JP4128001B2 - 歪み画像の対応付け方法、装置およびプログラム - Google Patents

歪み画像の対応付け方法、装置およびプログラム Download PDF

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Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、歪みのない参照画像の各特徴点をそれぞれ歪みを伴う入力画像の対応点に対応付ける歪み画像の対応付け方法、装置およびプログラムに関し、特に、歪みを伴う帳票の入力画像と歪みのない参照画像とを迅速かつ正確に対応付けることができる歪み画像の対応付け方法、装置およびプログラムに関する。
【0002】
【従来の技術】
帳票をスキャナで読み取る場合に、帳票の膨らみ・ねじれなどによって図18に示すように罫線が歪んだ帳票イメージとなることが多い。特に、オーバーヘッド型スキャナを用いた場合には、かかる帳票の膨らみなどの影響が帳票イメージの歪みとなって顕在化する。また、搬送速度の速いスキャナで帳票を読み取った場合にも、搬送速度のわずかな変化により伸縮などの歪みを伴った帳票イメージとなる。
【0003】
これらのことから、歪みのある帳票イメージである入力画像と参照画像とを対応付ける必要が生じる。このため、たとえば特開平11−3430号公報には、参照画像のエッジ画像を小ブロックに分割して各小ブロックの探索範囲および優先度を決定し、各小ブロックに対応する画像を入力画像の探索範囲内で探索する対応付け方法が開示されている。この従来技術によれば、線分や表などの特定の要素に依存することなく参照画像と入力画像の対応付けをおこなうことができる。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、この従来技術によれば、縦、横それぞれのエッジについて参照エッジ画像と入力エッジ画像との縦方向および横方向の距離を基に推定位置からのずれ量を求めているので、縦エッジしか持たないもの、横エッジしか持たないもの若しくはエッジを持たないもののように特徴の少ないエッジ画像の場合には、ずれ量が求まらないという問題がある。
【0005】
この発明は、上述した従来技術による問題点を解消するためになされたものであって、歪みを伴う帳票の入力画像とあらかじめ記憶した参照画像とを迅速かつ正確に対応付けることができる歪み画像の対応付け方法、装置およびプログラムを提供することを目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】
上述した課題を解決し、目的を達成するため、本発明は、歪みのない参照画像の各特徴点をそれぞれ歪みを伴う入力画像の対応点に対応付ける歪み画像の対応付け方法であって、前記参照画像のエッジ画像中に所在する各エッジ点における方向ベクトルの向きの横方向及び縦方向の大きさをそれぞれ示す横方向量及び縦方向量に基づいて、前記参照画像の縦横両エッジ点、横エッジおよび縦エッジ点を特徴点として抽出する特徴点抽出工程と、前記参照画像の各特徴点に対応する前記入力画像上の対応点を検出する対応点検出工程とを含み、前記特徴点抽出工程は、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の横方向量と縦方向量の加算値を縦横両方向量とし、前記所定の領域内の横方向量および縦方向量がそれぞれ所定の値以上であり、かつ、前記縦横両方向量が最大となる点を前記縦横両エッジ点として抽出する縦横両エッジ点抽出工程と、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の横方向量が所定の値以上であり、かつ、該横方向量が最大となる点を前記横エッジ点として抽出する横エッジ点抽出工程と、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の縦方向量が所定の値以上であり、かつ、該縦方向量が最大となる点を前記縦エッジ点として抽出する縦エッジ点抽出工程とを含んだことを特徴とする。
【0008】
また、本発明は、上記発明において、前記特徴点抽出工程は、あるエッジ点を中心とする所定の領域内の縦横両エッジ点、横エッジ点または縦エッジ点を抽出した際に、前記エッジ画像の所定の領域内の画素値を消去し、この消去したエッジ画像の特徴量に基づいて次のエッジ点を抽出する処理を繰り返すことを特徴とする。
【0009】
また、本発明は、上記発明において、前記対応点検出工程は、前記参照画像の特徴点に対応する前記入力画像上の第1の対応点をハフ変換により算定するハフ変換工程と、前記特徴点を前記対応点に変換するアフィン変換係数を算定するアフィン変換係数算定工程と、前記ハフ変換工程で求めた第1の対応点と前記アフィン変換係数から求まる第2の対応点のずれ量を所定のしきい値と比較して、該しきい値以下となる第3の対応点を基準点とした三角形相似比により、ずれ量が前記所定のしきい値を越える第4の対応点を特定する特徴点特定工程とを含んだことを特徴とする。
【0010】
また、本発明は、上記発明において、前記特徴点特定工程は、前記第3の対応点を基準点とした三角形相似比により求めた前記入力画像のエッジ画像上のエッジ点を中心点としたハフ変換により評価量が最大となる前記第4の対応点を特定することを特徴とする。
【0011】
また、本発明は、歪みのない参照画像の各特徴点をそれぞれ歪みを伴う入力画像の対応点に対応付ける歪み画像の対応付け装置であって、前記参照画像のエッジ画像中に所在する各エッジ点における方向ベクトルの向きの横方向及び縦方向の大きさをそれぞれ示す横方向量及び縦方向量に基づいて、前記参照画像の縦横両エッジ点、横エッジ点および縦エッジ点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、前記参照画像の各特徴点に対応する前記入力画像上の対応点を検出する対応点検出手段とを備え、前記特徴点抽出手段は、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の横方向量と縦方向量の加算値を縦横両方向量とし、前記所定の領域内の横方向量および縦方向量がそれぞれ所定の値以上であり、かつ、前記縦横両方向量が最大となる点を前記縦横両エッジ点として抽出する縦横両エッジ点抽出手段と、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の横方向量が所定の値以上であり、かつ、該横方向量が最大となる点を前記横エッジ点として抽出する横エッジ点抽出手段と、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の縦方向量が所定の値以上であり、かつ、該縦方向量が最大となる点を前記縦エッジ点として抽出する縦エッジ点抽出手段とを備えたことを特徴とする。
【0013】
また、本発明は、上記発明において、前記対応点検出手段は、前記参照画像の特徴点に対応する前記入力画像上の第1の対応点をハフ変換により算定するハフ変換手段と、前記特徴点を前記対応点に変換するアフィン変換係数を算定するアフィン変換係数算定手段と、前記ハフ変換手段で求めた第1の対応点と前記アフィン変換係数から求まる第2の対応点のずれ量を所定のしきい値と比較して、該しきい値以下となる第3の対応点を基準点とした三角形相似比により、ずれ量が前記所定のしきい値を越える第4の対応点を特定する特徴点特定手段とを備えたことを特徴とする。
【0014】
また、本発明に係るプログラムは、請求項1〜4のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行させることで、そのプログラムを機械読み取り可能となり、これによって、請求項1〜4のいずれか一つの動作をコンピュータによって実現することができる。
【0015】
【発明の実施の形態】
以下に添付図面を参照して、この発明に係る歪み画像の対応付け方法、装置およびプログラムの好適な実施の形態を詳細に説明する。なお、本実施の形態では、帳票の画像を対応付ける場合について説明することとする。
【0016】
(画像対応付け装置の構成について)
まず、本実施の形態に係る画像対応付け装置の構成について説明する。図1は、本実施の形態に係る画像対応付け装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この画像対応付け装置100は、画像入力部101と、切出処理部102と、エッジ画像作成部103と、特徴点抽出部104と、記憶部105と、対応点検出部106とを有する。なお、請求項7の特徴点抽出手段は特徴点抽出部104に対応し、請求項7の対応点検出手段は対応点検出部106に対応する。
【0017】
ここで、この画像対応付け装置100は、手書き文字が書き込まれた帳票の入力画像を受け付ける対応付けモードと、この入力画像の比較の対象となるテンプレート(参照画像)を受け付けるテンプレート登録モードとで異なる処理をおこなう。具体的には、テンプレート登録モードの場合には、画像入力部101〜切出処理部102〜エッジ画像作成部103〜特徴点抽出部104〜記憶部105という処理の流れとなり、対応付けモードの場合には、画像入力部101〜切出処理部102〜エッジ画像作成部103〜対応点検出部106という処理の流れとなる。なお、両モードのモード切り替えは、図示しない切替スイッチなどでおこなう。
【0018】
画像入力部101は、入力画像またはテンプレートを入力する処理部であり、具体的には、入力画像については、たとえばオーバーヘッド型スキャナなどで取り込み、テンプレートについては、たとえば圧接型スキャナなどで取り込む。ここでは、入力デバイスについてはいかなるものであっても良いが、入力画像には帳票の膨らみなどに起因する歪みが存在し、テンプレートにはかかる入力画像のような歪みが存在しないものとする。
【0019】
切出処理部102は、画像入力部101から入力した入力画像またはテンプレートから対応付け対象となる領域を切り出す処理部である。なお、入力画像を切り出す場合には、歪みや位置ずれを考慮してテンプレートの場合よりもやや大きめに領域を切り出すことになる。
【0020】
エッジ画像作成部103は、切出処理部102により切り出された領域に対してたとえばソーベル(sobel)オペレータなどの微分オペレータを適用し、そのエッジ部分を強調した方向画像を作成する処理部である。なお、かかる処理の結果得られる微分画像は、各点における濃度勾配の方向ベクトルを画素値として持つことになる。
【0021】
特徴点抽出部104は、テンプレートのエッジ画像の切り出した領域中に所在する各エッジ点における方向ベクトルの横方向量および縦方向量に基づいて、縦横両エッジ点、横エッジ点、縦エッジ点および周囲の点を特徴点として抽出する処理部である。具体的には、各エッジ点を中心とした所定の領域内の横方向量Nhと縦方向量Nvの加算値を縦横両方向量Nhvとし、この領域内の横方向量Nhおよび縦方向量Nvがそれぞれ所定の値以上であり、かつ、縦横両方向量Nhvが最大となる点を縦横両エッジ点とする。また、各エッジ点を中心とした所定の領域内の横方向量Nhが所定の値以上であり、かつ、この横方向量Nhが最大となる点を横エッジ点とし、各エッジ点を中心とした所定の領域内の縦方向量Nvが所定の値以上であり、かつ、この縦方向量Nvが最大となる点を縦エッジ点とする。
【0022】
図2は、方向量の計算概念を説明するための説明図である。同図(a)に示すようなエッジ画像が存在する場合には、たとえば同図(b)に示すように各画素には濃度勾配の方向ベクトルが格納されている。画素aや画素fのような横エッジを持つ点の方向ベクトルは縦向きとなり、画素cや画素dのような縦エッジを持つ持つ点の方向ベクトルは横向きとなる。このことから、横方向量はサイン関数(sin)で求められ、縦方向量はコサイン関数(cos)で求める。よって、点(x,y)における各方向量は、以下のようになり、図中の各画素a〜fの方向量は同図(c)に示すものとなる。
【0023】
すなわち、方向ベクトルの向きをth(点(x,y)におけるエッジ画像の値)とすると、
横方向量(Nh)=|sin(th)|
縦方向量(Nv)=|cos(th)|
縦横両方向量(Nhv)=Nh+Nv
となる。
【0024】
なお、この特徴点抽出部104は、観測窓を用いて縦横両エッジ点、横エッジ点、縦エッジ点あるいは、縦横両エッジ点、縦エッジ点、横エッジ点の順序で順次特徴点を抽出する。すなわち、観測窓の中心画素の特徴点を抽出する場合には、該観測窓内の各画素の横方向量、縦方向量および縦横両方向量を加算して、その加算結果を中心画素の横方向量、縦方向量および縦横両方向量とする。そして、これらの方向量が所定の条件を満たす場合に、その中心画素を縦横両エッジ点、横エッジ点または縦エッジ点とする。
【0025】
そして、ある特徴点を抽出した場合にはこの領域内のエッジ画像の画素値を消去しつつ特徴点の抽出を繰り返す。適切な間隔をもって特徴点を抽出するためである。周囲の点はテンプレートの境界上に等ピッチに取る(エッジ特徴には無関係)。
【0026】
記憶部105は、特徴点抽出部104により抽出された特徴点すなわち縦横両エッジ点、横エッジ点、縦エッジ点および周囲の点及びエッジ画像を記憶する記憶部であり、記憶したデータは対応点検出部106によりアクセスされる。
【0027】
対応点検出部106は、テンプレートと入力画像の位置合わせをハフ変換により大まかにおこなう。次に、テンプレートの特徴点と入力画像上の対応点の位置合わせをハフ変換によりおこない、この特徴点を対応点に変換するアフィン変換係数を算定し、ハフ変換で求めた対応点とアフィン変換係数から求まる対応点のずれ量を求める。そして、求めたずれ量を所定のしきい値と比較して、該しきい値以下となる対応点を基準点とし、後述する三角形相似比によりずれ量が所定のしきい値を越える特徴点に対応する対応点を特定する処理をおこなっている。
【0028】
このように、この画像対応付け装置100は、特徴点抽出部104により3種類の特徴点(縦横両エッジ点、横エッジ点および縦エッジ点)を抽出するとともに、対応点検出部106では、ハフ変換で求めた対応点とアフィン変換係数から求まる対応点のずれ量を求め、このずれ量の少ない対応点を基準点とする三角形相似比を使って対応点を特定している。
【0029】
(テンプレート登録モード時の処理について)
次に、図1に示した画像対応付け装置100によるテンプレート登録モード時の処理手順について説明する。図3は、図1に示した画像対応付け装置100によるテンプレート登録モード時の処理手順を示すフローチャートであり、図4は、テンプレート登録モード時のテンプレートの一例を示す図である。
【0030】
図3に示すように、画像対応付け装置100が登録モードの場合には、図4(a)に示すような未記入の帳票の歪みのない画像を画像入力部101から入力すると(ステップS301)、切出処理部102が図4(b)に示すような対象領域すなわちテンプレートを切り出す(ステップS302)。具体的には、登録モード時にはオペレータがマウス操作などによりテンプレートを切り出すことになる。その後、エッジ画像作成部103がこのテンプレートに微分オペレータを適用して図4(c)に示すエッジ画像を取得する(ステップS303)。
【0031】
その後、図4(c)から特徴点抽出部104が同図(d)に示すような特徴点を抽出する(ステップS304)。図5は、図4(d)の拡大図であり、同図に示すように、図中に黒丸で示す縦横両エッジ点と、ばつ(×)で示す横エッジ点と、黒三角で示す縦エッジ点と、黒四角で示す周囲の点が特徴点として得られる。
【0032】
そして、これらの特徴点が得られたならば、この特徴点をテンプレートに対応付けて記憶部105に記憶し(ステップS305)、後述する対応点検出部106の処理で利用できるようにする。
【0033】
(対応付けモード時の処理について)
次に、図1に示した画像対応付け装置100による対応付けモード時の処理手順について説明する。図6は、図1に示した画像対応付け装置100による対応付けモード時の処理手順を示すフローチャートであり、図7は、対応付けモード時の入力画像などの一例を示す図である。
【0034】
図6に示すように、画像対応付け装置100が対応付けモードの場合には、画像入力部101から歪みのある入力画像を入力すると(ステップS601)、切出処理部102が図7(a)に示すような入力画像の一部を切り出す(ステップS602)。具体的には、帳票の種類を別途判別して読み取り対象とする所定の領域を切り出すことになる。その後、エッジ画像作成部103が微分オペレータを適用して図7(b)に示すエッジ画像を取得する(ステップS603)。
【0035】
そして、記憶部105に記憶した同図(c)に示したテンプレートのエッジ画像とハフ変換によりおおまかな位置合わせをおこなって移動量を求め(ステップS604)、この移動量を考慮して同図(d)に示すように各特徴点に対応する画素すなわち対応点を検出する(ステップS605)。図8は、図7(d)の拡大図であり、同図に示すように、図中に黒丸で示す縦横両エッジ点の対応点と、ばつ(×)で示す横エッジ点の対応点と、黒三角で示す縦エッジ点の対応点と、黒四角で示す周囲の点の対応点が得られる。
【0036】
なお、本実施の形態では、対応点を求めるまでの処理のみについて説明するが、必要に応じて、対応する特徴点間のずれ量(変位)に基づいて歪みを補正した補正画像を作成することもできる(図7(e))。
【0037】
(特徴点抽出処理について)
次に、図1に示した特徴点抽出部104による特徴点の抽出処理についてさらに具体的に説明する。図9および図10は、図1に示した特徴点抽出部104による特徴点の抽出処理手順を示すフローチャートであり、図11および図12は、特徴点抽出処理途中の画像データの一例を示す説明図である。
【0038】
図9および図10に示すように、この特徴点抽出部104は、縦横両エッジ点、横エッジ点、縦エッジ点の順序で特徴点を抽出する。まず、縦横両エッジ点を抽出するために、図11(a)に示すようにテンプレートのエッジ画像のエッジ点を中心としたS×Sの大きさの領域(観測窓)を設け、この観測窓内の縦横両方向量(Nhv)、横方向量(Nh)、縦方向量(Nv)を算定する(ステップS901)。具体的には、この観測窓内の画素ごとの方向量をそれぞれ調べ、この方向量をそれぞれ方向量ごとに加算して中心画素の方向量とする。この処理を観測窓を動かしながら繰り返し、全ての画素の方向量を求める。
【0039】
そして、横方向量(Nh)および縦方向量(Nv)がそれぞれ所定値、たとえばS/4よりも大きく、かつ、縦横両方向量(Nhv)が最大となる点を縦横両エッジ点とする(ステップS902)。
【0040】
ステップS902を満足する縦横両エッジ点が存在する場合には(ステップS903肯定、図11(b))、図11(b’)に示すように縦横両エッジ点の周りのエッジ画像の一部(その縦横両エッジ点を中心とする観測窓の内部全てのエッジ画像)を消去し(ステップS904)、消去した画像を新たなエッジ画像として(ステップS905)、再度各エッジ点に観測窓を当てはめて方向量を算出し、繰り返し処理する(ステップS901〜S905)。
【0041】
そして、ステップS902を満足する縦横両エッジ点がなくなると(ステップS903否定)、エッジ画像の消去をおこなうことなくそのままステップS906に移行する。そのときのエッジ画像は例えば図11(c)のようになっている。このようにして、縦横両エッジ点の抽出処理を終えたならば、横エッジ点の抽出処理に移行する。具体的には、横方向量(Nh)を算定した後(ステップS906)、この横方向量(Nh)が所定値、たとえばS/4よりも大きく、かつ、横方向量(Nh)が最大となる点を横エッジ点とする(ステップS907)。
【0042】
そして、ステップS907を満足する横エッジ点が存在する場合には(ステップS908肯定、図12(a))、縦横両エッジ点の場合と同様に、横エッジ点の周りのエッジ画像を消去し(ステップS909)、消去した画像を新たなエッジ画像として(ステップS910)、再度、各エッジ点に観測窓を当てはめて方向量を算出し、繰り返し処理する(ステップS906〜S910)。ステップS907を満足する横エッジ点が存在しなくなると(ステップS908否定)、エッジ画像の消去をおこなうことなくそのままステップS911に移行する。このときのエッジ画像は例えば図12(b)のようになっている。
【0043】
このようにして、横エッジ点の抽出処理を終えたならば、縦エッジ点の抽出処理に移行する。具体的には、縦方向量(Nv)を算定した後(ステップS911)、この縦方向量(Nv)が所定値、たとえばS/4よりも大きく、かつ、縦方向量(Nv)が最大となる点を縦エッジ点とする(ステップS912)。
【0044】
そして、ステップS912を満足する縦エッジ点が存在する場合には(ステップS913肯定、図12(c))、縦エッジ点の周りのエッジ画像を消去し(ステップS914)、消去した画像を新たなエッジ画像として(ステップS915)、上記ステップS911〜S915の処理を繰り返す。なお、ステップS912を満足する縦エッジ点が存在しなくなると(ステップS913否定)、エッジ画像の消去をおこなうことなく処理を終了する。
【0045】
なお、ここでは説明の便宜上その説明を省略したが、観測窓内ですでに縦横両エッジ点が存在している場合には、横エッジ点や縦エッジ点の抽出処理はおこなわれず、縦横両エッジ点が存在せず、かつ、横エッジ点が存在する場合にも、縦エッジ点は抽出されない。
【0046】
(対応点の検出処理について)
次に、図1に示した対応点検出部106の処理手順について説明する。図13は、図1に示した対応点検出部106の処理手順を示すフローチャートであり、図14は、対応点を検出する際の画像の一例を示す図である。図13に示すように、ここでは縦横両エッジ点、横エッジ点、縦エッジ点の順序で対応点を検出している。縦横両エッジ点は、横エッジ点や縦エッジ点よりも対応付けの特徴を多く持っているからである。
【0047】
同図に示すように、縦横両エッジ点に対応する入力画像上の対応点をハフ変換により探索する(ステップS1301)。特徴点はエッジ上にあるので、対応点も必ずエッジ上にあると考えられるため、ハフ変換で求めた対応点から最も近い点を対応点とするのである。その結果、図14(a)に示すように、縦横両エッジ点(xi,yi)に対応する対応点(xi',yi')が得られる。
【0048】
その後、縦横両エッジ点(xi,yi)を対応点(xi',yi')に変換するアフィン変換係数を次式に示す最小二乗法により求める(ステップS1302)。
【数1】
Figure 0004128001
【0049】
そして、対応点とアフィン変換係数で求めた対応点のずれ量eiを算定し(ステップS1303)、図14(b)に示すようにずれ量が大きい縦横両エッジ点(ei>Cσ)とずれ量が小さい縦横両エッジ点(ei≦Cσ)に分類する(ステップS1304)。そして、ずれ量が小さい縦横両エッジ点だけでアフィン変換係数を再度求める(ステップS1305)。Cは扱う入力画像の歪の程度によって定められるべき係数であって、例えばC=1でよい。
【0050】
そして、ずれ量の大きな縦横両エッジ点については、三角形相似比を使って対応点を求める(ステップS1306)。図15は、ずれ量の大きな縦横両エッジ点の対応点の求め方を説明するための説明図である。同図(a)に示す縦横両エッジ点1501が同図(b)に示す対応点1502に対応付けられてしまうと、ずれ量が大きくなってしまう。
【0051】
このため、この縦横両エッジ点1502(同図(c)に示す点C)と、この点Cの左下に位置するずれ量の小さな縦横両エッジ点(同図(c)に示す点B)と、点Cの右下に位置するずれ量の小さな縦横両エッジ点(同図(c)に示す点A)とで形成される三角形を考える。このように考えると、同図(d)に示すように、点Aおよび点Bの対応点がそれぞれ点A'および点B'となるので、三角形ABCと三角形A'B'C'の相似比から、点Cの仮の対応点C'が求まる。この点C'の近傍に求めたい点Cの対応点が存在するはずである。
【0052】
すなわち、点A'の座標を(ax',ay')、点C'の座標を(cx',cy')とし、ABおよびA'B'間の距離をそれぞれABおよびA'B'とすると、
【数2】
Figure 0004128001
によって点C'を求めることができる。
【0053】
そして、テンプレート上の縦横両エッジ点Cの対応点を入力画像上の上記仮の点C'を中心としたハフ変換による探索で求める。このときの画像の一辺は、ステップS1301でおこなったハフ変換の一辺よりも短くする。このように、ハフ変換の範囲を狭くすることで、より正確な対応点を求めることができる。
【0054】
図16は、2つの三角形の相似比を使ってハフ変換のマッチング量を求めるときの参照点を説明するための説明図である。同図(c)において、点xSは、縦横両エッジ点Cよりもx座標が小さく、かつ、点Cとの距離が最短の点であり、点xLは縦横両エッジ点Cよりもx座標が大きく、かつ、点Cとの距離が最短の点である。
【0055】
点ySおよび点yLはy座標に関して同様な関係にある点である。また、それらの入力画像のエッジ画像上での対応点をxS'、xL'、yS'、yL'とすると、ハフ変換では、次式に示す評価量が最大となる対応点を求めることになる。Mはマッチング量、すなわちハフ変換における投票値である。
Figure 0004128001
【0056】
このようにして縦横両エッジ点の対応点を検出したならば、横エッジ点の対応点、縦エッジ点の対応点、境界上の特徴点の対応点を順次算定する(ステップS1307〜S1309)。
【0057】
具体的には、横エッジ点の対応点を求める場合には、ずれ量が小さな特徴点(基準点)の中で横エッジ点よりもx座標が小さく、かつ、横エッジ点との距離が最短の点xSと、横エッジ点よりもx座標が大きく、かつ、横エッジ点との距離が最短の点xLとを参照点とし、縦横両エッジ点の場合と同様に回転度数と三角形相似比を用いて入力画像のエッジ画像上でハフ変換の中心点を求め、求めた中心点をハフ変換の中心点として、次式の評価量が最大となる対応点を求める。
【0058】
M−2×α×(|1−(v1'/v0')/(v1/v0)|2+|1−(v0'/v2')/(v0/v2)|2+|1−(v2'/v1')/(v2/v1)|2
【0059】
また、縦エッジ点の対応点を求める場合には、基準点の中で縦エッジ点よりy座標が小さく、かつ、縦エッジ点との距離が最短の点ySと、縦エッジ点よりもy座標が大きく、かつ、縦エッジ点との距離が最短の点yLとを参照点とし、縦横両エッジ点の場合と同様に回転度数と三角形相似比を用いて入力画像のエッジ画像上でハフ変換の中心点を求め、求めた中心点をハフ変換の中心点として、次式の評価量が最大となる対応点を求める。
【0060】
M−2×α×(|1−(w1'/w0')/(w1/w0)|2+|1−(w0'/w2')/(w0/w2)|2+|1−(w2'/w1')/(w2/w1)|2
【0061】
また、境界上の特徴点を求める場合には、テンプレートの最も外側に、均等に位置し、画像を取り囲むように特徴点を追加する。境界上の特徴点に対応する対応点は、アフィン変換式に代入して求める。
【0062】
(データ間の補間について)
上記一連の説明により、縦横両エッジ点、横エッジ点、縦エッジ点を特徴点として求め、各特徴点に対応する対応点を求めることができるが、これらを用いると、データ間の補間をおこなうこともできる。
【0063】
図17は、データ間の補間を説明するための説明図である。図17(a)に示すように、特徴点間を結ぶドロネー三角形網を作り、各要素がどの三角形の内側に位置するかを検索する。そして、求めた三角形頂点の対応点の座標と各点における変位量から、各要素の変位量を線形変換で求める。たとえば、図17(b)点Aの変位量が(a1,a2)であり、点Bの変位量が(b1,b2)である場合には、点Pの変位量(c1,c2)は、次式で求めることができる。なお、αおよびβはベクトルOPをベクトルOAおよびベクトルOBについて一次分解した係数である。
【数3】
Figure 0004128001
【0064】
上述してきたように、本実施の形態によれば、特徴点抽出部104により3種類の特徴点(縦横両エッジ点、横エッジ点および縦エッジ点)を抽出するとともに、対応点検出部106では、ハフ変換で求めた対応点とアフィン変換係数から求まる対応点のずれ量を求め、このずれ量の少ない対応点を基準点とする三角形相似比を使って対応点を特定するよう構成したので、歪みを伴う帳票の入力画像と歪みのないテンプレートとを迅速かつ正確に対応付けることができる。
【0065】
なお、本実施の形態では、帳票の画像を対応付ける場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなく、帳票以外の他の画像を対応付ける場合に適用することもできる。
【0066】
また、本実施の形態では、縦横両エッジ点、縦エッジ点および横エッジ点をそれぞれ図2およびその説明により定義したが、本発明はこれに限定されるものではなく、たとえば、縦横両エッジ点として枠のコーナーを、横エッジ点および縦エッジ点として縦横両エッジ点の内分点を、マニュアル操作でマウスでポイントするよう構成することもできる。
【0067】
【発明の効果】
以上説明したように、請求項1の発明によれば、参照画像のエッジ画像中に所在する各エッジ点における方向ベクトルの横方向量および縦方向量に基づいて、参照画像の縦横両エッジ点、横エッジ点および縦エッジ点を特徴点として抽出し、参照画像の各特徴点に対応する入力画像上の対応点を検出するよう構成したので、歪みを伴う入力画像と歪みのない参照画像とを迅速かつ正確に対応付けることができる。特に、対応点に係る情報を多く持つエッジ点を特徴点とし、もって正確な対応付けをおこなうことができる
【0069】
また、本発明によれば、あるエッジ点を中心とする所定の領域内の縦横両エッジ点、横エッジ点または縦エッジ点を抽出した際に、エッジ画像の所定の領域内の画素値を消去し、この消去したエッジ画像の特徴量に基づいて次のエッジ点を抽出する処理を繰り返すよう構成したので、処理の高速化を図ることが可能となる
【0070】
また、本発明によれば、参照画像の特徴点に対応する入力画像上の第1の対応点をハフ変換により算定し、特徴点を対応点に変換するアフィン変換係数を算定し、第1の対応点とアフィン変換係数から求まる第2の対応点のずれ量を所定のしきい値と比較して、該しきい値以下となる第3の対応点を基準点とした三角形相似比により、ずれ量が前記所定のしきい値を越える第4の対応点を特定するよう構成したので、ずれ量が大きな対応点を効率良く再探索することが可能となる
【0071】
また、本発明によれば、第3の対応点を基準点とした三角形相似比により求めた入力画像のエッジ画像上のエッジ点を中心点としたハフ変換により評価量が最大となる前記第4の対応点を特定するよう構成したので、ハフ変換の精度を上げつつ、迅速かつ効率良く対応付けをおこなうことが可能となる
【0075】
また、本発明によれば、請求項1〜4のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行させることで、そのプログラムを機械読み取り可能となり、これによって、請求項1〜4のいずれか一つの動作をコンピュータによって実現することが可能なプログラムが得られるという効果を奏する。
【図面の簡単な説明】
【図1】この発明の実施の形態に係る画像対応付け装置の構成を示す機能ブロック図である。
【図2】方向量の計算概念を説明するための説明図である。
【図3】図1に示した画像対応付け装置によるテンプレート登録モード時の処理手順を示すフローチャートである。
【図4】テンプレート登録モード時のテンプレートの一例を示す図である。
【図5】縦横両エッジ点を、横エッジ点および縦エッジ点を示した図4(d)の拡大図である。
【図6】図1に示した画像対応付け装置による対応付けモード時の処理手順を示すフローチャートである。
【図7】対応付けモード時の入力画像などの一例を示す図である。
【図8】縦横両エッジ点を、横エッジ点および縦エッジ点を示した図7(d)の拡大図である。
【図9】図1に示した特徴点抽出部による特徴点の抽出処理手順を示すフローチャート(1)である。
【図10】図1に示した特徴点抽出部による特徴点の抽出処理手順を示すフローチャート(2)である。
【図11】特徴点抽出処理途中の画像データの一例を示す説明図(1)である。
【図12】特徴点抽出処理途中の画像データの一例を示す説明図(2)である。
【図13】図1に示した対応点検出部の処理手順を示すフローチャートである。
【図14】対応点を検出する際の画像の一例を示す図である。
【図15】ずれ量の大きな縦横両エッジ点の対応点の求め方を説明するための説明図である。
【図16】2つの三角形の相似比を使ってハフ変換のマッチング量を求めるときの参照点を説明するための説明図である。
【図17】データ間の補間を説明するための説明図である。
【図18】入力画像に生ずる歪みを説明するための説明図である。
【符号の説明】
100 画像対応付け装置
101 画像入力部
102 切出処理部
103 エッジ画像作成部
104 特徴点抽出部
105 記憶部
106 対応点検出部

Claims (7)

  1. 歪みのない参照画像の各特徴点をそれぞれ歪みを伴う入力画像の対応点に対応付ける歪み画像の対応付け方法であって、
    前記参照画像のエッジ画像中に所在する各エッジ点における方向ベクトルの向きの横方向及び縦方向の大きさをそれぞれ示す横方向量及び縦方向量に基づいて、前記参照画像の縦横両エッジ点、横エッジおよび縦エッジ点を特徴点として抽出する特徴点抽出工程と、
    前記参照画像の各特徴点に対応する前記入力画像上の対応点を検出する対応点検出工程とを含み、
    前記特徴点抽出工程は、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の横方向量と縦方向量の加算値を縦横両方向量とし、前記所定の領域内の横方向量および縦方向量がそれぞれ所定の値以上であり、かつ、前記縦横両方向量が最大となる点を前記縦横両エッジ点として抽出する縦横両エッジ点抽出工程と、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の横方向量が所定の値以上であり、かつ、該横方向量が最大となる点を前記横エッジ点として抽出する横エッジ点抽出工程と、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の縦方向量が所定の値以上であり、かつ、該縦方向量が最大となる点を前記縦エッジ点として抽出する縦エッジ点抽出工程とを含んだ
    ことを特徴とする歪み画像の対応付け方法。
  2. 前記特徴点抽出工程は、あるエッジ点を中心とする所定の領域内の縦横両エッジ点、横エッジ点または縦エッジ点を抽出した際に、前記エッジ画像の所定の領域内の画素値を消去し、この消去したエッジ画像の特徴量に基づいて次のエッジ点を抽出する処理を繰り返すことを特徴とする請求項に記載の歪み画像の対応付け方法。
  3. 前記対応点検出工程は、前記参照画像の特徴点に対応する前記入力画像上の第1の対応点をハフ変換により算定するハフ変換工程と、前記特徴点を前記対応点に変換するアフィン変換係数を算定するアフィン変換係数算定工程と、前記ハフ変換工程で求めた第1の対応点と前記アフィン変換係数から求まる第2の対応点のずれ量を所定のしきい値と比較して、該しきい値以下となる第3の対応点を基準点とした三角形相似比により、ずれ量が前記所定のしきい値を越える第4の対応点を特定する特徴点特定工程とを含んだことを特徴とする請求項1または2に記載の歪み画像の対応付け方法。
  4. 前記特徴点特定工程は、前記第3の対応点を基準点とした三角形相似比により求めた前記入力画像のエッジ画像上のエッジ点を中心点としたハフ変換により評価量が最大となる前記第4の対応点を特定することを特徴とする請求項に記載の歪み画像の対応付け方法。
  5. 歪みのない参照画像の各特徴点をそれぞれ歪みを伴う入力画像の対応点に対応付ける歪み画像の対応付け装置であって、
    前記参照画像のエッジ画像中に所在する各エッジ点における方向ベクトルの向きの横方向及び縦方向の大きさをそれぞれ示す横方向量及び縦方向量に基づいて、前記参照画像の縦横両エッジ点、横エッジ点および縦エッジ点を特徴点として抽出する特徴点抽出手段と、
    前記参照画像の各特徴点に対応する前記入力画像上の対応点を検出する対応点検出手段とを備え、
    前記特徴点抽出手段は、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の横方向量と縦方向量の加算値を縦横両方向量とし、前記所定の領域内の横方向量および縦方向量がそれぞれ所定の値以上であり、かつ、前記縦横両方向量が最大となる点を前記縦横両エッジ点として抽出する縦横両エッジ点抽出手段と、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の横方向量が所定の値以上であり、かつ、該横方向量が最大となる点を前記横エッジ点として抽出する横エッジ点抽出手段と、前記参照画像のエッジ画像の各エッジ点を中心とした所定の領域内の縦方向量が所定の値以上であり、かつ、該縦方向量が最大となる点を前記縦エッジ点として抽出する縦エッジ点抽出手段とを備えた
    ことを特徴とする歪み画像の対応付け装置。
  6. 前記対応点検出手段は、前記参照画像の特徴点に対応する前記入力画像上の第1の対応点をハフ変換により算定するハフ変換手段と、前記特徴点を前記対応点に変換するアフィン変換係数を算定するアフィン変換係数算定手段と、前記ハフ変換手段で求めた第1の対応点と前記アフィン変換係数から求まる第2の対応点のずれ量を所定のしきい値と比較して、該しきい値以下となる第3の対応点を基準点とした三角形相似比により、ずれ量が前記所定のしきい値を越える第4の対応点を特定する特徴点特定手段とを備えたことを特徴とする請求項に記載の歪み画像の対応付け装置。
  7. 前記請求項1〜4のいずれか一つに記載された方法をコンピュータに実行させるプログラム。
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