(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像および該入力画像から特定のパターンを抽出する場合に用いられる参照画像のそれぞれに、スケールの異なる複数の空間フィルタを作用させることにより、該入力画像および該参照画像のスケールスペース画像列をそれぞれ生成する第１の画像生成部と、
前記第１の画像生成部により生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが隣接しているスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第１の抽出部と、
前記第１の画像生成部により生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列に含まれるスケールスペース画像の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが互いに異なるスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像を加算した加算画像をそれぞれ生成する第２の画像生成部と、
前記第２の画像生成部により生成された複数の加算画像について、該加算画像を所定数含む組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第２の抽出部と、
前記第１の抽出部および前記第２の抽出部により前記参照画像について抽出された各画素と、前記第１の抽出部および前記第２の抽出部により前記入力画像について抽出された各画素との照合結果に基づいて、前記入力画像から特定のパターンを検出するパターン検出部と
を有することを特徴とする画像処理装置。 
【請求項２】
前記第２の抽出部により抽出された画素近傍における前記加算画像ごとの前記出力値の分布に基づいて、前記入力画像および前記参照画像の前記加算画像ごとの歪み方向を検出する検出部と、
前記検出部により検出された前記加算画像ごとの歪み方向に基づいて、前記入力画像および前記参照画像に対応する加算画像の歪みを補正する補正部と
をさらに有することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像処理装置に適用される画像処理方法であって、
入力画像および該入力画像から特定のパターンを抽出する場合に用いられる参照画像のそれぞれに、スケールの異なる複数の空間フィルタを作用させることにより、該入力画像および該参照画像のスケールスペース画像列をそれぞれ生成する第１の画像生成ステップと、
前記第１の画像生成ステップにより生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが隣接しているスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第１の抽出ステップと、
前記第１の画像生成ステップにより生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列に含まれるスケールスペース画像の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが互いに異なるスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像を加算した加算画像をそれぞれ生成する第２の画像生成ステップと、
前記第２の画像生成ステップにより生成された複数の加算画像について、該加算画像を所定数含む組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第２の抽出ステップと、
前記第１の抽出ステップおよび前記第２の抽出ステップにより前記参照画像について抽出された各画素と、前記第１の抽出ステップおよび前記第２の抽出ステップにより前記入力画像について抽出された各画素との照合結果に基づいて、前記入力画像から特定のパターンを検出するパターン検出ステップと
を含んだことを特徴とする画像処理方法。 
【請求項４】
前記画像処理装置としてのコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
入力画像および該入力画像から特定のパターンを抽出する場合に用いられる参照画像のそれぞれに、スケールの異なる複数の空間フィルタを作用させることにより、該入力画像および該参照画像のスケールスペース画像列をそれぞれ生成する第１の画像生成手順と、
前記第１の画像生成手順により生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが隣接しているスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第１の抽出手順と、
前記第１の画像生成手順により生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列に含まれるスケールスペース画像の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが互いに異なるスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像を加算した加算画像をそれぞれ生成する第２の画像生成手順と、
前記第２の画像生成手順により生成された複数の加算画像について、該加算画像を所定数含む組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第２の抽出手順と、
前記第１の抽出手順および前記第２の抽出手順により前記参照画像について抽出された各画素と、前記第１の抽出手順および前記第２の抽出手順により前記入力画像について抽出された各画素との照合結果に基づいて、前記入力画像から特定のパターンを検出するパターン検出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像内から特定のパターンの検出する画像認識技術として、例えば、テンプレートマッチングやハフ変換などの技術が存在する。しかし、いずれの技術も、画面内での水平、垂直位置、回転角、スケールなどの全パラメータ空間での探索処理に伴って、膨大な処理量を要するという課題がある。
【０００３】
そこで、近年、パラメータ空間での探索処理に伴う処理量を低減することを目的として、スケールスペース理論を用いて画像特徴のスケールパラメータを推定する技術が開発されている。この技術では、スケールの異なるラプラシアン・ガウシアンフィルタ（Laplacian  of  Gaussian  filter)等の空間フィルタの応答を利用することにより、パラメータ空間での探索処理量を減らしつつ、スケールの異なる画像から同一の画像特徴を抽出できる。なお、以下において、「フィルタ」と表記されるものはラプラシアン・ガウシアンフィルタを意味するものとする。
【０００４】
図１６は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタのスケールに応じた特性例を示す図である。なお、図１６には、上から順に、フィルタのスケールが「σ＝１．０，２．０，３．０」の時のフィルタの特性例を表す曲線が描かれている。図１６に示すように、スケールが大きくなるに従ってフィルタの特性を表す曲線の勾配が緩やかになる。
【０００５】
図１７は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタを入力画像に作用させて得られる応答とスケールとの関係の一例を示す図である。図１７の縦軸はラプラシアン・ガウシアンフィルタの出力値である「ＬｏＧ出力値」を表し、図１７の横軸はラプラシアン・ガウシアンフィルタのスケール「σ」を表す。図１７に示すように、フィルタのスケール「σ」が２．０の時に、フィルタの「ＬｏＧ出力値」が最大となっている。なお、以下において、「出力値」と表記されるものは「ＬｏＧ出力値」を意味するものとする。
【０００６】
また、ラプラシアン・ガウシアンフィルタを画像に作用させることにより得られる「ＬｏＧ出力値」は、フィルタのスケール「σ」および注目画素からの距離をパラメータとする以下の式（１）により算出される。なお、注目画素からの距離は、画像上のＸ座標およびＹ座標の値で表される。
【０００７】
【数１】
0005471669.tif 000002
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特開２００３−２２１４１号公報
【特許文献２】特開２００７−２２７５２２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、上述したスケールスペース理論を用いた技術では、画像に歪みがある場合には、特定のパターンを精度よく検出できないという問題があった。
【００１０】
図１８は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタを用いた入力画像からの局所ピークの抽出例を示す図である。なお、局所ピークとは、画像のある注目画素の近傍に位置する画素のうち、フィルタによる応答、すなわち出力値が局所的にピークとなる画素を意味する。局所的にピークとなる画素とは、注目画素と、この注目画素の近傍に位置する画素との間でフィルタにより得られる出力値が最大あるいは最小となる画素である。このようにして抽出された画素は画像の特徴点となる。
【００１１】
図１８に示す１８−１は入力画像を表す。図１８に示す１８−２はスケール「σ」が１．０のラプラシアン・ガウシアンフィルタを表す。図１８に示す１８−３はスケール「σ」が１．５のラプラシアン・ガウシアンフィルタを表す。図１８に示す１８−４はスケール「σ」が２．０のラプラシアン・ガウシアンフィルタを表す。図１８に示す１８−５はスケール「σ」が２．５のラプラシアン・ガウシアンフィルタを表す。図１８に示す１８−６はスケール「σ」が３．０のラプラシアン・ガウシアンフィルタを表す。
【００１２】
また、図１８に示す１８−２´は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタ１８−２を入力画像１８−１に作用させた時のスケールスペース画像である。図１８に示す１８−３´は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタ１８−３を入力画像１８−１に作用させた時のスケールスペース画像である。図１８に示す１８−４´は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタ１８−４を入力画像１８−１に作用させた時のスケールスペース画像である。図１８に示す１８−５´は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタ１８−５を入力画像１８−１に作用させた時のスケールスペース画像である。図１８に示す１８−６´は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタ１８−６を入力画像１８−１に作用させた時のスケールスペース画像である。
【００１３】
例えば、図１８に示すように、入力画像データ１８−１に対して、ラプラシアン・ガウシアンフィルタ１８−２〜１８−６を作用させることにより、その応答からなるスケールスペース画像１８−２´〜１８−６´を作成する。次に、スケールスペース画像１８−２´〜１８−６´のうち、フィルタのスケールが隣接する３つのスケールスペース画像から、フィルタにより得られる「ＬｏＧ出力値」が局所的にピークとなる画素を抽出する。例えば、図１８に示すように、フィルタのスケールが隣接する３つのスケールスペース画像１８−２´〜１８−４´から、フィルタにより得られる「ＬｏＧ出力値」が局所的にピークとなる画素１８−７を抽出する。同様に、スケールスペース画像１８−３´〜１８−５´から、フィルタにより得られる「ＬｏＧ出力値」が局所的にピークとなる画素１８−８を抽出する。同様に、スケールスペース画像１８−４´〜１８−６´から、フィルタにより得られる「ＬｏＧ出力値」が局所的にピークとなる画素１８−９を抽出する。
【００１４】
図１９は、局所ピークの抽出方法の説明に用いる図である。図１９に示す１９−１〜１９−３は、例えば、スケール「σ」が１．０，１．５，２．０など、スケールが隣接する３つのスケールスペース画像を表す。また、図１９に示す１９−４は、局所ピークの抽出時における注目画素を表す。例えば、図１９に示すように、スケールが隣接する３つのスケールスペース画像から、注目画素１９−４の近傍にある２６個の画素の中から、注目画素１９−４との間でフィルタにより得られる出力値が最大または最小となる画素を抽出する。
【００１５】
図２０は、画像サイズに応じたフィルタの応答とフィルタのスケールとの関係を示す図である。図２０の上段は、２００×２００画素のサイズの入力画像にフィルタを作用させた時のフィルタの応答とフィルタのスケールとの関係の一例を示す図である。図２０の下段は、図２０の上段に示す画像と同一被写体が撮影された画像で、サイズが４００×４００画素の入力画像にフィルタを作用させた時のフィルタの応答とフィルタのスケールとの関係の一例を示す図である。なお、図２０の２０−１は、２００×２００画素のサイズの入力画像にフィルタを作用させた状態を概念的に表している。また、図２０の２０−３は、４００×４００画素のサイズの入力画像にフィルタを作用させた状態を概念的に表している。
【００１６】
図２０の上段に示すように、２００×２００画素のサイズの入力画像のある注目画素については、図２０の２０−２に示すように、フィルタのスケール「σ」が１．５の時に「ＬｏＧ出力値」が最大となる。また、図２０の下段に示すように、４００×４００画素のサイズの入力画像では、図２０の２０−４に示すように、フィルタのスケール「σ」が３．０の時に「ＬｏＧ出力値」が最大となる。そして、２００×２００画素のサイズの入力画像の「ＬｏＧ出力値」が最大となる時のフィルタのスケールを「σ１」、４００×４００画素のサイズの入力画像の「ＬｏＧ出力値」が最大となる時のスケールを「σ２」とすると、「σ２」＝２×「σ１」の関係が成立する。このような関係が成立する場合、スケールスペース画像から抽出された画素は、画像のスケールに対して不変な特徴点とみなすことができる。
【００１７】
図２１は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタを歪んでいない入力画像に作用させる様子を示した概念図である。図２１に示す２１−１は歪んでいない入力画像を表す入力画像のモデルである。図２１に示す２１−２はラプラシアン・ガウシアンフィルタを表すフィルタのモデルである。図２１に示す２１−３は入力画像にフィルタを作用させた状態を表す概念モデルである。
【００１８】
図２２は、図２１の２１−３に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す図である。図２３は、図２１の２１−３に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す図である。図２３に示すように、図２１に示す入力画像２１−１にフィルタ２１−２を作用させた時には、ある１つのピークを有するフィルタの応答結果が得られる。つまり、画像が歪んでいない場合には、画像から１つの画素が特徴点として抽出されることを意味する。
【００１９】
図２４は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタを歪んだ入力画像に作用させる様子を示した概念図である。図２４に示す２４−１は歪んだ入力画像を表す入力画像のモデルである。図２４に示す２４−２および２４−３はスケールの異なるラプラシアン・ガウシアンフィルタを表すフィルタのモデルである。図２４に示す２４−４および２４−５は、入力画像２４−１にフィルタ２４−２を作用させた状態を表す概念モデルである。図２４に示す２４−６および２４−７は、入力画像２４−１にフィルタ２４−３を作用させた状態を表す概念モデルである。
【００２０】
図２５は、図２４の２４−４に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す図である。図２６は、図２４の２４−４に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す図である。図２７は、図２４の２４−６に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す図である。図２８は、図２４の２４−６に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す図である。
【００２１】
図２６に示すように、図２４に示す入力画像２４−１にフィルタ２４−２を作用させた時には、ある２つのピークを有するフィルタの応答結果が得られる。また、図２８に示すように、図２４に示す入力画像２４−１に、フィルタ２４−２とはスケールの異なるフィルタ２３−３を作用させた時にも、ある２つのピークを有するフィルタの応答結果が得られる。つまり、画像が歪んでいる場合には、画像から複数の画素が特徴点として抽出されることを意味する。
【００２２】
すなわち、図２６や図２８に示すように、例えば、見る方向によって画像に歪みが発生する場合には、画像のスケールに対して不変な特徴点を抽出できない。この結果、例えば、画像内のあるパターンが有する特徴点と、テンプレートが有する特徴点との照合率が低下し、画像内から特定のパターンの精度よく検出できない場合がある。
【００２３】
開示の技術は、上記に鑑みてなされたものであって、画像に歪みがあっても精度よく入力画像から特定のパターンを検出することが可能な画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム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】
【００２４】
本願の開示する画像処理装置は、一つの態様において、第１の画像生成部、第１の抽出部、第２の画像生成部、第２の抽出部およびパターン抽出部を有する。第１の画像生成部は、入力画像および該入力画像から特定のパターンを抽出する場合に用いられる参照画像のそれぞれに、スケールの異なる複数の空間フィルタを作用させることにより、該入力画像および該参照画像のスケールスペース画像列をそれぞれ生成する。第１の抽出部は、第１の画像生成部により生成された該入力画像のスケールスペース画像列および該参照画像のスケールスペース画像列について、該空間フィルタのスケールが隣接しているスケールスペース画像の組合せを複数決定する。そして、第１の抽出部は、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から所定の画素を抽出する。例えば、第１の抽出部は、該注目画素との間の画素間距離および該空間フィルタのスケールに基づいて算出される該空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する。第２の画像生成部は、第１の画像生成部により生成された該入力画像のスケールスペース画像列および該参照画像のスケールスペース画像列について、該空間フィルタのスケールが互いに異なるスケールスペース画像の組合せを複数決定する。そして、第２の画像生成部は、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像を加算した加算画像をそれぞれ生成する。第２の抽出部は、第２の画像生成部により生成された複数の加算画像について、該加算画像を所定数含む組合せを複数決定する。そして、第２の抽出部は、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から所定の画素を抽出する。例えば、第２の抽出部は、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する。パターン検出部は、第１の抽出部および第２の抽出部により参照画像について抽出された各画素と、第１の抽出部および第２の抽出部により入力画像について抽出された各画素との照合結果に基づいて、入力画像から特定のパターンを検出する。
【発明の効果】
【００２５】
本願の開示する技術の一つの態様によれば、画像に歪みがあっても精度よく入力画像から特定のパターンを検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００２６】
【図１】図１は、実施例１に係る画像処理装置を示す図である。
【図２】図２は、実施例２に係る画像処理装置の構成を示す図である。
【図３】図３は、実施例２に係るラプラシアン・ガウシアンフィルタを歪んだ入力画像に作用させる様子を示した概念図である。
【図４】図４は、実施例２に係るラプラシアン・ガウシアンフィルタを歪んだ入力画像に作用させる様子を示した３次元モデルを含む概念図である。
【図５】図５は、実施例２に係るラプラシアン・ガウシアンフィルタを用いた入力画像からの局所ピークの抽出例を示す図である。
【図６】図６は、実施例２に係る慣性主軸方向を説明するための概念図である。
【図７】図７は、図６の６−４に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す図である。
【図８】図８は、図６の６−４に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す図である。
【図９】図９は、図６の６−６に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す図である。
【図１０】図１０は、図６の６−６に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す図である。
【図１１】図１１は、実施例２に係る慣性主軸方向の計算方法を説明するための図である。
【図１２】図１２は、実施例２に係る入力画像およびテンプレート画像の歪みの補正方法を説明するための図である。
【図１３】図１３は、実施例２に係る画像処理装置による処理の流れを示す図である。
【図１４】図１４は、実施例２による効果の説明に用いる図である。
【図１５】図１５は、画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【図１６】図１６は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタのスケールに応じた特性例を示す図である。
【図１７】図１７は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタを入力画像に作用させて得られる応答とスケールとの関係の一例を示す図である。
【図１８】図１８は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタを用いた入力画像からの局所ピークの抽出例を示す図である。
【図１９】図１９は、局所ピークの抽出方法の説明に用いる図である。
【図２０】図２０は、画像サイズに応じたフィルタの応答とフィルタのスケールとの関係を示す図である。
【図２１】図２１は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタを歪んでいない入力画像に作用させる様子を示した概念図である。
【図２２】図２２は、図２１の２１−３に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す図である。
【図２３】図２３は、図２１の２１−３に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す図である。
【図２４】図２４は、ラプラシアン・ガウシアンフィルタを歪んだ入力画像に作用させる様子を示した概念図である。
【図２５】図２５は、図２４の２４−４に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す図である。
【図２６】図２６は、図２４の２４−４に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す図である。
【図２７】図２７は、図２４の２４−６に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す図である。
【図２８】図２８は、図２４の２４−６に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す図である。
【発明を実施するための形態】
【００２７】
以下に、図面を参照しつつ、本願の開示する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの一実施形態について詳細に説明する。なお、以下では、本願の開示する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの一実施形態として後述する実施例により、本願が開示する技術が限定されるものではない。
【実施例１】
【００２８】
図１は、実施例１に係る画像処理装置を示す図である。図１に示すように、画像処理装置１０は、第１の画像生成部１１、第１の抽出部１２、第２の画像生成部１３、第２の抽出部１４およびパターン抽出部１５を有する。
【００２９】
第１の画像生成部１１は、入力画像および該入力画像から特定のパターンを抽出する場合に用いられる参照画像のスケールスペース画像列をそれぞれ生成する。例えば、第１の画像生成部１１は、入力画像および参照画像のそれぞれに、スケールの異なる複数の空間フィルタを作用させることにより入力画像および参照画像のスケールスペース画像列をそれぞれ生成する。
【００３０】
第１の抽出部１２は、第１の画像生成部１１により生成された該入力画像のスケールスペース画像列および該参照画像のスケールスペース画像列について、該空間フィルタのスケールが隣接しているスケールスペース画像の組合せを複数決定する。そして、第１の抽出部１２は、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から所定の画素を抽出する。例えば、第１の抽出部１２は、該注目画素との間の画素間距離および該空間フィルタのスケールに基づいて算出される該空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する。
【００３１】
第２の画像生成部１３は、第１の画像生成部１１により生成された該入力画像のスケールスペース画像列および該参照画像のスケールスペース画像列について、該空間フィルタのスケールが互いに異なるスケールスペース画像の組合せを複数決定する。そして、第２の画像生成部１３は、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像を加算した加算画像をそれぞれ生成する。
【００３２】
第２の抽出部１４は、第２の画像生成部１３により生成された複数の加算画像について、該加算画像を所定数含む組合せを複数決定する。そして、第２の抽出部１４は、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から所定の画素を抽出する。例えば、第２の抽出部１４は、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する。
【００３３】
パターン抽出部１５は、第１の抽出部１２および第２の抽出部１４により参照画像について抽出された各画素と、第１の抽出部１２および第２の抽出部１４により入力画像について抽出された各画素との照合結果に基づいて入力画像から特定のパターンを抽出する。
【００３４】
上述してきたように、画像処理装置１０は、入力画像あるいは参照画像の特徴点となる画素をスケールスペース画像のみからだけではなく、スケールスペース画像を加算することにより生成した加算画像からも抽出する。このようなことから、画像処理装置１０は、参照画像を用いて入力画像から特定のパターンを検出する場合に、より多くの特徴点を利用できる結果、画像に歪みがあっても精度よく入力画像から特定のパターンを検出できる。
【実施例２】
【００３５】
［画像処理装置の構成（実施例２）］
図２は、実施例２に係る画像処理装置の構成を示す図である。図２に示すように、画像処理装置１００は、画像データを取得できる状態で撮影装置２００に接続される。撮影装置２００は、例えば、レンズを有し、レンズから入ってくる画像を写真や動画などの形式で撮影するカメラなどの光学機器に該当する。
【００３６】
また、画像処理装置１００は、図２に示すように、画像入力部１０１と、入力画像記録部１０２と、テンプレート画像記録部１０３と、処理画像切り替え部１０４と、スケールスペース画像生成部１０５とを有する。
【００３７】
画像入力部１０１は、撮影装置２００により撮影された画像の画像データを撮影装置２００から入力する。そして、画像入力部１０１は入力画像データをデジタルデータに変換する。入力画像記録部１０２は、内部的に有する記憶装置に、画像入力部１０１によりデジタルデータに変換された入力画像データを保存する。テンプレート画像記録部１０３は、内部的に有する記憶装置に、撮影装置２００により撮影された画像から特定の物体を検出するために用いるパターンの画像データを予め保存する。処理画像切り替え部１０４は、スケールスペース画像生成部１０５による処理対象を、入力画像記録部１０２が有する入力画像データ、あるいはテンプレート画像記録部１０３が有するテンプレート画像に切り替える。
【００３８】
なお、入力画像記録部１０２およびテンプレート画像記録部１０３が内部的に有する記憶装置は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）やフラッシュメモリ(flash  memory)などの半導体メモリ素子である。
【００３９】
スケールスペース画像生成部１０５は、処理画像切り替え部１０４から入力する入力画像データ、あるいはテンプレート画像データからスケールスペース画像を生成する。例えば、スケールスペース画像生成部１０５は、入力画像データあるいはテンプレート画像データに、スケール「σ」の異なる複数のラプラシアン・ガウシアンフィルタを作用させることによりスケールスペース画像列を生成する。なお、以下では、ラプラシアン・ガウシアンフィルタを「フィルタ」と表記する。なお、スケールスペース画像生成部１０５は、上述した図１に示す第１の画像生成部１１に対応する。
【００４０】
また、図２に示すように、画像処理装置１００は、スケールスペース局所ピーク抽出部１０６およびスケール補正画像生成部１０７を有する。なお、スケールスペース局所ピーク抽出部１０６は、上述した図１に示す第１の抽出部１２に対応する。
【００４１】
スケールスペース局所ピーク抽出部１０６は、スケールスペース画像生成部１０５により生成されたスケールスペース画像例のうち、フィルタのスケールが隣接する３つのスケールスペース画像から、フィルタの応答が局所的にピークとなる画素を出力する。なお、スケールが隣接するとは、例えば、スケールスペース画像例を生成したときのフィルタのスケール「σ」が、１．０、１．５、２．０というように隣接していることを意味する。局所的にピークとなる画素とは、注目画素と、この注目画素の近傍に位置する所定数の画素との間で、フィルタにより得られる出力値が最大あるいは最小となる画素である。
【００４２】
スケール補正画像生成部１０７は、入力画像およびテンプレート画像について、スケールスペース局所ピーク抽出部１０６により抽出された画素を中心とするスケール補正画像を生成する。例えば、スケール補正画像生成部１０７は、入力画像およびテンプレート画像を、スケールスペース局所ピーク抽出部１０６により抽出された画素を中心とする特定の大きさの矩形領域の画像を特定のスケールに変換する。このようして、スケール補正画像生成部１０７はスケール補正画像を生成する。スケール補正画像は、入力画像およびテンプレート画像から特徴が抽出された特徴パターンとして機能し、後述する画像マッチング部１１９のマッチング処理に用いられる。なお、スケール補正画像は、例えば、１６×１６画素のスケールを有する。
【００４３】
また、図２に示すように、画像処理装置１００は、第１スケールスペース画像加算部１０８と、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９と、第１歪方向計算部１１０と、第１歪補正画像生成部１１１とを有する。さらに、画像処理装置１００は、第２スケールスペース画像加算部１１２と、第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３と、第２歪方向計算部１１４と、第２歪補正画像生成部１１５とを有する。
【００４４】
第１スケールスペース画像加算部１０８および第２スケールスペース画像加算部１１２は、スケールスペース画像生成部１０５により生成された各スケールスペース画像列について複数の加算画像を生成する。なお、第１スケールスペース画像加算部１０８および第２スケールスペース画像加算部１１２は、上述した図１に示す第２の画像生成部１３に対応する。
【００４５】
例えば、第１スケールスペース画像加算部１０８は、隣接するスケールのスケールスペース画像を加算することにより複数の加算画像を生成する。まず、第１スケールスペース画像加算部１０８は、入力画像のスケールスペース画像列および参照画像のスケールスペース画像列について、フィルタのスケールが隣接するスケールスペース画像の複数の組合せをそれぞれ決定する。そして、第１スケールスペース画像加算部１０８は、決定された組合せごとに、組合せに含まれるスケールスペース画像を加算することにより複数の加算画像をそれぞれ生成する。
【００４６】
例えば、第２スケールスペース画像加算部１１２は、１つおきのスケールのスケールスペース画像を加算することにより複数の加算画像を生成する。まず、第２スケールスペース画像加算部１１２は、入力画像のスケールスペース画像列および参照画像のスケールスペース画像列について、フィルタのスケールが１つおきのスケールスペース画像の複数の組合せをそれぞれ決定する。そして、第２スケールスペース画像加算部１１２は、決定された組合せごとに、組合せに含まれるスケールスペース画像を加算した加算画像をそれぞれ生成する。
【００４７】
図３は、実施例２に係るラプラシアン・ガウシアンフィルタを歪んだ入力画像に作用させる様子を示した概念図である。図３に示す３−１は、例えば、見る方向や撮影方向によって歪んだ入力画像を表す入力画像のモデルである。図３に示す３−２および３−３はスケールが隣接するフィルタあるいはスケールが１つおきのフィルタのモデルである。図３に示す３−４は、入力画像３−１にフィルタ３−２を作用させた状態を表す概念モデルである。図３に示す３−５は、入力画像３−１にフィルタ３−３を作用させた状態を表す概念モデルである。
【００４８】
例えば、上述した図３を用いて、第１スケールスペース画像加算部１０８あるいは第２スケールスペース画像加算部１１２による加算画像の生成例を説明する。図３の３−４および３−５に示すように、第１スケールスペース画像加算部１０８は、入力画像のスケールスペース画像列について、フィルタのスケールが隣接するスケールスペース画像の組合せの一つとしてスケールスペース画像３−４と３−５の組合せを決定する。そして、第１スケールスペース画像加算部１０８は、スケールスペース画像３−４とスケールスペース画像３−５とを加算することにより加算画像を生成する。同様に、第２スケールスペース画像加算部１１２は、フィルタのスケールが１つおきのスケールスペース画像の組合せの一つとして、スケールスペース画像３−４と３−５の組合せを決定する。そして、第２スケールスペース画像加算部１１２は、スケールスペース画像３−４とスケールスペース画像３−５とを加算することにより加算画像を生成する。
【００４９】
なお、第１スケールスペース画像加算部１０８あるいは第２スケールスペース画像加算部１１２は、フィルタのスケールが隣接するスケールスペース画像や、フィルタのスケールが１つおきのスケールスペース画像を加算することにより加算画像を生成する場合に限られない。例えば、フィルタのスケールが３つおきや、４つおきのスケールスケールスペース画像を加算することにより加算画像を生成してもよい。すなわち、画像処理装置１００は、可能な限り、フィルタのスケールが異なるスケールスペース画像を加算することにより、複数の加算画像を生成してもよい。
【００５０】
図４は、実施例２に係るラプラシアン・ガウシアンフィルタを歪んだ入力画像に作用させる様子を示した３次元モデルを含む概念図である。図４に示す４−１は、例えば、図３の３−４に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す。図４に示す４−２は、例えば、図３の３−４に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す。図４に示す４−３は、例えば、図３の３−５に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す。図４に示す４−４は、例えば、図３の３−５に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す。図４に示す４−５は、図３の３−４と３−５とを加算することにより生成された加算画像の応答結果を加算画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す。図４に示す４−６は、図３の３−４と３−５とを加算することにより生成された加算画像の応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す。
【００５１】
例えば、図４の４−２や４−４に示すように、ある２つのピークを有するフィルタの応答結果となるスケールスペース画像を加算することにより生成された加算画像からは、ある１つのピークを有するフィルタの応答結果が得られる。
【００５２】
第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９は、第１スケールスペース画像加算部１０８により生成された加算画像の組合せごとに、フィルタの応答が局所的なピークとなる画素を抽出する。なお、まず、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９は、第１スケールスペース画像加算部１０８により生成された複数の加算画像について、加算画像を所定数含む複数の組合せをそれぞれ決定する。そして、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９は、決定された組合せごとに、フィルタの応答が局所的なピークとなる画素を抽出する。具体的には、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９は、組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、注目画素との間でフィルタから出力される出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する。
【００５３】
同様に、第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３は、第２スケールスペース画像加算部１１２により生成された加算画像の組合せごとに、フィルタの応答が局所的なピークとなる画素を抽出する。なお、第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３の動作は、上述した第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９と同様である。なお、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９および第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３は、上述した図１に示す第２の抽出部１４に対応する。
【００５４】
図５を用いて、上述してきた画像処理装置１００の動作を総括して説明する。具体的には、スケールスペース局所ピーク抽出部１０６、第１スケールスペース画像加算部１０８、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９、第２スケールスペース画像加算部１１２、第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３による動作である。図５は、実施例２に係るラプラシアン・ガウシアンフィルタを用いた入力画像からの局所ピークの抽出例を示す図である。
【００５５】
図５に示す５−１は入力画像データを表す。図５に示す５−２〜５−６はスケールの異なるラプラシアン・ガウシアンフィルタを入力画像データ５−１に作用させることにより生成されたスケールスペース画像列を表す。なお、図５に示す５−２〜５−６の順に、フィルタのスケールが１サイズ大きなスケールとなっている。図５に示す５−７〜５−９は、スケールスペース局所ピーク抽出部１０６により抽出される画素を表す。図５に示す５−１０〜５−１３は、第１スケールスペース画像加算部１０８により生成される加算画像を表す。図５に示す５−１４および５−１５は、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９により抽出される画素を表す。図５に示す５−１６〜５−１８は、第２スケールスペース画像加算部１１２により生成される加算画像を表す。図５に示す５−１９は、第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３により抽出される画素を表す。
【００５６】
スケールスペース局所ピーク抽出部１０６は、スケールが隣接する３つのスケールスペース画像から、フィルタの応答が局所的にピークとなる画素を出力する。すなわち、図５に示すように、スケールスペース局所ピーク抽出部１０６は、フィルタのスケールが隣接する３つのスケールスペース画像５−２〜５−４から、フィルタにより得られる「ＬｏＧ出力値」が局所的にピークとなる画素５−７を抽出する。また、図５に示すように、スケールスペース局所ピーク抽出部１０６は、フィルタのスケールが隣接する３つのスケールスペース画像５−３〜５−５から、フィルタにより得られる応答、つまり「ＬｏＧ出力値」が局所的にピークとなる画素５−８を抽出する。また、図５に示すように、スケールスペース局所ピーク抽出部１０６は、フィルタのスケールが隣接する３つのスケールスペース画像５−４〜５−６から、フィルタにより得られる応答、つまり「ＬｏＧ出力値」が局所的にピークとなる画素５−８を抽出する。
【００５７】
第１スケールスペース画像加算部１０８は、隣接するスケールのスケールスペース画像を加算することにより複数の加算画像を生成する。すなわち、図５に示すように、第１スケールスペース画像加算部１０８は、スケールスペース画像列５−２〜５−６から、フィルタのスケールが隣接する画像の組合せ、（５−２，５−３）、（５−３，５−４）、（５−４，５−５）、（５−５，５−６）を決定する。そして、図５に示すように、第１スケールスペース画像加算部１０８は、組合せに含まれるスケールスペース画像を加算することにより、加算画像５−１０、５−１１、５−１２、５−１３をそれぞれ生成する。
【００５８】
第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９は、第１スケールスペース画像加算部１０８により生成された加算画像の組合せごとに、フィルタの応答が局所的なピークとなる画素を抽出する。すなわち、図５に示すように、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９は、３つの加算画像を含む加算画像の組合せ（５−１０，５−１１，５−１２）、（５−１１，５−１２，５−１３）をそれぞれ決定する。そして、図５に示すように、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９は、加算画像の組合せ（５−１０，５−１１，５−１２）から、フィルタにより得られる応答が局所的にピークとなる画素５−１４を抽出する。さらに、図５に示すように、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９は、加算画像の組合せ（５−１１，５−１２，５−１３）から、フィルタにより得られる応答が局所的にピークとなる画素５−１５を抽出する。
【００５９】
第２スケールスペース画像加算部１１２は、１つおきのスケールのスケールスペース画像を加算することにより複数の加算画像を生成する。すなわち、図５に示すように、第２スケールスペース画像加算部１１２は、スケールスペース画像列５−２〜５−６から、フィルタのスケールが隣接する画像の組合せ、（５−２，５−４）、（５−３，５−５）、（５−４，５−６）を決定する。そして、図５に示すように、第２スケールスペース画像加算部１１２は、組合せに含まれるスケールスペース画像を加算することにより、加算画像５−１６、５−１７、５−１８をそれぞれ生成する。
【００６０】
第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３は、第２スケールスペース画像加算部１１２により生成された加算画像の組合せごとに、フィルタの応答が局所的なピークとなる画素を抽出する。すなわち、図５に示すように、第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３は、３つの加算画像を含む加算画像の組合せ（５−１６、５−１７、５−１８）を決定する。そして、図５に示すように、第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３は、加算画像の組合せ（５−１６、５−１７、５−１８）から、フィルタにより得られる応答が局所的にピークとなる画素５−１９を抽出する。
【００６１】
以上で、スケールスペース局所ピーク抽出部１０６、第１スケールスペース画像加算部１０８、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９、第２スケールスペース画像加算部１１２、第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３による動作の総括を終える。
【００６２】
第１歪方向計算部１１０は、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９により抽出された画素近傍におけるフィルタの応答、つまりフィルタからの出力値の分布に基づいて、入力画像およびテンプレート画像のスケールごとの歪み方向を検出する。例えば、第１歪方向計算部１１０は、上述した加算画像から抽出される画素近傍のフィルタの応答の分布に基づいて、応答の分布の広がりが最大となる方向、すなわち慣性主軸方向を計算することにより入力画像あるいはテンプレート画像の歪みの方向を計算する。
【００６３】
図６は、実施例２に係る慣性主軸方向を説明するための概念図である。図６に示す６−１は、例えば、見る方向や撮影方向によって歪んだ入力画像を表す入力画像のモデルである。図６に示す６−２および６−３は互いにスケールの異なるフィルタのモデルである。図６に示す６−４は、入力画像６−１にフィルタ６−２を作用させた状態を表す概念モデルである。図６に示す６−５は、図６に示す６−４内の慣性主軸方向を示す点線である。図６に示す６−６は、入力画像６−１にフィルタ６−３を作用させた状態を表す概念モデルである。図６に示す６−７は、図６に示す６−６内の慣性主軸方向を示す点線である。
【００６４】
図７は、図６の６−４に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す図である。図８は、図６の６−４に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す図である。図９は、図６の６−６に対応するフィルタの応答結果を所定の視点から見たときの３次元モデルを表す図である。図１０は、図６の６−６に対応するフィルタの応答結果を入力画像に対して鉛直方向から見たときの平面モデルを表す図である。
【００６５】
第１歪方向計算部１１０による慣性主軸方向の計算方法は、入力画像およびテンプレート画像で同様であるので、以下では、例えば、入力画像の慣性主軸方向の計算方法を例に挙げて説明する。図１１は、実施例２に係る慣性主軸方向の計算方法を説明するための図である。図１１に示す１１−１は、例えば、図６に示す６−４と６−６とを加算することにより生成した加算画像を表す。図１１に示す１１−２は、図１１の１１−１で表される加算画像から、フィルタの出力値が局所的にピークになるものとして抽出された画素の位置を表す。図１１に示す１１−３は、図１１の１１−１で表される加算画像のある画素の位置を表す。図１１に示す縦軸「ｊ」は、スケールスペース画像内の画素の垂直方向の位置を表す座標軸である。図１１に示す「ｉ」は、スケールスペース画像内の画素の水平方向の位置を表す座標軸である。図１１に示す「θ」は慣性主軸方向を表す。
【００６６】
第１歪方向計算部１１０は、図１１の１１−２に対応するフィルタの出力値が局所的にピークとなる画素の位置を（ｉＧ，ｊＧ）とし、図１１の１１−３に対応する画素におけるフィルタの出力値をｆ（ｉ，ｊ）とする。そして、第１歪方向計算部１１０は、以下に示す式（２）に（ｉＧ，ｊＧ）およびｆ（ｉ，ｊ）を代入することにより、図１１の１１−１に対応する加算画像の慣性主軸方向「θ」を計算する。
【００６７】
【数２】
0005471669.tif 000003
【００６８】
また、第２歪方向計算部１１４も、第１歪方向計算部１１０と同様に、第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３により抽出された画素近傍におけるフィルタの応答に基づいて、入力画像およびテンプレート画像のスケールごとの歪み方向を検出する。
【００６９】
第１歪補正画像生成部１１１は、第１歪方向計算部１１０により計算された慣性主軸方向を用いて入力画像およびテンプレート画像の歪みを補正する。図１２は、実施例２に係る入力画像およびテンプレート画像の歪みの補正方法を説明するための図である。図１２に示す１２−１は、例えば、入力画像を表す。図１２に示す１２−２は、例えば、テンプレート画像を表す。
【００７０】
まず、第１歪補正画像生成部１１１による入力画像の歪み補正について説明する。第１歪補正画像生成部１１１は、図１２の１２−３に示すように、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９により抽出される画素を中心とする特定のスケールの入力画像を、第１歪方向計算部１１０により計算された歪の方向に回転する。なお、歪の方向とは、上述した慣性軸方向に対応する。次に、第１歪補正画像生成部１１１は、図１２の１２−４に示す回転後の入力画像のスケールを、図１２の１２−５に示すように、水平方向および垂直方向に補正することにより補正画像を生成する。第１歪補正画像生成部１１１は、例えば、１６×１６画素のスケールとなるように、水平方向および垂直方向に補正する。
【００７１】
上述した入力画像についての補正画像は、入力画像から特徴が抽出された特徴パターンとして機能し、後述する画像マッチング部１１９のマッチング処理に用いられる。なお、補正画像は、例えば、１６×１６画素のスケールを有する。
【００７２】
次に、第１歪補正画像生成部１１１によるテンプレート画像の歪み補正について説明する。第１歪補正画像生成部１１１は、まず、図１２の１２−６に示すように、第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９により抽出される画素を中心とする特定のスケールのテンプレート画像を、第１歪方向計算部１１０により計算された歪の方向に回転する。次に、第１歪補正画像生成部１１１は、図１２の１２−７に示す回転後のテンプレート画像のスケールを、図１２の１２−８に示すように、水平方向および垂直方向に補正することにより補正画像を生成する。
【００７３】
上述したテンプレート画像についての補正画像は、テンプレート画像から特徴が抽出された特徴パターンとして機能し、後述する画像マッチング部１１９のマッチング処理に用いられる。なお、補正画像は、例えば、１６×１６画素のスケールを有する。
【００７４】
なお、第２歪補正画像生成部１１５も、上述した第１歪補正画像生成部１１１と同様に、第２歪方向計算部１１４により計算された慣性主軸方向を用いて入力画像およびテンプレート画像の歪みを補正することにより補正画像を生成する。
【００７５】
また、図２に示すように、画像処理装置１００は、記録画像パターン切り替え部１１６と、入力画像特徴パターン記録部１１７と、テンプレート画像特徴パターン記録部１１８と、画像マッチング部１１９とを有する。
【００７６】
記録画像パターン切り替え部１１６は、テンプレート画像について生成された特徴画像パターン、入力画像について生成された特徴画像パターンの記録先を切り替える。例えば、記録画像パターン切り替え部１１６は、スケール補正画像生成部１０７、第１歪補正画像生成部１１１および第２歪補正画像生成部１１５により歪みやスケールが補正された入力画像が入力画像特徴パターン記録部１１７に記録されるように動作する。また、記録画像パターン切り替え部１１６は、スケール補正画像生成部１０７、第１歪補正画像生成部１１１および第２歪補正画像生成部１１５により歪みやスケールが補正されたテンプレート画像がテンプレート画像特徴パターン記録部１１８に記録されるように動作する。
【００７７】
入力画像特徴パターン記録部１１７は、内部的に有する記憶装置に、スケール補正画像生成部１０７、第１歪補正画像生成部１１１および第２歪補正画像生成部１１５により歪みやスケールが補正された補正画像を格納する。この補正画像は、入力画像の特徴画像パターンとして機能する。
【００７８】
テンプレート画像特徴パターン記録部１１８は、内部的に有する記憶装置に、スケール補正画像生成部１０７、第１歪補正画像生成部１１１および第２歪補正画像生成部１１５により歪みやスケールが補正された補正画像を格納する。この補正画像は、テンプレート画像の特徴画像パターンとして機能する。
【００７９】
入力画像特徴パターン記録部１１７やテンプレート画像特徴パターン記録部１１８が内部的に有する記憶装置は、例えば、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）やフラッシュメモリ(flash  memory)などの半導体メモリ素子である。
【００８０】
画像マッチング部１１９は、入力画像特徴パターン記録部１１７が有する入力画像の特徴画像パターンと、テンプレート画像特徴パターン記録部１１８に記録されているテンプレート画像の特徴画像パターンとを照合する。次に、画像マッチング部１１９は、入力画像の特徴画像パターンとテンプレート画像の特徴画像パターンとの類似度が所定の閾値を超えるか否かを判定する。そして、画像マッチング部１１９は、判定の結果、類似度が所定の閾値を超える場合には、そのときの入力画像の特徴画像パターンとテンプレート画像の特徴画像パターンとの組を内部的な記憶装置に保存する。なお、画像マッチング部１１９は、上述した図１に示すパターン抽出部１５に対応する。
【００８１】
上述してきた画像処理装置１００の各機能部は、例えば、電子回路や集積回路である。電子回路としては、例えば、ＣＰＵ（Central  Processing  Unit）やＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）がある。集積回路としては、例えば、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array)などがある。
【００８２】
［画像処理装置による処理（実施例２）］
図１３は、実施例２に係る画像処理装置による処理の流れを示す図である。なお、図１３に示す画像処理装置１００による処理は所定のタイミングで実行される。図１３に示すように、画像処理装置１００は、テンプレート画像からスケールスペース画像を生成して局所ピーク画素を抽出する（ステップＳ１３０１）。なお、ステップＳ１３０１は、上述したスケールスペース局所ピーク抽出部１０６による動作内容に対応する。
【００８３】
次に、画像処理装置１００は、局所ピーク画素周辺のスケール補正特徴パターンの生成および記録を実行する（ステップＳ１３０２）。なお、ステップＳ１３０２は、上述したスケール補正画像生成部１０７、入力画像特徴パターン記録部１１７およびテンプレート画像特徴パターン記録部１１８等による一連の動作に対応する。
【００８４】
続いて、画像処理装置１００は、スケールスペース画像から加算画像列を生成して局所ピーク画素を抽出する（ステップＳ１３０３）。なお、ステップＳ１３０３は、上述した第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９、および第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３による動作内容に対応する。
【００８５】
そして、画像処理装置１００は、局所ピーク画素周辺の歪みおよびスケールを補正した特徴パターンの生成および記録を実行する（ステップＳ１３０４）。なお、ステップＳ１３０４は、第１歪補正画像生成部１１１、第２歪補正画像生成部１１５、入力画像特徴パターン記録部１１７およびテンプレート画像特徴パターン記録部１１８等による一連の動作に対応する。
【００８６】
次に、画像処理装置１００は、撮影装置２００から画像を入力して記録する（ステップＳ１３０５）。なお、ステップＳ１３０５は、上述した画像入力部１０１および入力画像記録部１０２による一連の動作内容に対応する。
【００８７】
続いて、画像処理装置１００は、入力画像からスケールスペース画像を生成して局所ピーク画素を抽出する（ステップＳ１３０６）。なお、ステップＳ１３０６は、上述したスケールスペース局所ピーク抽出部１０６による動作内容に対応する。
【００８８】
そして、画像処理装置１００は、局所ピーク画素周辺のスケール補正特徴パターンの生成および記録を実行する（ステップＳ１３０７）。なお、ステップＳ１３０２は、上述したスケール補正画像生成部１０７、入力画像特徴パターン記録部１１７およびテンプレート画像特徴パターン記録部１１８等による一連の動作に対応する。
【００８９】
次に、画像処理装置１００は、スケールスペース画像から加算画像列を生成して局所ピーク画素を抽出する（ステップＳ１３０８）。なお、ステップＳ１３０８は、上述した第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９、および第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３による動作内容に対応する。
【００９０】
続いて、画像処理装置１００は、局所ピーク画素周辺の歪みおよびスケールを補正した特徴パターンの生成および記録を実行する（ステップＳ１３０９）。なお、ステップＳ１３０９は、第１歪補正画像生成部１１１、第２歪補正画像生成部１１５、入力画像特徴パターン記録部１１７およびテンプレート画像特徴パターン記録部１１８等による一連の動作に対応する。
【００９１】
そして、画像処理装置１００は、入力画像特徴パターン記録部１１７から入力画像の特徴パターンを読み出す（ステップＳ１３１０）。そして、画像処理部１００は、入力画像の特徴画像パターンについて未処理のものがあるか否かを判定する（ステップＳ１３１１）。判定の結果、未処理のパターンがある場合には（ステップＳ１３１１，ＹＥＳ）、画像処理装置１００は、テンプレート画像特徴パターン記録部１１８からテンプレート画像の特徴パターンを読み出す（ステップＳ１３１２）。
【００９２】
そして、画像処理部１００は、テンプレート画像の特徴パターンについて未処理のものがあるか否かを判定する（ステップＳ１３１３）。判定の結果、未処理のパターンがある場合には（ステップＳ１３１３，ＹＥＳ）、画像処理部１００は、入力画像の特徴パターンとテンプレート画像の特徴パターンとの類似度が所定の閾値を超えるか否かを判定する（ステップＳ１３１４）。判定の結果、類似度が所定の閾値を超える場合には（ステップＳ１３１４，ＹＥＳ）、画像処理部１００は、そのときの入力画像の特徴パターンとテンプレート画像の特徴パターンとの組を記録する（ステップＳ１３１５）。
【００９３】
ここで、ステップＳ１３１１に説明に戻る。画像処理装置１００は、判定の結果、未処理のパターンがない場合には（ステップＳ１３１１，Ｎｏ）、そのまま処理を終了する。また、ステップＳ１３１３の説明に戻る。画像処理装置１００は、判定の結果、未処理のパターンがない場合には（ステップＳ１３１３，Ｎｏ）、上述したステップＳ１３１０に戻り、入力画像の次の特徴パターンを読み出す。また、ステップＳ１３１４の説明に戻る。画像処理装置１００は、判定の結果、類似度が所定の閾値を超える場合には（ステップＳ１３１４，Ｎｏ）、上述したステップＳ１３１２に戻り、次のテンプレート画像の特徴パターンを読み出す。なお、ステップＳ１３１０〜ステップＳ１３１５は、上述した画像マッチング部１１９の動作内容に対応する。
【００９４】
なお、画像処理装置１００は、必ずしも、図１３に示す順序で処理を行う必要はない。例えば、画像処理装置１００は、上述したステップＳ１３０１〜Ｓ１３０４までの処理を、ステップＳ１３０５〜ステップＳ１３１５までの処理を実行する前に予め完了させておいてもよい。
【００９５】
［実施例２による効果］
上述してきたように、画像処理装置１００は、入力画像およびテンプレート画像の特徴点となる画素をスケールスペース画像のみからだけではなく、スケールスペース画像を加算することにより生成した加算画像からも抽出する。このようなことから、実施例２によれば、テンプレート画像を用いて、入力画像から特定のパターンを検出する場合に、より多くの特徴点を利用してマッチングを実行できる結果、画像に歪みがあっても精度よく入力画像から特定のパターンを検出できる。
【００９６】
また、画像処理装置１００は、入力画像およびテンプレート画像の歪みやスケールを補正することにより生成した補正画像を用いて、特定パターンの検出を実行する。このようなことから、実施例２によれば、画像に歪みがあっても、さらに精度よく入力画像から特定のパターンを検出できる。
【００９７】
図１４は、実施例２による効果の説明に用いる図である。図１４に示す１４−１は、従来における入力画像の特徴点とテンプレート画像の特徴点とのマッチング結果を表す。図１４に示す１４−２は、実施例２に係る画像処理装置１００による入力画像の特徴点とテンプレート画像の特徴点とのマッチング結果を表す。図１４の１４−２に示すように、実施例２に係る画像処理装置１００のほうが、従来よりも、入力画像の特徴点とテンプレート画像の特徴点とのマッチングスコアが高くなることがわかる。図１４に示す結果からも、実施例２によれば、画像に歪みがあっても精度よく入力画像から特定のパターンを検出できることがわかる。
【実施例３】
【００９８】
以下、本願の開示する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムの他の実施形態を説明する。
【００９９】
（１）装置構成等
例えば、図２に示した画像処理装置１００の構成は機能概念的なものであり、必ずしも物理的に図示の如く構成されていることを要しない。例えば、図２に示す第１スケールスペース画像加算部１０８と、第２スケールスペース画像加算部１１２とを機能的または物理的に統合してもよい。また、例えば、図２に示す第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１０９と、第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部１１３とを機能的または物理的に統合してもよい。また、例えば、第１歪方向計算部１１０と第２歪方向計算部１１４とを機能的または物理的に統合してもよい。また、例えば、第１歪補正画像生成部１１１と第２歪補正画像生成部１１５とを機能的または物理的に統合してもよい。このように、画像処理装置１００の全部または一部を、各種の負荷や使用状況などに応じて、任意の単位で機能的または物理的に分散・統合して構成することができる。
【０１００】
（２）画像処理方法
上述してきた実施例により、以下に説明するような画像処理方法が実現される。この画像処理方法は上述した画像処理装置１００に適用される。この画像処理方法は、第１の画像生成ステップと、第１の抽出ステップと、第２の画像生成ステップと、第２の抽出ステップと、パターン検出ステップとを含む。
【０１０１】
第１の画像生成ステップは、入力画像およびテンプレート画像のそれぞれに、スケールの異なる複数のフィルタを作用させることにより、入力画像および画像のスケールスペース画像列をそれぞれ生成する。
【０１０２】
第１の抽出ステップは、第１の画像生成ステップにより生成されたスケールスペース画像列について、スケールスペース画像列の中から空間フィルタのスケールが隣接しているスケールスペース画像の組合せを複数決定する。そして、第１の抽出ステップは、決定された組合せごとに、組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から所定の画素を抽出する。つまり、第１の抽出ステップは、注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、注目画素との間の画素間距離およびフィルタのスケールに基づいて算出されるフィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する。
【０１０３】
第２の画像生成ステップは、第１の画像生成ステップにより生成された各スケールスペース画像列について、スケールスペース画像列に含まれるスケールスペース画像の中からフィルタのスケールが互いに異なるスケールスペース画像の組合せを複数決定する。そして、第２の画像生成ステップは、決定された組合せごとに、組合せに含まれるスケールスペース画像を加算した加算画像をそれぞれ生成する。
【０１０４】
第２の抽出ステップは、第２の画像生成ステップにより生成された複数の加算画像について、加算画像を所定数含む組合せを複数決定する。そして、第２の抽出ステップは、決定された組合せごとに、組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から所定の画素を抽出する。つまり、第２の抽出ステップは、注目画素との間の画素間距離およびフィルタのスケールに基づいて算出されるフィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する。
【０１０５】
パターン検出ステップは、第１の抽出ステップおよび第２の抽出ステップによりテンプレート画像について抽出された各画素と、第１の抽出ステップおよび第２の抽出ステップにより入力画像について抽出された各画素との照合結果に基づいて、入力画像から特定のパターンを検出する。
【０１０６】
（３）画像処理プログラム
また、例えば、上述の実施例にて説明した画像処理装置１００により実行される各種の処理は、あらかじめ用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータシステムで実行することによって実現することもできる。なお、画像処理装置１００の各種の処理については、例えば、図１３等を参照されたい。
【０１０７】
そこで、以下では、図１５を用いて、上述の実施例にて説明した画像処理装置１００により実行される処理と同様の機能を実現する画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例を説明する。図１５は、画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。
【０１０８】
図１５に示すように、画像処理装置１００として機能するコンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ（Central  Processing  Unit）３１０と、図には示していないカメラなどから画像データの入力を受け付ける入力装置３２０を有する。さらに、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ（Random  Access  Memory）３３０と、ハードディスク装置３４０とを有する。そして、各装置３１０〜３４０は、バス３５０に接続される。
【０１０９】
なお、ＣＰＵ３１０の代わりに、例えば、ＭＰＵ（Micro  Processing  Unit）などの電子回路、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ(Field  Programmable  Gate  Array)などの集積回路を用いることもできる。また、ＲＡＭ３３０の代わりに、フラッシュメモリ(flash  memory)などの半導体メモリ素子を用いることもできる。
【０１１０】
ハードディスク装置３４０には、上述した画像処理装置１００の機能と同様の機能を発揮する画像処理プログラム３４１および画像処理用データ３４２が記憶されている。なお、この画像処理プログラム３４１を適宜分散させて、ネットワークを介して通信可能に接続された他のコンピュータの記憶部に記憶させておくこともできる。
【０１１１】
そして、ＣＰＵ３１０が、画像処理プログラム３４１をハードディスク装置３４０から読み出してＲＡＭ３３０に展開することにより、図１５に示すように、画像処理プログラム３４１は画像処理プロセス３３１として機能する。画像処理プロセス３３１は、ハードディスク装置３４０から読み出した画像処理用データ３４２等を適宜ＲＡＭ３３０上の自身に割当てられた領域に展開し、この展開した各種データに基づいて各種処理を実行する。
【０１１２】
なお、画像処理プロセス３４１は、例えば、図２に示した画像処理装置１００の処理機能部にて実行される処理を含む。なお、画像処理装置１００の処理機能部にて実行される処理は、例えば、実施例２にて上述した図１３に示す処理に対応する。
【０１１３】
なお、画像処理プログラム３４１については、必ずしも最初からハードディスク３４０に記憶させておく必要はない。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１１４】
さらには、公衆回線、インターネット、ＬＡＮ、ＷＡＮなどを介してコンピュータ３００に接続される「他のコンピュータ（またはサーバ）」などに各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００がこれらから各プログラムを読み出して実行するようにしてもよい。
【０１１５】
以上の実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。
【０１１６】
（付記１）入力画像および該入力画像から特定のパターンを抽出する場合に用いられる参照画像のそれぞれに、スケールの異なる複数の空間フィルタを作用させることにより、該入力画像および該参照画像のスケールスペース画像列をそれぞれ生成する第１の画像生成部と、
前記第１の画像生成部により生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが隣接しているスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第１の抽出部と、
前記第１の画像生成部により生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列に含まれるスケールスペース画像の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが互いに異なるスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像を加算した加算画像をそれぞれ生成する第２の画像生成部と、
前記第２の画像生成部により生成された複数の加算画像について、該加算画像を所定数含む組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第２の抽出部と、
前記第１の抽出部および前記第２の抽出部により前記参照画像について抽出された各画素と、前記第１の抽出部および前記第２の抽出部により前記入力画像について抽出された各画素との照合結果に基づいて、前記入力画像から特定のパターンを検出するパターン検出部と
を有することを特徴とする画像処理装置。
【０１１７】
（付記２）前記第２の抽出部により抽出された画素近傍における前記スケールごとの前記出力値の分布に基づいて、前記入力画像および前記参照画像の前記スケールごとの歪み方向を検出する検出部と、
前記検出部により検出された前記スケールごとの歪み方向に基づいて、前記入力画像および前記参照画像の歪みを補正する補正部と
をさらに有することを特徴とする付記１に記載の画像処理装置。
【０１１８】
（付記３）前記画像処理装置に適用される画像処理方法であって、
入力画像および該入力画像から特定のパターンを抽出する場合に用いられる参照画像のそれぞれに、スケールの異なる複数の空間フィルタを作用させることにより、該入力画像および該参照画像のスケールスペース画像列をそれぞれ生成する第１の画像生成ステップと、
前記第１の画像生成ステップにより生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが隣接しているスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第１の抽出ステップと、
前記第１の画像生成ステップにより生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列に含まれるスケールスペース画像の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが互いに異なるスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像を加算した加算画像をそれぞれ生成する第２の画像生成ステップと、
前記第２の画像生成ステップにより生成された複数の加算画像について、該加算画像を所定数含む組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第２の抽出ステップと、
前記第１の抽出ステップおよび前記第２の抽出ステップにより前記参照画像について抽出された各画素と、前記第１の抽出ステップおよび前記第２の抽出ステップにより前記入力画像について抽出された各画素との照合結果に基づいて、前記入力画像から特定のパターンを検出するパターン検出ステップと
を含んだことを特徴とする画像処理方法。
【０１１９】
（付記４）前記第２の抽出ステップにより抽出された画素近傍における前記スケールごとの前記出力値の分布に基づいて、前記入力画像および前記参照画像の前記スケールごとの歪み方向を検出する検出ステップと、
前記検出ステップにより検出された前記スケールごとの歪み方向に基づいて、前記入力画像および前記参照画像の歪みを補正する補正ステップと
をさらに含んだことを特徴とする付記３に記載の画像処理方法。
【０１２０】
（付記５）前記画像処理装置としてのコンピュータに実行させる画像処理プログラムであって、
入力画像および該入力画像から特定のパターンを抽出する場合に用いられる参照画像のそれぞれに、スケールの異なる複数の空間フィルタを作用させることにより、該入力画像および該参照画像のスケールスペース画像列をそれぞれ生成する第１の画像生成手順と、
前記第１の画像生成手順により生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが隣接しているスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第１の抽出手順と、
前記第１の画像生成手順により生成された前記入力画像のスケールスペース画像列および前記参照画像のスケールスペース画像列について、該スケールスペース画像列に含まれるスケールスペース画像の中から、前記作用させた空間フィルタのスケールが互いに異なるスケールスペース画像の組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像を加算した加算画像をそれぞれ生成する第２の画像生成手順と、
前記第２の画像生成手順により生成された複数の加算画像について、該加算画像を所定数含む組合せを複数決定し、該決定された組合せごとに、該組合せに含まれるスケールスペース画像内の注目画素近傍に位置する所定数の画素の中から、該注目画素との間の画素間距離および前記空間フィルタのスケールに基づいて算出される前記空間フィルタの出力値が最大値あるいは最小値となる画素を抽出する第２の抽出手順と、
前記第１の抽出手順および前記第２の抽出手順により前記参照画像について抽出された各画素と、前記第１の抽出手順および前記第２の抽出手順により前記入力画像について抽出された各画素との照合結果に基づいて、前記入力画像から特定のパターンを検出するパターン検出手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【０１２１】
（付記６）前記第２の抽出手順により抽出された画素近傍における前記スケールごとの前記出力値の分布に基づいて、前記入力画像および前記参照画像の前記スケールごとの歪み方向を検出する検出手順と、
前記検出手順により検出された前記スケールごとの歪み方向に基づいて、前記入力画像および前記参照画像の歪みを補正する補正手順と
をさらに含んだことを特徴とする付記５に記載の画像処理プログラム。
【符号の説明】
【０１２２】
１０  画像処理装置
１１  第１の画像生成部
１２  第１の抽出部
１３  第２の画像生成部
１４  第２の抽出部
１５  パターン抽出部
１００  画像処理装置
１０１  画像入力部
１０２  入力画像記録部
１０３  テンプレート画像記録部
１０４  処理画像切り替え部
１０５  スケールスペース画像生成部
１０６  スケールスペース局所ピーク抽出部
１０７  スケール補正画像生成部
１０８  第１スケールスペース画像加算部
１０９  第１スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部
１１０  第１歪方向計算部
１１１  第１歪補正画像生成部
１１２  第２スケールスペース画像加算部
１１３  第２スケールスペース加算画像局所ピーク抽出部
１１４  第２歪方向計算部
１１５  第２歪補正画像生成部
１１６  記録画像パターン切り替え部
１１７  入力画像特徴パターン記録部
１１８  テンプレート画像特徴パターン記録部
１１９  画像マッチング部
２００  撮影装置
３００  コンピュータ
３１０  ＣＰＵ
３２０  入力装置
３３０  ＲＡＭ
３３１  画像処理プロセス
３４０  ハードディスク装置
３４１  画像処理プログラム
３４２  画像処理用データ
【図１】
0005471669.tif 000004
【図２】
0005471669.tif 000005
【図３】
0005471669.tif 000006
【図５】
0005471669.tif 000007
【図６】
0005471669.tif 000008
【図１２】
0005471669.tif 000009
【図１５】
0005471669.tif 000010
【図１６】
0005471669.tif 000011
【図１８】
0005471669.tif 000012
【図１９】
0005471669.tif 000013
【図２０】
0005471669.tif 000014
【図４】
0005471669.tif 000015
【図７】
0005471669.tif 000016
【図８】
0005471669.tif 000017
【図９】
0005471669.tif 000018
【図１０】
0005471669.tif 000019
【図１１】
0005471669.tif 000020
【図１３】
0005471669.tif 000021
【図１４】
0005471669.tif 000022
【図１７】
0005471669.tif 000023
【図２１】
0005471669.tif 000024
【図２２】
0005471669.tif 000025
【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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