JPH01201784A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の目的〕 （産業上の利用分野） 本発明は２つの画像データのパターンマツチングから画
像認識を行なう装置に係り、特に一方の画像が回転して
角度が異なっている場合のパターンマツチングが可能な
画像処理装置に関する。

（従来の技術） ２つの画像データ（以下単に画像とする）間のパターン
マツチングを行なってその一致の度合によって２つの画
像間の相対位置関係や一致／不−致、良否の判定などの
認識することは画像処理の分野ではしばしば行なわれる
。また、２つの画像のうちの一方をアフィン変換などの
手法で回転させてもう一方の画像とパターンマツチング
を行なって２つの画像間の角度関係を求めることもしば
しば行なわれている。

一般に、濃淡画像のパターンマツチングの手法としては
、濃淡値の差の累積によるものと、相関演算によるもの
がある。濃淡値の差によるものは一方の画像をｐ、もう
一方の画像をｒとしてＭ＝ΣＩｐ−ｒｌ　　　　　　　
　　　　　■または Ｍ＝Σ１ｐ−ｒｌ／Σｒ　　　　　　　　■で求められ
る一致度Ｍによって評価する０Ｍ≧０であり、２つの画
像が一致する場合Ｍ＝Ｏとなる。

相関演算は画像ｐとｒについて分散ＳＰとＳＰＳ、＝Σ
ｐ２−（Σｐ）”／ｎ　　　　　　　　　■ＳＰ＝Σｒ
２−（Σｒ）”／ｎ　　　　　　　　（４）および画像
ｐとｒの共分散５ｐｐ ＳＰや＝Σｐ＠ｒ−Σｐ−Σｒ／ｎ　　　　　　　■を
求め、相関係数ＣＰＰ Ｃｐｐ＝Ｓｐｐ／Ａ斥Ｔτ；　　　　　　　　　０によ
り一致の度合いが示される。

ここで、ｎは相関演算を行なう領域の画素の個数である
。

ＣＰＰの値は一１≦ＣＰ？≦１の範囲で２つの画像が一
致している場合はＣ□＝１となる。

パターンマツチング法によって位置を求める時は、入力
画像のすべての位置で基準画像との一致の程度を調べて
最も一致していると思われる位置を結果として出力する
。角度を求める場合も同様に、２つの画像のうち一方を
アフィン変換などの手法で回転させてすべての角度で２
つの画像の間の一致の度合を求める。しかし、２つの画
像間で位置と角度の両方がわからない場合は、あらかじ
め用意したすべての角度の基準画像を、入力画像上のす
べての位置で入力画像とのパターンマツチングを行なう
必要があり膨大な演算時間がかかっていた。

たとえば、Ｘ方向が６４点、Ｙ方向が６４点、角度０度
から３６０度まで１度毎に求める場合、６４Ｘ６４Ｘ３
６０＝１，４７４，５６０回のパターンマツチングが必
要である。

１回のパターンマツチングを５０μｓで行なう場合、位
置のみを求める時には約２００ｍ、角度のみを求める時
は約１８ｍでできるのに対して、位置と角度の両方を同
時に求めようとすると約７４秒かかることになる。

（発明が解決しようとする課題） このようなパターンマツチングにおいて角度成分を消去
してもっと能率良くマツチングを得る極座標によるパタ
ーンマツチング法を先に提案（特願昭６ｌ−１９９９６
４）　Ｌ／た。

この方法は、まず角度成分を消去して位置を求め、次に
この位置で画像を回転させて角度を求め、６４Ｘ６４＋
３６０＝４，４５６回のパターンマツチングでよいこと
になり、演算時間が大幅に短縮され、約２２３圏で位置
と角度の両方が求められることになる。

すなわち、第４図のようにある点を中心にした同心円上
で半径毎に画像を読み出し、半径毎の画像の平均値（Ｐ
ｋ）を求め、　この平均値を用いてパターンマツチング
を行なう、この方法では、半径毎に平均値を求めること
が角度成分の消去となって位置のみを求めるパターンマ
ツチングが実現できる。相関演算による場合、相関係数
ＣｐＰは、ｋ番目の円周上の画素の個数をｎｋとすると
ｍ番目の画素Ｐｓｒについて Ｐｋ＝Σｐ　／　ｎｋ　　　　　　　　　　　　■５ｐ
ｒ＝Σ（Σｐ”Σｒ）／ｎｋ−（ΣΣｐＨΣΣｒ）／ｎ
］ｋｌｌ＋ｍ　　　　　　　　　　　　　　ｋｌｌ　　
　　　　ｋｍｌＣｐ　ｒ　＝　Ｓ　ｐ　ｒ　／Ｌ青ロ］
四ニ０１）で求められる。ここでｎ＝Σｎｋとなる。　
この方法による具体的な構成例を第５図に示す、（詳細
は特願昭６１−１９９９６４を参照） この方法によって回転した画像の位置、角度を高速に求
めることが可能となった。しかし、半径毎に４から６０
点の画像を１つの平均値に代表させるためデータの抽象
化が大き過ぎ、特に濃淡画像の場合に頻繁に誤った位置
を検出してしまう欠点があった。

本発明は上記の欠点を解消するためになされたもので、
同心円上の半径毎の各画像の濃淡値が正規分布をしてい
るものと仮定して疑似的に各画素の濃淡値を用いてパタ
ーンマツチングを行なうことにより、各画素の濃淡値の
分布の特徴を保存して角度成分の消去を行ない、高速に
回転した画像の位置を求める手段を提供することを目的
とする。

〔発明の構成〕

（課題を解決するための手段） 上記目的を達成するために１本発明は、画像メモリの所
定位置を中心として同心円上の画像データを円の半径毎
に読み出す画像データ読み出し手段と、読み出した画像
データの半径毎の和および自乗和を求める第１の演算手
段と、前記和および自乗和から半径毎の画像データの分
散または標準偏差を求める第２の演算手段と、半径毎の
画像データが正規分布していると仮定して前記画像デー
タの半径毎の和、および分散または標準偏差を用いて２
つの画像間でパターンマツチングを行なうパターンマツ
チング手段を設け、２つの画像間の角度成分を消去して
パターンマツチングによる画像認識を行なうように画像
処理装置を構成する。

（作用） 画像データ読み出し手段が半径毎の円周上の画像データ
ｐを画像メモリから読み出し、第１の演算手段で半径毎
の画像の和Σｐと半径毎の画像のΣｐから半径毎の画像
の標準偏差ｐ、ｋを求め、同時にΣｐから半径毎の画像
の平均値７ｋを求める。基準画像についても同様に画像
ｒの標準偏差ｒａｋと平均値下、を同時に求めるかある
いは予じめ求めておく、パターンマツチング手段は全て
の半径にですべての円周上の画素ｍについて、ｐ＋ｍ−
ｐ、にと下、十ｍ−ｒａｋとを対応させてに パターンマツチングをおこなう１画像が半径毎に正規分
布していると仮定して両方の画像で値の大きい順（また
は小さい順）に対応させてパターンマツチングを行なう
ため角度成分は消去されて、また、正規分布を導入した
ため円周上の各画像の濃淡値のばらつきについて、ある
程度その特徴を保存している。これによって、各画素の
濃淡値の分布の特徴を保存したままで角度成分の消去を
行ない、高速で信頼性の向上した回転画像の位置検出が
可能となる。

（実施例） 本発明による一実施例を第１図に示す。

第１図において、１は画像メモリ、２は極座標アドレス
発生部、３は累積加算部、４は自乗加算部、５は分散演
算部、６は基準画像格納部、７は相関演算部の各要素を
示し、これらで構成される。

画像ｐが各々の円周上で正規分布していると仮定し、画
像ｐおよび画像ｒについてのに番目の円周上の画素の濃
淡値の標準偏差をｐｆｆｋおよび’ｃｒｋとすると、ｋ
番目の円周上の画素ｍについて画像ｐの濃淡値はｐ十ｍ
−ｐ、にとなり、画像ｒの画素の濃淡値はｒ十ｍ−ｒｆ
ｆｋとなる。

正規分布を仮定したので ”ｍｍ”ｔｙ　ｋ＝　０（１２） ２ｍ”ｐ　　”：ｆｉｋ−ｐ、ｋ”　　　　　　　（１
３）璽　　　σｋ が成り立ち１画像ｐの分散ＳＰは ＝Σ［Σｍ鳴ｐ、、ｋ”］ ｋ寵 ＝　ΣＳ　ｐ＊　　　　　　　　　　　　　　　　　　
（１４）となる、但し、ＳＰｋはに番目の円周上におけ
るｐの分散である。すなわち ５Ｐｋ＝Σｐ２−（Σｐ）”／ｎｈ　　　　　　　（１
５）である。

同様にして画像ｒの分散Ｓ？ｔ　　画像ｐと画像ｒの共
分散ＳＰＦは Ｓ？＝　　ΣＳ　ｐ＊　　　　　　　　　　　　　　　
　　（１６）５ＰＰ＝Σ８−Ｔ５７　　　　　　　　（
１７）となる、よって、相関値ｃｐｐは Ｃｐｐ＝Σ８−Ｔ９７／ＸＳｐ＊ＴＸＳｐ＊　　（１８
）で求められることになる。

第１図の極座標アドレス発生部２で発生したに番目の円
周上の画像アドレスによって画像メモリーから画像ｐを
読み出し、累積加算部３で半径毎の画像の和Σｐを、自
乗加算部４で半径毎の画像の自乗和Σｐ２を求める。こ
のΣｐ″とΣｐからに番目の円周上の分散ＳＰｋを分散
演算部５で求める。

画像ｒの分散Ｓ０はあらかじめ計算しておいて基準画像
格納部６に記憶しておく、これをもとに、式（１８）の
相関演算を相関演算部７で行なう、最も相関係数の大き
な位置が求めている位置である。

以７４うにして、位置を求める際に角度成分を消去して
パターンマツチングができる。半径毎の濃淡値の分散を
用いているので、画像の特徴を大きく損なうことなく角
度成分が消去されている。

角度成分が消去されているので、高速に位置決めを行な
うことが可能となった。

なお、分散演算部５では分散の代りに標準偏差を求める
ようにしｈ様の効果が得られる。

第２図は、パターンマツチングを２つの画像の差の累積
によって行なう他の実施例で画像メモリ１、極座標アド
レス発生部２．累積加算部３．自乗加算部４．標準偏差
演算部５．基準画像格納部６、パターンマツチング部７
からなる。７はさらに、平均値の差累積部８と、標準偏
差め差累積部９からなる。

一般に、差の累積によると０式は Ｍ＝　；　［ｚｌ　（ｉｒ、＋ｍ−ｐ　、、）−（Ｆ、
＋ｍ−ｒ　、ｋ］］　　（１９）となる。この場合、演
算回数が多いので余りメリットが出ない。

ところで、０式によってパターンマツチングを行なうと
いうことは、２つの画像の間で対応する部分については
濃淡レベルがほぼ同じである場合に限られる。そこで、
（１９）式の方法でも２つの画像の対応する部分につい
て濃淡レベルがほぼ同ｅと考える。そこで、２回の簡単
な演算でパターンマツチング演算が可能となる。

５では標準偏差を計算する。２つの画像の対応する部分
について濃淡レベルがほぼ同じことから、８の平均値の
差累積部で Ｍ１＝Σ［Σ１ｉｋ−丁、＋１ に醜 ＝　　Σ　［Ｉ　　Ｐｈ　　　　ｒｔｌ　　・　Ｌｋコ
　　　　　　　　　　　　　　（２０）がある設定値以
下の部分を捜し、その部分のみ標準偏差の差累積部９で Ｍ２＝Σ１ｍ＠ｐ　−ｍ１１ｒ　１・ｎ　　（２１）ｋ
　　ａｋ　　　　ａｋ　　　ｋ を求めて、Ｍ２が最小となる位置が求める位置である。

この場合も、画像の特徴を余り削除しないで、角度成分
を消去することを可能としている。

極座標形式で画像を取り出す時は、必ずしも同心円が画
素のところにぴったりとくるとは限らないので、第３図
のように画像メモリ１と累積加算部３との間に補間演算
部１０を設けることによって。

より精度が高いパターンマツチングを行なうことができ
る。

なお、以上の説明において、極座標による画像のアドレ
スはつぎのように求める。同心円の中心を（ｘ　Ｏｓ　
ｙ　Ｏ）とし、　ｋ番目の円の半径をＬｋとするとｍ番
目の画素のアドレスは ｘ＝ｘＯ＋Ｌｋ−３ｉｎ（２・π・ｍ／ｎｋ）ｙ＝ｙＯ
＋Ｌｋ−ｃｏｓ（２・π・ｍ／ｎｋ）（２２）で示され
る。アドレスには一般に小数部はないので、実際には（
２２）式の整数部かに番目の円周上のｍ番目の画素のア
ドレスとなる。

画素の補間を行なうときは、１ｎｔ（）が整数部を求め
る演算、　ｆ（）が小数部を求める演算として 画素ｍ１ ｘ、１＝ｉｎｔ　（Ｘ）　　ｔ　　）’腫ｚ＝ｆｎｊ　
（ｙ）Ａ１、＝　［１−ｆ　（ｘ）］・［１−ｆ　（ｙ
）］　　　　（２３）画素ｍ２ Ｘ　＠ｓ　＝ｌｎｉ　（Ｘ、）　＋　１　＊　’ｊ　ｗ
ａｓ　＝ｉｎｔｏ’　）Ａ、、＝ｆ　（ｘ）　・［１−
ｆ　（ｙ）　］　　　　　（２４）画素ｍ３ ｘ＠３＝ｘｎｔ　（ｘ）　ｅ　ｙ□＝ｉｎｔ　（ｙ）　
＋１Ａ、３＝　［１−ｆ　　（ｘ）　］　　・ｆ　　（
ｙ）　　　　　　　（２５）画素ｍ４ ｘｌ、１．＝ｉｎｔ（ｘ）＋１．ｙＩＩＩ４＝ｉｎｔ（
ｙ）＋１Ａ、、＝ｆ　（Ｘ）　　、　　ｆ　（ｙ）　　
　　　　　（２６）で、補間した画素の値ｐＩｌｌは Ｐｍ＝’　Ａｍ”Ｐ（ＸｗＬ”）’Ｊ＋Ａｍ２°ｐ（ｘ
ｗｍ　ｔ　ｙｗｘ）＋Ａｗ”Ｐ（Ｘ＋ｗ”）’Ｊ＋Ａｍ
４”Ｐ（Ｘｍｔ）’Ｊ　　（２７）となる。

極座標アドレスと補間データは毎回演算して求めること
もできるが、演算時間上からあらかじめ計算しておいて
テーブル化してテーブルを読む方式が有利である。

（発明の効果〕 以上説明した様に、パターンマツチングで２つの画像の
間の位置関係、角度関係を同時に求める時、２つの画像
が同心円状の円周上で正規分布をしていると仮定して各
々の円周上での分散または標準偏差を求め、対応する画
素同士で極座標によるパターンマツチングを行なうこと
により１画像の特徴を余り削除しないで角度成分を消去
して位置を求めることができる。このあと、求まった位
置で、角度のみを求めるパターンマツチングを行なうこ
とで、パターンマツチング演算の回数を大幅に削減して
、演算時間を大幅に短縮することのできる画像処理装置
を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の一実施例の構成図、第２図と第３図は
他の実施例の構成図、第４図は極座標による演算を説明
する図、第５図は従来の平均値による極座標でパターン
マツチングを行なう場合の構成図である。 １・・・画像メモリ　２・・・極座標アドレス発生部３
・・・累積加算部（Σｐ） ４・・・自乗加算部（Σｐ２）　　５・・・分散演算部
６・・・基準画像格納部 ７・・・パターンマツチング部または相関演算部８・・
・平均値の差累積部 ９・・・標準偏差の差累積部 １０・・・補間演算部　　　１１・・・平均値演算部第
１図 第２図 麓果 第３図 第５図

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 画像メモリの所定の位置を中心として同心円上の画像デ
   ータを円の半径毎に読み出す画像データ読み出し手段と
   、読み出した画像データの半径毎の和および自乗和を求
   める第１の演算手段と、前記和および自乗和から半径毎
   の画像データの分散または標準偏差を求める第２の演算
   手段と、半径毎の画像データが正規分布していると仮定
   して前記画像データの半径毎の和、および分散または標
   準偏差を用いて２つの画像間でパターンマッチングを行
   なう相関演算手段を設け、２つの画像間の角度成分を消
   去してパターンマッチングによる画像認識を行なうこと
   を特徴とした画像処理装置。