相似度计算设备、相似度计算方法及程序技术

相似度计算设备具有位移向量估计单元101，用于估计第一图像中设置的第一局部区域与第二图像中最相似于第一局部区域的第二局部区域之间的位移向量；几何变换参数估计单元102，用于估计几何变换参数，其中所述几何变换参数将第一图像几何变换为第二图像；位移向量校正单元103，用于基于几何变换参数来校正位移向量；投票单元104，用于在二维空间中对位移向量校正单元103已经校正的所述位移向量投票并创建已投票图像；峰值检测单元105，用于检测所述已投票图像中的峰值；以及相似度计算单元106，用于根据峰值的大小来计算第一图像与第二图像的相似度。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本专利技术涉及一种相似度计算设备、相似度计算方法及程序。
技术介绍
常规上，作为用于匹配诸如图像之类的模式的技术而言，图像的模板匹配技术是已知的。该技术将模板图像分为块区，针对每个块单元执行模板匹配，以及确定关于相应块的位移量，其中，所述位移量可以获得要搜索图像内的最大匹配率。通过对与位移量相对应的投票空间的坐标记下匹配率等且检测投票空间中的峰值，来执行模板匹配。然而，当发生几何变换时；例如，当要搜索的图像相对于模板图像相对旋转时，则能够获得最大匹配率的位移量将随着几何变换而改变。具体地，对于旋转波动，因为与几何变换相关联的位移量基于位置而不同，所以投票空间中的投票位置将改变，且投票空间中的峰值将不再陡峭，且变得缓和。因此，匹配精度劣化。 在专利文献I中公开了一种图像匹配方法的示例，其考虑了与以上描述的几何变换相关联的位移量的变化。专利文献I公开了一种图像匹配处理方法，包括以下处理分别从输入图像和模型图像中分割出多个特性局部区域；将选定的局部区域的图像信息投影到特征空间中设置的点上；对于一个图像的每个局部区域，搜索另一图像的局部区域，且将两个局部区域相关联，其中所述另一图像的局部区域被投影到特征空间中与所述一个图像的局部区域最相近的位置上；基于一个图像的相关联局部区域与其它图像的局部区域的位置关系估计输入图像与模型图像之间的几何变换参数；以及通过使用估计的几何变换参数对一个图像的局部区域的图像信息或者整个图像的图像信息执行几何变换，以及对关联的局部区域的一致性进行评估及匹配。现有文献[专利文献I]专利公开JP-A-2001-92963然而，对于专利文献I中描述的图像匹配处理方法，因为通过使用估计的几何变换参数对一个图像的局部区域的图像信息或者整个图像的图像信息执行几何变换，以及评估关联的局部区域的一致性，所以需要用于对图像信息执行几何变换的计算和用于将变换后图像的局部区域相关联且计算相似度的计算，并且计算量将极大地增加。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题因此，本专利技术的示例性目标在于，提供一种相似度计算设备，能够在即使当发生了诸如旋转之类的几何变换时也能抑制匹配精度的劣化，并且减少计算量。解决技术问题的手段根据本专利技术的相似度计算设备包括位移向量估计单元，用于估计第一图像中设置的第一局部区域与第二图像中最相似于每个第一局部区域的第二局部区域之间的位移向量；几何变换参数估计单元，用于基于多个位移向量来估计几何变换参数，其中所述几何变换参数将第一图像几何变换为第二图像；位移向量校正单元，用于基于几何变换参数从位移向量中减去几何变换所引起的位移，并且校正位移向量；投票单元，用于在相应位移向量的元素所定义的二维空间中对位移向量校正单元已经校正的所述位移向量投票；峰值检测单元，用于检测已经执行投票的二维空间中的峰值；以及相似度计算单元，用于根据峰值的大小来计算第一图像与第二图像的相似度。本专利技术的效果根据本专利技术的示例性方面，即使当要进行匹配的图像经历了诸如相对旋转等的几何变换时，因为在使用估计的几何变换参数校正位移向量之后执行投票，且随后计算图像的相似度，所以能够抑制匹配精度的劣化，并且减少计算量。附图说明图I是示出了根据本专利技术实施例的模式匹配设备的配置的框图。 图2是示出了根据本专利技术实施例的模式匹配设备的操作的流程图。图3(A)至3(C)是示意性地说明了在图像的相应参考点处估计的位移向量的示例的图。图4(A)至4(C)是示意性地说明了通过在投票空间中对图3(A)至3 (C)的相应位移向量执行投票处理而获得的投票值的图。图5是说明了基于本专利技术的应用的在投票空间中检测到的峰值的波动的图。具体实施例方式现在，将参考附图说明用于实现本专利技术的优选示例性实施例。图I是示出了根据本专利技术实施例的模式匹配设备(相似度计算设备)100的配置的框图。如图所示,模式匹配设备100包括位移向量估计单元101、几何变换参数估计单元102、位移向量校正单元103、投票单元104、峰值检测单元105和相似度计算单元106。位移向量估计单元101、几何变换参数估计单元102、位移向量校正单元103、投票单元104、峰值检测单元105和相似度计算单元106被表示为计算机的处理器根据程序执行的操作模块，并且这些单元整体上配置模式匹配设备100的处理器的功能。位移向量估计单元101估计第一图像中设置的第一局部区域与第二图像中最相似于第一局部区域的第二局部区域之间的位移向量(位移量)。几何变换参数估计单元102估计将第一图像几何变换为第二图像的几何变换参数。位移向量校正单元103基于几何变换参数来校正位移向量。投票单元104在二维空间中对位移向量校正单元103已经校正了的位移向量投票，并创建已投票图像。峰值检测单元105检测已投票图像中的峰值。相似度计算单元106根据峰值的大小计算第一图像与第二图像的相似度。现在说明模式匹配设备100的操作。图2是示出了根据本专利技术实施例的模式匹配设备100的操作的示例的流程图。此处，面部图像的匹配被当作示例，并对其进行了说明。首先，向模式匹配设备100输入要进行图像匹配的两个图像(步骤S201)。可以通过扫描器等执行图像的输入。应注意，在随后的说明中，要进行图像匹配的两个图像中的一个图像(第一图像)表示为f(x，y)，且另一图像(第二图像)表示为g(x，y)，以及相应图像的图像大小应该是256X256像素。基本上，通过预先检测眼睛位置等使两个图像相关联，来基本上归一化第一图像f(x，y)和第二图像g(x，y)的大小和方向。常规技术可以用于这种类型的归一化处理。然而，通常在要检测的眼睛位置方面存在检测错误，并且存在如下情况发生诸如两个图像之间的旋转等的几何偏差。接下来，关于输入第一图像f (X，y)中设置的包括多个参考点(S，t)的多个局部区域，位移向量估计单元101通过块匹配方法等获得与第一图像f(x，y)最相似的第二图像g(x，y)的局部区域，并计算位移向量v(s，t)，作为两个图像的相似局部区域之间的位移量 (步骤 S202)。具体地，首先，基于公式(I)计算以图像f (X，y)的参考点(S，t)为中心的局部区域与以图像g(x，Y)的参考点(S+P，t+q)为中心的局部区域的校正值R(s，t，P，q)。设置每个局部区域的大小，使得X方向是2NU+1，且y方向是2NV+1，以及每个局部区域的大小例如被设置为Nu = Nv = 8像素。此外,例如针对每8X8像素,设置参考点(s，t),以及在第一图像中设置32X32个参考点。[等式I] Mm JfwR(s,tfp,q)= 2 艺/(沒+ 』+v)g(s + p+iM+譬+v) …⑴随后，基于公式(2)，相对于参考点(s，t)获得校正值R变得最大的位移量(pmax，qmax)，作为位移向量v(s, t) ο此处，max4R表示R变为最大值的p, q。[等式2]v(sj) = ^max^ ^ = maji-1…(2) U應⑷”1应注意,在参考点(s, t)处变得最大的校正值表示为Rmax (S, t)。接下来，几何变换参数估计单元102使用在步骤S202中获得的位移向量v (s，t)，并估计图像f (X，y)与图像g(X，y)之间的几何变换参数(步骤S203)。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2010.01.08 JP 2010-0025691.一种相似度计算设备，包括 位移向量估计单元，用于估计第一图像中设置的多个第一局部区域与第二图像中最相似于每个第一局部区域的第二局部区域之间的位移向量； 几何变换参数估计单元，用于基于多个位移向量来估计几何变换参数，其中所述几何变换参数将第一图像几何变换为第二图像； 位移向量校正单元，用于基于几何变换参数，从所述位移向量中减去几何变换所引起的位移并校正位移向量； 投票单元，用于在相应位移向量的元素所定义的二维空间中对位移向量校正单元已经校正的位移向量投票； 峰值检测单元，用于检测已经执行投票的二维空间中的峰值；以及 相似度计算单元，用于根据峰值的大小来计算第一图像与第二图像的相似度。2.根据权利要求I所述的相似度计算设备， 其中，几何变换参数是仿射变换的参数。3.根据权利要求I或2所述的相似度计算设备， 其中，投票单元对已经执行投票的二维空间执行平滑处理。4.一种相似度计算方法，包括以下步骤 估计第一图像中设置的多个第一局部区域与第二图像中最相似于每个...

【专利技术属性】
技术研发人员：龟井俊男，中村阳一，
申请(专利权)人：日本电气株式会社，
类型：发明
国别省市：