JP4563740B2 - 画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラム。 - Google Patents

Description

本発明は、照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムに関し、特に、入力画像とテンプレート画像との照合を効率的におこなって照合率を向上させることができる画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムに関する。

従来、入金された貨幣をＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等で撮影した入力画像と、あらかじめ登録されているテンプレート画像とを照合し、かかる貨幣の真偽を判定する画像照合装置が知られている。

たとえば、特許文献１には、硬貨の入力画像と硬貨のテンプレート画像とを対比して相関値を算出し、対比対象となる全体画像のうち所定面積以上の部分において、かかる相関値が閾値を超えている場合には、入力画像に係る硬貨を真正硬貨と判定する画像照合技術が開示されている。

特開２００３−１８７２８９号公報

しかしながら、この従来技術を用いた場合、閾値を超えた相関値のみを用いて画像照合をおこなうので、たとえば、入力画像とテンプレート画像との照合時の画像のずれや画像変換にともなうノイズの発生などにより、相関値が相対的に低い値をとった場合には、入力された硬貨が真正硬貨であるにもかかわらず偽造硬貨と判定してしまい、画像照合の照合率を向上させることが困難であるという問題があった。

なお、かかる問題点は、硬貨の画像照合においてのみ発生する問題ではなく、たとえば、紙幣の画像照合や、ＦＡ（Factory Automation）などにおける部品や製品の画像照合においても同様に発生する問題である。

この発明は、上記課題（問題点）に鑑みてなされたものであり、貨幣や貨幣以外の物品の画像照合精度を高め、画像照合の照合率を向上させることができる画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、本発明は、照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合装置にであって、前記入力画像および前記テンプレート画像から相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離手段と、前記テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離手段と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせにより複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成手段と、前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定手段とを備えたことを特徴とする。

また、本発明は、前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像とを生成することを特徴とする。

また、本発明は、前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする。

また、本発明は、前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像と、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする。

また、本発明は、前記正負分離相関画像生成手段は、前記負相関値画像を用いて生成される負領域画像内の注目画素と、前記正相関値画像を用いて生成される正領域画像内の該注目画素に対応する対応画素の周囲画素とを対比して、少なくとも一つの該周囲画素の画素値が該注目画素の画素値よりも大きい場合には、該注目画素を該対応画素に移動する膨張処理をおこなうことを特徴とする。

また、本発明は、前記入力画像および前記テンプレート画像は、エッジ抽出オペレータを用いたエッジ抽出処理により画像変換されたエッジ画像であることを特徴とする。

また、本発明は、前記エッジ画像は、抽出されたエッジのエッジ強度を正規化した正規化エッジ画像であることを特徴とする。

また、本発明は、前記テンプレート画像は、前記照合対象物の各個体についての画像を平均した平均画像であることを特徴とする。

また、本発明は、前記相関値画像は、前記入力画像または前記テンプレート画像の画素ごとの相関値を正規化した正規化相関値を画素値とする画像であることを特徴とする。

また、本発明は、前記照合判定手段は、前記正負分離相関画像をブロック分割して各ブロック内の画素値の総和をブロック値として算出し、該ブロック値と重み係数との積を全ての前記正負分離相関画像について加算することにより照合値を算出して照合判定をおこなうことを特徴とする。

また、本発明は、前記照合判定手段は、線形判別分析により前記重み係数の値を算出することを特徴とする。

また、本発明は、前記照合対象物は貨幣であることを特徴とする。

また、本発明は、照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合方法において、前記入力画像および前記テンプレート画像から相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離工程と、前記テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせにより複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成工程と、前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定工程とを含んだことを特徴とする。

また、本発明は、照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記入力画像および前記テンプレート画像から相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離工程と、前記テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせにより複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成工程と、前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定工程とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、入力画像およびテンプレート画像から相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正相関値画像と負相関値画像とに分離し、テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせにより複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像とテンプレート画像との相関が高い部分のみならず、相関が低い部分の相関値も用いるとともに、テンプレート画像の特徴部分のみならず、背景部分も用いて画像照合をおこなうことにより、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、正相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、負相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像とを生成するよう構成したので、特徴が出るべき部分に特徴が出ている領域画像と特徴が出るべき部分に特徴が出ていない領域画像とを用いて画像照合をおこなうことにより、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、正相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、負相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成するよう構成したので、背景があるべき部分に背景がある領域画像と背景があるべき部分に背景がない領域画像とを用いて画像照合をおこなうことにより、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、正相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、負相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像と、正相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、負相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成するよう構成したので、特徴が出るべき部分に特徴が出ている領域画像と、特徴が出るべき部分に特徴が出ていない領域画像と、背景があるべき部分に背景がある領域画像と、背景があるべき部分に背景がない領域画像とを用いて画像照合をおこなうことにより、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができる
という効果を奏する。

また、本発明によれば、負相関値画像を用いて生成される負領域画像内の注目画素と、正相関値画像を用いて生成される正領域画像内の該注目画素に対応する対応画素の周囲画素とを対比して、少なくとも一つの該周囲画素の画素値が該注目画素の画素値よりも大きい場合には、該注目画素を該対応画素に移動する膨張処理をおこなうよう構成したので、相関値算出にともなう孤立点の影響を排除して、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、入力画像およびテンプレート画像は、エッジ抽出オペレータを用いたエッジ抽出処理により画像変換されたエッジ画像であるよう構成したので、抽出された各画像の特徴部分を対比することにより、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、エッジ画像は、抽出されたエッジのエッジ強度を正規化した正規化エッジ画像であるよう構成したので、照合対象物の個体差の影響を排除して、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、テンプレート画像は、前記照合対象物の各個体についての画像を平均した平均画像であるよう構成したので、照合対象物の個体に固有の模様がある場合であっても、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、相関値画像は、入力画像またはテンプレート画像の画素ごとの相関値を正規化した正規化相関値を画素値とする画像であるよう構成したので、相関値のばらつきを抑えて、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、照合判定手段は、正負分離相関画像をブロック分割して各ブロック内の画素値の総和をブロック値として算出し、該ブロック値と重み係数との積を全ての正負分離相関画像について加算することにより照合値を算出して照合判定をおこなうよう構成したので、特徴が出やすい領域の重みと特徴が出にくい領域の重みを調整することができるとともに、算出手順の簡素化により、効率的な画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、照合判定手段は、線形判別分析により前記重み係数の値を算出するよう構成したので、学習サンプルに基づいた適正な重み係数を得ることができるので、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、照合対象物は貨幣であるよう構成したので、貨幣の照合に関し、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、入力画像およびテンプレート画像から相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正相関値画像と負相関値画像とに分離し、テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせにより複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像とテンプレート画像との相関が高い部分のみならず、相関が低い部分の相関値も用いるとともに、テンプレート画像の特徴部分のみならず、背景部分も用いて画像照合処理をおこなうことにより、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

また、本発明によれば、入力画像およびテンプレート画像から相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正相関値画像と負相関値画像とに分離し、テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かにより正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせにより複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像とテンプレート画像との相関が高い部分のみならず、相関が低い部分の相関値も用いるとともに、テンプレート画像の特徴部分のみならず、背景部分も用いて画像照合処理をおこなうことにより、精度の高い画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、本発明に係る画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムの好適な実施例を説明する。なお、以下では、硬貨の画像を用いた画像照合の場合について説明する。

図１は、本実施例に係る画像照合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、この画像照合装置１は、画像入力部１０と、画像切出部２０と、エッジ抽出部３０と、マッチング処理部４０と、登録画像記憶部５０と、正負分離相関判定部１００とを備えており、かかる正負分離相関判定部１００は、正規化相関値算出部１１０と、正負分離相関画像生成部１２０と、膨張処理部１３０と、照合値算出部１４０とを備えている。

画像入力部１０は、照合対象となる硬貨の入力画像を装置内に取り込むための入力部であり、入力された画像を画像切出部２０に出力する。具体的には、画像入力部１０は、入力画像を所定数の画素の集合体として取り扱う。たとえば、入力画像を２５６階調の濃度値をもつグレースケール画像として認識し、所定の大きさの矩形画像として画像切出部に出力する。

画像切出部２０は、画像入力部１０からかかる矩形画像を取得し、硬貨画像に外接する正方形の領域内の画像のみを切り出して、切り出した画像をエッジ抽出部３０に出力する。

図２は、この画像切出部２０の処理概要を説明するための説明図である。同図に示すように、画像切出部２０は、画像入力部１０から取得した入力画像１１を水平方向に走査して全画素の濃度値を累積し、水平方向射影２１を生成する。また、入力画像１１を垂直方向に走査して、同様の手順で垂直方向射影２２を生成する。そして、画像切出部２０は、水平方向射影２１および垂直方向射影２２を走査し、累積した濃度値の立上り座標と立下り座標を算出する。そして、同図の４本の破線で示したように、算出された各座標に囲まれた領域を切出画像２３として切り出し、この切出画像２３をエッジ抽出部３０に出力する。

図１の説明に戻り、エッジ抽出部３０について説明する。エッジ抽出部３０は、画像切出部２０から切出画像２３を取得し、切出画像２３の明るさや色合いなどの個体差に基づく影響を避けるために、切出画像２３の濃度変化（エッジ強度）を算出する。また、算出したエッジ強度のばらつきを抑えるために、エッジ強度の正規化をおこなう。具体的には、切出画像２３に対してＳｏｂｅｌオペレータを用いたエッジ抽出処理をおこなうことによりエッジ強度を算出し、算出結果を正規化する。なお、本実施例においては、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いることとしたが、Ｒｏｂｅｒｔｓオペレータなどを用いてエッジ抽出をおこなうこともできる。

図３は、Ｓｏｂｅｌオペレータを説明するための説明図である。同図に示すように、エッジ抽出部３０は、水平方向エッジ算出用３０ａおよび垂直方向エッジ算出用３０ｂの二つのＳｏｂｅｌオペレータを用いてエッジ強度の算出をおこなう。具体的には、切出画像２３の全画素について、各Ｓｏｂｅｌオペレータ（３０ａおよび３０ｂ）を走査し、水平方向エッジ算出結果Ｇｘおよび垂直方向エッジ算出結果Ｇｙを取得する。そして、各画素におけるエッジ強度（Ｇ）を算出したうえで、かかるエッジ強度を正規化（Ｅ）する。

式（１）に示すように、各画素におけるエッジ強度（Ｇ）は、水平方向エッジ算出結果Ｇｘの絶対値と垂直方向エッジ算出結果Ｇｙの絶対値との和としてあらわされる。また、式（２）に示すように、各画素における正規化エッジ強度（Ｅ）は、硬貨の種別毎に所定の値が設定される定数ｃとエッジ強度（Ｇ）との積を、全画素にわたるエッジ強度（Ｇ）の総和で除したものとなる。

このように、エッジ強度の正規化をおこなうことで、エッジが出やすい新貨と、エッジが出にくい流通貨との間で、エッジ強度のばらつきが発生することを抑えることができるので、硬貨の新旧にかかわらず、種々の硬貨の照合を精度良くおこなうことができる。

図４は、エッジ抽出部３０によりおこなわれるエッジ抽出処理（画像変換処理）の概要を説明するための説明図である。同図に示すように、切出画像２３は、Ｓｏｂｅｌオペレータを用いたエッジ強度算出処理により、エッジ抽出画像３１に画像変換される。そして、エッジ抽出画像３１は、式（１）および式（２）を用いたエッジ強度正規化処理により、エッジ正規化画像３２に画像変換される。エッジ抽出部３０は、このエッジ正規化画像３２をマッチング処理部４０に出力する。

同図に示したエッジ抽出画像３１の各画素値は、たとえば、０〜２５５の値をとり、０が黒に対応し、２５５が白に対応したグレースケール値をとる。同図のエッジ抽出画像３１において、白い部分が抽出されたエッジ部分であり、黒い部分が背景部分である。また、エッジ正規化画像３２の各画素値は、たとえば、０〜２５５の値をとり、０が黒に対応し、２５５が白に対応したグレースケール値をとる。なお、同図のエッジ正規化画像において、白い部分がエッジ部分に相当し、黒い部分が背景に相当する点はエッジ抽出画像３１と同様である。

図１の説明に戻って、マッチング処理部４０について説明する。マッチング処理部４０は、エッジ抽出部３０からエッジ正規化画像３２を取得し、登録画像記憶部５０に記憶されているテンプレート画像との照合処理をおこなう。具体的には、テンプレート画像を所定の角度ずつ回転させ、各回転角におけるテンプレート画像とエッジ正規化画像３２との一致度（Ｍ）が最大となる回転角（φ）を取得する。かかる一致度（Ｍ）は、

により算出する。

式（３）に示すように、各回転角（φ）における一致度Ｍ（φ）は、角度φ回転させたテンプレート画像の各画素の濃度値ｔφ（ｘ，ｙ）と、エッジ正規化画像３２の各画素の濃度値ｓ（ｘ，ｙ）との積を全画素にわたり総和したしたものとなる。

図５は、マッチング処理部４０のマッチング判定の概要を説明するための説明図である。同図に示すように、Ｍ（φ）の値は、ある回転角において最大値をもつ山型のグラフとなる。マッチング処理部４０は、かかるＭ（φ）が最大（山型の頂点部分）となるφの値を取得し、登録画像記憶部５０に記憶していたテンプレート画像を角度φ回転させる。そして、エッジ正規化画像３２および回転済のテンプレート画像を正負分離相関判定部１００に出力する。

図６は、マッチング処理部４０から正負分離相関判定部１００に出力される、エッジ正規化処理済画像および回転済テンプレート画像の画像例を説明するための説明図である。同図では、１０円硬貨の表面の画像が画像照合装置１に入力された場合の画像例を示している。すなわち、切出画像２４に、上述したエッジ正規化処理を施すとエッジ正規化画像３３が生成され、上述したマッチング処理によりテンプレート画像を回転させることにより回転済のテンプレート画像５１が生成される。以降の説明においては、エッジ正規化画像（裏面）３２のかわりに、かかるエッジ正規化画像（表面）３３を用いることとする。

なお、マッチング処理部４０は、テンプレート画像を回転させることにより、一致度が最大となる回転角を取得すると説明したが、テンプレート画像は回転させず、エッジ正規化画像３２を回転させることにより、一致度が最大となる回転角を取得するようにしてもよい。

図１の説明に戻り、登録画像記憶部５０について説明する。登録画像記憶部５０は、あらかじめ登録された各種硬貨に対応した複数のテンプレート画像を記憶し、マッチング処理部４０に、これらのテンプレート画像を提供する。かかるテンプレート画像には、硬貨の個体差によるばらつきを抑えるため、同一種類の硬貨の画像を複数合成した平均画像を用いる。かかる平均画像を用いることにより、製造年などの各硬貨に固有の凹凸パターン部分と、テンプレート画像の対応部分との相関値は、平均画像（平均値）についての相関値となるため照合時の影響が出にくくなる。すなわち、真正硬貨であるにもかかわらず、製造年が異なることにより偽造硬貨であると判定することを防止することができる。

かかるテンプレート画像は、エッジ正規化処理を施した入力画像と照合させるため、入力画像と同様にエッジ正規化処理が施された後に、登録記憶部５０に登録される。また、登録記憶部５０には、各金種の表面および裏面の平均画像にエッジ正規化処理が施された画像が複数登録される。

正負分離相関判定部１００は、マッチング処理部４０から、図６に示したエッジ正規化画像３３（以下「入力画像３３」と言う）および回転済テンプレート画像５１（以下「テンプレート画像５１」と言う）を取得し、これらの画像を照合することにより入力画像３３に係る硬貨が真正硬貨であるか否かの照合判定をおこない、かかる判定結果を出力する。

正規化相関値算出部１１０は、入力画像３３およびテンプレート画像５１の対応する画素毎の相関値を算出し、かかる相関値を正規化して正規化相関値画像を生成する。具体的には、座標値が（ｘ，ｙ）の各画素について、入力画像３３の濃度値ｓ（ｘ，ｙ）およびテンプレート画像５１の濃度値ｔ（ｘ，ｙ）を用いて、

により各画素の正規化相関値ｒ（ｘ，ｙ）を算出する。なお、式（４）に示す各画素における正規化相関値ｒ（ｘ，ｙ）は、たとえば、−１．０〜＋１．０の値をとる。また、式（４）中のｎは、画素数を示す。

そして、正規化相関値算出部１１０は、かかる正規化相関値画像の画素値が０以上か否かにより、正の正規化相関値画像（ｒ＋画像）と負の正規化相関値画像（ｒ−画像）とに分離する。また、テンプレート画像５１については、各画素値が所定の閾値（Ｔ_t）以上か否かにより、正のテンプレート画像（ｔ＋画像）と負のテンプレート画像（ｔ−画像）とに分離する。

なお、ｒ＋画像の画素値は、たとえば、０．０〜１．０の値をとり、ｒ−画像の画素値は、各画素値の絶対値をとることにより、たとえば、０．０〜１．０の値をとる。また、ｔ＋画像およびｔ−画像の画素値は、たとえば、０か１の二値をとる。すなわち、ｔ＋画像およびｔ−画像は、各正規化相関値画像の画像変換に用いられる画像マスクとしての役割を有する。

ここで、それぞれの画像の意味を説明すると、ｒ＋画像は照合対象となる画像間に相関がある（似ている）画素を示し、強い相関があれば、かかる画素は大きい値をとる。また、ｒ−画像は照合対象となる画像間に相関がない（似ていない）ことを示し、強い負の相関があれば、かかる画素は大きい値をとる。そして、ｔ＋画像はテンプレート画像のエッジ部分を示し、エッジ部分が１、背景部分が０の値をとる。また、ｔ−画像はテンプレート画像の背景部分（エッジでない部分）を示し、背景部分が１、エッジ部分が０の値をとる。

正負分離相関画像生成部１２０は、正規化相関値算出部１１０が生成した、ｒ＋画像、ｒ−画像、ｔ＋画像およびｔ−画像の組み合わせにより正負分離相関画像を生成する。具体的には、ｒ＋画像とｔ＋画像とからＡ＋領域画像を、ｒ−画像とｔ＋画像とからＡ−領域画像を、ｒ＋画像とｔ−画像とからＢ＋領域画像を、ｒ−画像とｔ−画像とからＢ−領域画像をそれぞれ生成する。

ここで、各領域画像の意味を説明する。図７は、かかる４つの領域を説明するための説明図である。同図に示すように、Ａ＋領域画像は、ｒ＋画像とｔ＋画像とを重ね合わせた領域画像であり、エッジ部分と相関があること、すなわち、エッジが出るべきところにエッジが出ていることを示し、特許請求の範囲における正特徴領域画像に対応する。Ａ−領域画像は、ｒ−画像とｔ＋画像とを重ね合わせ領域画像であり、エッジ部分と相関がないこと、すなわち、エッジが出るべきところにエッジが出ていないことを示し、特許請求の範囲における負特徴領域画像に対応する。Ｂ＋領域画像は、ｒ＋画像とｔ−画像とを重ね合わせた領域画像であり、背景部分と相関があること、すなわち、エッジが出るべきでないところにエッジが出ていないことを示し、特許請求の範囲における正背景領域画像に対応する。Ｂ−領域画像は、ｒ−画像とｔ−画像とを重ね合わせ領域画像であり、背景部分と相関がないこと、すなわち、エッジが出るべきでないところにエッジが出ていないことを示し、特許請求の範囲における負背景領域画像に対応する。

図１の説明に戻って、膨張処理部１３０について説明する。膨張処理部１３０は、所定の画像マスクを用いて、Ａ−領域画像の画素をＡ＋領域画像に移動させるとともに、Ｂ−領域画像の画素をＢ＋領域画像に移動させる。かかる膨張処理をおこなうのは、正規化相関値にはノイズ状に負の相関値をもつ孤立点があらわるためである。すなわち、かかる膨張処理をおこなうことにより、かかる孤立点の影響が照合値の判定結果におよぶことを抑えることができる。

照合値算出部１４０は、Ａ＋領域画像、Ａ−領域画像、Ｂ＋領域画像およびＢ−領域画像のそれぞれを、たとえば、水平方向に４つ、垂直方向に４つの計１６ブロックに分割し、

式（５）により、照合値（Ｚ）を求める。ここで、係数ａ_ij、ｂ_ij、ｃ_ijおよびｄ_ijは学習サンプルを用いて線形判別分析により最適解を求める。なお、各領域画像のブロック値であるＡ⁺ _ij、Ａ^- _ij、Ｂ⁺ _ijおよびＢ^- _ijは、各ブロック内の画素値の総和を示す。

そして、照合値算出部１４０は、かかる照合値（Ｚ）が閾値以上であれば、入力画像３３に係る硬貨は真正硬貨であると照合判定し、閾値より小さければ偽造硬貨であると照合判定したうえで、かかる判定結果を出力する。

以降では、図１に示した正負分離相関判定部１００の処理をさらに具体的に説明する。まず、正規化相関値算出部１１０がおこなう正規化相関値正負分離処理を、図８および図１１を用いて説明する。図８は、正規化相関値正負分離処理のフローチャートであり、図１１は、正負分離相関判定部１００における画像生成手順を説明するための説明図である。

図１１に示すように、正規化相関値算出部１１０は、まず、入力画像３３とテンプレート画像５１から正規化相関値画像１１１を生成する。そして、生成された正規化相関値画像１１１を入力として正規化相関値正負分離処理をおこない、かかる正規化相関値画像１１１を、正の相関値画像であるｒ＋画像１１１ａと、負の相関値画像であるｒ−画像１１１ｂとに分離する。

図８に示すように、正規化相関値正負分離処理においては、まず、正規化相関値画像１１１の始点画素に移動する（ステップＳ５０１）。かかる始点画素は、たとえば、ｘ＝０、ｙ＝０の画素である。そして、かかる画素の正規化相関値ｒ（ｘ，ｙ）を式（４）を用いて算出し（ステップＳ５０２）、算出したｒ（ｘ，ｙ）が０以上であれば（ステップＳ５０３肯定）、かかる画素値をｒ＋画像１１１ａの同一座標の画素値とする（ステップＳ５０４）。一方、算出したｒ（ｘ，ｙ）が０より小さければ（ステップＳ５０３否定）、かかる画素の画素値の絶対値を、ｒ−画像１１１ｂの同一座標の画素値とする（ステップＳ５０５）。

そして、正規化相関値画像１１１の全ての画素について未だ正負分離処理が完了していない場合には（ステップＳ５０６否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ５０７）、ステップＳ５０２以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について正負分離処理が終了した場合には（ステップＳ５０６肯定）、処理を終了する。かかる正規化相関値正負分離処理により、ｒ＋画像１１１ａおよびｒ−画像１１１ｂは、０．０〜１．０の画素値をとる画素を有する画像として生成される。なお、本実施例においては、ｒ−画像１１１ｂの画素の画素値は、０．０〜１．０の画素値をとるものとして説明するが、かかる画素値は、−１．０〜０．０の値をとることとしてもよい。

次に、正規化相関値算出部１１０がおこなうテンプレート画像正負分離処理を、図９および図１１を用いて説明する。図９は、テンプレート画像正負分離処理のフローチャートである。図１１に示したように、テンプレート画像正負分離処理では、テンプレート画像５１を、正のテンプレート画像であるｔ＋画像５１ａと、負のテンプレート画像であるｔ−画像５１ｂとに分離する処理をおこなう。

図９に示すように、テンプレート画像正負分離処理においては、まず、テンプレート画像５１の始点画素に移動する（ステップＳ６０１）。かかる始点画素は、たとえば、ｘ＝０、ｙ＝０の画素である。そして、かかる画素の濃度値が所定の閾値（Ｔ_t）以上であれば（ステップＳ６０２肯定）、ｔ＋画像５１ａの同一座標の画素値を１とする（ステップＳ６０３）。一方、かかる濃度値が所定の閾値（Ｔ_t）より小さければ（ステップＳ６０２否定）、ｔ−画像５１ｂの同一座標の画素値を１とする（ステップＳ６０４）。

そして、テンプレート画像５１の全ての画素について未だ正負分離処理が完了していない場合には（ステップＳ６０５否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ６０６）、ステップＳ６０２以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について正負分離処理が終了した場合には（ステップＳ６０５肯定）、処理を終了する。かかるテンプレート画像正負分離処理により、ｔ＋画像５１ａは、エッジ部分が１、背景部分が０の二値画像として生成され、ｔ−画像５１ｂは、エッジ部分が０、背景部分が１の二値画像として生成される。

次に、正負分離相関画像生成部１２０がおこなう正負分離相関画像生成処理を、図１０および図１１を用いて説明する。図１０は、正負分離相関画像生成処理のフローチャートである。

図１１に示したように、正負分離相関画像生成処理においては、正規化相関値算出部１１０において生成した、ｒ＋画像１１１ａ、ｒ−画像１１１ｂ、ｔ＋画像５１ａおよびｔ−画像５１ｂを入力画像として用いて、Ａ＋領域画像１２１、Ａ−領域画像１２２、Ｂ＋領域画像１２３およびＢ−領域画像１２４を生成する。

たとえば、ｒ＋画像１１１ａおよびｔ＋画像５１ａを入力画像として用いた場合、図１０に示すように、まず、それぞれの画像の始点画素に移動する（ステップＳ７０１）。そして、かかる画素におけるｔ＋画像５１ａの画素値が１である場合には（ステップＳ７０２肯定）、Ａ＋領域画像１２１の画素値をｒ＋画像１１１ａの画素値とする（ステップＳ７０３）。一方、かかる画素におけるｔ＋画像５１ａの画素値が１でない場合（すなわち、０である場合）には（ステップＳ７０２否定）、Ａ＋領域画像１２１の画素値を０とする（ステップＳ７０４）。

そして、全ての画素について領域画像生成処理が完了していない場合には（ステップＳ７０５否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ７０６）、ステップＳ７０２以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について領域画像生成処理が終了した場合には（ステップＳ７０５肯定）、Ａ＋領域画像１２１が生成されるので、処理を終了する。

同様に、ｒ−画像１１１ｂおよびｔ＋画像５１ａからＡ−領域画像１２２を、ｒ＋画像１１１ａおよびｔ−画像５１ｂからＢ＋領域画像１２３を、ｒ−画像１１１ｂおよびｔ−画像５１ｂからＢ−領域画像１２４を、それぞれ生成する。

次に、膨張処理部１３０がおこなう膨張処理を、図１２〜図１４を用いて説明する。図１２は、膨張処理において用いられる画像マスクを説明するための説明図であり、図１３は、膨張処理のフローチャートであり、図１４は、膨張処理により生成される画像を説明するための説明図である。

かかる膨張処理においては、負の領域画像（Ａ−領域画像１２２およびＢ−領域画像１２４）に含まれるノイズ状の孤立点（画素）を、正の領域画像（Ａ＋領域画像１２１およびＢ＋領域画像１２３）に移動する処理をおこなう。かかる処理をおこなうことで、照合値の精度を高めることができる。

図１２に示すように、かかる膨張処理においては、正領域画像マスク１３０ａおよび負領域画像マスク１３０ｂ２枚の画像マスクを用いる。各画像マスクは、Ｐ５およびＭ５と、これらの領域を取り囲む８つの領域を有する。たとえば、Ａ−領域画像１２２からＡ＋領域画像１２１への膨張処理をおこなう場合には、負領域画像マスク１３０ｂのＭ５をＡ−領域画像１２２の注目画素に合わせ、正領域画像マスク１３０ａのＰ５を注目画素に対応する画素にあわせる。そして、Ｍ５の画素値と、Ｐ１〜Ｐ９の画素値とを順次比較して膨張処理をおこなう。

次に、Ａ−領域画像１２２からＡ＋領域画像１２１への膨張処理をおこなう場合を例ににして、かかる膨張処理の処理手順を、図１３を用いて説明する。まず、それぞれの画像（１２１および１２２）の始点画素に移動する（ステップＳ８０１）。かかる始点画素は、たとえば、ｘ＝０、ｙ＝０の画素である。そして、正領域マスク１３０ａの９つの領域（Ｐ１〜Ｐ９）を順次切替えるために、ｎに１を設定する（ステップＳ８０２）。すなわち、ステップＳ８０２が完了した時点においては、対象となる正領域画像マスク１３０ａの領域はＰ１となる。

そして、Ｐｎの値とＭ５の値を比較して、Ｐ１の値がＭ５の値よりも大きい場合には（ステップＳ８０３肯定）、Ｐ５の値をＭ５で置き換えＭ５の値を０に設定する（ステップＳ８０５）。すなわち、Ｍ５の画素をＰ５の画素に移動する。一方、Ｐｎの値がＭ５の値以下である場合には（ステップＳ８０３否定）、ｎの値に１を加算して（ステップＳ８０４）、ｎの値が９以下の場合には（ステップＳ８０６否定）、再度ステップ８０３をおこなう。

このように、Ｐ１〜Ｐ９の値のうち一つでもＭ５の値より大きいものがあれば、Ｍ５の画素をＰ５に移動する。一方、Ｐ１〜Ｐ９の値のいずれもがＭ５の値以下である場合には（ステップＳ８０６肯定）、画素の移動をおこなわない。

そして、Ａ−領域画像１２２のすべての画素について処理が終了していない場合には（ステップＳ８０７否定）、次の注目画素に移動して（ステップＳ８０８）、ステップＳ８０２以降の処理をおこなう。一方、Ａ−領域画像１２２のすべての画素について処理が終了した場合には（ステップＳ８０７肯定）、かかる膨張処理を終了する。

図１４に示したように、かかる膨張処理により、Ａ＋領域画像１２１、Ａ−領域画像１２２、Ｂ＋領域画像１２３およびＢ−領域画像１２４は、それぞれ、膨張済Ａ＋領域画像１３１、膨張済Ａ−領域画像１３２、膨張済Ｂ＋領域画像１３３および膨張済Ｂ−領域画像１３４に画像変換される。なお、Ａ−領域画像１２２上の孤立点は、Ａ＋領域画像１２１に移動するので、膨張済Ａ＋領域画像１３１のエッジ部分は、Ａ＋領域画像１２１と比較して面積が増加している。一方、膨張済Ａ−領域画像１３２のエッジ部分は、Ａ−領域画像１２２と比較して面積が減少している。

次に、照合値算出部１４０がおこなう照合値算出処理を、図１５を用いて説明する。図１５は、膨張済領域画像（１３１〜１３４）のブロック分割について説明するための説明図である。照合値算出処理部１４０は、まず、同図に示すように、各膨張済領域画像（１３１〜１３４）を、水平方向に４つ、垂直方向に４つの計１６ブロックに分割し、Ａ＋領域画像ブロック１４１、Ａ−領域画像ブロック１４２、Ｂ＋領域画像ブロック１４３およびＢ−領域画像ブロック１４４を生成する。

そして、照合算出部１４０は、式（５）を用いて、照合値（Ｚ）の算出をおこなう。ここで、式（５）の各係数ａ_ij、ｂ_ij、ｃ_ijおよびｄ_ijは、学習サンプルを用いて線形判別分析などにより最適解を求めておくものとする。具体的には、硬貨の凹凸パターンのデザインの相違により、エッジが出やすい硬貨や出にくい硬貨が存在するので、これらの係数は、硬貨の種別ごとに異なる値をとることになる。これらの係数を学習サンプルにより最適化することで、精度の良い画像照合をおこなうことができる。

そして、照合値算出部１４０は、最適値が設定された、係数ａ_ij、ｂ_ij、ｃ_ijおよびｄ_ijと、各画像ブロック（１４１〜１４４）とを用いて照合値（Ｚ）を算出し、かかる照合値が閾値以上である場合には、真正硬貨であると判定し、閾値より小さい場合には偽造硬貨であると判定する。なお、本実施例においては、各画像を１６のブロックに分割する場合について説明したが、ブロック数は、任意の数とすることができる。

なお、式（５）において、係数ｃ_ijおよびｄ_ijを０に設定すれば、Ａ＋領域画像ブロック１４１およびＡ−領域画像ブロック１４２のみから照合値（Ｚ）を算出することができる。また、係数ａ_ijおよびｂ_ijを０に設定すれば、Ｂ＋領域画像ブロック１４３およびＢ−領域画像ブロック１４４のみから照合値（Ｚ）を算出することができる。

このように、照合算出部１４０は、硬貨の種別やハードウェアの能力に応じて、画像ブロック数や式（５）の各係数の値を調整することにより、効率良く画像照合をおこなうことができる。

なお、本実施例に係る照合算出部１４０では、各領域画像をブロック分割したうえで、式（５）により照合値（Ｚ）を算出するよう構成したが、これに限らず、他の方法により照合判定をおこなうよう構成することもできる。たとえば、多層ニューラルネットワーク、サポートベクトルマシン、二次識別関数等の他の方法を用いることとしてもよい。

以降では、正規化相関値画像１１１を正負分離する前に膨張処理をおこなう場合について、図１６〜図１８を用いて説明する。図１６は、かかる膨張処理による画像生成手順について説明した説明図であり、図１７は、かかる膨張処理に用いられる画像マスクを説明するための説明図であり、図１８は、かかる膨張処理のフローチャートである。

ところで、上述した膨張処理は、各領域画像（１２１〜１２４）の生成後に、負の領域画像（たとえば、Ａ−領域画像１２２）から正の領域画像（たとえば、Ａ＋領域画像１２１）に画素を移動していた。しかしながら、かかる膨張処理は、正負分離前の正規化相関値画像１１１と正負分離前のテンプレート画像５１を用いておこなうことができる。

図１６に示すように、正規化相関値算出部１１０は、まず、入力画像３３とテンプレート画像５１から正規化相関値画像１１１を生成する。そして、かかる膨張処理は、生成された正規化相関値画像１１１を入力として膨張処理をおこない、膨張済の正規化相関値画像１３５を生成する。そして、この膨張済の正規化相関値画像１３５は、膨張済のｒ＋画像１３５ａと膨張済のｒ−画像１３５ｂとに分離される。そして、膨張済のｒ＋画像１３５ａ、膨張済のｒ−画像１３５ｂ、ｔ＋画像５１ａおよびｔ−画像５１ｂを入力として、正負分離相関値画像生成部１２０の処理がおこなわれ、膨張済Ａ＋領域画像１３１、膨張済Ａ−領域画像１３２、膨張済Ｂ＋領域画像１３３および膨張済Ｂ−領域画像１３４が出力される。

図１７に示すように、かかる膨張処理においては、入力画像マスク１３０ｃおよびテンプレート画像マスク１３０ｄの２枚の画像マスクを用いる。各画像マスクは、Ｓ５およびＴ５と、これらの領域を取り囲む８つの領域を有する。たとえば、テンプレート画像５１と正規化相関値画像１１１とを用いて膨張処理をおこなう場合には、入力画像マスク１３０ｃのＳ５を正規化相関値画像の注目画素に合わせ、テンプレート画像マスク１３０ｄのＴ５を注目画素に対応する画素にあわせる。そして、Ｓ１〜Ｓ９およびＴ１〜Ｔ９の領域の画素値を参照し比較して膨張処理をおこなう。

かかる膨張処理の処理手順を、図１８を用いて説明する。まず、それぞれの画像（１１１および５１）の始点画素に移動する（ステップＳ９０１）。かかる始点画素は、たとえば、ｘ＝０、ｙ＝０の画素である。そして、Ｓ５の値が負の場合、すなわち、該当する画素の正規化相関値が負の場合には（ステップＳ９０２否定）、入力画像マスク１３０ｃの９つの領域（Ｓ１〜Ｓ９）およびテンプレート画像マスク１３０ｄの９つの領域（Ｔ１〜Ｔ９）を順次切替えるために、ｎに１を設定する（ステップＳ９０３）。

そして、Ｔｎの値が閾値（Ｔ_t）よりも大きい場合には（ステップＳ９０４肯定）、Ｓｎの値が０以上であるか否かを判定し（ステップＳ９０５）、Ｓｎの値が０以上であれば（ステップＳ９０５肯定）、かかるＳｎの値とＳ５の絶対値とを比較する（ステップＳ９０６）。そして、Ｓｎの値がＳ５の絶対値よりも大きければ（ステップＳ９０６肯定）、Ｓｎの値をＳ５の絶対値で置き換える（ステップＳ９０７）。

すなわち、Ｓ５の周辺のＳｎにおいて、Ｔｎの値が閾値（Ｔ_t）よりも大きく、かつ、Ｓｎの値が０以上であり、かつ、Ｓｎの値がＳ５の絶対値よりも大きい領域（Ｓｎ）が存在する場合には、かかるＳ５の画素が孤立点であると判定し、Ｓ５の値の絶対値をとってＳ５の値を反転させる。そして、正規化相関値画像１１１の全ての画素について膨張処理が終了していなければ（ステップＳ９１０否定）、注目画素に移動して（ステップＳ９１１）、ステップＳ９０２以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について膨張処理が終了した場合には（ステップＳ９１０肯定）、かかる膨張処理を終了する。

一方、Ｔｎの値が閾値（Ｔ_t）以下であるか（ステップＳ９０４否定）、Ｓｎの値が負であるか（ステップＳ９０５否定）、Ｓｎの値がＳ５の絶対値以下である（ステップＳ９０６否定）である場合には、ｎに１を加算し（ステップＳ９０８）、ｎが９以下であれば（ステップＳ９０９否定）、ステップＳ９０４以下の処理を繰り返す。一方、ｎが９よりも大きければ（ステップＳ９０９肯定）、ステップＳ９１０の処理をおこなう。

このように、正規化相関値画像１１１の正負分離前に膨張処理をおこなった場合であっても、膨張済領域画像（１３１〜１３４）を取得することができる。かかる場合においては、正負分離前の正規化相関値画像１１１を用いるので、領域画像（１２１〜１２４）生成後の膨張処理と比較して、膨張処理の対象となる画像の数を削減することができるので、より効率的な膨張処理を行なうことができる。

上述してきたように、本実施例にかかる画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムでは、エッジ抽出処理とエッジ正規化処理を施して特徴抽出をおこなった入力画像と、あらかじめエッジ正規化処理が施されたテンプレート画像とを照合し、正規化相関値画像を生成するとともに、正規化相関値画像およびテンプレート画像を、各画像中の画素値が閾値以上か否かにより、それぞれ、正の正規化相関値画像および負の正規化相関値画像と、正のテンプレート画像および負のテンプレート画像に分離したうえで、かかる画像の組み合わせにより、正の特徴領域画像、負の特徴領域画像、正の背景領域画像および負の背景領域画像を生成し、さらに、負の特徴領域画像から正の特徴領域画像への画素の移動と、負の背景領域画像から正の特徴領域画像への画素の移動をおこなう膨張処理を施し、これらの膨張処理済みの領域画像をブロック分割して線形判別分析等により照合値を算出して照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像およびテンプレート画像の全画素を照合対象とするとともに、相関値算出に伴う孤立点の影響を排除しつつ、特徴領域のみならず、背景領域の相関値をもバランスよく照合値に反映することができるので、精度のよい画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができる。

なお、本実施例においては、硬貨の入力画像について画像照合をおこなう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、たとえば、紙幣の画像照合や、ＦＡ（Factory Automation）などにおける部品や製品の画像照合にも適用することができる。

本発明にかかる画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムは、物品の画像照合に有用であり、特に、貨幣の照合に適している。

本実施の形態に係る画像照合装置の構成を示す機能ブロック図である。 図１に示した画像切出部の処理概要を説明するための説明図である。 図１に示したエッジ抽出部において用いられるＳｏｂｅｌオペレータを説明するための説明図である。 図１に示したエッジ抽出部の処理概要を説明するための説明図である。 図１に示したマッチング処理部のマッチング判定の処理概要を説明するための説明図である。 本実施の形態に係る正負分離相関判定部に入力される画像を説明するための説明図である。 本実施の形態に係る正負分離相関画像成生成部により生成される特徴領域および背景領域について説明するための説明図である。 本実施の形態に係る正規化相関値画像正負分離処理のフローチャートである。 本実施の形態に係るテンプレート画像正負分離処理のフローチャートである。 本実施の形態に係る正負分離相関画像成生成部の処理手順を示すフローチャートである。 図７に示した各領域に対応する画像生成手順を説明するための説明図である。 本実施の形態に係る膨張処理部において用いられる画像マスクを説明するための説明図である。 本実施の形態に係る膨張処理部の処理手順を示すフローチャートである。 本実施の形態に係る膨張処理部により生成される画像を説明するための説明図である。 本実施の形態に係る照合値算出部において用いられる画像のブロック分割について説明するための説明図である。 本実施の形態に係る膨張処理の変更例を説明するための説明図である。 図１６に示した変更例において用いられる画像マスクを説明するための説明図である。 図１６に示した変更例における膨張処理部の処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

１ 画像照合装置
１０ 画像入力部
１１ 入力画像
２０ 画像切出部
２１ 水平方向射影
２２ 垂直方向射影
２３ 切出画像（裏面）
２４ 切出画像（表面）
３０ エッジ抽出部
３０ａ Ｓｏｂｅｌオペレータ（水平方向エッジ算出用）
３０ｂ Ｓｏｂｅｌオペレータ（垂直方向エッジ算出用）
３１ エッジ抽出画像
３２ エッジ正規化画像（裏面）
３３ エッジ正規化画像（表面）
４０ マッチング処理部
５０ 登録画像記憶部
５１ テンプレート画像
５１ａ ｔ＋画像
５１ｂ ｔ−画像
１００ 正負分離相関判定部
１１０ 正規化相関値算出部
１１１ 正規化相関値画像
１１１ａ ｒ＋画像
１１１ｂ ｒ−画像
１２０ 正負分離相関画像生成部
１２１ Ａ＋領域画像
１２２ Ａ−領域画像
１２３ Ｂ＋領域画像
１２４ Ｂ−領域画像
１３０ 膨張処理部
１３０ａ 正領域画像マスク
１３０ｂ 負領域画像マスク
１３０ｃ 入力画像マスク
１３０ｄ テンプレート画像マスク
１３１ 膨張済Ａ＋領域画像
１３２ 膨張済Ａ−領域画像
１３３ 膨張済Ｂ＋領域画像
１３４ 膨張済Ｂ−領域画像
１３５ 膨張済正規化相関値画像
１３５ａ 膨張済ｒ＋画像
１３５ｂ 膨張済ｒ−画像
１４０ 照合値算出部
１４１ ブロック分割（Ａ＋領域）
１４２ ブロック分割（Ａ−領域）
１４３ ブロック分割（Ｂ＋領域）
１４４ ブロック分割（Ｂ−領域）

Claims (10)

1. 照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合装置であって、
   前記入力画像および前記テンプレート画像の対応する画素間の相関値を画素値として有する相関値画像を生成し、前記相関値画像の画素値が閾値以上であるか否かによって当該相関値画像を正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離手段と、
   前記テンプレート画像の画素値が閾値以上であるか否かによって当該テンプレート画像を正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離手段と、
   前記正相関値画像および前記負相関値画像のいずれかと、前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像のいずれかとの組み合わせについて、対応する画素の画素値同士の積を画素値として有する正負分離相関画像を前記組み合わせごとに生成する正負分離相関画像生成手段と、
   事前に学習したパラメータを前記正負分離相関画像生成手段によって生成された各正負分離相関画像の画素値に対して適用することによって算出した照合値に基づいて照合判定をおこなう照合判定手段と
   を備えたことを特徴とする画像照合装置。
2. 前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像とを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像照合装置。
3. 前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像照合装置。
4. 前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像と、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする請求項１に記載の画像照合装置。
5. 前記正負分離相関画像生成手段は、前記負相関値画像を用いて生成される負領域画像内の注目画素と、前記正相関値画像を用いて生成される正領域画像内の該注目画素に対応する対応画素の周囲画素とを対比して、少なくとも一つの該周囲画素の画素値が該注目画素の画素値よりも大きい場合には、該注目画素を該対応画素に移動する膨張処理をおこなうことを特徴とする請求項２、３または４に記載の画像照合装置。
6. 前記照合判定手段は、前記正負分離相関画像をブロック分割して各ブロック内の画素値の総和をブロック値として算出し、該ブロック値と重み係数との積を全ての前記正負分離相関画像について加算することにより照合値を算出して照合判定をおこなうことを特徴とする請求項１から５のいずれか一つに記載の画像照合装置。
7. 前記照合判定手段は、線形判別分析により前記重み係数の値を算出することを特徴とする請求項１から６のいずれか一つに記載の画像照合装置。
8. 前記照合対象物は貨幣であることを特徴とする請求項１から７のいずれか一つに記載の画像照合装置。
9. 照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合方法であって、
   前記入力画像および前記テンプレート画像の対応する画素間の相関値を画素値として有する相関値画像を生成し、前記相関値画像の画素値が閾値以上であるか否かによって当該相関値画像を正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離工程と、
   前記テンプレート画像の画素値が閾値以上であるか否かによって当該テンプレート画像を正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、
   前記正相関値画像および前記負相関値画像のいずれかと、前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像のいずれかとの組み合わせについて、対応する画素の画素値同士の積を画素値として有する正負分離相関画像を前記組み合わせごとに生成する正負分離相関画像生成工程と、
   事前に学習したパラメータを前記正負分離相関画像生成工程によって生成された各正負分離相関画像の画素値に対して適用することによって算出した照合値に基づいて照合判定をおこなう照合判定工程と
   を含んだことを特徴とする画像照合方法。
10. 照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合プログラムであって、
    前記入力画像および前記テンプレート画像の対応する画素間の相関値を画素値として有する相関値画像を生成し、前記相関値画像の画素値が閾値以上であるか否かによって当該相関値画像を正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離手順と、
    前記テンプレート画像の画素値が閾値以上であるか否かによって当該テンプレート画像を正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離手順と、
    前記正相関値画像および前記負相関値画像のいずれかと、前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像のいずれかとの組み合わせについて、対応する画素の画素値同士の積を画素値として有する正負分離相関画像を前記組み合わせごとに生成する正負分離相関画像生成手順と、
    事前に学習したパラメータを前記正負分離相関画像生成手順によって生成された各正負分離相関画像の画素値に対して適用することによって算出した照合値に基づいて照合判定をおこなう照合判定手順と
    をコンピュータに実行させることを特徴とする画像照合プログラム。

Images