JP4706749B2 - 画像処理装置、画像処理方法 - Google Patents
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Description
また、この発明によれば、モデル画像との相関値に基づいて、入力画像内の領域を特定する画像処理方法である。この発明にかかる画像処理方法は、各々の色が互いに独立した3つの色変数で規定された複数の画素からなる、入力画像を取得する入力画像取得ステップと、入力画像取得ステップにおいて取得された入力画像に対して、予め取得されたモデル画像と等しい大きさの判定対象領域を設定する判定対象領域設定ステップと、判定対象領域設定ステップにおいて設定された判定対象領域に含まれる画素のそれぞれを規定する3つの色変数を、所定の規則に従い単一の第1のデータ配列に変換する第1のデータ配列変換ステップと、第1のデータ配列変換ステップにおいて変換された第1のデータ配列と、モデル画像を構成する画素のそれぞれを規定する3つの色変数が所定の規則に従い変換された単一の第2のデータ配列と、の相関値を算出する相関値算出ステップとからなる。
また、この発明によれば、上述の画像処理方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。
を撮影し、その撮影した画像を画像処理装置1へ出力する。なお、撮像部2が撮影する画像は、静止画像および動画像のいずれでもよい。
示処理部9と、外部インターフェイス(外部I/F)10と、補助記憶部5と、入力部6と、読取部11と、バス13と、CPU部4とからなり、一例としてパーソナルコンピュータなどで実現される。
Access Memory)やSRAM(Static Random Access Memory)などの半導体記憶素子か
らなる。
GB情報を所定の規則に従い単一の第1のデータ配列に変換する。さらに、CPU部4は、予め主記憶部8または補助記憶部5に格納される、モデル画像を構成する画素を規定するRGB情報を所定の規則に従い変換した単一の第2のデータ配列を読出し、変換した第1のデータ配列との間で正規化相関値を算出する。
(入力画像に対する全体処理)
図2は、入力画像IMGに対するモデル画像と合致する領域を特定する処理の概要を説明するための図である。
)の座標を対応付ける。なお、図2において、各画素PELの座標は、各画素PELの領域の左上角に対応する行方向および列方向の2つの数値で示される。
CPU部4は、入力画像IMGにおいて設定した判定対象領域OBJに含まれる画素を規定するRGB情報を所定の規則に従い単一の第1のデータ配列に変換し、モデル画像を同一の所定の規則に従い変換した単一の第2のデータ配列との正規化相関値を算出する。
タ配列へ変換する。さらに、第1のデータ配列への変換におけるのと同一の規則に従い、モデル画像に含まれるそれぞれの画素のRGB情報は、第2のデータ配列に変換される。
CPU部4は、同一の規則に従い変換された第1および第2のデータ配列を取得すると、互いの正規化相関値を算出する。
Gij=X(i×3+2,j+1)・・・(2)
Bij=X(i×3+3,j+1)
また、逆に第1のデータ配列40における要素X(n,m)は、以下に示す(3)式に従い、赤色濃淡値Rij,緑色濃淡値Gij,青色濃淡値Bijに逆変換できる。
Rkm(n=3k+1の場合)
Gkm(n=3k+2の場合)・・・(3)
Bkm(n=3k+3の場合)
但し、k=0,1,2,・・・
上述のように、CPU部4は、一意にその対応関係が規定され、かつ、可逆変換が可能であるように、判定対象領域OBJに含まれる各画素を規定する赤色濃淡値、緑色濃淡値および青色濃淡値を第1のデータ配列40に変換する。なお、第2のデータ配列44についても、同一の規則に従い変換されるので、モデル画像に含まれる各画素を規定する赤色濃淡値、緑色濃淡値および青色濃淡値に対して、一意にその対応関係が規定され、かつ、可逆変換が可能である。
CPU部4は、上述のような過程に従い算出した正規化相関値Cに基づいて、判定対象領域OBJがモデル画像と合致するか否かを判定する。
出した正規化相関値Cのうち、上位から所定の数、すなわちその値が高いものから順に所定の数の判定対象領域OBJがモデル画像と合致すると判断する。
図5は、CPU部4における処理を示すフローチャートである。
図6は、この発明の実施の形態に従う画像処理装置1による判定処理の適用例である。
図6(b)は、図6(a)に示す判定対象領域OBJおよびモデル画像のRGB情報から変換された第1および第2のデータ配列を示す。
画素のRGB情報を第1および第2のデータ配列に変換するためのデータ構造は、上述したものに限られず、さまざまな態様を用いることができる。
上述のこの発明の実施の形態およびその変形例1においては、2次元配列の第1および第2のデータ配列を用いる構成について説明したが、1次元配列の構成を用いてもよい。
この発明の実施の形態に従う画像処理装置1は、さらに、基準画像を取得してモデル画像を取得する機能を有する。
図1および図9を参照して、ユーザは、モデル画像を抽出するため、たとえば製品サンプルなどを撮像部2の撮影範囲に配置する。そして、ユーザが、入力部6を介して撮影開始指令を与えると、CPU部4は、その撮影開始指令に応じて、撮像部2から画像を取得し、表示部3を介して基準画像SIMGとして表示する。同時に、CPU部4は、基準画像SIMGの中からモデル画像を抽出するためのマスク領域MSKを表示する。なお、CPU部4は、初期値として、予め定められた大きさ(デフォルトサイズ)のマスク領域MSKを表示する。さらに、ユーザは、表示部3に表示される基準画像SIMGを参照しながら、所望の画像80を囲むように、入力部6を介してマスク領域MSKの位置およびサイズなどの調整指令を与える。すると、CPU部4は、その調整指令に応じて、表示部3に表示するマスク領域MSKの位置およびサイズを変更する。
図10を参照して、CPU部4は、外部から撮影開始指令を受けたか否かを判断する(ステップS200)。ここで、ユーザは、モデル画像を抽出するための基準対象物を撮像部2の撮影範囲に配置し、入力部6を介して撮影開始指令を与える。
この発明の実施の形態においては、基準画像SIMGからモデル画像を取得する構成について説明したが、他の図示しない装置から、モデル画像に関するデータ、すなわちモデル画像の大きさ、第2のデータ配列、第2のデータ配列についての総和および二乗和などを取得するような構成でもよい。
」、「明度(Value)」、「彩度(Chroma)」の3つの色変数を用いても同様に適用する
ことができる。
規化相関値を算出する。そのため、色差に基づく方法のように、相対的な比較ではなく、判定対象領域に含まれるすべてのRGB情報についての絶対的な比較を行なうことができる。よって、判定対象領域内の色分布の相対的な関係に関わらず、高い精度でモデル画像と合致する領域の特定を実現できる。
Claims (2)
- 入力画像内のモデル画像に対応する領域を特定する画像処理装置であって、
入力画像を取得する入力画像取得手段と、前記入力画像は3を超えない複数の色変数で規定された画素からなり、
前記入力画像に対して、前記モデル画像を構成する画素と同じ数の画素を有する判定対象領域を設定する判定対象領域設定手段と、
前記判定対象領域に含まれるそれぞれの画素を規定する前記複数の色変数を、所定の規則に従い単一の第1のデータ配列に変換する第1のデータ配列変換手段と、
前記第1のデータ配列と、前記モデル画像に含まれるそれぞれの画素を規定する前記複数の色変数を前記所定の規則に従い変換した単一の第2のデータ配列と、の相関値を算出する相関値算出手段とを備える、画像処理装置。 - 入力画像内のモデル画像に対応する領域を特定する画像処理方法であって、
入力画像を取得する入力画像取得ステップと、前記入力画像は3を超えない複数の色変数で規定された画素からなり、
前記入力画像に対して、前記モデル画像を構成する画素と同じ数の画素を有する判定対象領域を設定する判定対象領域設定ステップと、
前記判定対象領域に含まれるそれぞれの画素を規定する前記複数の色変数を、所定の規則に従い単一の第1のデータ配列に変換する第1のデータ配列変換ステップと、
前記第1のデータ配列と、前記モデル画像に含まれるそれぞれの画素を規定する前記複数の色変数を前記所定の規則に従い変換した単一の第2のデータ配列と、の相関値を算出する相関値算出ステップとからなる、画像処理方法。
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