JPH1097619A - 画像抽出装置及び画像抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】検索対象画像中に、検索したい基準の画像であ
るモデル画像の拡大縮小、平行移動、回転、歪み等の変
換により一致する領域が複数個ある場合にそれらを同時
に対応づけ、認識できるようにすること。 【解決手段】ＦＤＬＭ（高速ダイナミックリンクマッチ
ング）アルゴリズムを拡張して、モデル画像との対応領
域が検索対象画像中に複数ある場合でも、入力層対応ブ
ロブ算出部２３およびリンク強度更新部１０５にて、そ
れらの領域に含まれるダイナミックリンク強度を同時に
強化し、その強度値が所定の許容範囲内のもの全てを抽
出することにより、複数ある対応領域全てを検出できる
ようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は画像による環境監視
システムや検査システム等に応用して最適な画像抽出装
置及び画像抽出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、パターン抽出や欠陥検出、パタ
ーン照合等のために、認識させたい対象の画像を予めモ
デル画像として与え、取り込んだ画像中から、この与え
たモデル画像と相似な図形あるいは領域を、検出すると
いったことが行われている。

【０００３】そして、このように入力画像中からモデル
画像と相似な図形あるいは領域を複数個検出する方法と
しては、モデル画像に様々な幾何学的変形を施した画像
を用意し、それぞれに対する入力画像の様々な位置での
相関を求め、相関の高い領域を検出する手法がある。

【０００４】この手法は、認識の精度が変形モデルの数
に依存し、また、変形モデルの数が多いと検索に要する
時間が膨大になるという問題点があった。また、入力画
像に拡大縮小、平行移動、回転、歪み等の変換がある場
合には合う変形モデルが存在しなくなるので、検索でき
ないという問題もある。

【０００５】入力画像に拡大縮小、平行移動、回転、歪
み等の変換がある場合にも対処できる方法としては次の
ようなものがある。

【０００６】例えば、高速ダイナミックリンクマッチン
グ（ＦＤＬＭ）アルゴリズムと呼ばれる手法であり、拡
大縮小、平行移動、回転、歪み等の変換がある場合に対
しても、対応可能なパターンマッチングを行うための手
法であって、ダイナミックリンクアーキテクチャに基づ
いた人工神経回路の力学をアルゴリズム的に表現した手
法である（文献[1]:ニューラルネットワークス、7、1019
-1030(1994);Neural Networks,7,1019-1030(1994) 参
照）。

【０００７】このＦＤＬＭでは、マッチングをとるべき
２枚の画像上に、神経素子として働く特徴点をそれぞれ
複数配置し、画像間における特徴点同士のリンク強度、
つまり、結合の強さを、各特徴点の活性度と各々の特徴
点の局所的画像特徴量の類似度と前記リンク強度などか
ら反復的に強化していく。

【０００８】その結果、大域的な位相構造を保存するよ
うな結合だけが残り、２つの画像間で拡大縮小、平行移
動、回転、歪み等の変換があっても、形状が合っていれ
ばその特徴点を認識でき、一致する部分を見付けること
ができる。すなわち、拡大縮小、平行移動、回転、歪み
等の変換のある２つの画像間でも不変なパターンマッチ
ングが可能となる。ここで、画像間の特徴点同士の結合
は「ダイナミックリンク」と呼ばれる。

【０００９】以下、従来技術におけるダイナミックリン
クの強度の更新アルゴリズムを、図１２を参照して説明
する。２つの画像、つまり、基準となるある画像（基準
画像）と、この基準画像に類似する画像が含まれる検索
対象画像があり、検索対象画像中においての、前記基準
画像に類似する画像部分を、その特徴点から見付け出そ
うとする場合、ダイナミックリンクの強度を求めて、こ
れより、その検索対象画像類似部分を抽出するが、それ
には次のようにする。

【００１０】今、マッチングをとるべき２つの画像のう
ち、一方を“モデル画像”、他方を“入力画像”と呼ぶ
ことにする。すなわち、基準画像が“モデル画像”であ
り、、検索対象画像が“入力画像”である。また、「モ
デル画像上の特徴点」を“ａ”、「入力画像上の特徴
点」を“ｂ”とし、「両特徴点ａとｂとを結ぶダイナミ
ックリンク」を“Ｊ_ba”、「特徴点ａと特徴点ｂとの類
似度を表す量」を“Ｔ_ba”、そして、「特徴点ａ，ｂの
活性度」をそれぞれ“ｘ_a ”、“ｘ_b ”とする。また、
「特徴点の神経素子としての出力値を決める出力関数」
をσとし、「ブロブ形状を表す関数」をＢとする。ここ
で、ブロブとは、「しみ」のような斑点という意味であ
るが、１つの画像層（モデル画像層）ともう一方の画像
層（入力画像層）を比べるときの単位のようなものであ
る。

【００１１】ブロブ形状を表す関数Ｂには例えば、直径
ｌの円筒状のもの

【数１】

【００１２】などがある。また、σとしてたとえばシグ
モイド関数 σ（ｘ）＝１／（１＋ｅ^−λｘ） …（２） を用いる。

【００１３】従来のダイナミックリンクの強度更新処理
は、まず、図１２のステップＳ１０１におけるリンク強
度初期化処理から開始する。このリンク強度初期化処理
は、ダイナミックリンクの強度Ｊ_baを類似度Ｔ_baによ
り、例えば

【数２】

【００１４】のような形で初期化する。ダイナミックリ
ンクの強度は、“０”以上“１”以下の値を持つ。

【００１５】つぎに、図１２のステップＳ１０２におけ
る処理であるモデルブロブ設定処理に移る。モデルブロ
ブ設定処理ステップＳ１０２においては、モデル画像上
の任意の位置ａ_c にブロブを置く。これを、以下、モデ
ルブロブと呼ぶ。このときの特徴点ａでの活性度ｘ_a は
次式（４）の如くに与えられる。

【００１６】ｘ_a ＝Ｂ（ａ−ａ_c ） …（４） 次いで、モデルブロブに対応する入力画像上のブロブの
位置を求めるために、その第１段目として、誘導ポテン
シャルを求める処理を行う。これは図１２のステップＳ
１０３における処理である誘導ポテンシャル演算処理で
行われる。ここでの処理は、モデルブロブに対応する入
力画像上のブロブの位置を、誘導ポテンシャルから求め
るために、その誘導ポテンシャルを取得することであ
る。

【００１７】誘導ポテンシャルＶ（ｂ）は、神経素子か
らなる層の力学方程式のリアプノフ関数から得られる。
誘導ポテンシャルＶ（ｂ）を求めるのが、この誘導ポテ
ンシャル演算処理ステップＳ１０３である。

【００１８】誘導ポテンシャルＶ（ｂ）は例えば次のよ
うに得られる。

【００１９】

【数３】

【００２０】ただし、

【数４】

【００２１】である。

【００２２】誘導ポテンシャルＶ（ｂ）が求められたな
らば、次に図１２のステップＳ１０４における処理であ
る対応ブロブ位置算出処理に移る。これは、モデルブロ
ブに対応する入力画像上のブロブの位置を求めるための
第２段目の処理である。

【００２３】これは求められた誘導ポテンシャルＶ
（ｂ）を用い、モデルブロブに合う入力画像中のブロブ
（これを対応ブロブと称する）を求めてそこにブロブを
置くという処理であり、これにより対応ブロブが得られ
る。

【００２４】すなわち、ここでは誘導ポテンシャル演算
処理ステップＳ１０３にて得た誘導ポテンシャルＶ
（ｂ）の最小値を探し、その点をｂ_c とし、当該ｂ_c を
中心としてブロブを入力画像上に置く処理を行う。

【００２５】これにより、モデルブロブに合う入力画像
中のブロブである対応ブロブの位置が求まる。また、対
応ブロブ位置算出処理（ステップＳ１０４）では、入力
画像上の特徴点ｂの活性度ｙ_b も求める。入力画像上の
特徴点ｂの活性度ｙ_b は、 ｙ_b ＝Ｂ（ｂ−ｂ_c ） …（７） と与えられる。

【００２６】ステップＳ１０４において、このようにし
て対応ブロブ位置と、入力画像上の特徴点の活性度ｙが
求められたならば、次に、図１２のステップＳ１０５に
おける処理であるリンク強度更新処理に移る。このリン
ク強度更新処理ステップＳ１０５の処理においては、ダ
イナミックリンクの強度を、２つの画像上の特徴点の活
性度や前のステップのダイナミックリンク強度、類似度
等に応じた量だけ、例えば以下のように、更新する。

【００２７】

【数５】

【００２８】つぎに、全てのダイナミックリンクの強度
を所定の方法で規格化する。例えば以下のように行う。

【００２９】

【数６】

【００３０】これでリンク強度更新処理ステップＳ１０
５での処理が終り、次に図１２のステップＳ１０６にお
ける処理であるリンク強度収束の判定を行う。このリン
ク強度収束判定ステップＳ１０６では、ダイナミックリ
ンクの強度Ｊ_baの変化量が所定の範囲内に収まっている
か否かや、活性度についての画像間の相関値が所定の値
以上になっているかなどを判断基準として、再びリンク
強度の更新を行うべく反復計算のルーチンに戻るかどう
かの判定をする。ルーチンに戻る場合は、モデルブロブ
設定処理から始める。そして、モデルブロブをモデル画
像上の別の位置に置き、以降の処理を同様に行う。

【００３１】リンク強度収束判定ステップＳ１０６での
判定がリンク強度収束であった場合は処理を終了するこ
とになるが、この段階ではリンク強度更新処理ステップ
Ｓ１０５の更新処理により更新された情報が、局所的な
特徴点の対応関係を示す最終的な情報（対応ブロブの位
置）となり、この対応ブロブの位置の情報から入力画像
中において、モデル画像に類似する画像部分を求めるこ
とができる。

【００３２】以上のように、モデル画像上のモデルブロ
ブ位置を任意に変えながらリンク強度の更新を繰り返す
ことにより、大域的なトポロジーを保存するように局所
的な特徴点の対応関係が自己組織的に構築され、これに
より、拡大縮小、平行移動、回転、歪み等の変換に対し
て不変なパターンマッチングが可能となる。

【００３３】ただし、ＦＤＬＭアルゴリズムでは、現状
では局所的な特徴点の対応関係のうち、誘導ポテンシャ
ルＶ（ｂ）が最小のものを選択し、対応ブロブの位置と
する。故に、入力画像中において、モデル画像に類似す
る画像部分を１つ、抽出できることになる。

【００３４】

【発明が解決しようとする課題】ある画像（モデル画
像）と別の画像（入力画像）が与えられたとき、モデル
画像と入力画像の部分領域間の対応度、つまり、似てい
る度合いを求めたい場合に、モデルの様々な変形をすべ
て用意して、それぞれと入力画像の異なる場所との相関
を求める手法やＦＤＬＭアルゴリズム等があるが、前者
では、認識の精度が変形モデルの数に依存し、また、変
形モデルの数が多いと検索に要する時間が膨大になると
いう問題点があった。また、入力画像に拡大縮小、平行
移動、回転、歪み等の変換がある場合には適合する変形
モデルが存在しなくなるので、検索できないという問題
もあった。

【００３５】一方、後者のＦＤＬＭ（高速ダイナミック
リンクマッチング）アルゴリズムでは、入力画像に拡大
縮小、平行移動、回転、歪み等の変換がある場合にも対
処できるが、誘導ポテンシャルを用いてその誘導ポテン
シャルが最小のものを探す方式であるために、１つのモ
デルブロブに対して別の画像上でただ１つのブロブを対
応させる処理となってしまい、従って、２つの画像間の
互いに最も類似する関係にある１対についてのマッチン
グしか求められないことになり、モデル画像の幾何学的
変換により一致する領域が入力画像上に複数存在する場
合には有効でなかった。

【００３６】そこで、この発明の目的とするところは、
検索したい画像（モデル画像）を与えることにより、入
力画像中におけるこのモデル画像に似ている画像を識別
させるようにする場合に、入力画像中にモデル画像の拡
大縮小、平行移動、回転、歪み等の変換をすれば一致す
るような部分領域が複数存在する場合にも、同時にそれ
らを対応づけることができ、用意するモデル画像の形状
を少なくして、しかも、入力画像における目的の形状の
部分領域を探し出すことができるようにした画像抽出装
置及び画像抽出方法を提供することにある。

【００３７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、本発明は次のように構成する。すなわち、基準とな
るモデル画像に類似する部分を、被検索対象画像中から
抽出する装置であって、前記モデル画像と前記被検索画
像それぞれの画像部分の局所的な画像特徴量の類似度に
基づいて画像間における各特徴点同士の結合の強さをダ
イナミックリンク強度としてそれぞれ求め、この求めた
ダイナミックリンク強度から前記被検索画像に含まれて
いる前記モデル画像類似部分を見付けて、前記モデル画
像に類似する部分を前記被検索画像中から抽出する画像
抽出装置において、前記モデル画像と前記被検索画像そ
れぞれの画像部分の局所的な画像特徴量の類似度に基づ
いて画像間における特徴点同士のダイナミックリンク強
度を求める部位と、前記モデル画像中の複数の特徴点を
含む任意の１つの局所領域に対して前記被検索画像中の
１つ以上の対応局所領域を求める部位とについて区別し
て特徴点を求め、前記モデル画像中の局所領域と前記被
検索画像中の対応領域に含まれる特徴点の結合を強化し
て画像間における各特徴点同士のダイナミックリンク強
度を求める手段と、この求めたダイナミックリンク強度
が所定のレベル範囲にある局所領域を前記被検索画像中
から抽出する手段とを具備する。

【００３８】基準となるモデル画像に類似する部分を、
被検索対象画像中から抽出するにあたり、前記モデル画
像と前記被検索画像それぞれの画像部分の局所的な画像
特徴量の類似度に基づいて画像間における各特徴点同士
の結合の強さをダイナミックリンク強度としてそれぞれ
求め、この求めたダイナミックリンク強度から前記被検
索画像に含まれている前記モデル画像類似部分を見付け
て、前記モデル画像に類似する部分を前記被検索画像中
から抽出するが、その際に、前記モデル画像と前記被検
索画像それぞれの画像部分の局所的な画像特徴量の類似
度に基づいて画像間における特徴点同士のダイナミック
リンク強度を求める部位と、前記モデル画像中の複数の
特徴点を含む任意の１つの局所領域に対して前記被検索
画像中の１つ以上の対応局所領域を求める部位とについ
て区別して特徴点を求め、前記モデル画像中の局所領域
と前記被検索画像中の対応領域に含まれる特徴点の結合
を強化して画像間における各特徴点同士のダイナミック
リンク強度を求め、この求めたダイナミックリンク強度
が所定のレベル範囲にある局所領域それぞれを前記被検
索画像中から抽出する。

【００３９】このようにすることで、入力画像中に含ま
れる画像部分において、モデル画像を拡大縮小、平行移
動、回転、歪み等の変換すれば類似することとなる部分
領域を、同時に１つ以上、つまり、複数個あってもそれ
を同時に検出できるようになる。

【００４０】本発明では、従来、ＦＤＬＭアルゴリズム
を使用した場合、対応ブロブを１つだけしか求められな
かったのを、対応ブロブを複数置けるようにし、それら
の対応ブロブ内に含まれるダイナミックリンクを同時に
強化することで、複数の部分領域の対応をとることがで
きるようにした。

【００４１】また、複数の対応ブロブの位置を決定する
際には、前記ポテンシャルに基づいて、所定の条件下た
とえば、対応ブロブの中心位置での前記ポテンシャルが
所定の限界値を基準とする所定範囲内（所定の上限値
（下限値）以下（以上））でかつ互いに重なり合わない
ように対応ブロブを逐次的に求める。

【００４２】また、こうして対応づけられた複数の部分
領域を入力画像から抽出する手法としては、画像上の特
徴点によって形作られる有向グラフにおいて、各エッジ
の局所的な変換パラメータに基づくエッジ活性度の演算
を行い、活性度のより高い領域を画像から分離するとい
う手法（特願平８−０７３４０５号開示の手法）等の利
用が可能である。

【００４３】本発明によれば、検索したい画像（モデル
画像）を与えることにより、入力画像（被検索画像）中
におけるこのモデル画像に似ている画像を識別させるよ
うにする場合に、入力画像中にモデル画像の拡大縮小、
平行移動、回転、歪み等の変換をすれば一致するような
部分領域が複数存在する場合にも、同時にそれらを対応
づけることができ、用意するモデル画像の形状を少なく
して、しかも、入力画像における目的の形状の部分領域
を探し出すことができるようになる。

【００４４】

【発明の実施の形態】以下、本発明の具体例について図
面を参照して説明する。

【００４５】検索したい画像部分（モデル画像）を与え
ることにより、入力画像中に含まれるこのモデル画像に
似ている画像部分を識別させるようにする場合に、入力
画像中に含まれる画像部分が、モデル画像の拡大縮小、
平行移動、回転、歪み等の変換をすれば当て嵌まるよう
な部分領域であって、このような部分領域が複数存在す
る場合にも、同時にそれら全てを対応づけることがで
き、用意するモデル画像数を少なくして、しかも、入力
画像における目的の形状の部分領域（検索対象の形状に
よく似た形状を示す画像部分）を探し出すことができる
ようにする具体例の詳細を以下説明する。

【００４６】（第１の具体例）第１の具体例は、モデル
画像と入力画像それぞれの画像部分の局所的な画像特徴
量の類似度に基づいて画像間における特徴点同士のダイ
ナミックリンク強度を求める部位と、モデル画像中の複
数の特徴点を含む任意の１つの局所領域に対して入力画
像中の１つ以上の対応局所領域を求める部位とをそれぞ
れ区別して処理し、モデル画像中の局所領域と入力画像
中の対応領域に含まれる結合を同時に強化することで、
入力画像中に含まれる画像部分において、モデル画像を
拡大縮小、平行移動、回転、歪み等の変換すれば類似す
ることとなる部分領域を、同時に１つ以上、つまり、複
数個あってもそれを同時に検出できるようにする画像抽
出装置の具体例を説明する。

【００４７】図１は本発明を適用した画像抽出装置の概
略的な構成を示すブロック図であって、与えたモデル画
像を元に、入力画像中において当該モデル画像との類似
度の高い画像部分を検索抽出するにあたり、入力画像に
拡大縮小、平行移動、回転、歪み等の変換がある場合に
も対処できる方法としての高速ダイナミックリンクマッ
チング（ＦＤＬＭ）アルゴリズムに基づく処理におい
て、モデル画像に類似する領域（画像部分）が入力画像
中に複数ある場合に対応できるようにした装置の構成例
を示している。

【００４８】図１において、１０１はリンク強度初期化
部、１０２はモデルブロブ設定部、１０３は誘導ポテン
シャル演算部、１０４は対応ブロブ位置演算部、１０５
はリンク強度更新部、１０６はリンク強度収束判定部で
ある。誘導ポテンシャル演算部１０３と対応ブロブ位置
演算部１０４とで入力層対応ブロブ算出部２３を構成す
る。

【００４９】これらのうち、リンク強度初期化部１０１
はリンク強度初期化処理を行うものであり、モデルブロ
ブ設定部１０２はモデルブロブ設定を行うためのもので
あり、誘導ポテンシャル演算部１０３は誘導ポテンシャ
ルを求める演算処理を行うためのものであり、対応ブロ
ブ位置演算部１０４は対応ブロブ位置を求める演算処理
を行うためのものであり、リンク強度更新部１０５はダ
イナミックリンク強度の更新処理を行うためのものであ
り、リンク強度収束判定部１０６はダイナミックリンク
強度の収束判定を行うためのものである。

【００５０】そして、これら処理のうち、リンク強度初
期化処理は図１２で説明したステップＳ１０１でのリン
ク強度初期化処理と、また、モデルブロブ設定処理は図
１２で説明したステップＳ１０２でのモデルブロブ設定
処理と、また、誘導ポテンシャル演算処理は図１２で説
明したステップＳ１０３での誘導ポテンシャル演算処理
と、また、対応ブロブ位置演算処理は図１２で説明した
ステップＳ１０４での対応ブロブ位置演算処理と、ま
た、リンク強度更新処理は図１２で説明したステップＳ
１０５でのリンク強度更新処理と、また、リンク強度収
束判定処理は図１２で説明したステップＳ１０６でのダ
イナミックリンク強度の収束判定と、それぞれその処理
内容は基本的には変わらない。

【００５１】しかし、本発明においては、与えたモデル
画像を元に、入力画像中において当該モデル画像との類
似度の高い画像部分を検索抽出するにあたり、入力画像
に拡大縮小、平行移動、回転、歪み等の変換がある場合
にも対処できる方法としての高速ダイナミックリンクマ
ッチング（ＦＤＬＭ）アルゴリズムに基づく処理におい
て、入力画像中においてのモデルブロブに一致する領域
（画像部分）が、当該入力画像中に複数ある場合にも、
それぞれ同時に検索抽出することができるようにするた
めに、対応ブロブ位置算出処理の工夫改善をしている。

【００５２】すなわち、ＦＤＬＭアルゴリズムによる従
来手法では、図１１に示すように、対応ブロブ位置算出
処理ステップＳ１０４において、誘導ポテンシャル最小
値算出を行うが、その算出は誘導ポテンシャル最小値算
出部２０２において、誘導ポテンシャルＶ（ｂ）を求め
るための式である前記式（５）に基づいて当該Ｖ（ｂ）
を求め、この求めたＶ（ｂ）のうち、最小値を示すもの
を探し、その点を中心としてブロブ（対応ブロブ）を、
入力画像上に置くように処理していた。

【００５３】つまり、従来手法では最小のものを見付け
るという処理の関係上、誘導ポテンシャル最小値算出部
２０２が求めて出力する対応ブロブ位置は、「最小とな
るもの１箇所分」のみとなった。

【００５４】これに対し、本発明では、対応ブロブ位置
算出処理を行う対応ブロブ位置算出部１０４での処理
（図２のステップＳ１０４ａ）において、入力画像上に
対応ブロブを、常に最小の１つではなく、場合によって
は２つ以上置くことを許すようにしている。つまり、複
数個おくことを許容するアルゴリズムに改良した。これ
は、例えば、最小となるものを基準に、ある幅を持たせ
てその幅の範囲に入るものを、対応ブロブとして入力画
像上に置くなどの手立てを施すことで実現可能である。

【００５５】このようにすることにより、図５に示すよ
うに、探したい画像部分であるモデル画像層画像Ｐm に
おけるモデルブロブ部Ｍb を、拡大縮小、平行移動、回
転歪み等の変換をすれば、類似となる画像領域（対応ブ
ロブ部Ｏb ）が、入力画像層の画像Ｐs 中に複数ある場
合にも、それら該当する全てを探し当てることができる
ようになる。

【００５６】その際、複数の対応ブロブが置かれたとき
の入力画像中の特徴点ｂの活性度ｙ_b は、

【数７】

【００５７】となる。ただし、ｂ_n はｎ番目の対応ブロ
ブの中心位置である。

【００５８】このように、モデル画像と入力画像それぞ
れの画像部分の局所的な画像特徴量の類似度に基づいて
画像間における特徴点同士のダイナミックリンク強度を
求める部位と、モデル画像中の複数の特徴点を含む任意
の１つの局所領域に対して入力画像中の１つ以上の対応
局所領域を求める部位とをそれぞれ区別して処理し、モ
デル画像中の局所領域とこの局所領域に類似する入力画
像中に含まれた対応領域に含まれる結合を同時に強化す
ることで、入力画像中に含まれる画像部分において、モ
デル画像を拡大縮小、平行移動、回転、歪み等の変換す
れば類似することとなる部分領域を、同時に１つ以上、
つまり、複数個あってもそれを同時に検出できるように
なる。

【００５９】なお、前記対応局所領域（モデルブロブに
類似する入力画像の対応ブロブ）を求める部位について
は、前記特徴点間のダイナミックリンク強度、局所的な
画像特徴量の類似度、および局所領域の形状を表す関数
から得られる誘導ポテンシャルに基づいて、求めること
ができる。

【００６０】そして、２つ以上の対応ブロブＯb の位置
を求めるにあたっては、図１の誘導ポテンシャル演算部
１０３で得られる入力画像上での誘導ポテンシャルの形
状を用いるようにする。

【００６１】たとえば、図６に示すように、モデル画像
層における４０１のような特徴点領域が、符号４０２，
４０３を付した部分（第１の対応ブロブおよび第２の対
応ブロブ）として、入力画像上における第１のマスク領
域４０４および第２のマスク領域４０５で見付かったと
して、このときの入力画像上での誘導ポテンシャル４０
６が、図６に示す如きに得られていたとする。このと
き、入力画像全体での誘導ポテンシャルの最小値は特徴
点ｂ1 での誘導ポテンシャルＶ1 であるが、この最小値
とほぼ同程度の極小値Ｖ2 を持つ特徴点ｂ2 にも、対応
ブロブが置けると考えられる。従って、許容範囲を定め
て、この範囲に収まる極小値を持つ特徴点にも対応ブロ
ブを置く。そして、対応ブロブの置かれた画像部分は、
モデル画像と類似する画像部分であるとして抽出の対象
にする。これにより、モデル画像と類似する画像部分
を、全て、入力画像中から見付けることができる。

【００６２】ところで、前記対応局所領域（モデルブロ
ブに類似する入力画像の対応ブロブ）を求める部位にお
いて、対応局所領域の中心位置での前記誘導ポテンシャ
ルが所定上限値（下限値）以下（以上）であり、かつ対
応局所領域内で最小値（最大値）であるように対応局所
領域を求めることで（つまり、許容範囲に収まるものを
全てを対象とするようにすることで）、モデルブロブに
類似の対応ブロブが、入力画像に複数含まれていても、
それぞれ検索抽出できることになるが、その具体的手法
についてふれておく。

【００６３】すなわち、具体的な対応ブロブの位置の求
め方として、図６に示す誘導ポテンシャルの形状の場
合、対応ブロブ４０２，４０３の中心での誘導ポテンシ
ャルＶ1 ，Ｖ2 が、その対応ブロブ４０２，４０３内で
最小であり、かつ所定の上限値以下であることを対応ブ
ロブ設定の条件とする。

【００６４】さらに、その際、複数の対応ブロブの領域
が互いに重ならないように対応ブロブ位置を決定する。

【００６５】そして、これらの対応ブロブ設置の条件を
同時に満たすように対応ブロブの位置を決定する方法と
しては、たとえば、[i] 誘導ポテンシャルが最小となる
位置に第１の対応ブロブを置き、[ii]誘導ポテンシャル
が所定の上限値以下で対応ブロブ内で最小となる位置を
順に求め、[iii] それまでに決定した対応ブロブの領域
と重ならないときだけその場に対応ブロブを置く。

【００６６】このような処理により、検索したい対象の
画像に類似の画像が、入力画像中に複数あった場合で
も、それぞれを一度に抽出することができる。

【００６７】また、たとえば上記所定の上限値を誘導ポ
テンシャル４０６の最小値Ｖ1 を基準に設定する。具体
的な例としては、上限値を最小値Ｖ1 のｋ倍（ただし、
０＜ｋ＜１）とする（図６参照）。このようにしても、
検索したい対象の画像に類似の画像が、入力画像中に複
数あった場合に、それぞれを一度に抽出することができ
る。

【００６８】＜対応ブロブ位置算出部１０４の構成例＞
ＦＤＬＭアルゴリズムを適用する図１の構成のシステム
における対応ブロブ位置算出部１０４の具体例を以下に
示す。図７は対応ブロブ位置算出部１０４の構成例を示
すブロック図である。図７に示す対応ブロブ位置算出部
１０４は、マスク領域初期化部２０１、誘導ポテンシャ
ル最小値算出部２０２、反復終了判定部２０３、対応ブ
ロブ位置記憶部２０４、マスク領域追加部２０５より構
成される。

【００６９】これらのうち、マスク領域初期化部２０１
は、マスク領域Ｍをゼロに初期化するものである。ま
た、対応ブロブ位置記憶部２０４は誘導ポテンシャルが
最小になる位置ｂm （ｍ＝１，…，Ｎ）の情報を記憶保
存するものであり、また、誘導ポテンシャル最小値算出
部２０２は入力画像全体Ｙからマスク領域Ｍを除いた領
域（Ｙ−Ｍ）において、誘導ポテンシャルが最小になる
位置ｂm と最小値Ｖ（ｂm ）を算出するものである。ま
た、反復終了判定部２０３は、反復終了の判定を行うも
のである。この判定の結果が、前記最小値Ｖ（ｂm ）が
所定の上限値Ｖｍａｘを越えておらず、かつ領域（Ｙ−
Ｍ）が空集合でないならば、対応ブロブ位置記憶部２０
４においてｂm を記憶し、上限値を越えているか、ある
いは領域（Ｙ−Ｍ）が空集合であれば、それまでに対応
ブロブ位置記憶部２０４に記憶されているすべてのｂm
（ｍ＝１，…，Ｎ）を次のダイナミックリンク強度の更
新部へ出力するといった操作がなされる。マスク領域追
加部２０５はマスク領域Ｍに領域Ｄｍを加える操作を行
うものである。

【００７０】このような構成の対応ブロブ位置算出部１
０４の作用を説明する。まず、マスク領域初期化部２０
１において、マスク領域Ｍをゼロに初期化する。

【００７１】つぎに、誘導ポテンシャル最小値算出部２
０２において、入力画像全体Ｙからマスク領域Ｍを除い
た領域（Ｙ−Ｍ）において、誘導ポテンシャルが最小に
なる位置ｂｍと最小値Ｖ（ｂm ）を算出する。

【００７２】反復終了判定部２０３では、前記最小値Ｖ
（ｂm ）が所定の上限値Ｖmax を越えておらず、かつ領
域（Ｙ−Ｍ）が空集合でないならば、対応ブロブ位置記
憶部２０４においてｂm を記憶し、上限値を越えている
か、あるいは領域（Ｙ−Ｍ）が空集合であれば、それま
でに対応ブロブ位置記憶部２０４に記憶されているすべ
てのｂm （ｍ＝１，…，Ｎ）を次のダイナミックリンク
強度の更新部へ出力する。

【００７３】Ｎは記憶された対応ブロブの数を示す。所
定の上限値Ｖmax を越えていない場合には、対応ブロブ
位置記憶部２０４に続いて、マスク領域追加部２０５に
おいて、マスク領域Ｍに領域Ｄｍを加える。領域Ｄm と
は、ｂm を中心とするブロブ領域ＢＲの半径の２倍の領
域を示す。ブロブ領域ＢＲとはブロブ形状の有効範囲表
す関数で、ブロブ形状関数Ｂが（１）式の場合には、Ｂ
Ｒ＝Ｂとおくことができる。このような場合、領域Ｄm
は例えば、 Ｄm ＝ＢＲ（（ｂ−ｂm ）／２） …（１１） のように表すことができる。このとき、マスク領域Ｍは
以下のように更新される。

【００７４】

【数８】

【００７５】このようにマスク領域Ｍを更新した後、引
き続き（Ｙ−Ｍ）の領域での誘導ポテンシャルの最小値
を求める。

【００７６】また、Ｄm の領域はブロブ領域の半径で２
倍の領域としたところは、半径の２倍以上の領域をとる
こともできる。

【００７７】さらに、所定の上限値Ｖmax は、例えば入
力画像全体における誘導ポテンシャルの最小値Ｖ（ｂ1
）から次のように与えることができる。

【００７８】 Ｖmax ＝ｋＶ（ｂ1 ） …（１３） ただし、０＜ｋ＜１とする。

【００７９】以上が、対応ブロブ位置算出部１０４の具
体例である。

【００８０】本発明によれば、検索したい画像（モデル
画像）を与えることにより、入力画像中におけるこのモ
デル画像に似ている画像を識別させるようにする場合
に、入力画像中にモデル画像の拡大縮小、平行移動、回
転、歪み等の変換をすれば一致するような部分領域が複
数存在する場合にも、同時にそれらを対応づけることが
でき、用意するモデル画像の形状を少なくして、しか
も、入力画像における目的の形状の部分領域を探し出す
ことができるようになる。

【００８１】（第２の具体例）次に、モデル画像に対応
する入力画像中の部分領域画像を抽出する装置の別の構
成例を説明する。図８に構成を示すが、この装置はモデ
ル画像と入力画像の両画像における各部分のリンク強度
を算出するリンク強度算出部１０と、その算出結果から
入力画像中におけるモデル画像によく似た入力画像中の
部分領域画像をすべて抽出する対応領域抽出部１１から
なる。

【００８２】つまり、検索したい対象の画像（モデル画
像）と、被検索対象の画像（入力画像）を与え、モデル
画像によく似た入力画像中の部分領域画像をすべて抽出
して出力する装置である。

【００８３】本発明の目的は、ある画像（モデル画像）
と別の画像（入力画像）が与えられたとき、モデル画像
と入力画像の部分領域画像間の対応度（似ている度合
い）を求めることにある。具体的には、それぞれの画像
上に与えられた特徴点同士の結合の強さ、すなわち、ダ
イナミックリンク強度を求めるわけであり、ダイナミッ
クリンク強度の大きさ（強さ）から似ている度合いを知
るようにする。

【００８４】しかし、特徴点同士の局所的な特徴量の類
似度だけでダイナミックリンク強度を決めるには問題が
多い。つまり、形状に歪みがあったり、大きさが違った
り、方向が違ったり、あるいは近傍の形状が異なったり
すると、ダイナミックリンク強度は低くなり、その結
果、似ている度合いが低くなるからである。

【００８５】本来、抽出して欲しい対象物は、画像中に
おいて、必ず一定の形を呈しているわけではなく、形状
に歪みがあったり、大きさが違ったり、方向が違った
り、あるいは近傍の形状が異なったりすることは多い。
そして、このような場合に、類似度が低くなるようでは
実用的でないから、画像中のある程度広がりを持った領
域の類似度を考慮でき、しかも、歪があったり、大きさ
が違ったり、方向が違ったりしても、対応できるように
したシステムでなくてはならない。

【００８６】このようなシステムは、参考文献に挙げた
Malsburg等の研究により、高速ダイナミックリンクマッ
チング（ＦＤＬＭ）アルゴリズムとして知られている。
ただし、このＤＬＭアルゴリズムでは、入力画像中にモ
デル画像と似たようなものが１つだけある場合に有効で
あるが、複数存在する場合にはそのどれとも対応をとる
ことができない欠点がある。入力画像中にモデル画像と
似たようなものが複数あるケースは多いから、それらを
複数を全て抽出できるようにしないと、実用上、問題が
ある。

【００８７】そこで、本発明では、ＦＤＬＭアルゴリズ
ムを拡張し、入力画像中にモデル画像と似たような領域
が複数ある場合でも、それらの間の有効なダイナミック
リンク強度を求めることができるようにする。そのため
に、図８に示すように、本発明では、モデル画像と入力
画像との特徴点のダイナミックリンク強度を算出するリ
ンク強度算出部１０に上記のような拡張を加えている。

【００８８】図８に示すリンク強度算出部１０は、図１
における対応ブロブ位置算出部１０４とリンク強度更新
部１０５とを合わせたものであり、モデル画像の特徴点
と入力画像の特徴点との間のダイナミックリンク強度を
算出し、更新して得られたダイナミックリンク強度の分
布からモデル画像のブロブに対応する入力画像中のブロ
ブ（対応ブロブ）の位置を求める。そして、このモデル
画像のブロブに対応する入力画像中のブロブ（対応ブロ
ブ）の位置の情報から、入力画像中に含まれているモデ
ル画像に似た部分画像を対応領域抽出部１１が抽出し、
出力する。

【００８９】このように、リンク強度算出部１０から出
力されるダイナミックリンク強度の分布を利用すれば、
入力画像からモデル画像と対応する部分領域を抽出する
ことが可能になり、複数の対応部分を同時に検出するこ
とを目的とした画像検査システムや画像監視システムな
どに利用できるようになる。

【００９０】具体的に説明する。

【００９１】＜画素点，特徴点，ブロブの関係＞本発明
では、モデル画像と入力画像との特徴点のダイナミック
リンク強度を算出するにあたり、モデル画像と入力画像
とにブロブを置く。画像は画素により構成されているの
で、画像の画素点（画素位置）と、特徴点と、ブロブの
関係についてふれておく。

【００９２】図３は、ある１つの画像層における画素と
特徴点とブロブの関係を表している。この図において
は、画素は一部しか描いていないが、画像層全体に一様
に分布しているものとする。一方、特徴点は画像層上に
点在し、その数は全画素数より十分少ない。

【００９３】特徴点の位置の決め方は任意であって、例
えば、ある間隔で格子状に置いていくようにしても良い
し、あるいは、何等かのアルゴリズムに基づいて適当に
分布させるようにしても良い。１つの特徴点の周りには
多くの画素があり、近傍の画素の情報を用いてその特徴
点の持つ特徴量が決まる。

【００９４】上述したように、ブロブとは、「しみ」の
ような斑点という意味であるが、１つの画像層（モデル
画像層）と、もう一方画像層（入力画像層）を比べると
きの単位のようなものである。ブロブは領域と形状があ
る。

【００９５】ブロブの領域は、ある特徴点を中心として
近傍の複数の特徴点を含んでいる。ブロブの形状という
のは、ブロブに含まれる特徴点に対する重み付けのよう
なもので、たとえば図４のような形状が考えられる。

【００９６】すでに説明したように、モデル画像および
入力画像における各特徴点は、活性度を持っているが、
これら各特徴点の持つ「活性度」というのは、この「重
み付け」そのもののであると理解して差支えない。

【００９７】＜ブロブ単位の特徴点の比較及びダイナミ
ックリンク強度の算出＞ブロブ単位の画像（特徴点）の
比較と、ダイナミックリンク強度の算出との関係は次の
ようになっている。

【００９８】まず、モデル画像上に適宜にブロブを置き
（モデルブロブの配置）、そのブロブを置いた領域と似
ている領域を入力画像中から求めて、そこにブロブを置
く（対応ブロブの配置）。これでモデル画像及び入力画
像の両画像それぞれにおいて、或る似ている領域に、ブ
ロブが置かれたことになる。そして、対応する２つのブ
ロブ領域に含まれる特徴点同士を結ぶダイナミックリン
クの値（強度）を増強する。つまり、モデル画像と入力
画像でのそれぞれのブロブ領域に含まれる特徴点におけ
る対応するもの同士を結ぶダイナミックリンクの値を増
強する。

【００９９】つぎに、再びモデル画像上の別の場所に、
ブロブを置く。この処理を繰り返すことにより、モデル
画像中のある程度広がりを持った領域と、それと対応す
る（似ている）入力画像中の領域との間のダイナミック
リンクだけが、強化される。本発明のポイントは、入力
画像側の対応ブロブの位置を求めるとき、複数求める方
式を提案している点にある。そして、入力画像側の対応
ブロブの位置を複数求めることができるようにするため
に、リンク強度算出部１０をつぎのように構成する。

【０１００】＜リンク強度算出部１０の構成＞図９は、
図８に示したリンク強度算出部１０の構成図を示すブロ
ック図であり、入力画像側の対応ブロブの位置を複数求
めることができるようにしたものである。ただし、この
段階でも、まだ、本発明と既存の方式との差は図に現れ
ていない。図９に示す構成をここに提示する目的は、本
発明の部分を含むシステム全体の構成を明らかにするこ
とにある。

【０１０１】図９に示すリンク強度算出部１０は、特徴
点設定部２０，２１、モデル層ブロブ設置部２２、入力
層対応ブロブ算出部２３、類似度算出部２４、リンク強
度更新部２５、リンク強度収束判定部２６、リンク強度
初期化部２７より構成される。

【０１０２】これらのうち、特徴点設定部２０は、モデ
ル画像の画像上に特徴点を設置するためのものであり、
特徴点設定部２１は、入力画像の画像上に特徴点を設置
するためのものであり、モデル層ブロブ設置部２２は、
モデル画像層上の任意の位置にブロブを１つ設置するた
めのものである。

【０１０３】また、入力層対応ブロブ算出部２３は、入
力層（入力画像層）上のある特徴点において、モデル層
（モデル画像層）上の任意の特徴点からこの入力層上の
特徴点に入ってくるダイナミックリンク強度と、類似度
及びモデル層側の活性度の和を計算するものである。ま
た、類似度算出部２４は、モデル画像と入力画像に与え
られた各特徴点の持つ画像特徴量を比較することによ
り、２つの画像層間の特徴点毎の類似度を算出する処理
を行うものである。

【０１０４】また、リンク強度更新部２５は所定の更新
則に従ってダイナミックリンク強度の更新処理をするも
のであり、リンク強度収束判定部２６は、ダイナミック
リンクの強度全体の変化が落ち着いてきたか否か、すな
わち、収束したか否かを判定するものであり、リンク強
度初期化部２７はダイナミックリンク強度の初期化処理
を行うものである。

【０１０５】このような構成のリンク強度算出部１０お
いては、モデル画像と入力画像が与えられると、特徴点
設定部２０，２１で、それぞれの画像上に特徴点を設置
する。つぎに、類似度算出部２４において、各特徴点の
もつ画像特徴量を比較することにより、２つの画像層間
の特徴点毎の類似度を算出する。モデル画像層上の特徴
点ａの特徴量をｆａ、入力画像層上の特徴点ｂの特徴量
をｆｂとすると、特徴点ａと特徴点ｂとの類似度Ｔ
_baは、例えば最も単純な場合、 Ｔ_ba＝１ （ｆａ＝ｆｂのとき） Ｔ_ba＝０ （ｆａ≠ｆｂのとき） となる。

【０１０６】このようにして得られた類似度を用いて、
ダイナミックリンク強度を初期化しておく。特徴点ａと
特徴点ｂとの間のダイナミックリンク強度を“Ｊ_ba”と
すると、リンク強度初期化部２７では、たとえば、Ｊ_ba
＝Ｔ_baとし、そのあと

【数９】

【０１０７】とする。後半は、ダイナミックリンク強度
Ｊの取り得る値の範囲を限定するための規格化である。

【０１０８】特徴点間のダイナミックリンク強度が求ま
ったならば、つぎは、モデル層ブロブ設置部２２におい
て、モデル画像層上の任意の位置にブロブを１つ設置す
る。このとき、ブロブの中心位置に当る特徴点を
“ａ_c ”とし、ブロブの形状（関数形）をＢとすれば、
モデル面像層上の特徴点ａの持つ活性度ｘ_a は、その場
所でのブロブ関数Ｂの値であるので、 ｘ_a ＝Ｂ（ａ−ａ_c ） …（１５） となる。ここで、ａ−ａ_c はブロブの中心からの距離で
ある。モデル層にブロブが置かれると、つぎに、このブ
ロブ領域の持つ特徴と良く似た場所を、入力層から探し
てくる。この処理は入力層対応ブロブ算出部２３が行
う。

【０１０９】入力層対応ブロブ算出部２３では、まず、
入力層上のある特徴点ｂにおいて、モデル層上の任意の
特徴点ａからこの特徴点ｂに入ってくるダイナミックリ
ンク強度Ｊ_baと、類似度Ｔ_ba及びモデル層側の活性度ｘ
_a の和Ｉ_b を計算する。和はすベてのモデル層上の特徴
点ａにおいて行う。

【０１１０】

【数１０】

【０１１１】ここで、σは、活性度の出力関数で、これ
は例えば図１０に示す如きの形を示す特性の出力関数で
ある。つぎに入力層上の特徴点ｂにブロブ領域を考え、
この領域内の特徴点ｂ′における和Ｉｂ′と特徴点ｂ′
の活性度出力σ（Ｂ（ｂ′−ｂ））との積和を求める。
この積和の結果にマイナス符号を付したものが、特徴点
ｂでの誘導ポテンシャルＶ（ｂ）である。

【０１１２】

【数１１】

【０１１３】従来手法では、この誘導ポテンシャルＶ
（ｂ）が「最小になるところ」が対応する場所であっ
た。つまり、最小となる１点のみが対応ブロブの位置で
あった。しかし、本発明では、この誘導ポテンシャルＶ
（ｂ）が最小となる場所だけでなく、最小値に近い値を
もつ場所も、モデルと対応する場所（対応ブロブの位
置）として求める。そのため、対応ブロブの位置は複数
点になることを許容する。

【０１１４】誘導ポテンシャルＶ（ｂ）を求めることに
よって、入力層上に置くブロブの位置が決まると、「モ
デル層上のブロブ」と「入力層上のブロブ」との間に含
まれるダイナミックリンクの大きさを強める。この処理
はリンク強度更新部２５で行われる。ダイナミックリン
クの強め方は、たとえば、更新する前の強度に比例して
強まるようにすることが考えられる。更新則の例として
は、

【数１２】

【０１１５】がある。ｘ_a ，ｙ_b はそれぞれモデル層
（モデル画像層）、入力層（入力画像層）上の活性度で
あるが、ブロブ領域の内部では値が大きく、それ以外で
は値はほぼゼロであるので、各層上のブロブ領域内のダ
イナミックリンクだけを強化していると考えても良い。

【０１１６】リンク強度更新部２５はこの更新則に従っ
てダイナミックリンク強度の更新をする。そして、更新
した後に、リンク強度収束判定部２６で、ダイナミック
リンクの強度全体の変化が落ち着いてきたか否か、すな
わち、収束したか否かを判定し、その判定の結果、収束
したと判断した場合にはダイナミックリンク強度Ｊ_baを
出力する。

【０１１７】また、リンク強度収束判定部２６での判定
の結果、収束していないと判断した場合は、モデル層ブ
ロブ設定部２２で、再び任意の位置にブロブを置き、そ
れ以降の処理を繰り返す。モデル層でブロブを置く位置
は、たとえばランダムに決めても良い。

【０１１８】

【発明の効果】以上、本発明によれば、検索したい画像
（モデル画像）を与えることにより、入力画像中におけ
るこのモデル画像に似ている画像を識別させるようにす
る場合に、入力画像中にモデル画像の拡大縮小、平行移
動、回転、歪み等の変換をすれば一致するような部分領
域が複数存在する場合にも、同時にそれらを対応づける
ことができ、用意するモデル画像の形状を少なくして、
しかも、入力画像における目的の形状の部分領域それぞ
れを一度に全て探し出すことができるようになる画像抽
出装置を提供できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用した画像抽出装置の概略的な構成
を示すブロック図。

【図２】図１に示す構成の画像抽出装置でのＦＤＬＭア
ルゴリズムを説明するための図。

【図３】ある１つの画像層における画素と特徴点とブロ
ブの関係を表した図。

【図４】ブロブの形状の例を示す図。

【図５】本発明の説明のための図であって、モデル画像
上のモデルブロブ領域とそれに対応する入力画像上の複
数の対応ブロブを模式的に示した図。

【図６】モデル画像上での特徴点とこれに類似する入力
画像上の特徴点およびこれから得られる入力画像上での
誘導ポテンシャルの例を説明するための図。

【図７】対応ブロブ位置算出部１０４の構成例を示すブ
ロック図。

【図８】モデル画像に対応する入力画像中の部分領域画
像を抽出する装置の別の構成例を示す図。

【図９】図８に示したリンク強度算出部１０の構成図を
示すブロック図。

【図１０】活性度の出力関数σの例を示す特性図。

【図１１】従来例を説明するための図。

【図１２】従来例を説明するための図。

【符号の説明】

１０…リンク強度算出部 １１…対応領域抽出部 ２０，２１…特徴点設定部 ２２…モデル層ブロブ設置部 ２３…入力層対応ブロブ算出部 ２４…類似度算出部 ２５…リンク強度更新部 ２６…リンク強度収束判定部 ２７…リンク強度初期化部 １０２…モデルブロブ設定部 １０３…誘導ポテンシャル演算部 １０４…対応ブロブ位置算出部 １０１…リンク強度初期化部 １０５…リンク強度更新部 １０６…リンク強度収束判定部 ２０１…マスク領域初期化部 ２０３…反復終了判定部 ２０４…対応ブロブ位置記憶部 ２０５…マスク領域追加部 ４０１…モデルブロブ ４０２…第１の対応ブロブ ４０３…第２の対応ブロブ ４０４…第１のマスク領域 ４０５…第２のマスク領域 ４０６…誘導ポテンシャルの形状

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】基準となるモデル画像に類似する部分を、
   被検索対象画像中から抽出する装置であって、前記モデ
   ル画像と前記被検索画像それぞれの画像部分の局所的な
   画像特徴量の類似度に基づいて画像間における各特徴点
   同士の結合の強さをダイナミックリンク強度としてそれ
   ぞれ求め、この求めたダイナミックリンク強度から前記
   被検索画像に含まれている前記モデル画像類似部分を見
   付けて、前記モデル画像に類似する部分を前記被検索画
   像中から抽出する画像抽出装置において、 前記モデル画像と前記被検索画像それぞれの画像部分の
   局所的な画像特徴量の類似度に基づいて画像間における
   特徴点同士のダイナミックリンク強度を求める部位と、
   前記モデル画像中の複数の特徴点を含む任意の１つの局
   所領域に対して前記被検索画像中の１つ以上の対応局所
   領域を求める部位とについて区別して特徴点を求め、前
   記モデル画像中の局所領域と前記被検索画像中の対応領
   域に含まれる特徴点の結合を強化して画像間における各
   特徴点同士のダイナミックリンク強度を求める手段と、 この求めたダイナミックリンク強度が所定のレベル範囲
   にある局所領域を前記被検索画像中から抽出する手段
   と、を具備することを特徴とする画像抽出装置。
2. 【請求項２】前記対応局所領域を求める部位において、
   前記特徴点間のダイナミックリンク強度、局所的な画像
   特徴量の類似度、および局所領域の形状を表す関数から
   得られるポテンシャルに基づいて対応局所領域を求める
   ことを特徴とする請求項１記載の画像抽出装置。
3. 【請求項３】前記対応局所領域を求める部位において、
   対応局所領域の中心位置での前記ポテンシャルが所定限
   界値を基準とする所定範囲内であり、かつ対応局所領域
   内で極限値であるように対応局所領域を求めることを特
   徴とする請求項２記載の画像抽出装置。
4. 【請求項４】前記対応局所領域を求める部位において、
   対応局所領域を求める際のポテンシャルの限界値が、被
   検索画像全体あるいは所定の被検索画像の範囲内におけ
   るポテンシャルの極限値から求められることを特徴とす
   る請求項３記載画像抽出装置。
5. 【請求項５】前記対応局所領域を求める部位において、
   互いに重なり合わないような対応局所領域を求めること
   を特徴とする請求項２乃至４いずれか記載の画像抽出装
   置。
6. 【請求項６】前記特徴点同士のリンク強度を求める部位
   およびリンク強度の強化を行うアルゴリズムがＦＤＬＭ
   （高速ダイナミックリンクマッチング）アルゴリズムに
   基づいていることを特徴とする請求項１記載の画像抽出
   装置。
7. 【請求項７】基準となるモデル画像に類似する部分を、
   被検索対象画像中から抽出する装置であって、前記モデ
   ル画像と前記被検索画像それぞれの画像部分の局所的な
   画像特徴量の類似度に基づいて画像間における各特徴点
   同士の結合の強さをダイナミックリンク強度としてそれ
   ぞれ求め、この求めたダイナミックリンク強度から前記
   被検索画像に含まれている前記モデル画像類似部分を見
   付けて、前記モデル画像に類似する部分を前記被検索画
   像中から抽出する画像抽出方法において、 前記モデル画像と前記被検索画像それぞれの画像部分の
   局所的な画像特徴量の類似度に基づいて画像間における
   特徴点同士のダイナミックリンク強度を求める部位と、
   前記モデル画像中の複数の特徴点を含む任意の１つの局
   所領域に対して前記被検索画像中の１つ以上の対応局所
   領域を求める部位とをそれぞれ区別して特徴点を求め、
   前記モデル画像中の局所領域と前記被検索画像中の対応
   領域に含まれる特徴点の結合を同時に強化して画像間に
   おける各特徴点同士のダイナミックリンク強度を求め、
   この求めたダイナミックリンク強度が所定のレベル範囲
   にある局所領域それぞれを前記被検索画像中から抽出す
   ることを特徴とする画像抽出方法。
8. 【請求項８】前記対応局所領域を求める部位において、
   前記特徴点間のダイナミックリンク強度、局所的な画像
   特徴量の類似度、および局所領域の形状を表す関数から
   得られるポテンシャルに基づいて対応局所領域を求める
   ことを特徴とする請求項７記載の画像抽出方法。