JP2004227527A - 画像処理方法、その方法をコンピュータに行わせるプログラム、そのプログラムを記録する記録媒体 - Google Patents
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Abstract
【課題】ノイズを含むようなビデオ画像から良好に移動体を抽出することを可能とする。
【解決手段】時間軸上で連続する、背景と移動体とが含まれた複数の画像を処理する画像処理装置１０において、複数の画像を平均化することにより背景画像を生成する背景画像生成部３と、複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定する閾値決定部５と、背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成する差分画像生成部６と、閾値に基づいて前記差分画像を二値化する二値画像生成部７とを備える。
【選択図】 図１
【解決手段】時間軸上で連続する、背景と移動体とが含まれた複数の画像を処理する画像処理装置１０において、複数の画像を平均化することにより背景画像を生成する背景画像生成部３と、複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定する閾値決定部５と、背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成する差分画像生成部６と、閾値に基づいて前記差分画像を二値化する二値画像生成部７とを備える。
【選択図】 図１
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像から移動体を抽出する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
高速道路に設置されるカメラ等によって撮影される画像中には、背景と移動体が含まれることが多い。このような画像から移動体のみを抽出する技術として平均背景差分という方式がある。この技術によれば、画像処理装置は、背景と移動体を含む連続する複数の画像の輝度画像を平均化することにより移動体を除去した背景画像を作成し、その背景画像と、背景と移動体を含む画像の輝度画像との差分画像を作成する。ここで、輝度画像とは、色情報を含まない画像をいう。続いて、画像処理装置は、その差分画像を構成する各画素の輝度値を所定の閾値を用いて二値化することにより、画像から移動体を抽出する。以下、背景と移動体を含む画像をビデオ画像ということとする。
【０００３】
次に、この閾値の決定方法の一例について説明する。この方法では、まず、背景画像の輝度画像と、ビデオ画像の輝度画像について、互いに対応する位置にある画素の輝度差分値を算出し、同じ輝度差分値を画素の数を計数することにより、輝度差分値のヒストグラムを作成する。
【０００４】
図９に、このようにして作成されるヒストグラムの一例を示す。図９において、横軸が輝度差分値を示し、縦軸が等しい輝度差分値を持つ画素の数を示す。図９に示すように、輝度差分値のヒストグラムには、同じ輝度差分値を持つ画素の数が急減する点、（図９中の点Ｂ）が存在する。この点Ｂに対応する輝度差分値を上記の平均背景差分法で採用する閾値として設定することが可能である。しかし、実際には点Ｂに対応する輝度差分値よりも更に大きな輝度差分値を持つ画素中には、背景画素も含まれるため、このように決定された１つの閾値によってビデオ画像から移動体を完全に抽出することは難しいという問題があった。
【０００５】
なお、閾値の決定方法には、上記方法の他に、モード法、Ｐ−タイル法、判別分析法、微分ヒストグラム法等がある。ここでは説明を省略するが、いずれの方法も上記問題を有する。
【０００６】
以下、図１０から図１２を用いて、閾値が移動体の抽出結果に与える影響について説明する。図１０に、移動体を抽出する前のビデオ画像の一例を示す。図１０は高速道路の合流付近のビデオ画像を示し、このビデオ画像内の移動体は、走行している自動車である。図１１及び図１２に、図１０から移動体を抽出した結果を示す。まず、図１１について説明する。図１１は、閾値が小さすぎる場合に、図１０から移動体を抽出した結果を示す。図１１において、黒点が移動体として抽出された部分を示す。図１０と図１１を比較することにより、図１１において、移動体、つまり自動車は、部分的にしか抽出されていないことが分かる。次に、図１２について説明する。図１２は、閾値が大きすぎる場合に、図１０から移動体を抽出した結果を示す。図１２においても図１１と同様に、黒点が移動体として抽出された部分を示す。図１０と図１２を比較することにより、図１２において、移動体、つまり自動車は、良好に抽出されているが、移動体以外の部分、例えば、道路に標された導流帯（ゼブラゾーン）や、白線の輪郭付近も移動体として抽出されていることが分かる。このように、良好に移動体をビデオ画像から抽出するためには、閾値が適切に設定されることが必要である。
【０００７】
以下、閾値の決定にかかわる技術について例示する。まず、第１の発明について説明する。第１の発明は、差分画像の背景領域において、各画素差分値が一定でないために、良好に移動体を抽出できる部分とできない部分とが混在してしまうという問題を解決する事を目的とする。そのために、第１の発明によれば、差分画像を構成する画素ごとに閾値を決定する（例えば、特許文献１）。
【０００８】
次に、閾値の決定に関する技術についての更なる例示として第２の発明について説明する。第２の発明は、形状が変形することなく、移動体を抽出する事を可能とする事を目的とする。そのために、第２の発明によれば、画像を構成する画素ごとに閾値を設定することとし、各画素の閾値を差分値の半分とする（例えば、特許文献２）。
【０００９】
【特許文献１】
特開２０００−２８５２４４公報（段落００５７及び要約）
【特許文献２】
特開平０６−２２２１８８号公報（段落０００６及び００２８）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
例えば、ＮＴＳＣ（Ｎｏｒｔｈ Ａｍｅｒｉｃａ Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｃ）のようなコンポジット信号では、輝度情報と色情報を複合して伝送している都合上、画像処理系に信号を入力した際に、斜め線模様には虹状ノイズ（クロスカラー）が発生し、色の境界線には点状ノイズ（ドット妨害）が発生する傾向がある。これらのノイズは時間軸で大きく変動するため、画像処理において、移動体として認識されてしまうという問題があった。なお、図１２において、導流帯及び白線の輪郭付近が移動体として抽出されているが、これは上記の現象が原因の１つとなっている。
【００１１】
従って、上記の従来技術を用いてたとえ適切に閾値を決定しても、上記の現象等によって発生したノイズが多い映像では、ノイズを移動体として抽出してしまうという問題があった。また、ノイズを拾わないようにするために閾値を低くすると今度は移動体がうまく抽出できないという問題もあった。
【００１２】
また、夜間に撮影されたビデオ画像と昼間に撮影されたビデオ画像とでは、輝度値のレベルが大きく異なる為、両者に同じ閾値を用いた場合も、移動体を良好に抽出することができないという問題もあった。
【００１３】
以上の問題に鑑み、ノイズを含むようなビデオ画像から良好に移動体を抽出することが可能な技術を提供することが、本発明の解決しようとする第１の課題である。また、昼夜の変化或いは天候の変化によって画面全体の輝度値が左右される場合であっても、適切に閾値を決定することが可能な技術を提供する事が、本発明の解決しようとする第２の課題である。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の１態様によれば、時間軸上で連続する、背景と移動体とが含まれた複数の画像を処理する画像処理装置において、前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成する背景画像生成手段と、前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定する閾値決定手段と、前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成する差分画像生成手段と、前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する二値画像生成手段と、を備えるように構成する。平均背景差分法において、画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、その閾値を用いて二値画像を生成することにより、ノイズの発生頻度に応じて適切な閾値を決定する事が可能となる。延いては背景と移動体を含む画像から移動体を良好に抽出する事が可能となる。
【００１５】
上記構成において、閾値決定手段は、背景と移動体が含まれた画像が新たに入力されると、閾値を更新することを更に含むこととしてもよい。新たな画像が入力されるごとに閾値を決定することにより、処理対象となる画像の変化に対応して最適な閾値を決定することを可能とする。
【００１６】
また、上記構成において、前記統計情報は、画素値の分散であることとしてもよい。また、前記閾値は、画素値の標準偏差であることとしてもよい。また、前記閾値は、前記画像中の位置別或いは画素ごとに決定されることとしてもよい。また、前記背景と移動体が含まれた画像は輝度画像であることとしてもよい。 なお、上記画像処理装置によって行われる処理と同様の手順を含む画像処理方法によっても、上記の画像処理装置と同様の作用・効果を得ることができるため、上記課題を解決することが可能である。また、上記読者が利用する情報取得装置によって行われる処理と同様の手順を含む情報取得方法によっても、上記情報取得装置と同様の作用・効果を得ることができるため、上記課題を解決することが可能である。
【００１７】
また、上記画像処理方法において行われる手順をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムも、上記コンピュータ・プログラムをコンピュータに備えられたメモリに一旦格納させ、そのコンピュータにそのメモリから上記コンピュータ・プログラムを読み出させて実行させることにより、上記課題を解決する事が可能である。同様に、上記情報取得方法において行われる手順をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムも、上記課題を解決する事が可能である。
【００１８】
また、各コンピュータ・プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体から、各プログラムをコンピュータに読み出させて、各プログラムをロードさせ、その後、上記と同様にしてそのコンピュータにそのコンピュータ・プログラムを実行させることによっても、上記課題を解決することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
本実施形態に係わる画像処理装置１０は、ビデオ画像から移動体を抽出する。以下、図１を用いて、本実施形態に係わる画像処理装置の構成について説明する。図１に示すように、画像処理装置１０は、画像入力部１、輝度画像生成２、背景画像生成部３、バッファ４、閾値決定部５、背景差分画像生成部６、二値画像生成部７を備える。
【００２０】
画像入力部１は、ビデオ画像、つまり背景と移動体を含む画像を示すコンポジット信号を入力する。輝度画像生成部２は、画像入力部１から入力されたコンポジット信号から輝度情報を取出すことにより、輝度画像を生成する。背景画像生成部３は、現時点から遡って一定時間内に入力された輝度画像を平均することにより、背景画像を作成する。より具体的には、背景画像生成部３は、バッファ４に蓄積された背景画像を取得して、最新に入力された輝度画像とバッファ４から取得した輝度画像とに基づいて、所定期間内に入力された輝度画像を平均化することにより新たな背景画像を生成する。また、新たに生成された背景画像は、最新の背景画像としてバッファ４に蓄積され、次回に背景画像を生成して背景画像を更新する際に用いられる。
【００２１】
閾値決定部５は、入力されたビデオ画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定する。ここで、画素値を輝度値としてもよい。より具体的には、輝度画像生成部２によって生成された輝度画像と背景画像生成部３によって生成された背景画像とから、画素ごとの閾値を決定する。さらにより具体的には、閾値決定部５は、一定時間内に入力されたビデオ画像を構成する各画素の輝度値の分散又は標準偏差を計算し、その分散又は標準偏差に基づいて各画素についての閾値を決定する。例えば、閾値決定部５は、輝度値の標準偏差を、その画素についての閾値として決定することとしてもよい。
【００２２】
背景差分画像生成部６は、輝度画像生成部２によって生成された輝度画像と背景画像生成部３によって生成された背景画像との差分画像を生成する。より具体的には、輝度画像を構成する各画素の画素値と、各画素に対応する背景画像中の画素の画素値との差分を算出することにより、差分画像を生成する。ここで、画素値を輝度値としてもよい。
【００２３】
二値画像生成部７は、閾値決定部５によって決定された閾値に基づいて背景差分画像生成部６によって生成された差分画像を二値化する。入力されたビデオ画像から移動体を抽出した結果は、二値画像生成部７によって生成された二値化された画像として得られる。
【００２４】
以下、図２及び３を用いて、画像処理装置１０によって行われる移動体の抽出処理について説明する。
図２及び図３に示す移動体の抽出処理は、３つに大別することができる。１つが、初期背景画像の生成処理であり、図２のステップＳ１からＳ５に相当する。１つが、初期閾値の決定処理であり、図２のステップＳ６からＳ１１に相当する。１つが、移動体の抽出処理であり、図３のステップＳ１２からＳ１８に相当する。
【００２５】
最初に、初期背景画像の生成処理について説明する。初期背景画像の生成処理は、ビデオ画像から移動体を抽出する処理を開始する際に最初に用いる背景画像である初期背景画像を生成する処理である。初期背景画像は、図２に示すステップＳ１からＳ４を所定回数繰り返すことによって生成される。
【００２６】
まず、画像入力部１からビデオ画像を示すコンポジット信号が入力されると（ステップＳ１）、輝度画像生成部２は、そのコンポジット信号から輝度情報を取出してそのビデオ画像の輝度画像を生成し、背景画像生成部３に出力する（ステップＳ２）。背景画像生成部３は、バッファ４から平均化された輝度画像を読み出して（初回の場合、バッファ４内は空である）、ステップＳ２で生成された輝度画像と読み出した平均化された画像を、さらに平均化する（ステップＳ３）。平均化の際に行われる計算は、（１）式で示される。
【００２７】
【数１】
【００２８】
（１）式に基づいて、背景画像生成部３は、現在の時刻ｔまでに入力された複数の輝度画像を構成する各画素の輝度値を平均化する。バッファ４には、ステップＳ３の結果が書き込まれる。
【００２９】
続いて、背景画像生成部３は、所定回数だけステップＳ３の処理を行ったか否か判定する（ステップＳ４）。所定回数だけステップＳ３を行った場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、ステップＳ３の処理で生成された平均化された輝度画像は、初期背景画像として以降の処理に用いられる（ステップＳ５）。所定回数だけステップＳ３を行っていない場合（ステップＳ４：Ｎｏ）、ステップＳ１に戻る。
【００３０】
このようにして初期背景画像が生成されると、次に、初期閾値の決定処理が行われる。初期背景画像の生成処理は、ビデオ画像から移動体を抽出する処理を開始する際に最初に用いる閾値である初期閾値を生成する処理である。初期背景画像は、図２に示すステップＳ６からＳ１０を所定回数繰り返すことによって生成される。以下、初期閾値の決定処理について説明する。
【００３１】
まず、画像入力部１からビデオ画像を示すコンポジット信号が入力されると（ステップＳ６）、輝度画像生成部２は、そのコンポジット信号から輝度情報を取出してそのビデオ画像の輝度画像を生成し、背景画像生成部３及び閾値決定部５に出力する（ステップＳ７）。背景画像生成部３は、バッファ４から背景画像を読み出して、ステップＳ７で生成された輝度画像と読み出した背景画像を、さらに平均化することにより新たな背景画像を生成し、生成された背景画像を閾値決定部５に出力する（ステップＳ８）。平均化の際に行われる計算は、（１）式と同様であるが、この場合、得られる背景画像は、現在の時刻ｔから所定時間遡った時刻までに入力された輝度画像を平均化した画像である。バッファ４には、ステップＳ８の結果が書き込まれる。
【００３２】
続いて、閾値決定部５は、ステップＳ７で生成された輝度画像及びステップＳ８で生成された背景画像とに基づいて、輝度値の分散（あるいは輝度値の分散を示す分散情報）を計算する。輝度値の分散を計算する際に行われる計算は、以下の（２）式で示される。
【００３３】
【数２】
【００３４】
（２）式に基づいて、閾値決定部５は、時刻ｔまでに入力された複数の輝度画像を構成する各画素の輝度値の分散を計算する。続いて、閾値決定部５は、ステップＳ９の分散の算出処理を所定回数だけ行ったか否か判定する（ステップＳ１０）。所定回数だけステップＳ９を行った場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、閾値決定部５は、ステップＳ９の処理で得られた分散に基づいて閾値を決定し、その閾値は、初期閾値として以降の処理に用いられる（ステップＳ１１）。例えば、閾値決定部５は、分散の平方根を閾値として決定することとしてもよい。この場合、閾値とステップＳ９で得られた分散の関係は、（３）式で示される。
【００３５】
【数３】
【００３６】
一方、所定回数だけステップＳ９を行っていない場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、ステップＳ６に戻る。
このようにして初期閾値が決定されると、次に、移動体の抽出処理が行われる。移動体の抽出は、図３に示すステップＳ１２からＳ１８を繰り返すことによって行われる。以下、移動体の抽出処理について説明する。
【００３７】
まず、画像入力部１からビデオ画像を示すコンポジット信号が入力されると（ステップＳ１２）、輝度画像生成部２は、そのコンポジット信号から輝度情報を取出してそのビデオ画像の輝度画像を生成し、背景画像生成部３、閾値決定部５及び背景差分画像生成部６に出力する（ステップＳ１３）。背景画像生成部３は、バッファ４から背景画像を読み出して、ステップＳ１３で生成された輝度画像と読み出した背景画像とを平均化することにより新たな背景画像を生成し、生成された新たな背景画像を閾値決定部５及び背景差分画像生成部６に出力する（ステップＳ１４）。平均化の際に行われる計算は、初期閾値の決定処理と同様である。バッファ４には、ステップＳ１４の結果が書き込まれる。
【００３８】
続いて、閾値決定部５は、ステップＳ１３で生成された輝度画像及びステップＳ１４で生成された背景画像とに基づいて、画素ごとに輝度値の分散を計算する。輝度値の分散を計算する際に行われる計算は、（２）式と同様であるが、この場合は、得られる分散は、現在の時刻ｔから所定時間遡った時刻までに入力された輝度画像を構成する画素の画素値についての分散である。さらに、閾値決定部５は、計算の結果得られた分散に基づいて新たな閾値を決定し、その閾値を二値画像生成部７に出力する（ステップＳ１５）。
【００３９】
各画素についての分散は、その画素位置において所定時間内にノイズが発生する頻度を示す。以下、図４及び図５を用いて、ノイズの発生と分散の関係について説明する。図４に、ノイズの発生頻度が高い画素位置での輝度差分値及びその標準偏差の時間変化を示す。また、図５に、ノイズの発生頻度が低い画素位置での輝度差分値及びその標準偏差の時間変化を示す。図４及び図５において、横軸が時刻を示し、縦軸がその画素位置にある画素の輝度差分値を示す。また、細い実線が輝度差分値の時間変化を示し、太い実線が標準偏差の時間変化を示す。ここで、標準偏差は、分散の平方根である。
【００４０】
図４及び図５において、輝度差分値変化を示すグラフの鋭いピークは移動体成分を示し、それ以外の成分は背景画像成分を示す。図４に示すように、ノイズの発生頻度が高い画素位置の場合、全体的に差分値の変動幅が大きいため標準偏差も比較的大きな値を持つ。また、図４では、時刻５１以降、全体的に輝度値が低下する傾向があり、これにあわせて標準偏差も徐々に小さくなっている。
【００４１】
一方、図５に示すように、ノイズの発生頻度が高い画素位置の場合、全体的に輝度差分値の変動幅が小さいため標準偏差は比較的小さな値を持つ。
図４および図５から、ノイズの発生頻度が大きい程、分散は大きくなる傾向があることが分かる。上記のように、閾値は、分散に基づいて決定される。したがって、本実施形態によれば、分散に基づいて閾値を決定することより、ノイズの発生頻度に対応して閾値を適切に決定することが可能となる。より具体的には、ノイズの発生頻度が大きい画素位置では閾値を大きく、ノイズの発生頻度が小さい画素位置では閾値を小さく設定する事が可能となる。延いては、ノイズを含むようなビデオ画像から良好に移動体を抽出することが可能となる。
【００４２】
また、本実施形態では、現時点から遡って所定時間内に入力された輝度画像を用いて背景画像を生成するために、差分画像を構成する各画素の輝度値の分散も入力された輝度画像の時間変化に応じて変化する。閾値は分散に基づいて決定されるため、閾値も入力された輝度画像の時間変化に応じて変化する。例えば、図４では時刻５１以降、全体的に輝度差分値が低下する傾向がみられるが、それにあわせて閾値も設定される。したがって、昼夜の変化或いは天候の変化によって輝度差分値が左右される場合であっても、適切に閾値を決定することが可能となる。
【００４３】
続いて、背景差分画像生成部６は、ステップＳ１３で生成された輝度画像及びステップＳ１４で生成された背景画像との差分画像を生成し、その閾値を二値画像生成部７に出力する（ステップＳ１６）。
【００４４】
二値画像生成部７は、ステップＳ１５で決定された閾値に基づいて、Ｓ１６で生成された差分画像を二値化することにより二値画像を生成する（ステップＳ１７）。このように生成された二値画像は、移動体が抽出された画像となる。その後さらに処理すべきビデオ画像がある場合（ステップＳ１８：Ｎｏ）、処理はステップＳ１２に戻り、そうでない場合、画像処理装置１０による処理は終了する。
【００４５】
以下、図６を用いて、本実施形態に係わる画像処理方法によって、図１０に示すビデオ画像から移動体を抽出した結果について説明する。図６においても図１１及び図１２と同様に、黒点が、黒点が移動体として抽出された部分を示す。図６と、図１１に示す閾値が小さすぎる場合の従来技術による抽出結果とを比較すると、図１１では、移動体が部分的にしか抽出されていないため、移動体の形状が不明瞭となっている。一方、図６では、移動体の形状を図１１よりも正確に捉えている。
【００４６】
次に、図６と、図１２に示す閾値が大きすぎる場合の従来技術による抽出結果とを比較すると、図１２では、移動体に加えて、導流帯等の白線の輪郭部分に発生しているノイズまで移動体として抽出されている。一方、図６では、移動体のみを正確に抽出しており、白線の輪郭部分等に発生するノイズは抽出されていない。従って、図６、図１１及び図１２から、本実施形態の方が従来技術と比べて、ビデオ画像から良好に移動体を抽出できていることが分かる。
【００４７】
図７に示すようにコンピュータ２０は、ＣＰＵ２１、メモリ２２、入力装置２３、出力装置２４、外部記憶装置２５、媒体駆動装置２６、及びネットワーク接続装置２７を備え、それらはバス２８により互いに接続されている。
【００４８】
メモリ２２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。メモリ４４は、バッファ４を実現することも可能である。また、画像処理装置１０をコンピュータで構成する場合、輝度画像生成部２、背景画像生成部３、閾値決定部５、背景差分画像生成部６及び二値画像生成部７は、コンピュータ２０のメモリ２２の特定のプログラムコードセグメントにプログラムとして格納される。
【００４９】
ＣＰＵ２１は、メモリ２２を利用して上述のプログラムを実行することにより、必要な処理を行う。
入力装置２３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、ユーザからの指示や情報の入力に用いられる。また、入力装置２３は、画像入力部１を実現する。出力装置２４は、例えば、ディスプレイやプリンタ等であり、コンピュータのユーザへの問い合わせ、処理結果等の出力に用いられる。また、端末ＴＲをコンピュータで構成する場合、電子透かし情報読み込み部１１を実現するための入力装置２３として、例えば、スキャナ、デジタルカメラ等が挙げられる。
【００５０】
外部記憶装置２５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置等である。さらに、上述のプログラムをコンピュータ２０の外部記憶装置２５に保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ２２にロードして使用することもできる。
【００５１】
媒体駆動装置２６は、可搬記録媒体２９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体２９としては、メモリカード、メモリスティック、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。この可搬記録媒体２９に上述のプログラムを格納しておき、必要に応じて、それをコンピュータ２０のメモリ２２にロードして使用することもできる。
【００５２】
ネットワーク接続装置２７は、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の任意のネットワーク（回線）を介して外部の装置と通信し、通信に伴うデータ変換を行う。また、必要に応じて、上述のプログラムを外部の装置から受け取り、それをコンピュータ２０のメモリ２２にロードして使用することもできる。
【００５３】
図８は、図７のコンピュータへのプログラムやデータのローディングを説明している。
上述の実施形態において説明した画像処理装置１０に相当する機能をコンピュータに行わせるためには、入力装置２３を介してプログラムをコンピュータに入力する方法以外に、記録媒体２９を用いる方法もある。そのためには、上述のプログラムを、コンピュータで読み取り可能な記録媒体２９に予め記憶させておく。そして、図８に示すようにしてその記録媒体２９からプログラムをコンピュータに読み出させて、そのコンピュータのメモリ２２や外部記憶装置２５に一旦格納させ、この格納されたプログラムをそのコンピュータの有するＣＰＵ２１に読み出させて実行させるように構成すればよい。
【００５４】
また、サーバ３０が有するＤＢから、通信回線（ネットワーク）３１を介して、プログラムをダウンロードすることとしてもよい。この場合、例えば、サーバ３０が有する送信側コンピュータでは、プログラムを表現するプログラム・データをプログラム・データ・シグナルに変換し、モデムを用いて変換されたプログラム・データ・シグナルを変調することにより伝送信号を得て、得られた伝送信号をネットワークに出力する。プログラムを受信するコンピュータでは、モデムを用いて受信した伝送信号を復調することにより、プログラム・データ・シグナルを得て、得られたプログラム・データ・シグナルを変換することにより、プログラム・データを得る。
【００５５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態及び変形例に限定されるものではなく、その他の様々な変更が可能である。
例えば、上記において、閾値は、画素位置ごとに決定されるとして説明したが、画像中の所定の領域ごとに決定されることとしてもよい。
【００５６】
（付記１） コンピュータが、時間軸上で連続する、背景と移動体とが含まれた複数の画像を処理する画像処理方法であって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する、
ことを含む画像処理方法。
【００５７】
（付記２） 背景と移動体が含まれた画像が新たに入力されると、前記新たに入力された画像を用いて前記背景画像及び閾値を更新する、
ことを更に含むことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
【００５８】
（付記３） 前記統計情報は、画素値の分散である、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
（付記４） 前記閾値は、画素値の標準偏差である、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
【００５９】
（付記５） 前記閾値は、前記画像中の所定の位置別に決定される、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
（付記６） 前記背景と移動体が含まれた画像は輝度画像である、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
【００６０】
（付記７） コンピュータが、背景と移動体とが含まれた時間軸上で連続する複数の画像を処理する画像処理方法であって、
各画像の輝度画像を生成し、
前記複数の輝度画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記輝度画像内の各画素位置における輝度値の分散を算出し、
前記分散に基づいて閾値を決定し、
最新の輝度画像と前記背景画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて、前記差分画像を二値化する、
ことを含む画像処理方法。
【００６１】
（付記８） 時間軸上で連続する、背景と移動体とが含まれた複数の画像を処理する画像処理装置であって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成する背景画像生成手段と、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定する閾値決定手段と、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する二値画像生成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【００６２】
（付記９） 背景と移動体とが含まれた時間軸上で連続する複数の画像を処理する制御をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムであって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する、
ことを含む制御を前記コンピュータに行わせることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【００６３】
（付記１０） 背景と移動体とが含まれた時間軸上で連続する複数の画像を処理する制御をコンピュータに実行させるプログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する、
ことを含む制御を前記コンピュータに行わせるプログラムを記録することを特徴とする記録媒体。
【００６４】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、背景差分法において用いられる閾値を、画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて決定することにより、ノイズを含むビデオ画像から良好に移動体を抽出することが可能な技術を提供することが可能となる。
【００６５】
また、新たな画像が入力されるたびに、閾値を決定しなおす事とすることにより、昼夜の変化或いは天候の変化によって画面全体の輝度値が左右される場合であっても、適切に閾値を決定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係わる画像処理装置の構成図である。
【図２】移動体の抽出処理の手順を示すフローチャート（その１）である。
【図３】移動体の抽出処理の手順を示すフローチャート（その２）である。
【図４】ノイズの発生頻度が高い画素についての時間に対する、輝度差分値及びその標準偏差の変化を示す図である。
【図５】ノイズの発生頻度が低い画素についての時間に対する、輝度差分値及びその標準偏差の変化を示す図である。
【図６】移動体の抽出結果の一例を示す図である。
【図７】コンピュータの構成図である。
【図８】コンピュータへのプログラムのローディングを説明する図である。
【図９】背景画像とビデオ画像の輝度差分値のヒスグラムである。
【図１０】ビデオ画像の一例を示す図である。
【図１１】従来技術において、閾値が小さすぎる場合の移動体の抽出結果の一例を示す図である。
【図１２】従来技術において、閾値が大きすぎる場合の移動体の抽出結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
１ 画像入力部
２ 輝度画像生成部
３ 背景画像生成部
４ バッファ
５ 閾値決定部
６ 背景差分画像生成部
７ 二値画像生成部
１０ 画像処理装置
２０ コンピュータ
２１ ＣＰＵ
２２ メモリ
２３ 入力装置
２４ 出力装置
２５ 外部記憶装置
２６ 媒体駆動装置
２７ ネットワーク接続装置
２８ バス
２９ 可搬記録媒体
３０ サーバ
Ｓ ステップ
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像から移動体を抽出する技術に関する。
【０００２】
【従来の技術】
高速道路に設置されるカメラ等によって撮影される画像中には、背景と移動体が含まれることが多い。このような画像から移動体のみを抽出する技術として平均背景差分という方式がある。この技術によれば、画像処理装置は、背景と移動体を含む連続する複数の画像の輝度画像を平均化することにより移動体を除去した背景画像を作成し、その背景画像と、背景と移動体を含む画像の輝度画像との差分画像を作成する。ここで、輝度画像とは、色情報を含まない画像をいう。続いて、画像処理装置は、その差分画像を構成する各画素の輝度値を所定の閾値を用いて二値化することにより、画像から移動体を抽出する。以下、背景と移動体を含む画像をビデオ画像ということとする。
【０００３】
次に、この閾値の決定方法の一例について説明する。この方法では、まず、背景画像の輝度画像と、ビデオ画像の輝度画像について、互いに対応する位置にある画素の輝度差分値を算出し、同じ輝度差分値を画素の数を計数することにより、輝度差分値のヒストグラムを作成する。
【０００４】
図９に、このようにして作成されるヒストグラムの一例を示す。図９において、横軸が輝度差分値を示し、縦軸が等しい輝度差分値を持つ画素の数を示す。図９に示すように、輝度差分値のヒストグラムには、同じ輝度差分値を持つ画素の数が急減する点、（図９中の点Ｂ）が存在する。この点Ｂに対応する輝度差分値を上記の平均背景差分法で採用する閾値として設定することが可能である。しかし、実際には点Ｂに対応する輝度差分値よりも更に大きな輝度差分値を持つ画素中には、背景画素も含まれるため、このように決定された１つの閾値によってビデオ画像から移動体を完全に抽出することは難しいという問題があった。
【０００５】
なお、閾値の決定方法には、上記方法の他に、モード法、Ｐ−タイル法、判別分析法、微分ヒストグラム法等がある。ここでは説明を省略するが、いずれの方法も上記問題を有する。
【０００６】
以下、図１０から図１２を用いて、閾値が移動体の抽出結果に与える影響について説明する。図１０に、移動体を抽出する前のビデオ画像の一例を示す。図１０は高速道路の合流付近のビデオ画像を示し、このビデオ画像内の移動体は、走行している自動車である。図１１及び図１２に、図１０から移動体を抽出した結果を示す。まず、図１１について説明する。図１１は、閾値が小さすぎる場合に、図１０から移動体を抽出した結果を示す。図１１において、黒点が移動体として抽出された部分を示す。図１０と図１１を比較することにより、図１１において、移動体、つまり自動車は、部分的にしか抽出されていないことが分かる。次に、図１２について説明する。図１２は、閾値が大きすぎる場合に、図１０から移動体を抽出した結果を示す。図１２においても図１１と同様に、黒点が移動体として抽出された部分を示す。図１０と図１２を比較することにより、図１２において、移動体、つまり自動車は、良好に抽出されているが、移動体以外の部分、例えば、道路に標された導流帯（ゼブラゾーン）や、白線の輪郭付近も移動体として抽出されていることが分かる。このように、良好に移動体をビデオ画像から抽出するためには、閾値が適切に設定されることが必要である。
【０００７】
以下、閾値の決定にかかわる技術について例示する。まず、第１の発明について説明する。第１の発明は、差分画像の背景領域において、各画素差分値が一定でないために、良好に移動体を抽出できる部分とできない部分とが混在してしまうという問題を解決する事を目的とする。そのために、第１の発明によれば、差分画像を構成する画素ごとに閾値を決定する（例えば、特許文献１）。
【０００８】
次に、閾値の決定に関する技術についての更なる例示として第２の発明について説明する。第２の発明は、形状が変形することなく、移動体を抽出する事を可能とする事を目的とする。そのために、第２の発明によれば、画像を構成する画素ごとに閾値を設定することとし、各画素の閾値を差分値の半分とする（例えば、特許文献２）。
【０００９】
【特許文献１】
特開２０００−２８５２４４公報（段落００５７及び要約）
【特許文献２】
特開平０６−２２２１８８号公報（段落０００６及び００２８）
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】
例えば、ＮＴＳＣ（Ｎｏｒｔｈ Ａｍｅｒｉｃａ Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ Ｓｔａｎｄａｒｄ Ｃ）のようなコンポジット信号では、輝度情報と色情報を複合して伝送している都合上、画像処理系に信号を入力した際に、斜め線模様には虹状ノイズ（クロスカラー）が発生し、色の境界線には点状ノイズ（ドット妨害）が発生する傾向がある。これらのノイズは時間軸で大きく変動するため、画像処理において、移動体として認識されてしまうという問題があった。なお、図１２において、導流帯及び白線の輪郭付近が移動体として抽出されているが、これは上記の現象が原因の１つとなっている。
【００１１】
従って、上記の従来技術を用いてたとえ適切に閾値を決定しても、上記の現象等によって発生したノイズが多い映像では、ノイズを移動体として抽出してしまうという問題があった。また、ノイズを拾わないようにするために閾値を低くすると今度は移動体がうまく抽出できないという問題もあった。
【００１２】
また、夜間に撮影されたビデオ画像と昼間に撮影されたビデオ画像とでは、輝度値のレベルが大きく異なる為、両者に同じ閾値を用いた場合も、移動体を良好に抽出することができないという問題もあった。
【００１３】
以上の問題に鑑み、ノイズを含むようなビデオ画像から良好に移動体を抽出することが可能な技術を提供することが、本発明の解決しようとする第１の課題である。また、昼夜の変化或いは天候の変化によって画面全体の輝度値が左右される場合であっても、適切に閾値を決定することが可能な技術を提供する事が、本発明の解決しようとする第２の課題である。
【００１４】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決するために、本発明の１態様によれば、時間軸上で連続する、背景と移動体とが含まれた複数の画像を処理する画像処理装置において、前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成する背景画像生成手段と、前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定する閾値決定手段と、前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成する差分画像生成手段と、前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する二値画像生成手段と、を備えるように構成する。平均背景差分法において、画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、その閾値を用いて二値画像を生成することにより、ノイズの発生頻度に応じて適切な閾値を決定する事が可能となる。延いては背景と移動体を含む画像から移動体を良好に抽出する事が可能となる。
【００１５】
上記構成において、閾値決定手段は、背景と移動体が含まれた画像が新たに入力されると、閾値を更新することを更に含むこととしてもよい。新たな画像が入力されるごとに閾値を決定することにより、処理対象となる画像の変化に対応して最適な閾値を決定することを可能とする。
【００１６】
また、上記構成において、前記統計情報は、画素値の分散であることとしてもよい。また、前記閾値は、画素値の標準偏差であることとしてもよい。また、前記閾値は、前記画像中の位置別或いは画素ごとに決定されることとしてもよい。また、前記背景と移動体が含まれた画像は輝度画像であることとしてもよい。 なお、上記画像処理装置によって行われる処理と同様の手順を含む画像処理方法によっても、上記の画像処理装置と同様の作用・効果を得ることができるため、上記課題を解決することが可能である。また、上記読者が利用する情報取得装置によって行われる処理と同様の手順を含む情報取得方法によっても、上記情報取得装置と同様の作用・効果を得ることができるため、上記課題を解決することが可能である。
【００１７】
また、上記画像処理方法において行われる手順をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムも、上記コンピュータ・プログラムをコンピュータに備えられたメモリに一旦格納させ、そのコンピュータにそのメモリから上記コンピュータ・プログラムを読み出させて実行させることにより、上記課題を解決する事が可能である。同様に、上記情報取得方法において行われる手順をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムも、上記課題を解決する事が可能である。
【００１８】
また、各コンピュータ・プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体から、各プログラムをコンピュータに読み出させて、各プログラムをロードさせ、その後、上記と同様にしてそのコンピュータにそのコンピュータ・プログラムを実行させることによっても、上記課題を解決することができる。
【００１９】
【発明の実施の形態】
以下、図を参照しながら本発明の実施形態について説明する。
本実施形態に係わる画像処理装置１０は、ビデオ画像から移動体を抽出する。以下、図１を用いて、本実施形態に係わる画像処理装置の構成について説明する。図１に示すように、画像処理装置１０は、画像入力部１、輝度画像生成２、背景画像生成部３、バッファ４、閾値決定部５、背景差分画像生成部６、二値画像生成部７を備える。
【００２０】
画像入力部１は、ビデオ画像、つまり背景と移動体を含む画像を示すコンポジット信号を入力する。輝度画像生成部２は、画像入力部１から入力されたコンポジット信号から輝度情報を取出すことにより、輝度画像を生成する。背景画像生成部３は、現時点から遡って一定時間内に入力された輝度画像を平均することにより、背景画像を作成する。より具体的には、背景画像生成部３は、バッファ４に蓄積された背景画像を取得して、最新に入力された輝度画像とバッファ４から取得した輝度画像とに基づいて、所定期間内に入力された輝度画像を平均化することにより新たな背景画像を生成する。また、新たに生成された背景画像は、最新の背景画像としてバッファ４に蓄積され、次回に背景画像を生成して背景画像を更新する際に用いられる。
【００２１】
閾値決定部５は、入力されたビデオ画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定する。ここで、画素値を輝度値としてもよい。より具体的には、輝度画像生成部２によって生成された輝度画像と背景画像生成部３によって生成された背景画像とから、画素ごとの閾値を決定する。さらにより具体的には、閾値決定部５は、一定時間内に入力されたビデオ画像を構成する各画素の輝度値の分散又は標準偏差を計算し、その分散又は標準偏差に基づいて各画素についての閾値を決定する。例えば、閾値決定部５は、輝度値の標準偏差を、その画素についての閾値として決定することとしてもよい。
【００２２】
背景差分画像生成部６は、輝度画像生成部２によって生成された輝度画像と背景画像生成部３によって生成された背景画像との差分画像を生成する。より具体的には、輝度画像を構成する各画素の画素値と、各画素に対応する背景画像中の画素の画素値との差分を算出することにより、差分画像を生成する。ここで、画素値を輝度値としてもよい。
【００２３】
二値画像生成部７は、閾値決定部５によって決定された閾値に基づいて背景差分画像生成部６によって生成された差分画像を二値化する。入力されたビデオ画像から移動体を抽出した結果は、二値画像生成部７によって生成された二値化された画像として得られる。
【００２４】
以下、図２及び３を用いて、画像処理装置１０によって行われる移動体の抽出処理について説明する。
図２及び図３に示す移動体の抽出処理は、３つに大別することができる。１つが、初期背景画像の生成処理であり、図２のステップＳ１からＳ５に相当する。１つが、初期閾値の決定処理であり、図２のステップＳ６からＳ１１に相当する。１つが、移動体の抽出処理であり、図３のステップＳ１２からＳ１８に相当する。
【００２５】
最初に、初期背景画像の生成処理について説明する。初期背景画像の生成処理は、ビデオ画像から移動体を抽出する処理を開始する際に最初に用いる背景画像である初期背景画像を生成する処理である。初期背景画像は、図２に示すステップＳ１からＳ４を所定回数繰り返すことによって生成される。
【００２６】
まず、画像入力部１からビデオ画像を示すコンポジット信号が入力されると（ステップＳ１）、輝度画像生成部２は、そのコンポジット信号から輝度情報を取出してそのビデオ画像の輝度画像を生成し、背景画像生成部３に出力する（ステップＳ２）。背景画像生成部３は、バッファ４から平均化された輝度画像を読み出して（初回の場合、バッファ４内は空である）、ステップＳ２で生成された輝度画像と読み出した平均化された画像を、さらに平均化する（ステップＳ３）。平均化の際に行われる計算は、（１）式で示される。
【００２７】
【数１】
（１）式に基づいて、背景画像生成部３は、現在の時刻ｔまでに入力された複数の輝度画像を構成する各画素の輝度値を平均化する。バッファ４には、ステップＳ３の結果が書き込まれる。
【００２９】
続いて、背景画像生成部３は、所定回数だけステップＳ３の処理を行ったか否か判定する（ステップＳ４）。所定回数だけステップＳ３を行った場合（ステップＳ４：Ｙｅｓ）、ステップＳ３の処理で生成された平均化された輝度画像は、初期背景画像として以降の処理に用いられる（ステップＳ５）。所定回数だけステップＳ３を行っていない場合（ステップＳ４：Ｎｏ）、ステップＳ１に戻る。
【００３０】
このようにして初期背景画像が生成されると、次に、初期閾値の決定処理が行われる。初期背景画像の生成処理は、ビデオ画像から移動体を抽出する処理を開始する際に最初に用いる閾値である初期閾値を生成する処理である。初期背景画像は、図２に示すステップＳ６からＳ１０を所定回数繰り返すことによって生成される。以下、初期閾値の決定処理について説明する。
【００３１】
まず、画像入力部１からビデオ画像を示すコンポジット信号が入力されると（ステップＳ６）、輝度画像生成部２は、そのコンポジット信号から輝度情報を取出してそのビデオ画像の輝度画像を生成し、背景画像生成部３及び閾値決定部５に出力する（ステップＳ７）。背景画像生成部３は、バッファ４から背景画像を読み出して、ステップＳ７で生成された輝度画像と読み出した背景画像を、さらに平均化することにより新たな背景画像を生成し、生成された背景画像を閾値決定部５に出力する（ステップＳ８）。平均化の際に行われる計算は、（１）式と同様であるが、この場合、得られる背景画像は、現在の時刻ｔから所定時間遡った時刻までに入力された輝度画像を平均化した画像である。バッファ４には、ステップＳ８の結果が書き込まれる。
【００３２】
続いて、閾値決定部５は、ステップＳ７で生成された輝度画像及びステップＳ８で生成された背景画像とに基づいて、輝度値の分散（あるいは輝度値の分散を示す分散情報）を計算する。輝度値の分散を計算する際に行われる計算は、以下の（２）式で示される。
【００３３】
【数２】
（２）式に基づいて、閾値決定部５は、時刻ｔまでに入力された複数の輝度画像を構成する各画素の輝度値の分散を計算する。続いて、閾値決定部５は、ステップＳ９の分散の算出処理を所定回数だけ行ったか否か判定する（ステップＳ１０）。所定回数だけステップＳ９を行った場合（ステップＳ１０：Ｙｅｓ）、閾値決定部５は、ステップＳ９の処理で得られた分散に基づいて閾値を決定し、その閾値は、初期閾値として以降の処理に用いられる（ステップＳ１１）。例えば、閾値決定部５は、分散の平方根を閾値として決定することとしてもよい。この場合、閾値とステップＳ９で得られた分散の関係は、（３）式で示される。
【００３５】
【数３】
一方、所定回数だけステップＳ９を行っていない場合（ステップＳ１０：Ｎｏ）、ステップＳ６に戻る。
このようにして初期閾値が決定されると、次に、移動体の抽出処理が行われる。移動体の抽出は、図３に示すステップＳ１２からＳ１８を繰り返すことによって行われる。以下、移動体の抽出処理について説明する。
【００３７】
まず、画像入力部１からビデオ画像を示すコンポジット信号が入力されると（ステップＳ１２）、輝度画像生成部２は、そのコンポジット信号から輝度情報を取出してそのビデオ画像の輝度画像を生成し、背景画像生成部３、閾値決定部５及び背景差分画像生成部６に出力する（ステップＳ１３）。背景画像生成部３は、バッファ４から背景画像を読み出して、ステップＳ１３で生成された輝度画像と読み出した背景画像とを平均化することにより新たな背景画像を生成し、生成された新たな背景画像を閾値決定部５及び背景差分画像生成部６に出力する（ステップＳ１４）。平均化の際に行われる計算は、初期閾値の決定処理と同様である。バッファ４には、ステップＳ１４の結果が書き込まれる。
【００３８】
続いて、閾値決定部５は、ステップＳ１３で生成された輝度画像及びステップＳ１４で生成された背景画像とに基づいて、画素ごとに輝度値の分散を計算する。輝度値の分散を計算する際に行われる計算は、（２）式と同様であるが、この場合は、得られる分散は、現在の時刻ｔから所定時間遡った時刻までに入力された輝度画像を構成する画素の画素値についての分散である。さらに、閾値決定部５は、計算の結果得られた分散に基づいて新たな閾値を決定し、その閾値を二値画像生成部７に出力する（ステップＳ１５）。
【００３９】
各画素についての分散は、その画素位置において所定時間内にノイズが発生する頻度を示す。以下、図４及び図５を用いて、ノイズの発生と分散の関係について説明する。図４に、ノイズの発生頻度が高い画素位置での輝度差分値及びその標準偏差の時間変化を示す。また、図５に、ノイズの発生頻度が低い画素位置での輝度差分値及びその標準偏差の時間変化を示す。図４及び図５において、横軸が時刻を示し、縦軸がその画素位置にある画素の輝度差分値を示す。また、細い実線が輝度差分値の時間変化を示し、太い実線が標準偏差の時間変化を示す。ここで、標準偏差は、分散の平方根である。
【００４０】
図４及び図５において、輝度差分値変化を示すグラフの鋭いピークは移動体成分を示し、それ以外の成分は背景画像成分を示す。図４に示すように、ノイズの発生頻度が高い画素位置の場合、全体的に差分値の変動幅が大きいため標準偏差も比較的大きな値を持つ。また、図４では、時刻５１以降、全体的に輝度値が低下する傾向があり、これにあわせて標準偏差も徐々に小さくなっている。
【００４１】
一方、図５に示すように、ノイズの発生頻度が高い画素位置の場合、全体的に輝度差分値の変動幅が小さいため標準偏差は比較的小さな値を持つ。
図４および図５から、ノイズの発生頻度が大きい程、分散は大きくなる傾向があることが分かる。上記のように、閾値は、分散に基づいて決定される。したがって、本実施形態によれば、分散に基づいて閾値を決定することより、ノイズの発生頻度に対応して閾値を適切に決定することが可能となる。より具体的には、ノイズの発生頻度が大きい画素位置では閾値を大きく、ノイズの発生頻度が小さい画素位置では閾値を小さく設定する事が可能となる。延いては、ノイズを含むようなビデオ画像から良好に移動体を抽出することが可能となる。
【００４２】
また、本実施形態では、現時点から遡って所定時間内に入力された輝度画像を用いて背景画像を生成するために、差分画像を構成する各画素の輝度値の分散も入力された輝度画像の時間変化に応じて変化する。閾値は分散に基づいて決定されるため、閾値も入力された輝度画像の時間変化に応じて変化する。例えば、図４では時刻５１以降、全体的に輝度差分値が低下する傾向がみられるが、それにあわせて閾値も設定される。したがって、昼夜の変化或いは天候の変化によって輝度差分値が左右される場合であっても、適切に閾値を決定することが可能となる。
【００４３】
続いて、背景差分画像生成部６は、ステップＳ１３で生成された輝度画像及びステップＳ１４で生成された背景画像との差分画像を生成し、その閾値を二値画像生成部７に出力する（ステップＳ１６）。
【００４４】
二値画像生成部７は、ステップＳ１５で決定された閾値に基づいて、Ｓ１６で生成された差分画像を二値化することにより二値画像を生成する（ステップＳ１７）。このように生成された二値画像は、移動体が抽出された画像となる。その後さらに処理すべきビデオ画像がある場合（ステップＳ１８：Ｎｏ）、処理はステップＳ１２に戻り、そうでない場合、画像処理装置１０による処理は終了する。
【００４５】
以下、図６を用いて、本実施形態に係わる画像処理方法によって、図１０に示すビデオ画像から移動体を抽出した結果について説明する。図６においても図１１及び図１２と同様に、黒点が、黒点が移動体として抽出された部分を示す。図６と、図１１に示す閾値が小さすぎる場合の従来技術による抽出結果とを比較すると、図１１では、移動体が部分的にしか抽出されていないため、移動体の形状が不明瞭となっている。一方、図６では、移動体の形状を図１１よりも正確に捉えている。
【００４６】
次に、図６と、図１２に示す閾値が大きすぎる場合の従来技術による抽出結果とを比較すると、図１２では、移動体に加えて、導流帯等の白線の輪郭部分に発生しているノイズまで移動体として抽出されている。一方、図６では、移動体のみを正確に抽出しており、白線の輪郭部分等に発生するノイズは抽出されていない。従って、図６、図１１及び図１２から、本実施形態の方が従来技術と比べて、ビデオ画像から良好に移動体を抽出できていることが分かる。
【００４７】
図７に示すようにコンピュータ２０は、ＣＰＵ２１、メモリ２２、入力装置２３、出力装置２４、外部記憶装置２５、媒体駆動装置２６、及びネットワーク接続装置２７を備え、それらはバス２８により互いに接続されている。
【００４８】
メモリ２２は、例えば、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ Ａｃｃｅｓｓ Ｍｅｍｏｒｙ）等を含み、処理に用いられるプログラムとデータを格納する。メモリ４４は、バッファ４を実現することも可能である。また、画像処理装置１０をコンピュータで構成する場合、輝度画像生成部２、背景画像生成部３、閾値決定部５、背景差分画像生成部６及び二値画像生成部７は、コンピュータ２０のメモリ２２の特定のプログラムコードセグメントにプログラムとして格納される。
【００４９】
ＣＰＵ２１は、メモリ２２を利用して上述のプログラムを実行することにより、必要な処理を行う。
入力装置２３は、例えば、キーボード、ポインティングデバイス、タッチパネル等であり、ユーザからの指示や情報の入力に用いられる。また、入力装置２３は、画像入力部１を実現する。出力装置２４は、例えば、ディスプレイやプリンタ等であり、コンピュータのユーザへの問い合わせ、処理結果等の出力に用いられる。また、端末ＴＲをコンピュータで構成する場合、電子透かし情報読み込み部１１を実現するための入力装置２３として、例えば、スキャナ、デジタルカメラ等が挙げられる。
【００５０】
外部記憶装置２５は、例えば、磁気ディスク装置、光ディスク装置、光磁気ディスク装置等である。さらに、上述のプログラムをコンピュータ２０の外部記憶装置２５に保存しておき、必要に応じて、それらをメモリ２２にロードして使用することもできる。
【００５１】
媒体駆動装置２６は、可搬記録媒体２９を駆動し、その記録内容にアクセスする。可搬記録媒体２９としては、メモリカード、メモリスティック、フレキシブルディスク、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ Ｄｉｓｃ Ｒｅａｄ Ｏｎｌｙ Ｍｅｍｏｒｙ）、光ディスク、光磁気ディスク、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ Ｄｉｓｋ）等、任意のコンピュータ読み取り可能な記録媒体が用いられる。この可搬記録媒体２９に上述のプログラムを格納しておき、必要に応じて、それをコンピュータ２０のメモリ２２にロードして使用することもできる。
【００５２】
ネットワーク接続装置２７は、ＬＡＮ、ＷＡＮ等の任意のネットワーク（回線）を介して外部の装置と通信し、通信に伴うデータ変換を行う。また、必要に応じて、上述のプログラムを外部の装置から受け取り、それをコンピュータ２０のメモリ２２にロードして使用することもできる。
【００５３】
図８は、図７のコンピュータへのプログラムやデータのローディングを説明している。
上述の実施形態において説明した画像処理装置１０に相当する機能をコンピュータに行わせるためには、入力装置２３を介してプログラムをコンピュータに入力する方法以外に、記録媒体２９を用いる方法もある。そのためには、上述のプログラムを、コンピュータで読み取り可能な記録媒体２９に予め記憶させておく。そして、図８に示すようにしてその記録媒体２９からプログラムをコンピュータに読み出させて、そのコンピュータのメモリ２２や外部記憶装置２５に一旦格納させ、この格納されたプログラムをそのコンピュータの有するＣＰＵ２１に読み出させて実行させるように構成すればよい。
【００５４】
また、サーバ３０が有するＤＢから、通信回線（ネットワーク）３１を介して、プログラムをダウンロードすることとしてもよい。この場合、例えば、サーバ３０が有する送信側コンピュータでは、プログラムを表現するプログラム・データをプログラム・データ・シグナルに変換し、モデムを用いて変換されたプログラム・データ・シグナルを変調することにより伝送信号を得て、得られた伝送信号をネットワークに出力する。プログラムを受信するコンピュータでは、モデムを用いて受信した伝送信号を復調することにより、プログラム・データ・シグナルを得て、得られたプログラム・データ・シグナルを変換することにより、プログラム・データを得る。
【００５５】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明は上述した実施形態及び変形例に限定されるものではなく、その他の様々な変更が可能である。
例えば、上記において、閾値は、画素位置ごとに決定されるとして説明したが、画像中の所定の領域ごとに決定されることとしてもよい。
【００５６】
（付記１） コンピュータが、時間軸上で連続する、背景と移動体とが含まれた複数の画像を処理する画像処理方法であって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する、
ことを含む画像処理方法。
【００５７】
（付記２） 背景と移動体が含まれた画像が新たに入力されると、前記新たに入力された画像を用いて前記背景画像及び閾値を更新する、
ことを更に含むことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
【００５８】
（付記３） 前記統計情報は、画素値の分散である、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
（付記４） 前記閾値は、画素値の標準偏差である、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
【００５９】
（付記５） 前記閾値は、前記画像中の所定の位置別に決定される、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
（付記６） 前記背景と移動体が含まれた画像は輝度画像である、
ことを特徴とする付記１に記載の画像処理方法。
【００６０】
（付記７） コンピュータが、背景と移動体とが含まれた時間軸上で連続する複数の画像を処理する画像処理方法であって、
各画像の輝度画像を生成し、
前記複数の輝度画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記輝度画像内の各画素位置における輝度値の分散を算出し、
前記分散に基づいて閾値を決定し、
最新の輝度画像と前記背景画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて、前記差分画像を二値化する、
ことを含む画像処理方法。
【００６１】
（付記８） 時間軸上で連続する、背景と移動体とが含まれた複数の画像を処理する画像処理装置であって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成する背景画像生成手段と、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定する閾値決定手段と、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成する差分画像生成手段と、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する二値画像生成手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【００６２】
（付記９） 背景と移動体とが含まれた時間軸上で連続する複数の画像を処理する制御をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムであって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する、
ことを含む制御を前記コンピュータに行わせることを特徴とするコンピュータ・プログラム。
【００６３】
（付記１０） 背景と移動体とが含まれた時間軸上で連続する複数の画像を処理する制御をコンピュータに実行させるプログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する、
ことを含む制御を前記コンピュータに行わせるプログラムを記録することを特徴とする記録媒体。
【００６４】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、背景差分法において用いられる閾値を、画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて決定することにより、ノイズを含むビデオ画像から良好に移動体を抽出することが可能な技術を提供することが可能となる。
【００６５】
また、新たな画像が入力されるたびに、閾値を決定しなおす事とすることにより、昼夜の変化或いは天候の変化によって画面全体の輝度値が左右される場合であっても、適切に閾値を決定することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態に係わる画像処理装置の構成図である。
【図２】移動体の抽出処理の手順を示すフローチャート（その１）である。
【図３】移動体の抽出処理の手順を示すフローチャート（その２）である。
【図４】ノイズの発生頻度が高い画素についての時間に対する、輝度差分値及びその標準偏差の変化を示す図である。
【図５】ノイズの発生頻度が低い画素についての時間に対する、輝度差分値及びその標準偏差の変化を示す図である。
【図６】移動体の抽出結果の一例を示す図である。
【図７】コンピュータの構成図である。
【図８】コンピュータへのプログラムのローディングを説明する図である。
【図９】背景画像とビデオ画像の輝度差分値のヒスグラムである。
【図１０】ビデオ画像の一例を示す図である。
【図１１】従来技術において、閾値が小さすぎる場合の移動体の抽出結果の一例を示す図である。
【図１２】従来技術において、閾値が大きすぎる場合の移動体の抽出結果の一例を示す図である。
【符号の説明】
１ 画像入力部
２ 輝度画像生成部
３ 背景画像生成部
４ バッファ
５ 閾値決定部
６ 背景差分画像生成部
７ 二値画像生成部
１０ 画像処理装置
２０ コンピュータ
２１ ＣＰＵ
２２ メモリ
２３ 入力装置
２４ 出力装置
２５ 外部記憶装置
２６ 媒体駆動装置
２７ ネットワーク接続装置
２８ バス
２９ 可搬記録媒体
３０ サーバ
Ｓ ステップ
Claims (5)
- コンピュータが、時間軸上で連続する、背景と移動体とが含まれた複数の画像を処理する画像処理方法であって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する、
ことを含む画像処理方法。 - 背景と移動体が含まれた画像が新たに入力されると、前記新たに入力された画像を用いて前記背景画像及び閾値を更新する、
ことを更に含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。 - 前記統計情報は、画素値の分散である、
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。 - 背景と移動体とが含まれた時間軸上で連続する複数の画像を処理する制御をコンピュータに実行させるコンピュータ・プログラムであって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する、
ことを含む制御を前記コンピュータに行わせることを特徴とするコンピュータ・プログラム。 - 背景と移動体とが含まれた時間軸上で連続する複数の画像を処理する制御をコンピュータに実行させるプログラムを記録した、コンピュータで読み取り可能な記録媒体であって、
前記複数の画像を平均化することにより背景画像を生成し、
前記複数の画像を構成する画素の画素値の統計情報に基づいて閾値を決定し、
前記背景画像と、背景と移動体とが含まれた画像との差分画像を生成し、
前記閾値に基づいて前記差分画像を二値化する、
ことを含む制御を前記コンピュータに行わせるプログラムを記録することを特徴とする記録媒体。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP2003018053A JP2004227527A (ja) | 2003-01-27 | 2003-01-27 | 画像処理方法、その方法をコンピュータに行わせるプログラム、そのプログラムを記録する記録媒体 |
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