(57)【要約】      （修正有）【課題】検出精度と検出範囲の向上を図ることが可能な変化量検出装置を提供する。【解決手段】画像変化量検出部である画像処理装置１０は、時間的に連続する各画像に対して供給される窓関数係数に応じた窓関数を設定する窓関数設定部１３と、画像のうち変化量を求める際に基準となる基準画像の最外縁部の画素値の差分に対して設定される条件値により異なる窓関数係数を生成し、この窓関数係数を窓関数設定部１３に供給する窓関数係数生成部１２と、窓関数が設定された画像の周波数成分を抽出するフーリエ変換部１４と、抽出された周波数成分に対して複素対数極座標変換を行うlog-polar変換部１５と、極座標系に変換された周波数成分を基に画像間の変化量を求める変化量検出部１６とを有する。【選択図】図３
2010176289.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間的に連続する各画像に対して窓関数を設定する窓関数設定部と、
前記窓関数設定部により前記窓関数が設定された画像の周波数成分を抽出するフーリエ変換部と、
前記フーリエ変換部により前記抽出された周波数成分を基に画像間の変化量を検出する変化検出部と、を有し、
前記窓関数設定部は、
前記窓関数を前記画像のうち変化量を検出する際に基準となる基準画像の最外縁部の画素値の差分に対して設定される条件値により変化させる
変化量検出装置。
【請求項２】
前記画像のうち変化量を検出する際に基準となる基準画像の最外縁部の画素値の差分に対して設定される条件値により異なる窓関数係数を生成する窓関数係数生成部を有し、
前記窓関数設定部は、
前記窓関数係数生成部により生成された窓関数係数に基づき窓関数を設定する
請求項１記載の変化量検出装置。
【請求項３】
前記条件値は、
前記差分の値が所定の閾値を超える数を含む
請求項１または２に記載の変化量検出装置。
【請求項４】
前記条件値は、
前記差分の平均値を含む
請求項１または２に記載の変化量検出装置。
【請求項５】
前記条件値は、
前記差分の最大値を含む
請求項１または２に記載の変化量検出装置。
【請求項６】
前記窓関数は以下の式で表され、前記条件値が大きいほど窓関数係数αの値が大きい値に設定される
請求項１から５のいずれか一に記載の変化量検出装置。
【数１】
2010176289.tif 000009
ただし、Ｉｏは第１種の０次の変形ベッセル関数、ｎは窓の長さをそれぞれ表している。
【請求項７】
前記変化量検出部は、
前記変化量を、回転、拡大、縮小のいずれかの検出を行う場合に求める
請求項１から６のいずれか一に記載の変化量検出装置。
【請求項８】
時間的に連続する画像間の変化量を検出する変化量検出方法であって、
前記各画像に対して窓関数を設定するステップと、
前記窓関数が設定された画像の周波数成分を抽出するフーリエ変換を行うステップと、
前記抽出された周波数成分を基に画像間の変化量を検出するステップと、を有し、
前記窓関数は、
前記画像のうち変化量を求める際に基準となる基準画像の最外縁部の画素値の差分に対して設定される条件値により変化する
変化量検出方法。
【請求項９】
前記条件値は、
前記差分の値が所定の閾値を超える数を含む
請求項８に記載の変化量検出方法。
【請求項１０】
前記条件値は、
前記差分の平均値を含む
請求項８に記載の変化量検出方法。
【請求項１１】
前記条件値は、
前記差分の最大値を含む
請求項８に記載の変化量検出方法。
【請求項１２】
前記窓関数は以下の式で表され、前記条件値が大きいほど窓関数係数αの値が大きい値に設定される
請求項８から１１のいずれか一に記載の変化量検出方法。
【数２】
2010176289.tif 000010
ただし、Ｉｏは第１種の０次の変形ベッセル関数、ｎは窓の長さをそれぞれ表している。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像間の変化量を検出する装置であって、特に、位相相関法を用いて回転や拡大・縮小によって生じる角度や距離の変化量を検出する画像の変化量検出装置およびその方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
異なる画像間の変化量（あるいは移動量）を求める方式としては、ブロックマッチング法、勾配法、位相相関法などが一般的である。
【０００３】
ブロックマッチング法は、画像の移動方向がＸ軸、Ｙ軸のみの場合は精度よく移動量を検出できるが、画像の回転や拡大・縮小に弱いという欠点がある。
勾配法は、演算量が少ないという利点がある反面、精度が低いという問題がある。
【０００４】
位相相関法については、Ｘ軸、Ｙ軸だけでなく、画像の回転や拡大・縮小の検出も高精度に行うことが可能であるが、演算量が多いため、これまであまり使用されていなかった。
ところが、昨今の技術発展による演算処理の高速化から、位相相関法は近年注目されている（たとえば特許文献１参照）。
【０００５】
位相相関法を用いる場合の、角度と拡大・縮小の検出手順を図１（Ａ）〜（Ｄ）に示す。
【０００６】
まず、図１（Ａ）に示す対象の画像に対し、画像周辺部にいくに従いデータを０に近づける窓関数をかける。ここで、窓関数をかけるのは、次工程において行うフーリエ変換の際に誤検出をしないためである。
フーリエ変換は無限長のデータを前提にしているため、画像を対象とすると有限区間内（画像内）と同じ波形が区間外においても繰り返されていることが前提となる。そのため、画像に対して窓関数をかけないでフーリエ変換を行うと右と左または上と下のデータが極端に異なる値を示し誤った周波数が検出されてしまう。
窓関数をかけることにより、画像の端が有限に切れている影響が周波数領域に現れるのを防ぐため誤検出がなくなる。
このような窓関数をかけた画像が図１（Ｂ）に示されており、この画像に対しフーリエ変換を行い、図１（Ｃ）に示すような振幅画像を求める。この振幅画像を求めることにより、回転や拡大・縮小の中心がどこにあるのかを求めることができる。
その後、振幅画像に対し、ｌｏｇ−ｐｏｌａｒ変換（複素対数極座標変換）を行う。
【０００７】
図１（Ｄ）に示すｌｏｇ−ｐｏｌａｒ画像において、縦方向は、角度θを表し、横方向は振幅画像の中心からの距離ｒを表す。
ｌｏｇ−ｐｏｌａｒ変換では、直交座標上の画素位置Ｙ(x,y)を、極座標θ, rに変換、さらに対数変換し、ｌｏｇ−ｐｏｌａｒ変換後の座標Ｙ（ρ,θ）を求める。
【０００８】
そのため、比較対象の画像間のθ方向のずれを求めることで、画像の回転角を求めることが可能となり、ｒ方向のずれを求めることで、拡大・縮小を求めることができる。
【０００９】
図２（Ａ）および（Ｂ）は、画像に窓関数をかけた場合の効果を説明するための図である。
【００１０】
図２（Ａ）に示すように、窓関数をかけない画像をフーリエ変換し、振幅スペクトル画像を表示すると、画像の中心から上下左右に存在しない周波数成分が検出されている。
これに対して、図２（Ｂ）に示すように、窓関数をかけることにより不要な周波数成分が検出されないようになる。
窓関数については、通常、次式で示されるような「ハニング窓」などが用いられる。
【００１１】
【数１】
2010176289.tif 000003
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１２】
【特許文献１】特開２００４−２４０９３１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
しかし、画像に窓関数を乗じると画像の情報量が減少し、特に画像周辺部においては画像の情報の欠落が大きくなってしまう。たとえば、上記ハニング窓の場合、窓関数を乗じることにより画像情報量が約１／４となる。
また、回転や拡大・縮小の中心が画像中心部から離れるほど、少しのズレで画像間の変化は大きくなる。このとき、窓関数を乗じると画像周辺部の情報が欠落しているため、画像の一致する部分が少なくなってしまい、誤検出が多くなってしまうという不利益がある。
【００１４】
本発明の目的は、フーリエ変換前の画像に対してかける窓関数の値を動的に変更することが可能で、検出精度と検出範囲の向上を図ることが可能な変化量検出装置およびその方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
本発明の第１の観点の変化量検出装置は、時間的に連続する各画像に対して窓関数を設定する窓関数設定部と、前記窓関数設定部により前記窓関数が設定された画像の周波数成分を抽出するフーリエ変換部と、前記フーリエ変換部により前記抽出された周波数成分を基に画像間の変化量を検出する変化検出部と、を有し、前記窓関数設定部は、前記窓関数を前記画像のうち変化量を検出する際に基準となる基準画像の最外縁部の画素値の差分に対して設定される条件値により変化させる。
【００１６】
好適には、前記画像のうち変化量を検出する際に基準となる基準画像の最外縁部の画素値の差分に対して設定される条件値により異なる窓関数係数を生成する窓関数係数生成部を有し、前記窓関数設定部は、前記窓関数係数生成部により生成された窓関数係数に基づき窓関数を設定する。
【００１７】
好適には、前記条件値は、前記差分の値が所定の閾値を超える数を含む。
また、好適には、前記条件値は、前記差分の平均値を含む。
また、好適には、前記条件値は、前記差分の最大値を含む。
【００１８】
好適には、前記窓関数は以下の式で表され、前記条件値が大きいほど係数αの値が大きい値に設定される。
【００１９】
【数２】
2010176289.tif 000004
ただし、Ｉｏは第１種の０次の変形ベッセル関数、ｎは窓の長さをそれぞれ表している。
【００２０】
好適には、前記変化量検出部は、前記変化量を、回転、拡大、縮小のいずれかの検出を行う場合に求める。
【００２１】
本発明の第２の観点は、時間的に連続する画像間の変化量を検出する変化量検出方法であって、前記各画像に対して窓関数を設定するステップと、前記窓関数が設定された画像の周波数成分を抽出するフーリエ変換を行うステップと、前記抽出された周波数成分を基に画像間の変化量を検出するステップと、を有し、前記窓関数は、前記画像のうち変化量を求める際に基準となる基準画像の最外縁部の画素値の差分に対して設定される条件値により変化する。
【発明の効果】
【００２２】
本発明によれば、フーリエ変換前の画像に対してかける窓関数の値を動的に変更するこが可能で、検出精度と検出範囲の向上を図ることができる。
【図面の簡単な説明】
【００２３】
【図１】位相相関法を用いる場合の、角度と拡大・縮小の検出手順を説明するための図である。
【図２】画像に窓関数をかけた場合の効果を説明するための図である。
【図３】本発明の実施形態に係る画像の変化量検出装置を採用した画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図４】画像にカイザー窓をかけた後、位相相関法で回転角を求めた場合に、回転中心がどれだけずれても正確に回転角を求めることができたかを検証した結果を示す図である。
【図５】係数毎のカイザー窓の係数値を三次元表示して示す図である。
【図６】画像のピクセル位置および画像の最外郭部の座標の一例を示す図である。
【図７】窓関数係数αを決定する条件値として「閾値ＶＴＨを超える数」を採用して係数αを決定する処理のフローチャートである。
【図８】係数ごとに閾値を超えた数を求めた例を示す図である。
【図９】係数α＝１．５で差分を計算した値が０．５刻みの閾値を超えた数がどれだけあったかを算出した結果を示す図である。
【図１０】α＝１．５の場合の、画像の最外郭部の係数の平均値を１とした場合、係数αが変わると係数の平均値がどのように変わるかを示す図である。
【図１１】窓関数係数αを決定する条件値として「平均値ＶＡＲ」を採用して係数αを決定する処理のフローチャートである。
【図１２】窓関数係数αを決定する条件値として「最大値ＭＡＸ」を採用して係数αを決定する処理のフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２４】
以下、本発明の実施形態を図面に関連付けて説明する。
【００２５】
図３は、本発明の実施形態に係る画像の変化量検出装置を採用した画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【００２６】
本画像処理装置１０は、画像入力部１１、窓関数係数生成部１２、窓関数設定部１３、フーリエ変換部１４、ｌｏｇ−ｐｏｌａｒ変換（複素対数極座標変換）部１５、および変化量検出部１６を有する。
【００２７】
本画像処理装置１０は、画像変化量検出方式として位相相関法を採用し、フーリエ変換前の画像に対してかける窓関数の値を動的に変更する機能を有する。
本実施形態においては、窓関数は例としてカイザー窓を使用し、係数αの値を基準画像の境界部（エッジ部）である最外縁部（最外郭部）に位置する画素値の差分により決定する。
このとき、画像処理装置１０は、求める差分の「閾値ＶＴＨを超える数」、「平均値ＶＡＲ」、「最大値ＭＡＸ」のいずれかを基に係数αの値を決める。
【００２８】
画像入力部１１は、撮像された画像（映像）に基づく入力信号を受け取り、入力した画像信号を窓関数係数生成部１２、および窓関数設定部１３に供給する。
【００２９】
窓関数係数生成部１２は、画像信号を受けて、画像のうち変化量を求める際に基準となる基準画像ＩＲＥＦの最外縁部の画素値の差分を求める。この差分に対して設定される条件値ＣＶにより異なる窓関数係数αを生成する。
窓関数係数生成部１２は、生成した窓関数係数αを窓関数設定部１３に供給する。
ここで、条件値ＣＶは、基準画像ＩＲＥＦの最外縁部の画素値の差分の値が所定の閾値ＶＴＨを超える数を含む。
また、条件値ＣＶは、基準画像ＩＲＥＦの最外縁部の画素値の差分の平均値ＶＡＲを含む。
また、条件値ＣＶは、基準画像ＩＲＥＦの最外縁部の画素値の差分の最大値ＭＡＸを含む。
【００３０】
窓関数設定部１３は、画像入力部１１から供給される時間的に連続する各画像に対して、窓関数係数生成部１２により供給される窓関数係数に応じた窓関数を設定する。
窓関数設定部１３は、窓関数Ｗを設定した（乗算した）画像をフーリエ変換部１４に出力する。
【００３１】
本実施形態において、窓関数Ｗは以下の（式１）で表される。
窓関数Ｗは、窓関数係数αを用いた式により求めることが可能であるが、窓関数係数αは、窓関数係数生成部１２において条件値ＣＶが大きいほど窓関数係数αの値が大きい値に設定されて供給される。
ここでは、カイザー窓が示されている。
【００３２】
【数３】
2010176289.tif 000005
【００３３】
ただし、Ｉｏは第１種の０次の変形ベッセル関数、ｎは窓の長さをそれぞれ表している。
【００３４】
なお、ここで示すカイザー窓の数式は、一次元の場合を示すものであるが、画像に対して使用する場合は、以下のｘ方向とｙ方向それぞれを求めた二次元の数式において係数を設定する。
【００３５】
［数４］
ｗ（ｘ）＊ｗ（ｙ）
【００３６】
フーリエ変換部１４は、窓関数設定部１３で窓関数が設定されたフーリエ変換を行って周波数成分を抽出する。
より具体的には、フーリエ変換部１４は、窓関数Ｗｋが設定された画像に対して下記（式２）に従ったフーリエ変換を行い、振幅画像を求める。
【００３７】
【数５】
2010176289.tif 000006
【００３８】
フーリエ変換部１４は、フーリエ変換により得た振幅画像をｌｏｇ−ｐｏｌａｒ変換部１５に出力し、直交座標系で表されていた振幅画像を極座標系に変換する。この極座標に変換するとは、複素対数極座標を行うことである。
さらに、変化量検出部１６は、極座標系に変換されたθ，ｒに基づいて画像間の変化量を検出する。このとき、変化量検出部１６が変化量を検出するのは、回転、拡大、縮小のいずれかの動作を行った場合である。
【００３９】
ｌｏｇ−ｐｏｌａｒ変換部１５は、ｌｏｇ−ｐｏｌａｒ変換において、直交座標上の画素位置Ｙ(x,y)を、極座標θ, rに変換、さらに対数変換し、ｌｏｇ−ｐｏｌａｒ変換後の座標Ｙ（ρ,θ）を求める。
その式を以下に示す。
【００４０】
【数６】
2010176289.tif 000007
【００４１】
そのため、変化量検出部１６において比較対象の画像間のθ方向のずれを求めることで、画像の回転角を求めることが可能となり、ｒ方向のずれを求めることで、拡大・縮小を求めることができる。
【００４２】
次に、上記構成を有する画像処理装置１０における具体的な画像変化量検出の原理、処理例等について説明する。
【００４３】
図４は、画像にカイザー窓をかけた後、位相相関法で回転角を求めた場合に、回転中心がどれだけずれても正確に回転角を求めることができたかを検証した結果を示す図である。
より具体的には、図４は、ランダムに抽出した複数枚の画像と、その画像に対して回転中心を８ピクセルずつずらして回転させた画像（ともに256*256画素）のそれぞれの画像に、カイザー窓をかけた後、位相相関法で回転角を求めた場合に、画像中心から回転となる点がどの程度ズレると、正確に回転角度を求めることができたかを検証した結果を示している。
図４において、横軸がカイザー窓（窓関数）係数αを、縦軸が正常動作するズレ画素数範囲を、それぞれ表している。
この例では、係数αは０．７〜２．０の範囲で検証した。
【００４４】
この検証の結果、平均的に一番結果が良かったのは、α＝０．９の場合であったが、最小値、換言すれば、複数枚の画像のうち、一番結果が悪かった画像において正常動作するズレ画素数範囲が最も広い、大きな値を示したのは、α＝１．５〜１．８の場合であった。
【００４５】
一般的に、αの値が大きい窓を使用すれば欠落する画像情報も少なくなり、誤検出が減ると考えられる。このような考え方に基づくと、今回、検証した結果はα＝０．７の場合に平均値、最小値共、最も良くなると想定される。しかし、平均値が最も良かったのはα＝０．９であり、最小値が最も良かったのはα＝１．５〜１．８と、異なる値を示している。このことから、最適となる窓関数は、画像によって異なることがわかる。
そのため、窓関数（ここでは窓関数係数α）の値を動的に変更することにより、検出精度と検出範囲の向上を実現することが可能である。
【００４６】
前述の通り、対象の画像に対し窓関数をかけるのは、フーリエ変換が無限長のデータを前提にしているものに対し、有限長の画像データに対しフーリエ変換を行うと、存在しない周波数成分が検出されてしまうことを防ぐためである。
つまり、画像の境界部である外郭縁部（最外郭部）、より具体的には、矩形画像の右端と左端、または上端と下端の画素値の差を、窓関数をかけ合わせて、ゼロに近づけることにより、不要な周波数成分を検出しないようにしている。
【００４７】
本実施形態では、上記（式１）で示したような窓関数としてカイザー窓Ｗｋを使用する。
ここでは、カイザー窓を例としているが、当然、他の窓関数を使用することも可能である。
【００４８】
図５（Ａ）〜（Ｃ）は、係数毎のカイザー窓の係数値を三次元表示して示す図である。
図５（Ａ）は係数αが１のときの三次元表示を、図５（Ｂ）は係数αが１．５のときの三次元表示を、図５（Ｃ）は係数αが２．０のときの三次元表示を、それぞれ示している。
図５（Ａ）〜（Ｃ）の係数における画像の最外縁部ＢＮＤＲＹの係数の最大値は、図５（Ａ）に示すα＝１．０のとき「０．３１４７」、図５（Ｂ）に示すα＝１．５のとき「０．０９４５」、図５（Ｃ）に示すα＝２．０のとき「０．０２４５」である。
【００４９】
次に、係数αを決定する例を以下に示す。
図６は、画像のピクセル位置および画像の最外郭部の座標の一例を示す図である。
ここでの、画像ＩＭのピクセルＰＸＬの位置を図６のようにする。ここでは画素数が横方向にx+1画素、縦方向にy+1画素あるとする。
【００５０】
画像ＩＭ中、最も左上の画素値をＹ(0,0)、右上の画素値をＹ(x,0)、最も左下の画素値をＹ(0,y)、右下の画素値をＹ(x,y)とし、最も左上の画素の係数をα(0,0)、右上の画素の係数をα(x,0)、最も左下の画素の係数をα(0,y)、右下の画素の係数をα(x,y)とする。画素値には、たとえば輝度値が採用される。
この場合の画像ＩＭにおける左右方向の最外縁部ＢＮＤＲＹ−ＬおよびＢＮＤＲＹ−Ｒの画素値の差分f(i) と、上下方向の最外縁部ＢＮＤＲＹ−ＵおよびＢＮＤＲＹ−Ｂの画素値の差分g(j)は以下のような式で求められる。
【００５１】
［数７］
f(i) = | (Ｙ(0,i)*α(0,i)) - (Ｙ(x,i)*α(x,i)) |       （式４）
g(j) = | (Ｙ(j,0)*α(j,0)) - (Ｙ(j,y)*α(j,y)) |       （式５）
【００５２】
前述したように、本実施形態に係る窓関数係数生成部１２は、最外郭部の画素値の求める差分に対する条件値である「閾値ＶＴＨを超える数」、「平均値ＶＡＲ」、「最大値ＭＡＸ」のいずれかを基に係数αの値を決める。
【００５３】
以下、窓関数係数αを決定する条件値として「閾値ＶＴＨを超える数」、「平均値ＡＶＲ」、「最大値ＭＡＸ」を採用した場合の係数αの決定処理について説明する。
【００５４】
まず、窓関数係数αを決定する条件値として「閾値ＶＴＨを超える数」を採用して係数αを決定する場合について説明する。
【００５５】
図７は、窓関数係数αを決定する条件値として「閾値ＶＴＨを超える数」を採用して係数αを決定する処理のフローチャートである。
【００５６】
図７のステップＳＴ１〜ＳＴ３に示されるように、画像の最外郭部の画素値の差分の閾値ＶＴＨを超える画素の数ＮＰＸを基に決定する場合、差分f(i) と差分g(j)で、あらかじめ決めた閾値ＶＴＨを超える数が一定数以下になるように調節する。
【００５７】
ステップＳＴ１においては、ある係数による最外郭部の画素値の差分が閾値ＶＴＨを超える数を求める。
ステップＳＴ２において、閾値を超える数を一定値以下にするための係数値を算出する。
そして、ステップＳＴ３において、算出した係数で画面全体に窓関数をかける（設定する）。
【００５８】
閾値超えが一定の数以下になるかどうかを調べるには、全ての係数範囲、ここではα＝０．７〜２．０で、画像の最外郭部係数をかけてその結果を求め、その結果より、求められた係数を画面全体にかける。
【００５９】
図８は、係数ごとに閾値を超えた数を求めた例を示す図である。
図８において、横軸が係数αを、縦軸が閾値超え数をそれぞれ表している。
【００６０】
この例の場合、閾値超えの割合を１０％以下にするには、係数αは１．６にする。
同様に、閾値超えの割合を３０％以下にするには、係数αは１．４に、閾値超えの割合を５０％以下にするには、係数αは１．２にする。
【００６１】
精度的には全ての係数範囲で結果を求める上記の方法が一番よいが、少々演算量が多くなってしまうので、簡易的に演算量を少なくする例として、α＝１．５を基準とし、閾値を超えるのを３０％以下にする場合を示す。
【００６２】
係数α＝１．５で上記（式４）、（式５）のように計算した値が０．５刻みの閾値を超えた数がどれだけあったかを算出する。
【００６３】
図９は、係数α＝１．５で差分を計算した値が０．５刻みの閾値を超えた数がどれだけあったかを算出した結果を示す図である。
図９において、横軸が閾値ＶＴＨを、縦軸が閾値ＶＴＨを超えた数ＯＶＴＨをそれぞれ表している。
【００６４】
また、図１０は、α＝１．５の場合の、画像の最外郭部の係数の平均値を１とした場合、係数αが変わると係数の平均値がどのように変わるかを示す図である。
図１０において、横軸が係数αを、縦軸が倍率を、それぞれ表している。
【００６５】
図９に示すように、閾値ＶＴＨを３．０に設定している場合、ここでは、閾値ＶＴＨを超えている割合が約４１％｛（２０５／５００）＊１００｝になっているため、閾値超えの割合を３０％以下にするには、係数αを大きくする必要がある。
この図９より、閾値ＶＴＨ＝４．０で閾値超えが３０％以下になる。
これを比率で表すと、３．０／４．０＝０．７５倍となる。
そこで図１０を用い、α＝１．５に対して、倍率が０．７５になる係数を求めるとα＝約１．６となるので、この係数αで画面全体に窓関数をかける。
【００６６】
次に、窓関数係数αを決定する条件値として「平均値ＶＡＲ」を採用して係数αを決定する場合について説明する。
【００６７】
図１１は、窓関数係数αを決定する条件値として「平均値ＶＡＲ」を採用して係数αを決定する処理のフローチャートである。
【００６８】
図１１のステップＳＴ１１〜ＳＴ１３に示されるように、画像の最外郭部の画素値の差分の平均値ＶＡＲを元に決定する場合、差分f(i) と差分g(j)の平均値ＶＡＲが一定値以下になるようにする。
【００６９】
ステップＳＴ１１においては、ある係数による最外郭部の画素値の差分の平均値ＶＡＲを求める。
ステップＳＴ１２において、平均値ＶＡＲを一定値以下にするための係数値を算出する。
そして、ステップＳＴ１３において、算出した係数で画面全体に窓関数をかける（設定する）。
【００７０】
平均値を一定値／ｘ（／はバーを示す）以下にする場合、次式のようになる。
【００７１】
【数８】
2010176289.tif 000008
【００７２】
例として、α＝１．５を基準とし、平均値ＶＡＲを２以下にする場合を以下に示す。ここでも、図１０を例として示す。
ここで、α＝１．５のときの画素値の差分の平均値を、上記（式６）を基に計算したところ、“３．６”が求められた場合、平均値を２に近づけるには、係数αを大きくすることになる。図１０より、平均値を２にする場合は、α＝約１．８（倍率約０．５５倍）として、画面全体に窓関数をかける。
【００７３】
次に、窓関数係数αを決定する条件値として「最大値ＭＡＸ」を採用して係数αを決定する場合について説明する。
【００７４】
図１２は、窓関数係数αを決定する条件値として「最大値ＭＡＸ」を採用して係数αを決定する処理のフローチャートである。
【００７５】
図１２のステップＳＴ２１〜ＳＴ２３に示されるように、画像の最外郭部の画素値の差分の最大値を元に決定する場合、差分f(i)と差分g(j)の最大値を求め、それが一定値以下になるように、係数を調整する。
【００７６】
ステップＳＴ２１においては、ある係数による最外郭部の画素値の差分の最大値ＭＡＸを求める。
ステップＳＴ２２において、最大値ＭＡＸを一定値以下にするための係数値を算出する。
そして、ステップＳＴ２３において、算出した係数で画面全体に窓関数をかける（設定する）。
【００７７】
例として、α＝１．５を基準とし、最大値ＭＡＸを１０以下にする場合を以下に示す。
前述したように、図１０は、α＝１．５の場合の、画像の最外郭部の係数の平均値を１とした場合、係数αが変わると係数の平均値がどのように変わるかを示している。
ここで、α＝１．５のときの画素値の差分の最大値を（式４）、（式５）を元に計算したところ、“７．４”が求められた場合、最大値を１０に近づけるには、係数αを小さくすることになる。
図１０より、最大値を１０にする場合は、α＝約１．４（倍率約１．３４倍）として、画面全体に窓関数をかける。
【００７８】
このようにして、窓関数の係数を動的に変える場合、画像の右端と左端、または上端と下端の画素値の差が大きい画像は係数が大きくなり、差が小さい画像は係数が小さくなる。
また、画像の最外郭の差が大きい画像は、画像自体が複雑でコントラストの高い画像の場合が多く、差が小さい画像は、画像自体が平坦でコントラストの低い画像の場合が多い。
画像の移動量を求める場合、コントラストの高い画像よりもコントラストの低い画像の方が、情報量が少なく、精度よく移動量を求めるのが難しくなる傾向がある。
【００７９】
この手法を用いると、コントラストの低い画像の場合は、窓関数の係数も小さくなる傾向にあるため、画像情報の減少も少なくすることができ、高精度な変化量検出を行うことができる。
【００８０】
以上説明したように、本実施形態によれば、画像変化量検出装置である画像処理装置１０は、時間的に連続する各画像に対して供給される窓関数係数に応じた窓関数を設定する窓関数設定部１３を有する。
また、画像処理装置１０は、画像のうち変化量を求める際に基準となる基準画像の最外縁部の画素値の差分に対して設定される条件値により異なる窓関数係数を生成し、この窓関数係数を窓関数設定部１３に供給する窓関数係数生成部１２を有する。
さらに、画像処理装置１０は、窓関数が設定された画像の周波数成分を抽出するフーリエ変換部１４と、抽出された周波数成分に対して複素対数極座標変換を行うlog-polar変換部１５と、極座標系に変換された周波数成分を基に画像間の変化量を求める変化量検出部１６とを有する。
したがって、本実施形態によれば、以下の効果を得ることができる。
【００８１】
すなわち、本実施形態によれば、位相相関法によって、異なる画像間の回転角度や拡大・縮小などの変化量を求める場合、フーリエ変換前画像に対してかける窓関数の値を動的に変更することができ、検出精度を上げることができる。
また、本実施形態によれば、窓関数係数の値の変更においては、元画像の最外郭の画素値の差分を元に決定する方式を用いる。
そして、また、元画像の最外郭の画素値の差分の閾値を越える画素の数を元に決定する、または、元画像の最外郭の画素値の差分の最大値を元に決定する、または、元画像の最外郭の画素値の差分の平均値を元に決定することにより、本方式を柔軟に設定可能とする。
【符号の説明】
【００８２】
１０・・・画像処理装置、１１・・・画像入力部、１２・・・窓関数係数生成部、１３・・・窓関数設定部、１４・・・フーリエ変換部、１５・・・ｌｏｇ−ｐｏｌａｒ変換（複素対数極座標変換）部、１６・・・変化量検出部。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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