JP2001043365A - 静止画オブジェクトの特徴抽出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 オブジェクトの大きさや回転に関して不変な
特徴、あるいは回転によるマッチングを容易に行うこと
のできる特徴を、回転に関する演算を行わずに抽出する
ことのできる静止画オブジェクトの特徴抽出方法を提供
すること。 【解決手段】 座標系変換部３は、オブジェクトの二値
形状情報とテクスチャ情報との直交座標系データを再標
本化により極座標系データに変換する。その極座標系デ
ータから特徴抽出部４により特徴抽出を行う。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、静止画像の検索、
認識等を行う際に用いられる、静止画像内のオブジェク
トから特徴を抽出する方法に関する。そして、この発明
は、オブジェクトの回転や大きさに影響されないオブジ
ェクトの特徴を抽出する静止画オブジェクトの特徴抽出
方法を提供することを目的としている。

【０００２】

【従来の技術】従来の静止画オブジェクトの特徴抽出技
術は、直交座標系におけるオブジェクトの形状情報より
特徴を抽出するものがほとんどである。このような特徴
抽出方法において、オブジェクトの回転に関して不変な
特徴を抽出するためには、オブジェクトの回転に関する
演算を行う必要がある。また、オブジェクトの回転によ
って値の変化する特徴を抽出する場合は、回転によるマ
ッチングを行う必要があり、回転に関する演算を伴う。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】従来の静止画オブジェ
クトの特徴抽出においては、、オブジェクトの大きさや
回転に関して不変な特徴、あるいは回転によるマッチン
グを行うことができる特徴を抽出するためには、回転に
関する演算を行う必要があった。また、静止画オブジェ
クトに関する複数の特徴抽出方法を用いる場合、それぞ
れの特徴抽出方法ごとにオブジェクトの回転に関する正
規化を行わなければならないという問題があった。

【０００４】本発明は、オブジェクトの大きさや回転に
関して不変な特徴、あるいは回転によるマッチングを容
易に行うことのできる特徴を、回転に関する演算を行わ
ずに抽出することのできる静止画オブジェクトの特徴抽
出方法を提供することを目的とする。さらに、この発明
は、複数の特徴抽出方法を用いる場合に、オブジェクト
の回転に関する正規化をそれぞれの特徴抽出方法ごとに
行う必要のない静止画オブジェクトの特徴抽出方法を提
供することを目的とする。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
に本発明は、静止画像に含まれるオブジェクトより特徴
を抽出する方法において、静止画像よりオブジェクトの
二値形状情報及びテクスチャ情報の直交座標系データを
抽出し、前記オブジェクトを内部に含むような円を想定
し、前記円の中心を原点とする極座標系において、ｒ軸
（半径軸）方向に０から前記円の半径まで、Θ軸（角度
軸）方向に０から２πまでの領域を固定の標本数で再標
本化することにより、前記直交座標系データを極座標系
データに変換し、前記極座標系データより前記オブジェ
クトの特徴を抽出することを特徴とする静止画オブジェ
クトの特徴抽出方法、を提供すると共に、上記静止画オ
ブジェクトの特徴抽出方法において、前記極座標系デー
タより前記オブジェクトの特徴を抽出するために、前記
極座標系データに変換した二値形状情報において、Θ軸
（角度軸）方向の各列について注目標本値とその手前の
標本値との差の絶対値を順次加算して得られるｒ軸（半
径軸）に関する１次元信号を複数回ウェーブレット変換
し、その結果得られる最低域成分を用いることを特徴と
する静止画オブジェクトの特徴抽出方法、を提供するも
のである。

【０００６】

【発明の実施の形態】本発明による静止画オブジェクト
の特徴抽出方法の一実施例を実現するための装置構成を
図１に示す。オブジェクト抽出部２は、入力端子１から
入力される静止画像より注目オブジェクトを自動または
手動で抽出し、抽出されたオブジェクトの直交座標系で
表現される二値形状情報（ａ１）及びテクスチャ情報
（ａ２）を、それぞれ座標系変換部３へ出力する。

【０００７】座標系変換部３は、オブジェクト抽出部２
から供給される二値形状情報とテクスチャ情報との直交
座標系データを極座標系に変換・再標本化し、極座標系
で表現される二値形状情報（ｂ１）及びテクスチャ情報
（ｂ２）を、それぞれ特徴抽出部４へ出力する。特徴抽
出部４は、座標系変換部３から供給される二値形状情報
とテクスチャ情報との極座標系データより特徴を抽出
し、その特徴を出力端子５へ出力する。

【０００８】上記のオブジェクト抽出部２としては、画
像中のオブジェクトを自動または半自動で抽出する手法
として知られている、閾値処理、ハフ変換、動的輪郭モ
デル等の手法を用いて構成する。あるいは手動により抽
出する構成でもよい。

【０００９】座標系変換部３は、入力される二値形状情
報とテクスチャ情報との直交座標系データを極座標系デ
ータに変換するとともに、オブジェクトの大きさに左右
されない特徴抽出を実現するため再標本化を行う。以下
に座標系変換と再標本化の方法を説明する。

【００１０】まず、オブジェクトに対して特定の基準に
基づく円を描く。円の描き方として、オブジェクトの重
心を中心とし、重心から最も遠いオブジェクト内の点と
中心との距離を円の半径とする。あるいは、円の中心を
オブジェクトの最小外接円の中心とし、円の半径を最小
外接円の半径とする。それぞれの場合について、図２に
例を示す。

【００１１】次に、円の中心を原点とする極座標系
（ｒ，Θ）を想定する。直交座標系（ｘ，ｙ）における
円の中心の座標を（ｘｃ，ｙｃ）とすると、（ｘ，ｙ）
と（ｒ，Θ）との間に次式で表される関係が成り立つ。

【００１２】

【数１】

【００１３】この式に基づき、極座標系の０≦ｒ＜ｒ
ｃ，０≦Θ＜２πの領域の再標本化を行う。ただし、ｒ
ｃは想定した円の半径である。オブジェクトの大きさを
正規化するため、標本点数をｒ軸，Θ軸方向にそれぞれ
Ｎｒ，ＮΘに固定する。このとき、極座標系の標本点
（ｉ，ｊ）の直交座標（ｘ（ｉ，ｊ），ｙ（ｉ，ｊ））
は次のようになる。

【００１４】

【数２】

【００１５】二値形状情報の再標本値の算出方法を説明
する。直交座標系の標本点（ｘ，ｙ）における二値形状
情報は、画像の大きさをＮｘ，Ｎｙとして次式で表され
る。

【００１６】

【数３】

【００１７】ここで、極座標系の標本点（ｉ，ｊ）の直
交座標（ｘ（ｉ，ｊ），ｙ（ｉ，ｊ））が直交座標系の
ある標本点（ｘ０，ｙ０）に一致する場合、標本点
（ｉ，ｊ）の二値形状情報Α（ｉ，ｊ）は標本点（ｘ
０，ｙ０）の二値形状情報と等しくする。

【００１８】

【数４】

【００１９】極座標系の標本点（ｉ，ｊ）の直交座標
（ｘ（ｉ，ｊ），ｙ（ｉ，ｊ））が、直交座標系のある
標本点（ｘ０，ｙ０）とその右隣の標本点（ｘ０＋１，
ｙ０）とを結ぶ線分上にあり、かついずれの端点にも一
致しない場合、標本点（ｉ，ｊ）の二値形状情報Α
（ｉ，ｊ）を次式のように求める。

【００２０】

【数５】

【００２１】極座標系の標本点（ｉ，ｊ）の直交座標
（ｘ（ｉ，ｊ），ｙ（ｉ，ｊ））が、直交座標系のある
標本点（ｘ０，ｙ０）とその直下の標本点（ｘ０，ｙ０
＋１）とを結ぶ線分上にあり、かついずれの端点にも一
致しない場合、標本点（ｉ，ｊ）の二値形状情報Α
（ｉ，ｊ）を次式のように求める。

【００２２】

【数６】

【００２３】極座標系の標本点（ｉ，ｊ）の直交座標
（ｘ（ｉ，ｊ），ｙ（ｉ，ｊ））が、直交座標系のある
標本点（ｘ０，ｙ０）とそれに隣接する３つの標本点
（ｘ０＋１，ｙ０），（ｘ０，ｙ０＋１），（ｘ０＋
１，ｙ０＋１）の４点を頂点とする長方形の内部にある
場合、標本点（ｉ，ｊ）の二値形状情報Α（ｉ，ｊ）を
長方形の４頂点における二値形状情報のうち値が２５５
である点の数によって以下のように求める。

【００２４】

【数７】

【００２５】ただし、３個の場合は上記長方形の２辺と
１対角線よりなる直角三角形でかつ二値形状情報の値が
０である点を含まない三角形を想定し、標本点（ｉ，
ｊ）がその三角形の内部または辺に存在するとき二値形
状情報Α（ｉ，ｊ）＝２５５とし、それ以外のときΑ
（ｉ，ｊ）＝０とする。α（ｘ０、ｙ０）＝α（ｘ０＋
１、ｙ０）＝α（ｘ０、ｙ０＋１）＝２５５、α（ｘ０
＋１、ｙ０＋１）＝０の場合の例を図３に示す。標本点
（ｉ，ｊ）が図の斜線部内部または境界線上にあるとき
Α（ｉ，ｊ）＝２５５となり、それ以外のときΑ（ｉ，
ｊ）＝０となる。

【００２６】次に、テクスチャ情報の再標本値の算出方
法を説明する。直交座標系の標本点（ｘ，ｙ）における
テクスチャ情報をｆ（ｘ，ｙ）（ｘ＝０，１，…，Ｎｘ
−１；ｙ＝０，１，…，Ｎｙ−１）と表す。ここで、極
座標系の標本点（ｉ，ｊ）の直交座標（ｘ（ｉ，ｊ），
ｙ（ｉ，ｊ））が直交座標系のある標本点（ｘ０，ｙ
０）に一致する場合、標本点（ｉ，ｊ）のテクスチャ情
報Ｆ（ｉ，ｊ）を標本点（ｘ０，ｙ０）のテクスチャ情
報と等しくする。

【００２７】

【数８】

【００２８】極座標系の標本点（ｉ，ｊ）の直交座標
（ｘ（ｉ，ｊ），ｙ（ｉ，ｊ））が、直交座標系のある
標本点（ｘ０，ｙ０）とその右隣の標本点（ｘ０＋１，
ｙ０）とを結ぶ線分上にあり、かついずれの端点にも一
致しない場合、標本点（ｉ，ｊ）のテクスチャ情報Ｆ
（ｉ，ｊ）をそれぞれの端点から座標（ｘ（ｉ，ｊ），
ｙ（ｉ，ｊ））までの距離の比に基づき次式のように求
める。

【００２９】

【数９】

【００３０】極座標系の標本点（ｉ，ｊ）の直交座標
（ｘ（ｉ，ｊ），ｙ（ｉ，ｊ））が、直交座標系のある
標本点（ｘ０，ｙ０）とその直下の標本点（ｘ０，ｙ０
＋１）とを結ぶ線分上にあり、かついずれの端点にも一
致しない場合、標本点（ｉ，ｊ）のテクスチャ情報Ｆ
（ｉ，ｊ）をそれぞれの端点から座標（ｘ（ｉ，ｊ），
ｙ（ｉ，ｊ））までの距離の比に基づき次式のように求
める。

【００３１】

【数１０】

【００３２】極座標系の標本点（ｉ，ｊ）の直交座標
（ｘ（ｉ，ｊ），ｙ（ｉ，ｊ））が、直交座標系のある
標本点（ｘ０，ｙ０）とそれに隣接する３つの標本点
（ｘ０＋１，ｙ０），（ｘ０，ｙ０＋１），（ｘ０＋
１，ｙ０＋１）の４点を頂点とする長方形の内部にある
場合、標本点（ｉ，ｊ）のテクスチャ情報Ｆ（ｉ，ｊ）
の算出方法は長方形の４頂点における二値形状情報のう
ち値が２５５である点の数によって異なる。０個または
１個または２個の場合、標本点（ｉ，ｊ）はオブジェク
ト外の点となるのでテクスチャ情報を求める必要はな
い。３個の場合、標本点（ｉ，ｊ）のテクスチャ情報Ｆ
（ｉ，ｊ）、二値形状情報が０である点のテクスチャ情
報がその対角の点のテクスチャ情報に等しいと仮定し、
４頂点から座標（ｘ（ｉ，ｊ），ｙ（ｉ，ｊ））までの
距離の比に基づき以下のように求める。

【００３３】α（ｘ０，ｙ０）＝０のとき、

【００３４】

【数１１】

【００３５】α（ｘ０＋１，ｙ０）＝０のとき、

【００３６】

【数１２】

【００３７】α（ｘ０，ｙ０＋１）＝０のとき、

【００３８】

【数１３】

【００３９】α（ｘ０＋１，ｙ０＋１）＝０のとき、

【００４０】

【数１４】

【００４１】また、４頂点における二値形状情報のうち
値が２５５である点の数が４個の場合、標本点（ｉ，
ｊ）のテクスチャ情報Ｆ（ｉ，ｊ）を４頂点から座標
（ｘ（ｉ，ｊ），ｙ（ｉ，ｊ））までの距離の比に基づ
き次式のように求める。

【００４２】

【数１５】

【００４３】以上のようにして求められる極座標系の二
値形状情報とテクスチャ情報とが、座標系変換部３から
特徴抽出部４へ出力される。極座標系の二値形状情報と
テクスチャ情報とは、再標本化されているので、オブジ
ェクトの大きさに関して不変な特徴量抽出を可能とす
る。直交座標系の二値形状情報とその極座標系データの
例を図４に示す。

【００４４】特徴抽出部４に入力される極座標系の二値
形状情報（ｂ１）及びテクスチャ情報（ｂ２）は、Θ軸
方向に関して周期的な値をとる。特徴抽出部４はこの性
質を利用し、オブジェクトの回転に関して不変な特徴あ
るいはオブジェクトの回転によるマッチングが容易に行
えるような特徴を抽出する。特徴抽出部４は二値形状情
報（ｂ１）とテクスチャ情報（ｂ２）との両方あるいは
どちらか一方を入力とする特徴抽出手段を用いることが
できる。また、単一の特徴抽出手段、あるいは複数の特
徴抽出手段を用いることができる。複数の特徴抽出手段
を用いる場合でも、極座標系に変換されたデータを用い
ているので、オブジェクトの回転に関する正規化をそれ
ぞれの特徴抽出手段ごとに行う必要はない。

【００４５】特徴抽出部４に用いる特徴抽出手段とし
て、入力として二値形状情報（ｂ１）のみを用い、オブ
ジェクトの回転に不変な特徴を抽出する方法の一例を以
下に示す。極座標系の二値形状情報Α（ｉ，ｊ）（ｉ＝
０，…，Ｎｒ；ｊ＝０，…，ＮΘ）に関して次式の値を
求める。

【００４６】

【数１６】

【００４７】ｄ（ｉ）は直交座標系での中心（ｘｃ，ｙ
ｃ）、半径ｒｃ・ｉ／Ｎｒの円周上におけるオブジェク
トの複雑さを表す値であり、オブジェクトの回転に関し
て不変である。またｄ（ｉ）はｉに関する一次元信号で
あると考えられる。このｄ（ｉ）に対して適当な回数だ
けウェーブレット変換を行ったときの最低域成分Ｄ
（ｉ）（ｉ＝０，…，Ｎ−１；Ｎ＜Ｎｒ）を特徴として
出力する。Ｄ（ｉ）はオブジェクトの回転や大きさに関
して不変の特徴である。

【００４８】

【発明の効果】以上の通り、本発明の静止画オブジェク
トの特徴抽出方法は、オブジェクトの二値形状情報とテ
クスチャ情報との直交座標系データを再標本化により極
座標系データに変換し、その極座標系データから特徴抽
出を行っているので、 ・オブジェクトの大きさや回転に関して不変な特徴、あ
るいは回転によるマッチングを容易に行うことが可能な
特徴を、回転に関する演算を行わなくても抽出できる。 ・複数の特徴抽出手法を用いる場合でも、オブジェクト
の回転に関する正規化をそれぞれの特徴抽出手法ごとに
行う必要はなく、システム構成を簡略化できる。という
効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】静止画オブジェクトの特徴抽出方法の一実施例
を実現するための装置構成図である。

【図２】座標系変換の際に想定する円の描き方を示す図
である。

【図３】座標系変換の際の二値形状情報の再標本化を説
明するための図である。

【図４】直交座標系の二値形状情報とそれを変換して得
られる極座標系の二値形状情報とを示す図である。

【符号の説明】

１ 画像入力端子 ２ オブジェクト抽出部 ３ 座標系変換部 ４ 特徴抽出部 ５ 特徴出力端子 ａ１ 直交座標系二値形状情報 ａ２ 直交座標系テクスチャ情報 ｂ１ 極座標系二値形状情報 ｂ２ 極座標系テクスチャ情報

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】静止画像に含まれるオブジェクトより特徴
   を抽出する方法において、 静止画像よりオブジェクトの二値形状情報及びテクスチ
   ャ情報の直交座標系データを抽出し、 前記オブジェクトを内部に含むような円を想定し、前記
   円の中心を原点とする極座標系において、ｒ軸（半径
   軸）方向に０から前記円の半径まで、Θ軸（角度軸）方
   向に０から２πまでの領域を固定の標本数で再標本化す
   ることにより、前記直交座標系データを極座標系データ
   に変換し、 前記極座標系データより前記オブジェクトの特徴を抽出
   することを特徴とする静止画オブジェクトの特徴抽出方
   法。
2. 【請求項２】請求項１記載の静止画オブジェクトの特徴
   抽出方法において、 前記極座標系データより前記オブジェクトの特徴を抽出
   するために、 前記極座標系データに変換した二値形状情報において、
   Θ軸（角度軸）方向の各列について注目標本値とその手
   前の標本値との差の絶対値を順次加算して得られるｒ軸
   （半径軸）に関する１次元信号を複数回ウェーブレット
   変換し、その結果得られる最低域成分を用いることを特
   徴とする静止画オブジェクトの特徴抽出方法。