(57)【要約】登録される第１及び第２画像は、鮮鋭な中心ピーク及び中心ピークから離れたゆっくりとした遅延を有するローパスフィルタカーネルを用いてフィルタリングされる。装置は、フィルタリング第１画像をフィルタリング第２画像に変換するマッピング関数を決定する。
2008519348.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
少なくとも二次元のデータ集合を有する画像を登録するための装置であって：
少なくとも第１画像及び第２画像を得るための手段；
鮮鋭な中心ピークと該中心ピークから遠いゆっくりした減衰とを有するローパスフィルタカーネルを用いて、前記第１画像及び第２画像をフィルタリングするための手段；並びに
前記フィルタリングされた第１画像を前記フィルタリングされた第２画像に変換するマッピング関数を決定するための手段；
を有する装置。
【請求項２】
請求項１に記載の装置であって、前記ローパスフィルタカーネルは等方的であり、前記ローパスフィルタカーネルと同じ有効な幅を有する等方的なガウシアンフィルタカーネルより実質的に鮮鋭はピークを有し、前記ローパスフィルタカーネルは、前記有効な幅の外側に前記ガウシアンフィルタカーネルに比べて実質的にゆっくり減少する、装置。
【請求項３】
請求項２に記載の装置であって、前記ローパスフィルタカーネルは、原点からＷ／２の距離に前記ガウシアンカーネルの勾配に比べて少なくとも３倍大きい勾配、及び前記原点から距離２Ｗの前記ガウシアンカーネルの勾配に比べて少なくとも３倍小さい勾配を有し、ここで、Ｗは前記カーネルの有効な幅を表す、装置。
【請求項４】
請求項１乃至３の何れ一項に記載の装置であって、前記ローパスフィルタカーネルは、前記中心ピークから離れて、実質的に指数関数的減衰又はべき乗法則のように挙動する、装置。
【請求項５】
請求項１乃至４の何れ一項に記載の装置であって、前記ローパスフィルタカーネルは、次式
【数１】
2008519348.tif 000013
で表される、異なる変化σのガウシアンフィルタの合計として規定される等方的フィルタカーネルであり、ここで、ｄは前記第１及び第２画像の寸法であり、ｒは前記フィルタカーネル中心からの距離であり、そして変化σの各々のガウシアンフィルタは重みｇ（σ）が割り当てられている、装置。
【請求項６】
請求項１乃至５の何れ一項に記載の装置であって、変化σの各々の前記ガウシアンフィルタは、第１及び第２の複数の個々のフィルタリング画像を生成するように前記第１及び第２画像にそれぞれ、先ず、適用され、前記第１及び第２フィルタリング画像は、前記重みｇ（σ）を用いて前記ガウシアンフィルタによる前記第１及び第２の複数の個別にフィルタリング画像の重み付け組み合わせからそれぞれ、得られる、装置。
【請求項７】
請求項１乃至６の何れ一項に記載の装置であって、前記第２画像により登録された画像を生成するように前記第１画像に前記決定されたマッピング関数を適用するための手段を更に有する、装置。
【請求項８】
請求項１乃至７の何れ一項に記載の装置であって、前記第１及び第２画像を得るための前記手段は、２つの入力画像に基づく特徴改善画像として前記第１及び第２画像を生成するように前記２つの入力画像を処理するための手段を有する、装置。
【請求項９】
請求項１乃至８の何れ一項に記載の装置であって、前記マッピング関数を決定するための前記手段は、変換された第１フィルタリング画像とゆっくり変化する重みを有する前記第２フィルタリング画像との間の重み付けの差の平方根により規定される類似度基準を最小化するための手段を有する、装置。
【請求項１０】
医療用撮像システムであって：
体の器官を描画する少なくとも２つの入力画像を取得するための手段；及び
前記画像を登録するための請求項１乃至９の何れ一項に記載の装置；
を有する医療用撮像システム
【請求項１１】
少なくとも二次元のデータ集合を有する画像を登録する方法であって：
少なくとも第１画像及び第２画像を得る段階；
鮮鋭な中心ピークと該中心ピークから遠いゆっくりした減衰とを有するローパスフィルタカーネルを用いて、前記第１画像及び第２画像をフィルタリングする段階；並びに
前記フィルタリングされた第１画像を前記フィルタリングされた第２画像に変換するマッピング関数を決定する段階；
を有する方法。
【請求項１２】
請求項１０に記載の方法であって、前記ローパスフィルタカーネルは等方的であり、前記ローパスフィルタカーネルと同じ有効な幅を有するガウシアンフィルタカーネルより実質的に鮮鋭なピークを有し、前記ローパスフィルタカーネルは、前記有効な幅の外側に前記ガウシアンフィルタカーネルに比べて実質的にゆっくり減少する、方法。
【請求項１３】
請求項１１に記載の方法であって、前記ローパスフィルタカーネルは、原点からＷ／２の距離に前記ガウシアンカーネルの勾配に比べて少なくとも３倍大きい勾配、及び前記原点から距離２Ｗの前記ガウシアンカーネルの勾配に比べて少なくとも３倍小さい勾配を有し、ここで、Ｗは前記カーネルの有効な幅を表す、方法。
【請求項１４】
請求項１１乃至１３の何れ一項に記載の方法であって、前記ローパスフィルタカーネルは、前記中心ピークから離れて、実質的に指数関数的減衰又はべき乗法則のように挙動する、装置。
【請求項１５】
請求項１１乃至１４の何れ一項に記載の装置であって、前記ローパスフィルタカーネルは、次式
【数２】
2008519348.tif 000014
で表される、異なる変化σのガウシアンフィルタの合計として規定される等方的フィルタカーネルであり、ここで、ｄは前記第１及び第２画像の寸法であり、ｒは前記フィルタカーネル中心からの距離であり、そして変化σの各々のガウシアンフィルタは重みｇ（σ）が割り当てられている、方法。
【請求項１６】
請求項１１乃至１５の何れ一項に記載の方法であって、前記マッピング関数を決定する段階は、変換された第１フィルタリング画像とゆっくり変化する重みを有する前記第２フィルタリング画像との間の重み付けの差の平方根により規定される類似度基準を最小化する段階を有する、方法。
【請求項１７】
画像処理装置の処理ユニットにおいて実行するためのコンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、前記プログラムが前記処理ユニットにおいて実行されるとき、請求項１１乃至１６の何れ一項に記載のセグメント化方法を実行するための命令を有する、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、一般に、画像登録に関する。より具体的には、本発明は、高精度、高計算効率及び高信頼性を有するデジタル画像、特に、医療用画像を適合させるために有効な登録技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像登録は、異なる時間に、異なる視点から及び／又は異なるセンサにより取られる同じシーンの２つ又はそれ以上の画像を重ね合わせる処理である。その画像登録は、参照画像及び撮像画像と呼ばれる少なくとも２つの画像のコンテンツを幾何学的に整合させる。一般的な登録の式は次のことを表す。即ち、所定の２つの形状、即ち、入力Ｄ（撮像画像における）及び対象Ｓ（参照画像における）並びに非類似度基準がＤの何れの点にＳにおいて対応する点を関連付ける最良の空間的変換Ｔを求め、そのことは、変換された形状Δ＝Ｔ（Ｄ）と対象Ｓとの間の非類似度基準を最小化する。非類似度基準は、形状Δ及びＳ（特徴に基づく登録）の輪郭に沿って、又はそれらの輪郭（領域に基づく登録）により決定される全体的領域内において規定される
画像登録は、最終的情報が種々のデータ源の組み合わせから得られる全ての画像分析タスクにおける重要な段階である。典型的には、登録は、リモートセンシング、環境モニタリング、気象予測等で必要とされる。医学においては、例えば、腫瘍の成長をモニタリングする、治療効率を確認する、患者のデータを解剖アトラスと比較するような患者に関する更に十分な情報を得る等のために、コンピュータ断層撮影（ＣＴ）及び核磁気共鳴（ＮＭＲ）を組み合わせて用いられている。
【０００３】
文献“Ｉｍａｇｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄｓ：ａ  ｓｕｒｖａｙ”ｂｙ  Ｂａｒｂａｒａ  Ｚｉｔｏｖａ  ａｎｄ  Ｊａｎ  Ｆｌｕｓｓｅｒ，Ｉｍａｇｅ  ａｎｄ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ２１（２００３）ｐ．９７７−１０００において、複数の登録方法について記載されている。殆どの方法は次の段階を有する。
−  特徴の決定：目立つ及び特徴的な対象物（閉境界領域、エッジ、輪郭、交線、角等）が、手動的に、又は、好適には自動的に検出される。この段階は、選択された登録アルゴリズムの性能に著しく影響を与えるために極めて重要である。
−  特徴の適合：対応度が、撮像された画像において検知された特定の特徴と、同じ特徴を表すように重畳される参照画像において検出された画素との間で確立される。
−  変換モデル評価：撮像された画像を参照画像に適合させる、しばしば、マッピング関数と呼ばれる変換が評価される。マッピング関数は、両方の画像に共通である画像領域Ωにおいて規定される。マッピング関数のパラメータは、予め確立された特徴対応度を用いて演算される。この段階は、特に、登録されるべき画像におけるコンテンツが非硬直的動きをするときに、長い演算時間を必要とする。これは、例えば、画像における対象物の変形（単純な並進又は回転と反対の）及び／又は異なる視点に繋がる可能性がある。マッピング関数は、目的関数とも呼ばれる非類似度関数の最適化を用いて評価される。
−  画像再サンプリング及び変換：撮像された画像は、適切な補間技術を用いてマッピング関数により変換される。
【０００４】
一部の方法においては、第２及び第３段階は単一段階に統合される。
【０００５】
文献“Ｎｏｎ  ｒｉｇｉｄ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ”，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ，ｐｐ．１４２−１６５，２００３，Ｎ．Ｐａｒａｇｉｏｓ  ｅｔ  ａｌ．においては、登録を改善するように、統合された特徴適合及び変換モデルの評価段階に先立って検出される特徴に距離変換を適用することが開示されている。この距離変換は、次式で定義される距離マップＤＭ（ｘ，ｙ）とも呼ばれ、次式のように表され、
【数３】
2008519348.tif 000003
ここで、Ｃは画像領域Ωにおける所定の特徴であり、ＲＣは凸包であり、ＤＭ（（ｘ，ｙ），Ｃ）はグリッド位置（ｘ，ｙ）と特徴Ｃとの間の最小ユークリッド距離である。
【０００６】
非類似度基準を最小化するための勾配降下法を用いるとき、距離変換は、大きい捕捉範囲（類似する特徴が比較されることができる距離）及び高定位精度を可能にするような便利な特徴空間を与える。
【０００７】
それにも関わらず、距離変換の使用は、見込みはあるが、幾つかの短所を有する。特にその距離変換の使用は、高信頼性の方法において行うには必ずしも有効でない画像からの特徴（第１段階）の抽出を必要とする。更に、距離マップ（関数ＥＤ）の抽出は、ノイズに対して敏感であるとして知られている、非線形画像処理操作である。
【非特許文献１】“Ｉｍａｇｅ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｍｅｔｈｏｄｓ：ａ  ｓｕｒｖａｙ”ｂｙ  Ｂａｒｂａｒａ  Ｚｉｔｏｖａ  ａｎｄ  Ｊａｎ  Ｆｌｕｓｓｅｒ，Ｉｍａｇｅ  ａｎｄ  Ｖｉｓｉｏｎ  Ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ  ２１（２００３）ｐ．９７７−１０００
【非特許文献２】“Ｎｏｎ  ｒｉｇｉｄ  ｒｅｇｉｓｔｒａｔｉｏｎ  ｕｓｉｎｇ  ｄｉｓｔａｎｃｅ  ｆｕｎｃｔｉｏｎｓ”，Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｖｉｓｉｏｎ  ａｎｄ  Ｉｍａｇｅ  Ｕｎｄｅｒｓｔａｎｄｉｎｇ，ｐｐ．１４２−１６５，２００３，Ｎ．Ｐａｒａｇｉｏｓ  ｅｔ  ａｌ．
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
本発明の目的は、大きい捕捉範囲及び高定位精度の有利点を維持しながら、距離変換の欠点を回避する方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
したがって、本発明は、請求項１にしたがった装置、請求項１１にしたがった方法及び請求項１７にしたがったコンピュータプログラムを提供する。
【００１０】
本発明は、登録方法のための大きい捕捉範囲を維持しつつ、高定位精度を確実にする特定の種類のフィルタカーネルを利用する。そのようなフィルタカーネルは、そのフィルタカーネルの周りに鋭いピークを与え、カーネルの原点からの距離が増加するにつれて、実質的に指数関数的減衰又はべき乗法則のように挙動する。そのようなフィルタカーネルにより撮像画像及び参照画像の両方をフィルタリングすることは、共に登録されるべき特徴の詳細を保持することと、大きい捕捉範囲を可能にするように十分にそれらの詳細をぼやけさせることとの間の良い妥協を与える。
【００１１】
本発明の他の特徴及び有利点については、添付図に関連して考慮される以下の詳細説明で更に理解することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
本発明は、２つ又はそれ以上の画像の登録を処理する。本発明は、ソフトウェアの実施形態において例示されているが、本発明はまた、コンピュータシステムにおけるグラフィックスカードにおけるハードウェアの構成要素として実施されることが可能である。
【００１３】
下記においては、共に登録されるべき２つの画像のみについて言及している。本発明は、画像処理の技術における熟達者により複数の画像に容易に拡大適用されることが可能である。
【００１４】
ここで図を参照するに、特に、図１を参照するに、本発明にしたがった登録方法の模式図を示している。全体的なスキームは、段階１２において参照画像により検索される医療用二次元又は三次元画像Ｄ又は撮像画像の取得から成る最初の段階１０を有する。入力画像Ｓ自体は、例えば、データバンクの前に取得されるか又はデータバンクから取られる。必要に応じて、最初の段階１０は、画像の１つ又は両方の指定を含むことが可能である。
【００１５】
任意の第２段階２０においては、画像Ｄ及び参照Ｓにおいて特徴が検出される。このことは、特徴改善画像ＥＤＩ（Ｄ）及びＥＤＩ（Ｓ）を与える。検出された特徴は、画像（ＥＤＩ（Ｄ）及びＥＤＩ（Ｓ）は、この場合、下記におけるように、エッジ検出画像と呼ばれる）において描かれている対象物のエッジであることが可能である。それらの検出された特徴はまた、稜、又は、例えば、血管のような管状対象物の中心線であることが可能である。
【００１６】
特徴改善又はエッジ検出画像は、局所分散方法のような当該技術分野で既知の技術を用いて生成される。原画像は、対象物の輪郭が検出されるように、エッジ検出される。それ故、エッジ検出された画像における画素値は原画像の被検体の対象物（ＲＯＩ）における特徴を明らかにする。それらの画像値は、画素強度値、画素強度における局所勾配又は原画像における特徴値に関連する何れの適切なデータの何れかであることが可能である特徴顕著性量を表す。
【００１７】
この第２段階は、本発明にしたがった登録方法で用いられるフィルタカーネルとして任意のままであり、下記におけるように、特徴を抽出する必要性を回避するために十分に適切である。
【００１８】
第３段階３０においては、等方的なローパスフィルタＬが、エッジ検出画像ＥＤＩ（Ｄ）及びＥＤＩ（Ｓ）に、又は撮像画像Ｄ及び参照画像Ｓに適用される。非線形動作からもたらされる既知の登録方法の距離マップは線形変換により置き換えられる。
【００１９】
この動作は等方的なフィルタカーネル３２を必要とする。そのようなカーネルの一般的形状を図２に曲線Ｂで示している。そのようなフィルタカーネルは、局所精度、鮮鋭さ及び大きい捕捉範囲を組み合わせるように、比較的遅い減衰を伴った鮮鋭な中央のピークを示す必要がある。原点から遠ざかると、フィルタカーネルは、指数関数的減衰又はカーネル中心までの距離ｒのべき乗法則のように挙動することが可能である。
【００２０】
図２の曲線Ａは、画像解析で従来から用いられている等方的なガウシアンフィルタのカーネルを示している。その曲線Ａは原点においてカーネルＢ程、鮮鋭ではなくまた、大きい距離においてより速く減衰する。図２においては、曲線Ａ及びＢは、ピークが同じ有効な幅
【数４】
2008519348.tif 000004
を有する等方的フィルタカーネルを示している。
【００２１】
用いている等方的フィルタカーネルの中心の鮮鋭さ対遅い減衰特徴は本発明の一部の実施形態であり、下記のように定量化されることが可能である。半分の幅（即ち、ｒ＝±Ｗ２）における勾配Ｌ（ｒ）は、同じ有効な幅Ｗを有する等方的ガウシアンカーネルＡの勾配に比べて、少なくとも３倍大きい一方、その幅の２倍（即ち、ｒ＝２Ｗ）における勾配Ｌ（ｒ）は、同じ有効な幅Ｗを有する等方的ガウシアンカーネルＡの勾配に比べて、少なくとも３倍小さい。
【００２２】
図３のフィルタリングの実施と組み合わされたそのような鮮鋭なフィルタカーネル（図２に示す）は、捕捉範囲を拡大するように大きい距離でぼやけさせ、それ故、特徴抽出におけるノイズ又はエラーに対する敏感さを低減しながら、検出される特徴においてフォーカシングすることを可能にする。そのようなフィルタカーネルは、距離マップに対して反対であるように特徴の平滑な閾値化をもたらす。
【００２３】
旧来式のガウシアンフィルタのｅｘｐ（−ｒ２／２σ２）挙動の代わりに、カーネルの原点からの非ゼロ距離（半径ｒはカーネル中心からの距離である）についてのｅｘｐ（−ｋ）ｒ／ｒｎのようなカーネル挙動を有する改善された等方的フィルタカーネルがデザインされ、ここで、ｎは整数≧０である。そのようなカーネルは、特徴の定位スケールｓに匹敵する小さい距離について鮮鋭であり、このスケールｓからηｓまでの範囲内の距離については、上記法則にしたがって鮮鋭ではなく、ここで、ηは画像サイズ、典型的には、η≒１０に適用されるパラメータである。計数ｋの値はまた、所望の定位スケールｓに適用される。
【００２４】
そのような等方的フィルタカーネルＬ（ｒ）は、異なる離散的カーネルサイズσを有するガウシアンの集合を用いて、ガウシアンフィルタ（ｄ（ｄは１より大きい整数）次元画像のための）の連続分布の近似としてもたらされることが可能であり、各々のカーネルは所定の重みｇ（σ）である。結果として得られるフィルタは、次式のようなガウシアンカーネルの重み付け合計に等しいカーネルを有する。
【００２５】
【数５】
2008519348.tif 000005
演算効率のために、複数の分解ピラミッドが、各々の分解レベルのための１つ又はそれ以上の単一のσガウシアン（再帰無限インパルス応答又はＩＩＲ）と共に用いられる。
【００２６】
実際には、上記で規定されたカーネルにより何れの画像をフィルタリングすることは、異なるサイズσの複数の標準的ガウシアンカーネルを用いてその画像を先ずフィルタリングし、次いで、サイズσのカーネルによりフィルタリングされた各々の個別の画像に重みｇ（σ）を与えることにより結果として得られる複数のフィルタリングされた画像を線形的に組み合わせることにより、実行されることが可能である。
【００２７】
エッジ検出された画像ＥＤＩ（Ｄ）及びＥＤＩ（Ｓ）に、又は撮像画像Ｄ及び参照画像Ｓに適用することにより、変化σの各々のガウシアンフィルタは、個々のフィルタリング画像を生成するようにそれらの画像の一に先ず、適用され、最初の画像から複数の個々のフィルタリングされた画像を生成する。結果として得られるフィルタリングされた画像（上記で規定されたカーネルにより）は、重みｇ（σ）を用いてガウシアンフィルタにより個々にフィルタリングされた画像の重み付けされた組み合わせから得られる。
【００２８】
他の方法（更に演算的に費用が掛かる）をそのようなフィルタ合成（例えば、適切な偏微分方程式に基づくフーリエドメイン）のために用いることが可能である。
【００２９】
そのようなフィルタカーネルがエッジ検出された画像にどのように適用されるかについての例示を図３に示している。登録されるべき（撮像画像Ｄか又は参照画像Ｓのどちらかからの）対象物２８１の輪郭２８０が決定されている。エッジ検出された画像Ｌ（ＥＤＩ（Ｄ（ｐ）））及びＬ（ＥＤＩ（Ｓ（ｐ）））からフィルタリングされた画像Ｆ（ｐ）を演算するように、ウィンドウｗｉｎ（ｐ）が、画素ｐ（ここで、ウィンドウは円形であり、ｐはその円の中心である）及びｗｉｎ（ｐ）の内側の画素ｊ全てについての等方的空間分布Ｗｊ（ｐ）の周りで規定される。その空間分布はｐにおいて最大であり、ｐに中心を置く円に属す画素ｊ全てについて同じである。ｗｉｎ（ｐ）を超えると、空間分布はゼロである。ｗｉｎ（ｐ）を超えた空間分布は式（１）のフィルタカーネルに一致する。ｗｉｎ（ｐ）のウィンドウサイズは、そのフィルタカーネルについて選択されたパラメータの関数である。それ故、次式が得られ、
【数６】
2008519348.tif 000006
ここで、式（１）にしたがって、Ｗｊ（ｐ）＝Ｌ（ｒ）であり、ｒは画素ｊとｐとの間のユークリッド距離であり、ＥＤ（ｐ）はエッジ検出された画像ＥＤＩ（Ｄ）又はＥＤＩ（Ｓ）における画素ｐについての画素値である。一般に、エッジに属さない画素ｊ全てについて、ＥＤ（ｊ）＝０である。
【００３０】
最初の参照画像及び撮像画像にフィルタカーネルＬを直接、適用するときは、同じ説明が有効であり、即ち、上記の特徴抽出については省略する。
【００３１】
登録方法の第４段階４０においては、マッピング関数Ｔについて示されている。マッピング関数を決定するために当該技術分野で知られている技術を、この段階で用いることが可能である。例えば、Ｐａｒａｇｉｏｓ等による上記文献に記載されているマッピング関数を用いることが可能である。
【００３２】
強力な特徴空間を選択した後に、即ち、距離マップ（本発明において式（１）の特定のフィルタカーネルを用いる畳み込みにより置き換える）を用いた後に、マッピング関数の決定は、全体的な線形登録モデル（剛性、アフィン等）及び局所変形の統合を含む。
【００３３】
上記のように、登録は、画像領域Ωにおいて所定の類似度基準を最小化する参照画像Ｓと撮像画像Ｄとの間の空間的変換を求めるようにする。Ｐａｒａｇｉｏｓ等による上記文献においては、Ωにおいて最小化されるべき類似度基準は次式のようになり、
【数７】
2008519348.tif 000007
ここで、
【数８】
2008519348.tif 000008
であり、ＡはＤとＳとの間の剛性変形を表し、回転、並進及び拡大縮小率を有する。Ｕは、局所的非剛性変形を表し、登録されるべき形状の非剛性部分のみについての値を有する。Ｔはマッピング関数である。
【００３４】
勾配降下法のような反復方法が最適な登録パラメータを回復するように用いられる。
【００３５】
この方法における改善は、変更された類似性基準の次式の正規化畳み込みの値を最小化するように、条件α２＋β２＝１と共に、ゆっくり変化する重みα、β及びγを有し、
【数９】
2008519348.tif 000009
ここで、α（ｐ）及びβ（ｐ）は、画像ＤとＳとの間の異なる拡大縮小率を表すゆっくり変化する重みである。それらの重みは正規化されている、即ち、α２＋β２＝１である。それらは、下記のような比較的大きいカーネルを有するローパスフィルタＬＰを用いて決定される。γはｐから独立したオフセット値である。
【００３６】
重みパラメータα及びβの最適な選択は、Ｄ（ｐ）及びＳ（Ｔ（ｐ））の次数１及び２の統計学的モーメントにより従来の方法で行われることが可能である。それらの重みパラメータの特定の空間的変化量を許容するように、各々の画素ｐに中心を置くウィンドウｗｉｎＬＰ（ｐ）を導入することにより、Ｄ（ｐ）及びＳ（Ｔ（ｐ））の次数１及び２の統計学的モーメントにより局所的に演算することが与えられ、そのウィンドウにおいて、上記のローパスフィルタカーネルＬＰに対応する空間分布ＷＬＰ（ｕ）は次の式のように規定され、
【数１０】
2008519348.tif 000010
【数１１】
2008519348.tif 000011
【数１２】
2008519348.tif 000012
ここで、ｕはウィンドウＷＬＰ（ｕ）において取られる画素であり、Ｍ１（ｐ）はＤ（ｐ）か又はＳ（Ｔ（ｐ））であり、Ｍ２はそれら２つのうちの１つである。
【００３７】
カーネルＬＰのサイズは、画像により描画されるシーンの局所的変形の制限領域を表すには十分である。その反復処理は、Φ′の最小値の各々の反復段階についての演算を含む。最初の段階においては、α＝β＝１／√２であり、γ＝０である。値α、β及びγは各々の反復において更新される。
【００３８】
ローパスフィルタＬＰの使用に関連する、図３に示すフィルタカーネルの使用により、本発明のセグメント化方法は、実際には、階調変形の連続使用及び幾何学的変形（ゆっくり変化する重みα、β及びγ）に基づいている。
【００３９】
図１の第５段階においては、合成データ画像が当該技術分野で知られている技術を用いて生成される。その合成データ画像は、適切な反復技術を用いてマッピング関数Ｔにより変換される参照画像及び撮像画像を有する。
【００４０】
本発明はまた、少なくとも二次元の画素データの集合を有し、例えば、入力画像及び参照画像からエッジ検出画像を与えるように有効な任意の特徴検出を予め又はデータバンクから取得される、入力画像Ｄを受信するための取得手段と参照画像Ｓを記憶するための記憶手段とを有する画像を登録するための装置を提供する。本発明の装置は、上記の方法を実施するように有効な処理を更に有する。
【００４１】
本発明は、本出願の教示にしたがってプログラムされる従来の汎用目的のデジタルコンピュータ又はマイクロプロセッサを用いて従来のように実施されることが可能である。
【００４２】
図４は、本発明にしたがったコンピュータシステム３００のブロック図である。コンピュータシステム３００は、ＣＰＵ（中央演算処理装置）３１０と、メモリ３２０と、入力装置３３０と、入力／出力変換チャネル３４０と、ディスプレイ装置３５０とを有する。例えば、付加ディスクドライブ、付加メモリ、ネットワーク接続等の他の装置が含まれることが可能であるが、それらは図示されていない。
【００４３】
メモリ３２０は、登録されるべき撮像画像及び参照画像を有するデータファイルを有する。メモリ３２０は、ＣＰＵ３１０により実行されるべきコンピュータプログラムを更に有することが可能である。このプログラムは、本発明にしたがった画像を登録する上記方法を実行する命令を有する。入力装置は、例えば、エッジ検出画像を供給するかどうかのユーザからの指令を受信するように用いられる。入力／出力チャネルは、外部のセンサ装置からメモリ３２０に記憶されるようになっている撮像画像Ｄを送信し、他の装置に登録画像（出力画像）を送信するように用いられる。表示装置は、撮像画像及び参照画像から生成された登録画像を有する出力画像を視覚化するように用いられることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４４】
【図１】本発明にしたがった登録方法のフローチャートである。
【図２】異なるフィルタカーネルのグラフである。
【図３】本発明で用いるフィルタカーネルによる撮像画像の特徴の畳み込みを示す模式図である。
【図４】本発明の教示にしたがってプログラムされた汎用コンピュータの模式図である。
【図１】
2008519348.tif 000015
【図２】
2008519348.tif 000016
【図３】
2008519348.tif 000017
【図４】
2008519348.tif 000018
【国際調査報告】
2008519348.tif 000019
2008519348.tif 000020