【手続補正書】
【提出日】平成28年5月18日(2016.5.18)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００６】
本発明は上記課題に鑑みなされたものであり、非合焦領域の広い画像などの特徴点が検出しにくい画像からも十分な個数の特徴点を精度よく検出するための、処理の負荷が小さい技術を提供することを目的とする。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００７】
上記目的を達成するため、本発明による情報処理装置は以下の構成を備える。即ち、
撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置であって、
検出すべき特徴点の個数を示す第１の目標値を設定して、第１の画像から特徴点を検出する検出手段と、
前記第１の画像に対して画像変換処理を行い第２の画像に変換する変換手段と
を備え、
前記検出手段は、前記第１の画像から検出された前記特徴点の個数と前記第１の目標値とに基づき第２の目標値を設定して、前記第２の画像から特徴点を検出する。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００８】
本発明によれば、非合焦領域の広い画像などの特徴点が検出しにくい画像からも十分な個数の特徴点を精度よく検出するための、処理の負荷が小さい技術を提供することができる。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００２５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００２５】
Ｓ１０７０では、ｓ［ｉ］をスケール率パラメータとして縮小された画像を取得する。以後、ｓ［ｉ］をパラメータとして変換された画像を画像［ｉ］と表す。取得手法に限定はなく、本ステップで縮小画像を生成してもよいし、あらかじめ生成されている縮小画像を入力してもよい。例えば、ｉ＝１の場合はスケール率パラメータｓ［１］＝１／４であるので、面積比が１／４になるように画像［０］を縦横それぞれ２分の１に縮小して得られる画像を取得する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５０】
Ｓ２０８０では、制御変数ｉを０で初期化する。Ｓ２０９０では、ｄｍａｘとｄ［ｉ］との大小を比較し、小さい値をｄに代入する。すなわち、ｄにｍｉｎ（ｄｍａｘ，ｄ［ｉ］）を代入する。Ｓ２１００では、一時配列［ｉ］に格納された特徴点情報から、スコアの上位ｄ個の特徴点を他のプログラムが共有可能なメモリ領域へ格納する。Ｓ２１１０では、ｄｍａｘ−ｄを計算し、ｄｍａｘに代入する。新しいｄｍａｘ値は、ループ終了判定、および、次のループ処理で使われる。Ｓ２１２０では、ｉを１だけインクリメントする。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６１】
一般に、コントラストの低い画像から特徴点を検出することは難しい。ガンマ変換を施すと、特定の輝度レンジのコントラストが向上する。つまり、コントラスト特性が異なる画像を生成できる。本実施形態によれば、入力画像のコントラストが低く、特徴点が十分な数検出できない場合に、ガンマ変換画像から特徴点を検出することによって、特徴点を検出しやすくなる。その結果、複数の画像の総計で、あらかじめ設定した目標数に近い特徴点を検出することが可能となる。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６５】
図２のＳ１０８０において、実施形態１では、ｄｍａｘ−ｄを計算し、ｄｍａｘに代入していた。本実施形態では、ｄｍａｘ−ｄを計算する代わりに、ｍｉｎ（ｄｍａｘ−ｄ，ｍａｘ［ｉ］）を計算し、ｄｍａｘに代入する。前述のように、関数ｍｉｎ（ｘ，ｙ）は、二つの引数ｘ、ｙの大小を比較して、小さい値を戻り値とする関数である。ｍａｘ［ｉ］は、あらかじめ設定したｉ番目のスケールごとの特徴点検出数の上限である。例えば、画像サイズを画素数で表した場合、当該画素数をｓｉｚｅ、画像サイズのｋ％を検出上限とすると、ｍａｘ［ｉ］＝（ｋ／１００）×ｓｉｚｅ×ｓ［ｉ］という計算式で算出することができる。本実施形態では、ｋ＝０．０５とする。
【手続補正８】
【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】
撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置であって、
検出すべき特徴点の個数を示す第１の目標値を設定して、第１の画像から特徴点を検出する検出手段と、
前記第１の画像に対して画像変換処理を行い第２の画像に変換する変換手段と
を備え、
前記検出手段は、前記第１の画像から検出された前記特徴点の個数と前記第１の目標値とに基づき第２の目標値を設定して、前記第２の画像から特徴点を検出する
ことを特徴とする情報処理装置。
【請求項２】
前記変換手段は、前記検出手段が検出した特徴点の個数が前記第１の目標値に達していない場合に、前記画像変換処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記検出手段は、
前記第１の画像を構成する画素毎に、特徴点としての性質の大きさを表すスコア情報を取得し、
前記スコア情報が所定の閾値よりも大きい画素を特徴点として検出する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記スコア情報が所定の閾値よりも大きい画素の個数が前記目標値よりも大きい場合は、前記スコア情報の大きさが上位のものから目標値の個数の画素を前記特徴点として検出することを特徴とする請求項３に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記変換手段は、前記第２の画像に対して画像変換処理を行い第３の画像に変換し、
前記検出手段は、前記第２の画像から検出した特徴点の個数と前記第２の目標値とに基づき第３の目標値を設定して、前記第３の画像から特徴点を検出する
ことを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記検出手段は、前記第２の画像から検出する特徴点の個数に下限値を設定することを特徴とする請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項７】
撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置であって、
第１の画像に対して画像変換処理を行い第２の画像に変換する変換手段と、
前記第１の画像及び前記第２の画像から特徴点を検出する検出手段と、
第１の目標値を目標とする個数の特徴点を、前記第１の画像から検出された特徴点から前記第１の画像の特徴点として取得し、前記第１の画像の特徴点として取得された特徴点の個数と前記第１の目標値とに基づき決定される第２の目標値を目標とする個数の特徴点を、前記第２の画像から検出された特徴点から前記第２の画像の特徴点として取得する取得手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項８】
前記変換手段は、前記画像変換処理として、解像度変換処理と、フィルタ処理と、色調変換処理との少なくともいずれかを行うことを特徴とする請求項１から７のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項９】
撮像を行い前記第１の画像を取得する撮像手段を更に備える請求項１から８のいずれか１項に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置であって、
検出すべき特徴点の個数を示す第１の目標値を設定して、第１の画像から特徴点を検出する第１の検出手段と、
前記第１の画像に対して画像変換処理を行い第２の画像に変換する変換手段と、
検出された前記特徴点の個数と前記第１の目標値とに基づき第２の目標値を設定して、前記第２の画像から特徴点を検出する第２の検出手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１１】
撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置であって、
第１の画像から特徴点を検出する第１の検出手段と、
前記第１の画像に対して画像変換処理を行い第２の画像に変換する変換手段と、
前記第２の画像から特徴点を検出する第２の検出手段と、
第１の目標値を目標とする個数の特徴点を、前記第１の検出手段が検出した特徴点から前記第１の画像の特徴点として取得し、前記第１の画像から検出された特徴点の個数と前記第１の目標値とに基づき決定される第２の目標値を目標とする個数の特徴点を、前記第２の検出手段が検出した特徴点から前記第２の画像の特徴点として取得する取得手段と
を備えることを特徴とする情報処理装置。
【請求項１２】
撮像画像を解析して特徴点を検出する、情報処理装置の各手段が実行する情報処理方法であって、
検出手段が、検出すべき特徴点の個数を示す第１の目標値を設定して、第１の画像から特徴点を検出する検出工程と、
変換手段が、前記第１の画像に対して画像変換処理を行い第２の画像に変換する変換工程と、
前記検出手段が、前記第１の画像から検出された前記特徴点の個数と前記第１の目標値とに基づき第２の目標値を設定して、前記第２の画像から特徴点を検出する制御工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１３】
前記検出手段が、前記第２の画像から検出する特徴点の個数に下限値を設定することを特徴とする請求項１２に記載の情報処理方法。
【請求項１４】
撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置の各手段が実行する情報処理方法であって、
変換手段が、第１の画像に対して画像変換処理を行い第２の画像に変換する変換工程と、
検出手段が、前記第１の画像及び前記第２の画像から特徴点を検出する検出工程と、
取得手段が、第１の目標値を目標とする個数の特徴点を、前記第１の画像から検出された特徴点から前記第１の画像の特徴点として取得し、前記第１の画像の特徴点として取得された特徴点の個数と前記第１の目標値とに基づき決定される第２の目標値を目標とする個数の特徴点を、前記第２の画像から検出された特徴点から前記第２の画像の特徴点として取得する取得工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１５】
撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置の各手段が実行する情報処理方法であって、
第１の検出手段が、検出すべき特徴点の個数を示す第１の目標値を設定して、第１の画像から特徴点を検出する第１の検出工程と、
変換手段が、前記第１の画像に対して画像変換処理を行い第２の画像に変換する変換工程と、
第２の検出手段が、検出された前記特徴点の個数と前記第１の目標値とに基づき第２の目標値を設定して、前記第２の画像から特徴点を検出する第２の検出工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１６】
撮像画像を解析して特徴点を検出する情報処理装置の各手段が実行する情報処理方法であって、
第１の検出手段が、第１の画像から特徴点を検出する第１の検出工程と、
変換手段が、前記第１の画像に対して画像変換処理を行い第２の画像に変換する変換工程と、
第２の検出手段が、前記第２の画像から特徴点を検出する第２の検出工程と、
取得手段が、第１の目標値を目標とする個数の特徴点を、前記第１の検出手段が検出した特徴点から前記第１の画像の特徴点として取得し、前記第１の画像から検出された特徴点の個数と前記第１の目標値とに基づき決定される第２の目標値を目標とする個数の特徴点を、前記第２の検出手段が検出した特徴点から前記第２の画像の特徴点として取得する取得工程と
を備えることを特徴とする情報処理方法。
【請求項１７】
コンピュータを請求項１から１１のいずれか１項に記載の情報処理装置が備える各手段として機能させるためのコンピュータプログラム。