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IMAGE PROCESSING DEVICE, METHOD, AND PROGRAM meetings

Foreign code F160008768
File No. (S2014-1293-N0)/140055WO01
Posted date Jun 2, 2016
Country WIPO
International application number 2015JP073277
International publication number WO 2016027840
Date of international filing Aug 19, 2015
Date of international publication Feb 25, 2016
Priority data
  • P2014-169911 (Aug 22, 2014) JP
Title IMAGE PROCESSING DEVICE, METHOD, AND PROGRAM meetings
Abstract A reception unit 102 receives an input image. In an eigenspace such that an eigenvector calculated beforehand serves as a basis and such that points in the eigenspace indicate the shape parameters of a statistical shape model which indicates the statistical fluctuations of the shape of a specific object, in order to optimize a predetermined objective function which indicates a value corresponding to the likelihood of the shape of the specific object indicated by the shape parameters indicated by the points in the eigenspace and corresponding to the difference in pixel values between adjacent pixels in the input image, a segmentation unit 114 estimates the shape parameters which indicate the shape of a subject indicated by the input image, and extracts from the input image a region in which the subject is present, with the shape of the specific object indicated by the estimated shape parameters serving as prior knowledge. Due to this configuration, an increase in the amount of computation can be suppressed and a region in which the subject is present can be extracted with good accuracy.
Scope of claims (In Japanese)[請求項1]
特定の物体である被写体を表す入力画像から、前記被写体の領域を抽出する画像処理装置であって、
前記入力画像を受け付ける受付手段と、
(A)前記被写体を表す学習用の複数の画像であって、前記被写体の領域が予め求められた前記複数の画像に基づいて予め計算された固有ベクトルを基底とする固有空間であって、かつ、(B)固有空間上の点が、前記特定の物体の形状の統計的変動を表す統計的形状モデルの形状パラメータを示す固有空間において、
前記入力画像に基づいて、前記固有空間上の点が示す前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状の尤もらしさと前記入力画像中の隣接画素間の画素値の差とに応じた値を表す予め定められた目的関数を最適化するように、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定し、
前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出するセグメンテーション手段と、
を含む画像処理装置。
[請求項2]
前記セグメンテーション手段は、前記固有空間において、
前記入力画像に基づいて、前記目的関数を最適化するように、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定すると同時に、
前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出する請求項1記載の画像処理装置。
[請求項3]
前記セグメンテーション手段は、
最適な形状パラメータを示す点が表す前記特定の物体の形状を含む形状集合を表す前記固有空間上の凸多胞体を繰り返し分割して最適な形状パラメータを示す点を含む前記固有空間上の凸多胞体を探索する探索アルゴリズムに従って、前記目的関数を最適化するように、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定し、
前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出する請求項1又は請求項2記載の画像処理装置。
[請求項4]
前記セグメンテーション手段は、前記探索アルゴリズムにおいて、前記凸多胞体に含まれる形状集合に対する前記目的関数の下界を計算することにより、最適な形状パラメータを示す点を含む前記固有空間上の凸多胞体を探索して、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定し、前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出する請求項3記載の画像処理装置。
[請求項5]
前記セグメンテーション手段は、分割後の2つの凸多胞体の体積が対応するように、前記固有空間上の凸多胞体を分割し、かつ、最適な形状パラメータを示す点を含む前記固有空間上の凸多胞体を探索することを繰り返して、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定し、前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出する請求項4記載の画像処理装置。
[請求項6]
前記セグメンテーション手段は、前記固有空間上にサンプリング点を設定し、前記固有空間上に設定されたサンプリング点から決定される超平面を用いて前記凸多胞体を分割して最適な形状パラメータを示す点を含む前記固有空間上の凸多胞体を探索することを繰り返して、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定し、
前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出する請求項4又は請求項5記載の画像処理装置。
[請求項7]
前記セグメンテーション手段は、任意に、前記固有空間上にサンプリング点を設定する請求項4又は請求項5記載の画像処理装置。
[請求項8]
前記目的関数は、前記特定の物体の形状の尤もらしさとして、前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状に対する画素における形状ラベルの値に関して単調に変化する単調関数を含む請求項1~請求項7の何れか1項記載の画像処理装置。
[請求項9]
前記探索アルゴリズムは、Branch and bound法及びグラフカット法である請求項3~請求項8の何れか1項記載の画像処理装置。
[請求項10]
受付手段、及びセグメンテーション手段を含み、特定の物体である被写体を表す入力画像から、前記被写体の領域を抽出する画像処理装置における画像処理方法であって、
前記受付手段が、前記入力画像を受け付けるステップと、
前記セグメンテーション手段が、(A)前記被写体を表す学習用の複数の画像であって、前記被写体の領域が予め求められた前記複数の画像に基づいて予め計算された固有ベクトルを基底とする固有空間であって、かつ、(B)固有空間上の点が、前記特定の物体の形状の統計的変動を表す統計的形状モデルの形状パラメータを示す固有空間において、前記入力画像に基づいて、前記固有空間上の点が示す前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状の尤もらしさと前記入力画像中の隣接画素間の画素値の差とに応じた値を表す予め定められた目的関数を最適化するように、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定し、前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出するステップと、
を含む画像処理方法。
[請求項11]
前記セグメンテーション手段が、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出するステップは、
前記固有空間において、
前記入力画像に基づいて、前記目的関数を最適化するように、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定すると同時に、
前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出する請求項10記載の画像処理方法。
[請求項12]
前記セグメンテーション手段が、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出するステップは、
最適な形状パラメータを示す点が表す前記特定の物体の形状を含む形状集合を表す前記固有空間上の凸多胞体を繰り返し分割して最適な形状パラメータを示す点を含む前記固有空間上の凸多胞体を探索する探索アルゴリズムに従って、前記目的関数を最適化するように、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定し、前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出する請求項11記載の画像処理方法。
[請求項13]
前記セグメンテーション手段が、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出するステップは、前記探索アルゴリズムにおいて、前記凸多胞体に含まれる形状集合に対する前記目的関数の下界を計算することにより、最適な形状パラメータを示す点を含む前記固有空間上の凸多胞体を探索して前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定し、前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出する請求項12記載の画像処理方法。
[請求項14]
前記セグメンテーション手段が、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出するステップは、分割後の2つの凸多胞体の体積が対応するように、前記固有空間上の凸多胞体を分割し、かつ、最適な形状パラメータを示す点を含む前記固有空間上の凸多胞体を探索することを繰り返して、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定し、前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出する請求項13記載の画像処理方法。
[請求項15]
前記セグメンテーション手段が、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出するステップは、前記固有空間上にサンプリング点を設定し、前記固有空間上に設定されたサンプリング点から決定される超平面を用いて前記凸多胞体を分割して最適な形状パラメータを示す点を含む前記固有空間上の凸多胞体を探索することを繰り返して、前記入力画像が表す前記被写体の形状を表す前記形状パラメータを推定し、
前記推定された前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状を事前知識として、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出する請求項13又は請求項14記載の画像処理方法。
[請求項16]
前記セグメンテーション手段が、前記被写体の領域を、前記入力画像から抽出するステップは、任意に、前記固有空間上にサンプリング点を設定する請求項13又は請求項14記載の画像処理方法。
[請求項17]
前記目的関数は、前記特定の物体の形状の尤もらしさとして、前記形状パラメータが表す前記特定の物体の形状に対する画素における形状ラベルの値に関して単調に変化する単調関数を含む請求項11~請求項16の何れか1項記載の画像処理方法。
[請求項18]
前記探索アルゴリズムは、Branch and bound法及びグラフカット法である請求項12~請求項17の何れか1項記載の画像処理方法。
[請求項19]
コンピュータを、請求項1~請求項9の何れか1項記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
  • Applicant
  • ※All designated countries except for US in the data before July 2012
  • NATIONAL UNIVERSITY CORPORATION TOKYO UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND TECHNOLOGY
  • Inventor
  • SHIMIZU AKINOBU
  • SAITO ATSUSHI
IPC(International Patent Classification)
Specified countries National States: AE AG AL AM AO AT AU AZ BA BB BG BH BN BR BW BY BZ CA CH CL CN CO CR CU CZ DE DK DM DO DZ EC EE EG ES FI GB GD GE GH GM GT HN HR HU ID IL IN IR IS JP KE KG KN KP KR KZ LA LC LK LR LS LU LY MA MD ME MG MK MN MW MX MY MZ NA NG NI NO NZ OM PA PE PG PH PL PT QA RO RS RU RW SA SC SD SE SG SK SL SM ST SV SY TH TJ TM TN TR TT TZ UA UG US UZ VC VN ZA ZM ZW
ARIPO: BW GH GM KE LR LS MW MZ NA RW SD SL SZ TZ UG ZM ZW
EAPO: AM AZ BY KG KZ RU TJ TM
EPO: AL AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HR HU IE IS IT LT LU LV MC MK MT NL NO PL PT RO RS SE SI SK SM TR
OAPI: BF BJ CF CG CI CM GA GN GQ GW KM ML MR NE SN ST TD TG
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