JP5262898B2 - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関し、例えば、マッチング位置を高精度に特定することができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。

従来より、検出対象とする対象物を画像から検出する手法として、テンプレートマッチング法が広く用いられている。テンプレートマッチング法は、対象物を含む参照画像と任意の画像とのマッチング演算を行って画像の類似度を算出し、算出した類似度が最大の位置を任意の画像の中の参照画像とのマッチング位置として特定して、対象物を画像から検出する。

ところで、上記したテンプレートマッチング法では、画像にノイズが含まれる場合には、ノイズに対応する画素がマッチング演算に用いられる。このため、画像にノイズが含まれる場合には、マッチング演算により算出される類似度の精度が低下し、マッチング位置の特定精度が低下してしまう。

そこで、画像に含まれるノイズ対策として、画像に含まれるノイズのレベルに応じて、参照画像のサイズを変化させつつマッチング演算を行う技術が提案されている（例えば、特許文献１参照）。

特開２０００−１９７０６０号公報

しかしながら、上記した従来の技術では、参照画像のサイズを変化させたとしても、特定の画素のノイズが常に参照画像内に残り、かかるノイズがマッチング演算に用いられることがある。この場合、参照画像のサイズを変化させたとしても、ノイズの影響を低減することができないことがある。その結果、マッチング位置の特定精度が低下する。

開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、マッチング位置を高精度に特定することができる画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することを目的とする。

本願の開示する画像処理装置は、一つの態様において、任意の画像の中の参照画像とのマッチング位置を特定する画像処理装置であって、前記参照画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成部と、前記画素群生成部によって生成された各前記ランダム画素群を用いて前記任意の画像とのマッチング演算を行い、前記参照画像と前記任意の画像との類似度の最大値及び前記任意の画像内における前記類似度の最大値の位置を含む演算結果を前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理部と、前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、前記任意の画像の中の前記参照画像とのマッチング位置を特定するマッチング位置特定部とを備える。

本願の開示する画像処理装置の一つの態様によれば、マッチング位置を高精度に特定することができるという効果を奏する。

図１は、実施例１に係る画像処理装置の概要を説明するための図である。 図２は、実施例１に係る画像処理装置の構成を説明するためのブロック図である。 図３は、実施例１に係る演算結果記憶部に記憶される演算結果の一例を説明するための図である。 図４は、参照マスク生成部によって生成された参照マスクの一例を説明するための図である。 図５は、実施例１における画素群生成部を説明するための図である。 図６は、実施例１におけるマッチング位置特定部を説明するための図である。 図７は、実施例１に係る画像処理装置による画像マッチング処理の処理手順を示すフローチャートである。 図８は、実施例１に係る画像処理装置によるマッチング位置特定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図９は、実施例２に係る画像処理装置の構成を説明するためのブロック図である。 図１０は、実施例２におけるマッチング位置特定部を説明するための図である。 図１１は、実施例２に係る画像処理装置によるマッチング位置特定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１２は、実施例３に係る画像処理装置の構成を説明するためのブロック図である。 図１３は、実施例３に係る演算結果記憶部に記憶される類似度分布の一例を説明するための図である。 図１４−１は、実施例３におけるマッチング位置特定部を説明するための図である。 図１４−２は、実施例３におけるマッチング位置特定部の変形例を説明するための図である。 図１５は、実施例３に係る画像処理装置による画像マッチング処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１６は、実施例３に係る画像処理装置によるマッチング位置特定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１７は、参照マスクの生成方法について説明するための図である。 図１８は、画像処理プログラムを実行するコンピュータを説明するための図である。

以下に、本願の開示する画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムの実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下では、本願の開示する画像処理装置が、画像に含まれるノイズに対してマッチング位置の特定精度を向上する例を示すが、本願の開示する画像処理装置は、画像に生じる変形やオクルージョンに対してもマッチング位置を高精度に特定することができる。

まず、図１を用いて、実施例１に係る画像処理装置の概要を説明する。図１は、実施例１に係る画像処理装置の概要を説明するための図である。

図１に示すように、実施例１に係る画像処理装置は、対象物を探索する対象となる画像である探索画像（第１の画像とも称する）の中の参照画像（第２の画像とも称する）とのマッチング位置を特定する装置である。実施例１に係る画像処理装置は、まず、参照画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する。

例えば、画像処理装置は、所定の画素値が設定された画素である有効画素と画素値が設定されていない画素である無効画素とをランダムに配置したマスクである参照マスクを複数生成する。なお、図１に示す例では、有効画素を白色の画素として示しており、無効画素を黒色の画素として示している。そして、画像処理装置は、各参照マスクで参照画像をマスクし、当該参照画像に含まれる画素のうち有効画素に対応する位置の画素を、任意の画素として抽出することで、参照マスクごとにランダム画素群を生成する。

続いて、実施例１に係る画像処理装置は、各ランダム画素群を用いて探索画像とのマッチング演算を行い、ランダム画素群と探索画像との対応関係を示す演算結果をランダム画素群ごとに算出する。図１に示す例では、画像処理装置は、各ランダム画素群の探索画像との相対位置をずらしながら、各ランダム画素群と探索画像との類似度が最も高くなる位置と、当該位置における類似度とを含む演算結果を、ランダム画素群ごとに算出する。

続いて、画像処理装置は、ランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置を特定する。図１に示す例では、画像処理装置は、ランダム画素群ごとの演算結果に含まれる類似度が最も高くなる位置に対して何らかの統計的な処理を施す。統計的な処理を施した結果、例えば、図１の最も左側に示す演算結果における類似度が最も高くなる位置と、図１の最も右側に示す演算結果における類似度が最も高くなる位置とが一致するので、画像処理装置は、当該一致する位置をマッチング位置として特定する。

このように、実施例１に係る画像処理装置は、参照マスクを用いて参照画像からランダム画素群を複数生成し、各ランダム画素群を用いて探索画像とのマッチング演算を行い、演算結果をランダム画素群ごとに算出する。そして、画像処理装置は、ランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置を特定する。

すなわち、実施例１に係る画像処理装置は、参照画像からランダム画素群を複数生成し、各ランダム画素群を用いて探索画像とのマッチング演算を行い、演算結果をランダム画素群ごとに算出し、これら複数の演算結果からマッチング位置を特定する。このように、画像処理装置は、参照画像に含まれる全ての画素を用いずに一部の画素を用いてマッチング位置を特定するので、画像中にノイズが含まれる場合であっても、ノイズに対応する画素を削減することができ、マッチング位置を高精度に特定することができる。

次に、図２を用いて、図１に示した実施例１に係る画像処理装置１００の構成を説明する。図２は、実施例１に係る画像処理装置１００の構成を説明するためのブロック図である。図２に示すように、画像処理装置１００は、入力部１１０と、出力部１２０と、記憶部１３０と、制御部１４０とを有する。

入力部１１０は、画像処理装置１００を利用する利用者から探索画像を受け付ける。また、入力部１１０は、利用者から参照画像を受け付ける。そして、入力部１１０は、受け付けた情報を制御部１４０に送る。

出力部１２０は、制御部１４０によって送られた情報を利用者に出力する。例えば、出力部１２０は、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置についての情報を利用者に出力する。

記憶部１３０は、制御部１４０による各種処理に用いられるデータを格納し、特に、演算結果記憶部１３１を有する。演算結果記憶部１３１は、ランダム画素群と探索画像との対応関係を示す演算結果を記憶する。具体的には、図３に例示するように、演算結果記憶部１３１は、探索画像内における各ランダム画素群と探索画像との類似度が最も高くなる位置（探索画像内の座標）と、当該位置における類似度とを含む演算結果をランダム画素群ごとに記憶する。なお、図３は、実施例１に係る演算結果記憶部１３１に記憶される演算結果の一例を説明するための図である。また、演算結果記憶部１３１に記憶されるランダム画素群ごとの演算結果は、マッチング処理部１４３によって算出される。

制御部１４０は、各種の処理手順などを規定したプログラムを格納する内部メモリを有し、画像処理装置１００における種々の処理を実行する処理部である。制御部１４０は、参照マスク生成部１４１と、画素群生成部１４２と、マッチング処理部１４３と、マッチング位置特定部１４４とを有する。

参照マスク生成部１４１は、有効画素と無効画素とをランダムに配置した参照マスクを複数生成する。図４は、参照マスク生成部１４１によって生成された参照マスクの一例を説明するための図である。

図４に示す例では、参照マスク生成部１４１は、画素値「１」が設定された画素を有効画素、画素値「０」が設定された画素（つまり、画素値が設定されていない画素）を無効画素とする。そして、参照マスク生成部１４１は、有効画素と無効画素とを参照画像と同一サイズの画素領域にランダムに配置し、参照マスクを複数生成する。すなわち、参照マスク生成部１４１は、参照画像と同一サイズの画素領域に二値の画素をランダムに配置して、参照マスクを複数生成する。

画素群生成部１４２は、参照画像を入力部１１０から受け付ける。また、画素群生成部１４２は、参照画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する。

具体的には、図５に示すように、画素群生成部１４２は、各参照マスクで参照画像をマスクし、参照画像に含まれる画素のうち参照マスクの有効画素に対応する位置の画素を、任意の画素として抽出することで、ランダム画素群を複数生成する。なお、図５は、実施例１における画素群生成部１４２を説明するための図である。言い換えると、画素群生成部１４２は、各参照マスクで参照画像をマスクし、参照画像に含まれる画素から参照マスクの無効画素に対応する位置の画素を破棄することで、ランダム画素群を複数生成する。したがって、画素群生成部１４２は、参照画像に含まれる画素からノイズに対応する画素を所定数だけ破棄した画素群をランダム画素群として生成することができる。

マッチング処理部１４３は、探索画像を入力部１１０から受け付ける。また、マッチング処理部１４３は、ランダム画素群を画素群生成部１４２から受け付ける。そして、マッチング処理部１４３は、各ランダム画素群を用いて探索画像とのマッチング演算を行い、ランダム画素群と探索画像との対応関係を示す演算結果をランダム画素群ごとに算出する。なお、マッチング演算とは、ランダム画素群の画素値と探索画像の画素値とを用いて類似度を算出する演算である。また、類似度を算出する手法としては、正規化相関、ＳＡＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ａｂｓｏｌｕｔｅ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）、ＳＳＤ（Ｓｕｍ ｏｆ Ｓｑｕａｒｅｄ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）等の公知の演算手法が用いられる。

具体的には、マッチング処理部１４３は、各ランダム画素群と探索画像との相対位置をずらしながら、各ランダム画素群と探索画像との類似度が最も高くなる位置と、当該位置における類似度とを含む演算結果を、ランダム画素群ごとに算出する。また、マッチング処理部１４３は、選択したランダム画素群の演算結果を演算結果記憶部１３１に格納する。

具体的には、マッチング処理部１４３は、全てのランダム画素群を選択したか否かを判定し、全てのランダム画素群を選択するまで、未選択のランダム画素群を１つ選択し、演算結果を再度算出する。また、マッチング処理部１４３は、全てのランダム画素群が選択されるまで、選択したランダム画素群の演算結果を演算結果記憶部１３１に格納する。

マッチング位置特定部１４４は、演算結果記憶部１３１に記憶されたランダム画素群ごとの演算結果（図３参照）に基づいて、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置を特定する。

具体的には、図６に示すように、マッチング位置特定部１４４は、ランダム画素群ごとの演算結果から類似度が最も大きい演算結果を抽出する。なお、図６は、実施例１におけるマッチング位置特定部１４４を説明するための図である。そして、マッチング位置特定部１４４は、抽出した演算結果に含まれる類似度が最も高い位置（図６に示す例では、類似度０．９５を示す位置）を、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置として特定する。また、マッチング位置特定部１４４は、処理結果として、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置を、出力部１２０に送る。

次に、図７を用いて、実施例１に係る画像処理装置１００による画像マッチング処理の処理手順について説明する。図７は、実施例１に係る画像処理装置１００による画像マッチング処理の処理手順を示すフローチャートである。

図７に示すように、まず、実施例１に係る画像処理装置１００では、参照マスク生成部１４１は、参照マスクを複数生成する（ステップＳ１０１）。例えば、参照マスク生成部１４１は、画素値「１」が設定された画素である有効画素と画素値「０」が設定された画素である無効画素とを参照画像と同一のサイズの画素領域内にランダムに配置して参照マスクを複数生成する。

続いて、マッチング処理部１４３は、探索画像を入力部１１０から受け付ける（ステップＳ１０２）。一方、画素群生成部１４２は、参照画像を入力部１１０から受け付ける（ステップＳ１０３）。

続いて、画素群生成部１４２は、ランダム画素群を複数生成する（ステップＳ１０４）。つまり、画素群生成部１４２は、参照マスクで参照画像をマスクし、参照画像に含まれる画素のうち参照マスクの有効画素に対応する位置の画素を、任意の画素として抽出することで、参照マスクごとにランダム画素群を生成する。

続いて、マッチング処理部１４３は、複数のランダム画素群から任意のランダム画素群を１つ選択し（ステップＳ１０５）、この選択したランダム画素群の探索画像との相対位置をずらしながら（ステップＳ１０６）、演算結果を算出する（ステップＳ１０７）。続いて、マッチング処理部１４３は、選択したランダム画素群の演算結果を演算結果記憶部１３１に格納する（ステップＳ１０８）。

続いて、マッチング処理部１４３は、全てのランダム画素群を選択したか否かを判定する（ステップＳ１０９）。全てのランダム画素群を選択していないと判定すると（ステップＳ１０９：Ｎｏ）、マッチング処理部１４３は、選択済みのランダム画素群とは異なるランダム画素群を１つ選択し（ステップＳ１０５）、演算結果を再度算出する（ステップＳ１０６〜ステップＳ１０８）。そして、マッチング処理部１４３は、全てのランダム画素群を選択するまで、ステップＳ１０５〜ステップＳ１０８の処理を繰り返す。一方、全てのランダム画素群を選択したと判定すると（ステップＳ１０９：Ｙｅｓ）、マッチング処理部１４３は、ステップＳ１１０に処理を移行する。

続いて、マッチング位置特定部１４４は、マッチング位置特定処理を実行する（ステップＳ１１０）。つまり、マッチング位置特定部１４４は、演算結果記憶部１３１に記憶されたランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置を特定する。なお、マッチング位置特定処理の詳細については、図８を用いて後に説明する。

続いて、画像処理装置１００は、ステップＳ１０３にて入力部１１０から既に受け付けた参照画像と異なる参照画像が入力部１１０へ入力されたか否かを判定する（ステップＳ１１１）。ステップＳ１０３にて入力部１１０から既に受け付けた参照画像と異なる参照画像が入力部１１０へ入力されたと判定すると（ステップＳ１１１：Ｙｅｓ）、画像処理装置１００は、処理をステップＳ１０３へ戻す。一方、ステップＳ１０３にて入力部１１０から受け付けた参照画像と異なる参照画像が入力部１１０へ入力されていないと判定すると（ステップＳ１１１：Ｎｏ）、画像処理装置１００は、処理結果を出力する（ステップＳ１１２）。例えば、マッチング位置特定部１４４は、処理結果として、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置を、出力部１２０に送る。そして、出力部１２０が、処理結果を出力する。

図８を用いて、実施例１に係る画像処理装置１００によるマッチング位置特定処理について説明する。図８は、実施例１に係る画像処理装置１００によるマッチング位置特定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、図８に示すフローチャートは、図７に示すステップＳ１１０に対応する。

図８に示すように、マッチング位置特定部１４４は、演算結果記憶部１３１に記憶されたランダム画素群ごとの演算結果から類似度が最も大きい演算結果を抽出する（ステップＳ２０１）。そして、マッチング位置特定部１４４は、抽出した演算結果に含まれる類似度が最も高くなる位置を、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置として特定し（ステップＳ２０２）、マッチング位置特定処理を終了する。

上述してきたように、実施例１によれば、画像処理装置１００は、参照マスクを用いて参照画像からランダム画素群を複数生成し、各ランダム画素群を用いて探索画像とのマッチング演算を行い、演算結果をランダム画素群ごとに算出する。そして、画像処理装置は、ランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置を特定する。

すなわち、画像処理装置１００は、参照画像からランダム画素群を複数生成し、各ランダム画素群を用いて探索画像とのマッチング演算を行い、演算結果をランダム画素群ごとに算出し、これら複数の演算結果からマッチング位置を特定する。このように、画像処理装置１００は、参照画像に含まれる全画素を用いずに一部の画素を用いてマッチング位置を特定するので、画像中にノイズが含まれる場合であっても、ノイズに対応する画素を削減することができる。その結果、画像処理装置１００は、マッチング位置を高精度に特定することができる。

また、実施例１によれば、マッチング位置特定部１４４は、ランダム画素群ごとの演算結果から類似度が最も大きい演算結果を抽出し、当該抽出した演算結果に含まれる類似度が最も高くなる位置を、マッチング位置として特定する。このため、実施例１に係る画像処理装置１００は、マッチング位置の特定に伴う計算量を可及的に削減することができる。すなわち、マッチング位置特定部１４４は、マッチング位置を特定する際に、複数の演算結果から類似度が最も大きい演算結果を抽出するという簡易な処理を行うだけでよく、マッチング位置の特定に伴う処理量を可及的に削減することができる。

上記実施例１では、ランダム画素群ごとの演算結果のうち類似度が最も大きい演算結果を抽出し、抽出した演算結果に含まれる類似度が最も高くなる位置を、マッチング位置として特定する例を示したが、マッチング位置を特定する手法は、これに限定されない。そこで、実施例２では、マッチング位置を特定するための他の手法について説明する。なお、以下では、実施例１に係る画像処理装置１００と同様の点については、簡単に説明し、または、その説明を省略する。

まず、図９を用いて、実施例２に係る画像処理装置２００の構成を説明する。図９は、実施例２に係る画像処理装置２００の構成を説明するためのブロック図である。図９に示すように、画像処理装置２００は、図２に示したマッチング位置特定部１４４に代えて、マッチング位置特定部２４４を有する。

マッチング位置特定部２４４は、演算結果記憶部１３１に記憶されたランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置を特定する。

具体的には、図１０に示すように、マッチング位置特定部２４４は、ランダム画素群ごとの演算結果に含まれる類似度が最も高くなる位置の発生頻度を示すヒストグラムを作成する。そして、マッチング位置特定部２４４は、作成したヒストグラムの発生頻度が最大となる位置を、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置として特定する。なお、図１０は、実施例２におけるマッチング位置特定部２４４を説明するための図である。

図１０を用いてより具体的に説明すると、マッチング位置特定部２４４は、探索範囲と同一サイズの領域である仮想領域を生成し、この仮想領域を所定の大きさの部分領域に区分し、部分領域ごとにカウンタを設定する。そして、マッチング位置特定部２４４は、演算結果に含まれる類似度が最も高くなる位置（図３参照）がいずれかの部分領域内に存在する場合に、その部分領域に設定されたカウンタのカウンタ数をアップする。そして、マッチング位置特定部２４４は、部分領域に設定されたカウンタのカウンタ数を発生頻度としたヒストグラムを作成する。なお、仮想領域を区分することなくそのまま用いても構わない。

そして、マッチング位置特定部２４４は、作成したヒストグラムの発生頻度が最大となる位置を、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置として特定する。例えば、マッチング位置特定部２４４は、カウンタのカウンタ数が最大となる部分領域の中心位置（図１０に示す網掛けを施した部分領域の中心位置）を、マッチング位置として特定する。

次に、図１１を用いて、実施例２に係る画像処理装置２００によるマッチング位置特定処理について説明する。図１１は、実施例２に係る画像処理装置２００によるマッチング位置特定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１１に示すフローチャートは、図７に示すステップＳ１１０に対応する。

図１１に示すように、マッチング位置特定部２４４は、演算結果記憶部１３１からランダム画素群ごとの演算結果を読み出し、これらランダム画素群ごとの演算結果に含まれる類似度が最も高くなる位置の発生頻度を示すヒストグラムを作成する（ステップＳ３０１）。そして、マッチング位置特定部２４４は、作成したヒストグラムの発生頻度が最大となる位置を、マッチング位置として特定し（ステップＳ３０２）、マッチング位置特定処理を終了する。

上述してきたように、実施例２によれば、マッチング位置特定部２４４は、ランダム画素群ごとの演算結果に含まれる類似度が最も高くなる位置の発生頻度を示すヒストグラムを作成し、このヒストグラムの発生頻度が最大となる位置を、マッチング位置として特定する。このため、実施例２に係る画像処理装置２００は、マッチング位置をより高精度に特定することができる。

具体的には、実施例２に係る画像処理装置２００は、ランダム画素群ごとの演算結果に含まれる類似度が最も高くなる位置の発生頻度を示すヒストグラムを作成することで、ランダム画素群ごとの演算結果の全てを、マッチング位置の特定に反映させることができる。したがって、実施例２に係る画像処理装置２００は、より多くの情報量を用いて、マッチング位置を特定することができる。その結果、実施例２に係る画像処理装置２００は、マッチング位置をより高精度に特定することができる。

上記実施例１及び実施例２では、マッチング位置を特定する際に、類似度が最も高くなる位置と、当該位置における類似度とを含む演算結果を用いる手法を説明したが、これに代えて、各ランダム画像群と探索画像との類似度の分布である類似度分布を用いてもよい。そこで、実施例３では、マッチング位置を特定する際に、類似度分布を用いる手法について説明する。なお、以下では、実施例１に係る画像処理装置１００と同様の点については、簡単に説明し、または、その説明を省略する。

まず、図１２を用いて、実施例３に係る画像処理装置３００の構成を説明する。図１２は、実施例３に係る画像処理装置３００の構成を説明するためのブロック図である。図１２に示すように、画像処理装置３００は、図２に示した演算結果記憶部１３１、マッチング処理部１４３及びマッチング位置特定部１４４のそれぞれに代えて、演算結果記憶部３３１、マッチング処理部３４３及びマッチング位置特定部３４４を有する。

演算結果記憶部３３１は、ランダム画素群と探索画像との類似度の分布である類似度分布をランダム画素群ごとに記憶する。具体的には、図１３に例示するように、演算結果記憶部３３１は、探索画像内における全位置（探索画像内の座標）と、各位置における類似度とを、類似度分布として記憶する。なお、図１３は、実施例３に係る演算結果記憶部３３１に記憶される類似度分布の一例を説明するための図である。また、演算結果記憶部３３１に記憶されるランダム画素群ごとの類似度分布は、マッチング処理部３４３によって算出される。

マッチング処理部３４３は、各ランダム画素群を用いて探索画像とのマッチング演算を行い、類似度分布をランダム画素群ごとに算出する。具体的には、マッチング処理部３４３は、各ランダム画素群と探索画像との相対位置をずらしながら、類似度分布として、探索画像内における全位置（探索画像内の座標）と、各位置における類似度とを、ランダム画素群ごとに算出する。

例えば、マッチング処理部３４３は、複数のランダム画素群から任意のランダム画素群を１つ選択し、この選択したランダム画素群と探索画像との相対位置をずらしながら、探索画像内における全位置と、各位置における類似度とを、類似度分布として算出する。また、マッチング処理部３４３は、選択したランダム画素群の類似度分布を演算結果記憶部３３１に格納する。

そして、マッチング処理部３４３は、全てのランダム画素群を選択したか否かを判定し、全てのランダム画素群を選択するまで、未選択のランダム画素群を１つ選択し、類似度分布を再度算出する。また、マッチング処理部３４３は、全てのランダム画素群が選択されるまで、選択したランダム画素群の類似度分布を演算結果記憶部３３１に格納する。

マッチング位置特定部３４４は、演算結果記憶部３３１に記憶されたランダム画素群ごとの類似度分布に基づいて、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置を特定する。

具体的には、図１４−１に示すように、マッチング位置特定部３４４は、ランダム画素群ごとの類似度分布を累積することにより得られる類似度分布（以下、「累積類似度分布」という）を作成する。なお、図１４−１は、実施例３におけるマッチング位置特定部３４４を説明するための図である。

例えば、マッチング位置特定部３４４は、探索範囲と同一サイズの領域である仮想領域を生成し、この仮想領域を所定の大きさの部分領域に区分する。そして、マッチング位置特定部３４４は、仮想領域上にランダム画素群ごとの類似度分布を累積する。言い換えると、マッチング位置特定部３４４は、ランダム画素群ごとの類似度分布に含まれる探索画像内の所定の位置（図１３参照）がいずれかの部分領域に存在する場合に、その部分領域について、探索画像内の所定の位置における類似度の総和を算出する。また、マッチング位置特定部３４４は、部分領域各々について、類似度の総和を算出する。つまり、マッチング位置特定部３４４は、部分領域各々について算出された類似度の総和の分布を、累積類似度分布として作成する。

そして、マッチング位置特定部３４４は、累積類似度分布に含まれる類似度が最も高くなる位置、すなわち、部分領域各々について算出された類似度の総和が最も大きい位置を、マッチング位置として特定する。図１４−１に示す例では、マッチング位置特定部３４４は、部分領域各々について算出された類似度の総和が最も大きい部分領域の中心位置（図１４−１に示す網掛けを施した部分領域の中心位置）を、マッチング位置として特定する。

なお、マッチング位置特定部３４４は、ランダム画素群ごとの類似度分布を全て累積するのではなく、例えば、ノイズの影響が少なく信頼性の高い類似度分布をランダム画素群ごとの類似度分布から絞り込み、その絞り込んだ類似度分布を累積するようにしてもよい。例えば、図１４−２に示すように、マッチング位置特定部３４４は、ランダム画素群ごとの類似度分布（図１３参照）のうち、最も大きいピークの類似度と２番目に大きいピークの類似度との差が所定の閾値よりも大きい類似度分布を、信頼性の高い類似度分布として累積して、累積類似度分布を作成する。言い換えると、マッチング位置特定部３４４は、ランダム画素群ごとの類似度分布のうち、最も大きいピークの類似度と２番目に大きいピークの類似度との差が所定の閾値よりも小さい類似度分布を、信頼性の低い類似度分布として累積せずに、累積類似度分布を作成する。なお、図１４−２は、実施例３におけるマッチング位置特定部３４４の変形例を説明するための図である。

次に、図１５を用いて、実施例３に係る画像処理装置３００による画像マッチング処理について説明する。図１５は、実施例３に係る画像処理装置３００による画像マッチング処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１５に示すステップＳ４０１〜ステップＳ４０４は、図７におけるステップＳ１０１〜ステップＳ１０４に対応し、また、ステップＳ４１１及びステップＳ４１２は、図７におけるステップＳ１１１及びステップＳ１１２に対応する。

図１５に示すように、実施例３に係る画像処理装置３００では、ランダム画素群が複数生成されると（ステップＳ４０４）、マッチング処理部３４３は、複数のランダム画素群から任意のランダム画素群を１つ選択する（ステップＳ４０５）。そして、マッチング処理部３４３は、選択したランダム画素群と探索画像との相対位置をずらしながら（ステップＳ４０６）、類似度分布を算出する（ステップＳ４０７）。続いて、マッチング処理部３４３は、選択したランダム画素群の類似度分布を演算結果記憶部３３１に格納する（ステップＳ４０８）。

続いて、マッチング処理部３４３は、全てのランダム画素群を選択したか否かを判定する（ステップＳ４０９）。全てのランダム画素群を選択していないと判定すると（ステップＳ４０９：Ｎｏ）、マッチング処理部３４３は、選択済みのランダム画素群とは異なるランダム画素群を１つ選択し（ステップＳ４０５）、類似度分布を再度算出する（ステップＳ４０６〜ステップＳ４０８）。そして、マッチング処理部３４３は、全てのランダム画素群を選択するまで、ステップＳ４０５〜ステップＳ４０８の処理を繰り返す。一方、全てのランダム画素群を選択したと判定すると（ステップＳ４０７：Ｙｅｓ）、マッチング処理部３４３は、ステップＳ４１０に処理を移行する。

続いて、マッチング位置特定部３４４は、マッチング位置特定処理を実行する（ステップＳ４１０）。つまり、マッチング位置特定部３４４は、演算結果記憶部３３１に記憶されたランダム画素群ごとの類似度分布に基づいて、探索画像の中の参照画像とのマッチング位置を特定する。なお、マッチング位置特定処理の詳細については、図１６を用いて後に説明する。

ステップＳ４１０を終了すると、画像処理装置３００は、その後の処理を実行する（ステップＳ４１１及びステップＳ４１２）。

図１６を用いて、実施例３に係る画像処理装置３００によるマッチング位置特定処理について説明する。図１６は、実施例３に係る画像処理装置３００によるマッチング位置特定処理の処理手順を示すフローチャートである。なお、図１６に示すフローチャートは、図１５に示すステップＳ４１０に対応する。

図１６に示すように、マッチング位置特定部３４４は、演算結果記憶部３３１に記憶されたランダム画素ごとの類似度分布を累積して累積類似度分布を作成する（ステップＳ５０１）。そして、マッチング位置特定部３４４は、作成した累積類似度分布に含まれる類似度が最も高くなる位置を、マッチング位置として特定し（ステップＳ５０２）、マッチング位置特定処理を終了する。

上述してきたように、実施例３によれば、マッチング処理部３４３は、各ランダム画素群を用いて探索画像とのマッチング演算を行い、類似度分布をランダム画素群ごとに算出する。そして、マッチング位置特定部３４４は、ランダム画素群ごとの類似度分布を累積して累積類似度分布を作成し、作成した累積類似度分布に含まれる類似度が最も高くなる位置を、マッチング位置として特定する。このため、実施例３に係る画像処理装置３００は、実施例１に係る画像処理装置１００及び実施例２に係る画像処理装置２００と比較して、マッチング位置をより高精度に特定することができる。

具体的には、実施例１及び実施例２では、類似度が最も高くなる位置と、当該位置における類似度のみを用いてマッチング位置の特定を行っていた。これに対して、実施例３では、ランダム画素群ごとの類似度分布を用いて、マッチング位置の特定を特定する。したがって、実施例３に係る画像処理装置３００は、より多くの情報量を用いて、マッチング位置を特定することができる。その結果、実施例３に係る画像処理装置３００は、実施例１に係る画像処理装置１００及び実施例２に係る画像処理装置２００と比較して、マッチング位置をより高精度に特定することができる。

さて、これまで本発明の実施例について説明したが、本発明は上述した実施例以外にも、上記特許請求の範囲に記載した技術的思想の範囲内において種々の異なる実施例にて実施されてもよいものである。

上述した実施例１〜３では、画素群生成部１４２が、参照マスク生成部１４１によって生成された各参照マスクで参照画像をマスクすることにより、ランダム画素群を複数生成したが、ランダム画素群の生成方法は、これに限定されるものではない。例えば、画素群生成部１４２は、所定の乱数と、参照画像に含まれる画素から抽出する画素とを対応付けたテーブルを用いて、参照画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出することで、ランダム画素群を複数生成してもよい。

また、上述した実施例１〜３では、参照マスク生成部１４１が、二値の画素をランダムに配置することにより参照マスクを複数生成したが、参照マスクの生成方法はこれに限定されるものではない。例えば、図１７に示すように、参照マスク生成部１４１は、多値（図１７では画素値「０」〜「３」）の画素をランダムに配置したマスクである多値マスクを１つ生成する。そして、参照マスク生成部１４１は、画素値の閾値を多値マスクに対して設定し、閾値以上の画素値が設定された画素を無効画素に設定し、閾値よりも小さい画素値が設定された画素を有効画素に設定する。そして、参照マスク生成部１４１は、閾値を変化させることで、１つの多値マスクから複数の参照マスクを生成する。なお、図１７は、参照マスクの生成方法について説明するための図である。

図１７に示す例では、参照マスク生成部１４１は、閾値を１〜４に変化させることにより、図中白色で示す有効画素と黒色で示す無効画素とをランダムに配置した４つの参照マスクを生成する。このように、１つの多値マスクを生成した後、この多値マスクから複数の参照マスクを生成することにより、参照マスク生成部１４１は、参照マスクの生成を容易化することができる。

また、図示した各装置の各構成要素は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。すなわち、各装置の分散・統合の具体的形態は図示のものに限られず、その全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。例えば、図２に示す例を用いて説明すると、参照マスク生成部１４１と画素群生成部１４２とを統合することもできる。記憶部１３０を別装置としてもよい。

また、上記の実施例で説明した画像処理装置の各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図１８を用いて、上記の実施例１と同様の機能を有する画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。なお、図１８は、画像処理プログラムを実行するコンピュータを説明するための図である。

図１８に示すように、画像処理装置としてのコンピュータ４００は、入力部４１０、出力部４２０、ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）４３０、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）４４０及びＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）４５０をバス５００などで接続して構成される。

ここで、入力部４１０はユーザから各種データの入力を受け付ける。出力部４２０は、各種情報を表示する。ＨＤＤ４３０は、ＣＰＵ４５０による各種処理の実行に必要な情報を記憶する。ＲＡＭ４４０は、各種情報を一時的に記憶する。ＣＰＵ４５０は、各種演算処理を実行する。

そして、ＨＤＤ４３０には、上記の実施例１に示した画像処理装置１００の各処理部と同様の機能を発揮する画像処理プログラム４３１と、画像処理用データ４３２とが予め記憶されている。なお、この画像処理プログラム４３１を適宜分散させて、ネットワークを介して通信可能に接続された他のコンピュータの記憶部に記憶させておくこともできる。

そして、ＣＰＵ４５０が、この画像処理プログラム４３１をＨＤＤ４３０から読み出してＲＡＭ４４０に展開することにより、図１８に示すように、画像処理プログラム４３１は画像処理プロセス４４１として機能するようになる。すなわち、画像処理プロセス４４１は、画像処理用データ４３２等をＨＤＤ４３０から読み出して、ＲＡＭ４４０において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処理を実行する。なお、画像処理プロセス４４１は、図２に示した画像処理装置１００の制御部１４０（参照マスク生成部１４１、画素群生成部１４２、マッチング処理部１４３及びマッチング位置特定部１４４）において実行される処理にそれぞれ対応する。

なお、上記した画像処理プログラム４３１については、必ずしも最初からＨＤＤ４３０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ４００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に記憶させておき、コンピュータ４００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ４００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておき、コンピュータ４００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理装置であって、
前記第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成部と、
前記画素群生成部によって生成された各前記ランダム画素群と前記第１の画像との相対位置をずらしながら、各前記ランダム画素群と前記第１の画像との類似度が最も高くなる位置と、当該位置における前記類似度とを含む演算結果を、前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理部と、
前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、前記第１の画像の中の前記第２の画像とのマッチング位置を特定するマッチング位置特定部と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。

（付記２）所定の画素値が設定された画素である有効画素と画素値が設定されていない画素である無効画素とをランダムに配置したマスクである参照マスクを複数生成する参照マスク生成部をさらに備え、
前記画素群生成部は、前記参照マスク生成部によって生成された各前記参照マスクで前記第２の画像をマスクし、当該第２の画像に含まれる画素のうち前記有効画素に対応する位置の画素を、前記任意の画素として抽出することで、前記参照マスクごとに前記ランダム画素群を生成することを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。

（付記３）前記マッチング位置特定部は、前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの演算結果から前記類似度が最も大きい演算結果を抽出し、当該抽出した演算結果に含まれる前記位置を、前記マッチング位置として特定することを特徴とする付記１又は２に記載の画像処理装置。

（付記４）前記マッチング位置特定部は、前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの演算結果に含まれる前記位置の発生頻度を示すヒストグラムを作成し、当該作成したヒストグラムの発生頻度が最大となる位置を、前記マッチング位置として特定することを特徴とする付記１又は２に記載の画像処理装置。

（付記５）第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理装置であって、
前記第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成部と、
前記画素群生成部によって生成された各前記ランダム画素群と前記第１の画像との相対位置をずらしながら、各前記ランダム画素群と前記第１の画像との類似度の分布である類似度分布を、前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理部と、
前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの類似度分布を累積することにより得られる類似度分布である累積類似度分布を作成し、当該累積類似度分布に含まれる類似度が最大となる位置を、前記マッチング位置として特定するマッチング位置特定部と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。

（付記６）前記マッチング位置特定部は、前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの類似度分布のうち、最も大きいピークの類似度と２番目に大きいピークの類似度との差が所定の閾値よりも大きい類似度分布を累積して前記累積類似度分布を生成することを特徴とする付記５に記載の画像処理装置。

（付記７）第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理装置による画像処理方法であって、
前記第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成ステップと、
前記画素群生成ステップによって生成された各前記ランダム画素群と前記第１の画像との相対位置をずらしながら、各前記ランダム画素群と前記第１の画像との類似度が最も高くなる位置と、当該位置における前記類似度とを含む演算結果を、前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理ステップと、
前記マッチング処理ステップによって算出された前記ランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、前記第１の画像の中の前記第２の画像とのマッチング位置を特定するマッチング位置特定ステップと
を含んだことを特徴とする画像処理方法。

（付記８）第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理装置による画像処理方法であって、
前記第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成ステップと、
前記画素群生成ステップによって生成された各前記ランダム画素群と前記第１の画像との相対位置をずらしながら、各前記ランダム画素群と前記第１の画像との類似度の分布である類似度分布を、前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理ステップと、
前記マッチング処理ステップによって算出された前記ランダム画素群ごとの類似度分布を累積することにより得られる類似度分布である累積類似度分布を作成し、当該累積類似度分布に含まれる類似度が最大となる位置を、前記マッチング位置として特定するマッチング位置特定ステップと
を含んだことを特徴とする画像処理方法。

（付記９）第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理プログラムであって、
前記第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成手順と、
前記画素群生成手順によって生成された各前記ランダム画素群と前記第１の画像との相対位置をずらしながら、各前記ランダム画素群と前記第１の画像との類似度が最も高くなる位置と、当該位置における前記類似度とを含む演算結果を、前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理手順と、
前記マッチング処理手順によって算出された前記ランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、前記第１の画像の中の前記第２の画像とのマッチング位置を特定するマッチング位置特定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

（付記１０）第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理プログラムであって、
前記第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成手順と、
前記画素群生成手順によって生成された各前記ランダム画素群と前記第１の画像との相対位置をずらしながら、各前記ランダム画素群と前記第１の画像との類似度の分布である類似度分布を、前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理手順と、
前記マッチング処理手順によって算出された前記ランダム画素群ごとの類似度分布を累積することにより得られる類似度分布である累積類似度分布を作成し、当該累積類似度分布に含まれる類似度が最大となる位置を、前記マッチング位置として特定するマッチング位置特定手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

１００ 画像処理装置
１１０ 入力部
１２０ 出力部
１３０ 記憶部
１３１ 演算結果記憶部
１４０ 制御部
１４１ 参照マスク生成部
１４２ 画素群生成部
１４３ マッチング処理部
１４４ マッチング位置特定部
２００ 画像処理装置
２４４ マッチング位置特定部
３００ 画像処理装置
３３１ 演算結果記憶部
３４３ マッチング処理部
３４４ マッチング位置特定部
４００ コンピュータ
４１０ 入力部
４２０ 出力部
４３０ ＨＤＤ（Ｈａｒｄ Ｄｉｓｋ Ｄｒｉｖｅ）
４３１ 画像処理プログラム
４３２ 画像処理用データ
４４０ ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）
４４１ 画像処理プロセス
４５０ ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ）
５００ バス

Claims (8)

1. 第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理装置であって、
   前記第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成部と、
   前記画素群生成部によって生成された各前記ランダム画素群と前記第１の画像との相対位置をずらしながら、各前記ランダム画素群と前記第１の画像との類似度が最も高くなる位置と、当該位置における前記類似度とを含み、前記ランダム画素群と前記第１の画像との対応関係を示す演算結果を、前記ランダム画素群の画素値と前記第１の画像の画素値とを用いて前記類似度を算出するマッチング演算により、前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理部と、
   前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの前記演算結果に基づいて、前記第１の画像の中の前記第２の画像とのマッチング位置を特定するマッチング位置特定部と
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
2. 所定の画素値が設定された画素である有効画素と画素値が設定されていない画素である無効画素とをランダムに配置したマスクである参照マスクを複数生成する参照マスク生成部をさらに備え、
   前記画素群生成部は、前記参照マスク生成部によって生成された各前記参照マスクで前記第２の画像をマスクし、当該第２の画像に含まれる画素のうち前記有効画素に対応する位置の画素を、前記任意の画素として抽出することで、前記参照マスクごとに前記ランダム画素群を生成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. 前記マッチング位置特定部は、前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの演算結果から前記類似度が最も大きい演算結果を抽出し、当該抽出した演算結果に含まれる前記位置を、前記マッチング位置として特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
4. 前記マッチング位置特定部は、前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの演算結果に含まれる前記位置の発生頻度を示すヒストグラムを作成し、当該作成したヒストグラムの発生頻度が最大となる位置を、前記マッチング位置として特定することを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
5. 第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理装置であって、
   前記第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成部と、
   前記画素群生成部によって生成された各前記ランダム画素群と前記第１の画像との相対位置をずらしながら、各前記ランダム画素群と前記第１の画像との類似度の分布である類似度分布を、前記ランダム画素群の画素値と前記第１の画像の画素値とを用いて前記類似度を算出するマッチング演算により、前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理部と、
   前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの類似度分布を累積することにより得られる類似度分布である累積類似度分布を作成し、当該累積類似度分布に含まれる類似度が最大となる位置を、前記マッチング位置として特定するマッチング位置特定部と
   を備えたことを特徴とする画像処理装置。
6. 前記マッチング位置特定部は、前記マッチング処理部によって算出された前記ランダム画素群ごとの類似度分布のうち、最も大きいピークの類似度と２番目に大きいピークの類似度との差が所定の閾値よりも大きい類似度分布を累積して前記累積類似度分布を生成することを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
7. 第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理装置による画像処理方法であって、
   前記第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成ステップと、
   前記画素群生成ステップによって生成された各前記ランダム画素群と前記第１の画像との相対位置をずらしながら、各前記ランダム画素群と前記第１の画像との類似度が最も高くなる位置と、当該位置における前記類似度とを含み、前記ランダム画素群と前記第１の画像との対応関係を示す演算結果を、前記ランダム画素群の画素値と前記第１の画像の画素値とを用いて前記類似度を算出するマッチング演算により、前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理ステップと、
   前記マッチング処理ステップによって算出された前記ランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、前記第１の画像の中の前記第２の画像とのマッチング位置を特定するマッチング位置特定ステップと
   を含んだことを特徴とする画像処理方法。
8. 第１の画像の中の第２の画像とのマッチング位置を特定する画像処理プログラムであって、
   前記第２の画像に含まれる画素から任意の画素をランダムに抽出した画素群であるランダム画素群を複数生成する画素群生成手順と、
   前記画素群生成手順によって生成された各前記ランダム画素群と前記第１の画像との相対位置をずらしながら、各前記ランダム画素群と前記第１の画像との類似度が最も高くなる位置と、当該位置における前記類似度とを含み、前記ランダム画素群と前記第１の画像との対応関係を示す演算結果を、前記ランダム画素群の画素値と前記第１の画像の画素値とを用いて前記類似度を算出するマッチング演算により、前記ランダム画素群ごとに算出するマッチング処理手順と、
   前記マッチング処理手順によって算出された前記ランダム画素群ごとの演算結果に基づいて、前記第１の画像の中の前記第２の画像とのマッチング位置を特定するマッチング位置特定手順と
   をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

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