(57)【要約】【課題】  画像中にテンプレートとの類似度の高いものが複数存在する場合でも、高い精度で候補位置を絞り込むことができ、さらに候補位置を絞り込むことにより、処理量を削減し、高速に認識を行う。【解決手段】  基本構成として、探索対象画像に含まれるテンプレートとの整合度合いを算出することのできる整合度合い算出手段１０１と、算出した整合度合いを対象画像の各画素に対応する位置座標に記録することのできる整合度合い記録手段１０２と、記録された整合度合いに対し、任意の位置座標においてその位置座標の周辺領域における整合度合いの最も高い位置座標を候補位置として算出し、該候補位置を記録することのできる候補領域絞込み手段１０４とを備えるように画像処理装置を構成する。【選択図】  図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
探索対象画像の中からテンプレートに類似した領域を探索して出力する画像処理装置であって、
探索対象画像とテンプレートとを入力し、探索対象画像とテンプレートとの画像特徴に基づいて探索対象画像中の領域とテンプレートとの整合度合いを算出する整合度合い算出手段と、
整合度合いが高い領域を候補領域とし、この候補領域の整合度合いを記録する整合度合い記録手段と、
前記候補領域の周辺領域とテンプレートとの整合度合いを算出し、前記候補領域と周辺領域との中から整合度合いが高い領域に絞り込みを行う候補領域絞り込み手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記整合度合い算出手段は、
入力された探索対象画像とテンプレートとの画像特徴から識別用の特徴を作成する特徴抽出手段を備えており、
作成された識別用の特徴に基づいて探索対象画像中の領域とテンプレートとの整合度合いを算出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記候補領域絞り込み手段は、
前記整合度合い記録手段に記録された候補領域に対して閾値に基づく閾値処理を行った後、この処理結果に対してラベリングを行い、同じラベル番号の中で整合度合いが最も高い領域をそのラベル番号における候補領域とするラベリング手段を備えることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記候補領域絞り込み手段は、
既に得た候補領域を一定間隔で分割し、分割した領域のなかで整合度合いが最も高いものに絞り込みを行う候補領域分割手段を備えることを特徴とする請求項１〜３いずれかに記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記候補領域分割手段は、
分割する領域の間隔を変化させることができ、複数の分割間隔について絞り込み結果を算出することができることを特徴とする請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記候補領域分割手段は、
分割する領域の基準位置を平行移動させることで分割する領域を変化させることができ、複数の領域の異なる絞り込み結果を算出することができることを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記候補領域絞り込み手段は、
候補領域から任意の大きさの領域をずらしながら領域の抽出を行い、抽出した領域の中から整合度合いが最も高いものに絞り込みを行う候補領域抽出手段を備えることを特徴とする請求項１〜６いずれかに記載の画像処理装置。
【請求項８】
探索対象画像の中からテンプレートに類似した領域を探索して出力する画像処理方法であって、
探索対象画像とテンプレートとを入力し、探索対象画像とテンプレートとの画像特徴に基づいて探索対象画像中の領域とテンプレートとの整合度合いを算出する整合度合い算出過程と、
整合度合いが高い領域を候補領域とし、この候補領域の整合度合いを記録する整合度合い記録過程と、
前記候補領域の周辺領域とテンプレートとの整合度合いを算出し、前記候補領域と周辺領域との中から整合度合いが高い領域に絞り込みを行う候補領域絞り込み過程と、を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項９】
前記整合度合い算出過程は、
入力された探索対象画像とテンプレートとの画像特徴から識別用の特徴を作成する特徴抽出過程を備えており、
作成された識別用の特徴に基づいて探索対象画像中の領域とテンプレートとの整合度合いを算出することを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記候補領域絞り込み過程は、
前記整合度合い記録過程に記録された候補領域に対して閾値に基づく閾値処理を行った後、この処理結果に対してラベリングを行い、同じラベル番号の中で整合度合いが最も高い領域をそのラベル番号における候補領域とするラベリング過程を備えることを特徴とする請求項８または９に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記候補領域絞り込み過程は、
既に得た候補領域を一定間隔で分割し、分割した領域のなかで整合度合いが最も高いものに絞り込みを行う候補領域分割過程を備えることを特徴とする請求項８〜１０いずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記候補領域分割過程は、
分割する領域の間隔を変化させることができ、複数の分割間隔について絞り込み結果を算出することができることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記候補領域分割過程は、
分割する領域の基準位置を平行移動させることで分割する領域を変化させることができ、複数の領域の異なる絞り込み結果を算出することができることを特徴とする請求項１１または１２に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記候補領域絞り込み過程は、
候補領域から任意の大きさの領域をずらしながら領域の抽出を行い、抽出した領域の中から整合度合いが最も高いものに絞り込みを行う候補領域抽出過程を備えることを特徴とする請求項８〜１３いずれかに記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記請求項１〜１４に記載の画像処理装置または画像処理方法をコンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とするプログラム。
【請求項１６】
前記請求項１〜１４に記載の画像処理装置または画像処理方法をコンピュータで実行可能に記載したプログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、探索対象画像の中から、特定の微小画像（テンプレート）に類似した領域を探索する画像処理技術に係り、特に、探索対象画像中に複数のテンプレート候補が見つかった場合でも高速、且つ、高精度に探索を行うことができるようにする画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像中からテンプレートを探索する手法としては、画像の中でテンプレートをずらしながら各位置での画像の領域とテンプレートとの整合度合いを算出してテーブルに記録し、その後にテーブルから局所的なピークの位置を探索する方法が知られている（例えば、非特許文献１参照）。その他に、従来の認識処理技術として、下記に示す非特許文献２に開示されているものなどがある。
【非特許文献１】長尾真、「ディジタル画像処理」ｐｐ３０６−３１０、近代科学社、１９９５年
【非特許文献２】杵渕哲也、鈴木章、塩昭夫、大塚作一、有川知彦、「類似パターン検索にもとづく逐次一括入力型古文書入力システム」、電子情報通信学会技術研究報告、社団法人電子情報通信学会、ＶＯＬ．１０２、ＮＯ．５３１、ＰＲＭＵ２００２、ｐｐ１２９−１４５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
従来技術では、画像中にテンプレートとの類似度の高いものが複数存在する場合には多くの候補位置が検出されてしまい、処理量が増大し、処理にかかる時間が増大するという問題がある。
【０００４】
本発明はかかる事情に鑑みてなされたもので、探索対象画像中にテンプレートとの類似度の高いものが複数存在する場合でも、高い精度で候補位置を絞り込むことができ、さらに候補位置を絞り込むことにより、処理量を削減し、高速に認識を行うことができる画像処理装置、画像処理方法、プログラム、および、記録媒体の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明は、画像中のテンプレートとの整合度合いの高い領域を高精度、且つ、効率的に検出するにあたって、
（１）探索対象画像に含まれるテンプレートとの整合度合いの高い領域を記録し、
（２）記録した整合度合いの高い領域から任意の位置、及びその周辺の領域整合度合いを抽出し、
（３）抽出した領域内での整合度合いの最も高い位置をテンプレートの存在する候補位置とすることにより、
探索対象画像中にテンプレートの存在する候補位置が複数存在してしまった場合でも、それら候補位置の中から信頼できる候補位置への絞込みを行うことができる。
【０００６】
さらに、（２）の処理において、周辺領域の整合度合いを抽出する前に、閾値処理、及びラベリングにより整合度合いの高い領域をラベル付けし、同一ラベル内での整合度合いの高い領域を候補位置として絞込みを行うことにより、候補領域の絞込み効率を高めることが可能となる。
【０００７】
以下に説明する本発明の構成は、本発明の基本的な構成を実現するために、候補領域の絞込みのためにどのような手順で計算をするのかについて具体的に示したものである。
【０００８】
この目的を達成するために、本発明の画像処理装置は、
探索対象画像に含まれるテンプレートとの整合度合いを算出することのできる整合度合い算出手段と、
算出した整合度合いを対象画像の各画素に対応する位置座標に記録することのできる整合度合い記録手段と、
記録された整合度合いに対し、任意の位置座標においてその位置座標の周辺領域における整合度合いの最も高い位置座標を候補位置として算出し、該候補位置を記録することのできる候補領域絞込み手段とを備えるように構成する。
【０００９】
さらに、この構成に加え、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いを算出するにあたり、探索対象画像とテンプレートとの画像特徴に基づいた特徴抽出処理を行うことのできる特徴抽出手段を備え、該特徴抽出手段により抽出された特徴を使用して、前記整合度合い算出手段により探索対象画像とテンプレートとの整合度合いを算出してもよい。
【００１０】
さらに、前記候補領域絞込み手段において、前記整合度合い記録手段において記録された整合度合いを、図２に示すように任意の閾値により閾値処理し、図３に示すように閾値処理結果に対してラベリングを行い、図４に示すようにラベリング結果の各ラベル番号内での整合度合いの最も高かった位置座標を候補位置として記録するラベリング手段を備えてもよい。
【００１１】
さらに、前記候補領域絞込み手段において、前記整合度合い記録手段において記録された整合度合い、又は前記ラベリング手段により絞り込まれた候補位置を、図５に示すように任意の間隔で分割し、図６に示すように分割された領域内での整合度合いの最も高かった位置座標を候補位置として記録する候補領域分割手段を備えてもよい。
【００１２】
このとき、図７に示すように、候補領域の分割間隔は任意に選択できるものとする。
【００１３】
さらに、前記候補領域分割手段において、図８に示すように分割の間隔を空間的に平行に移動することで分割領域に冗長性を持たせることのできる分割領域ずらし手段を備えてもよい。
【００１４】
さらに、前記候補領域絞込み手段において、図９に示すように任意の位置座標を選択し、図１１に示すように該位置座標およびその周辺領域における整合度合いの最も高かった位置座標を候補位置として記録する候補領域抽出手段を備えてもよい。
【００１５】
このとき、周辺領域の大きさは図１０に示すように任意に選択できるものとする。
【００１６】
前記構成を実現するために請求項１の画像処理装置は、探索対象画像の中からテンプレートに類似した領域を探索して出力する画像処理装置であって、探索対象画像とテンプレートとを入力し、探索対象画像とテンプレートとの画像特徴に基づいて探索対象画像中の領域とテンプレートとの整合度合いを算出する整合度合い算出手段と、整合度合いが高い領域を候補領域とし、この候補領域の整合度合いを記録する整合度合い記録手段と、前記候補領域の周辺領域とテンプレートとの整合度合いを算出し、前記候補領域と周辺領域との中から整合度合いが高い領域に絞り込みを行う候補領域絞り込み手段と、を備えることを特徴とする。
【００１７】
請求項１の画像処理装置では、候補領域の周辺領域についてテンプレートとの整合度合いを算出し、候補領域と周辺領域との中から整合度合いの高い領域に絞り込みを行うので、絞り込みの信頼性が高くなり、処理速度が増大する。
【００１８】
また、請求項２の画像処理装置は、請求項１において、前記整合度合い算出手段は、入力された探索対象画像とテンプレートとの画像特徴から識別用の特徴を作成する特徴抽出手段を備えており、作成された識別用の特徴に基づいて探索対象画像中の領域とテンプレートとの整合度合いを算出することを特徴とする。
【００１９】
請求項２の画像処理装置では、例えば、画像特徴に基づく画像の濃淡の強さや濃淡勾配の方向、及び／またはそれらの濃淡の強さや勾配の方向から得られる特徴を識別用の特徴とすることができる。これにより、入力された探索対象画像とテンプレートとの画像特徴から整合度合いを算出するのが困難な場合や算出度合いに差がないような場合に、特に有効である。
【００２０】
また、請求項３の画像処理装置は、請求項１または２において、前記候補領域絞り込み手段は、前記整合度合い記録手段に記録された候補領域に対して閾値に基づく閾値処理を行った後、この処理結果に対してラベリングを行い、同じラベル番号の中で整合度合いが最も高い領域をそのラベル番号における候補領域とするラベリング手段を備えることを特徴とする。
【００２１】
請求項３の画像処理装置では、ラベル番号ごとに候補領域を算出することができ、これを利用して絞り込み速度を増大することができる。
【００２２】
また、請求項４の画像処理装置は、請求項１〜３いずれかにおいて、前記候補領域絞り込み手段は、既に得た候補領域を一定間隔で分割し、分割した領域のなかで整合度合いが最も高いものに絞り込みを行う候補領域分割手段を備えることを特徴とする。
【００２３】
請求項４の画像処理装置では、既に得た候補領域にはラベリング手段で処理した候補領域も含むものとする。これにより、絞り込み速度を増大させることができる。
【００２４】
また、請求項５の画像処理装置は、請求項４において、前記候補領域分割手段は、分割する領域の間隔を変化させることができ、複数の分割間隔について絞り込み結果を算出することができることを特徴とする。
【００２５】
請求項５の画像処理装置では、絞り込みに冗長性をもたせることができる。
【００２６】
また、請求項６の画像処理装置は、請求項４または５において、前記候補領域分割手段は、分割する領域の基準位置を平行移動させることで分割する領域を変化させることができ、複数の領域の異なる絞り込み結果を算出することができることを特徴とする。
【００２７】
請求項６の画像処理装置では、絞り込みに冗長性をもたせることができる。
【００２８】
また、請求項７の画像処理装置は、請求項１〜６いずれかにおいて、前記候補領域絞り込み手段は、候補領域から任意の大きさの領域をずらしながら領域の抽出を行い、抽出した領域の中から整合度合いが最も高いものに絞り込みを行う候補領域抽出手段を備えることを特徴とする。
【００２９】
請求項７の画像処理装置では、より信頼性の高い絞り込みを行うことができ、絞り込みの速度を増大することができる。
【００３０】
請求項８の画像処理方法は、探索対象画像の中からテンプレートに類似した領域を探索して出力する画像処理方法であって、探索対象画像とテンプレートとを入力し、探索対象画像とテンプレートとの画像特徴に基づいて探索対象画像中の領域とテンプレートとの整合度合いを算出する整合度合い算出過程と、整合度合いが高い領域を候補領域とし、この候補領域の整合度合いを記録する整合度合い記録過程と、前記候補領域の周辺領域とテンプレートとの整合度合いを算出し、前記候補領域と周辺領域との中から整合度合いが高い領域に絞り込みを行う候補領域絞り込み過程と、を備えることを特徴とする。
【００３１】
請求項８の画像処理方法では、候補領域の周辺領域についてテンプレートとの整合度合いを算出し、候補領域と周辺領域との中から整合度合いの高い領域に絞り込みを行うので、絞り込みの信頼性が高くなり、処理速度が増大する。
【００３２】
また、請求項９の画像処理方法は、請求項８において、前記整合度合い算出過程は、入力された探索対象画像とテンプレートとの画像特徴から識別用の特徴を作成する特徴抽出過程を備えており、作成された識別用の特徴に基づいて探索対象画像中の領域とテンプレートとの整合度合いを算出することを特徴とする。
【００３３】
請求項９の画像処理方法では、例えば、画像特徴に基づく画像の濃淡の強さや濃淡勾配の方向、及び／またはそれらの濃淡の強さや勾配の方向から得られる特徴を識別用の特徴とすることができる。これにより、入力された探索対象画像とテンプレートとの画像特徴から整合度合いを算出するのが困難な場合や算出度合いに差がないような場合に、特に有効である。
【００３４】
また、請求項１０の画像処理方法は、請求項８または９において、前記候補領域絞り込み過程は、前記整合度合い記録過程に記録された候補領域に対して閾値に基づく閾値処理を行った後、この処理結果に対してラベリングを行い、同じラベル番号の中で整合度合いが最も高い領域をそのラベル番号における候補領域とするラベリング過程を備えることを特徴とする。
【００３５】
請求項１０の画像処理方法では、ラベル番号ごとに候補領域を算出することができ、これを利用して絞り込み速度を増大することができる。
【００３６】
また、請求項１１の画像処理方法は、請求項８〜１０いずれかにおいて、前記候補領域絞り込み過程は、既に得た候補領域を一定間隔で分割し、分割した領域のなかで整合度合いが最も高いものに絞り込みを行う候補領域分割過程を備えることを特徴とする。
【００３７】
請求項１１の画像処理方法では、既に得た候補領域にはラベリング過程で処理した候補領域も含むものとする。これにより、絞り込み速度を増大させることができる。
【００３８】
また、請求項１２の画像処理方法は、請求項１１において、前記候補領域分割過程は、分割する領域の間隔を変化させることができ、複数の分割間隔について絞り込み結果を算出することができることを特徴とする。
【００３９】
請求項１２の画像処理方法では、絞り込みに冗長性をもたせることができる。
【００４０】
また、請求項１３の画像処理方法は、請求項１１または１２において、前記候補領域分割過程は、分割する領域の基準位置を平行移動させることで分割する領域を変化させることができ、複数の領域の異なる絞り込み結果を算出することができることを特徴とする。
【００４１】
請求項１３の画像処理方法では、絞り込みに冗長性をもたせることができる。
【００４２】
また、請求項１４の画像処理方法は、請求項８〜１３いずれかにおいて、前記候補領域絞り込み過程は、候補領域から任意の大きさの領域をずらしながら領域の抽出を行い、抽出した領域の中から整合度合いが最も高いものに絞り込みを行う候補領域抽出過程を備えることを特徴とする。
【００４３】
請求項１４の画像処理方法では、より信頼性の高い絞り込みを行うことができ、絞り込みの速度を増大することができる。
【００４４】
また、請求項１５のプログラムは、前記請求項１〜１４に記載の画像処理装置または画像処理方法をコンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とする。
【００４５】
また、請求項１６の記録媒体は、前記請求項１〜１４に記載の画像処理装置または画像処理方法をコンピュータで実行可能に記載したプログラムを記録したことを特徴とする。
【００４６】
以上のような構成により、識別における候補位置の絞込みを行うことができるので、処理量の削減による処理の高速化が実現でき、さらに誤抽出による識別率の低下を防ぐことが可能となる。
【発明の効果】
【００４７】
以上に説明したように、本発明によれば、探索対象画像の中から、特定のテンプレートに類似した領域を探索するときに、複数の候補位置が検出されてしまった場合でも、高精度に候補位置の絞込みを行うことができる。
【００４８】
また、本発明によれば、候補位置の絞込みを行うことで、その後の処理量を削減することができ、高速な探索を実行できるようになる。
【００４９】
さらに、候補位置の絞込みを行うことで識別における誤抽出を削減することができ、識別精度を向上させることもできる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５０】
以下、実施の形態に従って本発明を詳細に説明する。
【００５１】
図１に、本発明の画像処理装置の装置構成の一実施形態例を図示する。図中、１０１は整合度合い算出手段、１０２は整合度合い記録手段、１０３は特徴抽出手段、１０４は候補領域絞込み手段、１０５はラベリング手段、１０６は候補領域分割手段、１０７は分割領域ずらし手段、１０８は候補領域抽出手段である。
【００５２】
次に、これらの各処理手段の詳細な動作について図１２〜１５のフローチャートを用いて説明する。
【００５３】
まず、一種類のテンプレートを使用した場合の実施の形態例について説明する。
【００５４】
本実施の形態例では、まず整合度合い算出手段１０１が動作する。整合度合い算出手段１０１は、ＳＴ１において探索対象画像とテンプレートとを読み込む。
【００５５】
次いでＳＴ２で、画像そのものの特徴を使用して識別を行う場合はＳＴ４の処理へ進み、画像特徴から識別用の特徴を抽出する場合はＳＴ３の処理へ移ることを判断する。このとき、探索対象画像に対するテンプレートの大きさの比率、あるいは探索対象画像中のテンプレートが変形している場合も考慮し、変形を加味した複数の探索対象画像を作成し、作成した該複数の探索対象画像に対してＳＴ３、ＳＴ４の処理を行うことができる。
【００５６】
ＳＴ３では、特徴抽出手段１０３が動作し、画像特徴から識別用の特徴、例えば画像の濃淡から算出される勾配の強さなどの特徴に変換され、変換された特徴を用いてＳＴ４の処理に移る。
【００５７】
ＳＴ４では、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いを算出する。
【００５８】
整合度合いの算出には、正規化した相互相関（長尾真、「ディジタル画像処理」ｐｐ３０６−３１０、近代科学社、１９９５年）や、特徴抽出手段１０３において算出された探索対象画像とテンプレートとの特徴の特徴空間における距離値や、該特徴空間における少数の特徴ベクトルで近似された部分空間への投影距離（田村秀行、「コンピュータ画像処理」ｐｐ２８２−２８６、オーム社出版局、２００２）、カーネル関数により定義された非線形変換を利用して作成した該部分空間への投影距離（前田英作、村瀬洋、「カーネル非線形部分空間法によるパターン認識」、電子情報通信学会論文詩Ｄ−ＩＩ、ＶＯＬ．Ｊ８２−Ｄ−ＩＩ、ＮＯ．４、ｐｐ６００−６１２．１９９９年４月）、ヘイズ推定や最尤推定等の特徴ベクトル空間における生起確率（Ｒｉｃｈａｒｄ  Ｏ．Ｄｕｄａ、Ｐｅｔｅｒ  Ｅ．Ｈａｒｔ、Ｄａｖｉｄ  Ｇ．Ｓｔｏｃｋ、「パターン識別」、８４−１０１、新技術コミュニケーションズ、２００１）を使用することができる。
【００５９】
このとき、ＳＴ１において複数の探索対象画像を作成した場合は、該複数の探索対象画像に対してテンプレートとの整合度合いを算出し、変形前の探索対象画像の位置座標に対応する該複数の探索対象画像とテンプレートとの整合度合いを比較し、整合度合いが最大となるものを該位置座標における探索対象画像との整合度合いとすることができる。
【００６０】
次に、ＳＴ５において、整合度合い算出手段１０１で算出した探索対象画像とテンプレートとの整合度合いを整合度合い記録手段１０２で記録し、この記録された整合度合いを候補領域絞込み手段１０４へ送る。
【００６１】
ＳＴ６において、候補領域絞込み手段１０４では、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いから候補領域を絞り込むために、該整合度合いのラベリングを行うかどうかの判定を行う。
【００６２】
ここで、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いに対してラベリング処理を行う場合はＳＴ９の処理ヘ、ラベリングを行わない場合はＳＴ７の処理へ移る。
【００６３】
ＳＴ９では、ラベリング手段１０５が、ラベリングを行う前に、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いに対して行う閾値の設定を行う。閾値の設定後、該閾値を使用してＳＴ１０において閾値処理を行い、ＳＴ１１においてラベリングを行う。
【００６４】
次いで、ＳＴ１２において、ラベリング結果の各ラベルに対して、同一ラベル内での整合度合いの最も高かった位置座標を候補位置として記録し、同一ラベル内の候補位置以外の領域を候補からはずし、ＳＴ６の処理へ戻る。このとき、閾値を変えて同様の処理を行う場合は、再度ＳＴ９の処理へ移り、ラベリングを繰り返す。
【００６５】
次に、ＳＴ７において、候補領域絞込み手段１０４に記録された、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いから候補領域を絞り込むために、該整合度合いを分割して処理するかの判定を行う。ここで、探索対象画像をテンプレートとの整合度合いを領域分割して処理を行う場合はＳＴ１３の処理へ、領域分割して行わない場合はＳＴ８の処理へ移る。
【００６６】
ＳＴ１３では、候補領域分割手段１０８が、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いを領域分割する分割間隔を指定し、ＳＴ１４の処理に移る。
【００６７】
ＳＴ１４では、領域分割を開始する位置座標を指定し、続くＳＴ１５で、ＳＴ１３、ＳＴ１４で指定された分割間隔、分割開始位置座標に基づき、候補領域絞込み手段１０４に記録された、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いを分割する。
【００６８】
ＳＴ１６からＳＴ１７ではＳＴ１５において分割された探索対象画像とテンプレートとの整合度合いの各分割ブロックに対して、各々の領域内で整合度合いの最も高い位置座標を算出し、算出された位置座標を候補領域絞込み手段１０４へ送り、該位置座標を記録し、同ブロック内の候補位置以外の領域を候補からはずし、ＳＴ７の処理へと戻る。
【００６９】
ＳＴ８では、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いから候補領域を絞り込むために、該整合度合いから任意の位置座標を基準として、候補領域絞込み手段１０４に記録された該位置座標を含むその周辺領域を抽出して処理するかどうかの判定を行う。
【００７０】
ここで、該位置座標を含むその周辺領域を抽出して処理を行う場合はＳＴ１８へ、処理を行わない場合は、候補領域絞込み手段１０４に記録された候補領域の位置座標を結果として出力する。
【００７１】
ＳＴ１８では、候補領域抽出手段１０８が、周辺領域として抽出する範囲を指定し、ＳＴ１９の処理へと移る。
【００７２】
ＳＴ１９では、任意の位置座標を指定し、次いでＳＴ２０ではＳＴ１８、ＳＴ１９で指定した周辺領域としての範囲、任意の位置座標に基づき、候補領域絞込み手段１０４に記録された、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いから抽出する領域を選択する。
【００７３】
ＳＴ２１では、抽出された探索対象画像とテンプレートとの整合度合いから、該整合度合いが最も高い位置座標を候補領域絞込み手段１０４へと送り、該位置座標を記録し、同一の領域の候補位置以外の領域を候補からはずし、続くＳＴ２２で候補領域絞込み手段１０４に記録された、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いから全位置を選択し終えたかどうかの判定を行う。
【００７４】
ここで、全位置を選択し終えている場合はＳＴ８の処理へ移り、そうでない場合はＳＴ１９の処理へ移る。
【００７５】
次に、対象中に識別すべき複数のオブジェクトが存在し、該複数のオブジェクトに対応する複数のテンプレートを使用する場合の動作について説明する。ここで、複数のオブジェクトとは、図１６の例では「三角形」、「四角形」、「円」のような、対象画像中に存在する識別すべき異なる図形、図１７の例ては「あ」、「い」、「う」のような、対象画像中に存在する識別すべき異なる文字種を指す。
【００７６】
本実施の形態例では、まず整合度合い算出手段１０１が動作する。整合度合い算出手段１０１は、ＳＴ１において探索対象画像と複数のテンプレートとを読み込み、次いでＳＴ２で画像そのものの特徴を使用して識別を行う場合はＳＴ４の処理へ、画像特徴から識別用の特徴を抽出する場合はＳＴ３の処理へ移ることを判断する。
【００７７】
このとき、探索対象画像に対するテンプレートの大きさの比率、あるいは探索対象画像中のテンプレートが変形している場合も考慮し、変形を加味した複数の探察対象画像を作成し、作成した該複数の探索対象画像に対してＳＴ３、ＳＴ４の処理を行うことができる。
【００７８】
ＳＴ３では特徴抽出手段１０３が動作し、画像特徴から識別用の特徴、例えば画像の濃淡から算出される勾配の強さなどの特徴に変換され、変換された特徴を用いてＳＴ４の処理に移る。
【００７９】
ＳＴ４では探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いを算出する。ここで、整合度合いの算出には、一種類のテンプレートを使用する場合の実施の形態例と同様の手法を使用する。
【００８０】
そして、整合度合い記録手段１０２は、整合度合いの高い順に任意順位までのテンプレートとの整合度合い、及び該テンプレートを示す情報を記録し、これを候補領域絞込み手段１０４に送る。
【００８１】
候補領域絞込み手段１０４では、まずＳＴ６において探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いから候補領域を絞り込むために、該整合度合いのラベリングを行うかどうかの判定を行う。
【００８２】
ここで、探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いに対してラベリング処理を行う場合はＳＴ９の処理ヘ，ラベリングを行わない場合はＳＴ７の処理へ移る。
【００８３】
ＳＴ９ではまずラベリングを行う前に、ラベリング手段１０５が、探索対象画像とテンプレートとの整合度合いに対して行う閾値の設定を行う。閾値の設定後、該閾値を便用してＳＴ１０において閾値処理を行い、ＳＴ１１においてラベリングを行う。
【００８４】
次いで、ＳＴ１２において、ラベリング結果の各ラベルに対して、同一ラベル内での整合度合いの最も高かった位置座標を候補領域絞込み手段１０４に候補位置として記録し、同一ラベル内の候補領域以外の領域を候補領域からはずし、ＳＴ６の処理へ戻る。
【００８５】
ここで、整合度合いの高い順に任意の順位までの整合度合いの位置座標、及び該テンプレートを示す情報を算出する際に、該順位までに同一テンプレートが候補として挙げられる場合は、より整合度合いの高い位置座標を候補とし、整合度合いの低い位置座標の情報は順位の対象からはずすこととする。
【００８６】
このとき、閾値を変えて同様の処理を行う場合は、再度ＳＴ９の処理へ移り、ラベリングを繰り返す。
【００８７】
次に、ＳＴ７において、候補領域絞込み手段１０４に記録された探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いから候補領域を絞り込むために、該整合度合いを分割して処理するかの判定を行う。
【００８８】
ここで、探索対象面像を複数のテンプレートとの整合度合いを分割して処理を行う場合はＳＴ１３の処理へ、分割して行わない場合はＳＴ８の処理へ移る。
【００８９】
ＳＴ１３では、候補領域分割手段１０６が、探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いを分割する分割間隔を指定し、ＳＴ１４の処理に移る。
【００９０】
ＳＴ１４では、分割を開始する位置座標を指定し、続くＳＴ１５で、ＳＴ１３、ＳＴ１４で指定された分割間隔、分割開始位置座標に基づき、候補領域絞込み手段１０４に記録された探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いを分割する。
【００９１】
ＳＴ１６からＳＴ１７ではＳＴ１５において分割された探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いの各分割ブロックに対して、各々の領域内で整合度合いの最も高い位置座標を算出し、算出された位置座標を候補領域絞込み手段１０４へと送り、該位置座標を記録し、同ブロック内の候補位置以外の領域を候補領域からはずし、ＳＴ７の処理へと戻る。
【００９２】
ここで、整合度合いの高い順に任意の順位までの整合度合いの位置座標、及び該テンプレートを示す情報を算出する際に、該順位までに同一テンプレートが候補として挙げられる場合は、より整合度合いの高い位置座標を候補とし、整合度合いの低い位置座標の情報は順位の対象からはずすこととする。
【００９３】
ＳＴ８では、候補領域絞込み手段１０４において、探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いから候補領域を絞り込むために、候補領域絞込み手段１０４に記録された該整合度合いから任意の位置座標を基準として、該位置座標を含むその周辺領域を抽出して処理するかどうかの判定を行う。
【００９４】
ここで、該位置座標を含むその周辺領域を抽出して処理を行う場合はＳＴ１８へ、処理を行わない場合は、候補領域絞込み手段１０４に記録された候補領域の位置座標を結果として出力する。
【００９５】
ＳＴ１８では、候補領域抽出手段１０８が、周辺領域として抽出する範囲を指定し、ＳＴ１９の処理へと移る。
【００９６】
ＳＴ１９では、任意の位置座標を指定し、次いでＳＴ２０ではＳＴ１８、ＳＴ１９で指定した周辺領域としての範囲、任意の位置座標に基づき、候補領域絞込み手段１０４に記録された探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いから抽出する領域を選択する。
【００９７】
ＳＴ２１では、抽出された探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いから、該整合度合いが最も高い位置座標を候補領域絞込み手段１０４へと送り、該位置座標を記録し、同一の領域の候補位置以外の領域を候補からはずす。
【００９８】
ここで、整合度合いの高い順に任意の順位までの整合度合いの位置座標、及び該テンプレートを示す情報を算出する際に、該順位までに同一テンプレートが候補として挙げられる場合は、より整合度合いの高い位置座標を候補とし、整合度合いの低い位置座標の情報は順位の対象からはずすこととする。
【００９９】
続いてＳＴ２２で候補領域絞込み手段１０４に記録された探索対象画像と複数のテンプレートとの整合度合いから全位置を選択し終えたかどうかの判定を行う。
【０１００】
ここで、全位置を選択し終えている場合はＳＴ８の処理へ移り、そうでない場合はＳＴ１９の処理へ移る。
【０１０１】
なお、本発明は図１に示した装置の一部又は全部の処理機能をプログラムとして構成してコンピュータを用いて実現すること、あるいは図１２〜図１５で示した処理手順をプログラムとして構成してコンピュータに実行させることができる。また、コンピュータでその各部の処理機能を実現するためのプログラム、あるいはコンピュータにその処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることが可能であり、また、インターネットのような通信ネットワークを介して配布したりすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１０２】
【図１】本発明の画像処理装置の構成例を示す図。
【図２】閾値処理の例を示す図。
【図３】ラベリング処理の例を示す図。
【図４】ラベリング結果から候補位置を検出する例を示す図。
【図５】候補領域分割の例を示す図。
【図６】候補領域分割の結果から候補領域を絞り込む例を示す図。
【図７】分割間隔の変更例を示す図。
【図８】分割基準位置の変更例を示す図。
【図９】任意の位置座標を基準として領域を抽出する例を示す図。
【図１０】領域の大きさを変更する例を示す図。
【図１１】任意の領域を抽出する際の候補領域絞込み例を示す図。
【図１２】本発明の処理フローチャート。
【図１３】本発明の処理フローチャート。
【図１４】本発明の処理フローチャート。
【図１５】本発明の処理フローチャート。
【図１６】本発明で探索対象とするオブジェクトの例を示す図。
【図１７】本発明で探索対象とする文字種の例を示す図。
【符号の説明】
【０１０３】
１０１…整合度合い算出手段
１０２…整合度合い記録手段
１０３…特徴抽出手段
１０４…候補領域絞り込み手段
１０５…ラベリング手段
１０６…候補領域分割手段
１０７…分割領域ずらし手段
１０８…候補領域抽出手段
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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