(57)【要約】【課題】撮像した対象物が特定対象物であるか否かについて、写真等の画像データをパラメータ化した各種データに基づいて適切な判定基準を迅速に設定し、撮像した対象物が当該特定対象物であるか否かの的確な判定を可能にする画像処理装置及び画像処理方法を提供すること。【解決手段】対象物が特定対象物であるか否かを数値的に判定可能にするための判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎを作成するにあたって、バラツキ測定部において、画像に関する各種パラメータについてのバラツキ度合いをそれぞれ測定し、バラツキに関する測定結果に基づいて採用すべき参照データを決定している。これにより、数多くの情報の中から有用であるものの選択（採用）と、有用でないものの排除（不採用）との判断を迅速かつ的確に行うことができる。【選択図】図５
2015106408.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
未特定の対象物を撮像した対象画像から当該対象物が特定対象物であるか否かを判定可能にする画像処理装置であって、
前記特定対象物であるか否かの基準として参照される参照画像についての各種情報のパラメータ化をして抽出する参照画像パラメータ抽出部と、
前記参照画像パラメータ抽出部において抽出された前記参照画像のパラメータデータに基づいて判定の要素となり得るデータを作成するための知識モジュールを格納する知識モジュール格納部と、
前記パラメータデータと、前記知識モジュール格納部に格納された前記知識モジュールにより前記パラメータデータから新たに作成される構造データとを含む参照データを格納する参照データ格納部と、
前記参照データ格納部に格納された前記参照データについて、バラツキ度合いをそれぞれ測定するバラツキ測定部と、
前記バラツキ測定部での測定結果に基づいて、複数種類の前記参照データをランキングし、当該参照データのうち画像の判定に関する判定用データとして採用すべきものについて取捨選択するデータ選択部と、
前記データ選択部において選択された前記判定用データに基づいて、前記対象物が前記特定対象物であるか否かを数値的に判定可能にするための判定基準プログラムを作成する判定基準作成部と、
前記対象物を撮像した画像についての各種情報を含む判定対象画像データをパラメータ化して抽出し、前記判定基準プログラムによる判定に際して必要となる判定対象画像についての対象物データを作成する判定対象画像データ解析部と、
前記判定基準作成部で作成された前記判定基準プログラムと、前記判定対象画像データ解析部で取得された前記対象物データとに基づいて前記対象物が前記特定対象物であるか否かを判定する判定部と、
を有する画像処理装置。
【請求項２】
前記特定対象物の属性に応じて前記特定対象物であるか否かを判定可能にするために必要な情報と必要でない情報とを示す経験データを受け付ける経験データ受付部をさらに備え、
前記参照画像パラメータ抽出部は、前記参照画像についての各種情報のパラメータ化をするにあたって、前記経験データ受付部において受け付けられた前記経験データにおいて必要とされる情報のみについてパラメータ化する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記データ選択部は、前記特定対象物であることについての寄与度をランキングした正の寄与度ランキングと、前記特定対象物でないことについての寄与度をランキングした負の寄与度ランキングとについて、前記判定用データをそれぞれ選択する、請求項１及び２のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項４】
参照画像パラメータ抽出部は、前記データ選択部での正の寄与度ランキングを行うための対象である正の参照画像と、負の寄与度ランキングを行うための対象である負の参照画像とを、パラメータ化の対象である前記参照画像とする、請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記経験データ受付部は、前記知識モジュール格納部に格納された各知識モジュールについて、正及び負の寄与度ランキングのうちいずれに採用すべきかについての情報を前記経験データとして受け付ける、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記判定基準作成部は、前記判定基準プログラムから抽出された前記対象物パラメータの前記判定用データに対する近似性の高さを数値化した確信度を算出する確信度算出部を有し、
前記判定部は、前記確信度算出部で算出された前記確信度に基づいて前記対象物が前記特定対象物であるか否かを判定する、請求項１から５までのいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記知識モジュール格納部は、前記パラメータデータのうち同種のものを組み合わせて形成される第１構造データを前記参照データとして作成する第１構造データ作成モジュールと、前記パラメータデータ及び／又は前記第１構造データのうち異種のものを組み合わせて形成される第２構造データを前記参照データとして作成する第２構造データ作成モジュールとのうち１つ以上を前記知識モジュールとして含む、請求項１から６までのいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
複数のモジュール候補から前記バラツキ測定部における測定に基づいて選択を行うことにより、画像の判定の要素となり得る新たな知識モジュールを作成して前記知識モジュール格納部に格納する知識モジュール作成部をさらに備える、請求項１から７までのいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記データ選択部は、ランキングされた複数種類の前記参照データのうちに相関がある場合に、下位にある前記参照データを排除する、請求項１から８までのいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記バラツキ測定部は、前記複数種類の参照データに対してそれぞれ正規化してバラツキ度合いを測定し、
前記データ選択部は、正規化されたバラツキ度合いの小さい順に、複数種類の前記参照データについてのランキングを行う、請求項１から９までのいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記判定基準作成部は、前記データ選択部でのランキングに基づいて、前記判定用データを重みづけして前記判定基準プログラムを作成する、請求項１から１０までのいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記参照データ格納部は、前記パラメータデータとして、色に関するパラメータデータ、外形形状に関するパラメータデータ、テクスチャに関するパラメータデータ、レイアウトに関するパラメータデータ、階調に関するパラメータ及び大きさに関するパラメータデータのうち少なくとも１つを含む、請求項１から１１までのいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
未特定の対象物を撮像した対象画像から当該対象物が特定対象物であるか否かを判定可能にする画像処理方法であって、
前記特定対象物であるか否かの基準として参照される参照画像についての各種情報のパラメータ化をして抽出する参照画像パラメータ抽出工程と、
前記参照画像パラメータ抽出工程において抽出された前記参照画像のパラメータデータに基づいて判定の要素となり得るデータを、知識モジュール格納部に格納された知識モジュールにより作成するデータ作成工程と、
前記パラメータデータと、前記データ作成工程において前記パラメータデータから新たに作成される構造データとを含む参照データを参照データ格納部に格納する参照データ格納工程と、
前記参照データ格納部に格納された前記参照データについて、バラツキ度合いをそれぞれ測定するバラツキ測定工程と、
前記バラツキ測定工程での測定結果に基づいて、複数種類の前記参照データをランキングし、当該参照データのうち画像の判定に関する判定用データとして採用すべきものについて取捨選択するデータ選択工程と、
前記データ選択工程において選択された前記判定用データに基づいて、前記対象物が前記特定対象物であるか否かを数値的に判定可能にするための判定基準プログラムを作成する判定基準作成工程と、
前記対象物を撮像した画像についての各種情報を含む判定対象画像データをパラメータ化して抽出し、前記判定基準プログラムによる判定に際して必要となる判定対象画像についての対象物データを作成する判定対象画像データ解析工程と、
前記判定基準作成工程で作成された前記判定基準プログラムと、前記判定対象画像データ解析部で取得された前記対象物データとに基づいて前記対象物が前記特定対象物であるか否かを判定する判定工程と、
を有する画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、未特定の対象物を撮像した写真等の画像から当該対象物が既知の特定対象物であるか否かを判定するための画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
未特定の対象物すなわち何であるか不明の対象物が、例えば血液中の赤血球であるといった特定の対象物（特定対象物）であるか否かを判定する場合において、人間であれば、これまでの経験や知識から当該対象物を観察して判断を行うことができる。人間は、赤血球に限らず種々の特定対象物について判断を行うことができる。しかしながら、対象物が特定対象物であるか否かについての人間による判断は、抽象的であいまいな概念的広がりを有する多様なものである。コンピューター等で制御される画像処理装置では、画像データについての色や形状等の特徴をパラメータ化して分析、解析を行うことはできるが、上記のような未特定の対象物について特定対象物であるか否かの判断を、人間の場合と同様にコンピューター等に行わせることは必ずしも容易ではなく、例えば判断を可能にさせるための条件や基準を人間側がコンピューター等に与える必要がある。
【０００３】
例えば、コンピューター等に判断を行わせる技術として、瓶の口部等の外観を撮像して撮像画像を取得し、取得された画像に基づいて異物の混入や、割れ、欠け及び汚れといった欠陥の有無を検査する場合に、異物の混入等であることを示す予め定めた特定の条件下において対象物を撮像した画像から判定を行うものは種々知られている（例えば特許文献１〜３等参照）。しかしながら、引用文献１等のような技術では、多様な特定対象物について的確に判定を行うには、個々の特定対象物の特性に対応して、その都度人間側でコンピューター等に判定の動作を行わせることができるように判定の基準や条件を設定することが前提になる。コンピューター等では、色や形状等の特徴を種々パラメータ化して分析、解析を行うことはできるが、パラメータ化された情報から適切な判定の基準を設けることは必ずしも容易ではない。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開平２−２４５４４号公報
【特許文献２】特開平４−２７０９５１号公報
【特許文献３】特開２００７−２４０４６９号公報
【発明の概要】
【０００５】
本発明は、撮像した未特定の対象物が特定対象物であるか否かについて、写真等の画像データをパラメータ化した各種データに基づいて適切な判定基準を迅速に設定し、撮像した対象物が当該特定対象物であるか否かの的確な判定を可能にする画像処理装置及び画像処理方法を提供することを目的とする。
【０００６】
上記目的を達成するため、本発明に係る画像処理装置は、（ａ）未特定の対象物を撮像した対象画像から当該対象物が特定対象物であるか否かを判定可能にする画像処理装置であって、（ｂ）特定対象物であるか否かの基準として参照される参照画像についての各種情報のパラメータ化をして抽出する参照画像パラメータ抽出部と、（ｃ）参照画像パラメータ抽出部において抽出された参照画像のパラメータデータに基づいて判定の要素となり得るデータを作成するための知識モジュールを格納する知識モジュール格納部と、（ｄ）パラメータデータと、知識モジュール格納部に格納された知識モジュールによりパラメータデータから新たに作成される構造データとを含む参照データを格納する参照データ格納部と、（ｅ）参照データ格納部に格納された参照データについて、バラツキ度合いをそれぞれ測定するバラツキ測定部と、（ｆ）バラツキ測定部での測定結果に基づいて、複数種類の参照データをランキングし、当該参照データのうち画像の判定に関する判定用データとして採用すべきものについて取捨選択するデータ選択部と、（ｇ）データ選択部において選択された判定用データに基づいて、対象物が特定対象物であるか否かを数値的に判定可能にするための判定基準プログラムを作成する判定基準作成部と、（ｈ）対象物を撮像した画像についての各種情報を含む判定対象画像データをパラメータ化して抽出し、判定基準プログラムによる判定に際して必要となる判定対象画像についての対象物データを作成する判定対象画像データ解析部と、（ｉ）判定基準作成部で作成された判定基準プログラムと、判定対象画像データ解析部で取得された対象物データとに基づいて対象物が特定対象物であるか否かを判定する判定部と、を有する。
【０００７】
上記画像処理装置によれば、対象物が特定対象物であるか否かを数値的に判定可能にするための判定基準プログラムを作成するにあたって、バラツキ測定部において、画像に関する各種パラメータについてのバラツキ度合いをそれぞれ測定し、バラツキに関する測定結果に基づいて採用すべき参照データを決定している。これにより、数多くの情報の中から有用であるものの選択（採用）と、有用でないものの排除（不採用）との判断を迅速かつ的確に行うことができる。
【０００８】
上記のようにバラツキ度合いに基づいてなされる採否の判断は、あたかも人間が経験則に基づいて行う判断であるかのようなものとなる。例えば、特定対象物が赤血球であれば、人間は、自己が有している赤血球の色や形状等の情報（知識）と、判断をすべき対象物の色や形状等の情報とを比較して、総合的に判断を行っていると考えられる。この際、例えば特定対象物であることを決定づける特徴的な情報については、そのブレが少ないと考えられる。例えば赤血球であるか否かの判定であれば、形状としては、ある程度丸い形状を有しているのが通常であり、丸い形状からかけ離れた立方体や四角すい、或いは真ん中に孔が空いた筒状形状等の形状であるものは赤血球として捉えない。また、色としては、特定範囲波長帯の赤であるのが通常であり、黒や白等であるものは赤血球として捉えない。こうした判断を形状や色に限らず種々の情報について照らし合わせることで、総合的に判断を行っていると考えられる。一方、このような形状や色等の差異については、コンピューター等で取扱い可能な情報としてパラメータ化して多数の典型画像について統計を取った場合、パラメータについての統計的なデータ（パラメータデータ）においてバラツキの大きさ（バラツキの度合）となって現れると考えられる。例えば、上述の赤血球の丸い形状や特定範囲波長帯の赤については、多数の典型画像に共通して現れ、バラツキが少ないものとなると考えられる。従って、判定基準プログラムを作成するにあたって、バラツキの度合に基づいてパラメータの取捨選択を行うことで、人間の知識や経験則に基づく判断に近いパラメータの選択をすることができることになる。また、パラメータの選択をバラツキの度合に基づいて行うことについては、コンピューター等において自動的にかつ迅速に処理可能なことである。従って、ある特定対象物であるか否かの判断基準を作成するに際して、パラメータ化したものの統計的データである参照データのバラツキに関する測定結果に基づいて採用すべき参照データの選択を行い選択された参照データである判定用データに基づいて判定基準プログラムを作成することで、適切な判定基準が迅速に設定され、撮像した対象物が当該特定対象物であるか否かの的確な判定が可能になる。
【０００９】
本発明の具体的な側面では、画像処理装置が、特定対象物の属性に応じて特定対象物であるか否かを判定可能にするために必要な情報と必要でない情報とを示す経験データを受け付ける経験データ受付部をさらに備え、参照画像パラメータ抽出部は、参照画像についての各種情報のパラメータ化をするにあたって、経験データ受付部において受け付けられた経験データにおいて必要とされる情報のみについてパラメータ化する。この場合、経験データ受付部で受け付けられた経験データの情報に基づいて処理対象の範囲を限定し、不要な処理対象についての演算過程を省略することで計算量を減らせるため、迅速かつ的確な処理が可能となる。
【００１０】
本発明の別の側面では、データ選択部は、特定対象物であることについての寄与度をランキングした正の寄与度ランキングと、特定対象物でないことについての寄与度をランキングした負の寄与度ランキングとについて、判定用データをそれぞれ選択する。この場合、正及び負とする２つの異なる側面から判定基準を作成することで、より高精度な判定が可能となる。
【００１１】
本発明のさらに別の側面では、参照画像パラメータ抽出部は、データ選択部での正の寄与度ランキングを行うための対象である正の参照画像と、負の寄与度ランキングを行うための対象である負の参照画像とを、パラメータ化の対象である参照画像とする。この場合、正及び負とする２つの異なるタイプの参照画像に基づいて異なる観点からの判定基準を作成することができる。
【００１２】
本発明のさらに別の側面では、経験データ受付部は、知識モジュール格納部に格納された各知識モジュールについて、正及び負の寄与度ランキングのうちいずれに採用すべきかについての情報を経験データとして受け付ける。この場合、各知識モジュールの処理対象が正及び負の寄与度ランキングのうちいずれかであるかが事前に決定されていることで、不要な処理を省略することで計算量を減らすことができる。
【００１３】
本発明のさらに別の側面では、判定基準作成部は、判定基準プログラムから抽出された対象物パラメータの判定用データに対する近似性の高さを数値化した確信度を算出する確信度算出部を有し、判定部は、確信度算出部で算出された確信度に基づいて対象物が特定対象物であるか否かを判定する。この場合、判定部において、確信度算出部によって算出された確信度を利用して迅速に画像の判定を行うことができる。
【００１４】
本発明のさらに別の側面では、知識モジュール格納部は、パラメータデータのうち同種のものを組み合わせて形成される第１構造データを参照データとして作成する第１構造データ作成モジュールと、パラメータデータ及び／又は第１構造データのうち異種のものを組み合わせて形成される第２構造データを参照データとして作成する第２構造データ作成モジュールとのうち１つ以上を知識モジュールとして含む。すなわち、知識モジュール格納部は、第１構造データ作成モジュールと第２構造データ作成モジュールとのうち少なくとも一方を知識モジュールとして含む。この場合、種々の知識モジュールを含んでいることで、種々の特定対象物に対して、各特定対象物の特徴に応じて適切な判定基準を探し出せる可能性を高めることができる。
【００１５】
本発明のさらに別の側面では、複数のモジュール候補からバラツキ測定部における測定に基づいて選択を行うことにより、画像の判定の要素となり得る新たな知識モジュールを作成して知識モジュール格納部に格納する知識モジュール作成部をさらに備える。この場合、例えば特定対象物の特徴に応じて新たな知識モジュールを作成することで、より高精度な判定基準を自動作成することが可能となる。
【００１６】
本発明のさらに別の側面では、データ選択部は、ランキングされた複数種類の参照データのうちに相関がある場合に、下位にある参照データを排除する。この場合、相関のある情報の重複を排除して独立した情報を組み合わせることで、より高精度な判定基準を作成することが可能となる。
【００１７】
本発明のさらに別の側面では、バラツキ測定部は、複数種類の参照データに対してそれぞれ正規化してバラツキ度合いを測定し、データ選択部は、正規化されたバラツキ度合いの小さい順に、複数種類の参照データについてのランキングを行う。この場合、各データ間でのバラツキの度合が直接的に比較可能となる。
【００１８】
本発明のさらに別の側面では、判定基準作成部は、データ選択部でのランキングに基づいて、判定用データを重みづけして判定基準プログラムを作成する。この場合、例えばランキング順に重要度を強調させることで、より高精度な画像の判定が可能となる。
【００１９】
本発明のさらに別の側面では、参照データ格納部は、パラメータデータとして、色に関するパラメータデータ、外形形状に関するパラメータデータ、テクスチャに関するパラメータデータ、レイアウトに関するパラメータデータ、階調に関するパラメータ及び大きさに関するパラメータデータのうち少なくとも１つを含む。この場合、例えば特定対象物の特徴が端的に現れるものに基づいて、参照データを作成することができる。
【００２０】
上記目的を達成するため、本発明に係る画像処理方法は、（ａ）未特定の対象物を撮像した対象画像から当該対象物が特定対象物であるか否かを判定可能にする画像処理方法であって、（ｂ）特定対象物であるか否かの基準として参照される参照画像についての各種情報のパラメータ化をして抽出する参照画像パラメータ抽出工程と、（ｃ）参照画像パラメータ抽出工程において抽出された参照画像のパラメータデータに基づいて判定の要素となり得るデータを、知識モジュール格納部に格納された知識モジュールにより作成するデータ作成工程と、（ｄ）パラメータデータと、データ作成工程においてパラメータデータから新たに作成される構造データとを含む参照データを参照データ格納部に格納する参照データ格納工程と、（ｅ）参照データ格納部に格納された参照データについて、バラツキ度合いをそれぞれ測定するバラツキ測定工程と、（ｆ）バラツキ測定工程での測定結果に基づいて、複数種類の参照データをランキングし、当該参照データのうち画像の判定に関する判定用データとして採用すべきものについて取捨選択するデータ選択工程と、（ｇ）データ選択工程において選択された判定用データに基づいて、対象物が特定対象物であるか否かを数値的に判定可能にするための判定基準プログラムを作成する判定基準作成工程と、（ｈ）対象物を撮像した画像についての各種情報を含む判定対象画像データをパラメータ化して抽出し、判定基準プログラムによる判定に際して必要となる判定対象画像についての対象物データを作成する判定対象画像データ解析工程と、（ｉ）判定基準作成工程で作成された判定基準プログラムと、判定対象画像データ解析部で取得された対象物データとに基づいて対象物が特定対象物であるか否かを判定する判定工程と、を有する。
【００２１】
上記画像処理方法によれば、対象物が特定対象物であるか否かを数値的に判定可能にするための判定基準プログラムを判定基準作成工程で作成する前段として、バラツキ測定工程において画像に関する各種パラメータについてのバラツキ度合いがそれぞれ測定され、この際にバラツキに関する測定結果に基づいて採用すべき参照データが決定されている。これにより、数多くの情報の中から有用であるものの選択（採用）と、有用でないものの排除（不採用）との判断を迅速かつ的確に行うことができる。この際の採否の判断は、あたかも人間が経験則に基づいて行う判断であるかのようなものとなる。
【図面の簡単な説明】
【００２２】
【図１】第１実施形態に係る画像処理装置の構造を概念的に説明するブロック図である。
【図２】画像処理装置のうち記憶装置の一部の構成について概念的に説明するブロック図である。
【図３】画像処理装置のうち記憶装置の他の一部の構成について概念的に説明するブロック図である。
【図４】図３の記憶装置のうち特定対象物画像データ記憶部の構成について概念的に説明するブロック図である。
【図５】画像処理装置におけるデータ処理について説明するための概念図である。
【図６】画像処理装置を用いた画像処理方法を概念的に説明するフローチャートである。
【図７】ランキング対象の選択に関する処理の一例について説明するフローチャートである。
【図８】画像処理装置によって得られた確信度算出プログラムの一例に基づく画像判定処理について概念的に説明するフローチャートである。
【図９】変形例の記憶装置の一部の構成について概念的に説明するブロック図である。
【図１０】変形例の確信度算出プログラム作成の処理について説明するフローチャートである。
【図１１】図１０の処理で作成された確信度算出プログラムの一例に基づく画像判定処理について説明するフローチャートである。
【図１２】第２実施形態に係る画像処理装置における新規の知識モジュールの作成について説明するフローチャートである。
【図１３】（Ａ）〜（Ｋ）は、第３実施形態に係る画像処理装置における判定用データに関する処理の一例について説明する図である。
【図１４】図１３の処理を説明するフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２３】
〔第１実施形態〕
以下、本発明の第１実施形態に係る画像処理装置について図面を参照しつつ説明する。
【００２４】
図１に示すように、本実施形態に係る画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０、撮像装置１１、記憶装置１２、表示装置１３、入力装置１４、バス５０等を備える。
【００２５】
画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０等を動作させて、既知の特定の対象物（特定対象物）についての画像データである参照画像データ（典型画像データ）から、未知の対象物が特定対象物であるか否かを数値的に判定可能にするための判定基準プログラムを作成する装置である。また、画像処理装置１００は、ＣＰＵ１０等を動作させて、作成された判定基準プログラムを利用して、未知の対象物である判定対象についての画像データ（判定対象画像データ）をパラメータ化して必要な情報を抽出し、抽出によって得られた対象物データと判定基準プログラムとに基づいて、当該対象物が特定対象物であるか否かを判定する処理を行う装置である。
【００２６】
画像処理装置１００のうち、ＣＰＵ１０は、バス５０を介して、撮像装置１１、記憶装置１２、表示装置１３や入力装置１４との間で相互にデータの授受が可能になっている。また、ＣＰＵ１０は、入力装置１４からのオペレーターの指示に基づいて、記憶装置１２から所定のプログラムやデータを読み出し、これらプログラム及びデータに基づく各種処理を実行する。
【００２７】
具体的に説明すると、ＣＰＵ１０は、入力装置１４から予め取り込まれた特定対象物等についての画像情報、或いは撮像装置１１で撮像された特定対象物等についての画像情報を記憶装置１２に格納し、記憶装置１２に格納された画像情報に基づいて、対象物を撮像した対象画像から当該対象物が特定対象物であるか否かを判定する。
【００２８】
撮像装置１１は、例えばＣＣＤ等からなる固体撮像装置、撮像レンズ等を内蔵する。この固体撮像装置で検出された画像は、例えばデジタル画像信号として出力される。
【００２９】
記憶装置１２は、画像処理装置１００を動作させる各種プログラム等を複数記憶しているプログラム領域を有するプログラム記憶部と、入力指示、入力データ、処理結果等を一時格納するデータ領域を有するデータ記憶部とを備える。また、記憶装置１２は、入力装置１４等を介して外部からの情報を受け付けるデータ受付部１２ｒを有している。データ受付部１２ｒは、例えば特定対象物に関する情報や、判定対象である対象物の画像に関する情報を受け付け、これらの情報を記憶装置１２内の記憶部に格納可能にしている。記憶装置１２の記憶部等についての詳細は、図２等に示すブロック図を参照して後述する。
【００３０】
表示装置１３は、ＣＰＵ１０から入力されるデータに基づいて駆動信号を生成する表示駆動回路と、表示駆動回路から入力される駆動信号に基づいて必要な表示を行う画像表示部等により構成され、ＣＰＵ１０からの指令信号に基づいて必要な表示を行う。
【００３１】
入力装置１４は、キーボード等から構成され、画像処理装置１００を操作するオペレーターの意思を反映した指令信号をＣＰＵ１０に出力する。
【００３２】
以下、図２から図５までを参照して、特定対象物であるか否かの判定に用いる判定基準プログラムの作成や作成された判定基準プログラムに基づく画像の判定を行うために、画像処理装置１００においてなされる各種画像データの処理に関して説明する。
【００３３】
図２〜図４は、画像処理装置１００のうち記憶装置１２の一部の構成について概念的に説明するためのブロック図である。図２等に示すように、記憶装置１２は、各種プログラムを格納するためのプログラム領域を有するプログラム記憶部ＰＭと、各種データを格納するためのデータ領域を有するデータ記憶部ＤＭとで構成されている。
【００３４】
図２は、記憶装置１２の構成要素のうち、プログラム記憶部ＰＭに含まれるものとして、判定基準プログラムの作成において判断基準となる特定対象物の画像情報に関するデータである参照画像データの解析に必要となるプログラムＡＰ，ＥＰ，ＳＰ，ＰＰ，ＶＰ１等や、データ記憶部ＤＭに含まれるものとして、上記のプログラムから取得される或いはプログラムでの処理対象となるデータの記憶部ＩＲ，ＰＲ，ＳＲ，ＰＤ等に関して示している。
【００３５】
図３は、画像処理装置１００のうち記憶装置１２の他の一部の構成について概念的に説明するブロック図である。具体的には、図３は、記憶装置１２の構成要素であるプログラム記憶部ＰＭに含まれるもののうち、図２に示す各プログラムにより抽出され、形成された各種データに基づいて判定基準プログラムを作成するための判定基準作成部ＪＣや、判定基準作成部ＪＣで作成された判定基準プログラムを利用して未知の対象物の判定を行うにあたって必要となるデータを作成する判定対象画像データ解析部ＤＤ（図３参照）等の各種プログラムに関して示している。また、プログラム記憶部ＰＭに含まれるもののうち、判定基準作成部ＪＣで作成されたプログラムを格納する記憶部ＪＭｐ，ＪＭｎ等のほか、入力装置１４等（図１参照）からの各種画像データを保存する記憶部ＤＯ，ＤＰに関して示している。このうち、特定対象物画像データ記憶部ＤＯは、判定基準の元データとなる特定対象物に関する典型（参照）画像データを記憶する記憶部である。特定対象物画像データ記憶部ＤＯは、判定基準プログラムを作成するにあたっての前提として、データ受付部１２ｒ（図１参照）を介して外部から予め入力された外部データとしての特定対象物に関する画像データを記憶している。判定対象画像データ記憶部ＤＰは、判定対象である未知（未特定）の対象物に関する画像データを記憶する。なお、詳しくは後述するが、判定対象画像データ記憶部ＤＰに格納された画像データすなわち判定対象画像データは、図３に示す判定対象画像データ解析部ＤＤにおいて、判定基準プログラムに対応して必要なパラメータ化等がなされ、判定に必要となる各種データである対象物データが取得され、対象物データ記憶部ＯＭに一時記憶される。
【００３６】
図４は、図３に示す記憶装置１２の一部のうち、特定対象物画像データ記憶部ＤＯの構成について概念的に説明するブロック図である。具体的には、特定対象物画像データ記憶部ＤＯは、上述のように、特定対象物についての判定基準プログラムの作成を行うための前提情報として、当該特定対象物に関するデータである参照画像データが入力される部分である。ここでは、特に、正の参照画像データ記憶部ＲＤｐと負の参照画像データ記憶部ＲＤｎとの２種類の特定対象物に関する画像情報が入力されているものとなっている。正の参照画像データ記憶部ＲＤｐは、特定対象物であることを特定するための画像情報を格納する記憶部である。つまり、正の参照画像データ記憶部ＲＤｐは、特定対象物の特徴を典型的に示す多数（例えば１万個）の画像データを記憶している。これを解析（パラメータ化）することで、特定対象物に共通する特徴を捉えることができることになる。一方、負の参照画像データ記憶部ＲＤｎは、特定対象物でないものの典型画像に基づくものの画像データを格納する記憶部である。このような画像の典型例として、ここでは、特定対象物に似て非なるもの、すなわち特定対象物でないにも関わらず、特定対象物の画像と誤認検出されてしまう可能性の高いものについての多数（例えば５千個）の画像データが記憶されているものとする。これを解析（パラメータ化）することで、特定対象物でないがご検出されやすい画像に共通する特徴を捉えることができることになる。このような画像を高精度に検出できることで、判定時に誤認されやすいものを排除できる。
【００３７】
また、特定対象物画像データ記憶部ＤＯは、各参照画像データ記憶部ＲＤｐ，ＲＤｎのほか、外部から予め入力される情報の１つとして、経験データ記憶部ＤＥに経験データを格納している。経験データとは、人間で言えば、経験値によって必要な情報を取捨選択する情報に相当する。具体的には、ここでの経験データは、図２等に示すプログラム記憶部ＰＭに含まれるデータ作成のための各プログラムにおいて、上記の正及び負の参照画像データ記憶部ＲＤｐ，ＲＤｎのうちいずれのデータを抽出或いは形成する（パラメータ化する）処理対象として採用するかについての情報を意味する。画像処理装置１００は、経験データを外部からの情報として受け付けて保存することで、不要な処理対象についてのパラメータ化の演算過程を省略することで計算量を減らし、迅速かつ的確に判定基準プログラムを作成することを可能にしている。なお、経験データ記憶部ＤＥを利用した正、負いずれを処理対象とするかの決定についての詳細は、図２や図４等を参照して後述する。また、経験データ記憶部ＤＥは、必須の情報ではなく、存在しない場合もあるものとする。
【００３８】
図５は、上記図１〜図４に示す構成の画像処理装置１００における判定基準に用いる各種パラメータやデータの作成、取捨選択の処理、さらに、選択されたデータに基づく判定基準プログラムの作成工程の様子について概念的に示す図である。なお、図４を参照して説明したように、ここでは、正の参照（典型）画像データを処理対象とする場合と、負の参照（典型）画像データを処理対象とする場合とがあり得る。従って、以下の処理において処理対象となる特定対象物の画像情報については、正、負又はその両方の場合があり得るものとして説明する。
【００３９】
まず、図２に戻って、記憶装置１２に格納される特定対象物の画像情報（参照画像データ）の解析に関する各種プログラムと各種データについて説明する。
【００４０】
記憶装置１２において、プログラム記憶部ＰＭは、各種プログラム等を複数記憶しているが、図２では、プログラム記憶部ＰＭの一部として、前処理プログラムＡＰと、各種パラメータ抽出プログラムＥＰと、パラメータデータバラツキ測定プログラムＶＰ１と、各種構造形成プログラムＳＰと、構造データバラツキ測定プログラムＶＰ２と、組み合せ構造データ形成プログラムＰＰと、組み合せ構造データバラツキ測定プログラムＶＰ３と、判定基準作成部ＪＣとを示している。また、記憶装置１２において、データ記憶部ＤＭは、入力指示、入力データ、処理結果等を一時格納するデータ領域を有しており、プログラム記憶部ＰＭによってパラメータ化されて得られたパラメータデータ等を格納するものとなっている。図２では、データ記憶部ＤＭの一部として、初期値データ記憶部ＩＲと、各種パラメータデータ記憶部ＰＲと、各種構造データ記憶部ＳＲと、各種組み合せ構造データ記憶部ＰＤとを示している。
【００４１】
プログラム記憶部ＰＭのうち、前処理プログラムＡＰは、特定対象物の画像データに対してパラメータ抽出を行う前提として必要となる参照（典型）画像データについての各種前処理を行うためのプログラムである。なお、データ記憶部ＤＭのうち、初期値データ記憶部ＩＲは、前処理プログラムＡＰでの設定を含め、パラメータ抽出を行うにあたっての前提となる初期設定に関する情報を格納する。
【００４２】
ここで、パラメータは、画像の情報として多次元ベクトルとして表現されるものであり、例えば、画像中に現れる色、形状、テクスチャ、サイズ等についての各種パラメータが該当し、これらの特性に基づいて判定対象物の状態が判定されることになる。例えば、色のパラメータについてであれば、ＲＧＢの３色についての平均値やメジアンや、色のヒストグラムを作成してその偏差といったものが、近似性の高さを測る上での判断基準に利用することができる。また、形状のパラメータについては、例えば輪郭（エッジ）で切り出した図形の円形度や複雑度、尖度、モーメント、縦横比等を、近似性の高さを測る上での判断基準に利用できる。なお、ここで、円形度とは、切り出された図形の縦横比によって定まる指数であり、複雑度とは、切り出された図形における空洞の存在の有無や空洞の個数或いは外側輪郭の屈曲度によって定まる指数である。また、尖度は、直線距離と輪郭線の距離との比や、輪郭線の中心角とピクセル数との比から決定され、モーメントは、切り出された図形の形状から決定される。縦横比は、切り出された図形の縦方向の幅と横方向の幅との比で決定される。また、テクスチャのパラメータについては、例えば１次元投影法によって取得されるパターンの相関から得られる偏差を、近似性の高さを測る上での判断基準とすることができる。また、サイズすなわち大きさのパラメータについては、輪郭（エッジ）で切り出した図形の面積や、周囲長、フェレー径（縦又は横方向）を、近似性の高さを測る上での判断基準に利用できる。また、上記の他にも、例えばレイアウトに関するパラメータや階調に関するパラメータ、粒度に関するパラメータ等も対象となる。レイアウトに関するパラメータについては、同心円状のレイアウトや、格子状のレイアウト等種々のものが考えられる。例えば、判定の対象となる画像が紙や布等を巻き取ったロール状の物体の側面の画像であるといった場合には、同心円状のレイアウトについてのデータを分析することで特徴的なパラメータが抽出されることが分かっている。従って、このような場合には、同心円状のレイアウトを判定基準として採用する可能性が極めて高いことになる。格子状のレイアウトについては、例えば風景画像のように、例えば上方側が空の画像であり、下方側が地面や海の画像であるといった画像中の位置によって特徴的なパラメータが抽出されることが分かっている場合に、判定基準として採用する可能性が極めて高いことになる。また、階調に関するパラメータについては、複数の階調に分けた場合の各階調が画像全体の領域に対して占める割合等がパラメータに相当することになる。階調の階数については、最小の二値化（二段階）のものから、もっと多段階のものまで種々考えられ、これらについて各種パラメータが得られることになる。なお、階調に関するパラメータの場合、各階調の占有比率がパラメータ抽出に関しての種となる対象であり、例えば各階調とその階調となる画像の位置との関係はあまり対象とされない。また、粒度に関するパラメータについては、種々の二値化方法を適用することによって抽出される。１つの二値化方法によって、１つの画像についての白黒パターン（オンオフパターン）の画像が抽出される。この白黒パターンが粒度の測定対象となる。つまり、白黒パターンにおいて、例えば黒（オフ）によって占められる領域が作り出す画像上の粒の形状や大きさ、個数、画像上の範囲、分布等がパラメータ化されたデータを抽出する対象となる。種々の二値化方法に基づいて１つの画像から複数の白黒パターンの画像が得られ、各白黒パターンの画像についての粒度の大きさや個数、画像上の範囲、分布等に関して複数のパラメータが得られることになる。
【００４３】
プログラム記憶部ＰＭのうち、各種パラメータ抽出プログラムＥＰは、前処理プログラムＡＰにおいて前処理がなされた参照（典型）画像データから上述した色や形状等に関する各種パラメータを抽出する。例えば、色についてのパラメータ（色パラメータ）であればＲ，Ｇ，Ｂの各色についての多数（例えば１万個或いは５千個）の正又は負に関する参照（典型）画像データにおける平均値や中央値、分散等の値が抽出対象であるパラメータデータに該当する。以上のように、各種パラメータ抽出プログラムＥＰは、参照画像についての各種情報のパラメータ化をして抽出する参照画像パラメータ抽出部として機能する。
【００４４】
各種パラメータ抽出プログラムＥＰは、色パラメータを抽出するプログラムとして、第１色パラメータ抽出プログラムＣＰ１、第２色パラメータ抽出プログラムＣＰ２、第３色パラメータ抽出プログラムＣＰ３等を含み、形状パラメータを抽出するプログラムとして、第１形状パラメータ抽出プログラムＦＰ１、第２形状パラメータ抽出プログラムＦＰ２等を含む。また、図示を省略するが、この他にも、例えばテクスチャパラメータデータやレイアウトパラメータ、階調パラメータ、粒度パラメータ等を抽出するプログラム等の各種パラメータを抽出するプログラムが含まれているものとする。
【００４５】
データ記憶部ＤＭのうち、各種パラメータデータ記憶部ＰＲは、上述した各種パラメータ抽出プログラムＥＰの各種抽出プログラムにそれぞれ対応する記憶部を有しており、多数（例えば１万個或いは５千個）用意された参照（典型）画像データについて抽出プログラムごとに得られたパラメータデータを格納する。このため、各種パラメータデータ記憶部ＰＲは、色パラメータデータを格納する記憶部として、第１色パラメータデータ記憶部ＣＲ１、第２色パラメータデータ記憶部ＣＲ２、第３色パラメータデータ記憶部ＣＲ３等を含み、形状パラメータデータを格納する記憶部として、第１形状パラメータデータ記憶部ＦＲ１、第２形状パラメータデータ記憶部ＦＲ２等を含む。また、図示を省略するが、この他にも、例えばテクスチャパラメータデータ等を格納する記憶部等の各種パラメータデータを記憶する記憶部が含まれているものとする。
【００４６】
プログラム記憶部ＰＭのうち、パラメータデータバラツキ測定プログラムＶＰ１は、上記の各種パラメータ抽出プログラムＥＰで抽出され各種パラメータデータ記憶部ＰＲに格納されたパラメータデータのバラツキ測定を行う。このバラツキ測定の結果に基づいて特定対象物であるか否かの判断基準として採用すべき情報の適切な取捨選択を行うことができる。バラツキが少ないということは、その特定対象物の特徴を端的に示すものであると考えられるからである。例えば、特定対象物が赤血球である場合には、色パラメータに関する情報について、特定波長帯域にある赤色が検出されることが考えられる。つまり、このような特定範囲の赤色については、多数（１万個）のデータにおいて、共通してブレなく検出される事項であると考えられ、このパラメータにはほとんどバラツキが生じないと考えられる。従って、未知の対象物についての画像情報を解析した場合において、このパラメータについて同様の検出がされれば、当該未知の対象物が赤血球であるすなわち特定対象物である可能性が高まることになる。
【００４７】
プログラム記憶部ＰＭのうち、各種構造形成プログラムＳＰは、上述のパラメータ抽出プログラムによって得られる各色パラメータデータや形状パラメータデータといったパラメータデータの種類ごとにパラメータデータの変換や組み合せを行うことで、新たなデータを作成するプログラムを有している。例えば第１色構造形成プログラムＣＳ１は、Ｒ，Ｇ，Ｂの３色についての平均を算出するプログラムとする、といったことが想定できる。
【００４８】
ここで、各種色パラメータデータ自体や、各種色パラメータデータを変換したり組み合せたりして得られるデータといった色に関する種々の情報群によって構成されたもの全体を色構造と呼ぶものとする。また、形状パラメータに基づいて形成される形状に関する種々の情報群によって構成されたもの全体を形状構造と呼び、他のパラメータについても同様に、テクスチャ構造、レイアウト構造、階調構造、輪郭構造、粒度構造等と呼ぶものとする。また、各構造において、パラメータデータの変換等によってパラメータデータに基づいて得られるデータを構造データと呼ぶ。例えば、第１色パラメータや第２色パラメータといった色パラメータから構成された構造データを、色構造データと呼ぶものとする。
【００４９】
各種構造形成プログラムＳＰは、色構造データを作成するプログラムとして、第１色構造形成プログラムＣＳ１、第２色構造形成プログラムＣＳ２等を含み、形状構造データを作成するプログラムとして、第１形状構造形成プログラムＦＳ１等を含む。また、図示を省略するが、この他にも、例えばテクスチャ構造データを作成するプログラムとして、第１テクスチャ構造形成プログラムＴＳ１等の各種構造データを作成するプログラムが含まれているものとする。
【００５０】
データ記憶部ＤＭのうち、各種構造データ記憶部ＳＲは、上述した各種構造形成プログラムＳＰの各種プログラムにそれぞれ対応する記憶部を有している。データ記憶部ＤＭは、多数（例えば１万個或いは５千個）用意された正又は負に関する参照（典型）画像データから構造形成プログラムごとに得られた構造データを格納する。各種構造データ記憶部ＳＲは、色構造データを格納する記憶部として、第１色構造データ記憶部ＣＤ１、第２色構造データ記憶部ＣＤ２等を含み、形状構造データを格納する記憶部として、第１形状構造データ記憶部ＦＤ１等を含み、テクスチャ構造データを格納する記憶部として、第１テクスチャ構造データ記憶部ＴＤ１等を含む。また、図示を省略するが、この他にも、例えばレイアウト構造データを格納する記憶部等の各種構造データを記憶する記憶部が含まれているものとする。
【００５１】
プログラム記憶部ＰＭのうち、構造データバラツキ測定プログラムＶＰ２は、上記の各種構造形成プログラムＳＰで形成された構造データのバラツキ測定を行う。このバラツキ測定の結果に基づいて特定対象物であるか否かの判断基準として採用すべき情報の適切な取捨選択を行うことができる。特定対象物によってはその特徴が、あるデータを変換したり組み合わせたりすることによって端的に現れる場合があるからである。
【００５２】
組み合せ構造データ形成プログラムＰＰは、各種パラメータデータや各種構造データを組み合わせて新たな構造データを形成する。
【００５３】
ここで、組み合せ構造データ形成プログラムＰＰによって形成される組み合せ構造データは、パラメータデータや構造データについて、同種のものに限らず複数の種類について組み合せるものである点において、上記各種構造形成プログラムＳＰでのデータ形成と異なっている。
【００５４】
データ記憶部ＤＭのうち、各種組み合せ構造データ記憶部ＰＤは、上述した組み合せ構造データ形成プログラムＰＰの各種プログラムに対応する記憶部として、第１組み合せ記憶部ＰＤ１等を含む。
【００５５】
プログラム記憶部ＰＭのうち、組み合せ構造データバラツキ測定プログラムＶＰ３は、上記の組み合せ構造データ形成プログラムＰＰで形成された組み合せ構造データのバラツキ測定を行う。このバラツキ測定の結果に基づいて特定対象物であるか否かの判断基準として採用すべき情報の適切な取捨選択を行うことができる。特定対象物によってはその特徴が、異なる種類のデータを組み合わせることによって端的に現れる場合があるからである。
【００５６】
判定基準作成部ＪＣは、上記各種プログラムから得た各種データに基づき、未知の対象物が特定対象物であるか否かの判定のための判定基準プログラムを作成する。なお、判定基準作成部の構成について詳しくは、図３により後述する。また、判定基準プログラムの作成については、種々の態様を含むものとする。例えば、既存の複数の演算プログラムについて選択、組み合わせ等をすることで新たな演算プログラムを規定することも判定基準プログラムの作成に含まれるものとする。
【００５７】
以下、図５等を参照して、画像処理装置１００における各種画像データ処理や判定基準プログラムの作成工程について概念的に説明する。
【００５８】
ここでは、各種画像データ処理や判定基準プログラムの作成工程の説明の前提として、図５に示されている構成について説明する。図５は、既述のように、各種パラメータやデータの作成、データの取捨選択の処理、選択されたデータに基づく判定基準プログラムの作成工程を概念的に示すものである。例えば、図５では、図２を参照して説明した色構造や形状構造等の各構造においてパラメータデータが作成された様子をパラメータデータＣＰａ，ＣＰｂ，ＣＰｃ…として示している。つまり、パラメータデータＣＰａ等は、図２で各パラメータデータ記憶部に格納されるものに相当する。同様に、形状構造のデータについては、パラメータデータＦＰａ，ＦＰｂ，ＦＰｃ…、テクスチャ構造のデータについては、パラメータデータＴＰａ，ＴＰｂ，ＴＰｃ…、レイアウト構造のデータについては、パラメータデータＬＰａ，ＬＰｂ，ＬＰｃ…等で示すものとする。これらのパラメータデータＣＰａ等の各種データは、既述のように、バラツキ測定の結果によって判定基準として採用される可能性があるデータである。以下では、上記の各パラメータデータや構造データのように、判定基準として採用される可能性があるデータを総じて参照データと呼ぶものとする。特に、パラメータデータは、単一の色に関する平均値といった画像データの情報から直接的に抽出され取得されるデータであり、このような参照データ、すなわちパラメータデータである参照データを、レベル１の参照データと呼ぶものとする。
【００５９】
また、図５では、色構造や形状構造等の構造ごとに作成された構造データ（参照データ）について、例えば、色構造データについては、構造データＣａ，Ｃｂ，Ｃｃ…と示している。同様に、形状構造データについては、構造データＦａ，Ｆｂ，Ｆｃ…と示しており、テクスチャ構造データについては、構造データＴａ，Ｔｂ，Ｔｃ…と示しており、レイアウト構造データについては、構造データＬａ，Ｌｂ，Ｌｃ…と示している。これらの構造データは、いずれも同種のパラメータデータを組み合わせて形成されている。例えば、構造データＣａは、色構造データであり、同種すなわち色構造に属する色パラメータデータから形成される。図示では、白抜きの矢印に示すように、構造データＣａは、色パラメータデータであるパラメータデータＣＰａ及びパラメータデータＣＰｂに基づいて形成されている。同様に、他の構造データＦａ等も同種のパラメータデータを組み合わせて形成されている。ここでは、構造データＣａ等のように、同種のパラメータデータを組み合わせて形成される参照データを、レベル２の参照データ又は第１構造データと呼ぶものとする。
【００６０】
さらに、図５では、作成された組み合せ構造データについて、例えば、色構造に関するデータを主体として他の構造のデータと組み合わせたものについては、組み合せ構造データＣ１，Ｃ２…と示している。同様に、形状構造に関するデータを主体として他の構造のデータと組み合わせたものについては、組み合せ構造データＦ１，Ｆ２…と示しており、テクスチャ構造に関するデータを主体として他の構造のデータと組み合わせたものについては、組み合せ構造データＴ１，Ｔ２…と示しており、レイアウト構造に関するデータを主体として他の構造のデータと組み合わせたものについては、組み合せ構造データＬ１，Ｌ２…と示している。これらの組み合せ構造データＣ１等は、パラメータデータや第１構造データのうち、異種のものを組み合わせて形成されている。例えば、構造データＣ１は、白抜きの矢印に示すように、色構造データに属する構造データＣｂと、形状構造データに属する構造データＦａとを組み合わせて形成されている。ここでは、組み合せ構造データＣ１等のように、異種のパラメータデータや構造データを組み合わせて形成される参照データを、レベル３の参照データ又は第２構造データと呼ぶものとする。
【００６１】
また、図５では、参照データのうち、正又は負についてバラツキの少ないものの順に上位のものからそれぞれ並べてランキングを示す正、負のランキング欄ＣＲｐ，ＣＲｎが示されている。各参照データは、正、負のいずれか又は双方についてのデータであり、正についてランキングされるものは実線の矢印で示すように正のランキング欄ＣＲｐに並べられ、負についてランキングされるものは破線の矢印で示すように負のランキング欄ＣＲｐに並べられる。各ランキング欄ＣＲｐ，ＣＲｎで上位にある参照データが採用されることになる。ここで、参照データのうち、ランキングの結果採用されるに至ったものを判定用データと呼ぶものとする。また、図５では、各ランキング欄ＣＲｐ，ＣＲｎに並べられた（ランキングされた）ものについての採否の決定を正、負の判定用データ採用ラインで示している。
【００６２】
また、図５では、採用された参照データすなわち判定用データから正及び負の判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎが作成され、さらに正及び負の判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎから正及び負の確信度算出プログラムＲＰｐ，ＲＰｎが作成されることを示している。
【００６３】
以下、図５等を参照して、各種画像データ処理や判定基準プログラムの作成工程について説明する。まず、画像処理装置１００のＣＰＵ１０（図１参照）は、記憶装置１２から各種パラメータ抽出プログラムＥＰ（図２参照）を読み出して、種々のパラメータデータ（レベル１）を作成する。
【００６４】
次に、ＣＰＵ１０は、記憶装置１２から各種構造形成プログラムＳＰ（図２参照）を読み出して、パラメータデータＣＰａ等のパラメータデータから構造データ（レベル２）を参照データとして作成する。
【００６５】
次に、ＣＰＵ１０は、記憶装置１２から組み合せ構造データ形成プログラムＰＰ（図２参照）を読み出して、パラメータデータＣＰａ等のレベル１の参照データや構造データＣａ等のレベル２の参照データ（第１構造データ）を組み合わせた組み合せ構造データ（レベル３）を参照データとして作成する。
【００６６】
ここで、以上の各レベル１〜３の参照データの作成について見方を変えると、図５において矩形で示される１つのパラメータデータＣＰａや第１構造データＣａ、第２構造データＴ１等の１つ１つは、各種パラメータ抽出プログラムＥＰ等（図２参照）の１つ或いは複数のプログラムを組み合わせることによってそれぞれ形成されるものであると捉えることもできる。すなわち、１つの矩形が、１種類の参照データを作成するモジュールを示すものに相当すると考えることもできる。ここでは、作成された各モジュールを知識モジュールと呼ぶものとする。つまり、１つの知識モジュール（１つのプログラム又は２以上のプログラムを組み合わせたプログラム）があることで、参照画像データに含まれる１つ１つの画像データがそれぞれパラメータ化或いは構造化され、１群の画像データである参照画像データから１種類の参照データが作成されることになる。また、この観点において、プログラム記憶部ＰＭのうち、各種パラメータ抽出プログラムＥＰと各種構造形成プログラムＳＰと組み合せ構造データ形成プログラムＰＰとは、全体として、参照画像パラメータ抽出部である各種パラメータ抽出プログラムＥＰにおいて抽出されたパラメータデータに基づいて、参照データを作成する各種知識モジュールを格納する知識モジュール格納部として機能していると捉えることができる。また、データ記憶部ＤＭのうち、各種パラメータデータ記憶部ＰＲと各種構造データ記憶部ＳＲと各種組み合せ構造データ記憶部ＰＤとは、全体として、パラメータデータと構造データとを含む複数種類のデータを、知識モジュールによって作成された参照データとして格納する参照データ格納部として機能していると捉えることができる。
【００６７】
次に、ＣＰＵ１０は、バラツキ測定部として、記憶装置１２からバラツキ測定プログラムＶＰ１〜ＶＰ３（図２参照）を読み出して、各知識モジュールによって作成された各レベル１〜レベル３までの参照データについて、バラツキをそれぞれ測定し、バラツキの少ないものから順に寄与度のランキングをする。なお、各データ間でのバラツキの度合を比較可能とするため、バラツキの測定は、正規化されているものとする。多数（例えば１万個或いは５千個）の画像データに対して、バラツキを測定し、バラツキの少ないものを選択することで、高精度な検出が可能となる。
【００６８】
次に、ＣＰＵ１０は、バラツキの測定結果に基づきランキングの処理を行う。ここでは、正に関する参照（典型）画像データについてパラメータ化の処理がなされる場合と、負に関する参照（典型）画像データについてパラメータ化の処理がなされる場合とがあり得る。つまり、各知識モジュールによって作成される参照データが正に関するものである場合と負に関するものである場合とがある。従って、バラツキ測定に基づくランキングについても、正の寄与度ランキングと負の寄与度ランキングとの２種類が存在する。正の寄与度ランキングとは、特定対象物であること、すなわち特定対象物に対する近似性を示すものについての寄与度ランキングである。一方、負の寄与度ランキングとは、特定対象物でないこと、すなわち特定対象物に似ているが異なる物に対する近似性を示すものについての寄与度ランキングである。
【００６９】
ＣＰＵ１０は、レベル１〜レベル３までの参照データについて、正負の寄与度についてバラツキ測定をそれぞれ行い、図５において、正について実線の矢印、負について破線の矢印で示すように、上位のものから順にそれぞれ並べて正、負のランキング欄ＣＲｐ，ＣＲｎに並べるランキングを行う。さらに、ＣＰＵ１０は、ランキング上位のものから規定数の参照データを正側と負側とについてそれぞれ採用する。つまり、ここでのＣＰＵ１０や判定基準作成部ＪＣの一部は、参照データから採用すべきものすなわち判定用データを選択するデータ選択部として機能する。なお、既述のように、図５では、採否の決定を正、負の判定用データ採用ラインとして示している。ＣＰＵ１０は、記憶装置１２から判定基準作成部ＪＣ（図２又は図３参照）を読み出して、選択された判定用データに基づいて、対象物が特定対象物であるか否かを数値的に判定可能にするための判定基準プログラムを作成する。ここでは、正と負とについての判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎがそれぞれ作成されることになる。さらに、正及び負の判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎに基づいて、対象物パラメータの判定用データに対する近似性の高さを数値化した確信度を算出する正と負とについての確信度算出プログラムＲＰｐ，ＲＰｎがそれぞれ作成される。
【００７０】
なお、確信度については、各種パラメータに基づいて、種々の算出方法で規定する場合が考えられるが、ここでは一例として、各パラメータの差をベクトル的に考えてベクトルの各成分の差で定まる距離に基づいて定まる指数を確信度とする。
【００７１】
以下、図３等を参照して、図５に示す各判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎや各確信度算出プログラムＲＰｐ，ＲＰｎの作成について詳細に説明する。
【００７２】
まず、図３に示すように、記憶装置１２は、プログラム記憶部ＰＭのうち、判定の基準となる判定基準作成部ＪＣにおいて、正及び負の判定用データ選択部ＤＣｐ１，ＤＣｎ１と、正及び負の判定基準プログラム作成部ＤＪｐ１，ＤＪｎ１と、正及び負の確信度算出プログラム作成部ＳＣｐ１，ＳＣｎ１とを有する。
【００７３】
判定用データ選択部ＤＣｐ１，ＤＣｎ１は、正及び負についての判定用データの採用数、すなわち図５の判定用データ採用ラインに関する情報をそれぞれ格納している。判定基準プログラム作成部ＤＪｐ１，ＤＪｎ１は、判定用データとして採用された参照データを組み合わせて判定基準プログラムを作成するためのプログラムを正及び負についてそれぞれ格納している。確信度算出プログラム作成部ＳＣｐ１，ＳＣｎ１は、判定基準プログラム作成部ＤＪｐ１，ＤＪｎ１に基づいて作成された判定基準プログラムに基づいて確信度算出プログラムを作成するためのプログラムを格納している。
【００７４】
ＣＰＵ１０は、記憶装置１２の判定基準作成部ＪＣ等に格納された各種情報を適宜読み出すことで、各判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎ（図５参照）や、さらには各確信度算出プログラムＲＰｐ，ＲＰｎ（同上）を作成する。
【００７５】
また、図３に示すように、記憶装置１２は、データ記憶部ＤＭにおいて、各画像データ記憶部ＤＯ，ＤＰのほか、正及び負の判定基準プログラム記憶部ＪＭｐ，ＪＭｎと、正及び負の確信度算出プログラム記憶部ＲＭｐ，ＲＭｎとを有する。判定基準プログラム記憶部ＪＭｐ，ＪＭｎは、判定基準プログラム作成部ＤＪｐ１，ＤＪｎ１を読み出して作成される判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎが記憶され、確信度算出プログラム記憶部ＲＭｐ，ＲＭｎは、確信度算出プログラム作成部ＳＣｐ１，ＳＣｎ１を読み出して作成される確信度算出プログラムＲＰｐ，ＲＰｎが記憶される。
【００７６】
ここで、判定基準プログラム作成部ＤＪｐ１，ＤＪｎ１に基づく判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎの作成については、種々の方法が適用可能であるが、以下、一例について説明する。まず、前提として、判定用データであるパラメータデータ（レベル１の参照データ）或いは構造データ（レベル２，３の参照データ）は、いずれも多次元のベクトルで表現されたものである。判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎは、これら多次元のベクトルで表現されるものを組み合わせて構成されることによって、判定基準を表現するものである。つまり、判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎによって表現される判定基準も、多次元のベクトルで表現されたものに相当する。ここでは、一例として、上述した正又は負についてのランキングに基づいて、判定用データを重みづけして判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎが固定的な方法により作成されるものとする。なお、ランキングのための比較が可能となるように、各参照データに対して正規化した状態でバラツキが測定されるものとなっている。上記のランキングにおいて、上位から順に１番目からＭ番目までの参照データが判定用データとして採用されるものとし、各判定用データを表現する多次元ベクトルをＡ１〜ＡＭとし、ランキングに基づく重みをα１〜αＭとする。ここで、各多次元ベクトルＡｉ（１≦ｉ≦Ｍ）は、例えばｉ番目の参照データを作成する際のパラメータ化或いは構造化プログラム（知識モジュール）に相当する。これに対して、判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎに相当する多次元のベクトルは、重み付判定基準であって、Σαｉ×Ａｉと表現されるものとすることができる。判定基準プログラム作成部ＤＪｐ１，ＤＪｎ１に組み込まれたプログラムに基づいて以上のような処理がなされることで、判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎが作成される。また、確信度算出プログラム作成部ＳＣｐ１，ＳＣｎ１は、上記のような判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎにおける重み付判定基準に基づいて、確信度を規定し、判定を行う確信度算出プログラム記憶部ＲＭｐ，ＲＭｎを作成することができる。具体的には、未特定の１つの対象物の画像データ（判定対象画像データ）について、上述したＡ１〜ＡＭに相当するパラメータ化或いは構造化を行うことによって対象物データを抽出し、抽出された対象物データについて、上述したΣαｉ×Ａｉの値が予め定めた閾値を超えている場合にはその未特定であった対象物が特定対象物であり、閾値以下であれば特定対象物でない、とする判定を行うものとすることができる。判定対象画像データからの対象物データを抽出する処理は、判定対象画像データ解析部ＤＤに格納されたプログラムに従って行われる。なお、α１〜αＭの値については、例えば順位の逆数といったランキング上位のものほど大きな値を取ることで規定する。この重みづけについては、予め判定基準プログラム作成部ＤＪｐ１，ＤＪｎ１に格納されていてもよく、或いは入力装置１４（図１参照）から手動での入力を受け付けるすなわち人間側の判断を採用するものとしてもよい。α１〜αＭの値については、上述の順位の逆数の他にも、種々の規定が考えられ、例えば各判定用データのバラツキの大きさを反映させることも可能である。すなわち、バラツキの小さいものほどαｉの値が大きくなるようにするものとしてもよい。例えば、バラツキの大きさについての逆数を用いてα１〜αＭの値を規定することが考えらえる。
【００７７】
また、図３に示すように、記憶装置１２は、プログラム記憶部ＰＭにおいて、判定基準作成部ＪＣのほか、判定基準作成部ＪＣに基づく判定を行う対象となる対象物の画像を解析するためのプログラムとして、判定対象画像データ解析部ＤＤと、判定部ＪＧとを有している。
【００７８】
判定対象画像データ解析部ＤＤは、判定対象画像データ記憶部ＤＰに格納された判定対象画像データをパラメータ化して、対象物が特定対象物であるか否かを判定するために必要となる対象物データを取得するためのプログラムを格納している。つまり、ＣＰＵ１０は、判定対象画像データ解析部ＤＤを読み出して、判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎに対応して、より具体的には、判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎの作成において採用された判定用データに対応して、判定対象画像データ記憶部ＤＰに格納された判定対象画像データから、対象物の確信度算出を可能にする対象物データを抽出する。抽出された対象物データは、対象物データ記憶部ＯＭに一時記憶される。なお、既述のように、対象物データは、確信度算出プログラム記憶部ＲＭｐ，ＲＭｎによって確信度算出を可能にするものであるところ、対象物データとして必要とされるデータ（パラメータ）の種類は、判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎに依存するものとなる。従って、ＣＰＵ１０は、判定対象画像データ解析部ＤＤを読み出して、対象物データの作成をするにあたって、判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎの情報についても適宜読み出すものとなっている。
【００７９】
判定部ＪＧは、抽出された対象物データについて確信度を測定することにより、当該対象物が特定対象物であるか否かを判定する。
【００８０】
以下、図４等を参照して、特定対象物に関する入力情報のうち、経験データに関する内容について説明する。つまり、上述した参照データ形成のための各処理を行う前提として、各プログラム（或いは知識モジュール）において、正、負いずれが処理対象となるかについて詳細に説明する。
【００８１】
まず、上述のように、本実施形態では、参照画像データとして、正の参照画像データ記憶部ＲＤｐと負の参照画像データ記憶部ＲＤｎとが特定対象物画像データ記憶部ＤＯに入力され、これらについて分析を行い、正についてのランキングと負についてのランキングとを行って正と負との判定基準を作成することで、特定物であるか否かの判断をより高精度に行うことを可能にしている。ただし、この場合、正側と負側とのデータ解析が別個に必要となり、どちらか一方のみ（例えば正側のみ）について解析を行う場合に比べて単純には倍の処理が必要となってしまう。これに対して、本実施形態では、正負の参照画像データ記憶部ＲＤｐ，ＲＤｎに記憶すべき参照画像データとともに、経験データ記憶部ＤＥに記憶すべき経験データをデータ受付部１２ｒ（図１参照）において受付可能なものとしている。これにより、判定基準のための参照データを作成する各プログラムにおいて正、負いずれを処理対象するかをあらかじめ決定し、処理対象を限定することで、処理量（計算量）の増大を抑制している。なお、この場合、データ受付部１２ｒは、経験データを受け付ける経験データ受付部として機能していることになる。
【００８２】
経験データ記憶部ＤＥは、図４に示すように、参照データを作成するための各種プログラムに対して、正負の寄与度として採用するか否かを事前に決定するための経験データを有している。図中○（マル）とあるものについては採用し、図中×（バツ）とあるものについては採用しないことを意味する。例えば、図示の場合、第１色パラメータ抽出に関しては、正の寄与度としてのみ採用し、負の寄与度としては採用しないものとすることを示している。この場合、原則として、第１色パラメータ抽出プログラムＣＰ１（図２参照）は、正の参照画像データ記憶部ＲＤｐに対してのみ機能し、負の参照画像データ記憶部ＲＤｎに対しては機能しない。こうすることで、無駄となると考えられる負の参照画像データ記憶部ＲＤｎについての参照データの作成の処理を予め排除することができる。つまり、経験データ記憶部ＤＥに格納された経験データは、いわば、人間の経験値に相当するものであると言える。なお、経験データ記憶部ＤＥにおいて、正にも負にも×（バツ）とされているものは、その特定対象物の判定には不要な情報であることを意味し、正にも負にも○（マル）とされているものについては、必要な情報であるか不要な情報であるが分からないため、とりあえず仮採用していることに相当する。つまり、経験データにおいて正及び負のどちらか一方に×（バツ）がある、或いは双方に×（バツ）がある場合、人間で言えば、要不要について経験豊富な専門家であることに相当し、経験データにおいて正及び負の双方ともに○（マル）がある場合、人間で言えば、判定に適したものであるか否かの知識や経験がない素人に近い状態であることに相当する。なお、上記では、経験データ記憶部ＤＥは、必須の情報ではなく、存在しない場合もあるものとするとして説明しているが、経験データ記憶部ＤＥにおいて、全ての各種プログラムに対して正にも負にも○（マル）がされている場合が、経験データ記憶部ＤＥが存在しない場合に相当する。つまり、人間で言えば、全く経験を有さない素人であるため、排除すべき項目が分からないので、とりあえず全て採用するという状態を意味する。
【００８３】
以下、図２に戻って、経験データの一利用態様について説明する。まず、図２において、データ記憶部ＤＭの各記憶部の横にそれぞれ設けられている２つの欄のうち、左側の欄は、上述した図４の経験データ記憶部ＤＥにおける情報を示すものである。また、図２に示すデータ記憶部ＤＭの各記憶部の２つの欄のうち、右側の欄は、記憶された参照データを正として採用するか負として採用するか、採用しないか、或いは最初からデータが入力されていないかを示すものである。
【００８４】
まず、左側の欄において−（ハイフン）が記載されている場合（例えば図２の第３色パラメータデータ記憶部ＣＲ３）は、図４の経験データ記憶部ＤＥにおいて双方ともに×（バツ）があり、採用しないことが既に決まっていることを意味する。この場合、例えば第３色パラメータ抽出プログラムＣＰ３は、機能することなく、対応する第３色パラメータデータ記憶部ＣＲ３には、何もデータが入力されないことを意味する。つまり、第３色パラメータデータ記憶部ＣＲ３の右側の欄の−（ハイフン）の印は、採用すべき参照データが最初から存在しないことを示している。
【００８５】
次に、左側の欄において何も記載されていない場合は、経験データ記憶部ＤＥのデータによって正と負とのうちいずれが採用されるか既に決まっていることを意味する。ここでは、右側の欄において、◇（菱形）の印があれば（例えば図２の第１形状パラメータデータ記憶部ＦＲ１等）、正の寄与度として採用され得るものであることを意味し、☆（星）の印があれば（例えば図２の第２色パラメータデータ記憶部ＣＲ２等）、負の寄与度として採用され得るものであることを意味するものとする。
【００８６】
最後に、左側の欄において＊（アスタリスク）が記載されている場合は、図４の経験データ記憶部ＤＥでのデータにおいて双方ともに○（マル）があり、正負の双方とも仮採用されていることを意味する。この場合、正の参照画像データ記憶部ＲＤｐと負の参照画像データ記憶部ＲＤｎの双方ともについてデータが取得され、いずれのデータについてもバラツキが測定されることになる。◇（菱形）の印があれば（例えば図２の第２色構造データ記憶部ＣＤ２）、バラツキ測定の結果、正の寄与度として採用され得るものであることを意味し、☆（星）の印があれば（例えば図２の第１組み合せ構造データ記憶部ＰＤ１）、バラツキ測定の結果、負の寄与度として採用され得るものであることを意味し、×（バツ）の印があれば（例えば図２の第２形状パラメータデータ記憶部ＥＲ２）、バラツキ測定の結果、正の寄与度としても負の寄与度としても採用されないものであることを意味するものとする。
【００８７】
上記のように、経験データ記憶部ＤＥに格納された経験データを利用することで、各プログラム或いは知識モジュールによる参照データの作成における処理対象を的確に限定し、迅速かつ的確な判定基準の作成が可能となる。
【００８８】
以下、図６を参照して、以上の構成を有する画像処理装置１００を用いた画像処理方法の一例について説明する。
【００８９】
まず、ＣＰＵ１０は、記憶装置１２の特定対象物画像データ記憶部ＤＯに用意された特定対象物に関する参照画像データを読み出して取り込む（ステップＳ１）。ここでは、正及び負の２種類の参照画像データについての取込がそれぞれ行われる。次に、ＣＰＵ１０は、参照画像データによる画像の位置決めを行う（ステップＳ２）。次に、ＣＰＵ１０は、前処理プログラムＡＰを読み出して、パラメータ抽出を行う前提として必要となる参照（典型）画像データについての各種前処理を行い、初期値データ記憶部ＩＲに初期設定に関する情報を格納する（ステップＳ３）。次に、ＣＰＵ１０は、経験データが入力されているか、すなわち経験データ記憶部ＤＥに経験データが存在するか否かを確認し（ステップＳ４）、経験データ記憶部ＤＥに経験データが存在する場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）には、経験データ記憶部ＤＥに格納された経験データの情報すなわち各プログラム（或いは知識モジュール）についての採否の情報を読み出して、各プログラムによる処理での処理対象の決定を行う。なお、経験データ記憶部ＤＥに経験データが存在しない場合（ステップＳ４：Ｎｏ）には、全てのプログラムについて正負の参照画像データの双方とも仮採用し、処理対象とする。
【００９０】
次に、ＣＰＵ１０は、各種パラメータ抽出プログラムＥＰを読み出して、各種パラメータデータを作成するためのパラメータ抽出を行い（ステップＳ６）、各構造についてパラメータを形成させる（ステップＳ７ａ，Ｓ７ｂ）。すなわち、例えば、色構造については、まず、色パラメータを形成することで、各種色パラメータに関する色パラメータデータを作成する（ステップＳ７ａ）。さらに、ＣＰＵ１０は、各種構造形成プログラムＳＰを読み出して、ステップＳ７ａで作成された色パラメータデータに基づいて第１構造データの１つである色構造データを作成する（ステップＳ８ａ）。同様に、形状構造については、まず、形状パラメータデータを作成し（ステップＳ７ｂ）、ステップＳ７ｂで作成された形状パラメータデータに基づいて第１構造データの１つである形状構造データを作成する（ステップＳ８ｂ）。なお、説明を省略するが、他の各構造についても同様にして、パラメータデータ及び第１構造データ（参照データ）が作成される。
【００９１】
パラメータデータ及び第１構造データが作成されると、ＣＰＵ１０は、異種の構造間での組み合せによって組み合わせ構造を形成させる（ステップＳ９）。すなわち、ＣＰＵ１０は、組み合せ構造データ形成プログラムＰＰを読み出して、組み合せ構造データである第２構造データ（参照データ）が作成される。
【００９２】
次に、ＣＰＵ１０は、バラツキ測定プログラムＶＰ１〜ＶＰ３を読み出して、上記ステップＳ６〜Ｓ９を経て作成された複数種類の参照データについて、バラツキの測定を行い（ステップＳ１０）、ステップＳ１０での測定結果に基づいて、正及び負に関するランキングを行うにあたっての対象となる参照データを決定し（ステップＳ１１）、各参照データをバラツキの度合の小さい順に並べる、すなわちランキングを行う。（ステップＳ１２）。
【００９３】
次に、ＣＰＵ１０は、判定基準作成部ＪＣから正及び負の判定用データ選択部ＤＣｐ１，ＤＣｎ１をそれぞれ読み出して、ランキングの結果に応じて正及び負について判定用データとして採用すべき参照データの取捨選択をそれぞれ行い（ステップＳ１３）、判定基準プログラムを作成し（ステップＳ１４）、さらに、作成された判定基準プログラムに基づいて確信度算出プログラムを決定する（ステップＳ１５）。
【００９４】
以上の処理により、画像処理装置１００は、１つの特定対象物に対する判定を可能とする装置として機能するものとなる。言い換えると、種々の特定対象物について判定を可能とする汎用型の画像処理装置１００に対して、１つの特定対象物についての情報が入力され、その情報が解析されることにより、その特定対象物に対する判定を行うことのできる専用装置が形成されたことになる。専用装置となった画像処理装置１００は、判定対象画像データ記憶部ＤＰに入力された未知の対象物の画像情報から、その対象物が特定対象物であるか否かを判定可能にする。
【００９５】
以上のように、本実施形態では、対象物が特定対象物であるか否かを数値的に判定可能にするための判定基準プログラムＪＰｐ，ＪＰｎを作成するにあたって、バラツキ測定プログラムＶＰ１〜ＶＰ３によって、画像に関する各種パラメータについてのバラツキ度合いをそれぞれ測定し、バラツキに関する測定結果に基づいて採用すべき参照データを決定している。これにより、数多くの情報の中から有用であるものの選択（採用）と、有用でないものの排除（不採用）との判断を迅速かつ的確に行うことができる。この際の採否の判断は、あたかも人間が経験則に基づいて行う判断であるかのようなものとなる。
【００９６】
以下、図７を参照して、上記のうちランキング対象についての採否の判断の処理についての具体的な一態様について説明する。図７は、図６に示す処理のうち、ランキング対象の選択に関する処理であるステップＳ１１での具体的な一例について説明するためのフローチャートである。図７は、各知識モジュールに対して、ランキングの対象とすべきか、さらにランキングの対象とする場合、正及び負のいずれの寄与度ランキングの対象とするかを決定する過程について示している。
【００９７】
図６に示すステップＳ１１において、図４に例示する経験データに基づく採否を無条件にそのまま採用することもできる。しかし、図７に一例を示すように、バラツキの度合に対して閾値を定めておき、バラツキ測定での結果に応じて、与えられた経験データに基づく採否を変更することもできる。具体的に説明すると、まず、図７の例では、前提として、第１バラツキ閾値、第２バラツキ閾値及び第３バラツキ閾値が定められている。第１バラツキ閾値は、図４の経験データ記憶部ＤＥでの情報として採用されることが決まっているものに対して設けられる閾値である。第２及び第３バラツキ閾値は、図４の経験データ記憶部ＤＥでの情報として採用されるか否かが分からず仮採用されている、すなわち正についても負についても採用され得る状態であるものに対して設けられる閾値である。第２バラツキ閾値は、正の寄与度として利用し得るか否かを判断するための閾値である。第３バラツキ閾値は、負の寄与度として利用し得るか否かを判断するための閾値である。
【００９８】
図７に示すように、ＣＰＵ１０は、ランキング対象の決定のために、まず、各知識モジュール（各種プログラム）が経験データでの判断において採用されることが決定しているか否か、図２で言えば各記憶部の左側の欄に印があるか否かを確認する（ステップＳＰ１）。ステップＳＰ１において、経験データで採用が決定している（図２の左側の欄に印が無い）ものであると判断された場合（ステップＳＰ１：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、各知識モジュール（各種プログラム）に対応する参照データのバラツキが第１バラツキ閾値以内であるか否かを確認する（ステップＳＰ２）。ステップＳＰ２において、第１バラツキ閾値以内であると確認されると（ステップＳＰ２：Ｙｅｓ）、さらに、ＣＰＵ１０は、その知識モジュールが正の寄与度について採用されたものであるか、負の寄与度について採用されたものであるかを確認し（ステップＳＰ３）、正の寄与度について採用されたものであれば（ステップＳＰ３：Ｙｅｓ）、正の寄与度ランキング対象として選択する処理を行い（ステップＳＰ４）、負の寄与度について採用されたものであれば（ステップＳＰ３：Ｎｏ）、負の寄与度ランキング対象として選択する処理を行う（ステップＳＰ５）。一方、ステップＳＰ２において、第１バラツキ閾値以内でないと確認されると（ステップＳＰ２：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、非ランキング対象（寄与度ランキング対象外）であると判断し、排除する処理を行う（ステップＳＰ６）。
【００９９】
ステップＳＰ１において、経験データで採用が決定しておらず、仮採用となっている（図２の左側の欄に＊（アスタリスク）がある）ものであると判断された場合（ステップＳＰ１：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、各知識モジュール（各種プログラム）に対応する参照データであって正に関する参照データのバラツキが第２バラツキ閾値以内であるか否かを確認する（ステップＳＰ７）。ステップＳＰ７において、第２バラツキ閾値以内であると確認されると（ステップＳＰ７：Ｙｅｓ）、正に関するバラツキが十分小さいものと判断され、正の寄与度ランキング対象として選択する処理を行う（ステップＳＰ４）。また、ステップＳＰ４において、図２の右側の欄に◇（菱形）のチェックがなされる。
【０１００】
ステップＳＰ７において、第２バラツキ閾値以内でないと確認されると（ステップＳＰ７：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、各知識モジュール（各種プログラム）に対応する参照データであって負に関する参照データのバラツキが第３バラツキ閾値以内であるか否かを確認する（ステップＳＰ８）。ステップＳＰ８において、第３バラツキ閾値以内であると確認されると（ステップＳＰ８：Ｙｅｓ）、負に関するバラツキが十分小さいものと判断され、正の寄与度ランキング対象として選択する処理を行う（ステップＳＰ５）。また、ステップＳＰ５において、図２の右側の欄に☆（星）のチェックがなされる。ステップＳＰ８において、第３バラツキ閾値以内でないと確認されると（ステップＳＰ８：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、非寄与度ランキング対象（寄与度ランキング対象外）であると判断し、排除する処理を行う（ステップＳＰ６）。また、ステップＳＰ８において、図２の右側の欄に×（バツ）のチェックがなされる。
【０１０１】
以上のように、本実施形態の一態様の画像処理装置１００では、経験データ記憶部ＤＥに経験データが付与された場合にあっても、さらに、採否の決定を画像処理装置１００側で判断するものにできる。なお、以上において、原則として図４に例示する経験データが採用されるように、第１バラツキ閾値は、第２バラツキ閾値及び第３バラツキ閾値に比べて広いもの（緩いもの）となっているものとしてもよい。
【０１０２】
以下、図１に示す画像処理装置１００を用いた画像処理に基づく対象物の判定の主要な動作の一例について説明する。すなわち、１つの特定対象物についての情報が入力され、正及び負についての判定基準プログラムや確信度算出プログラムが作成された結果、その特定対象物の判定を行う専用装置となった画像処理装置１００の動作の一例について説明する。
【０１０３】
図８は、上記のように専用装置となった画像処理装置１００によって確定された確信度算出プログラムの一例に基づく画像判定処理について概念的に説明するフローチャートである。なお、画像処理装置１００は、例えば未特定の対象物が特定対象物であるか否かの最終判定結果を表示装置１３に表示させることができ、不図示の出力装置に印刷等をさせることもできる。
【０１０４】
まず、ＣＰＵ１０は、入力装置１４を読み出して判定対象となる未特定の対象物についての画像情報を取得する、或いは撮像装置１１を撮像動作させるプログラムを読み出して未特定の対象物を撮像して画像情報を取得することにより、対象物についての画像データすなわち判定対象画像データを得てこれを取り込む（ステップＳ１０１）。次に、ＣＰＵ１０は、撮像された判定対象画像の位置決めを行う（ステップＳ１０２）。次に、ＣＰＵ１０は、記憶装置１２の判定対象画像データ解析部ＤＤ（図３参照）からパラメータ化に必要なプログラムを適宜読み出して、判定対象画像のパラメータを抽出し（ステップＳ１０３）、対象物から判定に必要な対象物データが作成される（ステップＳ１０４）。なお、作成された対象物データは、記憶装置１２の対象物データ記憶部ＯＭに一時記憶される。以上により、対象物が特定対象物であるか否かの判定が可能な状態になる。
【０１０５】
次に、ＣＰＵ１０は、正の確信度と負の確信度とについてそれぞれ算出を行う（ステップＳ１０５ａ，Ｓ１０５ｂ，Ｓ１０６ａ，Ｓ１０６ｂ）。具体的には、ＣＰＵ１０は、記憶装置１２の判定基準作成部ＪＣから正の確信度算出プログラムを読み出し（ステップＳ１０５ａ）、対象物データから正の確信度を算出する（ステップＳ１０６ａ）。負の確信度についても同様にして、ＣＰＵ１０は、負の確信度算出プログラムを読み出し（ステップＳ１０５ｂ）、負の確信度を算出する（ステップＳ１０６ｂ）。次に、ＣＰＵ１０は、判定部ＪＧ（図３参照）から適宜プログラムを読み出して対象物が特定対象物であるとする正の判定と、特定対象物でないとする否の判定とのいずれか一方の判定を行う（ステップＳ１０７ａ〜ステップＳ１０９）。ここでは、正及び負の確信度について、未特定の対象物の特定対象物に対する近似性の高さ（例えばベクトル的なものの距離）を正及び負についてそれぞれ数値化した指数をもって正及び負の確信度とする。つまり、指数が高いほど正の判定或いは否の判定がなされる。なお、各指数は、例えば取得された対象物データのパラメータが最も典型的な参照画像データのパラメータと全く同一である場合を最大値の１００％となるように規格化されているものとする。
【０１０６】
ここでは、上記のように規格化された値に対して、正の確信度について第１の閾値と第２の閾値とが設けられており、負の確信度については、１つの閾値が設けられているものとする。正の確信度について、第１の閾値は、比較的高い値で設定され、正の判定として確実な範疇となるようなものが満たす値となっている。第２の閾値は、第１の閾値よりは小さな値として設定されるが、ある程度高い値を設定することで、第２の閾値を超える場合も正の判定をすべき蓋然性が比較的高いものとなるような値となっている。なお、第１及び第２の閾値は、統計的に知られた特定対象物についての判定として確実な範疇で定められるものとする。また、確実に判定できる閾値が未知の場合には、例えば試運転を繰り返しながら調整をすることで、閾値を定めてもよい。
【０１０７】
第１及び第２の閾値の設定については、種々のものが考えられるが、具体的な一例としては、確信度についての偏差値に基づいて規定することが考えられる。まず、確信度の高いものから低いものまでの全ての中から無作為に抽出した標本（第１標本）についての分布において標準偏差を算出した場合に、一定以上の偏差値となるときの正の確信度の値を、第１の閾値として定めることができる。上記第１の閾値を定めることで、第１の閾値を超える場合には、確実に特定対象物であるものと判断する値として用いることができる。また、例えば、典型的な画像を集めた集合すなわち確信度が比較的高いものの中から無作為に抽出した標本（第２標本）についての分布において標準偏差を算出した場合に、偏差値が第２標本における平均値よりは低いものの、ある程度以上の値であり、上記の第１標本での平均値よりは高い値となっている値を、第２の閾値として定めることができる。典型的な画像を集めた集合において、ある程度の正の確信度を有することで、特定対象物である蓋然性が比較的高いものと判断する値として用いることができる。
【０１０８】
また、ＣＰＵ１０は、負の確信度に関する閾値についても、例えば上記第１又は第２の閾値の場合と同様にして設定できる。つまり、特定対象物に似て非なるものである蓋然性が比較的高いものと判定できる値に設定できる。
【０１０９】
ＣＰＵ１０は、上述した正及び負の確信度に関する閾値を参照して、まず、ステップＳ１０６ａ，１０６ｂで算出された正及び負の確信度について、正の確信度が第１の閾値を超えており、かつ、負の確信度が閾値を超えていないかを判断し（ステップＳ１０７ａ）、要件を満たすと判断すると（ステップＳ１０７ａ：Ｙｅｓ）、判定対象画像すなわち対象物が特定対象物であるとする正の判定をする（ステップＳ１０８）。
【０１１０】
一方、ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０７ａにおいて、正の確信度が第１の閾値以下である、又は、負の確信度が閾値以上であると判断すると（ステップＳ１０７ａ：Ｎｏ）、さらに、負の確信度が閾値を超えており、かつ、正の確信度が第１の閾値を超えてないかを判断する（ステップＳ１０７ｂ）。ここで、負の確信度が閾値を超えており、かつ、正の確信度が第１の閾値を超えていないと判断すると（ステップＳ１０７ｂ：Ｙｅｓ）、対象画像すなわち対象物が特定対象物でないとする否の判定をする（ステップＳ１０９）。
【０１１１】
ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０７ｂにおいて、負の確信度が閾値以下である、又は、正の確信度が第１の閾値以上であると判断すると（ステップＳ１０７ｂ：Ｎｏ）、さらに、正の確信度が第１の閾値を超えており、かつ、負の確信度が閾値を超えているかを判断する（ステップＳ１０７ｃ）。ここで、正の確信度が第１の閾値を超えており、かつ、負の確信度が閾値を超えていると判断すると（ステップＳ１０７ｃ：Ｙｅｓ）、第１の確信度である正の確信度を第２の確信度である負の確信度よりも優先的に適用して、対象画像すなわち対象物が特定対象物であるとする正の判定をする（ステップＳ１０８）。
【０１１２】
ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０７ｃにおいて、正の確信度が第１の閾値以下である、又は、負の確信度が閾値以下であると判断すると（ステップＳ１０７ｃ：Ｎｏ）、さらに、正の確信度が第２の閾値を超えているかを判断する（ステップＳ１０７ｄ）。ここで、正の確信度が第２の閾値を超えていると判断すると（ステップＳ１０７ｄ：Ｙｅｓ）、正の確信度を優先的に適用して、対象画像すなわち対象物が特定対象物であるとする正の判定をする（ステップＳ１０８）。
【０１１３】
ＣＰＵ１０は、ステップＳ１０７ｄにおいて、正の確信度が第２の閾値以下であると判断すると（ステップＳ１０７ｄ：Ｎｏ）、統計的割合に基づいて正否の判定を行う（ステップＳＱ）。ここで、統計的割合とは、その判定対象である対象物の検査において統計的に知られる正否の割合を言う。ステップＳ１０７ｄにおいて、Ｎｏと判断される場合、その対象物についての画像は、正の確信度も負の確信度も高くない状態にあり、上記ステップＳ１０７ｄまでの手法では判定不能であり、正否の判断が非常に難しい状態にあるものと言える。ステップＳＱでは、このような状態にある対象物について乱数等を用いて、統計的割合に応じた割合で特定対象物であるか否かを決定している。例えば、判定対象である対象物について、検査において、ｑ：（１―ｑ）の割合で特定対象物と特定対象物でない物とが検出されるものであることが統計的に知られていれば、ＣＰＵ１０は、ステップＳＱにおいて、ｑ×１００％の確率で特定対象物であり、（１―ｑ）×１００％の確率で特定対象物でないと判定することになる。ただし、本実施形態では、高精度な画像の判定を可能としており、このようなケースが生じることは非常に少なくすることができる。
【０１１４】
なお、ステップＳ１０８又はステップＳ１０９における判定結果は、ＣＰＵ１０からの指令を受けた表示装置１３によって表示されることができる。この際、併せて正及び負の確信度の数値等の算出結果を表示させてもよい。
【０１１５】
なお、以上において、ステップＳＱに示す統計的割合に基づく正否判定を行わないものとしてもよい。例えば、ステップＳ１０７ｄにおいて、正の確信度が第２の閾値以下であると判断した場合には（ステップＳ１０７ｄ：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、対象物を特定対象物ではないと判定する、或いは判定不能とすることとしてもよい。
【０１１６】
以下、図９等を参照して、専用装置となった場合における画像処理装置１００の動作の別の一例（一変形例）について説明する。
【０１１７】
図９は、本変形例の画像処理装置１００のうち、記憶装置１２の一部である特定対象物画像データ記憶部ＤＯの構成について概念的に説明するブロック図であり、図４に対応する図である。図１０は、本変形例の確信度算出プログラム作成の処理について説明するフローチャートであり、図６に相当するフローチャートを簡略化したものでる。図１１は、図１０の処理で作成された確信度算出プログラムの一例に基づく画像判定処理について説明するフローチャートである。図示のように、本変形例では、参照画像データを複数種類用意するものとしている。なお、画像処理装置の構造については、図１に示すものと同様であるので、図示及び説明を省略する。
【０１１８】
判定を行う状況として、複数の特定対象物を特定したい場合も存在し得る。例えば、血液成分が映し出された画像について、画像内にある血液中の未特定の成分を特定する場合、例えば赤血球だけを特定対象物として赤血球であるか否かを特定するだけではなく、白血球や血小板等についても特定できるように、個別の特定対象物として同時並行で画像の判定が行われることが望ましい。本変形例では、このような複数の特定対象物についての画像の判定をする場合の処理について一例を説明する。ここでは、図９〜図１１に示すように、（Ｌ−１）種類の正及び負に関する参照画像データを用意することで、特定対象物に関してＬ種類に分類する画像の判定を可能にするものとしている。例えば、図９に示すように、タイプ１からタイプ（Ｌ−１）までの（Ｌ−１）種類の正及び負に関する参照画像データ記憶部ＲＤ１ｐ，ＲＤ１ｎ，ＲＤ２ｐ，ＲＤ２ｎ，…，ＲＤ（Ｌ−１）ｐ，ＲＤ（Ｌ−１）ｎが用意されている。また、図示のように、１種類の正及び負に関する参照画像データにつき１つの経験データが用意され、合計（Ｌ−１）種類の経験データが経験データ記憶部ＤＥ１，ＤＥ２，…，ＤＥ（Ｌ−１）にそれぞれ格納されているものとする。例えばタイプ１に相当する正及び負に関する参照画像データ記憶部ＲＤ１ｐ，ＲＤ１ｎが赤血球を特定するための情報であれば、参照画像データ記憶部ＲＤ１ｐ，ＲＤ１ｎ及び経験データ記憶部ＤＥ１に格納されたデータから判定基準プログラムを作成することで、対象物が赤血球であるか否かの判定が可能となる。
【０１１９】
図１０に示すように、各タイプ１〜タイプ（Ｌ−１）の参照画像データについてそれぞれ判定基準プログラムの作成延いては確信度算出プログラムの作成がなされる。例えば、タイプ１について、ＣＰＵ１０により、参照画像の取込（ステップＳ２０１ａ）や、経験データの入力（ステップＳ２０２ａ）がなされ、さらに、参照データの抽出及び選択がなされ（ステップＳ２０３ｂ）、ステップＳ２０３ｂの参照データから選択された判定用データに基づき判定基準プログラムが作成され、最終的に確信度算出プログラムが作成され、タイプ１（特定対象物：赤血球）について判定可能な状態となる。残りのタイプ２〜タイプ（Ｌ−１）についても同様に、各ステップＳ２０１ｂ〜Ｓ２０４ｂ，…，Ｓ２０１ｘ〜Ｓ２０４ｘを経て確信度算出プログラムがそれぞれ作成される。
【０１２０】
図１１は、上述のようにして複数種類の確信度算出プログラムが用意された場合における対象物の判定方法の一例について説明するためのフローチャートである。ここでは、（Ｌ−１）種類のタイプに分類され、これらのどれにも属さないような場合には、タイプ１からタイプ（Ｌ−１）までのどれでもないＬ番目のタイプ（タイプＬ）のものであると判定される、或いは判定不能であるものとされることとする。
【０１２１】
まず、ＣＰＵ１０は、タイプ１に関して正の判定がなされるか否かを確認する（ステップＳＲ１）。すなわち、ステップＳＲ１において、図８に例示した方法により対象物がタイプ１の特定対象物（例えば赤血球）であるか否かの判定がなされる。ステップＳＲ１において、正の判定がなされたことを確認すると（ステップＳＲ１：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、当該対象物がタイプ１の特定対象物である旨を例えば出力装置１３に表示する動作を行う（ステップＳＪ１）。一方、ステップＳＲ１において、正の判定がなされていない（否の判定がなされている）ことを確認すると（ステップＳＲ１：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、タイプ２に関して正の判定がなされるか否かを確認する（ステップＳＲ２）。すなわち、対象物がタイプ２の特定対象物（例えば白血球）であるか否かの判定がなされる。ステップＳＲ２において、正の判定がなされたことを確認すると（ステップＳＲ２：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、当該対象物がタイプ２の特定対象物である旨を例えば出力装置１３に表示する動作を行う（ステップＳＪ２）。一方、ステップＳＲ２において、正の判定がなされていない（否の判定がなされている）ことを確認すると（ステップＳＲ２：Ｎｏ）、ＣＰＵ１０は、以下同様にして、タイプ３以降について正否の判定が行われ、最後にタイプ（Ｌ−１）に関して正の判定がなされる否かを確認し（ステップＳＲ（Ｌ−１））、正の判定がなされたことを確認すると（ステップＳＲ（Ｌ−１）：Ｙｅｓ）、ＣＰＵ１０は、当該対象物がタイプ（Ｌ−１）の特定対象物である旨を例えば出力装置１３に表示する動作を行い（ステップＳＪ（Ｌ−１））、正の判定がなされていない（否の判定がなされている）ことを確認すると（ステップＳＲ（Ｌ−１）：Ｎｏ）、タイプ１からタイプ（Ｌ−１）までのどれでもないタイプＬのものであると判定される、或いは判定不能であるものとされることとする（ステップＳＪＬ）。
【０１２２】
以上のように、本変形例では、複数の特定対象物について、並行して対象物の判定をすることができる。見方を変えると、対象物が複数ある特定対象物の候補のうちいずれに属するものであるかを特定することができる。
【０１２３】
以上のような複数の特定対象物の具体例については、種々のものが考えられるが、上記のような赤血球等のようにある形状や色を持った物体を特定対象物とする場合のほか、背景や異物を特定対象物とすることも可能である。例えば背景であれば、形がなく、画像の周辺側等において必ず存在するものである。また、色パラメータに関して特徴がある場合も考えられる。従って、これらの特徴を端的に示すパラメータを抽出して判断基準プログラムの要素として採用することで、背景に相当する部分を判別することが可能となる。また、異物については、形状を有するがそのサイズ（小ささ）に特徴がある場合が考えられる。つまり、形状の有無やサイズの特徴を端的に示すパラメータを抽出して判断基準プログラムの要素として採用することで、異物を判別することが可能となる。背景や異物を特定できることで、例えば全体画像中の一部として存在する背景や異物を除去して全体画像きれいなものに加工するといったことが可能となる。
【０１２４】
〔第２実施形態〕
以下、図１２により、本発明の第２実施形態に係る画像処理装置について説明する。なお、本実施形態に係る画像処理装置は、第１実施形態の変形例であり、画像処理装置の構造については、図１に示す第１実施形態の画像処理装置１００と同様であるので、図示及び説明を省略する。
【０１２５】
上記第１実施形態において、知識モジュールすなわち参照データを作成するための各種プログラムは、プログラム記憶部ＰＭに予め固定的に定まったものとなっている。これに対して、本実施形態では、知識モジュールを新たに作成するものとなっている。つまり、図５に矩形で示す参照データを新たに増やせるものとなっている。
【０１２６】
新規の知識モジュールを１つ作成する、すなわち１つの新たな参照データを作成することは、判断基準となり得る要素を１つ増やすことである。これは、人間で言えば、特定対象物であるか否かの判断に際して新たな基準となり得る対象の見方についての知識が増えることに相当する。新たな知識モジュールを得ることで、例えば特定対象物の属性に応じて有力な知識がインプットされ、判定能力をより高めることができる。方法の１つとして、例えば、記憶装置１２のデータ受付部１２ｒ（図１参照）において、入力装置１４から新規知識モジュールを受け付けることで、知識モジュールを増やすことが考えられる。つまり、人間がコンピューターに判断手法についての新たな知識を一方的、直接的にインプットさせることもできる。しかしながら、人間が一方的に知識を与えるだけでなく、人間が新規知識モジュールを作成させるための情報をコンピューターに与え、コンピューター側で新規知識モジュールが作成されるようにすることも考えられる。本実施形態では、一例として、各種パラメータ或いは構造のうち、色パラメータについて条件を設定する、すなわち入力装置１４等から人間側からの情報として付与し、付与された情報に基づいて、コンピューターである画像処理装置１００に新規（創新）知識モジュールを自動作成させる工程について説明する。
【０１２７】
以下、図１２を参照して、新規の知識モジュールの作成について説明する。図１２は、新規（創新）知識モジュールの作成の一例を示すフローチャートである。まず、画像処理装置１００のうち、記憶装置１２のデータ受付部１２ｒにおいて、入力装置１４からの新規知識モジュール作成のための情報を受け付ける（ステップＳＭ１）。ステップＳＭ１の具体例として、ここでは、色パラメータに関して、各色（Ｒ，Ｇ，Ｂ）の範囲を人間側で指定するものとする。例えば、各色が２５６段階の階調を有するものであれば、各階調の範囲を指定することになる。この場合、範囲が指定されることによって、指定範囲に応じた有限個（ｎ個）の知識モジュールとなり得る候補が決定することになる。ここでは、ｎ個の候補を新規モジュール候補と呼ぶものとする。ステップＳＭ１において、ｎ個の新規モジュール候補が決定すると、ＣＰＵ１０は、これらを順番づけるとともに、最初の新規モジュール候補を設定する初期設定を行う（ステップＳＭ２）。つまり、対象となるｊ番目の新規モジュール候補についてｊ＝１とする処理を行う。次に、ＣＰＵ１０は、指定範囲すなわちｎ個の新規モジュール候補についてのバラツキ測定が完了したかを確認し（ステップＳＭ３）、完了していなければ（ステップＳＭ３：Ｎｏ）、ｊ番目の新規モジュール候補についてバラツキ測定を行う（ステップＳＭ４）。すなわち、画像処理装置１００は、新規モジュール候補に相当するプログラムから多数（例えば１万個）の参照画像データをパラメータ化して、色パラメータデータを参照データとし、当該参照データについてバラツキの度合を測定する。次に、ＣＰＵ１０は、測定された結果を記憶装置１２に記憶させ（ステップＳＭ５）、次の新規モジュール候補を対象として（ステップＳＭ６）、同様の処理をｎ個の新規モジュール候補について終了するまで（ステップＳＭ３）繰り返す。ステップＳＭ３において、ｎ個すなわち指定範囲全ての新規モジュール候補についてバラツキ測定処理が完了した（ステップＳＭ３：Ｙｅｓ）と判断されると、ＣＰＵ１０は、ｎ個の新規モジュール候補から１つを選択し、新規知識モジュールとして記憶装置１２に保存される（ステップＳＭ７）。ステップＳＭ７における選択の方法としては、各新規モジュール候補のバラツキを参照してｎ個のうち最もバラツキが小さいものを新規知識モジュールとして採用する。
【０１２８】
上記の例のように色パラメータを範囲指定して新規知識モジュールを作成した場合、例えば特定の紫色に特徴があることが分かっている特定対象物といった場合の判定において有用な知識モジュールを作成できる。この場合において、画像処理装置１００は、定められた色パラメータの範囲で特徴的な波長範囲を特定対象物の参照画像データに基づいて自動的に探すことになるので、人間と同じく紫色の波長帯域にあたる色パラメータに基づく新規知識モジュールが作成されることになるが、必ずしも人間が感じる紫と同等の波長帯域が新規知識モジュールとして採用されるとは限らず、画像処理装置１００の独自の判断により作成されたものとなっている。
【０１２９】
以上のように、本実施形態の画像処理装置１００では、より高精度な判定を行う基準となり得る新規知識モジュールを、知識モジュール作成部として機能する記憶装置１２等によって自動作成することが可能となる。
【０１３０】
〔第３実施形態〕
以下、図１３等により、本発明の第３実施形態に係る画像処理装置について説明する。なお、本実施形態に係る画像処理装置は、第１実施形態の変形例であり、画像処理装置の構造については、図１に示す第１実施形態の画像処理装置１００と同様であるので、図示及び説明を省略する。
【０１３１】
上記第１実施形態において、寄与度ランキングに基づいて採用がなされている。この際、ランキングされた複数の参照データの中には、その属性が互いに似ているため、バラツキ測定の結果においても同様に小さくなっており、ともに上位にランキングされ判定用データとして採用されているものが含まれる場合もある。より的確な判定基準を作成するためには、このような属性の似たもの、すなわち相関関係があるものについては、一纏めにして判定基準の要素としては１つとみなすことが望ましい場合もある。本実施形態では、このような相関関係を加味した処理が可能となっている。なお、相関関係の有無の判定については、従来のデータ比較についての種々の方法が採用できるものとする。
【０１３２】
以下、図１３等を参照して、本実施形態に係る画像処理装置における処理の一例について説明する。図１３（Ａ）〜１３（Ｋ）は、判定用データに関する処理の一例について説明する図である。なお、図１３では、正の寄与度ランキングについて示しているが、負の寄与度ランキングについては、正の寄与度ランキングの場合と同様であるので、図示及び説明を省略する。
【０１３３】
まず、図１３（Ａ）に示すように、正の寄与度ランキング１位から順に並べられた参照データのうち１位のものについては、他との相関関係を見ることなく判定用データとして採用することを確定させ、破線で囲む２位の参照データについて、確定した１位の参照データとの相関を確認する。２位の参照データが１位の参照データとで相関がなければ、図１３（Ｂ）に示すように、２位のものを判定用データとして採用することを確定させ、さらに、破線で囲む３位の参照データについて、確定した１位及び２位の参照データとの相関を確認する。３位の参照データが１位及び２位の参照データとのいずれにおいても相関がなければ、図１３（Ｃ）に示すように、３位のものを判定用データとして採用することを確定させ、さらに、破線で囲む４位の参照データについて、確定した１位、２位及び３位の参照データとの相関を確認する。４位の参照データが１位、２位及び３位の参照データのいずれにおいても相関がなければ、図１３（Ｄ）に示すように、４位のものを判定用データとして採用することを確定させ、さらに、破線で囲む５位の参照データについて、確定した１位〜４位の参照データとの相関を確認する。以下、同様のことが繰り返される。
【０１３４】
一方、図１３（Ａ）において、２位の参照データが１位の参照データとで相関がある場合には、確定した参照データよりもランキング下位にある２位の参照データを排除する、すなわちランキングの対象外とし、図１３（Ｅ）に示すように、破線で囲む３位の参照データを繰り上げ、３位の参照データについて、確定した１位の参照データとの相関を確認する。ここで、３位の参照データが１位の参照データとで相関がなければ、図１３（Ｆ）に示すように、３位のものを判定用データとして採用することを確定させ、さらに、破線で囲む４位の参照データについて、確定した１位及び３位の参照データとの相関を確認する。以下、同様のことが繰り返される。
【０１３５】
一方、図１３（Ｅ）において、３位の参照データが１位の参照データとで相関がある場合には、確定した参照データよりもランキング下位にある３位の参照データを排除する、すなわちランキングの対象外とし、図１３（Ｇ）に示すように、破線で囲む４位の参照データを繰り上げ、４位の参照データについて、確定した１位の参照データとの相関を確認する。以下、同様のことが繰り返される。
【０１３６】
また、図１３（Ｂ）において、３位の参照データが１位及び２位の参照データのいずれかにおいて相関がある場合には、確定した参照データよりもランキング下位にある３位の参照データを排除する、すなわちランキングの対象外とし、図１３（Ｈ）に示すように、破線で囲む４位の参照データを繰り上げ、４位の参照データについて、確定した１位及び２位の参照データとの相関を確認する。ここで、４位の参照データが１位及び２位の参照データのいずれにおいても相関がなければ、図１３（Ｉ）に示すように、４位のものを判定用データとして採用することを確定させ、さらに、破線で囲む５位の参照データについて、確定した１位、２位及び４位の参照データとの相関を確認する。
【０１３７】
一方、図１３（Ｈ）において、４位の参照データが１位及び２位の参照データのいずれかにおいて相関がある場合には、確定した参照データよりもランキング下位にある４位の参照データを排除する、すなわちランキングの対象外とし、図１３（Ｊ）に示すように、破線で囲む５位の参照データを繰り上げ、５位の参照データについて、確定した１位及び２位の参照データとの相関を確認する。以下、同様のことが繰り返される。
【０１３８】
同様に、図１３（Ｃ）において、４位の参照データが１位、２位及び３位の参照データのいずれかにおいて相関がある場合には、確定した参照データよりもランキング下位にある４位の参照データを排除する、すなわちランキングの対象外とし、図１３（Ｋ）に示すように、破線で囲む５位の参照データを繰り上げ、５位の参照データについて、確定した１位、２位及び３位の参照データとの相関を確認する。以下、同様のことが繰り返される。
【０１３９】
以上の動作について、確定数が図５に示す判定用データ採用ラインの個数すなわち採用数に達するまで同様に繰り返される。
【０１４０】
図１４は、上述した図１３の処理について一般化して示すフローチャートである。まず、画像処理装置１００のＣＰＵ１０は、正の寄与度ランキングとして採用すべき採用数（Ａｐとする）、すなわち判定用データ採用ラインの個数を記憶装置１２から読み出し（ステップＳＫ１）、また、正の寄与度ランキングとして順位付された参照データを読み出し、読み出す順番をランキング順として定める（ステップＳＫ２）。次に、ＣＰＵ１０は、読み出された参照データのうち１位のものの採用を無条件で確定させる（ステップＳＫ３）。次に、ＣＰＵ１０は、順位付された参照データの順位番号についての初期設定を行う（ステップＳＫ４）。つまり、採用が確定した個数の値をｋとし、１位の参照データが１番目に判定用データとして採用されたことを示すものとして、ｋ＝１とする処理を行う。次に、ＣＰＵ１０は、採用が確定した参照データの個数すなわちｋの値が採用すべき個数すなわちＡｐに達したかを確認し（ステップＳＫ５）、完了していなければ（ステップＳＫ５：Ｎｏ）、採用が確定している１〜ｋ番目の判定用データとなった参照データを読み出すとともに（ステップＳＫ６）、（ｋ＋１）番目となるべき候補である比較対象の参照データを読み出し（ステップＳＫ７）、当該比較対象の参照データが１番目からｋ番目までの判定用データのいずれかと相関があるか否かを判定するために比較する（ステップＳＫ８）。例えば１位の参照データが１番目に判定用データとして確定していることのみが決まっている場合、ランキング順で１位の参照データの次に最上位に位置する２位の参照データが比較対象の参照データとなる。ステップＳＫ８での比較からを相関の判定を行い（ステップＳＫ９）、相関がないと判定された場合（ステップＳＫ９：Ｎｏ）、比較対象データを（ｋ＋１）番目の判定用データとして採用することを確定し、次の比較対象データを対象として（ステップＳＫ１０）、同様の処理を採用数がＡｐ個に達するまで（ステップＳＫ５）繰り返す。
【０１４１】
一方、ステップＳＫ９において、１〜ｋ番目の判定用データのいずれかと相関があると判定された場合（ステップＳＫ１０：Ｙｅｓ）、その比較対象データをランキング対象から排除する処理を行い（ステップＳＫ１１）、次の比較対象データ（残りの参照データのうちランキング最上位のもの）を設定し（ステップＳＫ１２）、１〜ｋ番目の採用が確定し判定用データとなった参照データを読み出すとともに（ステップＳＫ６）、当該新たな比較対象の参照データを読み出し（ステップＳＫ７）、新たな比較対象データが１番目からｋ番目までの判定用データのいずれかと相関があるか否かを判定するために比較する（ステップＳＫ８）。
【０１４２】
以上のような動作を、採用確定数が採用すべき個数Ａｐに達するまで、すなわち図５に示す判定用データ採用ラインの個数に達するまで同様に繰り返すことで、判定基準プログラム作成に必要な判定用データが調うことになる。
【０１４３】
以上のように、本実施形態の画像処理装置１００では、相関のある情報の重複を排除して独立した情報を組み合わせることで、より高精度な判定基準を作成することが可能となる。
【０１４４】
以上各実施形態に即して本発明を説明したが、本発明は上記各実施形態に限定されるものではない。例えば、図１において、画像処理装置１００は、撮像装置１１を有しているが、必要な画像データがインプットされている或いは外部から入力可能である場合には、撮像装置１１を有しない構成とすることも可能である。
【０１４５】
また、上記の例では、各知識モジュールによって形成される参照データについて、説明の都合上、参照画像データから最も直接的に抽出されるパラメータデータ（レベル１）と、同種の構造から作成される第１構造データ（レベル２）と、異種の構造を組み合わせて作成される第２構造データ（レベル３）とに３つに段階的に分けて説明しているが、各構造の階層については、３段階に限らず、例えば第１構造データ（レベル２）を含まない２段階の構成や、逆に４段階以上の構成となっていてもよい。また、各知識モジュールを構成するプログラムの作り方によっては、参照画像データから直接的にレベル２やレベル３の構造データを作成することも可能である。すなわち、図５に示す参照データ（或いは知識モジュール）を階層的ではなく並列的に示してもよい。
【０１４６】
また、上記では、正と負との２種類の参照画像データを用意し、２種類の寄与度ランキングを行うものとしているが、３種類以上の参照画像データや３種類以上の寄与度ランキングを存在させてもよい。例えば上記の場合、負の参照画像データを典型的に誤認されやすい画像としているが、このような画像が異なる複数のタイプで存在する場合には、負の参照画像データが複数種類あるものとしてもよい。
【０１４７】
また、確信度については、画像の色や形状等についてのパラメータに基づいて、種々の算出方法で規定する場合が考えられるものとしているが、これについては、特定対象物の性質に応じて、種々調整することができる。
【符号の説明】
【０１４８】
１００…画像処理装置、  １０…ＣＰＵ、  １１…撮像装置、  １２…記憶装置、  １２ｒ…データ受付部、  １３…表示装置、  １４…入力装置、  ５０…バス、  ＡＰ…前処理プログラム、  ＣＤ１，ＣＤ２…色構造データ記憶部、  ＣＰ１，ＣＰ２，ＣＰ３…色パラメータ抽出プログラム、  ＣＲ１，ＣＲ２，ＣＲ３…色パラメータデータ記憶部、  ＣＳ１，ＣＳ２…色構造形成プログラム、  ＤＣｐ１，ＤＣｎ１…判定用データ選択部、  ＤＤ…判定対象画像データ解析部、  ＤＥ…経験データ記憶部、  ＤＪｐ１，ＤＪｎ１…判定基準プログラム作成部、  ＤＭ…データ記憶部、  ＤＯ…特定対象物画像データ記憶部、  ＤＰ…判定対象画像データ記憶部、  ＥＰ…各種パラメータ抽出プログラム、  ＦＤ１…形状構造データ記憶部、  ＦＰ１，ＦＰ２…形状パラメータ抽出プログラム、  ＦＲ１，ＦＲ２…形状パラメータデータ記憶部、  ＦＳ１…形状構造形成プログラム、  ＩＲ…初期値データ記憶部、  ＪＣ…判定基準作成部、  ＪＧ…判定部、  ＪＭｐ，ＪＭｎ…判定基準プログラム記憶部、  ＪＰｐ，ＪＰｎ…判定基準プログラム、  ＯＭ…対象物データ記憶部、  ＰＤ…構造データ記憶部、  ＰＭ…プログラム記憶部、  ＰＰ…構造データ形成プログラム、  ＰＲ…各種パラメータデータ記憶部、  ＲＤｐ，ＲＤｎ，ＲＤ１ｐ，ＲＤ１ｎ…参照画像データ記憶部、  ＲＭｐ，ＲＭｎ…確信度算出プログラム記憶部、  ＲＰｐ，ＲＰｎ…確信度算出プログラム、  ＳＣｐ１，ＳＣｎ１…確信度算出プログラム作成部、  ＳＰ…各種構造形成プログラム、  ＳＲ…各種構造データ記憶部、  ＴＳ１…テクスチャ構造形成プログラム、  ＶＰ１，ＶＰ２，ＶＰ３…バラツキ測定部
【図１】
2015106408.tif 000003
【図２】
2015106408.tif 000004
【図３】
2015106408.tif 000005
【図４】
2015106408.tif 000006
【図５】
2015106408.tif 000007
【図６】
2015106408.tif 000008
【図７】
2015106408.tif 000009
【図８】
2015106408.tif 000010
【図９】
2015106408.tif 000011
【図１０】
2015106408.tif 000012
【図１１】
2015106408.tif 000013
【図１２】
2015106408.tif 000014
【図１３】
2015106408.tif 000015
【図１４】
2015106408.tif 000016