JPH0944665A - Method and device for positioning print of seal - Google Patents
Method and device for positioning print of sealInfo
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- JPH0944665A JPH0944665A JP19628895A JP19628895A JPH0944665A JP H0944665 A JPH0944665 A JP H0944665A JP 19628895 A JP19628895 A JP 19628895A JP 19628895 A JP19628895 A JP 19628895A JP H0944665 A JPH0944665 A JP H0944665A
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- seal imprint
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Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は印鑑照合システムに
おける、印影位置合わせ方法と印影画像の位置合わせ装
置に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a seal imprint position aligning method and a seal imprint image aligning device in a seal stamp collating system.
【０００２】[0002]
【従来の技術】印鑑照合では、通常照合に先だって印影
の位置合わせを行なう。印影の位置合わせには、登録印
影および入力印影のそれぞれについて印影の外形線を用
いて印影の中心点を求め、この中心点の回りの回転角を
求める方法（「画像照合方式」特開昭61-100871;武田、
田畑、花野井：「不完全な点対称画像のパターンマッチ
ング」、電子通信学会論文誌（Ｄ）、J69-Ｄ、４、pp54
2-548、1986）や、印影の部分パターンマッチングを行な
う方法（森下、天満：「部分領域マッチングによる印影
の位置合わせ」、情報処理学会第２８回全国大会、2Ｎ-
1、pp967-968、1984；吉本：「回転・並進不変量を用い
た局所パターンマッチング」、電子情報通信学会技術報
告、Ｖol.94、Ｎo.509、PP1-5、1959）などがある。2. Description of the Related Art In the seal stamp collation, the seal imprint is aligned before the normal collation. For the registration of the seal imprint, a method of determining the center point of the seal imprint by using the outline of the seal imprint for each of the registered seal imprint and the input seal imprint, and determining the rotation angle around the center imprint ("Image collation method", JP 61 -100871; Takeda,
Tabata, Hananoi: "Pattern Matching of Incomplete Point-Symmetric Images", IEICE Transactions (D), J69-D, 4, pp54
2-548, 1986) and a method of performing partial pattern matching of imprints (Morishita, Tenma: "Registration of imprints by partial area matching", IPSJ 28th National Convention, 2N-
1, pp967-968, 1984; Yoshimoto: “Local pattern matching using rotation / translation invariants”, IEICE technical report, Vol.94, No.509, PP1-5, 1959).
【０００３】[0003]
【発明が解決しようとする課題】上述の従来の技術のう
ち、前者の印影の外形線を用いる方法では、回転角を求
める際に中心点が高い精度で求められている必要がある
が、中心点の位置合わせに印影の外形線の情報しか用い
ていないため、外形線の部分に大きな欠け・かすれ・に
じみがある場合には必要な精度が得られないという欠点
がある。後者の部分パターンマッチングを用いる方法で
は、印影の分散した領域の情報を用いて位置合わせを行
なうアプローチをとっており、印影に大きな欠けがある
場合には、外形線のように特定の領域の情報のみに基づ
いて位置合わせを行なうより、欠落領域以外で位置合わ
せに必要な情報を得ることができる確率が高くなること
が期待できる。上記「回転・並進不変量を用いた局所パ
ターンマッチング」（吉本、1995）では、ＤＯＧ関数に
よる印影の畳み込み画像のピークによって特徴点検出を
行い、回転・並進不変特徴量を用いた特徴点マッチング
を行っている。しかし、ＤＯＧ関数の畳み込み画像のピ
ークによる特徴点検出では、角や端点のように、検出さ
れる位置が安定している点だけでなく、線分上などに検
出位置が不安定な点も現れる。このような不安定点は特
徴点の誤対応を増やすため、位置合わせの失敗や位置合
わせ精度の低下を引き起こす原因となっている。Among the above-mentioned conventional techniques, in the former method of using the outline of the imprint, the center point needs to be obtained with high accuracy when obtaining the rotation angle. Since only the information on the outline of the imprint is used to align the points, there is a drawback that the required accuracy cannot be obtained when there is a large defect, blur or blur in the outline. In the latter method that uses partial pattern matching, the approach is performed using the information of the area in which the imprint is dispersed, and if there is a large gap in the imprint, the information of a specific area such as the outline is used. It can be expected that the probability that the information necessary for the alignment can be obtained in a region other than the missing region is higher than that when the alignment is performed based only on the region. In the above “local pattern matching using rotation / translation invariant” (Yoshimoto, 1995), feature point detection is performed by the peak of the convolution image of the imprint by the DOG function, and feature point matching using rotation / translation invariant feature is performed. Is going. However, in the feature point detection by the peak of the convolutional image of the DOG function, not only points such as corners and end points where the detected position is stable, but also points where the detected position is unstable appear on a line segment or the like. . Such unstable points increase the mis-correspondence of the feature points, which causes the failure of the alignment and the deterioration of the alignment accuracy.
【０００４】本発明の目的は、安定的な特徴点を選択
し、特徴点の誤対応を減らすことによって、位置合わせ
の失敗を減らし、位置合わせ精度を向上させる印影位置
合わせ方法と印影位置合わせ装置を提供することにあ
る。An object of the present invention is to select a stable feature point and to reduce misalignment of feature points to reduce misalignment and improve alignment accuracy. To provide.
【０００５】[0005]
【課題を解決するための手段】本発明の印影位置合わせ
方法は、印鑑照合システムで、入力印影と登録印影との
画像の位置合わせを行なう印影位置合わせ方法におい
て、画像入力手段から入力した印影画像から、回転・平
行移動に対して不変な注視演算子（まわりに比べて変化
の大きい点を特徴として検出する演算子）を用いて、特
徴点の候補を検出する工程と、特徴点候補から、回転・
平行移動・濃淡値変化に対して不変な局所特徴量を用い
て、安定な特徴点を選択する工程と、特徴点における平
行移動・濃淡値変化に対して不変で、かつ回転に対して
共変な局所特徴量と、特徴点の対を結ぶベクトルとか
ら、各特徴点および各特徴点対に付随する回転・平行移
動・濃淡値変化に対して不変な特徴量を計算する工程
と、回転・平行移動・濃淡値変化に対して不変な特徴量
を用いて、二枚の印影画像から検出された特徴点の集合
から、対応する特徴点を選択する工程と、選択された対
応特徴点の集合から、回転および平行移動量を計算する
工程とを有する。A seal imprint alignment method according to the present invention is a seal imprint collation system, and in a seal imprint alignment method for aligning images of an input seal imprint and a registered seal imprint, a seal imprint image input from image input means. From the feature point candidates, a step of detecting feature point candidates using a gaze operator that is invariant to rotation / translation (an operator that detects a point that has a greater change than the surroundings as a feature), rotation·
The process of selecting stable feature points by using local features that are invariant to translation and changes in gray value, and the process that is invariant to translation and changes in gray values at the feature points and covariant to rotation. A local feature amount and a vector connecting the feature point pairs, a process of calculating a feature amount that is invariant to rotation, translation, and change in gray value associated with each feature point and each feature point pair; A process of selecting a corresponding feature point from a set of feature points detected from two imprint images using a feature amount that is invariant to parallel movement and gray value change, and a set of selected corresponding feature points , And calculating the amount of rotation and translation.
【０００６】本発明の印影位置合わせ装置は、印影の画
像を入力する画像入力部と、画像入力部で入力した印影
画像を解析処理する制御部と、画像入力部から入力した
印影画像や前記制御部で処理解析された情報を記憶する
記憶部と、入力した前記画像を登録印影との位置合わせ
のために回転および平行移動させるための画像回転・平
行移動部と、登録印影と入力画像とを重ね合わせ表示す
るための画像表示部とから構成され、制御部は画像入力
部で入力した印影画像を処理解析して、印影登録の場合
は記憶部に情報を記憶させ、登録された印影との照合の
場合は記憶部に記憶された登録印影の情報と対比して入
力画像の回転・平行移動の情報を、画像回転・平行移動
部に出力する印影位置合わせ装置において、制御部が、
上述の印影位置合わせ方法により入力画像の回転・平行
移動量の計算を行なう。The seal imprint alignment apparatus of the present invention includes an image input section for inputting a seal imprint image, a control section for analyzing the seal imprint image input by the image input section, a seal imprint image input from the image input section, and the control. A storage unit that stores information processed and analyzed by the image forming unit; an image rotation / translation unit that rotates and translates the input image for registration with the registered imprint; and a registered imprint and the input image. The control unit processes and analyzes the seal imprint image input by the image input unit, and in the case of seal imprint registration, stores the information in the storage unit and compares the imprint image with the registered seal imprint. In the case of collation, the control unit in the seal imprint alignment device that outputs the rotation / parallel movement information of the input image to the image rotation / translation unit in comparison with the registered seal imprint information stored in the storage unit,
The rotation / parallel movement amount of the input image is calculated by the above-mentioned seal imprint alignment method.
【０００７】[0007]
【発明の実施の形態】図１は本発明の第１の実施の形態
のブロック構成図である。図中１１は印影の画像をスキ
ャナ等で入力するための画像入力部、１２は画像入力部
１１で入力した印影の画像を処理解析して特徴点や特徴
量を記憶部１３に記憶させ、あるいは記憶部からの情報
と対比して入力画像の回転・平行移動の情報を画像回転
・平行移動部１４に出力する制御部、１３は登録印影の
画像および情報部１２の処理解析結果の特徴量を格納す
る記憶部、１４は制御部１２の情報に基づいて入力印影
を回転・平行移動させる画像回転・平行移動部、１５は
登録印影および回転・平行移動をほどこした入力印影を
重ね合わせて表示する画像表示部である。FIG. 1 is a block diagram of the first embodiment of the present invention. In the figure, 11 is an image input unit for inputting an image of a seal imprint with a scanner or the like, 12 is a processing analysis of the image of the seal imprint input by the image input unit 11, and the characteristic points and the characteristic amounts are stored in the storage unit 13, or The control unit 13 outputs information on the rotation / translation of the input image to the image rotation / translation unit 14 in comparison with the information from the storage unit, and 13 indicates the image of the registered imprint and the feature amount of the processing analysis result of the information unit 12. A storage unit for storing, 14 is an image rotation / translation unit for rotating / translating the input imprint based on the information of the control unit 12, and 15 is a display of the registered imprint and the input imprint subjected to rotation / translation in a superimposed manner. The image display unit.
【０００８】本発明の実施の形態は、画像入力部１１、
制御部１２、記憶部１３、画像回転・平行移動部１４、
画像表示部１５とから構成される印影位置合わせ装置に
おいて、制御部１１の安定特徴点の選択方法に特徴を有
する。In the embodiment of the present invention, the image input section 11,
Control unit 12, storage unit 13, image rotation / translation unit 14,
The seal imprint aligning apparatus including the image display unit 15 is characterized by the method of selecting stable feature points by the control unit 11.
【０００９】図２は本発明の第１の実施の形態の制御部
の制御工程のフローチャートであり図中Ｓ２１は特徴点
候補検出工程、Ｓ２２は安定特徴点選択用特徴量計算工
程、Ｓ２３は安定特徴点選択工程、Ｓ２４は対応特徴点
選択用特徴量計算工程、Ｓ２５は対応特徴点選択工程、
Ｓ２６は回転・平行移動量計算工程である。FIG. 2 is a flowchart of the control process of the control unit according to the first embodiment of the present invention. In the figure, S21 is a feature point candidate detecting process, S22 is a stable feature point selecting feature amount calculating process, and S23 is stable. A feature point selecting step, S24 a corresponding feature point selecting feature amount calculating step, S25 a corresponding feature point selecting step,
S26 is a rotation / parallel movement amount calculation step.
【００１０】印影の登録時には、画像入力部１１から入
力された印影画像は制御部１２に出力され、特徴点候補
検出工程Ｓ２１で不変な注視演算子（まわりに比べて変
化の大きい点を特徴として検出する演算子）としてＤＯ
Ｇ関数（二つのガウス分布の差から構成される関数）を
用いて印影画像の回転・平行移動に対する不変量を計算
し、不変量の正の極大点および負の極小点でその絶対値
がしきい値より大きい点の集合を選択し、これが特徴点
の候補として検出される。これらの点は印影の黒画素お
よび白画素の領域の孤立点・角・端点・交差点・線分上
・線分の側面などに現れる。At the time of registering the seal imprint, the seal imprint image input from the image input unit 11 is output to the control unit 12, and in the feature point candidate detection step S21, an invariant gaze operator (characterizing that a point having a large change compared to the surroundings is a feature). DO as the operator to detect)
The G function (function consisting of the difference between two Gaussian distributions) is used to calculate the invariant for rotation and translation of the imprint image, and the absolute value of the invariant at the positive maximum point and the negative minimum point is calculated. A set of points larger than the threshold value is selected, and this is detected as a feature point candidate. These points appear on isolated points, corners, end points, intersections, line segments, side faces of line segments, etc. in the area of the black and white pixels of the imprint.
【００１１】検出された各候補点について、安定特徴点
選択用特徴量計算工程Ｓ２２によってそれぞれの特徴量
が計算され、この特徴量を用いて安定特徴点選択工程Ｓ
２３でしきい値と比較して安定な特徴点が選択される。
不安定点の出やすい線分上や線分の側面に現れる点は特
徴量が小さいのでしきい値との比較によって除去され
る。With respect to each of the detected candidate points, the characteristic amount is calculated in the stable characteristic point selecting characteristic amount calculating step S22, and the stable characteristic point selecting step S is performed using this characteristic amount.
At 23, stable feature points are selected in comparison with the threshold value.
The points on the line segment where the unstable point is likely to appear or on the side surface of the line segment have a small feature amount and are removed by comparison with the threshold value.
【００１２】対応特徴点選択用特徴量計算工程Ｓ２４で
は選択された各安定特徴点と特徴点対とについて対応特
徴点の選択に用いられる特徴量が計算され、得られた特
徴量が記憶部１３に出力され、画像入力部１１から出力
された入力画像と共に記憶部１３に格納される。In the corresponding feature point selection feature amount calculation step S24, the feature amount used for selecting the corresponding feature point is calculated for each selected stable feature point and feature point pair, and the obtained feature amount is stored in the storage unit 13. And is stored in the storage unit 13 together with the input image output from the image input unit 11.
【００１３】登録印影との照合のための印影の位置合わ
せ時には、上述の対応特徴点選択用特徴量計算工程Ｓ２
４で得られた特徴量が対応特徴点選択工程Ｓ２５に出力
され、対応特徴点選択工程Ｓ２５で、入力された特徴量
と記憶部１３に格納されている登録印影の特徴量とが対
比され、対応する特徴点の候補が選択される。これらの
対応点候補の集合を用いて、回転・平行移動量計算工程
Ｓ２６において回転と平行移動のパラメータが計算さ
れ、画像回転・平行移動部１４に出力される。At the time of aligning the seal imprint for matching with the registered seal imprint, the corresponding feature point selecting feature amount calculating step S2 is performed.
The feature amount obtained in 4 is output to the corresponding feature point selecting step S25, and in the corresponding feature point selecting step S25, the input feature amount and the feature amount of the registered imprint stored in the storage unit 13 are compared, Corresponding feature point candidates are selected. Using the set of these corresponding point candidates, the parameters of rotation and parallel movement are calculated in the rotation / parallel movement amount calculation step S26 and output to the image rotation / parallel movement unit 14.
【００１４】画像回転・平行移動部１４では、得られた
回転・平行移動のパラメータによって、画像入力部１１
から入力された印影画像の回転および平行移動を行なっ
て画像表示部１５に出力する。画像表示部１５では記憶
部１３に格納されている登録印影画像と、画像回転・平
行移動部１４から送られた画像が重ね合わせて表示され
る。In the image rotation / translation unit 14, the image input unit 11 uses the obtained parameters of rotation / translation.
The seal imprint image input from is rotated and translated, and is output to the image display unit 15. In the image display unit 15, the registered imprint image stored in the storage unit 13 and the image sent from the image rotation / translation unit 14 are displayed in an overlapping manner.
【００１５】本発明では、不安定点の出やすい特徴点が
除去され、安定特徴点によって対比が行なわれるので異
常データが少なくなり、位置合わせの失敗が減り、位置
合わせの精度が向上する。In the present invention, feature points that are likely to cause unstable points are removed, and stable feature points are used for comparison, so that abnormal data is reduced, alignment failures are reduced, and alignment accuracy is improved.
【００１６】以下では、制御部１２の各工程について詳
細に説明する。The respective steps of the control unit 12 will be described in detail below.
【００１７】特徴点候補検出工程Ｓ２１では、例えば回
転・平行移動に対して不変な注視点演算子であるＤＯＧ
関数In the feature point candidate detection step S21, for example, DOG which is a gazing point operator that is invariant to rotation and parallel movement.
function
【００１８】[0018]
【外１】 を用いて[Outside 1] Using
【００１９】[0019]
【数１】 ただし、[Equation 1] However,
【００２０】[0020]
【外２】 は画像上の点、σはＤＯＧ関数を構成するガウス分布の
分散によって印影画像[Outside 2] Is the point on the image, σ is the imprint image by the variance of the Gaussian distribution that constitutes the DOG function
【００２１】[0021]
【外３】 上の各点[Outside 3] Each point above
【００２２】[0022]
【外４】 について回転・平行移動に対する不変量[Outside 4] About rotation and translation invariants
【００２３】[0023]
【外５】 を計算する。ここで、画像[Outside 5] Is calculated. Where the image
【００２４】[0024]
【外６】 から計算される量[Outside 6] Amount calculated from
【００２５】[0025]
【外７】 が画像の回転および平行移動[Outside 7] Rotates and translates the image
【００２６】[0026]
【数２】 ただし、[Equation 2] However,
【００２７】[0027]
【外８】 は原点まわりの角度θの回転演算子、[Outside 8] Is the rotation operator of the angle θ around the origin,
【００２８】[0028]
【外９】 は平行移動ベクトルに対して不変であるとは、[Outside 9] Is invariant to the translation vector,
【００２９】[0029]
【数３】 を意味するものとする。ただし、回転平行移動演算子で
ある(Equation 3) Shall mean. However, it is a rotation translation operator
【００３０】[0030]
【外１０】 によって、[Outside 10] By
【００３１】[0031]
【外１１】 に引き起こされる変換を[Outside 11] Conversion caused to
【００３２】[0032]
【数４】 とする。ＤＯＧ関数(2) の広がりσは、例えば印影の線
幅のような、印影画像の特徴的なスケールにとる。特徴
点候補としては、例えば、注視演算子を画像に作用させ
た結果である(Equation 4) And The spread σ of the DOG function (2) is taken on a characteristic scale of the imprint image, such as the line width of the imprint. The feature point candidate is, for example, the result of applying a gaze operator to the image.
【００３３】[0033]
【外１２】 の正の極大点および負の極小点で[Outside 12] At the positive maximum and negative minimum of
【００３４】[0034]
【数５】 ただし、ｈ0 は注視演算子の出力に対するしきい値を満
たす点の集合Ｐ(+) およびＰ(-) を選ぶ。(Equation 5) However, h 0 selects a set of points P (+) and P (−) that satisfy the threshold value for the output of the gaze operator.
【００３５】[0035]
【外１３】 の正の極大値および負の極小値は、それぞれ印影の黒画
素および白画素の領域の孤立点・角・端点・交差点・線
分上・線分の側面などに現れる。これら特徴点候補のう
ち、線分上や線分の側面に現れる点は、小さなノイズで
出現位置が線分の方向に大きくずれる可能性があり、出
現位置が不安定である。以下で説明する安定特徴点選択
は、これらの不安定点を除去することを目的とする。[Outside 13] A positive maximum value and a negative minimum value of appear in isolated points, corners, end points, intersections, line segments, side surfaces of line segments, etc. of the black pixel and white pixel regions of the imprint, respectively. Among these feature point candidates, points that appear on the line segment or on the side surface of the line segment may have their appearance positions largely displaced in the direction of the line segment due to small noise, and the appearance positions are unstable. The stable feature point selection described below aims to eliminate these unstable points.
【００３６】安定特徴点選択用特徴量計算工程Ｓ２２に
おいては、後述する安定特徴点選択工程Ｓ２３で、検出
位置が安定な特徴点の選択を行なう際に用いる特徴量を
計算する。各特徴点候補In the stable feature point selecting feature amount calculating step S22, a feature amount used when selecting a feature point whose detected position is stable is calculated in a stable feature point selecting step S23 described later. Each feature point candidate
【００３７】[0037]
【外１４】 における、平行移動・濃淡変化・回転に対する不変量と
しては、例えば、[Outside 14] The invariants for translation, change in grayscale, and rotation in are, for example,
【００３８】[0038]
【数６】 の二つの固有値の比(Equation 6) Ratio of two eigenvalues of
【００３９】[0039]
【数７】 を満たす実数である。特徴点候補(Equation 7) Is a real number that satisfies. Feature point candidates
【００４０】[0040]
【外１５】 の正または負のピークであるから、[Outside 15] Since it is a positive or negative peak of
【００４１】[0041]
【数８】 を満たす。(Equation 8) Meet.
【００４２】[0042]
【外１６】 は、直線性が高いパターンに対して小さな値を与え、あ
る一方向への平行移動に対して不変なパターンに対して
は０になるという性質を持つ。[Outside 16] Has a property that a small value is given to a pattern having high linearity, and it becomes 0 for a pattern that is invariant to parallel movement in a certain direction.
【００４３】安定特徴点選択工程Ｓ２３では、特徴量In the stable feature point selection step S23, the feature amount
【００４４】[0044]
【外１７】 が[Outside 17] But
【００４５】[0045]
【数９】 を満たす点を安定特徴点として選択する。ただし、ｒ0
は、 ０＜ｒ0 ＜１ (17) を満たすしきい値である。これによって、線分上や線分
の側面に現れる不安定点を除去することができる。[Equation 9] Points satisfying are selected as stable feature points. Where r 0
Is a threshold value that satisfies 0 <r 0 <1 (17). This makes it possible to eliminate instability points appearing on the line segment and on the side faces of the line segment.
【００４６】対応特徴点選択用特徴量計算工程Ｓ２４に
おいては、後述する対応特徴点選択工程Ｓ２５におい
て、対応する特徴点の選択を行なう際に用いる特徴量を
計算する。各特徴点In the corresponding feature point selecting feature amount calculating step S24, the feature amount used when selecting the corresponding feature point is calculated in the corresponding feature point selecting step S25 described later. Each feature point
【００４７】[0047]
【外１８】 における、平行移動・濃淡変化に対して不変で回転に対
して共変な量として、例えば、[Outside 18] As a covariant quantity that is invariant to translation and grayscale change and to rotation in,
【００４８】[0048]
【数１０】 ただし、ｆ0 は定数、ρは正の定数に対して不変になっ
ている。また、(Equation 10) However, f 0 is a constant and ρ is invariant with a positive constant. Also,
【００４９】[0049]
【外１９】 に対して、[Outside 19] For
【００５０】[0050]
【数１１】 のように変換するので、[Equation 11] Since it is converted like
【００５１】[0051]
【数１２】 は特徴点(Equation 12) Is a feature point
【００５２】[0052]
【外２０】 における回転・平行移動・濃淡変化に対する不変量にな
っている。ただし、[Outside 20] It is an invariant with respect to rotation, translation, and change in grayscale. However,
【００５３】[0053]
【外２１】 の複素共役を表す。特徴点対としては、例えば[Outside 21] Represents the complex conjugate of. As the feature point pair, for example,
【００５４】[0054]
【外２２】 の正の極大点と負の極小点の対の集合[Outside 22] The set of positive maximum and negative minimum points of
【００５５】[0055]
【数１３】 を選ぶ。ベクトル(Equation 13) Choose. vector
【００５６】[0056]
【外２３】 に対して、複素数[Outside 23] For complex numbers
【００５７】[0057]
【外２４】 を対応させると、[Outside 24] And the corresponding
【００５８】[0058]
【外２５】 に対して、[Outside 25] For
【００５９】[0059]
【数１４】 のように変換される。従って、[Equation 14] Is converted to. Therefore,
【００６０】[0060]
【外２６】 から構成される[Outside 26] Consists of
【００６１】[0061]
【数１５】 も特徴点対(Equation 15) Also feature point pair
【００６２】[0062]
【外２７】 に付随する回転・平行移動・濃淡変化に対する不変量と
なっている。式(29)の[Outside 27] It is an invariant with respect to rotation, translation, and light and shade changes associated with. In equation (29)
【００６３】[0063]
【外２８】 は特徴点対を結ぶベクトルの長さの自乗である。本実施
の形態では、式(24)、(27)、(28)、(29)で計算される、
回転・平行移動・濃淡変化に対する不変量[Outside 28] Is the square of the length of the vector connecting the feature point pairs. In the present embodiment, the formulas (24), (27), (28), and (29) are used for the calculation.
Invariants for rotation, parallel movement, and shade change
【００６４】[0064]
【外２９】 のうち、例えば、[Outside 29] Of which, for example,
【００６５】[0065]
【外３０】 を用いることにする。[Outside 30] Will be used.
【００６６】対応特徴点選択工程Ｓ２５では、入力され
た印影In the corresponding feature point selection step S25, the input seal imprint is
【００６７】[0067]
【外３１】 について特徴量計算工程Ｓ２４で計算された[Outside 31] Was calculated in the feature amount calculation step S24
【００６８】[0068]
【外３２】 と、登録印影[Outside 32] And the registered imprint
【００６９】[0069]
【外３３】 についてあらかじめ特徴量計算工程Ｓ２４で計算され記
憶部１３に格納されている[Outside 33] Is calculated in advance in the feature amount calculation step S24 and stored in the storage unit 13.
【００７０】[0070]
【外３４】 を用いて、以下のように対応する特徴点の選択を行な
う。２枚の印影画像[Outside 34] Using, the corresponding feature points are selected as follows. Two imprint images
【００７１】[0071]
【外３５】 の特徴点対の集合Ｖ(1) 、Ｖ(2) から、特徴量Ｌ、Ｈ、
Ｃ1 のそれぞれの距離のしきい値より小さい[Outside 35] From the set of feature point pairs V (1) and V (2) of
Less than the threshold of each distance of C 1
【００７２】[0072]
【数１６】 を満たす特徴点対(Equation 16) Feature point pair that satisfies
【００７３】[0073]
【外３６】 を選択し、[Outside 36] Select
【００７４】[0074]
【外３７】 を対応する特徴点とする。[Outside 37] Is the corresponding feature point.
【００７５】回転・平行移動量計算工程Ｓ２６では、こ
のようにして得られた対応特徴点の集合In the rotation / parallel movement amount calculation step S26, the set of corresponding feature points thus obtained is set.
【００７６】[0076]
【数１７】 から、[Equation 17] From
【００７７】[0077]
【数１８】 を最小化する(Equation 18) Minimize
【００７８】[0078]
【外３８】 を[Outside 38] To
【００７９】[0079]
【数１９】 によって求める。ただし、[Equation 19] Ask by. However,
【００８０】[0080]
【外３９】 の配置行列を表す。Ｎは対応特徴点の総数で、[Outside 39] Represents the arrangement matrix of. N is the total number of corresponding feature points,
【００８１】[0081]
【外４０】 は、[Outside 40] Is
【００８２】[0082]
【数２０】 の特異値分解(Equation 20) Singular value decomposition of
【００８３】[0083]
【数２１】 から得られる直交行列である。(Equation 21) Is an orthogonal matrix obtained from
【００８４】式(34)、(35)の対応特徴点には、式(30)、
(31)、(32)、(33)を偶然満たす点も含まれている可能性
があり、ここで得られた値は、対応点選択によって異常
データが十分少なくできるという条件のもとでのみ正確
な推定値になる。本発明では、安定特徴点の選択によっ
て異常データの数が少なくなるため、位置合わせの失敗
を減らし、位置合わせ精度を向上させることができる。The corresponding feature points of equations (34) and (35) are represented by equations (30) and
It is possible that points accidentally satisfying (31), (32), and (33) are also included, and the values obtained here are only available under the condition that the abnormal data can be sufficiently reduced by selecting corresponding points. It gives an accurate estimate. According to the present invention, since the number of abnormal data is reduced by selecting stable feature points, it is possible to reduce misalignment and improve alignment accuracy.
【００８５】次に本発明の第２の実施の形態について説
明する。ブロック構成は第１の実施の形態の図１と同じ
なので説明を省略する。図３は本発明の第２の実施の形
態の制御部の制御工程のフローチャートであり図中Ｓ３
１は特徴点候補検出工程、Ｓ３２は特徴量計算工程、Ｓ
３３は安定特徴点選択工程、Ｓ３４は対応特徴点選択工
程、Ｓ３５は回転・平行移動量計算工程である。各構成
部は図１の符号と同一の符号を付している。Next, a second embodiment of the present invention will be described. Since the block configuration is the same as that of FIG. 1 of the first embodiment, the description will be omitted. FIG. 3 is a flow chart of the control process of the control unit according to the second embodiment of the present invention, and S3 in the figure.
1 is a feature point candidate detection step, S 32 is a feature amount calculation step, S
33 is a stable feature point selection step, S34 is a corresponding feature point selection step, and S35 is a rotation / parallel movement amount calculation step. Each component has the same reference numeral as in FIG.
【００８６】印影の登録時には、画像入力部１１から入
力された印影画像は制御部１２に出力され、特徴点候補
検出工程Ｓ３１で不変な注視演算子（まわりに比べて変
化の大きい点を特徴として検出する演算子）としてＤＯ
Ｇ関数（二つのガウス分布の差から構成される関数）を
用いて印影画像の回転・平行移動に対する不変量を計算
し、不変量の正の極大点および負の極小点でその絶対値
がしきい値より大きい点の集合を選択し、これが特徴点
の候補として検出される。これらの点は印影の黒画素お
よび白画素の領域の孤立点・角・端点・交差点・線分上
・線分の側面などに現れる。At the time of registering the seal imprint, the seal imprint image input from the image input unit 11 is output to the control unit 12, and in the feature point candidate detection step S31, the invariant gaze operator (characterizing a point having a large change as compared to the surroundings) DO as the operator to detect)
The G function (function consisting of the difference between two Gaussian distributions) is used to calculate the invariant for rotation and translation of the imprint image, and the absolute value of the invariant at the positive maximum point and the negative minimum point is calculated. A set of points larger than the threshold value is selected, and this is detected as a feature point candidate. These points appear on isolated points, corners, end points, intersections, line segments, side faces of line segments, etc. in the area of the black and white pixels of the imprint.
【００８７】検出された各候補点について、特徴量計算
工程Ｓ３２によって安定特徴点選択および対応特徴点選
択に用いられるそれぞれの特徴量が計算され、この特徴
量を用いて安定特徴点選択工程Ｓ３３でしきい値と比較
して安定な特徴点が選択される。不安定点の出やすい線
分上や線分の側面に現れる点は特徴量が大きいのでしき
い値との比較によって除去される。For each of the detected candidate points, the feature quantity calculating step S32 calculates the respective feature quantities used for the stable feature point selection and the corresponding feature point selection, and the stable feature point selecting step S33 is performed using this feature quantity. Feature points that are stable compared to the threshold are selected. Points that appear on the side of the line segment where the unstable point is likely to appear or on the side surface of the line segment have large feature amounts and are removed by comparison with the threshold value.
【００８８】選択された各安定特徴点について、特徴量
計算工程Ｓ３２で得られた特徴量が記憶部１３に出力さ
れ、画像入力部１１から出力された入力画像と共に記憶
部１３に格納される。For each selected stable feature point, the feature amount obtained in the feature amount calculation step S32 is output to the storage unit 13, and is stored in the storage unit 13 together with the input image output from the image input unit 11.
【００８９】登録印影との照合のための印影の位置合わ
せ時には、上述の安定特徴点選択工程Ｓ３３で選択され
た安定特徴点の特徴点計算工程Ｓ３２で得られた特徴量
が、対応特徴点選択工程Ｓ３４に出力され、対応特徴点
選択工程Ｓ３４で各安定特徴点に付随する特徴量と記憶
部１３に格納されている登録印影に付随する特徴量から
対応する特徴点の候補が選択される。これらの対応点候
補の集合を用いて、回転・平行移動量計算工程Ｓ３５に
おいて回転と平行移動のパラメータが計算され、画像回
転・平行移動部１４に出力される。At the time of aligning the seal imprint for collation with the registered imprint, the feature amount obtained in the feature point calculation step S32 of the stable feature point selected in the stable feature point selection step S33 described above is selected as the corresponding feature point. The candidate for the corresponding feature point is selected from the feature amount associated with each stable feature point and the feature amount associated with the registered imprint stored in the storage unit 13 in the corresponding feature point selection step S34. Using the set of these corresponding point candidates, the parameters of rotation and parallel movement are calculated in the rotation / parallel movement amount calculation step S35 and output to the image rotation / parallel movement unit 14.
【００９０】画像回転・平行移動部１４では、得られた
回転・平行移動のパラメータによって、画像入力部１１
から入力された印影画像の回転および平行移動を行なっ
て画像表示部１５に出力する。画像表示部１５では記憶
部１３に格納されている登録印影画像と、画像回転・平
行移動部１４から送られた画像が重ね合わせて表示され
る。In the image rotation / parallel movement unit 14, the image input unit 11 is operated according to the obtained rotation / parallel movement parameters.
The seal imprint image input from is rotated and translated, and is output to the image display unit 15. In the image display unit 15, the registered imprint image stored in the storage unit 13 and the image sent from the image rotation / translation unit 14 are displayed in an overlapping manner.
【００９１】この実施の形態では、安定特徴点選択と対
応特徴点選択に式(24)、(27)、(28)、(29)で計算され
る、回転・平行移動・濃淡変化に対する不変特徴量In this embodiment, invariant features for rotation / translation / shade change calculated by equations (24), (27), (28) and (29) for stable feature point selection and corresponding feature point selection. amount
【００９２】[0092]
【外４１】 を用いる。これらの特徴量は特徴量計算工程Ｓ３２にお
いて計算される。第１の実施の形態との相違点は、安定
特徴点の選択基準の部分である。以下では、安定特徴点
選択工程Ｓ３３で用いられる特徴量と選択基準の説明を
する。[Outside 41] Is used. These feature amounts are calculated in the feature amount calculation step S32. The difference from the first embodiment is the selection criterion of stable feature points. Below, the feature amount and selection criterion used in the stable feature point selection step S33 will be described.
【００９３】安定特徴点選択では、In stable feature point selection,
【００９４】[0094]
【外４２】 を特徴量として用いる。この特徴量は、パターンを９０
度回転したときの対称性を反映する量であり、９０度回
転に対して対称なパターン、すなわち[Outside 42] Is used as a feature quantity. This feature quantity has 90 patterns.
It is a quantity that reflects the symmetry when rotated by 90 degrees, and is a pattern symmetrical with respect to 90 degree rotation, that is,
【００９５】[0095]
【数２２】 ただし、(Equation 22) However,
【００９６】[0096]
【外４３】 は角度π／２の回転演算子を満たすパターンでは０で、
対称性が低くなるに従って値が大きくなり、反対称なパ
ターン、すなわち[Outside 43] Is 0 in the pattern that satisfies the rotation operator of angle π / 2,
The lower the symmetry, the higher the value and the antisymmetric pattern, that is,
【００９７】[0097]
【数２３】 を満たすパターンに対して最大値をとる。直線上や直線
の側面に現れる点は、端点や角に現れる点に比べて９０
度回転に対する対称性が低いため、(Equation 23) It takes the maximum value for the pattern that satisfies. Points that appear on a straight line or on the sides of a straight line are 90 times more than points that appear at end points or corners.
Since the symmetry with respect to degree rotation is low,
【００９８】[0098]
【数２４】 を満たす点を安定特徴点として選択することによって、
直線上や直線の側面に現れる点を除去することができ
る。ただし、(Equation 24) By selecting the points that satisfy as stable feature points,
Points appearing on a straight line or on the sides of a straight line can be removed. However,
【００９９】[0099]
【外４４】 はしきい値である。[Outside 44] Is the threshold.
【０１００】このようにして選択された安定特徴点を用
いて特徴点の対応をとることにより、第１の実施の形態
と同様に、位置合わせの失敗を減らし、位置合わせ精度
を向上させることができる。By using the stable feature points selected in this way and associating the feature points with each other, it is possible to reduce the misalignment and improve the alignment accuracy as in the first embodiment. it can.
【０１０１】[0101]
【発明の効果】以上説明したように本発明は、印影から
特徴点候補の検出を行ない回転・平行移動・濃淡変化に
対する不変量を用いて安定特徴点の選択を行ない、安定
な特徴点について対応特徴点の選択を行なうことによ
り、印影の位置合わせの失敗を減らし、位置合わせ精度
を向上させることができるという効果がある。As described above, according to the present invention, feature point candidates are detected from a seal imprint, stable feature points are selected using invariants for rotation, parallel movement, and shade change, and stable feature points are handled. By selecting the feature points, it is possible to reduce misalignment of the seal imprints and improve the alignment accuracy.
【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]
【図１】本発明の第１の実施の形態のブロック構成図で
ある。FIG. 1 is a block configuration diagram of a first embodiment of the present invention.
【図２】本発明の第１の実施の形態の制御部の制御工程
のフローチャートである。FIG. 2 is a flowchart of a control process of a control unit according to the first embodiment of this invention.
【図３】本発明の第２の実施の形態の制御部の制御工程
のフローチャートである。FIG. 3 is a flowchart of a control process of a control unit according to the second embodiment of the present invention.
１１ 画像入力部 １２ 制御部 １３ 記憶部 １４ 画像回転・平行移動部 １５ 画像表示部 Ｓ２１、Ｓ３１ 特徴点候補検出工程 Ｓ２２ 安定特徴点選択用特徴量計算工程 Ｓ２３、Ｓ３３ 安定特徴点選択工程 Ｓ２４ 対応特徴点選択用特徴量計算工程 Ｓ２５、Ｓ３４ 対応特徴点選択工程 Ｓ２６、Ｓ３５ 回転・平行移動量計算工程 Ｓ３２ 特徴量計算工程 11 image input unit 12 control unit 13 storage unit 14 image rotation / translation unit 15 image display unit S21, S31 feature point candidate detection step S22 stable feature point selection feature amount calculation step S23, S33 stable feature point selection step S24 corresponding feature Point selection feature amount calculation step S25, S34 Corresponding feature point selection step S26, S35 Rotation / translation amount calculation step S32 Feature amount calculation step
Claims (2)
との画像の位置合わせを行なう印影位置合わせ方法にお
いて、 画像入力手段から入力した印影画像から、回転・平行移
動に対して不変な注視演算子を用いて、特徴点の候補を
検出する工程と、 前記特徴点候補から、回転・平行移動・濃淡値変化に対
して不変な局所特徴量を用いて、安定な特徴点を選択す
る工程と、 前記特徴点における平行移動・濃淡値変化に対して不変
で、かつ回転に対して共変な局所特徴量と、前記特徴点
の対を結ぶベクトルとから、各特徴点および各特徴点対
に付随する回転・平行移動・濃淡値変化に対して不変な
特徴量を計算する工程と、 回転・平行移動・濃淡値変化に対して不変な前記特徴量
を用いて、二枚の印影画像から検出された特徴点の集合
から、対応する特徴点を選択する工程と、 選択された前記対応特徴点の集合から、回転および平行
移動量を計算する工程と、 を有することを特徴とする印影位置合わせ方法。1. A seal imprint alignment system for aligning images of an input seal imprint and a registered seal imprint in a seal stamp collation system, wherein a gaze calculation invariant to rotation and translation is performed from a seal imprint image input from image input means. A step of detecting feature point candidates using a child, and a step of selecting stable feature points from the feature point candidates by using local feature amounts that are invariant to rotation, translation, and change in gray value , Each of the feature points and each of the feature point pairs is selected from the local feature quantity that is invariant to the parallel movement / gray value change in the feature points and covariant to the rotation, and the vector connecting the pair of the feature points. Detecting from two seal imprint images by using the process of calculating the feature quantity that is invariant to the accompanying rotation, parallel movement, and gray value change, and the feature quantity that is invariant to the rotation, parallel movement, and gray value change From the set of feature points A seal imprint alignment method, comprising: a step of selecting a corresponding feature point; and a step of calculating a rotation and translation amount from a set of the selected corresponding feature points.
部と、 前記画像入力部から入力された印影画像や前記制御部で
処理解析された情報を記憶する記憶部と、 入力した前記画像を登録印影との位置合わせのために回
転および平行移動させるための画像回転・平行移動部
と、 登録印影と前記入力画像とを重ね合わせ表示するための
画像表示部と、から構成され、 前記制御部は前記画像入力部で入力した印影画像を処理
解析して、印影登録の場合は前記記憶部に情報を記憶さ
せ、登録された印影との照合の場合は前記記憶部に記憶
された登録印影の情報と対比して入力画像の回転・平行
移動の情報を、前記画像回転・平行移動部に出力する、
印影位置合わせ装置において、 前記制御部が、請求項１記載の方法により入力画像の回
転・平行移動量の計算を行なうことを特徴とする印影位
置合わせ装置。2. An image input unit for inputting a seal imprint image, a control unit for analyzing the seal imprint image input by the image input unit, and a seal imprint image input from the image input unit and processing analysis by the control unit. A storage unit that stores the registered information, an image rotation / translation unit that rotates and translates the input image for registration with the registered imprint, and a registration imprint and the input image are displayed in an overlapping manner. An image display unit for performing, the control unit processes and analyzes the seal imprint image input by the image input unit, and in the case of seal imprint registration, stores information in the storage unit, and the registered seal imprint. In the case of the collation of, the information on the rotation / parallel movement of the input image is output to the image rotation / parallel movement unit in comparison with the information on the registered imprint stored in the storage unit.
The seal imprint aligning device, wherein the control unit calculates the amount of rotation / parallel movement of the input image by the method according to claim 1.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19628895A JP2735043B2 (en) | 1995-08-01 | 1995-08-01 | Imprint positioning method and imprint positioning device |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19628895A JP2735043B2 (en) | 1995-08-01 | 1995-08-01 | Imprint positioning method and imprint positioning device |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0944665A true JPH0944665A (en) | 1997-02-14 |
| JP2735043B2 JP2735043B2 (en) | 1998-04-02 |
Family
ID=16355316
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19628895A Expired - Lifetime JP2735043B2 (en) | 1995-08-01 | 1995-08-01 | Imprint positioning method and imprint positioning device |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2735043B2 (en) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1978456A1 (en) | 2007-04-04 | 2008-10-08 | Canon Kabushiki Kaisha | Image-processing apparatus and image-processing method |
| EP2172856A2 (en) | 2008-09-25 | 2010-04-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method and program |
| JP2011043969A (en) * | 2009-08-20 | 2011-03-03 | Juki Corp | Method for extracting image feature point |
| US8170379B2 (en) | 2007-05-16 | 2012-05-01 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image retrieval method |
| US8385656B2 (en) | 2008-10-23 | 2013-02-26 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method and program |
| US8515177B2 (en) | 2008-09-04 | 2013-08-20 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and program |
-
1995
- 1995-08-01 JP JP19628895A patent/JP2735043B2/en not_active Expired - Lifetime
Cited By (9)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP1978456A1 (en) | 2007-04-04 | 2008-10-08 | Canon Kabushiki Kaisha | Image-processing apparatus and image-processing method |
| JP2008257469A (en) * | 2007-04-04 | 2008-10-23 | Canon Inc | Image processing apparatus and image retrieval method |
| US8311368B2 (en) | 2007-04-04 | 2012-11-13 | Canon Kabushiki Kaisha | Image-processing apparatus and image-processing method |
| US8170379B2 (en) | 2007-05-16 | 2012-05-01 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus and image retrieval method |
| US8515177B2 (en) | 2008-09-04 | 2013-08-20 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method, and program |
| EP2172856A2 (en) | 2008-09-25 | 2010-04-07 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method and program |
| US8416982B2 (en) | 2008-09-25 | 2013-04-09 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method and program |
| US8385656B2 (en) | 2008-10-23 | 2013-02-26 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, image processing method and program |
| JP2011043969A (en) * | 2009-08-20 | 2011-03-03 | Juki Corp | Method for extracting image feature point |
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