Устройство для обработки изображений, способ обработки изображений и считываемый компьютером носитель информации



Устройство для обработки изображений, способ обработки изображений и считываемый компьютером носитель информации
Устройство для обработки изображений, способ обработки изображений и считываемый компьютером носитель информации
Устройство для обработки изображений, способ обработки изображений и считываемый компьютером носитель информации
Устройство для обработки изображений, способ обработки изображений и считываемый компьютером носитель информации
Устройство для обработки изображений, способ обработки изображений и считываемый компьютером носитель информации
Устройство для обработки изображений, способ обработки изображений и считываемый компьютером носитель информации
Устройство для обработки изображений, способ обработки изображений и считываемый компьютером носитель информации
Устройство для обработки изображений, способ обработки изображений и считываемый компьютером носитель информации

 


Владельцы патента RU 2429540:

КЭНОН КАБУСИКИ КАЙСЯ (JP)

Устройство содержит блок преобразования, блок выделения и блок определения. Конфигурация блока преобразования обеспечивает осуществление обработки уменьшения на первом вводимом изображении для генерирования одного или более уменьшенных изображений. Конфигурация блока выделения обеспечивает выделение особой точки из первого вводимого изображения и выделение особых точек из каждого из одного или более уменьшенных изображений. Конфигурация блока определения обеспечивает определение устойчивой особой точки с высокой воспроизводимостью выделения при уменьшении изображения из особых точек, выделенных блоком выделения в каждом из двух или более изображений из группы изображений. Группа изображений включает первое вводимое изображение и одно или более уменьшенных изображений. Положение устойчивой особой точки соответствует положению особой точки первого вводимого изображения. Технический результат - обеспечение сравнения изображений путем выделения особых точек, имеющих высокую воспроизводимость выделения. 3 н. и 6 з.п. ф-лы, 7 ил.

 

Область техники, к которой относится изобретение

Данное изобретение относится к устройству для обработки изображений, способу обработки изображений и программе для выделения локальной особенности.

Уровень техники

Как описано в статье C. Schmid and R. Mohr, «Local gray value invariants for image retrieval» («Инварианты локальных значений уровней серого для поиска изображения»), IEEE Trans. PAMI. Vol. 19, No. 5, p. 530-535, 1997, существует способ поиска сходного изображения с использованием величины локальной особенности, получаемой путем квантификации локальной особенности изображения. В соответствии с этим способом сначала применяют дифференциальный фильтр, например, Собеля (Sobel) и Превитта (Prewitte), к двухмерному распределению яркости изображения, чтобы выделить особую точку, включенную в краевую часть или угловую часть изображения. Затем вычисляют параметр особенности (параметр локальной особенности) особой точки, исходя из значений пикселей особой точки и пикселей, находящихся в ее окрестности. Поиск изображения осуществляется путем сопоставления параметров локальных особенностей друг с другом.

Однако некоторые выделенные особые точки не являются достаточно устойчивыми, и поэтому их нельзя выделить из одной и той же краевой части или одной и той же угловой части снова (низкая воспроизводимость) после малого поворота, увеличения или уменьшения изображения. Такая выделенная особая точка, имеющая низкую воспроизводимость, часто работает как шум и может ухудшить точность поиска или точность позиционирования. Поэтому в выложенной публикации № 9-44665 японского патента и упомянутой статье Schmid обсуждается способ обеспечения порога для значения функции, используемой при выделении особой точки, и значения пикселя кандидата в особые точки, а также отбрасывания кандидата в особые точки, который демонстрирует значение, меньшее порогового.

Для того чтобы удалить неустойчивую особую точку, недостаточно использовать только заранее определенное значение пикселя и значение функции, используемые при выделении особой точки. Таким образом, необходимо задать пороговое значение, достаточно высокое, чтобы свести рассматриваемую точку к особой точке, имеющей высокую воспроизводимость, которую можно выделить даже в случае, если изображение преобразуют по-разному. Вместе с тем, если пороговое значение задают слишком высоким, можно получить лишь немного особых точек, что может значительно ухудшить точность поиска и точность распознавания.

Сущность изобретения

Данное изобретение направлено на разработку способа сведения к особой точке, имеющей высокую воспроизводимость выделения.

В соответствии с аспектом данного изобретения устройство для обработки изображений включает в себя блок преобразования, конфигурация которого обеспечивает осуществление обработки уменьшения на вводимом изображении для получения уменьшенного изображения, блок выделения, конфигурация которого обеспечивает выделение особой точки из группы изображений, включающей в себя вводимое изображение и одно или более уменьшенных изображений, блок определения, конфигурация которого обеспечивает определение особой точки, выделенной из положения сопоставления, как сопоставимой особой точки в каждом из двух или более изображений в группе изображений, и блок регистрации, конфигурация которого обеспечивает вычисление параметра локальной особенности сопоставимой особой точки, определенной блоком определения, и регистрацию вычисленного параметра особой точки как параметра локальной особенности вводимого изображения.

Дополнительные признаки и аспекты данного изобретения станут очевидными из нижеследующего подробного описания возможных вариантов осуществления, приводимого со ссылками на прилагаемые чертежи.

Краткое описание чертежей

Прилагаемые чертежи, которые включены в описание и составляют его часть, иллюстрируют возможные варианты осуществления изобретения и вместе с описанием служат для пояснения принципов изобретения.

Фиг.1А и 1В иллюстрируют примеры конфигурации устройств в соответствии с возможным вариантом осуществления данного изобретения.

На фиг.2 представлена блок-схема, иллюстрирующая обработку для регистрации изображения.

На фиг.3 представлена блок-схема, иллюстрирующая обработку для поиска изображения.

Фиг.4 иллюстрирует пример выделенной особой точки.

Фиг.5 иллюстрирует способ определения сопоставимой особой точки.

На фиг.6 представлена условная схема, иллюстрирующая конфигурацию аппаратных средств в соответствии с возможным вариантом осуществления данного изобретения.

Подробное описание вариантов осуществления

Ниже, со ссылками на чертежи, будут подробно описаны различные возможные варианты осуществления, признаки и аспекты изобретения.

Будут описаны параметр особенности, особая точка и параметр локальной особенности. Когда изображение указывается как условие поиска (запрашиваемое изображение) с целью поиска сходного изображения, осуществляется обработка для сравнения двух изображений (запрашиваемого изображения и изображения в базе данных (БД)) друг с другом. Когда осуществляется поиск изображения, численное значение или числовая последовательность, подробно отображающее или отображающая изображение, заранее вычисляется как параметр особенности для каждого изображения.

В результате поиска изображение, имеющее сходный параметр особенности, выдается как сходное изображение. Когда осуществляется поиск изображения, можно использовать ключевое слово для указания содержания изображения. Однако в данном описании применяется параметр особенности, который вычисляется исходя из значения пикселя изображения и используется для поиска и распознавания.

В примере, где информация о таблице раскраски определяется как параметр особенности, этот параметр особенности получается путем преобразования изображения в уменьшенное изображение, имеющее размер 8×8 пикселей, и получения связанной с ним информации о местоположении каждого из пикселей - от (0, 0) до (8, 8) - с дискретным значением цвета, который появляется.

Вместе с тем, трудно найти некоторые изображения способом поиска, использующим информацию о местоположении цветов. Например, некоторые изображения могут включать в себя отличающийся фон, часть, скрытую за препятствием, либо увеличенную или уменьшенную часть.

В таком случае можно применить способ сравнения локальных особенностей, включенных в запрашиваемые изображения. В соответствии с этим способом из изображения выбираются точки, которые можно легко сопоставить друг с другом. Кроме того, проводят сопоставление точек между изображениями. Точки, которые можно легко сопоставить друг с другом, определяются как особые точки. В соответствии с данным описанием особые точки выделяются из угловой части или краевой части в изображении.

На фиг.1А и 1В представлены условные блок-схемы, иллюстрирующие конфигурации функций устройства для регистрации изображений в соответствии с возможным вариантом осуществления данного изобретения. Фиг.1А иллюстрирует конфигурацию функции устройства 100 для регистрации изображений, а фиг.1В иллюстрирует конфигурацию функции устройства 200 для поиска изображений.

Как показано на фиг.1А, устройство 100 для регистрации изображений включает в себя блок 102 ввода изображений, блок 103 преобразования изображений, блок 104 выделения особых точек, блок 105 определения особых точек, блок 106 вычисления параметров локальных особенностей и блок 107 регистрации количества особенностей.

В устройстве 100 для регистрации изображений блок 103 преобразования изображений генерирует уменьшенное изображение (преобразованное изображение) вводимого изображения 101, которое введено в блок 102 ввода изображений. Кроме того, блок 104 выделения особых точек выделяет кандидатов в особые точки из вводимого изображения 101 и уменьшенного изображения. Блок 105 определения особых точек определяет особые точки, имеющие высокую воспроизводимость выделения, из числа кандидатов в особые точки, выделенных посредством блока 104 выделения особых точек, и сводит их к устойчивой особой точке.

Блок 106 вычисления параметров локальных особенностей вычисляет параметр локальной особенности особой точки, сведение к которой осуществлено блоком 105 определения особых точек. Блок 107 регистрации количества особенностей связывает вводимое изображение 101 с вычисленным параметром локальной особенности и регистрирует вводимое изображение 101 в базе 108 данных особенностей изображений.

Далее будет описано устройство 200 для поиска изображений, проиллюстрированное на фиг.1В. Блоки, обладающие теми же самыми функциями, что и блоки устройства 100 для регистрации изображений, показанного на фиг.1А, обозначены теми же самыми позициями. Описание блоков, имеющих такие же конфигурации и функции, будет опущено.

Устройство 200 для поиска изображений включает в себя блок 102 ввода изображений, блок 103 преобразования изображений, блок 104 выделения особых точек, блок 105 определения особых точек, блок 106 вычисления параметров локальных особенностей и блок 201 сравнения.

Блок 201 сравнения осуществляет поиск изображения, сходного с вводимым изображением 101 (запрашиваемому изображению) из базы 108 данных особенностей изображений, на основании параметра локальной особенности, вычисленного блоком 106 вычисления параметров локальных особенностей, и выдает это изображение как результат 202 поиска.

Затем выделяется параметр локальной особенности, касающийся каждой особой точки. Локальная и струйная части, получаемые квантованием рисунка в окрестности особой точки и производных локальной и струйной частей, объединяются и используются в качестве параметра особенности применительно к параметру локальной особенности.

Более конкретно, параметр особенности вычисляется, например, с помощью следующего выражения (1):

(1).

Символ V(x, y) отображает параметр локальной особенности особой точки, находящейся в положении с координатой (х, у). Упоминаемая здесь координата относится к положению пикселя в цифровом изображении. Поскольку положение пикселя в цифровом изображении является дискретным (так как он отображается целым числом), необходимо преобразовывать координату в целое число, когда нужно указать положение пикселя, исходя из координаты, выражаемой действительным числом, в качестве результата вычисления.

В соответствии с возможным вариантом осуществления, когда координату можно представить значениями, выражаемыми действительным числом, положение пикселя указывается путем округления действительного значения до целочисленного значения. Способ округления значения, выражаемого действительным числом, выключает в себя округление до половины младшего разряда, округление в большую сторону после десятичной запятой и округление в меньшую сторону после десятичной запятой. В данном возможном варианте осуществления можно выбрать любой способ, однако этот способ не следует изменять во время обработки.

Обозначающие символы, употребляемые в правой стороне выражения (1), определяются выражениями (2), (3), (4), (5), (6) и (7). Символ «G»(x, y) в правой стороне выражения (2) отображает гауссову функцию, символ «I»(x, y) отображает значение пикселя с координатой (x, y) изображения, а символ «*» представляет собой стандартный символ, отображающий вычисление свертки.

Выражение (3) представляет собой частную производную по «х» переменной L, определяемой выражением (2). Выражение (4) представляет собой частную производную по «у» переменной L. Выражение (5) представляет собой частную производную по «у» переменной Lx, определяемой выражением (3). Выражение (6) представляет собой частную производную по «х» переменной Lx, определяемой выражением (3). Выражение (7) представляет собой частную производную по «у» переменной Ly, определяемой выражением (4).

.

Поскольку «G»(x, y) - это гауссова функция, «G» обычно включает в себя стандартное отклонение «σ» в качестве переменной, которая, тем не менее, опущена в выражении (2). В соответствии с данным возможным вариантом осуществления, σ определяется заранее как σ=ar. Здесь «а» - константа. Символ «r» отображает радиус круговой области вокруг сфокусированной особой точки, к которой обращаются, когда вычисляют параметр локальной особенности сфокусированной особой точки.

В той мере, в какой способ позволяет вычислять параметры локальных особенностей пикселя, включающего в себя особую точку, и пикселя в окрестности особой точки, можно использовать и способ, отличающийся от вышеописанного способа. Вышеописанный параметр локальной особенности состоит из пяти составляющих, однако количество составляющих не обязательно должно быть равно пяти. Например, данное изобретение применимо к скалярно-инвариантному преобразованию особенностей (СИПО (CIFT)) (количество составляющих равно 128) или к СИПО при анализе основных составляющих (СПОпАОС (PCA-CIFT)) (количество составляющих - от 20 до 30).

Далее будет подробно описана обработка для регистрации параметра локальной особенности, выделенного из изображения.

На фиг.2 представлена блок-схема, иллюстрирующая обработку для регистрации параметра локальной особенности. На этапе S301 блок 102 ввода изображений считывает вводимое изображение 101. На этапе S302 блок 102 ввода изображений выделяет составляющую яркости (именуемую далее изображением составляющей яркости) из вводимого изображения 101.

На этапе S303 блок 103 преобразования изображений осуществляет уменьшающее преобразование на составляющей яркости, выделенной блоком 102 ввода изображений, чтобы получить изображение составляющей яркости, имеющее n типов разных разложений. Более конкретно, блок 103 преобразования изображений осуществляет обработку уменьшения на изображении составляющей яркости, полученном из блока 102 ввода изображений, n раз в соответствии с заранее заданным коэффициентом «р» уменьшения (коэффициентом преобразования).

Блок 103 преобразования изображений осуществляет уменьшающее преобразование n раз, чтобы получить n элементов уменьшенных изображений (см. фиг.4). Коэффициент «р» уменьшения и количество n раз уменьшения задаются заранее. Это количество n должно быть целым числом, равным 1 или большим. Желательно, чтобы уменьшающее преобразование осуществлялось множество раз. Например, можно заранее вычислить и определить количество раз уменьшения для генерирования изображения размером 2×2 пикселей.

Фиг.4 иллюстрирует обработку уменьшающего преобразования, осуществляемую блоком 103 преобразования изображений. Фиг.4 иллюстрирует случай, когда коэффициент «р» уменьшения составляет два в степени -(1/4), а количество n элементов уменьшаемых изображений составляет восемь. На фиг.4 показано, что изображение 401 представляет собой изображение составляющей яркости, выделенное из вводимого изображения 101 блоком 102 ввода изображения. Изображение 402 - это уменьшенное изображение, полученное путем уменьшения изображения составляющей яркости в четыре раза в соответствии с коэффициентом «р» уменьшения. Изображение 403 - это уменьшенное изображение, полученное путем уменьшения изображения составляющей яркости в восемь раз в соответствии с коэффициентом «р» уменьшения.

В соответствии с этим примером изображение 402 - это изображение, полученное путем уменьшения с коэффициентом 1/2 изображения 401 составляющей яркости, выделенного блоком 102 выделения изображения. Изображение 403 - это изображение, полученное путем уменьшения с коэффициентом 1/4 изображения 401 составляющей яркости.

В данном примере уменьшающее преобразование осуществляется на изображении с помощью линейной интерполяции, однако можно также использовать другой способ, такой как простое утонение пикселя или выборка пикселя после применения фильтра нижних частот.

Затем, на этапе S304 блок 104 выделения особых точек выделяет кандидатов в особые точки из составляющей яркости вводимого изображения 401 и составляющих яркости изображений, имеющих n типов разложений, на которых блоком 103 преобразования изображений осуществляется уменьшающее преобразование.

Прежде всего, блок 104 выделения особых точек выполняет оператор Харриса (Harris) на вводимом изображении 101 (401) и изображении, преобразованном блоком 103 преобразования изображений. Что касается выдаваемого изображения, получаемого путем выполнения оператора Харриса, то значение пикселя для сфокусированного пикселя и значения пикселей для восьми пикселей, окружающих сфокусированный пиксель (в общей сложности - для девяти пикселей), сравниваются друг с другом. Точка, имеющая значение пикселя, максимальное среди девяти пикселей и равное пороговому значению или превышающее его, выделяется как особая точка.

На этапе S305 блок 105 определения особых точек осуществляет обработку для сведения к устойчивой особой точке, определяя, устойчивы ли кандидаты в особые точки, выделенные блоком 104 выделения особых точек.

Прежде всего, перед преобразованием изображений блок 105 определения особых точек преобразует всех кандидатов в особые точки, выделенных блоком 104 выделения особых точек, в координаты вводимых изображений. Затем блок 105 определения особых точек определяет, существует ли в положении, соответствующем координате сопоставления на или в окрестности координат других уменьшенных изображений, подвергнутых уменьшающему преобразованию блоком 103 преобразования изображений на этапе S303, особая точка, выделенная блоком 104 выделения особых точек. В этот момент особая точка, которая существует, применяется как сопоставимая особая точка, а параметр локальной особенности вычисляется в этой сопоставимой особой точке.

Определение площади упомянутой окрестности не составляет труда. В соответствии с данным возможным вариантом осуществления эта площадь определяется в пределах выражаемого в пикселях расстояния от сфокусированной особой точки. Если выделенная особая точка имеет устойчивую особенность, эта особая точка также будет выделена в окрестности уменьшенного изображения.

Кроме того, когда координата особой точки преобразуется в координату вводимого изображения, особая точка и вводимое изображение теоретически должны иметь одну и ту же координату. Однако, поскольку в цифровом изображении появляется погрешность округления, с учетом этой погрешности окрестность определяется как площадь в пределах выражаемого двумя пикселями расстояния от сфокусированной особой точки.

Этап S305 будет описан подробно с помощью фиг.4 и 5.

Фиг.4 иллюстрирует пример выделенной особой точки, в котором кандидаты в особые точки, выделенные блоком 104 выделения особых точек на этапе S304, накладываются на уменьшенное изображение, генерированное блоком 103 преобразования изображений на этапе S303.

На фиг.4 масштабный коэффициент Sc отображает количество раз преобразования изображения (здесь - количество раз уменьшения) блоком 103 преобразования изображений. В соответствии с первым возможным вариантом осуществления Sc представляет собой масштабный коэффициент уменьшенного изображения. Когда масштабный коэффициент равен Sc, а коэффициент уменьшения равен «р», размер уменьшенного изображения получается путем умножения размера вводимого изображения (изображения, когда Sc=0) на Sc-ую степень числа «р». Например, когда коэффициент «р» уменьшения равен двум в степени - (1/4), а Sc=4, размер уменьшенного изображения составляет 1/2.

Особая точка 701 представляет собой одну из особых точек, выделенных блоком 104 выделения особых точек из уменьшенного изображения с Sc=1. Координата особой точки 701 определяется как N1 (x1, y1) на уменьшенном изображении с Sc=1. Особая точка 702 представляет собой одну из особых точек, выделенных блоком 104 выделения особых точек из уменьшенного изображения с Sc=2. Координата особой точки 702 определяется как N2 (x2, y2) на уменьшенном изображении с Sc=2. Особая точка 703 представляет собой одну из особых точек, выделенных блоком 104 выделения особых точек из уменьшенного изображения с Sc=3. Координата особой точки 703 определяется как N3 (x3, y3) на уменьшенном изображении с Sc=3.

На фиг.5 представлены диаграммы, полученные путем преобразования системы координат уменьшенных изображений (Sc=1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 и 8), проиллюстрированных на фиг.4, в систему координат с масштабным коэффициентом Sc=0, при этом изображения показаны расположенными цепочкой.

Предположим, что особая точка 702 сфокусирована на этапе S305, где сначала получается N1 (x1, y1). За счет преобразования координаты координата N1 (X1, Y1) особой точки 702 в системе координат с Sc=0 вычисляется исходя из N1 (x1, y1) особой точки 702.

После этого, применительно к особым точкам уменьшенных изображений, отличающихся от изображений, имеющих Sc=1 и выделенных блоком 104 выделения особых точек, вычисляются координаты особых точек, преобразованных в систему координат с Sc=0, и определяется, являются ли эти координаты такими же координатами, как координата N1 (X1, Y1) особой точки 701, или находящимися в ее окрестности. В соответствии с данным возможным вариантом осуществления в результате преобразования координаты N2 (x2, y2) особой точки 702 в систему координат с Sc=0, получается координата N2 (X1, Y1).

В этом случае преобразованная координата N1 (X1, Y1) особой точки 701 и преобразованная координата N2 (X1, Y1) особой точки 702 сопоставляются друг с другом и являются координатами перед и после осуществления уменьшающего преобразования соответственно. Таким образом, известно, что N1 и N2 являются сопоставимыми особыми точками. Даже если N1 и N2 не сопоставляются друг с другом, когда N1 и N2 являются особыми точками, выделенными из разных изображений, а N1 располагается на расстоянии, меньшем чем заранее определенное расстояние, от N2 во вводимом изображении 401, N1 и N2 можно определить как сопоставимые особые точки, находящиеся в положениях сопоставления.

Упомянутое расстояние можно задать большим, когда особые точки, выделенные из изображения, уменьшены больше раз. В альтернативном варианте упомянутое расстояние можно задать заранее. В дополнительном альтернативном варианте, в соответствии с количеством кандидатов в особые точки, выделенных с этапа S304, чем большим получается количество кандидатов, тем меньшим можно задавать заранее определяемую площадь. Если получается меньшее количество кандидатов, то заранее определяемую площадь можно задавать большей.

С другой стороны, когда особая точка 703 в уменьшенном изображении с Sc=3 помещается в фокус, в изображении, отличающемся от изображения с Sc=3, не существует особой точки, которая сопоставлялась бы с особой точкой 703. Следовательно, особая точка 703 не является сопоставимой особой точкой.

На этапе S305 вышеописанная обработка осуществляется в каждой из особых точек, выделенных блоком 104 выделения особых точек.

На этапе S306 блок 106 вычисления параметров локальных особенностей вычисляет параметр локальной особенности для каждой из особых точек, выделенных блоком 104 выделения особых точек, с использованием выражения (1).

На этапе S307 блок 107 регистрации параметров особенностей связывает параметр локальной особенности, вычисленный блоком 106 вычисления параметров локальных особенностей, с вводимым изображением 101 и регистрирует этот параметр локальной особенности и вводимое изображение 101 в базе 108 данных особенностей изображений.

Кроме того, аналогично особым точкам 701 и 702, проиллюстрированным на фиг.5, можно зарегистрировать параметры локальных особенностей сопоставимых особых точек, которые находятся в положениях сопоставления и выделены из изображений, последовательно уменьшенных несколько раз (особая точка 701 уменьшена один раз, особая точка 702 - два раза). Весьма вероятно, что из одних и тех же краевых частей или одних и тех же угловых частей будут выделены особые точки, определенные как сопоставимые особые точки на основании уменьшенного изображения, которое последовательно уменьшено несколько раз аналогично особым точкам 701 и 702.

Кроме того, когда параметры локальных особенностей вычисляются исходя из особых точек 701 и 702, определенных как сопоставимые особые точки, желательно, чтобы параметр локальной особенности вычислялся исходя из каждой из особой точки 701 и особой точки 702 и связывался с каждой из этих особых точек. Для вычисления параметра локальной особенности можно выбрать только одну из особых точек 701 и 702.

Выделенный параметр локальной особенности в данном случае связывается с информацией о положении особой точки и передается в блок 107 регистрации параметров особенностей.

Существуют различные способы выделения параметра локальной особенности. Один способ заключается в присвоении ориентации для каждой особой точки на основании наклона распределения значения изображения или ориентации наклона при двухмерном выравнивании. В той мере, в какой способ может обеспечить вычисление параметра локальной особенности особой точки, можно применять не только способ вычисления параметра особенности, описанный выше, но и другие способы.

Помимо того, на этапе S305 можно предусмотреть верхний предел применяемых сопоставимых особых точек. Предусматривая ограничение сверху, можно повысить скорость обработки. Когда ограничение сверху обеспечивается путем выбора особых точек в порядке от наибольшего коэффициента уменьшения, предпочтительно отсортировываются особые точки областей, подвергнутых фильтрации нижних частот, вследствие чего можно отсортировать более устойчивые особые точки.

Далее будет описана работа каждого блока для поиска изображения.

На фиг.3 представлена блок-схема, иллюстрирующая обработку посредством устройства 200 для поиска изображения. Обработка, проиллюстрированная на фиг.3 и имеющая такую же функцию, как обработка, показанная на фиг.2, обозначена теми же позициями, что и на фиг.2, и ее описание будет опущено.

На этапе S501 блок 201 сравнения сравнивает параметр локальной особенности, выделенный из вводимого изображения 101 блоком 106 вычисления параметров локальных особенностей, с параметром локальной особенности, зарегистрированным в базе 108 данных параметров изображений. Эта обработка сравнения осуществляется на каждом вводимом изображении, зарегистрированном в базе 108 данных параметров изображений, а уровень сходства вычисляется для каждого вводимого изображения как результат обработки сравнения.

Затем, на этапе S502 блок 201 сравнения выдает уровень сходства как результат 202 поиска. В качестве результата 202 поиска, например, вычисленное сходство и изображение, исходя из которого это сходство вычислено, можно связать друг с другом и перечислить в порядке от наибольшего сходства. Кроме того, желательно, чтобы результаты поиска выдавались в виде изображения, свернутого в пиктограмму.

Чтобы описать способ вычисления сходства, сначала будет описан способ сравнения параметров локальных особенностей. Параметр локальной особенности, включенный в выражение (1) для вычисления параметра локальной особенности, был выражен числовой последовательностью, включающей в себя пять элементов. Однако можно использовать и другие количества, отличающиеся от пяти. Поскольку числовая последовательность, включающая в себя множество элементов, выражает вектор в многомерном пространстве, сходство можно определить путем сравнения двух векторов.

Например, в соответствии с данным возможным вариантом осуществления, вычисляют вектор разности двух векторов, подлежащих сравнению. Если вектор разности имеет меньшее абсолютное значение, то определяется, что сходство больше. Кроме того, если угол между двумя векторами меньше, можно определить, что сходство больше. В альтернативном варианте можно вести речь об этих сходствах в сочетании.

Как описано выше, в соответствии с данным возможным вариантом осуществления, особые точки, выделенные из координат сопоставления во множестве уменьшенных изображений, получаются в качестве сопоставимых особых точек, а для осуществления обработки поиска вычисляется параметр локальной особенности каждой сопоставимой особой точки.

Сопоставимая особая точка выделяется, когда осуществляется уменьшающее преобразование, и обладает устойчивостью с высокой воспроизводимостью. Следовательно, уменьшается количество особых точек, имеющих шумы (неустойчивых рабочих точек), что приводит к повышению точности поиска и уменьшению трудоемких операций при обработке.

В вышеописанном возможном варианте осуществления применяется уменьшающее преобразование для преобразования изображения, однако данное изобретение применимо и к различным другим преобразованиям изображений.

Например, можно применить увеличивающее преобразование, чтобы преобразовать изображение с использованием коэффициента увеличения как коэффициента заранее определенного преобразования, вследствие чего можно повысить точность поиска для повернутого изображения. Вращательное преобразование может быть применено для преобразования изображения с использованием коэффициента вращения, как заранее определенного коэффициента вращения, так, что для повернутого изображения может быть улучшена точность поиска.

Кроме того, можно осуществить обработку размывания изображения (свертку с использованием гауссова фильтра), чтобы преобразовать изображение с использованием коэффициента преобразования стандартного отклонения σ гауссова фильтра в качестве заранее заданного коэффициента преобразования для получения размытого изображения, вследствие чего можно повысить точность поиска изображения, имеющего добавленный шум.

Обработка добавления шума для преобразования изображения осуществляется с использованием уровня добавления шума в качестве заранее заданного коэффициента преобразования, вследствие чего можно повысить точность поиска изображения, имеющего добавленный шум. Кроме того, вышеописанные различные преобразования изображений можно использовать в сочетании.

В возможном варианте осуществления описан поиск изображений в качестве примера, однако данное изобретение не ограничивается поиском изображений, а может быть применено к обработке изображений, такой как распознавание для выделения особой точки из вводимого изображения и вычисление параметра локальной особенности.

Данное изобретение реализуется путем снабжения системы или устройства считываемым компьютером носителем информации, хранящим программу, которая заставляет компьютер, изображенный на фиг.6, выполнять обработку в соответствии с вышеописанным возможным вариантом осуществления.

Компьютер 1400, изображенный на фиг.6, хранит в постоянном запоминающем устройстве (ПЗУ) 1430 программу, которая заставляет центральный процессор (ЦП) 1410 воплощать обработку согласно блок-схеме последовательности операций в соответствии с вышеописанным возможным вариантом осуществления. Когда эта программа исполняется, компьютер 1400 считывает программу, хранимую в ПЗУ 1430, в оперативное запоминающее устройство (ОЗУ) 1420, заставляя ЦП 1410 осуществлять обработку.

Шина 1450 передает и принимает данные в ПЗУ 1430, ОЗУ 1420, ЦП 1410 и на жесткий диск (HDD). Кроме того, компьютер 1400 принимает входной сигнал из устройства ввода-вывода, такого как клавиатура или мышь, соединенная с пользовательским интерфейсом. Помимо того, компьютер 1400 осуществляет ввод в сетевой интерфейс 1470 и вывод из него. Сетевой интерфейс 1470 компьютера 1400 может осуществлять связи с базой 1510 данных (БД), клиентом 1520 (КЛИЕНТ) и принтером 1530 (ПРИНТЕР) через сеть 1500.

Более того, множество аппаратных средств и программных средств могут взаимодействовать для реализации вышеописанного возможного варианта осуществления. Например, часть конфигураций, проиллюстрированных на фиг.1А и 1В, можно реализовать с помощью программных средств или интегральной схемы (ИС), предназначенной специально для конкретной обработки.

Кроме того, множество устройств, соединенных посредством сети, можно использовать в сочетании для реализации возможного варианта осуществления. Обращаясь к фиг.6, в качестве примера отметим, что компьютер 1400 принимает изображение из принтера 1530 или от клиента 1520, осуществляет обработку согласно блок-схеме последовательности операций, проиллюстрированной на фиг.2, и регистрирует обработанное изображение в базе 1510 данных.

Помимо того, компьютер 1400 принимает запрос поиска и запрашиваемое изображение от клиента 1520 или из принтера 1530, осуществляет обработку согласно блок-схеме последовательности операций, проиллюстрированной на фиг.3, и ищет изображение, сходное с запрашиваемым изображением, из базы 1510 данных.

Более того, программа, считываемая из считываемого компьютером носителя информации, записывается в блок расширения функций, вставляемый в компьютер, а ЦП, включенный в состав этого блока расширения функций, может осуществлять обработку на основании команды кода программы.

Кроме того, в качестве считываемого компьютером носителя информации для снабжения кодом программы можно использовать гибкий диск, жесткий диск, оптический диск, оптико-магнитный диск, постоянное запоминающее устройство на компакт-диске (CD-ROM), записываемый компакт-диск (CD-R), магнитную ленту, плату энергонезависимой памяти и постоянное запоминающее устройство (ROM).

Помимо того, ЦП считывает код программы и использует функцию операционной системы (OS), работающей на компьютере, для выполнения обработки, описанной выше.

Хотя данное изобретение описано со ссылками на возможные варианты осуществления, должно быть ясно, что изобретение не ограничивается описанными возможными вариантами осуществления. Объем притязаний нижеследующей формулы изобретения следует интерпретировать в самом широком смысле как включающий в себя все модификации, эквивалентные конструкции и функции.

1. Устройство для обработки изображений, конфигурация которого обеспечивает прием множества вводимых изображений, содержащее:
блок преобразования, конфигурация которого обеспечивает осуществление обработки уменьшения на первом вводимом изображении для генерирования одного или более уменьшенных изображений,
блок выделения, конфигурация которого обеспечивает выделение особой точки из первого вводимого изображения и выделение особых точек из каждого из одного или более уменьшенных изображений,
блок определения, конфигурация которого обеспечивает определение устойчивой особой точки, имеющей высокую воспроизводимость выделения при уменьшении изображения из особых точек, выделенных блоком выделения в каждом из двух или более изображений из группы изображений, включающей первое вводимое изображение и одно или более уменьшенных изображений, при этом положение устойчивой особой точки соответствует положению особой точки первого вводимого изображения.

2. Устройство для обработки изображений по п.1, в котором конфигурация блока определения дополнительно обеспечивает:
преобразование упомянутых особых точек в координаты первого вводимого изображения; и
определение координат устойчивой особой точки путем выделения совокупности особых точек с координатами в пределах заранее определенного расстояния друг от друга.

3. Устройство для обработки изображений по п.1, дополнительно содержащее:
блок регистрации, конфигурация которого обеспечивает вычисление параметра локальной особенности устойчивой особой точки, выделенной блоком определения, и регистрацию вычисленного параметра локальной особенности как параметра локальной особенности первого вводимого изображения.

4. Устройство для обработки изображений по п.3, дополнительно содержащее:
блок памяти, конфигурация которого обеспечивает сохранение параметра локальной особенности, и
блок сравнения, конфигурация которого обеспечивает сравнение параметра локальной особенности, вычисленного по отношению к первому вводимому изображению, с параметрами локальных особенностей, хранимыми в блоке памяти.

5. Устройство для обработки изображений по п.4, дополнительно содержащее:
блок поиска, конфигурация которого обеспечивает поиск параметров локальных особенностей в группе изображений, которые сходны с параметром локальной особенности первого вводимого изображения, в блоке памяти, с использованием результата, предоставляемого блоком сравнения.

6. Устройство для обработки изображений по п.1, в котором конфигурация блока регистрации обеспечивает регистрацию только параметра локальной особенности особой точки, выделенной из первого изображения, многократно уменьшенного посредством блока преобразования.

7. Устройство для обработки изображений по п.1, в котором параметр локальной особенности содержит, по меньшей мере, один параметр из группы, состоящей, по меньшей мере, из яркости и цвета особой точки.

8. Способ обработки изображений, предназначенный для обработки множества вводимых изображений, заключающийся в том, что:
осуществляют обработку уменьшения на первом вводимом изображении для генерирования одного или более уменьшенных изображений,
выделяют особую точку из первого вводимого изображения и выделяют особые точки из каждого из одного или более уменьшенных изображений,
определяют устойчивую особую точку, имеющую высокую воспроизводимость выделения при уменьшении изображения из особых точек, выделенных блоком выделения в каждом из двух или более изображений из группы изображений, включающей первое вводимое изображение и одно или более уменьшенных изображений, при этом положение устойчивой особой точки соответствует положению особой точки первого вводимого изображения.

9. Считываемый компьютером носитель информации, хранящий программу, которая при исполнении ее компьютером заставляет компьютер осуществлять способ обработки множества вводимых изображений, заключающийся в том, что:
осуществляют обработку уменьшения на первом вводимом изображении для генерирования одного или более уменьшенных изображений,
выделяют особую точку из первого вводимого изображения и выделяют особые точки из каждого из одного или более уменьшенных изображений,
определяют устойчивую особую точку, имеющую высокую воспроизводимость выделения при уменьшении изображения из особых точек, выделенных блоком выделения в каждом из двух или более изображений из группы изображений, включающей первое вводимое изображение и одно или более уменьшенных изображений, при этом положение устойчивой особой точки соответствует положению особой точки первого вводимого изображения.



 

Похожие патенты:

Изобретение относится к вычислительной технике. .

Изобретение относится к созданию компьютерной графики. .

Изобретение относится к созданию компьютерной графики. .

Изобретение относится к системам для визуального отображения и управления информацией на Web-странице с использованием индикатора. .

Изобретение относится к области геологических и геоэкологических исследований и может быть использовано для синтеза информации по различным средам и многоцелевого анализа природных и техногенных систем.

Изобретение относится к области геологических и геоэкологических исследований и может быть использовано для синтеза информации по различным средам и многоцелевого анализа природных и техногенных систем.

Изобретение относится к графической обработке для устройств обработки интегральных схем. .

Изобретение относится к цифровой обработке массива изображений для генерации и редактирования тайл-изображений по цветовым характеристикам без нарушения размеров, пропорций и взаимного расположения элементов каждого изображения.

Изобретение относится к вычислительной технике. .

Изобретение относится к области создания различных документов с заданной действительностью, т.е. .

Изобретение относится к системе и способу проведения финансовой транзакции бесконтактного (ближнего) действия. .

Изобретение относится к смарт-карте в двухкарточной системе для использования с терминалом. .

Изобретение относится к смарт-карте в двухкарточной системе для использования с терминалом. .

Изобретение относится к системам для проверки несанкционированного проникновения и касается пломбы высокой защищенности, которая может быть повторно использована неограниченное число раз, т.к.

Изобретение относится к области ввода/вывода информации. .

Изобретение относится к защищенным от подделок защитным признакам, которые демонстрируют эффект переменного окрашивания посредством металлических кластеров, которые отделены светопропускающим слоем от зеркального слоя.

Банкнота // 2374083
Изобретение относится к банкноте с армирующим упрочнением и средствами защиты от подделок. .

Изобретение относится к способу вывода информации с использованием точечного растра. .
Наверх