(57)【要約】【課題】比較的簡単な処理によって正確に線成分を抽出する。【解決手段】画像上に任意に設定した第１の画像領域Ｇ１と、第１の画像領域Ｇ１の周囲に設定した第２の画像領域Ｇ２との間の相関を算出し、算出した相関の度合いに基づいて両画像領域Ｇ１、Ｇ２に亘る線成分Ｌの有無を判断する。【選択図】  図１
2005018592.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像上に任意に設定した第１の画像領域と、前記第１の画像領域の周囲に設定した第２の画像領域との間の相関を算出する算出プロセスと、
算出した相関の度合いに基づいて両画像領域に亘る線成分の有無を判断する判断プロセスと、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載の画像処理方法において、
前記第２の画像領域を前記第１の画像領域の周囲にマトリクス状に複数設定する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
請求項１に記載の画像処理方法において、
前記算出プロセスは、前記第１の画像領域の周囲にマトリクス状に前記第２の画像領域を複数設定する工程と、
前記第１の画像領域と、複数設定された前記第２の画像領域との組み合わせそれぞれについて相関を算出する工程と、を含み、
前記判断プロセスは、前記組み合わせのうち相関度合いが最も大きい組み合わせに基づいて、前記画像上に仮主線分方向を設定する工程と、
前記仮主線分方向に沿って位置する前記組み合わせそれぞれにおける相関を合計する工程と、
前記組み合わせのうち相関度合いが最も低い組み合わせに基づいて、前記画像上に仮副線分方向を設定する工程と、
前記仮副線分方向に沿って位置する前記組み合わせそれぞれにおける相関を合計する工程と、
前記仮主線分方向に沿った前記組み合わせそれぞれの相関の合計と前記仮副線分方向に沿った前記組み合わせそれぞれの相関の合計との間の差を算出する工程と、
算出された差と予め設定した閾値とを比較することで、前記画像上における前記線成分の有無を判断する判断工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載の画像処理方法において、
前記画像を走査しながら走査中の各走査領域を順に前記第１の画像領域として設定する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
請求項１ないし３のいずれかに記載の画像処理方法において、
前記画像を走査しながら走査中の各走査領域の輝度レベルを算出し、算出した輝度レベルと予め設定された閾値との比較に基づいて、各走査領域の中から前記第１の画像領域を選択的に設定する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理方法において、
前記判断プロセスにおいて前記線成分を検出した場合には、前記第１の画像領域に対して前記第２の画像領域より近い位置に第３の画像領域を設定したうえで、設定した第３の画像領域と前記第１の画像領域との間において前記算出プロセスと前記判断プロセスとを再実行する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項７】
請求項６に記載の画像処理方法において、
前記第３の画像領域を、最初の判断プロセスにより検出した線成分に沿って設定する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項８】
請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理方法において、
前記判断プロセスにおいて前記線成分を検出した場合には、前記第１の画像領域と前記第２の画像領域との間に、前記第１の画像領域を中心としたマトリクス状に複数の第３の画像領域を設定したうえで、設定した各第３の画像領域と前記第１の画像領域との間で、前記算出プロセスと前記判断プロセスとを再実行する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
請求項６ないし８のいずれかに記載の画像処理方法において、
前記第１の画像領域と前記第２の画像領域との間の離間間隔を、検出対象とする線成分が検出可能な最大値と想定される値に設定する、
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項１０】
請求項１ないし９のいずれかに記載の画像処理方法において、
前記判断プロセスにおいて前記線成分を検出した場合には、前記第２の画像領域を新たな前記第１の画像領域とみなして、前記算出プロセスと前記判断プロセスとを再実行する、
ことを特徴とする画像処理方法
【請求項１１】
画像を取り込む手段と、
取り込んだ画像上に任意に設定した第１の画像領域と、第１の画像領域の周囲に設定した第２の画像領域との間の相関を算出する算出手段と、
算出した相関の度合いに基づいて両画像領域に亘る線成分の有無を判断する判断手段とを、
有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項１２】
請求項１１に記載の画像処理装置において、
前記算出手段は、前記第２の画像領域を前記第１の画像領域の周囲にマトリクス状に複数設定するものである、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１３】
請求項１１に記載の画像処理装置において、
前記算出手段は、前記第１の画像領域の周囲にマトリクス状に前記第２の画像領域を複数設定したうえで、前記第２の画像領域と前記第１の画像領域との組み合わせそれぞれの相関を算出するものであり、
前記判断手段は、前記組み合わせのうち相関度合いが最も大きい組み合わせに基づいて、前記画像上に仮主線分方向を設定する手段と、
前記仮主線分方向に沿って位置する前記組み合わせそれぞれにおける相関を合計する手段と、
前記組み合わせのうち相関度合いが最も低い組み合わせに基づいて、前記画像上に仮副線分方向を設定する手段と、
前記仮副線分方向に沿って位置する前記組み合わせそれぞれにおける相関を合計する手段と、
前記仮主線分方向に沿った前記組み合わせそれぞれの相関の合計と前記仮副線分方向に沿った前記組み合わせそれぞれの相関の合計との間の差を算出する手段と、
算出された差と予め設定した閾値とを比較することで、前記画像上における前記線成分の有無を判断する手段と、
を有している、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１４】
請求項１１ないし１３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記算出手段は、前記画像を走査しながら走査中の各走査領域を順に前記第１の画像領域として設定するものである、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１５】
請求項１１ないし１３のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記算出手段は、前記画像を走査しながら各走査領域の輝度レベルを算出し、算出した輝度レベルと予め設定された閾値との比較に基づいて、各走査領域の中から前記第１の画像領域を選択的に設定するものである、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１６】
請求項１１ないし１５のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記算出手段は、前記判断手段が前記線成分を検出した場合には、前記第１の画像領域に対して前記第２の画像領域より近い位置に第３の画像領域を設定したうえで、設定した第３の画像領域と前記第１の画像領域との間の相関を算出するものであり、
前記判断手段は、前記算出手段が算出した前記第３の画像領域と前記第１の画像領域との間の相関の度合いに基づいて、前記第３の画像領域と第１の画像領域とに亘る線成分の有無を判断するものである、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１７】
請求項１６に記載の画像処理装置において、
前記算出手段は、前記第３の画像領域を、線成分を検出した前記第１の画像領域と前記第２の画像領域との間の線分方向に沿って設定するものである、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１８】
請求項１１ないし１５のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記算出手段は、前記判断手段が前記線成分を検出した場合には、前記第１の画像領域と前記第２の画像領域との間に、前記第１の画像領域を中心としたマトリクス状に複数の第３の画像領域を設定したうえで、設定した第３の画像領域と前記第１の画像領域との間の相関を算出するものであり、
前記判断手段は、前記算出手段が算出した前記第３の画像領域と前記第１の画像領域との間の相関の度合いに基づいて、前記第３の画像領域と前記第１の画像領域とに亘る線成分の有無を判断するものである、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１９】
請求項１６ないし１８のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記算出手段は、前記第１の画像領域と前記第２の画像領域との間の離間間隔を、検出対象とする線成分が検出可能な最大値と想定される値に設定するものである、
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２０】
請求項１１ないし１９のいずれかに記載の画像処理装置において、
前記算出手段は、前記判断手段が前記線成分を検出した場合には、前記第２の画像領域を新たな前記第１の画像領域とみなして、再設定した第１の画像領域と第１の画像領域の周囲に再設定した第２の画像領域との間の相関を再算出するものであり、
前記判断手段は、再算出した相関の度合いに基づいて、再設定した両画像領域に亘る線成分の有無を判断するものである、
ことを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理方法および画像処理装置に係り、詳しくは、画像中の線成分の検出に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来から、画像を処理する際において、画像中から線成分を抽出する手法としては、ハフ変換を始めとして各種の手法が試みられている。（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
ハフ変換で算出する方法とは、例えば、直線の要素となる候補点の画素を抽出する。その各画素をｘｙ座標系に座標変換する。そして、次の（１）式を用いてρθ座標に変換する。
【０００４】
【数１】
2005018592.tif 000003
この（１）式により、画像中の線分は、ρ，θ平面での関数Ｈ（ρ，θ）のピーク値として検出される。この関数Ｈ（ρ，θ）で表される曲線の最も集中する部分から（ρ０，θ０）というρθ座標に変換する。このρθ座標を再度ｘｙ座標に逆変換し、直線の切片と傾きを算出するという方法が知られている。
【０００５】
【特許文献１】
特開平５−１２４３８号公報
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、これら従来の画像処理における線成分抽出手法においては、ノイズと線成分との識別が困難であり、複雑な処理を必要とする割には正確に線成分を抽出することができないという課題があった。
【０００７】
したがって、本発明の主たる目的は、比較的簡単な処理によって正確に線成分を抽出することができるようにすることである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
上述した目的を達成するためには、本発明は、請求項１に記載したように、画像処理方法において、画像上に任意に設定した第１の画像領域と、前記第１の画像領域の周囲に設定した第２の画像領域との間の相関を算出する算出プロセスと、算出した相関の度合いに基づいて両画像領域に亘る線成分の有無を判断する判断プロセスとを含むことに特徴を有している。
【０００９】
また、本発明は、請求項１１に記載したように、画像処理装置において、画像を取り込む手段と、取り込んだ画像上に任意に設定した第１の画像領域と、第１の画像領域の周囲に設定した第２の画像領域との間の相関を算出する算出手段と、算出した相関の度合いに基づいて両画像領域に亘る線成分の有無を判断する判断手段とを有することに特徴を有している。
【００１０】
このように画像処理方法および画像処理装置を構成することにより、第１の画像領域と第２の画像領域との間の相関は比較的簡単に算出することができる。そのため、このような相関の度合いに基づいて両画像領域の間に線成分が存在するか否かを判断することにより、比較的簡単にかつ短時間に、しかも精度高く線成分を検出することができる。
【００１１】
本発明の画像処理方法においては、請求項２に記載したように、前記第２の画像領域を前記第１の画像領域の周囲にマトリクス状に複数設定するのが好ましい。
【００１２】
また、本発明の画像処理装置においては、請求項１２に記載したように、前記算出手段は、前記第２の画像領域を前記第１の画像領域の周囲にマトリクス状に複数設定するものであるのが好ましい。
【００１３】
このように画像処理方法および画像処理装置を構成することにより、第１の画像領域の周囲３６０度すべての方向について線成分を検出することが可能となり、線成分の検出精度が高まることになる。
【００１４】
本発明の画像処理方法においては、請求項３に記載したように、前記算出プロセスは、前記第１の画像領域の周囲にマトリクス状に前記第２の画像領域を複数設定する工程と、前記第１の画像領域と複数設定された前記第２の画像領域との組み合わせそれぞれについて相関を算出する工程とを含み、前記判断プロセスは、前記組み合わせのうち相関度合いが最も大きい組み合わせに基づいて、前記画像上に仮主線分方向を設定する工程と、前記仮主線分方向に沿って位置する前記組み合わせそれぞれにおける相関を合計する工程と、前記組み合わせのうち相関度合いが最も低い組み合わせに基づいて、前記画像上に仮副線分方向を設定する工程と、前記仮副線分方向に沿って位置する前記組み合わせそれぞれにおける相関を合計する工程と、前記仮主線分方向に沿った前記組み合わせそれぞれの相関の合計と前記仮副線分方向に沿った前記組み合わせそれぞれの相関の合計との間の差を算出する工程と、算出された差と予め設定した閾値とを比較することで、前記画像上における前記線成分の有無を判断する判断工程とを含んでいるのが好ましい。
【００１５】
また、本発明の画像処理装置においては、請求項１３に記載したように、前記算出手段は、前記第１の画像領域の周囲にマトリクス状に前記第２の画像領域を複数設定したうえで、前記第２の画像領域と前記第１の画像領域との組み合わせそれぞれの相関を算出するものであり、前記判断手段は、前記組み合わせのうち相関度合いが最も大きい組み合わせに基づいて、前記画像上に仮主線分方向を設定する手段と、前記仮主線分方向に沿って位置する前記組み合わせそれぞれにおける相関を合計する手段と、前記組み合わせのうち相関度合いが最も低い組み合わせに基づいて、前記画像上に仮副線分方向を設定する手段と、前記仮副線分方向に沿って位置する前記組み合わせそれぞれにおける相関を合計する手段と、前記仮主線分方向に沿った前記組み合わせそれぞれの相関の合計と前記仮副線分方向に沿った前記組み合わせそれぞれの相関の合計との間の差を算出する手段と、算出された差と予め設定した閾値とを比較することで、前記画像上における前記線成分の有無を判断する手段とを有しているのが好ましい。
【００１６】
このように画像処理方法および画像処理装置を構成することにより、次のような作用を有する。すなわち、仮線分方向に沿った前記組み合わせそれぞれの相関の合計と前記直交方向に沿った前記組み合わせそれぞれの相関の合計との間の差は、コンピュータ等により自動的に算出することができる。同様に、前記差の算出結果を予め設定した閾値との比較もコンピュータ等により自動的に行うことができる。これにより本発明の各工程を全てコンピュータ等により自動的に実施することが可能となり、工程の自動化が達成できる。
【００１７】
本発明の画像処理方法においては、請求項４に記載したように、前記画像を走査しながら走査中の各走査領域を順に前記第１の画像領域として設定するのが好ましい。
【００１８】
また、本発明の画像処理装置は、請求項１４に記載したように、前記算出手段は、前記画像を走査しながら走査中の各走査領域を順に前記第１の画像領域として設定するものであるのが好ましい。
【００１９】
このように画像処理方法および画像処理装置を構成することにより、第１の画像領域の設定も自動化することができ、その分、処理の自動化が促進される。
【００２０】
本発明の画像処理方法は、請求項５に記載したように、前記画像を走査しながら走査中の各走査領域の輝度レベルを算出し、算出した輝度レベルと予め設定された閾値との比較に基づいて、各走査領域の中から前記第１の画像領域を選択的に設定するのが好ましい。
【００２１】
同様に、本発明の画像処理装置は、請求項１５に記載したように、前記算出手段は、前記画像を走査しながら各走査領域の輝度レベルを算出し、算出した輝度レベルと予め設定された閾値との比較に基づいて、各走査領域の中から前記第１の画像領域を選択的に設定するものであるのが好ましい。
【００２２】
このように画像処理方法および画像処理装置を構成することにより、第１の画像領域の設定も自動化することができ、その分、さらに処理の自動化が促進される。この場合、輝度レベルの検出結果に基づいて各走査領域の中から前記第１の画像領域を選択的に設定することができるので、第１の画像領域の抽出に要する時間が短縮される。
【００２３】
本発明の画像処理方法は、請求項６に記載したように、前記判断プロセスにおいて前記線成分を検出した場合には、前記第１の画像領域に対して前記第２の画像領域より近い位置に第３の画像領域を設定したうえで、設定した第３の画像領域と前記第１の画像領域との間において前記算出プロセスと前記判断プロセスとを再実行するのが好ましい。
【００２４】
また、本発明の画像処理装置は、請求項１６に記載したように、前記算出手段は、前記判断手段が前記線成分を検出した場合には、前記第１の画像領域に対して前記第２の画像領域より近い位置に第３の画像領域を設定したうえで、設定した第３の画像領域と前記第１の画像領域との間の相関を算出するものであり、前記判断手段は、前記算出手段が算出した前記第３の画像領域と前記第１の画像領域との間の相関の度合いに基づいて、前記第３の画像領域と第１の画像領域とに亘る線成分の有無を判断するものであるのが好ましい。
【００２５】
このように画像処理方法および画像処理装置を構成することにより、第１の画像領域と第３の画像領域との間の相関の度合いに基づいて、さらに線成分の有無を再検出しているので、その分、検出精度が高まることになる。
【００２６】
本発明の画像処理方法は、請求項７に記載したように、前記第３の画像領域を、最初の判断プロセスにより検出した線成分に沿って設定するのが好ましい。
【００２７】
また、本発明の画像処理装置は、請求項１７に記載したように、前記算出手段は、前記第３の画像領域を、線成分を検出した前記第１の画像領域と前記第２の画像領域との間の線分方向に沿って設定するものであるのが好ましい。
【００２８】
このように画像処理方法および画像処理装置を構成することにより、次のような作用を有する。すなわち、第３の画像領域と第１の画像領域との間における線成分の検出により、第２の画像領域と第１の画像領域との間において先に検出した線成分の追検出を実施することになり、線成分の検出精度が高まることになる。
【００２９】
本発明の画像処理方法は、請求項８に記載したように、前記判断プロセスにおいて前記線成分を検出した場合には、前記第１の画像領域と前記第２の画像領域との間に、前記第１の画像領域を中心としたマトリクス状に複数の第３の画像領域を設定したうえで、設定した各第３の画像領域と前記第１の画像領域との間で、前記算出プロセスと前記判断プロセスとを再実行するのが好ましい。
【００３０】
また、本発明の画像処理装置は、請求項１８に記載したように、前記算出手段は、前記判断手段が前記線成分を検出した場合には、前記第１の画像領域と前記第２の画像領域との間に、前記第１の画像領域を中心としたマトリクス状に複数の第３の画像領域を設定したうえで、設定した第３の画像領域と前記第１の画像領域との間の相関を算出するものであり、前記判断手段は、前記算出手段が算出した前記第３の画像領域と前記第１の画像領域との間の相関の度合いに基づいて、前記第３の画像領域と前記第１の画像領域とに亘る線成分の有無を判断するものであるのが好ましい。
【００３１】
このように画像処理方法および画像処理装置を構成することにより、次のような作用を有する。すなわち、第３の画像領域と第１の画像領域との間における線成分の検出により、第２の画像領域と第１の画像領域との間において先に検出した線成分の追検出を実施することになるので、線成分の検出精度は高まる。この場合、第３の画像領域をマトリクス状に設定しているので、第３の画像領域と第１の画像領域との間において線成分の方向を精度高く検出することができる。
【００３２】
第３の画像領域と第１の画像領域との間の線成分を検出する本発明の画像処理方法においては、請求項９に記載したように、前記第１の画像領域と前記第２の画像領域との間の離間間隔を、検出対象とする線成分が検出可能な最大値と想定される値に設定するのが好ましい。
【００３３】
また、第３の画像領域と第１の画像領域との間の線成分を検出する本発明の画像処理装置においては、請求項１９に記載したように、前記算出手段は、前記第１の画像領域と前記第２の画像領域との間の離間間隔を、検出対象とする線成分が検出可能な最大値と想定される値に設定するものであるのが好ましい。
【００３４】
このように画像処理方法および画像処理装置を構成することにより、次のような作用を有する。すなわち、第３の画像領域と第１の画像領域との間の検出動作により線成分を追検出する場合、第２の画像領域と第１の画像領域との間における線成分の検出精度をあまり高くする必要はない。それは追検出動作により検出精度を維持することができるためである。そうした場合、第２の画像領域と第１の画像領域との間における線成分の検出動作を粗検出動作と位置付けることができる。
【００３５】
このようにして線成分の検出を粗検出動作と追検出動作とから構成した場合には、追検出により検出精度を高められるため、粗検出動作においては検出精度より検出速度が重要となる。そこで、本発明では、第１の画像領域と第２の画像領域との間の離間間隔を、検出対象とする線成分が検出可能な最大値と想定される値に設定することで、粗検出動作と規定する第１の画像領域と第２の画像領域に亘る線成分の検出速度を高めている。
【００３６】
本発明の画像処理方法においては、請求項１０に記載したように、前記判断プロセスにおいて前記線成分を検出した場合には、前記第２の画像領域を新たな前記第１の画像領域とみなして、前記算出プロセスと前記判断プロセスとを再実行するのが好ましい。
【００３７】
また、本発明の画像処理装置においては、請求項２０に記載したように、前記算出手段は、前記判断手段が前記線成分を検出した場合には、前記第２の画像領域を新たな前記第１の画像領域とみなして、再設定した第１の画像領域と第１の画像領域の周囲に再設定した第２の画像領域との間の相関を再算出するものであり、前記判断手段は、再算出した相関の度合いに基づいて、再設定した両画像領域に亘る線成分の有無を判断するものであるのが好ましい。
【００３８】
このように画像処理方法および画像処理装置を構成することにより、次のような作用を有する。すなわち、線成分を検出した場合に第２の画像領域を、次の第１の画像領域として設定したうえで、上述した線成分の検出動作を再度行うことで、複数の画像領域に亘る線成分を連続して検出することができる。この場合、第１の画像領域を常時更新して線成分の検出を行うことになるので、直線に限らず、任意の形状を有する曲線であっても検出することができる。
【００３９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の一実施形態を図面を参照して説明する。図１は、本発明の一実施形態の画像処理装置１の構成を示すブロック図である。この画像処理装置１は、ビデオカメラＡから取り込んだ画像を処理することでその画像中に線成分が存在するか否かを判断する装置である。
【００４０】
なお、この画像処理装置１はビデオカメラＡから取り込んだ画像を画像処理するように構成されているが、これは本発明を実施する形態の一例であって、画像の取り込み対象はビデオカメラに限るものではなく、映像記録装置のようなものであってもよいのはいうまでもない。要は、線成分の検出対象となる画像データを入力できるものであれば、画像取り込み手段はどのようなものであってもよい。
【００４１】
画像処理装置１は、画像取込ポート２と、画像取込制御部３と、メモリ４と、相関実行部５とを備えている。
【００４２】
画像取込ポート２はビデオカメラＡから画像データを取り込む入力ポートである。画像取込制御部３は、画像取込ポート２を介して取り込む画像データの取り込み制御を行っている。
【００４３】
メモリ４は、主画像領域メモリ４Ａと副画像領域メモリ４Ｂとを備えている。主画像領域メモリ４Ａは、第１の画像領域Ｇ１の画像データを記憶するメモリである。第１の画像領域Ｇ１は、取り込んだ画像データ全体で表示される全体画像Ｇにおいてその一部を占める画像領域である。第１の画像領域Ｇ１は、後に説明する画像処理においてテンプレートとして用いる画像領域である。以下、第１の画像領域Ｇ１を、その領域の画像データを含めて第１の画像領域Ｇ１という。
【００４４】
副画像領域メモリ４Ｂは、第２の画像領域Ｇ２を記憶するメモリである。第２の画像領域Ｇ２とは、全体画像Ｇにおいてその中で一部を占める画像領域である。第２の画像領域Ｇ２は、第１の画像領域Ｇ１（テンプレート）に対して相関を調べる画像領域である。以下、第２の画像領域Ｇ２の画像データを、その領域の画像データを含めて第２の画像領域Ｇ２という。
【００４５】
相関実行部５は、相関算出部６と判断部７とを備えている。相関算出部６は、第１の画像領域Ｇ１と第２の画像領域Ｇ２との間の相関を算出している。判断部７は、相関算出部６が算出した相関の度合いに基づいて、第１の画像領域Ｇ１と第２の画像領域Ｇ２との間に線成分が存在するか否かを判断して、その判断結果を出力している。
【００４６】
以下、この画像処理装置１によって実施する線成分の検出方法を、図２〜図４を参照して説明する。
【００４７】
画像取込制御部３は、まず、図２に示すように、全体画像Ｇ上に第１の画像領域Ｇ１を設定する。第１の画像領域Ｇ１の設定方法として次のものが例示できる。
【００４８】
すなわち、第１の画像領域Ｇ１の設定方法としては、
・操作者により全体画像Ｇ上に任意に第１の画像領域を設定する方法（任意設定方法）、
・全体画像Ｇを走査しながら各走査領域全てについてそれぞれ第１の画像領域Ｇ１を設定する方法（走査設定方法）、
・全体画像Ｇを走査しながら各走査領域の輝度レベルを測定し、測定した輝度レベルと閾値（予め設定しておく）との比較に基づいて、線成分の候補領域を選択的に取り出し、その線成分の候補領域を第１の画像領域Ｇ１として設定する方法（輝度選択設定方法）、
という３つの設定方法がある。
【００４９】
任意設定方法を具体的に実施する形態として、例えば、全体画像Ｇをディスプレイ（図示省略）に表示したうえで、その全体画像を操作者が目視することで、線成分の候補領域を目視確認し、その候補領域を第１の画像領域Ｇ１として画像処理装置１に設定入力する形態が考えられる。
【００５０】
また、走査設定方法や輝度選択設定方法は、第１の画像領域を、画像処理装置１により自動的に設定する方法の例として最適である。走査設定方法は、結果として全体画像領域Ｇ中の全ての画像領域を第１の画像領域Ｇ１として設定することになるものの、線成分の検出精度は高いものとなる。
【００５１】
一方、輝度選択設定方法は、線成分の候補となる画像領域を選択的に取り出すことができるために、その分、線成分の検出時間を短縮することができる。しかも、通常、線成分は画像Ｇ上における周囲との間で輝度の違いが生じているため、輝度により線成分を粗検出することで、検出精度を落とすことなく、検出時間短縮を図ることができる。
【００５２】
画像取込制御部３は、以上のようにして取り込んだ第１の画像領域Ｇ１の画像データを主画像領域４Ａに記憶させる。
【００５３】
次に、画像取込制御部３は、設定した第１の画像領域Ｇ１の周囲に第２の画像領域Ｇ２を設定する。画像取込制御部３は第２の画像領域Ｇ２を１つの第１の画像領域Ｇ１に対してその周囲に複数設定する。第２の画像領域Ｇ２は、図３に示すように、第１の画像領域Ｇ１を中心としてその周囲にマトリクス状に設定される。図３においては、第１の画像領域Ｇ１を中心として、その周囲にマトリクス形成域Ｍを設定し、そのマトリクス形成域Ｍ内において、第２の画像領域Ｇ２を順に上下左右に走査しつつ設定する。
【００５４】
画像取込制御部３は、このようにして設定した各第２の画像領域Ｇ２の画像データを順次副画像領域メモリ４Ｂに記憶させる。副画像領域メモリ４Ｂにおける第２の画像領域の記録更新制御は相関算出部６による相関の算出に基づいて行われる。第２の画像領域の記憶更新については後述する。
【００５５】
相関算出部６では、主画像領域４Ａから第１の画像領域Ｇ１の画像データをテンプレートとして読み出す一方、副画像領域メモリ４Ｂからその時点で記憶されている第２の画像領域Ｇ２の画像データを読み出す。そして、読み出した第１、第２の画像領域Ｇ１、Ｇ２に対して所定の相関計算処理を実施することで、第１の画像領域Ｇ１と第２の画像領域Ｇ２との間の相関値を算出する。
【００５６】
相関の概念を図２〜図５を参照して説明する。なお、以下、説明する相関比較において実際に行う相関計算の方法は公知のものであるので、ここではその説明を省略する。
【００５７】
図２においては、全体画像Ｇにおいて図中左上に図中上下に伸びる線成分Ｌが存在し、さらにはその線成分Ｌの上に第１の画像領域Ｇ１を設定した状態を示している。
【００５８】
このような形状を有する線成分Ｌ上に第１の画像領域Ｇ１を設定した場合（図４（ａ）、図５（ａ）参照）において、第１の画像領域Ｇ１に対して線成分Ｌの延出方向に沿って位置ずれした位置（図中上下方向に位置ずれした位置）に第２の画像領域Ｇ２を設定した場合（図４（ｂ）参照）には、第１、第２の画像領域Ｇ１、Ｇ２における線成分Ｌそれぞれは互いにその延出方向に沿って位置ずれすることになる。そのため、第１の画像領域Ｇ１（図４（ａ）参照）と第２の画像領域Ｇ２（図４（ｂ）参照）とを重ね合わせ、第１の画像領域Ｇ１の線分を白抜きの線分で表すと、互いにほとんど重なり合った画像となり、両者における相関は非常に高いものとなる。（図４（ｃ）参照）
一方、第１の画像領域Ｇ１に対して線成分Ｌの延出方向と例えば直交する方向に沿って位置ずれした位置（図中左右方向に位置ずれした位置）に第２の画像領域Ｇ２を設定した場合（図５（ｂ）参照）には、第１、第２の画像領域Ｇ１、Ｇ２における線成分Ｌそれぞれは互いにその延出方向と直交する方向に沿って位置ずれすることになる。そのため、第１の画像領域Ｇ１（図５（ａ）参照）と第２の画像領域Ｇ２（図５（ｂ）参照）とを重ね合わせ、第１の画像領域Ｇ１の線分を白抜きの線分で表すと、互いにほとんど重なり合わない画像となり、両者における相関は非常に低いものとなる（図５（ｃ）参照）。
相関算出部６では、算出した相関値を判断部７に出力するとともに、相関算出終了を画像取込制御部３に知らせる。画像取込制御部３では、相関算出終了の知らせを受けると、マトリクス状に設定している第２の画像領域取り込み順序において次順となる第２の画像領域Ｇ２（その画像データ）を取り込んで副画像領域メモリ４Ｂに記録させることで、副画像領域メモリ４Ｂの記憶内容を更新する。
【００５９】
相関算出部６では、記録更新された第２の画像領域Ｇ２の画像データを副画像領域メモリ４Ｂから再度読み出し、読み出した第２の画像領域の画像データと、テンプレートとして読み出した第１の画像領域Ｇ１とに対して相関計算処理を実施することで、第１の画像領域Ｇ１と第２の画像領域Ｇ２との間の相関値を算出する。相関算出部６では、算出した相関値を判断部７に出力する。
【００６０】
以上説明した相関計算を、第１の画像領域Ｇ１の周囲にマトリクス状に設定した全ての第２の画像領域Ｇ２と第１の画像領域Ｇ１（テンプレート）との間で実施して、その相関結果を判断部７に蓄積する。
【００６１】
判断部７では、蓄積した相関結果の分布を調べる。相関結果の分布の一例を図６に示す。図６は、図２〜図５の示す画像における第１の画像領域Ｇ１とその周囲にマトリクス状に設定した第２の画像領域Ｇ２との間の相関を算出した結果を示している。
【００６２】
図６のグラフにおいて原点は、第１の画像領域Ｇ１の位置を示しており、グラフ上の各点は、マトリクス状に配置した各第２の画像領域Ｇ２の位置を示している。また、図中の曲線は、第１の画像領域Ｇ１に対して同一の相関値を取る第２の画像領域Ｇ２の配置点を結んだ、言わば等高線であって、原点に近い程、その等高線上に位置する第２の画像領域Ｇ２の相関値は高いものであることを示している。
【００６３】
図６に示すように、第１の画像領域Ｇ１内に線成分Ｌを含んでいる場合には、算出された相関値の分布は方向性（この例だと、等高線が長軸方向を有する楕円形状となる）を有している。そのため、相関値分布の方向性を確認することで、線成分Ｌの有無および線成分Ｌの方向を認識することができる。
【００６４】
図７には、線成分Ｌが存在しない画像領域における第１、第２の画像領域Ｇ１，Ｇ２間の相関値分布を示している。この場合、等高線は、ほぼ同心円となって方向性を持たず、この測定結果から線成分の存在を確認することができない。
【００６５】
このようにして線成分Ｌを検出すると、全体画像Ｇ内におけるノイズ成分の有無に拘わらず、精度高く線成分Ｌを検出することができる。それは、検出に用いる相関分布においては、線成分は方向性を有しているのに対して、ノイズ成分は、図７に示すように方向性を有していないことに起因している。なお、仮にノイズ成分が方向性を有していたとしても、そのようなノイズ成分から生成される両画像領域Ｇ１、Ｇ２間においては相関性が低く（相関値が小さく）ならざるを得ない。このような理由により、本発明の方法は、ノイズ成分を除去することができる。
【００６６】
次に、線成分Ｌの検出を自動化する方法を、図８のフローチャートを参照して説明する。
【００６７】
まず、全体画像Ｇの画像データを取り込み、取り込んだ全体画像Ｇにおいて第１の画像領域Ｇ１を設定して、設定した第１の画像領域Ｇ１の画像データをテンプレートとして主画面領域メモリ４Ａに記憶する（Ｓ８０１〜Ｓ８０３）。
【００６８】
次に、第１の画像領域Ｇ１の周囲にマトリクス状に第２の画像領域Ｇ２を順次設定しつつ、設定した第２の画像領域Ｇ２の画像データを副画像領域メモリ４Ｂに記憶する。そして、副画像領域メモリ４Ｂに記憶した各第２の画像領域Ｇ２と主画像領域メモリ４Ａに記憶した第１の画像領域Ｇ１との間で相関値を算出する（Ｓ８０４〜Ｓ８０８）。
【００６９】
そして、Ｓ８０７において、設定したマトリクス領域ＭＸにおける最終位置に第２の画像領域Ｇ２がきたと判断する場合には、設定したマトリクス領域ＭＸ全てにおいて第２の画像領域Ｇ２と第１の画像領域Ｇ１との間の相関値を算出し終わったと判断する。そして、そのような判断を行った場合には、第２の画像領域Ｇ２の中から第１の画像領域Ｇ１に対して相関値が最も大きい第２の画像領域Ｇ２を選択し、選択した第２の画像領域Ｇ２と第１の画像領域Ｇ１とを結ぶ方向を、全体画像Ｇ上における仮主線分方向として登録する。さらに、第２の画像領域Ｇ２の中から第１の画像領域Ｇ１に対して相関値が最も小さい第２の画像領域Ｇ２を選択し、選択した第２の画像領域Ｇ２と第１の画像領域Ｇ１とのを結ぶ方向を全体画像Ｇ上における仮副線分方向として登録する（Ｓ８０９）。
【００７０】
次に、第１の画像領域Ｇ１と、登録した仮主線分方向に沿って存在する複数の第２の画像領域Ｇ２との相関値をそれぞれ取り出し、それらの相関値を合計して仮主線分方向の相関の合計値とする。同様に、第１の画像領域Ｇ１と、登録した仮副線分方向に沿って存在する複数の第２の画像領域Ｇ２の相関値とをそれぞれ取り出し、それらの相関値を合計して仮副線分方向の相関の合計値とする（Ｓ８１０）。
【００７１】
そして仮主線分方向の相関の合計値と仮副線分方向の相関の合計値との差を算出する（Ｓ８１１）。そして、上記の方法で算出した差を、予め対象物の性質から設定しておいた閾値と比較し（Ｓ８１２）、算出した差が前記閾値より大きい場合には、上述した仮主線分方向に沿って線成分が存在すると判断する（Ｓ８１３）。
【００７２】
反対に、算出した差が前記閾値より小さい場合には、上述した仮主線分方向に沿って線成分と誤認する可能性のある画像成分が存在するものの、それは線成分ではないと判断する（Ｓ８１４）。
【００７３】
以上説明した仮線分判断は、全て計算により行うことができるので、コンピュータを用いて自動化することが可能となる。
【００７４】
なお、上述した説明では、線成分Ｌを直線状のものと仮定して説明した。しかしながら、通常線成分Ｌとしては直線状のものだけとは限らず、曲線状となったもの（以下、曲線成分Ｌ’という）が多く存在する。しかしながら、曲線成分Ｌ’は微視的に見れば直線成分と見なすことができる。そのため、曲線成分Ｌ’であっても検出することができる。さらには、曲線成分Ｌ’は次のようにして検出することができる。
【００７５】
図９は、全体画像Ｇ中に曲線成分Ｌ’が存在する状態を示している。この場合、曲線成分Ｌ’上において、ほぼ直線状態となった画像領域に第１の画像領域Ｇ１Ｌを設定した場合には、相関値の分布状態は図１０に示すようになる。すなわち、相関値は、線成分Ｌ’の局部状態（ほぼ直線）に合致してほぼ直線状の方向性を示すことになる。一方、曲線状態となった画像領域に第１の画像領域Ｇ１ｃを設定した場合には、相関値の分布状態は図１１に示すようになる。すなわち、相関値は線成分Ｌ’の局部状態（曲線）に合致して曲線状の方向性を示すことになる。なお、図１０、図１１においては、太い矢印方向が仮主線分方向を示している。
【００７６】
以上説明した画像処理装置１による線成分の検出方法により、電子部品表面上に生じるヒビ・クラック等の線状欠損を検出した結果を、図１２〜図１４を参照して説明する。
【００７７】
図１２に示すように、線状欠損Ｄを有する電子部品Ｂを撮影した全体画像Ｇ中において、線状欠損Ｄ上に第１の画像領域Ｇ１Ｄを設定した場合には、その相関分布は、図１３に示すようになる。すなわち、この場合の相関分布は、線状欠損Ｄの延出方向と同一の方向に沿って方向性を有するものとなる。
【００７８】
一方、電子部品Ｂの表面において線状欠損ではない微小凹凸Ｅが存在しており、この微小凹凸Ｅ上に第１の画像領域Ｇ１Ｅを設定した場合には、その相関分布は、図１４に示すようになる。すなわち、この場合の相関分布は、微小凹凸Ｅの形状によりほとんど方向性を有さないものとなる。なお、図１３、図１４において、ずらし方向のＸ軸、Ｙ軸を示す矢印以外に設けられた矢印が仮主線分方向と仮副線分方向とをそれぞれ示している。
【００７９】
セラミック電子部品等においては、微小凹凸Ｅは正常なものであってもその表面にある程度は存在している。そのため、微小凹凸を線状欠損として誤検出しない本発明の検出方法は、電子部品における線状欠損の検出方法として非常に有効な方法となる。
【００８０】
なお、図１２において、符号ＭＤは第１の画像領域Ｇ１Ｄの周囲に設定したマトリクス形成域であり、ＭＥは第１の画像領域Ｇ１Ｅの周囲に設定したマトリクス形成域である。
【００８１】
次に、この画像処理装置１を用いて、線成分Ｌの輪郭をトレースして、線成分Ｌ全体の形状を検出する方法を図１５の画像と図１６のフローチャートを参照して説明する。
【００８２】
まず、全体画像Ｇの画像データを取り込み、取り込んだ全体画像Ｇにおいて第１の画像領域Ｇ１Ｘを設定して、その画像領域の画像データを取り込む（Ｓ１６０１〜Ｓ１６０３）。
【００８３】
次に、第１の画像領域Ｇ１Ｘの周囲に設定したマトリクス形成域ＭＸに第２の画像領域Ｇ２を順次設定しつつ、各第２の画像領域Ｇ２の画像データと第１の画像領域Ｇ１Ｘの画像データとの間で相関値を算出する（Ｓ１６０４〜Ｓ１６０８）。
【００８４】
Ｓ１６０７において、第２の画像領域Ｇ２が設定したマトリクス領域ＭＸにおける最終位置にきたと判断する場合には、設定したマトリクス領域ＭＸ全てについて第２の画像領域Ｇ２と第１の画像領域Ｇ１Ｘとの間の相関値を算出し終わったと判断する。そして、そのような判断を行った場合には、算出した各相関値の中で最も高い値（相関が高い）を示す方向を選択する。最高相関値を示す方向の選択方法については、図８のフローチャートにおけるＳ８０９〜Ｓ８１４を参照して前述した選択方法と同じであるのでここではその説明を省略する。
【００８５】
以上のようにして線分のさらなる延出方向を検出したのち、線分方向の検出動作を継続するか否かを判断する。検出動作の継続の有無は例えば、次のようにして判断する。すなわち、上述している線分検出動作を実施している装置（コンピュータ等）を操作している操作者が、線分検出の停止操作を装置に対して実施したかどうかを監視し、操作停止の操作が実施されたこと確認した場合には線分検出を停止する。また、Ｓ１６０９において、相関の高い方向が選択できない場合には、その時点における第１の画像領域Ｇ１が線分の最終端であって、線分はそれ以上延出していないと判断して、線分検出を停止する。
【００８６】
一方、Ｓ１６１０において、線成分の検出を継続すると判断する場合には、第１の画像領域Ｇ１Ｘの周囲に設定したマトリクス形成域ＭＸにおいて線成分Ｌの延出方向の最外端に位置する第２の画像領域Ｇ２Ｘを、新たな第１の画像領域Ｇ１Ｘ＋１と設定したうえで（Ｓ１６１１）、Ｓ１６０３〜Ｓ１６１１で説明した相関値算出プロセスと直線成分判断プロセスとを再実行する。
【００８７】
このような連続した線成分Ｌの検出プロセスを、Ｓ１６１０において線成分Ｌの検出を終了すると判断するまで行うことで、線成分Ｌの全体形状を検出する。
【００８８】
以上説明した線成分の検出方法においては、第１の画像領域Ｇ１を中心として複数の第２の画像領域Ｇ２をマトリクス状に設けて、各第２の画像領域Ｇ２と第１の画像領域Ｇ１との間で相関を算出することで線成分Ｌを検出していた。線成分Ｌの検出方法は、この他、図１７〜図１９に示すようにして検出することもできる。
【００８９】
この方法は、第２の画像領域Ｇ２の設定方法に第１の特徴がある。すなわち、図１７に示すように、第１の画像領域Ｇ１に対してＸ軸＋方向に所定距離移動した位置に一つ目の第２の画像領域Ｇ２１を設定する。第１の画像領域Ｇ１に対してＸ軸−方向に所定距離移動した位置に二つ目の第２の画像領域Ｇ２２を設定する。第１の画像領域Ｇ１に対してＹ軸＋方向に所定距離移動した位置に三つ目の第２の画像領域Ｇ２３を設定する。第１の画像領域Ｇ１に対しＹ軸−方向に所定距離移動した位置に四つ目の第２の画像領域Ｇ２４を設定する。第１の画像領域Ｇ１に対して図中４５°斜め右上方向に所定距離移動した位置に五つ目の第２の画像領域Ｇ２５を設定する。第１の画像領域Ｇ１に対して図中４５°斜め左上方向に所定距離移動した位置に六つ目の第２の画像領域Ｇ２６を設定する。第１の画像領域Ｇ１に対して図中４５°斜め右下方向に所定距離移動した位置に七つ目の第２の画像領域Ｇ２７を設定する。第１の画像領域Ｇ１に対して図中４５°斜め左下方向に所定距離移動した位置に八つ目の第２の画像領域Ｇ２８を設定する。
【００９０】
なお、上述した第２の画像領域Ｇ２１〜８の設定位置は、その一例であって、第１の画像領域Ｇ１の周囲に、第１の画像領域Ｇ１に対して所定の間隔を開けて任意の位置に第２の画像領域Ｇ２１〜８を設定することができるのはいうまでもない。
【００９１】
このようにして設定した第２の画像領域Ｇ２１〜８と第１の画像領域Ｇ１との間に線成分Ｌがあるか否かを仮判断する。この場合、線成分の仮判断は、各第２の画像領域Ｇ２１〜８と第１の画像領域Ｇ１との間の相関値が予め設定しておいた閾値より大きい場合には、線成分Ｌが存在する可能性が高いと仮判断する。なお、この場合の閾値は、両画像領域Ｇ２１〜８、Ｇ１間に線成分Ｌがある場合において相関値の最小値と見なすことができる値に設定する。
【００９２】
次に、線成分Ｌが存在する可能性が高いと仮判断した第２の画像領域Ｇ２１〜８と第１の画像領域Ｇ１との間に、第３の画像領域Ｇ３を設定する。第３の画像領域Ｇ３は、線成分Ｌが存在する可能性が高いと仮判断した第２の画像領域Ｇ２１〜８より第１の画像領域Ｇ１に近い位置に設定する。
【００９３】
具体的には、図１８に示すように、線成分Ｌ有りと仮判断した第２の画像領域Ｇ２１〜８と第１の画像領域Ｇ１との対向方向に沿って単一もしくは複数設定する。図１８ではその一例として第３の画像領域Ｇ３を複数設定している。
【００９４】
さらには、図１９に示すように、線成分Ｌ有りと仮判断した第２の画像領域Ｇ２１〜８と第１の画像領域Ｇ１との間に、マトリクス形成域Ｍ’を設定し、そのマトリクス形成域Ｍ’内において、マトリクス状に第３の画像領域Ｇ３を設定してもよい。
【００９５】
なお、図１８、図１９では、第１の画像領域Ｇ１に対して線成分Ｌ有りと仮判断した第２の画像領域Ｇ２１〜８を第２の画像領域Ｇ２５として状況を描いている。しかしながら、他の第２の画像領域Ｇ２１〜８を、第１の画像領域Ｇ１に対して線成分Ｌ有りと仮判断した場合であっても、同様であるのはいうまでもない。
【００９６】
以上のようにして設定した第３の画像領域Ｇ３と第１の画像領域Ｇ１との間で相関値の算出を実施して線成分Ｌの再検出を行う。そして、この時点において線成分Ｌを検出した場合には、第１の画像領域Ｇ１と第２の画像領域Ｇ２１〜８との間に亘って線成分Ｌが確かに存在すると判断する。
【００９７】
このようにして線成分Ｌの検出を、仮検出（第１の画像領域Ｇ１と第２画像領域Ｇ２１〜８との間の線成分の検出）と本検出（第１の画像領域Ｇ１と第３画像領域Ｇ３との間の線成分の検出）とに分けることで、検出時間の短縮化と、検出精度の向上を図ることができる。すなわち、仮検出により線成分Ｌが存在する可能性のある第１の画像領域Ｇ１を選択したのち、本検出を行うことにより、本検出の回数を減らすことができ、これにより、検出時間の短縮化を図ることができる。また、仮検出と本検出という二回にわたって線成分Ｌを検出するために、その検出精度が向上する。
【００９８】
なお、この場合、第１の画像領域Ｇ１と第２の画像領域Ｇ２１〜８との間の離間間隔を、検出対象とする線成分Ｌが検出可能な最大値と想定される値に設定するのが望ましい。そうすれば、仮検出の回数が必要最小限となって、さらに検出時間の短縮化を図ることができる。
【００９９】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、画像上に任意に設定した第１の画像領域と第２の画像領域との間の相関を算出して線成分を検出するという比較的簡単な処理によって正確に線成分を抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施形態の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態の画像処理装置を用いた画像処理方法の説明に供する図であって、第１の画像領域の設定に関する説明図である。
【図３】実施の形態の画像処理装置を用いた画像処理方法の説明に供する図であって、第２の画像領域の設定に関する説明図である。
【図４】実施の形態の画像処理装置を用いた画像処理方法の説明に供する図であって、第１の画像領域と第２の画像領域との相関具合に関する説明図である。
【図５】実施の形態の画像処理装置を用いた画像処理方法の説明に供する図であって、第１の画像領域と第２の画像領域との相関具合に関する説明図である。
【図６】相関具合に基づいた第１の画像領域と第２の画像領域との方向の確認の説明に供する図である。
【図７】相関具合に基づいた第１の画像領域と第２の画像領域との方向の確認の説明に供する図である。
【図８】実施の形態の画像処理装置における線分検出方法のフローチャートである。
【図９】実施の形態の画像処理装置を用いた曲線の検出の説明に供する図である。
【図１０】相関具合に基づいた第１の画像領域と第２の画像領域との方向の確認の説明に供する図である。
【図１１】相関具合に基づいた第１の画像領域と第２の画像領域との方向の確認の説明に供する図である。
【図１２】本発明の画像処理装置を用いて線状欠損を検出する電子部品の平面図である。
【図１３】電子部品の線状欠損の検出時における相関の具合を示す説明図である。
【図１４】電子部品の線状欠損の検出時における相関の具合を示す説明図である。
【図１５】本発明の画像処理装置を用いた線成分の輪郭トレース方法の説明に供する図である。
【図１６】本発明の画像処理装置を用いた線成分の輪郭トレース方法のフローチャートである。
【図１７】本発明の画像処理装置を用いた線成分検出方法における第２の画像領域の他の設定方法に関する説明に供する図である。
【図１８】本発明の画像処理装置を用いた線成分検出方法における第３の画像領域の設定方法の説明に供する図である。
【図１９】本発明の画像処理装置を用いた線成分検出方法における第３の画像領域の他の設定方法の説明に供する図である。
【符号の説明】
Ａ  ビデオカメラ
Ｇ  全体画像
Ｇ１  第１の画像領域
Ｇ２  第２の画像領域
Ｍ  マトリクス形成域
Ｌ  線成分
１  画像処理装置
２  画像取込ポート
３  画像取込制御部
４  メモリ
４Ａ  主画像領域メモリ
４Ｂ  副画像領域メモリ
５  相関実行部
６  相関算出部
７  判断部
【図１】
2005018592.tif 000004
【図２】
2005018592.tif 000005
【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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【図１８】
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【図１９】
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