(57)【要約】  第１の画像と第２の画像とが、少なくとも部分的に重なり合っている場合に、第１の画像と第２の画像とにおいて、変化した可能性のあるオブジェクトを検出する方法である。当該方法は、第１の画像（２０３Ａ）を記述しているデータと第２の画像（２０３Ｂ）を記述しているデータとを得て、画像の中のオブジェクトの組を検出することを含む。オブジェクトの組に対する共通座標系を計算する。オブジェクトの場所に基づいて、組の中のオブジェクトを削除して、更に、画像の重なり合うエリアの外部のオブジェクトを削除する。組の中のゼロ以上の残りのオブジェクトを示すデータ（２１７）を出力して、変化した可能性のあるオブジェクトを示す。【選択図】    図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像と第２の画像とが、少なくとも部分的に重なり合っている場合に、前記第１の画像と前記第２の画像とにおいて、変化した可能性のあるオブジェクトを検出する方法であって、
第１の画像を記述しているデータと第２の画像を記述しているデータとを得るステップと、
前記第１の画像のデータにおいて第１の組のオブジェクトを検出するステップと、
前記第２の画像のデータにおいて第２の組のオブジェクトを検出するステップと、
前記第１の組のオブジェクトと前記第２の組のオブジェクトとに対する共通座標系を計算するステップと、
前記第１の組及び／又は前記第２の組の中の前記オブジェクトの位置を、前記共通座標系に変換するステップと、
前記第１の組及び前記第２の組の中の前記オブジェクトの場所に基づいて、前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを削除するステップと、
前記第１の画像と前記第２の画像との重なり合うエリアの外部に位置する、前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを削除するステップと、
前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを示すデータを、変化した可能性のあるオブジェクトとして出力するステップと、
を含む、方法。
【請求項２】
出力された前記データは、
前記第１の組から削除されていない全ての前記オブジェクトと、
前記第２の組から削除されていない全ての前記オブジェクトと、
を含む、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記第１の組及び前記第２の組の中の前記オブジェクトの場所に基づいて、前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを削除するステップは、
前記第１の組の中の少なくとも１つのオブジェクトと、前記オブジェクトの、前記第２の組の中の最近隣のオブジェクトとの距離を計算するサブステップと、
前記第２の組の中の少なくとも１つのオブジェクトと、前記オブジェクトの、前記第１の組の中の最近隣のオブジェクトとの距離を計算するサブステップと、
前記第１の組の中の前記オブジェクトと、前記オブジェクトの、前記第２の組の中の最近隣のオブジェクトとの距離が、１つ以上の間引き基準を満たしている場合は、前記第１の組の中の前記オブジェクトを削除するサブステップと、
前記第２の組の中の前記オブジェクトと、前記オブジェクトの、前記第１の組の中の最近隣のオブジェクトとの距離が、前記間引き基準を満たしている場合は、前記第２の組の中の前記オブジェクトを削除するサブステップと、
を含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記オブジェクト間の前記距離が、閾値未満である場合に、前記オブジェクト間の前記距離は、前記間引き基準を満たしている、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記閾値は、前記共通座標系を計算するために使用される位置決めプロセスの位置決め誤差値に対応する、請求項４に記載の方法。
【請求項６】
前記閾値は、前記第１及び第２の画像のデータにおける１０画素に対応する、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の画像のデータにおいて前記第１の組のオブジェクトを検出するステップ及び／又は前記第２の画像のデータにおいて前記第２の組のオブジェクトを検出するステップは、トリプルウィンドウフィルタベースのオブジェクト検出アルゴリズムを使用して行なわれる、請求項１乃至６の何れか１項に記載の方法。
【請求項８】
前記共通座標系を計算するステップは、ホモグラフィ行列を生成するサブステップを含む、請求項１乃至７の何れか1項に記載の方法。
【請求項９】
前記第１の組及び／又は前記第２の組のオブジェクトを検出するために、ユーザが、１組のオブジェクト検出技術から１つのオブジェクト検出技術を選択できるようにするステップを含む、請求項１乃至８の何れか1項に記載の方法。
【請求項１０】
ユーザが、前記共通座標系の前記計算を決定するために、１組の位置決め技術から選択できるようにするステップを含む、請求項１乃至９の何れか１項に記載の方法。
【請求項１１】
第１の画像と第２の画像とが、少なくとも部分的に重なり合っている場合に、前記第１の画像と前記第２の画像とにおいて、変化した可能性のあるオブジェクトを検出するように構成されている装置であって、
第１の画像を記述しているデータと第２の画像を記述しているデータとを得るように構成されているデバイスと、
前記第１の画像のデータにおいて第１の組のオブジェクトを検出するように構成されているデバイスと、
前記第２の画像のデータにおいて第２の組のオブジェクトを検出するように構成されているデバイスと、
前記第１の組のオブジェクトと前記第２の組のオブジェクトとに対する共通座標系を計算するように構成されているデバイスと、
前記第１の組及び／又は前記第２の組の中の前記オブジェクトの位置を、前記共通座標系に変換するように構成されているデバイスと、
前記第１の組及び前記第２の組の中の前記オブジェクトの場所に基づいて、前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを削除するように構成されているデバイスと、
前記第１の画像と前記第２の画像との重なり合うエリアの外部に位置する、前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを削除するように構成されているデバイスと、
前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを示すデータを、変化した可能性のあるオブジェクトとして出力するように構成されているデバイスと、
を含む、装置。
【請求項１２】
コンピュータ読出し可能媒体を備えた、コンピュータプログラム製品であって、
コンピュータプログラムコードがロードされたときに、請求項１乃至１０の何れか１項に従って、変化した可能性のあるオブジェクトを検出する手順を、コンピュータに実行させるコンピュータプログラムコード手段を有する、コンピュータプログラム製品。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像における変化した可能性のあるオブジェクトを検出することに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像の対において変化したオブジェクトを検出する様々な技術が、知られている。このような技術は、相互に比較すると、関連する長所と短所とを有する。処理される画像の性質(例えば、明るさの条件)に応じて、このような技術の性能は変わり得る。
【０００３】
本発明の実施形態は、既知の技術と比較して、少なくとも幾つかのケースにおいて、画像における変化した可能性のあるオブジェクトを、改善された精度で検出することを目的とする。更に、幾つかの実施形態は、モジュラープログラミング技術を使用して実施することができる。
【発明の概要】
【０００４】
本発明の１つの態様によると、第１の画像と第２の画像とが、少なくとも部分的に重なり合っている場合に、前記第１の画像と前記第２の画像とにおいて、変化した可能性のあるオブジェクトを検出する方法であって、
第１の画像を記述しているデータと第２の画像を記述しているデータとを得るステップと、
前記第１の画像のデータにおいて第１の組のオブジェクトを検出するステップと、
前記第２の画像のデータにおいて第２の組のオブジェクトを検出するステップと、
前記第１の組のオブジェクトと前記第２の組のオブジェクトとに対する共通座標系を計算するステップと、
前記第１の組及び／又は前記第２の組の中の前記オブジェクトの位置を、前記共通座標系に変換するステップと、
前記第１の組及び前記第２の組の中の前記オブジェクトの場所に基づいて、前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを削除するステップと、
前記第１の画像と前記第２の画像との重なり合うエリアの外部に位置する、前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを削除するステップと、
前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の残りの前記オブジェクトを示すデータを、変化した可能性のあるオブジェクトとして出力するステップと、
を含む、方法を提供する。
【０００５】
出力された前記データは、前記第１の組から削除されていない全ての前記オブジェクトと、前記第２の組から削除されていない全ての前記オブジェクトと、を含み得る。
【０００６】
前記第１の組及び前記第２の組の中の前記オブジェクトの場所に基づいて、前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを削除するステップは、
前記第１の組の中の少なくとも１つのオブジェクトと、前記オブジェクトの、前記第２の組の中の最近隣のオブジェクトとの距離を計算するサブステップと、
前記第２の組の中の少なくとも１つのオブジェクトと、前記オブジェクトの、前記第１の組の中の最近隣のオブジェクトとの距離を計算するサブステップと、
前記オブジェクトと、前記オブジェクトの最近隣のオブジェクトとの距離が、１つ以上の間引き基準を満たしている場合は、前記第１の組の中の前記オブジェクトを削除するサブステップと、
前記オブジェクトと、前記オブジェクトの最近隣のオブジェクトとの距離が、前記間引き基準を満たしている場合は、前記第２の組の中の前記オブジェクトを削除するサブステップと、
を含み得る。
【０００７】
前記オブジェクト間の前記距離が、閾値未満である場合に、前記オブジェクト間の前記距離は、前記間引き基準を満たし得る。前記閾値は、前記共通座標系を計算するために使用される位置決めプロセスの位置決め誤差値に対応し得る。前記閾値は、前記第１及び前記第２の画像のデータにおける１０画素に対応し得る。
【０００８】
前記第１の画像のデータにおいて前記第１の組のオブジェクトを検出するステップ及び／又は前記第２の画像のデータにおいて前記第２の組のオブジェクトを検出するステップは、トリプルウィンドウフィルタベースのオブジェクト検出アルゴリズムを使用して行なわれ得る。
【０００９】
前記共通座標系を計算するステップは、ホモグラフィ行列を生成するサブステップを含み得る。
【００１０】
前記方法は、前記第１の組及び／又は前記第２の組のオブジェクトを検出するために、ユーザが、１組のオブジェクト検出技術から１つのオブジェクト検出技術を選択できるようにするステップを含み得る。前記方法は、ユーザが、共通座標系の計算のために、１組の位置決め技術から１つの共通座標系を選択できるようにするステップを含み得る。
【００１１】
本発明の別の態様によると、第１の画像と第２の画像とが、少なくとも部分的に重なり合っている場合に、前記第１の画像と前記第２の画像とにおいて、変化した可能性のあるオブジェクトを検出するように構成されている装置であって、
第１の画像を記述しているデータと第２の画像を記述しているデータとを得るように構成されているデバイスと、
前記第１の画像のデータにおいて第１の組のオブジェクトを検出するように構成されているデバイスと、
前記第２の画像のデータにおいて第２の組のオブジェクトを検出するように構成されているデバイスと、
前記第１の組のオブジェクトと前記第２の組のオブジェクトとに対する共通座標系を計算するように構成されているデバイスと、
前記第１の組及び／又は前記第２の組の中の前記オブジェクトの位置を、前記共通座標系に変換するように構成されているデバイスと、
前記第１の組及び前記第２の組の中の前記オブジェクトの場所に基づいて、前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを削除するように構成されているデバイスと、
前記第１の画像と前記第２の画像との重なり合うエリアの外部に位置する、前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを削除するように構成されているデバイスと、
前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の残りの前記オブジェクトを示すデータを、変化した可能性のあるオブジェクトとして出力するように構成されているデバイスと、
を含む、装置を提供する。
【００１２】
本発明の更に別の態様によると、コンピュータ読出し可能媒体を備えた、コンピュータプログラム製品であって、
コンピュータプログラムコードがロードされたときに、ここに実質的に記載されているように、第１の画像と第２の画像とが、少なくとも部分的に重なり合っている場合に、前記第１画像と第２の画像とにおいて、変化した可能性のあるオブジェクトを検出する方法を、コンピュータに実行させるコンピュータプログラムコード手段を有する、コンピュータプログラム製品を提供する。
【００１３】
本発明の１つの態様によると、第１の画像と第２の画像とにおいて、変化した可能性のあるオブジェクトを検出する方法を検出する方法であって、
第１の画像を記述しているデータと第２の画像を記述しているデータとを得るステップと、
トリプルウィンドウフィルタベースのオブジェクト検出技術を使用して、前記第１の画像のデータの中の前記第１の組のオブジェクトと、前記第２の画像のデータ中の前記第２の組のオブジェクトとを検出するステップと、
ホモグラフィ行列を使用して、前記第１の組のオブジェクトと前記第２の組のオブジェクトとに対する共通座標系を計算するステップと、
前記第２の組のオブジェクトの位置を、前記共通座標系に変換するステップと、
変化した可能性のあるオブジェクトに相当しないゼロ以上の前記オブジェクトを、前記第１の組及び前記第２の組から削除するステップと、
前記第１の組及び前記第２の組の中のゼロ以上の前記オブジェクトを、変化した可能性のあるオブジェクトとして示すデータを出力するステップと、
を含む方法、を提供する。
【００１４】
上述において本発明を説明したが、本発明は、上述又は後述の説明で提示されている特徴の、発明性のある任意の組み合わせに及ぶ。添付の図面を参照して、本発明の例示的な実施形態をここに詳しく記載したが、本発明は、これらの実施形態そのものに制限されないと理解されるべきである。従って、多くの変更とバリエーションとが、当業者に明らかになるであろう。更に、ある実施形態の一部として又は個別に記載されている特定の特徴と、他の実施形態の一部又は個別に記載されている他の特徴は、他の特徴と実施形態がその特定の特徴について言及していなくても、組み合わせ可能であることが意図されている。従って、本発明は、まだ記載されていないこのような特定の組み合わせに及ぶ。
【００１５】
本発明は、様々なやり方で行なうことができる。ここで、添付の図面を参照して、本発明の実施形態を例示的に詳しく記載する。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】画像処理アプリケーションを実行するように構成されているコンピューティングデバイスを示す概略図である。
【図２】画像処理アプリケーションによって行なわれるステップを示すフローチャートである。
【図３Ａ】アプリケーションによって行なわれる動作を概略的に示している。
【図３Ｂ】アプリケーションによって行なわれる動作を概略的に示している。
【図３Ｃ】アプリケーションによって行なわれる動作を概略的に示している。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
図１は、コンピューティングデバイス１００を概略的に示している。コンピューティングデバイス１００は、プロセッサ１０２と、内部メモリ１０４とを含んでいる。コンピュータは、他の従来の特徴を含み得ることが分かるであろう。他の従来の特徴は、例えば、ディスプレイと、ユーザ入力デバイス(例えば、マウス／キーボード)と、外部メモリと、ネットワーク接続である。メモリ１０４は、アプリケーション１０６を含むコードを記憶する。アプリケーション１０６を使用して、画像のデータ１０８を処理することができる。ここでも、示されている構成は例示であって、画像のデータを別の位置に記憶してもよいことが分かるであろう。別の位置は、例えば、ネットワークによってアクセスする遠隔コンピュータである。
【００１８】
図２は、画像処理アプリケーション１０６によって行なわれるステップを示している。示されているステップは、単なる例示であって、ステップを異なる順序で実行できること、及び／又はステップのうちの幾つかを省いてもよいことが分かるであろう。プロセスは、ステップ２０２において、第１の画像２０３Ａを記述しているデータと、第２の画像２０３Ｂを記述しているデータとを受信することから開始する。画像のデータは、任意のフォーマットであり得ることと、常にではないが、通常は、２つの別々のファイルに記憶され得ることとが、分かるであろう。通常は、２つの画像は、関連付けられていて、例えば、異なる時間及び／又は斜視図における同じ位置を示し、少なくとも１つのオブジェクトを含むことができる。典型的なアプリケーションは、オブジェクトがターゲットを構成している場合の画像を含む。ターゲットは、セキュリティ上の理由等のために監視すべきものである。オブジェクトは、変化を視覚的に認識できる任意の物体、例えば乗り物を含むことができる。変化は、例えば、位置における変化、又はサイズ、損傷、方位、等のような他の状態における変化である。
【００１９】
ステップ２０４において、オブジェクト検出アルゴリズムを、第１及び第２の画像のデータに適用する。幾つかの実施形態では、既存のソフトウェアモジュールを使用して、アプリケーション１０６のステップのうちの少なくとも幾つかを行なうことができるように、モジュラープログラミング技術を使用して、アプリケーション１０６が書かれている。例えば、オブジェクト検出ステップでは、(例えば、ライブラリから)適切なソフトウェアモジュールを呼び出すことができ、従って、代わりの検出技術を容易に使用することができる。例えば、幾つかのオブジェクト検出アルゴリズムは、特定のタイプのオブジェクト又は画像に対して、より効率的又は効果的であり得る。任意の適切なアルゴリズム、例えば、トリプルウィンドウフィルタベースアルゴリズム（Triple Window Filter-based algorithm）を使用することができる。このタイプの技術は、次の文献に記載されている。即ち、ヒマヤット Ｎ．、「適応順序統計フィルタリングの構造」、画像処理に関するＩＥＥＥトランザクション、第３巻、第３号、１９９４年５月、２６５−２８０頁（Himayat N., “A Structure for Adaptive Order Statistics Filtering”, IEEE TRANSACTIONS ON IMAGE PROCESSING, VOL. 3. NO. 3, MAY 1994, pp265-280）である。他の多くのオブジェクト検出技術を使用できるであろう。天文学では、この技術をしばしば「源抽出（source extraction）」と呼ぶ。その理由は、点状の電波源(これは、結果として得られる画像において、一般に、ガウスの点広がり関数（Gaussian Point spread function）として現れる)を検出しなければならないからである。このタイプのアルゴリズムの例は、次の文献に記載されている。即ち、リチャード Ｓ． サベージ、他、「天体の源抽出のベイズ法」、２００７ ＡｐＪ ６６１ １３９９−１３４６（Richard S. Savage et a, “Bayesian Methods of Astronomical Source Extraction”, 2007 ApJ 661 1339-1346）である。使用できる他のアプローチは、次のものを含む。即ち、整合フィルタ（ジョン バンクロフト、「整合フィルタ入門」、ＣＲＥＷＳ研究報告、第１４巻（２００２）、１−８頁（John Bancroft, “Introduction to Matched Filters”, CREWS Research Report. Volume 14(2002) pp1-8）参照）と、テンプレートマッチング(アパルナ ラクシュミ ラタン、他、「ダイナミックテンプレートワーピングによるオブジェクトの検出及び位置特定」、コンピュータビジョンの国際ジャーナル、第３６巻、第２版（２０００年２月）、１３１−１４７頁（Aparna Lakshmi Ratan et al, “Object Detection and Localization by Dynamic Template Warping”, International Journal of Computer Vision, Volume 36, Issue 2 (February 2000) pp 131-147）参照)と、メキシカンハットウェーブレットフィルタ(Ｊ．ゴンサレス ニューボ、他、「メキシカンハットウェーブレットファミリ。ＣＭＢマップにおける点源検出に対する応用」、Ｍｏｎ．Ｎｏｔ．Ｒｏｙ．Ａｓｔｒｏｎ．Ｓｏｃ．３６９：１６０３−１ ６１０、２００６（J. Gonzalez-Nuevo et al, “The Mexican Hat Wavelet Family. Application to point source detection in CMB maps”, Mon. Not. Roy. Astron. Soc. 369: 1603 −1 610, 2006）参照、更に、http://arxiv.org/abs/astro-ph/0606199参照)である。
【００２０】
オブジェクト検出アルゴリズムは、第１の画像２０３Ａにおいて検出された少なくとも１つのオブジェクトを表わすデータ(「リスト１」)と、第２の画像２０３Ｂにおいて検出された少なくとも１つのオブジェクトを表わすデータ(「リスト２」)とを出力する。
【００２１】
ステップ２０６において、共通座標系を提供するために、オブジェクト位置決めアルゴリズムを、第１及び第２の画像のデータに適用する。共通座標系を使用して、２つの画像におけるオブジェクトの位置を表現することができる。ここでも、適切な既知のオブジェクト位置決めアルゴリズムが使用され得る。適切な既知のオブジェクト位置決めアルゴリズムは、例えば、次の文献に記載されているものである。即ち、ジトバ及びフラッサ、「画像位置決め方法:調査」、画像と視覚の計算２１（２００３）９７７−１０００（Zitova and Flusser, “Image registration methods: a survey”, Image and Vision Computing 21 (2003) 977−1000）である。２つの基本的な技術クラスは、特徴ベースのものと、エリアベースのものである。この第２のクラスは、一般に、２つの画像間の相関性を計算して、相関性を最大化する解釈(又は、一般変換)を見付けることに関する。好ましい実施形態では、特徴ベースの位置決め技術を使用する。特徴ベースの位置決め技術は、ホモグラフィ行列を計算することに関する。ホモグラフィ行列は、２つの入力画像とそれらのヘッダとに含まれているデータに基づいて、座標変換をコード化する。ホモグラフィベースの位置決め技術により、異なる位置から取り込んだ(従って、異なる視野と視点とを有する)２つの画像を位置合わせすることができ、従って、後の処理によって、それらの内容を比較することができる。次に、ステップ２０８において、ホモグラフィ行列を使用して、リスト１及びリスト２のデータ中のオブジェクトの位置を変換することができる。共通座標系を計算するステップも、適切な既存のソフトウェアモジュールを呼び出してもよい。アプリケーションは、使用すべきアルゴリズム／モジュールを選択する機会を、ユーザに与えて、選択されたアルゴリズムを構成する便宜を提供することができる。
【００２２】
当該方法の幾つかの実施形態では、使用される位置決めアルゴリズムは、次の同時係属中の特許出願に記載されているホモグラフィ変換を含む。即ち、本件の所有者の名前で、２００８年１０月２８日に、イギリス特許出願第０８１９７３０．３号及び欧州特許出願第０８２７５０６５．４号として出願された特許出願である(これらの内容は、参照によってここに含まれている)。簡潔に言えば、これらの特許出願は、位置決めアルゴリズムを記載しており、関連する画像の対の点の対応関係からホモグラフィモデルを選択することと、関連する画像の対からの点の対応関係にフィルタをかける方法と、ホモグラフィ変換を計算する方法と、画像を区別する方法とに関する。画像を区別する方法は、１つ以上のサンプリング制約を実施することを含む。１つ以上のサンプリング制約は、例えば、区分ゾーンと除外ゾーンである。これは、画像全体にわたって、より均等に広がった点の選択を提供する、及び／又は、１つ以上のサンプリング制約を実施しなかった場合になっていたであろう状況よりも、選択される点を一層離して広げる。点の組み合わせの反復的選択を、決定論的なやり方で選択してもよい。決定論的なやり方をエスケープ条件に合わせてもよい。実施形態のうちの１つにおいて、ホモグラフィ変換を計算する方法は、１つ以上のサンプリング制約を実施するステップであって、画像全体にわたって、より均等に広がった点の選択を提供する、及び／又は、１つ以上のサンプリング制約を実施しなかった場合になっていたであろう状況よりも、選択される点を一層離して広げるステップと、１つ以上のサンプリング制約によって制約された、サンプルのコンセンサス（sample consensus）をとって、ホモグラフィモデルを選択するステップと、選択されたモデルを使用して、点の対応関係にフィルタをかけるステップと、フィルタにかけるステップの後に残った点の対応関係に対して、最小二乗法を行なうステップと、を含む。
【００２３】
リスト１及びリスト２の中の、検出されたオブジェクトのうちの幾つかは、同じ対象物に相当する。図２のプロセスの後のステップは、主に、画像の中で見付けたオブジェクトのうちの幾つかであって、２つの画像に存在するオブジェクトの変化に相当しないオブジェクトを削除することに関する。
【００２４】
ステップ２１０Ａにおいて、最近隣アルゴリズム（nearest neighbour algorithm）を適用して、リスト１の中の各オブジェクトから、リスト２の中の、その最近隣のオブジェクトまでの距離を計算する。任意の適切な既知の最近隣アルゴリズム、例えば、総当たり（brute force）を使用してもよい。計算された距離を記憶して、ステップ２１２Ａにおいて、閾値未満の距離を有するリスト１の中のオブジェクトを、リスト１から除去する。オブジェクトのこの除去は、２つのオブジェクトが、２つの画像においてほぼ同じ位置で検出された場合は、何れも変化に相当しないという条件に基づく。この例では、オブジェクトと、その最近隣のオブジェクトとの距離を計算することによって、オブジェクトの除去を行なうが、これに代わるものも可能である。図３Ａに示されているように、第１の画像２０３Ａの中のオブジェクトＡ１と、第２の画像２０３Ｂの中のオブジェクトＡ２は、短い距離によって互いに離されており、従って、これらは恐らく同じオブジェクトである。更に、例えば、第１の画像におけるオブジェクトＢ１と、第２の画像において検出されたオブジェクトＢ２とに、同じことを適用する。説明に役立つように、図において、これらのオブジェクトは、円で囲まれている。
【００２５】
閾値の距離を、位置決め誤差に対応するように設定してもよい。位置決め誤差は、位置決めプロセスにおける誤差が原因で、検出された位置間に取り込まれ得る、場所の最大の変化である。当該方法の実際の実施では、最近隣閾値に対する適切な値として、１０画素の値を特定した。２つの重なり合っている画像における検出が、同じ対象物に相当するかどうかを決定する際に、閾値を使用する。このパラメータに対する最適値は、データによって決まる。従って、実行時に、入力画像のデータに基づいて最近隣閾値を計算するように、アプリケーションを修正してもよい。この閾値は、大域的（global）であるが、平均対称転送誤差（mean symmetric transfer error）のような要約統計量から導き出すことができるであろう。その代わりに、閾値は、局所的(local)な場合もある。即ち、画像内の場所によって閾値を変えて、ホモグラフィに基づく位置決めがある程度正確である場合のエリアを許容してもよい。このパラメータを最適化することによって、ＴＰＲ(真の正の割合、True Positive Rate)とＦＤＲ(誤り発見率、False Discovery Rate)との両者に関して、更に、アプリケーションが変化として検出できるオブジェクトの最小移動に関して、アルゴリズムの性能が改善され得る。
【００２６】
この時点で、リスト１の中の残りのオブジェクトは、検出オブジェクト、即ち、リスト２の中に対応するオブジェクトがない(又は、異なるオブジェクトと見なされるほど十分に遠くに移動した)オブジェクトを表わす。しかしながら、残りのオブジェクトの全てが、必ずしも変化したものであるとは限らない。第１の画像２０３Ａと第２の画像２０３Ｂが、完全に重なり合うように、必ずしも制約されていないとすれば、リスト１の中のオブジェクトが、第２の画像に含まれているエリアの外部にある可能性がある（更に、逆の場合も同様である）。例えば、図３Ｂにおいて、第１の画像と第２の画像との重なり合う部分に位置している、２つのみのオブジェクトは、(第１の画像２０３Ａの中の)Ｃ１と、(第２の画像２０３Ｂの中の)Ｃ２である。オブジェクトＤ１とＥ１は、第１の画像の中にのみ含まれていて、オブジェクトＦ２とＧ２は、第２の画像の中にのみ含まれている。説明のために、図において、このようなオブジェクトは、円で囲まれている。このような場合に、これらのオブジェクトが２つの画像間の変化を構成しているかどうかを決定することはできないので、ステップ２１４Ａにおいて、第１の画像と第２の画像との重なり合う部分の外部にある任意のオブジェクトを、リスト１から捨てる。この例では、リスト１は、ここで、オブジェクトＣ１のみを含むことになる。
【００２７】
図２に示されているように、ステップ２１０Ｂ−２１４Ｂを更に実行する。これらの動作は、それぞれ、ステップ２１０Ａ−２１４Ａに対応しているが、(ステップ２１０Ａのように、リスト１からリスト２ではなく)リスト２からリスト１への全てのオブジェクト間の最近隣距離を計算して、距離の閾値未満の最近隣距離を有するオブジェクトを、リスト２から除去して、第１の画像と第２の画像との重なり合う領域の外部にあるオブジェクトを、リスト２から除去することに関する。図３の例では、ステップの実行後に、リスト２は、オブジェクトＣ２のみを含む。ステップ２１０Ａ−２１４Ａと２１０Ｂ−２１４Ｂをコード化して、連続的に、又は(例えば、従来の並列プログラミング技術を使用して)並列に実行してもよいことが分かるであろう。更に、関連する画像の２つ以上の対を比較してもよい。
【００２８】
最近隣のものの間引きを行なう前に、重なり合う領域の外部のオブジェクトを間引いて、それによって、最近隣アルゴリズムに対する要求を軽減することが、より効率的であると考えられ得る。しかしながら、これは、エッジ効果を取り込む可能性を有し得る。従って、重なり合う領域の僅かに外部のオブジェクトであって、オブジェクトに内部で一致していたであろうオブジェクトが、間引かれてしまう。距離の閾値(即ち、位置決め誤差)の大きさによって重なり合う領域を拡張することにより、これを回避できるが、拡張の実施が提供し得る僅かな最適化に照らして、実施の際にもたらされるであろう追加の複雑さは、正当と認められないかもしれない。
【００２９】
ステップ２１６において、リスト１及びリスト２の中の残りのオブジェクトをマージして、変化の単一のリスト２１７を生成して、ステップ２１８においてアプリケーションが終了する前に、アプリケーションの出力を生成する。データは、変化した第１の画像中のオブジェクトのリストと、変化した第２の画像中のオブジェクトのリストとを含むことができる（変化が検出されなかった場合は、どちらのリストも、ゼロのオブジェクトを含み得る)。代わりの実施形態では、更なる処理を行なって、リストの中のオブジェクト間のリンク又は対応を識別することを試みてもよい。例えば、第２の画像中のオブジェクトＣ２が、第１の画像中のオブジェクトＣ１の変化したものである可能性があること、等を特定する。画像処理アプリケーション１０６の全体的な性質に応じて、マージされたリストを記述しているデータを、ユーザに表示して、更なる処理のために記憶すること、等ができる。
【符号の説明】
【００３０】
１００・・・コンピューティングデバイス、１０４・・・内部メモリ、２０３Ａ・・・第１の画像、２０３Ｂ・・・第２の画像、Ａ１,Ａ２,Ｂ１,Ｂ２,Ｃ１,Ｃ２,Ｄ１,Ｅ１,Ｆ２,Ｇ２・・・オブジェクト。
【図１】
2012516485.tif 000003
【図２】
2012516485.tif 000004
【図３Ａ】
2012516485.tif 000005
【図３Ｂ】
2012516485.tif 000006
【図３Ｃ】
2012516485.tif 000007
【国際調査報告】
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