JP2002083305A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 輪郭線追跡の信頼性を高める。 【解決手段】 時系列に入力される入力画像系列中の各
入力画像の中から、対象輪郭線を持つ対象画像を検出す
る画像処理装置において、輪郭線包含領域生成手段と、
輪郭線検出手段と、対象画像検出手段と、処理ブロック
要素識別手段と、画像特徴量再計算部と、補正処理手段
とを備える。

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に関
し、例えば、画像を編集・加工したり、対象画像（画像
オブジェクト）単位に伝送するために、入力画像中から
特定の画像オブジェクトを画素単位に検出する場合など
に適用し得るものである。

【０００２】

【従来の技術】従来のこの種の画像処理装置に相当する
ものとしては、次の文献１に記載した方法がある。

【０００３】文献１：特開平６−２９２０６３号公報 この文献１の動領域検出方法では、フィールド間あるい
はフレーム間の輝度信号差から時間的な輝度変化を画素
単位に求め、輝度変化が存在する領域を画像オブジェク
ト（動領域）として検出する。

【０００４】当該動領域検出方法では、上記輝度変化の
存在を判定するために、画像の全画面または部分画面に
おける輝度信号差の平均値に応じた閾値を設定し、輝度
信号差が該閾値よりも大きい画像領域を画像オブジェク
トと判定する。

【０００５】

【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、画像を撮影するカメラが振動する場合や、画
像中の背景の一部に位置変動が見られる場合、その振動
や位置変動がわずかなものであっても、背景領域での時
間的輝度変化が大きくなるために背景領域を誤って画像
オブジェクトと判定してしまう可能性が高かった。

【０００６】換言するなら、上記の方法では、輪郭線追
跡の信頼性が低いために、画像オブジェクトの検出を高
精度かつ安定的に行うことができなかった。

【０００７】一方、画素単位ではなく複数の画素から構
成されたブロック単位で処理を行い、輪郭線を含むブロ
ックによって構成された輪郭線包含領域を用いて画像オ
ブジェクトの検出を行うことも考えられる。これによれ
ば、前記カメラの振動や前記背景の一部に位置変動が見
られる場合でも、その振動や位置変動が一定範囲内のも
のであれば輪郭線包含領域内に吸収することができるた
め、より安定的で、信頼性の高い画像オブジェクトの検
出を実行することが可能である。

【０００８】しかしながらこの方法でも、輪郭線包含領
域の生成方法によっては、本来、画像オブジェクトに属
する領域を輪郭線候補領域に属するものとする等の誤検
出が発生する可能性があり、必ずしも十分に高い精度で
画像オブジェクトを検出することができないことも起こ
り得る。

【０００９】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
めに、本発明では、時系列に入力される入力画像系列中
の各入力画像の中から、対象輪郭線を持つ対象画像を検
出する画像処理装置において、（１）前記入力画像を所
定の処理ブロックに分割し、当該入力画像中における画
像特徴量の分布状態をもとに各処理ブロックを識別する
ことにより、前記対象輪郭線を含む輪郭線包含処理ブロ
ックを検出して、当該輪郭線包含処理ブロックを構成単
位として輪郭線包含領域を生成する輪郭線包含領域生成
手段と、（２）当該輪郭線包含領域内における輪郭特徴
量の細密な分布状態を検査することで、前記対象輪郭線
を検出する輪郭線検出手段と、(３）検出した当該対象
輪郭線をもとに前記対象画像を検出する対象画像検出手
段と、（４）検出した当該対象画像の入力画像上の位置
に基づいて、前記処理ブロックの構成単位である処理ブ
ロック要素を、当該対象画像に属するか否か識別する処
理ブロック要素識別手段と、（５）当該識別によって、
当該対象画像に属するものとされた処理ブロック要素お
よび／または当該対象画像に属さないものとされた処理
ブロック要素をもとに前記画像特徴量を再計算して再計
算結果を出力する画像特徴量再計算部と、（６）次回に
入力された入力画像に対する前記輪郭線包含領域生成手
段が行う輪郭線包含処理ブロックの検出動作を、当該再
計算結果をもとに補正する補正処理手段とを備えたこと
を特徴とする。

【００１０】

【発明の実施の形態】（Ａ）実施形態 以下、本発明にかかる画像処理装置の実施形態について
説明する。

【００１１】本実施形態は、画像フレーム内で移動する
画像オブジェクトを含む入力画像フレームを処理するも
のである。

【００１２】（Ａ−１）実施形態の構成 本実施形態の画像処理装置を図１に示す。

【００１３】図１において、この画像処理装置は、輪郭
候補検出部１０１と、矩形変換部１０２と、輪郭特徴計
算部１０３と、輪郭検出部１０４と、オブジェクト検出
部１０５と、画像特徴再計算部１０６とを備えている。

【００１４】輪郭候補検出部１０１は入力画像データＳ
１０１と再計算画像特徴データＳ１０８を入力して輪郭
候補領域データＳ１０２およびＳ１０９を出力する部分
で、矩形変換部１０２は輪郭候補領域データＳ１０２を
入力して矩形データＳ１０３を出力する部分で、輪郭特
徴計算部１０３は矩形データＳ１０３を入力して輪郭特
徴データＳ１０４を出力する部分で、輪郭検出部１０４
は輪郭特徴データＳ１０４を入力して輪郭データＳ１０
５を出力する部分で、オブジェクト検出部１０５は輪郭
データＳ１０５を入力して画像オブジェクトデータＳ１
０６およびＳ１０７を出力する部分で、画像特徴再計算
部１０６は画像オブジェクトデータＳ１０７と輪郭候補
領域データＳ１０９を入力して再計算画像特徴データＳ
１０８を出力する部分である。

【００１５】各データＳ１０１〜Ｓ１０９のうち、輪郭
候補領域データＳ１０２とＳ１０９はともに同じ内容の
データであり、単にデータの供給先が異なるだけであ
る。

【００１６】同様に、画像オブジェクトデータＳ１０６
とＳ１０７は基本的に同一仕様、同一内容のデータであ
り、単にデータの供給先が相違するだけである。

【００１７】また、前記輪郭候補検出部１０１は、本実
施形態では、ＡＤ（アナログ−ディジタル）変換された
カラー画像データである入力画像データＳ１０１を入力
するものとし、輪郭候補検出部１０１が受け取るこの入
力画像データＳ１０１には、例えば、図２（Ａ）に示す
ように固定背景のみを含む背景画像（静止画像データ）
フレームＦＲ０と、例えば、図２（Ｂ）に示すように、
固定背景だけでなく画像フレーム内で移動する画像オブ
ジェクト２０１を含む混合画像（動画像データ）フレー
ムＦＲ１があるものとする。

【００１８】この入力画像データＳ１０１の入力を受け
る輪郭候補検出部１０１は、図１１に示す内部構成を備
えている。

【００１９】（Ａ−１−１）輪郭候補検出部の内部構成 図１１において、輪郭候補検出部１０１は、ブロック分
割部３０と、画像特徴計算部３１と、領域判定部３２
と、輪郭候補領域格納部３３と、領域補正部３４と、再
計算特徴格納部３５とを備えている。

【００２０】このうちブロック分割部３０は、入力画像
データＳ１０１が表示する入力画像をブロックに分割し
たり、記憶したりする機能を持つ部分である。当該ブロ
ックは、例えば、１６×１６画素程度の大きさのブロッ
クであるものとする。

【００２１】当該ブロック分割部３０は、前記背景画像
フレームＦＲ０のように固定背景のみからなる背景画像
の入力画像データＳ１０１を入力するとこれを背景画像
として記憶し、次に、前記混合画像フレームＦＲ１のよ
うに混合画像からなる入力画像データＳ１０１を入力す
ると、前記背景画像と当該混合画像のそれぞれをブロッ
クに分割して、分割結果である分割データＤＳを画像特
徴計算部３１に供給する。

【００２２】画像特徴計算部３１は、当該分割データＤ
Ｓをもとに所定の画像特徴を計算して、当該計算結果と
しての画像特徴データＣＳを領域判定部３２に供給する
部分である。

【００２３】当該画像特徴としては、例えば、色データ
を用いるものとする。色データとは、例えばＲＧＢ、Ｙ
ＭＣ等の色の３原色の階調値を示すデータである。

【００２４】画像特徴データＣＳを受け取る領域判定部
３２は、例えば、前記背景画像フレームＦＲ０と混合画
像フレームＦＲ１の場合、位置的に対応するブロック
（例えばブロックＢ０−１とＢ１−１、あるいはＢ０−
２とＢ１−２など）の画像特徴データをそれぞれ比較し
て、領域判定を行う。

【００２５】本実施形態において、この比較はブロック
単位で行うので、画素単位の前記画像特徴をそのまま用
いることはできない。ここでは、一例として、当該画像
特徴は、ブロック中の全画素に関する前記色データの平
均値である平均色データを用いるものとする。

【００２６】領域判定部３２の実行する領域判定では、
両画像フレームＦＲ０とＦＲ１中の各ブロックの平均色
データの差をもとにして輪郭候補領域（その内部に、画
素レベルの精度を持つ細密な輪郭線が存在し得る領域）
の検出を行う。

【００２７】すなわち、ブロック毎の平均色データを計
算して、図２（Ａ）の背景画像との差が大きいブロック
（例えば、ブロックＢ０−１６に対するブロックＢ１−
１６）はオブジェクト領域に属するもの（オブジェクト
領域ブロック）とし、差が小さいブロック（例えば、ブ
ロックＢ０−１に対するブロックＢ１−１）は背景領域
に属するもの（背景領域ブロック）とする一方で、差が
これらの中間のブロック（例えば、ブロックＢ０−１７
に対するブロックＢ１−１７）は輪郭候補領域に属する
もの（輪郭候補領域ブロック）とする。

【００２８】このような領域判定の結果として輪郭候補
領域であるものとされたブロック中の各画素の色データ
は、判定領域データＥＤ１として輪郭候補領域格納部３
３に格納される。

【００２９】当該領域判定データＥＤ１は、通常、領域
補正部３４による領域補正処理を受けたのち、輪郭候補
領域データＳ１０２として矩形変換部１０２に供給され
るとともに、輪郭候補領域データＳ１０９として画像特
徴再計算部１０６に供給される。ただし初期状態では、
再計算特徴格納部３５内にまだ有効なデータが格納され
ていないため、領域判定データＥＤ１をそのまま輪郭候
補領域データＳ１０２として出力するようにしてよい。

【００３０】当該領域補正部３４は、画像特徴再計算部
１０６から供給され再計算特徴格納部３５に格納されて
いる再計算画像特徴データＳ１０８（再計算領域データ
ＥＤ２）と、輪郭候補領域格納部３３に格納されている
判定領域データＥＤ１とを用いて、後述する類似性検査
を実行し、その検査結果に応じて判定領域データＥＤ１
の内容を補正することで領域補正処理を行う部分で、当
該領域補正処理の結果として矩形変換部１０２に供給す
る輪郭候補領域データＳ１０２を得る。

【００３１】ここで、輪郭候補領域格納部３３に格納し
ている輪郭候補領域に対応する入力画像フレームと、再
計算特徴格納部３５に格納している再計算画像特徴デー
タＳ１０８に対応する入力画像フレームとは、入力画像
フレーム系列（ＦＲ１，ＦＲ２，ＦＲ３，…，ＦＲＭ−
１，ＦＲＭ，…，ＦＲＮ（当該Ｎは自然数で、Ｎが大き
いほど時間的に後に入力された新しいフレームであるこ
とを示す））のなかで隣接するフレームであるものとす
る。

【００３２】したがって輪郭候補領域格納部３３に格納
している輪郭候補領域に対応する入力画像フレームが次
フレームＦＲＭであるものとすると、再計算特徴格納部
３５に格納している再計算画像特徴データＳ１０８に対
応する入力画像フレームは現フレームＦＲＭ−１とな
る。

【００３３】次に、当該輪郭候補検出部１０１から前記
輪郭候補領域データＳ１０２を受け取る矩形変換部１０
２は、輪郭候補領域データＳ１０２として受け取った輪
郭候補領域に矩形変換処理を施して、前記矩形データＳ
１０３を生成する部分で、図９に示す内部構成を有して
いる。

【００３４】（Ａ−１−２）矩形変換部の内部構成 図９において、当該矩形変換部１０２は、切断位置検出
部１０と、非線形変換部１１と、画像検査部１２と、補
完処理部１３とを備えている。

【００３５】矩形変換部１０２が行う矩形変換処理で
は、（図３（Ａ）の）輪郭候補領域２０３を適当な位置
で切断し、その切断線ＣＰを対向する２辺として図３
（Ｂ）の矩形データを生成する。すなわち、図３（Ａ）
の輪郭候補領域データ２０３を図３（Ｂ）の矩形データ
に変換する。

【００３６】切断線ＣＰの位置は、前記切断位置検出部
１０が検出し、検出結果としての切断位置情報ＣＩは、
輪郭候補領域データ２０３を含む輪郭候補領域データＳ
１０２とともに、前記非線形変換部１１に供給する。

【００３７】切断を実行する切断線ＣＰの位置を検出す
る方法としてはさまざまな方法が考えられるが、輪郭候
補領域データＳ１０２によって指定される図２(Ｃ）の
ような輪郭候補検出結果を、例えば、適当な間隔で水平
方向に走査して、走査線と輪郭候補領域２０３が最初に
交差したとき、左側の交点を、当該切断線ＣＰの位置と
するようにしてもよい。

【００３８】切断位置検出部１０と同様に、前記輪郭候
補検出部１０１から輪郭候補領域データＳ１０２を受け
取る画素検査部１２は、輪郭候補領域データＳ１０２が
指定する画像内容を検査して、例えば、図４（Ａ）に示
すように、輪郭候補領域２０３Ａが画像のフレーム枠Ｆ
１によって切取られ、画像フレーム内で幾何学的に閉じ
ていないこと（すなわち、内部に穴を持つ連結図形（リ
ング型のトポロジを有するドーナツ状領域）となってい
ないこと）を検出した場合、出力するフレーム交差信号
ＦＣを能動状態にする部分である。

【００３９】能動状態のフレーム交差信号ＦＣを受け取
った場合、前記補完処理部１３は、画像フレーム内に存
在しない補完領域（仮の輪郭候補領域）４０１を生成し
て、当該補完領域４０１を示す補完領域信号ＶＥを、非
線形変換部１１に供給する。反対に、非能動状態のフレ
ーム交差信号ＦＣを受け取った場合には、当該補完処理
部１３は、当該補完領域信号ＶＥを出力しない。

【００４０】補完領域４０１内の各画素の画素値は、画
像フレームＦ１で切り取られた両端の画素の画素値（す
なわち、部分領域ａの画像フレームＦ１に接触している
画素の画素値と部分領域ｈの画像フレームＦ１に接触し
ている画素の画素値）を円滑かつ緩やかに接続できるよ
うに、線形的な分布を示すように選定する。

【００４１】少なくとも、前記輪郭候補領域データＳ１
０２と切断位置情報ＣＩを受け取る非線形変換部１１
は、前記矩形変換処理を実行して、処理結果としての矩
形データＳ１０３を出力する部分である。

【００４２】非線形変換部１１が実行する矩形変換処理
では、例えば、図３（Ａ）の幾何学的に閉じた領域であ
る輪郭候補領域を構成している各部分領域（ａ、ｂ、
ｃ、ｄ、…、ｎ）を、図３（Ｂ）に示すように、（ｘ軸
方向の）底辺の長さが一定で（ｙ軸方向の）高さが異な
る矩形領域に変換し、隣接する矩形領域を相互に連結す
る。

【００４３】すなわちこの矩形変換処理では、幾何学的
に閉じた図形である図３（Ａ）の輪郭候補領域２０３
を、当該切断線ＣＰで切断して展開し、図３（Ｂ）に示
す図形に変形する。

【００４４】図３（Ａ）では、前記部分領域ａと部分領
域ｎの境界線が前記切断線ＣＰに相当する。

【００４５】図３（Ｂ）において、切断線ＣＰに沿った
方向にｘ軸を、当該ｘ軸に直交して矩形領域ａから矩形
領域ｎに向かう方向にｙ軸を設ける。当該ｙ軸は、図３
（Ａ）の矩形変換前の入力画像上では輪郭候補領域２０
３に沿った点線として示した中心線（閉曲線）ＣＬに相
当し、当該ｙ軸の方向は中心線ＣＬ上の時計回り方向に
相当するものとみることができる。

【００４６】矩形変換前の図３（Ａ）で１本の線分であ
った切断線ＣＰは、矩形変換後には、図３（Ｂ）の最上
部と最下部に配置された２本の線分（対向する２辺）と
なっている。

【００４７】部分領域には、部分領域ａのように２ブロ
ック分の面積を持つ長方形の領域、部分領域ｂのように
１ブロックの半分程度の面積を持つ三角形の領域、部分
領域ｃのように１ブロック分の面積を持つ平行四辺形の
領域、部分領域ｅのように１ブロック分の面積を持つ三
角形の領域、…、部分領域ｈのように３ブロック分の面
積を持つ長方形の領域などがある。当該矩形変換処理で
はこれらの各部分領域を底辺の長さが一定の矩形領域に
変換するために、非線形な幾何学的変換が行われること
になる。

【００４８】したがって、矩形変換後の底辺の長さが同
一の各矩形領域では、その高さが、矩形変換前の各部分
領域の面積にほぼ比例した形状となる。

【００４９】一方、前記補完処理部１３が、例えば前記
補完領域４０１を指定する補完領域信号ＶＥを出力した
場合、当該非線形変換部１１は、輪郭候補領域データＳ
１０２などによって指定される図４(Ａ）の画像フレー
ム内に存在する輪郭候補領域２０３Ａに対し、当該補完
領域４０１を付加することで、図４（Ｂ）に示す矩形デ
ータを完成させることができる。

【００５０】この補完領域（例えば４０１）は、演算量
を低減するために、画像フレーム内に存在するブロック
（図示の例では、部分領域ａと部分領域ｈの一部）を接
続する最短距離に沿った直線的な領域として生成する。

【００５１】当該非線形変換部１１から矩形データＳ１
０３を受け取る前記輪郭特徴計算部１０３は、所定の輪
郭特徴データＳ１０４を計算する部分である。

【００５２】本実施形態では、輪郭特徴データＳ１０４
として、次の式（１）〜（３）で記述される３種類のデ
ータｇ０、ｇ１、ｇ２を用いる。

【００５３】 ｇ０（ｘ，ｙ）＝｜ｐ（ｘ，ｙ）＊ｆ０｜ …（１） ｇ１（ｘ，ｙ）＝｜ｐ（ｘ，ｙ）＊ｆ１｜ …(２） ｇ２（ｘ，ｙ）＝｜ｐ（ｘ，ｙ）＊ｆ２｜ …(３） ここで、ｐ（ｘ，ｙ）は矩形上の座標（ｘ，ｙ）の画素
の持つ画素値、ｆ０、ｆ１、ｆ２は３×３のフィルタ係
数、＊は畳み込み演算を示す。

【００５４】図５は、輪郭特徴計算部１０３における輪
郭特徴データＳ１０４の計算方法を説明する図で、同図
（Ａ）は左斜め４５度方向エッジ検出フィルタｆ０を示
し、同図（Ｂ）は縦方向エッジ検出フィルタフィルタｆ
１を示し、同図（Ｃ）は右斜め４５度方向エッジ検出フ
ィルタフィルタｆ２を示している。

【００５５】図５（Ａ）に示した左斜め４５度方向エッ
ジ検出フィルタｆ０において、３×３マトリクスの対角
線上、左斜め４５度方向には「＋２」の画素値を持つ３
つの画素を配列し、その他の６画素の画素値は、「−
１」である。

【００５６】同様に、図５（Ｂ）に示した縦方向エッジ
検出フィルタｆ１において、３×３マトリクスの対角線
上、縦方向には「＋２」の画素値を持つ３つの画素を配
列し、その他の６画素の画素値は、「−１」であり、図
５（Ｃ）に示した右斜め４５度方向エッジ検出フィルタ
ｆ２において、３×３マトリクスの対角線上、右斜め４
５度方向には「＋２」の画素値を持つ３つの画素を配列
し、その他の６画素の画素値は、「−１」である。

【００５７】それぞれのエッジ検出フィルタｆ０〜ｆ２
の指定する方向に沿ったエッジ（すなわち輪郭）が存在
する場合、該当する輪郭特徴データは大きな値をとる。
例えば、前記輪郭特徴量データｇ０が大きな値をとる場
合には、図５（Ａ）に「＋２」として示した画素列の方
向（左斜め４５度）に輪郭線が存在する可能性が高いこ
とを意味する。

【００５８】縦方向と左右の斜め４５度の中間のいずれ
かの方向に輪郭線が存在した場合、ｇ０〜ｇ２のうち当
該方向に最も近い方向のフィルタｆ０〜ｆ２に対応した
輪郭特徴量データｇ０〜ｇ２が最大値を取る傾向が高
い。このため、後述するように、輪郭線を構成する画素
を３近傍から探索することによって（例えば、前記入力
画像が被写体を撮影して得た自然画像である場合などに
は、当該被写体の）実際の輪郭線の方向に対応した連結
成分を輪郭線として取り出すことができる。

【００５９】このようにわずか３種類のエッジ検出フィ
ルタｆ０〜ｆ２を用いて輪郭線が存在する可能性の高い
方向を示すことは、輪郭検出部１０４の処理を簡略化す
るために有効である。

【００６０】当該輪郭特徴データＳ１０４を受け取る輪
郭検出部１０４は、細密な輪郭線追跡を実行する部分
で、図１０に示す内部構成を備えている。

【００６１】（Ａ−１−３）輪郭検出部の内部構成 図１０において、当該輪郭検出部１０４は、矩形メモリ
２０と、演算実行部２１と、開始点・終了点設定部２２
と、対象画素設定部２３と、終了検査部２４，２５と、
評価値バッファＶと、経路バッファＲとを備えている。

【００６２】このうち矩形メモリ２０は、例えば、図３
(Ｂ）に示すような矩形内の全画素につき、輪郭特徴デ
ータを格納しているメモリである。したがって、矩形中
の各画素には、３つの輪郭特徴データｇ０〜ｇ２が対応
付けられて記憶されている。

【００６３】なお、必要になるたびに、必要とする部分
の輪郭特徴データを、輪郭検出部１０４が輪郭特徴計算
部１０３から受け取るようにしてもよい。この場合、当
該矩形メモリ２０は省略することができる。

【００６４】前記演算実行部２１は、後述する所定の手
順（図８参照）にしたがって輪郭検出（輪郭線追跡）処
理を実行する部分である。

【００６５】開始点・終了点設定部２２は、当該手順中
において、経路開始点Ｓと経路終了点Ｅの設定、変更を
行う部分である。

【００６６】当該開始点・終了点設定部２２に接続され
ている終了検査部２４は、必要なすべての画素に対し
て、経路開始点Ｓと経路終了点Ｅの設定を終え、処理が
終了したかどうかを検査する部分である。

【００６７】対象画素設定部２３は、当該手順中にい
て、対象画素の設定、変更を行う部分である。

【００６８】当該対象画素設定部２３に接続されている
終了検査部２５は、必要なすべての画素を対象画素とし
て、処理が終了したかどうかを検査する部分である。

【００６９】また、前記評価値バッファＶに対しては、
演算実行部２１によって、後述する評価値の読み書きが
行われる。同様に、経路バッファＲに対しては、当該演
算実行部２１によって、後述する経路値の読み書きが行
われる。

【００７０】当該輪郭検出部１０４の処理では、当該手
順にしたがい、画素列を矩形のほぼｙ軸方向に沿って３
近傍から連結することによって経路（細密な輪郭線の候
補（連結成分））を得て、当該経路のなかの最適経路と
して、最終的な輪郭線（輪郭データＳ１０５）を決定す
る。

【００７１】当該輪郭線データＳ１０５の入力を受ける
前記オブジェクト検出部１０５は、前記矩形変換部１０
２が実行した矩形変換の逆変換を実行することで矩形上
の輪郭線を入力画像上の輪郭線に変換し、当該輪郭線に
よって囲まれた領域を画像オブジェクトと判定し、当該
判定結果に対応する画像オブジェクトデータＳ１０６お
よびＳ１０７を出力する部分である。

【００７２】画像オブジェクトデータＳ１０７を受け取
る画像特徴再計算部１０６は、前記輪郭候補検出部１０
１から受け取った輪郭候補領域データＳ１０２に対し、
当該画像オブジェクトデータＳ１０７を用いた処理を実
行する部分で、図１２に示す内部構成を有している。

【００７３】（Ａ−１−４）画像特徴再計算部の内部構
成 図１２において、当該画像特徴再計算部１０６は、輪郭
候補領域格納部４０と、画像データ抽出部４１と、再計
算処理部４２とを備えている。

【００７４】このうち輪郭候補領域格納部４０は、前記
輪郭候補領域格納部３３と同様な機能を持つ部分であ
り、輪郭候補検出部１０１内の領域補正部３４が出力し
た輪郭候補領域データＳ１０９が表示する輪郭候補領域
の内容を格納している。

【００７５】また、画素データ抽出部４１は、画像オブ
ジェクトデータＳ１０７に応じて輪郭候補領域に属する
ブロックデータＢＳ中の各画素のなかから、画像オブジ
ェクトに属する画素だけを抽出して、その画素の画素値
データＳＳを再計算処理部４２に供給する部分である。

【００７６】当該画素値データＳＳを受け取る再計算処
理部４２は、当該画素値データＳＳに基づいて平均色デ
ータを再計算し、計算結果を、再計算画像特徴データＳ
１０８として前記輪郭候補検出部１０１内の再計算特徴
格納部３５に供給する部分である。

【００７７】当該再計算画像特徴データＳ１０８は、ブ
ロック中の画像オブジェクトに属する画素の画素値だけ
を用いて計算したものであるため、前記画像特徴計算部
３１で算出された輪郭候補領域ブロックの平均色データ
よりも、いっそう画像オブジェクトの輪郭付近の色に忠
実な値を取ることになる。

【００７８】ここで、前記画素データ抽出部４１に供給
される画像オブジェクトデータＳ１０７に関連する入力
画像フレームと、画素データ抽出部４１に供給されるブ
ロックデータＢＳに関連する入力画像フレームとは、同
じものであることを要する。

【００７９】例えば、前記画素データ抽出部４１に供給
される画像オブジェクトデータＳ１０６が現フレームＦ
ＲＭ−１に対応するものであるとき、画素データ抽出部
４１に供給されるブロックデータＢＳも、当該現フレー
ムＦＲＭ−１に対応したものである。

【００８０】以下、上記のような構成を有する本実施形
態の動作について説明する。

【００８１】（Ａ−２）実施形態の動作 最初に、前記輪郭候補検出部１０１が、上述したように
背景画像フレームＦＲ０の入力を受け、次いで混合画像
フレームＦＲ１の入力を受け、ブロック分割部３０、画
像特徴計算部３１がこれら両画像を処理し、領域判定部
３２が、これら両画像における各ブロックの平均色デー
タの差をもとにして輪郭候補領域の検出を行うと、検出
結果ＦＥ１として、例えば図２（Ｃ）に示すように、大
まかな画像オブジェクト領域２０４と、その周辺を取り
囲むように存在する大まかな輪郭候補領域２０３が得ら
れる。

【００８２】この輪郭候補領域２０３を構成する各ブロ
ック内には、通常、背景と画像オブジェクト２０１の双
方が含まれる。そして、混合画像フレームＦＲ１の入力
画像のうち背景領域（２０２）にだけ属するブロックの
平均色データ値と図２（Ａ）の背景画像中のブロックの
平均色データ値の差は小さく、図２（Ｂ）の入力画像の
うち画像オブジェクト領域（２０４）にだけ属するブロ
ックの平均色データ値と図２（Ａ）の背景画像中のブロ
ックの平均色データ値の差は大きい。

【００８３】このため、背景と画像オブジェクト２０１
の双方が含まれる図２（Ｃ）の輪郭候補領域２０３を構
成するブロックの平均色データ値と、図２（Ａ）の背景
画像中のブロックの平均色データ値との差の大きさは、
これらの中間の値を持つこととなる。

【００８４】したがって、輪郭候補検出部１０１は、前
記背景画像と入力画像の平均色データ値の差が中間的な
値を示すブロックを検出して連結すれば、当該輪郭候補
領域２０３を良好に特定することができる。

【００８５】次に、輪郭候補領域データＳ１０２を入力
することで図２（Ｃ）の輪郭候補領域を得た矩形変換部
１０２内では、画像検査部１２、切断位置検出部１０お
よび非線形変換部１１が動作し、必要に応じて補完処理
部１３が機能して、前記矩形変換処理を実行する。

【００８６】図３（Ａ）と同図(Ｂ）において、対応す
る符号を付した領域はそれぞれに対応している。すなわ
ち、図３（Ａ）の部分領域ａは図３（Ｂ）の矩形領域ａ
に対応し、図３（Ａ）の部分領域ｂは図３（Ｂ）の矩形
領域ｂに対応し、図３（Ａ）の部分領域ｃは図３（Ｂ）
の矩形領域ｃに対応し、…、図３（Ａ）の部分領域ｎは
図３（Ｂ）の矩形領域ｎに対応している。

【００８７】すなわち、当該矩形変換処理では、各部分
領域が対応関係にある各矩形領域に変換され、各矩形領
域がｙ軸方向に連結されて矩形データＳ１０３が生成さ
れる。

【００８８】当該矩形データＳ１０３を受け取った輪郭
特徴計算部１０３は、前記式（１）〜(３）で記述され
る演算処理を実行して輪郭特徴データＳ１０４（すなわ
ちｇ０〜ｇ２）を算出し、輪郭検出部１０４に供給す
る。

【００８９】輪郭検出部１０４では、図８のフローチャ
ートに示す手順にしたがって、細密な輪郭線の検出を行
う。図８のフローチャートは、Ｐ１０〜Ｐ１６の各ステ
ップから構成されている。

【００９０】図８において、ステップＰ１では、評価値
バッファＶ（ｓ，ｘ，ｙ）と経路バッファＲ（ｓ，ｘ，
ｙ）を初期化する。

【００９１】ここで、評価値バッファＶ（ｓ，ｘ，ｙ）
の記述は、（ｘ，ｙ）の部分が図６(Ａ）のｘｙ平面上
における各画素の位置を示し、(ｓ)の部分は、経路開始
点Ｓのｘ座標を示している。したがって、矩形上の座標
が同じ画素であっても、経路開始点Ｓが相違すれば評価
値バッファＶに格納される評価値は相違し得る。この
点、経路バッファＲ（ｓ，ｘ，ｙ）についても同様であ
る。

【００９２】つづくステップＰ１２では、開始点・終了
点設定部２２が図６（Ａ）に示す矩形の下端に経路開始
点Ｓを設定し、矩形の上端に経路終了点Ｅを設定する。
図６（Ａ）の矩形は、前述した図３（Ｂ）の矩形に対応
している。

【００９３】ここで、経路とは、上述した細密な輪郭線
の候補に相当する概念である。

【００９４】また、当該経路開始点Ｓと経路終了点Ｅ
は、図３（Ａ）に示す矩形変換前の入力画像上で、前記
切断線ＣＰ（あるいはｘ軸）を挟んで縦方向または斜め
方向に隣接した画素であったことから、これらのｘ座標
は同一で、ともにｓとする。

【００９５】次に、ステップＰ１２では、前記対象画素
設定部２３が対象画素(ｘ，ｙ)を設定し、ステップＰ１
３では、前記演算実行部２１が、図６（Ｂ）に示すよう
に、当該対象画素(ｘ，ｙ）に対して左下、真下、右下
の３画素（３近傍）を用いて次の式(４）〜(６）で記述
される演算を実行し、当該演算の結果が最大値となるｅ
につき、当該ｅの値（すなわち評価値）を前記評価値バ
ッファＶに格納するとともに、そのｉの値（すなわち経
路値）を前記経路バッファＲに格納して経路選択処理を
実行する。

【００９６】 ｅ（ｉ＝０）＝Ｖ（ｓ，ｘ−１，ｙ−１）＋ｇ２（ｘ−１，ｙ−１）…(４ ） ｅ（ｉ＝１）＝Ｖ（ｓ，ｘ，ｙ−１）＋ｇ１（ｘ，ｙ−１）…（５） ｅ（ｉ＝２）＝Ｖ（ｓ，ｘ＋１、ｙ−１）＋ｇ０（ｘ＋１，ｙ−１）…（６ ） 例えば、図６（Ａ）において、画素ＰＸ（２，６）を当
該対象画素としているときには３つの画素ＰＸ（１，
５）、ＰＸ（２，５）、ＰＸ（３，５）が、前記３近傍
にあたり、輪郭線は右下の画素ＰＸ（３，５）から当該
画素ＰＸ（２，６）につづいているため、左斜め４５度
方向エッジ検出フィルタｆ０に対応するｇ０を含んだ式
（６）の演算結果が最大となる傾向が高まる。

【００９７】そして、実際にこのとき、式(４）〜
（６）のなかで、式（６）の値が最大であるものとする
と、その値（評価値）が評価値バッファＶに格納される
とともに、経路値２（＝ｉ）が経路バッファＲに格納さ
れる。

【００９８】なお、ＰＸ（ｘ，ｙ）形式の表記は、図６
のｘｙ平面上の指定した位置の１画素を指すもので、例
えば、画素ＰＸ（２，６）の場合、ｘ座標が２、ｙ座標
が６の１画素を指す。

【００９９】ステップＰ１３につづくステップＰ１４で
は、終了検査部２５が１ライン（１つのｙ座標上に存在
する全画素）上のすべての画素を対象画素としてステッ
プＰ１３を実行したかどうか、および全ラインについて
ステップＰ１３の処理を実行したかどうかを検査する。

【０１００】全ラインについてステップＰ１３の処理を
終了した場合には、ステップＰ１４は、Ｙｅｓ側に分岐
するが、終了していない場合にはＮｏ側に分岐する。

【０１０１】ステップＰ１４がＮｏ側に分岐した場合、
処理はステップＰ１２にもどる。

【０１０２】ステップＰ１２では、前回、前記対象画素
ＰＸ（２，６）に対してステップＰ１３の処理を行った
場合には、次は画素ＰＸ（３，６）を対象画素に設定し
てステップＰ１３の処理を行う。

【０１０３】このように、ステップＰ１２〜Ｐ１４のル
ープが繰り返されると、対象画素設定部２３によって対
象画素はＰＸ（２，６）、ＰＸ（３，６）、ＰＸ（４，
６）、ＰＸ（５，６）、ＰＸ（６，６）、ＰＸ（１，
７）、…と順次に変更され、各ラインの処理が終了する
とその上のラインについて処理されて行く。

【０１０４】一方、前記３近傍の側からみると、矩形メ
モリ２０内において３近傍画素ＰＸ（１，５）、ＰＸ
（２，５）、ＰＸ（３，５）のそれぞれには、前記式
（１）〜(３）によって算出した３つの輪郭特徴データ
ｇ０〜ｇ２が対応付けられているが、矩形メモリ２０
は、例えば、当該画素ＰＸ（３，５）については、対象
画素が画素ＰＸ（２，６）であるときには輪郭特徴デー
タｇ０を演算実行部２１に供給し、対象画素が画素ＰＸ
（３，６）であるときには輪郭特徴データｇ１を演算実
行部２１に供給し、対象画素が画素ＰＸ（４，６）であ
るときには輪郭特徴データｇ２を演算実行部２１に供給
することになる。

【０１０５】なお、前記ステップＰ１２の処理で最初に
対象画素とされる画素は、画素ＰＸ（１，１）などが属
する最下端のｙ＝１のライン内からではなく、その上
の、画素ＰＸ（２，２）などが属するｙ＝２のライン内
から選択される。

【０１０６】また、最後のｙ＝１３とｙ＝１２の両ライ
ンについて処理するときには、ステップＰ１３の内容は
それまでとは異なり、図６（Ｂ）や式(４）〜（６）に
示すような経路選択処理を行うことなく、予め設定して
ある経路終了点Ｅに対し、強制的に結合する。

【０１０７】例えば、図６（Ａ）では、画素ＰＸ（３，
１２）が画素ＰＸ（３，１３）に相当する経路終了点Ｅ
に接続されているが、これは、経路選択処理を行うこと
なく強制的に接続したものである。

【０１０８】もしも、最後の両ラインについても、それ
以前に処理した各２ラインと同様な経路選択処理を行う
ものとすると、例えば、輪郭線が入力画像上でｘ軸と斜
めに交差する場合には、経路開始点Ｓと本来の経路終了
点Ｅとが斜め方向に接続されることとなるため、経路選
択処理の結果が、ステップＰ１１で予め設定した経路終
了点Ｅと相違することも起こり得る。

【０１０９】例えば、図６（Ａ）の輪郭線６０２が入力
画像上でｘ軸と斜めに交差する場合には、経路終了点Ｅ
と経路開始点Ｓが斜め方向に接続されることとなるた
め、経路選択処理の結果として、画素ＰＸ（３，１２）
に対しｙ＝１３のライン上で接続される画素は、経路終
了点Ｅとｘ座標が１ずつ相違する画素ＰＸ（２，１３）
または画素ＰＸ（４，１３）になってしまう。

【０１１０】換言すれば、強制的に経路終了点Ｅに接続
する本実施形態では、ｘ軸との交差部分で、輪郭線の形
状に１画素程度の誤差が混入することを許容しているこ
とになる。

【０１１１】しかしながらこの誤差は、ｘ軸との交差部
分でのみ局所的に発生するものであり、その大きさも、
たかだか１画素程度であるので、実用上問題となること
はほとんどあり得ないと考えられる。

【０１１２】その一方で、この強制的な接続によって、
経路選択処理の実行回数を低減できる等、切断線ＣＰ部
分で必要とされる境界部の処理を簡略化することができ
る。

【０１１３】ところで、ステップＰ１２〜Ｐ１４の処理
においては、矩形内に、図６（Ａ）中の画素ＰＸ（１，
１）、ＰＸ（２，１）、ＰＸ（４，１）、ＰＸ（５，
１）、ＰＸ（６，１）、ＰＸ（１，２）、ＰＸ（５，
２）、ＰＸ（６，２）、ＰＸ（６，３）、ＰＸ（６，１
１）、ＰＸ（１，１２）、ＰＸ（５，１２）、ＰＸ
（６，１２）、…などのように、経路計算に必要のない
無効領域６０１が生じ得る。

【０１１４】この無効領域６０１は、輪郭線の候補とな
り得ない画素によって構成され、ｘ軸に沿って広がる傾
向を有する。ただしこの無効領域６０１は、原理的に必
ず発生するものではなく、前記エッジ検出フィルタｆ０
〜ｆ２を３種類に限定したことによって発生したもので
ある。

【０１１５】エッジ検出フィルタｆ０〜ｆ２を３種類に
限定したことによって、各対象画素に対して輪郭線が連
結し得る方向が図６（Ｂ）に示す３方向（３近傍）の画
素に限定されるからである。

【０１１６】この限定は、ｘ軸に平行な輪郭線や、ｙ軸
の負方向に伸びる部分を有する輪郭線の検出を困難に
し、８近傍（対象画素の周辺の８方向（８画素））から
輪郭線を探索する場合などに比べて、連続する数画素程
度の小さな領域内で細かく入り組んだ複雑な輪郭線を正
確に検出することを難しくするが、その一方で、輪郭特
徴計算部１０３や輪郭検出部１０４における演算量が、
８近傍から探索する場合などに比べて大幅に低減し、処
理速度を高速化できるという大きな利点をもたらす。

【０１１７】図６（Ａ）の無効領域６０１を除く、必要
なすべての画素についてステップＰ１３の処理が終了す
ると、ステップＰ１４はＹｅｓ側に分岐し、すべての経
路開始点について処理が終了したかどうかが、終了検査
部２４によって検査される（Ｐ１５）。

【０１１８】すべての経路開始点について処理が終了し
た場合には、ステップＰ１５はＹｅｓ側に分岐し、終了
していない場合にはＮｏ側に分岐する。

【０１１９】Ｎｏ側に分岐した場合には、当該ステップ
Ｐ１５につづいて、再びステップＰ１１が実行される。

【０１２０】図６（Ａ）に図示した状態は、経路開始点
Ｓを画素ＰＸ（３，１）に設定し、経路終了点を画素Ｐ
Ｘ（３，１３）に設定しているが、次に実行されるステ
ップＰ１１では、経路開始点Ｓを、例えば画素ＰＸ
（４，１）に移して（この場合、経路終了点Ｅは画素Ｐ
Ｘ（４，１３）となる）、ステップＰ１１〜Ｐ１５のル
ープが繰り返され、各繰り返しごとに、入れ子になって
いるステップＰ１２〜Ｐ１４のループが必要回数だけ実
行される。

【０１２１】そして、最下端のラインに属するすべての
画素ＰＸ（１，１）〜ＰＸ（６，１）を経路開始点とし
てステップＰ１０〜Ｐ１４の処理が終了したときに、ス
テップＰ１５はＹｅｓ側に分岐することになる。

【０１２２】このとき、前記ステップＰ１２、Ｐ１３の
処理内容および式(４）〜（６）の内容から明らかなよ
うに、経路終了点Ｅとなり得る最上ライン（ｙ＝１３の
ライン）上のすべての画素ＰＸ（１，１３）〜ＰＸ
（６，１３）のそれぞれに対応する評価値バッファＶ内
の評価値Ｖ（ｓ，Ｅ点）は、各輪郭線の候補に対応した
経路上の輪郭特徴データの総和となっている。

【０１２３】ここで、評価値Ｖ（ｓ，Ｅ点）の（Ｅ点）
は、各経路終了点Ｅの座標（ｘ，ｙ）を示している。

【０１２４】ステップＰ１５のＹｅｓ側につづいて実行
されるステップＰ１６の最適経路の特定処理では、ま
ず、当該評価値Ｖ(ｓ，Ｅ点）が最大値をとる場合のｓ
を求め、次に、経路開始点Ｓのｘ座標が当該ｓである場
合について、経路バッファＲ（ｓ，ｘ，ｙ）に書き込ま
れている経路値系列を読み出して、経路終了点Ｅから経
路開始点Ｓに向かう最適経路（すなわち輪郭線）を求
め、これを輪郭データＳ１０５とする。

【０１２５】輪郭特徴データの総和を求める際には、図
６(Ｂ）に示すように、各経路の方向に合わせて３種類
の輪郭特徴データから値が選択され、画像のエッジ方向
（輪郭線の方向）が経路の向きに一致した場合に総和値
が大きくなるように作用するから、当該最大値を示す評
価値Ｖ(ｓ，Ｅ点）が真正な輪郭線の終了点に対応して
いた場合、当該最大値を示す評価値Ｖ(ｓ，Ｅ点）とそ
れ以外の評価値Ｖ(ｓ，Ｅ点）との値の差は、通常、か
なり大きくなるものと考えられる。

【０１２６】なお、輪郭データＳ１０５には、通常、経
路終了点Ｅ（または経路開始点Ｓ）の座標と、当該経路
開始点Ｓにつづく前記経路値の情報が含まれていれば十
分である。

【０１２７】図６(Ａ）に示した輪郭線６０２は、例え
ば、経路終了点Ｅの座標(３，１３）と、当該経路終了
点Ｅから経路開始点Ｓ(３，１）に向かう経路値系列
１，２，０，０，０，１，２，２，２，１，０，１によ
って記述することができる。

【０１２８】以上の説明から明らかなように、経路バッ
ファＲは、ステップＰ１１〜Ｐ１５の処理が繰り返され
ているときには、すでに判明しているすべての経路値Ｒ
(ｓ，ｘ，ｙ）を記憶している必要があり、ステップＰ
１６の処理が開始されたときには、すべての経路値Ｒ
(ｓ，ｘ，ｙ）を記憶している必要があるため、前記無
効領域６０１の存在を考慮しなければ、基本的に４３２
（＝６×６×（１３−１）＝ｓ×ｘ×（ｙ−１））程度
のアドレス空間（同時に記憶しておく必要のある経路値
データの数）を備えている必要がある。

【０１２９】これに対し評価値バッファＶは、ステップ
Ｐ１１〜Ｐ１５の処理が繰り返されているとき、すでに
判明している評価値Ｖ(ｓ，Ｅ点）のほかには、矩形上
をｙ軸方向に累進する連続２ライン分の評価値を記憶し
ていれば十分であり、すでに処理を終えたラインの評価
値を保存しておく必要はない。

【０１３０】例えば、前記画素ＰＸ（２，６）などのｙ
＝６のライン中の画素を対象画素としてステップＰ１３
を処理しているときには、ｙ＝６のラインの画素とｙ＝
５のラインの画素について、評価値を保存している必要
があるが、それより下のｙ＝４〜ｙ＝１のラインに属す
る画素の評価値は保存しておく必要はない。

【０１３１】そして、ｙ＝６のライン中の画素を対象画
素とするステップＰ１３の処理が終了し、ｙ＝７のライ
ンから対象画素が選ばれるようになると、ｙ＝５のライ
ン中の画素に関する評価値は不要となり、ｙ＝７とｙ＝
６の連続２ラインについて評価値を保存すればよくな
る。

【０１３２】評価値バッファＶはまた、ステップＰ１６
の処理が開始されたときのために評価値Ｖ(ｓ，Ｅ点）
を記憶しておく必要があるが、前記連続２ライン分とこ
の評価値Ｖ(ｓ，Ｅ点）の分を合わせても、通常、その
アドレス空間（同時に記憶しておく必要のある評価値デ
ータの数）は、前記経路バッファＲ(ｓ，ｘ，ｙ）のア
ドレス空間よりもはるかに小さく（少なく）、例えば、
４８（＝６×２＋６×６＝ｘ×２＋ｓ×ｘ）程度であっ
てよい。

【０１３３】もちろん、アドレス空間を節約する必要が
ない場合には、評価値バッファＶのアドレス空間とし
て、前記経路バッファＲと同じ４３２（＝６×６×（１
３−１）＝ｓ×ｘ×（ｙ−１））の空間を用意するよう
にしてもよい。

【０１３４】輪郭検出部１０４から前記輪郭データＳ１
０５を受け取ったオブジェクト検出部１０５は、矩形変
換部１０２で実行した矩形変換の逆変換を実施すること
により、矩形上の輪郭データを入力画像上の輪郭データ
に変換する。

【０１３５】さらに、オブジェクト検出部１０５は、当
該輪郭データで指定される輪郭線に囲まれた領域を画像
オブジェクトと判定し、この領域情報を画像オブジェク
トデータＳ１０６として後段へ出力する。

【０１３６】図７は、オブジェクト検出部１０５の動作
を説明する図である。

【０１３７】ここでは、図２（Ｂ）と同じ混合画像を入
力画像としているので、図７(Ａ）のように背景領域７
０１、輪郭候補領域７０２、画像オブジェクト領域７０
３に対し、輪郭候補領域７０２内に画像オブジェクト７
０５の輪郭を規定する画素レベルの精度を持った細密な
輪郭線７０４が検出され、その内部の図７(Ｂ）に示す
画像データが画像オブジェクトとして得られる。

【０１３８】当該オブジェクト検出部１０５が出力する
画像オブジェクトデータＳ１０６は、画像オブジェクト
の領域を示す２値データでもよいし、画像オブジェクト
の画素データ（すなわち画像オブジェクト中の各画素の
色を示す画素値）そのものでもよい。これらは、オブジ
ェクト検出部１０６の後段に接続される装置の要求に応
じて決定されるものである。

【０１３９】オブジェクト検出部１０５から出力される
画像オブジェクトデータＳ１０７は、上述したように、
基本的にこのＳ１０６と同じデータであってよいが、そ
の仕様は、画像特徴再計算部１０６などの当該画像処理
装置内部の仕様に応じて決定されるべきものである。

【０１４０】したがって、画像オブジェクトデータＳ１
０６が例えば２値データである場合でも、本実施形態の
画像特徴再計算部１０６はカラー画像を要求するので、
当該画像オブジェクトデータＳ１０７としてはカラー画
像に対応した画素データを供給することになる。

【０１４１】図１３は、オブジェクト検出部１０５、画
像特徴再計算部１０６、輪郭候補検出部１０１の動作
を、入力画像フレームへの反映の観点から説明したもの
である。

【０１４２】図１３において、すでに説明したように、
輪郭候補検出部１０１内の領域判定部３２は、図１３
（Ａ）に示す背景画像と図１３（Ｂ）に示す入力画像を
もとに領域判定を実行し、図１３（Ｃ）に示す背景領域
８０２やオブジェクト領域８０４と区別して、輪郭候補
領域８０３を検出し、輪郭候補領域８０３に属する輪郭
候補領域ブロック中の各画素の色データを、判定領域デ
ータＥＤ１として輪郭候補領域格納部３３に格納する。

【０１４３】当該輪郭候補領域８０３は図２（Ｃ）に示
した前記輪郭候補領域２０３に対応するもので、背景と
画像オブジェクトの両方が含まれている。

【０１４４】ここで、背景画像と画像オブジェクト間に
おける画像特徴の差（ブロック間の平均色データの差）
の大きさが予め想定された範囲内にある場合には問題な
いが、背景画像と画像オブジェクトの画像特徴が類似し
ていて差の大きさが縮小する場合（例えば、前記平均色
データの値が近い場合）には、問題が発生する可能性が
ある。

【０１４５】画像特徴が類似している場合について説明
する前に、画像特徴が類似していない正常な場合につ
き、図１４を用いて説明する。

【０１４６】背景画像と画像オブジェクト間における画
像特徴の差の大きさが予め想定された範囲内にあり、画
像特徴が類似していない場合、各入力画像フレーム中の
各ブロックは、背景画像と当該入力画像フレーム間にお
ける画像特徴の差の大きさを示した図１４（Ａ）の範囲
ＤＭ上に正常に分布する。

【０１４７】図１４（Ａ）において、０〜ＭＡＸは、入
力画像フレーム中の画素値として存在し得る色の範囲を
示しており、（ＭＡＸ＋１）^３が入力画像フレーム中に
存在する可能性のある色数に対応している。各ブロック
の平均色データ値が取り得る範囲や、背景画像と各入力
画像フレーム間における差の大きさも、この０〜ＭＡＸ
（または０〜ＭＡＸ−１）の範囲ＤＭに対応しているも
のとみることができる。

【０１４８】また、しきい値ＴＨ１とＴＨ２は範囲ＤＭ
内に設定されるものであり、０〜ＴＨ１の範囲が背景画
像との差の大きさが小さい場合に該当し、ＴＨ１〜ＴＨ
２の範囲が背景画像との差の大きさが中間の場合に該当
し、ＴＨ２〜ＭＡＸの範囲が背景画像との差の大きさが
大きい場合に該当する。

【０１４９】したがって、背景画像と画像オブジェクト
間における画像特徴の差の大きさが予め想定された範囲
内にある場合には、任意の入力画像フレームに含まれる
ブロックのうち、背景画像領域ブロックは、０〜ＴＨ１
の範囲に存在し、輪郭候補領域ブロックはＴＨ１〜ＴＨ
２の範囲に存在し、オブジェクト領域ブロックはＴＨ２
〜ＭＡＸの範囲に存在する。

【０１５０】一例として、ある入力画像フレーム中の背
景画像が単一色で画像オブジェクトも単一色（背景画像
とは異なる色）であった場合には、範囲ＤＭ上に配置し
た点ＣＡ１、範囲ＣＡ２、点ＣＡ３によって、当該入力
画像フレームを表現することができる。範囲ＣＡ２が一
点に収束せずに幅を持っているのは、各ブロック中に占
める背景画像と画像オブジェクトの割合（面積比）が、
ブロック毎に相違するためである。

【０１５１】例えば図１３(Ｂ）および(Ｃ）に示した入
力画像フレームＦＲ１（またはＦＥ１）中の各ブロック
のうち背景画像（または背景領域８０２）に属するブロ
ック（例えばブロックＢ１−１）は、前記点ＣＡ１に対
応するものであってよく、輪郭候補領域８０３に属する
ブロック（例えばブロックＢ１−１５）は、前記範囲Ｃ
Ａ２中の一点ＣＡ２−１に対応するものであってよく、
画像オブジェクト８０１（オブジェクト領域８０４）に
属するブロック（例えばブロックＢ１−１８）は、前記
点ＣＡ３に対応するものであってよい。

【０１５２】これに対し、背景画像と画像オブジェクト
の画像特徴が類似していて差の大きさが縮小している場
合の入力画像フレームは、図１４（Ｂ）の範囲ＤＭ１に
対応するものとみることができる。

【０１５３】範囲ＤＭ１は図１４（Ａ）の範囲ＤＭと同
様な形式の図であり、入力画像フレーム中の画素値とし
て存在し得る色の範囲０〜ＭＡＸ１内に適応的に設定さ
れた２つのしきい値ＴＨ１１とＴＨ２１を備えている。

【０１５４】ただし範囲ＤＭ１では、ＭＡＸ１が前記Ｍ
ＡＸよりも小さく、そのために、前記０〜ＴＨ１の範囲
に対応する０〜ＴＨ１１の範囲も、前記ＴＨ１〜ＴＨ２
の範囲に対応するＴＨ１１〜ＴＨ２１の範囲も、前記Ｔ
Ｈ２〜ＭＡＸの範囲に対応するＴＨ２１〜ＭＡＸ１の範
囲も、それぞれ縮小している。

【０１５５】図１４（Ｂ）上において、差が大きいこと
を示すＴＨ２１〜ＭＡＸ１の範囲に存在する点ＣＬ２１
は図１４（Ａ）上では差が中間であることを示すＴＨ１
〜ＴＨ２の範囲に位置する点ＣＬ２となり、図１４
（Ｂ）上で差が中間であることを示すＴＨ１１〜ＴＨ２
１の範囲に存在する点ＣＬ１１は図１４（Ａ）上では差
が小さいことを示す０〜ＴＨ１の範囲に位置する点ＣＬ
１となる。

【０１５６】このとき、図１４（Ｂ）を、単に、ある入
力画像フレームを表現するものとしてとらえると、しき
い値ＴＨ１１、ＴＨ２１は存在しないから、前記領域判
定部３２は、図１４（Ａ）側のしきい値ＴＨ１とＴＨ２
をもとに差の大きさを判断することになり、当該入力画
像フレーム中で、本来、画像オブジェクト領域に該当す
る点ＣＬ２１（点ＣＬ２）を、輪郭候補領域に該当する
ブロックとして誤検出し、本来、輪郭候補領域に該当す
る点ＣＬ１１（点ＣＬ１）を、背景領域に該当するブロ
ックとして誤検出してしまう。

【０１５７】ただし、例えば、図１４（Ｂ）上の点ＣＬ
３１などは、図１４（Ａ）上の点ＣＬ３に該当して誤検
出をまねかないので、このような誤検出は、背景画像と
画像オブジェクトの画像特徴が類似していて差の大きさ
が縮小する場合に発生する傾向を強めるが、個々のブロ
ックが誤検出されるかされないかは、個々の画像特徴に
応じて異なるということができる。

【０１５８】したがって、例えば、前述した図１３(Ａ)
の背景画像のもと、図１３(Ｅ)に入力画像フレームが入
力された場合、図１３(Ｆ)に示す領域８１３内に存在す
る３つのブロックは、本来、画像オブジェクト領域とし
て検出されるべきところを、輪郭候補領域として誤検出
されているが、その上の左右２つのブロックは正常に画
像オブジェクト領域として検出されるということが起こ
り得る。

【０１５９】また、前記領域判定部３２が使用するしき
い値ＴＨ１とＴＨ２を適応的に変更して、例えば、図１
４（Ｂ）の入力画像フレームに対応するケースでは、し
きい値ＴＨ１をＴＨ１１に変更するとともに、しきい値
ＴＨ２をＴＨ２１に変更することで、誤検出の発生を防
ぐことは可能であるが、このようなしきい値の変更は、
装置の処理量を増加することを意味するので、当該画像
処理装置全体の効率などを考慮すると、必ずしも行った
方がよいとは限らない。仮にしきい値を適応的に変更し
たとしても、しきい値は１フレーム中の全領域について
共通に適用されるものなので、画像オブジェクトが模様
を備えている場合など、画像オブジェクトの色が場所に
よって異なる場合には対応しきれず、誤検出が発生する
可能性は残る。

【０１６０】ここでは、説明を簡単にする観点からも、
領域判定部３２が備えるしきい値は、例えば、前記ＴＨ
１、ＴＨ２に固定されているものとする。

【０１６１】以上の説明から明らかなように、誤検出
は、背景画像と入力画像フレーム間における画像特徴の
差が小さくなる方向、すなわち差が大きいところを中間
と誤検出（オブジェクト領域ブロックを輪郭候補領域ブ
ロックと誤検出（第１の誤検出））したり、中間のとこ
ろを小さいと誤検出（輪郭候補領域ブロックを背景領域
ブロックと誤検出（第２の誤検出））したり、場合によ
っては、差が大きいところを小さいと誤検出（オブジェ
クト領域ブロックを背景領域ブロックと誤検出（第３の
誤検出））することは起こり得るが、その反対方向の誤
検出は起こり得ない。

【０１６２】例えば、差が中間であるところを大きいと
誤検出することにより、本来、輪郭候補領域に属するブ
ロックをオブジェクト領域ブロックとして誤検出するこ
と等は起こり得ない。

【０１６３】このような誤検出に対処し、図１３（Ｆ）
の画像フレームを図１３(Ｇ)に示す画像フレームに補正
するために、前記画像特徴再計算部１０６と輪郭候補検
出部１０１が行う動作は、次のようなものである。

【０１６４】ここでは、現フレームを前記ＦＲＭ−１と
し、次フレームを前記ＦＲＭとする。現フレームＦＲＭ
は、すでに輪郭候補検出部１０１、矩形変換部１０２、
輪郭特徴計算部１０３、輪郭検出部１０４、オブジェク
ト検出部１０５の処理を受けたフレームであり、次フレ
ームＦＲＭは輪郭候補検出部１０１に入力され、輪郭候
補検出部１０１内で、ブロック分割部３０、画像特徴計
算部３１、領域判定部３２の処理を受け、領域判定部３
２によってその輪郭候補領域を輪郭候補領域格納部３３
に格納されている入力画像フレームである。図１３にお
いては、図１３(Ｂ)〜(Ｄ)が現フレームＦＲＭ−１に対
応し、図１３(Ｅ)〜(Ｇ)が次フレームＦＲＭに対応す
る。

【０１６５】画像特徴再計算部１０６内の画素データ抽
出部４１は、現フレームＦＲＭ−１の画像オブジェクト
データＳ１０７を用いて、現フレームＦＲＭ−１の輪郭
候補領域に属するブロックデータＢＳ中の各画素のなか
から、画像オブジェクトに属する画素だけを抽出し、そ
の画素の画素値データＳＳを再計算処理部４２に供給す
る。

【０１６６】再計算処理部４２は当該画素値データＳＳ
に基づいて平均色データを再計算するが、この再計算の
結果として得られる再計算画像特徴データＳ１０８は、
ブロック中の画像オブジェクトに属する画素の画素値だ
けを用いて計算したものであるため、前記画像特徴計算
部３１で算出された輪郭候補領域ブロックの平均色デー
タよりも、いっそう画像オブジェクトの輪郭付近の色に
忠実な値を取ることになる。

【０１６７】換言するなら、前記画像特徴計算部３１の
処理では、画像オブジェクトも背景画像も均等に取り扱
って各ブロックの平均色データを算出しているため、画
像オブジェクトの輪郭付近の色に関するデータを損失ま
たは劣化させてしまっているということができる。

【０１６８】翻って、この再計算処理部４２における処
理は、画像オブジェクトの輪郭付近の色に関するデータ
を回復または品質向上する処理であるととらえることが
できる。

【０１６９】画像オブジェクト内部のブロック、例えば
図１３(Ｂ)のブロックＢ１−１８内の各画素の色に関す
るデータについて構成要素１０２〜１０５内でどのよう
に取り扱うかに関しては、以上の説明では詳しく触れて
いないが、このデータは少なくとも、画像オブジェクト
内部のデータに限定されているので、画像特徴計算部３
１の処理によって失われることもなく劣化することもな
い。

【０１７０】再計算処理部４２はまた、輪郭候補領域ブ
ロックのうち画像オブジェクトに属する画素数の割合が
少ないブロック（例えば、図１３(Ｄ)のブロック８０
７）と、背景領域ブロックについては、前記画像特徴デ
ータＳ１０８を無効な値として出力する。

【０１７１】すなわち、画像特徴データＳ１０８の有効
なデータは、画像オブジェクト内部のオブジェクト領域
ブロックと、輪郭候補領域ブロック（画像オブジェクト
に属する画素数の割合が少なくないブロック）である。

【０１７２】このうち画像オブジェクト内部のオブジェ
クト領域ブロックに関しては、例えば、前記画像オブジ
ェクトデータＳ１０６として画素データを出力する場合
なら、入力画像フレームの画素データを図示しない伝送
経路によってオブジェクト検出部１０５へ伝送すること
になるので、その画素データを画像オブジェクトデータ
Ｓ１０７内に含めるようにしてもよい。

【０１７３】しかしながら、領域補正部３４の領域補正
処理は、前記領域判定部３２の処理と同様に画素単位で
はなくブロック単位で行うので、Ｓ１０７に含めて画素
データを受け取った場合、再計算処理部４２は当該画素
データからブロック単位の平均色データを算出して、算
出結果を前記画像特徴データＳ１０８の一部とすること
になる。

【０１７４】このような平均色データの算出処理を省略
したければ、前記画像特徴計算部３１から出力される画
像特徴データＣＳに含まれている平均色データを再利用
するようにしてもよい。

【０１７５】次に、当該再計算画像特徴データＳ１０８
を再計算特徴格納部３５で受け取った輪郭候補検出部１
０１では、領域補正部３４が、前記領域補正処理を実行
する。領域補正処理の中心は前記類似性検査である。

【０１７６】類似性検査では、領域判定部３２によって
次フレームＦＲＭ中の輪郭候補領域に属するとされたブ
ロックのうち、類似性が高いブロックをオブジェクト領
域と判定する。

【０１７７】さらに詳しくは、類似性検査において、次
フレームＦＲＭ中の各輪郭候補領域ブロックに対し現フ
レームＦＲＭ−１中の近傍３×３ブロックの各々との平
均色データの差を計算し、その最小値を類似性の指標と
する。したがって、画像オブジェクトが動きを伴う場合
においても、適切な検査結果を得ることが可能である。

【０１７８】例えば、次フレームＦＲＭである図１３
(Ｅ）中の１つの輪郭候補領域ブロック８０９（Ｂ２−
２２）を例に取ると、位置的に当該ブロック８０９に対
応する次フレームＦＲＭ（図１３（Ｄ））中のブロック
は、ブロックＢ１−２２だけであるが、類似性検査は基
本的に当該ブロック８０９Ａの近傍３×３ブロック（合
計９ブロック）を対象として実行される。

【０１７９】ただし、本実施形態の領域補正処理では、
輪郭候補領域ブロックをオブジェクト領域ブロックに変
更する操作だけを行うため、輪郭候補領域ブロックとオ
ブジェクト領域ブロックだけを対象にすればよく、図１
３（Ｄ）の場合、ブロックＢ１−２６などの４つの背景
領域ブロックは処理する必要はない。

【０１８０】図１３（Ｂ）、（Ｄ）、（Ｅ）、(Ｆ）を
比較すれば明らかなように、前記近傍３×３ブロック中
でブロックＢ２−２２ともっとも平均色データが近いの
は、通常、画像オブジェクト上のほぼ同一位置に対応し
ている図１３（Ｄ）のブロックＢ１−１８となるはずで
ある。

【０１８１】当該ブロックＢ１−１８がオブジェクト領
域ブロックであることは画像オブジェクトデータＳ１０
７によって判明しているから、図１３（Ｆ）上で輪郭候
補領域ブロックとされたブロックＢ２−２２は、前記領
域補正処理によって図１３(Ｇ)上ではオブジェクト領域
ブロックに補正されている。

【０１８２】領域８１３中の他の２つのブロックについ
ても同様の補正が行われる。

【０１８３】なお、ここで、図１３(Ｄ）上のブロック
Ｂ１−２２などの輪郭候補領域ブロックの平均色データ
は、前記再計算処理部４２によって、画像オブジェクト
の輪郭付近の色に忠実な値を取るようになっているた
め、現フレームＦＲＭ−１と次フレームＦＲＭの間に画
像オブジェクトがどのように動いたとしても、背景画像
の色や模様の変化（背景画像が場所に応じて異なる色を
持っている場合）の影響を排除して、画像オブジェクト
の動きに精度良く対応することが可能である。

【０１８４】結局、類似性検査によって類似性が高いと
された輪郭候補領域ブロックは、領域補正部３４が当該
輪郭候補領域から除外してオブジェクト領域ブロックと
し、除外後の領域情報を輪郭候補領域データＳ１０２と
して出力することになる。

【０１８５】入力画像フレームＦＲＭ以降の入力画像の
処理については、ＦＲＭが現フレーム、ＦＲＭ＋１が次
フレームとなる等、順次に今回の次フレームが次回の現
フレームに置き換わって、同様な処理が繰り返される。

【０１８６】なお、以上の処理では、領域判定部３２に
よる領域判定処理において現フレームＦＲＭ−１の輪郭
候補領域の検出は正しく行われ、次フレームＦＲＭの輪
郭候補領域の検出は正しく行われなかったが、本実施形
態の画像処理装置が動作しているとき、連続して入力さ
れるフレーム間に必ずしもこのような関係が成立すると
は限らない。

【０１８７】例えば、領域判定処理において現フレーム
ＦＲＭ−１の輪郭候補領域の検出は正しく行われず、次
フレームＦＲＭの輪郭候補領域の検出は正しく行われる
ケースも起こり得る。

【０１８８】この場合にも、以上に述べた通りの領域補
正処理を実行すると、領域補正部３４による領域補正処
理自体が誤ったものとなり、その誤りの影響は以降に入
力される入力画像フレームの処理にも次々と波及して、
不正確な画像オブジェクトデータＳ１０６が出力しつづ
ける状態となる可能性がある。

【０１８９】これに対処して、フレームＦＲＭ−１とＦ
ＲＭ間の当該関係を担保するために、例えば、最初に入
力される入力画像については領域判定処理の結果が必ず
正しくなるように特別な処理を行うことも考えられる。
この特別な処理は、例えば、ユーザの手作業によって、
輪郭候補領域を指定するものであってもよい。

【０１９０】あるいは、オブジェクト検出部１０５から
連続的に出力される各フレームの画像オブジェクトデー
タＳ１０６が不正確になってきたら、それをユーザが輪
郭候補検出部１０１に通知してリセット処理を行うよう
にしてもよい。

【０１９１】このリセット処理では、領域補正部３４が
その時点で再計算特徴部３５に格納されている再計算領
域データＥＤ２を無視して領域補正処理を行わず、輪郭
候補領域格納部３３に格納されている判定領域データＥ
Ｄ１だけに基づいて、輪郭候補領域データＳ１０２とＳ
１０６を出力する。

【０１９２】これにより、当該リセット処理の時点で、
領域補正処理の誤りの影響の波及を断つことができ、以
降に出力される画像オブジェクトデータＳ１０６は正常
化する。

【０１９３】（Ａ−３）実施形態の効果 以上のように本実施形態によれば、入力画像をブロック
に分割し、輪郭候補領域の検出にあたっては従来のよう
に画素単位ではなくブロック単位に画像特徴（平均色デ
ータ）を求め、当該画像特徴を利用して輪郭候補領域を
検出するため、画像を撮影するカメラが振動する場合
や、画像中の背景の一部に位置変動が見られる場合でも
安定した画像特徴が得られ、輪郭候補領域を正しく検出
することができるので、信頼性が高い。

【０１９４】また、本実施形態では、輪郭線の検出にあ
たっては、輪郭特徴分布に基づいて輪郭候補領域中の任
意の経路から最適な経路を選択するため、画素精度の細
密な輪郭線を検出することができ、画像オブジェクトの
検出精度も高い。

【０１９５】さらに本実施形態では、輪郭候補領域をい
ったん矩形領域に変換してから、輪郭線を検出するよう
にしたので、最適経路の計算にかかる処理量を抑えるこ
とができ、ソフトウエアを含む種々の形態で実施するこ
とが可能である。

【０１９６】また、本実施形態では、最適経路の計算に
際して、輪郭特徴分布を輪郭の方向別に算出された輪郭
らしさの特徴分布とし、経路方向に応じた輪郭特徴分布
に基づいて最適経路を求めるようにしたので、画像のエ
ッジ方向と輪郭線の方向が合致した場合の経路が選択さ
れるよう動作するため、画像オブジェクトを高精度に検
出することができる。

【０１９７】加えて、本実施形態では、現フレームにお
いて検出された画素精度の細密な輪郭線に基づいて画像
オブジェクト内部の画像特徴を計算し直し、その結果に
基づいて領域補正処理を実行するので、入力画像フレー
ム中の背景画像と画像オブジェクトの画像特徴が類似し
ている場合や、入力画像フレーム中に雑音が混入した場
合でも、領域補正処理により輪郭候補領域の検出精度を
高く維持し、画像オブジェクトを画素精度で検出するこ
とが可能になる。

【０１９８】また、前記再計算処理部（４２）の行う再
計算と、領域補正処理中の類似性検査で次フレーム中の
ある輪郭候補領域ブロックに対応する位置に存在するブ
ロックだけでなくその周辺のブロック（例えば、前記近
傍３×３ブロック）をも検査することによって、本実施
形態では、現フレーム、次フレーム間で画像オブジェク
トが移動する場合でも、正確な領域補正処理を実行する
ことが可能である。

【０１９９】(Ｂ）他の実施形態 なお、上記実施形態では、図６(Ａ）の矩形は６×１３
画素の領域であったが、矩形の画素数はこれより多くて
もよく、少なくてもよい。通常は、これよりはるかに大
きな画素数になるのがふつうである。

【０２００】また、上記実施形態では、ブロックサイズ
を１６×１６画素としたが、ブロックサイズはこれより
小さくてもよく、大きくてもよい。

【０２０１】ただし、ブロックサイズを大きくすると、
画像を撮影するカメラが振動する場合や、画像中の背景
の一部に位置変動が見られる場合などの安定度は向上す
るが、輪郭候補領域（や矩形）に含まれる画素数が増加
して演算量が増大する傾向が高まる。このため、ブロッ
クサイズは、要求される安定度や演算量の条件を考慮し
て設定する必要がある。

【０２０２】なお、ブロックの形状も、上記実施形態の
ように、必ずしも縦横の長さが同じの正方形である必要
はない。

【０２０３】また、上記実施形態では、画像特徴の差が
小さくなる方向の第１〜第３の誤検出のうち、オブジェ
クト領域ブロックを輪郭候補領域ブロックと誤検出する
第１の誤検出のみを補正（領域補正処理）の対象とした
が、本発明は他の２種類の誤検出をも補正可能である。

【０２０４】例えば、輪郭候補領域ブロックを背景領域
ブロックとする第２の誤検出については、画素データ抽
出部４１の動作を反対にして、輪郭候補領域に属するブ
ロックデータＢＳ中の各画素のなかから、背景画像に属
する画素だけを抽出して、その画素の画素値データを前
記ＳＳとし、以降の処理もこれに対応させることで補正
可能である。

【０２０５】背景画像と画像オブジェクトの画像特徴が
類似している場合には、第１の誤検出と第２の誤検出が
同時発生する可能性もあるので、第１の誤検出に対する
領域補正処理の前処理として第２の誤検出に対する領域
補正処理を実行するようにしてもよい。

【０２０６】すなわち、最初に第２の誤検出に対する領
域補正処理を実行し、次に、その領域補正処理の結果と
して得られた輪郭候補領域ブロックに対して、第１の誤
検出に対する領域補正処理を実行するのである。

【０２０７】また、第３の誤検出はその性質上、第１や
第２の誤検出に比較して発生する確率が小さいと考えら
れるので、この誤検出に対する領域補正処理は行わなく
ても、実用上、十分な精度が得られる可能性が高い。

【０２０８】さらに、上記実施形態では、画像フレーム
に対して処理を実行したが、本発明は、画像フィールド
に対する処理を行うことも可能である。

【０２０９】また、入力画像（Ｓ１０１）全体の画素数
は、一例として、ディジタルテレビのように、７２０×
４８０画素などであってよい。

【０２１０】さらに、上記実施形態では、輪郭候補検出
部１０１がブロック毎の平均色を用いて輪郭候補領域を
検出する場合につき説明したが、ブロック毎の平均色の
代わりに、従来公知の他の画像特徴を用いることもでき
る。例えば、対象画像が細かい色パタンで構成される場
合には、ブロック毎の色相データのヒストグラムに特徴
的なパタンが現れやすいので、平均色の代わりに色相デ
ータのヒストグラムを用いることができる。

【０２１１】また、上記実施形態では、輪郭検出部１０
４において、矩形上の任意の画素（対象画素）への経路
を３方向（３近傍）から選択するようにしたが、より多
くの方向から選択するようにしてもよい。この場合に
は、経路方向の追加に合わせて、輪郭特徴計算部１０３
における特徴データの計算方法を変更することができ
る。選択の方向を増やすことによって、演算量は増大す
るものの、上記実施形態では正確に検出することが困難
であったｘ軸に平行な輪郭線（経路パタン）、ｙ軸の負
方向に伸びる部分を有する輪郭線、複雑に入り組んだ輪
郭線の形状も正確に検出することが可能になる。

【０２１２】なお、上記実施形態では、入力画像データ
Ｓ１０１をカラー画像として説明したが、２値画像やモ
ノクロ画像でもよい。モノクロ画像の場合には、輪郭候
補検出部１０１で用いる画像特徴として平均輝度や輝度
ヒストグラムなどを用いることにより、上記実施形態と
同等の効果が得られる。

【０２１３】また、上記実施形態では、固定背景中に画
像オブジェクトを含む入力画像データＳ１０１を対象と
して、輪郭候補検出部１０１が背景のみを含む背景画像
を入力したのち、画像オブジェクトを含む混合画像を入
力して輪郭候補領域データＳ１０２を出力する場合につ
き説明したが、任意の入力画像に応じた輪郭候補検出部
１０１を実現可能である。

【０２１４】例えば、輪郭候補検出部１０１の処理にお
いて、利用者が手動で輪郭候補領域を指定するように構
成してもよい。また、動画像を入力として、第１フレー
ムのみを手動で輪郭候補領域を指定したのち、それ以降
のフレームについては、前フレームのオブジェクト検出
結果に基づいて輪郭候補領域を予測するように構成して
もよい。

【０２１５】これによれば、前記背景画像の入力を受け
ることなく、前記混合画像の入力を受けて、当該混合画
像から輪郭候補領域を検出することが可能である。

【０２１６】このように入力画像データＳ１０１および
輪郭候補検出部１０１の構成を変更しても、上記実施形
態と同等の効果を得ることができる。

【０２１７】

【発明の効果】以上詳細に説明したように、本発明によ
れば、対象輪郭線を含む輪郭線包含領域は対象輪郭線そ
のものよりも入力画像中で大きな領域を占めるので、対
象輪郭線や入力画像中のその他の領域に位置変動などが
発生したとしても、その位置変動などは輪郭線包含領域
中に吸収することができる。

【０２１８】これにより、本発明では、従来に比べて、
より安定的かつ高精度に、対象輪郭線を検出することが
可能になり、画像処理装置の信頼性が向上する。

【０２１９】加えて、本発明では、入力画像中における
画像特徴量の分布状態が、輪郭線包含処理ブロックの正
確な識別を困難にするものであっても、輪郭線包含処理
ブロックの識別精度を高く維持することが可能である。

【図面の簡単な説明】

【図１】実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示す
ブロック図である。

【図２】実施形態における輪郭候補検出部の動作説明図
である。

【図３】実施形態における矩形変換部の動作説明図であ
る。

【図４】実施形態における矩形変換部の動作説明図であ
る。

【図５】実施形態で使用するエッジ検出フィルタの構成
例を示す概略図である。

【図６】実施形態における輪郭検出部の動作説明図であ
る。

【図７】実施形態におけるオブジェクト検出部の動作説
明図である。

【図８】実施形態における輪郭検出部の動作説明図であ
る。

【図９】実施形態における矩形変換部の概略構成を示す
ブロック図である。

【図１０】実施形態における輪郭検出部の概略構成を示
すブロック図である。

【図１１】実施形態における輪郭候補検出部の概略構成
を示すブロック図である。

【図１２】実施形態における画像特徴再計算部の概略構
成を示すブロック図である。

【図１３】実施形態の動作説明図である。

【図１４】実施形態の動作説明図である。

【符号の説明】

１０…切断位置検出部、１１…非線形変換部、１２…画
像検査部、１３…補完処理部、２０…矩形メモリ、２１
…演算実行部、２２…開始点・終了点設定部、２３…対
象画素設定部、２４，２５…終了検査部、３０…ブロッ
ク分割部、３１…画像特徴計算部、３２…領域判定部、
３３、４０…輪郭候補領域格納部、３４…領域補正部、
３５…再計算特徴格納部、４１…画素データ抽出部、４
２…再計算処理部、１０１…輪郭候補検出部、１０２…
矩形変換部、１０３…輪郭特徴計算部、１０４…輪郭検
出部、１０５…オブジェクト検出部、２０１…画像オブ
ジェクト、２０２、７０１…背景領域、２０３、７０２
…輪郭候補領域、２０４、７０３…画像オブジェクト領
域、６０１…無効領域、７０４…輪郭線、ａ〜ｎ…部分
領域（および矩形領域）、ＰＸ(２，２）〜ＰＸ(１，
７）…画素、Ｓ…経路開始点、Ｅ…経路終了点、ｆ０…
左斜め４５度方向エッジ検出フィルタ、ｆ１…縦方向エ
ッジ検出フィルタ、ｆ２…右斜め４５度方向エッジ検出
フィルタ、Ｖ…評価値バッファ、Ｒ…経路バッファ、Ｐ
１０〜Ｐ１６…処理ステップ。

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 時系列に入力される入力画像系列中の各
   入力画像の中から、対象輪郭線を持つ対象画像を検出す
   る画像処理装置において、 前記入力画像を所定の処理ブロックに分割し、当該入力
   画像中における画像特徴量の分布状態をもとに各処理ブ
   ロックを識別することにより、前記対象輪郭線を含む輪
   郭線包含処理ブロックを検出して、当該輪郭線包含処理
   ブロックを構成単位として輪郭線包含領域を生成する輪
   郭線包含領域生成手段と、 当該輪郭線包含領域内における輪郭特徴量の細密な分布
   状態を検査することで、前記対象輪郭線を検出する輪郭
   線検出手段と、 検出した当該対象輪郭線をもとに前記対象画像を検出す
   る対象画像検出手段と、 検出した当該対象画像の入力画像上の位置に基づいて、
   前記処理ブロックの構成単位である処理ブロック要素
   を、当該対象画像に属するか否か識別する処理ブロック
   要素識別手段と、 当該識別によって、当該対象画像に属するものとされた
   処理ブロック要素および／または当該対象画像に属さな
   いものとされた処理ブロック要素をもとに前記画像特徴
   量を再計算して再計算結果を出力する画像特徴量再計算
   部と、 次回に入力された入力画像に対する前記輪郭線包含領域
   生成手段が行う輪郭線包含処理ブロックの検出動作を、
   当該再計算結果をもとに補正する補正処理手段とを備え
   たことを特徴とする画像処理装置。
2. 【請求項２】 請求項１の画像処理装置において、 前記補正処理手段は、 次回に入力された入力画像に対して、前記輪郭候補領域
   生成手段が生成した輪郭候補領域につき、前記輪郭線包
   含処理ブロックとされた処理ブロックごとに前記再計算
   結果との類似性を検査する類似性検査部と、 当該類似性検査部によって類似性が高いとされた処理ブ
   ロックは、前記輪郭線包含領域から除外して、前記対象
   画像に属する処理ブロックであるものとする対象画像確
   定部とを備えることを特徴とする画像処理装置。