JPH04232579A - 近傍データに基づく画像形状の比較方法 - 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】

【０００１】〔発明の背景〕本発明は、データ本体を解
析する手法、特に画像内の画素の近傍を求めることで画
像を解析する手法に関する。

【０００２】バー，Ｄ．Ｊ．（Ｂｕｒｒ，　Ｄ．Ｊ．）
の「画像重ね合わせの動的モデル（Ａ　Ｄｙｎａｍｉｃ
　Ｍｏｄｅｌ　ｆｏｒ　Ｉｍａｇｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉ
ｎｇ）」，コンピュータ・グラフィックと画像処理（Ｃ
ｏｍｐｕｔｅｒ　Ｇｒａｐｈｉｃｓ　ａｎｄ　Ｉｍａｇ
ｅ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ），１５号，１９８１，ｐｐ
．１０２−１１２では、２つの画像の局所重ね合わせを
更新するための反復手法を説明している。その序では、
最近傍対応性は、重ね合わせミスが減少し、良い重ね合
わせ指標になることを示している。

【０００３】１０４−１０６ページの３章では、最近傍
端要素距離の和を空間距離の尺度として使用することを
述べている。図１は、２つの重ね合わせた画像の最近傍
を示すベクトルを図示したものである。

【０００４】ウルマン，　Ｓ．（Ｕｌｌｍａｎ，　ｓ．
）は「対象認識へのアプローチ：画像記述の位置合わせ
（Ａｎ　Ａｐｐｒｏａｃｈ　ｔｏ　Ｏｂｊｅｃｔ　Ｒｅ
ｃｏｇｎｉｔｉｏｎ：　Ａｌｉｇｎｉｎｇ　Ｐｉｃｔｏ
ｒｉａｌ　Ｄｅｓｃｒｉｐｔｉｏｎｓ）」（Ａ．Ｉ．メ
モ　　９３１２号、１９８６年１２月、Ｍ．Ｉ．Ｔ．人
工知能研究所、マサチューセッツ州ケンブリッジ）で、
２段階の認識過程を説明している。 第１段階では、観察対象を潜在的な対象モデルと位置合
わせするのに必要な空間内の変換を判定する。第２段階
では、観察モデルと最もよく適合するモデルを判定する
。７ページでは、一致しない座標の数として２値ベクト
ルとして定義されるハミング距離と呼ばれる連想メモリ
で用いる典型的な類似性尺度を説明している。２０ペー
ジから始まるセクション４では、全ての記憶された対象
モデルと特定モデルの全てのその可能な図の空間を探索
する位置合わせ方法と、対象とモデル間の適合のある尺
度を最大化する特定変換を説明している。４８ページで
は、突合せの度合の尺度の一般的要件を述べている。

【０００５】〔発明の要約〕本発明の１側面は、画像内
の形状間の類似性を測定する際の問題の認識に基づいて
いる。いくつかの従来の手法では、突き合わせた２つの
形状の境界上の対応する点の対のリストを生成し、次に
対応する点の間の距離を用いて類似性の尺度を逐次に生
成している。しかし画像内の形状は度々連続的な境界に
欠き、形状の対は対応する点を求めるのが難しい境界を
持つことがある。

【０００６】本発明のこの側面は、近傍手法により類似
性を測定でき、しかもそれらの問題を避けることができ
るという発見に基づいている。近傍距離データは比較さ
れている画像内の１つの各画素について生成でき、近傍
への距離を示す。次に他の画像内の各黒画素の近傍距離
を総計して、非類似性の尺度を生成することができる。

【０００７】以下の説明や図により、それらや他の目的
、本発明の特徴や利点を更に説明する。〔図面の簡単な
説明〕図１は、本発明による形状比較を説明した配列の
シーケンスを示す流れ図である。図２は、本発明による
２つの画像間の類似性の尺度を得る概略ステップを示す
フローチャートである。図３は、２つの画像間の類似性
の尺度を得るステップを示すフローチャートである。

【０００８】〔詳細な説明〕Ａ．概念的枠組み次の概念
的枠組みは本発明の広範な理解に役立ち、以下に定義す
る用語は特許請求の範囲を含む本出願を通して示された
意味を有する。この概念的枠組みは、出願中の米国出願
０７／５３５，７９６号、「データ解析用稚密集合体階
層的手法（Ｄｅｎｓｅ　Ａｇｇｒｅｇａｔｉｖｅ　Ｈｉ
ｅｒａｒｃｈｉｃａｌ　Ｔｅｃｈｉｑｕｕｅｓ　ｆｏｒ
　Ｄａｔａ　Ａｎａｌｙｓｉｓ）　」（「アーキテクチ
ャ出願」）及び０７／５３５，４３８号「画像に対する
網羅的階層的近傍演算（Ｅｘｈａｕｓｔｉｖｅ　Ｈｉｅ
ｒａｒｃｈｉｃａｌ　Ｎｅａｒ　Ｎｅｉｇｈｂｏｒ　Ｏ
ｐｅｒａｔｉｏｎｓ　ｏｎ　ａｎ　Ｉｍａｇｅｓ）　」
（「リンキング出願」）で説明したものの拡張であり、
その両方をここに参考にそのまま組み入れる。

【０００９】「データ・プロセッサ」ないし「プロセッ
サ」とは、データを処理できる構成要素、構成要素の組
み合わせないしシステムであり、１つないし複数の中央
演算処理装置ないしその他の処理構成要素を含むことが
できる。「演算処理装置」とは、別のプロセッサ内の構
成要素であるプロセッサである。２つの演算処理装置は
、１つの演算処理装置から他の演算処理装置へデータの
通信を可能にするそれらの間の接続の組合せにより「接
続」される。

【００１０】「メモリ」とは、データを蓄積できる構成
要素、構成要素の組合せあるいはシステムであり、局所
及び遠隔メモリ及び入出力装置を含めることができる。

【００１１】プロセッサのデータへの「アクセス」は、
メモリ内のある位置でデータを読み取ったり書き込んだ
りすることで、データを検索ないし修正する演算により
行われる。プロセッサのデータへの「アクセスのための
接続」は、プロセッサのデータへのアクセスを可能にす
るメモリとの接続の組合せにより行うことができる。

【００１２】プロセッサは、データに依存する論理的な
いし数値的結果を得ることを含む演算を遂行することで
データの「演算を行う」。

【００１３】データを「得る」ないし「生成する」こと
は、データなしで始まり、データに帰着する演算のあら
ゆる組合せを遂行することである。データを他のデータ
「から得る」ないし「生成」することは、他のデータの
演算を行うことでデータを得るないし生成する演算の組
合せによりできる。

【００１４】データによる属性の「表示」は、データが
属性の存在あるいは属性の尺度を表示するときに行われ
る。

【００１５】データ項目の「階層」には、各々が階層内
の一連のレベルの１つにあるデータ項目が含まれる。デ
ータ項目の階層を「生成」することは、データ項目の完
全な階層なしに始まり、当初存在しなかった階層のデー
タ項目全ての生成を含む演算の組合せを行うことである
。すなわち階層は、全データ項目が依然記憶されている
かどうかに関わりなく、階層の全てのデータ項目が生成
されることで終了する演算の組合せにより生成すること
ができる。全レベルの全データ項目が依然演算の終わり
に記憶されることがあるが、一部のデータ項目が高次レ
ベルのデータ項目を生成するために使用された後に記憶
されていなくとも、その階層は生成される。

【００１６】「階層的演算」とは、データ項目の階層を
逐次に生成するないしデータ項目の階層を通し上向きな
いし下向きパスを作る演算の組合せである。

【００１７】データによる属性の「表示」は、そのデー
タが属性の存在あるいは属性の尺度を表示する場合に行
われる。

【００１８】「画像」とは光のパターンである。データ
による画像ないし他の信号の「定義」は、データが画像
ないし信号を生成するのに十分な情報を含む場合に行わ
れる。

【００１９】画像内の各々の位置を「画素」と呼ぶこと
ができる。データの各々の項目が値を与える画像を定義
する配列で、位置の色を表示する各々の値を「画素値」
と呼ぶことができる。

【００２０】「連結構成要素」ないし「ブロッブ（小斑
点）」は画像内の画素の集合であり、それらはすべて基
準を満たす画素値を持ち、対の画素は集合内の近傍の連
鎖により接続されるといった適当な規則を通して対とし
て接続されている。例えば、画像の２値的な形態の連結
構成要素には、黒といった同一の２値の値を持つ画素の
連結集合を含めることができる。

【００２１】画像内の２つの画素間の「相対的方位」と
は、画像内の１つの画素から他の画素への方向の尺度で
ある。

【００２２】画像内の２つの画素間の「距離」とは、一
般的に画素の大きさと形状を均一と想定して、それらの
間の画素数の尺度である。例えば２次元画像内では、２
つの画素間の距離はｘとｙオフセットで測定でき、距離
はオフセットの平方の和を取ることで比較することがで
きる。２つの画素は一部の状況で考えられるそれらの間
の距離が比較的小さい場合に、「近い」ことになる。

【００２３】「近傍画素」ないし画像内の所与の画素に
対して「近傍」とは、ここで「近傍基準」と称する基準
を満たす同一画像内の画素であり、基準を満たす他の画
素に関して考察した場合に所与の画素に近い画素である
。例えば、近傍画素は黒の画素でなければならないとい
う場合があり、その場合は所与の画素の近傍は近くの黒
の画素になる。どの画素が近いかの判定は、特定された
方法がなければ適切な方法で行うことができる。

【００２４】「近傍属性データ」とは、近傍画素に関し
た属性を表示するデータである。例えば近傍属性データ
には、距離を示す「近傍距離データ」あるいは方位を示
す「近傍方位データ」、近傍画素の属性を示すあらゆる
データが有り得る。近傍属性データは一意的に近傍画素
を同定する必要はなく、１つ以上の近傍画素の集合と関
係づけることができる。

【００２５】「近傍リンク」とは「オーナー」と呼ばれ
る画素と「ネイバー」と呼ばれる近傍画素間の関係性で
ある。従って近傍属性データは近傍リンクについての情
報を提供することができる。

【００２６】Ｂ．概略的特徴 図１、２は本発明の概略特徴を示している。図１は、近
傍データに基づいて形状を比較する際の配列のシーケン
スを示し、図２は近傍距離の和を得ることにより画像間
の非類似性を測定する際の概略ステップを示している。

【００２７】図１は、５つの黒の画素で形成された形状
を含む配列１０を示している。配列１２は、各画素の最
も近い黒の画素に対する平方の和の距離を得るために、
配列１０のデータを演算することで生成された近傍デー
タの配列である。配列１０内の各黒画素位置については
、配列１２の距離はゼロである。各白画素位置について
は、配列１２内の距離はゼロより大きく、最近傍黒画素
のｘ、ｙ座標オフセットの平方の和である。連結出願で
説明するような演算を行って配列１０から配列１２を生
成することができる。

【００２８】画素配列１４は５つの黒画素により形成さ
れた第２の形状を示しており、画素配列１６は７つの黒
画素により形成された第３の形状を示している。図から
分かるように、配列１４の各黒位置に対する配列１２内
の距離を合計すると、和は１となる。しかし配列１６で
は５であり、配列１６は配列１４よりも配列１０からも
っと非類似であることを示している。

【００２９】図２は、近傍距離に基づき、画像間の類似
性を測定する概略ステップを示している。ボックス３０
のステップでは、メモリに第１の画像の画素値を記憶す
る。ボックス３２のステップでは、第１の画像内の各画
素の近傍距離データを生成し、黒画素といった基準を満
たす近傍画素への距離を示す。ボックス３４のステップ
では、メモリに第２の画像の画素値を記憶する。ボック
ス３６のステップでは次に類似性の尺度を生成するため
、黒画素といった基準を満たす第２の画像内の画素の距
離を合計する。図２に示す方法では、ボックス３４のス
テップは、ボックス３６のステップの前のどの時点でも
行うことができる。

【００３０】Ｃ．実施 図３は、視覚システムで近傍データを用いて境界に基づ
く形状突合せを行う方法を示している。ボックス６０の
ステップは、各演算処理装置の局所メモリに各々の画素
の値が含まれるように、境界の第１の画像を記憶するこ
とで始まる。

【００３１】ボックス６２のステップは、ボックス６４
で各象限に対して近傍とその距離を求める反復ループを
始める。全ての近傍が求められれば、ボックス６６のス
テップで、近傍の最も近いものへの距離を示す近傍デー
タを得る。

【００３２】ボックス６８のステップは、先行ステップ
とはともかく独立的に行うことができる。それには第１
の画像と比較する第２の画像を正規化し、次に各々の演
算処理装置の局所メモリに各々の画素の値が含まれるよ
うに正規化した第２の画像を記憶することが必要だから
である。例えば正規化により、境界矩形が第１の画像の
図形と同じ図形を生成することができる。ボックス７０
のステップでは、各々の演算処理装置で、正規化した第
２の画像内のその各々の画素が黒であるかどうか判定す
る。そうでなければ、ボックス６６からの距離はボック
ス７４のステップのためにクリアされる。ボックス７４
では、第１と第２の画像内の境界間の形状の違いの尺度
を得るために、全ての演算処理装置について階層的に残
りの距離を合計する。

【００３３】上述した演算はテンプレート突合せに使用
することができ、第１の画像は原型となり、第２の画像
は２つの単純な段階を含むプロセスによりその原型と比
較される。第１の段階は正規化ないし位置合わせプロセ
スで、本質的に観察位置、観察対象の物理的変形などに
よる形状の可能な変形を元通りにして、所与の平面図系
を基準形式に変換する。第２の段階はテンプレート突合
せで、ボックス７４に関して上述したように和を得るこ
とで、正規化した図形を原型に対して比較する。

【００３４】境界に基づいた形状突合せの近傍距離だけ
の表現に対する近傍リンクの利点は、方位や曲率といっ
た対応する境界位置に関連した他の関連情報を類似性尺
度に含めることができるということである。この場合、
正規化した第２の画像内の各々の黒画素では、関連性質
は近傍位置から読み取られ、ある方法で包括的な尺度に
含まれる。

【００３５】Ｄ．その他 本発明は２値画像の演算に関し説明したが、あらゆる種
類の画像およびより一般的に、説明したものと似た配列
に写像するデータ本体に適用することができる。

【００３６】本発明は様々な実施をその修正、変形、拡
張と共に説明したが、修正、変形、拡張も本発明の範囲
内に含まれる。本発明はしたがってここに含む説明ある
いは図に限定されるものではなく、特許請求の範囲のみ
により限定される。

【図面の簡単な説明】

【図１】　　本発明による形状比較を説明した配列のシ
ーケンスを示す流れ図である。

【図２】　　本発明による２つの画像間の類似性の尺度
を得る概略ステップを示すフローチャートである。

【図３】　　２つの画像間の類似性の尺度を得るステッ
プを示すフローチャートである。

【符号の説明】

１０，１２，１４，１６：配列

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】　　メモリとこのメモリにアクセスするた
   めに接続されているプロセッサを含むシステムを操作す
   る方法であって、複数画素を含む第１の画像について、
   各画素の各々のデータ項目が第１の画像の画素値を含む
   中で、各画素の各々のデータ項目をメモリに記憶するス
   テップと、近傍距離データが第１の画像画素値が基準を
   満たす近傍画素への距離を示し、プロセッサが第１の画
   像画素値に対して演算を行うことで前記近傍距離データ
   を生成する中で、第１の画像内の画素の各々について、
   画素の近傍距離データを生成するためプロセッサを動作
   させるステップと、各々が第１の画像の各々の画素に対
   して写像している複数画素を含む第２の画像について、
   各画素の各々のデータ項目が第２の画素値を含む中で、
   メモリに各の画素の各々のデータ項目を記憶するステッ
   プと、非類似性の尺度を生成するためにプロセッサを動
   作させるステップが、画素値が基準を満たす第２の画像
   の画素の集合について、第１の画像の各々の画素の近傍
   距離データにより示される距離の和を生成するサブステ
   ップからなる中で、第１と第２の画像間の非類似性の尺
   度を生成するためプロセッサを動作させるステップから
   なる、前記システムを操作する方法。