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画像処理方法 実績あり

国内特許コード P110002922
整理番号 RJ004P59
掲載日 2011年6月8日
出願番号 特願2001-342167
公開番号 特開2003-141546
登録番号 特許第3831232号
出願日 平成13年11月7日(2001.11.7)
公開日 平成15年5月16日(2003.5.16)
登録日 平成18年7月21日(2006.7.21)
発明者
  • 佐藤 雄隆
  • 金子 俊一
  • 五十嵐 悟
  • 丹羽 義典
  • 山本 和彦
出願人
  • 国立研究開発法人科学技術振興機構
  • 佐藤 雄隆
  • 財団法人ソフトピアジャパン
発明の名称 画像処理方法 実績あり
発明の概要 【課題】 継続的に情景を撮影した画像時系列から信頼性高くロバストに物体を検出して背景から分離できる画像パタン検出技術を提供すること。
【解決手段】 本発明の画像処理方法では、(a)に示す背景画面において、着目点から8方向に放射状にしきい値TB以上の明度差を持つ点を探索して8組のペアを組む。そして各ペアにおける明度の大小関係(差分の正負)を8組の2値符号とし、着目画素の評価値とする。そして、(b)に示す背景画像上に出現した物体を含む対象シーンにおいて、同様に各画素についての評価値を得て、各画素毎にその評価値を比較し、多数決的な判断を加えながら異なる評価値の部分を(c)に示すRRF画像として抽出する。このような手順により(d)~(f)示す単純背景差分によるものに比べノイズ及び照明状態による影響を小さくして、出現物体をロバストに抽出できるという効果がある。
従来技術、競合技術の概要


継続的に情景を撮影した画像時系列から信頼性高くロバスト(頑強)に物体を検出し、背景から分離するための画像パタン検出技術は、例えば、羽下哲司、藤原秀人、鷲見和彦“首振り、ズームカメラを用いたトラッキング型侵入監視システム”(信学技報、PRMU99-67、1999)や、P.L.Rosin“Thresholding for Change Detection”(Proc.ICCV98,pp.274-279,1998)に記載されているような環境監視の分野に利用される。



また、D.Koller,J.Weber,T.Huang,J.Malik,G.Ogasawara,B.Rao and S.Russel,”Towards robust automatic traffic scene analysis in real-time”(Proc.ICPR94,pp.126-131,1994)、金山憲司“道路交通システムにおける画像認識の現状と技術課題”(信学技報、PRMU97-32,1997.)に記載されているようなITSの分野にも利用される。



また、C.Wren,A.Azarbayejani,T.Darre11,A.Pentland“Pfinder:Real-Time Tracking of the Human Body”(IEEE Ttans.PAMI,Vol.19,No.7,pp.780-785,1997.)や、A.Mohan,C.Papageorgiou,and T.Poggio“Example-Based Object Detection in Imagesby Components”(IEEE Trans.PAMI,Vo1.23,No.4,pp.349-361,2001.)や、棚橋英樹、島田大輔、山本和彦、丹羽義典“全方向ステレオシステム(SOS)を用いた移動物体追跡”(信学技報、PRMU99-67,1999.)に記載されているような人物検出およびトラッキングにも利用されるなど、様々な分野において重要となる基本技術である。



特に、山本和彦、棚橋英樹、桑島茂純、丹羽義典“実環境センシングのための全方向ステレオシステム(SOS)”(電学論、Vol.121-C,No.5,pp.876-881,2001.)のような実環境センシングにおいては、情景が複雑な背景を持つ場合が多く、画像時系列中から出現物体(イベント)のみを精度よく検出および分離することが、その後の認識処理などの性能に大きな影響を与える。



そこで、山田浩正、伊藤渡、上田博唯“背景差分法における波の誤検出抑制法の検討”(信学技報、PRMU98-109,1998.)に記載された背景差分法や、影広達彦、太田友一“動画像からの背景画像の自動生成と適応的更新”(画像の認識・理解シンポジウム(MIRU’94)講演論文集II-pp.263-270,1994.)に記載されたフレーム間差分法など画像の明度差に基づく手法が多く提案されている。

産業上の利用分野


本発明は、画像処理方法に係り、詳しくは継続的に情景を撮影した画像時系列から信頼性高くロバストに物体を検出し、背景から分離するための画像パタン検出技術に関する。

特許請求の範囲 【請求項1】
コンピュータに、
基準画像データの任意の画素である着目点から所定方向に画素の明度を前記着目点の明度と比較しながら探索する探索のステップと、
前記探索のステップにより、前記着目点から所定方向に探索して、前記着目点との明度差が所定値より最初に大きくなった画素をペア点と決定するペア点決定のステップと、
基準画像データにおいて前記ペア点決定のステップで決定されたペア点の明度を前記着目点の明度と比較したときの大小関係を示す基準評価値を算出して記憶する基準評価値記憶のステップと、
比較画像データにおいて前記基準画像データにおける着目点に対応する位置の画素の明度及び前記ペア点に対応する位置の画素の明度と比較したときの大小関係を示す比較評価値を算出し、1つの着目点における全てのペア点に対応する基準評価値及び比較評価値に基づき、基準評価値及び比較評価値が一致した数が所定のしきい値より少ない着目点を抽出する画素と判定する判定のステップと、
前記判定のステップでの判定結果に基づいて、所定条件の着目点の画素を抽出する抽出画素決定のステップと
を実行させることを特徴とする画像処理方法。

【請求項2】
前記ペア点が、1つの着目点に対して複数の方向においてそれぞれ決定されること
を特徴とする請求項1に記載の画像処理方法。

【請求項3】
前記ペア点は、少なくとも前記着目点からの1の方向において複数のペア点が決定されること
を特徴とする請求項1又は請求項2に記載の画像処理方法。

【請求項4】
前記ペア点探索のステップは、前記着目点から所定の距離内で探索されること
を特徴とする請求項1乃至請求項3のいずれかに記載の画像処理方法。

【請求項5】
前記ペア点決定のステップにおける所定の条件が、探索範囲内で所定の明度差以上の画素がない場合は、探索範囲内で最も明度差が大きい画素をペア点とすること
を特徴とする請求項1乃至請求項4のいずれかに記載の画像処理方法。

【請求項6】
前記ペア点決定のステップにおける所定の条件が、画像データの周端部に達した場合は、その探索範囲内で最大の明度差の画素をペア点と決定すること
を特徴とする請求項1乃至請求項5のいずれかに記載の画像処理方法。

【請求項7】
前記基準評価値及び比較評価値は、2値で表現されること
を特徴とする請求項1乃至請求項6のいずれかに記載の画像処理方法。

【請求項8】
前記しきい値は、撮像系のノイズ分布に基づいて決定されること
を特徴とする請求項1乃至請求項7のいずれかに記載の画像処理方法。

【請求項9】
前記判定のステップは、前記基準画像データにおけるペア点の明度と前記比較画像データにおける当該ペア点の明度との差が所定のしきい値より小さい場合には、このペア点に係る評価値を判定に用いないこと
を特徴とする請求項1乃至請求項8のいずれかに記載の画像処理方法。

【請求項10】
前記抽出画素決定のステップにより抽出された着目点の位置に基づいて2値画像を生成する2値画像生成のステップをさらに備えたこと
を特徴とする請求項1乃至請求項9のいずれかに記載の画像処理方法。

【請求項11】
前記2値画像生成のステップにより生成された2値画像を平滑化して補正画像を生成する補正画像生成のステップをさらに備えたこと
を特徴とする請求項10に記載の画像処理方法。

【請求項12】
前記2値画像若しくは前記補正画像に対応した位置の画素を比較画像データから抽出して抽出画像を生成する抽出画像生成のステップをさらに備えたこと
を特徴とする請求項10又は請求項11に記載の画像処理方法。

【請求項13】
前記基準画像データを保存しつつ、前記比較画像データを更新して処理することを特徴とする請求項12に記載の画像処理方法。

【請求項14】
前記基準画像データ及び前記比較画像データがカラーデータであること
を特徴とする請求項1乃至請求項13のいずれかに記載の画像処理方法。

【請求項15】
前記基準画像データ及び前記比較画像データがグレースケールのデータであること
を特徴とする請求項1乃至請求項13のいずれかに記載の画像処理方法。
国際特許分類(IPC)
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出願権利状態 登録
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