(57)【要約】【課題】  サンプル画像から生成されたテンプレートのデータを使用して対象画像が真の画像であるかを検出する画像処理方法を提供する。【解決手段】  文字や数字などのサンプル画像において、周囲との間で輝度の変化の少ない領域である描画線の内部に抽出点２２ａを設定し、描画線の外側の背景に抽出点２２ｂを設定し、抽出点２２ａと抽出点２２ｂの画素データを使用し、対象画像の判定領域の画像との間の正規化相関係数を求める。輝度差が明確なコントラストの明確な抽出点２２ａと抽出点２ｂの画素データでテンプレートのデータを生成しているため、短時間の演算で正確に、テンプレートの画像と同じと判断されるべき真の画像を検出することができる。【選択図】図８
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別対象となる対象画像のデータとテンプレートのデータとの類否を判別する画像処理方法において、
文字、数字、記号または図形の少なくとも１つを含むサンプル画像の、前記文字、数字、記号または図形の描画線の内部領域の複数の点、および描画線よりも外側の領域の複数の点をそれぞれ抽出点とし、複数の前記抽出点の位置の情報および輝度の情報に基づいて前記テンプレートのデータを生成することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
サンプル画像内の複数の画素データを含む演算領域を設定し、前記演算領域内の複数の画素データの標本分散を求め、この標本分散が所定の値以下となる演算領域を複数抽出して、抽出されたそれぞれの演算領域内の少なくとも１つの画素を前記抽出点とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
得られた抽出点のデータを輝度の順に配列し、輝度変化の段差部分を挟んで一方の側に位置する輝度の高い範囲内の複数の抽出点を選択するとともに、輝度変化の段差部分を挟んで他方の側に位置する輝度の低い範囲内の複数の抽出点を選択し、選択された抽出点の位置の情報および輝度の情報に基づいて前記テンプレートのデータを生成する請求項２記載の画像処理方法。
【請求項４】
輝度変化の段差部分を挟んで一方の側に位置する輝度の高い範囲内と、輝度変化の段差部分を挟んで他方の側に位置する輝度の低い範囲内とで、同じ数の抽出点を選択する請求項３記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記抽出点のうちの距離が所定値以上離れているものを使用してテンプレートのデータを生成する請求項１ないし４のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記対象画像内に、サンプル画像と類似していると判断されるべき真の画像と、サンプル画像と類似していないと判断されるべき偽の画像とが含まれており、両画像を重ねたときに、真の画像と偽の画像とで輝度差が大きくなる点を、前記抽出点として選択する請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記対象画像内に、サンプル画像と類似していると判断されるべき真の画像が複数含まれ、この複数の真の画像の寸法が相違しているときに、寸法が相違している複数の画像において描画線が重なる領域内で前記抽出点を選択する請求項１ないし５のいずれか記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記サンプル画像の面積よりも大きい面積の対象画像に、前記サンプル画像を含む大きさの判定領域を設定して、この判定領域を前記対象画像内で順に移動させ、それぞれの判定領域で、前記テンプレートの抽出点と同じ位置の画像データを対象画像から抽出して、この画像データと前記テンプレートのデータとの相関係数を求め、この相関係数が所定値以上のときに、その判定領域の位置に、前記サンプル画像と類似する真の画像が存在すると判定する請求項１ないし７のいずれかに記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記判定領域を、１画素ずつ移動させて前記判定を行う請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１０】
対象画像内において真の画像と判定領域が重なっている状態から、各方向へ前記演算領域の半分の距離まで、判定領域を１つの点ずつ位置をずらして、前記相関係数を計算し、その相関係数の最も低い値を真の最悪値とし、
前記対象画像の全ての判定領域のデータとテンプレートのデータとの相関係数を計算して、真の画像を含まない判別領域での前記相関係数の最大値を偽の最大値とし、
前記真の最大値が前記偽の最大値よりも大きくなるように、前記テンプレートの抽出点を変更する請求項８または９記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、テンプレートのデータを使用して、文字、数字、記号または図形の少なくとも１つを含む対象画像から、サンプル画像と類似しまたは一致する真の画像を検索する画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
ＣＣＤやＣＭＯＳなどで撮像した対象画像に含まれている文字、数字、記号または図形の映像を特定するための画像処理方法として、特定の文字、数字、記号または図形のサンプル画像の各画素データと、前記対象画像の各画素データとを対比するマッチング処理が一般に行われている。【０００３】
このマッチング処理において、前記対象画像を構成する全ての画素データと、サンプル画像を構成する全ての画像データとを比較する演算を行うと、その演算量が莫大なものになる。特に、対象画像の面積が広くてその画素データの数が多く、この対象画像内に、サンプル画像と類似しまたは一致している確率の高い画像を検索しようとすると、さらに演算量が莫大になる。例えば、対象画像の画素数が５１２×４８０であり、特定の文字、数字、記号または図形を示しているサンプル画像の画素数が６４×６４であり、前記対象画像内で６４×６４画素の領域を縦横に１画素ずつ送って、正規化相関法により検索しようとすると、その演算量が１０億回を越える。【０００４】
そこで、対象画像の画素データと、サンプル画像の画素データを間引きして、少ない画素データを対比して、両画像の類似度を演算することも行われている。しかし、画素データを間引くと、画像データの特徴が薄れていき、その結果、画像の誤検出が行われやすくなる。【０００５】
以下の特許文献１に記載の発明では、演算すべき画素データを間引いたときに、画像の形状の特徴を失われにくくするために、文字などのエッジ領域を検出し、このエッジ領域をマッチング処理に使用している。【０００６】
しかし、特許文献１に記載のように、エッジ領域を抽出してテンプレート情報を生成し、このテンプレート情報で対象画像を識別する方法では、エッジ領域の抽出のための画像処理が複雑であり演算処理も複雑になる。よって、特許文献１に記載の発明では、対象画像を構成する画素データの数とサンプル画像の画像データの数とが同じで、且つ対象画像とサンプル画像とで共に画素データの数が少ない場合には演算が可能かもしれないが、前述のように、対象画像の面積がサンプル画像の面積よりも広く、対象画像を複数の判定領域に順に区分していき、それぞれの判定領域とテンプレート情報との一致を演算するような場合には、演算量の合計が多くなりすぎて、画像の判定処理が現実的ではない。
【特許文献１】特開２００４−０６２６３１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
本発明は上記従来の課題を解決するものであり、少ない演算量で、対象画像とサンプル画像との類似または一致の判定を高精度に行うことができる画像処理方法を提供することを目的としている。【０００８】
また、本発明は、サンプル画像よりも広い面積の対象画像内に、サンプル画像と類似しまたは一致する確率の高い画像が存在しているか否かを、比較的短時間で正確に演算できる画像処理方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明は、判別対象となる対象画像のデータとテンプレートのデータとの類否を判別する画像処理方法において、
文字、数字、記号または図形の少なくとも１つを含むサンプル画像の、前記文字、数字、記号または図形の描画線の内部領域の複数の点、および描画線よりも外側の領域の複数の点をそれぞれ抽出点とし、複数の前記抽出点の位置の情報および輝度の情報に基づいて前記テンプレートのデータを生成することを特徴とするものである。【００１０】
本発明の画像処理方法では、文字、数字、記号または図形のエッジ領域を避けて、それ以外の、描画線の内部領域と、描画線の外側の領域に抽出点を設定して、テンプレートを生成している。エッジ領域を避けることで、抽出点とこれに近接している画素データとの間での輝度の変化が少なくなる。そのため、サンプル画像内での抽出点の数を減らし、すなわち使用する画素データの間引き率を高くしても、画像の特徴を損なうことがなく、目的とする文字、数字など正確に検出できるテンプレートを得ることが可能である。【００１１】
例えば、本発明は、サンプル画像内の複数の画素データを含む演算領域を設定し、前記演算領域内の複数の画素データの標本分散を求め、この標本分散が所定の値以下となる演算領域を複数抽出して、抽出されたそれぞれの演算領域内の少なくとも１つの画素を前記抽出点とするものである。【００１２】
抽出点は、演算領域の中央に位置する１つの画素データであってもよいし、中央に集合して位置する複数の画素データであってもよい。あるいは、演算領域内で離れて位置している複数の画素データを抽出点としてもよい。また、標本分散は、演算領域内の全ての画素データを演算の対象としてもよいし、演算領域の任意の複数の画素データを使用して標本分散を演算してもよい。【００１３】
また本発明は、得られた抽出点のデータを輝度の順に配列し、輝度変化の段差部分を挟んで一方の側に位置する輝度の高い範囲内の複数の抽出点を選択するとともに、輝度変化の段差部分を挟んで他方の側に位置する輝度の低い範囲内の複数の抽出点を選択し、選択された抽出点の位置の情報および輝度の情報に基づいて前記テンプレートのデータを生成するものである。【００１４】
上記のように抽出点を選択すると、抽出点の画素データは、輝度の高いものと輝度の低いものに二分でき、テンプレートのデータと対照画像のデータとの正規化相関を求めたときに、同種の文字、数字、記号または図形ではその値が高くなり、非類似の場合には低い値を算出でき、高精度なマッチングを可能にできる。【００１５】
この場合に、本発明では、輝度変化の段差部分を挟んで一方の側に位置する輝度の高い範囲内と、輝度変化の段差部分を挟んで他方の側に位置する輝度の低い範囲内とで、同じ数の抽出点を選択すると、正規化相関を用いて、マッチングを精度よく行えるようになる。【００１６】
さらに、本発明では、前記抽出点のうちの距離が所定値以上離れているものを使用してテンプレートのデータを生成することが好ましい。【００１７】
上記のように、距離の離れた抽出点を使用すると、画素データの間引き率を高くでき、しかも対比する画像の特徴を十分に検出できるようになる。【００１８】
さらに、本発明では、前記対象画像内に、サンプル画像と類似していると判断されるべき真の画像と、サンプル画像と類似していないと判断されるべき偽の画像とが含まれており、両画像を重ねたときに、真の画像と偽の画像とで輝度差が大きくなる点を、前記抽出点として選択することが好ましい。【００１９】
また本発明は、前記対象画像内に、サンプル画像と類似していると判断されるべき真の画像が複数含まれ、この複数の真の画像の寸法が相違しているときに、寸法が相違している複数の画像において描画線が重なる領域内で前記抽出点を選択することが好ましい。【００２０】
上記のように抽出点を選択すると、数字の「６」と「８」などのように紛らわしい形状の画像であっても、確実に区別して判断できる。また、同じ「６」などの数字や文字で大きさの相違するものを確実に検出できる。【００２１】
本発明は、前記サンプル画像の面積よりも大きい面積の対象画像に、前記サンプル画像を含む大きさの判定領域を設定して、この判定領域を前記対象画像内で順に移動させ、それぞれの判定領域で、前記テンプレートの抽出点と同じ位置の画像データを対象画像から抽出して、この画像データと前記テンプレートのデータとの相関係数を求め、この相関係数が所定値以上のときに、その判定領域の位置に、前記サンプル画像と類似する真の画像が存在すると判定するものである。【００２２】
上記発明では、正規化相関係数を求めるという汎用的な演算手法で、文字や数字などを高精度に識別できる。【００２３】
この場合に、抽出点の数を少なくできるため、前記判定領域を、１画素ずつ移動させて前記判定を行うものであっても、対象画像の全体領域に対する演算を短時間に行うことができる。【００２４】
さらに本発明は、対象画像内において真の画像と判定領域が重なっている状態から、各方向へ前記演算領域の半分の距離まで、判定領域を１つの点ずつ位置をずらして、前記相関係数を計算し、その相関係数の最も低い値を真の最悪値とし、
前記対象画像の全ての判定領域のデータとテンプレートのデータとの相関係数を計算して、真の画像を含まない判別領域での前記相関係数の最大値を偽の最大値とし、
前記真の最大値が前記偽の最大値よりも大きくなるように、前記テンプレートの抽出点を変更するものである。【００２５】
上記の操作を行うことで、テンプレートのデータを使用した画像の検出精度をさらに高くできる。
【発明の効果】
【００２６】
本発明では、少ない演算量で、対象画像内の文字、数字、記号または図形を高精度に検出できる。また、広い面積の対象画像内から文字、数字、記号または図形を検出する際にも、その演算量を少なくでき、確実な検出が可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２７】
図１は本発明の実施の形態の画像処理方法を実施する画像処理装置１を示すブロック図である。【００２８】
この画像処理装置１にはカメラ２が接続されている。このカメラ２はレンズ２ａを有し、内部にはＣＣＤまたはＣＭＯＳなどの撮像素子が設けられており、撮像素子は複数の画素を有している。文字、数字、記号または図形の少なくとも１つが記された対象物１０に、照明光源５から光が与えられると、対象物１０からの反射光がカメラ２で撮影され、図２（Ｂ）に示す対象画像１０ａが得られる。【００２９】
画像処理装置１は、ＣＰＵとメモリなどから構成されている。前記撮像素子の各画素で得られた画素データ（輝度データ）は、Ａ／Ｄ変換され、例えば２５６階調のデータとしてＣＰＵに与えられる。画像処理装置１にはＣＲＴまたは液晶パネルを有するモニタ３が接続されている。【００３０】
対象物１０はその表面に複数の文字が記されている。これら文字は印刷や刻印あるいは金属膜がエッチングされることなどで形成されている。対象物１０では、文字の描画線が濃色で、描画線以外の背景の全体が白などの淡色である。したがって、照明光源５から照明光を与えてカメラ２で撮影すると、対象画像１０ａでは、描画線の輝度が低く、描画線以外の背景の輝度が高い。この画像処理装置１は、淡色の背景に濃色の文字などが記された対象物において文字などを識別するのに適している。【００３１】
図２に示す実施の形態では、対象物１０の表面に複数のアルファベットの文字が記されている。画像処理装置１では、これら複数の文字のうちの文字「Ａ」を検出し、且つ文字「Ａ」が記されている位置を検出する。【００３２】
前記文字「Ａ」を検出するための基準として、画像処理装置１のメモリには、テンプレートのデータが保持されている。このテンプレートのデータは、図２（Ａ）に示すサンプル画像２０から生成される。サンプル画像２０内の文字「Ａ」は、対象画像１０ａに含まれている「Ａ」の文字と同じ字体で同じ大きさの画像、あるいは対象画像１０ａに含まれている「Ａ」の文字とほぼ同じ字体でほぼ同じ画像である。サンプル画像２０の面積は、対象画像１０ａの面積よりも十分に小さい。【００３３】
図２（Ｂ）では、対象物１０を撮影した対象画像１０ａのうちの、テンプレートのデータと比較するための判別領域１１を破線で囲んで正方形の領域として示している。この判別領域１１の面積は、前記サンプル画像２０の面積と同じであり、判別領域１１とサンプル画像２０では、画素数も同じである。【００３４】
（テンプレートのデータの生成）
以下では、サンプル画像２０からテンプレートのデータを生成する方法を説明する。【００３５】
図３は、前記サンプル画像２０を拡大して示している。サンプル画像２０は、図２（Ｂ）に示されている対象画像１０ａから、判別領域１１と同じ面積の区画で且つ文字「Ａ」が中央に位置する領域を抜き出したものであり、例えば画素数が６４×６４の領域である。あるいは、画像処理装置１の内部でソフトウエアを使用して６４×６４の画素の領域を想定し、それぞれの画素に濃淡色を分布させて、中央に「Ａ」を有するサンプル画像２０をコンピュータ上で描画して作成してもよい。【００３６】
この実施の形態では、６４×６４の画素数を有するサンプル画像２０の全ての画素データをテンプレートのデータとして使用するのではなく、サンプル画像２０内の画素データを間引いて、なるべく少ない画素データのみを抽出点として使用する。そのデータの抽出の手順を以下の通りである。【００３７】
（１）周囲の輝度差が少ない領域の画素データを抽出する
図３に示すようにサンプル画像２０に所定面積（所定画素数）の演算領域２１を設定する。演算領域２１は縦方向の寸法がＴｙで横方向の寸法がＴｘであり、Ｔｘ×Ｔｙの面積内に少なくとも縦横が３画素ずつで３×３＝９個の画素が存在している。図４は、前記演
算領域２１を拡大して示しているが、この実施の形態では縦方向の寸法Ｔｙ内に５個の画素が並び、横方向の寸法Ｔｘ内に５個の画素が並んでおり、１つの演算領域２１内に５×５＝２５個の画素が位置している。【００３８】
画像処理装置１では、サンプル画像２０を、Ｔｘ×Ｔｙの面積を単位として、すなわち５×５＝２５個の画素群を単位として、順番に走査し、それぞれの演算領域２１内の画素データの標本分散を演算する。図４に示すように、最初にＴｘ×Ｔｙの面積（５×５＝２５個の画素群）である（ａ）の演算領域２１で標本分散を演算し、次に横方向に５画素飛んで、次のＴｘ×Ｔｙの面積（５×５＝２５個の画素群）である（ｂ）の演算領域２１で標本分散を演算し、これを繰り返して行う。つまり、横方向に５画素置きにならぶ（ａ）（ｂ）（ｃ）（ｄ）・・・の演算領域２１で標本演算をしたら、その次に、縦方向へ５画素飛んで、１段下の行に移行し、この行内で、横方向に５画素置きに並んでいるＴｘ×Ｔｙの面積の（ｅ）（ｆ）（ｇ）・・・の演算領域２１でそれぞれ標本演算を行う。【００３９】
それぞれの演算領域２１内の各画素データによる標本分散δ２の演算は以下の数１に基づいて行われる。【００４０】
【数１】
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【００４１】
前記数１において、ｎは１つの演算領域２１内の画素の数であり、図４に示す実施の形態ではｎ＝２５である。ｘｉは、１つの演算領域２１内にある各画素の画素データであり、それぞれの画素データは例えば２５６階調で表現される。数１中のｘバー（ｘの上にラインが引かれている文字）は、１つの演算領域２１内の２５個の画素データの平均値である。図４に示す（ａ）（ｂ）（ｃ）・・・の全て演算領域２１において数１に示す標本分散δ２を演算する。【００４２】
この標本分散δ２は、演算領域２１内の２５個の画素データの変動が少なければ値が低くゼロに近くなり、２５個の画素データの変動が大きいと値が高くなる。この実施の形態では、標本分散δ２の演算結果が、所定のしきい値以下である演算領域２１、または所定のしきい値未満である演算領域２１が選択され、それぞれの演算領域２１内のいずれか１つ以上の画素が抽出点として選択される。図４の実施の形態では、標本分散δ２の値が所定のしきい値以下またはしきい値未満の演算領域２１において、その領域の中心に位置する画素データが抽出点２２のデータとして選択される。【００４３】
つまり、それぞれの演算領域２１において数１に示す標本分散を演算することで、周囲の画素間での輝度の差の変動が少ない領域から抽出点２２が選ばれることになる。また各演算領域２１内で抽出点２２を選択した時点で、サンプル画像２０のうちの演算に使用する画素データを１／２５に減少できる。【００４４】
図５は、図３に示すサンプル画像２０において、文字「Ａ」の描画線を横方向に横断するＶ−Ｖ線上に位置する各画素の画素データ（輝度データ）の分布を示している。【００４５】
サンプル画像２０のうちの文字「Ａ」の描画線の内部の領域は画像データの輝度が低く、描画線を外れた外側の領域では画像データの輝度が高い。よって、サンプル画像２０において、数１の標本分散δ２の値がしきい値以下またはしきい値未満となる演算領域２１は、図５に示すように、塗りつぶされている描画線の内部のＸａの領域、および描画線の外側における白色などの背景のみが存在するＸｂの領域である。また、描画線と背景との境界を含むＸｃの領域では、演算領域２１内の各画素データの変動が大きく、標本分散δ２の値が大きくなる。前記標本分散δ２を演算し、その値が小さい領域内から抽出点２２を選択することで、図５に示すＸｃの領域内の変動の大きいデータが演算に使用されることを排除している。【００４６】
その結果、図６に示すように、文字「Ａ」の描画線の内部で描画線の縁部から離れた領域２４と、描画線から外れた背景の領域で且つ描画線の縁部から離れた領域２３から抽出点２２が選択されることになる。【００４７】
（２）輝度の低い領域と輝度の高い領域から抽出点を選ぶ（抽出点の輝度差が顕著となるように抽出点を選ぶ）【００４８】
図７に示すように、（１）で選択した抽出点２２を輝度の低い順から輝度の高い順に並び替える。前記（１）では、標本分散δ２が低い演算領域２１から抽出点２２を選んでおり、抽出点２２は、図６に示す描画線の内部の領域２４と、描画線から離れた背景の領域内に位置し、描画線の境界部分では抽出点２２が選択されていない。そのため、抽出点２２の輝度の分布は、輝度変化の段差部分を挟んで、一方の側に輝度の低い抽出点が並び、前記段差部分を挟んで、他の側に輝度の高い抽出点が並ぶ。【００４９】
図７に示す並び替えの後に、輝度が最も低い側から順に複数の抽出点２２ａを選び、さらに輝度が最も高い側から順に複数の抽出点２２ｂを選ぶ。このとき、抽出点２２ａを輝度が最も低い側から１つ置きまたは２つ置きなどで選んでもよいが、最も輝度の低い抽出点から連続して順番に複数の抽出点２２ａを選ぶことが好ましい。これは輝度が高い側から選ばれる抽出点２２ｂにおいても同じである。【００５０】
その結果、図８に示すように、文字「Ａ」の描画線の内部で色が最も濃い領域から抽出点２２ａが選ばれ、文字「Ａ」の描画線から外れた背景において色が最も薄い領域から抽出点２２ｂが選ばれる。【００５１】
（３）位置の離れている抽出点を選ぶ
ただし、このときに、輝度の低い側の複数の抽出点２２ａとして、縦方向の距離および横方向の距離の少なくとも一方が所定値よりも短いものが含まれている場合には、近い位置関係にある抽出点２２ａのうちの輝度の低い方の抽出点２２ａのみを選択する。同様に、輝度の高い側の複数の抽出点２２ｂに、縦方向の距離と横方向の距離のうちの少なくとも一方が所定値よりも短いものが含まれている場合には、近い位置関係にある一方の抽出点２２ｂのうち輝度の高い抽出点２２ｂのみを選択する。【００５２】
抽出点２２ａのうちの距離が近いものは、文字の同じ特徴部分に存在している確率が高い。よって、接近している抽出点を間引くことにより、テンプレートのデータの特徴を損なうことなく演算量を低減できる。これは抽出点２２ｂにおいても同じである。【００５３】
（４）低輝度の抽出点と高輝度の抽出点をほぼ同数選ぶ
さらに、輝度の低い側から選択された抽出点２２ａと輝度の高い側から選択された抽出点２２ｂは、互いに同数あるいはほぼ同数であることが好ましい。抽出点２２ａと抽出点２２ｂを同数またはほぼ同数とすることにより、後に示す正規化相関係数を演算するときに、類似した画像と類似していない画像での相関係数に明確な差をつけやすくなる。【００５４】
最も輝度の低い側から複数の抽出点２２ａを選び、最も輝度の高い側から複数の抽出点２２ｂを選び、抽出点２２ａどうしの距離をある程度空け、且つ抽出点２２ｂどうしの距離をある程度空け、さらに抽出点２２ａと抽出点２２ｂを同数またはほぼ同数とすることにより、画像サンプル２０に記された文字などの特徴を損なうことなく、最小の演算量で画像を検出することが可能なテンプレートを生成することができる。なお、抽出点２２ａの数と抽出点２２ｂの数とがほぼ同数とは、一方の数に対して他方の数が８０％以上であることを意味しており、さらに好ましくは９０％以上である。【００５５】
（対象画像の判定）
図２（Ｂ）に示す対象画像１０ａは、サンプル画像１０よりも大きい面積を有し、例えば画素数が５１２×４８０＝２４５７６０である。この対象画像１０ａに判定領域１１を設定するが、この判定領域１１は、テンプレートのデータを生成する前のサンプル画像２０と同じ面積で同じ画素数である。この判定領域１１を、対象画像１０ａの左上の隅の領域から順に横方向へ１画素列ずつ位置をずらして設定して行き、最上部の行の全体の走査が完了したら、次に縦方向に１画素行だけ下側にずらして、次の行内でさらに横方向に１画素列ずつ位置をずらして、判定領域１１を順に設定していく。つまり、判定領域１１は、縦と横に１画素ずらして、対象画像１０ａの全域に設定される。【００５６】
そして、それぞれの判定領域１１の画素データと、テンプレートのデータとを対比する。このとき、それぞれの判定領域１１の６４×６４の画素のうち、テンプレートのデータで抽出した抽出点２２ａと同じ位置にある画素データを抽出し、判定領域１１から抽出された画素データと、この画素データと同数であるテンプレートの各抽出点２２ａ，２２ｂの画素データとを対比する。【００５７】
この対比は、正規化相関法により行われる。テンプレートのそれぞれの抽出点２２ａ，２２ｂの画素データをＭ、それぞれの判定領域１１から抽出した画素データをＩとすると、その正規化相関係数Ｒは、以下の数２に示すように、ＭとＩの共分散を、Ｍの標準偏差とＩの標準偏差との積によって除算することで求められる。【００５８】
【数２】
2008081853.tif 000004
【００５９】
具体的には、相関係数Ｒを以下の数３で求めることができる。数３において、Ｎは、サンプル画像２０から抽出した抽出点２２ａと抽出点２２ｂとの総数であり、１つの判定領域１１から抽出する画素データの数もＮである。Ｍｉはテンプレートの抽出点２２ａ，２２ｂの画素データで、Ｉｉは判定領域１１から抽出された画素データである。【００６０】
【数３】
2008081853.tif 000005
【００６１】
前記相関係数Ｒが所定のしきい値以上またはしきい値を越えたときに、その判定領域１１に、サンプル画像２０と同じ画像または類似している画像と判断されるべき真の画像が存在していると判断できる。図２（Ｂ）に示す対象画像１０ａを検出する際には、文字「Ａ」が中心に位置する判定領域１１で演算した相関係数Ｒが最大値となる。よって、各判定領域１１とテンプレートの相関係数を順に計算し、計算値の最大値を検出することで、対象画像１０ａ内のどの位置に真の画像である文字「Ａ」が存在しているか検出できる。【００６２】
前記テンプレートのデータは、サンプル画像２０から抽出点２２ａ，２２ｂの画像データを取り出したものであり、その画素データの数はサンプル画像の全体の画素数に比べて少数である。また、判定領域１１では、その内部の画素データのうちのテンプレートのデータと同じ数の画素データを抽出して正規化相関係数の演算を行っている。そのため、全ての判定領域１１において相関係数Ｒを演算したとしても、全体の演算量が少なくて済み、短時間の演算で真の画像（例えば文字「Ａ」）がどの位置に存在しているかを検出できる。【００６３】
また、テンプレートの画素データの数が少ないにもかかわらず、そのデータは、サンプル画像２０において周囲の輝度が同じである文字の描画線の内部の領域の抽出点２２ａと、文字以外の背景部分で且つ描画線の縁部から離れた領域の抽出点２２ｂとから抽出したものである。すなわち、テンプレートのデータは、サンプル画像のコントラストを明瞭に反映したものである。そのため、抽出点２２ａと抽出点２２ｂの数が少なくても、高い精度で真の画像を検出できる。しかも、少ない抽出点の画素データで正規化相関の演算を行っているので、短時間で演算ができる。【００６４】
（テンプレートのデータの精度の検証）
（ａ）正規化相関係数の計算結果の検証
図４に示したように、テンプレートのデータを生成する際には、サンプル画像１０の画素をＴｘ×Ｔｙの面積の演算領域２１に区分している。そして、この演算領域２１内の全ての画素データの標本分散が所定の値よりも少ないときに、その演算領域２１の中心に位置する画素データを抽出点２２とし、さらにその抽出点２２の中から、図７と図８のように、コントラストが明確になる抽出点２２ａ，２２ｂを検出している。そして、以下のようにテンプレートのデータを評価することにより、さらに検出精度の高いテンプレートを生成することができる。【００６５】
図９（Ａ）は、図２（Ｂ）に示す対象画像１０ａ内においてサンプル画像２０と同じ文字「Ａ」が存在している付近の複数の判定領域１１のデータとテンプレートのデータとで演算した正規化相関係数Ｒを示している。図９（Ａ）では、対象画像１０ａにおいて、判定領域１１を文字「Ａ」の中心を基準として左右両側に１画素ずつ移動させたときの、それぞれの位置の判定領域１１での相関係数Ｒを示している。【００６６】
図９（Ａ）に示すように、サンプル画像２０の文字「Ａ」の中心と、対象画像での真の画像である文字「Ａ」の中心とが一致しているときの判定領域１１において、その正規化相関係数Ｒが最大値となる。以下これを真の最大値と呼ぶ。また相関係数Ｒが最大値となる位置から左右にＴｘ／２の範囲内に位置する判定領域１１とテンプレートとの相関係数Ｒのうちの最も低い値を真の最悪値とする。【００６７】
この真の最悪値は、テンプレートの画素データを生成する際に、範囲Ｔｘ内において抽出点２２以外の画素を間引いたことに起因する検出誤差を反映している。同様にして、対象画像において判定領域を縦方向へ１画素行ずつ移動させて、それぞれの判定領域に対して、図９（Ａ）に示したのと同様に、真の最大値から上下にＴｙ／２の範囲内で相関係数Ｒが最低となる真の最悪値を同様にして求める。【００６８】
次に、図２（Ｂ）に示す対象画像１０ａにおいて、横方向に１画素列ずつ位置をずらし、さらに縦方向に１画素行ずつ位置をずらした全ての判定領域１１において、その判定領域１１から抽出した画素データと、前記テンプレートのデータとから正規化相関係数Ｒを計算する。図９（Ｃ）は、横軸に全ての判定領域１１の位置を示し、縦軸にそれぞれの判定領域１１で計算した相関係数Ｒを示している。サンプル画像２０と、対象画像の真の画像である文字「Ａ」とが重なったときに相関係数Ｒが真の最大値となる。この対象画像１０ａにおいて、真の画像を有しない位置で、しかも相関係数Ｒが前記真の最大値の次に極大となる値が偽の最大値である。【００６９】
図９（Ａ）に示す真の最悪値が、図９（Ｃ）に示す偽の最大値よりも常に高い値となるように、テンプレートの抽出点２２ａ，２２ｂを決めておけば、対象画像を検証したときに、真の画像以外の画像を真の画像として誤検出する確率を低くできる。つまり、テンプレートの条件としては（真の最悪値）／（偽の最大値）が１を越えていることが好ましく、例えば１．２〜１．６の範囲が好ましい。【００７０】
また、図９（Ｂ）に示すように、テンプレートのデータを２種類用意し、対象画像内で真の画像を２つ検出する場合、例えば文字「Ａ」の画像と文字「Ｂ」の画像を検出する場合には、両テンプレートの真の最悪値のうちの低い方の値が、偽の最大値よりも高い値となるように、テンプレートの抽出点を決めればよい。【００７１】
（ｂ）紛らわしい文字、数字、記号または図形に関する対応図１０（Ａ）は、テンプレートを生成するためのサンプル画像１２０として数字の「６」を使用した例を示している。この場合に、対象物を撮影して得られた対象画像に図１０（Ｂ）に示す「８」の文字の画像１１０が含められていると、数字の「６」と数字の「８」は、重ねたときの描画線の位置が似ているため、数字の「６」のサンプル画像１２０から生成したテンプレートの画素データと、数字の「８」の画像においてテンプレートと同じ抽出点を選んだ画素データとの相関係数Ｒの値が高くなり、数字「８」を真の画像である数字の「６」として認識するおそれがある。【００７２】
そこで、数字「６」と数字「８」を重ねたときに、その重なり部に一方の数字の描画線が位置し他方の数字の描画線が位置しない点１２１および点１２２を新たな抽出点とする。点１２１は、数字「６」の描画線が位置しないが、数字「８」の描画線が位置しており、点１２２は、数字「６」の描画線が位置しているが、数字「８」の描画線が位置していない。このように、対象画像とサンプル画像を重ねたときに、両画像の輝度差が大きくなる点１２１と点１２２を新たな抽出点とし、サンプル画像から生成されるテンプレートのデータに、サンプル画像の点１２１と１２２の画素データを加える。このようにテンプレートのデータを生成することにより、描画線の位置が近似している紛らわしい文字や数字などをテンプレートのデータを用いて高精度に区別できる。【００７３】
図１１（Ａ）は、前記と同様に数字の「６」のサンプル画像１２０からテンプレートのデータを生成する例を示しているが、さらに対象物を撮影した対象画像に、図１１（Ｂ）に示すように、サンプル画像１２０には、「６」よりもやや小さい（またはやや大きい）文字「６」の画像２１０が含まれている。この場合には、図１１（Ａ）に示すサンプル画像１２０と、図１１（Ｂ）に示す画像において、描画線どうしが重なる領域で前記抽出点２２ａを選択する。すなわち、図７と図８において、輝度の低い抽出点２２ａを選択するときに、必ず２つの「６」の数字の描画線が重なる領域で、その抽出点２２ａを選択する。【００７４】
これにより、同じ文字や数字などで寸法がやや違う画像が、対象画像内に存在していても、対象画像内の前記画像を高い確率で検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００７５】
【図１】本発明の実施の形態の画像処理方法を実施する画像処理装置のブロック図、
【図２】（Ａ）はサンプル画像の説明図、（Ｂ）は対象画像の説明図、
【図３】サンプル画像と演算領域との関係を示す説明図、
【図４】サンプル画像から抽出点を選択する方法を説明する説明図、
【図５】図３のサンプル画像のＶ−Ｖ線上に位置する画素データの輝度変化を示す線図、
【図６】サンプル画像から抽出点を選択する領域を示す説明図、
【図７】抽出点を輝度の強度順に配列した分布説明図、
【図８】サンプル画像から抽出点を選択する過程を示す説明図、
【図９】（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）は、正規化相関係数を用いたテンプレートの評価法を示す説明図、
【図１０】（Ａ）（Ｂ）は、紛らわしい文字、数字などを識別するためのテンプレートの生成法を示す説明図、
【図１１】（Ａ）（Ｂ）は、大きさの相違する文字、数字などを識別するためのテンプレートの生成法を示す説明図、
【符号の説明】
【００７６】
１  画像処理装置
２  カメラ
３  ディスプレイ
５  照明光源
１０  対象物
１０ａ  対象画像
１１  判定領域
２０  サンプル画像
２１  演算領域
２２  抽出点
２２ａ  低輝度の領域の抽出点
２２ｂ  高輝度の領域の抽出点
【図１】
2008081853.tif 000006
【図２】
2008081853.tif 000007
【図３】
2008081853.tif 000008
【図４】
2008081853.tif 000009
【図５】
2008081853.tif 000010
【図６】
2008081853.tif 000011
【図７】
2008081853.tif 000012
【図８】
2008081853.tif 000013
【図９】
2008081853.tif 000014
【図１０】
2008081853.tif 000015
【図１１】
2008081853.tif 000016
【手続補正書】
【提出日】平成20年4月4日(2008.4.4)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別対象となる対象画像のデータとテンプレートのデータとの類否を判別する画像処理方法において、
文字、数字、記号または図形の少なくとも１つを含むサンプル画像内に、複数の画素データを含む演算領域を複数箇所に設定して、それぞれの演算領域内の複数の画素データの標本分散を求め、この標本分散が所定の値以下となる演算領域に含まれる少なくとも１つの画素を抽出点とし、
前記文字、数字、記号または図形の描画線の内部領域と描画線よりも外側の領域からそれぞれ複数の前記抽出点を抽出し、複数の前記抽出点の位置の情報および輝度の情報に基づいて前記テンプレートのデータを生成することを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
（削除）
【請求項３】
得られた抽出点のデータを輝度の順に配列し、輝度変化の段差部分を挟んで一方の側に位置する輝度の高い範囲内の複数の抽出点を選択するとともに、輝度変化の段差部分を挟んで他方の側に位置する輝度の低い範囲内の複数の抽出点を選択し、選択された抽出点の位置の情報および輝度の情報に基づいて前記テンプレートのデータを生成する請求項１記載の画像処理方法。
【請求項４】
輝度変化の段差部分を挟んで一方の側に位置する輝度の高い範囲内と、輝度変化の段差部分を挟んで他方の側に位置する輝度の低い範囲内とで、同じ数の抽出点を選択する請求項３記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記抽出点のうちの距離が所定値以上離れているものを使用してテンプレートのデータを生成する請求項１記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記対象画像内に、サンプル画像と類似していると判断されるべき真の画像と、サンプル画像と類似していないと判断されるべき偽の画像とが含まれており、両画像を重ねたときに、真の画像と偽の画像とで輝度差が大きくなる点を、前記抽出点として選択する請求項１記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記対象画像内に、サンプル画像と類似していると判断されるべき真の画像が複数含まれ、この複数の真の画像の寸法が相違しているときに、寸法が相違している複数の画像において描画線が重なる領域内で前記抽出点を選択する請求項１記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記サンプル画像の面積よりも大きい面積の対象画像に、前記サンプル画像を含む大きさの判定領域を設定して、この判定領域を前記対象画像内で順に移動させ、それぞれの判定領域で、前記テンプレートの抽出点と同じ位置の画像データを対象画像から抽出して、この画像データと前記テンプレートのデータとの相関係数を求め、この相関係数が所定値以上のときに、その判定領域の位置に、前記サンプル画像と類似する真の画像が存在すると判定する請求項１記載の画像処理方法。
【請求項９】
前記判定領域を、１画素ずつ移動させて前記判定を行う請求項８記載の画像処理方法。
【請求項１０】
対象画像内において真の画像と判定領域が重なっている状態から、各方向へ前記演算領域の半分の距離まで、判定領域を１つの点ずつ位置をずらして、前記相関係数を計算し、その相関係数の最も低い値を真の最悪値とし、
前記対象画像の全ての判定領域のデータとテンプレートのデータとの相関係数を計算して、真の画像を含まない判別領域での前記相関係数の最大値を偽の最大値とし、
前記真の最悪値が前記偽の最大値よりも大きくなるように、複数のテンプレートからテンプレートを選択して使用する請求項８または９記載の画像処理方法。
【国際調査報告】
2008081853.tif 000017
2008081853.tif 000018
2008081853.tif 000019
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