JP7138503B2 - オブジェクト検出システム - Google Patents

Description

本願発明は、画像の中から目的とする対象物（オブジェクト）を検出する技術であり、より具体的には、特定の色の形状を膨張したテンプレート画像を利用してオブジェクトを検出するオブジェクト検出システムに関するものである。

航空写真や衛星写真など比較的広範囲を撮影した画像から、測量用標識（例えば対空標識）など目的とするオブジェクトを検出する場合、人の目視による検出では検出漏れのおそれがあるうえ著しく労力を要することから、コンピュータを用いた自動検出が主流となっている。例えば、一般的な測量用標識を上方から撮影した画像をテンプレート画像として用意し、このテンプレート画像と航空写真等を照らし合わせることで、オブジェクト（この場合は測量用標識）を検出するテンプレートマッチングが知られている。

特許文献１では、テンプレートと航空写真等を照合することによって、既設のソーラーパネル（太陽光発電装置）を検出する発明を開示している。

特開２０１３－１８６７１９号公報

ところで、測量用標識など白色部分をもつオブジェクトを検出する場合、パターンマッチングでは適切に検出することができないことがある。航空写真など上空から撮影された画像は、白色部分が光のハレーションを起こすことにより、その領域が実際より大きくなる現象が知られている。一方、テンプレートマッチングのために事前に用意されたテンプレート画像は、一般的に良好な環境でオブジェクトを撮影していることから白色部分は膨張していない。そのため、白色部分が膨張した航空写真とテンプレート画像を照合したとしても、適切にオブジェクトが検出されないわけである。

そこで、被検索側の画像（以下、「被検索画像」という。）である航空写真に対して画像処理（例えば白色部分に対する収縮処理）を施したうえで、パターンマッチングを行うこともある。しかしながら、被検索画像内にある全てのオブジェクトが同じようにハレーションを起こすわけではない。例えば図１０では、画像内に同じ寸法形状のものが多数収められているが、中央のもの（楕円で囲ったもの）のみがハレーションにより膨張している。したがって、被検索画像に対して画像処理を施したとしても、パターンマッチングによるオブジェクトの抽出漏れを防ぐことは難しい。

本願発明の課題は、従来の問題を解決することであり、すなわちハレーションなどによってオブジェクトが膨張した被検索画像であっても目的のオブジェクトを適切に検出することができるオブジェクト検出システムを提供することである。

本願発明は、被検索画像ではなくテンプレート画像の方に画像処理を施すこととし、特定の色（例えば、白色）を膨張あるいは収縮させたテンプレート画像を利用してオブジェクトを検出する、という点に着目したものであり、従来にはなかった発想に基づいてなされた発明である。

本願発明のオブジェクト検出システムは、「加工テンプレート画像（オブジェクトの標準テンプレート画像に基づいて作成される画像）」と「被検索画像」とを照らし合わせることによって被検索画像からオブジェクトを検出するものであり、加工テンプレート画像作成手段を備えたシステムである。加工テンプレート画像作成手段は、標準テンプレート画像のうち、「特定色」を膨張又は収縮させた加工テンプレート画像を作成する手段である。そして、加工テンプレート画像と被検索画像とのマッチング処理を行うことで、検索画像からオブジェクトを検出する。

本願発明のオブジェクト検出システムは、候補検出手段とオブジェクト選出手段をさらに備えたものとすることもできる。このうち候補検出手段は、加工テンプレート画像と被検索画像とのマッチング処理を行うことによって被検索画像から２以上の「オブジェクト候補」を検出する手段であり、一方のオブジェクト選出手段は、オブジェクト候補から目的のオブジェクトを選出する手段である。この場合、加工テンプレート画像作成手段は、特定色を段階的に膨張又は収縮させた２種類以上の加工テンプレート画像を作成する。また候補検出手段は、２種類以上の加工テンプレート画像に基づいてそれぞれオブジェクト候補を検出する。

本願発明のオブジェクト検出システムは、加工テンプレート画像作成手段が「色違い加工テンプレート画像」を作成するシステムとすることもできる。この場合、加工テンプレート画像作成手段は、特定色が異なる２種類以上の色違い加工テンプレート画像を作成するとともに、この色違い加工テンプレート画像ごとに特定色を段階的に膨張又は収縮させた２種類以上の加工テンプレート画像を作成する。

本願発明のオブジェクト検出システムは、２値加工テンプレート画像作成手段と２値被検索画像作成手段をさらに備えたものとすることもできる。このうち２値加工テンプレート画像作成手段は、加工テンプレート画像を２値化した２値加工テンプレート画像を作成する手段であり、一方の２値被検索画像作成手段は、被検索画像を２値化した２値被検索画像を作成する手段である。この場合、２値加工テンプレート画像と２値被検索画像とのマッチング処理を行うことによって、２値被検索画像からオブジェクトを検出する。

本願発明のオブジェクト検出システムは、２値加工テンプレート画像と２値被検索画像とのマッチング処理を行うことによって２値被検索画像から２以上のオブジェクト候補を検出する候補検出手段を備えたものとすることもできる。この場合、２値被検索画像作成手段は、２値の境界を変更することによって２種類以上の２値被検索画像を作成する。そして、候補検出手段が２種類以上の２値被検索画像に基づいてそれぞれオブジェクト候補を検出し、オブジェクト選出手段がこれらオブジェクト候補から目的のオブジェクトを選出する。

本願発明のオブジェクト検出システムには、次のような効果がある。
（１）ハレーションなどによってオブジェクトが膨張（あるいは収縮）した被検索画像であっても、目的のオブジェクトを適切に検出することができる。
（２）特定の色を有する形状を段階的に膨張（あるいは収縮）させた複数種類の加工テンプレート画像を用いることで、さらに目的のオブジェクトを適切に検出することができる。
（３）特定の色が異なる色違いの加工テンプレート画像を用いることで、種々の目的のオブジェクトを適切に検出することができる。

対空標識の標準テンプレート画像（上段）と、これに基づいて作成された加工テンプレート画像（下段）を示すモデル図。 ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）の標準テンプレート画像（上段）と、これに基づいて作成された加工テンプレート画像（下段）を示すモデル図。 本願発明の監視システムの主な構成を示すブロック図。 本願発明のオブジェクト検出システムの主な処理を示すステップ図。 オブジェクト検出システムのうち加工テンプレート画像作成処理の詳細を示すフロー図。 オブジェクト検出システムのうち被検索画像作成処理の詳細を示すフロー図。 オブジェクト検出システムのうちオブジェクト検出処理の詳細を示すフロー図。 （ａ）は２値加工テンプレート画像に含まれる基準色画素の説明するモデル図、（ｂ）は特殊領域を示すモデル図。 （ａ）は２値化処理を行う前の被検索画像図、（ｂ）は境界値を２００（グレースケール）とした２値加工テンプレート画像に対して特殊領域の除去した画像図、（ｃ）は境界値を２３５（グレースケール）とした２値加工テンプレート画像に対して特殊領域の除去した画像図。 多数の同様の物のうち一部のみがハレーションにより膨張した状態を示す画像図。

本願発明のオブジェクト検出システムの一例を、図に基づいて説明する。

１．定義
本願発明の実施形態の例を説明するにあたって、はじめにここで用いる用語の定義を示しておく。

（テンプレート画像と被検索画像）
テンプレートマッチングによって画像の中から目的の（検索対象である）オブジェトを検出する場合、そのオブジェクトの標準的な画像（いわばひな形の画像）が用意される。ここでは、オブジェクトの標準的な画像のことを「テンプレート画像」ということとし、このテンプレート画像によって探索される側の画像のことを「被検索画像」ということとする。例えば、航空写真の中から対空標識を検出しようとする場合、その対空標識がオブジェクトであって、対空標識の標準的な画像がテンプレート画像、航空写真が被検索画像となるわけである。

（標準テンプレート画像と加工テンプレート画像）
本願発明は、テンプレート画像を加工した画像を利用してマッチング処理を行うことを特徴としている。具体的には、通常のテンプレート画像（オブジェクトの標準的な画像）のうち、あらかじめ定めた特定の色（以下、単に「特定色」という。）を膨張あるいは縮小させ、その結果得られる画像を用いて被検索画像を探索する。ここでは、通常のテンプレート画像（オブジェクトの標準的な画像）のことを特に「標準テンプレート画像」ということとし、この標準テンプレート画像に基づいて作成された画像のことを「加工テンプレート画像」ということとする。

図１は、対空標識の標準テンプレート画像（上段）と、これに基づいて作成された加工テンプレート画像（下段）を示すモデル図であり、図２は、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ）の標準テンプレート画像（上段）と、これに基づいて作成された加工テンプレート画像（下段）を示すモデル図である。これらの図では、白色を特定色とし、標準テンプレート画像のうちその白色を膨張することで加工テンプレート画像を作成した例を示している。もちろんこの例に限らず、黒色など白色以外を特定色としたうえで加工テンプレート画像を作成することもできるし、標準テンプレート画像のうち特定色を収縮することで加工テンプレート画像を作成することもできる。特定色を膨張又は加工する処理は、従来用いられている技術を利用することができ、例えばＯｐｅｎＣＶの白膨張処理を用いて加工テンプレート画像を作成することができる。

図１と図２では、３種類の加工テンプレート画像を示している。これらは、特定色（図では白色）を段階的に膨張させることで作成されたものであり、左端の加工テンプレート画像が最も小さく特定色を膨張させたもの（強度１）で、中央の加工テンプレート画像が中程度に特定色を膨張させたもの（強度５）、右端の加工テンプレート画像が最も大きく特定色を膨張させたもの（強度１０）である。

また、特定色を変えることによって複数種類の加工テンプレート画像を作成することもできる。図１では白色（特定色）を膨張させることで加工テンプレート画像を作成しているが、黒色を特定色とし、黒色を膨張（あるいは収縮）させることで加工テンプレート画像を作成するわけである。このように同一の標準テンプレート画像に対して、特定色を変えることで得られた加工テンプレート画像のことを、便宜上ここでは「色違い加工テンプレート画像」ということとする。

（２値加工テンプレート画像と２値被検索画像）
本願発明では、そのままの状態の（それ以上加工することがない）加工テンプレート画像で被検索画像を探索することもできるし、後述するように加工テンプレート画像を２値化処理した画像で被検索画像を探索することもできる。便宜上ここでは、２値化処理した加工テンプレート画像のことを特に「２値加工テンプレート画像」ということとし、２値化処理する前の加工テンプレート画像のことを特に「１次加工テンプレート画像」ということとする。

また２値加工テンプレート画像で探索する場合、被検索画像に対しても２値化処理することができる。すなわち、２値化処理された被検索画像に対して、２値加工テンプレート画像で探索するわけである。便宜上ここでは、２値化処理した被検索画像のことを「２値被検索画像」ということとする。また、２値化処理において２値に分離するために設定される閾値のことを、ここでは「境界値」ということとする。なお、ここでいう２値化処理とは、画像を所定の２階調で表すことを指し、白色と黒色の２階調を含む種々の組み合わせの２階調で表すことを指す。

２．オブジェクト検出システム
図３は、本願発明のオブジェクト検出システム１００の主な構成を示すブロック図である。この図に示すように本願発明のオブジェクト検出システム１００は、加工テンプレート画像作成手段１０１を含んで構成され、さらに標準テンプレート画像作成手段１０２や標準テンプレート画像記憶手段１０３、加工テンプレート画像リサイズ手段１０４、２値加工テンプレート画像作成手段１０５、２値加工テンプレート画像記憶手段１０６、被検索画像記憶手段１０７、２値被検索画像作成手段１０８、特殊領域除去手段１０９、２値被検索画像記憶手段１１０、候補検出手段１１１、オブジェクト選出手段１１２、ディスプレイやプリンタといった出力手段を含んで構成することもできる。

オブジェクト検出システム１００のうち加工テンプレート画像作成手段１０１と標準テンプレート画像作成手段１０２、加工テンプレート画像リサイズ手段１０４、２値加工テンプレート画像作成手段１０５、２値被検索画像作成手段１０８、特殊領域除去手段１０９、候補検出手段１１１、オブジェクト選出手段１１２は、専用のものとして製造することもできるし、汎用的なコンピュータ装置を利用することもできる。このコンピュータ装置は、パーソナルコンピュータ（ＰＣ）や、ｉＰａｄ（登録商標）といったタブレット型ＰＣ、スマートフォンを含む携帯端末、あるいはＰＤＡ（Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｄａｔａ Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ）などによって構成することができる。コンピュータ装置は、ＣＰＵ等のプロセッサ、ＲＯＭやＲＡＭといったメモリを具備しており、さらにマウスやキーボード等の入力手段やディスプレイを含むものもある。また、標準テンプレート画像記憶手段１０３と２値加工テンプレート画像記憶手段１０６、被検索画像記憶手段１０７、２値被検索画像記憶手段１１０は、例えばデータベースサーバに構築することができ、ローカルなネットワーク（ＬＡＮ：Ｌｏｃａｌ Ａｒｅａ Ｎｅｔｗｏｒｋ）に置くこともできるし、インターネット経由（つまり無線通信）で保存するクラウドサーバとすることもできる。

オブジェクト検出システム１００は、図４に示すように、標準テンプレート画像から加工テンプレート画像（１次加工テンプレート画像や、２値加工テンプレート画像、色違い加工テンプレート画像を含む）を作成する処理（Ｓｔｅｐ１００）と、被検索画像（２値被検索画像を含む）を作成する処理（Ｓｔｅｐ２００）、加工テンプレート画像と被検索画像からオブジェクトを検出する処理（Ｓｔｅｐ３００）に大別される。以下、それぞれの処理について詳しく説明する。なお、図４は本願発明のオブジェクト検出システム１００の主な処理を示すステップ図、図５はオブジェクト検出システム１００のうち加工テンプレート画像作成処理（Ｓｔｅｐ１００）の詳細を示すフロー図、図６は被検索画像作成処理（Ｓｔｅｐ２００）の詳細を示すフロー図、図７はオブジェクト検出処理（Ｓｔｅｐ３００）の詳細を示すフロー図である。

（加工テンプレート画像の作成）
加工テンプレート画像を作成するに当たって、まず標準テンプレート画像作成手段１０２によって標準テンプレート画像を作成する。一般的にテンプレート画像は、スキャナや写真撮影後のトリミングなど様々な手法により作成される。そのため、画素（ピクセル）サイズが定まらないことが多く、その結果、エイリアスの影響なども一定しない。そこで、エイリアスの影響などを統一化させるために、いったん所定の画素サイズ（例えば、１００×１００ピクセル）の大きさにリサイズを行ったものを標準テンプレート画像とするとよい。標準テンプレート画像作成手段１０２によって作成された標準テンプレート画像は、標準テンプレート画像記憶手段１０３に記憶される。

次に、加工テンプレート画像作成手段１０１が標準テンプレート画像記憶手段１０３から標準テンプレート画像を読み出し、この標準テンプレート画像から１次加工テンプレート画像を作成する（図５のＳｔｅｐ１０１）。このとき、段階的に（強度を変えながら）特定色を膨張又は収縮して複数種類（図１や図２では３種類）の加工テンプレート画像を作成する場合は、予定したすべての強度で繰り返し１次加工テンプレート画像作成処理（Ｓｔｅｐ１０１）を行う（Ｓｔｅｐ１０２）。同様に、特定色を変えながら複数種類の色違い加工テンプレート画像を作成する場合は、予定したすべての特定色で繰り返し１次加工テンプレート画像作成処理（Ｓｔｅｐ１０１）を行う（Ｓｔｅｐ１０３）。

１次加工テンプレート画像が作成できると、加工テンプレート画像リサイズ手段１０４によって１次加工テンプレート画像にたいしてリサイズを施すとよい（図５のＳｔｅｐ１０４）。すなわち、１次加工テンプレート画像のオブジェクトのサイズと、被検索画像に写されたオブジェクトのサイズがある程度同じになるよう調整するわけである。具体的には、「１次加工テンプレート画像の実寸値（ｍｍ）／解像度（ｍｍ／ピクセル）」の計算を行い、その値に基づいて１次加工テンプレート画像にリサイズを施すとよい。

既述したとおり本願発明は、１次加工テンプレート画像を用いてマッチング処理を行うこともできるし、２値加工テンプレート画像を用いてマッチング処理を行うこともできる。２値加工テンプレート画像を用いてマッチング処理を行う場合、２値加工テンプレート画像作成手段１０５によって２値加工テンプレート画像が作成される（図５のＳｔｅｐ１０５）。具体的には２値加工テンプレート画像作成手段１０５が、リサイズされた１次加工テンプレート画像に対して２値化処理を行うことで２値加工テンプレート画像を作成する。ここで作成された２値加工テンプレート画像は、２値加工テンプレート画像記憶手段１０６に記憶される。

（被検索画像の作成）
被検索画像は、広範囲に撮影された航空写真から所定範囲（オブジェクトを検出しようとする範囲）を切り取ることで作成される（図６のＳｔｅｐ２０１）。もちろん用意された航空写真等が、オブジェクトを検出しようとする範囲、あるいは同等の範囲であれば、所定範囲を切り取ることなくそのまま利用することができる。

２値加工テンプレート画像を用いてマッチング処理を行う場合、被検索側の画像も２値被検索画像を用いるとよい。２値被検索画像は２値被検索画像作成手段１０８によって作成され、具体的には２値被検索画像作成手段１０８が、被検索画像記憶手段１０７から読み出した被検索画像に対して２値化処理を行うことによって２値被検索画像を作成する（図６のＳｔｅｐ２０２）。このとき、異なる境界値を用いて複数種類の２値加工テンプレート画像を作成することもできる。この場合、予定したすべての境界値で繰り返し被検索画像の２値化（Ｓｔｅｐ２０２）を行う（Ｓｔｅｐ２０３）。

ところで、２値被検索画像の中に２値加工テンプレート画像とは明らかに異なる領域（以下、「特殊領域」という。）が含まれることがある。この特殊領域を事前に除去したうえで、マッチング処理を行うと、検出精度が向上するとともに計算時間が短縮されるため好適である。２値被検索画像から特殊領域を除去する処理（図６のＳｔｅｐ２０４）は特殊領域除去手段１０９によって行われ、ここで特殊領域が除去された２値被検索画像は２値被検索画像記憶手段１１０に記憶される。以下、２値被検索画像から特殊領域を除去する処理について詳しく説明する。

図８は、特殊領域を説明するモデル図であり、（ａ）は２値加工テンプレート画像を示すモデル図、（ｂ）は特殊領域を示すモデル図である。特殊領域とは、２値加工テンプレート画像と同じ画像サイズの領域であって、「上限数」を超える「基準色画素」を含む領域のことである。ここで基準色画素とは、２値加工テンプレート画像を構成する２値（２階調）のうちあらかじめ定めた一方の色（階調）のことであり、上限数とは、２値加工テンプレート画像に含まれる基準色画素の総数に基づいて設定される閾値のことである。例えば図８（ａ）に示す２値加工テンプレート画像は、１０×１０ピクセルで規定される画素サイズであり、６０個の基準色画素（ここでは白色の画素）を有している。一方、図８（ｂ）に示す画像は、２値加工テンプレート画像と同じ画像サイズ（１０×１０ピクセル）であって、上限数である７２個（６０個×１．２倍）を超える９０個の基準色画素（ここでは白色の画素）を有している。したがって図８（ｂ）に示す画像は特殊領域と認定され、特殊領域除去手段１０９によって２値被検索画像から除去される。なお、この例では基準色画素の上限数を、２値加工テンプレート画像に含まれる基準色画素の総数（６０個）の１．２倍（つまり７２個）として設定しているが、もちろんこれに限らず２値加工テンプレート画像に含まれる基準色画素の総数の２倍とするなど、基準色画素の上限数は適宜設計することができる。

異なる境界値を用いて複数種類の２値加工テンプレート画像を作成する場合は、それぞれの２値加工テンプレート画像に対して特殊領域の除去処理（Ｓｔｅｐ２０４）を行うとよい。図９（ａ）は２値化処理を行う前の被検索画像（便宜上、２値で表されているが、実際は所定の色が付された画像）であり、（ｂ）は境界値を２００（グレースケール）とした２値加工テンプレート画像（白色と黒色の２値画像）に対して特殊領域を除去した画像、（ｃ）は境界値を２３５（グレースケール）とした２値加工テンプレート画像（白色と黒色の２値画像）に対して特殊領域を除去した画像である。この図に示すように、特殊領域が取り除かれた２値加工テンプレート画像はいずれも基準色画素（ここでは白色の画素）が限定的であり、２値加工テンプレート画像によるマッチング処理が容易となっていることが分かる。

（オブジェクの検出）
加工テンプレート画像と被検索画像が用意できると、これらを用いてテンプレートマッチング処理を行うことで目的のオブジェクトを検出する。複数種類の加工テンプレート画像が用意され、あるいは複数種類の被検索画像が用意された場合、候補検出手段１１１によって複数のオブジェクトの候補（以下、単に「オブジェクト候補」という。）を検出し、オブジェクト選出手段１１２がこれらオブジェクト候補の中から最も適するものをオブジェクトとして選出するとよい。以下、図７を参照しながら候補検出手段１１１によるオブジェクト候補の検出処理と、オブジェクト選出手段１１２によるオブジェクトの選出処理について詳しく説明する。

まず候補検出手段１１１が、用意されたすべての加工テンプレート画像と、用意されたすべての被検索画像の組み合わせで、マッチング処理を行う（Ｓｔｅｐ３０１～Ｓｔｅｐ３０３）。そして候補検出手段１１１は、それぞれの組み合わせ（加工テンプレート画像と被検索画像）においてマッチングしたものをオブジェクト候補として検出する（Ｓｔｅｐ３０４）。すべての組み合わせに対してオブジェクト候補が検出されると、オブジェクト選出手段１１２がこれらオブジェクト候補の中から最も適するものをオブジェクトとして選出する（Ｓｔｅｐ３０５）。このとき、同じ場所を示すオブジェクト候補が最も多いものをオブジェクトとして選出したり、マッチングの程度が最も高いものをオブジェクトとして選出したり、同じ場所を示す数とマッチングの程度を総合的に判断してオブジェクトを選出するなど、種々の手法によってオブジェクト候補の中からオブジェクトを選出することができる。

本願発明のオブジェクト検出システムは、対空標識を含む測量用標識のほか、マンホールの蓋など特定の施設や特定の構造物を検出するために利用することができ、また航空写真や衛星写真のほか地上からの写真から種々のオブジェクトを検出するために利用することができる。

１００ オブジェクト検出システム
１０１ （オブジェクト検出システムの）加工テンプレート画像作成手段
１０２ （オブジェクト検出システムの）標準テンプレート画像作成手段
１０３ （オブジェクト検出システムの）標準テンプレート画像記憶手段
１０４ （オブジェクト検出システムの）加工テンプレート画像リサイズ手段
１０５ （オブジェクト検出システムの）２値加工テンプレート画像作成手段
１０６ （オブジェクト検出システムの）２値加工テンプレート画像記憶手段
１０７ （オブジェクト検出システムの）被検索画像記憶手段
１０８ （オブジェクト検出システムの）２値被検索画像作成手段
１０９ （オブジェクト検出システムの）特殊領域除去手段
１１０ （オブジェクト検出システムの）２値被検索画像記憶手段
１１１ （オブジェクト検出システムの）候補検出手段
１１２ （オブジェクト検出システムの）オブジェクト選出手段

Claims (5)

1. オブジェクトのテンプレート画像と被検索画像とを照らし合わせることで、該被検索画像から該オブジェクトを検出するオブジェクト検出システムにおいて、
   前記テンプレート画像は、標準テンプレート画像に基づいて作成される加工テンプレート画像を含み、
   前記標準テンプレート画像のうち特定色を膨張させた前記加工テンプレート画像を作成する加工テンプレート画像作成手段と、
   前記加工テンプレート画像を２値化した２値加工テンプレート画像を作成する２値加工テンプレート画像作成手段と、
   前記被検索画像を２値化した２値被検索画像を作成する２値被検索画像作成手段と、を備え、
   前記２値加工テンプレート画像と前記２値被検索画像とのマッチング処理を行うことで、該２値被検索画像から前記オブジェクトを検出する、
   ことを特徴とするオブジェクト検出システム。
2. 前記２値加工テンプレート画像と同じ画像サイズの領域であって上限数を超える基準色画素を含む特殊領域を、前記２値被検索画像から除去する特殊領域除去手段を、さらに備え、
   前記基準色画素は、２値画像を構成する２色のうち選択された色が付された画素であって、前記上限数は、前記２値加工テンプレート画像に含まれる該基準色画素の総数に基づいて設定され、
   前記２値加工テンプレート画像と前記特殊領域が除去された前記２値被検索画像とのマッチング処理を行うことで、該２値被検索画像から前記オブジェクトを検出する、
   ことを特徴とする請求項１記載のオブジェクト検出システム。
3. 前記２値加工テンプレート画像と前記２値被検索画像とのマッチング処理を行うことで、該２値被検索画像から２以上のオブジェクト候補を検出する候補検出手段と、
   前記オブジェクト候補から、目的の前記オブジェクトを選出するオブジェクト選出手段と、をさらに備え、
   前記２値被検索画像作成手段は、２値の境界を変更することによって２種類以上の前記２値被検索画像を作成し、
   前記候補検出手段は、２種類以上の前記２値被検索画像に基づいてそれぞれオブジェクト候補を検出する、
   ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載のオブジェクト検出システム。
4. 前記加工テンプレート画像作成手段は、前記特定色を段階的に膨張させた２種類以上の前記加工テンプレート画像を作成する、
   ことを特徴とする請求項１記載のオブジェクト検出システム。
5. 前記加工テンプレート画像作成手段は、前記特定色が異なる２種類以上の色違い加工テンプレート画像を作成するとともに、該色違い加工テンプレート画像ごとに該特定色を段階的に膨張させた２種類以上の前記加工テンプレート画像を作成する、
   ことを特徴とする請求項４記載のオブジェクト検出システム。

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