(57)【要約】【課題】入力画像の特徴量を、少ない演算量で高精度に抽出する。【解決手段】特徴量抽出装置は、外部から入力された入力画像を平滑化し、平滑化画像群を生成する。平滑化画像群は空間微分され、微分画像群が生成される。そして、微分画像群に基づいて入力画像の特徴量が抽出され、外部へ出力される。空間微分で微分画像を生成することにより、少ない演算量で高精度な特徴量抽出が可能となる。【選択図】図１
2013182416.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像を平滑化して平滑化画像群を生成する平滑化手段と、
前記平滑化画像群を空間微分して微分画像群を生成する微分手段と、
前記微分画像群に基づいて、前記入力画像の特徴量を抽出し出力する特徴量抽出手段と、
を備えることを特徴とする特徴量抽出装置。
【請求項２】
前記微分手段は、ラプラシアンフィルタ手段であることを特徴とする請求項１に記載の特徴量抽出装置。
【請求項３】
前記微分手段から出力された微分画像の画素値を増幅して前記特徴量抽出手段に入力する増幅手段を備えることを特徴とする請求項１又は２に記載の特徴量抽出装置。
【請求項４】
前記入力画像をグレースケールに変換し、前記平滑化手段に入力するグレースケール変換手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の特徴量抽出装置。
【請求項５】
前記入力画像の色空間を変換し、色空間変換後の入力画像を前記平滑化手段に入力する色空間変換手段を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の特徴量抽出装置。
【請求項６】
前記入力画像の色空間を変換する色空間変換手段と、
色空間変換後の入力画像から１つの色成分を抽出して前記平滑化手段に入力する色成分抽出手段と、
を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の特徴量抽出装置。
【請求項７】
前記入力画像の色空間を変換する色空間変換手段と、
色空間変換後の入力画像から複数の色成分を抽出する色成分抽出手段と、
抽出された複数の色成分について任意の演算を行い前記平滑化手段に入力する演算手段と、
を備えることを特徴とする請求項１乃至３のいずれか一項に記載の特徴量抽出装置。
【請求項８】
特徴量抽出装置により実行される特徴量抽出方法であって、
入力画像を平滑化して平滑化画像群を生成する平滑化工程と、
前記平滑化画像群を空間微分して微分画像群を生成する微分工程と、
前記微分画像群に基づいて、前記入力画像の特徴量を抽出し出力する特徴量抽出工程と、
を有することを特徴とする特徴量抽出方法。
【請求項９】
コンピュータにより実行される特徴量抽出プログラムであって、
入力画像を平滑化して平滑化画像群を生成する平滑化手段、
前記平滑化画像群を空間微分して微分画像群を生成する微分手段、
前記微分画像群に基づいて、前記入力画像の特徴量を抽出し出力する特徴量抽出手段、として前記コンピュータを機能させることを特徴とする特徴量抽出プログラム。
【請求項１０】
請求項９に記載の特徴量抽出プログラムを記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像の回転や拡大縮小などの変化に対して不変な局所特徴量を抽出する方法であるＳＩＦＴ（Ｓｃａｌｅ−Ｉｎｖａｒｉａｎｔ  Ｆｅａｔｕｒｅ  Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ）に関する。
【背景技術】
【０００２】
非特許文献１は、ＳＩＦＴによる特徴量抽出方法について記載している。具体的に、非特許文献１の方法は、入力画像を平滑化し、平滑化画像群から差分手段により微分画像群を生成し、微分画像群から特徴量を算出している。
【０００３】
特許文献１は、複数のオブジェクトを含むオブジェクト画像から、検出対象となるモデルを抽出する画像認識装置およびその方法、並びにそのような画像認識機能を搭載したロボット装置に関する発明を記載している。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】八木、斎藤編、「コンピュータビジョン最先端ガイド２」、アドコムメディア社、pp.5-29、2010年6月19日発行
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特許第４４９２０３６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
非特許文献１は、微分画像群の生成に、ＬｏＧ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタの近似であるＤｏＧ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタを用いているため、微分画像の画素値（微分係数）の精度がＬｏＧフィルタによる結果に比べて劣化するという問題がある。すなわち微分画像の極値（極大値または極小値）として検出されるキーポイント候補の精度、さらには抽出される特徴量の精度も劣化するという問題がある。
【０００７】
一方、特許文献１では、平滑化画像からの微分画像の生成にＤｏＧフィルタを用いれば先行技術１と同様の問題が生じる。また入力からの微分画像の生成にＬｏＧフィルタを用いれば、平滑化画像の生成とは別に入力画像とＬｏＧフィルタとの畳み込み演算を行う必要があり、演算量が増大するという問題がある。
【０００８】
本発明の解決しようとする課題としては、上記のものが一例として挙げられる。本発明は、入力画像の特徴量を少ない演算量で高精度に抽出することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
請求項１に記載の発明は、特徴量抽出装置であって、入力画像を平滑化して平滑化画像群を生成する平滑化手段と、前記平滑化画像群を空間微分して微分画像群を生成する微分手段と、前記微分画像群に基づいて、前記入力画像の特徴量を抽出し出力する特徴量抽出手段と、を備えることを特徴とする。
【００１０】
請求項８に記載の発明は、特徴量抽出装置により実行される特徴量抽出方法であって、入力画像を平滑化して平滑化画像群を生成する平滑化工程と、前記平滑化画像群を空間微分して微分画像群を生成する微分工程と、前記微分画像群に基づいて、前記入力画像の特徴量を抽出し出力する特徴量抽出工程と、を有することを特徴とする。
【００１１】
請求項９に記載の発明は、コンピュータにより実行される特徴量抽出プログラムであって、入力画像を平滑化して平滑化画像群を生成する平滑化手段、前記平滑化画像群を空間微分して微分画像群を生成する微分手段、前記微分画像群に基づいて、前記入力画像の特徴量を抽出し出力する特徴量抽出手段、として前記コンピュータを機能させる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】第１実施例に係る特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】第２実施例に係る特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図３】第３実施例に係る特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図４】非特許文献による特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図５】第１の変形例に係る特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図６】第２の変形例に係る特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図７】第３の変形例に係る特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図８】第４の変形例に係る特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。
【図９】第５の変形例に係る特徴量抽出装置の構成を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
本発明の好適な実施形態では、特徴量抽出装置は、入力画像を平滑化して平滑化画像群を生成する平滑化手段と、前記平滑化画像群を空間微分して微分画像群を生成する微分手段と、前記微分画像群に基づいて、前記入力画像の特徴量を抽出し出力する特徴量抽出手段と、を備える。
【００１４】
上記の特徴量抽出装置は、外部から入力された入力画像を平滑化し、平滑化画像群を生成する。平滑化画像群は空間微分され、微分画像群が生成される。そして、微分画像群に基づいて入力画像の特徴量が抽出され、外部へ出力される。空間微分で微分画像を生成することにより、少ない演算量で高精度な特徴量抽出が可能となる。好適な例では、前記微分手段は、ラプラシアンフィルタ手段である。
【００１５】
上記の特徴量抽出装置の一態様は、前記微分手段から出力された微分画像の画素値を増幅して前記特徴量抽出手段に入力する増幅手段を備える。微分画像の画素値、即ち微分係数を増幅することにより、多くの特徴量を抽出することが可能となる。
【００１６】
上記の特徴量抽出装置の他の一態様は、前記入力画像をグレースケールに変換し、前記平滑化手段に入力するグレースケール変換手段を備える。この態様では、複数の色成分を有する入力画像を、色成分毎に別々に処理する必要がないため、処理量を減少させることができる。
【００１７】
上記の特徴量抽出装置の他の一態様は、前記入力画像の色空間を変換し、色空間変換後の入力画像を前記平滑化手段に入力する色空間変換手段を備える。この態様では、有効な特徴量の抽出を行うのに適した色空間を選択することができる。
【００１８】
上記の特徴量抽出装置の他の一態様は、前記入力画像の色空間を変換する色空間変換手段と、色空間変換後の入力画像から１つの色成分を抽出して前記平滑化手段に入力する色成分抽出手段と、を備える。この態様では、複数の色成分を有する色空間の入力画像から、有効な特徴量の抽出を行うのに適した色成分を選択して特徴量の抽出を行うことができる。
【００１９】
上記の特徴量抽出装置の他の一態様は、前記入力画像の色空間を変換する色空間変換手段と、色空間変換後の入力画像から複数の色成分を抽出する色成分抽出手段と、抽出された複数の色成分について任意の演算を行い前記平滑化手段に入力する演算手段と、を備える。好適な例では、演算手段は、任意の演算として平均を算出する。この態様では、複数の色成分を有する色空間の入力画像から、有効な特徴量の抽出を行うのに適した複数の色成分を選択して特徴量の抽出を行うことができる。
【００２０】
本発明の他の好適な実施形態は、特徴量抽出装置により実行される特徴量抽出方法であって、入力画像を平滑化して平滑化画像群を生成する平滑化工程と、前記平滑化画像群を空間微分して微分画像群を生成する微分工程と、前記微分画像群に基づいて、前記入力画像の特徴量を抽出し出力する特徴量抽出工程と、を有する。
【００２１】
上記の特徴量抽出方法では、外部から入力された入力画像が平滑化され、平滑化画像群が生成される。平滑化画像群は空間微分され、微分画像群が生成される。そして、微分画像群に基づいて、入力画像の特徴量が抽出され、外部へ出力される。空間微分で微分画像を生成することにより、少ない演算量で高精度な特徴量抽出が可能となる。
【００２２】
本発明の他の好適な実施形態は、コンピュータにより実行される特徴量抽出プログラムであって、入力画像を平滑化して平滑化画像群を生成する平滑化手段、前記平滑化画像群を空間微分して微分画像群を生成する微分手段、前記微分画像群に基づいて、前記入力画像の特徴量を抽出し出力する特徴量抽出手段、として前記コンピュータを機能させる。
【００２３】
上記の特徴量抽出プログラムをコンピュータ上で実行することにより、外部から入力された入力画像が平滑化され、平滑化画像群が生成される。平滑化画像群は空間微分され、微分画像群が生成される。そして、微分画像群に基づいて、入力画像の特徴量が抽出され、外部へ出力される。空間微分で微分画像を生成することにより、少ない演算量で高精度な特徴量抽出が可能となる。好適な例では、上記のプログラムは記憶媒体に記憶される。
【実施例】
【００２４】
以下、図面を参照して本発明の好適な実施例について説明する。なお、以下に説明する実施例及び変形例に係る特徴量抽出装置において、各手段は集積回路などによるハードウェアにより実現することができ、また、コンピュータ上で実行されるソフトウェア（プログラム）により実現することもできる。
【００２５】
［第１実施例］
図１は、第１実施例に係る特徴量抽出装置の構成を示す。第１実施例に係る特徴量抽出装置は、画像入力手段１１と、平滑化手段１２と、空間微分手段１３と、キーポイント検出・処理・記述手段１４と、特徴量出力手段１５と、を備える。
【００２６】
画像入力手段１１には、カメラなどの撮像デバイスで撮影された画像やハードディスクなどの記録デバイスに格納された画像が入力される。画像入力手段１１は、その入力画像を受け取り、平滑化手段１２に出力する。平滑化手段１２は、画像入力手段１２から入力された画像から複数の平滑化画像を生成し、それら複数の平滑化画像からなる平滑化画像群を空間微分手段１３に出力する。
【００２７】
空間微分手段１３は、平滑化画像群を受け取り、複数の微分画像からなる微分画像群を生成してキーポイント検出・処理・記述手段１４に出力する。キーポイント検出・処理・記述手段１４は、例えば多次元ベクトルで表現される特徴量を抽出し、特徴量出力手段１５に出力する。特徴量出力手段１５は、キーポイント検出・処理・記述手段１４から入力された特徴量を、記録デバイスやディスプレイ、又は、ほかの処理を行う処理部へ出力する。
【００２８】
次に、第１実施例による特徴量抽出処理について詳しく説明する。
【００２９】
カメラなどの撮像デバイスで撮影された画像やハードディスクなどの記録デバイスに格納された入力画像は、画像入力手段１１によって取り込まれ、取り込まれた画像から平滑化手段１２によって平滑化度合いの異なる複数の画像である平滑化画像群が生成される。平滑化画像の生成は、例えば式（１）に示すように入力画像とガウス関数との畳み込み演算で行われる。
【００３０】
【数１】
2013182416.tif 000003
【００３１】
ここでＬは平滑化画像、Ｇはガウス関数、Ｉは入力画像、（ｘ，ｙ）と（ｕ，ｖ）は２次元座標、σは平滑化度合いである。平滑化画像群は、１枚の入力画像から式（１）のσの値を変えながら生成された平滑化度合いの異なる複数の画像からなる。
【００３２】
次に、空間微分手段１３によって、平滑化画像群のそれぞれの画像に対して空間微分が施され、微分画像群が生成される。ここで空間微分手段１３はどのようなものでもよいが、例えば式（２）に示すようにラプラシアン演算（空間に関する２次微分）を平滑化画像に施してもよい。
【００３３】
【数２】
2013182416.tif 000004
【００３４】
ここで、Ｄは微分画像、σはガウス関数の平滑化度合い、ｋは任意の定数、Ｌは平滑化画像、（ｘ、ｙ）は２次元座標である。微分画像群は、平滑化画像群のそれぞれの画像に対して空間微分を施して得られた画像からなる。
【００３５】
次に、キーポイント検出・処理・記述手段１４によって、微分画像群からキーポイント候補（特徴量抽出の対象となる画像上の位置の候補）が検出される。さらに、適当な手法によって特徴量として不適切なキーポイント候補が削除され、有効なキーポイントに対して例えば多次元ベクトルからなる特徴量が記述されて特徴量出力手段１５へ出力される。
【００３６】
特徴量出力手段１５は、キーポイント検出・処理・記述手段１４から出力された特徴量を、例えば記録デバイスへ蓄積するか、ディスプレイへ表示するか、あるいは他の処理へ出力する。
【００３７】
キーポイント検出・処理・記述手段１４による処理には、例えば非特許文献１：「コンピュータビジョン最先端ガイド２」（アドコムメディア社、２０１０年６月１９日発行）の１０ページから１７ページに詳細に説明されている手法を適用することができる。以下、その概要を説明する。
【００３８】
キーポイント検出・処理・記述手段１４は、（ａ）キーポイント候補検出処理、（ｂ）キーポイントローカライズ処理とオリエンテーション算出処理、（ｃ）特徴量記述処理、という３つのステップからなる。
【００３９】
（ａ）キーポイント候補検出処理
キーポイント候補検出処理は、空間微分手段１３により生成された微分画像群からキーポイントの候補を検出する処理である。すなわち平滑化度合いσｉで式１により平滑化した画像（平滑化画像σｉとする）に対応する微分画像（微分画像σｉとする）上の注目画素ｐに対し、ｐおよびｐに隣接する８個の画素を含む領域（ｐを中心とした９画素の矩形領域）をとる。さらに微分画像σｉと隣接する２つの微分画像σｉ±１のそれぞれについても同様に上記矩形領域に対応する９画素をとり、ｐの値（微分係数）と合計２６個の隣接画素の値を比較し、ｐの値が最大または最小である場合に注目画素ｐを平滑化画像σｉの１つのキーポイント候補とする。この処理を微分画像群の全てに対して行うことで全てのキーポイント候補を決定する。自然画像では通常キーポイント候補は多数検出される。
【００４０】
（ｂ）キーポイントローカライズ処理とオリエンテーション算出処理
キーポイントローカライズ処理は、検出されたキーポイント候補から特徴量として適切でないものを削除し有効なキーポイント候補のみを選択する処理である。すなわち、（ｉ）ヘッセ行列を用いたエッジ上のキーポイント候補の削除、（ｉｉ）パラボラフィッティングによるキーポイント位置のサブピクセル推定、（ｉｉｉ）低コントラストのキーポイント削除、により有効なキーポイント候補を選択する。
【００４１】
オリエンテーション算出処理は、キーポイントローカライズ処理で選択された有効なキーポイント候補に対してそれぞれ特有のオリエンテーション（方向）を算出し、属性として付与することで画像の回転に不変な特徴量の抽出を可能にする処理である。すなわち、平滑化画像上のキーポイントの位置を中心として適当な矩形領域をとり、矩形領域内の全画素について輝度勾配を算出し、輝度勾配に関するヒストグラムを算出し、最頻値をとる勾配方向（３６方向に量子化された角度）をそのキーポイントのオリエンテーションとする。
【００４２】
（ｃ）特徴量記述処理
特徴量記述処理は、選択された有効なキーポイントとそのオリエンテーションを用いて特徴量を記述する処理である。すなわち、特徴量を記述する平滑化画像σｉ上のキーポイントを中心として平滑化度合いσｉを半径とする円が内接する矩形領域をとり、矩形領域をまずキーポイントのオリエンテーション方向に回転する。さらに矩形領域を４×４ブロックに分割し、ブロック毎にオリエンテーションの算出と同様の方法で輝度勾配を算出し、８方向に量子化された勾配方向ヒストグラムを作成する。特徴量は４×４＝１６ブロックについて８方向の勾配方向ヒストグラムを作成することで、１２８次元のベクトルとして記述される。この特徴量は画像に回転や拡大縮小があっても不変のベクトル量であり、また各特徴量のベクトルの長さを正規化することにより、画像の明るさの変化に関しても影響の少ない特徴量となる。
【００４３】
[第２実施例]
図２は、第２実施例に係る特徴量抽出装置の構成を示す。図２に示すように、第２実施例に係る特徴量抽出装置は、第１実施例に係る特徴量抽出装置において、空間微分手段１３をラプラシアンフィルタ手段１３ａとして構成したものである。
【００４４】
第２実施例では、画像入力手段１１から平滑化手段１２まで、およびキーポイント検出・処理・記述手段１４から特徴量出力手段１５までは第１実施例と同様の処理であるため、第２実施例の特徴部分であるラプラシアンフィルタ手段１３ａの処理についてのみ説明する。
【００４５】
ラプラシアンフィルタ手段１３ａは、式（１）に示す平滑化手段１２によって生成された平滑化画像を受け取ると、式（３）に示す演算によって微分画像を生成し、キーポイント検出・処理・記述手段１４に出力する。
【００４６】
【数３】
2013182416.tif 000005
【００４７】
ここで、ＬｉおよびＤｉはそれぞれ平滑化度合いσｉに対応する平滑化画像および微分画像、（ｘ、ｙ）は２次元座標であり、式（３）により平滑化画像群（Ｌｉ,ｉ≧１）に対応する微分画像群（Ｄｉ，ｉ≧１）が生成される。
【００４８】
[第３実施例]
図３は、第３実施例に係る特徴量抽出装置の構成を示す。図３に示すように、第３実施例に係る特徴量抽出装置は、第１実施例又は第２実施例と同様の構成に加えて、キーポイント検出・処理・記述手段１４の前段に増幅手段１６を備える。
【００４９】
第３実施例では、画像入力手段１１から微分手段１２まで、およびキーポイント検出・処理・記述手段１４から特徴量出力手段１５までは、第１実施例及び第２実施例と同様の処理であるため、第３実施例の特徴部分である増幅手段１６の処理についてのみ説明する。
【００５０】
増幅手段１６は、空間微分手段１３によって生成された式（２）に示す微分画像、または、ラプラシアンフィルタ手段１３ａによって生成された式（３）に示す微分画像を入力とし、微分画像の各画素の値（微分係数）を適当な演算により増幅することによって増幅画像を生成し、キーポイント検出・処理・記述手段１４に出力する。増幅手段１６は例えば式（４）のようなものでもよい。
【００５１】
【数４】
2013182416.tif 000006
【００５２】
ここで、Ｄ’，Ｄｉ’は増幅画像、αは増幅率（任意の定数）、Ｄは微分画像、Ｌ、Ｌｉは平滑化画像、ｋは任意の定数（ｋ＞１）であり、（Ｄ’，Ｄ，Ｌ）および（Ｄｉ’，Ｌｉ）はそれぞれ平滑化度合いσおよびσｉに対応している。
【００５３】
微分係数を増幅することにより、キーポイント検出処理においてより多くのキーポイント候補を検出することができ、これに伴いより多くの有効なキーポイント候補も得られる。その結果、より多くの特徴量を抽出することが可能になる。
【００５４】
[先行技術との比較]
非特許文献１は、ＳＩＦＴによる特徴量抽出方法について記載したものであり、図４に示すように、（図示されない）外部から画像を入力して複数の平滑化画像からなる平滑化画像群を出力する平滑化手段２２と、平滑化画像群を入力して微分画像群を出力する差分手段２３と、微分画像群を入力して特徴量を算出するキーポイント検出・処理・記述手段２４とで構成される。
【００５５】
ここで、本発明に関連する部分は、平滑化手段によって生成された平滑化画像群から差分手段によって微分画像群を生成し、キーポイント検出・処理・記述手段に出力する部分であり、式（５）に示すように平滑化度合いの異なる平滑化画像の差分により簡単に微分画像を生成している。
【００５６】
【数５】
2013182416.tif 000007
【００５７】
ここで、Ｄは微分画像、Ｌは平滑化画像、Ｇはガウス関数、（ｘ、ｙ）および（ｕ，ｖ）は２次元座標、σは平滑化度合い、ｋは定数である。特に式（５）において、[ ]内はＤｏＧ（Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタと呼ばれる（非特許文献のｐ．７〜８を参照）。
【００５８】
特許文献１は、複数のオブジェクトを含むオブジェクト画像から、検出対象となるモデルを抽出する画像認識装置およびその方法、並びにそのような画像認識機能を搭載したロボット装置に関する発明である。具体的に、オブジェクト画像およびモデル画像について、それぞれの特徴点を抽出する特徴点抽出部と、抽出された特徴点から特徴量を記述する特徴量保持部と、それぞれの特徴量から類似度の高い（オブジェクト画像とモデル画像で対応する可能性の高い特徴点ペア）を生成する特徴量比較部で構成される（特許文献１の図１およびパラグラフ００２６を参照）。
【００５９】
ここで、本発明に関連する部分は、特徴点抽出部においてガウス関数を用いてオブジェクト画像およびモデル画像の多重解像度ピラミッド（平滑化画像群）を生成し、ＤｏＧフィルタまたはＬｏＧ（Ｌａｐｌａｃｉａｎ  ｏｆ  Ｇａｕｓｓｉａｎ）フィルタを用いて微分画像群を生成するところである（段落００２９〜００３２を参照）。ＤｏＧフィルタは式（５）に相当するものであり、ＬｏＧフィルタは式（６）が用いられる。
【００６０】
【数６】
2013182416.tif 000008
【００６１】
ここで、ｆはＬｏＧフィルタ、Ｄは微分画像、Ｉは入力画像、（ｘ、ｙ）および（ｕ，ｖ）は２次元座標、σは平滑化度合いである。
【００６２】
非特許文献１は、平滑化手段によって生成された平滑化画像群に対して、式（５）に示す差分手段により微分画像群を生成し、キーポイント検出・処理・記述手段に与る構成である。これに対し、第１〜第３実施例は、差分手段の代わりに式（２）に示す空間微分手段１３または式（３）に示すラプラシアンフィルタ手段１３ａにより微分画像群を生成し、キーポイント検出・処理・記述手段１４に与える構成となっている。
【００６３】
また、特許文献１では、多重解像度ピラミッド（平滑化画像群）に対してＤｏＧフィルタを用いるか、あるいは入力画像に対してＬｏＧフィルタを用いて微分画像群を生成している。ＤｏＧフィルタは式（５）に相当するものであり、ＬｏＧフィルタは式（６）に相当するものである。これに対し、第１〜第３実施例では、平滑化画像に対して式（２）に示す空間微分手段１３または式（３）に示すラプラシアンフィルタ手段１３ａによって微分画像群を生成し、キーポイント検出・処理・記述手段１４に与える構成となっている。
【００６４】
次に、先行技術の問題点と本発明の実施例で得られる効果を説明するために、ＤｏＧフィルタとＬｏＧフィルタの関係について詳細に説明する。
【００６５】
ＤｏＧフィルタやＬｏＧフィルタに用いられるガウス関数（式（１））は、式（７）に示す拡散方程式を満たす。
【００６６】
【数７】
2013182416.tif 000009
【００６７】
ここで、Ｇはガウス関数、σは平滑化度合い、（ｘ，ｙ）は２次元座標である。式（７）の左辺をσについて離散化すると式（８）の近似関係が得られる（kは任意の定数）。
【００６８】
【数８】
2013182416.tif 000010
【００６９】
ここで、式（８）の左辺は式（５）に相当するＤｏＧフィルタ、右辺の∇２Ｇは式（６）に相当するＬｏＧフィルタであり、式（８）はＤｏＧフィルタがＬｏＧフィルタの近似になっていることを意味する。式（８）の両辺に対して入力画像Ｉとの畳み込み演算を行うことにより、式（９）の近似関係が得られる。
【００７０】
【数９】
2013182416.tif 000011
【００７１】
ここで、式（９）の左辺の各項は平滑化画像、左辺および右辺は微分画像に相当する。
【００７２】
非特許文献１の問題点は、微分画像群の生成に、ＬｏＧフィルタの近似であるＤｏＧフィルタ（式（９）の左辺または式（５））を用いているため、微分画像の画素値（微分係数）の精度がＬｏＧフィルタによる結果（式（９）の右辺）に比べて劣化することである。すなわち微分画像の極値（極大値または極小値）として検出されるキーポイント候補の精度、さらには抽出される特徴量の精度も劣化するという問題がある。
【００７３】
これに対して第１〜第３実施例では、ＬｏＧフィルタに相当する結果を用いるため、微分画像をより高精度に生成することができ、結果的に特徴量の抽出精度も向上する。
【００７４】
特許文献１の問題点は、平滑化画像からの微分画像の生成にＤｏＧフィルタ（式（９）の左辺または式（５））を用いれば先行技術１と同様の問題が生じ、入力からの微分画像の生成にＬｏＧフィルタ（式９の右辺または式６）を用いれば、平滑化画像の生成とは別に入力画像とＬｏＧフィルタとの畳み込み演算を行う必要があり、演算量が増大するということである。
【００７５】
これに対して第１〜第３実施例では、式（９）の右辺について、
【００７６】
【数１０】
2013182416.tif 000012
【００７７】
の関係を見出すことにより、直接的にＬｏＧフィルタとの畳み込み演算を行わずに、平滑化画像どうしの加減算のみで微分画像を生成することができるため、演算量の増加を抑えられるという利点がある。
【００７８】
すなわち、第１〜第３実施例は、非特許文献１よりも高精度で、かつ、特許文献１よりも演算量の少ない特徴量抽出方法を与えるものである。
【００７９】
[変形例]
以下、本発明による特徴量抽出装置の変形例について説明する。
【００８０】
（第１変形例）
図５は第１変形例の構成を示す。第１変形例では、画像入力手段１１と平滑化手段１２の間に、画像入力手段１１の出力を入力とするグレースケール変換手段１７を設け、グレースケール変換手段１７の出力を平滑化手段１２に与えることを特徴とする。グレースケール変換手段１７は、例えば入力画像がＲＧＢ色空間（３チャンネルの画像）で表現されている場合には、画素毎に式（１１）の演算を施すものでもよい。
【００８１】
【数１１】
2013182416.tif 000013
【００８２】
ここで、ｉはグレースケール画像の画素値、（ｒ、ｇ、ｂ）はそれぞれ入力画像の画素値である。
【００８３】
第１変形例では、画像入力手段１１と平滑化手段１２の間に、グレースケール変換手段１７を設けている。グレースケール変換手段１７を用いることにより、複数チャンネル（カラー）からなる任意の色空間の入力画像について色成分を考慮した１チャンネルの階調値を持つ画像に変換することができ、複数チャンネルの入力画像を別々に処理する必要がないために処理量の増大を抑えることができる。
【００８４】
（第２変形例）
図６は第２変形例の構成を示す。第２変形例では、画像入力手段１１と平滑化手段１２の間に、画像入力手段１１の出力を入力とする色空間変換手段３１と、色空間変換手段３の出力を入力とする色成分抽出手段３２と、色成分抽出手段３２の出力を入力とする色成分混合手段３３を設け、色成分混合手段３３の出力を平滑化手段１２に与えることを特徴とする。
【００８５】
第２変形例では、画像入力手段１１と平滑化手段１２の間に、色空間変換手段３１、色成分抽出手段３２、および色成分混合手段３３を設けている。色空間変換手段３１により入力画像の色空間から任意の色空間（通常複数チャンネルをもつ）に変換し、色成分抽出手段３３によって任意の色成分を抽出できるようにすることで、その後の処理（平滑化手段１２からキーポイント検出・処理・記述手段１４）において、有効な特徴量抽出を行うのに適した色空間および色成分画像を選択することができ、さらに色成分混合手段３３によって第１変形例と同様の効果が得られる。
【００８６】
（第３変形例）
図７は第３変形例の構成を示す。第３変形例では、画像入力手段１１と平滑化手段１２の間に、画像入力手段の出力を入力とするＨＳＶ色空間変換手段４１と、ＨＳＶ色空間変換手段４１の出力を入力とするＶ成分抽出手段４２を設け、Ｖ成分抽出手段４２の出力を平滑化手段１２に与えることを特徴とする。例えばＲＧＢ色空間からＨＳＶ色空間への変換は、
http://opencv.jp/opencv-1.1.0/document/opencvref_cv_filters.html#decl_cvCvtColor
に記載の方法を用いてもよい。
【００８７】
第３変形例では、画像入力手段１１と平滑化手段１２の間に、ＨＳＶ色空間変換手段４１およびＶ成分抽出手段４２を設けている。平滑化画像をＶ成分（明度）の画像から生成することにより、第１変形例と同様の効果が得られる。
【００８８】
なお、図７の例では、ＨＳＶの成分のうちのＶ成分を用いているが、その代わりにＨ成分又はＳ成分を用いてもよい。また、色空間としては、ＨＳＶ色空間以外の色空間を利用してもよい。
【００８９】
（第４変形例）
図８は第４変形例の構成を示す。第４変形例では、画像入力手段１１と平滑化手段１２の間に、画像入力手段の出力を入力とするＨＳＶ色空間変換手段５１と、ＨＳＶ色空間変換手段５１の出力を入力とする（Ｓ，Ｖ）成分抽出手段５２と、（Ｓ，Ｖ）成分抽出手段５２の出力を入力とする（Ｓ，Ｖ）成分単純平均手段５３を設け、（Ｓ，Ｖ）単純平均手段５３の出力を平滑化手段１２に与えることを特徴とする。（Ｓ，Ｖ）成分単純平均手段５３は、例えば画素毎に式（１２）を施すものでもよい。
【００９０】
【数１２】
2013182416.tif 000014
【００９１】
ここで、ｉは単純平均された画像の画素値、ｓおよびｖはそれぞれＨＳＶ空間における画素のｓ成分およびｖ成分の画素値である。
【００９２】
第４変形例では、画像入力手段１１と平滑化手段１２の間に、ＨＳＶ色空間変換手段５１、（Ｓ，Ｖ）成分抽出手段５２、および（Ｓ，Ｖ）成分単純平均手段５３を設けている。第２変形例における色空間変換手段３２を入力画像の色空間からＨＳＶ色空間へ変換する処理とし、色成分抽出手段３２を（Ｈ，Ｓ，Ｖ）成分から（Ｓ，Ｖ）成分画像を選択する処理とし、色成分混合手段３３を式（１２）によりＳ成分画像とＶ成分画像の単純平均を行う処理に置き換えることで、第２変形例と同様の効果が得られる。
【００９３】
（第５変形例）
図９は、第５変形例の構成を示す。第５変形例では、画像入力手段１１と平滑化手段１２の間に、画像入力手段の出力を入力とするＨＳＶ色空間変換手段５１と、ＨＳＶ色空間変換手段５１の出力を入力とする（Ｓ，Ｖ）成分抽出手段５２と、（Ｓ，Ｖ）成分抽出手段５２の出力を入力とする（Ｓ，Ｖ）成分２乗平均手段５４を設け、（Ｓ，Ｖ）成分２乗平均手段５４の出力を平滑化手段１２に与えることを特徴とする。（Ｓ，Ｖ）成分２乗平均手段５４は、例えば画素毎に式（１３）を施すものでもよい。なお、式（１３）において、ｉ，ｓ，ｖは式（１２）と同様である。
【００９４】
【数１３】
2013182416.tif 000015
【００９５】
第５変形例では、画像入力手段１１と平滑化手段１２の間に、ＨＳＶ色空間変換手段５１、（Ｓ，Ｖ）成分抽出手段５２、および（Ｓ，Ｖ）成分２乗平均手段５４を設けている。第４変形例における（Ｓ，Ｖ）成分単純平均手段５３を、式（１３）によりＳ成分とＶ成分の２乗平均を行う処理とすることで、第４変形例と同様の効果が得られる。
【産業上の利用可能性】
【００９６】
本発明は、特徴量を用いた画像認識技術、画像監視技術、および画像編集技術とこれらの技術を組み込んだソフトウェアやハードウェア、たとえばコンピュータシステムや車載機器、オーディオビジュアル機器、ゲーム機器、およびディジタルサイネージ機器などに利用可能である。
【符号の説明】
【００９７】
１１  画像入力手段
１２  平滑化手段
１３  空間微分手段
１３ａ  ラプラシアンフィルタ手段
１４  キーポイント検出・処理・記述手段
１５  特徴量出力手段
【図１】
2013182416.tif 000016
【図２】
2013182416.tif 000017
【図３】
2013182416.tif 000018
【図４】
2013182416.tif 000019
【図５】
2013182416.tif 000020
【図６】
2013182416.tif 000021
【図７】
2013182416.tif 000022
【図８】
2013182416.tif 000023
【図９】
2013182416.tif 000024