の処理流れ図を用いて説明する。本実施例
は、探索画像ｆと複数の規準テンプレート画像ｇiが与
えられた時に、画像ｆ中で規準テンプレート画像集合ｇ
iが表現する規準テンプレートパターンに一番類似の位
置を見つけ出すものである。
図５、図７の処理流れ図を用いて説明する。本実施例
は、探索画像ｆと複数の規準テンプレート画像ｇiが与
えられた時に、画像ｆ中で規準テンプレート画像集合ｇ
iが表現する規準テンプレートパターンに一番類似の位
置を見つけ出すものである。
【００８６】まず、図５にあるように、オフラインで規
準テンプレートからパラメトリック規準テンプレートを
作成するために、式（１０）により相互行列Ｈを規準テ
ンプレート画像ｇiから計算する。次に、その逆行列Ｈ
-1を計算する。以上がオフラインで行なう処理手続きで
ある。
準テンプレートからパラメトリック規準テンプレートを
作成するために、式（１０）により相互行列Ｈを規準テ
ンプレート画像ｇiから計算する。次に、その逆行列Ｈ
-1を計算する。以上がオフラインで行なう処理手続きで
ある。
【００８７】続いて、オンラインすなわち検査実行時に
行なう処理手続きを、図７に従って説明する。検査実行
時の処理は、図６にあるように探索画像ｆの左から右へ
上から下へ規準テンプレートｇiとの正規化相関を計算
する位置を動かし、最大の正規化相関値を与える位置を
見つけ出すものである。まず、動かした位置で規準テン
プレートｇiと探索画像ｆとの正規化相関値を式（１
５）によって計算し、式（１１）で定義される正規化相
関ベクトル
行なう処理手続きを、図７に従って説明する。検査実行
時の処理は、図６にあるように探索画像ｆの左から右へ
上から下へ規準テンプレートｇiとの正規化相関を計算
する位置を動かし、最大の正規化相関値を与える位置を
見つけ出すものである。まず、動かした位置で規準テン
プレートｇiと探索画像ｆとの正規化相関値を式（１
５）によって計算し、式（１１）で定義される正規化相
関ベクトル
【００８８】
【数３６】
【００８９】を構成する。次にオフラインで求めておい
た相互行列Ｈの逆行列Ｈ-1から式（８）によりパラメー
タを求め、そのパラメータでの正規化相関値を計算す
る。これを右下の最後の探索画像内の位置まで行なう。
ここで、最大の正規化相関値を与える位置が、規準テン
プレートが構成する規準テンプレートパターンに一番一
致した探索画像内の位置であり、その位置とそのときの
推定パラメータを出力して、マッチング処理を終了す
る。
た相互行列Ｈの逆行列Ｈ-1から式（８）によりパラメー
タを求め、そのパラメータでの正規化相関値を計算す
る。これを右下の最後の探索画像内の位置まで行なう。
ここで、最大の正規化相関値を与える位置が、規準テン
プレートが構成する規準テンプレートパターンに一番一
致した探索画像内の位置であり、その位置とそのときの
推定パラメータを出力して、マッチング処理を終了す
る。
【００９０】上記実施例における実行処理手順の詳細
を、図８の処理の流れ図を用いて説明する。
を、図８の処理の流れ図を用いて説明する。
【００９１】まず、開始位置（ｉ＝０，ｊ＝０）から、
探索画像中の座標（ｉ，ｊ）について、正規化相関
探索画像中の座標（ｉ，ｊ）について、正規化相関
【００９２】
【数３７】
【００９３】をそれぞれ求め、（ｆ，ｇ0），…（ｆ，
ｇM）を式（１１）に代入して、相互ベクトル
ｇM）を式（１１）に代入して、相互ベクトル
【００９４】
【数３８】
【００９５】を完成させる。次に、この相互ベクトルと
式（１０）の相互行列Ｈの相互逆行列Ｈ-1を式（８）に
代入して、推定パラメータ
式（１０）の相互行列Ｈの相互逆行列Ｈ-1を式（８）に
代入して、推定パラメータ
【００９６】
【数３９】
【００９７】を導出し、ω0，ω1，…ωMを式（５）に
代入して単位ベクトルの正規化補間ｇωを導出し、正規
化相関
代入して単位ベクトルの正規化補間ｇωを導出し、正規
化相関
【００９８】
【数４０】
【００９９】を導出する。以上の処理を、最後の位置
（ｉ＝Ｌ−ｌ，ｊ＝Ｍ−ｍ）になるまで、探索画像内の
次の位置へ移動しながら繰り返し行う。最後に、このよ
うにして、１≦ｉ≦Ｌ−ｌ，１≦ｊ≦Ｍ−ｍで走査して
得られた正規化相関値を与えた位置（ｉ，ｊ）とその時
の推定パラメータを出力して、マッチング処理を終了す
る。
（ｉ＝Ｌ−ｌ，ｊ＝Ｍ−ｍ）になるまで、探索画像内の
次の位置へ移動しながら繰り返し行う。最後に、このよ
うにして、１≦ｉ≦Ｌ−ｌ，１≦ｊ≦Ｍ−ｍで走査して
得られた正規化相関値を与えた位置（ｉ，ｊ）とその時
の推定パラメータを出力して、マッチング処理を終了す
る。
【０１００】
【発明の効果】以上述べたように、テンプレート画像を
探索画像内で動かし正規化相関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
グにおいて、検索対象の個体変動や検査環境の変動など
により対象を一枚の検索テンプレート画像として表現す
るには困難である場合の探索の失敗や推定位置精度の低
下の問題に対し、本発明では検索対象が変動を持つ場合
に、検索テンプレート空間を、パラメトリックに表現す
ることにより従来方法のように点的ではなく広がりをも
った連続的な規準テンプレートパターンとして表現した
ので、高速に高信頼度で探索結果を与えることができ、
上記の問題を解決することができるという効果が得られ
る。
探索画像内で動かし正規化相関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
グにおいて、検索対象の個体変動や検査環境の変動など
により対象を一枚の検索テンプレート画像として表現す
るには困難である場合の探索の失敗や推定位置精度の低
下の問題に対し、本発明では検索対象が変動を持つ場合
に、検索テンプレート空間を、パラメトリックに表現す
ることにより従来方法のように点的ではなく広がりをも
った連続的な規準テンプレートパターンとして表現した
ので、高速に高信頼度で探索結果を与えることができ、
上記の問題を解決することができるという効果が得られ
る。
【図１】（ａ），（ｂ），（ｃ）は正規化相関によるテ
ンプレートマッチング方法を用いた規準画像探索を説明
する図
ンプレートマッチング方法を用いた規準画像探索を説明
する図
【図２】本発明を説明するための端点テンプレートで張
られた規準テンプレート空間を示す図
られた規準テンプレート空間を示す図
【図３】本発明の実施形態における単位ベクトルの正規
化補間を説明する図
化補間を説明する図
【図４】本発明の実施形態における規準テンプレートの
ωパラメータ表現を説明する図
ωパラメータ表現を説明する図
【図５】本発明の一実施例におけるオフラインの処理流
れ図
れ図
【図６】本発明の一実施例を示すパラメトリック規準テ
ンプレート探索を説明する図
ンプレート探索を説明する図
【図７】本発明の一実施例の概略を示すオンラインの処
理流れ図
理流れ図
【図８】本発明の一実施例の詳細を示すオンラインの処
理流れ図
理流れ図
【図９】従来のテンプレートマッチングを説明する処理
流れ図
流れ図
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(72)発明者 奥平 雅士
東京都新宿区西新宿３丁目19番２号 日
本電信電話株式会社内
(56)参考文献 Ａｎｉｌ Ｋ．Ｊａｉｎ他，Ｏｂｊｅ
ｃｔ Ｍａｔｃｈｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ
Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ Ｔｅｍｐｌａｔ
ｅｓ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｐａｔ
ｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ａｎｄ
Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎ
ｃｅ，米国，ＩＥＥＥ，1996年 ３月,
Ｖｏｌ．18，Ｎｏ．３，ｐｐ．267−278
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G06T 7/00 300
ＪＩＣＳＴファイル（ＪＯＩＳ)
Claims (4)
- 【請求項１】 テンプレート画像を探索画像内で動かし
正規化相関値が最も高い位置を見つけることによりマッ
チングを行うテンプレートマッチング方法において、 予め用意した複数のテンプレート（ｇ0，…，ｇM）間の
正規化相関を要素とする相互行列Ｈの逆行列Ｈ-1を求め
る第１の過程と、 正規化した複数のテンプレート画像 【数１】 と探索画像中の位置（ｉ，ｊ）で正規化した探索画像 【数２】 との正規化相関をそれぞれ算出し、相互ベクトル 【数３】 を求める第２の過程と、 前記相互ベクトル 【数４】 と前記相互行列Ｈの逆行列Ｈ-1とから推定パラメータ 【数５】 を求め、正規化補間ｇωを算出する第３の過程と、 前記算出された正規化補間ｇωと前記位置（ｉ，ｊ）で
の探索画像ｆ（ｉ，ｊ）との正規化相関を求め、記憶す
る第４の過程と、 前記第２から第４の過程を前記探索画像内で繰り返す第
５の過程と、 前記記憶された正規化相関の値の中から最大値を探す第
６の過程と、 を有することを特徴とするテンプレートマッチング方
法。 - 【請求項２】 相互行列が 【数６】 で表される、 ことを特徴とする請求項１記載のテンプレートマッチン
グ方法。 - 【請求項３】 推定パラメータ 【数７】 がラグランジェの未定定数法で求められる、 ことを特徴とする請求項１記載のテンプレートマッチン
グ方法。 - 【請求項４】 正規化補間ｇωがｇω≡Σi=0 Mωiｇi／
‖Σi=0 Mωiｇi‖で表される、 ことを特徴とする請求項１記載のテンプレートマッチン
グ方法。
Priority Applications (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15053496A JP3435286B2 (ja) | 1996-06-12 | 1996-06-12 | テンプレートマッチング方法 |
| US08/867,765 US5943442A (en) | 1996-06-12 | 1997-06-03 | Method of image processing using parametric template matching |
| DE19724481A DE19724481C2 (de) | 1996-06-12 | 1997-06-10 | Schablonenvergleichsverfahren |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP15053496A JP3435286B2 (ja) | 1996-06-12 | 1996-06-12 | テンプレートマッチング方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09330402A JPH09330402A (ja) | 1997-12-22 |
| JP3435286B2 true JP3435286B2 (ja) | 2003-08-11 |
Family
ID=15498976
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP15053496A Expired - Fee Related JP3435286B2 (ja) | 1996-06-12 | 1996-06-12 | テンプレートマッチング方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3435286B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP5713398B2 (ja) * | 2011-07-05 | 2015-05-07 | 大学共同利用機関法人情報・システム研究機構 | 画像照合装置、画像照合方法及びコンピュータプログラム |
-
1996
- 1996-06-12 JP JP15053496A patent/JP3435286B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| Ａｎｉｌ Ｋ．Ｊａｉｎ他，Ｏｂｊｅｃｔ Ｍａｔｃｈｉｎｇ Ｕｓｉｎｇ Ｄｅｆｏｒｍａｂｌｅ Ｔｅｍｐｌａｔｅｓ，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ． Ｐａｔｔｅｒｎ Ａｎａｌｙｓｉｓ Ａｎｄ Ｍａｃｈｉｎｅ Ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，米国，ＩＥＥＥ，１９９６年 ３月，Ｖｏｌ．１８，Ｎｏ．３，ｐｐ．２６７−２７８ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09330402A (ja) | 1997-12-22 |
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