(57)【要約】【課題】特徴抽出におけるエッジ処理において、照明の変動を受けやすい、はずれ値の影響を受けやすい、精度が向上しない。【解決手段】入力画像データＤ１１に対して画像補正を行い、該補正された画像を出力する（１１）。次に、前記補正された画像の各画素位置に対して、方向毎の変化をグラジエントベクトルとして計算し出力する（１２）。そして、前記計算されたグラジエントベクトルに対して、グラジエントベクトルの大きさ，向きのいずれかを変化させる非線形処理を行って画像特徴Ｄ１２を抽出する（１３）。【選択図】図１
2009015406.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部を備え、その入力された入力画像データの特徴量を計算する画像特徴抽出装置であって、
前記入力画像データに対して、ノイズ除去処理，高域通過フィルタ処理，低域通過フィルタ処理，画素値変換処理，それらの処理の組み合わせ，のいずれかを行って画像を補正し、該補正された画像を出力する画像補正部と、
前記画像補正部によって補正された画像の各画素位置に対して、方向毎の変化をグラジエントベクトルとして計算し出力する微分部と、
前記微分部によって計算されたグラジエントベクトルに対して、グラジエントベクトルの大きさ，向き，それらの組み合わせ，のいずれかを変化させる非線形処理を行って画像特徴量を抽出する特徴抽出部と、
を備えることを特徴とする画像特徴抽出装置。
【請求項２】
請求項１に記載の画像特徴抽出装置において、
前記特徴抽出部が、
前記入力画像データ上の各画素位置毎に、特定の異なる方向を向いているグラジエントベクトルを、一定の基準に従って等価とみなす手段、
を備える
ことを特徴とする画像特徴抽出装置。
【請求項３】
請求項１または２記載の画像特徴抽出装置を備え、
入力された入力画像データと学習用画像データを比較して類似度を計算する画像類似度計算装置であって、
前記学習用画像データを前記画像特徴抽出装置に入力し、該学習用画像データに応じた画像特徴量を得る学習用特徴抽出部と、
前記入力画像データを前記画像特徴抽出装置に入力し、該入力画像データに応じた画像特徴量を得る入力画像特徴抽出部と、
前記入力画像データに応じた画像特徴量と前記学習用画像データに応じた画像特徴量を比較して該入力画像データと該学習用画像データとの類似度を計算する類似度計算部と、
を備えることを特徴とする画像類似度計算装置。
【請求項４】
画像データを入力する画像入力部を備え、その入力された入力画像データの特徴量を計算する装置に使用する画像特徴抽出方法であって、
前記入力画像データに対して、ノイズ除去処理，高域通過フィルタ処理，低域通過フィルタ処理，画素値変換処理，それらの処理の組み合わせ，のいずれかを行って画像を補正し、該補正された画像を出力する画像補正処理ステップと、
前記画像補正部によって補正された画像の各画素位置に対して、方向毎の変化をグラジエントベクトルとして計算し出力する微分処理ステップと、
前記微分処理ステップによって計算されたグラジエントベクトルに対して、グラジエントベクトルの大きさ，向き，それらの組み合わせ，のいずれかを変化させる非線形処理を行って画像特徴量を抽出する特徴抽出処理ステップと、
を有することを特徴とする画像特徴抽出方法。
【請求項５】
請求項４に記載の画像特徴抽出方法において、
前記特徴抽出処理ステップが、
前記入力画像データ上の各画素位置毎に、特定の異なる方向を向いているグラジエントベクトルを、一定の基準に従って等価とみなすステップ、
を有する
ことを特徴とする画像特徴抽出方法。
【請求項６】
請求項１または２記載の画像特徴抽出装置を備え、
入力された入力画像データと学習用画像データを比較して類似度を計算する装置に使用する画像類似度計算方法であって、
前記学習用画像データを前記画像特徴抽出装置に入力し、該学習用画像データに応じた画像特徴量を得る学習用特徴抽出処理ステップと、
前記入力画像データを前記画像特徴抽出装置に入力し、該入力画像データに応じた画像特徴量を得る入力画像特徴抽出処理ステップと、
前記入力画像データに応じた画像特徴量と前記学習用画像データに応じた画像特徴量を比較して該入力画像データと該学習用画像データとの類似度を計算する類似度計算処理ステップと、
を有することを特徴とする画像類似度計算方法。
【請求項７】
コンピュータを請求項１または２に記載の画像特徴抽出装置における各部及び各手段として機能させることを特徴とする画像特徴抽出プログラム。
【請求項８】
コンピュータを請求項３に記載の画像類似度計算装置における各部として機能させることを特徴とする画像類似度計算プログラム。
【請求項９】
請求項７に記載の画像特徴抽出プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【請求項１０】
請求項８に記載の画像類似度計算プログラムを記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像データの特徴を抽出する特徴抽出技術、画像データの類似性を計算するパターン認識技術に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
画像処理技術において、数多くの類似度計算方法が提案されている。この類似度計算方法で画像のパターンを直接利用する場合に、前処理，特徴抽出，照合（類似度計算）が一般的に行われる。
【０００３】
特徴抽出としてエッジ処理を利用することが、照明変動の影響を受けにくいことは、以前から良く知られている事実である。しかし、現状では、エッジ強度のみを用いた照合（マッチング）の場合、特徴が単純化され、性能（処理速度）を出し（向上し）難いために、あまり利用されていない。
【０００４】
エッジ処理の一つである微分処理を利用する場合も多いが、微分処理の結果である２次元ベクトルをそのまま利用するマッチング方法（以下、２次元ベクトルマッチング方法という）を採用することは少ない。なぜならば、この２次元ベクトルマッチング方法は、微分処理が高周波成分を強調し、ノイズに弱くなるためである。
【０００５】
また、前記２次元ベクトルマッチング方法は、エッジの向き、大きさをそのまま反映したマッチングを実現できるため性能を期待できる。その半面、はずれ値の影響を特に大きく受けてしまうことが知られている（例えば、特許文献１参照）。また、前記２次元ベクトルマッチング方法は、位置決め精度が良いという特徴を有するため、逆に位置ずれの影響を大きく受けてしまうという欠点を有する。
【０００６】
一方、エッジの向きまたは大きさをデジタル化したマッチング方法（以下、エッジデジタルマッチング方法という）は比較的多く知られている（例えば、非特許文献１，非特許文献２、等参照）。このエッジデジタルマッチング方法の主目的は計算量削減であるが、照明変動の影響を受け難い特徴取得を期待できる。
【０００７】
しかし、安定性を得るため直接値を利用せず、近傍でのヒストグラム処理した結果を利用したり、分解能を落とす処理などを行うため、詳細な識別には適さない。また、エッジの向きまたは大きさをデジタル化した結果が離散的となるため、その後の処理は入力データに対して連続性を欠くものになってしまう。
【特許文献１】特開平１１−３２８３１１号公報（段落［００３１］〜［００６３］等）。
【非特許文献１】若林哲史，鶴岡信治，木村文隆，三宅康二、「特徴量の次元数増加による手書き数字認識の高精度化」、電子情報通信学会、１９９４（平成６）年１０月、信学論（Ｄ−ＩＩ）、ｖｏｌ．Ｊ７７−Ｄ−ＩＩ  Ｎｏ．１０、ｐｐ．２０４６−２０５３。
【非特許文献２】Ｆｒｏｂａ，Ｂ．Ｋｕｂｌｂｅｃｋ，Ｃ、“Ｏｒｉｅｎｔａｔｉｏｎ  ｔｅｍｐｌａｔｅ  ｍａｔｃｈｉｎｇ  ｆｏｒ  ｆａｃｅ  ｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎ  ｉｎ  ｃｏｍｐｌｅｘ  ｖｉｓｕａｌ  ｓｃｅｎｅｓ”、Ｉｍａｇｅ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ，２０００、Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ．２０００  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｖｏｌｕｍｅ：２、ＩＥＥＥ、２０００（平成１２）年、ｐｐ．２５１−２５４。
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
上述の従来手法の特徴抽出におけるエッジ処理において、（１）照明の変動を受けやすい、（２）はずれ値の影響を受けやすい、精度が向上しない、などの課題があった。
【０００９】
本発明は、前記課題に基づいてなされたものであって、微分（エッジ）を利用しながら、局所的に画素値が異なるはずれ値の影響を受け難いように画像特徴を抽出できる画像特徴抽出装置，画像特徴抽出方法，画像特徴抽出プログラム及びそのプログラムを格納した記録媒体、それらの画像特徴抽出技術を使ったマッチングを実現する画像類似度計算装置，画像類似度計算方法，画像類似度計算プログラム及びそのプログラムを記録した記録媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１０】
本発明は、前記課題の解決を図るために、請求項１記載の発明は、画像データを入力する画像入力部を備え、その入力された入力画像データの特徴量を計算する画像特徴抽出装置であって、前記入力画像データに対して、ノイズ除去処理，高域通過フィルタ処理，低域通過フィルタ処理，画素値変換処理，それらの処理の組み合わせ，のいずれかを行って画像を補正し、該補正された画像を出力する画像補正部と、前記画像補正部によって補正された画像の各画素位置に対して、方向毎の変化をグラジエントベクトルとして計算し出力する微分部と、前記微分部によって計算されたグラジエントベクトルに対して、グラジエントベクトルの大きさ，向き，それらの組み合わせ，のいずれかを変化させる非線形処理を行って画像特徴量を抽出する特徴抽出部と、を備えることを特徴とする。
【００１１】
請求項２記載の発明は、請求項１記載の発明において、前記特徴抽出部が、前記入力画像データ上の各画素位置毎に、特定の異なる方向を向いているグラジエントベクトルを、一定の基準に従って等価とみなす手段、を備えることを特徴とする。
【００１２】
請求項３記載の発明は、請求項１または２記載の画像特徴抽出装置を備え、入力された入力画像データと学習用画像データを比較して類似度を計算する画像類似度計算装置であって、前記学習用画像データを前記画像特徴抽出装置に入力し、該学習用画像データに応じた画像特徴量を得る学習用特徴抽出部と、前記入力画像データを前記画像特徴抽出装置に入力し、該入力画像データに応じた画像特徴量を得る入力画像特徴抽出部と、前記入力画像データに応じた画像特徴量と前記学習用画像データに応じた画像特徴量を比較して該入力画像データと該学習用画像データとの類似度を計算する類似度計算部と、を備えることを特徴とする。
【００１３】
請求項４記載の発明は、画像データを入力する画像入力部を備え、その入力された入力画像データの特徴量を計算する装置に使用する画像特徴抽出方法であって、前記入力画像データに対して、ノイズ除去処理，高域通過フィルタ処理，低域通過フィルタ処理，画素値変換処理，それらの処理の組み合わせ，のいずれかを行って画像を補正し、該補正された画像を出力する画像補正処理ステップと、前記画像補正部によって補正された画像の各画素位置に対して、方向毎の変化をグラジエントベクトルとして計算し出力する微分処理ステップと、前記微分処理ステップによって計算されたグラジエントベクトルに対して、グラジエントベクトルの大きさ，向き，それらの組み合わせ，のいずれかを変化させる非線形処理を行って画像特徴量を抽出する特徴抽出処理ステップと、を有することを特徴とする。
【００１４】
請求項５記載の発明は、請求項４記載の発明において、前記特徴抽出処理ステップが、前記入力画像データ上の各画素位置毎に、特定の異なる方向を向いているグラジエントベクトルを、一定の基準に従って等価とみなすステップ、を有することを特徴とする。
【００１５】
請求項６記載の発明は、請求項１または２記載の画像特徴抽出装置を備え、入力された入力画像データと学習用画像データを比較して類似度を計算する装置に使用する画像類似度計算方法であって、前記学習用画像データを前記画像特徴抽出装置に入力し、該学習用画像データに応じた画像特徴量を得る学習用特徴抽出処理ステップと、前記入力画像データを前記画像特徴抽出装置に入力し、該入力画像データに応じた画像特徴量を得る入力画像特徴抽出処理ステップと、前記入力画像データに応じた画像特徴量と前記学習用画像データに応じた画像特徴量を比較して該入力画像データと該学習用画像データとの類似度を計算する類似度計算処理ステップと、を有することを特徴とする。
【００１６】
請求項７記載の発明は、画像特徴抽出プログラムであって、コンピュータを請求項１または２に記載の画像特徴抽出装置における各部及び各手段として機能させることを特徴とする。
【００１７】
請求項８記載の発明は、画像類似度計算プログラムであって、コンピュータを請求項３に記載の画像類似度計算装置における各部として機能させることを特徴とする。
【００１８】
請求項９記載の発明は、記録媒体であって、請求項７に記載の画像特徴抽出プログラムを記録したことを特徴とする。
【００１９】
請求項１０記載の発明は、記録媒体であって、請求項８に記載の画像類似度計算プログラムを記録したことを特徴とする。
【００２０】
前記請求項１，４に記載の発明は、コントラストの低い特徴におけるエッジを強調でき、はずれ値を除去できる。
【００２１】
前記請求項２，５に記載の発明は、逆の向きのエッジを区別する必要のない特徴（例えば、輪郭特徴）を抽出できる。
【００２２】
前記請求項３，６に記載の発明は、はずれ値の影響を除去された画像特徴、低コントラスト部分で発生する弱い輪郭を強調した画像特徴を採用できる。
【００２３】
前記請求項７に記載の発明は、請求項１または２に記載の画像特徴抽出装置をコンピュータプログラムとして記載できる。
【００２４】
前記請求項８に記載の発明は、請求項３に記載の画像類似度計算装置をコンピュータプログラムとして記載できる。
【００２５】
前記請求項９に記載の発明は、請求項７に記載の画像特徴抽出プログラムを記録媒体に記録できる。
【００２６】
前記請求項１０に記載の発明は、請求項８に記載の画像類似度計算プログラムを記録媒体に記録できる。
【発明の効果】
【００２７】
以上示したように請求項１，４の発明によれば、コントラストの低い特徴を取得できる。画像の特徴を照明変動の影響を受け難いように、精度良く抽出できる。
【００２８】
請求項２，５の発明によれば、逆の向きのエッジを区別する必要のない特徴（例えば、輪郭特徴）を取得できる。
【００２９】
請求項３，６の発明によれば、位置ずれに強い類似度を計算（認識）できる。また、学習用画像と入力画像との位置のずれへの耐性を強化し、結果的に類似度計算における処理量を軽減できる。さらに、詳述すると、マッチングを行う際に低コントラスト部分で発生する弱いエッジを強調しているため、特徴が強く出るので、テンプレートと実際の画像とをラスタースキャンでマッチングを行う際、比較的、間隔の開いた、疎なスキャンを行った場合も、位置ずれへの耐性が強くなり、結果的に少ないスキャン回数でも精度が高く結果を得ることができるので、計算処理量を軽減できる。
【００３０】
請求項７の発明によれば、画像特徴抽出装置としてコンピュータを動作させるコンピュータプログラムを提供できる。
【００３１】
請求項８の発明によれば、画像類似度計算装置としてコンピュータを動作させるコンピュータプログラムを提供できる。
【００３２】
請求項９の発明によれば、画像特徴抽出装置としてコンピュータを動作させるコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供できる。
【００３３】
請求項１０の発明によれば、画像類似度計算装置としてコンピュータを動作させるコンピュータプログラムを記録した記録媒体を提供できる。
【００３４】
これらを以って画像認識技術分野に貢献できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３５】
本発明の実施形態における画像特徴抽出装置の構成を図１に基づいて説明する。なお、以下の説明において、説明文中と数式中における数学記号を、以下の数学記号読み替え表に従って記載する。
【００３６】
【表１】
2009015406.tif 000003
【００３７】
図１中の画像特徴抽出装置は、入力画像Ｄ１１を入力とし画像特徴量（画像特徴ともいう）Ｄ１２を出力する装置であって、画像補正部１１，微分部１２，特徴抽出部１３を備える。
【００３８】
入力画像Ｄ１１は、予め与えられる画像データであって、特徴量を計算する元データである。
【００３９】
なお、画像特徴抽出装置は図示省略されているが、デジタルカメラ，ハードディスク装置などから入力画像Ｄ１１を入力する画像入力部も備える。画像特徴抽出装置は、各部を制御し計算させる制御部（例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ））を備えていても良い。画像特徴抽出装置を構成する各部に必要な情報もしくはデータは、予め備えられた記憶部（例えば、メモリやハードディスク装置）に記憶され管理されて良い。
【００４０】
画像補正部１１は、入力画像Ｄ１１に対して、画像補正（ノイズ除去処理，高域通過フィルタ処理，低域通過フィルタ処理，画素値変換処理，それらの処理の組み合わせ，のいずれか）を行って補正された画像を出力する。
【００４１】
微分部１２は、画像補正部１１で出力された補正された画像の各画素位置に対して、グラジエントベクトル（ｘ方向微分およびｙ方向微分）を計算し、そのグラジエントベクトルを出力する。
【００４２】
特徴抽出部１３は、微分部１２で出力されたグラジエントベクトルに対して様々な非線形処理を行って所望の特徴を抽出する。
【００４３】
画像特徴量Ｄ１２は、特徴抽出部１３で得られた結果である。
【００４４】
本実施形態における画像特徴抽出装置を更に詳しく説明する。なお、以下の説明において、入力画像Ｄ１１を以下の２次元関数で表現する。また、簡単のために「ｇ：Ｒ2→ｇ（ｘ，ｙ）∈Ｒn」と記載する。
【００４５】
【数１】
2009015406.tif 000004
【００４６】
ここで、ｎは次元数である。例えば、濃淡画像の場合はｎ＝１、ＲＧＢカラーの場合ｎ＝３と考える。また、「（ｇ1（ｘ，ｙ），ｇ2（ｘ，ｙ），…，ｇn（ｘ，ｙ））t∈Ｒn」であり、ｔは転置を示す。例えば、ｎ＝１の場合は、以下のような式となる。
【００４７】
【数２】
2009015406.tif 000005
【００４８】
なお、デジタル画像では、上述の２次元関数の定義域がサンプリングされ、各点（各画素位置における画素）の画素値ｇij＝ｇ（ｘi，ｙj）として得られることになる。例えば、サンプリング間隔Δｘ、Δｙの場合、ｘi＝ｘ0＋ｉΔｘ、ｙj＝ｙ0＋ｊΔｙとして得られることになる。
【００４９】
画像補正部１１は、入力画像ｇを変換して補正後画像ｇ〜（即ち、ｇ→ｇ〜）とする。
【００５０】
補正後画像ｇ〜は、入力画像ｇと同じく２次元関数であって、例えば、入力画像ｇの高周波成分をカット、低周波成分のカット、出力値の非線形変換、対数変換（例えば、ｇ〜＝ｌｏｇ（ｇ）、カラーの場合は、ｇ〜＝（ｇ〜1，ｇ〜2，ｇ〜3）t＝（ｌｏｇ（ｇ1），ｌｏｇ（ｇ2），ｌｏｇ（ｇ3））t）といった変換処理で、単体の変換処理による処理もしくは複数の変換処理を組み合わせた処理を施された画像である。これらの変換処理は、入力画像Ｄ１１（入力画像ｇ）のノイズもしくは画像特性に応じて適用するものである。
【００５１】
また、次の微分部１２では高周波成分が強調されるため、上述したように、画像補正部１１では少なくとも高周波成分カット（つまり、平滑化）を行うことが望ましい。
【００５２】
また、カラー画像の場合は、例えば、ＲＧＢ（Ｒｅｄ  Ｇｒｅｅｎ  Ｂｌｕｅ）表現をＹＣｂＣｒ，ＨＳＶ（Ｈｕｅ  Ｓａｔｕｒａｔｉｏｎ  Ｖａｌｕｅ）など、別の座標系に値を変換し、その上で、異なる画像補正処理を行っても構わない。例えば、ＹＣｂＣｒに変換し、Ｙ成分に対しては少ない高周波成分カット、ＣｂＣｒに対して高周波除去を強く行うことが可能である。
【００５３】
微分部１２は、補正後画像ｇ〜に対してグラジエントベクトル（ｘ方向微分およびｙ方向微分）を計算する。この計算は以下の式で表される。
【００５４】
【数３】
2009015406.tif 000006
【００５５】
または、ＲＧＢカラーの場合の式は、以下の通りである。
【００５６】
【数４】
2009015406.tif 000007
【００５７】
特徴抽出部１３は、微分部１２の結果であるグラジエントベクトルν→（ベクトル場）に対して、様々な非線形処理を行い、画像特徴量を出力する。
【００５８】
その非線形処理の最も単純な例では、以下の式のように、一定のしきい値以上にベクトルサイズが大きい場合は、ベクトルのサイズがその大きさ以上にならないようにする方法がある。
【００５９】
【数５】
2009015406.tif 000008
【００６０】
ここで、ｌは正値のパラメータ、｜｜はベクトルのノルムである。入力画像が濃淡画像の場合は、以下の通りである。
【００６１】
【数６】
2009015406.tif 000009
【００６２】
また、入力画像がカラーの場合は、以下の通りである。
【００６３】
【数７】
2009015406.tif 000010
【００６４】
上述のように、ν→のノルムを計算すれば良い。
【００６５】
また、εを小さな正の値とした場合は以下の式であって、ベクトルサイズがεより大きい場合、すべてのベクトルをノルム１に変換する。
【００６６】
【数８】
2009015406.tif 000011
【００６７】
別の非線形処理を表す式は、以下の式である。
【００６８】
【数９】
2009015406.tif 000012
【００６９】
上述のような非線形処理を行う計算によって、大きなサイズのベクトルにおいてはサイズを小さく、相対的に小さなベクトルの重みを大きくすることができる。ここでｋ、ｌは正値のパラメータである。ｋ＝０，ｌ＝１の時、この変換はノルムを１に変換する処理に相当する。また、ｋ→＋∞の時には、変換を行わない処理（ν→→ν→）に近づく。
【００７０】
以上の式は、すべてベクトルν→の方向を維持し、スケールを変更する変換となっている。言い換えると、画像の定義域が２次元である必要はなく、３次元（例えば、ＣＴ（Ｃｏｍｐｕｔｅｒ  Ｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ）データのように立体を表現するデータ）でも同様の処理が可能である。
【００７１】
なお、離散的な値にベクトルを集中させることもできる。例えば、全てのベクトルを９つのベクトルで代表させることができる。これは、ベクトルの各要素ｘ、ｙそれぞれの値をしきい値処理によって３値（例えば、−１，０，１といった値）化し、その３値で代表させる方法である。
【００７２】
上述の例は、結果として連続データを不連続データにすることになっているが、３値化を５値化にすれば、ｘ、ｙそれぞれ−２，−１，０，１，２、つまり２５の値で代表させられる。ｎ値であればｎの２乗個の値で代表させることも可能である。ｎを大きくすることによって、実効的に不連続性は解消される。
【００７３】
ここで、特徴抽出部１３において、グラジエントベクトルが特定の異なる方向を向いていても一定の基準に従って等価とみなす原理を以下に説明する。
【００７４】
特定の対象に対する画像認識では、その対象の輪郭が重要な要素であり、その対象を写した画像におけるグラジエントベクトル（輝度変化が最大の方向）が逆向きであっても、同一と見なすべき場合（即ち、向きは異なっていても方向が同じであれば同じと見なしたい場合）が存在する。
【００７５】
３次元物体を認識する場合、その３次元物体の輪郭の存在は重要であるが、例えば、背景がより明るいか暗いかは不明の場合、重要な情報はその輪郭の存在にある。即ち、輝度変化が最大の方向を示すグラジエントベクトルは、ちょうど逆向きでも構わないということである。
【００７６】
その逆向きのグラジエントベクトルを含めて、輪郭を抽出する処理を、入力データに対して離散的でなく、連続的な結果が得られる形で実現する。
【００７７】
そして、特徴抽出部１３において、グラジエントベクトルが特定の異なる方向を向いていても一定の基準に従って等価とみなす処理を説明する。即ち、その処理は、逆向きのグラジエントベクトルを同じと見なす処理である。この処理は、認識したい物体の背景が、物体に対して相対的に、明るい場合と暗い場合で、結果が異なってしまう、という課題を解決する。
【００７８】
例えば、ｕ→＝（ｕ１，ｕ２）は、式３，式４，式５において、既に述べたベクトルサイズを補正した後のベクトルとする。この場合、以下の式によって補正を行うと、ベクトルのサイズは変わらないが、角度にして１８０度異なるベクトルは同一視されることになる。
【００７９】
【数１０】
2009015406.tif 000013
【００８０】
即ち、角度θ、ノルム１のベクトル（ｃｏｓθ，ｓｉｎθ）の角度を２倍にすると、（ｃｏｓ２θ，ｓｉｎ２θ）＝（ｃｏｓ２θ−ｓｉｎ２θ，２ｓｉｎθｃｏｓθ）となる。一方（ｃｏｓθ，ｓｉｎθ）とは角度が１８０度異なるベクトル（ｃｏｓ（θ＋π），ｓｉｎ（θ＋π））の角度を２倍しても、（ｃｏｓ２（θ＋π），ｓｉｎ２（θ＋π））＝（ｃｏｓ２θ−ｓｉｎ２θ））となるため、２倍したベクトルの角度は一致する。
【００８１】
また、以下の式によって補正する方法も考えられる。この方法は、異なる４方向のベクトルを同一視する。
【００８２】
【数１１】
2009015406.tif 000014
【００８３】
なお、グラジエントベクトルに対して、以下の式による変換を行うと、グラジエントベクトルの向きが１８０度異なるベクトル（逆向きのベクトル）については同一視されることになる。
【００８４】
【数１２】
2009015406.tif 000015
【００８５】
以上の例は、１８０度を同一視するための処理であるが、必要に応じて１２０度を同一視、９０度を同一視、などを行うことも容易である。例えば、１２０度を同一視したい場合は、（ｃｏｓ３θ，ｓｉｎ３θ）、９０度を同一視したい場合は（ｃｏｓ４θ，ｓｉｎ４θ）を用いれば良い。
【００８６】
例えば、１２０度を同一視したい場合、実際に同一視されることは三角関数の特性である以下の式から簡単に導出できる。
【００８７】
【数１３】
2009015406.tif 000016
【００８８】
なお、離散的な処理を行った場合には、所望の条件に従って、等価とみなしたいベクトルをテーブル化すれば良い。
【００８９】
また、カラー画像の場合には、それぞれの要素について、上記処理を行うことが可能である。
【００９０】
上述のグラジエントベクトルが異なる方向を向いている場合に等価と見なす処理は、処理画像全体で行っても良いし、必要な領域のみで行っても良い。
【００９１】
そして、画像特徴量Ｄ１２は、以上のような式に基づく処理を行う画像補正部１１〜特徴抽出部１３によって得られた結果である。
【００９２】
なお、以上の画像特徴抽出装置における処理は、画像全体で行っても良いし、領域毎、点毎に異なる処理を行っても良い。また、以上の画像特徴抽出装置における処理を複数個組み合わせ、統合して結果を得ても良い。さらに、以上のように、画像の表現を２次元に限定する必要はなく、すべての式で定義域をｍ次元と読み替えることができる。
【００９３】
本実施形態の画像特徴抽出装置における画像特徴抽出方法を示す手順を図２に基づいて以下に説明する。
【００９４】
まず、入力画像に対して、ノイズ除去または高域通過フィルタ処理または低域通過フィルタ処理または画素値変換処理を行う（Ｓ１０１：画像補正処理ステップ）。なお、詳細な処理内容は、上記の画像補正部１１の動作を参照のこと。
【００９５】
次に、画像補正ステップＳ１０１の結果に対して、グラジエントベクトル（ｘ方向微分およびｙ方向微分）を計算する（Ｓ１０２：微分処理ステップ）。なお、詳細な処理内容は、上記の微分部１２の動作を参照のこと。
【００９６】
そして、微分処理ステップＳ１０２の結果であるグラジエントベクトルに対して、様々な非線形処理を行い、画像特徴量を出力する（Ｓ１０３：特徴抽出処理ステップ）。なお、詳細な処理内容は、上記の特徴抽出部１３の動作を参照のこと。
【００９７】
以上のように、本実施形態における画像特徴抽出装置では、ベクトルサイズが非常に大きくなっても特徴抽出結果が極端に大きくなることはない。つまり、グラジエントベクトルにはノイズが乗りやすく、はずれ値となりやすい傾向があるが、本実施形態における画像特徴抽出装置の処理結果はこれを回避できる。また、局所的な反射、スミアなどによって、画像変化（局所的なコントラスト）が大きくなりすぎる場合の影響を制限する結果をもたらす。
【００９８】
また同時に、本実施形態における画像特徴抽出装置では、比較的小さなベクトルを強調することもできる。これにより、コントラストが低くなった画像に対しても、安定な処理を実現できる。
【００９９】
さらに、コントラストが低いエッジも強調できることから、マッチングを行う際に多少の位置ずれが発生していても、精度を低下させることなくサーチを行うことが可能となる。
【０１００】
位置ずれ発生による精度低下を防止してサーチできる理由を図３に基づいて説明する。図３は、原信号の例を示すグラフｐ１に対し、微分部１２によって微分処理を行った結果を示すグラフｐ２、その結果に対し式５を施した結果を示すグラフｐ３である。なお、画像は２次元であるものの、図３では値の変化を表現するため１次元関数として表現した。
【０１０１】
原信号の例を示すグラフｐ１は、異なる２つのコントラストのパターンが記録されている。
【０１０２】
微分処理を行った結果を示すグラフｐ２は、当然ながらこれらのコントラストを反映して、高いコントラストのパターンでは大きな微分値、低いコントラストのパターンでは小さな微分値が得られている。
【０１０３】
微分処理を行った結果に対し、さらに、式５の処理を行った結果が、グラフｐ３である。この結果を示すグラフｐ３は、高いコントラストのパターンに対応する結果の方が、低いコントラストのパターンに対する結果より高いが、しかし、その比率は元のパターンのコントラストよりは小さくなっている。細かく確認すると、微分値が低い点では大きな値に変換され、微分値が大きい点では小さな値に変更されている。なお、パラメータｋ、ｌを調整することによって、強調の程度などを変更できる。
【０１０４】
一般的なエッジは、エッジ中央でピーク値となり、変化が大きくなるが、その周辺では変化の度合いが小さくなる傾向がある。従って、式５（ｋ→＋∞の場合を除く）は、周辺の小さくなった変化部分において、これを強調するという効果が得られる。
【０１０５】
また、一般的に、類似度計算では、その類似度を計算する位置は未知であるため、テンプレートを用意し、画像の上を走査させて対応する位置を探すという画像のスキャン走査が行われる。このスキャン走査では、高い類似度が得られた点をその位置候補としていく。見おとしリスクを減らすため、できる限りスキャン走査の間隔を細かくすることが望ましいが、一般に処理量が膨大となる。スキャン走査の間隔を大きくしながら、見おとしリスクを低下させるには、テンプレートの位置と画像上の候補位置が多少ずれている場合でも、高い類似度が得られる方法が必要となる。
【０１０６】
そして、周辺の小さくなった変化部分を強調する式５（ｋ→＋∞の場合を除く）では、テンプレートの位置と画像上の候補位置が多少ずれている場合でも、高い類似度を得られる。つまり、式５によって位置決め精度は低くなる。これは、２枚の画像を比較する際、エッジのピークが一致していない場合でも、比較的高い類似度が得られるためである。しかし、これは、位置ずれが発生しても高い類似度が得られるという効果をもたらすことになる。
【０１０７】
次に、本実施形態における画像類似度計算装置の構成を図４に基づいて説明する。図４中の画像類似度計算装置は、入力画像特徴抽出部２１と、学習用特徴抽出部２２と、類似度計算部２３と、を備え、入力画像Ｄ２１及び学習用画像Ｄ２３を各々入力し、入力画像特徴Ｄ２２及び学習用特徴Ｄ２４を抽出し、その入力画像特徴Ｄ２２及び学習用特徴Ｄ２４に基づいて類似度Ｄ２５を出力する。
【０１０８】
なお、画像類似度計算装置は、各部を制御し計算させる制御部（例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｎｇ  Ｓｙｓｔｅｍ））を備えていても良い。画像類似度計算装置を構成する各部に必要な情報もしくはデータは、予め備えられた記憶部（例えば、メモリやハードディスク装置）に記憶され管理されて良い。
【０１０９】
入力画像Ｄ２１は、類似度を算出すべき対象（即ち、認識すべき対象）を写した画像であり、学習用画像との類似度を計算するための画像である。図示省略されているが、画像特徴抽出装置における画像入力部から入力画像Ｄ２１もしくは学習用画像Ｄ２３を入力する。
【０１１０】
入力画像特徴抽出部２１では、入力画像Ｄ２１を上述の画像特徴抽出装置に入力し、入力画像Ｄ２１の画像特徴（入力画像特徴Ｄ２２）を抽出する。
【０１１１】
学習用画像Ｄ２３は、学習用の特徴を抽出するための画像である。
【０１１２】
学習用特徴抽出部２２は、学習用画像Ｄ２３を上述の画像特徴抽出装置に入力し、学習用画像Ｄ２３の画像特徴（学習用特徴Ｄ２４）を抽出する。
【０１１３】
類似度計算部２３は、入力画像特徴Ｄ２２と学習用特徴Ｄ２４を比較して、それらの類似度を計算し、その計算結果として、類似度Ｄ２５を出力する。
【０１１４】
なお、類似度計算部２３は、入力画像特徴Ｄ２２と学習用特徴Ｄ２４を比較し、さらに、類似度を計算するが、その比較する方法には様々な方法が考えられる。
【０１１５】
例えば、単純に差分をとってその絶対値の和を計算する方法、差分の２乗和、相関値を計算する方法、主成分分析を行い次元圧縮を行った上で投影距離を用いる方法、投影空間での距離を計測する方法などが考えられる。
【０１１６】
さらに、ブロック毎に特徴を計算して合算し、その後、それぞれにおいて差分の２乗和、絶対値の総和、等を行う方法、ブロック毎の特徴をヒストグラムとして表現し、ヒストグラム同士の距離を計算することによって類似度と見なす方法なども考えられる。
【０１１７】
また、類似度計算部２３における類似度の計算は、複数種類、または同じ種類で異なるパラメータを用いた計算処理系を組み合わせて行うこともできる。直列に組み合わせて、類似する場合にのみ次の処理を行って、絞込みを行いながら類似性を判断できる。また、並列に組み合わせて、多数決、重みつき多数決などで類似もしくは非類似を判断することもできる。
【０１１８】
入力画像と学習用画像を比較するためには、学習用画像の画素数の方が入力画像の画素数より大きいか等しいことが必要である。画素数が等しい場合、２枚の同じ大きさの画像を比較する処理となる。入力画像の画素数の方が大きい場合は、学習用画像の画素数と同じ大きさの部分画像を入力画像から切り出して、これを比較することができる。
【０１１９】
上述のように比較方法に基づき、例えば、監視カメラなどで、時間を異なって撮影した２枚の画像を比較する場合、学習用画像を１枚目の画像の一部分とし、入力画像を２枚目の画像の同じ部分とし、これら画像間の類似度を計算する。そして、類似する場合は変化なし、類似しない場合は動きあり、と判断することによって、画像内の変化有無を確認することもできる。
【０１２０】
本実施形態の画像類似度計算装置における画像類似度計算方法を示す手順を図５に基づいて以下に説明する。
【０１２１】
まず、学習用画像を上述の画像特徴抽出装置に入力し、学習用画像に応じた学習用特徴を抽出する（Ｓ２０１：学習用特徴抽出処理ステップ）。なお、詳細な処理内容は、上記の学習用特徴抽出部２１の動作を参照のこと。
【０１２２】
次に、入力画像を上述の画像特徴抽出装置に入力し、入力画像に応じた入力画像特徴を抽出する（Ｓ２０２：入力画像特徴抽出処理ステップ）。なお、詳細な処理内容は、上記の入力画像特徴抽出部２２の動作を参照のこと。
【０１２３】
そして、入力画像特徴Ｄ２２と学習用特徴Ｄ２４を比較し、さらに、類似度を計算する（Ｓ２０３：類似度計算処理ステップ）。なお、詳細な処理内容は、上記の類似度計算部２３の動作を参照のこと。
【０１２４】
図５中では、ステップＳ２０１とＳ２０２を順次に実行しているが、図６中のステップＳ２０１’とステップＳ２０２’のように、学習用特徴抽出処理ステップと入力画像特徴抽出ステップを並行して実行しても良い。その並行処理を行う場合、類似度計算処理ステップＳ２０３’は、ステップＳ２０１’とステップＳ２０２’の両方の処理が完了するまで、待ち合わせすることになる。
【０１２５】
なお、本実施形態の画像特徴抽出装置及び画像類似度計算装置における各部の一部もしくは全部の機能をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータを用いて実行して本発明を実現することができること、本実施形態の画像特徴抽出装置及び画像類似度計算装置に関する方法（手順）をコンピュータのプログラムで構成し、そのプログラムをコンピュータに実行させることができることは言うまでもなく、コンピュータでその機能を実現するためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体（記憶媒体）、例えばＦＤ（Ｆｌｏｐｐｙ（登録商標）  Ｄｉｓｋ）や、ＭＯ（Ｍａｇｎｅｔｏ−Ｏｐｔｉｃａｌ  ｄｉｓｋ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、メモリカード、ＣＤ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ）、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、配布したりすることが可能である。また、上記のプログラムをインターネットや電子メールなど、ネットワークを通して提供することも可能である。
【０１２６】
さらに、上述の本実施形態の画像特徴抽出装置及び画像類似度計算装置に関する方法を記述したコンピュータプログラムを、その方法に必要とされる入出力データを格納したメモリや外部記憶部等にアクセスするように実装してもよい。
【０１２７】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は説明した実施形態に限定されるものでなく、各請求項に記載した範囲において各種の変形を行うことが可能である。
【０１２８】
例えば、本実施形態において、画像特徴抽出装置を装置としたが、画像特徴抽出装置の各部（あるいは各機能）を実装したプログラムを作成し、画像類似度計算装置であるコンピュータ上で実行させても良い。
【０１２９】
画像特徴抽出装置と画像類似度計算装置間は、必要な情報を通信するために通信線で接続されていても良い。
【図面の簡単な説明】
【０１３０】
【図１】本実施形態における画像特徴抽出装置の構成図。
【図２】本実施形態の画像特徴抽出装置における画像特徴抽出方法を示す手順の図。
【図３】画像特徴抽出装置の出力結果を示す図。
【図４】本実施形態における画像類似度計算装置の構成図。
【図５】本実施形態の画像類似度計算装置における類似度計算方法を示す手順例１の図。
【図６】本実施形態の画像類似度計算装置における類似度計算方法を示す手順例２の図。
【符号の説明】
【０１３１】
１１…画像補正部
１２…微分部
１３…特徴抽出部
２１…入力画像特徴抽出部
２２…学習用特徴抽出部
２３…類似度計算部
Ｄ１１，Ｄ２１…入力画像
Ｄ１２…画像特徴量
Ｄ２２…入力画像特徴
Ｄ２３…学習用画像
Ｄ２４…学習用特徴
Ｄ２５…類似度
ｐ１，ｐ２，ｐ３…グラフ
【図１】
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【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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