(57)【要約】【課題】  入力信号に幾何学的変化があっても正確に合致位置を特定できるテンプレートマッチング装置を提供する。【解決手段】  入力信号の中の異なる複数の位置から演算用の部分信号を抽出する抽出手段（Ｓ２）と、抽出手段によって抽出された部分信号と既知のテンプレート信号との類似度を求める演算手段（Ｓ４）と、入力信号の各位置で求められた類似度を大小比較することによって、入力信号の中のテンプレート信号との合致位置を特定する特定手段（Ｓ８）とを備える。演算手段は、部分信号およびテンプレート信号の各々の高次局所自己相関関数とローカルバイナリパターンとの少なくとも一方に関わる特徴量（Ｓ１,Ｓ３）に基づいて、類似度を求める。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力信号の中の異なる複数の位置から演算用の部分信号を抽出する抽出手段と、
前記抽出手段によって抽出された前記部分信号と既知のテンプレート信号との類似度を求める演算手段と、
前記入力信号の各位置で求められた前記類似度を大小比較することによって、前記入力信号の中の前記テンプレート信号との合致位置を特定する特定手段とを備え、
前記演算手段は、前記部分信号および前記テンプレート信号の各々の高次局所自己相関関数とローカルバイナリパターンとの少なくとも一方に基づいて、前記類似度を求める
ことを特徴とするテンプレートマッチング装置。
【請求項２】
請求項１に記載のテンプレートマッチング装置において、
前記演算手段は、前記高次局所自己相関関数と前記ローカルバイナリパターンとの少なくとも一方からなる第１の特徴量に、それら以外の第２の特徴量を加味して、前記類似度を求める
ことを特徴とするテンプレートマッチング装置。
【請求項３】
請求項２に記載のテンプレートマッチング装置において、
前記第２の特徴量は、前記部分信号と前記テンプレート信号との相互相関法による演算の結果、前記部分信号と前記テンプレート信号との残差逐次検定法による演算の結果、前記部分信号および前記テンプレート信号の各々の慣性モーメント、前記部分信号および前記テンプレート信号の各々の濃度ヒストグラムのうち、少なくとも１つである
ことを特徴とするテンプレートマッチング装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、入力信号に対してテンプレートマッチングを行うテンプレートマッチング装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
テンプレートマッチングは、入力信号の中から既知のテンプレート信号に合致する部分信号（ターゲット）を探索して、ターゲットの位置（合致位置）を特定する処理である。この処理では、入力信号の中から抽出した演算用の部分信号と既知のテンプレート信号とのマッチング演算が、演算用の部分信号の抽出位置を少しずつ移動させながら、繰り返し行われる。そして、入力信号の中の各位置でのマッチング演算の結果を大小比較することで、合致位置が特定される。
【０００３】
また、マッチング演算には、周知の相互相関法や残差逐次検定法などが用いられる（例えば特許献１を参照）。これらの方法は、演算用の部分信号とテンプレート信号との対応位置どうしで信号強度の演算を行い、その結果を信号全体で集計するものである。
【特許文献１】特開平５−８１４３３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかし、上記の方法では、マッチング演算の際に、入力信号の中から抽出した演算用の部分信号とテンプレート信号との対応位置どうしで信号強度の演算を行うため、入力信号に幾何学的変化（例えば回転など）があると、合致位置の特定を正確に行えるとは限らず、疑似マッチングやマッチング不可能になることがある。
本発明の目的は、入力信号に幾何学的変化があっても正確に合致位置を特定できるテンプレートマッチング装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明のテンプレートマッチング装置は、入力信号の中の異なる複数の位置から演算用の部分信号を抽出する抽出手段と、前記抽出手段によって抽出された前記部分信号と既知のテンプレート信号との類似度を求める演算手段と、前記入力信号の各位置で求められた前記類似度を大小比較することによって、前記入力信号の中の前記テンプレート信号との合致位置を特定する特定手段とを備え、前記演算手段は、前記部分信号および前記テンプレート信号の各々の高次局所自己相関関数とローカルバイナリパターンとの少なくとも一方に基づいて、前記類似度を求めるものである。
【０００６】
また、前記演算手段は、前記高次局所自己相関関数と前記ローカルバイナリパターンとの少なくとも一方からなる第１の特徴量に、それら以外の第２の特徴量を加味して、前記類似度を求めることが好ましい。
また、前記第２の特徴量は、前記部分信号と前記テンプレート信号との相互相関法による演算の結果、前記部分信号と前記テンプレート信号との残差逐次検定法による演算の結果、前記部分信号および前記テンプレート信号の各々の慣性モーメント、前記部分信号および前記テンプレート信号の各々の濃度ヒストグラムのうち、少なくとも１つであることが好ましい。
【発明の効果】
【０００７】
本発明のテンプレートマッチング装置によれば、入力信号に幾何学的変化があっても正確に合致位置を特定することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、図面を用いて本発明の実施形態を詳細に説明する。
（第１実施形態）
ここでは、第１実施形態のテンプレートマッチング装置について、図１に示す撮像装置１０を例に説明する。撮像装置１０には、レンズ１１と撮像素子１２と信号処理部１３とが設けられる。
【０００９】
レンズ１１は、撮像素子１２の撮像面に被写体の光学像を形成する。撮像素子１２は、例えばＣＣＤやＣＭＯＳなどのエリアセンサであり、撮像面の光学像を各画素ごとに光電変換し(つまり被写体を撮像し)、撮像信号を信号処理部１３に出力する。信号処理部１３は、撮像素子１２からの撮像信号を所定ビット(例えば８ビット)のデジタル画像に変換し、入力画像として不図示のメモリに記憶させる。そして、この入力画像に対して次のようなテンプレートマッチングを行う。
【００１０】
信号処理部１３におけるテンプレートマッチングについて説明する。テンプレートマッチングは、例えば図２に示す入力画像２１の中から既知のテンプレート画像２２に合致する部分画像（ターゲット２３）を探索して、ターゲット２３の位置（以下「合致位置(Ｘ1,Ｙ1)」という）を特定する処理である。第１実施形態のテンプレートマッチングは、図３に示すフローチャートの手順（ステップＳ１〜Ｓ８）にしたがって行われる。
【００１１】
ステップＳ１において、信号処理部１３は、既知のテンプレート画像２２の特徴量として式(１)に示す高次局所自己相関関数ｘ(ａ1,ａ2,…,ａN)を計算する。式(１)の右辺では画像の各位置ｒにおける濃度値を実関数Ｉ(ｒ)で表した。パラメータａ1,ａ2,‥‥,ａNは変位ベクトルである。
ｘ(ａ1,ａ2,‥‥,ａN)＝∫Ｉ(ｒ)Ｉ(ｒ＋ａ1)‥‥Ｉ(ｒ＋ａN)ｄｒ  …(１)
任意の変位ベクトルａJに対応する画像Ｉ(ｒ＋ａJ)は、画像Ｉ(ｒ)を変位ベクトルａJの分だけ平行移動させた画像である（Ｊ＝１〜Ｎ）。式(１)の高次局所自己相関関数ｘ(ａ1,ａ2,…,ａN)は、式(２)に示す１次の自己相関関数を高次（Ｎ次）に拡張したものであり、(Ｎ＋１)個の画像Ｉ(ｒ),‥,Ｉ(ｒ＋ａN)どうしの一致の度合（相関）を表している。
【００１２】
ｘ(ａ)＝∫Ｉ(ｒ)Ｉ(ｒ＋ａ)ｄｒ  …(２)
また、高次局所自己相関関数ｘ(ａ1,ａ2,…,ａN)は、変位ベクトルａ1,ａ2,‥‥,ａNを画像の局所領域内に限定したものである。例えば、図４(ａ)に示す任意の画素ｒ0を中心とした３×３画素の局所領域（太い実線枠内の領域）を考えると、変位ベクトルａ1,ａ2,‥‥,ａNは、各々、図４(ｂ)に示す８通りの変位ベクトルｂ1,ｂ2,‥‥,ｂ8何れかになる。この場合、高次局所自己相関関数ｘ(ａ1,ａ2,…,ａN)の次数Ｎは、Ｎ＝２〜８の何れかに設定することができる。
【００１３】
次数ＮをＮ＝２に設定する場合、式(１)の高次局所自己相関関数ｘ(ａ1,ａ2,…,ａN)は、式(３)のように表される。変位ベクトルａ1,ａ2の組み合わせは、３×３画素の局所領域（図４(ａ)）を考える場合、図５に示す２０通りのパターンの何れかになる。図５では、ハッチング部分の位置関係で変位ベクトルｂ1,ｂ2,‥‥,ｂ8（図４(ｂ)参照）を表した。
【００１４】
ｘ(ａ1,ａ2)＝∫Ｉ(ｒ)Ｉ(ｒ＋ａ1)Ｉ(ｒ＋ａ2)ｄｒ  …(３)
図３のステップＳ１における特徴量の計算は、例えば式(３)の高次局所自己相関関数ｘ(ａ1,ａ2)を図６(ａ)の変位ベクトルｂ3,ｂ7の組み合わせで計算する場合、変位ベクトルｂ3,ｂ7に応じたマスク（図６(ｂ)）をテンプレート画像２２に設定し、マスク内のハッチング部分の画素における濃度値Ｉ(ｒ0),Ｉ(ｒ0＋ｂ3),Ｉ(ｒ0＋ｂ7)の積を求め、マスクを縦横方向にシフトさせながら同様の積を求め、これらの値をテンプレート画像２２の全体で積分することにより行われる。
【００１５】
また、このような計算は、変位ベクトルａ1,ａ2の組み合わせとして図５に示す２０通りのパターンのうち何れか１つ（例えば図６(ａ)のパターン）のみを用いて行ってもよいし、複数のパターンの各々を用いて順に行ってもよい。得られた計算結果は、各パターンごとに信号処理部１３のメモリ(不図示)に記憶される。図７に計算結果の一例を示す。これは３通りのパターンで計算した結果である。
【００１６】
このような計算におけるパターンの選択（種類と個数）は、アプリケーションの内容に応じて決めればよい。例えば、速度を重視するときには１つのパターンのみを選択すればよい。確実さを重視するときにはパターンの個数を増やし、例えば全てのパターンを選択することなどが考えられる。
さらに、３×３画素の局所領域（図５）からパターンを選択する場合に限らず、例えば図８に示すような７×７画素の局所領域を考え、この局所領域から変位ベクトルａ1,ａ2の組み合わせ（パターン）を選択してもよい。図８には、７×７画素の局所領域から選択し得る８通りの変位ベクトルｃ1,ｃ2,‥‥,ｃ8をハッチング部分の位置関係で例示した。式(３)の高次局所自己相関関数ｘ(ａ1,ａ2)の計算は、変位ベクトルｃ1,ｃ2,‥‥,ｃ8のうち２個を選択して行えばよい。
【００１７】
図３のステップＳ１の計算において、想定する局所領域のサイズが小さければ（図５）、変位ベクトルａ1,ａ2も小さくなり、画像の中の高周波成分に関わる特徴量を得ることができる。そして、想定する局所領域のサイズが大きければ（図８）、変位ベクトルａ1,ａ2も大きくなり、画像の中の低周波成分に関わる特徴量を得ることができる。
このようにしてテンプレート画像２２の特徴量の計算（図３のステップＳ１の処理）を終了すると、信号処理部１３は、その計算結果（例えば図７に示すｘ22[1],ｘ22[2],ｘ22[3]など）を各パターンと対応付けてメモリに記憶する。各々の計算結果は、変位ベクトルａ1,ａ2のパターンのみに依存し、テンプレート画像２２の画素の位置に依存しない特徴量である。
【００１８】
次に（ステップＳ２）、信号処理部１３は、入力画像２１（図２）の中からマッチング演算用の部分画像２４を抽出する。この演算用の部分画像２４は、テンプレート画像２２と同様の矩形状であり、縦横各々同じ大きさ（画素数）である。演算用の部分画像２４とテンプレート画像２２は、共に、入力画像２１より小さい（画素数が少ない）。
次に（ステップＳ３）、信号処理部１３は、ステップＳ２で抽出した演算用の部分画像２４の特徴量として、例えば上記式(３)の高次局所自己相関関数ｘ(ａ1,ａ2)を計算する。計算の方法はステップＳ１と同じであり、テンプレート画像２２の特徴量を計算したときに用いた変位ベクトルａ1,ａ2と同じパターン（例えば図６(ａ)の変位ベクトルｂ3,ｂ7の組み合わせ）で計算を行う。
【００１９】
そして、演算用の部分画像２４の特徴量の計算（ステップＳ３の処理）が終了すると、信号処理部１３は、その計算結果（例えば図７に示すｘ24[1],ｘ24[2],ｘ24[3]など）を各パターンと対応付けてメモリに記憶する。上記したテンプレート画像２２の場合と同様、演算用の部分画像２４の場合にも、各計算結果は、変位ベクトルａ1,ａ2のパターンのみに依存し、演算用の部分画像２４の画素の位置に依存しない特徴量である。
【００２０】
次に（ステップＳ４）、信号処理部１３は、演算用の部分画像２４の特徴量（ｘ24[1],ｘ24[2],ｘ24[3]など）と、テンプレート画像２２の特徴量（ｘ22[1],ｘ22[2],ｘ22[3]など）とに基づいて、演算用の部分画像２４とテンプレート画像２２とのマッチング演算を行う。すなわち、演算用の部分画像２４とテンプレート画像２２との類似度を求める演算を行う。
【００２１】
マッチング演算では、例えば、演算用の部分画像２４の特徴量（ｘ24[1],ｘ24[2],ｘ24[3]など）と、テンプレート画像２２の特徴量（ｘ22[1],ｘ22[2],ｘ22[3]など）とを、同じパターン(変位ベクトルａ1,ａ2）どうしで比較して、各パターンごとに特徴量の絶対差（式(４)〜式(６)など）を計算する。
Δｘ[1]＝|ｘ24[1]−ｘ22[1]|  …(４)
Δｘ[2]＝|ｘ24[2]−ｘ22[2]|  …(５)
Δｘ[3]＝|ｘ24[3]−ｘ22[3]|  …(６)
さらに、得られた各パターンごとの絶対差（Δｘ[1],Δｘ[2],Δｘ[3]など）を加算し、その加算値（例えばΔｘ[1]＋Δｘ[2]＋Δｘ[3]）を、マッチング演算の結果（類似度）とする。または、各パターンごとの絶対差（Δｘ[1],Δｘ[2],Δｘ[3]など）の平均値や各々の値などをマッチング演算の結果（類似度）としてもよい。
【００２２】
信号処理部１３は、上記のようなマッチング演算（ステップＳ４の処理）が終了すると、ステップＳ５に進み、マッチング演算の結果（例えばΔｘ[1]＋Δｘ[2]＋Δｘ[3]）である類似度を、演算用の部分画像２４の抽出位置(Ｘ2,Ｙ2)と対応づけてメモリに保存する。
マッチング演算の結果（例えばΔｘ[1]＋Δｘ[2]＋Δｘ[3]）、すなわち、入力画像２１から抽出した演算用の部分画像２４とテンプレート画像２２との類似度は、傾向として、その値が小さいほど２つの画像(２４,２２)の類似性が高いことを表す。さらに、テンプレート画像２２との類似性が高いとは、図２に示す演算用の部分画像２４の抽出位置(Ｘ2,Ｙ2)が、ターゲット２３の位置（つまり合致位置(Ｘ1,Ｙ1)）に近いことを表す。
【００２３】
信号処理部１３は、ステップＳ２〜Ｓ５の処理を経て、入力画像２１の中の１つの抽出位置(Ｘ2,Ｙ2)での処理を終えると、演算用の部分画像２４の抽出位置(Ｘ2,Ｙ2)を次の位置へ移動させる場合には（ステップＳ６がＹｅｓ）、ステップＳ７に進む。
そして、演算用の部分画像２４の抽出位置(Ｘ2,Ｙ2)を次の位置へ移動させた後、ステップＳ２の処理に戻り、新たな抽出位置(Ｘ2,Ｙ2)において、演算用の部分画像２４の抽出（Ｓ２）→特徴量の計算（Ｓ３）→マッチング演算（Ｓ４）→結果保存（Ｓ５）を繰り返す。
【００２４】
このようにして、ステップＳ２→…→Ｓ７→Ｓ２…の処理を繰り返すことにより、演算用の部分画像２４の抽出位置(Ｘ2,Ｙ2)を少しずつ移動させながら、各々の位置で演算用の部分画像２４を順に抽出し、演算用の部分画像２４を抽出する毎に、例えば式(３)の高次局所自己相関関数ｘ(ａ1,ａ2)に基づいてマッチング演算（Ｓ４）を繰り返し行うことになる。
【００２５】
そして、演算用の部分画像２４の抽出位置(Ｘ2,Ｙ2)が終点に到達し、そこでのステップＳ２〜Ｓ５の処理が終了すると、信号処理部１３は、次の位置への移動を行わずに（Ｓ６がＮｏ）、ステップＳ８の処理に進む。
ステップＳ８では、入力画像２１の中の異なる複数の位置で求められた類似度（例えばΔｘ[1]＋Δｘ[2]＋Δｘ[3]）を大小比較し、その値が最も小さく、テンプレート画像２２との類似性が最も高い演算用の部分画像２４の抽出位置(Ｘ2,Ｙ2)を、ターゲット２３の位置（つまり合致位置(Ｘ1,Ｙ1)）と特定する。以上で入力画像２１に対するテンプレートマッチングの処理は終了となる。
【００２６】
上記のように、第１実施形態のテンプレートマッチングでは、マッチング演算用の部分画像２４およびテンプレート画像２２の各々の特徴量として高次局所自己相関関数（例えば式(３)のｘ(ａ1,ａ2)）を計算し、各々の結果（図７参照）に基づいて、演算用の部分画像２４とテンプレート画像２２との類似度を求めている。また、各々の結果（図７）は画像の画素の位置に依存しない特徴量であり、この特徴量から求めた類似度は入力画像２１の幾何学的変化（例えば回転など）の影響を殆ど受けない。このため、第１実施形態のテンプレートマッチングでは、入力画像２１に幾何学的変化（例えば回転など）があっても、正確に合致位置(Ｘ1,Ｙ1)を特定することができる。入力画像２１の幾何学的変化には回転の他に縮尺の変化があり、このような変化にも、ある程度の効果を奏する。
【００２７】
さらに、第１実施形態のテンプレートマッチングでは、高次局所自己相関関数（例えば式(３)のｘ(ａ1,ａ2)）を計算する際に、サイズの異なる局所領域（図５,図８）の各々から変位ベクトル(例えばａ1,ａ2)のパターンを選択することもできる。この場合には、画像の中の高周波成分および低周波成分の各々に関わる特徴量を得ることができ、マッチング精度が向上する。
【００２８】
また、上記した撮像装置１０（図１）は例えばデジタルカメラであり、第１実施形態のテンプレートマッチング装置（信号処理部１３）は例えばデジタルカメラ内に組み込まれる。この場合、撮影者が任意に設定した主要被写体を既知のテンプレート画像２２として予め登録しておき、このテンプレート画像２２を用いて撮影前の画像（入力画像２１）に対するテンプレートマッチングを行うことで、画面内での主要被写体の動きに追従しつつＡＦ制御や露出制御を行うことができる。
【００２９】
さらに、テンプレート画像２２の登録には、任意の画像に対する周知の顔検出処理で顔（主要被写体）を検出し、この主要被写体にピントや露出を合わせた後で画像を取り込み、その画像から主要被写体の部分を切り出し、テンプレート画像２２として登録する方法が考えられる。
また、撮像装置１０はデジタルカメラに限らない。デジタルカメラのレンズ１１および撮像素子１２と、外部のコンピュータ（信号処理部１３）とで、撮像装置１０を構成することも考えられる。
【００３０】
（第２実施形態）
第２実施形態のテンプレートマッチングは、上記した第１実施形態の高次局所自己相関関数（例えば式(３)のｘ(ａ1,ａ2)）の計算に代えて、ローカルバイナリパターン（Local Binary Patterns）を計算するものである。
図９(ａ)に示すテンプレート画像２２を例に、ローカルバイナリパターンの説明を行う。テンプレート画像２２の中で任意の画素ｒ0を中心とする３×３画素の部分領域（太い実線枠内の領域）に注目し、この注目領域内の各画素の濃度値を図９(ｂ)に例示する。
【００３１】
ローカルバイナリパターンの計算では、まず、注目領域の各画素の濃度値を２値化する。つまり、中心画素の濃度値（90）と、周辺画素の濃度値（105,101,91,…）とを各々比較して、周辺画素の濃度値が大きいか等しい場合には「１」、それ以外を「０」とする。結果を図９(ｃ)に示す。
次に、この８個の０１パターンを８ビットの値と考えて、図９(ｄ)に示すパターンとの積を各画素ごとに求め（図９(ｅ)）、得られた各画素の値の和（171）を中心画素の値とする（図９(ｆ)）。この値（171）は、中心画素に対する周辺画素の相対的な濃度パターンを表している。
【００３２】
また、注目領域を縦横方向にシフトさせながら同様の演算を行い、各注目領域ごとに、中心画素（ｒ0）に対する周辺画素の相対的な濃度パターンの値を求める。そして、例えばテンプレート画像２２の全画素についての演算が終わると、その結果（ローカルバイナリパターン２２Ａ）をテンプレート画像２２の特徴量としてメモリに記憶する。
さらに、入力画像２１から抽出したマッチング演算用の部分画像２４においても同様の演算を行い、演算用の部分画像２４の全画素についての演算が終わると、その結果（ローカルバイナリパターン２４Ａ）を演算用の部分画像２４の特徴量としてメモリに記憶する。
【００３３】
このようにしてテンプレート画像２２と演算用の部分画像２４との各々で求めたローカルバイナリパターン２２Ａ,２４Ａは、中心画素に対する周辺画素の相対的な濃度パターンを表す。
テンプレート画像２２と演算用の部分画像２４とのマッチング演算の際には、例えば、ローカルバイナリパターン２２Ａ,２４Ａの対応位置どうしで各値の絶対差を計算し、各絶対差の和(または平均値)をテンプレート画像２２と演算用の部分画像２４との類似度とする。この類似度は、傾向として、その値が小さいほど２つの画像(２４,２２)の類似性が高いことを表す。
【００３４】
このように、第２実施形態のテンプレートマッチングでは、演算用の部分画像２４およびテンプレート画像２２の各々の特徴量としてローカルバイナリパターンを計算し、各々の結果(２４Ａ,２２Ａ)に基づいて、演算用の部分画像２４とテンプレート画像２２との類似度を求めている。
また、第２実施形態のテンプレートマッチングでは、演算用の部分画像２４およびテンプレート画像２２の各々の特徴量として計算したローカルバイナリパターン(２４Ａ,２２Ａ)が中心画素に対する周辺画素の相対的な濃度パターンを表し、画像の明暗やコントラストの変化に影響されにくい。したがって、入力画像２１の明暗やコントラストの変化があっても、正確に合致位置(Ｘ1,Ｙ1)を特定することができる。
【００３５】
第２実施形態では、ローカルバイナリパターンを計算する際に図９(ｄ)のような数値の配列パターンを用いたが、同じ数値（1,2,4,8,16,32,64,128）の配列を変更したパターンを用いてもよい。図９(ｄ)の配列を左回りまたは右回りに回転させたパターンでもよいし、８個の数値（1,2,4,8,16,32,64,128）をランダムに配置したパターンでもよい。ただし、入力画像２１に対する１回のテンプレートマッチングではパターンを変更しない。
【００３６】
（変形例）
なお、上記した実施形態では、高次局所自己相関関数に基づくマッチング演算の例と、ローカルバイナリパターンに基づくマッチング演算の例とをそれぞれ説明したが、本発明はこれに限定されない。両方を組み合わせてマッチング演算を行う場合にも、本発明を適用できる。
【００３７】
また、上記の高次局所自己相関関数とローカルバイナリパターンとの少なくとも一方からなる第１の特徴量に、それら以外の第２の特徴量を加味して、マッチング演算を行ってもよい。第２の特徴量としては、例えば、次の演算結果<１>〜<４>のうち少なくとも１つを用いることが考えられる。
<１>は、残差逐次検定法(ＳＳＤＡ法)による演算の結果である（式(７)）。
【００３８】
ｒ＝ΣΣ|Ａmn−Ｂmn|  …(７)
つまり、演算用の部分画像２４とテンプレート画像２２との対応位置(ｍ,ｎ)どうしで、画素の濃度差（強度差；Ａmn−Ｂmn）を求め、その値の絶対値和（ｒ）に相当する。このような演算結果<１>を加味する場合には、画素位置に対応するテンプレートマッチングと画素位置に対応しないテンプレートマッチングとの組み合わせにより、さらに効果を上げることができる。
【００３９】
<２>は、演算用の部分画像２４およびテンプレート画像２２の各々の慣性モーメントである。例えばテンプレート画像２２の慣性モーメントＭ22は、位置(ｘ,ｙ)における濃度値Ａiを用い、次の式(８)により算出される。濃度値Ａiの“ｉ”は、テンプレート画像２２の中での画素番号である。演算用の部分画像２４の慣性モーメントも同様にして求められる。
【００４０】
Ｍ22 ＝ Σ(ｘi2＋ｙi2)Ａi  …(８)
このような演算結果<２>は、高次局所自己相関関数と同様、画素位置に対応しない特徴量であるが、高次局所自己相関関数とは性質の全く異なるものである。このため、演算結果<２>を加味する場合には、画素位置に対応しない複数種類のテンプレートマッチングの組み合わせにより、さらに効果を上げることができる。
【００４１】
<３>は、相互相関法（正規化相関法）による演算の結果である（式(９)）。
【００４２】
【数１】
2007241418.tif 000003
つまり、演算用の部分画像２４とテンプレート画像２２との対応位置(ｍ,ｎ)どうしで、各画素の演算を行い、正規化された相互相関係数Ｃを求める。このような演算結果<３>を加味する場合にも、画素位置に対応するテンプレートマッチングと画素位置に対応しないテンプレートマッチングとの組み合わせにより、さらに効果を上げることができる。
【００４３】
<４>は、演算用の部分画像２４およびテンプレート画像２２の各々の濃度ヒストグラムである。この演算結果<４>を加味する場合にも、上記の演算結果<２>を加味する場合と同様の効果を得ることができる。
さらに、上記した実施形態では、演算用の部分画像２４とテンプレート画像２２の形状が矩形状である例を説明したが、本発明はこれに限定されない。演算用の部分画像２４とテンプレート画像２２は、矩形状である必要はない。他の形状（例えば円形状など）でも本質的な処理は同じである。
【００４４】
また、上記した実施形態では、撮像装置１０（図１）に組み込まれたテンプレートマッチング装置（信号処理部１３）を例に説明したが、本発明はこれに限定されない。その他、様々な試料（半導体ウエハ,液晶基板,プリント基板,生物標本(例えば細胞)など）を対象とし、これらの観察,検査,位置合わせなどを行う光学顕微鏡装置や、試料の局所領域を電子線で走査して画像を取り込む電子顕微鏡装置にも、本発明を適用できる。試料の局所領域の画像に限らず、試料の全面の画像を一括で取り込む装置にも、本発明を適用できる。
【００４５】
さらに、上記した実施形態では、入力画像２１（画像情報を含む二次元の入力信号）に対してテンプレートマッチングを行う例で説明したが、本発明はこれに限定されない。その他、音声情報を含む一次元の入力信号（入力音声）に対してテンプレートマッチングを行う場合にも、本発明を適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００４６】
【図１】撮像装置１０の概略図である。
【図２】入力画像２１,テンプレート画像２２,ターゲット２３,演算用の部分画像２４を説明する図である。
【図３】第１実施形態のテンプレートマッチングの処理手順を示すフローチャートである。
【図４】高次局所自己相関関数を計算する際の変位ベクトルを説明する図である。
【図５】変位ベクトルの組み合わせ（パターン）を説明する図である。
【図６】高次局所自己相関関数の計算を説明する図である。
【図７】計算結果の一例を示す図である。
【図８】変位ベクトルの他の例を説明する図である。
【図９】ローカルバイナリパターンの計算を説明する図である。
【符号の説明】
【００４７】
１０撮像装置 ; １１レンズ ; １２撮像素子 ; １３信号処理部
２１入力画像 ; ２２テンプレート画像 ; ２３ターゲット ; ２４演算用の部分画像
【図１】
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【図２】
2007241418.tif 000005
【図３】
2007241418.tif 000006
【図４】
2007241418.tif 000007
【図５】
2007241418.tif 000008
【図６】
2007241418.tif 000009
【図７】
2007241418.tif 000010
【図８】
2007241418.tif 000011
【図９】
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