画像認識装置、画像認識方法
【課題】画質の違いによらず安定して画像を認識できる画像認識装置および画像認識方法を提供する。
【解決手段】本発明の一態様に係る画像再生装置は、画像のぼけレベルを測定する測定部と、測定部で測定されたぼけレベルを閾値と比較する比較部と、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも小さい場合、画像にぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも大きい場合、画像にぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用する画像処理部と、画像処理部で処理された画像の特徴から画像を認識する認識部と、を具備する。
【解決手段】本発明の一態様に係る画像再生装置は、画像のぼけレベルを測定する測定部と、測定部で測定されたぼけレベルを閾値と比較する比較部と、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも小さい場合、画像にぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも大きい場合、画像にぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用する画像処理部と、画像処理部で処理された画像の特徴から画像を認識する認識部と、を具備する。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、予め辞書に登録されている画像パタンとの比較により入力画像を認識する画像認識装置および画像認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像認識装置には、入力画像に所定の処理を行い正規化した標本化パタンを生成した後、この標本化パタンと、予め記憶部に登録されている複数のパタンとの類似度を比較して入力画像を認識していた。しかしながら、従来の画像認識装置は、類似度を算出するための演算処理が膨大であり、画像認識に時間がかかっていた。そこで、画像の各画素の濃淡（画素値）を特徴量として、入力画像を認識する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平２−１６６５８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の画像認識装置では、画像の画質を考慮せず、すべての画像を一律に画像処理した後、画像認識していた。このため、画像認識の結果が、画像の画質に左右され安定した画像の認識ができなかった。
上記に鑑み、本発明は、画質の違いによらず安定して画像を認識できる画像認識装置および画像認識方法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】
【０００５】
本発明の一態様に係る画像認識装置は、画像のぼけレベルを測定する測定部と、測定部で測定されたぼけレベルを閾値と比較する比較部と、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも小さい場合、画像にぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも大きい場合、画像にぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用する画像処理部と、画像処理部で処理された画像の特徴から画像を認識する認識部と、を具備する。
【０００６】
本発明の一態様に係る画像認識方法は、画像のぼけレベルを測定するステップと、ぼけレベルを閾値と比較するステップと、ぼけレベルが、閾値よりも小さい場合、画像にぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも大きい場合、画像にぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用するステップと、フィルタ適用後の画像の特徴から画像を認識するステップと、を具備する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、画質の違いによらず安定して画像を認識できる画像認識装置および画像認識方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る画像認識装置の構成の一例を示した図である。
【図２】勾配フィルタの一例を示した図である。
【図３】勾配フィルタの一例を示した図である。
【図４】ぼけ変換フィルタの一例を示した図である。
【図５】ぼけ変換フィルタの一例を示した図である。
【図６】単位インパルスを示した図である。
【図７】単位インパルスに勾配フィルタを適用した結果を示した図である。
【図８】単位インパルスに合成フィルタを適用した結果を示した図である。
【図９】入力画像の一例を示した図である。
【図１０】正規化後の画像の一例を示した図である。
【図１１】第１の実施形態に係る画像認識装置の動作の一例を示したフローチャートである。
【図１２】第２の実施形態に係る画像認識装置の構成の一例を示した図である。
【図１３】第２の実施形態に係る画像認識装置の動作の一例を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る画像認識装置の構成の一例を示した図である。図２は、勾配フィルタの一例を示した図である。図３は、勾配フィルタの一例を示した図である。図４は、ぼけ変換フィルタの一例を示した図である。図５は、ぼけ変換フィルタの一例を示した図である。図６は、単位インパルスを示した図である。図７は、単位インパルスに勾配フィルタを適用した結果を示した図である。図８は、単位インパルスに合成フィルタを適用した結果を示した図である。図９は、入力画像の一例を示した図である。図１０は、正規化後の画像の一例を示した図である。
【００１０】
なお、画像認識においては、画像が適度にぼけている場合のほうが、画像の認識率が高くなることが知られている。そこで、第１の実施形態に係る画像認識装置１では、入力画像のぼけレベルを測定し、ぼけレベルが所定の値となるように画像をぼけ変換または鮮鋭変換した後に画像の認識を行っている。このため、第１の実施形態に係る画像認識装置１は、画像の画質の違いによらず安定して画像を認識できる。
【００１１】
以下、図１ないし図１０を用いて、第１の実施形態に係る画像認識装置１の構成について説明する。図１に示すように、この第１の実施形態に係る画像認識装置１は、記憶部１１、記憶部１２、正規化部１３、ぼけ測定部１４、ぼけ比較部１５、画像処理部１６、特徴抽出部１７および認識部１８を具備する。
【００１２】
記憶部１１には、勾配フィルタＬ、ぼけ変換フィルタＧε、鮮鋭フィルタＳδ、画像のぼけレベルを示すパラメータであるぼけ量βと最大値Ｍとの関係式、および目標値αなどが記憶されている。以下、各項目について説明する。
【００１３】
（勾配フィルタＬ）
勾配フィルタＬは、ぼけ測定部１４において、正規化部１３から入力される正規化画像のぼけ量βを測定する際に用いられる。この勾配フィルタＬは、画像の２次元勾配を求めるフィルタであり、ラプラシアンフィルタ、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｓｏｂｅｌフィルタ等が使用できる。
【００１４】
図２、図３は、このような勾配フィルタＬの一例を示した図である。図２には、４近傍ラプラシアンフィルタを示している。図３には、８近傍ラプラシアンフィルタを示している。
【００１５】
（ぼけ変換フィルタＧε）
ぼけ変換フィルタＧεは、正規化部１３で正規化された画像のぼけ量βを大きく（増大）するフィルタである。このようなフィルタとしては、下記（１）式を満たすものが使用できる。
【数１】
ここで、εは、画像のぼけレベルを示すパラメータである。
【００１６】
（１）式は、パラメータε１を有するぼけ変換フィルタＧε１と、パラメータε２を有するぼけ変換フィルタＧε２とを連続して正規化画像に適用することが、パラメータε１＋ε２を有するぼけ変換フィルタＧε１＋ε２を正規化画像に適用することと近似的に同じであればよいことを意味する。
【００１７】
上記条件を満たすぼけ変換フィルタＧεとしては、例えば、図４、図５に示すフィルタがある。図４は、４近傍ガウシアンフィルタを示した図である。図５は、８近傍ガウシアンフィルタを示した図である。ここで、パラメータεは、下記（２）式を満たす必要がある。
０＜ε＜１…（２）
【００１８】
（鮮鋭変換フィルタＳδ）
鮮鋭変換フィルタＳδは、正規化部１３で正規化された画像のぼけ量βを小さく（減少）するフィルタである。このようなフィルタとしては、下記（３）式を満たすものが使用できる。
【数２】
ここで、δは、画像の鮮鋭の度合いを示すパラメータである。
【００１９】
（３）式は、パラメータεを有するぼけ変換フィルタＧεと、パラメータδを有する鮮鋭変換フィルタＳδとを連続して正規化画像に適用することが、パラメータε―δを有するぼけ変換フィルタＧε―δを正規化画像に適用することと近似的に同じであればよいことを意味する。
【００２０】
鮮鋭変換フィルタＳδの一例として、図２に示す４近傍ラプラシアンフィルタを用いたものを下記（４）式に示す。
Ｓδ＝Ｉ−δ・Ｌ４／（１−４δ）…（４）
Ｉは、恒等変換を表わしている。Ｌ４は、４近傍ラプラシアンフィルタを表わしている。
【００２１】
（ぼけ量βと最大値Ｍとの関係式）
この第１の実施形態では、ぼけ量βを算出するために、図６に示す単位インパルスｄがぼけによって劣化する過程を事前にシミュレートしている。そして、規格化画像のぼけ量βと、規格化画像に勾配フィルタＬを適用した際に得られる各画素の絶対値の最大値Ｍとの関係式を導出している。
【００２２】
図６中のＫは、ぼけのない理想的な画像での画素値の最大値である。このＫの値は、実験的に決定することができる。Ｍは、正規化部１３で正規化された画像に上記勾配フィルタＬを適用した際に得られる各画素の絶対値の最大値である。
【００２３】
ぼけ量βと最大値Ｍとの関係式の導出は、以下のように行う。
１．単位インパルスｄに、上述した勾配フィルタＬと、ぼけ変換フィルタＧεとを合成した合成フィルタＬ・Ｇεを適用する。
２．合成フィルタＬ・Ｇεを適用した後の画像の各画素の画素値の最大値を、εをパラメータとする関数Ｐ（ε）の解として、下記（５）式を定義する。
Ｐ（ε）＝Ｍ…（５）
【００２４】
そして、上記式（５）の解となるεをぼけ量βとすることで、画素値の最大値Ｍとぼけ量βとの関係式を得ることができる。（５）式を厳密に解くことが難しい場合は、近似解を用いてもよい。
【００２５】
勾配フィルタＬとして図２に示す４近傍ラプラシアンフィルタ、ぼけ変換フィルタＧεとして図４に示す４近傍ガウシアンフィルタを用いた例を以下に示す。この場合、図６に示す単位インパルスｄにぼけ変換フィルタＧεを適用すると図７に示す結果が得られる。図６に示す単位インパルスｄに、合成フィルタＬ・Ｇεを適用すると図８に示す結果が得られる。
【００２６】
図７、図８に示す結果を（５）式へ適用すると下記（６）式を得ることができる。
β＝１−Ｍ／４Ｋ…（６）
以上により、ぼけ量βと最大値Ｍとの関係式が導出される。
【００２７】
（目標値α）
目標値αは、画像を効率的よく認識できる時の画像のぼけ量βである。ぼけ測定部１４で測定される画像のぼけ量βを、この目標値αと一致もしくは近くなるように画像を処理することで、画質の違いによらず安定して画像を認識できる。
【００２８】
この第１の実施形態では、目標値αを以下のようにして決定している。
１．この画像認識装置１に入力される可能性のある様々な画像を正規化した正規化画像を生成する。
２．勾配フィルタＬを用いて、各正規化画像のぼけ量βを算出する。
３．算出されたぼけ量βの平均値αｐを算出する。
４．ぼけ変換フィルタＧのパラメータをαｆとした際に下記（７）式で与えられるαを目標値とする。
α＝αｐ＋αｆ…（７）
【００２９】
記憶部１２は、入力画像の認識に必要な画像パタンが登録されている辞書メモリである。
【００３０】
正規化部１３は、入力画像を正規化して正規化画像を生成する。図９は、正規化部１３へ入力される画像１０１の一例を示した図である。正規化部１３は、図９に示す画像１０１が外部から入力されると、入力画像１０１から認識対象部分を切り出す。そして、この切り出した画像を画素値に応じて黒画素および白画素に２値化する。入力画像の２値化は行っても行わなくてもよい。
【００３１】
次に、正規化部１３は、２値化された画像の縦幅または横幅を、拡大もしくは縮小することにより、入力画像中の文字の大きさおよび位置を正規化する。図１０は、正規化部１３により正規化された画像を示した図である。この第１の実施形態では、入力画像は、画素の配列が１１行×１１列の画像に正規化される。図１０では、白画素の値は“０”、黒画素の値は“１”となっている。画素の配列は、１１行１１列に限られず様々な配列を採用することができる。
【００３２】
ぼけ測定部１４は、正規化部１３から入力される画像のぼけ量βを測定する。ぼけ測定部１４は、記憶部１１に記憶されている勾配フィルタＬを読出し、正規化部１３から入力される画像上に投影する。そして、勾配フィルタＬで定義された重みに従って画像の画素値を算出する。
【００３３】
例えば、図１０に示す画像の左上の部分１０２へ、図２に示す４近傍ラプラシアンフィルタを投影した場合の画素値は、１となる。ぼけ測定部１４は、図１０に示す画像の左上の部分１０２から１画素分右方向へシフトしながら画素値を算出する。
【００３４】
そして、画像の右端まで画素値を算出すると、下へ１画素分シフトする。そして、上記と同様の計算により画素値を算出する。ぼけ測定部１４は、残りの部分についても同様にして画素値を算出する。画像の画素配列が１１行１１列であることから、ぼけ測定部１４では、９行９列の合計８１個の画素値が算出される。ぼけ量測定部では、この算出した８１個の画素値の絶対値の中の最大値Ｍを取得する。
【００３５】
次に、ぼけ測定部１４は、取得した最大値Ｍを、記憶部１１に記憶されている（５）式へ代入して、ぼけ量βを算出する。ノイズの影響を避けるために、算出された画素値の上位一定数を最大値の取得対象から外して、残りの中から最大値を取得してもよい。画素値は、必ずしも９行９列の合計８１個を算出する必要はなく、例えば、２画素分シフトしながら画素値を算出するようにしてもよい。あるいは、画像の外には画素値０の画素があるものとみなし、１１行１１列の合計１２１個の画素値を算出してもよい。
【００３６】
ぼけ量測定１４にメモリを設け、該メモリに上記勾配フィルタＬおよび（５）式を記憶しておくようにしてもよく、ぼけ測定部１４で測定されたぼけ量βが、予め定めた範囲を外れている場合には、該画像を破棄して処理を中断してもよい。
【００３７】
ぼけ比較部１５は、ぼけ測定部１４から入力されたぼけ量βを、記憶部１１に記憶されている目標値αと比較する。ぼけ比較部１５は、ぼけ量βが目標値αよりも小さい場合、正規化部１３から入力された画像をぼけ変換するよう画像処理部１６へ指示する。ぼけ比較部１５は、ぼけ量βが目標値αよりも大きい場合、正規化部１３から入力された画像を鮮鋭変換するよう画像処理部１６へ指示する。ぼけ量βが目標値αと同じ値であれば、正規化部１３から入力された画像をそのまま特徴抽出部１７へ入力するよう画像処理部１６へ指示する。ぼけ量比較部にメモリを設け、該メモリに上記目標値αを記憶しておくようにしてもよい。
【００３８】
画像処理部１６は、ぼけ比較部１５からの指示に基づいて、正規化部１３から入力された画像をぼけ変換または鮮鋭変換する。画像処理部１６は、画像をぼけ変換する場合、記憶部１１に記憶されているぼけ変換フィルタＧεを読み出して画像へ適用する。この際のぼけ変換フィルタＧεのパラメータεは、α−βに設定される。
【００３９】
画像処理部１６は、画像を鮮鋭変換する場合、記憶部１１に記憶されている鮮鋭変換フィルタＳδを読み出して、画像へ適用する。この際の鮮鋭変換フィルタＳδのパラメータδは、β−αに設定される。
【００４０】
特徴抽出部１７は、画像処理部１６から入力される画像処理後の画像の特徴を抽出する。この際、画像処理部１６から入力される画像を構成する各画素値をベクトルとみなし、この画素値をそのまま特徴量として抽出するようにしてもよい。
【００４１】
認識部１８は、特徴抽出部１７から入力される特徴量に最も近い特徴量を有する画像パタンを記憶部１２に登録されている画像パタンから検索する。次に、認識部１８は、検索した画像パタンを認識結果として出力する。認識部１８における画像認識には、ＣＬＡＦＩＣ法などが使用できる。
【００４２】
次に、第１の実施形態に係る画像認識装置１の動作について説明する。
図１１は、画像認識装置１の動作の一例を示したフローチャートである。
【００４３】
正規化部１３は、入力画像を正規化する（ステップＳ１０１）。
ぼけ測定部１４は、正規化部１３から入力される画像のぼけ量βを算出する（ステップＳ１０２）。ぼけ比較部１５は、ぼけ測定部１４から入力されるぼけ量βを、ぼけ量の目標値αと比較する（ステップＳ１０３）。
【００４４】
ぼけ比較部１５は、ぼけ測定部１４で算出されたぼけ量βが目標値αよりも小さい場合、正規化部１３から入力された画像をぼけ変換するよう画像処理部１６へ指示する。ぼけ比較部１５は、ぼけ測定部１４で算出されたぼけ量βが目標値αよりも大きい場合、正規化部１３から入力された画像を鮮鋭変換するよう画像処理部１６へ指示する。ぼけ比較部１５は、ぼけ測定部１４で算出されたぼけ量βが目標値αと同じ値である場合、正規化部１３から入力された画像をそのまま特徴抽出部１７へ入力するよう画像処理部１６へ指示する。
【００４５】
画像処理部１６は、ぼけ比較部１５からぼけ変換するよう指示を受けると、正規化部１３から入力された画像をぼけ変換する（ステップＳ１０４）。画像処理部１６は、ぼけ比較部１５から鮮鋭変換するよう指示を受けると、正規化部１３から入力された画像を鮮鋭変換する（ステップＳ１０５）。画像処理部１６は、ぼけ比較部１５からそのまま特徴抽出部１７へ入力するよう指示を受けると、正規化部１３から入力された画像をそのまま特徴抽出部１７へ入力する（ステップＳ１０６）。
【００４６】
特徴抽出部１７は、画像処理部１６から入力される画像処理後の画像の特徴を抽出する（ステップＳ１０７）。認識部１８は、特徴抽出部１７から入力される特徴量に最も近い特徴量を有する画像パタンを記憶部１２から検索する。次に、認識部１８は、検索した画像パタンを認識結果として出力する（ステップＳ１０８）。
【００４７】
以上のように、この第１の実施形態に係る画像認識装置１は、入力画像のぼけ量βを測定する。そして、入力画像のぼけ量βが目標値αと異なる場合には、入力画像のぼけ変換または鮮鋭変換を施した後、画像を認識する。
【００４８】
このため、画像の認識結果が、入力画像の画質の違いに左右されない。その結果、安定した画像認識が可能である。また、予めぼけ量βとＭとの関係式を求めておき、この関係式に基づいて画像をぼけ変換または鮮鋭変換している。このため、一度のぼけ変換または鮮鋭変換で、画像認識に適切なぼけ量を有する画像に変換できる。
【００４９】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、予めぼけ量βと画素値の最大値Ｍとの関係式を求め、該関係式により画像をぼけ変換または鮮鋭変換する実施形態について説明した。この第２の実施形態では、画素値の最大値Ｍが予め測定により算出された範囲内に収まるまで画像をぼけ変換または鮮鋭変換する実施形態について説明する。
【００５０】
図１２は、第２の実施形態に係る画像認識装置２の構成の一例を示した図である。以下、図１２を使用して、この第２の実施形態に係る画像認識装置２を説明する。図１で説明した構成要素と同一の構成要素については、同一の符号を付して重複した説明を省略する。この第２の実施形態では、最大値Ｍが、ぼけレベルを表わすパラメータとなる。
【００５１】
この第２の実施形態に係る画像認識装置２は、記憶部１１Ａ、記憶部１２、正規化部１３、ぼけ測定部１４Ａ、ぼけ比較部１５Ａ、画像処理部１６Ａ、特徴抽出部１７、認識部１８を具備する。
【００５２】
記憶部１１Ａには、勾配フィルタＬ、ぼけ変換フィルタＧε、鮮鋭フィルタＳδ、閾値Ｔｍａｘ、閾値Ｔｍｉｎなどが記憶されている。以下各項目について説明するが、勾配フィルタＬ、ぼけ変換フィルタＧε、鮮鋭フィルタＳδについては、第１の実施形態で説明したため重複した説明を省略する。
【００５３】
（閾値Ｔｍａｘ、Ｔｍｉｎ）
この第２の実施形態では、画像認識率が所定の認識率となる場合の画素値の最大値Ｍの範囲を予め測定しておき、この範囲を閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲として定めている。つまり、この第２の実施形態に係る画像認識装置２では、ぼけ測定部１４Ａで測定される画像の画素値の最大値Ｍが、この閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲にあれば、画像を認識できる。
【００５４】
この第２の実施形態では、閾値Ｔｍａｘ、Ｔｍｉｎを以下のようにして決定している。
１．この画像認識装置１に入力される可能性のある様々な画像を正規化した画像を生成する。
２．勾配フィルタＬを用いて、各正規化された画像の画素値の最大値Ｍを算出する。
３．算出された最大値Ｍの平均値Ｍ０および標準偏差σを算出する。
４．下記（８）式で与えられる範囲を画素値の最大値Ｍの取り得る範囲として決定する。
【数３】
ここで、ｃは、定数である。また、Ｍ０＋ｃσが閾値Ｔｍａｘ、Ｍ０−ｃσが閾値Ｔｍｉｎとなる。
【００５５】
ぼけ測定部１４Ａは、記憶部１１Ａに記憶されている勾配フィルタＬを読出し、正規化部１３、または画像処理部１６Ａから入力される画像上に投影する。そして、勾配フィルタＬで定義された重みに従って画像の画素値を算出する。なお算出方法は、第１の実施形態で説明した方法と同じである。そして、ぼけ測定部１４Ａは、算出したすべての画素値の絶対値の中から最大値Ｍを取得する。
【００５６】
なお、第１の実施形態と同様に、ノイズの影響を避けるために、算出された画素値の上位一定数を最大値の取得対象から外して、残りの中から最大値を取得してもよい。ぼけ測定部１４Ａで測定された画素値の最大値Ｍが、予め定めた範囲を外れている場合には、該画像を破棄して処理を中断してもよい。
【００５７】
ぼけ比較部１５Ａは、ぼけ測定部１４Ａが取得した画素値の最大値Ｍが、記憶部１１Ａに記憶されている閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内にあるか否かを判定する。ぼけ比較部１５Ａは、画素値の最大値Ｍが閾値Ｔｍｉｎよりも小さい場合、正規化部１３から入力される画像をぼけ変換するよう画像処理部１６Ａへ指示する。
【００５８】
ぼけ比較部１５Ａは、画素値の最大値Ｍが閾値Ｔｍａｘよりも大きい場合、正規化部１３から入力される画像を精鋭変換するよう画像処理部１６Ａへ指示する。ぼけ比較部１５Ａは、画素値の最大値Ｍが閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内にある場合、正規化部１３から入力される画像をそのまま特徴抽出部１７へ入力するよう画像処理部１６Ａへ指示する。ぼけ比較部１５Ａにメモリを設け、該メモリに閾値Ｔｍａｘ、閾値Ｔｍｉｎを記憶しておくようにしてもよい。
【００５９】
画像処理部１６Ａは、ぼけ比較部１５Ａからの指示に基づいて、正規化部１３から入力される画像をぼけ変換または鮮鋭変換する。画像処理部１６Ａは、画像をぼけ変換する場合、記憶部１１Ａに記憶されているぼけ変換フィルタＧεを読み出して画像へ適用する。画像処理部１６Ａは、画像を鮮鋭変換する場合、記憶部１１Ａに記憶されている鮮鋭変換フィルタＳδを読み出して、画像へ適用する。パラメータε、δには、十分に小さい値が設定される。
【００６０】
なお、画像処理部１６Ａによりぼけ変換または鮮鋭変換された画像は、測定された画素値の最大値Ｍが、閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内に入るまでぼけ変換または鮮鋭変換が繰り返される。この際、ぼけ変換フィルタＧεのパラメータεおよび鮮鋭変換フィルタＳδのパラメータδは、同一画像がぼけ変換または鮮鋭変換される毎に小さな値に設定される。
【００６１】
このように、ぼけ変換フィルタＧεまたは鮮鋭変換フィルタＳδによるぼけレベルの変化量を段階的に小さくすることで、測定された画素値の最大値Ｍが、閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内に収束しないことが防止できる。
【００６２】
また、画像処理部１６Ａにて、同一の画像に対してぼけ変換または鮮鋭変換した回数を記憶しておき、該回数が一定値を超えた場合に該画像を破棄し、処理を中断するようにしてもよい。
【００６３】
次に、第２の実施形態に係る画像認識装置２の動作について説明する。
図１３は、画像認識装置２の動作の一例を示したフローチャートである。
【００６４】
正規化部１３は、入力画像を正規化する（ステップＳ２０１）。
ぼけ測定部１４Ａは、正規化部１３から入力される画像の画素値を算出する。次に、ぼけ測定部１４Ａは、算出したすべての画素値の中から最大値Ｍを取得する（ステップＳ２０２）。
【００６５】
ぼけ比較部１５Ａは、ぼけ測定部１４Ａが取得した画素値の最大値Ｍが、記憶部１１Ａに記憶されている閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内にあるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。ぼけ比較部１５Ａは、画素値の最大値Ｍが閾値Ｔｍｉｎよりも小さい場合、正規化部１３から入力される画像をぼけ変換するよう画像処理部１６Ａへ指示する。
【００６６】
ぼけ比較部１５Ａは、画素値の最大値Ｍが閾値Ｔｍａｘよりも大きい場合、正規化部１３から入力される画像を精鋭変換するよう画像処理部１６Ａへ指示する。ぼけ比較部１５Ａは、ぼけ測定部１４Ａが取得した画素値の最大値Ｍが、記憶部１１Ａに記憶されている閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内にある場合、画像を特徴抽出部１７へ入力するよう指示する。
【００６７】
画像処理部１６Ａは、ぼけ比較部１５Ａからぼけ変換するよう指示を受けると、正規化部１３から入力された画像をぼけ変換する（ステップＳ２０４）。画像処理部１６Ａは、ぼけ比較部１５Ａから鮮鋭変換するよう指示を受けると、正規化部１３から入力された画像を鮮鋭変換する（ステップＳ２０５）。
【００６８】
画像処理部１６Ａは、画像をぼけ変換または鮮鋭変換すると、ぼけ変換フィルタＧεおよび鮮鋭変換フィルタＳδのパラメータε、δの値を更新する（ステップＳ２０６）。この更新の際、パラメータε、δは、より小さい値に設定される。
【００６９】
画像処理部１６Ａは、ぼけ比較部１５Ａから画像を特徴抽出部１７へ入力するよう指示を受けると、画像を特徴抽出部１７へ入力する（ステップＳ２０７）。画像処理部１６Ａは、画像を特徴抽出部１７へ入力するとパラメータε、δの設定値をリセットする（ステップＳ２０８）。
【００７０】
特徴抽出部１７は、画像処理部１６Ａから入力される画像の特徴を抽出する（ステップＳ２０９）。認識部１８は、特徴抽出部１７から入力される特徴量に最も近い特徴量を有する画像パタンを記憶部１２から検索する。次に、認識部１８は、検索した画像パタンを認識結果として出力する（ステップＳ２１０）。
【００７１】
画像処理部１６Ａによりぼけ変換または鮮鋭変換された画像は、測定された画素値の最大値Ｍが、閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内に入るまで、ステップＳ２０３ないしステップＳ２０６の処理を繰り返す。
【００７２】
以上のように、この第２の実施形態に係る画像認識装置２は、画素値の最大値Ｍが所定の範囲にあるか否かを判定する。そして最大値Ｍが所定の範囲内に入るまで画像をぼけ変換または鮮鋭変換した後、画像を認識する。このため、画像の認識結果が、入力画像の画質の違いに左右されずに安定した画像認識ができる。
【００７３】
（その他の実施形態）
本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００７４】
１，２…画像認識装置、１１，１２…記憶部、１３…正規化部、１４…ぼけ測定部、１５…ぼけ比較部、１６…画像処理部、１７…特徴抽出部、１８…認識部。
【技術分野】
【０００１】
この発明は、予め辞書に登録されている画像パタンとの比較により入力画像を認識する画像認識装置および画像認識方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像認識装置には、入力画像に所定の処理を行い正規化した標本化パタンを生成した後、この標本化パタンと、予め記憶部に登録されている複数のパタンとの類似度を比較して入力画像を認識していた。しかしながら、従来の画像認識装置は、類似度を算出するための演算処理が膨大であり、画像認識に時間がかかっていた。そこで、画像の各画素の濃淡（画素値）を特徴量として、入力画像を認識する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平２−１６６５８３号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、従来の画像認識装置では、画像の画質を考慮せず、すべての画像を一律に画像処理した後、画像認識していた。このため、画像認識の結果が、画像の画質に左右され安定した画像の認識ができなかった。
上記に鑑み、本発明は、画質の違いによらず安定して画像を認識できる画像認識装置および画像認識方法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】
【０００５】
本発明の一態様に係る画像認識装置は、画像のぼけレベルを測定する測定部と、測定部で測定されたぼけレベルを閾値と比較する比較部と、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも小さい場合、画像にぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも大きい場合、画像にぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用する画像処理部と、画像処理部で処理された画像の特徴から画像を認識する認識部と、を具備する。
【０００６】
本発明の一態様に係る画像認識方法は、画像のぼけレベルを測定するステップと、ぼけレベルを閾値と比較するステップと、ぼけレベルが、閾値よりも小さい場合、画像にぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、測定部で測定されたぼけレベルが、閾値よりも大きい場合、画像にぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用するステップと、フィルタ適用後の画像の特徴から画像を認識するステップと、を具備する。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、画質の違いによらず安定して画像を認識できる画像認識装置および画像認識方法を提供できる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る画像認識装置の構成の一例を示した図である。
【図２】勾配フィルタの一例を示した図である。
【図３】勾配フィルタの一例を示した図である。
【図４】ぼけ変換フィルタの一例を示した図である。
【図５】ぼけ変換フィルタの一例を示した図である。
【図６】単位インパルスを示した図である。
【図７】単位インパルスに勾配フィルタを適用した結果を示した図である。
【図８】単位インパルスに合成フィルタを適用した結果を示した図である。
【図９】入力画像の一例を示した図である。
【図１０】正規化後の画像の一例を示した図である。
【図１１】第１の実施形態に係る画像認識装置の動作の一例を示したフローチャートである。
【図１２】第２の実施形態に係る画像認識装置の構成の一例を示した図である。
【図１３】第２の実施形態に係る画像認識装置の動作の一例を示したフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下、図面を参照して、本発明の実施形態を詳細に説明する。
（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る画像認識装置の構成の一例を示した図である。図２は、勾配フィルタの一例を示した図である。図３は、勾配フィルタの一例を示した図である。図４は、ぼけ変換フィルタの一例を示した図である。図５は、ぼけ変換フィルタの一例を示した図である。図６は、単位インパルスを示した図である。図７は、単位インパルスに勾配フィルタを適用した結果を示した図である。図８は、単位インパルスに合成フィルタを適用した結果を示した図である。図９は、入力画像の一例を示した図である。図１０は、正規化後の画像の一例を示した図である。
【００１０】
なお、画像認識においては、画像が適度にぼけている場合のほうが、画像の認識率が高くなることが知られている。そこで、第１の実施形態に係る画像認識装置１では、入力画像のぼけレベルを測定し、ぼけレベルが所定の値となるように画像をぼけ変換または鮮鋭変換した後に画像の認識を行っている。このため、第１の実施形態に係る画像認識装置１は、画像の画質の違いによらず安定して画像を認識できる。
【００１１】
以下、図１ないし図１０を用いて、第１の実施形態に係る画像認識装置１の構成について説明する。図１に示すように、この第１の実施形態に係る画像認識装置１は、記憶部１１、記憶部１２、正規化部１３、ぼけ測定部１４、ぼけ比較部１５、画像処理部１６、特徴抽出部１７および認識部１８を具備する。
【００１２】
記憶部１１には、勾配フィルタＬ、ぼけ変換フィルタＧε、鮮鋭フィルタＳδ、画像のぼけレベルを示すパラメータであるぼけ量βと最大値Ｍとの関係式、および目標値αなどが記憶されている。以下、各項目について説明する。
【００１３】
（勾配フィルタＬ）
勾配フィルタＬは、ぼけ測定部１４において、正規化部１３から入力される正規化画像のぼけ量βを測定する際に用いられる。この勾配フィルタＬは、画像の２次元勾配を求めるフィルタであり、ラプラシアンフィルタ、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタ、Ｓｏｂｅｌフィルタ等が使用できる。
【００１４】
図２、図３は、このような勾配フィルタＬの一例を示した図である。図２には、４近傍ラプラシアンフィルタを示している。図３には、８近傍ラプラシアンフィルタを示している。
【００１５】
（ぼけ変換フィルタＧε）
ぼけ変換フィルタＧεは、正規化部１３で正規化された画像のぼけ量βを大きく（増大）するフィルタである。このようなフィルタとしては、下記（１）式を満たすものが使用できる。
【数１】
ここで、εは、画像のぼけレベルを示すパラメータである。
【００１６】
（１）式は、パラメータε１を有するぼけ変換フィルタＧε１と、パラメータε２を有するぼけ変換フィルタＧε２とを連続して正規化画像に適用することが、パラメータε１＋ε２を有するぼけ変換フィルタＧε１＋ε２を正規化画像に適用することと近似的に同じであればよいことを意味する。
【００１７】
上記条件を満たすぼけ変換フィルタＧεとしては、例えば、図４、図５に示すフィルタがある。図４は、４近傍ガウシアンフィルタを示した図である。図５は、８近傍ガウシアンフィルタを示した図である。ここで、パラメータεは、下記（２）式を満たす必要がある。
０＜ε＜１…（２）
【００１８】
（鮮鋭変換フィルタＳδ）
鮮鋭変換フィルタＳδは、正規化部１３で正規化された画像のぼけ量βを小さく（減少）するフィルタである。このようなフィルタとしては、下記（３）式を満たすものが使用できる。
【数２】
ここで、δは、画像の鮮鋭の度合いを示すパラメータである。
【００１９】
（３）式は、パラメータεを有するぼけ変換フィルタＧεと、パラメータδを有する鮮鋭変換フィルタＳδとを連続して正規化画像に適用することが、パラメータε―δを有するぼけ変換フィルタＧε―δを正規化画像に適用することと近似的に同じであればよいことを意味する。
【００２０】
鮮鋭変換フィルタＳδの一例として、図２に示す４近傍ラプラシアンフィルタを用いたものを下記（４）式に示す。
Ｓδ＝Ｉ−δ・Ｌ４／（１−４δ）…（４）
Ｉは、恒等変換を表わしている。Ｌ４は、４近傍ラプラシアンフィルタを表わしている。
【００２１】
（ぼけ量βと最大値Ｍとの関係式）
この第１の実施形態では、ぼけ量βを算出するために、図６に示す単位インパルスｄがぼけによって劣化する過程を事前にシミュレートしている。そして、規格化画像のぼけ量βと、規格化画像に勾配フィルタＬを適用した際に得られる各画素の絶対値の最大値Ｍとの関係式を導出している。
【００２２】
図６中のＫは、ぼけのない理想的な画像での画素値の最大値である。このＫの値は、実験的に決定することができる。Ｍは、正規化部１３で正規化された画像に上記勾配フィルタＬを適用した際に得られる各画素の絶対値の最大値である。
【００２３】
ぼけ量βと最大値Ｍとの関係式の導出は、以下のように行う。
１．単位インパルスｄに、上述した勾配フィルタＬと、ぼけ変換フィルタＧεとを合成した合成フィルタＬ・Ｇεを適用する。
２．合成フィルタＬ・Ｇεを適用した後の画像の各画素の画素値の最大値を、εをパラメータとする関数Ｐ（ε）の解として、下記（５）式を定義する。
Ｐ（ε）＝Ｍ…（５）
【００２４】
そして、上記式（５）の解となるεをぼけ量βとすることで、画素値の最大値Ｍとぼけ量βとの関係式を得ることができる。（５）式を厳密に解くことが難しい場合は、近似解を用いてもよい。
【００２５】
勾配フィルタＬとして図２に示す４近傍ラプラシアンフィルタ、ぼけ変換フィルタＧεとして図４に示す４近傍ガウシアンフィルタを用いた例を以下に示す。この場合、図６に示す単位インパルスｄにぼけ変換フィルタＧεを適用すると図７に示す結果が得られる。図６に示す単位インパルスｄに、合成フィルタＬ・Ｇεを適用すると図８に示す結果が得られる。
【００２６】
図７、図８に示す結果を（５）式へ適用すると下記（６）式を得ることができる。
β＝１−Ｍ／４Ｋ…（６）
以上により、ぼけ量βと最大値Ｍとの関係式が導出される。
【００２７】
（目標値α）
目標値αは、画像を効率的よく認識できる時の画像のぼけ量βである。ぼけ測定部１４で測定される画像のぼけ量βを、この目標値αと一致もしくは近くなるように画像を処理することで、画質の違いによらず安定して画像を認識できる。
【００２８】
この第１の実施形態では、目標値αを以下のようにして決定している。
１．この画像認識装置１に入力される可能性のある様々な画像を正規化した正規化画像を生成する。
２．勾配フィルタＬを用いて、各正規化画像のぼけ量βを算出する。
３．算出されたぼけ量βの平均値αｐを算出する。
４．ぼけ変換フィルタＧのパラメータをαｆとした際に下記（７）式で与えられるαを目標値とする。
α＝αｐ＋αｆ…（７）
【００２９】
記憶部１２は、入力画像の認識に必要な画像パタンが登録されている辞書メモリである。
【００３０】
正規化部１３は、入力画像を正規化して正規化画像を生成する。図９は、正規化部１３へ入力される画像１０１の一例を示した図である。正規化部１３は、図９に示す画像１０１が外部から入力されると、入力画像１０１から認識対象部分を切り出す。そして、この切り出した画像を画素値に応じて黒画素および白画素に２値化する。入力画像の２値化は行っても行わなくてもよい。
【００３１】
次に、正規化部１３は、２値化された画像の縦幅または横幅を、拡大もしくは縮小することにより、入力画像中の文字の大きさおよび位置を正規化する。図１０は、正規化部１３により正規化された画像を示した図である。この第１の実施形態では、入力画像は、画素の配列が１１行×１１列の画像に正規化される。図１０では、白画素の値は“０”、黒画素の値は“１”となっている。画素の配列は、１１行１１列に限られず様々な配列を採用することができる。
【００３２】
ぼけ測定部１４は、正規化部１３から入力される画像のぼけ量βを測定する。ぼけ測定部１４は、記憶部１１に記憶されている勾配フィルタＬを読出し、正規化部１３から入力される画像上に投影する。そして、勾配フィルタＬで定義された重みに従って画像の画素値を算出する。
【００３３】
例えば、図１０に示す画像の左上の部分１０２へ、図２に示す４近傍ラプラシアンフィルタを投影した場合の画素値は、１となる。ぼけ測定部１４は、図１０に示す画像の左上の部分１０２から１画素分右方向へシフトしながら画素値を算出する。
【００３４】
そして、画像の右端まで画素値を算出すると、下へ１画素分シフトする。そして、上記と同様の計算により画素値を算出する。ぼけ測定部１４は、残りの部分についても同様にして画素値を算出する。画像の画素配列が１１行１１列であることから、ぼけ測定部１４では、９行９列の合計８１個の画素値が算出される。ぼけ量測定部では、この算出した８１個の画素値の絶対値の中の最大値Ｍを取得する。
【００３５】
次に、ぼけ測定部１４は、取得した最大値Ｍを、記憶部１１に記憶されている（５）式へ代入して、ぼけ量βを算出する。ノイズの影響を避けるために、算出された画素値の上位一定数を最大値の取得対象から外して、残りの中から最大値を取得してもよい。画素値は、必ずしも９行９列の合計８１個を算出する必要はなく、例えば、２画素分シフトしながら画素値を算出するようにしてもよい。あるいは、画像の外には画素値０の画素があるものとみなし、１１行１１列の合計１２１個の画素値を算出してもよい。
【００３６】
ぼけ量測定１４にメモリを設け、該メモリに上記勾配フィルタＬおよび（５）式を記憶しておくようにしてもよく、ぼけ測定部１４で測定されたぼけ量βが、予め定めた範囲を外れている場合には、該画像を破棄して処理を中断してもよい。
【００３７】
ぼけ比較部１５は、ぼけ測定部１４から入力されたぼけ量βを、記憶部１１に記憶されている目標値αと比較する。ぼけ比較部１５は、ぼけ量βが目標値αよりも小さい場合、正規化部１３から入力された画像をぼけ変換するよう画像処理部１６へ指示する。ぼけ比較部１５は、ぼけ量βが目標値αよりも大きい場合、正規化部１３から入力された画像を鮮鋭変換するよう画像処理部１６へ指示する。ぼけ量βが目標値αと同じ値であれば、正規化部１３から入力された画像をそのまま特徴抽出部１７へ入力するよう画像処理部１６へ指示する。ぼけ量比較部にメモリを設け、該メモリに上記目標値αを記憶しておくようにしてもよい。
【００３８】
画像処理部１６は、ぼけ比較部１５からの指示に基づいて、正規化部１３から入力された画像をぼけ変換または鮮鋭変換する。画像処理部１６は、画像をぼけ変換する場合、記憶部１１に記憶されているぼけ変換フィルタＧεを読み出して画像へ適用する。この際のぼけ変換フィルタＧεのパラメータεは、α−βに設定される。
【００３９】
画像処理部１６は、画像を鮮鋭変換する場合、記憶部１１に記憶されている鮮鋭変換フィルタＳδを読み出して、画像へ適用する。この際の鮮鋭変換フィルタＳδのパラメータδは、β−αに設定される。
【００４０】
特徴抽出部１７は、画像処理部１６から入力される画像処理後の画像の特徴を抽出する。この際、画像処理部１６から入力される画像を構成する各画素値をベクトルとみなし、この画素値をそのまま特徴量として抽出するようにしてもよい。
【００４１】
認識部１８は、特徴抽出部１７から入力される特徴量に最も近い特徴量を有する画像パタンを記憶部１２に登録されている画像パタンから検索する。次に、認識部１８は、検索した画像パタンを認識結果として出力する。認識部１８における画像認識には、ＣＬＡＦＩＣ法などが使用できる。
【００４２】
次に、第１の実施形態に係る画像認識装置１の動作について説明する。
図１１は、画像認識装置１の動作の一例を示したフローチャートである。
【００４３】
正規化部１３は、入力画像を正規化する（ステップＳ１０１）。
ぼけ測定部１４は、正規化部１３から入力される画像のぼけ量βを算出する（ステップＳ１０２）。ぼけ比較部１５は、ぼけ測定部１４から入力されるぼけ量βを、ぼけ量の目標値αと比較する（ステップＳ１０３）。
【００４４】
ぼけ比較部１５は、ぼけ測定部１４で算出されたぼけ量βが目標値αよりも小さい場合、正規化部１３から入力された画像をぼけ変換するよう画像処理部１６へ指示する。ぼけ比較部１５は、ぼけ測定部１４で算出されたぼけ量βが目標値αよりも大きい場合、正規化部１３から入力された画像を鮮鋭変換するよう画像処理部１６へ指示する。ぼけ比較部１５は、ぼけ測定部１４で算出されたぼけ量βが目標値αと同じ値である場合、正規化部１３から入力された画像をそのまま特徴抽出部１７へ入力するよう画像処理部１６へ指示する。
【００４５】
画像処理部１６は、ぼけ比較部１５からぼけ変換するよう指示を受けると、正規化部１３から入力された画像をぼけ変換する（ステップＳ１０４）。画像処理部１６は、ぼけ比較部１５から鮮鋭変換するよう指示を受けると、正規化部１３から入力された画像を鮮鋭変換する（ステップＳ１０５）。画像処理部１６は、ぼけ比較部１５からそのまま特徴抽出部１７へ入力するよう指示を受けると、正規化部１３から入力された画像をそのまま特徴抽出部１７へ入力する（ステップＳ１０６）。
【００４６】
特徴抽出部１７は、画像処理部１６から入力される画像処理後の画像の特徴を抽出する（ステップＳ１０７）。認識部１８は、特徴抽出部１７から入力される特徴量に最も近い特徴量を有する画像パタンを記憶部１２から検索する。次に、認識部１８は、検索した画像パタンを認識結果として出力する（ステップＳ１０８）。
【００４７】
以上のように、この第１の実施形態に係る画像認識装置１は、入力画像のぼけ量βを測定する。そして、入力画像のぼけ量βが目標値αと異なる場合には、入力画像のぼけ変換または鮮鋭変換を施した後、画像を認識する。
【００４８】
このため、画像の認識結果が、入力画像の画質の違いに左右されない。その結果、安定した画像認識が可能である。また、予めぼけ量βとＭとの関係式を求めておき、この関係式に基づいて画像をぼけ変換または鮮鋭変換している。このため、一度のぼけ変換または鮮鋭変換で、画像認識に適切なぼけ量を有する画像に変換できる。
【００４９】
（第２の実施形態）
第１の実施形態では、予めぼけ量βと画素値の最大値Ｍとの関係式を求め、該関係式により画像をぼけ変換または鮮鋭変換する実施形態について説明した。この第２の実施形態では、画素値の最大値Ｍが予め測定により算出された範囲内に収まるまで画像をぼけ変換または鮮鋭変換する実施形態について説明する。
【００５０】
図１２は、第２の実施形態に係る画像認識装置２の構成の一例を示した図である。以下、図１２を使用して、この第２の実施形態に係る画像認識装置２を説明する。図１で説明した構成要素と同一の構成要素については、同一の符号を付して重複した説明を省略する。この第２の実施形態では、最大値Ｍが、ぼけレベルを表わすパラメータとなる。
【００５１】
この第２の実施形態に係る画像認識装置２は、記憶部１１Ａ、記憶部１２、正規化部１３、ぼけ測定部１４Ａ、ぼけ比較部１５Ａ、画像処理部１６Ａ、特徴抽出部１７、認識部１８を具備する。
【００５２】
記憶部１１Ａには、勾配フィルタＬ、ぼけ変換フィルタＧε、鮮鋭フィルタＳδ、閾値Ｔｍａｘ、閾値Ｔｍｉｎなどが記憶されている。以下各項目について説明するが、勾配フィルタＬ、ぼけ変換フィルタＧε、鮮鋭フィルタＳδについては、第１の実施形態で説明したため重複した説明を省略する。
【００５３】
（閾値Ｔｍａｘ、Ｔｍｉｎ）
この第２の実施形態では、画像認識率が所定の認識率となる場合の画素値の最大値Ｍの範囲を予め測定しておき、この範囲を閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲として定めている。つまり、この第２の実施形態に係る画像認識装置２では、ぼけ測定部１４Ａで測定される画像の画素値の最大値Ｍが、この閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲にあれば、画像を認識できる。
【００５４】
この第２の実施形態では、閾値Ｔｍａｘ、Ｔｍｉｎを以下のようにして決定している。
１．この画像認識装置１に入力される可能性のある様々な画像を正規化した画像を生成する。
２．勾配フィルタＬを用いて、各正規化された画像の画素値の最大値Ｍを算出する。
３．算出された最大値Ｍの平均値Ｍ０および標準偏差σを算出する。
４．下記（８）式で与えられる範囲を画素値の最大値Ｍの取り得る範囲として決定する。
【数３】
ここで、ｃは、定数である。また、Ｍ０＋ｃσが閾値Ｔｍａｘ、Ｍ０−ｃσが閾値Ｔｍｉｎとなる。
【００５５】
ぼけ測定部１４Ａは、記憶部１１Ａに記憶されている勾配フィルタＬを読出し、正規化部１３、または画像処理部１６Ａから入力される画像上に投影する。そして、勾配フィルタＬで定義された重みに従って画像の画素値を算出する。なお算出方法は、第１の実施形態で説明した方法と同じである。そして、ぼけ測定部１４Ａは、算出したすべての画素値の絶対値の中から最大値Ｍを取得する。
【００５６】
なお、第１の実施形態と同様に、ノイズの影響を避けるために、算出された画素値の上位一定数を最大値の取得対象から外して、残りの中から最大値を取得してもよい。ぼけ測定部１４Ａで測定された画素値の最大値Ｍが、予め定めた範囲を外れている場合には、該画像を破棄して処理を中断してもよい。
【００５７】
ぼけ比較部１５Ａは、ぼけ測定部１４Ａが取得した画素値の最大値Ｍが、記憶部１１Ａに記憶されている閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内にあるか否かを判定する。ぼけ比較部１５Ａは、画素値の最大値Ｍが閾値Ｔｍｉｎよりも小さい場合、正規化部１３から入力される画像をぼけ変換するよう画像処理部１６Ａへ指示する。
【００５８】
ぼけ比較部１５Ａは、画素値の最大値Ｍが閾値Ｔｍａｘよりも大きい場合、正規化部１３から入力される画像を精鋭変換するよう画像処理部１６Ａへ指示する。ぼけ比較部１５Ａは、画素値の最大値Ｍが閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内にある場合、正規化部１３から入力される画像をそのまま特徴抽出部１７へ入力するよう画像処理部１６Ａへ指示する。ぼけ比較部１５Ａにメモリを設け、該メモリに閾値Ｔｍａｘ、閾値Ｔｍｉｎを記憶しておくようにしてもよい。
【００５９】
画像処理部１６Ａは、ぼけ比較部１５Ａからの指示に基づいて、正規化部１３から入力される画像をぼけ変換または鮮鋭変換する。画像処理部１６Ａは、画像をぼけ変換する場合、記憶部１１Ａに記憶されているぼけ変換フィルタＧεを読み出して画像へ適用する。画像処理部１６Ａは、画像を鮮鋭変換する場合、記憶部１１Ａに記憶されている鮮鋭変換フィルタＳδを読み出して、画像へ適用する。パラメータε、δには、十分に小さい値が設定される。
【００６０】
なお、画像処理部１６Ａによりぼけ変換または鮮鋭変換された画像は、測定された画素値の最大値Ｍが、閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内に入るまでぼけ変換または鮮鋭変換が繰り返される。この際、ぼけ変換フィルタＧεのパラメータεおよび鮮鋭変換フィルタＳδのパラメータδは、同一画像がぼけ変換または鮮鋭変換される毎に小さな値に設定される。
【００６１】
このように、ぼけ変換フィルタＧεまたは鮮鋭変換フィルタＳδによるぼけレベルの変化量を段階的に小さくすることで、測定された画素値の最大値Ｍが、閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内に収束しないことが防止できる。
【００６２】
また、画像処理部１６Ａにて、同一の画像に対してぼけ変換または鮮鋭変換した回数を記憶しておき、該回数が一定値を超えた場合に該画像を破棄し、処理を中断するようにしてもよい。
【００６３】
次に、第２の実施形態に係る画像認識装置２の動作について説明する。
図１３は、画像認識装置２の動作の一例を示したフローチャートである。
【００６４】
正規化部１３は、入力画像を正規化する（ステップＳ２０１）。
ぼけ測定部１４Ａは、正規化部１３から入力される画像の画素値を算出する。次に、ぼけ測定部１４Ａは、算出したすべての画素値の中から最大値Ｍを取得する（ステップＳ２０２）。
【００６５】
ぼけ比較部１５Ａは、ぼけ測定部１４Ａが取得した画素値の最大値Ｍが、記憶部１１Ａに記憶されている閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内にあるか否かを判定する（ステップＳ２０３）。ぼけ比較部１５Ａは、画素値の最大値Ｍが閾値Ｔｍｉｎよりも小さい場合、正規化部１３から入力される画像をぼけ変換するよう画像処理部１６Ａへ指示する。
【００６６】
ぼけ比較部１５Ａは、画素値の最大値Ｍが閾値Ｔｍａｘよりも大きい場合、正規化部１３から入力される画像を精鋭変換するよう画像処理部１６Ａへ指示する。ぼけ比較部１５Ａは、ぼけ測定部１４Ａが取得した画素値の最大値Ｍが、記憶部１１Ａに記憶されている閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内にある場合、画像を特徴抽出部１７へ入力するよう指示する。
【００６７】
画像処理部１６Ａは、ぼけ比較部１５Ａからぼけ変換するよう指示を受けると、正規化部１３から入力された画像をぼけ変換する（ステップＳ２０４）。画像処理部１６Ａは、ぼけ比較部１５Ａから鮮鋭変換するよう指示を受けると、正規化部１３から入力された画像を鮮鋭変換する（ステップＳ２０５）。
【００６８】
画像処理部１６Ａは、画像をぼけ変換または鮮鋭変換すると、ぼけ変換フィルタＧεおよび鮮鋭変換フィルタＳδのパラメータε、δの値を更新する（ステップＳ２０６）。この更新の際、パラメータε、δは、より小さい値に設定される。
【００６９】
画像処理部１６Ａは、ぼけ比較部１５Ａから画像を特徴抽出部１７へ入力するよう指示を受けると、画像を特徴抽出部１７へ入力する（ステップＳ２０７）。画像処理部１６Ａは、画像を特徴抽出部１７へ入力するとパラメータε、δの設定値をリセットする（ステップＳ２０８）。
【００７０】
特徴抽出部１７は、画像処理部１６Ａから入力される画像の特徴を抽出する（ステップＳ２０９）。認識部１８は、特徴抽出部１７から入力される特徴量に最も近い特徴量を有する画像パタンを記憶部１２から検索する。次に、認識部１８は、検索した画像パタンを認識結果として出力する（ステップＳ２１０）。
【００７１】
画像処理部１６Ａによりぼけ変換または鮮鋭変換された画像は、測定された画素値の最大値Ｍが、閾値Ｔｍａｘから閾値Ｔｍｉｎの範囲内に入るまで、ステップＳ２０３ないしステップＳ２０６の処理を繰り返す。
【００７２】
以上のように、この第２の実施形態に係る画像認識装置２は、画素値の最大値Ｍが所定の範囲にあるか否かを判定する。そして最大値Ｍが所定の範囲内に入るまで画像をぼけ変換または鮮鋭変換した後、画像を認識する。このため、画像の認識結果が、入力画像の画質の違いに左右されずに安定した画像認識ができる。
【００７３】
（その他の実施形態）
本発明は上記実施形態そのままに限定されるものではなく、実施段階ではその要旨を逸脱しない範囲で構成要素を変形して具体化できる。上記実施形態に開示されている複数の構成要素の適宜な組み合わせにより、種々の発明を形成できる。例えば、実施形態に示される全構成要素から幾つかの構成要素を削除してもよい。さらに、異なる実施形態にわたる構成要素を適宜組み合わせてもよい。
【符号の説明】
【００７４】
１，２…画像認識装置、１１，１２…記憶部、１３…正規化部、１４…ぼけ測定部、１５…ぼけ比較部、１６…画像処理部、１７…特徴抽出部、１８…認識部。
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のぼけレベルを測定する測定部と、
前記測定部で測定されたぼけレベルを閾値と比較する比較部と、
前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記閾値よりも小さい場合、前記画像に前記ぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記閾値よりも大きい場合、前記画像に前記ぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用する画像処理部と、
前記画像処理部で処理された画像の特徴から前記画像を認識する認識部と、
を具備することを特徴とする画像認識装置。
【請求項２】
前記閾値は、互いに異なる第１の値、第２の値からなり、
前記画像処理部は、前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記第１の値以上で、かつ前記第２の値以下となるまで、前記比較部での比較結果に応じて前記画像にぼけ変換フィルタまたは鮮鋭変換フィルタを適用することを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記画像処理部は、前記ぼけ変換フィルタまたは前記鮮鋭変換フィルタによるぼけレベルの変化量を段階的に小さくすることを特徴とする請求項２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記画像処理部は、前記ぼけ変換フィルタとしてガウシアンフィルタを用い、前記鮮鋭変換フィルタとしてラプラシアンフィルタを用いることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項５】
画像のぼけレベルを測定するステップと、
前記ぼけレベルを閾値と比較するステップと、
前記ぼけレベルが、前記閾値よりも小さい場合、前記画像に前記ぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記閾値よりも大きい場合、前記画像に前記ぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用するステップと、
前記フィルタ適用後の画像の特徴から前記画像を認識するステップと、
を具備することを特徴とする画像認識方法。
【請求項１】
画像のぼけレベルを測定する測定部と、
前記測定部で測定されたぼけレベルを閾値と比較する比較部と、
前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記閾値よりも小さい場合、前記画像に前記ぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記閾値よりも大きい場合、前記画像に前記ぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用する画像処理部と、
前記画像処理部で処理された画像の特徴から前記画像を認識する認識部と、
を具備することを特徴とする画像認識装置。
【請求項２】
前記閾値は、互いに異なる第１の値、第２の値からなり、
前記画像処理部は、前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記第１の値以上で、かつ前記第２の値以下となるまで、前記比較部での比較結果に応じて前記画像にぼけ変換フィルタまたは鮮鋭変換フィルタを適用することを特徴とする請求項１に記載の画像認識装置。
【請求項３】
前記画像処理部は、前記ぼけ変換フィルタまたは前記鮮鋭変換フィルタによるぼけレベルの変化量を段階的に小さくすることを特徴とする請求項２に記載の画像認識装置。
【請求項４】
前記画像処理部は、前記ぼけ変換フィルタとしてガウシアンフィルタを用い、前記鮮鋭変換フィルタとしてラプラシアンフィルタを用いることを特徴とする請求項１ないし請求項３のいずれか１項に記載の画像認識装置。
【請求項５】
画像のぼけレベルを測定するステップと、
前記ぼけレベルを閾値と比較するステップと、
前記ぼけレベルが、前記閾値よりも小さい場合、前記画像に前記ぼけレベルを大きくするぼけ変換フィルタを適用し、前記測定部で測定されたぼけレベルが、前記閾値よりも大きい場合、前記画像に前記ぼけレベルを小さくする鮮鋭変換フィルタを適用するステップと、
前記フィルタ適用後の画像の特徴から前記画像を認識するステップと、
を具備することを特徴とする画像認識方法。
【図１】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【図２】
【図３】
【図４】
【図５】
【図６】
【図７】
【図８】
【図９】
【図１０】
【図１１】
【図１２】
【図１３】
【公開番号】特開２０１０−１９８１８８（Ｐ２０１０−１９８１８８Ａ）
【公開日】平成２２年９月９日（２０１０．９．９）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００９−４０７７０（Ｐ２００９−４０７７０）
【出願日】平成２１年２月２４日（２００９．２．２４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０１０６３４９６）東芝ソリューション株式会社 (1,478)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成２２年９月９日（２０１０．９．９）
【国際特許分類】
【出願日】平成２１年２月２４日（２００９．２．２４）
【出願人】（０００００３０７８）株式会社東芝 (54,554)
【出願人】（３０１０６３４９６）東芝ソリューション株式会社 (1,478)
【Ｆターム（参考）】
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