JPH0749949A - 探索点絞り込み方法、追跡型画像位置決め方法、および画像探索方法 - Google Patents
探索点絞り込み方法、追跡型画像位置決め方法、および画像探索方法Info
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- JPH0749949A JPH0749949A JP5196077A JP19607793A JPH0749949A JP H0749949 A JPH0749949 A JP H0749949A JP 5196077 A JP5196077 A JP 5196077A JP 19607793 A JP19607793 A JP 19607793A JP H0749949 A JPH0749949 A JP H0749949A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 ピラミッド構造データを用いた画像検索にお
いて最上層において探索点を絞り込むことにより画像探
索の速度を向上させる。 【構成】 最上層の全ての点の縮小テンプレートに対す
る相関値を算出し、所定のしきい値以上の相関値を有す
る点群を得て、それぞれの点群において一番大きな相関
値を有する点を見つけて、その点を最上層における唯一
の探索点として決定する。
いて最上層において探索点を絞り込むことにより画像探
索の速度を向上させる。 【構成】 最上層の全ての点の縮小テンプレートに対す
る相関値を算出し、所定のしきい値以上の相関値を有す
る点群を得て、それぞれの点群において一番大きな相関
値を有する点を見つけて、その点を最上層における唯一
の探索点として決定する。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は、探索点絞り込み方
法、追跡型画像位置決め方法、および画像探索方法に関
し、さらに詳細にいえば、ピラミッド構造データを用い
た探索点絞り込み方法、追跡型画像位置決め方法、およ
び画像探索方法に関する。
法、追跡型画像位置決め方法、および画像探索方法に関
し、さらに詳細にいえば、ピラミッド構造データを用い
た探索点絞り込み方法、追跡型画像位置決め方法、およ
び画像探索方法に関する。
【0002】
【従来の技術】従来から、画像の中からある特定の画像
(以下、テンプレート画像と称する)が含まれているか
否かを探索することが行われている。特に、大規模な画
像の有するデータ量は膨大であり、原画像の全体に対し
て最初からテンプレート画像によるマッチングを行なう
と多大な処理時間がかかることになる。そこで原画像と
テンプレートのマッチングを行なう場合にピラミッド構
造データを用いて画像探索を行なう方法が提案されてい
る。ピラミッド構造データによる画像探索とは解像度を
落とした最上層で概略マッチングを行なってから、次第
に解像度の高い下層で詳細なマッチングを行なうことに
より画像探索処理を高速化する方法である。
(以下、テンプレート画像と称する)が含まれているか
否かを探索することが行われている。特に、大規模な画
像の有するデータ量は膨大であり、原画像の全体に対し
て最初からテンプレート画像によるマッチングを行なう
と多大な処理時間がかかることになる。そこで原画像と
テンプレートのマッチングを行なう場合にピラミッド構
造データを用いて画像探索を行なう方法が提案されてい
る。ピラミッド構造データによる画像探索とは解像度を
落とした最上層で概略マッチングを行なってから、次第
に解像度の高い下層で詳細なマッチングを行なうことに
より画像探索処理を高速化する方法である。
【0003】上記ピラミッド構造データを用いた画像探
索の一例について説明する。図9はピラミッド構造デー
タの一例を示す図であり、100×100画素からなる
原画像11に対して画素数が横,縦ともに1/2になる
第2層12(50×50画素)と、画素数が横,縦とも
に(1/2)2になる第3層13(25×25画素)を
示したものである。原画像11に対してテンプレート画
像11aが40×40画素の大きさで与えられている場
合は、最上層の第3層13において原画像11の縮小比
率に対応する縮小テンプレート画像13a(10×10
画素)でマッチングを行なうようにする。そして下層で
ある第2層12において詳しくマッチング処理を行なう
範囲を特定するとともに、さらに最下層である原画像1
1における探索領域を特定してテンプレート画像11a
によるマッチング処理を行なう。
索の一例について説明する。図9はピラミッド構造デー
タの一例を示す図であり、100×100画素からなる
原画像11に対して画素数が横,縦ともに1/2になる
第2層12(50×50画素)と、画素数が横,縦とも
に(1/2)2になる第3層13(25×25画素)を
示したものである。原画像11に対してテンプレート画
像11aが40×40画素の大きさで与えられている場
合は、最上層の第3層13において原画像11の縮小比
率に対応する縮小テンプレート画像13a(10×10
画素)でマッチングを行なうようにする。そして下層で
ある第2層12において詳しくマッチング処理を行なう
範囲を特定するとともに、さらに最下層である原画像1
1における探索領域を特定してテンプレート画像11a
によるマッチング処理を行なう。
【0004】このようにピラミッド構造データの階層間
の幾何学的対応に基づいてマッチング処理を行なうこと
により、マッチング処理を行なう点の数が大幅に減少で
き、テンプレート画像の探索を高速化することができ
る。
の幾何学的対応に基づいてマッチング処理を行なうこと
により、マッチング処理を行なう点の数が大幅に減少で
き、テンプレート画像の探索を高速化することができ
る。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、原画像
11とテンプレート画像11aとのサイズの比率が大き
くなると、最上層13においてマッチングを行なう点の
数が少なくなり相対的にマッチングの精度が低下するの
であるから、結果として最下層11における探索領域の
位置決めの精度が低下するという問題が生ずる。この問
題に対し、最上層13で解像度を落とした縮小テンプレ
ート画像13aを使用するとともに、最上層13におい
て得られた探索点とともに探索点の近傍の点も探索点と
して特定することにより、最下層11において探索領域
を広めに確保する方法が提案されているが、最上層13
での探索点の数が増えることは、各層における探索点ご
との処理時間が加算されることになるのであるから、ピ
ラミッド構造を採用することによる演算時間の短縮の効
果が低下してしまう問題が生じる。
11とテンプレート画像11aとのサイズの比率が大き
くなると、最上層13においてマッチングを行なう点の
数が少なくなり相対的にマッチングの精度が低下するの
であるから、結果として最下層11における探索領域の
位置決めの精度が低下するという問題が生ずる。この問
題に対し、最上層13で解像度を落とした縮小テンプレ
ート画像13aを使用するとともに、最上層13におい
て得られた探索点とともに探索点の近傍の点も探索点と
して特定することにより、最下層11において探索領域
を広めに確保する方法が提案されているが、最上層13
での探索点の数が増えることは、各層における探索点ご
との処理時間が加算されることになるのであるから、ピ
ラミッド構造を採用することによる演算時間の短縮の効
果が低下してしまう問題が生じる。
【0006】また、ピラミッド構造を採用し、上記誤探
索を防ぐために複数の探索点を特定しても、第2層から
特定された探索点に基づいてテンプレート画像11aが
探索する探索領域を位置決めしても、最下層である原画
像11において、本来探索しなければならない領域から
ずれることがあり、正確なマッチング処理ができないと
いう問題がある。
索を防ぐために複数の探索点を特定しても、第2層から
特定された探索点に基づいてテンプレート画像11aが
探索する探索領域を位置決めしても、最下層である原画
像11において、本来探索しなければならない領域から
ずれることがあり、正確なマッチング処理ができないと
いう問題がある。
【0007】
【発明の目的】この発明は上記の問題点に鑑みてなされ
たものであり、最上層において精度を落とすことなく探
索点を絞り込むことができる探索点絞り込み方法と、最
下層において探索領域の位置決め精度を向上させること
のできる追跡型画像位置決め方法と、原画像とテンプレ
ート画像とのサイズの比率が大きい場合でも画像探索を
高速化することができるとともに、最下層での位置決め
精度を向上させることのできる画像探索方法とを提供す
ることを目的としている。
たものであり、最上層において精度を落とすことなく探
索点を絞り込むことができる探索点絞り込み方法と、最
下層において探索領域の位置決め精度を向上させること
のできる追跡型画像位置決め方法と、原画像とテンプレ
ート画像とのサイズの比率が大きい場合でも画像探索を
高速化することができるとともに、最下層での位置決め
精度を向上させることのできる画像探索方法とを提供す
ることを目的としている。
【0008】
【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めの、請求項1の探索点絞り込み方法は、ピラミッド構
造データを用いた画像探索に使用する最上層での探索点
絞り込み方法であって、最上層の全ての点の縮小テンプ
レートに対する相関値を算出し、所定のしきい値以上の
相関値を有する点群を得て、各点群内において最大の相
関値を有する点を見つけ、見つけた点を最上層における
探索点として決定する。
めの、請求項1の探索点絞り込み方法は、ピラミッド構
造データを用いた画像探索に使用する最上層での探索点
絞り込み方法であって、最上層の全ての点の縮小テンプ
レートに対する相関値を算出し、所定のしきい値以上の
相関値を有する点群を得て、各点群内において最大の相
関値を有する点を見つけ、見つけた点を最上層における
探索点として決定する。
【0009】請求項2の追跡型画像位置決め方法は、ピ
ラミッド構造データを用いた画像探索に使用する最下層
での追跡型画像位置決め方法であって、上位層から順次
特定された探索点を最下層において得て、探索点と探索
点の周囲の点の相関値を算出し、探索点の相関値より大
きい相関値を有する周囲の点があるか否かを判別し、探
索点の相関値より大きい相関値を有する周囲の点がある
と判別された場合はその周囲の点を新たに探索点として
設定する処理と、探索点の相関値より大きい相関値を有
する周囲の点があるか否かの判別処理を探索点の相関値
より大きい相関値を有する周囲の点がないと判別される
まで繰返し行ない、探索点の相関値より大きい相関値を
有する周囲の点がないと判別された場合に当該探索点に
基づいてテンプレート画像が探索する探索領域の位置決
めを行なう。
ラミッド構造データを用いた画像探索に使用する最下層
での追跡型画像位置決め方法であって、上位層から順次
特定された探索点を最下層において得て、探索点と探索
点の周囲の点の相関値を算出し、探索点の相関値より大
きい相関値を有する周囲の点があるか否かを判別し、探
索点の相関値より大きい相関値を有する周囲の点がある
と判別された場合はその周囲の点を新たに探索点として
設定する処理と、探索点の相関値より大きい相関値を有
する周囲の点があるか否かの判別処理を探索点の相関値
より大きい相関値を有する周囲の点がないと判別される
まで繰返し行ない、探索点の相関値より大きい相関値を
有する周囲の点がないと判別された場合に当該探索点に
基づいてテンプレート画像が探索する探索領域の位置決
めを行なう。
【0010】請求項3の画像探索方法は、ピラミッド構
造データを用いた画像探索方法において、原画像からピ
ラミッド構造データを生成し、最上層において請求項1
に記載の探索点絞り込み方法を適用した探索点絞り込み
処理を行ない、得られた探索点に基づいて最上層の一つ
下の層から第2層まで、順次、探索点を特定する処理を
行ない、最下層において請求項2に記載の追跡型画像位
置決め方法を用いてテンプレート画像が探索する探索領
域の位置決めを行なう。
造データを用いた画像探索方法において、原画像からピ
ラミッド構造データを生成し、最上層において請求項1
に記載の探索点絞り込み方法を適用した探索点絞り込み
処理を行ない、得られた探索点に基づいて最上層の一つ
下の層から第2層まで、順次、探索点を特定する処理を
行ない、最下層において請求項2に記載の追跡型画像位
置決め方法を用いてテンプレート画像が探索する探索領
域の位置決めを行なう。
【0011】
【作用】請求項1の探索点絞り込み方法であれば、最上
層の全ての点の縮小テンプレートに対する相関値を算出
し、所定のしきい値以上の相関値を有する点群を得るこ
とにより、縮小テンプレートに対して相関のある領域を
抽出することができ、さらに各点群内において最大の相
関値を有する点を見つけ、見つけた点を最上層における
探索点として決定することにより、各点群内で縮小テン
プレートの位置として最も確率の高い1点を探索点とし
て決定することができる。したがって、探索精度の低下
を防ぐために最上層において複数の探索点を特定する従
来の方法に比べて、精度を落とすことなく、画像探索の
速度を向上させることができる。
層の全ての点の縮小テンプレートに対する相関値を算出
し、所定のしきい値以上の相関値を有する点群を得るこ
とにより、縮小テンプレートに対して相関のある領域を
抽出することができ、さらに各点群内において最大の相
関値を有する点を見つけ、見つけた点を最上層における
探索点として決定することにより、各点群内で縮小テン
プレートの位置として最も確率の高い1点を探索点とし
て決定することができる。したがって、探索精度の低下
を防ぐために最上層において複数の探索点を特定する従
来の方法に比べて、精度を落とすことなく、画像探索の
速度を向上させることができる。
【0012】請求項2の追跡型画像位置決め方法であれ
ば、一連の処理により探索点の相関値より大きい相関値
を有する周囲の点がないと判別された場合には、当該探
索点は周囲の点に比べてテンプレード画像に対して最も
一致度が高い点となるのであるから、第2層において特
定された探索点が最下層において若干の位置ずれがあっ
たとしても、最終的には最も最適な位置に位置決めする
ことができ、テンプレート画像が探索する探索領域を適
切に設定することができる。
ば、一連の処理により探索点の相関値より大きい相関値
を有する周囲の点がないと判別された場合には、当該探
索点は周囲の点に比べてテンプレード画像に対して最も
一致度が高い点となるのであるから、第2層において特
定された探索点が最下層において若干の位置ずれがあっ
たとしても、最終的には最も最適な位置に位置決めする
ことができ、テンプレート画像が探索する探索領域を適
切に設定することができる。
【0013】請求項3の画像探索方法であれば、最上層
において請求項1に記載の探索点絞り込み方法を適用し
た探索点絞り込み処理を行なうことにより、探索点を1
つに絞ることができ、従来のように複数の探索点を有す
る方法に比べて、得られた探索点に基づいて最上層の一
つ下の層から第2層における探索点を特定する処理に要
する時間を少なくすることができ、画像探索の高速化を
達成できる。さらに、最下層において請求項2に記載の
追跡型画像位置決め方法を用いてテンプレート画像が探
索する探索領域の位置決めを行なうことにより、探索領
域の位置決め精度を向上させることができ、結果的に画
像探索の精度を高めることができる。
において請求項1に記載の探索点絞り込み方法を適用し
た探索点絞り込み処理を行なうことにより、探索点を1
つに絞ることができ、従来のように複数の探索点を有す
る方法に比べて、得られた探索点に基づいて最上層の一
つ下の層から第2層における探索点を特定する処理に要
する時間を少なくすることができ、画像探索の高速化を
達成できる。さらに、最下層において請求項2に記載の
追跡型画像位置決め方法を用いてテンプレート画像が探
索する探索領域の位置決めを行なうことにより、探索領
域の位置決め精度を向上させることができ、結果的に画
像探索の精度を高めることができる。
【0014】
【実施例】以下、実施例を示す添付図面によって詳細に
説明する。図1はこの発明の探索点絞り込み方法の一実
施例を示すフローチャートである。この探索点絞り込み
方法においては、まず、ステップSP1において最上層
の全ての点の縮小テンプレート画像に対する相関値を算
出し、ステップSP2において所定画像方向(例えば、
横方向をX方向,縦方向をY方向とした場合にX方向)
の所定のしきい相関値以上の相関値を有する点群を得
て、ステップSP3においてそれぞれの点群においてX
方向における最大の相関値を有する点を見つけ、ステッ
プSP4において見つけられたX方向における最大相関
値を有する点の中から一番大きな相関値を有する点を見
つけ、その点を最上層の当該点群の探索点として決定し
て一連の処理を終了する。
説明する。図1はこの発明の探索点絞り込み方法の一実
施例を示すフローチャートである。この探索点絞り込み
方法においては、まず、ステップSP1において最上層
の全ての点の縮小テンプレート画像に対する相関値を算
出し、ステップSP2において所定画像方向(例えば、
横方向をX方向,縦方向をY方向とした場合にX方向)
の所定のしきい相関値以上の相関値を有する点群を得
て、ステップSP3においてそれぞれの点群においてX
方向における最大の相関値を有する点を見つけ、ステッ
プSP4において見つけられたX方向における最大相関
値を有する点の中から一番大きな相関値を有する点を見
つけ、その点を最上層の当該点群の探索点として決定し
て一連の処理を終了する。
【0015】図2を参照しつつさらに詳細に説明する。
図2(a)はサーチ画像において各点の相関値を算出し
て、しきい相関値よりも大きい相関値を有する点の集ま
りを点群とした状態を示した図であり、点群1と点群2
がある状態を示している。なお、縮小テンプレート画像
と最上層のサーチ画像との相関値の算出には正規相関法
を採用することが好ましい。図2(a)に示すように、
あるしきい相関値以上の点は最大相関値を有する点の周
りに集まり、群を構成する。このような点群は通常、走
査ライン(X方向)ごとにしきい相関値以上の点を抽出
することにより得られる。次いで各点群においてX方向
の相関値が最大となる点を見つけ、図2(b)に示すよ
うに点群1についてはp1,p2,p3が、点群2につ
いてはp4,p5,p6がそれぞれの点群におけるX方
向の最大相関値を有する点として抽出される。次いで点
群1においてp1,p2,p3の中で最大の相関値を有
する点を見つけて、例えばp3の相関値が一番大きい場
合には点群1を代表する探索点をp3と決定する。同様
に点群2についてもp5の相関値が一番大きい場合には
点群2を代表する探索点をp5と決定する。
図2(a)はサーチ画像において各点の相関値を算出し
て、しきい相関値よりも大きい相関値を有する点の集ま
りを点群とした状態を示した図であり、点群1と点群2
がある状態を示している。なお、縮小テンプレート画像
と最上層のサーチ画像との相関値の算出には正規相関法
を採用することが好ましい。図2(a)に示すように、
あるしきい相関値以上の点は最大相関値を有する点の周
りに集まり、群を構成する。このような点群は通常、走
査ライン(X方向)ごとにしきい相関値以上の点を抽出
することにより得られる。次いで各点群においてX方向
の相関値が最大となる点を見つけ、図2(b)に示すよ
うに点群1についてはp1,p2,p3が、点群2につ
いてはp4,p5,p6がそれぞれの点群におけるX方
向の最大相関値を有する点として抽出される。次いで点
群1においてp1,p2,p3の中で最大の相関値を有
する点を見つけて、例えばp3の相関値が一番大きい場
合には点群1を代表する探索点をp3と決定する。同様
に点群2についてもp5の相関値が一番大きい場合には
点群2を代表する探索点をp5と決定する。
【0016】このように各点群において各点群を代表す
る探索点を各点群の最大相関値を有する点とすることに
より、図2(c)の黒い三角形で示す点p3,p5のよ
うに各点群において探索点を1点に絞り込むことができ
る。従来ならばマッチング点とその周囲の点を全て最上
層の探索点として決定していたために探索点の数が多く
なり探索速度が低下したが、この実施例の探索点絞り込
み方法によれば、所定のしきい相関値以上の相関値を有
する点群の中から最も探索点として確率の高いと思われ
る1点を探索点として決定するようにしているので、従
来の方法に比べて探索点の数を減らすことができ、精度
を落とすことなく、画像探索処理を高速化することがで
きる。また、正規相関値を最上層の点において算出する
時間は、探索点が複数存在することによる探索時間の増
加に比べればはるかに少ないので、探索時間の短縮化を
達成することができる。
る探索点を各点群の最大相関値を有する点とすることに
より、図2(c)の黒い三角形で示す点p3,p5のよ
うに各点群において探索点を1点に絞り込むことができ
る。従来ならばマッチング点とその周囲の点を全て最上
層の探索点として決定していたために探索点の数が多く
なり探索速度が低下したが、この実施例の探索点絞り込
み方法によれば、所定のしきい相関値以上の相関値を有
する点群の中から最も探索点として確率の高いと思われ
る1点を探索点として決定するようにしているので、従
来の方法に比べて探索点の数を減らすことができ、精度
を落とすことなく、画像探索処理を高速化することがで
きる。また、正規相関値を最上層の点において算出する
時間は、探索点が複数存在することによる探索時間の増
加に比べればはるかに少ないので、探索時間の短縮化を
達成することができる。
【0017】
【実施例2】図3はこの発明の追跡型画像位置決め方法
の一実施例を示すフローチャートである。この実施例の
追跡型画像位置決め方法は最下層でのマッチング処理に
適用されるものである。この追跡型画像位置決め方法に
おいては、まずステップSP1において第2層で特定さ
れた探索点を最下層において得て、ステップSP2にお
いて探索点と探索点の周囲の点の相関値を算出し、ステ
ップSP3において周囲の点の相関値と探索点の相関値
の内、最大の相関値を有する点を探し、ステップSP4
において最大の相関値を有する点が探索点であるか否か
を判別し、最大の相関値を有する点が探索点でないと判
別された場合はステップSP5において最大の相関値を
有する周囲の点を新たに探索点として設定し、ステップ
SP2の処理を行なう。そしてステップSP4において
最大の相関値を有する点が探索点であると判別された場
合はステップSP6において当該探索点を位置決め点と
認定して一連の処理を終了する。
の一実施例を示すフローチャートである。この実施例の
追跡型画像位置決め方法は最下層でのマッチング処理に
適用されるものである。この追跡型画像位置決め方法に
おいては、まずステップSP1において第2層で特定さ
れた探索点を最下層において得て、ステップSP2にお
いて探索点と探索点の周囲の点の相関値を算出し、ステ
ップSP3において周囲の点の相関値と探索点の相関値
の内、最大の相関値を有する点を探し、ステップSP4
において最大の相関値を有する点が探索点であるか否か
を判別し、最大の相関値を有する点が探索点でないと判
別された場合はステップSP5において最大の相関値を
有する周囲の点を新たに探索点として設定し、ステップ
SP2の処理を行なう。そしてステップSP4において
最大の相関値を有する点が探索点であると判別された場
合はステップSP6において当該探索点を位置決め点と
認定して一連の処理を終了する。
【0018】この実施例の追跡型画像位置決め方法につ
いて図4、図5を参照しつつさらに説明する。図4は第
2層により特定された探索点が正しい位置にある場合の
周囲領域の相関値分布を示した図である。図4のように
正しい位置Q1に探索点がある場合には位置Q1の相関
値は周囲の相関値Q2,Q3よりも必ず大きくなる。し
たがって図5(a)に示すように探索点を中心点0とす
ると正しい位置Q1に存在すれば、周囲の点1a,2
a,3a,4a,5a,6a,7a,8aの相関値は全
て中心点0の相関値よりも低いことになる。そこで、図
5(a)の状態で周囲の点の相関値を算出して、中心点
0の相関値と比較する。そして例えば、点3が中心点0
の相関値よりも高いと判別された場合は、図6(b)に
示すように点3aの位置を中心点0の位置にして、再
び、その中心点0の周囲の点の相関値を算出して中心点
0の相関値と比較する。そして例えば、図5(b)にお
いて点4aが中心点0の相関値よりも高いと判別された
場合は、図5(c)に示すように点4aの位置を中心点
0の位置にして、再び、その中心点0の周囲の点の相関
値を算出して中心点0の相関値と比較する。このように
順次、中心点0の相関値と、周囲の点の領域31,3
2,33の相関値とを比較し、中心点の相関値が周囲の
点の相関値よりも高い状態になったときに図4に示す正
しい位置Q1に到達したと判別して位置決め処理を終了
する。
いて図4、図5を参照しつつさらに説明する。図4は第
2層により特定された探索点が正しい位置にある場合の
周囲領域の相関値分布を示した図である。図4のように
正しい位置Q1に探索点がある場合には位置Q1の相関
値は周囲の相関値Q2,Q3よりも必ず大きくなる。し
たがって図5(a)に示すように探索点を中心点0とす
ると正しい位置Q1に存在すれば、周囲の点1a,2
a,3a,4a,5a,6a,7a,8aの相関値は全
て中心点0の相関値よりも低いことになる。そこで、図
5(a)の状態で周囲の点の相関値を算出して、中心点
0の相関値と比較する。そして例えば、点3が中心点0
の相関値よりも高いと判別された場合は、図6(b)に
示すように点3aの位置を中心点0の位置にして、再
び、その中心点0の周囲の点の相関値を算出して中心点
0の相関値と比較する。そして例えば、図5(b)にお
いて点4aが中心点0の相関値よりも高いと判別された
場合は、図5(c)に示すように点4aの位置を中心点
0の位置にして、再び、その中心点0の周囲の点の相関
値を算出して中心点0の相関値と比較する。このように
順次、中心点0の相関値と、周囲の点の領域31,3
2,33の相関値とを比較し、中心点の相関値が周囲の
点の相関値よりも高い状態になったときに図4に示す正
しい位置Q1に到達したと判別して位置決め処理を終了
する。
【0019】この実施例の追跡型画像位置決め方法によ
れば、ピラミッド構造を採用した階層的画像探索におけ
る最下層の探索領域の位置決めにおいて、第2層の探索
点による位置決めが若干ずれていても、位置決め精度を
簡単に向上させることができ、結果として精度の高い画
像探索が可能になる。
れば、ピラミッド構造を採用した階層的画像探索におけ
る最下層の探索領域の位置決めにおいて、第2層の探索
点による位置決めが若干ずれていても、位置決め精度を
簡単に向上させることができ、結果として精度の高い画
像探索が可能になる。
【0020】
【実施例3】図6はこの発明の追跡型画像位置決め方法
の他の実施例を示すフローチャートである。この追跡型
画像位置決め方法の特徴的な点は、前記第2実施例の追
跡型画像位置決め方法により得られた最大相関値を持つ
点を画素よりも小さい単位で位置決めを行なうようにし
た点のみである。
の他の実施例を示すフローチャートである。この追跡型
画像位置決め方法の特徴的な点は、前記第2実施例の追
跡型画像位置決め方法により得られた最大相関値を持つ
点を画素よりも小さい単位で位置決めを行なうようにし
た点のみである。
【0021】すなわち、図6に示すフローチャートにお
いてステップSP1からステップSP5までの処理は図
3に示す前記第2実施例と同様であり、ステップSP4
において最大の相関値を有する点が探索点であると判別
された場合は、ステップSP6において探索点と周囲の
点の相関値分布を求め、ステップSP7において得られ
た相関値分布に基づいて画素より小さい単位において、
最大相関値を有する点の座標を求め、ステップSP8に
おいてその最大相関値を有する点を位置決め点に認定し
て一連の処理を終了する。
いてステップSP1からステップSP5までの処理は図
3に示す前記第2実施例と同様であり、ステップSP4
において最大の相関値を有する点が探索点であると判別
された場合は、ステップSP6において探索点と周囲の
点の相関値分布を求め、ステップSP7において得られ
た相関値分布に基づいて画素より小さい単位において、
最大相関値を有する点の座標を求め、ステップSP8に
おいてその最大相関値を有する点を位置決め点に認定し
て一連の処理を終了する。
【0022】図7を参照しつつこの実施例の追跡型画像
位置決め方法について説明する。図7は第2実施例の追
跡型画像位置決め方法によって特定された探索点と周囲
の点の相関値の分布の一例を示した図である。図8に示
す相関値の分布では中心点0と周辺の点8a,4aとを
比較すると、中心点0が一番相関値が大きいが、中心点
0と点4aの間に相関値が最大となる位置R1があるこ
とが理解できる。したがって、この相関値が最大となる
点R1(画素単位よりも小さい値)を探し出し、その点
R1を基準にしてテンプレート画像が探索する探索領域
を特定することにより、一層位置決めの精度を向上させ
ることができる。
位置決め方法について説明する。図7は第2実施例の追
跡型画像位置決め方法によって特定された探索点と周囲
の点の相関値の分布の一例を示した図である。図8に示
す相関値の分布では中心点0と周辺の点8a,4aとを
比較すると、中心点0が一番相関値が大きいが、中心点
0と点4aの間に相関値が最大となる位置R1があるこ
とが理解できる。したがって、この相関値が最大となる
点R1(画素単位よりも小さい値)を探し出し、その点
R1を基準にしてテンプレート画像が探索する探索領域
を特定することにより、一層位置決めの精度を向上させ
ることができる。
【0023】
【実施例4】図8はこの発明の画像探索方法の一実施例
を示すフローチャートである。この画像探索方法は前記
第1実施例に示したピラミッド構造における探索点絞り
込み方法と、第2実施例あるいは第3実施例に示した追
跡型画像位置決め方法をともに採用したピラミッド構造
による画像探索方法である。
を示すフローチャートである。この画像探索方法は前記
第1実施例に示したピラミッド構造における探索点絞り
込み方法と、第2実施例あるいは第3実施例に示した追
跡型画像位置決め方法をともに採用したピラミッド構造
による画像探索方法である。
【0024】以下、フローチャートにしたがって説明す
ると、まず、ステップSP1において原画像からピラミ
ッド構造データを生成し、ステップSP2において最上
層(第L層)において第1実施例の探索点絞り込み方法
を適用した探索点絞り込み処理を行ない、ステップSP
3において第(L−1)層から第2層まで順次、探索点
を特定する処理を行ない、ステップSP4において最下
層における探索領域の位置決めを第2実施例あるいは第
3実施例に示した追跡型画像位置決め方法により行な
い、所定のマッチング処理により画像探索を行なう。
ると、まず、ステップSP1において原画像からピラミ
ッド構造データを生成し、ステップSP2において最上
層(第L層)において第1実施例の探索点絞り込み方法
を適用した探索点絞り込み処理を行ない、ステップSP
3において第(L−1)層から第2層まで順次、探索点
を特定する処理を行ない、ステップSP4において最下
層における探索領域の位置決めを第2実施例あるいは第
3実施例に示した追跡型画像位置決め方法により行な
い、所定のマッチング処理により画像探索を行なう。
【0025】この実施例の画像探索方法によれば、ステ
ップSP2における画像絞り込み処理により、最上層か
ら探索する点の数を減らすことができ、結果的にステッ
プSP3における探索時間を減らすことができる。ま
た、ステップSP4における追跡型画像位置決め方法に
より位置決め精度を向上させることができるので、全体
として画像探索に要する時間を大幅に短縮することがで
きるとともに画像探索の精度を向上させることができ
る。
ップSP2における画像絞り込み処理により、最上層か
ら探索する点の数を減らすことができ、結果的にステッ
プSP3における探索時間を減らすことができる。ま
た、ステップSP4における追跡型画像位置決め方法に
より位置決め精度を向上させることができるので、全体
として画像探索に要する時間を大幅に短縮することがで
きるとともに画像探索の精度を向上させることができ
る。
【0026】
【発明の効果】以上のように、請求項1の発明は、各点
群内で最も最適な点を探索点として決定することができ
るのであるから、最上層において複数の点を探索点とし
て特定する従来の方法に比べて、精度を落とすことな
く、画像探索の速度を向上させることができるという特
有の効果を奏する。
群内で最も最適な点を探索点として決定することができ
るのであるから、最上層において複数の点を探索点とし
て特定する従来の方法に比べて、精度を落とすことな
く、画像探索の速度を向上させることができるという特
有の効果を奏する。
【0027】請求項2の発明は、最終的に得られる探索
点は周囲の点に比べて最もテンプレード画像に対して一
致度が高い点となるのであるから、第2層において特定
された探索点が最下層において若干の位置ずれがあった
としても、最終的には最も最適な点に位置決めすること
ができ、探索領域の位置決め精度を向上させることがで
きるという特有の効果を奏する。
点は周囲の点に比べて最もテンプレード画像に対して一
致度が高い点となるのであるから、第2層において特定
された探索点が最下層において若干の位置ずれがあった
としても、最終的には最も最適な点に位置決めすること
ができ、探索領域の位置決め精度を向上させることがで
きるという特有の効果を奏する。
【0028】請求項3の発明は、請求項1に記載の探索
点絞り込み方法による画像探索時間短縮の効果と、請求
項2に記載の追跡型画像位置決め方法による探索領域の
位置決め精度を向上の効果をともに亨受でき、結果的に
画像探索の速度および画像探索の精度を高めることがで
きるという特有の効果を奏する。
点絞り込み方法による画像探索時間短縮の効果と、請求
項2に記載の追跡型画像位置決め方法による探索領域の
位置決め精度を向上の効果をともに亨受でき、結果的に
画像探索の速度および画像探索の精度を高めることがで
きるという特有の効果を奏する。
【図1】この発明の探索点絞り込み方法の一実施例を示
すフローチャートである。
すフローチャートである。
【図2】探索点絞り込み方法を説明するための図であ
る。
る。
【図3】この発明の追跡型画像位置決め方法の一実施例
を示すフローチャートである。
を示すフローチャートである。
【図4】追跡型画像位置決め方法を説明するための図で
ある。
ある。
【図5】追跡型画像位置決め方法を説明するための図で
ある。
ある。
【図6】この発明の追跡型画像位置決め方法の他の実施
例を示すフローチャートである。
例を示すフローチャートである。
【図7】図6に示す追跡型画像位置決め方法を説明する
ための図である。
ための図である。
【図8】この発明の画像探索方法の一実施例を示すフロ
ーチャートである。
ーチャートである。
【図9】ピラミッド構造を用いた画像探索方法の一例を
説明するための図である。
説明するための図である。
1 点群 2 点群
Claims (3)
- 【請求項1】 ピラミッド構造データを用いた画像探索
に使用する最上層での探索点絞り込み方法であって、最
上層の全ての点の縮小テンプレートに対する相関値を算
出し、所定のしきい値以上の相関値を有する点群(1)
(2)を得て、各点群内において最大の相関値を有する
点を見つけ、見つけた点を最上層における探索点として
決定することを特徴とする最上層での探索点絞り込み方
法。 - 【請求項2】 ピラミッド構造データを用いた画像探索
に使用する最下層での追跡型画像位置決め方法であっ
て、上位層から順次特定された探索点を最下層において
得て、探索点と探索点の周囲の点の相関値を算出し、探
索点の相関値より大きい相関値を有する周囲の点がある
か否かを判別し、探索点の相関値より大きい相関値を有
する周囲の点があると判別された場合はその周囲の点を
新たに探索点として設定する処理と、探索点の相関値よ
り大きい相関値を有する周囲の点があるか否かの判別処
理を探索点の相関値より大きい相関値を有する周囲の点
がないと判別されるまで繰返し行ない、探索点の相関値
より大きい相関値を有する周囲の点がないと判別された
場合に当該探索点に基づいてテンプレート画像が探索す
る探索領域の位置決めを行なうことを特徴とする最下層
での追跡型画像位置決め方法。 - 【請求項3】 ピラミッド構造データを用いた画像探索
方法において、原画像からピラミッド構造データを生成
し、最上層において請求項1に記載の探索点絞り込み方
法を適用した探索点絞り込み処理を行ない、得られた探
索点に基づいて最上層の一つ下の層から第2層まで、順
次、探索点を特定する処理を行ない、最下層において請
求項2に記載の追跡型画像位置決め方法を用いてテンプ
レート画像が探索する探索領域の位置決めを行うことを
特徴とする画像探索方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5196077A JPH0749949A (ja) | 1993-08-06 | 1993-08-06 | 探索点絞り込み方法、追跡型画像位置決め方法、および画像探索方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5196077A JPH0749949A (ja) | 1993-08-06 | 1993-08-06 | 探索点絞り込み方法、追跡型画像位置決め方法、および画像探索方法 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH0749949A true JPH0749949A (ja) | 1995-02-21 |
Family
ID=16351822
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP5196077A Pending JPH0749949A (ja) | 1993-08-06 | 1993-08-06 | 探索点絞り込み方法、追跡型画像位置決め方法、および画像探索方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH0749949A (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1999060522A1 (en) * | 1998-05-19 | 1999-11-25 | Sony Computer Entertainment Inc. | Image processing apparatus and method, and providing medium |
-
1993
- 1993-08-06 JP JP5196077A patent/JPH0749949A/ja active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO1999060522A1 (en) * | 1998-05-19 | 1999-11-25 | Sony Computer Entertainment Inc. | Image processing apparatus and method, and providing medium |
US6714660B1 (en) | 1998-05-19 | 2004-03-30 | Sony Computer Entertainment Inc. | Image processing device and method, and distribution medium |
US7200247B2 (en) | 1998-05-19 | 2007-04-03 | Sony Computer Entertainment Inc. | Image processing device and method, and distribution medium |
US7620206B2 (en) | 1998-05-19 | 2009-11-17 | Sony Computer Entertainment Inc. | Image processing device and method, and distribution medium |
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