(57)【要約】  画像照合装置は、重み決定手段と照合手段とを備える。重み決定手段は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴とに基づいて、第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定する。照合手段は、決定した重みに基づいて、第１の画像と第３の画像とを照合する。
2019207642.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定する重み決定手段と、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する照合手段と、を備える
画像照合装置。
【請求項２】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴から単一の周期を持つ複素正弦波を前記理想合成周波数特徴として推定するように構成されている
請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項３】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴に対して逆フーリエ変換を行って第１の相関係数マップを算出し、前記第１の相関係数マップを加工して第２の相関係数マップを算出し、前記第２の相関係数マップをフーリエ変換して前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項４】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴に対して逆フーリエ変換を行って相関係数マップを算出し、前記相関係数マップから相関係数が最大となる実空間上の位置を算出し、前記位置と予め定められた前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項５】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の位相角にフィットする近似平面を算出し、前記近似平面の傾きと前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項６】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の位相角勾配を代表する近似位相角勾配を算出し、前記近似位相角勾配と前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項７】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の勾配データを算出し、前記勾配データと前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項８】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴と前記理想合成周波数特徴との要素ごとの差分に基づいて前記重みを決定するように構成されている
請求項１乃至７の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項９】
前記照合手段は、前記重みに基づいて、前記第１の画像の周波数特徴と前記第３の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項１乃至８の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項１０】
前記照合手段は、前記重みに基づいて算出された前記合成周波数特徴を逆フーリエ変換した相関係数マップのピークを検出するように構成されている
請求項９に記載の画像照合装置。
【請求項１１】
前記照合手段は、前記重みに基づいて算出された前記合成周波数特徴の周波数領域での分布形状を判別するように構成されている
請求項９に記載の画像照合装置。
【請求項１２】
前記照合手段は、前記重みに基づいて、前記第１の画像の周波数特徴と前記第３の画像の周波数特徴とを取得するように構成されている
請求項１乃至１１の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項１３】
前記合成周波数特徴は、正規化クロスパワースペクトルである
請求項１乃至１２の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項１４】
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定し、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する
画像照合方法。
【請求項１５】
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴から単一の周期を持つ複素正弦波を前記理想合成周波数特徴として推定する
請求項１４に記載の画像照合方法。
【請求項１６】
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴に対して逆フーリエ変換を行って第１の相関係数マップを算出し、前記第１の相関係数マップを加工して第２の相関係数マップを算出し、前記第２の相関係数マップをフーリエ変換して前記理想合成周波数特徴を算出する
請求項１５に記載の画像照合方法。
【請求項１７】
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴に対して逆フーリエ変換を行って相関係数マップを算出し、前記相関係数マップから相関係数が最大となる実空間上の位置を算出し、前記位置と予め定められた前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出する
請求項１５に記載の画像照合方法。
【請求項１８】
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴の各要素の位相角にフィットする近似平面を算出し、前記近似平面の傾きと前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出する
請求項１５に記載の画像照合方法。
【請求項１９】
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴の各要素の位相角勾配を代表する近似位相角勾配を算出し、前記近似位相角勾配と前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出する
請求項１５に記載の画像照合方法。
【請求項２０】
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴の各要素の勾配データを算出し、前記勾配データと前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出する
請求項１５に記載の画像照合方法。
【請求項２１】
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴と前記理想合成周波数特徴との要素ごとの差分に基づいて前記重みを決定する
請求項１４乃至２０の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２２】
前記照合では、前記重みに基づいて、前記第１の画像の周波数特徴と前記第３の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴を算出する
請求項１４乃至２１の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２３】
前記照合では、前記重みに基づいて算出された前記合成周波数特徴を逆フーリエ変換した相関係数マップのピークを検出する
請求項２２に記載の画像照合方法。
【請求項２４】
前記照合では、前記重みに基づいて算出された前記合成周波数特徴の周波数領域での分布形状を判別する
請求項２２に記載の画像照合方法。
【請求項２５】
前記照合では、前記重みに基づいて、前記第１の画像の周波数特徴と前記第３の画像の周波数特徴とを取得する
請求項１４乃至２４の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２６】
前記合成周波数特徴は、正規化クロスパワースペクトルである
請求項１４乃至２５の何れかに記載の画像照合方法。
【請求項２７】
コンピュータを、
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定する重み決定手段と、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する照合手段と、して機能させるプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像照合装置、画像照合方法、およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
個体識別等を目的として照合画像と登録画像との照合を行う画像照合方法が各種提案されている。【０００３】
例えば、特許文献１では、先ず、照合画像と登録画像に対してフーリエ変換を用いて周波数領域に変換する。次に、上記変換によって得られた照合画像および登録画像の各々の複素スペクトルからクロスパワースペクトルを算出する。次に、上記クロスパワースペクトルに対して周波数毎の重みフィルタを用いてパワー成分を消去して位相成分のみに正規化する。次に、上記正規化されたものに対して逆フーリエ変換を用いて実座標領域上の相関係数を算出する。次に、上記算出された相関係数が最大値となる座標を用いてパターンマッチング判定を行う。【０００４】
また、特許文献２では、予め登録画像にフーリエ変換を施して登録フーリエ画像を作成しておく。次に、照合画像にフーリエ変換を施して照合フーリエ画像を作成する。次に、照合フーリエ画像と予め作成しておいた登録フーリエ画像とを合成する。次に、上記の合成フーリエ画像に対して振幅抑止処理を行った上で、逆フーリエ変換を施す。次に、逆フーリエ変換の施された合成フーリエ画像に出現する所定の相関成分エリアよりその相関成分の高い上位ｎ画素を抽出する。そして、抽出したｎ画素の相関成分の強度に基づいて、登録画像と照合画像とが一致するか否かを判定する。【０００５】
また、非特許文献１では、登録画像の周波数特徴と照合画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴である正規化クロスパワースペクトルを求め、その周波数領域での分布形状を判別することにより照合画像と登録画像とを照合する。この非特許文献１では、位置ずれのある同一画像ペアの場合、それら２つの画像の周波数特徴の正規化クロスパワースペクトルは、離散周波数インデックスに対して単一の周期を持つ複素正弦波となることに着目している。そして、非特許文献１では、正規化クロスパワースペクトルの偏微分計算、得られた微分結果に対する各要素の絶対値計算、および、得られた絶対値の分散計算により、登録画像と照合画像の類似度を表す照合スコアを算出している。【０００６】
一方、本発明に関連する他の技術として、以下のものが知られている。【０００７】
特許文献３では、特定の画像パターンと固定パターンノイズとを含む登録画像と、上記固定パターンノイズを含むが上記特定の画像パターンを含まない無地画像とに基づいて、登録画像および無地画像のそれぞれに共通して含まれる撮像装置固有の固定パターンノイズの周波数成分と上記固定パターンノイズを含まない上記特定の画像パターンの周波数成分とを推定し、この推定した各周波数成分に基づいて、上記登録画像と照合画像との相関を求める際の、周波数に関する重みを制御するようにしている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００８】
【特許文献１】特許２００８−１５８４８号公報
【特許文献２】特許第３２５４６２２号公報
【特許文献３】特許第５３３１７２１号公報
【非特許文献】
【０００９】
【非特許文献１】高橋徹、牧野賢吾、工藤佑太、石山塁、「正規化クロスパワースペクトルの形状判別による高速な画像マッチング手法の提案」、電子情報通信学会、信学技法、ＩＥＩＣＥ  Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ  Ｒｅｐｏｒｔ  ＢｉｏＸ２０１７−４２、ＰＲＭＵ２０１７−１７８、２０１８年３月
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
特許文献１、特許文献２、或いは非特許文献１に記載されるように、登録画像の周波数特徴と照合画像の周波数特徴とを合成して得られる合成周波数特徴に基づいて、登録画像と照合画像との照合を行う場合、登録画像に固有なパターン以外のパターンが登録画像と照合画像とに共通に存在すると、照合精度が低下する。そこで、特許文献３に記載された、登録画像と照合画像とに共通な固定パターンノイズによる照合精度の低下を軽減する技術を適用することが考えられる。【００１１】
しかしながら、特許文献３で扱われる複数の画像に共通な固定パターンノイズは、撮像装置固有の固定パターンノイズであり、無地画像としてそれ単独で撮像し得る類のパターンである。しかし、照合に悪影響を及ぼす、複数の画像に共通なパターンには、それ単独で撮像し得ない類のパターンが存在する。例えば、同じ製造装置を使って生産される複数の物体の表面を撮像した画像には、物体固有のパターン以外に製造装置固有のパターンが存在する。後者のパターンは、異なる複数の画像に共通なパターンであり、それ単独で撮像することは困難である。特許文献３では、照合の際に使用する重みを決定するためには、照合に悪影響を及ぼす、複数の画像に共通なパターンだけが写っている画像が必要である。そのため、特許文献３に記載の方法では、複数の画像に共通なパターンがそれ単独で撮像し得ないパターンである場合には重みの設定ができず、照合精度が低下する。【００１２】
本発明の目的は、上述した課題を解決する画像照合装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の一形態に係る画像照合装置は、
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定する重み決定手段と、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する照合手段と、を備える。【００１４】
また、本発明の他の形態に係る画像照合方法は、
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定し、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する。【００１５】
また、本発明の他の形態に係る記録媒体は、
コンピュータを、
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定する重み決定手段と、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する照合手段と、して機能させるプログラムを記録する。
【発明の効果】
【００１６】
本発明は上述した構成を有することにより、画像の照合精度を高めることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置のブロック図である。
【図２】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図３】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置の重み算出に関係する要素を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置の重み算出動作の概略を示すフローチャートである。
【図５】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置の照合に関係する要素を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置の照合動作の概略を示すフローチャートである。
【図７】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における周波数特徴取得部の一例を示すブロック図である。
【図８】第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを示す数式の例を示す図である。
【図９】正規化クロスパワースペクトルを算出する数式の例を示す図である。
【図１０】位置ずれを伴う同一画像ペアの周波数特徴Ｆ（ｋ1，ｋ2）、周波数特徴Ｇ（ｋ1，ｋ2）、および正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1，ｋ2）を示す数式の例を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第１の例を示すブロック図である。
【図１２】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第１の例の動作説明図である。
【図１３】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第１の例の動作説明図である。
【図１４】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第１の例で使用する数式を示す図である。
【図１５】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第１の例の動作説明図である。
【図１６】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第２の例を示すブロック図である。
【図１７】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第２の例の動作説明図である。
【図１８】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第３の例を示すブロック図である。
【図１９】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第３の例の動作説明図である。
【図２０】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第４の例を示すブロック図である。
【図２１】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第５の例を示すブロック図である。
【図２２】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における理想合成周波数特徴推定部の第５の例の動作説明図である。
【図２３】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における重み算出部の動作説明図である。
【図２４】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における重み算出部の動作説明図である。
【図２５】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における重み算出部の動作説明図である。
【図２６】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における重み算出部の動作説明図である。
【図２７】本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置における重み算出部の動作説明図である。
【図２８】本発明の第２の実施形態に係る画像照合装置のブロック図である。
【図２９】本発明の第３の実施形態に係る画像照合装置のブロック図である。
【図３０】本発明の第４の実施形態に係る画像照合装置で使用する周波数特徴取得部のブロック図である。
【図３１】本発明の第５の実施形態に係る画像照合装置のブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１８】
次に、本発明の実施形態について図面を参照して詳細に説明する。
[第１の実施形態]
【００１９】
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像照合装置のブロック図である。本実施形態に係る画像照合装置１００は、複数の画像を照合する際の周波数に関する重みを決定するように構成されている。また画像照合装置１００は、上記決定した重みを使用して、複数の画像の照合を行うように構成されている。図１を参照すると、画像照合装置１００は、周波数特徴取得部１０１と、第１の記憶部１０２と、第２の記憶部１０３と、周波数特徴合成部１０４と、理想合成周波数特徴推定部１０５と、差分算出部１０６と、重み算出部１０７と、重み記憶部１０８と、照合判定部１０９と、情報提示部１１０とを備えている。
【００２０】
周波数特徴取得部１０１は、第１の画像と第２の画像との周波数特徴を取得するように構成されている。ここで周波数特徴とは、画像に対してフーリエ変換（離散フーリエ変換）を施すことによって周波数領域に変換した結果の２次元データ（２次元配列）を指す。フーリエ変換以外の周波数変換、例えばウェーブレット変換を行うものであってもよい。
【００２１】
ここで第１の画像は、重み決定時および照合時ともに、登録対象の物体を撮像して得られた登録画像である。一方、第２の画像は、重み決定時は、重みを決定するために予め用意した画像（以下、参考画像とも呼ぶ）であり、照合時は、登録画像との同一性を判定する照合画像である。第１の画像、および第２の画像は、１つ、あるいは複数存在する。また、物体とは、例えば工業製品や商品等である。物体の表面には、微細凹凸や紋様、素材表面のランダムパターン等の、同一製造過程で生じる自然発生的な微細パターンが存在する。このような物体表面のパターンの差異を、カメラ等の撮像装置を用いて画像として取得し、その微細パターンを認識することで、製品個々の個体識別や管理を行うことができる。本実施形態は、そのような個体識別のための画像照合に関する。
【００２２】
第１の記憶部１０２は、第１の画像の周波数特徴を記憶するように構成されている。また、第２の記憶部１０３は、第２の画像の周波数特徴を記憶するように構成されている。
【００２３】
周波数特徴合成部１０４は、第１の記憶部１０２に格納された第１の画像の周波数特徴と、第２の記憶部１０３に格納された第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを算出するように構成されている。
【００２４】
理想合成周波数特徴推定部１０５は、第１の記憶部１０２に格納された第１の画像の周波数特徴と、第２の記憶部１０３に格納された第２の画像の周波数特徴との理想的な正規化クロスパワースペクトルを算出するように構成されている。
【００２５】
差分算出部１０６は、周波数特徴合成部１０４から得られた正規化クロスパワースペクトルと、理想合成周波数特徴推定部１０５から得られた理想的な正規化クロスパワースペクトルとの差分を算出するように構成されている。
【００２６】
重み算出部１０７は、差分算出部１０６で得た差分結果に基づき、正規化クロスパワースペクトルの各要素（周波数成分）が照合に有効である程度を表す数値（２次元データ）を重みとして算出するように構成されている。重みは、特徴選択パラメータとも呼ばれる。
【００２７】
重み記憶部１０８は、重み算出部１０７から得られた重みを記憶するように構成されている。重み記憶部１０８は、第１の画像と関連付けて、当該第１の画像と照合画像との照合を行う際に使用する重みを記憶するように構成されていてよい。
【００２８】
照合判定部１０９は、周波数特徴合成部１０４で得られた正規化クロスパワースペクトルと、重み記憶部１０８に格納された重みに基づき、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴との類似度を表すスコアを算出するように構成されている。また照合判定部１０９は、算出したスコアに基づき、第１の画像と第２の画像とが同一であるか否かを判定するように構成されている。
【００２９】
情報提示部１１０は、照合判定部１０９の判定結果に基づき、第１の画像と第２の画像とが同一か否かの結果を表示するように構成されている。
【００３０】
画像照合装置１００は、例えば図２に示すように、カメラ等の撮像部２０１と、キーボードやマウスなどの操作入力部２０２と、液晶ディスプレイ等の画面表示部２０３と、通信インターフェース部２０４と、メモリやハードディスク等の記憶部２０５と、１以上のマイクロプロセッサ等の演算処理部２０６とを有する情報処理装置２００と、プログラム２０７とで実現することができる。情報処理装置２００は、例えばパーソナルコンピュータやスマートフォンであってよい。
【００３１】
プログラム２０７は、情報処理装置２００の立ち上げ時等に外部のコンピュータ読み取り可能な記憶媒体からメモリに読み込まれ、演算処理部２０６の動作を制御することにより、演算処理部２０６上に、周波数特徴取得部１０１、第１の記憶部１０２、第２の記憶部１０３、周波数特徴合成部１０４、理想合成周波数特徴推定部１０５、差分算出部１０６、重み算出部１０７、重み記憶部１０８、照合判定部１０９、および情報提示部１１０といった機能的手段を実現する。
【００３２】
次に、本実施形態に係る画像照合装置１００の動作の概略を説明する。
【００３３】
画像照合装置１００の動作は、重みを事前に設定するオフライン動作と、設定した重みを用いて二つの画像を照合するオンライン動作とに大別される。以下、個別に説明する。
【００３４】
＜オフライン動作（重みの自動設定）＞
図３は、画像照合装置１００のオフライン動作時に機能する処理部のみを表したブロック図である。また、図４は、画像照合装置１００のオフライン動作の概略を示すフローチャートである。
【００３５】
まず、周波数特徴取得部１０１は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴、ならびにこれら照合時に期待される判定結果である教師データとを取得する（ステップＳ１０１）。教師データは、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアであるか、異なる画像ペアであるかを表している。第１の画像が複数存在する場合、周波数特徴取得部１０１は、その各々の第１の画像から周波数特徴を取得する。第２の画像が複数存在する場合、周波数特徴取得部１０１は、その各々の第２の画像から周波数特徴を取得する。周波数特徴取得部１０１は、取得した第１の画像の周波数特徴を第１の記憶部１０２に保存し、第２の画像の周波数特徴を第２の記憶部１０３に保存する。
【００３６】
次に、周波数特徴合成部１０４は、第１の記憶部１０２に格納された第１の画像の周波数特徴と、第２の記憶部１０３に格納された第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを算出する（ステップＳ１０２）。第１の画像の周波数特徴、および第２の画像の周波数特徴が複数存在する場合、周波数特徴合成部１０４は、各々の第１の画像の周波数特徴と各々の第２の画像の周波数特徴との複数の正規化クロスパワースペクトルを算出する。
【００３７】
次に、理想合成周波数特徴推定部１０５は、第１の記憶部１０２に格納された第１の画像の周波数特徴と、第２の記憶部１０３に格納された第２の画像の周波数特徴との理想的な正規化クロスパワースペクトルを算出する（ステップＳ１０３）。第１の画像の周波数特徴、および第２の画像の周波数特徴が複数存在する場合、理想合成周波数特徴推定部１０５は、各々の第１の画像の周波数特徴と各々の第２の画像の周波数特徴との複数の理想的な正規化クロスパワースペクトルを算出する。
【００３８】
次に、差分算出部１０６は、周波数特徴合成部１０４によって算出された正規化クロスパワースペクトルと、理想合成周波数特徴推定部１０５によって算出された、対応する理想的な正規化クロスパワースペクトルとの差分を算出する（ステップＳ１０４）。
【００３９】
次に、重み算出部１０７は、差分算出部１０６によって算出された差分データに基づき、周波数特徴の各成分（要素）に対して照合に有用な度合いを示す数値を、各要素に対する重みとして算出する（ステップＳ１０５）。重み記憶部１０８は、重み算出部１０７で算出した周波数特徴の各成分（要素）に対する重みを記憶する。
【００４０】
＜オンライン動作（設定した重みを用いた画像の照合）＞
続いて、設定した重みを用いて二つの画像を照合するオンライン動作の概要を説明する。
【００４１】
図５は、画像照合装置１００のオンライン動作時に機能する処理部のみを表したブロック図である。また、図６は、画像照合装置１００のオンライン動作の概略を示すフローチャートである。
【００４２】
まず、周波数特徴取得部１０１は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを取得する（ステップＳ２０１）。第１の画像が複数存在する場合、周波数特徴取得部１０１は、その各々の第１の画像から周波数特徴を取得する。第２の画像が複数存在する場合、周波数特徴取得部１０１は、その各々の第２の画像から周波数特徴を取得する。周波数特徴取得部１０１は、取得した第１の画像の周波数特徴を第１の記憶部１０２に保存し、第２の画像の周波数特徴を第２の記憶部１０３に保存する。
【００４３】
次に、周波数特徴合成部１０４は、第１の記憶部１０２に格納された第１の画像の周波数特徴と、第２の記憶部１０３に格納された第２の画像の周波数特徴との正規化クロスパワースペクトルを算出する（ステップＳ２０２）。第１の画像、および第２の画像の周波数特徴が複数存在する場合、周波数特徴合成部１０４は、各々の第１の画像の周波数特徴と各々の第２の画像の周波数特徴との複数の正規化クロスパワースペクトルを算出する。
【００４４】
次に、照合判定部１０９は、周波数特徴合成部１０４から出力された正規化クロスパワースペクトルを、重み記憶部１０８に保存されている重みに基づき重み付けし、重み付けた正規化クロスパワースペクトルに基づき、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴との類似度を表すスコアを算出する（ステップＳ２０３）。次に、照合判定部１０９は、算出したスコアに基づき、第１の画像と第２の画像との照合、すなわち第１の画像と第２の画像とが同一であるか否かの判定を行う（ステップＳ２０４）。
【００４５】
次に、情報提示部１１０は、第１の画像と第２の画像との照合結果を提示する（ステップＳ２０５）。例えば、情報提示部１１０は、照合結果を表示装置に表示し、または／および照合結果を外部の端末等へ送信する。
【００４６】
＜各部の詳細＞
次に、本実施形態に係る画像照合装置１００の各部の詳細について説明する。
【００４７】
まず、周波数特徴取得部１０１について詳細に説明する。
【００４８】
図７は、周波数特徴取得部１０１の一例を示すブロック図である。この例の周波数特徴取得部１０１は、画像取得部１１１と、周波数変換部１１２とで構成される。
【００４９】
画像取得部１１１は、第１の画像と第２の画像とを取得するように構成されている。画像取得部１１１は、例えばカメラやスキャナ等に代表される撮影機器であってよい。或いは画像取得部１１１は、可視光線と、それより波長の長い近赤外線や短波長赤外線、熱赤外線領域までの光をレンズで集め、対象物の形状などを画像データとして取得する光学センサであってもよい。或いは、画像取得部１１１は、赤外光や紫外光、Ｘ線の強度を取得し、２次元データ配列として出力するセンサであってもよい。或いは、画像取得部１１１は、ＣＤ−ＲＯＭやメモリ等の外部記憶媒体から第１の画像および第２の画像を取得するように構成されていてもよい。或いは、画像取得部１１１は、ネットワーク経由で第１の画像および第２の画像を受け取るように構成されていてもよい。また、画像取得部１１１は、第１の画像を取得する方法と第２の画像を取得する方法とが異なっていてもよい。
【００５０】
周波数変換部１１２は、画像取得部１１１から第１の画像と第２の画像とを受け取り、その各々の画像に対して、離散フーリエ変換を施した結果の２次元データ（２次元配列）を出力するように構成されている。周波数変換部１１２は、第１の画像の離散フーリエ変換を施した結果の２次元データ（２次元配列）を第１の周波数特徴として第１の記憶部１０２に保存し、第２の画像の離散フーリエ変換を施した結果の２次元データ（２次元配列）を第２の周波数特徴として第２の記憶部１０３に保存する。
【００５１】
次に、周波数特徴取得部１０１が取得する第１の画像と第２の画像との周波数特徴の例を、説明する。
【００５２】
第１の画像および第２の画像を、Ｎ1×Ｎ2ピクセルの２つの画像ｆ（ｎ1、ｎ2）および画像ｇ（ｎ1、ｎ2）とする。また、２次元画像信号の離散空間インデックス（整数）を、ｎ1＝−Ｍ1、…、Ｍ1およびｎ2＝−Ｍ2、…、Ｍ2とする。ただし、Ｍ1およびＭ2は正の整数であり、Ｎ1＝２Ｍ1＋１およびＮ2＝２Ｍ2＋１である。そうすると、画像ｆ（ｎ1、ｎ2）を２次元離散フーリエ変換して得られる第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1、ｋ2）、および画像ｇ（ｎ1、ｎ2）を２次元離散フーリエ変換して得られる第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1、ｋ2）は、図８に示す式１、式２で与えられる。式１、式２において、ｋ1＝−Ｍ1、…、Ｍ1およびｋ2＝−Ｍ2、…、Ｍ2は離散周波数インデックス（整数）である。また、ＷN1およびＷN2は回転因子であり、図８に示す式３、式４で与えられる。また、ＡF（ｋ1、ｋ2）およびＡG（ｋ1、ｋ2）は振幅スペクトル（振幅成分）、θF（ｋ1、ｋ2）およびθG（ｋ1、ｋ2）は位相スペクトル（位相成分）をそれぞれ表す。また、Σn1、n2は、図８の式５に示すようにインデックス全域にわたる加算を表す。
【００５３】
次に、周波数特徴合成部１０４について詳細に説明する。
【００５４】
周波数特徴合成部１０４は、第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1、ｋ2）と第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1、ｋ2）の正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1、ｋ2）を、図９に示す式６により算出する。式６において、オーバーラインＧ（ｋ1、ｋ2）は第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1、ｋ2）の複素共役である。また、θF（ｋ1、ｋ2）−θG（ｋ1、ｋ2）は第１の周波数特徴と第２の周波数特徴の位相差スペクトルである。式６に示されるように、周波数特徴合成部１０４は、第１の周波数特徴Ｆ（ｋ1、ｋ2）と、第２の周波数特徴Ｇ（ｋ1、ｋ2）の複素共役の要素ごとの積である、クロスパワースペクトルを求め、さらにその絶対値で正規化することにより、正規化クロスパワースペクトルを算出する。
【００５５】
ところで、画像ｆ（ｎ1、ｎ2）と画像ｇ（ｎ1、ｎ2）が位置ずれを伴う同一画像ペアの場合、それらの周波数特徴Ｆ（ｋ1、ｋ2）、周波数特徴Ｇ（ｋ1、ｋ2）、ならびにその２つの正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1、ｋ2）は、図１０に示す式７、式８、式９で与えられる。ここで、δ1、δ2は画像ｆ（ｎ1、ｎ2）と画像ｇ（ｎ1、ｎ2）間の位置ずれ量である。即ち、画像ｇ（ｎ1、ｎ2）は画像ｆ（ｎ1、ｎ2）を（δ1、δ2）だけ平行移動させた画像である。式９に示されるように、照合を行う２つの周波数特徴Ｆ（ｋ1、ｋ2）、Ｇ（ｋ1、ｋ2）が同一画像ペアの場合、その正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1、ｋ2）は、次元ごと（ｋ1、ｋ2ごと）に単一の周期を持つ複素正弦波として表現される。これに対して、照合を行う２つの周波数特徴Ｆ（ｋ1、ｋ2）、Ｇ（ｋ1、ｋ2）が同一画像ペアでない場合、その正規化クロスパワースペクトルＲ（ｋ1、ｋ2）は、次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波にはならない。
【００５６】
続いて、理想合成周波数特徴推定部１０５について詳細に説明する。
【００５７】
図１１は、理想合成周波数特徴推定部１０５の一例を示すブロック図である。この例の理想合成周波数特徴推定部１０５は、第１の相関係数マップ算出部１５１と、相関ピーク検出部１５２と、第２の相関係数マップ算出部１５３と、周波数変換部１５４とで構成される。
【００５８】
第１の相関係数マップ算出部１５１は、周波数特徴合成部１０４から出力された正規化クロスパワースペクトルを逆フーリエ変換し、第１の相関係数マップを算出する。
【００５９】
ところで、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアである場合、前述したように、理想的には、その正規化クロスパワースペクトルは、次元ごとに単一の周期を持つ複素正弦波で表現される。したがって、その逆フーリエ変換によって得た相関係数マップは、位置ずれ量に応じた位置に急峻なピークを持つデルタ関数になる。しかしながら、同一画像ペアであっても、第１の画像と第２の画像とで、撮影時の位置決め誤差や照明変動、ノイズ等によるパターンの変動や欠損が存在すると、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とで、その一部が変動してしまう。変動した一部の周波数特徴の成分（要素）は、正規化クロスパワースペクトル上では、単一の周期を持つ複素正弦波の形とはならず、図１２に示す正規化クロスパワースペクトルのように、ノイズ状になる。この影響により、同一画像ペアの正規化クロスパワースペクトルの逆フーリエ変換によって得られる相関係数マップは、特定の実空間座標にエネルギーが集中せず、相関係数マップのピークが低下する。また、ノイズ状になった周波数特徴の要素（成分）は、逆フーリエ変換によって実空間上に散らばり、相関係数マップもノイズが重畳した形となる。
【００６０】
続いて、相関ピーク検出部１５２は、第１の相関係数マップ算出部１５１の出力である第１の相関係数マップから、その相関係数マップの最大値およびその実空間座標と、最大値近傍の相関係数データを検出して出力する。
【００６１】
続いて、第２の相関係数マップ算出部１５３は、相関ピーク検出部１５２の出力である第１の相関係数マップの最大値、その位置、および最大値近傍の相関係数データに基づき、同一画像ペアである第１の画像と第２の画像から期待される理想的な相関係数マップである、第２の相関係数マップを推定し、出力する。すなわち、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアである場合、例えば、第２の相関係数マップ算出部１５３は、第２の相関係数マップを、第１の画像と第２の画像との位置ずれ量に相当する実空間座標にピークを持つデルタ関数として算出する（図１２）。
【００６２】
上記の例では、第２の相関係数マップ算出部１５３は、第２の相関係数マップを、第１の相関係数マップの最大値の位置にピークを持つデルタ関数として算出した。しかし、第２の相関係数マップ算出部１５３は、図１３に示すように、第１の相関係数マップのピークとその近傍（例えば、３×３、５×５のエリア内）の要素とを用いて第２の相関係数マップを定義しても良い。具体的には、第２の相関係数マップ算出部１５３は、ピークとその近傍の値に対して、図１４の式１０の関数をフィッティングし、第２の相関係数マップを求めてもよい。また、第２の相関係数マップ算出部１５３は、図１５に示すように、第１の相関係数マップのピークとその近傍の値をそのまま用い、他の要素を０に近似した２次元データ（２次元配列）を第２の相関係数マップとしても良い。このように第１の相関係数マップから、そのピークの位置のみではなく、その近傍の相関値を使うことで、同一画像ペアである第１の画像と第２の画像とでサブピクセルレベルでの位置ずれが生じている場合にも、その影響を排し、理想的な相関係数マップを推定することができる。
【００６３】
再び図１１を参照すると、続いて、周波数変換部１５４は、第２の相関係数マップ算出部１５３の出力である第２の相関係数マップをフーリエ変換し、第２の相関係数マップの周波数領域表現の２次元データ（２次元配列）に変換する。この２次元データが、理想的な正規化クロスパワースペクトルになる。
【００６４】
以上、図１１乃至図１５を参照して、理想合成周波数特徴推定部１０５の構成の一例を説明した。しかし、理想合成周波数特徴推定部１０５は上記構成に限られない。以下、理想合成周波数特徴推定部１０５の他の構成例について説明する。
【００６５】
図１６は、理想合成周波数特徴推定部１０５の第２の構成例を示すブロック図である。図１６に示す理想合成周波数特徴推定部１０５は、相関係数マップ算出部２５１、相関ピーク検出部２５２、複素正弦波データ算出部２５３で構成されている。
【００６６】
相関係数マップ算出部２５１は、第１の相関係数マップ算出部１５１と同様に周波数特徴合成部１０４から出力された正規化クロスパワースペクトルに逆フーリエ変換を施し、相関係数マップを算出するように構成されている。また、相関ピーク検出部２５２は、相関係数マップ算出部２５１により算出された相関係数マップから、相関係数が最大となる実空間上での位置を算出するように構成されている。このとき算出される位置は、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアの場合、位置ずれ量に相当する。また、複素正弦波データ算出部２５３は、相関ピーク検出部２５２により算出された上記実空間上での位置と図１０の式９とに基づき、２次元複素正弦波データを算出するように構成されている。即ち、複素正弦波データ算出部２５３は、図１７に示すように、相関ピーク検出部２５２により算出されたピーク位置の座標δ1、δ2を式９に代入することにより、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアであるときの理想となる正規化クロスパワースペクトルを与える２次元複素制限波データを算出する。
【００６７】
図１８（Ａ）は、理想合成周波数特徴推定部１０５の第３の構成例を示すブロック図である。図１８（Ａ）に示す理想合成周波数特徴推定部１０５は、位相角算出部３５１、近似平面算出部３５２、複素正弦波データ算出部３５３から構成されている。
【００６８】
位相角算出部３５１は、周波数特徴合成部１０４から出力された同一画像ペアである第１の画像と第２の画像との正規化クロスパワースペクトルの各要素の位相角∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）を算出するように構成されている。図１８（Ｂ）に位相角∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）を算出する式の例を示す。
【００６９】
また、近似平面算出部３５２は、位相角算出部３５１により算出された各要素の位相角から近似平面を算出するように構成されている。ここで言う近似平面は、正規化クロスパワースペクトルの要素群を、それぞれの要素がｋ1とｋ2と∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）の３次元のデータ（ｋ1，ｋ2，∠Ｒ（ｋ1，ｋ2））から構成される３次元点群データとする場合、点群との二乗距離の合計を最小にする平面を意味する。近似平面は、最小二乗平面とも呼ばれる。図１８（Ｂ）に、正規化クロスパワースペクトルデータの３次元点群データの分布を示す３軸グラフの例を示す。グラフの軸は、ｋ1軸、ｋ2軸、∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）軸（周波数軸）の３つである。１つのドットが、正規化クロスパワースペクトルの１つの要素の３次元データ（ｋ1，ｋ2，∠Ｒ（ｋ1，ｋ2））に対応する。
【００７０】
また、複素正弦波データ算出部３５３は、図１８（Ｂ）に示すように、近似平面算出部３５２により算出された近似平面の傾き（即ち、位相角の傾き）と、図１０の式９に基づき、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアであるときの理想となる正規化クロスパワースペクトルを与える２次元複素正弦波データを算出するように構成されている。
【００７１】
図１９は、理想合成周波数特徴推定部１０５の第４の構成例を示すブロック図である。図１９に示す理想合成周波数特徴推定部１０５は、位相角算出部４５１、勾配算出部４５２、複素正弦波データ算出部４５３から構成されている。
【００７２】
位相角算出部４５１は、位相角算出部３５１と同様に、周波数特徴合成部１０４から出力された同一画像ペアである第１の画像と第２の画像との正規化クロスパワースペクトルの各要素の位相角を算出するように構成されている。
【００７３】
また、勾配算出部４５２は、位相角算出部４５１によって得られた各要素の位相角に対して、要素ごと且つ次元ごとに、隣接間の差分をとり、位相角勾配データとして出力する。例えば、正規化クロスパワースペクトルの要素に対応する３次元データとして、要素１（ｋ1，ｋ2，∠Ｒ（ｋ1，ｋ2））、要素２（ｋ1＋１，ｋ2，∠Ｒ（ｋ1＋１，ｋ2））、要素３（ｋ1，ｋ2＋１，∠Ｒ（ｋ1，ｋ2＋１））の３つの３次元データがあるとする。このとき、要素１と要素２との位相角の差分∠Ｒ（ｋ1＋１，ｋ2）−∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）が、ｋ1軸に対応する次元の１つの位相角勾配データとなる。また、要素１と要素３との位相角の差分∠Ｒ（ｋ1，ｋ2＋１）−∠Ｒ（ｋ1，ｋ2）が、ｋ2軸に対応する次元の１つの位相角勾配データとなる。また、勾配算出部４５２は、次元ごとに、位相角勾配の代表値を算出する。代表値は、平均値、最頻値、中央値などであってよい。
【００７４】
また、複素正弦波データ算出部４５３は、勾配算出部４５２により算出された次元ごとの位相角勾配の代表値と、図１０の式９に基づき、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアであるときの理想となる正規化クロスパワースペクトルを与える２次元複素正弦波データを算出するように構成されている。
【００７５】
図２１は、理想合成周波数特徴推定部１０５の第５の構成例を示すブロック図である。図２１に示す理想合成周波数特徴推定部１０５は、勾配算出部５５１、複素正弦波データ算出部５５２から構成されている。
【００７６】
勾配算出部５５１は、周波数特徴合成部１０４から出力された同一画像ペアである第１の画像と第２の画像との正規化クロスパワースペクトルの要素ごとの勾配データを算出するように構成されている。正規化クロスパワースペクトルの各要素の勾配は、数学的には、正規化クロスパワースペクトルを、離散周波数インデックスｋ1，ｋ2の何れか一方の離散周波数インデックスで偏微分した結果と、他方の離散周波数インデックスで偏微分した結果とを並べた２次元ベクトルで表現される。或いは、勾配算出部５５１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとの勾配を以下のようにして算出する。先ず、勾配算出部５５１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、一方の離散周波数インデックス方向に隣接する要素との正規化クロスパワースペクトル値どうしの差分を算出する。そして、算出した差分値を当該要素の第１の偏微分値として保持する。また、勾配算出部５５１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、他方の離散周波数インデックス方向に隣接する要素との正規化クロスパワースペクトル値どうしの差分を算出する。そして、算出した差分値を当該要素の第２の偏微分値として保持する。そして、勾配算出部５５１は、正規化クロスパワースペクトルの要素ごとに、第１の偏微分値と第２の偏微分値とを並べた２次元ベクトルを、要素の勾配データとする。
【００７７】
また、複素正弦波データ算出部５５２は、勾配算出部５５１により算出された勾配データと、図１０の式９とに基づき、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアであるときの理想となる正規化クロスパワースペクトルを与える２次元複素正弦波データを算出するように構成されている。図２２に示すように、同一画像ペアの場合、各要素の勾配データの絶対値は、離散周波数インデックスによらずに一定値となる。即ち、勾配データの第１の偏微分値の絶対値は２πδ1／Ｎ1、第２の偏微分値の絶対値は２πδ2／Ｎ2になる。複素正弦波データ算出部５５２は、勾配データの絶対値が一定となる領域における第１の偏微分値の値と２πδ1／Ｎ1とからδ1を算出する。また複素正弦波データ算出部５５２は、勾配データの絶対値が一定となる領域における第２の偏微分値の値と２πδ2／Ｎ2とからδ2を算出する。そして、複素正弦波データ算出部５５２は、算出したδ1、δ2を式９に代入することにより、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアであるときの理想となる正規化クロスパワースペクトルを与える２次元複素制限波データを算出する。
【００７８】
以上、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアであるときの理想となる正規化クロスパワースペクトルを算出する理想合成周波数特徴推定部１０５の構成例を説明した。
【００７９】
続いて、第１の画像と第２の画像とが異なる画像ペアであるときの理想となる正規化クロスパワースペクトルとそれを算出する理想合成周波数特徴推定部１０５の構成例について説明する。
【００８０】
第１の画像と第２の画像が異なる画像ペアの場合、それらの周波数特徴を合成して正規化クロスパワースペクトルを求め、逆フーリエ変換して得た相関係数マップは、理想的にはピークが存在しないことが期待される。一方、異なる画像ペア間で共通なパターンが存在する場合、その共通パターンに関連する周波数特徴の要素（成分）が相関を持つため、得られる相関係数マップにはピークが現れることになる。第１の画像と第２の画像とが異なる画像ペアであるときの理想となる正規化クロスパワースペクトルは、そのようなピークを有する相関係数マップをフーリエ変換したものに相当する。従って、第１の画像と第２の画像とが異なる画像ペアであるときの理想となる正規化クロスパワースペクトルを算出する理想合成周波数特徴推定部１０５は、第１の画像と第２の画像とが同一であるときの理想となる正規化クロスパワースペクトルを算出する理想合成周波数特徴推定部と同様の構成とすることができる。
【００８１】
続いて、差分算出部１０６について詳細に説明する。
【００８２】
差分算出部１０６は、周波数特徴合成部１０４により算出された正規化クロスパワースペクトルと理想合成周波数特徴推定部１０５により算出された理想的な正規化クロスパワースペクトルの各成分（要素）の差分を計算する減算器などによって実現することができる。なお、各成分（要素）の差分は、例えば、−１から＋１までの値域をとる。
【００８３】
続いて、重み算出部１０７について詳細に説明する。
【００８４】
重み算出部１０７は、前述したように、差分算出部１０６で算出された、正規化クロスパワースペクトルと理想的な正規化クロスパワースペクトルの要素ごとの差分に基づき、周波数特徴の各成分（要素）に対する重みを算出する。以下、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアである場合について考える。
【００８５】
重み算出部１０７は、差分算出部１０６により算出された差分データの絶対値を要素ごとに算出する。同一画像ペアの場合、ここで得られた差分の絶対値がゼロに近い要素ほど、第１の画像と第２の画像との間に生じるパターンの変動に伴う影響を受けない正規化クロスパワースペクトルの要素となる。したがって、重み算出部１０７は、図２３の式１１を用いて、正規化クロスパワースペクトルの各要素に対する重みを計算する。即ち、１から差分Ｒdiff（ｋ1，ｋ2）の絶対値を減じた値を重みＷ（ｋ1，ｋ2）とする。このような値を、正規化クロスパワースペクトルの各要素に対する重みとして照合時に利用することで、照合に有効な要素には大きな重みを付与し、また照合に無効な要素には小さな重みを付与してスコアを算出することができる。重み算出部１０７は、この正規化クロスパワースペクトルの各要素に対する重みを、重み記憶部１０８に保存する。
【００８６】
また、重み算出部１０７は、好ましくは、図２４に示すように、複数の同一画像ペアから得られた正規化クロスパワースペクトルに対して同様の処理を行い、得られた複数の周波数成分の各要素（成分）に対する重みを求めて統計処理し、周波数特徴の各要素に対する重みを算出し、これを実際に使用する重みとするのが望ましい。複数の同一画像ペアは、たとえば、第２の画像として、第１の画像に幾何変動やノイズ、照明変動、撮影位置決め誤差に伴う画像端のパターンの欠損等を、計算機上でシミュレーションにより生成し、複数のパターンを与えることで行う。また、識別対象である複数個体を撮影して第１の画像と第２の画像を複数取得し、同一画像ペアの組み合わせを教師データとして与えても良い。このように複数の同一画像ペアを用意して与えることで、撮影条件や個体間の微小な差異に対して頑健な周波数特徴の要素に対して大きな重みを算出することができ、照合性能の向上が期待できる。
【００８７】
上述した例は、同一画像ペアを用いた重みの決定方法である。次に、異なる画像ペアを用いた重みの決定方法について説明する。第１の画像と第２の画像が異なる画像ペアの場合、それら周波数特徴を合成して正規化クロスパワースペクトルを求め、逆フーリエ変換して得た相関係数マップは、理想的にはピークが存在しないことが期待される。一方、異なる画像ペア間で共通なパターンが存在する場合、その共通パターンに関連する周波数特徴の要素（成分）が相関を持つため、得られる相関係数マップにはピークが現れることになる。そのような共通パターンによるピークは照合精度を低下させる。異なる画像ペア間に存在する共通なパターンの影響を排除することで照合を高精度化することができる。
【００８８】
第１の画像と第２の画像とが異なる画像ペアである場合、前述したように理想合成周波数特徴推定部１０５は、異なる画像ペア間で共通なパターンに起因するピークを有する相関係数マップをフーリエ変換した正規化クロスパワースペクトルを理想的な正規化クロスパワースペクトルとして算出する。また、前述したように差分算出部１０６は、異なる画像ペアである第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した正規化クロスパワースペクトルと理想的な正規化クロスパワースペクトルの要素ごとの差分を算出する。そのため、異なる画像ペアの場合、同一画像ペアの場合と異なり、ここで得られた差分の絶対値がゼロに近い要素ほど、第１の画像と第２の画像との間で共通の周波数特徴の成分（要素）となり、照合に不要な要素となる。したがって、重み算出部１０７は、図２５の式１２を用いて、正規化クロスパワースペクトルの各要素に対する重みを計算する。即ち、差分Ｒdiff（ｋ1，ｋ2）の絶対値を重みＷ（ｋ1，ｋ2）とする。このような値を、正規化クロスパワースペクトルの各要素に対する重みとして照合時に利用することで、照合に有効な周波数特徴の要素（成分）のみを用いてスコアを算出することができる。重み算出部１０７は、この正規化クロスパワースペクトルの各要素に対する重みを、重み記憶部１０８に保存する。
【００８９】
また、重み算出部１０７は、好ましくは、複数の異なる画像ペアから得られた正規化クロスパワースペクトルに対して同様の処理を行い、得られた複数の周波数成分の各要素（成分）に対する重みを求めて統計処理し、周波数特徴の各要素に対する重みを算出するのが望ましい。複数の異なる画像ペアは、たとえば、第２の画像として、第１の画像に幾何変動やノイズ、照明変動、撮影位置決め誤差に伴う画像端のパターンの欠損等を、計算機上でシミュレーションにより生成し、複数のパターンを与えることで行う。また、識別対象である複数の個体を撮影して第１の画像と第２の画像を複数取得し、異なる画像ペアの組み合わせを教師データとして与えても良い。このように複数の異なる画像ペアを用意して与えることで、撮影条件や個体間の微小な差異に対して頑健な周波数特徴の要素を残す重みを算出することができ、照合性能の向上が期待できる。
【００９０】
また、上記は、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペア、あるいは異なる画像ペアの場合をそれぞれ別に記載したが、実用的には、第１の画像と第２の画像とが同一画像ペアである場合と異なる画像ペアである場合との両方の画像ペアとそれぞれに対する教師データを用意し、重みを算出することが望ましい。この場合、重み算出部１０７は、まず、入力された画像ペアにおいて、第１の画像と第２の画像とが同一個体ペアである場合の重みと、第１の画像と第２の画像とが異なる画像ペアである場合の重みをそれぞれ算出する。次に、重み算出部１０７は、算出したそれぞれの場合の重みを平均して得た重みを、照合に用いる重みとして重み記憶部１０８に保存する。このようにすることで、同一画像ペアの場合にのみ有効な周波数特徴の成分（要素）を強調する重みを算出し、照合精度を向上させることができる。また、同一画像ペアと異なる画像ペアそれぞれから得られた差分に対して、同一画像ペアと異なる画像ペアの２クラスにおける、クラス内分散、クラス間分散をそれぞれ算出し、クラス内分散・クラス間分散比に基づき、周波数特徴の各要素（成分）に対する重みを決定しても良い。また、他の統計的手法、あるいは機械学習を用いて周波数特徴の各要素（成分）に対する重みを決定しても良い。また、上述した説明では、重み算出部１０７は、合成周波数特徴の差分の絶対値を求め、「実数」として重みを算出した。しかし、重み算出部１０７は、複素数の重みを算出するようにしてもよい。例えば、重み算出部１０７は、同一画像ペアの場合は、図２６に示す式１３を使用して重みを計算する。また、例えば、重み算出部１０７は、異なる画像ペアの場合は、図２７に示す式１４を使用して重みを計算する。
【００９１】
次に、照合判定部１０９について詳細に説明する。
【００９２】
照合判定部１０９は、周波数特徴合成部１０４により算出された正規化クロスパワースペクトルの各要素に対して、重み記憶部１０８に格納された、各要素に対する重みをかけ、逆フーリエ変換することによって相関係数マップを算出する。前述のとおり、同一画像ペアの場合には、正規化クロスパワースペクトルは単一の周期をもつ複素正弦波として表現されているため、逆フーリエ変換することで、特定のスペクトルのみが顕著に表れ、相関係数マップ中に鋭いピークが現れる。一方で、同一画像ペアでない場合、単一の周期をもつ複素正弦波にはなっていないため、相関係数マップ中に鋭いピークは現れない。すなわち、同一画像であるか同一画像ペアでないかは、相関係数マップ中のピークの最大値に応じて判定することができる。特に、重みによって、同一画像である場合にのみ、正規化クロスパワースペクトルが単一の周期をもつ複素正弦波となって現れる要素のみを強調して相関係数マップを算出するため、同一画像ペアの場合は相関係数マップのピークがより急峻な形となる。また、異なる画像ペアの場合は、画像ペアに含まれる共通パターンの影響によって生じるピークを抑制することが可能になり、結果として照合精度を向上できる。
【００９３】
また、上述の例では、照合判定部１０９は、正規化クロスパワースペクトルから相関係数マップを求め、そのピークを検出することで照合を行っていたが、本発明はこれに限る必要はない。たとえば、照合判定部１０９は、重みをかけた正規化クロスパワースペクトルに対して、非特許文献１に記載される手法を適用してもよい。即ち、照合判定部１０９は、重みをかけた正規化クロスパワースペクトルの周波数領域での分布形状を判別することで、照合する画像間の同一性を判定してもよい。以下、重みをかけた正規化クロスパワースペクトルの周波数領域での分布形状を判別することで照合を行う照合判定部１０９の構成例について説明する。
【００９４】
例えば、照合判定部１０９は、重みをかけた正規化クロスパワースペクトルが単一の周期を持つ波である程度を示すスコアを算出し、そのスコアに基づいて照合する画像間の同一性を判定する。或いは、照合判定部１０９は、上記スコアとして、重みをかけた正規化クロスパワースペクトルが単一の周期を持つ複素正弦波である程度を示すスコアを算出するようにしてもよい。或いは、照合判定部１０９は、重みをかけた正規化クロスパワースペクトルの各要素の勾配の絶対値の分散を上記スコアとして算出してもよい。或いは、照合判定部１０９は、重みをかけた正規化クロスパワースペクトルの各要素の２階偏微分値の絶対値の分散を上記スコアとして算出してもよい。或いは、照合判定部１０９は、重みをかけた正規化クロスパワースペクトルの各要素の位相角を求め、その位相角が周波数に対して線形である程度を上記スコアとして算出してもよい。或いは、照合判定部１０９は、重みをかけた正規化クロスパワースペクトルの各要素の位相角にフィットする近似平面を求め、その近似平面に対する各要素の位相角の最小二乗誤差を上記スコアとして算出してもよい。或いは、照合判定部１０９は、重みをかけた正規化クロスパワースペクトルの要素間の位相角の差分である勾配を求め、その勾配の分散を上記スコアとして算出してもよい。
【００９５】
このように本実施形態に係る画像照合装置１００によれば、照合に有用な周波数特徴を自動的に決定し、照合精度を向上させることができる。その理由は、本実施形態に係る画像照合装置１００は、事前に収集した同一画像ペアあるいは異なる画像ペアである第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴を用いて、周波数特徴の各成分（要素）が照合に有用か否かを判別し、有用な程度を表す重みを求め、その重みに基づき照合を行うからである。
【００９６】
また本実施形態に係る画像照合装置１００によれば、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、照合に有用な周波数特徴の成分（要素）、照合に有用でない周波数特徴の成分（要素）を決定する。そのため、複数の画像に共通なパターンが、撮影対象となる複数の物体が持つ共通な特徴やテクスチャである場合のように、それ単独で撮像し得ないパターンである場合であっても、照合精度の向上が可能である。
【００９７】
また本実施形態に係る画像照合装置１００は、特許文献３に記載される発明と比較して更に以下のような優位性が有る。
【００９８】
今、登録画像にパターンＡとパターンＮとが存在し、照合画像にパターンＡとパターンＮとが存在するものとする。即ち、登録画像と照合画像とが同一の画像である場合を考える。ここで、パターンＡは登録画像に固有なパターン、パターンＮは複数の画像に共通なパターンである。登録画像と照合画像とのクロスパワースペクトルを求めると、パターンＡとパターンＡとのクロスパワースペクトル成分ＡＡ以外に、パターンＡとパターンＮとのクロスパワースペクトル成分ＡＮ、パターンＮとパターンＡとのクロスパワースペクトル成分ＮＡ、パターンＮとパターンＮとのクロスパワースペクトル成分ＮＮが求まる。これらのクロスパワースペクトル成分のうち、クロスパワースペクトル成分ＡＡは、登録画像と照合画像との類似性を判断するために重要な成分であり、残りのクロスパワースペクトル成分ＡＮ、ＮＡ、ＮＮはすべてノイズになる。
【００９９】
特許文献３に記載される発明では、登録画像にパターンＡとパターンＮとが存在する場合、パターンＡの周波数成分とパターンＮの周波数成分とを推定し、この推定した各周波数成分に基づいて、登録画像と照合画像との相関を求める際の、周波数に関する重みを制御する。即ち、パターンＡの周波数成分には相対的に大きな重みを設定し、パターンＮには相対的に小さな重みを設定する。その結果、登録画像と照合画像とが同一の画像である場合のクロスパワースペクトル成分のうち、クロスパワースペクトル成分ＡＡの重みを相対的に大きくでき、クロスパワースペクトル成分ＮＮの重みを相対的に小さくできる。しかしながら、登録画像と照合画像とのクロスパワースペクトルに含まれる、クロスパワースペクトル成分ＡＮ、ＮＡについては、パターンＡに対する重みとパターンＮに対する重みとが相殺されるため、相対的に小さな重みにはならない。特許文献３では、クロスパワースペクトル成分ＡＮ、ＮＡは通常は小さな値であるとして無視している（例えば特許文献３の００５３段落参照）。しかし、クロスパワースペクトル成分ＡＮ、ＮＡが無視できるほど小さな値でないケースも当然あるため、その場合、照合精度が低下することになる。
【０１００】
これに対して、本実施形態によれば、同一画像ペアから得られる理想的なクロスパワースペクトルは、パターンＮが存在しない場合に得られるものである。そのため、理想的なクロスパワースペクトルは、パターンＡとパターンＡとのクロスパワースペクトル成分ＡＡが求まり、クロスパワースペクトル成分ＡＮ、クロスパワースペクトル成分ＮＡ、クロスパワースペクトル成分ＮＮは求まらない。そのため、同一画像ペアのクロスパワースペクトルと理想的なクロスパワースペクトルとの差分による重み付けによれば、双方に共通に存在するクロスパワースペクトル成分ＡＡの周波数成分には相対的に大きな重みを付与し、理想的なクロスパワースペクトルには存在しないクロスパワースペクトル成分ＡＮ、ＮＡ、ＮＮの周波数成分には相対的に小さな重みを付与する、といった重みの決定が行える。そして、そのような重みを付与することにより、同一画像ペアを照合する際、ノイズとなるクロスパワースペクトル成分ＡＮ、ＮＡ、ＮＮの影響を除去することができ、照合精度を高めることができる。
【０１０１】
なお、本実施形態では、工業製品や商品等の個体識別を行う例について述べたが、他の画像照合の応用に用いても構わない。たとえば、人間の指紋や虹彩等を撮影した画像パターンに対して、本実施形態と同様の構成の画像照合装置を適用し、個人認証に使用しても良い。
【０１０２】
[第２の実施形態]
図２８は、本発明の第２の実施形態に係る画像照合装置１００Ａのブロック図である。本実施形態に係る画像照合装置１００Ａは、図１に示した画像照合装置１００における周波数特徴取得部１０１および照合判定部１０９を、周波数特徴取得部１０１Ａおよび照合判定部１０９Ａに置き換えた点で相違し、それ以外は画像照合装置１００と同じである。
【０１０３】
周波数特徴取得部１０１Ａは、オンライン処理（設定した重みを用いた画像の照合）において、重み記憶部１０８に記憶された重みを用いて、登録画像と照合画像の周波数特徴を取得する点で、周波数特徴取得部１０１と相違し、それ以外は周波数特徴取得部１０１と同じである。例えば、周波数特徴取得部１０１Ａは、重み記憶部１０８に記憶された周波数特徴の各要素（成分）に対する重みに基づいて、照合に有効な周波数特徴の要素を１、不要な要素を０としたマスクデータを作成するように構成されている。また、周波数特徴取得部１０１Ａは、上記マスクデータに従い、登録画像から照合に有効な周波数特徴の要素のみを抽出し、照合画像から照合に有効な周波数特徴の要素のみを抽出し、第１の記憶部１０２、第２の記憶部１０３に格納するように構成されている。
【０１０４】
一方、照合判定部１０９Ａは、周波数特徴合成部１０４で算出された正規化クロスパワースペクトルに対して特に重み付けを行わずに、画像の同一性を判定するように構成されている。
【０１０５】
このように本実施形態に係る画像照合装置１００Ａによれば、照合に有用な周波数特徴を自動的に決定し、照合に有用な要素のみを残すことができ、照合に用いるデータ量を削減できる。
【０１０６】
[第３の実施形態]
図２９は、本発明の第３の実施形態に係る画像照合装置１００Ｂのブロック図である。本実施形態に係る画像照合装置１００Ｂは、図１に示した画像照合装置１００における周波数特徴取得部１０１を、図２８に示した第２の実施形態と同様に周波数特徴取得部１０１Ａに置き換えた点で相違し、それ以外は画像照合装置１００と同じである。
【０１０７】
このように本実施形態に係る画像照合装置１００Ｂによれば、照合に有用な周波数特徴を自動的に決定し、照合に有用な要素のみを残すことができ、照合に用いるデータ量を削減できる。また、照合判定部１０９でのスコア計算時は、第１の実施形態と同様に重み付けした正規化クロスパワースペクトルに基づいて、より重要視する特徴要素（成分）を強調してスコアを算出することができる。
【０１０８】
[第４の実施形態]
本実施形態に係る画像照合装置１００Ｃは、第１乃至第３の実施形態に係る画像照合装置と比較して、周波数特徴取得部１０１が相違し、それ以外は第１乃至第３の実施形態に係る画像照合装置と同じである。
【０１０９】
図３０は、本実施形態に係る画像照合装置１００Ｃにおける周波数特徴取得部１０１Ｃのブロック図である。この例の周波数特徴取得部１０１Ｃは、画像取得部１１１と、周波数変換部１１２と、極座標変換部１１３と、周波数変換部１１４とから構成される。画像取得部１１１は、図７の画像取得部１１１と同様に、第１の画像と第２の画像を取得するように構成されている。周波数変換部１１２は、画像取得部１１１から第１の画像と第２の画像とを受け取り、その各々の画像に対して、離散フーリエ変換を施し、その結果から２次元振幅スペクトルを算出するように構成されている。この２次元振幅スペクトルは、元の画像の平行移動に不変である。
【０１１０】
極座標変換部１１３は、周波数変換部１１２から第１の画像の２次元振幅スペクトルと第２の画像の２次元振幅スペクトルとを受け取り、それらに対して極座標変換あるいは対数極座標変換を施して、極座標画像を算出するように構成されている。この極座標画像はフーリエ・メリン特徴画像と呼ばれる。元の画像の倍率、回転の変化は、フーリエ・メリン特徴画像においては平行移動の変化に変換される。
【０１１１】
周波数変換部１１４は、極座標変換部１１３から第１の画像のフーリエ・メリン特徴画像と第２の画像のフーリエ・メリン特徴画像とを受け取り、それらに対して離散フーリエ変換を施すことにより位相画像を算出するように構成されている。この位相画像はフーリエ・メリン周波数スペクトル画像と呼ばれる。フーリエ・メリン周波数スペクトル画像は、元の画像の倍率、回転、平行移動に不変である。周波数変換部１１４は、第１の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像を第１の記憶部１０２に保存し、第２の画像のフーリエ・メリン周波数スペクトル画像を第２の記憶部１０３に保存する。
【０１１２】
本実施形態に係る画像照合装置１００Ｃによれば、第１および第２の画像の倍率、回転、平行移動に頑健な照合が行える。なお、第１の画像と第２の画像とに倍率、回転の位置ずれがない環境では、図３０の極座標変換部１１３を省略してもよい。極座標変換部１１３を省略した画像照合装置では、周波数変換部１１４は、周波数変換部１１２から第１の画像の２次元振幅スペクトルと第２の画像の２次元振幅スペクトルとを受け取り、それらに対して離散フーリエ変換した結果の位相画像を第１の記憶部１０２と第２の記憶部１０３とに格納する構成となる。
【０１１３】
[第５の実施形態]
図３１は、本発明の第５の実施形態に係る画像照合装置１００Ｄのブロック図である。図３１を参照すると、画像照合装置１００Ｄは、重み決定部６０１と照合部６０２とを含んで構成されている。
【０１１４】
重み決定部６０１は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定するように構成されている。重み決定部６０１は、例えば図３に示した周波数特徴取得部１０１、第１の記憶部１０２、第２の記憶部１０３、周波数特徴合成部１０４、理想合成周波数特徴推定部１０５、差分算出部１０６、重み算出部１０７、および重み記憶部１０８で構成することができるが、それに限定されない。
【０１１５】
照合部６０２は、重み決定部６０１で決定した重みに基づいて、第１の画像と第３の画像とを照合するように構成されている。照合部６０２は、例えば図５の周波数特徴取得部１０１、第１の記憶部１０２、第２の記憶部１０３、周波数特徴合成部１０４、重み記憶部１０８、照合判定部１０９で構成することができるが、それに限定されない。
【０１１６】
このように構成された画像照合装置１００Ｄは、以下のように機能する。即ち、先ず、重み決定部６０１は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定する。次に、照合部６０２は、重み決定部６０１で決定した重みに基づいて、第１の画像と第３の画像とを照合する。
【０１１７】
本実施形態に係る画像照合装置１００Ｄは、上述のように構成され動作することにより、照合に悪影響を及ぼす、複数の画像に共通なパターンが、それ単独で撮像し得ないパターンである場合であっても、複数の画像を照合する際の周波数に関する重みを決定することができ、その結果、照合精度を高めることができる。その理由は、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定しており、複数の画像に共通なパターンが単独で撮像された画像を必要としないためである。
【０１１８】
以上、上記各実施形態を参照して本発明を説明したが、本発明は、上述した実施形態に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明の範囲内で当業者が理解しうる様々な変更をすることができる。
【産業上の利用可能性】
【０１１９】
本発明は、２つの画像の照合を行う分野に利用でき、特に、製品の表面の微細凹凸や紋様、素材表面のランダムパターン等の、同一製造過程で生じる自然発生的な微細なパターンの差異を、カメラ等の撮像装置を用いて画像として取得し、その微細なパターンを認識することで、製品個々の個体識別や管理を行う分野に利用できる。【０１２０】
上記の実施形態の一部又は全部は、以下の付記のようにも記載され得るが、以下には限られない。
［付記１］
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定する重み決定手段と、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する照合手段と、を備える
画像照合装置。
［付記２］
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴から単一の周期を持つ複素正弦波を前記理想合成周波数特徴として推定するように構成されている
付記１に記載の画像照合装置。
［付記３］
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴に対して逆フーリエ変換を行って第１の相関係数マップを算出し、前記第１の相関係数マップを加工して第２の相関係数マップを算出し、前記第２の相関係数マップをフーリエ変換して前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
付記２に記載の画像照合装置。
［付記４］
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴に対して逆フーリエ変換を行って相関係数マップを算出し、前記相関係数マップから相関係数が最大となる実空間上の位置を算出し、前記位置と予め定められた前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
付記２に記載の画像照合装置。
［付記５］
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の位相角にフィットする近似平面を算出し、前記近似平面の傾きと前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
付記２に記載の画像照合装置。
［付記６］
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の位相角勾配を代表する近似位相角勾配を算出し、前記近似位相角勾配と前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
付記２に記載の画像照合装置。
［付記７］
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の勾配データを算出し、前記勾配データと前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
付記２に記載の画像照合装置。
［付記８］
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴と前記理想合成周波数特徴との要素ごとの差分に基づいて前記重みを決定するように構成されている
付記１乃至７の何れかに記載の画像照合装置。
［付記９］
前記照合手段は、前記重みに基づいて、前記第１の画像の周波数特徴と前記第３の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴を算出するように構成されている
付記１乃至８の何れかに記載の画像照合装置。
［付記１０］
前記照合手段は、前記重みに基づいて算出された前記合成周波数特徴を逆フーリエ変換した相関係数マップのピークを検出するように構成されている
付記９に記載の画像照合装置。
［付記１１］
前記照合手段は、前記重みに基づいて算出された前記合成周波数特徴の周波数領域での分布形状を判別するように構成されている
付記９に記載の画像照合装置。
［付記１２］
前記照合手段は、前記重みに基づいて、前記第１の画像の周波数特徴と前記第３の画像の周波数特徴とを取得するように構成されている
付記１乃至１１の何れかに記載の画像照合装置。
［付記１３］
前記合成周波数特徴は、正規化クロスパワースペクトルである
付記１乃至１２の何れかに記載の画像照合装置。
［付記１４］
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定し、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する
画像照合方法。
［付記１５］
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴から単一の周期を持つ複素正弦波を前記理想合成周波数特徴として推定する
付記１４に記載の画像照合方法。
［付記１６］
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴に対して逆フーリエ変換を行って第１の相関係数マップを算出し、前記第１の相関係数マップを加工して第２の相関係数マップを算出し、前記第２の相関係数マップをフーリエ変換して前記理想合成周波数特徴を算出する
付記１５に記載の画像照合方法。
［付記１７］
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴に対して逆フーリエ変換を行って相関係数マップを算出し、前記相関係数マップから相関係数が最大となる実空間上の位置を算出し、前記位置と予め定められた前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出する
付記１５に記載の画像照合方法。
［付記１８］
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴の各要素の位相角にフィットする近似平面を算出し、前記近似平面の傾きと前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出する
付記１５に記載の画像照合方法。
［付記１９］
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴の各要素の位相角勾配を代表する近似位相角勾配を算出し、前記近似位相角勾配と前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出する
付記１５に記載の画像照合方法。
［付記２０］
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴の各要素の勾配データを算出し、前記勾配データと前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出する
付記１５に記載の画像照合方法。
［付記２１］
前記重みの決定では、前記合成周波数特徴と前記理想合成周波数特徴との要素ごとの差分に基づいて前記重みを決定する
付記１４乃至２０の何れかに記載の画像照合方法。
［付記２２］
前記照合では、前記重みに基づいて、前記第１の画像の周波数特徴と前記第３の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴を算出する
付記１４乃至２１の何れかに記載の画像照合方法。
［付記２３］
前記照合では、前記重みに基づいて算出された前記合成周波数特徴を逆フーリエ変換した相関係数マップのピークを検出する
付記２２に記載の画像照合方法。
［付記２４］
前記照合では、前記重みに基づいて算出された前記合成周波数特徴の周波数領域での分布形状を判別する
付記２２に記載の画像照合方法。
［付記２５］
前記照合では、前記重みに基づいて、前記第１の画像の周波数特徴と前記第３の画像の周波数特徴とを取得する
付記１４乃至２４の何れかに記載の画像照合方法。
［付記２６］
前記合成周波数特徴は、正規化クロスパワースペクトルである
付記１４乃至２５の何れかに記載の画像照合方法。
［付記２７］
コンピュータを、
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定する重み決定手段と、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する照合手段と、して機能させるプログラムを記録した記録媒体。
【符号の説明】
【０１２１】
１００…画像照合装置
１００Ａ…画像照合装置
１００Ｂ…画像照合装置
１００Ｃ…画像照合装置
１００Ｄ…画像照合装置
１０１…周波数特徴取得部
１０１Ａ…周波数特徴取得部
１０２…第１の記憶部
１０３…第２の記憶部
１０４…周波数特徴合成部
１０５…理想合成周波数特徴推定部
１０６…差分算出部
１０７…重み算出部
１０８…重み記憶部
１０９…照合判定部
１０９Ａ…照合判定部
１１０…情報提示部
１１１…画像取得部
１１２…周波数変換部
１１３…極座標変換部
１１４…周波数変換部
１５１…第１の相関係数マップ算出部
１５２…相関ピーク検出部
１５３…第２の相関係数マップ算出部
１５４…周波数変換部
２００…情報処理装置
２０１…撮像部
２０２…操作入力部
２０３…画面表示部
２０４…通信インターフェース部
２０５…記憶部
２０６…演算処理部
２５１…相関係数マップ算出部
２５２…相関ピーク検出部
２５３…複素正弦波データ算出部
３５１…位相角算出部
３５２…近似平面算出部
３５３…複素正弦波データ算出部
４５１…位相角算出部
４５２…勾配算出部
４５３…複素正弦波データ算出部
５５１…勾配算出部
５５２…複素正弦波データ算出部
６０１…重み決定部
６０２…照合部
【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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【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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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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【図２２】
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【図２３】
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【図２４】
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【図２５】
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【図２６】
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【図２７】
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【図２８】
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【図２９】
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【図３０】
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【図３１】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年9月29日(2020.9.29)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定する重み決定手段と、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する照合手段と、を備える
画像照合装置。
【請求項２】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴から単一の周期を持つ複素正弦波を前記理想合成周波数特徴として推定するように構成されている
請求項１に記載の画像照合装置。
【請求項３】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴に対して逆フーリエ変換を行って第１の相関係数マップを算出し、前記第１の相関係数マップを加工して第２の相関係数マップを算出し、前記第２の相関係数マップをフーリエ変換して前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項４】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴に対して逆フーリエ変換を行って相関係数マップを算出し、前記相関係数マップから相関係数が最大となる実空間上の位置を算出し、前記位置と予め定められた前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項５】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の位相角にフィットする近似平面を算出し、前記近似平面の傾きと前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項６】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の位相角勾配を代表する近似位相角勾配を算出し、前記近似位相角勾配と前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項７】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴の各要素の勾配データを算出し、前記勾配データと前記理想合成周波数特徴を与える式とに基づいて前記理想合成周波数特徴を算出するように構成されている
請求項２に記載の画像照合装置。
【請求項８】
前記重み決定手段は、前記合成周波数特徴と前記理想合成周波数特徴との要素ごとの差分に基づいて前記重みを決定するように構成されている
請求項１乃至７の何れかに記載の画像照合装置。
【請求項９】
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定し、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する
画像照合方法。
【請求項１０】
コンピュータを、
第１の画像の周波数特徴と第２の画像の周波数特徴とを合成した合成周波数特徴と、前記第１の画像の周波数特徴と前記第２の画像の周波数特徴とを合成して得られる理想的な合成周波数特徴である理想合成周波数特徴との差分に基づいて、前記第１の画像と第３の画像とを照合する際の、周波数に関する重みを決定する重み決定手段と、
前記決定した重みに基づいて、前記第１の画像と前記第３の画像とを照合する照合手段と、して機能させるプログラム。
【国際調査報告】
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