專(zhuān)利名稱(chēng)：圖像相關(guān)方法、圖像相關(guān)設(shè)備、以及程序的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及用于基于圖像內(nèi)的線性分量對(duì)諸如血管圖像、指紋圖像、靜止圖像或運(yùn)動(dòng)圖像之類(lèi)的兩個(gè)圖像進(jìn)行匹配的圖像匹配方法和圖像匹配設(shè)備，以及用于其的程序。
背景技術(shù)：
通常，已知存在各種圖像匹配設(shè)備作為用于對(duì)圖像信息執(zhí)行匹配圖像的設(shè)備。例如，已知存在其中基于預(yù)定的位置關(guān)系來(lái)比較已登記圖像和被匹配圖像的圖像匹配設(shè)備，計(jì)算其相關(guān)值，并且基于該相關(guān)值對(duì)已登記圖像和被匹配圖像執(zhí)行匹配。另外，在產(chǎn)生相關(guān)值的情況下，也已知存在通過(guò)每個(gè)像素單元中的操作來(lái)產(chǎn)生相關(guān)值的圖像匹配設(shè)備。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明將要解決的問(wèn)題然而，在上述圖像匹配設(shè)備中，如果即使兩個(gè)圖像的相關(guān)性很小，在該圖像中也存在諸如許多線性分量之類(lèi)的圖形等級(jí)(pattern-grade)，則在已登記圖像和被匹配圖像中存在線性分量的許多交叉點(diǎn)，該交叉點(diǎn)對(duì)相關(guān)值有很大貢獻(xiàn)，從而增加相關(guān)值，并因此，不能夠獲得足夠的匹配精確度。因此，存在改進(jìn)該設(shè)備的需要。
考慮到上述討論而做出本發(fā)明，并且，本發(fā)明的目的是提供一種用于以高精確度實(shí)現(xiàn)圖像匹配的圖像匹配方法、圖像匹配設(shè)備和程序。
用于執(zhí)行程序的手段為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的第一方面，提供了一種用于對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配圖像的圖像匹配方法，該方法包括第一步驟，執(zhí)行圖像處理，以基于從參考位置到經(jīng)過(guò)圖像中的點(diǎn)的直線中的最短點(diǎn)的距離、和經(jīng)過(guò)該參考位置和最短點(diǎn)的直線與包括參考位置的參考軸之間的角，將第一圖像和第二圖像的每個(gè)圖像中的點(diǎn)變換成為彎曲圖形，并且將圖像中的線性分量變換成為多個(gè)重疊的彎曲圖形，并產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及第二步驟，基于在第一步驟中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
此外，為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的第二方面，提供了一種用于對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配圖像的圖像匹配方法，該方法包括第一步驟，對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行霍夫(Hough)變換處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及第二步驟，基于在第一步驟中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配，來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
此外，為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的第三方面，提供了一種對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配圖像的圖像匹配設(shè)備，該設(shè)備包括變換裝置，用于對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行圖像處理，通過(guò)該圖像處理，基于從參考位置到經(jīng)過(guò)圖像中的點(diǎn)的直線中的最短點(diǎn)的距離、以及經(jīng)過(guò)該參考位置和最短點(diǎn)的直線與包括參考位置的參考軸之間的角，將每個(gè)圖像中的點(diǎn)變換成為彎曲圖形，并且將每個(gè)圖像中的線性分量變換成為多個(gè)重疊的彎曲圖形，并產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及匹配裝置，用于基于由變換裝置產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配，來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
此外，為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的第四方面，提供了一種用于對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配圖像的圖像匹配設(shè)備，該設(shè)備包括變換裝置，用于對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及匹配裝置，用于基于由變換裝置產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、和第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
此外，為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的第五方面，提供了一種使信息處理器件對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配圖像的程序，該程序包括第一例程，用于對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行圖像處理，通過(guò)該例程，基于從參考位置到經(jīng)過(guò)圖像中的點(diǎn)的直線中的最短點(diǎn)的距離、以及經(jīng)過(guò)該參考位置和最短點(diǎn)的直線與包括該參考位置的參考軸之間的角，將每個(gè)圖像中的點(diǎn)變換成為彎曲圖形，并且將每個(gè)圖像中的線性分量變換成為多個(gè)重疊的彎曲圖形，并且產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及第二例程，用于基于在第一例程中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及該圖像中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
此外，為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本發(fā)明的第六方面，提供了一種使信息處理器件對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配圖像的程序，該程序包括第一例程，用于對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及第二例程，用于基于在第一例程中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
根據(jù)本發(fā)明，在第一步驟和第一例程中，步驟變換裝置執(zhí)行圖像處理，以基于從參考位置到經(jīng)過(guò)圖像中的位置的直線中的最短點(diǎn)的距離、以及經(jīng)過(guò)該參考位置和最短位置的直線與包括該參考位置的參考軸之間的角度，將第一圖像和第二圖像的每個(gè)圖像中的點(diǎn)變換成為彎曲圖形，并且將每個(gè)圖像中的線性分量變換成為多個(gè)重疊的彎曲圖形，并產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像。
在第二步驟和第二例程中，匹配裝置基于由變換裝置產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
本發(fā)明的效果根據(jù)本發(fā)明，提供了一種能夠以高精確度進(jìn)行圖像匹配的圖像匹配方法、圖像匹配設(shè)備和程序。


圖1是根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的以硬件形式圖解的功能框圖。
圖2是圖1所示的圖像匹配設(shè)備的以軟件形式圖解的功能框圖。
圖3A和3B是用于說(shuō)明圖2所示的霍夫變換單元的操作的視圖。
圖4A至4F是用于說(shuō)明圖2所示的霍夫變換單元的操作的視圖。
圖5A至5C是用于說(shuō)明圖2所示的相似性(similarity)生成單元的操作的視圖。
圖6是用于說(shuō)明根據(jù)圖1所示的本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的操作的流程圖。
圖7是示出根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的位置校正單元的視圖。
圖8是用于說(shuō)明圖7所示的傅立葉(Fourier)和梅林(Mellin)變換單元211的操作的視圖。
圖9A至9F是用于說(shuō)明自相關(guān)方法和僅相位相關(guān)方法之間的不同之處的視圖。
圖10A至10C是用于說(shuō)明兩個(gè)圖像之間存在平行移動(dòng)偏移的情況下僅相位相關(guān)方法中的相關(guān)強(qiáng)度分布的視圖。
圖11A至11C是用于說(shuō)明兩個(gè)圖像之間存在旋轉(zhuǎn)偏移的情況下僅相位方法中的相關(guān)強(qiáng)度分布的視圖。
圖12A至12C是用于說(shuō)明由僅相位相關(guān)單元23輸出的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)的視圖。
圖13是用于說(shuō)明圖12C所示的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)的視圖。
圖14是用于說(shuō)明圖1所示的圖像匹配設(shè)備1的操作的流程圖。
圖15是根據(jù)本發(fā)明的第三實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的功能框圖。
圖16A和16B是用于說(shuō)明圖15所示的位置校正單元的操作的視圖。
圖17是用于說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的第三實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的操作的流程圖。
圖18是根據(jù)本發(fā)明的第四實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的功能框圖。
圖19A至19F是用于說(shuō)明圖17所示的圖像匹配設(shè)備1c的操作的視圖；圖19A是示出圖像IM11的具體例子的視圖；圖19B是示出其中從圖19A所示的圖像IM11中提取出等于或大于第一閾值的區(qū)域的圖像的視圖；圖19C是示出其中從圖19A所示的圖像IM11中提取出等于或大于比第一閾值大的第二閾值的區(qū)域的圖像的視圖；圖19D是示出圖像IM12的具體例子的視圖；圖19E是示出其中從圖19D所示的圖像IM12中提取出等于或大于第一閾值的區(qū)域的圖像的視圖；圖19F是示出其中從圖19D所示的圖像IM11中提取出等于或大于比第一閾值大的第二閾值的區(qū)域的圖像的視圖。
圖20是用于說(shuō)明根據(jù)本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的操作的流程圖。
圖21是用于說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的第五實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的操作的流程圖。
圖22是用于說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的第六實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的操作的流程圖。
具體實(shí)施例方式
圖1是根據(jù)本發(fā)明的第一實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的以硬件形式圖解的功能框圖。
如圖1所示，根據(jù)本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備1具有圖像輸入單元11、存儲(chǔ)器12、FFT處理單元13、坐標(biāo)變換單元14、霍夫變換單元15、CPU 16、以及操作處理單元17。
例如，圖像輸入單元11連接到存儲(chǔ)器12。存儲(chǔ)器12、FFT處理單元13、坐標(biāo)變換單元14、霍夫變換單元15以及CPU 16通過(guò)總線BS連接。操作處理單元17連接到CPU 16。
圖像輸入單元11用作用于從外部輸入圖像的輸入單元。例如，把已登記圖像AIM和將要與該已登記圖像AIM進(jìn)行比較的圖像(也稱(chēng)作被匹配圖像RIM)輸入到圖像輸入單元11。
存儲(chǔ)器12例如存儲(chǔ)從圖像輸入單元11輸入的圖像。存儲(chǔ)器12存儲(chǔ)圖1所示的已登記圖像AIM、被匹配圖像RIM、以及程序PRG。
該程序PRG是例如由CPU 16執(zhí)行的，并包括用于實(shí)現(xiàn)與本發(fā)明的變換處理、相關(guān)處理和匹配處理有關(guān)的功能的例程。
例如，該FFT處理單元13例如在CPU 16的控制下對(duì)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中的圖像執(zhí)行兩維傅立葉變換處理，并將處理結(jié)果輸出到坐標(biāo)變換單元14和CPU 16。
坐標(biāo)變換單元14例如在CPU 16的控制下對(duì)由FFT處理單元13執(zhí)行的兩維傅立葉變換處理的結(jié)果執(zhí)行對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)的變換處理，并將坐標(biāo)變換結(jié)果輸出到CPU 16。
操作處理單元17在例如基于后面提及的CPU 16的處理結(jié)果，已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM匹配的情況下，執(zhí)行諸如釋放電鍵(electric-key)之類(lèi)的預(yù)定處理。
霍夫變換單元15在CPU 16的控制下執(zhí)行后面提及的霍夫變換處理，并將處理的結(jié)果輸出到CPU 16?；舴蜃儞Q單元15優(yōu)選地以硬件形成的專(zhuān)用電路的方式使用，從而高速執(zhí)行例如霍夫變換處理。
CPU 16例如基于根據(jù)本發(fā)明的本實(shí)施例的程序PRG對(duì)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中的已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行匹配處理。CPU 16控制例如圖像輸入單元11、存儲(chǔ)器12、FFT處理單元13、坐標(biāo)變換單元14、霍夫變換單元15、以及操作處理單元17，以便實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例的操作。
圖2是圖1所示的圖像匹配設(shè)備的以軟件形式圖解的功能框圖。
例如，CPU 16執(zhí)行存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中的程序PRG，以實(shí)現(xiàn)圖2所示的位置校正單元161、霍夫變換單元162、提取單元163、以及判斷單元164的功能。
位置校正單元161對(duì)應(yīng)于本發(fā)明的位置校正裝置，霍夫變換單元162對(duì)應(yīng)于本發(fā)明的變換裝置，提取單元163對(duì)應(yīng)于本發(fā)明的提取裝置，而判斷單元164對(duì)應(yīng)于本發(fā)明的匹配裝置。
位置校正單元161例如對(duì)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中的已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM校正沿向右和向左方向以及向上和向下方向的位置偏移、擴(kuò)大比例、以及兩個(gè)圖像的旋轉(zhuǎn)角偏移，并將已校正了的圖像輸出到霍夫變換單元162。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，例如，位置校正單元161對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行位置校正處理，并將結(jié)果作為信號(hào)S1611和S1612輸出到霍夫變換單元162。
例如，霍夫變換單元162在以硬件方式執(zhí)行專(zhuān)用霍夫變換處理的霍夫變換單元15中執(zhí)行霍夫變換處理。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，例如，霍夫變換單元162對(duì)作為被執(zhí)行了位置校正處理的已登記圖像AIM的信號(hào)S1611執(zhí)行霍夫變換處理，并將處理結(jié)果作為信號(hào)S1621輸出。
霍夫變換單元162對(duì)作為被執(zhí)行了位置校正處理的被匹配圖像RIM的信號(hào)S1612執(zhí)行霍夫變換處理，并將結(jié)果作為信號(hào)S1622輸出。
圖3A和3B是用于說(shuō)明圖2所示的霍夫變換單元的操作的視圖。
霍夫變換單元162例如分別對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行圖像處理，通過(guò)該處理，基于從參考位置O到經(jīng)過(guò)圖像中的點(diǎn)的直線L0中的最短點(diǎn)P0的距離ρ0、以及經(jīng)過(guò)參考位置O和最短點(diǎn)P0的直線n0與包括參考位置O的參考軸之間的角θ，而將每個(gè)圖像中的點(diǎn)變換為彎曲的圖形，并且將每個(gè)圖像中的線性分量變換成為多個(gè)重疊的彎曲圖形，從而產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像。
為了簡(jiǎn)化說(shuō)明，例如，如圖3A所示，假設(shè)在x-y平面上有直線L0和直線L0上的位置P(x1，y1)、位置P2(x2，y2)和位置P3(x3，y3)。
例如，假設(shè)通過(guò)原點(diǎn)O并與直線L0垂直的直線是線n0，因此直線n0和作為參考軸的x軸以角θ0交叉，并且原點(diǎn)O和直線L0相距|ρ0|。這里，|ρ0|表示ρ0的絕對(duì)值?？梢酝ㄟ^(guò)參數(shù)(ρ0，θ0)表示直線L0。
例如，用公式(1)來(lái)定義對(duì)x-y平面中的坐標(biāo)(x，y)執(zhí)行的霍夫變換處理。公式(1)ρ＝x·cosθ+y·sinθ (1)例如，當(dāng)對(duì)位置P1、P2和P3執(zhí)行用公式(1)表示的霍夫變換處理時(shí)，將位置P1、P2和P3變換為圖3B所示的ρ-θ空間中的曲線。詳細(xì)說(shuō)來(lái)，通過(guò)霍夫變換處理，將點(diǎn)P1(x1，y1)變換成為曲線PL1(x1·cosθ+y1·sinθ)，將點(diǎn)P2(x2，y2)變換成為曲線PL2(x2·cosθ+y2·sinθ)，并且將點(diǎn)P3(x3，y3)變換成為曲線PL3(x3·cosθ+y3·sinθ)。
曲線(彎曲圖形)PL1、PL2和PL3的圖形在ρ-θ空間中的交叉點(diǎn)CP(ρ0，θ0)交叉。ρ-θ空間中的交叉點(diǎn)P(ρ0，θ0)對(duì)應(yīng)于x-y空間中的線性分量L0。
相反，如圖3A所示，x-y平面中的線性分量L0對(duì)應(yīng)于ρ-θ空間中的彎曲圖形PL1、PL2和PL3的交叉點(diǎn)CP。
如上所述，對(duì)雙二進(jìn)制(two-binary)圖像執(zhí)行霍夫變換處理，基于上述合成ρ-θ空間中的彎曲圖形的重疊度，可以判斷在變換處理之前哪一個(gè)線性分量在x-y平面上占優(yōu)勢(shì)。
圖4A至4F是用于說(shuō)明圖2所示的霍夫變換單元的操作的視圖。
霍夫變換單元162對(duì)如圖4A所示的被執(zhí)行了位置校正處理的已登記圖像AIM執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生圖4C所示的圖像S1621，并且對(duì)如圖4B所示的被執(zhí)行了位置校正處理的被匹配圖像RIM執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生圖像S1622。
在包括于圖像S1621和S1622中的各個(gè)像素中，設(shè)置對(duì)應(yīng)于彎曲圖形的重疊度的值。在本實(shí)施例中，在將要基于預(yù)定灰度(gradation)顯示的圖像中，以白色顯示彎曲圖形的重疊度大的像素(多個(gè)像素)。
如后面提及的，匹配單元1642基于彎曲圖形的重疊度執(zhí)行匹配處理，使得其基于原始的x-y空間中的線性分量執(zhí)行匹配處理。
提取單元163從各個(gè)第一變換圖像和第二變換圖像中提取出其每一個(gè)都指示變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，例如，提取單元163從圖4C所示作為第一變換圖像的信號(hào)S1621中提取出變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域，產(chǎn)生圖4E所示的圖像S1631，并將其輸出到匹配單元1642。
同樣，提取單元163例如從圖4D所示作為第二變換圖像的信號(hào)S1622中提取出變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域，產(chǎn)生圖4F所示的圖像S1632，并將其輸出到匹配單元1642。
通過(guò)執(zhí)行提取處理，例如，刪除了x-y空間中與已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM中的線性分量不同的噪聲分量，例如點(diǎn)分量。
判決單元164基于第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及兩個(gè)圖像中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，判決單元164例如對(duì)信號(hào)S1631和信號(hào)S1632執(zhí)行匹配，并將匹配的結(jié)果作為信號(hào)S164輸出。
例如，如圖2所示，判決單元164具有相似性生成單元1641和匹配單元1642。
例如，相似性生成單元1641對(duì)第一變換圖像和第二變換圖像中的多個(gè)不同位置關(guān)系執(zhí)行比較處理，并且基于比較的結(jié)果產(chǎn)生相似性作為相關(guān)值。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，相似性生成單元1641例如對(duì)信號(hào)S1631和信號(hào)S1632的兩個(gè)圖像中的多個(gè)不同位置關(guān)系執(zhí)行比較處理，并且基于比較的結(jié)果產(chǎn)生相似性作為相關(guān)值。
例如，假設(shè)兩個(gè)圖像為f1(m，n)和f2(m，n)，相似性生成單元1641通過(guò)應(yīng)用下面的公式(2)來(lái)計(jì)算相似性Sim，并將結(jié)果作為S1641輸出。
公式(2)Sim(f1,f2)=Σm=0M-1Σn=0N-1f1(m,n)f2(m,n){Σm=0M-1Σn=0N-1f1(m,n)2}{Σm=0M-1Σn=0N-1f2(m,n)2}...(2)]]>圖5A至5C是用于說(shuō)明圖2所示的相似性生成單元的操作的視圖。
例如，在產(chǎn)生了包括圖5A和5B所示的線性分量(也稱(chēng)為線性形狀)的兩個(gè)圖像的相似性的情況下，相似性生成單元1641產(chǎn)生了如圖5C所示與兩個(gè)圖像的多個(gè)交叉點(diǎn)CP對(duì)應(yīng)的相似性。這里，為了便于說(shuō)明，用位值‘1’的黑像素來(lái)表示線性分量，而用位值‘0’的白像素來(lái)表示其它分量。
匹配單元1642基于指示由相似性生成單元1641產(chǎn)生的相似性的信號(hào)S1641對(duì)被匹配圖像RIM和已登記圖像AIM執(zhí)行圖像匹配。
例如，匹配單元1642在相似性大于預(yù)定值的情況下判定已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM匹配。
圖6是用于說(shuō)明根據(jù)圖1所示的本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的操作的流程圖。參考圖6時(shí)，將描述圖像匹配設(shè)備的操作，主要是CPU的操作。
例如，從圖像輸入單元11輸入已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM，并且存儲(chǔ)器12存儲(chǔ)各個(gè)輸入數(shù)據(jù)。
在步驟ST101，例如如圖2所示，位置校正單元162基于存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中的已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM的圖像圖形執(zhí)行位置校正處理，詳細(xì)說(shuō)來(lái)，校正向右和向左以及向上和向下方向上的位置偏移、放大比例、以及兩個(gè)圖像中的旋轉(zhuǎn)角偏移，并將校正的圖像作為信號(hào)S1611和S1612輸出到霍夫變換單元162。
在步驟ST102，例如，霍夫變換單元162對(duì)如圖4A所示的作為被執(zhí)行了位置校正處理的已登記圖像AIM的信號(hào)S1611執(zhí)行圖像處理，該圖像處理基于從參考位置O到經(jīng)過(guò)圖像中的點(diǎn)的直線L0中的最短點(diǎn)P0的距離ρ0、以及經(jīng)過(guò)參考位置O與最短點(diǎn)P0的直線n0與包括參考位置O的作為參考軸的x軸之間的角θ，將每個(gè)圖像中的位置變換成為彎曲圖形PL，并且將每個(gè)圖像中的線性分量變換成為圖3A所示的多個(gè)重疊的彎曲圖形PL，以便產(chǎn)生如圖4C所示的作為ρ-θ空間中的變換圖像的信號(hào)S162。
例如，霍夫變換單元162以相同的方式對(duì)如圖4B所示的作為被執(zhí)行了位置校正處理的被匹配圖像RIM的信號(hào)S1612執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生如圖4D所示的作為ρ-θ空間中的變換圖像的信號(hào)S1622。
在步驟ST103，提取單元163分別從變換圖像S1621和變換圖像S1622中提取其每一個(gè)都指示變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，如上所述，在圖像S1621和S1622的各個(gè)像素中設(shè)置對(duì)應(yīng)于彎曲圖形的重疊度的值，并且在將要基于預(yù)定灰度顯示的圖像中，以白色顯示彎曲圖形的重疊度高的部分。
提取單元163例如提取圖4C所示的變換圖像S1621中彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域，產(chǎn)生例如圖4E所示的圖像S1631，并將其輸出到匹配單元1642。
提取單元163例如提取圖4D所示的變換圖像S1622中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域，產(chǎn)生例如圖4F所示的圖像S1632，并將其輸出到匹配單元1642。
匹配單元1642基于變換圖像S1631和S1632中的圖形的重疊度、以及變換圖像S1631和S1632中的圖形的匹配或失配來(lái)對(duì)被匹配圖像RIM和已登記圖像AIM執(zhí)行匹配。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，在步驟ST104，相似性生成單元1641對(duì)變換圖像S1631和S1632中的多個(gè)不同位置關(guān)系執(zhí)行比較處理，基于該比較結(jié)果產(chǎn)生相似性Sim作為相關(guān)值，例如，如通過(guò)公式(2)所表示的，并將其作為信號(hào)S1641輸出。
在步驟ST105，匹配單元1642基于由相似性生成單元1641產(chǎn)生的用作相關(guān)值的相似性Sim來(lái)對(duì)被匹配圖像RIM和已登記圖像AIM執(zhí)行匹配。詳細(xì)說(shuō)來(lái)，匹配單元1642在相似性Sim大于預(yù)先設(shè)定的閾值的情況下判定已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM匹配，否則在相似性Sim等于或小于閾值的情況下判定它們失配。
例如，操作處理單元17在將本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備應(yīng)用到安全領(lǐng)域的靜脈(vein)圖形匹配設(shè)備的情況下執(zhí)行諸如釋放電鍵之類(lèi)的預(yù)定處理。
如上所述，該匹配設(shè)備具有霍夫變換單元15，分別對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行霍夫變換處理，詳細(xì)說(shuō)來(lái)，對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行圖像處理，通過(guò)該處理，基于從參考位置O到經(jīng)過(guò)圖像中的點(diǎn)的直線L中的最短點(diǎn)P0的距離ρ、以及經(jīng)過(guò)該參考位置O和最短點(diǎn)P0的直線n0與包括參考位置O的作為參考軸的x軸之間的角θ，將每個(gè)圖像中的點(diǎn)變換成為彎曲圖形PL，并且將每個(gè)圖像中的線性分量變換成為多個(gè)重疊的彎曲圖形PL，并產(chǎn)生變換圖像S1621和變換圖像S1622；以及判斷裝置164，基于由霍夫變換單元15產(chǎn)生的變換圖像S1621和變換圖像S1622中的圖形的重疊度、以及變換圖像S1621和變換圖像S1622中的圖形的匹配或失配來(lái)對(duì)被匹配圖像RIM和已登記圖像AIM執(zhí)行匹配。因此，可以以高精確度執(zhí)行包括特征化線性分量的匹配圖像。
即，霍夫變換單元15通過(guò)執(zhí)行霍夫變換處理考慮已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM中的線性分量(也稱(chēng)為線性形狀)而產(chǎn)生變換圖像，并且判斷單元164基于彎曲圖形的重疊度執(zhí)行變換圖像的匹配。因此，可以以高精確度執(zhí)行包括特征化線性分量的匹配圖像。
此外，如果提取單元163被提供在霍夫變換單元162之后的級(jí)，則提取單元163提出變換圖像S1621或變換圖像S1622中的彎曲圖形PL的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)定的閾值的區(qū)域，即刪除已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM上起噪聲分量作用的點(diǎn)分量并僅提取線性分量，并且產(chǎn)生圖像S1631和S1632，而判斷單元164基于所提取區(qū)域中的圖形的匹配或失配來(lái)對(duì)被匹配圖像RIM和已登記圖像AIM執(zhí)行匹配。因此，進(jìn)一步改善了匹配處理并且可以高精確度執(zhí)行匹配處理。
此外，判斷單元164具有相似性生成單元1641，對(duì)變換圖像中的多個(gè)不同位置關(guān)系執(zhí)行比較處理，并基于比較結(jié)果產(chǎn)生相似性Sim作為相關(guān)值；以及匹配單元1642，基于生成的相似性Sim執(zhí)行被匹配圖像RIM和已登記圖像AIM的匹配。然后，判斷單元164通過(guò)應(yīng)用簡(jiǎn)單計(jì)算而產(chǎn)生相似性作為相關(guān)值，并基于該相似性執(zhí)行匹配處理。因此，可以高速執(zhí)行匹配處理。
在本實(shí)施例中，盡管在步驟ST101執(zhí)行了位置校正處理，但是，并不僅限于此。例如，在不需要位置校正處理的情況下，霍夫變換單元15可以分別對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行霍夫變換處理。因此，減少了處理負(fù)荷并且可以高速執(zhí)行匹配處理。
在本實(shí)施例中，盡管，在步驟ST103，提取單元163提取了彎曲圖形PL的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域，但是，并不限于此。
例如，提取單元163不執(zhí)行提取處理，而判斷單元164可以基于圖像S1621和圖像S1622中的圖形的重疊度、以及其中的圖形的匹配或失配來(lái)對(duì)被匹配圖像RIM和已登記圖像AIM執(zhí)行匹配。因此，減少了處理負(fù)荷并且可以高速執(zhí)行匹配處理。
圖7是示出根據(jù)本發(fā)明的第二實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的位置校正單元的方框圖。
在以硬件方式圖解的功能框圖上，本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備1a具有幾乎與第一實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備1相同的配置，并且，例如，具有如圖1所示的圖像輸入單元11、存儲(chǔ)器12、FFT處理單元13、坐標(biāo)變換單元14、霍夫變換單元15、CPU 16以及操作處理單元17。
在以軟件方式圖解的功能框圖上，圖像匹配設(shè)備1a具有幾乎與第一實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備1相同的配置，并且CPU 16執(zhí)行程序PRG以便實(shí)現(xiàn)位置校正單元161、霍夫變換單元162、提取單元163、以及判斷單元164的功能。
為與上述實(shí)施例的那些部件相同的部件分配相同的符號(hào)(標(biāo)記)，并省略其說(shuō)明。并且將僅僅描述不同之處。
不同之處如下位置校正單元161，作為位置校正處理，基于作為已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM的旋轉(zhuǎn)角校正處理或者其擴(kuò)大比例校正處理以及其傅立葉變換處理的結(jié)果的相位分量而產(chǎn)生相關(guān)值，并基于所產(chǎn)生的相關(guān)值對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行位置校正處理。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，例如，如圖7所示，根據(jù)本實(shí)施例的位置校正單元161通過(guò)執(zhí)行程序PRG并控制FFT處理單元13和坐標(biāo)變換單元14的CPU 16來(lái)實(shí)現(xiàn)放大信息和旋轉(zhuǎn)信息單元21、校正單元22、僅相位相關(guān)單元23、偏移信息生成單元24、以及校正單元25的功能。
放大信息和旋轉(zhuǎn)信息單元21和校正單元22對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行其旋轉(zhuǎn)角校正處理或者擴(kuò)大比例校正處理。
放大信息和旋轉(zhuǎn)信息單元21基于已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM產(chǎn)生放大信息和/或旋轉(zhuǎn)信息，并將其作為信號(hào)S21輸出到校正單元22。
放大信息包括指示已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM的擴(kuò)大和/或縮小比例的信息。旋轉(zhuǎn)信息包括指示已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM的旋轉(zhuǎn)角的信息。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，例如，放大信息和旋轉(zhuǎn)信息單元21具有傅立葉和梅林變換單元211、僅相位相關(guān)單元212、以及放大信息和旋轉(zhuǎn)信息生成單元213。
傅立葉和梅林變換單元211對(duì)各個(gè)圖像信息執(zhí)行后面提及的傅立葉和梅林變換，并將指示各個(gè)變換結(jié)果的信號(hào)SA211和SR211輸出到僅相位相關(guān)單元212。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，傅立葉和梅林變換單元211具有傅立葉變換單元21111和21112、對(duì)數(shù)變換單元21121和21122、以及對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21131和21132。
例如，傅立葉變換單元21111執(zhí)行用接下來(lái)的公式(3)表示的傅立葉變換，以便當(dāng)在已登記圖像AIM是N×N像素圖像的情況下設(shè)已登記圖像AIM為f1(m，n)時(shí)產(chǎn)生傅立葉圖像數(shù)據(jù)F1(u，v)，并且將其輸出到對(duì)數(shù)變換單元21121。例如，傅立葉變換單元21112執(zhí)行用接下來(lái)的公式(4)表示的傅立葉變換，以便當(dāng)在被匹配圖像RIM是N×N像素圖像的情況下設(shè)被匹配圖像RIM為f2(m，n)時(shí)產(chǎn)生傅立葉圖像數(shù)據(jù)F2(u，v)，并且將其輸出到對(duì)數(shù)變換單元21121。
由接下來(lái)的公式(3)所表示的振幅譜A(u，v)和相位譜Θ(u，v)形成傅立葉圖像數(shù)據(jù)F1(u，v)。由接下來(lái)的公式(4)所表示的振幅譜B(u，v)和相位譜Φ(u，v)形成傅立葉圖像數(shù)據(jù)F2(u，v)。
公式(3)F1(u,v)=Σm=0N-1Σn=0N-1f1(m,n)e-j2π((mu+nv)/N)=A(u,v)ejΘ(u,v)...(3)]]>公式(4)F2(u,v)=Σm=0N-1Σn=0N-1f2(m,n)e-j2π((mu+nv)/N)=B(u,v)ejΦ(u,v)...(4)]]>對(duì)數(shù)變換單元21121和21122對(duì)傅立葉變換單元21111和21112產(chǎn)生的傅立葉圖像數(shù)據(jù)F1(u，v)和F2(u，v)的振幅分量執(zhí)行對(duì)數(shù)處理。執(zhí)行對(duì)振幅分量的對(duì)數(shù)處理，以便強(qiáng)調(diào)包括圖像數(shù)據(jù)的詳細(xì)特征化信息的高頻分量。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，對(duì)數(shù)變換單元21121對(duì)用接下來(lái)的公式(5)表示的振幅分量A(u，v)執(zhí)行對(duì)數(shù)處理以便產(chǎn)生A′(u，v)，并將其輸出到對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21131。對(duì)數(shù)變換單元21122對(duì)用接下來(lái)的公式(6)表示的振幅分量B(u，v)執(zhí)行對(duì)數(shù)處理以便產(chǎn)生B′(u，v)，并將其輸出到對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21132。
公式(5)A’(u，v)＝log(|A(u，v)|+1)(5)公式(6)B’(u，v)＝log(|B(u，v)|+1)(6)對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21131和21132將從對(duì)數(shù)變換單元21121和21122輸出的信號(hào)變換成為對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)系統(tǒng)的信號(hào)(例如，(log(r)，Θ)。
通常，例如，當(dāng)例如用接下來(lái)的公式(7)和(8)定義位置(x，y)時(shí)，當(dāng)R等于eμ時(shí)μ等于log(r)，因此，存在與任何點(diǎn)(x，y)對(duì)應(yīng)的無(wú)異議點(diǎn)(log(r)，Θ)。對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21131和21132基于上述特性執(zhí)行坐標(biāo)變換處理。
公式(7)
x＝eμcosΘ (7)公式(8)y＝eμsinΘ(0≤Θ≤2π) (8)詳細(xì)說(shuō)來(lái)，對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21131和21132定義用接下來(lái)的公式(9)表示的集合(ri，θj)和用接下來(lái)的公式(10)表示的函數(shù)f(ri，θj)。
公式(9)(r1,θj):ri=12Ni/N,θj=2πjN-π...(9)]]>公式(10)f(ri，θj)＝(ricosθj+N/2，risinθj+N/2)(i＝0，1，...，N-1，j＝0，1，...，N-1) (10)對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21131和21132通過(guò)應(yīng)用由公式(9)和(10)定義的集合(ri，θj)和函數(shù)f(ri，θj)而對(duì)用接下來(lái)的公式(11)和(12)表示的圖像數(shù)據(jù)A′(u，v)和B′(u，v)執(zhí)行對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換，以便產(chǎn)生pA(ri，θj)和pB(ri，θj)，并將其作為信號(hào)SA211和信號(hào)SR211輸出到僅相位相關(guān)單元212。
公式(11)pA(ri，θj)＝A’(f(ri，θj)) (11)公式(12)pB(ri，θj)＝B’(f(ri，θj)) (12)圖8是用于說(shuō)明圖7所示的傅立葉和梅林變換單元211的操作的視圖。
圖像f1(m，n)和圖像f2(m，n)例如包括相對(duì)于x軸和y軸具有不同預(yù)定角的矩形區(qū)域W1和W2。
在傅立葉和梅林變換單元211中，例如如圖8所示，由傅立葉變換單元21111對(duì)圖像f1(m，n)執(zhí)行傅立葉變換處理，從而產(chǎn)生傅立葉圖像數(shù)據(jù)F1(u，v)，并且由對(duì)數(shù)變換單元21121和對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21131產(chǎn)生圖像數(shù)據(jù)pA(r，θ)。
以相同方式，由傅立葉變換單元21112對(duì)圖像f2(m，n)執(zhí)行傅立葉變換處理，從而產(chǎn)生傅立葉圖像數(shù)據(jù)F2(u，v)，并且由對(duì)數(shù)變換單元21122和對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21132產(chǎn)生圖像數(shù)據(jù)pB(r，θ)。
如上所述，通過(guò)傅立葉變換和對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換將圖像f1(m，n)和f2(m，n)從笛卡爾坐標(biāo)變換到對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)系統(tǒng)(也稱(chēng)為傅立葉和梅林空間)。
在傅立葉和梅林空間中，存在分量基于圖像的縮放而沿log-r軸移動(dòng)及基于圖像的旋轉(zhuǎn)角而沿θ軸移動(dòng)的特性。
通過(guò)應(yīng)用上述特性，可能基于沿log-r軸在傅立葉和梅林空間中的偏移量和沿θ軸的偏移量來(lái)獲得圖像f1(m，n)和f2(m，n)的縮放(放大信息)和旋轉(zhuǎn)角。
僅相位相關(guān)單元212例如將在僅相位濾波器(對(duì)稱(chēng)僅相位匹配的濾波器SPOMF)中使用的僅相位相關(guān)方法施加到分別指示從傅立葉和梅林變換器211輸出的圖形數(shù)據(jù)的信號(hào)SA211和信號(hào)SR211，并獲得其平行移動(dòng)量。
如圖7所示，僅相位相關(guān)單元212具有傅立葉變換單元2120和2121、組合(合成)單元2122、相位提取單元2123、以及逆傅立葉變換單元2124。
傅立葉變換單元2120和2121通過(guò)應(yīng)用接下來(lái)的公式(13)和(14)對(duì)從對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21131和21132輸出的信號(hào)SA211(pA(m，n))和SR211(pB(m，n))執(zhí)行傅立葉變換。這里，X(u，v)和Y(u，v)指示傅立葉系數(shù)。由接下來(lái)的公式(13)所表示的振幅譜C(u，v)和相位譜θ(u，v)形成傅立葉系數(shù)X(u，v)。由接下來(lái)的公式(14)所表示的振幅譜D(u，v)和相位譜φ(u，v)形成傅立葉系數(shù)Y(u，v)。
公式(13)X(u,v)=Σm=0N-1Σn=0N-1pA(m,n)e-j2π((mu+nv)/N)=C(u,v)ejθ(u,v)...(13)]]>公式(14)Y(u,v)=Σm=0N-1Σn=0N-1pB(m,n)e-j2π((mu+nv)/N)=D(u,v)ejφ(u,v)...(14)]]>組合單元2122組合由傅立葉變換單元2120和2121產(chǎn)生的X(u，v)和Y(u，v)，并獲得相關(guān)性。例如，組合單元2122產(chǎn)生X(u，v)·Y*(u，v)，并將其輸出到相位提取單元2123。這里，將Y*(u，v)定義為Y(u，v)的復(fù)共軛。
相位提取單元2123基于從組合單元2122輸出的組合信號(hào)刪除振幅分量，并提取相位信息。
例如，相位提取單元2123基于X(u，v)Y*(u，v)提取相位分量Z(u，v)＝ej(θ(u，v)-φ(u，v))。
相位信息的提取不限于上文所述。例如，基于來(lái)自傅立葉變換單元2120和2121的輸出和接下來(lái)的公式(15)和(16)，提取相位信息，并且，如接下來(lái)的公式(17)所表示僅組合相位分量，以便產(chǎn)生Z(u，v)。
公式(15)X’(u，v)＝ejθ(u，v)(15)公式(16)Y’(u，v)＝ejφ(u，v)(16)公式(17)Z(u，v)＝X’(u，v)(Y’(u，v))*＝ej(θ(u，v)-φ(u，v))(17)逆傅立葉變換單元2124對(duì)包括僅相位信息且從相位提取單元2123輸出的信號(hào)Z(u，v)執(zhí)行逆傅立葉變換處理，以便產(chǎn)生相關(guān)強(qiáng)度圖像。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，逆傅立葉變換單元2124對(duì)接下來(lái)的公式(18)所表示的信號(hào)Z(u，v)執(zhí)行逆傅立葉變換處理，以便產(chǎn)生相關(guān)強(qiáng)度圖像G(p，q)。
公式(18)G(p,q)=Σu=0N-1Σv=0N-1(Z(u,v))ej2π((up+vq)/N)=Σu=0N-1Σv=0N-1(ej(θ(u,v)-φ(u,v)))ej2π((up+vq)/N)...(18)]]>放大信息和旋轉(zhuǎn)信息生成單元213通過(guò)檢測(cè)由逆傅立葉變換單元2124產(chǎn)生的相關(guān)強(qiáng)度圖像G(p，q)中的圖像中心和峰位之間的偏移量而產(chǎn)生校正信息S21，該校正信息包括指示被匹配圖像RIM相對(duì)于已登記圖像AIM的放大信息(擴(kuò)大和/或縮小比例)和旋轉(zhuǎn)角信息的數(shù)據(jù)。偏移量等于已登記圖像AIM和通過(guò)對(duì)被匹配圖像RIM執(zhí)行傅立葉-梅林變換而獲得的圖形數(shù)據(jù)之間的平行偏移量。
校正單元22基于從放大信息和旋轉(zhuǎn)信息單元21中的放大信息和旋轉(zhuǎn)信息生成單元213輸出的校正信息S21校正被匹配圖像RIM。詳細(xì)說(shuō)來(lái)，校正單元22基于包括在校正信息21中的放大信息和旋轉(zhuǎn)角信息，對(duì)被匹配圖像RIM執(zhí)行擴(kuò)大和/或縮小處理以及旋轉(zhuǎn)處理，并將結(jié)果輸出到僅相位相關(guān)單元23。通過(guò)校正單元22的校正處理，消除了已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM之間的縮放差和旋轉(zhuǎn)分量差。
因此，僅保留了平行移動(dòng)分量作為已登記圖像AIM和對(duì)其執(zhí)行了校正處理的被匹配圖像RIM之間的差異。
僅相位相關(guān)單元23檢測(cè)已登記圖像AIM和對(duì)其執(zhí)行了校正處理的被匹配圖像RIM之間的平行移動(dòng)分量，并且也檢測(cè)其相關(guān)值。例如，通過(guò)應(yīng)用上述僅相位濾波器中使用的僅相位相關(guān)方法來(lái)執(zhí)行該檢測(cè)處理。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，僅相位相關(guān)單元23具有傅立葉變換單元2311和2312、組合單元232、相位提取單元233、以及逆傅立葉變換單元234。
傅立葉變換單元2311和2312、組合單元232、相位提取單元233、以及逆傅立葉變換單元234具有分別與僅相位相關(guān)單元212的傅立葉變換單元2120和2121、組合單元2122、相位提取單元2133、以及逆傅立葉變換單元2124相同的功能，并將簡(jiǎn)化說(shuō)明。
傅立葉變換單元2311對(duì)已登記圖像AIM執(zhí)行傅立葉變換處理，并將結(jié)果輸出到組合單元232。在上述情況下，可以將由傅立葉變換單元21111對(duì)其執(zhí)行了傅立葉變換處理的已登記圖像AIM存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中，并輸出到組合單元232。因此，沒(méi)有將傅立葉變換執(zhí)行兩次，因此減少了處理。
傅立葉變換單元2312對(duì)校正單元22校正的圖像S22執(zhí)行傅立葉變換處理，并將傅立葉圖像的結(jié)果輸出到組合單元232。
組合單元232組合從傅立葉變換單元2311和2312輸出的傅立葉圖像S2311和S2312，并將組合的圖像S232輸出到相位提取單元233。
相位提取單元233基于上述的組合圖像S232提取相位信息，并將信號(hào)S233輸出到逆傅立葉變換單元234。
逆傅立葉變換單元234對(duì)信號(hào)S233執(zhí)行逆傅立葉變換處理，以便從而產(chǎn)生相關(guān)強(qiáng)度圖像(相關(guān)圖像數(shù)據(jù))，并且將其作為信號(hào)S23輸出到偏移信息生成單元24。
將詳細(xì)描述用于檢測(cè)上述僅相位相關(guān)方法中的平行移動(dòng)量的處理。
例如，對(duì)原始圖像f1(m，n)、原始圖像f2(m，n)以及將圖像f2(m，n)平行移動(dòng)的圖像f3(m，n)＝f2(m+α，n+β)執(zhí)行傅立葉變換處理，從而產(chǎn)生用接下來(lái)的公式(19)至(21)表示的傅立葉系數(shù)F1(u，v)、F2(u，v)以及F3(u，v)。
公式(19)F1(u,v)=Σm=0N-1Σn=0N-1f1(m,n)e-j2π((mu+nv)/N)=A(u,v)ejΘ(u,v)...(19)]]>公式(20)
F2(u,v)=Σm=0N-1Σn=0N-1f2(m,n)e-j2π((mu+nv)/N)=B(u,v)ejφ(u,v)...(20)]]>公式(21)F3(u,v)=Σm=0N-1Σn=0N-1f2(m+α,n+β)e-j2π((mu+nv)/N)=B(u,v)ej(φ(u,v)+2π(αu+βv)/N)...(21)]]>基于傅立葉系數(shù)F1(u，v)至F3(u，v)，如接下來(lái)的公式(22)至(24)所表示來(lái)生成僅包括相位信息的相位圖像F′1(u，v)至F′3(u，v)。
公式(22)F’1(u，v)＝ej(u，v)(22)公式(23)F’2(u，v)＝ejφ(u，v)(23)公式(24)F’3(u，v)＝ej(φ(u，v)+2π(αu+βv)/N)(24)如接下來(lái)的公式(25)所表示來(lái)計(jì)算作為相位圖像F′1(u，v)和相位圖像F′2(u，v)之間的相關(guān)性的相位圖像相關(guān)性Z12(u，v)。如接下來(lái)的公式(26)所表示來(lái)計(jì)算作為相位圖像F′1(u，v)和相位圖像F′3(u，v)之間的相關(guān)性的相位圖像相關(guān)性Z13(u，v)。
公式(25)Z12(u，v)＝F’1(u，v)(F’2(u，v))*＝ej((u，v)-φ(u，v))(25)公式(26)Z13(u，v)＝F’1(u，v)(F’3(u，v))*＝ej((u，v)-φ(u，v)-2π(αu+βv)/N)(26)如接下來(lái)的公式(27)和(28)所表示來(lái)計(jì)算相關(guān)性Z12(u，v)的相關(guān)強(qiáng)度圖像G12(r，s)和相關(guān)性Z13(u，v)的相關(guān)強(qiáng)度圖像G13(r，s)。
公式(27)G12(r,s)=Σu=0N-1Σv=0N-1(Z12(u,v))ej2π((ur+vs)/N)=Σu=0N-1Σv=0N-1(ej(Θ(u,v)-φ(u,v)))ej2π((ur+vs)/N)...(27)]]>公式(28)
G13(r,s)=Σu=0N-1Σv=0N-1(Z13(u,v))ej2π((ur+vs)/N)]]>=Σu=0N-1Σv=0N-1(ej(Θ(u,v)-φ(u,v)-2π(αu+βv)/N))ej2π((ur+vs)/N)]]>=G12(r-α,s-β)]]>如通過(guò)上述公式(27)和(28)所表示的，在僅相位相關(guān)方法中，圖像f3(m，n)相對(duì)于圖像2(m，n)偏移了(+α，+β)的情況下，在相關(guān)強(qiáng)度圖像中偏移了(-α，-β)的位置上產(chǎn)生相關(guān)強(qiáng)度峰?？梢曰谙嚓P(guān)強(qiáng)度位置的位置來(lái)獲得兩個(gè)圖像之間的平行移動(dòng)量。
此外，通過(guò)在傅立葉和梅林空間中應(yīng)用僅相位相關(guān)方法，可以檢測(cè)在傅立葉和梅林空間中的平行移動(dòng)量。如上所述，平行移動(dòng)量對(duì)應(yīng)于實(shí)空間(realspace)中的放大信息和旋轉(zhuǎn)角信息。
圖9A至9F是用于說(shuō)明自相關(guān)方法和僅相位相關(guān)方法之間的不同之處的視圖。
在自相關(guān)方法中，如圖9A和9B所示，對(duì)圖像IM1和與圖像IM1一樣的圖像IM2執(zhí)行傅立葉變換，從而產(chǎn)生自相關(guān)函數(shù)SG1。如圖9C所示，獲得了包括高相關(guān)強(qiáng)度峰和其周?chē)牡拖嚓P(guān)強(qiáng)度峰的相關(guān)強(qiáng)度分布。在圖9C中，縱坐標(biāo)(z軸)指示相關(guān)強(qiáng)度，而x軸和y軸指示偏移量。
另一方面，在上述的僅相位相關(guān)方法中，如圖9D和9E所示，對(duì)圖像IM1和與圖像IM1一樣的圖像IM2執(zhí)行傅立葉變換，并且僅對(duì)相位信息進(jìn)行相關(guān)，結(jié)果，獲得了僅包括高且銳的相關(guān)強(qiáng)度峰的相關(guān)分布，如圖9F所示。以這種方式，與自相關(guān)方法相比較，僅相位方法的性能可以獲得有關(guān)相關(guān)性的精確信息。在圖9F中，縱坐標(biāo)(z軸)指示相關(guān)強(qiáng)度，而x軸和y軸指示偏移量。
圖10A至10C是用于說(shuō)明僅相位相關(guān)方法中在兩個(gè)圖像之間存在平行移動(dòng)偏移的情況下的相關(guān)強(qiáng)度分布的視圖。
例如，在通過(guò)將僅相位方法應(yīng)用到圖10A和10B所示的圖像IM1和其中從圖像IM1平行移動(dòng)多個(gè)像素的圖像IM3中獲得的相關(guān)強(qiáng)度分布中，高且銳的相關(guān)強(qiáng)度峰分布在從峰位偏移一距離的位置上，該距離取決于圖9F所示的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)中的平行移動(dòng)量。然而，圖10C所示的峰強(qiáng)度小于圖9F所示。這是因?yàn)閳D像IM1和IM3匹配的像素區(qū)域小于圖像IM1和IM2匹配的像素區(qū)域。
圖11A至11C是用于說(shuō)明僅相位方法中在兩個(gè)圖像之間存在旋轉(zhuǎn)偏移的情況下的相關(guān)強(qiáng)度分布的視圖。
在通過(guò)將僅相位方法應(yīng)用到圖11A和11B所示的圖像IM1和從圖像IM1旋轉(zhuǎn)幾度的圖像IM4中的相關(guān)強(qiáng)度分布中，例如，獲得如圖11C所示的弱相關(guān)強(qiáng)度分布。在簡(jiǎn)化應(yīng)用僅相位相關(guān)方法的情況中，由于旋轉(zhuǎn)偏移而難以檢測(cè)相關(guān)性。
因此，在根據(jù)本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備1a中，對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行傅立葉和梅林變換，在傅立葉和梅林空間中通過(guò)應(yīng)用僅相位相關(guān)方法檢測(cè)平行移動(dòng)量，并檢測(cè)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM的放大信息和旋轉(zhuǎn)角信息。基于上述信息來(lái)校正被匹配圖像的放大和旋轉(zhuǎn)角。
通過(guò)應(yīng)用僅相位相關(guān)方法來(lái)檢測(cè)已校正了的被匹配圖像RIM和已登記圖像AIM之間的平行移動(dòng)偏移，且同時(shí)，基于相關(guān)峰來(lái)執(zhí)行圖像的匹配。
圖12A至12C是用于說(shuō)明由僅相位相關(guān)單元23輸出的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)的視圖。圖12A示出已登記圖像AIM的例子，圖12B示出被匹配圖像RIM的例子，而圖12C示出相關(guān)圖像數(shù)據(jù)的具體例子。圖13是用于說(shuō)明圖12C所示的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)的視圖。
在已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM中包括手寫(xiě)字符的二進(jìn)制圖形和線性形狀圖形或者血管圖形的情況下，例如，在圖12A和12B所示的已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM的情況中，僅相位相關(guān)單元23輸出圖12C所示的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)作為信號(hào)S23。
在圖12C中，z軸方向指示相關(guān)圖像數(shù)據(jù)中的相關(guān)峰強(qiáng)度，而相關(guān)峰強(qiáng)度對(duì)應(yīng)于已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM之間的相關(guān)度。如圖12C和圖13所示，在x軸方向和y軸方向的相關(guān)峰位PP上，例如，從圖像中心偏移的量對(duì)應(yīng)于已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM之間的平行移動(dòng)量。
偏移信息生成單元24基于從僅相位相關(guān)單元23輸出的信號(hào)S23產(chǎn)生從圖像中心偏移的量作為偏移信息，并輸出信號(hào)S24到校正單元25。
校正單元25基于被匹配圖像RIM和作為偏移信息從偏移信息生成單元24輸出的信號(hào)S24對(duì)被匹配圖像RIM執(zhí)行位置校正處理，并將所得結(jié)果作為信號(hào)S1612輸出。
圖14是用于說(shuō)明圖1所示的圖像匹配設(shè)備1的操作的流程圖。將參考圖14，針對(duì)與第一實(shí)施例的不同之處，描述具有上述配置的圖像匹配設(shè)備1a的操作。
例如，從圖像輸入單元11輸入已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM，并將各個(gè)圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器中(ST1)。
這里，為了獲得被匹配圖像RIM相對(duì)于已登記圖像AIM的放大信息(擴(kuò)大和/或縮小比例)和旋轉(zhuǎn)角信息，從存儲(chǔ)器12讀出已登記圖像AIM(ST2)，并在放大信息和旋轉(zhuǎn)信息單元21中的傅立葉變換單元21111中對(duì)其施加傅立葉變換處理(ST3)，并將生成的傅立葉圖像數(shù)據(jù)S21111存儲(chǔ)或重新記錄在存儲(chǔ)器12中(ST4)。
由對(duì)數(shù)變換單元21121對(duì)傅立葉圖像數(shù)據(jù)S21111中的振幅分量施加對(duì)數(shù)處理，并由對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21131將其變換到對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)系統(tǒng)(ST5)。
從存儲(chǔ)器12讀出被匹配圖像RIM(ST6)，并以相同的方式由傅立葉變換單元21112中對(duì)其施加傅立葉變換(ST7)。由對(duì)數(shù)變換單元21122對(duì)傅立葉圖像數(shù)據(jù)S21112中的振幅分量施加對(duì)數(shù)處理，并由對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換單元21132將其變換到對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)系統(tǒng)(ST8)。
由僅相位相關(guān)單元212的傅立葉變換單元2120和2121對(duì)通過(guò)對(duì)上述已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行傅立葉和梅林變換獲得的圖像信號(hào)(也稱(chēng)為圖形數(shù)據(jù))SA211和SR211分別施加傅立葉變換處理(ST9)，并由組合單元2123組合(ST10)。由相位提取單元2123從組合信號(hào)中刪除振幅分量(ST11)，由逆傅立葉變換單元2124對(duì)剩余的相位分量施加逆傅立葉變換處理(ST12)，并且，基于所獲得的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)的圖像中心和峰位之間的偏移量，由放大信息和旋轉(zhuǎn)信息生成單元213產(chǎn)生(檢測(cè))包括放大信息和旋轉(zhuǎn)信息的相關(guān)信息(ST13)。
校正單元22基于校正信息對(duì)被匹配圖像執(zhí)行用于擴(kuò)大和/或縮小的校正處理和旋轉(zhuǎn)處理，從而刪除圖像之間的縮放分量和旋轉(zhuǎn)分量(ST14)。殘留的差異僅僅是通過(guò)應(yīng)用僅相位相關(guān)方法而檢測(cè)的平行移動(dòng)分量。
由僅相位相關(guān)單元23的傅立葉變換單元2312對(duì)被執(zhí)行了校正處理的被匹配圖像RIM施加傅立葉變換(ST15)，從而產(chǎn)生傅立葉圖像數(shù)據(jù)S2312，讀出存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中并被施加了傅立葉變換處理的已登記圖像AIM(ST16)，并且由組合單元232產(chǎn)生組合數(shù)據(jù)S232(ST17)。
在上述情況中，可以在傅立葉變換單元2311中對(duì)已登記圖像AIM施加傅立葉變換處理，從而產(chǎn)生傅立葉圖像數(shù)據(jù)S2311，并將其輸出到組合單元232。
由相位提取單元233刪除組合數(shù)據(jù)S232中的振幅信息(ST18)，將剩余的相位信息輸入到逆傅立葉變換單元234，并輸出信號(hào)S23作為相關(guān)圖像數(shù)據(jù)(ST19)。
基于信號(hào)23，由偏移信息生成單元24檢測(cè)峰位的偏移量，并輸出信號(hào)S24作為偏移信息(ST20)。
在校正單元25中，基于作為偏移信息的信號(hào)S24和被匹配圖像RIM對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行位置校正處理，然后輸出信號(hào)S1612。此外，輸出已登記圖像AIM作為信號(hào)S1611(ST21)。
接下來(lái)的操作基本上與第一實(shí)施例相同，霍夫變換單元162執(zhí)行霍夫變換處理(ST22)，提取單元163執(zhí)行提取處理(ST23)，并且相似性生成單元1641產(chǎn)生相似性Sim(ST24)。
在步驟ST25，匹配單元1642判斷相似性Sim是否大于(或者超過(guò))預(yù)先設(shè)定的閾值。如果其大于該閾值，則判定已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM匹配(ST26)，否則，如果其小于閾值，則判定它們失配(ST27)。
如上所述，在本實(shí)施例中，作為位置校正處理，位置校正單元161基于作為對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM進(jìn)行旋轉(zhuǎn)角校正處理或者放大比例校正處理以及傅立葉變換處理的結(jié)果的相位分量而產(chǎn)生相關(guān)值，并基于所產(chǎn)生的相關(guān)值對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行位置校正處理，因此，可以以高精確度執(zhí)行位置校正處理，結(jié)果，可以以高精確度執(zhí)行匹配處理。
圖15是根據(jù)本發(fā)明的第三實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的功能框圖。
在以硬件方式圖解的功能框圖上，本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備1b具有與根據(jù)第一實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備1幾乎相同的配置，例如具有圖1所示的圖像輸入單元11、存儲(chǔ)器12、FFT處理單元13、坐標(biāo)變換單元14、霍夫變換單元15、CPU 16、以及操作處理單元17。
在以軟件方式圖解的功能框圖上，圖像匹配設(shè)備1b具有與第二實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備1幾乎相同的配置，并且CPU 16執(zhí)行程序PRG，以便實(shí)現(xiàn)位置校正單元161b、霍夫變換單元162、提取單元163、以及判斷單元164b的功能。在圖15中，為與上述實(shí)施例中的那些部件相同的部件分配相同的符號(hào)，并省略其說(shuō)明。并且將僅僅描述不同之處。
大的不同之處如下位置校正單元161b和判斷單元164b不同。
在本實(shí)施例中，位置校正單元161b對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行相關(guān)處理，以便產(chǎn)生指示校正位置的多個(gè)相關(guān)值，并基于所產(chǎn)生的相關(guān)值對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行多個(gè)位置校正處理。
圖16A和16B是用于說(shuō)明圖15所示的位置校正單元的操作的視圖。數(shù)值指示x-y平面中的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)的相關(guān)峰強(qiáng)度。
例如，在已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM包括二進(jìn)制線性分量(線性形狀)圖形的情況下，即使圖像的相關(guān)性大，相關(guān)峰強(qiáng)度(也稱(chēng)為相關(guān)強(qiáng)度)也是如圖16A和16B所示的小值。
例如，基于信號(hào)S23，位置校正單元161b的偏移信息生成單元24如圖16A所示從上部連續(xù)地指定N個(gè)的相關(guān)強(qiáng)度，例如在本實(shí)施例中為8個(gè)相關(guān)值和相關(guān)峰位，作為兩維的已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM之間的位置關(guān)系的對(duì)象。
如果必要，位置校正單元161b對(duì)多個(gè)相關(guān)值和對(duì)應(yīng)于上述值的相關(guān)峰的位置執(zhí)行多個(gè)位置校正處理。
霍夫變換單元162對(duì)作為多個(gè)位置校正處理的結(jié)果的已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行霍夫變換處理，從而產(chǎn)生變換圖像S1621和S1622。
判斷單元164b基于兩個(gè)變換圖像中的圖形產(chǎn)生相關(guān)值，并基于所產(chǎn)生的相關(guān)值和預(yù)先設(shè)置的閾值對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行匹配處理。判斷單元164b基于對(duì)應(yīng)于不同位置的相關(guān)值總量和預(yù)先設(shè)置的閾值對(duì)多個(gè)位置校正處理的結(jié)果執(zhí)行匹配處理。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，判斷單元164b具有相似性生成單元1641、匹配單元1642b以及累積單元1643。
相似性生成單元1641例如基于上述的信號(hào)S1631和S1632通過(guò)應(yīng)用上述公式(2)產(chǎn)生相似性Sim，并將其作為信號(hào)S1641輸出到累積單元1643和匹配單元1642b。
累積單元1643基于信號(hào)S1641累積相似性Sim，并將累積的結(jié)果作為信號(hào)S1643輸出到匹配單元1642b。
匹配單元1642b基于信號(hào)S1641和信號(hào)S1643執(zhí)行被匹配圖像RIM和已登記圖像AIM的匹配。
與根據(jù)第一實(shí)施例的匹配單元1642的不同之處如下當(dāng)由累積單元產(chǎn)生的作為相似性Sim的累積值的信號(hào)S1643大于預(yù)定閾值時(shí)，匹配單元1642b判定已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM匹配。
圖17是用于說(shuō)明根據(jù)本實(shí)施例的第三實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的操作的流程圖。參考圖14和圖17，將針對(duì)與第一實(shí)施例和第二實(shí)施例的不同之處來(lái)描述圖像匹配設(shè)備的操作，主要是CPU 16的操作。
步驟ST1至ST19是與圖14所示的第二實(shí)施例的操作相同的操作，將省略說(shuō)明。
基于在步驟ST19從僅相位相關(guān)單元23輸出的相關(guān)圖像數(shù)據(jù)S23，由偏移信息生成單元24從相關(guān)圖像數(shù)據(jù)S23中的相關(guān)峰強(qiáng)度的上側(cè)連續(xù)提取N個(gè)對(duì)象P1(P0，P1，P2，......Pn-1)(ST28)。
在步驟ST29，累積單元1643初始化用于累積的變量。例如，將變量i初始化為0，并將累積值s初始化為0。
校正單元25基于各個(gè)對(duì)象(坐標(biāo))Pi和與來(lái)自中心位置的對(duì)象和相關(guān)圖像數(shù)據(jù)對(duì)應(yīng)的偏移量對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行位置校正處理(ST30)。
如上所述，由霍夫變換單元162對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行霍夫變換處理(ST31)，由提取單元163執(zhí)行提取處理(ST32)，并且由相似性生成單元1641計(jì)算相似性Sim(i)并將其輸出到累積單元1643和匹配單元1642b(ST33)。
匹配單元1642b比較相似性Sim(i)和預(yù)先設(shè)置的第一閾值th1。在相似性Sim(i)小于第一閾值的情況下(ST34)，累積單元1643累積相似性Sim(i)，詳細(xì)說(shuō)來(lái)，通過(guò)公式S＝S+Sim(i)對(duì)其進(jìn)行累積，并將結(jié)果輸出到匹配單元1642b(ST35)。
在步驟ST35，匹配單元1642b比較累積值S和預(yù)先設(shè)置的第二閾值th2(ST36)，在累積值s小于第二閾值th2的情況下比較變量i和值N-1(ST27)，在變量i不與N-1匹配的情況下將變量i加1(ST28)，且例程返回到步驟ST30。在步驟ST27，在變量i與N-1匹配的情況下，圖像失配(ST39)。
另一方面，在步驟ST34的比較處理中，在相似性Sim(i)等于或大于第一閾值的情況下，匹配單元1642b判定圖像匹配。在步驟ST36的比較處理中，在累積值s等于或大于第二閾值th2的情況下，匹配單元1642b判定圖像匹配(ST40)。例如，在將根據(jù)本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備應(yīng)用到安全領(lǐng)域中的靜脈圖形匹配設(shè)備中的情況下，操作處理單元17執(zhí)行使得釋放電鍵的處理。
如上所述，在本實(shí)施例中，位置校正單元161產(chǎn)生多個(gè)指示將要校正的位置的相關(guān)值，基于所產(chǎn)生的相關(guān)值對(duì)已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行多個(gè)位置校正處理?；舴蜃儞Q單元162對(duì)作為多個(gè)位置校正處理的結(jié)果的已登記圖像AIM和被匹配圖像RIM執(zhí)行霍夫變換處理作為圖像處理。并且匹配單元1642b對(duì)與每一個(gè)變換圖像中的圖形對(duì)應(yīng)的作為相關(guān)值的相似性累積值執(zhí)行匹配處理。因此，例如即使被比較的兩個(gè)圖像數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性小，也累積了在對(duì)象的各個(gè)位置關(guān)系中計(jì)算的相似性，因此，與通過(guò)僅應(yīng)用相似性來(lái)執(zhí)行匹配的情況相比較，可以以高精確度執(zhí)行匹配。
當(dāng)相似性Sim大于第一閾值th1時(shí)，匹配單元判定兩個(gè)圖像匹配，因此可以高速執(zhí)行匹配處理。
圖18是根據(jù)本發(fā)明的第四實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的功能框圖。
在以硬件方式圖解的功能框圖中，本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備1c具有與上面實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備1幾乎相同的配置，例如具有如圖1所示的圖像輸入單元11、存儲(chǔ)器12、FFT處理單元13、坐標(biāo)變換單元14、霍夫變換單元15、CPU 16、以及操作處理單元17。
在以軟件方式圖解的功能框圖上，圖像匹配設(shè)備1c具有與上述實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備幾乎相同的配置，并且CPU 16執(zhí)行程序PRG，以便實(shí)現(xiàn)位置校正單元161b、霍夫變換單元162、提取單元163c、以及判斷單元164的功能。在圖18中，對(duì)與上述實(shí)施例中的那些部件相同的部件分配相同的符號(hào)，并省略其說(shuō)明。并將僅僅描述不同之處。
大的不同之處如下提取單元163c不同。
在本實(shí)施例中，提取單元163c從第一變換圖像和第二變換圖像中提取其中變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域，并基于提取的區(qū)域的尺寸來(lái)確定閾值，使得所提取的區(qū)域的尺寸大于設(shè)置值。
提取單元163c基于所提取的區(qū)域的尺寸來(lái)確定閾值，使得所提取的區(qū)域的尺寸是在設(shè)置范圍之內(nèi)。
圖19A至19F是用于說(shuō)明圖17所示的圖像匹配設(shè)備1c的操作的視圖。
圖19A是示出圖像IM11的具體例子的視圖。圖19B是示出其中從圖19A所示的圖像IM11中提取出等于或大于第一閾值的區(qū)域的圖像的視圖。圖19C是示出其中從圖19A所示的圖像IM11中提取出等于或大于比第一閾值大的第二閾值的區(qū)域的圖像的視圖。
圖19D是示出圖像IM12的具體例子的視圖。圖19E是示出其中從圖19D所示的圖像IM12中提取出等于或大于第一閾值的區(qū)域的圖像的視圖。圖19F是示出其中從圖19D所示的圖像IM12中提取出等于或大于比第一閾值大的第二閾值的區(qū)域的圖像的視圖。
例如，在上述的實(shí)施例中，當(dāng)在從變換圖像中提取特征(參數(shù))量之前對(duì)已登記圖像和被匹配圖像執(zhí)行霍夫變換處理時(shí)，由于閾值是固定的，所以，根據(jù)圖像，可能沒(méi)有提取足夠的特征量，或者可能提取了多余的特征量。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，當(dāng)在從變換圖像中提取大于第一閾值的區(qū)域之前對(duì)圖19A所示的圖像IM11執(zhí)行霍夫變換處理時(shí)，產(chǎn)生圖19B所示的圖像IM111，另一方面，當(dāng)提取大于第二閾值的區(qū)域時(shí)，產(chǎn)生圖19C所示的圖像IM112。
當(dāng)在從變換圖像中提取大于第一閾值的區(qū)域之前對(duì)圖19D所示的圖像IM12執(zhí)行霍夫變換處理時(shí)，產(chǎn)生圖19E所示的圖像IM121，另一方面，當(dāng)提取大于第二閾值的區(qū)域時(shí)，產(chǎn)生圖19F所示的圖像IM122。
例如，圖像IM112和IM121是包括適于匹配處理的數(shù)據(jù)(特征)量的具體例子。
圖像IM111是包括對(duì)匹配處理多余的數(shù)據(jù)(特征)量的具體例子。
圖像IM122是提取了不足以進(jìn)行匹配處理的數(shù)據(jù)(特征)量的具體例子。
在閾值固定的情況下，例如，對(duì)圖像IM111和圖像IM121或者圖像IM112和圖像IM122執(zhí)行比較和匹配處理，因此判斷精確度有時(shí)可能會(huì)不夠。
例如，當(dāng)改變閾值時(shí)，對(duì)包括足以進(jìn)行匹配處理的數(shù)據(jù)(特征)量的圖IM112和圖像IM121執(zhí)行比較和匹配處理，因此改善了判斷精確度。
因此，在對(duì)被執(zhí)行了霍夫變換處理的變換圖像提取特征量時(shí)，通過(guò)應(yīng)用確定的閾值提取的特征量在進(jìn)行匹配的合適范圍之外的情況下，本實(shí)施例的提取單元163c改變閾值并再次提取特征量，并確定特征量，以便在合適的范圍內(nèi)。
圖20是用于說(shuō)明根據(jù)本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的操作的流程圖。參考圖20的同時(shí)，將描述圖像匹配設(shè)備的操作，主要是與圖14所示的實(shí)施例的不同之處。
步驟ST1至ST22的操作相同，將省略說(shuō)明。
在步驟ST231，提取單元163c從由霍夫變換單元162產(chǎn)生的各個(gè)變換圖像S1621和S1622中提取超過(guò)預(yù)先設(shè)置的閾值的參數(shù)部分，作為特征量。
提取單元163c基于所提取的區(qū)域的尺寸確定閾值，使得所提取的區(qū)域的尺寸在設(shè)置的范圍之內(nèi)。
詳細(xì)說(shuō)來(lái)，提取單元163c基于所提取的區(qū)域的尺寸確定閾值，使得所提取的區(qū)域的尺寸大于最小值min，也同樣確定閾值以使得所提取的區(qū)域的尺寸小于比最小值min大的最大值max。
例如，在步驟ST232，提取單元163c判斷作為特征量提取的區(qū)域的尺寸是否大于最小值min，并且如果判定沒(méi)有大于最小值min則將閾值減少一預(yù)定量(ST233)，例程返回到步驟ST321。
另一方面，在步驟ST232，提取單元163c判定作為特征量提取的區(qū)域的尺寸大于最小值min，例程前進(jìn)到步驟ST234。
在步驟ST234，提取單元163c判斷作為特征量提取的區(qū)域的尺寸是否小于最大值max，并且如果判定沒(méi)有小于最大值max則將閾值增加一預(yù)定量(ST233)，例程返回到步驟ST321。
另一方面，在步驟ST234，提取單元163c判斷作為特征量提取的區(qū)域的尺寸小于最大值max，例程前進(jìn)到步驟ST24。
步驟ST24的接下來(lái)的步驟與圖14所示的處理的步驟相同，將省略說(shuō)明。
如上所示，提取單元163c基于所提取的區(qū)域的尺寸確定閾值，使得所提取的區(qū)域的尺寸在設(shè)置的范圍之內(nèi)，使得可以減少對(duì)匹配處理多余的數(shù)據(jù)并可以提取適于匹配處理的數(shù)據(jù)。
可以獲得適合于進(jìn)行匹配處理的圖像，以便匹配單元164可以以高精確度執(zhí)行匹配處理。
在圖像系統(tǒng)不斷改變且輸入圖像的數(shù)據(jù)量陡然改變的情況下，可以沒(méi)有任何改變地執(zhí)行比較和匹配處理。
圖21是用于說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的第五實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的操作的流程圖。
在以硬件方式圖解的功能框圖上，本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備具有與上面實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備幾乎相同的配置，例如具有圖1所示的圖像輸入單元11、存儲(chǔ)器12、FFT處理單元13、坐標(biāo)變換單元14、霍夫變換單元15、CPU16、以及操作處理單元17。
例如，在已登記圖像和被匹配圖像的特征量非常少的情況下，可能獲得不足以進(jìn)行比較和匹配處理的特征量，因此可能獲得不足的判斷精確度。
本實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備提取變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域，在所提取區(qū)域的尺寸小于設(shè)置值的情況下刪除圖像。
參考圖21時(shí)，例如，在用于血管圖形的個(gè)人匹配設(shè)備的應(yīng)用中，將主要描述把存儲(chǔ)特定的圖像數(shù)據(jù)作為已登記圖像以進(jìn)行匹配的情況下與上面實(shí)施例不同之處。
在步驟ST101，CPU 16使圖像輸入單元11捕獲將要存儲(chǔ)為已登記圖像AIM的圖像數(shù)據(jù)，并將圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中。CPU 16使霍夫變換單元15對(duì)所捕獲的圖像數(shù)據(jù)執(zhí)行霍夫變換處理(ST102)。
在步驟ST103，CPU 16提取超過(guò)預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域作為特征量(ST103)。
在步驟ST104，CPU 16判斷所提取的區(qū)域的尺寸是否大于進(jìn)行匹配處理的最小需要的最小值min，如果判定大于最小值min則決定包括了對(duì)已登記圖像AIM足夠的信息量，并將圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中(ST105)。
另一方面，在步驟ST104，如果判定不大于最小值min，則刪除輸入圖像(ST106)，并且，例如通過(guò)顯示已登記圖像AIM的信息量不足的通知，請(qǐng)求圖像數(shù)據(jù)的重新輸入(ST107)。然后，執(zhí)行上述的匹配處理。
在上述的本實(shí)施例中，在登記圖像時(shí)，提取將要登記的變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域，然后在提取的區(qū)域的尺寸小于設(shè)置值(最小值min)的情況下刪除圖像，因此可以穩(wěn)固地獲得具有有關(guān)匹配設(shè)備的相對(duì)大特征量的被登記圖像。并且可以以高精確度執(zhí)行匹配處理。
圖22是用于說(shuō)明根據(jù)本發(fā)明的第六實(shí)施例的圖像匹配設(shè)備的操作的流程圖。
將參考圖22描述從外部輸入的被匹配圖像RIM與預(yù)先存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中的已登記圖像AIM匹配的情況。
在步驟ST201，CPU 16使圖像輸入單元11捕獲圖像數(shù)據(jù)作為被匹配圖像RIM，并將該圖像數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器12中。CPU 16使霍夫變換單元15對(duì)所捕獲的被匹配圖像執(zhí)行霍夫變換處理(ST202)。
在步驟ST203，CPU 16提取超過(guò)預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域作為特征量(ST203)。
在步驟ST204，CPU 16判斷提取的區(qū)域的尺寸是否大于進(jìn)行匹配處理的最小需要的最小值min，如果判定不大于最小值min則決定信息量對(duì)被匹配圖像RIM不夠，刪除圖像(ST205)，例如通過(guò)顯示信息量不足的通知來(lái)請(qǐng)求圖像數(shù)據(jù)的重新輸入(ST206)，并中斷匹配處理。
另一方面，在步驟ST204的判斷中，如果判定大于最小值min，則CPU16判定信息量對(duì)被匹配圖像RIM是足夠的，例程前進(jìn)到步驟ST2至ST27的接下來(lái)的匹配處理。
步驟ST2至ST27的接下來(lái)的操作與圖14所示的操作相同，并將省略說(shuō)明。
如上所述，在本實(shí)施例中，在匹配圖像時(shí)，提取變換的被匹配變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域，并且在所提取的區(qū)域的尺寸小于設(shè)置值(最小值min)的情況下刪除圖像，以便可以穩(wěn)固地獲得適用于匹配設(shè)備的包括相對(duì)大特征量的被匹配圖像。并且可以以高精確度執(zhí)行匹配處理。
注意，本發(fā)明不限于當(dāng)前的實(shí)施例，并且可以以各種方式改變。
例如，在本實(shí)施例中，盡管相似性生成單元通過(guò)應(yīng)用公式(2)計(jì)算相似性，但是并不限于此。例如，相似性生成單元可以執(zhí)行其中計(jì)算適于線性分量(線性形狀的圖形)相關(guān)的相似性的處理。
在本實(shí)施例中，盡管，執(zhí)行傅立葉變換處理、對(duì)數(shù)變換處理、以及對(duì)數(shù)-極坐標(biāo)變換處理，且計(jì)算傅立葉和梅林空間上的平行移動(dòng)量，從而產(chǎn)生放大信息和旋轉(zhuǎn)角信息，但是其不限于此。例如，可以在可檢測(cè)到放大信息和旋轉(zhuǎn)角信息的空間上執(zhí)行坐標(biāo)變換處理。
盡管第一閾值th1和第二閾值th2是固定值，但并不限于此。例如，各個(gè)閾值根據(jù)圖像圖形可變，因此可以以更高的精確度執(zhí)行匹配處理。
權(quán)利要求
1.一種用于對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配圖像的圖像匹配方法，該方法包括第一步驟，基于從參考位置到經(jīng)過(guò)圖像中的點(diǎn)的直線中的最短點(diǎn)的距離、以及經(jīng)過(guò)該參考位置和最短點(diǎn)的直線與包括參考位置的參考軸之間的角，執(zhí)行用以將第一圖像和第二圖像的每個(gè)圖像中的點(diǎn)變換成為彎曲圖形、并將每個(gè)圖像中的線性分量變換成為多個(gè)重疊的彎曲圖形的圖像處理，并且產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及第二步驟，基于在第一步驟中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配，執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
2.如權(quán)利要求1所述的圖像匹配方法，其中第一步驟包括從第一變換圖像和第二變換圖像中提取其每一個(gè)都指示變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域的第三步驟，以及其中，在第二步驟中，第一圖像和第二圖像的匹配是基于在第三步驟中分別從第一變換圖像和第二變換圖像中提取的區(qū)域中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行的。
3.如權(quán)利要求2所述的圖像匹配方法，其中，在第三步驟中，閾值是基于所提取的區(qū)域的尺寸來(lái)確定的，使得所提取的區(qū)域的尺寸大于設(shè)置值。
4.如權(quán)利要求2所述的圖像匹配方法，其中，在第三步驟中，閾值是基于所提取的區(qū)域的尺寸來(lái)確定的，使得所提取的區(qū)域的尺寸在設(shè)置值的范圍之內(nèi)。
5.如權(quán)利要求2所述的圖像匹配方法，其中，在第三步驟中，當(dāng)所提取的區(qū)域的尺寸小于設(shè)置值時(shí)，刪除圖像。
6.如權(quán)利要求1所述的圖像匹配方法，其中，在第一步驟中，對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像。
7.如權(quán)利要求1所述的圖像匹配方法，其中，在第二步驟中，對(duì)在第一步驟中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的多個(gè)不同位置關(guān)系執(zhí)行比較處理，基于比較處理的結(jié)果產(chǎn)生作為相關(guān)值的相似性，并且第一圖像和第二圖像的匹配是基于產(chǎn)生的相似性來(lái)進(jìn)行的。
8.如權(quán)利要求1所述的圖像匹配方法，在第一步驟之前，還包括對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行位置校正處理的第十步驟，其中，在第一步驟中，對(duì)作為第十步驟中位置校正處理的結(jié)果的第一圖像和第二圖像執(zhí)行圖像處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像。
9.如權(quán)利要求8所述的圖像匹配方法，其中，在第十步驟中，作為位置校正處理，基于作為對(duì)第一圖像和第二圖像的旋轉(zhuǎn)角校正處理或擴(kuò)大比例校正處理和傅立葉變換處理的結(jié)果的相位分量而產(chǎn)生相關(guān)值，并且位置校正處理是基于所產(chǎn)生的相關(guān)值而針對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行的。
10.如權(quán)利要求8所述的圖像匹配方法，其中，在第十步驟中，通過(guò)對(duì)第一圖像和第二圖像的相關(guān)處理而產(chǎn)生指示已校正的位置的多個(gè)相關(guān)值，并且基于所產(chǎn)生的相關(guān)值對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行多個(gè)位置校正處理，在第一步驟中，對(duì)第十步驟中對(duì)第一圖像和第二圖像的多個(gè)位置校正處理的結(jié)果執(zhí)行圖像處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像，以及在第二步驟中，相關(guān)值是基于在第一步驟中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形而產(chǎn)生的，并且第一圖像和第二圖像的匹配是基于所產(chǎn)生的相關(guān)值和預(yù)先設(shè)置的閾值而進(jìn)行的。
11.如權(quán)利要求10所述的圖像匹配方法，其中，在第二步驟中，第一圖像和第二圖像的匹配是基于對(duì)應(yīng)于不同位置的相關(guān)值的總量和預(yù)先設(shè)置的閾值而針對(duì)在第一步驟中產(chǎn)生的多個(gè)位置校正處理的結(jié)果來(lái)進(jìn)行的。
12.一種用于對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配圖像的圖像匹配方法，該方法包括第一步驟，對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及第二步驟，基于在第一步驟中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及該圖像中的圖形的匹配或失配，來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
13.一種對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配的圖像匹配設(shè)備，該設(shè)備包括變換裝置，用于對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行圖像處理，通過(guò)該圖像處理，基于從參考位置到經(jīng)過(guò)圖像中的點(diǎn)的直線中的最短點(diǎn)的距離、以及經(jīng)過(guò)該參考位置和最短點(diǎn)的直線與包括參考位置的參考軸之間的角，將每個(gè)圖像中的點(diǎn)變換成為彎曲圖形，并且將每個(gè)圖像中的線性分量變換成為多個(gè)重疊的彎曲圖形，并產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及匹配裝置，用于基于由變換裝置產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
14.如權(quán)利要求13所述的圖像匹配設(shè)備，還包括用于從第一變換圖像和第二變換圖像中提取變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域的提取裝置，其中，匹配裝置基于提取裝置分別從第一變換圖像和第二變換圖像中提取的區(qū)域中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
15.如權(quán)利要求14所述的圖像匹配設(shè)備，其中，提取裝置基于所提取的區(qū)域的尺寸來(lái)確定閾值，以便大于設(shè)置值。
16.如權(quán)利要求14所述的圖像匹配設(shè)備，其中，提取裝置基于所提取的區(qū)域的尺寸來(lái)確定閾值，以便在設(shè)置值的范圍之內(nèi)。
17.如權(quán)利要求14所述的圖像匹配設(shè)備，其中，當(dāng)提取的區(qū)域的尺寸等于或小于設(shè)置值時(shí)，提取裝置刪除圖像。
18.如權(quán)利要求13所述的圖像匹配設(shè)備，其中，變換裝置對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像。
19.如權(quán)利要求13所述的圖像匹配設(shè)備，其中，匹配裝置對(duì)由變換裝置產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的多個(gè)不同位置關(guān)系執(zhí)行比較處理，基于比較處理的結(jié)果產(chǎn)生作為相關(guān)值的相似性，并且基于所產(chǎn)生的相似性來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
20.如權(quán)利要求13所述的圖像匹配設(shè)備，還包括位置校正裝置，其用于在變換裝置的操作之前對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行位置校正處理，其中，變換裝置對(duì)由位置校正裝置執(zhí)行的第一圖像和第二圖像的位置校正處理的結(jié)果執(zhí)行圖像處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像。
21.如權(quán)利要求20所述的圖像匹配設(shè)備，其中位置校正裝置基于作為對(duì)第一圖像和第二圖像的旋轉(zhuǎn)角校正處理或擴(kuò)大比例校正處理和傅立葉變換處理的結(jié)果的相位分量而產(chǎn)生相關(guān)值，并且基于產(chǎn)生的相關(guān)值對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行位置校正處理。
22.如權(quán)利要求20所述的圖像匹配設(shè)備，其中，位置校正裝置基于第一圖像和第二圖像通過(guò)相關(guān)處理而產(chǎn)生每一個(gè)都指示已校正的位置的多個(gè)相關(guān)值，并基于產(chǎn)生的相關(guān)值對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行多個(gè)位置校正處理，變換裝置對(duì)由位置校正裝置對(duì)第一圖像和第二圖像的多個(gè)位置校正處理的結(jié)果執(zhí)行圖像處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像，以及匹配裝置基于由變換裝置產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形產(chǎn)生相關(guān)值，并基于所產(chǎn)生的相關(guān)值和預(yù)先設(shè)置的閾值執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
23.如權(quán)利要求22所述的圖像匹配設(shè)備，其中匹配裝置基于對(duì)應(yīng)于不同位置的相關(guān)值的總量和預(yù)先設(shè)置的閾值對(duì)由變換裝置產(chǎn)生的多個(gè)位置校正處理的結(jié)果執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
24.一種對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配的圖像匹配設(shè)備，該設(shè)備包括變換裝置，用于對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及匹配裝置，用于基于由變換裝置產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
25.一種使信息處理器件對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配圖像的程序，該程序包括第一例程，用于對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行圖像處理，通過(guò)該例程，基于從參考位置到經(jīng)過(guò)圖像中的點(diǎn)的直線中的最短點(diǎn)的距離、以及經(jīng)過(guò)該參考位置和最短點(diǎn)的直線與包括該參考位置的參考軸之間的角，將每個(gè)圖像中的點(diǎn)變換成為彎曲圖形，并將每個(gè)圖像中的線性分量變換成為多個(gè)重疊的彎曲圖形，并且產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及第二例程，用于基于在第一例程中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、以及第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
26.如權(quán)利要求25所述的程序，在第一例程中，還包括用于從第一變換圖像和第二變換圖像中提取其每一個(gè)都指示變換圖像中的彎曲圖形的重疊度等于或大于預(yù)先設(shè)置的閾值的區(qū)域的第三例程，以及其中，在第二例程中，第一圖像和第二圖像的匹配是基于在第三例程中分別從第一變換圖像和第二變換圖像中提取的區(qū)域中的圖形的匹配或失配來(lái)進(jìn)行的。
27.如權(quán)利要求26所述的程序，其中，在第三例程中，閾值是基于所提取的區(qū)域的尺寸來(lái)確定的，使得所提取的區(qū)域的尺寸大于設(shè)置值。
28.如權(quán)利要求26所述的程序，其中，在第三例程中，閾值是基于所提取的區(qū)域的尺寸來(lái)確定的，使得所提取的區(qū)域的尺寸在設(shè)置值的范圍之內(nèi)。
29.如權(quán)利要求26所述的程序，其中，在第三例程中，當(dāng)所提取的區(qū)域的尺寸等于或小于設(shè)置值時(shí)，該圖像被刪除。
30.如權(quán)利要求25所述的程序，其中，在第一例程中，對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像。
31.如權(quán)利要求25所述的程序，其中，在第二例程中，對(duì)在第一例程中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的多個(gè)不同位置關(guān)系執(zhí)行比較處理，基于比較處理的結(jié)果產(chǎn)生作為相關(guān)值的相似性，并且第一圖像和第二圖像的匹配是基于所產(chǎn)生的相似性來(lái)進(jìn)行的。
32.如權(quán)利要求25所述的程序，在第一例程之前，還包括用于對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行位置校正處理的第十例程，其中，在第一例程中，對(duì)第十例程中對(duì)第一圖像和第二圖像的位置校正處理的結(jié)果執(zhí)行圖像處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像。
33.如權(quán)利要求32所述的程序，其中，在第十例程中，作為位置校正處理，基于作為對(duì)第一圖像和第二圖像的旋轉(zhuǎn)角校正處理或擴(kuò)大比例校正處理和傅立葉變換處理的結(jié)果的相位分量而產(chǎn)生相關(guān)值，并且位置校正處理是基于所產(chǎn)生的相關(guān)值而針對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行的。
34.如權(quán)利要求32所述的程序，其中，在第十例程中，基于第一圖像和第二圖像，通過(guò)相關(guān)處理而產(chǎn)生每一個(gè)都指示已校正的位置的多個(gè)相關(guān)值，并且基于所產(chǎn)生的相關(guān)值對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行多個(gè)位置校正處理，在第一例程中，對(duì)第十例程中對(duì)第一圖像和第二圖像的多個(gè)位置校正處理的結(jié)果執(zhí)行圖像處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像，以及在第二例程中，相關(guān)值是基于在第一例程中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形而產(chǎn)生的，并且第一圖像和第二圖像的匹配是基于所產(chǎn)生的相關(guān)值和預(yù)先設(shè)置的閾值而進(jìn)行的。
35.如權(quán)利要求34所述的程序，其中，在第二例程中，第一圖像和第二圖像的匹配是基于對(duì)應(yīng)于不同位置的相關(guān)值的總量和預(yù)先設(shè)置的閾值而針對(duì)在第一例程中產(chǎn)生的多個(gè)位置校正處理的結(jié)果來(lái)進(jìn)行的。
36.一種使信息處理器件對(duì)第一圖像和第二圖像中的線性分量執(zhí)行匹配的程序，該程序包括第一例程，用于對(duì)第一圖像和第二圖像執(zhí)行霍夫變換處理，以便產(chǎn)生第一變換圖像和第二變換圖像；以及第二例程，用于基于在第一例程中產(chǎn)生的第一變換圖像和第二變換圖像中的圖形的重疊度、和第一和第二變換圖像中的圖形的匹配或失配來(lái)執(zhí)行第一圖像和第二圖像的匹配。
全文摘要
提供了一種能夠執(zhí)行高精確度圖像相關(guān)的圖像相關(guān)方法、圖像相關(guān)設(shè)備、以及程序。該圖像相關(guān)設(shè)備包括霍夫變換單元(15)和判斷單元(164)。霍夫變換單元(15)對(duì)已登記圖像AIM和被相關(guān)圖像RIM執(zhí)行霍夫變換處理。詳細(xì)說(shuō)來(lái)，根據(jù)從參考位置到經(jīng)過(guò)圖像中的點(diǎn)的直線L上的最短點(diǎn)的距離ρ、以及經(jīng)過(guò)該參考位置和最短點(diǎn)的直線n0與包括參考位置的作為參考軸的x軸之間定義的角θ，霍夫變換單元(15)通過(guò)將圖像中的點(diǎn)變換成為曲線、并且將圖像中的直線分量變換成為重疊曲線PL的圖形來(lái)執(zhí)行圖像處理，從而產(chǎn)生變換圖像S1621和變換圖像S1622。根據(jù)變換圖像S1621和變換圖像S1622中的圖形重疊度、以及各圖形的相符或不相符，判斷單元(164)執(zhí)行已登記圖像AIM和被相關(guān)圖像RIM的相關(guān)。
文檔編號(hào)G06K9/46GK1839411SQ20058000073
公開(kāi)日2006年9月27日 申請(qǐng)日期2005年6月15日 優(yōu)先權(quán)日2004年6月18日
發(fā)明者飯塚健 申請(qǐng)人:索尼株式會(huì)社