JP4924165B2 - 形状比較装置および形状比較方法 - Google Patents
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Description
画像認識および画像検索は、例えば、エンターテインメント、ビジネス、アート、ならびにエンジニアリングおよびサイエンス等の多くの応用分野において増え続ける画像アプリケーションの重要性、および、増え続ける画像数が要因となって、近年、主要な研究分野になっている。画像認識および画像検索における根本的な問題は、画像比較に用いられる技術にある。現在、画像認識および画像検索に用いられる3つの一般的な特徴は、形状、色およびテクスチャである。画像検索に関する最近のユーザ調査は、ユーザが色およびテクスチャによる検索よりも形状による検索により関心があることを示している。物体の形状情報は、画像の検索および認識を大変強力に支援し得るが、人が画像コンテンツをキャプチャーしそのコンテンツに基づいて検索することの容易性については、完全に理解されていなかった。結果としてこれまでのところ、人の認識方法に基づいて、自動的に検索および認識を行うことが不可能であった。したがって、どのように画像に描かれた物体の形状特徴を十分かつ効果的に描写するかに関しては、未だ、解決すべき懸案事項のままである。
本発明は、2つの対象物体の外形情報に基づいてそれら対象物体の類似度を計算することができる形状比較装置を提供する。この装置に関して、形状特徴に基づいて画像認識および画像検索が可能になる。
本発明の好ましい実施形態を、以下に添付の図面を参照して説明する。
このユニットのタスクは、画像に描かれた物体の外形を多角形で近似して描写することである。つまり、画像に描かれた物体の外形を順序付き外形プリミティブシーケンスとして描写することである。従来技術の多角形近似方法のいくつかが、この機能を達成するために使用され得る。本発明は、分割統合法の簡易性および高速性のため、多角形近似を行うために分割統合法を用いる。L.F.Costa、R.M.Cesar著、「Shape Analysis and Classfication:Theory and Practice」、CRC Press LLC、354〜365頁を参照のこと。
曲線上の特定の点の曲率値を計算するため、多くの方法が使用され得る。直観的(intuitionistic)方法が、本発明に従う一実施形態において曲率値を直接計算するために採用される。Pi={(xi,yi),i=l,Λ,N}を画像に描かれた物体の外形の座標シーケンスと仮定すると、外形上の点piの曲率値が、以下のように、その点に隣接する外形の点に基づいて計算され得る。
分割(split)操作は、反復される手順である。この操作は開始点からずっと、曲線セグメント上のピクセル点からその曲線に対する対辺までの距離が所定の閾値よりも大きいかどうかを、繰り返し確認する。距離が閾値よりも大きい場合、最遠距離にて、曲線セグメントをより小さな2つの曲線セグメントへ分割する。pi,i=l,...,Mは、上記のように得られた高い曲率値を有する順序付けされた点とする。
pi-1pipi+1を多角形の隣接する3つの頂点と仮定すると、piの前辺(former side)への方向は、 pi-1からpiへ方向付けて定義される。反対に、piの後辺(later side)への方向は、piからpi+1へ方向付けて定義される。
外形プリミティブにおける2つの辺の長さは、ぞれぞれ、現在の頂点から前の頂点および後ろ頂点までの半分の距離として定義される。さらに、これらの距離は、外形の長さの合計から標準化される。
多角形近似の後、入力された画像に描かれた物体の外形は、順序付きプリミティブシーケンスによって表示され、単一の外形プリミティブ、および、隣接するいくつかのプリミティブの組合せの両方が、実質的にポリラインである。属性生成ユニットのタスクは、属性値をこれらの外形プリミティブに割り当て、その結果、それらを属性付き文字列へ変換する。本発明において、2つの属性(すなわち、回転関数および凹凸度)が使用される。これら2つの属性は、不ぞろいなあらゆるポリラインを記述するために使用され得る。その結果、単一の外形プリミティブ、および、いくつかのプリミティブの組合せの両方に適用可能である。
ポリラインの回転関数は、辺の長さを独立変数とし、ポリラインの各辺の傾斜角度とX軸を値域(value domain)とする。この関数の値が辺の回転が外形方向に一致しているとき、例えば、すべてが時計軸方向または逆時計軸方向にあるときは増加し、また回転が外形方向の反対であるときは関数の値が減少するようにして、外形多角形の各辺の回転を追跡し続ける。ポリラインに対して、回転関数は、区分定数機能(piecewise constant function)であり、増加および減少は、ポリラインの頂点に対応する位置においてのみ生じ、隣接する2つの頂点間では一定である。
画像に描かれた物体の外形の多角形描写において、各外形プリミティブは、凸型または凹型として同定され得る。直観的に、外形プリミティブの同じ凸(凹)型間で一致を確立することがより適当であると考えられる。しかしながら、画像のノイズおよびひずみが原因で、多くの場合、一対多数または多数対多数のプリミティブ間で一致を確立する必要があり、これらのプリミティブは、異なる型のプリミティブであり得る。例えば、図5に示されるように、ゆがみの影響が原因で、1つの画像に描かれた物体の外形中の1つのプリミティブが、別の画像に描かれた物体の外形中の異なる3つの凹凸型のプリミティブに対応している。この場合、この3つのプリミティブは、一緒の統合されるべきであり、第一のイメージ外形中のプリミティブとマッチングされるべきである。
c(ai,j)=(InA−OutA)/(InA+OutA)
Distc(ai,j,bk,l)=|c(ai,j)-c(bk,l)|
本発明において、多角形近似ユニットは、入力された画像に描かれた物体を順序付き外形プリミティブシーケンスへ変換し、属性生成ユニットは、外形プリミティブ(単一のプリミティブ、またはいくつかのプリミティブの組合せ)に関する属性を定義する。この場合、入力された画像に描かれた物体の外形は、属性付き文字列へ変換される。結果として、画像に描かれた物体の外形における類似度の比較が、外形プリミティブの一致を確立することで実現され得る。このような一致の確立は、実際は最小化が問題であり、これは、文字列マッチング技術または動的プログラミング技術によって実現され得る。
D(i−1,j−1)の値、およびD(i−1,j−1)からD(i,j)までの距離の合計を計算し、
D(i,j−1)の値、およびD(i,j−1)からD(i,j)までの距離の合計を計算し、
D(i−1,j)の値、およびD(i−1,j)からD(i,j)までの距離の合計を計算する。
最終的に、前述の3つの距離の合計の最小値が、D(i,j)の値としてとられる。
挿入操作 c(λ→ai,j)=k*si,j
削除操作 c(bk,l→λ)=k*sk,l
置換操作
Dist(ai,j,bk,l)=Distt(ai,j,bk,l)+α×Distc(ai,j,bk,l)
ここで、Distt()およびDistc()は、回転関数および凹凸度にそれぞれ対応し、αは、係数を表し、通常0から1の間である。
c(λ→ai,j)=(kt+α*kc)*kl*si,j
c(bk,l→λ)=(kt+α*kc)*kl*sk,l
ここで、kt、kcおよびklは、それぞれ、Distt()、Distc()および置換操作におけるプリミティブ(プリミティブの組合せ)の長さの比に対応する。次に、この3つのパラメータの値が、統計的に推定される。
N=1.029*Mt(N)2−0.265*Mt(N)+1.271
N=5.587*St(N)2+3.325*St(N)−2.963
ktの値は、最終的に、kt=Mt(N)+St(N)に設定される。
ポリラインの凸包を計算する。以下の4点(頂点4、頂点5、頂点3と頂点4の中間点、頂点5と頂点6の中間点)は、凸包計算のための入力として使用される。これらの4点の座標は、それぞれ、(81,110)、(42,61)、(109,104)、(26,66)である。
閉じた外形の内部および外部の領域をカウントするために、この凸包で取り囲まれる内部領域をスキャンする。閉じた外形の内部および外部のピクセル数は、それぞれ、781と409である。したがって、凹凸度は、(781−409)/(781+409)=0.3126となる。
閉じた外形の内部および外部の領域をカウントするために、この凸包で取り囲まれる内部領域をスキャンする。閉じた外形の内部および外部のピクセル数は、それぞれ、1013と885である。したがって、凹凸度は、(1013−885)/(1013+885)=0.0674となる。
{D(i-l,j-k),l,k=1,...,LimitM,ここで、l,kは、同時に0であってはならない}
ここで、LimitMは、統合操作において、許容される最大統合数を意味する。
D(3,6)D(3,7)D(3,8)D(3,9)
D(4,6)D(4,7)D(4,8)D(4,9)
D(5,6)D(5,7)D(5,8)D(5,9)
D(6,6)D(6,7)D(6,8)
a10−b8
a9−b7
a6,a7,a8−b5,b6
a5−b4
a4−b3
a3−b2
a1,a2−b1,b10
外形プリミティブおよび外形プリミティブの構成に関する属性値を計算する属性生成手段と、
多角形のプリミティブの順番を保ちながら、外形間の類似度を計算する比較手段と、
を備えたことを特徴とする形状比較装置。
ai,jがaiからajまでの外形プリミティブによって構成される統合プリミティブを表す場合、ai,jの凹凸度c(ai,j)が以下であり、
c(ai,j)=(InA−OutA)/(InA+OutA)
ここで、InAおよびOutAは、それぞれ、aiからajまでの点集合の凸包内の閉じた外形の内側および外側の領域の面積であることを特徴とする、付記6に記載の形状比較装置。
{D(i-l,j-k),l,k=1,...,LimitM,ここで、l,kは、両方が同時に0にはなり得ない}
ここで、D(i,j)は、第一の外形における前のプリミティブの数iと、第二の外形における前のプリミティブの数jとの間の最適なマッチング距離を表し、LimitMは、該統合操作において許可された統合の最大数であることを特徴とする、付記10または11に記載の形状比較装置。
Dist(ai,j,bk,l)=Distt(ai,j,bk,l)+α×Distc(ai,j,bk,l)
ここで、Distt()とDistc()は、それぞれ、前記回転関数および前記凹凸度に対応する距離の値を表し、αは、0と1の間の指定された係数であること特徴とする、付記12に記載の形状比較装置。
外形プリミティブおよび外形プリミティブの構成ついての属性値を計算する属性生成ステップと、
多角形のプリミティブの順番を保ちながら、外形間の類似度を計算する比較ステップと、
を含むことを特徴とする形状比較方法。
ai,jがaiからajまでの外形プリミティブによって構成される統合プリミティブを表す場合、ai,jの凹凸度c(ai,j)が以下であり、
c(ai,j)=(InA−OutA)/(InA+OutA)
ここで、InAおよびOutAは、それぞれ、aiからajまでの点集合の凸包内の閉じた外形の内側および外側の領域の面積であることを特徴とする、付記21に記載の形状比較方法。
{D(i-l,j-k),l,k=1,...,LimitM,ここで、l,kは、両方が同時に0にはなり得ない}
ここで、D(i,j)は、第一の外形における前のプリミティブの数iと、第二の外形における前のプリミティブの数jとの間の最適なマッチング距離を表し、LimitMは、該統合操作において許可された統合の最大数であることを特徴とする、付記25または26に記載の形状比較方法。
Dist(ai,j,bk,l)=Distt(ai,j,bk,l)+α×Distc(ai,j,bk,l)
ここで、Distt()とDistc()は、それぞれ、前記回転関数および前記凹凸度に対応する距離の値を表し、αは、0と1の間の指定された係数であること特徴とする、付記27に記載の形状比較方法。
Claims (7)
- 画像に描かれた物体の外形を、時計回り方向または反時計回り方向のいずれか一方の同一方向に順番に配列された複数の外形プリミティブである順序付き外形プリミティブシーケンスに変換して表現する多角形近似手段と、
外形プリミティブおよび外形プリミティブの構成に関する属性値であって、凹凸度、または、前記凹凸度及び回転関数である前記属性値を計算し、前記属性値の計算において、a i,j がa i からa j までの前記複数の外形プリミティブによって構成される統合プリミティブを表す場合、a i,j の前記凹凸度c(a i,j )を、c(a i,j )=(InA−OutA)/(InA+OutA)と計算する(ここで、InA及びOutAはそれぞれ、a i からa j までの点集合の凸包内の閉じた外形の内側及び外側の領域の面積である)属性生成手段と、
前記属性値に基づいて、多角形のプリミティブの順番を保ちながら、外形間の類似度を計算する比較手段と、
を備えたことを特徴とする形状比較装置。 - 前記装置へ入力された画像に描かれた物体の外形を抽出する外形抽出手段をさらに備えたことを特徴とする、請求項1に記載の形状比較装置。
- 前記多角形近似手段が、分割統合法を用いて画像に描かれた物体の外形を多角形として近似することを特徴とする、請求項1に記載の形状比較装置。
- 前記多角形近似手段が、前記分割統合法の開始点として前記画像に描かれた物体の外形上の高い曲率値を有する点を使用することを特徴とする、請求項3に記載の形状比較装置。
- 前記高い曲率値を有する点が、曲率値のランクが高い指定された数の点か、あるいは、特定の閾値よりも大きい曲率値の全ての点であることを特徴とする、請求項4に記載の形状比較装置。
- 前記外形プリミティブの構成が、隣接する外形プリミティブのグループの構成であり、該構成の数が、多くても該構成に統合されることが許可された該外形プリミティブの数であることを特徴とする、請求項1に記載の形状比較装置。
- 画像に描かれた物体の外形を、時計回り方向または反時計回り方向のいずれか一方の同一方向に順番に配列された複数の外形プリミティブである順序付き外形プリミティブシーケンスに変換して表現する多角形近似ステップと、
外形プリミティブおよび外形プリミティブの構成ついての属性値であって、凹凸度、または、前記凹凸度及び回転関数である前記属性値を計算し、前記属性値の計算において、a i,j がa i からa j までの前記複数の外形プリミティブによって構成される統合プリミティブを表す場合、a i,j の前記凹凸度c(a i,j )を、c(a i,j )=(InA−OutA)/(InA+OutA)と計算する(ここで、InA及びOutAはそれぞれ、a i からa j までの点集合の凸包内の閉じた外形の内側及び外側の領域の面積である)属性生成ステップと、
前記属性値に基づいて、多角形のプリミティブの順番を保ちながら、外形間の類似度を計算する比較ステップと、
を含むことを特徴とする形状比較方法。
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