JP4394926B2 - 画像処理方法及びその装置、プログラム並びにこの記録媒体 - Google Patents

Description

本発明は、探索対象画像の中から、特定の微小画像（テンプレート）に類似した領域を探索する画像処理方法とその装置、プログラム並びにこの記録媒体に関するもので、特に、探索対象画像中の該当領域が変形している場合でも高精度で探索を行うことができるようにするものに関するものである。

画像中からテンプレートを探索する技術としては、画像の中でテンプレートをずらしながら各位置での画像の領域とテンプレートとの一致の度合いを算出してテーブルに記録し、その後でテーブルから局所的なピークの位置を探索する方法が知られている（非特許文献１）。このとき用いる一致の度合いの評価関数としては様々なものがあり、例えば正規化された相互相関（以下、正規化相関と称する）が知られている。その他に、従来の認識処理技術としては、以下の非特許文献２や非特許文献３などに開示されているものがある。
長尾真，「ディジタル画像処理」，近代科学社，１９９５年，ｐｐ．３０６−３１０ 若原徹，「局所的アフィン変換を用いた画像間のずれの検出」、電子情報通信学会誌Ｄ−ＩＩ，社団法人電子情報通信学会，１９８９年１２月，第Ｊ７２−Ｄ−ＩＩ巻，ｐｐ．２０７０−２０７９ 若林哲史、鶴岡信治、木村文隆、三宅康二，「特徴量の次元数増加による手書き数字認識の高精度化」，電子情報通信学会論文誌，社団法人電子情報通信学会、１９９４年１０月、Ｖｏｌ．Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ，Ｎｏ．１０，ｐｐ．２０４６−２０５３

従来技術では、探索対象となる画像中の該当する領域にテンプレートを重ねると、対応する画素が全て一致することを前提としており、この前提が成立する場合には高い探索精度を有する。

しかしながら、該当する領域が変形している場合には両者にずれが生じ、探索精度が低下するという問題がある。例えば、図４１に示すような正方形のテンプレートと、図４２に示すような探索対象画像とを想定する。この図４２に示す探索対象の画像では、図４１に示すテンプレートが１．２倍に拡大され、さらに、右方向（負の方向）に２０度回転されていることを想定している。このような変形が生じると、従来技術に従って、図４３（ａ）に示すような探索を行った場合、図４３（ｂ）に示すように、両者が重なってもずれが生じ、一致の度合いは低くなる。このように、従来技術に従っていると、探索対象となる画像中の該当する領域が変形している場合に探索精度が低下するという問題がある。

また、非特許文献２に開示されている技術では、探索対象画像から探索対象となる特定の領域を抽出可能であることを前提としており、探索対象画像全域からの認識手法については触れられていない。

さらに、非特許文献３に開示されている技術では、アルゴリズム上、極度の大きさの変化や、強い回転の加わった場合に探索精度が低下するという問題がある。

本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであって、探索対象画像の中から、特定のテンプレートに類似した領域を探索するときに、探索対象画像中の該当領域が変形している場合でも高精度で探索できるようにする新たな画像処理技術の提供を目的とする。

そこで、本発明は、探索対象画像に存在する可能性のあるテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索するにあたって、（１）テンプレートから選択される複数の位置座標を各々の基準点とする複数のサブテンプレートを作成し、（２）前記サブテンプレートの基準点を探索対象画像の各位置座標に配置して、このサブテンプレートと探索対象画像との整合度合いを算出し、（３）予め想定した複数の座標変換パラメータに基づき前記テンプレートを変形させたときの前記サブテンプレートの基準点に該当する点と対応する前記テンプレートの基準点との相対的な位置関係を算出し、（４）前記相対的な位置関係を利用してサブテンプレートにおける探索対象画像の位置座標を、前記座標変換パラメータ毎にテンプレートの基準点に基づき探索対象画像の絶対的な位置座標に変換し、（５）前記全てのサブテンプレートについて算出した前記整合度合いを前記座標変換パラメータ毎に対応する前記テンプレートの基準点に基づき探索対象画像の絶対的な位置座標のスコアに加算した総和値を算出し、（６）前記探索対象画像の位置座標毎に、前記総和値を最大とする座標変換パラメータを特定すると共にその最大値を算出し、（７）前記最大値が極大となるテンプレートの基準点の位置を探索することにより、探索対象画像に変形が生じている場合でも、探索対象画像におけるテンプレートとの整合度合いの高い領域を求めることができることを実現する。

本発明の画像処理方法の態様としては、探索対象画像に存在する可能性のあるテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索する画像処理方法であって、サブテンプレート作成手段が、テンプレートから選択される複数の位置座標を各々の基準点とする複数のサブテンプレートを作成する過程と、整合度合い算出手段が、前記サブテンプレートの基準点を探索対象画像の各位置座標に配置して、このサブテンプレートと探索対象画像との整合度合いを算出する過程と、位置関係算出手段が、予め想定した複数の座標変換パラメータに基づき前記テンプレートを変形させたときの前記サブテンプレートの基準点に該当する点と対応する前記テンプレートの基準点との相対的な位置関係を算出する過程と、位置座標変換手段が、前記相対的な位置関係を利用してサブテンプレートにおける探索対象画像の位置座標を、前記座標変換パラメータ毎にテンプレートの基準点に基づき探索対象画像の絶対的な位置座標に変換する過程と、総和算出手段が、前記全てのサブテンプレートについて算出した前記整合度合いを前記座標変換パラメータ毎に対応する前記テンプレートの基準点に基づき探索対象画像の絶対的な位置座標のスコアに加算した総和値を算出する過程と、座標パラメータ特定手段が、前記探索対象画像の位置座標毎に、前記総和値を最大とする座標変換パラメータを特定すると共にその最大値を算出する過程と、テンプレート探索手段が、前記最大値が極大となるテンプレートの基準点の位置を探索する過程とを有する。
また、本発明の画像処理装置の態様としては、探索対象画像に存在する可能性のあるテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索する画像処理装置であって、テンプレートから選択される複数の位置座標を各々の基準点とする複数のサブテンプレートを作成するサブテンプレート作成手段と、前記サブテンプレートの基準点を探索対象画像の各位置座標に配置して、このサブテンプレートと探索対象画像との整合度合いを算出する整合度合い算出手段と、予め想定した複数の座標変換パラメータに基づき前記テンプレートを変形させたときの、前記サブテンプレートの基準点に該当する点と対応する前記テンプレートの基準点との相対的な位置関係を算出する位置関係算出手段と、前記相対的な位置関係を利用してサブテンプレートにおける探索対象画像の位置座標を、前記座標変換パラメータ毎にテンプレートの基準点に基づき探索対象画像の絶対的な位置座標に変換する位置座標変換手段と、前記全てのサブテンプレートについて算出した前記整合度合いを前記座標変換パラメータ毎に対応する前記テンプレートの基準点に基づき探索対象画像の絶対的な位置座標のスコアに加算した総和値を算出する総和算出手段と、前記探索対象画像の位置座標毎に、前記総和値を最大とする座標変換パラメータを特定すると共にその最大値を算出する座標パラメータ特定手段と、前記最大値が極大となるテンプレートの基準点の位置を探索するテンプレート探索手段とを備える。

本発明の画像処理装置においては、探索結果となる整合度合いの高い領域の位置座標における座標変換パラメータに従ってテンプレートを座標変換することで変形させて、その変形させたテンプレートとその位置座標における探索対象画像との整合度合いを算出する整合度合い算出手段を備えてもよい。

このとき、サブテンプレート作成手段は、サブテンプレートの基準点からの距離が大きくなる程、ぼかしの度合いが大きくなる近傍領域の画像情報、あるいは、その距離に関係なく一様のぼかし度合いを示す近傍領域画像情報の中から、サブテンプレートを作成するように処理することもある。

そして、サブテンプレート探索手段は、サブテンプレートとの整合度合いの算出対象となる探索対象画像として、サブテンプレートの基準点に重なる位置からの距離が大きくなる程ぼかしの度合いがおおきくなる画像情報を作成するか、あるいは、その距離に関係なく単一のぼかし度合いを示す画像情報を作成して、それとサブテンプレートとの整合度合いを算出するように処理することがある。

また、サブテンプレート探索手段は、探索結果となる整合度合いの高い領域の位置座標を出力、またはその位置座標の出力に加えて、その位置座標におけるスコアや座標変換パラメータを出力するように処理することがある。

以上の各処理手段はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは半導体メモリなどの記録媒体に記録して提供、またはネットワークを介して提供することができる。

さらに、このように構成される画像処理装置では、探索処理に入る前に、テンプレートから選択される複数の基準点の各々について、その近傍領域の画像情報からサブテンプレートを作成することで複数のサブテンプレート（分割形態のサブテンプレート）を作成するとともに、位置座標と予め想定した複数の座標変換パラメータとの組み合わせに対してスコアを記録するメモリエリアを持つ投票テーブル手段を作成するとよい。

この準備を完了した後に探索処理に入ると、各サブテンプレートを順番に選択して、その選択したサブテンプレートを探索対象画像の各位置座標に配置して探索対象画像との整合度合いを算出し、その算出した整合度合いについて、予め想定した複数の座標変換パラメータの各々について、その座標変換パラメータとその配置におけるサブテンプレート基準点の位置座標との組み合わせの指すテンプレート位置座標を算出して、その算出した整合度合いを、その座標変換パラメータとその算出したテンプレート位置座標との組み合わせの指すメモリエリアの持つスコアに加算していく。

そして、その加算処理を終了すると、その加算結果のスコアに基づいて、探索対象画像の中からテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索して、その位置座標を出力、またはその位置座標の出力に加えて、その位置座標におけるスコアや座標変換パラメータを出力する。

このとき、さらに、探索結果となる整合度合いの高い領域の位置座標における座標変換パラメータに従ってテンプレートを座標変換することで変形させて、その変形させたテンプレートとの位置座標における探索対象画像との整合度合いを算出して出力することがある。

このように、本発明の画像処理装置では、テンプレートを色々と変形させるような操作を行わずに、テンプレートを分割（重複した形態で分割してもよい）することで複数のサブテンプレートを作成して、それらのサブテンプレートと探索対象画像との間の整合度合いを算出し、その算出結果を、予め想定した複数の座標変換パラメータにより変形を受けていると仮定した場合のテンプレートの位置座標に累積加算していくことで、テンプレートを色々と変形させて整合度合いを算出する処理と等価な処理を実行して、その加算結果に基づいて、探索対象画像の中からテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索するように処理するのである。

このことから、本発明によれば、探索対象画像中の該当領域が変形している場合でも、テンプレートに類似する領域を高精度に探索できるようになるとともに、テンプレートを変形させて探索を行う場合に比べて小さな処理負荷でもって、その探索を実行できるようになる。

この探索を行う場合に、探索対象画像中の該当領域が変形している場合を考慮して、サブテンプレートをぼかした形で作成するとともに、それに合わせて、サブテンプレートとの整合度合いの算出対象となる探索対照画像をぼかした形で作成するように処理するとよい。

また、テンプレートの特徴が規定の画像変換を施すことで顕著になるような場合には、探索対象画像の画像情報にその画像変換を施すことで得られる画像情報を処理対象の探索対象画像として探索処理を行うように処理することが好ましい。

例えば、テンプレートの特徴が微分を施すことで顕著になるような場合には、探索対象画像の画像情報に微分処理を施すことで得られる画像情報を処理対象の探索対象画像として探索処理を行うとよく、また、テンプレートの特徴が各画素の輝度値を対数変換することで顕著になるような場合には、探索対象画像の各画素の輝度値を対数変換して得られる画像情報を処理対象の探索対象画像として探索処理を行うように処理するとよく、また、テンプレートの特徴が微分を施した結果から得られるエッジの方向を有限の方向に量子化し、同時に得られるエッジの強さで重み付けしたヒストグラムを任意の個数に分割したテンプレートのブロック内で作成することで顕著になる場合には、探索対象画像の画像情報に微分処理を施し、テンプレートとの比較を行う該当領域をテンプレートと同様の手段で作成したヒストグラムを処理対象の探索対象画像として探索処理を行うようにするとよい。

また、座標変換としては、通常の場合、幾何変換を用いることになるが、この幾何変換として、一つの幾何変換を用いるほかに、探索対象画像中の該当領域の変形形態を考慮して、複数の幾何変換の組み合わせを用いることも可能である。

例えば、拡大・縮小変換や回転変換やスキュー変換といった幾何変換や、それらの幾何変換を組み合わせたものを用いること、あるいは、アフィン変換や射影変換といった幾何変換を用いることが可能である。

さらに、探索対象画像中の該当領域の変形形態を考慮して、このときに用いる幾何変換が複数の座標変換パラメータを持つ場合に、その内の一部の座標変換パラメータについては固定とする形で探索処理を行うように処理してもよい。

また、上述の発明の他に前記課題を解決するための画像処理装置の態様としては、テンプレートから選択される複数の基準点の各々について、その近傍領域の画像情報からサブテンプレートを作成するサブテンプレート作成手段と、テンプレートを探索対象画像の各座標位置に配置する場合に、想定する座標変換パラメータ毎に、各サブテンプレートの基準点の位置座標を決定して全てのサブテンプレートについての探索対象画像との整合度合いの総和値を算出し、テンプレートを配置した探索対象画像の位置座標毎に、それらの総和値の最大値及びその最大値を実現する座標変換パラメータを特定する特定手段と、その特定結果に基づいて、探索対象画像の中からテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索するテンプレート探索手段とを備えた画像処理装置が挙げられる。

この画像処理装置においては、探索結果となる整合度合いの高い領域の位置座標における座標変換パラメータに従ってテンプレートを座標変換することで変形させて、その変形させたテンプレートとその位置座標における探索対象画像との整合度合いを算出して出力する整合度合い算出手段を備えてもよい。

このとき、サブテンプレート作成手段は、テンプレートから選択される複数の基準点の近傍領域における画像情報からサブテンプレートを作成するときに、その近傍領域の画像情報をぼかすことでサブテンプレートを作成するように処理するよい。

また、前記特定手段は、想定する座標変換パラメータ毎に、各サブテンプレートの基準点の位置座標を決定して全てのサブテンプレートについての探索対象画像との整合度合いの総和値を算出するときに、ぼかしの施された探索対象画像との整合度合いの総和値を算出するように処理することがある。

また、特定手段は、探索対象画像の位置座標に対応付けて総和値の最大値及びその最大値を実現する座標変換パラメータを記録するテーブル手段を使って、テンプレートを配置した探索対象画像の位置座標毎に総和値の最大値及びその最大値を実現する座標変換パラメータを特定するように処理することがある。

ここで、テンプレートの特徴が規定の画像変換を施すことで顕著になるような場合には、探索対象画像の画像情報にその画像変換を施すことで得られる画像情報を処理対象画像として、探索処理を行うように処理することが好ましい。

例えば、テンプレートの特徴が微分を施すことで顕著になるような場合には、探索対象画像の画像情報に微分処理を施すことで得られる画像情報を処理対象の画像情報として探索処理を行うように処理することが好ましく、また、テンプレートの特徴が各画素の輝度値を対数変換することで顕著になるような場合には、探索対象画像の各画素の輝度値を対数変換することで得られる画像情報を処理対象の探索対象画像として探索処理を行うように処理することが好ましく、また、テンプレートの特徴が微分を施した結果から得られるエッジの方向を有限の方向に量子化し、同時に得られるエッジの強さで重み付けしたヒストグラムを任意の個数に分割したテンプレートのブロック内で作成することで顕著になる場合には、探索対象画像の画像情報に微分処理を施し、テンプレートとの比較を行う該当領域をテンプレートと同様の手段で作成したヒストグラムを処理対象の探索対象画像として探索処理を行うようにするとよい。

また、座標変換としては、通常の場合、幾何変換を用いることになるが、この幾何変換として、一つの幾何変換を用いるほかに、探索対象画像中の該当領域の変形形態を考慮して、複数の幾何変換の組み合わせを用いることも可能である。

例えば、拡大・縮小変換や、回転変換やスキュー変換といった幾何変換やそれらの幾何変換を組み合わせたものを用いること、あるいは、アフィン変換や射影変換といった幾何変換を用いることが可能である。

さらに、探索対象画像中の該当領域の変形形態を考慮して、このとき用いる幾何変換が複数の座標変換パラメータを持つ場合に、その内の一部の座標変換パラメータについては固定とする形で探索処理を行うように処理してもよい。

以上の各処理手段はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、半導体メモリなどの記録媒体に記録して提供、またはネットワークを介して提供することができる。

このように構成される画像処理装置では、探索処理に入る前に、テンプレートから選択される複数の基準点の各々について、その近傍領域の画像情報からサブテンプレートを作成することで複数のサブテンプレート（分割形態のサブテンプレート）を作成するとよい。

これらのサブテンプレートの作成を完了した後に、探索処理に入ると、テンプレートを探索対象画像の各位置座標に順番に配置して、それらの各位置座標で、想定する座標変換パラメータを順番に選択し、その配置した位置座標とその選択した座標変換パラメータとに基づき、各サブテンプレートの基準点の位置座標を決定して、全てのサブテンプレートについての探索対象画像との整合度合いの総和を算出する。

そして、それらの算出した総和値の最大値を特定するとともに、その最大値を実現する座標変換パラメータを特定することで、テンプレートを配置した探索対象画像の位置座標毎に、それらの算出した総和値の最大値及びその最大値を実現する座標変換パラメータを特定する。

そして、その特定処理を終了すると、この特定結果に基づいて、探索対象画像の中からテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索して、その位置座標を出力、またはその位置座標の出力に加えて、その位置座標における総和値の最大値やその最大値を実現する座標変換パラメータを出力する。

このように、テンプレートの配置位置を投票先とするとともに、この投票先に、その配置位置における座標変換パラメータを変化させたときの各サブテンプレートと探索対象画像との間における整合度合いの総和値の最大値をスコアとして投票しており、スコアを記録するテーブルとして、探索対象画像の位置座標に対応付けて総和値の最大値及びその最大値を実現する座標変換パラメータを記録するテーブルを用意すれば足りることになるので、スコア記録用のテーブルとして小さな容量のものを用意すれば足りることになる。

さらに、前記課題を解決するための画像処理装置の他の態様としては、テンプレートから選択される複数の基準点の各々について、その基準点に応じて画像情報をぼかすことで複数のサブテンプレートを作成するサブテンプレート作成手段と、テンプレートを探索対象画像の各位置座標に配置する場合に、想定する座標変換パラメータ毎に、各サブテンプレートの基準点の位置座標を決定して全てのサブテンプレートについての探索対象画像との整合度合いの総和値を算出し、テンプレートを配置した探索対象画像の位置座標毎に、それらの総和値の最大値及びその最大値を実現する座標変換パラメータを特定する特定手段と、この特定結果に基づいて、探索対象画像の中からテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索するテンプレート探索手段とを備えた画像処理装置が挙げられる。

この画像処理装置においては、探索結果となる整合度合いの高い領域の位置座標における座標変換パラメータに従ってテンプレートを座標変換することで変形させて、その変形させたテンプレートとその位置座標における探索対象画像との整合度合いを算出して出力する整合度合い算出手段を備えることもある。

このように構成されるにあたって、特定手段は、想定する座標変換パラメータ毎に、各サブテンプレートの基準点の位置座標を決定して全てのサブテンプレートについての探索対象画像との整合度合いの総和値を算出するときに、ぼかしの施された探索対象画像との整合度合いの総和値を算出するように処理することがある。

また、特定手段は、探索対象画像の位置座標に対応付けて総和値の最大値及びその最大値を実現する座標変換パラメータを記録するテーブル手段を有し、テンプレートを配置した探索対象画像が位置座標毎に、総和値の最大値及びその最大値を実現する座標変換パラメータを特定するように処理することがある。

また、サブテンプレートと探索対象画像との間の整合度合いを算出して、サブテンプレートの基準点の位置座標と対応をとりつつメモリに保存させる手段を備え、このとき、特定手段は、そのメモリに保存される整合度合いを使って、整合度合いの総和値を算出するように処理することがある。

ここで、テンプレートの特徴が規定の画像変換を施すことで顕著になるような場合には、探索対象画像の画像情報にその画像変換を施すことで得られる画像情報を処理対象の探索対象画像として、探索処理を行うように処理するとよい。

例えば、テンプレートの特徴が微分を施すことで顕著になるような場合には、探索対象画像の画像情報に微分処理を施すことで得られる画像情報を処理対象の探索対象画像として探索処理を行うように処理することよく、また、テンプレートの特徴が各画素の輝度値を対数変換することで顕著になるような場合には、探索対象画像の各画素の輝度値を対数変換することで得られる画像情報を処理対象の画像として探索処理を行うように処理するとよく、また、テンプレートの特徴が微分を施した結果から得られるエッジの方向を有限の方向に量子化し、同時に得られるエッジの強さで重み付けしたヒストグラムを任意の個数に分割したテンプレートのブロック内で作成することで顕著になる場合には、探索対象画像の画像情報に微分処理を施し、テンプレートとの比較を行う該当領域をテンプレートと同様の手段で作成したヒストグラムを処理対象の探索対象画像として探索処理を行うようにするとよい。

座標変換としては、通常の場合、幾何変換を用いることになるが、この幾何変換として一つ幾何変換を用いる他に、探索対象画像中の該当領域の変形形態を考慮して、複数の幾何変換の組み合わせを用いることも可能である。

例えば、拡大・縮小変換や回転変換やスキュー変換といった幾何変換やそれらの幾何変換を組み合わせたものを用いること、あるいは、アフィン変換や射影変換といった幾何変換を用いることも可能である。

さらに、探索対象画像中の該当領域の変形形態を考慮して、このとき用いる幾何変換が複数の座標変換パラメータを持つ場合に、その内の一部の座標変換パラメータについては固定とする形で探索処理を行うように処理してもよい。

以上の各処理手段はコンピュータプログラムで実現できるものであり、このコンピュータプログラムは、半導体メモリなどの記録媒体に記録して提供、またはネットワークを介して提供することができる。

このように構成される本発明の画像処理装置においては、探索処理に入る前に、テンプレートから選択される複数の基準点の各々について、その基準点に応じて画像情報をぼかすことで複数のサブテンプレート（テンプレートの画像情報の一部がぼかされたサブテンプレート）を作成するとよい。

これらのサブテンプレートの作成を完了した後に、探索処理に入ると、テンプレートを探索対象画像の各位置座標に順番に配置して、これらの各位置座標で、想定する座標変換パラメータを順番に選択し、その配置した位置座標とその選択した座標変換パラメータとに基づき、各サブテンプレートの基準点の位置座標を決定して、全てのサブテンプレートについての探索対象画像との整合度合いの総和値を算出する。

そして、これらの算出した総和値の最大値を特定するとともに、その最大値を実現する座標変換パラメータを特定することで、テンプレートを配置した探索対象画像の位置座標毎に、それらの算出した総和値の最大値及びその最大値を実現する座標変換パラメータを特定する。

前記特定処理を終了すると、この特定結果に基づいて、探索対象画像の中からテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索して、その位置座標を出力、またはその位置座標の出力に加えて、その位置座標における総和値の最大値やその最大値を実現する座標変換パラメータを出力する。

このように、テンプレートの配置位置を投票先とするとともに、その投票先に、その配置位置における座標変換パラメータを変化させたときの各サブテンプレートと探索対象画像との間における整合度合いの総和値の最大値をスコアとして投票しており、スコアを記録するテーブルとして、探索対象画像の位置座標に対応付けて総和値の最大値及びその最大値を実現する座標変換パラメータを記録するテーブルを用意すれば足りることになるので、スコア記録用のテーブルとして小さな容量のものを用意すれば足りることになる。

また、テンプレートの一部をぼかしたサブテンプレートを使って、探索対象画像との整合度合いの、総和値の最大値を求めており、テンプレートを分割することで構成されるサブテンプレートを用いる場合に比べて、テンプレートの画像情報を残しつつ探索対象画像との整合度合いの、総和値の最大値を求めることになるので、より一層精度の高い探索処理を実現できるようになる。

したがって、本発明の画像処理方法及びその装置、プログラム並びにこの記録媒体によれば、探索対象画像の中から特定のテンプレートに類似した領域を探索するときに、探索対象画像の中の該当領域が変形している場合でも、テンプレートに類似する領域を高精度で探索できるようになる。

また、テンプレートを変形させて探索を行う場合に比べて、小さな処理負荷でもって、その探索を実行できるようになる。

しかも、その実現にあたっては、探索対象画像中の該当領域の変形が大きい場合に高精度での探索を実現する方法や、メモリ削減を優先する場合に好適な探索方法や、メモリ削減を優先しつつ高精度の探索を実現する方法といった様々な実現方法を提供できるようになる。

本発明の実施の形態について図面を参照しながら説明する。

（実施形態例１）
図１は実施形態例１に係る画像処理装置の概略図である。

本実施形態例の画像処理装置は、投票座標情報算出手段１と、投票座標情報蓄積手段２と、テンプレート加工手段３と、画像ぼかし手段４と、テンプレート蓄積手段５と、入力画像加工手段６と、加工画像蓄積手段７と、探索制御手段８と、被照合パタン生成手段９と、パタン間照合手段１０と、スコア投票手段１１と、スコア記録手段１２と、ピーク探索手段１３とを備えている。

これらの各処理手段の詳細な動作について説明する。

ここで、この動作の説明は、テンプレートを加工するモードと、加工されたテンプレートを用いて画像を探索するモードとの２つに分けられる。尚、この助作の説明では、テンプレートとして図４１に示したものを想定し、探索対象画像（入力画像）として図４２に示したものを想定している。

（ｉ）テンプレートを加工するモードの動作例
テンプレートを加工するモードにおいては、テンプレート加工手段３が主に動作する。先ず、テンプレート加工手段３は、テンプレートからの複数の局所的な領域を選ぶ。（各々の領域をブロックと呼ぶ）。これらのブロックは、テンプレートからいくつ選んでもよく、大きさも任意に設定してよく、互いに部分的に重複してもよい。

図２に、テンプレートから選んだブロックの一例を図示する。

この例では、図４１に示したテンプレート（以下、これをテンプレート０と呼ぶ）を４つに等分割して４個のブロックを作っている。

説明の便宜上、テンプレートのサイズは４Ｌ×４Ｌで表す。したがって、各ブロックのサイズは２Ｌ×２Ｌである。この例ではテンプレートの形状は正方形だが、この形状は任意の形状（長方形、円、楕円など）でもよい。

次に、テンプレート加工手段３は、画像ぼかし手段４にテンプレート０を渡す。これを受けて、画像ぼかし手段４は、複数のぼかし度合いでテンプレート０をぼかしてテンプレート加工手段３に返す。

具体的なぼかし方法としては、例えば２次元マトリクスを畳み込むことによる平滑化フィルタを用いる方法があり、その平滑化フィルタの例としては、画像解析ハンドブック（高木、下田監修、１９９１年、東京大学出版社）の５３９頁に記載された局所平均フィルタや局所加重平均フィルタがある。

これらのマトリクスのサイズを変えたり、局所加重フィルタの場合には、中心からの距離よる重みの変化の度合いを変えることでぼかしの度合いを変えられる。

すなわち、これらのマトリクスを大きくしたり、局所加重平均フィルタの場合には、中心からの距離による重みの減少の度合いを小さくすることで、ぼかしの度合いを大きくできる。

図３（ａ）〜（ｅ）に、ぼかしの度合いを５段階に変えたぼかし画像の例を示す。

テンプレート加工手段３は、その後で、図２に示す各ブロックを１個ずつ取り出し、以下の処理を行う。

すなわち、ブロック１を例とすると、先ず、ブロックの領域を中心からの距離によって図３の（ｆ）のように分ける。そして、各領域について、中心からの距離が大きいほどぼかしの度合いの大きいぼかし画像の対応する画素値をコピーしてくることにより、図３（ｇ）に示すように、中心からの距離が大きい程ぼかしの度合いの大きいぼかし画像を作成する。これをテンプレート１とする。

同様の方法で、ブロック２〜４についても加工し、図４に示すようなテンプレート２〜４を作成する。

次に、テンプレートの特徴として方向別のヒストグラム特徴を用いる場合には、テンプレート１〜４を数画素のブロックに分割し、図５（ａ）〜（ｄ）に示すような分割したブロック内でのエッジの方向別濃淡ヒストグラムを作成する。これをテンプレート５〜８という。テンプレート５〜８は、それぞれのテンプレートに対して、量子化された方向の数だけ作成される。

そして、テンプレート加工手段３は、これらのテンプレート１〜４または５〜８をテンプレート蓄積手段５に送り、保存する。以後の処理について、方向別のヒストグラム特徴を使用する場合、テンプレート１〜４の代わりにテンプレート５〜８を使用する。

次に、テンプレート加工手段３は、テンプレート０の基準位置とテンプレート１〜４の基準位置とを投票座標算出手段１に送る。

ここでは、一例として、図６に示すように、テンプレート０の基準位置（基準点）はその中心点、テンプレート１〜４の基準位置（基準点）は各々の中心点とする。

投票座標情報算出手段１は、テンプレート加工手段３からテンプレート０〜４の基準点の位置を受け取ると、先ずテンプレート１について、それが探索対象画像の任意の位置に置かれた際に、テンプレート１の基準点からのテンプレート０の基準点に相当する点の相対的な位置が、想定された座標変換で表現される領域の変形によってどの座標に存在する可能性があるのかを算出する。

本実施形態例では、変形の例を、拡大・縮小と回転とを組み合わせた座標変換で表されると想定する。

探索対象画像中の該当領域に変形がまったく生じなかったときには、その該当領域はテンプレート０と完全に重なるはずであり、そのときのテンプレート０の基準点を原点とした座標系では、その該当領域においてテンプレート１の基準点に該当する点の位置は（−Ｌ，Ｌ）であるが、変形が生じた場合、変換後を（ｘ’、ｙ’）で表すと、（ｘ’、ｙ’）は、下記（１）及び（２）式で表される。

ｘ’＝−ａＬｃｏｓγ−ａＬｓｉｎγ …（１）
ｙ’＝−ａＬｓｉｎγ＋ａＬｃｏｓγ …（２）
ここで、ａは拡大・縮小率、γは回転角度である。

一方、テンプレート０の基準点は座標系の原点なので、変形が生じなくても生じても、（０，０）である。ここで、（ｘ’、ｙ’）を原点としたときのテンプレート０の基準点の位置を、（Δｘ、Δｙ）で表すと、下記（３）及び（４）式で表せる。

Δｘ＝−ｘ’＝ａＬｃｏｓγ＋ａＬｓｉｎγ …（３）
Δｙ＝−ｙ’＝ａＬｓｉｎγ＋ａＬｃｏｓγ …（４）
すなわち、（３）式と（４）式とで表される（Δｘ、Δｙ）が、パラメータ値ａ、γによる変形が生じたときに、テンプレート１の基準点に該当する点を原点としたときのテンプレート０の基準点の位置であり、探索対象画像中の任意の位置にテンプレート１をずらして置いた際に、そのときのパタンとしてのテンプレート１と探索対象画像におけるその位置の領域との画像としての一致度合いを記録すべきテンプレートの位置である。

（Δｘ、Δｙ）は、想定されるパラメータ値の範囲内で、ａとγを小幅で変化させて複数個算出する。

これについて図を参照しながら説明すると、ｍ≦ａ≦ｎ（０≦ｍ≦１，１≦ｎ）とし、−β≦γ≦αと想定した場合、ａとγをこの範囲内で変化きせたときに、ブロック１の基準点を原点としたテンプレート０の位置（Δｘ、Δｙ）の軌跡は、図７の斜線の部分で表されることになる。

投票座標情報算出手段１は、この計算を予め行ってテーブルを作成し、投票座標情報蓄積手段２に蓄積しておく。

このテーブルの一例を図示すべく、これまでの記号で示してきた値の数値例として、Ｌ＝５０（画素）、β＝α＝２０（度）、ｍ＝０．７、ｎ＝１．３を用いる。また、ａとγを変化させる値として、ａは（０．７，０．８，０．９，１．０，１．１，１．２，１．３）、γは（−２０度，−１０度，０度，１０度，２０度）を用いる。

図８に、これらの数値を用いて、（３）式と（４）式とにより算出した値を記録したテーブルを図示する。

同様の考え方で、テンプレート２についてテーブルを作成した結果を図９に、また、テンプレート３についてテーブルを作成した結果を図１０に、テンプレート４についてテーブルを作成した結果を図１１に図示する。

投票座標情報算出手段１は、これらのテーブル（以下、投票座標位置テーブルと称することがある）を作成すると、それらを投票座標情報蓄積手段２に蓄積することになる。

（ｉｉ）画像を探索するモードの動作例
この動作の説明では、テンプレートとして図４１に示すものを想定し、探索対象画像として図４２に示すものを想定している。また、４Ｌ＝２００（画素）を想定している。図４２に示した探索対象画像では、図４１に示すテンプレート１を１．２倍に拡大するとともに、−２０度（すなわち右方向に２０度）回転させた画像を、中心位置が（Ｘ＝３０００画素，Ｙ＝１０００画素）の領域に置いたことを想定している。

したがって、図４１に示すテンプレート（テンプレート０）を１．２倍に拡大するとともに、−２０度回転させて、その基準位置をこの中心位置（Ｘ＝３０００画素、Ｙ＝１０００画素）に重ねたときに、パタン間の一致の度合いがピークを持つはずである。

ここで、テンプレート１については、基準点のＸ座標が２９６４画素（（１）式のｘ’にＸ＝３０００画素を加えた価）、Ｙ座標が１０７７画素（（２）式のｙ’にＹ＝１０００画素を加えた値）となる領域に重ねられたときに、一致の度合いがピークとなるはずであり、同様にテンプレート２については、基準点のＸ座標が３０７７画素、Ｙ座標が１０３６画素となる領域に重ねられたときに、一致の度合いがピークとなるはずである。そして、テンプレート３とテンプレート４とについても、図１２に示した位置に重ねたときに、一致の度合いがピークとなるはずである。

画像を探索するモードでは、先ず、画像ぼかし手段４を用いて、探索対象画像に対して、ぼかしの度合いの異なる複数のぼかし画像を作成する。

このぼかし画像については、上述の「テンプレートを加工するモード」で説明した方法と同じ方法を用いて作成する。図１３（ａ）〜（ｅ）に、その作成結果を図示する。

次に、処理は探索制御手段８に移る。

探索制御手段８では、先ず、テンプレート蓄積手段５からテンプレート１の画像（図３の（ｇ））を取り出す。そして、探索制御手段８は、この取り出したテンプレート１の画像をぼかした探索対象画像の各位置にずらしながら、各位置での一致の度合いを算出し、その結果をスコア投票手段１１に送り、これを受けて、スコア投票手段１１は、それをスコア記録手段１２に記録する。

ここで、探索制御手段８がテンプレート１の画像を探索対象画像の一つの位置にずらしておいたときにおける一致の度合いの算出手順について、図１３を用いて説明する。

一例として、図１３の（ｆ）で説明するように、テンプレート１の基準点の位置がもっとも一致する座標である（２９６４画素、１０７７画素）になるように置かれたときの動作について説明する。

この場合、探索制御手段８は、先ず、テンプレート１の基準点の座標（２９６４画素、１０７７画素）と、テンプレート１のサイズ（この説明では１００画素×１００画素）と、入力画像加工手段６で加工された図１３の（ａ）〜（ｅ）に示すぼかしの度合いの異なる複数のぼかし画像（原画は探索対象画像）とを被照合パタン生成手段９に送る。

ここで、入力画像加工手段６は、画像ぼかし手段４を用いて、探索対象画像をぼかしの度合いの異なる複数のぼかし画像に変換し、加工画像蓄積手段７は、そのぼかし画像を保存することになる。

これを受けて、被照合パタン生成手段９は、上述の「テンプレートを加工するモード」で説明した方法と同じ方法を用いて、テンプレート１と同じ大きさで、その中心からの距離が大きい程ぼかしの度合いの大きいぼかし画像を作成して、探索制御手段８に返す（処理結果の画像例を図１３の（ｈ）に示す）。

そして、探索制御手段８は、このぼかし画像の処理結果をパタン間照合手段１０に送る。

これを受けて、パタン間照合手段１０は、渡された画像をテンプレート１の画像と照合してパタン間の一致の度合いを算出し、その結果を探索制御手段８に返す。

パタン間の一致の度合いとしては、例えば、従来の技術の説明で述べた正規化相関を用いることができる、ここでは、例えば「０．８」が算出されたとする。

続いて、探索制御手段８は、スコア投票手段１１に対して、パタン間照合手段１０から返された値（以下スコアと呼ぶ。ここでは上述の「０．８」）と、テンプレート１の識別コードと、テンプレート１の基準点の座標（この場合は（２９６４画素、１０７７画素））とを送る。テンプレート１〜４の識別コードとしては、ここでは、一例として各々「１」〜「４」を用いることとすると、この場合には「１」が送られることになる。次に、処理はスコア投票手段１１に移る。

その説明の前に、スコア記録手段１２の構成例を図示する。この図は探索を行う前の初期状態である。

図１４に示されているように、スコア記録手段１２は、探索対象画像の各位置座標の各座標こついて、その座標にスコアを記録するための配列（以下、スコア記録テーブルと称する）を有しており、このスコア記録テーブルには、変形のパラメータ値の網羅的な組み合わせが事前に登録されており、さらに各組み合わせに対応するスコアの欄には初期状態では初期値（図１４の例では０）が記入されている。

次に、スコア投票手段１１の動作について説明する。

スコア投票手段１１は、探索制御手段８から送られてきたテンプレート１の識別コード「１」を識別し、該当するテンプレート１の投票座標位置テーブル（図８に示すもの）を投票座標情報蓄積手段２から取り出す。

そして、その投票座標位置テーブルの各行に記録されたΔｘとΔｙの数値に、探索制御手段８から送られてきたテンプレート１の基準点の座標（この場合は（２９６４画素、１０７７画素））をそれぞれ加算することで、その行における投票先のＸ座標と投票先のＹ座標を出力する（図１５（ａ））。

ここで、図１５（ａ）では、テンプレート１の投票座標位置テーブルの持つ「回転角度＝−２０度、拡大率＝１．２」という行について、投票先Ｘ座標と投票先Ｙ座標を算出した例を示しているが、このような処理を投票座標位置テーブルの各行について行うことになる。

次に、スコア投票手段１１は、投票座標位置テーブルの各行について、その行の投票先Ｘ座標と投票先Ｙ座標に該当するスコア記録テーブルの持つ、その行の回転角度と拡大率に該当する個所のスコアの欄に、探索制御手段８から送られてきたスコア（この場合は０．８）を加算する（図１５（ｂ））。

ここで、図１５（ｂ）では、「回転角度＝−２０度、拡大率＝１．２」の行に対応付けられる「投票先Ｘ座標＝３０００画素、投票先Ｙ座標＝１０００画素」を持つスコア記録テーブルの持つ該当欄（「回転角度＝−２０度、拡大率＝１．２」の欄）に、スコア０．８を加算した例を示しているが、このような処理を投票座標位置テーブルの各行について行うことになる。

以上について説明したテンプレート１を探索対象画像の１つの位置に置いた際の処理（テンプレート１とのパタン間照合処理とその結果のスコア記録テーブルヘの加算処理）については、探索対象画像の全ての位置について行われることになる。

探索制御手段８とスコア投票手段１１は、上記の処理をテンプレート１について完了した後で、同様の処理を残りのテンプレート２〜４についても行う。

図１６は、テンプレート２が図１２に示したように、その基準位置が最も一致する座標である（３０７７画素、１０３６画素）になるように置かれたときの動作におけるスコア投票手段１１の動作例を説明する図である。

「投票先Ｘ座像＝３０００画素、投票先Ｙ座標＝１０００画素」に対しては、ここでもスコアの投票が行われる。これは、テンプレート３とテンプレート４でも同様の結果となる。

すなわち、テンプレート０については、大きさと傾きが探索対象画像中の該当領域とは大きくずれているにもかかわらず、テンプレート１〜テンプレート４に分割して照合する本発明の仕組みにより、テンプレート０の基準点（３０００画素、１０００画素）には、大きなスコアが蓄積することとなる。

最後に、ピーク探索手段１３の処理に移る。

図１７に、ピーク探索手段１３の処理の説明図を図示する。

この図に示すように、ピーク探索手段１３は、スコア記録手段１２における各スコア記録テーブル（図１７（ａ））から、スコアの最大値を取得して、そのスコアの値をスコアマップ（図１７（ｂ））にプロットし、またそのときの変形パラメータ値をパラメータ値マップ（図１７（ｃ））にプロットする。

そして、ピーク探索手段１３は、スコアマップからピーク探索の手法（例えば、規定の閾値以上を持つスコアを抽出して、隣接するものが同一のグループに属するような形でグルーピングを行い、各グルーブの中で最大のスコアを持つものを特定することでピーク個所を探し出すといった手法）により、ピーク個所（複数のこともある）を探し出して、その位置の座標とスコア値とを出力し、さらに、パラメータ値マップの該当する座標からパラメータ値を取得して、これも出力する。

図１８及び図１９に、以上に説明した画像探索モードの処理フローを図示する。

すなわち、本発明の画像処理装置は、画像探索モードに入ると、この処理フローに示すように、先ず、ステップ１で、テンプレートの識別番号となる変数ｉに初期値１をセットする。この実施形態例ではｉ＝１〜４の値をとりうることになる。

続いて、ステップ２で、変数ｉの値が４よりも大きくなったのか否かを判定して、大きくなっていないことを判断するときには、ステップ３に進んで、テンプレート蓄積手段５からテンプレートｉの画像を取り出し、続くステップ４で、投票座標情報蓄積手段２からテンプレートｉの投票座標位置テーブル（図８から図１１に示すもの）を取り出す。

以下に説明するように、Ｘ方向とＹ方向とに１画素ずつずらしながらテンプレートｉについて全位置を処理していないことを判断するときは、ステップ７に進んで、未処理位置の中からテンプレートｉの処理位置（テンプレートｉの基準点の位置）を１つ選択する。例えば、Ｘ方向とＹ方向とに１画素ずつずらしながら選択する。

続いて、ステップ８で、探索対象画像から、その選択した処理位置におけるテンプレートｉの照合対象となるぼかし画像を作成し（前もって複数段階でぼかしておいた探索対象画像を合成することで作成する）、続くステップ９で、テンプレートｉとその作成したぼかし画像との間の一致度を算出する。

その一致度の算出に合わせて、投票座標位置テーブルの各行について以下に説明する処理を行うことになるので、続いて、ステップ１０で、投票座標位置テーブルの全行について処理を終了したのか否かを判断して、投票座標位置テーブルの全行について処理を終了したことを判断するときには、探索対象画像の次の処理位置における一致度を算出すべく、ステップ５に戻る。
一方、ステップ１０で投票座標位置テーブルの全行について処理を終了していないことを判断するときには、ステップ１１に進んで、テンプレートｉの投票座標位置テーブル（ステップ４で取り出したもの）の中から、未処理の行を１つ選択する。例えば、投票座標位置テーブル（図８から図１１に示すもの）の上から順番に行（エントリー域）を１つずつ選択していく場合には、前回処理した行の下の行を選択するのである。

続いて、ステップ１２で、その選択した行に設定されているΔｘ／Δｙと処理位置とを加算することで、投票先Ｘ座標／投票先Ｙ座標を算出する。続いて、ステップ１３で、その算出した投票先Ｘ座標／投票先Ｙ座標の指すスコア記録テーブルを選択し、その選択したスコア記録テーブルの持つエントリーの内、選択した行に設定されている回転角度／拡大率の指すエントリー（スコアを記録している）に、算出した一致度（スコア）を加算してから、次の投票先座標位置テーブルの行に対しての処理を行うべく、ステップ１０に戻る。

このようにして、ステップ２〜ステップ１４の処理を繰り返していくときに、ステップ２で、変数ｉの値が４よりも大きくなったことを判断するとき、すなわち、全てのテンプレートについて処理を終了したことを判断するときには、ステップ１４に進んで、スコア記録テーブルの中に含まれる規定の閾値以上の値を持つスコアを抽出する。

続いて、ステップ１５で、その抽出したスコアを、隣接するものが同じグループに属する形でグルーピングし、続くステップ１６で、同一のグループの中で最大値を示すスコアを探索結果として選択する。

続いて、ステップ１７で、スコア記録手段１２（スコア記録テーブル）を参照することで、探索結果のスコアの指す位置座標／回転角度／拡大率を取得する。続いて、ステップ１８で、その取得した回転角度／拡大率に従ってテンプレート０を変形して、その取得した位置座標の指す探索対象画像との間の一致度を算出する。

続いて、ステップ１９で、ステップ１６で選択した探索結果のスコアと、ステップ１７で取得した位置座標／回転角度／拡大率と、ステップ１８で算出した一致度とを出力して、処理を終了する。

このようにして、本実施形態例の画像処理装置は、テンプレート０を分割することで、例えば４個のテンプレート１〜４を作成して、それらのテンプレート１〜４と探索対象画像との間の整合度合いを算出し、その算出結果を、予め想定した複数の座標変換パラメータにより変形を受けていると仮定した場合のテンプレート０の位置座標に累積加算していくことで、テンプレートを色々と変形させて整合度合いを算出する処理と等価な処理を実行して、その加算結果に基づいて、探索対象画像の中からテンプレート０との整合度合いの高い領域を探索するように処理するのである。

以上に説明した本実施形態例において、テンプレート１〜４について、中心からの距離が大きくなる程ぼかしの度合いが大きくなるぼかし画像で構成するとともに、テンプレート１〜４との照合対象となる探索対象画像についても、その中心に重なる位置からの距離が大きくなる程ぼかしの度合いが大きくなるぼかし画像で構成するようにしたが、どちらか一方のみをぼかし画像で構成するようにしてもよいし、ぼかしの方法についても、距離に関係なく単一のぼかし度合いを示すぼかし画像で構成するようにしてもよい。

（実施形態例２）
図２０は、実施形態例２に係る画像処理装置の概略図である。

本実施形態例の画像処理装置は、投票座標情報算出手段１ａと、投票座標情報蓄積手段２ａと、テンプレート加工手段３ａと、画像ぼかし手段４ａと、テンプレート蓄積手段５ａと、入力画像加工手段６ａと、加工画像蓄積手段７ａと、探索制御手段８ａと、被照合パタン生成手段９ａと、パタン間照合手段１０ａと、スコア投票手段１１ａと、スコア記録手段１２ａと、ピーク探索手段１３ａと、照合結果蓄積手段１４ａとを備えている。

投票座標情報算出手段１ａは、投票座標位置テーブルを作成する処理をおこなうものであり、実施形態例１では前記（３）式及び（４）式に従って図８から図１１に示した投票座標位置テーブルを作成することになる。

後述することから分かるように、本実施形態例に従う場合には、テンプレート０の基準点（図６に示す位置）の位置を基準にして、テンプレート１〜４の基準点（図６に示す位置）の位置を特定するように処理することから、投票座標情報算出手段１ａは、前記（１）式及び（２）式に従って投票座標位置テーブルを算出する。

これから、投票座標情報蓄積手段２ａには、図８から図１１に示したテーブルデータの符号を反転した図２１に示すような投票座標位置テーブルが蓄積されることになる。

テンプレート加工手段３ａは、実施形態例１の画像ぼかし手段４と同様の処理を実行する画像ぼかし手段４ａを使い、実施形態例１のテンプレート加工手段３と同様の処理を実行することで、図３及び図４に示したテンプレート１〜４を作成する。

これから、テンプレート蓄積手段５ａには、図３及び図４に示したテンプレート１〜４が保存されることになる。

入力画像加工手段６ａ、加工画像蓄積手段７ａ、被照合パタン生成手段９ａ及びパタン間照合手段１０ａは、それぞれ実施形態例１の入力画像加工手段６、加工画像蓄積手段７、被照合パタン生成手段９及びパタン間照合手段１０と同様の処理を実行することになるが、実施形態例２に従う場合には、パタン間の一致度合い（スコア）については、その都度、スコア投票手段１１ａに送られるのではなくて、探索制御手段８ａを介して照合結果蓄積手段１４ａに蓄積されることになる。

図２２に照合結果蓄積手段１４ａに蓄積されるスコアのデータ構造を図示する。この図に示すように、照合結果蓄積手段１４ａは、テンプレート１〜４のそれぞれについて、各テンプレート１〜４の基準点が置かれた探索対象画像の位置に対応付けて、その位置におけるぼかされた探索対象画像との間の一致度合い（スコア）を蓄積する。

スコア記録手段１２ａは、図２３に示すように、テンプレート０の基準点が置かれた探索対象画像の位置に対応付けて、その位置におけるテンプレート１〜４の持つスコアの総和の最大値と、その最大スコア総和値を実現する変形パラメータ（拡大・縮小率ａ、回転角度γ）とを管理するスコア記録テーブルで構成される。

スコア投票手段１１ａは、スコア記録手段１２ａへのデータ登録を実行するものであって、テンプレート０の基準点を探索対象画像の各位置に配置し、投票座標位置テーブル（図２１に示すもの）を参照することで、それぞれの配置位置で変形パラメータを変化させたときのテンプレート１〜４の基準点の位置を求め、その位置をキーにして照合結果蓄積手段１４ａ（図２２に示すもの）を参照することで、テンプレート１〜４のスコアを得て、その総和値を算出する。

そして、スコア投票手段１１ａは、このようにして図２４に示すような形でスコア総和値を算出すると、スコア記録テーブルに記録される最大スコア総和値と比較して、それよりも大きなスコア総和値が算出される場合には、それに応じてスコア記録テーブルに記録されるデータを更新していくことで、スコア記録手段１２ａへのデータ登録を実行する。

すなわち、スコア投票手段１１ａは、図２５に示す処理を実行することで、スコア記録手段１２ａ（スコア記録テーブル）へのデータ登録を実行する。

このようにして、本実施形態例に従う場合には、スコア記録手段１２ａを構成するスコア記録テーブルには、図２３に示すように、テンプレート０の基準点が置かれた探索対象画像の位置に対応付けて、その位置におけるテンプレート１〜４のスコアの総和の最大値と、その最大スコア総和値を実現する変形パラメータとが記録されることになる。

したがって、ピーク探索手段１３ａは、スコア記録テーブルを参照することで、直ちに、図１７に示したようなスコアマップおよびパラメータ値マップヘのプロットを実行できるようになる。

これから、ピーク探索手段１３ａは、実施形態例１のピーク探索手段１３と同様に、スコアマップからピーク探索の手法（例えば、規定の閾値以上を持つ最大スコア総和値を抽出して、隣接するものが同一のグループに属するような形でグルーピングを行い、各グループの中で最大値を示す最大スコア総和値を持つものを特定することでピーク個所を探し出すといった手法）により、ピークの個所（複数のこともある）を探し出して、その位置の座標と最大スコア総和値とを出力し、さらに、パラメータ値マップの該当する座標から変形パラメータ値を取得して、これも出力する。

実施形態例１に従う場合には、テンプレート１〜４を独立の形で動かしてスコアを加算していくことから、探索対象画像に含まれるテンプレート画像部分が複雑に変形していてもそれを検出できるようになるものの、図１４に示すように、探索対象画像の位置ごとに用意する大きなメモリ容量のスコア記録テーブルを用いなければならない。

これに対して、実施形態例２に従う場合には、以上の説明から分かるように、テンプレート１〜４を、テンプレート０を基準として、一体的な形で動かしてスコアの総和値を求めて、それをテンプレート０の位置を投票先として投票することから、図２３に示すような小さなメモリ容量のスコア記録テーブルを用意すれば足りることになる。

次に、図２６から図２８に示す処理フローに従って、本実施形態に従う場合に本発明の画像処理装置が実行する画像探索モードの処理について説明する。

本実施形態の画像処理装置は、画像探索モードに入ると、この処理フローに示すように、先ず、ステップ２０で、テンプレートの識別番号となる変数ｉに初期値１をセットする。この実施形態例ではｉ＝１〜４の値をとりうることになる。

続いて、ステップ２１で、変数ｉの値が４よりも大きくなったのか否かを判断して、大きくなっていないことを判断するときには、ステップ２２に進んで、テンプレート蓄積手段５ａからテンプレートｉの画像を取り出す。

以下に説明するように、Ｘ方向とＹ方向とに１画素ずつずらしながらテンプレートｉを探索対象画像に置いて所定の処理を実行していくことになるが、続いて、ステップ２３で、その位置について以下に説明する処理を終了したのか否かを判断して、全位置について処理を終了したことを判断するときには、ステップ２４に進んで、次のテンプレートｉを処理すべく変数ｉの値を１つインクリメントしてから、ステップ２１に戻る。

一方、ステップ２３で、テンプレートｉについて全位置を処理していないことを判断するときには、ステップ２５に進んで、探索対象画像の未処理位置の中からテンプレートｉの基準点を置く処理位置を１つ選択（Ｘ方向とＹ方向とに１画素ずつずらしながら選択）する。

続いて、ステップ２６で、探索対象画像から、その選択した処理位置におけるテンプレートｉの照合対象となるぼかし画像を作成する（前もって複数段階でぼかしておいた探索対象画像を合成することで作成する）。

続いて、ステップ２７で、テンプレートｉとその作成したぼかし画像との間の一致度を算出して照合結果蓄積手段１４ａに登録してから、探索対象画像の次の位置における一致度を算出すべく、ステップ２３に戻る。

このようにして、ステップ２２〜ステップ２７の処理を繰り返していくことにより、図２２に示すようなデータ構造をもつ照合結果蓄積手段１４ａへのデータ登録を完了することで、ステップ２１で、変数ｉの値が４よりも大きくなったことを判断すると、ステップ２８に進んで、探索対象画像の全位置について処理を終了したか否かを判断する。

すなわち、以下に説明するように、Ｘ方向とＹ方向とに１画素ずつずらしながらテンプレート０（分割元のテンプレート）を探索対象画像に置いて所定の処理を実行していくことになるので、その全処理を終了したのか否かを判断するのである。

このステップ２８の判断処理により、探索対象画像の全位置について処理を終了していないことを判断するときには、ステップ２９に進んで、探索対象が未処理位置の中からテンプレート０の基準点を置く処理位置を１つ選択（Ｘ方向とＹ方向とに１画素ずつずらしながら選択）する。

続いて、ステップ３０で、投票座標位置テーブルの中から、未処理の行を１つ選択することで、未処理の変形パラメータを１つ選択する。例えば、投票座標位置テーブル（図２１に示すもの）の上から順番に行（４つのテーブルに共通となる行）を１つずつ選択していく場合には、前回処理した行の下の行を選択することで、未処理の変形パラメータを１つ選択するのである。

続いて、ステップ３１で、その選択した行に登録されているΔｘ／Δｙと処理位置とを加算することで、探索対象画像上におけるテンプレート１〜４の基準点の位置を特定して、その特定した位置をキーにして照合結果蓄積手段１４ａを参照することで、照合結果蓄積手段１４ａに登録されているテンプレート１〜４と探索対象画像との間の一致度（スコア）を得て、それらの総和を算出する。

続いて、ステップ３２で、その算出した総和値が、スコア記録テーブル（図２３に示すもの）に記録されている選択した探索対象画像の処理位置の指す最大スコア総和値よりも大きいのか否かを判断して、大きいことを判断するときには、ステップ３３に進んで、その算出した総和値とそれを実現する変形パラメータとに従って、スコア記録テーブルに記録されているデータを更新（未登録の場合には新規登録となる）する。

一方、ステップ３２で、算出した総和値が、スコア記録テーブルに記録されている選択した探索対象画像の処理位置の指す最大スコア総和値よりも小さいことを判断するときには、このステップ３３の処理を省略する。

続いて、ステップ３４で、投票座標位置テーブルの全行について処理を終了したか否かを判断して、全行について処理を終了していないことを判断するときは、次の行に対しての処理を行うべく、ステップ３０に戻り、一方、全行について処理を終了したことを判断するときには、次の探索対象画像の処理位置に対しての処理を行うべく、ステップ２８に戻る。

このようにして、ステップ２９からステップ３４の処理を繰り返していくことにより、図２５に示したような形でスコア記録テーブルヘのデータ登録を行い、そのデータ登録を完了することで、ステップ２８で、探索対象画像の全位置について処理を終了したことを判断すると、ステップ３５に進んで、スコア記録テーブルの中に含まれる規定の閾値以上の値を持つ最大スコア総和値を抽出する。

続いて、ステップ３６で、その抽出した最大スコア総和値を、隣接するものが同じグルーブに属する形でグルーピングし、続くステップ３７で、同一グループの中で最大値を示す最大スコア総和値を探索結果として選択する。

続いて、ステップ３８でスコア記録テーブル（スコア記録手段１２ａ）を参照することで、探索結果のスコア総和値の指す位置座標／変形パラメータを取得する。続いて、ステップ３９で、その取得した変形パラメータに従ってテンプレート０を変形して、その取得した位置座標の指す探索対象画像との間の一致度を算出する。

続いて、ステップ４０で、ステップ３７で選択した探索対象画像のスコアを総和値と、ステップ３８で取得した位置座標／変形パラメータと、ステップ３９で算出した一致度とを出力して、処理を終了する。

図２９に、図２６〜図２８の処理フローの概要を示すとともに、図３０に、実施形態例１の実行する図１８及び図１９の処理フローの概要を示す。

図３０に示されたように、実施形態例１に従う場合には、テンプレート１〜４を独立の形で動かしてスコアを加算していくことから、探索対象画像に含まれるテンプレート画像部分が複雑に変形していてもそれを探索できるようになるものの、図１４に示すように、探索対象画像の位置毎に用意する大きなメモリ容量のスコア記録テーブルを用いなければならない。

これに対して、実施形態例２に従う場合には、図２９に示したように、テンプレート１〜４を、テンプレート０を基準として、一体的な形で動かしてスコアの総和値を求めて、それをテンプレート０の位置を投票先として投票することから、図２３に示すような、小さなメモリ容量のスコア記録テーブルを用意すれば足りることになる。

ここで、図２０に示す実施形態例２では、照合結果蓄積手段１４ａを用意する構成を採ったが、この照合結果蓄積手段１４ａを用意せずに、その都度、テンプレート１〜４と探索対象画像との間の一致度を算出して、その総和を得るようにしてもよい。

この構成を用いると、照合結果蓄積手段１４ａを省略することが可能になるので、さらにメモリエリアを節約できるようになる。

以上に説明した実施形態例２において、テンプレート１〜４について、中心からの距離が大きくなる程ぼかしの度合いが大きくなるぼかし画像で構成するとともに、テンプレート１〜４との照合対象となる探索対象画像についても、実施形態例１の被照合パタン生成手段９と同様の処理を実行する被照合パタン生成手段９ａの処理に従って、その中心に重なる位置からの距離が大きくなる程ぼかしの度合いが大きくなるぼかし画像で構成するようにしたが、どちらか一方のみをぼかした画像で構成するようにしてもよいし、ぼかしの方法についても、距離に関係なく単一のぼかし度合いを示すぼかし画像で構成するようにしてもよい。

（実施形態例３）
図３１は、実施形態例３に係る画像処理装置の概略構成図である。

本実施形態例の画像処理装置は、投票座標情報算出手段１ｂと、投票座標情報蓄積手段２ｂと、テンプレート加工手段３ｂと、画像ぼかし手段４ｂと、テンプレート蓄積手段５ｂと、入力画像加工手段６ｂと、加工画像蓄積手段７ｂと、探索制御手段８ｂと、被照合パタン生成手段９ｂと、パタン間照合手段１０ｂと、スコア投票手段１１ｂと、スコア記録手段１２ｂと、ピーク探索手段１３ｂと、照合結果蓄積手段１４ｂとを備えている。

実施形態例１及び２では、テンプレート０を分割することで例えは図３及び図４に示すようなテンプレート１〜４を生成して、それを使って、探索対象画像に含まれるテンプレート画像部分を探索するという構成を採るのに対して、本実施形態例では、図３２に示すように、テンプレート０に含まれる複数の基準点（テンプレート０の基準点を除く）に応じてテンプレート０の画像をぼかすことで例えば４個のテンプレート９〜１２を生成して、それを使って、探索対象画像に含まれるテンプレート画像部分を探索するという構成を採る。

このようなテンプレート９〜１２を生成するために、テンプレート加工手段３ｂは、テンプレート０が与えられると、複数の基準点を選択する。次に、画像ぼかし手段４ｂにテンプレート０を渡し、これを受けて、画像ぼかし手段４ｂは、複数のぼかしの度合いでテンプレート０をぼかしてテンプレート加工手段３ｂに返す。

具体的なぼかし方法としては、例えば２次元マトリクスを畳み込むことにより平滑化フィルタを用いる方法があり、その平滑化フィルタの例としては、画像解析ハンドブック（高木、下田監修、１９９１年、東京大学出版社）の第５３９頁に記述された局所平均フィルタや局所加重平均フィルタがある。
これらのマトリクスのサイズを変えたり、局所加重平均フィルタの場合には、中心からの距離による重みの変化の度合いを変えることで、ぼかしの度合いを変えられる。すなわち、これらのマトリクスを大きくしたり、局所加重平均フィルタの場合には、中心からの距離が大きい程ぼかしの度合いの大きいぼかし画像を生成する。

このようにして、テンプレート加工手段３ｂは、テンプレート０に含まれる複数の基準点に応じてテンプレート０の画像をぼかすことで、図３２に示すようなテンプレート９〜１２を生成するのである。

これから、テンプレート蓄積手段５ｂには、図３２に示すようなテンプレート９〜１２が保存されることになる。

投票座標情報算出手段１ｂは、投票座標位置テーブルを作成する処理を行うものであり、実施形態例１では前記（３）式及び（４）式に従って図８〜図１１に示した投票座標位置テーブルを作成するのに対して、前記（１）式及び（２）式に従って投票座標位置テーブルを作成することになる。

後述することから分かるように、実施形態例３に従う場合には、テンプレート０の基準点の位置を基準にして、テンプレート９〜１２の基準点の位置を特定するように処理することから、投票座標情報算出手段１ｂは、前記（１）式及び（２）式に従って投票座標位置テーブルを算出するのである。

これから、投票座標情報蓄積手段２ｂには、図８〜図１１に示したテーブルデータの符号を反転した図３３に示すような投票座標位置テーブルが蓄積されることになる。

入力画像加工手段６ｂ、加工画像蓄積手段７ｂ、被照合パタン生成手段９ｂ、パタン間照合手段１０ｂは、それぞれ、実施形態例１の入力画像加工手段６の処理を実行することになるが、本実施形態例に従う場合には、パタン間照合手段１０ｂにより算出されるテンプレート９〜１２と探索対象画像とのパタン間の一致度合い（スコア）については、その都度スコア投票手段１１ｂに送られるのではなくて、探索制御手段８ｂを介して照合結果蓄積手段１４ｂに蓄積されることになる。

図３４に、照合結果蓄積手段１４ｂに蓄積されるスコアのデータ構造を図示する。図示されるように、照合結果蓄積手段１４ｂは、テンプレート９〜１２のそれぞれについて、各テンプレート５〜８の基準点（図３２に示す位置）が置かれた探索対象画像の位置に対応付けて、その位置におけるぼかされた探索対象画像との間の一致度合い（スコア）を蓄積する。

スコア記録手段１２ｂは、図３５に示すように、テンプレート０の基準点（図３２に示す位置）が置かれた探索対象画像の位置に対応付けて、その位置におけるテンプレート９〜１２の持つスコアの総和の最大値と、その最大スコア総和値を実現する変形パラメータ（拡大・縮小率ａ、回転角度γ）とを管理するスコア記録テーブルで構成される。

スコア投票手段１１ｂは、スコア記録手段１２ｂへのデータ登録を実行するものであって、テンプレート０の基準点を探索対象画像の各位置に配置し、投票座標位置テーブル（図３３に示すもの）を参照することで、それぞれの配置位置で変形パラメータを変化させたときにおけるテンプレート９〜１２の基準点の位置を求め、その位置をキーにして照合結果蓄積手段１４ｂ（図３４に示すもの）を参照することで、テンプレート９〜１２のスコアを得て、その総和値を算出する。

そして、スコア投票手段１１ｂは、このようにして図３６に示すような形でスコア総和値を算出すると、スコア記録テーブルに記録される最大スコア総和値と比較して、それよりも大きなスコア総和値が算出される場合には、それに応じてスコア記録テーブルに記録されるデータを更新していくことで、スコア記録手段１２ｂへのデータ登録を実行する。

すなわち、スコア投票手段１１ｂは、図３７に示す処理を実行することで、スコア記録手段１２ｂ（スコア記録テーブル）へのデータ登録を実行するのである。

このようにして、本実施形態例に従う場合には、スコア記録手段１２ｂを構成するスコア記録テーブルには、図３５に示すように、テンプレート０の基準点が置かれた探索対象画像の位置に対応付けて、その位置におけるテンプレート９〜１２のスコアの総和の最大値と、その最大スコア総和値を実現する変形パラメータとが記録されることになる。

したがって、ピーク探索手段１３ｂは、スコア記録テーブルを参照することで、直ちに、図１７に示したようなスコアマップおよびパラメータ値のマップヘのプロットを実行できるようになる。

これから、ピーク探索手段１３ｂは、実施形態例１のピーク探索手段１３と同様に、スコアマップからピーク探索の手法（例えば、規定の閾値以上を持つ最大スコア総和値を抽出して、隣接するものが同一のグループに属するような形でグルーピングを行い、各グループの中で最大値を示す最大スコア総和値を持つものを特定することでピーク個所を探し出すといった手法）によりピークの個所（複数のこともある）を探し出して、その位置の座標と最大スコア総和値とを出力し、さらに、パラメータ値マップの該当する座標から変形パラメータ個を取得して、これも出力する。

実施形態例１に従う場合には、テンプレート１〜４を独立の形で動かしてスコアを加算していくことから、探索対象画像に含まれるテンプレート画像部分が複雑に変形していてもそれを検出できるようになるものの、図１４に示すように、探索対象画像の位置毎に用意する大きなメモリ容量のスコア記録テーブルを用いなければならない。

これに対して、本実施形態例に従う場合には、以上の説明から分かるように、テンプレート９〜１２をテンプレート０を基準として一体的な形で動かしてスコアの総和値を求めて、それをテンプレート０の位置を投票先として投票することから、図３５に示すような小さなメモリ容量のスコア記録テーブルを用意すれば足りることになる。

しかも、実施形態例２に従う場合には、テンプレート０を分割する形態で生成するテンプレート１〜４を用いることから、テンプレート０の一部の画像情報が取り除かれた形での探索処理になるのに対して、本実施形態例に従う場合には、テンプレート０の一部の画像情報をぼかす形態で生成するテンプレート９〜１２を用いることから、そのような画像情報の取り除きがなくなることで高精度の探索処理を実現できるようになる。

次に、図３８〜図４０に示す処理フローに従って、本実施形態例に従う場合に本発明の画像情報処理装置が実行する画像探索モードの処理について説明する。

ここで、この処理フローでは、照合結果蓄積手段１４ｂを用意せず、その都度、テンプレート９〜１２と探索対象画像との間の一致度を算出してその総和を得るようにしている。

本実施形態例の画像処理装置は、画像探索モードに入ると、この処理フローに示すように、先ず、ステップ５０で、探索対象画像の全位置について処理が終了したのか否かを判断する。

すなわち、以下に説明するように、Ｘ方向とＹ方向とに１画素ずつずらしながらテンプレート０（テンプレート９〜１２の生成元のテンプレート）を探索対象画像に置いて所定の処理を実行していくことになるので、その全処理を終了したのか否かを判断するのである。

このステップ５０の判断処理により、探索対象画像の全位置について処理を終了していないことを判断するときには、ステップ５１に進んで、探索対象画像の未処理位置の中からテンプレート０の基準点を置く処理位置を１つ選択（Ｘ方向とＹ方向とに１画素ずつずらしながら逮択）する。

続いて、ステップ５２で、投票座標位置テーブルの中から、未処理の行を１つ選択することで、未処理の変形パラメータを１つ選択する。例えば、投票座標位置テーブル（図３３に示すもの）の上から順番に行（４つのテーブルに共通となる行）を１つずつ選択していく場合には、前回処理した行の下の行を選択することで、未処理の変形パラメータを１つ選択するのである。

続いて、ステップ５３で、テンプレートの識別番号となる変数ｉに初期値９をセットする。この実施形態例ではｉ＝９〜１２の値をとりうることになる。

続いて、ステップ５４で、変数ｉの値が１２よりも大きくなったのか否かを判断して、大きくなっていないことを判断するときには、ステップ５５に進んで、テンプレート蓄積手段５ｂからテンプレートｉの画像を取り出す。

続いて、ステップ５６で、ステップ５２で選択した行に登録されているテンプレートｉの指すΔｘ／Δｙと、ステップ５１で選択した処理位置とを加算することで、探索対象画像上におけるテンプレートｉの基準点の位置を特定する。

続いて、ステップ５７で、探索対象画像から、その選択した処理位置におけるテンプレートｉの照合対象となるぼかし画像を作成し（前もって複数段階でぼかしておいた探索対象画像を実施形態例１で説明したように基準点を中心にして合成することで作成する）、続くステップ５８で、テンプレートｉとその作成したぼかし画像との間の一致度を算出する。

続いて、ステップ５９で、次のテンプレートｉを処理すべく変数ｉの値を１つインクリメントしてから、ステップ５４に戻る。

このようにして、ステップ５５〜ステップ５９の処理を繰り返していくことで、ステップ５４で、選択したテンプレート０の処理位置（基準点の位置）において、選択した行に登録されている変形パラメータにより特定されるテンプレート９〜１２の基準点の位置での一致度の算出完了を判断すると、ステップ６０に進んで、算出した一致度（テンプレート９〜１２と探索対象画像との一致度）の総和を算出する。

続いて、ステップ６１で、その算出した総和値が、スコア記録テーブル（図３５に示すもの）に記録されている選択した探索対象画像の処理位置の指す最大スコアよりも大きいのか否かを判断して、大きいことを判断するときには、ステップ６２に進んで、その算出した総和値とそれを実現する変形パラメータとに従って、スコア記録テーブルに記録されているデータを更新（未登録の場合には新規登録となる）する。

一方、ステップ６１で、算出した総和値が、スコア記録テーブルに記録されている選択した探索対象画像の処理位置の指す最大スコア総和値よりも小さいことを判断するときには、このステップ６２の処理を省略する。

続いて、ステップ６３で、投票座標位置テーブルの全行について処理を終了したか否かを判断して、全行について処理を終了していないことを判断するときには、次の行に対して処理を行うべく、ステップ５２に戻り、一方、全行について処理を終了したことを判断するときには、次の探索対象画像の処理位置に対しての処理を行うべく、ステップ５０に戻る。

このようにして、ステップ５０〜ステップ６３の処理を繰り返していくことにより、図３７に示したような形でスコア記録テーブルヘのデータ登録を行い、そのデータ登録を完了することで、ステップ５０で、探索対象画像の全位置について処理を終了したことを判断すると、ステップ６４に進んで、スコア記録テーブルの中に含まれる規定の閾値以上の値を持つ最大スコア総和値を抽出する。

続いて、ステップ６５で、その抽出した最大スコアの総和値を、隣接するものが同じグループに属する形でグルーピングし、続くステップ６６で、同一グループの中で最大値を示す最大スコア総和値を探索結果として選択する。

続いて、ステップ６７で、スコア記録テーブル（スコア記録手段１２ｂ）を参照することで、探索結果のスコア総和値の指す位置座標／変形パラメータを取得する。続いて、ステップ６８で、その取得した変形パラメータに従ってテンプレート０を変形して、その取得した位置座標の指す探索対象画像との間の一致点を算出する。

続いて、ステップ６９で、ステップ６６で選択した探索結果のスコア総和値と、ステップ６７で取得した位置座標／変形パラメータと、ステップ６８で算出した一致度とを出力して、処理を終了する。

このようにして、本実施形態例に従う場合にも、実施形態例２の処理の概要を示した図２９と同様に、テンプレート０を基準としてテンプレート９〜１２を一体的な形で動かしてスコアの総和値を求めて、それをテンプレート０の位置を投票先として投票することから、図３５に示すような小さなメモリ容量のスコア記録テーブルを用意すれば足りることになる。

しかも、本実施形態例に従う場合には、テンプレート０の一部をぼかしたテンプレート５〜８を使ってスコアの総和値を求めて、それをテンプレート０の位置を投票先として投票することから、テンプレート０を分割することで構成されるテンプレート１〜４を用いる場合に比べて、テンプレート０の画像情報を残しつつ投票を行うことになるので、実施形態例２に従う場合に比べて高精度の探索処理を実現できるようになる。

ここで、図３８〜図３９の処理フローでは、照合結果蓄積手段１４ｂを用意せずに、その都度、テンプレート９〜１２と探索対象画像との間の一致度を算出してその総和を得るようにしたが、前もってテンプレート９〜１２と探索対象画像との間の一致度を算出して照合結果蓄積手段１４ｂに登録しておくという方法を用いるようにしてもよい。

この構成を用いる場合には、実施形態例２で説明した図２６〜図２８の処理フローと同様の処理を実行することになる。

この照合結果蓄積手段１４ｂを用意するという構成を用いると、テンプレート９〜１２と探索対象画像との間の一致度を重複して算出することがなくなり、計算時間を短縮できるようになる。

すなわち、テンプレート０の処理位置を選択したときに、その都度、テンプレート９〜１２と探索対象画像との間の一致度を算出するようにすると、別の処理位置を選択したときに、前に計算したことのある一致度を再び算出することが起こるが、照合結果蓄積手段１４ｂを用いると、そのような重複する算出処理を行わずに済ませることができるようになることで、計算時間を短縮できるようになるのである。

以上に説明した実施形態例３において、テンプレート９〜１２について、基準点からの距離が大きくなる程ぼかしの度合いが大きくなるぼかし画像で構成するとともに、テンプレート９〜１２との照合対象となる探索対象画像についても、実施形態例１の被照合パタン生成手段９と同様の処理を実行する被照合パタン生成手段９ｂの処理に従って、その基準点に重なる位置からの距離が大きくなる程ぼかしの度合いが大きくなるぼかし画像で構成するようにしたが、どちらか一方のみをぼかし画像で構成するようにしてもよいし、ぼかしの方法についても、距離に関係なく単一のぼかし度合いを示すぼかし画像で構成するようにしてもよい。

以上の実施形態例に従って本発明の画像処理方法を説明したが、本発明はこれに限定されるものではない、例えば、実施形態例に示した数値はあくまでも説明の便宜上に過ぎないものであって、本発明はこれに限定されるものではない。

また、実施形態例で述べた画像処理方法は、図１〜図４３で示した処理工程をコンピュータのプログラムで構成し、このプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラム、あるいは、コンピュータにその処理の工程の実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取りできる記録媒体、例えば、フレキシブルディスクや、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバルディスク等に記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、このプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを介して提供することも可能である。

そして、これら記録媒体からコンピュータに前記のプログラムをインストールすることにより、あるいはネットワークからダウンロードしてコンピュータに前記のプログラムをインストールすることにより、本発明を実施することが可能となる。但し、コンピュータへのインストールはコンピュータ単位であり、装置やシステムが複数あることなどでインストールの対象となるコンピュータが複数ある場合には、当該プログラムは必要な処理部分毎にインストールされることは当然である。この場合、当該プログラムはコンピュータ対応に記録媒体に記録するか、またはネットワークを介してダウンロードしてもよい。

実施形態例１に係る画像処理装置の概略構成図。 実施形態例１におけるテンプレートの分割処理の説明図。 実施形態例１におけるテンプレートの作成処理の説明図。 実施形態例１で用いるテンプレートの説明図。 実施形態例１で用いるテンプレートの説明図。 テンプレートの基準位置の説明図。 実施形態例１における投票先Ｘ座標／投票先Ｙ座標の説明図。 実施形態例１で用いる投票座標位置テーブルの説明図。 実施形態例１で用いる投票座標位置テーブルの説明図。 実施形態例１で用いる投票座標位置テーブルの説明図。 実施形態例１で用いる投票座標位置テーブルの説明図。 一致の度合いがピークとなるテンプレート位置の説明図。 探索対象画像から生成するぼかし画像の説明図。 実施形態例１におけるスコア記録手段の構成の説明図。 実施形態例１における投票処理の説明図。 実施形態例１における投票処理の説明図。 実施形態例１におけるピーク探索処理の説明図。 実施形態例１における画像探索モードの処理フローチャート。 実施形態例１における画像探索モードの処理フローチャート。 実施形態例２に係る画像処理装置の概略構成図。 実施形態例２で用いる投票座標位置テーブルの説明図である。 実施形態例２における照合結果蓄積手段に蓄積されるスコアのデータ構造の説明図。 実施形態例２におけるスコア記録手段の構成の説明図。 実施形態例２における投票処理の説明図。 実施形態例２における投票処理の説明図。 実施形態例２における画像探索モードの処理フローチャート。 実施形態例２における画像探索モードの処理フローチャート。 実施形態例２における画像探索モードの処理フローチャート。 実施形態例２の画像探索モードの処理を概略説明した説明図。 実施形態例１の画像探索モードの処理を概略説明した説明図。 実施形態例３に係る画像処理装置の概略構成図。 実施形態例３で用いるテンプレートの説明図。 実施形態例３で用いる投票座標位置テーブルの説明図。 実施形態例３における照合結果累積手段に蓄積されるスコアのデータ構造の説明図。 実施形態例３におけるスコア記録手段の構成の説明図。 実施形態例３における投票処理の説明図。 実施形態例３における投票処理の説明図。 実施形態例３における画像探索モードの処理フローチャート。 実施形態例３における画像探索モードの処理フローチャート。 実施形態例３における画像探索モードの処理フローチャート。 従来技術および本発明の説明に用いるテンプレート画像の説明図。 従来技術および本発明の説明に用いるテンプレート画像の説明図。 従来技術の説明図。

１，２ａ，２ｂ…投票座標情報算出手段
２，２ａ，２ｂ…投票座標情報蓄積手段
３，３ａ，３ｂ…テンプレート加工手段
４，４ａ，４ｂ…画像ぼかし手段
５，５ａ，５ｂ…テンプレート蓄積手段
６，６ａ，６ｂ…入力画像加工手段
７，７ａ，７ｂ…加工画像蓄積手段
８，８ａ，８ｂ…探索制御手段
９，９ａ，９ｂ…被照合パタン生成手段
１０，１０ａ，１０ｂ…パタン間照合手段
１１，１１ａ，１１ｂ…スコア投票手段
１２，１２ａ，１２ｂ…スコア記録手段
１３，１３ａ，１３ｂ…ピーク探索手段
１４ａ，１４ｂ…照合結果蓄積手段

Claims (8)

1. 探索対象画像に存在する可能性のあるテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索する画像処理装置であって、
   テンプレートから選択される複数の位置座標を各々の基準点とする複数のサブテンプレートを作成するサブテンプレート作成手段と、
   前記サブテンプレートの基準点を探索対象画像の各位置座標に配置して、このサブテンプレートと探索対象画像との整合度合いを算出する整合度合い算出手段と、
   予め想定した複数の座標変換パラメータに基づき前記テンプレートを変形させたときの、前記サブテンプレートの基準点に該当する点と対応する前記テンプレートの基準点との相対的な位置関係を算出する位置関係算出手段と、
   前記相対的な位置関係を利用してサブテンプレートにおける探索対象画像の位置座標を、前記座標変換パラメータ毎にテンプレートの基準点に基づき探索対象画像の絶対的な位置座標に変換する位置座標変換手段と、
   前記全てのサブテンプレートについて算出した前記整合度合いを前記座標変換パラメータ毎に対応する前記テンプレートの基準点に基づき探索対象画像の絶対的な位置座標のスコアに加算した総和値を算出する総和算出手段と、
   前記探索対象画像の位置座標毎に、前記総和値を最大とする座標変換パラメータを特定すると共にその最大値を算出する座標パラメータ特定手段と、
   前記最大値が極大となるテンプレートの基準点の位置を探索するテンプレート探索手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記サブテンプレートを作成する手段は、
   前記サブテンプレートの基準点からの距離が大きくなる程、ぼかしの度合いが大きくなる前記近傍領域の画像情報からサブテンプレートを作成し、このサブテンプレートとの整合度合いの算出対象となる探索対象画像として、該サブテンプレートの基準点に重なる位置からの距離が大きくなる程、ぼかしの度合いが大きくなる画像情報を作成するか、若しくは、前記距離に関係なく単一のぼかし度合いを示す前記近傍領域の画像情報からサブテンプレートを作成し、
   該サブテンプレートとの整合度合いの算出対象となる探索対象画像として、単一のぼかし度合いを示す画像情報を作成して、これと該サブテンプレートとの整合度合いを算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記整合度合い算出手段は、ぼかしの施された探索対象画像との整合度合いを算出することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 探索対象画像に存在する可能性のあるテンプレートとの整合度合いの高い領域を探索する画像処理方法であって、
   サブテンプレート作成手段が、テンプレートから選択される複数の位置座標を各々の基準点とする複数のサブテンプレートを作成する過程と、
   整合度合い算出手段が、前記サブテンプレートの基準点を探索対象画像の各位置座標に配置して、このサブテンプレートと探索対象画像との整合度合いを算出する過程と、
   位置関係算出手段が、予め想定した複数の座標変換パラメータに基づき前記テンプレートを変形させたときの、前記サブテンプレートの基準点に該当する点と対応する前記テンプレートの基準点との相対的な位置関係を算出する過程と、
   位置座標変換手段が、前記相対的な位置関係を利用してサブテンプレートにおける探索対象画像の位置座標を、前記座標変換パラメータ毎にテンプレートの基準点に基づき探索対象画像の絶対的な位置座標に変換する過程と、
   総和算出手段が、前記全てのサブテンプレートについて算出した前記整合度合いを前記座標変換パラメータ毎に対応する前記テンプレートの基準点に基づき探索対象画像の絶対的な位置座標のスコアに加算した総和値を算出する過程と、
   座標パラメータ特定手段が、前記探索対象画像の位置座標毎に、前記総和値を最大とする座標変換パラメータを特定すると共にその最大値を算出する過程と、
   テンプレート探索手段が、前記最大値が極大となるテンプレートの基準点の位置を探索する過程と
   を有することを特徴とする画像処理方法。
5. 前記サブテンプレートを作成する過程では、
   前記サブテンプレートの基準点からの距離が大きくなる程、ぼかしの度合いが大きくなる前記近傍領域の画像情報からサブテンプレートを作成し、このサブテンプレートとの整合度合いの算出対象となる探索対象画像として、該サブテンプレートの基準点に重なる位置からの距離が大きくなる程、ぼかしの度合いが大きくなる画像情報を作成するか、若しくは、前記距離に関係なく単一のぼかし度合いを示す前記近傍領域の画像情報からサブテンプレートを作成し、
   該サブテンプレートとの整合度合いの算出対象となる探索対象画像として、単一のぼかし度合いを示す画像情報を作成して、これと該サブテンプレートとの整合度合いを算出すること
   を特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記整合度合い算出手段は、ぼかしの施された探索対象画像との整合度合いを算出することを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理方法。
7. 請求項１から３のいずれか１項に記載の画像処理装置を構成する各手段としてコンピュータを機能させる画像処理プログラム。
8. 請求項７に記載の画像処理プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。

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