JP6082312B2 - テンプレート画像候補領域決定装置、テンプレート画像候補領域決定方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、テンプレート画像候補領域決定装置、テンプレート画像候補領域決定方法、及びプログラムに関する。

実空間をカメラによって撮像した画像から、物体検出、画像間の位置合わせなどにおいてテンプレート画像が用いられる。テンプレート画像には、画像内の部分領域のマッチングに有効な特徴パターンが含まれている。このようなテンプレート画像は経験的に手作業により設定がなされていたが、コンピュータ処理などによりテンプレート画像領域を人手を掛けずに抽出することが検討されている。例えば、非特許文献１に記載の方法では、画像からテンプレート画像領域を遺伝的アルゴリムによって抽出している。

岡田敬太、斉藤文彦、「ＧＡによって抽出された複数矩形領域部分テンプレートを用いた高速画像照合」、電気学会論文誌、１３０巻７号、６９６頁−７０３頁、２０１０年

前述の方法では、テンプレート画像領域を、対象画像内での正規化相関値に基づいた遺伝的アルゴリズムを用いて決定している。しかしながら、複数のテンプレート画像領域の候補を決定するには遺伝的アルゴリズムにおける遺伝子長を長く設定する必要があるため、候補の決定に要する演算処理量が増加してしまうという問題があった。

本発明は、上記問題を解決すべくなされたものであり、実空間をカメラによって撮像した画像から、物体検出や画像間の位置合わせなどに用いられるテンプレート画像の候補領域を決定する際に要する時間を短縮することができるテンプレート画像候補領域決定装置、テンプレート画像候補領域決定方法、及びプログラムを提供することを目的としている。

本発明の一態様は、入力される画像における局所的な領域ごとに特徴点を抽出する特徴点抽出部と、前記特徴点抽出部が抽出した特徴点に基づいて、前記画像において予め定められた数の特徴点を含む矩形領域を候補領域として決定する候補領域抽出部と、前記候補領域抽出部が決定し候補領域ごとに他の候補領域との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて、前記候補領域のうち類似している候補領域が多い候補領域を除去して残った候補領域をテンプレート画像候補領域として出力する類似候補領域除去部とを具備することを特徴とするテンプレート画像候補領域決定装置である。

また、本発明の一態様は、上記のテンプレート画像候補領域決定装置において、前記候補領域抽出部は、前記画像において所定サイズの矩形領域を複数定め、矩形領域ごとに当該矩形領域に含まれる特徴点の数が予め定められた第１の閾値以上であるか否かを判定し、第１の閾値以上の数の特徴点を含む矩形領域において当該特徴点を囲む矩形領域を定めて前記候補領域として決定することを特徴とする。
また、本発明の一態様は、上記のテンプレート画像候補領域決定装置において、前記類似候補領域除去部は、前記候補領域それぞれを所定のサイズの入力画像に変換し、前記候補領域に対応する入力画像間の類似度を算出し、前記候補領域ごとに、対応する類似度が予め定められた第２の閾値以上となる他の候補領域の数が予め定められた第３の閾値より多い場合に当該候補領域を除去することを特徴とする。

また、本発明の一態様は、入力される画像からテンプレート画像の候補領域を決定するテンプレート画像候補領域決定装置が行うテンプレート画像候補領域決定方法であって、前記画像における局所的な領域ごとに特徴点を抽出し、抽出した特徴点の座標を記憶部に記憶させる特徴点抽出ステップと、前記記憶部に記憶されている特徴点の座標に基づいて、前記画像において予め定められた数の特徴点を含む矩形領域を候補領域として決定し、決定した矩形領域を前記記憶部に記憶させる候補領域抽出ステップと、前記記憶部に記憶されている候補領域ごとに他の候補領域との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて、前記候補領域のうち類似している候補領域が多い候補領域を除去して残った候補領域をテンプレート画像候補領域として出力する類似候補領域除去ステップとを有することを特徴とするテンプレート画像候補領域決定方法である。

また、本発明の一態様は、上記のテンプレート画像候補領域決定方法において、前記候補領域抽出ステップでは、前記画像において所定サイズの矩形領域を複数定め、矩形領域ごとに当該矩形領域に含まれる特徴点の数が予め定められた第１の閾値以上であるか否かを判定し、第１の閾値以上の数の特徴点を含む矩形領域において当該特徴点を囲む矩形領域を定めて前記候補領域として決定することを特徴とする。
また、本発明の一態様は、上記のテンプレート画像候補領域決定方法において、前記類似候補領域除去では、前記候補領域それぞれを所定のサイズの入力画像に変換し、前記候補領域に対応する入力画像間の類似度を算出し、前記候補領域ごとに、対応する類似度が予め定められた第２の閾値以上となる他の候補領域の数が予め定められた第３の閾値より多い場合に当該候補領域を除去することを特徴とする。

また、本発明の一態様は、上記のテンプレート画像候補領域決定方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

本発明によれば、局所的な領域に対する特徴点に基づいて、候補領域を定めて類似度を用いて候補領域を絞り込むことによりテンプレート画像候補領域を出力する。抽出処理が高速な特徴点抽出の結果を利用してテンプレート画像個補領域を決定するので、処理時間の短縮を図ることができる。

本発明の実施形態におけるテンプレート画像候補領域決定装置１の構成を示す概略ブロック図である。 同実施形態におけるテンプレート画像の候補領域を決定する対象例の画像を示す図である。 図２に示した原画像に対して特徴点を重畳した画像である。 同実施形態における候補領域抽出部１２が行う候補領域抽出処理を示すフローチャートである。 同実施形態において候補領域抽出部１２が図２に示した画像に対して設定した所定サイズの矩形領域の一例を示す図である。 同実施形態において候補領域抽出部１２が矩形領域において内部特徴点の数をカウントする処理を示す図である。 同実施形態において候補領域抽出部１２が矩形領域内の内部特徴点に対する外接矩形領域を決定する処理の一例を示す図である。 実施形態における候補領域抽出部１２が図２に示した画像に対して決定した候補領域の一例を示す図である。 同実施形態における類似候補領域除去部１３が行う類似候補領域除去処理を示すフローチャートである。 図８の候補領域に対して類似候補領域除去処理を行った結果（テンプレート画像候補領域）を示す図である。 物体検出用に図２に示した画像のテンプレート画像候補領域から３つのテンプレート画像を選択した一例を示す図である。

以下、図面を参照して、本発明の実施形態におけるテンプレート画像候補領域決定装置、テンプレート画像候補領域決定方法、及びプログラムを説明する。図１は、本実施形態におけるテンプレート画像候補領域決定装置１の構成を示す概略ブロック図である。テンプレート画像候補領域決定装置１は、カメラで実空間を撮像して得られた画像を示す画像データを入力し、入力した画像データから物体検出や画像間の位置合わせなどに用いられるテンプレート画像の候補領域を決定し、決定した候補領域を示すテンプレート画像候補領域情報を出力する。

同図に示すように、テンプレート画像候補領域決定装置１は、特徴点抽出部１１、候補領域抽出部１２、類似候補領域除去部１３、及び、記憶部１４を具備している。

特徴点抽出部１１には実空間をカメラによって撮像した画像を示す画像データなどが入力される。特徴点抽出部１１は、特徴点抽出処理に基づき、入力された画像データが示す画像における局所的な領域ごとに角や交点となる特徴点を抽出する。特徴点抽出部１１は、抽出した特徴点の画像における位置（座標）を特徴点情報として記憶部１４に記憶させる。

候補領域抽出部１２は、特徴点抽出部１１が抽出した特徴点すべてを記憶部１４から読み出し、所定数以上の特徴点が含まれる所定サイズの矩形領域を画像において決定する。候補領域抽出部１２は、決定した矩形領域それぞれに対して、当該矩形領域内の特徴点を囲む外接矩形を決定して候補領域とする処理を行う。候補領域抽出部１２は、決定した候補領域を示す候補領域情報を記憶部１４に記憶させる。

類似候補領域除去部１３は、候補領域抽出部１２が決定したすべての候補領域ごとに、他のすべての候補領域との類似度を算出し、候補領域がマッチングに有効な特徴パターンであるか否かを判定する。類似候補領域除去部１３は、マッチングに有効な特徴パターンであると判定した候補領域を示す候補領域情報をテンプレート画像候補領域情報として出力する。

記憶部１４は、特徴点抽出部１１から出力される特徴点情報と、候補領域抽出部１２から出力される候補領域情報と、類似候補領域除去部１３により判定されたテンプレート画像候補領域情報を記憶する。

以下、テンプレート画像候補領域決定装置１が具備する各機能部における処理について説明する。ここでは、図２に示す画像がテンプレート画像候補領域決定装置１に入力された場合を例にして説明する。図２は、本実施形態におけるテンプレート画像の候補領域を決定する対象例の画像を示す図である。同図には、雪原においてペンギンが羽を広げて立っている画像が示されている。

特徴点抽出部１１は、入力された画像データが示す画像から特徴点を抽出する。この特徴点抽出処理は、画像データに対して公知の特徴点抽出器（例えば、コーナ検出器）を用いて行われる。特徴点抽出は、画像における局所的な領域のみを対象として、特徴点か否かを判定するため一般的に高速に抽出できる。特徴点抽出器には、抽出処理速度が非常に高速なＦＡＳＴ（Features from Accelerated Segment Test）器や、ＳＵＲＦ（Speeded Up Robust Features）、ＳＩＦＴ（Scale Invariant Feature Transform）、Ｈａｒｒｉｓ（Harris Corner Detector）、Ｓｕｓａｎなどの手法がある。特徴点抽出部１１においていずれの手法を用いるようにしてもよい。

図２に示した画像に対して、特徴点抽出部１１が特徴点を抽出し、抽出した点を図２の画像に重畳すると図３に示す画像となり、同図に示すように特徴点が抽出される。図３は、図２に示した原画像に対して特徴点を重畳した画像である。同図に示すように、局所的な領域における特徴点が数多く抽出されている。

特徴点抽出部１１による画像における特徴点の抽出が完了すると、候補領域抽出部１２は、画像において候補領域を抽出する処理を行う。特徴点抽出部１１が抽出した特徴点は、マッチングに有効なパターンを含む箇所である。候補領域抽出部１２は、特徴点を数多く含む領域を候補領域として抽出する。図４は、本実施形態における候補領域抽出部１２が行う候補領域抽出処理を示すフローチャートである。

候補領域抽出部１２は、候補領域抽出処理を開始すると、記憶部１４から特徴点情報すべてを読み出す（ステップＳ１０１）。
次に、候補領域抽出部１２は、入力された画像において所定のサイズの矩形領域を複数定める（ステップＳ１０２）。

図５は、本実施形態において候補領域抽出部１２が図２に示した画像に対して設定した所定サイズの矩形領域の一例を示す図である。同図に示すように、各矩形領域それぞれが重複することなく画像全面を被うように設定してもよいし、重複するように設定してもよい。同図に示す例では、画像を格子状に分割し、各領域を矩形領域としている。

候補領域抽出部１２は、ステップＳ１０２において設定したすべての矩形領域に対してステップＳ１０４からステップＳ１０７までの処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ１０３）。
すべての矩形領域に対して処理が行われていない場合（ステップＳ１０３：ＮＯ）、候補領域抽出部１２は、処理が行われてない矩形領域を一つ選択し、選択した矩形領域内に存在する特徴点（内部特徴点）の数をカウントする（ステップＳ１０４）。

図６は、本実施形態において候補領域抽出部１２が矩形領域において内部特徴点の数をカウントする処理を示す図である。同図に示す矩形領域が（Ｘ，Ｙ，Ｗ，Ｈ）で与えられているとする。ここで（Ｘ，Ｙ）は画像における矩形領域の左上の角の座標を示し、（Ｗ）は矩形領域の横幅を示し、（Ｈ）は矩形領域の高さを示している。ステップＳ１０１において読み出した特徴点の画像における座標（ｐ，ｑ）が次式（１）及び次式（２）を満たす場合、座標（ｐ，ｑ）の特徴点は、（Ｘ，Ｙ，Ｗ，Ｈ）で与えられる矩形領域内に存在する内部特徴点であると判定できる。
Ｘ≦ｐ≦（Ｘ＋Ｗ） ・・・（１）
Ｙ≦ｑ≦（Ｙ＋Ｈ） ・・・（２）

候補領域抽出部１２は、カウントした内部特徴点の数が所定数（第１の閾値）以上であるか否かを判定し（ステップＳ１０５）、内部特徴点の数が所定数以上でない場合（ステップＳ１０５：ＮＯ）、処理をステップＳ１０３に戻して他の矩形領域に対する処理を行う。なお、所定数（第１の閾値）は予め定められる値である。

一方、内部特徴点の数が所定数以上である場合（ステップＳ１０５：ＹＥＳ）、候補領域抽出部１２は、内部特徴点を囲む外接矩形領域を決定する（ステップＳ１０６）。
図７は、本実施形態において候補領域抽出部１２が矩形領域内の内部特徴点に対する外接矩形領域を決定する処理の一例を示す図である。同図に示すように、候補領域抽出部１２は、処理対象の矩形領域内に存在する内部特徴点を囲む最小の矩形領域を外接矩形領域として決定する。

候補領域抽出部１２は、決定した外接矩形領域を候補領域とし、候補領域を示す候補領域情報を記憶部１４に記憶させ（ステップＳ１０７）、処理をステップＳ１０３に戻して他の矩形領域に対する処理を行う。
ステップＳ１０３において、すべての矩形領域に対して処理を行っていた場合（ステップＳ１０３：ＹＥＳ）、候補領域抽出部１２は、記憶部１４に記憶されている候補領域情報を読み出して出力し（ステップＳ１０８）、候補領域抽出処理を終了する。

上述のように、候補領域抽出部１２は、処理対象の矩形領域について内部特徴点の数をカウントする処理を行い、内部特徴点の数に基づいた判定をする。内部特徴点の数が所定数未満であれば、未処理の矩形領域に対する処理へと移る。一方、内部特徴点の数が所定数以上であれば、処理対象の矩形領域内の内部特徴点を囲む外接矩形領域を決定して候補領域にする。

図８は、本実施形態における候補領域抽出部１２が図２に示した画像に対して決定した候補領域の一例を示す図である。同図に示すように、雪原における影などにより濃淡が変化する領域や、ペンギンが示されている領域などが候補領域に決定されている。

候補領域抽出部１２による候補領域の決定が完了すると、類似候補領域除去部１３は、すべての候補領域に対して類似候補領域除去処理を行うことにより候補領域を絞り込む。特徴点は、マッチングに有効なパターンを含む箇所であるが、局所的には特徴的な点であっても画像全体といった大局的に見た場合には似たパターンが存在することも多くある。例えば、図８に示した候補領域では、特徴点を多く含む領域が抽出されているが、雪原における細かい変化が繰り返し生じている領域などが抽出されている。このような領域は、他の領域に対する唯一性が低く、テンプレート画像に不向きである。そこで、類似候補領域除去部１３は、候補領域ごとに、自候補領域と類似する他の候補領域が存在する場合には自候補領域を除去する類似候補領域除去処理を行う。図９は、本実施形態における類似候補領域除去部１３が行う類似候補領域除去処理を示すフローチャートである。

類似候補領域除去部１３は、類似候補領域除去処理を開始すると、候補領域抽出部１２から候補領域を示す候補領域情報すべてを入力する（ステップＳ２０１）。
類似候補領域除去部１３は、入力した候補領域すべての候補領域に対してステップＳ２０３からステップＳ２０６までの処理を行ったか否かを判定する（ステップＳ２０２）。

すべての候補領域に対して処理が行われていない場合（ステップＳ２０３：ＮＯ）、類似候補領域除去部１３は、入力した候補領域うち未処理の候補領域からいずれか一つを処理対象候補領域に選択する。
類似候補領域除去部１３は、選択した処理対象候補領域を所定のサイズの画像に拡大又は縮小する変換をして第１の入力画像領域を生成し、他の候補領域を所定のサイズの画像に拡大又は縮小する変換をして第２の入力画像領域を生成する（ステップＳ２０３）。

類似候補領域除去部１３は、処理対象候補領域に対応し所定サイズの第１の入力画像領域と、他の候補領域に対応し所定サイズの第２の入力画像領域との間でテンプレートマッチングスコアを算出することにより、類似度を算出する（ステップＳ２０４）。
テンプレートマッチングスコアには、第１及び第２の入力画像領域において、同じ位置の画素間における輝度値の差の絶対値の合計であるＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）や、同じ位置の画素間における輝度値の差の二乗の合計であるＳＳＤ（Sum of Squared Difference）や、正規化相互相関（Normalized Cross-Correlation）などのいずれを用いてもよい。また、画像内での明るさの変動に対して安定的にテンプレートマッチングスコアを求めるために、第１及び第２の入力画像領域の輝度値は、入力画像領域内での輝度値の平均を減算した値を用いるようにしてもよい。

類似候補領域除去部１３は、処理対象候補領域と他の候補領域それぞれとの類似度に基づいて、類似度が所定値（第２の閾値）以上である他の候補領域の数が所定数（第３の閾値）以下であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。なお、所定値（第２の閾値）及び所定数（第３の閾値）には、テンプレート画像候補領域に対して求められる精度などに基づいて予め定められた値が用いられる。
類似度が所定値以上の他の候補領域が所定数より多い場合（ステップＳ２０５：ＮＯ）、類似候補領域除去部１３は、処理をステップＳ２０２に戻して他の候補領域に対する処理を行う。

一方、類似度が所定値以上の他の候補領域が所定数以下である場合（ステップＳ２０５：ＹＥＳ）、類似候補領域除去部１３は、処理対象領域をテンプレート画像候補領域にすることを決定し、当該処理対象領域を示すテンプレート画像候補領域情報を記憶部１４に記憶させ（ステップＳ２０６）、処理をステップＳ２０２に戻して他の候補領域に対する処理を行う。

ステップＳ２０２において、すべての候補領域に対して処理を行っていた場合（ステップＳ２０２：ＹＥＳ）、類似候補領域除去部１３は、記憶部１４に記憶されているテンプレート画像候補領域情報すべてを読み出し、読み出したテンプレート画像候補領域情報を出力し（ステップＳ２０７）、類似候補領域除去処理を終了する。

上述のように、類似候補領域除去部１３は、候補領域ごとに、他の候補領域それぞれとの類似度を算出し、類似している候補領域が所定数以下の候補領域を絞り込み、残った候補領域をテンプレート画像候補領域に決定する。図８に示した候補領域は、類似候補領域除去処理によって図１０に示すように絞り込まれる。図１０は、図８の候補領域に対して類似候補領域除去処理を行った結果（テンプレート画像候補領域）を示す図である。図１０に示すテンプレート画像候補領域を示すテンプレート画像候補領域情報が類似候補領域除去部１３から出力される。

本実施形態におけるテンプレート画像候補領域決定装置１を用いることにより出力されたテンプレート画像候補領域をテンプレート画像とすることにより、物体検出や画像間の位置合わせなどを行うことができる。また、テンプレート画像候補領域決定装置１から出力されるテンプレート画像候補領域すべてをテンプレート画像とするのではなく、例えばテンプレート画像候補領域から物体上のテンプレート画像候補領域を物体検出用に人手により選択してテンプレート画像として用いることも容易にできる。

例えば、図１１は、物体検出用に図２に示した画像のテンプレート画像候補領域から３つのテンプレート画像を選択した一例を示す図である。同図に示すように、物体（ペンギン）を検出するために、テンプレート画像候補領域決定装置１から出力されたテンプレート画像候補領域から３つのテンプレート画像（図１１（ａ）におけるペンギンの顔の部分と、左右の羽の先の部分との領域）を選択している。選択したテンプレート画像は、図１１（ｂ）、（ｃ）、及び（ｄ）である。

以上、説明したように本実施形態におけるテンプレート画像候補領域決定装置１では、少ない演算量により抽出できる局所的な領域における特徴点を画像から取得し、抽出された特徴点に基づいて候補領域を決定し、決定した候補領域を絞り込むことによりテンプレート画像候補領域を出力する。このように、処理が高速な特徴点抽出の結果を利用してテンプレート画像個補領域を決定することにより、処理時間の短縮を図ることができる。

上述した実施形態におけるテンプレート画像候補領域決定装置１をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＰＬＤ（Programmable Logic Device）やＦＰＧＡ（Field Programmable Gate Array）等のハードウェアを用いて実現されるものであってもよい。

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。例えば、本実施形態では、類似候補領域除去部１３がステップＳ２０５における条件を満たした候補領をテンプレート画像候補領域として出力する構成を説明した。しかし、記憶部１４に記憶されているテンプレート画像候補領域情報のうち、類似度が所定値以上となった他の候補領域の数が少ない順に所定数のテンプレート画像候補領域情報を出力するようにしてもよい。これにより、多数のテンプレート画像候補領域情報が決定された場合においても、人手を掛けることなくマッチングに適したテンプレート画像候補領域を得ることができる。

画像処理等においてテンプレート画像を必要とする用途にも本願の発明は適用できる。

１…テンプレート画像候補領域決定装置、１１…特徴点抽出部、１２…候補領域抽出部、１３…類似候補領域除去部、１４…記憶部

Claims (5)

1. 入力される画像における局所的な領域ごとに特徴点を抽出する特徴点抽出部と、
   前記特徴点抽出部が抽出した特徴点に基づいて、前記画像において予め定められた数の特徴点を含む矩形領域を候補領域として決定する候補領域抽出部と、
   前記候補領域抽出部が決定し候補領域ごとに他の候補領域との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて、前記候補領域のうち類似している候補領域が多い候補領域を除去して残った候補領域をテンプレート画像候補領域として出力する類似候補領域除去部と
   を具備し、
   前記候補領域抽出部は、前記画像を分割する所定サイズの複数の矩形領域それぞれにおいて、前記矩形領域に含まれる特徴点の数が予め定められた第１の閾値以上であるか否かを判定し、前記第１の閾値以上の数の特徴点を含む前記矩形領域において当該特徴点すべてを含む外接矩形領域を定めて前記候補領域として決定する、
   ことを特徴とするテンプレート画像候補領域決定装置。
2. 請求項１に記載のテンプレート画像候補領域決定装置において、
   前記類似候補領域除去部は、
   前記候補領域それぞれを所定のサイズの入力画像に変換し、前記候補領域に対応する入力画像間の類似度を算出し、前記候補領域ごとに、対応する類似度が予め定められた第２の閾値以上となる他の候補領域の数が予め定められた第３の閾値より多い場合に当該候補領域を除去する
   ことを特徴とするテンプレート画像候補領域決定装置。
3. 入力される画像からテンプレート画像の候補領域を決定するテンプレート画像候補領域決定装置が行うテンプレート画像候補領域決定方法であって、
   前記画像における局所的な領域ごとに特徴点を抽出し、抽出した特徴点の座標を記憶部に記憶させる特徴点抽出ステップと、
   前記記憶部に記憶されている特徴点の座標に基づいて、前記画像において予め定められた数の特徴点を含む矩形領域を候補領域として決定し、決定した矩形領域を前記記憶部に記憶させる候補領域抽出ステップと、
   前記記憶部に記憶されている候補領域ごとに他の候補領域との類似度を算出し、算出した類似度に基づいて、前記候補領域のうち類似している候補領域が多い候補領域を除去して残った候補領域をテンプレート画像候補領域として出力する類似候補領域除去ステップと
   を有し、
   前記候補領域抽出ステップでは、前記画像を分割する所定サイズの複数の矩形領域それぞれにおいて、前記矩形領域に含まれる特徴点の数が予め定められた第１の閾値以上であるか否かを判定し、前記第１の閾値以上の数の特徴点を含む前記矩形領域において当該特徴点すべてを含む外接矩形領域を定めて前記候補領域として決定する、
   ことを特徴とするテンプレート画像候補領域決定方法。
4. 請求項３に記載のテンプレート画像候補領域決定方法において、
   前記類似候補領域除去ステップでは、
   前記候補領域それぞれを所定のサイズの入力画像に変換し、前記候補領域に対応する入力画像間の類似度を算出し、前記候補領域ごとに、対応する類似度が予め定められた第２の閾値以上となる他の候補領域の数が予め定められた第３の閾値より多い場合に当該候補領域を除去する
   ことを特徴とするテンプレート画像候補領域決定方法。
5. 請求項３又は請求項４に記載のテンプレート画像候補領域決定方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。