JPH06168331A - パターンマッチング方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 （修正有） 【目的】 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。 【構成】 撮影画像は画像メモリ１０１に格納され、テ
ンプレートメモリ１０２には基準画像が記憶されてい
る。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１
０５は送られてきた撮影画像の部分画像およびテンプテ
ート画像との正規化相関係数を演算する。

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【００１２】

【実施例】図１は、パターンマッチング回路を示してい
る。

【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。

【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。

【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。

【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Ｂ_ij（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。

【００１７】

【数１】

【００１８】ただし、上記数式１におけるａ_AVE 、ｂ
_ijAVE 、ａσおよびｂσ_ijは、それぞれ次の数式２、
３、４および５で表される。

【００１９】

【数２】

【００２０】

【数３】

【００２１】

【数４】

【００２２】

【数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。

【００２４】

【数６】１≦ｉ≦Ｘ−Ｌ＋１ １≦ｊ≦Ｙ−Ｍ＋１

【００２５】つまり、相関係数Ｃ_ij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Ｃ_ij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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【００３３】

【数７】Ｘｓｔｅｐ＝（１．０−Ａ）／Ｘｓ Ｘｓ＝｛（Ｃ₁₁−Ｃ₁₀）＋（Ｃ₁₁−Ｃ₁₂）｝／４

【００３４】

【数８】Ｙｓｔｅｐ＝（１．０−Ａ）／Ｙｓ Ｙｓ＝｛（Ｃ₁₁−Ｃ₀₁）＋（Ｃ₁₁−Ｃ₂₁）｝／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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図面の簡単な説明】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【符号の説明】

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

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 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パターンマッチング方
   法。
2. 【請求項２】 上記第１ステップが、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請求項
   １記載のパターンマッチング方法。
3. 【請求項３】 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、マッチング度が演算される請求項１記載のパ
   ターンマッチング方法。
4. 【請求項４】 上記第２ステップは、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される請求項１記載
   のパターンマッチング方法。