JP3468182B2 - Image matching apparatus and image matching method - Google Patents
Image matching apparatus and image matching methodInfo
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Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、画像マッチング装
置および画像マッチング方法に関し、特に、フーリエ変
換を用いた画像マッチング装置および画像マッチング方
法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image matching device and an image matching method, and more particularly to an image matching device and an image matching method using Fourier transform.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来の画像マッチング技術の一例とし
て、小林らによる論文(小林他、「位相限定相関法の原
理とその応用」、テレビジョン学会技術報告Vol.2
0,No.41,pp.1−6)がある。ここでは、位
相限定相関法として画像マッチング技術が紹介されてい
る。2. Description of the Related Art As an example of a conventional image matching technique, a paper by Kobayashi et al. (Kobayashi et al., "Principle of phase-only correlation method and its application", Technical Report Vol.
0, No. 41, pp. 1-6). Here, an image matching technique is introduced as a phase-only correlation method.
【0003】図5は、この位相限定相関法を説明するた
めの図である。図に示すように、位相限定相関法では、
2枚の画像f1(m,n)と画像f2(m,n)のマッ
チングを行う場合、それぞれを離散フーリエ変換し、そ
れぞれの位相成分exp(jθ(u,v))およびex
p(jφ(u,v))を取り出し、その位相差exp
(j(θ−φ))を求め、逆フーリエ変換することで、
2枚の画像f1とf2の間の相関による画像のマッチン
グを行う。FIG. 5 is a diagram for explaining this phase-only correlation method. As shown in the figure, in the phase-only correlation method,
When two images f1 (m, n) and image f2 (m, n) are matched, each of them is subjected to discrete Fourier transform, and the respective phase components exp (jθ (u, v)) and ex are obtained.
p (jφ (u, v)) is extracted and its phase difference exp
By obtaining (j (θ−φ)) and performing an inverse Fourier transform,
Image matching is performed based on the correlation between the two images f1 and f2.
【0004】以下、位相限定相関法の原理について、詳
細に説明する。M×N画素からなる2つの画像をf1
(m,n)、f2(m,n)とする。ここで、m=0,
1,2,...,M−1;n=0,1,2,...,N
−1である。そこで、f1(m,n)、f2(m,n)
のフーリエ変換F1(u,v),F2(u,v)は、そ
れぞれ次式によって表される。The principle of the phase-only correlation method will be described in detail below. F1 for two images composed of M × N pixels
(M, n) and f2 (m, n). Where m = 0,
1, 2 ,. . . , M-1; n = 0, 1, 2 ,. . . , N
-1. Therefore, f1 (m, n), f2 (m, n)
Fourier transforms F1 (u, v) and F2 (u, v) of are respectively expressed by the following equations.
【0005】 〔数1〕 F1(u,v)=Σm=0 M-1 Σn=0 N-1f1(m,n)exp(-j2π(mu/M+nv/N)) = A(u,v)exp(jθ(u,v))[Equation 1] F1 (u, v) = Σ m = 0 M-1 Σ n = 0 N-1 f1 (m, n) exp (-j2π (mu / M + nv / N)) = A (u, v) exp (jθ (u, v))
【0006】 〔数2〕 F2(u,v)=Σm=0 M-1 Σn=0 N-1f2(m,n)exp(-j2π(mu/M+nv/N)) = B(u,v)exp(jφ(u,v))[Formula 2] F2 (u, v) = Σ m = 0 M-1 Σ n = 0 N-1 f2 (m, n) exp (-j2π (mu / M + nv / N)) = B (u, v) exp (jφ (u, v))
【0007】但し、u=0,1,2,...,M−1、
v=0,1,2,...,N−1、A(u,v),B
(u,v)は振幅スペクトル、θ(u,v)、φ(u,
v)は位相スペクトルである。However, u = 0, 1, 2 ,. . . , M-1,
v = 0, 1, 2 ,. . . , N-1, A (u, v), B
(U, v) is an amplitude spectrum, θ (u, v), φ (u,
v) is the phase spectrum.
【0008】位相限定相関法では、F1(u,v),F
2(u,v)の振幅スペクトルA(u,v),B(u,
v)を定数に置き換え、例えば、振幅値を1とする。つ
まり、In the phase-only correlation method, F1 (u, v), F
2 (u, v) amplitude spectra A (u, v), B (u,
v) is replaced with a constant, and the amplitude value is set to 1, for example. That is,
【0009】〔数3〕 F1'(u,v)=exp(jθ(u,v)) F2'(u,v)=exp(jφ(u,v))[Formula 3] F1 '(u, v) = exp (jθ (u, v)) F2 '(u, v) = exp (jφ (u, v))
【0010】とする。以下、これらの画像を位相画像と
呼ぶこととする。位相差画像H(u,v)は、この位相
画像F1' (u,v)に位相画像F2' (u,v)の複
素共役を乗ずることによって求められる。これは、〔数
4〕に示すように、周波数空間の画素(u,v)毎に位
相の差を計算することと等価となる。[0010] Hereinafter, these images will be referred to as phase images. The phase difference image H (u, v) is obtained by multiplying this phase image F1 ′ (u, v) by the complex conjugate of the phase image F2 ′ (u, v). This is equivalent to calculating the phase difference for each pixel (u, v) in the frequency space, as shown in [Equation 4].
【0011】〔数4〕 H(u,v)= F1'(u,v)(F2'(u,v))* = exp(j θ) exp(-jφ) = exp(j (θ- φ))[Equation 4] H (u, v) = F1 '(u, v) (F2' (u, v)) * = exp (j θ) exp (-jφ) = exp (j (θ-φ))
【0012】位相差画像H(u,v)を逆フーリエ変換
することによって得られる相関強度画像G(r,s)
は、次式で示される。Correlation intensity image G (r, s) obtained by inverse Fourier transforming the phase difference image H (u, v)
Is expressed by the following equation.
【0013】〔数5〕
G(r,s) =Σu=0 M-1 Σv=0 N-1H(u,v)exp(j2π(ur/M+vs/
N))[Equation 5] G (r, s) = Σ u = 0 M-1 Σ v = 0 N-1 H (u, v) exp (j2π (ur / M + vs /
N))
【0014】但し、r=0,1,2,...,M−1、
s=0,1,2,...,N−1である。However, r = 0, 1, 2 ,. . . , M-1,
s = 0, 1, 2 ,. . . , N-1.
【0015】上式で逆フーリエ変換後に元の値に戻すた
めに通常使われる定数1/MNは簡単のため省略した。
ここで、f2(m,n)=f1(m,n)とすると、θ
=φとなるので、位相差画像H(u,v)は1となり、
その逆フーリエ変換である相関強度画像G(r,s)
は、(r,s)=(0,0)のときにはMN、それ以外
のときには0となる。In the above equation, the constant 1 / MN normally used to restore the original value after the inverse Fourier transform is omitted for simplicity.
If f2 (m, n) = f1 (m, n), then θ
= Φ, the phase difference image H (u, v) becomes 1, and
Correlation strength image G (r, s) which is the inverse Fourier transform
Is MN when (r, s) = (0,0), and is 0 otherwise.
【0016】また、画像f2(m,n)が画像f1
(m,n)を移動量(a,b)だけ平行移動したもので
あるとするならば、そのフーリエ変換F2(u,v)
は、フーリエ変換の平行移動に関する性質から、Further, the image f2 (m, n) is the image f1.
If (m, n) is translated by the movement amount (a, b), its Fourier transform F2 (u, v) is obtained.
Is the property of Fourier transform related to translation,
【0017】〔数6〕 F2(u,v)=exp(-j2 π(ua+vb))F1(u,v)[Equation 6] F2 (u, v) = exp (-j2 π (ua + vb)) F1 (u, v)
【0018】と書き表される。この場合のフーリエ変換
F1とF2の位相差H(u,v)は、exp(−j2π
(ua+vb))となり、その逆フーリエ変換である相
関強度画像G(r,s)は、(a,b)のみに値を持つ
デルタ関数となる。It is written as In this case, the phase difference H (u, v) between the Fourier transforms F1 and F2 is exp (-j2π
(Ua + vb)), and the correlation intensity image G (r, s) that is the inverse Fourier transform thereof becomes a delta function having a value only in (a, b).
【0019】従って、位相限定相関法ではこのピークの
位置を検出することで、画像f1と画像f2の2つの画
像の移動量を推定したり、あるいはそのピークの大きさ
を評価することで、画像f1と画像f2の類似性を判定
するという画像のマッチング処理を行う。Therefore, in the phase-only correlation method, by detecting the position of this peak, the amount of movement of the two images f1 and f2 is estimated, or the size of the peak is evaluated. Image matching processing is performed to determine the similarity between f1 and image f2.
【0020】なお、上述のフーリエ変換や逆フーリエ変
換はM,Nの値を2の冪乗など適当な値に設定すること
により、高速フーリエ変換(FFT)により処理するこ
とができる。The above-mentioned Fourier transform and inverse Fourier transform can be processed by fast Fourier transform (FFT) by setting the values of M and N to appropriate values such as powers of two.
【0021】[0021]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上述し
た従来の位相限定相関法によれば、以下のような問題が
あった。
(1)第1に、相関強度画像Gを得てその画像からピー
クを検出するためには、逆フーリエ変換を行わなければ
ならないために、演算量が多くなるという問題があっ
た。
(2)第2に、逆フーリエ変換として通常離散系の変換
を用いるため、例えば、位置の空間的な解像度が制限さ
れ、移動量推定の精度が得にくいという問題があった。
つまり、画像マッチングを移動量推定のために行う場
合、1画素よりも高い精度を得るためには、例えば、位
相差画像H(u,v)の高周波成分に0の値などで埋め
合わせることで拡大した位相画像を作りその拡大した位
相差画像を逆フーリエ変換することで、G(r,s)の
空間的な解像度をあげる方法、あるいは、ピアソンらに
よる論文(J.J. Pearson, et.al. “Video-rate image
correlation processor", Proceedings of SPIE Vol. 1
19 Application of Digital ImageProcessing, 1977)
に示されているように、検出されたピークの近傍につい
て、離散値でない(r,s)に対しても〔数5〕により
相関強度G(r,s)を計算することで1画素より高い
空間的解像度でピークを求める方法、を適用しなければ
ならない。しかし、このような方法はいずれも膨大な演
算量の増加をもたらしてしまう。However, the above-mentioned conventional phase-only correlation method has the following problems. (1) First, in order to obtain the correlation intensity image G and detect a peak from the image, an inverse Fourier transform has to be performed, which causes a problem that the amount of calculation becomes large. (2) Second, since a discrete system transformation is normally used as the inverse Fourier transform, for example, the spatial resolution of the position is limited, and the accuracy of the movement amount estimation is difficult to obtain.
In other words, when image matching is performed for moving amount estimation, in order to obtain accuracy higher than one pixel, for example, the high-frequency component of the phase difference image H (u, v) is compensated with a value of 0, etc. A phase image is created and the expanded phase difference image is inverse Fourier transformed to increase the spatial resolution of G (r, s), or the paper by Pearson et al. (JJ Pearson, et.al. “Video -rate image
correlation processor ", Proceedings of SPIE Vol. 1
19 Application of Digital Image Processing, 1977)
As shown in (1), the correlation strength G (r, s) is calculated by [Equation 5] even if it is not a discrete value (r, s) in the vicinity of the detected peak, and the correlation strength G is higher than one pixel. A method for finding peaks with spatial resolution must be applied. However, all of these methods result in a huge increase in the amount of calculation.
【0022】従って、本発明の目的は、画像のマッチン
グ処理に際して、演算量を少なくすることができると共
に移動量推定の精度を高めることができる画像マッチン
グ装置および画像マッチング方法を提供することにあ
る。Therefore, an object of the present invention is to provide an image matching apparatus and an image matching method which can reduce the amount of calculation in the image matching processing and can improve the accuracy of movement amount estimation.
【0023】[0023]
【課題を解決するための手段】本発明は、上記の目的を
達成するため、画像間のマッチングを行う画像マッチン
グ装置において、入力された2つの画像をそれぞれフー
リエ変換するフーリエ変換手段と、前記フーリエ変換手
段によって得られる2つのフーリエ成分の位相差を算出
する位相差算出手段と、前記位相差算出手段によって得
られる位相差に基づき、前記2つの画像の移動量に対応
する離散化された2次元パラメータ空間上で投票を行い
投票画像を作成する投票手段と、前記投票手段における
投票によって作成された投票画像上のピークを検出する
ピーク検出手段と、を少なくとも備えたことを特徴とす
る画像マッチング装置を提供するものである。In order to achieve the above object, the present invention provides an image matching apparatus for performing matching between images, and Fourier transform means for Fourier transforming each of the two input images, and the Fourier transform means. Phase difference calculation means for calculating the phase difference between the two Fourier components obtained by the conversion means, and discretized two-dimensional corresponding to the movement amount of the two images based on the phase difference obtained by the phase difference calculation means. An image matching apparatus comprising at least a voting means for voting in a parameter space to create a voting image, and a peak detection means for detecting a peak on a voting image created by voting by the voting means. Is provided.
【0024】以上の構成において、前記ピーク検出手段
によって検出された前記ピークのパラメータ空間上での
座標値に応じて前記2つの画像間の移動量を推定するこ
とが望ましく、前記ピーク検出手段によって検出された
前記ピークの大きさに応じて前記2つの画像間の類似性
を判定することが望ましい。In the above arrangement, it is desirable to estimate the movement amount between the two images according to the coordinate value of the peak detected by the peak detecting means in the parameter space, and the peak detecting means detects the moving amount. It is desirable to determine the similarity between the two images according to the size of the peaks.
【0025】前記画像マッチング装置は、更に、前記フ
ーリエ変換手段によってフーリエ変換されたフーリエ成
分を記憶するデータ記憶手段を有することが望ましく、
また更に、前記画像マッチング装置は、前記ピーク検出
手段によって検出されたピークの大きさに応じて前記2
つの画像の一致,不一致を照合判定する照合判定手段を
有することが望ましい。It is desirable that the image matching device further has a data storage means for storing the Fourier component Fourier-transformed by the Fourier transform means,
Still further, the image matching device is configured to perform the above-mentioned 2
It is desirable to have a collation judging means for judging the coincidence and non-coincidence of two images.
【0026】また、本発明は、上記の目的を達成するた
め、画像間のマッチングを行う画像マッチング方法にお
いて、入力された2つの画像をそれぞれフーリエ変換す
るフーリエ変換工程と、前記フーリエ変換工程によって
得られる2つのフーリエ成分の位相差を算出する位相差
算出工程と、前記位相差算出工程によって得られる位相
差に基づき、前記2つの画像の移動量に対応する離散化
された2次元パラメータ空間上で投票を行い投票画像を
作成する投票工程と、前記投票工程における投票によっ
て作成された投票画像上のピークを検出するピーク検出
工程と、を少なくとも備えたことを特徴とする画像マッ
チング方法を提供するものである。Further, in order to achieve the above object, the present invention provides an image matching method for performing matching between images, in which a Fourier transform step of Fourier transforming each of two input images and a Fourier transform step of On the discretized two-dimensional parameter space corresponding to the movement amount of the two images, based on the phase difference calculating step of calculating the phase difference between the two Fourier components and the phase difference obtained by the phase difference calculating step. An image matching method comprising at least a voting step of voting to create a voting image and a peak detection step of detecting a peak on a voting image created by voting in the voting step. Is.
【0027】以上の構成において、前記ピーク検出工程
によって検出されたピークのパラメータ空間上での座標
値に応じて前記2つの画像間の移動量を推定することが
望ましく、前記ピーク検出工程によって検出されたピー
クの大きさに応じて前記2つの画像間の類似性を判定す
ることが望ましい。In the above configuration, it is desirable to estimate the amount of movement between the two images according to the coordinate value of the peak detected in the peak detecting step in the parameter space, and the amount of movement between the two images is detected. It is desirable to determine the similarity between the two images according to the peak size.
【0028】前記画像マッチング方法は、更に、前記フ
ーリエ変換工程によってフーリエ変換されたフーリエ成
分を記憶するデータ記憶工程を有することが望ましく、
また更に、前記画像マッチング方法は、前記ピーク検出
工程によって検出されたピークの大きさに応じて前記2
つの画像の一致,不一致を照合判定する照合判定工程を
有することが望ましい。It is preferable that the image matching method further includes a data storing step of storing the Fourier component Fourier-transformed by the Fourier transforming step,
Still further, the image matching method may be configured so that the size of the peak detected by the peak detection step is 2
It is desirable to have a matching judgment process that judges whether two images match or mismatch.
【0029】[0029]
【発明の実施の形態】本発明の実施の形態による画像マ
ッチング装置および画像マッチング方法の説明を行う前
に本発明の原理について説明する。BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION The principle of the present invention will be described before the description of the image matching apparatus and the image matching method according to the embodiments of the present invention.
【0030】まず、画像f1(m,n)、画像f2
(m,n)が(a,b)だけ移動したとする。このと
き、それぞれの画像のフーリエ変換F1(u,v)=|
F1(u,v)|exp(jθ1 (u,v))、F2
(u,v)=|F2(u,v)|exp(jθ2 (u,
v))の周波数領域(u,v)における位相差θ
2 (u,v)−θ1 (u,v)と移動量(a,b)との
関係は〔数7〕に示す通りとなる。First, the image f1 (m, n) and the image f2
It is assumed that (m, n) has moved by (a, b). At this time, the Fourier transform F1 (u, v) = | of each image
F1 (u, v) | exp (jθ 1 (u, v)), F2
(U, v) = | F2 (u, v) | exp (jθ 2 (u,
v)) phase difference θ in the frequency domain (u, v)
The relationship between 2 (u, v) -θ 1 (u, v) and the movement amount (a, b) is as shown in [Equation 7].
【0031】〔数7〕 exp(-j2 π(ua+vb)) = exp(j(θ2(u,v)-θ1(u,v))) つまり、[Equation 7] exp (-j2 π (ua + vb)) = exp (j (θ 2 (u, v) -θ 1 (u, v)))
【0032】〔数8〕 -2π(ua+vb) = θ2(u,v)- θ1(u,v) + 2πk[Equation 8] −2π (ua + vb) = θ 2 (u, v) − θ 1 (u, v) + 2πk
【0033】ここで、kは整数である。従って、各
(u,v)におけるフーリエ変換の位相差θ2 (u,
v)−θ1 (u,v)毎に〔数8〕で表される直線を
(a,b)のパラメータ空間上に投票し、そのピークを
検出することで、移動量を検出することができる。Here, k is an integer. Accordingly, the Fourier transform phase difference θ 2 (u,
v) -θ 1 (u, v), a straight line represented by [Equation 8] is voted in the parameter space of (a, b), and the peak is detected, so that the movement amount can be detected. it can.
【0034】<第1の実施の形態>次に、添付図面を参
照しながら、本発明の実施の形態を詳細に説明する。図
1は、本発明の実施の形態による画像マッチング装置の
構成を示す図である。図に示すように、この画像マッチ
ング装置は、画像11,12の画像をそれぞれフーリエ
変換するフーリエ変換手段13と、フーリエ変換手段1
3で得られた画像11,12のフーリエ変換を用いてそ
の位相差を算出する位相差算出手段14と、位相差算出
手段14で得られた位相差に基づき離散化された2次元
のパラメータ空間上で投票を行い投票画像を作成する投
票手段15と、投票画像上のピークを検出し2枚の画像
の移動量を推定するピーク検出手段16と、から構成さ
れている。<First Embodiment> Next, an embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings. FIG. 1 is a diagram showing a configuration of an image matching device according to an embodiment of the present invention. As shown in the figure, the image matching apparatus includes a Fourier transform unit 13 for performing Fourier transform on the images 11 and 12, and a Fourier transform unit 1.
Phase difference calculating means 14 for calculating the phase difference using the Fourier transform of the images 11 and 12 obtained in 3, and a two-dimensional parameter space discretized based on the phase difference obtained by the phase difference calculating means 14. It is composed of a voting means 15 for voting above and creating a voting image, and a peak detection means 16 for detecting a peak on the voting image and estimating the amount of movement of the two images.
【0035】以上の構成を有する画像マッチング装置に
よって移動量推定を行う場合について説明する。ここで
は、CCDカメラ等で入力された位置がずれた2枚のデ
ジタル画像である画像11,12の移動量を推定する場
合について説明する。A case where the movement amount is estimated by the image matching apparatus having the above configuration will be described. Here, a case will be described in which the movement amounts of two images 11 and 12 which are digital images input from a CCD camera or the like and displaced from each other are estimated.
【0036】いま、画像11,12は256×256画
素の画像サイズであるとし、これらをそれぞれf1
(m,n)、f2(m,n)と表記することとする。但
し、m=0,1,2,...,255、n=0,1,
2,...,255とする。Assume that the images 11 and 12 have an image size of 256 × 256 pixels, and these are f1 respectively.
It will be expressed as (m, n) and f2 (m, n). However, m = 0, 1, 2 ,. . . , 255, n = 0, 1,
2 ,. . . , 255.
【0037】フーリエ変換手段13では、f1(m,
n)およびf2(m,n)を〔数1〕,〔数2〕で示し
たようにそれぞれ離散フーリエ変換する。フーリエ変換
の結果をそれぞれF1(u,v)、F2(u,v)(但
し、u=0,1,2,...,255;v=0,1,
2,...,255)とする。In the Fourier transform means 13, f1 (m,
n) and f2 (m, n) are respectively subjected to discrete Fourier transform as shown in [Equation 1] and [Equation 2]. The results of the Fourier transform are F1 (u, v) and F2 (u, v) (where u = 0, 1, 2, ..., 255; v = 0, 1,
2 ,. . . , 255).
【0038】位相差算出手段14では、フーリエ変換F
1(u,v)とF2(u,v)の各成分(u,v)毎の
位相差Θ(u,v)(u=0,1,2,...,25
5;v=0,1,2,...,255)を算出する。こ
こで、位相差の算出方法としては、例えば、〔数9〕,
〔数10〕に従って計算すればよい。In the phase difference calculating means 14, the Fourier transform F
Phase difference Θ (u, v) (u = 0,1,2, ..., 25) for each component (u, v) of 1 (u, v) and F2 (u, v).
5; v = 0, 1, 2 ,. . . , 255) is calculated. Here, as a method of calculating the phase difference, for example, [Equation 9],
It may be calculated according to [Equation 10].
【0039】〔数9〕 H(u,v) = F1(u,v)F2(u,v) */|F1(u,v)||F2(u,v)*|[Equation 9] H (u, v) = F1 (u, v) F2 (u, v) * / | F1 (u, v) || F2 (u, v) * |
【0040】〔数10〕 Θ(u,v) = tan-1(Im[H(u,v)]/Re[H(u,v)])[Equation 10] Θ (u, v) = tan -1 (Im [H (u, v)] / Re [H (u, v)])
【0041】ここで、Re[z]、Im[z]は、それ
ぞれ複素数zの実数成分および虚数成分を表す。なお、
H(u,v)の計算においては、前述した〔数4〕に従
って、F1(u,v),F2(u,v)のそれぞれの位
相を算出した後に位相の差を計算しても構わない。Here, Re [z] and Im [z] represent the real number component and the imaginary number component of the complex number z, respectively. In addition,
In the calculation of H (u, v), the phase difference may be calculated after calculating the respective phases of F1 (u, v) and F2 (u, v) according to the above-mentioned [Equation 4]. .
【0042】投票手段15では、位相差Θ(u,v)に
基づき、平行移動量のパラメータ空間(a,b)中にお
いて投票操作を行う。例えば、予め想定される画像間の
移動量が、水平・垂直方向にそれぞれプラスマイナス5
画素以内であることが分かっており、かつ、移動量の精
度を1/4画素単位で求めたい場合について説明する。The voting means 15 performs a voting operation in the parameter space (a, b) of the translation amount based on the phase difference Θ (u, v). For example, the presumed amount of movement between images is plus or minus 5 in the horizontal and vertical directions, respectively.
A case will be described in which it is known that the number of pixels is within the pixel and the accuracy of the movement amount is desired to be obtained in units of ¼ pixel.
【0043】図2は、投票手段15における必要な投票
操作用の配列領域を示す図である。図に示すように、投
票手段15における必要な投票操作用の配列領域は、
(5×2×4)×(5×2×4)=40×40の大きさ
の配列である。なお、図2では、位相差Θ(u,v)の
各成分に対して、本発明の原理において説明した〔数
8〕に従って、線を投票している様子の一例も示してい
る。つまり、〔数8〕はΘ(u,v)を用いると、〔数
11〕のように書き表される。FIG. 2 is a diagram showing a necessary array area for voting operation in the voting means 15. As shown in the figure, the necessary array area for voting operation in the voting means 15 is
The array has a size of (5 × 2 × 4) × (5 × 2 × 4) = 40 × 40. It should be noted that FIG. 2 also shows an example in which a line is voted for each component of the phase difference Θ (u, v) according to [Equation 8] described in the principle of the present invention. That is, [Equation 8] is expressed as [Equation 11] by using Θ (u, v).
【0044】〔数11〕 ua+vb = Θ(u,v)/(2π) - k[Equation 11] ua + vb = Θ (u, v) / (2π)-k
【0045】投票を行う際には、具体的には次のように
投票を行う。まず、直線の傾きα=−u/vを調べる。
−1≦α≦1のときには、aの値域内のある離散化され
た値a0 に対して、〔数12〕の条件式を満たす整数k
の値を求める。When voting, specifically, the voting is performed as follows. First, the slope α = −u / v of the straight line is examined.
When −1 ≦ α ≦ 1, for some discretized value a 0 in the range of a, an integer k that satisfies the conditional expression of [Equation 12]
Find the value of.
【0046】〔数12〕 -5≦b = (-u/v)a0+(Θ/(2π)-k)/v≦+5 即ち、[Equation 12] -5≤b = (-u / v) a 0 + (Θ / (2π) -k) / v≤ + 5 That is,
【0047】〔数13〕 -5v-ua0+Θ/(2π) ≦ k≦ 5v-ua0+Θ/(2 π)[Equation 13] -5v-ua 0 + Θ / (2π) ≤ k ≤ 5v-ua 0 + Θ / (2 π)
【0048】例えば、この条件を満たす整数が3つある
として、それぞれk1,k2,k3とする。ここで、a
の値域の離散化されたaの値とは、図2に示すような配
列の場合には、a=0.25i+0.125(i=−2
0,−19,−18,..,19)で表される40個の
値とすればよい。次に整数値k1,k2,k3のそれぞ
れに対して、b=(−u/v)a0 +(Θ/(2π)−
k)/vに従い、bの値を計算する。計算された値がb
の値域内の離散化された値(aと同様に、b=0.25
j+0.125(j=−20,19,18,...,1
9)で表される40個の値)の中の最も近いbの値b0
を選び、(a0 ,b0 )に対応する配列要素に投票値と
して、1の値を加算する。なお、初期状態において投票
用の配列領域は予め0クリアしておくことはいうまでも
ない。For example, assuming that there are three integers that satisfy this condition, they are k1, k2, and k3, respectively. Where a
In the case of an array as shown in FIG. 2, the discretized value of a in the range of is a = 0.25i + 0.125 (i = -2
0, -19, -18 ,. . , 19). Next, for each of the integer values k1, k2, and k3, b = (− u / v) a 0 + (Θ / (2π) −
Calculate the value of b according to k) / v. The calculated value is b
Discretized values within the range of (similar to a, b = 0.25
j + 0.125 (j = -20, 19, 18, ..., 1
The closest b value b 0 among the 40 values represented by 9))
Is selected, and a value of 1 is added as a voting value to the array element corresponding to (a 0 , b 0 ). In the initial state, it goes without saying that the array area for voting is cleared to 0 in advance.
【0049】α≦−1,1≦αの場合には、a=(−v
/u)b+(Θ/(2π)−k)/uという直線を考
え、離散化されたbの値b0 に対して、−5≦a=(−
v/u)b0 +(Θ/(2π)−k)/u≦5を満たす
整数kを求め、−1≦α≦1の場合にbの値を求めたと
きと同様に離散化されたaの値a0 を求めることで、配
列要素へ投票値を投票する。When α≤-1, 1≤α, a = (-v
/ U) b + (Θ / (2π) −k) / u, and -5 ≦ a = (− for the discretized value b 0 of b.
v / u) b 0 + (Θ / (2π) −k) / u ≦ 5, an integer k is obtained, and in the case of −1 ≦ α ≦ 1, it is discretized in the same manner as when the value of b is obtained. The voting value is voted for the array element by obtaining the value a 0 of a.
【0050】このように各(u,v)における位相差Θ
(u,v)に対して、移動量(a,b)に対応するパラ
メータ空間へ投票を行うことで、投票画像を得ることが
できる。なお、各投票値を1とする代わりに、フーリエ
成分の大きさ|F1(u,v)||F2(u,v)|な
どを投票値にし、投票毎に投票する重みを変えても良
い。Thus, the phase difference Θ at each (u, v)
A voting image can be obtained by voting for (u, v) in the parameter space corresponding to the movement amount (a, b). Instead of setting each voting value to 1, the magnitude of the Fourier component | F1 (u, v) || F2 (u, v) | may be used as the voting value, and the weight for voting may be changed for each vote. .
【0051】図3は、このような投票処理を行った結果
の投票画像の一例を示す図である。ピーク検出手段16
では、このようにして得られた投票画像における投票数
が最大の画素をピークとして検出することで、そのピー
ク位置に対応する移動量パラメータ(apeak,bpeak)
を求めることができる。このピーク位置に対応する移動
量(apeak,bpeak)を画像マッチング装置の出力とし
て出力する。FIG. 3 is a diagram showing an example of a voting image obtained as a result of performing such voting processing. Peak detection means 16
Then, by detecting the pixel with the maximum number of votes in the voting image thus obtained as a peak , the movement amount parameters (a peak , b peak ) corresponding to the peak position are detected.
Can be asked. The amount of movement (a peak , b peak ) corresponding to this peak position is output as the output of the image matching device.
【0052】このように、投票する移動量に相当するパ
ラメータ空間をサブピクセルオーダー(前述の例では1
/4画素)に分割しているので、移動量推定の空間的な
解像度がサブピクセルオーダーとなり、高い精度で移動
量推定を行うことができる。但し、過度に投票空間の解
像度を上げると、検出されるピーク位置の解像度は上が
るものの、ピークにおける投票数が少なくなり、最大投
票数を示すピークが本来の移動によるピークによるもの
でない場合も出てきて誤りを生じる可能性が高くなるの
で、注意が必要である。In this way, the parameter space corresponding to the movement amount to vote is set in the sub-pixel order (1 in the above example).
(4/4 pixels), the spatial resolution of the movement amount estimation is in the sub-pixel order, and the movement amount estimation can be performed with high accuracy. However, if the resolution of the voting space is raised excessively, the resolution of the detected peak position will increase, but the number of votes in the peak will decrease, and the peak showing the maximum number of votes may not be the peak due to the original movement. Therefore, caution is required as it is likely to make an error.
【0053】また、予め想定される移動範囲内のみにお
いて投票操作を行っているので、不必要なパラメータ空
間への投票を行う必要がなく、高速に投票操作を行うこ
とができる。しかも、不必要なパラメータ空間分の投票
用の記憶領域を確保する必要がないので、記憶領域の削
減を行うこともできる。Further, since the voting operation is performed only within the movement range that is assumed in advance, it is not necessary to vote in the unnecessary parameter space, and the voting operation can be performed at high speed. In addition, it is not necessary to secure an unnecessary storage area for voting for the parameter space, so that the storage area can be reduced.
【0054】更に、サブピクセルオーダーのような高精
度な移動量推定を必要としない場合には、投票のパラメ
ータ空間の解像度を粗く設定することで、解像度を落
し、投票用の記憶領域を削減し、かつ、投票の演算量を
削減することもできる。Furthermore, when high-precision movement amount estimation such as sub-pixel order is not required, the resolution is lowered by setting the resolution of the voting parameter space roughly, and the storage area for voting is reduced. Moreover, it is possible to reduce the calculation amount of voting.
【0055】<第2の実施の形態>次に、本発明の実施
の形態による画像マッチング装置を用いて画像の照合を
行う場合について説明する。ここでは、画像として指紋
画像を用い、指紋照合を行う例について説明する。<Second Embodiment> Next, a case will be described in which image matching is performed using the image matching apparatus according to the embodiment of the present invention. Here, an example in which a fingerprint image is used as an image and fingerprint matching is performed will be described.
【0056】図4は、本発明の画像マッチング装置を用
いて指紋照合を行う指紋照合装置の構成を示す図であ
る。この指紋照合装置は、指紋を入力する指紋入力手段
45と、指紋入力手段45から入力された指紋画像をフ
ーリエ変換するフーリエ変換手段41と、フーリエ変換
手段41によってフーリエ変換されたフーリエ成分を記
憶するデータ記憶手段46と、照合時にデータ記憶手段
46に記憶されたフーリエ成分と新たに入力された指紋
画像のフーリエ変換手段41によるフーリエ成分の位相
差を算出する位相差算出手段42と、このフーリエ成分
の位相差に基づきパラメータ空間上で投票を行い投票画
像を作成する投票手段43と、投票手段43で作成され
た投票画像上のピークを検出するピーク検出手段44
と、ピーク検出手段44によって検出されたピークの大
きさに応じて指紋の一致,不一致を判定する照合判定手
段47と、から構成されている。FIG. 4 is a diagram showing the configuration of a fingerprint collation device for performing fingerprint collation using the image matching device of the present invention. This fingerprint collation device stores a fingerprint input unit 45 for inputting a fingerprint, a Fourier transform unit 41 for Fourier transforming a fingerprint image input from the fingerprint input unit 45, and a Fourier component Fourier-transformed by the Fourier transform unit 41. The data storage means 46, the phase difference calculation means 42 for calculating the phase difference between the Fourier component stored in the data storage means 46 at the time of matching and the Fourier component of the newly input fingerprint image by the Fourier transform means 41, and this Fourier component. Voting means 43 for voting in the parameter space on the basis of the phase difference of 1 to create a voting image, and peak detecting means 44 for detecting a peak on the voting image created by the voting means 43.
And a collation judging means 47 for judging whether the fingerprints match or not according to the size of the peak detected by the peak detecting means 44.
【0057】指紋入力手段45は、例えば、特開昭63
−124177に記載されたようなプリズム式の指紋入
力装置などを用いて構成し、指紋画像を入力する。この
際の画像の解像度は例えば500dpiである。この際
の画像サイズを512×512dpiとする。The fingerprint input means 45 is, for example, Japanese Patent Laid-Open No. 63-63.
A fingerprint input device of the prism type as described in -124177 is used to input a fingerprint image. The resolution of the image at this time is, for example, 500 dpi. The image size at this time is set to 512 × 512 dpi.
【0058】フーリエ変換手段41では、指紋入力手段
45で入力された指紋画像f1(m,n)をフーリエ変
換する。得られるフーリエ成分をF1(u,v)とす
る。The Fourier transform means 41 Fourier transforms the fingerprint image f1 (m, n) input by the fingerprint input means 45. The obtained Fourier component is F1 (u, v).
【0059】データ記憶手段46では、登録時にフーリ
エ成分を登録する。この際、そのフーリエ成分の位相成
分のみを登録すればよい。即ち、位相画像F1' (u,
v)=exp(jθ1 (u,v))=F1(u,v)/
|F1(u,v)|を登録する。登録の際に、指画像に
対応づけて個人情報(氏名など)を登録ID番号ととも
にデータを記憶しておいてもよい。照合時には、指紋入
力手段45より入力された指紋画像f2(m,n)をフ
ーリエ変換手段41によりフーリエ変換し、得られるフ
ーリエ成分F2(u,v)とデータ記憶手段46に登録
されている指紋データとの照合を行う。The data storage means 46 registers the Fourier component at the time of registration. At this time, only the phase component of the Fourier component needs to be registered. That is, the phase image F1 ′ (u,
v) = exp (jθ 1 (u, v)) = F1 (u, v) /
Register | F1 (u, v) |. At the time of registration, the personal information (name and the like) may be stored together with the registration ID number in association with the finger image. At the time of matching, the fingerprint image f2 (m, n) input from the fingerprint input unit 45 is Fourier transformed by the Fourier transform unit 41, and the obtained Fourier component F2 (u, v) and the fingerprint registered in the data storage unit 46. Check with the data.
【0060】位相差算出手段42では、登録された指紋
の位相画像F1' (u,v)とフーリエ成分F2(u,
v)の位相差を算出する。まず、F2(u,v)の位相
画像F2' (u,v)=exp(jθ2 (u,v))=
F2(u,v)/|F2(u,v)|を求め、次に、位
相画像F1' (u,v)に位相画像F2' (u,v)の
共役複素数を乗ずることで、位相差を算出することがで
きる(〔数14〕)。得られる位相差画像をΘ(u,
v)とする(〔数15〕)。In the phase difference calculating means 42, the phase image F1 '(u, v) of the registered fingerprint and the Fourier component F2 (u,
Calculate the phase difference of v). First, the phase image of F2 (u, v) F2 ′ (u, v) = exp (jθ 2 (u, v)) =
F2 (u, v) / | F2 (u, v) | is obtained, and then the phase difference F1 ′ (u, v) is multiplied by the conjugate complex number of the phase difference F2 ′ (u, v) to obtain the phase difference. Can be calculated ([Equation 14]). The obtained phase difference image is Θ (u,
v) ([Equation 15]).
【0061】〔数14〕 H(u,v) = F1'(u,v)(F2'(u,v))* [Equation 14] H (u, v) = F1 ′ (u, v) (F2 ′ (u, v)) *
【0062】〔数15〕 Θ(u,v) = tan-1(Im[H(u,v)]/Re[H(u,v)])[Equation 15] Θ (u, v) = tan -1 (Im [H (u, v)] / Re [H (u, v)])
【0063】投票手段43では、位相差画像Θ(u,
v)を用いて、第1の実施の形態と同様に投票を行い投
票画像を作成する。但し、指の移動量としては指の押捺
位置のぶれを考慮して、少なくとも30画素程度は確保
しておいた方がよいので、それに応じてパラメータ空間
を合わせる必要がある。例えば、最大前後32画素程度
指の押捺位置がぶれることを想定し、サブピクセルオー
ダーの位置合わせは1/2画素として、(32×2×
2)×(32×2×2)=128×128のパラメータ
空間を構成して、その中で投票を行う。In the voting means 43, the phase difference image Θ (u,
Using v), a vote is made and a vote image is created as in the first embodiment. However, it is better to secure at least about 30 pixels as the movement amount of the finger in consideration of the blurring of the pressing position of the finger, and it is necessary to adjust the parameter space accordingly. For example, assuming that the embossing position of the finger is about 32 pixels before and after the maximum, the sub-pixel order alignment is set to 1/2 pixel, and (32 × 2 ×
2) × (32 × 2 × 2) = 128 × 128 parameter space is formed, and votes are cast therein.
【0064】ピーク検出手段44では、投票画像中のピ
ークの最大値を検出し、2つの指紋画像f1,f2間の
類似度として出力する。The peak detection means 44 detects the maximum value of the peaks in the voting image and outputs it as the similarity between the two fingerprint images f1 and f2.
【0065】照合判定手段47では、ピーク検出手段4
4で出力されたピークの最大が既定のしきい値よりも大
きいならば、一致した指紋と判定し、そうでなければ不
一致指紋とする判定する。In the collation judging means 47, the peak detecting means 4
If the maximum of the peaks output in 4 is larger than the predetermined threshold value, it is determined that the fingerprints match, and if not, it is determined that the fingerprints do not match.
【0066】このように、照合判定手段47より得られ
た照合結果を用いて、例えば、ドアロックを制御した
り、コンピュータのログインを制御することができる。As described above, the collation result obtained by the collation judging means 47 can be used to control, for example, a door lock or a computer login.
【0067】[0067]
【発明の効果】以上説明したとおり、本発明の画像マッ
チング装置および画像マッチング方法によれば、入力さ
れた2つの画像をそれぞれフーリエ変換するフーリエ変
換手段(フーリエ変換工程)と、フーリエ変換手段(フ
ーリエ変換工程)によって得られる2つのフーリエ成分
の位相差を算出する位相差算出手段(位相差算出工程)
と、位相差算出手段(位相差算出工程)によって得られ
る位相差に基づき、2つの画像の移動量に対応する離散
化された2次元パラメータ空間上で投票を行い投票画像
を作成する投票手段(投票工程)と、投票手段(投票工
程)における投票によって作成された投票画像上のピー
クを検出するピーク検出手段(ピーク検出工程)と、を
少なくとも備えるようにしたので、画像のマッチング処
理に際して、演算量を少なくすることができると共に移
動量推定の精度を高めることができる。As described above, according to the image matching apparatus and the image matching method of the present invention, the Fourier transforming means (Fourier transforming step) for Fourier transforming each of the two input images and the Fourier transforming means (Fourier transforming means). Phase difference calculation means (phase difference calculation step) for calculating the phase difference between the two Fourier components obtained by the conversion step)
And a voting means for creating a voting image by voting on a discretized two-dimensional parameter space corresponding to the movement amount of the two images based on the phase difference obtained by the phase difference calculating means (phase difference calculating step) ( At least a voting step) and a peak detection means (peak detection step) for detecting a peak on the voting image created by voting in the voting means (voting step) are included. The amount can be reduced and the accuracy of the movement amount estimation can be improved.
【0068】即ち、基本的には投票のためのパラメータ
空間の解像度を変更するだけで、ピーク位置の空間的な
解像度を上げることができるので、移動量推定の空間的
な解像度をサブピクセルオーダーにすることが容易に実
施することができる。That is, basically, the spatial resolution of the peak position can be increased only by changing the resolution of the parameter space for voting. Therefore, the spatial resolution of the movement amount estimation is set to the sub-pixel order. Can be easily implemented.
【0069】また、特に移動量が予測できる場合には、
投票のパラメータの範囲を削減することができるので、
容易に高速化や投票に必要な記憶領域を削減することが
できる。Further, especially when the movement amount can be predicted,
Since the range of voting parameters can be reduced,
It is possible to easily increase the speed and reduce the storage area required for voting.
【図1】本発明の実施の形態による画像マッチング装置
の構成を示すブロック図である。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of an image matching device according to an embodiment of the present invention.
【図2】投票手段における動作を説明するための図であ
る。FIG. 2 is a diagram for explaining an operation of a voting unit.
【図3】投票手段により得られる投票画像の一例を示す
図である。FIG. 3 is a diagram showing an example of a voting image obtained by a voting unit.
【図4】本発明の実施の形態による画像マッチング装置
を用いた指紋照合装置の構成を示す図である。FIG. 4 is a diagram showing a configuration of a fingerprint matching device using the image matching device according to the embodiment of the present invention.
【図5】従来の画像マッチング技術を説明するための図
である。FIG. 5 is a diagram for explaining a conventional image matching technique.
11、12 入力画像 13 フーリエ変換手段 14 位相差算出手段 15 投票手段 16 ピーク検出手段 11,12 Input image 13 Fourier transform means 14 Phase difference calculating means 15 voting means 16 Peak detection means
Claims (10)
グ装置において、 入力された2つの画像をそれぞれフーリエ変換するフー
リエ変換手段と、 前記フーリエ変換手段によって得られる2つのフーリエ
成分の位相差を算出する位相差算出手段と、 前記位相差算出手段によって得られる位相差に基づき、
前記2つの画像の移動量に対応する離散化された2次元
パラメータ空間上で投票を行い投票画像を作成する投票
手段と、 前記投票手段における投票によって作成された投票画像
上のピークを検出するピーク検出手段と、 を少なくとも備えたことを特徴とする画像マッチング装
置。1. An image matching device for matching between images, wherein Fourier transform means for respectively Fourier transforming two input images, and a unit for calculating a phase difference between two Fourier components obtained by the Fourier transform means. Based on the phase difference obtained by the phase difference calculating means and the phase difference calculating means,
Voting means for voting in a discretized two-dimensional parameter space corresponding to the amount of movement of the two images to create a voting image; and a peak for detecting a peak on the voting image created by voting by the voting means. An image matching device comprising at least a detecting means.
前記ピークのパラメータ空間上での座標値に応じて前記
2つの画像間の移動量を推定することを特徴とする請求
項1に記載の画像マッチング装置。2. The image matching according to claim 1, wherein the movement amount between the two images is estimated according to the coordinate value of the peak detected by the peak detecting means in the parameter space. apparatus.
前記ピークの大きさに応じて前記2つの画像間の類似性
を判定することを特徴とする請求項1に記載の画像マッ
チング装置。3. The image matching apparatus according to claim 1, wherein the similarity between the two images is determined according to the size of the peak detected by the peak detecting means.
フーリエ変換手段によってフーリエ変換されたフーリエ
成分を記憶するデータ記憶手段を有することを特徴とす
る請求項1から3のいずれか1項に記載の画像マッチン
グ装置。4. The image matching apparatus according to claim 1, further comprising a data storage unit that stores a Fourier component Fourier-transformed by the Fourier transform unit. Image matching device.
ピーク検出手段によって検出されたピークの大きさに応
じて前記2つの画像の一致,不一致を照合判定する照合
判定手段を有することを特徴とする請求項1から4のい
ずれか1項に記載の画像マッチング装置。5. The image matching apparatus further comprises a collation judging means for judging whether the two images coincide or not according to the size of the peak detected by the peak detecting means. The image matching device according to claim 1.
グ方法において、 入力された2つの画像をそれぞれフーリエ変換するフー
リエ変換工程と、 前記フーリエ変換工程によって得られる2つのフーリエ
成分の位相差を算出する位相差算出工程と、 前記位相差算出工程によって得られる位相差に基づき、
前記2つの画像の移動量に対応する離散化された2次元
パラメータ空間上で投票を行い投票画像を作成する投票
工程と、 前記投票工程における投票によって作成された投票画像
上のピークを検出するピーク検出工程と、 を少なくとも備えたことを特徴とする画像マッチング方
法。6. An image matching method for performing matching between images, wherein a Fourier transform step of Fourier transforming each of the two input images and a phase difference between two Fourier components obtained by the Fourier transform step are calculated. Based on the phase difference obtained by the phase difference calculating step and the phase difference calculating step,
A voting step of voting in a discretized two-dimensional parameter space corresponding to the amount of movement of the two images to create a voting image, and a peak detecting a peak on the voting image created by voting in the voting step. An image matching method comprising at least a detection step.
ピークのパラメータ空間上での座標値に応じて前記2つ
の画像間の移動量を推定することを特徴とする請求項6
に記載の画像マッチング方法。7. The amount of movement between the two images is estimated according to the coordinate value of the peak detected in the peak detection step in the parameter space.
Image matching method described in.
ピークの大きさに応じて前記2つの画像間の類似性を判
定することを特徴とする請求項6に記載の画像マッチン
グ方法。8. The image matching method according to claim 6, wherein the similarity between the two images is determined according to the size of the peak detected by the peak detecting step.
フーリエ変換工程によってフーリエ変換されたフーリエ
成分を記憶するデータ記憶工程を有することを特徴とす
る請求項6から8のいずれか1項に記載の画像マッチン
グ方法。9. The image matching method according to claim 6, further comprising a data storing step of storing a Fourier component Fourier-transformed by the Fourier transforming step. Image matching method.
記ピーク検出工程によって検出されたピークの大きさに
応じて前記2つの画像の一致,不一致を照合判定する照
合判定工程を有することを特徴とする請求項6から9の
いずれか1項に記載の画像マッチング方法。10. The image matching method further comprises a matching determination step of determining matching or non-matching of the two images according to the size of the peak detected by the peak detecting step. The image matching method according to claim 6.
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