JPH0754549B2 - パターンマッチング用標準パターンの作成方法 - Google Patents

Description

【発明の詳細な説明】 〔発明の利用分野〕 本発明は、標準パターンの作成方法に係り、画像を処理
することによって、対象を認識する装置、特に、パター
ンマッチングにより対象を認識する装置のために、対象
品種毎の標準パターンを自動的に作成する方法に関する
ものである。

〔発明の背景〕

従来から、特公昭58−39357号に記載のように、物体の
輪郭パターンや表面に存在するパターンを用いてその物
体の位置を検出する方法として部分パターンマッチング
法があり、トランジスタ,IC,LSIなどの組立に広く利用
されている。この方法では、物体中の特徴的な部分パタ
ーンを予め記憶しておき、入力される物体の画像からそ
のパターンの位置を検出することを基本とする。ここで
は、対象の全体ではなく部分のみを標準パターンとする
ことによって、標準パターンの構成点数を小さく抑える
ことができ、従って実用的な装置規模で専用の高速処理
回路を構成することができる。しかし、この方法の実施
に際しては、どの部分を標準パターンとすればよいかと
いうことが問題となり、標準パターンのユニークさが問
われることになる。すなわち、標準パターンとしては画
面内で他に類似のパターンが現れないような部分を選択
しなければならない。

当初、この選択は、特開昭50−144343号に記載されたよ
うな装置を用いることによって、人の直感にたよってお
こなわれたが、対象物体の品種切替が多いときにはその
ための手間，熟練者の必要なことが問題となり、自動化
が望まれていた。

〔発明の目的〕

本発明の目的は、部分パターンマッチングのために、自
動的に標準パターンを選択する有効な方法を提供するこ
とにある。

〔発明の概要〕

目的を達成するため、まず誤マッチングの原因を解析
し、誤マッチングを起こさないための条件を求め、次い
で標準パターンとしてのユニークさを表わす評価関数を
考案した。さらに標準パターン選択の処理事感を短縮す
るため、補助評価関数を併せて考案した。

まず、本発明の説明に先だち、部分パターンマッチング
の定義をしておく。

画像を標本化したときの各標本点を画素と呼ぶ。２値画
像を構成する画素数をＭ×M,座標を（X,Y）とし、（X,
Y）における画素の値をＰ（X,Y）とする。ここでＰ（X,
Y）＝０または1,1≦Ｘ≦M,1≦Ｙ≦Ｍである。一方標準
パターンの横縦の画素数をＮ×N,座標を（i,j），（i,
j）における値をＴ（i,j）とする。このとき、Ｔ（i,
j）＝０または１であり、 とする。

２値画像から縦横ともＫ画素毎にサンプリングした圧縮
画像中から部分パターンを抜き出すことを考える。最初
のサンプリング点、すなわちサンプリングの位相をξ，
ηとする。０≦ξ≦Ｋ−1,0≦η≦Ｋ−１であり、この
ときサンプリング点の座標（X,Y）は、次式を満たす。

Ｘ＝K_x＋ξ,Y＝K_y＋η ここで_x,_yはサンプリングした画像における座標であ
る。したがって、（X,Y）の代りに（x,y,ξ，η）でも
画素の座標を表現できる。

このように画像の大きさＭ、標準パターンの大きさＮ、
サンプリングの間隔Ｋは記述の簡単のため縦横同じ値と
したが、これは以下の議論の一般性を失うものではな
い。

任意の点（X,Y）＝（x,y,ξ，η）を中心とするＮ×Ｎ
の部分パターンと標準パターンとのマッチング誤差Ｅを
次式で定義する。

ここでは排他的論理和に相当する２を法とする加算を
示し、i,jは（１）式の範囲を移動するものとする。部
分パターンマッチングの処理は、画面中の部分パターン
に対し（２）式の演算を行ない、次式により最小誤差E_m
とそのときの部分パターンの座標X_m,Y_mを求めることで
ある。

E_m＝min Ｅ（x,y,ξ，η） x,y,ξ，η ＝Ｅ（x_m,y_m,ξ，η） （３） こうして求まった座標（X_m,Y_m）＝（x_m,y_m,ξ，η）を
標準パターンに対応する位置として認識する。

さて、標準パターンの選択が不適切であると誤マッチン
グが起ったり、あるいはそのポテンシャルが高くなる。

部分パターンマッチングで誤マッチングとは標準パター
ンに対応する本来の部分が求まらず、それと異なる部分
が求まることをいう。

（２）式のマッチング誤差で、標準パターンに対応する
部分のものを自己誤差値E_aと呼び、その他の部分のもの
を相互誤差値E_Cと呼ぶことにする。自己誤差値が増大
し、画面中いずれかの部分の相互誤差値を越えた時、誤
マッチングが起る。従って、自己誤差値と相互誤差値の
両方の変動について考慮する必要がある。

とくに、標準パターン登録時とマッチング時では、同一
品種の対象を撮った画像であっても、以下に挙げるよう
な原因で入力画像が変動するため、標準パターンに対応
する部分のパターンが異なり、従って自己誤差値が増大
することは当然起ることとして考慮しておかなければな
らない。

（ｉ） 対象の回転。部分パターンマッチングでは対象
が画像入力装置に対して多少回転している（例えば10度
程度）ことは許容していて、これが画像変動の一因とな
る。ただし、これは標準パターンの形状にも依存し、例
えば同心円パターンではほとんど影響はないが、反対に
放射状のパターンでは影響は大きい。

（ii） 標本化誤差。対象の画像入力装置に対する位置
ずれ量は一般に連続であり、必ずしも標本化間隔の整数
倍ではないので、標本点と対象との位置関係も毎回異な
り、境界近傍の点が0,1いずれになるかが不確定であ
る。この観点からだけで言えば、自己誤差値の増大を抑
えるには標準パターンにおける境界点は少ない方が良い
ことになる。

（iii） ２値化の変動。対象の２値画像に変動を起す
原因として照明系，センサ，ビデオ回路，対象の表面状
態などの変動があり、これらの組合わせの全てに対して
常に同一の画像を得るような汎用的かつ実用的な２値化
の方式は存在しない。

自己誤差値がこのように増大しても、他の部分の相互誤
差値が大きいときには誤マッチングは起らない。しか
し、標準パターンを切り出す部分によっては、画面中の
他の部分に相互誤差値E_cがもともと小さい部分があるこ
とがある。さらにE_cは登録画像のときより減少する方向
にもばらつく。すなわち相互誤差値E_cの全画面での最小
値E_cmが小さいと誤認識のポテンシャルが高くなる。従
って、ここではこのE_cmをもって評価関数とし、この値
の大きい程ユニークさを持つ良好な標準パターンとす
る。ただし、マッチング誤差の標準パターンの位置での
分布が特に尖鋭でなければ、その近傍でE_cmが発生して
しまうので、標準パターンの位置を含むある幅の領域は
E_cmを求める処理から除くこととする。すなわち評価関
数E_cmは次式で定義される。

ただしＲは次式に示すように、標準パターンの位置
（X₀,Y₀）の近傍を除いた領域である。

|X−X₀|＞ω,|Y−Y₀|＞ω （５） 一つの標準パターン候補に対しE_cを求めるためにはN²M²
回の２入力排他的論理和演算と加算が必要で、これを全
画面の標準パターン候補について処理すると2N²M⁴回の
演算となる。例えばＮ＝8,K＝1,M＝256とすると2.4×10
¹¹回となり、この処理をアドレス計算を含め１μｓで実
行する高速計算機で行なうと約67時間かかる。マイクロ
コンピュータではさらに１桁以上長くかかると考えられ
る。また、パターンマッチング専用の装置を用いても約
17分となる。これがＫ＝５となるとK⁴＝625分の１とな
り、おなじ高速計算機で6.5分に短縮されるがやはり長
い。そこで標準パターン候補内部で演算できる補助評価
関数を導入してN²M²オーダの演算で１次選択を行なう事
を考える。どのような特徴を用いるかを考えるために、
実際の対象の画像について、そこから切出した標準パタ
ーンによるマッチング誤差分布を観察すると次のような
性質がわかる。

（１） 原画像中に白と黒の広い塗り漬し領域が存在す
るため、その領域に含まれる部分パターン（全て白ある
いは全て黒）との誤差値の頻度が際立って大きい。標準
パターンの白画素比が0.5のときはこの２つのピークは
重なって１つとなるが、そうでないときには中央から等
間隔の所に現れる。従って標準パターンの白画素比が０
あるいは１のいずれに近づいても、このピークが０に近
づき誤マッチングの可能性が高くなる。

（２） 原画像における標準パターンの位置と大きさが
同じときにはマッチング誤差の分散がほほ同じとなる。
すなわちＮが異なってもＫ×Ｎが同じであれば同程度の
分散となる。

これらの観察から次のような標準パターン選択の指針が
得られる。

（１） 標準パターンにおける白画素比は0.5に近くす
る。

（２） 装置や時間の制約からＮを小さくせざるを得な
い応用ではサンプリングを行ない間隔Ｋを適切に選ぶ。
これによって大きなパターンによるマッチングとほぼ等
価な効果を保つことができる。

補助評価関数として用いる基本的な特徴量を求めるた
め、２×２の部分パターンに関する統計を用いることを
考える。この部分パターンは４画素からなるので2⁴＝16
通り存在する。これをその部分パターンに含まれる境界
線の方向に従って次の６グループに分類する。

Ｎ×Ｎの部分画像には２×２の部分パターンが（Ｎ−
１）^２個あり、これを上記グループに分類してその頻度
を求めh_k（ｋ＝1,2,3,4）とする。ただしh₂はG₂₁とG₂₂
の頻度の和すなわち斜め線の頻度、h₃はG₃₁とG₃₂の頻度
の和すなわち垂直水平線の頻度とする。また構成比率d_k
を次式で求める。

こうすると、Ｄ＝（d₁,d₂,d₃,d₄）は部分画像の性質の
一面を表わす特徴ベクトルといえる。

次に、複雑とを一つのスカラ量で表わすために、部分画
像に含まれる境界長を単位画素あたりに換算した正規化
境界長Ｃを求める。これは２×２パターンの頻度から近
似的に求めることができる。第５図に式（６）のG₂₁,G
₃₁,G₄の３つのグループの各先頭の２×２パターンと、
その４つの標本点あるいは格子点に囲まれた領域に含ま
れる境界線を示す。他のパターンも同様であり、格子点
間隔を１とすると、近似的にグループG₂では G₃では1,G₄では の境界長を持つと考えられる。従って、境界長を面積で
割った正規化境界長は次式によって算出できる。

特徴ベクトルＤ、正規化境界長Ｃは各々画面の複雑さを
反映している。標準パターンについてもこれらの特徴を
求めることができる。

上述の特徴量を用いて、標準パターンの必要条件として
次の補助評価関数を定義する。

（１） 白画素比（White Pixel Ratio） 白画素数ＷのN²に対する比（W/N²）で0.5が最適であ
り、|W/N²−0.5|≦εで判定する。

（２） 単純パターン比（Simple Pattern Ratio） 標準パターンの特徴ベクトルの第一要素を用い、δ_１≦
d₁≦δ_２で判定する。

すなわち、単純すぎるもの複雑すぎるものを除外する。

（３） 正規化境界長（Boundary Length） γ_１≦Ｃ≦γ_２で判定する。

これも（２）と同様の意味を持つ。

（４） 直交要素 標準パターンの中に直交する境界成分の存在を示す次の
判定式を用いる。

（d₂₁≧θ）AND（d₂₂≧θ） （d₃₁≧θ）AND（d₃₂≧θ） ただしθは閾値で簡単のため４つとも同じとする。これ
は水平垂直の両境界（Horizontal and Vertical Edge）
が存在するか、あるいは斜め２方向の両境界が存在する
かを検定するものである。これは１つの標準パターンで
X,Y方向ともに最適位置が決まるためのものである。

これらの補助評価関数は標準パターンの複雑さに関係す
るものである。このように候補を絞り、その中から式
（４）の評価関数によって最適な標準パターンを選択す
ればよい。

これまでの説明ではとくに標準パターンの数には触れな
いで来た。部分パターンマッチングを回転ずれのないこ
とが保証されている対象に適用するときには、適正な標
準パターン１つを用いて位置検出ができることになる。
しかしこのときには、誤マッチングが起っていないこと
を確認する手段がなく、高い信頼性を要求される応用に
は問題である。これに対して複数の標準パターンを用い
ると、２つの標準パターンに対して求まった位置の相互
関係を検定することによって誤マッチングの検査がで
き、さらに予備の標準パターンを準備しておくことによ
り、冗長性を持たせて高い認識率を達成することができ
る。そのためには画面から複数の標準パターンを選択す
ることになるが、このとき相互の配置関係が問題とな
る。

複数の標準パターンを用いる部分パターンマッチングで
は、ある角度範囲までの回転補正も幾何学的計算によっ
て可能であるが、その精度を確保するためには２つの標
準パターンの画面上での距離が離れていることが要求さ
れる。冗長性を持たせるため３以上の標準パターンを用
意するときには、どの２つをとってもそうなっていなけ
ればならない。回転補正の必要がないときには、この条
件は不要である。

ユニークさの評価関数E_cmの大きいものを優先しつつ配
置条件を満たす所定の個数の標準パターンを選択する方
式として、逐次相互の距離をチエツクしつつ評価の良い
ものから順次採択していく方式とする。この方式では相
互の最短距離が保証される。次にそのアルゴリズムを示
す。

（ｉ） E_cmの最大の標準パターン候補を採択し登録す
る。

（ii） 残った標準パターン候補の中でE_cmの最大のも
のをとりあげ、既に登録した標準パターンとの距離が定
めた最短距離より大であるかどうかを検定する。検定に
合格すれば登録し、合格しなければ捨てる。

（iii） 所定の個数登録できるまで（ii）のステップ
に戻る。

〔発明の実施例〕

以上、本発明の基本的な方法を述べた。以下この方法を
実施する装置について説明する。

一般に標準パターンの作成を行なうと、それを用いての
認識は非常に回数多く行なわれ、従って、認識時間は極
力短かくすることが要求されるが、標準パターンの作成
時間に対する要求は、それほど厳しくはない。従って、
本発明の最も簡便な実現方法は認識対象の像を含む入力
画像を画像メモリに記憶し、画像メモリの任意の位置の
情報を計算機が読み取れるように準備することである。
このようにすれば既に述べた標準パターン作成のための
処理は全て計算機上で行なうことが可能となり自動作成
が行なわれる。

しかし、マッチング誤差の計算は一般の計算機ではかな
りの時間を要するので、認識のために既に備えられてい
るマッチング回路を用いることが好ましい。第１図がそ
のための装置の構成を示したものである。図において、
10はテレビカメラなどの撮像装置であり、光学系や対象
物体の供給固定装置などと共に対象物体の像を得る働き
をする。15は撮像装置からの信号を受信し、閾値と比較
して２値化する回路である。20は撮像装置やマッチング
回路へのタイミング信号を発生するタイミング発生回路
であり、撮像装置の画面走査と対応する走査座標（X,
Y）を示す信号21を基本クロックから作り出し、またX,Y
の周期毎に撮像装置で必要とする水平・垂直の同期信号
22を発生する。計算機90から画像取込みコマンド91が来
ると、一画面分だけ画像メモリ40へ書込み信号23を送
り、画像を取込む。このときの画像メモリ40のアドレス
はアドレス切換回路41を走査座標信号21の方に接続すれ
ばよい。画像の取込みが終るとアドレス切換回路41を計
算機90からのアドレス信号92に切換えることによって計
算機90から任意の座標の画像データを読取ることができ
る。従って標準パターンの候補とする部分パターンもこ
の方法で取出すことができ、上述した一次選択のための
補助評価関数の計算も計算機内で行なうことができる。
そして主な評価関数である最小相互誤差値E_cmについて
は、認識時に用いる高速のマッチング専用回路50を用い
る。

マッチング専用回路50については既に特開昭49−111665
号，特開昭52−91331号，特開昭53−134330号などに詳
しく述べられているので、ここでは簡単に説明する。２
値化回路15の出力が直接（図中破線で示した線によっ
て）、あるいは画像メモリ40から読出した出力がマッチ
ング回路に供給されると、まずＮ−１本の直列に接続さ
れたシフトメモリ51に入力される。各シフトメモリの長
さ、すなわち段数は水平走行毎に送り込まれる画素数に
等しく設定する。従ってこの入力とＮ−１本のシフトメ
モリの出力合わせてＮ本の信号は互いに１水平走査づつ
離れた画素に対応している。このＮ本の信号を並列切出
しレジスタ52に入力する。これはＮ本の直列入力並列出
力の各Ｎ段のシフトレジスタで構成されていて、結局Ｎ
×Ｎの並列出力が取出せ、これは画面内で２次元に配列
された部分パターンに対応している。シフトメモリ51,
並列切出しレジスタ52ともにクロック24の入力毎に１段
ずつシフトするので、並列切出しレジスタ52の出力に対
応する部分パターンは画面内で刻々移動し、タイミング
発生回路20が１画面分の走査をするのと同時に移動を行
なう。これに対し同じＮ×Ｎの並列出力を持つ標準パタ
ーンレジスタ53は計算機９からその内容を設定される。
標準パターン作成時にはここに標準パターンの候補が設
定される。この２つのレジスタ52,53の出力は、パター
ン照合回路54に入力される。ここでは、切出しレジスタ
52と標準パターンレジスタ53の各々対応する出力信号を
組にし、この不一致を検出する。このためには排他的論
理和演算回路を用いればよい。そうすると不一致のとき
に“1"の出力が得られる。そしてＮ×Ｎの不一致検出の
結果を加算すると、これが（２）式で示したマッチング
誤差に対応した信号55となる。

このマッチング誤差信号に対し（３）式に示す最小値を
求めるが最小値検出回路80である。その詳細を第２図に
より説明する。初期値設定回路81は最小値レジスタ82に
初期値として大きな数を与えるためのものである。最小
値の探索を開始するに先だって送られる初期化信号83に
より、切替回路84を初期値設定回路に切替え、さらに論
理和ゲート85を通って最小値レジスタ82のセットを行な
わせる。その後切替え回路84はマッチング誤差信号55に
切替え、比較器86によってマッチング誤差値と、その時
点での最小値レジスタ82の値とを刻々比較し、マッチン
グ誤差値の方が小であれば出力を出す。この出力は論理
積ゲート87によって比較クロック69でゲートされた後、
論理和ゲート85を通って最小値レジスタ82のセットを行
なうように働らく。このようにすれば走査の終了時に最
小値レジスタ82には最小値が求まっていて、その値は信
号94として計算機へ取り込まれ、計算機から読出すこと
ができる。また、最小値の更新毎に論理積回路87の出力
パルスが出るので、走査座標信号21をマッチング座標レ
ジスタ88に入力し、論理積回路87の出力パルスによって
走査座標をレジスタ88にセットすれば、最後の更新すな
わち最小値が発生したときの走査座標がレジスタ88に残
り、これを信号95として計算機に取り込み計算機から読
出すことができる。

認識の際には走査範囲全体での最小値を求めればよいの
で比較クロック69は常に与えておけばよい。しかし標準
パターン候補に対し最小相互誤差値を求めるときには
（５）式で表わす領域でのみ最小値を求めることが必要
である。この領域の限定を行ない、領域内でのみ比較ク
ロックを出すのが、領域限定回路60である。その詳細を
第３図により説明する。

まず、計算機から設定されるX₀レジスタ61−１とY₀レジ
スタ61−２があり、また（５）式のωを表わす定数レジ
スタ62がある。これらの間で加減算を行なう。減算器63
−１はX₀−ωを加算器64−１はX₀＋ωを、減算器63−２
はY₀−ωを加算器64−２はY₀＋ωを算出する。これらの
値と走査座標X,Yとの比較を行なう。比較器65−１では
Ｘ＜X₀−ωのとき比較器65−２ではＸ＞X₀＋ωのとき出
力を“1"とするので論理和回路66−１の出力が１となる
のは結局|X−X₀|＞ωのときとなる。同様に比較器65−
３ではＹ＜Y₀−ωのとき、比較器65−４ではＹ＞Y₀＋ω
のとき出力を“1"とし、論理和回路66−２の出力は|Y−
Y₀|＞ωのとき“1"となる。最後に論理積回路67によっ
てX,Yの条件を共に満足しかつクロック24のタイミング
で出る比較クロック69をつくり出力する。

以上に説明した装置を用いると計算機90の制御によって
部分パターンを画像メモリ40から取出し、それを標準パ
ターン候補としてマッチング回路50に送り込み、（４）
式（５）式に表わされた最小値相互誤差値の算出を高速
の専用回路で実行でき、最小値を信号94として読取るこ
とができることになり、処理の高速化が図れる。

また、この装置は、特開昭52−91331号に示された位置
検出装置に対して、領域限定回路60と画像メモリ40とそ
の関連回路を追加し、計算機90のプログラムを入れかえ
ることにより構成でき、追加のために増加するコストは
小さい。

さて、次に一次選択関数の内で白画素比を高速に演算す
る回路の例を第４図に示す。これは、第１図の回路に追
加して構成されているので、共通の部分については説明
を省略する。

白画素比を求めるときには、標準パターンレジスタ53に
は全て黒すなわち50の標準パターンを設定する。そうす
ると並列切出レジスタ52に表われる部分パターンの内白
の画素が不一致となり、照合回路50の出力55には部分パ
ターンの白画素数Ｗが求まっている。そこで、値域判定
回路100で値が（0.5−ε）N²以上かつ（0.5＋ε）N²以
下であるときにのみ判定出力“1"を出すようにする。こ
の判定出力は、部分パターン選択ビットメモリ略して選
択メモリ110に書込まれる。このときには選択メモリの
アドレス切換回路111は走査座標信号21を接続してい
て、部分パターンの画面中における位置がアドレスとし
て供給される。ただし走査座標は部分パターンの一度後
から入力される、右下すみの座標となっていて、中心か
らX,YともN/2づつ大きくなっている。

この選択メモリ110の内容によって部分パターンの予備
選択を行ない、マッチング誤差の判定を行なうには次の
手順で処理する。候補の部分パターンの位置を画面走査
と同じ順序で発生する。このとき部分パターンの位置は
中心ではなく、右下すみの画素の位置として発生する。
この位置座標を領域限定回路60のX₀,Y₀レジスタ61に送
り込む。このレジスタの値は信号68として送り出され、
アドレス切換回路111を通って選択メモリ110のアドレス
として与えられる。従って選択メモリに書込まれてあっ
た予備選択の結果すなわち、いまの例では白画素比の適
性なものが“1"という情報が読出され、読取線96を通じ
て計算機90に読取られる。もしこの情報が“0"で不適で
あれば、直ちに次の部分パターン候補に移り、その位置
座標をX₀,Y₀レジスタ61に送り込めばよい。選択メモリ1
10の情報が“1"となってはじめて、その部分パターンを
画像メモリ４から読取り、必要であれば、その他の一次
選択関数による適否の検定を行なって、さらにふるいに
かけた後その部分パターンを候補として標準パターンレ
ジスタ53に送り込み、マッチング誤差の最小値を求め
る。なお、ここで用いた値域判定回路100は２つの数値
比較回路と論理積回路で簡単に構成できるので詳細につ
いては省略する。

マッチング誤差の最小値は座標とともに計算機90内のメ
モリに記憶しておき、全ての位置の部分パターンについ
て調べ終ると、この計算機内のメモリに記憶されたマッ
チング誤最小値の内で最も大きいものから既に述べた方
法で選択するとよい。

〔発明の効果〕 本発明によれば、テレビカメラの画面の内から自動的に
パターンマッチングに用いる適切な標準パターンあるい
は標準パターンの組を選択することができるので、テレ
ビカメラの視野に新しい品種の対象を供給して選択処理
の起動をかけるだけで、その後の新品種の認識のための
準備が出来ることになる。従って、従来標準パターンを
選択するために行なっていた人間の直感をたよりとする
慎重な選択の操作は必要でなくなり、熟練を要せず誰で
もが簡単な操作で済ませることができる。また、選択の
ために必要な時間も、マッチング回路への小規模の附加
回路によって短縮され、特に複数の標準パターンを選択
するときには、より短い時間で処理できる。

【図面の簡単な説明】

第１図は、本発明を実施する装置の一例を示すブロック
図、第２図は第１図における最小値検出回路のブロック
図、第３図は同じく領域限定回路のブロック図、第４図
は、第１図の装置にさらに高速化のための附加回路を追
加した一実施例を示すブロック図、第５図は周囲長算出
の説明図である。 符号の説明 10……カメラ、20……タイミング発生回路、40……画像
メモリ、50……マッチング回路、53……標準パターンレ
ジスタ、60……領域限定回路、80……最小値検出回路、
90……計算機、100……値域判定回路、110……選択メモ
リ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 宮武 孝文 東京都国分寺市東恋ヶ窪１丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 (72)発明者 江尻 正員 東京都国分寺市東恋ヶ窪１丁目280番地 株式会社日立製作所中央研究所内 (56)参考文献 特開 昭59−23536（ＪＰ，Ａ) 特開 昭59−4130（ＪＰ，Ａ) 特開 昭49−111665（ＪＰ，Ａ)

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】検出対象の画像から求めるべき標準パター
   ンの大きさの部分パターンを順次切出し、 順次切出した上記部分パターンに対し、上記部分パター
   ン内部における２×２画素のパターンを所定のグループ
   に分類して上記グループ毎の出現頻度を求め、上記出現
   頻度から算出される特徴量に基づき上記標準パターンと
   しての適正を検定し、上記標準パターンの候補である候
   補部分パターンを求め、 求めた上記候補部分パターンと、上記検出対象の画像の
   中で、上記候補部分パターンの所定近傍の画像を除外し
   た部分パターンとの一致あるいは不一致の程度に基づい
   て、上記標準パターンとしての適性を表わす評価値を求
   め、 上記評価値が最も高い候補部分パターンを標準パターン
   として採用し、 上記評価値が次に高い候補部分パターンについて、その
   候補部分パターンの位置が、既に採用した候補部分パタ
   ーンの位置と所定の距離以上離れているときには、当該
   候補部分パターンを標準パターンとして採用し、 所定の個数の標準パターンが求まるまで繰り返すことを
   特徴とするパターンマッチング用標準パターンの作成方
   法。
2. 【請求項２】特許請求の範囲第１項において、上記候補
   部分パターンを求める際に、切り出した上記部分パター
   ンの２値の構成画素の内どちらか一方の値を持つ画素数
   と上記部分パターンの全画素数の２乗の比と、1/2との
   差の絶対値を用いて、上記標準パターンとしての適性を
   検定することを特徴とするパターンマッチング用標準パ
   ターン作成方法。
3. 【請求項３】特許請求の範囲第１項において、上記候補
   部分パターンを求める際に、上記２×２画素のパターン
   の内、４画素が全て同じ値であるものの個数を求め、そ
   れが所定の範囲にあるか否かを調べ、上記標準パターン
   としての適性を検定することを特徴とするパターンマッ
   チング用標準パターン作成方法。
4. 【請求項４】特許請求の範囲第１項において、上記候補
   部分パターンを求める際に、上記２×２画素のパターン
   に含まれる境界線の長さが所定の範囲にあるか否かを調
   べ、上記標準パターンとしての適性を検定することを特
   徴とするパターンマッチング用標準パターン作成方法。
5. 【請求項５】特許請求の範囲第１項において、上記候補
   部分パターンを求める際に、上記２×２画素のパターン
   中に直交する２方向の境界線が存在するか否かを調べ、
   上記標準パターンとしての適性を検定することを特徴と
   するパターンマッチング用標準パターン作成方法。