(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
回路システムにおいて多値画像の認識対象パターンを参照パターンと比較するパターン認識方法であって、
認識対象画像および参照画像それぞれの垂直および水平微分を行なって微分画像を求めるステップと、
認識対象画像の微分画像に平行移動および回転変換を行う位置姿勢変換ステップと、
位置姿勢変換後の微分画像の各ドットの垂直および水平微分値を前記回転変換分補正する回転補正ステップと、
前記位置姿勢変換ステップで変換され回転補正ステップで補正された認識対象画像の微分画像と参照画像の前記微分画像の正規化相関を求める類似度演算ステップとからなり、
傾いた認識対象パターンの位置姿勢を参照パターンに合わせて比較するように構成されていることを特徴とするパターン認識方法。
【請求項２】
回路システムにおいて多値画像の認識対象パターンを参照パターンと比較するパターン認識方法であって、
認識対象画像および参照画像それぞれの垂直および水平微分を行なって微分画像を求めるステップと、
垂直および水平微分値から演算した勾配角を含む勾配角画像を求めるステップと、
認識対象画像の勾配角画像に平行移動および回転変換を行う位置姿勢変換ステップと、
位置姿勢変換後の勾配角画像の各ドットの勾配角を前記回転変換分補正する回転補正ステップと、
前記位置姿勢変換ステップで変換され回転補正ステップで補正された認識対象画像の勾配角と参照画像の前記勾配角の差に基づいて非類似度を求める非類似度演算ステップとからなり、
傾いた認識対象パターンの位置姿勢を参照パターンに合わせて比較するように構成されていることを特徴とするパターン認識方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【産業上の利用分野】
この発明は、多値画像からのパターン認識方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来のパターン認識手法としては、例えば正規化相関法がある。これは、例えば図１２の（ａ）、（ｂ）に示すような多値画像からなる認識対象パターンＡと参照パターンＢとを比較するに際して、各パターンの画像における各ドットの輝度値データを式（１）に適用して、認識対象パターンと参照パターン間の正規化相関を求めて類似度を得るものである。
【数１】
0003684606.tif 000002
ここで、
Ｉ（ｉ，ｊ）：認識対象画像の点（ｉ，ｊ）の輝度値、
Ｔ（ｉ，ｊ）：参照画像の点（ｉ，ｊ）の輝度値、
【外１】
0003684606.tif 000003
（ｍ，ｎ）：参照画像、認識対象画像の大きさである。
なお、認識対象パターンを表わした画像を認識対象画像、参照パターンを表わした画像を参照画像と呼ぶこととする。
【０００３】
上記の式（１）で求められる正規化相関の値は、−１〜＋１の値をとる。この値は類似度が高いほど大きくなり、正規化後の各ドットの値が全て同じときに最大値１となる。つまり、画像を正規化するため画像の全体的な明るさの変化の影響は受けずに認識することができる。
一般に、図１２の（ｃ ）に示すように参照パターンと認識対象パターン上のパターンの重なる部分が大きいと、類似度が高いと判断される。正規化相関法は、このように参照パターンに似た形状のパターンを見つけるのに用いられる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、このような従来のパターン認識手法にあっては、輝度値をもとにして認識するため、例えば、線画のパターンに対しては認識率が低下するという問題があった。これは図１３に示されるように、（ｂ）の線画のパターンの場合には、認識対象パターンの位置、姿勢がすこしでもずれると、（ａ）の面積をもつパターンに比べて、参照画像と認識対象画像の重なりの部分が小さくなることによる。
【０００５】
また、輝度値での認識は、図１４のように画像のある一部に影Ｋができた場合などに、影のできた部分の輝度値がすべて変わってしまうので、大きなノイズや認識対象パターン撮像時の光の変化の影響を受けやすいという問題がある。
したがって本発明は、上記従来の問題点に鑑み、多値画像からのパターン認識において、パターンが線画であっても参照パターンとの類似度が効率よく求められ、また、画像に影などができても精度よく認識することができるパターン認識方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
このため、請求項１記載の本発明は、多値画像の認識対象パターンを参照パターンと比較するパターン認識方法であって、認識対象画像および参照画像それぞれの垂直および水平微分を行なって微分画像を求めるステップと、認識対象画像の微分画像に平行移動および回転変換を行う位置姿勢変換ステップと、位置姿勢変換後の微分画像の各ドットの垂直および水平微分値を上記回転変換分補正する回転補正ステップと、位置姿勢変換ステップで変換され回転補正ステップで補正された認識対象画像の微分画像と参照画像の微分画像の正規化相関を求める類似度演算ステップとからなり、傾いた認識対象パターンの位置姿勢を参照パターンに合わせて比較するように構成されているものとした。
【０００７】
請求項２記載の発明は、認識対象画像および参照画像それぞれの垂直および水平微分を行なって微分画像を求めるステップと、垂直および水平微分値から演算した勾配角を含む勾配角画像を求めるステップと、認識対象画像の勾配角画像に平行移動および回転変換を行う位置姿勢変換ステップと、位置姿勢変換後の勾配角画像の各ドットの勾配角を上記回転変換分補正する回転補正ステップと、位置姿勢変換ステップで変換され回転補正ステップで補正された認識対象画像の勾配角と参照画像の勾配角の差に基づいて非類似度を求める非類似度演算ステップとからなり、傾いた認識対象パターンの位置姿勢を参照パターンに合わせて比較するように構成されたパターン認識方法とした。
【０００８】
【作用】
請求項１の方法では、まず認識対象画像および参照画像がそれぞれ垂直および水平微分値を有する微分画像に変換される。そして、認識対象画像のパターンが参照画像のパターンに対して傾いているとき、位置姿勢変換ステップで認識対象画像の微分画像に対して上記傾きの分だけ平行移動および回転変換を行う。つぎのステップで、位置姿勢変換後の微分画像の各ドットの垂直および水平微分値を上記の回転変換分だけ補正する。これにより、位置姿勢変換ステップで回転された分だけ認識対象画像の垂直および水平微分値が補正される。このあと、類似度演算ステップにおいて、認識対象画像の微分画像と参照画像の微分画像の正規化相関が求められる。これにより、認識対象パターンが傾いていても、その位置姿勢を参照パターンに合わせたうえで比較されるから、高精度でパターン認識が行なわれる。
【０００９】
請求項２の方法では、微分画像からさらに各ドットの勾配角が求められ、位置姿勢変換ステップは認識対象画像のパターンが参照画像のパターンに対して傾いている分だけ、認識対象画像の勾配角画像に平行移動および回転変換を行う。そして、つぎのステップで上記位置姿勢変換後の勾配角を回転変換分だけ補正したあと、非類似度演算ステップにおいて、この認識対象画像の勾配角と参照画像の勾配角の差に基づいて非類似度が求められる。これによっても、認識対象パターンが傾いているとき、その位置姿勢を参照パターンに合わせたうえで比較されるから、高精度でパターン認識が行なわれる。
【００１０】
【実施例】
以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
図１は、本発明の第１の実施例の構成を示す流れ図である。
本実施例では、パターンの特徴ベクトルデータとして垂直および水平微分値を用いる。
認識対象パターンＡおよび参照パターンＢをもとに、まず、ステップＳ１において、各パターンの画像データについてそれぞれ垂直微分と水平微分を行ない、ステップＳ２のように、垂直および水平の各微分値をもってそれぞれ１組の画像データとする認識対象画像および参照画像の各微分画像を設定する。
そして、ステップＳ３で、上に求めた各微分画像を比較対象として、正規化相関によるマッチング処理を行なって、相互の類似度を求める。
【００１１】
ステップＳ１における各画像データの微分は、上述のようにそれぞれ垂直微分と水平微分に分け、図２に示すような微分オペレータＯＰｘ、ＯＰｙを用いてＩdx（ｉ，ｊ）、Ｉdy（ｉ，ｊ）が演算される。すなわち、（ａ）の画像全体の各ドットに対して式（２）、式（３）を施して、垂直および水平微分画像（ｂ）が求められる。
【数２】
0003684606.tif 000004
ここで、
Ｉ（ｉ，ｊ）：点（ｉ，ｊ）の輝度値、
Ｉdx（ｉ，ｊ）：点（ｉ，ｊ）の垂直微分値、
Ｉdy（ｉ，ｊ）：点（ｉ，ｊ）の水平微分値
である。
【００１２】
ステップＳ３でのマッチング過程では、上記微分画像を比較対象として、その微分画像の類似度を式（４）を用いて算出する。
【数３】
0003684606.tif 000005
【００１３】
ここで、Ｔdx（ｉ，ｊ）、Ｔdy（ｉ，ｊ）は、Ｉdx（ｉ，ｊ）、Ｉdy（ｉ，ｊ）と同様の、参照画像の点（ｉ，ｊ）の水平、垂直微分値である。
また、
【外２】
0003684606.tif 000006
は認識対象画像の水平、垂直微分値の平均値、すなわち、ｍ×ｎ個のＩdx（ｉ，ｊ）とｍ×ｎ個のＩdy（ｉ，ｊ）の平均、
【外３】
0003684606.tif 000007
は参照画像の水平、垂直微分値の平均値、すなわち、ｍ×ｎ個のＴdx（ｉ，ｊ）とｍ×ｎ個のＴdy（ｉ，ｊ）の平均である。
式（４）の値は式（１）同様、類似度が高いほど大きな値をとり、正規化後の各ドットの値が全て同じときに最大値１をとる。
【００１４】
本実施例は以上のように構成され、微分画像を用いるので、図２の（ｂ）のように、エッジ部分Ｐを除いてパターンを表わす特徴のないパターン周囲部分Ｎの値はすべて０に近い値となる。したがって、画像の明るさに関係なく、画像上のパターンのエッジ部分が強調される。
図３、図４は３角形線画パターンについて従来の輝度画像による重ね処理と本実施例の微分画像による場合とを対比させて示すものである。図３の輝度画像での重なりの面積に比較して、図４の微分画像での重なり面積は格段に大きくなっているから、これにより、認識対象パターンが線画であっても容易に認識される。
【００１５】
また、図５は認識対象画像の下半分に影が加わったときの微分画像を示す。図６の影のない参照画像（ａ）の微分画像（ｂ）、（ｃ）に対して、図５の影Ｋを有する認識対象画像（ｄ）の微分画像（ｅ）、（ｆ）では、影の境の部分Ｓが多少異なる程度で、参照画像と認識対象画像の間でほとんど差異のない画像が得られている。したがって、影の影響をほとんど受けずに認識が可能となる。
【００１６】
また、この実施例では従来の輝度値の正規化相関法と同じ計算式を用い、積和演算で類似度を求めることができるから、簡単な回路構成を用いて実現される
そのうえ、輝度値での正規化相関法では認識時に用いる情報量が輝度値データｍ×ｎ個であるのに対して、微分値での認識ではｍ×ｎ個の垂直微分値とｍ×ｎ個の水平微分値からなる総計２×ｍ×ｎ個となり、認識時に利用するデータ情報量が２倍に増えるから、その分認識の確度が向上するという効果を有している。
【００１７】
図７は、発明の第２の実施例を示す。
この実施例では、前実施例と同様のステップＳ２１、Ｓ２２を経て微分画像を求めたあと、ステップＳ２３で垂直、水平微分値から各ドットの勾配角（θ）を求めて、この勾配角を画像データとする認識対象画像および参照画像の各勾配角画像を設定する。
図８に微分値と勾配ベクトルの関係を示す。画像上の各ドットについて勾配角θ（ｉ，ｊ）は式（６）より求められる。
【数４】
0003684606.tif 000008
ここで、
θ（ｉ，ｊ）：認識対象画像の点（ｉ，ｊ）の勾配角、
θｔ（ｉ，ｊ）：参照画像の点（ｉ，ｊ）の勾配角
である。
【００１８】
そして、ステップＳ２４で、上に求めた各勾配角画像を比較対象として、勾配角の差演算によるマッチング処理を行なう。
すなわち、式（５）により各ドット毎の勾配角の差を画像全体分について演算して、参照パターンと認識対象パターンの非類似度が求められる。
【数５】
0003684606.tif 000009
【００１９】
ここでは、パターンが同じ形状である場合、同じドット位置の勾配は同じ値になるので、式（５）の値が小さいほど類似度が高くなり、パターンの形状がまったく同じとき、この非類似度は最小値０をとる。この実施例によっても、前実施例と同様に、画像の明るさに関係なく、線画パターンでも容易に認識でき、また影など光の変化の影響を受けずに精度よく認識することができる。
【００２０】
図９は、第３の実施例を示す。 この実施例は、傾きがあらかじめ明らかにされているパターンを認識対象とするものである。
ここでは前述の各実施例と同様に、ステップＳ３１、Ｓ３２で、まず参照画像および認識対象画像の垂直、水平微分画像を求める。
【００２１】
その次に、ステップＳ３３において、認識対象画像の位置および傾きの補正を行って、認識対象画像上のパターンの位置姿勢を参照画像上のパターンに合わせる。
すなわち、認識対象パターンは、図１０の（ａ）に示されるように、参照パターンに対して原点位置が（ｎ・ｓｉｎα，０）だけ平行移動し、かつその位置でα度傾いているものとすると、上に求めた認識対象画像の垂直、水平微分画像も、同量だけ平行移動および傾斜している。
【００２２】
この補正においては、まず、前段階で作成した認識対象画像の微分画像を位置合わせするとともに、回転する。この操作は、式（７）に示すアフイン変換を施すことにより行なわれる。
【数６】
0003684606.tif 000010
すなわち、式（７）の右辺の２番目の行列変換により原点位置を合わせ、右辺の１番目の行列変換により画像全体を−α度回転する。この変換の結果、認識対象画像と参照画像の姿勢をあわせることができる。
【００２３】
つぎに、ステップＳ３４では、式（８）の変換式により、各ドットの垂直、水平微分値Ｉdx（ｉ，ｊ）、Ｉdy（ｉ，ｊ）の傾き分の補正を行う。
【数７】
0003684606.tif 000011
これは、図１０の（ａ）に示すように、微分した認識対象画像上の各ドットの垂直水平微分値Ｉdx（ｉ，ｊ）およびＩdy（ｉ，ｊ）がα度傾いた値であるため、その各ドットの垂直、水平微分値を傾きのないパターンとしての垂直、水平微分値Ｉdx’、Ｉdy’に変換するものである。
【００２４】
これにより、（ｂ）のような、各ドットの垂直、水平微分値を参照パターンと同一の場に合わせた、認識対象パターンの新たな第２の微分画像を得る。
ステップＳ３５のマッチング過程では、この新たに作成した補正済みの認識対象パターンの微分画像と参照パターンの微分画像を比較して、先の式（４）を用いて類似度が求められる。
【００２５】
この実施例によれば、傾いた認識対象パターンでもその傾きを参照パターンと同じに補正したうえで比較するので、両パターンの形状が同一であれば極めて１に近い類似度が求められ、高精度に認識できるという効果を有する。
そして、上記補正のためには、画像の平行移動と回転のアフイン変換と、各ドットの値の回転変換を加えるだけであるから、簡単で安価に実現できる。
【００２６】
図１１は、同じく傾きがあらかじめ明らかにされているパターンを認識対象とする際に好適な第４の実施例を示す。
ここでもまず、ステップＳ４１、Ｓ４２で参照パターンおよび認識対象パターンの垂直、水平微分画像を求める。
そして、ステップＳ４３において、その垂直、水平微分値Ｉdx（ｉ，ｊ）、Ｉdy（ｉ，ｊ）から式（５）により各ドットの勾配角θ（ｉ，ｊ）を求めて、認識対象画像および参照画像の各勾配角画像を設定する。
【００２７】
つぎに、ステップＳ４４で、先の式（７）を用いて勾配角画像を回転処理し、認識対象パターンの勾配角画像の位置姿勢を参照パターンとあわせる。
ここで、勾配角画像の各ドットの値θ（ｉ，ｊ）は先の図１０の（ａ）に示すように参照画像上のパターンに対してα度傾いた値であるので、このあと、ステップＳ４５では、式（９）を用いて各ドットの勾配角を−α度傾けた値に補正する。
θ（ｉ’，ｊ’）’＝θ（ｉ’，ｊ’）−α              （９）
【００２８】
この補正処理により、図１０の（ｂ）のような認識対象パターンの新たな第２の勾配角画像が得られる。
そして、ステップＳ４６において、この第２の勾配角画像と参照パターンの勾配角画像の非類似度を式（５）により求める。
【００２９】
この実施例によっても、傾いた認識対象パターンを参照パターンと同じ傾きに補正したうえで比較するので、前実施例と同じく、両パターンの形状が同一であれば極めて０に近い非類似度が求められ、高精度に認識できるという効果を有する。
そして、同様に、第２の実施例の勾配角画像を用いる方法に画像の平行移動と回転のアフイン変換、ならびに各ドットの値の減算処理を加えるだけであるから、簡単で安価に実現できる。
【００３０】
なお、上述した各実施例では微分画像を求めるに際して図２に示した微分オペレータを用いているが、これに限定されず、画像の特性に応じてパターンのエッジ部分を強調するに適したオペレータを設定することができる。
【００３１】
【発明の効果】
以上のとおり、本発明は、多値画像のパターン認識において、特徴ベクトルデータとして認識対象画像および参照画像の垂直および水平微分値を有する微分画像を求め、この微分画像の比較をもとに参照パターンと認識対象パターンの類似度を求めるものとしたので、認識対象パターンが線画であっても容易に認識でき、また、影など光の変化の影響を受けずに認識できるという効果がある。
【００３２】
そして、類似度を求めるに際しては、従来の輝度値の正規化相関法と同じ計算式を用いて、積和演算で類似度を求めることができるから、簡単な回路構成を用いて実現される。
さらに、従来の輝度値での正規化相関法に比して利用するデータ情報量が２倍に増えるから、その分認識の確度が向上するという効果が得られる。
【００３３】
そしてさらに、傾き補正した認識対象画像を参照画像と同じに補正したうえで上記類似度を求めるので、認識対象パターンが傾いていても、その位置姿勢が参照パターンに合わせられ、高精度でパターン認識が行なわれるという利点を有している。
【００３４】
また、微分画像のかわりに勾配角を特徴ベクトルデータとする認識対象画像および参照画像の勾配角画像を比較して、勾配角の差から両者の非類似度を求める場合においても、同様に傾き補正の処理を加えるだけで傾いたパターンの認識にも対応でき、線画パターンを容易に認識でき、また、影など光の変化の影響を受けないという効果が得られる。
また、勾配角は垂直、水平微分値から変換式一つで簡単に得ることができるため、微分画像を用いたシステムから勾配角画像を用いて非類似度を求めるシステムへの変更も容易である。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例を示す処理の流れ図である。
【図２】微分画像の作成要領を示す説明図である。
【図３】線画パターンの輝度画像による重ね処理を示す図である。
【図４】線画パターンの微分画像による重ね処理を示す図である。
【図５】認識対象画像の下半分に影が加わったときの微分画像を示す図である。
【図６】第２の実施例を示す処理の流れ図である。
【図７】微分値と勾配ベクトルの関係を示す説明図である。
【図８】第３の実施例を示す処理の流れ図である。
【図９】認識対象画像の微分画像の位置姿勢変換の説明図である。
【図１０】第４の実施例を示す処理の流れ図である。
【図１１】認識対象画像の微分画像の位置姿勢変換の説明図である。
【図１２】従来の認識処理の概念を示す説明図である。
【図１３】従来例のパターン種による認識率の相違を示す説明図である。
【図１４】参照画像と影を含む輝度値画像を対比して示す図である。
【符号の説明】
Ａ        認識対象パターン
Ｂ        参照パターン
Ｉ        輝度値、
Ｉdx、Ｔdx      垂直微分値、
Ｉdy、Ｔdy      水平微分値
Ｋ        影
ＯＰｘ、ＯＰｙ    微分オペレータ
Ｐ        エッジ部分
Ｎ        パターン周囲部分
Ｓ        影の境部分
α        認識対象パターンの傾き
【図１】
0003684606.tif 000012
【図２】
0003684606.tif 000013
【図３】
0003684606.tif 000014
【図４】
0003684606.tif 000015
【図５】
0003684606.tif 000016
【図６】
0003684606.tif 000017
【図７】
0003684606.tif 000018
【図８】
0003684606.tif 000019
【図９】
0003684606.tif 000020
【図１０】
0003684606.tif 000021
【図１１】
0003684606.tif 000022
【図１２】
0003684606.tif 000023
【図１３】
0003684606.tif 000024
【図１４】
0003684606.tif 000025