專利名稱:相似度計(jì)算設(shè)備、相似度計(jì)算方法及程序的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域:
本發(fā)明涉及一種相似度計(jì)算設(shè)備、相似度計(jì)算方法及程序。
背景技術(shù):
常規(guī)上,作為用于匹配諸如圖像之類的模式的技術(shù)而言,圖像的模板匹配技術(shù)是已知的。該技術(shù)將模板圖像分為塊區(qū),針對(duì)每個(gè)塊單元執(zhí)行模板匹配,以及確定關(guān)于相應(yīng)塊的位移量,其中,所述位移量可以獲得要搜索圖像內(nèi)的最大匹配率。通過對(duì)與位移量相對(duì)應(yīng)的投票空間的坐標(biāo)記下匹配率等且檢測投票空間中的峰值,來執(zhí)行模板匹配。然而,當(dāng)發(fā)生幾何變換時(shí);例如,當(dāng)要搜索的圖像相對(duì)于模板圖像相對(duì)旋轉(zhuǎn)時(shí),則能夠獲得最大匹配率的位移量將隨著幾何變換而改變。具體地,對(duì)于旋轉(zhuǎn)波動(dòng),因?yàn)榕c幾何變換相關(guān)聯(lián)的位移量基于位置而不同,所以投票空間中的投票位置將改變,且投票空間中的峰值將不再陡峭,且變得緩和。因此,匹配精度劣化。 在專利文獻(xiàn)I中公開了一種圖像匹配方法的示例,其考慮了與以上描述的幾何變換相關(guān)聯(lián)的位移量的變化。專利文獻(xiàn)I公開了一種圖像匹配處理方法,包括以下處理分別從輸入圖像和模型圖像中分割出多個(gè)特性局部區(qū)域;將選定的局部區(qū)域的圖像信息投影到特征空間中設(shè)置的點(diǎn)上;對(duì)于一個(gè)圖像的每個(gè)局部區(qū)域,搜索另一圖像的局部區(qū)域,且將兩個(gè)局部區(qū)域相關(guān)聯(lián),其中所述另一圖像的局部區(qū)域被投影到特征空間中與所述一個(gè)圖像的局部區(qū)域最相近的位置上;基于一個(gè)圖像的相關(guān)聯(lián)局部區(qū)域與其它圖像的局部區(qū)域的位置關(guān)系估計(jì)輸入圖像與模型圖像之間的幾何變換參數(shù);以及通過使用估計(jì)的幾何變換參數(shù)對(duì)一個(gè)圖像的局部區(qū)域的圖像信息或者整個(gè)圖像的圖像信息執(zhí)行幾何變換,以及對(duì)關(guān)聯(lián)的局部區(qū)域的一致性進(jìn)行評(píng)估及匹配?,F(xiàn)有文獻(xiàn)[專利文獻(xiàn)I]專利公開JP-A-2001-92963然而,對(duì)于專利文獻(xiàn)I中描述的圖像匹配處理方法,因?yàn)橥ㄟ^使用估計(jì)的幾何變換參數(shù)對(duì)一個(gè)圖像的局部區(qū)域的圖像信息或者整個(gè)圖像的圖像信息執(zhí)行幾何變換,以及評(píng)估關(guān)聯(lián)的局部區(qū)域的一致性,所以需要用于對(duì)圖像信息執(zhí)行幾何變換的計(jì)算和用于將變換后圖像的局部區(qū)域相關(guān)聯(lián)且計(jì)算相似度的計(jì)算,并且計(jì)算量將極大地增加。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的技術(shù)問題因此,本發(fā)明的示例性目標(biāo)在于,提供一種相似度計(jì)算設(shè)備,能夠在即使當(dāng)發(fā)生了諸如旋轉(zhuǎn)之類的幾何變換時(shí)也能抑制匹配精度的劣化,并且減少計(jì)算量。解決技術(shù)問題的手段根據(jù)本發(fā)明的相似度計(jì)算設(shè)備包括位移向量估計(jì)單元,用于估計(jì)第一圖像中設(shè)置的第一局部區(qū)域與第二圖像中最相似于每個(gè)第一局部區(qū)域的第二局部區(qū)域之間的位移向量;幾何變換參數(shù)估計(jì)單元,用于基于多個(gè)位移向量來估計(jì)幾何變換參數(shù),其中所述幾何變換參數(shù)將第一圖像幾何變換為第二圖像;位移向量校正單元,用于基于幾何變換參數(shù)從位移向量中減去幾何變換所引起的位移,并且校正位移向量;投票單元,用于在相應(yīng)位移向量的元素所定義的二維空間中對(duì)位移向量校正單元已經(jīng)校正的所述位移向量投票;峰值檢測單元,用于檢測已經(jīng)執(zhí)行投票的二維空間中的峰值;以及相似度計(jì)算單元,用于根據(jù)峰值的大小來計(jì)算第一圖像與第二圖像的相似度。本發(fā)明的效果根據(jù)本發(fā)明的示例性方面,即使當(dāng)要進(jìn)行匹配的圖像經(jīng)歷了諸如相對(duì)旋轉(zhuǎn)等的幾何變換時(shí),因?yàn)樵谑褂霉烙?jì)的幾何變換參數(shù)校正位移向量之后執(zhí)行投票,且隨后計(jì)算圖像的相似度,所以能夠抑制匹配精度的劣化,并且減少計(jì)算量。
圖I是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的模式匹配設(shè)備的配置的框圖。 圖2是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的模式匹配設(shè)備的操作的流程圖。圖3(A)至3(C)是示意性地說明了在圖像的相應(yīng)參考點(diǎn)處估計(jì)的位移向量的示例的圖。圖4(A)至4(C)是示意性地說明了通過在投票空間中對(duì)圖3(A)至3 (C)的相應(yīng)位移向量執(zhí)行投票處理而獲得的投票值的圖。圖5是說明了基于本發(fā)明的應(yīng)用的在投票空間中檢測到的峰值的波動(dòng)的圖。
具體實(shí)施例方式現(xiàn)在,將參考
用于實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的優(yōu)選示例性實(shí)施例。圖I是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的模式匹配設(shè)備(相似度計(jì)算設(shè)備)100的配置的框圖。如圖所示,模式匹配設(shè)備100包括位移向量估計(jì)單元101、幾何變換參數(shù)估計(jì)單元102、位移向量校正單元103、投票單元104、峰值檢測單元105和相似度計(jì)算單元106。位移向量估計(jì)單元101、幾何變換參數(shù)估計(jì)單元102、位移向量校正單元103、投票單元104、峰值檢測單元105和相似度計(jì)算單元106被表示為計(jì)算機(jī)的處理器根據(jù)程序執(zhí)行的操作模塊,并且這些單元整體上配置模式匹配設(shè)備100的處理器的功能。位移向量估計(jì)單元101估計(jì)第一圖像中設(shè)置的第一局部區(qū)域與第二圖像中最相似于第一局部區(qū)域的第二局部區(qū)域之間的位移向量(位移量)。幾何變換參數(shù)估計(jì)單元102估計(jì)將第一圖像幾何變換為第二圖像的幾何變換參數(shù)。位移向量校正單元103基于幾何變換參數(shù)來校正位移向量。投票單元104在二維空間中對(duì)位移向量校正單元103已經(jīng)校正了的位移向量投票,并創(chuàng)建已投票圖像。峰值檢測單元105檢測已投票圖像中的峰值。相似度計(jì)算單元106根據(jù)峰值的大小計(jì)算第一圖像與第二圖像的相似度?,F(xiàn)在說明模式匹配設(shè)備100的操作。
圖2是示出了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的模式匹配設(shè)備100的操作的示例的流程圖。此處,面部圖像的匹配被當(dāng)作示例,并對(duì)其進(jìn)行了說明。首先,向模式匹配設(shè)備100輸入要進(jìn)行圖像匹配的兩個(gè)圖像(步驟S201)??梢酝ㄟ^掃描器等執(zhí)行圖像的輸入。應(yīng)注意,在隨后的說明中,要進(jìn)行圖像匹配的兩個(gè)圖像中的一個(gè)圖像(第一圖像)表示為f(x,y),且另一圖像(第二圖像)表示為g(x,y),以及相應(yīng)圖像的圖像大小應(yīng)該是256X256像素?;旧希ㄟ^預(yù)先檢測眼睛位置等使兩個(gè)圖像相關(guān)聯(lián),來基本上歸一化第一圖像f(x,y)和第二圖像g(x,y)的大小和方向。常規(guī)技術(shù)可以用于這種類型的歸一化處理。然而,通常在要檢測的眼睛位置方面存在檢測錯(cuò)誤,并且存在如下情況發(fā)生諸如兩個(gè)圖像之間的旋轉(zhuǎn)等的幾何偏差。接下來,關(guān)于輸入第一圖像f (X,y)中設(shè)置的包括多個(gè)參考點(diǎn)(S,t)的多個(gè)局部區(qū)域,位移向量估計(jì)單元101通過塊匹配方法等獲得與第一圖像f(x,y)最相似的第二圖像g(x,y)的局部區(qū)域,并計(jì)算位移向量v(s,t),作為兩個(gè)圖像的相似局部區(qū)域之間的位移量 (步驟 S202)。具體地,首先,基于公式(I)計(jì)算以圖像f (X,y)的參考點(diǎn)(S,t)為中心的局部區(qū)域與以圖像g(x,Y)的參考點(diǎn)(S+P,t+q)為中心的局部區(qū)域的校正值R(s,t,P,q)。設(shè)置每個(gè)局部區(qū)域的大小,使得X方向是2NU+1,且y方向是2NV+1,以及每個(gè)局部區(qū)域的大小例如被設(shè)置為Nu = Nv = 8像素。此外,例如針對(duì)每8X8像素,設(shè)置參考點(diǎn)(s,t),以及在第一圖像中設(shè)置32X32個(gè)參考點(diǎn)。[等式I]
Mm Jfw
R(s,tfp,q)= 2 藝/(沒+ 』+v)g(s + p+iM+譬+v) …⑴隨后,基于公式(2),相對(duì)于參考點(diǎn)(s,t)獲得校正值R變得最大的位移量(pmax,qmax),作為位移向量v(s, t) ο此處,max4R表示R變?yōu)樽畲笾档膒, q。[等式2]v(sj) = ^max^ ^ = maji-1…(2)
U應(yīng)⑷”1應(yīng)注意,在參考點(diǎn)(s, t)處變得最大的校正值表示為Rmax (S, t)。接下來,幾何變換參數(shù)估計(jì)單元102使用在步驟S202中獲得的位移向量v (s,t),并估計(jì)圖像f (X,y)與圖像g(X,y)之間的幾何變換參數(shù)(步驟S203)。假設(shè)在圖像f (χ,y)與圖像g(x,y)之間存在要受到仿射變換約束的幾何變換,通過公式(3)表示圖像f(x,y)的參考點(diǎn)(s,t)與圖像g(x,y)的參考點(diǎn)的關(guān)系。[等式3]
(S^Ja11 ^12VA ⑷, =+ j
V J ν 2 atHJKi) ψ%) ... (3 )
權(quán)利要求
1.一種相似度計(jì)算設(shè)備,包括 位移向量估計(jì)單元,用于估計(jì)第一圖像中設(shè)置的多個(gè)第一局部區(qū)域與第二圖像中最相似于每個(gè)第一局部區(qū)域的第二局部區(qū)域之間的位移向量; 幾何變換參數(shù)估計(jì)單元,用于基于多個(gè)位移向量來估計(jì)幾何變換參數(shù),其中所述幾何變換參數(shù)將第一圖像幾何變換為第二圖像; 位移向量校正單元,用于基于幾何變換參數(shù),從所述位移向量中減去幾何變換所引起的位移并校正位移向量; 投票單元,用于在相應(yīng)位移向量的元素所定義的二維空間中對(duì)位移向量校正單元已經(jīng)校正的位移向量投票; 峰值檢測單元,用于檢測已經(jīng)執(zhí)行投票的二維空間中的峰值;以及 相似度計(jì)算單元,用于根據(jù)峰值的大小來計(jì)算第一圖像與第二圖像的相似度。
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的相似度計(jì)算設(shè)備, 其中,幾何變換參數(shù)是仿射變換的參數(shù)。
3.根據(jù)權(quán)利要求I或2所述的相似度計(jì)算設(shè)備, 其中,投票單元對(duì)已經(jīng)執(zhí)行投票的二維空間執(zhí)行平滑處理。
4.一種相似度計(jì)算方法,包括以下步驟 估計(jì)第一圖像中設(shè)置的多個(gè)第一局部區(qū)域與第二圖像中最相似于每個(gè)第一局部區(qū)域的第二局部區(qū)域之間的位移向量; 基于多個(gè)位移向量來估計(jì)幾何變換參數(shù),其中所述幾何變換參數(shù)將第一圖像幾何變換為第二圖像; 基于幾何變換參數(shù),從所述位移向量中減去幾何變換所引起的位移并校正位移向量; 在相應(yīng)位移向量的元素所定義的二維空間中對(duì)校正后的位移向量投票; 檢測已經(jīng)執(zhí)行投票的二維空間中的峰值;以及 根據(jù)峰值的大小來計(jì)算第一圖像與第二圖像的相似度。
5.一種使計(jì)算機(jī)用作如下功能部件的程序 位移向量估計(jì)單元,用于估計(jì)第一圖像中設(shè)置的多個(gè)第一局部區(qū)域與第二圖像中最相似于每個(gè)第一局部區(qū)域的第二局部區(qū)域之間的位移向量; 幾何變換參數(shù)估計(jì)單元,用于基于多個(gè)位移向量來估計(jì)幾何變換參數(shù),其中所述幾何變換參數(shù)將第一圖像幾何變換為第二圖像; 位移向量校正單元,用于基于幾何變換參數(shù),從所述位移向量中減去幾何變換所引起的位移并校正位移向量; 投票單元,用于在相應(yīng)位移向量的元素所定義的二維空間中對(duì)位移向量校正單元已經(jīng)校正的位移向量投票; 峰值檢測單元,用于檢測已經(jīng)執(zhí)行投票的二維空間中的峰值;以及 相似度計(jì)算單元,用于根據(jù)峰值的大小來計(jì)算第一圖像與第二圖像的相似度。
全文摘要
相似度計(jì)算設(shè)備具有位移向量估計(jì)單元101,用于估計(jì)第一圖像中設(shè)置的第一局部區(qū)域與第二圖像中最相似于第一局部區(qū)域的第二局部區(qū)域之間的位移向量;幾何變換參數(shù)估計(jì)單元102,用于估計(jì)幾何變換參數(shù),其中所述幾何變換參數(shù)將第一圖像幾何變換為第二圖像;位移向量校正單元103,用于基于幾何變換參數(shù)來校正位移向量;投票單元104,用于在二維空間中對(duì)位移向量校正單元103已經(jīng)校正的所述位移向量投票并創(chuàng)建已投票圖像;峰值檢測單元105,用于檢測所述已投票圖像中的峰值;以及相似度計(jì)算單元106,用于根據(jù)峰值的大小來計(jì)算第一圖像與第二圖像的相似度。
文檔編號(hào)G06T7/00GK102725774SQ20108006087
公開日2012年10月10日 申請日期2010年12月15日 優(yōu)先權(quán)日2010年1月8日
發(fā)明者中村陽一, 龜井俊男 申請人:日本電氣株式會(huì)社