JPH10232931A - 画像処理方法及び画像処理装置 - Google Patents
画像処理方法及び画像処理装置Info
- Publication number
- JPH10232931A JPH10232931A JP9035924A JP3592497A JPH10232931A JP H10232931 A JPH10232931 A JP H10232931A JP 9035924 A JP9035924 A JP 9035924A JP 3592497 A JP3592497 A JP 3592497A JP H10232931 A JPH10232931 A JP H10232931A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- density
- reference image
- pixel
- comparison target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Landscapes
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 処理時間が短く、かつ、照明変動等による入
力画像の濃度変動に強い画像処理方法及び画像処理装置
を提供する。 【解決手段】 まず、入力画像の平均濃度を算出する
（ステップ１）。次に、入力画像と基準画像の画素数を
ｎ、入力画像の各画素の濃度をｇi（ｉ＝１〜ｎ），平
均濃度をｇT、基準画像の各画素の濃度をｆi（ｉ＝１〜
ｎ），平均濃度をｆTとしたときに、Σ｜（ｇi−ｇT）
−（ｆi−ｆT）｜の計算を行い、その計算結果に基づい
て、入力画像と基準画像との一致度を判定する（ステッ
プ２）。
力画像の濃度変動に強い画像処理方法及び画像処理装置
を提供する。 【解決手段】 まず、入力画像の平均濃度を算出する
（ステップ１）。次に、入力画像と基準画像の画素数を
ｎ、入力画像の各画素の濃度をｇi（ｉ＝１〜ｎ），平
均濃度をｇT、基準画像の各画素の濃度をｆi（ｉ＝１〜
ｎ），平均濃度をｆTとしたときに、Σ｜（ｇi−ｇT）
−（ｆi−ｆT）｜の計算を行い、その計算結果に基づい
て、入力画像と基準画像との一致度を判定する（ステッ
プ２）。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】入力画像内で予め登録した基
準画像と一致する部分を探索し、該部分の位置及び一致
度を調べる画像処理方法及び画像処理装置に関し、特
に、高速処理が可能な画像処理方法及び画像処理装置に
関する。
準画像と一致する部分を探索し、該部分の位置及び一致
度を調べる画像処理方法及び画像処理装置に関し、特
に、高速処理が可能な画像処理方法及び画像処理装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】近年、対象画像（入力画像）の中から基
準画像と一致度の高い画像を抽出するテンプレートマッ
チングが様々な用途において使用されている。このよう
なテンプレートマッチングを行う画像処理装置におい
て、画像間の一致度を測る代表的な手法として、ＳＳＤ
Ａ法（ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）及び、正規
化相関法が知られている（「画像処理論」、著者名：長
尾真、出版社：コロナ社）。以下、上記ＳＳＤＡ法並び
に正規化相関法について説明する。
準画像と一致度の高い画像を抽出するテンプレートマッ
チングが様々な用途において使用されている。このよう
なテンプレートマッチングを行う画像処理装置におい
て、画像間の一致度を測る代表的な手法として、ＳＳＤ
Ａ法（ｓｅｑｕｅｎｔｉａｌ ｓｉｍｉｌａｒｉｔｙ
ｄｅｔｅｃｔｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ）及び、正規
化相関法が知られている（「画像処理論」、著者名：長
尾真、出版社：コロナ社）。以下、上記ＳＳＤＡ法並び
に正規化相関法について説明する。
【０００３】Ａ）ＳＳＤＡ法 この方法では、入力画像をｇ，基準画像をｆ，マッチン
グされる領域をｓとして（３）式を計算することによ
り、その領域ｓと基準画像との一致度を算出する。
グされる領域をｓとして（３）式を計算することによ
り、その領域ｓと基準画像との一致度を算出する。
【０００４】 Σ｜ｆ−ｇ｜ （３） この方法では、領域ｓの全ての画素についてｆとｇとの
差の絶対値の加算（即ち（３）式の計算）を行わなくて
も、領域ｓのある部分についての｜ｆ−ｇ｜の和が予め
設定しておいたミスマッチのしきい値を超えれば、領域
ｓの残り画素について計算するまでもなく、そこで和算
を打切り次の場所でのマッチング計算に移ることができ
る。したがって、ある程度計算量を減らすことができ
る。
差の絶対値の加算（即ち（３）式の計算）を行わなくて
も、領域ｓのある部分についての｜ｆ−ｇ｜の和が予め
設定しておいたミスマッチのしきい値を超えれば、領域
ｓの残り画素について計算するまでもなく、そこで和算
を打切り次の場所でのマッチング計算に移ることができ
る。したがって、ある程度計算量を減らすことができ
る。
【０００５】Ｂ）正規化相関法 この方法では、入力画像をｇ，基準画像をｆ，マッチン
グされる領域をｓとして（４）式を計算するのである
が、値としては−１から１の範囲の値（値が大きいほど
一致度が高い）を出力する。
グされる領域をｓとして（４）式を計算するのである
が、値としては−１から１の範囲の値（値が大きいほど
一致度が高い）を出力する。
【０００６】 ΣΣｆ・ｇ／｛（√ΣΣｆ２）・（√ΣΣｇ２）｝ （４）
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、ＳＳＤ
Ａ法の場合、ミスマッチの数が一定値を超えたときに和
計算を打ち切るため処理速度は高速となるが、入力画像
の濃度が照明変動等により変動した場合、最も一致度の
高い位置が基準画像と一致している位置とは限らないと
いう欠点をもつ。
Ａ法の場合、ミスマッチの数が一定値を超えたときに和
計算を打ち切るため処理速度は高速となるが、入力画像
の濃度が照明変動等により変動した場合、最も一致度の
高い位置が基準画像と一致している位置とは限らないと
いう欠点をもつ。
【０００８】一方、正規化相関法は入力画像の濃度の照
明変動に強い、一致度の評価関数として知られている
が、ＳＳＤＡ法のように途中で計算を打切ることができ
ず、計算量が膨大となるという欠点を持つ。また、除算
や平方根計算があるため、この点においても処理時間が
長くなる。このため、この方法では、ソフトウェア処理
では対応できず、専用ＬＳＩ等によるハードウェア処理
が必要となる。従って、画像処理装置そのものが高価格
・大型化するという問題がある。
明変動に強い、一致度の評価関数として知られている
が、ＳＳＤＡ法のように途中で計算を打切ることができ
ず、計算量が膨大となるという欠点を持つ。また、除算
や平方根計算があるため、この点においても処理時間が
長くなる。このため、この方法では、ソフトウェア処理
では対応できず、専用ＬＳＩ等によるハードウェア処理
が必要となる。従って、画像処理装置そのものが高価格
・大型化するという問題がある。
【０００９】本発明は、上記課題を解決するものであっ
て、処理時間が短く、かつ、照明変動等による入力画像
の濃度変動に強い画像処理方法及び画像処理装置を提供
することを目的とする。
て、処理時間が短く、かつ、照明変動等による入力画像
の濃度変動に強い画像処理方法及び画像処理装置を提供
することを目的とする。
【００１０】
【課題を解決するための手段】請求項１に記載の画像処
理方法は、基準画像と比較対象画像との一致度を判定す
る画像処理方法において、比較対象画像と基準画像の画
素数をｎ、比較対象画像の各画素の濃度をｇi（ｉ＝１
〜ｎ），平均濃度をｇT、基準画像の各画素の濃度をｆi
（ｉ＝１〜ｎ），平均濃度をｆTとしたときに、実質的
に（式１）の計算結果に基づいて一致度を判定するもの
である。
理方法は、基準画像と比較対象画像との一致度を判定す
る画像処理方法において、比較対象画像と基準画像の画
素数をｎ、比較対象画像の各画素の濃度をｇi（ｉ＝１
〜ｎ），平均濃度をｇT、基準画像の各画素の濃度をｆi
（ｉ＝１〜ｎ），平均濃度をｆTとしたときに、実質的
に（式１）の計算結果に基づいて一致度を判定するもの
である。
【００１１】 Σ｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）｜ ………………（式１） 請求項２に記載の画像処理方法は、入力画像の中から基
準画像と最も一致度の良い比較対象画像を取り出すとと
もに、その一致度を検出する画像処理方法において、入
力画像の中から比較対象画像を順次抽出する第１ステッ
プと、抽出した比較対象画像と基準画像の画素数をｎ、
画素番号をｉ（ｉ＝１〜ｎ）、抽出した比較対象画像の
各画素の濃度をｇi（ｉ＝１〜ｎ），平均濃度をｇT、基
準画像の各画素の濃度をｆi（ｉ＝１〜ｎ），平均濃度
をｆTとしたときに、画素番号を変化させながら、実質
的に（式２）の計算結果を加算していく第２ステップ
と、 ｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）｜ ………………（式２） 加算結果が最も小さくなる比較対象画像を取り出す第３
ステップと、を有し、第２ステップにおいて、画素番号
を変化させている途中の段階における加算の結果に基づ
き、残りの画素番号についての処理を中止するものであ
る。
準画像と最も一致度の良い比較対象画像を取り出すとと
もに、その一致度を検出する画像処理方法において、入
力画像の中から比較対象画像を順次抽出する第１ステッ
プと、抽出した比較対象画像と基準画像の画素数をｎ、
画素番号をｉ（ｉ＝１〜ｎ）、抽出した比較対象画像の
各画素の濃度をｇi（ｉ＝１〜ｎ），平均濃度をｇT、基
準画像の各画素の濃度をｆi（ｉ＝１〜ｎ），平均濃度
をｆTとしたときに、画素番号を変化させながら、実質
的に（式２）の計算結果を加算していく第２ステップ
と、 ｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）｜ ………………（式２） 加算結果が最も小さくなる比較対象画像を取り出す第３
ステップと、を有し、第２ステップにおいて、画素番号
を変化させている途中の段階における加算の結果に基づ
き、残りの画素番号についての処理を中止するものであ
る。
【００１２】請求項３に記載の画像処理装置は、基準画
像と比較対象画像との一致度を判定する画像処理装置に
おいて、比較対象画像と基準画像の画素数をｎ、比較対
象画像の各画素の濃度をｇi（ｉ＝１〜ｎ），平均濃度
をｇT、基準画像の各画素の濃度をｆi（ｉ＝１〜ｎ），
平均濃度をｆTとしたときに、実質的に（式１）の計算
を行う演算手段と、 Σ｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）｜ ………………（式１） その計算結果に基づいて一致度を判定する判定手段と、
を有するものである。
像と比較対象画像との一致度を判定する画像処理装置に
おいて、比較対象画像と基準画像の画素数をｎ、比較対
象画像の各画素の濃度をｇi（ｉ＝１〜ｎ），平均濃度
をｇT、基準画像の各画素の濃度をｆi（ｉ＝１〜ｎ），
平均濃度をｆTとしたときに、実質的に（式１）の計算
を行う演算手段と、 Σ｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）｜ ………………（式１） その計算結果に基づいて一致度を判定する判定手段と、
を有するものである。
【００１３】
【発明の実施の形態】まず、本発明の画像処理方法の原
理を説明する。
理を説明する。
【００１４】本発明の画像処理方法では、入力画像と基
準画像との間のテンプレートマッチングを行う際、入力
画像のある対象領域ｓにおける各画素の濃度をｇi，平
均濃度ｇT、基準画像の各画素の濃度をｆi，平均濃度ｆ
Tとした場合、実質的に評価式〔Σ｜（ｇi−ｇT）−
（ｆi−ｆT）｜〕の計算結果に基づき一致度を検出し、
そして最も一致度の高い領域を抽出する。尚、ここで、
“実質的に”とは、例えば〔Σ（（ｇi−ｇT）−（ｆi
−ｆT））2〕のように、上記評価式の値の大小を判別で
きるものであれば他のものであっても良い、という意味
である。
準画像との間のテンプレートマッチングを行う際、入力
画像のある対象領域ｓにおける各画素の濃度をｇi，平
均濃度ｇT、基準画像の各画素の濃度をｆi，平均濃度ｆ
Tとした場合、実質的に評価式〔Σ｜（ｇi−ｇT）−
（ｆi−ｆT）｜〕の計算結果に基づき一致度を検出し、
そして最も一致度の高い領域を抽出する。尚、ここで、
“実質的に”とは、例えば〔Σ（（ｇi−ｇT）−（ｆi
−ｆT））2〕のように、上記評価式の値の大小を判別で
きるものであれば他のものであっても良い、という意味
である。
【００１５】以下、上記評価式について説明する。
【００１６】表１に示すように、（ｇi−ｇT）と（ｆi
−ｆT）の差の絶対値は入力画像の濃度と基準画像の濃
度が似ていれば“０”に近い値となり、似ていなければ
大きな正の値となる。
−ｆT）の差の絶対値は入力画像の濃度と基準画像の濃
度が似ていれば“０”に近い値となり、似ていなければ
大きな正の値となる。
【００１７】
【表１】
【００１８】従って、マッチングされるある１つの領域
ｓについての評価式〔Σ｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）
｜〕は、入力画像の対象領域ｓにおける画像と基準画像
とが完全に一致すれば“０”ばかり加算するので“０”
となり、完全に不一致であれば最大値となる。
ｓについての評価式〔Σ｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）
｜〕は、入力画像の対象領域ｓにおける画像と基準画像
とが完全に一致すれば“０”ばかり加算するので“０”
となり、完全に不一致であれば最大値となる。
【００１９】上記評価式を用いたマッチング方法によれ
ば、例えば、入力画像中を走査していくときに、上記評
価式の評価値が走査中に得られた最小の評価値より大き
い値になるか、もしくは予め設定したミスマッチのしき
い値を超えれば途中で計算を打切るように設定しておく
ことで、高速処理が可能となる。
ば、例えば、入力画像中を走査していくときに、上記評
価式の評価値が走査中に得られた最小の評価値より大き
い値になるか、もしくは予め設定したミスマッチのしき
い値を超えれば途中で計算を打切るように設定しておく
ことで、高速処理が可能となる。
【００２０】また、入力画像の各画素の濃度をｇi，平
均濃度ｇTの差（ｇi−ｇT）を使用しているため、照明
変動等により入力画像の濃度が全体として変動した場合
でも、この差（ｇi−ｇT）は変動しないため、正確な一
致度の算出及び一致領域の検出を行うことが可能とな
る。
均濃度ｇTの差（ｇi−ｇT）を使用しているため、照明
変動等により入力画像の濃度が全体として変動した場合
でも、この差（ｇi−ｇT）は変動しないため、正確な一
致度の算出及び一致領域の検出を行うことが可能とな
る。
【００２１】図４は、本発明により照明変動の影響を抑
制できることを説明する図であり、（ａ）は基準画像の
画素の濃度分布を示しており、（ｂ）は入力画像の画素
の濃度分布を示している。この入力画像及び基準画像は
実際には一致している画像であるが、照明変動等により
入力画像の濃度が全体として高くなっている。従来のＳ
ＳＤＡ法によれば、この（ｂ）の入力画像は（ａ）の基
準画像と“不一致”と判定される。しかしながら、本発
明の方式によれば、各画素の濃度と平均画素の濃度の差
を用いて一致度を評価しているため、図４におけるｆi
とｇiは一致していると判断される。このように、本方
式によれば、照明変動等による入力画像の濃度変動の影
響を抑制できる。
制できることを説明する図であり、（ａ）は基準画像の
画素の濃度分布を示しており、（ｂ）は入力画像の画素
の濃度分布を示している。この入力画像及び基準画像は
実際には一致している画像であるが、照明変動等により
入力画像の濃度が全体として高くなっている。従来のＳ
ＳＤＡ法によれば、この（ｂ）の入力画像は（ａ）の基
準画像と“不一致”と判定される。しかしながら、本発
明の方式によれば、各画素の濃度と平均画素の濃度の差
を用いて一致度を評価しているため、図４におけるｆi
とｇiは一致していると判断される。このように、本方
式によれば、照明変動等による入力画像の濃度変動の影
響を抑制できる。
【００２２】以下、本発明の一実施の形態について図面
に基づいて説明する。
に基づいて説明する。
【００２３】図１は、本実施の形態の画像処理装置１の
構成を示すブロック図である。この図において、ＣＣＤ
２は被撮像物からの物体光がＣＣＤ面上に結像した像を
電気信号に変換する。Ａ／Ｄ変換器３はＣＣＤ２からの
映像信号をデジタル信号に変換して入力画像データを生
成する。カメラ・表示コントローラ４はＣＣＤ２から取
り込んだ画像データをフレームメモリ６やモニタ１１に
出力するタイミングを制御するＬＳＩである。Ｄ／Ａ変
換器５はカメラ・表示コントローラ４からの画像データ
をアナログ信号に変換する。フレームメモリ６はＣＣＤ
２から取り込んだ映像信号をＡ／Ｄ変換器３でデジタル
変換した入力画像データを記憶する。ＣＰＵ７は画像処
理の演算、画像処理演算用条件登録、及び装置１全体を
コントロールする。ＲＯＭ９はＣＰＵ７の実行用プログ
ラムを格納する。ＲＡＭ８はＣＰＵ７で設定した画像処
理演算用条件を記憶するとともに、画像処理の演算結果
を記憶する。
構成を示すブロック図である。この図において、ＣＣＤ
２は被撮像物からの物体光がＣＣＤ面上に結像した像を
電気信号に変換する。Ａ／Ｄ変換器３はＣＣＤ２からの
映像信号をデジタル信号に変換して入力画像データを生
成する。カメラ・表示コントローラ４はＣＣＤ２から取
り込んだ画像データをフレームメモリ６やモニタ１１に
出力するタイミングを制御するＬＳＩである。Ｄ／Ａ変
換器５はカメラ・表示コントローラ４からの画像データ
をアナログ信号に変換する。フレームメモリ６はＣＣＤ
２から取り込んだ映像信号をＡ／Ｄ変換器３でデジタル
変換した入力画像データを記憶する。ＣＰＵ７は画像処
理の演算、画像処理演算用条件登録、及び装置１全体を
コントロールする。ＲＯＭ９はＣＰＵ７の実行用プログ
ラムを格納する。ＲＡＭ８はＣＰＵ７で設定した画像処
理演算用条件を記憶するとともに、画像処理の演算結果
を記憶する。
【００２４】以下に、本実施の形態の画像処理装置の動
作を説明する。図３は、その処理の流れを示すフロー図
である。
作を説明する。図３は、その処理の流れを示すフロー図
である。
【００２５】まず、ＣＣＤ２から取り込んだ入力画像デ
ータをフレームメモリ６に登録する。また、フレームメ
モリ６に記録されている画像データから基準となる画像
（２５６階調）を抽出し、その基準画像の平均濃度を算
出する。さらに、入力画像中におけるサーチ範囲をＲＡ
Ｍ８に登録する（ステップ１）。
ータをフレームメモリ６に登録する。また、フレームメ
モリ６に記録されている画像データから基準となる画像
（２５６階調）を抽出し、その基準画像の平均濃度を算
出する。さらに、入力画像中におけるサーチ範囲をＲＡ
Ｍ８に登録する（ステップ１）。
【００２６】次に、Ｉ／Ｏ１０からパターンマッチング
の開始指示があると、図２に示すようにサーチ範囲の左
上からラスタ走査順に、基準画像との一致度を評価式Σ
｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）｜に基づき算出する。
の開始指示があると、図２に示すようにサーチ範囲の左
上からラスタ走査順に、基準画像との一致度を評価式Σ
｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）｜に基づき算出する。
【００２７】ここでの処理について詳しく説明する。Ｉ
／Ｏ１０からパターンマッチング開始指示があるとＣＣ
Ｄ２から入力画像データを取込み、フレームメモリ６に
転送する。そしてフレームメモリ６の入力画像のサーチ
範囲（ＲＡＭ８に登録されている）内の左上の、基準画
像と同じ形状同じ大きさの領域ｓから順次パターンマッ
チングを行う。
／Ｏ１０からパターンマッチング開始指示があるとＣＣ
Ｄ２から入力画像データを取込み、フレームメモリ６に
転送する。そしてフレームメモリ６の入力画像のサーチ
範囲（ＲＡＭ８に登録されている）内の左上の、基準画
像と同じ形状同じ大きさの領域ｓから順次パターンマッ
チングを行う。
【００２８】パターンマッチングは、まず平均濃度ｇT
を算出し、フレームメモリ６の領域ｓの左上の画素に関
する平均濃度との差（ｇi−ｇT）と、ＲＡＭ８に登録し
た基準画像における同じ位置の画素と平均濃度との差
（ｆi−ｆT）と、の差の絶対値｜（ｇi−ｇT）−（ｆi
−ｆT）｜を求める。そして、領域ｓ内の全画素につい
て上記差の絶対値を加算することで評価式Σ｜（ｇi−
ｇT）−（ｆi−ｆT）｜の値を求める（ステップ２）。
を算出し、フレームメモリ６の領域ｓの左上の画素に関
する平均濃度との差（ｇi−ｇT）と、ＲＡＭ８に登録し
た基準画像における同じ位置の画素と平均濃度との差
（ｆi−ｆT）と、の差の絶対値｜（ｇi−ｇT）−（ｆi
−ｆT）｜を求める。そして、領域ｓ内の全画素につい
て上記差の絶対値を加算することで評価式Σ｜（ｇi−
ｇT）−（ｆi−ｆT）｜の値を求める（ステップ２）。
【００２９】なお、上記ステップ２において、全画素に
ついての和を算出する前に、既に算出した他の領域にお
ける最小の評価値と比較して、この値よりも大きくなれ
ば残りの画素の計算を中止して、次の領域におけるパタ
ーンマッチングを開始する（ステップ３）。
ついての和を算出する前に、既に算出した他の領域にお
ける最小の評価値と比較して、この値よりも大きくなれ
ば残りの画素の計算を中止して、次の領域におけるパタ
ーンマッチングを開始する（ステップ３）。
【００３０】また、領域ｓについて一致度の算出が終わ
れば、領域ｓを１画素ずらした領域を新たなサーチ領域
ｓとして、上記と同様の処理により｜（ｇi−ｇT）−
（ｆi−ｆT）｜の和を算出する（ステップ４）。
れば、領域ｓを１画素ずらした領域を新たなサーチ領域
ｓとして、上記と同様の処理により｜（ｇi−ｇT）−
（ｆi−ｆT）｜の和を算出する（ステップ４）。
【００３１】上記ステップ１〜ステップ４の処理を、入
力画像中のサーチ範囲全体において行うことにより、サ
ーチ範囲の中で最も一致度の良い（評価値の小さい）領
域を抽出して、その領域での一致度と位置（例えば、中
心座標，左上座標）をＩ／Ｏ１０から出力する。ここ
で、例えば、キズ・欠けを検査する場合には出力する一
致度が判定条件となり、位置検出検査では出力する位置
が判定条件となる（ステップ５）。
力画像中のサーチ範囲全体において行うことにより、サ
ーチ範囲の中で最も一致度の良い（評価値の小さい）領
域を抽出して、その領域での一致度と位置（例えば、中
心座標，左上座標）をＩ／Ｏ１０から出力する。ここ
で、例えば、キズ・欠けを検査する場合には出力する一
致度が判定条件となり、位置検出検査では出力する位置
が判定条件となる（ステップ５）。
【００３２】なお、上記ステップ３では、現在算出中の
評価値が既に算出した評価値よりも大きいか否かの判別
を行っているが、予め決めておいた所定しきい値を用
い、その所定値よりも大きいか否かの判別を行ってもよ
い。
評価値が既に算出した評価値よりも大きいか否かの判別
を行っているが、予め決めておいた所定しきい値を用
い、その所定値よりも大きいか否かの判別を行ってもよ
い。
【００３３】
【発明の効果】本発明の画像処理方法及び画像処理装置
では、入力画像の照明変動等による濃度変化を入力画像
と基準画像の平均濃度の差で補正するため、正確な一致
度の算出が可能となる。
では、入力画像の照明変動等による濃度変化を入力画像
と基準画像の平均濃度の差で補正するため、正確な一致
度の算出が可能となる。
【００３４】また、入力画像のある領域の画像と基準画
像との一致度を算出している途中において、その途中段
階での算出結果に基づきその一致度の算出を中止するこ
とにより、その領域の画像と基準画像とがミスマッチの
場合に、無駄な計算を行うことがなくなり、計算量の縮
小及び処理時間の短縮を図ることができる。これによ
り、画像処理装置の低コスト化及び小型化を実現でき
る。
像との一致度を算出している途中において、その途中段
階での算出結果に基づきその一致度の算出を中止するこ
とにより、その領域の画像と基準画像とがミスマッチの
場合に、無駄な計算を行うことがなくなり、計算量の縮
小及び処理時間の短縮を図ることができる。これによ
り、画像処理装置の低コスト化及び小型化を実現でき
る。
【図１】本発明の画像処理装置の一構成例を示すブロッ
ク図である。
ク図である。
【図２】入力画像と基準画像との間のマッチング処理動
作を説明する図である。
作を説明する図である。
【図３】本発明の画像処理方法を説明する処理フロー図
である。
である。
【図４】照明変動等により入力画像の濃度が変動するこ
とを示す説明図である。
とを示す説明図である。
１ 画像処理装置 ２ ＣＣＤ ３ Ａ／Ｄ変換器 ６ フレームメモリ ７ ＣＰＵ ８ ＲＡＭ ９ ＲＯＭ １０ Ｉ／Ｏ
Claims (3)
- 【請求項１】 基準画像と比較対象画像との一致度を判
定する画像処理方法において、 前記比較対象画像と前記基準画像の画素数をｎ、前記比
較対象画像の各画素の濃度をｇi（ｉ＝１〜ｎ），平均
濃度をｇT、前記基準画像の各画素の濃度をｆi（ｉ＝１
〜ｎ），平均濃度をｆTとしたときに、実質的に（式
１）の計算結果に基づいて前記一致度を判定することを
特徴とする画像処理方法。 Σ｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）｜ ………………（式１） - 【請求項２】 入力画像の中から基準画像と最も一致度
の良い比較対象画像を取り出すとともに、その一致度を
検出する画像処理方法において、 前記入力画像の中から比較対象画像を順次抽出する第１
ステップと、 該抽出した比較対象画像と前記基準画像の画素数をｎ、
画素番号をｉ（ｉ＝１〜ｎ）、前記抽出した比較対象画
像の各画素の濃度をｇi（ｉ＝１〜ｎ），平均濃度を
ｇT、前記基準画像の各画素の濃度をｆi（ｉ＝１〜
ｎ），平均濃度をｆTとしたときに、画素番号を１から
ｎまで変化させながら、実質的に（式２）で表される計
算を行いその計算結果を加算していく第２ステップと、 ｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）｜ ………………（式２） 前記加算結果が最も小さくなる比較対象画像を取り出す
第３ステップと、を有し、 前記第２ステップにおいて、画素番号を変化させている
途中の段階における前記加算の結果に基づき、残りの画
素番号についての処理を中止することを特徴とする画像
処理方法。 - 【請求項３】 基準画像と比較対象画像との一致度を判
定する画像処理装置において、 前記比較対象画像と前記基準画像の画素数をｎ、前記比
較対象画像の各画素の濃度をｇi（ｉ＝１〜ｎ），平均
濃度をｇT、前記基準画像の各画素の濃度をｆi（ｉ＝１
〜ｎ），平均濃度をｆTとしたときに、実質的に（式
１）の計算を行う演算手段と、 Σ｜（ｇi−ｇT）−（ｆi−ｆT）｜ ………………（式１） 該計算結果に基づいて前記一致度を判定する判定手段
と、を有することを特徴とする画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9035924A JPH10232931A (ja) | 1997-02-20 | 1997-02-20 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9035924A JPH10232931A (ja) | 1997-02-20 | 1997-02-20 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH10232931A true JPH10232931A (ja) | 1998-09-02 |
Family
ID=12455593
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9035924A Pending JPH10232931A (ja) | 1997-02-20 | 1997-02-20 | 画像処理方法及び画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH10232931A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001243906A (ja) * | 2000-02-29 | 2001-09-07 | Hitachi Ltd | 走査電子顕微鏡 |
| JP2007012624A (ja) * | 2006-07-10 | 2007-01-18 | Hitachi Ltd | パターンマッチング方法、及び装置 |
| JP2008269557A (ja) * | 2007-03-26 | 2008-11-06 | Seiko Epson Corp | 画像検索装置、および画像検索方法 |
| JP2010186485A (ja) * | 2010-04-05 | 2010-08-26 | Omron Corp | カラー画像の処理方法および画像処理装置 |
-
1997
- 1997-02-20 JP JP9035924A patent/JPH10232931A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2001243906A (ja) * | 2000-02-29 | 2001-09-07 | Hitachi Ltd | 走査電子顕微鏡 |
| US7439505B2 (en) | 2000-02-29 | 2008-10-21 | Hitachi, Ltd. | Scanning electron microscope |
| US8666165B2 (en) | 2000-02-29 | 2014-03-04 | Hitachi, Ltd. | Scanning electron microscope |
| JP2007012624A (ja) * | 2006-07-10 | 2007-01-18 | Hitachi Ltd | パターンマッチング方法、及び装置 |
| JP2008269557A (ja) * | 2007-03-26 | 2008-11-06 | Seiko Epson Corp | 画像検索装置、および画像検索方法 |
| JP2010186485A (ja) * | 2010-04-05 | 2010-08-26 | Omron Corp | カラー画像の処理方法および画像処理装置 |
| JP4670995B2 (ja) * | 2010-04-05 | 2011-04-13 | オムロン株式会社 | カラー画像の処理方法および画像処理装置 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US7024041B2 (en) | Pattern inspection apparatus and method | |
| JP2745764B2 (ja) | 位置認識装置 | |
| CN109738450B (zh) | 笔记本键盘的检测方法和装置 | |
| JP6473844B1 (ja) | ひび割れ検出装置、ひび割れ検出方法およびひび割れ検出プログラム | |
| JP2005172559A (ja) | パネルの線欠陥検出方法及び装置 | |
| KR20220102506A (ko) | 보일러튜브 표면 결함탐지 장치 및 방법 | |
| JPH10232931A (ja) | 画像処理方法及び画像処理装置 | |
| JP2768344B2 (ja) | パターン検査装置およびその検査方法 | |
| JP6388507B2 (ja) | 画像処理装置 | |
| CN116206140A (zh) | 一种基于双目立体视觉与U-Net神经网络的裂缝图像匹配方法 | |
| TW201715472A (zh) | 影像分區門檻值決定方法、手勢判斷方法、影像感測系統以及手勢判斷系統 | |
| JP2000003436A (ja) | Ｉｓａｒ画像識別装置およびｉｓａｒ画像識別方法 | |
| JP2004240909A (ja) | 画像処理装置及び画像処理方法 | |
| JP2005252451A (ja) | 画質検査方法及び画質検査装置 | |
| US10679336B2 (en) | Detecting method, detecting apparatus, and computer readable storage medium | |
| JPH06294633A (ja) | ファスナー自動検査方法及び検査装置 | |
| JPH0217832B2 (ja) | ||
| JP4889018B2 (ja) | 外観検査方法 | |
| JPH0735699A (ja) | 表面欠陥検出方法およびその装置 | |
| JPH02253109A (ja) | 欠陥判別装置 | |
| JPH0613417A (ja) | 半導体チップ認識装置 | |
| JP2000322571A (ja) | 画像処理方法および画像処理装置 | |
| JPH03237571A (ja) | 画像の２値化しきい値算出装置 | |
| JPH09245166A (ja) | パターンマッチング装置 | |
| JPH09288736A (ja) | 画質測定方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20040213 |
|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20040330 |