JPH0523464B2 - - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔産業上の利用分野〕 本発明は、テンプレートマツチング（型板整
合）による画像認識方法に関する。

〔従来の技術〕

従来の装置は、特開昭59−146366号のように、
ラインバツフアによる遅延回路と２値パターンマ
ツチング回路等から構成されている（第２図）。
第２図で１は処理対象画像、２は例えば８×12の
テンプレートである。３はパターンマツチング処
理結果画像、４はラスタスキヤン、５はラインバ
ツフア、６はパターンマツチング演算部、７はパ
ターンマツチング処理結果画像（２値）、８は濃
淡画像、９は２値画像を示している。パターンマ
ツチング処理は、垂直方向８画素、水平方向12画
素の２値テンプレートにより、対象２値画像に対
し、８×12の同一サイズマスク内画素との比較を
行い、“０”，“１”の一致数を濃淡画像に輝度と
して出力し、一致数（８×12の場合は０〜96）に
対する閾値処理により一致点の抽出を行う（第３
図）。第３図で１０は例えば第２図の２と同様に
８×12のテンプレート、１１は処理対象画像、１
２はパターンマツチング演算処理部、１３はパタ
ーンマツチング処理結果の濃淡画像、１４は濃度
値（一致度）を示している。１５はパターンマツ
チング結果の２値画像、１６ａ〜ｆはデータ
「１」の部分、１７はデータ「０」の部分を示し
ている。

しかしながら、テンプレートが、８×12画素と
小形であるため、対象画像中の或るパターンの座
標を特定するためにパターンマツチングを実行し
ても候補点が複数ケ抽出されるケースが多く、こ
こから一点に特定することに対して配慮されてい
なかつた。尚、ハードウエアで８×12のテンプレ
ートをｎ×ｍのサイズまで拡張することは技術的
に可能であるが、ハードウエアの増大及びコスト
高を招くという難点がある。これに対し、８×12
サイズのテンプレートをソフト的にｎ×ｍまで拡
張するものとして、特開昭60−41176号の任意サ
イズパターンマツチング方法がある。この例を第
４図に示す。１８は基準画像であり、１９は任意
サイズのテンプレート、２０は任意サイズパター
ンマツチングの対象画素である。２１は８×12の
テンプレート、２２は最大一致点を、２３は最大
一致点をもとに切り出したエリア、２４はシフト
量を示している。

この方法は、基準画像に対して、まず、任意サ
イズのパターンマツチングエリアを設定する。次
に、標準のテンプレート（８×12）で対象画像に
対してパターンマツチング処理を行い、最大一致
座標（２２）の抽出を行う。更に、この座標位置
から、先に設定されている任意サイズのパターン
マツチングエリアに対応するエリアを対象画像内
に設定してから、基準画像内の任意サイズパター
ンマツチングエリアの対象画素座標まで、対象画
像内に設定した対応エリアを相対的なずれ分だけ
シフトする。その後、基準画像内の任意サイズパ
ターンマツチングエリアとの“０”，“１”パター
ンの一致数をカウントしてその一致度を求めると
いうものである。

しかしながら、この方法でも標準テンプレート
として８×12画素のものを基本としており、ｎ×
ｍに拡張したエリアの一致度を求めることは出来
るが、それを求める際に利用する最大一致点は依
然として複数となるケースが多く、最大一致点の
特定という点については配慮されていなかつた。
又、対象画像内で基準画像内で設定された任意サ
イズパターンマツチングエリアに対応するエリア
の設定及びシフトに際して、画像サイズの制限に
より抽出不可というケースもあり、フレキシビリ
テイという点に関しても配慮されていなかつた。

〔発明が解決しようとする問題点〕

従来技術では、パターンマツチングの際、テン
プレートの大きさに制限を受けるため、最大一座
標の特定が難かしいという問題があつた。これに
対しては、ハードウエアによりテンプレートの大
きさを拡大することにより対処可能であるが、コ
ストパフオーマンス等の観点から実現が難かし
い。このため、一般的に実用化されているテンプ
レートの大きさとしては、８×12前後のものが主
流となつている。しかしながら、８×12程度のテ
ンプレートによるパターンマツチングでは、近年
増々大形化されている画像メモリサイズを考えた
場合、その最大一致座標の特定及び抽出が更に困
難となるのが予想される。

本発明の目的は、上記問題を解決するため、ｎ
×ｍの大きな認識対象パターンを複数の標準テン
プレートに分担させることにより、ハードウエア
に対する変更なしでｎ×ｍのテンプレートパター
ンマツチングと等化なパターンマツチング方法に
よる画像認識方法を提供することにある。これに
より、認識精度を低下することなく、処理速度を
向上することが可能になる。

〔問題点を解決するための手段〕

本発明は、テンプレートによつて入力画像のパ
ターンマツチングを行なう画像認識方法におい
て、認識対象パターン（検出図形）の一部である
複数の部分パターンを所定サイズの標準テンプレ
ートの各々に２値画素信号で記憶すると共に、前
記認識対象パターンの所定画素座標を基準とする
前記部分パターン各々の相対位置座標を記憶し、
前記入力画像を前記標準テンプレートの各々によ
り順次走査してパターンマツチング処理を行な
い、このマツチング処理により得られる各走査点
における前記テンプレートの各画素の一致数に対
応する輝度（濃度）を所定階調の濃淡画像として
テンプレート毎に記憶するとともに、この各濃淡
画像を各々に対応する前記相対位置だけシフトし
た後に加算して記憶し、該加算された濃淡画像に
おける所定輝度以上の画像座標を、前記認識対象
パターンの前記所定画素座標の位置として認知す
ることを特徴とする。

第１図に示すように、標準（８×12）の複数の
テンプレート２１をｎ×ｍの認識対象パターンエ
リア２５の任意の位置（特徴部）に対設し、ｎ×
ｍサイズの仮想テンプレートを構築する。なお、
以下ではｎ×ｍの認識対象パターンエリアをｎ×
ｍのテンプレート２５と呼ぶ。ｎ×ｍ内の各々の
テンプレートについて、第１図に示すようにパタ
ーンマツチングを実行させ、その結果をｎ×ｍの
テンプレートの対象画素座標までシフトする。こ
のようにして得られる濃淡画像を毎回、シフト後
に加算していくことにより上記目的を達成するこ
とが出来る。又、第５図のように標準テンプレー
トを整然と配置すれば、ｎ×ｍのテンプレートを
構築できるが、パターンマツチングは２値画像が
入力画像となるため、ｎ×ｍの中で特徴のないエ
リア（例えば、オール“０”、オール“１”とい
つた箇所）については、パターンマツチング処理
を省略しても処理結果には影響がない。すなわ
ち、第５図に示すｎ×ｍのテンプレートは、第１
図に示すような間引きしたテンプレートで代行し
ても上記目的を達成することが出来るため、テン
プレートパターンマツチングに要する演算時間を
削減することが達成できる。

〔作用〕

８×12のテンプレートによるパターンマツチン
グは、テンプレート内で一致した“０”，“１”の
パターンの画素数（０〜96）を対応するテンプレ
ートの対象画素位置に出力するものである。第５
図に示すように、ｎ×ｍのテンプレートを８×12
のテンプレートに分割し、分割した各々のテンプ
レートに対してパターンマツチング処理を実施す
る。パターンマツチングにより、その都度得られ
る結果画像（濃淡）をｎ×ｍの対象画素まで偏差
分をシフトし、順次重ね合せていくことでｎ×ｍ
のテンプレートによるパターンマツチング処理と
等化の結果を得ることが出来る。すなわち、偏差
分のシフト及び重ね合せ処理によりｎ×ｍのテン
プレートパターンマツチング処理が可能となるた
め、従来の８×12の単純なパターンマツチング処
理に比べ、任意パターンの候補点の特定が飛躍的
に向上する。更に、ｎ×ｍの対象画素は、偏差分
のシフト量を変化させることにより任意の位置に
設定することが出来るため、よりフレキシビリテ
イの高い処理が可能となる。更に、８×12のテン
プレートに分割した全てのテンプレートを使用す
る代わりに、第４図にように、特徴のあるテンプ
レートを複数個抽出して処理を代行してもｎ×ｍ
のテンプレート処理とほぼ同等の効果を得ること
が出来るため、処理時間を圧縮することができ
る。

尚、本発明の手法は、画像処理の基本処理によ
つて全て実行可能なため、現状の画像処理装置で
のハードウエア変更が不要でソフトウエアのみで
ｎ×ｍのテンプレートパターンマツチングと等化
の処理を容易に実施することが出来る。

〔実施例〕

以下、本発明の一実施例を第６図〜第１１図に
従い説明する。

第６図は、画像処理装置３１のハードウエア構
成を示したものである。画像データを入力するた
めのITVカメラ２９、画像データを表示するた
めのモニタテレビ３０、画像データ格納用の画像
メモリ３２、８×12のテンプレートパターンマツ
チングを実行する画像処理プロセツサ３３及びマ
ンマシンインターフエイスのためのコンソール
CRTとから構成されている。

第７図は、ｎ×ｍのテンプレート設定のようす
を示したものである。１で示される対象画像から
３４で示されるパターンを抽出するため、２５の
ようなｎ×ｍのテンプレートを設定する。２５の
ｎ×ｍのテンプレートを８×12のテンプレートで
整然と構成することも出来るが、ここでは、最も
特徴のある部分のみ、第７図の２１ａ〜２１ｈに
示すように配置することによりおこなう例を示
す。第７図では、８×12のテンプレートパターン
を８ケ（No.１〜８、２１ａ〜ｈ）用意している。
２７ａ〜ｈは、各々のテンプレート２１ａ〜ｈの
偏差分のシフト量である。ｎ×ｍのテンプレート
の対象画素は、２８で示される位置に設定してい
る（ｎ×ｍのテンプレートの対象画素は、偏差分
のシフト量を変更することにより、任意の位置に
設定することができる）。

さて、予め用意した８ケのテンプレートで、順
次パターンマツチングを実行していく。第８図Ａ
はそのようすを示したものである。まず、No.１の
テンプレート２１ａで対象画像に対しパターンマ
ツチングを行うと（３７）、テンプレート内の一
致度に対応する輝度が４７で示される濃淡画像メ
モリに出力される。この結果に対し、ｎ×ｍの対
象画素までの偏差分として２７ａで示されるシフ
ト量だけ移動することにより補正する（３６ａ）。
次にNo.２のテンプレートに対しても同様の処理
（３８）を実施し、先に得られた濃淡データとの
加算処理を行い格納する（３６ｂ）。No.３〜No.８
のテンプレートに付いても同様に行う。これらの
処理を第９図を使つて詳述する。第９図の４１
は、No.１（２１ａ）のテンプレートを用いてパタ
ーンマツチングを行つた結果で、４２はそのとき
の最大一致点を示している。次に４１で示される
結果を２７ａで示される量だけシフトすると画像
データは４１から４７ａのエリアへと移動する。
更に、No.２（２１ｂ）のテンプレートを用いて同
様の処理を実施すると４３のエリアは４７ｂへと
変化する。No.１，No.２のパターンマツチング処理
で得られた４７ｂをそれぞれ加算する。この後No.
３〜No.８のテンプレートに対しても同様の処理を
行い格納する。画像デーダは大体７〜８ビツト
（128〜256）の階調で表わされることが多いため、
実施例では第９図を見れば分るように加算の際、
相加平均をとることにより一致度を０〜96の範囲
に収めることにより、加算の際のオーバーフロー
を防いでいる。

第９図で４１はテンプレートNo.１によるパター
ンマツチング結果を、４２はテンプレートNo.１に
よる最大一致座標、４３はテンプレートNo.２によ
るパターンマツチング結果を示す。４４はテンプ
レートNo.２による最大一致座標を、４５はテンプ
レートNo.３によるパターンマツチング結果を、４
６はテンプレートNo.３による最大一致座標を４７
ａ〜ｃはそれぞれシフト後の画像データを４８は
加算（相加平均）後の画像データを、４９は画像
データの輝度を示す。上記の内容をフローチヤー
トに示すと第８図Ｂのようになる。No.１〜No.８に
よる分割パターンマツチング処理結果に対し、最
大輝度の画素座標を抽出することにより、求めよ
うとする対象画素を容易に特定することが出来
る。尚、ここでは、８ケのテンプレートを用いて
分割パターンマツチング処理を実施した例を示し
たが、対象図形によつては、もつと少ないテンプ
レート数（例えば３ケ〜４ケ）で特定できる場合
も多い。このようなときには第８図Ｃのフローチ
ヤートに示す方法を用いれば処理は更に簡単化さ
れ、処理時間も圧縮できる。

従来の８×12のテンプレートパターンマツチン
グでは、第１０図に示す対象画像１から５１で示
すテンプレートによりパターンマツチングを実施
した場合、最大一致座標として５０で示すように
複数の候補点が抽出されてしまい（３６）、ここ
から或る一点まで特定することが難かしい。

尚、第１１図のように８×12のテンプレートを
重なり合うように配置することも出来るため、余
り特徴の変化の少ない微妙なパターンの検出に利
用することも可能である。

〔発明の効果〕

本発明によれば、大きなサイズの認識対象パタ
ーンの複数の特徴部分に小さなサイズの複数の標
準テンプレートを対設し、各標準テンプレートに
よるパターンマツチング結果のシフトと加算のみ
により、恰も一つの大きなサイズのテンプレート
で処理したように扱うことができるので、ハード
ウエアを増大させることなく、大きな認識対象パ
ターンによる画像認識の処理速度を向上すること
ができる。

【図面の簡単な説明】

第１図は本発明の説明図を、第２図〜第３図は
従来方式の説明、第４図〜第５図は分割パターン
マツチング方式の原理説明図、第６図〜第１１図
は、分割パターンマツチング方式の実施例及び従
来方式との比較説明図である。 ２５…ｎ×ｍのテンプレートエリア、２６…８
×12のテンプレートの対象画素、２９…ITVカ
メラ、３０…モニタテレビ、３１…画像処理装
置、３２…画像メモリ、３３…画像処理プロセツ
サ。

Claims (1)

1. 【特許請求の範囲】 １ テンプレートにより入力画像に対するパター
   ンマツチングを行なう画像認識方法において、 認識対象パターンの一部である複数の部分パタ
   ーンを所定サイズの標準テンプレートの各々に２
   値画素信号で記憶するとともに、前記認識対象パ
   ターンの所定画素座標を基準とする前記部分パタ
   ーン各々の相対位置を記憶し、 前記入力画像を前記標準テンプレートの各々に
   より順次走査してパターンマツチング処理を行な
   い、この処理より得られる各走査点における前記
   テンプレートの画素の一致数に対応する輝度（濃
   度）を所定階調の濃淡画像としてテンプレート毎
   に記憶するとともに、この各濃淡画像を各々に対
   応する前記相対位置だけシフトした後に加算し、 該加算された濃淡画像における所定輝度以上の
   画像座標を、前記認識対象パターンの前記所定画
   素座標の位置として認知することを特徴とする画
   像認識方法。 ２ 前記部分パターンは、前記認識対象パターン
   の特徴部を含んで設定することを特徴とする特許
   請求の範囲第１項記載の画像認識方法。 ３ 前記部分パターンは、任意の２つの部分パタ
   ーン同士の一部が重複するように設定することを
   特徴とする特許請求の範囲第１項記載の画像認識
   方法。 ４ 前記標準テンプレートは、前記所定サイズが
   前記認識対象パターンより小さく、かつ、方形パ
   ターンとなることを特徴とする特許請求の範囲第
   １項記載の画像認識方法。 ５ 前記所定輝度以上の画像座標の位置は、前記
   加算された濃淡画像を前記所定輝度をしきい値と
   する２値化により得ることを特徴とする特許請求
   の範囲第１項記載のテンプレートマツチングによ
   る画像認識方法。