JP2000123171A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 被写体の個人差や、画像の傾き、照明の変化
等による影響を軽減して、より精度良く、物体の検出等
を行う。 【解決手段】 領域抽出部２において、所定のパターン
に対応する領域の画素データを抽出するためのテンプレ
ートにしたがって、フレームメモリ１に記憶された画像
から、複数の領域の画素データが抽出され、正規化部３
において、その複数の領域それぞれの画素データが正規
化されて、その複数の領域それぞれについて、正規化デ
ータが出力される。そして、位置検出部４において、複
数の領域それぞれについての正規化データに基づいて、
フレームメモリ１に記憶された画像の中の所定のパター
ンの位置が検出される。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理装置およ
び画像処理方法に関し、例えば、画像に表示された所定
の物体を検出することができるようにする画像処理装置
および画像処理方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像に表示された物体の検出方法につい
ては、従来より種々のものが提案されているが、そのう
ちの１つに、例えば、「音声と画像のディジタル信号処
理」、谷荻 著、１９９６年、コロナ社の１２８乃至１
３０ページなどに記載されているスリット法がある。

【０００３】スリット法では、長方形状のスリットが、
処理対象の画像の中の所定の位置に配置され、そのスリ
ット内の画素値のヒストグラムの分布が検出される。そ
して、そのヒストグラム分布を、基準となるヒストグラ
ム分布と比較することなどによって、処理対象の画像に
表示された、例えば、人の顔の各部分（例えば、目な
ど）などが検出される。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、スリッ
ト法では、人を撮影するときの照明の位置や明るさが変
化すると、得られるヒストグラムの形状も変化し、基準
となるヒストグラムの形状からずれるため、そのような
場合に対処するのが困難であった。

【０００５】また、顔の形状、さらには、顔の中の目
や、鼻、口などの顔の構成要素の位置、あるいは髪型な
どには、個人差がある。このため、人によっては、得ら
れるヒストグラムの形状が、基準となるヒストグラムの
形状と大きく異なるものとなり、従って、スリット法で
は、不特定多数の人間に対処することが困難であった。

【０００６】さらに、スリット法では、空間的に２次元
の情報である画像を、スリットを介して観察すること
で、いわば１次元の情報に変換して評価を行うため、処
理対象の画像を回転させた場合や、画像に表示されてい
る人の顔が傾いている場合には、得られるヒストグラム
の形状が、基準となるヒストグラムの形状と大きく異な
るものとなり、そのような場合に対処することが困難で
あった。

【０００７】本発明は、このような状況に鑑みてなされ
たものであり、例えば、個人差や、画像の傾き、照明の
変化などによる影響を軽減して、より精度良く、物体の
検出等を行うことができるようにするものである。

【０００８】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の画像処
理装置は、所定のパターンに対応する領域の画素データ
を抽出するためのテンプレートにしたがって、画像か
ら、複数の領域の画素データを抽出する抽出手段と、複
数の領域それぞれの画素データを正規化し、その複数の
領域それぞれについて、正規化データを出力する正規化
手段と、複数の領域それぞれについての正規化データに
基づいて、所定のパターンの位置を検出する検出手段と
を備えることを特徴とする。

【０００９】請求項１０に記載の画像処理方法は、所定
のパターンに対応する領域の画素データを抽出するため
のテンプレートにしたがって、画像から、複数の領域の
画素データを抽出する抽出ステップと、複数の領域それ
ぞれの画素データを正規化し、その複数の領域それぞれ
について、正規化データを出力する正規化ステップと、
複数の領域それぞれについての正規化データに基づい
て、所定のパターンの位置を検出する検出ステップとを
備えることを特徴とする。

【００１０】請求項１１に記載の画像処理装置は、入力
された光を光電変換し、画像を出力する撮像手段と、画
像の中の所定のパターンに対応する領域の画素データを
抽出するためのテンプレートにしたがって、画像から、
複数の領域の画素データを抽出する抽出手段と、複数の
領域それぞれの画素データを正規化し、その複数の領域
それぞれについて、正規化データを出力する正規化手段
と、複数の領域それぞれについての正規化データに基づ
いて、所定のパターンの位置を検出する検出手段とを備
えることを特徴とする。

【００１１】請求項１に記載の画像処理装置において
は、抽出手段は、所定のパターンに対応する領域の画素
データを抽出するためのテンプレートにしたがって、画
像から、複数の領域の画素データを抽出し、正規化手段
は、複数の領域それぞれの画素データを正規化して、そ
の複数の領域それぞれについて、正規化データを出力す
るようになされている。検出手段は、複数の領域それぞ
れについての正規化データに基づいて、所定のパターン
の位置を検出するようになされている。

【００１２】請求項１０に記載の画像処理方法において
は、所定のパターンに対応する領域の画素データを抽出
するためのテンプレートにしたがって、画像から、複数
の領域の画素データを抽出し、複数の領域それぞれの画
素データを正規化し、その複数の領域それぞれについ
て、正規化データを出力し、複数の領域それぞれについ
ての正規化データに基づいて、所定のパターンの位置を
検出するようになされている。

【００１３】請求項１１に記載の画像処理装置において
は、撮像手段は、入力された光を光電変換して、画像を
出力し、抽出手段は、画像の中の所定のパターンに対応
する領域の画素データを抽出するためのテンプレートに
したがって、画像から、複数の領域の画素データを抽出
するようになされている。正規化手段は、複数の領域そ
れぞれの画素データを正規化して、その複数の領域それ
ぞれについて、正規化データを出力し、検出手段は、複
数の領域それぞれについての正規化データに基づいて、
所定のパターンの位置を検出するようになされている。

【００１４】

【発明の実施の形態】図１は、本発明を適用した位置検
出装置の一実施の形態の構成例を示している。

【００１５】この位置検出装置においては、例えば、画
像に表示された物体の位置が検出されるようになされて
いる。

【００１６】即ち、フレームメモリ１には、処理対象の
ディジタル画像データが供給されるようになされてお
り、フレームメモリ１は、その画像データを、例えば、
１フレーム単位で記憶するようになされている。

【００１７】領域抽出部２（抽出手段）は、テンプレー
ト選択部６から供給されるテンプレートにしたがって、
フレームメモリ１に記憶された画像から、複数の領域の
画素データを抽出し、正規化部３および閾値算出部７に
供給するようになされている。さらに、領域抽出部２
は、画素データを抽出するときに、テンプレートを、処
理対象の画像（フレームメモリ１に記憶された画像）
の、どの位置に配置したかを表す位置情報を、位置検出
部４に供給するようにもなされている。

【００１８】正規化部３（正規化手段）は、領域抽出部
２から供給される、処理対象の画像から抽出された複数
の領域それぞれの画素データを正規化し、その複数の領
域それぞれについて、正規化データを、位置検出部４に
供給するようになされている。即ち、領域抽出部２から
の複数の領域それぞれは、複数の画素データを有してお
り、正規化部３は、その複数の領域それぞれの複数の画
素データから、複数の領域それぞれを代表する代表値を
求める。さらに、正規化部３は、複数の領域それぞれを
代表する代表値を、閾値計算部７から供給される所定の
閾値と比較することで、例えば、１ビットの正規化デー
タとし、位置検出部４に供給する。

【００１９】位置検出部４（検出手段）は、正規化部３
から供給される、複数の領域それぞれについての正規化
データに基づいて、処理対象の画像の中の所定のパター
ンの位置を検出するようになされている。即ち、位置検
出部４には、上述したように、正規化部３から、処理対
象の画像の中の複数の領域それぞれについての正規化デ
ータが供給されるとともに、領域抽出部２から、位置情
報が供給される他、テンプレート選択部６から、領域抽
出部２で用いられたテンプレートの種類を表す選択情報
が供給されるようにもなされている。そして、位置検出
部４は、テンプレート選択部６からの選択情報に基づい
て、検出用パターン記憶部８から、所定の検出用パター
ンを読み出し、その検出用パターンと、正規化部３から
の正規化データのパターンとを比較する。さらに、位置
検出部４は、その比較結果に基づいて、領域抽出部２か
らの位置情報に対応する、処理対象の画像の中の位置
に、所定のパターンが存在するかどうかを判定し、その
判定結果にしたがって、処理対象の画像に表示された物
体の位置を検出するようになされている。

【００２０】テンプレート記憶部５は、処理対象の画像
から、種々のパターンに対応する領域の画素データをそ
れぞれ抽出するための複数のテンプレートを記憶してい
る。テンプレート選択部６は、テンプレート記憶部５に
記憶された複数のテンプレートの中から、あらかじめ設
定された種類のパターンのテンプレートを選択し、領域
抽出部２に供給するようになされている。また、テンプ
レート選択部６は、選択したテンプレートの種類を表す
選択情報を、位置検出部４に供給するようにもなされて
いる。閾値計算部７（閾値算出手段）は、領域抽出部２
からの、処理対象の画像から抽出された複数の領域それ
ぞれの画素データに基づいて、正規化部３において正規
化データを求めるのに用いる所定の閾値を算出し、正規
化部３に供給するようになされている。検出用パターン
記憶部８は、位置検出部４において物体の位置を求める
のに用いる、正規化データの、いわば基準のパターンを
表す検出用パターンを、テンプレート記憶部５に記憶さ
れたテンプレートごとに記憶している。

【００２１】次に、図２のフローチャートを参照して、
その動作について説明する。

【００２２】フレームメモリ１に、処理対象の画像デー
タが供給されると、フレームメモリ１では、ステップＳ
１において、その画像データが記憶される。ここで、例
えば、いま、図３（Ａ）に示すような、大小２種類の円
が表示された画像が、フレームメモリ１に記憶されたと
し、この画像から、大きい円または小さい円のうちの、
例えば、小さい円の位置を検出するものとする。なお、
ここでは、フレームメモリ１に供給される画像が、グレ
ースケールで表現されているものとし、円が表示されて
いる部分は、他の部分と比較して輝度が低いものとする
（このように仮定しても、処理の一般性は失われるもの
ではない）。

【００２３】フレームメモリ１に、例えば、１フレーム
分の画像データが記憶されると、ステップＳ２に進み、
テンプレート選択部６は、あらかじめ設定された種類の
テンプレートを、テンプレート記憶部５に記憶されてい
るテンプレートの中から選択し、領域抽出部２に供給す
るとともに、その選択したテンプレートの種類を表す選
択情報を、位置検出部４に供給する。即ち、いまの場
合、図３（Ａ）に示した大小の円のうちの小さい円の位
置を検出するため、テンプレート選択部６では、例え
ば、図３（Ｂ）に示すような、その小さい円と同一の形
状をした窓を中心に配置し、さらに、その中心に配置し
た窓の周りに、それと同一形状の８個の窓を、比較的密
に配置して正方形（正四角形）状にしたテンプレートが
選択され、領域抽出部２に供給されるとともに、そのテ
ンプレートに対応する選択情報が、位置検出部４に供給
される。

【００２４】領域抽出部２は、テンプレート選択部６か
らテンプレートを受信すると、ステップＳ３において、
そのテンプレートにしたがって、フレームメモリ１に記
憶された画像から、複数の領域の画素データを抽出す
る。即ち、ステップＳ３では、領域抽出部２において、
テンプレート選択部６からのテンプレートが、例えば、
図３（Ｃ）に示すように、フレームメモリ１に記憶され
た画像の左上などの所定の位置に配置され、そのテンプ
レートのパターンに対応する複数の領域の画素データが
抽出される。具体的には、例えば、図３（Ｃ）に示すよ
うに、フレームメモリ１に記憶された画像の左上に配置
されたテンプレートの９個の窓（ここでは、上述したよ
うに、位置を検出する小さい円と同一形状の窓）そえぞ
れから見える画像の領域を構成する画素データが抽出さ
れる。

【００２５】さらに、ステップＳ３では、領域抽出部２
において、テンプレートにしたがって抽出された複数の
領域、即ち、ここでは、図３（Ｂ）に示したテンプレー
トが有する窓の個数に等しい９個の領域の画素データ
が、正規化部３および閾値計算部７に供給されるととも
に、テンプレートが配置された、処理対象の画像上の位
置を表す位置情報（例えば、図３（Ｂ）のテンプレート
の中央の窓である円の中心の位置など）が、位置検出部
４に供給され、ステップＳ４に進む。

【００２６】ステップＳ４では、閾値計算部７におい
て、所定の閾値が求められる。即ち、閾値計算部７は、
まず、領域抽出部２からの複数の領域それぞれの画素デ
ータを代表する代表値を算出する。具体的には、閾値計
算部７は、ある領域に注目した場合に、その領域の複数
の画素データの、例えば、平均値を、その代表値として
算出する（なお、領域が１の画素データしか有しない場
合は、例えば、その１の画素データがそのまま代表値と
される）。さらに、閾値計算部７は、例えば、複数の領
域それぞれの代表値の最大値または最小値を、それぞれ
Ｖ_maxまたはＶ_minとすると、（Ｖ_max−Ｖ_min）／２を、
所定の閾値εとして算出する。この閾値εは、正規化部
３に供給される。

【００２７】正規化部３は、領域抽出部２から複数の領
域の画素データを受信するとともに、閾値計算部７から
閾値εを受信すると、ステップＳ５において、複数の領
域の画素データを、１の１ビットの値に正規化する。即
ち、正規化部３は、例えば、上述の閾値計算部７と同様
にして、領域抽出部２からの複数の領域についての代表
値を計算する。なお、正規化部３と閾値計算部７とで
は、異なる手法で代表値を計算することが可能である。
上述した手法以外の手法による代表値の計算について
は、後述する。

【００２８】正規化部３は、複数の領域それぞれについ
ての代表値を求めると、その代表値を、閾値計算部７か
ら供給される所定の閾値と比較することで、１ビットの
正規化データとする。即ち、正規化部３は、複数の領域
それぞれの代表値と、閾値εとを比較し、代表値の方が
閾値εより大きい場合（以上の場合）、その代表値を、
０または１のうちの、例えば１とし、代表値が閾値ε以
下である場合（未満である場合）、その代表値を０とす
る。そして、正規化部３は、複数の領域それぞれについ
ての１ビットの正規化データを、位置検出部４に出力す
る。

【００２９】位置検出部４では、ステップＳ６におい
て、正規化部３から供給される、複数の領域それぞれに
ついての正規化データに基づいて、処理対象の画像の中
の所定のパターンの位置が検出される。即ち、位置検出
部４は、テンプレート選択部６からの選択情報に基づい
て、検出用パターン記憶部８から、所定の検出用パター
ンを読み出す。具体的には、位置検出部４は、例えば、
図３（Ｂ）に示すようなテンプレートを表す選択情報を
受信した場合、例えば、図３（Ｄ）に示すような、図３
（Ｂ）のテンプレートと同一パターンの９個の窓を有
し、中心の窓に割り当てられた値が０で、他の窓に割り
当てられた値が１の検出用パターンを読み出す。

【００３０】さらに、位置検出部４は、複数の領域それ
ぞれについての正規化データと、検出用パターンの、対
応する窓に割り当てられた値とを比較する。そして、位
置検出部４は、それらがすべて一致している場合のみ、
領域抽出部４からの位置情報を、位置の検出結果として
出力し、そうでない場合は、領域抽出部４からの位置情
報を破棄する。

【００３１】ここで、図３（Ａ）の画像では、上述した
ように、円が表示されている部分は、他の部分と比較し
て輝度が低くなっている。従って、図３（Ｂ）に示した
テンプレートの９個の窓のうちの中心の窓の位置が、図
３（Ａ）の画像に表示された小さな円の位置に一致した
場合のみ、図３（Ｂ）のテンプレートにしたがって抽出
される９個の領域の正規化データは、一般に、図３
（Ｄ）に示すように、テンプレートの中心の窓に対応す
る領域については１になり、その他の領域については０
となるから、正規化データがそのようになるときのテン
プレートの位置は、図３（Ａ）の画像に表示された小さ
な円の位置に一致することになる。

【００３２】ステップＳ６の処理後は、ステップＳ７に
進み、フレームメモリ１に記憶された画像のすべての領
域について、ステップＳ３乃至Ｓ６の処理を行ったかど
うかが判定される。ステップＳ７において、フレームメ
モリ１に記憶された画像のすべての領域について、まだ
処理を行っていないと判定された場合、例えば、図３
（Ｃ）に矢印で示すように、テンプレートの位置が、現
在位置から、例えば、１画素分だけラインスキャン順に
移動され、ステップＳ３に戻り、以下、同様の処理が繰
り返される。

【００３３】また、ステップＳ７において、フレームメ
モリ１に記憶された画像のすべての領域について処理を
行ったと判定された場合、処理を終了する。

【００３４】次に、図３においては、大小２種類の円が
表示された画像から、小さい円の位置を検出するように
したが、その他、例えば、異なる形状および大きさの図
形が表示された画像から、所定の大きさの図形の位置を
検出することも可能である。

【００３５】即ち、例えば、図４（Ａ）に示すような大
小の円や、正方形、八角形、ハート型が表示された画像
から、小さな図形だけを検出する場合には（図４（Ａ）
の画像も、図３（Ａ）における場合と同様にグレースケ
ールで表現されているものとし、図形が表示されている
部分は、他の部分と比較して輝度が低いものとする）、
例えば、図４（Ｂ）に示すように、その小さな図形より
も幾分小さい円形状をした窓を中心に配置し、さらに、
その中心に配置した窓の周りに、それと同一形状の窓
を、疎らに８個配置して正方形（正四角形）状にしたテ
ンプレートを用いる。さらに、この場合も、図４（Ｂ）
のテンプレートを、図４（Ａ）の画像に対して、図４
（Ｃ）に矢印で示すように、ラインスキャン順に移動し
ながら、そのテンプレートにしたがって、複数の領域そ
れぞれの画素データを抽出し、正規化データを求める。
そして、複数の領域それぞれの正規化データ、即ち、い
まの場合、図４（Ｂ）のテンプレートにしたがって抽出
された９個の領域の正規化データが、図４（Ｄ）に示す
ようなパターン（中心の窓に０、他の窓の１が割り当て
られた検出用パターン）に一致すれば、そのときのテン
プレートの位置が、図４（Ａ）に示した画像に表示され
た大小の図形のうちの小さな図形の位置に一致すること
になる。

【００３６】次に、例えば、図５（Ａ）に示すような人
の顔が表示された画像から、瞳や、鼻の穴、軽くあけた
口などの、比較的、小さな円形状に近い、輝度の低い部
分だけを検出する場合には（図５（Ａ）の画像も、図３
（Ａ）における場合と同様にグレースケールで表現され
ているものとする）、例えば、図５（Ｂ）に示すよう
に、その小さな円形状をした窓を中心に配置し、さら
に、その中心に配置した窓の周りに、それと同一形状の
窓を、疎らに８個配置してひし形状にしたテンプレート
を用いる。さらに、この場合も、図５（Ｂ）のテンプレ
ートを、図５（Ａ）の画像に対して、図５（Ｃ）に矢印
で示すように、ラインスキャン順に移動しながら、その
テンプレートにしたがって、複数の領域それぞれの画素
データを抽出し、正規化データを求める。そして、複数
の領域それぞれの正規化データ、即ち、いまの場合、図
５（Ｂ）のテンプレートにしたがって抽出された９個の
領域の正規化データが、図５（Ｄ）に示すような検出用
パターンに一致すれば、そのときのテンプレートの位置
が、図５（Ａ）に示した画像に表示された瞳や、鼻の
穴、軽くあけた口などの、比較的、小さな円形状に近
い、輝度の低い部分の位置に一致することになる。

【００３７】次に、例えば、図５（Ａ）と同様の図６
（Ａ）に示すような人の顔が表示された画像から、瞳だ
けを検出する場合には（図６（Ａ）の画像も、図３
（Ａ）における場合と同様にグレースケールで表現され
ているものとする）、瞳の大きさと同程度の大きさの円
形状をした窓を、例えば、図６（Ｂ）に示すように配置
したテンプレートを用いる。さらに、この場合も、図６
（Ｂ）のテンプレートを、図６（Ａ）の画像に対して、
図６（Ｃ）に矢印で示すように、ラインスキャン順に移
動しながら、そのテンプレートにしたがって、複数の領
域それぞれの画素データを抽出し、正規化データを求め
る。そして、複数の領域それぞれの正規化データ、即
ち、いまの場合、図６（Ｂ）のテンプレートにしたがっ
て抽出された正規化データが、図６（Ｄ）に示すような
検出用パターンに一致すれば、そのときのテンプレート
の位置が、図６（Ａ）に示した画像に表示された瞳の位
置に一致することになる。即ち、人が表示された画像で
は、その人の目の下の部分は、比較的に、輝度が高く、
安定（輝度変化が小さい）していることが多い。このた
め、図６（Ｂ）に示すようなテンプレートと、図６
（Ｄ）に示すような検出用パターンとを用いることで、
人が表示された画像から、比較的精度良く、瞳の位置を
検出することができる。

【００３８】次に、図７は、本発明を適用したカメラシ
ステム（システムとは、複数の装置が論理的に集合した
ものをいい、各構成の装置が同一筐体中にあるか否かは
問わない）の一実施の形態の構成例を示している。この
カメラシステムにおいては、被写体である人の、例え
ば、瞳の位置が、常時、フレームの所定の位置に表示さ
れるようになされている。

【００３９】即ち、ビデオカメラ１１（撮像手段）で
は、被写体である人からの光が光電変換され、その人が
表示された画像信号とされる。この画像信号は、Ａ／Ｄ
（Analog/Digital）変換器１２に供給され、Ａ／Ｄ変換
されることにより、ディジタル画像データとされ、位置
検出装置１３に供給される。位置検出装置１３は、図１
に示した位置検出装置と同様に構成されており、Ａ／Ｄ
変換器１２からの画像データから、被写体である人の瞳
の位置を検出し、その位置を表す位置情報を、制御部１
４に供給する。制御部１４（制御手段）は、位置検出装
置１３からの位置情報が、所定の位置を表すようになる
ように、パン／チルト機構１５を制御する。パン／チル
ト機構１５では、制御部１４の制御にしたがい、ビデオ
カメラ１１が出力する画像に表示された人の瞳が、所定
の位置に一致するように、ビデオカメラ１１がパンニン
グまたはチルティングされる。

【００４０】以上のように、テンプレートに形成された
複数の窓にしたがって、画像から、複数の領域それぞれ
の画素データを抽出し、位置の検出に用いるようにした
ので、テンプレートの窓どうしの間にある画素データ
は、位置の検出に関して、いわば不感帯となり（位置の
検出に影響を及ぼさなくなり）、個人差や、姿勢の違
い、照明の変化などによる悪影響を軽減した、そのよう
な要因に対する耐性の高い位置検出が可能となる。さら
に、不感帯の画素データは、演算に用いられないから、
演算時間の短縮化を図ることができる。

【００４１】また、複数の領域それぞれについて、連続
した値をとる代表値を、閾値εによって、いわば量子化
した正規化データに変換し、さらに、その正規化データ
のパターンに基づいて、位置の検出を行うようにしたの
で、やはり、個人差や、姿勢の違い、照明の変化などに
よる悪影響を軽減した、そのような要因に対する耐性の
高い位置検出が可能となる。

【００４２】なお、テンプレートのパターン（テンプレ
ートに形成される窓のパターン）は、上述したものに限
定されるものではない。ここで、個人差や姿勢の違いな
どは、テンプレートに形成された窓どうしの間隔等を調
整することによって吸収すること（個人差や姿勢の違い
などの影響を受けにくくすること）が可能である。

【００４３】また、本実施の形態では、瞳などの物体の
位置を検出するようにしたが、物体の位置を検出するこ
とができれば、例えば、膨張処理などを行うことで、そ
の物体が表示された領域も抽出することができる。従っ
て、本発明は、画像に表示された物体の位置だけでな
く、領域を検出する場合にも適用可能である。さらに、
本発明は、画像に表示された物体の位置の他、画像に表
示された模様などの所定のパターンの位置を検出する場
合にも適用可能である。

【００４４】また、本実施の形態では、テンプレートに
したがって抽出されたある領域の複数の画素データの平
均値を、その領域の代表値とするようにしたが、その
他、例えば、その領域の複数の画素データの分布範囲の
中央の値（複数の画素データを、例えば、昇順に並べた
場合に、その中央に位置する値（中央に位置する値が、
２つ存在する場合には、それらのうちのいずれか一方や
平均値など））や、複数の画素データの最大値若しくは
最小値などを、代表値として用いることが可能である。

【００４５】さらに、本実施の形態では、複数の領域そ
れぞれの代表値の最大値または最小値を、それぞれＶ
_maxまたはＶ_minとするとき、（Ｖ_max−Ｖ_min）／２を、
所定の閾値εとして用いるようにしたが、その他、例え
ば、（Ｖ_max−Ｖ_min）／２以外の、複数の領域それぞれ
の代表値の最大値Ｖ_maxと最小値Ｖ_minとの差に比例する
値や、複数の領域それぞれの代表値の平均値Ｖ_aveに比
例する値、または複数の領域それぞれの代表値の分布範
囲の中央の値Ｖ_medに比例する値などを、閾値として用
いることが可能である。具体的には、例えば、３×（Ｖ
_max−Ｖ_min）／４や、Ｖ_ave／２，Ｖ_med／２などの、式
Ｎ×（Ｖ_max−Ｖ_min）／２^Nや、Ｎ×Ｖ_ave／２^N，Ｎ×
Ｖ^med／２^Nで表現可能な値などを、閾値として用いるこ
とが可能である（但し、Ｍ，Ｎは正の整数）。

【００４６】また、本実施の形態では、処理の対象とす
る画像がグレースケールで表現されるものとしたことか
ら、画素データとしては、輝度値を用いることとなる
が、その他、画素データとしては、色差信号の色信号を
用いることも可能である。

【００４７】さらに、本実施の形態では、テンプレート
を、ラインスキャン順に移動していくようにしたが、テ
ンプレートの移動のさせ方は、ラインスキャン順に限定
されるものではない。

【００４８】また、本実施の形態では、１フレームの空
間方向に分布する画素データを抽出するためのテンプレ
ートを用いるようにしたが、テンプレートとしては、そ
の他、例えば、時間方向に分布する画素データも抽出す
るようなものを用いることが可能である。即ち、例え
ば、図８に示すように、注目しているフレームを、第Ｎ
フレームとして、第Ｎフレームの他に、その前後の第Ｎ
−１フレームおよび第Ｎ＋１フレームから、画素データ
を抽出するテンプレートを用いることが可能である。

【００４９】

【発明の効果】以上の如く、本発明の画像処理装置およ
び画像処理方法によれば、所定のパターンに対応する領
域の画素データを抽出するためのテンプレートにしたが
って、画像から、複数の領域の画素データが抽出され、
その複数の領域それぞれの画素データが正規化されて、
その複数の領域それぞれについて、正規化データが出力
される。そして、複数の領域それぞれについての正規化
データに基づいて、所定のパターンの位置が検出され
る。従って、例えば、個人差や、画像の傾き、照明の変
化等による影響を軽減して、より精度良く、物体の検出
等を行うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明を適用した位置検出装置の一実施の形態
の構成例を示すブロック図である。

【図２】図１の位置検出装置の処理を説明するためのフ
ローチャートである。

【図３】図１の位置検出装置の処理を説明するための図
である。

【図４】図１の位置検出装置の処理を説明するための図
である。

【図５】図１の位置検出装置の処理を説明するための図
である。

【図６】図１の位置検出装置の処理を説明するための図
である。

【図７】本発明を適用したカメラシステムの一実施の形
態の構成例を示すブロック図である。

【図８】空間および時間の両方向に分布するテンプレー
トを示す図である。

【符号の説明】

１ フレームメモリ， ２ 領域抽出部（抽出手段），
３ 正規化部（正規化手段）， ４ 位置検出部（検
出手段）， ５ テンプレート記憶部， ６テンプレー
ト選択部， ７ 閾値計算部（閾値算出手段）， ８
検出用パターン記憶部， １１ ビデオカメラ（撮像手
段）， １２ Ａ／Ｄ変換器， １３位置検出装置，
１４ 制御部（制御手段）， １５ パン／チルト機構

Claims (12)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像の中の所定のパターンの位置を検出
   するための処理を行う画像処理装置であって、 前記所定のパターンに対応する領域の画素データを抽出
   するためのテンプレートにしたがって、前記画像から、
   複数の領域の画素データを抽出する抽出手段と、 前記複数の領域それぞれの画素データを正規化し、その
   複数の領域それぞれについて、正規化データを出力する
   正規化手段と、 前記複数の領域それぞれについての正規化データに基づ
   いて、前記所定のパターンの位置を検出する検出手段と
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 前記抽出手段は、前記画像から、前記複
   数の領域それぞれを構成する画素の輝度値を抽出するこ
   とを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 【請求項３】 前記テンプレートは、前記画像の正多角
   形状の領域の中の複数の領域の画素データを抽出するた
   めのパターンを有することを特徴とする請求項１に記載
   の画像処理装置。
4. 【請求項４】 前記複数の領域それぞれには、複数の画
   素データが含まれることを特徴とする請求項１に記載の
   画像処理装置。
5. 【請求項５】 前記正規化手段は、前記複数の領域それ
   ぞれの複数の画素データから、前記複数の領域それぞれ
   を代表する代表値を求めることを特徴とする請求項４に
   記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 前記正規化手段は、前記複数の領域それ
   ぞれの複数の画素データの平均値、前記複数の領域それ
   ぞれの複数の画素データの分布範囲の中央の値、または
   前記複数の領域それぞれの複数の画素データの最大値若
   しくは最小値を、前記複数の領域それぞれの代表値とし
   て求めることを特徴とする請求項５に記載の画像処理装
   置。
7. 【請求項７】 前記正規化手段は、前記複数の領域それ
   ぞれの代表値と、所定の閾値とを比較することで、前記
   複数の領域それぞれの代表値を１ビットの値に変換する
   ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
8. 【請求項８】 前記所定の閾値を求める閾値算出手段を
   さらに備えることを特徴とする請求項７に記載の画像処
   理装置。
9. 【請求項９】 前記閾値算出手段は、前記複数の領域そ
   れぞれの代表値の最大値と最小値との差、前記複数の領
   域それぞれの代表値の平均値、または前記複数の領域そ
   れぞれの代表値の分布範囲の中央の値に比例する値を、
   前記所定の閾値として求めることを特徴とする請求項８
   に記載の画像処理装置。
10. 【請求項１０】 画像の中の所定のパターンの位置を検
    出するための処理を行う画像処理方法であって、 前記所定のパターンに対応する領域の画素データを抽出
    するためのテンプレートにしたがって、前記画像から、
    複数の領域の画素データを抽出する抽出ステップと、 前記複数の領域それぞれの画素データを正規化し、その
    複数の領域それぞれについて、正規化データを出力する
    正規化ステップと、 前記複数の領域それぞれについての正規化データに基づ
    いて、前記所定のパターンの位置を検出する検出ステッ
    プとを備えることを特徴とする画像処理方法。
11. 【請求項１１】 画像の中の所定のパターンの位置を検
    出するための処理を行う画像処理装置であって、 入力された光を光電変換し、前記画像を出力する撮像手
    段と、 前記画像の中の所定のパターンに対応する領域の画素デ
    ータを抽出するためのテンプレートにしたがって、前記
    画像から、複数の領域の画素データを抽出する抽出手段
    と、 前記複数の領域それぞれの画素データを正規化し、その
    複数の領域それぞれについて、正規化データを出力する
    正規化手段と、 前記複数の領域それぞれについての正規化データに基づ
    いて、前記所定のパターンの位置を検出する検出手段と
    を備えることを特徴とする画像処理装置。
12. 【請求項１２】 前記所定のパターンの位置の検出結果
    に基づいて、所定の機器を制御する制御手段をさらに備
    えることを特徴とする請求項１１に記載の画像処理装
    置。