JPH06168331A - Patter matching method - Google Patents
Patter matching methodInfo
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- JPH06168331A JPH06168331A JP32070192A JP32070192A JPH06168331A JP H06168331 A JPH06168331 A JP H06168331A JP 32070192 A JP32070192 A JP 32070192A JP 32070192 A JP32070192 A JP 32070192A JP H06168331 A JPH06168331 A JP H06168331A
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Landscapes
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【産業上の利用分野】この発明は、撮像装置によって撮
影された対象物の撮影画像と基準画像との相関をとるこ
とにより、対象物の存在位置を検出するパターンマッチ
ング方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a pattern matching method for detecting the existence position of an object by correlating a photographed image of the object photographed by an image pickup device with a reference image.
【０００２】[0002]
【従来の技術】工場での組立工程、検査工程等におい
て、対象物を撮像装置によって撮影し、撮影画像と基準
画像との相関をとることによって、対象物の位置を検出
することが既に行われている。撮影画像と基準画像との
相関度を算出する方法としては、濃淡画像を用いた正規
化相互相関法が知られている。この正規化相互相関法
は、照明の変化等にも影響が少なく高精度の位置検出が
可能であるが、演算回数が非常に多くなるという問題が
ある。2. Description of the Related Art In a factory assembly process, inspection process, or the like, it has already been performed to detect the position of an object by photographing the object with an image pickup device and correlating the photographed image with a reference image. ing. As a method of calculating the degree of correlation between a captured image and a reference image, a normalized cross-correlation method using a grayscale image is known. This normalized cross-correlation method can detect positions with high accuracy and has little effect on changes in illumination, etc., but has the problem that the number of calculations is extremely large.
【０００３】そこで、本出願人は、演算回数を減少させ
る方法として、基準画像の自己相関関数またはこれに準
じた関数の先鋭度が鈍くほど基準画像の移動ステップ量
が大きくなるように移動ステップ量を決定し、決定され
た移動ステップ量ずつ基準画像を移動させるごとに相関
係数を算出していき、相関係数が最大となる地点をマッ
チング候補点として選択し、選択したマッチング候補点
を中心とする所定領域において、撮影画像および基準画
像を構成する画素の配列ピッチに応じた単位移動量で基
準画像を移動させて相関係数を算出し、算出結果に基づ
いて真のマッチング位置を検出する方法を開発した。Therefore, as a method of reducing the number of calculations, the applicant of the present invention uses a movement step amount such that the movement step amount of the reference image increases as the sharpness of the autocorrelation function of the reference image or a function corresponding to the reference image decreases. And the correlation coefficient is calculated each time the reference image is moved by the determined movement step amount, the point with the maximum correlation coefficient is selected as the matching candidate point, and the selected matching candidate point is centered. In a predetermined area, the reference image is moved by a unit movement amount according to the arrangement pitch of pixels forming the captured image and the reference image, the correlation coefficient is calculated, and the true matching position is detected based on the calculation result. Developed a method.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】本出願人が既に開発し
た方法では、撮影画像内に対象物の他、対象物に類似す
る類似物が存在する場合には、マッチング候補点の探索
時の基準画像の移動ステップ量によっては、その類似物
付近の相関係数演算点をマッチング候補点として誤検索
してしまうことがある。そうすると、真のマッチング位
置を検出できなくなる。According to the method already developed by the present applicant, in the case where an object and a similar object similar to the object are present in the captured image, the criterion for searching the matching candidate points is used. Depending on the moving step amount of the image, a correlation coefficient calculation point near the similar object may be erroneously searched as a matching candidate point. Then, the true matching position cannot be detected.
【０００５】この発明は、撮影画像内に対象物の類似物
が存在する場合でも、短時間にかつ正確に対象物の位置
を検出できるパターンマッチング方法を提供することを
目的とする。It is an object of the present invention to provide a pattern matching method capable of accurately detecting the position of an object in a short time even if a similar object exists in a photographed image.
【０００６】[0006]
【課題を解決するための手段】この発明によるパターン
マッチング方法は、対象物の撮影画像に対して基準画像
を移動させて両画像のマッチング度を算出していくこと
により、マッチング位置を探索するパターンマッチング
方法において、基準画像を所要の移動ステップ量ずつ移
動させるごとに、撮影画像と基準画像とのマッチング度
を演算していき、算出されたマッチング度が所定の第１
基準値以上であるマッチング度演算位置のすべてを一次
マッチング候補点とする第１ステップ、および第１ステ
ップによって検出された一次マッチング候補点を中心と
する所定領域内において撮影画像と基準画像とのマッチ
ング度が最大となる二次マッチング候補点を一次マッチ
ング候補点ごとに順次探索していき、一次マッチング候
補点に対する二次マッチング候補点が見つけられる度
に、見つけられた二次マッチング候補点のマッチング度
が第２基準値以上であるか否かを判別し、当該二次マッ
チング候補点のマッチング度が第２基準値以上であると
きには、当該二次マッチング候補点を真のマッチング位
置と決定する第２ステップを備えていることを特徴とす
る。A pattern matching method according to the present invention is a pattern for searching a matching position by moving a reference image with respect to a captured image of an object and calculating a matching degree between the two images. In the matching method, the matching degree between the captured image and the reference image is calculated every time the reference image is moved by a required moving step amount, and the calculated matching degree is a predetermined first value.
A first step in which all matching degree calculation positions that are equal to or greater than a reference value are primary matching candidate points, and matching between a captured image and a reference image in a predetermined area centered on the primary matching candidate points detected in the first step The secondary matching candidate point with the highest degree is searched sequentially for each primary matching candidate point, and each time a secondary matching candidate point for the primary matching candidate point is found, the matching degree of the found secondary matching candidate point is calculated. Is greater than or equal to a second reference value, and when the matching degree of the secondary matching candidate point is greater than or equal to the second reference value, the second matching candidate point is determined to be a true matching position. It is characterized by including steps.
【０００７】上記第１ステップにおいて、基準画像を所
要の移動ステップ量ずつ移動させるごとに、撮影画像と
基準画像とのマッチング度を演算していき、算出された
マッチング度が近傍のマッチング度演算位置でのマッチ
ング度に対して最大でかつ所定の第１基準値以上である
マッチング度演算位置を一次マッチング候補点とするよ
うにしてもよい。In the first step, the matching degree between the photographed image and the reference image is calculated every time the reference image is moved by a required movement step amount, and the calculated matching degree is a nearby matching degree calculation position. The matching degree calculation position that is the maximum with respect to the matching degree in (1) and is equal to or more than the predetermined first reference value may be set as the primary matching candidate point.
【０００８】また、上記第１ステップにおいては、基準
画像が所定の縮小率で縮小された解像度の低い縮小基準
画像と、同じ縮小率で縮小された解像度の低い撮影画像
とに基づいて、マッチング度を演算するようにしてもよ
い。In the first step, the matching degree is determined based on the reduced reference image having a low resolution obtained by reducing the reference image at a predetermined reduction ratio and the photographed image having a low resolution reduced at the same reduction ratio. May be calculated.
【０００９】上記第２ステップを、上記第１ステップに
よって検出された一次マッチング候補点のうち、マッチ
ング度が高いものから順番に実行するようにすることが
好ましい。It is preferable that the second step be executed in order from the primary matching candidate points detected in the first step, which have the highest matching degree.
【００１０】[0010]
【作用】第１ステップにおいては、基準画像を所要の移
動ステップ量ずつ移動させるごとに、撮影画像と基準画
像とのマッチング度が演算されていく。そして、算出さ
れたマッチング度が所定の第１基準値以上であるマッチ
ング度演算位置のすべてが一次マッチング候補点とされ
る。In the first step, the matching degree between the photographed image and the reference image is calculated every time the reference image is moved by the required moving step amount. Then, all of the matching degree calculation positions where the calculated matching degree is equal to or higher than the predetermined first reference value are set as the primary matching candidate points.
【００１１】第２ステップにおいては、第１ステップに
よって検出された一次マッチング候補点を中心とする所
定領域内において撮影画像と基準画像とのマッチング度
が最大となる二次マッチング候補点が、一次マッチング
候補点ごとに順次探索されていく。そして、一次マッチ
ング候補点に対する二次マッチング候補点が見つけられ
る度に、見つけられた二次マッチング候補点のマッチン
グ度が第２基準値以上であるか否かが判別され、当該二
次マッチング候補点のマッチング度が第２基準値以上で
あるときには、当該二次マッチング候補点が真のマッチ
ング位置と決定される。当該二次マッチング候補点のマ
ッチング度が第２基準値より小さい場合には、次の一次
マッチング候補点に対して同様な処理が実行される。In the second step, the secondary matching candidate point having the maximum matching degree between the photographed image and the reference image within the predetermined area centered on the primary matching candidate point detected in the first step is the primary matching. Each candidate point is searched sequentially. Then, each time a secondary matching candidate point with respect to the primary matching candidate point is found, it is determined whether or not the matching degree of the found secondary matching candidate point is equal to or greater than a second reference value, and the secondary matching candidate point is found. When the degree of matching is equal to or higher than the second reference value, the secondary matching candidate point is determined as a true matching position. When the matching degree of the secondary matching candidate point is smaller than the second reference value, the same process is performed on the next primary matching candidate point.
【００１２】[0012]
【実施例】図１は、パターンマッチング回路を示してい
る。DETAILED DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENT FIG. 1 shows a pattern matching circuit.
【００１３】パターンマッチング回路は、画像メモリ１
０１、テンプレートメモリ１０２、相関係数演算位置制
御手段１０３、画像データ読出手段１０４および相関係
数演算手段１０５を備えている。The pattern matching circuit is used in the image memory 1.
01, template memory 102, correlation coefficient calculation position control means 103, image data reading means 104, and correlation coefficient calculation means 105.
【００１４】図示しない撮像装置によって撮影された撮
影画像は画像メモリ１０１に格納される。撮影画像デー
タは１画素８ビットのディジタルデータである。撮影画
像の大きさは５１２×５１２画素であり、画像メモリ１
０１は、５１２×５１２画素分の画像データ格納領域を
有している。テンプレートメモリ１０２には基準画像
（以下、テンプレート画像という。）が記憶されてい
る。テンプレート画像の大きさはＬ×Ｍ画素であり、テ
ンプレートメモリ１０２は、Ｌ×Ｍ画素分の画像データ
格納領域を有している。ＬおよびＭは５１２より小さい
整数である。A photographed image photographed by an image pickup device (not shown) is stored in the image memory 101. The captured image data is 8-bit digital data for each pixel. The size of the captured image is 512 × 512 pixels, and the image memory 1
01 has an image data storage area for 512 × 512 pixels. A reference image (hereinafter referred to as a template image) is stored in the template memory 102. The size of the template image is L × M pixels, and the template memory 102 has an image data storage area for L × M pixels. L and M are integers less than 512.
【００１５】相関係数演算位置制御手段１０３は、撮影
画像とテンプレート画像との相関係数の演算を行う両画
像の相対位置を決定する。画像データ読出手段１０４
は、相関係数演算位置制御手段１０３によって指定され
たアドレスに応じて、画像メモリ１０１から撮影画像中
のテンプレート画像と同じ大きさの部分画像を読み出す
とともにテンプレートメモリ１０２からテンプレート画
像を読出して相関係数演算手段１０５に送る。相関係数
演算手段１０５は送られてきた撮影画像の部分画像およ
びテンプレート画像との正規化相関係数を演算する。The correlation coefficient calculation position control means 103 determines the relative position of both images for which the correlation coefficient between the photographed image and the template image is calculated. Image data reading means 104
According to the address designated by the correlation coefficient calculation position control means 103, a partial image having the same size as the template image in the captured image is read from the image memory 101, and the template image is read from the template memory 102 to correlate. It is sent to the number calculation means 105. The correlation coefficient calculation means 105 calculates a normalized correlation coefficient between the partial image of the captured image and the template image that have been sent.
【００１６】大きさがＬ×Ｍ画素のテンプレート画像Ａ
（ｘ，ｙ）と、撮影画像中のテンプレート画像と同じ大
きさの部分画像Ｂij（ｘ，ｙ）（１≦ｘ≦Ｌ，１≦ｙ≦
Ｍ）の正規化相関係数（以下、単に相関係数という）Ｃ
ijは、次の数式１で表される。A template image A of size L × M pixels
(X, y) and a partial image B ij (x, y) having the same size as the template image in the captured image (1 ≦ x ≦ L, 1 ≦ y ≦
M) normalized correlation coefficient (hereinafter, simply referred to as correlation coefficient) C
ij is expressed by Equation 1 below.
【００１７】[0017]
【数１】 [Equation 1]
【００１８】ただし、上記数式１におけるａAVE 、ｂ
ijAVE 、ａσおよびｂσijは、それぞれ次の数式２、
３、４および５で表される。However, a AVE and b in the above equation 1
ijAVE , aσ and bσ ij are respectively expressed by the following mathematical formula 2,
Represented by 3, 4 and 5.
【００１９】[0019]
【数２】 [Equation 2]
【００２０】[0020]
【数３】 [Equation 3]
【００２１】[0021]
【数４】 [Equation 4]
【００２２】[0022]
【数５】 [Equation 5]
【００２３】撮影画像のマッチング探索領域の大きさを
Ｘ×Ｙとすると、ｉ，ｊは、次の数式６で表される。When the size of the matching search area of the photographed image is X × Y, i and j are expressed by the following equation (6).
【００２４】[0024]
【数６】１≦ｉ≦Ｘ−Ｌ＋１ １≦ｊ≦Ｙ−Ｍ＋１## EQU6 ## 1 ≦ i ≦ X−L + 1 1 ≦ j ≦ Y−M + 1
【００２５】つまり、相関係数Ｃijの計算領域は、１≦
ｉ≦Ｘ−Ｌ＋１，１≦ｊ≦Ｙ−Ｍ＋１の範囲となる。し
たがって、仮に、マッチング探索領域（Ｘ，Ｙ）内の全
ての点について相関係数を求めようとすると、（Ｘ−Ｌ
＋１）×（Ｙ−Ｍ＋１）個の相関係数Ｃijを求めなけれ
ばならず、長い演算時間を要することになる。That is, the calculation area of the correlation coefficient C ij is 1 ≦
The range is i ≦ X−L + 1 and 1 ≦ j ≦ Y−M + 1. Therefore, if the correlation coefficient is calculated for all the points in the matching search area (X, Y), (X−L
+1) × (Y−M + 1) correlation coefficients C ij must be obtained, which requires a long calculation time.
【００２６】次に、図１のパターンマッチング回路の動
作について詳しく説明する。Next, the operation of the pattern matching circuit of FIG. 1 will be described in detail.
【００２７】まず、撮影画像とテンプレート画像との位
置ずれに相当するデータ（ｉ，ｊ）（以下、参照点デー
タという）とテンプレート画像のサイズＬ，Ｍに関する
情報が、相関係数演算位置制御手段１０３から画像デー
タ読出手段１０４に与えられる。次に、画像データ読出
手段１０４によって、画像メモリ１０１から位置（ｉ，
ｊ）を左上の角（参照点）とするＬ×Ｍの矩形領域内の
画像データが１画素ずつ読み出されるとともにテンプレ
ートメモリ１０２内の画像データが１画素ずつ読み出さ
れる。読み出された撮影画像の部分画像データおよびテ
ンプレート画像データは、相関係数演算手段１０５に送
られ、上記数式１に基づいて相関係数Ｃ ijが計算され
る。First, the positions of the photographed image and the template image
Data (i, j) corresponding to the displacement (hereinafter referred to as reference point data
Data) and template image sizes L and M
Information is transferred from the correlation coefficient calculation position control means 103 to the image data.
Data to the data reading means 104. Next, read image data
By means 104, the position (i,
j) in the upper left corner (reference point)
Image data is read out pixel by pixel and template
The image data in the memory 102 is read pixel by pixel.
Be done. Partial image data of the read captured image and
The template image data is sent to the correlation coefficient calculation means 105.
And the correlation coefficient C based on Equation 1 above. ijIs calculated
It
【００２８】図１のパターンマッチング回路によるパタ
ーンマッチング方法は、粗位置検出によってマッチング
候補点の探索を行う粗位置検出処理と、精位置検出によ
ってマッチング位置を探索する精位置検出処理とからな
る。The pattern matching method using the pattern matching circuit shown in FIG. 1 includes a coarse position detecting process for searching a matching candidate point by coarse position detection and a fine position detecting process for searching a matching position by fine position detection.
【００２９】粗位置検出処理においては、参照点データ
（ｉ，ｊ）は１ずつ増加されるのではなく、任意の方法
により決定されたＸ，Ｙ方向のステップ量Ｘｓｔｅｐ，
Ｙｓｔｅｐを用いて、ｉ＝ｉ＋Ｘｓｔｅｐ，ｊ＝ｊ＋Ｙ
ｓｔｅｐごとの（ｉ，ｊ）について相関係数が演算され
る。そして、各相関係数演算点のうち、近傍の相関係数
に対して最も大きくかつ所定の第１基準値Ａ1 以上であ
る相関係数演算点のすべてが一次マッチング候補点とし
て選択される。In the rough position detection process, the reference point data (i, j) is not incremented by 1, but the step amount Xstep, Xstep, in the X and Y directions determined by an arbitrary method.
Using Ystep, i = i + Xstep, j = j + Y
The correlation coefficient is calculated for (i, j) for each step. Then, among the correlation coefficient calculation points, all the correlation coefficient calculation points that are the largest with respect to the neighboring correlation coefficient and are equal to or larger than the predetermined first reference value A 1 are selected as primary matching candidate points.
【００３０】精位置検出処理においては、粗位置検出処
理によって選択された一次マッチング候補点のうち、相
関係数が大きい順に候補点が選択される。そして、選択
された一次マッチング候補点の周囲の所定領域内で相関
係数が最大となる二次マッチング候補点が探索される。
そして、二次マッチング候補点での相関係数が第２基準
値Ａ2 以上であるか否かが判別され、二次マッチング候
補点での相関係数が第２基準値Ａ2 以上である場合に
は、当該二次マッチング候補点が真のマッチング位置と
される。二次マッチング候補点での相関係数が第２基準
値Ａ2 より小さい場合には、次の一次点マッチング候補
点について、同様な処理が実行される。In the fine position detection process, among the primary matching candidate points selected by the coarse position detection process, candidate points are selected in descending order of correlation coefficient. Then, a secondary matching candidate point having a maximum correlation coefficient is searched for in a predetermined area around the selected primary matching candidate point.
Then, the correlation coefficient in the secondary matching candidate point is determined whether or not the second reference value A 2 or, when the correlation coefficient in the secondary matching candidate point of a second reference value A 2 or more , The secondary matching candidate point is set as the true matching position. When the correlation coefficient at the secondary matching candidate point is smaller than the second reference value A 2 , similar processing is executed for the next primary matching candidate point.
【００３１】粗位置検出処理におけるステップ量Ｘｓｔ
ｅｐ，Ｙｓｔｅｐは、たとえば次のようにして決定され
る。Step amount Xst in coarse position detection processing
ep and Ystep are determined as follows, for example.
【００３２】図２（ａ）に示すテンプレート画像の周囲
に、図２（ｂ）に示すように、テンプレート画像の平均
濃度値を１画素幅分加えた（Ｌ＋２）×（Ｍ×２）の大
きさの拡張画像が設定される。次に、拡張画像とテンプ
レート画像との相関係数が求められる。この相関関数
は、テンプレート画像の自己相関関数に準じた関数とな
る。ここでは、テンプレート画像を拡張画像上の中心位
置から上下左右および斜め方向へそれぞれ移動させるこ
とによって、図２（ｃ）に示すように、Ｃ00、Ｃ 01、Ｃ
02、Ｃ10、Ｃ11、Ｃ12、Ｃ20、Ｃ21、Ｃ22の合計９個の
相関関数が求められる。ここで、Ｃ11は拡張画像のうち
テンプレート画像と全く同じ部分画像に対する相関係数
であるので、Ｃ11＝１となる。そして、次の数式７およ
び数式８により、粗位置検出処理におけるステップ量Ｘ
ｓｔｅｐおよびＹｓｔｅｐがそれぞれ求められる。但
し、Ａは１．０未満の正の定数であって、たとえばＡ＝
０．２に設定される。Around the template image shown in FIG.
In addition, as shown in FIG.
Larger value of (L + 2) × (M × 2) with density value added for one pixel width
Kisa's extended image is set. Next, the extended image and temp
The correlation coefficient with the rate image is obtained. This correlation function
Is a function based on the autocorrelation function of the template image.
It Here, the template image is the center position on the extended image.
Position, and move it vertically, horizontally, and diagonally.
As shown in FIG. 2 (c),00, C 01, C
02, CTen, C11, C12, C20, Ctwenty one, Ctwenty twoA total of 9
The correlation function is calculated. Where C11Out of the extended image
Correlation coefficient for the same partial image as the template image
Therefore, C11= 1. Then, the following Equation 7 and
And the equation (8), the step amount X in the rough position detection processing is calculated.
The step and the Ystep are obtained respectively. However
Where A is a positive constant less than 1.0, for example A =
It is set to 0.2.
【００３３】[0033]
【数７】Ｘｓｔｅｐ＝（１．０−Ａ）／Ｘｓ Ｘｓ＝｛（Ｃ11−Ｃ10）＋（Ｃ11−Ｃ12）｝／４Equation 7] Xstep = (1.0-A) / Xs Xs = {(C 11 -C 10) + (C 11 -C 12)} / 4
【００３４】[0034]
【数８】Ｙｓｔｅｐ＝（１．０−Ａ）／Ｙｓ Ｙｓ＝｛（Ｃ11−Ｃ01）＋（Ｃ11−Ｃ21）｝／４Equation 8] Ystep = (1.0-A) / Ys Ys = {(C 11 -C 01) + (C 11 -C 21)} / 4
【００３５】上記のステップ量ＸｓｔｅｐおよびＹｓｔ
ｅｐの算出方法の根拠を図３および図４を参照して説明
する。The above step amounts Xstep and Yst
The basis of the method for calculating ep will be described with reference to FIGS. 3 and 4.
【００３６】図３（ａ）（ｂ）に示す真円および縦長楕
円を対象画像として、それぞれ撮影画像２０１、２０２
およびテンプレート画像２０３および２０４を設定した
場合、Ｘ軸方向の自己相関関数は、真円においては図３
（ｃ）のように比較的先鋭度が緩やかなカーブを示す
が、縦長楕円においては図３（ｄ）のように急峻な先鋭
度のカーブを示す。したがって、縦長楕円のテンプレー
ト画像２０４の方が円のテンプレート画像２０３に比べ
てマッチング位置からのずれに対して相関係数の変化が
敏感であり、縦長楕円のステップ量Ｘｓｔｅｐは真円よ
りも小さく設定しなければ、相関関数のピークを見落と
すおそれがある。Photographed images 201 and 202, respectively, using the perfect circle and the vertically elongated ellipse shown in FIGS. 3A and 3B as target images, respectively.
When the template images 203 and 204 are set, the autocorrelation function in the X-axis direction is as shown in FIG.
A curve having a relatively gentle sharpness is shown as in (c), but a sharp sharpness curve is shown as in FIG. 3 (d) in a vertically elongated ellipse. Therefore, the vertical ellipse template image 204 is more sensitive to the deviation from the matching position than the circular template image 203, and the vertical ellipse step amount Xstep is set smaller than the true circle. Otherwise, you may miss the peak of the correlation function.
【００３７】図４は、図３（ｃ）および（ｄ）に示す正
確な相関関数ではなく、真のマッチング位置（相関関数
のピーク位置）と、その両側へ１画素だけ位置がずれた
ときの相関係数に基づいて直線近似を行った近似的な相
関関数を示している。図４に示すように、＋Ｘ方向、−
Ｘ方向で相関係数がＡとなる点のＸ方向の間隔をＳとす
ると、この間隔Ｓは上記数式７のＸｓｔｅｐと等価な値
となり、一定ステップ量Ｘｓｔｅｐ＝Ｓで相関係数を計
算していけば、その計算結果はＡ以上の値となる確率が
高いといえる。FIG. 4 is not the exact correlation function shown in FIGS. 3 (c) and 3 (d), but the true matching position (peak position of the correlation function) and the position shifted by one pixel on both sides. The approximate correlation function which performed the linear approximation based on the correlation coefficient is shown. As shown in FIG. 4, + X direction, −
When the interval in the X direction between the points where the correlation coefficient is A in the X direction is S, this interval S becomes a value equivalent to Xstep in the above formula 7, and the correlation coefficient is calculated with a constant step amount Xstep = S. If it goes, it can be said that there is a high probability that the calculation result will be a value of A or more.
【００３８】すなわち、上記数式７および８によって決
定されるＸｓｔｅｐ，Ｙｓｔｅｐの間隔ごとに撮影画像
とテンプレート画像の相関係数を計算すると、相関係数
の値が定数Ａ以上となる粗位置が高い確率で得られるこ
とになる。なお、粗位置検出処理におけるステップ量Ｘ
ｓｔｅｐ，Ｙｓｔｅｐを、上記の方法以外の方法によっ
て決定するようにしてもよい。That is, when the correlation coefficient between the photographed image and the template image is calculated at intervals of Xstep and Ystep determined by the above equations 7 and 8, there is a high probability that the coarse position where the value of the correlation coefficient is the constant A or more. Will be obtained at. The step amount X in the rough position detection process
The step and the Ystep may be determined by a method other than the above method.
【００３９】次に、図５を参照して、上記パターンマッ
チング方法について、具体的に説明する。Next, the pattern matching method will be described in detail with reference to FIG.
【００４０】画像メモリ１０１に記憶されている撮影画
像３０１内には、対象物３０３の他、対象物３０３に類
似した類似物３０４も含まれている。粗位置検出処理に
おいては、ステップ量Ｘｓｔｅｐ，Ｙｓｔｅｐの間隔で
格子状に存在する点Ｐｎごとに、点Ｐｎを中心としかつ
テンプレート画像３０２と同じ大きさの部分画像Ｂ
ij（ｘ，ｙ）について、テンプレート画像３０２との相
関係数が演算される。各部分画像の左上の隅が参照点
（ｉ，ｊ）である。The photographed image 301 stored in the image memory 101 includes an object 303 and a similar object 304 similar to the object 303. In the rough position detection process, for each point Pn existing in a grid pattern at intervals of step amounts Xstep and Ystep, a partial image B centered on the point Pn and having the same size as the template image 302 is displayed.
For ij (x, y), the correlation coefficient with the template image 302 is calculated. The upper left corner of each partial image is the reference point (i, j).
【００４１】そして、すべての点Ｐｎのうち、近傍の点
についての相関係数値に対して最大でかつ第１基準値Ａ
1 以上である点が一次マッチング候補点として選択され
る。図５の例では、対象物３０３に最も近い点Ｐ７と、
類似物３０４に最も近い点Ｐ９とが、一次マッチング候
補点として選択される。第１基準値Ａ1 は、撮影画像３
０１に含まれるノイズ等により、近傍の点についての相
関係数値に対して偶然に相関係数が最大となった点が一
次マッチング候補点として誤探索されるのを防止するた
めに設定されているものであり、その値は任意の方法に
より予め決定されている。Then, of all the points Pn, the first reference value A which is the maximum with respect to the correlation coefficient values of the neighboring points.
Point is 1 or more is selected as the primary matching candidate point. In the example of FIG. 5, a point P7 closest to the object 303 and
The point P9 closest to the analog 304 is selected as the primary matching candidate point. The first reference value A 1 is the captured image 3
It is set in order to prevent the point having the maximum correlation coefficient from being accidentally maximized with respect to the correlation coefficient values of the neighboring points due to noise or the like included in 01, as a primary matching candidate point. The value is predetermined by an arbitrary method.
【００４２】精位置検出処理においては、粗位置検出処
理において選択された一次マッチング候補点Ｐ７および
Ｐ９のうち、相関係数の大きい方の一次マッチング候補
点が選択される。図５においては、対象物３０３と一次
マッチング候補点Ｐ７との距離Ｌ２より、類似物３０４
と一次マッチング候補点Ｐ９との距離Ｌ１の方が短いた
め、一次マッチング候補点Ｐ７の相関係数よりも一次マ
ッチング候補点Ｐ９の相関係数の方が大きくなる。した
がって、精位置検出処理においては、まず、候補点Ｐ９
が一次マッチング候補点として選択される。In the fine position detecting process, the primary matching candidate point having the larger correlation coefficient is selected from the primary matching candidate points P7 and P9 selected in the rough position detecting process. In FIG. 5, from the distance L2 between the target object 303 and the primary matching candidate point P7, the similar object 304
Since the distance L1 from the primary matching candidate point P9 is shorter, the correlation coefficient of the primary matching candidate point P9 is larger than the correlation coefficient of the primary matching candidate point P7. Therefore, in the precise position detection process, first, the candidate point P9
Is selected as the primary matching candidate point.
【００４３】次に、選択された一次マッチング候補点Ｐ
９の周囲の所定領域内において、相関係数が最大となる
二次マッチング候補点が探索される。そして、二次マッ
チング候補点が見つけられると、当該二次マッチング候
補点での相関係数が第２基準値Ａ2 以上であるか否かが
判別される。第２基準値Ａ2 は、二次マッチング候補点
が真の対象物に対するマッチング位置か、類似物に対す
るマッチング位置かを判別するものであり、次の数式９
を満足するような値に設定されている。Next, the selected primary matching candidate point P
In a predetermined area around 9, the secondary matching candidate point having the maximum correlation coefficient is searched for. Then, when the secondary matching candidate point is found, it is determined whether or not the correlation coefficient at the secondary matching candidate point is equal to or larger than the second reference value A 2 . The second reference value A 2 is used to determine whether the secondary matching candidate point is a matching position for a true target object or a matching position for a similar object.
Is set to a value that satisfies
【００４４】[0044]
【数９】対象物に対する相関係数値≧Ａ2 ≧類似物に対
する相関係数値≧Ａ1 [Equation 9] Correlation coefficient value for object ≧ A 2 ≧ Correlation coefficient value for similar object ≧ A 1
【００４５】図５の場合、一次マッチング候補点Ｐ９に
対する二次マッチング候補点での相関係数は、類似物３
０４に対する相関係数値なので、第２基準値Ａ2 より小
さくなる。したがって、一次マッチング候補点Ｐ９に対
する二次マッチング候補点は真のマッチング位置ではな
いと判別され、次の一次マッチング候補点Ｐ７に対する
二次マッチング候補点の探索が行われる。つまり、一次
マッチング候補点Ｐ９の周囲の所定領域内において、相
関係数が最大となる二次マッチング候補点が探索され
る。In the case of FIG. 5, the correlation coefficient at the secondary matching candidate point with respect to the primary matching candidate point P9 is the similarity 3
Since it is a correlation coefficient value for 04, it is smaller than the second reference value A 2 . Therefore, it is determined that the secondary matching candidate point for the primary matching candidate point P9 is not a true matching position, and the secondary matching candidate point for the next primary matching candidate point P7 is searched. That is, the secondary matching candidate point having the maximum correlation coefficient is searched for in the predetermined area around the primary matching candidate point P9.
【００４６】そして、二次マッチング候補点が見つけら
れると、当該二次マッチング候補点での相関係数が第２
基準値Ａ2 以上であるか否かが判別される。図５の場
合、一次マッチング候補点Ｐ７に対する二次マッチング
候補点での相関係数は、対象物３０３に対する相関係数
値となるので、第２基準値Ａ2 より大きくなる。したが
って、一次マッチング候補点Ｐ７に対する二次マッチン
グ候補点は真のマッチング位置であると判別され、一次
マッチング候補点Ｐ７に対する二次マッチング候補点が
マッチング位置とされる。When a secondary matching candidate point is found, the correlation coefficient at the secondary matching candidate point becomes the second value.
It is determined whether or not it is the reference value A 2 or more. In the case of FIG. 5, the correlation coefficient at the secondary matching candidate point with respect to the primary matching candidate point P7 is the correlation coefficient value with respect to the object 303, and thus is larger than the second reference value A 2 . Therefore, the secondary matching candidate point for the primary matching candidate point P7 is determined to be the true matching position, and the secondary matching candidate point for the primary matching candidate point P7 is set as the matching position.
【００４７】第２基準値Ａ2 としては、対象物に対する
相関係数値が予め判明している場合には、その相関係数
値が設定される。対象物に対する相関係数値が予め判明
していない場合には、任意の方法により、第２基準値Ａ
2 が決定される。撮影画像内に類似物が存在していない
ことが予め判明している場合には、第２基準値Ａ2 を第
１基準値Ａ1 より若干大きな値に設定すればよい。撮影
画像内に類似物が多数存在していることが予め判明して
いる場合には、できる限り第２基準値Ａ2 を大きく設定
することが好ましい。As the second reference value A 2 , if the correlation coefficient value for the object is known in advance, the correlation coefficient value is set. If the correlation coefficient value for the object is not known in advance, the second reference value A
2 is determined. When it is known in advance that no similar object exists in the captured image, the second reference value A 2 may be set to a value slightly larger than the first reference value A 1 . When it is known in advance that many similar objects are present in the captured image, it is preferable to set the second reference value A 2 as large as possible.
【００４８】二次マッチング候補点の探索方法として
は、一次マッチング候補点を中心とする所定領域内のす
べての点について相関係数を演算し、相関係数が最大と
なる二次マッチング候補点を探索する方法、相関係数が
大きくなる方向に探索を行ういわゆる山登り法（hill c
limbing)、その他の探索方法が用いられる。As a method for searching the secondary matching candidate points, the correlation coefficient is calculated for all points within a predetermined area centered on the primary matching candidate point, and the secondary matching candidate point having the maximum correlation coefficient is calculated. Search method, so-called hill climbing method (hill c)
limbing) and other search methods are used.
【００４９】一次マッチング候補点を中心とする所定領
域内のすべての点について相関係数を演算し、相関係数
が最大となる二次マッチング候補点を探索する方法で
は、たとえば、選択された一次マッチング候補点を中心
とする大きさ±（Ｘｓｔｅｐ−１）、±（Ｙｓｔｅｐ−
１）の領域内において、参照点データ（ｉ，ｊ）が１ず
つ（画素ピッチずつ）変更され、変更された参照点につ
いて相関係数が演算され、相関係数が最大となる二次マ
ッチング候補点が探索される。In the method of calculating the correlation coefficient for all the points in the predetermined area centered on the primary matching candidate point and searching for the secondary matching candidate point having the maximum correlation coefficient, for example, the selected primary matching candidate point is selected. Size around the matching candidate point ± (Xstep-1), ± (Ystep-
In the area 1), the reference point data (i, j) is changed by 1 (by pixel pitch), the correlation coefficient is calculated for the changed reference point, and the secondary matching candidate having the maximum correlation coefficient is obtained. The points are searched.
【００５０】いわゆる山登り法を用いて二次マッチング
候補点を探索する方法の一例について説明する。図６に
示すように、たとえば３×３画素に対応する矩形のマス
ク３１０を想定する。図６のマスク３１０内の数字は、
マスク３１０の中心から見た方向を示している。今、た
とえば撮影画像の一部が図７に示されるようなものであ
り、一次マッチング候補点が点Ｐ１００であり、一次マ
ッチング候補点Ｐ１００に対する二次マッチング候補点
がＰ１０２であるとする。An example of a method for searching for secondary matching candidate points using the so-called hill climbing method will be described. As shown in FIG. 6, assume a rectangular mask 310 corresponding to, for example, 3 × 3 pixels. The numbers in the mask 310 of FIG. 6 are
The direction viewed from the center of the mask 310 is shown. Now, for example, it is assumed that a part of the captured image is as shown in FIG. 7, the primary matching candidate point is the point P100, and the secondary matching candidate point for the primary matching candidate point P100 is P102.
【００５１】一次マッチング候補点Ｐ１００に対する二
次マッチング候補点の探索においては、図７に示すよう
に、一次マッチング候補点Ｐ１００が中心となるように
マスク３１０が撮影画像４００に重ね合わされ、マスク
３１０内の周囲の８点（方向１〜８）での相関係数が演
算される。そして、相関係数が最大となる方向１〜８が
求められる。ここでは、８つの相関係数のうち、二次マ
ッチング候補点Ｐ１０２に最も近い方向８の点Ｐ１０１
の相関係数が最大となる。In the search for the secondary matching candidate point with respect to the primary matching candidate point P100, as shown in FIG. 7, the mask 310 is superimposed on the photographed image 400 so that the primary matching candidate point P100 becomes the center, and Correlation coefficients at eight points (directions 1 to 8) around the are calculated. Then, the directions 1 to 8 in which the correlation coefficient is maximum are obtained. Here, of the eight correlation coefficients, the point P101 in the direction 8 closest to the secondary matching candidate point P102.
Has the maximum correlation coefficient.
【００５２】次に、点Ｐ１０１が中心となるようにマス
ク３１０が移動され、再度マスク３１０内の８点（方向
１〜８）での相関係数が演算される。この際、既に相関
係数が演算されている点については、その演算が省略さ
れる。そして、相関係数が最大となる方向１〜８が求め
られる。このような処理が繰り返して行われ、マスク３
１０の中心点の相関係数がマスクの周囲の８つの点の相
関係数より大きくなれば、その点が二次マッチング候補
点Ｐ１０２となる。Next, the mask 310 is moved so that the point P101 becomes the center, and the correlation coefficient at eight points (directions 1 to 8) in the mask 310 is calculated again. At this time, the calculation of the point where the correlation coefficient has already been calculated is omitted. Then, the directions 1 to 8 in which the correlation coefficient is maximum are obtained. Such a process is repeatedly performed, and the mask 3
If the correlation coefficient of the center point of 10 becomes larger than the correlation coefficient of eight points around the mask, that point becomes the secondary matching candidate point P102.
【００５３】上記実施例では、粗位置検出処理におい
て、ステップ量Ｘｓｔｅｐ、Ｙｓｔｅｐの間隔で存在す
る点について相関係数が計算され、これらの点の中で相
関係数が近傍の相関係数値に対して最大でかつ第１基準
値Ａ1 以上の点が一次マッチング候補点とされている
が、このようにして求められた一次マッチング候補点を
中心としてステップ量Ｘｓｔｅｐ、Ｙｓｔｅｐを１／２
に縮小しながら探索を進め、相関係数がより大きな点を
一次マッチング候補点とするようにしてもよい。In the above embodiment, in the rough position detecting process, the correlation coefficient is calculated for the points existing at the intervals of the step amounts Xstep and Ystep, and among these points, the correlation coefficient is compared with the neighboring correlation coefficient values. The maximum point and the first reference value A 1 or more is set as the primary matching candidate point, but the step amounts Xstep and Ystep are ½ with the primary matching candidate point thus obtained as the center.
It is also possible to proceed with the search while reducing to, and to set the point having a larger correlation coefficient as the primary matching candidate point.
【００５４】上記実施例によれば、粗位置検出処理にお
いて一次マッチング候補点が探索され、その後に一次マ
ッチング候補点についての精位置検出処理が行われて二
次マッチング候補点の探索が行われ、二次マッチング候
補点が求められるごとにその二次マッチング候補点が真
のマッチング位置か否かの判別が行われ、真のマッチン
グ位置と判別されたときには処理が終了するので、無駄
な探索処理が少なくなり、処理時間が短縮する。According to the above-described embodiment, the primary matching candidate points are searched in the coarse position detecting process, and the precise position detecting process is performed for the primary matching candidate points to search the secondary matching candidate points. Every time the secondary matching candidate point is obtained, it is determined whether or not the secondary matching candidate point is the true matching position. When the secondary matching candidate point is determined to be the true matching position, the process ends, so that unnecessary search processing is performed. Less and processing time is shortened.
【００５５】また、一次マッチング候補点に対して二次
マッチング候補点が求められても、直ちにこの点を真の
マッチング位置と決定することなく、第２基準値Ａ2 を
用いて、二次マッチング候補点が真のマッチング位置か
否かの判別が行われているので、撮影画像内に対象物と
類似する類似物が存在する場合でも、類似物の検出位置
を対象物の検出位置として誤って検出するといったこと
が防止され、対象物の位置を正確に検出することができ
る。Even if a secondary matching candidate point is obtained for the primary matching candidate point, this point is not immediately determined to be the true matching position, but the secondary matching value is used by using the second reference value A 2. Since it is determined whether or not the candidate point is the true matching position, even if a similar object similar to the target object exists in the captured image, the detection position of the similar object is erroneously determined as the detection position of the target object. The detection is prevented, and the position of the object can be accurately detected.
【００５６】なお、上記実施例では、テンプレート画像
および撮影画像をそのまま用いて相関係数の演算を行っ
ているが、粗位置検出処理において、テンプレート画像
を縮小した解像度の低い縮小テンプレート画像と、画像
メモリ１０１に記憶されている撮影画像を同じ縮小率で
縮小した解像度の低い撮影画像とを用いて相関係数を演
算するようにしてもよい。In the above embodiment, the correlation coefficient is calculated by using the template image and the photographed image as they are. However, in the rough position detection process, a reduced template image with a low resolution and an image with a low resolution are obtained. The correlation coefficient may be calculated using a captured image stored in the memory 101 and having a low resolution obtained by reducing the captured image at the same reduction ratio.
【００５７】すなわち、テンプレート画像を所定の縮小
率で縮小した解像度の低い縮小テンプレート画像を作成
して、あらかじめ縮小テンプレートメモリに記憶させて
おく。そして、粗位置検出処理においては、縮小テンプ
レートメモリから縮小テンプレート画像を読み出すとと
もに画像メモリ１０１からは、撮影画像データをＸ方向
およびＹ方向に上記縮小率に応じたスキップ量でスキッ
プしながら読み出して相関係数を演算する。静位置検出
処理においては、テンプレートメモリ１０２から縮小さ
れていないテンプレート画像を読み出すとともに画像メ
モリ１０１から撮影画像データをスキップすることなく
読み出して相関係数を演算する。このようにすると、粗
位置検出処理における処理時間がさらに短縮化される。That is, a reduced template image having a low resolution is created by reducing the template image at a predetermined reduction rate and stored in advance in the reduced template memory. Then, in the rough position detection process, the reduced template image is read from the reduced template memory, and the captured image data is read from the image memory 101 while being skipped in the X and Y directions by a skip amount according to the reduction ratio. Calculate the relation number. In the static position detection process, the unreduced template image is read from the template memory 102, and the captured image data is read from the image memory 101 without skipping and the correlation coefficient is calculated. By doing so, the processing time in the rough position detection processing is further shortened.
【００５８】[0058]
【発明の効果】この発明によれば、撮影画像内に対象物
の類似物が存在する場合でも、短時間にかつ正確に対象
物の位置を検出することができる。According to the present invention, the position of the object can be accurately detected in a short time even when a similar object exists in the photographed image.
【図１】図１は、パターンマッチング回路の電気的構成
を示す電気ブロック図である。FIG. 1 is an electrical block diagram showing an electrical configuration of a pattern matching circuit.
【図２】図２は、粗位置検出処理おけるステップ量決定
方法を説明するための説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining a step amount determination method in a rough position detection process.
【図３】図３は、真円画像および縦長楕円画像の自己相
関関数を説明するための説明図である。FIG. 3 is an explanatory diagram for explaining autocorrelation functions of a perfect circle image and a vertically elongated elliptical image.
【図４】図４は、直線近似された自己相関関数を示すグ
ラフである。FIG. 4 is a graph showing a linearly approximated autocorrelation function.
【図５】図５は、撮影画像およびテンプレート画像の一
例を示す模式図である。FIG. 5 is a schematic diagram showing an example of a captured image and a template image.
【図６】図６は、いわゆる山登り法を説明するために用
いられるマスクを示す模式図である。FIG. 6 is a schematic view showing a mask used for explaining a so-called hill climbing method.
【図７】図７は、いわゆる山登り法による探索過程を説
明するための説明図である。FIG. 7 is an explanatory diagram for explaining a search process by a so-called hill climbing method.
１０１ 画像メモリ １０２ テンプレートメモリ １０３ 相関係数演算位置制御手段 １０４ 画像データ読出手段 １０５ 相関係数演算手段 ３０１ 撮影画像 ３０２ テンプレート画像 ３０３ 対象物 ３０４ 類似物 101 Image Memory 102 Template Memory 103 Correlation Coefficient Calculation Position Control Means 104 Image Data Reading Means 105 Correlation Coefficient Calculation Means 301 Photographed Image 302 Template Image 303 Target Object 304 Similar
Claims (4)
動させて両画像のマッチング度を算出していくことによ
り、マッチング位置を探索するパターンマッチング方法
において、 基準画像を所要の移動ステップ量ずつ移動させるごと
に、撮影画像と基準画像とのマッチング度を演算してい
き、算出されたマッチング度が所定の第１基準値以上で
あるマッチング度演算位置のすべてを一次マッチング候
補点とする第１ステップ、および、 第１ステップによって検出された一次マッチング候補点
を中心とする所定領域内において撮影画像と基準画像と
のマッチング度が最大となる二次マッチング候補点を一
次マッチング候補点ごとに順次探索していき、一次マッ
チング候補点に対する二次マッチング候補点が見つけら
れる度に、見つけられた二次マッチング候補点のマッチ
ング度が第２基準値以上であるか否かを判別し、当該二
次マッチング候補点のマッチング度が第２基準値以上で
あるときには、当該二次マッチング候補点を真のマッチ
ング位置と決定する第２ステップ、 を備えていることを特徴とするパターンマッチング方
法。1. In a pattern matching method for searching a matching position by moving a reference image with respect to a captured image of an object and calculating a matching degree between the two images, the reference image is moved by a required moving step amount. The matching degree between the captured image and the reference image is calculated each time the movement is performed, and all the matching degree calculation positions where the calculated matching degree is equal to or greater than a predetermined first reference value are set as the first matching candidate points. The secondary matching candidate points that maximize the degree of matching between the captured image and the reference image within a predetermined area centered on the primary matching candidate points detected in the first step and the first step are sequentially arranged for each primary matching candidate point. Each time a secondary matching candidate point for the primary matching candidate point is found through searching, the found secondary It is determined whether or not the matching degree of the matching candidate point is equal to or higher than the second reference value. When the matching degree of the secondary matching candidate point is equal to or higher than the second reference value, the secondary matching candidate point is determined to be true matching. A second step of determining a position, and a pattern matching method comprising:
移動ステップ量ずつ移動させるごとに、撮影画像と基準
画像とのマッチング度を演算していき、算出されたマッ
チング度が近傍のマッチング度演算位置でのマッチング
度に対して最大でかつ所定の第１基準値以上であるマッ
チング度演算位置を一次マッチング候補点とする請求項
１記載のパターンマッチング方法。2. The first step calculates the matching degree between the photographed image and the reference image each time the reference image is moved by a required moving step amount, and the calculated matching degree is a matching degree in the vicinity. 2. The pattern matching method according to claim 1, wherein a matching degree calculation position having a maximum matching degree at a calculation position and a predetermined reference value or more is used as a primary matching candidate point.
が所定の縮小率で縮小された解像度の低い縮小基準画像
と、同じ縮小率で縮小された解像度の低い撮影画像とに
基づいて、マッチング度が演算される請求項１記載のパ
ターンマッチング方法。3. In the first step, the degree of matching is determined based on a reduced reference image having a low resolution obtained by reducing a reference image at a predetermined reduction ratio and a captured image having a low resolution reduced at the same reduction ratio. The pattern matching method according to claim 1, wherein is calculated.
によって検出された一次マッチング候補点のうち、マッ
チング度が高いものから順番に実行される請求項１記載
のパターンマッチング方法。4. The pattern matching method according to claim 1, wherein the second step is executed in order from a primary matching candidate point detected in the first step, which has a higher degree of matching.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32070192A JPH06168331A (en) | 1992-11-30 | 1992-11-30 | Patter matching method |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP32070192A JPH06168331A (en) | 1992-11-30 | 1992-11-30 | Patter matching method |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06168331A true JPH06168331A (en) | 1994-06-14 |
Family
ID=18124376
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP32070192A Pending JPH06168331A (en) | 1992-11-30 | 1992-11-30 | Patter matching method |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06168331A (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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-
1992
- 1992-11-30 JP JP32070192A patent/JPH06168331A/en active Pending
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