(57)【要約】【課題】本発明は、処理効率が向上し、常に高精度の線分検出を行うことができる画像変形情報生成方法及びその装置及びそのプログラムを提供することを目的とする。【解決手段】参照画像にハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に参照ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持し、参照画像から検出した複数の線分それぞれを中心とする複数の近傍領域を参照ラベルに対応させて対象画像に設定し、参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域についてハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に対象ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持し、参照ラベルと対象ラベルを対応付けて、参照画像のハフパラメータと対象画像のハフパラメータとが一致するよう位置合わせを行うための画像変形情報を算出する。【選択図】        図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
参照画像と対象画像の２つの画像における線分要素の一致を検出し、前記２つの画像間における画像変形情報を求める画像変形情報生成方法において、
前記参照画像にハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に参照ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持し、
前記参照画像から検出した複数の線分それぞれを中心とする複数の近傍領域を前記参照ラベルに対応させて前記対象画像に設定し、前記参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域についてハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に対象ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持し、
前記参照ラベルと前記対象ラベルを対応付けて、前記参照画像のハフパラメータと前記対象画像のハフパラメータとが一致するよう位置合わせを行うための画像変形情報を算出する
ことを特徴とする画像変形情報生成方法。
【請求項２】
参照画像と対象画像の２つの画像における線分要素の一致を検出し、前記２つの画像間における画像変形情報を求める画像変形情報生成装置において、
前記参照画像にハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に参照ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持するハフ変換手段と、
前記参照画像から検出した複数の線分それぞれを中心とする複数の近傍領域を前記参照ラベルに対応させて前記対象画像に設定し、前記参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域についてハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に対象ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持するラベルドハフ変換手段と、
前記参照ラベルと前記対象ラベルを対応付けて、前記参照画像のハフパラメータと前記対象画像のハフパラメータとが一致するよう位置合わせを行うための画像変形情報を算出する画像変形情報算出手段を
有することを特徴とする画像変形情報生成装置。
【請求項３】
請求項２記載の画像変形情報生成装置において、
前記ハフ変換手段は、前記参照画像のハフ変換結果である頻度値を閾値と比較して線分を検出することを特徴とする画像変形情報生成装置。
【請求項４】
請求項２または３記載の画像変形情報生成装置において、
前記ラベルドハフ変換手段は、前記参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域それぞれで、参照ラベルと共に保持されている頻度値に応じた閾値を設定する閾値設定手段を有し、
前記参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域についてのハフ変換結果である頻度値を前記閾値設定手段で設定された閾値と比較して線分を検出することを特徴とする画像変形情報生成装置。
【請求項５】
請求項３記載の画像変形情報生成装置において、
前記ハフ変換手段は、同一の参照ラベルを付与された各線分のハフパラメータのうち頻度値が最大のハフパラメータを代表として選択し頻度値及び端点位置と共に保持することを特徴とする画像変形情報生成装置。
【請求項６】
請求項４記載の画像変形情報生成装置において、
前記ラベルドハフ変換手段は、同一の対象ラベルを付与された各線分のハフパラメータのうち頻度値が最大のハフパラメータを代表として選択し頻度値及び端点位置と共に保持することを特徴とする画像変形情報生成装置。
【請求項７】
請求項４または６記載の画像変形情報生成装置において、
前記ラベルドハフ変換手段は、検出した線分について膨張処理を行ったのち対象ラベルを付与することを特徴とする画像変形情報生成装置。
【請求項８】
参照画像と対象画像の２つの画像における線分要素の一致を検出し、前記２つの画像間における画像変形情報を求めるためにコンピュータを、
前記参照画像にハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に参照ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持するハフ変換手段、
前記参照画像から検出した複数の線分それぞれを中心とする複数の近傍領域を前記参照ラベルに対応させて前記対象画像に設定し、前記参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域についてハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に対象ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持するラベルドハフ変換手段、
前記参照ラベルと前記対象ラベルを対応付けて、前記参照画像のハフパラメータと前記対象画像のハフパラメータとが一致するよう位置合わせを行うための画像変形情報を算出する画像変形情報算出手段、
として機能させるための画像変形情報生成プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像変形情報生成方法及びその装置及びそのプログラムに関し、特に、異なる２つの画像の位置合わせのための画像変形情報や、時空間で定義される動画像における動きパラメータ等の画像変形情報を生成する画像変形情報生成方法及びその装置及びそのプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、画像中から線分を検出する手法としてハフ変換が知られている。しかし、ハフ変換では線分をパラメータ化する代償として、その線分の存在する空間情報は喪失してしまうため、線分同士の位置合わせに直接用いることは適していない（例えば、非特許文献１参照。）。
【０００３】
この欠点を補うために、ハフ変換を用いた位置合わせでは、ハフ変換後、検出されたハフパラメータρ，θで表される線分の近傍で画像マッチング処理を行い、線分が存在する領域を特定するといった方法が用いられている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００４】
【非特許文献１】
画像解析ハンドブック  東京大学出版
【０００５】
【特許文献１】
特開平１１−０９７５１２号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、従来のハフ変換を用いた位置合わせでは、ハフ変換、検出された線分の近傍で画像マッチング処理を行うという２段階の処理となるため、処理の効率が悪いという問題があった。
【０００７】
また、従来方法は、ハフ変換をする際に線分の空間情報を考慮していないので、ハフパラメータρ，θ毎の頻度値に対し閾値処理を行って線分を検出するための閾値の選び方によって線分の検出精度が大きく影響され、常時、高精度の線分検出を行うことは困難であった。
【０００８】
本発明は、上記の点に鑑みなされたもので、処理効率が向上し、常に高精度の線分検出を行うことができる画像変形情報生成方法及びその装置及びそのプログラムを提供することを目的とする。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
請求項１，２，８に記載の発明は、参照画像と対象画像の２つの画像における線分要素の一致を検出し、前記２つの画像間における画像変形情報を求める画像変形情報生成方法において、前記参照画像にハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に参照ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持し、前記参照画像から検出した複数の線分それぞれを中心とする複数の近傍領域を前記参照ラベルに対応させて前記対象画像に設定し、前記参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域についてハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に対象ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持し、前記参照ラベルと前記対象ラベルを対応付けて、前記参照画像のハフパラメータと前記対象画像のハフパラメータとが一致するよう位置合わせを行うための画像変形情報を算出する。
【００１０】
これにより、参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域についてのみハフ変換を施せば良くなり、ハフ変換を行う領域が限定されるため処理効率が向上する。
【００１１】
請求項４に記載の発明では、前記閾値処理手段は、前記参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域それぞれで、参照ラベルと共に保持されている頻度値に応じた閾値を設定する閾値設定手段を有することにより、対象画像の複数の近傍領域それぞれに応じた最適な閾値が設定され、常に高精度の線分検出を行うことができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照して本発明の実施例について説明する。
【００１３】
図１は、本発明の画像変形情報生成装置の一実施例のブロック図を示す。画像変形情報生成装置はコンピュータシステムで構成されている。同図中、ハードディスク装置１にはＣＰＵ２で実行する各種プログラム及び各種データ及びテーブル等が記憶保持される。ＣＰＵ２はハードディスク装置１から読み出されるプログラムを実行して画像変形情報生成処理を行う。この際に、ＣＰＵ２はＲＡＭ３を作業領域として使用する。
【００１４】
入出力インタフェース４は例えば参照画像及び対象画像等を外部から入力するために使用される。入力装置５はキーボードやマウス等のポインティングデバイスである。ディスプレイ装置６は参照画像及び対象画像等の表示を行う。上記のハードディスク装置１からディスプレイ装置６までの各部はバス７で相互に接続されている。
【００１５】
ここで、図２を参照して、ハフ変換及び線分を特定するパラメータについて説明する。図２（Ａ）は、一般的な２次元座標（ｘ，ｙ）によって表現された画像空間に線分１０，１２が存在している状態を示している。ハフ変換は、この線分１０，１２を構成する画素（複数の画素）を、その線分１０，１２を特定するパラメータ（ハフパラメータ）に変換するものである。
【００１６】
一般的に、ハフ変換では、線分１０，１２を座標空間の原点Ｏから線分１０，１２に引いた垂線の長さρ１，ρ２と、垂線とｘ軸との角度θ１，θ２の２つのハフパラメータに変換する。このようにハフ変換によって、２つのハフパラメータに変換された線分１０，１２は、図２（Ｂ）に示すように（ρ，θ）座標によって表現されるハフ空間上の丸印で示す位置における頻度値ｎとして表現される。頻度値ｎは線分１０，１２を構成する画素数であり、つまり線分１０，１２の長さに対応する。
【００１７】
なお、線分を特定するパラメータは必ずしもハフパラメータρ，θである必要はない。例えば、図２（Ａ）において、線分１０，１２の傾き及び線分１０，１２とｙ軸との交点であるｙ切片をパラメータとして用いてもよい。
【００１８】
図３は、本発明の画像変形情報生成装置の一実施例の機能構成図を示す。この実施例は、参照画像内の線分と対象画像内の線分との位置合わせを行って画像変形情報を生成するものである。この画像変形情報生成装置は、ハフ関連情報抽出部２０、ラベルドハフ変換及びハフ関連情報抽出部２２、線分間対応関係構築部２４、位置合わせ処理部２６から構成されている。
【００１９】
ハフ関連情報抽出部２０は、位置合わせの参照画像に対してハフ変換処理を施す。このハフ変換処理のときに、検出された各線分のハフパラメータρ，θについて、そのハフパラメータで表される線分の頻度値ｎと、端点位置を保持しておく。
【００２０】
ハフ変換で得られたハフ空間上の各位置の２次元頻度情報を予め設定されている閾値と比較する閾値処理によって２値化し、２次元２値データに変換した後、ラベリング処理を施す。そして、同じラベル番号を有するハフパラメータ群の中で、最も頻度値の大きいハフパラメータをそのラベル番号（参照ラベル番号）を代表するハフパラメータとして選択し、その参照ラベル番号とハフパラメータと頻度値及び端点位置を併せて、参照画像のハフ関連情報として保持しておく。
【００２１】
ラベルドハフ変換及びハフ関連情報抽出部２２は、位置合わせの対象となる対象画像に対し、参照画像で検出した各線分の参照ラベル番号とハフパラメータと頻度値及び端点位置を利用したラベルドハフ変換を施す。
【００２２】
ラベルドハフ変換は、各参照ラベル番号について、その参照ラベル番号の線分を中心とする近傍領域を参照ラベル番号に対応させて対象画像に設定し、この近傍領域についてのみハフ変換を施し、その結果を参照ラベル番号とハフパラメータの３次元情報（頻度値及び端点位置を含む）として保持する処理である。
【００２３】
このラベルドハフ変換により求められた頻度情報を、対応する参照ラベル番号の頻度情報（参照画像における線分の長さ）に基づいて設定した閾値を用いて閾値処理を行い、３次元２値化データを得る。その後、３次元２値データに膨張処理を施し、更に、対象ラベル番号を用いてラベリング処理を施し、ラベルドハフ変換処理で求められた対象画像のハフ空間上で分類される。
【００２４】
そして、３次元ラベリング処理で検出された各対象ラベル番号を有するハフパラメータ群の中で、最も頻度値の大きいハフパラメータをその対象ラベル番号のハフパラメータとして選択し、その対象ラベル番号とハフパラメータと線分長及び端点位置を関連付けて保持する。
【００２５】
線分間対応関係構築部２４は、参照ラベル番号と対象ラベル番号を対応づけた対応付けテーブルを作成する。ここでは、特定の参照ラベル番号の線分を中心とする一定範囲に対応する対象画像の領域から複数の線分が検出された場合、１つの参照ラベル番号に対し、複数の対象ラベル番号が対応付けされる。
【００２６】
位置合わせ処理部２６は、対応付けテーブルを参考にして、ハフパラメータが関連付けられている参照画像と対象画像のハフパラメータ同士が一致するように位置合わせを行うための、並進、拡大／縮小、アファイン変換等を表す変形パラメータを画像変形情報として生成する。
【００２７】
図４は、ハフ関連情報抽出部２０における処理の流れを示す図である。同図中、ステップＳ１０で参照画像のエッジ検出を行って２値参照画像を得る。次に、ステップＳ１２で２値参照画像についてハフ変換を施す。これによって、図２に示すように、ハフ空間上に線分が頻度値として表現される２次元頻度情報が得られる。
【００２８】
ステップＳ１４では、２値参照画像を参照して２次元頻度情報として表される各線分の端点位置を上記２次元頻度情報に対応づけて保持しておく。
【００２９】
ステップＳ１６では、ハフ変換で得られた２次元頻度情報を予め設定された閾値と比較して２値化する閾値処理を施すことで２次元２値データを得て、２次元頻度情報及び端点位置と共に保持しておく。なお、上記閾値はユーザが入力装置５を用いて適宜設定することができる。２次元２値データは、ある一定の長さ以上の線分長を持つ線分を例えば値１で表すハフパラメータ群である。
【００３０】
次に、ステップＳ１８で、閾値処理で得られた２次元２値データについて、その定義域であるハフパラメータ空間でラベリング処理を行う。これは画像として描かれている線分は某かの面積を持ち、ハフ空間上においても某かの面積を持つため、任意の面積を持つ１つの線分に対し同一の参照ラベル番号を付与してまとめるためである。つまり、ハフ空間上で近接する線分要素（ある面積を持った領域）毎に参照ラベル番号で分類することができる。
【００３１】
次に、ステップＳ２０で、同じ参照ラベル番号を有するハフパラメータで最も頻度値の大きいハフパラメータをその参照ラベルを代表するハフパラメータとして選択し、ステップＳ２２で、選択したハフパラメータを、その参照ラベル番号、頻度値、端点位置と併せて、参照画像のハフ関連情報として保持しておく。このようにして抽出されたハフ関連情報の集合は、（１）式によって表すことができる。
【００３２】
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ここで、Ｈｒｅｆは参照画像でのハフ関連情報ｈｒｅｆ［ｌ］の集合、ｌは参照ラベル番号、Ｌｒｅｆはラベル集合、ｈｏｕｇｈｒｅｆ［ｌ］はｌに対応した線分のハフパラメータ、ｌｅｎｇｔｈｒｅｆ［ｌ］はｌに対応した線分の頻度値、ｂ＿ｐｏｓｒｅｆ［ｌ］はｌに対応した線分の始点座標（端点位置）、ｅ＿ｐｏｓｒｅｆ［ｌ］はｌに対応した線分の終点座標（端点位置）を示す。
【００３３】
図５は、ラベルドハフ変換及びハフ関連情報抽出部２２、線分間対応関係構築部２４、位置合わせ処理部２６における処理の流れを示す図である。対象画像のハフ関連情報は、空間的な情報を同時に扱えるラベルドハフ変換を用いて抽出する。このラベルドハフ変換は、参照画像で抽出されたハフ関連情報Ｈｒｅｆを利用することにより実現できる。同図中、ステップＳ３０で対象画像のエッジ検出を行って２値対象画像を得る。次に、ステップＳ３２で２値対象画像の処理領域を特定し、ステップＳ３４で２値対象画像についてラベルドハフ変換を施す。
【００３４】
図６に示す例を用いラベルドハフ変換について説明する。図６の例では、参照画像Ｐｒについてのハフ関連情報抽出処理で、参照ラベル番号Ｌ０〜Ｌ３で表される線分が検出されたものとする。この場合、それぞれの線分ごとに（１）式で表されるハフ関連情報ｈｒｅｆ［ｌ］（ｌ＝０，１，２，３）が関連付けられている。
【００３５】
ラベルドハフ変換では、２値対象画像Ｐｓの処理領域を、参照ラベル番号が表す線分の始点座標、終点座標から求まる線分の近傍領域Ａｒ０〜Ａｒ３に特定し、参照ラベル番号に対応する近傍領域Ａｒ０〜Ａｒ３それぞれにハフ変換を施し、その結果である頻度値をハフパラメータの２次元空間に参照ラベル番号を加えた３次元空間上の値として管理する。
【００３６】
また、ステップＳ３５で２値対象画像を参照して３次元頻度情報として表される各線分の端点位置を上記３次元頻度情報に対応づけて保持しておく。これにより、対象画像でのハフパラメータが、参照画像の参照ラベル情報で分類された形式で保持されることになる。
【００３７】
ラベルドハフ変換では、参照画像の処理と同じように、それぞれのハフパラメータで表される線分の頻度値と端点位置を検出し保持しておく。このラベルドハフ変換後の頻度情報をＨｏｕｇｈ３Ｄ［ｌ］［ｈｏｕｇｈｔａｒ］と表現する。ここでｌは参照ラベル番号、ｈｏｕｇｈｔａｒはハフパラメータ（２次元データ）である。
【００３８】
ステップＳ３６では、このようにして得られたＨｏｕｇｈ３Ｄ［ｌ］［ｈｏｕｇｈｔａｒ］を参照ラベル番号ｌ毎に、閾値処理を行う。このとき、該当の参照ラベル番号ｌに関連付けられた頻度値ｌｅｎｇｔｈｒｅｆ［ｌ］を基準に閾値を自動設定する。例えば頻度値ｌｅｎｇｔｈｒｅｆ［ｌ］の５０％から１５０％の範囲の値だけを値１として出力とするような閾値処理を行う。これにより、各線分毎に最適な閾値を設定することができる。この閾値処理で得られた３次元２値情報をＶａｌｉｄ３Ｄ［ｌ］［ｈｏｕｇｈｔａｒ］と表現する。
【００３９】
３次元２値情報Ｖａｌｉｄ３Ｄ［ｌ］［ｈｏｕｇｈｔａｒ］は、ステップＳ３８で３次元空間上におけるモルフォルジー処理である膨張処理を施される。これは、値１の領域を広げることで線分の検出漏れを少なくするための処理である。
【００４０】
次に、ステップＳ４０で、３次元ラベリング処理を施す。３次元ラベリング処理では、３次元２値情報Ｖａｌｉｄ３Ｄ［ｌ］［ｈｏｕｇｈｔａｒ］を［ｈｏｕｇｈｔａｒ］の３次元空間でラベリング処理することで、３次元空間上で連続する部分に同一の対象ラベル番号を付与する。この３次元ラベリング処理をＬａｂｅｌ３Ｄ（・）で表すと、対象ラベル番号ｌ’は（２）式で表される。
【００４１】
ｌ’＝Ｌａｂｅｌ３Ｄ（Ｖａｌｉｄ３Ｄ［ｌ］［ｈｏｕｇｈｔａｒ］）…（２）
（２）式より、参照ラベル番号ｌと対象ラベルｌ’の対応関係がわかるので、ステップＳ４２で、参照ラベル番号ｌと対象ラベルｌ’の対応テーブルを作成する。
【００４２】
一方、ステップＳ４４では、対象ラベル番号毎にその対象ラベル番号に属するハフパラメータ集合の中で、最大の線分長を有するハフパラメータをその対象ラベルで表される代表ハフパラメータとして選択し、参照画像のときと同じように、代表ハフパラメータと、そのハフパラメータで表される線分の頻度値、端点位置を対象ラベル番号とともに、対象画像のハフ関連情報Ｈｔａｒとして保持しておく。ハフ関連情報Ｈｔａｒは（３）式で表される。
【００４３】
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ここで、Ｈｔａｒは対象画像でのハフ関連情報ｈｔａｒ［ｌ’］の集合、ｌ’は対象ラベル番号、Ｌｔａｒはラベル集合、ｈｏｕｇｈｔａｒ［ｌ’］はｌ’に対応した線分のハフパラメータ、ｌｅｎｇｔｈｔａｒ［ｌ’］はｌ’に対応した線分の頻度値、ｂ＿ｐｏｓｔａｒ［ｌ’］はｌ’に対応した線分の始点座標（端点位置）、ｅ＿ｐｏｓｔａｒ［ｌ’］はｌ’に対応した線分の終点座標（端点位置）を示す。
ステップＳ４６では、（２）式で求めた参照ラベル番号と対象ラベル番号の対応関係より、参照画像と対象画像とで一致すべき線分の組み合わせ候補が求まる。図７に、ハフ空間における参照画像の線分ｈｒｅｆ［０］〜ｈｒｅｆ［３］と、対象画像の線分ｈｔａｒ［０］〜ｈｔａｒ［６］の一例を示す。
【００４４】
ステップＳ４８では、これらの線分を一致させることにより参照画像と対象画像の位置合わせを行うハフパラメータ一致処理を行う。まず、ハフ空間で参照画像の線分ｈｒｅｆ［０］〜ｈｒｅｆ［３］を基準線分とし、基準線分それぞれを中心とする距離ＣＩの近接範囲に存在する対象画像の線分ｈｔａｒ［０］〜ｈｔａｒ［５］を候補線分として抽出する。
【００４５】
次に、基準線分ｈｒｅｆ［０］〜ｈｒｅｆ［３］を始点とし、各基準線分の近接範囲に存在する候補線分ｈｔａｒ［０］〜ｈｔａｒ［５］を終点とするベクトルを変形パラメータとして求め、各変形パラメータによってそれぞれの基準線分を変形（つまり移動）したときの候補線分との偏差を一致度として求める。そして、例えば最小二乗法等のコスト関数を用いて、一致度が最小となる（最も一致する）変形パラメータを算出し、画像変形情報として出力する。
【００４６】
このようにして、２つの異なる画像間の位置合わせを画像情報から自動的に求めることが可能となる。例えばカメラ操作により画像が変化する場合に画像変形情報を伝送するだけで背景の画像を再現でき、伝送時の大幅な画像圧縮が可能となる。また、画像中から自動車ナンバープレートのような特定領域の検出が可能になる。また、動画の画像間の位置あわせを行うことにより、動画における大域的な動き情報を抽出することが可能となり、画像圧縮、オブジェクト抽出、カメラの姿勢制御などの分野で応用できる。
【００４７】
なお、ハフ関連情報抽出部２０が請求項記載のハフ変換手段に対応し、ラベルドハフ変換及びハフ関連情報抽出部２２がラベルドハフ変換手段に対応し、線分間対応関係構築部２４，位置合わせ処理部２６が画像変形情報算出手段に対応し、ステップＳ３６が閾値設定手段に対応する。
【００４８】
【発明の効果】
上述の如く、請求項１，２，８に記載の発明によれば、参照画像にハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に参照ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持し、参照画像から検出した複数の線分それぞれを中心とする複数の近傍領域を参照ラベルに対応させて対象画像に設定し、参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域についてハフ変換を施し、変換結果から検出した複数の線分に対象ラベルを付与して各線分のハフパラメータと頻度値及び端点位置と共に保持し、参照ラベルと対象ラベルを対応付けて、参照画像のハフパラメータと対象画像のハフパラメータとが一致するよう位置合わせを行うための画像変形情報を算出する。
【００４９】
これにより、参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域についてのみハフ変換を施せば良くなり、ハフ変換を行う領域が限定されるため処理効率が向上する。
【００５０】
また、請求項４に記載の発明によれば、参照ラベルに対応させた対象画像の複数の近傍領域それぞれで、参照ラベルと共に保持されている頻度値に応じた閾値を設定することにより、対象画像の複数の近傍領域それぞれに応じた最適な閾値が設定され、常に高精度の線分検出を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の画像変形情報生成装置の一実施例のブロック図である。
【図２】ハフ変換及び線分を特定するパラメータについて説明するための図である。
【図３】本発明の画像変形情報生成装置の一実施例の機能構成図である。
【図４】ハフ関連情報抽出部２０における処理の流れを示す図である。
【図５】ラベルドハフ変換及びハフ関連情報抽出部２２、線分間対応関係構築部２４、位置合わせ処理部２６における処理の流れを示す図である。
【図６】ラベルドハフ変換について説明するための図である。
【図７】ハフ空間における参照画像の線分と対象画像の線分の一例を示す図である。
【符号の説明】
１  ハードディスク装置
２  ＣＰＵ
３  ＲＡＭ
４  入出力インタフェース
５  入力装置
６  ディスプレイ装置
７  バス
２０  ハフ関連情報抽出部
２２  ラベルドハフ変換及びハフ関連情報抽出部
２４  線分間対応関係構築部
２６  位置合わせ処理部
【図１】
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【図２】
2004234333.tif 000006
【図３】
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【図４】
2004234333.tif 000008
【図５】
2004234333.tif 000009
【図６】
2004234333.tif 000010
【図７】
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