(57)【要約】【課題】マーカの検出を高速化することが可能な画像処理によるマーカ検出装置を提供する。【解決手段】画像処理によるマーカ検出装置に、画像データを入力する画像入力部１０２と、画像データから閉曲線を抽出する閉曲線抽出部１０３と、閉曲線に外接する最小矩形を求める最小矩形抽出部１０４と、最小矩形内の各画素の輝度勾配方向に基づいて画像特徴量全体の回転方向を決定する回転方向決定部１０５と、閉曲線内の二点の座標の組み合わせを予め設定する次元数分作成する座標ペアリスト作成部１０６と、二点の座標の組み合わせに基づき閉曲線内の二点の輝度値を比較した結果を順に並べてなる画像特徴量を作成する画像特徴バイナリベクトル作成部１０７と、二つの画像特徴量の比較を行う画像特徴比較部１１０と、画像特徴比較部１１０による比較結果に基づいてマーカ検出の有無を判断するマーカ検出部１１１とを設けた。【選択図】図１
2016076005.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像データを入力する画像入力手段と、
前記画像データから閉曲線を抽出する閉曲線抽出手段と、
前記閉曲線に外接する最小矩形を求める最小矩形抽出手段と、
前記最小矩形内の各画素の輝度勾配方向に基づいて前記閉曲線の画像特徴量全体の回転方向を決定する回転方向決定手段と、
前記閉曲線内の二点の座標の組み合わせを、予め設定する次元数分作成する座標ペアリスト作成手段と、
前記二点の座標の組み合わせに基づき前記閉曲線内の二点の輝度値を比較した結果を順に並べてなる画像特徴量を作成する画像特徴量作成手段と、
二つの前記画像特徴量の比較を行う画像特徴比較手段と、
前記画像特徴比較手段による比較結果に基づいてマーカ検出の有無を判断するマーカ検出手段と
を備えることを特徴とする画像処理によるマーカ検出装置。
【請求項２】
前記画像特徴量作成手段が、前記閉曲線内の二点の輝度値を比較した結果を０又は１で表してなる画像特徴バイナリベクトルを作成する画像特徴バイナリベクトル作成手段であり、
前記画像特徴比較手段が、二つの前記画像特徴バイナリベクトルのハミング距離を求めるハミング距離演算手段であり、
前記マーカ検出手段が、前記ハミング距離が予め設定したしきい値よりも小さい場合に前記閉曲線がマーカであると判断する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理によるマーカ検出装置。
【請求項３】
基準マーカの画像データから求めた最小矩形及び回転方向、並びに検出対象の画像データから求めた最小矩形及び回転方向に基づいて、前記検出対象の画像データから抽出した前記閉曲線の大きさを補正する画像補正手段を備え、
前記画像特徴比較手段が、前記基準マーカの画像データから抽出された閉曲線に基づいて作成された画像特徴量と、前記検出対象の画像データから抽出され且つ前記画像補正手段によって補正された閉曲線に基づいて作成された画像特徴量との比較を行う
ことを特徴とする請求項１又は請求項２記載の画像処理によるマーカ検出装置。
【請求項４】
前記閉曲線、前記最小矩形、前記回転方向、前記二点の座標の組み合わせ、及び前記画像特徴バイナリベクトルからなる画像特徴量を作成する画像特徴量構成手段を備える
ことを特徴とする請求項１から請求項３のいずれか１項に記載の画像処理によるマーカ検出装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理によるマーカ検出装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像処理によるマーカ検出装置には、生活環境における道路標識、案内板、看板、表札、ワッペン、背番号、ステッカー等のような目印に、枠（閉曲線）で囲まれているものが多いことに着目し、閉曲線を利用してマーカ検出を行うものが公知となっている（例えば、下記特許文献１参照）。このような従来の画像処理によるマーカ検出では、回転およびサイズ変化に頑強であり、マーカとカメラ間の距離が離れていても検出可能であるという利点がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１２−２５２６２１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来の画像特徴量抽出装置にあっては、マーカを検出する手段として、カメラから入力される検出対象画像からの画像特徴量と基準となるマーカ画像からの画像特徴量を、ユークリッド距離を求めることで比較している。
具体的には、生成される画像特徴量の次元数がｎである場合、検出対象画像からの画像特徴量をＦc＝｛ｘ1，ｘ2，…，ｘn｝、基準マーカ画像の画像特徴量をＦb＝｛ｙ1，ｙ2，…，ｙn｝とすると、ユークリッド距離ｄe（Ｆc，Ｆb）は、下式（１）で表される。
【０００５】
【数１】
2016076005.tif 000003
【０００６】
この場合、計算に時間がかかる乗算をｎ回、且つ平方根の演算を１回行う必要があり、画像特徴量の次元数ｎが増えるとそれに応じて計算量が多くなり、また検出対象画像中にマーカ候補が複数あるとその個数分だけさらに計算量が増加するため、演算処理が煩雑になり、マーカ検出にかかる時間が増大するという問題があった。
【０００７】
しかも、上述した従来の画像処理によるマーカ検出装置では、Ｈａａｒ−Ｌｉｋｅ特徴量の記述方法自体が実数値の他次元ベクトルであるため、特徴量同士の比較を行う際の距離計算は上記のユークリッド距離を用いる方法しかないという問題もあった。
【０００８】
このようなことから本発明は、マーカの検出を高速化することが可能な画像処理によるマーカ検出装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記の課題を解決するための第１の発明に係る画像処理によるマーカ検出装置は、
画像データを入力する画像入力手段と、
前記画像データから閉曲線を抽出する閉曲線抽出手段と、
前記閉曲線に外接する最小矩形を求める最小矩形抽出手段と、
前記最小矩形内の各画素の輝度勾配方向に基づいて前記閉曲線の画像特徴量全体の回転方向を決定する回転方向決定手段と、
前記閉曲線内の二点の座標の組み合わせを、予め設定する次元数分作成する座標ペアリスト作成手段と、
前記二点の座標の組み合わせに基づき前記閉曲線内の二点の輝度値を比較した結果を順に並べてなる画像特徴量を作成する画像特徴量作成手段と、
二つの前記画像特徴量の比較を行う画像特徴比較手段と、
前記画像特徴比較手段による比較結果に基づいてマーカ検出の有無を判断するマーカ検出手段と
を備えることを特徴とする。
【００１０】
また、第２の発明に係る画像処理によるマーカ検出装置は、第１の発明に係る画像処理によるマーカ検出装置において、
前記画像特徴量作成手段が、前記閉曲線内の二点の輝度値を比較した結果を０又は１で表してなる画像特徴バイナリベクトルを作成する画像特徴バイナリベクトル作成手段であり、
前記画像特徴比較手段が、二つの前記画像特徴バイナリベクトルのハミング距離を求めるハミング距離演算手段であり、
前記マーカ検出手段が、前記ハミング距離が予め設定したしきい値よりも小さい場合に前記閉曲線がマーカであると判断する
ことを特徴とする。
【００１１】
また、第３の発明に係る画像処理によるマーカ検出装置は、第１又は第２の発明に係る画像処理によるマーカ検出装置において、
基準マーカの画像データから求めた最小矩形及び回転方向、並びに検出対象の画像データから求めた最小矩形及び回転方向に基づいて、前記検出対象の画像データから抽出した前記閉曲線の大きさを補正する画像補正手段を備え、
前記画像特徴比較手段が、前記基準マーカの画像データから抽出された閉曲線に基づいて作成された画像特徴量と、前記検出対象の画像データから抽出され且つ前記画像補正手段によって補正された閉曲線に基づいて作成された画像特徴量との比較を行う
ことを特徴とする。
【００１２】
また、第４の発明に係る画像処理によるマーカ検出装置は、第１から第３のいずれか一つの発明に係る画像処理によるマーカ検出装置において、
前記閉曲線、前記最小矩形、前記回転方向、前記二点の座標の組み合わせ、及び前記画像特徴バイナリベクトルからなる画像特徴量を作成する画像特徴量構成手段を備える
ことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
上述した本発明に係る画像処理によるマーカ検出装置によれば、マーカの検出処理を高速化することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の実施例に係る画像処理によるマーカ検出装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施例に係る画像処理によるマーカ検出装置による画像特徴抽出処理の流れを示すフローチャートである。
【図３】基準マーカ画像の一例を示す説明図である。
【図４】図４（ａ）は基準マーカ画像から閉曲線を抽出する例を示す説明図、図４（ｂ）は最小矩形を設定する例を示す説明図、図４（ｃ）は回転方向を決定する例を示す説明図、図４（ｄ）は座標ペアの一例を示す説明図である。
【図５】画像特徴量全体の回転方向を求めるための輝度勾配方向に関するヒストグラムの例を示すグラフである。
【図６】本発明の実施例に係る画像処理によるマーカ検出装置によるマーカ検出処理の流れを示すフローチャートである。
【図７】検出対象画像から閉曲線を抽出した例を示す説明図である。
【図８】図７に示す閉曲線に外接する最小矩形を設定する例を示す説明図である。
【図９】図８に示す最小矩形に基づいて画像特徴量全体の回転方向を求める例を示す説明図である。
【図１０】座標ペアによる閉曲線内の輝度値比較の例を示す説明図である。
【図１１】本発明の実施例におけるハミング距離の算出例を示す説明図である。
【図１２】従来のマーカ検出装置によるユークリッド距離の算出例を示す説明図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、図面を参照しつつ本発明に係る画像処理によるマーカ検出装置の詳細を説明するが、本発明は以下の実施例に限定されるものではない。
【実施例】
【００１６】
図１から図１０を用いて本発明の実施例に係る画像処理によるマーカ検出装置について説明する。
図１に示すように、本実施例に係るマーカ検出装置は、処理設定部１０１、画像入力部１０２、閉曲線抽出部１０３、最小矩形抽出部１０４、回転方向決定部１０５、座標ペアリスト作成部１０６、画像特徴バイナリベクトル作成部１０７、画像特徴量構成部１０８、画像特徴比較部１１０、マーカ検出部１１１、データ出力部１１２及び記憶部１１３を備えている。
【００１７】
処理設定部１０１は、後述するヒストグラムの分割数、後述する画像特徴バイナリベクトルを作成する際のベクトルの次元数などの各種処理パラメータを設定する。
画像入力部１０２は、画像データを入力し記憶部１１３に保管する。
閉曲線抽出部１０３は、記憶部１１３に保管された画像データから閉曲線を抽出し、閉曲線データを作成する。閉曲線データは記憶部１１３に保管される。
最小矩形抽出部１０４は、記憶部１１３に保管された閉曲線データから閉曲線に外接する最小矩形を計算し、最小矩形データを作成する。最小矩形データは記憶部１１３に保管される。
【００１８】
回転方向決定部１０５は、記憶部１１３に保管された処理パラメータ（ヒストグラムの分割数）、画像データ、最小矩形データから画像特徴量全体の回転方向を計算し、回転方向データを作成する。回転方向データは記憶部１１３に保管される。
座標ペアリスト作成部１０６は、記憶部１１３に保管された処理パラメータ（次元数）、画像データ、閉曲線データ、回転方向データに基づき画像特徴バイナリベクトルを作成するのに必要な、二点の座標の組み合わせ（座標ペア）を予め設定した次元数分作成し、座標ペアリストとする。座標ペアリストデータは記憶部１１３に保管される。
【００１９】
画像特徴バイナリベクトル作成部１０７は、記憶部１１３に保管された処理パラメータ、画像データ、最小矩形データ、座標ペアリストデータを利用して画像データ中の二点の輝度値を比較した結果を順に並べてなる画像特徴量を作成する。本実施例では、画像データ中の二点の輝度値を比較した結果を０又は１で表し、順に並べてなる画像特徴バイナリベクトルを作成する。作成した画像特徴バイナリベクトルは記憶部１１３に保管される。
画像特徴量構成部１０８は、抽出した各種データ（記憶部１１３に保管された閉曲線データ、最小矩形データ、回転方向データ、座標ペアリストデータ、基準マーカ画像の画像特徴バイナリベクトル）をまとめて画像特徴量データを作成する。画像特徴量データは記憶部１１３に保管される。
【００２０】
画像補正部１０９は、基準マーカの画像データから抽出した閉曲線に基づいて求めた最小矩形データ及び回転方向データと、検出対象の画像データ及びこの検出対象の画像データから抽出した閉曲線に基づいて求めた最小矩形データ及び回転方向データと、に基づき検出対象の画像データから切り出した最小矩形内の画像を補正する（基準マーカの画像データから抽出した閉曲線と最小矩形及び回転方向が一致するように、検出対象の画像データから切り出した最小矩形内の画像を拡大又は縮小並びに回転させる）。補正された最小矩形内の画像データは記憶部１１３に保管される。
画像特徴比較部１１０は、記憶部１１３に保管された基準マーカ画像の画像特徴バイナリベクトルと検出対象画像の画像特徴バイナリベクトルとの比較を行う。本実施例では、基準マーカ画像の画像特徴バイナリベクトルと検出対象画像の画像特徴バイナリベクトルとのハミング距離を求め、このハミング距離からなる画像特徴量比較結果データを作成する。画像特徴量比較結果データはマーカ検出部１１１に入力される。
【００２１】
マーカ検出部１１１は、画像特徴比較部１１０から入力された画像特徴量比較結果データと記憶部１１３に保管された処理パラメータ（しきい値）とに基づき、マーカの検出に用いる画像特徴量に適合する検出対象画像から抽出した画像特徴量の特定を行い、マーカ検出結果データを作成する。マーカ検出結果データは記憶部１１３に保管される。
データ出力部１１２は、マーカ検出結果データを外部（例えば表示装置）へ出力する。
記憶部１１３は、各種データの保管を行う。
【００２２】
なお、本実施例においては画像入力部１０２により画像入力手段を構成し、閉曲線抽出部１０３により閉曲線抽出手段を構成し、最小矩形抽出部１０４により最小矩形抽出手段を構成し、回転方向決定部１０５により回転方向決定手段を構成し、座標ペアリスト作成部１０６により座標ペアリスト作成手段を構成し、画像特徴バイナリベクトル作成部１０７により画像特徴量作成手段を構成し、画像特徴比較部１１０により画像特徴比較手段を構成し、マーカ検出部１１１によりマーカ検出手段を構成している。
また、画像補正部１０９により画像補正手段を構成し、画像特徴量構成部１０８が画像特徴量構成手段を構成している。
【００２３】
このように構成される本実施例に係る画像処理によるマーカ検出装置においては、マーカの検出を開始する前に、画像処理によって検出したいマーカについて、当該マーカを撮像した基準マーカ画像１０（図３参照）のデータから基準となるマーカ１の画像特徴量を抽出する処理を行う。
【００２４】
すなわち、図２に示すように、まず画像入力部１０２において、画像データとして例えば図３に示すようなマーカ１が撮像された基準マーカ画像１０のデータを入力する（ステップＳ１１）。
【００２５】
続いて、閉曲線抽出部１０３において記憶部１１３に保管された基準マーカ画像１０のデータから図４（ａ）に示すようにマーカ１を閉曲線（以下、マーカ閉曲線という）１１として抽出する（ステップＳ１２）。ここで、図４に示すようにマーカ閉曲線１１は完全に閉じておらず一部が欠けていてもよい。また、画像データからマーカ閉曲線１１を抽出する方法は、特許第３４２８２５１号、特許第３６２７３６５号、特許第３６９５４４２号等に記載された既知の方法を用いるものとし、ここでの詳細な説明は省略する。
【００２６】
続いて、図４（ｂ）に示すように、最小矩形抽出部１０４において記憶部１１３に保管されたマーカ閉曲線１１のデータに基づき、マーカ閉曲線１１に外接する矩形のうち面積が最小となる最小矩形１２を求める（ステップＳ１３）。
【００２７】
続いて、回転方向決定部１０５において、記憶部１１３に保管されたマーカ閉曲線１１に外接する最小矩形１２のデータに基づき図４（ｃ）に示すようにマーカ閉曲線１１の画像特徴量全体の回転方向１３を決定する（ステップＳ１４）。すなわち、まず、マーカ閉曲線１１に外接する最小矩形１２内の各画素について輝度勾配方向を求め、これら各画素の輝度勾配方向について図５に示すようなヒストグラムを作成する。ここで、ヒストグラムの分割数については処理設定部１０１において３２方向、６４方向等あらかじめ設定しておくものとする。そして、ヒストグラムの中でもっとも頻度の高い階級に含まれる輝度勾配方向の平均を計算し、これをマーカ閉曲線１１の画像特徴量全体の回転方向１３とする。
【００２８】
続いて、座標ペアリスト作成部１０６において、記憶部１１３に保管された処理パラメータ（次元数Ｎ）、基準マーカ画像１０のデータ、マーカ閉曲線１１のデータ、マーカ閉曲線１１の画像特徴量全体の回転方向１３のデータに基づき、マーカ閉曲線１１内の任意の二点Ｐn，Ｑn（ｎ＝１，２，…，Ｎ）間の輝度値を必要な次元数Ｎ分比較するために、下式（２）に示す輝度値比較用座標ペアリスト（二点の座標の組み合わせを次元数Ｎ分並べたリスト）ＬPを作成する（ステップＳ１５）。
ＬP＝｛（Ｐ1，Ｑ1），（Ｐ2，Ｑ2），・・・，（ＰN，ＱN）｝  …（２）
例えば、１２８次元の特徴量ベクトルを作成する場合、マーカ閉曲線１１内の任意の二点Ｐn，Ｑnの座標を一組の座標ペアとしてランダムに次元数分の座標ペアを作成する。例えば１２８次元の特徴量ベクトルを作成する場合、マーカ閉曲線１１内の任意の二点Ｐn，Ｑnの座標をランダムに１２８回（Ｎ＝１２８）選び、１２８組の輝度値比較用座標ペアリストＬPを作成する。なお、輝度値比較用座標ペアリストＬPはランダムに作成するだけでなく、遺伝子アルゴリズムなどの繰り返し処理とマーカ検出処理の結果を利用して学習させることで決定することも可能である。
【００２９】
続いて、画像特徴バイナリベクトル作成部１０７において、記憶部１１３に保管された処理パラメータ、基準マーカ画像１０のデータ、マーカ閉曲線１１に外接する最小矩形１２のデータ、輝度値比較用座標ペアリストＬPに基づき、基準マーカ画像１０の画像特徴バイナリベクトルＶｂを作成する（ステップＳ１６）。すなわち、図４（ｄ）に示すように、マーカ閉曲線１１内の画素について、輝度値比較用座標ペアリストＬPの順序通りに二点Ｐn，Ｑnの輝度値を比較し、マーカ閉曲線１１内の任意の二点Ｐn，Ｑnについてそれぞれ下式（３）に示すｖnを求める。
【００３０】
【数２】
2016076005.tif 000004
【００３１】
そして、下式（４）に示すように、全ての輝度値比較用座標ペアリストＬPの順序通りに二点Ｐn，Ｑnの輝度値を比較した結果をマーカ閉曲線１１内の基準マーカ画像１０の画像特徴バイナリベクトルＶｂとする。
Ｖｂ＝｛ｖ1，ｖ2，…，ｖN｝  …（４）
【００３２】
続いて、画像特徴量構成部１０８において、記憶部１１３に保管されたマーカ閉曲線１１のデータ、マーカ閉曲線１１に外接する最小矩形１２のデータ（各頂点の位置等）、マーカ閉曲線１１の画像特徴量全体の回転方向１３のデータ、及び基準マーカ画像１０の画像特徴バイナリベクトルＶｂを整理し、基準マーカ画像特徴量を構成する（ステップＳ１７）。
以上により、基準となるマーカ１の画像特徴量が抽出される。
【００３３】
以上のように、マーカ閉曲線１１内の任意の二点Ｐn，Ｑnの輝度値比較により、マーカ閉曲線１１をバイナリ表現（０か１か）で表すことができ、これにより、生成された画像特徴量は論理演算で計算可能なビット列で表現することが可能となる。
【００３４】
次に、図６から図１１を用いて本実施例に係る画像処理によるマーカ検出装置におけるマーカの検出処理について説明する。
【００３５】
例えば、図７に示す検出対象を撮像した画像である検出対象画像２０からマーカを検出する場合、図６に示すように、まず画像入力部１０２において、画像データとして図示しないカメラから入力される画像（検出対象画像）２０のデータを入力する（ステップＳ２１）。
【００３６】
続いて、閉曲線抽出部１０３において記憶部１１３に保管された検出対象画像２０のデータから図７に示すようにマーカ候補となる全て（図７では二つ）の閉曲線（以下、マーカ候補閉曲線という）２１Ａ，２１Ｂを抽出する（ステップＳ２２）。
【００３７】
続いて、最小矩形抽出部１０４において記憶部１１３に保管されたそれぞれのマーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂのデータに基づき、図８に示すように各々に外接する矩形のうち面積が最小となる最小矩形２２Ａ，２２Ｂを求める（ステップＳ２３）。
【００３８】
続いて、回転方向決定部１０５において、記憶部１１３に保管された各マーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂに外接する最小矩形２２Ａ，２２Ｂのデータに基づき図９に示すように各マーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂの画像特徴量全体の回転方向２３Ａ，２３Ｂをそれぞれ決定する（ステップＳ２４）。なお、ステップＳ２４の具体的な処理については、上述したステップＳ１４の処理と同様であり、詳しい説明は省略する。
【００３９】
続いて、画像補正部１０９において、記憶部１１３に保管された基準マーカ画像特徴量に含まれるマーカ閉曲線１１に外接する最小矩形１２のデータ及びマーカ閉曲線１１の画像特徴量全体の回転方向１３のデータと、各マーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂに外接する最小矩形２２Ａ，２２Ｂのデータ及び各マーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂの画像特徴量全体の回転方向２３Ａ，２３Ｂとに基づき、基準マーカ画像１０から抽出したマーカ閉曲線１１と合うようにマーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂ内の画像を補正する（ステップＳ２５）。すなわち、マーカ閉曲線１１に外接する最小矩形１２の各頂点の位置データ（最小矩形１２のサイズ）を用いて図１０（ａ）、図１０（ｂ）に示すように、各マーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂに外接する最小矩形２２Ａ，２２Ｂがマーカ閉曲線１１に外接する最小矩形１２と同一サイズとなるように各マーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂを拡大縮小し、回転方向が概ね一致するように各マーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂを回転させる。
【００４０】
続いて、画像特徴バイナリベクトル作成部１０７において、記憶部１１３に保管された処理パラメータ、検出対象画像２０のデータ、マーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂに外接する最小矩形２２Ａ，２２Ｂのデータ、輝度値比較用座標ペアリストＬPのデータに基づき、マーカ候補の画像特徴バイナリベクトルｖｃを作成する（ステップＳ２６）。
すなわち、図１０（ａ）、図１０（ｂ）に示すように、マーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂ内の画素について、それぞれ輝度値比較用座標ペアリストＬPの順序通りに二点Ｐ'n，Ｑ'n（ｎ＝１，２，…，Ｎ：Ｎは次元数）の輝度値を比較し、下式（５）に示すｖ'nを求める。
【００４１】
【数３】
2016076005.tif 000005
そして、マーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂ内の画素について、それぞれ下式（６）に示す、全ての輝度値比較用座標ペアＬPに対して輝度値の比較を行った結果を順に並べたものを検出対象画像の画像特徴バイナリベクトルＶｃとする。
Ｖｃ＝｛ｖ'1，ｖ'2，…，ｖ'N｝  …（６）
【００４２】
続いて、画像特徴比較部１１０において、記憶部１１３に保管された基準マーカ画像特徴量に含まれる基準マーカ画像の画像特徴バイナリベクトルＶｂと、検出対象画像から求めた画像特徴バイナリベクトルＶｃとのハミング距離を求める（ステップＳ２７）。すなわち、図１１に示すように基準マーカ画像の画像特徴バイナリベクトルＶｂと、検出対象画像から抽出したマーカ候補閉曲線２１Ａ，２１Ｂそれぞれから求めた画像特徴バイナリベクトルＶｃA，ＶｃBとの排他的論理和（ｘｏｒ）をそれぞれ求め、ビットが１（真）である個数をカウントする。
【００４３】
最後に、マーカ検出部１１１において、ビットが１（真）である個数が予め設定するしきい値よりも小さければ該当するマーカ候補閉曲線２１がマーカであると判断し、ビットが１（真）である個数が予め設定するしきい値以上であれば該当するマーカ候補閉曲線２１がマーカではないと判断して、検出結果を出力する（ステップＳ２８）。例えば、マーカ閉曲線１１から求めた画像特徴バイナリベクトルＶｂと、マーカ候補閉曲線２１Ａから求めた画像特徴バイナリベクトルＶｃAとの排他的論理和（ｘｏｒ）を求めた結果、ビットが１（真）である個数が予め設定するしきい値よりも小さければマーカ候補閉曲線２１Ａがマーカであると判断する。また、例えば、マーカ閉曲線１１から求めた画像特徴バイナリベクトルＶｂと、マーカ候補閉曲線２１Ｂから求めた画像特徴バイナリベクトルＶｃBとの排他的論理和（ｘｏｒ）を求めた結果、ビットが１（真）である個数が予め設定するしきい値以上であればマーカ候補閉曲線２１Ｂがマーカではないと判断する。
以上により、マーカ検出処理を行う。
【００４４】
上述したように、本発明に係るマーカ検出装置は、基準マーカ画像１０から得られる画像特徴量（基準マーカ画像特徴量）と、検出対象画像２０から得られる画像特徴量（検出対象画像特徴量）とを比較してマーカの検出を行うものであり、マーカ検出を始める前に、検出するべきマーカ１が撮像された基準マーカ画像１０から、基準マーカ画像特徴量を抽出しておき、マーカ検出処理を行う際には基準マーカ画像特徴量と検出対象画像特徴量とを比較することでマーカを検出するものである。より具体的には、上述した特許文献１のHaar-Like特徴量による輝度情報抽出方法に代えて画像中の任意の二点を比較して特徴抽出する方法を採用し、また画像特徴量間の比較を、ユークリッド距離に代えてハミング距離を利用して行うものである。
【００４５】
このように構成される本実施例に係る画像処理によるマーカ検出装置によれば、次元数Ｎの画像特徴量同士の比較を、従来の乗算Ｎ回と平方根１回の演算を行うユークリッド距離（図１２参照）に代えて、乗算や平方根の演算は不要であり、排他的論理和の演算１回とビットカウント（ビットが１（真）の個数のカウント）を行うのみであるハミング距離（図１１参照）を採用して行う構成としたことにより、簡単な構成でマーカ検出処理を高速化することができる。
【産業上の利用可能性】
【００４６】
本発明は、画像処理によるマーカ検出装置に適用して好適なものである。
【符号の説明】
【００４７】
１  マーカ
１０  基準マーカ画像
１１  マーカ閉曲線
１２  最小矩形
１３  回転方向
２０  検出対象画像
２１Ａ，２１Ｂ  マーカ候補閉曲線
２２Ａ，２２Ｂ  最小矩形
２３Ａ，２３Ｂ  回転方向
１０１  処理設定部
１０２  画像入力部
１０３  閉曲線抽出部
１０４  最小矩形抽出部
１０５  回転方向決定部
１０６  座標ペアリスト作成部
１０７  画像特徴バイナリベクトル作成部
１０８  画像特徴量構成部
１０９  画像補正部
１１０  画像特徴比較部
１１１  マーカ検出部
１１２  データ出力部
１１３  記憶部
【図１】
2016076005.tif 000006
【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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