WO2006006356A1

WO2006006356A1 - 画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラム

Info

Publication number: WO2006006356A1
Application number: PCT/JP2005/011465
Authority: WO
Inventors: Toru Yonezawa; Hirofumi Kameyama
Original assignee: Glory Ltd.
Priority date: 2004-07-13
Filing date: 2005-06-22
Publication date: 2006-01-19
Also published as: EP1768063B1; ATE460711T1; DE602005019884D1; EP1768063B8; US7856137B2; EP1768063A1; US20070165936A1; EP1768063A4

Abstract

　入力画像およびテンプレート画像から相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離し、テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう。また、かかる入力画像およびテンプレート画像として、極座標変換済の入力画像およびテンプレート画像を用いる。

Description

明細書

画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラム

技術分野

[0001] 本発明は、照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムに関し、特に、入力画像とテンプレート画像との照合を効率的におこなって照合率を向上させることができる画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムに関する。

背景技術

[0002] 従来、入金された貨幣を CCD (Charge Coupled Device)カメラ等で撮影した入力画像と、あらかじめ登録されているテンプレート画像とを照合し、力かる貨幣の真偽を判定する画像照合装置が知られて、る。

[0003] たとえば、特許文献 1には、硬貨の入力画像と硬貨のテンプレート画像とを対比して相関値を算出し、対比対象となる全体画像のうち所定面積以上の部分において、力かる相関値が閾値を超えている場合には、入力画像に係る硬貨を真正硬貨と判定する画像照合技術が開示されている。

[0004] 特許文献 1 :特開 2003— 187289号公報

発明の開示

発明が解決しょうとする課題

[0005] し力しながら、この従来技術を用いた場合、閾値を超えた相関値のみを用いて画像照合をおこなうので、たとえば、入力画像とテンプレート画像との照合時の画像のずれゃ画像変換にともなうノイズの発生などによって、相関値が相対的に低い値をとつた場合には、入力された硬貨が真正硬貨であるにもかかわらず偽造硬貨と判定してしまい、画像照合の照合率を向上させることが困難であるという問題があった。

[0006] なお、かかる問題点は、硬貨の画像照合にお!、てのみ発生する問題ではなぐたとえば、紙幣の画像照合や、 FA (Factory Automation)などにおける部品や製品の画像照合においても同様に発生する問題である。 [0007] この発明は、上記課題 (問題点）に鑑みてなされたものであり、貨幣や貨幣以外の物品の画像照合精度を高め、画像照合の照合率を向上させることができる画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

[0008] 上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項 1の発明に係る画像照合装置は、照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合装置にであつて、前記入力画像および前記テンプレート画像から相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離手段と、前記テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離手段と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成手段と、前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定手段とを備えたことを特徴とする。

[0009] また、請求項 2の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像とを生成することを特徴とする。

[0010] また、請求項 3の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする。

[0011] また、請求項 4の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像と、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする。

[0012] また、請求項 5の発明に係る画像照合装置は、請求項 2、 3または 4の発明において、前記正負分離相関画像生成手段は、前記負相関値画像を用いて生成される負領域画像内の注目画素と、前記正相関値画像を用いて生成される正領域画像内の該注目画素に対応する対応画素の周囲画素とを対比して、少なくとも一つの該周囲画素の画素値が該注目画素の画素値よりも大き!/、場合には、該注目画素を該対応画素に移動する膨張処理をおこなうことを特徴とする。

[0013] また、請求項 6の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記入力画像および前記テンプレート画像は、エッジ抽出オペレータを用いたエッジ抽出処理によって画像変換されたエッジ画像であることを特徴とする。

[0014] また、請求項 7の発明に係る画像照合装置は、請求項 6の発明にお、て、前記エツジ画像は、抽出されたエッジのエッジ強度を正規ィ匕した正規ィ匕エッジ画像であることを特徴とする。

[0015] また、請求項 8の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明にお、て、前記テンプレート画像は、前記照合対象物の各個体につ!ヽての画像を平均した平均画像であることを特徴とする。

[0016] また、請求項 9の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記相関値画像は、前記入力画像または前記テンプレート画像の画素ごとの相関値を正規化した正規ィ匕相関値を画素値とする画像であることを特徴とする。

[0017] また、請求項 10の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記照合判定手段は、前記正負分離相関画像をブロック分割して各ブロック内の画素値の総和をブロック値として算出し、該ブロック値と重み係数との積を全ての前記正負分離相関画像について加算することによって照合値を算出して照合判定をおこなうことを特徴とする。 [0018] また、請求項 11の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記照合判定手段は、線形判別分析によって前記重み係数の値を算出することを特徴とする。

[0019] また、請求項 12の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記照合対象物は貨幣であることを特徴とする。

[0020] また、請求項 13の発明に係る画像照合方法は、照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合方法にぉヽて、前記入力画像および前記テンプレート画像力相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによつて正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離工程と、前記テンプレート画像を画素値が閾値以上である力否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成工程と、前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定工程とを含んだことを特徴とする。

[0021] また、請求項 14の発明に係る画像照合プログラムは、照合対象物の入力画像とあらカじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較すること〖こよって画像を照合する画像照合方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記入力画像および前記テンプレート画像から相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離工程と、前記テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成工程と、前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定工程とをコンピュータに実行させることを特徴とする。

[0022] また、請求項 15の発明に係る画像照合装置は、照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合装置であって、前記入力画像および前記テンプレート画像を極座標変換したうえで、両画像の回転ずれを補正した p— Θ入力画像および p— Θテンプレート画像を生成する極座標変換画像生成手段と、前記 p— 0入力画像および前記 p Θテンプレート画像力も相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離手段と、前記 p— 0テンプレート画像を画素値が閾値以上である力否かによつて正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離手段と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成手段と、前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定手段とを備えたことを特徴とする。

[0023] また、請求項 16の発明に係る画像照合装置は、請求項 15の発明において、前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像とを生成することを特徴とする。

[0024] また、請求項 17の発明に係る画像照合装置は、請求項 15の発明において、前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする。

[0025] また、請求項 18の発明に係る画像照合装置は、請求項 15の発明において、前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像と、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする。

[0026] また、請求項 19の発明に係る画像照合装置は、請求項 16、 17または 18の発明において、前記正負分離相関画像生成手段は、前記負相関値画像を用いて生成される負領域画像内の注目画素と、前記正相関値画像を用いて生成される正領域画像内の該注目画素に対応する対応画素の周囲画素とを対比して、少なくとも一つの該周囲画素の画素値が該注目画素の画素値よりも大き!、場合には、該注目画素を該対応画素に移動する膨張処理をおこなうことを特徴とする。

[0027] また、請求項 20の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明にお、て、前記 p

Θ入力画像および前記 p Θテンプレート画像は、エッジ抽出オペレータを用いたエッジ抽出処理によって画像変換されたエッジ画像であることを特徴とする。

[0028] また、請求項 21の発明に係る画像照合装置は、請求項 20の発明にお、て、前記エッジ画像は、抽出されたエッジのエッジ強度を正規ィ匕した正規ィ匕エッジ画像であることを特徴とする。

[0029] また、請求項 22の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記テンプレート画像は、前記照合対象物の各個体につ!ヽての画像を平均した平均画像であることを特徴とする。

[0030] また、請求項 23の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明にお、て、前記相関値画像は、前記 P— 0入力画像および前記 p Θテンプレートの画素ごとの相関値を正規ィ匕した正規ィ匕相関値を画素値とする画像であることを特徴とする。

[0031] また、請求項 24の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記照合判定手段は、前記正負分離相関画像をブロック分割して各ブロック内の画素値の総和をブロック値として算出し、該ブロック値と重み係数との積を全ての前記正負分離相関画像について加算することによって照合値を算出して照合判定をおこなうことを特徴とする。

[0032] また、請求項 25の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記照合判定手段は、線形判別分析によって前記重み係数の値を算出することを特徴とする。 [0033] また、請求項 26の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明にお、て、前記極座標変換画像生成手段は、前記 P— 0入力画像または前記 p Θテンプレート画像を平行移動させることによって、両画像の回転ずれを補正することを特徴とする。

[0034] また、請求項 27の発明に係る画像照合装置は、請求項 1の発明において、前記円形物体は硬貨であることを特徴とする。

[0035] また、請求項 28の発明に係る画像照合方法は、照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合方法にぉヽて、前記入力画像および前記テンプレート画像を極座標変換したうえで、両画像の回転ずれを補正した p— Θ入力画像および p Θテンプレート画像を生成する極座標変換画像生成工程と、前記 p— 0入力画像および前記 p Θテンプレート画像力相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離工程と、前記 p— 0テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成工程と、前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定工程とを含んだことを特徴とする。

[0036] また、請求項 29の発明に係る画像照合プログラムは、照合対象物の入力画像とあらカじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較すること〖こよって画像を照合する画像照合方法をコンピュータに実行させるプログラムであって、前記入力画像および前記テンプレート画像を極座標変換したうえで、両画像の回転ずれを補正した p Θ入力画像および p Θテンプレート画像を生成する極座標変換画像生成工程と、前記 P— 0入力画像および前記 p Θテンプレート画像力相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離工程と、前記 p— Θテンプレート画像を画素値が閾値以上である力否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成ェ程と、前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定工程とをコンビユータに実行させることを特徴とする。発明の効果

[0037] 請求項 1の発明によれば、入力画像およびテンプレート画像力相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離し、テンプレート画像を画素値が閾値以上である力否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像とテンプレート画像との相関が高い部分のみならず、相関が低い部分の相関値も用いるとともに、テンプレート画像の特徴部分のみならず、背景部分も用いて画像照合をおこなうことによって、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

[0038] また、請求項 2の発明によれば、正相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、負相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像とを生成するよう構成したので、特徴が出るべき部分に特徴が出てヽる領域画像と特徴が出るべき部分に特徴が出ていない領域画像とを用いて画像照合をおこなうことによって、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

[0039] また、請求項 3の発明によれば、正相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、負相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成するよう構成したので、背景があるべき部分に背景がある領域画像と背景があるべき部分に背景がない領域画像とを用いて画像照合をおこなうことによって、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。 [0040] また、請求項 4の発明によれば、正相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、負相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像と、正相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、負相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成するよう構成したので、特徴が出るべき部分に特徴が出ている領域画像と、特徴が出るべき部分に特徴が出ていない領域画像と、背景があるべき部分に背景がある領域画像と、背景があるべき部分に背景がな、領域画像とを用いて画像照合をおこなうことによって、精度の高い画像画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

[0041] また、請求項 5の発明によれば、負相関値画像を用いて生成される負領域画像内の注目画素と、正相関値画像を用いて生成される正領域画像内の該注目画素に対応する対応画素の周囲画素とを対比して、少なくとも一つの該周囲画素の画素値が該注目画素の画素値よりも大き!、場合には、該注目画素を該対応画素に移動する膨張処理をおこなうよう構成したので、相関値算出にともなう孤立点の影響を排除して、精度の高い画像画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

[0042] また、請求項 6の発明によれば、入力画像およびテンプレート画像は、エッジ抽出オペレータを用いたエッジ抽出処理によって画像変換されたエッジ画像であるよう構成したので、抽出された各画像の特徴部分を対比することによって、精度の高い画像画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

[0043] また、請求項 7の発明によれば、エッジ画像は、抽出されたエッジのエッジ強度を正規化した正規化エッジ画像であるよう構成したので、照合対象物の個体差の影響を排除して、精度の高い画像画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができると!/、う効果を奏する。

[0044] また、請求項 8の発明によれば、テンプレート画像は、前記照合対象物の各個体につ、ての画像を平均した平均画像であるよう構成したので、照合対象物の個体に固有の模様がある場合であっても、精度の高い画像画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

[0045] また、請求項 9の発明によれば、相関値画像は、入力画像またはテンプレート画像の画素ごとの相関値を正規ィ匕した正規ィ匕相関値を画素値とする画像であるよう構成したので、相関値のばらつきを抑えて、精度の高い画像画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

[0046] また、請求項 10の発明によれば、照合判定手段は、正負分離相関画像をブロック分割して各ブロック内の画素値の総和をブロック値として算出し、該ブロック値と重み係数との積を全ての正負分離相関画像について加算することによって照合値を算出して照合判定をおこなうよう構成したので、特徴が出やすい領域の重みと特徴が出にくい領域の重みを調整することができるとともに、算出手順の簡素化によって、効率的な画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

[0047] また、請求項 11の発明によれば、照合判定手段は、線形判別分析によって前記重み係数の値を算出するよう構成したので、学習サンプルに基づ、た適正な重み係数を得ることができるので、精度の高い画像画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができると、う効果を奏する。

[0048] また、請求項 12の発明によれば、照合対象物は貨幣であるよう構成したので、貨幣の照合に関し、精度の高い画像画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができると、う効果を奏する。

[0049] また、請求項 13の発明によれば、入力画像およびテンプレート画像力相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離し、テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせによつて複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像とテンプレート画像との相関が高い部分のみならず、相関が低い部分の相関値も用いるとともに、テンプレート画像の特徴部分のみならず、背景部分も用いて画像照合処理をおこなうことによって、精度の高い画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができるという効果を奏する。

[0050] また、請求項 14の発明によれば、入力画像およびテンプレート画像力相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離し、テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせによつて複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像とテンプレート画像との相関が高い部分のみならず、相関が低い部分の相関値も用いるとともに、テンプレート画像の特徴部分のみならず、背景部分も用いて画像照合処理をおこなうことによって、精度の高い画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0051] また、請求項 15の発明によれば、入力画像およびテンプレート画像を極座標変換したうえで、両画像の回転ずれを補正した p— Θ入力画像および p— Θテンプレート画像を生成し、 - Θ入力画像および p— Θテンプレート画像力も相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離し、 0テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせによつて複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像とテンプレート画像との相関が高い部分のみならず、相関が低い部分の相関値も用いるとともに、テンプレート画像の特徴部分のみならず、背景部分も用いて画像照合をおこなうことによって、精度の高い画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0052] また、請求項 16の発明によれば、正相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、負相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像とを生成するよう構成したので、特徴が出るべき部分に特徴が出てヽる領域画像と特徴が出るべき部分に特徴が出ていない領域画像とを用いて画像照合をおこなうことによって、精度の高、画像照合をおこなうことができると!/、う効果を奏する。

[0053] また、請求項 17の発明によれば、正相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、負相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成するよう構成したので、背景があるべき部分に背景がある領域画像と背景があるべき部分に背景がない領域画像とを用いて画像照合をおこなうことによって、精度の高い画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0054] また、請求項 18の発明によれば、正相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、負相関値画像と正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像と、正相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、負相関値画像と負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成するよう構成したので、特徴が出るべき部分に特徴が出ている領域画像と、特徴が出るべき部分に特徴が出ていない領域画像と、背景があるべき部分に背景がある領域画像と、背景があるべき部分に背景がな、領域画像とを用いて画像照合をおこなうことによって、精度の高い画像画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0055] また、請求項 19の発明によれば、負相関値画像を用いて生成される負領域画像内の注目画素と、正相関値画像を用いて生成される正領域画像内の該注目画素に対応する対応画素の周囲画素とを対比して、少なくとも一つの該周囲画素の画素値が該注目画素の画素値よりも大き!、場合には、該注目画素を該対応画素に移動する膨張処理をおこなうよう構成したので、相関値算出にともなう孤立点の影響を排除して、精度の高い画像画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0056] また、請求項 20の発明によれば、 p Θ入力画像および p Θテンプレート画像は、エッジ抽出オペレータを用いたエッジ抽出処理によって画像変換されたエッジ画像であるよう構成したので、抽出された各画像の特徴部分を対比することによって、精度の高い画像画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。 [0057] また、請求項 21の発明によれば、エッジ画像は、抽出されたエッジのエッジ強度を正規化した正規化エッジ画像であるよう構成したので、照合対象物の個体差の影響を排除して、精度の高い画像画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0058] また、請求項 22の発明によれば、テンプレート画像は、前記照合対象物の各個体につ、ての画像を平均した平均画像であるよう構成したので、照合対象物の個体に固有の模様がある場合であっても、精度の高、画像画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0059] また、請求項 23の発明によれば、相関値画像は、 p Θ入力画像および p— Θテンプレート画像の画素ごとの相関値を正規化した正規化相関値を画素値とする画像であるよう構成したので、相関値のばらつきを抑えて、精度の高い画像画像照合をおこなうことができると!/、う効果を奏する。

[0060] また、請求項 24の発明によれば、照合判定手段は、正負分離相関画像をブロック分割して各ブロック内の画素値の総和をブロック値として算出し、該ブロック値と重み係数との積を全ての正負分離相関画像について加算することによって照合値を算出して照合判定をおこなうよう構成したので、特徴が出やすい領域の重みと特徴が出にくい領域の重みを調整することができるとともに、算出手順の簡素化によって、効率的な画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0061] また、請求項 25の発明によれば、照合判定手段は、線形判別分析によって前記重み係数の値を算出するよう構成したので、学習サンプルに基づ、た適正な重み係数を得ることができるので、精度の高い画像画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0062] また、請求項 26の発明によれば、極座標変換画像生成手段は、 p - Θ入力画像または P— Θテンプレート画像を平行移動させることによって、両画像の回転ずれを補正するよう構成したので、力かる補正に伴う計算量を削減して効率の高い画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0063] また、請求項 27の発明によれば、円形物体は硬貨であるよう構成したので、貨幣の照合に関し、精度の高い画像画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0064] また、請求項 28の発明によれば、入力画像およびテンプレート画像を極座標変換したうえで、両画像の回転ずれを補正した p— Θ入力画像および p— Θテンプレート画像を生成し、 - Θ入力画像および p— Θテンプレート画像力も相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離し、 0テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせによつて複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像とテンプレート画像との相関が高い部分のみならず、相関が低い部分の相関値も用いるとともに、テンプレート画像の特徴部分のみならず、背景部分も用いて画像照合をおこなうことによって、精度の高い画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

[0065] また、請求項 29の発明によれば、入力画像およびテンプレート画像を極座標変換したうえで、両画像の回転ずれを補正した p— Θ入力画像および p— Θテンプレート画像を生成し、 - Θ入力画像および p— Θテンプレート画像力も相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離し、 0テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離し、正相関値画像および負相関値画像と正テンプレート画像および負テンプレート画像との組み合わせによつて複数の正負分離相関画像を生成し、該正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像とテンプレート画像との相関が高い部分のみならず、相関が低い部分の相関値も用いるとともに、テンプレート画像の特徴部分のみならず、背景部分も用いて画像照合をおこなうことによって、精度の高い画像照合をおこなうことができるという効果を奏する。

図面の簡単な説明

[0066] [図 1]図 1は、実施例 1に係る画像照合装置の構成を示す機能ブロック図である。

[図 2]図 2は、図 1に示した画像切出部の処理概要を説明するための説明図である。

[図 3]図 3は、図 1に示したエッジ抽出部において用いられる Sobelオペレータを説明するための説明図である。 [図 4]図 4は、図 1に示したエッジ抽出部の処理概要を説明するための説明図である。

[図 5]図 5は、図 1に示したマッチング処理部のマッチング判定の処理概要を説明するための説明図である。

[図 6]図 6は、実施例 1に係る正負分離相関判定部に入力される画像を説明するための説明図である。

[図 7]図 7は、実施例 1に係る正負分離相関画像成生成部によって生成される特徴領域および背景領域について説明するための説明図である。

[図 8]図 8は、実施例 1に係る正規ィ匕相関値画像正負分離処理のフローチャートである。

[図 9]図 9は、実施例 1に係るテンプレート画像正負分離処理のフローチャートである

[図 10]図 10は、実施例 1に係る正負分離相関画像成生成部の処理手順を示すフロ一チャートである。

[図 11]図 11は、図 7に示した各領域に対応する画像生成手順を説明するための説明図である。

[図 12]図 12は、実施例 1に係る膨張処理部におヽて用ヽられる画像マスクを説明するための説明図である。

[図 13]図 13は、実施例 1に係る膨張処理部の処理手順を示すフローチャートである。

[図 14]図 14は、実施例 1に係る膨張処理部によって生成される画像を説明するための説明図である。

[図 15]図 15は、実施例 1に係る照合値算出部において用いられる画像のブロック分割について説明するための説明図である。

[図 16]図 16は、実施例 1に係る膨張処理の変更例を説明するための説明図である。

[図 17]図 17は、図 16に示した変更例において用いられる画像マスクを説明するための説明図である。

[図 18]図 18は、図 16に示した変更例における膨張処理部の処理手順を示すフローチャートである。

[図 19]図 19は、実施例 2に係る画像照合装置の構成を示す機能ブロック図である。 [図 20]図 20は、図 19に示した画像切出部の処理概要を説明するための説明図である。

[図 21]図 21は、図 19に示したエッジ抽出部において用いられる Sobelオペレータを説明するための説明図である。

[図 22]図 22は、図 19に示したエッジ抽出部の処理概要を説明するための説明図である。

[図 23]図 23は、実施例 2に係る極座標変換の処理概要を説明するための説明図である。

[図 24]図 24は、図 19に示した回転角検出部の処理概要を説明するための説明図である。

[図 25]図 25は、実施例 2に係る各領域画像を説明するための説明図である。

[図 26]図 26は、実施例 2に係る正規化相関値画像正負分離処理のフローチャートである。

[図 27]図 27は、実施例 2に係るテンプレート画像正負分離処理のフローチャートである。

[図 28]図 28は、実施例 2に係る正負分離相関画像成生成部の処理手順を示すフロ一チャートである。

[図 29]図 29は、図 25に示した各領域に対応する画像生成手順を説明するための説明図である。

[図 30]図 30は、実施例 2に係る膨張処理部において用いられる画像マスクを説明するための説明図である。

[図 31]図 31は、実施例 2に係る膨張処理部の処理手順を示すフローチャートである。

[図 32]図 32は、実施例 2に係る膨張処理部によって生成される画像を説明するための説明図である。

[図 33]図 33は、実施例 2に係る照合値算出部において用いられる画像のブロック分割について説明するための説明図である。

[図 34]図 34は、実施例 2に係る膨張処理の変更例を説明するための説明図である。

[図 35]図 35は、図 34に示した変更例において用いられる画像マスクを説明するための説明図である。

[図 36]図 36は、図 34に示した変更例における膨張処理部の処理手順を示すフローチャートである。

符号の説明

1 画像照合装置

10 画像入力部

11 入力画像

20 画像切出部

21 水平方向射影

22 垂直方向射影

23 切出画像 (裏面）

24 切出画像 (表面）

30 エッジ抽出部

30a Sobelオペレータ（水平方向エッジ算出用）

30b Sobelオペレータ（垂直方向エッジ算出用）

31 エッジ抽出画像

32 エッジ正規化画像 (裏面）

33 エッジ正規化画像 (表面）

40 マッチング処理部

50 登録画像記憶部

51 テンプレート画像

51a t+画像

51b t—画像

100 正負分離相関判定部

110 正規化相関値算出部

111 正規化相関値画像

111a r+画像

111b r一画像 120 正負分離相関画像生成部 121 A +領域画像

122 A—領域画像

123 B+領域画像

124 B—領域画像

130 膨張処理部

130a 正領域画像マスク 130b 負領域画像マスク 130c 入力画像マスク

130d テンプレート画像マスク 131 膨張済 A+領域画像 132 膨張済 A—領域画像 133 膨張済 B+領域画像 134 膨張済 B—領域画像 135 膨張済正規化相関値画像 135a 膨張済 r+画像

135b 膨張済 r—画像

140 照合値算出部

141 ブロック分割（A -ト領域)

142 ブロック分割 (A - -領域)

143 ブロック分割（B 4 -領域)

144 ブロック分割（B- -領域)

201 画像照合装置

210 画像入力部

211 入力画像

220 画像切出部

221 水平方向射影

222 垂直方向射影 223 切出画像

230 エッジ抽出部

230a Sobelオペレータ（水平方向エッジ算出用）

230b Sobelオペレータ（垂直方向エッジ算出用）

231 エッジ抽出画像

232 エッジ正規化画像

233 極座標変換済エッジ正規化画像

240 マッチング処理部

240a 極座標変換部

240b 回転角検出部

240c 表裏判定部

250 登録画像記憶部

251 テンプレート画像

251a t +画像

251b t一画像

300 正負分離相関判定部

310 正規化相関値算出部

311 正規化相関値画像

311a r+画像

311b r一画像

320 正負分離相関画像生成部

321 A+領域画像

322 A—領域画像

33 B+領域画像

324 B—領域画像

330 膨張処理部

330a 正領域画像マスク

330b 負領域画像マスク 330c 入力画像マスク

330d テンプレート画像マスク

331 膨張済 A+領域画像

332 膨張済 A—領域画像

333 膨張済 B+領域画像

334 膨張済 B—領域画像

335 膨張済正規化相関値画像

335a 膨張済 r+画像

335b 膨張済 r—画像

340 照合値算出部

発明を実施するための最良の形態

[0068] 以下に、添付図面を参照して、本発明に係る画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムの実施例 1〜2を詳細に説明する。なお、実施例 1では直交座標系を用いた画像照合にっ、て、実施例 2では極座標系を用いた画像照合にっ、て、それぞれ説明することとする。

実施例 1

[0069] 図 1は、実施例 1に係る画像照合装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この画像照合装置 1は、画像入力部 10と、画像切出部 20と、エッジ抽出部 30と、マッチング処理部 40と、登録画像記憶部 50と、正負分離相関判定部 100とを備えており、力かる正負分離相関判定部 100は、正規ィ匕相関値算出部 110と、正負分離相関画像生成部 120と、膨張処理部 130と、照合値算出部 140とを備えている。

[0070] 画像入力部 10は、照合対象となる硬貨の入力画像を装置内に取り込むための入力部であり、入力された画像を画像切出部 20に出力する。具体的には、画像入力部 10は、入力画像を所定数の画素の集合体として取り扱う。たとえば、入力画像を 256 階調の濃度値をもつグレースケール画像として認識し、所定の大きさの矩形画像として画像切出部に出力する。

[0071] 画像切出部 20は、画像入力部 10からかかる矩形画像を取得し、硬貨画像に外接する正方形の領域内の画像のみを切り出して、切り出した画像をエッジ抽出部 30に出力する。

[0072] 図 2は、この画像切出部 20の処理概要を説明するための説明図である。同図に示すように、画像切出部 20は、画像入力部 10から取得した入力画像 11を水平方向に走査して全画素の濃度値を累積し、水平方向射影 21を生成する。また、入力画像 1 1を垂直方向に走査して、同様の手順で垂直方向射影 22を生成する。そして、画像切出部 20は、水平方向射影 21および垂直方向射影 22を走査し、累積した濃度値の立上り座標と立下り座標を算出する。そして、同図の 4本の破線で示したように、算出された各座標に囲まれた領域を切出画像 23として切り出し、この切出画像 23をェッジ抽出部 30に出力する。

[0073] 図 1の説明に戻り、エッジ抽出部 30について説明する。エッジ抽出部 30は、画像切出部 20から切出画像 23を取得し、切出画像 23の明るさや色合いなどの個体差に基づく影響を避けるために、切出画像 23の濃度変化 (エッジ強度)を算出する。また、算出したエッジ強度のばらつきを抑えるために、エッジ強度の正規ィ匕をおこなう。具体的には、切出画像 23に対して Sobelオペレータを用いたエッジ抽出処理をおこなうことによってエッジ強度を算出し、算出結果を正規化する。なお、実施例 1においては、 Sobelオペレータを用いることとしたが、 Robertsオペレータなどを用いてエッジ抽出をおこなうこともできる。

[0074] 図 3は、 Sobelオペレータを説明するための説明図である。同図に示すように、エツジ抽出部 30は、水平方向エッジ算出用 30aおよび垂直方向エッジ算出用 30bの二つの Sobelオペレータを用いてエッジ強度の算出をおこなう。具体的には、切出画像 23の全画素について、各 Sobelオペレータ（30aおよび 30b)を走査し、水平方向ェッジ算出結果 Gxおよび垂直方向エッジ算出結果 Gyを取得する。そして、各画素におけるエッジ強度 (G)を算出したうえで、力かるエッジ強度を正規ィ匕 (E)する。

[数 1] G = G」+ ' ( 1 )

[0075] 式（1)に示すように、各画素におけるエッジ強度 (G)は、水平方向エッジ算出結果 Gxの絶対値と垂直方向エッジ算出結果 Gyの絶対値との和としてあらわされる。また、式（2)に示すように、各画素における正規ィ匕エッジ強度 (E)は、硬貨の種別毎に所定の値が設定される定数 cとエッジ強度 (G)との積を、全画素にわたるエッジ強度 (G )の総和で除したものとなる。

[0076] このように、エッジ強度の正規ィ匕をおこなうことで、エッジが出やす、新貨と、エッジが出にくい流通貨との間で、エッジ強度のばらつきが発生することを抑えることができるので、硬貨の新旧にかかわらず、種々の硬貨の照合を精度良くおこなうことができる。

[0077] 図 4は、エッジ抽出部 30によっておこなわれるエッジ抽出処理 (画像変換処理)の概要を説明するための説明図である。同図に示すように、切出画像 23は、 Sobelォペレータを用いたエッジ強度算出処理によって、エッジ抽出画像 31に画像変換される。そして、エッジ抽出画像 31は、式（1)および式（2)を用いたエッジ強度正規化処理によって、エッジ正規化画像 32に画像変換される。エッジ抽出部 30は、このエッジ正規ィ匕画像 32をマッチング処理部 40に出力する。

[0078] 同図に示したエッジ抽出画像 31の各画素値は、たとえば、 0〜255の値をとり、 0が黒に対応し、 255が白に対応したグレースケール値をとる。同図のエッジ抽出画像 3 1において、白い部分が抽出されたエッジ部分であり、黒い部分が背景部分である。また、エッジ正規ィ匕画像 32の各画素値は、たとえば、 0〜255の値をとり、 0が黒に対応し、 255が白に対応したグレースケール値をとる。なお、同図のエッジ正規ィ匕画像において、白い部分がエッジ部分に相当し、黒い部分が背景に相当する点はエッジ抽出画像 31と同様である。

[0079] 図 1の説明に戻って、マッチング処理部 40について説明する。マッチング処理部 4 0は、エッジ抽出部 30からエッジ正規ィ匕画像 32を取得し、登録画像記憶部 50に記憶されているテンプレート画像との照合処理をおこなう。具体的には、テンプレート画像を所定の角度ずつ回転させ、各回転角におけるテンプレート画像とエッジ正規ィ匕画像 32との一致度 (M)が最大となる回転角（ φ )を取得する。かかる一致度 (M)は、 [数 2] (φ) =∑∑Ι_φ (χ, γ) · ₅(χ, γ) … ）

X y によって算出する。

[0080] 式（3)に示すように、各回転角（ φ )における一致度 Μ ( φ )は、角度 φ回転させたテンプレート画像の各画素の濃度値 t φ (X, y)と、エッジ正規化画像 32の各画素の濃度値 s (X, y)との積を全画素にわたり総和したしたものとなる。

[0081] 図 5は、マッチング処理部 40のマッチング判定の概要を説明するための説明図である。同図に示すように、 Μ ( φ )の値は、ある回転角において最大値をもつ山型のグラフとなる。マッチング処理部 40は、かかる Μ ( φ )が最大（山型の頂点部分）となる φ の値を取得し、登録画像記憶部 50に記憶していたテンプレート画像を角度 φ回転させる。そして、エッジ正規ィ匕画像 32および回転済のテンプレート画像を正負分離相関判定部 100に出力する。

[0082] 図 6は、マッチング処理部 40から正負分離相関判定部 100に出力される、エッジ正規ィ匕処理済画像および回転済テンプレート画像の画像例を説明するための説明図である。同図では、 10円硬貨の表面の画像が画像照合装置 1に入力された場合の画像例を示している。すなわち、切出画像 24に、上述したエッジ正規化処理を施すとエッジ正規ィ匕画像 33が生成され、上述したマッチング処理によってテンプレート画像を回転させることによって回転済のテンプレート画像 51が生成される。以降の説明においては、エッジ正規ィ匕画像 (裏面） 32のかわりに、力かるエッジ正規ィ匕画像 (表面） 33を用いることとする。

[0083] なお、マッチング処理部 40は、テンプレート画像を回転させることによって、一致度が最大となる回転角を取得すると説明したが、テンプレート画像は回転させず、エツジ正規ィ匕画像 32を回転させることによって、一致度が最大となる回転角を取得するようにしてもよい。 [0084] 図 1の説明に戻り、登録画像記憶部 50について説明する。登録画像記憶部 50は、あら力じめ登録された各種硬貨に対応した複数のテンプレート画像を記憶し、マッチング処理部 40に、これらのテンプレート画像を提供する。かかるテンプレート画像には、硬貨の個体差によるばらつきを抑えるため、同一種類の硬貨の画像を複数合成した平均画像を用いる。力かる平均画像を用いることによって、製造年などの各硬貨に固有の凹凸パターン部分と、テンプレート画像の対応部分との相関値は、平均画像 (平均値）についての相関値となるため照合時の影響が出に《なる。すなわち、真正硬貨であるにもかかわらず、製造年が異なることによって偽造硬貨であると判定することを防止することができる。

[0085] かかるテンプレート画像は、エッジ正規化処理を施した入力画像と照合させるため、入力画像と同様にエッジ正規化処理が施された後に、登録記憶部 50に登録される。また、登録記憶部 50には、各金種の表面および裏面の平均画像にエッジ正規ィ匕処理が施された画像が複数登録される。

[0086] 正負分離相関判定部 100は、マッチング処理部 40から、図 6に示したエッジ正規化画像 33 (以下「入力画像 33」と言う）および回転済テンプレート画像 51 (以下「テンプレート画像 51」と言う）を取得し、これらの画像を照合することによって入力画像 33 に係る硬貨が真正硬貨である力否かの照合判定をおこな、、力かる判定結果を出力する。

[0087] 正規化相関値算出部 110は、入力画像 33およびテンプレート画像 51の対応する画素毎の相関値を算出し、力かる相関値を正規ィ匕して正規ィ匕相関値画像を生成する。具体的には、座標値が (X, y)の各画素について、入力画像 33の濃度値 s (x, y) およびテンプレート画像 51の濃度値 t (X, y)を用いて、

[数 3]

rtx. v): ' (4)

によって各画素の正規ィ匕相関値 r(x, y)を算出する。なお、式 (4)に示す各画素における正規ィ匕相関値 r(x, y)は、たとえば、 1. 0〜+ 1. 0の値をとる。また、式 (4) 中の nは、画素数を示す。

[0088] そして、正規化相関値算出部 110は、力かる正規ィ匕相関値画像の画素値が 0以上か否かによって、正の正規化相関値画像 (r+画像)と負の正規ィ匕相関値画像 (r— 画像）とに分離する。また、テンプレート画像 51については、各画素値が所定の閾値 (T )以上力否かによって、正のテンプレート画像 (t+画像）と負のテンプレート画像（ t

t一画像)とに分離する。

[0089] なお、 r+画像の画素値は、たとえば、 0. 0〜1. 0の値をとり、 r一画像の画素値は、各画素値の絶対値をとることによって、たとえば、 0. 0〜1. 0の値をとる。また、 t+ 画像および t—画像の画素値は、たとえば、 0か 1の二値をとる。すなわち、 t+画像および t一画像は、各正規化相関値画像の画像変換に用いられる画像マスクとしての役割を有する。

[0090] ここで、それぞれの画像の意味を説明すると、 r+画像は照合対象となる画像間に相関がある（似ている）画素を示し、強い相関があれば、かかる画素は大きい値をとる。また、 r—画像は照合対象となる画像間に相関がない (似ていない)ことを示し、強い負の相関があれば、力かる画素は大きい値をとる。そして、 t+画像はテンプレート画像のエッジ部分を示し、エッジ部分が背景部分が 0の値をとる。また、 t—画像はテンプレート画像の背景部分 (エッジでない部分)を示し、背景部分が 1、エッジ部分力 SOの値をとる。

[0091] 正負分離相関画像生成部 120は、正規化相関値算出部 110が生成した、 r+画像、 r一画像、 t+画像および t一画像の組み合わせによって正負分離相関画像を生成する。具体的には、 r+画像と t+画像とから A+領域画像を、 r—画像と t+画像とから A—領域画像を、 r+画像と t—画像とから B+領域画像を、 r—画像と t—画像とから B 領域画像をそれぞれ生成する。

[0092] ここで、各領域画像の意味を説明する。図 7は、力かる 4つの領域を説明するための説明図である。同図に示すように、 A+領域画像は、 r+画像と t+画像とを重ね合わせた領域画像であり、エッジ部分と相関があること、すなわち、エッジが出るべきところにエッジが出ていることを示し、特許請求の範囲における正特徴領域画像に対応する。 A—領域画像は、 r—画像と t+画像とを重ね合わせ領域画像であり、エッジ部分と相関がないこと、すなわち、エッジが出るべきところにエッジが出ていないことを示し、特許請求の範囲における負特徴領域画像に対応する。 B+領域画像は、 r +画像と t一画像とを重ね合わせた領域画像であり、背景部分と相関があること、すなわち、エッジが出るべきでないところにエッジが出ていないことを示し、特許請求の範囲における正背景領域画像に対応する。 B—領域画像は、 r—画像と t—画像とを重ね合わせ領域画像であり、背景部分と相関がないこと、すなわち、エッジが出るベきでな！、ところにエッジが出て！/、な！/、ことを示し、特許請求の範囲における負背景領域画像に対応する。

[0093] 図 1の説明に戻って、膨張処理部 130について説明する。膨張処理部 130は、所定の画像マスクを用いて、 A—領域画像の画素を A+領域画像に移動させるとともに、 B—領域画像の画素を B+領域画像に移動させる。力かる膨張処理をおこなうのは、正規ィ匕相関値にはノイズ状に負の相関値をもつ孤立点があらわるためである。すなわち、力かる膨張処理をおこなうことによって、力かる孤立点の影響が照合値の判定結果におよぶことを抑えることができる。

[0094] 照合値算出部 140は、 A+領域画像、 A—領域画像、 B+領域画像および B—領域画像のそれぞれを、たとえば、水平方向に 4つ、垂直方向に 4つの計 16ブロックに分割し、

画

Z =∑∑ ( ^Αί + ^bij^AU + ； + ά,,Β … ） j=0 i=0 式（5)によって、照合値 (Z)を求める。ここで、係数 a、 b、 cおよび dは学習サンプ

1J 1J 1J 1J

ルを用いて線形判別分析によって最適解を求める。なお、各領域画像のブロック値である A+、 A―、 B+および B—は、各ブロック内の画素値の総和を示す。

1J 1J 1J 1J

[0095] そして、照合値算出部 140は、かかる照合値 (Z)が閾値以上であれば、入力画像 3 3に係る硬貨は真正硬貨であると照合判定し、閾値より小さければ偽造硬貨であると照合判定したうえで、力かる判定結果を出力する。

[0096] 以降では、図 1に示した正負分離相関判定部 100の処理をさらに具体的に説明する。まず、正規化相関値算出部 110がおこなう正規化相関値正負分離処理を、図 8 および図 11を用いて説明する。図 8は、正規ィ匕相関値正負分離処理のフローチヤ一トであり、図 11は、正負分離相関判定部 100における画像生成手順を説明するための説明図である。

[0097] 図 11に示すように、正規化相関値算出部 110は、まず、入力画像 33とテンプレート画像 51とから正規ィ匕相関値画像 111を生成する。そして、生成された正規化相関値画像 111を入力として正規ィ匕相関値正負分離処理をおこない、かかる正規ィ匕相関値画像 111を、正の相関値画像である r+画像 11 laと、負の相関値画像である r—画像 11 lbとに分離する。

[0098] 図 8に示すように、正規ィ匕相関値正負分離処理においては、まず、正規化相関値画像 111の始点画素に移動する (ステップ S501)。かかる始点画素は、たとえば、 X =0、 y=0の画素である。そして、力かる画素の正規ィ匕相関値 r (x, y)を式 (4)を用いて算出し (ステップ S502)、算出した r (x, y)が 0以上であれば (ステップ S503肯定）、力かる画素値を r+画像 11 laの同一座標の画素値とする（ステップ S504)。一方、算出した r (x, y)が 0より小さければ (ステップ S503否定）、力かる画素の画素値の絶対値を、 r一画像 11 lbの同一座標の画素値とする (ステップ S505)。

[0099] そして、正規化相関値画像 111の全ての画素について未だ正負分離処理が完了していない場合には（ステップ S506否定）、次の注目画素に移動して（ステップ S50 7)、ステップ S502以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について正負分離処理が終了した場合には (ステップ S506肯定）、処理を終了する。力かる正規ィ匕相関値正負分離処理によって、 r+画像 111aおよび r一画像 111bは、 0. 0〜1. 0の画素値をとる画素を有する画像として生成される。なお、実施例 1においては、 r—画像 111bの画素の画素値は、 0. 0〜1. 0の画素値をとるものとして説明する力かかる画素値は、 - 1. 0〜0. 0の値をとることとしてもよ!/ヽ。

[0100] 次に、正規ィ匕相関値算出部 110がおこなうテンプレート画像正負分離処理を、図 9 および図 11を用いて説明する。図 9は、テンプレート画像正負分離処理のフローチヤートである。図 11に示したように、テンプレート画像正負分離処理では、テンプレート画像 51を、正のテンプレート画像である t +画像 5 laと、負のテンプレート画像である t 画像 5 lbとに分離する処理をおこなう。

[0101] 図 9に示すように、テンプレート画像正負分離処理においては、まず、テンプレート画像 51の始点画素に移動する（ステップ S601)。かかる始点画素は、たとえば、 x= 0、 y=0の画素である。そして、力かる画素の濃度値が所定の閾値 (T )以上であれ

t

ば (ステップ S602肯定）、 t+画像 51aの同一座標の画素値を 1とする（ステップ S60 3)。一方、力かる濃度値が所定の閾値 (T )より小さければ (ステップ S602否定）、 t

t

—画像 5 lbの同一座標の画素値を 1とする（ステップ S604)。

[0102] そして、テンプレート画像 51の全ての画素について未だ正負分離処理が完了していない場合には (ステップ S605否定）、次の注目画素に移動して (ステップ S606)、ステップ S602以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について正負分離処理が終了した場合には (ステップ S605肯定）、処理を終了する。かかるテンプレート画像正負分離処理によって、 t+画像 51aは、エッジ部分が 1、背景部分が 0の二値画像として生成され、 t—画像 5 lbは、エッジ部分が 0、背景部分が 1の二値画像として生成される。

[0103] 次に、正負分離相関画像生成部 120がおこなう正負分離相関画像生成処理を、図 10および図 11を用いて説明する。図 10は、正負分離相関画像生成処理のフローチヤートである。

[0104] 図 11に示したように、正負分離相関画像生成処理においては、正規化相関値算出部 110において生成した、 r+画像 l l la、 r一画像 l l lb、 t+画像 51aおよび t— 画像 51bを入力画像として用いて、 A+領域画像 121、 A—領域画像 122、 B+領域画像 123および B 領域画像 124を生成する。

[0105] たとえば、 r+画像 11 laおよび t+画像 51aを入力画像として用いた場合、図 10に示すように、まず、それぞれの画像の始点画素に移動する (ステップ S701)。そして、力かる画素における t +画像 5 laの画素値が 1である場合には（ステップ S702肯定）、 A+領域画像 121の画素値 ¾τ+画像 111&の画素値とする（ステップ3703)。一方、力かる画素における t+画像 51aの画素値が 1でない場合 (すなわち、 0である場合）には (ステップ S 702否定）、 A+領域画像 121の画素値を 0とする（ステップ S70 4)。

[0106] そして、全ての画素について領域画像生成処理が完了していない場合には (ステツプ S705否定）、次の注目画素に移動して（ステップ S706)、ステップ S702以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について領域画像生成処理が終了した場合には（ステップ S705肯定）、 A+領域画像 121が生成されるので、処理を終了する。

[0107] 同様に、 r一画像 11 lbおよび t+画像 51aから A—領域画像 122を、 r+画像 11 la および t一画像 51bから B+領域画像 123を、 r一画像 11 lbおよび t一画像 51bから B 領域画像 124を、それぞれ生成する。

[0108] 次に、膨張処理部 130がおこなう膨張処理を、図 12〜図 14を用いて説明する。図 12は、膨張処理において用いられる画像マスクを説明するための説明図であり、図 1 3は、膨張処理のフローチャートであり、図 14は、膨張処理によって生成される画像を説明するための説明図である。

[0109] 力かる膨張処理においては、負の領域画像 (A—領域画像 122および B—領域画像 124)に含まれるノイズ状の孤立点（画素）を、正の領域画像 (A+領域画像 121および B+領域画像 123)に移動する処理をおこなう。かかる処理をおこなうことで、照合値の精度を高めることができる。

[0110] 図 12に示すように、力かる膨張処理においては、正領域画像マスク 130aおよび負領域画像マスク 130b2枚の画像マスクを用いる。各画像マスクは、 P5および M5と、これらの領域を取り囲む 8つの領域を有する。たとえば、 A—領域画像 122から A+ 領域画像 121への膨張処理をおこなう場合には、負領域画像マスク 130bの M5を A 領域画像 122の注目画素に合わせ、正領域画像マスク 130aの P5を注目画素に対応する画素にあわせる。そして、 M5の画素値と、 P1〜P9の画素値とを順次比較して膨張処理をおこなう。

[0111] 次に、 A—領域画像 122から A+領域画像 121への膨張処理をおこなう場合を例ににして、力かる膨張処理の処理手順を、図 13を用いて説明する。まず、それぞれの画像（121および 122)の始点画素に移動する（ステップ S801)。かかる始点画素は、たとえば、 x=0、 y=0の画素である。そして、正領域マスク 130aの 9つの領域（P 1〜P9)を順次切替えるために、 nに 1を設定する（ステップ S802)。すなわち、ステツプ S802が完了した時点においては、対象となる正領域画像マスク 130aの領域は P 1となる。

[0112] そして、 Pnの値と M5の値を比較して、 P1の値が M5の値よりも大きい場合には（ステツプ S803肯定）、 P5の値を M5で置き換え M5の値を 0に設定する（ステップ S805 )。すなわち、 M5の画素を P5の画素に移動する。一方、 Pnの値が M5の値以下である場合には (ステップ S803否定）、 nの値に 1を加算して (ステップ S804)、 nの値が 9 以下の場合には (ステップ S806否定）、再度ステップ 803をおこなう。

[0113] このように、 P1〜P9の値のうち一つでも M5の値より大きいものがあれば、 M5の画素を P5に移動する。一方、 P1〜P9の値のいずれもが M5の値以下である場合には (ステップ S806肯定）、画素の移動をおこなわない。

[0114] そして、 A—領域画像 122のすベての画素について処理が終了していない場合には（ステップ S807否定）、次の注目画素に移動して（ステップ S808)、ステップ S802 以降の処理をおこなう。一方、 A—領域画像 122のすベての画素について処理が終了した場合には (ステップ S807肯定)、力かる膨張処理を終了する。

[0115] 図 14に示したように、力かる膨張処理によって、 A+領域画像 121、 A—領域画像 122、 B+領域画像 123および B—領域画像 124は、それぞれ、膨張済 A+領域画像 131、膨張済 A—領域画像 132、膨張済 B+領域画像 133および膨張済 B—領域画像 134に画像変換される。なお、 A—領域画像 122上の孤立点は、 A+領域画像 121に移動するので、膨張済 A+領域画像 131のエッジ部分は、 A+領域画像 121 と比較して面積が増加している。一方、膨張済 A—領域画像 132のエッジ部分は、 A —領域画像 122と比較して面積が減少している。

[0116] 次に、照合値算出部 140がおこなう照合値算出処理を、図 15を用いて説明する。

図 15は、膨張済領域画像（ 131〜 134)のブロック分割につ、て説明するための説明図である。照合値算出処理部 140は、まず、同図に示すように、各膨張済領域画像（131〜134)を、水平方向に 4つ、垂直方向に 4つの計 16ブロックに分割し、 A+ 領域画像ブロック 141、 A—領域画像ブロック 142、 B+領域画像ブロック 143および B—領域画像ブロック 144を生成する。 [0117] そして、照合算出部 140は、式 (5)を用いて、照合値 (Z)の算出をおこなう。ここで、式（5)の各係数 a、 b、 cおよび dは、学習サンプルを用いて線形判別分析などによつて最適解を求めておくものとする。具体的には、硬貨の凹凸パターンのデザインの相違によって、エッジが出やすい硬貨や出にくい硬貨が存在するので、これらの係数は、硬貨の種別ごとに異なる値をとることになる。これらの係数を学習サンプルによつて最適化することで、精度の良い画像照合をおこなうことができる。

[0118] そして、照合値算出部 140は、最適値が設定された、係数 a、 b、 cおよび dと、各画像ブロック（141〜144)とを用いて照合値 (Z)を算出し、かかる照合値が閾値以上である場合には、真正硬貨であると判定し、閾値より小さい場合には偽造硬貨であると判定する。なお、実施例 1においては、各画像を 16のブロックに分割する場合について説明したが、ブロック数は、任意の数とすることができる。

[0119] なお、式（5)において、係数 cおよび dを 0に設定すれば、 A+領域画像ブロック 1

41および A—領域画像ブロック 142のみから照合値 (Z)を算出することができる。また、係数 aおよび bを 0に設定すれば、 B +領域画像ブロック 143および B—領域画像ブロック 144のみ力も照合値 (Z)を算出することができる。

[0120] このように、照合算出部 140は、硬貨の種別やノヽードウエアの能力に応じて、画像ブロック数や式（5)の各係数の値を調整することによって、効率良く画像照合をおこなうことができる。

[0121] なお、実施例 1に係る照合算出部 140では、各領域画像をブロック分割したうえで、式 (5)によって照合値 (Z)を算出するよう構成したが、これに限らず、他の方法によつて照合判定をおこなうよう構成することもできる。たとえば、多層-ユーラルネットヮーク、サポートベクトルマシン、二次識別関数等の他の方法を用いることとしてもよい。

[0122] 以降では、正規ィ匕相関値画像 111を正負分離する前に膨張処理をおこなう場合について、図 16〜図 18を用いて説明する。図 16は、力かる膨張処理による画像生成手順について説明した説明図であり、図 17は、力かる膨張処理に用いられる画像マスクを説明するための説明図であり、図 18は、かかる膨張処理のフローチャートである。

[0123] 上述した膨張処理では、各領域画像（121〜124)の生成後に、負の領域画像 (たとえば、 A—領域画像 122)力も正の領域画像 (たとえば、 A+領域画像 121)に画素を移動していた。しかしながら、力かる膨張処理は、正負分離前の正規化相関値画像 111と正負分離前のテンプレート画像 51を用いておこなうことができる。

[0124] 図 16に示すように、正規化相関値算出部 110は、まず、入力画像 33とテンプレート画像 51とから正規ィ匕相関値画像 111を生成する。そして、力かる膨張処理は、生成された正規ィ匕相関値画像 111を入力として膨張処理をおこない、膨張済の正規ィ匕相関値画像 135を生成する。そして、この膨張済の正規ィ匕相関値画像 135は、膨張済の r+画像 135aと膨張済の r—画像 135bとに分離される。そして、膨張済の r+画像 135a,膨張済の r—画像 135b、 t+画像 51aおよび t—画像 51bを入力として、正負分離相関値画像生成部 120の処理がおこなわれ、膨張済 A+領域画像 131、膨張済 A—領域画像 132、膨張済 B +領域画像 133および膨張済 B—領域画像 134が出力される。

[0125] 図 17に示すように、力かる膨張処理においては、入力画像マスク 130cおよびテンプレート画像マスク 130dの 2枚の画像マスクを用いる。各画像マスクは、 S5および T 5と、これらの領域を取り囲む 8つの領域を有する。たとえば、テンプレート画像 51と正規ィ匕相関値画像 111とを用いて膨張処理をおこなう場合には、入力画像マスク 13 Ocの S5を正規化相関値画像の注目画素に合わせ、テンプレート画像マスク 130dの T5を注目画素に対応する画素にあわせる。そして、 S1〜S9および T1〜T9の領域の画素値を参照し比較して膨張処理をおこなう。

[0126] 力かる膨張処理の処理手順を、図 18を用いて説明する。まず、それぞれの画像（1 11および 51)の始点画素に移動する (ステップ S901)。かかる始点画素は、たとえば、 x=0、 y=0の画素である。そして、 S5の値が負の場合、すなわち、該当する画素の正規ィ匕相関値が負の場合には (ステップ S902否定）、入力画像マスク 130cの 9つの領域（S1〜S9)およびテンプレート画像マスク 130dの 9つの領域 (T1〜T9)を順次切替えるために、 ηに 1を設定する (ステップ S 903)。

[0127] そして、 Τηの値が閾値 (Τ )よりも大きい場合には (ステップ S904肯定）、 Snの値が

t

0以上であるか否かを判定し (ステップ S905)、 Snの値が 0以上であれば (ステップ S 905肯定）、力かる Snの値と S5の絶対値とを比較する（ステップ S906)。そして、 Sn の値が S5の絶対値よりも大きければ (ステップ S906肯定）、 Snの値を S5の絶対値で置き換える（ステップ S907)。

[0128] すなわち、 S5の周辺の Snにおいて、 Tnの値が閾値 (T )よりも大きぐかつ、 Snの t

値が 0以上であり、かつ、 Snの値が S5の絶対値よりも大きい領域（Sn)が存在する場合には、力かる S5の画素が孤立点であると判定し、 S5の値の絶対値をとつて S5の値を反転させる。そして、正規ィ匕相関値画像 111の全ての画素について膨張処理が終了していなければ (ステップ S910否定）、注目画素に移動して (ステップ S911)、ステップ S902以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について膨張処理が終了した場合には (ステップ S910肯定）、力かる膨張処理を終了する。

[0129] 一方、 Tnの値が閾値 (T )以下であるか (ステップ S904否定）、 Snの値が負である t

か (ステップ S905否定）、 Snの値が S5の絶対値以下である（ステップ S906否定）である場合には、 nに 1を加算し (ステップ S908)、 nが 9以下であれば (ステップ S909 否定）、ステップ S904以下の処理を繰り返す。一方、 nが 9よりも大きければ (ステップ S909肯定）、ステップ S910の処理をおこなう。

[0130] このように、正規ィ匕相関値画像 111の正負分離前に膨張処理をおこなった場合であっても、膨張済領域画像（131〜134)を取得することができる。かかる場合においては、正負分離前の正規ィ匕相関値画像 111を用いるので、領域画像（121〜124) 生成後の膨張処理と比較して、膨張処理の対象となる画像の数を削減することができるので、より効率的な膨張処理を行なうことができる。

[0131] 上述してきたように、実施例 1にかかる画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムでは、エッジ抽出処理とエッジ正規化処理を施して特徴抽出をおこなつた入力画像と、あら力じめエッジ正規ィ匕処理が施されたテンプレート画像とを照合し、正規化相関値画像を生成するとともに、正規化相関値画像およびテンプレート画像を、各画像中の画素値が閾値以上か否かによって、それぞれ、正の正規化相関値画像および負の正規化相関値画像と、正のテンプレート画像および負のテンプレート画像に分離したうえで、力かる画像の組み合わせによって、正の特徴領域画像、負の特徴領域画像、正の背景領域画像および負の背景領域画像を生成し、さらに、負の特徴領域画像から正の特徴領域画像への画素の移動と、負の背景領域画像から正の特徴領域画像への画素の移動をおこなう膨張処理を施し、これらの膨張処理済みの領域画像をブロック分割して線形判別分析等によって照合値を算出して照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像およびテンプレート画像の全画素を照合対象とするとともに、相関値算出に伴う孤立点の影響を排除しつつ、特徴領域のみならず、背景領域の相関値をもバランスよく照合値に反映することができるので、精度のよい画像照合をおこなうことができ、画像の照合率を向上させることができる。

[0132] なお、実施例 1においては、硬貨の入力画像について画像照合をおこなう場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなぐたとえば、紙幣の画像照合や、 FA (Factory Automation)などにおける部品や製品の画像照合にも適用することがでさる。

実施例 2

[0133] さて、上述した実施例 1にお、ては直交座標系を用いて硬貨などの画像照合をおこなう場合について説明した。本実施例 2では、かかる直交座標系のかわりに極座標系を用いた画像照合について説明する。極座標系を用いることで、硬貨などの円形物体の画像照合をより効率的におこなうことができる。

[0134] 図 19は、実施例 2に係る画像照合装置の構成を示す機能ブロック図である。同図に示すように、この画像照合装置 201は、画像入力部 210と、画像切出部 220と、ェッジ抽出部 230と、マッチング処理部 240と、登録画像記憶部 250と、正負分離相関判定部 300とを備えており、力かるマッチング処理部 240は、極座標変換部 240aと、回転角検出部 240bと、表裏判定部 240cとを備えており、力かる正負分離相関判定部 300は、正規化相関値算出部 310と、正負分離相関画像生成部 320と、膨張処理部 330と、照合値算出部 340とを備えている。

[0135] 画像入力部 210は、照合対象となる硬貨の入力画像を装置内に取り込むための入力部であり、入力された画像を画像切出部 220に出力する。具体的には、画像入力部 210は、入力画像を所定数の画素の集合体として取り扱う。たとえば、入力画像を 256階調の濃度値をもつグレースケール画像として認識し、所定の大きさの矩形画像として画像切出部に出力する。

[0136] 画像切出部 220は、画像入力部 210から力かる矩形画像を取得し、硬貨画像に外接する正方形の領域内の画像のみを切り出して、切り出した画像をエッジ抽出部 23 0に出力する。

[0137] 図 20は、この画像切出部 220の処理概要を説明するための説明図である。同図に示すように、画像切出部 220は、画像入力部 210から取得した入力画像 211を水平方向に走査して全画素の濃度値を累積し、水平方向射影 221を生成する。また、入力画像 211を垂直方向に走査して、同様の手順で垂直方向射影 222を生成する。そして、画像切出部 220は、水平方向射影 221および垂直方向射影 222を走査し、累積した濃度値の立上り座標と立下り座標を算出する。そして、同図の 4本の破線で示したように、算出された各座標に囲まれた領域を切出画像 223として切り出し、この切出画像 223をエッジ抽出部 230に出力する。

[0138] 図 19の説明に戻り、エッジ抽出部 230について説明する。エッジ抽出部 230は、画像切出部 220から切出画像 223を取得し、切出画像 223の明るさや色合いなどの個体差に基づく影響を避けるために、切出画像 223の濃度変化 (エッジ強度)を算出する。また、算出したエッジ強度のばらつきを抑えるために、エッジ強度の正規ィ匕をおこなう。具体的には、切出画像 223に対して Sobelオペレータを用いたエッジ抽出処理をおこなうことによってエッジ強度を算出し、算出結果を正規化する。なお、実施例 2 においては、 Sobelオペレータを用いることとしたが、 Robertsオペレータなどを用いてエッジ抽出をおこなうこともできる。

[0139] 図 21は、 Sobelオペレータを説明するための説明図である。同図に示すように、ェッジ抽出部 230は、水平方向エッジ算出用 230aおよび垂直方向エッジ算出用 230b の二つの Sobelオペレータを用いてエッジ強度の算出をおこなう。具体的には、切出画像 223の全画素について、各 Sobelオペレータ（230aおよび 230b)を走査し、水平方向エッジ算出結果 Gxおよび垂直方向エッジ算出結果 Gyを取得する。そして、各画素におけるエッジ強度 (G)を算出したうえで、力かるエッジ強度を正規ィ匕 (E)する。

[数 5] G = |GJ + |G_y ' (6)

[0140] 式 (6)に示すように、各画素におけるエッジ強度 (G)は、水平方向エッジ算出結果 Gxの絶対値と垂直方向エッジ算出結果 Gyの絶対値との和としてあらわされる。また、式（7)に示すように、各画素における正規ィ匕エッジ強度 (E)は、硬貨の種別毎に所定の値が設定される定数 cとエッジ強度 (G)との積を、全画素にわたるエッジ強度 (G )の総和で除したものとなる。

[0141] このように、エッジ強度の正規ィ匕をおこなうことで、エッジが出やすい新貨と、エッジが出にくい流通貨との間で、エッジ強度のばらつきが発生することを抑えることができるので、硬貨の新旧にかかわらず、種々の硬貨の照合を精度良くおこなうことができる。

[0142] 図 22は、エッジ抽出部 230によっておこなわれるエッジ抽出処理 (画像変換処理）の概要を説明するための説明図である。同図に示すように、切出画像 223は、 Sobel オペレータを用いたエッジ強度算出処理によって、エッジ抽出画像 231に画像変換される。そして、エッジ抽出画像 231は、式 (6)および式（7)を用いたエッジ強度正規化処理によって、エッジ正規ィ匕画像 232に画像変換される。エッジ抽出部 230は、このエッジ正規化画像 232をマッチング処理部 240に出力する。

[0143] 同図に示したエッジ抽出画像 231の各画素値は、たとえば、 0〜255の値をとり、 0 が黒に対応し、 255が白に対応したグレースケール値をとる。同図のエッジ抽出画像 231において、白い部分が抽出されたエッジ部分であり、黒い部分が背景部分である。また、エッジ正規ィ匕画像 232の各画素値は、たとえば、 0〜255の値をとり、 0が黒に対応し、 255が白に対応したグレースケール値をとる。なお、同図のエッジ正規ィ匕画像において、白い部分がエッジ部分に相当し、黒い部分が背景に相当する点はェッジ抽出画像 231と同様である。

[0144] 図 19の説明に戻って、マッチング処理部 240について説明する。マッチング処理部 240は、エッジ抽出部 230からエッジ正規ィ匕画像 232を取得し、登録画像記憶部 250からエッジ正規ィ匕および極座標変換済のテンプレート画像を取得する。そして、力かるエッジ正規ィ匕画像 232を極座標変換し、この極座標変換済の画像と、テンプレート画像とのずれ角をテンプレート画像の平行移動によって検出するとともに、表裏の判定をおこなって、エッジ正規ィ匕画像 232およびずれ角補正済テンプレート画像を正負分離相関判定部 300に出力する。なお、実施例 2においては、テンプレート画像を平行移動させることによってずれ角を検出する場合について説明するが、エツジ正規ィ匕画像 232を極座標変換した画像を平行移動させることによってずれ角を検出することとしてもよい。

[0145] 極座標変換部 240aは、エッジ正規ィ匕画像 232を極座標変換する処理部である。

具体的には、エッジ正規ィ匕画像 232の中心点を算出して、かかる中心点を極座標の原点とする。そして、回転角 Θおよび中心点からの距離 pによって各画素を特定し、各画素を P— Θ空間に移動させることによって、極座標変換をおこなう。かかる変換には、

[数 6]

X = p · cos(9 ) - - - (8) y = p■ sin(e) - - - (9) を用いる。

[0146] 図 23は、力かる極座標変換の処理概要を説明するための説明図である。 X— y空間（エッジ正規ィ匕画像 232)の中心点を原点とし、各画素の座標を (X, y)であらわすと、力かる Xおよび yと、上述した pおよび Θとは、式（8)および式（9)に示した関係を有する。したがって、エッジ正規ィ匕画像 232内の各画素 (X, y)を、式 (8)および（9) の関係を満たす（ P , Θ )に変換することによって、極座標変換部 240aは、極座標変換済エッジ正規化画像 233を生成する。

[0147] なお、同図においては、中心点からの距離 pは、 10〜： LOOの値をとり、回転角 Θは、 0〜255の値をとる場合について示している力これらの値の範囲は任意に設定することがでさる。

[0148] 図 19の説明に戻り、回転角検出部 240bについて説明する。回転角検出部 240b は、極座標変換済エッジ正規化画像 233と、同様の極座標変換処理によってあらかじめ極座標変換されたテンプレート画像とのずれ角を検出して、両画像のずれ角を補正する処理をおこなう。図 24は、回転角検出部 240bの処理概要を説明するための説明図である。

[0149] 同図に示すように、 Θ空間において、テンプレート画像 251を Θ座標軸と平行に移動させる。そして、 Θ座標方向のずらし角（ φ )と、各ずらし角（ φ )におけるテンプレート画像 251とエッジ正規ィ匕画像 232との一致度 Μ ( φ )を算出し、この一致度 Μ ( )が最大となる回転角 φ を取得する。なお、かかる一致度 Μ ( φ )は、

[数 7]

によって算出する。

[0150] 式（10)に示すように、各ずらし角（ φ )における一致度 Μ ( φ )は、テンプレート画像 251を φだけずらした場合において、テンプレート画像 251の各画素の濃度値 t (k, 0— φ )と、エッジ正規ィ匕画像 232の各画素の濃度値 s (k, Θ )との積を各画素にわたり総和したしたものとなる。ここで、 kは、エッジ正規ィ匕画像 232における中心点からの距離 Pのうち、特徴の出やすい距離を選択した選択値である。たとえば、図 23〖こ示した極座標変換済エッジ正規ィ匕画像 233の p (0〜： L00)のうち、特徴の出やすいの値を 16個抽出することによって、かかる kを選択しておく。

[0151] 力かる Μ ( φ )の値は、図 24に示したように、ある回転角において最大値をもつ山型のグラフとなる。回転角検出部 240bは、かかる Μ ( φ )が最大（山型の頂点部分）となる φ の値を取得する。このように、回転角検出部 240bは、極座標変換を施した p max

Θ画像の平行移動によってずれ角を補正するので、 X— y画像の回転によってずれ角を補正する方法に比べ計算量を削減することができる。

[0152] 図 19の説明に戻って、表裏判定部 240cについて説明する。まず、表裏判定部 24 Ocは、極座標変換済の表用テンプレート画像および裏用テンプレート画像と、極座標変換済エッジ正規ィ匕画像 233との間で、上述した一致度 M ( φ )の最大値 M ( φ )を算出し、この Μ ( φ )から正規ィ匕相関係数 Rを求める。具体的には、この正規ィ匕 max

相関係数 Rは、

[数 8]

_R 1^(小匪）—；^ ^

A/ ∑t² - (∑り² T '∑s² - (∑s)

…(川によって求められる。なお、式（11)中の Nは、判定対象となる画素数を示す。

[0153] そして、力かる表裏判定部 240cは、正規ィ匕相関係数 Rが大きいほうのテンプレート画像を選択し、極座標変換済エッジ正規ィ匕画像 233とともに正負分離相関判定部 3 00に出力する。たとえば、裏用テンプレート画像と極座標変換済エッジ正規ィ匕画像 2 33との正規ィ匕相関係数 Rのほうが、表用テンプレート画像と極座標変換済エッジ正規ィ匕画像 233との正規ィ匕相関係数 Rよりも大きい場合には、裏用テンプレート画像と極座標変換済エッジ正規ィ匕画像 233とを正負分離相関判定部 300に出力する。ここで、正負分離相関判定部 300に出力されるテンプレート画像は、角度 φ だけ平行 max 移動して極座標変換済エッジ正規ィ匕画像 233とのずれ角を補正したテンプレート画像である。

[0154] 図 19の説明に戻り、登録画像記憶部 250について説明する。登録画像記憶部 25 0は、あら力じめ登録された各種硬貨に対応した複数のテンプレート画像を記憶し、マッチング処理部 240に、これらのテンプレート画像を提供する。かかるテンプレート画像には、硬貨の個体差によるばらつきを抑えるため、同一種類の硬貨の画像を複数合成した平均画像を用いる。カゝかる平均画像を用いることによって、製造年などの各硬貨に固有の凹凸パターン部分と、テンプレート画像の対応部分との相関値は、平均画像 (平均値）についての相関値となるため照合時の影響が出に《なる。すなわち、真正硬貨であるにもかかわらず、製造年が異なることによって偽造硬貨であると判定することを防止することができる。 [0155] かかるテンプレート画像は、極座標変換処理およびエッジ正規化処理が施された入力画像と照合させるため、入力画像と同様に極座標変換処理およびエッジ正規ィ匕処理が施された後に、登録画像記憶部 250に登録される。また、登録画像記憶部 25 0には、各金種の表面および裏面のテンプレート画像が複数登録される。

[0156] 図 19の説明に戻って、正負分離相関判定部 300について説明する。正負分離相関判定部 300は、マッチング処理部 240から、図 24に示した極座標変換済エッジ正規化画像 233 (以下「入力画像 233」と言う）およびずれ角補正済みのテンプレート画像 251 (以下「テンプレート画像 251」と言う）を取得し、これらの画像を照合することによって入力画像 233に係る硬貨が真正硬貨である力否かを照合判定し、かかる判定結果を出力する。

[0157] 正規ィ匕相関値算出部 310は、入力画像 233およびテンプレート画像 251の対応する画素毎の相関値を算出し、力かる相関値を正規ィ匕して正規ィ匕相関値画像を生成する。具体的には、座標値が（k, Θ )の各画素について、入力画像 233の濃度値 s ( k, 0 )およびずれ角補正済のテンプレート画像 251の濃度値 t (k, Θ - φ )を用い

max て、

ー（12)

によって各画素の正規ィ匕相関値!: (k, Θ )を算出する。なお、式（12)に示す各画素における正規ィ匕相関値 r (k, 0 )は、たとえば、 1. 0〜+ 1. 0の値をとる。また、式（ 12)中の nは、画素数を示す。

[0158] そして、正規ィ匕相関値算出部 310は、力かる正規ィ匕相関値画像の画素値が 0以上か否かによって、正の正規化相関値画像 (r+画像)と負の正規ィ匕相関値画像 (r— 画像）とに分離する。また、テンプレート画像 251については、各画素値が所定の閾値 (T )以上か否かによって、正のテンプレート画像 (t+画像）と負のテンプレート画 t

像 (t一画像)とに分離する。 [0159] なお、 r+画像の画素値は、たとえば、 0. 0〜1. 0の値をとり、 r一画像の画素値は、各画素値の絶対値をとることによって、たとえば、 0. 0〜1. 0の値をとる。また、 t+ 画像および t—画像の画素値は、たとえば、 0か 1の二値をとる。すなわち、 t+画像および t一画像は、各正規化相関値画像の画像変換に用いられる画像マスクとしての役割を有する。

[0160] ここで、それぞれの画像の意味を説明すると、 r+画像は照合対象となる画像間に相関がある（似ている）画素を示し、強い相関があれば、かかる画素は大きい値をとる。また、 r—画像は照合対象となる画像間に相関がない (似ていない)ことを示し、強い負の相関があれば、力かる画素は大きい値をとる。そして、 t+画像はテンプレート画像のエッジ部分を示し、エッジ部分が背景部分が 0の値をとる。また、 t—画像はテンプレート画像の背景部分 (エッジでない部分)を示し、背景部分が 1、エッジ部分力 SOの値をとる。

[0161] 正負分離相関画像生成部 320は、正規ィ匕相関値算出部 310が生成した、 r+画像、 r一画像、 t+画像および t一画像の組み合わせによって正負分離相関画像を生成する。具体的には、 r+画像と t+画像とから A+領域画像を、 r—画像と t+画像とから A—領域画像を、 r+画像と t—画像とから B+領域画像を、 r—画像と t—画像とから B—領域画像をそれぞれ生成する。

[0162] ここで、各領域画像の意味を説明する。図 25は、力かる 4つの領域を説明するための説明図である。同図に示すように、 A+領域画像は、 r+画像と t+画像とを重ね合わせた領域画像であり、エッジ部分と相関があること、すなわち、エッジが出るべきところにエッジが出ていることを示し、特許請求の範囲における正特徴領域画像に対応する。 A—領域画像は、 r—画像と t+画像とを重ね合わせ領域画像であり、エッジ部分と相関がないこと、すなわち、エッジが出るべきところにエッジが出ていないことを示し、特許請求の範囲における負特徴領域画像に対応する。 B+領域画像は、 r +画像と t一画像とを重ね合わせた領域画像であり、背景部分と相関があること、すなわち、エッジが出るべきでないところにエッジが出ていないことを示し、特許請求の範囲における正背景領域画像に対応する。 B—領域画像は、 r—画像と t—画像とを重ね合わせ領域画像であり、背景部分と相関がないこと、すなわち、エッジが出るベきでな！、ところにエッジが出て！/、な！/、ことを示し、特許請求の範囲における負背景領域画像に対応する。

[0163] 図 19の説明に戻って、膨張処理部 330について説明する。膨張処理部 330は、所定の画像マスクを用いて、 A—領域画像の画素を A+領域画像に移動させるとともに、 B—領域画像の画素を B+領域画像に移動させる。力かる膨張処理をおこなうのは、正規ィ匕相関値にはノイズ状に負の相関値をもつ孤立点があらわるためである。すなわち、力かる膨張処理をおこなうことによって、力かる孤立点の影響が照合値の判定結果におよぶことを抑えることができる。

[0164] 照合値算出部 340は、 A+領域画像、 A—領域画像、 B+領域画像および B—領域画像のそれぞれを、たとえば、水平方向に 16、垂直方向に 4の計 64ブロックに分割し、

[数 10]

^Ζ = Σ∑(^&ϋ^Αΐ ^{+ h}^ + + ) … ( ¹³) 式（13)によって、照合値 (Z)を求める。ここで、係数 a、 b、 cおよび dは学習サンプ

1J 1J 1J 1J

ϋ ϋ ϋ ϋ

[0165] そして、照合値算出部 340は、かかる照合値 (Z)が閾値以上であれば、入力画像 2 33に係る硬貨は真正硬貨であると判定し、閾値より小さければ偽造硬貨であると判定したうえで、照合結果を出力する。

[0166] 以降では、図 19に示した正負分離相関判定部 300の処理をさらに具体的に説明する。まず、正規化相関値算出部 310がおこなう正規化相関値正負分離処理を、図 26および図 29を用いて説明する。図 26は、正規ィ匕相関値正負分離処理のフローチヤートであり、図 29は、正負分離相関判定部 300における画像生成手順を説明するための説明図である。

[0167] 図 29に示すように、正規ィ匕相関値算出部 310は、まず、入力画像 233とテンプレート画像 251とから正規ィ匕相関値画像 311を生成する。そして、生成された正規化相関値画像 311を入力として正規ィ匕相関値正負分離処理をおこない、かかる正規ィ匕相関値画像 311を、正の相関値画像である r+画像 31 laと、負の相関値画像である r 一画像 3 l ibとに分離する。

[0168] 図 26に示すように、正規ィ匕相関値正負分離処理においては、まず、正規化相関値画像 311の始点画素に移動する (ステップ S1501)。かかる始点画素は、たとえば、 k =0、 0 =0の画素である。そして、力かる画素の正規化相関値 r (k, 0 )を式（12)を用いて算出し (ステップ S1502)、算出した r (k, 0 )が 0以上であれば (ステップ SI 5 03肯定）、力かる画素値を r+画像 311aの同一座標の画素値とする（ステップ S 150 4)。一方、算出した r (k, Θ )が 0より小さければ (ステップ S1503否定）、力かる画素の画素値の絶対値を、 r 画像 31 lbの同一座標の画素値とする（ステップ S 1505)。

[0169] そして、正規化相関値画像 311の全ての画素について未だ正負分離処理が完了していない場合には (ステップ S 1506否定）、次の注目画素に移動して (ステップ S1 507)、ステップ S 1502以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について正負分離処理が終了した場合には (ステップ S1506肯定）、処理を終了する。力かる正規ィ匕相関値正負分離処理によって、 r+画像 311aおよび r—画像 311bは、 0. 0〜1. 0 の画素値をとる画素を有する画像として生成される。なお、実施例 2においては、 r— 画像 31 lbの画素の画素値は、 0. 0〜1. 0の画素値をとるものとして説明する力か力る画素値は、 - 1. 0〜0. 0の値をとることとしてもよ!/、。

[0170] 次に、正規ィ匕相関値算出部 310がおこなうテンプレート画像正負分離処理を、図 2 7および図 29を用いて説明する。図 27は、テンプレート画像正負分離処理のフローチャートである。図 29に示したように、テンプレート画像正負分離処理では、テンプレート画像 251を、正のテンプレート画像である t+画像 251aと、負のテンプレート画像である t一画像 25 lbとに分離する処理をおこなう。

[0171] 図 27に示すように、テンプレート画像正負分離処理においては、まず、テンプレート画像 251の始点画素に移動する（ステップ S1601)。かかる始点画素は、たとえば、 k=0、 Θ =0の画素である。そして、力かる画素の濃度値が所定の閾値 (T )以上で

t

あれば (ステップ S1602肯定）、 t+画像 251aの同一座標の画素値を 1とする（ステツプ S1603)。一方、力かる濃度値が所定の閾値 (T )より小さければ (ステップ S1602

t 否定）、 t -画像 25 lbの同一座標の画素値を 1とする (ステップ S 1604)。

[0172] そして、テンプレート画像 251の全ての画素について未だ正負分離処理が完了していない場合には（ステップ S1605否定）、次の注目画素に移動して (ステップ S 160 6)、ステップ S1602以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について正負分離処理が終了した場合には (ステップ S1605肯定）、処理を終了する。かかるテンプレート画像正負分離処理によって、 t+画像 251aは、エッジ部分が 1、背景部分が 0の二値画像として生成され、 t—画像 25 lbは、エッジ部分が 0、背景部分が 1の二値画像として生成される。

[0173] 次に、正負分離相関画像生成部 320がおこなう正負分離相関画像生成処理を、図 28および図 29を用いて説明する。図 28は、正負分離相関画像生成処理のフローチヤートである。

[0174] 図 29に示したように、正負分離相関画像生成処理においては、正規化相関値算出部 310において生成した、 r+画像 311a、 r一画像 311b、 t+画像 251aおよび t —画像 251bを入力画像として用いて、 A+領域画像 321、 A—領域画像 322、 B + 領域画像 323および B—領域画像 324を生成する。

[0175] たとえば、 r+画像 31 laおよび t+画像 251aを入力画像として用いた場合、図 28 に示すように、まず、それぞれの画像の始点画素に移動する (ステップ S1701)。そして、かかる画素における t +画像 25 laの画素値が 1である場合には (ステップ S 1702 肯定）、 A+領域画像 321の画素値 ¾τ+画像 31 laの画素値とする（ステップ S1703 ) o一方、力かる画素における t+画像 251aの画素値が 1でない場合（すなわち、 0である場合）には (ステップ S 1702否定）、 A+領域画像 321の画素値を 0とする (ステツプ S 1704)。

[0176] そして、全ての画素について領域画像生成処理が完了していない場合には (ステツプ S 1705否定）、次の注目画素に移動して（ステップ S 1706)、ステップ S 1702以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について領域画像生成処理が終了した場合には (ステップ S1705肯定）、 A+領域画像 321が生成されるので、処理を終了する

[0177] 同様に、 r一画像 31 lbおよび t+画像 251aから A—領域画像 322を、 r+画像 311 aおよび t一画像 251bから B+領域画像 323を、 r一画像 31 lbおよび t一画像 251b から B 領域画像 324を、それぞれ生成する。

[0178] 次に、膨張処理部 330がおこなう膨張処理を、図 30〜図 32を用いて説明する。図 30は、膨張処理において用いられる画像マスクを説明するための説明図であり、図 3 1は、膨張処理のフローチャートであり、図 32は、膨張処理によって生成される画像を説明するための説明図である。

[0179] 力かる膨張処理においては、負の領域画像 (A—領域画像 322および B—領域画像 324)に含まれるノイズ状の孤立点（画素）を、正の領域画像 (A+領域画像 321および B+領域画像 323)に移動する処理をおこなう。かかる処理をおこなうことで、照合値の精度を高めることができる。

[0180] 図 30に示すように、力かる膨張処理においては、正領域画像マスク 330aおよび負領域画像マスク 330b2枚の画像マスクを用いる。各画像マスクは、 P5および M5と、これらの領域を取り囲む 8つの領域を有する。たとえば、 A—領域画像 322から A+ 領域画像 321への膨張処理をおこなう場合には、負領域画像マスク 330bの M5を A 領域画像 322の注目画素に合わせ、正領域画像マスク 330aの P5を注目画素に対応する画素にあわせる。そして、 M5の画素値と、 P1〜P9の画素値とを順次比較して膨張処理をおこなう。

[0181] 次に、 A—領域画像 322から A+領域画像 321への膨張処理をおこなう場合を例ににして、力かる膨張処理の処理手順を、図 31を用いて説明する。まず、それぞれの画像（321および 322)の始点画素に移動する（ステップ S1801)。かかる始点画素は、たとえば、 k=0、 Θ =0の画素である。そして、正領域マスク 330aの 9つの領域 (P1〜P9)を順次切替えるために、 nに 1を設定する (ステップ S1802)。すなわち、ステップ S1802が完了した時点においては、対象となる正領域画像マスク 330aの領域は P1となる。

[0182] そして、 Pnの値と M5の値を比較して、 P1の値が M5の値よりも大きい場合には（ステツプ S 1803肯定）、 P5の値を M5で置き換え M5の値を 0に設定する（ステップ S 18 05)。すなわち、 M5の画素を P5の画素に移動する。一方、 Pnの値が M5の値以下である場合には（ステップ S1803否定）、 nの値に 1をカ卩算して（ステップ S1804)、 n の値が 9以下の場合には（ステップ S1806否定）、再度ステップ S1803をおこなう。

[0183] このように、 P1〜P9の値のうち一つでも M5の値より大きいものがあれば、 M5の画素を P5に移動する。一方、 P1〜P9の値のいずれもが M5の値以下である場合には (ステップ S 1806肯定）、画素の移動をおこなわない。

[0184] そして、 A—領域画像 322のすベての画素について処理が終了していない場合には（ステップ S1807否定）、次の注目画素に移動して（ステップ S1808)、ステップ S1 802以降の処理をおこなう。一方、 A—領域画像 322のすベての画素について処理が終了した場合には (ステップ S1807肯定）、力かる膨張処理を終了する。

[0185] 図 32に示したように、力かる膨張処理によって、 A+領域画像 321、 A—領域画像 322、 B+領域画像 323および B—領域画像 324は、それぞれ、膨張済 A+領域画像 331、膨張済 A—領域画像 332、膨張済 B+領域画像 333および膨張済 B—領域画像 334に画像変換される。なお、 A—領域画像 322上の孤立点は、 A+領域画像 321に移動するので、膨張済 A+領域画像 331のエッジ部分は、 A+領域画像 321 と比較して面積が増加している。一方、膨張済 A—領域画像 132のエッジ部分は、 A —領域画像 322と比較して面積が減少して、る。

[0186] 次に、照合値算出部 340がおこなう照合値算出処理を、図 33を用いて説明する。

図 33は、膨張済領域画像（331〜334)のブロック分割について、膨張済 A+領域画像 331をブロック分割する場合の例を説明するための説明図である。照合値算出処理部 340は、まず、同図に示すように、膨張済 A+領域画像 331を、水平方向に 1 6、垂直方向に 4の計 64ブロックに分割する。同様に、膨張済 A—領域画像 332、膨張済 B+領域画像 333および膨張済 B—領域画像 334についてもブロック分割をおこなう。

[0187] そして、照合値算出部 340は、式（13)を用いて、照合値 (Z)の算出をおこなう。ここで、式（13)の各係数 a、 b、 cおよび dは、学習サンプルを用いて線形判別分析などによって最適解を求めておくものとする。具体的には、硬貨の凹凸パターンのデザインの相違によって、エッジが出やすい硬貨や出にくい硬貨が存在するので、これらの係数は、硬貨の種別ごとに異なる値をとることになる。これらの係数を学習サンプルによって最適化することで、精度の良い画像照合をおこなうことができる。 [0188] そして、照合値算出部 340は、最適値が設定された、係数 a、 b、 cおよび dと、各画像ブロックとを用いて照合値 (z)を算出し、かかる照合値が閾値以上である場合には、真正硬貨であると判定し、閾値より小さい場合には偽造硬貨であると判定する。なお、実施例 2においては、各画像を 64のブロックに分割する場合について説明した力ブロック数は、任意の数とすることができる。

[0189] なお、式（13)において、係数 cおよび dを 0に設定すれば、 A+領域画像ブロックおよび A—領域画像ブロックのみ力も照合値 (Z)を算出することができる。また、係数 aおよび bを 0に設定すれば、 B +領域画像ブロックおよび B—領域画像ブロックのみ力も照合値 (Z)を算出することができる。

[0190] このように、照合値算出部 340は、硬貨の種別やノヽードウエアの能力に応じて、画像ブロック数や式（13)の各係数の値を調整することによって、効率良く画像照合をおこなうことができる。

[0191] なお、実施例 2に係る照合値算出部 340では、各領域画像をブロック分割したうえで、式（13)によって照合値 (Z)を算出するよう構成したが、これに限らず、たとえば、多層-ユーラルネットワーク、サポートベクトルマシン、二次識別関数等の他の方法を用いることとしてちよい。

[0192] 以降では、正規ィ匕相関値画像 311を正負分離する前に膨張処理をおこなう場合について、図 34〜図 36を用いて説明する。図 34は、力かる膨張処理による画像生成手順について説明した説明図であり、図 35は、力かる膨張処理に用いられる画像マスクを説明するための説明図であり、図 36は、かかる膨張処理のフローチャートである。

[0193] 上述した膨張処理は、各領域画像 (321〜324)の生成後に、負の領域画像 (たとえば、 A—領域画像 322)力も正の領域画像 (たとえば、 A+領域画像 321)に画素を移動していた。しかしながら、力かる膨張処理は、正負分離前の正規化相関値画像 311と正負分離前のテンプレート画像 251とを用、ておこなうことができる。

[0194] 図 34に示すように、正規ィ匕相関値算出部 310は、まず、入力画像 233とテンプレート画像 251とから正規ィ匕相関値画像 311を生成する。そして、力かる膨張処理は、生成された正規ィ匕相関値画像 311を入力として膨張処理をおこない、膨張済の正規化相関値画像 335を生成する。そして、この膨張済の正規ィ匕相関値画像 335は、膨張済の r+画像 335aと膨張済の r—画像 335bとに分離される。そして、膨張済の r+ 画像 335a、膨張済の r—画像 335b、 t+画像 251aおよび t—画像 251bを入力として、正負分離相関値画像生成部 320の処理がおこなわれ、膨張済 A+領域画像 33 1、膨張済 A—領域画像 332、膨張済 B+領域画像 333および膨張済 B—領域画像 334が出力される。

[0195] 図 35に示すように、力かる膨張処理においては、入力画像マスク 330cおよびテンプレート画像マスク 330dの 2枚の画像マスクを用いる。各画像マスクは、 S5および T 5と、これらの領域を取り囲む 8つの領域を有する。たとえば、テンプレート画像 251と正規ィ匕相関値画像 311とを用いて膨張処理をおこなう場合には、入力画像マスク 33 Ocの S5を正規化相関値画像の注目画素に合わせ、テンプレート画像マスク 330dの T5を注目画素に対応する画素にあわせる。そして、 S1〜S9および T1〜T9の領域の画素値を参照し比較して膨張処理をおこなう。

[0196] 力かる膨張処理の処理手順を、図 36を用いて説明する。まず、それぞれの画像（3 11および 251)の始点画素に移動する（ステップ S1901)。かかる始点画素は、たとえば、 k=0、 Θ =0の画素である。そして、 S5の値が負の場合、すなわち、該当する画素の正規ィ匕相関値が負の場合には (ステップ S1902否定）、入力画像マスク 330c の 9つの領域（S1〜S9)およびテンプレート画像マスク 330dの 9つの領域 (T1〜T9 )を順次切替えるために、 ηに 1を設定する (ステップ S 1903)。

[0197] そして、 Τηの値が閾値 (Τ )よりも大きい場合には (ステップ S1904肯定）、 Snの値

t

力 SO以上である力否かを判定し (ステップ SI 905)、 Snの値が 0以上であれば (ステツプ S1905肯定）、力かる Snの値と S5の絶対値とを比較する（ステップ S1906)。そして、 Snの値が S5の絶対値よりも大きければ (ステップ S1906肯定）、 Snの値を S5の絶対値で置き換える（ステップ S 1907)。

[0198] すなわち、 S5の周辺の Snにおいて、 Tnの値が閾値 (T )よりも大きぐかつ、 Snの

t

値が 0以上であり、かつ、 Snの値が S5の絶対値よりも大きい領域（Sn)が存在する場合には、力かる S5の画素が孤立点であると判定し、 S5の値の絶対値をとつて S5の値を反転させる。そして、正規ィ匕相関値画像 311の全ての画素について膨張処理が終了して!/、なければ (ステップ S 1910否定）、注目画素に移動して (ステップ S 1911) 、ステップ S 1902以下の処理を繰り返す。一方、全ての画素について膨張処理が終了した場合には (ステップ S1910肯定）、力かる膨張処理を終了する。

[0199] 一方、 Tnの値が閾値 (T )以下であるか (ステップ S1904否定）、 Snの値が負であ t

るか (ステップ SI 905否定）、 Snの値が S5の絶対値以下である（ステップ S1906否定)である場合には、 nに 1を加算し (ステップ S1908)、 nが 9以下であれば (ステップ S 1909否定）、ステップ S 1904以下の処理を繰り返す。一方、 nが 9よりも大きければ (ステップ S 1909肯定）、ステップ S 1910の処理をおこなう。

[0200] このように、正規ィ匕相関値画像 311の正負分離前に膨張処理をおこなった場合であっても、膨張済領域画像（331〜334)を取得することができる。かかる場合においては、正負分離前の正規ィ匕相関値画像 311を用いるので、領域画像（321〜324) 生成後の膨張処理と比較して、膨張処理の対象となる画像の数を削減することができるので、より効率的な膨張処理を行なうことができる。

[0201] 上述してきたように、実施例 2にかかる画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムでは、エッジ抽出処理とエッジ正規化処理を施して特徴抽出をおこなつた極座標変換入力画像と、あらかじめエッジ正規ィ匕処理が施された極座標変換テンプレート画像とを照合し、両画像のずれ角を補正して正規化相関値画像を生成するとともに、正規ィ匕相関値画像およびテンプレート画像を、各画像中の画素値が閾値以上か否かによって、それぞれ、正の正規ィ匕相関値画像および負の正規ィ匕相関値画像と、正のテンプレート画像および負のテンプレート画像に分離したうえで、かかる画像の組み合わせによって、正の特徴領域画像、負の特徴領域画像、正の背景領域画像および負の背景領域画像を生成し、さらに、負の特徴領域画像から正の特徴領域画像への画素の移動と、負の背景領域画像から正の特徴領域画像への画素の移動をおこなう膨張処理を施し、これらの膨張処理済みの領域画像をブロック分割して線形判別分析によって照合値を算出して照合判定をおこなうよう構成したので、入力画像およびテンプレート画像の全画素を照合対象とするとともに、相関値算出に伴う孤立点の影響を排除しつつ、特徴領域のみならず、背景領域の相関値をもバランスよく照合値に反映することができるので、精度のよい画像照合をおこなうことができ、照合率を向上させることができる。

[0202] なお、実施例 2においては、硬貨の入力画像について画像照合をおこなう場合について説明したが、本発明はこれに限定されるものではなぐたとえば、遊戯施設などで用いられるメダル類の画像照合や、 FA (Factory Automation)などにおける円形部品や円形製品の画像照合にも適用することができる。また、照合対象物は必ずしも円形である必要はなぐ正八角形や正十六角形などの点対称の形状を有する硬貨や部品などにも本発明を適用することができる。

産業上の利用可能性

[0203] 以上のように、本発明に力かる画像照合装置、画像照合方法および画像照合プログラムは、物品の画像照合に有用であり、特に、紙幣や硬貨といった貨幣の照合に適している。

Claims

請求の範囲

[1] 照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合装置であって、前記入力画像および前記テンプレート画像力相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離手段と、

前記テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離手段と、

前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成手段と、

前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定手段と

を備えたことを特徴とする画像照合装置。

[2] 前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像とを生成することを特徴とする請求項 1に記載の画像照合装置。

[3] 前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする請求項 1に記載の画像照合装置。

[4] 前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像と、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする請求項 1に記載の画像照合装置。

[5] 前記正負分離相関画像生成手段は、前記負相関値画像を用いて生成される負領域画像内の注目画素と、前記正相関値画像を用いて生成される正領域画像内の該注目画素に対応する対応画素の周囲画素とを対比して、少なくとも一つの該周囲画素の画素値が該注目画素の画素値よりも大き!、場合には、該注目画素を該対応画素に移動する膨張処理をおこなうことを特徴とする請求項 2、 3または 4に記載の画像照合装置。

[6] 前記入力画像および前記テンプレート画像は、エッジ抽出オペレータを用いたエツジ抽出処理によって画像変換されたエッジ画像であることを特徴とする請求項 1に記載の画像照合装置。

[7] 前記エッジ画像は、抽出されたエッジのエッジ強度を正規ィ匕した正規ィ匕エッジ画像であることを特徴とする請求項 6に記載の画像照合装置。

[8] 前記テンプレート画像は、前記照合対象物の各個体についての画像を平均した平均画像であることを特徴とする請求項 1に記載の画像照合装置。

[9] 前記相関値画像は、前記入力画像または前記テンプレート画像の画素ごとの相関値を正規ィ匕した正規ィ匕相関値を画素値とする画像であることを特徴とする請求項 1に記載の画像照合装置。

[10] 前記照合判定手段は、前記正負分離相関画像をブロック分割して各ブロック内の画素値の総和をブロック値として算出し、該ブロック値と重み係数との積を全ての前記正負分離相関画像について加算することによって照合値を算出して照合判定をおこなうことを特徴とする請求項 1に記載の画像照合装置。

[11] 前記照合判定手段は、線形判別分析によって前記重み係数の値を算出することを特徴とする請求項 1に記載の画像照合装置。

[12] 前記照合対象物は貨幣であることを特徴とする請求項 1に記載の画像照合装置。

[13] 照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合方法において、前記入力画像および前記テンプレート画像力相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離工程と、前記テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、

前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成工程と、

前記正負分離相関画像を用いて照合判定をおこなう照合判定工程と

を含んだことを特徴とする画像照合方法。

[14] 照合対象物の入力画像とあらかじめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合プログラムであって、前記入力画像および前記テンプレート画像力相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離工程と、

前記テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、

をコンピュータに実行させることを特徴とする画像照合プログラム。

[15] 円形物体の入力画像とあら力じめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合装置であって、

前記入力画像および前記テンプレート画像を極座標変換したうえで、両画像の回転ずれを補正した p Θ入力画像および p Θテンプレート画像を生成する極座標変換画像生成手段と、

前記 P— 0入力画像および前記 p - Θテンプレート画像力相関値画像を生成し、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離手段と、

前記 P— 0テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離手段と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成手段と、

を備えたことを特徴とする画像照合装置。

[16] 前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像とを生成することを特徴とする請求項 15に記載の画像照合装置。

[17] 前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする請求項 15に記載の画像照合装置。

[18] 前記正負分離相関画像生成手段は、前記正相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正特徴領域画像と、前記負相関値画像と前記正テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負特徴領域画像と、前記正相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする正背景領域画像と、前記負相関値画像と前記負テンプレート画像との画素ごとの積を算出した値を画素値とする負背景領域画像とを生成することを特徴とする請求項 15に記載の画像照合装置。

[19] 前記正負分離相関画像生成手段は、前記負相関値画像を用いて生成される負領域画像内の注目画素と、前記正相関値画像を用いて生成される正領域画像内の該注目画素に対応する対応画素の周囲画素とを対比して、少なくとも一つの該周囲画素の画素値が該注目画素の画素値よりも大き!、場合には、該注目画素を該対応画素に移動する膨張処理をおこなうことを特徴とする請求項 16、 17または 18に記載の画像照合装置。

[20] 前記 p— 0入力画像および前記 p Θテンプレート画像は、エッジ抽出オペレータを用いたエッジ抽出処理によって画像変換されたエッジ画像であることを特徴とする請求項 15に記載の画像照合装置。

[21] 前記エッジ画像は、抽出されたエッジのエッジ強度を正規ィ匕した正規ィ匕エッジ画像であることを特徴とする請求項 20に記載の画像照合装置。

[22] 前記テンプレート画像は、前記円形物体の各個体についての画像を平均した平均画像であることを特徴とする請求項 15に記載の画像照合装置。

[23] 前記相関値画像は、前記 p— 0入力画像および前記 p Θテンプレート画像の画素ごとの相関値を正規ィ匕した正規ィ匕相関値を画素値とする画像であることを特徴とする請求項 15に記載の画像照合装置。

[24] 前記照合判定手段は、前記正負分離相関画像をブロック分割して各ブロック内の画素値の総和をブロック値として算出し、該ブロック値と重み係数との積を全ての前記正負分離相関画像について加算することによって照合値を算出して照合判定をおこなうことを特徴とする請求項 15に記載の画像照合装置。

[25] 前記照合判定手段は、線形判別分析によって前記重み係数の値を算出することを特徴とする請求項 15に記載の画像照合装置。

[26] 前記極座標変換画像生成手段は、前記 p— 0入力画像または前記 p Θテンプレート画像を平行移動させることによって、両画像の回転ずれを補正することを特徴とする請求項 15に記載の画像照合装置。

[27] 前記円形物体は硬貨であることを特徴とする請求項 15に記載の画像照合装置。

[28] 円形物体の入力画像とあら力じめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合方法において、

前記 P— 0入力画像および前記 p - Θテンプレート画像力相関値画像を生成し

、該相関値画像を画素値が閾値以上である力否かによって正相関値画像と負相関値画像とに分離する相関値画像分離工程と、

前記 P— 0テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、前記正相関値画像および前記負相関値画像と前記正テンプレート画像および前記負テンプレート画像との組み合わせによって複数の正負分離相関画像を生成する正負分離相関画像生成工程と、

を含んだことを特徴とする画像照合方法。

円形物体の入力画像とあら力じめ登録された複数のテンプレート画像との間で、画像の特徴を比較することによって画像を照合する画像照合プログラムであって、前記入力画像および前記テンプレート画像を極座標変換したうえで、両画像の回転ずれを補正した P Θ入力画像および p Θテンプレート画像を生成する極座標変換画像生成手段と、

前記 P— 0テンプレート画像を画素値が閾値以上であるか否かによって正テンプレート画像と負テンプレート画像とに分離するテンプレート画像分離工程と、