JP2000076442A

JP2000076442A - 物体抽出装置、物体抽出方法、物体抽出プログラムを記録した媒体

Info

Publication number: JP2000076442A
Application number: JP10245285A
Authority: JP
Inventors: Kota Fujimura; 恒太藤村
Original assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Priority date: 1998-08-31
Filing date: 1998-08-31
Publication date: 2000-03-14

Abstract

(57)【要約】【課題】画像から物体の抽出を効率的に行う。【解決手段】物体画像を領域に分割し、また複数の画
像における画素毎の対応付けを行う（Ｓ１２，１３）。
この領域分割および画素毎の対応付けの結果に従い、複
数の画像における領域同士を対応付けする（Ｓ１４）。
対応付けされた各領域について、位置情報を得る。複数
の画像において、連続して対応付けが行え、位置情報に
ついて、ばらつきのない領域を物体部分として認識する
（Ｓ１５，１６）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】対象物体と撮像手段の相対位
置を変化させて対象物体を撮影して得られた３枚以上の
物体画像から不所望部分を除くようにして物体部分を抽
出する物体抽出装置、物体抽出方法、および物体抽出プ
ログラムを記録した媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】三次元のＣＧ（コンピュータ・グラフィ
ックス）の元画像を作製する場合など、対象物体を撮影
して得た画像から対象物体のみの画像情報を抽出したい
場合がある。このような物体抽出手法としては、従来よ
り、次のようなものが知られている。

【０００３】第１の物体抽出方法として、補助ツールを
使った人手によるものがある。この方法では、まず対象
物体を背景と共に撮影して得られた物体画像を複数の領
域に分割する。そして、人がマウスなどを用いて、物体
画像中の背景部分を選択して、背景部分を消していく。

【０００４】第２の方法として、クロマキー技術を使っ
たものがある。この方法では、同一色の背景板を用いて
物体画像を得ておくことで、背景板の色に基づいて物体
画像から物体部分を抽出する。

【０００５】第３の方法として、単純差分を用いたもの
がある。この方法では、まず物体画像と、対象物体の背
景だけを撮影した背景画像との間で差分処理を行い、差
分を求める。そして、差分の絶対値がしきい値以上の部
分を物体部分として抽出する。

【０００６】第４の方法としては、ステレオ法による奥
行き情報を利用したものがある。この方法では、対象物
体を背景と共に撮影して得られた物体画像から奥行き情
報がしきい値以下の部分を物体部分として抽出する。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記の
方法では、それぞれ次のような問題点がある。第１の方
法では、人手によるため、多大な労力を要するという問
題点がある。第２の方法では、同一色の背景板という特
殊な環境を用意する必要があるという問題点がある。第
３の方法では、対象物体に背景の色と同じ部分が存在す
る場合には、その部分を物体部分として抽出できないと
いう問題点がある。また、この方法では、同じカメラ位
置において、常に背景のみの画像を取得する必要が生じ
る。第４の方法では、奥行き情報の計測精度に依存す
る。そして、対象物体と背景との境界付近では奥行きの
差が大きく必ずしも正確な奥行き情報が得られない。そ
のため、背景画像の一部分が誤って物体部分として抽出
されやすいという問題点がある。

【０００８】本発明は、上記問題点を改善するためにな
されたもので、人手による労力を軽減し、また特殊な環
境を用意することなく、比較的正確な物体の抽出を行う
ことができる物体抽出装置、物体抽出方法、物体抽出プ
ログラムを記録した媒体を提供することを目的とする。

【０００９】

【課題を解決するための手段】本発明は、対象物体に対
する撮像手段（例えば、カメラ）の角度を変化させて対
象物体を撮影して得られた３枚以上の物体画像から不所
望部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出装
置であって、前記３枚以上の物体画像をそれぞれ複数の
領域に分割する領域分割手段と、複数枚の物体画像につ
いて、領域同士の対応付けを行う対応付け手段と、この
対応付け手段による好ましくは３枚以上の物体画像にお
ける対応付け結果に基づいて物体部分を認識するための
認識手段と、を有し、前記認識手段における認識結果に
基づいて物体部分を抽出することを特徴とする。

【００１０】また、対応付け手段は、画素毎の画像情報
の比較に基づいて、領域同士の対応付けを行うことが好
適である。

【００１１】また、対応付け手段において対応付けされ
た各領域について、位置情報を得る位置情報取得手段を
さらに有し、前記認識手段は、前記対応付け手段による
対応付け結果および位置情報取得手段による位置情報に
基づいて物体部分を認識することが好適である。対象物
体がある範囲にあることがわかっている場合は、位置を
示す情報に基づいて判定することができる。範囲内にあ
るか否かという判定を行わない場合には、対応付けられ
た領域の位置を示す情報のばらつきによって判定するこ
とも好適である。また、これらを組み合わせてもよい。

【００１２】また、前記位置情報取得手段により得る位
置情報は、少なくとも領域の奥行き情報を含むことが好
適である。さらに、認識手段は、複数の物体画像におい
て、少なくとも３つの物体画像で対応付けが行えた領域
を物体部部と認識することが好適である。

【００１３】本発明によれば、領域についての対応付け
を行う。撮像手段の対象物体に対する角度を変更した場
合、対象物体に比べ、背景の方が大きく動く。従って、
背景部分は通常対応付けができなくなる。これによっ
て、対象物体の領域を認識できる。そして、不所望部分
を除いて、物体部分を抽出することができる。

【００１４】さらに、対象物体については、位置情報、
例えば奥行きはほぼ等しいはずである。そこで、位置情
報のばらつきに基づいて、領域の対応付けにおける誤認
識を検出できる。従って、不所望部部を除いて物体部分
をより精度よく抽出することができる。位置情報は、三
次元点のステレオ画像上に投影したときに位置ずれに関
する情報（例えば、視差情報）であってよく、三次元位
置情報そのものや奥行き情報であることが好適である。

【００１５】特に、領域の対応付けと位置情報の２つの
組み合わせによって、効果的な物体の抽出が行える。従
って、撮像手段で得た画像データのコンピュータ処理に
よって、物体部分を認識することができ、人手による労
力を軽減することができる。また、特殊な環境を用意す
ることなく物体を抽出できる。特に、特殊な背景や差分
用の背景が不要なため、撮像手段が固定されていない状
況においても物体の抽出を行うことができる。

【００１６】また、前記撮像手段を対象物体を中心とし
た円または円に近い軌道上の異なる複数箇所で前記３枚
以上の物体画像を得ることが好適である。このようにし
て、複数の物体画像を得ることで、領域の比較が容易と
なりその対応付けがやりやすくなる。また、奥行きの検
出も容易になる。複数箇所での撮影のためには、撮像手
段を円または円に近い軌道上を移動することが好適であ
る。

【００１７】また、本発明は、上記同様の特徴を有する
物体抽出方法および物体抽出プログラムを記憶した媒体
についてのものである。

【００１８】なお、上述の領域の対応付け処理は隣り合
う撮像手段の位置での物体画像について行うのがよい。

【００１９】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態（以下
実施形態という）について、図面に基づいて説明する。

【００２０】図１に示すように、この物体抽出装置は、
コンピュータ１００から構成される。このコンピュータ
１００は、プログラム記憶部１１０と処理部１２０とか
らなっており、処理部１２０は、プログラム記憶部１１
０に記憶されている物体抽出プログラムを実行すること
によって、入力されているカメラ（撮像手段）からの画
像データを処理し、物体部分の画像を抽出する。プログ
ラム記憶部１１０は、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ、又はハー
ドディスクなどからなり、予め物体抽出プログラムが記
憶されているものでもよいし、通信で提供される物体抽
出プログラムを記憶するものでもよい。また、処理部１
２０は、ＣＰＵ、ＲＯＭ、ＲＡＭなどからなっている。

【００２１】図２は、処理部１２０の構成を示す図であ
り、カメラから供給される入力画像データを記憶する画
像記憶部１０、物体部分の抽出のための各種演算を行う
演算部１２、演算部１２の処理結果である抽出画像を記
憶する抽出画像記憶部１４、および抽出画像を得るため
に必要な領域についての情報を記憶する領域情報記憶部
１６と画素の対応についての情報を記憶する画素対応情
報記憶部１８を有している。なお、各記憶部１０、１
４、１６、１８は、同一のＲＡＭを使用することが可能
である。

【００２２】図３は、処理部１２０における処理を示す
フローチャートである。まず、カメラで得られる複数の
物体画像を入力する（Ｓ１１）。この入力された画像
は、画像記憶部１０に記憶される。図４は、カメラによ
る撮影を説明する図である。カメラ２００は、物体２１
０を中心とした円２２０上を移動し、３以上（この例で
は８箇所）の箇所２３０において、物体２１０を含む物
体画像を撮影し、これを出力する。従って、画像記憶部
１０にこれら３枚以上の物体画像が記憶される。なお、
対象物体２１０は台２４０の上に載置される。また、カ
メラは、円軌道上を正確に移動するものでよいが、人が
所持して移動し、物体２１０の周り複数箇所で、物体画
像を撮影してもよい。さらに、複数のカメラを利用して
複数の物体画像を撮影してもよい。これによって、物体
を中心又はほぼ中心として、３以上の角度からの物体画
像が得られ、これが画像記憶部１０に記憶される。

【００２３】次に、演算部１２は、各物体画像を１つず
つ取り出し、これを領域に分割する（Ｓ１２）。この領
域分割は、例えば「高木他編、別冊ＯｐｌｕｓＥ、
画像処理アルゴリズムの最新動向、ｐｐ．２２７−２３
３、新技術コミュニケーションズ」に記載されているよ
うに、エッジ延長法、領域・エッジ併用法、ｆａｃｅｔ
ｍｏｄｅｌによる領域分割などを用いる。ここで、エ
ッジ延長法について、簡単に説明する。この方法では、
まず画像の１次微分から、各画素についてエッジ強度と
エッジ方向を計算する。次にエッジ強度についての極大
値抑制処理としきい値処理によって、極大かつ一定値以
上のエッジ強度を持つエッジ要素を抽出する。この段階
では、エッジ要素は必ずしも連続していない。そこで、
強いエッジ要素のうち、端点になっているものを始点と
してエッジの延長を行う。これによって、画像中に連続
したエッジが得られ、画像が領域に分割され、この領域
についての情報が領域情報記憶部１６に記憶される。

【００２４】なお、しきい値を変更することで、分割さ
れる領域が異なってくる。例えば、しきい値を小さくす
ると、領域が比較的小さくなり、しきい値を大きくする
と領域が大きくなる。そこで、カメラ角度の変化に従
い、見えなくなる可能性が高い物体の輪郭部分に近い部
分においてはしきい値を大きくし領域を比較的大きくす
ることも好適である。また、画像をぼかしフィルタリン
グすることによっても同様の結果が得られる。つまり、
ぼかすと領域が大きくなる。

【００２５】一方、このＳ１２の領域分割に並列して、
対象となる２つの物体画像について、画素の対応付けを
行う（Ｓ１３）。この画素の対応付けは、図５に示すよ
うに、１つの物体画像（例えば、ｉｍａｇｅ１）上の１
点に対し、他の物体画像（例えば、ｉｍａｇｅ２）上の
対応点を求めることによって行う。すなわち、ｉｍａｇ
ｅ１上の１点（画素）Ｐについて、その対応点を求める
場合には、ｉｍａｇｅ１上の画素Ｐについてｉｍａｇｅ
２におけるステレオエピポーラ線（カメラ移動後におけ
る対応画像が存在すべき方向を示す線）を求め、そのス
テレオエピポーラ線上の各画素について対応するか否か
を判定する。この判定は、ステレオエピポーラ線上の各
画素について、その点を中心とするブロック（例えば、
５×５画素が挙げられるが、３×３、７×７、９×９、
・・・１５×１５・・・等各種の大きさブロックが適用
可能である）とｉｍａｇｅ１上の上記１点を囲むブロッ
クとの一致度の比較による。ここで、一致度は、２つの
画像におけるブロックについて、各画素の画像データの
差分の絶対値または二乗を求め、これを積算した値の大
きさが最も小さいものを一致度が最も大きいものと判定
する。このようにして、一対の物体画像について、画素
毎の対応付けが行われ、この対応の情報が画素対応情報
記憶部１８に記憶される。なお、上述の各画素の画像デ
ータとしては、各画素のＲＧＢデータ、ＨＶＣデータ、
輝度データなど画像の特徴量であればいずれでもよく又
はこれを組み合わせてもよい。

【００２６】また、一致度にしきい値を設けて最小の値
をとる画素でもしきい値以上ならば対応画素なしと判断
すれば誤対応が削減できてよい。

【００２７】この一致度の検出による対応付けは、１つ
の画像（例えば、ｉｍａｇｅ１）の全画素について行っ
てもよいし、１画素おき、２画素おきなど適当な間隔で
サンプリングして行ってもよい。このサンプリングの頻
度については、領域の大きさを考慮することも好適であ
る。さらに、要求される処理時間を考慮して決定すると
よい。また、ブロック内のエッジ強度など特徴のある画
素を選択して行うこともよい。

【００２８】このようにして、互いに撮影角度の異なる
複数の物体画像（複数の物体画像のペア）について、領
域分割および画素毎の対応付けが終了した場合には、そ
の結果に基づき、対象となっている２つの物体画像中の
領域の各領域について対応付けの処理を行う（Ｓ１
４）。すなわち、１つの物体画像（例えば、ｉｍａｇｅ
１）の領域について、他の物体画像（ｉｍａｇｅ２）中
に対応する領域が存在するか否かを判定する。この対応
付けの処理は、多領域対多領域についての比較に基づい
て行う。例えば、ｉｍａｇｅ１における複数の領域とｉ
ｍａｇｅ２の複数の領域に対応する画素が存在するかに
よって行う。

【００２９】上述のようにして、領域分割が終了してお
り、画素毎の対応付けが終了している。従って、画素毎
の対応を領域毎に判定し、領域毎の対応付けを行う。例
えば、図６に示すように、ｉｍａｇｅ１の領域（４）お
よび（６）について、ｉｍａｇｅ２の（ｅ）に対応画素
が存在する場合、ｉｍａｇｅ１の領域（４）および
（６）にｉｍａｇｅ２の領域（ｅ）が対応すると判定す
る。同様に、ｉｍａｇｅ１の領域（５）および（７）に
ついて、ｉｍａｇｅ２の（ｆ）、（ｇ）に対応画素が存
在する場合、領域（５）に領域（ｆ）、（ｇ）が対応
し、領域（７）に領域（ｆ）および領域（ｇ）が対応す
ると判定する。

【００３０】そして、このような領域の対応付けを終了
した場合には、次に連続対応領域を判定する（Ｓ１
５）。この判定は、複数の物体画像のペアにおける領域
の連続性についての判定によって行う。すなわち、複数
のペアにおいて、対応が連続して存在する領域を判定
し、この領域を物体部分の候補と認識する。

【００３１】物体画像は、常に物体を撮影したものであ
り、物体部分が存在し（通常は中心付近）、背景より近
い場所にある。そこで、カメラを移動して撮影角度を変
更した場合、物体部分に比べ背景は大きく移動する。従
って、背景部分の領域は、視野からはずれたり、物体の
陰になったりして、対応付けができない場合が多い。従
って、本実施形態においては、複数の画像ペアに連続し
て対応付けができた領域のみを物体部分と認識する。カ
メラの移動角度にもよるが、少なくとも３枚の画像に基
づいて、２回以上連続して（３枚の画像の場合２回）対
応付けができた領域を物体部分の候補と認識するでき
る。特に、物体と背景の境界部分において、背景部分は
対応付けができなくなるため、背景部分を有効に排除す
ることができる。なお、上述の通り、対象物体は、画像
の中心部分にあり、周辺部分は最初から排除しておくと
よい。

【００３２】そして、認識した物体部分の候補領域につ
いて、位置情報を求め、物体領域を判定する（Ｓ１
６）。これは、上述のようにして、対応領域が見つかっ
たときに、その領域内の画素について、位置情報を求
め、これを平均してその領域の位置情報とするとよい。
なお、領域内の対応する全画素について、２つの物体画
像から求めてもよいし、領域内の適当な画素について求
めてもよい。

【００３３】この位置情報としては、２次元の位置情報
でもよいが、特に奥行き情報を含んだものであることが
好適である。対象物体の奥行き情報は上述のように余り
変化がないはずであり、これによって好適な誤認識排除
を行うことができる。また、対象物体およびカメラ位置
を含んだワールド座標上の位置を特定するものであるこ
とが好適である。特に、３次元位置を特定すれば、物体
認識について正誤を確実に認識することができる。

【００３４】ここで、２枚の画像から位置情報を求める
ためには、対象物体とカメラの位置関係がわかっている
必要がある（通常は、対象物体およびカメラについてワ
ールド座標における位置を検出する）。これには、カメ
ラに通信機を取り付け、この通信機の位置を検出するシ
ステムなど各種のものが利用可能である。また、対象物
体を特定のパターンが表示された台上の一定位置にセッ
トし、台のパターンの画像中の見え方から、カメラの位
置を検出するようにしてもよい。このような手法によっ
て、カメラを機械的に予めわかっている複数の定位置に
固定するシステムや、カメラを固定しておき対象物体を
回転するシステムなどが不要となる。すなわち、予めわ
かっている位置に、見る方向によって見え方の異なるも
のをおいておけば、そのものの画像からカメラの位置を
算出することができるはずである。

【００３５】次に、対応付けされた複数画像の領域につ
いての２以上の位置情報（本実施形態においては奥行き
情報）のばらつきを評価し、これによって物体領域を判
定する。すなわち、正しい対応付けがなされた領域であ
れば、その位置情報（奥行き情報）は、ほぼ等しいはず
である。従って、何らかの原因において、誤った対応付
けにより物体部分の候補となった領域については、この
奥行き情報がばらつく。そこで、この奥行き情報に基づ
き、誤って対応付けがなされた領域が排除される。ま
た、予め物体の位置がわかる場合には、その範囲内に限
定することもできる。

【００３６】そして、このような評価の結果、３以上の
画像において、対応が連続してとれた領域であって、か
つ奥行き情報のばらつきが少ないことから対象物体の部
分を認識し、これを物体抽出結果として出力する（Ｓ１
７）。

【００３７】このようにして、複数画像における領域同
士の対応付けにより、対象物体と背景部分との境界部分
において、背景部分を有効に排除できる。さらに、たま
たまパターンが似ていたために生じた領域の誤った対応
付けついては、位置情報（奥行き情報）に基づいて排除
することができる。

【００３８】なお、本手法は、対象物体と背景との距離
が離れており、連続して撮影する画像内で、物体の共通
して写る領域が多く（すなわち、撮影方向の角度変化が
小さく）、画像枚数が多いほど好適である。これによっ
て、５以上の画像において、対応がつき、それらの画像
から求めた４以上の奥行きがほぼ同一であるというよう
な条件の下に好適な対象物体部分の抽出が行える。

【００３９】ここで、カメラからの物体画像が１枚ずつ
入力される場合の処理のフローチャートについて図７に
示す。１つのカメラ位置における物体画像が入力された
（Ｓ２１）場合には、これについて領域分割を行う（Ｓ
２２）。この領域分割の処理は、Ｓ１２と同一である。
そして、入力された先と隣の位置から撮影され領域分割
された物体画像について、比較すべき画像ペアが存在す
るかを判定する（Ｓ２３）。この判定で、ＮＯの場合に
は、Ｓ２１に戻る。

【００４０】Ｓ２３の判定で、ＹＥＳの場合には、画素
毎の対応付けを行う（Ｓ２４）。この対応付けの処理
は、Ｓ１３と同一である。

【００４１】この対応付けが終了した場合には、全物体
画像についての入力が終了したかを判定する（Ｓ２
５）。そして、この判定結果がＮＯの場合には、Ｓ２１
に戻り次の物体画像を入力する。一方、全画像の入力が
終了した場合には、Ｓ１５と同様にして物体領域の候補
を判定した（Ｓ２６）後、Ｓ１６と同様に奥行き情報な
どから物体領域を判定する（Ｓ２７）。そして、Ｓ１７
と同様に物体抽出結果を出力する（Ｓ２８）。

【００４２】このようにして、物体画像が１つずつ入力
されてきた場合には、入力されてきた画像についての領
域分割（Ｓ２２）、画素対応付け（Ｓ２４）について、
物体画像が入力される度に行っておき、すべての画像が
入力されたときに、物体領域の判定が行われる。

【００４３】さらに、すべての物体画像が１度に入力さ
れた時においても、領域分割および画素対応付けを１画
像ずつ行うこともできる。この場合には、Ｓ２１の画像
入力として、すべての画像が入力されている。従って、
Ｓ２３またはＳ２５においてＮＯの場合に、Ｓ２２に戻
って領域分割からやり直せばよい。

【００４４】上述のように、画素の対応付けと、領域の
対応付けは、同時に行うことも可能であり、また物体画
像毎に個々に処理することもできる。

【００４５】各領域毎に内部の画素の対応画素を求め、
その対応画素の属する領域を対応領域の１つとするよう
な処理においては、すべての画素についてその対応画素
を設ける前に領域についての対応が求まる。従って、エ
ピポーラ線上の探索画素のうち、対応済みの領域に属す
る画素については、対応付けの処理を省略することもで
き、これによって対応付けの処理をスピードアップでき
る。

【００４６】但し、より正確な位置情報を求めるために
は、全画素について、対応画素を求め、各領域内の画素
の対応結果により求まる各位置情報を平均することが好
ましい。

【００４７】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
領域についての対応付けに基づいて、効果的な物体の抽
出が行える。また、各領域についての位置情報のばらつ
きも判定することによって、より効果的な物体の抽出が
行える。従って、撮像手段で得た画像データのコンピュ
ータ処理によって、物体部分を認識することができ、人
手による労力を軽減することができる。また、特殊な環
境を用意することなく物体を抽出できる。特に、特殊な
背景や差分用の背景が不要なため、撮像手段が固定され
ていない状況においても物体の抽出を行うことができ
る。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施形態による物体抽出装置の全体
構成を示すブロック図である。

【図２】処理部の概略構成を示すブロック図である。

【図３】動作を説明するためのフローチャートであ
る。

【図４】対象物体とカメラ関係を示す図である。

【図５】画素の対応付けを示す説明図である。

【図６】領域の対応付けを示す説明図である。

【図７】画像毎に処理を行う場合の動作を示すフロー
チャートである。

【符号の説明】

１０画像記憶部、１２演算部、１４抽出画像記憶
部、１６領域情報記憶部、１００コンピュータ、１
１０プログラム記憶部、１２０処理部。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】対象物体に対する撮像手段の角度を変化
させて対象物体を撮影して得られた３枚以上の物体画像
から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出する物
体抽出装置であって、前記３枚以上の物体画像をそれぞれ複数の領域に分割す
る領域分割手段と、複数枚の物体画像について、領域同士の対応付けを行う
対応付け手段と、この対応付け手段による対応付け結果に基づいて物体部
分を認識するための認識手段と、を有し、前記認識手段における認識結果に基づいて物体部分を抽
出することを特徴とする物体抽出装置。
【請求項２】対象物体に対する撮像手段の角度を変化
させて対象物体を撮影して得られた３枚以上の物体画像
から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出する物
体抽出装置であって、前記３枚以上の物体画像をそれぞれ複数の領域に分割す
る領域分割手段と、複数枚の物体画像について、画像情報の比較に基づい
て、領域同士の対応付けを行う対応付け手段と、前記対応付け手段において、対応付けされた各領域につ
いて、位置情報を得る位置情報取得手段と、前記対応付け手段による対応付け結果および位置情報取
得手段による位置情報に基づいて物体部分を認識するた
めの認識手段と、を有し、前記認識手段における認識結果に基づいて物体部分を抽
出することを特徴とする物体抽出装置。
【請求項３】請求項２に記載の装置において、前記位置情報取得手段により得る位置情報は、少なくと
も領域の奥行き情報を含むことを特徴とする物体抽出装
置。
【請求項４】請求項１〜３のいずれか１つに記載の装
置において、前記認識手段は、複数の物体画像において、少なくとも
３つの物体画像で対応付けが行えた領域を物体部分の候
補とすることを特徴とする物体抽出装置。
【請求項５】請求項１〜４のいずれか１つに記載の装
置において、前記撮像手段は対象物体を中心とした円又は円に近い軌
道上の異なる箇所で前記３枚以上の物体画像を得ること
を特徴とする物体抽出装置。
【請求項６】対象物体に対する撮像手段の角度を変化
させて対象物体を撮影して得られた３枚以上の物体画像
から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出する物
体抽出方法であって、前記３枚以上の物体画像をそれぞれ複数の領域に分割す
る領域分割ステップと、複数枚の物体画像について、領域同士の対応付けを行う
対応付けステップと、この対応付けステップによる対応付け結果に基づいて物
体部分を認識するための認識ステップと、前記認識ステップにおける認識結果に基づいて物体部分
を抽出する抽出ステップと、を含むことを特徴とする物体抽出方法。
【請求項７】対象物体に対する撮像手段の角度を変化
させて対象物体を撮影して得られた３枚以上の物体画像
から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出する物
体抽出方法であって、前記３枚以上の物体画像をそれぞれ複数の領域に分割す
る領域分割ステップと、複数枚の物体画像について、画像情報の比較に基づい
て、領域同士の対応付けを行う対応付けステップと、前記対応付けステップにおいて、対応付けされた各領域
について、位置情報を得る位置情報取得ステップと、前記対応付けステップによる対応付け結果および位置情
報取得ステップによる位置情報に基づいて物体部分を認
識する認識ステップと、前記認識ステップにおける認識結果に基づいて物体部分
を抽出する抽出ステップと、を含むことを特徴とする物体抽出方法。
【請求項８】請求項７に記載の方法において、前記位置情報取得ステップにより得る位置情報は、少な
くとも領域の奥行き情報を含むことを特徴とする物体抽
出方法。
【請求項９】請求項６〜８のいずれか１つに記載の方
法において、前記認識ステップは、複数の物体画像において、少なく
とも３つの物体画像で対応付けが行えた領域を物体部分
の候補とすることを特徴とする物体抽出方法。
【請求項１０】請求項６〜９のいずれか１つに記載の
方法において、前記撮像手段を対象物体を中心とした円又は円に近い軌
道上の異なる箇所で前記３枚以上の物体画像を得ること
を特徴とする物体抽出方法。
【請求項１１】コンピュータに、対象物体に対する撮
像手段の角度を変化させて対象物体を撮影して得られた
３枚以上の物体画像から不所望部分を除くようにして物
体部分を抽出させるためのプログラムを記録した媒体で
あって、前記プログラムは、前記３枚以上の物体画像をそれぞれ複数の領域に分割す
る領域分割ステップと、複数枚の物体画像について、領域同士の対応付けを行う
対応付けステップと、この対応付けステップによる対応付け結果に基づいて物
体部分を認識するための認識ステップと、前記認識ステップにおける認識結果に基づいて物体部分
を抽出するステップと、を含むことを特徴とする物体抽出プログラムを記録した
媒体。
【請求項１２】コンピュータに、対象物体に対する撮
像手段の角度を変化させて対象物体を撮影して得られた
３枚以上の物体画像から不所望部分を除くようにして物
体部分を抽出させるためのプログラムを記録した媒体で
あって、前記プログラムは、前記３枚以上の物体画像をそれぞれ複数の領域に分割す
る領域分割ステップと、複数枚の物体画像について、画素毎の画像情報の比較に
基づいて、領域同士の対応付けを行う対応付けステップ
と、前記対応付けステップにおいて、対応付けされた各領域
について、位置情報を得る位置情報取得ステップと、前記対応付けステップによる対応付け結果および位置情
報取得ステップによる位置情報のばらつき度合いに基づ
いて物体部分を認識する認識ステップと、前記認識ステップにおける認識結果に基づいて物体部分
を抽出する抽出ステップと、を含むことを特徴とする物体抽出プログラムを記録した
媒体。
【請求項１３】請求項１２に記載の媒体において、前記位置情報取得ステップにより得る位置情報は、少な
くとも領域の奥行き情報を含むことを特徴とする物体抽
出プログラムを記録した媒体。
【請求項１４】請求項１１〜１３のいずれか１つに記
載の媒体において、前記認識ステップは、複数の物体画像において、少なく
とも３つの物体画像で対応付けが行えた領域を物体部分
の候補とすることを特徴とする物体抽出プログラムを記
録した媒体。