JP4899789B2

JP4899789B2 - 画像処理プログラムおよび画像処理装置

Info

Publication number: JP4899789B2
Application number: JP2006293912A
Authority: JP
Inventors: 芳弘林
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2006-10-30
Filing date: 2006-10-30
Publication date: 2012-03-21
Anticipated expiration: 2026-10-30
Also published as: JP2008112266A

Description

この発明は、画像処理対象の画像に適用する画像フィルタの最適な組合せパターンを遺伝的アルゴリズムに基づいて決定する画像処理プログラムおよび画像処理装置に関し、特に、最適なフィルタリングパターンを短時間に効率よく得ることができる画像処理プログラムおよび画像処理装置に関する。

画像認識等の画像処理の精度を高めるには、画像処理技術そのもののアルゴリズムを工夫する以外に、画像処理の前処理である画像フィルタリング処理の質を向上させることが重要である。画像フィルタリング処理とは、処理対象の画像に対して画像フィルタの組合せパターンを適用し、画像処理に適した画像へ変換する処理である。

画像フィルタには多数の種類があり、それのいずれを、どの順序で、どの強さで適用するのが最適であるかは、対象画像の特徴や画像処理の内容によって異なる。従来は、画像フィルタの組合せパターン（以下、単に「フィルタリングパターン」という）を人が経験に基づいて決定していたため、最適なフィルタリングパターンを効率よく得ることは非常に困難であった。

最適なフィルタリングパターンを効率よく得るため、非特許文献１には、遺伝的アルゴリズム（以下、「ＧＡ：Genetic Algorithm」という）をもちいる技術が開示されている。また、特許文献１には、適応初期には突然変異率を高くし、適応が進むに従って突然変異率を低くすることで、ＧＡの演算を効率化させる技術が開示されている。

前薗正宜、小野智司、中山茂、「遺伝的アルゴリズムによる画像フィルタ設計の研究」、［online］、［平成１８年１０月２７日検索］、インターネット＜URL：http://www.ciec.or.jp/event/2003/papers/pdf/E00086.pdf＞国際公開第２００２／０６１９３８号パンフレット

ところで、画像処理においては、例えば、走行中の車両のナンバープレートを識別する処理のように、短時間のうちに処理結果を求める必要があることがある。非特許文献１にて開示されている技術のように、一般的なＧＡの手法をもちいる方法は、総当りで解を求める方法に比べれば短い時間で最適なフィルタリングパターンを得ることができるものの、それでも相当な処理時間を要するものであった。

また、特許文献１にて開示されている技術のように、適応度に応じて突然変異率を変化させれば、ＧＡの演算を高速化することができると想定されるが、具体的にどのような適応度のときに突然変異率をどのように設定すれば最も効率よく最適なフィルタリングパターンを得ることができるかは不明であった。

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り、最適なフィルタリングパターンを短時間に効率よく得ることができる画像処理プログラムおよび画像処理装置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、本発明の一つの態様では、画像処理対象の画像に適用する画像フィルタの最適な組合せパターンを遺伝的アルゴリズムに基づいて決定する画像処理プログラムであって、適応度が５０％以下のときは、画像フィルタの組合せパターンを表す遺伝子の突然変異率を少なくとも９０％以上とし、適応度が８０％以上のときは、前記突然変異率を多くとも３０％以下とすることを特徴とする。

また、本発明の他の態様では、画像処理対象の画像に適用する画像フィルタの最適な組合せパターンを遺伝的アルゴリズムに基づいて決定する画像処理装置であって、適応度が５０％以下のときは、画像フィルタの組合せパターンを表す遺伝子の突然変異率を少なくとも９０％以上とし、適応度が８０％以上のときは、前記突然変異率を多くとも３０％以下とすることを特徴とする。

また、本発明の他の態様では、画像処理対象の画像に適用する画像フィルタの最適な組合せパターンを遺伝的アルゴリズムに基づいて決定する画像処理方法であって、適応度が５０％以下のときは、画像フィルタの組合せパターンを表す遺伝子の突然変異率を少なくとも９０％以上とし、適応度が８０％以上のときは、前記突然変異率を多くとも３０％以下とすることを特徴とする。

また、本発明の他の態様では、上記の発明の態様において、複数の画像フィルタの使用有無、適用順序および強度を表すビットパターンを有する遺伝子を遺伝的アルゴリズムに基づいて処理することにより、前記画像フィルタの最適な組合せパターンを決定することを特徴とする。

本発明によれば、適応度が５０％以下のときは、画像フィルタの組合せパターンを表す遺伝子の突然変異率を少なくとも９０％以上とし、適応度が８０％以上のときは、前記突然変異率を多くとも３０％以下として、画像フィルタの最適な組合せパターンを遺伝的アルゴリズムに基づいて決定することとしたので、遺伝的アルゴリズムの弱点である局所解に陥ることなく、所望の結果を短時間に効率よく得る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、本発明に係る画像処理プログラムおよび画像処理装置の好適な実施の形態を詳細に説明する。

まず、画像処理のおおまかな処理の流れについて説明する。図１は、画像処理のおおまかな処理の流れを示す図である。同図は、パターンマッチングにより、原画像１１から目的画像２１と一致する部分を探索するための処理の流れを示している。

原画像１１と目的画像２１は、比較に先立って、フィルタリング処理３１を施され、それぞれ、処理済原画像１２と処理済目的画像２２へ変換される。そして、処理済原画像１２と処理済目的画像２２に対して画像処理３２を実行することにより、原画像１１から目的画像２１と最も一致度合いが高い部分が選択される。

フィルタリング処理３１は、原画像１１と目的画像２１を、二値化や平滑化等により画像処理３２の実行に適した画像に変換する処理であり、各種の画像フィルタの組合せであるフィルタリングパターンを画像に適用することにより実現される。画像処理３２で良好な結果を得るには、フィルタリング処理３１において、原画像１１と目的画像２１の特徴に応じて、最適なフィルタリングパターンを適用する必要がある。

次に、本実施例に係る画像処理装置１００の構成について説明する。図２は、本実施例に係る画像処理装置１００の構成を示す図である。同図に示すように、画像処理装置１００は、制御部１１０と、記憶部１２０と、入力部１３０と、表示部１４０とを有する。入力部１３０は、利用者が指示等を入力する装置であり、キーボード等からなる。表示部１４０は、各種図形情報や文字情報を表示する装置であり、液晶表示装置等からなる。

制御部１１０は、画像処理装置１００を全体制御する制御部であり、画像入力部１１１と、初期集団生成部１１２と、選択部１１３と、交叉部１１４と、フィルタ部１１５と、画像処理部１１６と、適応度評価部１１７と、突然変異部１１８とを有する。

画像入力部１１１は、原画像１１や目的画像２１の入力を受け付け、記憶部１２０の画像記憶部１２１に記憶させる処理部である。初期集団生成部１１２は、それぞれが異なるフィルタリングパターンを表す遺伝子を所定の個数だけ生成し、記憶部１２０の遺伝子記憶部１２２に記憶させる処理部である。

選択部１１３は、遺伝子記憶部１２２から遺伝子のペアを選択する処理部であり、交叉部１１４は、選択部１１３によって選択された遺伝子のペアに対して交叉を実行する処理部である。フィルタ部１１５は、交叉部１１４によって新たに生成された遺伝子のペアのそれぞれに対応するフィルタリングパターンを原画像１１と目的画像２１に適用し、処理済原画像１２と処理済目的画像２２のペアを２つ生成する処理部である。

画像処理部１１６は、フィルタ部１１５によって生成された処理済原画像１２と処理済目的画像２２のペアごとに所定の画像処理を実行する処理部であり、適応度評価部１１７は、画像処理部１１６の処理結果に基づいて、処理済原画像１２と処理済目的画像２２のペアごとに適応度を評価する処理部である。

ここでいう適応度とは、画像処理部１１６の処理目的がどれだけ達成されているかを表す数値であり、例えば、パターンマッチング処理の場合、処理済原画像１２と処理済目的画像２２が最もマッチするように重ね合わせた場合の両画像の差の大きさ（例えば、ユークリッド距離）に基づいて求められる。パターンマッチング処理の場合、概ね９０％以上の適応度であれば目的がほぼ達成されたとみなすことができる。

突然変異部１１８は、遺伝子記憶部１２２に記憶されている遺伝子に対して突然変異の操作を実行し、遺伝子の内容を変化させる処理部である。突然変異部１１８は、最適なフィルタリングパターンを効率よく得るために、適応度評価部１１７において得られた高い方の適応度の値に応じて、突然変異率を動的に変動させる。

記憶部１２０は、各種情報を記憶する記憶部であり、画像記憶部１２１と、遺伝子記憶部１２２と、設定情報記憶部１２３とを有する。画像記憶部１２１は、画像処理対象である原画像１１や目的画像２１を記憶する処理部であり、遺伝子記憶部１２２は、フィルタリングパターンを表す遺伝子群を記憶する記憶部である。設定情報記憶部１２３は、画像処理装置１００が動作するための各種設定情報が予め記憶される記憶部である。

次に、画像処理装置１００の処理手順について説明する。図３は、画像処理装置１００の処理手順を示すフローチャートである。同図に示すように、画像処理装置１００が動作するに当たって、まず、画像入力部１１１が、目的画像２１の入力を受け付けて画像記憶部１２１に記憶させ（ステップＳ１０１）、原画像１１の入力を受け付けて画像記憶部１２１に記憶させる（ステップＳ１０２）。

例えば、画像処理の内容が、原画像１１の中から目的画像２１をみつけだすパターンマッチング処理の場合、図４に示す回路図の画像が原画像１１となり、図５に示すような電子部品の画像が目的画像２１となる。

なお、これらの画像は、画像処理装置１００が備える媒体読取装置（図示せず）を介して入力されるものとしてもよいし、画像処理装置１００が接続されたネットワークを通じて他の装置から転送されるものとしてもよい。また、これらの画像を画像記憶部１２１に記憶させる段階で、後続の処理を高速化させるため、グレースケール化や平滑化といった画像処理のための必須のフィルタ処理を予め画像に施しておくこととしてもよい。

続いて、初期集団生成部１１２が、遺伝子を生成し、遺伝子記憶部１２２に記憶させる（ステップＳ１０３）。初期集団生成部１１２は、設定情報記憶部１２３に記憶された情報にしたがって、所定の長さをもったビット列を遺伝子として所定の数だけ生成する。

図６は、遺伝子の各ビットの意味付けの一例を示す図である。同図に示す例では、遺伝子の１〜４ビットは、遺伝子を識別するための識別子を表し、５〜１２ビットは、２ビットごとにフィルタＡ〜Ｄの適用順序を表している。そして、１３〜２０ビットは、２ビットごとにフィルタＡ〜Ｄを適用する強度を表し、２１〜２４ビットは、１ビットごとにフィルタＡ〜Ｄを使用するかを表している。

この例のように、遺伝子が２４ビットの長さをもつ場合、フィルタＡ〜Ｄの４種類の画像フィルタの使用有無、強度および適用順序を各遺伝子に格納することができる。そして、遺伝子のビット数を増やすことにより、さらに多数の画像フィルタの組合せに関する情報を各遺伝子に設定することができ、また、原画像１１において目的画像２１を探索する領域を限定する情報のように、多様な情報を各遺伝子に設定することも可能になる。

なお、初期集団生成部１１２は、乱数を発生させて、ランダムに遺伝子を生成することとしてもよいし、与えられた設定にしたがって内容の偏りを調整しながら遺伝子を生成することとしてもよい。

続いて、選択部１１３が、遺伝子記憶部１２２から遺伝子を２つ選択し（ステップＳ１０４）、交叉部１１４が、選択された２つの遺伝子を交叉させる（ステップＳ１０５）。交叉とは、２つの遺伝子の一部を入れ替える処理である。交叉部１１４は、２つの遺伝子の一部を入れ替えるため、設定情報記憶部１２３に記憶された情報にしたがって、１点交叉や２点交叉等を実行する。

１点交叉とは、図７に示すように、遺伝子４１ａと遺伝子４２ａが交叉する点をランダムに１つ選び、その点より後を入れ換えて遺伝子４１ｂと遺伝子４２ｂを生成する手法である。２点交叉とは、図８に示すように、遺伝子４３ａと遺伝子４４ａが交叉する点をランダムに２つ選び、それらの点に挟まれている部分を入れ換えて遺伝子４３ｂと遺伝子４４ｂを生成する手法である。

続いて、フィルタ部１１５が、交叉により生成された２つの遺伝子に対応するフィルタリングパターンを生成し（ステップＳ１０６）、それぞれのフィルタリングパターンを原画像１１と目的画像２１に適用し、処理済原画像１２と処理済目的画像２２を２つずつ生成する（ステップＳ１０７）。

続いて、画像処理部１１６が、一方のフィルタリングパターンの適用で生成された処理済原画像１２と処理済目的画像２２をもちいて画像処理を実行し、さらに、他方のフィルタリングパターンの適用で生成された処理済原画像１２と処理済目的画像２２をもちいて画像処理を実行する（ステップＳ１０８）。

そして、適応度評価部１１７が、それぞれの画像処理の処理結果の適応度を評価する（ステップＳ１０９）。そして、高い方の適応度が、設定情報記憶部１２３に記憶された閾値よりも大きい場合、もしくは、選択から突然変異の一連の処理を実行した世代数が設定情報記憶部１２３に記憶された最大世代数を超えた場合（ステップＳ１１０肯定）、適応度が高い方の処理結果を最終的な処理結果とし、その処理結果に対応するフィルタリングパターンを最適なフィルタリングパターンとして処理を終了させる。

ここで、世代数が予め設定された最大世代数を超えた場合にも処理を終了させているのは、選択〜突然変異の一連の処理を繰り返しても適応度が閾値を超えずに、処理が完了しなくなることを避けるためである。

一方、いずれの終了条件も満たされない場合は（ステップＳ１１０否定）、突然変異部１１８が、適応度評価部１１７において求められた高い方の適応度に基づいて突然変異率を決定し（ステップＳ１１１）、遺伝子記憶部１２２に記憶されている遺伝子から突然変異率の分だけの遺伝子を選択し、部分的にビットを反転させる等の処理をおこなって内容を変化させる（ステップＳ１１２）。

こうして、１世代分の処理を完了した後、画像処理装置１００は、ステップＳ１０４に戻って次の世代の処理を実行する。

上記の処理手順において、突然変異部１１８は、具体的には、適応度が５０％以下のときは、突然変異率を少なくとも９０％以上とし、適応度が８０％以上のときは、突然変異率を多くとも３０％以下とする。

ＧＡをもちいたフィルタリングパターンの探索の初期において、適応度が低い段階では、突然変異率を高く設定することにより、早期に最適解に近付き易くなるとともに、局所解に陥ることがあるというＧＡの弱点を解消することができる。また、最適解に近付き、適応度が高くなった段階では、突然変異率を低く設定することにより、急激に適応度が低化することを避けることができる。

図９は、突然変異率の最適値を求めるための実験結果を示す図である。同図は、入力された課題に対し５％の固定突然変異率でＧＡによる交配を行い、このときの適応度を初期適応度とし、その後は、適応度に応じて突然変異率を変動させて遺伝子を操作し、２００世代目という比較的早い世代での適応度を示したものである。

（ａ）の部分は、適応度が５０％以下のときは突然変異率が少なくとも９０％以上となるように処理を実行した場合の適応度であり、非常に高い適応度（８０％以上）となっていることがわかる。また、（ｂ）の部分は、適応度８０が％以上のときは突然変異率が多くとも３０％以下となるように処理した場合の適応度であり、（ａ）よりもさらに高い適応度（９０％以上）になっていることがわかる。

このように、適応度が５０％以下のときは、突然変異率を少なくとも９０％以上とし、適応度が８０％以上のときは、突然変異率を多くとも３０％以下とすることにより、画像処理において、十分高い適応度をもったフィルタリングパターンを、早期に取得することができる。

図１０は、突然変異率を固定にした場合の適応度の推移を示す図であり、世代を１５００以上重ねても適応度がマッチング領域に達していない。一方、図１１は、突然変異率を上記のように可変にした場合の適応度の推移を示す図であり、６００世代程度の比較的早い世代で適応度がマッチング領域に達している。

なお、図２に示した本実施例に係る画像処理装置１００の構成は、本発明の要旨を逸脱しない範囲で種々に変更することができる。例えば、画像処理装置１００の制御部１１０の機能をソフトウェアとして実装し、これをコンピュータで実行することにより、画像処理装置１００と同等の機能を実現することもできる。以下に、制御部１１０の機能をソフトウェアとして実装した画像処理プログラム１０７１を実行するコンピュータの一例を示す。

図１２は、画像処理プログラム１０７１を実行するコンピュータ１０００を示す機能ブロック図である。このコンピュータ１０００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ（Central Processing Unit）１０１０と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置１０２０と、各種情報を表示するモニタ１０３０と、記録媒体からプログラム等を読み取る媒体読取り装置１０４０と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受をおこなうネットワークインターフェース装置１０５０と、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random Access Memory）１０６０と、ハードディスク装置１０７０とをバス１０８０で接続して構成される。

そして、ハードディスク装置１０７０には、図２に示した制御部１１０と同様の機能を有する画像処理プログラム１０７１が記憶される。また、ハードディスク装置１０７０には、図２に示した画像記憶部１２１に記憶される画像に対応する画像データ１０７２と、遺伝子記憶部１２２に記憶される遺伝子に対応する遺伝子データ１０７３と、設定情報記憶部１２３に記憶される設定情報に対応する設定データ１０７４とが記憶される。なお、画像データ１０７２、遺伝子データ１０７３および設定データ１０７４を、適宜分散させ、ネットワークを介して接続された他のコンピュータに記憶させておくこともできる。

そして、ＣＰＵ１０１０が画像処理プログラム１０７１をハードディスク装置１０７０から読み出してＲＡＭ１０６０に展開することにより、画像処理プログラム１０７１は、画像処理プロセス１０６１として機能するようになる。そして、画像処理プロセス１０６１は、画像データ１０７２等から読み出した情報を適宜ＲＡＭ１０６０上の自身に割り当てられた領域に展開し、この展開したデータ等に基づいて各種データ処理を実行する。

なお、上記の画像処理プログラム１０７１は、必ずしもハードディスク装置１０７０に格納されている必要はなく、ＣＤ−ＲＯＭ等の記憶媒体に記憶されたこのプログラムを、コンピュータ１０００が読み出して実行するようにしてもよい。また、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等を介してコンピュータ１０００に接続される他のコンピュータ（またはサーバ）等にこのプログラムを記憶させておき、コンピュータ１０００がこれらからプログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

上述してきたように、本実施例では、適応度評価部１１７が評価した適応度が、５０％以下のときは、画像フィルタの組合せパターンを表す遺伝子の突然変異率を少なくとも９０％以上とし、前記の適応度が８０％以上のときは、前記突然変異率を多くとも３０％以下として、突然変異部１１８が突然変異の操作をおこなうように構成したので、遺伝的アルゴリズムの弱点である局所解に陥ることなく、所望の結果を短時間に効率よく得ることができる。

なお、上記の実施例では、処理対象の画像に実際に画像処理を実行して適応度を算出しているが、適応度の算出は評価関数等をもちいておこない、画像処理は、最適なフィルタリングパターンが得られた後に、その最適なフィルタリングパターンを適用した後の画像に対してのみ実行することとしてもよい。

（付記１）画像処理対象の画像に適用する画像フィルタの最適な組合せパターンを遺伝的アルゴリズムに基づいて決定する画像処理プログラムであって、
適応度が５０％以下のときは、画像フィルタの組合せパターンを表す遺伝子の突然変異率を少なくとも９０％以上とし、
適応度が８０％以上のときは、前記突然変異率を多くとも３０％以下とすることを特徴とする画像処理プログラム。

（付記２）複数の画像フィルタの使用有無、適用順序および強度を表すビットパターンを有する遺伝子を遺伝的アルゴリズムに基づいて処理することにより、前記画像フィルタの最適な組合せパターンを決定することを特徴とする付記１に記載の画像処理プログラム。

（付記３）画像処理対象の画像に適用する画像フィルタの最適な組合せパターンを遺伝的アルゴリズムに基づいて決定する画像処理装置であって、
適応度が５０％以下のときは、画像フィルタの組合せパターンを表す遺伝子の突然変異率を少なくとも９０％以上とし、
適応度が８０％以上のときは、前記突然変異率を多くとも３０％以下とすることを特徴とする画像処理装置。

（付記４）画像処理対象の画像に適用する画像フィルタの最適な組合せパターンを遺伝的アルゴリズムに基づいて決定する画像処理方法であって、
適応度が５０％以下のときは、画像フィルタの組合せパターンを表す遺伝子の突然変異率を少なくとも９０％以上とし、
適応度が８０％以上のときは、前記突然変異率を多くとも３０％以下とすることを特徴とする画像処理方法。

以上のように、本発明に係る画像処理プログラムおよび画像処理装置は、画像処理対象の画像に適用する画像フィルタの最適な組合せパターンを決定する場合に有用であり、特に、最適なフィルタリングパターンを短時間に効率よく得ることが必要な場合に適している。

画像処理のおおまかな処理の流れを示す図である。本実施例に係る画像処理装置の構成を示す機能ブロック図である。画像処理装置の処理手順を示すフローチャートである。原画像の一例を示す図である。目的画像の一例を示す図である。遺伝子の各ビットの意味付けの一例を示す図である。１点交叉の一例を示す図である。２点交叉の一例を示す図である。突然変異率の最適値を求めるための実験結果を示す図である。突然変異率を固定にした場合の適応度の推移を示す図である。突然変異率を可変にした場合の適応度の推移を示す図である。画像処理プログラムを実行するコンピュータを示す機能ブロック図である。

符号の説明

１１原画像
１２処理済原画像
２１目的画像
２２処理済目的画像
３１フィルタリング処理
３２画像処理
４１ａ〜４４ａ、４１ｂ〜４４ｂ遺伝子
１００画像処理装置
１１０制御部
１１１画像入力部
１１２初期集団生成部
１１３選択部
１１４交叉部
１１５フィルタ部
１１６画像処理部
１１７適応度評価部
１１８突然変異部
１２０記憶部
１２１画像記憶部
１２２遺伝子記憶部
１２３設定情報記憶部
１３０入力部
１４０表示部
１０００コンピュータ
１０１０ＣＰＵ
１０２０入力装置
１０３０モニタ
１０４０媒体読取り装置
１０５０ネットワークインターフェース装置
１０６０ＲＡＭ
１０６１画像処理プロセス
１０７０ハードディスク装置
１０７１画像処理プログラム
１０７２画像データ
１０７３遺伝子データ
１０７４設定データ
１０８０バス

Claims

原画像から目的画像と一致する部分を探索するパターンマッチングを実行する場合に前記原画像および前記目的画像に適用する画像フィルタの最適な組合せパターンを遺伝的アルゴリズムに基づいて決定する画像処理プログラムであって、
前記画像フィルタの組合せパターンにしたがってフィルタリングされた処理済み原画像および処理済み目的画像を重ね合わせた場合の画像の差の大きさから算出される適応度が５０％以下のときは、複数の画像フィルタの使用有無、適用順序および強度を表すビットパターンを有する遺伝子の突然変異率を少なくとも９０％以上とし、
前記適応度が８０％以上のときは、前記突然変異率を多くとも３０％以下とすることを特徴とする画像処理プログラム。
原画像から目的画像と一致する部分を探索するパターンマッチングを実行する場合に前記原画像および前記目的画像に適用する画像フィルタの最適な組合せパターンを遺伝的アルゴリズムに基づいて決定する画像処理装置であって、
前記画像フィルタの組合せパターンにしたがってフィルタリングされた処理済み原画像および処理済み目的画像を重ね合わせた場合の画像の差の大きさから算出される適応度が５０％以下のときは、複数の画像フィルタの使用有無、適用順序および強度を表すビットパターンを有する遺伝子の突然変異率を少なくとも９０％以上とし、
前記適応度が８０％以上のときは、前記突然変異率を多くとも３０％以下とする突然変異部
を有することを特徴とする画像処理装置。