JPH04157577A - 位置合わせ装置 - Google Patents
位置合わせ装置Info
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- JPH04157577A JPH04157577A JP2283838A JP28383890A JPH04157577A JP H04157577 A JPH04157577 A JP H04157577A JP 2283838 A JP2283838 A JP 2283838A JP 28383890 A JP28383890 A JP 28383890A JP H04157577 A JPH04157577 A JP H04157577A
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
この発明は、位置ずれのある２枚の画像間の位置合わセ
を行う位置合わせ装置に関するものである。
を行う位置合わせ装置に関するものである。
第７図は従来の位置合わせ装置にて用いられている相関
法を説明するための説明図である。図において、１はあ
らかじめ入力されている、大きさがＭＸＭの基準画像で
あり、２は新たに入力されてこの基準画像１との間で位
置合わせが行われる、大きさがＬＸＬの対象画像である
。 次に動作について説明する。相関法においては、２枚の
画像間のマツチング度を測る指標として、が用いられる
。ここで、Ｗ（ｉ、ｊ）は基準画像１、Ｓ（ｉ、ｊ）は
対象画像である。また、Ｒ（ｍ、ｎ）は対象画像１上の
点（ｍ、ｎ）における２枚の画像間の相関を表しており
、第７図に示すように、１≦ｍ≦Ｌ−Ｍ＋１．１≦ｎ≦
Ｌ−Ｍ＋１の範囲において対象画像２上で基準画像１を
動かし、各点（ｍ、 ｎ）における相関Ｒ（ｍ、ｎ）
を計算する。この相関Ｒ（ｍ、ｎ）の値が大きいほど１
１１度が高いことを示すので、相関Ｒ（ｍ。 ｎ）が最大値をとる点（ｍ、ｎ）がマツチング点となる
。しかしこの方法は計算コストが大きく、またノイズが
あるとマツチング点が不鮮明になるという欠点を持つ。 この相関法の欠点を補うものとして残差逐次検定法（以
下５ＳＤＡという）が知られている。この５ＳＤＡにお
けるマツチング度の指標は、ｅ（ｓｌ、 ｎ）・’：Ｅ
−２：Ｉ Ｓ（ｉ十ｇ＋、 ｊ＋ｎ）−Ｗ（ｉ、 ｊ）
Ｉ５１ｍ−１ で与えられる。ｅ （ｍ、ｎ）は残差と呼ばれ、相関法
と同様に１≦ｍ≦Ｌ−Ｍ＋１．１≦ｎ≦Ｌ−Ｍ＋１の範
囲において対象画像上で基準画像を動かして各点（ｍ、
ｎ）での残差ｅ （ｍ、ｎ）の値を計算する。残差ｅ
（ｍ、ｎ）は２枚の画像間のミスマツチの度合いを表す
ので、残差ｅ （ｍ、ｎ）を最小にする点（ｍ、ｎ）が
マツチング点である。 この方法では画像を適当にスキャンして各点での残差ｅ
（ｍ、ｎ）を計算し、残差ｅ （ｍ、ｎ）がある閾値
を越えた時点で計算を打ち切ることにより高速化を図っ
ている。しかし、基準画像や対象画像のサイズが太き（
なると高速化は達成できない。 これを解決するために、基準画像の一部を部分テンプレ
ートとして用いる方法や、間引き処理等により画像を縮
小して解像度を落とした画像上で位置合わせをしてから
正確な位置合わせをする２段階サーチの方法などが考え
られている。また、画像上のエツジ点等の特徴点に着目
して位置合わせを行う手法も提案されている。さらに、
画像中のエツジ点等の特徴点に着目し、２枚の画像間で
の対応付けにより位置合わせをする方法なども提案され
ている。 このような２枚の画像の位置合わせをさらに高速化する
ため、第８図に示す２段階サーチの手法も提案されてい
る。この２段階サーチにおいては、基準画像のサイズを
ＭＸＭ、サーチ範囲を（２Ｍ＋１）Ｘ （２Ｍ＋１）と
すると、全画素によるサーチ回数は（Ｍ＋１）”である
のに対し、第８図に１次元の信号で示すように、ｎ行毎
に間引き処理をして粗サーチを行い、粗サーチで残差を
最小にする点の周りで精サーチをすると、２次元画像に
おけるサーチ回数は、 となる、サーチ回数を最小にするｎは、たとえばＭ−１
６のとき、ｎ＝３、Ｍ−３２のときｎ−４、Ｍ−６４の
ときｎ＝−６となる。この結果、全画素を用いて位置合
わせをする場合と比較してサーチ回数はＭ−１６のとき
で約１２％、Ｍ−３２０ときで約１０％、Ｍ＝６４のと
きで約５％となる。 なお、このような従来の位置合わせ装置における相関法
、５ＳＤＡについては、例えば、画像処理ハンドブック
（１９８７年昭晃堂発行）の第３０３頁などにも示され
ている。
法を説明するための説明図である。図において、１はあ
らかじめ入力されている、大きさがＭＸＭの基準画像で
あり、２は新たに入力されてこの基準画像１との間で位
置合わせが行われる、大きさがＬＸＬの対象画像である
。 次に動作について説明する。相関法においては、２枚の
画像間のマツチング度を測る指標として、が用いられる
。ここで、Ｗ（ｉ、ｊ）は基準画像１、Ｓ（ｉ、ｊ）は
対象画像である。また、Ｒ（ｍ、ｎ）は対象画像１上の
点（ｍ、ｎ）における２枚の画像間の相関を表しており
、第７図に示すように、１≦ｍ≦Ｌ−Ｍ＋１．１≦ｎ≦
Ｌ−Ｍ＋１の範囲において対象画像２上で基準画像１を
動かし、各点（ｍ、 ｎ）における相関Ｒ（ｍ、ｎ）
を計算する。この相関Ｒ（ｍ、ｎ）の値が大きいほど１
１１度が高いことを示すので、相関Ｒ（ｍ。 ｎ）が最大値をとる点（ｍ、ｎ）がマツチング点となる
。しかしこの方法は計算コストが大きく、またノイズが
あるとマツチング点が不鮮明になるという欠点を持つ。 この相関法の欠点を補うものとして残差逐次検定法（以
下５ＳＤＡという）が知られている。この５ＳＤＡにお
けるマツチング度の指標は、ｅ（ｓｌ、 ｎ）・’：Ｅ
−２：Ｉ Ｓ（ｉ十ｇ＋、 ｊ＋ｎ）−Ｗ（ｉ、 ｊ）
Ｉ５１ｍ−１ で与えられる。ｅ （ｍ、ｎ）は残差と呼ばれ、相関法
と同様に１≦ｍ≦Ｌ−Ｍ＋１．１≦ｎ≦Ｌ−Ｍ＋１の範
囲において対象画像上で基準画像を動かして各点（ｍ、
ｎ）での残差ｅ （ｍ、ｎ）の値を計算する。残差ｅ
（ｍ、ｎ）は２枚の画像間のミスマツチの度合いを表す
ので、残差ｅ （ｍ、ｎ）を最小にする点（ｍ、ｎ）が
マツチング点である。 この方法では画像を適当にスキャンして各点での残差ｅ
（ｍ、ｎ）を計算し、残差ｅ （ｍ、ｎ）がある閾値
を越えた時点で計算を打ち切ることにより高速化を図っ
ている。しかし、基準画像や対象画像のサイズが太き（
なると高速化は達成できない。 これを解決するために、基準画像の一部を部分テンプレ
ートとして用いる方法や、間引き処理等により画像を縮
小して解像度を落とした画像上で位置合わせをしてから
正確な位置合わせをする２段階サーチの方法などが考え
られている。また、画像上のエツジ点等の特徴点に着目
して位置合わせを行う手法も提案されている。さらに、
画像中のエツジ点等の特徴点に着目し、２枚の画像間で
の対応付けにより位置合わせをする方法なども提案され
ている。 このような２枚の画像の位置合わせをさらに高速化する
ため、第８図に示す２段階サーチの手法も提案されてい
る。この２段階サーチにおいては、基準画像のサイズを
ＭＸＭ、サーチ範囲を（２Ｍ＋１）Ｘ （２Ｍ＋１）と
すると、全画素によるサーチ回数は（Ｍ＋１）”である
のに対し、第８図に１次元の信号で示すように、ｎ行毎
に間引き処理をして粗サーチを行い、粗サーチで残差を
最小にする点の周りで精サーチをすると、２次元画像に
おけるサーチ回数は、 となる、サーチ回数を最小にするｎは、たとえばＭ−１
６のとき、ｎ＝３、Ｍ−３２のときｎ−４、Ｍ−６４の
ときｎ＝−６となる。この結果、全画素を用いて位置合
わせをする場合と比較してサーチ回数はＭ−１６のとき
で約１２％、Ｍ−３２０ときで約１０％、Ｍ＝６４のと
きで約５％となる。 なお、このような従来の位置合わせ装置における相関法
、５ＳＤＡについては、例えば、画像処理ハンドブック
（１９８７年昭晃堂発行）の第３０３頁などにも示され
ている。
【発明が解決しようとする課ｉｌｌ
従来の位置合わせ装置は以上のように構成されているの
で、位置合わせは２枚の画像は原画像データレベルにて
行われるものであり、この原画像データレベルで行える
位置合わせの高速化としては前記２段階サーチによる程
度の高速化が限界となり、またエツジ点等の特徴に基づ
いて位置合わせを行う方法も、濃淡変化の滑らかな画像
に対してはエツジ点そのものを得ることが困難であるた
め有効であるとは言えないなどの課題があった。 この発明は上記のような課題を解消するためになされた
もので、濃淡変化の滑らかな画像に対しても特徴点が容
易に得られ、またマツチングの速度も従来の２段階サー
チなどと比較しても十分に速い位置合わせ装置を得るこ
とを目的とする。 【課題を解決するための手段】 この発明に係る位置合わせ装置は、基準画像と対象画像
の各々の濃度レベル数を削減する階調変換回路、階調変
換された各画像データ中の粒状ノイズを除去するノイズ
除去回路、ノイズ除去された各画像データの濃度レベル
境界点をエツジとして抽出するエツジ点抽出回路、各エ
ツジ画像データのマツチング候補点を求めるエツジ点マ
ツチング回路、およびそのマツチング候補点の近傍で基
準画像と対象画像の原画像データによるマツチングを行
ってマツチング点を検出する原画像マツチング回路を備
えたものである。 （作用］ この発明におけるエツジ点マツチング回路は、階調変換
回路にて濃度レベル数が削減され、エツジ点抽出回路に
てエツジが抽出された基準画像、対象画像それぞれのエ
ツジ画像データを用いて粗い位置合わせを行ってマツチ
ング候補点を求め、原画像マツチング回路は、このマツ
チング候補点の近傍において原画像データによるマツチ
ングを行ってマツチング点を求めることにより、濃淡変
化の滑らかな画像に対しても特徴点を容易に得られ、処
理速度も十分に速い位置合わせ装置を実現する。 に実施例】 以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図において、１は基準となる基準画像であり、２は位置
合わせをする対象画像である。３は基準画像１と対象画
像２の画像の濃度レベル数をより少ない濃度レベル数に
変換する階調変換回路であり、４はこの階調変換回路３
から出力される各画像データ中の粒状ノイズを取り除く
ノイズ除去回路である。５はこのノイズ除去回路４から
出力される各画像データ中における濃度変化の境界点を
エツジとして抽出するエツジ点抽出回路である。６はこ
のエツジ点抽出回路５から得られる基準画像１のエツジ
画像データと対象画像２のエツジ画像データのマツチン
グを行ってマツチング候補点を探索するエツジ点マツチ
ング回路である。 ７はエツジ点マツチング回路６で得られたマツチング候
補点の近傍で基準画像１および対象画像２それぞれの原
画像データを用いてマツチングを行い、マツチング点を
求める原画像マツチング回路である。 次に動作について説明する。第２図は階調変換回路３に
おける入力画像と出力画像の関係を示す説明図であり、
この例では２５６レベルの入力画像が４レベルの出力画
像となって出力されている。 濃度レベルが４レベルになるということは出力画像が２
ビツトで表現できることになり、この階調変換回路３は
データ圧縮器としての働きもする。 またこの階調変換回路３は、ハードウェア的にはルック
アップテーブルを用いることにより容易に実現すること
ができる。 第３図は粒状ノイズ除去の過程を示す説明図であり、同
図（ａ）に１次元の信号１０で示すような濃度変化が局
所的に変動するような画像の場合、階調変換回路３の出
力する画像データ１１には第３図（ｂ）に示すように濃
度変化の境界部分に粒状ノイズが現れる。この粒状ノイ
ズは偽のエツジとなってエツジ点マツチングを行う際に
マツチングの精度を落とす原因になる。それ故、ノイズ
除去回路４によってこの粒状ノイズを取り除く、このノ
イズ除去回路４としては、例えば５×５の２５画素のう
ち真中１３番目の濃度レベルを出力する５×５のメデイ
アンフィルタなどで実現できる。その結果、ノイズ除去
回路４の出力画像データ１２は第３図（Ｃ）のように粒
状ノイズが除去されたものとなる。 第４図はエツジの抽出過程を示す説明図である。 エツジ点抽出回路５では第４図（ｂ）に１３で示すよう
に、第４図（ａ）に示すノイズ除去回路４より出力され
た画像データ１２中の濃度レベルに変化のある点をエツ
ジとして出力する。これは２次元画像においては第５図
に示すように、ノイズ除去回路４の出力する画像データ
中のある画素とその画素の上下左右各１画素の５画素に
おいて、１つでも濃度の異なる画素があればその画素を
“１″、すべて同じであればその画素を０″として出力
し、その結果第６図に１４で示すようなエツジ点が１″
、それ以外の点が″０” （この場合″０″は図示を省
略している）である１ビツトのエツジ画像６０を出力す
る。 以上のように、階調変換回路３、ノイズ除去回路４、お
よびエツジ点検出回路５を構成することにより、濃淡変
化が滑らかでエツジ点の得にくい、第３図（ａ）に１０
で示すような信号からでの第４図（ロ）に１３で示すよ
うに明確なエツジを得ることができる。 エツジ点マツチング回路６では５ＳＤＡの考え方を取り
入れ、エツジ点抽出回路５より前述のようにして出力さ
れた対象画像のエツジ画像データ上で基準画像のエツジ
画像データを動かし、基準画像でエツジが存在する点に
対象画像のエツジがなければｌを加算し、あれば何もし
ないという操作を行う、これにより５ＳＤＡにおける残
差に相当するミスマツチ度を求め、得られたミスマツチ
度が最小となる点を探す、このミスマツチ度が最小の点
をマツチング候補点として出力する。 位置合わせをするための計算量としては、通常の５ＳＤ
Ａの場合が（Ｍ＋１）”Ｍ”であるのに対し、この場合
では（Ｍ＋１）”Ｎｏとなる。ここでＭは基準画像の大
きさ、Ｎ、はエツジ点の個数であり、対象画像の大きさ
は２Ｍ＋１であるとする。 したがって、計算量はＮ、７Ｍ”に減少する。例えばＭ
＝６４の場合、全画素数は４０９６点であるがエツジ点
として１００点が得られたとすると約２．５％の計算量
で位置合わせができることになる。。さらに、通常の５
ＳＤＡを行うためには基準画像と対象画像間の演算回路
は８ビツトの減算回路、絶対値出力回路、加算回路で構
成されるが、エツジ点マツチング回路に入力されるエツ
ジ点画像は１ビツトの２値画像であるため、基準画像と
対象画像間の演算回路は１ビツトの比較回路と加算回路
のみであり、ハードウェア量が大幅に削減される。 原画像マツチング回路７では、エツジ点マツチング回路
６で得られたマツチング候補点の５×５の近傍において
、基準画像１と対象画像２の原画像間で５ＳＤＡによる
マツチングを行い、残差が最小となる点をマツチング点
として出力する。 なお、上記実施例では階調変換回路３の出力は４レベル
としたがこのレベル数は別の数でもよい。 例えば、レベル数が２レベルの場合は１ビツト、８レベ
ルであれば３ビツトの出力となる。また、ノイズ除去回
路４は５×５のメデイアンフィルタで構成したが、３×
３あるいは７×７のフィルタを用いることもできる。さ
らに原画像マツチング回路７も５×５近傍に限定するも
のでないことも明らかである。
で、位置合わせは２枚の画像は原画像データレベルにて
行われるものであり、この原画像データレベルで行える
位置合わせの高速化としては前記２段階サーチによる程
度の高速化が限界となり、またエツジ点等の特徴に基づ
いて位置合わせを行う方法も、濃淡変化の滑らかな画像
に対してはエツジ点そのものを得ることが困難であるた
め有効であるとは言えないなどの課題があった。 この発明は上記のような課題を解消するためになされた
もので、濃淡変化の滑らかな画像に対しても特徴点が容
易に得られ、またマツチングの速度も従来の２段階サー
チなどと比較しても十分に速い位置合わせ装置を得るこ
とを目的とする。 【課題を解決するための手段】 この発明に係る位置合わせ装置は、基準画像と対象画像
の各々の濃度レベル数を削減する階調変換回路、階調変
換された各画像データ中の粒状ノイズを除去するノイズ
除去回路、ノイズ除去された各画像データの濃度レベル
境界点をエツジとして抽出するエツジ点抽出回路、各エ
ツジ画像データのマツチング候補点を求めるエツジ点マ
ツチング回路、およびそのマツチング候補点の近傍で基
準画像と対象画像の原画像データによるマツチングを行
ってマツチング点を検出する原画像マツチング回路を備
えたものである。 （作用］ この発明におけるエツジ点マツチング回路は、階調変換
回路にて濃度レベル数が削減され、エツジ点抽出回路に
てエツジが抽出された基準画像、対象画像それぞれのエ
ツジ画像データを用いて粗い位置合わせを行ってマツチ
ング候補点を求め、原画像マツチング回路は、このマツ
チング候補点の近傍において原画像データによるマツチ
ングを行ってマツチング点を求めることにより、濃淡変
化の滑らかな画像に対しても特徴点を容易に得られ、処
理速度も十分に速い位置合わせ装置を実現する。 に実施例】 以下、この発明の一実施例を図について説明する。第１
図において、１は基準となる基準画像であり、２は位置
合わせをする対象画像である。３は基準画像１と対象画
像２の画像の濃度レベル数をより少ない濃度レベル数に
変換する階調変換回路であり、４はこの階調変換回路３
から出力される各画像データ中の粒状ノイズを取り除く
ノイズ除去回路である。５はこのノイズ除去回路４から
出力される各画像データ中における濃度変化の境界点を
エツジとして抽出するエツジ点抽出回路である。６はこ
のエツジ点抽出回路５から得られる基準画像１のエツジ
画像データと対象画像２のエツジ画像データのマツチン
グを行ってマツチング候補点を探索するエツジ点マツチ
ング回路である。 ７はエツジ点マツチング回路６で得られたマツチング候
補点の近傍で基準画像１および対象画像２それぞれの原
画像データを用いてマツチングを行い、マツチング点を
求める原画像マツチング回路である。 次に動作について説明する。第２図は階調変換回路３に
おける入力画像と出力画像の関係を示す説明図であり、
この例では２５６レベルの入力画像が４レベルの出力画
像となって出力されている。 濃度レベルが４レベルになるということは出力画像が２
ビツトで表現できることになり、この階調変換回路３は
データ圧縮器としての働きもする。 またこの階調変換回路３は、ハードウェア的にはルック
アップテーブルを用いることにより容易に実現すること
ができる。 第３図は粒状ノイズ除去の過程を示す説明図であり、同
図（ａ）に１次元の信号１０で示すような濃度変化が局
所的に変動するような画像の場合、階調変換回路３の出
力する画像データ１１には第３図（ｂ）に示すように濃
度変化の境界部分に粒状ノイズが現れる。この粒状ノイ
ズは偽のエツジとなってエツジ点マツチングを行う際に
マツチングの精度を落とす原因になる。それ故、ノイズ
除去回路４によってこの粒状ノイズを取り除く、このノ
イズ除去回路４としては、例えば５×５の２５画素のう
ち真中１３番目の濃度レベルを出力する５×５のメデイ
アンフィルタなどで実現できる。その結果、ノイズ除去
回路４の出力画像データ１２は第３図（Ｃ）のように粒
状ノイズが除去されたものとなる。 第４図はエツジの抽出過程を示す説明図である。 エツジ点抽出回路５では第４図（ｂ）に１３で示すよう
に、第４図（ａ）に示すノイズ除去回路４より出力され
た画像データ１２中の濃度レベルに変化のある点をエツ
ジとして出力する。これは２次元画像においては第５図
に示すように、ノイズ除去回路４の出力する画像データ
中のある画素とその画素の上下左右各１画素の５画素に
おいて、１つでも濃度の異なる画素があればその画素を
“１″、すべて同じであればその画素を０″として出力
し、その結果第６図に１４で示すようなエツジ点が１″
、それ以外の点が″０” （この場合″０″は図示を省
略している）である１ビツトのエツジ画像６０を出力す
る。 以上のように、階調変換回路３、ノイズ除去回路４、お
よびエツジ点検出回路５を構成することにより、濃淡変
化が滑らかでエツジ点の得にくい、第３図（ａ）に１０
で示すような信号からでの第４図（ロ）に１３で示すよ
うに明確なエツジを得ることができる。 エツジ点マツチング回路６では５ＳＤＡの考え方を取り
入れ、エツジ点抽出回路５より前述のようにして出力さ
れた対象画像のエツジ画像データ上で基準画像のエツジ
画像データを動かし、基準画像でエツジが存在する点に
対象画像のエツジがなければｌを加算し、あれば何もし
ないという操作を行う、これにより５ＳＤＡにおける残
差に相当するミスマツチ度を求め、得られたミスマツチ
度が最小となる点を探す、このミスマツチ度が最小の点
をマツチング候補点として出力する。 位置合わせをするための計算量としては、通常の５ＳＤ
Ａの場合が（Ｍ＋１）”Ｍ”であるのに対し、この場合
では（Ｍ＋１）”Ｎｏとなる。ここでＭは基準画像の大
きさ、Ｎ、はエツジ点の個数であり、対象画像の大きさ
は２Ｍ＋１であるとする。 したがって、計算量はＮ、７Ｍ”に減少する。例えばＭ
＝６４の場合、全画素数は４０９６点であるがエツジ点
として１００点が得られたとすると約２．５％の計算量
で位置合わせができることになる。。さらに、通常の５
ＳＤＡを行うためには基準画像と対象画像間の演算回路
は８ビツトの減算回路、絶対値出力回路、加算回路で構
成されるが、エツジ点マツチング回路に入力されるエツ
ジ点画像は１ビツトの２値画像であるため、基準画像と
対象画像間の演算回路は１ビツトの比較回路と加算回路
のみであり、ハードウェア量が大幅に削減される。 原画像マツチング回路７では、エツジ点マツチング回路
６で得られたマツチング候補点の５×５の近傍において
、基準画像１と対象画像２の原画像間で５ＳＤＡによる
マツチングを行い、残差が最小となる点をマツチング点
として出力する。 なお、上記実施例では階調変換回路３の出力は４レベル
としたがこのレベル数は別の数でもよい。 例えば、レベル数が２レベルの場合は１ビツト、８レベ
ルであれば３ビツトの出力となる。また、ノイズ除去回
路４は５×５のメデイアンフィルタで構成したが、３×
３あるいは７×７のフィルタを用いることもできる。さ
らに原画像マツチング回路７も５×５近傍に限定するも
のでないことも明らかである。
以上のように、この発明によれば、階調変換回路で濃度
レベル数が削減され、エツジ点抽出回路でエツジが抽出
された基準画像、対象画像それぞれのエツジ画像データ
を用いたエツジ点マツチング回路による粗い位置合わせ
によってマツチング候補点を求め、原画像マツチング回
路でこのマツチング候補点の近傍における原画像データ
のマ・ンチングを行うことによってマツチング点を求め
るように構成したので、従来の２段階サーチなどと比較
しても十分速い位置合わせを行うことができ、また、画
像中に明確なエツジ点などの特徴点がない画像に対して
も適用可能となるばかりか、ハードウェア量も削減でき
る位置合わせ装置が得られる効果がある。
レベル数が削減され、エツジ点抽出回路でエツジが抽出
された基準画像、対象画像それぞれのエツジ画像データ
を用いたエツジ点マツチング回路による粗い位置合わせ
によってマツチング候補点を求め、原画像マツチング回
路でこのマツチング候補点の近傍における原画像データ
のマ・ンチングを行うことによってマツチング点を求め
るように構成したので、従来の２段階サーチなどと比較
しても十分速い位置合わせを行うことができ、また、画
像中に明確なエツジ点などの特徴点がない画像に対して
も適用可能となるばかりか、ハードウェア量も削減でき
る位置合わせ装置が得られる効果がある。
第１図はこの発明の一実施例による位置合わせ装置を示
すブロック図、第２図はその階調変換回路における入力
画像と出力画像の関係を示す説明図、第３図は粒状ノイ
ズの除去過程を示す説明図、第４図はエツジの抽出過程
を示す説明図、第５図はそれを２次元画像で示す説明図
、第６図はそのエツジ画像データの概念を示す説明図、
第７図は従来の位置合わせ装置における相関法を説明す
るための説明図、第８図は同じ（２段階サーチの概念を
示す説明図である。 ｌは基準画像、２は対象画像、３は階調変換回路、４は
ノイズ除去回路、５はエツジ点抽出回路、６はエツジ点
マツチング回路、７は原画像マツチング回路。 なお、図中、同一符号は同一、又は相当部分を示す。
すブロック図、第２図はその階調変換回路における入力
画像と出力画像の関係を示す説明図、第３図は粒状ノイ
ズの除去過程を示す説明図、第４図はエツジの抽出過程
を示す説明図、第５図はそれを２次元画像で示す説明図
、第６図はそのエツジ画像データの概念を示す説明図、
第７図は従来の位置合わせ装置における相関法を説明す
るための説明図、第８図は同じ（２段階サーチの概念を
示す説明図である。 ｌは基準画像、２は対象画像、３は階調変換回路、４は
ノイズ除去回路、５はエツジ点抽出回路、６はエツジ点
マツチング回路、７は原画像マツチング回路。 なお、図中、同一符号は同一、又は相当部分を示す。
Claims (1)
- あらかじめ入力されている基準画像、および新たに入力
されて前記基準画像との間で位置合わせが行われる対象
画像の各々の濃度レベル数を、より少ない濃度レベル数
に変換する階調変換回路と、前記階調変換回路から出力
される各画像データ中の粒状ノイズを除去するノイズ除
去回路と、前記ノイズ除去回路から出力される各画像デ
ータの濃度レベルの境界点をエッジとして抽出するエッ
ジ点抽出回路と、前記エッジ点抽出回路から出力される
各エッジ画像データのマッチング候補点を探索するエッ
ジ点マッチング回路と、前記エッジ点マッチング回路に
て得られた前記マッチング候補点の近傍で前記基準画像
と対象画像の原画像データによるマッチングを行い、マ
ッチング点を検出する原画像マッチング回路とを備えた
位置合わせ装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2283838A JP2988994B2 (ja) | 1990-10-22 | 1990-10-22 | 位置合わせ装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2283838A JP2988994B2 (ja) | 1990-10-22 | 1990-10-22 | 位置合わせ装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04157577A true JPH04157577A (ja) | 1992-05-29 |
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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-
1990
- 1990-10-22 JP JP2283838A patent/JP2988994B2/ja not_active Expired - Fee Related
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6272246B1 (en) | 1997-02-05 | 2001-08-07 | Sharp Kabushiki Kaisha | Positioning device |
| JP2006172457A (ja) * | 2004-12-10 | 2006-06-29 | Radiological Imaging Technology Inc | 画像配置の最適化 |
| JP2010050805A (ja) * | 2008-08-22 | 2010-03-04 | Mitsubishi Electric Corp | 画像補正装置 |
| JP2013171425A (ja) * | 2012-02-21 | 2013-09-02 | Mitsutoyo Corp | 画像処理装置 |
| US9390324B1 (en) | 2012-02-21 | 2016-07-12 | Mitutoyo Corporation | Image processing device and method of image processing |
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