JP4943228B2 - 画像のマッチング処理方法 - Google Patents
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Description
分割数はいくつでも構わない。処理時間や対象物の形状を考慮して決めればよい。例えば、図6のようにテンプレート領域を9の領域に分割する。
各ブロック内のベクトルに対して、勾配方向の分散を計算する。
処理ブロックを更新し、全てのブロックに対して(S22)の処理を繰り返す。
分散値の最小値、最大値を求め、10段階に正規化、その他の重み付け要素(重複数カウント値)と調整する。例えば、重複数カウント値との荷重平均をとる。
S23で決まった重みをブロック内の各ベクトルに展開する。
重み情報を用いて、ベクトルの演算順序を決め、図7に示したベクトルインデックスに展開する。
テンプレートを変動範囲の最大に拡大し、45°回転させたときのエンベロプ(対角長さ)がマスクパターンのサイズとなる。マスクパターンは作業用メモリ8に確保される。マスクパターンは、マスクパターン中心とテンプレート中心を一致させてテンプレートを配置し、テンプレートの左上を原点とする座標系で管理する。
S31で確保したマスクパターンを全て0でクリアする。
対象物の回転変動範囲の最小値を初期値として設定、最大値まで更新を繰り返す。
対象物のスケール変動範囲の最小値を初期値として設定、最大値まで更新を繰り返す。
S33、S34で設定された変動量でテンプレートデータをアフィン変換し、ビットマップデータ上の座標を計算、軌跡座標のデータをカウントアップしていく。このとき、各ベクトルに設定された重み情報をカウント値として足し込んでいく。
対象物の形状ずれを考慮して、S35までの処理で得られたパターンに対して膨張処理を行なう。膨張レベルは、対象物の形状の誤差を考慮して設定すればよい。
重み情報を0〜10の範囲で正規化する。
マスクパターンを重み情報の上位から順にラスタスキャンし、設定する。インデックスはマスクパターンの全ての点を網羅する必要はない。そこにパターンがないと判断できる数まで作成すればよい。
具体的な計算方法は、いろいろ考えられるが、例えば、各ベクトルの変動軌跡上の重みの平均値を求め、更に元の重み情報と平均する。
カウンタを0に初期化する。
カウンタが示すインデックス番号を取得、参照するマスクパターン位置情報を取り出し、入力画像の参照位置を計算する。
S62の位置のベクトル強さを参照し、その位置にベクトルが存在するか判定する。
ベクトルが存在するならば、一致度をカウントアップしていく。
テンプレートのベクトル数に対して設定された最低値に対して比較を行なう。
S65の結果、最低値以上の一致度が確認できたならば、照合処理が必要と判定し、即座にフィッティング処理を打ち切り、照合処理へ移る。
そうでない場合は、カウンタを更新し、次のベクトルについての処理に移る。
全てのベクトルについて行なっても、一致度が上がらなかった場合は、照合処理不要と判定する。
カウンタを0に初期化する。
カウンタが示すインデックス番号を取得、テンプレート・ベクトルの位置情報を取り出し、入力画像の参照位置を計算する。
S82の位置のベクトル強さを参照し、その位置にベクトルが存在するか判定する。
ベクトルが存在するならば、相関値を演算する。相関演算は2つのベクトルの類似度を示す値で、0〜1の値として表現する。一般的にはベクトルの内積を用いて計算される。
未計算部分のベクトルの相関値が全て1であったとした場合の平均相関値を予測値とする。
現在の最高点を上回ることができるかできないかを判定する。
現在の最高点を上回ることができないことが確定した場合、演算は打ち切り、終了となる。
確定しない場合は、カウンタをインクリメントし、次のベクトルに対して、S82〜S86の処理を繰り返す。
7…画像メモリ
9…演算部
10…テンプレートデータ格納メモリ
12…画像処理装置
13…マシン制御装置
Claims (3)
- モデル領域におけるエッジ点のx、y位置と、勾配方向θとで濃度勾配ベクトルを表わし、複数の濃度勾配ベクトルからなるテンプレートデータを用いる形状マッチング処理において、
予め、サーチ画像の回転・スケール等の変動範囲に合わせて、テンプレートを構成するベクトルを変動させ、ベクトルが存在し得る位置を網羅し、その位置における重み情報を持ったマスクパターンを作成し、
サーチ画像上の任意の位置で変動照合が必要かどうかを、このマスクパターンを用いて計算した一致度で判定し、
一致度が低い場合、無駄な回転・スケール等の変動による照合処理を削減して、高速化を図るようにした画像のマッチング処理方法であって、
前記サーチ画像の回転・スケール等の変動範囲に合わせて、テンプレートを構成するベクトルを変動させ、マスクパターンを作成する際に、ベクトル軌跡の重複点において重複数をカウントし、ベクトルが存在する頻度や共通形状を示す重み情報として付加し、一致度の重み付け、照合演算の順序制御に用い、より早期に照合演算を打ち切ることを特徴とする画像のマッチング処理方法。 - 前記テンプレートとの相関値を計算する過程で、未計算部分の結果が最大値であると見做し、その時点での最高点を予測し、現在の最高点を上回ることができないと判断した場合に照合演算を打ち切ることを特徴とする請求項1に記載の画像のマッチング処理方法。
- モデル領域におけるエッジ点のx、y位置と、勾配方向θとで濃度勾配ベクトルを表わし、複数の濃度勾配ベクトルからなるテンプレートデータを用いる形状マッチング処理において、
予め、サーチ画像の回転・スケール等の変動範囲に合わせて、テンプレートを構成するベクトルを変動させ、ベクトルが存在し得る位置を網羅し、その位置における重み情報を持ったマスクパターンを作成し、
サーチ画像上の任意の位置で変動照合が必要かどうかを、このマスクパターンを用いて計算した一致度で判定し、
一致度が低い場合、無駄な回転・スケール等の変動による照合処理を削減して、高速化を図るようにした画像のマッチング処理方法であって、
前記モデル領域をいくつかのブロックに分け、それぞれに属する濃度勾配ベクトル方向データの分散を求め、分散値が低いブロック、即ち方向変化が少ない部分のベクトルを抽出し、ベクトル自身の重み情報を設定し、ベクトル自身の重み情報をそのベクトルが関与するマスクパターンの重み情報に加味し、マスクパターンの重み情報をフィードバックし、ベクトル自身の重み情報を再調整して、相関値の演算結果をより安定させ、マッチング結果の繰り返し精度を向上させることを特徴とする画像のマッチング処理方法。
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