JP5251489B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置及び画像処理プログラムに関する。

２つの画像が合致するか否かを判断するマッチング処理の技術がある。これには次の２つの技術がある。
（１）画像から、既知のパターンを検出する技術。例えば、プリント基板等に印刷された文字、図形の検査等に用いられている。
（２）マッチング処理に基づいて文書を圧縮する技術。例えば、画像から文字・図形要素を抽出し、マッチング処理の結果、抽出されたパターンを辞書に登録し、辞書の画像及びパターンの描画位置を符号化することが行われている。具体例として、ＪＢＩＧ２（ＩＴＵ−Ｔ Ｔ．８８）におけるテキスト領域（Ｔｅｘｔ Ｒｅｇｉｏｎ）の処理が該当する。
（１）の場合、比較対象の画像サイズは一般的に固定である。
（２）の場合、任意サイズの文字・図形画像のマッチング処理を行わなければならない。

そして、（２）の場合、任意の文字・図形画像のマッチング処理は、主に次の２つの方法が併用される。
（２．１）グローバルテンプレートマッチング（ｇｌｏｂａｌ ｔｅｍｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ）
２つの画像の画像全体の特徴量（面積、周辺長、重心、モーメント、孔数等）を比較するマッチング処理である。画像の詳細な特徴が失われるため、マッチング性能は劣るが、計算量は少ないという特性がある。
（２．２）ローカルテンプレートマッチング（ｌｏｃａｌ ｔｅｍｐｌａｔｅ ｍａｔｃｈｉｎｇ）
２つの画像の局所的な特徴量（濃度、画素分布等）を比較するマッチング処理である。マッチング性能は高いが、計算量は多いという特性がある。
一般に、グローバルテンプレートマッチングは、スクリーニング（粗ぶるい）として、ローカルテンプレートマッチングは詳細なマッチングとして、併用される。

ローカルテンプレートマッチングに関連する技術として、例えば、特許文献１には、差異がわずかである文字同士の判定精度を向上させることができる文字画像の照合方法及び照合装置ならびにプログラムを提供することを課題とし、第１特徴量算出手段が、基準文字画像及び評価対象文字画像の背景領域のうち、文字領域に囲まれる閉鎖領域の数、位置及び面積を求め、第２特徴量算出手段が、基準文字画像及び評価対象文字画像の文字領域の開放端の数及び位置を求め、比較・判定手段が、基準文字画像における閉鎖領域の数、位置及び面積、ならびに開放端の数及び位置と、評価対象文字画像における閉鎖領域の数、位置及び面積、ならびに開放端の数及び位置とをそれぞれ比較して、基準文字画像及び評価対象文字画像の合致又は合致せずを判定することが開示されている。

また、例えば、非特許文献１には、ローカルテンプレートマッチングに関連する技術としてＣＳＩＳ（Ｃｏｍｂｉｎｅｄ Ｓｉｚｅ−Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ Ｓｔｒａｔｅｇｙ）が記載されている。
ＣＳＩＳでは、２つの画像を重心で位置合わせして排他的論理和（ＸＯＲ）をとり、エラーマップを作成する。エラーマップの値が０、１の場合をそれぞれ白画素、黒画素と呼ぶ。次の３つの判断（ＡからＣ）を行う。
（Ａ）画像が大きな場合（２つの画像のいずれかの縦もしくは横サイズが閾値以上（例えば１２画素）の場合）、次のいずれかの条件（Ａ１からＡ３）に該当する場合、２つの画像は合致しないと判断する。
（Ａ１）エラーマップ中の黒画素が、閾値以上（例えば４画素）の黒画素に８近傍で接している場合
（Ａ２）エラーマップ中の黒画素が、２個以上の黒画素に８近傍で接しており、それらの２個以上は８近傍で接していない場合
（Ａ３）エラーマップ中の黒画素に対応する各元画像の画素が、８近傍で白もしくは黒で囲まれている場合
（Ｂ）画像が小さな場合（前記以外の場合）、次のいずれかの条件（Ｂ１からＢ３）に該当する場合、２つの画像は合致しない。
（Ｂ１）エラーマップ中に、２×２の黒画素がある場合
（Ｂ２）エラーマップ中の黒画素が、２個以上の黒画素に８近傍で接しており、それらの２個以上は８近傍で接していない場合
（Ｂ３）エラーマップ中の黒画素に対応する各元画像の画素が、４近傍で白もしくは黒で囲まれている場合
（Ｃ）前記いずれでもない場合、２つの画像は合致する。
特開２００７−３１７０３３号公報 Ｉａｎ Ｈ． Ｗｉｔｔｅｎ、Ａｌｉｓｔａｉｒ Ｍｏｆｆａｔ 、Ｔｉｍｏｔｈｙ Ｃ． Ｂｅｌｌ著、"Ｍａｎａｇｉｎｇ Ｇｉｇａｂｙｔｅｓ Ｓｅｃｏｎｄ Ｅｄｉｔｉｏｎ"、Ｍｏｒｇａｎ Ｋａｕｆｍａｎｎ、１９９９

本発明は、２つの画像が合致するか否かの判断を行う場合にあって、画像の解像度又はそのサイズに依存した判断になることを抑制するようにした画像処理装置及び画像処理プログラムを提供することを目的としている。

かかる目的を達成するための本発明の要旨とするところは、次の各項の発明に存する。
請求項１の発明は、第１の画像と第２の画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像受付手段によって受け付けられた前記第１の画像又は第２の画像内の対象画像の周囲長を計測する周囲長計測手段と、前記画像受付手段によって受け付けられた前記第１の画像又は第２の画像内の対象画像の面積を計測する面積計測手段と、前記周囲長計測手段によって計測された周囲長と前記面積計測手段によって計測された面積に基づいて、参照領域を生成する参照領域生成手段と、前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致しているか否かを判断するための基準点を抽出する基準点抽出手段と、前記第１の画像と前記第２の画像の前記基準点抽出手段によって抽出された基準点を合致させ、前記第１の画像と前記第２の画像の前記参照領域生成手段によって生成された参照領域内の濃度に基づいて、前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致するか否かを判断する合致判断手段を具備することを特徴とする画像処理装置である。

請求項２の発明は、前記基準点抽出手段は、抽出する基準点を整数値で表される値とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置である。

請求項３の発明は、前記合致判断手段は、前記参照領域生成手段によって生成された参照領域を含む領域の角に該参照領域の角を合致させた状態で、前記第１の画像と前記第２の画像が合致するか否かを判断することを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置である。

請求項４の発明は、前記周囲長計測手段によって計測された周囲長と前記面積計測手段によって計測された面積に基づいて、参照領域を生成する第２の参照領域生成手段と、前記第１の画像と前記第２の画像の前記基準点抽出手段によって抽出された基準点を合致させ、前記第１の画像と前記第２の画像の前記第２の参照領域生成手段によって生成された参照領域内の濃度に基づいて、前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致するか否かを判断する第２の合致判断手段と、前記合致判断手段による判断結果と前記第２の合致判断手段による判断結果に基づいて、前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致するか否かを判断する第３の判断手段をさらに具備することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置である。

請求項５の発明は、コンピュータを、第１の画像と第２の画像を受け付ける画像受付手段と、前記画像受付手段によって受け付けられた前記第１の画像又は第２の画像内の対象画像の周囲長を計測する周囲長計測手段と、前記画像受付手段によって受け付けられた前記第１の画像又は第２の画像内の対象画像の面積を計測する面積計測手段と、前記周囲長計測手段によって計測された周囲長と前記面積計測手段によって計測された面積に基づいて、参照領域を生成する参照領域生成手段と、前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致しているか否かを判断するための基準点を抽出する基準点抽出手段と、前記第１の画像と前記第２の画像の前記基準点抽出手段によって抽出された基準点を合致させ、前記第１の画像と前記第２の画像の前記参照領域生成手段によって生成された参照領域内の濃度に基づいて、前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致するか否かを判断する合致判断手段として機能させることを特徴とする画像処理プログラムである。

請求項１の画像処理装置によれば、２つの画像が合致するか否かの判断を行う場合にあって、本構成を有さない場合に比べて、画像の解像度又はそのサイズに依存した判断になることを抑制できる。

請求項２の画像処理装置によれば、抽出する基準点を整数値で表される値としない場合に比べて、基準点を抽出するための処理時間を削減することができる。

請求項３の画像処理装置によれば、本構成を有さない場合に比べて、参照領域を用いた判断の処理時間を削減することができる。

請求項４の画像処理装置によれば、細線が含まれている画像に対しても、本構成を有さない場合に比べて、２つの画像が合致するか否かの判断誤りを抑制できる。

請求項５の画像処理プログラムによれば、２つの画像が合致するか否かの判断を行う場合にあって、本構成を有さない場合に比べて、画像の解像度又はそのサイズに依存した判断になることを抑制できる。

以下、図面に基づき本発明を実現するにあたっての好適な各種の実施の形態の例を説明する。
図１は、第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図を示している。
なお、モジュールとは、一般的に論理的に分離可能なソフトウェア（コンピュータ・プログラム）、ハードウェア等の部品を指す。したがって、本実施の形態におけるモジュールはコンピュータ・プログラムにおけるモジュールのことだけでなく、ハードウェア構成におけるモジュールも指す。それゆえ、本実施の形態は、コンピュータ・プログラム、システム及び方法の説明をも兼ねている。ただし、説明の都合上、「記憶する」、「記憶させる」、これらと同等の文言を用いるが、これらの文言は、実施の形態がコンピュータ・プログラムの場合は、記憶装置に記憶させる、又は記憶装置に記憶させるように制御するの意である。また、モジュールは機能にほぼ一対一に対応しているが、実装においては、１モジュールを１プログラムで構成してもよいし、複数モジュールを１プログラムで構成してもよく、逆に１モジュールを複数プログラムで構成してもよい。また、複数モジュールは１コンピュータによって実行されてもよいし、分散又は並列環境におけるコンピュータによって１モジュールが複数コンピュータで実行されてもよい。なお、１つのモジュールに他のモジュールが含まれていてもよい。また、以下、「接続」とは物理的な接続の他、論理的な接続（データの授受、指示、データ間の参照関係等）の場合にも用いる。
また、システム又は装置とは、複数のコンピュータ、ハードウェア、装置等がネットワーク（一対一対応の通信接続を含む）等の通信手段で接続されて構成されるほか、１つのコンピュータ、ハードウェア、装置等によって実現される場合も含まれる。「装置」と「システム」とは、互いに同義の用語として用いる。「予め定められた」とは、対象としている処理の前であることをいい、本実施の形態による処理が始まる前はもちろんのこと、本実施の形態による処理が始まった後であっても、そのときの状況・状態に応じて、又はそれまでの状況・状態に応じて定まることの意を含めて用いる。

本実施の形態である画像処理装置は、２つの画像内の対象画像が合致するか否かを判断するマッチング処理を行うものであって、図１に示すように、画像受付モジュール１１０、周囲長計測モジュール１２０、面積計測モジュール１３０、ウィンドウＡ生成モジュール１４０、比較モジュール１５０、出力モジュール１６０を有している。好適には、ローカルテンプレートマッチングとして用いられる。なお、ここで、合致とは、完全に一致する場合はもちろんのこと、マッチング処理の目的を満たす範囲で類似している場合も含む。

画像受付モジュール１１０は、周囲長計測モジュール１２０、面積計測モジュール１３０と接続されている。２つの画像（画像ｉ、画像ｊ）を受け付けて、その画像を周囲長計測モジュール１２０、面積計測モジュール１３０へ渡す。画像を受け付けるとは、グローバルテンプレートマッチングによる処理後の画像を受け取ること、スキャナで画像を読み込むこと、ファックスで画像を受信すること、画像データベース等から画像を読み出すこと等が含まれる。受け付けた画像には、マッチング処理の対象となる画像が含まれている。周囲長計測モジュール１２０、面積計測モジュール１３０へ渡す画像は２値画像であるが、受け付ける画像は多値画像（カラー画像を含む）であってもよい。多値画像の場合は、２値化処理を行う。また、前処理として、ノイズ除去、傾き補正、正規化等の処理を行ってもよい。対象画像の内容として、文字画像、図形画像等がある。本実施の形態の説明では、黒画素によって対象画像が構成されている場合について説明する。

周囲長計測モジュール１２０は、画像受付モジュール１１０、ウィンドウＡ生成モジュール１４０と接続されている。画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像ｉ又は画像ｊ内の対象画像の周囲長を計測する。例えば、周囲（白画素と黒画素の境界）を追跡して、その距離を計測する。また、画像ｉ、画像ｊのいずれか一方の画像内における対象画像の周囲長を計測してもよいし、両方の対象画像の周囲長を計測してもよい。特に、グローバルテンプレートマッチングによる処理後の画像である場合は、全体として類似している場合であるので、一方の画像内の対象画像の周囲長の計測でよい。また、両方の画像内の対象画像の周囲長を計測する場合は、その平均の値を求めるようにしてもよい。そして、その計測した周囲長（１つ又は２つの周囲長）をウィンドウＡ生成モジュール１４０へ渡す。

面積計測モジュール１３０は、画像受付モジュール１１０、ウィンドウＡ生成モジュール１４０と接続されている。画像受付モジュール１１０によって受け付けられた画像ｉ又は画像ｊ内の対象画像の面積を計測する。例えば、対象画像の黒画素数をカウントする。また、画像ｉ、画像ｊのいずれか一方の画像内における対象画像の面積を計測してもよいし、両方の対象画像の面積を計測してもよい。特に、グローバルテンプレートマッチングによる処理後の画像である場合は、全体として類似している場合であるので、一方の画像内の対象画像の面積の計測でよい。また、両方の画像内の対象画像の面積を計測する場合は、その平均の値を求めるようにしてもよい。そして、その計測した面積（１つ又は２つの面積）をウィンドウＡ生成モジュール１４０へ渡す。画像ｉ、画像ｊのいずれか一方の画像内における対象画像の面積を渡す場合は、周囲長計測モジュール１２０に合わせる。

ウィンドウＡ生成モジュール１４０は、周囲長計測モジュール１２０、面積計測モジュール１３０、比較モジュール１５０と接続されている。周囲長計測モジュール１２０によって計測された周囲長と面積計測モジュール１３０によって計測された面積に基づいて、参照領域であるウィンドウを生成する。そして、生成したウィンドウを比較モジュール１５０に渡す。なお、ウィンドウは矩形であり、本実施の形態の説明では正方形の場合を説明する。

より具体的な例として、画像の解像度又はそのサイズに依存しないようにするために、ウィンドウのサイズを次のように決定する。
対象画像の面積をＡとし、対象画像の周囲長をＬとし、ウィンドウのサイズ（ウィンドウの１辺の長さ）をＷとする。
Ｗ＝ｋ × Ａ／Ｌ ただし、ｋは比例定数
つまり、面積（Ａ）に比例して、周囲長（Ｌ）に反比例するように、ウィンドウのサイズ（Ｗ）を決定するようにしてもよい。

より具体的な例として、画像ｉの対象画像の面積をＡｉとし、画像ｊの対象画像の面積をＡｊとし、それぞれの周辺長をＬｉ、Ｌｊとする。
Ｗ＝ｋ × Ｆ（Ａｉ／Ｌｉ，Ａｊ／Ｌｊ） ただし、ｋは比例定数
また、関数Ｆは、好適には、Ｆ（ｘ，ｙ） ＝ ｍｉｎ（ｘ，ｙ）である。つまり、より小さいサイズのウィンドウとなるようにする。
また、前記式内のｋは、デフォルトとして予め定められた値であってもよいし、操作者の操作によって定められた値であってもよい。

比較モジュール１５０は、ウィンドウＡ生成モジュール１４０、出力モジュール１６０と接続されており、基準点抽出モジュール１５２、合致判断Ａモジュール１５４を有している。比較モジュール１５０は、両画像の画素値の合致が最大となるように２つの画像を重ね、ウィンドウＡ生成モジュール１４０で生成されたウィンドウで走査する。各画像のウィンドウ内に含まれる画素の濃度を予め定められた方法で比較し、ウィンドウ位置毎に合致／合致せずを判定する。走査したウィンドウ位置で合致の結果（ウィンドウ内での合致の回数が予め定められた閾値以上であること、例えば、すべてのウィンドウ位置で合致すること）が得られた場合、２つの画像内の対象画像は合致すると判断する。それ以外の場合、２つの画像内の対象画像は合致せずと判断する。

基準点抽出モジュール１５２は、画像ｉ内の対象画像と画像ｊ内の対象画像が合致しているか否かを判断するための基準点を抽出する。つまり、それぞれの画像から合致判断の基準点を抽出する。ここで、基準点とは、画像ｉ内の対象画像と画像ｊ内の対象画像が合致しているか否かを判断するための位置合わせのための点である。具体例としては、画像ｉと画像ｊの各画像の画素値の合致が最大となる点である。より具体例として、画像又は対象画像の重心、中心等である。
さらに、この基準点は、量子化して整数としてもよい。つまり、基準点を画素の角（中心でもよい）となるようにしてもよい。

合致判断Ａモジュール１５４は、画像ｉと画像ｊの基準点抽出モジュール１５２によって抽出された基準点を合致させ、画像ｉと画像ｊのウィンドウＡ生成モジュール１４０によって生成されたウィンドウ内の濃度に基づいて、画像ｉ内の対象画像と画像ｊ内の対象画像が合致するか否かを判断する。例えば、互いの画像の基準点を合致させるように座標系を移動させて、その状態でウィンドウを走査させながらそのウィンドウ内の互いの画像の濃度を比較して、対象画像が合致するか否かを判断する。

出力モジュール１６０は、比較モジュール１５０と接続されている。比較モジュール１５０による判断結果（画像ｉ内の対象画像と画像ｊ内の対象画像は合致するか否か）を受け取って、外部に出力する。例えば、判断結果を用いて画像の圧縮を行う圧縮装置、画像を認識する認識装置等に出力する。

第１の実施の形態は、例えば、図３に示すように相似図形に対しても、その合致判断の結果が異ならないようにしているものである。図３は、相似図形を対象とした合致判断処理例を示す説明図である。図３（ａ１）に示した文字画像「Ａ」の縮小画像が、図３（ａ２）に示した文字画像「Ａ」であり、図３（ｂ１）に示した文字画像「Ａ」の縮小画像が、図３（ｂ２）に示した文字画像「Ａ」である。第１の実施の形態では、図３（ａ１）に示した文字画像「Ａ」と図３（ｂ１）に示した文字画像「Ａ」とが合致すると判断されたならば、それらの縮小画像である図３（ａ２）に示した文字画像「Ａ」と図３（ｂ２）に示した文字画像「Ａ」とが合致すると判断される。逆に、図３（ａ１）に示した文字画像「Ａ」と図３（ｂ１）に示した文字画像「Ａ」とが合致しないと判断されたならば、それらの縮小画像である図３（ａ２）に示した文字画像「Ａ」と図３（ｂ２）に示した文字画像「Ａ」とが合致しないと判断される。相似図形であるならば、画像の解像度又はそのサイズが異なったとしても、その合致判断が異ならないようにしている。
また、長い線分に対しては、線の太さに比例して合致しやすさが変化するようにしているものである。図４は、太さの異なる長い線分を対象とした合致判断処理例を示す説明図である。図４（ａ）に示した線分と図４（ｂ）に示した線分は、その長さ方向では合致するが、太さは異なるものであるにもかかわらず、合致すると判断する。

図２は、第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ２０２では、画像受付モジュール１１０が、２つの画像を受け付ける。
ステップＳ２０４では、周囲長計測モジュール１２０が、２つの画像内の対象画像の周囲長を計測する。
ステップＳ２０６では、面積計測モジュール１３０が、２つの画像内の対象画像の面積を計測する。
なお、ステップＳ２０２とステップＳ２０４は、いずれが先に行われてもよいし、並列して処理されてもよい。

ステップＳ２０８では、ウィンドウＡ生成モジュール１４０が、ステップＳ２０４、ステップＳ２０６の計測結果に基づいて、ウィンドウを生成する。例えば、２つの画像内の対象画像の面積Ａｉ、Ａｊ、周囲長Ｌｉ、ＬｊからウィンドウサイズＷ１を次式で求める。
Ｗ１＝ｋ１ × ｍｉｎ（Ａｉ／Ｌｉ，Ａｊ／Ｌｊ） ただし、ｋ１は比例定数

ステップＳ２１０では、基準点抽出モジュール１５２が、２つの画像内の各画素の画素値の合致が最大となる点を基準点として抽出する。図５は、基準点の例を示す説明図である。対象画像５００ａの重心である基準点５１０ａ、対象画像５００ｂの重心である基準点５１０ｂをそれぞれ抽出する。

ステップＳ２１２では、合致判断Ａモジュール１５４が、２つの画像を基準点で重ね、ステップＳ２０８で生成したウィンドウで走査する。図６は、２つの画像の基準点を合致させた場合の例を示す説明図である。これは、図５に示した例を重ね合わせたものである。つまり、基準点５１０ａと基準点５１０ｂとを合致させて、対象画像５００ａと対象画像５００ｂとを重ね合わせたものである。そして、基準点５１０ａと基準点５１０ｂとを合致させた状態で、ウィンドウ６００をそれぞれの画像内で走査させる。そのウィンドウ６００内の濃度によって、ウィンドウ毎の合致／合致せずを判断する。
ステップＳ２１４では、出力モジュール１６０が、判断結果を出力する。

ステップＳ２１２のウィンドウ毎の合致／合致せずの判断処理例について詳細に説明する。
走査中のウィンドウ内部の、各画像の濃度Ｄ（［０：１］）が、次の条件（１、２）のいずれかを満たす場合に、２つの画像内の対象画像は合致せずと判断する。ここで、濃度Ｄとは、ウィンドウ内の画素の黒画素の数によって決定されるものである。例えば、黒画素数そのものであってもよいし、（黒画素数／ウィンドウ内の画素数）であってもよい。
１．｜Ｄｉ−Ｄｊ｜ ≧ Ｔｄｉｆｆ
２．Ｃｉ＞０かつＣｊ＜０、もしくはＣｉ＜０かつＣｊ＞０
ただし、Ｃは次のように決定する。
Ｃ ＝ １（Ｄ ＞ Ｔｂｌａｃｋ）
０（Ｄ ≧ Ｔｗｈｉｔｅ かつ Ｄ ≦ Ｔｂｌａｃｋ）
−１（Ｄ ＜ Ｔｗｈｉｔｅ）
この関係を図７を用いて説明する。図７は、判断処理における閾値例を示す説明図である。濃度ＤがＴｂｌａｃｋより大きいならば、Ｃの値を１とする。濃度ＤがＴｗｈｉｔｅ以上でＴｂｌａｃｋ以下ならば、Ｃの値を０とする。濃度ＤがＴｗｈｉｔｅより小さいならば、Ｃの値を−１とする。
なお、上記条件内で、「以上」、「以下」は、「より大」、「より小」としてもよいし、「より大」、「より小」は、「以上」、「以下」としてもよい。

そして、走査したウィンドウ位置で前記条件外（前記条件外となる回数が予め定められた閾値以上であること、例えば、すべてのウィンドウ位置で前記条件外）であれば、２つの画像内の対象画像は合致すると判断する。
なお、Ｔｄｉｆｆ、Ｔｂｌａｃｋ、Ｔｗｈｉｔｅは予め定められた値であり、好適には、Ｔｄｉｆｆ＝０．５、Ｔｂｌａｃｋ＝ｐｃ、Ｔｗｈｉｔｅ＝１−ｐｃである。ｐｃは二次元正方格子のサイト過程における、パーコレーション閾値（ｐｃ≒０．５９２７）である。
パーコレーション閾値について説明する。二次元正方格子に、ランダムに点を描画する（これを二次元正方格子のサイト過程という）。濃度ｐ＞ｐｃの場合に、系の端から端まで広がった一つのクラスター（互いに隣接する描画点のあつまり）が存在する場合、そのときのｐｃをパーコレーション閾値と呼ぶ（参照：Ｄ．スタウファー、Ａ．アハロニー著、小田垣孝訳、「パーコレーションの基本原理」、吉岡書店、ＩＳＢＮ４−８４２７−０２９８−２）

次に、第２の実施の形態の例を説明する。
第２の実施の形態のモジュール構成例等は、第１の実施の形態のものと同等である。
第２の実施の形態の例では、基準点抽出モジュール１５２は、抽出する基準点を整数値で表される値とする。例えば、各画像の重心を抽出し、その重心を量子化（整数化）する。そして、その量子化した重心から、画素座標内で予め定められた閾値以内にある点から選択する。好適には、量子化した重心から、水平・垂直方向に±２画素以内の点から選択する。

次に、第３の実施の形態の例を説明する。
第３の実施の形態のモジュール構成例等は、第２の実施の形態のものと同等である。
第３の実施の形態の例では、合致判断Ａモジュール１５４は、ウィンドウＡ生成モジュール１４０によって生成されたウィンドウを含む領域の角にそのウィンドウの角を合致させた状態で、画像ｉと画像ｊが合致するか否かを判断する。
図８は、ウィンドウと画像座標の関係例を示す説明図である。例えば、ウィンドウサイズＷが３．５である場合、画像座標系における各格子点に対し、左上、右上、左下、右下の４点のいずれかを角とするウィンドウのみを走査すればよい。つまり、図８（ａ）に示す例は、ウィンドウ８１０ａ（図８（ａ）では太実線の矩形）を含む最小の整数値のサイズである対応領域８００ａ（図８（ａ）では点線の矩形でサイズは４となる）とウィンドウ８１０ａの左上の対応点８２０ａを合致させた状態のものであり、図８（ｂ）に示す例は、ウィンドウ８１０ｂを含む最小の整数値のサイズである対応領域８００ｂとウィンドウ８１０ｂの右上の対応点８２０ｂを合致させた状態のものであり、図８（ｃ）に示す例は、ウィンドウ８１０ｃを含む最小の整数値のサイズである対応領域８００ｃとウィンドウ８１０ｃの左下の対応点８２０ｃを合致させた状態のものであり、図８（ｄ）に示す例は、ウィンドウ８１０ｄを含む最小の整数値のサイズである対応領域８００ｄとウィンドウ８１０ｄの右下の対応点８２０ｄを合致させた状態のものである。

次に、第４の実施の形態の例を説明する。
図１１は、細線がある対象画像の例を示す説明図である。
本来、図１１（ａ）に示す対象画像１１００ａ（文字画像「Ｅ」）と図１１（ｂ）に示す対象画像１１００ｂ（文字画像「Ｆ」）は合致せずと判断されるべきものであるが、前述の実施の形態では、ウィンドウ（ウィンドウ１１１０ａ、ウィンドウ１１１０ｂ）に対して相対的に細い線が存在する場合、その細線の部分の濃度が低くなり、合致すると判断される可能性がある。
そのため、第４の実施の形態では、前述の実施の形態の例による処理に、ウィンドウＡ生成モジュール１４０とは異なるマッチングパラメータ（比例定数ｋと、濃度比較方法）でのマッチング処理を追加し、そして、両方のマッチング処理で、合致という判断結果が得られた場合、２つの画像は合致すると統合的に判断する処理を追加する。

図９は、第４の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。
画像受付モジュール１１０、周囲長計測モジュール１２０、面積計測モジュール１３０、ウィンドウＡ生成モジュール１４０、ウィンドウＢ生成モジュール９４５、比較モジュール１５０、出力モジュール１６０を備えている。なお、第１の実施の形態（第２、３の実施の形態であってもよい）と同種の部位には同一符号を付し重複した説明を省略する。

ウィンドウＢ生成モジュール９４５は、周囲長計測モジュール１２０、面積計測モジュール１３０、比較モジュール１５０と接続されており、周囲長計測モジュール１２０によって計測された周囲長と面積計測モジュール１３０によって計測された面積に基づいて、ウィンドウＢを生成する。そして、生成したウィンドウＢを比較モジュール１５０に渡す。なお、ウィンドウＡ生成モジュール１４０で生成されたウィンドウをウィンドウＡと称する。

より具体的な例として、画像ｉの対象画像の面積をＡｉとし、画像ｊの対象画像の面積をＡｊとし、それぞれの周辺長をＬｉ、Ｌｊとする。
Ｗ２＝ｋ２ × Ｆ（Ａｉ／Ｌｉ，Ａｊ／Ｌｊ） ただし、ｋ２は比例定数
また、関数Ｆは、好適には、Ｆ（ｘ，ｙ） ＝ ｍｉｎ（ｘ，ｙ）である。つまり、より小さいサイズのウィンドウとなるようにする。
また、前記式内のｋ２は、デフォルトとして予め定められた値であってもよいし、操作者の操作によって定められた値であってもよい。また、ウィンドウＡ生成モジュール１４０でウィンドウＡを生成するために用いた比例定数ｋ１とは異なる値であり、より好適にはｋ１より小さい値（ｋ２ ＜ ｋ１）である。したがって、その場合、Ｗ２はウィンドウＡのサイズＷ１より小さい値となる。

比較モジュール１５０は、ウィンドウＡ生成モジュール１４０、ウィンドウＢ生成モジュール９４５、出力モジュール１６０と接続されている。比較モジュール１５０は、基準点抽出モジュール１５２、合致判断Ａモジュール１５４、合致判断Ｂモジュール９５６、統合判断モジュール９５８を有している。
合致判断Ａモジュール１５４は、統合判断モジュール９５８と接続されており、その判断結果を統合判断モジュール９５８に渡す。

合致判断Ｂモジュール９５６は、統合判断モジュール９５８と接続されており、画像ｉと画像ｊの基準点抽出モジュール１５２によって抽出された基準点を合致させ、画像ｉと画像ｊのウィンドウＢ生成モジュール９４５によって生成されたウィンドウＢ内の濃度に基づいて、画像ｉ内の対象画像と画像ｊ内の対象画像が合致するか否かを判断する。
例えば、互いの画像の基準点を合致させるように座標系を移動させて、その状態でウィンドウＢを走査させながらそのウィンドウＢ内の互いの画像の濃度を比較して、対象画像が合致するか否かを判断する。
より具体例として、走査中のウィンドウ内部の、各画像による排他的論理和（ＸＯＲ）をとった画像の濃度Ｄｘｏｒ（［０：１］）が、次の条件を満たす場合に合致せずとする。
Ｄｘｏｒ ＞ Ｔｘｏｒ
そして、走査したウィンドウ位置で前記条件外（前記条件外となる回数が予め定められた閾値以上であること、例えば、すべてのウィンドウ位置で前記条件外）であれば、２つの画像内の対象画像は合致すると判断する。
なお、Ｔｘｏｒは予め定められた値であり、好適には、Ｔｘｏｒ ＝ ｐｃである。ｐｃは前述のパーコレーション閾値である。

統合判断モジュール９５８は、合致判断Ａモジュール１５４、合致判断Ｂモジュール９５６と接続されており、合致判断Ａモジュール１５４による判断結果と合致判断Ｂモジュール９５６による判断結果に基づいて、画像ｉ内の対象画像と画像ｊ内の対象画像が合致するか否かを判断する。例えば、合致判断Ａモジュール１５４及び合致判断Ｂモジュール９５６によって合致せずと判断された場合に、合致せずと判断する。いずれか又は両方によって合致すると判断された場合は、合致すると判断する。

図１０は、第４の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。
ステップＳ１００２からステップＳ１００８までは、図２の例に示したフローチャート内のステップＳ２０２からステップＳ２０８と同等である。
ステップＳ１０１０では、ウィンドウＢ生成モジュール９４５が、ウィンドウＢを生成する。
ステップＳ１０１２とステップＳ１０１４は、図２の例に示したフローチャート内のステップＳ２１０からステップＳ２１２と同等である。
ステップＳ１０１６では、合致判断Ｂモジュール９５６が、２つの画像を基準点で重ね、ステップＳ１０１０で生成したウィンドウＢで走査して、各ウィンドウＢ毎で合致するか否かを判断する。
ステップＳ１０１８では、統合判断モジュール９５８が、ステップＳ１０１４とステップＳ１０１６の判断結果に基づいて、２つの画像内の対象画像が合致するか否かを判断する。
ステップＳ１０２０は、図２の例に示したフローチャート内のステップＳ２１４と同等である。

図１２を参照して、前述の実施の形態の画像処理装置のハードウェア構成例について説明する。図１２に示す構成は、例えばパーソナルコンピュータ（ＰＣ）などによって構成されるものであり、スキャナ等のデータ読み取り部１２１７と、プリンタなどのデータ出力部１２１８を備えたハードウェア構成例を示している。

ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）１２０１は、前述の実施の形態において説明した各種のモジュール、すなわち、周囲長計測モジュール１２０、面積計測モジュール１３０、ウィンドウＡ生成モジュール１４０、ウィンドウＢ生成モジュール９４５、比較モジュール１５０等の各モジュールの実行シーケンスを記述したコンピュータ・プログラムにしたがった処理を実行する制御部である。

ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）１２０２は、ＣＰＵ１２０１が使用するプログラムや演算パラメータ等を格納する。ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）１２０３は、ＣＰＵ１２０１の実行において使用するプログラムや、その実行において適宜変化するパラメータ等を格納する。これらはＣＰＵバスなどから構成されるホストバス１２０４により相互に接続されている。

ホストバス１２０４は、ブリッジ１２０５を介して、ＰＣＩ（Ｐｅｒｉｐｈｅｒａｌ Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ Ｉｎｔｅｒｃｏｎｎｅｃｔ／Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）バスなどの外部バス１２０６に接続されている。

キーボード１２０８、マウス等のポインティングデバイス１２０９は、操作者により操作される入力デバイスである。ディスプレイ１２１０は、液晶表示装置又はＣＲＴ（Ｃａｔｈｏｄｅ Ｒａｙ Ｔｕｂｅ）などがあり、各種情報をテキストやイメージ情報として表示する。

ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）１２１１は、ハードディスクを内蔵し、ハードディスクを駆動し、ＣＰＵ１２０１によって実行するプログラムや情報を記録又は再生させる。ハードディスクには、画像受付モジュール１１０が受け付けた画像、周囲長計測モジュール１２０、面積計測モジュール１３０の測定結果などが格納される。さらに、その他の各種のデータ処理プログラム等、各種コンピュータ・プログラムが格納される。

ドライブ１２１２は、装着されている磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリ等のリムーバブル記録媒体１２１３に記録されているデータ又はプログラムを読み出して、そのデータ又はプログラムを、インタフェース１２０７、外部バス１２０６、ブリッジ１２０５、及びホストバス１２０４を介して接続されているＲＡＭ１２０３に供給する。リムーバブル記録媒体１２１３も、ハードディスクと同様のデータ記録領域として利用可能である。

接続ポート１２１４は、外部接続機器１２１５を接続するポートであり、ＵＳＢ、ＩＥＥＥ１３９４等の接続部を持つ。接続ポート１２１４は、インタフェース１２０７、及び外部バス１２０６、ブリッジ１２０５、ホストバス１２０４等を介してＣＰＵ１２０１等に接続されている。通信部１２１６は、ネットワークに接続され、外部とのデータ通信処理を実行する。データ読み取り部１２１７は、例えばスキャナであり、ドキュメントの読み取り処理を実行する。データ出力部１２１８は、例えばプリンタであり、ドキュメントデータの出力処理を実行する。

なお、図１２に示す画像処理装置のハードウェア構成は、１つの構成例を示すものであり、本実施の形態は、図１２に示す構成に限らず、本実施の形態において説明したモジュールを実行可能な構成であればよい。例えば、一部のモジュールを専用のハードウェア（例えば特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）等）で構成してもよく、一部のモジュールは外部のシステム内にあり通信回線で接続しているような形態でもよく、さらに図１２に示すシステムが複数互いに通信回線によって接続されていて互いに協調動作するようにしてもよい。また、複写機、ファックス、スキャナ、プリンタ、複合機（スキャナ、プリンタ、複写機、ファックス等のいずれか２つ以上の機能を有している画像処理装置）などに組み込まれていてもよい。

なお、説明したプログラムについては、記録媒体に格納して提供してもよく、また、そのプログラムを通信手段によって提供してもよい。その場合、例えば、前記説明したプログラムについて、「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」の発明として捉えてもよい。
「プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、プログラムのインストール、実行、プログラムの流通などのために用いられる、プログラムが記録されたコンピュータで読み取り可能な記録媒体をいう。
なお、記録媒体としては、例えば、デジタル・バーサタイル・ディスク（ＤＶＤ）であって、ＤＶＤフォーラムで策定された規格である「ＤＶＤ−Ｒ、ＤＶＤ−ＲＷ、ＤＶＤ−ＲＡＭ等」、ＤＶＤ＋ＲＷで策定された規格である「ＤＶＤ＋Ｒ、ＤＶＤ＋ＲＷ等」、コンパクトディスク（ＣＤ）であって、読出し専用メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ）、ＣＤレコーダブル（ＣＤ−Ｒ）、ＣＤリライタブル（ＣＤ−ＲＷ）等、ブルーレイ・ディスク（Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ（登録商標））、光磁気ディスク（ＭＯ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープ、ハードディスク、読出し専用メモリ（ＲＯＭ）、電気的消去及び書換可能な読出し専用メモリ（ＥＥＰＲＯＭ）、フラッシュ・メモリ、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ）等が含まれる。
そして、前記のプログラム又はその一部は、前記記録媒体に記録して保存や流通等させてもよい。また、通信によって、例えば、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（ＭＡＮ）、ワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネット、イントラネット、エクストラネット等に用いられる有線ネットワーク、あるいは無線通信ネットワーク、さらにこれらの組み合わせ等の伝送媒体を用いて伝送させてもよく、また、搬送波に乗せて搬送させてもよい。
さらに、前記のプログラムは、他のプログラムの一部分であってもよく、あるいは別個のプログラムと共に記録媒体に記録されていてもよい。また、複数の記録媒体に分割して
記録されていてもよい。また、圧縮や暗号化など、復元可能であればどのような態様で記録されていてもよい。

第１の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 第１の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 相似図形を対象とした合致判断処理例を示す説明図である。 太さの異なる長い線分を対象とした合致判断処理例を示す説明図である。 基準点の例を示す説明図である。 ２つの画像の基準点を合致させた場合の例を示す説明図である。 判断処理における閾値例を示す説明図である。 ウィンドウと画像座標の関係例を示す説明図である。 第４の実施の形態の構成例についての概念的なモジュール構成図である。 第４の実施の形態による処理例を示すフローチャートである。 細線がある対象画像の例を示す説明図である。 第１〜４の実施の形態を実現するコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。

符号の説明

１１０…画像受付モジュール
１２０…周囲長計測モジュール
１３０…面積計測モジュール
１４０…ウィンドウＡ生成モジュール
１５０…比較モジュール
１５２…基準点抽出モジュール
１５４…合致判断Ａモジュール
１６０…出力モジュール
９４５…ウィンドウＢ生成モジュール
９５６…合致判断Ｂモジュール
９５８…統合判断モジュール

Claims (5)

1. 第１の画像と第２の画像を受け付ける画像受付手段と、
   前記画像受付手段によって受け付けられた前記第１の画像又は第２の画像内の対象画像の周囲長を計測する周囲長計測手段と、
   前記画像受付手段によって受け付けられた前記第１の画像又は第２の画像内の対象画像の面積を計測する面積計測手段と、
   前記周囲長計測手段によって計測された周囲長と前記面積計測手段によって計測された面積に基づいて、参照領域を生成する参照領域生成手段と、
   前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致しているか否かを判断するための基準点を抽出する基準点抽出手段と、
   前記第１の画像と前記第２の画像の前記基準点抽出手段によって抽出された基準点を合致させ、前記第１の画像と前記第２の画像の前記参照領域生成手段によって生成された参照領域内の濃度に基づいて、前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致するか否かを判断する合致判断手段
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記基準点抽出手段は、抽出する基準点を整数値で表される値とする
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記合致判断手段は、前記参照領域生成手段によって生成された参照領域を含む領域の角に該参照領域の角を合致させた状態で、前記第１の画像と前記第２の画像が合致するか否かを判断する
   ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記周囲長計測手段によって計測された周囲長と前記面積計測手段によって計測された面積に基づいて、参照領域を生成する第２の参照領域生成手段と、
   前記第１の画像と前記第２の画像の前記基準点抽出手段によって抽出された基準点を合致させ、前記第１の画像と前記第２の画像の前記第２の参照領域生成手段によって生成された参照領域内の濃度に基づいて、前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致するか否かを判断する第２の合致判断手段と、
   前記合致判断手段による判断結果と前記第２の合致判断手段による判断結果に基づいて、前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致するか否かを判断する第３の判断手段
   をさらに具備することを特徴とする請求項１から３のいずれか一項に記載の画像処理装置。
5. コンピュータを、
   第１の画像と第２の画像を受け付ける画像受付手段と、
   前記画像受付手段によって受け付けられた前記第１の画像又は第２の画像内の対象画像の周囲長を計測する周囲長計測手段と、
   前記画像受付手段によって受け付けられた前記第１の画像又は第２の画像内の対象画像の面積を計測する面積計測手段と、
   前記周囲長計測手段によって計測された周囲長と前記面積計測手段によって計測された面積に基づいて、参照領域を生成する参照領域生成手段と、
   前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致しているか否かを判断するための基準点を抽出する基準点抽出手段と、
   前記第１の画像と前記第２の画像の前記基準点抽出手段によって抽出された基準点を合致させ、前記第１の画像と前記第２の画像の前記参照領域生成手段によって生成された参照領域内の濃度に基づいて、前記第１の画像内の対象画像と前記第２の画像内の対象画像が合致するか否かを判断する合致判断手段
   として機能させることを特徴とする画像処理プログラム。

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