(57)【要約】【課題】  複数の画像処理装置により画像処理を行う画像処理システムにおいて、画像データの特徴点の分布に基づいて各画像処理装置への処理の割当てを行う。【解決手段】  特徴点抽出部１２０は画像データにおけるＫ個の特徴点を抽出する。割当特徴点数算出部１３０はＮ台の画像処理装置２００のうち１台に対して割り当てられるべき特徴点数ＫＰを算出する。特徴点分配部１４０は特徴点数ＫＰに基づいてＫ個の特徴点をＫＰずつのグループとして分配する。処理装置割当部１５０は分配された特徴点のグループをそれぞれ画像処理装置２００に割り当てる。画像データ送信部１６０は処理装置割当部１５０による割当てに従って、画像データメモリ１１０に保持されている画像データをそれぞれの画像処理装置２００に送信する。【選択図】      図３
2006338293.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを画像メモリから読み出す手順と、
前記画像データにおける特徴点を抽出する手順と、
前記画像データを処理する画像処理装置の台数と前記抽出された特徴点とから前記画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する手順と、
前記特徴点数に基づいて前記抽出された特徴点を分配する手順と、
前記分配された特徴点を含む画像領域の前記画像データを前記画像処理装置の各々に割り当てる手順と
を具備することを特徴とする画像データ割当て方法。
【請求項２】
前記特徴点は前記画像データにおけるコーナー点またはエッジであることを特徴とする請求項１記載の画像データ割当て方法。
【請求項３】
前記特徴点数を算出する手順において、前記特徴点数は前記抽出された特徴点の数を前記画像処理装置の台数により割った値を基準とすることを特徴とする請求項１記載の画像データ割当て方法。
【請求項４】
前記特徴点を分配する手順において、前記特徴点は前記画像データにおける上位のラインから順番に分配が行われることを特徴とする請求項１記載の画像データ割当て方法。
【請求項５】
前記特徴点を分配する手順において、前記特徴点は前記画像データにおける二次元領域毎に分配が行われることを特徴とする請求項１記載の画像データ割当て方法。
【請求項６】
画像データを画像メモリから読み出す手順と、
前記画像データにおける特徴点を抽出する手順と、
前記画像データを処理する画像処理装置の台数と前記抽出された特徴点とから前記画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する手順と、
前記特徴点数に基づいて前記抽出された特徴点を分配する手順と、
前記分配された特徴点を含む画像領域の前記画像データを前記画像処理装置の各々に割り当てる手順と、
前記画像処理装置の各々に割り当てられた画像領域の前記画像データをその画像領域に対応する前記画像処理装置の各々に送信する手順と
を具備することを特徴とする画像データ送信方法。
【請求項７】
画像データを画像メモリから読み出す手順と、
前記画像データにおける特徴点を抽出する手順と、
前記画像データを処理する画像処理装置の台数と前記抽出された特徴点とから前記画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する手順と、
前記特徴点数に基づいて前記抽出された特徴点を分配する手順と、
前記分配された特徴点を含む画像領域の前記画像データを前記画像処理装置の各々に割り当てる手順と
をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
【請求項８】
画像データにおける特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記画像データを処理する画像処理装置の台数と前記抽出された特徴点とから前記画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する割当特徴点数算出手段と、
前記特徴点数に基づいて前記抽出された特徴点を分配する特徴点分配手段と、
前記分配された特徴点を含む画像領域の前記画像データを前記画像処理装置の各々に割り当てる処理装置割当手段と、
前記画像処理装置の各々に割り当てられた画像領域の前記画像データをその画像領域に対応する前記画像処理装置の各々に送信する画像データ送信手段と
を具備することを特徴とする画像処理制御装置。
【請求項９】
画像データを処理する複数の画像処理装置とこれら画像処理装置の制御を行う画像処理制御装置とを備える画像処理システムであって、
前記画像処理制御装置は、
画像データにおける特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、
前記画像処理装置の台数と前記抽出された特徴点とから前記画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する割当特徴点数算出手段と、
前記特徴点数に基づいて前記抽出された特徴点を分配する特徴点分配手段と、
前記分配された特徴点を含む画像領域の前記画像データを前記画像処理装置の各々に割り当てる処理装置割当手段と、
前記画像処理装置の各々に割り当てられた画像領域の前記画像データをその画像領域に対応する前記画像処理装置の各々に送信する画像データ送信手段と、
前記画像処理装置の各々における処理結果を受信する画像処理結果受信手段とを具備する
ことを特徴とする画像処理システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理システムに関し、特に複数の処理装置により画像処理を行う画像処理システムとその画像処理制御装置、および、これらにおける処理方法ならびに当該方法をコンピュータに実行させるプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理の処理速度を向上させるため、複数の処理装置を設けて各処理装置に処理負荷を分散させる画像処理システムが従来から提案されている。そのような画像処理システムでは、各処理装置への処理の割当てをいかに実現するかが問題となる。また、その際、処理対象となる画像データ全体を全ての処理装置に送信したのではデータ転送効率が悪いため、処理に必要な画像データだけを送信することが望ましい。
【０００３】
そこで、マルチプロセッサ構成の画像処理システムにおいて、画像処理対象の画像データを保持する画像データ保持機能と、処理対象となる画素をカウントする画素カウント機能と、その出力結果より処理画素数が均等となるように対象画像データを複数の部分画像に分割する画像分割機能とを備える画像処理システムが提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【特許文献１】特開２０００−３５３２３７号公報（図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上述の従来技術では、画像処理対象の画像データの画素数に基づいてその画素数が均等になるような画像分割が行われていた。しかしながら、画像処理における負荷は必ずしも画素数に比例するものではなく、対象となる画像データの内容によって負荷の軽重が生じてしまう。
【０００５】
ここで、画像処理の代表的なものとして動きベクトル（Optical Flow）を求めることを想定する。この動きベクトルを求めるにあたっては、連続するフレームから画像データ中の移動物体がどの向きにどれ位の速さで移動したかを計算することになる。その代表的な方法として知られるブロックマッチングでは、あるフレームにおける画素点が次フレームのどの位置に移動したかを探索することにより動きベクトルが得られる。この場合の画素点としては、探索のし易さ等の観点から特徴点が用いられる。この特徴点としては、コーナー点やエッジが用いられる。従って、この特徴点の分布に基づいて各処理装置への処理の割当てを行えば、より現実的な負荷分散が可能になると考えられる。
【０００６】
そこで、本発明は、複数の処理装置により画像処理を行う画像処理システムにおいて、画像データの特徴点の分布に基づいて各処理装置への処理の割当てを行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、その第１の側面は、画像データを画像メモリから読み出す手順と、上記画像データにおける特徴点を抽出する手順と、上記画像データを処理する画像処理装置の台数と上記抽出された特徴点とから上記画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する手順と、上記特徴点数に基づいて上記抽出された特徴点を分配する手順と、上記分配された特徴点を含む画像領域の上記画像データを上記画像処理装置の各々に割り当てる手順とを具備することを特徴とする画像データ割当て方法またはこれら手順をコンピュータに実行させるプログラムである。これにより、画像データの特徴点の分布に基づいて各処理装置へ処理を割り当てるという作用をもたらす。
【０００８】
また、この第１の側面において、上記特徴点として上記画像データにおけるコーナー点またはエッジを想定することができる。これら特徴点は画像処理における探索に利用されるものであり、処理の負荷は特徴点にある程度比例するものと考えられる。
【０００９】
また、この第１の側面において、上記特徴点数を算出する手順では、上記特徴点数が上記抽出された特徴点の数を上記画像処理装置の台数により割った値を基準とすることを想定できる。すなわち、抽出された特徴点の数がＫ個（Ｋは０以上の整数）であったとすると、Ｎ台（Ｎは２以上の整数）の画像処理装置２００における１台あたりの特徴点数ＫＰは、「Ｋ／Ｎ」により算出される。
【００１０】
また、この第１の側面において、上記特徴点を分配する手順では、上記特徴点が上記画像データにおける上位のラインから順番に分配が行われるようにすることができる。これにより、上位のラインから特徴点の分配が行われるという作用をもたらす。
【００１１】
また、この第１の側面において、上記特徴点を分配する手順では、上記特徴点が上記画像データにおける二次元領域毎に分配が行われるようにすることができる。これにより、特徴点が二次元領域毎に分配されるという作用をもたらす。
【００１２】
また、本発明の第２の側面は、画像データを画像メモリから読み出す手順と、上記画像データにおける特徴点を抽出する手順と、上記画像データを処理する画像処理装置の台数と上記抽出された特徴点とから上記画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する手順と、上記特徴点数に基づいて上記抽出された特徴点を分配する手順と、上記分配された特徴点を含む画像領域の上記画像データを上記画像処理装置の各々に割り当てる手順と、上記画像処理装置の各々に割り当てられた画像領域の上記画像データをその画像領域に対応する上記画像処理装置の各々に送信する手順とを具備することを特徴とする画像データ送信方法である。これにより、画像データの特徴点の分布に基づいて各処理装置へ処理を割り当てて、必要な画像データを送信させるという作用をもたらす。
【００１３】
また、本発明の第３の側面は、画像データにおける特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、上記画像データを処理する画像処理装置の台数と上記抽出された特徴点とから上記画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する割当特徴点数算出手段と、上記特徴点数に基づいて上記抽出された特徴点を分配する特徴点分配手段と、上記分配された特徴点を含む画像領域の上記画像データを上記画像処理装置の各々に割り当てる処理装置割当手段と、上記画像処理装置の各々に割り当てられた画像領域の上記画像データをその画像領域に対応する上記画像処理装置の各々に送信する画像データ送信手段とを具備することを特徴とする画像処理制御装置である。これにより、画像データの特徴点の分布に基づいて各処理装置へ処理を割り当てるという作用をもたらす。
【００１４】
また、本発明の第４の側面は、画像データを処理する複数の画像処理装置とこれら画像処理装置の制御を行う画像処理制御装置とを備える画像処理システムであって、上記画像処理制御装置は、画像データにおける特徴点を抽出する特徴点抽出手段と、上記画像処理装置の台数と上記抽出された特徴点とから上記画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する割当特徴点数算出手段と、上記特徴点数に基づいて上記抽出された特徴点を分配する特徴点分配手段と、上記分配された特徴点を含む画像領域の上記画像データを上記画像処理装置の各々に割り当てる処理装置割当手段と、上記画像処理装置の各々に割り当てられた画像領域の上記画像データをその画像領域に対応する上記画像処理装置の各々に送信する画像データ送信手段と、上記画像処理装置の各々における処理結果を受信する画像処理結果受信手段とを具備することを特徴とする画像処理システムである。これにより、画像データの特徴点の分布に基づいて各処理装置へ処理を割り当て、必要な画像データを送信させて、複数の処理装置に負荷を分散させて画像処理を行わせるという作用をもたらす。
【発明の効果】
【００１５】
本発明によれば、複数の処理装置により画像処理を行う画像処理システムにおいて、画像データの特徴点の分布に応じて各処理装置への処理の割当てを実現するという優れた効果を奏し得る。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
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。
【００１７】
図１は、本発明の実施の形態における画像処理システムの全体構成の一例を示す図である。この画像処理システムは、画像処理を行うＮ台（Ｎは２以上の整数）の画像処理装置２００と、これら画像処理装置２００に対する制御を行う画像処理制御装置１００とを備えている。
【００１８】
画像処理制御装置１００は、画像処理対象となる画像データを分割して各画像処理装置２００に割り当て、その分割された画像データをそれぞれ対応する画像処理装置２００に送信する。これを受けた画像処理装置２００は、それぞれ割り当てられた画像処理を行って、その結果を画像処理制御装置１００に返す。これにより、Ｎ台の画像処理装置２００による画像処理が並列に行われる。
【００１９】
このような画像処理制御装置１００と画像処理装置２００とのやりとりは最終的にはハードウェアの機能として実現されるものであるが、ユーザに対しては次のようなソフトウェアによるインターフェースとして提供することができる。
【００２０】
図２は、本発明の実施の形態における画像処理システムの装置間転送をメッセージパッシングにより実現するソフトウェアインターフェースの一例を示す図である。ここでは、画像処理制御装置１００と第ｐ番目（ｐは１以上Ｎ以下の整数）の画像処理装置２００との間のメッセージパッシングによる通信経路が示されている。画像処理制御装置１００は送信部１０１および受信部１０２を備え、画像処理装置２００は送信部２０１および受信部２０２を備えている。
【００２１】
送信部１０１および２０１は、送信のためのライブラリ関数ＭＰＩ＿Ｓｅｎｄ（）により送信を行う。このライブラリ関数ＭＰＩ＿Ｓｅｎｄ（）のパラメータは全て入力パラメータであり、＊ｂｕｆ、ｃｏｕｎｔ、ｄａｔａｔｙｐｅ、ｄｅｓｔ、ｔａｇ、ｃｏｍｍの６つからなる。
【００２２】
ここで、＊ｂｕｆは、送信バッファの先頭アドレスを示すパラメータである。ｃｏｕｎｔは、送信バッファの要素数（サイズ）を示すパラメータである。ｄａｔａｔｙｐｅは、送信バッファの要素の型を示すパラメータである。ｄｅｓｔは、宛先プロセスのランクを示すパラメータである。ｔａｇは、メッセージのタグを示すパラメータであり、データの受信側でどのような処理を施すべきかの情報を含むものである。ｃｏｍｍは、コミュニケータと呼ばれるパラメータであり、受信側との間でメッセージを特定するために用いられるものである。
【００２３】
一方、受信部１０２および２０２は、受信のためのライブラリ関数ＭＰＩ＿Ｒｅｃｖ（）により受信を行う。このライブラリ関数ＭＰＩ＿Ｒｅｃｖ（）のパラメータは、＊ｂｕｆおよびｓｔａｔｕｓの２つの出力パラメータと、ｃｏｕｎｔ、ｄａｔａｔｙｐｅ、ｓｏｕｒｃｅ、ｔａｇ、ｃｏｍｍの５つの入力パラメータとからなる。
【００２４】
ここで、＊ｂｕｆは、受信バッファの先頭アドレスを示すパラメータである。ｓｔａｔｕｓは、受信結果のステータスを示すパラメータである。また、ｃｏｕｎｔは、受信バッファの要素数（サイズ）を示すパラメータである。ｄａｔａｔｙｐｅは、受信バッファの要素の型を示すパラメータである。ｄｅｓｔは、送信元プロセスのランクを示すパラメータである。ｔａｇは、メッセージのタグを示すパラメータである。ｃｏｍｍは、コミュニケータを示すパラメータである。
【００２５】
これにより、画像処理制御装置１００の送信部１０１から画像データが送信されて、画像処理装置２００の受信部２０２によって受信される。画像処理装置２００における画像処理が行われた後、その結果が画像処理装置２００の送信部２０１から送信されて、画像処理制御装置１００の受信部１０２によって受信される。このようにして、画像処理制御装置１００はＮ台の画像処理装置２００における画像処理結果を受け取る。
【００２６】
図３は、本発明の実施の形態における画像処理制御装置１００の一例を示す図である。この画像処理制御装置１００は、画像データメモリ１１０と、特徴点抽出部１２０と、割当特徴点数算出部１３０と、特徴点分配部１４０と、処理装置割当部１５０と、画像データ送信部１６０とを備えている。
【００２７】
画像データメモリ１１０は、画像処理対象となる画像データを保持するメモリである。なお、ここにいうメモリは、ＲＡＭ等の半導体メモリに限られるものではなく、ハードディスク等の記憶媒体を広く含む概念である。特徴点抽出部１２０は、画像データにおける特徴点を抽出するものである。この特徴点は、画像データ上で周囲と比べて輝度に変化のある点であり、一般にテクスチャ（模様）のない部分では特徴点は抽出されない。この特徴点としては、後述するコーナー点やエッジが用いられる。
【００２８】
割当特徴点数算出部１３０は、１台の画像処理装置２００に対して割り当てられるべき特徴点数を算出するものである。特徴点抽出部１２０において抽出された特徴点の数がＫ個（Ｋは０以上の整数）であったとすると、Ｎ台の画像処理装置２００における１台あたりの特徴点数ＫＰは、「Ｋ／Ｎ」により算出される。
【００２９】
特徴点分配部１４０は、割当特徴点数算出部１３０により算出された特徴点数ＫＰに基づいて、Ｋ個の特徴点をＫＰずつのグループとして分配する。特徴点数ＫＰが整数にならなかった場合には、切り上げもしくは切り捨てにより分配の基準となる値を適宜調整してもよい。
【００３０】
処理装置割当部１５０は、特徴点分配部１４０によって分配された特徴点のグループをそれぞれ画像処理装置２００に割り当てるものである。画像データ送信部１６０は、この処理装置割当部１５０による割当てに従って、画像データメモリ１１０に保持されている画像データをそれぞれの画像処理装置２００に送信するものである。
【００３１】
なお、上述のように、このようにして送信された画像データは画像処理装置２００における画像処理に用いられ、その処理結果は画像処理制御装置１００に返信されることになる。
【００３２】
次に本発明の実施の形態における画像処理システムの動作について図面を参照して説明する。
【００３３】
図４は、本発明の実施の形態における画像処理制御装置１００の処理の全体の流れの一例を示す図である。ここでは、まず画像処理装置２００に対する割当てが決定され（ステップＳ９０１）、その割当てに基づいて画像処理制御装置１００からそれぞれの画像処理装置２００に対応する画像データが転送される（ステップＳ９０２）。
【００３４】
各画像処理装置２００では、転送された画像データを用いて画像処理が行われる（ステップＳ９０３）。この画像処理としては、例えば動きベクトルを求めるためのブロックマッチング処理等が利用される。このブロックマッチング処理においては、全体の画像データが例えば「３２０×２４０」画素程度である場合に、例えば「１５×１５」画素程度のパッチを特徴点の周りに設けて、そのパッチにおける特徴点の移動ベクトルが探索される。この探索に際しては、特徴点の近傍の輝度について差分を計算することにより、誤差の少ない点が移動先の点であると推定される。
【００３５】
この画像処理結果は各画像処理装置２００から画像処理制御装置１００に転送され（ステップＳ９０４）、全体の画像データに関する画像処理結果が画像処理制御装置１００に集約される。さらに他のフレームの画像データについて処理を行う場合にはステップＳ９０１からの処理を繰り返す（ステップＳ９０５）。
【００３６】
図５は、本発明の実施の形態における画像処理装置２００への割当て決定処理の一例を示す図である。まず、画像データメモリ１１０から画像が入力されると（ステップＳ９１１）、特徴点抽出部１２０は後述の図６の処理手順により特徴点を抽出する（ステップＳ９１２）。ここで抽出された特徴点の数をＫ個（Ｋは０以上の整数）とする。
【００３７】
割当特徴点数算出部１３０は、１台の画像処理装置２００に対して割り当てられるべき特徴点数ＫＰを算出する（ステップＳ９１３）。ここで、画像処理装置２００の数をＮ台とすると、１台あたりの特徴点数ＫＰは、「Ｋ／Ｎ」により算出される。
【００３８】
そして、変数が初期化されて（ステップＳ９１５）、繰り返し処理に入る。変数ｉは、特徴点数を累算するための変数である。変数ｊは、画像データにおけるライン（行）の数を識別するための変数である。変数ｐは、Ｎ台の画像処理装置２００の一つを識別するための変数である。
【００３９】
繰り返し処理において、画像データにおける第ｊ行の領域が画像処理装置２００に割り当てられる（ステップＳ９１６）。そして、画像データにおける第ｊ行に含まれる特徴点の数が変数ｉに加算され（ステップＳ９１６）、変数ｊに「１」が加算される（ステップＳ９１８）。その結果、画像データにおいて必要な全ての行の割当てが終了すると（ステップＳ９１９）、この割当て決定処理は終了する。これらステップＳ９１６からＳ９１９までの処理は、第ｐ番目の画像処理装置２００に対して割り当てられた特徴点数がＫＰを越えるまで繰り返される（ステップＳ９２１）。
【００４０】
第ｐ番目の画像処理装置２００に対して割り当てられた特徴点数がＫＰを越えると、変数ｉがゼロに初期化されるとともに、変数ｐに「１」が加算される（ステップＳ９２２）。そして、変数ｐの値がＮを超えるまで、再びステップＳ９１６からの処理が繰り返される（ステップＳ９２３）。変数ｐの値がＮを超えた場合には、全ての画像処理装置２００に対する割当てが終了したものとして、この割当て決定処理は終了する。
【００４１】
なお、これらステップＳ９１６からＳ９２３までの処理は、特徴点分配部１４０および処理装置割当部１５０により実現される。
【００４２】
図６は、本発明の実施の形態における特徴点抽出部１２０の処理手順の一例を示す図である。特徴点抽出の方法として、ここではハリス・コーナー点検出器（Harris corner detector）による処理手順について説明する。まず、画像データにおける各画素点Ｉ（ｘ，ｙ）において、その輝度勾配を求め、局所領域での２次モーメントマトリックスＭを次式のように算出する（ステップＳ９３１）。
2006338293.tif 000003
【００４３】
この２次モーメントマトリックスＭの２つの固有値をαおよびβとすると、固有値αおよびβのうち、両者が所定の閾値より大きければコーナー点、片方が所定の閾値より大きければエッジ、両方が所定の閾値より小さければ何もない点となる。そこで、この判定を行うために、この２次モーメントマトリックスＭの行列式ｄｅｔ（Ｍ）およびトレース（対角成分の和）ｔｒａｃｅ（Ｍ）を算出して（ステップＳ９３２）、次式のコーナー応答関数Ｒを求める（ステップＳ９３３）。ここで、ｋ＝０．０４である。
Ｒ＝ｄｅｔ（Ｍ）−ｋ（ｔｒａｃｅ（Ｍ））２
【００４４】
このコーナー応答関数Ｒが正の数であればコーナー点であることを意味し、負の数であればエッジであることを意味する。但し、コーナー応答関数Ｒが一定値よりも小さい場合には何もない点となる。このような手順によりコーナー点またはエッジを抽出することができる（ステップＳ９３４）。
【００４５】
なお、ここではコーナー点またはエッジを判定するために減算によるコーナー応答関数Ｒを用いたが、次式のように除算を用いてもよい。
Ｒ＝ｄｅｔ（Ｍ）／（ｋ（ｔｒａｃｅ（Ｍ））２）
【００４６】
図７は、本発明の実施の形態における画像処理装置２００への割当て決定処理の他の一例を示す図である。ステップＳ９４１乃至Ｓ９４３は、図５におけるステップＳ９１１乃至Ｓ９１３と同様である。すなわち、画像データメモリ１１０から画像が入力されると（ステップＳ９４１）、図６の処理手順によりＫ個の特徴点が抽出され（ステップＳ９４２）、１台の画像処理装置２００に対して割り当てられるべき特徴点数ＫＰが算出される（ステップＳ９４３）。
【００４７】
そして、この処理例では特徴点分配部１４０が、Ｋ個の特徴点をＫＰ個ずつ含むＮ個のクラスタに分割する（ステップＳ９４４）。このクラスタ分割には、従来の分割最適化クラスタリングの手法を用いることができる。代表的な手法として、ｋ−ｍｅａｎｓ法が知られている。このｋ−ｍｅａｎｓ法によれば、各クラスタに属する特徴点の平均値を算出してそのクラスタの代表点とし、その代表点を基準として最も近いものを代表点とするクラスタに属するように特徴点が割り当てられる。そして、この特徴点の割当てと平均値の算出とが収束するまで繰り返されることにより、特徴点のクラスタへの分割が行われる。
【００４８】
その後、変数が初期化されて（ステップＳ９４５）、繰り返し処理に入る。変数ｊは、画像データにおける行数を識別するための変数である。変数ｐは、Ｎ台の画像処理装置２００の一つを識別するための変数である。
【００４９】
繰り返し処理において、処理装置割当部１５０は、第ｊ番目のクラスタを第ｐ番目の画像処理装置２００に割り当てる（ステップＳ９４６）。その後、変数ｊに「１」が加算され（ステップＳ９４８）、変数ｐに「１」が加算される（ステップＳ９５２）。そして、変数ｐの値がＮを超えるまで、再びステップＳ９４６からの処理が繰り返される（ステップＳ９５３）。変数ｐの値がＮを超えた場合には、全ての画像処理装置２００に対する割当てが終了したものとして、この割当て決定処理は終了する。
【００５０】
このように、本発明の実施の形態によれば、特徴点抽出部１２０により抽出された特徴点の分布に応じて、特徴点分配部１４０および処理装置割当部１５０によって各画像処理装置への処理の割当てを行うことができる。
【００５１】
なお、本発明の実施の形態は本発明を具現化するための一例を示したものであり、以下に示すように特許請求の範囲における発明特定事項とそれぞれ対応関係を有するが、これに限定されるものではなく本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変形を施すことができる。
【００５２】
すなわち、請求項１または請求項７において、画像データを画像メモリから読み出す手順は例えばステップＳ９１１またはＳ９４１に対応する。また、画像データにおける特徴点を抽出する手順は例えばステップＳ９１２またはＳ９４２に対応する。また、画像データを処理する画像処理装置の台数と抽出された特徴点とから画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する手順は例えばステップＳ９１３またはＳ９４３に対応する。また、特徴点数に基づいて上記抽出された特徴点を分配する手順は例えばステップＳ９１７乃至Ｓ９２１またはＳ９４４に対応する。また、分配された特徴点を含む画像領域の画像データを画像処理装置の各々に割り当てる手順は例えばステップＳ９１６またはＳ９４６に対応する。
【００５３】
また、請求項６において、画像データを画像メモリから読み出す手順は例えばステップＳ９１１またはＳ９４１に対応する。また、画像データにおける特徴点を抽出する手順は例えばステップＳ９１２またはＳ９４２に対応する。また、画像データを処理する画像処理装置の台数と抽出された特徴点とから画像処理装置の各々に割り当てられるべき特徴点数を算出する手順は例えばステップＳ９１３またはＳ９４３に対応する。また、特徴点数に基づいて上記抽出された特徴点を分配する手順は例えばステップＳ９１７乃至Ｓ９２１またはＳ９４４に対応する。また、分配された特徴点を含む画像領域の画像データを画像処理装置の各々に割り当てる手順は例えばステップＳ９１６またはＳ９４６に対応する。また、画像処理装置の各々に割り当てられた画像領域の画像データをその画像領域に対応する画像処理装置の各々に送信する手順は例えばステップＳ９０２に対応する。
【００５４】
また、請求項８において、特徴点抽出手段は例えば特徴点抽出部１２０に対応する。また、割当特徴点数算出手段は例えば割当特徴点数算出部１３０に対応する。また、特徴点分配手段は例えば特徴点分配部１４０に対応する。また、処理装置割当手段は例えば処理装置割当部１５０に対応する。また、画像データ送信手段は例えば画像データ送信部１６０に対応する。
【００５５】
また、請求項９において、画像処理装置は例えば画像処理装置２００に対応する。また、画像処理制御装置は例えば画像処理制御装置１００に対応する。また、特徴点抽出手段は例えば特徴点抽出部１２０に対応する。また、割当特徴点数算出手段は例えば割当特徴点数算出部１３０に対応する。また、特徴点分配手段は例えば特徴点分配部１４０に対応する。また、処理装置割当手段は例えば処理装置割当部１５０に対応する。また、画像データ送信手段は例えば画像データ送信部１６０に対応する。また、画像処理結果受信手段は例えば受信部１０２に対応する。
【００５６】
なお、本発明の実施の形態において説明した処理手順は、これら一連の手順を有する方法として捉えてもよく、また、これら一連の手順をコンピュータに実行させるためのプログラム乃至そのプログラムを記憶する記録媒体として捉えてもよい。
【図面の簡単な説明】
【００５７】
【図１】本発明の実施の形態における画像処理システムの全体構成の一例を示す図である。
【図２】本発明の実施の形態における画像処理システムの装置間転送を実現するソフトウェアインターフェースの一例を示す図である。
【図３】本発明の実施の形態における画像処理制御装置１００の一例を示す図である。
【図４】本発明の実施の形態における画像処理制御装置１００の処理の全体の流れの一例を示す図である。
【図５】本発明の実施の形態における画像処理装置２００への割当て決定処理の一例を示す図である。
【図６】本発明の実施の形態における特徴点抽出部１２０の処理手順の一例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態における画像処理装置２００への割当て決定処理の他の一例を示す図である。
【符号の説明】
【００５８】
１００  画像処理制御装置
１０１、２０１  送信部
１０２、２０２  受信部
１１０  画像データメモリ
１２０  特徴点抽出部
１３０  割当特徴点数算出部
１４０  特徴点分配部
１５０  処理装置割当部
１６０  画像データ送信部
２００  画像処理装置
【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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