5-05　相互相関を使った画像抽出と位置検出 ●相互相関の応用−画像認識 　前節では相互相関値＝画像の類似度であることを説明しました。本節ではその特性を生かし、画像抽出と位置検出を行います。 ●二次元に拡張して画像に適用する 　このExcelをダウンロードして開いてみましょう。最初のREADMEシート（図5-73）にEXCELファイルの簡単な説明があります。 　同図にあるように、相互相関関数は「二次元」に拡張してあります。また N = 8, M = 40 としており、x, yは8×8の行列、相互相関の結果 Rxyは40×40個になります。 　　図5-73　最初のシートREADME ●隣のシートにテンプレート 　charFシートには"F"を形どったテンプレートがあります。正の値が2.765となっていますが、これは8×8画素の平均が０になるように調整した値です（＊１）。 （＊１）直流分があるとそのぶん相関結果にバイアスがかかるので、平均が０になるようにする。図5‐74のA92 ,B92, C92セルでそうなる値(2.765)を計算している。 　　図5-74　8×8個の平均がほぼ０になっている ●アルファベットを抽出、位置検出する 　テンプレートは5個あり、それぞれF, L, X, O, N が形どられています。図5‐75は"N"の画像を抽出するためのテンプレートになります。 　　図5-75　charNシート。これも平均すると０になる ●大きな画像の中から文字を探し出す 　図5‐76のようにchar10シートは48×48画素あり、そのなかにアルファベットが10文字（それぞれ8×8画素）、適当に置かれています。このシートから F, L, X, O, N の文字を抽出・位置検出します。 　　図5-76　8×8の文字画像がちりばめられている ●相互相関の式（図5‐73）の"y"の部分 　図5‐77はshift40x40シートで、char10シートから8×8画素のエリアを上下左右に1画素ずらしながらとっています。その結果、8×8画素が40×40個になり、これらとテンプレートの相互相関値を計算します。 　　図5-77　y [i+v] [j+h] ここでv, h = 0, 1, 2, ... 39 ●手作業では大変なのでVBAを使う 　shift40x40シートの各セルをクリックすると計算式を見ることができますが、これらはVBA（Module01）を使って自動的に生成されたものです。 次のページへ 目次へ戻る