[发明专利]图像核对方法及装置、模型模板生成方法及装置

说明书

技术领域

本发明涉及通过模板匹配(template matching)进行图像核对的技术。

背景技术

在通过模板匹配进行物体检测的情况下，若所登记的模型图像与核对对象的图像之间产生变动，则检测精度降低。此处所谓的变动是指例如位置偏移或旋转、放大/缩小、物体的细微变形、照明的变化和图像噪声的附加等。

作为针对该问题的应对方法，可考虑准备与各种变动对应的多个模型模板(mode template)。例如，根据从不同角度拍摄到的模型图像、变更照明拍摄到的模型图像、施加了噪声的模型图像，分别生成模型模板。由此，在施加了变动的情况下也能够进行检测。

作为另一种应对方法，在非专利文献1中提出了被称之为Geometric Blur(几何模糊)的方法。在该方法中，考虑特征量的位置，应用距离原点越远则方差越大的高斯滤波器，由此能够实现对于变动具有鲁棒性的模板匹配。

在先技术文献

非专利文献

非专利文献1：Berg,Alexander C.,and Jitendra Malik."Geometric blur for template matching."Computer Vision and Pattern Recognition,2001.CVPR 2001.Proceedings of the 2001IEEE Computer Society Conference on.Vol.1.IEEE,2001.

作为生成多个模型模板加以使用的方法，由于需要按照模型模板的数量进行搜索处理，存在处理时间根据模型模板的数量而线性增加的问题。

另外，在非专利文献1所述的方法中，由于应用了高斯滤波器，因而仅能针对作为连续量的取得单峰型分布的特征量(例如亮度特征量)加以应用。在将对亮度梯度的方向进行量化后的内容用作特征量时等不满足上述条件的情况下，无法应用非专利文献1所述的方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种对于变动具有鲁棒性的模板匹配技术。

为了解决上述课题，本发明第一方面的图像核对方法对模型图像施加所预测的各种变动，根据这些变动图像进行特征提取，使用在各种变动情况下稳定显现的特征量生成模板。

更具体而言，本发明第一方面的图像核对方法是由图像核对装置执行的图像核对方法，包括：取得步骤，取得模型图像；变动图像生成步骤，对所述模型图像分别施加不同的变动而生成多个变动图像；特征量提取步骤，从所述多个变动图像中分别提取出特征量；模板生成步骤，根据所述特征量生成模型模板；以及核对步骤，使用核对图像和所述模型模板，进行模板匹配。

此外，对模型图像施加的变动可为任意变动，例如优选施加旋转、放大/缩小、变形、照明的变化、图像噪声的附加中的至少任一个。

通过这样处理，即使在核对时产生变动的情况下，只要在模板生成时考虑到该变动，就能正确地检测物体。另外，虽然对模型图像施加多种变动，然而所生成的模板仅为1个，因而在核对时不会导致处理速度降低。

在本发明中，优选在特征量提取步骤中，将各个变动图像分割为多个区域，提取出每个区域的特征量。这种情况下，既可以从1个区域提取出1个特征量，也可以从构成1个区域的多个子区域中分别提取特征量。无论何种情况，通过从多个变动图像中按照每个区域提取特征量，都能获得各区域的特征量的分布。作为特征量，例如可使用将亮度的梯度方向量化后得到的内容。

在本发明的模板生成步骤中，优选使用在所述特征量提取步骤中针对所述每个区域提取出的特征量的分布，生成模型模板。此时，即可以使用特征量分布本身生成模型模板，也可以使用对特征量的分布赋予特征的参数(最频值或平均值等)生成模型模板。

或者，优选使用在各区域中提取出的比例高的特征量生成模型模板。其中，提取出的比例高的特征量既可以指从出现频度高的特征量起规定数量的特征量，也可以指出现概率在规定值以上的特征量。例如，可以考虑使用特征量的最频值或使用出现概率在阈值(例如20％)以上的特征量，生成模型模板。