(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
ｘｙ２次元座標平面に配置された画素データの集合である第１及び第２の２次元画像について、第２の２次元画像が第１の２次元画像の特徴を含んでいるか否かを判定する画像照合装置であって、
前記第１の２次元画像中の複数の位置それぞれに対応付けて、前記画素データを用いて作成された２次元ベクトルであってｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＡを記憶する第１の２次元ベクトル群記憶手段と、
前記第１の２次元画像中に基準位置を定め、前記第１の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡ及び対応する位置でもって相対的に前記基準位置を表す情報である照合用データを生成する照合用データ生成手段と、
前記第２の２次元画像中の複数の位置それぞれについて、前記２次元ベクトルＡと同一方法で作成された２次元ベクトルであってｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＢを記憶する第２の２次元ベクトル群記憶手段と、
前記第２の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、当該２次元ベクトルＢ及び対応する位置から照合用データを用いて基準位置に相当する位置を全ての照合用データについて求める基準位置算出演算手段と、
前記基準位置算出演算手段により求められた各位置について、同じ位置で求められた個数が最も多い位置の当該求められた個数Ｎの多少を判断基準として、前記判定を行う判定手段とを備え、
前記照合用データ生成手段が前記第１の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている各２次元ベクトルＡについて生成する照合用データは、当該２次元ベクトルＡに対応する位置から前記基準位置まで向かうベクトルＺを定めると、当該２次元ベクトルＡからベクトルＺへのなす角度αと、ベクトルＺの大きさ｜Ｚ｜とからなり、
前記基準位置算出演算手段は、前記第２の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、当該２次元ベクトルＢに対応する位置から、照合用データにおける｜Ｚ｜の距離にありかつ当該２次元ベクトルＢから角度αをなす方向にある位置を前記基準位置に相当する位置として、全ての照合用データについて求める
ことを特徴とする画像照合装置。
【請求項２】
前記第１の２次元ベクトル群記憶手段が記憶している前記２次元ベクトルＡは、前記第１の２次元画像中の複数の前記位置それぞれについて、前記画素データが示す大きさについてのｘ方向の空間的勾配をｘ成分とし、ｙ方向の空間的勾配をｙ成分としたものであり、
前記第２の２次元ベクトル群記憶手段が記憶している前記２次元ベクトルＢは、前記第２の２次元画像中の複数の前記位置それぞれについて、前記画素データが示す大きさについてのｘ方向の空間的勾配をｘ成分とし、ｙ方向の空間的勾配をｙ成分としたものである
ことを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。
【請求項３】
前記２次元ベクトルＡのｘ成分及びｙ成分である空間的勾配は、前記第１の２次元画像にハール基底を用いた２次元直交ウェーブレット分解を施して求められたものであり、
前記２次元ベクトルＢのｘ成分及びｙ成分である空間的勾配は、前記第２の２次元画像にハール基底を用いた２次元直交ウェーブレット分解を施して求められたものである
ことを特徴とする請求項２記載の画像照合装置。
【請求項４】
前記第１の２次元ベクトル群記憶手段が記憶している２次元ベクトルそれぞれに対応する前記第１の２次元画像中の位置は、当該位置におけるｘ方向の空間的勾配又はｙ方向の空間的勾配のいずれかが第１所定値より大きいものとなるように定められたものであり、
前記第２の２次元ベクトル群記憶手段が記憶している２次元ベクトルそれぞれに対応する前記第２の２次元画像中の位置は、当該位置におけるｘ方向の空間的勾配又はｙ方向の空間的勾配のいずれかが第２所定値より大きいものとなるように定められたものである
ことを特徴とする請求項２又は３記載の画像照合装置。
【請求項５】
前記照合用データ生成手段は、前記２次元ベクトルＡそれぞれに対応する前記第１の２次元画像中の位置の全てについての平均的な位置を、前記基準位置として定める
ことを特徴とする請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像照合装置。
【請求項６】
前記判定手段は、前記個数Ｎが前記照合用データの個数に対して所定の割合より小さい場合に、第２の２次元画像が第１の２次元画像の特徴を含んでいないと判定する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像照合装置。
【請求項７】
前記照合用データ生成手段はさらに、基準方向を定め、各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡから基準方向へのなす角度βを求めて、求めた角度βをも前記照合用データに含め、
前記基準位置算出演算手段はさらに、前記第２の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、照合用データにおける当該２次元ベクトルＢから角度βをなす方向の２次元ベクトルＹを前記求めた位置と対応させて記憶し、
前記判定手段はさらに、同じ位置で求められた個数が最も多い位置に対応する全ての２次元ベクトルＹのうちベクトル方向が所定角度範囲内に収まっているものの個数Ｍの多少をも判断基準として、前記判定を行う
ことを特徴とする請求項１記載の画像照合装置。
【請求項８】
前記判定手段は、前記個数Ｍが前記照合用データの個数に対して所定の割合より小さい場合に、第２の２次元画像が第１の２次元画像の特徴を含んでいないと判定する
ことを特徴とする請求項７記載の画像照合装置。
【請求項９】
ｘｙ２次元座標平面に配置された画素データの集合である２次元画像について、第１の２次元画像の特徴が他の第２の２次元画像に含まれているか否かを判定するために用いられる照合用データを生成する画像照合用データ生成装置であって、
前記第１の２次元画像中の複数の位置それぞれに対応付けて、前記画素データを用いて作成された２次元ベクトルであってｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＡを記憶する２次元ベクトル群記憶手段と、
前記第１の２次元画像中に基準位置を定め、前記２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡに対応する位置から前記基準位置まで向かうベクトルＺを定め、当該２次元ベクトルＡからベクトルＺへのなす角度αと、ベクトルＺの大きさ｜Ｚ｜とからなる照合用データを生成する照合用データ生成手段とを備え、
ここで、前記判定は、
前記第２の２次元画像中の複数の位置それぞれについて、前記２次元ベクトルＡと同一方法でｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＢを作成する第２の２次元ベクトル群作成手順と、前記第２の２次元ベクトル群作成手順により作成された全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、当該２次元ベクトルＢに対応する位置から、照合用データにおける｜Ｚ｜の距離にありかつ当該２次元ベクトルＢから角度αをなす方向にある位置を前記基準位置に相当する位置として、全ての照合用データについて求める基準位置算出演算手順とを経て、前記基準位置算出演算手順により求められた各位置について、同じ位置で求められた個数が最も多い位置の当該求められた個数Ｎの多少を判断基準として、行われる判定である
ことを特徴とする画像照合用データ生成装置。
【請求項１０】
前記照合用データ生成手段はさらに、基準方向を定め、各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡから基準方向へのなす角度βを求めて、求めた角度βをも前記照合用データに含めるものであり、
ここで、前記基準位置算出演算手順はさらに、前記第２の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、照合用データにおける当該２次元ベクトルＢから角度βをなす方向の２次元ベクトルＹを前記求めた位置と対応させて記憶することを含み、
前記判定は、さらに、同じ位置で求められた個数が最も多い位置に対応する全ての２次元ベクトルＹのうちベクトル方向が所定角度範囲内に収まっているものの個数Ｍの多少をも判断基準として、行われる判定である
ことを特徴とする請求項９記載の画像照合用データ生成装置。
【請求項１１】
ｘｙ２次元座標平面に配置された画素データの集合である第１及び第２の２次元画像について、第２の２次元画像が第１の２次元画像の特徴を含んでいるか否かを判定する画像照合方法であって、
前記第１の２次元画像中の複数の位置それぞれに対応付けて、前記画素データを用いてｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＡを作成する第１の２次元ベクトル群作成ステップと、
前記第１の２次元画像中に基準位置を定め、前記第１の２次元ベクトル群作成ステップにより作成された各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡ及び対応する位置でもって相対的に前記基準位置を表す情報である照合用データを生成する照合用データ生成ステップと、
前記第２の２次元画像中の複数の位置それぞれについて、前記２次元ベクトルＡと同一方法でｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＢを作成する第２の２次元ベクトル群作成ステップと、
前記第２の２次元ベクトル群作成ステップにより作成された全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、当該２次元ベクトルＢ及び対応する位置から照合用データを用いて基準位置に相当する位置を全ての照合用データについて求める基準位置算出演算ステップと、
前記基準位置算出演算ステップにより求められた各位置について、同じ位置で求められた個数が最も多い位置の当該求められた個数Ｎの多少を判断基準として、前記判定を行う判定ステップとを含み、
前記第１の２次元ベクトル群作成ステップにより作成された各２次元ベクトルＡについて、前記照合用データ生成ステップにより生成される照合用データは、当該２次元ベクトルＡに対応する位置から前記基準位置まで向かうベクトルＺを定めると、当該２次元ベクトルＡからベクトルＺへのなす角度αと、ベクトルＺの大きさ｜Ｚ｜とからなり、
前記基準位置算出演算ステップは、前記第２の２次元ベクトル群作成ステップにより作成された全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、当該２次元ベクトルＢに対応する位置から、照合用データにおける｜Ｚ｜の距離にありかつ当該２次元ベクトルＢから角度αをなす方向にある位置を前記基準位置に相当する位置として、全ての照合用データについて求めるものである
ことを特徴とする画像照合方法。
【請求項１２】
ｘｙ２次元座標平面に配置された画素データの集合である第１及び第２の２次元画像について、第２の２次元画像が第１の２次元画像の特徴を含んでいるか否かを判定する画像照合処理を、コンピュータに実行させるための制御プログラムを記録した記録媒体であって、
前記画像照合処理は、
前記第１の２次元画像中の複数の位置それぞれに対応付けて、前記画素データを用いてｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＡを作成する第１の２次元ベクトル群作成ステップと、
前記第１の２次元画像中に基準位置を定め、前記第１の２次元ベクトル群作成ステップにより作成された各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡ及び対応する位置でもって相対的に前記基準位置を表す情報である照合用データを生成する照合用データ生成ステップと、
前記第２の２次元画像中の複数の位置それぞれについて、前記２次元ベクトルＡと同一方法でｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＢを作成する第２の２次元ベクトル群作成ステップと、
前記第２の２次元ベクトル群作成ステップにより作成された全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、当該２次元ベクトルＢ及び対応する位置から照合用データを用いて基準位置に相当する位置を全ての照合用データについて求める基準位置算出演算ステップと、
前記基準位置算出演算ステップにより求められた各位置について、同じ位置で求められた個数が最も多い位置の当該求められた個数Ｎの多少を判断基準として、前記判定を行う判定ステップとを含み、
前記第１の２次元ベクトル群作成ステップにより作成された各２次元ベクトルＡについて、前記照合用データ生成ステップにより生成される照合用データは、当該２次元ベクトルＡに対応する位置から前記基準位置まで向かうベクトルＺを定めると、当該２次元ベクトルＡからベクトルＺへのなす角度αと、ベクトルＺの大きさ｜Ｚ｜とからなり、
前記基準位置算出演算ステップは、前記第２の２次元ベクトル群作成ステップにより作成された全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、当該２次元ベクトルＢに対応する位置から、照合用データにおける｜Ｚ｜の距離にありかつ当該２次元ベクトルＢから角度αをなす方向にある位置を前記基準位置に相当する位置として、全ての照合用データについて求めるものである
ことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の認識技術に関し、特に、平面画像中に特定の画像が含まれているか否かを判定する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、ハードウェア技術やソフトウェア技術の著しい発展を背景として、大容量データである画像データが情報処理対象として幅広く用いられるようになってきた。
例えば、画像データが相当量集められ一括管理された画像データベースが療用、オフィス業務用、学術研究用その他の様々な用途に利用されている。また、インターネットを通じてデジタルカメラで撮影された様々な画像データを収集することもできる。
【０００３】
ところで、多量の画像中から特定の画像を含むものを検索する場合等、ある画像が特定の画像を含むか否かを判定する必要がある場合には、従来、次に示すような画像データの照合技術が用いられていた。以下、画像照合に係るその特定の画像を、基本画像ということとする。
図１５は、画像同士の照合の概念を示す図である。
【０００４】
同図は、画像データベースに蓄積されている画像９０２及び画像９０３について、基本画像９０１と一致するものであるか否かを判定する場面を表している。基本画像９０１、画像９０２及び画像９０３は、それぞれ３２×３２個の画素データからなる画像であり、画像９１０は基本画像９０１の一部を拡大して画素のイメージを示したものである。なお、それぞれの画像は白黒８階調の画素データからなるものであり実際は濃淡等があるが、同図においては濃淡は省略して示している。また、画素データの数値の大きさ、即ち各画素に対応する画像データの数値の大きさは、各画素の輝度の高さを表す。
【０００５】
従来の画像照合技術では、基本画像９０１と画像９０２とを照合する場合は、基本画像９０１を構成する画素データＣ1、Ｃ2、Ｃ3、・・・、Ｃ1024と、画像９０２を構成する画素データＤ1、Ｄ2、Ｄ3、・・・、Ｄ1024とについて次の数１の演算を行い、ηが１に近い場合に画像９０２に基本画像９０１が一致すると判定し、ηが１と離れている場合に一致しないと判定する。
【０００６】
［数１］  η＝（ΣＣj・Ｄj）／（√ΣＣj2・√ΣＤj2）  ［ｊ＝１〜１０２４］
基本画像９０１と画像９０３とを照合する場合も、基本画像９０１と画像９０２との照合と同様の演算を行って一致するか否かを判定する。
このような方法を用いて、基本画像９０１より大きなある画像Ａが、基本画像９０１を含む画像であるかを判定するためには、その画像Ａ中に含まれる３２×３２個の画素の部分的画像を画像データＤ1〜Ｄ1024からなる画像とみて、数１を用いて一致するか否かを判定する手順を、画像Ａ中に含まれるあらゆる３２×３２個の画素の部分的画像について繰り返せばよい。なお、画像Ａ中に含まれる各３２×３２個の画素の部分的画像は、互いに画素範囲が一部重複するものも含む。
【０００７】
例えば画像Ａが１００×１００個の画素を含むとすれば、３２×３２個の画素からなる部分的画像は６９×６９個存在することになり、数１の演算を最大で６９×６９回繰り返すことによりその画像Ａ中に基本画像９０１が含まれているかを判定することができるようになる。
ところで、ある画像に基本画像が回転した状態で含まれている場合が考えられる。
【０００８】
図１６は、基本画像の内容を含む画像の例を示した図である。
画像９１１は、基本画像９０１の内容を回転させたものを含む。ここで、基本画像９０１基本画像の内容とは画像の特徴である部分をいい、例えば輝度変化がほとんどない背景的な部分を除いた部分、つまり基本画像９０１においては、「Ｅ」の字の形の画像部分をいう。
【０００９】
同図に示すように、ある画像が、基本画像の内容を回転した状態で包んでいる場合において上述の数１の演算を用いる方法によって画像の照合を行うためには、その基本画像の内容に対して様々な回転を施したものを用いて、何回も他方の画像と照合しなければならない。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
上述したような従来の画像データの照合技術は、照合に要する演算数が膨大となるため、処理時間を短くするためには例えばＣＰＵを複数搭載したもの等の高速なコンピュータが必要となり、高いコストを要する。
ところが、画像データの利用形態が多様であるため、照合精度に対する要求も多様であり、ある画像に基本画像が含まれているかについて必ずしも高精度で判定する必要がない場合もある。このような場合に対応するため、大まかな判定を低コストで高速に行う技術の出現が望まれている。
【００１１】
そこで、本発明は、低コストで高速な画像の照合を実現する画像照合装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、本発明に係る画像照合装置は、ｘｙ２次元座標平面に配置された画素データの集合である第１及び第２の２次元画像について、第２の２次元画像が第１の２次元画像の特徴を含んでいるか否かを判定する画像照合装置であって、前記第１の２次元画像中の複数の位置それぞれに対応付けて、前記画素データを用いて作成された２次元ベクトルであってｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＡを記憶する第１の２次元ベクトル群記憶手段と、前記第１の２次元画像中に基準位置を定め、前記第１の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡ及び対応する位置でもって相対的に前記基準位置を表す情報である照合用データを生成する照合用データ生成手段と、前記第２の２次元画像中の複数の位置それぞれについて、前記２次元ベクトルＡと同一方法で作成された２次元ベクトルであってｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＢを記憶する第２の２次元ベクトル群記憶手段と、前記第２の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、当該２次元ベクトルＢ及び対応する位置から照合用データを用いて基準位置に相当する位置を全ての照合用データについて求める基準位置算出演算手段と、前記基準位置算出演算手段により求められた各位置について、同じ位置で求められた個数が最も多い位置の当該求められた個数Ｎの多少を判断基準として、前記判定を行う判定手段とを備えることを特徴とする。
【００１３】
つまり、本発明に係る画像照合装置は、第１の２次元画像、即ち基本画像について、その中に基準位置を定め、その基準位置を、基本画像の特徴を表す２次元ベクトルＡ群の各々から相対的に特定するために必要な照合用データを作成し、その照合用データを用いた演算を第２の２次元画像、即ち対象画像に対して行うことにより対象画像中に、それに含まれる基本画像の基準位置であろうと推定される点が存在するか否かを判断することにより、対象画像が基本画像を含んでいるか否かを判定するものである。なお、２次元ベクトルＡ及びＢは、例えば２次元画像に対して直交ウェーブレット分解を施すことにより求められる各画素位置における画素データの水平及び垂直方向の空間的勾配を成分とする２次元ベクトルである。
【００１４】
従って、上記構成によれば、対象画像が基本画像を含んでいるか否かを、高精度で判定することは難しいが、大まかな判定を行うことができる。また、照合用データが画像特徴を表す各２次元ベクトルからの相対的な情報、例えば相対的な距離及び方向を示す情報等からなるため、対象画像中に基本画像が回転せずに含まれいている場合に限らず、回転した状態で含まれている場合であっても、対象画像が基本画像を含んでいるか否かを判定することができる。つまり、この画像照合装置によれば、基本画像に回転を加えた画像を何個も生成して対象画像との照合を行うような必要はなく、また２次元画像内の複数位置についての２次元ベクトルとただ１つの基準位置との相対関係を利用するものであるから、実際上の利用形態を想定すれば基本的に演算数は従来の画像照合技術よりも大幅に少なくなると考えられ、低コストで高速な画像照合が実現できると言える。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態に係る画像照合装置１０００について、図面を用いて説明する。
＜構成＞
図１は、本発明の実施の形態に係る画像照合装置１０００の機能ブロック図である。
【００１６】
画像照合装置１０００は、ＣＰＵ、メモリ、ディスプレイ等を備えるコンピュータで構成され、ある画像が特定の基本画像を含んでいるか否かを判定する装置であり、機能的には、基本画像データ記憶部１１００と、対象画像データ記憶部１２００と、ウェーブレット変換部１１１０及び１２１０と、画像ベクトルデータ生成部１１２０及び１２２０と、基本画像ベクトルデータ格納部１１３０と、対象画像ベクトルデータ格納部１２３０と、照合用データ生成部１１４０と、照合用データ格納部１１５０と、照合演算部１３１０と、フレームメモリ１３２０と、判定部１３３０とを備える。
【００１７】
ここで、基本画像データ記憶部１１００は、基本画像の画像データを記憶している。基本画像は平面画像であり、画像データは、各画素毎について輝度を表す数値を有する配列データで、例えば（幅）２５６×（高さ）２５６個の白黒２５６階調で表される画素データからなる。
対象画像データ記憶部１２００は、基本画像を含んでいるか否かの判定がなされる側の画像（以下、「対象画像」という。）の画像データを記憶している。対象画像も平面画像であり、例えば５１２×５１２個の白黒２５６階調で表される画素データからなる。なお、基本画像及び対象画像の画像データは、コンピュータの外部から記録媒体やネットワーク等を通じてコンピュータのメモリに格納されたものである。
【００１８】
なお、基本画像ベクトルデータ格納部１１３０、対象画像ベクトルデータ格納部１２３０及び照合用データ格納部１１５０は、それぞれメモリの一領域である。
ウェーブレット変換部１１１０は、基本画像データ記憶部１１００に格納されている基本画像の画像データについて、ハール基底（図２参照）で２次元の直交ウェーブレット分解を行う機能を有する。なお、この直交ウェーブレット分解については後に詳しく説明する。また、ウェーブレット変換部１２１０は、対象画像データ記憶部１２００に格納されている対象画像の画像データについてハール基底で２次元の直交ウェーブレット分解を行う機能を有する。
【００１９】
画像ベクトルデータ生成部１１２０は、ウェーブレット変換部１１１０により直交ウェーブレット分解された後の画像データに基づいて、画像の特徴を表す画像ベクトルデータを生成して基本画像ベクトルデータ格納部１１３０に格納する機能を有する。なお、この画像ベクトルデータの生成については後に詳しく説明する。また、画像ベクトルデータ生成部１２２０は、ウェーブレット変換部１２１０により直交ウェーブレット分解された後の画像データに基づいて、画像ベクトルデータを生成して対象画像ベクトルデータ格納部１２３０に格納する機能を有する。なお、本明細書中では、画像データに対して直交ウェーブレット分解等の演算を施すことにより生成されるデータをも、画像データと表現する。
【００２０】
照合用データ生成部１１４０は、基本画像ベクトルデータ格納部１１３０に格納された画像ベクトルデータに基づいて、照合用データを生成し、照合用データ格納部１１５０に格納する機能を有する。この照合用データは、基準画像中において所定の方法で定められた１つの基準位置等を、基本画像の画像ベクトルデータから特定するために必要なデータであり、内容及び生成方法について後に詳しく説明する。
【００２１】
照合演算部１３１０は、対象画像ベクトルデータ格納部１２３０に格納された画像ベクトルデータと照合用データ格納部１１５０に格納された照合用データとに基づいて、所定の照合演算を行い、演算結果をフレームメモリ１３２０に格納する機能を有する。この照合演算は、フレームメモリ１３２０の各アドレスを対象画像中の各画素位置を表すものとして、対象画像中において基本画像の基準位置と推定される画素位置に、その画素位置を基準位置と推定した回数を示す数値等を格納する演算であるが、これについては後に詳しく説明する。
【００２２】
判定部１３３０は、フレームメモリ１３２０を参照することにより、対象画像が基本画像を含むか否かを判定する機能を有し、例えば判定結果をディスプレイに表示する。
なお、ウェーブレット変換部１１１０及び１２１０と、画像ベクトルデータ生成部１１２０及び１２２０と、照合用データ生成部１１４０と、照合演算部１３１０と、判定部１３３０とは、メモリに格納されたプログラムがＣＰＵにより実行されることにより実現される。
【００２３】
＜ウェーブレット変換＞
以下、ウェーブレット変換部１１１０による２次元の直交ウェーブレット分解について説明する。
図２は、ウェーブレット変換部１１１０及び１２１０によるウェーブレット分解に利用するハール（Ｈａａｒ）基底を示す図である。
【００２４】
ウェーブレット変換部１１１０による２次元の直交ウェーブレット分解は、同図に示すスケーリング関数とマザーウェーブレット関数とで表されるハール基底を利用した演算により行われる。
図３は、ウェーブレット変換部１１１０による２次元の直交ウェーブレット分解前の画像データの様子を示した図であり、図４は、ウェーブレット変換部１１１０による２次元の直交ウェーブレット分解を１回施した後の画像データの様子を示した図である。
【００２５】
図３及び図４は、直交ウェーブレット分解の対象となる画像データが２ｎ×２ｎ個の画素データからなるものとして示し、図中のＡ1,1、Ａ1,2等は画素データの値である輝度値を示す。また、図４中の値については、実際は１／４を掛けたものであるが、図４中では１／４という係数を省略して示している。
２次元の直交ウェーブレット分解によって、画像データは、多重解像度近似（ＭＲＡ：Ｍｕｌｔｉ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ａｐｐｒｏｘｉｍａｔｉｏｎ）と呼ばれる低周波成分と、多重解像度表現（ＭＲＲ：Ｍｕｌｔｉ  Ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ  Ｒｅｐｒｅｓｅｎｔａｔｉｏｎ）と呼ばれる高周波成分に分解される。
【００２６】
以下、図３に示す画像データを図４に示すものに分解する２次元の直交ウェーブレット分解について、さらに詳細に説明する。
２ｎ×２ｎ個の画素データは水平、垂直方向とも０〜１の間で等間隔に割り付けられるとして、任意の１行、例えば図３のｖ行目のデータはスケーリング関数φ（ｔ）を利用すると以下のように表現できる。
［数２］ｆn（ｘ）＝ΣＡv,uφ（２nｘ−ｕ）
但し、０≦ｕ≦（２n−１）の整数で総和をとる。
【００２７】
数２をウェーブレット分解すると、以下に示すｆn-1（ｘ）とｇn-1（ｘ）に分かれる。
［数３］ｆn（ｘ）＝ｆn-1（ｘ）＋ｇn-1（ｘ）
但し、ｆn-1（ｘ）及びｇn-1（ｘ）は数４及び数５で、さらにその中の係数Ｃv,u及びＤv,uは数６及び数７で表わされる。
［数４］ｆn-1（ｘ）＝ΣＣv,uφ（２n-1ｘ−ｕ）  ［０≦ｕ≦（２n-1−１）］
［数５］ｇn-1（ｘ）＝ΣＤv,uψ（２n-1ｘ−ｕ）  ［０≦ｕ≦（２n-1−１）］
［数６］Ｃv,u＝（Ａv,u＋Ａv,u+1）／２
［数７］Ｄv,u＝（Ａv,u−Ａv,u+1）／２
上記のウェーブレット分解は行方向（垂直方向）についてであるが、列方向（水平方向）についても同様であり、ｕ列目の中の水平座標ｘにおけるｖ行目で垂直座標ｙのデータはスケーリング関数φ（ｔ）を利用すると以下のように表現できる。
［数８］ｆn（ｘ，ｙ）＝ｆn（ｘ）vφ(２nｙ−ｖ）
但し、座標ｙはｖ行目座標の範囲内とする。
【００２８】
これを、さらに一般化すると数９で表わされる。
［数９］ｆn（ｘ，ｙ）＝Σｆn（ｘ）vφ(２nｙ−ｖ)
但し、０≦ｖ≦（２n−１)の整数で総和をとる。
数９をウェーブレット分解すると、上記同様以下に示すｆn-1（ｘ，ｙ）とｇn-1（ｘ，ｙ）に分かれる。
［数１０］ｆn（ｘ，ｙ）＝ｆn-1（ｘ，ｙ）＋ｇn-1（ｘ，ｙ）
但し、ｆn-1（ｘ，ｙ）及びｇn-1（ｘ，y)は数１１及び数１２で、さらにその中の係数ＣＣv,u及びＤＤv,uは数１３及び数１４で表わされる。
［数１１］ｆn-1（ｘ，ｙ）＝ΣＣＣv,uφ(２n-1ｙ−ｖ)  ［０≦ｖ≦（２n-1−１）］
［数１２］ｇn-1（ｘ，ｙ）＝ΣＤＤv,uψ（２n-1ｙ−ｖ）  ［０≦ｖ≦（２n-1−１）］
［数１３］ＣＣv,u＝（ｆn（ｘ）v＋ｆn（ｘ）v+1）／２
［数１４］ＤＤv,u＝（ｆn（ｘ）v−ｆn（ｘ）v+1）／２
数１３及び数１４は、数３、数４及び数５により以下に示す数１５〜数２０のように記述できる。
【００２９】
数１５〜数２０ではｖ行、ｕ列が既知であれば総和する必要がないので、Σは不要である。
［数１５］ＣＣv,u＝（ｆn-1（ｘ）v＋ｇn-1（ｘ）v＋ｆn-1（ｘ）v+1＋ｇn-1（ｘ）v+1）／２
さらに数１５は、以下のようにまとめられる。
［数１６］ＣＣv,u＝（Ｃv,uφ（２n-1ｘ−ｕ）＋Ｄv,uψ（２n-1ｘ−ｕ）＋Ｃv+1,uφ（２n-1ｘ−ｕ）＋Ｄv+1,uψ（２n-1ｘ−ｕ））／２
［数１７］ＣＣv,u＝｛（Ｃv,u＋Ｃv+1,u）φ（２n-1ｘ−ｕ）＋（Ｄv,u＋Ｄv+1,u）ψ（２n-1ｘ−ｕ）｝／２
ＤＤv,uについても同様である。
［数１８］ＤＤv,u＝（ｆn-1（ｘ）v＋ｇn-1（ｘ）v−ｆn-1（ｘ）v+1−ｇn-1（ｘ）v+1）／２
［数１９］ＤＤv,u＝（Ｃv,uφ（２n-1ｘ−ｕ）＋Ｄv,uψ（２n-1ｘ−ｕ）−Ｃv+1,uφ（２n-1ｘ−ｕ）−Ｄv+1,uψ(２n-1ｘ−ｕ））／２
［数２０］ＤＤv,u＝｛（Ｃv,u−Ｃv+1,u）φ（２n-1ｘ−ｕ）＋（Ｄv,u−Ｄv+1,u）ψ(２n-1ｘ−ｕ）｝／２
結局、数１０は、ｖ行、ｕ列が任意とすれば、数１１、数１２、数１７、数２０を利用することにより数２１で表わされる。
［数２１］ｆn（ｘ，ｙ）＝ΣΣ｛（Ｃv,u＋Ｃv+1,u）φxφy＋（Ｄv,u＋Ｄv+1,u）ψxφy＋（Ｃv,u−Ｃv+1,u）φxψy＋（Ｄv,u−Ｄv+1,u）ψxψy｝／２
但し、φxφy、ψxφy、φxψy、ψxψyは数２２〜数２５で表わされる。
［数２２］φxφy＝φ（２n-1ｘ−ｕ）φ（２n-1ｙ−ｖ）
［数２３］ψxφy＝ψ（２n-1ｘ−ｕ）φ（２n-1ｙ−ｖ）
［数２４］φxψy＝φ（２n-1ｘ−ｕ）ψ（２n-1ｙ−ｖ）
［数２５］ψxψy＝ψ（２n-1ｘ−ｕ）ψ（２n-1ｙ−ｖ）
さらに数２１をまとめると数２６となり、その中の係数ｋ11〜ｋ22は、数２７〜数３０で表わされる。
［数２６］ｆn（ｘ，ｙ）＝ΣΣ（ｋ11φxφy＋ｋ12ψxφy＋ｋ21φxψy＋ｋ22ψxψy）
［数２７］ｋ11＝（Ａv,u＋Ａv,u+1＋Ａv+1,u＋Ａv+1,u+1）／４
［数２８］ｋ12＝（Ａv,u−Ａv,u+1＋Ａv+1,u−Ａv+1,u+1）／４
［数２９］ｋ21＝（Ａv,u＋Ａv,u+1−Ａv+1,u−Ａv+1,u+1）／４
［数３０］ｋ22＝（Ａv,u−Ａv,u+1−Ａv+1,u＋Ａv+1,u+1）／４
数２７に示すｋ11は４画素の画像データの大きさの平均値であり言わば画像信号に水平、垂直方向にローパスフィルタをかけることに相当し、数２８に示すｋ12、数２９に示すｋ21は、水平あるいは垂直方向の差分をとっているため、それぞれ画像データの大きさの水平方向、垂直方向の空間的勾配を意味し、数３０に示すｋ22は４画素の画像データの大きさに関する歪みのようなものを表わしている。
【００３０】
即ち、図４は、図３の４画素単位ごとに２次元直交ウェーブレット分解後のＭＲＡ成分と、水平方向のＭＲＲ成分（空間的勾配）と、垂直方向のＭＲＲ成分（空間的勾配）と、斜め方向のＭＲＲ成分とを求めたものを、それぞれの成分ごとにまとめて示したものである。
以上、ウェーブレット変換部１１１０による２次元の直交ウェーブレット分解について説明したが、ウェーブレット変換部１２１０によりなされる直交ウェーブレット分解も、ここで説明したものと同様である。
【００３１】
＜動作＞
以下、画像照合装置１０００の動作について説明する。
図５は、画像照合装置１０００の動作を示すフローチャートである。
同図に示すように、画像照合装置１０００は、基本画像の画像データをウェーブレット分解するステップＳ２０１０と、基本画像についての画像ベクトルデータを作成するステップＳ２０２０と、照合用データを作成するステップＳ２０３０と、対象画像の画像データをウェーブレット分解するステップＳ２０４０と、対象画像についての画像ベクトルデータを作成するステップＳ２０５０と、照合用データと対象画像についての画像ベクトルデータに基づいて照合演算を行うステップＳ２０６０と、照合演算の結果に基づいて対象画像が基本画像を含んでいるか否かの判定を行うステップＳ２０７０とからなる動作を行う。
【００３２】
以下、動作を順を追って説明する。
ウェーブレット変換部１１１０は、基本画像データ記憶部１１００に格納されている基本画像の画像データにウェーブレット分解を施し、その結果の画像データを画像ベクトルデータ生成部１１２０に伝える（ステップＳ２０１０）。但し、図４に示した状態はウェーブレット分解を１回施した結果であるが、ステップＳ２０１０では、ウェーブレット変換部１１１０は、ウェーブレット分解を予め定めた回数だけ施す。なお、ウェーブレット分解を複数回施す場合には、ウェーブレット分解した結果のＭＲＡ成分を対象としてさらにウェーブレット分解を行うという処理を繰り返す。
【００３３】
このウェーブレット分解を施す回数は、例えば基本画像の画像データのサイズ等を考慮して予め定めておくものである。なお、この回数を大きく定めておくと、ウェーブレット分解の結果として、画像の大きな特徴だけを抽出した少量の画像データが得られることになる。
ウェーブレット変換部１１１０により基本画像の画像データに所定回ウェーブレット分解が施された後、画像ベクトルデータ生成部１１２０は、基本画像ベクトルデータ生成処理を行う（ステップＳ２０２０）。
【００３４】
ここで、図６〜図８を用いて画像ベクトルデータ生成部１１２０が行う基本画像ベクトルデータ生成処理について説明する。
図６は、基本画像ベクトルデータ生成処理を示すフローチャートであり、図７は、ある空間的位置Ｐ（ｘ，ｙ）についての水平方向のＭＲＲ成分と垂直方向のＭＲＲ成分とを示す概念図である。
【００３５】
画像ベクトルデータ生成部１１２０は、ウェーブレット分解された基本画像についての画像データから、同じ空間的位置Ｐ（ｘ，ｙ）の水平方向のＭＲＲ成分（ｋ12）と垂直方向のＭＲＲ成分（ｋ21）との組（図７参照）の１つに着目し（ステップＳ２０２１）、ｋ12かｋ21のいずれかが予め定めている閾値Ｔより大きい場合に（ステップＳ２０２２）、空間的位置Ｐ（ｘ，ｙ）と２次元ベクトルＶ（ｋ12，ｋ21）とを組として、基本画像ベクトルデータ格納部１１３０に格納する（ステップＳ２０２３）。また、着目した組のｋ12とｋ21のいずれもが閾値Ｔより小さい場合には基本画像ベクトルデータ格納部１１３０には何も格納しない。
【００３６】
ここで、２次元ベクトルＶ（ｋ12，Ｋ21）は、ある空間的位置Ｐ（ｘ，ｙ）に対応する水平方向のＭＲＲ成分（ｋ12）と垂直方向のＭＲＲ成分（ｋ21）とを成分としたベクトルである。以下、空間的位置Ｐ（ｘ，ｙ）をＰとも表現し、また、２次元ベクトルＶ（ｋ12，ｋ21）をＶとも表現し、複数の２次元ベクトルＶを２次元ベクトル群Ｖとも表現する。
【００３７】
上述の処理（ステップＳ２０２１、Ｓ２０２２、Ｓ２０２３）を、ｘ又はｙを変化させることにより別の空間的位置Ｐに着目して同様に行い、全ての空間的位置Ｐについて着目した時点で基本画像ベクトルデータ生成処理は完了する（ステップＳ２０２４）。
この結果、基本画像ベクトルデータ格納部１１３０には複数の２次元ベクトルＶ（ｋ12，ｋ21）と空間的位置Ｐ（ｘ，ｙ）との組が格納されることになる。なお、画像ベクトルデータとは、この空間的位置Ｐと２次元ベクトルＶとの組のことをいう。従って、基本画像ベクトルデータ格納部１１３０には、基本画像の画像ベクトルデータの集合が格納されることになる。
【００３８】
図８は、「Ｅ」の字の形を表した画像の一部についての空間的勾配を示した図である。
同図の拡大部分３０１１において矢印で示すのが、ある閾値より成分の値が大きい２次元ベクトル群Ｖであり、２次元ベクトルＶそれぞれを対応する空間的位置Ｐ（ｘ，ｙ）に配置して示している。同図に示すように、文字「Ｅ」の輪郭上に、ある閾値より成分の値が大きい２次元ベクトルＶが現れる。
【００３９】
即ち、基本画像ベクトルデータ生成処理は、水平方向の空間的勾配又は垂直方向の空間的勾配が所定の閾値より大きいものだけを抽出することにより、画像の特徴を示すデータ、即ち画像のエッジ部分に関するデータである画像ベクトルデータを基本画像ベクトルデータ格納部１１３０に格納する処理である。
画像ベクトルデータ生成部１１２０により、このような基本画像ベクトルデータ生成処理（ステップＳ２０２０）がなされた後、照合用データ生成部１１４０は、照合用データ生成処理を行う（ステップＳ２０３０）。
【００４０】
ここで、図９〜図１１を用いて照合用データ生成部１１４０が行う照合用データ生成処理について説明する。
図９は、照合用データ生成処理を示すフローチャートである。
照合用データ生成部１１４０は、まず基本画像ベクトルデータ格納部１１３０に格納された基本画像の各画像ベクトルデータに基づいて、空間的位置の平均値を求め、この平均値を基準位置Ｐ0（ｘ0，ｙ0）と定め、この基準位置に対応させて、所定の方向を向く基準ベクトルＶ0を定める（ステップＳ２０３１）。なお、基準ベクトルＶ0の方向はどのようなものと定めてあってもよい。
【００４１】
図１０は、基本画像の各画像ベクトルデータに基づいて定めた基準ベクトルＶ0を示す図である。同図は、基準ベクトルＶ0の概念を説明するために簡単な例を示している。
５つの空間的位置Ｐ1（ｘ1，ｙ1）、Ｐ2（ｘ2，ｙ2）、Ｐ3（ｘ3，ｙ3）、Ｐ4（ｘ4，ｙ4）及びＰ5（ｘ5，ｙ5）に存在する５つの２次元ベクトルＶ1、Ｖ2、Ｖ3、Ｖ4及びＶ5が画像ベクトルデータの全てである場合において、基準位置Ｐ0（ｘ0，ｙ0）は空間的位置Ｐ0〜Ｐ5の平均であるＰ0（（ｘ1＋ｘ2＋ｘ3＋ｘ4＋ｘ5）／５，（ｙ1＋ｙ2＋ｙ3＋ｙ4＋ｙ5）／５）と求められ、その位置に一定方向を向く２次元ベクトルである基準ベクトルＶ0が定められる。
【００４２】
基準位置Ｐ0及び基準ベクトルＶ0を定めた後、照合用データ生成部１１４０は、基本画像の１つの画像ベクトルデータ、即ち空間的位置Ｐn（ｘn，ｙn）と２次元ベクトルＶnとの組に着目する（ステップＳ２０３２）。例えばＰ1及びＶ1の組に着目する。
続いて、照合用データ生成部１１４０は、着目した空間的位置Ｐn（ｘn，ｙn）から基準位置Ｐ0（ｘ0，ｙ0）に向かう２次元ベクトルＶ’nを求め、Ｖ’nの大きさ（｜Ｖ’n｜）と、ＶnとＶ’nのなす角（αn）と、Ｖnと基準ベクトルＶ0とのなす角（βn）とを組として照合用データ格納部１１５０に格納する（ステップＳ２０３３）。なお、照合用データとは、この｜Ｖ’n｜とαnとβnとの組のことをいう。
【００４３】
ステップＳ２０３３に続いて、照合用データ生成部１１４０は、未だ着目していない基本画像の画像ベクトルデータがあるか否かを判断し（ステップＳ２０３４）、ある場合には未だ着目していない基本画像の１つの画像ベクトルデータに着目して（ステップＳ２０３５）、ステップＳ２０３３の処理を行う。基本画像の全ての画像ベクトルデータについてステップＳ２０３３の処理を行うと照合用データ生成処理は完了する。
【００４４】
ここで、２次元ベクトルＶ’nを図１１を用いて説明する。
図１１は、図１０に示した各画像ベクトルデータＶnの起点から基準ベクトルＶ0の起点に向けて作成する２次元ベクトルＶ’nを示す図である。
例えば、Ｖ’1はＶ1の起点であるＰ1から基準ベクトルＶ0の起点である基準位置Ｐ0に向かう２次元ベクトルであり、Ｖ’2はＶ2の起点であるＰ2から基準位置Ｐ0に向かう２次元ベクトルである。
【００４５】
こうして照合用データ生成処理が実行されると、照合用データ格納部１１５０には、照合用データの集合（｜Ｖ’n｜、αn、βn、ここでｎは１から基本画像の画像ベクトルデータの数までの各整数値をとる）が格納されることになる。
照合用データ生成部１１４０により照合用データ生成処理（ステップS２０３０）が実行された後、ウェーブレット変換部１２１０は、対象画像データ記憶部１２００に格納されている対象画像の画像データにウェーブレット分解を予め定めた回数だけ施し、その結果の画像データを画像ベクトルデータ生成部１２２０に伝える（ステップＳ２０４０）。なお、ウェーブレット変換部１２１０がウェーブレット分解を施す回数は、上述したウェーブレット変換部１１１０がウェーブレット分解を施す回数と同一である。
【００４６】
ウェーブレット変換部１２１０により対象画像の画像データに所定回ウェーブレット分解が施された後、画像ベクトルデータ生成部１２２０は、対象画像ベクトルデータ生成処理を行う（ステップＳ２０５０）。この対象画像ベクトルデータ生成処理は、上述した基本画像ベクトルデータ生成処理と同様であり、ウェーブレット分解された対象画像についての画像データに基づいて、水平方向ＭＲＲ成分（ｋ12）と垂直方向ＭＲＲ成分（ｋ21）とのいずれかが閾値Ｔより大きい２次元ベクトルＶｔm（ｋ12，ｋ21）とその空間的位置Ｐｔm（ｘ，ｙ）とを組として対象画像ベクトルデータ格納部１２３０に格納する処理である。つまり、基本的に同じ方法により基本画像の画像ベクトルデータと対象画像の画像ベクトルデータは生成される。
【００４７】
この結果、対象画像ベクトルデータ格納部１２３０には、対象画像の画像ベクトルデータの集合、つまりＰｔ1、Ｐｔ2、Ｐｔ3、・・・、Ｐｔm、Ｖｔ1、Ｖｔ2、Ｖｔ3、・・・、Ｖｔmが格納されることになる。
画像ベクトルデータ生成部１２２０により、対象画像ベクトルデータ生成処理がなされた後、照合演算部１３１０は、照合用データ群と対象画像の画像ベクトルデータ群とに基づいて、フレームメモリ１３２０にデータをプロットすることを内容とする照合演算処理を行う（ステップＳ２０６０）。
【００４８】
ここで、図１２及び図１３を用いて照合演算部１３１０が行う照合演算処理について説明する。
図１２は、照合演算処理を示すフローチャートである。
照合演算部１３１０は、まずフレームメモリ１３２０の内容を全て０にし（ステップＳ２０６１）、対象画像ベクトルデータ格納部１２３０に格納されている対象画像の１つの画像ベクトルデータに着目する（ステップＳ２０６２）。
【００４９】
照合演算部１３１０は、照合用データ格納部１１５０に格納されている各照合用データ（｜Ｖ’n｜とαnとβn）を参照して、着目した画像ベクトルデータの空間的位置Ｐｔmに対応する２次元ベクトルＶｔmと角度αnをなす方向で距離がＰｔmから｜Ｖ’n｜となる位置を求め、フレームメモリ中のその求めた位置に相当するアドレスの内容に１を加算し、更にその求めた位置と対応付けてＶｔmと角度βnをなす方向の単位ベクトルである２次元ベクトルを記憶する（ステップＳ２０６３）。つまり、ｎを１から照合用データの総数まで順次変更しながらステップＳ２０６３の処理を行う。なお、位置と対応付けて記憶する２次元ベクトルは、対象画像の平面における方向を表す情報であれば、例えば垂直方向からの角度の情報であることとしてもよい。
【００５０】
図１３は、照合演算処理におけるステップＳ２０６３の内容を示す概念図である。
同図では、前提として照合用データ群は、図１０に示した各画像ベクトルデータＶnの起点から基準ベクトルＶ0の起点に向けて２次元ベクトルＶ’nを作成（図１１参照）することにより算出されたものとしており、図１３中の２次元ベクトルＶｔ1で表した画像ベクトルデータが着目されている状態であるとしている。
【００５１】
図１３では、Ｖｔ1の起点から距離が｜Ｖ’n｜でＶｔ1と角度αnをなす位置を、Ｖｔ1からの２次元ベクトルＶ’nを用いて示している。点線で表した２次元ベクトルＶ’nの先端の位置に相当するフレームメモリの内容に１が加算されることになる。
ステップＳ２０６３の後に、照合演算部１３１０は、未だ着目していない対象画像の画像ベクトルデータがあれば（ステップＳ２０６４）、その画像ベクトルデータに着目してステップＳ２０６３の処理を行う（ステップＳ２０６５）。
【００５２】
全ての対象画像の画像ベクトルデータに着目して、ステップＳ２０６３の処理を行えば、照合演算処理は完了する。
照合演算部１３１０により照合演算処理（ステップＳ２０６０）がなされた後、判定部１３３０は、照合演算部１３１０の処理結果を参照し、対象画像が基本画像を含んでいるか否かの判定を行う（ステップＳ２０７０）。
【００５３】
以下、図１４を用いて判定部１３３０が行う判定処理について説明する。
図１４は、判定処理を示すフローチャートである。
判定部１３３０は、フレームメモリ１３２０の各アドレスの内容のうち、最も大きい値を探し（ステップＳ２０７１）、その最も大きい値が照合用データの総数の８０％以上であるか判断する（ステップＳ２０７２）。
【００５４】
もし最も大きい値が照合用データの総数の８０％以上でなければ、判定部１３３０は、対象画像が基本画像を含まないと判定し、判定処理を終了する（ステップＳ２０７６）。例えば、照合用データの総数が１０００個であれば、その最も大きい値が８００未満の場合に対象画像が基本画像を含まないと判定することになる。
【００５５】
なお、基本画像が対象画像に含まれている場合には、その最も大きい値を内容とするアドレスに相当する位置は、基本画像中の基準位置を指す位置となるであろうと考えられ、基本画像の回転等により生じる誤差を除いて考えればその位置に相当するフレームメモリの内容は少なくとも照合用データの総数だけの値をもつはずであるから、誤差を考慮してそのフレームメモリの内容が照合用データの総数の８０％未満の値である場合には、対象画像中に基本画像が含まれていないと判定することにしている。つまり、このステップＳ２０７２は、対象画像中に、基本画像の基準位置に相当する点と推定される点が存在するか否かを判断している。
【００５６】
また、ステップＳ２０７２において、フレームメモリ１３２０の内容のうち最も大きな値が、照合用データの総数の８０％以上である場合には、その最も大きい値を内容とするアドレスに相当する位置を対応付けて記憶されている各２次元ベクトルの方向に着目し（ステップＳ２０７３）、照合用データの総数の８０％以上の数の２次元ベクトルの方向が３０度の角度範囲内に収まっているか否かを判断する（ステップＳ２０７４）。
【００５７】
これは、対象画像内における基準位置と想定される位置、即ち最も大きい値を内容とするフレームメモリのアドレスに相当する位置と対応付けられて照合演算部１３１０により記憶されている２次元ベクトル群のうち、照合用データの総数の８０％以上のものが、ある程度一定方向を向いたものであるか否かを判断する意味である。この判断は、基本画像が対象画像に含まれている場合には、誤差がなければ少なくとも照合用データの総数だけの数の２次元ベクトルはいずれも同一の方向を向くと考えられるため行われるものであり、この同一の方向は、対象画像内に含まれた状態での基本画像の基準ベクトルの方向に相当する。
【００５８】
なお、照合用データの総数の８０％以上の数の２次元ベクトルの示す方向が３０度の角度範囲に収まっているか否かの判断は、例えば、各２次元ベクトルの示す方向を、１度単位の角度で表した場合に、最も多く表された角度値がＲ度であったとすれば、Ｒ度を中心にプラスとマイナスと両方向に１５度ずつの角度範囲内に、照合用データの総数の８０％以上の個数の角度値が収まっているか否かによってなされる。
【００５９】
もし照合用データの総数の８０％以上の数の２次元ベクトルの方向が３０度の角度範囲内に収まっていれば、判定部１３３０は、対象画像が基本画像を含むと判定し、判定処理を終了する（ステップＳ２０７５）。一方、照合用データの総数の８０％以上の数の２次元ベクトルの方向が３０度の角度範囲内に収まっていなければ、判定部１３３０は、対象画像が基本画像を含まないと判定し、判定処理を終了する（ステップＳ２０７６）。
【００６０】
なお、対象画像の画像ベクトルデータの代わりに、基本画像の画像ベクトルデータに対して、図１２に示した照合演算処理を行い、その結果に基づいて、図１４に示したステップＳ２０７１と同様にフレームメモリの各アドレスの内容のうち最も大きい値を探し、ステップＳ２０７３と同様に最も大きい値を内容とするアドレスに相当する位置と対応付けて記憶されている各２次元ベクトルの方向に着目し、照合用データの数以上の２次元ベクトルの方向が３０度の角度範囲内に収まっているか否かを判断する処理を、図５におけるステップＳ２０３０の次に行うこととし、照合用データの数以上の２次元ベクトルの方向が３０度の角度範囲内に収まっていない場合には、ステップＳ２０７０の判定処理（図１４参照）においてステップＳ２０７３及びＳ２０７４をスキップすることとしてもよい。これにより、ステップＳ２０７４の判断が有効でない特殊な場合、例えば基本画像の内容が基準位置に対して点対称であるような場合においても、適切に基本画像が対象画像に含まれているか否かの判定を行うことができるようになる。
【００６１】
＜補足＞
以上、本発明に係る画像照合装置について、実施の形態に基づいて説明したが、本発明はこの実施の形態に限られないことは勿論である。即ち、
（１）本実施の形態では、基本画像ベクトルデータ格納部１１３０、対象画像ベクトルデータ格納部１２３０及び照合用データ格納部１１５０は、それぞれメモリの一領域であることとしたが、ハードディスク等の記憶手段の一領域であることとしてもよい。
（２）本実施の形態で示した基本画像や対象画像の画素数や階調数はどのようなものであってもよい。また、画像データはカラーであってもよい。この場合には、画像データの大きさを、輝度の高さのみではなく、色成分の量をも加味したものとすることとしてもよい。
（３）本実施の形態では、ウェーブレット変換部１１１０とウェーブレット変換部１２１０とは同一回数だけウェーブレット変換を施すとしたが、必ずしも同一回数でなくてもよく、また、基本画像の画像データを拡大又は縮小しておきウェーブレット変換を施したり、ウェーブレット変換後の画像データを拡大又は縮小する等により、様々なサイズの画像ベクトルデータを作成して、各サイズの画像ベクトルデータについて照合用データを作成し照合演算処理や判定処理を行うこととしてもよい。これにより、基本画像が拡大又は縮小された状態で対象画像に含まれている場合の判定を行うことが可能になる。
【００６２】
なお、図１２に示した照合演算処理において使用する場合にフレームメモリの１アドレスが、例えば幅３×高さ３等とある程度幅をもった位置範囲に相当するものとすることとしてもよい。これにより、基本画像が回転して対象画像に含まれている場合に生じる誤差の影響を受けない判定が可能となり得る。
（４）本実施の形態では、照合用データ生成部１１４０が基本画像の全ての画像ベクトルデータの空間的位置の平均値を求めてこの平均値を基準位置とすることとしたが、基準位置の定め方はこれに限定されることはない。但し、基本画像の内容の中央付近に定めることとすれば、対象画像に基本画像が含まれている場合に、対象画像中の基本画像以外の部分の影響をあまり受けなくなるため判定の適性度が向上することになる。
（５）本実施の形態では、判定処理（図１４参照）におけるステップＳ２０７２及びステップＳ２０７４では、照合用データの総数の８０％を判断基準としたが、この８０％という数値に限定されることはなく、７０％でも９０％でもよい。また、ステップＳ２０７４において３０度の角度範囲と示したが、ある程度狭い角度であれば１０度でも４０度であってもよい。
（６）本実施の形態では、照合演算処理（図１２参照）では、各照合用データ（｜Ｖ’n｜とαnとβn）を参照し、各画像ベクトルデータの空間的位置Ｐｔmに対応する２次元ベクトルＶｔmと角度αnをなす方向で距離｜Ｖ’n｜の位置に相当するフレームメモリのアドレスの内容に１を加算する処理を行うこととしたが、この代わりに、２次元ベクトルＶｔmと角度αnをなす方向で距離｜Ｖ’n｜の位置をメモリに記憶することとし、判定処理のステップＳ２０７１の代わりに、記憶した位置の数をみて同じ位置で最大個数記憶しているものを探すこととし、ステップＳ２０７２の代わりに、その最大個数が照合用データの数の８０％以上かを判断することとし、ステップＳ２０７３の代わりに、最大個数であった位置と対応付けて記憶されている各２次元ベクトルの方向に着目することとしてもよい。
（７）本実施の形態における画像照合装置の処理手順（図５、図６、図９、図１２及び図１４のフローチャートの手順）等を、汎用のコンピュータ等に実行させるためのコンピュータプログラムを、記録媒体に記録し又は各種通信路等を介して、流通させ頒布することもできる。このような記録媒体には、ＩＣカード、光ディスク、フレキシブルディスク、ＲＯＭ等がある。流通、頒布されたコンピュータプログラムは、コンピュータ等にインストール等されることにより利用に供され、コンピュータは、当該コンピュータプログラムを実行して、本実施の形態で示したような画像照合装置を実現する。
【００６３】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明に係る画像照合装置は、ｘｙ２次元座標平面に配置された画素データの集合である第１及び第２の２次元画像について、第２の２次元画像が第１の２次元画像の特徴を含んでいるか否かを判定する画像照合装置であって、前記第１の２次元画像中の複数の位置それぞれに対応付けて、前記画素データを用いて作成された２次元ベクトルであってｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＡを記憶する第１の２次元ベクトル群記憶手段と、前記第１の２次元画像中に基準位置を定め、前記第１の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡ及び対応する位置でもって相対的に前記基準位置を表す情報である照合用データを生成する照合用データ生成手段と、前記第２の２次元画像中の複数の位置それぞれについて、前記２次元ベクトルＡと同一方法で作成された２次元ベクトルであってｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＢを記憶する第２の２次元ベクトル群記憶手段と、  前記第２の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、当該２次元ベクトルＢ及び対応する位置から照合用データを用いて基準位置に相当する位置を全ての照合用データについて求める基準位置算出演算手段と、前記基準位置算出演算手段により求められた各位置について、同じ位置で求められた個数が最も多い位置の当該求められた個数Ｎの多少を判断基準として、前記判定を行う判定手段とを備えることを特徴とする。
【００６４】
つまり、本発明に係る画像照合装置は、第１の２次元画像、即ち基本画像について、その中に基準位置を定め、その基準位置を、基本画像の特徴を表す２次元ベクトルＡ群の各々から相対的に特定するために必要な情報である照合用データを作成し、その照合用データを用いた演算を第２の２次元画像、即ち対象画像に対して行うことにより対象画像中に、それに含まれる基本画像の基準位置であろうと推定される点が存在するか否かを判断することにより、対象画像が基本画像を含んでいるか否かを判定するものである。なお、２次元ベクトルＡ及びＢは、例えば２次元画像に対して直交ウェーブレット分解を施すことにより求められる各画素位置における画素データの水平及び垂直方向の空間的勾配を成分とする２次元ベクトルである。
【００６５】
従って、これによれば、対象画像が基本画像を含んでいるか否かを、高精度で判定することは難しいが、大まかな判定を行うことができる。また、照合用データが画像特徴を表す各２次元ベクトルからの相対的な情報、例えば相対的な距離及び方向を示す情報等からなるため、対象画像中に基本画像が回転せずに含まれいている場合に限らず、回転した状態で含まれている場合であっても、対象画像が基本画像を含んでいるか否かを判定することができる。つまり、この画像照合装置によれば、基本画像に回転を加えた画像を何個も生成して対象画像との照合を行うような必要はなく、また２次元画像内の複数位置についての２次元ベクトルとただ１つの基準位置との相対関係を利用するものであるから、実際上の利用形態を想定すれば基本的に演算数は従来の画像照合技術よりも大幅に少なくなると考えられ、低コストで高速な画像照合が実現できると言える。
【００６６】
また、前記照合用データ生成手段が前記第１の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている各２次元ベクトルＡについて生成する照合用データは、当該２次元ベクトルＡに対応する位置から前記基準位置まで向かうベクトルＺを定め、当該２次元ベクトルＡからベクトルＺへのなす角度αと、ベクトルＺの大きさ｜Ｚ｜とからなり、前記基準位置算出演算手段は、前記第２の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、当該２次元ベクトルＢに対応する位置から、照合用データにおける｜Ｚ｜の距離にありかつ当該２次元ベクトルＢから角度αをなす方向にある位置を前記基準位置に相当する位置として、全ての照合用データについて求めることとしてもよい。
【００６７】
これにより、角度αと長さ｜Ｚ｜を用いて各２次元ベクトルＡから基準位置を簡単に表すことができ、照合用データのデータ量を比較的少なくすることができる。
また、前記第１の２次元ベクトル群記憶手段が記憶している前記２次元ベクトルＡは、前記第１の２次元画像中の複数の前記位置それぞれについて、前記画素データが示す大きさについてのｘ方向の空間的勾配をｘ成分とし、ｙ方向の空間的勾配をｙ成分としたものであり、前記第２の２次元ベクトル群記憶手段が記憶している前記２次元ベクトルＢは、前記第２の２次元画像中の複数の前記位置それぞれについて、前記画素データが示す大きさについてのｘ方向の空間的勾配をｘ成分とし、ｙ方向の空間的勾配をｙ成分としたものであることとしてもよい。
【００６８】
これにより、両画像の特徴を、輝度値等の画素データの変化の程度を示す空間的勾配を用いて表すため、例えば暗めに撮像された画像と明るめに撮像された画像との相違のように、両画像に全体的な明るさの相違がある場合でも、対象画像が基本画像を含むか否かを判定することができる。
また、前記２次元ベクトルＡのｘ成分及びｙ成分である空間的勾配は、前記第１の２次元画像にハール基底を用いた２次元直交ウェーブレット分解を施して求められたものであり、前記２次元ベクトルＢのｘ成分及びｙ成分である空間的勾配は、前記第２の２次元画像にハール基底を用いた２次元直交ウェーブレット分解を施して求められたものであることとしてもよい。
【００６９】
これにより、２次元直交ウェーブレット分解を用い、画像の特徴を、ｘ方向のＭＲＲ成分とｙ方向のＭＲＲ成分とにより表すことができ、２次元画像の画素毎の輝度変化に着目して画像照合を行うことができるようになり、例えばウェーブレット分解を施す回数を増加させると画像の概略的な特徴に着目して、画像照合を一層少ない演算量で実現することが可能になる。
【００７０】
また、前記第１の２次元ベクトル群記憶手段が記憶している２次元ベクトルそれぞれに対応する前記第１の２次元画像中の位置は、当該位置におけるｘ方向の空間的勾配又はｙ方向の空間的勾配のいずれかが第１所定値より大きいものとなるように定められたものであり、前記第２の２次元ベクトル群記憶手段が記憶している２次元ベクトルそれぞれに対応する前記第２の２次元画像中の位置は、当該位置におけるｘ方向の空間的勾配又はｙ方向の空間的勾配のいずれかが第２所定値より大きいものとなるように定められたものであることとしてもよい。
【００７１】
これにより、２次元画像を当該画像の特徴が際立つ部分に関する少量の情報のみで表すことになるため、画像照合に必要な演算量を効果的に削減することができる。
また、前記照合用データ生成手段は、前記２次元ベクトルＡそれぞれに対応する前記第１の２次元画像中の位置の全てについての平均的な位置を、前記基準位置として定めることとしてもよい。
【００７２】
これにより、基本画像の特徴を示す空間的勾配が大きな位置の集まりの中央付近に基準位置を定めることとなるため、対象画像に基本画像が含まれている場合に、対象画像中の基本画像以外の部分の影響をあまり受けなくなり、判定がより適正に行えるようになる。
また、前記判定手段は、前記個数Ｎが前記照合用データの個数に対して所定の割合より小さい場合に、第２の２次元画像が第１の２次元画像の特徴を含んでいないと判定することとしてもよい。
【００７３】
対象画像が基本画像を含んでいる場合には基本的に個数Ｎは照合用データの個数以上となるため、誤差を考慮して所定の割合を例えば８割等と調整して定めておくことにより、判定をより適正に行うことができるようになる。
また、前記照合用データ生成手段はさらに、基準方向を定め、各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡから基準方向へのなす角度βを求めて、求めた角度βをも前記照合用データに含め、前記基準位置算出演算手段はさらに、前記第２の２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている全ての２次元ベクトルＢそれぞれについて、照合用データにおける当該２次元ベクトルＢから角度βをなす方向の２次元ベクトルＹを前記求めた位置と対応させて記憶し、前記判定手段はさらに、同じ位置で求められた個数が最も多い位置に対応する全ての２次元ベクトルＹのうちベクトル方向が所定角度範囲内に収まっているものの個数Ｍの多少をも判断基準として、前記判定を行うこととしてもよい。
【００７４】
これにより、基本画像における基準方向を定め、各２次元ベクトルＡとの相対関係に基づいて基準方向を特定するためのデータを照合用データに含め、対象画像中の基本画像と推定され得る部分の各２次元ベクトルから求めた、基準方向であろう方向が一定方向に収束しているか否かを判定基準に加えることになる。従って、対象画像が基本画像を含むか否かをより正確に判定することができるようになる。
【００７５】
また、前記判定手段は、前記個数Ｍが前記照合用データの個数に対して所定の割合より小さい場合に、第２の２次元画像が第１の２次元画像の特徴を含んでいないと判定することとしてもよい。
対象画像が基本画像を含んでいる場合には基本的に個数Ｍは照合用データの個数以上となるため、誤差を考慮して所定の割合を例えば８割等と調整して定めておくことにより、判定をより適正に行うことができるようになる。
【００７６】
また、本発明に係る画像照合用データ生成装置は、ｘｙ２次元座標平面に配置された画素データの集合である２次元画像について、一の２次元画像の特徴が他の２次元画像に含まれているか否かを判定するために用いることのできるデータを生成する画像照合用データ生成装置であって、前記一の２次元画像中の複数の位置それぞれに対応付けて、前記画素データを用いて作成された２次元ベクトルであってｘ方向に関連する成分とｙ方向に関連する成分とで当該位置における画像の特徴を表す２次元ベクトルＡを記憶する２次元ベクトル群記憶手段と、前記一の２次元画像中に基準位置を定め、前記２次元ベクトル群記憶手段に記憶されている各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡに対応する位置から前記基準位置まで向かうベクトルＺを定め、当該２次元ベクトルＡからベクトルＺへのなす角度αと、ベクトルＺの大きさ｜Ｚ｜とからなる照合用データを生成する照合用データ生成手段とを備えることを特徴とする。
【００７７】
つまり、本発明に係る画像照合用データ生成装置は、一の２次元画像、即ち基本画像について、その中に基準位置を定め、その基準位置を、基本画像の特徴を表す２次元ベクトルＡ群の各々からの相対的な距離と方向とによって特定するために必要な照合用データを生成するものである。従って、生成された照合用データを利用して、例えば図５のステップＳ２０４０〜Ｓ２０７０を行うことにより、ある画像が基本画像を含むか否かを大まかに判定することが可能となる。
【００７８】
また、前記照合用データ生成手段はさらに、基準方向を定め、各２次元ベクトルＡについて、当該２次元ベクトルＡから基準方向へのなす角度βを求めて、求めた角度βをも前記照合用データに含めることとしてもよい。
これにより、基本画像における基準方向を定め、各２次元ベクトルＡとの相対関係に基づいて基準方向を特定するためのデータ含めた照合用データを生成するので、生成された照合用データを利用して、ある画像が基本画像を含むか否かをより正確に判定することができるようになる。
【００７９】
このように、本発明は、画像照合に関する有用かつ実用的な技術である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像照合装置１０００の機能ブロック図である。
【図２】ウェーブレット変換部１１１０によるウェーブレット分解に利用するハール（Ｈａａｒ）基底を示す図である。
【図３】ウェーブレット変換部１１１０による２次元の直交ウェーブレット分解前の画像データの様子を示した図である。
【図４】ウェーブレット変換部１１１０による２次元の直交ウェーブレット分解を１回施した後の画像データの様子を示した図である。
【図５】画像照合装置１０００の動作を示すフローチャートである。
【図６】基本画像ベクトルデータ生成処理を示すフローチャートである。
【図７】ある空間的位置Ｐ（ｘ，ｙ）についての水平方向のＭＲＲ成分と垂直方向のＭＲＲ成分とを示す概念図である。
【図８】「Ｅ」の字の形を表した画像の一部についての空間的勾配を示した図である。
【図９】照合用データ生成処理を示すフローチャートである。
【図１０】基本画像の各画像ベクトルデータに基づいて定めた基準ベクトルＶ0を示す図である。
【図１１】図１０に示した各画像ベクトルデータＶnの起点から基準ベクトルＶ0の起点に向けて作成する２次元ベクトルＶ’nを示す図である。
【図１２】照合演算処理を示すフローチャートである。
【図１３】照合演算処理におけるステップＳ２０６３の内容を示す概念図である。
【図１４】判定処理を示すフローチャートである。
【図１５】画像同士の照合の概念を示す図である。
【図１６】基本画像の内容を含む画像の例を示した図である。
【符号の説明】
１０００    画像照合装置
１１００    基本画像データ記憶部
１１１０    ウェーブレット変換部
１１２０    画像ベクトルデータ生成部
１１３０    基本画像ベクトルデータ格納部
１１４０    照合用データ生成部
１１５０    照合用データ格納部
１２００    対象画像データ記憶部
１２１０    ウェーブレット変換部
１２２０    画像ベクトルデータ生成部
１２３０    対象画像ベクトルデータ格納部
１３１０    照合演算部
１３２０    フレームメモリ
１３３０    判定部
【図１】
0003650716.tif 000002
【図２】
0003650716.tif 000003
【図３】
0003650716.tif 000004
【図４】
0003650716.tif 000005
【図５】
0003650716.tif 000006
【図６】
0003650716.tif 000007
【図７】
0003650716.tif 000008
【図８】
0003650716.tif 000009
【図９】
0003650716.tif 000010
【図１０】
0003650716.tif 000011
【図１１】
0003650716.tif 000012
【図１２】
0003650716.tif 000013
【図１３】
0003650716.tif 000014
【図１４】
0003650716.tif 000015
【図１５】
0003650716.tif 000016
【図１６】
0003650716.tif 000017