JPH04195689A - パターンマッチング装置 - 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】 （イ）産業上の利用分野 本発明はデジタル画像処理によってテンプレートパター
ンマツチング法により対象物の位置を決定するパターン
マツチング装置に関する。

（ロ）従来の技術 対象物の位置、姿勢の決定を画像処理を用いて行なう技
術として、古くからテンプレートパターンマツチング手
法がある。これは、位置決め、姿勢決定を行ないたい対
象物の濃淡画像をテンプレート画像（モデル）としてあ
らかじめ登録しておき、入力画像中の部分画像との類似
度をパターンマツチング手法を用いて計算する。この手
法で：ま入力画像中の全ての部分画像と比較するため、
最大の欠点として、計算量が多く処理時間がかかるとい
う間繕点をもつ。その解決法として、特開平１−１７５
６８０号に見られるように入力画像中の全ての部分画像
のマツチング度を計算するのではなく、あらかじめ位置
決め、姿勢決定を行ないたい対象物が存在する領域付近
の画像を切り出して、その切り出し領域（検出窓）のみ
をテンプレートマツチング法を用いる方法がある。第６
図にその構成を示す。同図において、１は対象物、２は
全探索領域、３は検出窓である。ここでは、対象物の存
在する位置が必ず、検出窓３内に存在するとして、全探
索領域２を探索せず、検出室３内のみを探索する。

（ハ）発明が解決しようとする課題 ところが、こうした従来の方法では切り呂し領域（検出
窓）は固定されているため、もし、位置決め、姿勢決定
を行ないたい対象物が切り出し領域以外の場所にある場
合、探索に失敗する。そのため、入力画像とする画像は
限定されたものなり、汎用性が損なｆ）ｔ′Ｌることが
量産となっていた。

（ニ）課題を解決するための手段 そこで、本発明では、入力画像から切り出し領域（検出
室）の設定を行なって、動的に切り出し領域を設定し、
その切り出し領域のみを従来のテンプレートパターンマ
ツチング法を用いて位置決め、姿勢決定を行なう。

（ホ）作　用 従って、入力画像に対する汎用性の犠牲をはらうことな
く、高速、高精度に位置決め、姿勢決定を行なうことが
できる。

（へ）実施例 以下、図面によって実施例を説明する。　　　　。

第１図は、本発明のパターンマツチング部置の構成図、
第２図は、その動作を示すための流れ図であって、これ
らの図を用いて全体の動作原理を述べる。

まず、第１図において１は対象物、４はＣＣＤカメラ等
の画像入力手段、５はＡ　、／　Ｄ変換装置、６はモザ
イク化部、７はニューラルネ・／トワーク用の学習デー
タ格納部、８はニューラルネットワーク用の演算部、９
はパターンマツチング部、１ｏはテンプレート画像格納
部である。

続いて、第２図にもとづいて処理の全体の流れを示す。

対象物１の画像をＣＣＤカメラ４を用いて入力し、Ａ／
Ｄ変換装置５を用いてデジタル化する。

次に、モザイク化部４を用いて入力画像を各画素を統合
した大まかなモザイクブロックで構成されるモザイク画
像に変換する。こうしたモザイク画像情報をあらかじめ
学習されたデータであるニューラルネットワーク学習デ
ータ用の格納部７の学習データとともにニューラルネッ
トワークｊ寅算部８に入力する。二〇ニューラルネット
ワーク用の演算部８では、モザイク画像から１つのモザ
イクブロックを切り出し領域として出力する。パターン
マツチング部９ではニューラルネットワーク用の演算部
５より出力された切り出し領域とテンプレート画像格納
部１０のテンプレート画像を入力し、従来の手法のテン
プレートパターンマツチング）去を行なう。その結果、
出力されるマツチング座標を対象物の位置とする。

つぎにＩ！３図によりモザイク化の手順を説明する。同
図において１１は入力画像の一部分、１２はモザイク画
像の一部分、１３は入力画像中の一つのブロックであっ
て、モザイク画像の各モザイクブロック１４に対応する
ようになっている。

ニューラルネットワーク演算部に入力画像をそのまま入
力すると、ニューラルネットワークの規模が大きくなり
、計算量が増大してしまうので、入力画ｒ象のサイズを
小さり（１画素数を少なく、１するためにモザイク化の
処理を行なう。入力画像１１をブロックに分割する。分
割されたブロック３のひとつにおいてブロンク内画素の
濃度をすべて総和する。この値をモザイク画像の一つの
画素となるモザイクブロック４とする。以上の処理によ
り、例えば、画像サイズが２５６Ｘ２．）６、濃淡Ｉｖ
調２５６の入力画像ｌは、ブロック分割数を８×８とす
ると、画像のサイズが８×８、濃淡階調（２５６Ｘ３２
Ｘ３２＝２６２１４４）のモザイク画像工２どなる。

次に、第４図を用いてニューラルネットワーク演算部の
動作を説明する。

１５はモザイク画像、１６は入力層、１７は中間層、１
８は出力層、１９はＸ座標を示す出カニニット、２ｏは
Ｙ座標を示す出カニニットである。用いるニューラルネ
ットワークは３層であり、学習アルゴリズムはパックプ
ロパゲーションである。モザイク画像１５の各画素の濃
淡データをそれぞれ入力層１６の入力素子に入力する。

この時、濃淡データはＯから１の範囲の値になるように
正規化する。ニューラルネットワークは学習データを学
習データ格納部から取り込む。ニューラルネットワーク
は切り出し領域のｘｌ標を出力ユニ７ト１９、Ｙ％標を
出カニニット２ｏに出力する。

次に第５図により、出カニニットと切り出−領域の関係
を説明する。同図において２１は位置決め、姿勢決定を
行なう対象物のテンプレート画像、２２は全探索領域、
１９はＸ座標を示す出力ユニ７ト、２０はＹ座標を示す
出カニニット、２３は一つの切り出し領域となるモザイ
クプロ、りである。全探索領域２２をいくつが（図では
６×６）のモザイクブロックに分割する。ニューラルネ
ットワークはパターンマツチングがとれたとき、テンプ
レート画像２１の左上の兜標がある可能性の最も高いモ
ザイクブロックに対応したｘｌ標を出力二二ノ）から出
力し、ＹｐＩ標を出力二二／ト４から出力する。（同図
では黒丸の素子が出力され、１つの切り出しブロフク２
３に対応している。） 以−１−のべた切り出し領域の設定により、ぞの切り出
巳領域内のみをテンプレートパターンマツチング法によ
り、探索する。

（ト）発明の効果 以上述べた如く、本発明のバター７・７２・チング装置
は入力画像データの各画素を統合巳な比較的大きなモザ
イクブロックから成るモザイク画像を１ヤ成するモザイ
ク生成手段と、このモザイク画像のモザイク画像データ
を入力として、マツチングポイントとなる画素が存在す
るモザイクブロックを切り出し領域として設定する設定
手段と、を有して成り、設定された切り出し領域内でテ
ンプレートパターンマツチングを施してマンチング布標
を選定しているので汎用性を損なうことなく高速でパタ
ーンマツチングを行なうことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明のパターン７ノチ／グ装置′：′）構成
図、第２図は本発明の詳細な説明するフローチャート、
第３図はモザイク化の処理を説明するための説明図、第
４図は本発明に用いられるニューラルネットワークの概
念図、第５図はニューラルネットワークの出力素子と切
り出し領域の関係を説明するたのの説明図、第６図は従
来のテンプレートパターンマツチング法を説明するため
の図である。。 １・・・対象物、４・・画像入力手段、５・・・Ａ、Ｄ
変換装置、６・・・モザイク化部、７・・・学習データ
格納部、８・・・演算部、９・・・パターンマツチング
部、１０・・・テンプレート画像格納部。

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. １）カメラで撮像した対象物の画像にテープレートパタ
   ーンマッチングを施して、その位置を決定するパターン
   マッチング装置において、入力画像データの各画素を統
   合した比較的大きなモザイクブロックから成るモザイク
   画像を作成するモザイク生成手段と、このモザイク画像
   のモザイク画像データを入力として、マッチング座標と
   なる画素が存在するモザイクブロックを切り出し領域と
   して設定する設定手段と、を有して成り、設定された切
   り出し領域内でテンプレートパターンマッチングを施し
   てマッチング座標を選定することを特徴としたパターン
   マッチング装置。