(57)【要約】【課題】画像処理によって撮影された被検出物体が、予め画像登録してある標準物体と同じ形状の物であるか否かを判定する画像のマッチング処理方法を提供すること。【解決手段】標準物体から得られる標準物体極座標データと、被検出物体から得られる被検出物体極座標データとを、それぞれフーリエ変換して関数式とし、当該関数式の大きさあるいは位相のズレの性質に基づいて、前記標準物体と被検出物体とが同じ物であるか否かを判定することを特徴とする画像のマッチング処理方法。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
標準物体から得られる標準物体極座標データと、被検出物体から得られる被検出物体極座標データとを、それぞれフーリエ変換して関数式とし、当該関数式の大きさあるいは位相のズレの性質に基づいて、前記標準物体と被検出物体とが同じ物であるか否かを判定することを特徴とする画像のマッチング処理方法。
【請求項２】
前記標準物体極座標データおよび被検出物体極座標データが、ｘ軸の正の向きと物体の重心点から各輪郭点までの線分のなす角θと、その線分の長さｒによるものであることを特徴とする請求項１に記載の画像のマッチング処理方法。
【請求項３】
前記フーリエ変換による関数式が、ｆ(θ) ＝ａ・cosθ＋ｂ・sinθ によるものからなることを特徴とする請求項１あるいは請求項２に記載の画像のマッチング処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、画像処理によって撮影された被検出物体が、予め画像登録してある標準物体に対して、これと同じ形状の物であるか否かを判定する画像のマッチング処理方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理で撮影された被検出物体が、テンプレート（原型パターン）として予め登録された標準物体と同じ物か否かを判定する方法には、テンプレートマッチング処理法が知られている。このテンプレートマッチング処理法は、標準物体を映像化した基準画像と被検出物体を撮影した入力画像とを画素ごとに比較して、この比較処理によって基準画像と入力画像が一致した場合に、当該基準画像の形状と入力画像の形状とが同一形状の物であると判定する。仮に、基準画像と入力画像が一致しなかった場合には、基準画像を適宜ずらしながら再々比較し、この比較処理によっても画像が一致しない場合には、当該基準画像の形状と入力画像の形状とが異なる物であることを判定する。
【０００３】
このテンプレートマッチング処理法では、入力画像の形状が基準画像の形状に対して回転関係（回転方向の位相ズレ）にある場合、あるいは拡大または縮小関係（相似関係）にある場合、入力画像の形状と基準画像の形状とが同一形状のものであっても不一致の判定がなされてしまう。
【０００４】
この問題を解消するべく、基準画像を回転させる手段を付加した画像のマッチング処理方法が提案されている。しかしながら、テンプレートマッチング法に回転、拡大縮小などの手段を加えて一致または類似を判定する場合においても、試行回数が膨大な数となってしまい、処理時間が長くなるという問題点が指摘さてている。
【０００５】
上記する問題点に応答する従来の技術として、特許文献１に記載のような画像処理装置および画像処理方法が提案されている。この特許文献１に記載のものは、対象物体の輪郭をＦ（ｒ，θ）の関数にし、登録した物体：Ｆ０ （ｒ，θ）、検出しようとする物体：Ｆ１ （ｒ，θ）を出して、Ｆ０ およびＦ１ の二つの正規化相関係数を求め、その係数（０〜１）の値をもって、両物体が同じ物体か否かを判定するように構成したものである。要するに、この特許文献１に記載のものは、フーリエ変換による関数式を出して、その大きさ・位相のズレを判定するものではない。
【０００６】
【特許文献１】特開平８−６３６０４号公報（要約、図１）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
そこで、この発明は、上記する従来技術の問題点を解消すべくなしたものであって、特に重要な要素は、画像処理によって撮影された被検出物体が、予め画像登録してある標準物体と同じ物であるか否かを判定する画像のマッチング処理方法において、両物体の形状が同一形状の物であるか否かを瞬時に判定することができる画像のマッチング処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明は、上記する目的を達成するにあたって、具体的には、標準物体から得られる標準物体極座標データと、被検出物体から得られる被検出物体極座標データとを、それぞれフーリエ変換して関数式とし、当該関数式の大きさあるいは位相のズレの性質に基づいて、前記標準物体と被検出物体とが同じ物であるか否かを判定することを特徴とする画像のマッチング処理方法を構成する。
【０００９】
さらに、この発明において請求項２に記載の発明は、請求項１に記載の画像のマッチング処理方法であって、前記標準物体極座標データおよび被検出物体極座標データが、ｘ軸の正の向きと物体の重心点から各輪郭点までの線分のなす角θと、その線分の長さｒによるものであることを特徴とするものである。
【００１０】
さらにまた、この発明において請求項３に記載の発明は、請求項１あるいは請求項２に記載の画像のマッチング処理方法であって、前記フーリエ変換による関数式が、ｆ(θ) ＝ａ・cosθ＋ｂ・sinθによるものからなることを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１１】
この発明になる画像のマッチング処理方法によれば、標準物体から得られる標準物体極座標データと、被検出物体から得られる被検出物体極座標データとを、それぞれフーリエ変換して関数式とし、当該関数式の大きさあるいは位相のズレの性質に基づいて、前記標準物体と被検出物体とが同じ物であるか否かを判定するものであり、両物体の形状が同一形状の物であるか否かを瞬時に判定することができ、処理時間を大幅に短縮することができるという作用効果を奏するものである。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、この発明になる画像のマッチング処理方法について、図面に示す具体的な実施例に基づいて詳細に説明する。図１各図は、この発明になる画像のマッチング処理方法の基本的な構成を説明するための説明図である。図２Ａは、基準となる標準物体の画像と、当該標準物体から得られる標準物体極座標データＤ０ とを併記した説明図であり、図２Ｂ１ は、（π／４）だけ傾いた状態にある被検出物体の画像と、当該被検出物体から得られる被検出物体極座標データＤ１ とを併記した説明図であり、図２Ｂ２ は、縦寸法並びに横寸法がそれぞれ２倍になった相似形の被検出物体の画像と、当該被検出物体から得られる被検出物体極座標データＤ２ とを併記した説明図である。
【００１３】
図２各図において、ｘ軸の正の向きと物体の重心点Ｇから各輪郭点Ｒまでの線分とのなす中心角をθとし、その線分の長さ、即ち、物体の重心点Ｇから各輪郭点Ｒまでの距離をｒとした場合に、標準物体極座標データＤ０ は、縦軸を距離ｒ、横軸を中心角θ°とする輪郭関数として現される。
【００１４】
この発明では、上記するようにして得られた標準物体極座標データをフーリエ変換することにより、ある関数式とする。ここでは、例えば、ｆ０(θ)＝ａ・cosθ＋ｂ・sinθ になったとする。次ぎに、判定する被検出物体のｆ(θ)を求める。判定する被検出物体が、図２Ｂ１ に示すように（π／４）だけ傾いた状態にあるとすると、
ｆ１(θ)＝ａ・cos〔θ＋（π／４）〕＋ｂ・sin〔θ＋（π／４）〕
となるはずであり、それによって、この画像が、（π／４）だけ回転方向にずれただけで、標準物体と同じ図形であるものと判定する。
【００１５】
一方、判定する被検出物体が、図２Ｂ２ に示すように、縦寸法並びに横寸法がそれぞれ２倍になった相似形のものであるとすると、
ｆ２(θ)＝2・ａ・cosθ＋2・ｂ・sinθ
となるはずであり、ｆ２(θ)＝ ２・ｆ０(θ)となるので、この被検出物体は、標準物体と同じ形であって２倍の大きさの物と判定する。
【００１６】
この発明になる画像のマッチング処理方法における一実施例について、図３および図４に基づいて説明する。図３は、この発明の一実施例になる画像処理装置の構成を示すブロック線図であり、図４は、図３に示す実施例に関する処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【００１７】
図３に示すように、この画像処理装置１は、実際の被検出物体を撮影するための撮像装置２と、この撮像装置２により撮影された画像情報を二値化処理する二値化回路３と、この二値化された情報を画像として記憶する画像メモリ４と、撮影された被検出物体Ｍの重心Ｇを算出する重心算出回路５と、被検出物体Ｍの座標データを極座標データに変換する極座標変換回路６と、この極座標変換回路６による極座標変換データを関数式にフーリエ変換するフーリエ変換回路７とを含むものからなっている。
【００１８】
さらに、前記画像処理装置１は、前記フーリエ変換回路７から得られた関数式を記憶する第１のメモリ８と、予め登録されたマッチイングテンプレート保存データ９を記憶する第２のメモリ１０とを備えており、前記第１のメモリ８と前記第２のメモリ１０は、それぞれ位相差判定回路１１および振幅判定回路１２に接続されている。前記位相差判定回路１１では、前記第１のメモリ８の情報と前記第２のメモリ１０の情報とを比較して、図２Ｂ１ に示すような位相差を判定し、前記振幅判定回路１２では、前記第１のメモリ８の情報と前記第２のメモリ１０の情報とを比較して、図２Ｂ２ に示すような相似形（拡大縮小）を判定する。
【００１９】
前記位相差判定回路１１および振幅判定回路１２のそれぞれの出力は、マッチング判定回路１３に接続されている。このマッチング判定回路１３では、前記位相差判定回路１１および振幅判定回路１２との情報に基づいて、被検出物体が標準物体と同じ物であるか否かを判定する。このマッチング判定回路１３の情報は、判定結果代入メモリ１４に判定結果として記憶される。
【００２０】
一方、この画像処理装置１の処理手順は、図４に示すように、まず、ステップ２１では、撮像装置２によって対象領域（被検出物体）を撮像し、その画像信号を画像メモリ４に取り込み、ステップ２２において、画像をデータ化して、画像データとして記憶する。ステップ２３では、画像データ内の全画素を二値化し、、ステップ２４において、ブロブ解析により塊（物体）の検出を行う。
【００２１】
ステップ２５では、重心算出回路５によって物体の重心位置の算出がおこなわれる。このステップ２５で算出された物体の重心Ｇを基準にして、ステップ２６において、当該物体の重心Ｇから物体の輪郭までの距離を長さｒとした極座標データに変換する。この極座標データは、ステップ２７においてフーリエ変換され、関数式Ｆが読み出させる。
【００２２】
この関数式Ｆに対して、ステップ２８で、予め登録されているテンプレートデータの極座標データがフーリエ変換され、関数式Ｆ０ として読み出される。ステップ２９では、前記関数式Ｆ０ と関数式Ｆとの違いが求められ、ステップ３０において、位相差・振幅以外に違った点がないか否かが判定される。この判定が、ｙｅｓであれば、ステップ３１のように、被検出物体Ｍは、テンプレートとして登録された物体と同じ物であることを認識するもので、ｎｏであれば、ステップ３２のように、被検出物体Ｍは、テンプレートとして登録された物体と違う物であることを認識するものである。
【００２３】
このように、この発明になる画像のマッチング処理方法では、標準物体から得られる標準物体極座標データと、被検出物体から得られる被検出物体極座標データとを、それぞれフーリエ変換して関数式によって、被検出物体が標準物体と同じ物であるか否かを判定するものであり、相似的な大きさのズレ、あるいは、回転方向のズレ（回転方向の傾き）が変わっていても、それらが標準物体と同じ物であるか否かを判定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００２４】
【図１】図１各図は、この発明になる画像のマッチング処理方法の基本的な構成を説明するための説明図である。
【図２】図２Ａは、基準となる標準物体の画像と、当該標準物体から得られる標準物体極座標データＤ０ とを併記した説明図であり、図２Ｂ１ は、（π／４）だけ傾いた状態にある被検出物体の画像と、当該被検出物体から得られる被検出物体極座標データＤ１ とを併記した説明図であり、図２Ｂ２ は、縦寸法並びに横寸法がそれぞれ２倍になった相似形の被検出物体の画像と、当該被検出物体から得られる被検出物体極座標データＤ２ とを併記した説明図である。
【図３】図３は、この発明の一実施例になる画像処理装置の構成を示すブロック線図である。
【図４】図４は、図３に示す実施例になる画像処理装置に関して、その処理手順の詳細を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００２５】
Ｍ  被検出物体
Ｇ  物体の重心点
Ｒ  各輪郭点
θ  中心角
ｒ  物体の重心点から各輪郭点までの距離
Ｄ０   標準物体極座標データ
Ｄ１   π／４だけ傾いた状態にある被検出物体極座標データ
Ｄ２   ２倍になった相似形の被検出物体極座標データ
１  画像処理装置
２  撮像装置
３  二値化回路
４  画像メモリ
５  重心算出回路
６  極座標変換回路
７  フーリエ変換回路
８  第１のメモリ
９  マッチイングテンプレート保存データ
１０  第２のメモリ
１１  位相差判定回路
１２  振幅判定回路
１３  マッチング判定回路
１４  判定結果代入メモリ
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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