5-04　相互相関を画像に適用する（続き） ●縦方向の変化を見つけるテンプレート 　今度はテンプレートを変えてみましょう。隣のシートは「負↓正」になっており、上半分が-1、下半分が+1になっています（図5‐66）。 　　図5-66　シートが変わるとテンプレートが変わる ●上から下に明るくなる→極大値になる 　上から3つ目に「白↓黒」の対象画像があり（図5‐67）、これとの相互相関値が極小になります。4つ目は「黒↓白」、これが一番テンプレートと似ているということで、相互相関値が極大になります。 　　図5-67　21行目以下の対象画像を見る ●そこそこ相関のある画像 　61行目以下は斜めのグラデーション画像で（図5‐68）、これらは多少の相関（逆相関）が見られます。何となく上から下に明るくなる画像は相互相関値が高くなります。 　　図5-68　61行目以下の対象画像を見る ●少し複雑なテンプレートだと… 　最後のシート"HATENA"のテンプレートは図5‐69のように"？"というキャラクターを形どっています（＊１）。 （＊１）値は+5, +4, -1からなる。平均値が０になるようにしている（64個加算すると０になる） 　　図5-69　HATENAシートを見る ●"？"のテンプレートは"？"の対象画像に反応する 　82行目以下の対象画像をみると、ぼんやりと"？"が見うけられ、これとテンプレートとの積和をとると、値が極大になると想像されます。図5‐70を見ると、1525と飛び抜けて大きくなっています。 　　図5-70　黒地に白で書かれた"？"という文字 ●画像認識などに使えそうな相互相関 　このように相互相関を二次元に拡張することにより、「似た画像」を探し出すことができます。パターンマッチングや画像位置推定などに応用できそうです。 最初のページへ 目次へ戻る