(57)【要約】【課題】検出すべき画像パターンの検出精度を維持しつつ、画像検出処理を効率化する画像処理装置、方法、プログラムおよび記憶媒体を提供すること。【解決手段】本発明の画像処理装置は、画像データの階調度を変更し、階調度が変更された画像データから、当該画像データよりも解像度の低い高階層画像データを生成して階層データを形成する。また、画像処理装置は、検出すべき画像パターンのテンプレートと、階層データを構成する高階層画像データまたは画像データとをマッチングし、マッチングの程度を示す投票値を算出して、投票結果を生成する。さらに、画像処理装置は、投票結果から投票値が最大となるピーク検出位置を検出して、画像パターンを検出する。【選択図】  図１
2010218095.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを検索する画像処理装置であって、前記画像処理装置は、
前記画像データから前記画像データよりも解像度の低い高階層画像データを生成して、階層データを生成する高階層画像データ生成手段と、
検出すべき画像パターンを含む画像データであるテンプレートと、前記高階層画像データまたは画像データとを照合するマッチング処理を実行し、前記テンプレートと前記高階層画像データまたは画像データとのマッチングの程度を示す投票値を算出して、投票結果を生成する投票処理を実行する投票処理手段と、
前記投票結果から投票値が最大となるピーク検出位置を検出して、前記画像パターンを検出するピーク検出手段と
を含む、画像処理装置。
【請求項２】
前記投票値は、前記投票処理の対象である画像データまたは高階層画像データを構成する画素の画素値と、特定の閾値との濃淡値差によって定まり、
前記投票処理手段は、前記投票値を加減算することにより投票結果を生成する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記階層データは、上位の高階層画像データほど解像度が低くなるようにして生成され、下位の画像データまたは高階層画像データほど解像度が高くなるように生成されたデータ構造を有する、請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記投票処理手段は、前記階層データのうち上位の高階層画像データから順にマッチング処理および投票処理を実行する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記投票処理手段は、前記投票処理を実施した高階層画像データよりも下位の高階層画像データまたは画像データ内の領域うち、前記ピーク検出位置に対応する領域に対して、マッチング処理および投票処理を実施する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像処理装置は、
前記画像データの階調度を変更する画像階調変換手段と、
前記画像データまたは高階層画像データに対して、補正処理を実施する補正処理手段と
をさらに含む、請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記投票処理手段は、前記画像データまたは前記高階層画像データからランダムに選択した領域に対して、マッチング処理および投票処理を実施する、請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
画像処理装置が実行する画像データを検索する方法であって、前記画像処理装置が、
前記画像データから前記画像データよりも解像度の低い高階層画像データを生成して、階層データを生成するステップと、
検出すべき画像パターンを含む画像データであるテンプレートと、前記高階層画像データまたは画像データとを照合するマッチング処理を実行するステップと、
前記テンプレートと前記高階層画像データまたは画像データとのマッチングの程度を示す投票値を算出して、投票結果を生成する投票処理を実行するステップと、
前記投票結果から投票値が最大となるピーク検出位置を検出して、前記画像パターンを検出するステップと
を実行する方法。
【請求項９】
前記投票値は、前記投票処理の対象である画像データまたは高階層画像データを構成する画素の画素値と、特定の閾値との濃淡値差によって定まり、
前記投票処理を実行するステップは、前記投票値を加減算することにより投票結果を生成するステップを含む、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記階層データは、上位の高階層画像データほど解像度が低くなるようにして生成され、下位の画像データまたは高階層画像データほど解像度が高くなるように生成されたデータ構造を有する、請求項８または９に記載の方法。
【請求項１１】
前記投票処理を実行するステップは、前記階層データのうち上位の高階層画像データから順にマッチング処理および投票処理を実行するステップを含む、請求項８〜１０のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１２】
前記投票処理を実行するステップは、前記投票処理を実施した高階層画像データよりも下位の高階層画像データまたは画像データ内の領域うち、前記ピーク検出位置に対応する領域に対して、マッチング処理および投票処理を実施するステップを含む、請求項８〜１１のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１３】
請求項８〜１２のいずれか１項に記載の各ステップを画像処理装置に対して実行させるためのコンピュータ実行可能なプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載のコンピュータ実行可能なプログラムを記録した、コンピュータ可読な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像検出処理を行う画像処理装置に関し、より詳細には、画像の検出精度を維持しつつ、画像検出処理を効率化する画像処理装置、方法、プログラムおよび記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、一般化ハフ変換などを利用した画像処理技術により、ラスタ画像（参照画像）から画像パターンを検出する方法がある。一般化ハフ変換は、参照画像から直線を抽出するハフ変換を様々な形態に応用した方法であり、画像パターンのテンプレートを用いて、これに類似する画像パターンを投票値により評価し、参照画像から画像パターンを検出する。
【０００３】
一般化ハフ変換を利用した画像検出方法として、例えば、特許第３５９８０３９号公報（特許文献１）は、画像パターンの２種類のテンプレートを作成し、これらのテンプレートと、参照画像とを照合して画像パターンを検出する方法を開示する。この方法では、２値化した画像パターンの白画素部分にマイナスの重み値、黒画素部分にプラスの重み値を付与したテンプレートと、当該テンプレートの重み値の符号を正負反転させたテンプレートとを作成する。そして、これらのテンプレートの基準点を、２値化した参照画像の特定の探索開始位置に重ね、参照画像上で１画素ずつ移動させながら、重み値を加算して投票値を算出し、投票値が最大となる基準点を画像パターンの基準点として検出する。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、特許文献１に開示された方法は、テンプレートを参照画像の特定の探索開始位置に重ね、総当たりでテンプレートと参照画像とを照合するため、画像パターンが探索開始位置から離れた位置に存在する場合、参照画像をいたずらに探索することになり、処理効率が極めて低い。さらに、解像度の高い参照画像に対して検出処理を行う場合には、照合すべき画素数が多いため、処理時間が多大になるという問題があった。
【０００５】
本発明は、上記従来技術における課題に鑑みてなされたものであり、検出すべき画像パターンの検出精度を維持しつつ、画像検出処理を効率化する画像処理装置、方法、プログラムおよび記憶媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の画像処理装置は、画像データの階調度を変更し、階調度が変更された画像データから、当該画像データよりも解像度の低い高階層画像データを生成して階層データを形成する。また、画像処理装置は、検出すべき画像パターンのテンプレートと、階層データを構成する高階層画像データまたは画像データとをマッチングし、マッチングの程度を示す投票値を算出して、投票結果を生成する。さらに、画像処理装置は、投票結果から投票値が最大となるピーク検出位置を検出して、画像パターンを検出する。
【０００７】
本発明は、画像データから前記画像データよりも解像度の低い高階層画像データを生成して、階層データを生成する高階層画像データ生成手段と、検出すべき画像パターンを含む画像データであるテンプレートと、前記高階層画像データまたは画像データとを照合するマッチング処理を実行し、前記テンプレートと前記高階層画像データまたは画像データとのマッチングの程度を示す投票値を算出して、投票結果を生成する投票処理を実行する投票処理手段と、前記投票結果から投票値が最大となるピーク検出位置を検出して、前記画像パターンを検出するピーク検出手段とを含む、画像処理装置を提供する。
【０００８】
また、本発明では、前記投票値は、前記投票処理の対象である画像データまたは高階層画像データを構成する画素の画素値と、特定の閾値との濃淡値差によって定まり、前記投票処理手段は、前記投票値を加減算することにより投票結果を生成することができる。
【０００９】
さらに、本発明では、前記階層データは、上位の高階層画像データほど解像度が低くなるようにして生成され、下位の画像データまたは高階層画像データほど解像度が高くなるように生成されたデータ構造を有することができる。
【００１０】
さらに、本発明では、前記投票処理手段は、前記階層データのうち上位の高階層画像データから順にマッチング処理および投票処理を実行することができる。
【００１１】
さらに、本発明では、前記投票処理手段は、前記投票処理を実施した高階層画像データよりも下位の高階層画像データまたは画像データ内の領域うち、前記ピーク検出位置に対応する領域に対して、マッチング処理および投票処理を実施することができる。
【００１２】
さらに、本発明では、前記画像処理装置は、前記画像データの階調度を変更する画像階調変換手段と、前記画像データまたは高階層画像データに対して、補正処理を実施する補正処理手段とをさらに含むことができる。
【００１３】
さらに、本発明では、前記投票処理手段は、前記画像データまたは前記高階層画像データからランダムに選択した位置に対して、マッチング処理および投票処理を実施することができる。
【００１４】
さらに、本発明は、画像データから、当該画像データよりも解像度の低い高階層画像データを生成し、解像度の低い高階層画像データから順に検索して、検出すべき画像パターンを検出することを可能とする、画像処理装置が実行する方法、プログラムおよび記憶媒体を提供する。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本実施形態の画像処理装置の機能ブロック図。
【図２】本実施形態の画像処理装置が実行する階層データ構造を作成する処理のフローチャート。
【図３】本実施形態の画像処理装置が実行する画像検出処理を示すフローチャート。
【図４】本実施形態の画像処理装置が使用するテンプレート、マッチング処理が実施される画像データ、および投票処理による投票結果を示す概略図。
【図５】本実施形態の画像処理装置が使用するテンプレート、マッチング処理が実施される画像データ、および投票処理による投票結果の他の実施形態を示す概略図。
【図６】本実施形態の画像処理装置が実行する高階層画像データを生成する処理の概略図。
【図７】本実施形態の画像処理装置が実行する補正処理の概略図。
【図８】本実施形態の画像処理装置が生成する検索条件テーブルを示す図。
【図９】画像データおよび高階層画像データの属性が登録されるテーブルのデータ構造を示す図。
【図１０】本実施形態の画像処理装置が生成する階層画像データの構造を示す概念図。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明について実施形態をもって説明するが、本発明は、後述する実施形態に限定されるものではない。図１は、本実施形態の画像処理装置１００の機能ブロック図である。以下、図１を参照して、本実施形態の機能構成について説明する。
【００１７】
画像処理装置１００は、検索条件テーブル登録部１０１と、画像階調変換部１０２と、高階層画像データ生成部１０３と、画像補正処理部１０４とを含んでいる。
【００１８】
検索条件テーブル登録部１０１は、検索の対象である多値濃淡画像データまたは２値画像データ（以降、オリジナル画像データとして参照する。）を固有に識別する情報（以下、オリジナル画像データ識別情報として参照する。）と、画像階調変換部１０２によって変換される画像データの階調度と、画像データのマッチング方法を指定する情報とを関連付けて検索条件テーブルに登録する。なお、検索条件テーブルについては、より詳細に後述する。
【００１９】
画像階調変換部１０２は、検索条件テーブルで指定された画像データの階調度に応じて、多値濃淡画像データを２階調の画像データや４階調の画像データなどの様々な階調の画像データに変換する。これにより、検索対象である多値濃淡画像データを構成する画素のコントラストを強調させ、後述する高階層画像データの生成に伴う画素のコントラストの劣化を防止する。
【００２０】
また、画像階調変換部１０２は、後述する画像データ属性テーブルに、当該画像データを固有に識別する情報（以降、画像データ識別情報として参照する。）と、当該画像データの解像度を登録する。
【００２１】
高階層画像データ生成部１０３は、Wavelet変換を用いて、画像階調変換部１０２が生成した画像データから高階層画像データを生成して、階層データを形成する。本実施形態では、階層データは、上位の高階層画像データほど解像度が低くなるようにして生成され、下位階層に向かうにつれて、より解像度が高くなるように形成される。また、高階層画像データ生成部１０３は、高階層画像データを固有に識別する情報（以降、高階層画像データ識別情報として参照する。）を、画像データ識別情報と関連付けて、画像データ属性テーブルに登録する。さらに、画像階調変換部１０２は、高階層画像データ識別情報と当該高階層画像データの解像度とを、後述する高階層画像データ属性テーブルに登録する。
【００２２】
画像補正処理部１０４は、画像データに含まれる黒画素や白画素を強調する画像補正処理を実施して、画像データ内のオブジェクトのエッジを強調する。これにより、画像データの解像度の低下により生じるエッジの欠損を阻止し、検出すべき画像パターン（以降、対象画像として参照する。）の検出を容易にする。なお、画像補正処理は限定されるものではないが、本実施形態では、画像膨張処理あるいは画像収縮処理を利用することができる。画像補正処理については、より詳細に後述する。
【００２３】
また、画像処理装置１００は、テンプレート生成部１０５と、投票処理部１０６と、ピーク検出部１０７と、記憶装置１１４とを含んでいる。
【００２４】
テンプレート生成部１０５は、ユーザが指定した対象画像を使用して、当該対象画像のテンプレートを生成する。テンプレート生成部１０５は、当該テンプレートを固有に識別する情報（以降、テンプレート識別情報として参照する。）を、画像データ属性テーブルや高階層画像データ属性テーブルに登録するとともに、当該テンプレートを記憶装置１１４に格納する。テンプレートとは、検出すべき対象画像を含む画像データであり、検索条件テーブルで指定された画像階調度またはオリジナル画像データの階調度で、検索される画像データおよび高階層画像データごとに作成される。また、テンプレートは、検索対象の画像データまたは高階層画像データと同一の解像度で作成される。
【００２５】
投票処理部１０６は、検索対象の画像データまたは高階層画像データに応じたテンプレートを選択して、検索対象の画像データまたは高階層画像データと当該テンプレートとをマッチングするマッチング処理を実施する。
【００２６】
投票処理部１０６は、上位の高階層画像データから順に、マッチング処理を実施し、マッチングの結果に応答して得点付けすることで、マッチング結果をランク付けする投票処理を実施する。マッチング処理は、検索条件テーブルで指定されたマッチング方法に応じて、画像データの全領域に対してマッチング処理を実施し、あるいは画像データの特定の領域に対してランダムにマッチング処理を実施する。
【００２７】
画像データの全領域についてマッチング処理を実施する場合、投票処理部１０６は、画像データの特定の位置からマッチング処理を開始し、画像データの総ての画素に対してマッチング処理を行う。次いで、投票処理部１０６は投票処理を実施し、投票結果を生成する。なお、マッチング処理を開始する位置は、画像データ上の任意の位置とすることができる。
【００２８】
一方、画像データの特定の画素に対してランダムにマッチング処理を実施する場合、投票処理部１０６は、例えば、ランダムハフ変換（ＲＨＴ：Randomized Hough Transform）などを用いて、画像データから対象画像を検出する。ランダムハフ変換は、画像データとテンプレートとの相関を用いてピークを特定し、対象画像を検出する。この際、本実施形態にしたがい、解像度の低い高階層画像データからマッチング処理することにより、検索対象の画素を削減することができるので画像データの検索に要する時間を削減することができる。
【００２９】
ピーク検出部１０７は、投票処理部１０６が生成した投票結果を基に、投票値が最大となる位置をピーク検出位置として判断し、対象画像を特定する。また、ピーク検出部１０７は、投票処理部１０６が生成した投票結果が、特定の閾値よりも低い場合には、ピーク検出位置が存在しないと判断する。この場合、投票処理部１０６は、１階層下の画像データまたは高階層画像データに対して、マッチング処理を実施する。なお、当該閾値は、投票値に応じてユーザが任意に設定できる。
【００３０】
記憶装置１１４は、ハードディスク装置、ＮＶＲＡＭなどの不揮発性記憶装置であり、検索条件テーブル登録部１０１が生成する検索条件テーブルと、画像データの属性が登録される画像データ属性テーブルと、高階層画像データの属性が登録される高階層画像データ属性テーブルが登録される。さらに、記憶装置１１４は、本実施形態の画像処理装置１００の処理対象であるオリジナル画像データと、オリジナル画像データの階調度を変更して生成した画像データと、高階層画像データと、対象画像のテンプレートが格納される。
【００３１】
さらに、画像処理装置１００は、表示制御部１０８と、入力制御部１１０と、暗号化・復号化処理部１１２と、ネットワーク伝送制御部１１３とを含んでいる。
【００３２】
表示制御部１０８は、表示装置１０９が接続されており、表示装置１０９に表示される情報を制御する。表示装置１０９には、画像処理装置１００を操作するＧＵＩ等のユーザインタフェース、オリジナル画像データ、階調度が変更された画像データ、高階層画像データ、対象画像のテンプレート、あるいは画像処理装置１００によって検索される画像データ等が表示される。入力制御部１１０は、入力装置１１１が接続されており、入力装置１１１の入力情報を制御する。入力装置の１１１は、例えば、マウス、キーボード、ペンタブレット等が含まれる。ユーザは、入力装置１１１や表示装置１０９を用いて、オリジナル画像データの入力や選択、対象画像の指定、検索条件の指定、あるいは後述する暗号化キーの入力などを行う。
【００３３】
暗号化・復号化処理部１１２は、画像処理装置１００が受領した暗号化された画像データを復号化し、あるいは画像処理装置１００が処理する画像データを暗号化する。暗号化・復号化処理部１１２は、暗号化された画像データに対して画像検索処理を行う場合、ユーザが入力した暗号化キーが正当であるとき、画像データの復号化を行う。
【００３４】
ネットワーク伝送制御部１１３は、ネットワークを介した画像処理装置１００と他の端末との間の通信を制御し、ネットワークを介して画像データの送受信を行う。ネットワークは、例えば、イーサネット（登録商標）およびＴＣＰ／ＩＰプロトコルを使用したネットワークとして構成することができる。また、ネットワークは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）として実装することもでき、図示しないルータなどを介して接続されるワイド・エリア・ネットワーク（ＷＡＮ）、インターネットなどの公共ネットワークを適宜含ませて実装することができる。
【００３５】
さらに、画像処理装置１００は、ＵＳＢメモリ、メモリカードなどの取り外し可能な補助記憶装置、ＣＤ−ＲＯＭ駆動装置、ＤＶＤ駆動装置、デジタルカメラ、スキャナ装置などの画像データの入力が可能な様々な機器を接続して、画像データを取得することができる。
【００３６】
画像処理装置１００は、ＣＰＵ１１５と、ＲＯＭ１１６と、ＲＡＭ１１７とを含み、オペレーティングシステム（以降、ＯＳとして参照する。）として、ＵＮＩＸ（登録商標）、ＬＩＮＵＸ（登録商標）、ＷＩＮＤＯＷＳ（登録商標）２０００、ＸＰ、Ｖｉｓｔａ、２００Ｘサーバ、Ｍａｃ（登録商標）ＯＳなどを含んで実装することができる。また、画像処理装置１００の上述した各機能部は、ＣＰＵが本実施形態の処理を実行するために、Ｃ、Ｃ＋＋、Ｊａｖａ（登録商標）、Ｊａｖａ（登録商標）Ｓｃｒｉｐｔ、ＰＥＲＬ、ＲＵＢＹ、ＰＹＴＨＯＮなどのプログラム言語で記述されたプログラムをＲＡＭ１１７内に読み込んでプログラムを実行することにより、画像処理装置１００上の機能手段として実現されている。さらに、上述した画像処理装置１００のハードウェアは、ＰＣＩバス１１８に接続されており、ＰＣＩバス１１８を介して種々のデータの送受信を行う。
【００３７】
図２は、本実施形態の画像処理装置１００が実行する階層データ構造作成処理のフローチャートである。以下、図２を参照して、画像処理装置１００が、多値濃淡画像データから解像度が順次高められる階層画像データ構造を作成する処理を説明する。
【００３８】
図２の処理は、ステップＳ２００から開始する。ステップＳ２００の処理開始は、画像処理装置１００が、検索対象である画像データの階層データ構造を作成する旨のユーザの指示等を受領することにより行われる。ステップＳ２０１では、画像処理装置１００が、画像階調変換部１０２を呼び出し、画像階調変換部１０２が、ユーザが指定したオリジナル画像データを記憶装置１１４から取得する。ステップＳ２０２では、画像階調変換部１０２が、検索条件テーブルを参照して、オリジナル画像データの階調度を検索条件テーブルで指定された階調度に変換し、階調度が変換された画像データの画像データ識別情報と解像度とを関連付けて、画像データ属性テーブルに登録する。
【００３９】
ステップＳ２０３では、画像補正処理部１０４が、ステップＳ２０２で階調度が変更された画像データに対して補正処理を行う。ステップＳ２０４では、高階層画像データ生成部１０３が、ステップＳ２０３で補正処理された画像データから高階層画像データを生成し、当該高階層画像データの高階層画像データ識別情報と解像度とを関連付けて、高階層画像データ属性テーブルに登録する。ステップＳ２０５では、高階層画像データ生成部１０３が、高階層画像データの解像度が特定の閾値以上か判断し、高解像画像データの解像度が特定の閾値よりも小さい場合（ｎｏ）には、処理をステップＳ２０８で終了させる。
【００４０】
一方、ステップＳ２０５の判定で、高解像画像データの解像度が特定の閾値以上である場合（ｙｅｓ）には、処理をステップＳ２０６に分岐させる。ステップＳ２０６では、画像補正処理部１０４が、ステップＳ２０４で生成された高階層画像データに対して補正処理を実施する。次いで、ステップＳ２０７では、高階層画像データ生成部１０３が、補正された高階層画像データから、さらに解像度の低い高階層画像データを生成して、処理をステップＳ２０５に戻す。
【００４１】
図３は、本実施形態の画像検出処理のフローチャートを示す。図３の処理は、ステップＳ３００で、画像処理装置１００が、ユーザが指定した対象画像および検索要求を受領して開始する。なお、対象画像は、データベースなどに格納されていると考えられる画像の全体または一部とすることができる。ステップＳ３０１では、テンプレート生成部１０５が、検索条件テーブル、画像データ属性テーブルおよび高階層画像データ属性テーブルを参照して、検索する画像データおよび高階層画像データに対応した対象画像のテンプレートを作成し、テンプレート識別情報を画像データ属性テーブルおよび高階層画像データ属性テーブルに登録する。ステップＳ３０２では、投票処理部１０６が、検索条件テーブルおよび高階層画像データ属性テーブルを参照して、最上位の高階層画像データの全領域またはランダムに選ばれた領域に対して、当該高階層画像データに対応するテンプレートを用いてマッチング処理を実施し、後述する投票処理を実施して、投票結果を生成する。
【００４２】
ステップＳ３０３では、ピーク検出部１０７が、ステップＳ３０２で生成された投票結果に対してピーク検出処理を実施する。ステップＳ３０４では、ピーク検出部１０７が、ステップＳ３０３で取得したピーク値が特定の閾値を超えているか否か判断し、ピーク値が特定の閾値を超えていない場合（ｎｏ）には、処理をステップＳ３０５に分岐させる。ステップＳ３０５では、投票処理部１０６が、一階層下の画像データまたは高階層画像データを取得し、検索条件テーブルを参照して、当該画像データまたは高階層画像データの全領域またはランダムに選ばれた領域に対してマッチング処理を実施し、投票結果を生成する。一方、ステップＳ３０４の判定で、ピーク値が特定の閾値を超えている場合（ｙｅｓ）には、処理をステップＳ３０６に分岐させる。ステップＳ３０６では、ピーク検出部１０７が、直前のステップＳ３０３で処理された画像データが最下位の画像データであるか判断し、最下位の画像データでない場合（ｎｏ）には、処理をステップＳ３０７に分岐させる。ステップＳ３０７では、投票処理部１０６が、１階層下の画像データまたは高階層画像データを取得し、当該画像データまたは高階層画像データのうち、ステップＳ３０３で検出したピーク検出位置に対応する領域に対してマッチング処理を実施して投票結果を生成し、処理をステップＳ３０３に戻す。ステップＳ３０３では、再度ピーク検出処理部１０７が、当該投票結果に対してピーク検出処理を実施する。
【００４３】
一方、ステップＳ３０６の判定で、直前のステップＳ３０３で処理された画像データが最下位の画像データである場合（ｙｅｓ）には、処理をステップＳ３０８に分岐させる。ステップＳ３０８では、ピーク検出部１０７が、最下位の画像データのピーク検出位置を基準点とする画像パターンを対象画像として特定し、ステップＳ３０９で処理を終了する。
【００４４】
図４は、本実施形態の画像処理装置１００が使用する対象画像のテンプレート、マッチング処理が実施される画像データ、および投票処理による投票結果を示す概略図である。以下、図４を参照して、２階調で表現された画像データに対するマッチング処理および投票処理について説明する。
【００４５】
図４（ａ）は、マッチング処理で使用する対象画像のテンプレート４１０の実施形態である。テンプレート４１０は、対象画像を含む画像データであって検索対象とすべき画像に基づき、検索条件テーブルで指定された画像階調度またはオリジナル画像データの画像階調度に応じて作成される。また、テンプレート４１０は、マッチング処理の対象となる画像データまたは高階層画像データの解像度に合わせて作成される。さらに、テンプレート４１０は、画像データまたは高階層画像データに対応付けられ、画像データまたは高階層画像データに対するインデックスとして、画像データ属性テーブルや高階層画像データテーブルに登録される。
【００４６】
テンプレート４１０に含まれるキャラクタ「◇」４１１は、当該テンプレートについて設定された基準点を示す。当該基準点４１１は、マッチング処理でテンプレート４１０を画像データに重ね合わせる際の基準として利用されるとともに、この基準点が対象画像の特定に位置に位置合わせされることで、対象画像の位置を特定する。また、テンプレート４１０に含まれるキャラクタ「●」４１２、４１３、４１４は、対象画像を構成する黒画素を示しており、キャラクタ「○」４１５は、対象画像を構成する白画素を示す。これらのキャラクタが付された画素が、以下に説明する投票処理の対象となる画素であり、投票処理で評価される。
【００４７】
図４（ｂ）は、本実施形態の画像処理装置１００の投票処理部１０６が実行するマッチング処理を概略的に説明する図である。以下、図４（ｂ）を参照して、図４（ａ）に示すテンプレート４１０を使用したマッチング処理について説明する。
【００４８】
図４（ｂ）に示す画像データ４２０は、マッチング処理の対象となる画像データであり、検索階層のレベルに応じて、オリジナル画像データ、オリジナル画像データの階調度を変更して生成した画像データ、または高階層画像データが該当する。
【００４９】
図４（ｂ）に示す実施形態では、画像データ４２０は、２階調で表現された画像データであるため、画像データ４２０には２種類の画素が存在する。キャラクタ４２２、４２３、４２４は黒画素を示しており、キャラクタで識別されていない空白の画素は白画素を示す。これらの画素には、それぞれ投票値としてポイントが付与されており、本実施形態では、黒画素および白画素双方に１ポイントが付与されている。
【００５０】
検索条件テーブルで総ての画素を検索するように指定されている場合、投票処理部１０６は、画像データ４２０を構成する総ての画素についてマッチング処理を実施する。この場合、投票処理部１０６は、テンプレート４１０の基準点４１１を画像データ４２０の特定の位置に重ね合わせ、画像データ４２０内の画像パターンと、テンプレート４１０の対象画像とをマッチングする。
【００５１】
一方、検索条件テーブルでランダムに画素を検索するように指定されている場合には、投票処理部１０６は、ランダムに選ばれた画像データ４２０を構成する画素にテンプレート４１０の基準点４１１を重ね合わせ、画像データ４２０内のオブジェクトと、テンプレート４１０の対象画像とをマッチングする。
【００５２】
図４（ｃ）は、図４（ｂ）の画像データ４２０に対して投票処理を実施した場合に得られる投票結果４３０を示す。以下、図４（ｂ）および図４（ｃ）を参照して投票処理について説明する。
【００５３】
図４（ｃ）は、図４（ｂ）に示す基準点４２１、４２６、４２７の投票結果を示す。これらの基準点の投票結果はそれぞれ、４ポイント、２ポイント、０ポイントである。以下、説明を明確にするために、基準点４２１に対する投票処理について説明する。
【００５４】
投票処理では、テンプレート４１０のキャラクタ「●」４１２、４１３、４１４の位置に画像データ４２０の黒画素が存在する場合、あるいはキャラクタ「○」４１５の位置に画像データ４２０の白画素が存在する場合には、ポイントが加算される。一方、テンプレート４１０のキャラクタ「●」４１２、４１３、４１４の位置に画像データ４２０の白画素が存在する場合、あるいはキャラクタ「○」４１５の位置に画像データ４２０の黒画素が存在する場合には、ポイントが減算される。
【００５５】
図４（ｂ）を参照すると、基準点４２１を基準とする波線で囲まれた領域には、投票対象である黒画素４２２、４２３、４２４が存在する。したがって、基準点４２１は、３つの黒画素によって加算される３ポイントと、１つの白画素４２５によって加算される１ポイントとの合計４ポイントが投票値として与えられる。同様に、基準点４２６は、２ポイントが投票値として与えられ、基準点４２７は、０ポイントが投票値として与えられる。
【００５６】
本実施形態のピーク検出処理では、算出された投票値のうち最大の投票値を有する基準点がピーク検出位置として特定され、当該ピーク検出位置を基準点とする領域に対象画像が存在すると推定される。なお、本実施形態では、画像処理装置１００は、当該ピーク検出位置に対応する下位層の画像データ内の領域に対して、マッチング処理、投票処理およびピーク検出処理を実施するが、他の実施形態では、最大の投票値の他、当該投票値に準ずる投票値を有する基準点に対応する下位層の画像データ内の領域に対して、マッチング処理、投票処理およびピーク検出処理を実施することができる。
【００５７】
また、本実施形態のピーク検出処理では、投票処理によって算出された投票値が、特定の閾値値よりも低い場合には、ピーク検出位置が存在しないと判断される。この場合、画像処理装置１００は、１階層下の画像データまたは高階層画像データに対して、マッチング処理、投票処理およびピーク検出処理を実施する。
【００５８】
図５は、本実施形態の画像処理装置１００が使用する対象画像のテンプレート、マッチング処理が実施される画像データ、および投票処理による投票結果の他の実施形態を示す概略図である。以下、図５を参照して、４階調で表現された画像データに対するマッチング処理および投票処理について説明する。
【００５９】
図５（ａ）は、マッチング処理で使用する対象画像のテンプレート５１０の実施形態である。テンプレート５１０は、テンプレート４１０と同様に作成される。
【００６０】
テンプレート５１０に含まれるキャラクタ「◇」５１１は、当該テンプレートの基準点を示しており、マッチング処理でテンプレートを画像データに重ね合わせる際の基準として利用されるとともに、当該基準点を用いて対象画像の位置を特定する。また、テンプレート５１０のキャラクタ「●」５１２、５１３、５１４は、対象画像の黒画素を示しており、キャラクタ「○」５１５は、対象画像の白画素を示す。テンプレート４１０と同様に、これらのキャラクタが付された画素が投票処理の対象となる画素であり、投票処理で評価される。
【００６１】
図５（ｂ）は、本実施形態の画像処理装置１００が実行するマッチング処理を概略的に説明する図である。以下、図５（ｂ）を参照して、図５（ａ）に示すテンプレート５１０を使用したマッチング処理について説明する。
【００６２】
図５（ｂ）に示す画像データ５２０は、マッチング処理の対象となる画像データであり、オリジナル画像データ、オリジナル画像データの階調度を変更して生成した画像データ、あるいは高階層画像データが該当する。
【００６３】
図５（ｂ）に示す実施形態では、画像データ５２０は、４階調で表現された画像データであるため、画像データ５２０内に４種類の画素が存在する。キャラクタ５２２、５２３は、高濃度の黒画素を示しており、キャラクタ５２４は低濃度の黒画素を示す。また、キャラクタ５２５は、高濃度の白画素を示しており、キャラクタで識別されていない空白の画素は、低濃度の白画素を示す。これらの画素には、それぞれ投票値としてポイントが付与されている。
【００６４】
本実施形態では、投票値として使用されるポイントは、検索対象である多値濃淡画像データを構成する画素値と特定の閾値との濃淡値差により定まる。なお、特定の閾値として選択されるべき基準属性は限定されるものではないが、本実施形態では、白黒２値化を行う場合の閾値レベルを使用することができる。
【００６５】
本実施形態では、高濃度の黒画素５２２、５２３の画素値を３、低濃度の黒画素５２４の画素値を２、低濃度の白画素（空白）の画素値を１、高濃度の白画素５２５の画素値を０とし、閾値を１とする。この場合、閾値＋２の画素値を有する高濃度の黒画素５２２、５２３には、投票値として２ポイントが割り当てられ、閾値＋１の画素値を有する低濃度の黒画素５２４には、１ポイントが割り当てられる。また、閾値と同じ画素値を有する低濃度の白画素（空白）には、投票値として０ポイントが割り当てられ、閾値−１の画素値を有する高濃度の白画素５２５には、１ポイントが割り当てられる。
【００６６】
マッチング処理では、投票処理部１０６が、図４（ｂ）を参照して説明したように、テンプレート５１０の基準点５１１を画像データ５２０の特定の位置に重ね合わせ、画像データ５２０の画像パターンとテンプレート５１０の対象画像とをマッチングする。マッチング処理は、画像データ５２０を構成する総ての画素に対して実行することができ、あるいはランダムに選ばれた画像データ５２０を構成する画素について実行することもできる。
【００６７】
図５（ｃ）は、図５（ｂ）の画像データに対して投票処理を実行した場合に得られる投票結果５３０を示す。以下、図５（ｂ）および図５（ｃ）を参照して投票処理について説明する。
【００６８】
図５（ｃ）は、図５（ｂ）に示す基準点５２１、５２６、５２７の投票結果を示す。これらの基準点の投票結果はそれぞれ、６ポイント、５ポイント、３ポイントである。以下、説明を明確にするために、基準点５２１に対する投票処理について説明する。
【００６９】
投票処理では、テンプレート５１０のキャラクタ「●」５１２、５１３、５１４の位置に画像データ５２０の黒画素が存在する場合、あるいはキャラクタ「○」５１５の位置に画像データ５２０の白画素が存在する場合には、ポイントが加算される。一方、テンプレート５１０のキャラクタ「●」５１２、５１３、５１４の位置に画像データ５２０の白画素が存在する場合、あるいはキャラクタ「○」５１５の位置に画像データ５２０の黒画素が存在する場合には、ポイントが減算される。
【００７０】
図５（ｂ）を参照すると、基準点５２１を基準とする波線で囲まれた領域には、投票対象である高濃度の黒画素５２２、５２３と、低濃度の黒画素５２４と、高濃度の白画素５２５が存在する。したがって、基準点５２１は、２つの高濃度の黒画素によって加算される４ポイントと、１つの低濃度の黒画素によって加算される１ポイントと、１つの高濃度の白画素によって加算される１ポイントとの合計６ポイントが投票値として与えられる。同様に、基準点５２６は、５ポイントが投票値として与えられ、基準点５２７には、３ポイントが投票値として与えられる。
【００７１】
図６は、本実施形態の画像処理装置１００が実行する高階層画像データを生成する処理を概略的に説明する図である。以下、図６を参照して、高階層画像データを生成する処理について説明する。なお、説明を明確にするために、図６では、画像データの一部の領域のみを示す。
【００７２】
図６（ａ）は、高階層画像データを生成する基の画像データ６１０を示す。本実施形態では、画像データ６１０の解像度は２５６ピクセルであり、（０，０）および（９，１２）の位置に黒画素が存在する。
【００７３】
図６（ｂ）は、高階層画像データ生成部１０３が画像データ６１０から生成した高階層画像データ６２０を示す。本実施形態では、高階層画像データ６２０の解像度は、画像データ６１０の解像度の２分の１に相当する１２８ピクセルである。また、画像データ６２０の黒画素の位置は、画像データ６１０の黒画素の位置（０，０）および（９，１２）の半分の値に相当する（０，０）および（４，６）である。なお、小数点以下の値は切り捨てられる。
【００７４】
図６（ｃ）は、高階層画像データ生成部１０３が生成した高階層画像データ６３０を示す。本実施形態では、高階層画像データ６３０の解像度は、画像データ６１０の解像度の４分の１、画像データ６２０の解像度の２分の１に相当する６４ピクセルである。また、画像データ６３０の黒画素の位置は、画像データ６２０の黒画素の位置（０，０）および（４，６）の半分の値に相当する（０，０）および（２，３）である。
【００７５】
なお、本実施形態の高階層画像データ生成部１０３は、解像度を半減させて順次高階層画像データを生成するが、他の実施形態では、解像度をさらに低減して高階層画像データを生成することができる。
【００７６】
本実施形態の画像処理装置１００は、解像度が最も低い高階層画像データ６３０から順にマッチング処理、投票処理およびピーク検出処理を行う。本実施形態では、画像処理装置１００が、ピーク検出処理でピーク検出位置として（２，３）を検出した場合、後続のマッチング処理、投票処理およびピーク検出処理は、高階層画像データを生成する際に生じる誤差を考慮して、高階層画像データ６２０の（４，６）、（５，６）、（４，７）、（５，６）の画素に対して実行される。さらに、高階層画像データ６２０に対するピーク検出処理で、ピーク検出位置として（４，６）が検出された場合、後続のマッチング処理、投票処理およびピーク検出処理は、画像データ６１０の（８，１２）、（９，１２）、（８，１３）、（９，１３）の画素に対して実行される。
【００７７】
上記処理により、画像処理装置１００が実行するマッチング処理、投票処理およびピーク検出処理の対象となる画素数を削減でき、対象画像の検出に要する時間を飛躍的に短縮することができる。
【００７８】
図７は、本実施形態の画像処理装置１００が実行する補正処理を概略的に説明する図である。以下、図７を参照して、高階層画像データを補正する処理について説明する。
【００７９】
図７（ａ）は、高階層画像データを生成する基の画像データ７１０を示す。図７（ｂ）および図７（ｃ）は、高階層画像データ７２０、７３０を示す。なお、画像データ７１０、高階層画像データ７２０、高階層画像データ７３０の解像度はそれぞれ、図６で説明した画像データ６１０、高階層画像データ６２０、高階層画像データ６３０の解像度と同じである。また、説明を明確にするために、図７では、画像データの一部の領域のみを示す。
【００８０】
本実施形態では、画像データ７１０の（９，１２）の位置に黒画素が存在する。画像補正処理部１０４は、（９，１２）の位置の黒画素のエッジを強調すべく、図７（ａ）に示すように、（９，１２）の周囲の画素を黒画素に変換する。なお、説明を明確にするために、図７（ａ）では、変換された黒画素が、強調される黒画素と異なるキャラクタで示されている。高階層画像データ生成部１０３は、補正処理が実施された画像データ７１０を使用して高階層画像データ７２０を生成する。
【００８１】
画像補正処理部１０４は、同様に高階層画像データ７２０に対して、補正処理を実施する。高階層画像データ生成部１０３は、さらに、補正された高階層画像データ７２０を使用して高階層画像データ７３０を生成する。画像処理装置１００は、当該高階層画像データ７３０に対して、マッチング処理、投票処理およびピーク検出処理を実施し、対象画像を特定する。
【００８２】
上記補正処理で、画像データ内のオブジェクトのエッジを強調することにより、画像データの解像度の低下に伴うエッジの欠損を阻止し、対象画像の検出を容易にすることができる。なお、本実施形態では、黒画素を強調する処理について説明したが、他の実施形態では、白画素のエッジに補正して白画素を強調することができる。
【００８３】
図８は、本実施形態の画像処理装置１００が生成する検索条件テーブル８００を示す図である。以下、図８を参照して、検索条件テーブル８００について説明する。
【００８４】
図８に示す検索条件テーブル８００は、ユーザが指定するオリジナル画像データ識別情報８１０と、画像データ階調度８２０と、マッチング方法指定情報８３０とが、それぞれ関連付けられて登録される。
【００８５】
オリジナル画像データ識別情報８１０には、ユーザが指定した検索対象であるオリジナル画像データの識別情報が登録される。本実施形態では、オリジナル画像データ識別情報として、オリジナル画像データの名称が登録される。
【００８６】
画像データ階調度８２０には、画像処理装置１００の画像階調変換部１０２が生成する画像データの階調度を指定する値が登録される。画像階調変換部１０２は、当該指定値を参照してオリジナル画像データの階調度を変更して画像データをする。本実施形態では、画像データ階調度「２」、「４」が指定されており、画像階調変換部１０２は、２階調の画像データ、４階調の画像データを生成する。また、画像データ階調度が指定されていない場合「−」には、画像階調変換部１０２は、オリジナル画像データの階調度を変更しない。
【００８７】
マッチング方法指定情報８３０には、画像処理装置１００がマッチング処理する方法を指定する情報が登録される。本実施形態では、マッチング方法指定情報として、画像データを構成する総ての画像に対してマッチング処理を行う「ａｌｌ」と、画像データを構成する画像をランダムに選出してマッチング処理を行う「ｒａｎｄｏｍ」とが登録されている。投票処理部１０６は、マッチング方法指定情報を参照して、マッチング方法を選択する。本実施形態では、マッチング方法指定情報をテキスト情報で指定しているが、他の実施形態では、数値等を用いてマッチング方法を指定することができる。
【００８８】
図９は、検索対象である画像データおよび高階層画像データの属性が登録されるテーブルのデータ構造を示す図である。以下、図９を参照して、画像データの属性テーブルおよび高解像画像データの属性テーブルについて説明する。
【００８９】
図９（ａ）は、階調度が変更された画像データの属性情報が登録される画像データ属性テーブル９１０を示す。画像データ属性テーブル９１０は、画像データ識別情報９１１０と、解像度９１２０と、テンプレート識別情報９１３０と、高階層画像データ識別情報９１４０とが関連付けられて登録される。
【００９０】
画像データ識別情報９１１０には、オリジナル画像データの階調度を変更して生成した画像データの識別情報が登録される。本実施形態では、画像データ識別情報として、当該画像データの名称が登録される。
【００９１】
解像度９１２０は、階調度が変更された画像データの解像度が登録される。当該解像度は、オリジナル画像データの解像度と同一であり、階調度が変更された画像データが生成される段階で登録される。
【００９２】
テンプレート識別情報９１３０は、階調度を変更した画像データに対してマッチング処理を実施する際に使用するテンプレートの識別情報が登録される。本実施形態では、テンプレート識別情報として、当該テンプレートの名称が登録される。
【００９３】
高階層画像データ識別情報９１４０は、高階層画像データ生成部１０３が生成した高階層画像データの識別情報が登録される。本実施形態では、高階層画像データの識別情報として、高階層画像データの名称が登録される。
【００９４】
図９（ｂ）は、高階層画像データの属性情報が登録される高階層画像データ属性テーブル９２０を示す。高階層画像データ属性テーブル９２０は、高階層画像データ識別情報９２１０と、解像度９２２０と、テンプレート識別情報９２３０とが、それぞれ関連付けられて登録される。
【００９５】
高階層画像データ識別情報９２１０には、高階層画像データの識別情報が登録される。本実施形態では、高階層画像データ識別情報として、高階層画像データの名称が登録される。
【００９６】
解像度９２２０は、高階層画像データの解像度が登録される。当該解像度は、高階層画像データ生成部１０３が高階層画像データを生成する段階で登録される。
【００９７】
テンプレート識別情報９２３０は、高階層画像データに対してマッチング処理を実施する際に使用するテンプレートの識別情報が登録される。本実施形態では、テンプレート識別情報として、当該テンプレートの名称が登録される。
【００９８】
図１０は、本実施形態の画像処理装置１００が生成する階層データ１０００の概念図である。以下、図１０を参照して、本実施形態の画像処理装置１００が生成する階層データ１０００について説明する。
【００９９】
図１０に示す階層データ１０００は、オリジナル画像データまたはオリジナル画像データの階調度を変更して生成した画像データ１０１０と、高階層画像データ生成部１０３が生成した高階層画像データ１０２０、１０３０、１０４０とで構成されている。
【０１００】
階層データ１０００では、上位の高階層画像データほど解像度が低く、下位の画像データほど解像度が高い。本実施形態では、上位層の画像データの解像度は、最下位の画像データの解像度の１／２のｎ乗倍である。例えば、図１０に示すように、画像データ１０１０の解像度が２５６ピクセルの場合、画像データ１０１０の１階層上（ｎ＝１）の高階層画像データ１０２０の解像度は１２８ピクセルであり、２階層上（ｎ＝２）の高階層画像データ１０３０の解像度は６４ピクセルであり、３階層上（ｎ＝３）の高階層画像データ１０４０の解像度は３２ピクセルである。
【０１０１】
また、階層データ１０００では、上位の高階層画像データほど画素数が少なく、下位の画像データほど画素数が多い。すなわち、上位の高階層画像データほどマッチング処理の対象となる画素数が少なく、下位の画像データほどマッチング処理の対象となる画素数が多い。
【０１０２】
図１０に示すキャラクタ「●」および「○」は、マッチング処理、投票処理およびピーク検出処理の対象となる画素を示す。キャラクタ「●」１０１１、１０２１、１０３１、１０４１は、ピーク検出処理により特定されたピーク検出位置に対応した画素を示しており、１階層下のマッチング処理、投票処理およびピーク検出処理の対象となる画素と対応付けられている。また、キャラクタ「●」１０１１は、検出すべき画素を示す。
【０１０３】
本実施形態の画像処理装置１００は、最上位の高階層画像データ１０４０から順にマッチング処理、投票処理およびピーク検出処理を実施してピーク検出位置を特定する。画像処理装置１００は、最上位の高階層画像データ１０４０を構成する総ての画素あるいはランダム選択された画素に対して、マッチング処理、投票処理およびピーク検出処理を実施する。すなわち、画像処理装置１００は、マッチング処理、投票処理およびピーク検出処理の対象となる画素数が少ない高階層画像データから順に当該処理を実施する。
【０１０４】
本実施形態の階層データ１０００は、画像データの階層が１階層下がると、解像度が２倍、画素数が４倍になるため、高階層画像データ１０４０のピーク検出位置の画素１０４１は、１階層下の高階層画像データ１０３０の４つの画素１０３１、１０３２、１０３３、１０３４に対応する。次いで、本実施形態の画像処理装置１００は、当該４つの画素１０３１、１０３２、１０３３、１０３４に対して、マッチング処理、投票処理およびピーク検出処理を実施してピーク検出位置を特定する。
【０１０５】
同様に、本実施形態では、画像処理装置１００が、高階層画像データ１０２０および画像データ１０１０に対して上記処理を実施することにより、検出すべき画像パターンの位置１０１１を特定することができる。
【０１０６】
なお、本実施形態では、最上位の高階層画像データからピーク検出位置を検出した後、直下の高解像画像データに対して、マッチング処理、投票処理およびピーク検出処理を実施するが、他の実施形態では、最上位の高階層画像データからピーク検出位置を検出した直後に、最下位の画像データの領域のうち、当該ピーク検出位置に対応する画像データ領域に対して、マッチング処理、投票処理およびピーク検出処理を実施することができる。この場合、最上位の高階層画像データの解像度が３２ピクセル、最下位の画像データの解像度が２５６ピクセルであるとすると、最下位の画像データのうち、最上位の高階層画像データで検出されたピーク検出位置に対応する６４個の画素に対して、当該処理を実施することになる。
【０１０７】
上述したように、本実施形態の画像処理装置は、検索処理の対象となる画素数を大幅に削減するため、対象画像の検出に要する時間を飛躍的に短縮することができる。また、本実施形態の画像処理装置は、画像検索の対象となる画像データに対して、階調度変更や補正処理を実施するため、対象画像の検出精度を保持することができる。
【０１０８】
これまで本実施形態につき説明してきたが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではなく、他の実施形態、追加、変更、削除など、当業者が想到することができる範囲内で変更することができ、いずれの態様においても本発明の作用・効果を奏する限り、本発明の範囲に含まれるものである。
【符号の説明】
【０１０９】
１００…画像処理装置、１０１…検索条件テーブル登録部、１０２…画像階調変換部、１０３…高階層画像データ生成部、１０４…画像補正処理部、１０５…テンプレート生成部、１０６…投票処理部、１０７…ピーク検出部、１０８…表示制御部、１０９…表示装置、１１０…入力制御部、１１１…入力装置、１１２…暗号化・復号化処理部、１１３…ネットワーク伝送制御部、１１４…記憶装置、１１５…ＣＰＵ、１１６…ＲＯＭ、１１７…ＲＡＭ、１１８…ＰＣＩバス
【先行技術文献】
【特許文献】
【０１１０】
【特許文献１】特許第３５９８０３９号公報
【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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