(57)【要約】【課題】テンプレート画像と、予め選択された候補画像の２つの画像が類似しているか否かを高い精度で判定可能とすること。【解決手段】画像Ａに類似あるいは一致すると思われる候補画像Ｂｉを選択し、特徴点抽出手段１により画像Ａの中から特徴点ａｉを抽出し、各特徴点を中心とする部分画像ｔｉを切り出す。類似画像探索手段３により、各画像Ｂｉの中から部分画像ｔｉに類似の部分画像を探索する。部分画像位置比較手段４で、画像Ｂｉにおける各特徴点ａｉに対応した部分画像の位置または相対位置を、上記部分画像ｔｉの位置または相対位置と比較し、類似画像判定手段５で、上記位置または相対位置の関係により、画像Ａと画像Ｂが類似あるいは同一であるかを判定する。また、部分画像ｔｉと、画像Ｂにおける類似画像との類似度を表す数値の分布により類似あるいは同一であるかを判定するようにしてもよい。【選択図】          図１
2004213398.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像の判定方法であって、
一方の画像から複数の小さな特徴点を部分画像として抽出し、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索し、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像の位置もしくは相対位置と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像の位置もしくは相対位置とを比較し、該比較結果に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する
ことを特徴とする類似画像の判定方法。
【請求項２】
二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像判定機能を備えた画像処理装置であって、
一方の画像から複数の小さな特徴点が部分画像として抽出されたとき、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索する手段と、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像の位置もしくは相対位置と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像の位置もしくは相対位置とを比較する手段と、
上記比較結果に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する手段をとを備えた
ことを特徴とする類似画像判定機能を備えた画像処理装置。
【請求項３】
二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像判定機能を備えた画像処理装置であって、
一方の画像から複数の小さな特徴点が部分画像として抽出されたとき、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索する手段と、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像との類似度を求める手段と、
上記類似度を表す数値の分布に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する手段を備えた
ことを特徴とする類似画像判定機能を備えた画像処理装置。
【請求項４】
二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像の判定プログラムであって、
上記プログラムは、一方の画像から複数の小さな特徴点を部分画像として抽出し、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索する処理と、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像の位置もしくは相対位置と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像の位置もしくは相対位置とを比較する処理と、
上記比較結果に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする類似画像の判定プログラム。
【請求項５】
二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像の判定方法プログラムであって、
上記プログラムは、一方の画像から複数の小さな特徴点を部分画像として抽出し、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索する処理と、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像との類似度を求める処理と、
上記類似度を表す数値の分布に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする類似画像の判定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像の探索、画像の比較などの画像処理において画像の類似度を判定するための類似画像の判定方法および類似画像判定機能を備えた画像処理装置に関し、特に、任意の二つの画像を互いに比較した時に、その二つの画像が互いに一致するか否かの判断結果の正しさを増大させるための類似画像の判定方法および類似画像判定機能を備えた画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
ふたつの画像が違いに類似しているか否かを判定することは、幅広い分野の画像処理や画像利用において必要とされる重要なテクニックである。
例えば、自律行動するロボットが、記憶しているテンプレート画像に類似の物体を周囲の環境から探しだす時に必要となる。また、二つのカメラを用いた立体視において、一方のカメラが捉えた物体をもう一方のカメラが捉えた画像から正確に見いだすときにも必要となる。
このために、画像マッチングや画像相関がよく用いられる。前者は画素対画素の比較によって、後者は画像を画素数次元のベクトルとみたててその間の「角度」を求めることにより、画像の「一致度」をひとつの数値（以下、このような数値を仮に「相関値」と総称する）として出力するものである。
しかし、特定のテンプレート画像に類似の画像を多数の候補画像から選択する場面において、これらの方法はしばしば間違った結果を与える。これは、人間の目に正解と見える画像とはまったく異なる候補画像でも、正解の画像よりも良い相関値を与えてしまう場合があるためである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
以上のように、画像相関により類似の画像を選択する従来の方法では、必ずしも正解画像を選択することができず、間違った結果を与えることがあった。
特定のテンプレート画像に類似の画像を多数の候補画像から選択する、あるいは広い画像領域から見つけ出す、という現実の場面において、正しい候補画像が選択されたにも関わらずなんらかの理由でそれを「誤り」と判断してしまうのはまだ許される場合がある。しかし誤った候補画像が選択された時にそれを「正しい候補を選んだ」と判断してしまうのは、非常に危険である。後者のタイプの誤りの可能性の低減は大きな課題であり、類似画像の選択に失敗した時には、失敗したという事実を、確実に識別しなければならない。
本発明はこのような観点からなされたものであって、本発明の目的は、ある画像と、予め選択された候補画像の２つの画像が類似しているか否かを高い精度で判定することである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】
本発明は、前記課題を、特徴的な多数の小画像をテンプレート側の画像から選択し、そのそれぞれについて、選択された候補画像の対応場所に類似の構造が存在するかどうか、あるいは、各小画像が示した相関値の分布の形状を調べることによって、事前に行われた選択が正しかったかどうかを、より確実に判定することを可能とするものである。
すなわち、本発明においては、なんらかの比較方法によって互いに類似あるいは同一であると判断されたふたつの画像が、本当に類似あるいは同一であるかどうかを、以下の手順で判定する。
（１）  互いに類似であると仮に判定された画像Ａと画像Ｂがあるものとする。
（２）  画像Ａから、特徴点画像を複数個抽出する。各特徴点画像毎に、画像Ａにおける位置を記録しておく。
（３）  画像Ｂにおいて、各特徴点画像に類似の小画像がどこに存在するかを調べる。そして、存在すると判断された位置が画像Ａにおける特徴点画像の位置に近いかどうか、あるいは、画像Ａにおける特徴点画像の相対位置と画像Ｂにおける類似の小画像の相対位置が同様な位置関係にあるかどうかを確認する。
（４）  上記（１）  の仮判定が正しかったか否かを以下のようにして決定する。
（ｉ）  上記（３）  で、全体の特徴点に対する正しい場所での存在の確認に成功した特徴点の割合を調べる。すなわち、画像Ｂにおける類似の画像の位置が画像Ａにおける特徴点画像の位置に近いものの割合、あるいは、画像Ｂにおける類似の小画像の相対位置が、画像Ａにおける特徴点画像の相対位置と同様な位置関係にあるものの割合をしらべる。そして、この割合をあらかじめ設定されていた閾値と比較することにより、上記仮判定が正しかったか誤りであったかを決定する。
（ｉｉ）上記（３）  で、画像Ａにおける特徴点画像と、画像Ｂにおいて存在すると判断された位置での各特徴点画像との類似度を表す数値の分布を調べる。その分布の形状に基づいて、上記仮判定が正しかったか誤りであったかを決定する。
本発明においては、上記のように、画像Ａから特徴点画像を抽出し、画像Ｂにおいて上記特徴点画像に類似の画像を探索し、上記特徴点画像の位置と画像Ｂにおける類似の画像の位置の関係、あるいは、上記特徴点画像と、画像Ｂにおける類似画像との類似度を表す数値の分布により、画像Ａと画像Ｂが類似あるいは同一であるかを判定しているので、２つの画像が一致あるいは類似しているかを高い精度で決定することができる。
【０００５】
【発明の実施の形態】
図１は本発明の第１の実施例の機能構成を示すブロック図である。同図において、画像Ａはテンプレート画像、画像Ｂ１〜画像Ｂｎはテンプレート画像Ａと比較される候補画像である。なお、候補画像Ｂ１〜Ｂｎは、前記画像マッチングや画像相関等のなんらかの比較方法によってテンプレート画像Ａと類似あるいは同一であると判定（仮判定）された候補画像である。
１はテンプレート画像から複数の小さな特徴点ａｉを部分画像として抽出する特徴点抽出手段である。特徴点抽出手段１は、テンプレート画像Ａの中から、テンプレート画像Ａに比較して大きさが充分小さく、画像Ａ内に他に類似の部分が無い特徴点ａｉを複数抽出し、該特徴点ａｉを中心とする微小範囲の部分画像ｔｉを特徴画像として切り出し、その位置ｐｉとともに記憶手段２に記憶する。
３は候補画像Ｂ１〜Ｂｎから上記特徴点ａｉの部分画像ｔｉに類似の部分画像ｔｉ’を探索する類似画像探索手段であり、見つかった候補画像Ｂ１〜Ｂｎ上の位置を各特徴点毎にｂｉとする。
４は上記テンプレート画像Ａの特徴点ａｉの位置ｐｉと、候補画像Ｂ１〜Ｂｎにおいて上記特徴点ａｉの部分画像と類似性が高いと判断された部分画像ｔｉ’の位置ｂｉを比較する部分画像位置比較手段であり、両者が充分近ければ「成功」、遠ければ「失敗」とする。
５はテンプレート画像Ａと候補画像Ｂ１〜Ｂｎが類似しているか否かを判定する類似画像判定手段である。類似画像判定手段５は、各候補画像Ｂ１〜Ｂｎについて、全体の特徴点数に対する成功した特徴点の数の割合ｒ（＝〔成功した特徴点の数〕／〔全体の特徴点の数〕）を求め、予め設定された閾値ｔｈと比較する。そしてこの割合ｒが閾値ｔｈより大きければその画像はテンプレート画像Ａと一致していると判定する。
【０００６】
図２は本実施例の処理フロー、図３、図４は図２に示す処理フローの各段階で画像に対して行われる処理を模式的に示す図である。
以下、図３、図４を参照しながら図２により本実施例の処理を説明する。
（１）  テンプレート画像Ａに類似あるいは一致すると思われる候補画像Ｂ１〜Ｂｎを、候補画像群Ｃの中から、あるいはテンプレート画像Ａよりも大きな画像Ｃの中から選択する。
例えば、図３に示すように、テンプレート画像Ａが与えられると、画像Ａより大きな候補画像Ｃの中から、前記した画像マッチングや画像相関等のなんらかの比較方法によって互いに類似あるいは同一であると判断された候補画像Ｂ１、候補画像Ｂ２を選択する。
（２）  特徴点抽出手段１により、テンプレート画像Ａの中から、画像Ａに比較して充分に小さな大きさの特徴点（Ａ内に他に類似の部分がない部分）を複数抽出する。各特徴点を中心とする微小範囲の部分画像ｔｉを、特徴点画像として切り出し、記憶手段２にＡ内におけるその位置ｐｉとともに記憶する。
例えば、図３の画像の場合には、図４に示すように、テンプレート画像Ａの中から特徴点ａ１，ａ２，…，ａ４を抽出し、部分画像ｔｉをその位置ｐ１，ｐ２，…，ｐ４とともに記憶する。
【０００７】
（３）  類似画像探索手段３により、候補画像Ｂ１〜Ｂｎの中から、各々相当する位置において、上記部分画像ｔｉに類似の部分画像を探索し、見いだした位置を各特徴点毎にｂｉとする。
例えば図４に示すように、特徴点ａ１，ａ２，…，ａ４の部分画像ｔｉに類似の部分画像として、候補画像Ｂ１について部分画像ｔ１’，ｔ２’，…，ｔ４’が見つかり、候補画像Ｂ２について部分画像ｔ１”，ｔ２”，…，ｔ４”が見つかると、それぞれの位置を特徴点毎に記憶する。
（４）  部分画像位置比較手段４は、候補画像Ｂ１〜Ｂｎにおける各特徴点ａｉに対応した部分画像の位置ｂｉをテンプレート画像Ａにおける位置ｐｉと比較する。充分に近ければ「成功」、遠ければ発見に「失敗」とする。
例えば図４に示すように、テンプレート画像Ａの部分画像ｔ１，ｔ２，ｔ３，ｔ４の位置ｐ１，ｐ２，ｐ３，ｐ４に対して、候補画像Ｂ１の部分画像ｔ１’，ｔｔ２’，…，ｔ４’の位置は一致しないので、全て「失敗」となる。
一方、候補画像Ｂ２の部分画像ｔ１’，ｔ２’，…，ｔ４’の内、部分画像ｔ１’，ｔ２’，ｔ３’の位置は、テンプレート画像Ａの部分画像ｔ１，ｔ２，ｔ３の位置ｐ１，ｐ２，ｐ３にほぼ一致しているので、「成功」となる。
【０００８】
（５）  類似画像判定手段５は、候補画像Ｂ１〜Ｂｎにおいても正しく発見できた特徴点の割合ｒを、あらかじめ設定されていた閾値ｔｈと比較する。そして、ｒ＞ｔｈならば画像Ａと候補画像Ｂ１〜Ｂｎは一致、そうでなければ画像Ａと候補画像Ｂ１〜Ｂｎは不一致と判定する。
図４の例の場合、候補画像Ｂ１の全ての部分画像の位置は、テンプレート画像Ａの部分画像の位置と一致せず、正しい位置での検出に成功した割合は０％である。一方、候補画像Ｂ２については、成功した数が３であるので、正しい位置での検出に成功した割合は７５％である。
ここで閾値を５０％とすると、候補画像Ｂ１については、「一致／類似画像の選択結果は誤り」と結論し、候補画像Ｂ２については、「一致／類似画像の選択結果は誤り」と結論される。
【０００９】
なお、上記実施例では、テンプレート画像Ａの特徴点の位置ｐｉと、候補画像Ｂ１〜Ｂｎにおける上記特徴点ａｉに対応する部分画像の位置ｂｉを比較しているが、テンプレート画像Ａの特徴点ａｉの相対位置と、候補画像Ｂ１〜Ｂｎにおける対応する部分画像の相対位置ｂｉを比較するようにしてもよい。
すなわち、テンプレート画像Ａにおける特徴点ａｉ相互の位置関係と、候補画像Ｂ１〜Ｂｎにおける上記特徴点ａｉに対応する部分画像の位置ｂｉの相互の位置関係が、ほぼ一致しているか否かにより、部分画像Ｂ１〜Ｂｎがテンプレート画像Ａに一致するか否かを判定する。
また、テンプレート画像Ａにおける特徴点ａｉの位置と、候補画像Ｂ１〜Ｂｎの対応する部分画像の位置ｂｉの比較は、例えば特徴点ａｉの位置に対して、位置ｂｉが所定の領域内にあるかを判定するなど、種々の方法を用いることができ。
【００１０】
図５は本発明の第２の実施例の機能構成を示すブロック図である。本実施例は、前記第１の実施例における部分画像位置比較手段４を部分画像類似度算出手段６に置き換えたものでありその他の構成は図１と同様である。
図５において、特徴点抽出手段１は、前記したようにテンプレート画像Ａの中から、テンプレート画像Ａに比較して大きさが充分小さく、テンプレート画像Ａ内に他に類似の部分が無い複数の特徴点ａｉを複数抽出する。そして、該特徴点ａｉを中心とする微小範囲の部分画像ｔｉを特徴画像として切り出し記憶手段２に記憶する。
類似画像探索手段３は、前記したように候補画像Ｂ１〜Ｂｎの中から、上記部分画像ｔｉに類似の部分画像ｔｉ’を探索する。
部分画像類似度算出手段６は、テンプレート画像Ａの各特徴点ａｉの部分画像ｔｉと候補画像Ｂ１〜Ｂｎの部分画像ｔｉ’の相関値Ｓｉ（０〜１の数値、画像が完全に一致する場合を１とする）を各特徴毎に算出する。そして、相関値Ｓｉの平均値Ｓａと分散Ｓｄを求める。
類似画像判定手段５は、上記相関値Ｓｉの分布が平均値Ｓａを中心として、鋭く集まっているかを判定する。そして、平均値Ｓａを中心として、鋭く集まっている場合には、その画像はテンプレート画像Ａと一致していると判定する。
【００１１】
図６は本実施例の処理フローであり同図により本実施例の処理を説明する。
（１）  前記したように、テンプレート画像Ａに類似あるいは一致すると思われる候補画像Ｂ１〜Ｂｎを、候補画像群Ｃの中から、あるいはテンプレート画像Ａよりも大きな画像Ｃの中から選択する。これにより、第１の実施例と同様、前記図３に示すようにしたように例えば候補画像Ｂ１、候補画像Ｂ２が選択される。
（２）  特徴点抽出手段１により、第１の実施例と同様、テンプレート画像Ａの中から、画像Ａに比較して充分に小さな大きさの特徴点（Ａ内に他に類似の部分がない部分）を複数抽出する。各特徴点を中心とする微小範囲の部分画像ｔｉを、特徴点画像として切り出す。
これにより、前記図４に示したように、テンプレート画像Ａの中から特徴点ａ１，ａ２，…，ａ４が抽出される。
（３）  類似画像探索手段３により、候補画像Ｂ１〜Ｂｎの中から、各々相当する位置において、上記部分画像ｔｉに類似の部分画像を探索する。
その結果、例えば図４に示すように、特徴点ａ１，ａ２，…，ａ４の部分画像ｔｉに類似の部分画像として、候補画像Ｂ１について部分画像ｔ１’，ｔ２’，…，ｔ４’が見つかり、候補画像Ｂ２について部分画像ｔ１”，ｔ２”，…，ｔ４”が見つかる。
（４）  部分画像類似度算出手段６により、上記特徴点ａ１，ａ２，…，ａ４の部分画像ｔｉと、候補画像Ｂ１における部分画像ｔｉ’、候補画像Ｂ２における部分画像ｔｉ”の「相関値」を算出し、各特徴点毎にＳｉ  とし、平均値Ｓａと分散Ｓｄを求める。
例えば、図４において、候補画像Ｂ１について部分画像ｔ１とｔ１’、ｔ２とｔ２’，…，ｔ４とｔ４’の相関値Ｓｉ１を求め、同様に候補画像Ｂ２について部分画像ｔ１とｔ１”、ｔ２とｔ２”，…，ｔ４とｔ４”の相関値Ｓｉ２を求め、相関値Ｓｉ１の平均値Ｓａ１と分散Ｓｄ１、相関値Ｓｉ２の平均値Ｓａ２と分散Ｓｄ２を求める。
なお、Ｓｉ  の頻度分布図（ヒストグラム）を作成し、平均値Ｓａ  と分散Ｓｄ  を求めてもよい。
（５）  類似画像判定手段５は、Ｓｉの分布がＳａを中心に鋭く集まっているかどうかを調べる。
たとえば、Ｓａ−Ｓｄ（＞０）が大きければ分布が小さくまとまっており、小さければ分布が大きく広がっていると見なすことができる。
分布の広がりが大きければ「一致／類似画像の選択結果は誤り」と結論し、分布の広がりが小さければ「一致／類似画像の選択結果は正しい」と結論する。
その根拠は、テンプレート画像Ａと候補画像Ｂ１〜Ｂｎが一致／類似していれば、どの特徴点も同程度に「よく」合うはずなのに対し、一致／類似していない場合は特徴点毎に「むりやり」当てはめられた先の画像との類似度がバラバラになるという観察結果にある。
【００１２】
（付記１）  二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像の判定方法であって、
一方の画像から複数の小さな特徴点を部分画像として抽出し、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索し、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像の位置もしくは相対位置と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像の位置もしくは相対位置とを比較し、該比較結果に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する
ことを特徴とする類似画像の判定方法。
（付記２）  二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像の判定方法であって、
一方の画像から複数の小さな特徴点を部分画像として抽出し、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索し、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像との類似度を求め、
上記類似度を表す数値の分布に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する
ことを特徴とする類似画像の判定方法。
（付記３）  二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像判定機能を備えた画像処理装置であって、
一方の画像から複数の小さな特徴点が部分画像として抽出されたとき、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索する手段と、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像の位置もしくは相対位置と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像の位置もしくは相対位置とを比較する手段と、
上記比較結果に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する手段をとを備えた
ことを特徴とする類似画像判定機能を備えた画像処理装置。
（付記４）  二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像判定機能を備えた画像処理装置であって、
一方の画像から複数の小さな特徴点が部分画像として抽出されたとき、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索する手段と、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像との類似度を求める手段と、
上記類似度を表す数値の分布に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する手段を備えた
ことを特徴とする類似画像判定機能を備えた画像処理装置。
（付記５）  二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像の判定プログラムであって、
上記プログラムは、一方の画像から複数の小さな特徴点を部分画像として抽出し、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索する処理と、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像の位置もしくは相対位置と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像の位置もしくは相対位置とを比較する処理と、
上記比較結果に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする類似画像の判定プログラム。
（付記６）  二つの画像を互いに比較し、それらが互いに同一あるいは類似であるか否かを判定する類似画像の判定方法プログラムであって、
上記プログラムは、一方の画像から複数の小さな特徴点を部分画像として抽出し、他方の画像における各々相当する位置において、上記特徴点に類似の部分画像を探索する処理と、
上記一方の画像から選ばれた複数の特徴点群との類似性が高いと判断された、上記他方の画像における部分画像と、一方の画像における上記各特徴点の部分画像との類似度を求める処理と、
上記類似度を表す数値の分布に基づき、二つの画像が類似しているか否かを判定する処理をコンピュータに実行させる
ことを特徴とする類似画像の判定プログラム。
【００１３】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明においては、画像Ａから抽出された特徴点画像の位置と、画像Ｂにおける上記特徴点画像に類似の画像の位置の関係、あるいは、上記特徴点画像と、画像Ｂにおける類似画像との類似度を表す数値の分布により、画像Ａと画像Ｂが類似あるいは同一であるかを判定しているので、２つの画像が一致あるいは類似しているかを高い精度で決定することができる。
このため、画像処理あるいはその応用分野において、画像が類似しているか否かを判断する際の信頼性を向上させることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施例の機能構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施例の処理フローを示す図である。
【図３】図２に示す処理フローの各段階で画像に対して行われる処理を模式的に示す図（１）である。
【図４】図２に示す処理フローの各段階で画像に対して行われる処理を模式的に示す図（２）である。
【図５】本発明の第２の実施例の機能構成を示すブロック図である。
【図６】本発明の第２の実施例の処理フローを示す図である。
【符号の説明】
１    特徴点抽出手段
２    記憶手段
３    類似画像探索手段
４    部分画像位置比較手段
５    類似画像判定手段
６    部分画像類似度算出手段
【図１】
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【図２】
2004213398.tif 000004
【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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