(57)【要約】【課題】  文字や数字その他の画像が、サンプル画像と同じ範疇のものかを判別する画像判別方法において、例えば一部が欠落した文字や数字を正確に判別できるようにする。【解決手段】  ７×７＝４９の画素単位で数字を表現した場合に、同じ数字を表示した複数のサンプル画像から統計を求め、統計の定数と、判別対象となる画像とから類否を判別する。このとき４９個の画素単位の全ての統計で定数を定めるとともに画像を複数の領域に区分して、それぞれの領域での相関係数を求める。このように二段階で定数を決めることにより、例えば文字の一部が欠けているような画像をサンプル画像と同種の画像であると判断できるようになる。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
判別対象である対象画像とサンプル画像との類否を判別する画像判別方法において、
１つのサンプル画像がｋ個の画素単位の画像データを有し、且つ同種の画像と判断できるサンプル画像をｎ個用い、それぞれの１つのサンプル画像を、複数個の画素単位ごとに複数の領域に区分し、
ｎ個のサンプル画像の同じ領域に位置する画素単位の画像データから相関係数を計算し、この相関係数を各領域ごとに求め、
全てのサンプル画像のｋ×ｎ個の各画素単位の画像データの統計として得られる定数およびサンプル画像の各領域ごとの前記相関係数と、前記対象画像のｋ個の画素単位の画像データと、前記対象画像の各領域の相関係数とから、対象画像とサンプル画像との空間距離を求め、求められた空間距離によって、対象画像とサンプル画像との類比を判別することを特徴とする画像判別方法。
【請求項２】
ｋ×ｎ個の画素単位の画像データの統計として得られる定数を次のようにして得る請求項１記載の画像判別方法。
ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位のｎ個の画像データの平均値Ｍｊ（ｊ＝１，２，３，・・・，ｋ）と、それぞれのサンプル画像ごとに、各画素単位の画像データと前記平均値Ｍｊとの積を加算した線形式Ｌｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）と、各平均値Ｍｊを加算した有効除数ｒとを求めて、比例定数であるＹ１（ｉ）＝Ｌｉ／ｒを算出するとともに、
ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位の画像データから誤差分散Ｖｅ（ｉ）を求めて、この誤差分散Ｖｅ（ｉ）と前記有効除数ｒとから各サンプル画像ごとのＳＮ比η（ｉ）を求め、このＳＮ比η（ｉ）の逆数の平方根を計算して、各サンプル画像ごとの標準偏差であるＹ２（ｉ）を算出し、
ｎ個の前記Ｙ１（ｉ）の平均値と、ｎ個の前記Ｙ２（ｉ）の平均値の２項目を前記定数とする。
【請求項３】
各領域の相関係数は、
サンプル画像の１つの領域内の画素単位の数をｐとし、ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位のｎ個の画像データの平均値Ｘｑバー（ｑ＝１，２，３，・・・，ｐ）と、各サンプル画像ごとのｐ個の画素単位の画像データの平均値Ｙｉバー（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）と、全てのサンプル画像の同じ領域内のｎ×ｐ個の画素単位の画像データの平均値Ｘバー、
とから求められる請求項１または２記載の画像判別方法。
【請求項４】
前記空間距離がマハラノビスの距離である請求項１ないし３のいずれかに記載の画像判別方法。
【請求項５】
前記空間距離がユークリッドの距離である請求項１ないし３のいずれかに記載の画像判別方法。
【請求項６】
前記定数および各領域の前記相関係数のそれぞれに係数を割り当てて、前記空間距離を算出する請求項１ないし３のいずれかに記載の画像判別方法。
【請求項７】
各領域の情報量を比較し、情報量が少ない領域で得られた相関係数に割り当てる係数を、他の領域で得られた相関係数に割り当てる係数よりも小さくする請求項６記載の画像判別方法。
【請求項８】
判別対象である対象画像とサンプル画像との類否を判別する画像判別方法において、
複数の画素単位ごとの画像データを有し、且つ同種の画像と判断できるサンプル画像をｎ個用い、それぞれのサンプル画像を、複数個の画素単位ごとに複数の領域に区分し、１つのサンプル画像における画素単位の数および区分した領域の数の合計をｋとし、
各画素単位の画像データ、および区分したそれぞれの領域ごとに求めた画像データの相関係数を、共にＸｉｊ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ）（ｊ＝１，２，３，・・・，ｎ）で表し、
それぞれの画素単位の画像データのサンプル画像の数ｎでの平均値、およびそれぞれの領域の前記相関係数のサンプル画像の数ｎでの平均値を、共にｍｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ）とし、
それぞれの画素単位の画像データのサンプル画像の数ｎでの標準偏差、およびそれぞれの領域の前記相関係数のサンプル画像の数ｎでの標準偏差を、共にσｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ）として、
規格化値ｘｉｊ＝（Ｘｉｊ−ｍｉ）／σｉを求め、
前記対象画像の画素単位の画像データおよび前記対象画像の各領域での相関係数と、前記規格化値ｘｉｊとから、対象画像とサンプル画像との空間距離を求め、求められた空間距離によって、対象画像とサンプル画像との類比を判別することを特徴とする画像判別方法。
【請求項９】
各領域の相関係数は、
サンプル画像内の１つの領域の画素単位数をｐとし、ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位のｎ個の画像データの平均値Ｘｑバー（ｑ＝１，２，３，・・・，ｐ）と、各サンプル画像ごとのｐ個の画素単位の画像データの平均値Ｙｉバー（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）と、全てのサンプル画像の同じ領域内のｎ×ｐ個の画素単位の画像データの平均値Ｘバー、
とから求められる請求項８記載の画像判別方法。
【請求項１０】
前記空間距離がマハラノビスの距離である請求項８または９記載の画像判別方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、文字や数字や記号その他の判別すべき対象物を撮像した画像が、サンプル画像と同じ範疇のものであるか否かの判別を可能とした画像判別方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
文字や数字や記号その他の対象物をＣＣＤなどの撮像素子で撮影し、コンピュータのソフトウエア上で、その画像を分析することで、対象物の画像がサンプル画像と同種と判断されるべきものであるかを判別する画像判別方法が実現されつつある。【０００３】
以下の特許文献１に記載の画像認識によるパターン検出法は、検出対象物のパターン画像を分割し、分割したパターンごとに基準パターンと対比することで、検出対象物のパターンが基準パターンと同種のものであるかの判別を行っている。この判別方法として正規化相関係数を用いている。【０００４】
特許文献２に記載の文字認識方法も、対象物のパターン画像を分割して、分割されたそれぞれの領域の画像と基準画像との空間距離を算出している。この空間距離としてユークリッド距離またはマハラノビス距離を用いている。特許文献２に記載の発明は、パターン画像を分割したそれぞれの領域ごとに所定の係数を乗じて、基準画像との類否判断を行うことにより、例えば文字に潰れやすい部分があったとしても、類否判断ができるようにするというものである。
【特許文献１】特開平１１−１６００４３号公報
【特許文献２】特開平１１−２３８０９９号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
前記特許文献に記載の発明をはじめとして、従来の画像判別方法は、画像の類否判別を１つ種類の演算に基づいて行っている。しかし、従来知られている正規化相関係数を使用する判別方法や、ユークリッド距離またはマハラノビス距離を使用する判別方法では、必ずしも目的とする画像判別を正確に行えない。【０００６】
図３（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）は、それぞれ異なる方法による画像の判別を試みた結果を示している。この試験方法では、図２に示すように、コンピュータ上で７×７個の画素単位を想定して、いずれかの画素単位を黒色に設定して、「０」ないし「９」の数字を表現する。そして、図２に示す「６」の数字表示を基準画像とし、「０」「１」「２」「３」「４」「５」「６」「７」「８」「９」のそれぞれの数字表示を判別対象物とし、それぞれの判別対象物と、基準画像である「６」の数字表示との空間距離を演算する。【０００７】
図３（Ａ）は、基準画像と判別対象物との間の正規化相関値を求めたものである。縦軸に１／（正規化相関値）をとり、横軸に判別対象画像である「０」「１」「２」「３」「４」「５」「７」「８」「９」のそれぞれの数字表示を示している。基準画像と判別対象画像が同じ「６」のとき、正規化相関値は１である。【０００８】
図３（Ｂ）の縦軸は、マハラノビスの距離である。図３（Ｂ）でのマハラノビスの距離は、７×７の画素単位のデータの総和と項目数とから算出している。基準画像と判別対象画像が同じ「６」のとき、マハラノビスの距離は０〜１である。【０００９】
図３（Ｃ）は、７×７の画素単位のデータから比例定数と標準偏差を算出し、この比例定数と標準偏差の２つの項目を使用してマハラノビスの距離を求めている。この場合、基準画像と判別対象画像が同じ「６」のとき、マハラノビスの距離は１である。【００１０】
図３（Ａ）に示すように、正規化相関値を用いた判別法では、判別の対象物である各数値と、基準画像である「６」の数字との相関値が近く、基準画像と対象物の画像との識別が困難であることを理解できる。これに対し、図３（Ｂ）に示すように、画素単位の全ての画像データを用いて算出したマハラノビスの距離は、図３（Ａ）に比べて遠くなり、図３（Ｃ）に示すよう、比例定数と標準偏差の２つの項目を用いて算出したマハラノビスの距離は、さらに遠くなる。【００１１】
つまり、判別の対象である画像を、基準画像と比較したときに、図３（Ａ）よりも図３（Ｂ）に示す手法の方が混同して判断される確率が低くなり、さらに図３（Ｃ）の手法ではさらに混同して判断される確率が低くなる。ただし、一方において、例えば数字の「６」の一部のみが欠落しているもののように人の目で見たときには「６」と判断されるべき画像を前記手法で判別した場合に、図３（Ｂ）や図３（Ｃ）の手法では、基準画像に対して空間距離が遠いと判断されてしまい、一部のみが欠落している「６」の数字を異なるものであるとして排除する結果となる。【００１２】
このように、図３（Ｂ）（Ｃ）に示すように、画像の判別の感度を高くすること、逆に本来は同一または類似と判断すべきものを非同一と判断する不具合がある。【００１３】
本発明は上記従来の課題を解決するものであり、基準となるサンプル画像と、判別対象物の画像とが相違するものである場合には、空間距離を遠くして、混同する判別が行われ難くし、一方において、欠けが生じているような画像を基準画像と同種のものと判別することができる画像判別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】
【００１４】
第１の本発明は、判別対象である対象画像とサンプル画像との類否を判別する画像判別方法において、
１つのサンプル画像がｋ個の画素単位の画像データを有し、且つ同種の画像と判断できるサンプル画像をｎ個用い、それぞれの１つのサンプル画像を、複数個の画素単位ごとに複数の領域に区分し、
ｎ個のサンプル画像の同じ領域に位置する画素単位の画像データから相関係数を計算し、この相関係数を各領域ごとに求め、
全てのサンプル画像のｋ×ｎ個の各画素単位の画像データの統計として得られる定数およびサンプル画像の各領域ごとの前記相関係数と、前記対象画像のｋ個の画素単位の画像データと、前記対象画像の各領域の相関係数とから、対象画像とサンプル画像との空間距離を求め、求められた空間距離によって、対象画像とサンプル画像との類比を判別することを特徴とするものである。【００１５】
第１の本発明では、ｋ×ｎ個の画素単位の画像データの統計として得られる定数を次のようにして得ることができる。【００１６】
ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位のｎ個の画像データの平均値Ｍｊ（ｊ＝１，２，３，・・・，ｋ）と、それぞれのサンプル画像ごとに、各画素単位の画像データと前記平均値Ｍｊとの積を加算した線形式Ｌｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）と、各平均値Ｍｊを加算した有効除数ｒとを求めて、比例定数であるＹ１（ｉ）＝Ｌｉ／ｒを算出するとともに、
ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位の画像データから誤差分散Ｖｅ（ｉ）を求めて、この誤差分散Ｖｅ（ｉ）と前記有効除数ｒとから各サンプル画像ごとのＳＮ比η（ｉ）を求め、このＳＮ比η（ｉ）の逆数の平方根を計算して、各サンプル画像ごとの標準偏差であるＹ２（ｉ）を算出し、
ｎ個の前記Ｙ１（ｉ）の平均値と、ｎ個の前記Ｙ２（ｉ）の平均値の２項目を前記定数とする。【００１７】
また、第１の本発明では、各領域の相関係数は、
サンプル画像の１つの領域内の画素単位の数をｐとし、ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位のｎ個の画像データの平均値Ｘｑバー（ｑ＝１，２，３，・・・，ｐ）と、各サンプル画像ごとのｐ個の画素単位の画像データの平均値Ｙｉバー（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）と、全てのサンプル画像の同じ領域内のｎ×ｐ個の画素単位の画像データの平均値Ｘバー、とから求めることができる。【００１８】
さらに第１の本発明では、前記空間距離がマハラノビスの距離である。または、前記空間距離がユークリッドの距離である。【００１９】
また、第１の発明において、前記定数および各領域の前記相関係数のそれぞれに係数を割り当てて、前記空間距離を算出することも可能である。この場合に、各領域の情報量を比較し、情報量が少ない領域で得られた相関係数に割り当てる係数を、他の領域で得られた相関係数に割り当てる係数よりも小さくすることが好ましい。【００２０】
上記のように、サンプル画像内で区分された各領域の情報量に応じて、それぞれの領域から得られた相関係数に対する重み付けを調整することにより、サンプル画像の特徴に応じた、最適な画像判別ができるようになる。【００２１】
第２の本発明は、判別対象である対象画像とサンプル画像との類否を判別する画像判別方法において、
複数の画素単位ごとの画像データを有し、且つ同種の画像と判断できるサンプル画像をｎ個用い、それぞれのサンプル画像を、複数個の画素単位ごとに複数の領域に区分し、１つのサンプル画像における画素単位の数および区分した領域の数の合計をｋとし、
各画素単位の画像データ、および区分したそれぞれの領域ごとに求めた画像データの相関係数を、共にＸｉｊ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ）（ｊ＝１，２，３，・・・，ｎ）で表し、
それぞれの画素単位の画像データのサンプル画像の数ｎでの平均値、およびそれぞれの領域の前記相関係数のサンプル画像の数ｎでの平均値を、共にｍｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ）とし、
それぞれの画素単位の画像データのサンプル画像の数ｎでの標準偏差、およびそれぞれの領域の前記相関係数のサンプル画像の数ｎでの標準偏差を、共にσｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ）として、
規格化値ｘｉｊ＝（Ｘｉｊ−ｍｉ）／σｉを求め、
前記対象画像の画素単位の画像データおよび前記対象画像の各領域での相関係数と、前記規格化値ｘｉｊとから、対象画像とサンプル画像との空間距離を求め、求められた空間距離によって、対象画像とサンプル画像との類比を判別することを特徴とするものである。【００２２】
第２の本発明では、各領域の相関係数は、
サンプル画像内の１つの領域の画素単位数をｐとし、ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位のｎ個の画像データの平均値Ｘｑバー（ｑ＝１，２，３，・・・，ｐ）と、各サンプル画像ごとのｐ個の画素単位の画像データの平均値Ｙｉバー（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）と、全てのサンプル画像の同じ領域内のｎ×ｐ個の画素単位の画像データの平均値Ｘバー、とから求められる。
さらに、第２の本発明は、前記空間距離がマハラノビスの距離である。
【発明の効果】
【００２３】
本発明では、判別対象である対象画像とサンプル画像との空間距離を２種類の演算で求めている。まず、サンプル画像の全体と判別対象物である画像の全体とからマハラノビスの距離などを算出することで、サンプル画像と同種と判断すべきでない画像とサンプル画像との空間距離が遠く算出されるようにし、さらに、サンプル画像と判別対象となる画像を複数の領域に区分し、領域間の空間距離を相関係数などを用いて短い距離で算出できるようにしている。そして、２つの演算結果に所定の重み付けを与えることにより、文字の一部が欠落しているような判断対象物の画像とサンプル画像との空間距離を短くできるようにしている。【００２４】
よって、一部が欠落した文字や、撮像素子によりややぼやけて撮影されたような画像であっても、サンプル画像との類否を高精度に判別できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２５】
図１は本発明の実施の形態の画像判別装置を示すブロック図である。
画像判別装置は、カメラ１を有している。カメラ１はＣＣＤやＣＭＯＳなどの撮像素子を備えている。カメラ１で撮影された判別対象物１０の映像はＡ／Ｄ変換部２でディジタル信号の画像データに変換される。ディジタル信号の画像データは、演算部３で演算され、判別部４に送られる。演算部３および判別部４に接続されているメモリ５には、判断の基準となるべきサンプル画像から算出された各種定数が保持されている。演算部３では、メモリ５に保持されている各定数と、Ａ／Ｄ変換部２から得られた画像データとから、サンプル画像と判別対象物の画像との空間距離が求められ、判別部４において求められた空間距離がしきい値よりも小さいか否かが判別される。【００２６】
図２は、基準画像であるサンプル画像の一例を示している。図２に示すサンプル画像は７×７個の画素単位で構成されており、各画素単位の明暗（濃淡）により「０」から「９」の数字が示されている。ここで、７×７＝４９のそれぞれの画素単位は、ＣＣＤなどの１つセンサーの単位であってもよいし、または複数個のセンサーで撮影された画像をまとめて１つの画素単位として取り扱ってもよい。【００２７】
この実施の形態では、図２に示すサンプル画像が数字であり、判別対象となる画像とそれぞれのサンプル画像との空間距離を算出することで、判別対象となる画像が、「０」ないし「９」のどの数字に属するかを判断することができる。よって、図２に示すサンプル画像の各画素単位の画像データを、白か黒かの２進データとして取り扱ってもよいし、あるいは１つの画素単位の明暗の画像データを２５６階調などの諧調を有するデータとして取り扱い、この諧調も含めて、判別対象となる画像とサンプル画像との空間距離を求めてもよい。【００２８】
図２に示す同じ数字のサンプル画像を複数個用意し、それぞれのサンプル画像から統計に基づく定数を算出し、この定数をメモリ５に記憶させる。例えば、数字を印刷してこの数字をカメラ１で読取ってＡ／Ｄ変換し、その画像がどの数字に属するかを判断するような場合を想定すると、その数字を印刷する際の外形のばらつきや色彩のばらつき、または撮影するたびに発生するカメラ１での撮影画像にばらつきが想定される。このようにばらつきのある画像データを複数のサンプル画像として使用し、同じ数字を表現する画像におけるデータのばらつきの特性を統計により計算し、統計に基づく定数を算出する。そして、この定数をメモリ５に保持させる。【００２９】
この統計に使用するサンプル画像は、実際に印刷された複数の数字をカメラ１で撮影し、Ａ／Ｄ変換することで得られる。あるいは、この定数の算出に際し、実際にカメラ１で数字を撮影して求めるのではなく、例えばコンピュータにおいて、図２に示す７×７の画素単位で形成される数字を想定し、白の画素単位を「０」とし、黒の画素単位を「１」とするとともに、前記「０」と「１」に対して乱数を当てはめて、各画素単位の画像データにばらつきを生じさせ、このばらつきを有する画像データを複数のサンプル画像として使用し、統計に基づく定数を算出することもできる。【００３０】
以下の表１は、複数のサンプル画像の画像データを意味している。表１に示すサンプル画像のデータは、例えば図２に示す数字「６」を複数回撮影したときの複数のサンプル画像の画像データのばらつき、またはコンピュータで人為的に作成した数字「６」を示す画像データのばらつきを意味している。【００３１】
表１の最上欄の最左端の「Ｎ」は、サンプル画像の番号を意味しており、サンプル画像の数は「ｎ」個である。最上欄において横に一列に並ぶＸ１ないしＸｋは１つのサンプル画像が有する画素単位を意味している。画素単位の数が図２に示すように７×７の場合、表１の「ｋ」は「４９」である。【００３２】
表１では、サンプル番号が１ないしｎの各サンプル画像における個々の画素単位の画像データを「Ｘｉｊ」で示している。「ｉ」は１つのサンプル画像の中でのｋ個の画素単位の番号を表しており、「ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ」である。「ｊ」はｎ個のサンプル画像の番号を表しており、「ｊ＝１，２，３，・・・，ｎ」である。例えばＸ１２は、サンプル番号「２」のサンプル画像内の１番目の画素単位での画像データであることを意味している。画像データＸｉｊは、実際にカメラで撮影した画像である場合に、例えば２５６階調のデータであり、サンプル画像をコンピュータ上で作成した場合には、ランダムにばらつきを有するデータである。【００３３】
【表１】
2008075592.tif 000003
【００３４】
表１に示すそれぞれのサンプル画像の各画素単位の画像データＸｉｊを用いて、画像データの統計を計算する。この計算は、図１に示す演算部３や判別部４で行われ、最終的に算出された定数がメモリ５に記憶される。あるいは前記サンプル画像の画像データを用いて、図１に示す画像判別装置とは別のコンピュータで統計に基づく定数を算出し、その定数をメモリ５に記憶させてもよい。【００３５】
以下の数１では、平均値Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｋを算出している。この平均値Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｋは、ｎ個の全てのサンプル画像における同じ位置にある画素単位の画像データの平均値である。すなわち、画像データＸｉｊのうちの「ｉ」が同じ数値であるｎ個の画像データの平均値である。よって、算出される平均値の数は、１つのサンプル画像における画素単位の数と同じｋ個である。【００３６】
【数１】
2008075592.tif 000004
【００３７】
以下の数２では、それぞれのサンプル画像においてその１つの画像サンプルに含まれる画像データの変動ＳＴ（１），ＳＴ（２），・・・，ＳＴ（ｎ）を計算している。この変動は、それぞれのサンプル画像に含まれるｋ個の画素データのそれぞれを二乗して、１つのサンプル画像内の全ての二乗値を加算したものであり、サンプル画像ごとに特有の値を持つ。よって、算出される変動は、サンプル画像の数と同じｎ個である。【００３８】
【数２】
2008075592.tif 000005
【００３９】
以下の数３では、線形式Ｌ１，Ｌ２，・・・Ｌｎを算出している。線形式は、１つのサンプル画像内の各画素単位の画像データＸｉｊと、その画素単位に基づいて数１で算出された平均値Ｍｉとの積を求め、この積を加算したものである。線形式は、それぞれのサンプル画像において特有の値を持ち、線形式の数は、サンプル画像の数と同じｎ個である。【００４０】
【数３】
2008075592.tif 000006
【００４１】
数４は有効除数ｒを算出するものであり、数１で得られた平均値Ｍ１，Ｍ２，・・・，Ｍｋのそれぞれを二乗して加算した値である。【００４２】
【数４】
2008075592.tif 000007
【００４３】
数５は、数３で得られた線形式Ｌｊと数４で得られた前記有効除数ｒとから、それぞれのサンプル画像の比例項の変動Ｓβ（１），Ｓβ（２），・・・，Ｓβ（ｎ）を求めている。数６は、線形式Ｌｊと有効除数ｒとから、比例定数β（１），β（２），・・・β（ｎ）を求めている。【００４４】
【数５】
2008075592.tif 000008
【００４５】
【数６】
2008075592.tif 000009
【００４６】
数７は、それぞれのサンプル画像における画像データの誤差分散Ｖｅ（１），Ｖｅ（２），・・・，Ｖｅ（ｎ）を求めている。この誤差分散Ｖｅ（ｊ）は、数２で求めたそれぞれのサンプル画像内の全ての画像データＳＴ（ｊ）から得られた全変動と、数５で得られた、そのサンプル画像の比例項の変動Ｓβ（ｊ）とから求められる。【００４７】
【数７】
2008075592.tif 000010
【００４８】
以下の数８に示すように、前記誤差分散Ｖｅ（ｊ）の逆数と有効除数ｒとで求められるのがＳＮ比η（１），η（２），・・・，η（ｎ）である。【００４９】
【数８】
2008075592.tif 000011
【００５０】
この実施の形態では、ｋ個の画素単位を有するｎ個のサンプル画像から得られた画像データ、すなわち表１に示すＸ１１,Ｘ２１，・・・，Ｘｋｎの画像データの統計として以下の数９と数１０に示す２つの項目Ｙ１（ｊ）とＹ２（ｊ）が算出される。【００５１】
【数９】
2008075592.tif 000012
【００５２】
【数１０】
2008075592.tif 000013
【００５３】
数９で求められた第１の項目Ｙ１（１），Ｙ１（２），・・・，Ｙ１（ｎ）は、数６で示した比例定数であり、これはそれぞれのサンプル画像で得られた画像データの感度を表している。数１０で求められた第２の項目Ｙ２（１），Ｙ２（２），・・・，Ｙ２（ｎ）は、各サンプル画像の画像データの標準偏差である。【００５４】
以下の表２は、これまでに算出した各定数を示している。
【表２】
2008075592.tif 000014
【００５５】
ｎ個のサンプル画像から得られるｎ×ｋ個の画像データから計算された第１の項目Ｙ１（１），Ｙ１（２），・・・，Ｙ１（ｎ）の平均値Ｉ１、および第２の項目Ｙ２（１），Ｙ２（２），・・・，Ｙ２（ｎ）の平均値Ｉ２は、表１に示すばらつきを有する画像データ群のゼロ点を意味している（Ｉ１、Ｉ２は表４参照）。この実施の形態は、判別対象となる画像と前記ゼロ点との空間距離を求めることを基本としている。【００５６】
図３（Ｃ）は、前記第１の項目Ｙ１（ｊ）の平均値Ｉ１および第２の項目Ｙ２（ｊ）の平均Ｉ２を定数として使用し、判別対象となる画像とサンプル画像との空間距離であるマハラノビスの距離を求めた結果を示している。平均値Ｉ１と平均値Ｉ２を使用して空間距離を計算すると、両画像が少し違うだけで空間距離が遠くなる。したがって、図３（Ｃ）に示すように、「６」のサンプル画像と「６」以外の数字の画像との空間距離が遠くなり、「６」以外の数字が「６」と同じであると判断される確率をかなり低くできる。ただし、一方において、サンプル画像と判別対象となる画像の文字の形状が少し変わるだけで空間距離が長くなるため、例えば、数字の一部が欠けたような判別対象の画像を、その数字の範疇であると判断できないことが有りえる。【００５７】
そこで、この実施の形態の画像判別方法では、前記第１の項目Ｙ１（ｊ）の平均値Ｉ１および第２の項目Ｙ２（ｊ）の平均値Ｉ２のみに基づいて空間距離を求めるのではなく、さらにサンプル画像と判別対象となる画像を、共に複数の領域に区分し、領域ごとの空間距離を正規化相関係数を用いて求めることにより、例えば、同じ数字や文字でその一部が欠如しただけの画像を、サンプル画像と同一の画像であると判断できるようにしている。【００５８】
画像の領域の分割数は任意であるが、この実施の形態では、画像を４つの領域に区分している。図２に示す例では、１つの画像の画素単位の数が７×７＝４９であるが、１つの画像を４つの領域に分割するときのそれぞれの領域に含まれる画素単位の数を、左上の領域が４×４＝１６の画素単位、左下の領域が４×４＝１６の画素単位、右上の領域と右下の領域がそれぞれ４×４＝１６の画素単位としている。すなわち、４つに分割した領域には領域どうしで互いに重複する画素が存在している。ただし、分割した領域が重ならないようにし、分割された領域の双方に共通の画素が存在しないように区分してもよい。【００５９】
表１に示したｎ個のサンプル画像のそれぞれに前記領域を設定し、領域ごとの相関係数を求める。【００６０】
以下の表３の左端の列Ｎは、サンプル画像の番号１ないしｎを示している。それぞれのサンプル画像は７×７＝４９の画素単位を有しているが、前述のように、それぞれのサンプル画像を４つの領域に区分している。そして表３には、それぞれのサンプル画像１ないしｎにおける左上の領域に位置する４×４＝１６の画素単位の画像データが示されている。１つのサンプル画像の左上の領域に含まれる画像データは１６個であり、サンプル画像の数がｎ個であるため、表３に現れている画像データの数は、１６×ｎ個である。【００６１】
【表３】
2008075592.tif 000015
【００６２】
以下の数１１は、表３に記載されている画像データＸｉｊ（ｉ＝１，２，３，・・・，１６）（ｊ＝１，２，３，・・・，ｎ）の全ての平均値をＸバーで示している（本明細書では、記号の上端にラインが引かれている記号を「バー」と呼ぶ）。またそれぞれのサンプル画像ごとの１６個の画像データの平均値をＹｊバーで示している（ｊ＝１，２，３，・・・，ｎ）。さらに、各サンプル画像の同じ位置にある画素単位のｎ個の画像データの平均値をＸｉバーで示している（ｉ＝１，２，３，・・・，１６）。【００６３】
【数１１】
2008075592.tif 000016
【００６４】
数１２ないし数１５は、表３に示すサンプル番号１（Ｎ＝１）のサンプル画像の左上に区分された領域内に含まれる１６個の画像データの相関係数ｒ１（１）を求めている。表３に示すサンプル番号２（Ｎ＝２）のサンプル画像のひだ有り上に区分された領域に含まれる１６個の画像データの相関係数ｒ１（２）は、数１２ないし数１５において、Ｘｉ，１の代わりにＸｉ，２を使用し、Ｙ１バーの代わりにＹ２バーを使用して計算すればよい。サンプル番号３（Ｎ＝３）以下のサンプル画像の左上の区分された領域に含まれる１６個の画像データの相関係数ｒ１（３），ｒ１（４），・・・ｒ１（ｎ）の計算も同じである。【００６５】
同様にして、各サンプル画像の左下の領域での画像データの相関係数ｒ２（ｊ）、各サンプル画像の右上の領域での画像データの相関係数ｒ３（ｊ）、および各サンプル画像での右下の領域での画像データの相関係数ｒ４（ｊ）を求めることができる（ｊ＝１，２，３，・・・，ｎ）。【００６６】
【数１２】
2008075592.tif 000017
【００６７】
【数１３】
2008075592.tif 000018
【００６８】
【数１４】
2008075592.tif 000019
【００６９】
【数１５】
2008075592.tif 000020
【００７０】
以下の表４には、ｎ個のサンプル画像のそれぞれについて、第１の項目Ｙ１（ｊ）、Ｙ２（ｊ）、および左上、左下、右上および右下の各領域の相関係数ｒ１（ｊ），ｒ２（ｊ），ｒ３（ｊ），ｒ４（ｊ）を示している（ｊ＝１，２，３，・・・，ｎ）。図１に示すメモリ５には、表４に示す各定数が、判別対象となる画像の判別のためのテンプレートのデータとして記憶されている。【００７１】
【表４】
2008075592.tif 000021
【００７２】
次に、判別対象である画像と前記サンプル画像との空間距離を求めるための計算を説明する。【００７３】
図１に示すカメラ１で判別対象物１０を撮影した映像をＡ／Ｄ変換部でディジタル信号に変換することで画像データを得ることができる。この画像データが演算部３に与えられ、演算部３で次の演算が行われる。【００７４】
判別対象である画像は７×７＝４９個の画素単位の画像データを有している。判別対象となる画像の各画素単位の画像データを、Ｘ１，Ｘ２，Ｘ３，・・・Ｘｋで表す。【００７５】
表１と数１で求められたサンプル画像の画像データの平均値Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３，・・・，Ｍｋと、判別対象の画像の各画像データＸ１，Ｘ２，Ｘ３，・・・Ｘｋとから、数３と同様の計算を行って、判別対象の画像において特有の値である線形式Ｌ０＝Ｍ１Ｘ１＋Ｍ２Ｘ２＋・・・＋ＭｋＸｋを求める。この線形式Ｌ０と、数４に示すようにサンプル画像から得られた有効除数ｒとを用い、数６と同様にβ０＝Ｌ０／ｒの計算をする。このβ０が判別対象となる画像における第１の項目ｙ１である。【００７６】
次に、判別対象である画像の線形式Ｌ０と数４で得られた前記有効除数ｒとから、数５と同様にして、判別対象となる画像の比例項Ｓβ（０）＝Ｌ０２／ｒを算出する。また、判別対象である画像の画像データＸ１，Ｘ２，Ｘ３，・・・Ｘｋを用い、数２と同様にして判別対象である画像において特有の全変動ＳＴ＝Ｘ１２＋Ｘ２２＋Ｘ３２＋・・・＋Ｘｋ２を求める。この全変動ＳＴと、比例項Ｓβ（０）と、画素単位の数ｋを用いて、数７と同様の計算を行って、判別対象となる画像の画像データの誤差分散Ｖｅ（０）を求める。さらにこの誤差分散Ｖｅ（０）と、数４で得られた有効除数ｒとから、数８と同様にして、判別対象となる画像の画像データのＳＮ比η（０）が求められ、数１０と同様にして、ＳＮ比η（０）の逆数の平方根を取ることにより、判別対象となる画像の画像データの感度、すなわち第２の項目ｙ２が求められる。【００７７】
さらに、判別対象となる画像をサンプル画像と同様に４つの領域に区分し、判別対象となる画像の左上の領域の１６個の画素データの相関係数ｒ１（０）、左下の領域の１６個の画素データの相関係数ｒ２（０）、右上の領域の１６個の画素データの相関係数ｒ３（０）および右下の領域の１６個の画像データの相関係数ｒ４（０）を求める。【００７８】
判別対象となる画像の左上の領域の相関係数ｒ１（０）を求める方法は、表３に示すｎ個のサンプル画像のいずれかひとつに関して相関係数を求めた方法と同じである。まず数１１に記載されているＹ１バーと同様にして、判断対象となる画像の左上の領域の１６個の画像データの平均値Ｙ０を求める。
Ｙ０＝（１／１６）（Ｘ１＋Ｘ２＋Ｘ３＋・・・＋Ｘ１６）【００７９】
そして、数１５においてＸｉ，１の代わりに画像データＸｉを使用し（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ）、数１５においてＹ１バーの代わりに前記Ｙ０の値を使用することにより、判断対象となる画像の左上の領域の相関係数ｒ１（０）を求めることができる。同様にして、左下の領域の相関係数ｒ２（０）、右上の領域の相関係数ｒ３（０）および右下の領域の相関係数ｒ４（０）を求めることができる。【００８０】
このように、判別対象となる画像から得られた第１の項目ｙ１、第２の項目ｙ２、および各相関係数ｒ１（０）、ｒ２（０）、ｒ３（０）、ｒ４（０）と、表４の最下段に記載されている６個の各項目の平均値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４、Ｉ５、Ｉ６とから次の計算を行う。【００８１】
Ｙ１＝ｙ１−Ｉ１
Ｙ２＝ｙ２−Ｉ２
Ｙ３＝ｒ１（０）−Ｉ３
Ｙ４＝ｒ２（０）−Ｉ４
Ｙ５＝ｒ３（０）−Ｉ５
Ｙ６＝ｒ４（０）−Ｉ６【００８２】
表４に示す１ないし６の各項目の平均値であるＩ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４、Ｉ５、Ｉ６から数１６に示す相関係数行列を求める。この相関係数行列のｒｘｙはＩｘとＩｙとの相関係数である。行列中のｒ１１、ｒ２２、ｒ３３、ｒ４４、ｒ５５、ｒ６６は、Ｉ１とＩ１との相関係数、Ｉ２とＩ２との相関係数などを意味しており、いずれも相関係数は「１」である。数１７は、数１６に示す相関係数行列の逆行列である。【００８３】
【数１６】
2008075592.tif 000022
【００８４】
【数１７】
2008075592.tif 000023
【００８５】
数１８に示すように、数１７の逆行列と、判別対象の画像から求めた前記Ｙ１ないしＹ６の６個の項目とからマハラノビスの距離を求める。【００８６】
【数１８】
2008075592.tif 000024
【００８７】
図１に示す判別部４では、数１８に示すマハラノビスの距離のしきい値を設定し、マハラノビスの距離がしきい値以下であったら、判別対象の画像が、サンプル画像と同じ範疇のものと判断する。例えばサンプル画像が、図２に示される数字の「６」である場合、マハラノビスの距離がしきい値以下であったら、判別対象となる画像が数字の「６」を示していると判断する。【００８８】
上記マハラノビスの距離は、表１に示すように、複数のサンプル画像の全ての画像データの統計と、判別対象である画像データとの全体とを対比し、さらに複数のサンプル画像と判別対象である画像を複数の領域に区分し、各領域ごとの相関係数を判断に加味している。そのため、文字の少しの違い、判別対象となる画像がサンプル画像と同じ数字や文字であり、且つその数字や文字の一部が欠如した場合であったり、画像がぼやけているような場合であっても、サンプル画像のゼロ点と判別対象となる画像の空間距離とが大きく離れないように調整できる。よって、一部が欠けた文字などをサンプル画像と同種のものと判断することが可能である。また、例えば、サンプル画像で数字の「６」であり、判別対象となる画像が「６」以外の数字の画像である場合には、サンプル画像の統計のゼロ点と、判別すべき画像との空間距離を離すことができ、異なる数字が同種の画像であると判断される確率がきわめて低くなる。【００８９】
図４と図５は、本発明の実施の形態の手法でマハラノビスの距離を演算したときと、図３（Ｃ）と同様の比較例の手法でマハラノビスの距離を演算したときとでの、シミュレーションおよびその結果を説明するものである。【００９０】
このシミュレーションでは、図４に示すように、コンピュータ上で７×７の画素単位を設定し、各画素単位において黒色であるときの画像データを「１」とし、白色であるときの画像データを「０」として数字を表現する画像を生成した。サンプル画像は、図４（Ａ）に示すように、７×７の画素単位における「１」「０」のデータで数字の「６」を表現したものを使用した。【００９１】
そして、サンプル画像の統計を求めるために、図４（Ａ）に示す７×７の各画素の「１」または「０」のデータに、０〜０．０５の範囲の乱数を加算して、ばらつきを有するｎ個のサンプル画像を擬似的に生成し、このｎ個サンプル画像を用いて、数１ないし数１０により統計に基づく定数Ｙ１（ｊ）とＹ２（ｊ）を演算した。さらに、それぞれのサンプル画像を、４×４＝１６個の画素を有する４つの領域に区分し、それぞれの領域に関して、数１１ないし数１５の演算を行って、４つに区分したそれぞれの領域での相関係数ｒ１（ｊ），ｒ２（ｊ），ｒ３（ｊ），ｒ４（ｊ）を求めた。【００９２】
そして、擬似的にばらつきを持たせた数字「６」のサンプル画像に基づいて、表４に示す、６項目の平均値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４、Ｉ５、Ｉ６を求めた。【００９３】
次に、判別対象となる対象画像として、同じくコンピュータ上で７×７の画素単位を設定し、それぞれの画素データを「１」（黒）または「０」（白）として数字を表現したものを用いた。【００９４】
ここでは、まずマハラノビスの距離の指針となる第１の対象画像として、図２に示す数字「８」を表現したものを１つ用いた。【００９５】
さらに、文字の識別性の指針となる第２の対象画像として、図４（Ａ）に示すように数字「６」を表現した１つの画像を使用し、さらに図４（Ｂ）に示すように、「６」の数字の１つの画素単位の「黒」を「白」にして「欠け」を作った１つの画像と、図４（Ｃ）に示すように、「６」の数字の２つの画素単位の「黒」を「白」にして「欠け」を作った１つの画像と、さらに図４（Ｄ）に示すように、「６」の数字の３つ画素単位の「黒」を「白」にして「欠け」を作った１つの画像をそれぞれ使用した。【００９６】
数字「８」を表している第１の対象画像と、図４（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）に示す第２の対象画像のそれぞれに関して、前記のように定数ｙ１，ｙ２を計算した。さらに、それぞれの対象画像を４×４＝１６個の画素ごとに４つの領域に区分し、それぞれの領域に対して、相関係数ｒ１（０）、ｒ２（０）、ｒ３（０）、ｒ４（０）を求めた。そして、ばらつきを有する数字「６」のサンプル画像から得られた表４に示す６項目の平均値Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４、Ｉ５、Ｉ６と、それぞれの対象画像から求められた前記定数ｙ１、ｙ２および相関係数ｒ１（０）、ｒ２（０）、ｒ３（０）、ｒ４（０）とから、Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４、Ｙ５、Ｙ６を求めた。
そして、次の（ａ）（ｂ）の２つの手法でマハラノビスの距離を求めた。【００９７】
（ａ）比較例（Ｙ１、Ｙ２のみを使用した演算）
比較例として、マハラノビスの距離をＹ１、Ｙ２のみを用いて演算した。すなわち、数９と数１０によりサンプル画像から得られた第１の項目Ｙ１（ｊ）と第２の項目Ｙ２（ｊ）、およびそれぞれの対象画像の定数ｙ１，ｙ２から得られたＹ１、Ｙ２を使用し、画像を４つに区分して計算した相関係数を使用することなく、数１６ないし数１８に順じて、マハラノビスの距離を算出した。【００９８】
この演算では、以下の（ア）（イ）（ウ）（エ）（オ）の空間距離を求めた。
（ア）数字「６」のサンプル画像と、数字「８」の第１の対象画像との空間距離、
（イ）数字「６」のサンプル画像と、図４（Ａ）に示す数字「６」の対象画像との空間距離、
（ウ）数字「６」のサンプル画像と、図４（Ｂ）に示すように数字「６」から１画素だけ欠けた対象画像との空間距離、
（エ）数字「６」のサンプル画像と、図４（Ｃ）に示すように数字「６」から２画素だけ欠けた対象画像との空間距離、
（オ）数字「６」のサンプル画像と、図４（Ｄ）に示すように数字「６」から３画素だけ欠けた対象画像との空間距離、
図５の線図（ａ）は、上記の演算で得られた空間距離の傾向を示しており、横軸の「０」は、前記空間距離の比（イ／ア）、「１」は空間距離の比（ウ／ア）、「２」は空間距離の比（エ／ア）、「３」は空間距離の比（オ／ア）である。図５の縦軸は（％）であり、下から「０％」「５％」「１０％」「１５％」・・・「４０％」である。【００９９】
（ｂ）本発明の実施の形態（Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４、Ｙ５、Ｙ６を使用した演算）
次に、Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４、Ｙ５、Ｙ６の全てを用いて、数１６ないし数１８に順じてマハラノビスの距離を演算した。すなわち、数９と数１０に示す第１の項目Ｙ１（ｊ）と第２の項目Ｙ２（ｊ）のみならず、画像を４つに区分して計算した相関係数ｒ１（ｊ）、ｒ２（ｊ）、ｒ３（ｊ）、ｒ４（ｊ）を使用して、前記Ｙ１、Ｙ２、Ｙ３、Ｙ４、Ｙ５、Ｙ６を求めて、マハラノビスの距離を算出した。【０１００】
この演算でも、以下の（カ）（キ）（ク）（ケ）（コ）の空間距離の比を求めた。
（カ）数字「６」のサンプル画像と、数字「８」の第１の対象画像との空間距離、
（キ）数字「６」のサンプル画像と、図４（Ａ）に示す数字「６」の対象画像との空間距離、
（ク）数字「６」のサンプル画像と、図４（Ｂ）に示すように数字「６」から１画素だけ欠けた対象画像との空間距離、
（ケ）数字「６」のサンプル画像と、図４（Ｃ）に示すように数字「６」から２画素だけ欠けた対象画像との空間距離、
（コ）数字「６」のサンプル画像と、図４（Ｄ）に示すように数字「６」から３画素だけ欠けた対象画像との空間距離、
図５の線図（ｂ）は、上記の演算で得られた空間距離の傾向を示しており、横軸の「０」は、空間距離の比（キ／カ）、「１」は空間距離の比（ク／カ）、「２」は空間距離の比（ケ／カ）、「３」は空間距離の比（コ／カ）である。【０１０１】
（ｃ）図５の結果について
図５（ａ）の線図（ａ）で示される比較例では、画像を４つに区分して演算する相関係数を利用することなく、マハラノビスの距離を計算している。そのため、図４（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）に示すように、数字「６」の一部に欠けが生じ、しかも欠けの画素単位が多くなるにしたがって、サンプル画像との空間距離が離れ、その空間距離は、サンプル画像と「８」の画像との空間距離に近くなっていく。図５に示すように、線図（ａ）では、図４（Ｄ）に示すように欠けの画素単位が３つになった時点で、サンプル画像との空間距離が、画像「８」とサンプル画像との空間距離に対して３５％まで接近している。【０１０２】
つまり、この演算法において、数字「６」と数字「８」を識別するために、０から１００％の間のいずれかにしきい値を設定すると、サンプル画像と図４（Ｃ）や図４（Ｄ）に示す画像との空間距離がしきい値を越えることがあり、一部でも欠けのある「６」の数字を、サンプル画像と異なるものであると判断する確率が高くなる。【０１０３】
これに対し、本発明の実施の形態では、第１の項目Ｙ１（ｊ）と第２の項目Ｙ２（ｊ）のみならず、画像を４つに区分して計算した相関係数ｒ１（ｊ）、ｒ２（ｊ）、ｒ３（ｊ）、ｒ４（ｊ）を使用してマハラノビスの距離を算出している。そのため、図５の線図（ｂ）のように、数字「６」に欠けが生じていても、サンプル画像との空間距離が、サンプル画像と数字「８」との空間距離ほどは離れない。例えば、図４（Ｄ）に示すように、数字「６」の３つの画素単位に「欠け」が生じていても、その画像とサンプル画像との空間距離は、数字「８」とサンプル画像との空間距離の４％未満である。【０１０４】
これは、サンプル画像が数字「６」である場合に、実施の形態によりマハラノビスの距離を演算すると、図４（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）に示すような、欠けのある画像の空間距離を短く、しかも数字「８」の空間距離を遠くできることを意味している。図３（Ｃ）によれば、サンプル画像が数字「６」であるときに、この「６」と空間距離が最も近いのが数字「８」である。しかし、実施の形態では、サンプル画像とこの数字「８」の画像との空間距離を遠く保つことができ、数字「８」をサンプル画像と違うものと判断できる。しかも、図４（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）のように、欠けのある数字をサンプル画像と同じ数字であると判別できる確率が高くなる。【０１０５】
よって、図１に示す画像判別装置の判別部４において、空間距離のしきい値を３〜５％の範囲に設定すれば、サンプル画像と同じ数字や文字で一部が欠けているものと同じ数字または文字と判断でき、しかも例えば「６」と「８」の文字とをしっかりと識別できるようになる。【０１０６】
次に、本発明の画像判別方法の他の実施の形態について説明する。
この実施の形態では、図４（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）のように、数字の「６」の一部を欠落させ、それぞれについてＹ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５，Ｙ６の５項目の計算値を得た。【０１０７】
以下の数１９では、前記のように判別対象となる画像から得られた前記６個の項目の計算値Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５，Ｙ６を用いてユークリッドの距離を求めている。このユークリッドの距離から、判別対象となる画像が所定のパターンの範疇に入っているかを判別することが可能である。【０１０８】
【数１９】
2008075592.tif 000025
【０１０９】
また、以下の数２０に示すように、判別対象となる画像から得られた前記６個の項目の計算値Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５，Ｙ６に独自の重み付けの係数ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５，ａ６を付加して、判別対象となる画像が所定のパターンの範疇に入っているかを判別してもよい。ａ１は、計算値Ｙ１に対する重み付け係数であり、ａ２は、計算値Ｙ２に対する重み付け係数であり、ａ３，ａ４，ａ５，ａ６は、それぞれ計算値Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５，Ｙ６に対する重み付け係数である。【０１１０】
すなわち、判別対象となる画像を判別する際に、表４に示す第１の項目Ｙ１（ｊ）の平均値と第２の項目Ｙ２（ｊ）の平均値を用いた判別手法の重みと、画像を分割して相関係数を得ることにより判別手法との重みとを、画像の種類などに応じて随時設定することができる。したがって、数２０に限られず、Ｙ１とＹ２とに付加する係数とＹ３，Ｙ４，Ｙ５，Ｙ６に付加する係数ａ１，ａ２，ａ３，ａ４，ａ５，ａ６を任意に変えて、Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，Ｙ４，Ｙ５，Ｙ６を加算するなどで空間距離を求めてもよい。【０１１１】
【数２０】
2008075592.tif 000026
【０１１２】
例えば、サンプル画像が図６（Ａ）に示す数字の「６」である場合に、相関係数を求めるために区分する４つの領域（i）（ii）（iii）（iv）の面積を、図６（Ｂ）に示すように画素データの多少に対応させて変化させることができる。そして、最も情報量の少ない領域（iii）に対応する重み付け係数ａ５を他の係数よりも小さくする。例えば、ａ１＝１、ａ２＝１、ａ３＝１、ａ４＝１、ａ５＝０．５、ａ６＝１などとすることが可能である。また、サンプル画像が図９（Ａ）に示す数字の「９」の場合にも、画素単位の情報量の多少に応じて４つの領域（i）（ii）（iii）（iv）の面積を、図７（Ｂ）に示すように画素データの多少に対応させて変化させる。そして、情報量の少ない領域（ii）に対応する係数を他よりも小さい数のａ４＝０．５とし、その他の全ての係数ａ１，ａ２，ａ３，ａ５，ａ６を１としてもよい。【０１１３】
このように、サンプル画像の情報の偏りに対応して、相関係数を求めるための区画領域の面積を変え、または相関係数に対応させた重み付け係数を変えることにより、画像の特徴に応じた高精度な文字などの判別が可能になる。【０１１４】
また、次のような計算手法で、判別対象となる画像とサンプル画像のゼロ点との空間距離を求めてもよい。【０１１５】
この実施の形態では、図２に示すような例えば７×７＝４９の画素単位を有する画像が、サンプル画像と同種のものであるかを判別するものである。以下の表５に示すように、サンプル画像の数はｎ個である。表５では、１つのサンプル画像の画素単位の数をｋ−４としている。したがって、ｎ個のサンプル画像の全ての画素単位の数、すなわち画像データの総数はｎ×（ｋ−４）である。【０１１６】
表５内の「係数１」は、各サンプル画素を４つの領域に区分したときの左上の領域の相関係数である。同様に「係数２」は左下の領域の相関係数であり、「係数３」と「係数４」は、右上の領域の相関係数および右下の領域の相関係数である。すなわち、表５のＸｋ−３１は表４のｒ１（１）と同じであり、表５のＸｋ−２１は表４のｒ２（１）と同じである。表５のＸｋ２は表４のｒ４（２）と同じである。このように、１つのサンプル画像はｋ−４個の画像データと、４つの相関係数を有しており、表５では、画像データと相関係数を共にＸｉｊで示している（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ）（ｊ＝１，２，３，・・・，ｎ）。【０１１７】
【表５】
2008075592.tif 000027
【０１１８】
表５では、それぞれのサンプル画像の同じ位置の画素単位のｎ個の画像データの平均値と、サンプル画像の同じ領域のｎ個の相関係数の平均値を共にｍｉで示している。また、それぞれのサンプル画像の同じ位置の画素単位のｎ個の画像データの標準偏差と、サンプル画像の同じ領域のｎ個の相関係数の標準偏差を共にσｉで示している（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ）。平均値ｍｉと標準偏差σｉは、以下の数２１の計算で得られる。【０１１９】
【数２１】
2008075592.tif 000028
【０１２０】
表５に示す各項目の各データＸｉｊを、平均値ｍｉと標準偏差σｉを用いて数２２により基準化する。基準化後のｘｉｊを数２３に列記する（ｉ＝１，２，３，・・・，ｋ）（ｊ＝１，２，３，・・・，ｎ）。【０１２１】
【数２２】
2008075592.tif 000029
【０１２２】
【数２３】
2008075592.tif 000030
【０１２３】
以下の表６には、ｎ個のサンプル画像の各画素単位の画像データおよび各領域の相関係数が基準化されて記載されている。サンプル画像の同じ位置の画素単位のｎ個の基準化された値の平均値、およびサンプル画像の同じ領域の相関係数の基準化された値の平均値は全て「０」であり、標準偏差は全て「１」である。【０１２４】
【表６】
2008075592.tif 000031
【０１２５】
次に相関行列Ｒを数２４により求める。
【数２４】
2008075592.tif 000032
【０１２６】
以下の数２５は、項目ｘと項目ｙの相関係数を求めるための一般式であるが、この実施の携帯では、表６に示すように、平均値＝０で、標準偏差＝１であるため、相関係数は数２６により求められる。【０１２７】
【数２５】
2008075592.tif 000033
【０１２８】
【数２６】
2008075592.tif 000034
【０１２９】
次に以下の数２７により相関行列Ｒの逆行列Ａを求める。そして、図１に示すメモリ５に、この逆行列Ａと、表５に示す平均値ｍｉと標準偏差σｉを共にベクトルで記憶させる。【０１３０】
【数２７】
2008075592.tif 000035
【０１３１】
表７は、判別対象となる画像の各画素の画像データと、４つに区分された各領域の相関係数がＸ１，Ｘ２，Ｘ３，・・・，Ｘｋで示されている。【０１３２】
【表７】
2008075592.tif 000036
【０１３３】
そして、数２８により、表７に示される判別対象となる画像のＸ１，Ｘ２，Ｘ３，・・・，Ｘｋと、メモリ５に記憶されていた平均値ｍｉと標準偏差σｉのそれぞれのベクトル値から、Ｙ１，Ｙ２，Ｙ３，・・・Ｙｋを算出する。【０１３４】
【数２８】
2008075592.tif 000037
【０１３５】
そして、数２８の値と、メモリ５に記憶されている逆行列Ａと、表５に示す平均値ｍｉと標準偏差σｉのベクトル値とから数２９において、マハラノビスの距離を計算する。このマハラノビスの距離により、判別対象となる画像がサンプル画像の範疇のものかが判別される。【０１３６】
【数２９】
2008075592.tif 000038
【図面の簡単な説明】
【０１３７】
【図１】画像判別装置のブロック図、
【図２】画像の一例を示す説明図、
【図３】（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）は、それぞれの計算手法に基づく空間距離の違いを示すグラフ、
【図４】（Ａ）（Ｂ）（Ｃ）（Ｄ）は、シミュレーションに用いた画像の説明図、
【図５】シミュレーションの結果を示すグラフ
【図６】（Ａ）（Ｂ）は、サンプル画像の他の区画例を示す説明図、
【図７】（Ａ）（Ｂ）は、サンプル画像の他の区画例を示す説明図、
【符号の説明】
【０１３８】
１  カメラ
２  Ａ／Ｄ変換部
３  演算部
４  判別部
５  メモリ
１０  判別対象物
【図１】
2008075592.tif 000039
【図２】
2008075592.tif 000040
【図３】
2008075592.tif 000041
【図４】
2008075592.tif 000042
【図５】
2008075592.tif 000043
【図６】
2008075592.tif 000044
【図７】
2008075592.tif 000045
【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】
判別対象である対象画像とサンプル画像との類否を判別する画像判別方法において、
１つのサンプル画像がｋ個の画素単位の画像データを有し、且つ同種の画像と判断できるサンプル画像をｎ個用い、
ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位のｎ個の画像データの平均値Ｍｊ（ｊ＝１，２，３，・・・，ｋ）と、それぞれのサンプル画像ごとに、各画素単位の画像データと前記平均値Ｍｊとの積を加算した線形式Ｌｉ（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）と、各平均値Ｍｊを加算した有効除数ｒとを求めて、比例定数であるＹ１（ｉ）＝Ｌｉ／ｒを算出するとともに、
ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位の画像データから誤差分散Ｖｅ（ｉ）を求めて、この誤差分散Ｖｅ（ｉ）と前記有効除数ｒとから各サンプル画像ごとのＳＮ比η（ｉ）を求め、このＳＮ比η（ｉ）の逆数の平方根を計算して、各サンプル画像ごとの標準偏差であるＹ２（ｉ）を算出して、
ｎ個の前記Ｙ１（ｉ）の平均値と、ｎ個の前記Ｙ２（ｉ）の平均値の２項目を定数とし、
それぞれの１つのサンプル画像を、複数個の画素単位ごとに複数の領域に区分して、ｎ個のサンプル画像の同じ領域に位置する画素単位の画像データから相関係数を計算し、この相関係数を各領域ごとに求め、
全てのサンプル画像のｋ×ｎ個の各画素単位の画像データの統計として得られる前記定数およびサンプル画像の各領域ごとの前記相関係数と、前記対象画像のｋ個の画素単位の画像データと、前記対象画像の各領域の相関係数とから、対象画像とサンプル画像との空間距離を求め、求められた空間距離によって、対象画像とサンプル画像との類比を判別することを特徴とする画像判別方法。
【請求項２】
（削除）
【請求項３】
各領域の相関係数は、
サンプル画像の１つの領域内の画素単位の数をｐとし、ｎ個のサンプル画像のそれぞれ同じ位置にある画素単位のｎ個の画像データの平均値Ｘｑバー（ｑ＝１，２，３，・・・，ｐ）と、各サンプル画像ごとのｐ個の画素単位の画像データの平均値Ｙｉバー（ｉ＝１，２，３，・・・，ｎ）と、全てのサンプル画像の同じ領域内のｎ×ｐ個の画素単位の画像データの平均値Ｘバー、とから求められる請求項１記載の画像判別方法。
【請求項４】
前記空間距離がマハラノビスの距離である請求項１記載の画像判別方法。
【請求項５】
前記空間距離がユークリッドの距離である請求項１記載の画像判別方法。
【請求項６】
前記定数および各領域の前記相関係数のそれぞれに係数を割り当てて、前記空間距離を算出する請求項１記載の画像判別方法。
【請求項７】
各領域の情報量を比較し、情報量が少ない領域で得られた相関係数に割り当てる係数を、他の領域で得られた相関係数に割り当てる係数よりも小さくする請求項６記載の画像判別方法。
【請求項８】
（削除）
【請求項９】
（削除）
【請求項１０】
（削除）
【国際調査報告】
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