JP4497216B2

JP4497216B2 - 画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータプログラム

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Publication number: JP4497216B2
Application number: JP2008052730A
Authority: JP
Inventors: 宣浩綱島
Original assignee: Sony Corp
Current assignee: Sony Corp
Priority date: 2008-03-03
Filing date: 2008-03-03
Publication date: 2010-07-07
Anticipated expiration: 2028-03-03
Also published as: US20090220158A1; JP2009211330A

Description

本発明は、画像中の特徴点を検出する画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータプログラムに関する。

画像中における角やコーナーなどを特徴点として検出することにより、画像中の特徴的部分の検出を可能にする。例えば、特許文献１によれば、画像中の特徴点として角やコーナーを検出することにより、移動体の形状を示す画像の濃淡変化部分や、移動体を形成する面の模様等を抽出することができる。また、特許文献２によれば、顔画像中の特徴点を検出することにより、目、鼻、口などの顔のパーツ検出を行うことができる。このように、画像中の特徴点を検出することは非常に重要である。

画像中の特徴点を検出するための手段としては、例えば非特許文献１〜３に示す手法がある。非特許文献１によれば、画像内の各画素に対してＣｏｒｎｅｒ／ＥｄｇｅＲｅｓｐｏｎｓｅＦｕｎｃｔｉｏｎと呼ばれる関数によりエッジを計算することができる。また、非特許文献２によれば、各画素に対してエッジの線分を算出し、コーナーを検出することができる。非特許文献３によれば、注目画素に対してその近傍画素との輝度値の差を積算することにより特徴点を算出することができる。

特開平１０−１０５７１２号公報特開２００７−２８６８０８号公報 C.Harris and M.Stephens, "A combined corner and edgedetector",Proc. IEEE Conf. Comput. Vision Patt. Recog., pp.30-37, Washington, DC,June 1983. S.M.Smith and J.M.Brady, "SUSAN-a new approach to low level imageprocessing ", Int. J. Compt. Vis., vol.23, no.1, pp.45-78, May 1997. H.P. Moravec, "Towards automatic visual obstacle avoidance",Int. JointConf. Art. Intell., Cambridge, MA , USA,P584, Aug 1977.

しかし、非特許文献１および非特許文献２に記載の手法では、特徴点をほぼ正確に検出できる反面、特徴点を検出するために非常に多くの演算量が必要であり、検出能率が低いという問題があった。一方、非特許文献３の手法では、演算量の少ない単純なフィルタ処理によって特徴点を検出することができるが、スパイク状のノイズに敏感に反応するため、ノイズの多い画像では誤検出が多くなるという問題があった。

そこで、本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、本発明の目的とするところは、少ない演算量で特徴点を正確に検出することが可能な、新規かつ改良された画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータプログラムを提供することにある。

上記課題を解決するために、本発明のある観点によれば、画像が入力される画像入力部と、入力された画像の特徴点を検出する特徴点検出部と、を備える画像処理装置が提供される。かかる画像処理装置の特徴点検出部は、画像における任意の一の画素である注目画素の周辺領域における輝度値の１次微分値を算出する１次微分値算出部と、１次微分値に対する２次微分値を算出する２次微分値算出部と、１次微分値および２次微分値に基づいて特徴点を検出する検出部と、を備えることを特徴とする。

本発明によれば、注目画素の周辺領域における輝度値の１次微分値を算出し、輝度変化を検出する。次いで、１次微分値に対する２次微分値を算出し、変化量の大きさを検出する。検出された１次微分値および２次微分値に基づいて、特徴点を検出することができる。このように、単純な１次微分値と２次微分値の演算処理の組み合わせにより、特徴点を検出することができるので、演算量を軽減することができ、かつ高性能に特徴点を検出することができる。

ここで、１次微分値算出部は、１次微分値の大きさおよび方向を算出する。そして、２次微分値算出部は、１次微分値に対して鋭角の方向、例えば直交する方向における２次微分値を算出するようにしてもよい。

また、検出部は、１次微分値の方向から特徴点の方向を決定するようにしてもよい。検出部は、１次微分値および２次微分値がともに大きくなる画素を特徴点として検出することもできる。このとき、検出部は、例えば画像に存在するコーナー部を特徴点として検出することができる。

さらに、検出部は、注目画素の周辺領域における輝度値の１次微分値および２次微分値の比に基づいて、特徴点の有無を判定してもよい。特徴点として検出する注目画素は、１次微分値および２次微分値がともに大きくなるという特徴を有する。そこで、１次微分値および２次微分値の比に基づいて、１次微分値および２次微分値の大きさを判定することにより、注目画素が特徴点であるか否かを判定することができる。

また、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、画像の特徴点を検出する画像処理方法が提供される。かかる画像処理方法は、画像における任意の一の画素である注目画素の周辺領域における輝度値の１次微分値を算出する１次微分値算出ステップと、１次微分値に対する２次微分値を算出する２次微分値算出ステップと、１次微分値および２次微分値に基づいて特徴点を検出する検出ステップと、を含むことを特徴とする。

さらに、上記課題を解決するために、本発明の別の観点によれば、コンピュータをして、画像の特徴点を検出可能な画像処理装置として機能させるためのコンピュータプログラムが提供される。かかるコンピュータプログラムは、コンピュータが備える記憶装置に格納され、コンピュータが備えるＣＰＵに読み込まれて実行されることにより、そのコンピュータを上記画像処理装置として機能させる。また、コンピュータプログラムが記憶された、コンピュータで読み取り可能な記録媒体も提供される。記録媒体は、例えば磁気ディスクや光ディスクなどである。

以上説明したように本発明によれば、少ない演算量で特徴点を正確に検出することが可能な画像処理装置、画像処理方法およびコンピュータプログラムを提供することができる。

以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施の形態について詳細に説明する。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略する。

（第１の実施形態）
まず、図１に基づいて、本発明の第１の実施形態にかかる画像処理装置１００について説明する。なお、図１は、本実施形態にかかる画像処理装置１００の構成を示すブロック図である。

本実施形態にかかる画像処理装置１００は、図１に示すように、画像入力部１１０と、特徴点検出部１２０と、出力部１３０とから構成される。

画像入力部１１０には、撮像装置２００により撮像された画像が画像データとして入力される。画像入力部１１０に入力された画像データは、後述する特徴点検出部１２０へ出力される。

特徴点検出部１２０は、画像中の特徴点を検出する機能部であって、１次微分算出部１２２と、２次微分値算出部１２４と、検出部１２６とから構成される。

１次微分値算出部１２２は、画像中の任意の一の画素である注目画素に対して周辺領域の１次微分値を算出する機能部である。本実施形態の１次微分値算出部１２２は、算出された１次微分値に基づいて、注目画素の１次微分の大きさを示すパワーおよび１次微分値の方向を算出する。

２次微分値算出部１２４は、１次微分値算出部１２２にて算出された１次微分値に対する２次微分値を算出する機能部である。２次微分値算出部１２４は、算出された２次微分値に基づいて、注目画素の２次微分の大きさを示すパワーを算出する。

検出部１２６は、１次微分値の方向およびパワーと２次微分値のパワーとに基づいて、画像中の特徴点を検出する機能部である。検出部１２６は、検出した特徴点を出力部１３０へ出力する。

出力部１３０は、検出部１２６から入力された特徴点を外部の装置へ出力する機能部である。

以上、本実施形態にかかる画像処理装置１００の構成について説明した。本実施形態にかかる画像形成装置１００は、画像に存在するコーナー部を検出する。ここで、画像中には、図２（ａ）に示す平坦部と、図２（ｂ）に示すエッジ部と、図２（ｃ）に示すコーナー部との３つの状態が存在する。平坦部は、図２（ａ）に示すように、画像１４０中の注目画素１４２の周辺領域において輝度値に変化がない状態をいう。また、エッジ部１４４は、図２（ｂ）に示すように、注目画素１４２の周辺領域にステップ状の輝度変化がある状態をいう。そして、コーナー部１４６は、図２（ｃ）に示すように、注目画素１４２の周辺領域の２方向にステップ状の輝度変化がある状態をいう。

画像１４０から移動体を特徴点として抽出する場合、連続する２つの画像において輝度が変化する画素、すなわちコーナー部１４６を特徴点として抽出するのが望ましい。これは、輝度変化によって移動体の移動方向を、図２（ａ）に示す平坦部では検出することができず、また図２（ｂ）に示すエッジ部（ｂ）では輝度変化のない方向における移動が検出できないためである。そこで、本実施形態にかかる画像処理装置１００では、画像１４０中の特徴点としてコーナー部１４６を検出する。

以下、図３〜図６に基づいて、本実施形態にかかる画像処理装置１００における画像中の特徴点を検出する画像処理方法について説明する。なお、図３は、本実施形態にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。図４は、１次微分値を算出するためのフィルタの一例を示す説明図であって、（ａ）は第１の方向に対するフィルタを、（ｂ）は第２の方向におけるフィルタを示す。図５は、２次微分値を算出するためのフィルタの一例を示す説明図である。図６は、１次微分のパワーＰ１および２次微分のパワーＰ２と注目画素の状態との関係を示す説明図であって、（ａ）は平坦部、（ｂ）はエッジ部、（ｃ）はコーナー部を示す。

本実施形態にかかる画像処理方法は、図３に示すように、まず、画像中の注目画素に対して周辺領域の１次微分値を算出し、１次微分値の大きさであるパワーＰ１を算出する（ステップＳ１１０）。一の注目画素の周辺領域には、９つの画素が存在する。ステップＳ１１０では、画像入力部１１０から入力された画像中の注目画素から周辺領域への輝度変化の大きさが算出される。入力された画像Ｉの１次微分値のｘ成分ｇ_ｘおよびｙ成分ｇ_ｙは、例えば図４（ａ）に示すｘ方向（第１の方向）のフィルタＧ_ｘおよび図４（ｂ）に示すｙ方向（第２の方向）のフィルタＧ_ｙを用いて、下記の数式１および数式２から算出することができる。

１次微分値の各成分が算出されると、下記数式３から１次微分値のパワーＰ１が算出される。

次いで、１次微分値の角度θを算出する（ステップＳ１２０）。ステップＳ１２０では、画像中の注目画素から周辺領域への輝度変化の大きい方向が算出される。１次微分値の角度θは、下記数式４から算出される。

さらに、２次微分値を算出する（ステップＳ１３０）。ステップＳ１３０では、ステップＳ１１０にて算出した１次微分値に対する変曲点を算出する。本実施形態では、１次微分値に対して略９０°（２／π）だけずれた方向に対して値を算出する。このとき、２次微分値の大きさＰ２は、例えば図５に示すフィルタＬを用いて下記数式５〜７から算出することができる。

その後、特徴点であるコーナー部１４６を検出する（ステップＳ１４０）。ここで、図６に基づいて、画像中に存在する平坦部、エッジ部、コーナー部と、１次微分のパワーＰ１および２次微分のパワーＰ２との関係について説明する。まず、図６（ａ）に示す平坦部の場合には、輝度変化がないため、１次微分のパワーＰ１および２次微分のパワーＰ２がともに小さくなる。次に、図６（ｂ）に示すエッジ部１４４の場合には、例えば暗部から明部への輝度変化により１次微分のパワーＰ１は大きくなるが、１次微分の方向に対して垂直な方向における２次微分のパワーＰ２は小さくなる。そして、図６（ｃ）に示すコーナー部１４６の場合には、１次微分のパワーＰ１および２次微分のパワーＰ２がともに大きくなる。すなわち、コーナー部１４６を特徴点として検出するには、１次微分のパワーＰ１および２次微分のパワーＰ２がともに大きい注目画素を抽出すればよい。

そこで、１次微分のパワーＰ１および２次微分のパワーＰ２から特徴点らしさを求める関数をｆ（Ｐ１、Ｐ２）とした場合、Ｐ１およびＰ２がともに大きくなったときに出力値が大きく（あるいは小さく）なるように関数ｆ（Ｐ１、Ｐ２）を設計する。例えば、下記数式８または数式９のように関数ｆ（Ｐ１、Ｐ２）を設計することができる。

なお、数式９においてｍ、ｎは定数であり、ｆ（Ｐ１、Ｐ２）の出力値はＰ１およびＰ２の重み付けによって決定される。このような関数ｆ（Ｐ１、Ｐ２）により特徴点らしさを検出することができる。さらに、関数ｆ（Ｐ１、Ｐ２）の出力値に対して、例えば所定の値以上であれば特徴点であると判定する閾値処理や極大値処理を行うことにより、コーナー部１４６を検出することができる。

以上、本実施形態にかかる画像中の特徴点を検出する画像処理方法について説明した。かかる画像処理方法によれば、注目画素の周辺領域に対する１次微分と２次微分との演算結果を組み合わせることにより、特徴点らしさを検出することができる。このように、簡単な処理により特徴点らしさを検出できるので演算量が少なく、かつ高性能に検出することができる。

（第２の実施形態）
次に、図７〜図１０に基づいて、本発明の第２の実施形態にかかる画像中の特徴点を検出する画像処理方法について説明する。本実施形態にかかる画像処理方法は、第１の実施形態の画像処理装置１００により行うことができるが、第１の実施形態と比較して演算量をさらに軽減することが可能である。そこで、以下では、本実施形態にかかる画像処理方法について説明する。なお、図７は、本実施形態にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。図８は、本実施形態にかかる１次微分値を算出するためのフィルタの一例を示す説明図である。図９は、２次微分値を算出するためのフィルタの一例を示す説明図である。図１０は、２次微分値を算出するためのフィルタの別の例を示す説明図である。

本実施形態にかかる画像処理方法は、まず、図７に示すように、画像中の注目画素に対して周辺領域の１次微分値を算出し、１次微分値の大きさであるパワーＰ１および角度θを算出する（ステップＳ２１０）。ステップＳ２１０では、画像入力部１１０から入力された画像中の注目画素から周辺領域への輝度変化の大きさおよび方向が算出される。このとき、例えば図８（ａ）〜（ｄ）に示すような４つの方向を有するフィルタを用いて、第１の実施形態と同様、１次微分値を算出し、１次微分のパワーＰ１を算出する。

本実施形態で用いるフィルタは、図８（ａ）に示すｘ方向（第１の方向）、図８（ｂ）に示すｙ方向（第２の方向）、図８（ｃ）に示す第３の方向（図８（ａ）を時計回りに約４５°回転させた方向）、そして図８（ｄ）に示す第４の方向（図８（ｂ）を時計回りに約４５°回転させた方向）についてのものである。これらは角度が４５°ずつ異なるフィルタであり、注目画素１４２に対して周辺領域の一次微分値の大きさを４５°ごとに算出することができる。このとき、各フィルタを用いて算出された４つの１次微分のパワーＰ１のうち、最も大きい値を持つフィルタの方向、すなわち輝度変化の最も大きい方向を１次微分の方向として決定する。このように、ステップＳ２１０では、１次微分のパワーおよび方向を同時に決定することができる。

次いで、２次微分のパワーＰ２を算出する（ステップＳ２２０）。ステップＳ２２０では、ステップＳ２１０にて算出した１次微分値に対する変曲点を算出する。本実施形態では、１次微分値に対して略９０°（２／π）だけずれた方向に対して値を算出する。２次微分値の大きさＰ２は、例えば図９に示すフィルタを用いて、第１の実施形態と同様に算出することができる。図９には、図９（ａ）に示すｘ方向（第１の方向）のフィルタ、図９（ｂ）に示すｙ方向（第２の方向）のフィルタ、図９（ｃ）に示す第３の方向（図９（ａ）を時計回りに約４５°回転させた方向）のフィルタ、そして図９（ｄ）に示す第４の方向（図９（ｂ）を時計回りに約４５°回転させた方向）のフィルタが記載されている。ステップＳ２２０では、ステップＳ２１０にて算出された１次微分値の方向に対して垂直なフィルタを図９（ａ）〜（ｄ）から選択し、２次微分値を算出することができる。

なお、ステップＳ２２０で用いるフィルタは、例えば図１０のように設計することもできる。図１０（ａ）〜（ｄ）に示された第１〜第４の方向のフィルタから、１次微分値の方向に対して垂直なフィルタを選択肢、２次微分値を算出してもよい。

その後、特徴点であるコーナー部１４６を検出する（ステップＳ２３０）。特徴点の検出は、第１の実施形態のステップＳ１４０と同様、まず、例えば数式８または数式９を用いて１次微分のパワーＰ１および２次微分のパワーＰ２から特徴点らしさを求める。そして、その出力値に対して閾値処理や極大値処理を行うことにより、コーナー部１４６を検出することができる。

以上、本実施形態にかかる画像中の特徴点を検出する画像処理方法について説明した。かかる画像処理方法によれば、注目画素の周辺領域に対する１次微分と２次微分との演算結果を組み合わせることにより、特徴点らしさを検出することができる。このように、簡単な処理であることに加え、１次微分の大きさと角度を同時に算出できるので、演算量をより軽減することができ、かつ高性能に特徴点を検出することができる。

（第３の実施形態）
次に、図１１に基づいて、本発明の第３の実施形態にかかる画像処理方法について説明する。本実施形態の画像処理方法は、第１の実施形態の画像処理装置１００により行うことができ、第１の実施形態にかかる画像処理方法に加えて、特徴点がエッジ部１４４であるか、あるいはコーナー部１４６であるかの判定を行うことができる。以下では、本実施形態にかかる画像処理方法の特徴的部分について詳細に説明し、第１の実施形態と同一の処理については詳細な説明を省略する。なお、図１１は、本実施形態にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。

本実施形態にかかる画像処理方法は、図１１に示すように、まず、画像中の注目画素に対して周辺領域の１次微分値を算出し、１次微分値の大きさであるパワーＰ１を算出する（ステップＳ３１０）。ステップＳ３１０では、画像入力部１１０から入力された画像中の注目画素から周辺領域への輝度変化の大きさが算出される。入力された画像Ｉの１次微分値のｘ成分ｇ_ｘおよびｙ成分ｇ_ｙを、例えば図４に示すフィルタを用いて、上記数式１および数式２から算出する。そして、算出された１次微分値の各成分から、上記数式３を用いて１次微分値のパワーＰ１を算出する。

次いで、１次微分値の角度θを算出する（ステップＳ３２０）。ステップＳ３２０では、画像中の注目画素から周辺領域への輝度変化の大きい方向が算出される。１次微分値の角度θは、上記数式４から算出される。

さらに、２次微分値を算出する（ステップＳ３３０）。ステップＳ３３０では、ステップＳ３１０にて算出した１次微分値に対する変曲点を算出する。本実施形態では、１次微分値に対して略９０°（２／π）だけずれた方向に対して値を算出する。このとき、２次微分値の大きさＰ２は、例えば図５に示すフィルタＬを用いて上記数式５〜７から算出することができる。

その後、特徴点であるコーナー部１４６の有無を判定する（ステップＳ３４０）。図６（ｂ）および（ｃ）に示すように、エッジ部１４４とコーナー部１４６との違いは２次微分のパワーＰ２の大きさにある。すなわち、２次微分のパワーＰ２が大きければコーナー部１４６であり、小さければエッジ部１４４と判定できる。例えば、下記数式１０に示す関数ｚ（Ｐ１、Ｐ２）からコーナー部の有無を判定することができる。

ここで、ｋは定数である。すなわち、関数ｚ（Ｐ１、Ｐ２）は、２次微分のパワーＰ２の定数倍が１次微分のパワーＰ１よりも大きい場合にコーナー部１４６と判定し、値１を出力する。このように、定数ｋを用いてパワーＰ２がパワーＰ１と比較して大きいか否かの判定を行うことにより、エッジ部１４４であるかコーナー部１４６であるかを判定することができる。

そして、ステップＳ３４０の出力結果に基づいて、コーナー部１４６を検出する（ステップＳ３５０）。例えば、関数ｚ（Ｐ１、Ｐ２）の出力値が０であった場合にはエッジ部１４４であると判定し、関数ｚ（Ｐ１、Ｐ２）の出力値が１であった場合にはコーナー部１４６であると判定する。コーナー部１４６と判定された場合には、画像中にコーナー部１４６が存在するとして、その情報を出力部１３０から出力する。

以上、本実施形態にかかる画像中の特徴点を検出する画像処理方法について説明した。かかる画像処理方法によれば、注目画素の周辺領域に対する１次微分と２次微分との演算結果を組み合わせることにより、特徴点らしさを検出することができる。このように、簡単な処理により特徴点らしさを検出できるので演算量が少なく、かつ高性能に検出することができる。また、本実施形態の画像処理方法では、コーナー部１４６の有無を判定することにより、特徴点としてコーナー部１４６を検出することが可能となる。

なお、本実施形態のステップＳ３１０〜Ｓ３３０の処理は第１の実施形態のステップＳ１１０〜Ｓ１３０の処理と同一としたが、第２の実施形態の画像処理方法におけるステップＳ２１０およびＳ２２０を用いて１次微分のパワーＰ１および方向と２次微分のパワーＰ２を算出することもできる。この場合、１次微分の大きさと角度を同時に算出できるので、演算量をより軽減することができる。

以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について詳細に説明したが、本発明はかかる例に限定されない。本発明の属する技術の分野における通常の知識を有する者であれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。

例えば、上記実施形態では、２次微分値は１次微分値の方向に対して垂直となるフィルタを用いて算出したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、１次微分値の方向に対して鋭角な方向のフィルタであってもよい。

また、上記第２の実施形態では、１次微分値を算出する際のフィルタを４５°ずつ方向が異なるように設計したが、本発明はかかる例に限定されない。例えば、１次微分値の方向をより細かい間隔（例えば３０°）で検出したい場合には、そのようなフィルタを設計すればよい。

本発明の第１の実施形態にかかる画像処理装置の構成を示すブロック図である。（ａ）は画像中の平坦部を、（ｂ）は画像中のエッジ部を、（ｃ）は画像中のコーナー部を示す説明図である。同実施形態にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。１次微分値を算出するためのフィルタの一例を示す説明図であって、（ａ）は第１の方向に対するフィルタを、（ｂ）は第２の方向におけるフィルタを示す。２次微分値を算出するためのフィルタの一例を示す説明図である。１次微分のパワーＰ１および２次微分のパワーＰ２と注目画素の状態との関係を示す説明図であって、（ａ）は平坦部、（ｂ）はエッジ部、（ｃ）はコーナー部を示す。本発明の第２の実施形態にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。１次微分値を算出するためのフィルタの一例を示す説明図であって、（ａ）は第１の方向に対するフィルタを、（ｂ）は第２の方向におけるフィルタを、（ｃ）は第３の方向に対するフィルタを、（ｄ）は第４の方向におけるフィルタを示す。２次微分値を算出するためのフィルタの一例を示す説明図であって、（ａ）は第１の方向に対するフィルタを、（ｂ）は第２の方向におけるフィルタを、（ｃ）は第３の方向に対するフィルタを、（ｄ）は第４の方向におけるフィルタを示す。２次微分値を算出するためのフィルタの別の例を示す説明図であって、（ａ）は第１の方向に対するフィルタを、（ｂ）は第２の方向におけるフィルタを、（ｃ）は第３の方向に対するフィルタを、（ｄ）は第４の方向におけるフィルタを示す。本発明の第３の実施形態にかかる画像処理方法を示すフローチャートである。

符号の説明

１００画像処理装置
１１０画像入力部
１２０特徴点検出部
１２２１次微分値算出部
１２４２次微分値算出部
１２６検出部
１３０出力部
１４０画像
１４２注目画素
１４４エッジ部
１４６コーナー部
２００撮像装置

Claims

画像が入力される画像入力部と、
前記入力された画像の特徴点を検出する特徴点検出部と、
を備え、
前記特徴点検出部は、
前記画像における任意の一の画素である注目画素の周辺領域における輝度値の１次微分値の大きさおよび方向を算出する１次微分値算出部と、
前記１次微分値の方向に対して直交する方向における２次微分値を算出する２次微分値算出部と、
前記１次微分値および前記２次微分値に基づいて前記特徴点を検出する検出部と、
を備えることを特徴とする、画像処理装置。
前記１次微分値算出部により算出された前記１次微分値の方向は、前記注目画素から周辺領域への輝度変化が大きくなる方向を表すことを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
前記検出部は、前記１次微分値および前記２次微分値がともに大きくなる画素を特徴点として検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。
前記検出部は、前記画像に存在するコーナー部を前記特徴点として検出することを特徴とする、請求項３に記載の画像処理装置。
前記検出部は、前記注目画素の周辺領域における輝度値の前記１次微分値および前記２次微分値の比に基づいて、前記特徴点の有無を判定することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
画像の特徴点を検出可能な画像処理装置を用いた画像処理方法であって、
前記画像における任意の一の画素である注目画素の周辺領域における輝度値の１次微分値の大きさおよび方向を、１次微分値算出部により算出する１次微分値算出ステップと、
前記１次微分値の方向に対して直交する方向における２次微分値を、２次微分値算出部により算出する２次微分値算出ステップと、
前記１次微分値および前記２次微分値に基づいて、検出部により前記特徴点を検出する検出ステップと、
を含むことを特徴とする、画像処理方法。
コンピュータをして、
画像における任意の一の画素である注目画素の周辺領域における輝度値の１次微分値の大きさおよび方向を算出する１次微分値算出手段と、
前記１次微分値の方向に対して直交する方向における２次微分値を算出する２次微分値算出手段と、
前記１次微分値および前記２次微分値に基づいて前記特徴点を検出する検出手段と、
を備えることを特徴とする画像の特徴点を検出可能な画像処理装置として機能させるためのコンピュータプログラム。