KR20070038891A - 화상 처리 장치 - Google Patents

Abstract

템플레이트(template) 화상을 포함하는 화상의 검색을 고속으로 높은 정밀도(精度)로 행하는 것을 과제로 해서, 영역 선택 접수부(601)로부터의 화상의 영역의 선택에 의거해서 템플레이트 화상 생성부(301)는, 템플레이트 화상을 생성하고, 이 템플레이트 화상 및 검색 대상(對象)으로 되는 타겟 화상은, 화상 축소부(302)에서 소정의 축소율로 축소되고, 개체 추출부(個體抽出部)(311)에서 생성된 타겟 화상과 템플레이트 화상을 대조확인(照合; match, collate)하는 영역의 정보를 가지는 염색체의 적응도(適應度; adaptivity)가, 타겟 화상 준비값(準備値) 테이블(320) 및 템플레이트 화상 준비값 테이블(321)에 보존유지(保持; store)된 준비값을 이용해서 적응도 산출부(313)에서 산출된 후, 유전적(遺傳的) 알고리즘 처리부(314)에서 선택, 교배(交配; hybridization) 및 돌연변이(突然變異; mutation)가 행해진다. 이상의 처리를 소정 세대수(世代數) 되풀이(繰返)한 후에, 준최적해(準最適解; quasi-optimal solution)에 대응하는 적응값(適應値)이 소정의 임계값(threshold value)을 넘(超)고 있는지 여부가 유사(類似; similar) 화상 판단부(318)에서 판단된다.

타겟 화상 보존유지부, 템플레이트 화상 생성부, 화상 축소부,　유사 화상 검색부, 개체 추출부, 적응도 산출 전처리부, 적응도 산출부, 유전적 알고리즘 처리부, 처리 종료 지시부, 준최적해 판단부, 근방 영역 준최적해 판단부,　유사 화상 판단부, 준비값 산출부, 타겟 화상 준비값 테이블, 템플레이트 화상 준비값 테이블, 영역 선택 접수부.

Description

화상 처리 장치{IMAGE PROCESSING APPARATUS}

도 1은 본 발명의 실시 형태에 있어서의 촬상 장치(100)의 1예인 촬상 장치(100a 및 100b)의 외관도,

도 2는 본 발명의 실시 형태에 있어서의 촬상 장치(100)의 구성을 도시하는 도면,

도 3은 본 발명의 실시 형태에 있어서의 화상 검색 기능의 구성의 1예를 도시하는 도면,

도 4는 본 발명의 실시 형태에 있어서의 준비값을 설명하기 위한 도면,

도 5는 본 발명의 실시 형태에 있어서의 타겟 화상 준비값 테이블(320)을 도시하는 도면,

도 6은 본 발명의 실시 형태에 있어서 템플레이트 화상의 영역을 선택하는 모습을 도시하는 도면,

도 7은 본 발명의 실시 형태에 있어서의 템플레이트 화상 데이터 생성의 이미지를 도시하는 도면,

도 8은 본 발명의 실시 형태에 있어서의 화상 축소부(302)에서 타겟 화상이나 템플레이트 화상을 축소하는 모습을 도시하는 도면,

도 9는 본 발명의 실시 형태에 있어서의 염색체의 염색체 정보(400)의 1예를 도시하는 도면,

도 10은 본 발명의 실시 형태에 있어서의 유전적 알고리즘의 선택에서 사용되는 룰렛(410)을 도시하는 도면,

도 11은 본 발명의 실시 형태에 있어서의 유전적 알고리즘의 교배의 모습을 도시하는 도면,

도 12는 본 발명의 실시 형태에 있어서의 유전적 알고리즘의 돌연변이의 모습을 도시하는 도면,

도 13은 본 발명의 실시 형태에 있어서의 적응도 산출 전처리부(312)에 있어서의 처리의 모습을 도시하는 도면,

도 14는 본 발명의 실시 형태에 있어서의 유전적 알고리즘에 의해서 구해진 준최적해에 대응하는 매칭 영역의 주변 영역을 도시하는 도면,

도 15는 본 발명의 실시 형태에 있어서 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 타겟 화상을 검색하고 있을 때의 표시 화면(600)을 도시하는 도면,

도 16은 본 발명의 실시 형태에 있어서의 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 타겟 화상을 검색하는 흐름을 도시하는 도면,

도 17은 도 16에서의 스텝 S918의 준최적해 산출 처리의 흐름을 도시하는 도면.

[부호의 설명]

10:　촬상부, 11:　촬상 소자부, 12:　촬상 제어부, 13:　화상 처리부, 20: 　기록 재생 처리부, 21: 화상 부호화/복호부, 22:　기록 제어부, 23: SDRAM, 30: 제어부, 31: 시스템 제어부, 32:　입력 제어부, 33:　표시 제어부, 34:　출력 화상 처리부, 35:　외부 기기 제어부, 36:　네트워크 제어부, 40: 버스, 50:　키 입력부, 　60:　터치 패널부, 61:　표시부, 62:　터치 패널 입력부, 70:　기억 장치, 80:　외부 기기, 90:　네트워크망, 100:　촬상 장치, 231:　타겟 화상 보존유지부, 301:　템플레이트 화상 생성부, 302:　화상 축소부,　310:　유사 화상 검색부, 311:　개체 추출부, 312:　적응도 산출 전처리부, 313:　적응도 산출부, 314:　유전적 알고리즘 처리부, 315:　처리 종료 지시부, 316:　준최적해 판단부, 317: 근방 영역 준최적해 판단부, 318:　유사 화상 판단부, 319:　준비값 산출부, 320:　타겟 화상 준비값 테이블, 321:　템플레이트 화상 준비값 테이블, 601:　영역 선택 접수부.

본 발명은 화상을 검색하는 화상 처리 장치에 관한 것으로서, 특히, 고속으로 템플레이트(template) 화상과 유사(類似; similar)한 화상을 검색하는 화상 처리 장치 및, 이들에 있어서의 처리 방법 및 해당(當該) 방법을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램에 관한 것이다.

근년(近年; recent years)에, 메모리 가격의 저감이나 메모리에 관한 기술의 발달에 의해, 디지털 카메라 및 디지털 비디오 카메라 등의 촬상 장치에서의 메모리의 용량은 증가하고 있다. 이것에 따라서, 촬상 장치에 보존유지(保持; store)되는 정지 화상((靜止畵像; still image)이나 동화상(動畵像; moving image)의 수도 증가하고 있다. 이와 같은 상황하에서는, 유저가 열람(閱覽)하고 싶은 정지 화상이나 동화상을 찾아내는 것이 곤란하게 되어 오고 있다.

이와 같은 문제점을 해결하기 위해서, 유저가 소망(所望; desired)하는 화상을 템플레이트 화상으로서 지정해서, 검색 대상(對象) 화상 중에서 그 템플레이트 화상과 매칭(matching)하는 화상을 검색하는 화상 검색 방법이 제안되어 있다(예를 들면, 특허 문헌 1 참조).

[특허 문헌 1] 일본 특개평(特開平) 제8-263522호 공보(도 2)

일반적으로, 촬상 장치에서는, 장치 자체의 소형화나 코스트의 저감 등의 요청으로 인해 높은 연산 처리 능력을 가지는 CPU(Central Processing Unit)를 탑재하는 것이 어려운 상황에 있다. 이와 같은 촬상 장치에, 상술한 화상 검색 방법을 실현시켰다고 해도, 검색의 연산 처리에 많은 시간을 요(要)하고, 실용성이 부족(缺)하게 된다. 이 때문에, 연산 처리에 요하는 시간을 저감시킬 필요성은 높다. 또, 연산 처리에 걸리는 시간을 저감시킴과 동시에, 검색의 정밀도를 떨어뜨리지 않도록 하는 것도 필요하다.

그래서, 본 발명은 화상의 검색을 고속으로 높은 정밀도로 행하는 화상 처리 장치를 제공하는 것을 목적으로 한다.

본 발명은, 상기 과제를 해결하기 위해서 이루어진 것이며, 그 제1 측면(embodiment)은, 검색 대상으로 되는 복수의 타겟 화상을 보존유지하는 타겟 화상 보존유지 수단과, 상기 복수의 타겟 화상의 어느것인가 하나에 대한 소정(所定) 영역의 선택을 접수(受付; receive)하는 영역 선택 접수 수단과, 상기 선택을 접수한 영역의 화상을 템플레이트 화상으로서 생성하는 템플레이트 화상 생성 수단과, 상기 템플레이트 화상 및 상기 타겟 화상을 상기 템플레이트 화상의 세로폭(縱幅; vertical height) 및 가로폭(橫幅; horizontal width)에 따른 축소율로 축소하는 화상 축소 수단과, 상기 축소된 타겟 화상에서 상기 축소된 템플레이트 화상과 유사(類似; similar)한 화상을 포함하는 상기 축소된 타겟 화상을 유전적(遺傳的) 알고리즘에 의해 검색하는 유사 화상 검색 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치이다. 이것에 의해, 선택된 템플레이트 화상의 가로폭 및 세로폭에 따른 축소율로 템플레이트 화상 및 타겟 화상을 축소해서 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함된 타겟 화상을 고속으로 검색시킨다고 하는 작용을 가져온다. 즉, 템플레이트 화상 및 타겟 화상을 축소하는 것에 의해서, 템플레이트 화상과 타겟 화상을 대조확인(照合; match, collate)하는 면적이 저감되기 때문에, 조합에 요(要)하는 연산량을 저감할 수가 있다.

또, 이 제1 측면에 있어서, 상기 화상 축소 수단은, 상기 템플레이트 화상의 세로폭과 가로폭과의 곱(積; product)이 소정값 이하인 경우에는 상기 화상 축소 수단에서의 축소는 행하지 않는 것을 특징으로 하는 것이다. 이것에 의해, 선택된 템플레이트 화상의 가로폭 및 세로폭이 작은 경우에 검색 정밀도를 저감시키지 않는다고 하는 작용을 가져온다.

또, 이 제1 측면에 있어서, 상기 템플레이트 화상 생성 수단은, 상기 선택된 소정의 영역을 소정의 배율로 확대 또는 축소한 화상을 상기 템플레이트 화상으로서 생성하는 것을 특징으로 하는 것이다. 이것에 의해, 템플레이트 화상을 확대, 축소 및 회전시킨 화상과 유사한 화상도 검색시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 상기 유사 화상 검색 수단은, 상기 축소된 타겟 화상으로부터 랜덤하게 복수의 개체(個體)를 추출해서 상기 개체의 좌표 및 상기 템플레이트 화상의 확대 또는 축소에서의 상기 소정의 배율에 의거한 염색체(染色體) 정보를 가지는 염색체를 생성하는 개체 추출 수단과, 상기 염색체 정보 및 화소값(畵素値)에 의거해서 상기 염색체의 적응도(適應度; adaptivity)를 산출하는 적응도 산출 수단과, 상기 적응도 산출 수단에서 상기 적응도가 산출된 상기 염색체에 대해서 선택, 교배(交配; hybridization) 및 돌연변이(突然變異; mutation) 중 적어도 하나의 처리를 행하여 새로운 염색체 정보를 가지는 염색체를 생성해서 상기 적응도 산출 수단에서 상기 새로운 염색체 정보를 가지는 염색체에 대한 적응도를 산출시키는 유전적 알고리즘 처리 수단과, 소정의 조건에 따라서 되풀이(繰返; repeatedly)해서 행해지는 상기 유전적 알고리즘 처리 수단에서의 처리의 종료를 지시하는 처리 종료 지시 수단과, 상기 적응도 산출 수단에서 마지막(最後)에 산출된 적응도 중 가장 값이 큰 적응도를 준최적해(準最適解; quasi-optimal solution)로서 판단하는 준최적해 판단 수단과, 상기 준최적해가 제1 임계값(threshold value)을 넘(超)은 경우에 상기 축소된 템플레이트 화상과 유사한 화상이 상기 축소된 타겟 화상에 포함된다고 판단하는 유사 화상 판단 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 것이다. 여기서, 제1 임계값이라 함은, 템플레이트 화상이 타겟 화상에 포함되는지 여부를 판단할 때의 기준으로 되는 값(値)을 말한다. 즉, 준최적해로 된 적응도의 값이 제1 임계값을 넘고 있으면 템플레이트 화상이 타겟 화상에 포함되게 되고, 준최적해로 된 적응도의 값이 제1 임계값을 넘고 있지 않으면 템플레이트 화상이 타겟 화상에 포함되지 않게 된다. 이것에 의해, 유전적 알고리즘에서 템플레이트 화상과 타겟 화상을 대조확인하는 영역에 대한 정보를 염색체에 갖게 하고, 그 염색체의 적응도에 의거해서 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함된 타겟 화상을 고속으로 검색시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 상기 화소값은, YUV, RGB 및 HSV의 어느것인가를 이용해서 나타내어지는 양(量)인 것을 특징으로 하는 것이다. 이것에 의해, YUV, RGB 및 HSV에 의거해서 유전적 알고리즘에서의 염색체의 적응도를 산출시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 해당(當該) 화상 처리 장치는, 상기 타겟 화상에서의 상기 염색체에 대응하는 영역의 상기 화소값의 평균값과 상기 템플레이트 화상에서의 영역의 상기 화소값의 평균값과의 차(差)의 절대값을 산출하고, 상기 차의 절대값이 제2 임계값을 넘었는지 여부를 판단하는 적응도 산출 전처리(前處理) 수단을 더 구비하고, 상기 적응도 산출 수단은, 상기 적응도 전처리 수단에서 상기 차의 절대값이 상기 제 2 임계값을 넘었다고 판단된 경우에는 상기 유사 화상 판단 수단에서의 상기 판단 대상으로부터 제외되는 충분히 작은 값을 상기 적응도로서 설정하는 것을 특징으로 하는 것이다. 여기서, 제2 임계값이라 함은, 타겟 화상에서의 염색체에 대응하는 영역의 화소값의 평균값과 템플레이트 화상에서의 영역의 화소값의 평균값과의 차의 절대값에 의거해서 적응도를 평가할 때에 기준으로 되는 값을 말한다. 이것에 의해, 유전적 알고리즘에서의 염색체의 적응도를 연산량이 적은 방법으로 결정시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 해당 화상 처리 장치는, 상기 염색체에 대응하는 상기 타겟 화상에서의 영역의 상기 화소값의 표준 편차(偏差; deviation) 및 상기 템플레이트 화상에서의 영역의 상기 화소값의 표준 편차의 각각을 2승(乘; square)한 것의 비(比)를 산출하고, 상기 비가 소정의 범위내에 있는지 여부를 판단하는 적응도 산출 전처리 수단을 더 구비하고, 상기 적응도 산출 수단은, 상기 적응도 전처리 수단에서 상기 비가 소정의 범위내에 있다고 판단된 경우에는 상기 유사 화상 판단 수단에서의 상기 판단 대상으로부터 제외되는 충분히 작은 값을 상기 적응도로서 설정하는 것을 특징으로 하는 것이다. 이것에 의해, 유전적 알고리즘에서의 염색체의 적응도를 연산량이 적은 방법으로 결정시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 해당 화상 처리 장치는, 상기 염색체에 대응하는 상기 타겟 화상에서의 영역의 중앙점의 상기 화소값과 상기 템플레이트 화상에서의 영역의 중앙점의 상기 화소값과의 차의 절대값을 산출하고, 상기 차의 절대값이 제2 임계값을 넘었는지 여부를 판단하는 적응도 산출 전처리 수단을 더 구비하고, 상기 적응도 산출 수단 은, 상기 적응도 전처리 수단에서 상기 차의 절대값이 제2 임계값을 넘었다고 판단된 경우에는 상기 유사 화상 판단 수단에서의 상기 판단 대상으로부터 제외되는 충분히 작은 값을 상기 적응도로서 설정하는 것을 특징으로 하는 것이다. 여기서 제2 임계값이라 함은, 타겟 화상에서의 영역의 중앙점의 화소값과 상기 템플레이트 화상에서의 영역의 중앙점의 화소값과의 차의 절대값에 의거해서 적응도를 평가할 때에 기준으로 되는 값을 말한다. 이것에 의해, 유전적 알고리즘에서의 염색체의 적응도를 연산량이 적은 방법으로 결정시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 상기 적응도 산출 수단은, 상기 화소값 및 상기 염색체 정보에 의거해서 상기 염색체의 적응도를 상호(相互) 상관 함수에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 것이다. 이것에 의해, 타겟 화상과 템플레이트 화상과의 상호 관련성이 어느 정도 있는가라고 하는 관점에서 유전적 알고리즘에서의 염색체의 적응도를 산출시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 상기 적응도 산출 수단은, 상기 타겟 화상에서의 임의(任意)의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는(重合; overlap each other) 영역에서의 상기 타겟 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차, 및 상기 템플레이트 화상에서의 임의의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 상기 템플레이트 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차의 곱을, 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역의 모든 좌표에서 적산(積算)한 것을 정규화(正規化)한 함수를 상기 상호 상관 함수로서 이용하는 것을 특징으로 하는 것이다. 이것에 의해, 화소값에 대해 서 타겟 화상과 템플레이트 화상과의 상호 관련성이 어느 정도 있는가라고 하는 관점에서 유전적 알고리즘에서의 염색체의 적응도를 산출시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 해당 화상 처리 장치는, 상기 축소된 템플레이트 화상 및 상기 축소된 타겟 화상에서의 원점(原点)으로부터 임의의 좌표까지의 상기 화소값을 적산한 준비값을 상기 축소된 템플레이트 화상 및 상기 축소된 타겟 화상의 모든 좌표에서 산출하는 준비값 산출 수단과, 상기 축소된 템플레이트 화상에서의 상기 준비값을 상기 축소된 템플레이트 화상의 좌표와 대응지(對應付)어서 보존유지하는 템플레이트 화상 준비값 테이블과, 상기 축소된 타겟 화상에서의 상기 준비값을 상기 축소된 타겟 화상의 좌표와 대응지어서 보존유지하는 타겟 화상 준비값 테이블을 더 구비하고, 상기 적응도 산출 수단은, 상기 준비값을 이용해서 상기 상호 상관 함수에서의 상기 화소값을 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역의 모든 좌표에서 적산하는 계산을 행하고, 상기 염색체의 적응도를 산출하는 것을 특징으로 하는 것이다. 이것에 의해, 유전적 알고리즘에서의 염색체의 적응도를 산출할 때의 연산량을 저감시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 상기 적응도 산출 수단은, 상기 타겟 화상에서의 임의의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 상기 타겟 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차, 및 상기 템플레이트 화상에서의 임의의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 상기 템플레이트 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차의 곱을, 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역의 모든 좌표에서 적산한 것을 정규화한 함수를 상기 상호 상관 함수로서 이용하고, 상기 화소값을 구성하는 복수의 요소(要素) 각각에 대한 상기 상호 상관 함수에 의한 산출값을 2승한 것의 합(和; sum)의 제곱근(平方根; square root)을 정규화한 것을 상기 적응도로서 산출하는 것을 특징으로 하는 것이다. 이것에 의해, 화소값에서의 각각의 요소를 총합(總合)해서 타겟 화상과 템플레이트 화상과의 상호 관련성이 어느 정도 있는가라고 하는 관점에서 유전적 알고리즘에서의 염색체의 적응도를 산출시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 상기 적응도 산출 수단은, 상기 타겟 화상에서의 임의의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 상기 템플레이트 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차, 및 상기 템플레이트 화상에서의 임의의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 상기 타겟 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차의 곱을, 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역의 모든 좌표에서 적산한 것을 정규화한 함수를 상기 상호 상관 함수로서 이용하는 것을 특징으로 하는 것이다. 이것에 의해, 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 직류 성분도 가미(加味)해서 염색체의 적응도를 산출시킨다고 하는 작용을 가져온다. 즉, 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함된 타겟 화상을 정밀도 좋게 검색시킬 수가 있다.

또, 상기 적응도 산출 수단은, 상기 상호 상관 함수로서 좌표(X, Y)에서의 상호 상관 함수를 나타내는 이하의 식(式)을 이용하는 것을 특징으로 하는 것이다. 또한, 이하의 식에 있어서, w, h는 각각 상기 템플레이트 화상의 폭과 높이(高)를 나타낸다. 또, Target(X+i, Y+j)는, 상기 타겟 화상의 좌표(X+i, Y+j)에서의 화소값을 나타낸다. 또, Template(i, j)는, 상기 템플레이트 화상의 좌표(i, j)에서의 화소값을 나타낸다. 또, M_target는, 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 화소값의 평균값을 나타낸다. 또, M_template는, 상기 템플레이트 화상의 화소값의 평균값을 나타낸다. 이것에 의해, 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 직류 성분도 가미해서 염색체의 적응도를 산출시킨다고 하는 작용을 가져온다. 즉, 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함된 타겟 화상을 정밀도 좋게 검색시킬 수가 있다.

또, 본 발명의 제2 측면은, 검색 대상으로 되는 복수의 타겟 화상을 보존유지하는 타겟 화상 보존유지 수단과, 상기 복수의 타겟 화상의 어느것인가 하나에 대한 소정 영역의 선택을 접수하는 영역 선택 접수 수단과, 상기 선택을 접수한 영역에서의 화상 및 그 영역에서의 화상을 소정의 배율로 확대 또는 축소한 화상을 템플레이트 화상으로서 생성하는 템플레이트 화상 생성 수단과, 상기 축소된 타겟 화상으로부터 랜덤하게 복수의 개체를 추출해서 상기 개체의 좌표 및 상기 템플레이트 화상의 확대 또는 축소에서의 상기 소정의 배율에 의거한 염색체 정보를 가지는 염색체를 생성하는 개체 추출 수단과, 상기 염색체 정보 및 화소값에 의거해서 상기 염색체의 적응도를 산출하는 적응도 산출 수단과, 상기 적응도 산출 수단에서 상기 적응도가 산출된 상기 염색체에 대해서 선택, 교배 및 돌연변이 중 적어도 하나의 처리를 행하여 새로운 염색체 정보를 가지는 염색체를 생성해서 상기 적응도 산출 수단에서 상기 새로운 염색체 정보를 가지는 염색체에 대한 적응도를 산출시키는 유전적 알고리즘 처리 수단과, 소정의 조건에 따라서 되풀이해서 행해지는 상기 유전적 알고리즘 처리 수단에서의 처리의 종료를 지시하는 처리 종료 지시 수단과, 상기 적응도 산출 수단에서 마지막에 산출된 적응도 중 가장 값이 큰 적응도를 준최적해로서 판단하는 준최적해 판단 수단과, 상기 준최적해에 대응하는 상기 타겟 화상의 영역을 둘러싸는 소정 영역 전체(全; entire)에서 상기 소정 영역에서의 적응도를 산출해서 그 적응도 중 가장 값이 큰 적응도를 상기 소정 영역에서의 준최적해로서 판단하는 근방 영역 준최적해 판단 수단과, 상기 준최적해 판단 수단에서 판단된 상기 준최적해 및 상기 근방 영역 준최적해 판단 수단에서 판단된 상기 소정의 영역에서의 준최적해 중 가장 큰 값이 소정의 임계값을 넘은 경우에 상기 축소된 템플레이트 화상과 유사한 화상이 상기 축소된 타겟 화상에 포함된다고 판단하는 유사 화상 판단 수단을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치이다. 이것에 의해, 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함된 타겟 화상의 검색 누락(檢索漏; search failure)이 생길 가능성을 저감시킨다고 하는 작용을 가져온다.

또, 본 발명의 제3 측면은, 검색 대상으로 되는 타겟 화상을 보존유지하는 타겟 화상 보존유지 수단을 구비한 화상 처리 장치에 있어서 이하의 수순(手順; step)을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램으로서, 상기 복수의 타겟 화상의 어느것인 가 하나에 대한 소정 영역의 선택을 접수하는 영역 선택 접수 수순과, 상기 선택을 접수한 영역의 화상을 템플레이트 화상으로서 생성하는 템플레이트 화상 생성 수순과, 상기 템플레이트 화상 및 상기 타겟 화상을 상기 템플레이트 화상의 세로폭 및 가로폭에 따른 축소율로 축소하는 화상 축소 수순과, 상기 축소된 타겟 화상에서 상기 축소된 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 상기 축소된 타겟 화상을 유전적 알고리즘에 의해 검색하는 유사 화상 검색 수순을 구비하는 것을 특징으로 하는 처리 방법 또는 이들 수순을 컴퓨터에 실행시키는 프로그램이다. 이것에 의해, 선택된 템플레이트 화상의 가로폭 및 세로폭에 따른 축소율로 템플레이트 화상 및 타겟 화상을 축소해서 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함된 타겟 화상을 고속으로 검색시킨다고 하는 작용을 가져온다.

[발명을 실시하기 위한 최량의 형태]

다음에 본 발명의 실시 형태에 대해서 도면을 참조하여 상세하게 설명한다. 또한, 본 발명의 실시 형태에서는, 화상 처리 장치의 1예로서 촬상 장치에 대해서 설명한다.

도 1은, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 촬상 장치(100)의 1예인 촬상 장치(100a 및 100b)의 외관도이다. 촬상 장치(100a)는 주(主)로 정지 화상을 촬상하는 것이며, 촬상 장치(100b)는 주로 동화상을 촬상하는 것이다.

도 1의 (a)는 촬상 장치(100a)의 정면도(正面圖)이다. 촬상 장치(100a)는, 렌즈부(110a)로부터 피사체를 촬상한다. 그리고, 촬상 장치(100a)는, 셔터부(120a) 가 눌려지면(押下; pressed)지면, 정지 화상을 생성한다. 도 1의 (b)는, 촬상 장치(100a)의 배면도(背面圖)이다. 렌즈부(110a)에 의해서 찍힌(捕; captured) 피사체의 움직임은 디스플레이부(130a)에 비추어진다(映出; displayed). 또, 생성된 정지 화상도 디스플레이부(130a)에 비추어진다.

도 1의 (c)는, 촬상 장치(100b)의 정면도이다. 촬상 장치(100b)는, 렌즈부(110b)로부터 피사체를 촬상한다. 그리고, 촬상 장치(100b)는, (도시하지 않은) 녹화 버튼이 눌려지면 동화상을 생성한다. 도 1의 (d)는, 촬상 장치(100b)의 배면도이다. 렌즈부(110b)에 의해서 찍힌 피사체의 움직임은 디스플레이부(130b)에 비추어진다. 또, 생성된 동화상도 디스플레이부(130b)에 비추어진다. 또, 촬상 장치(100b)는, 정지 화상도 생성하는 기능을 가지고 있으며, 생성된 정지 화상도 디스플레이부(130b)에 비추어진다.

본 발명의 실시 형태에 있어서는, 디스플레이부(130a 및 130b)에 비추어진 정지 화상의 일부를 선택해서 절출(切出; extract; 잘라냄)하고, 그 절출된 정지 화상을 템플레이트 화상으로 하는 것이다. 본 발명의 실시 형태에 있어서 정지 화상의 일부를 선택하는 조작은, 디스플레이부(130a 및 130b)를 직접 누르는 것에 의해 지정하는 터치 패널 방식을 상정(想定)하고 있지만, 이것에 한정되는 것은 아니다.

이 템플레이트 화상은, 촬상 장치(100a 및 100b)에 내장(內藏)된(도시하지 않은) 기억 장치에 보존유지된 화상으로부터 소망의 화상을 검색할 때에 이용되는 것이다. 이하에 있어서, 검색 대상으로 되는 기억 장치에 보존유지된 화상을 타겟 화상이라고 부른다. 그리고, 본 발명의 실시 형태에 있어서는, 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함된 타겟 화상을 검색한다. 검색시에는 우선, 템플레이트 화상 및 타겟 화상을 템플레이트 화상의 세로폭 및 가로폭에 따른 축소율로 축소한 후, 유전적 알고리즘(GA：Genetic Algorithm)을 이용해서 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함된 타겟 화상을 검색한다.

또한, 유전적 알고리즘이라 함은, 생물의 진화 과정을 모방(倣; analogy)해서 확률론적인 데이터 처리에 의해서 최적해를 얻으려고 하는 수법(手法)이다. 그 수법의 구체적 내용은, 우선 랜덤하게 개체를 추출해서, 염색체를 그 개체수만큼 생성하여 초기 집단을 생성한다. 다음에, 초기 집단에 속(屬)하는 각 염색체에 대해서 적응도를 구한다. 또한, 적응도라 함은, 본 발명의 실시 형태에 있어서는, 템플레이트 화상과 유사한 화상이 타겟 화상에 포함되는지 여부를 평가하기 위한 평가값(評價値)이다.

적응도를 구한 후에, 선택, 교배 및 돌연변이의 처리를 행하고, 새로운 염색체를 생성한다. 새로운 염색체가 생성되면, 또 그 새로운 염색체에 대해서 상기와 마찬가지로 적응도를 구한다. 소정의 종료 조건을 만족시키면 이상의 처리는 종료하고, 적응도가 높은 염색체가 준최적해로 된다. 이 준최적해가 미리 정한 소정의 임계값을 넘는 경우에, 그 타겟 화상은 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 것이라고 판단되어, 검색 결과로서 출력된다.

도 2는, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 촬상 장치(100)의 구성을 도시하는 도면이다. 본 발명의 실시 형태에 있어서의 촬상 장치(100)는, 촬상부(10)와, 기록 재생 처리부(20)와, 제어부(30)와, 버스(40)와, 키 입력부(50)와, 터치 패널부(60)와, 기억 장치(70)를 구비한다.

촬상부(10)는, 촬상 소자부(11)와, 촬상 제어부(12)와, 화상 처리부(13)를 구비한다. 촬상 소자부(11)는, 내부에, 피사체를 촬상하기 위한 렌즈군(群)(도 1에서의 렌즈부(110a 및 110b에 대응), 조리개 조정 기구(絞調整機構; aperture diaphragm mechanisms), 포커스 조정 기구 및 예를 들면 CCD(Charge Coupled Devices) 등의 촬상 소자 등을 구비하고 있고, 렌즈군을 통과한 상(像)이 CCD 등의 촬상 소자의 결상면(結像面)에 결상된다. 촬상 소자부(11)는, 셔터 조작에 따라서 제어부(30)로부터 버스(40)를 통해서 공급되는 화상 취입(取入; capturing; 포착) 타이밍 신호를 받아서, 촬상 소자의 결상면에 결상되어 있는 피사체 상(被寫體像)을 촬상 신호로 변환하고, 화상 처리부(13)에 공급한다.

촬상 제어부(12)는, 제어부(30)로부터 버스(40)를 통해서 공급되는 제어 신호를 받아서, 촬상 소자부(11)에 공급하는 제어 신호를 생성한다. 또, 촬상 제어부(12)는, 생성한 제어 신호를 촬상 소자부(11)에 공급해서, 줌 제어, 셔터 제어 및 노출 제어 등을 행한다.

화상 처리부(13)는, 제어부(30)로부터 버스(40)를 통해서 공급되는 제어 신호에 의거해서, 촬상 신호에 대한 감마 보정이나 AGC(Auto Gain Control) 등의 처리를 행함과 동시에, 촬상 신호를 디지털 신호로서의 화상 신호로 변환하는 처리도 행한다.

기록 재생 처리부(20)는, 화상 부호화/복호부(21)와, 기록 제어부(22)와, SDRAM(Synchronous Dynamic Random Access Memory)(23)을 구비한다. 화상 부호화/복호부(21)는, 촬상부(10)로부터 버스(40)를 통해서 공급되는 화상 신호 등을 부호화하고 다중화(多重化)해서 압축 데이터로 변환하는 부호화 기능을 가진다. 또, 화상 부호화/복호부(21)는, 압축 데이터로부터 화상 신호를 복호하는 복호 기능을 가진다.

기록 제어부(22)는, 화상 부호화/복호부(21)로부터 압축 데이터를 받아서 기억 장치(70)에 기입(書入; write; 써넣음)한다. 또, 기록 제어부(22)는, 기억 장치(70)로부터 압축 데이터를 판독출력(讀出; read; 읽어냄)해서 화상 부호화/복호부(21)에 공급한다. 또한, 기억 장치(70)는, 촬상 장치(100)에 외부부착(外付; 외부에 설치)된 것이라도 내장된 것이라도 좋다. 또, 기억 장치(70)로서는, 플래시 메모리(Flash memory)를 카드형으로 패키지한 메모리 카드, 하드디스크 등의 자기(磁氣) 디스크, DVD 등의 광디스크(Optical Disk) 및 MO 등의 광자기(光磁氣) 디스크(Magneto-Optical disk)의 어느것인가가 상정되지만, 이것에 한정하는 것은 아니다. SDRAM(23)은, 부호화/복호부(21)에서의 부호화 또는 복호를 위한 작업 영역으로서 이용된다.

제어부(30)는, 시스템 제어부(31)와, 입력 제어부(32)와, 표시 제어부(33)와, 출력 화상 처리부(34)와, 외부 기기 제어부(35)와, 네트워크 제어부(36)를 구비한다.

시스템 제어부(31)는, 제어부(30) 전체의 처리를 담당(司)하는 것이다. 입력 제어부(32)에 접속되는 키 입력부(50)에는, 촬영 모드와 재생 모드 등의 다른(他) 모드를 전환하는 모드 전환 키, 줌 조정 키, 노출 조정을 위한 키, 셔터 키(도 1에서의 셔터부(120a)에 대응), 동화상 촬영용 키 등의 복수의 키가 만들(設; provide, include)어져 있다. 또, 입력 제어부(32)에 접속되는 터치 패널 입력부(62)는, 표시부(61)에 표시되는 메뉴의 선택이나 화상 데이터의 소정 영역의 지정을 접수하는 것이다.

입력 제어부(32)는, 키 입력부(50) 및 터치 패널 입력부(62)로부터의 조작 신호를 시스템 제어부(31)에 전(傳)한다. 시스템 제어부(31)는, 키 입력부(50) 및 터치 패널 입력부(62)에서 어느(any) 키 등이 조작되었는지를 판별하고, 그 판별 결과에 따른 제어 처리를 행한다.

표시 제어부(33)에 접속되는 표시부(61)는, 예를 들면 LCD(Liquid Crystal Display) 등에 의해 구성되고, 시스템 제어부(31)의 제어 하에서, 촬상부(10)로부터 버스(40)를 통해서 공급되는 화상 신호나, 기억 장치(70)로부터 판독출력된 화상 신호를 표시한다. 또한, 표시부(61)는, 도 1에서의 디스플레이부(130a 및 130b)에 대응하는 것이다.

출력 화상 처리부(34)는, 화상 데이터 재생시에 있어서 화상 데이터에 소정의 수식(修飾; modification) 처리를 행하는 것이다. 수식 처리라 함은, 예를 들면 화상 데이터의 색 보정 등이 상정된다. 또한, 출력 화상 처리부(34)에서 행해지는 화상 데이터에 대한 처리를 시스템 제어부(31)에서 행하도록 구성해도 좋다.

외부 기기 제어부(35)에 접속되는 외부 기기(80)는, 예를 들면 퍼스널 컴퓨터(Personal Computer) 등이 상정되지만, 이것에 한정되는 것은 아니다. 또한, 외 부 기기(80)와 외부 기기 제어부(35) 사이는, 예를 들면 USB(Universal Serial Bus) 케이블에 의해서 접속되는 것이 상정되지만, 이것에 한정되는 것은 아니다. 외부 기기 제어부(35)는, 촬상 장치(100)와 외부 기기(80) 사이의 데이터 교환(exchange; 주고받음)을 제어하는 것이다.

네트워크 제어부(36)는, 촬상 장치(100)와 네트워크망(90) 사이에서 교환되는 데이터를 제어하는 것이다. 또한, 네트워크망으로서는, 인터넷이나 LAN(Local Area Network)이 상정되지만, 이것에 한정되는 것은 아니다.

도 3은, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 화상 검색 기능의 구성의 1예를 도시하는 도면이다. 이 화상 검색 기능은, 영역 선택 접수부(601)와, 템플레이트 화상 생성부(301)와, 화상 축소부(302)와, 도 1에서 설명한 타겟 화상을 복수 보존유지하는 타겟 화상 보존유지부(231)와, 유사 화상 검색부(310)를 구비한다.

영역 선택 접수부(601)는, 타겟 화상 보존유지부(231)에 보존유지된 복수의 타겟 화상 중 어느것인가 하나의 타겟 화상의 선택 및 그 타겟 화상중에서 템플레이트 화상으로서 절출해야 할 영역의 선택을 접수하는 것이다.

템플레이트 화상 생성부(301)는, 영역 선택 접수부(601)에서 접수된 타겟 화상에서의 템플레이트 화상으로서 절출해야 할 영역을 타겟 화상으로부터 절출하는 것에 의해서 템플레이트 화상을 생성하는 것이다.

또, 템플레이트 화상 생성부(301)는, 상기 절출하는 것에 의해서 생성된 템플레이트 화상을 소정의 배율로 확대 및 축소한 화상도 생성한다. 이 확대 및 축소한 화상도 템플레이트 화상으로서 이용된다. 또, 템플레이트 화상 생성부(301)는, 상기 절출하는 것에 의해서 생성된 템플레이트 화상, 확대 및 축소한 화상을 소정 각도 회전시킨 화상도 생성한다. 이 소정 각도 회전시킨 화상도 템플레이트 화상으로서 이용된다.

화상 축소부(302)는, 템플레이트 화상 생성부(301)에서 생성된 템플레이트 화상 및 타겟 화상을 템플레이트 화상의 세로폭 및 가로폭에 따른 축소율로 축소하는 것이다. 타겟 화상 및 템플레이트 화상을 축소하는 것에 의해서, 나중(後)에 행해지는 검색 처리에서의 계산량을 줄일 수 있고, 검색 처리를 고속으로 행하는 것을 가능하게 한다. 또, 타겟 화상 및 템플레이트 화상을 축소하면, 검색에서 화상 세부(細部)의 본질적이지 않은 차이(差異)나 노이즈가 검출되기 어렵게 되기 때문에, 검색 정밀도도 향상한다.

그렇지만, 템플레이트 화상의 크기가 비교적 작은 경우에는, 축소하는 것에 의해서 더욱 작아지면 검색 정밀도가 낮아질 가능성이 있다. 이 때문에, 예를 들면 템플레이트 화상의 세로폭과 가로폭과의 곱이 소정값 이하인 경우에는, 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 축소율을 1로 하는(축소하지 않는) 것에 의해서 검색 정밀도의 저하를 방지할 수가 있다.

유사 화상 검색부(310)는, 유전적 알고리즘을 이용해서 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 타겟 화상을 검색하는 것이고, 개체 추출부(311)와, 적응도 산출 전처리부(312)와, 적응도 산출부(313)와, 유전적 알고리즘 처리부(314)와, 처리 종료 지시부(315)와, 준최적해 판단부(316)와, 근방 영역 준최적해 판단부(317)와, 유사 화상 판단부(318)와, 준비값 산출부(319)와, 타겟 화상 준비값 테이 블(320)과, 템플레이트 화상 준비값 테이블(321)을 구비한다.

개체 추출부(311)는, 화상 축소부(302)에서 축소된 타겟 화상으로부터 랜덤하게 복수의 개체를 추출해서, 개체의 타겟 화상 위(上)에서의 좌표 및 템플레이트 화상의 확대 또는 축소에서의 소정의 배율에 의거한 염색체 정보를 가지는 염색체를 개체수만큼 생성하는 것이다. 이것에 의해, 도 1에서 기술한 유전적 알고리즘에서의 초기 집단이 생성된다.

상기 염색체 정보에서의 개체의 타겟 화상 위에서의 좌표 및 템플레이트 화상의 확대 또는 축소에서의 소정의 배율이 나타내어져 있는 것은, 타겟 화상과 소정의 배율로 확대 또는 축소한 템플레이트 화상을 서로 겹쳐서 대조확인(매칭)을 행하는 매칭 영역이다. 이 매칭 영역으로서는, 예를 들면 소정의 배율로 확대 또는 축소한 템플레이트 화상의 원점을 템플레이트 화상의 왼쪽 상단(左上端)에 정해서, 그 왼쪽 상단을 염색체의 타겟 화상 위에서의 좌표에 위치시킨 경우에, 타겟 화상과 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역이 상정된다.

적응도 산출 전처리부(312)는, 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 평균값의 차의 절대값을 산출하는 것이다. 또한, 본 발명의 실시 형태에 있어서 화소값이라 함은, 예를 들면 YUV, RGB 및 HSV의 어느것인가를 이용해서 나타내어지는 양이며, 그 양으로서는 휘도 [0]이나 색차(色差; color differences) 등이 상정된다. 이 경우, 적응도 산출 전처리부(312)는, 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 휘도 [0] 또는 색차의 평균값의 차의 절대값을 산출하게 된다.

적응도 산출 전처리부(312)에서 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 평균값의 차의 절대값이 소정의 임계값을 넘고 있다고 판단되면, 후술하는 적응도 산출부(313)에서 그 매칭 영역에 대응하는 염색체의 적응도는, 제로(zero)를 포함하는 충분히 작은 값으로 된다. 즉, 적응도 산출 전처리부(312)에서 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 평균값의 차의 절대값이 소정의 임계값을 넘고 있다고 판단된 경우에는, 적응도를 계산할 것도 없이 그 타겟 화상의 매칭 영역에는 템플레이트 화상과 유사한 화상은 포함되지 않다고 추정한다. 따라서, 이 경우에 적응도 산출부(313)에 의해서 설정되는 적응도는, 유사 판단에서 제외되기 때문에 충분히 작은 값(제로를 포함한다)이 설정될 필요가 있다.

또, 적응도 산출 전처리부(312)는, 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 표준 편차를 2승한 것의 비를 산출해서, 적응도 계산의 필요여부(要否)를 판단해도 좋다. 이 경우, 적응도 산출 전처리부(312)에서 화소값의 표준 편차를 2승한 것의 비가 소정의 범위에 없다고 판단되면, 후술하는 적응도 산출부(313)에서 그 매칭 영역에 대응하는 염색체의 적응도는, 제로를 포함하는 충분히 작은 값으로 된다. 즉, 적응도 산출 전처리부(312)에서 화소값의 표준 편차를 2승한 것의 비가 소정의 범위에 없다고 판단된 경우는, 적응도를 계산할 것도 없이 그 타겟 화상의 매칭 영역에는 템플레이트 화상과 유사한 화상은 포함되지 않는다고 추정한다. 따라서, 이 경우에 적응도 산출부(313)에 의해서 설정되는 적응도는, 유사 판단에서 제외되기 때문에 충분히 작은 값(제로를 포함한다)이 설정될 필요가 있다.

또, 적응도 산출 전처리부(312)는, 매칭 영역의 중앙점에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 차의 절대값을 산출해서, 적응도 계산의 필요 여부를 판단해도 좋다. 이 경우, 매칭 영역의 중앙점에서의 화소값의 평균값의 차의 절대값이 소정의 임계값을 넘고 있다고 판단되면, 후술하는 적응도 산출부(313)에서 그 매칭 영역에 대응하는 염색체의 적응도는, 제로를 포함하는 충분히 작은 값으로 된다. 즉, 매칭 영역의 중앙점에서의 화소값의 평균값의 차의 절대값이 소정의 임계값을 넘고 있다고 판단된 경우에는, 적응도를 계산할 것도 없이 그 타겟 화상의 매칭 영역에는 템플레이트 화상과 유사한 화상은 포함되지 않는다고 추정한다. 따라서, 이 경우에 적응도 산출부(313)에 의해서 설정되는 적응도는, 유사 판단에서 제외되기 때문에 충분히 작은 값(제로를 포함한다)이 설정될 필요가 있다.

이상의 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 평균값의 차의 절대값에 의한 염색체의 적응도의 평가, 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 표준 편차를 2승한 것의 비에 의한 염색체의 적응도의 평값 및, 매칭 영역의 중앙점에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 차의 절대값에 의한 염색체의 적응도의 평가는, 모두 행하도록 해도 좋고, 또 어느것인가를 선택해서 행하도록 해도 좋다. 또한, 적응도 산출 전처리부(312)에서의 각 염색체에 대한 적응도의 평가에 대한 상세는 후술한다.

적응도 산출부(313)는, 염색체 정보 및 화소값에 의거해서 개체 추출부(311)에서 추출된 개체로부터 생성된 염색체의 적응도의 산출을 행하는 것이다. 이 적응 도에 의해 타겟 화상에 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함되는지 여부의 평가가 행해진다. 즉, 적응도가 소정의 임계값보다 높은 경우, 타겟 화상에 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함된다고 평가된다. 본 발명의 실시 형태에 있어서는, 적응도를 산출할 때에 이용되는 함수로서 상호 상관 함수를 상정하고 있고, 그 상호 상관 함수의 1예를 수학식 1에 나타낸다.

[수학식 1]

수학식 1에 나타내는 상호 상관 함수는, 매칭 영역에서의 타겟 화상과 템플레이트 화상과의 유사 정도(都合; degree)를 부여하는 함수이며, -1≤f(X, Y)≤1의 범위의 값을 부여한다. 매칭 영역에서의 타겟 화상과 템플레이트 화상이 완전하게 일치하는 경우에는, f(X, Y)=1로 된다. 또한, 수학식 1에서, w, h는, 각각 템플레이트 화상의 폭과 높이를 나타낸다. 또, Target(X+i, Y+j)는, 타겟 화상의 좌표(X+i, Y+j)에서의 화소값을 나타낸다. 또, Template(i, j)는, 템플레이트 화상의 좌표(i, j)에서의 화소값을 나타낸다. 또, M_target은, 타겟 화상의 매칭 영역에서의 화소값의 평균값을 나타낸다. 또, M_template는, 템플레이트 화상의 화소값의 평균값을 나타낸다.

또한, 적응도 산출부(313)에서 적응도를 산출할 때에 이용되는 상호 상관 함수로서, 수학식 1에 나타내는 상호 상관 함수 이외에도 수학식 2에 나타내는 상호 상관 함수를 이용해서 적응도를 산출해도 좋다. 수학식 2에 나타내는 상호 상관 함수는, 수학식 1에서의 M_target와 M_template를 바꿔넣은(入換; interchange) 것이며, 그 이외는 수학식 1에서 설명한 것과 마찬가지이다.

[수학식 2]

여기서 수학식 2의 식을 수학식 1과 비교해서 설명한다. 수학식 1의 상호 상관 함수에서의 「Target(X+i, Y+j)-M_target」는 타겟 화상에서의 화소값으로부터 타겟 화상에서의 화소값의 직류 성분을 제외한 타겟 화상에서의 화소값의 교류 성분만을 나타내는 것이며, 「Template(i, j)-M_template」는 템플레이트 화상에서의 화소값으로부터 템플레이트 화상에서의 화소값의 직류 성분을 제외한 템플레이트 화상에서의 화소값의 교류 성분만을 나타내는 것이다. 수학식 1에 의하면, 분자는, 타겟 화상에서의 화소값의 교류 성분과 템플레이트 화상에서의 화소값의 교류 성분의 곱으로 되기 때문에, 직류 성분을 가미한 결과가 얻어지 않는다. 이 때문에, 타겟 화상과 템플레이트 화상을 매칭한 경우, 양자는 유사해 있지 않음에도 불구하고, f(X, Y)의 값으로서는 높은 값이 나오는 일이 있다.

한편, 수학식 2의 상호 상관 함수에서의 「Target(X+i, Y+j)-M_template」는 타겟 화상에서의 화소값으로부터 템플레이트 화상에서의 화소값의 직류 성분을 제외 한 것이며, 「Template(i, j)-M_target」은 템플레이트 화상에서의 화소값으로부터 타겟 화상에서의 화소값의 직류 성분을 제외한 것이다. 이 경우, 타겟 화상의 직류 성분과 템플레이트 화상의 직류 성분에 차가 있는 경우, Target(X+i, Y+j)-M_template및 Template(i, j)－M_target에는, 교류 성분 뿐만 아니라 직류 성분도 남는다. 즉, 직류 성분도 가미된 결과가 나온다. 이 때문에, 수학식 1에 의해 적응도를 산출하기보다도 정밀도가 높은 검색을 할 수 있다.

또, 수학식 1 및 수학식 2를 이용해서 적응도 산출부(313)에서 적응도를 산출할 때에 이용되는 함수로서 수학식 3에 나타내는 함수를 이용해도 좋다.

[수학식 3]

수학식 3은, 화소값으로서 YUV를 이용해서 나타낸 경우에 있어서의 적응도를 산출할 때에 이용되는 함수이다. f_Y(X, Y)는, 수학식 1 또는 수학식 2에서의 f(X, Y)에서의 화소값으로서 Y성분(휘도)을 이용한 것을 나타내는 식이다. 또, f_U(X, Y)는, 수학식 1 또는 수학식 2에서의 f(X, Y)에서의 화소값으로서 U성분(휘도 신호와 청색 성분의 차)을 이용한 것을 나타내는 식이다. 또, f_V(X, Y)는, 수학식 1 또는 수학식 2에서의 f(X, Y)에서의 화소값으로서 V성분(휘도 신호와 적색 성분의 차)을 이용한 것을 나타내는 식이다.

수학식 3은, f_Y(X, Y), f_U(X, Y) 및 f_V(X, Y)의 각각을 2승해서 서로 더 한(足合; sum) 것의 제곱근을 취하고 있다. 그리고, f_Y(X, Y), f_U(X, Y) 및 f_V(X, Y)의 각각을 2승해서 서로 더한 것의 제곱근을 정규화하기 위해서 3의 제곱근으로 나누고 있다. 수학식 3에서는 YUV를 1：1：1로 합성했지만, YUV의 어느것인가의 성분을 중시해서 별도(別; another) 비율로 합성해도 좋다.

수학식 3에 의하면, Y성분(휘도) 뿐만 아니라 U성분(휘도 신호와 청색 성분의 차) 및 V성분(휘도 신호와 적색 성분의 차)도 가미한 결과가 얻어지기 때문에, 고정밀도 매칭이 가능하다.

또한, 이상, 수학식 1 내지(乃至) 수학식 3에서 설명한 f(X, Y)는, -1∼1의 범위로 되지만, 적응도 산출부(313)에서의 산출 결과로서 0∼1의 범위를 나타내는 적응도 「f′(X, Y)=(f(X, Y)+1)/2」을 공급하는 것이 상정된다.

유전적 알고리즘 처리부(314)는, 적응도 산출부(313)에서 적응도가 산출된 염색체에 대해서 선택, 교배 및 돌연변이의 처리를 행하여 새로운 염색체 정보를 가지는 염색체를 생성하는 것이다. 또한, 선택이라 함은, 적응도 산출부(313)에서 산출된 적응도에 의거해서 염색체를 소정수 선택하는 처리를 말한다. 또, 교배라 함은, 예를 들면 상기 선택에 의해서 선택된 염색체의 페어(pair; 쌍)를 만들어 그 페어로 된 염색체에 있어서의 염색체 정보의 일부를 바꿔넣는(교환하는) 처리를 말한다. 또, 돌연변이라 함은, 소정의 확률로 염색체에서의 염색체 정보의 일부의 값을 바꾸는 처리를 말한다.

다만, 이상의 선택, 교배 및 돌연변이는 소정의 확률을 가지고 행해지기 때문에, 유전적 알고리즘 처리부(314)에서의 처리후에는, 염색체 정보에 변화가 없는 염색체 및 새로운 염색체 정보를 가진 염색체가 혼합된 집단으로 될 수 있다. 그리고, 유전적 알고리즘 처리부(314)에서 선택, 교배 및 돌연변이의 처리를 행한 후에, 다시 적응도 산출 전처리부(312) 및 적응도 산출부(313)에서의 처리가 행해진다.

처리 종료 지시부(315)는, 소정의 조건에 따라서, 적응도 산출 전처리부(312), 적응도 산출부(313) 및 유전적 알고리즘 처리부(314)에서 되풀이해서 행해지는 처리의 종료를 지시하는 것이다. 소정의 조건으로서, 예를 들면 적응도 산출 전처리부(312), 적응도 산출부(313) 및 유전적 알고리즘 처리부(314)에서 50세대분(世代分)의 처리를 행한 후에 종료시키는 것이 상정되지만, 이것에 한정되는 것은 아니다.

적응도 산출부(313)는, 처리 종료 지시부(315)로부터 처리 종료의 지시를 받으면 마지막에 산출한 복수의 적응도를 준최적해 판단부(316)에 공급한다. 준최적해 판단부(316)는, 적응도 산출부(313)로부터 공급된 복수의 적응도 중 가장 높은 적응도에 대응하는 염색체를 준최적해로서 판단하는 것이다.

근방 영역 준최적해 판단부(317)는, 준최적해 판단부(316)에서 준최적해라고 판단된 염색체에 대응하는 매칭 영역 주위의 소정 영역 전체에 대해서 타겟 화상과 템플레이트 화상과의 대조확인을 행하고, 대조확인을 행하는 각 매칭 영역에서, 예를 들면 상기 수학식 1 내지 수학식 3에 나타낸 함수를 이용해서 적응도를 산출하는 것이다. 그리고, 산출한 적응도중 가장 높은 적응도를 가지는 염색체를 근방 영역 준최적해 판단부(317)에서의 준최적해라고 판단한다.

준최적해 판단부(316)에서 준최적해라고 판단된 염색체에 대응하는 매칭 영역 주위의 소정 영역의 넓이(廣; broadness)는, 예를 들면 매칭 영역의 경계(境界)로부터 소정 픽셀(pixel)의 범위라고 하는 바와 같이 미리 설정된 넓이로 하는 것이 상정된다. 근방 영역 준최적해 판단부(317)에서 준최적해라고 판단된 염색체에 대응하는 매칭 영역 주위의 소정 영역에 대해서 또 타겟 화상과 템플레이트 화상의 대조확인을 행하는 것은, 유전적 알고리즘을 이용해서 타겟 화상과 템플레이트 화상과의 대조확인을 행한 경우, 매회 타겟 화상과 템플레이트 화상이 대조확인하는 최적한 장소를 발견할 수 있는 것은 아니기 때문이다.

유사 화상 판단부(318)는, 준최적해 판단부(316)에서 판단된 가장 높은 적응도와, 근방 영역 준최적해 판단부(317)에서 산출된 적응도 중, 높은 쪽의 적응도가 미리 설정된 소정의 임계값을 넘고 있는지 여부를 판단하는 것이다. 유사 화상 판단부(318)에서 높은 쪽의 적응도가 소정의 임계값을 넘고 있다고 판단되면, 템플레이트 화상과 유사한 화상이 그 타겟 화상에 포함되어 있다고 되고, 검색 결과로서 출력된다.

준비값 산출부(319)는, 화상 축소부(302)에서 축소된 템플레이트 화상 및 축소된 타겟 화상에서의 원점으로부터 임의의 좌표까지의 화소값을 적산한 준비값(이하, 준비값이라고 부른다)을 산출하는 것이다. 이 준비값의 산출은, 축소된 템플레이트 화상 및 축소된 타겟 화상의 모든 좌표에 대해서 행해진다. 준비값을 ii(X, Y), 타겟 화상의 (X′, Y′)에서의 화소값을 i(X′, Y′)로 하면, 준비값 ii(X, Y)를 나타내는 식은 수학식 4와 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 4]

수학식 4는, 타겟 화상의 왼쪽 위(左上)를 원점으로 하고, 왼쪽 방향을 X′의 정방향(正方向; positive direction) 및 아래방향(下方向; downward direction)을 Y′의 정방향으로 한 X′Y′좌표 공간을 생각했을 때에, 0≤X′≤X, 0≤Y′≤Y로 나타내어진 영역내의 각 좌표에서의 화소값을 적산한 형(形)으로 되어 있다. 이 준비값을 계산하기 위해서, 또 중간값 s(X, Y)를 생각하면, 준비값 ii(X, Y)와 타겟 화상의 (X′, Y′)에서의 화소값 i(X′, Y′)와 중간값 s(X, Y)의 관계는 수학식 5에 나타내는 바와 같이 된다. 또한, ii(0, 0)의 계산에 필요한 s(X, -1) 및 ii(-1, Y)의 값은 각각 0으로 한다.

[수학식 5]

상기 수학식 4 및 수학식 5를 이용해서 산출된 준비값은, 준비값 산출부(319)에서 타겟 화상의 각 좌표마다 모두 산출되고, 그 결과가 타겟 화상 준비값 테이블(320)에 있어서 보존유지된다. 또, 템플레이트 화상에 대해서도 상기 설명한 것과 마찬가지의 생각(사고방식)으로 준비값 산출부(319)에서 템플레이트 화상의 각 좌표마다 준비값이 산출되고, 그 결과가 템플레이트 화상 준비값 테이블(321)에 있어서 보존유지된다.

또, 각 좌표에서의 화소값을 2승한 것을 적산한 준비값 iii(X, Y)도 상기와 같은 생각에 의해 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 각 좌표마다 모두 산출해서, 각각 타겟 화상 준비값 테이블(320) 및 템플레이트 화상 준비값 테이블(321)에 보존유지시킨다. 또한, iii(X, Y)는 수학식 6과 같이 나타낼 수 있다.

[수학식 6]

상기 준비값은, 상기 설명한 수학식 1 내지 수학식 3을 이용한 계산에 있어서 적응도 산출부(313)에서 이용되는 것이다. 수학식 1 내지 수학식 3을 계산할 때의 준비값의 이용 방법에 대해서는, 도 4에서 설명한다.

도 4는, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 준비값을 설명하기 위한 도면이다. 도 4의 (a)는, 타겟 화상(200)을 도시하는 도면이다. 준비값은, (0, 0) 및 (X, Y)로 특정되는 영역(201) 내의 타겟 화상에서의 화소값을 적산한 것이다. (X, Y)는 각각 0≤X≤X_n, 0≤Y≤Y_n의 범위를 취하고, 이 범위에서의(X, Y) 모두에 대한 준비값이 구해진다.

이 준비값은, 예를 들면 화소값을 휘도로 한 경우에는 각 좌표가 적산될수록 값이 커지기 때문에 오른쪽 아래방향으로 갈수록 화상이 밝아지고, 예를 들면 도 4의 (b)에 도시하는 바와 같은 그라데이션(gradation) 화상(202)으로서 나타낼 수가 있다.

이 타겟 화상(200)의 영역(203)에서의 적응도를 산출하는 경우, 도 3에서 설 명한 수학식 1 내지 수학식 3을 이용한다. 영역(203)에서의 적응도를 산출할 때에, 수학식 1을 이용하는 경우에 있어서의 준비값의 수학식 1에의 사용법에 대해서 이하, 도 4의 (c) 및 도 4의 (d)를 이용해서 설명한다.

도 4의 (c)에서의 점 A를 (X, Y), AB 사이의 길이(長)를 w, AC 사이의 길이를 h라고 하면, 영역(203)에서의 적응도는 수학식 1에 나타내는 식을 계산하는 것에 의해 구해진다. 수학식 1의 계산에서 수학식 1의 분모 중 타겟 화상에 관한 식을 전개(展開)한 식을 수학식 7에 나타낸다.

[수학식 7]

수학식 7에서 항(項) a1은, 좌표(X, Y)의 점A와 좌표(X+w, Y+h)의 점D로 특정되는 영역(203) 내의 화소값의 2승을 적산한 형태로 되어 있다. 이 항 a1은, 타겟 화상에서의 준비값 iii(X, Y)를 이용해서 계산할 수 있다. 즉, 도 4의 (d)에 도시하는 준비값을 나타내는 그라데이션 화상(202)에서의 영역(203) 내의 값을 2승해서 적산한 것이 항 a1이다. 따라서, 항 a1은, 도 3에서 설명한 타겟 화상에서의 iii(X, Y)를 이용해서, iii(A)+iii(D)-iii(B)-iii(C)로 구해진다. 또한, iii(A)는, 점A의 좌표에서의 준비값 iii(X, Y)의 값을 나타내는 것이고, 그 밖에 대해서도 마찬가지 사용법을 하는 것으로 한다.

항 a2는, 좌표 (X, Y)의 점A와 좌표 (X+w, Y+h)의 점D로 특정되는 영역(203) 내의 화소값을 적산한 것과 2M_target과의 곱으로 되어 있다. 이 항 a2는, 타겟 화상에서의 준비값 ii(X, Y)를 이용해서 계산할 수 있다. 항 a2도 항 a1와 마찬가지로 생각하면, 2M_target{ii(A)+ii(D)-ii(B)-ii(C)｝로 구해진다. 항 a3은, M_targetwh로 나타낼 수 있다. 이상으로부터, 수학식 1의 분모 중 타겟 화상에 관한 식은, 타겟 화상에서의 ii(X, Y) 및 iii(X, Y)를 이용해서 구할 수 있다. 수학식 1의 분모 중 템플레이트 화상에 관한 식도 마찬가지 생각으로 구할 수가 있다. 또한, ii(A)는, 점A의 좌표에서의 준비값 ii(X, Y)의 값을 나타내는 것이고, 그 밖에 대해서도 마찬가지 사용법을 하는 것으로 한다.

다음에, 수학식 1의 계산에 있어서 수학식 1의 분자를 전개한 식을 수학식 8에 나타낸다.

[수학식 8]

수학식 8에서 항 b1은, 준비값을 이용해서 계산할 수 없다. 항 b2는, 상기 수학식 7과 마찬가지로 생각하면, 템플레이트 화상에서의 준비값 ii(X, Y)를 이용해서, M_target｛ii(A)+ii(D)-ii(B)-ii(C)｝로 구해진다. 또, 항 b3은, 타겟 화상에서 의 준비값 ii(X, Y)를 이용해서, M_template｛ii(A)+ii(D)-ii(B)-ii(C)｝로 구해진다. 또, 항 b3은, M_templateM_templatewh로 표시할 수 있다. 이상으로부터 수학식 1의 분자는, 타겟 화상 및 템플레이트 화상에서의 ii(X, Y) 및 iii(X, Y)를 이용해서 구할 수가 있다.

또한, 이상은 수학식 1을 예로 해서 준비값의 사용법을 설명했지만, 수학식 2 및 수학식 3에 대해서도 마찬가지 생각에 의해 준비값을 이용해서 계산할 수 있다. 준비값을 이용해서 수학식 1 내지 수학식 3을 계산하는 것에 의해 계산량을 저감할 수 있기 때문에, 고속의 검색 처리를 실현할 수가 있다.

도 5는, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 타겟 화상 준비값 테이블(320)을 도시하는 도면이다. 타겟 화상 준비값 테이블(320)은, 좌표(3201)와 준비값 ii(X, Y)(3202)와, 준비값 iii(X, Y)(3203)을 구비한다.

좌표(3201)는, 타겟 화상의 모든 좌표가 포함되고, 그 좌표에 대응하는 준비값 ii(X, Y)(3202)과 준비값 iii(X, Y)(3203)이 보존유지되어 있다. ii(A) 및 iii(A)는, 각각 A의 좌표에서의 준비값 ii(X, Y), 준비값 iii(X, Y)를 나타내고 있으며, 그 밖에 대해서도 마찬가지 사용법을 하는 것으로 한다. 이 타겟 화상 준비값 테이블(320)을 참조해서 적응도 산출부(313)는, 각 염색체에 대해서 적응도를 산출한다. 또한, 템플레이트 화상 준비값 테이블(321)에 대해서도 내용은 상기와 마찬가지로 생각할 수가 있다.

도 6은, 본 발명의 실시 형태에 있어서 템플레이트 화상의 영역을 선택하는 모습(樣子; state, manner)을 도시하는 도면이다. 본 발명의 실시 형태에 있어서 표시 화면(600)에 한 번(一度)에 표시시킬 수 있는 타겟 화상의 매수(枚數)는 도 6의 (a)에 도시하는 바와 같이, 예를 들면 4매로 한다. 다른 타겟 화상을 표시 화면(600)에 표시시키고 싶은 경우에는, 「앞(前; forward)으로」버튼(621) 또는 「다음(次; backward)으로」버튼(622)을, 예를 들면 스타일러스(stylus)(501)에 의해 누른다(압하한다). 이것에 의해, 다른(他) 타겟 화상이 표시된다. 또한, 본 발명의 실시 형태에 있어서는, 조작 방식으로서 표시 화면을 직접 누르는 것에 의해서 조작의 입력을 행하는 터치 패널 방식을 상정하고 있지만, 이것에 한정되는 것은 아니다.

상기 조작에 의해 소망의 화상을 표시 화면(600)에 표시시킨 후에, 스타일러스(501)에 소망의 타겟 화상을 눌러서, OK 버튼(623)을 선택한다. 이것에 의해, 도 6의 (b)에 도시하는 바와 같이, 그 선택된 타겟 화상(611)이 표시 화면(600)에 표시된다.

표시 화면(600)에 도 6의 (b)에 도시하는 타겟 화상(611)이 표시되면, 다음에 타겟 화상에서의 영역을 선택한다. 이 선택한 영역에 포함되는 화상이 템플레이트 화상으로 된다. 타겟 화상에서의 영역의 선택에 있어서는, 예를 들면 스타일러스(502)에 의해 점(612)을 선택한 후에, 스타일러스(503)에 의해 점(613)을 선택한다. 스타일러스(503)에 의해 점(613)을 선택하면, 점(612) 및 점(613)을 연결하는 선을 대각선으로 하는 영역(614)이 표시된다.

영역(614)이 표시된 후에, OK 버튼(624)을 선택하면, 템플레이트 화상이 생 성된다. 한편, 영역(614)이 표시된 후에, 다른 영역을 선택하는 경우에는, 되돌아가는 버튼(625)을 선택해서 다시 타겟 화상(611)에서의 영역을 선택한다.

도 7은, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 템플레이트 화상 데이터 생성의 이미지를 도시하는 도면이다. 타겟 화상에서의 영역이 선택되면, 템플레이트 화상 생성부(301)에서 타겟 화상에서의 선택된 영역은 절출되고, 도 7(a)에 도시하는 템플레이트 화상(615)이 생성된다.

또, 템플레이트 화상 생성부(301)는, 템플레이트 화상(615)을 확대 및 축소한 화상인 템플레이트 화상(615a 내지 615d)도 생성한다. 템플레이트 화상(615a 내지 615d)는, 각각 템플레이트 화상(615)을 예를 들면 1. 21배(倍), 1. 1배, 1. 0배, 0. 909배, 0. 826배한 것이 상정된다. 또한, 도 7의 (a)에서는, 템플레이트 화상(615) 이외의 템플레이트 화상 데이터는 4개 밖에 없지만, 이것에 한정되는 것은 아니며 몇개이더라도 좋다.

여기서, 1. 21, 1. 1, 1. 0, 0. 909, 0. 826의 수열(數列; number sequences)은, (1. 1)², (1. 1)¹, (1. 1)⁰, (1. 1)^-1, (1. 1)^-2이며, 즉 공비(公比)가 1. 1의 등비수열(等比數列; geometric sequences)이다. 또한, 공비를 크게 하면 템플레이트 화상을 이용해서 화상의 검색을 행할 때에 검색 누락을 일으킬 가능성이 높아지고, 한편, 공비를 작게 하면 템플레이트 화상을 이용해서 화상의 검색을 행할 때에 계산량이 증가한다고 하는 폐해(弊害)가 생긴다. 이 때문에, 공비는 1. 1 정도가 바람직하지만, 이것에 한정되는 것은 아니고, 예를 들면 1. 09나 1. 2 등이 라도 좋다.

또, 템플레이트 화상으로서, 템플레이트 화상(615)을 확대 및 축소한 화상 데이터 뿐만 아니라, 도 7의 (b)에 도시하는 바와 같이, 더욱 회전시킨 템플레이트 화상(616)도 생성해도 좋다.

도 8은, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 화상 축소부(302)에서 타겟 화상 및 템플레이트 화상을 축소하는 모습을 도시하는 도면이다. 도 8의 (a)는, 화상 축소부(302)에서 축소되기 전(前)의 타겟 화상(617) 및 템플레이트 화상(615)을 도시하는 도면이다.

타겟 화상(617) 및 템플레이트 화상(615)은, 템플레이트 화상의 세로폭 및 가로폭에 따른 축소율 k로 축소된다. 축소율 k로서, 예를 들면 수학식 9에 나타내는 바와 같은 축소율로 하는 것이 상정된다. 또한, 템플레이트 화상(615)의 가로폭을 a, 세로폭을 b로 한다.

[수학식 9]

도 8의 (b)는, 화상 축소부(302)에서 타겟 화상 및 템플레이트 화상을 축소한 도면이다. 화상 축소부(302)에서 축소되면, 타겟 화상의 가로폭은 c에서 kc로 되고, 타겟 화상의 세로폭은 d에서 kd로 된다. 또, 화상 축소부(302)에서 축소되면, 템플레이트 화상의 가로폭은 a에서 ka로 되고, 템플레이트 화상의 세로폭은 b 에서 kb로 된다.

이와 같이 타겟 화상 및 템플레이트 화상을 축소하는 것에 의해서, 나중에 행해지는 검색 처리에 있어서의 계산량을 줄일 수 있고, 검색 처리를 고속으로 행하는 것을 가능하게 한다. 또, 타겟 화상 및 템플레이트 화상을 축소하면, 검색에 있어서 화상 세부의 본질적이지 않은 차이나 노이즈가 검출되기 어렵게 되기 때문에, 검색 정밀도도 향상한다.

도 9는, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 염색체의 염색체 정보(400)의 1예를 도시하는 도면이다. 본 발명의 실시 형태에 있어서의 염색체 정보(400)에서는, 개체 추출부(311)에서 추출된 개체의 타겟 화상 위에서의 좌표로서, 타겟 화상과 템플레이트 화상의 대조확인(매칭)을 행하는 위치의 X좌표(401)와, 타겟 화상과 템플레이트 화상의 대조확인(매칭)을 행하는 위치의 Y좌표(402)를 상정하고, 템플레이트 화상의 확대 또는 축소에서의 소정의 배율로서, 타겟 화상과 대조확인(매칭)되는 템플레이트 화상의 배율(403)을 상정하고 있다.

X좌표(401) 및 Y좌표(402)는, 각각 그레이 코드(gray code)로 변환한 다음에 염색체 정보로 코딩(coding)한다. 또, 배율(403)은, 배율 그 자체를 염색체 정보로 코딩하는 것이 아니라, 예를 들면 배율을 인덱스화해서 그레이 코드로 변환한 다음에 염색체 정보로 코딩한다.

도 10은, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 유전적 알고리즘의 선택에서 사용되는 룰렛(roulette)(410)을 도시하는 도면이다. 선택은, 도 3에서 설명한 바와 같이 적응도 산출부(313)에서 적응도가 산출된 염색체를 소정수 선택하는 처리이다. 룰렛(410)의 영역을 염색체의 수만큼 분할한다. 이 분할에서는, 룰렛(410)을 차지하는 면적이, 적응도 산출부(313)에서 산출된 적응도 f′(X, Y)에 비례하도록 설정한다.

예를 들면, 개체 추출부(311)에서 개체가 n개 추출되어, 염색체가 n개생성되었다고 한다. 이 경우, 룰렛(410)은, n개의 영역으로 분할된다. 그리고, 염색체에서의 적응도가, 염색체 A, 염색체 B, 염색체 C, 염색체 D,…의 순(順)으로 높다고 한다. 이 경우, 룰렛(410)을 차지하는 면적은, 적응도가 높은 것에 큰 면적의 영역을 부여하기 때문에, 도 10에 도시하는 바와 같이 된다.

여기서, 룰렛(410)을 도 10에 도시하는 화살표 방향으로 돌린다(회전시킨다). 그리고, 룰렛(410)이 멈춘 곳에서, 선택 포인트(411)가 가리키는 염색체가 선택에 의해 남은 염색체로 된다. 이 처리를 예를 들면 n회(回) 되풀이해서, n개의 염색체로부터, n개의 염색체를 선택한다. 또한, 룰렛(410)에서 차지하는 면적이 큰 염색체가 남을 확률이 높기 때문에, 룰렛(410)에 의해 선택을 행한 후에는, 적응도가 높은 염색체가 많아질 가능성이 높다.

도 11은, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 유전적 알고리즘의 교배의 모습을 도시하는 도면이다. 교배는, 도 3에서 설명한 바와 같이, 예를 들면 상기 선택에 의해 선택된 염색체의 페어를 만들고 그 페어로 된 염색체에서의 염색체 정보의 일부를 교환(交換; interchange)하는 처리이다.

도 11의 (a)는, 염색체의 페어로서 염색체A(421) 및 염색체B(422)를 도시하는 도면이다. 염색체A(421) 및 염색체B(422)에서의 소정의 위치를 선택한다. 이 소 정의 위치는, 도 11의 (a)에서 점선으로 나타내어진다. 이 점선보다 우측에서의 염색체 정보를 교환한다. 이 교환에 의해, 도 11의 (b)에 도시하는 염색체C(423) 및 염색체D(424)가 생성된다.

도 12는, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 유전적 알고리즘의 돌연변이의 모습을 도시하는 도면이다. 돌연변이는, 도 3에서 설명한 바와 같이 소정의 확률로 염색체에서의 염색체 정보의 일부의 값을 바꾸는 처리이다. 이 소정의 확률은, 지극히 낮은 확률이며, 그 확률에 의해 선택된 염색체 정보(431)를 가지는 염색체에서의 랜덤한 위치(432)의 염색체 정보를 비트 반전시킨다. 이것에 의해, 새로운 염색체가 생성된다.

이상, 도 10 내지 도 12에서 설명한 선택, 교배 및 돌연변이를 되풀이하는 것에 의해서 적응도가 높은 염색체가 많이 남는다. 그리고, 미리 설정한 종료 조건에 도달하면, 처리를 종료시키고, 그 중 가장 적응도가 높은 염색체에 대응하는 매칭 영역에 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함될 가능성이 높아진다. 이 가장 높은 적응도가 소정의 임계값을 넘은 경우에는, 템플레이트 화상과 유사한 화상이 그 타겟 화상에 포함되는 것으로 추정되고, 유사한 화상으로서 출력된다.

도 13은, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 적응도 산출 전처리부(312)에서의 처리의 모습을 도시하는 도면이다. 템플레이트 화상(640)과 유사한 영역을 타겟 화상으로부터 탐색(探索)하는 경우, 도 13에 도시하는 소정의 염색체에 대응하는 매칭 영역(631)은 분명하게 유사한 영역이라고는 할 수 없다. 적응도 산출부(313)에서 상기와 같은 염색체에 대해서 적응도의 산출을 행하는 것은 화상 검색의 고속화 의 방해로 된다.

이 때문에, 본 발명의 실시 형태에 있어서는, 적응도 산출부(313)에서의 연산량을 저감시키기 위해서, 매칭 영역(631)과 같은 매칭 영역에 대해서는 수학식 1 내지 수학식 3에 의한 적응도의 산출을 생략할 필요성이 있다. 본 발명의 실시 형태에 있어서는, 도 3에서 설명한 바와 같이, 적응도 산출 전처리부(312)에서 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 평균값의 차의 절대값에 의한 염색체의 적응도의 평가, 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 표준 편차를 2승한 것의 비에 의한 염색체의 적응도의 평가 및, 매칭 영역의 중앙점에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 차의 절대값에 의한 염색체의 적응도의 평가를 행한다. 이상에 있어서 적응도의 평가가 나쁜 것에 대해서는, 적응도 산출부(313)에서 수학식 1 내지 수학식 3에 의해 적응도를 산출하는 일 없이, 유사 판단에서 제외되기 때문에 충분히 작은 값(제로를 포함한다)을 적응도로서 설정한다. 적응도의 평가의 구체적인 예를 이하 설명한다.

화소값을 YUV로 나타낸 경우, 염색체의 적응도 계산을 가능한 한 생략하기 위한, 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 평균값의 차의 절대값에 관한 조건의 1예를 수학식 10에 나타낸다. 또한, M^Y _target, M^U _target, M^V _target은, 각각 타겟 화상에서의 Y성분(휘도), U성분(휘도 신호와 청색 성분의 차) 및 V성분(휘도 신호와 적색 성분의 차)의 평균값이다. 또, M^Y _template, M^U _templatet, M^V _template 는, 각각 템플레이트 화상에서의 Y성분(휘도), U성분(휘도 신호와 청색 성분의 차) 및 V성분(휘도 신호와 적색 성분의 차)의 평균값이다.

[수학식 10]

적응도 산출 전처리부(312)에서 산출된 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 평균값의 차의 절대값이 수학식 10에 나타내는 식의 모든 조건을 만족시킨 경우, 적응도 산출부(313)는 유사 판단에서 제외되기 때문에 충분히 작은 값(제로를 포함한다)을 적응도로서 설정한다.

화소값을 YUV로 나타낸 경우, 염색체의 적응도 계산을 가능한 한 생략하기 위한, 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 표준 편차를 2승한 것의 비에 관한 조건의 1예를 수학식 11에 나타낸다. 또, σ^u _target,σ^v _target는, 각각 타겟 화상에서의 U성분(휘도 신호와 청색 성분의 차) 및 V성분(휘도 신호와 적색 성분의 차)의 평균값이다. 또, σ^u _template,σ^v _template는, 각각 템플레이트 화상에서의 U성분(휘도 신호와 청색 성분의 차) 및 V성분(휘도 신호와 적색 성분의차)의 평균값이다.

[수학식 11]

또한, 타겟 화상에서의 Y성분(휘도)의 표준 편차 σ^Y _target은, 타겟 화상에서의 Y성분(휘도)의 평균값 M^Y _target를 이용하면 수학식 12와 같이 나타낼 수가 있다.

[수학식 12]

적응도 산출 전처리부(312)에서 산출된 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 표준 편차를 2승한 것의 비가 수학식 11에 나타내는 식의 모든 조건을 만족시킨 경우, 적응도 산출부(313)는 유사 판단에서 제외되기 때문에 충분히 작은 값(제로를 포함한다)을 적응도로서 설정한다.

화소값을 YUV로 나타낸 경우, 염색체의 적응도 계산을 가능한 한 생략하기 위한, 매칭 영역의 중앙점에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 차의 절대값에 관한 조건의 1예를 수학식 13에 나타낸다. 또한, C^U _target, C^V _target은, 각각 타겟 화상에서의 매칭 영역의 중앙점에 대한 U성분(휘도 신호와 청색 성분의 차) 및 V성분(휘도 신호와 적색 성분의 차)이다. 또, C^U _template, C^V _template는, 템플레이트 화상에서의 매칭 영역의 중앙점에 대한 U성분(휘도 신호와 청색 성분의 차) 및 V성분(휘도 신호와 적색 성분의 차)이다.

[수학식 13]

적응도 산출 전처리부(312)에서 산출된 매칭 영역의 중앙점에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 차의 절대값이 수학식 13에 나타내는 식의 모든 조건을 만족시킨 경우, 적응도 산출부(313)는 유사 판단에서 제외되기 때문에 충분히 작은 값(제로(을)를 포함한다)을 적응도로서 설정한다.

즉, 수학식 10, 수학식 11 및 수학식 13의 어느것인가에 의해 적응도를 평가한 결과, 평가가 나쁜 것에 대해서는, 적응도 산출부(313)는 적응도의 산출에 f(X, Y)를 이용하는 일없이, 유사 판단에서 제외되기 때문에 충분히 작은 값(제로를 포함한다)을 적응도로서 설정한다. 이것에 의해, 적응도의 산출에 f(X, Y)를 이용하지 않기 때문에, 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 타겟 화상을 고속으로 검색하는 것이 가능해진다.

도 14는, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 유전적 알고리즘에 의해서 구해진 준최적해에 대응하는 매칭 영역의 주변 영역을 도시하는 도면이다. 도 14에서는, 템플레이트 화상(660)과 준최적해로 된 염색체에 대응하는 매칭 영역에서의 화상 (652)은, 위치가 조금 어긋나 있다. 매칭 영역을 조금 어긋나게 한 화상(653) 쪽이 화상(652)보다도 템플레이트 화상(660)과 유사한 화상이라고 평가할 수 있다.

유전적 알고리즘에 있어서는, 타겟 화상의 전체영역(全領域)에 대해서 상세하게 평가하는 것은 아니기 때문에, 유전적 알고리즘에 의해서 구해진 준최적해의 주변 영역에 더 좋은(better) 준최적해가 존재할 가능성이 높다. 이 때문에, 본 발명의 실시 형태에 있어서는, 준최적해가 구해진 후에, 그 준최적해에 대응하는 매칭 영역의 주변 영역에 매칭 영역을 어긋나게 한 다음에 또 적응도를 구한다. 이 적응도는, 도 3에서 설명한 수학식 1 내지 수학식 3을 이용해서 근방 영역 준최적해 판단부(317)에서 구해진다. 또한, 매칭 영역의 주변 영역은, 예를 들면 매칭 영역의 경계로부터 소정 픽셀 떨어진(離; away) 영역을 주변 영역으로 한다고 하는 상태(具合; status, manner)로 미리 정해 둔다.

근방 영역 준최적해 판단부(317)에서 구해진 상기 주변 영역에서의 적응도 중 가장 높은 적응도가, 준최적해 판단부(316)에서 준최적해라고 판단된 적응도보다도 높은 경우에는, 근방 영역 준최적해 판단부(317)에서 구해진 상기 주변 영역에서의 적응도 중 가장 높은 적응도가 새로운 준최적해로 된다. 이 판단은, 유사 화상 판단부(318)에서 행해지고, 그 준최적해라고 판단된 적응도가, 미리 정해진 소정의 임계값을 넘는 경우에는, 그 타겟 화상에는 템플레이트 화상과 유사한 화상이 포함된다고 추정한다.

도 15는, 본 발명의 실시 형태에 있어서 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 타겟 화상을 검색하고 있을 때의 표시 화면(600)을 도시하는 도면이다. 도 15의 (a)는, 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 타겟 화상을 한창 검색하고 있는 도중의 표시 화면(600)을 도시하는 도면이다.

템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 타겟 화상이 검색되면, 그 타겟 화상(671)은, 표시 화면(600)에 표시된다. 이 표시시키는 타겟 화상(671)은, 섬네일로 하는 것이 상정된다. 또, 표시 화면(600)에 표시시키는 타겟 화상의 순번(順番; order)으로서는, 적응도가 높은 순번이 상정된다. 또, 표시 화면(600)에 한 번에 표시시키는 타겟 화상의 매수는, 예를 들면 2매로서, 스크롤(673)을 이용해서 그 밖의 검색된 타겟 화상을 표시한다.

또, 표시 화면(600)에 검색 진행 상태(具合)를 나타내는 검색 경과(經過; progess) 표시(672)를 만드는 것에 의해서 유저에게 현재 어느 정도 검색이 진행되고 있는지를 인식시킬 수가 있다. 또, 검색 처리를 중단시키는 중단 버튼(674)을 만들면, 유저가 소망하는 타겟 화상이 검색 결과로서 표시되어 그 이상의 검색 처리가 불필요한 경우에 유용하다.

도 15의 (b)는, 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 타겟 화상의 검색이 종료한 후의 표시 화면(600)이다. 검색이 종료하면 검색 결과로서,템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 타겟 화상(681)이 표시 화면(600)에 표시된다. 표시 화면(600)에 한 번에 표시시키는 타겟 화상의 매수는, 예를 들면 4매로서, 스크롤(682)을 이용해서 그 밖의 검색된 타겟 화상을 표시한다.

다음에, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 촬상 장치(100)의 동작에 대해서 도면을 참조하여 설명한다.

도 16은, 본 발명의 실시 형태에 있어서의 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 타겟 화상을 검색하는 흐름을 도시하는 도면이다. 우선, 영역 선택 접수부(601)에서 타겟 화상 보존유지부(231)에 보존유지된 타겟 화상 중 어느것인가 하나의 선택 및 그 타겟 화상에서의 영역의 선택을 접수한다(스텝 S911). 이 선택이 접수되면, 검색 처리가 개시한다.

다음에, 선택을 접수한 타겟 화상의 영역에 의거해서 템플레이트 화상 생성부(301)에서 템플레이트 화상이 생성된다(스텝 S912). 또한, 스텝 S912에서는, 예를 들면 선택이 접수된 타겟 화상의 영역에 대응하는 화상을 확대 또는 축소 또는 회전시킨 화상도 템플레이트 화상으로서 생성된다.

화상 축소부(302)에서 스텝 S912에서 생성된 템플레이트 화상이 그 템플레이트 화상의 세로폭 및 가로폭에 따른 축소율로 축소된다(스텝 S913). 그리고, 축소된 템플레이트 화상에서의 준비값이 준비값 산출부(319)에서 산출된다(스텝 S914).

다음에, 타겟 화상 보존유지부(231)에 미검색(未檢索)의 타겟 화상이 존재하는지 여부가 판단된다(스텝 915). 미검색의 타겟 화상이 없으면 처리는 종료한다. 한편, 미검색의 타겟 화상이 존재한다고 판단되면, 화상 축소부(302)에서 미검색의 타겟 화상 중 소정의 타겟 화상이 축소된다(스텝 S916). 또한, 스텝 S916에서의 축소에서의 축소율은, 스텝 S913에서의 템플레이트 화상의 축소율과 같(同)다. 그리고, 축소된 타겟 화상에서의 준비값이 준비값 산출부(319)에서 산출된다(스텝 S917).

이상의 처리가 종료하면, 스텝 S917에서 축소된 소정의 타겟 화상에 템플레 이트 화상과 유사한 화상이 포함되는지 여부를 평가하기 위한 적응도가 산출되어, 적응도 중 가장 높은 적응도가 준최적해로 된다(스텝 S918).

스텝 S918에서 준최적해로 된 적응도가, 미리 정해진 소정의 임계값보다도 높은지 여부가 유사 화상 판단부(318)에서 판단된다(스텝 S919). 스텝 S918에서 준최적해로 된 적응도가, 미리 정해진 소정의 임계값보다도 높다고 판단되면, 그 타겟 화상은 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함한다고 되어 유사 화상으로서 출력된다(스텝 S920). 한편, 스텝 S918에서 준최적해로 된 적응도가, 미리 정해진 소정의 임계값보다도 낮다고 판단되면, 그 타겟 화상은 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하지 않는다고 된다. 이상의 처리를, 스텝 S915에서, 타겟 화상 보존유지부(231)에 미검색의 타겟 화상이 존재하지 않는다고 판단될 때까지 되풀이한다.

도 17은, 도 16에서의 스텝 S918의 준최적해 산출 처리의 흐름을 도시하는 도면이다. 우선, 타겟 화상으로부터 개체를 랜덤하게 추출한다. 이 추출된 개체수만큼 소정의 염색체 정보를 가지는 염색체가 생성된다(스텝 S921). 이 염색체 정보는, 타겟 화상 위에서의 좌표 및 템플레이트 화상의 확대 또는 축소에서의 소정의 배율에 의거해서 생성된다.

다음에, 각 염색체의 적응도가 산출된다(스텝 S922). 이 적응도의 산출은, 적응도 산출 전처리부(312) 및 적응도 산출부(313)에서 2단계(段階)로 나누어서 행해진다.

적응도 산출 전처리부(312)에서는, 각 염색체에 대응하는 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 평균값의 차의 절대값, 또는 각 염색체 에 대응하는 매칭 영역에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 표준 편차를 2승한 것의 비, 또는, 각 염색체에 대응하는 매칭 영역의 중앙점에서의 타겟 화상 및 템플레이트 화상의 화소값의 차의 절대값을 산출한다. 적응도 산출 전처리부(312)는, 이들 값을 예를 들면 수학식 10 내지 수학식 13에 의해 평가해서, 유사 판단에서 제외해야 할지 여부를 판단한다.

적응도 산출부(313)에서는, 적응도 산출 전처리부(312)에서 유사 판단에서 제외해야 한다고 판단되지 않았던 염색체에 대해서, 예를 들면 수학식 1 내지 수학식 3을 이용해서 적응도를 산출한다. 적응도 산출 전처리부(312)에서 미리 유사 판단에서 제외해야 할 염색체를 판단하는 것에 의해서 적응도 산출부(313)에서의 계산량을 저감할 수 있기 때문에, 고속의 검색 처리를 실현할 수가 있다.

다음에, 스텝 S922에서 적응도가 산출된 염색체로부터 소정수의 염색체를 선택한다(스텝 S923). 본 발명의 실시 형태에 있어서 염색체의 선택은, 예를 들면 도 10에서 설명한 룰렛을 이용해서 행하는 것을 상정하고 있지만, 이것에 한정되는 것은 아니다.

다음에, 스텝 S923에서 선택된 소정수의 염색체에 대해서 교배를 행한다(스텝 S924). 본 발명의 실시 형태에서의 교배는, 예를 들면 도 11에서 설명한 방법으로 교배를 행하는 것을 상정하고 있지만, 이것에 한정되는 것은 아니다.

다음에, 염색체에 대해서 돌연변이를 행한다(스텝 S925). 본 발명의 실시 형태에 있어서의 돌연변이는, 예를 들면 도 12에서 설명한 방법으로 행하는 것을 상정하고 있지만, 이것에 한정되는 것은 아니다.

이상의 스텝 S922 내지 스텝 S925의 처리는, 예를 들면 50세대 되풀이한 후에 종료시키는 등의 처리를 종료시키기 위한 조건이 미리 설정되어 있다. 이 처리를 종료시키는 조건을 만족시켰는지 여부가 처리 종료 지시부(315)에서 스텝 S925 후에 판단된다(스텝 S926).

스텝 S922 내지 스텝 S925의 처리를 종료시킨다고 판단되면, 마지막(最後) 처리에서 산출된 적응도 중 가장 높은 것이 준최적해 판단부(316)에 서 준최적해라고 판단된다(스텝 S927). 다음에, 스텝 S927에서 판단된 준최적해에 대응하는 매칭 영역의 주변 영역에서 적응도의 산출이 근방 영역 준최적해 판단부(317)에서 행해진다(스텝 S928).

그리고, 준최적해 판단부(316)에서 판단된 준최적해에 대응하는 적응도보다도 좋은 적응도가 근방 영역 준최적해 판단부(317)에서 산출되었는지 여부가 판단된다(스텝 S929). 준최적해 판단부(316)에서 판단된 준최적해에 대응하는 적응도보다도 좋은 적응도가 근방 영역 준최적해 판단부(317)에서 산출된 경우에는, 근방 영역 준최적해 판단부(317)에서 산출된 적응도 중 가장 높은 적응도가 준최적해로 되고, 그 결과가 덮어쓰기(上書; overwrite)된다(스텝 S930).

이와 같이, 본 발명의 실시 형태에 따르면, 화상 축소부(302)에서 템플레이트 화상의 가로폭 및 세로폭에 따른 축소율로 템플레이트 화상 및 타겟 화상이 축소되기 때문에, 템플레이트 화상 및 타겟 화상을 대조확인하는 면적이 저감되고, 연산량도 저감된다. 이것에 의해, 고속의 검색 처리가 가능해진다. 또, 타겟 화상 및 템플레이트 화상을 축소하면, 검색에 있어서 화상 세부의 본질적이지 않은 차이 나 노이즈가 검출되기 어렵게 되기 때문에, 검색 정밀도도 향상한다.

또, 적응도 산출부(313)에서의 염색체의 적응도 산출전에, 적응도 산출 전처리부(312)에서 연산량이 적은 방법으로 적응도를 결정하는 것에 의해서, 적응도 산출부(313)에서의 연산량을 저감시킬 수가 있다. 또, 적응도 산출부(313)에서의 상호 상관 함수의 계산에 있어서 준비값을 이용하는 것에 의해서, 상호 상관 함수의 계산량을 저감시킬 수 있다. 이상의 2개의 효과에 의해서, 고속의 검색 처리가 가능해진다.

또, 유전적 알고리즘에서 준최적해를 산출한 후에, 그 준최적해에 대응하는 매칭 영역 주변에 대해서도 또 근방 영역 준최적해 판단부(317)에서 적응도를 산출하는 것에 의해, 더 좋은 값의 적응도를 산출할 수가 있다. 이것에 의해, 화상의 검색 정밀도를 향상시킬 수가 있다.

또한, 본 발명의 실시 형태에서는, 촬상 장치를 예로 설명했지만, 그 밖의 화상에 대한 처리를 행할 수 있는 전자 기기에 있어서 본 발명을 적용하는 것은 가능하다

또한, 본 발명의 실시 형태는 본 발명을 구현화하기 위한 1예를 나타낸 것이며, 이하에 나타내는 바와 같이 특허청구범위에서의 발명 특정 사항과 각각 대응 관계를 가지지만, 이것에 한정되는 것은 아니며, 본 발명의 요지를 일탈하지 않는 범위에서 여러 가지의 변형을 행할 수가 있다.

즉, 청구항 1에 있어서, 타겟 화상 보존유지 수단은, 예를 들면 타겟 화상 보존유지부(231)에 대응한다. 또, 영역 선택 접수 수단은, 예를 들면 영역 선택 접 수부(601)에 대응한다. 또, 템플레이트 화상 생성 수단은, 예를 들면 템플레이트 화상 생성부(301)에 대응한다. 또, 화상 축소 수단은, 예를 들면 화상 축소부(302)에 대응한다. 또, 유사 화상 검색 수단은, 예를 들면 유사 화상 검색부(310)에 대응한다.

또, 청구항 4에 있어서, 개체 추출 수단은, 예를 들면 개체 추출부(311)에 대응한다. 또, 적응도 산출 수단은, 예를 들면 적응도 산출부(313)에 대응한다. 또, 유전적 알고리즘 처리 수단은, 예를 들면 유전적 알고리즘 처리부(314)에 대응한다. 또, 처리 종료 지시 수단은, 예를 들면 처리 종료 지시부(315)에 대응한다. 또, 준최적해 판단 수단은, 예를 들면 준최적해 판단부(316)에 대응한다. 또, 유사 화상 판단 수단은, 예를 들면 유사 화상 판단부(318)에 대응한다.

또, 청구항 6 내지 8에 있어서, 적응도 산출 전처리 수단은, 예를 들면 적응도 산출 전처리부(312)에 대응한다.

또, 청구항 11에 있어서, 준비값 산출 수단은, 예를 들면 준비값 산출부(319)에 대응한다. 또, 템플레이트 화상 준비값 테이블은, 예를 들면 템플레이트 화상 준비값 테이블(321)에 대응한다. 또, 타겟 화상 준비값 테이블은, 예를 들면 타겟 화상 준비값 테이블(320)에 대응한다.

또, 청구항 15에 있어서, 타겟 화상 보존유지 수단은, 예를 들면 타겟 화상 보존유지부(231)에 대응한다. 또, 영역 선택 접수 수단은, 예를 들면 영역 선택 접수부(601)에 대응한다. 또, 템플레이트 화상 생성 수단은, 예를 들면 템플레이트 화상 생성부(301)에 대응한다. 또, 개체 추출 수단은, 예를 들면 개체 추출부(311) 에 대응한다. 또, 적응도 산출 수단은, 예를 들면 적응도 산출부(313)에 대응한다. 또, 유전적 알고리즘 처리 수단은, 예를 들면 유전적 알고리즘 처리부(314)에 대응한다. 또, 처리 종료 지시 수단은, 예를 들면 처리 종료 지시부(315)에 대응한다. 또, 준최적해 판단 수단은, 예를 들면 준최적해 판단부(316)에 대응한다. 또, 근방 영역 준최적해 판단 수단은, 예를 들면 근방 영역 준최적해 판단부(317)에 대응한다. 또, 유사 화상 판단 수단은, 예를 들면 유사 화상 판단부(318)에 대응한다.

또, 청구항 16 및 17에 있어서, 타겟 화상 보존유지 수단은, 예를 들면 타겟 화상 보존유지부(231)에 대응한다. 또, 영역 선택 접수 수순은, 예를 들면 스텝 S911에 대응한다. 또, 템플레이트 화상 생성 수순은, 예를 들면 스텝 S912에 대응한다. 또, 화상 축소 수순은, 예를 들면 스텝 S913 및 스텝 S916에 대응한다. 또, 유사 화상 검색 수순은, 예를 들면 스텝 S915, 스텝 S918 및 스텝 S919에 대응한다.

또한, 본 발명의 실시 형태에서 설명한 처리 수순은, 이들 일련의 수순을 가지는 방법으로서 파악해도 좋고, 또 이들 일련의 수순을 컴퓨터에 실행시키기 위한 프로그램 내지 그 프로그램을 기억하는 기록 매체로서 파악해도 좋다.

본 발명에 따르면, 화상의 검색을 고속으로 높은 정밀도로 행할 수 있다고 하는 뛰어난 효과를 얻을 수가 있다.

Claims (17)

1. 검색 대상(對象)으로 되는 복수(複數)의 타겟 화상을 보존유지(保持; store)하는 타겟 화상 보존유지 수단과,

   상기 복수의 타겟 화상의 어느것인가 하나에 대한 소정(所定) 영역의 선택을 접수(受付; receive)하는 영역 선택 접수 수단과,

   상기 선택을 접수한 영역의 화상을 템플레이트(template) 화상으로서 생성하는 템플레이트 화상 생성 수단과,

   상기 템플레이트 화상 및 상기 타겟 화상을 상기 템플레이트 화상의 세로폭(縱幅; vertical height) 및 가로폭(橫幅; horizontal width)에 따른 축소율로 축소하는 화상 축소 수단과,

   상기 축소된 타겟 화상에서 상기 축소된 템플레이트 화상과 유사(類似; similar)한 화상을 포함하는 상기 축소된 타겟 화상을 유전적(遺傳的) 알고리즘에 의해 검색하는 유사 화상 검색 수단

   을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
2. 제1항에 있어서,

   상기 화상 축소 수단은, 상기 템플레이트 화상의 세로폭과 가로폭과의 곱(積; product)이 소정값 이하인 경우에는 상기 화상 축소 수단에서의 축소는 행하지 않는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
3. 제1항에 있어서,

   상기 템플레이트 화상 생성 수단은, 상기 선택된 소정의 영역을 소정의 배율로 확대 또는 축소한 화상을 상기 템플레이트 화상으로서 생성하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
4. 제3항에 있어서,

   상기 유사 화상 검색 수단은,

   상기 축소된 타겟 화상으로부터 랜덤하게 복수의 개체(個體)를 추출해서 상기 개체의 좌표 및 상기 템플레이트 화상의 확대 또는 축소에서의 상기 소정의 배율에 의거한 염색체(染色體) 정보를 가지는 염색체를 생성하는 개체 추출 수단과,

   상기 염색체 정보 및 화소값(畵素値)에 의거해서 상기 염색체의 적응도(適應度; adaptivity)를 산출하는 적응도 산출 수단과,

   상기 적응도 산출 수단에서 상기 적응도가 산출된 상기 염색체에 대해서 선택, 교배(交配; hybridization) 및 돌연변이(突然變異; mutation) 중 적어도 하나의 처리를 행하여 새로운 염색체 정보를 가지는 염색체를 생성해서 상기 적응도 산출 수단에서 상기 새로운 염색체 정보를 가지는 염색체에 대한 적응도를 산출시키는 유전적 알고리즘 처리 수단과,

   소정의 조건에 따라서 되풀이(繰返; repeatedly)해서 행해지는 상기 유전적 알고리즘 처리 수단에서의 처리의 종료를 지시하는 처리 종료 지시 수단과,

   상기 적응도 산출 수단에서 마지막(最後)에 산출된 적응도 중 가장 값이 큰 적응도를 준최적해(準最適解; quasi-optimal solution)로서 판단하는 준최적해 판단 수단과,

   상기 준최적해가 제1 임계값(threshold value)을 넘(超)은 경우에 상기 축소된 템플레이트 화상과 유사한 화상이 상기 축소된 타겟 화상에 포함된다고 판단하는 유사 화상 판단 수단

   을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
5. 제4항에 있어서,

   상기 화소값은, YUV, RGB 및 HSV의 어느것인가를 이용해서 나타내어지는 양(量)인 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
6. 제5항에 있어서,

   상기 타겟 화상에서의 상기 염색체에 대응하는 영역의 상기 화소값의 평균값과 상기 템플레이트 화상에서의 영역의 상기 화소값의 평균값과의 차(差)의 절대값을 산출하고, 상기 차의 절대값이 제2 임계값을 넘었는지 여부를 판단하는 적응도 산출 전처리(前處理) 수단을 더 구비하고,

   상기 적응도 산출 수단은, 상기 적응도 전처리 수단에서 상기 차의 절대값이 상기 제2 임계값을 넘었다고 판단된 경우에는 상기 유사 화상 판단 수단에서의 상기 판단 대상으로부터 제외되는 충분히 작은 값을 상기 적응도로서 설정하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
7. 제5항에 있어서,

   상기 염색체에 대응하는 상기 타겟 화상에서의 영역의 상기 화소값의 표준 편차(偏差; deviation) 및 상기 템플레이트 화상에서의 영역의 상기 화소값의 표준 편차의 각각을 2승(乘; square)한 것의 비(比)를 산출하고, 상기 비가 소정의 범위내에 있는지 여부를 판단하는 적응도 산출 전처리 수단을 더 구비하고,

   상기 적응도 산출 수단은, 상기 적응도 전처리 수단에서 상기 비가 소정의 범위내에 있다고 판단된 경우에는 상기 유사 화상 판단 수단에서의 상기 판단 대상으로부터 제외되는 충분히 작은 값을 상기 적응도로서 설정하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
8. 제5항에 있어서,

   상기 염색체에 대응하는 상기 타겟 화상에서의 영역의 중앙점의 상기 화소값과 상기 템플레이트 화상에서의 영역의 중앙점의 상기 화소값과의 차의 절대값을 산출하고, 상기 차의 절대값이 제2 임계값을 넘었는지 여부를 판단하는 적응도 산출 전처리 수단을 더 구비하고,

   상기 적응도 산출 수단은, 상기 적응도 전처리 수단에서 상기 차의 절대값이 제2 임계값을 넘었다고 판단된 경우에는 상기 유사 화상 판단 수단에서의 상기 판단 대상으로부터 제외되는 충분히 작은 값을 상기 적응도로서 설정하는 것을 특징 으로 하는 화상 처리 장치.
9. 제5항에 있어서,

   상기 적응도 산출 수단은, 상기 화소값 및 상기 염색체 정보에 의거해서 상기 염색체의 적응도를 상호(相互) 상관 함수에 의해 산출하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
10. 제9항에 있어서,

    상기 적응도 산출 수단은, 상기 타겟 화상에서의 임의(任意)의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는(重合; overlap each other) 영역에서의 상기 타겟 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차, 및 상기 템플레이트 화상에서의 임의의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 상기 템플레이트 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차의 곱을, 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역의 모든 좌표에서 적산(積算)한 것을 정규화(正規化)한 함수를 상기 상호 상관 함수로서 이용하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
11. 제9항에 있어서,

    상기 축소된 템플레이트 화상 및 상기 축소된 타겟 화상에서의 원점(原点)으로부터 임의의 좌표까지의 상기 화소값을 적산한 준비값을 상기 축소된 템플레이트 화상 및 상기 축소된 타겟 화상의 모든 좌표에서 산출하는 준비값 산출 수단과,

    상기 축소된 템플레이트 화상에서의 상기 준비값을 상기 축소된 템플레이트 화상의 좌표와 대응지(對應付)어서 보존유지하는 템플레이트 화상 준비값 테이블과,

    상기 축소된 타겟 화상에서의 상기 준비값을 상기 축소된 타겟 화상의 좌표와 대응지어서 보존유지하는 타겟 화상 준비값 테이블

    을 더 구비하고,

    상기 적응도 산출 수단은, 상기 준비값을 이용해서 상기 상호 상관 함수에서의 상기 화소값을 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역의 모든 좌표에서 적산하는 계산을 행하고, 상기 염색체의 적응도를 산출하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
12. 제8항에 있어서,

    상기 적응도 산출 수단은, 상기 타겟 화상에서의 임의의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 상기 타겟 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차, 및 상기 템플레이트 화상에서의 임의의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 상기 템플레이트 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차의 곱을, 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역의 모든 좌표에서 적산한 것을 정규화한 함수를 상기 상호 상관 함수로서 이용하고, 상기 화소값을 구성하는 복수의 요소(要素) 각각에 대한 상기 상호 상관 함수에 의한 산출값을 2승한 것의 합(和; sum)의 제곱근(平方根; square root)을 정규화한 것을 상기 적응도로서 산출하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
13. 제8항에 있어서,

    상기 적응도 산출 수단은, 상기 타겟 화상에서의 임의의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 상기 템플레이트 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차, 및 상기 템플레이트 화상에서의 임의의 좌표의 상기 화소값과 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 상기 타겟 화상의 상기 화소값의 평균값과의 차의 곱을, 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역의 모든 좌표에서 적산한 것을 정규화한 함수를 상기 상호 상관 함수로서 이용하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
14. 제8항에 있어서,

    상기 적응도 산출 수단은, w를 상기 템플레이트 화상의 폭으로 하고, h를 상기 템플레이트 화상의 높이(高)로 하고, 상기 타겟 화상의 좌표(X+i, Y+j)에서의 화소값을 Target(X+i, Y+j)로 하고, 상기 템플레이트 화상의 좌표 (i, j)에서의 화소값을 Template(i, j)로 하고, 상기 타겟 화상 및 상기 템플레이트 화상이 서로 겹치는 영역에서의 화소값의 평균값을 M_target로 하고, 상기 템플레이트 화상의 화소값의 평균값을 M_template로 하고, 상기 상호 상관 함수로서 좌표(X, Y)에서의 상호 상관 관계를 나타내는 이하의 식

    

    을 이용하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
15. 검색 대상으로 되는 복수의 타겟 화상을 보존유지하는 타겟 화상 보존유지 수단과,

    상기 복수의 타겟 화상의 어느것인가 하나에 대한 소정 영역의 선택을 접수하는 영역 선택 접수 수단과,

    상기 선택을 접수한 영역에서의 화상 및 그 영역에서의 화상을 소정의 배율로 확대 또는 축소한 화상을 템플레이트 화상으로서 생성하는 템플레이트 화상 생성 수단과,

    상기 축소된 타겟 화상으로부터 랜덤하게 복수의 개체를 추출해서 상기 개체의 좌표 및 상기 템플레이트 화상의 확대 또는 축소에서의 상기 소정의 배율에 의거한 염색체 정보를 가지는 염색체를 생성하는 개체 추출 수단과,

    상기 염색체 정보 및 화소값에 의거해서 상기 염색체의 적응도를 산출하는 적응도 산출 수단과,

    상기 적응도 산출 수단에서 상기 적응도가 산출된 상기 염색체에 대해서 선택, 교배 및 돌연변이 중 적어도 하나의 처리를 행하여 새로운 염색체 정보를 가지는 염색체를 생성해서 상기 적응도 산출 수단에서 상기 새로운 염색체 정보를 가지는 염색체에 대한 적응도를 산출시키는 유전적 알고리즘 처리 수단과,

    소정의 조건에 따라서 되풀이해서 행해지는 상기 유전적 알고리즘 처리 수단에서의 처리의 종료를 지시하는 처리 종료 지시 수단과,

    상기 적응도 산출 수단에서 마지막에 산출된 적응도 중 가장 값이 큰 적응도를 준최적해로서 판단하는 준최적해 판단 수단과,

    상기 준최적해에 대응하는 상기 타겟 화상의 영역을 둘러싸는 소정 영역 전체(全; entire)에서 상기 소정 영역에서의 적응도를 산출해서 그 적응도 중 가장 값이 큰 적응도를 상기 소정 영역에서의 준최적해로서 판단하는 근방 영역 준최적해 판단 수단과,

    상기 준최적해 판단 수단에서 판단된 상기 준최적해 및 상기 근방 영역 준최적해 판단 수단에서 판단된 상기 소정의 영역에서의 준최적해 중 가장 큰 값이 소정의 임계값을 넘은 경우에 상기 축소된 템플레이트 화상과 유사한 화상이 상기 축소된 타겟 화상에 포함된다고 판단하는 유사 화상 판단 수단

    을 구비하는 것을 특징으로 하는 화상 처리 장치.
16. 검색 대상으로 되는 타겟 화상을 보존유지하는 타겟 화상 보존유지 수단을 구비한 화상 처리 장치에 있어서의 처리 방법으로서,

    상기 복수의 타겟 화상의 어느것인가 하나에 대한 소정 영역의 선택을 접수하는 영역 선택 접수 수순(手順; step)과,

    상기 선택을 접수한 영역의 화상을 템플레이트 화상으로서 생성하는 템플레이트 화상 생성 수순과,

    상기 템플레이트 화상 및 상기 타겟 화상을 상기 템플레이트 화상의 세로폭 및 가로폭에 따른 축소율로 축소하는 화상 축소 수순과,

    상기 축소된 타겟 화상에서 상기 축소된 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 상기 축소된 타겟 화상을 유전적 알고리즘에 의해 검색하는 유사 화상 검색 수순

    을 구비하는 것을 특징으로 하는 처리 방법.
17. 검색 대상으로 되는 타겟 화상을 보존유지하는 타겟 화상 보존유지 수단을 구비한 화상 처리 장치에,

    상기 복수의 타겟 화상의 어느것인가 하나에 대한 소정 영역의 선택을 접수하는 영역 선택 접수 수순과,

    상기 선택을 접수한 영역의 화상을 템플레이트 화상으로서 생성하는 템플레이트 화상 생성 수순과,

    상기 템플레이트 화상 및 상기 타겟 화상을 상기 템플레이트 화상의 세로폭 및 가로폭에 따른 축소율로 축소하는 화상 축소 수순과,

    상기 축소된 타겟 화상에서 상기 축소된 템플레이트 화상과 유사한 화상을 포함하는 상기 축소된 타겟 화상을 유전적 알고리즘에 의해 검색하는 유사 화상 검색 수순

    을 실행시키는 것을 특징으로 하는 프로그램.

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