JP5935501B2 - プログラム、画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Description
(1)画像コーパスの作成
一般物体認識では、物体名ごとに、予め正解の物体名が付けられた大量の画像を用意する。以降では、正解付き画像を画像コーパス(学習画像)と呼ぶ。
機械学習により、画像と正解の物体名との関係性を自動的に求めることができる。
(2)の機械学習で求めた関係性を使い、未知の画像に対して、メタデータが自動付与される。
(A)入力者が、物体の領域を指定する。
(B)入力者が、指定した物体の正解名称を入力する。
画像コーパスの作成段階において、先行作業の結果として、画像内の対象物(物体)を含む領域に人手で正解(メタデータ)を付与し、物体名ごとに1つ以上の領域のパターンが存在し、かつ、物体名ごとの領域数がM未満の場合を対象とする。
画像コーパスを作成する対象画像について、2つ以上の領域に人手でメタデータが付与された状態を、実施例における処理の対象とする。1つの領域ではパターンが表現できないので、パターンが現れる2つ以上の領域が入力されると、実施例の処理が開始される。対象画像とは、画像コーパス作成作業中の画像である。
<構成>
図1は、実施例1における画像処理装置10の構成の一例を示すブロック図である。図1に示す画像処理装置10は、画像コーパスの作成を支援する装置である。図1に示す画像処理装置10は、パターン生成手段101、パターン記憶手段103、取得手段105、パターン読出手段107、パターン検索手段109、類似領域探索手段111、表示手段113、コーパス登録手段115、及びコーパス記憶手段117を備える。
まず、パターン生成処理について説明する。図2は、分布パターンをグラフに自動変換する方法を説明するための図である。図2に示すように、パターン生成手段101は、各領域の重心を頂点とし、頂点間の距離が閾値未満の辺を有するグラフを生成する。
パターン生成手段101は、生成した分布パターンを、属性(物体名)ごとにパターン記憶手段103に記憶する。図3は、分布パターンの例を示す図である。図3に示す対象画像上で、手動で領域を指定された7本の鉄塔がある。このうち、パターン生成手段101は、近接している4本の鉄塔の分布パターンP201を、パターン1として1つのグラフを生成する。また、パターン生成手段101は、近接している3本の鉄塔の分布パターンP202を、パターン2として別のグラフを生成する。
次に、対象画像から指定された領域や属性を取得する処理について説明する。取得部105は、作成者により、対象画像上の物体の領域(2つ以上の領域)の指定と、指定された物体の物体名(属性)の入力を受け付ける。
次に、分布パターンを読み出す処理について説明する。パターン読出手段107は、取得部105から取得した属性(物体名)と同一の属性の分布パターンを、パターン記憶手段103から読み出す。
次に、グラフQと類似するグラフをグラフPから検索する処理について説明する。パターン検索手段109は、まず、パターン生成手段101で生成した対象画像の分布パターンのグラフQをクエリとする。パターン検索手段109は、このクエリに対して、パターン読出手段107で読み出された先行作業結果の分布パターンのグラフPの中から、頂点と辺の対応関係が類似するグラフを有する分布パターンを検索する。
評価関数E=w_1×J+w_2×K ・・・式(1)
w_1、w_2:定数(例えばw_1=1、w_2=2)
J:グラフPとグラフQとの間で割り当てられた頂点同士の重みの距離
K:グラフPとグラフQとの間で割り当てられた辺同士の重みの距離
制約条件:グラフQの各頂点をグラフPのいずれかの頂点に重複なく割り当てる
重み付きグラフマッチングの解法として、全ての組合せを探索し、制約条件を満たし、かつ評価関数が最小となる割当を求める全数探索法が考えられる。
次に、類似領域を探索する処理について説明する。類似領域探索手段111は、検索されたグラフのうち、グラフQ以外の頂点を含む領域を類似領域候補とする。類似領域探索手段111は、1又は複数の類似領域候補に対して順に画像特徴量を算出し、対象画像の領域の画像特徴量との距離を算出する。また、類似領域探索手段111は、2つの領域内の画素値の差分絶対値和などを類似度とし、類似度を用いて類似判定を行ってもよい。
次に、領域候補の表示処理について説明する。表示手段113は、類似領域探索手段111から取得した候補領域を、既に指定された領域と区別して画面に表示する。これにより、作成者は、候補領域を容易に把握することができる。
次に、候補領域を画像コーパスとして登録する処理について説明する。コーパス登録手段115は、候補領域が指定されて、取得手段105から登録指示が通知されると、指定されている候補領域を画像コーパスとしてコーパス記憶手段117に記憶する。このとき、コーパス登録手段115は、属性を「鉄塔」として領域に対応付けて登録する。
次に、画像処理装置10の動作について説明する。図8は、実施例1における画像処理の一例を示すフローチャートである。
次に、実施例2における画像処理装置について説明する。実施例2では、類似領域候補に対して優先度を算出し、優先順に類似判定を行う。これにより、作成者には、優先度が高い候補領域から順に表示することが可能になる。
図9は、実施例2における画像処理装置20の構成の一例を示すブロック図である。図9に示す構成で、図1に示す構成と同様のものは同じ符号を付す。以降では、実施例1と異なる構成を主に説明する。
次に、優先度算出処理について詳しく説明する。優先度算出手段203は、パターン検索手段201で検索された部分マッチングの結果を用いて、対象画像内の類似領域候補の優先度を算出する。
次に、実施例2における類似領域の探索と表示処理について説明する。類似領域探索手段205は、優先度算出手段203により算出された優先度が高い領域を優先的に探索する。
次に、実施例2における画像処理装置20の動作について説明する。図17は、実施例2における画像処理の一例を示すフローチャートである。図17に示すステップS201〜S207の処理は、図8に示すS101〜S107の処理と同様であるため、その説明緒を省略する。
次に、実施例3における画像処理装置について説明する。実施例3では、実施例1,2で説明した画像処理を、PC(Personal Computer)やサーバなどの情報処理装置で行う。
図19は、実施例3における画像処理装置30の構成の一例を示すブロック図である。図19に示す画像処理装置30は、制御部301、主記憶部303、補助記憶部305、通信部307、記録媒体I/F部309、入力部311、及び表示部313を少なくとも有する。各部は、バスを介して相互にデータ送受信可能に接続されている。
(付記1)
対象画像に対して指定された領域と、該領域に指定された属性とを取得し、
前記指定された属性に対応するパターンであり、該属性が同じ所定数の領域から生成されたパターンに類似するパターンを、画像内の複数の領域に対して該領域に付与された属性が同じ領域から生成されたパターンを前記属性に関連付けて記憶する記憶手段から検索し、
前記検索されたパターンに基づいて、前記所定数の領域に類似する領域を探索する処理をコンピュータに実行させるためのプログラム。
(付記2)
前記検索する処理により検索された複数のパターン内の各領域を前記対象画像上に対応付け、対応付けられた位置に存在する領域の数に基づいて該領域の優先度を算出する処理をコンピュータにさらに実行させ、
前記探索する処理は、
前記優先度の高い順に、前記類似する領域を探索する付記1記載のプログラム。
(付記3)
前記優先度を算出する処理は、
前記検索されたパターンが複数存在する場合、前記パターンの検索のヒット回数が多いパターン順に前記優先度を算出する付記2記載のプログラム。
(付記4)
前記優先度を算出する処理は、
前記検索する処理でパターンの類似判定に用いられた評価値により、前記優先度を重み付けする付記2又は3記載のプログラム。
(付記5)
前記探索する処理は、
前記検索されたパターン内の各領域と、前記所定数の領域内の1又は複数の領域との平均画像に類似する領域を探索する付記1乃至4いずれか一項に記載のプログラム。
(付記6)
前記探索する処理により探索された領域を前記所定数の領域とは異なる形式で画像上に表示するとともに、類似判定に用いた類似度を表示する処理をコンピュータにさらに実行させるための付記1乃至5いずれか一項に記載のプログラム。
(付記7)
前記パターンは、前記領域の重心を頂点とし、該頂点間を結んだ辺により生成されるグラフであり、
前記優先度を算出する処理は、
対応するグラフ間での辺の長さが異なるとき、検索されたグラフの1つの頂点を、前記対象画像のグラフの頂点に合わせることで前記優先度を算出する付記2記載のプログラム。
(付記8)
前記領域の重心を頂点とし、該頂点間の距離が閾値未満の辺を有し、前記頂点は該頂点に接続する辺の角度を有し、前記辺には該辺の距離を有する、前記パターンを表すグラフを生成する処理をコンピュータにさらに実行させる付記1乃至6いずれか一項に記載のプログラム。
(付記9)
画像内の複数の領域に対し、該領域に付与された属性が同じ領域から生成されたパターンを前記属性に関連付けて記憶する記憶手段と、
対象画像に対して指定された領域と、該領域に付与された属性とを取得する取得手段と、
前記付与された属性に対応するパターンであり、該属性が同じ所定数の領域から生成されたパターンに類似するパターンを前記保存手段から検索するパターン検索手段と、
検索されたパターンに基づいて、前記所定数の領域に類似する領域を検索する領域検索手段と
を備える画像処理装置。
(付記10)
対象画像に対して指定された領域と、該領域に付与された属性とを入力し、
前記付与された属性に対応するパターンであり、該属性が同じ所定数の領域から生成されたパターンに類似するパターンを、画像内の複数の領域に対して該領域に付与された属性が同じ領域から生成されたパターンを前記属性に関連付けて保存する保存手段から検索し、
前記検索されたパターンに基づいて、前記所定数の領域に類似する領域を探索する処理をコンピュータが実行する画像処理方法。
101 パターン生成手段
105 パターン記憶手段
107 パターン読出手段
109、201 パターン検索手段
111、205 類似領域探索手段
113、207 表示手段
115 コーパス登録手段
203 優先度算出手段
301 制御部
303 主記憶部
305 補助記憶部
Claims (9)
- 対象画像に対して指定された領域と、該領域に付与された属性とを取得し、
前記付与された属性に対応するパターンであり、該属性が同じ所定数の領域から生成されたパターンに類似するパターンを、画像内の複数の領域に対して該領域に付与された属性が同じ領域から生成されたパターンを前記属性に関連付けて記憶する記憶手段から検索し、
前記検索されたパターンに基づいて、前記所定数の領域に類似する領域を探索する処理をコンピュータに実行させ、
前記パターンは、前記領域の重心を頂点とし、該頂点間を結んだ辺により生成されるグラフであるプログラム。 - 前記検索する処理により検索された複数のパターン内の各領域を前記対象画像上に対応付け、対応付けられた位置に存在する領域の数に基づいて該領域の優先度を算出する処理をコンピュータにさらに実行させ、
前記探索する処理は、
前記優先度の高い順に、前記類似する領域を探索する請求項1記載のプログラム。 - 前記優先度を算出する処理は、
前記検索されたパターンが複数存在する場合、前記パターンの検索のヒット回数が多いパターン順に前記優先度を算出する請求項2記載のプログラム。 - 前記優先度を算出する処理は、
前記検索する処理でパターンの類似判定に用いられた評価値により、前記優先度を重み付けする請求項2又は3記載のプログラム。 - 前記探索する処理は、
前記検索されたパターン内の各領域と、前記所定数の領域内の1又は複数の領域との平均画像に類似する領域を探索する請求項1乃至4いずれか一項に記載のプログラム。 - 前記探索する処理により探索された領域を前記所定数の領域とは異なる形式で画像上に表示するとともに、類似判定に用いた類似度を表示する処理をコンピュータにさらに実行させるための請求項1乃至5いずれか一項に記載のプログラム。
- 前記優先度を算出する処理は、
対応するグラフ間での辺の長さが異なるとき、検索されたグラフの1つの頂点を、前記対象画像のグラフの頂点に合わせることで前記優先度を算出する請求項2記載のプログラム。 - 画像内の複数の領域に対し、該領域に付与された属性が同じ領域から生成されたパターンを前記属性に関連付けて記憶する記憶手段と、
対象画像に対して指定された領域と、該領域に付与された属性とを取得する取得手段と、
前記付与された属性に対応するパターンであり、該属性が同じ所定数の領域から生成されたパターンに類似するパターンを前記記憶手段から検索するパターン検索手段と、
検索されたパターンに基づいて、前記所定数の領域に類似する領域を検索する領域検索手段と
を備え、
前記パターンは、前記領域の重心を頂点とし、該頂点間を結んだ辺により生成されるグラフである画像処理装置。 - 対象画像に対して指定された領域と、該領域に付与された属性とを取得し、
前記付与された属性に対応するパターンであり、該属性が同じ所定数の領域から生成されたパターンに類似するパターンを、画像内の複数の領域に対して該領域に付与された属性が同じ領域から生成されたパターンを前記属性に関連付けて記憶する記憶手段から検索し、
前記検索されたパターンに基づいて、前記所定数の領域に類似する領域を探索する処理をコンピュータが実行し、
前記パターンは、前記領域の重心を頂点とし、該頂点間を結んだ辺により生成されるグラフである画像処理方法。
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