[发明专利]图像处理装置、图像处理方法、模板作成装置、物体识别处理装置以及记录介质

说明书

提供在使用了模板匹配的物体识别中用于将匹配处理实现高速化的图像处理装置、图像处理方法、模板作成装置、物体识别处理装置以及记录介质。标准模板作成部(202)按各层的每一层作成分辨率不同的多个标准模板。识别模板作成部(203)按各层的每一层作成体现多个标准模板的共用部分的共用模板和体现多个模板间的差异部分的识别模板。在上层等级的匹配处理中，使用标准模板，另一方面，在下层等级的匹配处理中，使用表示模板间的共用部分的共用模板和表示模板间的差异部分的识别模板。

技术领域

本发明涉及通过模板匹配从图像检测对象物的技术。

背景技术

作为根据物体识别图像检测对象物的一种方法有模板匹配。模板匹配是预先准备成为检测对象的物体的模型(模板)、通过输入图像操作模板图像、算出输入图像上的各位置的类似度、评价算出的类似度从而检测图像中的物体的位置或姿态的方法。基于模板匹配的物体检测在FA(Factory Automation：工厂自动化)的检查或分拣、机器人视觉、监视摄像机等涉及多方面的领域中使用。特别是在最近的模板匹配中，从使用了二维计测的对象物的位置/姿态的检测向使用了三维计测的对象物的位置/姿态的检测应用的技术受到关注。

作为使用了三维计测的模板匹配，提出按从各种视点观看的每一姿态准备个别的模板，对这些模板以循环方式进行匹配的搜索处理方法，与使用了二维计测的情况相比必须准备的模板的数量非常多，带来处理时间增长的问题(例如参照专利文献1)。

作为这种问题的对策，已知基于粗密搜索的模板匹配。粗密搜索是一种将基于模板匹配的搜索处理实现高速化的技术，是反复进行如下处理而最终检测原来的分辨率的对象物的位置/姿态的技术：准备使分辨率以阶梯式不同的图像组(所谓的图像金字塔)，按低分辨率的图像进行粗搜索，以搜索结果为基础锁定搜索范围并针对锁定后的搜索范围按高分辨率的图像进一步进行搜索。

在此，图9是表示使用了图像金字塔的粗密搜索的基本概念的图。

如图9所示，在粗密搜索中，使用使分辨率以阶梯式不同的第一层到第k层(k≥2以上的整数)的k个图像组(图像金字塔)。第一层的分辨率最低，分辨率按第二层、…、第k层的顺序变高。图9是k＝3的例子，第三层与原图像对应，分辨率按第二层、第一层的顺序变低。

在粗密搜索中，最初对分辨率最低的第一层图像进行基于模板匹配的搜索处理，检测物体在第一层中的存在位置(正解候选)(参照图9的第一层图像内所示的检测位置)。接着，在对第二层进行的搜索处理中，与第一层中的检测位置对应的第二层图像被设定为搜索范围，对该搜索范围进行搜索处理(参照图9的第二层图像内所示的检测位置)。同样地，基于第二层中的检测结果来设定第三层图像中的搜索范围，对该搜索范围进行搜索处理，最终确定第三层(原图像)内的物体位置(参照图9的第三层图像内所示的检测位置)。

这样，通过从低分辨率的图像(以下也称为“低分辨率图像”。)向高分辨率的图像(以下也称为“高分辨率图像”。)以阶梯式锁定搜索范围，能削减模板的匹配次数，能缩短处理时间。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：日本专利申请公开第2016-207147号公报。

发明内容

发明要解决的课题

但是，在粗密搜索中，随着从低分辨率图像去往高分辨率图像，要匹配的模板的数量(即，成为正解候选的模板的数量)变多。因此，即使能通过锁定搜索范围来缩短处理时间，针对高分辨率图像也必须执行多次匹配处理，匹配处理所需的处理时间变长。作为结果，存在无法充分得到缩短整体的处理时间的效果。

本发明是鉴于以上说明的情况而完成的，其目的在于提供在使用了模板匹配的物体识别中用于将匹配处理实现高速化的技术。

用于解决课题的手段