JP2005339173A - 画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラム - Google Patents

Abstract

【課題】 輝度が緩やかに変化している領域のエッジについて適切に検出する。
【解決手段】 処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に係る輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、前記注目画素の輝度値に代える陰影強調手段３と、前記陰影強調画像と処理対象画像とを差分演算しエッジ画像を取得するエッジ画像取得手段５と、陰影強調手段３とエッジ画像取得手段５とにより前記処理対象画像の背景画像について処理を行って得られるエッジ背景画像と、前記処理対象画像のエッジ画像との差分演算で背景差分画像を得る背景差分手段６と、得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出手段７とを具備する。
【選択図】 図１

Description

この発明は、適切なエッジ抽出処理を用いた画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関するものである。

従来、道路監視や侵入監視に用いられる画像処理においては、対象物の検出にエッジ抽出処理を用いている。道路監視ではないが、エッジ抽出処理を用いた画像処理に関しては、例えば、特許文献１に記載されたものがあり、このものではSobelフィルタを用いたエッジ抽出処理が用いられている。
特開平１１−３１３２０２号公報

ところで、従来のエッジ抽出処理としては、入力画像中の各画素とその隣接画素の輝度を比較し、輝度が大きく変化している画素をエッジとして抽出するものである。しかしながら、画像におけるエッジにおいては、必ずしも画素とその隣接画素の輝度が大きく変化しているとは限らず、輝度が緩やかに変化している領域のエッジについては検出が困難であった。

上記に対して、詳細な計算を行って微細なエッジを抽出する手法（例えば、Cannyエッジオペレータ）も存在するが、計算量が非常に大きくリアルタイム性が要求される画像処理システムでは採用が難しいという問題がある。

本発明の課題は、エッジ抽出処理を採用した場合にも計算量が多くならず、しかも、輝度が緩やかに変化している領域のエッジについて適切に検出が可能な処理により画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することである。

本発明に係る画像処理装置は、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に存在する輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、前記注目画素の輝度値と置換することにより陰影を強調した陰影強調画像を得る陰影強調手段と、前記陰影強調画像と処理対象画像の差分演算を行ってエッジ画像を取得するエッジ画像取得手段と、前記陰影強調手段とエッジ画像取得手段とにより、前記処理対象画像の背景画像について処理を行って得られるエッジ背景画像と、前記処理対象画像について得られるエッジ画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分手段と、前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出手段とを具備することを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、複数種のパラメータを有しており、選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記陰影強調手段による処理に用いることを特徴とする。

本発明に係る画像処理装置は、前記陰影強調手段による処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化手段が具備されていることを特徴とする。

本発明に係る画像処理方法は、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に存在する輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、前記注目画素の輝度値と置換することにより陰影を強調した陰影強調画像を得る陰影強調ステップと、前記陰影強調画像と処理対象画像の差分演算を行ってエッジ画像を取得するエッジ画像取得ステップと、前記陰影強調ステップとエッジ画像取得ステップとにより、前記処理対象画像の背景画像について処理を行って得られるエッジ背景画像と、前記処理対象画像について得られるエッジ画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分ステップと、前記背景差分ステップにより得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出ステップとを具備することを特徴としている。

本発明に係る画像処理方法は、複数種のパラメータを有しており、選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記陰影強調ステップによる処理に用いることを特徴としている。

本発明に係る画像処理方法では、前記陰影強調ステップによる処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化ステップを具備することを特徴としている。

本発明に係る画像処理プログラムは、コンピュータにより実行されることにより、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に存在する輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、前記注目画素の輝度値と置換することにより陰影を強調した陰影強調画像を得る陰影強調ステップと、前記陰影強調画像と処理対象画像の差分演算を行ってエッジ画像を取得するエッジ画像取得ステップと、前記陰影強調ステップとエッジ画像取得ステップとにより、前記処理対象画像の背景画像について処理を行って得られるエッジ背景画像と、前記処理対象画像について得られるエッジ画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分ステップと、前記背景差分ステップにより得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出ステップとが実現されることを特徴とする。

本発明に係る画像処理プログラムは、複数種のパラメータを有したプログラムであって、コンピュータに対する選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記陰影強調ステップによる処理に用いることを特徴とする。

本発明に係る画像処理プログラムは、前記陰影強調ステップによる処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化ステップを具備することを特徴とする。

本発明によれば、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に存在する輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、前記注目画素の輝度値と置換することにより陰影を強調した陰影強調画像を得る処理を行うことにより、陰影の領域が膨張した陰影強調画像が得られ、輝度が緩やかに変化している領域のエッジについて適切に検出が可能となる。また、パラメータを複数備えているので、適切なパラメータを適用することにより、輝度が緩やかに変化している領域のエッジについて適切に検出が可能となる。しかも、計算量が多くならず通常のコンピュータにおいて実現できる効果がある。

輝度が緩やかに変化している領域のエッジについて適切に検出するという目的を、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に存在する輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、前記注目画素の輝度値と置換することにより陰影を強調した陰影強調画像を得る処理にて容易に実現したものである。以下添付図面を参照して、本発明係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを説明する。各図において、同一の構成要素には同一の符号を付して重複する説明を省略する。

図１には、本発明係る画像処理装置の実施例の構成が示されている。画像処理装置は、画像入力部１、平滑手段２、陰影強調手段３、選択入力部４、エッジ画像取得手段５、背景差分手段６、領域検出手段７を具備している。画像入力部１は、カメラにより撮像された監視対象の画像信号、或いは記録されている処理対象画像信号を取り込む（読み込む）ための構成であり、画像信号がディジタル化されていなければ、画素対応の輝度情報へ置換するディジタル化を行う構成を備えるものである。

平滑手段２は、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行うものであり、雑音により劣化されていることが多い入力画像に対し単に輪郭・模様強調を行う処理であるエッジ抽出を行うと、処理結果の画像に偽りのエッジ検出が行われる可能性を除去するものである。係る平滑化は、光学的には焦点をはずして画像をぼかすことにより実現でき、これと同じ効果は処理対象の画素の周囲に窓と称される領域を設け、この窓に入っている画素の平均輝度で上記処理対象画素の輝度を置き換える処理により得られる。

陰影強調手段３は、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に存在する輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、前記注目画素の輝度値と置換することにより陰影を強調した陰影強調画像を得るものである。

陰影強調手段３は、複数種のパラメータを保持したパラメータ保持部３Ａを備えており、選択入力部４からの選択入力に応じて対応するパラメータを選択して陰影強調の処理に用いる。

エッジ画像取得手段５は、陰影強調手段３により得られた陰影強調画像と、陰影強調手段３による処理を行う前の処理対象画像との差分演算を行ってエッジ画像を取得するものである。

背景差分手段６は、陰影強調手段３とエッジ画像取得手段５とにより、処理対象画像の背景画像について処理を行って得られるエッジ背景画像と、処理対象画像について得られるエッジ画像との差分演算を行って背景差分画像を得るものである。

領域検出手段７は、背景差分手段６により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出するものである。領域検出手段７により検出された結果は、画像認識装置８へ送られる。画像認識装置８には、陰影強調手段３による処理行う前の処理対象画像等も与えられる。

上記画像処理装置は、図２に示されるような構成に係るワークステーション、パーソナルコンピュータ、その他の計算機として構築される。すなわち、図２の計算機は、装置を統括制御するＣＰＵ５１を有し、このＣＰＵ５１に上記ＣＰＵ５１が用いるプログラム及びデータ等の情報が記憶される主記憶装置５２が接続されている。更に、ＣＰＵ５１には、システムバス５３を介してキーボード制御部５４、表示制御部５５、プリンタ制御部５６、インタフェース５７、マウス制御部５８、磁気ディスク制御部５９が接続されている。キーボード制御部５４には各種情報をキー入力可能なキーボード入力装置６０が接続され、表示制御部５５には情報を表示するためのＣＲＴ表示装置６１が接続され、プリンタ制御部５６には情報を印字出力するためのプリンタ装置６２が接続され、インタフェース５７には回線を介してカメラから画像信号の取り込みを行うための通信処理部６３が接続され、マウス制御部５８にはポインティングディバイスであるマウス６４が接続され、磁気ディスク制御部５９には補助記憶装置である磁気ディスク装置６５が接続されている。なお、インタフェース５７においてはＡ／Ｄ変換等が行われ、ＣＰＵ５１による処理が可能な画像データとされる。また、必要に応じてフレキシブルディスクドライブ、磁気カード或いはＩＣカードリーダ、ＭＯ（光磁気ディスク）ドライブ等が設けられる。なお、処理対象画像は、磁気ディスク装置６５、フレキシブルディスク、磁気カード或いはＩＣカード、ＭＯ等により投入しても良い。

上記構成に係る計算機においては、図３に示されるフローチャートに対応する画像処理プログラムを例えば、主記憶装置５２に備えており、このプログラムを実行することにより図１の各手段を実現するので、このフローチャートに基づき画像処理装置の動作を説明する。まず、処理対象に係る画像の入力（取り込み）を行う（Ｓ１）。カメラから得られた画像信号の場合には、インタフェース５７においてはＡ／Ｄ変換等が行われ、ＣＰＵ５１へ送られる。ディジタル化された画像情報を磁気ディスク装置６５等から取り込む場合には、取り込んだ画像情報を処理する。

次に、ＣＰＵ５１は、ノイズを除去する平滑化を行う（Ｓ２）。具体的には、図４に示される３×３のパラメータを各画素に適用して、図５に示されるように窓を移動させて全画素について次の（式１）に示される演算で平滑化を行う。ここで、（ｉ，ｊ）は、処理対象画像中の画素を示すインデックスであり、ｉは０〜３１９、ｊは０〜２３９である。また、Ｉ（ｉ，ｊ）は処理対象画像であり、Ｉsmooth（ｉ，ｊ）は平滑化後の処理対象画像である。

処理対象画像が例えば図６に示されるような画像であるとき、上記平滑化により、図７に示される平滑化画像が得られる。この平滑化のステップが終了すると、平滑化画像に対して陰影強調を行う（Ｓ３）。このステップでは、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に存在する輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、上記注目画素の輝度値と置換することにより陰影を強調した陰影強調画像を得る。

具体的には、陰影強調処理に用いるオペレ−タが例えば主記憶装置５２に複数種（ここでは、３種）備えられており、操作者による選択入力に応じて３種のいずれか１種が選択される。これら３種のパラメータは処理対象画像の低コントラストから高コントラストに対応するために用意されている。これは、低コントラストの画像の場合、注目画素と近傍の画素の輝度差が小さい場合が多い。係る場合には注目画素と輝度を比較する対象画素との距離を大きくとることで輝度変化を強調でき得ると考えられる。そこで、対象画素との距離に応じて図７〜図９に示される３種のパラメータを備えている。図７は３×３の大きさを持つ高コントラストの画像に採用されるべきパラメータを示し、図８は５×５の大きさを持つ中程度のコントラストの画像に採用されるべきパラメータを示し、図９は７×７の大きさを持つ低コントラストの画像に採用されるべきパラメータを示している。

図７に示す３×３の大きさを持つ高コントラストの画像に採用されるべきパラメータを説明すると、０度から３１５度までの８方向のパラメータ値からなる。物体の輪郭部や、特徴的な模様部分にはエッジが存在し、エッジ部分とその周囲の画素では大きな輝度差が発生していると推定される。エッジは様々な方向を向いているので、エッジの方向を意識した処理を行うため、上記８方向のパラメータ値を用いている。図８に示すパラメータと図９に示すパラメータについても同様に８方向のパラメータ値を持っている。

そして、陰影強調処理では、平滑化後の画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、ｋ（ｋ：１〜８）方向別の強調後の輝度をＩdir-k（ｉ，ｊ）とするとき、図７に示すパラメータを用いることにより、次に示す（式２）により、陰影強調画像をＩenhance（ｉ，ｊ）を得る。

ただし、Ｉenhance（ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を２５５とする（つまり、演算結果に係る各画素の輝度が０〜２５５の範囲に収まるように計算する）。係る演算処理によって、８方向における隣接した３つの画素の組において、それらの輝度の関係は図１０（ａ）〜図１０（ｃ）に示されるように類型化される。図１０（ａ）は、中心の画素（係数「３」を掛ける画素）の輝度が両端の画素（係数「−１」を掛ける画素）の輝度より大きい場合であり、図１０（ｂ）や図１０（ｃ）は、中心の画素の輝度と両端の画素の輝度との差が小さい場合である。式２により、図１０（ｂ）や図１０（ｃ）の状態にある画素の組を検出し、注目画素（中央に位置する画素）の輝度に置き換えることで、平滑化画像中における低輝度な画素の数が増加し、陰影が強調された陰影強調画像が得られる。この陰影強調画像は、処理対象画像を複数の小領域に分割したときに、各画素が小領域の周囲の画素と比べてどの程度強調して見えるべきかを規定する基準画像（輝度に関する基準）ということができる。

別の説明をすると、図１１に示すように物体の輪郭或いは模様の境界に係る線分Ｌが画像中に存在し、線分Ｌ上の例示した画素Ｐ１〜Ｐ４についてその周辺の輝度が上に凸の曲線Ｋ１〜Ｋ４にて示すように変化しているとする。つまり、曲線Ｋ１〜Ｋ４は、物体の輪郭或いは模様の境界に係る線分Ｌに近付くほど輝度が黒に近い輝度となっていることを示す。係る場合に、陰影強調処理によって、線分Ｌの近傍がより黒に近い輝度へと置き換えられる上記陰影強調処理がなされ、エッジが明瞭化されることになる。上記演算処理による処理前の平滑化画像の例を図１２（ａ）に示し、陰影強調処理後の陰影強調画像を図１２（ｂ）に示す。

図８に示す５×５の大きさを持つ中コントラストの画像に採用されるべきパラメータを説明すると、中心の注目画像に対して間接的に隣接した、０度から３１５度までの８方向のパラメータ値からなる。そして、陰影強調処理では、平滑化後の画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、ｋ（ｋ：１〜８）方向別の強調後の輝度をＩdir-k（ｉ，ｊ）とするとき、図８に示すパラメータを用いることにより、次に示す（式３）により、陰影強調画像をＩenhance（ｉ，ｊ）を得る。

ただし、Ｉenhance（ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を２５５とする（つまり、演算結果に係る各画素の輝度が０〜２５５の範囲に収まるように計算する）。上記中コントラストの画像に採用されるべきパラメータを用いた演算処理による処理前の平滑化画像の例を図１３（ａ）に示し、陰影強調処理後の陰影強調画像を図１３（ｂ）に示す。

図９に示す７×７の大きさを持つ低コントラストの画像に採用されるべきパラメータを説明すると、中心の注目画像に対して間接的に隣接した、０度から３１５度までの８方向のパラメータ値からなる。そして、陰影強調処理では、平滑化後の画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、ｋ（ｋ：１〜８）方向別の強調後の輝度をＩdir-k（ｉ，ｊ）とするとき、図９に示すパラメータを用いることにより、次に示す（式４）により、陰影強調画像をＩenhance（ｉ，ｊ）を得る。

ただし、Ｉenhance（ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を２５５とする（つまり、演算結果に係る各画素の輝度が０〜２５５の範囲に収まるように計算する）。上記低コントラストの画像に採用されるべきパラメータを用いた演算処理による処理前の平滑化画像の例を図１４（ａ）に示し、陰影強調処理後の陰影強調画像を図１４（ｂ）に示す。

上記ステップＳ３において陰影強調画像が得られると、得られた陰影強調画像と処理対象画像（入力画像）との差分演算を行ってエッジ画像を取得するエッジ画像取得ステップ（Ｓ４）が実行される。このエッジ画像取得ステップでは、処理対象画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、陰影強調画像をＩenhance（ｉ，ｊ）とするとき、次に示す（式５）を用いることにより、エッジ画像Ｉedge（ｉ，ｊ）を得る。これに先立って、エッジ画像の強調係数Ｍａｇ１を算出する。即ち、強調係数Ｍａｇ１はエッジ画像における各画素の輝度が０〜２５５に分布するように求めるものであり、Ｍａｇ１＝（２５６）／（差分画像の平均値）により得られる値である。差分画像の値は、次(式５)における｜Ienhance(I,j)−I(I,j) ｜により求められる。通常、強調係数Ｍａｇ１は「２」である。

ここに、（ｉ，ｊ）は処理対象画像における画素のインデックスを示し、ｉ＝０〜３１９、ｊ＝０〜２３９である。上記エッジ画像取得により得られるエッジ画像と、エッジ画像取得に用いられた陰影強調画像及び処理対象画像を図１５に示す。図１５に示す通り、処理対象画像（入力画像）と陰影強調画像との差分演算を行ってエッジ画像を取得する。更に、図１６（ａ）〜（ｄ）に、処理対象画像と共に、３種のオペレータを用いて作成したエッジ画像を示す。

複数フレームの処理対象画像を基にして背景画像を作成した後、処理対象画像についてエッジ画像を作成したプロセスと同様にして図１７（ｅ）に示すようなエッジ背景画像を得る（Ｓ５）。

ステップＳ５に次いで、ステップＳ４において得られた処理対象画像についてのエッジ画像と、ステップＳ４において得られたエッジ背景画像との差分画像を算出する（Ｓ６）。この結果として得られる差分画像は多値化画像であり、図１７（ｆ）に示される如き画像が得られる。

ステップＳ６の次には、上記ステップＳ６において得られる差分画像について輝度レンジの補正を行う（Ｓ７）。例えば、Ｍａｇ１＝（２５６）／（差分画像の平均値）に基づき、輝度レンジを必要な程度上げ（または下げ）る。このステップＳ７に次いで、輝度レンジ補正を行った差分画像を２値化する際に用いる２値化閾値を設定する（Ｓ８）。この２値化閾値の決定は、例えば、本願発明者が既に提案した特願２００４−６８１７８号に記載の手法を用いることができる。

ステップＳ８において２値化閾値の設定を行った後には、多値化差分画像を上記２値化閾値を用いて２値化する（Ｓ９）。これにより、図１７（ｇ）に示されるような２値化画像が得られる。そして、２値化画像についてラベリングを行う（Ｓ１０）。ラベリングを行った領域について、例えば大きさや形状のマッチングを行って計測対象物の領域を求める（Ｓ１１）。

以上のようにして、本実施例に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムにおけるエッジ抽出処理では、陰影が明瞭な画素の組で注目画素の輝度を置き換える処理を行うことによって、処理対象画像中において、隣接画素との比較では輝度差は大きくないがエッジとして検出したいエッジ（隠れエッジ）として存在した画素でも、陰影強調画像における同位置における画素の輝度との間では大きな輝度差が生じ、影の領域を膨張させた陰影強調画像を得ており、「隠れエッジ」を顕在化させることができ、係る処理を行った陰影強調画像と処理対象画像との差をとることにより安定したエッジ抽出が行われ、これにより適切な画像処理が確保される効果をあげている。

図１８に従来手法（Laplacianオペレータによる）に係るエッジ抽出処理の手順と画像例を示し、上記の本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムにおけるエッジ抽出処理と従来手法（Laplacianオペレータによる）との差を明らかにする。従来手法（Laplacianオペレータによる）では、処理対象画像を取り込み（図１８（ａ））、次に平滑化を行って平滑化画像を得る（図１８（ｂ））。この平滑化画像に対してLaplacianオペレータを適用してエッジ抽出を行ってエッジ画像を得る（図１８（ｃ））。

上記の本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムにおけるエッジ抽出処理の結果と、幾つかの従来手法によるエッジオペレータを用いたエッジ抽出処理の結果とを比較する画像を図１９〜図２２に示す。図１９（ａ）に処理対象画像を示し、図１９（ｂ）に本発明に係るエッジ抽出処理（３×３エッジオペレータ）の結果であるエッジ画像を示す。図２０においても、図１９（ａ）に示した処理対象画像についてエッジ抽出処理を行ったものを示す。図２０（ａ）にLaplacianオペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２０（ｂ）に処理対象画像について平滑化を行った後にLaplacianオペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２０（ｃ）にKircsh（８方向）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２０（ｄ）に処理対象画像について平滑化を行った後にKircsh（８方向）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示す。

図２１においても、図１９（ａ）に示した処理対象画像についてエッジ抽出処理を行ったものを示す。図２１（ａ）にSobel（水平）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２１（ｂ）に処理対象画像について平滑化を行った後にSobel（水平）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２１（ｃ）にSobel（垂直）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２１（ｄ）に処理対象画像について平滑化を行った後にSobel（垂直）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２１（ｅ）にSobel（８方向）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２１（ｆ）に処理対象画像について平滑化を行った後にSobel（８方向）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示す。

図２２においても、図１９（ａ）に示した処理対象画像についてエッジ抽出処理を行ったものを示す。図２２（ａ）にPrewitt（水平）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２２（ｂ）に処理対象画像について平滑化を行った後にPrewitt（水平）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２２（ｃ）にPrewitt（垂直）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２２（ｄ）に処理対象画像について平滑化を行った後にPrewitt（垂直）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２２（ｅ）にPrewitt（８方向）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示し、図２２（ｆ）に処理対象画像について平滑化を行った後にPrewitt（８方向）オペレータによる処理結果に係るエッジ画像を示す。

上記本願発明に係る画像処理において用いるエッジ抽出処理の最大の特徴は、処理対象画像中に多数含まれるエッジを正確に抽出できることである。例えば、図２２（ｆ）に示す８方向のPrewitt オペレータによる処理にあっては、かなり正確に処理対象画像中のエッジを抽出している。しかし、路面の検出エッジに着目すると、本来小さな陰影の模様として抽出されるべきところが、地面がひび割れたようなエッジとして検出されてしまっていることがわかる。

一方、上記本願発明に係る画像処理において用いるエッジ抽出処理では、路面の細かな陰影をエッジとして正確に抽出できていることがわかる。このため、処理対象画像中のエッジをできるだけ正確に抽出することで、定常状態と突発事象が発生した時のエッジの変化（差）を安定して捉えられることになり、突発事象の検出精度向上が見込まれる。

本発明に係る画像処理装置の実施例を示す構成図。 本発明に係る画像処理装置を実現する計算機（コンピュータ）の構成図。 本発明に係る画像処理方法を示すまたは画像処理プログラムによる動作を示すフローチャート。 本発明に係る画像処理装置において用いる平滑化パラメータの一例を示す図。 図４に示す平滑化パラメータを用いた画素変換動作を説明するための図。 本発明に係る画像処理装置において平滑化した前後の画像を示す図。 本発明に係る画像処理装置において用いる陰影強調パラメータ（３×３）の一例を示す図。 本発明に係る画像処理装置において用いる陰影強調パラメータ（５×５）の一例を示す図。 本発明に係る画像処理装置において用いる陰影強調パラメータ（７×７）の一例を示す図。 本発明に係る画像処理装置において用いる陰影強調処理の効果を説明するための図。 本発明に係る陰影強調パラメータに関し、３つの画素に関し輝度関係を類型化して示した図。 陰影強調パラメータ（３×３）を用いて陰影強調処理を行った前後の画像を示す図。 陰影強調パラメータ（５×５）を用いて陰影強調処理を行った前後の画像を示す図。 陰影強調パラメータ（７×７）を用いて陰影強調処理を行った前後の画像を示す図。 本発明に係る画像処理装置におけるエッジ画像取得処理についての画像を示す図。 本発明に係る画像処理装置におけるエッジ画像取得処理について、３種のパラメータによる処理結果の画像を示す図。 本発明に係る画像処理装置における処理フローチャートを、画像によって示す図。 従来の画像処理装置におけるエッジ画像取得までの処理フローチャートを、画像によって示す図。 本発明に係る画像処理装置におけるエッジ画像取得処理について、３種のパラメータによる処理結果の画像を示す図。 従来の各種手法によるエッジ画像取得処理結果の画像を示す図。 従来の各種手法によるエッジ画像取得処理結果の画像を示す図。 従来の各種手法によるエッジ画像取得処理結果の画像を示す図。

符号の説明

１ 画像入力部
２ 平滑化手段
３ 陰影強調手段
３Ａ パラメータ保持部
４ 選択入力部
５ エッジ画像取得手段
６ 背景差分手段
７ 領域検出手段
８ 画像認識装置

Claims (9)

1. 処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に存在する輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、前記注目画素の輝度値と置換することにより陰影を強調した陰影強調画像を得る陰影強調手段と、
   前記陰影強調画像と処理対象画像の差分演算を行ってエッジ画像を取得するエッジ画像取得手段と、
   前記陰影強調手段とエッジ画像取得手段とにより、前記処理対象画像の背景画像について処理を行って得られるエッジ背景画像と、前記処理対象画像について得られるエッジ画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分手段と、
   前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出手段と
   を具備することを特徴とする画像処理装置。
2. 複数種のパラメータを有しており、選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記陰影強調手段による処理に用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記陰影強調手段による処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化手段が具備されていることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に存在する輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、前記注目画素の輝度値と置換することにより陰影を強調した陰影強調画像を得る陰影強調ステップと、
   前記陰影強調画像と処理対象画像の差分演算を行ってエッジ画像を取得するエッジ画像取得ステップと、
   前記陰影強調ステップとエッジ画像取得ステップとにより、前記処理対象画像の背景画像について処理を行って得られるエッジ背景画像と、前記処理対象画像について得られるエッジ画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分ステップと、
   前記背景差分ステップにより得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出ステップと
   を具備することを特徴とする画像処理方法。
5. 複数種のパラメータを有しており、選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記陰影強調ステップによる処理に用いることを特徴とする請求項４に記載の画像処理方法。
6. 前記陰影強調ステップによる処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化ステップを具備することを特徴とする請求項４または５に記載の画像処理方法。
7. コンピュータにより実行されることにより、
   処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に存在する輝度の変化を比較し、最小変化となる周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値を、前記注目画素の輝度値と置換することにより陰影を強調した陰影強調画像を得る陰影強調ステップと、
   前記陰影強調画像と処理対象画像の差分演算を行ってエッジ画像を取得するエッジ画像取得ステップと、
   前記陰影強調ステップとエッジ画像取得ステップとにより、前記処理対象画像の背景画像について処理を行って得られるエッジ背景画像と、前記処理対象画像について得られるエッジ画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分ステップと、
   前記背景差分ステップにより得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出ステップと
   が実現されることを特徴とする画像処理プログラム。
8. 複数種のパラメータを有したプログラムであって、コンピュータに対する選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記陰影強調ステップによる処理に用いることを特徴とする請求項７に記載の画像処理プログラム。
9. 前記陰影強調ステップによる処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化ステップを具備することを特徴とする請求項７または８に記載の画像処理プログラム。