テンプレートマッチング法のパターンの変形に対する耐性の評価 の履歴(No.3)

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  • 1 (2010-04-13 (火) 14:18:51)
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  • 4 (2010-04-14 (水) 16:48:37)

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テンプレートマッチング法のパターンの変形に対する耐性の評価†

テンプレートマッチングとは†

• 入力画像の中から、テンプレートに似た画像パターンを探し出す手法
• どれだけ似ているかをスコア（数値）で表す
• さまざまな方法がある
  
  図1：テンプレートマッチング法のイメージ図

研究目的†

テンプレートマッチング法を用いる際に、探す画像パターンに変化が生じていた場合、どの程度の変化なら許容されるか、またどの方法が最も耐性があるのかがこれまではわからなかった。そこで本研究では、探す画像パターンに倍率・回転の変化があったとき、どの方法が耐性があるのかを実験を通して評価した。

評価するマッチング方法†

評価を行ったマッチング法は以下のものである。

• SAD(Sum of Absolute Difference)
  • 画素値の差の絶対値の和でスコアを求める
• SSD(Sum of Squared Difference)
  • 画素値の差の2乗の和でスコアを求める
• NCC(Normalized Cross Correlation)
  • 正規化相互相関
  • 明るさやコントラストに影響されない
• ISC(Increment Sign Correlation)
  • 増分符号相関
  • 部分的に起こる大きなノイズや遮蔽に強い
• SRF(Statistical Reach Feature)
  • 統計的リーチ特徴法
  • 照明変動、遮蔽、撮影時のノイズに強い

評価に使用する画像†

　評価を行うために、以下のような背景画像とテンプレートを使用した。

ただし、背景画像とテンプレートはまったく関係のない画像である。

評価方法†

評価の全体の流れ†

評価の全体の流れは以下のようになっている。

判定値の求め方†

背景画像とテンプレートでテンプレートマッチングを行うと、テンプレートに似ている画像パターンがない場合のスコア（これをaとする）が得られる。また、テンプレートとテンプレートを変化させたものでテンプレートマッチングを行ったとき、テンプレートの変化につれてスコア（これをbとする）は悪くなっていく。このとき、b > aである間は正しくマッチングできると判断できるので、背景画像とテンプレートでテンプレートマッチングを行い、結果のスコアを判定値として使うことにした。判定値の求め方は以下のとおりになる。

テンプレートを変化させた画像の準備†

許容範囲を求めるには、テンプレートの倍率を変化させたり回転の変化を行ったものが必要である。そこで、倍率の変化については80%～120%（2%刻み）の倍率変化を行ったものを用意し、回転の変化については、0°～20°（2°刻み）の回転を行ったものを用意する。

ノイズを付加した画像の準備†

先ほど作成した画像はノイズがない画像であり、ノイズを付加して現実的な状況での結果も知りたいと考えた。そこで、先ほど作成した画像に平均0標準偏差2のガウスノイズ、平均0標準偏差8のガウスノイズ、平均0標準偏差32のガウスノイズを付加したものを用意し、ノイズを付加した場合の結果も調べることにした。

許容範囲の求め方†

許容範囲は以下のように求める。

結果†

まとめ†

結果から、倍率の変化においてはSAD・NCCが耐性があり、ISCは耐性がないことがわかった。また、回転の変化においてはSADが耐性があり、ISCは耐性がないことがわかった。

今後の課題としては、

• 結果の信頼性を高めるため、実験で使用する画像をもっと増やす
• 倍率の変化、回転に強いテンプレートマッチング法の開発

が挙げられる。