JP2002373339A - 画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム - Google Patents

画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム

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JP2002373339A
JP2002373339A JP2001181399A JP2001181399A JP2002373339A JP 2002373339 A JP2002373339 A JP 2002373339A JP 2001181399 A JP2001181399 A JP 2001181399A JP 2001181399 A JP2001181399 A JP 2001181399A JP 2002373339 A JP2002373339 A JP 2002373339A
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哲二郎 近藤
Junichi Ishibashi
淳一 石橋
Takashi Sawao
貴志 沢尾
Naoki Fujiwara
直樹 藤原
Takahiro Nagano
隆浩 永野
Seiji Wada
成司 和田
Toru Miyake
徹 三宅
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 背景の画像と移動する物体の画像との混ざり
合い対応して画像を処理する。 【解決手段】 領域特定部１０３は、入力された画像の
画素のそれぞれを、前景領域、背景領域、または混合領
域のいずれかに特定し、画素毎に前景領域、背景領域、
または混合領域のいずれかに属するかを示す領域情報を
生成し、生成した領域情報を領域処理部３００１に供給
する。領域処理部３００１は、領域特定部１０３から供
給された領域情報を基に、前景領域、背景領域、または
混合領域毎に、入力画像を分割し、分割された入力画像
毎に画像処理を実行する。

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
び方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、セ
ンサにより検出した信号と現実世界との違いを考慮した
画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
に関する。
【０００２】
【従来の技術】入力画像を基に、より高解像度の画像を
生成する処理の１つとして、クラス分類適応処理があ
る。クラス分類適応処理の例として、空間方向に、より
高解像度の画像を生成する処理で使用される係数を予め
生成し、生成した係数を基に、空間方向に、より高解像
度の画像を生成する処理があげられる。
【０００３】図１は、SD（Standard Definition（標準
精細度））画像からHD（High Definition（高精細
度））画像を生成するクラス分類適応処理において使用
される係数を生成する、従来の画像処理装置の構成を示
すブロック図である。
【０００４】フレームメモリ１１は、HD画像である入力
画像を、フレーム単位で記憶する。フレームメモリ１１
は、記憶しているHD画像を加重平均部１２および対応画
素取得部１６に供給する。
【０００５】加重平均部１２は、フレームメモリ１１に
記憶されているHD画像を４分の１加重平均して、SD画像
を生成し、生成したSD画像をフレームメモリ１３に供給
する。
【０００６】フレームメモリ１３は、加重平均部１２か
ら供給されたSD画像をフレーム単位で記憶し、記憶して
いるSD画像をクラス分類部１４および予測タップ取得部
１５に供給する。
【０００７】クラス分類部１４は、クラスタップ取得部
２１および波形分類部２２で構成され、フレームメモリ
１３に記憶されているSD画像の、注目している画素であ
る注目画素をクラス分類する。クラスタップ取得部２１
は、フレームメモリ１３から、注目画素に対応するSD画
像の画素である、所定の数のクラスタップを取得し、取
得したクラスタップを波形分類部２２に供給する。
【０００８】図２は、クラスタップ取得部２１が取得す
るクラスタップを説明する図である。クラスタップ取得
部２１は、図２に示すように、所定の位置の１１個のク
ラスタップを取得する。
【０００９】波形分類部２２は、クラスタップを基に、
注目画素を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類
し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タッ
プ取得部１５に供給する。波形分類部２２は、１１個の
クラスタップを基に、注目画素を、２０４８のクラスの
うちの１つのクラスに分類する。
【００１０】予測タップ取得部１５は、クラス番号を基
に、フレームメモリ１３から分類されたクラスに対応す
る、SD画像の画素である、所定の数の予測タップを取得
し、取得した予測タップおよびクラス番号を対応画素取
得部１６に供給する。
【００１１】図３は、予測タップ取得部１５が取得する
予測タップを説明する図である。予測タップ取得部１５
は、図３に示すように、所定の位置の９個の予測タップ
を取得する。
【００１２】対応画素取得部１６は、予測タップおよび
クラス番号を基に、フレームメモリ１１から、予測すべ
き画素値に対応するHD画像の画素を取得し、予測タッ
プ、クラス番号、および取得した予測すべき画素値に対
応するHD画像の画素を正規方程式生成部１７に供給す
る。
【００１３】正規方程式生成部１７は、予測タップ、ク
ラス番号、および取得した予測すべき画素値を基に、各
クラスに対応し、予測タップおよび予測すべき画素値の
関係に対応する正規方程式を生成し、各クラスに対応す
る、生成した正規方程式を係数計算部１８に供給する。
【００１４】係数計算部１８は、正規方程式生成部１７
から供給された正規方程式を解いて、各クラスに対応す
る係数セットを計算し、クラス番号と共に、計算した係
数セットを係数セットメモリ１９に供給する。
【００１５】係数セットメモリ１９は、クラス番号を基
に、算出された係数セットをクラスに対応させて記憶す
る。
【００１６】図４は、クラス分類適応処理の概略を説明
する図である。クラス分類適応処理において、HD画像で
ある教師画像から、４分の１加重平均の処理により、対
応するSD画像を生成する。生成されたSD画像は、生徒画
像と称する。
【００１７】次に、HD画像である教師画像、および対応
するSD画像である生徒画像を基に、SD画像からHD画像を
生成するための係数セットが生成される。係数セット
は、線形予測などにより、SD画像からHD画像を生成する
ための係数で構成される。
【００１８】このように生成された係数セットおよびSD
画像から、線形予測などにより、４倍密画像が生成され
る。係数セットおよび入力画像から、より高密度な画像
などを生成する処理をマッピングとも称する。
【００１９】生成された４倍密画像、および対応するHD
画像を基に、SNRの比較、または目視による定性評価が
行われる。
【００２０】特定の教師画像、および対応する生徒画像
から生成された係数セットは、特定の教師画像、および
対応する生徒画像のセルフの係数セットと称する。セル
フの係数セットを使用したマッピングは、セルフマッピ
ングと称する。複数の他の教師画像、および対応する生
徒画像から生成された係数セットは、クロスの係数セッ
トと称する。
【００２１】一方、静止している所定の背景の前で移動
する前景である物体をビデオカメラで撮像して得られる
画像には、物体の移動速度が比較的速い場合、動きボケ
が生じ、背景と前景の混ざり合いが生ずる。
【００２２】従来のクラス分類適応処理においては、図
５に示すように、前景、背景、並びに前景および背景の
混ざり合いが生じている部分の全てに対して、以上のよ
うな学習の処理により、１つの係数セットが生成され、
この係数セットを基に、マッピングの処理が実行され
る。
【００２３】図６のフローチャートを参照して、SD画像
からHD画像を生成する処理において使用される係数を生
成する、従来の学習の処理を説明する。ステップＳ１１
において、画像処理装置は、生徒画像に未処理の画素が
あるか否かを判定し、生徒画像に未処理の画素があると
判定された場合、ステップＳ１２に進み、ラスタースキ
ャン順に、生徒画像から注目画素を取得する。
【００２４】ステップＳ１３において、クラス分類部１
４のクラスタップ取得部２１は、フレームメモリ１３に
記憶されている生徒画像から、注目画素に対応するクラ
スタップを取得する。ステップＳ１４において、クラス
分類部１４の波形分類部２２は、クラスタップを基に、
注目画素をクラス分類する。ステップＳ１５において、
予測タップ取得部１５は、分類されたクラスを基に、フ
レームメモリ１３に記憶されている生徒画像から、注目
画素に対応する予測タップを取得する。
【００２５】ステップＳ１６において、対応画素取得部
１６は、分類されたクラスを基に、フレームメモリ１１
に記憶されている教師画像から、予測すべき画素値に対
応する画素を取得する。
【００２６】ステップＳ１７において、正規方程式生成
部１７は、分類されたクラスを基に、クラス毎の行列
に、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素
の画素値を足し込み、ステップＳ１１に戻り、画像処理
装置は、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。
予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画
素値を足し込まれるクラス毎の行列は、クラス毎の係数
を計算するための正規方程式に対応する。
【００２７】ステップＳ１１において、生徒画像に未処
理の画素がないと判定された場合、ステップＳ１８に進
み、正規方程式生成部１７は、予測タップおよび予測す
べき画素値に対応する画素の画素値が設定された、クラ
ス毎の行列を係数計算部１８に供給する。係数計算部１
８は、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画
素の画素値が設定された、クラス毎の行列を解いて、ク
ラス毎の係数セットを計算する。
【００２８】ステップＳ１９において、係数計算部１８
は、計算されたクラス毎の係数を係数セットメモリ１９
に出力する。係数セットメモリ１９は、クラス毎に係数
セットを記憶し、処理は終了する。
【００２９】図７は、クラス分類適応処理により、SD画
像からHD画像を生成する従来の画像処理装置の構成を示
すブロック図である。
【００３０】フレームメモリ３１は、SD画像である入力
画像を、フレーム単位で記憶する。フレームメモリ３１
は、記憶しているSD画像をマッピング部３２に供給す
る。
【００３１】マッピング部３２に入力されたSD画像は、
クラス分類部４１および予測タップ取得部４２に供給さ
れる。
【００３２】クラス分類部４１は、クラスタップ取得部
５１および波形分類部５２で構成され、フレームメモリ
３１に記憶されているSD画像の、注目している画素であ
る、注目画素をクラス分類する。クラスタップ取得部５
１は、フレームメモリ３１から注目画素に対応する、所
定の数のクラスタップを取得し、取得したクラスタップ
を波形分類部５２に供給する。
【００３３】波形分類部５２は、クラスタップを基に、
所定の数のクラスのうちの、１つのクラスに注目画素を
分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測
タップ取得部４２に供給する。
【００３４】予測タップ取得部４２は、クラス番号を基
に、フレームメモリ３１に記憶されている入力画像か
ら、分類されたクラスに対応する、所定の数の予測タッ
プを取得し、取得した予測タップおよびクラス番号を予
測演算部４３に供給する。
【００３５】予測演算部４３は、クラス番号を基に、係
数セットメモリ３３に記憶されている係数セットから、
クラスに対応する係数セットを取得する。予測演算部４
３は、クラスに対応する係数セット、および予測タップ
を基に、線形予測により予測画像の画素値を予測する。
予測演算部４３は、予測した画素値をフレームメモリ３
４に供給する。
【００３６】フレームメモリ３４は、予測演算部４３か
ら供給された予測された画素値を記憶し、予測された画
素値が設定されたHD画像を出力する。
【００３７】図８は、入力画像の画素値、およびクラス
分類適応処理により生成された出力画像の画素値を示す
図である。図８に示すように、クラス分類適応処理によ
り生成される画像は、SD画像の帯域制限で失われた波形
を含む。その意味で、クラス分類適応処理による、より
高解像度の画像の生成の処理は、解像度を創造している
と言える。
【００３８】図９のフローチャートを参照して、クラス
分類適応処理を実行する画像処理装置による、SD画像か
らHD画像を生成する、従来の画像の創造の処理を説明す
る。
【００３９】ステップＳ３１において、画像処理装置
は、入力画像に未処理の画素があるか否かを判定し、入
力画像に未処理の画素があると判定された場合、ステッ
プＳ３２に進み、マッピング部３２は、係数セットメモ
リ３３に記憶されている係数セットを取得する。ステッ
プＳ３３において、画像処理装置は、ラスタースキャン
順に、入力画像から注目画素を取得する。
【００４０】ステップＳ３４において、クラス分類部４
１のクラスタップ取得部５１は、フレームメモリ３１に
記憶されている入力画像から、注目画素に対応するクラ
スタップを取得する。ステップＳ３５において、クラス
分類部４１の波形分類部５２は、クラスタップを基に、
注目画素を１つのクラスにクラス分類する。
【００４１】ステップＳ３６において、予測タップ取得
部４２は、分類されたクラスを基に、フレームメモリ３
１に記憶されている入力画像から、注目画素に対応する
予測タップを取得する。
【００４２】ステップＳ３７において、予測演算部４３
は、分類されたクラスに対応する係数セット、および予
測タップを基に、線形予測により、予測画像の画素値を
予測する。
【００４３】ステップＳ３８において、予測演算部４３
は、予測された画素値をフレームメモリ３４に出力す
る。フレームメモリ３４は、予測演算部４３から供給さ
れた画素値を記憶する。手続きは、ステップＳ３１に戻
り、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。
【００４４】ステップＳ３１において、入力画像に未処
理の画素がないと判定された場合、ステップＳ３９に進
み、フレームメモリ３４は、予測値が設定された、記憶
している予測画像を出力して、処理は終了する。
【００４５】また、入力画像をより解像度感を強調した
画像に変換するため、エッジ強調の処理が利用される。
エッジ強調の処理においても、以上で説明したクラス分
類適応処理と同様に、同一の処理が画面全体に対して実
行される。
【００４６】
【発明が解決しようとする課題】静止している背景の前
で物体が移動するとき、移動する物体の画像自身の混ざ
り合いによる動きボケのみならず、背景の画像と移動す
る物体の画像との混ざり合いが生じる。従来、背景の画
像と移動する物体の画像との混ざり合いに対応して画像
を処理することは、考えられていなかった。
【００４７】本発明はこのような状況に鑑みてなされた
ものであり、背景の画像と移動する物体の画像との混ざ
り合いに対応して画像を処理することができるようにす
ることを目的とする。
【００４８】
【課題を解決するための手段】本発明の画像処理装置
は、入力画像データに基づいて、前景オブジェクトを構
成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクト
を構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合
領域、並びに前景オブジェクト成分からなる前景領域、
および背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成
分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域
のうちの、少なくとも一方を特定し、特定結果に対応す
る領域特定情報を出力する領域特定手段と、混合領域お
よび非混合領域のうちの、少なくとも一方の領域の画素
データを処理する処理手段とを含むことを特徴とする。
【００４９】処理手段は、領域特定手段により特定され
る１つの領域を、他の領域の処理の方式と異なる方式で
処理するようにすることができる。
【００５０】領域特定手段は、前景領域および背景領域
をさらに特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出
力するようにすることができる。
【００５１】領域特定手段は、カバードバックグラウン
ド領域およびアンカバードバックグラウンド領域をさら
に特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する
ようにすることができる。
【００５２】画像処理装置は、領域特定情報を基に、混
合領域の画素データを、前景オブジェクト成分と背景オ
ブジェクト成分とに分離する分離手段をさらに含み、処
理手段は、前景オブジェクト成分および背景オブジェク
ト成分のうちの、少なくとも一方を処理するようにする
ことができる。
【００５３】本発明の画像処理方法は、入力画像データ
に基づいて、前景オブジェクトを構成する前景オブジェ
クト成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブ
ジェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前景オ
ブジェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェ
クトを構成する背景オブジェクト成分からなる背景領域
の一方により構成される非混合領域のうちの、少なくと
も一方を特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出
力する領域特定ステップと、混合領域および非混合領域
のうちの、少なくとも一方の領域の画素データを処理す
る処理ステップとを含むことを特徴とする。
【００５４】処理ステップの処理は、領域特定ステップ
の処理により特定される１つの領域を、他の領域の処理
の方式と異なる方式で処理するようにすることができ
る。
【００５５】領域特定ステップの処理は、前景領域およ
び背景領域をさらに特定し、特定結果に対応する領域特
定情報を出力するようにすることができる。
【００５６】領域特定ステップの処理は、カバードバッ
クグラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド
領域をさらに特定し、特定結果に対応する領域特定情報
を出力するようにすることができる。
【００５７】画像処理方法は、領域特定情報を基に、混
合領域の画素データを、前景オブジェクト成分と背景オ
ブジェクト成分とに分離する分離ステップをさらに含
み、処理ステップの処理は、前景オブジェクト成分およ
び背景オブジェクト成分のうちの、少なくとも一方を処
理するようにすることができる。
【００５８】本発明の記録媒体のプログラムは、入力画
像データに基づいて、前景オブジェクトを構成する前景
オブジェクト成分、および背景オブジェクトを構成する
背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域、並び
に前景オブジェクト成分からなる前景領域、および背景
オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分からなる
背景領域の一方により構成される非混合領域のうちの、
少なくとも一方を特定し、特定結果に対応する領域特定
情報を出力する領域特定ステップと、混合領域および非
混合領域のうちの、少なくとも一方の領域の画素データ
を処理する処理ステップとを含むことを特徴とする。
【００５９】処理ステップの処理は、領域特定ステップ
の処理により特定される１つの領域を、他の領域の処理
の方式と異なる方式で処理するようにすることができ
る。
【００６０】領域特定ステップの処理は、前景領域およ
び背景領域をさらに特定し、特定結果に対応する領域特
定情報を出力するようにすることができる。
【００６１】領域特定ステップの処理は、カバードバッ
クグラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド
領域をさらに特定し、特定結果に対応する領域特定情報
を出力するようにすることができる。
【００６２】プログラムは、領域特定情報を基に、混合
領域の画素データを、前景オブジェクト成分と背景オブ
ジェクト成分とに分離する分離ステップをさらに含み、
処理ステップの処理は、前景オブジェクト成分および背
景オブジェクト成分のうちの、少なくとも一方を処理す
るようにすることができる。
【００６３】本発明のプログラムは、入力画像データに
基づいて、前景オブジェクトを構成する前景オブジェク
ト成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブジ
ェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前景オブ
ジェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェク
トを構成する背景オブジェクト成分からなる背景領域の
一方により構成される非混合領域のうちの、少なくとも
一方を特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力
する領域特定ステップと、混合領域および非混合領域の
うちの、少なくとも一方の領域の画素データを処理する
処理ステップとをコンピュータに実行させることを特徴
とする。
【００６４】処理ステップの処理は、領域特定ステップ
の処理により特定される１つの領域を、他の領域の処理
の方式と異なる方式で処理するようにすることができ
る。
【００６５】領域特定ステップの処理は、前景領域およ
び背景領域をさらに特定し、特定結果に対応する領域特
定情報を出力するようにすることができる。
【００６６】領域特定ステップの処理は、カバードバッ
クグラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド
領域をさらに特定し、特定結果に対応する領域特定情報
を出力するようにすることができる。
【００６７】領域特定情報を基に、混合領域の画素デー
タを、前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分と
に分離する分離ステップをさらに含み、処理ステップの
処理は、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト
成分のうちの、少なくとも一方を処理するようにするこ
とができる。
【００６８】本発明の画像処理装置および方法、記録媒
体、並びにプログラムにおいては、入力画像データに基
づいて、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト
成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェ
クト成分が混合されてなる混合領域、並びに前景オブジ
ェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェクト
を構成する背景オブジェクト成分からなる背景領域の一
方により構成される非混合領域のうちの、少なくとも一
方が特定され、特定結果に対応する領域特定情報が出力
され、混合領域および非混合領域のうちの、少なくとも
一方の領域の画素データが処理される。
【００６９】
【発明の実施の形態】図１０は、本発明に係る画像処理
装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。CP
U（Central Processing Unit）７１は、ROM（Read Only
Memory）７２、または記憶部７８に記憶されているプ
ログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random
Access Memory）７３には、CPU７１が実行するプログラ
ムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU７１、R
OM７２、およびRAM７３は、バス７４により相互に接続
されている。
【００７０】CPU７１にはまた、バス７４を介して入出
力インタフェース７５が接続されている。入出力インタ
フェース７５には、キーボード、マウス、マイクロホン
などよりなる入力部７６、ディスプレイ、スピーカなど
よりなる出力部７７が接続されている。CPU７１は、入
力部７６から入力される指令に対応して各種の処理を実
行する。そして、CPU７１は、処理の結果得られた画像
や音声等を出力部７７に出力する。
【００７１】入出力インタフェース７５に接続されてい
る記憶部７８は、例えばハードディスクなどで構成さ
れ、CPU７１が実行するプログラムや各種のデータを記
憶する。通信部７９は、インターネット、その他のネッ
トワークを介して外部の装置と通信する。この例の場
合、通信部７９はセンサの出力を取り込む取得部として
働く。
【００７２】また、通信部７９を介してプログラムを取
得し、記憶部７８に記憶してもよい。
【００７３】入出力インタフェース７５に接続されてい
るドライブ８０は、磁気ディスク９１、光ディスク９
２、光磁気ディスク９３、または半導体メモリ９４など
が装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されて
いるプログラムやデータなどを取得する。取得されたプ
ログラムやデータは、必要に応じて記憶部７８に転送さ
れ、記憶される。
【００７４】図１１は、本発明に係る画像処理装置の機
能の構成を示すブロック図である。
【００７５】なお、画像処理装置の各機能をハードウェ
アで実現するか、ソフトウェアで実現するかは問わな
い。つまり、本明細書の各ブロック図は、ハードウェア
のブロック図と考えても、ソフトウェアによる機能ブロ
ック図と考えても良い。
【００７６】ここで、動きボケとは、撮像の対象とな
る、現実世界におけるオブジェクトの動きと、センサの
撮像の特性とにより生じる、動いているオブジェクトに
対応する画像に含まれている歪みをいう。
【００７７】この明細書では、撮像の対象となる、現実
世界におけるオブジェクトに対応する画像を、画像オブ
ジェクトと称する。
【００７８】画像処理装置に供給された入力画像は、オ
ブジェクト抽出部１０１、領域特定部１０３、混合比算
出部１０４、および前景背景分離部１０５に供給され
る。
【００７９】オブジェクト抽出部１０１は、入力画像に
含まれる前景のオブジェクトに対応する画像オブジェク
トを粗く抽出して、抽出した画像オブジェクトを動き検
出部１０２に供給する。オブジェクト抽出部１０１は、
例えば、入力画像に含まれる前景のオブジェクトに対応
する画像オブジェクトの輪郭を検出することで、前景の
オブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出す
る。
【００８０】オブジェクト抽出部１０１は、入力画像に
含まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェク
トを粗く抽出して、抽出した画像オブジェクトを動き検
出部１０２に供給する。オブジェクト抽出部１０１は、
例えば、入力画像と、抽出された前景のオブジェクトに
対応する画像オブジェクトとの差から、背景のオブジェ
クトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出する。
【００８１】また、例えば、オブジェクト抽出部１０１
は、内部に設けられている背景メモリに記憶されている
背景の画像と、入力画像との差から、前景のオブジェク
トに対応する画像オブジェクト、および背景のオブジェ
クトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出するように
してもよい。
【００８２】動き検出部１０２は、例えば、ブロックマ
ッチング法、勾配法、位相相関法、およびペルリカーシ
ブ法などの手法により、粗く抽出された前景のオブジェ
クトに対応する画像オブジェクトの動きベクトルを算出
して、算出した動きベクトルおよび動きベクトルの位置
情報（動きベクトルに対応する画素の位置を特定する情
報）を領域特定部１０３に供給する。
【００８３】動き検出部１０２が出力する動きベクトル
には、動き量vに対応する情報が含まれている。
【００８４】また、例えば、動き検出部１０２は、画像
オブジェクトに画素を特定する画素位置情報と共に、画
像オブジェクト毎の動きベクトルを領域特定部１０３に
出力するようにしてもよい。
【００８５】動き量vは、動いているオブジェクトに対
応する画像の位置の変化を画素間隔を単位として表す値
である。例えば、前景に対応するオブジェクトの画像
が、あるフレームを基準として次のフレームにおいて４
画素分離れた位置に表示されるように移動していると
き、前景に対応するオブジェクトの画像の動き量vは、
４とされる。
【００８６】領域特定部１０３は、入力された画像の画
素のそれぞれを、前景領域、背景領域、または混合領域
のいずれかに特定し、画素毎に前景領域、背景領域、ま
たは混合領域のいずれかに属するかを示す情報（以下、
領域情報と称する）を混合比算出部１０４、および前景
背景分離部１０５に供給する。前景領域、背景領域、ま
たは混合領域の詳細は、後述する。
【００８７】混合比算出部１０４は、入力画像、および
領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、混合
領域に含まれる画素に対応する混合比（以下、混合比α
と称する）を算出して、算出した混合比を前景背景分離
部１０５に供給する。
【００８８】混合比αは、後述する式（３）に示される
ように、画素値における、背景のオブジェクトに対応す
る画像の成分（以下、背景の成分とも称する）の割合を
示す値である。
【００８９】前景背景分離部１０５は、領域特定部１０
３から供給された領域情報、および混合比算出部１０４
から供給された混合比αを基に、前景のオブジェクトに
対応する画像の成分（以下、前景の成分とも称する）の
みから成る前景成分画像と、背景の成分のみから成る背
景成分画像とに入力画像を分離して、前景成分画像およ
び背景成分画像を分離画像処理部１０６に供給する。
【００９０】分離画像処理部１０６は、前景成分画像お
よび背景成分画像に、それぞれ異なる処理を適用する。
例えば、分離画像処理部１０６は、背景成分画像を基
に、より高解像度の画像を生成するクラス分類適応処理
で使用される係数を生成する。
【００９１】例えば、分離画像処理部１０６は、背景成
分画像に、クラス分類適応処理を適用して、より高解像
度の画像を創造すると共に、前景成分画像に、線形補間
の処理を適用して、画素を生成する。
【００９２】また、分離画像処理部１０６は、背景成分
画像にのみ、エッジ強調の処理を適用し、前景成分画像
をそのまま通過させる。
【００９３】次に、図１２乃至図２７を参照して、画像
処理装置に供給される入力画像について説明する。
【００９４】図１２は、センサによる撮像を説明する図
である。センサは、例えば、固体撮像素子であるCCD（C
harge-Coupled Device）エリアセンサを備えたCCDビデ
オカメラなどで構成される。現実世界における、前景に
対応するオブジェクトは、現実世界における、背景に対
応するオブジェクトと、センサとの間を、例えば、図中
の左側から右側に水平に移動する。
【００９５】センサは、前景に対応するオブジェクト
を、背景に対応するオブジェクトと共に撮像する。セン
サは、撮像した画像を１フレーム単位で出力する。例え
ば、センサは、１秒間に３０フレームから成る画像を出
力する。センサの露光時間は、１／３０秒とすることが
できる。露光時間は、センサが入力された光の電荷への
変換を開始してから、入力された光の電荷への変換を終
了するまでの期間である。以下、露光時間をシャッタ時
間とも称する。
【００９６】図１３は、画素の配置を説明する図であ
る。図１３中において、Ａ乃至Ｉは、個々の画素を示
す。画素は、画像に対応する平面上に配置されている。
１つの画素に対応する１つの検出素子は、センサ上に配
置されている。センサが画像を撮像するとき、１つの検
出素子は、画像を構成する１つの画素に対応する画素値
を出力する。例えば、検出素子のＸ方向の位置は、画像
上の横方向の位置に対応し、検出素子のＹ方向の位置
は、画像上の縦方向の位置に対応する。
【００９７】図１４に示すように、例えば、CCDである
検出素子は、シャッタ時間に対応する期間、入力された
光を電荷に変換して、変換された電荷を蓄積する。電荷
の量は、入力された光の強さと、光が入力されている時
間にほぼ比例する。検出素子は、シャッタ時間に対応す
る期間において、入力された光から変換された電荷を、
既に蓄積されている電荷に加えていく。すなわち、検出
素子は、シャッタ時間に対応する期間、入力される光を
積分して、積分された光に対応する量の電荷を蓄積す
る。検出素子は、時間に対して、積分効果があるとも言
える。
【００９８】検出素子に蓄積された電荷は、図示せぬ回
路により、電圧値に変換され、電圧値は更にデジタルデ
ータなどの画素値に変換されて出力される。従って、セ
ンサから出力される個々の画素値は、前景または背景に
対応するオブジェクトの空間的に広がりを有するある部
分を、シャッタ時間について積分した結果である、１次
元の空間に射影された値を有する。
【００９９】画像処理装置は、このようなセンサの蓄積
の動作により、出力信号に埋もれてしまった有意な情
報、例えば、混合比αを抽出する。
【０１００】図１５は、動いている前景に対応するオブ
ジェクトと、静止している背景に対応するオブジェクト
とを撮像して得られる画像を説明する図である。図１５
（Ａ）は、動きを伴う前景に対応するオブジェクトと、
静止している背景に対応するオブジェクトとを撮像して
得られる画像を示している。図１５（Ａ）に示す例にお
いて、前景に対応するオブジェクトは、画面に対して水
平に左から右に動いている。
【０１０１】図１５（Ｂ）は、図１５（Ａ）に示す画像
の１つのラインに対応する画素値を時間方向に展開した
モデル図である。図１５（Ｂ）の横方向は、図１５
（Ａ）の空間方向Ｘに対応している。
【０１０２】背景領域の画素は、背景の成分、すなわ
ち、背景のオブジェクトに対応する画像の成分のみか
ら、その画素値が構成されている。前景領域の画素は、
前景の成分、すなわち、前景のオブジェクトに対応する
画像の成分のみから、その画素値が構成されている。
【０１０３】混合領域の画素は、背景の成分、および前
景の成分から、その画素値が構成されている。混合領域
は、背景の成分、および前景の成分から、その画素値が
構成されているので、歪み領域ともいえる。混合領域
は、更に、カバードバックグラウンド領域およびアンカ
バードバックグラウンド領域に分類される。
【０１０４】カバードバックグラウンド領域は、前景領
域に対して、前景のオブジェクトの進行方向の前端部に
対応する位置の混合領域であり、時間の経過に対応して
背景成分が前景に覆い隠される領域をいう。
【０１０５】これに対して、アンカバードバックグラウ
ンド領域は、前景領域に対して、前景のオブジェクトの
進行方向の後端部に対応する位置の混合領域であり、時
間の経過に対応して背景成分が現れる領域をいう。
【０１０６】このように、前景領域、背景領域、または
カバードバックグラウンド領域若しくはアンカバードバ
ックグラウンド領域を含む画像が、領域特定部１０３、
混合比算出部１０４、および前景背景分離部１０５に入
力画像として入力される。
【０１０７】図１６は、以上のような、背景領域、前景
領域、混合領域、カバードバックグラウンド領域、およ
びアンカバードバックグラウンド領域を説明する図であ
る。図１５に示す画像に対応する場合、背景領域は、静
止部分であり、前景領域は、動き部分であり、混合領域
のカバードバックグラウンド領域は、背景から前景に変
化する部分であり、混合領域のアンカバードバックグラ
ウンド領域は、前景から背景に変化する部分である。
【０１０８】図１７は、静止している前景に対応するオ
ブジェクトおよび静止している背景に対応するオブジェ
クトを撮像した画像における、隣接して１列に並んでい
る画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。
例えば、隣接して１列に並んでいる画素として、画面の
１つのライン上に並んでいる画素を選択することができ
る。
【０１０９】図１７に示すF01乃至F04の画素値は、静止
している前景のオブジェクトに対応する画素の画素値で
ある。図１７に示すB01乃至B04の画素値は、静止してい
る背景のオブジェクトに対応する画素の画素値である。
【０１１０】図１７における縦方向は、図中の上から下
に向かって時間が経過する。図１７中の矩形の上辺の位
置は、センサが入力された光の電荷への変換を開始する
時刻に対応し、図１７中の矩形の下辺の位置は、センサ
が入力された光の電荷への変換を終了する時刻に対応す
る。すなわち、図１７中の矩形の上辺から下辺までの距
離は、シャッタ時間に対応する。
【０１１１】以下において、シャッタ時間とフレーム間
隔とが同一である場合を例に説明する。
【０１１２】図１７における横方向は、図１５で説明し
た空間方向Xに対応する。より具体的には、図１７に示
す例において、図１７中の”F01”と記載された矩形の
左辺から”B04”と記載された矩形の右辺までの距離
は、画素のピッチの８倍、すなわち、連続している８つ
の画素の間隔に対応する。
【０１１３】前景のオブジェクトおよび背景のオブジェ
クトが静止している場合、シャッタ時間に対応する期間
において、センサに入力される光は変化しない。
【０１１４】ここで、シャッタ時間に対応する期間を２
つ以上の同じ長さの期間に分割する。例えば、仮想分割
数を４とすると、図１７に示すモデル図は、図１８に示
すモデルとして表すことができる。仮想分割数は、前景
に対応するオブジェクトのシャッタ時間内での動き量v
などに対応して設定される。例えば、４である動き量v
に対応して、仮想分割数は、４とされ、シャッタ時間に
対応する期間は４つに分割される。
【０１１５】図中の最も上の行は、シャッタが開いて最
初の、分割された期間に対応する。図中の上から２番目
の行は、シャッタが開いて２番目の、分割された期間に
対応する。図中の上から３番目の行は、シャッタが開い
て３番目の、分割された期間に対応する。図中の上から
４番目の行は、シャッタが開いて４番目の、分割された
期間に対応する。
【０１１６】以下、動き量vに対応して分割されたシャ
ッタ時間をシャッタ時間/vとも称する。
【０１１７】前景に対応するオブジェクトが静止してい
るとき、センサに入力される光は変化しないので、前景
の成分F01/vは、画素値F01を仮想分割数で除した値に等
しい。同様に、前景に対応するオブジェクトが静止して
いるとき、前景の成分F02/vは、画素値F02を仮想分割数
で除した値に等しく、前景の成分F03/vは、画素値F03を
仮想分割数で除した値に等しく、前景の成分F04/vは、
画素値F04を仮想分割数で除した値に等しい。
【０１１８】背景に対応するオブジェクトが静止してい
るとき、センサに入力される光は変化しないので、背景
の成分B01/vは、画素値B01を仮想分割数で除した値に等
しい。同様に、背景に対応するオブジェクトが静止して
いるとき、背景の成分B02/vは、画素値B02を仮想分割数
で除した値に等しく、B03/vは、画素値B03を仮想分割数
で除した値に等しく、B04/vは、画素値B04を仮想分割数
で除した値に等しい。
【０１１９】すなわち、前景に対応するオブジェクトが
静止している場合、シャッタ時間に対応する期間におい
て、センサに入力される前景のオブジェクトに対応する
光が変化しないので、シャッタが開いて最初の、シャッ
タ時間/vに対応する前景の成分F01/vと、シャッタが開
いて２番目の、シャッタ時間/vに対応する前景の成分F0
1/vと、シャッタが開いて３番目の、シャッタ時間/vに
対応する前景の成分F01/vと、シャッタが開いて４番目
の、シャッタ時間/vに対応する前景の成分F01/vとは、
同じ値となる。F02/v乃至F04/vも、F01/vと同様の関係
を有する。
【０１２０】背景に対応するオブジェクトが静止してい
る場合、シャッタ時間に対応する期間において、センサ
に入力される背景のオブジェクトに対応する光は変化し
ないので、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vに
対応する背景の成分B01/vと、シャッタが開いて２番目
の、シャッタ時間/vに対応する背景の成分B01/vと、シ
ャッタが開いて３番目の、シャッタ時間/vに対応する背
景の成分B01/vと、シャッタが開いて４番目の、シャッ
タ時間/vに対応する背景の成分B01/vとは、同じ値とな
る。B02/v乃至B04/vも、同様の関係を有する。
【０１２１】次に、前景に対応するオブジェクトが移動
し、背景に対応するオブジェクトが静止している場合に
ついて説明する。
【０１２２】図１９は、前景に対応するオブジェクトが
図中の右側に向かって移動する場合の、カバードバック
グラウンド領域を含む、１つのライン上の画素の画素値
を時間方向に展開したモデル図である。図１９におい
て、前景の動き量vは、４である。１フレームは短い時
間なので、前景に対応するオブジェクトが剛体であり、
等速で移動していると仮定することができる。図１９に
おいて、前景に対応するオブジェクトの画像は、あるフ
レームを基準として次のフレームにおいて４画素分右側
に表示されるように移動する。
【０１２３】図１９において、最も左側の画素乃至左か
ら４番目の画素は、前景領域に属する。図１９におい
て、左から５番目乃至左から７番目の画素は、カバード
バックグラウンド領域である混合領域に属する。図１９
において、最も右側の画素は、背景領域に属する。
【０１２４】前景に対応するオブジェクトが時間の経過
と共に背景に対応するオブジェクトを覆い隠すように移
動しているので、カバードバックグラウンド領域に属す
る画素の画素値に含まれる成分は、シャッタ時間に対応
する期間のある時点で、背景の成分から、前景の成分に
替わる。
【０１２５】例えば、図１９中に太線枠を付した画素値
Mは、式（１）で表される。
【０１２６】 M=B02/v+B02/v+F07/v+F06/v （１）
【０１２７】例えば、左から５番目の画素は、１つのシ
ャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、３つのシャ
ッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から５
番目の画素の混合比αは、1/4である。左から６番目の
画素は、２つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を
含み、２つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含
むので、左から６番目の画素の混合比αは、1/2であ
る。左から７番目の画素は、３つのシャッタ時間/vに対
応する背景の成分を含み、１つのシャッタ時間/vに対応
する前景の成分を含むので、左から７番目の画素の混合
比αは、3/4である。
【０１２８】前景に対応するオブジェクトが、剛体であ
り、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表
示されるように等速で移動すると仮定できるので、例え
ば、図１９中の左から４番目の画素の、シャッタが開い
て最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F07/vは、図１
９中の左から５番目の画素の、シャッタが開いて２番目
のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様
に、前景の成分F07/vは、図１９中の左から６番目の画
素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応
する前景の成分と、図１９中の左から７番目の画素の、
シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前
景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１２９】前景に対応するオブジェクトが、剛体であ
り、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表
示されるように等速で移動すると仮定できるので、例え
ば、図１９中の左から３番目の画素の、シャッタが開い
て最初のシャッタ時間/vの前景の成分F06/vは、図１９
中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて２番目の
シャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様
に、前景の成分F06/vは、図１９中の左から５番目の画
素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応
する前景の成分と、図１９中の左から６番目の画素の、
シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前
景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１３０】前景に対応するオブジェクトが、剛体であ
り、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表
示されるように等速で移動すると仮定できるので、例え
ば、図１９中の左から２番目の画素の、シャッタが開い
て最初のシャッタ時間/vの前景の成分F05/vは、図１９
中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて２番目の
シャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様
に、前景の成分F05/vは、図１９中の左から４番目の画
素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応
する前景の成分と、図１９中の左から５番目の画素の、
シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前
景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１３１】前景に対応するオブジェクトが、剛体であ
り、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表
示されるように等速で移動すると仮定できるので、例え
ば、図１９中の最も左側の画素の、シャッタが開いて最
初のシャッタ時間/vの前景の成分F04/vは、図１９中の
左から２番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャ
ッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、前
景の成分F04/vは、図１９中の左から３番目の画素の、
シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前
景の成分と、図１９中の左から４番目の画素の、シャッ
タが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成
分とに、それぞれ等しい。
【０１３２】動いているオブジェクトに対応する前景の
領域は、このように動きボケを含むので、歪み領域とも
言える。
【０１３３】図２０は、前景が図中の右側に向かって移
動する場合の、アンカバードバックグラウンド領域を含
む、１つのライン上の画素の画素値を時間方向に展開し
たモデル図である。図２０において、前景の動き量v
は、４である。１フレームは短い時間なので、前景に対
応するオブジェクトが剛体であり、等速で移動している
と仮定することができる。図２０において、前景に対応
するオブジェクトの画像は、あるフレームを基準として
次のフレームにおいて４画素分右側に移動する。
【０１３４】図２０において、最も左側の画素乃至左か
ら４番目の画素は、背景領域に属する。図２０におい
て、左から５番目乃至左から７番目の画素は、アンカバ
ードバックグラウンドである混合領域に属する。図２０
において、最も右側の画素は、前景領域に属する。
【０１３５】背景に対応するオブジェクトを覆っていた
前景に対応するオブジェクトが時間の経過と共に背景に
対応するオブジェクトの前から取り除かれるように移動
しているので、アンカバードバックグラウンド領域に属
する画素の画素値に含まれる成分は、シャッタ時間に対
応する期間のある時点で、前景の成分から、背景の成分
に替わる。
【０１３６】例えば、図２０中に太線枠を付した画素値
M'は、式（２）で表される。
【０１３７】 M'=F02/v+F01/v+B26/v+B26/v （２）
【０１３８】例えば、左から５番目の画素は、３つのシ
ャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、１つのシャ
ッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から５
番目の画素の混合比αは、3/4である。左から６番目の
画素は、２つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を
含み、２つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含
むので、左から６番目の画素の混合比αは、1/2であ
る。左から７番目の画素は、１つのシャッタ時間/vに対
応する背景の成分を含み、３つのシャッタ時間/vに対応
する前景の成分を含むので、左から７番目の画素の混合
比αは、1/4である。
【０１３９】式（１）および式（２）をより一般化する
と、画素値Mは、式（３）で表される。
【０１４０】
【数１】 ここで、αは、混合比である。Ｂは、背景の画素値であ
り、Fi/vは、前景の成分である。
【０１４１】前景に対応するオブジェクトが剛体であ
り、等速で動くと仮定でき、かつ、動き量vが４である
ので、例えば、図２０中の左から５番目の画素の、シャ
ッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F01/
vは、図２０中の左から６番目の画素の、シャッタが開
いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等
しい。同様に、F01/vは、図２０中の左から７番目の画
素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応
する前景の成分と、図２０中の左から８番目の画素の、
シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前
景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１４２】前景に対応するオブジェクトが剛体であ
り、等速で動くと仮定でき、かつ、仮想分割数が４であ
るので、例えば、図２０中の左から６番目の画素の、シ
ャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F0
2/vは、図２０中の左から７番目の画素の、シャッタが
開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に
等しい。同様に、前景の成分F02/vは、図２０中の左か
ら８番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ
時間/vに対応する前景の成分に等しい。
【０１４３】前景に対応するオブジェクトが剛体であ
り、等速で動くと仮定でき、かつ、動き量vが４である
ので、例えば、図２０中の左から７番目の画素の、シャ
ッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F03/
vは、図２０中の左から８番目の画素の、シャッタが開
いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等
しい。
【０１４４】図１８乃至図２０の説明において、仮想分
割数は、４であるとして説明したが、仮想分割数は、動
き量vに対応する。動き量vは、一般に、前景に対応する
オブジェクトの移動速度に対応する。例えば、前景に対
応するオブジェクトが、あるフレームを基準として次の
フレームにおいて４画素分右側に表示されるように移動
しているとき、動き量vは、４とされる。動き量vに対応
し、仮想分割数は、４とされる。同様に、例えば、前景
に対応するオブジェクトが、あるフレームを基準として
次のフレームにおいて６画素分左側に表示されるように
移動しているとき、動き量vは、６とされ、仮想分割数
は、６とされる。
【０１４５】図２１および図２２に、以上で説明した、
前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域若
しくはアンカバードバックグラウンド領域から成る混合
領域と、分割されたシャッタ時間に対応する前景の成分
および背景の成分との関係を示す。
【０１４６】図２１は、静止している背景の前を移動し
ているオブジェクトに対応する前景を含む画像から、前
景領域、背景領域、および混合領域の画素を抽出した例
を示す。図２１に示す例において、前景に対応するオブ
ジェクトは、画面に対して水平に移動している。
【０１４７】フレーム#n+1は、フレーム#nの次のフレー
ムであり、フレーム#n+2は、フレーム#n+1の次のフレー
ムである。
【０１４８】フレーム#n乃至フレーム#n+2のいずれかか
ら抽出した、前景領域、背景領域、および混合領域の画
素を抽出して、動き量vを４として、抽出された画素の
画素値を時間方向に展開したモデルを図２２に示す。
【０１４９】前景領域の画素値は、前景に対応するオブ
ジェクトが移動するので、シャッタ時間/vの期間に対応
する、４つの異なる前景の成分から構成される。例え
ば、図２２に示す前景領域の画素のうち最も左側に位置
する画素は、F01/v,F02/v,F03/v、およびF04/vから構成
される。すなわち、前景領域の画素は、動きボケを含ん
でいる。
【０１５０】背景に対応するオブジェクトが静止してい
るので、シャッタ時間に対応する期間において、センサ
に入力される背景に対応する光は変化しない。この場
合、背景領域の画素値は、動きボケを含まない。
【０１５１】カバードバックグラウンド領域若しくはア
ンカバードバックグラウンド領域から成る混合領域に属
する画素の画素値は、前景の成分と、背景の成分とから
構成される。
【０１５２】次に、オブジェクトに対応する画像が動い
ているとき、複数のフレームにおける、隣接して１列に
並んでいる画素であって、フレーム上で同一の位置の画
素の画素値を時間方向に展開したモデルについて説明す
る。例えば、オブジェクトに対応する画像が画面に対し
て水平に動いているとき、隣接して１列に並んでいる画
素として、画面の１つのライン上に並んでいる画素を選
択することができる。
【０１５３】図２３は、静止している背景に対応するオ
ブジェクトを撮像した画像の３つのフレームの、隣接し
て１列に並んでいる画素であって、フレーム上で同一の
位置の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図であ
る。フレーム#nは、フレーム#n-1の次のフレームであ
り、フレーム#n+1は、フレーム#nの次のフレームであ
る。他のフレームも同様に称する。
【０１５４】図２３に示すB01乃至B12の画素値は、静止
している背景のオブジェクトに対応する画素の画素値で
ある。背景に対応するオブジェクトが静止しているの
で、フレーム#n-1乃至フレームn+1において、対応する
画素の画素値は、変化しない。例えば、フレーム#n-1に
おけるB05の画素値を有する画素の位置に対応する、フ
レーム#nにおける画素、およびフレーム#n+1における画
素は、それぞれ、B05の画素値を有する。
【０１５５】図２４は、静止している背景に対応するオ
ブジェクトと共に図中の右側に移動する前景に対応する
オブジェクトを撮像した画像の３つのフレームの、隣接
して１列に並んでいる画素であって、フレーム上で同一
の位置の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図で
ある。図２４に示すモデルは、カバードバックグラウン
ド領域を含む。
【０１５６】図２４において、前景に対応するオブジェ
クトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景
の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示される
ように移動するので、前景の動き量vは、４であり、仮
想分割数は、４である。
【０１５７】例えば、図２４中のフレーム#n-1の最も左
側の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの
前景の成分は、F12/vとなり、図２４中の左から２番目
の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの
前景の成分も、F12/vとなる。図２４中の左から３番目
の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの
前景の成分、および図２４中の左から４番目の画素の、
シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分
は、F12/vとなる。
【０１５８】図２４中のフレーム#n-1の最も左側の画素
の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の
成分は、F11/vとなり、図２４中の左から２番目の画素
の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の
成分も、F11/vとなる。図２４中の左から３番目の画素
の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の
成分は、F11/vとなる。
【０１５９】図２４中のフレーム#n-1の最も左側の画素
の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の
成分は、F10/vとなり、図２４中の左から２番目の画素
の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の
成分も、F10/vとなる。図２４中のフレーム#n-1の最も
左側の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間
/vの前景の成分は、F09/vとなる。
【０１６０】背景に対応するオブジェクトが静止してい
るので、図２４中のフレーム#n-1の左から２番目の画素
の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの背景の成
分は、B01/vとなる。図２４中のフレーム#n-1の左から
３番目の画素の、シャッタが開いて最初および２番目の
シャッタ時間/vの背景の成分は、B02/vとなる。図２４
中のフレーム#n-1の左から４番目の画素の、シャッタが
開いて最初乃至３番目のシャッタ時間/vの背景の成分
は、B03/vとなる。
【０１６１】図２４中のフレーム#n-1において、最も左
側の画素は、前景領域に属し、左側から２番目乃至４番
目の画素は、カバードバックグラウンド領域である混合
領域に属する。
【０１６２】図２４中のフレーム#n-1の左から５番目の
画素乃至１２番目の画素は、背景領域に属し、その画素
値は、それぞれ、B04乃至B11となる。
【０１６３】図２４中のフレーム#nの左から１番目の画
素乃至５番目の画素は、前景領域に属する。フレーム#n
の前景領域における、シャッタ時間/vの前景の成分は、
F05/v乃至F12/vのいずれかである。
【０１６４】前景に対応するオブジェクトが、剛体であ
り、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレ
ームにおいて４画素右側に表示されるように移動するの
で、図２４中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シ
ャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、
F12/vとなり、図２４中の左から６番目の画素の、シャ
ッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、
F12/vとなる。図２４中の左から７番目の画素の、シャ
ッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、お
よび図２４中の左から８番目の画素の、シャッタが開い
て４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとな
る。
【０１６５】図２４中のフレーム#nの左から５番目の画
素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景
の成分は、F11/vとなり、図２４中の左から６番目の画
素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景
の成分も、F11/vとなる。図２４中の左から７番目の画
素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景
の成分は、F11/vとなる。
【０１６６】図２４中のフレーム#nの左から５番目の画
素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景
の成分は、F10/vとなり、図２４中の左から６番目の画
素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景
の成分も、F10/vとなる。図２４中のフレーム#nの左か
ら５番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ
時間/vの前景の成分は、F09/vとなる。
【０１６７】背景に対応するオブジェクトが静止してい
るので、図２４中のフレーム#nの左から６番目の画素
の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの背景の成
分は、B05/vとなる。図２４中のフレーム#nの左から７
番目の画素の、シャッタが開いて最初および２番目のシ
ャッタ時間/vの背景の成分は、B06/vとなる。図２４中
のフレーム#nの左から８番目の画素の、シャッタが開い
て最初乃至３番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、
B07/vとなる。
【０１６８】図２４中のフレーム#nにおいて、左側から
６番目乃至８番目の画素は、カバードバックグラウンド
領域である混合領域に属する。
【０１６９】図２４中のフレーム#nの左から９番目の画
素乃至１２番目の画素は、背景領域に属し、画素値は、
それぞれ、B08乃至B11となる。
【０１７０】図２４中のフレーム#n+1の左から１番目の
画素乃至９番目の画素は、前景領域に属する。フレーム
#n+1の前景領域における、シャッタ時間/vの前景の成分
は、F01/v乃至F12/vのいずれかである。
【０１７１】前景に対応するオブジェクトが、剛体であ
り、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレ
ームにおいて４画素右側に表示されるように移動するの
で、図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、
シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分
は、F12/vとなり、図２４中の左から１０番目の画素
の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の
成分も、F12/vとなる。図２４中の左から１１番目の画
素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景
の成分、および図２４中の左から１２番目の画素の、シ
ャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分
は、F12/vとなる。
【０１７２】図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の
画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの期
間の前景の成分は、F11/vとなり、図２４中の左から１
０番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時
間/vの前景の成分も、F11/vとなる。図２４中の左から
１１番目の画素の、シャッタが開いて４番目の、シャッ
タ時間/vの前景の成分は、F11/vとなる。
【０１７３】図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の
画素の、シャッタが開いて３番目の、シャッタ時間/vの
前景の成分は、F10/vとなり、図２４中の左から１０番
目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/v
の前景の成分も、F10/vとなる。図２４中のフレーム#n+
1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて４番目の
シャッタ時間/vの前景の成分は、F09/vとなる。
【０１７４】背景に対応するオブジェクトが静止してい
るので、図２４中のフレーム#n+1の左から１０番目の画
素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの背景の
成分は、B09/vとなる。図２４中のフレーム#n+1の左か
ら１１番目の画素の、シャッタが開いて最初および２番
目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B10/vとなる。図
２４中のフレーム#n+1の左から１２番目の画素の、シャ
ッタが開いて最初乃至３番目の、シャッタ時間/vの背景
の成分は、B11/vとなる。
【０１７５】図２４中のフレーム#n+1において、左側か
ら１０番目乃至１２番目の画素は、カバードバックグラ
ウンド領域である混合領域に対応する。
【０１７６】図２５は、図２４に示す画素値から前景の
成分を抽出した画像のモデル図である。
【０１７７】図２６は、静止している背景と共に図中の
右側に移動するオブジェクトに対応する前景を撮像した
画像の３つのフレームの、隣接して１列に並んでいる画
素であって、フレーム上で同一の位置の画素の画素値を
時間方向に展開したモデル図である。図２６において、
アンカバードバックグラウンド領域が含まれている。
【０１７８】図２６において、前景に対応するオブジェ
クトは、剛体であり、かつ等速で移動していると仮定で
きる。前景に対応するオブジェクトが、次のフレームに
おいて４画素分右側に表示されるように移動しているの
で、動き量vは、４である。
【０１７９】例えば、図２６中のフレーム#n-1の最も左
側の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/v
の前景の成分は、F13/vとなり、図２６中の左から２番
目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/v
の前景の成分も、F13/vとなる。図２６中の左から３番
目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/v
の前景の成分、および図２６中の左から４番目の画素
の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の
成分は、F13/vとなる。
【０１８０】図２６中のフレーム#n-1の左から２番目の
画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景
の成分は、F14/vとなり、図２６中の左から３番目の画
素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景
の成分も、F14/vとなる。図２６中の左から３番目の画
素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景
の成分は、F15/vとなる。
【０１８１】背景に対応するオブジェクトが静止してい
るので、図２６中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、
シャッタが開いて２番目乃至４番目の、シャッタ時間/v
の背景の成分は、B25/vとなる。図２６中のフレーム#n-
1の左から２番目の画素の、シャッタが開いて３番目お
よび４番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B26/v
となる。図２６中のフレーム#n-1の左から３番目の画素
の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの背景の
成分は、B27/vとなる。
【０１８２】図２６中のフレーム#n-1において、最も左
側の画素乃至３番目の画素は、アンカバードバックグラ
ウンド領域である混合領域に属する。
【０１８３】図２６中のフレーム#n-1の左から４番目の
画素乃至１２番目の画素は、前景領域に属する。フレー
ムの前景の成分は、F13/v乃至F24/vのいずれかである。
【０１８４】図２６中のフレーム#nの最も左側の画素乃
至左から４番目の画素は、背景領域に属し、画素値は、
それぞれ、B25乃至B28となる。
【０１８５】前景に対応するオブジェクトが、剛体であ
り、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレ
ームにおいて４画素右側に表示されるように移動するの
で、図２６中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シ
ャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、
F13/vとなり、図２６中の左から６番目の画素の、シャ
ッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、
F13/vとなる。図２６中の左から７番目の画素の、シャ
ッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、お
よび図２６中の左から８番目の画素の、シャッタが開い
て４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとな
る。
【０１８６】図２６中のフレーム#nの左から６番目の画
素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の
成分は、F14/vとなり、図２６中の左から７番目の画素
の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の
成分も、F14/vとなる。図２６中の左から８番目の画素
の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成
分は、F15/vとなる。
【０１８７】背景に対応するオブジェクトが静止してい
るので、図２６中のフレーム#nの左から５番目の画素
の、シャッタが開いて２番目乃至４番目のシャッタ時間
/vの背景の成分は、B29/vとなる。図２６中のフレーム#
nの左から６番目の画素の、シャッタが開いて３番目お
よび４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B30/vと
なる。図２６中のフレーム#nの左から７番目の画素の、
シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの背景の成分
は、B31/vとなる。
【０１８８】図２６中のフレーム#nにおいて、左から５
番目の画素乃至７番目の画素は、アンカバードバックグ
ラウンド領域である混合領域に属する。
【０１８９】図２６中のフレーム#nの左から８番目の画
素乃至１２番目の画素は、前景領域に属する。フレーム
#nの前景領域における、シャッタ時間/vの期間に対応す
る値は、F13/v乃至F20/vのいずれかである。
【０１９０】図２６中のフレーム#n+1の最も左側の画素
乃至左から８番目の画素は、背景領域に属し、画素値
は、それぞれ、B25乃至B32となる。
【０１９１】前景に対応するオブジェクトが、剛体であ
り、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレ
ームにおいて４画素右側に表示されるように移動するの
で、図２６中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、
シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分
は、F13/vとなり、図２６中の左から１０番目の画素
の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の
成分も、F13/vとなる。図２６中の左から１１番目の画
素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景
の成分、および図２６中の左から１２番目の画素の、シ
ャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分
は、F13/vとなる。
【０１９２】図２６中のフレーム#n+1の左から１０番目
の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前
景の成分は、F14/vとなり、図２６中の左から１１番目
の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの
前景の成分も、F14/vとなる。図２６中の左から１２番
目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの
前景の成分は、F15/vとなる。
【０１９３】背景に対応するオブジェクトが静止してい
るので、図２６中のフレーム#n+1の左から９番目の画素
の、シャッタが開いて２番目乃至４番目の、シャッタ時
間/vの背景の成分は、B33/vとなる。図２６中のフレー
ム#n+1の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて３
番目および４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B3
4/vとなる。図２６中のフレーム#n+1の左から１１番目
の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの
背景の成分は、B35/vとなる。
【０１９４】図２６中のフレーム#n+1において、左から
９番目の画素乃至１１番目の画素は、アンカバードバッ
クグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１９５】図２６中のフレーム#n+1の左から１２番目
の画素は、前景領域に属する。フレーム#n+1の前景領域
における、シャッタ時間/vの前景の成分は、F13/v乃至F
16/vのいずれかである。
【０１９６】図２７は、図２６に示す画素値から前景の
成分を抽出した画像のモデル図である。
【０１９７】図２８は、前景領域、背景領域、カバード
バックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラ
ウンド領域に属する画素毎に分割された画像と、画素の
画素値を時間方向に展開したモデル図との対応を示す図
である。
【０１９８】図２８に示すように、領域特定部１０３
は、入力画像の前景領域、背景領域、カバードバックグ
ラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領
域を特定する。
【０１９９】図２９は、前景領域の画像、背景領域の画
像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カ
バードバックグラウンド領域の背景の成分、アンカバー
ドバックグラウンド領域の前景の成分、およびアンカバ
ードバックグラウンド領域の背景の成分に分離された入
力画像と、画素の画素値を時間方向に展開したモデル図
との対応を示す図である。
【０２００】図２９に示すように、入力画像は、領域特
定部１０３により、前景領域、背景領域、カバードバッ
クグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウン
ド領域を特定される。入力画像は、前景背景分離部１０
５により、特定された前景領域、背景領域、カバードバ
ックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウ
ンド領域、および混合比算出部１０４により検出された
混合比αを基に、前景領域の画像、カバードバックグラ
ウンド領域の前景の成分、およびアンカバードバックグ
ラウンド領域の前景の成分からなる前景成分画像、並び
に背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の背
景の成分、およびアンカバードバックグラウンド領域の
背景の成分からなる背景成分画像に分離される。
【０２０１】分離された前景成分画像、および背景成分
画像は、それぞれの画像毎に、処理される。
【０２０２】図３０は、前景領域、背景領域、および混
合領域に分割された画像の例を示す図である。領域特定
部１０３は、入力画像の、前景領域、背景領域、および
混合領域を特定する。画像処理装置は、前景領域、背景
領域、および混合領域を示す領域情報を基に、入力画像
を、前景領域の画像、背景領域の画像、および混合領域
の画像に分割することができる。
【０２０３】図３１に示すように、前景背景分離部１０
５は、領域特定部１０３から供給された領域情報、およ
び混合比算出部１０４から供給された混合比αを基に、
混合領域の画像を、混合領域の前景成分画像および混合
領域の背景成分画像に分離する。
【０２０４】図３２は、本発明に係る画像処理装置の画
像の処理を説明するフローチャートである。
【０２０５】ステップＳ１０１において、領域特定部１
０３は、動き検出部１０２から供給された動きベクトル
およびその位置情報、並びに入力画像を基に、入力画像
の前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領
域、およびアンカバードバックグラウンド領域を特定す
る。領域特定の処理の詳細は、後述する。
【０２０６】ステップＳ１０２において、混合比算出部
１０４は、領域特定部１０３から供給された領域情報お
よび入力画像を基に、混合比αを算出する。混合比算出
部１０４の混合比αを算出する処理の詳細は、後述す
る。
【０２０７】ステップＳ１０３において、前景背景分離
部１０５は、領域特定部１０３から供給された領域情
報、および混合比算出部１０４から供給された混合比α
を基に、入力画像を、前景の成分からなる前景成分画
像、および背景の成分からなる背景成分画像に分離す
る。前景背景分離部１０５の画像の分離の処理の詳細
は、後述する。
【０２０８】ステップＳ１０４において、分離画像処理
部１０６は、前景成分画像、および背景成分画像毎に、
画像の処理を実行して、処理は終了する。分離画像処理
部１０６が実行する画像処理の詳細は、後述する。
【０２０９】このように、本発明に係る画像処理装置
は、入力画像を、前景成分画像および背景成分画像に分
離し、分離された前景成分画像、および背景成分画像毎
に画像処理を実行する。
【０２１０】以下、領域特定部１０３、混合比算出部１
０４、前景背景分離部１０５、および分離画像処理部１
０６のそれぞれの構成について説明する。
【０２１１】図３３は、領域特定部１０３の構成の一例
を示すブロック図である。図３３に構成を示す領域特定
部１０３は、動きベクトルを利用しない。フレームメモ
リ２０１は、入力された画像をフレーム単位で記憶す
る。フレームメモリ２０１は、処理の対象がフレーム#n
であるとき、フレーム#nの２つ前のフレームであるフレ
ーム#n-2、フレーム#nの１つ前のフレームであるフレー
ム#n-1、フレーム#n、フレーム#nの１つ後のフレームで
あるフレーム#n+1、およびフレーム#nの２つ後のフレー
ムであるフレーム#n+2を記憶する。
【０２１２】静動判定部２０２−１は、フレーム#nの領
域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置に
あるフレーム#n+2の画素の画素値、およびフレーム#nの
領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置
にあるフレーム#n+1の画素の画素値をフレームメモリ２
０１から読み出して、読み出した画素値の差の絶対値を
算出する。静動判定部２０２−１は、フレーム#n+2の画
素値とフレーム#n+1の画素値との差の絶対値が、予め設
定している閾値Thより大きいか否かを判定し、差の絶対
値が閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静
動判定を領域判定部２０３−１に供給する。フレーム#n
+2の画素の画素値とフレーム#n+1の画素の画素値との差
の絶対値が閾値Th以下であると判定された場合、静動判
定部２０２−１は、静止を示す静動判定を領域判定部２
０３−１に供給する。
【０２１３】静動判定部２０２−２は、フレーム#nの領
域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置に
あるフレーム#n+1の画素の画素値、およびフレーム#nの
対象となる画素の画素値をフレームメモリ２０１から読
み出して、画素値の差の絶対値を算出する。静動判定部
２０２−２は、フレーム#n+1の画素値とフレーム#nの画
素値との差の絶対値が、予め設定している閾値Thより大
きいか否かを判定し、画素値の差の絶対値が、閾値Thよ
り大きいと判定された場合、動きを示す静動判定を領域
判定部２０３−１および領域判定部２０３−２に供給す
る。フレーム#n+1の画素の画素値とフレーム#nの画素の
画素値との差の絶対値が、閾値Th以下であると判定され
た場合、静動判定部２０２−２は、静止を示す静動判定
を領域判定部２０３−１および領域判定部２０３−２に
供給する。
【０２１４】静動判定部２０２−３は、フレーム#nの領
域特定の対象である画素の画素値、およびフレーム#nの
領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置
にあるフレーム#n-1の画素の画素値をフレームメモリ２
０１から読み出して、画素値の差の絶対値を算出する。
静動判定部２０２−３は、フレーム#nの画素値とフレー
ム#n-1の画素値との差の絶対値が、予め設定している閾
値Thより大きいか否かを判定し、画素値の差の絶対値
が、閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静
動判定を領域判定部２０３−２および領域判定部２０３
−３に供給する。フレーム#nの画素の画素値とフレーム
#n-1の画素の画素値との差の絶対値が、閾値Th以下であ
ると判定された場合、静動判定部２０２−３は、静止を
示す静動判定を領域判定部２０３−２および領域判定部
２０３−３に供給する。
【０２１５】静動判定部２０２−４は、フレーム#nの領
域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置に
あるフレーム#n-1の画素の画素値、およびフレーム#nの
領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置
にあるフレーム#n-2の画素の画素値をフレームメモリ２
０１から読み出して、画素値の差の絶対値を算出する。
静動判定部２０２−４は、フレーム#n-1の画素値とフレ
ーム#n-2の画素値との差の絶対値が、予め設定している
閾値Thより大きいか否かを判定し、画素値の差の絶対値
が、閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静
動判定を領域判定部２０３−３に供給する。フレーム#n
-1の画素の画素値とフレーム#n-2の画素の画素値との差
の絶対値が、閾値Th以下であると判定された場合、静動
判定部２０２−４は、静止を示す静動判定を領域判定部
２０３−３に供給する。
【０２１６】領域判定部２０３−１は、静動判定部２０
２−１から供給された静動判定が静止を示し、かつ、静
動判定部２０２−２から供給された静動判定が動きを示
しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象であ
る画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると
判定し、領域の判定される画素に対応するアンカバード
バックグラウンド領域判定フラグに、アンカバードバッ
クグラウンド領域に属することを示す”１”を設定す
る。
【０２１７】領域判定部２０３−１は、静動判定部２０
２−１から供給された静動判定が動きを示すか、また
は、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が静
止を示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対
象である画素がアンカバードバックグラウンド領域に属
しないと判定し、領域の判定される画素に対応するアン
カバードバックグラウンド領域判定フラグに、アンカバ
ードバックグラウンド領域に属しないことを示す”０”
を設定する。
【０２１８】領域判定部２０３−１は、このように”
１”または”０”が設定されたアンカバードバックグラ
ウンド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ
２０４に供給する。
【０２１９】領域判定部２０３−２は、静動判定部２０
２−２から供給された静動判定が静止を示し、かつ、静
動判定部２０２−３から供給された静動判定が静止を示
しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象であ
る画素が静止領域に属すると判定し、領域の判定される
画素に対応する静止領域判定フラグに、静止領域に属す
ることを示す”１”を設定する。
【０２２０】領域判定部２０３−２は、静動判定部２０
２−２から供給された静動判定が動きを示すか、また
は、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が動
きを示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対
象である画素が静止領域に属しないと判定し、領域の判
定される画素に対応する静止領域判定フラグに、静止領
域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２２１】領域判定部２０３−２は、このように”
１”または”０”が設定された静止領域判定フラグを判
定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給する。
【０２２２】領域判定部２０３−２は、静動判定部２０
２−２から供給された静動判定が動きを示し、かつ、静
動判定部２０２−３から供給された静動判定が動きを示
しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象であ
る画素が動き領域に属すると判定し、領域の判定される
画素に対応する動き領域判定フラグに、動き領域に属す
ることを示す”１”を設定する。
【０２２３】領域判定部２０３−２は、静動判定部２０
２−２から供給された静動判定が静止を示すか、また
は、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が静
止を示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対
象である画素が動き領域に属しないと判定し、領域の判
定される画素に対応する動き領域判定フラグに、動き領
域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２２４】領域判定部２０３−２は、このように”
１”または”０”が設定された動き領域判定フラグを判
定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給する。
【０２２５】領域判定部２０３−３は、静動判定部２０
２−３から供給された静動判定が動きを示し、かつ、静
動判定部２０２−４から供給された静動判定が静止を示
しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象であ
る画素がカバードバックグラウンド領域に属すると判定
し、領域の判定される画素に対応するカバードバックグ
ラウンド領域判定フラグに、カバードバックグラウンド
領域に属することを示す”１”を設定する。
【０２２６】領域判定部２０３−３は、静動判定部２０
２−３から供給された静動判定が静止を示すか、また
は、静動判定部２０２−４から供給された静動判定が動
きを示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対
象である画素がカバードバックグラウンド領域に属しな
いと判定し、領域の判定される画素に対応するカバード
バックグラウンド領域判定フラグに、カバードバックグ
ラウンド領域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２２７】領域判定部２０３−３は、このように”
１”または”０”が設定されたカバードバックグラウン
ド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０
４に供給する。
【０２２８】判定フラグ格納フレームメモリ２０４は、
領域判定部２０３−１から供給されたアンカバードバッ
クグラウンド領域判定フラグ、領域判定部２０３−２か
ら供給された静止領域判定フラグ、領域判定部２０３−
２から供給された動き領域判定フラグ、および領域判定
部２０３−３から供給されたカバードバックグラウンド
領域判定フラグをそれぞれ記憶する。
【０２２９】判定フラグ格納フレームメモリ２０４は、
記憶しているアンカバードバックグラウンド領域判定フ
ラグ、静止領域判定フラグ、動き領域判定フラグ、およ
びカバードバックグラウンド領域判定フラグを合成部２
０５に供給する。合成部２０５は、判定フラグ格納フレ
ームメモリ２０４から供給された、アンカバードバック
グラウンド領域判定フラグ、静止領域判定フラグ、動き
領域判定フラグ、およびカバードバックグラウンド領域
判定フラグを基に、各画素が、アンカバードバックグラ
ウンド領域、静止領域、動き領域、およびカバードバッ
クグラウンド領域のいずれかに属することを示す領域情
報を生成し、判定フラグ格納フレームメモリ２０６に供
給する。
【０２３０】判定フラグ格納フレームメモリ２０６は、
合成部２０５から供給された領域情報を記憶すると共
に、記憶している領域情報を出力する。
【０２３１】次に、領域特定部１０３の処理の例を図３
４乃至図３８を参照して説明する。
【０２３２】前景に対応するオブジェクトが移動してい
るとき、オブジェクトに対応する画像の画面上の位置
は、フレーム毎に変化する。図３４に示すように、フレ
ーム#nにおいて、Yn(x,y)で示される位置に位置するオ
ブジェクトに対応する画像は、次のフレームであるフレ
ーム#n+1において、Yn+1(x,y)に位置する。
【０２３３】前景のオブジェクトに対応する画像の動き
方向に隣接して１列に並ぶ画素の画素値を時間方向に展
開したモデル図を図３７に示す。例えば、前景のオブジ
ェクトに対応する画像の動き方向が画面に対して水平で
あるとき、図３５におけるモデル図は、１つのライン上
の隣接する画素の画素値を時間方向に展開したモデルを
示す。
【０２３４】図３５において、フレーム#nにおけるライ
ンは、フレーム#n+1におけるラインと同一である。
【０２３５】フレーム#nにおいて、左から２番目の画素
乃至１３番目の画素に含まれているオブジェクトに対応
する前景の成分は、フレーム#n+1において、左から６番
目乃至１７番目の画素に含まれる。
【０２３６】フレーム#nにおいて、カバードバックグラ
ウンド領域に属する画素は、左から１１番目乃至１３番
目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に
属する画素は、左から２番目乃至４番目の画素である。
フレーム#n+1において、カバードバックグラウンド領域
に属する画素は、左から１５番目乃至１７番目の画素で
あり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素
は、左から６番目乃至８番目の画素である。
【０２３７】図３５に示す例において、フレーム#nに含
まれる前景の成分が、フレーム#n+1において４画素移動
しているので、動き量vは、４である。仮想分割数は、
動き量vに対応し、４である。
【０２３８】次に、注目しているフレームの前後におけ
る混合領域に属する画素の画素値の変化について説明す
る。
【０２３９】図３６に示す、背景が静止し、前景の動き
量vが４であるフレーム#nにおいて、カバードバックグ
ラウンド領域に属する画素は、左から１５番目乃至１７
番目の画素である。動き量vが４であるので、１つ前の
フレーム#n-1において、左から１５番目乃至１７番目の
画素は、背景の成分のみを含み、背景領域に属する。ま
た、更に１つ前のフレーム#n-2において、左から１５番
目乃至１７番目の画素は、背景の成分のみを含み、背景
領域に属する。
【０２４０】ここで、背景に対応するオブジェクトが静
止しているので、フレーム#n-1の左から１５番目の画素
の画素値は、フレーム#n-2の左から１５番目の画素の画
素値から変化しない。同様に、フレーム#n-1の左から１
６番目の画素の画素値は、フレーム#n-2の左から１６番
目の画素の画素値から変化せず、フレーム#n-1の左から
１７番目の画素の画素値は、フレーム#n-2の左から１７
番目の画素の画素値から変化しない。
【０２４１】すなわち、フレーム#nにおけるカバードバ
ックグラウンド領域に属する画素に対応する、フレーム
#n-1およびフレーム#n-2の画素は、背景の成分のみから
成り、画素値が変化しないので、その差の絶対値は、ほ
ぼ０の値となる。従って、フレーム#nにおける混合領域
に属する画素に対応する、フレーム#n-1およびフレーム
#n-2の画素に対する静動判定は、静動判定部２０２−４
により、静止と判定される。
【０２４２】フレーム#nにおけるカバードバックグラウ
ンド領域に属する画素は、前景の成分を含むので、フレ
ーム#n-1における背景の成分のみから成る場合と、画素
値が異なる。従って、フレーム#nにおける混合領域に属
する画素、および対応するフレーム#n-1の画素に対する
静動判定は、静動判定部２０２−３により、動きと判定
される。
【０２４３】このように、領域判定部２０３−３は、静
動判定部２０２−３から動きを示す静動判定の結果が供
給され、静動判定部２０２−４から静止を示す静動判定
の結果が供給されたとき、対応する画素がカバードバッ
クグラウンド領域に属すると判定する。
【０２４４】図３７に示す、背景が静止し、前景の動き
量vが４であるフレーム#nにおいて、アンカバードバッ
クグラウンド領域に含まれる画素は、左から２番目乃至
４番目の画素である。動き量vが４であるので、１つ後
のフレーム#n+1において、左から２番目乃至４番目の画
素は、背景の成分のみを含み、背景領域に属する。ま
た、更に１つ後のフレーム#n+2において、左から２番目
乃至４番目の画素は、背景の成分のみを含み、背景領域
に属する。
【０２４５】ここで、背景に対応するオブジェクトが静
止しているので、フレーム#n+2の左から２番目の画素の
画素値は、フレーム#n+1の左から２番目の画素の画素値
から変化しない。同様に、フレーム#n+2の左から３番目
の画素の画素値は、フレーム#n+1の左から３番目の画素
の画素値から変化せず、フレーム#n+2の左から４番目の
画素の画素値は、フレーム#n+1の左から４番目の画素の
画素値から変化しない。
【０２４６】すなわち、フレーム#nにおけるアンカバー
ドバックグラウンド領域に属する画素に対応する、フレ
ーム#n+1およびフレーム#n+2の画素は、背景の成分のみ
から成り、画素値が変化しないので、その差の絶対値
は、ほぼ０の値となる。従って、フレーム#nにおける混
合領域に属する画素に対応する、フレーム#n+1およびフ
レーム#n+2の画素に対する静動判定は、静動判定部２０
２−１により、静止と判定される。
【０２４７】フレーム#nにおけるアンカバードバックグ
ラウンド領域に属する画素は、前景の成分を含むので、
フレーム#n+1における背景の成分のみから成る場合と、
画素値が異なる。従って、フレーム#nにおける混合領域
に属する画素、および対応するフレーム#n+1の画素に対
する静動判定は、静動判定部２０２−２により、動きと
判定される。
【０２４８】このように、領域判定部２０３−１は、静
動判定部２０２−２から動きを示す静動判定の結果が供
給され、静動判定部２０２−１から静止を示す静動判定
の結果が供給されたとき、対応する画素がアンカバード
バックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２４９】図３８は、フレーム#nにおける領域特定部
１０３の判定条件を示す図である。フレーム#nの判定の
対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレ
ーム#n-2の画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素
の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素
とが静止と判定され、フレーム#nの判定の対象となる画
素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画
素と、フレーム#nの画素とが動きと判定されたとき、領
域特定部１０３は、フレーム#nの判定の対象となる画素
がカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２５０】フレーム#nの判定の対象となる画素の画像
上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素と、フ
レーム#nの画素とが静止と判定され、フレーム#nの画素
と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置
と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素とが静止と判定
されたとき、領域特定部１０３は、フレーム#nの判定の
対象となる画素が静止領域に属すると判定する。
【０２５１】フレーム#nの判定の対象となる画素の画像
上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素と、フ
レーム#nの画素とが動きと判定され、フレーム#nの画素
と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置
と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素とが動きと判定
されたとき、領域特定部１０３は、フレーム#nの判定の
対象となる画素が動き領域に属すると判定する。
【０２５２】フレーム#nの画素と、フレーム#nの判定の
対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレ
ーム#n+1の画素とが動きと判定され、フレーム#nの判定
の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフ
レーム#n+1の画素と、フレーム#nの判定の対象となる画
素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+2の画
素とが静止と判定されたとき、領域特定部１０３は、フ
レーム#nの判定の対象となる画素がアンカバードバック
グラウンド領域に属すると判定する。
【０２５３】図３９は、領域特定部１０３の領域の特定
の結果の例を示す図である。図３９（Ａ）において、カ
バードバックグラウンド領域に属すると判定された画素
は、白で表示されている。図３９（Ｂ）において、アン
カバードバックグラウンド領域に属すると判定された画
素は、白で表示されている。
【０２５４】図３９（Ｃ）において、動き領域に属する
と判定された画素は、白で表示されている。図３９
（Ｄ）において、静止領域に属すると判定された画素
は、白で表示されている。
【０２５５】図４０は、判定フラグ格納フレームメモリ
２０６が出力する領域情報の内、混合領域を示す領域情
報を画像として示す図である。図４０において、カバー
ドバックグラウンド領域またはアンカバードバックグラ
ウンド領域に属すると判定された画素、すなわち混合領
域に属すると判定された画素は、白で表示されている。
判定フラグ格納フレームメモリ２０６が出力する混合領
域を示す領域情報は、混合領域、および前景領域内のテ
クスチャの無い部分に囲まれたテクスチャの有る部分を
示す。
【０２５６】次に、図４１のフローチャートを参照し
て、領域特定部１０３の領域特定の処理を説明する。ス
テップＳ２０１において、フレームメモリ２０１は、判
定の対象となるフレーム#nを含むフレーム#n-2乃至フレ
ーム#n+2の画像を取得する。
【０２５７】ステップＳ２０２において、静動判定部２
０２−３は、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位
置の画素とで、静止か否かを判定し、静止と判定された
場合、ステップＳ２０３に進み、静動判定部２０２−２
は、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素
とで、静止か否かを判定する。
【０２５８】ステップＳ２０３において、フレーム#nの
画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静止と判定
された場合、ステップＳ２０４に進み、領域判定部２０
３−２は、領域の判定される画素に対応する静止領域判
定フラグに、静止領域に属することを示す”１”を設定
する。領域判定部２０３−２は、静止領域判定フラグを
判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給し、手続き
は、ステップＳ２０５に進む。
【０２５９】ステップＳ２０２において、フレーム#n-1
の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、動きと判定
された場合、または、ステップＳ２０３において、フレ
ーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、動
きと判定された場合、フレーム#nの画素が静止領域には
属さないので、ステップＳ２０４の処理はスキップさ
れ、手続きは、ステップＳ２０５に進む。
【０２６０】ステップＳ２０５において、静動判定部２
０２−３は、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位
置の画素とで、動きか否かを判定し、動きと判定された
場合、ステップＳ２０６に進み、静動判定部２０２−２
は、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素
とで、動きか否かを判定する。
【０２６１】ステップＳ２０６において、フレーム#nの
画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、動きと判定
された場合、ステップＳ２０７に進み、領域判定部２０
３−２は、領域の判定される画素に対応する動き領域判
定フラグに、動き領域に属することを示す”１”を設定
する。領域判定部２０３−２は、動き領域判定フラグを
判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給し、手続き
は、ステップＳ２０８に進む。
【０２６２】ステップＳ２０５において、フレーム#n-1
の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、静止と判定
された場合、または、ステップＳ２０６において、フレ
ーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静
止と判定された場合、フレーム#nの画素が動き領域には
属さないので、ステップＳ２０７の処理はスキップさ
れ、手続きは、ステップＳ２０８に進む。
【０２６３】ステップＳ２０８において、静動判定部２
０２−４は、フレーム#n-2の画素とフレーム#n-1の同一
位置の画素とで、静止か否かを判定し、静止と判定され
た場合、ステップＳ２０９に進み、静動判定部２０２−
３は、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画
素とで、動きか否かを判定する。
【０２６４】ステップＳ２０９において、フレーム#n-1
の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、動きと判定
された場合、ステップＳ２１０に進み、領域判定部２０
３−３は、領域の判定される画素に対応するカバードバ
ックグラウンド領域判定フラグに、カバードバックグラ
ウンド領域に属することを示す”１”を設定する。領域
判定部２０３−３は、カバードバックグラウンド領域判
定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給
し、手続きは、ステップＳ２１１に進む。
【０２６５】ステップＳ２０８において、フレーム#n-2
の画素とフレーム#n-1の同一位置の画素とで、動きと判
定された場合、または、ステップＳ２０９において、フ
レーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、
静止と判定された場合、フレーム#nの画素がカバードバ
ックグラウンド領域には属さないので、ステップＳ２１
０の処理はスキップされ、手続きは、ステップＳ２１１
に進む。
【０２６６】ステップＳ２１１において、静動判定部２
０２−２は、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位
置の画素とで、動きか否かを判定し、動きと判定された
場合、ステップＳ２１２に進み、静動判定部２０２−１
は、フレーム#n+1の画素とフレーム#n+2の同一位置の画
素とで、静止か否かを判定する。
【０２６７】ステップＳ２１２において、フレーム#n+1
の画素とフレーム#n+2の同一位置の画素とで、静止と判
定された場合、ステップＳ２１３に進み、領域判定部２
０３−１は、領域の判定される画素に対応するアンカバ
ードバックグラウンド領域判定フラグに、アンカバード
バックグラウンド領域に属することを示す”１”を設定
する。領域判定部２０３−１は、アンカバードバックグ
ラウンド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモ
リ２０４に供給し、手続きは、ステップＳ２１４に進
む。
【０２６８】ステップＳ２１１において、フレーム#nの
画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静止と判定
された場合、または、ステップＳ２１２において、フレ
ーム#n+1の画素とフレーム#n+2の同一位置の画素とで、
動きと判定された場合、フレーム#nの画素がアンカバー
ドバックグラウンド領域には属さないので、ステップＳ
２１３の処理はスキップされ、手続きは、ステップＳ２
１４に進む。
【０２６９】ステップＳ２１４において、領域特定部１
０３は、フレーム#nの全ての画素について領域を特定し
たか否かを判定し、フレーム#nの全ての画素について領
域を特定していないと判定された場合、手続きは、ステ
ップＳ２０２に戻り、他の画素について、領域特定の処
理を繰り返す。
【０２７０】ステップＳ２１４において、フレーム#nの
全ての画素について領域を特定したと判定された場合、
ステップＳ２１５に進み、合成部２０５は、判定フラグ
格納フレームメモリ２０４に記憶されているアンカバー
ドバックグラウンド領域判定フラグ、およびカバードバ
ックグラウンド領域判定フラグを基に、混合領域を示す
領域情報を生成し、更に、各画素が、アンカバードバッ
クグラウンド領域、静止領域、動き領域、およびカバー
ドバックグラウンド領域のいずれかに属することを示す
領域情報を生成し、生成した領域情報を判定フラグ格納
フレームメモリ２０６に設定し、処理は終了する。
【０２７１】このように、領域特定部１０３は、フレー
ムに含まれている画素のそれぞれについて、動き領域、
静止領域、アンカバードバックグラウンド領域、または
カバードバックグラウンド領域に属することを示す領域
情報を生成することができる。
【０２７２】なお、領域特定部１０３は、アンカバード
バックグラウンド領域およびカバードバックグラウンド
領域に対応する領域情報に論理和を適用することによ
り、混合領域に対応する領域情報を生成して、フレーム
に含まれている画素のそれぞれについて、動き領域、静
止領域、または混合領域に属することを示すフラグから
成る領域情報を生成するようにしてもよい。
【０２７３】前景に対応するオブジェクトがテクスチャ
を有す場合、領域特定部１０３は、より正確に動き領域
を特定することができる。
【０２７４】領域特定部１０３は、動き領域を示す領域
情報を前景領域を示す領域情報として、また、静止領域
を示す領域情報を背景領域を示す領域情報として出力す
ることができる。
【０２７５】なお、背景に対応するオブジェクトが静止
しているとして説明したが、背景領域に対応する画像が
動きを含んでいても上述した領域を特定する処理を適用
することができる。例えば、背景領域に対応する画像が
一様に動いているとき、領域特定部１０３は、この動き
に対応して画像全体をシフトさせ、背景に対応するオブ
ジェクトが静止している場合と同様に処理する。また、
背景領域に対応する画像が局所毎に異なる動きを含んで
いるとき、領域特定部１０３は、動きに対応した画素を
選択して、上述の処理を実行する。
【０２７６】図４２は、領域特定部１０３の構成の他の
例を示すブロック図である。図４２に示す領域特定部１
０３は、動きベクトルを使用しない。背景画像生成部３
０１は、入力画像に対応する背景画像を生成し、生成し
た背景画像を２値オブジェクト画像抽出部３０２に供給
する。背景画像生成部３０１は、例えば、入力画像に含
まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクト
を抽出して、背景画像を生成する。
【０２７７】前景のオブジェクトに対応する画像の動き
方向に隣接して１列に並ぶ画素の画素値を時間方向に展
開したモデル図の例を図４３に示す。例えば、前景のオ
ブジェクトに対応する画像の動き方向が画面に対して水
平であるとき、図４３におけるモデル図は、１つのライ
ン上の隣接する画素の画素値を時間方向に展開したモデ
ルを示す。
【０２７８】図４３において、フレーム#nにおけるライ
ンは、フレーム#n-1およびフレーム#n+1におけるライン
と同一である。
【０２７９】フレーム#nにおいて、左から６番目の画素
乃至１７番目の画素に含まれているオブジェクトに対応
する前景の成分は、フレーム#n-1において、左から２番
目乃至１３番目の画素に含まれ、フレーム#n+1におい
て、左から１０番目乃至２１番目の画素に含まれる。
【０２８０】フレーム#n-1において、カバードバックグ
ラウンド領域に属する画素は、左から１１番目乃至１３
番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域
に属する画素は、左から２番目乃至４番目の画素であ
る。フレーム#nにおいて、カバードバックグラウンド領
域に属する画素は、左から１５番目乃至１７番目の画素
であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画
素は、左から６番目乃至８番目の画素である。フレーム
#n+1において、カバードバックグラウンド領域に属する
画素は、左から１９番目乃至２１番目の画素であり、ア
ンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左か
ら１０番目乃至１２番目の画素である。
【０２８１】フレーム#n-1において、背景領域に属する
画素は、左から１番目の画素、および左から１４番目乃
至２１番目の画素である。フレーム#nにおいて、背景領
域に属する画素は、左から１番目乃至５番目の画素、お
よび左から１８番目乃至２１番目の画素である。フレー
ム#n+1において、背景領域に属する画素は、左から１番
目乃至９番目の画素である。
【０２８２】背景画像生成部３０１が生成する、図４３
の例に対応する背景画像の例を図４４に示す。背景画像
は、背景のオブジェクトに対応する画素から構成され、
前景のオブジェクトに対応する画像の成分を含まない。
【０２８３】２値オブジェクト画像抽出部３０２は、背
景画像および入力画像の相関を基に、２値オブジェクト
画像を生成し、生成した２値オブジェクト画像を時間変
化検出部３０３に供給する。
【０２８４】図４５は、２値オブジェクト画像抽出部３
０２の構成を示すブロック図である。相関値演算部３２
１は、背景画像生成部３０１から供給された背景画像お
よび入力画像の相関を演算し、相関値を生成して、生成
した相関値をしきい値処理部３２２に供給する。
【０２８５】相関値演算部３２１は、例えば、図４６
（Ａ）に示すように、Ｘ4を中心とした３×３の背景画
像の中のブロックと、図４６（Ｂ）に示すように、背景
画像の中のブロックに対応するＹ4を中心とした３×３
の入力画像の中のブロックに、式（４）を適用して、Ｙ
4に対応する相関値を算出する。
【０２８６】
【数２】
【数３】
【数４】
【０２８７】相関値演算部３２１は、このように各画素
に対応して算出された相関値をしきい値処理部３２２に
供給する。
【０２８８】また、相関値演算部３２１は、例えば、図
４７（Ａ）に示すように、Ｘ4を中心とした３×３の背
景画像の中のブロックと、図４７（Ｂ）に示すように、
背景画像の中のブロックに対応するＹ4を中心とした３
×３の入力画像の中のブロックに、式（７）を適用し
て、Ｙ4に対応する差分絶対値を算出するようにしても
よい。
【０２８９】
【数５】
【０２９０】相関値演算部３２１は、このように算出さ
れた差分絶対値を相関値として、しきい値処理部３２２
に供給する。
【０２９１】しきい値処理部３２２は、相関画像の画素
値としきい値th0とを比較して、相関値がしきい値th0以
下である場合、２値オブジェクト画像の画素値に1を設
定し、相関値がしきい値th0より大きい場合、２値オブ
ジェクト画像の画素値に0を設定して、0または1が画素
値に設定された２値オブジェクト画像を出力する。しき
い値処理部３２２は、しきい値th0を予め記憶するよう
にしてもよく、または、外部から入力されたしきい値th
0を使用するようにしてもよい。
【０２９２】図４８は、図４３に示す入力画像のモデル
に対応する２値オブジェクト画像の例を示す図である。
２値オブジェクト画像において、背景画像と相関の高い
画素には、画素値に0が設定される。
【０２９３】図４９は、時間変化検出部３０３の構成を
示すブロック図である。フレームメモリ３４１は、フレ
ーム#nの画素について領域を判定するとき、２値オブジ
ェクト画像抽出部３０２から供給された、フレーム#n-
1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の２値オブジェク
ト画像を記憶する。
【０２９４】領域判定部３４２は、フレームメモリ３４
１に記憶されているフレーム#n-1、フレーム#n、および
フレーム#n+1の２値オブジェクト画像を基に、フレーム
#nの各画素について領域を判定して、領域情報を生成
し、生成した領域情報を出力する。
【０２９５】図５０は、領域判定部３４２の判定を説明
する図である。フレーム#nの２値オブジェクト画像の注
目している画素が0であるとき、領域判定部３４２は、
フレーム#nの注目している画素が背景領域に属すると判
定する。
【０２９６】フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目
している画素が1であり、フレーム#n-1の２値オブジェ
クト画像の対応する画素が1であり、フレーム#n+1の２
値オブジェクト画像の対応する画素が1であるとき、領
域判定部３４２は、フレーム#nの注目している画素が前
景領域に属すると判定する。
【０２９７】フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目
している画素が1であり、フレーム#n-1の２値オブジェ
クト画像の対応する画素が0であるとき、領域判定部３
４２は、フレーム#nの注目している画素がカバードバッ
クグラウンド領域に属すると判定する。
【０２９８】フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目
している画素が1であり、フレーム#n+1の２値オブジェ
クト画像の対応する画素が0であるとき、領域判定部３
４２は、フレーム#nの注目している画素がアンカバード
バックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２９９】図５１は、図４３に示す入力画像のモデル
に対応する２値オブジェクト画像について、時間変化検
出部３０３の判定した例を示す図である。時間変化検出
部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの対応
する画素が0なので、フレーム#nの左から１番目乃至５
番目の画素を背景領域に属すると判定する。
【０３００】時間変化検出部３０３は、２値オブジェク
ト画像のフレーム#nの画素が1であり、フレーム#n+1の
対応する画素が0なので、左から６番目乃至９番目の画
素をアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定
する。
【０３０１】時間変化検出部３０３は、２値オブジェク
ト画像のフレーム#nの画素が1であり、フレーム#n-1の
対応する画素が1であり、フレーム#n+1の対応する画素
が1なので、左から１０番目乃至１３番目の画素を前景
領域に属すると判定する。
【０３０２】時間変化検出部３０３は、２値オブジェク
ト画像のフレーム#nの画素が1であり、フレーム#n-1の
対応する画素が0なので、左から１４番目乃至１７番目
の画素をカバードバックグラウンド領域に属すると判定
する。
【０３０３】時間変化検出部３０３は、２値オブジェク
ト画像のフレーム#nの対応する画素が0なので、左から
１８番目乃至２１番目の画素を背景領域に属すると判定
する。
【０３０４】次に、図５２のフローチャートを参照し
て、領域判定部１０３の領域特定の処理を説明する。ス
テップＳ３０１において、領域判定部１０３の背景画像
生成部３０１は、入力画像を基に、例えば、入力画像に
含まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェク
トを抽出して背景画像を生成し、生成した背景画像を２
値オブジェクト画像抽出部３０２に供給する。
【０３０５】ステップＳ３０２において、２値オブジェ
クト画像抽出部３０２は、例えば、図４６を参照して説
明した演算により、入力画像と背景画像生成部３０１か
ら供給された背景画像との相関値を演算する。ステップ
Ｓ３０３において、２値オブジェクト画像抽出部３０２
は、例えば、相関値としきい値th0とを比較することに
より、相関値およびしきい値th0から２値オブジェクト
画像を演算する。
【０３０６】ステップＳ３０４において、時間変化検出
部３０３は、領域判定の処理を実行して、処理は終了す
る。
【０３０７】図５３のフローチャートを参照して、ステ
ップＳ３０４に対応する領域判定の処理の詳細を説明す
る。ステップＳ３２１において、時間変化検出部３０３
の領域判定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶さ
れているフレーム#nにおいて、注目する画素が0である
か否かを判定し、フレーム#nにおいて、注目する画素が
0であると判定された場合、ステップＳ３２２に進み、
フレーム#nの注目する画素が背景領域に属すると設定し
て、処理は終了する。
【０３０８】ステップＳ３２１において、フレーム#nに
おいて、注目する画素が1であると判定された場合、ス
テップＳ３２３に進み、時間変化検出部３０３の領域判
定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶されている
フレーム#nにおいて、注目する画素が1であり、かつ、
フレーム#n-1において、対応する画素が0であるか否か
を判定し、フレーム#nにおいて、注目する画素が1であ
り、かつ、フレーム#n-1において、対応する画素が0で
あると判定された場合、ステップＳ３２４に進み、フレ
ーム#nの注目する画素がカバードバックグラウンド領域
に属すると設定して、処理は終了する。
【０３０９】ステップＳ３２３において、フレーム#nに
おいて、注目する画素が0であるか、または、フレーム#
n-1において、対応する画素が1であると判定された場
合、ステップＳ３２５に進み、時間変化検出部３０３の
領域判定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶され
ているフレーム#nにおいて、注目する画素が1であり、
かつ、フレーム#n+1において、対応する画素が0である
か否かを判定し、フレーム#nにおいて、注目する画素が
1であり、かつ、フレーム#n+1において、対応する画素
が0であると判定された場合、ステップＳ３２６に進
み、フレーム#nの注目する画素がアンカバードバックグ
ラウンド領域に属すると設定して、処理は終了する。
【０３１０】ステップＳ３２５において、フレーム#nに
おいて、注目する画素が0であるか、または、フレーム#
n+1において、対応する画素が１であると判定された場
合、ステップＳ３２７に進み、時間変化検出部３０３の
領域判定部３４２は、フレーム#nの注目する画素を前景
領域と設定して、処理は終了する。
【０３１１】このように、領域特定部１０３は、入力さ
れた画像と対応する背景画像との相関値を基に、入力画
像の画素が前景領域、背景領域、カバードバックグラウ
ンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域の
いずれかに属するかを特定して、特定した結果に対応す
る領域情報を生成することができる。
【０３１２】図５４は、領域特定部１０３の他の構成を
示すブロック図である。図５４に示す領域特定部１０３
は、動き検出部１０２から供給される動きベクトルとそ
の位置情報を使用する。図４２に示す場合と同様の部分
には、同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０３１３】ロバスト化部３６１は、２値オブジェクト
画像抽出部３０２から供給された、Ｎ個のフレームの２
値オブジェクト画像を基に、ロバスト化された２値オブ
ジェクト画像を生成して、時間変化検出部３０３に出力
する。
【０３１４】図５５は、ロバスト化部３６１の構成を説
明するブロック図である。動き補償部３８１は、動き検
出部１０２から供給された動きベクトルとその位置情報
を基に、Ｎ個のフレームの２値オブジェクト画像の動き
を補償して、動きが補償された２値オブジェクト画像を
スイッチ３８２に出力する。
【０３１５】図５６および図５７の例を参照して、動き
補償部３８１の動き補償について説明する。例えば、フ
レーム#nの領域を判定するとき、図５６に例を示すフレ
ーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の２値オブ
ジェクト画像が入力された場合、動き補償部３８１は、
動き検出部１０２から供給された動きベクトルを基に、
図５７に例を示すように、フレーム#n-1の２値オブジェ
クト画像、およびフレーム#n+1の２値オブジェクト画像
を動き補償して、動き補償された２値オブジェクト画像
をスイッチ３８２に供給する。
【０３１６】スイッチ３８２は、１番目のフレームの動
き補償された２値オブジェクト画像をフレームメモリ３
８３−１に出力し、２番目のフレームの動き補償された
２値オブジェクト画像をフレームメモリ３８３−２に出
力する。同様に、スイッチ３８２は、３番目乃至Ｎ−１
番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像
のそれぞれをフレームメモリ３８３−３乃至フレームメ
モリ３８３−（Ｎ−１）のいずれかに出力し、Ｎ番目の
フレームの動き補償された２値オブジェクト画像をフレ
ームメモリ３８３−Ｎに出力する。
【０３１７】フレームメモリ３８３−１は、１番目のフ
レームの動き補償された２値オブジェクト画像を記憶
し、記憶されている２値オブジェクト画像を重み付け部
３８４−１に出力する。フレームメモリ３８３−２は、
２番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画
像を記憶し、記憶されている２値オブジェクト画像を重
み付け部３８４−２に出力する。
【０３１８】同様に、フレームメモリ３８３−３乃至フ
レームメモリ３８３−（Ｎ−１）のそれぞれは、３番目
のフレーム乃至Ｎ−１番目のフレームの動き補償された
２値オブジェクト画像のいずれかを記憶し、記憶されて
いる２値オブジェクト画像を重み付け部３８４−３乃至
重み付け部３８４−（Ｎ−１）のいずれかに出力する。
フレームメモリ３８３−Ｎは、Ｎ番目のフレームの動き
補償された２値オブジェクト画像を記憶し、記憶されて
いる２値オブジェクト画像を重み付け部３８４−Ｎに出
力する。
【０３１９】重み付け部３８４−１は、フレームメモリ
３８３−１から供給された１番目のフレームの動き補償
された２値オブジェクト画像の画素値に予め定めた重み
w1を乗じて、積算部３８５に供給する。重み付け部３８
４−２は、フレームメモリ３８３−２から供給された２
番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像
の画素値に予め定めた重みw2を乗じて、積算部３８５に
供給する。
【０３２０】同様に、重み付け部３８４−３乃至重み付
け部３８４−（Ｎ−１）のそれぞれは、フレームメモリ
３８３−３乃至フレームメモリ３８３−（Ｎ−１）のい
ずれかから供給された３番目乃至Ｎ−１番目のいずれか
のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像の画
素値に予め定めた重みw3乃至重みw(N-1)のいずれかを乗
じて、積算部３８５に供給する。重み付け部３８４−Ｎ
は、フレームメモリ３８３−Ｎから供給されたＮ番目の
フレームの動き補償された２値オブジェクト画像の画素
値に予め定めた重みwNを乗じて、積算部３８５に供給す
る。
【０３２１】積算部３８５は、１乃至Ｎ番目のフレーム
の動き補償され、それぞれ重みw1乃至wNのいずれかが乗
じられた、２値オブジェクト画像の対応する画素値を積
算して、積算された画素値を予め定めたしきい値th0と
比較することにより２値オブジェクト画像を生成する。
【０３２２】このように、ロバスト化部３６１は、Ｎ個
の２値オブジェクト画像からロバスト化された２値オブ
ジェト画像を生成して、時間変化検出部３０３に供給す
るので、図５４に構成を示す領域特定部１０３は、入力
画像にノイズが含まれていても、図４２に示す場合に比
較して、より正確に領域を特定することができる。
【０３２３】次に、図５４に構成を示す領域特定部１０
３の領域特定の処理について、図５８のフローチャート
を参照して説明する。ステップＳ３４１乃至ステップＳ
３４３の処理は、図５２のフローチャートで説明したス
テップＳ３０１乃至ステップＳ３０３とそれぞれ同様な
のでその説明は省略する。
【０３２４】ステップＳ３４４において、ロバスト化部
３６１は、ロバスト化の処理を実行する。
【０３２５】ステップＳ３４５において、時間変化検出
部３０３は、領域判定の処理を実行して、処理は終了す
る。ステップＳ３４５の処理の詳細は、図５３のフロー
チャートを参照して説明した処理と同様なのでその説明
は省略する。
【０３２６】次に、図５９のフローチャートを参照し
て、図５８のステップＳ３４４の処理に対応する、ロバ
スト化の処理の詳細について説明する。ステップＳ３６
１において、動き補償部３８１は、動き検出部１０２か
ら供給される動きベクトルとその位置情報を基に、入力
された２値オブジェクト画像の動き補償の処理を実行す
る。ステップＳ３６２において、フレームメモリ３８３
−１乃至３８３−Ｎのいずれかは、スイッチ３８２を介
して供給された動き補償された２値オブジェクト画像を
記憶する。
【０３２７】ステップＳ３６３において、ロバスト化部
３６１は、Ｎ個の２値オブジェクト画像が記憶されたか
否かを判定し、Ｎ個の２値オブジェクト画像が記憶され
ていないと判定された場合、ステップＳ３６１に戻り、
２値オブジェクト画像の動き補償の処理および２値オブ
ジェクト画像の記憶の処理を繰り返す。
【０３２８】ステップＳ３６３において、Ｎ個の２値オ
ブジェクト画像が記憶されたと判定された場合、ステッ
プＳ３６４に進み、重み付け部３８４−１乃至３８４−
Ｎのそれぞれは、Ｎ個の２値オブジェクト画像のそれぞ
れにw1乃至wNのいずれかの重みを乗じて、重み付けす
る。
【０３２９】ステップＳ３６５において、積算部３８５
は、重み付けされたＮ個の２値オブジェクト画像を積算
する。
【０３３０】ステップＳ３６６において、積算部３８５
は、例えば、予め定められたしきい値th1との比較など
により、積算された画像から２値オブジェクト画像を生
成して、処理は終了する。
【０３３１】このように、図５４に構成を示す領域特定
部１０３は、ロバスト化された２値オブジェクト画像を
基に、領域情報を生成することができる。
【０３３２】以上のように、領域特定部１０３は、フレ
ームに含まれている画素のそれぞれについて、動き領
域、静止領域、アンカバードバックグラウンド領域、ま
たはカバードバックグラウンド領域に属することを示す
領域情報を生成することができる。
【０３３３】図６０は、混合比算出部１０４の構成の一
例を示すブロック図である。推定混合比処理部４０１
は、入力画像を基に、カバードバックグラウンド領域の
モデルに対応する演算により、画素毎に推定混合比を算
出して、算出した推定混合比を混合比決定部４０３に供
給する。
【０３３４】推定混合比処理部４０２は、入力画像を基
に、アンカバードバックグラウンド領域のモデルに対応
する演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出
した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０３３５】前景に対応するオブジェクトがシャッタ時
間内に等速で動いていると仮定できるので、混合領域に
属する画素の混合比αは、以下の性質を有する。すなわ
ち、混合比αは、画素の位置の変化に対応して、直線的
に変化する。画素の位置の変化を１次元とすれば、混合
比αの変化は、直線で表現することができ、画素の位置
の変化を２次元とすれば、混合比αの変化は、平面で表
現することができる。
【０３３６】なお、１フレームの期間は短いので、前景
に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で移動して
いると仮定が成り立つ。
【０３３７】この場合、混合比αの傾きは、前景のシャ
ッタ時間内での動き量vの逆比となる。
【０３３８】理想的な混合比αの例を図６１に示す。理
想的な混合比αの混合領域における傾きlは、動き量vの
逆数として表すことができる。
【０３３９】図６１に示すように、理想的な混合比α
は、背景領域において、１の値を有し、前景領域におい
て、０の値を有し、混合領域において、０を越え１未満
の値を有する。
【０３４０】図６２の例において、フレーム#nの左から
７番目の画素の画素値C06は、フレーム#n-1の左から７
番目の画素の画素値P06を用いて、式（８）で表すこと
ができる。
【０３４１】
【数６】
【０３４２】式（８）において、画素値C06を混合領域
の画素の画素値Mと、画素値P06を背景領域の画素の画素
値Bと表現する。すなわち、混合領域の画素の画素値Mお
よび背景領域の画素の画素値Bは、それぞれ、式（９）
および式（１０）のように表現することができる。
【０３４３】 M=C06 （９） B=P06 （１０）
【０３４４】式（８）中の2/vは、混合比αに対応す
る。動き量vが４なので、フレーム#nの左から７番目の
画素の混合比αは、0.5となる。
【０３４５】以上のように、注目しているフレーム#nの
画素値Cを混合領域の画素値と見なし、フレーム#nの前
のフレーム#n-1の画素値Pを背景領域の画素値と見なす
ことで、混合比αを示す式（３）は、式（１１）のよう
に書き換えられる。
【０３４６】 C=α・P+f （１１） 式（１１）のfは、注目している画素に含まれる前景の
成分の和ΣiFi/vである。式（１１）に含まれる変数
は、混合比αおよび前景の成分の和fの２つである。
【０３４７】同様に、アンカバードバックグラウンド領
域における、動き量vが４であり、時間方向の仮想分割
数が４である、画素値を時間方向に展開したモデルを図
６３に示す。
【０３４８】アンカバードバックグラウンド領域におい
て、上述したカバードバックグラウンド領域における表
現と同様に、注目しているフレーム#nの画素値Cを混合
領域の画素値と見なし、フレーム#nの後のフレーム#n+1
の画素値Nを背景領域の画素値と見なすことで、混合比
αを示す式（３）は、式（１２）のように表現すること
ができる。
【０３４９】 C=α・N+f （１２）
【０３５０】なお、背景のオブジェクトが静止している
として説明したが、背景のオブジェクトが動いている場
合においても、背景の動き量vに対応させた位置の画素
の画素値を利用することにより、式（８）乃至式（１
２）を適用することができる。例えば、図６２におい
て、背景に対応するオブジェクトの動き量vが２であ
り、仮想分割数が２であるとき、背景に対応するオブジ
ェクトが図中の右側に動いているとき、式（１０）にお
ける背景領域の画素の画素値Bは、画素値P04とされる。
【０３５１】式（１１）および式（１２）は、それぞれ
２つの変数を含むので、そのままでは混合比αを求める
ことができない。ここで、画像は一般的に空間的に相関
が強いので近接する画素同士でほぼ同じ画素値となる。
【０３５２】そこで、前景成分は、空間的に相関が強い
ので、前景の成分の和fを前または後のフレームから導
き出せるように式を変形して、混合比αを求める。
【０３５３】図６４のフレーム#nの左から７番目の画素
の画素値Mcは、式（１３）で表すことができる。
【０３５４】
【数７】 式（１３）の右辺第１項の2/vは、混合比αに相当す
る。式（１３）の右辺第２項は、後のフレーム#n+1の画
素値を利用して、式（１４）のように表すこととする。
【０３５５】
【数８】
【０３５６】ここで、前景の成分の空間相関を利用し
て、式（１５）が成立するとする。
【０３５７】 F=F05=F06=F07=F08=F09=F10=F11=F12 （１５） 式（１４）は、式（１５）を利用して、式（１６）のよ
うに置き換えることができる。
【０３５８】
【数９】
【０３５９】結果として、βは、式（１７）で表すこと
ができる。
【０３６０】 β=2/4 （１７）
【０３６１】一般的に、式（１５）に示すように混合領
域に関係する前景の成分が等しいと仮定すると、混合領
域の全ての画素について、内分比の関係から式（１８）
が成立する。
【０３６２】 β=1-α （１８）
【０３６３】式（１８）が成立するとすれば、式（１
１）は、式（１９）に示すように展開することができ
る。
【０３６４】
【数１０】
【０３６５】同様に、式（１８）が成立するとすれば、
式（１２）は、式（２０）に示すように展開することが
できる。
【０３６６】
【数１１】
【０３６７】式（１９）および式（２０）において、
C，N、およびPは、既知の画素値なので、式（１９）お
よび式（２０）に含まれる変数は、混合比αのみであ
る。式（１９）および式（２０）における、C，N、およ
びPの関係を図６５に示す。Cは、混合比αを算出する、
フレーム#nの注目している画素の画素値である。Nは、
注目している画素と空間方向の位置が対応する、フレー
ム#n+1の画素の画素値である。Pは、注目している画素
と空間方向の位置が対応する、フレーム#n-1の画素の画
素値である。
【０３６８】従って、式（１９）および式（２０）のそ
れぞれに１つの変数が含まれることとなるので、３つの
フレームの画素の画素値を利用して、混合比αを算出す
ることができる。式（１９）および式（２０）を解くこ
とにより、正しい混合比αが算出されるための条件は、
混合領域に関係する前景の成分が等しい、すなわち、前
景のオブジェクトが静止しているとき撮像された前景の
画像オブジェクトにおいて、前景のオブジェクトの動き
の方向に対応する、画像オブジェクトの境界に位置する
画素であって、動き量vの２倍の数の連続している画素
の画素値が、一定であることである。
【０３６９】以上のように、カバードバックグラウンド
領域に属する画素の混合比αは、式（２１）により算出
され、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素
の混合比αは、式（２２）により算出される。
【０３７０】 α=(C-N)/(P-N) （２１） α=(C-P)/(N-P) （２２）
【０３７１】図６６は、推定混合比処理部４０１の構成
を示すブロック図である。フレームメモリ４２１は、入
力された画像をフレーム単位で記憶し、入力画像として
入力されているフレームから１つ後のフレームをフレー
ムメモリ４２２および混合比演算部４２３に供給する。
【０３７２】フレームメモリ４２２は、入力された画像
をフレーム単位で記憶し、フレームメモリ４２１から供
給されているフレームから１つ後のフレームを混合比演
算部４２３に供給する。
【０３７３】従って、入力画像としてフレーム#n+1が混
合比演算部４２３に入力されているとき、フレームメモ
リ４２１は、フレーム#nを混合比演算部４２３に供給
し、フレームメモリ４２２は、フレーム#n-1を混合比演
算部４２３に供給する。
【０３７４】混合比演算部４２３は、式（２１）に示す
演算により、フレーム#nの注目している画素の画素値
C、注目している画素と空間的位置が対応する、フレー
ム#n+1の画素の画素値N、および注目している画素と空
間的位置が対応する、フレーム#n-1の画素の画素値Pを
基に、注目している画素の推定混合比を算出して、算出
した推定混合比を出力する。例えば、背景が静止してい
るとき、混合比演算部４２３は、フレーム#nの注目して
いる画素の画素値C、注目している画素とフレーム内の
位置が同じ、フレーム#n+1の画素の画素値N、および注
目している画素とフレーム内の位置が同じ、フレーム#n
-1の画素の画素値Pを基に、注目している画素の推定混
合比を算出して、算出した推定混合比を出力する。
【０３７５】このように、推定混合比処理部４０１は、
入力画像を基に、推定混合比を算出して、混合比決定部
４０３に供給することができる。
【０３７６】なお、推定混合比処理部４０２は、推定混
合比処理部４０１が式（２１）に示す演算により、注目
している画素の推定混合比を算出するのに対して、式
（２２）に示す演算により、注目している画素の推定混
合比を算出する部分が異なることを除き、推定混合比処
理部４０１と同様なので、その説明は省略する。
【０３７７】図６７は、推定混合比処理部４０１により
算出された推定混合比の例を示す図である。図６７に示
す推定混合比は、等速で動いているオブジェクトに対応
する前景の動き量vが１１である場合の結果を、１ライ
ンに対して示すものである。
【０３７８】推定混合比は、混合領域において、図６１
に示すように、ほぼ直線的に変化していることがわか
る。
【０３７９】図６０に戻り、混合比決定部４０３は、領
域特定部１０３から供給された、混合比αの算出の対象
となる画素が、前景領域、背景領域、カバードバックグ
ラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領
域のいずれかに属するかを示す領域情報を基に、混合比
αを設定する。混合比決定部４０３は、対象となる画素
が前景領域に属する場合、０を混合比αに設定し、対象
となる画素が背景領域に属する場合、１を混合比αに設
定し、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域
に属する場合、推定混合比処理部４０１から供給された
推定混合比を混合比αに設定し、対象となる画素がアン
カバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合
比処理部４０２から供給された推定混合比を混合比αに
設定する。混合比決定部４０３は、領域情報を基に設定
した混合比αを出力する。
【０３８０】図６８は、混合比算出部１０４の他の構成
を示すブロック図である。選択部４４１は、領域特定部
１０３から供給された領域情報を基に、カバードバック
グラウンド領域に属する画素および、これに対応する前
および後のフレームの画素を推定混合比処理部４４２に
供給する。選択部４４１は、領域特定部１０３から供給
された領域情報を基に、アンカバードバックグラウンド
領域に属する画素および、これに対応する前および後の
フレームの画素を推定混合比処理部４４３に供給する。
【０３８１】推定混合比処理部４４２は、選択部４４１
から入力された画素値を基に、式（２１）に示す演算に
より、カバードバックグラウンド領域に属する、注目し
ている画素の推定混合比を算出して、算出した推定混合
比を選択部４４４に供給する。
【０３８２】推定混合比処理部４４３は、選択部４４１
から入力された画素値を基に、式（２２）に示す演算に
より、アンカバードバックグラウンド領域に属する、注
目している画素の推定混合比を算出して、算出した推定
混合比を選択部４４４に供給する。
【０３８３】選択部４４４は、領域特定部１０３から供
給された領域情報を基に、対象となる画素が前景領域に
属する場合、０である推定混合比を選択して、混合比α
に設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１
である推定混合比を選択して、混合比αに設定する。選
択部４４４は、対象となる画素がカバードバックグラウ
ンド領域に属する場合、推定混合比処理部４４２から供
給された推定混合比を選択して混合比αに設定し、対象
となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属す
る場合、推定混合比処理部４４３から供給された推定混
合比を選択して混合比αに設定する。選択部４４４は、
領域情報を基に選択して設定した混合比αを出力する。
【０３８４】このように、図６８に示す他の構成を有す
る混合比算出部１０４は、画像の含まれる画素毎に混合
比αを算出して、算出した混合比αを出力することがで
きる。
【０３８５】図６９のフローチャートを参照して、図６
０に構成を示す混合比算出部１０４の混合比αの算出の
処理を説明する。ステップＳ４０１において、混合比算
出部１０４は、領域特定部１０３から供給された領域情
報を取得する。ステップＳ４０２において、推定混合比
処理部４０１は、カバードバックグラウンド領域に対応
するモデルにより推定混合比の演算の処理を実行し、算
出した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。混
合比推定の演算の処理の詳細は、図７０のフローチャー
トを参照して、後述する。
【０３８６】ステップＳ４０３において、推定混合比処
理部４０２は、アンカバードバックグラウンド領域に対
応するモデルにより推定混合比の演算の処理を実行し、
算出した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０３８７】ステップＳ４０４において、混合比算出部
１０４は、フレーム全体について、混合比αを推定した
か否かを判定し、フレーム全体について、混合比αを推
定していないと判定された場合、ステップＳ４０２に戻
り、次の画素について混合比αを推定する処理を実行す
る。
【０３８８】ステップＳ４０４において、フレーム全体
について、混合比αを推定したと判定された場合、ステ
ップＳ４０５に進み、混合比決定部４０３は、画素が、
前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、
またはアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに
属するかを示す、領域特定部１０３から供給された領域
情報を基に、混合比αを設定する。混合比決定部４０３
は、対象となる画素が前景領域に属する場合、０を混合
比αに設定し、対象となる画素が背景領域に属する場
合、１を混合比αに設定し、対象となる画素がカバード
バックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部
４０１から供給された推定混合比を混合比αに設定し、
対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に
属する場合、推定混合比処理部４０２から供給された推
定混合比を混合比αに設定し、処理は終了する。
【０３８９】このように、混合比算出部１０４は、領域
特定部１０３から供給された領域情報、および入力画像
を基に、各画素に対応する特徴量である混合比αを算出
することができる。
【０３９０】図６８に構成を示す混合比算出部１０４の
混合比αの算出の処理は、図６９のフローチャートで説
明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０３９１】次に、図６９のステップＳ４０２に対応す
る、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルに
よる混合比推定の処理を図７０のフローチャートを参照
して説明する。
【０３９２】ステップＳ４２１において、混合比演算部
４２３は、フレームメモリ４２１から、フレーム#nの注
目画素の画素値Cを取得する。
【０３９３】ステップＳ４２２において、混合比演算部
４２３は、フレームメモリ４２２から、注目画素に対応
する、フレーム#n-1の画素の画素値Pを取得する。
【０３９４】ステップＳ４２３において、混合比演算部
４２３は、入力画像に含まれる注目画素に対応する、フ
レーム#n+1の画素の画素値Nを取得する。
【０３９５】ステップＳ４２４において、混合比演算部
４２３は、フレーム#nの注目画素の画素値C、フレーム#
n-1の画素の画素値P、およびフレーム#n+1の画素の画素
値Nを基に、推定混合比を演算する。
【０３９６】ステップＳ４２５において、混合比演算部
４２３は、フレーム全体について、推定混合比を演算す
る処理を終了したか否かを判定し、フレーム全体につい
て、推定混合比を演算する処理を終了していないと判定
された場合、ステップＳ４２１に戻り、次の画素につい
て推定混合比を算出する処理を繰り返す。
【０３９７】ステップＳ４２５において、フレーム全体
について、推定混合比を演算する処理を終了したと判定
された場合、処理は終了する。
【０３９８】このように、推定混合比処理部４０１は、
入力画像を基に、推定混合比を演算することができる。
【０３９９】図６９のステップＳ４０３におけるアンカ
バードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混
合比推定の処理は、アンカバードバックグラウンド領域
のモデルに対応する式を利用した、図７０のフローチャ
ートに示す処理と同様なので、その説明は省略する。
【０４００】なお、図６８に示す推定混合比処理部４４
２および推定混合比処理部４４３は、図７０に示すフロ
ーチャートと同様の処理を実行して推定混合比を演算す
るので、その説明は省略する。
【０４０１】また、背景に対応するオブジェクトが静止
しているとして説明したが、背景領域に対応する画像が
動きを含んでいても上述した混合比αを求める処理を適
用することができる。例えば、背景領域に対応する画像
が一様に動いているとき、推定混合比処理部４０１は、
背景の動きに対応して画像全体をシフトさせ、背景に対
応するオブジェクトが静止している場合と同様に処理す
る。また、背景領域に対応する画像が局所毎に異なる背
景の動きを含んでいるとき、推定混合比処理部４０１
は、混合領域に属する画素に対応する画素として、背景
の動きに対応した画素を選択して、上述の処理を実行す
る。
【０４０２】また、混合比算出部１０４は、全ての画素
について、カバードバックグラウンド領域に対応するモ
デルによる混合比推定の処理のみを実行して、算出され
た推定混合比を混合比αとして出力するようにしてもよ
い。この場合において、混合比αは、カバードバックグ
ラウンド領域に属する画素について、背景の成分の割合
を示し、アンカバードバックグラウンド領域に属する画
素について、前景の成分の割合を示す。アンカバードバ
ックグラウンド領域に属する画素について、このように
算出された混合比αと１との差分の絶対値を算出して、
算出した絶対値を混合比αに設定すれば、信号処理装置
は、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素に
ついて、背景の成分の割合を示す混合比αを求めること
ができる。
【０４０３】なお、同様に、混合比算出部１０４は、全
ての画素について、アンカバードバックグラウンド領域
に対応するモデルによる混合比推定の処理のみを実行し
て、算出された推定混合比を混合比αとして出力するよ
うにしてもよい。
【０４０４】次に、混合比算出部１０４の他の処理につ
いて説明する。
【０４０５】シャッタ時間内において、前景に対応する
オブジェクトが等速で動くことによる、画素の位置の変
化に対応して、混合比αが直線的に変化する性質を利用
して、空間方向に、混合比αと前景の成分の和fとを近
似した式を立てることができる。混合領域に属する画素
の画素値および背景領域に属する画素の画素値の組の複
数を利用して、混合比αと前景の成分の和fとを近似し
た式を解くことにより、混合比αを算出する。
【０４０６】混合比αの変化を、直線として近似する
と、混合比αは、式（２３）で表される。
【０４０７】 α=il+p （２３） 式（２３）において、iは、注目している画素の位置を
０とした空間方向のインデックスである。lは、混合比
αの直線の傾きである。pは、混合比αの直線の切片で
ある共に、注目している画素の混合比αである。式（２
３）において、インデックスiは、既知であるが、傾きl
および切片pは、未知である。
【０４０８】インデックスi、傾きl、および切片pの関
係を図７１に示す。
【０４０９】混合比αを式（２３）のように近似するこ
とにより、複数の画素に対して複数の異なる混合比α
は、２つの変数で表現される。図７１に示す例におい
て、５つの画素に対する５つの混合比は、２つの変数で
ある傾きlおよび切片pにより表現される。
【０４１０】図７２に示す平面で混合比αを近似する
と、画像の水平方向および垂直方向の２つの方向に対応
する動きvを考慮したとき、式（２３）を平面に拡張し
て、混合比αは、式（２４）で表される。
【０４１１】α=jm+kq+p （２４） 式（２４）において、jは、注目している画素の位置を
０とした水平方向のインデックスであり、kは、垂直方
向のインデックスである。mは、混合比αの面の水平方
向の傾きであり、qは、混合比αの面の垂直方向の傾き
である。pは、混合比αの面の切片である。
【０４１２】例えば、図６２に示すフレーム#nにおい
て、C05乃至C07について、それぞれ、式（２５）乃至式
（２７）が成立する。
【０４１３】 C05=α05・B05/v+f05 （２５） C06=α06・B06/v+f06 （２６） C07=α07・B07/v+f07 （２７）
【０４１４】前景の成分が近傍で一致する、すなわち、
F01乃至F03が等しいとして、F01乃至F03をFcに置き換え
ると式（２８）が成立する。
【０４１５】 f(x)=(1-α(x))・Fc （２８） 式（２８）において、xは、空間方向の位置を表す。
【０４１６】α（ｘ）を式（２４）で置き換えると、式
（２８）は、式（２９）として表すことができる。
【０４１７】 f(x)=(1-(jm+kq+p))・Fc =j ・（-m・Fc）+k・（-q・Fc）+((1-p)・Fc) =js+kt+u （２９）
【０４１８】式（２９）において、（-m・Fc）、（-q・
Fc）、および(1-p)・Fcは、式（３０）乃至式（３２）
に示すように置き換えられている。
【０４１９】 s=-m・Fc （３０） t=-q・Fc （３１） u=(1-p)・Fc （３２）
【０４２０】式（２９）において、jは、注目している
画素の位置を０とした水平方向のインデックスであり、
kは、垂直方向のインデックスである。
【０４２１】このように、前景に対応するオブジェクト
がシャッタ時間内において等速に移動し、前景に対応す
る成分が近傍において一定であるという仮定が成立する
ので、前景の成分の和は、式（２９）で近似される。
【０４２２】なお、混合比αを直線で近似する場合、前
景の成分の和は、式（３３）で表すことができる。
【０４２３】 f(x)=is+u （３３）
【０４２４】式（１３）の混合比αおよび前景成分の和
を、式（２４）および式（２９）を利用して置き換える
と、画素値Mは、式（３４）で表される。
【０４２５】 M=(jm+kq+p)・B+js+kt+u =jB・m+kB・q+B・p+j・s+k・t+u （３４）
【０４２６】式（３４）において、未知の変数は、混合
比αの面の水平方向の傾きm、混合比αの面の垂直方向
の傾きq、混合比αの面の切片p、s、t、およびuの６つ
である。
【０４２７】注目している画素の近傍の画素に対応させ
て、式（３４）に示す正規方程式に、画素値Mまたは画
素値Bを設定し、画素値Mまたは画素値Bが設定された複
数の正規方程式を最小自乗法で解いて、混合比αを算出
する。
【０４２８】例えば、注目している画素の水平方向のイ
ンデックスjを０とし、垂直方向のインデックスkを０と
し、注目している画素の近傍の３×３の画素について、
式（３４）に示す正規方程式に画素値Mまたは画素値Bを
設定すると、式（３５）乃至式（４３）を得る。 M-1,-1=(-1)・B-1,-1・m+(-1)・B-1,-1・q+B-1,-1・p+(-1)・s+(-1)・t+u （３５） M0,-1=(0)・B0,-1・m+(-1)・B0,-1・q+B0,-1・p+(0)・s+(-1)・t+u （３６） M+1,-1=(+1)・B+1,-1・m+(-1)・B+1,-1・q+B+1,-1・p+(+1)・s+(-1)・t+u （３７） M-1,0=(-1)・B-1,0・m+(0)・B-1,0・q+B-1,0・p+(-1)・s+(0)・t+u （３８） M0,0=(0)・B0,0・m+(0)・B0,0・q+B0,0・p+(0)・s+(0)・t+u （３９） M+1,0=(+1)・B+1,0・m+(0)・B+1,0・q+B+1,0・p+(+1)・s+(0)・t+u （４０） M-1,+1=(-1)・B-1,+1・m+(+1)・B-1,+1・q+B-1,+1・p+(-1)・s+(+1)・t+u （４１） M0,+1=(0)・B0,+1・m+(+1)・B0,+1・q+B0,+1・p+(0)・s+(+1)・t+u （４２） M+1,+1=(+1)・B+1,+1・m+(+1)・B+1,+1・q+B+1,+1・p+(+1)・s+(+1)・t+u （４３）
【０４２９】注目している画素の水平方向のインデック
スjが０であり、垂直方向のインデックスkが０であるの
で、注目している画素の混合比αは、式（２４）より、
j=0およびk=0のときの値、すなわち、切片pに等しい。
【０４３０】従って、式（３５）乃至式（４３）の９つ
の式を基に、最小自乗法により、水平方向の傾きm、垂
直方向の傾きq、切片p、s、t、およびuのそれぞれの値
を算出し、切片pを混合比αとして出力すればよい。
【０４３１】次に、最小自乗法を適用して混合比αを算
出するより具体的な手順を説明する。
【０４３２】インデックスiおよびインデックスkを１つ
のインデックスxで表現すると、インデックスi、インデ
ックスk、およびインデックスxの関係は、式（４４）で
表される。
【０４３３】 x=(j+1)・3+(k+1) （４４）
【０４３４】水平方向の傾きm、垂直方向の傾きq、切片
p、s、t、およびuをそれぞれ変数w0,w1,w2,w3,w4、およ
びW5と表現し、jB,kB,B,j,k、および1をそれぞれa0,a1,
a2,a3,a4、およびa5と表現する。誤差exを考慮すると、
式（３５）乃至式（４３）は、式（４５）に書き換える
ことができる。
【０４３５】
【数１２】 式（４５）において、xは、０乃至８の整数のいずれか
の値である。
【０４３６】式（４５）から、式（４６）を導くことが
できる。
【０４３７】
【数１３】
【０４３８】ここで、最小自乗法を適用するため、誤差
の自乗和Eを式（４７）に示すようにに定義する。
【０４３９】
【数１４】
【０４４０】誤差が最小になるためには、誤差の自乗和
Eに対する、変数Wvの偏微分が０になればよい。ここ
で、vは、０乃至５の整数のいずれかの値である。従っ
て、式（４８）を満たすようにwyを求める。
【０４４１】
【数１５】
【０４４２】式（４８）に式（４６）を代入すると、式
（４９）を得る。
【０４４３】
【数１６】
【０４４４】式（４９）のvに０乃至５の整数のいずれ
か１つを代入して得られる６つの式に、例えば、掃き出
し法（Gauss-Jordanの消去法）などを適用して、wyを算
出する。上述したように、w0は水平方向の傾きmであ
り、w1は垂直方向の傾きqであり、w2は切片pであり、w3
はsであり、w4はtであり、w5はuである。
【０４４５】以上のように、画素値Mおよび画素値Bを設
定した式に、最小自乗法を適用することにより、水平方
向の傾きm、垂直方向の傾きq、切片p、s、t、およびuを
求めることができる。
【０４４６】式（３５）乃至式（４３）に対応する説明
において、混合領域に含まれる画素の画素値をMとし、
背景領域に含まれる画素の画素値をBとして説明した
が、注目している画素が、カバードバックグラウンド領
域に含まれる場合、またはアンカバードバックグラウン
ド領域に含まれる場合のそれぞれに対して、正規方程式
を立てる必要がある。
【０４４７】例えば、図６２に示す、フレーム#nのカバ
ードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを
求める場合、フレーム#nの画素のC04乃至C08、およびフ
レーム#n-1の画素の画素値P04乃至P08が、正規方程式に
設定される。
【０４４８】図６３に示す、フレーム#nのアンカバード
バックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを求め
る場合、フレーム#nの画素のC28乃至C32、およびフレー
ム#n+1の画素の画素値N28乃至N32が、正規方程式に設定
される。
【０４４９】また、例えば、図７３に示す、カバードバ
ックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを算出す
るとき、以下の式（５０）乃至式（５８）が立てられ
る。混合比αを算出する画素の画素値は、Mc5である。 Mc1=(-1)・Bc1・m+(-1)・Bc1・q+Bc1・p+(-1)・s+(-1)・t+u （５０） Mc2=(0)・Bc2・m+(-1)・Bc2・q+Bc2・p+(0)・s+(-1)・t+u （５１） Mc3=(+1)・Bc3・m+(-1)・Bc3・q+Bc3・p+(+1)・s+(-1)・t+u （５２） Mc4=(-1)・Bc4・m+(0)・Bc4・q+Bc4・p+(-1)・s+(0)・t+u （５３） Mc5=(0)・Bc5・m+(0)・Bc5・q+Bc5・p+(0)・s+(0)・t+u （５４） Mc6=(+1)・Bc6・m+(0)・Bc6・q+Bc6・p+(+1)・s+(0)・t+u （５５） Mc7=(-1)・Bc7・m+(+1)・Bc7・q+Bc7・p+(-1)・s+(+1)・t+u （５６） Mc8=(0)・Bc8・m+(+1)・Bc8・q+Bc8・p+(0)・s+(+1)・t+u （５７） Mc9=(+1)・Bc9・m+(+1)・Bc9・q+Bc9・p+(+1)・s+(+1)・t+u （５８）
【０４５０】フレーム#nのカバードバックグラウンド領
域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、式（５
０）乃至式（５８）において、フレーム#nの画素に対応
する、フレーム#n-1の画素の背景領域の画素の画素値Bc
1乃至Bc9が使用される。
【０４５１】図７３に示す、アンカバードバックグラウ
ンド領域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、以
下の式（５９）乃至式（６７）が立てられる。混合比α
を算出する画素の画素値は、Mu5である。 Mu1=(-1)・Bu1・m+(-1)・Bu1・q+Bu1・p+(-1)・s+(-1)・t+u （５９） Mu2=(0)・Bu2・m+(-1)・Bu2・q+Bu2・p+(0)・s+(-1)・t+u （６０） Mu3=(+1)・Bu3・m+(-1)・Bu3・q+Bu3・p+(+1)・s+(-1)・t+u （６１） Mu4=(-1)・Bu4・m+(0)・Bu4・q+Bu4・p+(-1)・s+(0)・t+u （６２） Mu5=(0)・Bu5・m+(0)・Bu5・q+Bu5・p+(0)・s+(0)・t+u （６３） Mu6=(+1)・Bu6・m+(0)・Bu6・q+Bu6・p+(+1)・s+(0)・t+u （６４） Mu7=(-1)・Bu7・m+(+1)・Bu7・q+Bu7・p+(-1)・s+(+1)・t+u （６５） Mu8=(0)・Bu8・m+(+1)・Bu8・q+Bu8・p+(0)・s+(+1)・t+u （６６） Mu9=(+1)・Bu9・m+(+1)・Bu9・q+Bu9・p+(+1)・s+(+1)・t+u （６７）
【０４５２】フレーム#nのアンカバードバックグラウン
ド領域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、式
（５９）乃至式（６７）において、フレーム#nの画素に
対応する、フレーム#n+1の画素の背景領域の画素の画素
値Bu1乃至Bu9が使用される。
【０４５３】図７４は、推定混合比処理部４０１の構成
を示すブロック図である。推定混合比処理部４０１に入
力された画像は、遅延部５０１および足し込み部５０２
に供給される。
【０４５４】遅延回路２２１は、入力画像を１フレーム
遅延させ、足し込み部５０２に供給する。足し込み部５
０２に、入力画像としてフレーム#nが入力されていると
き、遅延回路２２１は、フレーム#n-1を足し込み部５０
２に供給する。
【０４５５】足し込み部５０２は、混合比αを算出する
画素の近傍の画素の画素値、およびフレーム#n-1の画素
値を、正規方程式に設定する。例えば、足し込み部５０
２は、式（５０）乃至式（５８）に基づいて、正規方程
式に画素値Mc1乃至Mc9および画素値Bc1乃至Bc9を設定す
る。足し込み部５０２は、画素値が設定された正規方程
式を演算部５０３に供給する。
【０４５６】演算部５０３は、足し込み部５０２から供
給された正規方程式を掃き出し法などにより解いて推定
混合比を求め、求められた推定混合比を出力する。
【０４５７】このように、推定混合比処理部４０１は、
入力画像を基に、推定混合比を算出して、混合比決定部
４０３に供給することができる。
【０４５８】なお、推定混合比処理部４０２は、推定混
合比処理部４０１と同様の構成を有するので、その説明
は省略する。
【０４５９】図７５は、推定混合比処理部４０１により
算出された推定混合比の例を示す図である。図７５に示
す推定混合比は、等速で動いているオブジェクトに対応
する前景の動きvが１１であり、７×７画素のブロック
を単位として方程式を生成して算出された結果を、１ラ
インに対して示すものである。
【０４６０】推定混合比は、混合領域において、図６１
に示すように、ほぼ直線的に変化していることがわか
る。
【０４６１】混合比決定部４０３は、領域特定部１０１
から供給された、混合比が算出される画素が、前景領
域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、または
アンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属する
かを示す領域情報を基に、混合比を設定する。混合比決
定部４０３は、対象となる画素が前景領域に属する場
合、０を混合比に設定し、対象となる画素が背景領域に
属する場合、１を混合比に設定し、対象となる画素がカ
バードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比
処理部４０１から供給された推定混合比を混合比に設定
し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領
域に属する場合、推定混合比処理部４０２から供給され
た推定混合比を混合比に設定する。混合比決定部４０３
は、領域情報を基に設定した混合比を出力する。
【０４６２】図７６のフローチャートを参照して、推定
混合比処理部４０１が図７４に示す構成を有する場合に
おける、混合比算出部１０２の混合比の算出の処理を説
明する。ステップＳ５０１において、混合比算出部１０
２は、領域特定部１０１から供給された領域情報を取得
する。ステップＳ５０２において、推定混合比処理部４
０１は、カバードバックグラウンド領域に対応するモデ
ルによる混合比推定の処理を実行し、推定混合比を混合
比決定部４０３に供給する。混合比推定の処理の詳細
は、図７７のフローチャートを参照して、後述する。
【０４６３】ステップＳ５０３において、推定混合比処
理部４０２は、アンカバードバックグラウンド領域に対
応するモデルによる混合比推定の処理を実行し、推定混
合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０４６４】ステップＳ５０４において、混合比算出部
１０２は、フレーム全体について、混合比を推定したか
否かを判定し、フレーム全体について、混合比を推定し
ていないと判定された場合、ステップＳ５０２に戻り、
次の画素について混合比を推定する処理を実行する。
【０４６５】ステップＳ５０４において、フレーム全体
について、混合比を推定したと判定された場合、ステッ
プＳ５０５に進み、混合比決定部４０３は、領域特定部
１０１から供給された、混合比が算出される画素が、前
景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、ま
たはアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属
するかを示す領域情報を基に、混合比を設定する。混合
比決定部４０３は、対象となる画素が前景領域に属する
場合、０を混合比に設定し、対象となる画素が背景領域
に属する場合、１を混合比に設定し、対象となる画素が
カバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合
比処理部４０１から供給された推定混合比を混合比に設
定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド
領域に属する場合、推定混合比処理部４０２から供給さ
れた推定混合比を混合比に設定し、処理は終了する。
【０４６６】このように、混合比算出部１０２は、領域
特定部１０１から供給された領域情報、および入力画像
を基に、各画素に対応する特徴量である混合比αを算出
することができる。
【０４６７】混合比αを利用することにより、動いてい
るオブジェクトに対応する画像に含まれる動きボケの情
報を残したままで、画素値に含まれる前景の成分と背景
の成分とを分離することが可能になる。
【０４６８】また、混合比αに基づいて画像を合成すれ
ば、実世界を実際に撮影し直したような動いているオブ
ジェクトのスピードに合わせた正しい動きボケを含む画
像を作ることが可能になる。
【０４６９】次に、図７６のステップＳ５０２に対応す
る、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルに
よる混合比推定の処理を図７７のフローチャートを参照
して説明する。
【０４７０】ステップＳ５２１において、足し込み部５
０２は、入力された画像に含まれる画素値、および遅延
回路２２１から供給される画像に含まれる画素値を、カ
バードバックグラウンド領域のモデルに対応する正規方
程式に設定する。
【０４７１】ステップＳ５２２において、推定混合比処
理部４０１は、対象となる画素についての設定が終了し
たか否かを判定し、対象となる画素についての設定が終
了していないと判定された場合、ステップＳ５２１に戻
り、正規方程式への画素値の設定の処理を繰り返す。
【０４７２】ステップＳ５２２において、対象となる画
素についての画素値の設定が終了したと判定された場
合、ステップＳ５２３に進み、演算部１７３は、画素値
が設定された正規方程式を基に、推定混合比を演算し
て、求められた推定混合比を出力する。
【０４７３】このように、推定混合比処理部４０１は、
入力画像を基に、推定混合比を演算することができる。
【０４７４】図７６のステップＳ１５３におけるアンカ
バードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混
合比推定の処理は、アンカバードバックグラウンド領域
のモデルに対応する正規方程式を利用した、図７７のフ
ローチャートに示す処理と同様なので、その説明は省略
する。
【０４７５】なお、背景に対応するオブジェクトが静止
しているとして説明したが、背景領域に対応する画像が
動きを含んでいても上述した混合比を求める処理を適用
することができる。例えば、背景領域に対応する画像が
一様に動いているとき、推定混合比処理部４０１は、こ
の動きに対応して画像全体をシフトさせ、背景に対応す
るオブジェクトが静止している場合と同様に処理する。
また、背景領域に対応する画像が局所毎に異なる動きを
含んでいるとき、推定混合比処理部４０１は、混合領域
に属する画素に対応する画素として、動きに対応した画
素を選択して、上述の処理を実行する。
【０４７６】次に、前景背景分離部１０５について説明
する。図７８は、前景背景分離部１０５の構成の一例を
示すブロック図である。前景背景分離部１０５に供給さ
れた入力画像は、分離部６０１、スイッチ６０２、およ
びスイッチ６０４に供給される。カバードバックグラウ
ンド領域を示す情報、およびアンカバードバックグラウ
ンド領域を示す、領域特定部１０３から供給された領域
情報は、分離部６０１に供給される。前景領域を示す領
域情報は、スイッチ６０２に供給される。背景領域を示
す領域情報は、スイッチ６０４に供給される。
【０４７７】混合比算出部１０４から供給された混合比
αは、分離部６０１に供給される。
【０４７８】分離部６０１は、カバードバックグラウン
ド領域を示す領域情報、アンカバードバックグラウンド
領域を示す領域情報、および混合比αを基に、入力画像
から前景の成分を分離して、分離した前景の成分を合成
部６０３に供給するとともに、入力画像から背景の成分
を分離して、分離した背景の成分を合成部６０５に供給
する。
【０４７９】スイッチ６０２は、前景領域を示す領域情
報を基に、前景に対応する画素が入力されたとき、閉じ
られ、入力画像に含まれる前景に対応する画素のみを合
成部６０３に供給する。
【０４８０】スイッチ６０４は、背景領域を示す領域情
報を基に、背景に対応する画素が入力されたとき、閉じ
られ、入力画像に含まれる背景に対応する画素のみを合
成部６０５に供給する。
【０４８１】合成部６０３は、分離部６０１から供給さ
れた前景に対応する成分、スイッチ６０２から供給され
た前景に対応する画素を基に、前景成分画像を合成し、
合成した前景成分画像を出力する。前景領域と混合領域
とは重複しないので、合成部６０３は、例えば、前景に
対応する成分と、前景に対応する画素とに論理和の演算
を適用して、前景成分画像を合成する。
【０４８２】合成部６０３は、前景成分画像の合成の処
理の最初に実行される初期化の処理において、内蔵して
いるフレームメモリに全ての画素値が０である画像を格
納し、前景成分画像の合成の処理において、前景成分画
像を格納（上書き）する。従って、合成部６０３が出力
する前景成分画像の内、背景領域に対応する画素には、
画素値として０が格納されている。
【０４８３】合成部６０５は、分離部６０１から供給さ
れた背景に対応する成分、スイッチ６０４から供給され
た背景に対応する画素を基に、背景成分画像を合成し
て、合成した背景成分画像を出力する。背景領域と混合
領域とは重複しないので、合成部６０５は、例えば、背
景に対応する成分と、背景に対応する画素とに論理和の
演算を適用して、背景成分画像を合成する。
【０４８４】合成部６０５は、背景成分画像の合成の処
理の最初に実行される初期化の処理において、内蔵して
いるフレームメモリに全ての画素値が０である画像を格
納し、背景成分画像の合成の処理において、背景成分画
像を格納（上書き）する。従って、合成部６０５が出力
する背景成分画像の内、前景領域に対応する画素には、
画素値として０が格納されている。
【０４８５】図７９は、前景背景分離部１０５に入力さ
れる入力画像、並びに前景背景分離部１０５から出力さ
れる前景成分画像および背景成分画像を示す図である。
【０４８６】図７９（Ａ）は、表示される画像の模式図
であり、図７９（Ｂ）は、図７９（Ａ）に対応する前景
領域に属する画素、背景領域に属する画素、および混合
領域に属する画素を含む１ラインの画素を時間方向に展
開したモデル図を示す。
【０４８７】図７９（Ａ）および図７９（Ｂ）に示すよ
うに、前景背景分離部１０５から出力される背景成分画
像は、背景領域に属する画素、および混合領域の画素に
含まれる背景の成分から構成される。
【０４８８】図７９（Ａ）および図７９（Ｂ）に示すよ
うに、前景背景分離部１０５から出力される前景成分画
像は、前景領域に属する画素、および混合領域の画素に
含まれる前景の成分から構成される。
【０４８９】混合領域の画素の画素値は、前景背景分離
部１０５により、背景の成分と、前景の成分とに分離さ
れる。分離された背景の成分は、背景領域に属する画素
と共に、背景成分画像を構成する。分離された前景の成
分は、前景領域に属する画素と共に、前景成分画像を構
成する。
【０４９０】このように、前景成分画像は、背景領域に
対応する画素の画素値が０とされ、前景領域に対応する
画素および混合領域に対応する画素に意味のある画素値
が設定される。同様に、背景成分画像は、前景領域に対
応する画素の画素値が０とされ、背景領域に対応する画
素および混合領域に対応する画素に意味のある画素値が
設定される。
【０４９１】次に、分離部６０１が実行する、混合領域
に属する画素から前景の成分、および背景の成分を分離
する処理について説明する。
【０４９２】図８０は、図中の左から右に移動するオブ
ジェクトに対応する前景を含む、２つのフレームの前景
の成分および背景の成分を示す画像のモデルである。図
８０に示す画像のモデルにおいて、前景の動き量vは４
であり、仮想分割数は、４とされている。
【０４９３】フレーム#nにおいて、最も左の画素、およ
び左から１４番目乃至１８番目の画素は、背景の成分の
みから成り、背景領域に属する。フレーム#nにおいて、
左から２番目乃至４番目の画素は、背景の成分および前
景の成分を含み、アンカバードバックグラウンド領域に
属する。フレーム#nにおいて、左から１１番目乃至１３
番目の画素は、背景の成分および前景の成分を含み、カ
バードバックグラウンド領域に属する。フレーム#nにお
いて、左から５番目乃至１０番目の画素は、前景の成分
のみから成り、前景領域に属する。
【０４９４】フレーム#n+1において、左から１番目乃至
５番目の画素、および左から１８番目の画素は、背景の
成分のみから成り、背景領域に属する。フレーム#n+1に
おいて、左から６番目乃至８番目の画素は、背景の成分
および前景の成分を含み、アンカバードバックグラウン
ド領域に属する。フレーム#n+1において、左から１５番
目乃至１７番目の画素は、背景の成分および前景の成分
を含み、カバードバックグラウンド領域に属する。フレ
ーム#n+1において、左から９番目乃至１４番目の画素
は、前景の成分のみから成り、前景領域に属する。
【０４９５】図８１は、カバードバックグラウンド領域
に属する画素から前景の成分を分離する処理を説明する
図である。図８１において、α１乃至α１８は、フレー
ム#nにおける画素のぞれぞれに対応する混合比である。
図８１において、左から１５番目乃至１７番目の画素
は、カバードバックグラウンド領域に属する。
【０４９６】フレーム#nの左から１５番目の画素の画素
値C15は、式（６８）で表される。
【０４９７】 C15=B15/v+F09/v+F08/v+F07/v =α15・B15+F09/v+F08/v+F07/v =α15・P15+F09/v+F08/v+F07/v （６８） ここで、α15は、フレーム#nの左から１５番目の画素の
混合比である。P15は、フレーム#n-1の左から１５番目
の画素の画素値である。
【０４９８】式（６８）を基に、フレーム#nの左から１
５番目の画素の前景の成分の和f15は、式（６９）で表
される。
【０４９９】 f15=F09/v+F08/v+F07/v =C15-α15・P15 （６９）
【０５００】同様に、フレーム#nの左から１６番目の画
素の前景の成分の和f16は、式（７０）で表され、フレ
ーム#nの左から１７番目の画素の前景の成分の和f17
は、式（７１）で表される。
【０５０１】 f16=C16-α16・P16 （７０） f17=C17-α17・P17 （７１）
【０５０２】このように、カバードバックグラウンド領
域に属する画素の画素値Cに含まれる前景の成分fcは、
式（７２）で計算される。
【０５０３】 fc=C-α・P （７２） Pは、１つ前のフレームの、対応する画素の画素値であ
る。
【０５０４】図８２は、アンカバードバックグラウンド
領域に属する画素から前景の成分を分離する処理を説明
する図である。図８２において、α１乃至α１８は、フ
レーム#nにおける画素のぞれぞれに対応する混合比であ
る。図８２において、左から２番目乃至４番目の画素
は、アンカバードバックグラウンド領域に属する。
【０５０５】フレーム#nの左から２番目の画素の画素値
C02は、式（７３）で表される。
【０５０６】 C02=B02/v+B02/v+B02/v+F01/v =α2・B02+F01/v =α2・N02+F01/v （７３） ここで、α2は、フレーム#nの左から２番目の画素の混
合比である。N02は、フレーム#n+1の左から２番目の画
素の画素値である。
【０５０７】式（７３）を基に、フレーム#nの左から２
番目の画素の前景の成分の和f02は、式（７４）で表さ
れる。
【０５０８】 f02=F01/v =C02-α2・N02 （７４）
【０５０９】同様に、フレーム#nの左から３番目の画素
の前景の成分の和f03は、式（７５）で表され、フレー
ム#nの左から４番目の画素の前景の成分の和f04は、式
（７６）で表される。
【０５１０】 f03=C03-α3・N03 （７５） f04=C04-α4・N04 （７６）
【０５１１】このように、アンカバードバックグラウン
ド領域に属する画素の画素値Cに含まれる前景の成分fu
は、式（７７）で計算される。
【０５１２】 fu=C-α・N （７７） Nは、１つ後のフレームの、対応する画素の画素値であ
る。
【０５１３】このように、分離部６０１は、領域情報に
含まれる、カバードバックグラウンド領域を示す情報、
およびアンカバードバックグラウンド領域を示す情報、
並びに画素毎の混合比αを基に、混合領域に属する画素
から前景の成分、および背景の成分を分離することがで
きる。
【０５１４】図８３は、以上で説明した処理を実行する
分離部６０１の構成の一例を示すブロック図である。分
離部６０１に入力された画像は、フレームメモリ６２１
に供給され、混合比算出部１０４から供給されたカバー
ドバックグラウンド領域およびアンカバードバックグラ
ウンド領域を示す領域情報、並びに混合比αは、分離処
理ブロック６２２に入力される。
【０５１５】フレームメモリ６２１は、入力された画像
をフレーム単位で記憶する。フレームメモリ６２１は、
処理の対象がフレーム#nであるとき、フレーム#nの１つ
前のフレームであるフレーム#n-1、フレーム#n、および
フレーム#nの１つ後のフレームであるフレーム#n+1を記
憶する。
【０５１６】フレームメモリ６２１は、フレーム#n-1、
フレーム#n、およびフレーム#n+1の対応する画素を分離
処理ブロック６２２に供給する。
【０５１７】分離処理ブロック６２２は、カバードバッ
クグラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド
領域を示す領域情報、並びに混合比αを基に、フレーム
メモリ６２１から供給されたフレーム#n-1、フレーム#
n、およびフレーム#n+1の対応する画素の画素値に図８
１および図８２を参照して説明した演算を適用して、フ
レーム#nの混合領域に属する画素から前景の成分および
背景の成分を分離して、フレームメモリ６２３に供給す
る。
【０５１８】分離処理ブロック６２２は、アンカバード
領域処理部６３１、カバード領域処理部６３２、合成部
６３３、および合成部６３４で構成されている。
【０５１９】アンカバード領域処理部６３１の乗算器６
４１は、混合比αを、フレームメモリ６２１から供給さ
れたフレーム#n+1の画素の画素値に乗じて、スイッチ６
４２に出力する。スイッチ６４２は、フレームメモリ６
２１から供給されたフレーム#nの画素（フレーム#n+1の
画素に対応する）がアンカバードバックグラウンド領域
であるとき、閉じられ、乗算器６４１から供給された混
合比αを乗じた画素値を演算器６４３および合成部６３
４に供給する。スイッチ６４２から出力されるフレーム
#n+1の画素の画素値に混合比αを乗じた値は、フレーム
#nの対応する画素の画素値の背景の成分に等しい。
【０５２０】演算器６４３は、フレームメモリ６２１か
ら供給されたフレーム#nの画素の画素値から、スイッチ
６４２から供給された背景の成分を減じて、前景の成分
を求める。演算器６４３は、アンカバードバックグラウ
ンド領域に属する、フレーム#nの画素の前景の成分を合
成部６３３に供給する。
【０５２１】カバード領域処理部６３２の乗算器６５１
は、混合比αを、フレームメモリ６２１から供給された
フレーム#n-1の画素の画素値に乗じて、スイッチ６５２
に出力する。スイッチ６５２は、フレームメモリ６２１
から供給されたフレーム#nの画素（フレーム#n-1の画素
に対応する）がカバードバックグラウンド領域であると
き、閉じられ、乗算器６５１から供給された混合比αを
乗じた画素値を演算器６５３および合成部６３４に供給
する。スイッチ６５２から出力されるフレーム#n-1の画
素の画素値に混合比αを乗じた値は、フレーム#nの対応
する画素の画素値の背景の成分に等しい。
【０５２２】演算器６５３は、フレームメモリ６２１か
ら供給されたフレーム#nの画素の画素値から、スイッチ
６５２から供給された背景の成分を減じて、前景の成分
を求める。演算器６５３は、カバードバックグラウンド
領域に属する、フレーム#nの画素の前景の成分を合成部
６３３に供給する。
【０５２３】合成部６３３は、フレーム#nの、演算器６
４３から供給された、アンカバードバックグラウンド領
域に属する画素の前景の成分、および演算器６５３から
供給された、カバードバックグラウンド領域に属する画
素の前景の成分を合成して、フレームメモリ６２３に供
給する。
【０５２４】合成部６３４は、フレーム#nの、スイッチ
６４２から供給された、アンカバードバックグラウンド
領域に属する画素の背景の成分、およびスイッチ６５２
から供給された、カバードバックグラウンド領域に属す
る画素の背景の成分を合成して、フレームメモリ６２３
に供給する。
【０５２５】フレームメモリ６２３は、分離処理ブロッ
ク６２２から供給された、フレーム#nの混合領域の画素
の前景の成分と、背景の成分とをそれぞれに記憶する。
【０５２６】フレームメモリ６２３は、記憶しているフ
レーム#nの混合領域の画素の前景の成分、および記憶し
ているフレーム#nの混合領域の画素の背景の成分を出力
する。
【０５２７】特徴量である混合比αを利用することによ
り、画素値に含まれる前景の成分と背景の成分とを完全
に分離することが可能になる。
【０５２８】合成部６０３は、分離部６０１から出力さ
れた、フレーム#nの混合領域の画素の前景の成分と、前
景領域に属する画素とを合成して前景成分画像を生成す
る。合成部６０５は、分離部６０１から出力された、フ
レーム#nの混合領域の画素の背景の成分と、背景領域に
属する画素とを合成して背景成分画像を生成する。
【０５２９】図８４は、図８０のフレーム#nに対応す
る、前景成分画像の例と、背景成分画像の例を示す図で
ある。
【０５３０】図８４（Ａ）は、図８０のフレーム#nに対
応する、前景成分画像の例を示す。最も左の画素、およ
び左から１４番目の画素は、前景と背景が分離される前
において、背景の成分のみから成っていたので、画素値
が０とされる。
【０５３１】左から２番目乃至４番目の画素は、前景と
背景とが分離される前において、アンカバードバックグ
ラウンド領域に属し、背景の成分が０とされ、前景の成
分がそのまま残されている。左から１１番目乃至１３番
目の画素は、前景と背景とが分離される前において、カ
バードバックグラウンド領域に属し、背景の成分が０と
され、前景の成分がそのまま残されている。左から５番
目乃至１０番目の画素は、前景の成分のみから成るの
で、そのまま残される。
【０５３２】図８４（Ｂ）は、図８０のフレーム#nに対
応する、背景成分画像の例を示す。最も左の画素、およ
び左から１４番目の画素は、前景と背景とが分離される
前において、背景の成分のみから成っていたので、その
まま残される。
【０５３３】左から２番目乃至４番目の画素は、前景と
背景とが分離される前において、アンカバードバックグ
ラウンド領域に属し、前景の成分が０とされ、背景の成
分がそのまま残されている。左から１１番目乃至１３番
目の画素は、前景と背景とが分離される前において、カ
バードバックグラウンド領域に属し、前景の成分が０と
され、背景の成分がそのまま残されている。左から５番
目乃至１０番目の画素は、前景と背景とが分離される前
において、前景の成分のみから成っていたので、画素値
が０とされる。
【０５３４】次に、図８５に示すフローチャートを参照
して、前景背景分離部１０５による前景と背景との分離
の処理を説明する。ステップＳ６０１において、分離部
６０１のフレームメモリ６２１は、入力画像を取得し、
前景と背景との分離の対象となるフレーム#nを、その前
のフレーム#n-1およびその後のフレーム#n+1と共に記憶
する。
【０５３５】ステップＳ６０２において、分離部６０１
の分離処理ブロック６２２は、混合比算出部１０４から
供給された領域情報を取得する。ステップＳ６０３にお
いて、分離部６０１の分離処理ブロック６２２は、混合
比算出部１０４から供給された混合比αを取得する。
【０５３６】ステップＳ６０４において、アンカバード
領域処理部６３１は、領域情報および混合比αを基に、
フレームメモリ６２１から供給された、アンカバードバ
ックグラウンド領域に属する画素の画素値から、背景の
成分を抽出する。
【０５３７】ステップＳ６０５において、アンカバード
領域処理部６３１は、領域情報および混合比αを基に、
フレームメモリ６２１から供給された、アンカバードバ
ックグラウンド領域に属する画素の画素値から、前景の
成分を抽出する。
【０５３８】ステップＳ６０６において、カバード領域
処理部６３２は、領域情報および混合比αを基に、フレ
ームメモリ６２１から供給された、カバードバックグラ
ウンド領域に属する画素の画素値から、背景の成分を抽
出する。
【０５３９】ステップＳ６０７において、カバード領域
処理部６３２は、領域情報および混合比αを基に、フレ
ームメモリ６２１から供給された、カバードバックグラ
ウンド領域に属する画素の画素値から、前景の成分を抽
出する。
【０５４０】ステップＳ６０８において、合成部６３３
は、ステップＳ６０５の処理で抽出されたアンカバード
バックグラウンド領域に属する画素の前景の成分と、ス
テップＳ６０７の処理で抽出されたカバードバックグラ
ウンド領域に属する画素の前景の成分とを合成する。合
成された前景の成分は、合成部６０３に供給される。更
に、合成部６０３は、スイッチ６０２を介して供給され
た前景領域に属する画素と、分離部６０１から供給され
た前景の成分とを合成して、前景成分画像を生成する。
【０５４１】ステップＳ６０９において、合成部６３４
は、ステップＳ６０４の処理で抽出されたアンカバード
バックグラウンド領域に属する画素の背景の成分と、ス
テップＳ６０６の処理で抽出されたカバードバックグラ
ウンド領域に属する画素の背景の成分とを合成する。合
成された背景の成分は、合成部６０５に供給される。更
に、合成部６０５は、スイッチ６０４を介して供給され
た背景領域に属する画素と、分離部６０１から供給され
た背景の成分とを合成して、背景成分画像を生成する。
【０５４２】ステップＳ６１０において、合成部６０３
は、前景成分画像を出力する。ステップＳ６１１におい
て、合成部６０５は、背景成分画像を出力し、処理は終
了する。
【０５４３】このように、前景背景分離部１０５は、領
域情報および混合比αを基に、入力画像から前景の成分
と、背景の成分とを分離し、前景の成分のみから成る前
景成分画像、および背景の成分のみから成る背景成分画
像を出力することができる。
【０５４４】図８６は、背景成分画像に対応する、空間
方向に、より高解像度な画像を生成するクラス分類適応
処理において使用される係数セットを生成する分離画像
処理部１０６の構成を示すブロック図である。例えば、
図８６に構成を示す分離画像処理部１０６は、入力され
たHD画像を基に、背景成分画像に対応し、SD画像からHD
画像を生成するクラス分類適応処理において使用される
係数セットを生成する。
【０５４５】図８６に構成を示す分離画像処理部１０６
は、前景成分画像を使用しない。
【０５４６】教師画像フレームメモリ７０１は、前景背
景分離部１０５から供給された背景成分画像を記憶す
る。教師画像フレームメモリ７０１は、記憶している背
景成分画像、すなわち教師画像を加重平均部７０２およ
び学習部７０４に供給する。
【０５４７】加重平均部７０２は、教師画像フレームメ
モリ７０１から供給された、例えば、教師画像である、
HD画像の背景成分画像を４分の１加重平均して、生徒画
像であるSD画像を生成し、生成したSD画像を生徒画像フ
レームメモリ７０３に供給する。
【０５４８】例えば、加重平均部７０２は、図８７に示
すように、教師画像の２×２（横×縦）の４つの画素
（同図において、白丸で示す部分）を１単位とし、各単
位の４つの画素の画素値を加算して、加算された結果を
４で除算する。加重平均部７０２は、このように、４分
の１加重平均された結果を、各単位の中心に位置する生
徒画像の画素（同図において、黒丸で示す部分）に設定
する。
【０５４９】生徒画像フレームメモリ７０３は、加重平
均部７０２から供給された、教師画像である背景成分画
像に対応する、生徒画像を記憶する。生徒画像フレーム
メモリ７０３は、記憶している生徒画像を学習部７０４
に供給する。
【０５５０】学習部７０４は、教師画像フレームメモリ
７０１から供給された教師画像である背景成分画像、お
よび生徒画像フレームメモリ７０３から供給された、背
景成分画像に対応する生徒画像を基に、背景成分画像に
対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係
数セットメモリ７０５に供給する。
【０５５１】係数セットメモリ７０５は、学習部７０４
から供給された背景成分画像に対応する係数セットを記
憶する。
【０５５２】図８８は、学習部７０４の構成を示すブロ
ック図である。
【０５５３】クラス分類部７２１は、クラスタップ取得
部７３１および波形分類部７３２で構成され、入力され
た生徒画像の、注目している画素である、注目画素をク
ラス分類する。クラスタップ取得部７３１は、注目画素
に対応する、生徒画像の画素である、所定の数のクラス
タップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部７
３２に供給する。
【０５５４】例えば、図８７において、上からｉ番目
で、左からｊ番目の生徒画像の画素（図中、黒丸で示す
部分）をＸijと表すとすると、クラスタップ取得部７３
１は、注目画素Ｘijの左上、上、右上、左、右、左下、
下、右下に隣接する８つの画素Ｘ(i-1)(j-1)，
Ｘ(i-1)j，Ｘ(i-1)(j+1)，Ｘi(j-1)，Ｘi(j+1)，Ｘ
(i-1)(j-1)，Ｘ(i-1)j，Ｘ(i+1)(j+1)に、自身を含め、
合計９画素で構成されるクラスタップを取得する。この
クラスタップは、波形分類部７３２に供給される。
【０５５５】なお、この場合、クラスタップは、３×３
画素でなる正方形状のブロックで構成されることとなる
が、クラス分類用ブロックの形状は、正方形である必要
はなく、その他、例えば、長方形や、十文字形、その他
の任意な形とすることが可能である。また、クラスタッ
プを構成する画素数も、３×３の９画素に限定されるも
のではない。
【０５５６】波形分類部７３２は、入力信号を、その特
徴に基づいていくつかのクラスに分類する、クラス分類
処理を実行して、クラスタップを基に、注目画素を１つ
のクラスに分類する。波形分類部７３２は、例えば、注
目画素を５１２のクラスのうちの１つのクラスに分類
し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タッ
プ取得部７２２に供給する。
【０５５７】ここで、クラス分類処理について簡単に説
明する。
【０５５８】いま、例えば、図８９（Ａ）に示すよう
に、ある注目画素と、それに隣接する３つの画素によ
り、２×２画素でなるクラスタップを構成し、また、各
画素は、１ビットで表現される（０または１のうちのい
ずれかのレベルをとる）ものとする。この場合、注目画
素を含む２×２の４画素のブロックは、各画素のレベル
分布により、図８９（Ｂ）に示すように、１６（＝（２
1）4）パターンに分類することができる。従って、いま
の場合、注目画素は、１６のパターンに分類することが
でき、このようなパターン分けが、クラス分類処理であ
り、クラス分類部７２１において行われる。
【０５５９】なお、クラス分類処理は、画像（クラスタ
ップ）のアクティビティ（画像の複雑さ）（変化の激し
さ）などをも考慮して行うようにすることが可能であ
る。
【０５６０】ここで、通常、各画素には、例えば８ビッ
ト程度が割り当てられる。また、本実施の形態において
は、上述したように、クラスタップは、３×３の９画素
で構成される。従って、このようなクラスタップを対象
にクラス分類処理を行ったのでは、（２8）9という膨大
な数のクラスに分類されることになる。
【０５６１】そこで、本実施の形態においては、波形分
類部７３２において、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ
処理が施され、これにより、クラスタップを構成する画
素のビット数を小さくすることで、クラス数を削減す
る。
【０５６２】説明を簡単にするため、図９０（Ａ）に示
すように、直線上に並んだ４画素で構成されるクラスタ
ップを考えると、ＡＤＲＣ処理においては、その画素値
の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮが検出される。そして、
ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを、クラスタップで構成されるブ
ロックの局所的なダイナミックレンジとし、このダイナ
ミックレンジＤＲに基づいて、クラスタップのブロック
を構成する画素の画素値がＫビットに再量子化される。
【０５６３】即ち、ブロック内の各画素値から、最小値
ＭＩＮを減算し、その減算値をＤＲ／２Kで除算する。
そして、その結果得られる除算値に対応するコード（Ａ
ＤＲＣコード）に変換される。具体的には、例えば、Ｋ
＝２とした場合、図９０（Ｂ）に示すように、除算値
が、ダイナミックレンジＤＲを４（＝２2）等分して得
られるいずれの範囲に属するかが判定され、除算値が、
最も下のレベルの範囲、下から２番目のレベルの範囲、
下から３番目のレベルの範囲、または最も上のレベルの
範囲に属する場合には、それぞれ、例えば、００Ｂ，０
１Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂなどの２ビットにコード化
される（Ｂは２進数であることを表す）。そして、復号
側においては、ＡＤＲＣコード００Ｂ，０１Ｂ，１０
Ｂ、または１１Ｂは、ダイナミックレンジＤＲを４等分
して得られる最も下のレベルの範囲の中心値Ｌ00、下か
ら２番目のレベルの範囲の中心値Ｌ01、下から３番目の
レベルの範囲の中心値Ｌ10、または最も上のレベルの範
囲の中心値Ｌ11に変換され、その値に、最小値ＭＩＮが
加算されることで復号が行われる。
【０５６４】ここで、このようなＡＤＲＣ処理はノンエ
ッジマッチングと呼ばれる。
【０５６５】なお、ＡＤＲＣ処理については、本件出願
人が先に出願した、例えば、特開平３−５３７７８号公
報などに、その詳細が開示されている。
【０５６６】クラスタップを構成する画素に割り当てら
れているビット数より少ないビット数で再量子化を行う
ＡＤＲＣ処理を施すことにより、上述したように、クラ
ス数を削減することができ、このようなＡＤＲＣ処理
が、波形分類部７３２において行われる。
【０５６７】なお、本実施の形態では、波形分類部７３
２において、ＡＤＲＣコードに基づいて、クラス分類処
理が行われるが、クラス分類処理は、その他、例えば、
ＤＰＣＭ（予測符号化）や、ＢＴＣ（Block Truncation
Coding）、ＶＱ（ベクトル量子化）、ＤＣＴ（離散コ
サイン変換）、アダマール変換などを施したデータを対
象に行うようにすることも可能である。
【０５６８】予測タップ取得部７２２は、クラス番号を
基に、生徒画像の画素から、クラスに対応し、元の画像
（教師画像）の予測値を計算するための単位である、予
測タップを取得し、取得した予測タップおよびクラス番
号を対応画素取得部７２３に供給する。
【０５６９】例えば、図８７において、生徒画像の画素
Ｘij（図中、黒丸で示す部分）を中心とする、元の画像
（教師画像）における２×２の９画素の画素値を、その
最も左から右方向、かつ上から下方向に、Ｙij（１），
Ｙij（２），Ｙij（３），Ｙ ij（４）と表すとすると、
画素Ｙij（１）乃至Ｙij（４）の予測値の計算に必要な
係数を算出するために、予測タップ取得部７２２は、例
えば、生徒画像の画素Ｘijを中心とする３×３の９画素
Ｘ(i-1)(j-1)，Ｘ(i-1)j，Ｘ(i-1)(j+1)，Ｘi( j-1)，Ｘ
ij，Ｘi(j+1)，Ｘ(i+1)(j-1)，Ｘ(i+1)j，Ｘ(i+1)(j+1)
で構成される正方形状の予測タップを取得する。
【０５７０】具体的には、例えば、図８７において四角
形で囲む、教師画像における画素Ｙ 33（１）乃至Ｙ
33（４）の４画素の予測値の計算に必要な係数を算出す
るには、画素Ｘ22，Ｘ23，Ｘ24，Ｘ32，Ｘ33，Ｘ34，Ｘ
42，Ｘ43，Ｘ44により、予測タップが構成される（この
場合の注目画素は、Ｘ33となる）。
【０５７１】対応画素取得部７２３は、予測タップおよ
びクラス番号を基に、予測すべき画素値に対応する教師
画像の画素の画素値を取得し、予測タップ、クラス番
号、および取得した予測すべき画素値に対応する教師画
像の画素の画素値を正規方程式生成部７２４に供給す
る。
【０５７２】例えば、対応画素取得部７２３は、教師画
像における画素Ｙ33（１）乃至Ｙ33（４）の４画素の予
測値の計算に必要な係数を算出するとき、予測すべき画
素値に対応する教師画像の画素として、画素Ｙ33（１）
乃至Ｙ33（４）の画素値を取得する。
【０５７３】正規方程式生成部７２４は、予測タップ、
クラス番号、および取得した予測すべき画素値を基に、
予測タップおよび予測すべき画素値の関係に対応する、
適応処理において使用される係数セットを算出するため
の正規方程式を生成し、クラス番号と共に、生成した正
規方程式を係数計算部７２５に供給する。
【０５７４】係数計算部７２５は、正規方程式生成部７
２４から供給された正規方程式を解いて、分類されたク
ラスに対応する、適応処理において使用される係数セッ
トを計算する。係数計算部７２５は、クラス番号と共
に、計算した係数セットを係数セットメモリ７０５に供
給する。
【０５７５】正規方程式生成部７２４は、このような正
規方程式に対応する行列を生成し、係数計算部７２５
は、生成された行列を基に、係数セットを計算するよう
にしてもよい。
【０５７６】ここで、適応処理について説明する。
【０５７７】例えば、いま、教師画像の画素値ｙの予測
値Ｅ［ｙ］を、その周辺の幾つかの画素の画素値（以
下、適宜、生徒データという）ｘ1，ｘ2，・・・と、所
定の予測係数ｗ1，ｗ2，・・・の線形結合により規定さ
れる線形１次結合モデルにより求めることを考える。こ
の場合、予測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことができる。
【０５７８】 Ｅ［ｙ］＝ｗ1ｘ1＋ｗ2ｘ2＋・・・ （７８）
【０５７９】そこで、一般化するために、予測係数ｗの
集合でなる行列Ｗ、生徒データの集合でなる行列Ｘ、お
よび予測値Ｅ［ｙ］の集合でなる行列Ｙ’を、
【数１７】 で定義すると、次のような観測方程式が成立する。
【０５８０】 ＸＷ＝Ｙ’ （７９）
【０５８１】そして、この観測方程式に最小自乗法を適
用して、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求
めることを考える。この場合、元の画像の画素値（以
下、適宜、教師データという）ｙの集合でなる行列Ｙ、
および元の画像の画素値ｙに対する予測値Ｅ［ｙ］の残
差ｅの集合でなる行列Ｅを、
【数１８】 で定義すると、式（７９）から、次のような残差方程式
が成立する。
【０５８２】 ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ （８０）
【０５８３】この場合、元の画像の画素値ｙに近い予測
値Ｅ［ｙ］を求めるための予測係数ｗiは、自乗誤差
【数１９】 を最小にすることで求めることができる。
【０５８４】従って、上述の自乗誤差を予測係数ｗiで
微分したものが０になる場合、即ち、次式を満たす予測
係数ｗiが、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］
を求めるため最適値ということになる。
【０５８５】
【数２０】
【０５８６】そこで、まず、式（８０）を、予測係数ｗ
iで微分することにより、次式が成立する。
【０５８７】
【数２１】
【０５８８】式（８１）および（８２）より、式（８
３）が得られる。
【０５８９】
【数２２】
【０５９０】さらに、式（８０）の残差方程式における
生徒データｘ、予測係数ｗ、教師データｙ、および残差
ｅの関係を考慮すると、式（８３）から、次のような正
規方程式を得ることができる。
【０５９１】
【数２３】
【０５９２】式（８４）の正規方程式は、求めるべき予
測係数ｗの数と同じ数だけたてることができ、従って、
式（８４）を解くことで、最適な予測係数ｗを求めるこ
とができる。なお、式（８４）を解くにあたっては、例
えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを適用
することが可能である。
【０５９３】以上のようにして、クラスごとに最適な予
測係数ｗを求め、さらに、その予測係数ｗを用い、式
（７８）により、教師画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ
［ｙ］を求めるのが適応処理である。
【０５９４】正規方程式生成部７２４は、クラスごとに
最適な予測係数ｗを算出するための正規方程式を生成
し、係数計算部７２５は、生成された正規方程式を基
に、予測係数ｗを算出する。
【０５９５】なお、適応処理は、間引かれた画像には含
まれていない、元の画像に含まれる成分が再現される点
で、補間処理とは異なる。即ち、適応処理は、式（７
８）だけを見る限りは、いわゆる補間フィルタを用いて
の補間処理と同一であるが、その補間フィルタのタップ
係数に相当する予測係数ｗが、教師データｙを用いて
の、いわば学習により求められるため、元の画像に含ま
れる成分を再現することができる。このことから、適応
処理は、いわば画像の創造作用がある処理ということが
できる。
【０５９６】また、適応処理は、空間方向により解像度
の高い画像を創造する処理に限らず、例えば、画像の解
像度をそのままに、ノイズをより低減した画像を創造す
るようにすることもできる。
【０５９７】図９１のフローチャートを参照して、図８
６に構成を示す分離画像処理部１０６による、クラス分
類適応処理による画素値の予測に使用される係数セット
を生成する学習の処理を説明する。
【０５９８】ステップＳ７０１において、加重平均部７
０２は、教師画像フレームメモリ７０１に記憶されてい
る、教師画像である背景成分画像を、例えば、４分の１
加重平均して、教師画像である背景成分画像に対応する
生徒画像を生成する。
【０５９９】ステップＳ７０２において、学習部７０４
は、教師画像フレームメモリ７０１に記憶されている教
師画像である背景成分画像、および生徒画像フレームメ
モリ７０３に記憶されている、背景成分画像に対応する
生徒画像を基に、背景成分画像に対応する係数セットを
生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ７０５
に供給する。係数セットメモリ７０５は、背景成分画像
に対応する係数セットを記憶して、処理は終了する。ス
テップＳ７０２における係数セットの生成の処理の詳細
は、図９２のフローチャートを参照して後述する。
【０６００】このように、図８６に構成を示す分離画像
処理部１０６は、背景成分画像に対応する係数セットを
生成することができる。
【０６０１】次に、図９２のフローチャートを参照し
て、ステップＳ７０２の処理に対応する、学習部７０４
が実行する背景成分画像に対応する係数セットの生成の
処理を説明する。
【０６０２】ステップＳ７２１において、学習部７０４
は、背景成分画像に対応する生徒画像に未処理の画素が
あるか否かを判定し、背景成分画像に対応する生徒画像
に未処理の画素があると判定された場合、ステップＳ７
２２に進み、ラスタースキャン順に、背景成分画像に対
応する生徒画像から注目画素を取得する。
【０６０３】ステップＳ７２３において、クラス分類部
７２１のクラスタップ取得部７３１は、生徒画像フレー
ムメモリ７０３に記憶されている生徒画像から、注目画
素に対応するクラスタップを取得する。ステップＳ７２
４において、クラス分類部７２１の波形分類部７３２
は、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ処理を適用し、こ
れにより、クラスタップを構成する画素のビット数を小
さくして、注目画素をクラス分類する。ステップＳ７２
５において、予測タップ取得部７２２は、分類されたク
ラスを基に、生徒画像フレームメモリ７０３に記憶され
ている生徒画像から、注目画素に対応する予測タップを
取得する。
【０６０４】ステップＳ７２６において、対応画素取得
部７２３は、分類されたクラスを基に、教師画像フレー
ムメモリ７０１に記憶されている教師画像である背景成
分画像から、予測すべき画素値に対応する画素を取得す
る。
【０６０５】ステップＳ７２７において、正規方程式生
成部７２４は、分類されたクラスを基に、クラス毎の行
列に、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画
素の画素値を足し込み、ステップＳ７２１に戻り、学習
部７０４は、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返
す。予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素
の画素値を足し込まれるクラス毎の行列は、クラス毎の
係数セットを計算するための正規方程式に対応してい
る。
【０６０６】ステップＳ７２１において、生徒画像に未
処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ７２８
に進み、正規方程式生成部７２４は、予測タップおよび
予測すべき画素値に対応する画素の画素値が設定され
た、クラス毎の行列を係数計算部７２５に供給する。係
数計算部７２５は、予測タップおよび予測すべき画素値
に対応する画素の画素値が設定された、クラス毎の行列
を解いて、背景成分画像に対応する、クラス毎の係数セ
ットを計算する。
【０６０７】なお、係数計算部７２５は、線形予測によ
り画素値を予測するための係数セットに限らず、非線形
予測により画素値を予測するための係数セットを計算す
るようにしてもよい。
【０６０８】ステップＳ７２９において、係数計算部７
２５は、背景成分画像に対応する、クラス毎の係数セッ
トを係数セットメモリ７０５に出力し、処理は終了す
る。
【０６０９】このように、学習部７０４は、背景成分画
像に対応する係数セットを生成することができる。
【０６１０】このように、図８６に構成を示す分離画像
処理部１０６は、背景成分画像に対応する係数セットを
生成することができる。
【０６１１】図９３は、背景成分画像に、クラス分類適
応処理を実行して、空間方向に、より高解像度な画像を
生成し、前景成分画像を線形補間する分離画像処理部１
０６の構成を示すブロック図である。例えば、図９３に
構成を示す分離画像処理部１０６は、SD画像である入力
画像の背景成分画像に、クラス分類適応処理を適用し、
SD画像である入力画像の前景成分画像に、線形補間の処
理を適用し、HD画像を生成する。
【０６１２】フレームメモリ８０１は、分離画像処理部
１０５から供給された背景成分画像を記憶する。フレー
ムメモリ８０１は、記憶している背景成分画像をマッピ
ング部８０２に供給する。
【０６１３】マッピング部８０２は、係数セットメモリ
８０３に記憶されている、背景成分画像に対応する係数
セットを基に、クラス分類適応処理により、フレームメ
モリ８０１に記憶されている背景成分画像に対応する予
測画像を生成する。マッピング部８０２は、生成した予
測画像をフレームメモリ８０４に供給する。
【０６１４】フレームメモリ８０４は、記憶している背
景成分画像に対応する予測画像を記憶し、記憶している
予測画像を合成部８０８に供給する。
【０６１５】フレームメモリ８０５は、分離画像処理部
１０５から供給された前景成分画像を記憶する。フレー
ムメモリ８０５は、記憶している前景成分画像を線形補
間処理部８０６に供給する。
【０６１６】線形補間処理部８０６は、線形補間の処理
により、フレームメモリ８０５に記憶されている前景成
分画像に対応する補間された画像を生成する。
【０６１７】例えば、図８７において四角形で囲む、補
間される画像における画素Ｙ33（１）の画素値を算出す
るとき、線形補間処理部８０６は、画素Ｘ22，Ｘ23，Ｘ
24，Ｘ32，Ｘ33，Ｘ34，Ｘ42，Ｘ43，Ｘ44のそれぞれ
に、対応する所定の重みを乗算して、乗算された結果の
和を画素Ｙ33（１）の画素値とする。同様に、補間され
る画像における画素Ｙ33（２）の画素値を算出すると
き、線形補間処理部８０６は、画素Ｘ22，Ｘ23，Ｘ24，
Ｘ32，Ｘ33，Ｘ34，Ｘ42，Ｘ43，Ｘ44のそれぞれに、画
素Ｙ33（１）の画素値を算出する場合と異なる、所定の
重みを乗算して、乗算された結果の和を画素Ｙ33（２）
の画素値とする。
【０６１８】線形補間処理部８０６は、同様の補間の処
理で、画素Ｘ22，Ｘ23，Ｘ24，Ｘ32，Ｘ33，Ｘ34，
Ｘ42，Ｘ43，Ｘ44を基に、画素Ｙ33（３）および画素Ｙ
33（４）の画素値を算出する。
【０６１９】線形補間処理部８０６は、補間した画像を
フレームメモリ８０７に供給する。
【０６２０】フレームメモリ８０７は、前景成分画像を
基に補間された画像を記憶し、記憶している画像を合成
部８０８に供給する。
【０６２１】合成部８０８は、フレームメモリ８０４か
ら供給された、背景成分画像に対応する予測画像、およ
びフレームメモリ８０７から供給された、前景成分画像
を基に補間された画像を合成し、合成した画像を出力画
像として出力する。
【０６２２】図９４は、マッピング部８０２の構成を示
すブロック図である。
【０６２３】マッピング処理部８２１は、クラス分類処
理を実行するクラス分類部８３１、並びに適応処理を実
行する予測タップ取得部８３２および予測演算部８３３
で構成されている。
【０６２４】クラス分類部８３１は、クラスタップ取得
部８５１および波形分類部８５２で構成され、背景成分
画像の注目している画素である、注目画素をクラス分類
する。
【０６２５】クラスタップ取得部８５１は、入力画像の
注目画素に対応する、所定の数のクラスタップを取得
し、取得したクラスタップを波形分類部８５２に供給す
る。例えば、クラスタップ取得部８５１は、９個のクラ
スタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部
８５２に供給する。
【０６２６】波形分類部８５２は、クラスタップに対し
て、ＡＤＲＣ処理を適用し、これにより、クラスタップ
を構成する画素のビット数を小さくして、注目画素を所
定の数のクラスのうちの１つのクラスに分類し、分類さ
れたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部８
３２に供給する。例えば、波形分類部８５２は、注目画
素を５１２のクラスのうちの１つのクラスに分類し、分
類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得
部８３２に供給する。
【０６２７】予測タップ取得部８３２は、クラス番号を
基に、入力画像から、クラスに対応する、所定の数の予
測タップを取得し、取得した予測タップおよびクラス番
号を予測演算部８３３に供給する。
【０６２８】予測演算部８３３は、クラス番号を基に、
係数セットメモリ８０３に記憶されている背景成分画像
に対応する係数セットから、クラスに対応する係数セッ
トを取得する。予測演算部８３３は、クラスに対応する
係数セット、および予測タップを基に、線形予測により
予測画像の画素値を予測する。予測演算部８３３は、予
測した画素値をフレームメモリ８２２に供給する。
【０６２９】なお、予測演算部８３３は、非線形予測に
より予測画像の画素値を予測するようしてもよい。
【０６３０】フレームメモリ８２２は、マッピング処理
部８２１から供給された、予測された画素値を記憶し、
予測された画素値からなる画像を出力する。
【０６３１】図９５は、図９３に構成を示す分離画像処
理部１０６の処理を説明する図である。
【０６３２】図９５に示すように、入力画像は、領域に
分割され、前景の成分と背景の成分とに分離される。分
離された入力画像は、前景成分画像および背景成分画像
に合成される。
【０６３３】分離画像処理部１０６により、分離された
背景成分画像には、クラス分類適応処理が適用される。
分離画像処理部１０６により、分離された前景成分画像
には、線形補間処理が適用される。
【０６３４】次に、図９６のフローチャートを参照し
て、図９３に構成を示す分離画像処理部１０６の画像の
創造の処理を説明する。
【０６３５】ステップＳ８０１において、マッピング部
８０２は、係数セットメモリ８０３に記憶されている、
背景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類
適応処理により、フレームメモリ８０１に記憶されてい
る背景成分画像に対応する画像を予測する。背景成分画
像に対応する画像の予測の処理の詳細は、図９７のフロ
ーチャートを参照して後述する。
【０６３６】マッピング部８０２は、背景成分画像に対
応する予測された画像をフレームメモリ８０４に供給す
る。フレームメモリ８０４は、背景成分画像に対応する
予測された画像を記憶し、記憶している予測された画像
を合成部８０８に供給する。
【０６３７】ステップＳ８０２において、線形補間処理
部８０６は、フレームメモリ８０５に記憶されている前
景成分画像を線形補間する。線形補間処理部８０６は、
線形補間された画像をフレームメモリ８０７に供給す
る。フレームメモリ８０７は、線形補間された画像を記
憶し、記憶している線形補間された画像を合成部８０８
に供給する。
【０６３８】ステップＳ８０３において、合成部８０８
は、背景成分画像に対応する予測画像、および前景成分
画像を線形補間した画像を合成する。合成部８０８は、
記憶している、合成された画像を出力し、処理は終了す
る。
【０６３９】このように、図９３に構成を示す分離画像
処理部１０６を有する画像処理装置は、背景成分画像に
対応する予測画像を生成し、前景成分画像に対応する線
形補間された画像を個々に生成し、生成された画像を合
成して出力することができる。
【０６４０】なお、ステップＳ８０１およびステップＳ
８０２の処理を、シリアルに実行しても、パラレルに実
行しても良いことは勿論である。
【０６４１】図９７のフローチャートを参照して、ステ
ップＳ８０１に対応する、マッピング部８０２による背
景成分画像に対応する画像の予測の処理を説明する。
【０６４２】ステップＳ８２１において、マッピング部
８０２は、背景成分画像に未処理の画素があるか否かを
判定し、背景成分画像に未処理の画素があると判定され
た場合、ステップＳ８２２に進み、マッピング処理部８
２１は、係数セットメモリ８０３に記憶されている、背
景成分画像に対応する係数セットを取得する。ステップ
Ｓ８２３において、マッピング処理部８２１は、ラスタ
ースキャン順に、フレームメモリ８０１に記憶されてい
る背景成分画像から注目画素を取得する。
【０６４３】ステップＳ８２４において、クラス分類部
８３１のクラスタップ取得部８５１は、フレームメモリ
８０１に記憶されている背景成分画像から、注目画素に
対応するクラスタップを取得する。ステップＳ８２５に
おいて、クラス分類部８３１の波形分類部８５２は、ク
ラスタップに対して、ＡＤＲＣ処理を適用し、これによ
り、クラスタップを構成する画素のビット数を小さくし
て、注目画素をクラス分類する。ステップＳ８２６にお
いて、予測タップ取得部８３２は、分類されたクラスを
基に、フレームメモリ８０１に記憶されている背景成分
画像から、注目画素に対応する予測タップを取得する。
【０６４４】ステップＳ８２７において、予測演算部８
３３は、背景成分画像および分類されたクラスに対応す
る係数セット、および予測タップを基に、線形予測によ
り、予測画像の画素値を予測する。
【０６４５】なお、予測演算部８３３は、線形予測に限
らず、非線形予測により予測画像の画素値を予測するよ
うにしてもよい。
【０６４６】ステップＳ８２８において、予測演算部８
３３は、予測された画素値をフレームメモリ８２２に出
力する。フレームメモリ８２２は、予測演算部８３３か
ら供給された画素値を記憶する。手続きは、ステップＳ
８２１に戻り、未処理の画素があるか否かの判定を繰り
返す。
【０６４７】ステップＳ８２１において、背景成分画像
に未処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ８
２９に進み、フレームメモリ８２２は、記憶されている
背景成分画像に対応する予測画像を出力して、処理は終
了する。
【０６４８】このように、マッピング部８０２は、背景
成分画像を基に、背景成分画像に対応する画像を予測す
ることができる。
【０６４９】このように、図９３に構成を示す分離画像
処理部１０６は、背景成分画像に対応する予測画像を生
成し、前景成分画像を線形補間することができるので、
動きボケを含む前景成分画像に不自然な画像の劣化を発
生させることなく、空間方向の解像度を増加させた画像
を生成することができる。
【０６５０】図９８は、背景成分画像にエッジ強調の処
理を適用する分離画像処理部１０６の他の構成を示すブ
ロック図である。図９８に構成を示す分離画像処理部１
０６は、背景成分画像にエッジ強調の処理を適用し、そ
のままの前景成分画像と、エッジ強調の処理が適用され
た背景成分画像とを合成する。
【０６５１】前景背景分離部１０５から供給された背景
成分画像は、エッジ強調部９０１に入力され、前景背景
分離部１０５から供給された前景成分画像は、合成部９
０２に入力される。
【０６５２】エッジ強調部９０１は、前景背景分離部１
０５から供給された背景成分画像に、背景成分画像に適
したエッジ強調の処理を適用して、エッジ強調した背景
成分画像を合成部９０２に供給する。
【０６５３】例えば、エッジ強調部９０１は、静止して
いる画像である背景成分画像に、エッジをより強調する
エッジ強調の処理を実行する。このようにすることで、
動いている画像にエッジ強調の処理を適用したときの不
自然な画像の劣化を発生させることなく、背景成分画像
の解像度感をより増加させることができる。
【０６５４】また、例えば、背景が動いているとき、エ
ッジ強調部９０１は、背景成分画像に、背景が静止して
いる場合に比較して、エッジ強調の度合いの少ないエッ
ジ強調の処理を実行する。このようにすることで、動い
ている画像にエッジ強調の処理を適用したときの不自然
な画像の劣化を発生させることなく、背景成分画像の解
像度感をより増加させることができる。
【０６５５】合成部９０２は、エッジ強調部９０１から
供給された、エッジ強調された背景成分画像、および前
景背景分離部１０５から供給された前景成分画像を合成
し、合成された画像を出力する。
【０６５６】このように、図９８に構成を示す分離画像
処理部１０６は、そのままの前景成分画像と、背景成分
画像の性質に対応したエッジ強調の処理が適用された背
景成分画像とを合成するので、画像を不自然に劣化させ
ることなく、画像の解像度感を増すことができる。
【０６５７】図９９は、エッジ強調部９０１の構成を示
すブロック図である。領域毎に分割された入力画像は、
ハイパスフィルタ９２１および加算部９２３に入力され
る。
【０６５８】ハイパスフィルタ９２１は、入力されたフ
ィルタ係数を基に、入力画像から、画素位置に対して画
素値が急激に変化している、いわゆる画像の周波数の高
い成分を抽出し、画素位置に対して画素値の変化が少な
い、いわゆる画像の周波数の低い成分を除去して、エッ
ジ画像を生成する。
【０６５９】例えば、ハイパスフィルタ９２１は、図１
００（Ａ）に示す画像が入力されたとき、図１００
（Ｂ）に示すエッジ画像を生成する。
【０６６０】入力されるフィルタ係数が変化したとき、
ハイパスフィルタ９２１は、抽出する画像の周波数、除
去する画像の周波数、および抽出する画像のゲインを変
化させる。
【０６６１】図１０１乃至図１０４を参照して、フィル
タ係数とエッジ画像との関係を説明する。
【０６６２】図１０１は、フィルタ係数の第１の例を示
す図である。図１０１において、Eは、１０の階乗を示
す。例えば、E-04は、10-4を示し、E-02は、10-2を示
す。
【０６６３】例えば、ハイパスフィルタ９２１は、入力
画像の、注目している画素である注目画素の画素値、注
目画素を基準として、空間方向Ｙの所定の方向に１画素
乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値、およ
び注目画素を基準として、空間方向Ｙの他の方向に１画
素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値のそ
れぞれに、図１０１に示すフィルタ係数のうち、対応す
る係数を乗算する。ハイパスフィルタ９２１は、それぞ
れの画素の画素値に対応する係数を乗算して得られた結
果の総和を算出して、算出された総和を注目画素の画素
値に設定する。
【０６６４】例えば、図１０１に示すフィルタ係数を使
用するとき、ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の画
素値に1.2169396を乗算し、注目画素から画面の上方向
に１画素の距離だけ離れている画素の画素値に-0.52530
356を乗算し、注目画素から画面の上方向に２画素の距
離だけ離れている画素の画素値に-0.22739914を乗算す
る。
【０６６５】図１０１に示すフィルタ係数を使用すると
き、ハイパスフィルタ９２１は、同様に、注目画素から
画面の上方向に３画素乃至１３画素の距離だけ離れてい
る画素に対応する係数を乗算し、注目画素から画面の上
方向に１４画素の距離だけ離れている画素の画素値に-
0.00022540586を乗算し、注目画素から画面の上方向に
１５画素の距離だけ離れている画素の画素値に-0.00039
273163を乗算する。
【０６６６】図１０１に示すフィルタ係数を使用すると
き、ハイパスフィルタ９２１は、注目画素から画面の下
方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素に
同様に対応する係数を乗算する。
【０６６７】ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の画
素値、注目画素から画面の上方向に１画素乃至１５画素
の距離だけ離れている画素の画素値、および注目画素か
ら画面の下方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れて
いる画素の画素値のそれぞれに、対応する係数を乗算し
て得られた結果の総和を算出する。ハイパスフィルタ９
２１は、算出された総和を注目画素の画素値に設定す
る。
【０６６８】ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の位
置を空間方向Ｘに順次移動させて、上述した処理を繰り
返し、画面全体の画素について、画素値を算出する。
【０６６９】次に、ハイパスフィルタ９２１は、上述の
ように係数を基に画素値が算出された画像の、注目して
いる画素である注目画素の画素値、注目画素を基準とし
て、空間方向Ｘの所定の方向に１画素乃至１５画素の距
離だけ離れている画素の画素値、および注目画素を基準
として、空間方向Ｘの他の方向に１画素乃至１５画素の
距離だけ離れている画素の画素値のそれぞれに、図１０
１に示すフィルタ係数のうち、対応する係数を乗算す
る。ハイパスフィルタ９２１は、それぞれの画素の画素
値に対応する係数を乗算して得られた結果の総和を算出
して、算出された総和を注目画素の画素値に設定する。
【０６７０】ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の位
置を空間方向Ｙに順次移動させて、上述した処理を繰り
返し、画面全体の画素について、画素値を算出する。
【０６７１】すなわち、この例において、ハイパスフィ
ルタ９２１は、図１０１に示す係数を使用する、いわゆ
る１次元フィルタである。
【０６７２】図１０２は、図１０１の係数を使用すると
きのハイパスフィルタ９２１の動作を示す図である。図
１０２に示すように、図１０１の係数を使用するとき、
ハイパスフィルタ９２１における、抽出される画像成分
の最大のゲインは、１である。
【０６７３】図１０３は、フィルタ係数の第２の例を示
す図である。
【０６７４】図１０４は、図１０１に示すフィルタ係数
を使用した処理と同様の処理を、図１０３の係数を使用
して実行したときのハイパスフィルタ９２１の動作を示
す図である。図１０４に示すように、図１０３の係数を
使用するとき、ハイパスフィルタ９２１における、抽出
される画像成分の最大のゲインは、１．５である。
【０６７５】このように、ハイパスフィルタ９２１は、
供給されるフィルタ係数により、抽出する画像成分のゲ
インを変化させる。
【０６７６】例えば、図９９に構成を示すエッジ強調部
９０１は、背景が静止しているとき、図１０３に示す係
数を使用して、エッジ強調の度合いのより強いエッジ強
調処理を、背景成分画像に適用する。図９９に構成を示
すエッジ強調部９０１は、背景が動いているとき、図１
０１に示す係数を使用して、エッジ強調の度合いの比較
的弱いエッジ強調処理を、背景成分画像に適用する。
【０６７７】ここでは例示しないが、同様に、異なるフ
ィルタ係数が供給されたとき、ハイパスフィルタ９２１
は、抽出する画像の周波数、および除去する画像の周波
数を変化させることができる。
【０６７８】図９９に戻り、ハイパスフィルタ９２１
は、生成したエッジ画像をゲイン調整部９２２に供給す
る。
【０６７９】ゲイン調整部９２２は、入力されたゲイン
調整係数を基に、ハイパスフィルタ９２１から供給され
たエッジ画像を増幅するか、または減衰する。入力され
るゲイン調整係数が変化したとき、ゲイン調整部９２２
は、エッジ画像の増幅率（減衰率）を変化させる。例え
ば、ゲイン調整部９２２は、１以上の増幅率を指定する
ゲイン調整係数が入力されたとき、エッジ画像を増幅
し、１未満の増幅率を指定するゲイン調整係数が入力さ
れたとき、エッジ画像を減衰する。
【０６８０】ゲイン調整部９２２は、ゲインが調整され
たエッジ画像を加算部９２３に供給する。
【０６８１】加算部９２３は、分割された入力画像と、
ゲイン調整部９２２から供給された、ゲインが調整され
たエッジ画像とを加算して、加算された画像を出力す
る。
【０６８２】例えば、加算部９２３は、図１００（Ａ）
に示す入力画像が入力され、図１００（Ｂ）に示すエッ
ジ画像がハイパスフィルタ９２１から供給されたとき、
図１００（Ａ）の入力画像と図１００（Ｂ）のエッジ画
像とを加算して、図１００（Ｃ）に示す画像を出力す
る。
【０６８３】このように、エッジ強調部９０１は、分割
された画像にエッジ強調の処理を適用する。
【０６８４】図１０５は、エッジ強調部９０１の他の構
成を示すブロック図である。図１０５に示す例におい
て、エッジ強調部９０１は、フィルタ７４１から構成さ
れている。
【０６８５】フィルタ７４１は、入力されたフィルタ係
数を基に、入力画像の、画素位置に対して画素値が急激
に変化している、いわゆる画像の周波数の高い成分を増
幅して、エッジ強調画像を生成する。
【０６８６】例えば、フィルタ７４１は、図１０６に例
を示す係数が供給されたとき、図１０６に例を示す係数
を基に、ハイパスフィルタ９２１で説明した処理と同様
の処理を実行する。
【０６８７】図１０７は、図１０６の係数を使用すると
きのフィルタ７４１の動作を示す図である。図１０７に
示すように、図１０６の係数を使用するとき、フィルタ
７４１は、画像の周波数の高い成分を２倍に増幅し、画
像の周波数の低い成分をそのまま通過させて、エッジ強
調画像を生成する。
【０６８８】図１０６の係数を使用するときのフィルタ
７４１は、図１０１の係数を利用し、ゲイン調整部９２
２のゲインが１であるときの、図９９に構成を示すエッ
ジ強調部９０１の出力画像と同一の出力画像を出力す
る。
【０６８９】図１０８は、フィルタ７４１に供給される
フィルタ係数の第２の例を示す図である。
【０６９０】図１０９は、図１０８の係数を使用すると
きのフィルタ７４１の動作を示す図である。図１０９に
示すように、図１０８の係数を使用するとき、フィルタ
７４１は、画像の周波数の高い成分を２．５倍に増幅
し、画像の周波数の低い成分をそのまま通過させて、エ
ッジ強調画像を生成する。
【０６９１】図１０８の係数を使用するときのフィルタ
７４１は、図１０３の係数を利用し、ゲイン調整部９２
２のゲインが１であるときの、図９９に構成を示すエッ
ジ強調部９０１の出力画像と同一の出力画像を出力す
る。
【０６９２】このように、図１０５に構成を示すエッジ
強調部９０１は、入力されるフィルタ係数により、画像
の高周波成分のゲインを変化させて、画像のエッジの強
調の度合いを変更することができる。
【０６９３】以上のように、エッジ強調部９０１は、例
えば、異なるフィルタ係数またはゲイン調整係数を基
に、分割された画像の性質に対応したエッジ強調の処理
を実行する。
【０６９４】図１１０は、図９８に構成を示す分離画像
処理部１０６の処理を説明する図である。
【０６９５】図１１０に示すように、入力画像は、領域
に分割され、前景の成分と背景の成分とに分離される。
分離された入力画像は、前景成分画像および背景成分画
像に合成される。
【０６９６】分離画像処理部１０６により、分離された
背景成分画像には、エッジ強調の処理が適用され、エッ
ジ強調された背景成分画像が出力される。分離された前
景成分画像は、そのまま出力される。
【０６９７】次に、図１１１のフローチャートを参照し
て、図９８に構成を示す分離画像処理部１０６の処理を
説明する。
【０６９８】ステップＳ９０１において、エッジ強調部
９０１は、背景成分画像にエッジ強調の処理を適用す
る。エッジ強調部９０１は、エッジ強調された背景成分
画像を合成部９０２に供給する。
【０６９９】ステップＳ９０２において、合成部９０２
は、エッジ強調された背景成分画像と、前景背景分離部
１０５から供給された前景成分画像とを合成し、合成さ
れた画像を出力し、処理は終了する。
【０７００】このように、図９８に構成を示す分離画像
処理部１０６を有する画像処理装置は、背景成分画像を
エッジ強調し、エッジ強調された背景成分画像と、その
ままの前景成分画像とを合成して、合成された画像を出
力することができるので、動きボケを含む前景成分画像
に不自然な画像の劣化を発生させることなく、解像度感
を増加させた画像を生成することができる。
【０７０１】図１１２は、画像処理装置の機能の他の構
成を示すブロック図である。図１１に示す画像処理装置
が領域特定と混合比αの算出を順番に行うのに対して、
図１１２に示す画像処理装置は、領域特定と混合比αの
算出を並行して行う。
【０７０２】図１１のブロック図に示す機能と同様の部
分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０７０３】入力画像は、オブジェクト抽出部１０１、
領域特定部１０３、混合比算出部１００１、および前景
背景分離部１００２に供給される。
【０７０４】混合比算出部１００１は、入力画像を基
に、画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮
定した場合における推定混合比、および画素がアンカバ
ードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合にお
ける推定混合比を、入力画像に含まれる画素のそれぞれ
に対して算出し、算出した画素がカバードバックグラウ
ンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、
および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属す
ると仮定した場合における推定混合比を前景背景分離部
１００２に供給する。
【０７０５】図１１３は、混合比算出部１００１の構成
の一例を示すブロック図である。
【０７０６】図１１３に示す推定混合比処理部４０１
は、図６０に示す推定混合比処理部４０１と同じであ
る。図１１３に示す推定混合比処理部４０２は、図６０
に示す推定混合比処理部４０２と同じである。
【０７０７】推定混合比処理部４０１は、入力画像を基
に、カバードバックグラウンド領域のモデルに対応する
演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出した
推定混合比を出力する。
【０７０８】推定混合比処理部４０２は、入力画像を基
に、アンカバードバックグラウンド領域のモデルに対応
する演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出
した推定混合比を出力する。
【０７０９】前景背景分離部１００２は、混合比算出部
１００１から供給された、画素がカバードバックグラウ
ンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、
および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属す
ると仮定した場合における推定混合比、並びに領域特定
部１０３から供給された領域情報を基に、入力画像を、
背景成分画像、および前景成分画像に分離し、分離され
た画像を分離画像処理部１０６に供給する。
【０７１０】図１１４は、前景背景分離部１００２の構
成の一例を示すブロック図である。
【０７１１】図７８に示す前景背景分離部１０５と同様
の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略す
る。
【０７１２】選択部１０２１は、領域特定部１０３から
供給された領域情報を基に、混合比算出部１００１から
供給された、画素がカバードバックグラウンド領域に属
すると仮定した場合における推定混合比、および画素が
アンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した
場合における推定混合比のいずれか一方を選択して、選
択した推定混合比を混合比αとして分離部６０１に供給
する。
【０７１３】分離部６０１は、選択部１０２１から供給
された混合比αおよび領域情報を基に、混合領域に属す
る画素の画素値から前景の成分および背景の成分を抽出
し、アンカバードバックグラウンド領域の背景の成分、
アンカバードバックグラウンド領域の前景の成分、カバ
ードバックグラウンド領域の背景の成分、およびカバー
ドバックグラウンド領域の前景の成分に分離する。
【０７１４】分離部６０１は、図８３に示す構成と同じ
構成とすることができる。
【０７１５】このように、図１１２に構成を示す画像処
理装置は、背景成分画像、および前景成分画像毎に、そ
れぞれの性質に対応して処理を実行することができる。
【０７１６】以上のように、本発明の画像処理装置にお
いては、背景成分画像および前景成分画像に入力画像が
分離され、分離された画像に適した処理が実行されるの
で、例えば、不自然な画像を生成することなく、より解
像度の高い画像が生成される。
【０７１７】図１１５は、本発明に係る画像処理装置の
機能の他の構成を示すブロック図である。
【０７１８】図１１に示す場合と同様の部分には、同一
の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０７１９】前景背景分離部１０５は、領域特定部１０
３から供給された領域情報、および混合比算出部１０４
から供給された混合比αを基に、前景のオブジェクトに
対応する画像の成分のみから成る前景成分画像と、背景
の成分のみから成る背景成分画像とに入力画像を分離し
て、前景成分画像を動きボケ除去部２００１に供給し、
背景成分画像を補正部２００２に供給する。
【０７２０】動きボケ除去部２００１は、動きベクトル
からわかる動き量vおよび領域情報を基に、前景成分画
像に含まれる１以上の画素を示す処理単位を決定する。
処理単位は、動きボケの量の調整の処理の対象となる１
群の画素を指定するデータである。
【０７２１】動きボケ除去部２００１は、前景背景分離
部１０５から供給された前景成分画像、動き検出部１０
２から供給された動きベクトルおよびその位置情報、並
びに処理単位を基に、前景成分画像に含まれる動きボケ
を除去して、動きボケを除去した前景成分画像を動きボ
ケ除去画像処理部２００３に出力する。
【０７２２】補正部２００２は、背景成分画像におけ
る、混合領域に対応する画素の画素値を補正する。背景
成分画像の混合領域に対応する画素の画素値は、分離さ
れる前の混合領域の画素の画素値から、前景の成分が除
去されることにより、算出される。従って、背景成分画
像の混合領域に対応する画素の画素値は、隣接する背景
領域の画素の画素値に比較し、混合比αに対応して、減
少している。
【０７２３】補正部２００２は、このような、背景成分
画像における、混合領域に対応する画素の画素値の混合
比αに対応するゲインの低下を補正し、補正した背景成
分画像を動きボケ除去画像処理部２００３に供給する。
【０７２４】背景成分画像の補正について説明する。
【０７２５】図１１６は、背景成分画像のモデルの例を
示す図である。
【０７２６】図１１６に示すように、前景の成分が除去
されているので、元の入力画像の混合領域に対応する、
背景成分画像の画素の画素値は、元の入力画像の背景領
域に対応する画素に比較して、混合比αに対応して、少
ない数の背景の成分により構成されている。
【０７２７】例えば、図１１６に例を示す背景成分画像
において、画素値C01は、４つの背景の成分B02/Vで構成
され、画素値C02は、３つの背景の成分B03/Vで構成さ
れ、画素値C03は、２つの背景の成分B04/Vで構成され、
画素値C04は、１つの背景の成分B05/Vで構成される。
【０７２８】また、図１１６に例を示す背景成分画像に
おいて、画素値C09は、１つの背景の成分B10/Vで構成さ
れ、画素値C10は、２つの背景の成分B11/Vで構成され、
画素値C11は、３つの背景の成分B12/Vで構成され、画素
値C12は、４つの背景の成分B13/Vで構成される。
【０７２９】このように、元の入力画像の混合領域に対
応する、画素の画素値が、元の入力画像の背景領域に対
応する画素に比較して、少ない数の背景の成分により構
成されているので、前景成分画像の混合領域に対応する
画像は、背景領域の画像に比較して、例えば、暗い画像
となる。
【０７３０】補正部２００２は、このような、背景成分
画像の混合領域に対応する画素の画素値のそれぞれに、
混合比αに対応する定数を乗じて、背景成分画像の混合
領域に対応する画素の画素値を補正する。
【０７３１】例えば、図１１６に示す背景成分画像が入
力されたとき、補正部２００２は、画素値C01に5/4を乗
算し、画素値C02に5/3を乗算し、画素値C11に5/3を乗算
し、画素値C12に5/4を乗算する。動きボケが除去された
前景成分画像との画素の位置を整合させるために、補正
部２００２は、画素値C03乃至C11の画素値を0とする。
【０７３２】このように、補正部２００２は、図１１７
に示すように、背景成分画像の混合領域に対応する画素
の画素値を補正すると共に、動きボケが除去された前景
成分画像との画素の位置を整合させる。
【０７３３】動きボケ除去画像処理部２００３は、動き
ボケが除去された前景成分画像、および補正された背景
成分画像を個々に処理する。
【０７３４】例えば、動きボケ除去画像処理部２００３
は、動きボケが除去された前景成分画像を基に、ノイズ
を除去するクラス分類適応処理で使用される係数を生成
する。
【０７３５】例えば、動きボケ除去画像処理部２００３
は、動きボケが除去された前景成分画像にクラス分類適
応処理を適用して、前景成分画像からノイズを除去する
と共に、補正された背景成分画像にエッジ強調の処理を
適用する。
【０７３６】図１１８および図１１９は、図１１５の画
像処理装置の処理を説明する図である。
【０７３７】図１１８に示すように、分離された背景成
分画像は、混合領域の画素値が補正され、分離された前
景成分画像は、動きボケが除去される。
【０７３８】図１１９に示すように、入力画像は、領域
に分割され、前景の成分と背景の成分とに分離される。
分離された入力画像は、前景成分画像および背景成分画
像に合成される。
【０７３９】前景成分画像に含まれる動きボケは、除去
される。背景成分画像は、混合領域に対応する画素値が
補正される。
【０７４０】動きボケが除去された前景成分画像、およ
び補正された背景成分画像は、個々に処理される。
【０７４１】図１２０は、図１１５に構成を示す、本発
明に係る画像処理装置の画像の処理を説明するフローチ
ャートである。
【０７４２】ステップＳ２００１において、領域特定部
１０３は、動き検出部１０２から供給された動きベクト
ルおよびその位置情報、並びに入力画像を基に、入力画
像の前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領
域、およびアンカバードバックグラウンド領域を特定す
る。
【０７４３】ステップＳ２００２において、混合比算出
部１０４は、領域特定部１０３から供給された領域情報
および入力画像を基に、混合比αを算出する。
【０７４４】ステップＳ２００３において、前景背景分
離部１０５は、領域特定部１０３から供給された領域情
報、および混合比算出部１０４から供給された混合比α
を基に、入力画像を、前景領域の画像、背景領域の画
像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カ
バードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバ
ードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアン
カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に分離す
る。
【０７４５】ステップＳ２００４において、動きボケ除
去部２００１は、動き検出部１０２から供給された動き
ベクトルおよびその位置情報、並びに領域特定部１０３
から供給された領域情報を基に、前景背景分離部１０５
から供給された前景成分画像の動きボケを除去する。動
きボケを除去する処理の詳細は、後述する。
【０７４６】ステップＳ２００５において、補正部２０
０２は、前景背景分離部１０５から供給された背景成分
画像の混合領域に対応する画素値を補正する。
【０７４７】ステップＳ２００６において、動きボケ除
去画像処理部２００３は、動きボケが除去された前景成
分画像、および補正された背景成分画像毎に、画像の処
理を実行して、処理は終了する。動きボケ除去画像処理
部２００３が実行する画像処理の詳細は、後述する。
【０７４８】このように、本発明に係る画像処理装置
は、入力画像を、前景成分画像および背景成分画像に分
離し、前景成分画像から動きボケを除去して、動きボケ
が除去された前景成分画像、および背景成分画像毎に画
像処理を実行する。
【０７４９】図１２１は、動きボケ除去部２００１の構
成の一例を示すブロック図である。動き検出部１０２か
ら供給された動きベクトルとその位置情報、および領域
特定部１０３から供給された領域情報は、処理単位決定
部２１０１およびモデル化部２１０２に供給される。前
景背景分離部１０５から供給された前景成分画像は、足
し込み部２１０４に供給される。
【０７５０】処理単位決定部２１０１は、動きベクトル
とその位置情報、および領域情報を基に、動きベクトル
と共に、生成した処理単位をモデル化部２１０２に供給
する。処理単位決定部２１０１は、生成した処理単位を
足し込み部２１０４に供給する。
【０７５１】処理単位決定部２１０１が生成する処理単
位は、図１２２に例を示すように、前景成分画像のカバ
ードバックグラウンド領域に対応する画素から始まり、
アンカバードバックグラウンド領域に対応する画素まで
の動き方向に並ぶ連続する画素、またはアンカバードバ
ックグラウンド領域に対応する画素から始まり、カバー
ドバックグラウンド領域に対応する画素までの動き方向
に並ぶ連続する画素を示す。処理単位は、例えば、左上
点（処理単位で指定される画素であって、画像上で最も
左または最も上に位置する画素の位置）および右下点の
２つのデータから成る。
【０７５２】モデル化部２１０２は、動きベクトルおよ
び入力された処理単位を基に、モデル化を実行する。よ
り具体的には、例えば、モデル化部２１０２は、処理単
位に含まれる画素の数、画素値の時間方向の仮想分割
数、および画素毎の前景の成分の数に対応する複数のモ
デルを予め記憶しておき、処理単位、および画素値の時
間方向の仮想分割数を基に、図１２３に示すような、画
素値と前景の成分との対応を指定するモデルを選択する
ようにしても良い。
【０７５３】例えば、処理単位に対応する画素の数が１
２でありシャッタ時間内の動き量vが５であるときにお
いては、モデル化部２１０２は、仮想分割数を５とし、
最も左に位置する画素が１つの前景の成分を含み、左か
ら２番目の画素が２つの前景の成分を含み、左から３番
目の画素が３つの前景の成分を含み、左から４番目の画
素が４つの前景の成分を含み、左から５番目の画素が５
つの前景の成分を含み、左から６番目の画素が５つの前
景の成分を含み、左から７番目の画素が５つの前景の成
分を含み、左から８番目の画素が５つの前景の成分を含
み、左から９番目の画素が４つの前景の成分を含み、左
から１０番目の画素が３つの前景の成分を含み、左から
１１番目の画素が２つの前景の成分を含み、左から１２
番目の画素が１つの前景の成分を含み、全体として８つ
の前景の成分から成るモデルを選択する。
【０７５４】なお、モデル化部２１０２は、予め記憶し
てあるモデルから選択するのではなく、動きベクトル、
および処理単位が供給されたとき、動きベクトル、およ
び処理単位を基に、モデルを生成するようにしてもよ
い。
【０７５５】モデル化部２１０２は、選択したモデルを
方程式生成部２１０３に供給する。
【０７５６】方程式生成部２１０３は、モデル化部２１
０２から供給されたモデルを基に、方程式を生成する。
図１２３に示す前景成分画像のモデルを参照して、前景
の成分の数が８であり、処理単位に対応する画素の数が
１２であり、動き量vが５であり、仮想分割数が５であ
るときの、方程式生成部２１０３が生成する方程式につ
いて説明する。
【０７５７】前景成分画像に含まれるシャッタ時間/vに
対応する前景成分がF01/v乃至F08/vであるとき、F01/v
乃至F08/vと画素値C01乃至C12との関係は、式（８５）
乃至式（９６）で表される。
【０７５８】 C01=F01/v （８５） C02=F02/v+F01/v （８６） C03=F03/v+F02/v+F01/v （８７） C04=F04/v+F03/v+F02/v+F01/v （８８） C05=F05/v+F04/v+F03/v+F02/v+F01/v （８９） C06=F06/v+F05/v+F04/v+F03/v+F02/v （９０） C07=F07/v+F06/v+F05/v+F04/v+F03/v （９１） C08=F08/v+F07/v+F06/v+F05/v+F04/v （９２） C09=F08/v+F07/v+F06/v+F05/v （９３） C10=F08/v+F07/v+F06/v （９４） C11=F08/v+F07/v （９５） C12=F08/v （９６）
【０７５９】方程式生成部２１０３は、生成した方程式
を変形して方程式を生成する。方程式生成部２１０３が
生成する方程式を、式（９７）乃至式（１０８）に示
す。 C01=1・F01/v+0・F02/v+0・F03/v+0・F04/v+0・F05/v +0・F06/v+0・F07/v+0・F08/v （９７） C02=1・F01/v+1・F02/v+0・F03/v+0・F04/v+0・F05/v +0・F06/v+0・F07/v+0・F08/v （９８） C03=1・F01/v+1・F02/v+1・F03/v+0・F04/v+0・F05/v +0・F06/v+0・F07/v+0・F08/v （９９） C04=1・F01/v+1・F02/v+1・F03/v+1・F04/v+0・F05/v +0・F06/v+0・F07/v+0・F08/v （１００） C05=1・F01/v+1・F02/v+1・F03/v+1・F04/v+1・F05/v +0・F06/v+0・F07/v+0・F08/v （１０１） C06=0・F01/v+1・F02/v+1・F03/v+1・F04/v+1・F05/v +1・F06/v+0・F07/v+0・F08/v （１０２） C07=0・F01/v+0・F02/v+1・F03/v+1・F04/v+1・F05/v +1・F06/v+1・F07/v+0・F08/v （１０３） C08=0・F01/v+0・F02/v+0・F03/v+1・F04/v+1・F05/v +1・F06/v+1・F07/v+1・F08/v （１０４） C09=0・F01/v+0・F02/v+0・F03/v+0・F04/v+1・F05/v +1・F06/v+1・F07/v+1・F08/v （１０５） C10=0・F01/v+0・F02/v+0・F03/v+0・F04/v+0・F05/v +1・F06/v+1・F07/v+1・F08/v （１０６） C11=0・F01/v+0・F02/v+0・F03/v+0・F04/v+0・F05/v +0・F06/v+1・F07/v+1・F08/v （１０７） C12=0・F01/v+0・F02/v+0・F03/v+0・F04/v+0・F05/v +0・F06/v+0・F07/v+1・F08/v （１０８）
【０７６０】式（９７）乃至式（１０８）は、式（１０
９）として表すこともできる。
【０７６１】
【数２４】 式（１０９）において、jは、画素の位置を示す。この
例において、jは、１乃至１２のいずれか１つの値を有
する。また、iは、前景値の位置を示す。この例におい
て、iは、１乃至８のいずれか１つの値を有する。aij
は、iおよびjの値に対応して、０または１の値を有す
る。
【０７６２】誤差を考慮して表現すると、式（１０９）
は、式（１１０）のように表すことができる。
【０７６３】
【数２５】 式（１１０）において、ejは、注目画素Cjに含まれる誤
差である。
【０７６４】式（１１０）は、式（１１１）に書き換え
ることができる。
【０７６５】
【数２６】
【０７６６】ここで、最小自乗法を適用するため、誤差
の自乗和Eを式（１１２）に示すように定義する。
【０７６７】
【数２７】
【０７６８】誤差が最小になるためには、誤差の自乗和
Eに対する、変数Fkによる偏微分の値が０になればよ
い。式（１１３）を満たすようにFkを求める。
【０７６９】
【数２８】
【０７７０】式（１１３）において、動き量vは固定値
であるから、式（１１４）を導くことができる。
【０７７１】
【数２９】
【０７７２】式（１１４）を展開して、移項すると、式
（１１５）を得る。
【０７７３】
【数３０】
【０７７４】式（１１５）のkに１乃至８の整数のいず
れか１つを代入して得られる８つの式に展開する。得ら
れた８つの式を、行列により１つの式により表すことが
できる。この式を正規方程式と呼ぶ。
【０７７５】このような最小自乗法に基づく、方程式生
成部２１０３が生成する正規方程式の例を式（１１６）
に示す。
【０７７６】
【数３１】
【０７７７】式（１１６）をA・F=v・Cと表すと、C,A,vが
既知であり、Fは未知である。また、A,vは、モデル化の
時点で既知だが、Cは、足し込み動作において画素値を
入力することで既知となる。
【０７７８】最小自乗法に基づく正規方程式により前景
成分を算出することにより、画素Cに含まれている誤差
を分散させることができる。
【０７７９】方程式生成部２１０３は、このように生成
された正規方程式を足し込み部２１０４に供給する。
【０７８０】足し込み部２１０４は、処理単位決定部２
１０１から供給された処理単位を基に、前景成分画像に
含まれる画素値Cを、方程式生成部２１０３から供給さ
れた行列の式に設定する。足し込み部２１０４は、画素
値Cを設定した行列を演算部２１０５に供給する。
【０７８１】演算部２１０５は、掃き出し法（Gauss-Jo
rdanの消去法）などの解法に基づく処理により、動きボ
ケが除去された前景成分Fi/vを算出して、動きボケが除
去された前景の画素値である、０乃至８の整数のいずれ
かのiに対応するFiを算出して、図１２４に例を示す、
動きボケが除去された画素値であるFiから成る、動きボ
ケが除去された前景成分画像を出力する。
【０７８２】なお、図１２４に示す動きボケが除去され
た前景成分画像において、C03乃至C10のそれぞれにF01
乃至F08のそれぞれが設定されているのは、画面に対す
る前景成分画像の位置を変化させないためであり、任意
の位置に対応させることができる。
【０７８３】また、例えば、図１２５に示すように、処
理単位に対応する画素の数が８であり、動き量vが４で
あるとき、動きボケ除去部２００１は、式（１１７）に
示す行列の式を生成する。
【０７８４】
【数３２】
【０７８５】動きボケ除去部２００１は、このように処
理単位の長さに対応した数の式を立てて、動きボケの量
が調整された画素値であるFiを算出する。同様に、例え
ば、処理単位に含まれる画素の数が１００あるとき、１
００個の画素に対応する式を生成して、Fiを算出する。
【０７８６】以上のように、動きボケ除去部２００１
は、動き量vおよび処理単位に対応して、式を生成し、
生成した式に前景成分画像の画素値を設定して、動きボ
ケが除去された前景成分画像を算出する。
【０７８７】次に、図１２６のフローチャートを参照し
て、動きボケ除去部２００１による前景成分画像に含ま
れる動きボケの除去の処理を説明する。
【０７８８】ステップＳ２１０１において、動きボケ除
去部２００１の処理単位決定部２１０１は、動きベクト
ルおよび領域情報を基に、処理単位を生成し、生成した
処理単位をモデル化部２１０２に供給する。
【０７８９】ステップＳ２１０２において、動きボケ除
去部２００１のモデル化部２１０２は、動き量vおよび
処理単位に対応して、モデルの選択や生成を行う。ステ
ップＳ２１０３において、方程式生成部２１０３は、選
択されたモデルを基に、正規方程式を作成する。
【０７９０】ステップＳ２１０４において、足し込み部
２１０４は、作成された正規方程式に前景成分画像の画
素値を設定する。ステップＳ２１０５において、足し込
み部２１０４は、処理単位に対応する全ての画素の画素
値の設定を行ったか否かを判定し、処理単位に対応する
全ての画素の画素値の設定を行っていないと判定された
場合、ステップＳ２１０４に戻り、正規方程式への画素
値の設定の処理を繰り返す。
【０７９１】ステップＳ２１０５において、処理単位の
全ての画素の画素値の設定を行ったと判定された場合、
ステップＳ２１０６に進み、演算部２１０５は、足し込
み部２１０４から供給された画素値が設定された正規方
程式を基に、動きボケを除去した前景の画素値を算出し
て、処理は終了する。
【０７９２】このように、動きボケ除去部２００１は、
動きベクトルおよび領域情報を基に、動きボケを含む前
景成分画像から動きボケを除去することができる。
【０７９３】すなわち、サンプルデータである画素値に
含まれる動きボケを除去することができる。
【０７９４】図１２７は、動きボケが除去された前景成
分画像に対応する、ノイズを除去するクラス分類適応処
理において使用される係数セットを生成するボケ除去画
像処理部２００３の構成を示すブロック図である。
【０７９５】図１２７に構成を示すボケ除去画像処理部
２００３は、補正された背景成分画像を使用しない。
【０７９６】教師画像フレームメモリ２２０１は、動き
ボケ除去部２００１から供給された、動きボケが除去さ
れた前景成分画像を記憶する。教師画像フレームメモリ
２２０１は、記憶している教師画像である、動きボケが
除去された前景成分画像をノイズ付加部２２０２および
学習部２２０４に供給する。
【０７９７】ノイズ付加部２２０２は、乱数を生成し
て、教師画像フレームメモリ２２０１から供給された前
景成分画像の各画素値に乱数を加算して、前景成分画像
にノイズを付加する。ノイズ付加部２２０２は、ノイズ
が付加された前景成分画像を生徒画像フレームメモリ２
２０３に供給する。
【０７９８】生徒画像フレームメモリ２２０３は、ノイ
ズ付加部２２０２から供給された、ノイズが付加された
前景成分画像である生徒画像を記憶する。生徒画像フレ
ームメモリ２２０３は、記憶している生徒画像を学習部
２２０４に供給する。
【０７９９】学習部２２０４は、教師画像フレームメモ
リ２２０１から供給された前景成分画像である教師画
像、および生徒画像フレームメモリ２２０３から供給さ
れた、ノイズが付加された前景成分画像である生徒画像
を基に、ノイズが付加された前景成分画像に対応する係
数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメ
モリ２２０５に供給する。
【０８００】係数セットメモリ２２０５は、学習部２２
０４から供給された背景成分画像に対応する係数セット
を記憶する。
【０８０１】図１２８のフローチャートを参照して、図
１２７に構成を示すボケ除去画像処理部２００３によ
る、ノイズを除去するクラス分類適応処理に使用される
係数セットを生成する学習の処理を説明する。
【０８０２】ステップＳ２２０１において、ノイズ付加
部２２０２は、教師画像フレームメモリ２２０１に記憶
されている、教師画像である前景成分画像の画素値に乱
数を加算して、教師画像である前景成分画像に対応する
生徒画像を生成する。
【０８０３】ステップＳ２２０２において、学習部２２
０４は、教師画像フレームメモリ２２０１に記憶されて
いる前景成分画像である教師画像、および生徒画像フレ
ームメモリ２２０３に記憶されている、ノイズが付加さ
れた前景成分画像である生徒画像を基に、ノイズが付加
された前景成分画像に対応する係数セットを生成し、生
成した係数セットを係数セットメモリ２２０５に供給す
る。係数セットを生成する処理の詳細は、図９２のフロ
ーチャートを参照して説明した処理と同様なので、その
説明は省略する。
【０８０４】係数セットメモリ２２０５は、ノイズが付
加された前景成分画像に対応する係数セットを記憶し
て、処理は終了する。
【０８０５】このように、図１２７に構成を示すボケ除
去画像処理部２００３は、ノイズが付加された前景成分
画像に対応する係数セットを生成することができる。
【０８０６】図１２９は、動きボケが除去された前景成
分画像に、クラス分類適応処理を実行して、ノイズを除
去し、背景成分画像をエッジ強調するボケ除去画像処理
部２００３の構成を示すブロック図である。
【０８０７】フレームメモリ２３０１は、動きボケ除去
部２００１から供給された、動きボケが除去された前景
成分画像を記憶する。フレームメモリ２３０１は、記憶
している、動きボケが除去された前景成分画像をマッピ
ング部２３０２に供給する。
【０８０８】マッピング部２３０２は、係数セットメモ
リ２３０３に記憶されている、前景成分画像に対応する
係数セットを基に、クラス分類適応処理により、フレー
ムメモリ２３０１に記憶されている前景成分画像に対応
する、ノイズが除去された予測画像を生成する。マッピ
ング部２３０２は、生成した予測画像をフレームメモリ
２３０４に供給する。
【０８０９】フレームメモリ２３０４は、ノイズが除去
された予測画像を記憶し、記憶している予測画像を合成
部２３０８に供給する。
【０８１０】フレームメモリ２３０５は、補正部２００
２から供給された背景成分画像を記憶する。フレームメ
モリ２３０５は、記憶している背景成分画像をエッジ強
調部２３０６に供給する。
【０８１１】エッジ強調部２３０６は、エッジ強調の処
理により、フレームメモリ２３０５に記憶されている背
景成分画像のエッジを強調し、エッジ強調した背景成分
画像をフレームメモリ２３０７に供給する。
【０８１２】フレームメモリ２３０７は、エッジ強調さ
れた背景成分画像を記憶し、記憶している背景成分画像
を合成部２３０８に供給する。
【０８１３】合成部２３０８は、フレームメモリ２３０
４から供給された、前景成分画像に対応する、ノイズが
除去された予測画像、およびフレームメモリ２３０７か
ら供給された、エッジ強調された背景成分画像を合成
し、合成した画像を出力画像として出力する。
【０８１４】図１３０は、ボケ除去画像処理部２００３
の処理を説明する図である。
【０８１５】図１３０に示すように、入力画像は、領域
に分割され、前景の成分と背景の成分とに分離される。
分離された入力画像は、前景成分画像および背景成分画
像に合成される。
【０８１６】前景成分画像に含まれる動きボケは、除去
される。背景成分画像は、混合領域に対応する画素値が
補正される。
【０８１７】動きボケが除去された前景成分画像は、ボ
ケ除去画像処理部２００３により、クラス分類適応処理
が適用されて、ノイズが除去され、補正された背景成分
画像は、ボケ除去画像処理部２００３により、エッジが
強調される。
【０８１８】次に、図１３１のフローチャートを参照し
て、図１２９に構成を示すボケ除去画像処理部２００３
の画像の創造の処理を説明する。
【０８１９】ステップＳ２３０１において、マッピング
部２３０２は、係数セットメモリ２３０３に記憶されて
いる、前景成分画像に対応する係数セットを基に、クラ
ス分類適応処理により、フレームメモリ８０１に記憶さ
れている前景成分画像からノイズを除去した画像を予測
する。画像の予測の処理の詳細は、図９７のフローチャ
ートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は
省略する。
【０８２０】マッピング部２３０２は、前景成分画像か
らノイズが除去された画像をフレームメモリ２３０４に
供給する。フレームメモリ２３０４は、前景成分画像に
対応する、ノイズが除去された予測画像を記憶し、記憶
している予測画像を合成部２３０８に供給する。
【０８２１】ステップＳ２３０２において、エッジ強調
部２３０６は、フレームメモリ２３０５に記憶されてい
る背景成分画像をエッジ強調する。エッジ強調部２３０
６は、エッジ強調された画像をフレームメモリ２３０７
に供給する。フレームメモリ２３０７は、エッジ強調さ
れた画像を記憶し、記憶しているエッジ強調された画像
を合成部２３０８に供給する。
【０８２２】ステップＳ２３０３において、合成部２３
０８は、前景成分画像に対応する、ノイズが除去された
予測画像、およびエッジ強調された背景成分画像を合成
する。合成部２３０８は、記憶している、合成された画
像を出力し、処理は終了する。
【０８２３】このように、図１２９に構成を示すボケ除
去画像処理部２００３を有する画像処理装置は、前景成
分画像に対応する、ノイズが除去された予測画像を生成
し、背景成分画像をエッジ強調し、ノイズが除去された
予測画像およびエッジ強調された背景成分画像を合成し
て出力することができるので、動きボケの除去の処理に
よる前景成分画像のノイズを低減させると共に、画像全
体の解像度感を増加させることができる。
【０８２４】なお、ステップＳ２３０１およびステップ
Ｓ２３０２の処理を、シリアルに実行しても、パラレル
に実行しても良いことは勿論である。
【０８２５】図１３２は、画像処理装置の機能の他の構
成を示すブロック図である。図１１５に示す画像処理装
置が領域特定と混合比αの算出を順番に行うのに対し
て、図１３２に示す画像処理装置は、領域特定と混合比
αの算出を並行して行う。
【０８２６】図１１５のブロック図に示す機能と同様の
部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略す
る。
【０８２７】入力画像は、オブジェクト抽出部１０１、
領域特定部１０３、混合比算出部１００１、および前景
背景分離部１００２に供給される。
【０８２８】混合比算出部１００１は、入力画像を基
に、画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮
定した場合における推定混合比、および画素がアンカバ
ードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合にお
ける推定混合比を、入力画像に含まれる画素のそれぞれ
に対して算出し、算出した画素がカバードバックグラウ
ンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、
および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属す
ると仮定した場合における推定混合比を前景背景分離部
１００２に供給する。
【０８２９】前景背景分離部１００２は、混合比算出部
１００１から供給された、画素がカバードバックグラウ
ンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、
および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属す
ると仮定した場合における推定混合比、並びに領域特定
部１０３から供給された領域情報を基に、入力画像を、
背景成分画像、および前景成分画像に分離し、分離され
た画像を動きボケ除去部２００１に供給する。
【０８３０】このように、図１３２に構成を示す画像処
理装置は、背景成分画像、および前景成分画像毎に、そ
れぞれの性質に対応して処理を実行することができる。
【０８３１】図１３３は、画像処理装置の機能のさらに
他の構成を示すブロック図である。
【０８３２】図１３３に示す画像処理装置に供給された
入力画像は、オブジェクト抽出部１０１、領域特定部１
０３、および領域処理部３００１に供給される。
【０８３３】オブジェクト抽出部１０１は、入力画像に
含まれる前景のオブジェクトに対応する画像オブジェク
トを粗く抽出して、抽出した画像オブジェクトを動き検
出部１０２に供給する。オブジェクト抽出部１０１は、
例えば、入力画像に含まれる前景のオブジェクトに対応
する画像オブジェクトの輪郭を検出することで、前景の
オブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出す
る。
【０８３４】オブジェクト抽出部１０１は、入力画像に
含まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェク
トを粗く抽出して、抽出した画像オブジェクトを動き検
出部１０２に供給する。オブジェクト抽出部１０１は、
例えば、入力画像と、抽出された前景のオブジェクトに
対応する画像オブジェクトとの差から、背景のオブジェ
クトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出する。
【０８３５】動き検出部１０２は、例えば、ブロックマ
ッチング法、勾配法、位相相関法、およびペルリカーシ
ブ法などの手法により、粗く抽出された前景のオブジェ
クトに対応する画像オブジェクトの動きベクトルを算出
して、算出した動きベクトルおよび動きベクトルの位置
情報（動きベクトルに対応する画素の位置を特定する情
報）を領域特定部１０３に供給する。
【０８３６】領域特定部１０３は、入力された画像の画
素のそれぞれを、前景領域、背景領域、または混合領域
のいずれかに特定し、画素毎に前景領域、背景領域、ま
たは混合領域のいずれかに属するかを示す領域情報を領
域処理部３００１に供給する。
【０８３７】領域処理部３００１は、領域特定部１０３
から供給された領域情報を基に、前景領域、背景領域、
または混合領域毎に、入力画像を分割し、分割された入
力画像毎に画像処理を実行する。例えば、領域処理部３
００１は、前景領域、背景領域、または混合領域毎に、
入力画像を分割し、分割された前景領域、および背景領
域のそれぞれに対応する、ノイズを除去するクラス分類
適応処理で使用される係数を生成する。
【０８３８】例えば、領域処理部３００１は、前景領
域、背景領域、または混合領域毎に、入力画像を分割
し、分割された前景領域、または背景領域にクラス分類
適応処理を適用して、ノイズが除去された画像を創造す
るとともに、分割された混合領域をそのまま通過させ
る。
【０８３９】図１３４は、図１３３に示す画像処理装置
の処理を説明する図である。
【０８４０】図１３４に示すように、入力画像は、前景
領域、背景領域、および混合領域が特定され、特定され
た前景領域、背景領域、および混合領域毎の画像に分割
される。
【０８４１】分割された前景領域の画像、および背景領
域の画像は、それぞれに、例えば、係数の生成の処理、
またはノイズ除去の処理などが適用される。
【０８４２】図１３５は、図１３３に構成を示す、本発
明に係る画像処理装置の画像の処理を説明するフローチ
ャートである。
【０８４３】ステップＳ３００１において、領域特定部
１０３は、動き検出部１０２から供給された動きベクト
ルおよびその位置情報を基に、入力画像の前景領域、背
景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカ
バードバックグラウンド領域を特定する。
【０８４４】ステップＳ３００２において、領域処理部
３００１は、入力画像を、特定された前景領域、背景領
域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバー
ドバックグラウンド領域に分割して、分割された、前景
領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およ
びアンカバードバックグラウンド領域毎に、画像の処理
を実行して、処理は終了する。
【０８４５】このように、本発明に係る画像処理装置
は、入力画像を、前景領域、背景領域、カバードバック
グラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド
領域に分割し、分割された、前景領域、背景領域、カバ
ードバックグラウンド領域、およびアンカバードバック
グラウンド領域毎に画像処理を実行する。
【０８４６】図１３６は、ノイズを除去するクラス分類
適応処理において使用される係数セットを生成する領域
処理部３００１の構成を示すブロック図である。教師画
像フレームメモリ３１０１は、入力画像をフレーム単位
で記憶する。教師画像フレームメモリ３１０１は、記憶
している入力画像を領域分割部３１０２に供給する。
【０８４７】領域分割部３１０２は、領域特定部１０３
から供給された領域情報を基に、背景領域、または前景
領域に、入力画像である教師画像を分割する。
【０８４８】図１３６に構成を示す領域処理部３００１
は、アンカバードバックグラウンド領域の画像、および
カバードバックグラウンド領域の画像を使用しない。
【０８４９】領域分割部３１０２は、分割された教師画
像である、教師画像の背景領域の画像を背景領域教師画
像フレームメモリ３１０３に供給し、教師画像の前景領
域の画像を前景領域教師画像フレームメモリ３１０４に
供給する。
【０８５０】背景領域教師画像フレームメモリ３１０３
は、領域分割部３１０２から供給された、教師画像の背
景領域の画像を記憶する。背景領域教師画像フレームメ
モリ３１０３は、記憶している教師画像の背景領域の画
像をノイズ付加部３１０５−１および学習部３１０８−
１に供給する。
【０８５１】前景領域教師画像フレームメモリ３１０４
は、領域分割部３１０２から供給された、教師画像の前
景領域の画像を記憶する。前景領域教師画像フレームメ
モリ３１０４は、記憶している教師画像の前景領域の画
像をノイズ付加部３１０５−２および学習部３１０８−
２に供給する。
【０８５２】ノイズ付加部３１０５−１は、例えば、乱
数を生成して、背景領域教師画像フレームメモリ３１０
３から供給された、教師画像の背景領域の画像の画素値
に乱数を加算して、背景領域の画像にノイズを付加す
る。ノイズ付加部３１０５−１は、ノイズを付加した背
景領域の画像を背景領域生徒画像フレームメモリ３１０
６に供給する。
【０８５３】背景領域生徒画像フレームメモリ３１０６
は、ノイズ付加部３１０５−１から供給された、ノイズ
が付加された背景領域の画像を、生徒画像として記憶す
る。背景領域生徒画像フレームメモリ３１０６は、記憶
している、教師画像の背景領域の画像に対応する生徒画
像を学習部３１０８−１に供給する。
【０８５４】ノイズ付加部３１０５−２は、例えば、乱
数を生成して、前景領域教師画像フレームメモリ３１０
４から供給された、教師画像の前景領域の画像の画素値
に乱数を加算して、前景領域の画像にノイズを付加す
る。ノイズ付加部３１０５−２は、ノイズを付加した前
景領域の画像を前景領域生徒画像フレームメモリ３１０
７に供給する。
【０８５５】前景領域生徒画像フレームメモリ３１０７
は、ノイズ付加部３１０５−２から供給された、ノイズ
が付加された前景領域の画像を、生徒画像として記憶す
る。前景領域生徒画像フレームメモリ３１０７は、記憶
している、教師画像の前景領域の画像に対応する生徒画
像を学習部３１０８−２に供給する。
【０８５６】学習部３１０８−１は、背景領域教師画像
フレームメモリ３１０３から供給されたの背景領域の画
像である教師画像、および背景領域生徒画像フレームメ
モリ３１０６から供給された、ノイズが付加されている
生徒画像を基に、背景領域に対応する係数セットを生成
し、生成した係数セットを係数セットメモリ３１０９に
供給する。
【０８５７】学習部３１０８−２は、前景領域教師画像
フレームメモリ３１０４から供給された前景領域の画像
である教師画像、および前景領域生徒画像フレームメモ
リ３１０７から供給された、ノイズが付加されている生
徒画像を基に、前景領域に対応する係数セットを生成
し、生成した係数セットを係数セットメモリ３１０９に
供給する。
【０８５８】係数セットメモリ３１０９は、学習部３１
０８−１から供給された背景領域に対応する係数セッ
ト、および学習部３１０８−２から供給された前景領域
に対応する係数セットを記憶する。
【０８５９】図１３７は、図１３６に構成を示す領域処
理部３００１が生成する係数セットを説明する図であ
る。領域処理部３００１は、背景領域に対応する係数セ
ット、および前景領域に対応する係数セットを個々に算
出する。領域処理部３００１は、アンカバードバックグ
ラウンド領域またはカバードバックグラウンド領域に対
応する係数セットを生成しない。
【０８６０】すなわち、領域分割部３１０２は、入力画
像を、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド
領域に属する画素からなる画像、カバードバックグラウ
ンド領域に属する画素からなる画像、および前景領域の
画像に分割する。
【０８６１】学習部３１０８−１は、分割された背景領
域の画像を基に、背景領域に対応する係数セットを算出
し、学習部３１０８−２は、分割された前景領域の画像
を基に、前景領域に対応する係数セットを算出する。
【０８６２】背景領域に対応する係数セットは、ノイズ
が除去された画素値を予測するクラス分類適応処理にお
いて、背景領域の画素値の予測に使用される。前景領域
に対応する係数セットは、ノイズが除去された画素値を
予測するクラス分類適応処理において、前景領域の画素
値の予測に使用される。
【０８６３】背景領域の画像に対応する予測画像、アン
カバードバックグラウンド領域に対応する画像、カバー
ドバックグラウンド領域に対応する画像、および前景領
域の画像に対応する予測画像は、合成され、１つの画像
とされる。
【０８６４】図１３８のフローチャートを参照して、図
１３６に構成を示す領域処理部３００１による、クラス
分類適応処理による画素値の予測に使用される係数セッ
トを生成する学習の処理を説明する。
【０８６５】ステップＳ３１０１において、領域分割部
３１０２は、領域特定部１０３から供給された領域情報
を基に、教師画像フレームメモリ３１０１に記憶されて
いる教師画像を領域分割する。すなわち、領域分割部３
１０２は、領域分割された教師画像である、教師画像の
背景領域の画像を背景領域教師画像フレームメモリ３１
０３に供給する。領域分割部３１０２は、領域分割され
た教師画像である、教師画像の前景領域の画像を前景領
域教師画像フレームメモリ３１０４に供給する。
【０８６６】ステップＳ３１０２において、ノイズ付加
部３１０５−１および３１０５−２は、背景領域、およ
び前景領域それぞれの生徒画像を生成する。すなわち、
例えば、ノイズ付加部３１０５−１は、乱数を生成し
て、背景領域教師画像フレームメモリ３１０３に記憶さ
れている、背景領域の画像の画素値に乱数を加算して、
背景領域の画像にノイズを付加する。ノイズ付加部３１
０５−２は、乱数を生成して、前景領域教師画像フレー
ムメモリ３１０４に記憶されている、前景領域の画像の
画素値に乱数を加算して、前景領域の画像にノイズを付
加する。
【０８６７】ステップＳ３１０３において、学習部３１
０８−１は、背景領域教師画像フレームメモリ３１０３
に記憶されている、背景領域の画像である教師画像、お
よび背景領域生徒画像フレームメモリ３１０６に記憶さ
れている、ノイズが付加された生徒画像を基に、背景領
域に対応する係数セットを生成する。係数セットの生成
の処理の詳細は、図９２のフローチャートを参照して説
明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０８６８】ステップＳ３１０４において、学習部３１
０８−２は、前景領域教師画像フレームメモリ３１０４
に記憶されている、前景領域の画像である教師画像、お
よび前景領域生徒画像フレームメモリ３１０７に記憶さ
れている、ノイズが付加された生徒画像を基に、前景領
域に対応する係数セットを生成する。係数セットの生成
の処理の詳細は、図９２のフローチャートを参照して説
明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０８６９】ステップＳ３１０５において、学習部３１
０８−１および３１０８−２は、それぞれ、背景領域に
対応する係数セット、または前景領域に対応する係数セ
ットを係数セットメモリ３１０９に供給する。係数セッ
トメモリ３１０９は、背景領域、または前景領域のそれ
ぞれに対応する係数セットを記憶して、処理は終了す
る。
【０８７０】このように、図１３６に構成を示す領域処
理部３００１は、背景領域に対応する係数セット、およ
び前景領域に対応する係数セットを生成することができ
る。
【０８７１】なお、ステップＳ３１０３およびステップ
Ｓ３１０４の処理を、シリアルに実行しても、パラレル
に実行しても良いことは勿論である。
【０８７２】図１３９は、クラス分類適応処理を実行し
て、ノイズを除去した画像を生成する領域処理部３００
１の構成を示すブロック図である。フレームメモリ３２
０１は、入力画像をフレーム単位で記憶する。フレーム
メモリ３２０１は、記憶している入力画像を領域分割部
３２０２に供給する。
【０８７３】領域分割部３２０２は、領域特定部１０３
から供給された領域情報を基に、背景領域、および前景
領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバ
ードバックグラウンド領域毎に入力画像を分割する。す
なわち、領域分割部３２０２は、分割された入力画像で
ある、背景領域の画像を背景領域フレームメモリ３２０
３に供給し、前景領域の画像を前景領域フレームメモリ
３２０４に供給する。
【０８７４】領域分割部３２０２は、分割された入力画
像である、カバードバックグラウンド領域、およびアン
カバードバックグラウンド領域の画像を、合成部３２０
７に供給する。
【０８７５】背景領域フレームメモリ３２０３は、領域
分割部３２０２から供給された、背景領域に属する画素
からなる背景領域の画像を記憶する。背景領域フレーム
メモリ３２０３は、記憶している背景領域の画像をマッ
ピング部３２０５−１に供給する。
【０８７６】前景領域フレームメモリ３２０４は、領域
分割部３２０２から供給された、前景領域に属する画素
からなる前景領域の画像を記憶する。前景領域入力画像
フレームメモリ５０６は、記憶している前景領域の画像
をマッピング部３２０５−２に供給する。
【０８７７】マッピング部３２０５−１は、係数セット
メモリ３２０６に記憶されている、背景領域に対応する
係数セットを基に、クラス分類適応処理により、背景領
域フレームメモリ３２０３に記憶されている背景領域の
画像に対応する、ノイズを除去した予測画像を生成す
る。マッピング部３２０５−１は、生成した予測画像を
合成部３２０７に供給する。
【０８７８】マッピング部３２０５−２は、係数セット
メモリ３２０６に記憶されている、前景領域に対応する
係数セットを基に、クラス分類適応処理により、前景領
域フレームメモリ３２０４に記憶されている前景領域の
画像に対応する、ノイズを除去した予測画像を生成す
る。マッピング部３２０５−２は、生成した予測画像を
合成部３２０７に供給する。
【０８７９】合成部３２０７は、マッピング部３２０５
−１から供給された背景領域の画像に対応する予測画
像、マッピング部３２０５−２から供給された前景領域
の画像に対応する予測画像、並びに領域分割部３２０２
から供給されたカバードバックグラウンド領域、および
アンカバードバックグラウンド領域の画像を合成し、合
成された画像をフレームメモリ３２０８に供給する。
【０８８０】フレームメモリ３２０８は、合成部３２０
７から供給された画像を記憶すると共に、記憶している
画像を出力画像として出力する。
【０８８１】次に、図１４０のフローチャートを参照し
て、図１３９に構成を示す領域処理部３００１の画像の
創造の処理を説明する。
【０８８２】ステップＳ３２０１において、領域分割部
３２０２は、領域特定部１０３から供給された領域情報
を基に、背景領域、前景領域、カバードバックグラウン
ド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域に入
力画像を分割する。すなわち、領域分割部３２０２は、
分割された入力画像である、背景領域に属する画素から
なる背景領域の画像を背景領域フレームメモリ３２０３
に供給し、前景領域に属する画素からなる前景領域の画
像を前景領域フレームメモリ３２０４に供給する。領域
分割部３２０２は、アンカバードバックグラウンド領域
に属する画素からなる画像、およびカバードバックグラ
ウンド領域に属する画素を合成部３２０７に供給する。
【０８８３】ステップＳ３２０２において、マッピング
部３２０５−１は、係数セットメモリ３２０６に記憶さ
れている、背景領域に対応する係数セットを基に、クラ
ス分類適応処理により、背景領域フレームメモリ３２０
３に記憶されている背景領域の画像に対応する、ノイズ
を除去した画像を予測する。ノイズを除去した画像の予
測の処理の詳細は、図９７のフローチャートを参照して
説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０８８４】ステップＳ３２０３において、マッピング
部３２０５−２は、係数セットメモリ３２０６に記憶さ
れている、前景領域に対応する係数セットを基に、クラ
ス分類適応処理により、前景領域フレームメモリ３２０
４に記憶されている前景領域の画像に対応する、ノイズ
を除去した画像を予測する。ノイズを除去した画像の予
測の処理の詳細は、図９７のフローチャートを参照して
説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０８８５】ステップＳ３２０４において、合成部３２
０７は、背景領域の画像に対応する予測画像、および前
景領域に対応する予測画像、並びにアンカバードバック
グラウンド領域の画像、およびカバードバックグラウン
ド領域の画像を合成する。合成部３２０７は、合成され
た画像をフレームメモリ３２０８に供給する。フレーム
メモリ３２０８は、合成部３２０７から供給された画像
を記憶する。
【０８８６】ステップＳ３２０５において、フレームメ
モリ３２０８は、記憶している、合成された画像を出力
し、処理は終了する。
【０８８７】このように、図１３９に構成を示す領域処
理部３００１を有する画像処理装置は、背景領域、アン
カバードバックグラウンド領域、カバードバックグラウ
ンド領域、および前景領域毎に、入力画像を分割し、分
割された背景領域の画像、および前景領域の画像毎に予
測画像を生成し、生成した予測画像を、アンカバードバ
ックグラウンド領域、およびカバードバックグラウンド
領域の画像と合成することができるので、混合領域にお
いて、不自然な画像の劣化を発生させることなく、画像
全体のノイズを低減させることができる。
【０８８８】なお、ステップＳ３２０２およびステップ
Ｓ３２０３の処理を、シリアルに実行しても、パラレル
に実行しても良いことは勿論である。
【０８８９】また、本発明において、画像処理は、その
まま画像を通過させる処理を含む。
【０８９０】なお、前景となるオブジェクトの動きの方
向は左から右として説明したが、その方向に限定されな
いことは勿論である。
【０８９１】また、クラス分類適応処理は、所定の情報
から係数を生成して、生成した係数を基に実行するよう
にしてもよい。
【０８９２】以上においては、３次元空間と時間軸情報
を有する現実空間の画像をビデオカメラを用いて２次元
空間と時間軸情報を有する時空間への射影を行った場合
を例としたが、本発明は、この例に限らず、より多くの
第１の次元の第１の情報を、より少ない第２の次元の第
２の情報に射影した場合に適応することが可能である。
【０８９３】なお、センサは、CCDに限らす、固体撮像
素子である、例えば、BBD（Bucket Brigade Device）、
CID（Charge Injection Device）、またはCPD（Charge
Priming Device）などのセンサでもよく、また、検出素
子がマトリックス状に配置されているセンサに限らず、
検出素子が１列に並んでいるセンサでもよい。
【０８９４】本発明の信号処理を行うプログラムを記録
した記録媒体は、図１０に示すように、コンピュータと
は別に、ユーザにプログラムを提供するために配布され
る、プログラムが記録されている磁気ディスク９１（フ
ロッピ（登録商標）ディスクを含む）、光ディスク９２
（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digita
l Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク９３（Ｍ
Ｄ（Mini-Disc）（商標）を含む）、もしくは半導体メ
モリ９４などよりなるパッケージメディアにより構成さ
れるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態
でユーザに提供される、プログラムが記録されているRO
M７２や、記憶部７８に含まれるハードディスクなどで
構成される。
【０８９５】なお、本明細書において、記録媒体に記録
されるプログラムを記述するステップは、記載された順
序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずし
も時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に
実行される処理をも含むものである。
【０８９６】
【発明の効果】本発明の画像処理装置および方法、記録
媒体、並びにプログラムによれば、入力画像データに基
づいて、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト
成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェ
クト成分が混合されてなる混合領域、並びに前景オブジ
ェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェクト
を構成する背景オブジェクト成分からなる背景領域の一
方により構成される非混合領域のうちの、少なくとも一
方が特定され、特定結果に対応する領域特定情報が出力
され、混合領域および非混合領域のうちの、少なくとも
一方の領域の画素データが処理されるようにしたので、
背景の画像と移動する物体の画像との混ざり合い対応し
て画像を処理することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の画像処理装置の構成を示すブロック図で
ある。
【図２】クラスタップを説明する図である。
【図３】予測タップを説明する図である。
【図４】クラス分類適応処理の概略を説明する図であ
る。
【図５】従来の係数セットを説明する図である。
【図６】従来の学習の処理を説明するフローチャートで
ある。
【図７】従来の画像処理装置の構成を示すブロック図で
ある。
【図８】入力画像の画素値、およびクラス分類適応処理
により生成された出力画像の画素値を示す図である。
【図９】従来の画像の創造の処理を説明するフローチャ
ートである。
【図１０】本発明に係る画像処理装置の一実施の形態の
構成を示すブロック図である。
【図１１】画像処理装置の機能の構成を示すブロック図
である。
【図１２】センサによる撮像を説明する図である。
【図１３】画素の配置を説明する図である。
【図１４】検出素子の動作を説明する図である。
【図１５】動いている前景に対応するオブジェクトと、
静止している背景に対応するオブジェクトとを撮像して
得られる画像を説明する図である。
【図１６】背景領域、前景領域、混合領域、カバードバ
ックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウ
ンド領域を説明する図である。
【図１７】静止している前景に対応するオブジェクトお
よび静止している背景に対応するオブジェクトを撮像し
た画像における、隣接して１列に並んでいる画素の画素
値を時間方向に展開したモデル図である。
【図１８】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図１９】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図２０】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図２１】前景領域、背景領域、および混合領域の画素
を抽出した例を示す図である。
【図２２】画素と画素値を時間方向に展開したモデルと
の対応を示す図である。
【図２３】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図２４】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図２５】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図２６】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図２７】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図２８】分割された画像と、画素の画素値を時間方向
に展開したモデル図との対応を示す図である。
【図２９】分離された画像と、画素の画素値を時間方向
に展開したモデル図との対応を示す図である。
【図３０】分割された画像の例を示す図である。
【図３１】分離された画像の例を示す図である。
【図３２】本発明に係る画像処理装置の画像の処理を説
明するフローチャートである。
【図３３】領域特定部１０３の構成の一例を示すブロッ
ク図である。
【図３４】前景に対応するオブジェクトが移動している
ときの画像を説明する図である。
【図３５】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図３６】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図３７】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図３８】領域判定の条件を説明する図である。
【図３９】領域特定部１０３の領域の特定の結果の例を
示す図である。
【図４０】領域特定部１０３の領域の特定の結果の例を
示す図である。
【図４１】領域特定の処理を説明するフローチャートで
ある。
【図４２】領域特定部１０３の構成の他の一例を示すブ
ロック図である。
【図４３】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図４４】背景画像の例を示す図である。
【図４５】２値オブジェクト画像抽出部３０２の構成を
示すブロック図である。
【図４６】相関値の算出を説明する図である。
【図４７】相関値の算出を説明する図である。
【図４８】２値オブジェクト画像の例を示す図である。
【図４９】時間変化検出部３０３の構成を示すブロック
図である。
【図５０】領域判定部３４２の判定を説明する図であ
る。
【図５１】時間変化検出部３０３の判定の例を示す図で
ある。
【図５２】領域判定部１０３の領域特定の処理を説明す
るフローチャートである。
【図５３】領域判定の処理の詳細を説明するフローチャ
ートである。
【図５４】領域特定部１０３のさらに他の構成を示すブ
ロック図である。
【図５５】ロバスト化部３６１の構成を説明するブロッ
ク図である。
【図５６】動き補償部３８１の動き補償を説明する図で
ある。
【図５７】動き補償部３８１の動き補償を説明する図で
ある。
【図５８】領域特定の処理を説明するフローチャートで
ある。
【図５９】ロバスト化の処理の詳細を説明するフローチ
ャートである。
【図６０】混合比算出部１０４の構成の一例を示すブロ
ック図である。
【図６１】理想的な混合比αの例を示す図である。
【図６２】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図６３】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図６４】前景の成分の相関を利用した近似を説明する
図である。
【図６５】C，N、およびPの関係を説明する図である。
【図６６】推定混合比処理部４０１の構成を示すブロッ
ク図である。
【図６７】推定混合比の例を示す図である。
【図６８】混合比算出部１０４の他の構成を示すブロッ
ク図である。
【図６９】混合比の算出の処理を説明するフローチャー
トである。
【図７０】推定混合比の演算の処理を説明するフローチ
ャートである。
【図７１】混合比αを近似する直線を説明する図であ
る。
【図７２】混合比αを近似する平面を説明する図であ
る。
【図７３】混合比αを算出するときの複数のフレームの
画素の対応を説明する図である。
【図７４】混合比推定処理部４０１の他の構成を示すブ
ロック図である。
【図７５】推定混合比の例を示す図である。
【図７６】混合比の算出の処理を説明するフローチャー
トである。
【図７７】カバードバックグラウンド領域に対応するモ
デルによる混合比推定の処理を説明するフローチャート
である。
【図７８】前景背景分離部１０５の構成の一例を示すブ
ロック図である。
【図７９】入力画像、前景成分画像、および背景成分画
像を示す図である。
【図８０】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図８１】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図８２】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に
対応する期間を分割したモデル図である。
【図８３】分離部６０１の構成の一例を示すブロック図
である。
【図８４】分離された前景成分画像、および背景成分画
像の例を示す図である。
【図８５】前景と背景との分離の処理を説明するフロー
チャートである。
【図８６】係数セットを生成する分離画像処理部１０６
の構成を示すブロック図である。
【図８７】教師画像と生徒画像との関係を説明する図で
ある。
【図８８】学習部７０４の構成を示すブロック図であ
る。
【図８９】クラス分類処理を説明する図である。
【図９０】ＡＤＲＣ処理を説明する図である。
【図９１】分離画像処理部１０６による、係数セットを
生成する学習の処理を説明するフローチャートである。
【図９２】背景成分画像に対応する係数セットの生成の
処理を説明するフローチャートである。
【図９３】背景成分画像にクラス分類適応処理を適応し
て、空間方向に、より高解像度な画像を生成すると共
に、前景成分画像を線形補間する分離画像処理部１０６
の構成を示すブロック図である。
【図９４】マッピング部８０２の構成を示すブロック図
である。
【図９５】図９３に構成を示す分離画像処理部１０６の
処理を説明する図である。
【図９６】図９３の分離画像処理部１０６の処理を説明
するフローチャートである。
【図９７】背景成分画像に対応する画像の予測の処理を
説明するフローチャートである。
【図９８】背景成分画像にのみエッジ強調処理を適用す
る分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図であ
る。
【図９９】エッジ強調部９０１の構成を示すブロック図
である。
【図１００】エッジ強調の処理を説明する図である。
【図１０１】フィルタ係数を示す図である。
【図１０２】ハイパスフィルタ９２１の動作を説明する
図である。
【図１０３】フィルタ係数を示す図である。
【図１０４】ハイパスフィルタ９２１の動作を説明する
図である。
【図１０５】エッジ強調部９０１の他の構成を示すブロ
ック図である。
【図１０６】フィルタ係数を示す図である。
【図１０７】フィルタ７４１の動作を説明する図であ
る。
【図１０８】フィルタ係数を示す図である。
【図１０９】フィルタ７４１の動作を説明する図であ
る。
【図１１０】図９８に構成を示す分離画像処理部１０６
の処理を説明する図である。
【図１１１】図９８に構成を示す分離画像処理部１０６
の処理を説明するフローチャートである。
【図１１２】画像処理装置の機能の他の構成を示すブロ
ック図である。
【図１１３】混合比算出部１００１の構成の一例を示す
ブロック図である。
【図１１４】前景背景分離部１００２の構成の一例を示
すブロック図である。
【図１１５】本発明に係る画像処理装置の機能の他の構
成を示すブロック図である。
【図１１６】背景成分画像のモデルの例を示す図であ
る。
【図１１７】補正された背景成分画像のモデルの例を示
す図である。
【図１１８】図１１５の画像処理装置の処理を説明する
図である。
【図１１９】図１１５の画像処理装置の処理を説明する
図である。
【図１２０】図１１５に構成を示す、本発明に係る画像
処理装置の画像の処理を説明するフローチャートであ
る。
【図１２１】動きボケ除去部２００１の構成の一例を示
すブロック図である。
【図１２２】処理単位を説明する図である。
【図１２３】前景成分画像の画素値を時間方向に展開
し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図で
ある。
【図１２４】前景成分画像の画素値を時間方向に展開
し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図で
ある。
【図１２５】前景成分画像の画素値を時間方向に展開
し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図で
ある。
【図１２６】前景成分画像に含まれる動きボケの除去の
処理を説明するフローチャートである。
【図１２７】係数セットを生成するボケ除去画像処理部
２００３の構成を示すブロック図である。
【図１２８】ノイズを除去するクラス分類適応処理に使
用される係数セットを生成する学習の処理を説明するフ
ローチャートである。
【図１２９】ボケ除去画像処理部２００３の構成を示す
ブロック図である。
【図１３０】ボケ除去画像処理部２００３の処理を説明
する図である。
【図１３１】図１２９に構成を示すボケ除去画像処理部
２００３の画像の処理を説明するフローチャートであ
る。
【図１３２】画像処理装置の機能の他の構成を示すブロ
ック図である。
【図１３３】画像処理装置の機能のさらに他の構成を示
すブロック図である。
【図１３４】図１３３に示す画像処理装置の処理を説明
する図である。
【図１３５】図１３３に構成を示す、本発明に係る画像
処理装置の画像の処理を説明するフローチャートであ
る。
【図１３６】係数セットを生成する領域処理部３００１
の構成を示すブロック図である。
【図１３７】図１３６に構成を示す領域処理部３００１
が生成する係数セットを説明する図である。
【図１３８】係数セットを生成する学習の処理を説明す
るフローチャートである。
【図１３９】ノイズが除去された画像を生成する領域処
理部３００１の構成を示すブロック図である。
【図１４０】図１３９に構成を示す領域処理部３００１
の画像の創造の処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
７１ CPU， ７２ ROM， ７３ RAM， ７６ 入力
部， ７７ 出力部，７８ 記憶部， ７９ 通信部，
９１ 磁気ディスク， ９２ 光ディスク， ９３
光磁気ディスク， ９４ 半導体メモリ， １０１ オ
ブジェクト抽出部， １０２ 動き検出部， １０３
領域特定部， １０４ 混合比算出部， １０５ 前景
背景分離部， １０６ 分離画像処理部， ２０１ フ
レームメモリ， ２０２−１乃至２０２−４ 静動判定
部， ２０３−１乃至２０３−３ 領域判定部， ２０
４ 判定フラグ格納フレームメモリ， ２０５ 合成
部， ２０６ 判定フラグ格納フレームメモリ， ３０
１ 背景画像生成部， ３０２ ２値オブジェクト画像
抽出部， ３０３ 時間変化検出部， ３２１ 相関値
演算部， ３２２ しきい値処理部， ３４１ フレー
ムメモリ， ３４２領域判定部， ３６１ ロバスト化
部， ３８１ 動き補償部， ３８２ スイッチ， ３
８３−１乃至３８３−Ｎ フレームメモリ、 ３８４−
１乃至３８４−Ｎ 重み付け部， ３８５ 積算部，
４０１ 推定混合比処理部， ４０２ 推定混合比処理
部， ４０３ 混合比決定部， ４２１ フレームメモ
リ，４２２ フレームメモリ， ４２３ 混合比演算
部， ４４１ 選択部， ４４２ 推定混合比処理部，
４４３ 推定混合比処理部， ４４４ 選択部，５０
１ 遅延回路， ５０２ 足し込み部， ５０３ 演算
部， ６０１ 分離部， ６０２ スイッチ， ６０３
合成部， ６０４ スイッチ， ６０５合成部， ６
２１ フレームメモリ， ６２２ 分離処理ブロック，
６２３フレームメモリ， ６３１ アンカバード領域
処理部， ６３２ カバード領域処理部， ６３３ 合
成部， ６３４ 合成部， ７０１ 教師画像フレーム
メモリ， ７０２ 加重平均部， ７０３ 生徒画像フ
レームメモリ， ７０４学習部， ７０５ 係数セット
メモリ， ７２１ クラス分類部， ７２２ 予測タッ
プ取得部， ７２３ 対応画素取得部， ７２４ 正規
方程式生成部，７２５ 係数計算部， ７３１ クラス
タップ取得部， ７３２ 波形分類部，８０２ マッピ
ング部， ８０３ 係数セットメモリ， ８０６ 線形
補間処理部， ８０８ 合成部， ８２１ マッピング
処理部， ８３１ クラス分類部， ８３２ 予測タッ
プ取得部， ８３３ 予測演算部， ８５１ クラスタ
ップ取得部， ８５２ 波形分類部， ９０１ エッジ
強調部， ９０２ 合成部， ９２１ ハイパスフィル
タ， ９２２ ゲイン調整部， ９２３ 加算部， ９
４１ フィルタ， １００１ 混合比算出部， １００
２ 前景背景分離部， １０２１ 選択部， ２００１
動きボケ除去部， ２００２ 補正部，２００３ ボ
ケ除去画像処理部， ２１０１ 処理単位決定部， ２
１０２モデル化部， ２１０３ 方程式生成部， ２１
０４ 足し込み部， ２１０５演算部， ２２０１ 教
師画像フレームメモリ， ２２０２ ノイズ付加部，２
２０３ 生徒画像フレームメモリ， ２２０４ 学習
部， ２２０５ 係数セットメモリ， ２３０２ マッ
ピング部， ２３０３ 係数セットメモリ，２３０６
エッジ強調部， ２３０８ 合成部， ３００１ 領域
処理部， ３１０２ 領域分割部， ３１０３ 背景領
域教師画像フレームメモリ， ３１０４ 前景領域教師
画像フレームメモリ， ３１０５−１および３１０５−
２ ノイズ付加部， ３１０６ 背景領域生徒画像フレ
ームメモリ， ３１０７ 前景領域生徒画像フレームメ
モリ， ３１０８−１および３１０８−２ 学習部，３
１０９ 係数セットメモリ， ３２０２ 領域分割部，
３２０３ 背景領域フレームメモリ， ３２０４ 前
景領域フレームメモリ， ３２０５−１および３２０５
−２ マッピング部， ３２０６ 係数セットメモリ，
３２０７ 合成部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 沢尾 貴志 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 藤原 直樹 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 永野 隆浩 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 和田 成司 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 (72)発明者 三宅 徹 東京都品川区北品川６丁目７番35号 ソニ ー株式会社内 Ｆターム(参考） 5B057 CA08 CA12 CA16 CB08 CB12 CB16 CC02 CE03 CE04 CE06 CH18 DA08 DB02 DB09 DC16 DC32 DC40 5C021 PA66 RA01 RB06 YB03 YC13 ZA01 5L096 CA04 EA39 EA43 FA06 FA34 GA08 GA11 GA12 GA32 HA02 JA03 LA05

Claims (20)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 時間積分効果を有する所定数の画素を有
    する撮像素子によって取得された所定数の画素データか
    らなる入力画像データを処理する画像処理装置におい
    て、 前記入力画像データに基づいて、前景オブジェクトを構
    成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクト
    を構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合
    領域、並びに前記前景オブジェクト成分からなる前景領
    域、および前記背景オブジェクトを構成する背景オブジ
    ェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非
    混合領域のうちの、少なくとも一方を特定し、特定結果
    に対応する領域特定情報を出力する領域特定手段と、 前記混合領域および前記非混合領域のうちの、少なくと
    も一方の領域の前記画素データを処理する処理手段とを
    含むことを特徴とする画像処理装置。
  2. 【請求項２】 前記処理手段は、前記領域特定手段によ
    り特定される１つの領域を、他の領域の処理の方式と異
    なる方式で処理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】 前記領域特定手段は、前記前景領域およ
    び前記背景領域をさらに特定し、特定結果に対応する前
    記領域特定情報を出力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】 前記領域特定手段は、カバードバックグ
    ラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド領域
    をさらに特定し、特定結果に対応する前記領域特定情報
    を出力す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】 前記領域特定情報を基に、前記混合領域
    の前記画素データを、前記前景オブジェクト成分と前記
    背景オブジェクト成分とに分離する分離手段をさらに含
    み、 前記処理手段は、前記前景オブジェクト成分および前記
    背景オブジェクト成分のうちの、少なくとも一方を処理
    することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
  6. 【請求項６】 時間積分効果を有する所定数の画素を有
    する撮像素子によって取得された所定数の画素データか
    らなる入力画像データを処理する画像処理方法におい
    て、 前記入力画像データに基づいて、前景オブジェクトを構
    成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクト
    を構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合
    領域、並びに前記前景オブジェクト成分からなる前景領
    域、および前記背景オブジェクトを構成する背景オブジ
    ェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非
    混合領域のうちの、少なくとも一方を特定し、特定結果
    に対応する領域特定情報を出力する領域特定ステップ
    と、 前記混合領域および前記非混合領域のうちの、少なくと
    も一方の領域の前記画素データを処理する処理ステップ
    とを含むことを特徴とする画像処理方法。
  7. 【請求項７】 前記処理ステップにおいて、前記領域特
    定ステップの処理により特定される１つの領域が、他の
    領域の処理の方式と異なる方式で処理されることを特徴
    とする請求項６に記載の画像処理方法。
  8. 【請求項８】 前記領域特定ステップにおいて、前記前
    景領域および前記背景領域がさらに特定され、特定結果
    に対応する前記領域特定情報が出力されることを特徴と
    する請求項６に記載の画像処理方法。
  9. 【請求項９】 前記領域特定ステップにおいて、カバー
    ドバックグラウンド領域およびアンカバードバックグラ
    ウンド領域がさらに特定され、特定結果に対応する前記
    領域特定情報が出力されることを特徴とする請求項６に
    記載の画像処理方法。
  10. 【請求項１０】 前記領域特定情報を基に、前記混合領
    域の前記画素データを、前記前景オブジェクト成分と前
    記背景オブジェクト成分とに分離する分離ステップをさ
    らに含み、 前記処理ステップにおいて、前記前景オブジェクト成分
    および前記背景オブジェクト成分のうちの、少なくとも
    一方が処理されることを特徴とする請求項６に記載の画
    像処理方法。
  11. 【請求項１１】 時間積分効果を有する所定数の画素を
    有する撮像素子によって取得された所定数の画素データ
    からなる入力画像データを処理する画像処理用のプログ
    ラムであって、 前記入力画像データに基づいて、前景オブジェクトを構
    成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクト
    を構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合
    領域、並びに前記前景オブジェクト成分からなる前景領
    域、および前記背景オブジェクトを構成する背景オブジ
    ェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非
    混合領域のうちの、少なくとも一方を特定し、特定結果
    に対応する領域特定情報を出力する領域特定ステップ
    と、 前記混合領域および前記非混合領域のうちの、少なくと
    も一方の領域の前記画素データを処理する処理ステップ
    とを含むことを特徴とするコンピュータが読み取り可能
    なプログラムが記録されている記録媒体。
  12. 【請求項１２】 前記処理ステップにおいて、前記領域
    特定ステップの処理により特定される１つの領域が、他
    の領域の処理の方式と異なる方式で処理されることを特
    徴とする請求項１１に記載の記録媒体。
  13. 【請求項１３】 前記領域特定ステップにおいて、前記
    前景領域および前記背景領域がさらに特定され、特定結
    果に対応する前記領域特定情報が出力されることを特徴
    とする請求項１１に記載の記録媒体。
  14. 【請求項１４】 前記領域特定ステップにおいて、カバ
    ードバックグラウンド領域およびアンカバードバックグ
    ラウンド領域がさらに特定され、特定結果に対応する前
    記領域特定情報が出力されることを特徴とする請求項１
    １に記載の記録媒体。
  15. 【請求項１５】 前記プログラムは、前記領域特定情報
    を基に、前記混合領域の前記画素データを、前記前景オ
    ブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分とに分離す
    る分離ステップをさらに含み、 前記処理ステップにおいて、前記前景オブジェクト成分
    および前記背景オブジェクト成分のうちの、少なくとも
    一方が処理されることを特徴とする請求項１１に記載の
    記録媒体。
  16. 【請求項１６】 時間積分効果を有する所定数の画素を
    有する撮像素子によって取得された所定数の画素データ
    からなる入力画像データを処理するコンピュータに、 前記入力画像データに基づいて、前景オブジェクトを構
    成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクト
    を構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合
    領域、並びに前記前景オブジェクト成分からなる前景領
    域、および前記背景オブジェクトを構成する背景オブジ
    ェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非
    混合領域のうちの、少なくとも一方を特定し、特定結果
    に対応する領域特定情報を出力する領域特定ステップ
    と、 前記混合領域および前記非混合領域のうちの、少なくと
    も一方の領域の前記画素データを処理する処理ステップ
    とを実行させるプログラム。
  17. 【請求項１７】 前記処理ステップにおいて、前記領域
    特定ステップの処理により特定される１つの領域が、他
    の領域の処理の方式と異なる方式で処理されることを特
    徴とする請求項１６に記載のプログラム。
  18. 【請求項１８】 前記領域特定ステップにおいて、前記
    前景領域および前記背景領域がさらに特定され、特定結
    果に対応する前記領域特定情報が出力されることを特徴
    とする請求項１６に記載のプログラム。
  19. 【請求項１９】 前記領域特定ステップにおいて、カバ
    ードバックグラウンド領域およびアンカバードバックグ
    ラウンド領域がさらに特定され、特定結果に対応する前
    記領域特定情報が出力されることを特徴とする請求項１
    ６に記載のプログラム。
  20. 【請求項２０】 前記領域特定情報を基に、前記混合領
    域の前記画素データを、前記前景オブジェクト成分と前
    記背景オブジェクト成分とに分離する分離ステップをさ
    らに含み、 前記処理ステップにおいて、前記前景オブジェクト成分
    および前記背景オブジェクト成分のうちの、少なくとも
    一方が処理されることを特徴とする請求項１６に記載の
    プログラム。
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