(57)【要約】【課題】画像間の変動量が相対的に大きい場合でも安定して対応位置を探索する新規な画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを提供する。【解決手段】画像処理装置は、第１の画像と第２の画像とを比較することで、第１の画像に対する第２の画像の相対的な変動量の候補を１つまたは複数算出する変動量推定手段と、算出された変動量の候補ごとの信頼度である変動信頼度を算出する信頼度算出手段と、算出された変動量の候補および対応する変動信頼度に応じて第１の画像を補正した上で、補正後の第１の画像と第２の画像との間で対応位置を探索する位置推定手段とを含む。【選択図】図８
2014029677.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像間の対応関係を決定する画像処理装置であって、
第１の画像と第２の画像とを比較することで、前記第１の画像に対する前記第２の画像の相対的な変動量の候補を１つまたは複数算出する変動量推定手段と、
前記算出された変動量の候補ごとの信頼度である変動信頼度を算出する信頼度算出手段と、
前記算出された変動量の候補および対応する変動信頼度に応じて前記第１の画像を補正した上で、補正後の第１の画像と前記第２の画像との間で対応位置を探索する位置推定手段とを備える、画像処理装置。
【請求項２】
前記位置推定手段は、前記算出された変動信頼度が低いほど、より多くの変動量の候補について、対応位置の探索を行なう、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記位置推定手段は、前記算出された変動信頼度がいずれも予め定められた第１のしきい値を超えない場合に、複数の変動量の候補について、対応位置の探索を行なう、請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記位置推定手段は、前記算出された変動信頼度がいずれも予め定められた第２のしきい値を超えない場合に、対応位置の探索を中止する、請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記位置推定手段は、前記算出された変動信頼度の分布に基づいて、対応位置の探索に用いる変動量の候補を決定する、請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記位置推定手段は、前記算出された変動信頼度のばらつきが大きいほど、より多くの変動量の候補について、対応位置の探索を行なう、請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記位置推定手段は、前記算出された変動信頼度の分布に存在するピークに対応する変動量の候補について、対応位置の探索を行なう、請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記位置推定手段は、複数の変動量の候補による補正後の第１の画像を用いて得られたそれぞれ対応位置のうち、当該対応位置についての変動信頼度が最も高いものに対応する対応位置を出力する、請求項１〜７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記相対的な変動量は、前記第１の画像と前記第２の画像との間の回転量、および、前記第１の画像と前記第２の画像との間の倍率、の少なくとも一方を含む、請求項１〜８のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記算出された変動量の候補のうち対応位置の探索に適した変動量を決定する候補選択手段をさらに備え、
前記位置推定手段は、前記候補選択手段によって決定された変動量で第１の画像を補正して、対応位置の探索を実行する、請求項１〜９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記候補選択手段は、前記位置推定手段に比較して、低い演算負荷で対応位置を探索可能な位置探索手段を含み、
前記位置探索手段は、前記算出された変動量の候補に応じたそれぞれの補正後の第１の画像と前記第２の画像との間での対応位置の探索結果に基づいて、対応位置の探索に適した変動量を決定する、請求項１０に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記位置推定手段は、画像の周波数情報を利用して位置探索を実行するように構成されており、前記位置探索手段は、画像の輝度情報を利用して位置探索を実行するように構成されている、請求項１１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記位置推定手段は、位相限定相関法による位置探索を実行するように構成されており、前記位置探索手段は、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）法による位置探索を実行するように構成されている、請求項１２に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記位置探索手段は、補正後の第１の画像および前記第２の画像のうち少なくとも一方の情報量を小さくした上で、位置探索を実行する、請求項１１〜１３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記位置探索手段は、補正後の第１の画像および前記第２の画像をそれぞれ低解像度化した上で、位置探索を実行する、請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記位置探索手段は、補正後の第１の画像および前記第２の画像のいずれか一方から部分画像を抽出し、当該抽出した部分画像を用いて位置探索を実行する、請求項１４に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
前記位置推定手段は、前記算出された変動量の候補の各々を順次選択して前記第１の画像を順次補正するとともに、補正後の第１の画像と前記第２の画像との間で対応位置を順次探索し、その位置探索の信頼度が予め定められたしきい値以上になると、未選択の変動量の候補を用いることなく、当該位置探索の結果を対応位置として出力する、請求項１〜９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項１８】
画像間の対応関係を決定する画像処理方法であって、
第１の画像と第２の画像とを比較することで、前記第１の画像に対する前記第２の画像の相対的な変動量の候補を１つまたは複数算出するステップと、
前記算出された変動量の候補ごとの信頼度である変動信頼度を算出するステップと、
前記算出された変動量の候補および対応する変動信頼度に応じて前記第１の画像を補正した上で、補正後の第１の画像と前記第２の画像との間で対応位置を探索するステップとを備える、画像処理方法。
【請求項１９】
画像間の対応関係を決定する画像処理プログラムであって、前記画像処理プログラムは、コンピューターに、
第１の画像と第２の画像とを比較することで、前記第１の画像に対する前記第２の画像の相対的な変動量の候補を１つまたは複数算出するステップと、
前記算出された変動量の候補ごとの信頼度である変動信頼度を算出するステップと、
前記算出された変動量の候補および対応する変動信頼度に応じて前記第１の画像を補正した上で、補正後の第１の画像と前記第２の画像との間で対応位置を探索するステップとを実行させる、画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像間の対応関係を決定する画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、探索処理（マッチング処理）を用いて画像間の対応関係を決定する各種の技術が提案されてきた。例えば、ステレオカメラを用いて同一の被写体から一対の画像を取得し、これらの画像間の対応点を探索するような場合には、位相限定相関（ＰＯＣ：Phase-Only Correlation）法がしばしば用いられる。このＰＯＣ法は、画像に含まれる空間周波数の位相差情報を用いて、画像間の対応点を探索する。
【０００３】
一般的なステレオカメラでは、光軸周りの回転および倍率は基本的に同一に設計されるので、このようなステレオ対応点探索では、ＰＯＣ法を利用して基準位置を探索することができる。一方、光軸周りの回転および／または倍率に違いが生じる場合には、ＰＯＣ法を拡張した手法を利用することで、基準位置に加えて、サイズおよび／または回転量を探索できる。このようなＰＯＣ法を拡張した手法としては、回転不変位相限定相関（ＲＩＰＯＣ：Rotation Invariant Phase Only Correlation）法などのサイズおよび／または回転に対応したＰＯＣ法などが挙げられる。
【０００４】
特開平１０−１２４６６７号公報（特許文献１）は、ＲＩＰＯＣ法を利用したパターン照合装置を開示する。このパターン照合装置は、空間周波数特性に基づいてＮ次元のパターン（例えば、指紋（２次元）、立体（３次元））の照合を行なうものであり、回転ずれがあっても登録パターンと照合パターンとが同一であるか否かを識別することができるようにすることを目的としている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−１２４６６７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、先行技術によれば、回転の違いや倍率の違い（画像の拡大／縮小）といった変動がいずれかの画像に加わったような条件下では、対応点をうまく探索できない場合がある。例えば、被写体としての正方形がやや歪んだような形で回転して画像に写っている場合に、正方形の角が本来とは異なる角に対応付けられときには、推定される回転量は間違った値になるが、推定される位置としては、ほぼ正しい値になり得る。このような場合には、適切な処理が必要になる。
【０００７】
特許文献１では、回転量推定の信頼度に相当するＰＯＣ値を算出するとともに、ＰＯＣ値が最大値となる回転量を採用する処理を開示する。この処理では、信頼度が低い場合やばらついている場合には、位置をうまく推定できない場合があり得る。
【０００８】
すなわち、先行技術においては、変動量の推定の信頼度が高くない場合に、適切に処理することができなかった。
【０００９】
本発明の目的は、画像間の変動量が相対的に大きい場合でも安定して対応位置を探索する新規な画像処理装置、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である。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明のある局面に従えば、画像間の対応関係を決定する画像処理装置が提供される。画像処理装置は、第１の画像と第２の画像とを比較することで、第１の画像に対する第２の画像の相対的な変動量の候補を１つまたは複数算出する変動量推定手段と、算出された変動量の候補ごとの信頼度である変動信頼度を算出する信頼度算出手段と、算出された変動量の候補および対応する変動信頼度に応じて第１の画像を補正した上で、補正後の第１の画像と第２の画像との間で対応位置を探索する位置推定手段とを含む。
【００１１】
好ましくは、位置推定手段は、算出された変動信頼度が低いほど、より多くの変動量の候補について、対応位置の探索を行なう。
【００１２】
好ましくは、位置推定手段は、算出された変動信頼度がいずれも予め定められた第１のしきい値を超えない場合に、複数の変動量の候補について、対応位置の探索を行なう。
【００１３】
好ましくは、位置推定手段は、算出された変動信頼度がいずれも予め定められた第２のしきい値を超えない場合に、対応位置の探索を中止する。
【００１４】
好ましくは、位置推定手段は、算出された変動信頼度の分布に基づいて、対応位置の探索に用いる変動量の候補を決定する。
【００１５】
好ましくは、位置推定手段は、算出された変動信頼度のばらつきが大きいほど、より多くの変動量の候補について、対応位置の探索を行なう。
【００１６】
好ましくは、位置推定手段は、算出された変動信頼度の分布に存在するピークに対応する変動量の候補について、対応位置の探索を行なう。
【００１７】
好ましくは、位置推定手段は、複数の変動量の候補による補正後の第１の画像を用いて得られたそれぞれ対応位置のうち、当該対応位置についての変動信頼度が最も高いものに対応する対応位置を出力する。
【００１８】
好ましくは、相対的な変動量は、第１の画像と第２の画像との間の回転量、および、第１の画像と第２の画像との間の倍率、の少なくとも一方を含む。
【００１９】
好ましくは、画像処理装置は、算出された変動量の候補のうち対応位置の探索に適した変動量を決定する候補選択手段をさらに含む。位置推定手段は、候補選択手段によって決定された変動量で第１の画像を補正して、対応位置の探索を実行する。
【００２０】
さらに好ましくは、候補選択手段は、位置推定手段に比較して、低い演算負荷で対応位置を探索可能な位置探索手段を含む。位置探索手段は、算出された変動量の候補に応じたそれぞれの補正後の第１の画像と第２の画像との間での対応位置の探索結果に基づいて、対応位置の探索に適した変動量を決定する。
【００２１】
さらに好ましくは、位置推定手段は、画像の周波数情報を利用して位置探索を実行するように構成されており、位置探索手段は、画像の輝度情報を利用して位置探索を実行するように構成されている。
【００２２】
あるいはさらに好ましくは、位置推定手段は、位相限定相関法による位置探索を実行するように構成されており、位置探索手段は、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）法による位置探索を実行するように構成されている。
【００２３】
さらに好ましくは、位置探索手段は、補正後の第１の画像および第２の画像のうち少なくとも一方の情報量を小さくした上で、位置探索を実行する。
【００２４】
さらに好ましくは、位置探索手段は、補正後の第１の画像および第２の画像をそれぞれ低解像度化した上で、位置探索を実行する。
【００２５】
あるいはさらに好ましくは、位置探索手段は、補正後の第１の画像および第２の画像のいずれか一方から部分画像を抽出し、当該抽出した部分画像を用いて位置探索を実行する。
【００２６】
好ましくは、位置推定手段は、算出された変動量の候補の各々を順次選択して第１の画像を順次補正するとともに、補正後の第１の画像と第２の画像との間で対応位置を順次探索し、その位置探索の信頼度が予め定められたしきい値以上になると、未選択の変動量の候補を用いることなく、当該位置探索の結果を対応位置として出力する。
【００２７】
本発明の別の局面に従えば、画像間の対応関係を決定する画像処理方法が提供される。画像処理方法は、第１の画像と第２の画像とを比較することで、第１の画像に対する第２の画像の相対的な変動量の候補を１つまたは複数算出するステップと、算出された変動量の候補ごとの信頼度である変動信頼度を算出するステップと、算出された変動量の候補および対応する変動信頼度に応じて第１の画像を補正した上で、補正後の第１の画像と第２の画像との間で対応位置を探索するステップとを含む。
【００２８】
本発明のさらに別の局面に従えば、画像間の対応関係を決定する画像処理プログラムが提供される。画像処理プログラムは、コンピューターに、第１の画像と第２の画像とを比較することで、第１の画像に対する第２の画像の相対的な変動量の候補を１つまたは複数算出するステップと、算出された変動量の候補ごとの信頼度である変動信頼度を算出するステップと、算出された変動量の候補および対応する変動信頼度に応じて第１の画像を補正した上で、補正後の第１の画像と第２の画像との間で対応位置を探索するステップとを実行させる。
【発明の効果】
【００２９】
本発明によれば、画像間の変動量が相対的に大きい場合でも安定して対応位置を探索できる。
【図面の簡単な説明】
【００３０】
【図１】本発明の実施の形態に従う対応点探索処理の適用例を示す模式図である。
【図２】本発明の実施の形態に従う対応点探索処理をパーソナルコンピューターにより実現した場合の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に従う対応点探索処理のアルゴリズムを示す模式図である。
【図４】対応点探索処理のＰＯＣ処理での処理結果を模式的に示す図である。
【図５】本発明の実施の形態に従う画像処理装置の機能構成を示すブロック図である。
【図６】図５の画像変動量推定部によって算出される類似度の分布の一例を示す図である。
【図７】図５の位置推定部による画像変動量の候補から位置探索に使用する画像変動量を選択する処理を示す模式図である。
【図８】本発明の実施の形態に従う対応点探索処理の全体手順を示すフローチャートである。
【図９】本発明の実施の形態の改良例１に従う対応点探索処理のアルゴリズムを示す模式図である。
【図１０】ＳＡＤ法による位置探索の処理を模式的に示す図である。
【図１１】本発明の実施の形態の改良例１に従う対応点探索処理の全体手順を示すフローチャートである。
【図１２】本発明の実施の形態の改良例２に従う対応点探索処理のアルゴリズムを示す模式図である。
【図１３】図１２に示す低解像化・位置探索処理による低解像度化の一例を示す図である。
【図１４】本発明の実施の形態の改良例３に従う対応点探索処理のアルゴリズムを示す模式図である。
【図１５】図１４に示すサイズ縮小化・位置探索処理によるテンプレートのサイズ縮小化の一例を示す図である。
【図１６】本発明の実施の形態の改良例４に従う対応点探索処理のアルゴリズムを示す模式図である。
【図１７】本発明の実施の形態の改良例４に従う対応点探索処理の全体手順を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００３１】
本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、図中の同一または相当部分については、同一符号を付してその説明は繰り返さない。
【００３２】
［Ａ．概要］
本実施の形態は、画像間の対応関係（対応点）を決定する画像処理装置および画像処理方法に向けられている。本実施の形態に従う画像処理装置の一例として、以下では、対応点探索処理について説明する。より具体的には、複数の画像のうちいずれか１つを基準として設定される。以下、この基準となる画像を「基準画像」または「テンプレート」とも称す。そして、テンプレート上の注目点に対して、比較対象となる他の画像（以下、この比較対象となる画像を「対象画像」とも称す。）上の当該注目点に対応する点（以下、「対応点」とも称す。）を探索する処理が実行される。このような処理は、一般的に、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）法、ＳＳＤ（Sum of Squared Difference）法、ＮＣＣ（Normalize Cross Correlation）法など、に代表されるテンプレートマッチング手法が用いられることが多い。
【００３３】
しかし、実際にカメラを用いて撮像した画像などでは、テンプレートと対象画像との間で、倍率変動、回転、変形のような画像変動が加わっていることが想定される。このような状況に対応できる、対応点探索手法が提案されている。より具体的には、画像間の相対的なずれ量である画像変動量を推定し、この推定した画像変動量を用いてテンプレートおよび／または対象装置に生じている変動を補正した上で探索を行なう。このような手法を採用することで、画像変動の影響を受けることなく、対応点を探索できる。
【００３４】
典型的な手法によれば、推定された画像変動量に基づいてテンプレートにそれを打ち消す変動を加えた上（つまり、回転補正した上で）で、対応点探索処理が実行される。本実施の形態においても、主として、画像間の画像変動量を推定するとともに、その推定した画像変動量に基づいてテンプレートを補正した上で、対応点探索を実行する。
【００３５】
以下では、相対的な変動量の典型例として、テンプレートと対象画像との間の相対的な回転量について説明する。以下の説明では、主として、テンプレートを基準として対象画像の変動量を推定する例を考える。この場合、テンプレートに対して画像変動の補正が適用される。但し、これに限られず、テンプレートと対象画像との間の相対的な倍率や歪み率などについても考慮した構成を採用することができる。すなわち、本実施の形態における画像変動量（相対的な変動量）は、テンプレートと対象画像との間の回転量、および、テンプレートと対象画像との間の倍率の少なくとも一方を含む。
【００３６】
本実施の形態では、画像変動量の推定処理によって推定（算出）される回転量と、その回転量を推定した際の信頼度（以下、区別のため「変動信頼度」とも称す。）とが取得される。すなわち、この画像変動量の推定処理では、推定結果として、複数の回転量が出力され得る。そこで、推定されたそれぞれの回転量と、対応する変動信頼度とに基づいて、テンプレートを複数の回転量でそれぞれ補正した上で、対応点探索処理（対応位置の推定処理）を実行する。より具体的には、変動信頼度が相対的に高い場合には、相対的に少ない種類の回転量でテンプレートをそれぞれ補正した上で対応点探索処理が実行され、変動信頼度が相対的に低い場合には、相対的に多い種類の回転量でテンプレートをそれぞれ補正した上で対応点探索処理が実行される。
【００３７】
このような処理を採用することで、画像変動量の推定処理における変動信頼度に応じて、適切な対応点探索処理を実行できる。
【００３８】
［Ｂ．システム構成］
まず、本発明の実施の形態に従う対応点探索処理を実現する画像処理装置の実装例について説明する。
【００３９】
《ｂ１：適用例》
図１は、本発明の実施の形態に従う対応点探索処理の適用例を示す模式図である。図１を参照して、本実施の形態に従うシステム１は、一例として、ベルトコンベア２を含む生産ラインに適用される。このシステム１において、ベルトコンベア２上を対象物３（ワーク）が連続的に搬送されるとともに、この対象物３をカメラ４により撮像することで、対象物３の外観を含む対象画像が取得される。
【００４０】
この対象画像は、画像処理装置１００へ伝送される。画像処理装置１００は、予め格納しているテンプレート３００に基づいて、対象画像に対して対応点探索処理を実行する。そして、この対応点探索処理によって得られた対応点などを出力する。すなわち、画像処理装置１００は、画像間の対応関係を決定する。
【００４１】
システム１において、ベルトコンベア２上を搬送される対象物３は様々な向きに配置され得るので、対象画像に含まれる対象物３を表わす領域の回転方向および／またはサイズ（拡大／縮小率）は、常に一定しているとは限らない。そこで、本実施の形態に従う画像処理装置１００は、テンプレートの向きおよび／または大きさ（画像変動量）を調整しつつ、対応点探索処理を実行する。
【００４２】
《ｂ２：パーソナルコンピューターによる実現例》
図２は、本発明の実施の形態に従う対応点探索処理をパーソナルコンピューターにより実現した場合の構成を示すブロック図である。
【００４３】
図２を参照して、パーソナルコンピューターにより実現される画像処理装置１００は、主として、汎用的なアーキテクチャーを有するコンピューター上に実装される。図２を参照して、画像処理装置１００は、主たるコンポーネントとして、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１０２と、ＲＡＭ（Random Access Memory）１０４と、ＲＯＭ（Read Only Memory）１０６と、カメラインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１０８と、補助記憶装置１１０と、表示部１２０と、入力部１２２と、メモリーカードインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１２４と、カメラインターフェイス（Ｉ／Ｆ）１２８とを含む。各コンポーネントは、バス１３０を介して、互いに通信可能に接続されている。
【００４４】
ＣＰＵ１０２は、ＲＯＭ１０６や補助記憶装置１１０などに格納された、オペレーティングシステム（ＯＳ：Operating System）および対応点探索処理プログラム１１２などの各種プログラムを実行することで、画像処理装置１００の全体を制御する。ＲＡＭ１０４は、ＣＰＵ１０２でプログラムを実行するためのワーキングメモリとして機能し、プログラムの実行に必要な各種データを一次的に格納する。ＲＯＭ１０６は、画像処理装置１００において起動時に実行される初期プログラム（ブートプログラム）などを格納する。
【００４５】
補助記憶装置１１０は、典型的には、ハードディスクなどの大容量磁気記録媒体などからなり、本実施の形態に従う各種処理を実現するための画像処理プログラム（対応点探索処理プログラム１１２）およびテンプレート３００などを格納する。さらに、補助記憶装置１１０には、オペレーティングシステムなどのプログラムが格納されてもよい。
【００４６】
表示部１２０は、オペレーティングシステムが提供するＧＵＩ（Graphical User Interface）画面や対応点探索処理プログラム１１２の実行によって生成される画像などを表示する。
【００４７】
入力部１２２は、典型的には、キーボード、マウス、タッチパネルなどからなり、ユーザーから受付けた指示の内容をＣＰＵ１０２などへ出力する。
【００４８】
メモリーカードインターフェイス１２４は、ＳＤ（Secure Digital）カードやＣＦ（Compact Flash（登録商標））カードなどの各種メモリーカード（不揮発性記録媒体）１２６との間で、データの読み書きを行なう。
【００４９】
カメラインターフェイス１２８は、被写体を撮像することで取得されるテンプレート３００および／または対象画像をカメラ４から取り込む。すなわち、ユーザーが目的とする対象物３をカメラ４の視野範囲に配置して撮像することで、対象物３を含む画像をテンプレート３００として取得することができる。但し、画像処理装置１００本体が被写体を撮像する機能を有していなくともよい。この場合には、典型的には、何らかの装置で取得したテンプレート生成用画像および／または対象画像を格納したメモリーカード１２６を介して、必要な画像が取り込まれる。すなわち、メモリーカードインターフェイス１２４にメモリーカード１２６が装着され、メモリーカード１２６から読み出されたテンプレート生成用画像および／または対象画像は、補助記憶装置１１０などへ格納（コピー）される。
【００５０】
補助記憶装置１１０に格納される対応点探索処理プログラム１１２は、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk-Read Only Memory）などの記録媒体に格納されて流通し、あるいは、ネットワークを介してサーバー装置などから配信される。対応点探索処理プログラム１１２は、画像処理装置１００（パーソナルコンピューター）で実行されるオペレーティングシステムの一部として提供されるプログラムモジュールのうち必要なモジュールを、所定のタイミングおよび順序で呼出して処理を実現するようにしてもよい。この場合、対応点探索処理プログラム１１２自体には、オペレーティングシステムによって提供されるモジュールは含まれず、オペレーティングシステムと協働して画像処理が実現される。また、対応点探索処理プログラム１１２は、単体のプログラムではなく、何らかのプログラムの一部に組込まれて提供されてもよい。このような場合にも、対応点探索処理プログラム１１２自体には、当該何らかのプログラムにおいて共通に利用されるようなモジュールは含まれず、当該何らかのプログラムと協働して画像処理が実現される。このような一部のモジュールを含まない対応点探索処理プログラム１１２であっても、本実施の形態に従う画像処理装置１００の趣旨を逸脱するものではない。
【００５１】
さらに、対応点探索処理プログラム１１２によって提供される機能の一部または全部を専用のハードウェアによって実現してもよい。
【００５２】
《ｂ３：その他の構成による実現例》
上述したパーソナルコンピューターにより実現する例に加えて、例えば、デジタルカメラ、携帯電話、あるいはスマートフォン上に実装してもよい。さらに、少なくとも１つのサーバー装置が本実施の形態に従う処理を実現する、いわゆるクラウドサービスのような形態であってもよい。この場合、ユーザーは、自身の端末（パーソナルコンピューターやスマートフォンなど）を用いて、少なくとも２つの画像をサーバー装置（クラウド側）へ送信し、当該送信された画像に対して、サーバー装置側が本実施の形態に従う画像処理を行なうような構成が想定される。さらに、サーバー装置側がすべての機能（処理）を行なう必要はなく、ユーザー側の端末とサーバー装置とが協働して、本実施の形態に従う画像処理を実現するようにしてもよい。
【００５３】
［Ｃ．対応点探索処理の基本構成］
まず、本実施の形態に従う対応点探索処理の基本構成について説明する。本実施の形態においては、画像間の相対的なずれ量である画像変動量を推定し、この推定した画像変動量を用いてテンプレートおよび／または対象装置に生じている変動を補正した上で探索を行なう。テンプレートと対象画像との間の相対的な画像変動量を補正後に対応位置を探索することで位置を推定する。一例として、回転対応の位置検出技術である回転不変位相限定相関（ＲＩＰＯＣ：Rotation Invariant Phase Only Correlation）法を用いる場合について説明する。
【００５４】
図３は、本発明の実施の形態に従う対応点探索処理のアルゴリズムを示す模式図である。図３を参照して、対応点探索処理のアルゴリズムの一例であるＲＩＰＯＣ法は、テンプレートに対して対象画像がどれだけ回転しているかを算出するとともに、テンプレートの回転量を補正する処理（参照符号４００）と、回転量を補正された補正後テンプレートと対象画像（または、その抽出領域）との間でどれだけの類似度および平行移動量が存在するのかを算出する処理（参照符号４２０）とを含む。
【００５５】
より具体的には、対応点探索処理のアルゴリズムは、フーリエ変換処理４０２，４１２と、対数化処理４０４，４１４と、極座標変換処理４０６，４１６と、ＰＯＣ処理４０８と、回転量補正処理４１０と、ＰＯＣ処理４２２とを含む。
【００５６】
フーリエ変換処理４０２および４１２は、それぞれ対象画像２００およびテンプレート３００に含まれる周波数成分（振幅成分および位相成分）を算出する。ＲＩＰＯＣ法においては、位相成分は必ずしも必要ではないので、算出しなくともよい。
【００５７】
対数化処理４０４および極座標変換処理４０６は、対象画像２００についての振幅成分を対数化するとともに、極座標へ変換する。同様に、対数化処理４１４および極座標変換処理４１６は、テンプレート３００についての振幅成分を対数化するとともに、極座標へ変換する。この極座標への変換によって、回転量が２次元座標上の座標点として表現される。
【００５８】
ＰＯＣ処理４０８は、極座標変換処理４０６および４１６からそれぞれ出力される極座標変換された結果について、類似度および平行移動量（回転量に相当）を算出する。図４には、ＰＯＣ処理４０８での処理結果を模式的に示す。図４に示すように、２つの画像間の平行移動量がピーク位置として表される。ＰＯＣ処理では、画像同士を順次ずらすとともに、それぞれに含まれる空間周波数の成分の間で相関値を算出することで、最も信頼度（類似度：ＰＯＣ値）の高いものを探索する。すなわち、ＰＯＣ処理４０８では、極座標変換された結果同士で類似度が最も高くなる位置を特定し、それに対応する回転量が回転量補正処理４１０へ出力される。
【００５９】
回転量補正処理４１０は、テンプレート３００をＰＯＣ処理４０８において算出された回転量に従って回転補正する。すなわち、回転量補正処理４１０では、テンプレート３００が回転補正されて、対象画像２００（抽出領域）との比較に用いられる、補正後テンプレートが生成される。
【００６０】
回転量補正処理４１０においてテンプレート３００を回転補正する方法として、テンプレート３００そのものを実空間で回転させる方法を採用することができる。あるいは、ＰＯＣ処理４２２において周波数空間を扱うような場合には、実空間で回転させる必要はなく、ＰＯＣ処理の内部表現であるフーリエ変換後のデータ（振幅情報および位相情報）を回転させる方法を採用してもよい。
【００６１】
ＰＯＣ処理４２２は、補正後テンプレートと対象画像との間で、類似度および平行移動量を算出する。類似度が最も高くなる平行移動量が、対象画像に含まれるテンプレートに対応する位置を示す。
【００６２】
一般的には、平行移動量（位置）の推定は、補正後テンプレートごとに行なわれる。そのため、位置を推定した際の信頼度（以下、区別のため「位置推定信頼度」とも称す。）を補正後テンプレートごとに算出し、位置推定信頼度が最も高い位置および、そのときの画像変動量（変動補正量）や変動信頼度を最終結果として出力してもよい。
【００６３】
上述の画像変動の補正が正しくない場合には、補正後テンプレートと対象画像２００との間の差異は相対的に大きくなるので、位置推定信頼度も低下していると考えられる。逆に言えば、位置推定において高い位置推定信頼度が得られた場合には、そのときの補正後テンプレートおよび対応する画像変動量は正しいものと考えることができる。
【００６４】
本実施の形態においては、テンプレートの補正に係る変動信頼度の高さに依存して、この位置推定に係る処理を最適化することで、効率的かつロバストな対応点探索処理を実現する。
【００６５】
［Ｄ．機能構成］
次に、本実施の形態に従う画像処理装置および／または画像処理プログラムの機能構成について説明する。
【００６６】
図５は、本発明の実施の形態に従う画像処理装置１００の機能構成を示すブロック図である。図５を参照して、本実施の形態に従う画像処理装置１００は、その主たる機能構成として、画像変動量推定部１０と、変動信頼度算出部２０と、位置推定部３０とを含む。これらの機能構成は、図２に示す画像処理装置１００においては、ＣＰＵ１０２が対応点探索処理プログラム１１２を実行することで実現される。以下、各機能構成の詳細について説明する。
【００６７】
《ｄ１：画像変動量推定部１０》
画像変動量推定部１０は、与えられた複数枚の画像について、ある画像からみた他の画像に対する画像変動量を推定する。より具体的には、画像変動量推定部１０は、対象画像２００とテンプレート３００とを比較し、一方の画像からみた他方の画像変動量を推定する。本実施の形態においては、この画像変動量は、回転量であるとする。本実施の形態においては、画像変動量推定部１０は、複数の画像変動量を出力し得る。
【００６８】
このように、画像変動量推定部１０は、２つの画像を比較することで、一方の画像に対する他方の画像の相対的な変動量の候補を１つまたは複数算出する。
【００６９】
《ｄ２：変動信頼度算出部２０》
変動信頼度算出部２０は、画像変動量推定部１０による画像変動量の推定結果がどの程度信頼できるかの指標となる、変動信頼度を算出する。画像変動量推定部１０が複数の画像変動量を出力した場合には、各画像変動量について変動信頼度を算出する。すなわち、画像変動量推定部１０は、算出された変動量の候補ごとの信頼度である変動信頼度を算出する。
【００７０】
この変動信頼度は、各種の方法を用いて算出できる。例えば、対象画像２００とテンプレート３００とのマッチングの際に算出される類似度をそのまま変動信頼度として用いてもよい。例えば、ＲＩＰＯＣ法の場合には、回転量の推定処理（図３のＰＯＣ処理４０８）におけるＰＯＣ値が変動信頼度に相当する。
【００７１】
このように、画像変動量推定部１０での処理結果をそのまま変動信頼度として用いてもよいが、出力される情報に基づいて変動信頼度を算出してもよい。例えば、ＲＩＰＯＣ法において回転量を推定する場合のＰＯＣ値は、最大値（ピーク値）のみを用いるのが通常であるが、実際には、−π／２〜＋π／２の範囲内（ＲＩＰＯＣ法の場合）で所定の角度ごとにＰＯＣ値が算出され、類似度の分布が形成される。この類似度の分布形状に基づいて、類似度のピークの鋭さを数値化し、この数値化した値を変動信頼度として用いてもよい。
【００７２】
図６は、図５の画像変動量推定部１０によって算出される類似度の分布の一例を示す図である。図６には回転量に応じたＰＯＣ値の変化を示す。この図６に示すＰＯＣ値の回転量に伴う変化（類似度の分布）を参照して、変動信頼度を算出してもよい。例えば、類似度の分布において、最大値（ＭＡＸ）と二番目の値との比を変動信頼度としてもよい。この比が高いほど、変動信頼度が高いといえる。例えば、図６（ａ）と図６（ｂ）とを比較すると、図６（ｂ）に示す類似度の分布では、ピーク値がより高い値を示しており、変動信頼度がより高いと判断できる。
【００７３】
すなわち、図６（ａ）に示す類似度の分布においては、類似度の最大値と他の値との差が相対的に小さいので、変動信頼度は低いと考えられる。これに対して、図６（ｂ）に示す類似度の分布においては、類似度の最大値と他の値との差が相対的に大きいので、変動信頼度は高いと考えられる。
【００７４】
あるいは、最大値周辺への値の集中度に基づいて、変動信頼度を決定してもよい。この場合には、集中度がより高いほど、変動信頼度が高いといえる。あるいは、類似度の分布に含まれるピークの数に基づいて、変動信頼度を決定してもよい。この場合には、ピークの数が少ないほど、変動信頼度が高いといえる。
【００７５】
《ｄ３：位置推定部３０》
位置推定部３０は、算出された画像変動量の候補および対応する変動信頼度に応じてテンプレート３００を補正した上で、補正後テンプレートと対象画像２００（または、その抽出領域）との間で対応位置（対応点情報）を探索する。すなわち、位置推定部３０は、変動信頼度に応じて、複数の相対的な画像変動量について対応位置の推定を行なう。一例として、ＲＩＰＯＣ法を採用した場合には、図３に示す回転量補正処理４１０およびＰＯＣ処理４２２の処理が複数回繰り返されることになる。
【００７６】
一般的なＲＩＰＯＣ法では、信頼度が最も高い画像変動量を１つ決定し、その決定した画像変動量でテンプレート３００を補正した上で位置推定を行なうが、本実施の形態においては、変動信頼度が比較的高い複数の画像変動量の候補のうち、変動信頼度に応じて１つまたは複数の画像変動量を選択し、それぞれについて対応位置の推定を行なうことで、ロバストな位置推定を実現する。このようなロバストな位置推定を行なう手順例について、以下説明する。
【００７７】
図７は、図５の位置推定部３０による画像変動量の候補から位置探索に使用する画像変動量を選択する処理を示す模式図である。
【００７８】
（ｉ．変動信頼度の最大値としきい値との比較）
変動信頼度に応じた対応位置の推定の処理例として、変動信頼度の最大値がしきい値未満の場合には、変動信頼度が二番目以降である画像変動量についても採用し、それぞれについて位置推定を行なう方法が考えられる。
【００７９】
図７（ａ）に示すように、変動信頼度のピーク値（最大値）が相対的に小さく、しきい値よりも小さい場合には、当該ピーク値をもつ回転量を正しい画像変動量と断定することは難しい。このような場合には、ピークを中心とした一定範囲の画像変動量、および／または、ピーク値に次いで高い変動信頼度を示す画像変動量を用いて、対応位置の推定を行なうようにしてもよい。
【００８０】
このとき、対応位置の推定を行なうために用いる画像変動量の数については、予め定められた定数であってもよいし、複数のしきい値を用意するなどして、動的に決定してもよい。好ましくは、位置推定部３０は、算出された変動信頼度が低いほど、より多くの変動量の候補について、対応位置の探索を実行する。
【００８１】
このように、位置推定部３０は、算出された変動信頼度がいずれも予め定められたしきい値を超えない場合に、複数の画像変動量の候補について、対応位置の探索を行なう。そして、位置推定部３０は、それぞれの画像変動量の候補について探索された対応位置のうち、その信頼度（ＳＯＣ値）が最も高いものを最終的に出力してもよい。すなわち、位置推定部３０は、複数の画像変動量の候補による補正後テンプレートを用いて得られたそれぞれ対応位置のうち、当該対応位置についての信頼度が最も高いものに対応する対応位置を出力する。言い換えれば、複数の位置推定の結果が得られた後、最も信頼度の高い位置と位置信頼度、およびそのときに用いられた画像変動量と変動信頼度とを最終結果として出力してもよい。
【００８２】
（ｉｉ．変動信頼度の分布連動）
上述した変動信頼度の最大値に基づく方法に代えて、あるいはそれに加えて、変動信頼度の分布に基づいて、画像変動量の候補数（採用数）を変動させてもよい。例えば、図７（ｂ）に示すように、変動信頼度のピークの傾きが相対的になだらかである場合には、いずれの回転量が正しい画像変動量であるのかを断定することが難しい。このような場合には、ピークを中心とした一定範囲について、所定間隔で画像変動量を採用し、これらを用いて対応位置の推定を行なってもよい。
【００８３】
すなわち、位置推定部３０は、算出された変動信頼度の分布に基づいて、対応位置の探索に用いる画像変動量の候補を決定する。このとき、位置推定部３０は、算出された変動信頼度のばらつき大きいほど、より多くの画像変動量の候補について、対応位置の探索を行なう。
【００８４】
変動信頼度の分布のなだらかさを判断する方法としては、ピーク周辺の値から近似式を算出し、その傾きに基づいて判断する方法が考えられる。あるいは、ピークの値とその周辺点の値との差あるいは比に基づいて判断する方法が考えられる。
【００８５】
このときも位置推定部３０は、複数の画像変動量の候補による補正後テンプレートを用いて得られたそれぞれ対応位置のうち、当該対応位置についての信頼度が最も高いものに対応する対応位置を出力する。
【００８６】
（ｉｉｉ．ピーク値に対応する画像変動量の採用）
図７（ｃ）に示すように、変動信頼度の分布に複数のピークが存在する場合には、いずれのピークに対応する回転量が正しい画像変動量であるのかを断定することが難しい。このような場合には、複数ピークのそれぞれに対応する画像変動量を用いて、対応位置の推定を行なうようにしてもよい。すなわち、位置推定部３０は、算出された変動信頼度の分布に存在するピークに対応する画像変動量の候補について、対応位置の探索を行なう。
【００８７】
このときも位置推定部３０は、複数の画像変動量の候補による補正後テンプレートを用いて得られたそれぞれ対応位置のうち、当該対応位置についての信頼度が最も高いものに対応する対応位置を出力する。
【００８８】
（ｉｖ．複数のしきい値との比較）
複数のしきい値を用いて、採用する画像変動量の候補数を段階的に変更してもよい。例えば、図７（ｂ）および／または図７（ｃ）の場合、算出された画像変動量の候補のうち、その値が第２のしきい値を超えている画像変動量のみを採用するようにしてもよい。
【００８９】
（ｖ．処理中止）
変動信頼度の最大値がしきい値未満の場合には、採用する画像変動量の候補数を「０」にし、テンプレート３００の補正を行なわないという方法を採用してもよい。これは、変動信頼度があまりにも低い場合に、以後の処理を行なわないことを意味する。すなわち、位置推定部３０は、算出された変動信頼度がいずれも予め定められたしきい値を超えない場合に、対応位置の探索を中止する。
【００９０】
［Ｅ．処理手順］
次に、本実施の形態に従う対応点探索処理の全体手順について説明する。
【００９１】
図８は、本発明の実施の形態に従う対応点探索処理の全体手順を示すフローチャートである。図８に示す各ステップは、典型的には、ＣＰＵ１０２（図２）が対応点探索処理プログラム１１２を実行するなどして実現される。
【００９２】
図８を参照して、まず、ＣＰＵ１０２は、テンプレートを取得する（ステップＳ１００）。このテンプレートは、カメラ４などを用いて予め撮像しておいてもよいし、何らかの記録媒体を介して、画像処理装置１００へ予め格納しておいてもよい。
【００９３】
次に、ＣＰＵ１０２は、カメラ４などから対象画像を取得する（ステップＳ１０２）。続いて、ＣＰＵ１０２は、対象画像とテンプレートとを比較することで、テンプレートに対する対象画像の相対的な変動量（画像変動量）の候補を１つまたは複数算出する（ステップＳ１０４）。併せて、ＣＰＵ１０２は、ステップＳ１０４において算出される画像変動量の候補ごとの信頼度である変動信頼度を算出する（ステップＳ１０６）。
【００９４】
続いて、ＣＰＵ１０２は、ステップＳ１０６において算出された変動信頼度および／またはその分布に基づいて、算出された画像変動量の候補のうち、対応位置の探索に用いる画像変動量を決定する（ステップＳ１０８）。
【００９５】
その後、ＣＰＵ１０２は、ステップＳ１０８において決定された画像変動量の１つを用いて、テンプレートを補正する（ステップＳ１１０）。そして、ＣＰＵ１０２は、補正後テンプレートと対象画像（または、その抽出領域）とを比較することで、対応位置の探索を実行する（ステップＳ１１２）。ＣＰＵ１０２は、ステップＳ１１２における対応位置の探索処理によって算出された位置情報および対応する位置信頼度を一時的に格納する（ステップＳ１１４）。
【００９６】
そして、ＣＰＵ１０２は、ステップＳ１０８において決定された画像変動量（候補）のすべてについて処理が完了したか否かを判断する（ステップＳ１１６）。処理が完了していない画像変動量が存在する場合（ステップＳ１１６においてＮＯの場合）には、ＣＰＵ１０２は、ステップＳ１０８において決定された画像変動量のうちいずれか残りのものを用いて、テンプレートを補正する（ステップＳ１１８）。そして、ステップＳ１１２以下の処理が再度実行される。
【００９７】
これに対して、ステップＳ１０８において決定された画像変動量のすべてについて処理が完了している場合（ステップＳ１１６においてＹＥＳの場合）には、ＣＰＵ１０２は、ステップＳ１１４において格納された位置信頼度のうち、その値が最も高いものを抽出するとともに、対応する位置情報を最終結果として出力する（ステップＳ１２０）。そして、処理は終了する。
【００９８】
［Ｆ．利点］
本実施の形態によれば、入力画像に対して適用する画像変動量の数を変動信頼度に応じて動的に変化させるので、状況に応じて、最適なテンプレートマッチング処理を実現できる。これによって、対応点探索処理をロバスト化できる。
【００９９】
［Ｇ．その他の実施の形態］
上述の実施の形態においては、テンプレートと対象画像との間の相対的なずれ量である画像変動量を推定および補正する方法として、ＲＩＰＯＣ法を用いた例について説明した。このような回転量の推定方法としては、上述したＲＩＰＯＣ法のように極座標変換を用いるものに加えて、例えば、特開２００２−７４３６２号公報に開示されるようなラドン変換を用いる方法を採用してもよい。さらに、ＨＯＧ（Histograms of Oriented Gradients）法のように、輝度勾配ヒストグラムを用いる方法を採用することもできる。
【０１００】
これに加えて、あるいは、これに代えて、サイズも含めた幾何学的なずれを算出および補正する各種のアルゴリズム方法を採用できる。例えば、画像変動量として倍率変動を考慮する場合には、倍率変動の推定方法として、フーリエメリン変換を用いたマッチング方法を採用してもよい。例えば、文献１（Qin-Sheng Chen, "Symmetric Phase-Only Matched Filtering of Fourier-Mellin Transforms for Image Registration and Recognition",IEEE TRANSACTIONS ON PATTERN ANALYSIS AND MACHINE INTELLIGENCE, VOL. I6, NO. 12, DECEMBER 1994）を参照されたい。
【０１０１】
さらに、ＰＯＣ以外にも画像内の周波数情報を利用したマッチングアルゴリズムとして、文献２（貴家仁志、「画像信号処理と画像パターン認識の融合−ＤＣＴ符号限定相関とその応用」、首都大学東京システムデザイン学部、動的画像処理実利用化ワークショップ２００７（２００７．３．８））に記載の方法を採用してもよい。
【０１０２】
［Ｈ．改良例１］
上述の実施の形態においては、１つ以上（基本的には、複数）の画像変動量を用いてテンプレートを補正し、補正後テンプレートの各々と対象画像との間で対応位置を探索する。そして、その対応位置の探索処理によって算出された位置情報および対応する位置信頼度に基づいて、位置信頼度が最も高い位置情報が最終結果として出力される。つまり、画像変動量（回転量や倍率）の推定に係る信頼度（変動信頼度）に応じて、複数の相対的な変動量について位置を推定する。
【０１０３】
上述の図３に示すように、対応位置の探索処理にＰＯＣ法を適用する場合には、位置の推定を高精度かつ高ロバストに実現できるが、演算負荷が相対的に高い。そのため、画像変動量の各候補について、ＰＯＣ法を適用してそれぞれ対応位置の探索処理を実行しようとすると、相対的に演算時間が長くなる。そこで、以下に示すいくつかの改良例においては、対応位置の探索処理をより高速に実現するための構成を説明する。
【０１０４】
より具体的には、演算時間を短縮化する観点からは、画像変動量の複数の候補についてそのままＰＯＣ法を適用して、最も適切な画像変動量および平行移動量（位置推定量）を算出するのではなく、演算負荷が相対的に低い位置推定方法を利用して、画像変動量の複数の候補のうち最も確からしい画像変動量を先に決定し、その決定された画像変動量についてのＰＯＣ法を適用して平行移動量（位置推定量）を算出する方法を採用する。すなわち、本改良例に従う画像処理装置は、算出された変動量の候補のうち対応位置の探索に適した変動量を決定する候補選択手段をさらに含む。そして、補正後の第１の画像と第２の画像との間で対応位置を探索する位置推定手段は、候補選択手段によって決定された変動量で第１の画像を補正して、対応位置の探索を実行する。
【０１０５】
一般的には、演算負荷が相対的に低い方法を利用すると、効率性は高まるが、ロバスト性が低下することが多い。しかしながら、上述したように、既に抽出された複数の候補の中から最適なものを決定するような処理においては、高いロバスト性が必要とされないことが多い。そのため、本実施の形態においても、ＰＯＣ法のようなロバスト性の高い方式を適用しなくとも、最適な画像変動量を決定することができる。
【０１０６】
図９は、本発明の実施の形態の改良例１に従う対応点探索処理のアルゴリズムを示す模式図である。図９を参照して、改良例１に従う対応点探索処理のアルゴリズムは、テンプレートに対して対象画像２００がどれだけ回転しているかを算出するとともに、複数の補正後テンプレート３１０を生成する処理（参照符号４００）と、生成された複数の補正後テンプレート３１０のうち最適な画像変動量（回転量や倍率）で補正されたものを決定する処理（参照符号４３０）と、最適な回転量で補正された補正後テンプレート３１０と対象画像２００（または、その抽出領域）との間でどれだけの類似度および平行移動量が存在するのかを算出する処理（参照符号４２０）とを含む。より具体的には、図９に示す対応点探索処理のアルゴリズムは、図３に示す対応点探索処理のアルゴリズムに比較して、ＳＡＤ処理４２４をさらに含む。
【０１０７】
最適な回転量で補正された補正後テンプレート３１０と対象画像２００（または、その抽出領域）との間でどれだけの類似度および平行移動量が存在するのかを算出する処理は、位置推定手段（ＰＯＣ法）に比較して、低い演算負荷で対応位置を探索可能な位置探索手段（この例では、ＳＡＤ処理４２４）を含む。ＳＡＤ処理４２４は、演算負荷が相対的に低い方法を用いて、先に抽出された複数の画像変動量（テンプレートを補正するための回転量）の候補の中から最適なものを決定する。つまり、ＳＡＤ処理４２４は、演算負荷が相対的に低い方式で複数の候補の中から最適な画像変動量を推定する。
【０１０８】
つまり、位置探索手段であるＳＡＤ処理４２４は、算出された変動量の候補に応じたそれぞれの補正後の第１の画像と第２の画像との間での対応位置の探索結果に基づいて、対応位置の探索に適した変動量（この例では、最適回転量）を決定する。
【０１０９】
演算負荷が相対的に低い方式として、図９にはＳＡＤ法を例示するが、ＳＡＤ法に限られず、ＳＳＤ法やＮＣＣ法などの任意の手法を採用してもよい。
【０１１０】
つまり、位置推定手段であるＰＯＣ処理４２２は、画像の周波数情報を利用して位置探索を実行するように構成されており、位置探索手段であるＳＡＤ処理４２４は、画像の輝度情報を利用して位置探索を実行するように構成されている。つまり、ＰＯＣ処理４２２は、位相限定相関法による位置探索を実行するように構成されており、ＳＡＤ処理４２４は、ＳＡＤ（Sum of Absolute Difference）法による位置探索を実行するように構成されている。
【０１１１】
ＳＡＤ処理４２４は、回転補正後のテンプレート（補正後テンプレート３１０）の各々と対象画像２００との間で探索処理を行ない、最も信頼性の高い探索処理の結果が得られた補正後テンプレート３１０を決定する。すなわち、ＳＡＤ処理４２４による対応点探索処理（対応位置の推定処理）の結果、最も高い類似度（位置信頼度）を示した補正後テンプレート３１０と対象画像２００とのペアをＰＯＣ処理４２２へ出力する。つまり、ＳＡＤ処理４２４は、ＳＡＤ法による位置探索を行なって最も高い位置信頼度を示した補正後テンプレート３１０と対象画像２００とのペアを決定して、そのときの補正後テンプレート３１０の画像変動量を最適回転量として決定する。
【０１１２】
ＰＯＣ処理４２２は、最適回転量で補正された補正後テンプレート３１０を利用して、ＰＯＣ法による位置探索を行なうことで平行移動量を決定する。
【０１１３】
図１０は、ＳＡＤ法による位置探索の処理を模式的に示す図である。図１０を参照して、ＳＡＤ法は、テンプレートと探索対象ウィンドウとの間で、対応する画素間での画素値の差の絶対値についての総和を算出し、その総和に基づいて、両者が互いに類似しているか否かを判断する方法である。より具体的には、同一サイズ（（２Ｉ＋１）×（２Ｊ＋１））のウィンドウをそれぞれ設定し、以下に示す数式に従って、この設定されたウィンドウ間でＳＡＤ値および類似度を算出する。ここで、ウィンドウの設定値（オフセット）は、それぞれ（ｕ，ｖ）および（ａ，ｂ）であるとする。
【０１１４】
【数１】
2014029677.tif 000003
【０１１５】
図１１は、本発明の実施の形態の改良例１に従う対応点探索処理の全体手順を示すフローチャートである。図１１に示す各ステップは、典型的には、ＣＰＵ１０２（図２）が対応点探索処理プログラム１１２を実行するなどして実現される。図１１に示すフローチャートは、図８に示すフローチャートに比較して、ステップＳ１１２およびＳ１１４がステップＳ１１２ＡおよびＳ１１４Ａにそれぞれ変更されているとともに、ステップＳ１２０に代えて、ステップＳ１３０およびＳ１３２が設けられている。図８に示すフローチャートと同一のステップ番号が付与されている処理についての詳細な説明は、ここでは繰返さない。
【０１１６】
図１１を参照して、ステップＳ１１０の後、ＣＰＵ１０２は、補正後テンプレートと対象画像（または、その抽出領域）とを比較することで、簡易的な対応位置の探索を実行する（ステップＳ１１２Ａ）。典型的には、ＣＰＵ１０２は、上述したようなＳＡＤ法による位置探索を実行する。ＣＰＵ１０２は、ステップＳ１１２Ａにおける位置探索によって算出された信頼度を一時的に格納する（ステップＳ１１４Ａ）。このステップＳ１１２ＡおよびＳ１１４Ａの処理は、抽出された画像変動量の候補の数だけ繰り返される（ステップＳ１１６およびＳ１１８）。
【０１１７】
その後、ＣＰＵ１０２は、簡易的な対応位置の探索処理の結果、信頼度が最も高い画像変動量を最適回転量として決定し（ステップＳ１３０）、その最適回転量に対応する補正後テンプレートと対象画像（または、その抽出領域）とを比較することで、詳細な対応位置の探索を実行する（ステップＳ１３２）。ＣＰＵ１０２は、その詳細な対応位置の探索処理によって算出された位置情報を最終結果として出力する。
【０１１８】
本発明の実施の形態の改良例１によれば、ＰＯＣ法のように演算負荷が相対的に高い方法に対して、画素値の差の絶対値についての総和を算出するだけのＳＡＤ法を用いることで、演算負荷を大きく低減することができるので、トータルとしての演算コストを下げることができる。
【０１１９】
［Ｉ．改良例２］
上述の改良例１においては、簡易的な対応位置の探索処理をＳＡＤ法などを用いて実現する構成例について説明した。このようなＳＡＤ法を採用する方法に代えて、低解像化された画像を用いて、簡易的な位置探索を行なってもよい。位置探索手段は、補正後のテンプレートおよび対象画像のうち少なくとも一方の情報量を小さくした上で、位置探索を実行する。すなわち、回転補正後の位置探索として低解像度化した画像を利用する方法について説明する。より具体的には、位置探索手段は、補正後のテンプレートおよび対象画像それぞれ低解像度化した上で、位置探索を実行する。
【０１２０】
図１２は、本発明の実施の形態の改良例２に従う対応点探索処理のアルゴリズムを示す模式図である。図１２を参照して、改良例２に従う対応点探索処理のアルゴリズムは、テンプレートに対して対象画像２００がどれだけ回転しているかを算出するとともに、複数の補正後テンプレート３１０を生成する処理（参照符号４００）と、生成された複数の補正後テンプレート３１０のうち最適な画像変動量（回転量や倍率）で補正されたものを決定する処理（参照符号４３０）と、最適な回転量で補正された補正後テンプレート３１０と対象画像２００（または、その抽出領域）との間でどれだけの類似度および平行移動量が存在するのかを算出する処理（参照符号４２０）とを含む。より具体的には、図１２に示す対応点探索処理のアルゴリズムは、図３に示す対応点探索処理のアルゴリズムに比較して、低解像化・位置探索処理４３４をさらに含む。
【０１２１】
低解像化・位置探索処理４３４は、回転補正後のテンプレート（補正後テンプレート３１０）および対象画像２００を低解像度化し、生成された低解像度画像の間で探索処理を行ない、最も信頼性の高い探索処理の結果が得られた補正後テンプレート３１０を決定する。なお、低解像化・位置探索処理４３４により実行される位置探索処理は、どのような方法を採用してもよい。低解像度化された画像を用いるので、ＰＯＣ法を用いた場合であっても、演算負荷を低減できる。もちろん、上述したようなＳＡＤ法を用いる場合には、演算負荷をさらに低減できる。
【０１２２】
このように、低解像化・位置探索処理４３４による低解像度画像を利用した対応点探索処理（対応位置の推定処理）の結果、最も高い類似度（位置信頼度）を示した補正後テンプレート３１０と対象画像２００とのペアをＰＯＣ処理４２２へ出力する。つまり、ＳＡＤ処理４２４は、低解像度画像を用いた位置探索を行なって最も高い位置信頼度を示した補正後テンプレート３１０と対象画像２００とのペアを決定して、そのときの補正後テンプレート３１０の画像変動量を最適回転量として決定する。
【０１２３】
ＰＯＣ処理４２２は、最適回転量で補正された補正後テンプレート３１０を利用して、ＰＯＣ法による位置探索を行なうことで平行移動量を決定する。
【０１２４】
図１３は、図１２に示す低解像化・位置探索処理４３４による低解像度化の一例を示す図である。図１３に示すように、低解像度化、すなわち画像の縮小化によって、画像に含まれる情報量を低減でき、それによって、位置探索処理を高速化できる。低解像化・位置探索処理４３４は、補正後テンプレート３１０および対象画像２００をそれぞれ低解像度化する。この画像の低解像度化では、一般的には、補正後テンプレート３１０および対象画像２００はいずれも同じ解像度に変換される。例えば、対象画像２００を１／２に縮小する場合は、補正後テンプレート３１０についても、１／２に縮小される。
【０１２５】
なお、低解像度画像に変換する方法（低解像度化）は、既知の方法（例えば、ニアレストネイバー法やバイリニア法など）を用いることができる。この低解像度化の縮小率については、予め定められた値を採用することができる。
【０１２６】
あるいは、予め定められた固定値ではなく、最適な縮小率を動的に決定するようにしてもよい。このような縮小率を動的に決定する方法としては、例えば、以下のような方法が挙げられる。
【０１２７】
（１）予め設定した最も高い縮小率（例えば、１／１６）で位置探索を行ない、類似度が最も高い位置探索の結果を算出する。そして、その位置探索の結果が、予め定められたしきい値以上になっていれば位置探索を終了する。これに対して、予め定められたしきい値以上になっていなければ、次に低い縮小率（例えば、１／８）で位置探索を行ない、その位置探索の結果がしきい値以上になっているか否かを判断する。このようにして、位置探索の結果が、予め定められたしきい値以上となるまで、縮小率を徐々に低くしていき、適切な縮小率を決定する。
【０１２８】
（２）予め設定した最も高い縮小率（例えば、１／１６）で位置探索を行ない、類似度が最も高い位置探索の結果と２番目に高い位置探索の結果とを算出し、その２つの位置探索の結果の差が予め定められたしきい値以上になっていれば位置探索を終了する。これに対して、予め定められたしきい値以上になっていなければ、次に低い縮小率（例えば、１／８）で位置探索を行ない、その位置探索の結果がしきい値以上になっているか否かを判断する。つまり、位置探索によって顕著なピークをもつ位置探索の結果が得られているか否かを判断し、位置探索の結果が、予め定められたしきい値以上となるまで、縮小率を徐々に低くしていき、適切な縮小率を決定する。
【０１２９】
上述のような縮小率を動的に決定する方法を採用することで、処理の高速化およびロバスト性の確保を実現できる。
【０１３０】
本発明の実施の形態の改良例２に従う対応点探索処理の全体手順は、図１１に示される改良例１に従う対応点探索処理の全体手順と実質的に同一であるので、詳細な説明は繰り返さない。但し、図１１のステップＳ１１２Ａに示す、簡易的な対応位置の探索の実行において、補正後テンプレートおよび対象画像を低解像度化する処理が実行される点が改良例１とは異なっている。
【０１３１】
本発明の実施の形態の改良例２によれば、ＰＯＣ法のように演算負荷が相対的に高い方法に対して、画像を縮小することで、最適回転量を決定するための位置探索の演算負荷を大きく低減することができるので、トータルとしての演算コストを下げることができる。
【０１３２】
［Ｊ．改良例３］
上述の改良例１においては、簡易的な対応位置の探索処理をＳＡＤ法などを用いて実現する構成例について説明した。このようなＳＡＤ法を採用する方法に代えて、画像サイズを小さくした画像を用いて、簡易的な位置探索を行なってもよい。位置探索手段は、補正後のテンプレートおよび対象画像のうち少なくとも一方の情報量を小さくした上で、位置探索を実行する。すなわち、回転補正後の位置探索として画像サイズを小さくした画像を利用する方法について説明する。より具体的には、位置探索手段は、補正後のテンプレートおよび対象画像のいずれか一方から部分画像を抽出し、当該抽出した部分画像を用いて位置探索を実行する。
【０１３３】
図１４は、本発明の実施の形態の改良例３に従う対応点探索処理のアルゴリズムを示す模式図である。図１４を参照して、改良例３に従う対応点探索処理のアルゴリズムは、テンプレートに対して対象画像２００がどれだけ回転しているかを算出するとともに、複数の補正後テンプレート３１０を生成する処理（参照符号４００）と、生成された複数の補正後テンプレート３１０のうち最適な画像変動量（回転量や倍率）で補正されたものを決定する処理（参照符号４３０）と、最適な回転量で補正された補正後テンプレート３１０と対象画像２００（または、その抽出領域）との間でどれだけの類似度および平行移動量が存在するのかを算出する処理（参照符号４２０）とを含む。より具体的には、図１４に示す対応点探索処理のアルゴリズムは、図３に示す対応点探索処理のアルゴリズムに比較して、サイズ縮小化・位置探索処理４３６をさらに含む。
【０１３４】
サイズ縮小化・位置探索処理４３６は、回転補正後のテンプレート（補正後テンプレート３１０）のサイズを縮小化し、縮小化された補正後テンプレートを用いて探索処理を行ない、最も信頼性の高い探索処理の結果が得られた補正後テンプレート３１０を決定する。なお、サイズ縮小化・位置探索処理４３６により実行される位置探索処理は、どのような方法を採用してもよい。サイズの縮小化されたテンプレートを用いるので、ＰＯＣ法を用いた場合であっても、演算負荷を低減できる。もちろん、上述したようなＳＡＤ法を用いる場合には、演算負荷をさらに低減できる。
【０１３５】
このように、サイズ縮小化・位置探索処理４３６による縮小化されたテンプレートを用いた対応点探索処理（対応位置の推定処理）の結果、最も高い類似度（位置信頼度）を示した補正後テンプレート３１０と対象画像２００とのペアをＰＯＣ処理４２２へ出力する。つまり、ＳＡＤ処理４２４は、サイズの縮小化されたテンプレートを用いた位置探索を行なって最も高い位置信頼度を示した補正後テンプレート３１０と対象画像２００とのペアを決定して、そのときの補正後テンプレート３１０の画像変動量を最適回転量として決定する。
【０１３６】
ＰＯＣ処理４２２は、最適回転量で補正された補正後テンプレート３１０を利用して、ＰＯＣ法による位置探索を行なうことで平行移動量を決定する。
【０１３７】
図１５は、図１４に示すサイズ縮小化・位置探索処理４３６によるテンプレートのサイズ縮小化の一例を示す図である。図１５に示すように、サイズ縮小化・位置探索処理４３６は、補正後テンプレートから部分画像を切り出すことで、サイズを縮小化する。このようなサイズ縮小化によって、画像に含まれる情報量を低減でき、それによって、位置探索処理を高速化できる。サイズ縮小化・位置探索処理４３６は、基本的には、補正後テンプレートの解像度を維持したまま、その一部の領域を切り出す。
【０１３８】
このサイズ縮小化によって生成されるテンプレートサイズは、演算負荷などを考慮して、予め設定しておくことができる。つまり、縮小化後のテンプレートサイズについては、予め定められた値を採用することができる。
【０１３９】
あるいは、予め定められた固定値ではなく、最適なテンプレートサイズを動的に決定するようにしてもよい。このようなテンプレートサイズを動的に決定する方法としては、例えば、以下のような方法が挙げられる。
【０１４０】
（１）予め設定したテンプレートサイズ（例えば、元のテンプレートサイズが２５６×２５６ピクセルの場合に、６４×６４ピクセルに設定する）で位置探索を行ない、類似度が最も高い位置探索の結果を算出する。そして、その位置探索の結果が、予め定められたしきい値以上になっていれば位置探索を終了する。これに対して、予め定められたしきい値以上になっていなければ、次に大きなテンプレートサイズ（例えば、９６×９６ピクセル）で位置探索を行ない、その位置探索の結果がしきい値以上になっているか否かを判断する。このようにして、位置探索の結果が、予め定められたしきい値以上となるまで、テンプレートサイズを徐々に大きくしていき、適切なテンプレートを決定する。
【０１４１】
（２）予め設定したテンプレートサイズ（例えば、元のテンプレートサイズが２５６×２５６ピクセルの場合に、６４×６４ピクセルに設定する）で位置探索を行ない、類似度が最も高い位置探索の結果と２番目に高い位置探索の結果とを算出し、その２つの位置探索の結果の差が予め定められたしきい値以上になっていれば位置探索を終了する。これに対して、予め定められたしきい値以上になっていなければ、次に大きなテンプレートサイズ（例えば、９６×９６ピクセル）で位置探索を行ない、その位置探索の結果がしきい値以上になっているか否かを判断する。つまり、位置探索によって顕著なピークをもつ位置探索の結果が得られているか否かを判断し、位置探索の結果が、予め定められたしきい値以上となるまで、テンプレートサイズを徐々に大きくしていき、適切なテンプレートを決定する。
【０１４２】
上述のようなテンプレートサイズを動的に決定する方法を採用することで、処理の高速化およびロバスト性の確保を実現できる。
【０１４３】
本発明の実施の形態の改良例３によれば、ＰＯＣ法のように演算負荷が相対的に高い方法に対して、テンプレートサイズを小さくすることで、最適回転量を決定するための位置探索の演算負荷を大きく低減することができるので、トータルとしての演算コストを下げることができる。
【０１４４】
［Ｋ．改良例４］
上述の実施の形態においては、補正後テンプレートと対象画像とのすべての組み合わせについて、位置情報および位置信頼度を算出した後に、位置情報を最終結果として出力する処理例について説明した。これに対して、改良例４においては、予め定められた確度を満たす位置情報が算出されると、それ以降の位置探索処理を打ち切る例について説明する。
【０１４５】
図１６は、本発明の実施の形態の改良例４に従う対応点探索処理のアルゴリズムを示す模式図である。図１６を参照して、改良例４に従う対応点探索処理のアルゴリズムは、テンプレートに対して対象画像２００がどれだけ回転しているかを算出するとともに、複数の補正後テンプレート３１０を生成する処理（参照符号４００）と、補正後テンプレートと対象画像（または、その抽出領域）との間でどれだけの類似度および平行移動量が存在するのかを算出する処理（参照符号４２０）とを含む。
【０１４６】
より具体的には、図１６に示す対応点探索処理のアルゴリズムは、図３に示す対応点探索処理のアルゴリズムに比較して、評価部４２８をさらに含む。
【０１４７】
図１６に示す改良例４に従う対応点探索処理においては、複数の画像変動量（回転量）の候補のうち、最も確からしい回転量でテンプレートを補正した上で、ＰＯＣ法による位置探索を行なう。この位置探索を実行した結果、その算出された位置信頼度が予め定められたしきい値以上になった場合、そのときの回転量を最適回転量として決定するとともに、併せて得られた平行移動量を最終的な結果として出力する。
【０１４８】
より具体的には、評価部４２８は、ＰＯＣ処理４２２によって実行された位置探索処理の結果を受信し、それに含まれる位置信頼度を評価する。この算出される位置信頼度が予め定められたしきい値以上になっている場合には、その時点で、対応する探索結果を最終的な探索結果として出力する。
【０１４９】
図１７は、本発明の実施の形態の改良例４に従う対応点探索処理の全体手順を示すフローチャートである。図１７に示す各ステップは、典型的には、ＣＰＵ１０２（図２）が対応点探索処理プログラム１１２を実行するなどして実現される。図１７に示すフローチャートは、図８に示すフローチャートに比較して、ステップＳ１１０、Ｓ１１８およびＳ１２０がステップＳ１１０Ｂ、Ｓ１１８ＢおよびＳ１２０Ｂにそれぞれ変更されているとともに、ステップＳ１１４およびＳ１１６に代えて、ステップＳ１４０が設けられている。図８に示すフローチャートと同一のステップ番号が付与されている処理についての詳細な説明は、ここでは繰返さない。
【０１５０】
図１７を参照して、ステップＳ１０８の後、ＣＰＵ１０２は、決定された複数の画像変動量のうち、その変動信頼度が最も高い画像変動量を用いて、テンプレートを補正する（ステップＳ１１０Ｂ）。そして、ＣＰＵ１０２は、補正後テンプレートと対象画像（または、その抽出領域）とを比較することで、対応位置の探索を実行する（ステップＳ１１２）。このとき、類似度（位置信頼度）も併せて算出される。
【０１５１】
ＣＰＵ１０２は、ステップＳ１１２において算出された類似度（位置信頼度）が予め定められたしきい値以上であるか否かを判断する（ステップＳ１４０）。算出された類似度（位置信頼度）が予め定められたしきい値以上でない場合（ステップＳ１４０においてＮＯの場合）には、ＣＰＵ１０２は、決定された複数の画像変動量のうち、その変動信頼度が次に高い画像変動量を用いて、テンプレートを補正する（ステップＳ１１８Ｂ）。そして、ステップＳ１１２以下の処理が再度実行される。
【０１５２】
算出された類似度（位置信頼度）が予め定められたしきい値以上である場合（ステップＳ１４０においてＹＥＳの場合）には、ＣＰＵ１０２は、算出された位置情報を最終結果として出力する（ステップＳ１２０Ｂ）。そして、処理は終了する。
【０１５３】
上述した改良例４においては、位置推定手段であるＰＯＣ処理４２２は、算出された変動量の候補の各々を順次選択してテンプレートを順次補正するとともに、補正後のテンプレートと対象画像との間で対応位置を順次探索し、その位置探索の信頼度が予め定められたしきい値以上になると、未選択の変動量の候補を用いることなく、当該位置探索の結果を対応位置として出力する。
【０１５４】
本発明の実施の形態の改良例４によれば、可能性が相対的に高い推定回転量から順番に位置探索を行ない、確からしい結果が得られたらその後の処理を行なわないので、トータルの演算負荷を大きく低減することができる。
【０１５５】
［Ｌ．その他の改良例］
上述の説明においては、説明の便宜上、各処理について個別的に説明したが、複数の改良例を以下のように組み合わせてもよい。
【０１５６】
（１）上述の改良例１のＳＡＤ法による位置探索の前に、上述の実施例２において説明したように、低解像度画像を作成することで、さらに演算コストの削減することができる（改良例１と改良例２との組み合わせ）。
【０１５７】
（２）上述の改良例１のＳＡＤ法による位置探索の前に、上述の実施例２において説明したように、テンプレートサイズを縮小化することで、さらに演算コストの削減することができる（改良例１と改良例２との組み合わせ）。
【０１５８】
（３）さらに、改良例２と改良例３とを組み合わせることもできる。
（４）改良例４と改良例１、２および３の一部または全部とを組み合わせることもできる（この場合、ＰＯＣ法に代えてＳＡＤ法を採用し、さらに、テンプレートの低解像度化および／またはンプレートサイズの縮小化を行なう）。
【０１５９】
［Ｍ．改良例の利点］
上述したような改良例においては、演算負荷が相対的に低い方法を用いて、複数の画像変動量の候補から実際の位置探索に用いる画像変動量を決定する。その上で、最終的な位置探索を高分解能でかつロバスト性の高い手法を用いることで、位置探索の精度を維持しながら高速な処理を実現できる。あるいは、演算負荷が相対的に高い方法の実行回数を低減することで、位置探索の精度を維持しながら高速な処理を実現できる。
【０１６０】
［Ｎ．付記］
本発明の実施の形態としては、以下のような態様を含む。
【０１６１】
ある実施の形態に従う画像処理装置は、二つの画像ＡおよびＢを取得する画像取得手段と、一方の画像Ａをテンプレートとし、他方の画像Ｂを対象画像として、画像間の変動量を推定する画像変動量推定手段と、推定した画像変動量を用いて、対象画像とテンプレートとの間の相対的な画像変動量を補正後に、対応位置を推定する位置推定手段と、画像変動量の推定に係る確度指標である変動信頼度を算出する変動信頼度算出手段とを含む。位置推定手段は、変動信頼度に応じて、複数の相対的な画像変動量に関して位置推定を行なう。
【０１６２】
このように、推定された画像変動量の変動信頼度に応じて位置推定を行なう数を増減させることで、画像変動量および位置を安定的に推定できる。
【０１６３】
好ましくは、変動信頼度が低いほど、位置推定部が位置推定を行なう対象となる相対的な画像変動量の候補数が増加する。これにより、例えば、変動信頼度が低く、推定された画像変動量に確証がない場合には、位置推定を行なう数を増加させることで、位置の推定を安定的に行なうことができる。
【０１６４】
好ましくは、変動信頼度が予め定められたしきい値を下回った場合には、位置推定部が位置推定を行なう対象となる相対的な画像変動量の候補数が増加する。これにより、例えば、変動信頼度が低く、推定された画像変動量に確証がない場合には、位置推定を行なう数を増加させることで、位置の推定を安定的に行なうことができる。
【０１６５】
好ましくは、変動信頼度がしきい値以下の場合には、位置推定を行なわない。これにより、変動信頼度が低く、変動量に確証がない場合には、以後の計算を行なわないことで計算時間を抑えることができる。
【０１６６】
好ましくは、位置推定手段は、変動信頼度分布から位置推定を行なう相対的な変動量候補数を決定する。これにより、単一の変動信頼度では解らない特徴を捉えて、位置推定の数を決定することができ、安定的な推定が可能となる。
【０１６７】
好ましくは、変動信頼度分布のばらつきが大きいほど、位置推定手段が位置推定を行なう相対的な変動量候補数が増加する。これにより、変動信頼度分布がばらついており、変動量に確証がない場合に、位置推定を増やすことで安定的な推定が可能となる。
【０１６８】
好ましくは、変動信頼度分布のピークが複数ある場合、位置推定手段は、各ピークに対応する相対的な変動量候補について位置推定を行なう。これにより、変動信頼度分布がばらついており、変動量に確証がない場合に、位置推定を増やすことで安定的な推定が可能となる。
【０１６９】
好ましくは、画像処理装置は、位置推定の信頼度を算出する位置信頼度算出手段を含み、位置信頼度が高い値を示した変動量を、最終的な画像変動量と変動信頼度として出力する。これにより、最終的な位置推定結果が確からしい結果を示した変動量を採用することで、安定した推定が可能となる。
【０１７０】
好ましくは、画像変動は、画像間の相対的な回転量あるいは相対的な倍率、またはその両方を含む。
【０１７１】
好ましくは、画像処理装置は、第２位置推定手段で得られる類似度に基づいて決定する最適な回転量を決定する最適回転量決定手段を含む。
【０１７２】
好ましくは、第２位置推定手段は、位置推定手段（請求項１記載のもの）よりも演算量が少ない方式である。
【０１７３】
好ましくは、位置推定手段は周波数情報を利用した方法であり、第２位置推定手段は輝度情報を利用した方法である。
【０１７４】
好ましくは、位置推定手段は位相限定相関法であり、第２位置推定手段はＳＡＤである。
【０１７５】
好ましくは、第２位置推定手段は、補正後の第１の画像と第２の画像の少なくともどちらか一方の画像サイズを小さくする。
【０１７６】
好ましくは、画像サイズを小さくする方法は、補正後の第１の画像と第２の画像の解像度をそれぞれ低くする。
【０１７７】
好ましくは、画像を小さくする方法は、補正後の第１の画像と第２の画像のどちらか一方の画像に対して、利用する部分領域を切り出す。
【０１７８】
好ましくは、第２位置推定手段は、変動量の候補に対して１つずつ位置推定手段を実行し、その推定結果の信頼度が所定の値以上になった場合は、その結果を最終結果として出力する。
【０１７９】
今回開示された実施の形態はすべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味および範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。
【符号の説明】
【０１８０】
１  システム、２  ベルトコンベア、３  対象物、４  カメラ、１０  画像変動量推定部、２０  変動信頼度算出部、３０  位置推定部、１００  画像処理装置、１０２  ＣＰＵ、１０４  ＲＡＭ、１０６  ＲＯＭ、１０８  カメラインターフェイス、１１０  補助記憶装置、１１２  対応点探索処理プログラム、１２０  表示部、１２２  入力部、１２４  メモリーカードインターフェイス、１２６  メモリーカード、１２８  カメラインターフェイス、１３０  バス、２００  対象画像、３００  テンプレート、３１０  補正後テンプレート、４０２，４１２  フーリエ変換処理、４０４，４１４  対数化処理、４０６，４１６  極座標変換処理、４０８，４２２  ＰＯＣ処理、４１０  回転量補正処理、
４２８  評価部、４２４  ＳＡＤ処理、４３４  低解像化・位置探索処理、４３６  サイズ縮小化・位置探索処理４３６。
【図１】
2014029677.tif 000004
【図２】
2014029677.tif 000005
【図３】
2014029677.tif 000006
【図５】
2014029677.tif 000007
【図７】
2014029677.tif 000008
【図８】
2014029677.tif 000009
【図９】
2014029677.tif 000010
【図１０】
2014029677.tif 000011
【図１１】
2014029677.tif 000012
【図１２】
2014029677.tif 000013
【図１４】
2014029677.tif 000014
【図１６】
2014029677.tif 000015
【図１７】
2014029677.tif 000016
【図４】
2014029677.tif 000017
【図６】
2014029677.tif 000018
【図１３】
2014029677.tif 000019
【図１５】
2014029677.tif 000020