JP2004038537A - 画像処理装置及びその方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】動き情報の誤検出を低減できる画像処理装置及びその方法を提供する。
【解決手段】ＣＣＤカメラによる撮像画像の全画素の濃度値を微分処理してエッジ画像を抽出し、このエッジ画像から複数のエッジセグメントＳ１，Ｓ２，Ｓ３，…Ｓｎを形成すると共に、形成した各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎについて遺伝的アルゴリズムを適用する。即ち、演算処理部により、遺伝子に相当する各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎに遺伝子座として通し番号“１”，“２”，“３”，…，“Ｎ”を付し、各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎのそれぞれの遺伝子座にランダムにグループ番号Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，…，Ｇｎを割り当て、各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎに対して適応度を算出し、算出した適応度に関して遺伝子操作を行い、適応度が変化しなくなるまで遺伝子操作を繰り返して最良個体を選択する。
【選択図】 図３
【解決手段】ＣＣＤカメラによる撮像画像の全画素の濃度値を微分処理してエッジ画像を抽出し、このエッジ画像から複数のエッジセグメントＳ１，Ｓ２，Ｓ３，…Ｓｎを形成すると共に、形成した各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎについて遺伝的アルゴリズムを適用する。即ち、演算処理部により、遺伝子に相当する各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎに遺伝子座として通し番号“１”，“２”，“３”，…，“Ｎ”を付し、各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎのそれぞれの遺伝子座にランダムにグループ番号Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，…，Ｇｎを割り当て、各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎに対して適応度を算出し、算出した適応度に関して遺伝子操作を行い、適応度が変化しなくなるまで遺伝子操作を繰り返して最良個体を選択する。
【選択図】 図３
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、撮像部による撮像画像を処理する画像処理装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、カメラによる撮像画像を処理して対象物についての動き情報から運動パラメータを求める手法として、オプティカルフローを求めてから運動パラメータを求める２段階法、及び、直接運動パラメータを求める直接法があるが、いずれの方法においても、動きに基づく領域分割、動き情報の検出は密接に関わり合っている。
【０００３】
このとき、例えば図４に示すように、撮像画像をマトリクス状の複数領域に分割し、分割した領域のうち隣接するもの同士で動きの類似するものを統合するという処理が行われる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このように隣接する領域同士で動きの類似するものを統合すると、非常に近傍のところしか見ていないために、動きが類似していても違う動きをしている場合もあり、異なる物体まで同一のものと判断して動き情報の誤検出を招くおそれがあった。
【０００５】
そこで、本発明は、動き情報の誤検出を低減できる画像処理装置及びその方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記した目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、前記撮像部による撮像画像を分割して複数の小領域を形成する形成部と、前記各領域について遺伝的アルゴリズムを適用して、前記領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる前記領域の組み合わせを導出する導出部とを備えていることを特徴としている（請求項１）。
【０００７】
このような構成によれば、形成部により分割形成された各領域について、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用して領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる領域の組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似する領域が近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することができる。
【０００８】
また、本発明にかかる画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記導出部は、前記各領域に遺伝子座として通し番号を付し、前記各領域それぞれの前記遺伝子座にランダムにグループ番号を割り当て、前記各領域に対して適応度を算出し、算出した前記適応度に関して遺伝子操作を行い、最良個体の前記適応度が変化しなくなるまで前記遺伝子操作を繰り返すものであることを特徴としている（請求項２）。
【０００９】
このような構成によれば、分割形成された各領域について、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用することができる。
【００１０】
また、本発明にかかる画像処理装置は、前記撮像部による撮像画像の全画素の濃度値を微分処理してエッジ画像を抽出し、このエッジ画像から複数のエッジセグメントを形成する形成部と、前記各エッジセグメントについて遺伝的アルゴリズムを適用して動き誤差が最も小さくなる組み合わせを導出する導出部とを備えていることを特徴としている（請求項３）。
【００１１】
このような構成によれば、形成部により形成された各エッジセグメントについて、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用してエッジセグメントの組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなるエッジセグメントの組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似するエッジセグメントが近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することができる。
【００１２】
また、本発明にかかる画像処理装置は、請求項３に記載の発明において、前記導出部は、前記各エッジセグメントに遺伝子座として通し番号を付し、前記各エッジセグメントのそれぞれの前記遺伝子座にランダムにグループ番号を割り当て、前記各エッジセグメントに対して適応度を算出し、算出した前記適応度に関して遺伝子操作を行い、最良個体の前記適応度が変化しなくなるまで前記遺伝子操作を繰り返すものであることを特徴としている（請求項４）。
【００１３】
このような構成によれば、分割形成された各エッジセグメントについて、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用することができる。
【００１４】
また、本発明にかかる画像処理方法は、前記撮像部による撮像画像を分割して複数の小領域を形成し、前記各領域について遺伝的アルゴリズムを適用して、前記領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる前記領域の組み合わせを導出することを特徴としている（請求項５）。
【００１５】
このような構成によれば、分割形成された各領域について、遺伝的アルゴリズムを適用して領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる領域の組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似する領域が近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することができる。
【００１６】
また、本発明にかかる画像処理方法は、前記撮像部による撮像画像の全画素の濃度値を微分処理してエッジ画像を抽出し、このエッジ画像から複数のエッジセグメントを形成し、前記各エッジセグメントについて遺伝的アルゴリズムを適用して動き誤差が最も小さくなる組み合わせを導出することを特徴としている（請求項６）。
【００１７】
このような構成によれば、形成された各エッジセグメントについて、遺伝的アルゴリズムを適用してエッジセグメントの組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなるエッジセグメントの組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似するエッジセグメントが近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
この発明の一実施形態について図１ないし図３を参照して説明する。但し、図１はブロック図、図２及び図３は動作説明図である。
【００１９】
本装置は、図１に示すように、撮像部であるＣＣＤカメラ１と、このカメラ１による撮像画像を処理するマイクロコンピュータから成る演算処理部２とにより構成されている。この演算処理部２は、カメラ１による撮像画像の全画素の濃度値を微分処理してエッジ画像を抽出し、このエッジ画像から図２に示すような複数のエッジセグメントＳ１，Ｓ２，Ｓ３，…Ｓｎを形成すると共に、形成した各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎについて遺伝的アルゴリズムを適用し、動き誤差が最も小さくなる組み合わせを導出する。
【００２０】
ところで、演算処理部２は、図３に示すように、遺伝子に相当する各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎに遺伝子座として通し番号“１”，“２”，“３”，…，“Ｎ”を付し、各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎのそれぞれの遺伝子座にランダムにグループ番号Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，…，Ｇｎを割り当て、各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎに対して適応度を算出し、算出した適応度に関して遺伝子操作を行い、適応度が変化しなくなるまで遺伝子操作を繰り返す。このような演算処理部２によるエッジセグメントの形成処理が形成部に相当し、演算処理部２による遺伝的アルゴリズムの適用処理が導出部に相当する。
【００２１】
このとき、演算処理部２は、カメラ１による撮像画像の全画素の濃度値を微分処理して形成した図２に示す各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎの動き量を最尤推定により求め、適応度を算出する。ここで、最尤推定により求めた推定解を（ｕ＾，ｖ＾）とし、撮像画像中の各画素におけるＸ方向、Ｙ方向、時間軸であるｔ方向の濃度微分値Ｅｘ，Ｅｙ及びＥｔとすると、遺伝子に相当する各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎの適応度関数ｆ（ｕ＾，ｖ＾）は、数式１で与えられる。尚、数式１において、Ｍはグループに属するエッジセグメントの画素の個数、αはスケーリング関数である。
【００２２】
【数１】
【００２３】
そして、演算処理部２は、遺伝子である各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎに対して、上記した数式１の演算による適応度の演算を行い、適応度が変化しなくなるまで選択、淘汰、突然変異の遺伝子操作を繰り返して最良個体を選択するのである。
【００２４】
こうすれば、形成された各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎについて、遺伝的アルゴリズムを適用して域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなるエッジセグメントＳ１〜Ｓｎの組み合わせを導出できるため、異なる物体であって動きの類似するエッジセグメントが近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを未然に防止でき、動き情報の誤検出を低減できる。
【００２５】
そして、このような画像処理装置を車載用機器として使用し、例えば車両周辺（特に、後側方）の歩行者の認識等を行う場合に、その対象物が歩行者かどうかの認識を行うことができ、車両走行時の補助として有効である。
【００２６】
なお、上記した実施形態では、カメラ１による撮像画像を２値化処理して各画素の濃度微分値を求めてエッジセグメントＳ１〜Ｓｎを形成し、各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎについて適応度が変化しなくなるまで遺伝子操作を繰り返すようにした場合について説明したが、カメラ１による撮像画像を例えばマトリクス状若しくは短冊状の複数の領域に分割し、各領域に遺伝子座及びグループ番号を割り当て、これら各領域に対して適応度を算出して、算出した適応度に関して遺伝子操作を行い、適応度が変化しなくなるまで遺伝子操作を繰り返して最良個体を選択するようにしても構わない。この場合にも、上記した実施形態と同等の高価を得ることができる。
【００２７】
更に、上記した実施形態では、撮像部としてＣＣＤカメラ１を使用した例を示したが、撮像部はＣＣＤカメラに限定されるものでないのは勿論である。
【００２８】
また、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能である。例えば、本発明の適用範囲も上記した車載用に限定されるものではなく、画像処理全般に適用が可能である。
【００２９】
【発明の効果】
以上のように、請求項１，５に記載の発明によれば、分割形成された各領域について、遺伝的アルゴリズムを適用して領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる領域の組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似する領域が近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することが可能になる。
【００３０】
また、請求項２に記載の発明によれば、分割形成された各領域について、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用することが可能になる。
【００３１】
また、請求項３，６に記載の発明によれば、形成された各エッジセグメントについて、遺伝的アルゴリズムを適用してエッジセグメントの組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなるエッジセグメントの組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似するエッジセグメントが近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することが可能になる。
【００３２】
また、請求項４に記載の発明によれば、分割形成された各エッジセグメントについて、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態のブロック図である。
【図２】この発明の一実施形態の動作説明図である。
【図３】この発明の一実施形態の動作説明図である。
【図４】従来例の動作説明図である。
【符号の説明】
１ ＣＣＤカメラ（撮像部）
２ 演算処理部（形成部、導出部）
【発明の属する技術分野】
この発明は、撮像部による撮像画像を処理する画像処理装置及びその方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、カメラによる撮像画像を処理して対象物についての動き情報から運動パラメータを求める手法として、オプティカルフローを求めてから運動パラメータを求める２段階法、及び、直接運動パラメータを求める直接法があるが、いずれの方法においても、動きに基づく領域分割、動き情報の検出は密接に関わり合っている。
【０００３】
このとき、例えば図４に示すように、撮像画像をマトリクス状の複数領域に分割し、分割した領域のうち隣接するもの同士で動きの類似するものを統合するという処理が行われる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかし、このように隣接する領域同士で動きの類似するものを統合すると、非常に近傍のところしか見ていないために、動きが類似していても違う動きをしている場合もあり、異なる物体まで同一のものと判断して動き情報の誤検出を招くおそれがあった。
【０００５】
そこで、本発明は、動き情報の誤検出を低減できる画像処理装置及びその方法を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記した目的を達成するために、本発明にかかる画像処理装置は、前記撮像部による撮像画像を分割して複数の小領域を形成する形成部と、前記各領域について遺伝的アルゴリズムを適用して、前記領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる前記領域の組み合わせを導出する導出部とを備えていることを特徴としている（請求項１）。
【０００７】
このような構成によれば、形成部により分割形成された各領域について、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用して領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる領域の組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似する領域が近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することができる。
【０００８】
また、本発明にかかる画像処理装置は、請求項１に記載の発明において、前記導出部は、前記各領域に遺伝子座として通し番号を付し、前記各領域それぞれの前記遺伝子座にランダムにグループ番号を割り当て、前記各領域に対して適応度を算出し、算出した前記適応度に関して遺伝子操作を行い、最良個体の前記適応度が変化しなくなるまで前記遺伝子操作を繰り返すものであることを特徴としている（請求項２）。
【０００９】
このような構成によれば、分割形成された各領域について、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用することができる。
【００１０】
また、本発明にかかる画像処理装置は、前記撮像部による撮像画像の全画素の濃度値を微分処理してエッジ画像を抽出し、このエッジ画像から複数のエッジセグメントを形成する形成部と、前記各エッジセグメントについて遺伝的アルゴリズムを適用して動き誤差が最も小さくなる組み合わせを導出する導出部とを備えていることを特徴としている（請求項３）。
【００１１】
このような構成によれば、形成部により形成された各エッジセグメントについて、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用してエッジセグメントの組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなるエッジセグメントの組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似するエッジセグメントが近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することができる。
【００１２】
また、本発明にかかる画像処理装置は、請求項３に記載の発明において、前記導出部は、前記各エッジセグメントに遺伝子座として通し番号を付し、前記各エッジセグメントのそれぞれの前記遺伝子座にランダムにグループ番号を割り当て、前記各エッジセグメントに対して適応度を算出し、算出した前記適応度に関して遺伝子操作を行い、最良個体の前記適応度が変化しなくなるまで前記遺伝子操作を繰り返すものであることを特徴としている（請求項４）。
【００１３】
このような構成によれば、分割形成された各エッジセグメントについて、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用することができる。
【００１４】
また、本発明にかかる画像処理方法は、前記撮像部による撮像画像を分割して複数の小領域を形成し、前記各領域について遺伝的アルゴリズムを適用して、前記領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる前記領域の組み合わせを導出することを特徴としている（請求項５）。
【００１５】
このような構成によれば、分割形成された各領域について、遺伝的アルゴリズムを適用して領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる領域の組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似する領域が近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することができる。
【００１６】
また、本発明にかかる画像処理方法は、前記撮像部による撮像画像の全画素の濃度値を微分処理してエッジ画像を抽出し、このエッジ画像から複数のエッジセグメントを形成し、前記各エッジセグメントについて遺伝的アルゴリズムを適用して動き誤差が最も小さくなる組み合わせを導出することを特徴としている（請求項６）。
【００１７】
このような構成によれば、形成された各エッジセグメントについて、遺伝的アルゴリズムを適用してエッジセグメントの組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなるエッジセグメントの組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似するエッジセグメントが近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することができる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
この発明の一実施形態について図１ないし図３を参照して説明する。但し、図１はブロック図、図２及び図３は動作説明図である。
【００１９】
本装置は、図１に示すように、撮像部であるＣＣＤカメラ１と、このカメラ１による撮像画像を処理するマイクロコンピュータから成る演算処理部２とにより構成されている。この演算処理部２は、カメラ１による撮像画像の全画素の濃度値を微分処理してエッジ画像を抽出し、このエッジ画像から図２に示すような複数のエッジセグメントＳ１，Ｓ２，Ｓ３，…Ｓｎを形成すると共に、形成した各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎについて遺伝的アルゴリズムを適用し、動き誤差が最も小さくなる組み合わせを導出する。
【００２０】
ところで、演算処理部２は、図３に示すように、遺伝子に相当する各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎに遺伝子座として通し番号“１”，“２”，“３”，…，“Ｎ”を付し、各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎのそれぞれの遺伝子座にランダムにグループ番号Ｇ１，Ｇ２，Ｇ３，…，Ｇｎを割り当て、各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎに対して適応度を算出し、算出した適応度に関して遺伝子操作を行い、適応度が変化しなくなるまで遺伝子操作を繰り返す。このような演算処理部２によるエッジセグメントの形成処理が形成部に相当し、演算処理部２による遺伝的アルゴリズムの適用処理が導出部に相当する。
【００２１】
このとき、演算処理部２は、カメラ１による撮像画像の全画素の濃度値を微分処理して形成した図２に示す各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎの動き量を最尤推定により求め、適応度を算出する。ここで、最尤推定により求めた推定解を（ｕ＾，ｖ＾）とし、撮像画像中の各画素におけるＸ方向、Ｙ方向、時間軸であるｔ方向の濃度微分値Ｅｘ，Ｅｙ及びＥｔとすると、遺伝子に相当する各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎの適応度関数ｆ（ｕ＾，ｖ＾）は、数式１で与えられる。尚、数式１において、Ｍはグループに属するエッジセグメントの画素の個数、αはスケーリング関数である。
【００２２】
【数１】
そして、演算処理部２は、遺伝子である各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎに対して、上記した数式１の演算による適応度の演算を行い、適応度が変化しなくなるまで選択、淘汰、突然変異の遺伝子操作を繰り返して最良個体を選択するのである。
【００２４】
こうすれば、形成された各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎについて、遺伝的アルゴリズムを適用して域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなるエッジセグメントＳ１〜Ｓｎの組み合わせを導出できるため、異なる物体であって動きの類似するエッジセグメントが近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを未然に防止でき、動き情報の誤検出を低減できる。
【００２５】
そして、このような画像処理装置を車載用機器として使用し、例えば車両周辺（特に、後側方）の歩行者の認識等を行う場合に、その対象物が歩行者かどうかの認識を行うことができ、車両走行時の補助として有効である。
【００２６】
なお、上記した実施形態では、カメラ１による撮像画像を２値化処理して各画素の濃度微分値を求めてエッジセグメントＳ１〜Ｓｎを形成し、各エッジセグメントＳ１〜Ｓｎについて適応度が変化しなくなるまで遺伝子操作を繰り返すようにした場合について説明したが、カメラ１による撮像画像を例えばマトリクス状若しくは短冊状の複数の領域に分割し、各領域に遺伝子座及びグループ番号を割り当て、これら各領域に対して適応度を算出して、算出した適応度に関して遺伝子操作を行い、適応度が変化しなくなるまで遺伝子操作を繰り返して最良個体を選択するようにしても構わない。この場合にも、上記した実施形態と同等の高価を得ることができる。
【００２７】
更に、上記した実施形態では、撮像部としてＣＣＤカメラ１を使用した例を示したが、撮像部はＣＣＤカメラに限定されるものでないのは勿論である。
【００２８】
また、本発明は上記した実施形態に限定されるものではなく、その趣旨を逸脱しない限りにおいて上述したもの以外に種々の変更を行うことが可能である。例えば、本発明の適用範囲も上記した車載用に限定されるものではなく、画像処理全般に適用が可能である。
【００２９】
【発明の効果】
以上のように、請求項１，５に記載の発明によれば、分割形成された各領域について、遺伝的アルゴリズムを適用して領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる領域の組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似する領域が近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することが可能になる。
【００３０】
また、請求項２に記載の発明によれば、分割形成された各領域について、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用することが可能になる。
【００３１】
また、請求項３，６に記載の発明によれば、形成された各エッジセグメントについて、遺伝的アルゴリズムを適用してエッジセグメントの組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなるエッジセグメントの組み合わせを導出するため、異なる物体であって動きの類似するエッジセグメントが近傍に存在する場合であっても、これらを同一のものと誤って判断することを防止でき、動き情報の誤検出を低減することが可能になる。
【００３２】
また、請求項４に記載の発明によれば、分割形成された各エッジセグメントについて、導出部により、遺伝的アルゴリズムを適用することが可能になる。
【図面の簡単な説明】
【図１】この発明の一実施形態のブロック図である。
【図２】この発明の一実施形態の動作説明図である。
【図３】この発明の一実施形態の動作説明図である。
【図４】従来例の動作説明図である。
【符号の説明】
１ ＣＣＤカメラ（撮像部）
２ 演算処理部（形成部、導出部）
Claims (6)
- 撮像部による撮像画像を処理する画像処理装置であって、
前記撮像部による撮像画像を分割して複数の小領域を形成する形成部と、
前記各領域について遺伝的アルゴリズムを適用して、前記領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる前記領域の組み合わせを導出する導出部と
を備えていることを特徴とする画像処理装置。 - 前記導出部は、
前記各領域に遺伝子座として通し番号を付し、前記各領域それぞれの前記遺伝子座にランダムにグループ番号を割り当て、前記各領域に対して適応度を算出し、算出した前記適応度に関して遺伝子操作を行い、最良個体の前記適応度が変化しなくなるまで前記遺伝子操作を繰り返すものである
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。 - 撮像部による撮像画像を処理する画像処理装置であって、
前記撮像部による撮像画像の全画素の濃度値を微分処理してエッジ画像を抽出し、このエッジ画像から複数のエッジセグメントを形成する形成部と、
前記各エッジセグメントについて遺伝的アルゴリズムを適用して動き誤差が最も小さくなる組み合わせを導出する導出部と
を備えていることを特徴とする画像処理装置。 - 前記導出部は、
前記各エッジセグメントに遺伝子座として通し番号を付し、前記各エッジセグメントのそれぞれの前記遺伝子座にランダムにグループ番号を割り当て、前記各エッジセグメントに対して適応度を算出し、算出した前記適応度に関して遺伝子操作を行い、最良個体の前記適応度が変化しなくなるまで前記遺伝子操作を繰り返すものである
ことを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。 - 撮像部による撮像画像を処理する画像処理方法であって、
前記撮像部による撮像画像を分割して複数の小領域を形成し、
前記各領域について遺伝的アルゴリズムを適用して、前記領域の組み合わせのうち動き誤差が最も小さくなる前記領域の組み合わせを導出する
ことを特徴とする画像処理方法。 - 撮像部による撮像画像を処理する画像処理方法であって、
前記撮像部による撮像画像の全画素の濃度値を微分処理してエッジ画像を抽出し、このエッジ画像から複数のエッジセグメントを形成し、
前記各エッジセグメントについて遺伝的アルゴリズムを適用して動き誤差が最も小さくなる組み合わせを導出する
ことを特徴とする画像処理方法。
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| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002194367A JP2004038537A (ja) | 2002-07-03 | 2002-07-03 | 画像処理装置及びその方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2002194367A JP2004038537A (ja) | 2002-07-03 | 2002-07-03 | 画像処理装置及びその方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2004038537A true JP2004038537A (ja) | 2004-02-05 |
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ID=31703084
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| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2002194367A Withdrawn JP2004038537A (ja) | 2002-07-03 | 2002-07-03 | 画像処理装置及びその方法 |
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|---|---|
| JP (1) | JP2004038537A (ja) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102903108A (zh) * | 2012-09-25 | 2013-01-30 | 哈尔滨工程大学 | 基于水下图像统计特性的边缘检测方法 |
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2002
- 2002-07-03 JP JP2002194367A patent/JP2004038537A/ja not_active Withdrawn
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN102903108A (zh) * | 2012-09-25 | 2013-01-30 | 哈尔滨工程大学 | 基于水下图像统计特性的边缘检测方法 |
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