WO2014104151A1 - 画像処理装置及び特徴検出方法 - Google Patents

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WO2014104151A1
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image processing
filter
tree structure
filters
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毅 長門
哲男 肥塚
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富士通株式会社
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    • G06T2207/30108—Industrial image inspection
    • G06T2207/30164—Workpiece; Machine component

Definitions

  • the present invention relates to efficiently searching for a filter structure related to image processing according to a target image.
  • an appearance inspection an appearance of a product is photographed using an image sensor such as a camera to determine the presence or absence of a defect.
  • an image sensor such as a camera
  • noise, shadows, brightness fluctuations, etc. depending on the shooting environment in the field often occur in the shot image, and the image processing algorithm for extracting defective portions is robust against environmental changes. Processing is desired.
  • the appearance inspection apparatus when the inspection object is changed or the apparatus is improved, an environmental change caused by the change may occur, and the image processing algorithm may need to be reconstructed. Therefore, the ease of constructing an image processing method is also required.
  • a tree-structured image conversion automatic generation method in which genetic programming is applied to image processing has been proposed as an automatic generation method for image processing algorithms.
  • This method considers the image processing method to be configured as a tree structure, prepares an input image and an image of the target processing result (target image), and uses genetic programming to provide a highly adaptable image for the target processing This is a technique for optimizing the tree structure of the processing filter group.
  • an object of the present invention is to search for a filter structure by preliminarily specifying a flow of image processing according to a target image, limiting the types of image filters for each hierarchy of the tree structure.
  • an image processing apparatus is an image processing apparatus that obtains a target image showing characteristics for a plurality of input images in different environments by arranging a plurality of image filters in a tree structure.
  • a storage unit storing a filter table for managing information related to a plurality of image filters, and for each layer hierarchized by a plurality of image processing, by selecting a different type of image filter for each layer from the filter table
  • An individual generation unit that generates an individual group in which the plurality of image filters are arranged in the tree structure.
  • an image processing apparatus that applies a processing program in which a plurality of filters are configured in a tree structure to an image captured by the imaging apparatus is used for the feature amount of the image during initial learning.
  • a selection unit that selects learning data based on the data; and an automatic configuration unit that generates the processing program by learning using genetic programming.
  • a feature detection program executed by a computer a recording medium on which the feature detection program is recorded, and a feature detection method may be used.
  • FIG. 1 is a diagram for explaining robust image processing against environmental changes.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a tree-structured image processing algorithm.
  • FIG. 3A and FIG. 3B are diagrams for explaining the outline of the feature detection processing in the first embodiment.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a functional configuration example of the image processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a hardware configuration of the image processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 6A and FIG. 6B are diagrams for explaining an initial individual generation process in the first embodiment. It is a figure for demonstrating the production
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of the initial individual generation process in the first embodiment.
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of the initial individual generation process in the first embodiment.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a data configuration example of the filter table in the first embodiment.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a filter structure example represented by the population information in the first embodiment.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the evolution process in the first embodiment.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining comparison of transition of fitness during learning in the first embodiment.
  • FIG. 12 is a diagram for explaining the comparison of the number of combinations with respect to the depth of the tree structure in the first embodiment.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of fitness between two individuals in the second embodiment.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example when the target image cannot be obtained.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a functional configuration example of the image processing apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a functional configuration example of the image processing apparatus according to the second embodiment.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a hardware configuration of the image processing apparatus according to the first embodiment.
  • FIG. 17 is a flowchart for explaining image processing algorithm generation processing in the second embodiment.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an amplitude image.
  • FIG. 19A, FIG. 19B, and FIG. 19C are diagrams illustrating examples of feature amounts.
  • FIGS. 20A and 20B are diagrams illustrating examples of initial feature information and clustering in the second embodiment.
  • FIG. 21 is a diagram illustrating an example of an image processing algorithm updated by the first learning in the second embodiment.
  • 22A and 22B are diagrams illustrating examples of feature information and clustering during the first learning in the second embodiment.
  • FIG. 23 is a diagram illustrating an example of the image processing algorithm updated by the second learning in the second embodiment.
  • FIGS. 24A and 24B are diagrams showing examples of feature information and clustering of the target image processing algorithm in the second embodiment.
  • FIG. 25 is a diagram showing the transition of the recognition rate of the image
  • FIG. 1 is a diagram for explaining robust image processing against environmental changes.
  • a target image 4 is obtained by performing robust image processing 1 on an input image 2 having different environmental changes depending on brightness, position, and the like. That is, the robust image processing 1 performs optimum processing for obtaining the target image 4 for a plurality of input images 2 having different environmental changes.
  • the target image 4 is an image for extracting a defective part of a product in, for example, FA (factory automation). It can be said that the defective portion is a feature portion to be extracted.
  • FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a tree-structured image processing algorithm. As shown in FIG. 2, image processing F 1, F 2, F 3, F 4, and F 5 configured for each input image 2 forms a tree structure processing 1 a to obtain a target image 4. In the tree structure processing 1a, optimization by genetic programming is performed.
  • the image processing F2, F3, and F5 is applied to the upper input image 2 in FIG.
  • Image processing F1, F2, F3, and F5 is applied to the middle input image 2 to obtain the target image 4.
  • Image processing F4 and F5 are applied to the lower input image 2 to obtain the target image 4.
  • the tree-structured image processing algorithm shows a tree structure having the target image 4 as a root.
  • FIG. 3 (A) and 3 (B) are diagrams for explaining the outline of the feature detection process in the first embodiment.
  • a tree-structured image processing filter group is an individual 9, crossover processing and mutation processing are performed from a plurality of initial individuals, and a new individual group 1b ′ is created.
  • the optimal individual group 1b ′ is searched by updating the individual group 1b while generating and replacing the highly adaptive individual group 1b ′ (image processing filter group). For example, by selecting an individual 9 representing two image processing filter groups in a tree structure from the individual group 1b as a crossover target, and replacing each of the two individual images 9 with one image processing filter as a new mutation.
  • the optimum individual group 1b ′ is searched from the obtained individual group.
  • the fitness is obtained by processing the captured image (input image 2) using each individual 9 of the individual group 1b, and the output image 3 that is the processing result and the target image that is teacher data. 4 is calculated.
  • an optimal image processing algorithm can be automatically constructed by preparing a set of a captured image that is the input image 2 and a target image 4 that is a target of the processing result.
  • a robust image processing algorithm can be automatically configured.
  • FIG. 4 is a diagram illustrating a functional configuration example of the image processing apparatus according to the first embodiment.
  • the image processing apparatus 100 includes an initial individual generation unit 41, an evolution process processing unit 42, an individual adaptation calculation unit 43, a survival selection unit 44, and an individual replacement unit 45. These processing units 41 to 45 are realized by processing by the CPU 11 described later executing a corresponding program.
  • the storage unit 130 stores a filter table 31, individual information 1b-2, replacement individual information 1d, an input image 2, an output image 3, a target image 4, and the like.
  • the initial individual generation unit 41 uses different types of image filters for each hierarchy layered by a plurality of image processes. Is a processing unit that generates a tree-structured filter structure.
  • the initial individual generation unit 41 considers the target image 4 as a root according to the initial individual generation rule 5r (FIG. 6B) using genetic programming, and configures each node according to the hierarchy from the filter table 31.
  • the image group classified by type is appropriately selected to generate the population 1b.
  • the individual group 1b forms a tree structure and is stored as individual information 1b-2 in the storage unit 130.
  • the evolution process processor 42 is a processor that performs an evolution process on the individual group 1b.
  • the evolution process processing unit 42 has a crossing processing unit 42-1 and a mutation processing unit 42-2.
  • the crossing processing unit 42-1 takes out two individuals from the individual group 1b, performs crossover processing, and performs mutation. Mutation processing is performed by replacing the newly added two individuals with the processing unit 42-2.
  • the evolution process processor 42 updates the population information 1b-2 as the population 1b evolves.
  • the individual adaptation calculation unit 43 is a processing unit that calculates the fitness of each individual.
  • the fitness is obtained by the difference between the output image 3 obtained for each input image 2 and the target image 4 prepared in advance in the tree-structure filter structure.
  • the survival selection unit 44 is a processing unit that selects the best individual based on a predetermined rule.
  • a predetermined rule for example, a roulette rule that leaves an individual with the highest degree of fitness is used.
  • the individual replacement unit 45 is a processing unit that selects, from the filter table, two new individuals to be replaced with two individuals to be mutated for the individual group 1b.
  • the replacement individual information 1 d indicating the two external entities to be replaced is stored in the storage unit 130.
  • the best individual is removed from the individual group 1b, the two individuals to be crossed and the two individuals to be mutated are selected, and the crossover process and the mutation are selected.
  • Each process is executed. This iterative process may be terminated when, for example, the individual fitness calculation unit 43 calculates the fitness of the individual group 1b as a whole, and when the fitness reaches a predetermined value or more.
  • the final population 1b (filter structure) obtained in this way is used to detect features such as scratches in quality inspections of LSIs and the like.
  • FIG. 5 is a diagram illustrating a hardware configuration of the image processing apparatus according to the first embodiment.
  • an image processing apparatus 100 is a terminal controlled by a computer, and includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a main storage device 12, an auxiliary storage device 13, an input device 14, and a display device 15.
  • the output device 16, the communication I / F (interface) 17, and the drive 18 are connected to the bus B.
  • the CPU 11 controls the image processing apparatus 100 according to a program stored in the main storage device 12.
  • the main storage device 12 uses a RAM (Random Access Memory) or the like, and stores a program executed by the CPU 11, data necessary for processing by the CPU 11, data obtained by processing by the CPU 11, and the like.
  • a part of the main storage device 12 is allocated as a work area used for processing by the CPU 11.
  • the auxiliary storage device 13 uses a hard disk drive and stores data such as programs for executing various processes. A part of the program stored in the auxiliary storage device 13 is loaded into the main storage device 12 and executed by the CPU 11, whereby various processes are realized.
  • the storage unit 130 includes the main storage device 12 and / or the auxiliary storage device 13.
  • the input device 14 includes a mouse, a keyboard, and the like, and is used for a user to input various information necessary for processing by the image processing device 100.
  • the display device 15 displays various information required under the control of the CPU 11.
  • the output device 16 has a printer or the like and is used for outputting various types of information in accordance with instructions from the user.
  • the communication I / F 17 is a device that is connected to, for example, the Internet, a LAN (Local Area Network), and the like and controls communication with an external apparatus. Communication by the communication I / F 17 is not limited to wireless or wired.
  • the program for realizing the processing according to the first embodiment performed by the image processing apparatus 100 is provided to the image processing apparatus 100 by a storage medium 19 such as a CD-ROM (Compact Disc Read-Only Memory). That is, when the storage medium 19 storing the program is set in the drive 18, the drive 18 reads the program from the storage medium 19, and the read program is installed in the auxiliary storage device 13 via the bus B. . When the program is activated, the CPU 11 starts its processing according to the program installed in the auxiliary storage device 13.
  • the medium for storing the program is not limited to a CD-ROM, and any medium that can be read by a computer may be used.
  • a computer-readable storage medium in addition to a CD-ROM, a portable recording medium such as a DVD disk or a USB memory, or a semiconductor memory such as a flash memory may be used.
  • FIG. 6A and FIG. 6B are diagrams for explaining an initial individual generation process in the first embodiment.
  • the output image dst is considered as a root, and when configuring each node, image filters classified according to the hierarchy are appropriately selected.
  • the original image src (corresponding to the input image) is selected as the end node.
  • binary image processing is selected as processing immediately before the output image dst.
  • the filter for image enhancement processing is simply represented by F
  • the filter for threshold processing is T
  • the filter for binary image processing is represented by B.
  • the depth of the entire node in the entire process and the attribute of the process is defined in advance for each of the image enhancement processing, threshold processing, and binary image processing.
  • the depth of the entire node is defined as 20 or less (the maximum depth of the entire node is up to 20), and the breakdown of the depth 20 of each layer (each process) is for image enhancement processing in the processing order of the input image 2
  • These filters are assigned with a depth of 5, a threshold processing filter with a depth of 1, and a binary image processing filter with a depth of 14.
  • the initial individual generation process in which the initial individual generation unit 41 generates a tree structure filter structure based on the depth definition of each layer will be described with reference to FIG.
  • FIG. 7 is a flowchart for explaining an example of the initial individual generation process in the first embodiment.
  • the initial individual generation unit 41 initially sets the route identification information (target image 4) to the parent node and the depth counter to 1 (step S10).
  • the initial individual generation unit 41 determines whether or not the parent node (target image 4) is a root (step S11). When the parent node is the root (YES in step S11), the initial individual generation unit 41 refers to the filter table 31 and randomly selects a filter whose attribute is binary image processing (step S12). The initial individual generation unit 41 sets the identification information of the selected filter in the selected node. Further, the initial individual generation unit 41 concatenates the output of the selected node and the input of the parent node and records them in the individual group information 1b-2. At this time, the depth counter value is also stored in association with the selected node. Then, the process proceeds to step S20.
  • the initial individual generation unit 41 determines whether or not the attribute of the parent node is binary image processing (step S13). In the case of binary image processing (YES in step S13), the initial individual generation unit 41 determines whether the depth of the node indicated by the depth counter is 14 or less (step S14). When the depth of the node is 14 or less (YES in step S14), the initial individual generation unit 41 refers to the filter table 31 and randomly selects from the filters whose attributes are binary image processing or threshold processing. The selected node is set (step S15). Further, the initial individual generation unit 41 concatenates the output of the selected node and the input of the parent node and records them in the individual group information 1b-2. At this time, the depth counter value is also stored in association with the selected node. Then, the process proceeds to step S20.
  • the initial individual generation unit 41 refers to the filter table 31 and randomly selects from the filters whose attributes are threshold processing, (Step S16).
  • the initial individual generation unit 41 sets the identification information of the selected filter in the selected node. Further, the initial individual generation unit 41 concatenates the output of the selected node and the input of the parent node and records them in the individual group information 1b-2. At this time, the depth counter value is also stored in association with the selected node. Then, the process proceeds to step S20.
  • the initial individual generation unit 41 determines whether or not the node depth indicated by the depth counter is 20 or less (step S17). . If the depth of the node is 20 or less (YES in step S17), the initial individual generation unit 41 selects at random from a filter or an original image whose attribute is image enhancement processing, and sets the selected node (step S18). ). The initial individual generation unit 41 sets the identification information of the selected filter in the selected node. Further, the initial individual generation unit 41 concatenates the output of the selected node and the input of the parent node and records them in the individual group information 1b-2. At this time, the depth counter value is also stored in association with the selected node. Then, the process proceeds to step S20.
  • the initial individual generation unit 41 selects the original image and sets it as the selected node (step S19).
  • the initial individual generation unit 41 sets the identification information of the selected filter in the selected node. Further, the initial individual generation unit 41 concatenates the output of the selected node and the input of the parent node and records them in the individual group information 1b-2. At this time, the depth counter value is also stored in association with the selected node. Then, the process proceeds to step S20.
  • the initial individual generation unit 41 increments the depth counter by 1 (step S20), and determines whether the selected node is an original image (step S21). When the selected node is not an original image (NO in step S21), the initial individual generation unit 41 performs a process of moving to the next node (step S22). The selected node is set as the parent node. The initial individual generation unit 41 returns to step S11 and performs the same processing as described above.
  • the initial individual generation unit 41 determines whether there is an undetermined node (step S23).
  • the determination of the undetermined node may be performed by determining whether or not there is a selected node having an input not connected from the population information 1b-2 in the storage unit 130.
  • the initial individual generation unit 41 moves from the selected node to the undetermined node to be connected (step S24).
  • the selected node is set as the parent node.
  • the depth of the selected node is set in the depth counter. The initial individual generation unit 41 returns to step S11 and performs the same processing as described above.
  • the initial individual generation unit 41 ends this process.
  • the node depth determination values “14” and “20” in steps S14 and S17 may be set as appropriate by the user.
  • the filter table 31 referred to in the flowchart of FIG. 7 has a data structure as shown in FIG.
  • FIG. 8 is a diagram illustrating a data configuration example of the filter table in the first embodiment.
  • the filter table 31 has items such as attribute, depth, process name, identification information, input, and output.
  • Attribute indicates information that identifies the hierarchy. For example, image enhancement processing, threshold processing, binary image processing, etc. are designated.
  • the depth is indicated by a value obtained by accumulating the depth assigned to the hierarchy in the processing order of the input image.
  • the process name indicates the function of the filter.
  • the identification information is information for identifying the filter.
  • the input indicates the number of inputs to the filter, and the output indicates the number of outputs from the filter.
  • FIG. 9 is a diagram illustrating a filter structure example represented by the population information in the first embodiment.
  • values in parentheses indicate values obtained from the depth counter.
  • a binary image processing filter Bdil at depth 1 from the target image dst set as the root, a binary image processing filter Bdil at depth 1, a binary image processing filter Band at depth 2, a threshold processing filter T192 at depth 3, and a depth.
  • the threshold processing filter FsoX7 and the original image src are connected.
  • the filter band of depth 2 has two inputs, when a filter band having unconnected inputs is detected by determining whether or not there is an undetermined node in step S23 of FIG. 7, in the population information 1b-2
  • the depth 2 associated with the filter Band is set in the depth counter. Then, by repeating the processing of steps S11 to S22, the binary image processing filter Bdil at the depth 6, the binary image processing filter BopC at the depth 7, the threshold processing filter Tcan7 at the depth 8, and the depth.
  • the filter FsoX7 for image enhancement processing, the filter Flap3 for binary image processing at depth 10 and the original image src are connected.
  • the filter Bnc for binary image processing at a depth of 6 and the threshold processing at a depth of 7 are performed.
  • a filter Tcan7, a filter FsoY3 for image enhancement processing at a depth of 8, a filter Fsub for image enhancement processing at a depth of 9, a filter Fsm9 for image enhancement processing at a depth of 10, and the original image src are connected.
  • the original image src is connected by detecting the filter Fsub having a depth of 9 having an unconnected input in step S23 of FIG.
  • FIG. 10 is a diagram for explaining the evolution process in the first embodiment.
  • each process is performed based on the restriction rule 10r.
  • the restriction rule 10r restricts the selection of a crossing pair and the type of mutation for each hierarchy.
  • the node selection of a pair of subtrees is selected according to the output type of the node.
  • image enhancement processing F
  • the other must be image enhancement processing (F)
  • one of them is threshold processing (T) or binary image processing
  • T threshold processing
  • B binary image processing
  • the same type of node (filter) is selected. This makes it possible to perform generational changes in the evolution process without disrupting the flow of image processing.
  • FIG. 11 is a diagram for explaining the comparison of the transition of fitness during learning in the first embodiment.
  • FIG. 11 shows the transition of the maximum fitness at the time of learning up to 1000 generations where the depth limit of the tree structure is 20 and the initial number of individuals is 30.
  • the first embodiment can quickly search for an image processing algorithm with high fitness.
  • the search range in the related technology for example, ACTIT
  • a highly adaptive image processing algorithm can be used at high speed. It becomes possible to search.
  • genetic programming In the image processing algorithm in the first embodiment described above, genetic programming (GP) is used.
  • GP genetic programming
  • an individual 9 representing a tree-structured image processing filter group is automatically generated based on learning data. Therefore, the automatically generated individual group 1b may not exhibit performance with respect to an input image of a type different from the learning data.
  • FIG. 13 is a diagram illustrating an example of fitness between two individuals in the second embodiment.
  • FIG. 13 shows an example of fitness of the two individuals 9a and 9b obtained in the first embodiment.
  • the learning data 232 includes an input image 2 corresponding to a plurality of pre-selected original images and a target image 4 corresponding to each of the plurality of input images 2.
  • the individual 9a and the individual 9b are tree structure filters.
  • the individual 9 a has image processing filters (hereinafter simply referred to as “filters”) F 1 , F 2 , F 3 , and F 5 .
  • a filter is also called a node.
  • An output result obtained by subjecting the input image 2 of the learning data 232 to image processing by the individual 9a is an output image 3-1. Further, an output result obtained by performing image processing on the input image 2 by the individual 9b is an output image 3-2.
  • the output 3-1 shows the fitness “0.9”, and the output 3-2 shows the fitness “0.6”. Show.
  • the fitness is better when the image processing is performed on the same input image 2 by the filter group of the individual 9a than the individual 9b. Accordingly, the tree-like filter of the individual 9a is employed.
  • the tree structure filter is automatically generated based on the learning data 232.
  • the automatically generated tree structure filter may not be able to obtain a target image for an input image of a type different from the learning data 232.
  • the input image refers to an image from which a target image is obtained.
  • FIG. 14 is a diagram illustrating an example in which a target image cannot be obtained.
  • a case where a tree structure filter of the individual 9a is employed will be described.
  • an algorithm based on a tree-like filter of the individual 9a is generated.
  • the generated algorithm is referred to as an image processing algorithm 8a.
  • the sample data 231 includes a plurality of input images 2 taken in the past, a target image 3 to be detected, and the like.
  • a target image 4 corresponding to each input image 2 is prepared, and each input image 2 and a corresponding target image 3p are associated with each other.
  • Sample data 231 includes input images 2a, 2b and 2c.
  • the target images 4 corresponding to the input images 2a, 2b, and 2c are the target images 4a, 4b, and 4c.
  • Learning data 232 indicates that the input image 2 selected from the sample data 231 is the input images 2a, 2b, and 2c.
  • the learning data 232 designates target images 4a, 4b, and 4c corresponding to the selected input images 2a, 2b, and 2c.
  • the image 2a ′, 2b ′ and 2e taken for the image processing algorithm 8a are input as the input image 2in, thereby obtaining an output result 3out.
  • the output result 3out indicates that the output image 3a ′ is obtained for the image 2a ′, the output image 3b ′ is obtained for the image 2b ′, and the output image 3e is obtained for the image 2e ′.
  • the image 2e ′ is not similar to any of the target images 4a to 4c of the learning data 232.
  • the output image 3e is an image obtained as a result of performing image processing by the image processing algorithm 8a on the image 2e ′. In the output image 3e, it can be seen that feature extraction has failed.
  • an error may occur.
  • a general-purpose image processing algorithm 8a is acquired by reviewing the learning data 232 with a tree-structured filter that is being learned as appropriate.
  • FIG. 15 is a diagram illustrating a functional configuration example of the image processing apparatus according to the second embodiment.
  • the image processing apparatus 200 mainly includes a generation unit 210 and an inspection unit 230.
  • the storage unit 230 of the image processing apparatus 200 stores data such as sample data 231, learning data 232, input image 232, input image 2in, image processing algorithm 8a, and output result 3out.
  • the generation unit 210 generates a versatile image processing algorithm 8a.
  • the generation unit 210 further includes a feature analysis unit 71, a clustering unit 72, a learning data selection unit 73, an automatic configuration unit 74, a filter verification unit 75, and a feature maximum analysis unit 76.
  • the feature analysis unit 71 analyzes the feature of the sample data 231.
  • the sample data 231 includes a plurality of input images 2 and target images 3 that are original images.
  • the feature analysis unit 71 acquires the image feature amount by analyzing each input image 2 of the sample data 231.
  • the image feature parameter acquired by the feature analysis unit 71 includes the average luminance, luminance histogram, spatial frequency information, and the like of the input image 2.
  • the spatial frequency information includes an angle component and a frequency component.
  • the clustering unit 72 classifies the sample data 231 from a plurality of components obtained by the feature analysis unit 71 based on the feature amount of the main component.
  • the main components are frequency components, average luminance, contrast, and the like.
  • a classification method a k-means method or the like may be used in which the average of clusters is used for each feature space and the number of clusters is given to K.
  • the input image 2 in the sample data 231 is classified based on the feature amount.
  • the learning data selection unit 73 selects learning data from each class classified by the clustering unit 72. What is necessary is just to select the input image 2 close
  • Learning data 232 specifying the input image 2 selected as the representative sample is stored in the storage unit 232.
  • the learning data 232 stores a feature amount analyzed for each selected input image 2 (representative sample).
  • the automatic configuration unit 74 generates the image processing algorithm 8a using the learning data 232 selected by the learning data selection unit 73.
  • the generation method of the image processing algorithm 8a is according to the first embodiment described above.
  • the image processing algorithm 8a is created by combining a plurality of image processing filters in a tree structure according to a given processing flow.
  • the filter verification unit 75 performs filter verification using the automatically generated image processing algorithm 8a. If the target processing accuracy is not satisfied, the image processing algorithm 8a is reconfigured.
  • the feature reanalysis unit 76 applies the image processing algorithm 8a to each input image 2 in the sample data 231 and acquires intermediate feature information 233.
  • the intermediate feature information 233 indicates the feature amount of the intermediate processed image obtained by each filter of the image processing algorithm 8a.
  • the clustering unit 72 clusters the input image 2 of the sample data 231 again. Then, the input image 2 serving as a representative sample becomes the learning data 232.
  • the automatic configuration unit 74 regenerates the image processing algorithm 8a using the learning data 232, and the filter verification unit 75 verifies the regenerated image processing algorithm 8a.
  • the image processing algorithm 8a is ready to be used by the inspection unit 230.
  • the inspection unit 230 performs image processing on the input image 2in captured by the imaging device 9a using the image processing algorithm 8a, and extracts features of the input image 2in from the output result 3out.
  • the inspection unit 230 further includes an image input unit 81, an image processing unit 82, and a feature extraction unit 83.
  • the image input unit 81 captures the input image 2in captured by the imaging device 9 into the image processing device 200.
  • the input image 2in is stored in the storage unit 230.
  • the image processing unit 82 performs image processing by applying the image processing algorithm 8a to the input image 2in, and outputs the output result 3out to the storage unit 230.
  • the feature extraction unit 83 outputs an extraction result 239 obtained by extracting a region indicating a feature corresponding to the target image 4 from the output result 3out to the storage unit 230.
  • FIG. 16 is a diagram illustrating a hardware configuration of the image processing apparatus according to the first embodiment.
  • an image processing apparatus 100 is a terminal controlled by a computer, and includes a CPU (Central Processing Unit) 11, a main storage device 12, an auxiliary storage device 13, an input device 14, and a display device 15.
  • the output device 16, the communication I / F (interface) 17, the drive 18, and the interface 9f are connected to the bus B.
  • the CPU 211 controls the image processing apparatus 200 according to a program stored in the main storage device 12.
  • the main storage device 212 uses a RAM (Random Access Memory) or the like, and stores a program executed by the CPU 211, data necessary for processing by the CPU 211, data obtained by processing by the CPU 211, and the like. Further, a part of the area of the main storage device 12 is allocated as a work area used for processing by the CPU 211.
  • the auxiliary storage device 213 uses a hard disk drive and stores data such as programs for executing various processes. A part of the program stored in the auxiliary storage device 213 is loaded into the main storage device 212 and executed by the CPU 211, whereby various processes are realized.
  • the storage unit 230 includes a main storage device 212 and / or an auxiliary storage device 213.
  • the input device 214 includes a mouse, a keyboard, and the like, and is used for a user to input various information necessary for processing by the image processing device 200.
  • the display device 15 displays various information required under the control of the CPU 211.
  • the output device 216 includes a printer or the like, and is used to output various types of information according to instructions from the user.
  • the communication I / F 217 is a device for controlling communication with an external device connected to, for example, the Internet or a LAN (Local Area Network). Communication by the communication I / F 17 is not limited to wireless or wired.
  • the interface 9f connects the imaging device 9a and the image processing device 200. Images 2a ′, 2b ′ and the like captured by the imaging device 9a are stored as an input image 2in in the storage unit 230 under the control of the CPU 211 via the interface 9f.
  • the imaging device 9a may be a CCD (Charge Coupled ⁇ ⁇ ⁇ Devices) camera or the like.
  • a program for realizing the processing according to the second embodiment performed by the image processing apparatus 200 is provided to the image processing apparatus 200 by a storage medium 219 such as a CD-ROM (Compact Disc Read-Only Memory). That is, when the storage medium 219 storing the program is set in the drive 218, the drive 18 reads the program from the storage medium 219, and the read program is installed in the auxiliary storage device 213 via the bus B. . When the program is activated, the CPU 211 starts its processing according to the program installed in the auxiliary storage device 213.
  • the medium for storing the program is not limited to a CD-ROM, and any medium that can be read by a computer may be used.
  • a computer-readable storage medium in addition to a CD-ROM, a portable recording medium such as a DVD disk or a USB memory, or a semiconductor memory such as a flash memory may be used.
  • the generation unit 210 and the inspection unit 230 in FIG. 15 are realized by processing performed by the CPU 211 executing a corresponding program.
  • FIG. 17 is a flowchart for explaining image processing algorithm generation processing in the second embodiment.
  • the generation unit 210 generates an initial filter structure group (step S211).
  • An image processing algorithm 8a is created in the storage unit 130 by the initial filter structure group.
  • the feature analysis unit 71 analyzes the image feature of each input image 2 that is the original image in the sample data 231 (step S212). After analyzing the image characteristics of each input image 2 in the sample data 231, the initial image processing algorithm 8a may be generated.
  • the clustering unit 72 obtains the average of the clusters for each feature space of the principal component among the image features obtained by the feature analysis unit 71, and classifies the input image 2 in the sample data 231 into a plurality of classes (steps). S213).
  • the learning data selection unit 73 selects a representative sample as the learning data 232 from each sample group into which the input image 2 is classified by the clustering unit 72 (step S214).
  • the automatic composition unit 74 updates the image processing algorithm 8a through the evolution process (step S215). Since the update of the filter structure group is the same as the evolution process in the first embodiment, the description thereof is omitted.
  • the automatic configuration unit 74 calculates the fitness of the generated image processing algorithm 8a (step S216).
  • the fitness calculation method may use the following formula 2, but is not limited to formula 2.
  • the applicability is calculated every time the image processing algorithm 8a is updated, and stored in the work area of the storage unit 130. It is determined whether or not the maximum adaptability of the applicability stored in the storage unit 130 is greater than the adaptability threshold (step S217).
  • the maximum fitness is larger than the fitness threshold, that is, a learning end condition by repeating steps S215 to S217.
  • step S215 If the maximum fitness is less than or equal to the fitness threshold, it is determined that sufficient accuracy has not been obtained, and the automatic configuration unit 74 proceeds to step S215 and repeats the process of evolving and updating the image processing algorithm 8a.
  • the filter verification unit 75 calculates the degree of coincidence with the sample data 231 and makes a good / bad determination (step S219).
  • the degree of coincidence with the sample data 231 is represented by a correlation value between the output result 3out obtained by inputting each input image 2 of the sample data 231 to the generated image processing algorithm 8a and the target image 4. The degree of coincidence is calculated using Equation 3 below.
  • the match threshold value for good / bad determination is determined by the processing accuracy of the target algorithm.
  • the region extraction error is within 10%, 0.9 is set as the coincidence threshold.
  • the coincidence threshold the number of good judgments among all the input images 2 of the sample data 231 is counted.
  • the filter verification part 75 calculates the ratio of the good result with respect to the sample data 231, and makes it a recognition rate (step S220).
  • the ratio may be obtained by calculating the number of good judgments with respect to the total number of all input images 2 in the sample data 231.
  • the filter verification unit 75 determines whether the recognition rate is larger than the recognition rate threshold (step S221).
  • the feature reanalysis unit 76 reanalyzes the image feature by the generation algorithm 8a (step S218).
  • the feature reanalysis unit 76 inputs each input image 2 of the sample data 231 to the generation algorithm 8a, and obtains a feature amount from each filter.
  • Intermediate feature information 223 indicating the feature amount obtained from each filter is stored in the storage unit 130.
  • the clustering unit 72 refers to the intermediate feature information 233 including the feature amount for each filter of each input image 2 and classifies the input images 2 again (step S231). Then, the learning data selection unit 214 selects the representative sample of each class as the learning data 232 as described above. Since the subsequent processing is as described above, the description thereof is omitted. Such a reanalysis process is repeated until the recognition rate becomes larger than the recognition rate threshold.
  • the generation unit 210 ends the generation processing of this image processing algorithm.
  • FIG. 18 is a diagram illustrating an amplitude image.
  • An amplitude image 7a illustrated in FIG. 18 is an image obtained by performing two-dimensional Fourier transform on the input image 2.
  • the spatial frequency information includes a frequency component 7b and an angle component 7c.
  • the frequency component 7b is obtained by dividing the region by the distance from the center of the amplitude image 7a.
  • the feature amount of the frequency component 7b is represented by the average amplitude of the divided areas.
  • the angle component 7c is obtained by dividing the region by the angle from the center of the amplitude image 7a.
  • the feature amount of the angle component 7c is represented by the average amplitude of the divided areas.
  • FIGS. 19A to 19C are diagrams illustrating examples of feature amounts.
  • FIGS. 19A to 19C show a comparative example of feature amounts of two input images 2.
  • FIG. 19A shows a luminance histogram. The average brightness
  • FIG. 19B shows angle components. An amplitude average for each region obtained by dividing the amplitude image 7a by 10 at an angle from the center of the amplitude image 7a is shown.
  • FIG. 19C shows frequency components. The amplitude average for each region obtained by dividing the amplitude image 7a into 10 by the distance from the center of the amplitude image 7a is shown.
  • the luminance histogram, angle component, and frequency component are a part of multiple parameters.
  • the feature analysis unit 71 and the feature reanalysis unit 76 analyze each input image 2 of the sample data 231 using several tens of types of parameters.
  • FIGS. 20A and 20B are diagrams illustrating examples of initial feature information and clustering in the second embodiment.
  • FIG. 20A shows an example of initial feature information of one input image 2 before processing by the image processing algorithm 8a.
  • values for each parameter such as average luminance, luminance histogram, angle component, frequency component and the like are stored.
  • the average luminance indicates an average of the entire luminance of the input image 2.
  • the luminance histogram, angle component, and frequency component indicate values for each divided region.
  • Feature information is acquired for each input image 2 in the sample data 231.
  • FIG. 20B shows an example of the result of principal component analysis performed by the clustering unit 72 based on the initial feature information.
  • the input image 2 in the sample data 231 is classified into eight sample groups G1, G2, G3, G4, G5, G6, G7, and G8.
  • the number of sample groups is not limited to eight and can be set arbitrarily.
  • the learning data selection unit 73 selects representative samples of the sample groups G1 to G8 as the learning data 232.
  • the original image G1r located around the center is a representative sample.
  • representative samples are selected in the same manner.
  • the image processing algorithm 8a is updated by the automatic construction unit 74 using the initial learning data 232, and the image processing algorithm 8a is verified by the filter verification unit 75 (first learning).
  • feature reanalysis is determined to be necessary.
  • the feature reanalysis 76 acquires the feature amount of each input image 2 that is the original image of the sample data 231 by the updated image processing algorithm 8a.
  • FIG. 21 is a diagram showing an example of the image processing algorithm updated by the first learning in the second embodiment.
  • the image processing algorithm 8a updated by the first learning has filters F1, F2, F3, and F4.
  • the corresponding output image 3 is obtained by applying the image processing algorithm 8a to each input image 2.
  • the feature amount B1 is acquired after the processing by the filter F1, and the feature amount B2 is acquired after the processing by the filter F2. Further, the feature amount B3 is acquired after the processing by the filter F3, and the feature amount B4 is acquired after the processing by the filter F4. Intermediate feature information 233 indicating the feature amounts B1 to B4 is stored in the storage unit 130.
  • the image processing algorithm 8a is applied to all the input images 2 of the sample data 231, and the feature amounts B1 to B4 obtained by the filters F1 to F4 are acquired.
  • 22A and 22B are diagrams illustrating examples of feature information and clustering during the first learning in the second embodiment.
  • FIG. 22 (A) shows an example of the intermediate feature information 233 by the image processing algorithm 8a of FIG. 21 in addition to the feature information of the input image 2.
  • the feature amounts B1, B2, B3, and B4 of the intermediate image after the processing of the filters F1 to F4 are stored as intermediate feature information 233.
  • the feature amounts B1 to B4 are the brightness of the intermediate image.
  • FIG. 22B shows the result of clustering in the feature space based on the output component, average luminance, and frequency component of the image processing algorithm 8a.
  • intermediate feature information 233 is used as an output component of the image processing algorithm 8a.
  • FIG. 22B shows that the lower sample group G1 is a sample group with a remarkably low degree of coincidence. That is, it is possible to cluster sample groups that are not good at the image processing algorithm 8a shown in FIG.
  • the representative samples of the sample groups G1 to G8 are used as the learning data 232, the image processing algorithm 8a is updated by the automatic configuration unit 74, and the image processing algorithm 8a is verified by the filter verification unit 75 (second learning) ). With the updated image processing algorithm 8a, the recognition rate becomes equal to or higher than the recognition threshold value, and the target image processing algorithm is acquired.
  • FIG. 23 is a diagram showing an example of the image processing algorithm updated by the second learning in the second embodiment.
  • the image processing algorithm 8a updated by the second learning includes filters F1, F2, F3, F4, and F5.
  • the image processing algorithm 8a becomes the target image processing algorithm, and the generation processing in the generation unit 210 in the second embodiment ends.
  • feature reanalysis is performed by the image processing algorithm 8a updated by the second learning.
  • the feature amount B1 is acquired after the processing by the filter F1
  • the feature amount B2 is acquired after the processing by the filter F2.
  • the feature amount B3 is acquired after the processing by the filter F3
  • the feature amount B4 is acquired after the processing by the filter F4.
  • the feature amount B5 is acquired after the processing by the filter F5.
  • Intermediate feature information 233 indicating the feature amounts B1 to B5 is stored in the storage unit 130.
  • FIGS. 24A and 24B are diagrams showing examples of feature information and clustering of a target image processing algorithm in the second embodiment.
  • FIG. 24A shows an example of the intermediate feature information 233 by the image processing algorithm 8a of FIG. 23 in addition to the feature information of the input image 2.
  • the feature amounts B1, B2, B3, B4, and B5 of the intermediate image after the processing of the filters F1 to F5 are stored as intermediate feature information 233.
  • the feature amounts B1 to B5 are the brightness of the intermediate image.
  • FIG. 24B shows the result of clustering in the feature space based on the output component, average luminance, and frequency component of the image processing algorithm 8a.
  • intermediate feature information 233 is used as an output component of the image processing algorithm 8a.
  • the sample groups G1 to G5, G7, and G8 are gathered above the feature space in substantially the same manner. Although there is a sample group G6 protruding downward, the input image 2 classified into the sample group G6 is very small.
  • the output image 3 can be obtained with high accuracy for any input image 2 in the sample data 231 by the image processing algorithm 8a generated in the second embodiment.
  • FIG. 25 is a diagram showing the transition of the recognition rate of the image processing algorithm 8a indicating the maximum fitness in the second embodiment.
  • the transition of the recognition rate by the related technology to which the second embodiment is not applied is also shown.
  • the related technique to which the second embodiment is not applied is that the user arbitrarily selects learning data 232 from the sample data 231 and uses the learning data 232 selected by the user to perform the learning process using genetic programming. This is a technique for generating the processing algorithm 8a.
  • the sample data 231 is clustered and the representative samples of the respective sample groups G1 to G8 are included in the learning data 232, the characteristics of the plurality of input images 2 included in the sample data 231 are comprehensively covered. Can learn. Therefore, a highly versatile image processing algorithm 8a can be generated, and image processing that cannot detect features such as the output image 3e shown in FIG. 14 can be prevented.
  • the learning speed can be increased.
  • the learning data 232 that captures the image characteristics of the application destination is selected and sequentially re-learned to efficiently search for the desired image processing algorithm 8a with good performance. Yes, the learning speed is increased and the learning accuracy is improved.

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Abstract

　複数の画像フィルタを木構造に配列して、異なる環境の複数の入力画像に対して特徴を示す目的画像を得る画像処理装置において、前記複数の画像フィルタに係る情報を管理するフィルタテーブルを記憶した記憶部と、複数の画像処理により階層化された階層毎に、該階層毎に異なる種類の画像フィルタを前記フィルタテーブルから選択することによって、前記木構造に前記複数の画像フィルタを配列した個体群を生成する個体生成部とを有することを特徴とする画像処理装置により達成される。

Description

画像処理装置及び特徴検出方法
　本発明は、目的画像に応じた画像処理に係るフィルタ構造を効率的に探索することに関する。
　従来より、外観検査では、カメラなどの撮像素子を用いて製品の外観を撮影し、欠陥の有無を判定することが行われている。特に、ＦＡ（ファクトリーオートメーション）分野においては、現場の撮影環境に応じたノイズや影、明るさの変動などが撮影画像に発生することが多く、欠陥部を抽出する画像処理アルゴリズムは環境変化にロバストな処理が望まれている。また、外観検査装置を運用していく中で、検査対象の変更や装置の改良を行った際、それに起因した環境の変化が発生し、画像処理アルゴリズムの再構築が必要となる場合がある。そのため、画像処理方法構築の容易性も求められている。
　一方、画像処理アルゴリズムの自動生成手法として、遺伝的プログラミングを画像処理に適用したツリー構造状画像変換自動生成法が提案されている。この手法は、構成する画像処理手法を木構造と考え、入力画像と目的となる処理結果の画像（目的画像）を用意し、遺伝的プログラミングを用いて、目的の処理に対し適応度の高い画像処理フィルタ群の木構造を最適化する手法である。
ＡＣＴＩＴ: Automatic Construction of Tree-structural Image Transformation、情報メディア学会誌53、6、pp888-894、1999
　従来技術となるＡＣＴＩＴにおいて、複雑な処理を木構造により表現するためには、フィルタ構造の基となる画像フィルタの種類と木構造の深さを大きくする必要がある。しかしながら、種類と深さが大きくなれば、フィルタ構造の組合せが爆発的に大きくなり、探索範囲が広くなることから目的の画像処理手法の探索性能が悪くなると言った問題があった。
　１つの側面において、本発明の目的は、目的画像に応じた画像処理の流れを予め指定して、木構造の階層毎に画像フィルタの種類を制限し、フィルタ構造の探索を行うことである。
　本実施例の一態様によれば、画像処理装置は、複数の画像フィルタを木構造に配列して、異なる環境の複数の入力画像に対して特徴を示す目的画像を得る画像処理装置において、前記複数の画像フィルタに係る情報を管理するフィルタテーブルを記憶した記憶部と、複数の画像処理により階層化された階層毎に、該階層毎に異なる種類の画像フィルタを前記フィルタテーブルから選択することによって、前記木構造に前記複数の画像フィルタを配列した個体群を生成する個体生成部とを有する。
　また、本実施例の一態様によれば、撮像装置により撮像された画像に対し、複数のフィルタを木構造状に構成した処理プログラムを施す画像処理装置は、初期学習時に前記画像の特徴量に基づいて学習データを選択する選択部と、遺伝的プログラミングを用いた学習により前記処理プログラムを生成する自動構成部とを有する。
　また、上記課題を解決するための手段として、コンピュータによって実行される特徴検出プログラム、その特徴検出プログラムを記録した記録媒体、及び特徴検出方法とすることもできる。
　本実施例の一態様によれば、目的画像に応じた画像処理に係るフィルタ構造を効率的に探索することができる。
図１は、環境変化に対するロバストな画像処理を説明するための図である。 図２は、木構造状の画像処理アルゴリズムの一例を示す図である。 図３（Ａ）及び図３（Ｂ）は、第１実施例における特徴検出処理の概要を説明するための図である。 図４は、第１実施例における画像処理装置の機能構成例を示す図である。 図５は、第１実施例における画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。 図６（Ａ）及び図６（Ｂ）は、第１実施例における初期個体の生成処理を説明するための図である。初期個体の生成処理を説明するための図である。 図７は、第１実施例における初期個体の生成処理の一例を説明するためのフローチャート図である。 図８は、第１実施例におけるフィルタテーブルのデータ構成例を示す図である。 図９は、第１実施例における個体群情報によって表されるフィルタ構造例を示す図である。 図１０は、第１実施例における進化過程処理を説明するための図である。 図１１は、第１実施例における学習時の適応度の推移の比較を説明するための図である。 図１２は、第１実施例における木構造の深さに対する組合せ数の比較を説明するための図である。 図１３は、第２実施例における２つの個体間の適応度例を示す図である。 図１４は、目的画像を得られない場合の例を示す図である。 図１５は、第２実施例における画像処理装置の機能構成例を示す図である。 図１６は、第１実施例における画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。 図１７は、第２実施例における画像処理アルゴリズムの生成処理について説明するためのフローチャート図である。 図１８は、振幅画像を示す図である。 図１９（Ａ）、図１９（Ｂ）、及び図１９（Ｃ）は、特徴量の例を示す図である。 図２０（Ａ）及び図２０（Ｂ）は、第２実施例における初期の特徴情報及びクラスタリングの例を示す図である。 図２１は、第２実施例における１回目学習により更新された画像処理アルゴリズムの例を示す図である。 図２２（Ａ）及び図２２（Ｂ）は、第２実施例における１回目学習時の特徴情報及びクラスタリングの例を示す図である。 図２３は、第２実施例における２回目学習により更新された画像処理アルゴリズムの例を示す図である。 図２４（Ａ）及び図２４（Ｂ）は、第２実施例における目的の画像処理アルゴリズムの特徴情報及びクラスタリングの例を示す図である。 図２５は、第２実施例における最大適応度を示す画像処理アルゴリズム８ａの認識率の推移を示す図である。
　以下、本発明の実施の形態を図面に基づいて説明する。
［第１実施例］
　図１は、環境変化に対するロバストな画像処理を説明するための図である。図１において、明るさ、位置等によって環境変化の異なる入力画像２に対して、ロバストな画像処理１を行うことによって、目的画像４を得る。即ち、ロバストな画像処理１は、環境変化の異なる複数の入力画像２に対して、目的画像４を得るための最適な処理を行う。目的画像４は、例えば、ＦＡ（ファクトリーオートメーション）において、製造物の欠陥部を抽出するための画像である。欠陥部は、即ち、抽出する特徴部とも言える。
　この画像処理１において、構成される画像処理手法を、ＡＣＴＩＴ（非特許文献１）を参照することにより木構造と考えると、例えば、図２に示されるような構成となる。図２は、木構造状の画像処理アルゴリズムの一例を示す図である。図２に示すように、各入力画像２に対して構成される画像処理Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、Ｆ５は、目的画像４をえるために木構造処理１ａを形成する。木構造処理１ａでは、遺伝的プログラミングによる最適化が行われる。
　この例では、図２において上段の入力画像２に対して、画像処理Ｆ２、Ｆ３、及びＦ５が適用され目的画像４を得る。中段の入力画像２に対して、画像処理Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、及びＦ５が適用され目的画像４を得る。下段の入力画像２に対して、画像処理Ｆ４、Ｆ５が適用され目的画像４を得る。このように、木構造状の画像処理アルゴリズムでは、目的画像４をルートとする木構造を示す。
　図３（Ａ）及び図３（Ｂ）は、第１実施例における特徴検出処理の概要を説明するための図である。図３（Ａ）において、遺伝的プログラミングによる最適化では、木構造状の画像処理フィルタ群を個体９とし、複数の初期個体から交叉処理と突然変異処理とを行い、新たな個体群１ｂ'を生成し、適応度の高い個体群１ｂ'（画像処理フィルタ群）と入れ替えながら、個体群１ｂを更新することで、最適な個体群１ｂ'を探索する。例えば、個体群１ｂから２つの画像処理フィルタ群を木構造状で表す個体９を交叉対象として選択し、２つの個体９内から夫々１つの画像処理フィルタを新たに突然変異として、互いに置き換えることで得た個体群から最適な個体群１ｂ'を探索する。
　図３（Ｂ）より、適応度は、撮影した画像（入力画像２）に対して個体群１ｂの各個体９を用いて処理を行い、処理結果となる出力画像３と教師データである目的画像４の比較により算出する。
　これにより、入力画像２である撮影画像と処理結果の目的となる目的画像４のセットを用意することで、自動的に最適な画像処理アルゴリズムを構築することができる。また、撮影環境の異なる入力画像と目的画像のセットを複数用意することで、ロバストな画像処理アルゴリズムの自動構成も可能となる。
　図４は、第１実施例における画像処理装置の機能構成例を示す図である。図４において、画像処理装置１００は、初期個体生成部４１と、進化過程処理部４２と、個体適応計算部４３と、生存選択部４４と、個体入替部４５とを有する。これら処理部４１から４５は、後述されるＣＰＵ１１が対応するプログラムを実行することによる処理によって実現される。記憶部１３０には、フィルタテーブル３１、個体情報１ｂ－２、入替個体情報１ｄ、入力画像２、出力画像３、目的画像４等が記憶される。
　初期個体生成部４１は、異なる環境の複数の入力画像に対して特徴を示す目的画像を得る特徴検出において、複数の画像処理により階層化された階層毎に、該階層毎に異なる種類の画像フィルタを選択して、木構造状のフィルタ構造を生成する処理部である。
　初期個体生成部４１は、遺伝的プログラミングを用いて、初期個体生成ルール５ｒ（図６（Ｂ））に従って、目的画像４をルートと考え、各ノードを構成する際、フィルタテーブル３１から階層に応じて種類分けされた画像フィルタを適宜選択して個体群１ｂを生成する。個体群１ｂは、木構造を形成し、記憶部１３０の個体情報１ｂ－２として格納される。
　進化過程処理部４２は、個体群１ｂに対して進化過程処理を行う処理部である。進化過程処理部４２は、交差処理部４２－１と、突然変異処理部４２－２とを有し、交差処理部４２－１によって個体群１ｂから２個体を取り出して交差処理を行い、突然変異処理部４２－２によって新たに加えた２個体で置き換えることにより突然変異処理を行う。進化過程処理部４２によって、個体群１ｂが進化することにより、個体群情報１ｂ－２が更新される。
　個体適応計算部４３は、各個体の適応度を計算する処理部である。適応度（fitness）は、木構造のフィルタ構造において、各入力画像２に対して得られる出力画像３と予め用意した目的画像４との差分によって求められ、例えば、次式の
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000001
によって得られる。
　生存選択部４４は、最良個体を所定ルールに基づいて１個体を選択する処理部である。所定ルールは、例えば、最も適合度の高い個体を残すルーレットルール等を用いる。
　個体入替部４５は、個体群１ｂに対して、突然変異対象の２個体と入れ替える新たな２個体をフィルタテーブルから選択する処理部である。入れ替える外部の２個体を示す入替個体情報１ｄが記憶部１３０に格納される。
　ここで、進化過程処理部４２での処理が繰り返されることにより、個体群１ｂから最良個体を除いて、交叉対象の２個体と、突然変異対象の２個体とを選択し、交叉処理と突然変異処理とが夫々実行される。この繰り返し処理は、例えば、個体適応計算部４３にて、個体群１ｂの全体としての適応度を計算することによって、所定値以上の適応度に到達した時点で終了するようにすれば良い。
　このようにして得られた最終的な個体群１ｂ（フィルタ構造）を用いて、ＬＳＩ等の品質検査における傷等の特徴検出を行なう。
　上述したような第１実施例に係る処理を行う画像処理装置１００は、図５に示すようなハードウェア構成を有する。図５は、第１実施例における画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。図５において、画像処理装置１００は、コンピュータによって制御される端末であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、出力装置１６と、通信Ｉ／Ｆ（インタフェース）１７と、ドライブ１８とを有し、バスＢに接続される。
　ＣＰＵ１１は、主記憶装置１２に格納されたプログラムに従って画像処理装置１００を制御する。主記憶装置１２には、ＲＡＭ（Random Access Memory）等が用いられ、ＣＰＵ１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ１１での処理にて得られたデータ等を格納する。また、主記憶装置１２の一部の領域が、ＣＰＵ１１での処理に利用されるワークエリアとして割り付けられている。
　補助記憶装置１３には、ハードディスクドライブが用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置１２にロードされ、ＣＰＵ１１に実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部１３０は、主記憶装置１２及び／又は補助記憶装置１３を有する。
　入力装置１４は、マウス、キーボード等を有し、ユーザが画像処理装置１００による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５は、ＣＰＵ１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。出力装置１６は、プリンタ等を有し、ユーザからの指示に応じて各種情報を出力するために用いられる。通信Ｉ／Ｆ１７は、例えばインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等に接続し、外部装置との間の通信制御をするための装置である。通信Ｉ／Ｆ１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。
　画像処理装置１００によって行われる第１実施例に係る処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等の記憶媒体１９によって画像処理装置１００に提供される。即ち、プログラムが保存された記憶媒体１９がドライブ１８にセットされると、ドライブ１８が記憶媒体１９からプログラムを読み出し、その読み出されたプログラムがバスＢを介して補助記憶装置１３にインストールされる。そして、プログラムが起動されると、補助記憶装置１３にインストールされたプログラムに従ってＣＰＵ１１がその処理を開始する。尚、プログラムを格納する媒体としてＣＤ－ＲＯＭに限定するものではなく、コンピュータが読み取り可能な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ－ＲＯＭの他に、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。
　次に、初期個体生成部４１によって行われる初期個体の生成処理について図６（Ａ）及び図６（Ｂ）で説明する。図６（Ａ）及び図６（Ｂ）は、第１実施例における初期個体の生成処理を説明するための図である。図６（Ａ）より、目的画像４の特徴を抽出するための画像処理では、出力画像dstをルートと考え、各ノードを構成する際、階層に応じて種類分けされた画像フィルタを適宜選択する。一定の階層まで進めば、終端ノードとして原画像src（入力画像に相当）を選択する。例えば、特徴領域の抽出の場合、まず出力画像dstの直前の処理は２値画像処理を選択する。
　次に、予め定めた初期個体生成ルール５ｒ（図６（Ｂ））に基づき、ノード選択時に親ノードが２値画像処理の場合は２値画像処理もしくは閾値処理を選択し、親ノードが閾値処理または画像強調処理の場合は画像強調処理もしくは原画像srcを選択する。一定の階層まで進んだ場合は強制的に原画像srcを選択する。
　これにより、一般的な処理の流れとして、入力画像⇒画像強調処理⇒閾値処理⇒２値画像処理⇒出力画像となる初期個体群が生成可能となる。図６（Ａ）では、画像強調処理用のフィルタをＦ、閾値処理用のフィルタをＴ、２値画像処理用のフィルタをＢで簡易的に表している。
　第１実施例では、処理全体における全体ノードの深さと、処理の属性毎に、即ち、画像強調処理、閾値処理、２値画像処理毎に、全体ノードの深さを予め定義する。全体ノードの深さを２０以下（全体ノードの最大深さを２０まで）と定義し、更に、各階層（各処理）の深さ２０の内訳は、入力画像２の処理順に、画像強調処理用のフィルタは深さ５、閾値処理用のフィルタは深さ１、２値画像処理用のフィルタは深さ１４で割り当てられるとする。
　この各階層の深さ定義に基づき、初期個体生成部４１によって、木構造のフィルタ構造が生成される初期個体の生成処理について、図７で説明する。
　図７は、第１実施例における初期個体の生成処理の一例を説明するためのフローチャート図である。図７において、初期個体生成部４１は、ルートの識別情報（目的画像４）を親ノードに、深さカウンタを１に初期設定する（ステップＳ１０）。
　初期個体生成部４１は、親ノード（目的画像４）がルートか否かを判断する（ステップＳ１１）。親ノードがルートの場合（ステップＳ１１のＹＥＳ）、初期個体生成部４１は、フィルタテーブル３１を参照して、属性が２値画像処理であるフィルタからランダムに選択する（ステップＳ１２）。初期個体生成部４１は、選択したフィルタの識別情報を選択ノードに設定する。また、初期個体生成部４１は、選択ノードの出力と、親ノードの入力とを連結して、個体群情報１ｂ－２に記録する。その際、深さカウンタ値も選択ノードと対応付けて記憶しておく。そして、ステップＳ２０へと進む。
　一方、親ノードがルートでない場合（ステップＳ１１のＮＯ）、初期個体生成部４１は、親ノードの属性が２値画像処理か否かを判断する（ステップＳ１３）。２値画像処理である場合（ステップＳ１３のＹＥＳ）、初期個体生成部４１は、深さカウンタによって示されるノードの深さが１４以下か否かを判断する（ステップＳ１４）。ノードの深さが１４以下である場合（ステップＳ１４のＹＥＳ）、初期個体生成部４１は、フィルタテーブル３１を参照して、属性が２値画像処理又は閾値処理であるフィルタからランダムに選択して、選択ノードに設定する（ステップＳ１５）。また、初期個体生成部４１は、選択ノードの出力と、親ノードの入力とを連結して、個体群情報１ｂ－２に記録する。その際、深さカウンタ値も選択ノードと対応付けて記憶しておく。そして、ステップＳ２０へと進む。
　一方、選択ノードの深さが５より大きい場合（ステップＳ１４のＮＯ）、初期個体生成部４１は、フィルタテーブル３１を参照して、属性が閾値処理であるフィルタからランダムに選択して、選択ノードに設定する（ステップＳ１６）。初期個体生成部４１は、選択したフィルタの識別情報を選択ノードに設定する。また、初期個体生成部４１は、選択ノードの出力と、親ノードの入力とを連結して、個体群情報１ｂ－２に記録する。その際、深さカウンタ値も選択ノードと対応付けて記憶しておく。そして、ステップＳ２０へと進む。
　初期個体生成部４１は、親ノードの属性が２値画像処理でない場合（ステップＳ１７のＮＯ）、更に、深さカウンタによって示されるノードの深さが２０以下か否かを判断する（ステップＳ１７）。ノードの深さが２０以下である場合（ステップＳ１７のＹＥＳ）、初期個体生成部４１は、属性が画像強調処理であるフィルタ又は原画像からランダムに選択して、選択ノードに設定する（ステップＳ１８）。初期個体生成部４１は、選択したフィルタの識別情報を選択ノードに設定する。また、初期個体生成部４１は、選択ノードの出力と、親ノードの入力とを連結して、個体群情報１ｂ－２に記録する。その際、深さカウンタ値も選択ノードと対応付けて記憶しておく。そして、ステップＳ２０へと進む。
　一方、ノードの深さが２０より大きい場合（ステップＳ１７のＮＯ）、初期個体生成部４１は、原画像を選択して、選択ノードに設定する（ステップＳ１９）。初期個体生成部４１は、選択したフィルタの識別情報を選択ノードに設定する。また、初期個体生成部４１は、選択ノードの出力と、親ノードの入力とを連結して、個体群情報１ｂ－２に記録する。その際、深さカウンタ値も選択ノードと対応付けて記憶しておく。そして、ステップＳ２０へと進む。
　初期個体生成部４１は、深さカウンタを１インクリメントして（ステップＳ２０）、選択ノードが原画像か否かを判断する（ステップＳ２１）。選択ノードが原画像でない場合（ステップＳ２１のＮＯ）、初期個体生成部４１は、次のノードへ移動する処理を行う（ステップＳ２２）。選択ノードが親ノードに設定される。初期個体生成部４１は、ステップＳ１１へと戻り、上記同様の処理を行う。
　一方、選択ノードが原画像である場合（ステップＳ２１のＹＥＳ）、初期個体生成部４１は、更に、未決定ノードが有るか否かを判断する（ステップＳ２３）。未決定ノードの判断は、記憶部１３０の個体群情報１ｂ－２から連結してない入力を有する選択済みノードが存在するか否かを判断すれば良い。未連結の入力へ分岐する未決定ノードが有る場合（ステップＳ２３のＹＥＳ）、初期個体生成部４１は、選択済みノードから連結される未決定ノードへ移動する（ステップＳ２４）。選択済みノードが親ノードとして設定される。また、選択済みノードの深さを深さカウンタに設定する。初期個体生成部４１は、ステップＳ１１へと戻り、上記同様の処理を行う。
　一方、未決定ノードが無い場合（ステップＳ２３のＮＯ）、初期個体生成部４１は、この処理を終了する。
　ステップＳ１４及びＳ１７におけるノード深さの判定値「１４」及び「２０」は、適宜ユーザによって設定可能としても良い。
　図７のフローチャートにおいて参照されるフィルタテーブル３１は、例えば、図８に示すようなデータ構成を示す。図８は、第１実施例におけるフィルタテーブルのデータ構成例を示す図である。図８において、フィルタテーブル３１は、属性、深さ、処理名、識別情報、入力、出力等の項目を有する。
　属性は、階層を特定する情報を示す。例えば、画像強調処理、閾値処理、２値画像処理等を指定する。深さは、階層に割り当てられた深さを入力画像の処理順に累積した値で示している。処理名は、フィルタの機能を示している。識別情報は、フィルタを識別するための情報である。入力は、フィルタへの入力数を示し、出力は、フィルタからの出力数を示す。
　図８に示されるようなフィルタテーブル３１を用いて、図７に示すフローチャートに従って初期個体を生成した場合の、個体群情報１ｂ－２によって表されるフィルタ構造の木構造例について図９で説明する。図９は、第１実施例における個体群情報によって表されるフィルタ構造例を示す図である。図９中、（　）内は深さカウンタから得た値を示している。
　図９において、ルートに設定された目的画像dstから、深さ１で２値画像処理のフィルタBdil、深さ２で２値画像処理のフィルタBand、深さ３で閾値処理のフィルタT192、深さ４で閾値処理のフィルタFsoX7、そして原画像srcが連結される。
　深さ２のフィルタBandは２入力を有するため、図７のステップＳ２３にて、連結されていない入力を持つフィルタBandが未決定ノードの有無判断で検出されると、個体群情報１ｂ－２において、フィルタBandに対応付けられている深さ２が深さカウンタに設定される。そして、ステップＳ１１からＳ２２の処理が繰り返されることにより、深さ６で２値画像処理のフィルタBdil、深さ７で２値画像処理のフィルタBopC、深さ８で閾値処理のフィルタTcan7、深さ９で画像強調処理のフィルタFsoX7、深さ１０で２値画像処理のフィルタFlap3、そして原画像srcが連結される。
　上述したように、図７のステップＳ２３にて未連結の入力を持つ深さ５のフィルタBandが検出されることによって、深さ６で２値画像処理のフィルタBnc、深さ７で閾値処理のフィルタTcan7、深さ８で画像強調処理のフィルタFsoY3、深さ９で画像強調処理のフィルタFsub、深さ１０で画像強調処理のフィルタFsm9、そして原画像srcが連結される。
　更に、図７のステップＳ２３にて未連結の入力を持つ深さ９のフィルタFsubが検出されることによって、原画像srcが連結される。
　次に、進化過程処理部４２による進化過程処理について説明する。図１０は、第１実施例における進化過程処理を説明するための図である。第１実施例では、交叉処理部４２－１による交叉処理、及び、突然変異処理部４２－２による突然変異処理において、制限ルール１０ｒに基づいて夫々の処理が行われる。制限ルール１０ｒは、階層毎に、交叉ペアの選択、及び、突然変異の種類を制限する。
　遺伝的プログラミングにおける交叉において、ペアとなる部分木のノード選択をそのノードの出力の種類に応じて選択する。特徴領域の抽出の場合、交叉のペアは、一方が画像強調処理（Ｆ）の場合は他方は画像強調処理（Ｆ）である必要があり、一方が閾値処理（Ｔ）または２値画像処理（Ｂ）である場合は、他方も閾値処理（Ｔ）または２値画像処理（Ｂ）である必要がある。また、突然変異に関しては、同じ種類のノード（フィルタ）を選択する。これにより、画像処理の流れを崩さず、進化過程における世代交代を行うことが可能となる。
　次に、第１実施例を半田ボール部の検出処理へ適用した場合と、第１実施例を適用しない関連技術とについて比較説明する。特徴領域の検出を図６（Ａ）と同様に、画像強調＝＞閾値処理＝＞２値画像処理で行うものとし、構成要素となるフィルタの種類は、図８に示すフィルタテーブル３１を参照することによって選択される。初期個体生成ならびに進化過程での制限は図６（Ａ）及び図６（Ｂ）、図１０を採用する。
　図１１は、第１実施例における学習時の適応度の推移の比較を説明するための図である。図１１において、木構造の深さ制限を２０、初期個体数を３０とし、世代数１０００までの学習時の最大適応度の推移を示す。同条件の関連技術に比べて第１実施例は、適応度の高い画像処理アルゴリズムを素早く探索できる。
　図１２は、第１実施例における木構造の深さに対する組合せ数の比較を説明するための図である。図１２より、関連技術に比べて第１実施例では、階層数ｎ＝４の段階で組合せ数は約１／１０００となり、その後も劇的に組合せ数が低いことがわかる。
　これにより、大まかな処理の流れを指定することで、探索範囲を絞り込むことができ、適応度の高い画像処理アルゴリズムを高速に探索可能となる。
　上述したように、第１実施例では、大まかな処理の流れを指定することで、関連技術（例えば、ＡＣＴＩＴ）における探索範囲を劇的に絞り込むことができ、適応度の高い画像処理アルゴリズムを高速に探索可能となる。
　上述した第１実施例における画像処理アルゴリズムでは、遺伝的プログラミング（ＧＰ）が用いられている。遺伝的プログラミングでは、学習データを基準として木構造状の画像処理フィルタ群を表す個体９を自動生成する。そのため、自動生成した個体群１ｂは、学習データと異なるタイプの入力画像に対して性能を発揮しない場合がある。
　複数の画像処理フィルタによるフィルタ構造を表す個体９を大量な学習データを用いて自動生成した場合には、学習時間が膨大に増加し、運用上現実的ではない。そこで、サンプルデータから適用先の画像特徴を把握し適切に学習データを選択することで、汎用性の高いアルゴリズムを生成する第２実施例を以下に説明する。
［第２実施例］
　画像処理フィルタ群を表す２つの個体９ａ及び９ｂ間の適応度の例について説明する。図１３は、第２実施例における２つの個体間の適応度例を示す図である。図１３において、第１実施例にて得られた２つの個体９ａ及び９ｂの適応度の例が示されている。
　学習データ２３２には、予め選択された複数の原画像に相当する入力画像２と、複数の入力画像２の夫々に対応する目的画像４とが含まれる。
　個体９ａ及び個体９ｂは、木構造状フィルタである。個体９ａは、画像処理フィルタ（以下、単に「フィルタ」と言う）Ｆ１、Ｆ２、Ｆ３、及びＦ５を有する。フィルタは、ノードとも言う。個体９ｂは、フィルタＦ２、Ｆ３、及びＦ５を有する。学習データ２３２の入力画像２を個体９ａで画像処理させた出力結果が出力画像３－１である。また、入力画像２を個体９ｂで画像処理させた出力結果が出力画像３－２である。
　出力３－１及び出力３－２の目的画像４への適応度を計算した結果、出力３－１は適応度「０．９」を示し、出力３－２は適応度「０．６」を示す。この例では、同じ入力画像２に対して、個体９ｂより個体９ａのフィルタ群によって画像処理を行った方が適応度が良いという結果である。従って、個体９ａの木構造状フィルタが採用される。
　このように、ツリー構造状画像変換自動生成法（ＧＰ）では、学習データ２３２を基準として木構造状フィルタの自動生成を行う。一方、自動生成した木構造状フィルタは、学習データ２３２と異なるタイプの入力画像に対して目的画像を得ることができない場合がある。第２実施例において、入力画像は、目的画像を得る対象の画像を言う。
　図１４は、目的画像を得られない場合の例を示す図である。図１４では、個体９ａの木構造状フィルタを採用した場合で説明する。サンプルデータ２３１から選択した学習データ２３２により、個体９ａの木構造状フィルタによるアルゴリズムを生成する。以下、生成されたアルゴリズムを画像処理アルゴリズム８ａと言う。
　サンプルデータ２３１は、過去に撮影した複数の入力画像２と、検出したい目的画像３等とを含む。各入力画像２に対応する目的画像４が用意され、各入力画像２と対応する目的画像３ｐとは関連付けられている。サンプルデータ２３１には、入力画像２ａ、２ｂ及び２ｃを含む。入力画像２ａ、２ｂ及び２ｃに対応する目的画像４は、目的画像４ａ、４ｂ、及び４ｃとする。
　学習データ２３２は、サンプルデータ２３１から選択された入力画像２は、入力画像２ａ、２ｂ及び２ｃであることを示している。また、学習データ２３２によって、選択した入力画像２ａ、２ｂ及び２ｃに対応する目的画像４ａ、４ｂ、及び４ｃが指定される。
　画像処理アルゴリズム８ａに対して撮影した画像２ａ'、２ｂ'及び２ｅを入力画像２inとして入力することで、出力結果３outを得る。出力結果３outでは、画像２ａ'に対して出力画像３ａ'、画像２ｂ'に対して出力画像３ｂ'、そして、画像２ｅ'に対して出力画像３ｅを得たことを示している。
　画像２ｅ'は、学習データ２３２の目的画像４ａから４ｃのいずれにも類似していない。出力画像３ｅは、画像２ｅ'に対して画像処理アルゴリズム８ａによる画像処理を行った結果得た画像である。出力画像３ｅでは、特徴の抽出に失敗していることが分かる。
　画像２ｅ'のように、学習データ２３２の目的画像４ａから４ｃのいずれにも類似していない画像が、画像処理アルゴリズム８ａによって画像処理された場合には、エラーとなる場合がある。
　第２実施例では、適用先の画像特徴を捉えた学習を行い、また、適宜学習途中の木構造状フィルタによって学習データ２３２を見直すことで、汎用的な画像処理アルゴリズム８ａを取得する。
　図１５は、第２実施例における画像処理装置の機能構成例を示す図である。図１５において、画像処理装置２００は、主に、生成部２１０と、検査部２３０とを有する。また、画像処理装置２００の記憶部２３０には、サンプルデータ２３１、学習データ２３２、入力画像２３２、入力画像２in、画像処理アルゴリズム８ａ、出力結果３out等のデータが記憶される。
　生成部２１０は、汎用性の高い画像処理アルゴリズム８ａを生成する。生成部２１０は、更に、特徴分析部７１と、クラスタリング部７２と、学習データ選択部７３と、自動構成部７４と、フィルタ検証部７５と、特徴最分析部７６とを有する。
　特徴分析部７１は、サンプルデータ２３１の特徴を分析する。サンプルデータ２３１には原画像である複数の入力画像２と目的画像３とが含まれている。特徴分析部７１は、サンプルデータ２３１の各入力画像２を分析することによって、画像特徴量を取得する。
　特徴分析部７１によって取得される画像特徴量のパラメータは、入力画像２の平均輝度、輝度ヒストグラム、空間周波数情報等を含む。空間周波数情報には、角度成分と、周波数成分とが含まれる。
　クラスタリング部７２は、特徴分析部７１によって得られた複数の成分の中から、主成分の特徴量に基づいてサンプルデータ２３１を分類する。主成分は、周波数成分、平均輝度、コントラスト等である。分類方法は、各特徴空間に対してクラスタの平均を用い、与えられたクラスタ数Ｋ個に分類するk-means法等を用いればよい。サンプルデータ２３１内の入力画像２は特徴量に基づいて分類される。
　学習データ選択部７３は、クラスタリング部７２によって分類された各クラスから学習データを選択する。クラスタ毎に、入力画像２の特徴量の中心に近い入力画像２を代表サンプルとして選択すれば良い。代表サンプルとして選択された入力画像２を指定する学習データ２３２が記憶部２３２に格納される。学習データ２３２には、選択された入力画像２（代表サンプル）毎に分析した特徴量が記憶される。
　自動構成部７４は、学習データ選択部７３によって選択された学習データ２３２を用いて、画像処理アルゴリズム８ａを生成する。画像処理アルゴリズム８ａの生成方法は、上述した第１実施例に従うものとする。画像処理アルゴリズム８ａは、与えられた処理の流れに従って、複数の画像処理フィルタが木構造状で組み合わされることで作成される。
　フィルタ検証部７５は、自動生成した画像処理アルゴリズム８ａを用いてフィルタ検証を行なう。目的の処理精度を満たしていない場合、画像処理アルゴリズム８ａは、再構成される。
　特徴再分析部７６は、画像処理アルゴリズム８ａを、サンプルデータ２３１内の各入力画像２に適用し、中間特徴情報２３３を取得する。中間特徴情報２３３は、画像処理アルゴリズム８ａの各フィルタによって得られる中間処理画像の特徴量を示す。
　特徴再分析部７６によって得られた中間処理画像の特徴量に基づいて、クラスタリング部７２は、再度、サンプルデータ２３１の入力画像２をクラスタリングする。そして、代表サンプルとなる入力画像２が学習データ２３２となる。自動構成部７４は、学習データ２３２を用いて画像処理アルゴリズム８ａを再生成し、フィルタ検証部７５は、再生成された画像処理アルゴリズム８ａを検証する。
　目的の処理精度を満たした時に、画像処理アルゴリズム８ａの生成が終了する。画像処理アルゴリズム８ａは、検査部２３０によって利用できる状態となる。
　検査部２３０は、撮像装置９ａによって撮像された入力画像２inに対して画像処理アルゴリズム８ａを用いて画像処理を行い、その出力結果３outから入力画像２inの特徴を抽出する。検査部２３０は、更に、画像入力部８１と、画像処理部８２と、特徴抽出部８３とを有する。
　画像入力部８１は、撮像装置９が撮像した入力画像２inを画像処理装置２００内に取り込む。入力画像２inは記憶部２３０に記憶される。
　画像処理部８２は、入力画像２inに対して画像処理アルゴリズム８ａを適用して画像処理を行い、出力結果３outを記憶部２３０に出力する。
　特徴抽出部８３は、出力結果３outから目的画像４に相当する特徴を示す領域を抽出した抽出結果２３９を記憶部２３０に出力する。
　上述したような第１実施例に係る処理を行う画像処理装置２００は、図１６に示すようなハードウェア構成を有する。図１６は、第１実施例における画像処理装置のハードウェア構成を示す図である。図１６において、画像処理装置１００は、コンピュータによって制御される端末であって、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１１と、主記憶装置１２と、補助記憶装置１３と、入力装置１４と、表示装置１５と、出力装置１６と、通信Ｉ／Ｆ（インターフェース）１７と、ドライブ１８と、インターフェース９ｆを有し、バスＢに接続される。
　ＣＰＵ２１１は、主記憶装置１２に格納されたプログラムに従って画像処理装置２００を制御する。主記憶装置２１２には、ＲＡＭ（Random Access Memory）等が用いられ、ＣＰＵ２１１にて実行されるプログラム、ＣＰＵ２１１での処理に必要なデータ、ＣＰＵ２１１での処理にて得られたデータ等を格納する。また、主記憶装置１２の一部の領域が、ＣＰＵ２１１での処理に利用されるワークエリアとして割り付けられている。
　補助記憶装置２１３には、ハードディスクドライブが用いられ、各種処理を実行するためのプログラム等のデータを格納する。補助記憶装置２１３に格納されているプログラムの一部が主記憶装置２１２にロードされ、ＣＰＵ２１１に実行されることによって、各種処理が実現される。記憶部２３０は、主記憶装置２１２及び／又は補助記憶装置２１３を有する。
　入力装置２１４は、マウス、キーボード等を有し、ユーザが画像処理装置２００による処理に必要な各種情報を入力するために用いられる。表示装置１５は、ＣＰＵ２１１の制御のもとに必要な各種情報を表示する。出力装置２１６は、プリンタ等を有し、ユーザからの指示に応じて各種情報を出力するために用いられる。通信Ｉ／Ｆ２１７は、例えばインターネット、ＬＡＮ（Local Area Network）等に接続し、外部装置との間の通信制御をするための装置である。通信Ｉ／Ｆ１７による通信は無線又は有線に限定されるものではない。
　インターフェース９ｆは、撮像装置９ａと画像処理装置２００とを接続する。撮像装置９ａで撮影された画像２ａ'、２ｂ'等は、インターフェース９ｆを介して、ＣＰＵ２１１の制御により記憶部２３０に入力画像２inとして記憶される。撮像装置９ａは、ＣＣＤ（Charge Coupled Devices）カメラ等であればよい。
　画像処理装置２００によって行われる第２実施例に係る処理を実現するプログラムは、例えば、ＣＤ－ＲＯＭ（Compact Disc Read-Only Memory）等の記憶媒体２１９によって画像処理装置２００に提供される。即ち、プログラムが保存された記憶媒体２１９がドライブ２１８にセットされると、ドライブ１８が記憶媒体２１９からプログラムを読み出し、その読み出されたプログラムがバスＢを介して補助記憶装置２１３にインストールされる。そして、プログラムが起動されると、補助記憶装置２１３にインストールされたプログラムに従ってＣＰＵ２１１がその処理を開始する。尚、プログラムを格納する媒体としてＣＤ－ＲＯＭに限定するものではなく、コンピュータが読み取り可能な媒体であればよい。コンピュータ読取可能な記憶媒体として、ＣＤ－ＲＯＭの他に、ＤＶＤディスク、ＵＳＢメモリ等の可搬型記録媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリであっても良い。
　図１５における生成部２１０と検査部２３０とは、ＣＰＵ２１１が対応するプログラムを実行することによって行われる処理によって実現される。
　次に、生成部２１０による汎用性の高い画像処理アルゴリズム８ａを生成する生成処理について説明する。
　図１７は、第２実施例における画像処理アルゴリズムの生成処理について説明するためのフローチャート図である。図１７にて、生成部２１０において、初期のフィルタ構造群が生成される（ステップＳ２１１）。初期のフィルタ構造群により画像処理アルゴリズム８ａが記憶部１３０に作成される。
　また、生成部２１０において、特徴分析部７１は、サンプルデータ２３１内の原画像である各入力画像２の画像特徴を分析する（ステップＳ２１２）。サンプルデータ２３１内の各入力画像２の画像特徴を分析した後、初期の画像処理アルゴリズム８ａを生成しても良い。
　クラスタリング部７２は、特徴分析部７１によって得られた画像特徴のうち主成分の各特徴空間に対してクラスタの平均を求めて、サンプルデータ２３１内の入力画像２を複数のクラスに分類する（ステップＳ２１３）。
　そして、学習データ選択部７３は、クラスタリング部７２によって入力画像２が分類された各サンプル群から代表サンプルを学習データ２３２として選択する（ステップＳ２１４）。
　学習データ２３２が選択されると、自動構成部７４は、進化過程により画像処理アルゴリズム８ａを更新する（ステップＳ２１５）。フィルタ構造群の更新は、第１実施例においける進化過程処理と同様であるので、その説明を省略する。
　自動構成部７４は、生成した画像処理アルゴリズム８ａの適応度を算出する（ステップＳ２１６）。適応度の算出方法は、下記数２を用いればよいが、数２に限定するものではない。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000002
　適用度は、画像処理アルゴリズム８ａが更新される毎に算出され記憶部１３０の作業領域に記憶される。記憶部１３０に記憶した適用度のうちで最大適応度が適応度閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ２１７）。最大適応度が適応度閾値より大きいことが、ステップＳ２１４で選択した学習データ２３２を用いた場合、即ち、ステップＳ２１５～Ｓ２１７の繰り返しによる学習の終了条件となる。
　最大適応度が適応度閾値以下である場合、充分な精度を得られていないと判断し、自動構成部７４は、ステップＳ２１５へと進み、画像処理アルゴリズム８ａを進化させて更新する処理を繰り返す。
　一方、最大適応度が適応度閾値より大きいと判断した場合、フィルタ検証部７５による検証処理が行われる。フィルタ検証部７５は、サンプルデータ２３１に対する一致度を計算し、良不良判定を行う（ステップＳ２１９）。サンプルデータ２３１に対する一致度は、生成した画像処理アルゴリズム８ａにサンプルデータ２３１の各入力画像２を入力して得た出力結果３outと目的画像４との相関値で表される。下記数３を用いて一致度を計算する。
Figure JPOXMLDOC01-appb-M000003
　数３で得られた一致度は、予め設定した一致度閾値よりも高い場合は良結果とし、低い場合を不良結果とする。良不良判定の一致度閾値は、目的のアルゴリズムの処理精度により決定する。領域抽出誤差を１０％以内にする場合、一致度閾値に０．９を設定する。一致度閾値を用いて、サンプルデータ２３１の全入力画像２のうち良判定となった個数をカウントしておく。
　そして、フィルタ検証部７５は、サンプルデータ２３１に対する良結果の割合を算出して認識率とする（ステップＳ２２０）。サンプルデータ２３１の全入力画像２の総数に対する良判定となった個数を計算して割合を求めれば良い。フィルタ検証部７５は、認識率が認識率閾値より大きいか否かを判断する（ステップＳ２２１）。
　認識率が認識率閾値以下の場合、特徴再分析部７６が、生成アルゴリズム８ａによる画像特徴を再分析する（ステップＳ２１８）。特徴再分析部７６は、生成アルゴリズム８ａに対して、サンプルデータ２３１の各入力画像２を入力し、各フィルタから特徴量を得る。各フィルタから得た特徴量を示す中間特徴情報２２３が記憶部１３０に格納される。
　クラスタリング部７２は、各入力画像２のフィルタ毎の特徴量を含む中間特徴情報２３３を参照して、再度、入力画像２を分類する（ステップＳ２３１）。そして、学習データ選択部２１４は、上述したように、各クラスの代表サンプルを学習データ２３２として選択する。その後の処理は上述した通りであるので、その説明を省略する。このような再分析処理は、認識率が認識率閾値より大きくなるまで繰り返される。
　認識率が認識率閾値より大きい場合、生成部２１０は、この画像処理アルゴリズムの生成処理を終了する。
　次に、特徴分析部７１及び特徴再分析部７６によって得られる画像特徴量について図１８及び図１９で説明する。図１８は、振幅画像を示す図である。図１８に示す振幅画像７ａは、入力画像２に対して２次元フーリエ変換を行って得た画像である。
　空間周波数情報は、周波数成分７ｂと、角度成分７ｃとを含む。振幅画像７ａの中心からの距離で領域を分割することによって、周波数成分７ｂを得る。周波数成分７ｂの特徴量は、分割領域の振幅平均で表される。また、振幅画像７ａの中心からの角度で領域を分割することによって、角度成分７ｃを得る。角度成分７ｃの特徴量は、分割領域の振幅平均で表される。
　図１９（Ａ）、図１９（Ｂ）、及び図１９（Ｃ）は、特徴量の例を示す図である。図１９（Ａ）から図１９（Ｃ）では、２つの入力画像２の特徴量の比較例を示している。図１９（Ａ）は、輝度ヒストグラムを示している。入力画像２を１０分割した領域毎の平均輝度を示している。
　図１９（Ｂ）は、角度成分を示している。振幅画像７ａを振幅画像７ａの中心からの角度で１０分割した領域毎の振幅平均を示す。図１９（Ｃ）は、周波数成分を示している。振幅画像７ａを振幅画像７ａの中心からの距離で１０分割した領域毎の振幅平均を示す。
　輝度ヒストグラム、角度成分、周波数成分は、複数のパラメータの一部分である。特徴分析部７１及び特徴再分析部７６では、数十種類のパラーメタでサンプルデータ２３１の各入力画像２を分析する。
　次に、学習過程におけるパラメータとクラスタリングの変化例を説明する。図２０（Ａ）及び図２０（Ｂ）は、第２実施例における初期の特徴情報及びクラスタリングの例を示す図である。図２０（Ａ）では、画像処理アルゴリズム８ａによる処理前の、１つの入力画像２の初期の特徴情報の例を示している。初期の特徴情報として、平均輝度、輝度ヒストグラム、角度成分、周波数成分等のパラメータ毎の値が記憶される。平均輝度は、入力画像２の全体の輝度の平均を示す。輝度ヒストグラム、角度成分、周波数成分は、分割領域毎の値を示す。サンプルデータ２３１内の各入力画像２に対して特徴情報が取得される。
　図２０（Ｂ）では、クラスタリング部７２が、初期の特徴情報に基づいて行った主成分分析の結果例を示す。この結果例では、サンプルデータ２３１内の入力画像２は、８個のサンプル群Ｇ１、Ｇ２、Ｇ３、Ｇ４、Ｇ５、Ｇ６、Ｇ７、及びＧ８に分類されたことを示している。サンプル群の個数は、８個に限定するものではなく、任意に設定可能である。
　このようなクラスタリング結果を用いて、学習データ選択部７３は、各サンプル群Ｇ１～Ｇ８の代表サンプルを学習データ２３２として選択する。サンプル群Ｇ１の場合、中心当たりに位置する原画像Ｇ１ｒが代表サンプルとなる。他サンプル群Ｇ２～Ｇ８についても同様の方法で代表サンプルが選択される。
　初期の学習データ２３２を用いて自動構成部７４により画像処理アルゴリズム８ａが更新され、フィルタ検証部７５によって画像処理アルゴリズム８ａが検証される（１回目学習）。ここでは、特徴再分析が必要であると判断されたとする。特徴再分析７６は、更新された画像処理アルゴリズム８ａでサンプルデータ２３１の原画像である各入力画像２の特徴量を取得する。
　図２１は、第２実施例における１回目学習により更新された画像処理アルゴリズムの例を示す図である。図２１において、１回目学習により更新された画像処理アルゴリズム８ａはフィルタＦ１、Ｆ２、Ｆ３、及びＦ４を有する。各入力画像２に対して画像処理アルゴリズム８ａを適用して対応する出力画像３を得る。
　フィルタＦ１による処理後に特徴量Ｂ１を取得し、フィルタＦ２による処理後に特徴量Ｂ２を取得する。また、フィルタＦ３による処理後に特徴量Ｂ３を取得し、フィルタＦ４による処理後に特徴量Ｂ４を取得する。特徴量Ｂ１からＢ４を示す中間特徴情報２３３が記憶部１３０に記憶される。
　サンプルデータ２３１の全入力画像２に対して画像処理アルゴリズム８ａを適用し、各フィルタＦ１～Ｆ４によって得られる特徴量Ｂ１～Ｂ４を取得する。
　１回目学習時の例について図２２（Ａ）及び図２２（Ｂ）で説明する。図２２（Ａ）及び図２２（Ｂ）は、第２実施例における１回目学習時の特徴情報及びクラスタリングの例を示す図である。
　図２２（Ａ）では、入力画像２の特徴情報に加えて、図２１の画像処理アルゴリズム８ａによる中間特徴情報２３３の例が示されている。各フィルタＦ１～Ｆ４の処理後の中間画像の特徴量Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３及びＢ４が、中間特徴情報２３３として記憶される。特徴量Ｂ１～Ｂ４は、中間画像の輝度である。
　図２２（Ｂ）では、画像処理アルゴリズム８ａの出力成分、平均輝度、周波数成分による特徴空間で、クラスタリングを行った結果を示している。この例では、画像処理アルゴリズム８ａの出力成分として、中間特徴情報２３３を用いる。
　図２２（Ｂ）において、下方のサンプル群Ｇ１は、一致度が著しく低いサンプル群であることを示している。即ち、図２１に示す画像処理アルゴリズム８ａが不得手とするサンプル群をクラスタリングすることができる。
　上述したように、各サンプル群Ｇ１～Ｇ８の代表サンプルを学習データ２３２とし、自動構成部７４により画像処理アルゴリズム８ａが更新され、フィルタ検証部７５によって画像処理アルゴリズム８ａが検証される（２回目学習）。更新された画像処理アルゴリズム８ａによって、認識率が認識閾値以上となり、目的の画像処理アルゴリズムを取得する。
　図２３は、第２実施例における２回目学習により更新された画像処理アルゴリズムの例を示す図である。図２３において、２回目学習により更新された画像処理アルゴリズム８ａはフィルタＦ１、Ｆ２、Ｆ３、Ｆ４、及びＦ５を有する。画像処理アルゴリズム８ａが目的の画像処理アルゴリズムとなり、第２実施例における生成部２１０での生成処理は終了する。
　しかしながら、ここでは、２回目学習により更新された画像処理アルゴリズム８ａによって特徴再分析を行ってみる。この画像処理アルゴリズム８ａにおいて、フィルタＦ１による処理後に特徴量Ｂ１を取得し、フィルタＦ２による処理後に特徴量Ｂ２を取得する。また、フィルタＦ３による処理後に特徴量Ｂ３を取得し、フィルタＦ４による処理後に特徴量Ｂ４を取得する。更に、フィルタＦ５による処理後に特徴量Ｂ５を取得する。特徴量Ｂ１からＢ５を示す中間特徴情報２３３が記憶部１３０に記憶される。
　図２４（Ａ）及び図２４（Ｂ）は、第２実施例における目的の画像処理アルゴリズムの特徴情報及びクラスタリングの例を示す図である。
　図２４（Ａ）では、入力画像２の特徴情報に加えて、図２３の画像処理アルゴリズム８ａによる中間特徴情報２３３の例が示されている。各フィルタＦ１～Ｆ５の処理後の中間画像の特徴量Ｂ１、Ｂ２、Ｂ３、Ｂ４、及びＢ５が、中間特徴情報２３３として記憶される。特徴量Ｂ１～Ｂ５は、中間画像の輝度である。
　図２４（Ｂ）では、画像処理アルゴリズム８ａの出力成分、平均輝度、周波数成分による特徴空間で、クラスタリングを行った結果を示している。この例では、画像処理アルゴリズム８ａの出力成分として、中間特徴情報２３３を用いる。
　図２４（Ｂ）において、サンプル群Ｇ１～Ｇ５、Ｇ７、及びＧ８が略同様に特徴空間の上方に纏まっている。下方に突出しているサンプル群Ｇ６が存在するものの、サンプル群Ｇ６に分類される入力画像２は極僅かである。
　上述より、第２実施例において生成した画像処理アルゴリズム８ａによって、サンプルデータ２３１内のどの入力画像２に対しても精度良く出力画像３を得ることができる。
　図２５は、第２実施例における最大適応度を示す画像処理アルゴリズム８ａの認識率の推移を示す図である。図２５に示すグラフでは、比較として、第２実施例の適用のない関連技術による認識率の推移も示している。
　第２実施例の適用のない関連技術とは、ユーザがサンプルデータ２３１から任意に学習データ２３２を選択し、ユーザによって選択された学習データ２３２を用いて遺伝的プログラミングを用いた学習過程によって、画像処理アルゴリズム８ａを生成する技術等である。
　第２実施例では、サンプルデータ２３１をクラスタリングして各サンプル群Ｇ１～Ｇ８の代表サンプルを学習データ２３２に含めるため、サンプルデータ２３１に含まれる複数の入力画像２の特徴を全体的に網羅して学習することができる。従って、汎用性の高い画像処理アルゴリズム８ａを生成でき、図１４に示す出力画像３ｅのような特徴の検出不可能な画像処理とならないようにできる。
　第２実施例を適用した場合、初期段階から高い認識率を示すことが分かる。第２実施例により、学習の高速化が実現できる。
　上述したように、第２実施例では、適用先の画像特徴をとらえた学習データ２３２の選択と逐次的に再学習を行うことで、目的とする性能の良い画像処理アルゴリズム８ａを効率的に探索でき、学習速度の高速化し、学習精度を向上させる。
　本発明は、具体的に開示された第１及び第２実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲から逸脱することなく、種々の変形や変更が可能である。
　また、本願は２０１２年１２月２８日に出願した日本国特許出願２０１２－２８８４４０号に基づく優先権を主張するものであり同日本国出願の全内容を本願に参照により援用する。
　１　　　　　　ロバストな画像処理
　１ａ　　　　　木構造処理
　１ｂ　　　　　個体群
　１ｄ　　　　　入替個体情報
　２　　　　　　入力画像
　２in　　　　　入力画像
　３　　　　　　出力画像
　３out　　　　出力結果
　４　　　　　　目的画像
　５ｒ　　　　　初期個体生成ルール
　８ａ　　　　　画像処理アルゴリズム
　９　　　　　　個体（画像処理フィルタ群）
　１１　　　　　ＣＰＵ
　１２　　　　　主記憶装置
　１３　　　　　補助記憶装置
　１４　　　　　入力装置
　１５　　　　　表示装置
　１６　　　　　出力装置
　１７　　　　　通信Ｉ／Ｆ
　１８　　　　　ドライブ
　１９　　　　　記憶媒体
　３１　　　　　フィルタテーブル
　４１　　　　　初期個体生成部
　４２　　　　　進化過程処理部
　４２－１　　　交叉処理部
　４２－２　　　突然変異処理部
　４３　　　　　個体適応計算部
　４４　　　　　生存選択部
　４５　　　　　個体入替部
　７１　　　　　特徴分析部
　７２　　　　　クラスタリング部
　７３　　　　　学習データ選択部
　７４　　　　　自動構成部
　７５　　　　　フィルタ検証部
　７６　　　　　特徴再分析部
　１００、２００　　　　画像処理装置
　１３０、２３０　　　　記憶部
　２３１　　　　サンプルデータ
　２３２　　　　学習データ
　２３３　　　　中間特徴情報
　２３９　　　　出力結果

Claims (14)

  1. 　複数の画像フィルタを木構造に配列して、異なる環境の複数の入力画像に対して特徴を示す目的画像を得る画像処理装置であって、
    　前記複数の画像フィルタに係る情報を管理するフィルタテーブルを記憶した記憶部と、
    　複数の画像処理により階層化された階層毎に、該階層毎に異なる種類の画像フィルタを前記フィルタテーブルから選択することによって、前記木構造に前記複数の画像フィルタを配列した個体群を生成する個体生成部と
    を有することを特徴とする画像処理装置。
  2. 　前記個体生成部は、
    　遺伝的プログラミングを用いて、前記木構造に前記複数の画像フィルタを配列した個体群を生成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
  3. 　前記個体生成部は、
    　前記目的画像をルートとして、前記複数の画像フィルタを木構造に配列し、所定階層において前記入力画像を終端ノードに選択することを特徴とする請求項２記載の画像処理装置。
  4. 　前記個体群に対して、遺伝的プログラミングを用いた進化過程処理を行う進化過程処理部を更に有し、
    　前記進化過程処理部は、交叉ペアの選択を前記階層毎に制限する交叉ペアの制限ルールを用いて、前記個体群に対して交叉処理を行うことを特徴とする請求項１項記載の画像処理装置。
  5. 　前記進化過程処理部は、突然変異の種類を前記階層毎に制限する突然変異の制限ルールを用いて、前記個体群に対して突然変異処理を行うことを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
  6. 　コンピュータによって実行される、複数の画像フィルタを木構造に配列して、異なる環境の複数の入力画像に対して特徴を示す目的画像を得る特徴検出方法であって、
    　記憶部に格納された、複数の画像処理により階層化された階層毎に、該階層毎に異なる種類の前記複数の画像フィルタに係る情報を管理するフィルタテーブルを参照し、
    　前記階層毎に、前記画像フィルタを前記フィルタテーブルから選択し、
    　前記木構造に前記複数の画像フィルタを配列した個体群を生成する
    ことを特徴とする特徴検出方法。
  7. 　コンピュータによって実行される、複数の画像フィルタを木構造に配列して、異なる環境の複数の入力画像に対して特徴を示す目的画像を得る特徴検出プログラムであって、
    　記憶部に格納された、複数の画像処理により階層化された階層毎に、該階層毎に異なる前記複数の画像フィルタに係る情報を管理するフィルタテーブルを参照し、
    　前記階層毎に、前記画像フィルタを前記フィルタテーブルから選択し、
    　前記木構造に前記複数の画像フィルタを配列した個体群を生成する
    ことを特徴とする特徴検出プログラム。
  8. 　撮像装置により撮像された画像に対し、複数のフィルタを木構造状に構成した処理プログラムを施す画像処理装置であって、
    　初期学習時に前記画像の特徴量に基づいて学習データを選択する選択部と、
    　遺伝的プログラミングを用いた学習により前記処理プログラムを生成する自動構成部と
    を有するを特徴とする画像処理装置。
  9. 　前記画像の平均輝度、輝度ヒストグラム、空間周波数情報から前記特徴量を取得することを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
  10. 　前記遺伝的プログラミングを用いた学習過程において、生成途中の木構造状の前記処理プログラムから特徴量を算出し、学習データを再選別することを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
  11. 　木構造状の前記処理プログラムから、該処理プログラムの各フィルタから前記画像の平均輝度を特徴量として取得することを特徴とする請求項１０記載の画像処理装置。
  12. 　前記学習データに対して前記特徴量によるクラスタリングを行い、分類されたサンプル群から代表サンプルを選択して、学習データを更新することを特徴とする請求項８記載の画像処理装置。
  13. 　撮像装置により撮像された画像に対し、複数のフィルタを木構造状に構成した処理プログラムを施す画像処理方法であって、
    　初期学習時に前記画像の特徴量に基づいて学習データを選択し、
    　遺伝的プログラミングを用いた学習により前記木構造状の処理プログラムを生成する
    ことを特徴とする画像処理方法。
  14. 　撮像装置により撮像された画像に対し、複数のフィルタを木構造状に構成した処理プログラムを施す画像処理プログラムであって、
    　初期学習時に前記画像の特徴量に基づいて学習データを選択し、
    　遺伝的プログラミングを用いた学習により前記木構造状の処理プログラムを生成する
    ことを特徴とする画像処理プログラム。
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