(57)【要約】【課題】屋外環境下などの照明条件が変化する状況下におけるテンプレートマッチング処理において、画像の変形、特に、画像の大きさや画像の回転などの変形、即ち、未知画像がテンプレートと比較して画像の大きさや画像の回転などが変形している場合に、その変形によって生ずる検出性能の低下を防ぐことを可能にする。【解決手段】対象物のパターンをテンプレートとして記憶しておき、対象物の画像たる未知画像とテンプレートとを画素単位で比較して類似度を算出し、対象物を検出する画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法において、テンプレートとして２値エッジ画像を用い、未知画像としてエッジ画像を用い、上記２値エッジ画像と上記エッジ画像とを画素単位で比較して類似度を算出する。【選択図】        図２
2005173649.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象物のパターンをテンプレートとして記憶しておき、対象物の画像たる未知画像とテンプレートとを画素単位で比較して類似度を算出し、対象物を検出する画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法において、
テンプレートとして２値エッジ画像を用い、
未知画像としてエッジ画像を用い、
前記２値エッジ画像と前記エッジ画像とを画素単位で比較して類似度を算出する
ことを特徴とする画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法において、
前記２値エッジ画像は、エッジ画像を所定の閾値で２値化処理したものである
ことを特徴とする画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２のいずれか１項に記載の画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法において、
類似度を計算する前に、前記２値エッジ画像の各画素の濃度に対応する前記エッジ画像の濃度に重み付けをする
ことを特徴とする画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法。
【請求項４】
対象物のパターンをテンプレートとして記憶しておき、対象物の画像たる未知画像とテンプレートとを画素単位で比較して類似度を算出し、対象物を検出する画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置において、
テンプレートとして２値エッジ画像を生成する２値エッジ画像生成手段と、
未知画像としてエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段と、
前記２値エッジ画像生成手段により生成された２値エッジ画像と前記エッジ画像生成手段により生成されたエッジ画像とを画素単位で比較して類似度を算出する算出手段と
を有することを特徴とする画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置。
【請求項５】
請求項４に記載の画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置において、
前記２値エッジ画像生成手段は、エッジ画像を所定の閾値で２値化処理して２値エッジ画像を生成する
ことを特徴とする画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置。
【請求項６】
請求項４または請求項５のいずれか１項に記載の画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置において、さらに、
所定の重み付け係数により、前記２値エッジ画像の各画素の濃度に対応する前記エッジ画像の濃度に所定の重み付けをする重み付けする手段と
を有し、
前記算出手段は、前記２値エッジ画像と前記重み付け手段により重み付けされたエッジ画像とを画素単位で比較して類似度を算出する
ことを特徴とする画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置。
【請求項７】
請求項１、請求項２または請求項３のいずれか１項に記載の画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法をコンピューターに実行させるためのプログラム。
【請求項８】
請求項４、請求項５または請求項６のいずれか１項に記載の画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置としてコンピューターを機能させるためのプログラム。
【請求項９】
請求項７または請求項８のいずれか１項に記載のプログラムを記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法、画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体に関し、さらに詳細には、コンテナの隅金具などのような屋外環境下にある対象物を検出する際に用いて好適な画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法、画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、画像を利用して屋外環境下にある各種の対象物を検出することを目的とした技術開発が、交通流監視、道路白線・道路標識認識、前方・踏み切り障害物検出などのＩＴＳ・交通応用の分野で活発化している。また、こうした画像を利用して屋外環境下にある各種の対象物を検出する手法を用いて、コンテナの隅金具を検出しようとする技術開発も行われている。
【０００３】
このように、近年においては、画像を利用して屋外環境下にある各種の対象物を検出することを目的とした技術開発に関するニーズが、頓に高まっている。
【０００４】
しかしながら、その一方で、画像を利用して屋外環境下にある各種の対象物を精度良く検出するには、非常な困難が伴うということが一般に言われている。
【０００５】
その主な理由は、屋外環境下では、
（１）対象物の照明条件が多様に変化すること、
（２）対象物の表面性状が不規則に変化すること、
などということが原因となって、対象物を撮像して画像を得た際に、当該画像上に示される対象物の明るさ（濃度）分布が多様に変化するからである。
【０００６】
例えば、屋外環境下においては、対象物に照射される太陽光の照度は、１日の間でおよそ数［ｌｘ］から最大１０数万［ｌｘ］の幅で変化する。しかも、こうした変化は連続的ではなく、天候、特に、雲の状態によって不規則に変化する。
【０００７】
また、仮に同じ照度であっても、対象物と周辺の状況および太陽との相対的な位置関係に応じて、対象物の濃度分布は多様に変化する。
【０００８】
さらに、屋外環境下にある対象物は、雨天による水の付着や紫外線による変色や変質、油や汚れの付着などによって、その表面性状が不規則に変化する。そして、その結果として、対象物の濃度分布が多様に変化することになる。
【０００９】
こうした特性をもった屋外環境下にある対象物の検出にあたっては、従来、画像処理におけるパターン認識の基本処理であるテンプレートマッチング処理（非特許文献１参照。）を利用していた。
【００１０】
ここで、本発明の理解を容易にするために、従来のテンプレートマッチング処理の原理について説明する。
【００１１】
即ち、テンプレートマッチング処理とは、検出対象である対象物のパターン（濃度分布）をテンプレートとして記憶しておき、検出対象である対象物の画像たる未知画像とテンプレートとを画素単位で比較して類似度を算出し、対象物を検出するという手法である。
【００１２】
一般に、屋外環境下にある対象物を検出するテンプレートマッチング処理においては、類似度の算出方法として、照明条件の変化に頑健な正規化相関係数を利用している。より詳細には、屋外環境下にある対象物を検出するテンプレートマッチング処理は、正規化相関係数を求める処理と、求めた正規化相関係数から検出領域が対象物かどうかを判定する処理とを有している。
【００１３】
ここで、正規化相関係数Ｒ（ｘ，ｙ）は、ｆ（ｘ＋ｍ，ｙ＋ｎ）を未知画像とし、ｇ（ｍ，ｎ）をテンプレートとし、さらに、
【数１】
2005173649.tif 000003
【００１４】
を各々の平均濃度とすると、次に示す式（１）で計算することができる。
【数２】
2005173649.tif 000004
【００１５】
さらに、検出した正規化相関係数Ｒ（ｘ，ｙ）を、対象物判定用閾値ｊ＊を基に次に示す式（２）で評価すれば、検出領域が対象物か否かを判定することができる。
【数３】
2005173649.tif 000005
【００１６】
ここで、対象物判定用閾値ｊ＊は、学習によって設定する値であり、具体的には、対象物以外の領域の類似度の最大値である。対象物判定用閾値ｊ＊をこのように設定することで、対象物判定用閾値ｊ＊より大きい類似度を持つ領域は、確実に対象物と判定することができるようになる。
【００１７】
なお、対象物の位置を正しく検出していても、類似度が対象物判定用閾値ｊ＊以下の場合には、「検出不能」という判定になる。統計学の分野では、これを「第１種の誤り」と称している。また、式（２）では、対象物の位置を正しく検出していない場合も、「検出不能」という判定になる。
【００１８】
本明細書においては、上記した「第１種の誤り」とそれ以外の「検出不能」とを、それぞれ区別して扱うものとする。
【００１９】
ところで、従来のテンプレートマッチング処理においては、検出対象である対象物の画像たる未知画像とテンプレートとは基本的に同じ種類の画像であり、用途に応じて利用する画像が選択されてきた。例えば、照明条件の制限が可能な屋内環境下においては、濃淡画像を未知画像およびテンプレートとして用いたり、あるいは、２値画像を未知画像およびテンプレートとして用いていた。一方、照明条件の制限が困難な屋外環境下では、エッジ画像を未知画像およびテンプレートとして用いていた。
【００２０】
ここで、テンプレートマッチング処理を用いて屋外環境下にある対象物を検出するに際して、未知画像およびテンプレートとしてエッジ画像を用いていたのは、以下の理由によるものである。
【００２１】
即ち、エッジ画像とは、対象物（物体）の輪郭線などのような濃度分布が急峻に変化する部分を強調する画像であるため、濃淡画像と比較すると照明条件の変化の影響を受け難いという特徴を持つからである。
【００２２】
しかしながら、エッジ画像は、わずかな画像の変化や位置ずれなどがあると、類似度が低下し易く、対象物の検出能力の点に問題点があることが指摘されていた。
【００２３】
つまり、屋外環境下にある対象物をテンプレートマッチング処理により検出するためには、まず第１に照明条件の変化への適応が重要であることが知られていた。従って、テンプレートおよび未知画像として用いることができる画像の種類としては、エッジ画像以外に選択の余地は無いものと考えられていた。
【００２４】
ところが、エッジ画像は、テンプレートマッチング処理を行なう上で、画像の変化や位置ずれの影響を受け易く、対象物の検出に十分有効な画像であるとは言い難いという問題点があったのである。
【００２５】
要するに、従来においては、屋外環境下など照明条件が変化する状況下でテンプレートマッチング処理を行う場合には、通常は濃淡画像と比較して照明条件の変化に頑健なエッジ画像を利用していたが、エッジ画像は基本的に輪郭線で構成されているため、未知画像がテンプレートと比較して画像の大きさや画像の回転などが変形していると、テンプレートマッチング処理による検出性能が著しく低下するという問題点があった。
【非特許文献１】画像解析ハンドブック、１９９１年１月１７日、高木幹雄、下田陽久  監修、東京大学出版会、ｐｐ１７４−１７５
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００２６】
本発明は、上記したような従来の技術が有する問題点に鑑みてなされたものであり、その目的とするところは、屋外環境下などの照明条件が変化する状況下におけるテンプレートマッチング処理において、画像の変形、特に、画像の大きさや画像の回転などの変形、即ち、未知画像がテンプレートと比較して画像の大きさや画像の回転などが変形している場合に、その変形によって生ずる検出性能の低下を防ぐことを可能にした画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法、画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体を提供しようとするものである。
【００２７】
また、本発明の目的とするところは、従来のテンプレートマッチング処理の拡張の手法として、エッジ画像の有する照明条件の変化に対する頑健性と画像の変化や位置ずれに対する頑健性とを併せ持つようなテンプレートマッチング処理を行うことを可能にした画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法、画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体を提供しようとするものである。
【課題を解決するための手段】
【００２８】
上記目的を達成するために、本発明は、屋外環境下にある対象物を検出するに際して、基本的にはエッジ画像を利用するものの、エッジ画像の課題であるわずかな画像の変化や位置ずれなどがあっても、従来のテンプレートマッチング処理と比較すると対象物の検出が頑健になるテンプレートマッチング処理の手法を提供するものである。
【００２９】
ここで、本発明による第１のテンプレートマッチング処理の手法は、テンプレートとして対象物のエッジ画像を２値化処理して作成した画像たる２値エッジ画像を用い、このテンプレートの２値エッジ画像と検出対象である対象物の画像たる未知画像のエッジ画像とのテンプレートマッチングを行う、即ち、検出対象である対象物の画像たる未知画像（エッジ画像）とテンプレート（２値エッジ画像）とを画素単位で比較して類似度を算出し、対象物を検出するという手法である。
【００３０】
より詳細には、例えば、対象物を間接照明で撮影した画像に対して大きさを正規化後、それをエッジ画像に変換する。
【００３１】
なお、従来の屋外環境下におけるテンプレートマッチング処理は、上記した対象物を間接照明で撮影した画像より得られたエッジ画像をテンプレートとして用い、このテンプレートと未知画像のエッジ画像との間でテンプレートマッチングを行い、対象物の検出を行っていた。
【００３２】
これに対して、本発明による第１のテンプレートマッチング処理の手法は、例えば、上記した対象物を間接照明で撮影した画像より得られたエッジ画像を２値化処理して作成した画像たる２値エッジ画像をテンプレートとして用い、このテンプレートと未知画像のエッジ画像との間でテンプレートマッチングを行い、対象物の検出を行うようにしたものである。
【００３３】
その結果、本発明による第１のテンプレートマッチング処理の手法によれば、従来のテンプレートマッチング処理の手法と比較して、画像の変形（特に、画像の大きさや画像の回転など。）によって起こる検出性能の低下を防ぐことが可能である。
【００３４】
ここで、上記した２値エッジ画像を得るための２値化処理における閾値は、例えば、以下のようにようして決定することができる。
【００３５】
即ち、対象物を多様な照明条件で多数枚撮影した画像に対して大きさを正規化した後に、それぞれをエッジ画像に変換したエッジ画像群を得て、このエッジ画像群を構成する各エッジ画像に対して、従来のエッジ画像のテンプレートの閾値を変化させて２値化処理して得られた２値エッジ画像をテンプレートとして用いたテンプレートマッチングをそれぞれ行い、その検出結果から最も検出効率の高いテンプレートの２値エッジ画像を生成するための閾値を、実際にテンプレートとして用いる２値エッジ画像を作成するための２値化処理における閾値として決定する。
【００３６】
つまり、２値エッジ画像を得るための２値化処理における閾値は、学習によって設定することができる。
【００３７】
また、本発明による第２のテンプレートマッチング処理の手法は、本発明による第１のテンプレートマッチング処理の手法において、類似度を計算する前に、テンプレートである２値エッジ画像の各画素の濃度（０と１）に対応する未知画像のエッジ画像の濃度に適当な重み付けをした後で、テンプレートマッチングを行うという手法である。
【００３８】
なお、本発明と関連のある研究としては、エッジ画素が生成するポテンシャル場を用いることによって、固有空間でのマッチング特性を緩やかにし、位置ずれに対する頑健性を向上する方法の提案がある。ただし、この方法は固有空間領域でのエッジポテンシャル画像同士の比較であり、本発明による２値エッジ画像とエッジ画像という異種の画像間の比較とは手法が全く異なる。
【００３９】
即ち、本発明のうち請求項１に記載の発明は、対象物のパターンをテンプレートとして記憶しておき、対象物の画像たる未知画像とテンプレートとを画素単位で比較して類似度を算出し、対象物を検出する画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法において、テンプレートとして２値エッジ画像を用い、未知画像としてエッジ画像を用い、上記２値エッジ画像と上記エッジ画像とを画素単位で比較して類似度を算出するようにしたものである。
【００４０】
また、本発明のうち請求項２に記載の発明は、本発明のうち請求項１に記載の発明において、上記２値エッジ画像は、エッジ画像を所定の閾値で２値化処理したものであるようにしたものである。
【００４１】
また、本発明のうち請求項３に記載の発明は、本発明のうち請求項１または請求項２のいずれか１項に記載の発明において、類似度を計算する前に、上記２値エッジ画像の各画素の濃度に対応する上記エッジ画像の濃度に重み付けをするようにしたものである。
【００４２】
また、本発明のうち請求項４に記載の発明は、対象物のパターンをテンプレートとして記憶しておき、対象物の画像たる未知画像とテンプレートとを画素単位で比較して類似度を算出し、対象物を検出する画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置において、テンプレートとして２値エッジ画像を生成する２値エッジ画像生成手段と、未知画像としてエッジ画像を生成するエッジ画像生成手段と、上記２値エッジ画像生成手段により生成された２値エッジ画像と上記エッジ画像生成手段により生成されたエッジ画像とを画素単位で比較して類似度を算出する算出手段とを有するようにしたものである。
【００４３】
また、本発明のうち請求項５に記載の発明は、本発明のうち請求項４に記載の発明において、上記２値エッジ画像生成手段は、エッジ画像を所定の閾値で２値化処理して２値エッジ画像を生成するようにしたものである。
【００４４】
また、本発明のうち請求項６に記載の発明は、本発明のうち請求項４または請求項５のいずれか１項に記載の発明において、さらに、所定の重み付け係数により、上記２値エッジ画像の各画素の濃度に対応する上記エッジ画像の濃度に所定の重み付けをする重み付けする手段とを有し、上記算出手段は、上記２値エッジ画像と上記重み付け手段により重み付けされたエッジ画像とを画素単位で比較して類似度を算出するようにしたものである。
【００４５】
また、本発明のうち請求項７に記載の発明は、本発明のうち請求項１、請求項２または請求項３のいずれか１項に記載の発明をコンピューターに実行させるためのプログラムである。
【００４６】
また、本発明のうち請求項８に記載の発明は、本発明のうち請求項４、請求項５または請求項６のいずれか１項に記載の発明としてコンピューターを機能させるためのプログラムである。
【００４７】
また、本発明のうち請求項９に記載の発明は、本発明のうち請求項７または請求項８のいずれか１項に記載の発明を記録したコンピューター読み取り可能な記録媒体である。
【発明の効果】
【００４８】
本発明は、以上説明したように構成されているので、屋外環境下などの照明条件が変化する状況下におけるテンプレートマッチング処理において、画像の変形、特に、画像の大きさや画像の回転などの変形、即ち、未知画像がテンプレートと比較して画像の大きさや画像の回転などが変形している場合に、その変形によって生ずる検出性能の低下を防ぐことが可能になるという優れた効果を奏する。
【００４９】
また、本発明は、以上説明したように構成されているので、従来のテンプレートマッチング処理の拡張の手法として、エッジ画像の有する照明条件の変化に対する頑健性と画像の変化や位置ずれに対する頑健性とを併せ持つようなテンプレートマッチング処理を行うことが可能になるという優れた効果を奏する。
【発明を実施するための最良の形態】
【００５０】
以下、添付の図面を参照しながら、本発明による画像処理におけるテンプレートマッチング処理方法、画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置、プログラムおよびコンピューター読み取り可能な記録媒体の実施の形態の一例を詳細に説明する。
【００５１】
図１には、本発明による画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置（以下、単に「テンプレートマッチング処理装置」と適宜に称する。）のブロック構成説明図が示されている。
【００５２】
このテンプレートマッチング処理装置１０は、中央処理装置（ＣＰＵ）１２により全体の動作を制御するようになされており、ＣＰＵ１２にはバス１４を介して、ＣＰＵ１２の制御のためのプログラムや後述するテンプレートマッチング処理のためのプログラムなどを記憶したリードオンリメモリ（ＲＯＭ）１６と、ＣＰＵ１２のワーキングエリアとして用いられる記憶領域やインターフェース２０（後述する。）を介して入力された画像を記憶する領域などを備えたランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）１８と、ＣＣＤカメラなどの外部の撮像装置３０で撮影された画像を入力するためのインターフェース２０と、インターフェース２０を介して入力された画像などを表示するディスプレイ装置２２と、撮像装置３０からの画像の取り込みなど操作者が各種の指示を与えるためのキーボードやマウスなどの操作子群２４とが接続されている。
【００５３】
以上の構成において、テンプレートマッチング処理装置１０により実行される第１のテンプレートマッチング処理として、２値エッジ画像よりなるテンプレートとエッジ画像よりなる未知画像とをテンプレートマッチングする手法について説明する。
【００５４】
即ち、この第１のテンプレートマッチング処理においては、屋外環境下にある対象物を検出する手法として、対象物の２値エッジ画像をテンプレートとし、このテンプレートと未知のエッジ画像との間でテンプレートマッチングを行う手法を提案するものである。なお、テンプレートマッチング処理を行うための類似度の算出方法は、従来と同様に正規化相関係数を利用しており、式（１）により正規化相関係数を求め、式（２）により式（１）で求めた正規化相関係数から検出領域が対象物かどうかを判定している。
【００５５】
ここで、図２には、本発明による第１のテンプレートマッチング処理の動作を示すフローチャートが表されている。
【００５６】
即ち、この第１のテンプレートマッチング処理においては、未知画像作成処理により作成された未知画像とテンプレート作成処理により作成されたテンプレート画像とを用いて式（１）により正規化相関係数を求め（ステップＳ２１２）、ステップＳ２１２で求めた正規化相関係数を用いて式（２）により検出領域が対象物かどうかを判定して（ステップＳ２１４）、対象物の検出を行っている。
【００５７】
そして、未知画像作成処理においては、撮像装置３０で撮像された画像の濃淡画像を生成し（ステップＳ２０２）、さらに、ステップＳ２０２で生成した濃淡画像からエッジ画像を生成し（ステップＳ２０４）する。そして、ステップＳ２０４で生成されたエッジ画像を未知画像として用いる。
【００５８】
また、テンプレート作成処理においては、例えば、対象物を間接照明で撮影したときの画像などのような、対象物の典型的なパターンを持つ濃淡画像を生成し（ステップＳ２０６）、ステップＳ２０６で生成した濃淡画像からエッジ画像を生成し（ステップＳ２０８）、さらに、ステップＳ２０８で生成したエッジ画像を所定の閾値で２値化した２値エッジ画像を生成する（ステップＳ２１０）。そして、ステップＳ２１０で生成した画像をテンプレートとして用いる。
【００５９】
なお、上記したエッジ画像を２値化処理するための所定の閾値は、例えば、以下のステップ１〜８に示すように、学習によって設定することができる。
【００６０】
上記した第１のテンプレートマッチング処理において、対象物を高い精度で検出するためには、テンプレートとなる対象物の２値エッジ画像を適正に作成することが重要となるものである。
【００６１】
そこで、以下においては、テンプレートとなる２値エッジ画像を作成する手法の一例をより詳細に説明する。
【００６２】
まず、予め、対象物の典型的なパターンを持つ濃淡画像を準備する（ステップＳ２０６に相当する。）。この対象物の典型的なパターンを持つ濃淡画像とは、例えば、間接照明で撮影したときの画像から得られる。
【００６３】
この濃淡画像から、テンプレートとなる対象物の２値エッジ画像を生成する基礎となるエッジ画像（以下、「テンプレート作成用エッジ画像」と適宜に称する。）を作成する（ステップＳ２０８に相当する。）。なお、このエッジ画像は、対象物の形状を特徴付ける輪郭線を識別できる程度の画像分解能を備えることが好ましい。
【００６４】
次に、可能な限り異なる照明条件で屋外環境下にある対象物を撮影して複数の画像を準備し、これら複数の画像のそれぞれから濃淡画像を得て、それら濃淡画像からそれぞれのエッジ画像を生成して学習用データとする。従って、この学習用データを構成する各エッジ画像には、それぞれ対象物が１つずつ存在する。
【００６５】
なお、学習用データを構成する各エッジ画像は、テンプレートの大きさを基準として存在する対象物の大きさを正規化してあるものとする。
【００６６】
さらに、各学習データを構成する各エッジ画像上の対象物の位置は、予め操作者がディスプレイ装置２２の画面を見て操作子群２４を用いて指定するなどして、ＲＡＭ１８に記録しておくものとする。
【００６７】
以上の準備の基で、以下のステップ１〜８の処理を行うことにより、テンプレート作成用エッジ画像と学習用データ（エッジ画像）とを用いて、テンプレートとなる２値エッジ画像を作成する。
【００６８】
ステップ１：テンプレート作成用エッジ画像を２値化するための仮の閾値（以下、「仮の２値化閾値」と適宜に称する。）ｉとして、「仮の２値化閾値ｉ＝１」を設定する。なお、この実施の形態においては、「ｉ＜２５４」とする。
【００６９】
ステップ２：テンプレート作成用エッジ画像を仮の２値化閾値ｉで２値化して、仮の２値エッジ画像を作成する。
【００７０】
ステップ３：仮の２値エッジ画像と学習用データの全てのエッジ画像との間でテンプレートマッチング処理を行う。そして、その結果である検出した位置と類似度を記録する。
【００７１】
ステップ４：学習用データを構成する各エッジ画像に対して、検出した位置と対象物の位置とが一致していれば判定フラグを「１」、そうでなければ「０」として記録する。
【００７２】
ステップ５：全学習用データの中で、判定フラグが「０」で、かつ、類似度が最大のものを探索し、仮の対象物判定用閾値ｊとする。
【００７３】
ステップ６：全学習用データの中で、判定フラグが「１」で、かつ類似度が仮の対象物判定用閾値ｊより大きい学習用データの数ｘをカウントする。即ち、検出成功数をカウントする。
【００７４】
ステップ７：仮の２値化閾値ｉが終了条件（ｉ＜２５４）以内であるならば、「ｉ＝ｉ＋１」としてステップ２へ戻り、上記したステップ１〜７の処理を繰り返し、そうでなければステップ８の処理へ進む。
【００７５】
ステップ８：全ての仮の２値化閾値ｉの中で、ｘの最大値を探索する。そして、そのときの仮の２値化閾値ｉを、テンプレート作成用エッジ画像を２値化するための正式な２値化閾値ｉ＊として設定する。また、そのときの仮の対象物判定用閾値ｊを、正式な対象物判定用閾値ｊ＊として設定し、さらに、そのときの２値エッジ画像を正式なテンプレートとする。
【００７６】
上記したステップ１〜８に示す手法を用いることにより、テンプレートとなる２値エッジ画像を作成することができる。また、それと同時に、対象物判定用閾値ｊ＊も設定することがきる。
【００７７】
以上において説明したように、第１のテンプレートマッチング処理は、図３に示すように、間接照明で撮影したときの画像などから典型的な濃淡画像を得て、当該濃淡画像からエッジ画像を得て、さらに当該エッジ画像から２値エッジ画像を得て、当該２値エッジ画像をテンプレートとして用い、こうして得られた２値エッジ画像のテンプレートと屋外環境下で撮影した未知のエッジ画像（未知画像）との間でテンプレートマッチングを行うことにより、対象物を検出するものである。
【００７８】
なお、第１のテンプレートマッチング処理においても、上記したテンプレートと未知画像とを用いて式（１）により正規化相関係数を求め、求めた正規化相関係数を式（２）により判定して対象物を検出するものであるが、こうした処理については公知の技術を適用することができるので、その詳細な構成ならびに作用の説明は省略する。
【００７９】
また、図３に示す対象物の画像は、図５に示すように、撮像装置３０としてコンテナクレーン１の吊具１００の四隅に取り付けられたＣＣＤカメラ２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄのいずれか、例えば、ＣＣＤカメラ２００ａを用いて、コンテナ１０２の上面１０２ａに位置する隅金具１０４ａ、１０４ｂ、１０４ｃ、１０４ｄのいずれか、例えば、隅金具１０４ａを撮影した画像である。
【００８０】
次に、テンプレートマッチング処理装置１０により実行される第２のテンプレートマッチング処理として、上記した第１のテンプレートマッチング処理により得られたテンプレートとして用いる２値エッジ画像の各画素に対応する未知のエッジ画像（未知画像）に適当な重み付けをして、上記テンプレートと重み付けをした未知画像との間でテンプレートマッチングする手法について説明する。
【００８１】
ここで、上記した第１のテンプレートマッチング処理も含めて、一般にテンプレートマッチング処理の特性として、テンプレートマッチング処理により対象物の位置を正しく検出していても、式（２）で類似度が対象物判定用閾値ｊ＊以下の場合には、「第１種の誤り（検出不能）」と判定される。これは、対象物以外の領域を誤検出することを防止するために必要な処置である。
【００８２】
こうした点に鑑みて、第２のテンプレートマッチング処理は、この「第１種の誤り」を減らすことを目的とするものであり、テンプレートである２値エッジ画像の各画素の濃度（０と１）に対応する未知のエッジ画像（未知画像）の各画素の濃度に適当な重み付けをした後に、テンプレートマッチング処理を行うというものである。この第２のテンプレートマッチング処理によって、対象物のエッジ領域以外の濃度分布の変化を低減することが可能となり、対象物の検出が頑健になる。
【００８３】
この第２のテンプレートマッチング処理における正規化相関係数Ｒ（ｘ，ｙ）’は、ｆ（ｘ＋ｍ，ｙ＋ｎ）を未知画像、ｇ（ｍ，ｎ）をテンプレート、ωを未知のエッジ画像（未知画像）の各画素の濃度に重み付けをするための係数である重み係数、
【数４】
2005173649.tif 000006
【００８４】
を重み係数ωを考慮した未知画像の平均濃度、
【数５】
2005173649.tif 000007
【００８５】
をテンプレートの平均濃度とすると、次に示す式（１）’で与えられる。
【数６】
2005173649.tif 000008
【００８６】
ここで、上記した重み係数ωは、例えば、以下のステップ１’〜７’の処理を行うことにより決定することができる。なお、このステップ１’〜７’の処理においても、上記したステップ１〜８の処理において２値エッジ画像のテンプレートの作成に用いた学習用データを使用する。
【００８７】
ステップ１’：未知のエッジ画像（未知画像）の各画素の濃度に重み付けをするための仮の係数である仮の重み係数（以下、「仮の重み係数」と適宜に称する。）ωとして、「仮の重み係数ω＝０．１」を設定する。なお、この実施の形態においては、「ω＜１．０」とする。
【００８８】
ステップ２’：テンプレートである２値エッジ画像と学習用データの全てのエッジ画像との間でテンプレートマッチング処理を行う。このとき、テンプレートである２値エッジ画像の黒領域（０）に対応する学習用データのエッジ画像（未知のエッジ画像）の濃度分布に重み係数ωを乗じた後に、テンプレートマッチング処理の式（１）および式（２）の演算を行う。そして、その結果である検出した位置と類似度を記録する。
【００８９】
ステップ３’：学習用データを構成する各エッジ画像に対して、検出した位置と対象物の位置とが一致していれば判定フラグを「１」、そうでなければ「０」として記録する。
【００９０】
ステップ４’：全学習用データの中で、判定フラグが「０」で、かつ類似度が最大のものを探索し、仮の対象物判定用閾値ｊとする。
【００９１】
ステップ５’：全学習用データの中で、判定フラグが「１」で、かつ類似度が仮の対象物判定用閾値ｊより大きい学習データの数ｘをカウントする即ち、検出成功数をカウントする。
【００９２】
ステップ６’：仮の重み係数ωが終了条件（ω＜１．０）以内であるならば、「ω＝ω＋０．１」としてステップ２’へ戻り、上記したステップ１’〜６’の処理を繰り返し、そうでなければステップ７の処理へ進む。
【００９３】
ステップ７’：全ての仮の重み係数ωの中で、ｘの最大値を探索する。そして、そのときの仮の重み係数ωを、未知のエッジ画像（未知画像）の各画素の濃度に重み付けをするための係数である正式な重み係数ω＊として設定する。また、そのときの仮の対象物判定用閾値ｊを、正式な対象物判定用閾値ｊ＊として設定する。
【００９４】
上記したステップ１’〜７’に示す手法を用いることにより、正式な重み係数ω＊と正式な対象物判定用閾値ｊ＊とを同時に設定することができる。
【００９５】
以上において説明したように、第２のテンプレートマッチング処理は、テンプレートである２値エッジ画像の黒領域（０）に対応する未知のエッジ画像（未知画像）の領域に重み係数ω＊を乗じた後に（１）’式を基に類似度を求め、それを（２）式により判定して対象物を検出するものである。
【００９６】
次に、本願発明者が行った実験について、その結果とともに説明する。この実験は、検出の対象物として屋外環境下におけるコンテナの隅金具を用い、撮像装置３０としてコンテナクレーンの吊具に取り付けられたＣＣＤカメラにより撮像した当該隅金具の画像に基づいて、当該隅金具を検出しようとするものである。
【００９７】
まず、図４〜図６を参照しながら、実験に用いたコンテナクレーンおよびコンテナについて説明する。
【００９８】
ここで、図４は本発明によるテンプレートマッチング処理装置１０（図４においては図示せず。）を備えたコンテナクレーンの全体構成説明図であり、図４を参照しながら、テンプレートマッチング処理装置１０を備えたコンテナクレーンの全体構成を説明すると、コンテナクレーン１は、岸壁２上にレール３を介して走行移動自在に配設された海側脚４と陸側脚５とによって支持されている。
【００９９】
そして、ガーダ６上を横行移動自在なトロリ７より支持された吊具１００によって、荷役対象のコンテナ１０２を吊り下げて、コンテナ船８からシャーシ９へ、あるいはシャーシ９からコンテナ船８へ、当該吊り下げたコンテナ１０２を移動するものである。
【０１００】
なお、符号Ｒ１は、コンテナクレーン１の運転者が搭乗する運転室であり、また、符号Ｒ２は、コンテナクレーン１を動作させるための各種の動力機械などを収容した機械室である。
【０１０１】
また、図５には、コンテナクレーン１の吊具１００とコンテナ１０２との関係を表す斜視図が示されている。
【０１０２】
ここで、吊具１００の下面１００ａ側の四隅には、コンテナ１０２の上面１０２ａ側の四隅にそれぞれ配設された隅金具１０４ａ、１０４ｂ、１０４ｃ、１０４ｄをそれぞれ撮影する撮像装置３０としてのＣＣＤカメラ２００ａ、２００ｂ、２００ｃ、２００ｄが、鉛直下向きに設置されている。
【０１０３】
図６（ａ）（ｂ）（ｃ）には、コンテナ１０２の詳細な構成が示されているが、隅金具１０４ａ、１０４ｂ、１０４ｃ、１０４ｄのいずれか、例えば、隅金具１０４ａが本実験における検出の対象物となるものであり、上面１０２ａの極めて小さな領域に配置されている。
【０１０４】
なお、符号１０６、１０８は、コンテナ１０２の側面に形成された隅金具であり、本実験における検出の対象物とはなされていない。
【０１０５】
図７（ａ）（ｂ）には、吊具１００に取り付けたＣＣＤカメラ２００ａ（１０４ｂ、１０４ｃ、１０４ｄ）により撮影したコンテナ１０２の隅金具１０４ａ（１０４ｂ、１０４ｃ、１０４ｄ）付近の画像の例が示されている。なお、図７（ａ）は昼間撮影した画像を示し、図７（ｂ）は夜間撮影した画像を示している。
【０１０６】
これらの図７（ａ）（ｂ）に示す画像より、屋外環境下にあるコンテナの隅金具の照明条件は、１日の間で大きく変化することを確認することができる。そして、このような画像から隅金具の位置を確実に検出することが、吊具と目標コンテナの相対位置を測定する技術を開発する上での重大な課題になっている。
【０１０７】
次に、実験方法について説明すると、１９６枚（内訳：昼間撮影１２９枚、夜間撮影６７枚）の隅金具を含むコンテナの画像について、大きさを正規化した後にエッジ画像に変換して、２値エッジ画像のテンプレートを作成するための学習用データとした。なお、エッジの検出方法は、Ｓｏｂｅｌオペレータを利用した。
【０１０８】
一方、２値エッジ画像のテンプレートを作成するためのエッジ画像たるテンプレート作成用エッジ画像は、学習用データの中の昼間撮影した４枚の濃淡画像を平均化した後に、Ｓｏｂｅｌオペレータを利用して作成した。
【０１０９】
図８（ａ）（ｂ）には、テンプレートとなる２値エッジ画像を作成するための隅金具の画像が示されており、図８（ａ）は学習用データの中の昼間撮影した４枚の濃淡画像を平均化した濃淡画像であり、図８（ｂ）は図８（ａ）を基に作成したテンプレート作成用エッジ画像である。なお、図８（ａ）（ｂ）に示す各画像の大きさは、４１［ｐｉｘｅｌ］×４５［ｐｉｘｅｌ］で、１［ｐｉｘｅｌ］は約４［ｍｍ］に相当している。
【０１１０】
さらに、本発明の有効性を検証するために、上記した学習用データとは別に、７１４枚（内訳：昼間撮影５８８枚、夜間撮影１２６枚）の隅金具を含むコンテナの画像を評価用データとして準備した。
【０１１１】
上記した各種の準備を行った後に、以下に示す実験１〜実験４の４種類の実験を行なった。
【０１１２】
実験１：テンプレート作成用エッジ画像に対して、仮の２値化閾値ｉを設定して２値化を行い仮の２値エッジ画像を作成し、作成した仮の２値エッジ画像と学習用データとの間でテンプレートマッチング処理を行ない、対象物の検出成功率を調べる。そして、対象物の検出成功率が最大になる仮の２値化閾値ｉで作成した仮の２値エッジ画像を、正式なの２値エッジ画像のテンプレートとする。
【０１１３】
実験２：仮の重み係数ωを設定した学習用データと正式な２値エッジ画像のテンプレートとの間でテンプレートマッチング処理を行ない、仮の重み係数ωの効果を調べる。
【０１１４】
実験３：学習用データに対して、従来より行われている濃淡画像同士とエッジ画像同士との間でのテンプレートマッチング処理を行ない、本発明によるテンプレートマッチング処理における検出成功率と比較する。
【０１１５】
実験４：実験３と同様に、評価用データに対して、従来より行われている濃淡画像同士とエッジ画像同士との間でのテンプレートマッチング処理を行ない、本発明によるテンプレートマッチング処理における検出成功率と比較する。
【０１１６】
次に、上記した実験結果について説明するが、まず、実験１の実験結果について説明すると、図９（２値化閾値ｉと隅金具の検出成功率との関係を示すグラフ）に、２値化閾値ｉの抜粋と学習用データに対する隅金具の検出成功率の関係を示している。図９から明らかなように、隅金具の検出成功率は２値化閾値ｉによって変化し、かつピーク値を持つことが確認できる。図９より、２値化閾値ｉ＝５２［階調］のとき、検出成功率は最大の０．８８３になる。そこで、テンプレートとなる２値エッジ画像を作成するための最適な２値化閾値ｉ＊を５２［階調］とし、対象物判定用閾値ｊ＊をそのときの隅金具以外の領域での最大類似度である０．４１４に設定してテンプレートマッチング処理を行うことが、精度良く対象物を検出するには最も好ましいものと認められる。
【０１１７】
図１０（ａ）（ｂ）（ｃ）に、図８（ｂ）に示すテンプレート作成用エッジ画像を２値化処理して作成した２値エッジ画像の例を示す。具体的には、図１０（ａ）は２値化閾値ｉ＝３０のときの２値エッジ画像であり、図１０（ｂ）は２値化閾値ｉ＝５２のときの２値エッジ画像であり、図１０（ｃ）は２値化閾値ｉ＝９５のときの２値エッジ画像である。
【０１１８】
これら図１０（ａ）（ｂ）（ｃ）から明らかなように、２値化閾値ｉの数値が大きくなるほど白領域（１）の面積は小さくなる。
【０１１９】
なお、図１０（ｃ）の２値化閾値ｉ＝９５［階調］は、図８（ｂ）に示すテンプレート作成用エッジ画像に対して、判別分析法で求めた２値化閾値に相当する。これより、テンプレートとして用いるのに最適な２値エッジ画像は、判別分析法で得られる２値エッジ画像よりも白領域（１）が多いことが判る。この白領域（１）の増加分が、画像の変化や位置ずれの影響を吸収するのに重要であると考えられる。
【０１２０】
また、図９からは、２値化閾値ｉの変化に対して、「検出不能」の割合がほとんど変化していないことが判る。これより、適切な２値化閾値ｉの設定は、「第１種の誤り」を減らす効果があると考えられる。
【０１２１】
図１１（ａ）（ｂ）ならびに図１２（ａ）（ｂ）に、２値エッジ画像のテンプレートと学習用データ（エッジ画像）との間でテンプレートマッチング処理を行った際に、その検出領域を表示した画像の例を示す。ここで、図１１（ａ）（ｂ）は対象物たる隅金具の検出を成功した例を示し、また、図１２（ａ）（ｂ）は対象物たる隅金具の検出を失敗した例を示している。
【０１２２】
また、図１１（ａ）ならびに図１２（ａ）は原画像（濃淡画像）を示し、図１１（ｂ）ならびに図１２（ｂ）はエッジ画像を示しており、エッジ画像における長方形状の白線枠内が検出領域である。
【０１２３】
図１２（ａ）（ｂ）では、隅金具よりも地上面にあるコンテナの設置場所を示す白線マークの類似度が高く、誤検出している。これが、対象物判定用閾値ｊ＊を設定した画像である。
【０１２４】
次に、実験２の実験結果を説明するが、図１３（重み係数ωと隅金具の検出成功率との関係を示すグラフ）には、重み係数ωと隅金具の検出成功率との関係が示されている。図１３より、隅金具の検出成功率は重み係数ωによって変化し、かつピーク値を持つことを確認することができる。なお、重み係数ω＝１．０は、実験１の場合、即ち、単に２値エッジ画像と未知のエッジ画像との間でテンプレートマッチングした場合に相当する。ここでは、重み係数ω＝０．７〜０．８のときに、検出成功率は最大０．９１８になった。そこで、最適な重み係数ω＊を０．７５とし、対象物判定用閾値ｊ＊はそのときの隅金具以外の領域の最大類似度である０．５２０に設定することが、精度良く対象物を検出するには最も好ましいものと認められる。
【０１２５】
また、図１３より、重み係数ωが０．４〜１．０の範囲においては、「検出不能」の割合はほとんど変化していないことが判る。これより、適切な重み係数ωの設定は、単なる２値エッジ画像とのテンプレートマッチングよりも、さらに「第１種の誤り」を減らす効果があると考えられる。
【０１２６】
次に、実験３の実験結果を説明するが、図１４（学習用データに関するテンプレートの種類と隅金具の検出成功率との関係を示すグラフ）には、テンプレートの種類と学習用データに対する隅金具の検出成功率との関係が示されている。
【０１２７】
図１４より、最適な２値化閾値ｉ＊により２値化した２値エッジ画像をテンプレートとして用いるとともに最適な重み係数ω＊により重み付けした場合の検出成功率は０．９１８であり、最適な２値化閾値ｉ＊により２値化した２値エッジ画像をテンプレートとして用いた場合（重み付けはしない。）の検出成功率は０．８８３であり、エッジ画像をテンプレートとして用いた場合の検出成功率は０．７３５であり、濃淡画像をテンプレートとして用いた場合の検出成功率は０．５９２である。
【０１２８】
従って、この図１４より、本発明による２値エッジ画像をテンプレートとして用いるテンプレートマッチング処理、さらには、重み係数ωを考慮したテンプレートマッチング処理は、従来のエッジ画像同士や濃淡画像同士とのテンプレートマッチング処理と比較すると検出成功率が高く、屋外環境下にある検出の対象物たる隅金具の検出に極めて有効であることを確認することができる。
【０１２９】
次に、実験４の実験結果を説明するが、図１５（評価用データに関するテンプレートの種類と隅金具の検出成功率との関係を示すグラフ）に、テンプレートの種類と評価用データに対する隅金具の検出成功率との関係が示されている。
【０１３０】
図１５より、最適な２値化閾値ｉ＊により２値化した２値エッジ画像をテンプレートとして用いるとともに最適な重み係数ω＊により重み付けした場合の検出成功率は０．７４６であり、最適な２値化閾値ｉ＊により２値化した２値エッジ画像をテンプレートとして用いた場合（重み付けはしない。）の検出成功率は０．６９２であり、エッジ画像をテンプレートとして用いた場合の検出成功率は０．５６７であり、濃淡画像をテンプレートとして用いた場合の検出成功率は０．４５０である。
【０１３１】
従って、図１４に示す場合と比較すると、検出成功率は全般的に低下しているものの、本発明よる２値エッジ画像をテンプレートとして用いるテンプレートマッチング処理、さらには、重み係数ωを考慮したテンプレートマッチング処理は、従来のエッジ画像同士や濃淡画像同士とのテンプレートマッチング処理と比較すると検出成功率が高く、屋外環境下にある検出の対象物たる隅金具の検出に極めて有効であることを確認することができる。
【０１３２】
なお、図１４ならびに図１５に示すように、濃淡画像を除くと各テンプレートに対する「検出不能」が占める割合は、ほぼ同じである。これより、本発明によるテンプレートマッチング処理は、従来のエッジ画像同士のマッチングに対して、「第１種の誤り」を減らす効果があると考えられる。
【０１３３】
また、図１５に示す場合は、図１４に示す場合と比較すると、全般的に「第１種の誤り」が増加し、「検出成功」の割合が低下している。これは、テンプレートマッチングで抽出した隅金具の割合は同等であるが、類似度が対象物判定閾値ｊ＊以下のために、「検出成功」とは評価されなかった割合が高いことを示している。この主な原因は、実験４の評価用データが、耐環境性を確認する目的で、撮影条件を故意に設定するなど、学習用データよりも多様な照明条件の画像データが多くあるためと考えられる。
【０１３４】
次に、画像の大きさや画像の回転の影響について説明するが、図１６（未知画像の倍率と正規化相関係数との関係を示すグラフ）には、濃淡画像、エッジ画像、２値エッジ画像の３種類のテンプレートに対して、ある未知の画像の倍率を変化させて、テンプレートマッチング処理を行い、正規化相関係数を計算した結果（回転角度は０［度］で固定である。）が示されている。
【０１３５】
また、図１７（未知画像の回転角度と正規化相関係数との関係を示すグラフ）には、図１６と同様に、濃淡画像、エッジ画像、２値エッジ画像の３種類のテンプレートに対して、同じ未知の画像の回転角度を変化させてテンプレートマッチング処理を行い、正規化相関係数を計算した結果（大きさ（倍率）は１．０倍で固定である。）が示されている。
【０１３６】
ここで、図１６より、未知の画像の倍率の変化に対して、「濃淡画像（対象物判定用閾値ｊ＊＝０．７５６）＜エッジ画像（対象物判定用閾値ｊ＊＝０．４９８）＜２値エッジ画像（対象物判定用閾値ｊ＊＝０．４１４）のテンプレートの順に、類似度（正規化相関係数）の変化が小さいことを確認することができる。また、対象物判定用閾値ｊ＊を考慮すると、２値エッジ画像は、未知の画像の倍率の変化に対して、濃淡画像と同程度の対象物の検出能力があることを確認することができる。
【０１３７】
さらに、図１７より、未知の画像の回転に対しては、濃淡画像＜エッジ画像＜２値エッジ画像のテンプレートの順に、類似度（正規化相関係数）の変化が小さいことを確認することができる。また、対象物判定用閾値ｊ＊を考慮すると、２値エッジ画像は、未知の画像の回転に対して、濃淡画像と同程度の対象物の検出能力があることを確認することができる。
【０１３８】
即ち、本発明のテンプレートマッチング処理（第１のテンプレートマッチング処理（対象物のエッジ画像を２値化処理して作成した２値エッジ画像をテンプレートとして、未知のエッジ画像とテンプレートマッチング処理を行うという手法である。）および第２のテンプレートマッチング処理（第１のテンプレートマッチング処理において、類似度を計算する前に、テンプレートである２値エッジ画像の各画素の濃度（０と１）に対応する未知のエッジ画像の濃度に適当な重み付けをした後にテンプレートマッチングを行うという手法である。））による２値エッジ画像のテンプレートと未知のエッジ画像（未知画像）とのテンプレートマッチング処理は、画像の変化、特に大きさや回転による位置ずれに対して、従来のエッジ画像同士のテンプレートマッチング処理よりも頑健であり、さらに濃淡画像同士のテンプレートマッチングにも劣らないものである。
【０１３９】
なお、上記した実施の形態は、以下の（１）乃至（４）に説明するように適宜に変形してもよい。
【０１４０】
（１）上記した実施の形態においては、本発明をコンテナの隅金具の検出に用いた場合について示したが、これに限られるものではないことは勿論であり、検出の対象物は、例えば、自動車や道路白線あるいは道路標識などでもよく、任意の対象物の検出に本発明を適用することができる。
【０１４１】
（２）上記した実施の形態においては、本発明によるテンプレートマッチング処理として、第１のテンプレートマッチング処理と第２のテンプレートマッチング処理との２つの処理を示したが、これら二つの処理は選択的にいずれか一方の処理を行えばよいことは勿論である。
【０１４２】
（３）上記した実施の形態においては、撮像装置としてＣＣＤカメラを示したが、これに限られるものではないことは勿論であり、適宜の種類の撮像装置を用いてもよいことは勿論である。
【０１４３】
（４）上記した実施の形態ならびに上記（１）乃至（３）に示す変形例は、適宜に組み合わせるようにしてもよい。
【産業上の利用可能性】
【０１４４】
本発明は、屋外環境下にある各種の対象物の位置検出に利用することができ、特に、クレーンでコンテナを吊り上げる際において、クレーンの吊具に設けた係合装置が係合されるコンテナの隅金具の位置を検出するために利用することができる。
【図面の簡単な説明】
【０１４５】
【図１】本発明による画像処理におけるテンプレートマッチング処理装置のブロック構成説明図である。
【図２】本発明による第１のテンプレートマッチング処理の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明による第１のテンプレートマッチング処理の説明図である。
【図４】本発明によるテンプレートマッチング処理装置を備えたコンテナクレーンの全体構成説明図である。
【図５】コンテナクレーンの吊具とコンテナとの関係を表す斜視図である。
【図６】（ａ）はコンテナの斜視図であり、（ｂ）は（ａ）のＢ矢視拡大図であり、（ｃ）は（ａ）における円で囲んだ部分の拡大図である。
【図７】吊具に取り付けたＣＣＤカメラにより撮影したコンテナの隅金具付近の画像の例を示し、（ａ）は昼間撮影した画像を示し、（ｂ）は夜間撮影した画像を示す。
【図８】テンプレートとなる２値エッジ画像を作成するための隅金具の画像を示し、（ａ）は学習用データの中の昼間撮影した４枚の濃淡画像を平均化した濃淡画像を示し、（ｂ）は（ａ）を基に作成したテンプレート作成用エッジ画像を示す。
【図９】２値化閾値ｉと隅金具の検出成功率との関係を示すグラフである。
【図１０】図８（ｂ）に示すテンプレート作成用エッジ画像を２値化処理して作成した２値エッジ画像の例を示し、（ａ）は２値化閾値ｉ＝３０のときの２値エッジ画像を示し、（ｂ）は２値化閾値ｉ＝５２のときの２値エッジ画像を示し、（ｃ）は２値化閾値ｉ＝９５のときの２値エッジ画像を示す。
【図１１】２値エッジ画像のテンプレートと学習用データ（エッジ画像）との間でテンプレートマッチング処理を行った際に、その検出領域を表示した画像の例を示す。対象物たる隅金具の検出を成功した例を示すものであり、（ａ）は原画像（濃淡画像）を示し、（ｂ）はエッジ画像を示しており、エッジ画像における長方形状の白線枠内が検出領域である。
【図１２】２値エッジ画像のテンプレートと学習用データ（エッジ画像）との間でテンプレートマッチング処理を行った際に、その検出領域を表示した画像の例を示す。対象物たる隅金具の検出を失敗した例を示すものであり、（ａ）は原画像（濃淡画像）を示し、（ｂ）はエッジ画像を示しており、エッジ画像における長方形状の白線枠内が検出領域である。
【図１３】重み係数ωと隅金具の検出成功率との関係を示すグラフである。
【図１４】学習用データに関するテンプレートの種類と隅金具の検出成功率との関係を示すグラフである。
【図１５】評価用データに関するテンプレートの種類と隅金具の検出成功率との関係を示すグラフである。
【図１６】未知画像の倍率と正規化相関係数との関係を示すグラフである。
【図１７】未知画像の回転角度と正規化相関係数との関係を示すグラフである。
【符号の説明】
【０１４６】
１０    テンプレートマッチング処理装置
１２    中央処理装置（ＣＰＵ）
１４    バス
１６    リードオンリメモリ（ＲＯＭ）
１８    ランダムアクセスメモリ（ＲＡＭ）
２０    インターフェース
２２    ディスプレイ装置
２４    操作子群
【図１】
2005173649.tif 000009
【図２】
2005173649.tif 000010
【図４】
2005173649.tif 000011
【図５】
2005173649.tif 000012
【図６】
2005173649.tif 000013
【図９】
2005173649.tif 000014
【図１３】
2005173649.tif 000015
【図１４】
2005173649.tif 000016
【図１５】
2005173649.tif 000017
【図１６】
2005173649.tif 000018
【図１７】
2005173649.tif 000019
【図３】
2005173649.tif 000020
【図７】
2005173649.tif 000021
【図８】
2005173649.tif 000022
【図１０】
2005173649.tif 000023
【図１１】
2005173649.tif 000024
【図１２】
2005173649.tif 000025