(57)【要約】【課題】撮像画像からテンプレート画像を自動抽出する。【解決手段】演算部１２は、撮像画像１１ａに基準領域１を設定し、撮像画像１１ａから、基準領域１と類似する参照領域２を抽出し、撮像画像１１ａにおける基準領域１および参照領域２を除く領域に基準評価領域３ａ〜３ｅを設定し、参照領域２からの位置関係が、基準領域１から基準評価領域３ａ〜３ｅのそれぞれに対する位置関係と同じになるように、基準評価領域３ａ〜３ｅにそれぞれ対応する参照評価領域４ａ〜４ｅを撮像画像１１ａに設定し、基準評価領域３ａ〜３ｅの中から、対応する参照評価領域４ａ〜４ｃと類似する基準評価領域３ａ〜３ｃを特定し、特定された基準評価領域３ａ〜３ｃの位置に基づいて撮像画像１１ａ上にテンプレート領域５を設定する。【選択図】図１
2017211890.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
コンピュータが、
撮像画像に第１領域を設定し、
前記撮像画像から、前記第１領域と類似する第２領域を抽出し、
前記撮像画像における前記第１領域および前記第２領域を除く領域に複数の第３領域を設定し、
前記第２領域からの位置関係が、前記第１領域から前記複数の第３領域のそれぞれに対する位置関係と同じになるように、前記複数の第３領域にそれぞれ対応する複数の第４領域を前記撮像画像に設定し、
前記複数の第３領域の中から、前記複数の第４領域のうち対応する第４領域と類似する第５領域を特定し、
特定された前記第５領域の位置に基づいて前記撮像画像上にテンプレート領域を設定する、
画像処理方法。
【請求項２】
前記テンプレート領域の設定では、特定された前記第５領域の数が所定の条件を満たす場合に、前記第５領域を包含する領域を前記テンプレート領域に設定する、
請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記第１領域として、複雑性を示す指標が所定の閾値以上となる領域が設定される、
請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記第２領域は、前記第１領域における水平方向または垂直方向の少なくとも一方のサイズと、前記第１領域に対する傾きとの少なくとも一方を可変とした領域として抽出され、
前記サイズと前記傾きの少なくとも一方が前記第１領域から変化された前記第２領域が抽出された場合、前記サイズまたは前記傾きの変化量に応じて前記複数の第４領域が設定される、
請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記第２領域は、複数設定され、
前記複数の第４領域は、前記第２領域のそれぞれについて設定され、
前記第５領域の特定では、
前記第２領域に対応する前記複数の第４領域の中から前記第２領域と類似する第６領域を選択する処理を、複数の前記第２領域のそれぞれについて実行し、
複数の前記第２領域の中から、前記第６領域が最も多く選択された第７領域を選択し、
前記複数の第３領域の中から、前記第５領域として、前記第７領域から抽出された前記第６領域に対応する第３領域を特定し、
前記テンプレート領域の設定では、
特定された前記第３領域の位置に基づいて前記テンプレート領域を設定する、
請求項１乃至４のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項６】
前記テンプレート領域と類似する領域をテンプレートマッチング方式で前記撮像画像から抽出する、
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【請求項７】
撮像画像のデータを記憶する記憶部と、演算部とを有し、
前記演算部は、
前記撮像画像に第１領域を設定し、
前記撮像画像から、前記第１領域と類似する第２領域を抽出し、
前記撮像画像における前記第１領域および前記第２領域を除く領域に複数の第３領域を設定し、
前記第２領域からの位置関係が、前記第１領域から前記複数の第３領域のそれぞれに対する位置関係と同じになるように、前記複数の第３領域にそれぞれ対応する複数の第４領域を前記撮像画像に設定し、
前記複数の第３領域の中から、前記複数の第４領域のうち対応する第４領域と類似する第５領域を特定し、
特定された前記第５領域の位置に基づいて前記撮像画像上にテンプレート領域を設定する、
画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータに、
撮像画像に第１領域を設定し、
前記撮像画像から、前記第１領域と類似する第２領域を抽出し、
前記撮像画像における前記第１領域および前記第２領域を除く領域に複数の第３領域を設定し、
前記第２領域からの位置関係が、前記第１領域から前記複数の第３領域のそれぞれに対する位置関係と同じになるように、前記複数の第３領域にそれぞれ対応する複数の第４領域を前記撮像画像に設定し、
前記複数の第３領域の中から、前記複数の第４領域のうち対応する第４領域と類似する第５領域を特定し、
特定された前記第５領域の位置に基づいて前記撮像画像上にテンプレート領域を設定する、
処理を実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理方法、画像処理装置および画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像画像とテンプレート画像とを比較することで撮像画像から人物や物体を認識する「テンプレートマッチング法」が、広く利用されている。
また、画像認識技術に関して、次のような技術が提案されている。例えば、画像にテンプレート領域と探索領域を設定し、探索領域のうち、テンプレート領域、および、テンプレート領域に類似する領域として検出済みの領域以外の領域の中に、テンプレート領域と類似する領域が存在するかを検出する画像処理装置が提案されている。また、例えば、入力画像における局所的な領域ごとに特徴点を抽出し、抽出した特徴点に基づいて入力画像から矩形領域を複数決定し、これらの矩形領域の中からテンプレート画像の候補領域を出力するテンプレート画像候補領域決定装置が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−１２７１８６号公報
【特許文献２】特開２０１４−２２８８９３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
テンプレートマッチング法では、事前にテンプレート画像を用意しておく必要がある。しかし、画像認識を実行したいケースの中には、例えば認識対象のパターンが多数考えられるなど、事前にテンプレート画像を用意することが難しいケースがある。
【０００５】
１つの側面では、本発明は、撮像画像からテンプレート画像を自動抽出することが可能な画像処理方法、画像処理装置および画像処理プログラム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】
【０００６】
１つの案では、コンピュータが次のような処理を実行する画像処理方法が提供される。この画像処理方法では、コンピュータは、撮像画像に第１領域を設定し、撮像画像から、第１領域と類似する第２領域を抽出し、撮像画像における第１領域および第２領域を除く領域に複数の第３領域を設定し、第２領域からの位置関係が、第１領域から複数の第３領域のそれぞれに対する位置関係と同じになるように、複数の第３領域にそれぞれ対応する複数の第４領域を撮像画像に設定し、複数の第３領域の中から、複数の第４領域のうち対応する第４領域と類似する第５領域を特定し、特定された第５領域の位置に基づいて撮像画像上にテンプレート領域を設定する。
【０００７】
また、１つの案では、上記の画像処理方法と同様の処理を実行する画像処理装置が提供される。
さらに、１つの案では、上記の画像処理方法と同様の処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラムが提供される。
【発明の効果】
【０００８】
１つの側面では、撮像画像からテンプレート画像を自動抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施の形態に係る画像処理装置の構成例および処理例を示す図である。
【図２】第２の実施の形態に係る仕分けシステムの構成例を示す図である。
【図３】サーバ装置によるテンプレート抽出処理の概要を示す図である。
【図４】サーバ装置のハードウェア構成例を示す図である。
【図５】サーバ装置が備える処理機能の構成例を示すブロック図である。
【図６】サーバ装置におけるテンプレート抽出処理手順の例を示すフローチャート（その１）である。
【図７】サーバ装置におけるテンプレート抽出処理手順の例を示すフローチャート（その２）である。
【図８】初期領域管理テーブルの構成例を示す図である。
【図９】参照領域管理テーブルの構成例を示す図である。
【図１０】参照領域ビット管理テーブルの構成例を示す図である。
【図１１】基準評価領域についての第１の設定例を示す図である。
【図１２】基準評価領域についての第２の設定例を示す図である。
【図１３】テンプレート領域の設定例を示す図である。
【図１４】他のテンプレート領域の抽出処理が開始される状態の例を示す図である。
【図１５】参照領域および参照評価領域の抽出例を示す図である。
【図１６】変形例で用いられる参照領域管理テーブルの構成例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照して説明する。
〔第１の実施の形態〕
図１は、第１の実施の形態に係る画像処理装置の構成例および処理例を示す図である。画像処理装置１０は、記憶部１１と演算部１２を有する。記憶部１１は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）やＨＤＤ（Hard Disk Drive）などの記憶装置である。演算部１２は、例えば、プロセッサである。
【００１１】
記憶部１１には、撮像画像１１ａのデータが記憶される。演算部１２は、以下の手順により、画像認識用のテンプレートとして利用可能なテンプレート領域を撮像画像１１ａから抽出する。
【００１２】
演算部１２は、撮像画像１１ａに基準領域（第１領域）１を設定する。基準領域１は、撮像画像１１ａから局所的に類似する領域を検出するための基準となる領域であり、例えば、複雑性を示す指標が所定の閾値以上となる領域として設定される。また、演算部１２は、基準領域１と類似する参照領域（第２領域）２を撮像画像１１ａから抽出する。
【００１３】
また、演算部１２は、撮像画像１１ａにおける基準領域１および参照領域２を除く領域に、複数の基準評価領域（第３領域）３ａ〜３ｅを設定する。図１の例では、説明をわかりやすくするために５つの基準評価領域３ａ〜３ｅが設定されているが、実際には、撮像画像１１ａの全体から多数の基準評価領域が設定されることが望ましい。
【００１４】
また、演算部１２は、基準評価領域３ａ〜３ｅにそれぞれ対応する参照評価領域（第４領域）４ａ〜４ｅを撮像画像１１ａに設定する。各参照評価領域は、参照領域２からの位置関係が、基準領域１から対応する基準評価領域に対する位置関係と同じになるように設定される。図１の例では、参照領域２から参照評価領域４ａに対する位置関係が、基準領域１から基準評価領域３ａに対する位置関係と同じになるように、参照評価領域４ａが設定される。同様に、参照領域２から参照評価領域４ｂ，４ｃ，４ｄ，４ｅに対する位置関係が、基準領域１から基準評価領域３ｂ，３ｃ，３ｄ，３ｅに対する位置関係とそれぞれ同じになるように、参照評価領域４ｂ，４ｃ，４ｄ，４ｅが設定される。
【００１５】
次に、演算部１２は、基準評価領域３ａと、これに対応する参照評価領域４ａとの類似度を計算する。同様に、演算部１２は、基準評価領域３ｂ，３ｃ，３ｄ，３ｅと、それぞれに対応する参照評価領域４ｂ，４ｃ，４ｄ，４ｅとの類似度を計算する。演算部１２は、基準評価領域３ａ〜３ｅの中から、対応する参照評価領域と類似する基準評価領域（第５領域）を特定する。そして、演算部１２は、特定された基準評価領域の位置に基づいて、撮像画像１１ａ上にテンプレート領域を設定する。
【００１６】
ここで、図１において例えば、基準評価領域３ａ〜３ｅのうち基準評価領域３ａ〜３ｃが、対応する参照評価領域４ａ〜４ｃと類似したとする。この場合、局所的に類似する部分領域のペア（基準領域１と参照領域２、基準評価領域３ａ，３ｂ，３ｃと参照評価領域４ａ，４ｂ，４ｃの各ペア）が複数組存在し、それらのペアに含まれる一方の部分領域（基準領域１および基準評価領域３ａ〜３ｃ）間の相対位置関係と、他方の部分領域（参照領域２および参照評価領域４ａ〜４ｃ）間の相対位置関係とが一致していることになる。このような条件下では、基準領域１および基準評価領域３ａ〜３ｃと、参照領域２および参照評価領域４ａ〜４ｃとは、それぞれ異なる位置に存在する同一の画像パターンに含まれている可能性が高い。例えば、図１に破線で示す矩形領域と点線で示す矩形領域とが、同一の画像パターンである可能性が高い。
【００１７】
したがって、演算部１２は、基準評価領域３ａ〜３ｃの位置に基づいて、撮像画像１１ａからテンプレート領域を抽出する。例えば、演算部１２は、図１に破線で示した、基準評価領域３ａ〜３ｃを包含する矩形領域を、テンプレート領域５として抽出する。このような手順により、演算部１２は、撮像画像１１ａからテンプレート領域５を自動的に抽出できる。そして、演算部１２は、テンプレート領域５の画像を用いたテンプレートマッチングを行い、撮像画像１１ａからテンプレート領域５に類似する領域を抽出することができる。
【００１８】
なお、類似する基準評価領域と参照評価領域とのペア数が多いほど、それらのペアに含まれる基準評価領域群と参照評価領域群とが、異なる位置に存在する同一の画像パターンに含まれる可能性が高くなる。そこで、演算部１２は、例えば、対応する参照評価領域と類似する基準評価領域の数が所定の条件を満たす場合に、対応する参照評価領域と類似する基準評価領域の位置に基づいてテンプレート領域を設定してもよい。
【００１９】
例えば、演算部１２は、対応する参照評価領域と類似する基準評価領域の数が所定の閾値以上である場合に、対応する参照評価領域と類似する基準評価領域の位置に基づいてテンプレート領域を設定してもよい。この場合、演算部１２は、対応する参照評価領域と類似する基準評価領域の数が所定の閾値未満である場合には、例えば、参照領域のみ、あるいは基準領域と参照領域の両方を設定し直して、上記と同様の処理を実行することができる。
【００２０】
また、演算部１２は、例えば、基準領域に類似する参照領域を最初から複数設定し、各参照領域に対応する複数の参照評価領域を設定してもよい。この場合、演算部１２は、例えば、参照領域の中から、基準評価領域と類似する参照評価領域の数が最も多い参照領域を選択する。そして、演算部１２は、選択した参照領域に対応する参照評価領域の中から、基準評価領域と類似する参照評価領域を特定し、特定された参照評価領域に対応する基準評価領域の位置に基づいてテンプレート領域を設定する。次に説明する第２の実施の形態では、このような方法を用いたテンプレート抽出処理を例示する。
【００２１】
〔第２の実施の形態〕
次に、第２の実施の形態として、図１の画像処理装置１０を、荷物を仕分けするための仕分けシステムに適用した場合について説明する。
【００２２】
図２は、第２の実施の形態に係る仕分けシステムの構成例を示す図である。図２に示す仕分けシステムは、ピックアップロボット５０、カメラ６０およびサーバ装置１００を含む。この仕分けシステムは、例えば、物流倉庫に設置される。なお、サーバ装置１００は、図１に示した画像処理装置１０の一例である。
【００２３】
ピックアップロボット５０は、サーバ装置１００からの指示にしたがって荷物７０を仕分けする。荷物７０には、複数の段ボール箱が含まれる。段ボール箱は、床面に整列されている場合もあれば、複数段に積み上げられている場合もある。ピックアップロボット５０は、これらの段ボール箱の中から、サーバ装置１００から指示される段ボール箱を運び出す。
【００２４】
カメラ６０は、荷物７０を撮像し、撮像画像をサーバ装置１００に送信する。カメラ６０により、配置された各段ボール箱の表面がある一方向から撮像される。ここで、荷物７０に含まれる段ボール箱の中には、大きさの異なるものもあれば、表面に描かれた文字や絵柄が異なるものもある。
【００２５】
サーバ装置１００は、カメラ６０から受信した撮像画像の中から、同じ種類の段ボール箱を判別する。同じ種類の段ボール箱とは、例えば、表面に描かれた文字や絵柄が同じものである。サーバ装置１００は、この判別結果に基づいて、ピックアップロボット５０に段ボール箱の仕分けを実行させる。例えば、サーバ装置１００は、ピックアップロボット５０に、段ボール箱を種類ごとに決められた場所に移動させる。
【００２６】
サーバ装置１００は、図１に示した画像処理装置１０と同様のテンプレート抽出機能を備え、カメラ６０による撮像画像の中から、表面に描かれた文字や絵柄のパターンが同じ領域を、テンプレート領域として抽出する。サーバ装置１００は、抽出されたテンプレート領域の画像を用いて撮像画像を対象としたテンプレートマッチングを行い、同じ画像パターンを有する同じ種類の段ボール箱の位置を判別する。サーバ装置１００は、段ボール箱の位置の判別結果に基づいて、ピックアップロボット５０による段ボール箱の運び出し動作を制御する。
【００２７】
ここで、図３は、サーバ装置によるテンプレート抽出処理の概要を示す図である。この図３を用いて、サーバ装置１００によるテンプレート抽出処理と、図１の画像処理装置１０によるテンプレート抽出処理との違いについて説明する。
【００２８】
サーバ装置１００は、画像処理装置１０と同様に、撮像画像に基準領域、参照領域、複数の基準評価領域および複数の参照評価領域を設定する。そして、サーバ装置１００は、複数の基準評価領域の中から、対応する参照評価領域と類似する領域を特定し、特定された領域の位置に基づいて撮像画像上にテンプレート領域を設定する。
【００２９】
前述のように、この方法では、類似する基準評価領域と参照評価領域とのペア数が多いほど、それらのペアに含まれる基準評価領域群と参照評価領域群とが、異なる位置に存在する同一の画像パターンに含まれる可能性が高くなる。そこで、サーバ装置１００は、対応する参照評価領域と類似する基準評価領域の数が所定の条件を満たす場合に、対応する参照評価領域と類似する基準評価領域の位置に基づいてテンプレート領域を設定する。
【００３０】
より具体的には、サーバ装置１００は、基準領域を設定した後、この基準領域に類似する参照領域を複数設定する。例えば、図３に示すように、サーバ装置１００は、撮像画像２０上に基準領域２１を設定するとともに、撮像画像２０から、基準領域２１に類似する複数の参照領域２２ａ，２２ｂを抽出する。そして、サーバ装置１００は、参照領域２２ａ，２２ｂのそれぞれについて、対応する複数の参照評価領域を設定する。
【００３１】
具体的には、サーバ装置１００は、撮像画像２０における基準領域２１および参照領域２２ａ，２２ｂ以外の領域に複数の基準評価領域２３ａ〜２３ｆを設定する。そして、サーバ装置１００は、参照領域２２ａに対応する複数の参照評価領域２４ａａ〜２４ａｆと、参照領域２２ｂに対応する複数の参照評価領域２４ｂａ〜２４ｂｆとを設定する。ここで、参照領域２２ａを基準とした参照評価領域２４ａａ，２４ａｂ，２４ａｃ，２４ａｄ，２４ａｅ，２４ａｆの位置関係は、基準領域２１を基準とした基準評価領域２３ａ，２３ｂ，２３ｃ，２３ｄ，２３ｅ，２３ｆの位置関係とそれぞれ同じである。また、参照領域２２ｂを基準とした参照評価領域２４ｂａ，２４ｂｂ，２４ｂｃ，２４ｂｄ，２４ｂｅ，２４ｂｆの位置関係は、基準領域２１を基準とした基準評価領域２３ａ，２３ｂ，２３ｃ，２３ｄ，２３ｅ，２３ｆの位置関係とそれぞれ同じである。
【００３２】
次に、サーバ装置１００は、参照領域２２ａ，２２ｂのそれぞれに対応する複数の参照評価領域について、対応する基準評価領域との間の類似度を算出する。参照領域２２ａについては、参照評価領域２４ａａ，２４ａｂ，２４ａｃ，２４ａｄ，２４ａｅ，２４ａｆと、基準評価領域２３ａ，２３ｂ，２３ｃ，２３ｄ，２３ｅ，２３ｆとの間の類似度がそれぞれ算出される。参照領域２２ｂについては、参照評価領域２４ｂａ，２４ｂｂ，２４ｂｃ，２４ｂｄ，２４ｂｅ，２４ｂｆと、基準評価領域２３ａ，２３ｂ，２３ｃ，２３ｄ，２３ｅ，２３ｆとの間の類似度がそれぞれ算出される。
【００３３】
サーバ装置１００は、参照領域２２ａ，２２ｂの中から、対応する基準評価領域と類似する参照評価領域の計数値が最も多い領域を選択する。図３の例では、参照評価領域２４ａａ〜２４ａｆのうち、参照評価領域２４ａａのみが対応する基準評価領域２３ａと類似したとする。この場合、参照領域２２ａについての上記計数値は１となる。また、参照評価領域２４ｂａ〜２４ｂｆのうち、参照評価領域２４ｂａ〜２４ｂｄが対応する基準評価領域２３ａ〜２３ｄと類似したとする。この場合、参照領域２２ｂについての上記計数値は４となる。したがって、サーバ装置１００は、参照領域２２ｂを選択する。これにより、参照領域２２ａおよび参照評価領域２４ａａより、参照領域２２ｂおよび参照評価領域２４ｂａ〜２４ｂｄの方が、基準領域２１と基準評価領域２３ａ〜２３ｆの少なくとも一部とが含まれる画像パターンと同じであって異なる位置に存在する画像パターンに含まれる可能性が高いと判定される。
【００３４】
サーバ装置１００は、基準評価領域２３ａ〜２３ｆの中から、参照領域２２ｂに対応する参照評価領域と類似する領域を選択する。これにより、参照評価領域２４ｂａ〜２４ｂｄに類似する基準評価領域２３ａ〜２３ｄが選択される。サーバ装置１００は、基準評価領域２３ａ〜２３ｄを包含する領域を、テンプレート領域２５として抽出する。
【００３５】
このように、サーバ装置１００は、基準領域２１と基準評価領域２３ａ〜２３ｆの少なくとも一部とが含まれる画像パターンと同じであって異なる位置に存在する画像パターンに含まれる領域の候補として、複数の参照領域２２ａ，２２ｂをあらかじめ設定する。そして、サーバ装置１００は、参照評価領域と基準評価領域とのペアのうち類似するペアの数に基づいて、上記候補として参照領域２２ａ，２２ｂのうちのどれが適切かを判定する。このような処理により、サーバ装置１００は、撮像画像２０から適切なテンプレートを抽出することができる。
【００３６】
以下、サーバ装置１００について詳しく説明する。
図４は、サーバ装置のハードウェア構成例を示す図である。サーバ装置１００は、例えば、図４に示すようなコンピュータとして実現される。
【００３７】
サーバ装置１００は、プロセッサ１０１によって装置全体が制御されている。プロセッサ１０１は、マルチプロセッサであってもよい。プロセッサ１０１は、例えばＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＭＰＵ（Micro Processing Unit）、ＤＳＰ（Digital Signal Processor）、ＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、またはＰＬＤ（Programmable Logic Device）である。また、プロセッサ１０１は、ＣＰＵ、ＭＰＵ、ＤＳＰ、ＡＳＩＣ、ＧＰＵ、ＰＬＤのうちの２以上の要素の組み合わせであってもよい。
【００３８】
プロセッサ１０１には、バスを介して、ＲＡＭ１０２と複数の周辺機器が接続されている。
ＲＡＭ１０２は、サーバ装置１００の主記憶装置として使用される。ＲＡＭ１０２には、プロセッサ１０１に実行させるＯＳ（Operating System）プログラムやアプリケーションプログラムの少なくとも一部が一時的に格納される。また、ＲＡＭ１０２には、プロセッサ１０１による処理に必要な各種データが格納される。
【００３９】
バスに接続されている周辺機器としては、ＨＤＤ１０３、グラフィック処理装置１０４、入力インタフェース１０５、読み取り装置１０６および通信インタフェース１０７がある。
【００４０】
ＨＤＤ１０３は、サーバ装置１００の補助記憶装置として使用される。ＨＤＤ１０３には、ＯＳプログラム、アプリケーションプログラム、および各種データが格納される。なお、補助記憶装置としては、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの他の種類の不揮発性記憶装置を使用することもできる。
【００４１】
グラフィック処理装置１０４には、表示装置１０４ａが接続されている。グラフィック処理装置１０４は、プロセッサ１０１からの命令にしたがって、画像を表示装置１０４ａの画面に表示させる。表示装置１０４ａとしては、液晶ディスプレイや有機ＥＬ（ElectroLuminescence）ディスプレイなどがある。
【００４２】
入力インタフェース１０５には、入力装置１０５ａが接続されている。入力インタフェース１０５は、入力装置１０５ａから出力される信号をプロセッサ１０１に送信する。入力装置１０５ａとしては、キーボードやポインティングデバイスなどがある。ポインティングデバイスとしては、マウス、タッチパネル、タブレット、タッチパッド、トラックボールなどがある。
【００４３】
読み取り装置１０６には、可搬型記録媒体１０６ａが脱着される。読み取り装置１０６は、可搬型記録媒体１０６ａに記録されたデータを読み取ってプロセッサ１０１に送信する。可搬型記録媒体１０６ａとしては、光ディスク、光磁気ディスク、半導体メモリなどがある。
【００４４】
通信インタフェース１０７は、ピックアップロボット５０およびカメラ６０との間でデータを送受信する。
以上のようなハードウェア構成によって、サーバ装置１００の処理機能を実現することができる。
【００４５】
図５は、サーバ装置が備える処理機能の構成例を示すブロック図である。サーバ装置１００は、制御部１１１、初期領域設定部１１２、基準領域設定部１１３、参照領域設定部１１４、基準評価領域設定部１１５、参照評価領域設定部１１６、テンプレート決定部１１７および記憶部１２０を有する。制御部１１１、初期領域設定部１１２、基準領域設定部１１３、参照領域設定部１１４、基準評価領域設定部１１５、参照評価領域設定部１１６およびテンプレート決定部１１７の処理は、例えば、プロセッサ１０１が所定のアプリケーションプログラムを実行することで実現される。記憶部１２０は、ＲＡＭ１０２やＨＤＤ１０３などの記憶領域によって実現される。
【００４６】
制御部１１１は、テンプレート抽出処理全体を統括的に制御する。また、制御部１１１は、抽出されたテンプレート領域の画像を用いたテンプレートマッチングの結果に基づいて、ピックアップロボット５０の動作を制御する。
【００４７】
初期領域設定部１１２は、カメラ６０から受信した撮像画像上に、複数の初期領域を設定する。基準領域設定部１１３は、設定された初期領域の中から、基準領域を選択する。参照領域設定部１１４は、撮像画像から、基準領域に類似する参照領域を複数抽出する。
【００４８】
基準評価領域設定部１１５は、複数の初期領域のうち、基準領域に属さず、かつ参照領域の位置と異なる初期領域の中から、基準評価領域を選択する。参照評価領域設定部１１６は、対応する参照領域からの位置関係が、基準領域から基準評価領域に対する位置関係と同じになるように、参照領域にそれぞれ対応する参照評価領域を設定する。基準評価領域設定部１１５によって上記のような基準評価領域が複数回選択され、参照評価領域設定部１１６によって各基準評価領域に対応する参照領域ごとの参照評価領域が設定される。これにより、参照領域ごとに複数の参照評価領域が設定される。
【００４９】
テンプレート決定部１１７は、参照領域にそれぞれ対応する複数の参照評価領域について、基準評価領域との間の類似度を算出する。テンプレート決定部１１７は、参照領域の中から、基準評価領域と類似する参照評価領域の数が最も多い領域を選択する。テンプレート決定部１１７は、基準評価領域の中から、選択した参照領域に対応する参照評価領域と類似する領域を選択し、選択した基準評価領域を包含する領域をテンプレート領域として抽出する。
【００５０】
記憶部１２０は、カメラ６０から受信した撮像画像のデータを記憶する。また、記憶部１２０は、制御部１１１、初期領域設定部１１２、基準領域設定部１１３、参照領域設定部１１４、基準評価領域設定部１１５、参照評価領域設定部１１６およびテンプレート決定部１１７の処理で利用される各種のデータを記憶する。
【００５１】
図６、図７は、サーバ装置におけるテンプレート抽出処理手順の例を示すフローチャートである。
［ステップＳ１１］初期領域設定部１１２は、撮像画像上に、水平方向がＮ画素、垂直方向がＭ画素の初期領域をＫ個設定する。なお、Ｎ，Ｍ，Ｋは、それぞれあらかじめ決められた２以上の自然数である。初期領域としては、局所的な複雑性が高いと推定されるＮ×Ｍ画素の領域が選択される。これにより、テンプレートとして抽出され得る画像パターンの局所的な特徴を表しやすい領域を、初期領域に設定することができる。
【００５２】
例えば、初期領域設定部１１２は、撮像画像上にランダムに設定した複数位置のそれぞれを中心としたＮ×Ｍ画素の領域を設定し、設定したＮ×Ｍ画素の各領域について複雑性を示す指標を評価する。複雑性を示す指標としては、例えば、Ｎ×Ｍ画素の領域における画素の分散値σを用いることができる。初期領域設定部１１２は、設定したＮ×Ｍ画素の領域の中から、複雑性を示す指標が所定の閾値以上となる領域を最大Ｋ個選択し、選択した領域を初期領域に設定する。
【００５３】
ここで、図８は、初期領域管理テーブルの構成例を示す図である。ステップＳ１１では、初期領域設定部１１２は、図８に示すような初期領域管理テーブル１２１を作成し、記憶部１２０に格納する。初期領域管理テーブル１２１には、初期領域を識別する領域ＩＤと、初期領域の中心座標とが対応付けて登録される。
【００５４】
以下、図６に戻って説明する。
［ステップＳ１２］基準領域設定部１１３は、設定された初期領域の中から基準領域を１つ選択する。基準領域は、例えば、初期領域の中からランダムに選択される。あるいは、ステップＳ１２〜Ｓ１４のループにおいて未選択の初期領域の中から、撮像画像の中心に最も近い初期領域が、基準領域として設定されてもよい。また、撮像画像上に後述するマスク領域が設定されている場合には、基準領域設定部１１３は、マスク領域外の初期領域の中から基準領域を選択する。
【００５５】
［ステップＳ１３］参照領域設定部１１４は、選択された基準領域をテンプレートとしてテンプレートマッチング処理を実行し、撮像画像から、基準領域に類似する参照領域をＬ個抽出する。なお、Ｌは、あらかじめ決められた２以上の自然数である。
【００５６】
ここで、図９は、参照領域管理テーブルの構成例を示す図である。ステップＳ１３では、参照領域設定部１１４は、図９に示すような参照領域管理テーブル１２２を作成し、記憶部１２０に格納する。参照領域管理テーブル１２２には、参照領域を識別する参照領域ＩＤと、参照領域の中心座標とが対応付けて登録される。
【００５７】
以下、図６に戻って説明する。
［ステップＳ１４］制御部１１１は、ステップＳ１３で参照領域をＬ個抽出できたか否かを判定する。抽出できた場合、ステップＳ１５の処理が実行される。一方、抽出できなかった場合、ステップＳ１２に戻り、別の基準領域が選択される。
【００５８】
［ステップＳ１５］基準評価領域設定部１１５は、初期領域のうち、基準領域に属さず、かつ参照領域の位置と異なる初期領域の中から、基準評価領域を１つ選択する。なお、撮像画像上にマスク領域が設定されている場合には、マスク領域外の初期領域の中から基準評価領域が選択される。
【００５９】
［ステップＳ１６］参照評価領域設定部１１６は、ステップＳ１２で選択された基準領域から、ステップＳ１５で選択された基準評価領域に対する変位ベクトルＶを算出する。参照評価領域設定部１１６は、ステップＳ１３で抽出されたＬ個の参照領域のそれぞれを基準として変位ベクトルＶが示す位置に、Ｌ個の参照評価領域を設定する。
【００６０】
［ステップＳ１７］参照評価領域設定部１１６は、ステップＳ１５で設定された基準評価領域と、ステップＳ１６で設定されたＬ個の参照評価領域との類似度を算出する。ここで、基準評価領域の座標（ｉ，ｊ）の画素値をＡ（ｉ，ｊ）、ｎ番目の参照評価領域の座標（ｉ，ｊ）の画素値をＢn（ｉ，ｊ）とすると、基準評価領域とｎ番目の参照評価領域との間の類似度Ｒnは、例えば次の式（１）を用いて正規化相互相関を計算することで得られる。
【００６１】
【数１】
2017211890.tif 000003
【００６２】
［ステップＳ１８］制御部１１１は、ステップＳ１７で算出された類似度の中に、所定の閾値を超える類似度があったかを判定する。閾値を超える類似度があった場合、ステップＳ１９の処理が実行され、閾値を超える類似度がなかった場合、ステップＳ２０の処理が実行される。
【００６３】
［ステップＳ１９］制御部１１１は、参照領域ビット管理テーブルに対する情報の登録を行う。
ここで、図１０は、参照領域ビット管理テーブルの構成例を示す図である。参照領域ビット管理テーブル１２３は、制御部１１１によって作成され、記憶部１２０に格納される。参照領域ビット管理テーブル１２３には、基準評価領域を示す領域ＩＤに対して参照領域ビットが対応付けて登録される。なお、基準評価領域を示す領域ＩＤとは、基準評価領域として選択された初期領域の領域ＩＤを示す。参照領域ビットは、Ｌ個の参照領域のそれぞれに対応するビットを含む。各ビットには０または１が登録される。
【００６４】
図６のステップＳ１８において、制御部１１１は、参照領域ビット管理テーブル１２３にレコードを１つ追加し、追加したレコードに、ステップＳ１５で選択された基準評価領域を示す領域ＩＤを登録する。また、制御部１１１は、ステップＳ１７で算出された類似度に基づいて、追加したレコードの参照領域ビットにビット値を設定する。具体的には、制御部１１１は、ｎ番目の参照評価領域と基準評価領域との類似度が閾値を超える場合、参照領域ビットにおけるｎ番目の参照領域に対応するビットに１を設定する。一方、制御部１１１は、ｎ番目の参照評価領域と基準評価領域との類似度が閾値以下である場合、参照領域ビットにおけるｎ番目の参照領域に対応するビットに０を設定する。
【００６５】
これにより、参照領域ビットには、参照領域に対応する参照評価領域が基準評価領域と類似するか否かを示す情報が保持される。そして、参照領域ビット管理テーブル１２３には、参照領域に対応する参照評価領域が基準評価領域と類似するか否かを示す情報が、基準評価領域ごとに保持される。
【００６６】
なお、図６の例では、ステップＳ１８で閾値を超える類似度がない場合には、参照領域ビット管理テーブル１２３に対するレコードの登録が行われない。これにより、すべてのビット値が０の参照領域ビットが登録されなくなり、後述するステップＳ２１での計算負荷が軽減される。しかし、ステップＳ１８の条件に関係なく常にステップＳ１９の処理が実行されて、すべてのビット値が０の参照領域ビットの登録も許容されてもよい。
【００６７】
以下、図６に示す処理ステップの説明を続ける。
［ステップＳ２０］制御部１１１は、ステップＳ１５で未選択の基準評価領域があるか否かを判定する。未選択の基準評価領域がある場合、ステップＳ１５に戻り、別の基準評価領域が選択される。一方、未選択の基準評価領域がない場合、ステップＳ２１の処理が実行される。
【００６８】
［ステップＳ２１］テンプレート決定部１１７は、参照領域ビット管理テーブル１２３を参照し、参照領域ビットに設定されたビット値を参照領域ごとに加算する。例えば、図１０に示すような参照領域ビット管理テーブル１２３においては、参照領域ビットの項目に登録されたビット値が図１０の縦方向に対して加算される。これにより、Ｌ個の参照領域のそれぞれについてのビット値の合計値が算出される。
【００６９】
［ステップＳ２２］テンプレート決定部１１７は、Ｌ個の参照領域の中からビット値の合計値が最大の参照領域を選択する。
［ステップＳ２３］テンプレート決定部１１７は、参照領域ビット管理テーブル１２３に登録された基準評価領域の中から、ステップＳ２２で選択した参照領域に対応する参照領域ビットのビット値が１である基準評価領域を選択する。
【００７０】
［ステップＳ２４］テンプレート決定部１１７は、撮像画像上に、ステップＳ２３で選択した基準評価領域を包含する矩形領域を設定し、設定した矩形領域をテンプレート領域に決定する。
【００７１】
ここで、参照領域ビットのある参照領域に対応するビット値が１であることは、その参照領域に対応する参照評価領域が、基準評価領域と類似していることを示す。換言すると、ビット値が１の参照領域およびこれに対応する参照評価領域は、基準領域および基準評価領域が含まれている画像パターンと同じであってこれとは異なる位置にある画像パターンに含まれている可能性が高いことを意味する。このことから、ステップＳ２２では、参照領域の中から、基準領域が含まれている画像パターンと同じであってこれとは異なる位置にある画像パターンに含まれている可能性が最大の参照領域が選択される。
【００７２】
図３に示した例では、参照領域ビット管理テーブル１２３には、基準評価領域２３ａ〜２３ｄにそれぞれ対応する参照領域ビットが登録され、各参照領域ビットには、参照領域２２ａ，２２ｂにそれぞれ対応するビット値が登録される。参照評価領域２３ａ，２３ｂ，２３ｃ，２３ｄに対応する参照領域ビットは、それぞれ「１，１」「０，１」「０，１」「０，１」となる。ステップＳ２１では、参照領域２２ａ，２２ｂについてのビット値の合計値は、それぞれ１，４となる。したがって、ステップＳ２２では、基準領域２１および基準評価領域２３ａ〜２３ｄが含まれている画像パターンと同じであってこれとは異なる位置にある画像パターンに含まれている可能性が最大の参照領域として、参照領域２２ｂが選択される。
【００７３】
そして、ステップＳ２３では、参照領域および基準領域がそれぞれ含まれている、異なる位置にある同じ画像パターンのうち、基準領域と同じ画像パターンに含まれている基準評価領域が選択される。図３に示した例では、参照領域ビットにおける参照領域２２ｂのビットが１である基準評価領域２３ａ〜２３ｄが選択される。この場合、基準領域２１および基準評価領域２３ａ〜２３ｄと、参照領域２２ｂおよび参照評価領域２３ｂａ〜２３ｂｄとが、それぞれ異なる位置にある同じ画像パターンに含まれていると判定されていることになる。したがって、ステップＳ２４で基準評価領域２３ａ〜２３ｄを包含する領域を設定することで、テンプレート領域を抽出できる。
【００７４】
［ステップＳ２５］テンプレート決定部１１７は、決定されたテンプレート領域の画像をテンプレートとして用いて、撮像画像をマッチング対象としたテンプレートマッチングを実行する。これにより、撮像画像から、テンプレート画像と同じ画像パターンの領域が抽出される。サーバ装置１００は、決定されたテンプレート領域と、テンプレートマッチングによって抽出された、テンプレート領域に類似する類似領域とを、同じ種類の段ボール箱が写っている領域と認識する。そして、サーバ装置１００は、それらの段ボール箱の運び出しをピックアップロボット５０に指示することができる。
【００７５】
［ステップＳ２６］テンプレート決定部１１７は、決定されたテンプレート領域と、テンプレートマッチングによって抽出された、テンプレート領域に類似する類似領域とをマスクする。
【００７６】
［ステップＳ２７］制御部１１１は、テンプレート抽出処理を終了するか否かを判定する。例えば、撮像画像のうちマスクされた領域が一定割合または一定面積を超えた場合に、テンプレート抽出処理を終了すると判定される。テンプレート抽出処理を終了しないと判定された場合、ステップＳ１２に戻り、撮像画像のうちマスクされていない領域を対象としてテンプレート抽出処理が続行される。したがって、ステップＳ１２〜Ｓ２７の処理が繰り返されることで、撮像画像から複数種類以上の段ボール箱が写っている領域を自動的に抽出することができる。一方、テンプレート抽出処理を終了すると判定された場合、処理が終了する。
【００７７】
ここで、図１１〜図１３を用いて、テンプレート抽出処理の具体例について説明する。
図１１は、基準評価領域についての第１の設定例を示す図である。また、図１２は、基準評価領域についての第２の設定例を示す図である。図１１、図１２に示す撮像画像３０では、表面に同じ文字が描かれた段ボール箱３１ａ，３１ｂが写っている。また、図１１、図１２のどちらでも、段ボール箱３１ａの領域に基準領域３２が設定され、段ボール箱３１ｂの領域に参照領域３３ａが抽出されている。これに加えて、表面の文字の一部が段ボール箱３１ａと類似する別の段ボール箱３１ｃが写った領域にも、基準領域３２と類似する参照領域３３ｂが抽出されている。
【００７８】
図１１の例では、段ボール箱３１ａの領域に基準評価領域３４ａが設定されている。そして、基準領域３２と基準評価領域３４ａとの位置関係に基づいて、参照領域３３ａ，３３ｂにそれぞれ対応する参照評価領域３５ａａ，３５ｂａが設定されている。このケースでは、参照評価領域３５ａａは、段ボール箱３１ｂの領域に設定され、基準評価領域３４ａと類似すると評価される。一方、参照評価領域３５ｂａは、基準評価領域３４ａに類似しないと評価される。
【００７９】
参照領域ビットに対して参照領域３３ａ，３３ｂの順にビット値が登録されるものとすると、図１１のケースでは、基準評価領域３４ａに対応する参照領域ビットとして「１，０」が登録される。これにより、参照領域３３ｂより参照領域３３ａの方が、基準領域３２と同じ画像パターンであって異なる位置にある画像パターンに含まれる可能性が高いと判定されやすくなる。すなわち、参照領域３３ｂより参照領域３３ａの方が、図７のステップＳ２２で選択されやすくなる。
【００８０】
また、図１２の例では、段ボール箱３１ａの領域の外側に基準評価領域３４ｂが設定されている。そして、基準領域３２と基準評価領域３４ｂとの位置関係に基づいて、参照領域３３ａ，３３ｂにそれぞれ対応する参照評価領域３５ａｂ，３５ｂｂが設定されている。このケースでは、参照評価領域３５ａｂ，３５ｂｂのどちらも基準評価領域３４ｂと類似しないと評価される。このため、基準評価領域３４ｂに対応する参照領域ビットは参照領域ビット管理テーブル１２３に登録されない。あるいは、基準評価領域３４ｂに対応する参照領域ビット「０，０」が参照領域ビット管理テーブル１２３に登録される。いずれの場合でも、図７のステップＳ２３で基準評価領域３４ｂは選択されない。これにより、基準評価領域３４ｂは、テンプレート領域に含まれる領域の候補から除外される。
【００８１】
図１３は、テンプレート領域の設定例を示す図である。図１１、図１２で説明したような基準評価領域および参照評価領域の設定が繰り返されることにより、設定された各基準評価領域に対応する参照領域ビットが順次登録される。そして、図７のステップＳ２２では、基準領域３２と同じ画像パターンであって異なる位置にある画像パターンに含まれる可能性が最も高い参照領域として、参照領域３３ａが選択される。図７のステップＳ２３では、設定された基準評価領域のうち、参照領域３３ａに対応する参照評価領域と類似する基準評価領域が選択され、ステップＳ２４では、選択された基準評価領域を包含する矩形領域が、テンプレート領域３６に決定される。これにより、図１３に示すように、段ボール箱３１ａとほぼ同一の領域がテンプレート領域３６として抽出される。
【００８２】
図１４は、他のテンプレート領域の抽出処理が開始される状態の例を示す図である。図７のステップＳ２４では、テンプレート領域３６の画像をテンプレートとしてテンプレートマッチングが実行され、テンプレート領域３６に類似する類似領域３７が段ボール箱３１ｂの領域から抽出される。図７のステップＳ２６では、テンプレート領域３６と類似領域３７とがマスクされる。その後、マスクされた領域を除く領域を対象として図６のステップＳ１２以降の処理が実行されて、他のテンプレート領域の抽出処理が続行される。例えば、新たな基準領域３８が設定されて他のテンプレート領域の抽出処理が実行される。
【００８３】
〔第２の実施の形態の変形例〕
次に、第２の実施の形態に係るサーバ装置１００の処理の一部を変更した変形例について説明する。
【００８４】
第２の実施の形態では、基準領域と類似する参照領域は、基準領域と同じ大きさ、同じ傾きの領域として抽出されていた。これに対して、変形例では、基準領域と類似する参照領域として、基準領域と大きさが異なる領域や傾きが異なる領域を抽出可能とする。これにより、例えば、同じ文字や絵柄が描かれた複数の段ボール箱の表面が異なる方向を向いている、あるいは、各表面とカメラ６０との距離が異なるといった状況で撮像された画像からも、テンプレート領域を高精度に抽出できるようになる。
【００８５】
図１５は、参照領域および参照評価領域の抽出例を示す図である。図１５に示す撮像画像４０では、基準領域４１および基準評価領域４２が設定されたものとする。また、基準領域４１を基準とした基準評価領域４２の相対位置を示す情報として、位置ベクトルＶ0が算出されたものとする。なお、参照領域を抽出するための矩形領域の傾きの基準として、水平方向の基準軸ｈと垂直方向の基準軸ｖとが用いられるものとする。
【００８６】
図１５では例として、基準領域４１とｈ方向およびｖ方向の大きさが同じであり、傾きが異なる参照領域４３ａが抽出されている。参照領域４３ａは、基準領域４１に対してθ1度傾いている。この場合、参照領域４３ａに対応する参照評価領域４４ａは、参照領域４３ａと大きさと傾きが同じであり、参照領域４３ａを基準として位置ベクトルＶ0をθ1度傾けた位置ベクトルＶ1が示す位置の領域として設定される。
【００８７】
さらに、図１５では例として、基準領域４１に対してｈ方向およびｖ方向の大きさがＺ倍であり、傾きが異なる参照領域４３ｂが抽出されている。参照領域４３ｂは、基準領域４１に対して−θ2度傾いている。この場合、参照領域４３ｂに対応する参照評価領域４４ｂは、参照領域４３ｂと大きさと傾きが同じであり、参照領域４３ｂを基準として位置ベクトルＶ0を−θ2度傾けた位置ベクトルＶ2をＺ倍にした位置ベクトルＺ・Ｖ2が示す位置の領域として設定される。なお、例えば、参照領域４３ｂのｈ方向とｖ方向の倍率が異なる場合、参照評価領域４４ｂを決定するための位置ベクトルの方向は、これらの倍率の比に応じた方向として算出される。
【００８８】
図１６は、変形例で用いられる参照領域管理テーブルの構成例を示す図である。変形例においては、図１６に示すような参照領域管理テーブル１２２ａが参照領域設定部１１４によって作成され、記憶部１２０に登録される。参照領域管理テーブル１２２ａには、図９に示した参照領域管理テーブル１２２に対して、倍率および傾きの各項目が追加されている。倍率の項目には、基準領域の大きさを基準とした参照領域の水平方向（上記のｈ方向）および垂直方向（上記のｖ方向）のそれぞれに対する倍率が登録される。傾きの項目には、基準領域の傾きを基準とした参照領域の傾きを示す角度が登録される。
【００８９】
変形例では、図６、図７に示したサーバ装置１００の処理手順は、次のように変形される。図６のステップＳ１３では、参照領域設定部１１４は、基準領域と大きさもしくは傾き、またはその両方を変化させた矩形領域を設定しながら、撮像画像内から基準領域と類似する参照領域を探索する。図６のステップＳ１６では、参照評価領域設定部１１６は、図１５の例のように、参照領域の大きさや傾きに応じて、参照領域を基準とした参照評価領域の設定値を決定する。
【００９０】
以上の変形例によれば、テンプレート領域の抽出対象とする物体の写り方が一様でない場合でも、テンプレート領域を抽出できる可能性を高めることができる。
なお、上記の各実施の形態に示した装置（画像処理装置１０およびサーバ装置１００）の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、各装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供され、そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録しておくことができる。コンピュータで読み取り可能な記録媒体としては、磁気記憶装置、光ディスク、光磁気記録媒体、半導体メモリなどがある。磁気記憶装置には、ハードディスク装置（ＨＤＤ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）、磁気テープなどがある。光ディスクには、ＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc-Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ（Recordable）／ＲＷ（ReWritable）などがある。光磁気記録媒体には、ＭＯ（Magneto-Optical disk）などがある。
【００９１】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ、ＣＤ−ＲＯＭなどの可搬型記録媒体が販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００９２】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムまたはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムにしたがった処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムにしたがった処理を実行することもできる。また、コンピュータは、ネットワークを介して接続されたサーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムにしたがった処理を実行することもできる。
【符号の説明】
【００９３】
１  基準領域
２  参照領域
３ａ〜３ｅ  基準評価領域
４ａ〜４ｅ  参照評価領域
５  テンプレート領域
１０  画像処理装置
１１  記憶部
１１ａ  撮像画像
１２  演算部
【図１】
2017211890.tif 000004
【図２】
2017211890.tif 000005
【図３】
2017211890.tif 000006
【図４】
2017211890.tif 000007
【図５】
2017211890.tif 000008
【図６】
2017211890.tif 000009
【図７】
2017211890.tif 000010
【図８】
2017211890.tif 000011
【図９】
2017211890.tif 000012
【図１０】
2017211890.tif 000013
【図１１】
2017211890.tif 000014
【図１２】
2017211890.tif 000015
【図１３】
2017211890.tif 000016
【図１４】
2017211890.tif 000017
【図１５】
2017211890.tif 000018
【図１６】
2017211890.tif 000019