JP4849262B2 - ナンバープレート抽出システム、ナンバープレート抽出装置、ナンバープレート抽出方法及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、ナンバープレートの認識技術に関し、特に、撮影された画像中のナンバープレートの位置やサイズが未知の場合に、ナンバープレートの探索時間を軽減することが可能なナンバープレート抽出システム、ナンバープレート抽出装置、ナンバープレート抽出方法及びプログラムに関する。

一般的なナンバープレート認識技術は、カメラで撮影した画像からナンバープレート位置を抽出し、そのナンバープレートに対してＯＣＲ（Optical Character Recognition）技術を施して、ナンバープレート上の文字を読み取る。ナンバープレートの撮影に使用するカメラは、道路上の高架に設置するタイプから、手で持ち歩いて撮影するタイプまで様々であるが、一般的に、ナンバープレートとカメラとの相対位置が一定であるケースが最も安定して撮影できる。これは、撮影した画像中のナンバープレートの大きさや位置が一定であることを意味している。このようなケースでは、容易にナンバープレート認識が可能であるが、カメラの設置等が大掛かりになったり、撮影シーンが限定されたりするなど条件が厳しくなり、自由度が損なわれる傾向にある。一方、手で持ち歩くなど自由度の高いケースでは、様々な撮影状況に対応できる代わりに、画像中のナンバープレートの大きさや位置が不定となり、ナンバープレート認識の難易度が高くなる。

このような状況において、近年のコンピュータ性能の向上により、より自由度の高いナンバープレート認識技術が開発されている。この時、特に課題となるのが、ナンバープレートの位置と大きさを求める手法であり、本明細書では、これを「ナンバープレート抽出」と呼ぶ。このナンバープレート抽出は、ナンバープレートの大きさや位置が不定であることが多いため、処理時間が増大する傾向にあり、対策が必要である。

本発明に関連する技術手法としては、以下のものが開示されている。
特許文献１では、垂直及び水平エッジを求め、任意の垂直と水平のエッジを組合せの中から所定の閾値に合う組合せをナンバープレート位置とする手法が開示されている。しかし、この手法では、背景が複雑な場合には多くのエッジが抽出され、結果として垂直と水平のエッジの組合せ数が多くなり、処理時間が多くなってしまうと考えられる。
特許文献２では、画像を微分後、１６×３２ドットのサブウィンドウに分割し、３×７のサブウィンドウからなるサーチウィンドウを構成し、このサーチウィンドウにて画像全体をサーチし、各サーチウィンドウ内の微分値の和と所定の閾値と比較してナンバープレートか否か判断する手法が開示されている。しかし、この手法では、木々やざらついた路面などが画像中にある領域もナンバープレートと認識されてしまうケースがある。
特開平１０−１７２０９１号公報 特開平０８−１９０６９１号公報 特開平１１−７３５１４号公報

以上のことから、ナンバープレート抽出には以下のような問題点がある。
第１の問題点は、ナンバープレート抽出を高速に認識する必要がある。その理由は、画像中のナンバープレートのサイズや位置が不定であり、様々なパターンでサーチする必要があるためである。
第２の問題点は、ナンバープレート抽出の誤認識を軽減する必要がある。その理由は、木々やざらついた路面などエッジが多い対象物を誤認識するケースがあるためである。

本発明は、上記事情に鑑みてなされたものであり、誤認識を軽減し、かつ、高速にナンバープレート抽出を行うことができるナンバープレート抽出システム、ナンバープレート抽出装置、ナンバープレート抽出方法及びプログラムを提供することを目的とする。

なお、特許文献３では、ナンバープレート候補領域の輝度値を縦横各方向に対して投影し、その投影した形状（ヒストグラム）と、予め定められた形状とを比較することでナンバープレート領域か否かを判定する手法が開示されており、ヒストグラムを用いてナンバープレート抽出を行う点で本発明と類似するが、本発明では、ナンバープレート候補領域の全ての縦横各方向のエッジを特徴量として求め、その特徴量をヒストグラム化し、そのヒストグラムを判別分別法で閾値を設定し、上下に分離する、その分離した上位部分（特徴量が多い部分）をナンバープレート候補領域とする手法である点で異なる。

かかる目的を達成するために、本発明の第１の態様は、ナンバープレートの映像を撮影する撮影手段と、映像を画像に落とし込む画像入力手段と、画像の中からナンバープレート領域を抽出するナンバープレート抽出処理手段と、抽出されたナンバープレート領域から文字を抽出する文字抽出処理手段と、抽出された文字の認識を行う文字認識処理手段と、を有し、ナンバープレート抽出処理手段は、画像入力手段から入力された画像に対して特徴処理を行う特徴処理部と、特徴処理が施された画像の全領域に対して予め定められたサイズの矩形領域を移動させながら各矩形領域内の特徴量を求めていき、特徴量を示すヒストグラムを作成し、ヒストグラムに示される特徴量が均等に分割される第１の閾値を求め、第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域をナンバープレート候補となりうる候補領域として抽出する候補領域抽出処理部と、抽出された候補領域に対してナンバープレートであるか否かを決定する領域決定処理部と、を備えることを特徴とする。

本発明の第２の態様は、ナンバープレートが撮影された画像の中から、ナンバープレート領域を抽出するナンバープレート抽出装置であって、画像に対して特徴処理を行う特徴処理部と、特徴処理が施された画像の全領域に対して予め定められたサイズの矩形領域を移動させながら各矩形領域内の特徴量を求めていき、特徴量を示すヒストグラムを作成し、ヒストグラムに示される特徴量が均等に分割される第１の閾値を求め、第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域をナンバープレート候補となりうる候補領域として抽出する候補領域抽出処理部と、抽出された候補領域に対してナンバープレートであるか否かを決定する領域決定処理部と、を有することを特徴とする。

本発明の第３の態様は、ナンバープレートが撮影された画像の中から、ナンバープレート領域を抽出するナンバープレート抽出方法であって、画像に対して特徴処理を行う特徴処理ステップと、特徴処理が施された画像の全領域に対して予め定められたサイズの矩形領域を移動させながら各矩形領域内の特徴量を求めていき、特徴量を示すヒストグラムを作成し、ヒストグラムに示される特徴量が均等に分割される第１の閾値を求め、第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域をナンバープレート候補となりうる候補領域として抽出する候補領域抽出処理ステップと、抽出された候補領域に対してナンバープレートであるか否かを決定する領域決定処理ステップと、を有することを特徴とする。

本発明の第４の態様は、ナンバープレートが撮影された画像の中から、ナンバープレート領域の抽出を実行させるためのプログラムであって、画像に対して特徴処理を行う特徴処理と、特徴処理が施された画像の全領域に対して予め定められたサイズの矩形領域を移動させながら各矩形領域内の特徴量を求めていき、特徴量を示すヒストグラムを作成し、ヒストグラムに示される特徴量が均等に分割される第１の閾値を求め、第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域をナンバープレート候補となりうる候補領域として抽出する候補領域抽出処理と、抽出された候補領域に対してナンバープレートであるか否かを決定する領域決定処理と、をコンピュータに実行させることを特徴とする。

本発明によれば、ナンバープレート抽出を多段的に行うことで処理効率が向上し、高速かつ誤認識の少ないナンバープレート抽出を行うことが可能となる。

以下、本発明を実施するための最良の形態について添付図面を参照して詳細に説明する。

図１は、本発明のナンバープレート抽出システムの構成を示すブロック図である。図１に示すように、本発明のナンバープレート抽出システムは、ビデオカメラ（撮影手段）１０１と、画像入力手段１０２と、ナンバープレート抽出手段（装置）１０３と、文字抽出処理手段１０４と、文字認識処理手段１０５と、を有して構成されている。また、本発明のナンバープレート抽出処理手段（装置）１０３は、特徴処理部１０６と、候補領域抽出処理部１０７と、領域決定処理部１０８と、を有して構成されている。
これらの各手段はそれぞれ以下のように動作する。

ビデオカメラ１０１は、一般のビデオカメラであり、場合によっては暗視等で使用する近赤外線がある。このビデオカメラにより、ナンバープレートを装着した車両の映像を撮影する。

画像入力手段１０２は、ビデオカメラ１０１で撮影された映像を、計算機に取り込む部分であり、連続するフレームから１フレーム分を取り込み、メモリ若しくはハードディスク上に画像として展開される。

ナンバープレート抽出処理手段１０３は、画像入力手段１０２で展開された画像に対して、ナンバープレートらしき領域を特定する処理を行う。このナンバープレート抽出処理手段１０３は、特徴処理部１０６と、候補領域抽出処理部１０７と、領域決定処理部１０８と、を有して構成されている。

文字抽出処理手段１０４は、ナンバープレート抽出処理手段１０３で抽出されたナンバープレート領域に対して、文字領域を特定するもので、一般的に二値化処理やラベリング処理が行われる。

文字認識処理手段１０５は、抽出された文字領域に対してＯＣＲ技術等を使用して、文字の特定を行う。

特徴処理部１０６は、画像入力手段１０２で展開された画像に対して、エッジ検出等の画像処理を施すことで画像の特徴を求める処理を行う。

候補領域抽出処理部１０７は、特徴処理部１０６にて特徴処理された画像に対して、画像中の全領域に対して適当な矩形で探索を行うものであり、矩形内の特徴データによってナンバープレートらしさを定量化し、適当な閾値によってナンバープレートの候補となる矩形の選定を行う。ここでは、全矩形に対して５０％〜７０％程度の絞り込みを行う。具体的には、ナンバープレートが据付されている車両の本体や窓は特徴が無く均一であることから、特徴量からその部分を探索領域から棄却する。逆に、道路上には細かいざらつきや、道路脇には木々があり、これらはエッジの量が多くなる傾向にある。これに対応するため、水平方向と垂直方向の特徴量の差から、ナンバープレート領域か、道路のざらつきや木々との区別を行う。これは、ナンバープレートの文字は水平方向、垂直方向ともほぼ同量の特徴量から構成されているが、道路ではカメラの視点方向が道路面に対して斜めになることが多いことから、垂直方向の特徴量が減衰し、水平方向の特徴量が維持されるため、垂直方向より水平方向の特徴量が多くなる。また、木々については葉が太陽光を受けるため水平方向に生えていることから、垂直方向より水平方向の特徴量が多くなる。

領域決定処理部１０８は、候補領域抽出処理部１０７によって選定された候補領域に対してパターン認識等による処理にて、数個のナンバープレート領域を決定する。

次に、図２のフローチャート、図３、図４を参照して、本発明のナンバープレート抽出動作について詳細に説明する。なお、図２のフローチャートでは、図１のナンバープレート抽出処理手段１０３の動作について記載する。ナンバープレート抽出処理手段１０３は、読み込まれた制御プログラムに従って、以下のナンバープレート抽出動作を実行する。

まず、画像入力手段１０２で展開された画像の全領域に対して、垂直方向及び水平方向の特徴量を各々求める（ステップＳ２０１,Ｓ２０２）。

その後、探索する矩形サイズの初期値を設定する（ステップＳ２０３）。この矩形サイズは、画像中のナンバープレートの大きさに大小があっても抽出できるように複数用意される。

次に、探索矩形の位置（探索領域の始点）を初期化する（ステップＳ２０４）。ここでは、探索矩形の左上の座標（図３の３０２）を展開された画像（図３の３０１）の左上に合わせる。

次に、探索矩形内の特徴量の和を、垂直方向及び水平方向の各々で求める（ステップＳ２０５,Ｓ２０６）。

次に、ステップＳ２０５、Ｓ２０６で求めた垂直方向の特徴量の和及び水平方向の特徴量の和のさらに和をとる（ステップＳ２０７）。

ステップＳ２０７で求めた特徴量をヒストグラム（図４の４０３）に追加する（ステップＳ２０８）。具体的には、ヒストグラムの横軸は特徴量（図４の４０２）であり、縦軸は横軸に対する探索矩形の数（図４の４０１）である。

次に、図３の探索矩形３０２を縦もしくは横に移動させる（ステップＳ２０９）。この移動を繰り返し、展開された画像（図３の３０１）の全域について探索を行い（ステップＳ２１０）、各々の特徴量を求め、図４のヒストグラム４０３を完成させる。

ヒストグラム４０３から特徴量が均等に分割されるように閾値（図４の４０４）を設定する（ステップＳ２１１）。その閾値４０４以下を探索矩形候補対象外とする（ステップＳ２１２）。

次に、対象となる各探索矩形において、垂直方向特徴量と水平方向特徴量の差の絶対値をとる（ステップＳ２１３）。この差が所定の閾値より大きい場合、探索矩形候補対象外とする（ステップＳ２１４）。

次に、探索矩形サイズを変更し（ステップＳ２１５）、このサイズが所定の値を超えてない場合は（ステップＳ２１６／ＮＯ）、ステップＳ２０５,Ｓ２０６に戻り、超えた場合は（ステップＳ２１６／ＹＥＳ）、残った各探索矩形に対しパターン認識を実施し、ナンバープレートか否かの判定を行う（ステップＳ２１７）。

次に、具体的な実施例を用いて、図２で説明した本発明のナンバープレート抽出動作を説明する。
画像入力手段１０２から入力される画像の例を図５に示す画像とする。図５に示すように、この画像は、車両５０１、その車輌５０１に装着されたナンバープレート５０２、道路５０４の脇にある木々５０３、車輌５０１が走行している道路５０４、道路面のざらつき５０５から構成されている。便宜上、テクスチャを省略している。

このような画像に対し、垂直方向の特徴量を縦のソーベルフィルタを用いて行うと、図６に示すようになり、水平方向の特徴量を横のソーベルフィルタを用いて行うと、図７に示すようになる。

図６、図７を足すもしくはＯＲをとると、図８のようになり、境界線が強調された画像となる。ここで、探索矩形８０１を左上から画面全体を１ピクセルずつ走査するように実行し、各位置において特徴量の和を求め、図４のようなヒストグラムを作成する。このヒストグラムに対し、判別分析法により、特徴量の多い領域、少ない領域を分離するように閾値を求める。ナンバープレートは垂直・水平方向ともに特徴量が多いため、閾値より低い探索領域については棄却する。この時、木々５０３や道路面のざらつき５０５は棄却されず残る。

これらに対応するため、図６と図７との差の絶対値を求めると、図９のようになり、木々５０３や道路面のざらつき５０５が残る。図９に対しても同様に、探索矩形９０１により画面全体を１ピクセルずつ走査し、各位置において特徴量の和を求め、これが所定の閾値より大きい場合、その領域を棄却する。この２段階の処理にて残った探索矩形領域に対し、パターン認識処理を行い、ナンバープレートか否かを最終に判定する。

以上説明したように、本発明によれば、以下の効果を奏する。
第１の効果は、ナンバープレート抽出を正確に行うことにある。その理由は多段での領域抽出処理を行っていることであり、各段階にて異なる視点での領域抽出を行うことで、正確な抽出が可能になる。
第２の効果は、ナンバープレート抽出を高速に行うことにある。その理由は多段での領域抽出処理を行っていることであり、始めは大まかに探索領域を限定し、その後に詳細に領域判定を行うことで、高速な抽出が可能になる。
第３の効果は、ナンバープレート抽出にて、車両のフロントグリルや境界線、道路のざらつき、木々等の誤認識を軽減することが可能になる。

以上、本発明について説明したが、上記記載に限定されるものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々の変形が可能である。

例えば、上述した本発明における動作は、ハードウェア、または、ソフトウェア、あるいは、両者の複合構成によって実行することも可能である。

なお、ソフトウェアによる処理を実行する場合には、図２の処理シーケンスを記録したプログラムを、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ内のメモリにインストールして実行させるか、あるいは、各種処理が実行可能な汎用コンピュータにプログラムをインストールして実行させることが可能である。

例えば、プログラムは、記録媒体としてのハードディスクやＲＯＭ（Read Only Memory）に予め記録しておくことが可能である。あるいは、プログラムは、フロッピー（登録商標）ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ(Compact Disc Read Only Memory)，ＭＯ(Magneto optical)ディスク，ＤＶＤ(Digital Versatile Disc)、磁気ディスク、半導体メモリなどのリムーバブル記録媒体に、一時的、あるいは、永続的に格納（記録）しておくことが可能である。
このようなリムーバブル記録媒体は、いわゆるパッケージソフトウエアとして提供することが可能である。

なお、プログラムは、上述したようなリムーバブル記録媒体からコンピュータにインストールする他、ダウンロードサイトから、コンピュータに無線転送したり、ＬＡＮ(Local Area Network)、インターネットといったネットワークを介して、コンピュータに有線で転送したりし、コンピュータでは、転送されてきたプログラムを受信し、内蔵するハードディスク等の記録媒体にインストールすることが可能である。

また、図２を用いて説明した処理動作に従って時系列的に実行されるのみならず、処理を実行する装置の処理能力、あるいは、必要に応じて並列的にあるいは個別に実行するように構築することも可能である。

また、本発明のナンバープレート抽出システムは、複数の装置の論理的集合構成にしたり、各装置の機能を混在させたりするように構築することも可能である。

本発明は、ナンバープレート認識以外に、セキュリティが必要な空港、港湾などの施設での車両の特定や監視といった用途に適用できる。また、盗難車両や指名手配車両等の特定など治安関連での用途に適用できる。

本発明のナンバープレート抽出システムの構成を示すブロック図である。 本発明のナンバープレート抽出手段（装置）の動作を示すフローチャートである。 探索領域の動作を示す概念図である。 特徴量の分布を示すヒストグラムの概念図である。 ビデオカメラからの入力画像例の概念図である。 図５に対する垂直方向の特徴量を求めた概念図である。 図５に対する水平方向の特徴量を求めた概念図である。 図６、図７の各垂直方向、水平方向の特徴量の和もしくはＯＲを求めた概念図である。 図６と図７の差の絶対値を求めた概念図である。

符号の説明

１０１ 映像を撮影する装置（撮影手段）
１０２ 撮影された映像を、計算機に取り込む手段（画像入力手段）
１０３ ナンバープレートらしき領域を特定する手段（ナンバープレート抽出手段／ナンバープレート抽出装置）
１０４ 文字領域を特定する手段（文字抽出処理手段）
１０５ 抽出された文字領域に対してＯＣＲ技術等を使用して文字の特定を行う手段（文字認識処理手段）
１０６ ナンバープレートの特徴を求める手段（特徴処理部）
１０７ ナンバープレートらしくない領域を棄却する手段（候補領域抽出処理部）
１０８ ナンバープレートか否かの決定を行う手段（領域決定処理部）
２０１ 垂直方向の特徴を求める手段
２０２ 水平方向の特徴を求める手段
２０３ 探索矩形サイズを初期化する手段
２０４ 探索矩形位置を初期化する手段
２０５ 探索矩形内の垂直方向の特徴量の和を求める手段
２０６ 探索矩形内の水平方向の特徴量の和を求める手段
２０７ 探索矩形内の垂直方向の特徴量の和と探索矩形内の水平方向の特徴量の和の和を求める手段
２０８ 垂直及び水平方向の特徴量をヒストグラムに追加する手段
２０９ 探索矩形を垂直方向若しくは水平方向に移動させる手段
２１０ 垂直及び水平方向の特徴量でヒストグラムを完成する手段
２１１ ヒストグラムから特徴量が均等に分割されるように閾値を求める手段
２１２ 閾値以下を探索矩形候補対象外とする手段
２１３ 垂直方向特徴量と水平方向特徴量の差の絶対値をとる手段
２１４ 垂直方向特徴量と水平方向特徴量の差が所定の閾値より大きい場合、探索矩形候補対象外とする手段
２１５ 探索矩形サイズを変更する手段
２１６ 探索矩形サイズが所定の値を超えているか判断する手段
２１７ 探索矩形にパターン認識を実施し、ナンバープレートか否かの判定を行う手段
３０１ メモリやファイルに展開された画像
３０２ 探索矩形
４０１ 特徴量
４０２ 特徴量に対する探索矩形の数
４０３ 特徴量のヒストグラム
４０４ 特徴量が均等に分割される閾値
５０１ 車両
５０２ ナンバープレート
５０３ 木々
５０４ 道路
５０５ 道路面のざらつき
８０１ 探索矩形
９０１ 探索矩形

Claims (8)

1. ナンバープレートの映像を撮影する撮影手段と、
   前記映像を画像に落とし込む画像入力手段と、
   前記画像の中からナンバープレート領域を抽出するナンバープレート抽出処理手段と、
   前記抽出されたナンバープレート領域から文字を抽出する文字抽出処理手段と、
   前記抽出された文字の認識を行う文字認識処理手段と、を有し、
   前記ナンバープレート抽出処理手段は、
   前記画像入力手段から入力された画像に対して特徴処理を行う特徴処理部と、
   前記特徴処理が施された画像の全領域に対して予め定められたサイズの矩形領域を移動させながら各矩形領域内の特徴量を求めていき、当該特徴量を示すヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムに示される特徴量が均等に分割される第１の閾値を求め、当該第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域をナンバープレート候補となりうる候補領域として抽出する候補領域抽出処理部と、
   前記抽出された候補領域に対してナンバープレートであるか否かを決定する領域決定処理部と、
   を備えることを特徴とするナンバープレート抽出システム。
2. 前記候補領域抽出処理部は、
   前記第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域に対し、垂直方向の特徴量と水平方向の特徴量の差分を求め、当該差分が予め定められた第２の閾値より大きい矩形領域を前記候補領域から除外することを特徴とする請求項１記載のナンバープレート抽出システム。
3. ナンバープレートが撮影された画像の中から、ナンバープレート領域を抽出するナンバープレート抽出装置であって、
   前記画像に対して特徴処理を行う特徴処理部と、
   前記特徴処理が施された画像の全領域に対して予め定められたサイズの矩形領域を移動させながら各矩形領域内の特徴量を求めていき、当該特徴量を示すヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムに示される特徴量が均等に分割される第１の閾値を求め、当該第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域をナンバープレート候補となりうる候補領域として抽出する候補領域抽出処理部と、
   前記抽出された候補領域に対してナンバープレートであるか否かを決定する領域決定処理部と、
   を有することを特徴とするナンバープレート抽出装置。
4. 前記候補領域抽出処理部は、
   前記第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域に対し、垂直方向の特徴量と水平方向の特徴量の差分を求め、当該差分が予め定められた第２の閾値より大きい矩形領域を前記候補領域から除外することを特徴とする請求項３記載のナンバープレート抽出装置。
5. ナンバープレートが撮影された画像の中から、ナンバープレート領域を抽出するナンバープレート抽出方法であって、
   前記画像に対して特徴処理を行う特徴処理ステップと、
   前記特徴処理が施された画像の全領域に対して予め定められたサイズの矩形領域を移動させながら各矩形領域内の特徴量を求めていき、当該特徴量を示すヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムに示される特徴量が均等に分割される第１の閾値を求め、当該第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域をナンバープレート候補となりうる候補領域として抽出する候補領域抽出処理ステップと、
   前記抽出された候補領域に対してナンバープレートであるか否かを決定する領域決定処理ステップと、
   を有することを特徴とするナンバープレート抽出方法。
6. 前記候補領域抽出処理ステップでは、
   前記第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域に対し、垂直方向の特徴量と水平方向の特徴量の差分を求め、当該差分が予め定められた第２の閾値より大きい矩形領域を前記候補領域から除外することを特徴とする請求項５記載のナンバープレート抽出方法。
7. ナンバープレートが撮影された画像の中から、ナンバープレート領域の抽出を実行させるためのプログラムであって、
   前記画像に対して特徴処理を行う特徴処理と、
   前記特徴処理が施された画像の全領域に対して予め定められたサイズの矩形領域を移動させながら各矩形領域内の特徴量を求めていき、当該特徴量を示すヒストグラムを作成し、当該ヒストグラムに示される特徴量が均等に分割される第１の閾値を求め、当該第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域をナンバープレート候補となりうる候補領域として抽出する候補領域抽出処理と、
   前記抽出された候補領域に対してナンバープレートであるか否かを決定する領域決定処理と、
   をコンピュータに実行させることを特徴とするプログラム。
8. 前記候補領域抽出処理として、
   前記第１の閾値より大きい特徴量である矩形領域に対し、垂直方向の特徴量と水平方向の特徴量の差分を求め、当該差分が予め定められた第２の閾値より大きい矩形領域を前記候補領域から除外することを特徴とする請求項７記載のプログラム。

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