JP2006031390A5

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Publication number: JP2006031390A5
Application number: JP2004209063A
Authority: JP
Filing date: 2004-07-15
Publication date: 2007-03-01
Anticipated expiration: 2024-07-15

Claims

画像の分割対象領域に対して、該分割対象領域全体を覆うようにして所定形状の窓領域を複数個設定する窓領域設定手段と、
前記各窓領域に含まれる部分画像の集合から、互いに異なる２つの部分画像の組を生成し、各組の部分画像間における類似度又は非類似度を、各部分画像から抽出される特徴量に基づいて計算する類似度計算手段と、
前記類似度又は非類似度に基づいて前記各部分画像の組の間での順序関係を決定する順序関係決定手段と、
前記各部分画像組の間で決定された順序関係が保存されるようにして、前記各部分画像を距離空間上に写像する写像手段と、
前記距離空間上に写像された点から距離又は分布密度に基づいてクラスタを構成するクラスタリング手段と、
含まれる点の数が最も大きいクラスタを背景に対応するクラスタであると判定する判定手段と、
背景に対応するクラスタであると判定したクラスタに属する点に対応する部分画像を前記写像の逆写像によって求め、これらの部分画像を１つの背景領域として統合する背景領域分割手段と、を含むことを特徴とする画像分割処理システム。
画像の分割対象領域に対して、該分割対象領域全体を覆うようにして所定形状の窓領域を複数個設定する窓領域設定手段と、
前記各窓領域に含まれる部分画像の集合から、互いに異なる２つの部分画像の組を生成し、各組の部分画像間における類似度又は非類似度を、各部分画像から抽出される特徴量に基づいて計算する類似度計算手段と、
前記類似度又は非類似度に基づいて前記各部分画像の組の間での順序関係を決定する順序関係決定手段と、
前記各部分画像組の間で決定された順序関係が保存されるようにして、前記各部分画像を距離空間上に写像する写像手段と、
前記距離空間における直線、平面又は超平面であって、前記部分画像が写像された各点から該直線、平面又は超平面までの距離に基づく残差の総和が最小となるような直線、平面又は超平面を計算し、前記各点からそのように計算された直線、平面又は超平面までの距離に基づく残差の標準偏差を計算し、該標準偏差に基づいて前記計算された直線、平面又は超平面の近傍領域を計算し、該近傍領域内に属する点を背景に対応する点であると判定する判定手段と、
背景に対応すると判定した点に対応する部分画像を前記写像の逆写像によって求め、これらの部分画像を１つの背景領域として統合する背景領域分割手段と、を含むことを特徴とする画像分割処理システム。
前記判定手段は、計算された標準偏差が所定の閾値未満である場合には、前記部分画像が写像された各点のうち、該点から前記直線、平面又は超平面までの距離に基づく残差が前記標準偏差の所定数倍未満であるものを選択し、選択された点を背景に対応する点であると判定することを特徴とする請求項２に記載の画像分割処理システム。
前記写像手段は、前記部分画像の組の間で決定された順序関係のみに基づいて写像を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像分割処理システム。
前記写像手段は、前記部分画像の組の間で決定された順序関係に基づいて各部分画像組に自然数による番号付けを行うとともに、前記部分画像集合から前記距離空間に写像される点の集合から、互いに異なる２点からなる組を生成し、それらの組に対して２点間の距離により順序関係を決定し、この順序関係に従ってそれらの組に自然数による番号付けを行い、前記部分画像の組に付けられた番号とそれらが前記距離空間に写像される点の組に付けられた番号との差の自乗を全ての前記部分画像の組について足し合わせた値が最小化されるようにして、写像を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像分割処理システム。
前記写像手段は、前記部分画像の組が前記距離空間に写像される点の組の２点間距離を計算するとともに、前記写像される点の組において補助距離の大小関係によって定められる順序関係が、前記部分画像の組の間で決定される順序関係と一致するようにして、前記２点間距離の補助距離を計算し、前記写像される点の組における２点間距離と補助距離との差の自乗を全ての前記写像される点の組について足し合わせた値が最小化されるようにして、写像を行うことを特徴とする請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像分割処理システム。
各組の部分画像間における類似度又は非類似度は、各部分画像上の各画素の位置情報と、画素上の色相又は濃淡値とを与える関数の汎関数として定義されていることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像分割処理システム。
各組の部分画像間における類似度又は非類似度は、画像が画像間の差分又はマッチングによって生成された差分画像、オプティカルフロー画像、ステレオ画像のいずれかである場合には、各部分画像上の各画素の位置情報と、画素上の差分値、ベクトル値又は距離値とを与える関数の汎関数として定義されていることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像分割処理システム。
各組の部分画像間における類似度又は非類似度は、各部分画像上の各画素の位置情報と、画素上の色相又は濃淡値とについてのヒストグラム関数の汎関数として定義されていることを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の画像分割処理システム。
各組の部分画像間における類似度又は非類似度は、各部分画像上の各画素の位置情報と、画素上の色相又は濃淡値とを与える関数に画像上の空間座標に関する微分演算子を作用させることで得られるベクトル値関数に関する汎関数として定義されていることを特徴とする請求項７に記載の画像分割処理システム。
各組の部分画像間における類似度又は非類似度は、各部分画像上の各画素の位置情報と、画素上の色相又は濃淡値とを与える関数に画像上の空間座標に関する積分演算子を作用させることで得られる関数に関する汎関数として定義されていることを特徴とする請求項７に記載の画像分割処理システム。
各組の部分画像間における類似度又は非類似度は、各部分画像上の各画素の位置情報と、画素上の色相又は濃淡値とを与える関数に画像上の空間座標に関する微分演算子をさせることで得られるベクトル値関数を引数とする２階テンソル値関数に関して、その各成分に画像上の空間座標に関する積分演算子を作用させることで得られる２階テンソル値関数に関する汎関数として定義されていることを特徴とする請求項７に記載の画像分割処理システム。
各組の部分画像間における類似度又は非類似度は、各部分画像上の各画素の位置情報と、画素上の色相又は白黒の濃淡値とを与える関数の自己相関関数に関する汎関数として定義されていることを特徴とする請求項７に記載の画像分割処理システム。
各組の部分画像間における類似度又は非類似度は、各部分画像上の各画素の位置情報と、画素上の色相又は濃淡値とを与える関数に画像上の空間座標に関する微分演算子を作用させることで得られるベクトル値関数に関する自己相関関数に関する汎関数として定義されていることを特徴とする請求項７に記載の画像分割処理システム。
前記クラスタリング手段は、全クラスタ数を予め指定せずにクラスタリング行うことを特徴とする請求項１に記載の画像分割処理システム。
前記クラスタリング手段は、混合確率分布を用いた尤度あるいは対数尤度最大化する処理、事後確率を最大化する処理、あるいは予め与えられた事前分布に基づく期待値を計算する処理のいずれかの処理を実行することを特徴とする請求項１５に記載の画像分割処理システム。
前記クラスタリング手段は、混合ガウス分布に関する最尤推定法、事後確率最大化法あるいはベイズ推定法を適用することによって定まる各ガウス成分が１つのクラスを表すとし、各部分画像が属するクラスタをその部分画像に対応する距離空間における点の各ガウス成分に関するマハラノビス距離が最小となるガウス成分として定めることを特徴とする請求項１６に記載の画像分割処理システム。
前記クラスタリング手段は、初期状態として全データを含む１つのクラスタから開始し、同じクラスタに属する２点間の距離が最大となる２点組を選択し、その距離が予め定められた閾値以上である場合に、そのクラスタを２分し、選択された２点をそれぞれのクラスタの種とし、同じクラスタに属していた全ての点に関して、これらのクラスタの種との間の距離を計算し、距離が小さい方のクラスタに属するように分類する処理を各クラスタにおけるクラスタ分割条件が満たされなくなるまで実行する分割クラスタリングを適用することを特徴とする請求項１５に記載の画像分割処理システム。
前記クラスタリング手段は、全クラスタ数を予め指定して行うことを特徴とする請求項１に記載の画像分割処理システム。
前記クラスタリング手段は、K-最近接法を実行するクラスタリングを行うことを特徴とする請求項１９に記載の画像分割処理システム。
前記クラスタリング手段は、K-平均法を実行するクラスタリングを行うことを特徴とする請求項１９に記載の画像分割処理システム。
請求項１〜２１のいずれか１項に記載の画像分割処理システムによって、１以上の画像を含む集合についてそれぞれ背景領域を抽出し、
前記各画像について、前記距離空間における前記背景領域に対応する点の集合の重心の周りに対する主成分を計算することにより、前記距離空間に正規座標系を設定し、
各画像の部分画像から前記正規座標への写像に対して重回帰分析を行うことにより、背景差分フィルタを構成する方法。
請求項１〜２１のいずれか１項に記載の画像分割処理システムによって、１以上の画像を含む集合についてそれぞれ背景領域を抽出し、
前記各画像について、前記距離空間における直線、平面又は超平面であって、前記距離空間における前記背景領域に対応する各点から前記直線、平面又は超平面から前記点までの距離幾何学的距離又は代数的距離に基づいて計算される残差の総和を最小にするような直線、平面又は超平面を計算し、
計算された直線、平面又は超平面に関し、
１．直線の場合には、その直線を第１座標軸として、その他の座標軸を第１座標軸と直交するように取って、距離空間の次元と同数の座標軸を設定し、
２．平面の場合には、その平面上に第１座標軸及び２座標軸をお互いに直交するように取り、その他の座標軸を第１座標軸及び２座標軸と直交するように取って、距離空間の次元と同数の座標軸を設定し、
３．超平面の場合には、その超平面上に超平面の次元と同じ数の座標軸を互いに直交するように取り、その他の座標軸を前記超平面上の座標軸と直交するように取って、距離空間の次元と同数の座標軸を設定し、
設定された座標軸により前記距離空間における正規座標系を構成し、
各画像の部分画像から前記正規座標への写像に対して重回帰分析を行うことにより、背景差分フィルタを構成する方法。
請求項２２又は２３に記載の方法によって構成された背景差分フィルタを用いて画像をフィルタリングする方法であって、
前記背景差分フィルタに対して、前記正規座標系における原点を含む所定の近傍領域を設定し、
画像の各部分画像について、前記背景差分フィルタを適用して得られる写像された点が前記近傍領域内にある場合には、その部分画像は背景領域に含まれると判定し、
画像の各部分画像について、前記背景差分フィルタを適用して得られる写像された点が前記近傍領域外にある場合には、その部分画像は前景領域に含まれると判定する背景差分フィルタリング方法。