"特徴点を抽出するための特徴点抽出方法であって、a画像を受信する受信ステップと、b上記画像の複数の画素について、特徴点を示す特徴計測を算出する特徴計測算出ステップと、c上記複数の画素の1つに関する統計的計測を算出する統計的計測算出ステップと、d上記統計的計測に基づいて、閾値を決定する閾値決定ステップと、e上記閾値と上記特徴計測とに基づいて、上記複数の画素の1つが上記特徴点であるか否かを決定する特徴点決定ステップとを含んでいることを特徴とする特徴点抽出方法。上記統計的計測は、標準偏差であることを特徴とする請求項1に記載の特徴点抽出方法。上記統計的計測は、分散であることを特徴とする請求項1に記載の特徴点抽出方法。上記統計的計測が十分小さいとき、上記閾値は、固定値に設定されることを特徴とする請求項1に記載の特徴点抽出方法。上記統計的計測が十分大きいとき、上記閾値は、固定値に設定されることを特徴とする請求項1に記載の特徴点抽出方法。上記統計的計測が十分大きいとき、上記閾値は、第2の固定値に設定されることを特徴とする請求項4に記載の特徴点抽出方法。上記閾値は、上記固定値と第2の固定値との間で可変であることを特徴とする請求項6に記載の特徴点抽出方法。上記特徴点決定ステップは、上記複数の画素の1つが上記特徴点であるか否かを、上記複数の画素の上記1つが上記画像の領域内の最大値か否かにさらに基づくことによって決定することを特徴とする請求項1に記載の特徴点抽出方法。特徴点を抽出するための特徴点抽出装置であって、a画像を受信する受信手段と、b上記画像の複数の画素にについて、特徴点を示す特徴計測を算出する特徴計測算出手段と、c上記複数の画素の1つに関する統計的計測を算出する統計的計測算出手段と、d上記統計的計測に基づいて、閾値を決定する閾値決定手段と、e上記閾値と上記特徴計測とに基づいて、上記複数の画素の1つが上記特徴点であるか否かを決定する特徴点決定手段とを備えていることを特徴とする特徴点抽出装置。上記統計的計測は、標準偏差であることを特徴とする請求項9に記載の特徴点抽出装置。上記統計的計測は、分散であることを特徴とする請求項9に記載の特徴点抽出装置。上記統計的計測が十分小さいとき、上記閾値は、固定値に設定されることを特徴とする請求項9に記載の特徴点抽出装置。上記統計的計測が十分大きいとき、上記閾値は、固定値に設定されることを特徴とする請求項9に記載の特徴点抽出装置。上記統計的計測が十分大きいとき、上記閾値は、第2の固定値に設定されることを特徴とする請求項12に記載の特徴点抽出装置。上記閾値は、上記固定値と第2の固定値との間で可変であることを特徴とする請求項14に記載の特徴点抽出装置。上記特徴点決定手段は、上記複数の画素の1つが上記特徴点であるか否かを、上記複数の画素の上記1つが上記画像の領域内の最大値か否かにさらに基づくことによって決定することを特徴とする請求項9に記載の特徴点抽出装置。請求項9から16の何れか1項に記載の特徴点抽出装置を動作させるための制御プログラムであって、コンピュータを上記の各手段として機能させるためのプログラム。請求項17に記載のプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体。図1に示す他の特徴点検出器は、ヒストグラムに基づいたイコライゼーションを更に含んでいる。このヒストグラムに基づいた技術では、画像の元のコントラストが小さいとき、当該画像の大局的なコントラストを増大させる。そして、上記画像全体のコード値画素値のヒストグラムを計算する。このとき、ヒストグラムの最大値とヒストグラムの最小値との差異が十分小さいならば、上記技術は、ヒストグラムの最大値をコード値の最大値に変化させ、かつ、ヒストグラムの最小値をコード値の最小値に変化させることによりヒストグラムを調整する。このヒストグラムに基づいたイコライゼーションにより調整された画像は、上記導関数に基づいた特徴点検出技術の一つを用いて更に処理される。しかしながら、上記ヒストグラムに基づいたイコライゼーション技術は、画像のノイズを増大する傾向にあるため、非常に多くのノイズ部を特徴点として誤検出を生じるという問題があった。上記課題を解決するために、本発明における特徴点抽出方法は、特徴点を抽出するための特徴点抽出方法であって、a画像を受信する受信ステップと、b上記画像の複数の画素について、特徴点を示す特徴計測を算出する特徴計測算出ステップと、c上記複数の画素の1つに関する統計的計測を算出する統計的計測算出ステップと、d上記統計的計測に基づいて、閾値を決定する閾値決定ステップと、e上記閾値と上記特徴計測とに基づいて、上記複数の画素の1つが上記特徴点であるか否かを決定する特徴点決定ステップとを含んでいることを特徴としている。上記特徴点抽出方法によれば、受信した画像における複数の画素について、特徴点を示す特徴計測が計算される。また、複数の画素の1つに関し、統計的計測が計算され、該統計的計測に基づいて閾値が決定される。この計算された特徴計測と、決定された閾値とから、該画素が特徴点であるか否が決定される。これにより、画素ごとに閾値が決定されるため、特徴点の誤検出を防ぐことができるだけでなく、低コントラストの領域においても特徴点を抽出できるため、抽出される特徴点の数が増加する。したがって、特徴点の数が不足することによるマッチング不可やマッチング精度の低下が抑制され、より正確な画像マッチングを行うことができる。なお、上記特徴計測としては、例えば、ハリス計測Harrismeasureを用いることができるが、これに限定されるものではない。また、上記統計的計測としては、例えば、画素値の標準偏差、画素値の分散等、または、その他の統計的尺度を用いることができる。本発明に係る特徴点抽出方法によれば、特徴点の誤検出を防ぐことにより、より正確な画像マッチングを行うことができる。本実施形態に係る特徴点抽出処理は、高コントラストな状況及び低コントラストな状況の双方において、画像のノイズを大幅に増大させることなく、特徴点を抽出することに適している。また、本実施形態に係る特徴点抽出処理では、特徴の周辺領域においてコントラストが低い画像の特徴を抽出するために、画像についての領域別処理領域別画像処理が行われる。この領域別画像処理では、コントラストの判定が局所的に行われるので、特徴点を適切に抽出する能力が向上する。加えて、特徴点を抽出するために必要となるコントラスト量の計測が、当該コントラスト自体に依存して定められる。図2に示すように、本実施形態に係る特徴点判定特徴点識別、特徴点抽出の好ましい技術は、一般にコントラストに関連する標準偏差、分散、またはその他の適切な統計的計測統計的尺度の使用を含んでいる。図2において、標準偏差σは横軸に示されている。標準偏差σが使用されているとき、このシステムは、標準偏差σの値に基づいて特徴点を識別するための可変の閾値を含んでいる関数を使用する。標準偏差σに基づいた関数は、下限閾値σLtと、上限閾値σHtとを含んでいる。標準偏差σに基づいた関数の異なった値において、適切な可変の閾値が、特徴点を識別するために使用される。このような可変の閾値を用いて、システムは、画像の局所領域におけるコントラストに基づいた適切な閾値を選択することができる。図2の縦軸は、特徴点の選択に対する可変の閾値FPThを示す。この特徴点FPThに対する可変の閾値は、下限閾値FPTh_Minと、上限閾値FPTh_Maxとを含んでいる。σがσHtより大きい場合、システムは、特徴点を識別するための閾値として、FPTh_Maxを使用する。一方で、σがσLtより小さい場合、システムは、特徴点を識別するための閾値としてFPTh_Minの値を使用する。σLtとσHtとの間の領域では、σLt,FPTh_MinとσHt,FPTh_Maxとを連結する連続的な関数となる。可変閾値の関数は、線形関数であってもよいし、非線形関数であってもよいし、その他のタイプの関数であってもよい。標準偏差σLtの下限が存在することにより、均一領域のような、低コントラストな領域において、誤った特徴点を検出する可能性が減少する。言い換えれば、これは、比較的均一な局所領域における特徴点の過度な検出の可能性を減少させる。比較的均一な局所領域にはコーナーは存在せず、このような比較的均一な領域は小さな標準偏差を有する。標準偏差σHtの上限が存在することにより、コーナー領域のような、高コントラストな領域において、特徴点を検出しない可能性が減少する。言い換えれば、これは、比較的高コントラストな局所領域における特徴点の過小な検出の可能性を減少させる。比較的高コントラストな局所領域にはコーナーが存在し、このような比較的高コントラストな領域は大きな標準偏差を有する。図3は、本実施形態における特徴点検出を実行する典型的な一例としてのハリスのコーナー検出器による処理特徴点抽出処理の流れを示している。本実施形態においては、他の特徴点検出技術も同様に用いられる。まず、画像が、特徴点検出器特徴点抽出装置に供給される101。上記画像は、様々な供給元から取得される。例えば、カメラから取得されたり、記憶装置に格納されたファイルから取得されたりする。加えて、システムには、特徴点検出器のための閾値の設定が予め格納されているか、または、システムは、特徴点検出器のための適切な閾値の設定を取り込むことができる。次に、二次モーメント行列Axが計算される102。このAx行列102は、式1に示すように定義される。ここで、Lx及びLyは、x方向及びy方向における入力画像Ixのそれぞれの導関数である。LxLyxは、LxとLyとの積である。wx、yは、重み関数であり、例えば、均一の値をとるか、または、式2に示すようなガウシアンフィルターである。次に、Axの行列式が計算される103。また、Axのトレース正方行列の対角成分の和が計算される104。そして、Axの行列式103、及び、Axのトレース104に基づいて、ハリス計測Harrismeasure特徴計測Rxが計算される105。ハリス計測Rx105は、式3に示すように計算することができる。Axの行列式103、Axのトレース104、及び、ハリス計測Rx105は、画像全体において計算されることが望ましい。特徴点検出のための残りの計算は、画素を単位として実行されることが望ましい。この特徴点抽出処理は、所望の全ての画素が処理されたのか否かを確認し107、所望の全ての画素が処理されている場合、処理を終了する111。所望の画素のうち未処理の画素が存在する場合、画素を単位とする処理が継続される。画素が特徴点となる可能性についての指標である計測Rxは、FPTh_Maxと比較される108。RxがFPTh_Maxより大きい場合、処理された画素についての処理を続ける。そうでない場合、上記画素は、特徴点ではないと決定される。そして、特徴点抽出処理が、別の画素に対して続けられる106。現在の画素についてのRxが、極大であるか否かが決定される109。Rxが極大であるか否かを決定するために、システムは、RXcを、図4に示すようなXcの8つ隣接画素についてのRxと比較する。RXcの値がこれら8つの隣接についてのRxより大きい場合、現在の画素は、極大であると判定される。該画素が極大であると判定された場合、システムは、処理された画素を特徴点として選択する110。そうでない場合、この画素は極大であると判定されない。すなわち、この画素は特徴点でないと判定され、処理が他の画素に対して続けられる106。図5A及び図5Bは、参考用に使用されるモデル画像、及び、図3に示された処理に基づいて使用される入力画像を示している。このモデル画像は、標準のトランジスタを示しており、この入力画像は、トランジスタのキャプチャ画像を示している。図5A及び図5Bに図示しないが、モデル画像と入力画像との間には、色、シャープネス、及びコントラストにおける軽微な違いがある。図6A及び図6Bに示すように、図3の特徴点抽出処理の結果として、モデル画像図6Aにおいてxで識別される多数の特徴点が検出される。しかしながら、主に、入力画像における低コントラストのため、これらの特徴点の多くは、入力画像図6Bにおいては検出されない。図7は、本実施形態に係る特徴点検出処理の変形例の流れを示している。当該変形例においてはハリスのコーナー検出器が用いられる。まず、画像が特徴点検出器に供給される201。上記画像は、様々な供給元から取得される。例えば、カメラから取得されたり、記憶装置に格納されたファイルから取得されたりする。加えて、システムには、特徴点検出器のための閾値の設定が予め格納されているか、または、システムは、特徴点検出器のための適切な閾値の設定を取り込むことができる。いくつかの初期設定がロードされる。ここで、初期設定とは、対象領域ROIregionofinterestのサイズRoiLenと記載され、ROIの範囲における分散を計算するために使用される、特徴点検出器の閾値FPTh_Max、標準偏差の上限閾値σHt、標準偏差の下限閾値σLt、特徴点検出器の下限閾値FPTh_Minなどである。一例として、以下の設定値が使用される。RoiLen=7、FPTh_Max=40、σHt=30.0、σLt=5.0、FPTh_Min=3。次に、二次モーメント行列Axが、計算される202。このAx行列202は、式4に示すように定義される。ここで、Lx及びLyは、x方向及びy方向における入力画像Ixのそれぞれの導関数である。LxLyxは、LxとLyとの積である。wx、yは、重み関数であり、例えば、均一の値をとるか、または、式5に示すようなガウシアンフィルターである。次に、Axの行列式が計算される203。また、Axのトレースが計算される204。そして、Axの行列式203、及び、Axのトレース204に基づいて、ハリス計測Rxが計算される205。ハリス計測Rx205は、式6に示すように計算することができる。Axの行列式203、Axのトレース204、及び、ハリス計測Rx205は、画像全体において計算されることが望ましい。特徴点検出のための残りの計算は、画素を単位として実行されることが望ましい。この変形例では、所望の全ての画素が処理されたのか否かを確認し207、所望の全ての画素が処理されている場合、処理を終了する214。所望の画素のうち未処理の画素が存在する場合、画素を単位とする処理が継続される。本変形例では、図8に示すように、対象領域ROIを決定する208。ROIの幅と高さは、画素を単位としてRoiLenである。本変形例では、続いて、現在の画素Xcを囲むROIのコード値の標準偏差σを計算する。本変形例では、続いて、σをσHtと比較する209。σがσHtより大きい場合、FPThは、FPTh_Maxに設定される209。一方で、σがσHtより小さい場合、FPThは、σに基づいて調整される210。σがσHtより小さく、σLtより大きい場合、FPThは、式8に基づいて計算される。σがσLtより小さい場合、FPThは、FPTh_Minに設定される。FPThの値は、以下の3つの式にまとめることができる211。本変形例では、RxをFPThと比較する211。RxがFPThより大きい場合、Rxが極大であるかをチェックする212。そうでない場合、上記画素は、特徴点ではないと判定され、画素の位置を次に一つ進める206。もし、Rxが極大である場合212、上記画素は、特徴点であると識別される213。本変形例に係る処理の結果、検出された特徴点は、図9A及び図9Bに示すようなものとなる。図9aを図9bと比較すると、特徴点がトランジスタ上の同じ場所にあることが分かる。図6bを図9bと比較すると、低コントラストの領域において、特徴点に差異がある。このように、特徴点の数が増加することによって、より正確な画像マッチングを提供することができる。特徴点抽出装置本発明に係る特徴点抽出装置は、図3または図7を用いて説明した各ステップの少なくとも一部を実現する各手段を備えることによって実現することができる。例えば、本発明に係る特徴点抽出装置は、a画像を受信する受信手段ステップ101に対応と、b上記画像の複数の画素について、特徴点を示す特徴計測を算出する特徴計測算出手段ステップ102~107に対応と、c上記複数の画素の1つに関する統計的計測を算出する統計的計測算出手段と、d上記統計的計測に基づいて、閾値を決定する閾値決定手段と、e上記閾値と上記特徴計測とに基づいて、上記複数の画素の1つが上記特徴点であるか否かを決定する手段ステップ108に対応と、を備えることによって実現することができる。また、本発明に係る特徴点抽出装置は、図3または図7に示した各ステップの少なくとも一部を実現するための各手段を更に備える構成とすることができる。プログラム及び記録媒体本発明に係る特徴点抽出装置の各手段は、集積回路ICチップ上に形成された論理回路によってハードウェア的に実現してもよいし、CPUCentralProcessingUnitを用いてソフトウェア的に実現してもよい。後者の場合、特徴点抽出装置は、各機能を実現するプログラムの命令を実行するCPU、上記プログラムを格納したROMReadOnlyMemory、上記プログラムを展開するRAMRandomAccessMemory、上記プログラムおよび各種データを格納するメモリ等の記憶装置記録媒体などを備えている。そして、本発明の目的は、上述した機能を実現するソフトウェアである特徴点抽出装置の制御プログラムのプログラムコード実行形式プログラム、中間コードプログラム、ソースプログラムをコンピュータで読み取り可能に記録した記録媒体を、上記特徴点抽出装置に供給し、そのコンピュータまたはCPUやMPUが記録媒体に記録されているプログラムコードを読み出し実行することによっても、達成可能である。上記記録媒体としては、例えば、磁気テープやカセットテープ等のテープ類、フロッピー登録商標ディスク/ハードディスク等の磁気ディスクやCD-ROM/MO/MD/DVD/CD-R等の光ディスクを含むディスク類、ICカードメモリカードを含む/光カード等のカード類、マスクROM/EPROM/EEPROM/フラッシュROM等の半導体メモリ類、あるいはPLDProgrammablelogicdeviceやFPGAFieldProgrammableGateArray等の論理回路類などを用いることができる。また、特徴点抽出装置を通信ネットワークと接続可能に構成し、上記プログラムコードを通信ネットワークを介して供給してもよい。この通信ネットワークは、プログラムコードを伝送可能であればよく、特に限定されない。例えば、インターネット、イントラネット、エキストラネット、LAN、ISDN、VAN、CATV通信網、仮想専用網VirtualPrivateNetwork、電話回線網、移動体通信網、衛星通信網等が利用可能である。また、この通信ネットワークを構成する伝送媒体も、プログラムコードを伝送可能な媒体であればよく、特定の構成または種類のものに限定されない。例えば、IEEE1394、USB、電力線搬送、ケーブルTV回線、電話線、ADSLAsymmetricDigitalSubscriberLine回線等の有線でも、IrDAやリモコンのような赤外線、Bluetooth登録商標、IEEE802.11無線、HDRHighDataRate、NFCNearFieldCommunication、DLNADigitalLivingNetworkAlliance、携帯電話網、衛星回線、地上波デジタル網等の無線でも利用可能である。上述した説明において用いられた用語や表現は、説明のための用語として用いられるものであり、何らの限定を伴うものではない。また、それらの用語や表現は、本明細書に記載された特徴またはその一部と同等の構成を排除することを意図するものではない。本発明の範囲は、以下の請求項によって定義され、以下の請求項によってのみ限定されるものである。"