JP2001155163A - 移動物体切り出し装置 - Google Patents
移動物体切り出し装置Info
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- JP2001155163A JP2001155163A JP33656599A JP33656599A JP2001155163A JP 2001155163 A JP2001155163 A JP 2001155163A JP 33656599 A JP33656599 A JP 33656599A JP 33656599 A JP33656599 A JP 33656599A JP 2001155163 A JP2001155163 A JP 2001155163A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 移動物体のゆっくりした移動や一時的な停止
の影響、ノイズによる小刻みな画素値の変動の影響など
を受けずに安定に背景画像を生成し、移動物体の画像の
みを適確に切り出すことができる移動物体切り出し装置
を提供する。 【解決手段】 平均値からのずれが大きい画素値を特異
データ除去手段３で特異データとして除去し、残りの画
素値の変動を近似する近似式を算出して求めた近似式表
現パラメータとフレーム番号から背景画像を合成し、こ
の背景画像との差分画像を背景差分算出手段９で算出
し、差分画像の画素値を分析して差分主成分ベクトルを
差分主成分算出手段１１で求め、差分画像から差分主成
分ベクトル方向の成分を除去し、残りの成分が大きい個
所を残すマスクを入力映像の各フレームに適用して移動
物体映像のみを切り出す。
の影響、ノイズによる小刻みな画素値の変動の影響など
を受けずに安定に背景画像を生成し、移動物体の画像の
みを適確に切り出すことができる移動物体切り出し装置
を提供する。 【解決手段】 平均値からのずれが大きい画素値を特異
データ除去手段３で特異データとして除去し、残りの画
素値の変動を近似する近似式を算出して求めた近似式表
現パラメータとフレーム番号から背景画像を合成し、こ
の背景画像との差分画像を背景差分算出手段９で算出
し、差分画像の画素値を分析して差分主成分ベクトルを
差分主成分算出手段１１で求め、差分画像から差分主成
分ベクトル方向の成分を除去し、残りの成分が大きい個
所を残すマスクを入力映像の各フレームに適用して移動
物体映像のみを切り出す。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、固定背景中に移動
物体が写された映像を入力とし、この入力映像から移動
物体の映像のみを残し、それ以外の映像を消去して生成
される移動物体の映像のみを切り出して出力する移動物
体切り出し装置に関する。
物体が写された映像を入力とし、この入力映像から移動
物体の映像のみを残し、それ以外の映像を消去して生成
される移動物体の映像のみを切り出して出力する移動物
体切り出し装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、固定背景中に移動物体が写された
映像の中から移動物体の映像のみを切り出す処理は、入
力映像中のフレーム間の差分を求めることにより行われ
ている（例えば、安居院猛、中嶋正之：画像情報処理、
pp.146-148、森北出版（1991）参照）。
映像の中から移動物体の映像のみを切り出す処理は、入
力映像中のフレーム間の差分を求めることにより行われ
ている（例えば、安居院猛、中嶋正之：画像情報処理、
pp.146-148、森北出版（1991）参照）。
【０００３】また、自動車の映像を対象とするものであ
って、初期背景画像を生成し、この初期背景画像をもと
に背景画像を更新しつつ、背景画像と入力画像の差分お
よび入力画像のエッジを用いて、移動物体である自動車
の領域を切り出す方法も提案されている（高藤政雄、北
村忠明、小林芳樹：空間微分および差分処理を用いた車
両抽出法、電子情報通信学会論文誌、D-II Vol.J80-D-I
I,No.11,pp.2976-2985（1997年11月）参照）。
って、初期背景画像を生成し、この初期背景画像をもと
に背景画像を更新しつつ、背景画像と入力画像の差分お
よび入力画像のエッジを用いて、移動物体である自動車
の領域を切り出す方法も提案されている（高藤政雄、北
村忠明、小林芳樹：空間微分および差分処理を用いた車
両抽出法、電子情報通信学会論文誌、D-II Vol.J80-D-I
I,No.11,pp.2976-2985（1997年11月）参照）。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】上述した従来技術のう
ち、最初に記載した方法では、移動物体がゆっくり動い
たり停止したりすると、移動物体の領域が分離したり、
抽出できなくなるという問題がある。
ち、最初に記載した方法では、移動物体がゆっくり動い
たり停止したりすると、移動物体の領域が分離したり、
抽出できなくなるという問題がある。
【０００５】また、背景画像との差分を用いる後者の方
法では、最初の方法で生じた問題は生じないが、初期背
景画像が先頭の短時間の映像から生成され、背景画像更
新の際には１つのフレームの画素値を用いて更新を行う
ので、画素値の変動をフレーム順に追いかけてノイズに
よる小刻みな画素値の変動の影響を取り除くということ
は行われていないため、作成される背景画像が不安定に
なるという問題がある。
法では、最初の方法で生じた問題は生じないが、初期背
景画像が先頭の短時間の映像から生成され、背景画像更
新の際には１つのフレームの画素値を用いて更新を行う
ので、画素値の変動をフレーム順に追いかけてノイズに
よる小刻みな画素値の変動の影響を取り除くということ
は行われていないため、作成される背景画像が不安定に
なるという問題がある。
【０００６】更に、背景画像画素値のフレーム毎の変動
の大きさは画像上の場所により異なり、移動物体上の点
であるのかまたは背景上の点であるのかを判断するため
のしきい値を設定することが困難であるという問題があ
る。
の大きさは画像上の場所により異なり、移動物体上の点
であるのかまたは背景上の点であるのかを判断するため
のしきい値を設定することが困難であるという問題があ
る。
【０００７】本発明は、上記に鑑みてなされたもので、
その目的とするところは、移動物体のゆっくりした移動
や一時的な停止の影響、ノイズによる小刻みな画素値の
変動の影響などを受けずに安定に背景画像を生成し、移
動物体の画像のみを適確に切り出すことができる移動物
体切り出し装置を提供することにある。
その目的とするところは、移動物体のゆっくりした移動
や一時的な停止の影響、ノイズによる小刻みな画素値の
変動の影響などを受けずに安定に背景画像を生成し、移
動物体の画像のみを適確に切り出すことができる移動物
体切り出し装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するた
め、請求項１記載の本発明は、固定背景中に移動物体が
写されたカラー映像を入力とし、この入力映像から移動
物体の映像のみを残し、それ以外の映像を消去して移動
物体の映像のみを切り出す移動物体切り出し装置であっ
て、前記入力映像を構成する複数のフレームを複数の区
間に分割する区間分割手段と、各区間に属するフレーム
に対して同一位置の点の画素値をフレーム順に追いかけ
て、平均値からのずれが大きい画素値を特異データとし
て除去する特異データ除去手段と、各区間毎に画像上の
各位置に対して前記特異データを除去した残りの画素値
の変動を近似する近似式を算出し、近似式表現パラメー
タを出力する画素値変動近似式算出手段と、前記近似式
表現パラメータとフレーム番号から背景画像を合成する
背景画像合成手段と、入力映像中の各フレームと該フレ
ームに対応する前記合成された背景画像との差分画像を
算出する背景差分算出手段と、この算出された差分画像
の画素値を分析し、差分の主成分を算出して、差分主成
分ベクトルを出力する差分主成分算出手段と、前記差分
画像から前記差分主成分ベクトル方向の成分を除去し、
残りの成分が所定の値より大きい個所のみを残すための
マスクを作成し、このマスクを入力映像の各フレームに
適用して移動物体切り出し映像を出力する移動物体マス
ク手段とを有することを要旨とする。
め、請求項１記載の本発明は、固定背景中に移動物体が
写されたカラー映像を入力とし、この入力映像から移動
物体の映像のみを残し、それ以外の映像を消去して移動
物体の映像のみを切り出す移動物体切り出し装置であっ
て、前記入力映像を構成する複数のフレームを複数の区
間に分割する区間分割手段と、各区間に属するフレーム
に対して同一位置の点の画素値をフレーム順に追いかけ
て、平均値からのずれが大きい画素値を特異データとし
て除去する特異データ除去手段と、各区間毎に画像上の
各位置に対して前記特異データを除去した残りの画素値
の変動を近似する近似式を算出し、近似式表現パラメー
タを出力する画素値変動近似式算出手段と、前記近似式
表現パラメータとフレーム番号から背景画像を合成する
背景画像合成手段と、入力映像中の各フレームと該フレ
ームに対応する前記合成された背景画像との差分画像を
算出する背景差分算出手段と、この算出された差分画像
の画素値を分析し、差分の主成分を算出して、差分主成
分ベクトルを出力する差分主成分算出手段と、前記差分
画像から前記差分主成分ベクトル方向の成分を除去し、
残りの成分が所定の値より大きい個所のみを残すための
マスクを作成し、このマスクを入力映像の各フレームに
適用して移動物体切り出し映像を出力する移動物体マス
ク手段とを有することを要旨とする。
【０００９】請求項１記載の本発明にあっては、平均値
からのずれが大きい画素値を特異データとして除去し、
特異データを除去した残りの画素値の変動を近似する近
似式を算出して近似式表現パラメータを求め、近似式表
現パラメータとフレーム番号から背景画像を合成し、各
フレームと対応する背景画像との差分画像を算出し、こ
の差分画像の画素値を分析し、差分の主成分を算出して
差分主成分ベクトルを求め、差分画像から差分主成分ベ
クトル方向の成分を除去し、残りの成分が大きい個所を
残すマスクを作成し、このマスクを入力映像の各フレー
ムに適用して移動物体映像のみを切り出しているため、
移動物体がゆっくり移動したり一時的に停止してもその
領域を適確に切り出すことができ、またノイズによる小
刻みな画素値の影響をできるだけ受けずに安定して背景
画像を生成でき、更に背景画像と入力画像の差分画像か
ら移動物体領域を切り出す際に画像上の位置による特性
の違いの影響をできるだけ受けずに移動物体の領域を切
り出すことができる。
からのずれが大きい画素値を特異データとして除去し、
特異データを除去した残りの画素値の変動を近似する近
似式を算出して近似式表現パラメータを求め、近似式表
現パラメータとフレーム番号から背景画像を合成し、各
フレームと対応する背景画像との差分画像を算出し、こ
の差分画像の画素値を分析し、差分の主成分を算出して
差分主成分ベクトルを求め、差分画像から差分主成分ベ
クトル方向の成分を除去し、残りの成分が大きい個所を
残すマスクを作成し、このマスクを入力映像の各フレー
ムに適用して移動物体映像のみを切り出しているため、
移動物体がゆっくり移動したり一時的に停止してもその
領域を適確に切り出すことができ、またノイズによる小
刻みな画素値の影響をできるだけ受けずに安定して背景
画像を生成でき、更に背景画像と入力画像の差分画像か
ら移動物体領域を切り出す際に画像上の位置による特性
の違いの影響をできるだけ受けずに移動物体の領域を切
り出すことができる。
【００１０】また、請求項２記載の本発明は、固定背景
中に移動物体が写されたカラー映像を入力とし、この入
力映像から移動物体の映像のみを残し、それ以外の映像
を消去して移動物体の映像のみを切り出す移動物体切り
出し装置であって、入力映像を構成するフレームとして
１フレームずつ順に入力されるフレームを所定数蓄積す
る入力フレーム蓄積手段と、この蓄積された複数のフレ
ームに対して同一位置の点の画素値をフレーム順に追い
かけて、平均値からのずれが大きい画素値を特異データ
として除去する特異データ除去手段と、画像上の各位置
に対して前記特異データを除去した残りの画素値の変動
を近似する近似式を算出し、近似式表現パラメータを出
力する画素値変動近似式算出手段と、前記近似式表現パ
ラメータとフレーム番号から背景画像を合成する背景画
像合成手段と、入力映像中の各フレームと該フレームに
対応する前記合成された背景画像との差分画像を算出す
る背景差分算出手段と、この算出された差分画像の画素
値を分析し、差分の主成分を算出して、差分主成分ベク
トルを出力する差分主成分算出手段と、前記差分画像か
ら前記差分主成分ベクトル方向の成分を除去し、残りの
成分が所定の値より大きい個所のみを残すためのマスク
を作成し、このマスクを入力映像の各フレームに適用し
て移動物体切り出し映像を出力する移動物体マスク手段
と、前記移動物体マスク手段によって前記差分主成分ベ
クトル方向の成分の除去された残りの成分が小さく、背
景上の点と判断される点の画素値を用いて、前記近似式
表現パラメータを更新する近似式更新手段とを有するこ
とを要旨とする。
中に移動物体が写されたカラー映像を入力とし、この入
力映像から移動物体の映像のみを残し、それ以外の映像
を消去して移動物体の映像のみを切り出す移動物体切り
出し装置であって、入力映像を構成するフレームとして
１フレームずつ順に入力されるフレームを所定数蓄積す
る入力フレーム蓄積手段と、この蓄積された複数のフレ
ームに対して同一位置の点の画素値をフレーム順に追い
かけて、平均値からのずれが大きい画素値を特異データ
として除去する特異データ除去手段と、画像上の各位置
に対して前記特異データを除去した残りの画素値の変動
を近似する近似式を算出し、近似式表現パラメータを出
力する画素値変動近似式算出手段と、前記近似式表現パ
ラメータとフレーム番号から背景画像を合成する背景画
像合成手段と、入力映像中の各フレームと該フレームに
対応する前記合成された背景画像との差分画像を算出す
る背景差分算出手段と、この算出された差分画像の画素
値を分析し、差分の主成分を算出して、差分主成分ベク
トルを出力する差分主成分算出手段と、前記差分画像か
ら前記差分主成分ベクトル方向の成分を除去し、残りの
成分が所定の値より大きい個所のみを残すためのマスク
を作成し、このマスクを入力映像の各フレームに適用し
て移動物体切り出し映像を出力する移動物体マスク手段
と、前記移動物体マスク手段によって前記差分主成分ベ
クトル方向の成分の除去された残りの成分が小さく、背
景上の点と判断される点の画素値を用いて、前記近似式
表現パラメータを更新する近似式更新手段とを有するこ
とを要旨とする。
【００１１】請求項２記載の本発明にあっては、平均値
からのずれが大きい画素値を特異データとして除去し、
特異データを除去した残りの画素値の変動を近似する近
似式を算出して近似式表現パラメータを求め、近似式表
現パラメータとフレーム番号から背景画像を合成し、各
フレームと対応する背景画像との差分画像を算出し、こ
の差分画像の画素値を分析し、差分の主成分を算出して
差分主成分ベクトルを求め、差分画像から差分主成分ベ
クトル方向の成分を除去し、残りの成分が大きい個所を
残すマスクを作成し、このマスクを入力映像の各フレー
ムに適用して移動物体映像のみを切り出している場合に
おいて差分主成分ベクトル方向の成分の除去された残り
の成分が小さく、背景上の点と判断される点の画素値を
用いて、近似式表現パラメータを更新するため、フレー
ムの変化に応じて変化する背景画像を作成することがで
き、ノイズによる画像値の細かな変動による影響を低減
することができるとともに、またノイズによる画像値の
細かな変動の大きさが画像上の位置によって異なる影響
を低減することができる。
からのずれが大きい画素値を特異データとして除去し、
特異データを除去した残りの画素値の変動を近似する近
似式を算出して近似式表現パラメータを求め、近似式表
現パラメータとフレーム番号から背景画像を合成し、各
フレームと対応する背景画像との差分画像を算出し、こ
の差分画像の画素値を分析し、差分の主成分を算出して
差分主成分ベクトルを求め、差分画像から差分主成分ベ
クトル方向の成分を除去し、残りの成分が大きい個所を
残すマスクを作成し、このマスクを入力映像の各フレー
ムに適用して移動物体映像のみを切り出している場合に
おいて差分主成分ベクトル方向の成分の除去された残り
の成分が小さく、背景上の点と判断される点の画素値を
用いて、近似式表現パラメータを更新するため、フレー
ムの変化に応じて変化する背景画像を作成することがで
き、ノイズによる画像値の細かな変動による影響を低減
することができるとともに、またノイズによる画像値の
細かな変動の大きさが画像上の位置によって異なる影響
を低減することができる。
【００１２】
【発明の実施の形態】以下、図面を用いて本発明の実施
の形態を説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に
係る移動物体切り出し装置の構成を示すブロック図であ
る。同図に示す移動物体切り出し装置は、フレーム０か
らフレームＮ−１からなるカラー映像を入力され、この
入力映像から移動物体のみを切り出した映像を出力する
装置であって、区間分割手段１、特異データ除去手段
３、画素値変動近似式算出手段５、背景画像合成手段
７、背景差分算出手段９、差分主成分算出手段１１およ
び移動物体マスク手段から構成されている。
の形態を説明する。図１は、本発明の第１の実施形態に
係る移動物体切り出し装置の構成を示すブロック図であ
る。同図に示す移動物体切り出し装置は、フレーム０か
らフレームＮ−１からなるカラー映像を入力され、この
入力映像から移動物体のみを切り出した映像を出力する
装置であって、区間分割手段１、特異データ除去手段
３、画素値変動近似式算出手段５、背景画像合成手段
７、背景差分算出手段９、差分主成分算出手段１１およ
び移動物体マスク手段から構成されている。
【００１３】図２は、図１に示した移動物体切り出し装
置の要部の構成を更に詳しく示したブロック図である
が、図２に示すように、特異データ除去手段３は、区間
内平均値・分散算出手段３ａ、偏差算出手段３ｂ、特異
度評価手段３ｃから構成され、画素値変動近似式算出手
段５は、画素値データ蓄積手段５ａ、近似パラメータ算
出手段５ｂから構成され、差分主成分算出手段１１は、
差分共分散行列算出手段１１ａ、共分散行列固有値計算
手段１１ｂから構成され、また移動物体マスク手段は、
差分主成分方向除去手段１３ａ、移動物体領域決定手段
１３ｂから構成されている。
置の要部の構成を更に詳しく示したブロック図である
が、図２に示すように、特異データ除去手段３は、区間
内平均値・分散算出手段３ａ、偏差算出手段３ｂ、特異
度評価手段３ｃから構成され、画素値変動近似式算出手
段５は、画素値データ蓄積手段５ａ、近似パラメータ算
出手段５ｂから構成され、差分主成分算出手段１１は、
差分共分散行列算出手段１１ａ、共分散行列固有値計算
手段１１ｂから構成され、また移動物体マスク手段は、
差分主成分方向除去手段１３ａ、移動物体領域決定手段
１３ｂから構成されている。
【００１４】区間分割手段１は、入力映像のフレーム０
からＮ−１を一括して与えられると、これらのフレーム
を複数の区間に分割する。一例として区間分割数を３と
すると、区間分割手段１は、フレーム０からＮ−１を次
のように区間１，２，３に分割する。
からＮ−１を一括して与えられると、これらのフレーム
を複数の区間に分割する。一例として区間分割数を３と
すると、区間分割手段１は、フレーム０からＮ−１を次
のように区間１，２，３に分割する。
【００１５】
【数１】 区間１：フレーム０，１，…，ｉ1 区間３：フレームｉ1 ＋１，ｉ1 ＋２，…，ｉ2 区間４：フレームｉ2 ＋１，ｉ2 ＋２，…，Ｎ−１ 今、画像上の２つの異なる点（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，
ｙ2 ）の画素値Ｒ，Ｇ，Ｂをフレーム順に追いかける
と、図３（ａ），（ｂ）にそれぞれ示すようなグラフに
なる。この中でＰ1 ，Ｐ2 ，…，Ｐ12のように値が大幅
に変化している点は、この画像上の位置を移動物体が通
過したことを示していることになる。また、画素値は全
体として緩やかに変化しており、この緩やかな変化は日
光等の照明条件の変化によるものである。変化の仕方は
ＲＧＢによって異なり、図３（ａ），（ｂ）を比較する
とわかるように、画像上の位置によっても異なる。更
に、ノイズによる小刻みな画素値の変動が生じている。
変動の大きさは、画像上の位置によって異なっている。
ｙ2 ）の画素値Ｒ，Ｇ，Ｂをフレーム順に追いかける
と、図３（ａ），（ｂ）にそれぞれ示すようなグラフに
なる。この中でＰ1 ，Ｐ2 ，…，Ｐ12のように値が大幅
に変化している点は、この画像上の位置を移動物体が通
過したことを示していることになる。また、画素値は全
体として緩やかに変化しており、この緩やかな変化は日
光等の照明条件の変化によるものである。変化の仕方は
ＲＧＢによって異なり、図３（ａ），（ｂ）を比較する
とわかるように、画像上の位置によっても異なる。更
に、ノイズによる小刻みな画素値の変動が生じている。
変動の大きさは、画像上の位置によって異なっている。
【００１６】特異データ除去手段３は、値が大幅に変化
しているデータを除去する。すなわち、特異データ除去
手段３は、各区間に属するフレームに対して同一位置の
点の画素値をフレーム順に追いかけて、平均値からのず
れが大きい画素値を特異データとして除去する。例え
ば、区間において画像上の点（ｘ，ｙ）毎にＲ，Ｇ，Ｂ
値の平均値ｍR ，ｍG ，ｍB と分散ｖR ，ｖG ，ｖB を
区間内平均値・分散算出手段３ａで計算する。画素値ｘ
（ｘ＝Ｒ，Ｇ，Ｂ）が（ｘ−ｍx ）2 ＞ｋ・ｖxとなる
場合に特異度評価手段３ｃで特異データと判断して除去
する。
しているデータを除去する。すなわち、特異データ除去
手段３は、各区間に属するフレームに対して同一位置の
点の画素値をフレーム順に追いかけて、平均値からのず
れが大きい画素値を特異データとして除去する。例え
ば、区間において画像上の点（ｘ，ｙ）毎にＲ，Ｇ，Ｂ
値の平均値ｍR ，ｍG ，ｍB と分散ｖR ，ｖG ，ｖB を
区間内平均値・分散算出手段３ａで計算する。画素値ｘ
（ｘ＝Ｒ，Ｇ，Ｂ）が（ｘ−ｍx ）2 ＞ｋ・ｖxとなる
場合に特異度評価手段３ｃで特異データと判断して除去
する。
【００１７】更に詳しくは、図４にフローチャートとし
て示すように、各区間ｉ内に属するフレームに対して、
画像上の点（ｘ，ｙ）毎に次の処理を繰り返し行う（ス
テップＳ４１，Ｓ４２）。すなわち、画像上の点（ｘ，
ｙ）毎にＲ，Ｇ，Ｂ値の平均値ｍR ，ｍG ，ｍB と分散
ｖR ，ｖG ，ｖB を区間内平均値・分散算出手段３ａで
計算する（ステップＳ４５）。また、偏差算出手段３ｂ
で偏差を計算する。ここで、画像の解像度をｗ×ｈとす
ると、ｘ＝０，１，…，ｗ−１、およびｙ＝０，１，
…，ｈ−１である。そして、特異度評価手段３ｃにおい
て、各画素値Ｒ，Ｇ，Ｂに対して次式を計算する。
て示すように、各区間ｉ内に属するフレームに対して、
画像上の点（ｘ，ｙ）毎に次の処理を繰り返し行う（ス
テップＳ４１，Ｓ４２）。すなわち、画像上の点（ｘ，
ｙ）毎にＲ，Ｇ，Ｂ値の平均値ｍR ，ｍG ，ｍB と分散
ｖR ，ｖG ，ｖB を区間内平均値・分散算出手段３ａで
計算する（ステップＳ４５）。また、偏差算出手段３ｂ
で偏差を計算する。ここで、画像の解像度をｗ×ｈとす
ると、ｘ＝０，１，…，ｗ−１、およびｙ＝０，１，
…，ｈ−１である。そして、特異度評価手段３ｃにおい
て、各画素値Ｒ，Ｇ，Ｂに対して次式を計算する。
【００１８】 そして、これらの式のいずれかが成り立つ場合には、点
（ｘ，ｙ）でのデータは特異データとして判断して除去
する（ステップＳ４６）。なお、ここでｋはある定数で
ある。そして、この処理を、除去するデータがなくなる
まで繰り返し行う（ステップＳ４３）。
（ｘ，ｙ）でのデータは特異データとして判断して除去
する（ステップＳ４６）。なお、ここでｋはある定数で
ある。そして、この処理を、除去するデータがなくなる
まで繰り返し行う（ステップＳ４３）。
【００１９】次に、画素値変動近似式算出手段５におい
ては、区間毎に特異データ除去手段３によって値が大幅
に変化しているデータが取り除かれた残りのデータに対
して、それらのデータに対してできるだけ当てはまる近
似式を算出し、近似式表現パラメータを保存する。な
お、近似式の算出方法には例えば一次式による近似、二
次式による近似などが考えられる。一次式による近似を
行った場合を図５（ａ），（ｂ）に示す。
ては、区間毎に特異データ除去手段３によって値が大幅
に変化しているデータが取り除かれた残りのデータに対
して、それらのデータに対してできるだけ当てはまる近
似式を算出し、近似式表現パラメータを保存する。な
お、近似式の算出方法には例えば一次式による近似、二
次式による近似などが考えられる。一次式による近似を
行った場合を図５（ａ），（ｂ）に示す。
【００２０】更に詳細には、図６にフローチャートとし
て示すように、各区間ｉ内に属するフレームに対して、
画像上の点（ｘ，ｙ）毎に次の処理を繰り返し行う（ス
テップＳ６１，Ｓ６２）。すなわち、特異データ除去手
段３により特異データの除去された残りのデータに対し
て、画素値データ蓄積手段５ａにより画像上の点（ｘ，
ｙ）毎にフレーム番号ｉと画素値Ｒ，Ｇ，Ｂの対応を蓄
積する（ステップＳ６３）。
て示すように、各区間ｉ内に属するフレームに対して、
画像上の点（ｘ，ｙ）毎に次の処理を繰り返し行う（ス
テップＳ６１，Ｓ６２）。すなわち、特異データ除去手
段３により特異データの除去された残りのデータに対し
て、画素値データ蓄積手段５ａにより画像上の点（ｘ，
ｙ）毎にフレーム番号ｉと画素値Ｒ，Ｇ，Ｂの対応を蓄
積する（ステップＳ６３）。
【００２１】次に、一次式を用いた近似を行うこととす
ると、近似パラメータ算出手段５ｂは、まず次に示す和
を算出する（ステップＳ６４）。
ると、近似パラメータ算出手段５ｂは、まず次に示す和
を算出する（ステップＳ６４）。
【００２２】 次に
【数２】 を計算し、近似式表現パラメータａR ，ｂR ，ａG ，ｂ
G ，ａB ，ｂB を保存する（ステップＳ６５）。ここ
で、ｎは特異データを除いた残りのサンプル数である。
近似式は一次式で表され、 となる。
G ，ａB ，ｂB を保存する（ステップＳ６５）。ここ
で、ｎは特異データを除いた残りのサンプル数である。
近似式は一次式で表され、 となる。
【００２３】次に、背景画像合成手段７では、フレーム
番号が与えられると、画素値変動近似式算出手段５で算
出した近似式表現パラメータを用いて、与えられたフレ
ーム番号に対応する背景画像を生成する。
番号が与えられると、画素値変動近似式算出手段５で算
出した近似式表現パラメータを用いて、与えられたフレ
ーム番号に対応する背景画像を生成する。
【００２４】図７に示すフローチャートを参照して、背
景画像合成手段７の詳細な処理について説明する。背景
画像合成手段７では、対象とするフレーム番号ｉが与え
られると、このフレームが属する区間ｐを決定する（ス
テップＳ７１）。それから、画像上の点（ｘ，ｙ）（ｘ
＝０，１，…，ｗ−１；ｙ＝０，１，…，ｈ−１）毎に
以下の処理を繰り返し行う（ステップＳ７２）。すなわ
ち、画像上の点（ｘ，ｙ）毎に区間ｐに対応した近似式
表現パラメータａR ，ｂR ，ａG ，ｂG ，ａB，ｂB を
取得し（ステップＳ７３）、上述した近似式（４）によ
り背景画像上の画素値Ｒ，Ｇ，Ｂを決定し、背景画像ｉ
を作成する（ステップＳ７４）。
景画像合成手段７の詳細な処理について説明する。背景
画像合成手段７では、対象とするフレーム番号ｉが与え
られると、このフレームが属する区間ｐを決定する（ス
テップＳ７１）。それから、画像上の点（ｘ，ｙ）（ｘ
＝０，１，…，ｗ−１；ｙ＝０，１，…，ｈ−１）毎に
以下の処理を繰り返し行う（ステップＳ７２）。すなわ
ち、画像上の点（ｘ，ｙ）毎に区間ｐに対応した近似式
表現パラメータａR ，ｂR ，ａG ，ｂG ，ａB，ｂB を
取得し（ステップＳ７３）、上述した近似式（４）によ
り背景画像上の画素値Ｒ，Ｇ，Ｂを決定し、背景画像ｉ
を作成する（ステップＳ７４）。
【００２５】次に、背景差分算出手段９においては、入
力映像の各フレームｉに対して対応する背景画像ｉとの
差分を算出して、差分画像ｉを作成する。差分画像の画
素値ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの二乗和をフレーム順にプロット
すると、図８（ａ），（ｂ）に示すようになり、背景上
の点であってもノイズの影響で小刻みに変動している。
ここで、図８（ａ），（ｂ）は、画像上の２つの異なる
点（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）に対する結果を示し
ている。同図からわかるように、変動の大きさは、画像
上の点によって異なり、二乗和が大きい点を移動物体上
の点と判断するためのしきい値の設定が困難になってい
る。
力映像の各フレームｉに対して対応する背景画像ｉとの
差分を算出して、差分画像ｉを作成する。差分画像の画
素値ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの二乗和をフレーム順にプロット
すると、図８（ａ），（ｂ）に示すようになり、背景上
の点であってもノイズの影響で小刻みに変動している。
ここで、図８（ａ），（ｂ）は、画像上の２つの異なる
点（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）に対する結果を示し
ている。同図からわかるように、変動の大きさは、画像
上の点によって異なり、二乗和が大きい点を移動物体上
の点と判断するためのしきい値の設定が困難になってい
る。
【００２６】ここで、差分画像の画素値ΔＲ，ΔＧ，Δ
Ｂの値をプロットすると、図９に示すように、一定方向
に大きな広がりを持った分布となる。そこで、差分主成
分算出手段１１では、この広がりが大きくなる方向を求
め、差分主成分ベクトルとして保存する。すなわち、差
分主成分算出手段１１は、背景差分算出手段９で作成し
た差分画像の画素値を解析し、差分の主成分を算出し
て、差分主成分ベクトルを出力する。
Ｂの値をプロットすると、図９に示すように、一定方向
に大きな広がりを持った分布となる。そこで、差分主成
分算出手段１１では、この広がりが大きくなる方向を求
め、差分主成分ベクトルとして保存する。すなわち、差
分主成分算出手段１１は、背景差分算出手段９で作成し
た差分画像の画素値を解析し、差分の主成分を算出し
て、差分主成分ベクトルを出力する。
【００２７】更に詳しくは、図１０にフローチャートと
して示すように、差分主成分算出手段１１の差分共分散
行列算出手段１１ａでは、差分画像ｉに対して各画像上
の点（ｘ，ｙ）について以下の処理を繰り返し行う（ス
テップＳ１０１，Ｓ１０３）。すなわち、差分共分散行
列算出手段１１ａにおいて差分画像ｉ（ｉ＝０，１，
…，Ｎ−１）の各画素ΔＲ，ΔＧ，ΔＢに対して特異デ
ータを除いた残りのデータについて次式の和を計算す
る。
して示すように、差分主成分算出手段１１の差分共分散
行列算出手段１１ａでは、差分画像ｉに対して各画像上
の点（ｘ，ｙ）について以下の処理を繰り返し行う（ス
テップＳ１０１，Ｓ１０３）。すなわち、差分共分散行
列算出手段１１ａにおいて差分画像ｉ（ｉ＝０，１，
…，Ｎ−１）の各画素ΔＲ，ΔＧ，ΔＢに対して特異デ
ータを除いた残りのデータについて次式の和を計算す
る。
【００２８】 それから、この計算した和をもとに共分散行列Ｃovを次
式のように計算する（ステップＳ１０７）。
式のように計算する（ステップＳ１０７）。
【００２９】
【数３】 ここで、ｍは、特異データを除いた残りのデータ数であ
る。共分散行列固有値計算手段１１ｂでは、共分散行列
Ｃovの固有値および固有ベクトルを計算し（ステップＳ
１０９）、最大の固有値に対応する固有ベクトルを差分
主成分ベクトルとする（ステップＳ１１１）。
る。共分散行列固有値計算手段１１ｂでは、共分散行列
Ｃovの固有値および固有ベクトルを計算し（ステップＳ
１０９）、最大の固有値に対応する固有ベクトルを差分
主成分ベクトルとする（ステップＳ１１１）。
【００３０】次に、移動物体マスク手段１３では、背景
差分算出手段９で作成された差分画像に対して前記差分
主成分ベクトル方向の成分を除去し、残りの成分が大き
い個所のみを残すためのマスクを作成し、このマスクを
各フレームに適用して移動物体切り出し映像を出力す
る。
差分算出手段９で作成された差分画像に対して前記差分
主成分ベクトル方向の成分を除去し、残りの成分が大き
い個所のみを残すためのマスクを作成し、このマスクを
各フレームに適用して移動物体切り出し映像を出力す
る。
【００３１】すなわち、移動物体マスク手段１３は、ま
ず差分画像の画素値ベクトルｄ＝（ΔＲ，ΔＧ，ΔＢ）
T から差分主成分ベクトル方向の成分を取り除く。この
処理を行った後のベクトルｄ’の絶対値をプロットする
と、図１１に示すようになり、点（ｘ1 ，ｙ1 ）と（ｘ
2 ，ｙ2 ）による変動の違いが低減される。
ず差分画像の画素値ベクトルｄ＝（ΔＲ，ΔＧ，ΔＢ）
T から差分主成分ベクトル方向の成分を取り除く。この
処理を行った後のベクトルｄ’の絶対値をプロットする
と、図１１に示すようになり、点（ｘ1 ，ｙ1 ）と（ｘ
2 ，ｙ2 ）による変動の違いが低減される。
【００３２】そこで、移動物体マスク手段１３では、ベ
クトルｄ’の絶対値が一定値以上の個所を残すマスクを
作成し、このマスクを入力映像の各フレームに適用する
ことにより移動物体切り出し映像を作成することができ
る。
クトルｄ’の絶対値が一定値以上の個所を残すマスクを
作成し、このマスクを入力映像の各フレームに適用する
ことにより移動物体切り出し映像を作成することができ
る。
【００３３】更に詳しくは、移動物体マスク手段１３
は、図１２にフローチャートとして示すように、入力映
像の各フレームｉに対して画像上の点（ｘ，ｙ）につい
て下記の処理を繰り返し行う（ステップＳ１２１，Ｓ１
２３）。すなわち、移動物体マスク手段１３は、まず点
（ｘ，ｙ）における差分画素値ベクトルをｄ＝（ΔＲ，
ΔＧ，ΔＢ）t と表す。それから、主成分方向ベクトル
をｐとし、｜ｐ｜＝１のように正規化されているものと
する。差分主成分方向除去手段１３ａでは、 ｄ’＝ｄ−（ｄ，ｐ）ｐ を計算して、差分主成分方向を除去する（ステップＳ１
２５）。
は、図１２にフローチャートとして示すように、入力映
像の各フレームｉに対して画像上の点（ｘ，ｙ）につい
て下記の処理を繰り返し行う（ステップＳ１２１，Ｓ１
２３）。すなわち、移動物体マスク手段１３は、まず点
（ｘ，ｙ）における差分画素値ベクトルをｄ＝（ΔＲ，
ΔＧ，ΔＢ）t と表す。それから、主成分方向ベクトル
をｐとし、｜ｐ｜＝１のように正規化されているものと
する。差分主成分方向除去手段１３ａでは、 ｄ’＝ｄ−（ｄ，ｐ）ｐ を計算して、差分主成分方向を除去する（ステップＳ１
２５）。
【００３４】次に、移動物体領域決定手段１３ｂでは、
上述したように差分主成分ベクトル方向の成分を除去し
た差分画素値ベクトルｄ’を所定のしきい値θと比較
し、｜ｄ’｜≧θが成り立つか否かを判定して、成り立
つ場合には、移動物体切り出しマスクの（ｘ，ｙ）の画
素値を１とし、｜ｄ’｜＜θである場合には、画素値を
０とする（ステップＳ１２７）。そして、このマスクを
フレームｉに対して適用し、移動物体切り出し画像ｉを
作成する（ステップＳ１２９）。
上述したように差分主成分ベクトル方向の成分を除去し
た差分画素値ベクトルｄ’を所定のしきい値θと比較
し、｜ｄ’｜≧θが成り立つか否かを判定して、成り立
つ場合には、移動物体切り出しマスクの（ｘ，ｙ）の画
素値を１とし、｜ｄ’｜＜θである場合には、画素値を
０とする（ステップＳ１２７）。そして、このマスクを
フレームｉに対して適用し、移動物体切り出し画像ｉを
作成する（ステップＳ１２９）。
【００３５】次に、上述したように構成され作用する本
実施形態の移動物体切り出し装置の動作を図１３〜図１
５に示すフローチャートを参照して全体的に説明する。
実施形態の移動物体切り出し装置の動作を図１３〜図１
５に示すフローチャートを参照して全体的に説明する。
【００３６】本実施形態の移動物体切り出し装置は、入
力映像のフレーム０からＮ−１を入力されると（ステッ
プＳ１３１）、区間分割手段１はこれらのフレームを複
数の区間１，２，…に分割する（ステップＳ１３３）。
そして、以下の処理を各区間ｉ（ｉ＝１，２，…）に対
して繰り返し行う（ステップＳ１３５）。
力映像のフレーム０からＮ−１を入力されると（ステッ
プＳ１３１）、区間分割手段１はこれらのフレームを複
数の区間１，２，…に分割する（ステップＳ１３３）。
そして、以下の処理を各区間ｉ（ｉ＝１，２，…）に対
して繰り返し行う（ステップＳ１３５）。
【００３７】すなわち、特異データ除去手段３において
は、画素値が大幅に変化しているデータを除去するため
に、区間毎に画素値Ｒ，Ｇ，Ｂの平均値ｍR ，ｍG ，ｍ
B と分散ｖR ，ｖG ，ｖB を区間内平均値・分散算出手
段３ａで計算し、画素値ｘ（ｘ＝Ｒ，Ｇ，Ｂ）が（ｘ−
ｍx ）2 ＞ｋ・ｖx となる場合、すなわち画素値Ｒ，
Ｇ，Ｂが所定値より大きい場合を特異度評価手段３ｃで
特異データと判断して除去する（ステップＳ１３７）。
は、画素値が大幅に変化しているデータを除去するため
に、区間毎に画素値Ｒ，Ｇ，Ｂの平均値ｍR ，ｍG ，ｍ
B と分散ｖR ，ｖG ，ｖB を区間内平均値・分散算出手
段３ａで計算し、画素値ｘ（ｘ＝Ｒ，Ｇ，Ｂ）が（ｘ−
ｍx ）2 ＞ｋ・ｖx となる場合、すなわち画素値Ｒ，
Ｇ，Ｂが所定値より大きい場合を特異度評価手段３ｃで
特異データと判断して除去する（ステップＳ１３７）。
【００３８】次に、画素値変動近似式算出手段５では、
上述したように画素値が大幅に変化している特異データ
を除去した残りのデータに対してできるだけ当てはまる
近似式を算出し、近似式表現パラメータを保存する（ス
テップＳ１３９）。
上述したように画素値が大幅に変化している特異データ
を除去した残りのデータに対してできるだけ当てはまる
近似式を算出し、近似式表現パラメータを保存する（ス
テップＳ１３９）。
【００３９】一方、背景画像合成手段７では、入力映像
のフレーム番号ｉ（ｉ＝０，１，…，Ｎ−１）が与えら
れると、各フレームｉに対して下記の処理を繰り返し行
う（ステップＳ１４１）。すなわち、背景画像合成手段
７は、画素値変動近似式算出手段５で算出した近似式表
現パラメータを用いて、与えられたフレーム番号ｉに対
応する背景画像ｉを生成する（ステップＳ１４３）。
のフレーム番号ｉ（ｉ＝０，１，…，Ｎ−１）が与えら
れると、各フレームｉに対して下記の処理を繰り返し行
う（ステップＳ１４１）。すなわち、背景画像合成手段
７は、画素値変動近似式算出手段５で算出した近似式表
現パラメータを用いて、与えられたフレーム番号ｉに対
応する背景画像ｉを生成する（ステップＳ１４３）。
【００４０】このように背景画像が生成されると、次に
背景差分算出手段９は、入力映像の各フレームｉに対し
て対応する背景画像ｉとの差分を算出して、差分画像ｉ
を作成して蓄積する（ステップＳ１４５）。
背景差分算出手段９は、入力映像の各フレームｉに対し
て対応する背景画像ｉとの差分を算出して、差分画像ｉ
を作成して蓄積する（ステップＳ１４５）。
【００４１】次に、差分主成分算出手段１１において、
背景差分算出手段９で蓄積された差分画像における画素
値ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの広がりが大きくなる方向を差分主
成分ベクトルとして算出して保存する（ステップＳ１４
７）。
背景差分算出手段９で蓄積された差分画像における画素
値ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの広がりが大きくなる方向を差分主
成分ベクトルとして算出して保存する（ステップＳ１４
７）。
【００４２】次に、移動物体マスク手段１３では、差分
画像の画素値ベクトルｄ＝（ΔＲ，ΔＧ，ΔＢ）T から
差分主成分ベクトル方向の成分を除去し、この除去した
残りの画素値ベクトルの絶対値が大きい部分を残すマス
ク、すなわち前記差分主成分ベクトル方向の成分を除去
したベクトルｄ’の絶対値が一定値以上の個所を残すマ
スクを作成し、このマスクを入力映像の各フレームｉに
適用し、これにより移動物体切り出し映像を作成する
（ステップＳ１５７）。
画像の画素値ベクトルｄ＝（ΔＲ，ΔＧ，ΔＢ）T から
差分主成分ベクトル方向の成分を除去し、この除去した
残りの画素値ベクトルの絶対値が大きい部分を残すマス
ク、すなわち前記差分主成分ベクトル方向の成分を除去
したベクトルｄ’の絶対値が一定値以上の個所を残すマ
スクを作成し、このマスクを入力映像の各フレームｉに
適用し、これにより移動物体切り出し映像を作成する
（ステップＳ１５７）。
【００４３】図１６は、本発明の第２の実施形態に係る
移動物体切り出し装置の構成を示すブロック図である。
同図に示す第２の実施形態の移動物体切り出し装置は、
入力映像として１フレームずつフレーム０からＮ−１の
ように順番に与えられるフレームを蓄積し、一定数ｎの
フレームが蓄積されると、図１に示した第１の実施形態
と同様の処理を行うが、フレームが一定数ｎ以上になっ
て、背景上の点の新たな画素値が得られると、この新た
な画素値で近似式表現パラメータを更新しようとするも
のであり、図１の実施形態の区間分割手段１および差分
主成分算出手段１１の代わりに入力フレーム蓄積手段２
１および差分主成分算出・更新手段２５がそれぞれ設け
られるとともに、新たに近似式更新手段２３を有するよ
うに構成されている点が異なるのみであり、その他の構
成および作用は第１の実施形態と同じであり、同じ構成
要素には同じ符号を付している。
移動物体切り出し装置の構成を示すブロック図である。
同図に示す第２の実施形態の移動物体切り出し装置は、
入力映像として１フレームずつフレーム０からＮ−１の
ように順番に与えられるフレームを蓄積し、一定数ｎの
フレームが蓄積されると、図１に示した第１の実施形態
と同様の処理を行うが、フレームが一定数ｎ以上になっ
て、背景上の点の新たな画素値が得られると、この新た
な画素値で近似式表現パラメータを更新しようとするも
のであり、図１の実施形態の区間分割手段１および差分
主成分算出手段１１の代わりに入力フレーム蓄積手段２
１および差分主成分算出・更新手段２５がそれぞれ設け
られるとともに、新たに近似式更新手段２３を有するよ
うに構成されている点が異なるのみであり、その他の構
成および作用は第１の実施形態と同じであり、同じ構成
要素には同じ符号を付している。
【００４４】また、図１７は、図１６に示す第２の実施
形態の移動物体切り出し装置の要部の構成を更に詳しく
示したブロック図であるが、図１７に示すように、近似
式更新手段２３は、背景画素値獲得手段２３ａ、画素値
データ更新手段２３ｂ、パラメータ更新手段２３ｃから
構成され、また差分主成分算出・更新手段２５は、差分
共分散行列算出・更新手段２５ａ、共分散行列固有値計
算手段２５ｂから構成されている。
形態の移動物体切り出し装置の要部の構成を更に詳しく
示したブロック図であるが、図１７に示すように、近似
式更新手段２３は、背景画素値獲得手段２３ａ、画素値
データ更新手段２３ｂ、パラメータ更新手段２３ｃから
構成され、また差分主成分算出・更新手段２５は、差分
共分散行列算出・更新手段２５ａ、共分散行列固有値計
算手段２５ｂから構成されている。
【００４５】このように構成される移動物体切り出し装
置において、入力フレーム蓄積手段２１は、入力映像と
してフレーム０からＮ−１のように１フレームずつ順番
に与えられるものを一定数ｎのフレームになるまで逐次
蓄積し、この蓄積したフレーム０，１，…，ｎ−１を特
異データ除去手段３に供給する。特異データ除去手段３
以降の処理では、このｎ個のフレーム０，１，…，ｎ−
１を第１の実施形態における各区間に対して行うと同様
に処理する。
置において、入力フレーム蓄積手段２１は、入力映像と
してフレーム０からＮ−１のように１フレームずつ順番
に与えられるものを一定数ｎのフレームになるまで逐次
蓄積し、この蓄積したフレーム０，１，…，ｎ−１を特
異データ除去手段３に供給する。特異データ除去手段３
以降の処理では、このｎ個のフレーム０，１，…，ｎ−
１を第１の実施形態における各区間に対して行うと同様
に処理する。
【００４６】すなわち、特異データ除去手段３は、入力
フレーム蓄積手段２１に蓄積されたフレーム０，１，
…，ｎ−１内で同一位置の点の画素値をフレーム順に追
いかけて、画素値が大幅に変化して平均値からのずれが
大きい画素値を特異データとして除去する。画素値変動
近似式算出手段５においては、特異データ除去手段３に
よって値が大幅に変化しているデータが取り除かれた残
りのデータに対して、それらのデータに対してできるだ
け当てはまる近似式を算出し、近似式表現パラメータを
保存する。
フレーム蓄積手段２１に蓄積されたフレーム０，１，
…，ｎ−１内で同一位置の点の画素値をフレーム順に追
いかけて、画素値が大幅に変化して平均値からのずれが
大きい画素値を特異データとして除去する。画素値変動
近似式算出手段５においては、特異データ除去手段３に
よって値が大幅に変化しているデータが取り除かれた残
りのデータに対して、それらのデータに対してできるだ
け当てはまる近似式を算出し、近似式表現パラメータを
保存する。
【００４７】また、背景画像合成手段７では、画素値変
動近似式算出手段５で算出した近似式表現パラメータを
用いて、与えられたフレーム番号に対応する背景画像を
生成する。次に、背景差分算出手段９においては、入力
映像の各フレームｉに対して対応する背景画像ｉとの差
分を算出して、差分画像ｉを作成する。それから、差分
主成分算出・更新手段２５は、背景差分算出手段９で作
成した差分画像の画素値を解析し、差分の主成分を算出
して、差分主成分ベクトルを出力する。
動近似式算出手段５で算出した近似式表現パラメータを
用いて、与えられたフレーム番号に対応する背景画像を
生成する。次に、背景差分算出手段９においては、入力
映像の各フレームｉに対して対応する背景画像ｉとの差
分を算出して、差分画像ｉを作成する。それから、差分
主成分算出・更新手段２５は、背景差分算出手段９で作
成した差分画像の画素値を解析し、差分の主成分を算出
して、差分主成分ベクトルを出力する。
【００４８】次に、移動物体マスク手段１３は、背景差
分算出手段９で作成された差分画像に対して前記差分主
成分ベクトル方向の成分を除去し、残りの成分が大きい
個所のみを残すためのマスクを作成し、このマスクを各
フレームに適用して移動物体切り出し映像を出力する。
分算出手段９で作成された差分画像に対して前記差分主
成分ベクトル方向の成分を除去し、残りの成分が大きい
個所のみを残すためのマスクを作成し、このマスクを各
フレームに適用して移動物体切り出し映像を出力する。
【００４９】上述したように、入力フレーム蓄積手段２
１に蓄積されたフレーム０からフレームｎ−１に対して
移動物体の映像の切り出し処理が行われた後、フレーム
ｎ以降が入力されると、近似式更新手段２３において近
似式表現パラメータの構成が行われ、また差分主成分算
出・更新手段２５において差分主成分ベクトルが更新さ
れる。
１に蓄積されたフレーム０からフレームｎ−１に対して
移動物体の映像の切り出し処理が行われた後、フレーム
ｎ以降が入力されると、近似式更新手段２３において近
似式表現パラメータの構成が行われ、また差分主成分算
出・更新手段２５において差分主成分ベクトルが更新さ
れる。
【００５０】すなわち、近似式更新手段２３における近
似式表現パラメータの更新では、移動物体マスク手段１
３で移動物体上でない背景上の点の新たな画素値が得ら
れると、最も古い画素値を取り除き、新たに得られた画
素値を追加して、近似式表現パラメータの値を更新す
る。なお、この処理は新たな画素値が得られる度に行っ
てもよいし、または一定数の新たな画素値が蓄積されて
から行ってもよい。図２３は、新たなデータが３点蓄積
される毎に更新する場合の方法を示しているものであ
る。
似式表現パラメータの更新では、移動物体マスク手段１
３で移動物体上でない背景上の点の新たな画素値が得ら
れると、最も古い画素値を取り除き、新たに得られた画
素値を追加して、近似式表現パラメータの値を更新す
る。なお、この処理は新たな画素値が得られる度に行っ
てもよいし、または一定数の新たな画素値が蓄積されて
から行ってもよい。図２３は、新たなデータが３点蓄積
される毎に更新する場合の方法を示しているものであ
る。
【００５１】この近似式更新手段２３による近似式表現
パラメータの更新について図１８に示すフローチャート
を参照して説明する。近似式更新手段２３では、蓄積す
べきフレーム数をｎとすると、差分画像ｉ（ｉ＝ｎ，ｎ
＋１，…）が与えられた時、画像上の点（ｘ，ｙ）につ
いて以下の処理を繰り返し行って、近似式表現パラメー
タを更新する（ステップＳ１８１，Ｓ１８３）。
パラメータの更新について図１８に示すフローチャート
を参照して説明する。近似式更新手段２３では、蓄積す
べきフレーム数をｎとすると、差分画像ｉ（ｉ＝ｎ，ｎ
＋１，…）が与えられた時、画像上の点（ｘ，ｙ）につ
いて以下の処理を繰り返し行って、近似式表現パラメー
タを更新する（ステップＳ１８１，Ｓ１８３）。
【００５２】すなわち、近似式更新手段２３の背景画素
値獲得手段２３ａによって画像上の点（ｘ，ｙ）が移動
物体マスク手段１３で移動物体上の点でないと判断され
ている場合には、すなわち点（ｘ，ｙ）が背景上の点で
あると判断されている場合には、その画素値を新たなデ
ータとして獲得する（ステップＳ１８５）。次に、画素
値データ更新手段２３ｂにおいて、フレーム番号・ＲＧ
Ｂ画素値テーブルから最もフレーム番号が小さいデータ
を除去し、新たなデータを加える（ステップＳ１８
６）。それから、新たなデータが一定数蓄積されたら、
これらのデータを用いて、パラメータ更新手段２３ｃに
より近似式表現パラメータを計算し直す（ステップＳ１
８７）。なお、近似式表現パラメータの算出方法は第１
の実施形態の場合と同じである。
値獲得手段２３ａによって画像上の点（ｘ，ｙ）が移動
物体マスク手段１３で移動物体上の点でないと判断され
ている場合には、すなわち点（ｘ，ｙ）が背景上の点で
あると判断されている場合には、その画素値を新たなデ
ータとして獲得する（ステップＳ１８５）。次に、画素
値データ更新手段２３ｂにおいて、フレーム番号・ＲＧ
Ｂ画素値テーブルから最もフレーム番号が小さいデータ
を除去し、新たなデータを加える（ステップＳ１８
６）。それから、新たなデータが一定数蓄積されたら、
これらのデータを用いて、パラメータ更新手段２３ｃに
より近似式表現パラメータを計算し直す（ステップＳ１
８７）。なお、近似式表現パラメータの算出方法は第１
の実施形態の場合と同じである。
【００５３】次に、差分主成分算出・更新手段２５によ
る差分主成分ベクトルの更新処理について図１９に示す
フローチャートを参照して説明する。差分主成分算出・
更新手段２５は、フレームｎ以降となって、差分画像ｉ
（ｉ＝ｎ，ｎ＋１，…）が与えられると、画像上の点
（ｘ，ｙ）について以下の処理を繰り返し行って、差分
主成分ベクトルを更新する（ステップＳ１９１，Ｓ１９
２）。
る差分主成分ベクトルの更新処理について図１９に示す
フローチャートを参照して説明する。差分主成分算出・
更新手段２５は、フレームｎ以降となって、差分画像ｉ
（ｉ＝ｎ，ｎ＋１，…）が与えられると、画像上の点
（ｘ，ｙ）について以下の処理を繰り返し行って、差分
主成分ベクトルを更新する（ステップＳ１９１，Ｓ１９
２）。
【００５４】すなわち、差分共分散行列算出・更新手段
２５ａにおいては、差分画像ｉの各画素ΔＲ，ΔＧ，Δ
Ｂに対して特異データを除いた残りのデータについて式
（５）の和を計算する。それから、この計算した和をも
とに共分散行列Ｃovを式（６）のように計算する（ステ
ップＳ１９４）。次に、共分散行列固有値計算手段２５
ｂにおいて、共分散行列Ｃovの固有値および固有ベクト
ルを更新し（ステップＳ１９５）、最大の固有値に対応
する固有ベクトルを差分主成分ベクトルとして更新する
（ステップＳ１９６）。
２５ａにおいては、差分画像ｉの各画素ΔＲ，ΔＧ，Δ
Ｂに対して特異データを除いた残りのデータについて式
（５）の和を計算する。それから、この計算した和をも
とに共分散行列Ｃovを式（６）のように計算する（ステ
ップＳ１９４）。次に、共分散行列固有値計算手段２５
ｂにおいて、共分散行列Ｃovの固有値および固有ベクト
ルを更新し（ステップＳ１９５）、最大の固有値に対応
する固有ベクトルを差分主成分ベクトルとして更新する
（ステップＳ１９６）。
【００５５】次に、図２０〜図２２に示すフローチャー
トを参照して、以上のように構成される第２の実施形態
の移動物体切り出し装置の作用について全体的に説明す
る。
トを参照して、以上のように構成される第２の実施形態
の移動物体切り出し装置の作用について全体的に説明す
る。
【００５６】本実施形態の移動物体切り出し装置では、
入力フレーム０，１，…，ｎ−１が入力フレーム蓄積手
段２１に順次蓄積されると（ステップＳ２０１）、特異
データ除去手段３において、画素値が平均値から大幅に
変化しているデータを特異データとして除去する（ステ
ップＳ２０３）。次に、画素値変動近似式算出手段５で
は、画素値が大幅に変化している特異データを除去した
残りのデータに対して変動を近似する近似式を算出し、
近似式表現パラメータを保存する（ステップＳ２０
５）。
入力フレーム０，１，…，ｎ−１が入力フレーム蓄積手
段２１に順次蓄積されると（ステップＳ２０１）、特異
データ除去手段３において、画素値が平均値から大幅に
変化しているデータを特異データとして除去する（ステ
ップＳ２０３）。次に、画素値変動近似式算出手段５で
は、画素値が大幅に変化している特異データを除去した
残りのデータに対して変動を近似する近似式を算出し、
近似式表現パラメータを保存する（ステップＳ２０
５）。
【００５７】一方、背景画像合成手段７では、入力映像
のフレーム番号ｉ（ｉ＝０，１，…，ｎ−１）が与えら
れると、各フレームｉに対して下記の処理を繰り返し行
う（ステップＳ２１１）。すなわち、背景画像合成手段
７は、画素値変動近似式算出手段５で算出した近似式表
現パラメータを用いて、与えられたフレーム番号ｉに対
応する背景画像ｉを生成する（ステップＳ２１２）。背
景画像が生成されると、次に背景差分算出手段９は、フ
レームｉに対して対応する背景画像ｉとの差分を算出し
て、差分画像ｉを作成して蓄積する（ステップＳ２１
３）。
のフレーム番号ｉ（ｉ＝０，１，…，ｎ−１）が与えら
れると、各フレームｉに対して下記の処理を繰り返し行
う（ステップＳ２１１）。すなわち、背景画像合成手段
７は、画素値変動近似式算出手段５で算出した近似式表
現パラメータを用いて、与えられたフレーム番号ｉに対
応する背景画像ｉを生成する（ステップＳ２１２）。背
景画像が生成されると、次に背景差分算出手段９は、フ
レームｉに対して対応する背景画像ｉとの差分を算出し
て、差分画像ｉを作成して蓄積する（ステップＳ２１
３）。
【００５８】次に、差分主成分算出・更新手段２５にお
いて、背景差分算出手段９で蓄積された差分画像におけ
る画素値ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの広がりが大きくなる方向を
差分主成分ベクトルとして算出して保存する（ステップ
Ｓ２１４）。
いて、背景差分算出手段９で蓄積された差分画像におけ
る画素値ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの広がりが大きくなる方向を
差分主成分ベクトルとして算出して保存する（ステップ
Ｓ２１４）。
【００５９】以降は入力映像のフレーム番号ｉ（ｎ，ｎ
＋１，…）に対して同様の処理を繰り返し行う（ステッ
プＳ２１５）。そして、この処理でフレームｉに対応す
る背景画像ｉを背景画像合成手段７で作成し（ステップ
Ｓ２１６）、背景差分算出手段９でフレームｉと背景画
像ｉとの差分画像を算出して蓄積データを更新する（ス
テップＳ２１７）。そして、この更新された差分画像に
対して差分主成分算出・更新手段２５の差分主成分ベク
トルを算出して更新する（ステップＳ２１８）。
＋１，…）に対して同様の処理を繰り返し行う（ステッ
プＳ２１５）。そして、この処理でフレームｉに対応す
る背景画像ｉを背景画像合成手段７で作成し（ステップ
Ｓ２１６）、背景差分算出手段９でフレームｉと背景画
像ｉとの差分画像を算出して蓄積データを更新する（ス
テップＳ２１７）。そして、この更新された差分画像に
対して差分主成分算出・更新手段２５の差分主成分ベク
トルを算出して更新する（ステップＳ２１８）。
【００６０】更に、入力映像のフレーム番号ｉ（ｎ，ｎ
＋１，…）に対して同様の処理を繰り返し行って、背景
画像合成手段７、背景差分算出手段９、移動物体マスク
手段１３により背景上の新たな画素値を得ると（ステッ
プＳ２２１，Ｓ２２２）、この新たに得られた画素値を
用いて、近似式更新手段２３において近似式表現パラメ
ータを更新する（ステップＳ２２３）。
＋１，…）に対して同様の処理を繰り返し行って、背景
画像合成手段７、背景差分算出手段９、移動物体マスク
手段１３により背景上の新たな画素値を得ると（ステッ
プＳ２２１，Ｓ２２２）、この新たに得られた画素値を
用いて、近似式更新手段２３において近似式表現パラメ
ータを更新する（ステップＳ２２３）。
【００６１】
【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
平均値からのずれが大きい画素値を除去し、残りの画素
値の変動を近似する近似式を算出して近似式表現パラメ
ータを求め、近似式表現パラメータとフレーム番号から
背景画像を合成し、各フレームと背景画像との差分画像
を算出し、この差分画像の画素値を分析し、差分の主成
分を算出して差分主成分ベクトルを求め、差分画像から
差分主成分ベクトル方向の成分を除去し、残りの成分が
大きい個所を残すマスクを作成し、このマスクを入力映
像の各フレームに適用して移動物体映像のみを切り出し
ているので、移動物体がゆっくり移動したり一時的に停
止してもその領域を適確に切り出すことができ、またノ
イズによる小刻みな画素値の影響をできるだけ受けずに
安定して背景画像を生成でき、更に背景画像と入力画像
の差分画像から移動物体領域を切り出す際に画像上の位
置による特性の違いの影響をできるだけ受けずに移動物
体の領域を切り出すことができる。
平均値からのずれが大きい画素値を除去し、残りの画素
値の変動を近似する近似式を算出して近似式表現パラメ
ータを求め、近似式表現パラメータとフレーム番号から
背景画像を合成し、各フレームと背景画像との差分画像
を算出し、この差分画像の画素値を分析し、差分の主成
分を算出して差分主成分ベクトルを求め、差分画像から
差分主成分ベクトル方向の成分を除去し、残りの成分が
大きい個所を残すマスクを作成し、このマスクを入力映
像の各フレームに適用して移動物体映像のみを切り出し
ているので、移動物体がゆっくり移動したり一時的に停
止してもその領域を適確に切り出すことができ、またノ
イズによる小刻みな画素値の影響をできるだけ受けずに
安定して背景画像を生成でき、更に背景画像と入力画像
の差分画像から移動物体領域を切り出す際に画像上の位
置による特性の違いの影響をできるだけ受けずに移動物
体の領域を切り出すことができる。
【００６２】また、本発明によれば、平均値からのずれ
が大きい画素値を除去し、残りの画素値の変動を近似す
る近似式を算出して近似式表現パラメータを求めるとと
もに、差分主成分ベクトル方向の成分の除去された残り
の成分が小さく、背景上の点と判断される点の画素値を
用いて、近似式表現パラメータを更新するので、フレー
ムの変化に応じて変化する背景画像を作成することがで
き、ノイズによる画像値の細かな変動による影響を低減
することができるとともに、またノイズによる画像値の
細かな変動の大きさが画像上の位置によって異なる影響
を低減することができる。
が大きい画素値を除去し、残りの画素値の変動を近似す
る近似式を算出して近似式表現パラメータを求めるとと
もに、差分主成分ベクトル方向の成分の除去された残り
の成分が小さく、背景上の点と判断される点の画素値を
用いて、近似式表現パラメータを更新するので、フレー
ムの変化に応じて変化する背景画像を作成することがで
き、ノイズによる画像値の細かな変動による影響を低減
することができるとともに、またノイズによる画像値の
細かな変動の大きさが画像上の位置によって異なる影響
を低減することができる。
【図１】本発明の第１の実施形態に係る移動物体切り出
し装置の構成を示すブロック図である。
し装置の構成を示すブロック図である。
【図２】図１に示した移動物体切り出し装置の要部の構
成を更に詳しく示したブロック図である。
成を更に詳しく示したブロック図である。
【図３】図１に示す移動物体切り出し装置において画像
上の２つの異なる点（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）の
画像値Ｒ，Ｇ，Ｂをフレーム順に追いかけて作成される
フレームに対する画素値を示すグラフである。
上の２つの異なる点（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）の
画像値Ｒ，Ｇ，Ｂをフレーム順に追いかけて作成される
フレームに対する画素値を示すグラフである。
【図４】図１に示す移動物体切り出し装置に使用されて
いる特異データ除去手段の作用を示すフローチャートで
ある。
いる特異データ除去手段の作用を示すフローチャートで
ある。
【図５】図１に示す移動物体切り出し装置において画像
上の２つの異なる点（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）の
変動に対して一次式による近似を行った場合のフレーム
に対する画素値を示すグラフである。
上の２つの異なる点（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）の
変動に対して一次式による近似を行った場合のフレーム
に対する画素値を示すグラフである。
【図６】図１に示す移動物体切り出し装置に使用されて
いる画素値変動近似式算出手段の作用を示すフローチャ
ートである。
いる画素値変動近似式算出手段の作用を示すフローチャ
ートである。
【図７】図１に示す移動物体切り出し装置に使用されて
いる背景画像合成手段の作用を示すフローチャートであ
る。
いる背景画像合成手段の作用を示すフローチャートであ
る。
【図８】図１に示す移動物体切り出し装置に使用されて
いる背景差分算出手段による画像上の２つの異なる点
（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）に対する結果である差
分画素値ベクトルの絶対値のフレームに対する変動を示
すグラフである。
いる背景差分算出手段による画像上の２つの異なる点
（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）に対する結果である差
分画素値ベクトルの絶対値のフレームに対する変動を示
すグラフである。
【図９】図１に示す移動物体切り出し装置において差分
画像の画素値ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの値をプロットした図で
ある。
画像の画素値ΔＲ，ΔＧ，ΔＢの値をプロットした図で
ある。
【図１０】図１に示す移動物体切り出し装置に使用され
ている差分主成分算出手段の作用を示すフローチャート
である。
ている差分主成分算出手段の作用を示すフローチャート
である。
【図１１】図１に示す移動物体切り出し装置に使用され
ている移動物体マスク手段による画像上の２つの異なる
点（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）に対する結果である
差分画素値ベクトルｄ’の絶対値のフレームに対する変
動を示すグラフである。
ている移動物体マスク手段による画像上の２つの異なる
点（ｘ1 ，ｙ1 ），（ｘ2 ，ｙ2 ）に対する結果である
差分画素値ベクトルｄ’の絶対値のフレームに対する変
動を示すグラフである。
【図１２】図１に示す移動物体切り出し装置に使用され
ている移動物体マスク手段の作用を示すフローチャート
である。
ている移動物体マスク手段の作用を示すフローチャート
である。
【図１３】図１に示す移動物体切り出し装置に使用され
ている区間分割手段、特異データ除去手段、画素値変動
近似式算出手段の部分による作用を示すフローチャート
である。
ている区間分割手段、特異データ除去手段、画素値変動
近似式算出手段の部分による作用を示すフローチャート
である。
【図１４】図１に示す移動物体切り出し装置に使用され
ている背景画像合成手段、背景差分算出手段、差分主成
分算出手段の部分による作用を示すフローチャートであ
る。
ている背景画像合成手段、背景差分算出手段、差分主成
分算出手段の部分による作用を示すフローチャートであ
る。
【図１５】図１に示す移動物体切り出し装置に使用され
ている背景画像合成手段、背景差分算出手段、移動物体
マスク手段の部分による作用を示すフローチャートであ
る。
ている背景画像合成手段、背景差分算出手段、移動物体
マスク手段の部分による作用を示すフローチャートであ
る。
【図１６】本発明の第２の実施形態に係る移動物体切り
出し装置の構成を示すブロック図である。
出し装置の構成を示すブロック図である。
【図１７】図１６に示す第２の実施形態の移動物体切り
出し装置の要部の構成を更に詳しく示したブロック図で
ある。
出し装置の要部の構成を更に詳しく示したブロック図で
ある。
【図１８】図１６に示す移動物体切り出し装置に使用さ
れている近似式更新手段による近似式表現パラメータの
更新処理を示すフローチャートである。
れている近似式更新手段による近似式表現パラメータの
更新処理を示すフローチャートである。
【図１９】図１６に示す移動物体切り出し装置に使用さ
れている差分主成分算出・更新手段による差分主成分ベ
クトルの更新処理を示すフローチャートである。
れている差分主成分算出・更新手段による差分主成分ベ
クトルの更新処理を示すフローチャートである。
【図２０】図１６に示す移動物体切り出し装置の入力フ
レーム蓄積手段、特異データ除去手段、画素値変動近似
式算出手段の部分の作用を示すフローチャートである。
レーム蓄積手段、特異データ除去手段、画素値変動近似
式算出手段の部分の作用を示すフローチャートである。
【図２１】図１６に示す移動物体切り出し装置の背景画
像合成手段、背景差分算出手段、差分主成分算出・更新
手段の部分の作用を示すフローチャートである。
像合成手段、背景差分算出手段、差分主成分算出・更新
手段の部分の作用を示すフローチャートである。
【図２２】図１６に示す移動物体切り出し装置の背景画
像合成手段、背景差分算出手段、移動物体マスク手段、
近似式更新手段の部分の作用を示すフローチャートであ
る。
像合成手段、背景差分算出手段、移動物体マスク手段、
近似式更新手段の部分の作用を示すフローチャートであ
る。
【図２３】図１６に示す移動物体切り出し装置における
更新処理を説明するための図である。
更新処理を説明するための図である。
１ 区間分割手段 ３ 特異データ除去手段 ５ 画素値変動近似式算出手段 ７ 背景画像合成手段 ９ 背景差分算出手段 １１ 差分主成分算出手段 １３ 移動物体マスク手段 ２１ 入力フレーム蓄積手段 ２３ 近似式更新手段 ２５ 差分主成分算出・更新手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 木谷 靖 東京都千代田区内幸町一丁目１番６号 エ ヌ・ティ・ティ・コミュニケーションズ株 式会社内 Ｆターム(参考） 5L096 AA02 AA06 BA08 DA01 EA05 FA32 FA33 FA70 GA08 GA10 GA19 HA03
Claims (2)
- 【請求項１】 固定背景中に移動物体が写されたカラー
映像を入力とし、この入力映像から移動物体の映像のみ
を残し、それ以外の映像を消去して移動物体の映像のみ
を切り出す移動物体切り出し装置であって、 前記入力映像を構成する複数のフレームを複数の区間に
分割する区間分割手段と、 各区間に属するフレームに対して同一位置の点の画素値
をフレーム順に追いかけて、平均値からのずれが大きい
画素値を特異データとして除去する特異データ除去手段
と、 各区間毎に画像上の各位置に対して前記特異データを除
去した残りの画素値の変動を近似する近似式を算出し、
近似式表現パラメータを出力する画素値変動近似式算出
手段と、 前記近似式表現パラメータとフレーム番号から背景画像
を合成する背景画像合成手段と、 入力映像中の各フレームと該フレームに対応する前記合
成された背景画像との差分画像を算出する背景差分算出
手段と、 この算出された差分画像の画素値を分析し、差分の主成
分を算出して、差分主成分ベクトルを出力する差分主成
分算出手段と、 前記差分画像から前記差分主成分ベクトル方向の成分を
除去し、残りの成分が所定の値より大きい個所のみを残
すためのマスクを作成し、このマスクを入力映像の各フ
レームに適用して移動物体切り出し映像を出力する移動
物体マスク手段とを有することを特徴とする移動物体切
り出し装置。 - 【請求項２】 固定背景中に移動物体が写されたカラー
映像を入力とし、この入力映像から移動物体の映像のみ
を残し、それ以外の映像を消去して移動物体の映像のみ
を切り出す移動物体切り出し装置であって、 入力映像を構成するフレームとして１フレームずつ順に
入力されるフレームを所定数蓄積する入力フレーム蓄積
手段と、 この蓄積された複数のフレームに対して同一位置の点の
画素値をフレーム順に追いかけて、平均値からのずれが
大きい画素値を特異データとして除去する特異データ除
去手段と、 画像上の各位置に対して前記特異データを除去した残り
の画素値の変動を近似する近似式を算出し、近似式表現
パラメータを出力する画素値変動近似式算出手段と、 前記近似式表現パラメータとフレーム番号から背景画像
を合成する背景画像合成手段と、 入力映像中の各フレームと該フレームに対応する前記合
成された背景画像との差分画像を算出する背景差分算出
手段と、 この算出された差分画像の画素値を分析し、差分の主成
分を算出して、差分主成分ベクトルを出力する差分主成
分算出手段と、 前記差分画像から前記差分主成分ベクトル方向の成分を
除去し、残りの成分が所定の値より大きい個所のみを残
すためのマスクを作成し、このマスクを入力映像の各フ
レームに適用して移動物体切り出し映像を出力する移動
物体マスク手段と、 前記移動物体マスク手段によって前記差分主成分ベクト
ル方向の成分の除去された残りの成分が小さく、背景上
の点と判断される点の画素値を用いて、前記近似式表現
パラメータを更新する近似式更新手段とを有することを
特徴とする移動物体切り出し装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33656599A JP2001155163A (ja) | 1999-11-26 | 1999-11-26 | 移動物体切り出し装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33656599A JP2001155163A (ja) | 1999-11-26 | 1999-11-26 | 移動物体切り出し装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2001155163A true JP2001155163A (ja) | 2001-06-08 |
Family
ID=18300465
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33656599A Withdrawn JP2001155163A (ja) | 1999-11-26 | 1999-11-26 | 移動物体切り出し装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2001155163A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011070572A (ja) * | 2009-09-28 | 2011-04-07 | Saxa Inc | 画像処理装置及び画像処理装置用プログラム |
| JP2011076311A (ja) * | 2009-09-30 | 2011-04-14 | Dainippon Printing Co Ltd | 移動物体検出装置および画素の類否判定方法 |
| JP5390636B2 (ja) * | 2009-12-16 | 2014-01-15 | パイオニア株式会社 | 信号認識装置、信号認識方法、及び信号認識プログラム |
| JP2015008412A (ja) * | 2013-06-25 | 2015-01-15 | グローリー株式会社 | 動体画像抽出方法及び動体画像抽出装置 |
| JP2015187759A (ja) * | 2014-03-26 | 2015-10-29 | キヤノン株式会社 | 画像検索装置、画像検索方法 |
| US9236090B2 (en) | 2012-07-20 | 2016-01-12 | Panasonic Intellectual Property Management Co., Ltd. | Video generating apparatus and video generating method |
-
1999
- 1999-11-26 JP JP33656599A patent/JP2001155163A/ja not_active Withdrawn
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2011070572A (ja) * | 2009-09-28 | 2011-04-07 | Saxa Inc | 画像処理装置及び画像処理装置用プログラム |
| JP2011076311A (ja) * | 2009-09-30 | 2011-04-14 | Dainippon Printing Co Ltd | 移動物体検出装置および画素の類否判定方法 |
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| JP2015008412A (ja) * | 2013-06-25 | 2015-01-15 | グローリー株式会社 | 動体画像抽出方法及び動体画像抽出装置 |
| JP2015187759A (ja) * | 2014-03-26 | 2015-10-29 | キヤノン株式会社 | 画像検索装置、画像検索方法 |
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| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20070206 |