(57)【要約】【課題】画像内の繰り返しパターンをより正確に検出することができるようにする。【解決手段】画像保持部１０１は、例えば半導体メモリ等の記憶媒体により構成され、パターン判定装置１００に入力される入力画像を保持する。画像評価処理部１０２は、画像保持部１０１に保持されている１枚の入力画像を所定の方法で評価する。繰り返しパターン検出部１０３は、評価値保持部１１７に保持された、それらの評価値を用いて繰り返しパターン検出処理を行い、入力画像に繰り返しパターンが含まれるか否かを判定し、その判定結果をパターン判定装置１００の外部に出力する。本発明は、例えば、パターン判定装置に適用することができる。【選択図】図１
2009225211.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像に含まれる、所定の画像パターンが繰り返される繰り返しパターンを検出する情報処理装置であって、
前記画像の処理対象の画素である注目点に対応する所定の領域である注目ブロック内の各画素について評価を行い、それぞれの評価値を求める画像評価手段と、
前記注目ブロック内において、前記注目ブロック内の前記評価値の分布を分析するための、前記注目点以外の画素である特徴点を複数特定する特徴点特定手段と、
特定された複数の前記特徴点の各評価値の関係に基づいて、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを判定する判定手段と
を備える情報処理装置。
【請求項２】
前記評価値は、比較対象として選択された前記注目ブロック内の画素である比較点に対応する所定の領域である比較対象ブロックと、前記注目ブロックを比較して得られる、前記比較対象ブロックの前記注目ブロックに対する類似度を示すパラメータである
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項３】
前記比較点の評価値は、前記比較点に対応する前記比較対象ブロックと、前記注目ブロックの、ブロック内における位置が互いに同一の画素同士の差分値の絶対値の総和である
請求項２に記載の情報処理装置。
【請求項４】
前記特徴点特定手段は、前記特徴点として３点を特定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項５】
前記繰り返しパターンは、直線状エッジの画像であり、
前記判定手段は、前記直線状エッジの画像の有無を判定するとともに、前記直線状エッジの画像が存在すると判定した場合、さらに前記直線状エッジの方向も判定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項６】
前記特徴点特定手段は、対応する前記比較対象ブロックの前記注目ブロックに対する類似度が前記注目点を除いて最も高いことを示す評価値の比較点を、第１の特徴点として特定し、さらに、前記第１の特徴点および前記注目点を通る直線に直交する直線上の、前記注目点から所定距離互いに反対方向に離れた２点を第２の特徴点および第３の特徴点として特定する
請求項５に記載の情報処理装置。
【請求項７】
前記特徴点特定手段は、前記第１の特徴点乃至前記第３の特徴点を、前記注目ブロック内の、前記注目点より所定の距離以内の範囲を除く領域の画素より特定する
請求項６に記載の情報処理装置。
【請求項８】
前記第１の特徴点および前記第２の特徴点の各評価値の平均値を算出することにより前記評価値の分布の特徴を分析する特徴分析手段をさらに備え、
前記判定手段は、前記特徴分析手段により算出された前記平均値と前記第１の特徴点の評価値とを比較し、その差が所定の閾値より大きい場合、前記第１の特徴点および前記注目点を通る直線に沿って前記直線状エッジが存在すると判定する
請求項７に記載の情報処理装置。
【請求項９】
前記判定手段による判定結果に基づいて、再度、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを判定する再判定手段をさらに備え、
前記画像評価手段は、複数の注目ブロックの各画素について前記評価値を求め、
前記特徴点特定手段は、前記複数の注目ブロックのそれぞれにおいて、前記特徴点を複数特定し、
前記判定手段は、前記複数の注目ブロックのそれぞれについて、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを判定し、
前記再判定手段は、前記判定手段による判定により得られた複数の判定結果に基づいて、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを再度判定する
請求項１に記載の情報処理装置。
【請求項１０】
画像に含まれる、所定の画像パターンが繰り返される繰り返しパターンを検出する情報処理装置の情報処理方法であって、
前記画像の処理対象の画素である注目点に対応する所定の領域である注目ブロック内の各画素について評価を行い、それぞれの評価値を求め、
前記注目ブロック内において、前記注目ブロック内の前記評価値の分布を分析するための、前記注目点以外の画素である特徴点を複数特定し、
特定された複数の前記特徴点の各評価値の関係に基づいて、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを判定する
ステップを含む情報処理方法。
【請求項１１】
画像に含まれる、所定の画像パターンが繰り返される繰り返しパターンを検出するプログラムにおいて、
前記画像の処理対象の画素である注目点に対応する所定の領域である注目ブロック内の各画素について評価を行い、それぞれの評価値を求める画像評価ステップと、
前記注目ブロック内において、前記注目ブロック内の前記評価値の分布を分析するための、前記注目点以外の画素である特徴点を複数特定する特徴点特定ステップと、
特定された複数の前記特徴点の各評価値の関係に基づいて、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを判定する判定ステップと
をコンピュータに実行させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、情報処理装置および方法、並びにプログラムに関し、特に、画像内の繰り返しパターンをより正確に検出することができるようにした情報処理装置および方法、並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像の内容を解析し、その検出結果を画像処理等に利用することが考えられている。例えば、ビデオカメラによる撮影画像のような動画像において、各フレーム画像の中で所望の部分を追尾点として特定し、その追尾点を追尾するように、画像を拡大したり、ビデオカメラ動作を制御したりすることが考えられている（例えば、特許文献１参照）。また、画像内よりエッジを検出し、顔や人物の画像を特定したり、エッジ部分に特別な画像処理を施したりすることも考えられている。
【０００３】
特に、画像に含まれる特徴的なパターン、例えば直線や幾何学模様のような所定の画像パターンが繰り返される繰り返しパターンは各種処理に利用可能であり、このような繰り返しパターンを検出することは、有用である。
【０００４】
このような繰り返しパターンの検出方法として様々な方法が考えられている（例えば、特許文献２乃至特許文献４参照）。
【０００５】
【特許文献１】特開２００５−３０３９８３号公報
【特許文献２】特開２００５−５６４１０号公報
【特許文献３】特開２００６−１３３７５２号公報
【特許文献４】特開２００４−２６４９２４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、特許文献２および特許文献３に記載の方法は、画像の周期性を検出するものであり、周期性を有する繰り返しパターンの画像しか検出することができず、例えば、直線状エッジのような周期性を有さない繰り返しパターンの検出は困難である恐れがあった。
【０００７】
また、特許文献４には、ブロックマッチングにより直線を検出することが可能であるが、この方法では、予め定義された数種類の方向の直線から選択するので、任意の方向の直線の検出は困難である恐れがあった。
【０００８】
本発明はこのような問題を解決するためのものであり、画像内の繰り返しパターンをより正確に検出することができるようにするものである。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
本発明の一側面は、画像に含まれる、所定の画像パターンが繰り返される繰り返しパターンを検出する情報処理装置であって、前記画像の処理対象の画素である注目点に対応する所定の領域である注目ブロック内の各画素について評価を行い、それぞれの評価値を求める画像評価手段と、前記注目ブロック内において、前記注目ブロック内の前記評価値の分布を分析するための、前記注目点以外の画素である特徴点を複数特定する特徴点特定手段と、特定された複数の前記特徴点の各評価値の関係に基づいて、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを判定する判定手段とを備える情報処理装置である。
【００１０】
前記評価値は、比較対象として選択された前記注目ブロック内の画素である比較点に対応する所定の領域である比較対象ブロックと、前記注目ブロックを比較して得られる、前記比較対象ブロックの前記注目ブロックに対する類似度を示すパラメータであるようにすることができる。
【００１１】
前記比較点の評価値は、前記比較点に対応する前記比較対象ブロックと、前記注目ブロックの、ブロック内における位置が互いに同一の画素同士の差分値の絶対値の総和であるようにすることができる。
【００１２】
前記特徴点特定手段は、前記特徴点として３点を特定することができる。
【００１３】
前記繰り返しパターンは、直線状エッジの画像であり、前記判定手段は、前記直線状エッジの画像の有無を判定するとともに、前記直線状エッジの画像が存在すると判定した場合、さらに前記直線状エッジの方向も判定することができる。
【００１４】
前記特徴点特定手段は、対応する前記比較対象ブロックの前記注目ブロックに対する類似度が前記注目点を除いて最も高いことを示す評価値の比較点を、第１の特徴点として特定し、さらに、前記第１の特徴点および前記注目点を通る直線に直交する直線上の、前記注目点から所定距離互いに反対方向に離れた２点を第２の特徴点および第３の特徴点として特定することができる。
【００１５】
前記特徴点特定手段は、前記第１の特徴点乃至前記第３の特徴点を、前記注目ブロック内の、前記注目点より所定の距離以内の範囲を除く領域の画素より特定することができる。
【００１６】
前記第１の特徴点および前記第２の特徴点の各評価値の平均値を算出することにより前記評価値の分布の特徴を分析する特徴分析手段をさらに備え、前記判定手段は、前記特徴分析手段により算出された前記平均値と前記第１の特徴点の評価値とを比較し、その差が所定の閾値より大きい場合、前記第１の特徴点および前記注目点を通る直線に沿って前記直線状エッジが存在すると判定することができる。
【００１７】
前記判定手段による判定結果に基づいて、再度、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを判定する再判定手段をさらに備え、前記画像評価手段は、複数の注目ブロックの各画素について前記評価値を求め、前記特徴点特定手段は、前記複数の注目ブロックのそれぞれにおいて、前記特徴点を複数特定し、前記判定手段は、前記複数の注目ブロックのそれぞれについて、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを判定し、前記再判定手段は、前記判定手段による判定により得られた複数の判定結果に基づいて、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを再度判定することができる。
【００１８】
本発明の一側面は、また、画像に含まれる、所定の画像パターンが繰り返される繰り返しパターンを検出する情報処理装置の情報処理方法であって、前記画像の処理対象の画素である注目点に対応する所定の領域である注目ブロック内の各画素について評価を行い、それぞれの評価値を求め、前記注目ブロック内において、前記注目ブロック内の前記評価値の分布を分析するための、前記注目点以外の画素である特徴点を複数特定し、特定された複数の前記特徴点の各評価値の関係に基づいて、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを判定するステップを含む情報処理方法である。
【００１９】
本発明の一側面は、さらに、画像に含まれる、所定の画像パターンが繰り返される繰り返しパターンを検出するプログラムにおいて、前記画像の処理対象の画素である注目点に対応する所定の領域である注目ブロック内の各画素について評価を行い、それぞれの評価値を求める画像評価ステップと、前記注目ブロック内において、前記注目ブロック内の前記評価値の分布を分析するための、前記注目点以外の画素である特徴点を複数特定する特徴点特定ステップと、特定された複数の前記特徴点の各評価値の関係に基づいて、前記画像が前記繰り返しパターンを含むか否かを判定する判定ステップとをコンピュータに実行させるプログラムである。
【００２０】
本発明の一側面においては、画像の処理対象の画素である注目点に対応する所定の領域である注目ブロック内の各画素について評価が行われ、それぞれの評価値が求められ、注目ブロック内において、注目ブロック内の評価値の分布を分析するための、注目点以外の画素である特徴点が複数特定され、特定された複数の特徴点の各評価値の関係に基づいて、画像が繰り返しパターンを含むか否かが判定される。
【発明の効果】
【００２１】
本発明によれば、情報を処理することができる。特に、画像内の繰り返しパターンをより正確に検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２２】
図１は、本発明を適用したパターン判定装置の主な構成例を示すブロック図である。図１に示されるパターン判定装置１００は、入力された画像データの画像内に含まれる、例えば直線や幾何学模様のような所定の画像パターンが繰り返される繰り返しパターンを検出する装置である。図１に示されるように、パターン判定装置１００は、画像保持部１０１、画像評価処理部１０２、および繰り返しパターン検出部１０３を有する。
【００２３】
画像保持部１０１は、例えば半導体メモリ等の記憶媒体により構成され、パターン判定装置１００に入力される入力画像を保持する。
【００２４】
画像評価処理部１０２は、画像保持部１０１に保持されている１枚の入力画像を所定の方法で評価する。この評価方法は繰り返しパターン検出部１０３が入力画像に含まれる繰り返しパターンを検出可能な方法であれば任意である。例えば、画像評価処理部１０２は、入力画像に含まれるブロック同士を比較するブロックマッチング処理を用いて入力画像の評価を行う。
【００２５】
ブロックは、入力画像全体を、例えば３２画素×３２画素のように、予め定められた所定の画像サイズで区切るデータ単位である。つまり、ブロックは、入力画像全体の一部の領域を構成する部分画像である。ブロックマッチング処理は、２つのブロックを比較し、互いの画像の類似度を表す評価値を算出する処理である。
【００２６】
なお、ブロックマッチングの手法は一般的に多数存在するが、画像の評価を行うことができるものであれば基本的にどれを用いてもよい。ただし、一般的なブロックマッチングは、動画像の連続する２つのフレーム画像間において行われる場合が多いが、画像評価処理部１０２は、１枚の入力画像から抽出した、互いに異なる領域（位置）の２つのブロックを比較する。
【００２７】
一般に、ブロックマッチング処理は画像処理において広く利用される技術であるので、このような一般的なブロックマッチング処理を画像の評価に用いることにより、独自の評価方法で評価を行うよりも開発が容易になる。また、例えば、装置内の他の画像処理においてブロックマッチング処理が行われているような場合、そのアルゴリズムを流用することもできる。なお、例えば、パターン判定装置１００による判定結果を利用して行われる画像処理など、他の装置や他の処理部において行われる処理において、同様のブロックマッチング処理が行われる場合、画像評価処理部１０２が、その処理結果を利用することも可能である。このように、ブロックマッチング処理を用いることにより、画像評価処理部１０２の開発コストを低減させることができる。
【００２８】
以下においては、画像評価処理としてブロックマッチング処理が行われる場合の例について説明する。図１に、ブロックマッチング処理を行う画像評価処理部１０２の詳細な構成の例を示す。図１において、画像評価処理部１０２は、注目点特定部１１１、注目ブロック特定部１１２、比較点選択部１１３、比較対象ブロック特定部１１４、ブロックマッチング部１１５、評価値算出部１１６、および評価値保持部１１７を有する。
【００２９】
注目点特定部１１１は、画像保持部１０１に保持されている画像の中から注目点を特定する。注目点は、入力画像の中の、繰り返しパターンを検出する画素（処理対象画素）を示す。注目ブロック特定部１１２は、同じ画像の中から注目ブロックを特定する。注目ブロックは、注目点における繰り返しパターンの検出のためのブロックマッチングが行われるブロックのことを示し、注目点を含む領域を示す。なお、この注目ブロックのサイズおよび形状は任意である。注目点はその注目ブロックの基準となる点であり、注目ブロックに対して１つの注目点が存在する。注目ブロックのどの位置に注目点が位置するようにしてもよいが、以下においては、注目点が注目ブロックの中心点であるものとして説明する。
【００３０】
なお、注目点特定部１１１や注目ブロック特定部１１２が、この注目点や注目ブロックの情報、例えば、入力画像のどの位置を注目点とし、注目点に対して注目ブロックをどのように設定するか等の情報をどのように得るのかは任意である。例えば図示せぬ入力部を用いてユーザがパターン判定装置１００に入力し、注目点特定部１１１や注目ブロック特定部１１２が、その情報を利用するようにしてもよい。また、例えば、注目点特定部１１１や注目ブロック特定部１１２が、パターン判定装置１００の後段の画像処理装置等より供給される情報を取得して利用するようにしてもよい。もちろん、注目点特定部１１１や注目ブロック特定部１１２が、予めこれらの情報を保持しているようにしてもよい。
【００３１】
比較点選択部１１３は、画像保持部１０１に保持されている画像の中から比較点を特定する。比較対象ブロック特定部１１４は、同じ画像の中から比較対象ブロックを特定する。比較点は、注目ブロックとブロックマッチングを行うブロックである比較対象ブロックの基準となる点であり、１つの比較対象ブロックに対して１つの比較点が対応付けられる。比較対象ブロックの大きさおよび形状は、注目ブロックと同一であり、比較点の比較対象ブロックにおける位置は、注目ブロックにおける注目点の位置と同一である。
【００３２】
ブロックマッチング部１１５は、例えば、注目ブロックの各画素値と、比較対象ブロックの各画素値とを、ブロック内における位置（以下、ブロック内位置と称する）が互いに同一の画素同士で差分をとることにより、注目ブロックと比較対象ブロックを比較する。なお、このブロック同士の比較方法は任意であり、これ以外の方法で比較するようにしてもよい。
【００３３】
評価値算出部１１６は、ブロックマッチング部１１５による注目ブロックと比較対象ブロックの比較結果に基づいて、注目ブロックと比較対象ブロックの類似度を示す評価値を算出する。例えば、評価値算出部１１６は、ブロックマッチング部１１５において算出された、注目ブロックと比較対象ブロックの、ブロック内位置が互いに同一の画素同士の差分値の絶対値の総和を評価値として算出する。なお、この類似度の評価方法は任意であり、この他にも、例えば、注目ブロックと比較対象ブロックの、ブロック内位置が互いに同一の画素同士の差分値の絶対値の平均値を評価値として算出するようにしてもよいし、ブロックマッチング部１１５が、注目ブロックおよび比較対象ブロックの一部の画素を代表点として選択し、その代表点同士で差分値を求め、評価値算出部１１６が、得られた差分値のみを用いて評価値を算出するようにしてもよい。
【００３４】
評価値保持部１１７は、例えば半導体メモリ等の記憶媒体により構成され、このように算出された評価値を比較対象点毎に保持する。
【００３５】
なお、比較点選択部１１３は、注目ブロック内の全部または予め定められた一部の画素を順次比較点として選択する。つまり、比較対象ブロックは、その各比較点に対して設定され、ブロックマッチング処理は、注目ブロックと、各比較対象ブロックとの間で行われる。評価値保持部１１７は、それらのブロックマッチング処理結果を順次保持する。
【００３６】
繰り返しパターン検出部１０３は、評価値保持部１１７に保持された、それらの評価値を用いて繰り返しパターン検出処理を行い、入力画像に繰り返しパターンが含まれるか否かを判定し、その判定結果をパターン判定装置１００の外部に出力する。この判定結果は、後段において行われる画像処理等に利用される。繰り返しパターン検出部１０３は、図１に示されるように、特徴点特定部１２１、特徴分析部１２２、および分析結果判定部１２３を有する。
【００３７】
特徴点特定部１２１は、評価値保持部１１７に保持された注目ブロックの各画素に対応する評価値群に基づいて、注目ブロックの特徴を示す注目点以外の画素を特徴点として特定する。例えば、特徴点特定部１２１は、類似度が最も高い（比較対象ブロックの）比較点を第１の特徴点として特定し、その第１の特徴点と注目点を結ぶ第１の直線に垂直な、注目点を通る第２の直線上であって、かつ、注目点から互いに反対方向に所定距離離れた注目ブロック内の２点を第２の特徴点および第３の特徴点として特定する。このとき、特徴点特定部１２１は、例えば、注目ブロック内であり、かつ、注目点より予め定められた所定の距離以上離れた領域において、特徴点を特定する。なお、特徴点の特定方法は任意であり、上述した以外の方法を用いるようにしてもよい。
【００３８】
特徴分析部１２２は、特徴点特定部１２１により特定された特徴点を用いて注目ブロックの特徴を分析する。この特徴分析方法は任意であるが、例えば、特徴分析部１２２は、第２の特徴点と第３の特徴点の評価値の平均値を算出する。その平均値と第１の特徴点の差が所定の閾値より大きいか否かを判定する。なお、この分析方法は任意であり、上述した以外の方法を用いるようにしてもよい。
【００３９】
分析結果判定部１２３は、特徴分析部１２２の分析結果に基づいて、注目ブロックに繰り返しパターンを含むか否かを判定する。この判定方法は任意であるが、例えば、第２の特徴点と第３の特徴点の評価値の平均値と、第１の特徴点の差分値が、所定の閾値より大きい場合繰り返しパターンを含むと判定し、差分値が閾値より小さい場合繰り返しパターンを含まないと判定する。
【００４０】
次に、図２のフローチャートを参照して、パターン判定装置１００により実行されるパターン判定処理の流れの例を説明する。
【００４１】
パターン判定装置１００に画像が入力されると、パターン判定装置１００は、パターン判定処理を開始する。パターン判定処理が開始されると、画像保持部１０１は、ステップＳ１において、入力画像の画像データを保持する。入力画像が少なくとも１枚分保持されると、画像評価処理部１０２は、ステップＳ２において、ステップＳ１において保持された入力画像を用いて画像評価処理を行う。画像評価処理が終了すると、繰り返しパターン検出部１０３は、ステップＳ３において、その画像評価処理結果を用いて入力画像より繰り返しパターンを検出し、その検出結果を出力する。
【００４２】
このように、パターン判定装置１００は、画像評価処理を行い、その評価結果を用いて繰り返しパターン検出処理を行い、入力画像より繰り返しパターンを検出する。
【００４３】
次に、図２のステップＳ２において実行される画像評価処理の詳細な流れの例について、図３のフローチャートを参照して説明する。
【００４４】
画像評価処理が開始されると、ステップＳ２１において、注目点特定部１１１は、例えばユーザや後段の処理部等から予め与えられた情報に基づいて、入力画像より注目点を特定する。
【００４５】
注目点が特定されると、注目ブロック特定部１１２は、ステップＳ２２において、例えばユーザや後段の処理部等から予め与えられた情報に基づいて、ステップＳ２１の処理により特定された注目点を基準点とする所定サイズの注目ブロックを入力画像より特定する。
【００４６】
注目ブロックが特定されると、比較点選択部１１３は、ステップＳ２３において、注目ブロック内の未だ比較点に設定していない画素（未処理画素）を、所定の順に選択し、その画素を比較点とする。ステップＳ２４において、比較対象ブロック特定部１１４は、比較点を基準点とする所定サイズの比較対象ブロックを特定する。なお、この比較対象ブロックの形状およびサイズは、ステップＳ２２において特定された注目ブロックと同一である。
【００４７】
注目ブロック及び比較対象ブロックが特定されると、ブロックマッチング部１１５は、ステップＳ２５において、その注目ブロックと比較対象ブロックとを比較する。例えば、ブロックマッチング部１１５は、注目ブロックの各画素値と比較対象ブロックの各画素値を、互いに同一のブロック内画素同士で比較し、差分を求める。そして、評価値算出部１１６は、ステップＳ２６において、ステップＳ２５の処理により得られた比較結果に基づいて、比較点の評価値を算出する。例えば、評価値算出部１１６は、注目ブロックの各画素値と比較対象ブロックの各画素値の、互いに同一のブロック内画素同士の差分値の絶対値の総和を評価値として算出する。
【００４８】
評価値保持部１１７は、ステップＳ２７において、ステップＳ２６の処理により算出された評価値をその比較点に対応付けて記憶する。ステップＳ２８において、比較点選択部１１３は、注目ブロック内に比較点として選択されていない未処理画素が存在するか否かを判定し、存在すると判定した場合、処理をステップＳ２３に戻し、それ以降の処理を繰り返す。つまり、比較点選択部１１３乃至評価値保持部１１７は、注目ブロック内の全画素を比較点として選択するまで、ステップＳ２３乃至ステップＳ２８の処理を繰り返す。そして、ステップＳ２８において、未処理画素が存在しないと判定した場合、比較点選択部１１３は、ブロックマッチング処理を終了し、処理を図２のステップＳ２に戻し、ステップＳ３以降の処理を実行させる。
【００４９】
次に、図４のフローチャートを参照して、図２のステップＳ３において実行される繰り返しパターン検出処理の詳細な流れの例を説明する。
【００５０】
繰り返しパターン検出処理が開始されると、特徴点特定部１２１は、ステップＳ４１において、評価値保持部１１７により保持されている評価値に基づいて、注目ブロック内の特徴点を、注目点以外の画素から複数特定する。ステップＳ４２において、特徴分析部１２２は、ステップＳ４１の処理により特定された特徴点における評価値の特徴を分析し、繰り返しパターンの有無を示す分析結果を生成する。ステップＳ４３において、分析結果判定部１２３は、ステップＳ４２の処理により得られた分析結果に基づいて、注目ブロックの画像（入力画像）が繰り返しパターンを含むか否かを判定する。
【００５１】
分析結果の判定が終了すると、分析結果判定部１２３は、繰り返しパターン検出処理を終了し、処理を図２のステップＳ３に戻し、パターン判定処理を終了させる。
【００５２】
以上のように、入力画像の評価を行い、その評価結果に基づいて特徴点を特定して分析し、繰り返しパターンを検出することにより、パターン判定装置１００は、より正確に、画像内の繰り返しパターンを検出することができる。
【００５３】
図５乃至図８を参照して、繰り返しパターン検出の具体的な例について説明する。
【００５４】
図５の部分画像２０１は、入力画像の一部分の例を示している。図５に示されるように部分画像２０１には、左上右下の斜め方向に白線が形成されている。このような白線は、部分画像２０１よりも狭いブロックで見た場合、複数のブロックで同様の画像パターンを形成する。このように、同一のパターンが繰り返し出現するような画像パターンを繰り返しパターンと称する。
【００５５】
部分画像２０１において、例えば、白線上の点を注目点２１１とし、その注目点２１１を中心点とする所定の大きさの正方形の領域を注目ブロック２１２とする。このような注目ブロック２１２に対して、比較点２２１を中心点とする比較対象ブロック２２２と、比較点２２１とは異なる位置の比較点２３１を中心点とする比較対象ブロック２３２とでは互いに画像が異なるので、当然、それらの注目ブロック２１２に対する類似度も異なる。
【００５６】
画像評価処理部１０２は、注目ブロック２１２内の各画素を比較点としてその比較対象ブロックと注目ブロック２１２とでブロックマッチングを行い、比較点毎にその比較対象ブロックの注目ブロック２１２に対する類似度を示す評価値を算出する。より具体的には、注目ブロック２１２と比較対象ブロックにおいて、互いにブロック内位置が同一の画素同士の画素値の差分をとり、その差分値の絶対値の総和を評価値とする。
【００５７】
図６に示されるグラフの面２４０は、このように算出された評価値の分布を示したものである。図６においては、注目ブロック２１２のサイズを３１画素×３１画素としている。この例の場合、評価値の値が小さいほど類似度が高いことを示している。例えば、点２４１は、注目点２１１と比較点が互いに同一である場合の評価値を示しており、この場合、注目ブロック２１２と比較対象ブロックは同一となるのでその評価値は「０」となっている。
【００５８】
図５に示される注目ブロック２１２と比較対象ブロック２３２のように、部分画像２０１のような画像パターンにおいて、比較点が注目点２１１と同一の白線上に位置する場合、その比較点に対応する比較対象ブロックの画像の構図は、注目ブロック２１２の画像の構図に対する類似度が高くなる。つまり、このような比較点の評価値は値が小さくなるので、部分画像２０１のような画像パターンの場合、図６に示されるように、注目点を通るように斜め方向に評価値の低い比較点が分布することになる。換言すれば、このような評価値の分布パターンは、直線状のエッジ、すなわち繰り返しパターンの存在を示している。
【００５９】
以下に、このような直線状エッジの検出方法の例を説明する。図７は、繰り返しパターン検出部１０３により実行される直線状エッジ検出処理の流れの例を示すフローチャートである。この直線状エッジ検出処理は、図４のフローチャートを参照して説明した繰り返しパターン検出処理の具体的な例（繰り返しパターンとして直線状エッジを検出する例）を示したものである。
【００６０】
直線状エッジ検出処理が開始されると、特徴点特定部１２１は、ステップＳ６１において、注目点より所定距離以上離れた領域において、最も類似度が高い点を第１の特徴点として特定する。
【００６１】
図８は、注目ブロックを模式的に現した図である。図８に示される注目ブロック２５０は、説明の便宜上、そのサイズを１５画素×１５画素としている。なお、注目ブロック２５０が、図５の注目ブロック２１２の中心点付近の一部を示していると考えてもよい。
【００６２】
上述したように、特徴点特定部１２１は、まず、注目ブロック２５０内において評価値が最も小さい点（最も類似度が高い点）を第１の特徴点２５３として特定する。なお、このとき、中心点である注目点２５１を中心とする所定の範囲２５２の画素は第１の特徴点の対象から除外する。これは、繰り返しパターンの有無に関わらず、注目点２５１付近の評価値は一般的に小さくなるので、繰り返しパターンの誤検出の恐れがあるからである。
【００６３】
第１の特徴点２５３を特定すると、特徴点特定部１２１は、ステップＳ６２において、ステップＳ６１の処理により特定された第１の特徴点２５３と注目点２５１とを結ぶ第１の直線２５４を設定する。
【００６４】
第１の直線２５４を設定すると、特徴点特定部１２１は、ステップＳ６３において、注目点２５１を通る、第１の直線２５４に垂直な第２の直線２５５を設定する。ステップＳ６４において、特徴点特定部１２１は、注目点２５１より所定距離互いに反対方向に離れた第２の直線２５５上の２点を第２の特徴点２５６および第３の特徴点２５７として特定する。なお、この第２の特徴点２５６および第３の特徴点２５７も、注目ブロック２５０内の、範囲２５２（つまり、注目点２５１付近）以外の領域において特定する。
【００６５】
以上のステップＳ６１乃至ステップＳ６４は、図４のステップＳ４１の処理に対応する。
【００６６】
第１の特徴点２５３、第２の特徴点２５６、および第３の特徴点２５７がそれぞれ特定されると、特徴分析部１２２は、ステップＳ６５において、第２の特徴点２５６と第３の特徴点２５７に対応する類似度（つまり第２の特徴点２５６と第３の特徴点２５７の評価値）の平均値を算出する。なお、この処理は、図４のステップＳ４２の処理に対応する。
【００６７】
第２の特徴点２５６と第３の特徴点２５７の評価値の平均値が算出されると、分析結果判定部１２３は、ステップＳ６６において、その平均値と第１の特徴点２５３の評価値の差分値を算出し、その差分値が、予め定められた所定の閾値より大きいか否かを判定する。つまり、分析結果判定部１２３は、第１の特徴点の類似度が、第２の特徴点および第３の特徴点の類似度の平均値と比較して所定の閾値より高いか否かを判定する。
【００６８】
差分値が所定の閾値より大きいと判定した場合、分析結果判定部１２３は、ステップＳ６７に処理を進め、第１の直線２５４に沿って直線状エッジが存在すると判定し、その判定結果を出力して直線状エッジ検出処理を終了し、処理を図２のステップＳ３に戻し、パターン判定処理を終了させる。また、差分値が所定の閾値より大きくないと判定した場合、分析結果判定部１２３は、ステップＳ６８に処理を進め、注目ブロック２５０に直線状エッジが存在しないと判定し、その判定結果を出力して直線状エッジ検出処理を終了し、処理を図２のステップＳ３に戻し、パターン判定処理を終了させる。
【００６９】
なお、このステップＳ６６乃至ステップＳ６８の処理は、図４のステップＳ４３の処理に対応する。
【００７０】
つまり、繰り返しパターン検出部１０３は、直線状エッジを検出する際、対応する比較対象ブロックの注目ブロックに対する類似度が高いとされた第１の特徴点および注目点２５１を結ぶ方向（第１の直線２５４に沿って）に直線状エッジが存在すると仮定し、その第１の直線２５４に直交する方向（第２の直線２５５上）に２点（第２の特徴点２５６および第３の特徴点２５７）を、その直線状エッジ上でない可能性が高い２点として選択し、それら２点の評価値の平均値と、第１の特徴点の評価値を比較する。このとき、第２の特徴点２５６および第３の特徴点２５７のそれぞれの比較対象ブロックの、注目ブロックに対する類似度に対して、第１の特徴点の比較対象ブロックの注目ブロックに対する類似度が圧倒的に高い（つまり、第２の特徴点２５６および第３の特徴点２５７の評価値の平均値と、第１の特徴点の評価値との差が閾値以上である）場合、繰り返しパターン検出部１０３は、第１の直線２５４に沿って直線状エッジが存在すると判定する。
【００７１】
以上のように検出を行うことにより、繰り返しパターン検出部１０３は、画像に含まれる任意の方向の直線状エッジを容易かつ正確に検出することができる。
【００７２】
なお、以上においては、直線状エッジの検出方法の一例を示したが、上述した以外の方法で直線状エッジを検出するようにしてもよい。
【００７３】
例えば、特徴点が４点以上特定され、それらの一部または全部を用いて直線状エッジを検出するようにしてもよいし、２点の特徴点により直線状エッジを検出するようにしてもよい。また、第２の特徴点２５６および第３の特徴点２５７を、注目点２５１より所定距離互いに反対方向に離れた第２の直線２５５上の２点とするように説明したが、例えば、第２の直線２５５上に位置しない点を第２の特徴点２５６および第３の特徴点２５７としてもよいし、第２の特徴点２５６および第３の特徴点２５７の、注目点２５１までの距離が互いに異なるようにしてもよい。
【００７４】
さらに、範囲２５２の大きさおよび形状は任意である。また、以上においては、評価値が、類似度が高いほど小さくなるように説明したが、評価値の算出方法は任意であり、どのようなパラメータを評価値とするようにしてもよい。
【００７５】
また、以上においては、繰り返しパターンを検出する例として直線状エッジを検出する場合について説明したが、繰り返しパターン検出部１０３が、例えば水玉や網目のような幾何学模様を繰り返しパターンとして検出するようにしてもよい。その場合の具体的な検出方法は任意である。また、互いに異なる複数の方法で繰り返しパターン検出を行い、それらの検出結果に基づいて、検出された繰り返しパターンがどのようなパターンであるかを判定するようにしてもよい。
【００７６】
なお、動画像のパターン判定を行う場合、パターン判定装置１００は、上述した各処理をフィールドまたはフレーム毎に実行する。
【００７７】
ところで、繰り返しパターン検出の精度を向上させるために、互いに異なる位置の複数の注目ブロックのそれぞれにおいて上述したような繰り返しパターンの検出を行うようにし、それらの複数の検出結果に基づいて再度繰り返しパターンの有無を判定するようにしてもよい。
【００７８】
図９は、その場合の、パターン判定装置の構成例を示すブロック図である。図９に示されるパターン判定装置３００は、複数の注目ブロックにおいて繰り返しパターンの検出を行う装置である。パターン判定装置３００は、図１のパターン判定装置１００と基本的に同様の構成を有するが、パターン判定装置１００の場合と異なり、画像保持部１０１、画像評価処理部１０２、および繰り返しパターン検出部１０３の他に、判定結果保持部３１１、新ブロック設定部３１２、および再判定部３１３を有する。
【００７９】
判定結果保持部３１１は、例えば半導体メモリ等の記憶媒体を有し、分析結果判定部１２３において判定された判定結果を、処理対象の注目点または注目ブロックに対応させて記憶する。新ブロック設定部３１２は、判定結果保持部３１１に保持されている判定結果に基づいて、次に繰り返しパターンの検出を行う新たなブロックを注目ブロックとして特定し、その設定を行い、画像評価処理部１０２に対して、特定した新ブロックの画像評価（例えばブロックマッチング）を実行させる。
【００８０】
以上のようにして、所定の数の注目ブロックに対して繰り返しパターン検出処理が行われると、再判定部３１３は、判定結果保持部３１１に保持された一部または全ての判定結果に基づいて、入力画像に繰り返しパターンが含まれるか否かを判定し、その判定結果を出力する。
【００８１】
次に、図１０のフローチャートを参照して、パターン判定装置３００により実行される複数ブロックパターン判定処理の流れの例を説明する。
【００８２】
複数ブロックパターン判定処理が開始されると、画像保持部１０１、画像評価処理部１０２、および繰り返しパターン検出部１０３は、ステップＳ１０１において、まず１つめのブロック（第１のブロック）を注目ブロックとして、図２のフローチャートを参照して説明したのと同様にパターン判定処理を行う。繰り返しパターン検出部１０３が判定結果を出力すると、判定結果保持部３１１は、ステップＳ１０２において、その判定結果を保持する。新ブロック設定部３１２は、ステップＳ１０３において、その判定結果保持部３１１に保持された判定結果に基づいて、第１のブロックにおいて繰り返しパターンが検出されたか否かを判定し、検出されたと判定した場合、処理をステップＳ１０４に進める。
【００８３】
ステップＳ１０４において、新ブロック設定部３１２は、画像評価処理部１０２を制御し、これまでに注目ブロックとして設定されたブロックとは異なるブロックを新たな注目ブロックとして設定させる。画像保持部１０１、画像評価処理部１０２、および繰り返しパターン検出部１０３は、ステップＳ１０５において、その新たな注目ブロックについて、図２のフローチャートを参照して説明したのと同様にパターン判定処理を実行する。繰り返しパターン検出部１０３が判定結果を出力すると、判定結果保持部３１１は、ステップＳ１０６において、その判定結果を保持する。ステップＳ１０７において、新ブロック設定部３１２は、パターン判定処理を所定回数繰り返したか否かを判定し、繰り返していないと判定した場合、処理をステップＳ１０４に戻し、それ以降の処理を繰り返す。ステップＳ１０７において、パターン判定処理を所定回数繰り返したと判定した場合、新ブロック設定部３１２は、処理をステップＳ１０８に進める。つまり、ステップＳ１０４乃至ステップＳ１０７の各処理が繰り返し実行されることにより、所定の数のブロックについてパターン判定が行われる。
【００８４】
ステップＳ１０８において、再判定部３１３は、判定結果保持部３１１に保持されている各ブロックの判定結果に基づいて、入力画像が繰り返しパターンを含むか否かを判定する。例えば、各ブロックにおいて検出された繰り返しパターンが全て一致し、矛盾が生じない場合、再判定部３１３は、その繰り返しパターンが入力画像に含まれると判定する。なお、この判定方法は任意であり、どのような方法で判定を行うようにしてもよいし、どのような判定基準を用いるようにしてもよい。
【００８５】
ステップＳ１０８の処理を終了すると、再判定部３１３は、複数ブロックパターン判定処理を終了する。また、ステップＳ１０３において、第１のブロックにおいて繰り返しパターンが検出されなかったと判定した場合、新ブロック設定部３１２は、入力画像に繰り返しパターンが含まれないと判定し、複数ブロックパターン判定処理を終了する。
【００８６】
例えば、図１１に示されるように、第１のブロック４１０において、その第１のブロック４１０の注目点４１１および第１の特徴点４１２を通る直線４１３（直線状エッジ）が存在すると判定された場合、新ブロック設定部３１２は、その直線４１３上の、注目点４１１より所定距離（Ｒ２）離れた点を新たな注目点４２１とし、その注目点４２１に対応する新たな注目ブロックとして第２のブロック４２０を設定させ、その第２のブロック４２０において繰り返しパターン検出を行わせる。また、新ブロック設定部３１２は、直線４１３上の、注目点４１１より所定距離（Ｒ３）離れた点を新たな注目点４３１とし、その注目点４３１に対応する新たな注目ブロックとして第３のブロック４３０を設定させ、その第３の注目ブロック４３０において繰り返しパターン検出を行わせる。
【００８７】
そして、第２のブロック４２０において検出された、注目点４２１と第１の特徴点４２２を結ぶ直線と、第３のブロック４３０において検出された、注目点４３１と第１の特徴点４３２を結ぶ直線が、直線４１３と一致または近似する場合、再判定部３１３は、入力画像に、直線４１３に沿った直線状エッジ（繰り返しパターン）が含まれると判定する。
【００８８】
以上のように、複数のブロックにおいて繰り返しパターン検出を行うことにより、繰り返しパターンの判定精度を向上させ、より正確に繰り返しパターンの検出を行うことができる。
【００８９】
なお、この繰り返しパターンの検出を行う注目ブロックとして、どのようなブロックを設定するようにしてもよい。例えば、図１２Ａに示される、ブロック４４０、ブロック４５０、およびブロック４６０のように、互いに共通の注目点４４１に対応し、かつ、ブロックサイズが互いに異なる複数のブロックを注目ブロックとするようにしてもよい。このとき、ブロック４４０、ブロック４５０、およびブロック４６０のいずれを第１のブロックとしてもよい。
【００９０】
また、例えば、図１２Ｂに示されるように、第１のブロック内の画素４７１を、所定画素数毎に、各画素値の平均化する等して、１つの画素４７２にまとめ、第１のブロックの縮小画像を作成し、その縮小画像を第２のブロックとし、さらに、その第２のブロック内の画素４７２を、所定画素数毎に、各画素値の平均化する等して、１つの画素４７３にまとめ、第２のブロックの縮小画像を作成し、その縮小画像を第３のブロックとし、それぞれについて繰り返しパターンの検出を行うようにするようにしてもよい。
【００９１】
もちろんこれら以外の方法であってもよい。例えば検出する繰り返しパターンによって、好適な注目ブロックの選択方法は異なる。したがって、検出する繰り返しパターンに応じて、この選択方法を選択するようにしてもよい。
【００９２】
以上においては、第１のブロックにおいて繰り返しパターンが検出された場合、複数のブロックで繰り返しパターンの検出を行うように説明したが、これに限らず、ステップＳ１０３の処理を省略し、第１のブロックの結果に関わらず、複数のブロックで繰り返しパターンの検出を行うようにしてもよい。また、再判定部３１３が、複数のブロックにおける検出結果が全て一致または近似しなくても、最も可能性の高い検出結果を採用するようにしてもよい。このようにすることにより、パターン判定装置３００は、繰り返しパターン検出のロバスト性を向上させることができる。
【００９３】
なお、繰り返しパターンの検出を行うブロックの数は任意である。
【００９４】
また、第１のブロックとして複数のブロックを設定し、上述したような複数ブロックパターン判定処理を繰り返し実行するようにしてもよい。このとき、各複数ブロックパターン判定処理において処理対象とするブロックを互いに異なるものとすることにより、繰り返しパターン検出を行うブロックを増やすことができ、繰り返しパターンの判定精度や繰り返しパターンの検出のロバスト性をさらに向上させ、より正確に繰り返しパターンを検出することができる。
【００９５】
また、ブロックマッチング部１１５は、ブロック同士を比較する際に、過去に同じブロック間の比較が行われている場合、実際にブロックを比較せずに、過去の比較結果を流用するようにしてもよい。
【００９６】
例えば、図５の例において、比較点２３１の評価値は、比較点２３１を注目点とし、注目点２１１を比較点としたときの比較点２１１の評価値と同一になる（類似度は変わらない）。そこで、例えば、評価値保持部１１７が評価値を注目点と比較点の組み合わせ（２点の座標情報の組み合わせであり、どちらが注目点でどちらが比較点であるかは区別しない）に対応付けるようにし、ブロックマッチング部１１５が、まず、比較を行う注目点と比較点の組み合わせから評価値保持部１１７の評価値を検索し、その組み合わせに対応する評価値が存在する場合、その評価値を採用し、ブロックマッチング部１１５によるブロックマッチング、および、評価値算出部１１６による評価値の算出を省略するようにしてもよい。
【００９７】
このようにすることにより、処理の負荷を軽減させることができる。
【００９８】
また、例えば、ブロックマッチング部１１５がブロックマッチング処理において画素同士の差分値を算出する際に、その差分値を全て保持しておくようにし、その後に実行されるブロックマッチング処理において、同一の画素間の差分値を算出する場合には、その値を流用するようにしてもよい。このようにすることにより、処理の負荷を軽減させることができる。
【００９９】
なお、動画像のパターン判定を行う場合、パターン判定装置３００は、上述した各処理をフィールドまたはフレーム毎に実行する。
【０１００】
ところで、以上のような、パターン判定装置１００またはパターン判定装置３００をパターン判定部とし、他の処理を行う装置に組み込むようにしてもよい。
【０１０１】
図１３は、本発明を適用した監視カメラ装置の構成例を示すブロック図である。図１３に示される監視カメラ装置５００は、所定の部屋や区域等を映像で監視するために用いられる装置であり、撮像画像に対する、上述したような繰り返しパターン検出結果をカメラの制御処理に利用する装置である。
【０１０２】
監視カメラ装置５００は、例えばCCDビデオカメラ等よりなる撮像部５１１により撮像された画像を画像ディスプレイ５１２に表示させる。ユーザ（監視人）は、その画像ディスプレイ５１２に表示された画像を閲覧することにより、撮像部５１１が撮像する空間の様子を把握する（監視する）。
【０１０３】
追尾処理部５１３は、撮像部５１１により入力された画像において、所定の追尾対象を検出し、その検出結果をカメラ駆動部５１４に供給する。カメラ駆動部５１４は、その追尾対象を追うように撮像部５１１を駆動し、例えば、ズームやフォーカスの調整を行ったり、チルトやパン等を行ったり、静止画撮影を実行させたりする。
【０１０４】
追尾処理部５１３は、パターン判定部５２１およびブロックマッチング処理部５２２を有する。パターン判定部５２１は、上述したパターン判定装置１００またはパターン判定装置３００と同様の構成を有し、同様の処理を行って、撮像部５１１により入力された画像から、直線状エッジ等の繰り返しパターンを検出する。
【０１０５】
ブロックマッチング処理部５２２は、撮像部５１１により連続して入力されるフレーム画像間でブロックマッチングを行うことにより、追尾対象を追尾する（新たなフレーム画像における追尾対象の位置を、その１つ前のフレーム画像とのブロックマッチングにより特定する）。このとき、例えば、フレーム画像に繰り返しパターンが存在し、追尾対象がその繰り返しパターン付近に位置し、比較元の追尾対象を含むブロックに繰り返しパターンが含まれる場合、その繰り返しパターンを含む複数のブロックに対してマッチングしてしまい、正確なマッチングができない恐れがある。
【０１０６】
そこで、ブロックマッチング処理部５２２は、パターン判定部５２１による繰り返しパターンの検出結果を参照してブロックマッチングを行い、比較元の追尾対象を含むブロックに繰り返しパターンが含まれるような場合には、その繰り返しパターンの影響を受けないように、通常の場合と異なる手法で追尾対象の位置を特定するようにする。このようにすることにより追尾処理部５１３は、より正確に追尾対象を追尾することができ、カメラ駆動部５１４は、より適切に撮像部５１１を駆動することができる。つまり、監視カメラ装置５００は、より適切な監視行動を行うことができる。
【０１０７】
もちろん、本発明を適用したパターン判定処理部は、繰り返しパターン検出結果を利用した処理を行う装置であれば、監視カメラ装置以外のどのような装置にも適用可能である。
【０１０８】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行させることもできるし、ソフトウエアにより実行させることもできる。この場合、例えば、図１４に示されるようなパーソナルコンピュータとして構成されるようにしてもよい。
【０１０９】
図１４において、パーソナルコンピュータ６００のCPU（Central Processing Unit）６０１は、ROM（Read Only Memory）６０２に記憶されているプログラム、または記憶部６１３からRAM（Random Access Memory）６０３にロードされたプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM６０３にはまた、CPU６０１が各種の処理を実行する上において必要なデータなども適宜記憶される。
【０１１０】
CPU６０１、ROM６０２、およびRAM６０３は、バス６０４を介して相互に接続されている。このバス６０４にはまた、入出力インタフェース６１０も接続されている。
【０１１１】
入出力インタフェース６１０には、キーボード、マウスなどよりなる入力部６１１、CRT（Cathode Ray Tube）やLCD（Liquid Crystal Display）などよりなるディスプレイ、並びにスピーカなどよりなる出力部６１２、ハードディスクなどより構成される記憶部６１３、モデムなどより構成される通信部６１４が接続されている。通信部６１４は、インターネットを含むネットワークを介しての通信処理を行う。
【０１１２】
入出力インタフェース６１０にはまた、必要に応じてドライブ６１５が接続され、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア６２１が適宜装着され、それらから読み出されたコンピュータプログラムが、必要に応じて記憶部６１３にインストールされる。
【０１１３】
上述した一連の処理をソフトウエアにより実行させる場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、ネットワークや記録媒体からインストールされる。
【０１１４】
この記録媒体は、例えば、図１４に示されるように、装置本体とは別に、ユーザにプログラムを配信するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM（Compact Disc - Read Only Memory）,DVD（Digital Versatile Disc）を含む）、光磁気ディスク（MD（Mini Disc）を含む）、もしくは半導体メモリなどよりなるリムーバブルメディア６２１により構成されるだけでなく、装置本体に予め組み込まれた状態でユーザに配信される、プログラムが記録されているROM６０２や、記憶部６１３に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０１１５】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０１１６】
また、本明細書において、システムとは、複数のデバイス（装置）により構成される装置全体を表わすものである。
【０１１７】
なお、以上において、１つの装置として説明した構成を分割し、複数の装置として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置として説明した構成をまとめて１つの装置として構成されるようにしてもよい。また、各装置の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置の構成の一部を他の装置の構成に含めるようにしてもよい。つまり、本発明の実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【０１１８】
【図１】本発明を適用したパターン判定装置の主な構成例を示すブロック図である。
【図２】パターン判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図３】画像評価処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図４】繰り返しパターン検出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図５】ブロックマッチングの様子の例を説明する図である。
【図６】評価値の分布の様子の例を示す図である。
【図７】直線状エッジ検出処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図８】直線状エッジ検出の様子の例を説明する図である。
【図９】本発明を適用したパターン判定装置の他の構成例を示すブロック図である。
【図１０】複数ブロックパターン判定処理の流れの例を説明するフローチャートである。
【図１１】複数ブロックを用いたパターン判定処理の様子の例を説明する図である。
【図１２】複数ブロックの選択方法の例を説明する図である。
【図１３】本発明を適用した監視カメラ装置の主な構成例を示すブロック図である。
【図１４】本発明を適用したパーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【符号の説明】
【０１１９】
１００  パターン判定装置，  １０１  画像保持部，  １０２  画像評価処理部，  １０３  繰り返しパターン検出部，  １１１  注目点特定部，  １１２  注目ブロック特定部，  １１３  比較点選択部，  １１４  比較対象ブロック特定部，  １１５  ブロックマッチング部，  １１６  評価値算出部，  １２１  特徴点特定部，  １２２  特徴分析部，  １２３  分析結果判定部，  ３００  パターン判定装置，  ３１１  判定結果保持部，  ３１２  新ブロック設定部，  ３１３  再判定部
【図１】
2009225211.tif 000003
【図２】
2009225211.tif 000004
【図３】
2009225211.tif 000005
【図４】
2009225211.tif 000006
【図５】
2009225211.tif 000007
【図６】
2009225211.tif 000008
【図７】
2009225211.tif 000009
【図８】
2009225211.tif 000010
【図９】
2009225211.tif 000011
【図１０】
2009225211.tif 000012
【図１１】
2009225211.tif 000013
【図１２】
2009225211.tif 000014
【図１３】
2009225211.tif 000015
【図１４】
2009225211.tif 000016