JPS61260235A - 画像位置合わせ方式 - Google Patents
画像位置合わせ方式Info
- Publication number
- JPS61260235A JPS61260235A JP60101207A JP10120785A JPS61260235A JP S61260235 A JPS61260235 A JP S61260235A JP 60101207 A JP60101207 A JP 60101207A JP 10120785 A JP10120785 A JP 10120785A JP S61260235 A JPS61260235 A JP S61260235A
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- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 24
- 239000013598 vector Substances 0.000 abstract description 13
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 2
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 1
- 238000003672 processing method Methods 0.000 description 1
Landscapes
- Image Input (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Analysing Materials By The Use Of Radiation (AREA)
- Radiography Using Non-Light Waves (AREA)
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。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔発明の利用分野〕
本発明は画像位置合わせ方式に係り、特に画像間での位
置ずれ量が大きく、画像サイズの大きな画像に好適な位
置合わせ方式に関するものである。
置ずれ量が大きく、画像サイズの大きな画像に好適な位
置合わせ方式に関するものである。
画像間での位置合わせを自動的に行なう方法として１例
えば特開昭５９−１３７９４２号公報に示されるように
１画像を多数の矩形領域に分割し、矩形領域毎にテンプ
レートマツチングにより位置ずれ量を求め、画素以下の
高精度な位置合わせを行なう方式がある。
えば特開昭５９−１３７９４２号公報に示されるように
１画像を多数の矩形領域に分割し、矩形領域毎にテンプ
レートマツチングにより位置ずれ量を求め、画素以下の
高精度な位置合わせを行なう方式がある。
この方法は、画像間の位置ずれ量が高々数ピクセル程度
の少ない量であり、又画素サイズが小さい場合には有効
な方法であるが、ｘｉフィルム画像の如く、画像間での
位置ずれ量が大きく１画像サイズの大きな画像では多大
な演算量を必要とするという問題点がある。
の少ない量であり、又画素サイズが小さい場合には有効
な方法であるが、ｘｉフィルム画像の如く、画像間での
位置ずれ量が大きく１画像サイズの大きな画像では多大
な演算量を必要とするという問題点がある。
本発明の目的は、従来の画像位置合わせ方式における上
述の問題を解決するために５段階的に精度を上げる手段
を有する高速な位置合わせ処理方式を提供することにあ
る。
述の問題を解決するために５段階的に精度を上げる手段
を有する高速な位置合わせ処理方式を提供することにあ
る。
通常画像間の位置ずれを検出するために、第１図に示す
ようなテンプレートマツチングが行なわれる。例えば、
画像１０の矩形領域１２と画像１１の矩形領域１３で行
なう場合を考える。領域１２はテンプレート、領域１３
はサーチ領域と呼ばれ１位置ずれの大きさに応じて領域
１２より太き目に取り、領域１２を領域１４．１５のヨ
ウに領域１３内で動かし最も類似度の高い位置を検出す
る・このような処理をテンプレート数だけ実行するので
あるが、画像間の位置ずれ量が大きくなるにつれ、サー
チ領域１３を広く取る必要があるため演算量が増える６
例えばテンプレートサイズをｎ、サーチサイズをＮとす
ると比較回数は（Ｎｎ ） Ｎ となる０例えば、位置
ずれが少ない場合として、ｎ＝１０．Ｎ＝１２の時には
、４回であるがＮ＝２０の時には１００回となり２５倍
の演算を必要とする。又１画像サイズ（以下、画素数と
呼ぶ）の増大もそのまま演算量の増大となる。
ようなテンプレートマツチングが行なわれる。例えば、
画像１０の矩形領域１２と画像１１の矩形領域１３で行
なう場合を考える。領域１２はテンプレート、領域１３
はサーチ領域と呼ばれ１位置ずれの大きさに応じて領域
１２より太き目に取り、領域１２を領域１４．１５のヨ
ウに領域１３内で動かし最も類似度の高い位置を検出す
る・このような処理をテンプレート数だけ実行するので
あるが、画像間の位置ずれ量が大きくなるにつれ、サー
チ領域１３を広く取る必要があるため演算量が増える６
例えばテンプレートサイズをｎ、サーチサイズをＮとす
ると比較回数は（Ｎｎ ） Ｎ となる０例えば、位置
ずれが少ない場合として、ｎ＝１０．Ｎ＝１２の時には
、４回であるがＮ＝２０の時には１００回となり２５倍
の演算を必要とする。又１画像サイズ（以下、画素数と
呼ぶ）の増大もそのまま演算量の増大となる。
そこで本発明では、いきなり高精度の位置合わせ処理を
行なうのではなく、必要に応じて段階的に精度を上げる
方法を取る。即ち、第１段階では、画像中の数カ所でテ
ンプレートマツチングを行ない、大局的な平行移動量を
求める。即ち、第２段階では関心のある部位を限定し、
１画素の精度で位置合わせを行なう。さらに必要な場合
には、第３段階として、１画素以下の精度で位置合わせ
を行なうという、３段階の処理を実行する。
行なうのではなく、必要に応じて段階的に精度を上げる
方法を取る。即ち、第１段階では、画像中の数カ所でテ
ンプレートマツチングを行ない、大局的な平行移動量を
求める。即ち、第２段階では関心のある部位を限定し、
１画素の精度で位置合わせを行なう。さらに必要な場合
には、第３段階として、１画素以下の精度で位置合わせ
を行なうという、３段階の処理を実行する。
以下、本発明の一実施例を第２図〜第４図により説明す
る。第１段階の大局的な平行移動成分の抽出方法を第２
図に示す、ここでは、全体画像２０内で、２０１〜２０
５のように数ケ所でテンプレートマツチングを行ない位
置ずれ（以下歪ベクトル）を求める。この時には、例え
ば残差逐次決定法（ＳＳＤＡ）等の高速アルゴリズムを
使用できる。ここで求めた２０１〜２０５の歪ベクトル
のＸ成分、Ｙ成分について平均あるいはメディアンを求
めることにより、全体画像２０のｘ、Ｙ方向の平行移動
成分を抽出し、その値を用いて二側像間の位置合わせを
行なう。
る。第１段階の大局的な平行移動成分の抽出方法を第２
図に示す、ここでは、全体画像２０内で、２０１〜２０
５のように数ケ所でテンプレートマツチングを行ない位
置ずれ（以下歪ベクトル）を求める。この時には、例え
ば残差逐次決定法（ＳＳＤＡ）等の高速アルゴリズムを
使用できる。ここで求めた２０１〜２０５の歪ベクトル
のＸ成分、Ｙ成分について平均あるいはメディアンを求
めることにより、全体画像２０のｘ、Ｙ方向の平行移動
成分を抽出し、その値を用いて二側像間の位置合わせを
行なう。
次に第３図に示す第２段階では、第１段階の位置合わせ
処理済の画像３０を用いる。まず、画像中の関心領域３
１を指定する。次に、この領域３１を中心として適当な
大きさの矩形領域３０１（最大で５１２Ｘ５１２程度）
を設定し、図に示す如く、内部を多数の小矩形領域（Ｉ
ＯＸＩＯ〜３０Ｘ３０程度） ３００１に分割し、小矩
形領域毎に歪ベクトルを求める。最後に、画像３０１全
画素点の歪ベクトルを補間処理により求め、その値を用
いて二側像間の部分的な位置合わせを行なう。
処理済の画像３０を用いる。まず、画像中の関心領域３
１を指定する。次に、この領域３１を中心として適当な
大きさの矩形領域３０１（最大で５１２Ｘ５１２程度）
を設定し、図に示す如く、内部を多数の小矩形領域（Ｉ
ＯＸＩＯ〜３０Ｘ３０程度） ３００１に分割し、小矩
形領域毎に歪ベクトルを求める。最後に、画像３０１全
画素点の歪ベクトルを補間処理により求め、その値を用
いて二側像間の部分的な位置合わせを行なう。
既に第１段階で平行移動を行なっているため、本段階で
のテンプレートマツチング時の移動量は数ピクセル程度
に収まっている。又、歪ベクトルは１画素の精度で抽出
するため、前述した５ＳＤＡ法を使用することができる
。
のテンプレートマツチング時の移動量は数ピクセル程度
に収まっている。又、歪ベクトルは１画素の精度で抽出
するため、前述した５ＳＤＡ法を使用することができる
。
上記第２段階の処理でも不十分な場合には位置合わせ済
の部分画像４０に対し、第４図に示すようにさらに１画
素以下の精度で位置合わせを行なう。今１画像４０内の
さらに部分画像４１を考える。第２段階の位置合わせ処
理が既に終了しているため、１画素の精度における類似
度ピーク点４０２は求まっている。ここで、画素以下の
精度で位置合わせを行なうためには、ピーク点４０２を
含め、近傍の画素点において正規化された類似度（例え
ば相関係数）を求め、多項式近似を行なって真のピーク
点を捜し出す必要がある。話をわかりやすくするため、
１次元で説明する６今、点４０１．４０２，４０３にお
ける二側像間の相関係数Ｃが第４図下段の如く得られて
いるものとすると、放物線４１０を求め、そのピーク点
４０４を真のピーク点とする。本方法を２次元平面に拡
張することにより１画像上の真のピーク点を見い出すこ
とができる。
の部分画像４０に対し、第４図に示すようにさらに１画
素以下の精度で位置合わせを行なう。今１画像４０内の
さらに部分画像４１を考える。第２段階の位置合わせ処
理が既に終了しているため、１画素の精度における類似
度ピーク点４０２は求まっている。ここで、画素以下の
精度で位置合わせを行なうためには、ピーク点４０２を
含め、近傍の画素点において正規化された類似度（例え
ば相関係数）を求め、多項式近似を行なって真のピーク
点を捜し出す必要がある。話をわかりやすくするため、
１次元で説明する６今、点４０１．４０２，４０３にお
ける二側像間の相関係数Ｃが第４図下段の如く得られて
いるものとすると、放物線４１０を求め、そのピーク点
４０４を真のピーク点とする。本方法を２次元平面に拡
張することにより１画像上の真のピーク点を見い出すこ
とができる。
最後に第５図に、全体の処理フローを示す。
ステップ５０；矩形領域を設定する。
ステップ５１；５ＳＤＡ法によるテンプレートマツチン
グで歪ベクトルを抽出し、 その平均値・メディアンから大局 釣手行移動成分を求める。
グで歪ベクトルを抽出し、 その平均値・メディアンから大局 釣手行移動成分を求める。
ステップ５２；上記の平行移動成分より画像位置補正を
行なう。
行なう。
ステップ５３；画像内に関心領域を設定する。
ステップ５４；関心領域内を小領域に分割し歪ベクトル
を抽出する。（精度１画素） ステップ５５：全画素点での歪ベクトルを求め。
を抽出する。（精度１画素） ステップ５５：全画素点での歪ベクトルを求め。
画像の位置補正を行なう。
ステップ５６；再度小矩形領域に分割し、近傍８画素点
で相関法によるテンプレー トマツチングを行なう。
で相関法によるテンプレー トマツチングを行なう。
ステップ５７；テンプレートマツチングで求めた相関値
より放物面近似により真の 相関値ピーク点を求める。
より放物面近似により真の 相関値ピーク点を求める。
ステップ５８；画素毎の歪ベクトルを求め画像の位置補
正を行なう。
正を行なう。
以上述べた如く１本発明によれば画像間の位置合わせを
行なう際に、（１）大局的な平行移動処理、（２）１画
素の精度での画素部処理、（３）１画素以下の画素部処
理の３段階の処理を選択して、段階的に精度を上げるこ
とができるため、画像間の位置ずれが大きい、大サイズ
の画像を高速に処理することが可能となる。
行なう際に、（１）大局的な平行移動処理、（２）１画
素の精度での画素部処理、（３）１画素以下の画素部処
理の３段階の処理を選択して、段階的に精度を上げるこ
とができるため、画像間の位置ずれが大きい、大サイズ
の画像を高速に処理することが可能となる。
第１図は、テンプレートマツチング処理の概要を示す図
、第２図は第１段階の大局的平行移動成分の抽出処理の
概要を示す図、第３図は第２段階の１画素精度での画素
部処理の概要を示す図、第４図は第３段階の画素以下の
精度での画素部処理の概要を示す図、第５図は、全体処
理フローチャ第 １ 固 １ｚ ／３ ４ρ 冨 ５ 品 ’）’２Ａ
、第２図は第１段階の大局的平行移動成分の抽出処理の
概要を示す図、第３図は第２段階の１画素精度での画素
部処理の概要を示す図、第４図は第３段階の画素以下の
精度での画素部処理の概要を示す図、第５図は、全体処
理フローチャ第 １ 固 １ｚ ／３ ４ρ 冨 ５ 品 ’）’２Ａ
Claims (1)
- 【特許請求の範囲】 １、画像間の位置合わせ方式において、数ケ所の局部領
域から自動的に画像間の平行移動量を求め、画像を複数
の矩形領域に分割し、画素単位で位置合わせを行ない、
必要に応じてさらに画素以下の高精度位置合わせを行な
うことを特徴とする画像位置合わせ方式。 ２、上記画素単位および画素以下の位置合わせを行なう
処理は関心領域を設定する処理を含むことを特徴とする
第１項の画像位置合わせ方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60101207A JPS61260235A (ja) | 1985-05-15 | 1985-05-15 | 画像位置合わせ方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60101207A JPS61260235A (ja) | 1985-05-15 | 1985-05-15 | 画像位置合わせ方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS61260235A true JPS61260235A (ja) | 1986-11-18 |
Family
ID=14294476
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60101207A Pending JPS61260235A (ja) | 1985-05-15 | 1985-05-15 | 画像位置合わせ方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS61260235A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009020613A (ja) * | 2007-07-10 | 2009-01-29 | Fujitsu Ltd | 画像処理プログラム、画像処理方法及び画像処理装置 |
| US8571301B2 (en) | 2010-09-24 | 2013-10-29 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Alignment method and examination apparatus |
| JP2013246162A (ja) * | 2012-05-30 | 2013-12-09 | Hitachi High-Technologies Corp | 欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
-
1985
- 1985-05-15 JP JP60101207A patent/JPS61260235A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2009020613A (ja) * | 2007-07-10 | 2009-01-29 | Fujitsu Ltd | 画像処理プログラム、画像処理方法及び画像処理装置 |
| US8571301B2 (en) | 2010-09-24 | 2013-10-29 | Kabushiki Kaisha Toshiba | Alignment method and examination apparatus |
| JP2013246162A (ja) * | 2012-05-30 | 2013-12-09 | Hitachi High-Technologies Corp | 欠陥検査方法および欠陥検査装置 |
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