JP2009199250A - 目標物検出システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 サンプル画像上で、目標物として検出したい対象物を指定すると、指定された位置に対応するサンプル画像上から、テンプレート画像と同形状の画素ブロックを抽出し、その画素ブロックとテンプレート画像両者について、輝度ヒストグラムの照合(S201)、階調変動ヒストグラムの照合(S202)、重心間距離の算出(S203)、慣性モーメントの照合(S204)、グレー階調画素差分の算出(S205)、正規化相関係数の算出(S206)を実行し、6つの類似性評価値の値を更新する。指定された位置付近の所定の位置についても実行し、6つの類似性評価値の最小または最大値に基づいて、判定基準値を設定する。
【選択図】 図6
Description
(1.システム構成)
まず、本発明に係る目標物検出システムの構成について説明する。図1は本発明に係る目標物検出システムの構成図である。図1において、10は探索対象画像記憶部、20はテンプレート準備部、30はテンプレート記憶部、40は目標物探索部、50は探索結果記憶部である。
次に、図1に示した目標物検出システムの処理動作について説明する。まず、探索対象画像記憶部10には、人工衛星により撮影された衛星画像が探索対象画像として記憶される。本実施形態では、衛星画像として、Adobe社TIFF規格準拠のGeo−TIFF形式であり、画像データに地理情報(緯度経度情報など)が付加されたものを採用する。
(輝度ヒストグラム差分)=1000・Σ v=0,15|H(v)−Ht(v)|/ Σ v=0,15(H(v)+Ht(v))
(階調変動ヒストグラム差分)=1000・Σ v=0,15|HD(v)−HDt(v)|/ Σ v=0,15(HD(v)+HDt(v))
Xg= Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y)≠0 V(x+Xc+dx,y+Yc+dy)・x
/ Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 V(x+Xc+dx,y+Yc+dy)
Yg= Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 V(x+Xc+dx,y+Yc+dy)・y
/ Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 V(x+Xc+dx,y+Yc+dy)
Xgt= Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 Vt(x,y)・x/ Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 Vt(x,y)
Ygt= Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 Vt(x,y)・y/ Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 Vt(x,y)
(重心間距離)=1000・{(Xg−Xgt)(Xg−Xgt)+(Yg−Ygt)(Yg−ygt)}1/2/ S
M= Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 V(x+Xc+dx,y+Yc+dy)・[(x-Xg)(x-Xg)+(y-Yg)(y-Yg)]
/Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 V(x+Xc+dx,y+Yc+dy)
Mt= Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 Vt(x,y)・[(x-Xgt)(x-Xgt)+(y-Ygt)(y-Ygt)]
/Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 Vt(x,y)
(慣性モーメント差分)=1000・|M−Mt|/ (M+Mt)
(グレー階調画素差分)= 1000・Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 |V'(x+Xc+dx,y+Yc+dy)−Vt'(x,y)|
/ ( V'(x+Xc+dx,y+Yc+dy)+Vt'(x,y) )
Va= Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 V(x+Xc+dx,y+Yc+dy)/ C
Vat= Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 Vt(x,y)/ C
C= Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 1
(正規化相関係数)= 1000・Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 (V(x+Xc+dx,y+Yc+dy)-Va)・(Vt(x,y)-Vat)
/[Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 (V(x+Xc+dx,y+Yc+dy)-Va)2・ Σ y=0,S-1 Σ x=0,S-1 | Vt(x,y) ≠0 (Vt(x,y)-Vat)2]1/2
(輝度ヒストグラム差分の判定基準値)=(輝度ヒストグラム差分の最小値)×1.1
(階調変動ヒストグラム差分の判定基準値)=(階調変動ヒストグラム差分の最小値)×1.1
(重心間距離の判定基準値)=(重心間距離の最小値)×1.1
(慣性モーメント差分の判定基準値)=(慣性モーメント差分の最小値)×1.1
(グレー階調画素差分の判定基準値)=(グレー階調画素差分の最小値)×1.1
(正規化相関係数の判定基準値)=(正規化相関係数の最大値)×0.9
以上のようにして、テンプレート画像の準備が完了したら、準備されたテンプレート画像を用いて、目標物探索部40が目標物の探索を行う。この目標物の探索処理について図9のフローチャートを用いて説明する。利用者が目標物探索処理を指示すると、目標物探索部40の角度非依存類似性判断手段41、角度依存類似性判断手段42が連携して、順次マッチング処理を行う(S301)。具体的には、探索対象画像中の始点画素位置から順次パターンマッチング処理を実行し、類似判定する位置を見つける。
20・・・テンプレート準備部
21・・・テンプレート作成手段
22・・・判定基準値設定手段
23・・・テンプレート更新手段
30・・・テンプレート記憶部
40・・・目標物探索部
41・・・角度非依存類似性判断手段
42・・・角度依存類似性判断手段
43・・・探索結果出力手段
50・・・探索結果記憶部
Claims (12)
- 目標物を含むテンプレート画像を用いて、探索対象である探索対象画像から、目標物を検出するシステムであって、
前記テンプレート画像を記憶したテンプレート記憶手段と、
目標物のサンプルを含むサンプル画像上で指定された画素位置から所定範囲内の各画素位置において、前記各テンプレート画像と同一サイズの画素ブロックを前記サンプル画像から抽出し、前記テンプレート画像と前記画素ブロックの類似性評価値を算出し、当該類似性評価値に所定の値を演算した値を判定基準値として設定する判定基準値設定手段と、
前記探索対象画像に対して、先頭画素位置から最終画素位置まで抽出位置を順次移動させながら、前記各テンプレート画像と同一サイズの画素ブロックを前記探索対象画像から抽出し、前記テンプレート画像と前記画素ブロックの類似性評価値を算出し、当該類似性評価値と前記設定された判定基準値と比較することにより類似性を判断する類似性判断手段と、
前記類似性判断手段により類似性ありと判断された場合に、その際のテンプレート画像のID、前記探索対象画像上における画素ブロックの位置を特定する画素位置、前記テンプレート画像の回転角度を出力する探索結果出力手段と、
を有することを特徴とする目標物検出システム。 - 請求項1において、
前記テンプレート画像には多角形形状の有効画像領域が設定されており、前記判定基準値設定手段および前記類似性判断手段は、前記テンプレート画像内の有効画像領域に含まれる画素群と、前記画素ブロック内の前記有効画像領域内部に対応する画素群とに基づいて、前記類似性評価値を算出するようにしていることを特徴とする目標物検出システム。 - 請求項1または請求項2において、
前記判定基準値設定手段、類似性判断手段において、類似性評価値は複数算出されるとともに、各類似性評価値に対応する判定基準値が設定され、前記類似性判断手段では、1つの類似性評価値で類似性なしと判断された場合に、他の類似性評価値に関する判断を行うことなく類似性なしと判断するものであることを特徴とする目標物検出システム。 - 請求項1または請求項2において、
前記判定基準値設定手段、類似性判断手段における類似性評価値は、前記テンプレート画像の角度を回転させず、前記テンプレート画像に含まれる画素とそれに対応する前記画素ブロック内の画素とを所定の照合方法で照合して、角度に依存せずに算出する類似性評価値と、前記テンプレート画像を所定の角度で回転させながら、前記テンプレート画像に含まれる画素とそれに対応する前記画素ブロック内の画素とを所定の照合方法で照合して、角度に依存させて算出する類似性評価値の2種類が存在することを特徴とする目標物検出システム。 - 請求項3または請求項4において、
前記判定基準値設定手段、類似性判断手段は、前記テンプレート画像に含まれる画素とそれに対応する前記画素ブロック内の画素の各々に対する階調変動ヒストグラムを算出し、双方の階調変動ヒストグラム同士のユークリッド距離を、前記類似性評価値として算出するものであることを特徴とする目標物検出システム。 - 請求項5において、
前記階調変動ヒストグラム同士のユークリッド距離は、各画素値から抽出した上位ビットに基づく階調変動ヒストグラムと下位ビットに基づく階調変動ヒストグラム同士のユークリッド距離であることを特徴とする目標物検出システム。 - 請求項3から請求項6のいずれかにおいて、
前記判定基準値設定手段、類似性判断手段は、前記テンプレート画像に含まれる画素とそれに対応する前記画素ブロック内の画素の各々の階調値を重みとした重心位置を算出し、双方の重心間距離および双方の慣性モーメントの差分値を類似性評価値として用いるものであることを特徴とする目標物検出システム。 - 請求項3から請求項7のいずれかにおいて、
前記判定基準値設定手段、類似性判断手段は、前記テンプレート画像に含まれる画素とそれに対応する前記画素ブロック内の画素の階調値の差分値を、前記類似性評価値として用いるものであることを特徴とする目標物検出システム。 - 請求項3から請求項8のいずれかにおいて、
前記判定基準値設定手段、類似性判断手段は、前記テンプレート画像に含まれる画素とそれに対応する前記画素ブロック内の画素の階調値に基づく正規化相関係数を、前記類似性評価値として用いるものであることを特徴とする目標物検出システム。 - 請求項1から請求項9のいずれかにおいて、
前記サンプル画像から指定された所定の多角形領域を切り出してテンプレート画像の有効画像領域を定義し、前記有効画像領域を任意の角度に回転させても包含するように定義された正方形形状のテンプレート画像を作成し、当該テンプレート画像を前記定義された有効画像領域の情報とともに、前記テンプレート記憶手段に記憶させるテンプレート作成手段をさらに有することを特徴とする目標物検出システム。 - 請求項10において、
前記探索結果出力手段は、前記類似性判断手段により類似性ありと判断された場合に、その際のテンプレート画像のID、前記探索対象画像上における画素ブロックの位置を特定する画素位置、前記テンプレート画像の回転角度に対応したテンプレート画像の有効画像領域の輪郭線を、前記探索対象画像上に重ねて出力することを特徴とする目標物検出システム。 - コンピュータを、請求項1から請求項11のいずれかに記載の目標物検出システムとして機能させるためのプログラム。
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