(57)【要約】第１の画像と第２の画像とを照合する画像照合装置は、周波数特徴取得部と周波数特徴合成部と判定部とを備える。周波数特徴取得部は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを取得する。周波数特徴合成部は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成する。判定部は、合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、スコアに基づいて第１の画像と第２の画像との照合を行う。
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像と第２の画像とを照合する画像照合装置であって、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得する周波数特徴取得手段と、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成する周波数特徴合成手段と、  前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う判定手段と、を備える画像照合装置。
【請求項２】
前記周波数特徴合成手段は、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを前記合成周波数特徴として算出する、請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項３】
前記判定手段は、前記スコアとして、前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアを算出する、請求項１または２に記載の画像照合装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の勾配の絶対値の分散を前記スコアとして算出する、請求項１乃至３の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項５】
前記判定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の２階偏微分値の絶対値の分散を前記スコアとして算出する、請求項１乃至３の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項６】
前記判定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の位相角を求め、前記位相角が周波数に対して線形である程度を前記スコアとして算出する、請求項１乃至３の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項７】
前記判定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の位相角にフィットする近似平面を求め、前記近似平面に対する前記各要素の位相角の最小二乗誤差を前記スコアとして算出する、請求項６に記載の画像照合装置。
【請求項８】
前記判定手段は、前記合成周波数特徴の要素間の位相角の差分である勾配を求め、前記勾配の分散を前記スコアとして算出する、請求項６に記載の画像照合装置。
【請求項９】
前記周波数特徴取得手段は、  前記第１の画像と前記第２の画像とを取得する画像取得手段と、  前記第１の画像と前記第２の画像とに対して周波数変換処理を施して前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを算出する周波数変換手段と、を含む、請求項１乃至８の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項１０】
前記周波数特徴取得手段は、  前記第１の画像と前記第２の画像とを取得する画像取得手段と、  前記第１の画像と前記第２の画像とに対して周波数変換処理を施して第１の画像の振幅スペクトルと第２の画像の振幅スペクトルとを算出する第１の周波数変換手段と、  前記第１の画像の振幅スペクトルと前記第２の画像の振幅スペクトルとに対して極座標変換を施して第１の画像のフーリエ・メリン特徴画像と第２の画像のフーリエ・メリン特徴画像とを算出する極座標変換手段と、  前記第１の画像のフーリエ・メリン特徴画像と前記第２の画像のフーリエ・メリン特徴画像とに対して周波数変換処理を施して第１の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像と第２の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像とを算出する第２の周波数変化手段と、を含む、請求項１乃至８の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項１１】
前記周波数特徴取得手段は、第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを複数の部分領域に分割し、前記部分領域ごとに前記スコアの算出に係る有効度を付与する、請求項１乃至１０の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項１２】
前記第１の画像は、照合対象の物体を撮像して得られた照合画像であり、第２の画像は、複数の登録対象の物体を撮像して得られた複数の登録画像のうちの１つである、請求項１乃至１１の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項１３】
前記判定手段は、前記スコアが所定の基準値を満たす場合、前記第１の画像と前記第２の画像とが一致する旨の照合結果を生成する、請求項１乃至１２の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項１４】
前記判定手段の照合の結果を出力する出力手段を、更に備える、請求項１乃至１３の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項１５】
第１の画像と第２の画像とを照合する画像照合方法であって、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得し、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成し、  前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、  前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う画像照合方法。
【請求項１６】
前記合成周波数特徴の生成では、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを前記合成周波数特徴として算出する、請求項１５に記載の画像照合方法。
【請求項１７】
前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアを算出する、請求項１５または１６に記載の画像照合方法。
【請求項１８】
前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴の各要素の勾配の絶対値の分散を前記スコアとして算出する、請求項１５乃至１７の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項１９】
前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴の各要素の２階偏微分値の絶対値の分散を前記スコアとして算出する、請求項１５乃至１８の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２０】
前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴の各要素の位相角を求め、前記位相角が周波数に対して線形である程度を前記スコアとして算出する、請求項１５乃至１８の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２１】
前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴の各要素の位相角にフィットする近似平面を求め、前記近似平面に対する前記各要素の位相角の最小二乗誤差を前記スコアとして算出する、請求項２０に記載の画像照合方法。
【請求項２２】
前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴の要素間の位相角の差分である勾配を求め、前記勾配の分散を前記スコアとして算出する、請求項２０に記載の画像照合方法。
【請求項２３】
前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との取得では、  前記第１の画像と前記第２の画像とを取得し、  前記第１の画像と前記第２の画像とに対して周波数変換処理を施して前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを算出する、請求項１５乃至２２の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２４】
前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との取得では、  前記第１の画像と前記第２の画像とを取得し、  前記第１の画像と前記第２の画像とに対して周波数変換処理を施して第１の画像の振幅スペクトルと第２の画像の振幅スペクトルとを算出し、  前記第１の画像の振幅スペクトルと前記第２の画像の振幅スペクトルとに対して極座標変換を施して第１の画像のフーリエ・メリン特徴画像と第２の画像のフーリエ・メリン特徴画像とを算出し、  前記第１の画像のフーリエ・メリン特徴画像と前記第２の画像のフーリエ・メリン特徴画像とに対して周波数変換処理を施して第１の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像と第２の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像とを算出する、請求項１５乃至２２の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２５】
前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との取得では、  第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを複数の部分領域に分割し、前記部分領域ごとに前記スコアの算出に係る有効度を付与する、請求項１５乃至２４の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２６】
前記第１の画像は、照合対象の物体を撮像して得られた照合画像であり、第２の画像は、複数の登録対象の物体を撮像して得られた複数の登録画像のうちの１つである、請求項１５乃至２５の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２７】
前記判定手段は、前記スコアが所定の基準値を満たす場合、前記第１の画像と前記第２の画像とが一致する旨の照合結果を生成する、請求項１５乃至２６の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２８】
前記照合では、前記照合の結果を出力する、請求項１５乃至２７の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２９】
第１の画像と第２の画像とを照合するコンピュータに、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得する処理と、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成する処理と、  前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う処理と、を行わせるプログラムを記録するコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】  本発明は、画像照合装置、画像照合方法、および記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】  個体識別などを目的として照合画像と登録画像との照合を行う画像照合方法が各種提案ないし実用化されている。【０００３】  例えば、特許文献１では、先ず、照合画像と登録画像に対してフーリエ変換を用いて周波数領域へ変換する。次に、上記変換によって得られた照合画像および登録画像の各々の複素スペクトルからクロスパワースペクトルを算出する。次に、上記クロスパワースペクトルに対して周波数毎の重みフィルタを用いてパワー成分を消去して位相成分のみに正規化する。次に、上記正規化されたものに対して逆フーリエ変換を用いて実座標領域上の相関係数を算出する。次に、上記算出された相関係数が最大値となる座標を用いてパターンマッチング判定を行う。【０００４】  また、特許文献２では、予め登録画像にフーリエ変換を施して登録フーリエ画像を作成しておく。次に、照合画像にフーリエ変換を施して照合フーリエ画像を作成する。次に、照合フーリエ画像と予め作成しておいた登録フーリエ画像とを合成する。次に、上記の合成フーリエ画像に対して振幅抑制処理を行った上で、逆フーリエ変換を施す。次に、逆フーリエ変換の施された合成フーリエ画像に出現する所定の相関成分エリアよりその相関成分の強度の高い上位ｎ画素を抽出する。そして、抽出したｎ画素の相関成分の強度に基づいて、登録画像と照合画像とが一致するか否かを判断する。【０００５】  一方、本発明に関連する他の技術として、以下のものが知られている。【０００６】  特許文献３には、互いに同一である２つの画像間の位置ずれを測定する技術が記載されている。具体的には、照合される２つのＮ次元のパターンに対応するパターン信号のそれぞれに、互いに非平行な位相進行方向を示すｍ種類（ｍはｍ≧Ｎを満たす整数）の位相情報を付加する。次に、同じ位相情報が付加されたｍ組のパターン信号間の相関を求める。そして、得られたｍ組の相関の位相情報に基づき、パターン間の位置ずれを求める。特許文献３は、互いに同一である２つのＮ次元のパターン間の位置ずれを測定する技術であり、互いに同一か否か不明な２つのＮ次元のパターンの照合を行う技術ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００８−１５８４８号公報
【特許文献２】特許第３２５４６２２号公報
【特許文献３】特許第５５５８１２７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】  上述した特許文献１および特許文献２に記載されるように、２つの画像の照合を行う際、２つの画像の周波数特徴を合成し、更にその合成後の周波数特徴を逆フーリエ変換した結果を利用することが一般的であった。しかし、逆フーリエ変換の演算量は多い。そのため、２つの画像の照合を高速に行うのは困難であった。【０００９】  本発明の目的は、上述した課題を解決する画像照合装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】  本発明の一形態に係る画像照合装置は、  第１の画像と第２の画像とを照合する画像照合装置であって、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得する周波数特徴取得部と、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成する周波数特徴合成部と、  前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う判定部と、を備える。【００１１】  本発明の他の実施形態に係る画像照合方法は、  第１の画像と第２の画像とを照合する画像照合方法であって、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得し、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成し、  前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、  前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う。【００１２】  本発明の他の形態に係るコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、  第１の画像と第２の画像とを照合するコンピュータに、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得する処理と、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成する処理と、  前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う処理と、を行わせるためのプログラムを記録する。
【発明の効果】
【００１３】  本発明は上述した構成を有することにより、第１の画像と第２の画像との照合を高速に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置の動作の概略を示すフローチャートである。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における周波数特徴取得部の一例を示すブロック図である。
【図５】第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを示す数式の例を示す図である。
【図６】振幅成分ＡF（ｋ1，ｋ2）およびＡG（ｋ1，ｋ2）、位相成分θF（ｋ1，ｋ2）およびθG（ｋ1，ｋ2）のイメージの例を示す図である。
【図７】正規化クロスパワースペクトルを算出する数式の例を示す図である。
【図８】位置ずれを伴う同一画像ペアの周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）、周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）、および正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）を示す数式の例を示す図である。
【図９】同一画像ペアの正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）のイメージの例を示す図である。
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における複素正弦波判定部の一例を示すブロック図である。
【図１１】正規化クロスパワースペクトルの２階偏微分の計算例を示す図である。
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る画像照合装置における複素正弦波判定部の一例を示すブロック図である。
【図１３】正規化クロスパワースペクトルの各要素の位相角を算出する式の例を示す図である。
【図１４】正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波である場合における正規化クロスパワースペクトルデータの３次元点群データの分布を示す３軸グラフの例を示す図である。
【図１５】正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波でない場合における正規化クロスパワースペクトルデータの３次元点群データの分布を示す３軸グラフの例を示す図である。
【図１６】本発明の第３の実施形態に係る画像照合装置における複素正弦波判定部の一例を示すブロック図である。
【図１７】本発明の第４の実施形態に係る画像照合装置における周波数特徴取得部の一例を示すブロック図である。
【図１８】本発明の第５の実施形態に係る画像照合装置における周波数特徴取得部の一例を示すブロック図である。
【図１９】本発明の第６の実施形態に係る画像照合装置における複素正弦波判定部の一例を示すブロック図である。
【図２０】同一画像ペアの正規化クロスパワースペクトルの勾配およびその絶対値の計算例を示す図である。
【図２１】異なる画像ペアの正規化クロスパワースペクトルの勾配およびその絶対値の計算例を示す図である。
【図２２】本発明の第７の実施形態に係る画像照合装置のブロック図である。
【図２３】２階偏微分算出部の処理の一例を示す図である。
【図２４】勾配算出部の処理の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】  次に本発明の実施の形態について図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】[第１の実施形態]  図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置のブロック図である。本実施形態に係る画像照合装置１００は、第１の画像と第２の画像との照合を行うように構成されている。図１を参照すると、画像照合装置１００は、周波数特徴取得部１０１と、第１の記憶部１０２と、第２の記憶部１０３と、周波数特徴合成部１０４と、複素正弦波判定部１０５と、情報提示部１０６とを備えている。
【００１７】  周波数特徴取得部１０１は、第１の画像と第２の画像との周波数特徴を取得するように構成されている。周波数特徴とは、画像に対してフーリエ変換（離散フーリエ変換）を施すことによって周波数領域に変換した結果の２次元データ（２次元配列）を指す。フーリエ変換以外の周波数変換、例えばウェーブレット変換を行うものであってもよい。
【００１８】  ここで、第１の画像は、例えば、照合対象の物体を撮像して得られた照合画像である。また、第２の画像は、複数の登録対象の物体を撮像して得られた複数の登録画像のうちの１つである。第２の画像は１つ或いは複数存在する。また、物体とは、例えば工業製品や商品等である。物体の表面には、微細凹凸や紋様、素材表面のランダムパターン等の、同一製造過程で生じる自然発生的な微細なパターンが存在する。このような物体表面のパターンの差異を、カメラ等の撮像装置を用いて画像として取得し、その微細パターンを認識することで、製品個々の個体識別や管理を行うことができる。本実施形態は、そのような個体識別のための画像照合技術に関する。
【００１９】  第１の記憶部１０２は、第１の画像の周波数特徴を記憶するように構成されている。第２の記憶部１０３は、第２の画像の周波数特徴を記憶するように構成されている。
【００２０】  周波数特徴合成部１０４は、第１の記憶部１０２に格納された第１の画像の周波数特徴と、第２の記憶部１０３に格納された第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを算出するように構成されている。
【００２１】  複素正弦波判定部１０５は、周波数特徴合成部１０４によって算出された正規化クロスパワースペクトルが単一の周期を持つ複素正弦波信号である程度を示すスコアを算出するように構成されている。また複素正弦波判定部１０５は、算出したスコアに基づいて第１の画像と第２の画像との照合を行うように構成されている。即ち、複素正弦波判定部１０５は、正規化クロスパワースペクトルが単一の周期を持つ複素正弦波信号である程度を示すスコアを、第１の画像と第２の画像との類似度を表すスコアとして利用する。
【００２２】  情報提示部１０６は、複素正弦波判定部１０５の判定結果に基づき、第１の画像と第２の画像との照合結果を提示するように構成されている。照合結果の提示は、照合結果を表示装置に表示し、または照合結果を記載した用紙を印刷装置で印刷し、または照合結果を記載したメッセージを通信装置で外部端末へ送信することなどであってよい。
【００２３】  画像照合装置１００は、例えば図２に示すように、カメラ等の撮像部２０１と、キーボードやマウスなどの操作入力部２０２と、液晶ディスプレイ等の画面表示部２０３と、通信インタフェース部２０４と、メモリやハードディスク等の記憶部２０５と、１以上のマイクロプロセッサ等の演算処理部２０６とを有する情報処理装置２００と、プログラム２０７とで実現することができる。情報処理装置２００は、例えばパーソナルコンピュータやスマートフォンであってよい。
【００２４】  プログラム２０７は、情報処理装置２００の立ち上げ時等に外部のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体からメモリに読み込まれ、演算処理部２０６の動作を制御することにより、演算処理部２０６上に、周波数特徴取得部１０１、第１の記憶部１０２、第２の記憶部１０３、周波数特徴合成部１０４、複素正弦波判定部１０５、および情報提示部１０６といった機能的手段を実現する。
【００２５】  次に、本実施形態に係る画像照合装置１００の動作の概略を説明する。
【００２６】  図３は、画像照合装置１００の動作の概略を示すフローチャートである。まず、周波数特徴取得部１０１は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを取得する（ステップＳ１）。第２の画像が複数存在する場合、周波数特徴取得部１０１は、その各々の第２の画像から周波数特徴を取得する。周波数特徴取得部１０１は、取得した第１の画像の周波数特徴を第１の記憶部１０２に保存し、第２の画像の周波数特徴を第２の記憶部１０３に保存する。
【００２７】  次に、周波数特徴合成部１０４は、第１の記憶部１０２に格納された第１の画像の周波数特徴と、第２の記憶部１０３に格納された第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを算出する（ステップＳ２）。第２の画像の周波数特徴が複数存在する場合、周波数特徴合成部１０４は、第１の画像の周波数特徴と各々の第２の画像の周波数特徴との複数の正規化クロスパワースペクトルを算出する。
【００２８】  次に、複素正弦波判定部１０５は、周波数特徴合成部１０４から得た正規化クロスパワースペクトルが単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアを算出する（ステップＳ３）。正規化クロスパワースペクトルが複数存在する場合、複素正弦波判定部１０５は、その各々の正規化クロスパワースペクトルについて、単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアを算出する。
【００２９】  次に、複素正弦波判定部１０５は、算出したスコアに基づいて、第１の画像と第２の画像との照合を行う（ステップＳ４）。
【００３０】  例えば、第２の画像が１つの場合、複素正弦波判定部１０５は、スコアが所定の基準値を満たす場合、第１の画像と第２の画像とは一致する（同一である）旨の照合結果を導出する。他方、複素正弦波判定部１０５は、スコアが所定の基準を満たさない場合、第１の画像と第２の画像とは一致しない（同一でない）旨の照合結果を導出する。
【００３１】  また、例えば、第２の画像が複数存在する場合、複素正弦波判定部１０５は、算出した複数のスコアのうちの最良のスコアが所定の基準値を満たす場合、第１の画像と上記最良のスコアとなった第２の画像とは一致する（同一である）旨の照合結果を導出する。他方、複素正弦波判定部１０５は、上記最良のスコアが所定の基準値を満たさない場合、第１の画像と第２の画像とは一致しない（同一でない）旨の照合結果を導出する。
【００３２】  次に、情報提示部１０６は、複素正弦波判定部１０５から得た第１の画像と第２の画像との照合結果を提示する（ステップＳ５）。
【００３３】  次に、本実施形態に係る画像照合装置１００の各部を詳細に説明する。
【００３４】  先ず、周波数特徴取得部１０１について詳細に説明する。
【００３５】  図４は、周波数特徴取得部１０１の一例を示すブロック図である。この例の周波数特徴取得部１０１は、画像取得部１１１と、周波数変換部１１２とで構成される。
【００３６】  画像取得部１１１は、第１の画像と第２の画像とを取得するように構成されている。画像取得部１１１は、例えばカメラやスキャナ等に代表される撮影機器であってよい。或いは画像取得部１１１は、可視光線と、それより波長の長い近赤外線や短波長赤外線、熱赤外線領域までの光をレンズで集め、対象物の形状などを画像データとして取得する光学センサであってもよい。或いは、画像取得部１１１は、赤外光や紫外光、Ｘ線の強度を取得し、２次元データ配列として出力するセンサであってもよい。或いは、画像取得部１１１は、ＣＤ−ＲＯＭやメモリ等の外部記憶媒体から第１の画像および第２の画像を取得するように構成されていてもよい。或いは、画像取得部１１１は、ネットワーク経由で第１の画像および第２の画像を受け取るように構成されていてもよい。また、画像取得部１１１は、第１の画像を取得する方法と第２の画像を取得する方法とが異なっていてもよい。
【００３７】  周波数変換部１１２は、画像取得部１１１から第１の画像と第２の画像とを受け取り、その各々の画像に対して、離散フーリエ変換を施した結果の画像（周波数スペクトル画像）を出力するように構成されている。周波数変換部１１２は、第１の画像の周波数スペクトル画像を第１の周波数特徴として第１の記憶部１０２に保存し、第２の画像の周波数スペクトル画像を第２の周波数特徴として第２の記憶部１０３に保存する。
【００３８】  次に、周波数特徴取得部１０１が取得する第１の画像と第２の画像との周波数特徴の例を、説明する。
【００３９】  第１の画像および第２の画像を、Ｎ1×Ｎ2ピクセルの２つの画像ｆ（ｎ1，ｎ2）および画像ｇ（ｎ1，ｎ2）とする。また、２次元画像信号の離散空間インデックス（整数）を、ｎ1＝−Ｍ1，…，Ｍ1およびｎ2＝−Ｍ2，…，Ｍ2とする。ただし、Ｍ1およびＭ2は正の整数であり、Ｎ1＝２Ｍ1＋１およびＮ2＝２Ｍ2＋１である。そうすると、画像ｆ（ｎ1，ｎ2）を２次元離散フーリエ変換して得られる第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）、および画像ｇ（ｎ1，ｎ2）を２次元離散フーリエ変換して得られる第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）は、図５に示す式１、式２で与えられる。式１、式２において、ｋ1＝−Ｍ1，…，Ｍ1およびｋ2＝−Ｍ2，…，Ｍ2は離散周波数インデックス（整数）である。また、ＷN1およびＷN2は回転因子であり、図５に示す式３、式４で与えられる。また、ＡF（ｋ1，ｋ2）およびＡG（ｋ1，ｋ2）は振幅スペクトル（振幅成分）、θF（ｋ1，ｋ2）およびθG（ｋ1，ｋ2）は位相スペクトル（位相成分）をそれぞれ表す。また、Σn1,n2は、図５の式５に示すようにインデックス全域にわたる加算を表す。
【００４０】  図６は、振幅成分ＡF（ｋ1，ｋ2）およびＡG（ｋ1，ｋ2）、位相成分θF（ｋ1，ｋ2）およびθG（ｋ1，ｋ2）のイメージの例を示す。
【００４１】  次に、周波数特徴合成部１０４について詳細に説明する。
【００４２】  周波数特徴合成部１０４は、第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）と第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）の正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）を、図７に示す式６により算出する。式６において、オーバーラインＧ（ｋ1，ｋ2）は第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）の複素共役である。また、θF（ｋ1，ｋ2）−θG（ｋ1，ｋ2）は第１の周波数特徴と第２の周波数特徴の位相差スペクトルである。式６に示されるように、周波数特徴合成部１０４は、第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）と、第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）の複素共役の要素ごとの積である、クロスパワースペクトルを求め、さらにその絶対値で正規化することにより、正規化クロスパワースペクトルを算出する。
【００４３】  ところで、画像ｆ（ｎ1，ｎ2）と画像ｇ（ｎ1，ｎ2）が位置ずれを伴う同一画像ペアの場合、それらの周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）、周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）、ならびにその２つの正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）は、図８に示す式７、式８、式９で与えられる。ここで、δ1，δ2は画像ｆ（ｎ1，ｎ2）と画像ｇ（ｎ1，ｎ2）間の位置ずれ量である。即ち、画像ｇ（ｎ1，ｎ2）は画像ｆ（ｎ1，ｎ2）を（δ1，δ2）だけ平行移動させた画像である。式９に示されるように、照合を行う２つの周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）、Ｇ（ｋ1，ｋ2）が同一画像ペアの場合、その正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）は、次元ごと（ｋ1，ｋ2ごと）に単一の周期を持つ複素正弦波として表現される。これに対して、照合を行う２つの周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）、Ｇ（ｋ1，ｋ2）が同一画像ペアでない場合、その正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）は、次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波にはならない。
【００４４】  図９は、同一画像ペアの正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）のイメージの例を示す。このように同一画像ペアの正規化クロスパワースペクトルは、明るい箇所を山、暗い箇所を谷に見立てると、単一の周期を持つ波のようなイメージである。
【００４５】  次に、複素正弦波判定部１０５について詳細に説明する。
【００４６】  図１０は、複素正弦波判定部１０５の一例を示すブロック図である。この例の複素正弦波判定部１０５は、２階偏微分算出部１２１と、判定部１２２とで構成される。
【００４７】  ２階偏微分算出部１２１は、周波数特徴合成部１０４から得た正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに２階偏微分値を算出するように構成されている。正規化クロスパワースペクトルの各要素の２階偏微分値は、数式的には、正規化クロスパワースペクトルを、離散周波数インデックスｋ1，ｋ2の何れか一方の離散周波数インデックスで偏微分し、その微分結果を他方の離散周波数インデックスで偏微分することによって算出される。実際には、２階偏微分算出部１２１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとの２階偏微分値を以下のようにして算出する。先ず、２階偏微分算出部１２１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、一方の離散周波数インデックス方向に隣接する要素との正規化クロスパワースペクトル値どうしの差分を算出する。そして、算出した差分値を当該要素の１階偏微分値として保持する。次に、２階偏微分算出部１２１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、他方の離散周波数インデックス方向に隣接する要素との１階偏微分値どうしの差分を算出する。そして、算出した差分値を当該要素の２階偏微分値として出力する。或いは、より好ましくは、２階偏微分算出部１２１は、図２３に示すように、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、その実部、虚部それぞれに対して、例えば図示するような３×３プレヴィット（Ｐｒｅｗｉｔｔ）フィルタ９０１を適用して１階偏微分値を取得する。次に、その取得した１階編部分値に対して図示するような３×３プレヴィットフィルタを適用して２階偏微分値を取得する。ここで、フィルタ９０１はｋ1方向に微分、ｋ2方向に平滑化を行う。またフィルタ９０２はｋ2方向に微分、ｋ1方向に平滑化を行う。３×３プレヴィットフィルタの代わりに、３×３ソーベル（Ｓｏｂｅｌ）フィルタ等を使用してもよい。正規化クロスパワースペクトルの各要素の２階偏微分値を算出するための演算量は、正規化クロスパワースペクトルを逆フーリエ変換する演算量に比較して遥かに少ない。具体例を、数式を用いて以下に説明する。
【００４８】  前述したように、照合を行う２つの周波数特徴が、周波数変換前の画像データ上において、位置ずれを伴う同一画像（同一のパターン）の場合、第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）と第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）の正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）は、図８に示す式９で与えられる。図１１の式１０は、式９の右辺をｋ1，ｋ2で微分することによって算出した、同一画像データの正規化クロスパワースペクトルの２階偏微分の計算例を示す。その絶対値は、ｋ1，ｋ2（離散周波数インデックス）によらず一定値となる。このように、２階偏微分値の絶対値がｋ1，ｋ2によらずに一定値となるので、その分散は予め定めた閾値よりも小さくなる。
【００４９】  これに対して、照合を行う２つの周波数特徴が、互いに異なる画像（異なるパターン）の場合、第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）と第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）の正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）は、図７に示す式６で与えられる。図１１の式１１は、式６の右辺をｋ1，ｋ2で微分することによって算出した、互いに異なる画像の正規化クロスパワースペクトルの２階偏微分値の計算例である。その絶対値は、ｋ1，ｋ2（離散周波数インデックス）に応じて値が変化する。このように、２階偏微分値の絶対値がｋ1，ｋ2に応じて変化するので、その分散値は予め定めた閾値以上となる。
【００５０】  判定部１２２は、２階偏微分算出部１２１が算出した正規化クロスパワースペクトルの各要素の２階偏微分値の絶対値をとり、その絶対値の分散を算出する。正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波である場合、前述したように、各要素の２階偏微分値の絶対値は、周波数軸上で一定値となる。一方、正規化クロスパワースペクトルが、次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波でない場合、各要素の２階偏微分値の絶対値は、前述したように、周波数軸上で不規則に変化する。このため、正規化クロスパワースペクトルの各要素の２階偏微分値の絶対値の分散は、正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアに利用できる。そして判定部１２２は、算出した分散（スコア）に基づいて、第１の画像と第２の画像との照合を行う。例えば、判定部１２２は、分散（スコア）が、あらかじめ定めた閾値より小さい場合は、第１の画像と第２の画像とは同一であると判定する。一方、判定部１２２は、分散（スコア）が、上記閾値以上の場合は、第１の画像と第２の画像とは同一でないと判定する。第２の画像が複数存在する場合、判定部１２２は、最良のスコアを有する第２の画像を選択し、上記の判定を行う。ここでは、分散をスコアとしたが、標準偏差をスコアとしてもよく、また分散を示す他の値をスコアとしてもよい。即ち、本実施形態および以下の全ての実施形態を含む本発明において、分散をスコアとするとは、本来の分散をスコアとするだけでなく、標準偏差をスコアとすることや、分散を示す他の値をスコアとすることも含まれるものとする。
【００５１】  なお、図１０に示した複素正弦波判定部１０５は、位相角を求めていない。そのため、後述する位相角を求める他の実施形態で説明する複素正弦波判定部と比較して、照合に要する演算量が少なくなり、照合結果を高速に導出することができる。
【００５２】  このように本実施形態に係る画像照合装置１００によれば、第１の画像と第２の画像との照合を高速に判定することができる。その理由は、本実施形態に係る画像照合装置１００は、第１の画像と第２の画像とを周波数変換して第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを取得し、この２つの周波数特徴を合成して正規化クロスパワースペクトルを算出し、この正規化クロスパワースペクトルが単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアを算出し、そのスコアに基づいて第１の画像と第２の画像との照合を行っており、演算量の多い逆フーリエ変換を必要としないためである。
【００５３】[第２の実施形態]  次に、本発明の第２の実施形態に係る画像照合装置について説明する。本実施形態に係る画像照合装置３００は、第１の実施形態に係る画像照合装置１００と比較して、複素正弦波判定部１０５が相違し、それ以外は画像照合装置１００と同じである。
【００５４】  図１２は、本実施形態に係る画像照合装置３００における複素正弦波判定部１０５のブロック図である。この例の複素正弦波判定部１０５は、位相角算出部１２３と、近似平面算出部１２４と、判定部１２５とから構成される。
【００５５】  位相角算出部１２３は、周波数特徴合成部１０４から得た正規化クロスパワースペクトルの各要素の位相角∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）を算出するように構成されている。図１３は、位相角∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）を算出する式の例を示す。正規化クロスパワースペクトルの各要素の実部が式１２で与えられ、虚部が式１３で与えられる場合、各要素の位相角∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）は、式１４で与えられる。
【００５６】  近似平面算出部１２４は、位相角算出部１２３で得られた正規化クロスパワースペクトルの各要素の位相角から近似平面を算出するように構成されている。ここで言う近似平面は、正規化クロスパワースペクトルの要素群を、それぞれの要素がｋ1とｋ2と∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）の３次元のデータ（ｋ1，ｋ2，∠Ｒ（ｋ1，ｋ2））から構成される３次元点群データとする場合、点群との二乗距離の合計を最小にする平面を意味する。近似平面は、最小二乗平面とも呼ばれる。
【００５７】  図１４および図１５は、正規化クロスパワースペクトルデータの３次元点群データの分布を示す３軸グラフの例を示す。グラフの軸は、ｋ1軸、ｋ2軸、∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）軸（周波数軸）の３つである。１つのドットが、正規化クロスパワースペクトルの１つの要素の３次元データ（ｋ1，ｋ2，∠Ｒ（ｋ1，ｋ2））に対応する。一般に正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波の場合、各要素の位相角を３軸グラフ上にプロットすると、図１４に示すように大部分のプロットによって或る平面が形成される。この平面が近似平面に相当する。一方、正規化クロスパワースペクトルが、次元ごとに単一の周期を持たない複素正弦波の場合、各要素の位相角を３軸グラフ上にプロットすると、図１５に示すようにプロットがランダムに分布する。従って、近似平面が算出されたとしても、その近似平面に対する最小二乗誤差、即ち近似平面を算出した際の最小二乗誤差は大きくなる。
【００５８】  判定部１２５は、近似平面算出部１２４から近似平面に対する最小二乗誤差の値を取得し、この最小二乗誤差の値を、正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアとして利用する。そして、判定部１２５は、最小二乗誤差の値（スコア）に基づいて、第１の画像と第２の画像との照合を行う。例えば、判定部１２５は、最小二乗誤差の値（スコア）があらかじめ定めた閾値より小さい場合は、第１の画像と第２の画像とは同一であると判定する。一方、判定部１２５は、最小二乗誤差の値（スコア）が前記閾値以上の場合は、第１の画像と第２の画像とは同一でないと判定する。第２の画像が複数存在する場合、判定部１２５は、最良のスコアを有する第２の画像を選択し、上記の判定を行う。
【００５９】  本実施形態に係る画像照合装置３００によれば、第１の実施形態に係る画像照合装置１００と同じ理由により、第１の画像と第２の画像との照合を高速に行うことができる。
【００６０】[第３の実施形態]  次に、本発明の第３の実施形態に係る画像照合装置について説明する。本実施形態に係る画像照合装置４００は、第１の実施形態に係る画像照合装置１００と比較して、複素正弦波判定部１０５が相違し、それ以外は画像照合装置１００と同じである。
【００６１】  図１６は、本実施形態に係る画像照合装置４００における複素正弦波判定部１０５のブロック図である。この例の複素正弦波判定部１０５は、位相角算出部１２６と、勾配算出部１２７と、判定部１２８とから構成される。
【００６２】  位相角算出部１２６は、図１２の位相角算出部１２３と同様に、正規化クロスパワースペクトル算出部１０４から得た正規化クロスパワースペクトルの各要素の位相角∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）を算出するように構成されている。
【００６３】  勾配算出部１２７は、位相角算出部１２６によって得られた各要素の位相角に対して、要素ごと且つ次元ごとに、隣接間の差分をとり、位相角勾配データとして出力する。例えば、正規化クロスパワースペクトルの要素に対応する３次元データとして、要素１（ｋ1，ｋ2，∠Ｒ（ｋ1，ｋ2））、要素２（ｋ1＋１，ｋ2，∠Ｒ（ｋ1＋１，ｋ2））、要素３（ｋ1，ｋ2＋１，∠Ｒ（ｋ1，ｋ2＋１））の３つの３次元データがあるとする。このとき、要素１と要素２との位相角の差分∠Ｒ（ｋ1＋１，ｋ2）−∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）が、ｋ1軸に対応する次元の１つの位相角勾配データとなる。また、要素１と要素３との位相角の差分∠Ｒ（ｋ1，ｋ2＋１）−∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）が、ｋ2軸に対応する次元の１つの位相角勾配データとなる。
【００６４】  判定部１２８は、要素ごと且つ次元ごとの位相角勾配データの分散を算出し、この算出した分散を、正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアとして利用する。前述したように、正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波の場合、その位相角を周波数軸上にプロットすると、平面形状となる。したがって、位相角勾配は、周波数軸上で常に一定の値となる。一方、正規化クロスパワースペクトルが、次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波でない場合、その位相角はランダムに分布する。したがって、位相角勾配は、周波数軸上で不規則に変化する。このため、次元ごとの位相角勾配データの分散は、正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアとして利用できる。
【００６５】  判定部１２８は、算出した分散（スコア）に基づいて、第１の画像と第２の画像との照合を行う。例えば、判定部１２８は、分散（スコア）があらかじめ定めた閾値より小さい場合は、第１の画像と第２の画像とは同一であると判定する。一方、判定部１２８は、分散（スコア）が前記閾値以上の場合は、第１の画像と第２の画像とは同一でないと判定する。第２の画像が複数存在する場合、判定部１２８は、最良のスコアを有する第２の画像を選択し、上記の判定を行う。
【００６６】  本実施形態に係る画像照合装置４００によれば、第１の実施形態に係る画像照合装置１００と同じ理由により、第１の画像と第２の画像との照合を高速に行うことができる。
【００６７】[第４の実施形態]  次に、本発明の第４の実施形態に係る画像照合装置について説明する。本実施形態に係る画像照合装置５００は、第１乃至第３の実施形態に係る画像照合装置と比較して、周波数特徴取得部１０１が相違し、それ以外は第１乃至第３の実施形態に係る画像照合装置と同じである。
【００６８】  図１７は、本実施形態に係る画像照合装置５００における周波数特徴取得部１０１のブロック図である。この例の周波数特徴取得部１０１は、画像取得部１３１と、周波数変換部１３２と、極座標変換部１３３と、周波数変換部１３４とから構成される。
【００６９】  画像取得部１３１は、図４の画像取得部１１１と同様に、第１の画像と第２の画像を取得するように構成されている。
【００７０】  周波数変換部１３２は、画像取得部１３１から第１の画像と第２の画像とを受け取り、その各々の画像に対して、離散フーリエ変換を施し、その結果から２次元振幅スペクトルを算出するように構成されている。この２次元振幅スペクトルは、元の画像の平行移動に不変である。
【００７１】  極座標変換部１３３は、周波数変換部１３２から第１の画像の２次元振幅スペクトルと第２の画像の２次元振幅スペクトルとを受け取り、それらに対して極座標変換あるいは対数極座標変換を施して、極座標画像を算出するように構成されている。この極座標画像はフーリエ・メリン特徴画像と呼ばれる。元の画像の倍率、回転の変化は、フーリエ・メリン特徴画像においては平行移動の変化に変換される。
【００７２】  周波数変換部１３４は、極座標変換部１３３から第１の画像のフーリエ・メリン特徴画像と第２の画像のフーリエ・メリン特徴画像とを受け取り、それらに対して離散フーリエ変換を施すことにより位相画像を算出するように構成されている。この位相画像はフーリエ・メリン周波数スペクトル画像と呼ばれる。フーリエ・メリン周波数スペクトル画像は、元の画像の倍率、回転、平行移動に不変である。周波数変換部１３４は、第１の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像を第１の記憶部１０２に保存し、第２の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像を第２の記憶部１０３に保存する。
【００７３】  本実施形態に係る画像照合装置５００によれば、第１乃至第３の実施形態に係る画像照合装置と同じ理由により、第１の画像と第２の画像との照合を高速に行うことができる。また、第１および第２の画像の倍率、回転、平行移動に頑健な照合が行える。
【００７４】  なお、第１の画像と第２の画像とに倍率、回転の位置ずれがない環境では、図１７の極座標変換部１３３を省略してもよい。極座標変換部１３３を省略した画像照合装置では、周波数変換部１３４は、周波数変換部１３２から第１の画像の２次元振幅スペクトルと第２の画像の２次元振幅スペクトルとを受け取り、それらに対して離散フーリエ変換した結果の位相画像を第１の記憶部１０２と第２の記憶部１０３とに格納する構成となる。
【００７５】[第５の実施形態]  次に、本発明の第５の実施形態に係る画像照合装置について説明する。これまで説明した第１乃至第４の実施形態に係る画像照合装置では、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴との領域内を差別せずに照合に利用した。これに対して、本実施形態に係る画像照合装置では、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴との領域内を差別して照合に利用する。具体的には、周波数特徴の領域を複数の部分領域に分割し、照合に悪影響を与える部分領域に対しては、その有効度を他の部分領域に比較して低くする、或いはそれらの部分領域を用いないようにすることによって、照合への影響を低減する。
【００７６】  図１８は、本実施形態に係る画像照合装置６００における周波数特徴取得部１０１のブロック図である。この例の周波数特徴取得部１０１は、図１７に示した周波数特徴取得部１０１に重み付け部１３５を追加した構成を有する。
【００７７】  重み付け部１３５は、周波数変換部１３４から第１の周波数特徴と第２の周波数特徴とを受け取り、それらの部分領域毎に重みを付与するように構成されている。ここで、周波数特徴の１つの要素を１つの部分領域としてもよいし、隣接する複数の要素の集合を１つの部分領域としてもよい。また、付与する重みの値は、例えば、０から１までの値をとり、０に近いほど有効の度合いが低くなるようにしてよい。
【００７８】  部分領域に対して重みを付与する基準は、事前に定めておく。例えば、統計的な手法によって、照合に重要な周波数帯域が存在していることが判明した場合、照合に重要な周波数帯域に相当する部分領域に対して他の部分領域よりも大きな重みを付与する基準を使用してよい。或いは、統計的な手法によって、多数の画像に共通する画像成分が存在することが判明した場合、共通する画像成分を含む部分領域に対して他の部分領域よりも小さな重みを付与する基準を使用してよい。例えば、複数の登録画像に共通する画像成分が存在する場合、照合画像に上記と同じ画像成分が存在していると、当該共通する画像成分の影響を受けて、同一個体に係る照合画像と登録画像との類似度を表すスコアと、異なる個体に係る照合画像と登録画像との類似度を表すスコアとの差が小さくなる。上記のように共通する画像成分を含む部分領域に対して他の部分領域よりも小さな重みを付与する基準を使用することにより、個体識別の精度の低下を防止することができる。
【００７９】  部分領域毎に重みを付与された第１の周波数特徴と第２の周波数特徴とのその後の扱い方には、以下に例示するように複数の手法がある。
【００８０】  １つの方法として、周波数特徴合成部１０４が、重みが基準値以下の部分領域を除去し、残りの部分領域から成る第１の周波数特徴と第２の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを算出する方法が考えられる。
【００８１】  他の１つの方法として、先ず、周波数特徴合成部１０４が、第１の周波数特徴の要素と第２の周波数特徴の複素共役の要素との積に、元の要素に付与された重みに応じた重み（例えば双方の重みを乗算した値）を付与した正規化クロスパワースペクトルを算出する。次に、複素正弦波判定部１０５は、正規化クロスパワースペクトルが単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出する際、正規化クロスパワースペクトルの要素に付加された重みを考慮する。例えば、正規化クロスパワースペクトルの各要素の勾配の絶対値の分散をスコアとして算出するとき、重みの小さな要素ほど分散に及ぼす影響を小さくする。
【００８２】  このように本実施形態に係る画像照合装置６００によれば、第１乃至第４の実施形態に係る画像照合装置と同じ理由により、第１の画像と第２の画像との照合を高速に行うことができる。また、第１の画像および第２の画像に照合に悪影響を与える部分領域が含まれていても照合への影響を低減することができる。
【００８３】[第６の実施形態]  次に、本発明の第６の実施形態に係る画像照合装置について説明する。本実施形態に係る画像照合装置７００は、第１の実施形態に係る画像照合装置１００と比較して、複素正弦波判定部１０５が相違し、それ以外は画像照合装置１００と同じである。
【００８４】  図１９は、本実施形態に係る画像照合装置７００における複素正弦波判定部１０５の一例を示すブロック図である。この例の複素正弦波判定部１０５は、勾配算出部１４１と、判定部１４２とで構成される。
【００８５】  勾配算出部１４１は、周波数特徴合成部１０４から得た正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに勾配を算出するように構成されている。正規化クロスパワースペクトルの各要素の勾配は、数式的には、正規化クロスパワースペクトルを、離散周波数インデックスｋ1，ｋ2の何れか一方の離散周波数インデックスで偏微分した結果と、他方の離散周波数インデックスで偏微分した結果とを並べた２次元ベクトルで表現される。実際には、勾配算出部１４１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとの勾配を以下のようにして算出する。先ず、勾配算出部１４１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、一方の離散周波数インデックス方向に隣接する要素との正規化クロスパワースペクトル値どうしの差分を算出する。そして、算出した差分値を当該要素の第１の偏微分値として保持する。次に、勾配算出部１４１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、他方の離散周波数インデックス方向に隣接する要素との正規化クロスパワースペクトル値どうしの差分を算出する。そして、算出した差分値を当該要素の第２の偏微分値として保持する。そして、勾配算出部１４１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、第１の偏微分値と第２の偏微分値とを並べた２次元ベクトルを、要素の勾配として出力する。或いは、より好ましくは、勾配算出部１４１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、その実部、虚部それぞれに対して、例えば図２４に示すような３×３プレヴィットフィルタ９０１を適用して第１の偏微分値を取得する。また、勾配算出部１４１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、その実部、虚部それぞれに対して、図２４に示すような３×３プレヴィットフィルタ９０２を適用して第２の偏微分値を取得する。そして、勾配算出部１４１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、第１の偏微分値と第２の偏微分値とを並べた２次元ベクトルを、要素の勾配として出力する。３×３プレヴィットフィルタの代わりに、３×３ソーベルフィルタ等を使用してもよい。正規化クロスパワースペクトルの各要素の勾配を算出するための演算量は、正規化クロスパワースペクトルを逆フーリエ変換する演算量に比較して遥かに少ない。具体例を、数式を用いて以下に説明する。
【００８６】  前述したように、照合を行う２つの周波数特徴が、周波数変換前の画像データ上において、位置ずれを伴う同一画像（同一のパターン）の場合、第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）と第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）の正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）は、図８に示す式９で与えられる。図２０の式１５は、式９の右辺をｋ1，ｋ2で偏微分することによって算出した、同一画像データの正規化クロスパワースペクトルの勾配の計算例を示す。その絶対値は、図２０の式１６に示すように、ｋ1，ｋ2（離散周波数インデックス）によらず一定値となる。このように、勾配の絶対値がｋ1，ｋ2によらずに一定値となるので、その分散は理想的には０になる。
【００８７】  これに対して、照合を行う２つの周波数特徴が、互いに異なる画像（異なるパターン）の場合、第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）と第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）の正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）は、図７に示す式６で与えられる。図２１の式１７は、式６の右辺をｋ1，ｋ2で微分することによって算出した、互いに異なる画像の正規化クロスパワースペクトルの勾配の計算例である。その絶対値は、図２１の式１８に示すように、ｋ1，ｋ2（離散周波数インデックス）に応じて値が変化する。このように、２階偏微分値の絶対値がｋ1，ｋ2に応じて変化するので、その分散値は予め定めた閾値以上となる。
【００８８】  判定部１４２は、勾配算出部１４１が算出した正規化クロスパワースペクトルの各要素の勾配の絶対値をとり、その絶対値の分散を算出する。正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波である場合、前述したように、各要素の勾配の絶対値は、周波数軸上で一定値となる。一方、正規化クロスパワースペクトルが、次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波でない場合、各要素の勾配の絶対値は、前述したように、周波数軸上で不規則に変化する。このため、正規化クロスパワースペクトルの各要素の勾配の絶対値の分散は、正規化クロスパワースペクトルが次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアに利用できる。そして判定部１４２は、算出した分散（スコア）に基づいて、第１の画像と第２の画像との照合を行う。例えば、判定部１４２は、分散（スコア）が、あらかじめ定めた閾値より小さい場合は、第１の画像と第２の画像とは同一であると判定する。一方、判定部１４２は、分散（スコア）が、上記閾値以上の場合は、第１の画像と第２の画像とは同一でないと判定する。第２の画像が複数存在する場合、判定部１４２は、最良のスコアを有する第２の画像を選択し、上記の判定を行う。
【００８９】  なお、図１９に示した複素正弦波判定部１０５は、位相角を求めていない。そのため、前述した位相角を求める他の実施形態の複素正弦波判定部と比較して、照合に要する演算量が少なくなり、照合結果を高速に導出することができる。
【００９０】  このように本実施形態に係る画像照合装置７００によれば、第１の実施形態に係る画像照合装置１００と同じ理由により、第１の画像と第２の画像との照合を高速に行うことができる。
【００９１】[第７の実施形態]  次に本発明の第７の実施形態に係る画像照合装置を説明する。図２２は本実施形態に係る画像照合装置８００のブロック図である。
【００９２】  図２２を参照すると、画像照合装置８００は、周波数特徴取得部８０１と、周波数特徴合成部８０２と、判定部８０３とで構成される。
【００９３】  周波数特徴取得部８０１は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを取得するように構成されている。周波数特徴取得部８０２は、例えば図１の周波数特徴取得部１０１と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【００９４】  周波数特徴合成部８０２は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を取得するように構成されている。周波数特徴合成部８０２は、図１の周波数特徴合成部１０４と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【００９５】  判定部８０３は、合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、そのスコアに基づいて第１の画像と第２の画像との照合を行うように構成されている。判定部８０３は、図１の複素正弦波判定部１０５と同様に構成することができるが、それに限定されない。
【００９６】  このように構成された本実施形態に係る画像照合装置８００は、以下のように動作する。即ち、先ず、周波数特徴取得部８０１は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを取得する。次に、周波数特徴合成部８０２は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を取得する。次に、判定部８０３は、合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出する。次に、判定部８０３は、そのスコアに基づいて、第１の画像と第２の画像との照合を行う。
【００９７】  このように本実施形態に係る画像照合装置８００によれば、第１の画像と第２の画像との照合を高速に判定することができる。その理由は、本実施形態に係る画像照合装置８００は、第１の画像と第２の画像とを周波数変換して第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを取得し、この２つの周波数特徴を合成した合成周波数特徴を算出し、この合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、そのスコアに基づいて第１の画像と第２の画像との照合を行っており、演算量の多い逆フーリエ変換を必要としないためである。
【００９８】  以上、上記各実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【００９９】  例えば、正規化クロスパワースペクトルは以下のような方法で算出してもよい。先ず、周波数特徴取得部１０１は、第１の画像と第２の画像に対してフーリエ変換等の周波数変換を行った後、その振幅成分を用いてそれぞれ正規化を行い、正規化した第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）と正規化した第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）とを算出する。一方、周波数特徴合成部１０４は、正規化された周波数特徴を合成することにより、正規化クロスパワースペクトルを算出する。具体的には、周波数特徴合成部１０４は、正規化された第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）と正規化された第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）の複素共役の要素ごとの積である、クロスパワースペクトルを求めることにより正規化クロスパワースペクトルを算出する。この場合、周波数特徴合成部１０４は、図７の式６に示した方法と相違し、絶対値で正規化する処理はない。以上のようにして正規化クロスパワースペクトルを算出する方法によれば、第２の画像が複数存在する場合、事前にそれぞれの正規化した周波数特徴を第２の記憶部に保持しておくことで、照合処理を高速に行える。その理由は、照合時には、第１の画像の正規化された周波数特徴と第２の画像の正規化された周波数特徴とを合成するだけで正規化クロスパワースペクトルを算出でき、絶対値で正規化する処理を省けるためである。
【０１００】  なお、本発明は、日本国にて２０１７年１２月２２日に特許出願された特願２０１７−２４５７９５の特許出願に基づく優先権主張の利益を享受するものであり、当該特許出願に記載された内容は、全て本明細書に含まれるものとする。
【産業上の利用可能性】
【０１０１】  本発明は、２つの画像の照合を行う分野に利用でき、特に、製品の表面の微細凹凸や紋様、素材表面のランダムパターン等の、同一製造過程で生じる自然発生的な微細なパターンの差異を、カメラ等の撮像装置を用いて画像として取得し、その微細なパターンを認識することで、製品個々の個体識別や管理を行う分野に利用できる。【０１０２】  上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。［付記１］  第１の画像と第２の画像とを照合する画像照合装置であって、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得する周波数特徴取得部と、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成する周波数特徴合成部と、  前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う判定部と、を備える画像照合装置。［付記２］  前記周波数特徴合成部は、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを前記合成周波数特徴として算出する、付記１に記載の画像照合装置。［付記３］  前記判定部は、前記スコアとして、前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアを算出する、付記１または２に記載の画像照合装置。［付記４］  前記判定部は、前記合成周波数特徴の各要素の勾配の絶対値の分散を前記スコアとして算出する、付記１乃至３の何れかに記載の画像照合装置。［付記４−１］  前記判定部は、前記合成周波数特徴の各要素の２階偏微分値の絶対値の分散を前記スコアとして算出する、付記１乃至３の何れかに記載の画像照合装置。［付記５］  前記判定部は、前記合成周波数特徴の各要素の位相角を求め、前記位相角が周波数に対して線形である程度を前記スコアとして算出する、付記１乃至３の何れかに記載の画像照合装置。［付記６］  前記判定部は、前記合成周波数特徴の各要素の位相角にフィットする近似平面を求め、前記近似平面に対する前記各要素の位相角の最小二乗誤差を前記スコアとして算出する、付記５に記載の画像照合装置。［付記７］  前記判定部は、前記合成周波数特徴の要素間の位相角の差分である勾配を求め、前記勾配の分散を前記スコアとして算出する、付記５に記載の画像照合装置。［付記８］  前記周波数特徴取得部は、  前記第１の画像と前記第２の画像とを取得する画像取得部と、  前記第１の画像と前記第２の画像とに対して周波数変換処理を施して前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを算出する周波数変換部と、を含む、付記１乃至７の何れかに記載の画像照合装置。［付記９］  前記周波数特徴取得部は、  前記第１の画像と前記第２の画像とを取得する画像取得部と、  前記第１の画像と前記第２の画像とに対して周波数変換処理を施して第１の画像の振幅スペクトルと第２の画像の振幅スペクトルとを算出する第１の周波数変換部と、  前記第１の画像の振幅スペクトルと前記第２の画像の振幅スペクトルとに対して極座標変換を施して第１の画像のフーリエ・メリン特徴画像と第２の画像のフーリエ・メリン特徴画像とを算出する極座標��換部と、  前記第１の画像のフーリエ・メリン特徴画像と前記第２の画像のフーリエ・メリン特徴画像とに対して周波数変換処理を施して第１の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像と第２の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像とを算出する第２の周波数変化部と、を含む、付記１乃至７の何れかに記載の画像照合装置。［付記１０］  前記周波数特徴取得部は、第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを複数の部分領域に分割し、前記部分領域ごとに前記スコアの算出に係る有効度を付与する、付記１乃至９の何れかに記載の画像照合装置。［付記１１］  前記第１の画像は、照合対象の物体を撮像して得られた照合画像であり、第２の画像は、複数の登録対象の物体を撮像して得られた複数の登録画像のうちの１つである、付記１乃至１０の何れかに記載の画像照合装置。［付記１２］  前記判定部は、前記スコアが所定の基準値を満たす場合、前記第１の画像と前記第２の画像とが一致する旨の照合結果を生成する、付記１乃至１１の何れかに記載の画像照合装置。［付記１３］  前記判定部の照合の結果を出力する出力部を、更に備える、付記１乃至１２の何れかに記載の画像照合装置。［付記１４］  第１の画像と第２の画像とを照合する画像照合方法であって、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得し、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成し、  前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、  前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う画像照合方法。［付記１５］  前記合成周波数特徴の生成では、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを前記合成周波数特徴として算出する、付記１４に記載の画像照合方法。［付記１６］  前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアを算出する、付記１４または１５に記載の画像照合方法。［付記１７］  前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴の各要素の勾配の絶対値の分散を前記スコアとして算出する、付記１４乃至１６の何れかに記載の画像照合方法。［付記１７−１］  前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴の各要素の２階偏微分値の絶対値の分散を前記スコアとして算出する、付記１４乃至１６の何れかに記載の画像照合方法。［付記１８］  前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴の各要素の位相角を求め、前記位相角が周波数に対して線形である程度を前記スコアとして算出する、付記１４乃至１６の何れかに記載の画像照合方法。［付記１９］  前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴の各要素の位相角にフィットする近似平面を求め、前記近似平面に対する前記各要素の位相角の最小二乗誤差を前記スコアとして算出する、付記１８に記載の画像照合方法。［付記２０］  前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴の要素間の位相角の差分である勾配を求め、前記勾配の分散を前記スコアとして算出する、付記１８に記載の画像照合方法。［付記２１］  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との取得では、  前記第１の画像と前記第２の画像とを取得し、  前記第１の画像と前記第２の画像とに対して周波数変換処理を施して前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを算出する、付記１４乃至２０の何れかに記載の画像照合方法。［付記２２］  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との取得では、  前記第１の画像と前記第２の画像とを取得し、  前記第１の画像と前記第２の画像とに対して周波数変換処理を施して第１の画像の振幅スペクトルと第２の画像の振幅スペクトルとを算出し、  前記第１の画像の振幅スペクトルと前記第２の画像の振幅スペクトルとに対して極座標変換を施して第１の画像のフーリエ・メリン特徴画像と第２の画像のフーリエ・メリン特徴画像とを算出し、  前記第１の画像のフーリエ・メリン特徴画像と前記第２の画像のフーリエ・メリン特徴画像とに対して周波数変換処理を施して第１の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像と第２の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像とを算出する、付記１４乃至２０の何れかに記載の画像照合方法。［付記２３］  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との取得では、  第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを複数の部分領域に分割し、前記部分領域ごとに前記スコアの算出に係る有効度を付与する、付記１４乃至２２の何れかに記載の画像照合方法。［付記２４］  前記第１の画像は、照合対象の物体を撮像して得られた照合画像であり、第２の画像は、複数の登録対象の物体を撮像して得られた複数の登録画像のうちの１つである、付記１４乃至２３の何れかに記載の画像照合方法。［付記２５］  前記判定部は、前記スコアが所定の基準値を満たす場合、前記第１の画像と前記第２の画像とが一致する旨の照合結果を生成する、付記１４乃至２４の何れかに記載の画像照合方法。［付記２６］  前記照合では、前記照合の結果を出力する、付記１４乃至２５の何れかに記載の画像照合方法。［付記２７］  第１の画像と第２の画像とを照合するコンピュータを、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得する周波数特徴取得部と、  前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成する周波数特徴合成部と、  前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う判定部と、して機能させるプログラム。［付記２８］  前記合成周波数特徴をその絶対値で正規化した合成周波数特徴を算出する、付記１乃至２７の何れかに記載の画像照合装置、画像照合方法、またはプログラム。［付記２９］  前記第１の画像の周波数特徴をその振幅成分を用いて正規化した第１の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴をその振幅成分を用いて正規化した第２の周波数特徴とを算出する、付記１乃至２８の何れかに記載の画像照合装置、画像照合方法、またはプログラム。［付記３０］  前記正規化した第１の周波数特徴と前記正規化した第２の周波数特徴とを合成して正規化された合成周波数特徴または正規化クロスパワースペクトルを算出する、付記１乃至２９の何れかに記載の画像照合装置、画像照合方法、またはプログラム。
【符号の説明】
【０１０３】１００…画像照合装置１０１…周波数特徴取得部１０２…第１の記憶部１０３…第２の記憶部１０４…周波数特徴合成部１０５…複素正弦波判定部１０６…情報提示部１１１…画像取得部１１２…周波数変換部１２１…２階偏微分算出部１２２…判定部１２３…位相角算出部１２４…近似平面算出部１２５…判定部１２６…位相角算出部１２７…勾配算出部１２８…判定部１３１…画像取得部１３２…周波数変換部１３３…極座標変換部１３４…周波数変換部１３５…重み付け部１４１…勾配算出部１４２…判定部２００…情報処理装置２０１…撮像部２０２…操作入力部２０３…画面表示部２０４…通信インタフェース部２０５…記憶部２０６…演算処理部２０７…プログラム３００…画像照合装置４００…画像照合装置５００…画像照合装置６００…画像照合装置７００…画像照合装置８００…画像照合装置８０１…周波数特徴取得部８０２…周波数特徴合成部８０３…判定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年5月28日(2020.5.28)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像と第２の画像とを照合する画像照合装置であって、
前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得する周波数特徴取得手段と、
前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成する周波数特徴合成手段と、
前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度に基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う判定手段と、を備える
画像照合装置。
【請求項２】
前記判定手段は、前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行うように構成されている、
請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項３】
前記周波数特徴合成手段は、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを前記合成周波数特徴として算出する、
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項４】
前記判定手段は、前記スコアとして、前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアを算出する、
請求項２または３に記載の画像照合装置。
【請求項５】
前記判定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の勾配の絶対値の分散を前記スコアとして算出する、
請求項２乃至４の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項６】
第１の画像と第２の画像とを照合する画像照合方法であって、
前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得し、
前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成し、
前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度に基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う
画像照合方法。
【請求項７】
前記照合では、前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、前記スコアに基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う、
請求項６に記載の画像照合方法。
【請求項８】
前記合成周波数特徴の生成では、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを前記合成周波数特徴として算出する、
請求項７に記載の画像照合方法。
【請求項９】
前記スコアの算出では、前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアを算出する、
請求項７または８に記載の画像照合方法。
【請求項１０】
第１の画像と第２の画像とを照合するコンピュータに、
前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを取得する処理と、
前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して合成周波数特徴を生成する処理と、
前記合成周波数特徴が単一の周期を持つ波である程度に基づいて前記第１の画像と前記第２の画像との照合を行う処理と、
を行わせるプログラム。
【国際調査報告】
2019123917.tif 000027
2019123917.tif 000028