JP2010097507A - 移動対象抽出装置、移動対象抽出方法及び移動対象抽出プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】背景画像の各濃淡値に対して背景発生確率をそれぞれ計算し、撮影画像を構成している各画素に対して、各画素の濃淡値に対応する計算後の背景発生確率を条件付き背景確率とすると共に、所定の前景発生確率を条件付き前景確率としてベイズ推定法を適用した画素分類式をそれぞれ計算し、各画素が背景であるか前景であるかを分類する。
【選択図】図1
Description
田村 秀行 監修、"コンピュータ画像処理入門 第5章 画像の特徴抽出と解析・認識"、総研出版、1985年、p.118-125 "ベイズ推定"、[online]、ウィキぺディア フリー百科事典、[平成20年10月9日検索]、インターネット<URL : http://ja.wikipedia.org/wiki/%E3%83%99%E3%82%A4%E3%82%BA%E6%8E%A8%E5%AE%9A>
第1の実施の形態に係る移動対象抽出装置の構成及び処理の流れについて説明する前に、本発明の特徴について説明する。本発明は、実環境を撮影した撮影画像の背景から、その背景の前段で前景として移動している移動対象を抽出する移動対象抽出装置に関する発明である。例えば、興味対象である歩行者や走行車両などの移動対象を、山や海などの背景から抽出することを目的としている。
第1の実施の形態については、背景が静的領域であることを前提に説明するものであったが、実際には静的領域の他に、風に揺らぐ木や重力方向に流れ落ちる滝といった動的領域も背景に含まれている場合が多い。そして、それら背景を背にして前段でバスが走行している場合には、図8に示すような撮影画像となるのがより一般的である。
第2の実施の形態では、背景における動的領域について時間の経過に伴う輝度の変化(濃淡値の変化)を考慮したものであったが、本実施の形態は、その動的領域について時間の経過に伴う動きの変化(速度ベクトル)を更に考慮するものとする。動きの変化を推定する方法としては様々な方法が存在するが、本実施の形態では正規化相互相関法を用いて説明する。
式(16)に示すように、第1の近似関数生成部17aで生成された近似関数を満たす背景発生確率と、第2の近似関数生成部17bで生成された近似関数を満たす速度発生確率との乗算値を条件付き背景確率の尤度p(I|ω0)として代入すると共に、前景発生確率を条件付き前景確率の尤度p(I|ω1)に代入して、画素分類式をそれぞれ計算し、その計算結果が1.0より大きい場合には、その画素は背景に属すると分類し、計算結果が1.0以下の場合には、その画素は前景に属すると分類する。一方、樹木の動的領域以外の静的領域の各画素については、ステップS302の計算結果を用いて、第1の実施の形態のステップS103で説明した方法と同じ方法で各画素を分類する(ステップS308)。なお、背景発生確率と速度発生確率とを乗算することは一例であって、加算等の他計算方法を用いてもよい。
12…計算部
13…画素分類部
14…抽出部
15…表示部
16…ヒストグラム生成部
16a…第1のヒストグラム生成部
16b…第2のヒストグラム生成部
17…近似関数生成部
17a…第1の近似関数生成部
17b…第2の近似関数生成部
18…速度ベクトル計算部
31…撮影画像格納部
32…背景画像蓄積部
33…背景発生確率計算蓄積部
34…前景発生確率蓄積部
35…画素分類式蓄積部
100…移動対象装置
S101〜S105…ステップ
S201〜S207…ステップ
S301〜S310…ステップ
Claims (7)
- ある背景の前段で前景として移動している移動対象を撮影した撮影画像から前記移動対象を抽出する移動対象抽出装置において、
前記背景のみを撮影した背景画像を蓄積しておく背景画像蓄積手段と、
前記背景画像を表現している各濃淡値が占める割合を背景発生確率として計算する背景発生確率計算式を蓄積しておく背景発生確率計算式蓄積手段と、
前記撮影画像において前記前景の濃淡値が占める割合を所定の前景発生確率として蓄積しておく前景発生確率蓄積手段と、
ベイズ推定法を適用した条件付き確率であって、前記撮影画像を構成する各画素が濃淡値で表現される場合に、当該画素が背景である条件付き背景確率と前景である条件付き前景確率との比率を用いて、当該画素が背景であるか前景であるかを分類する画素分類式を蓄積しておく画素分類式蓄積手段と、
前記撮影画像を入力し、撮影画像格納手段に格納する入力手段と、
前記背景発生確率計算式蓄積手段から前記背景発生確率計算式を読み出すと共に前記背景画像蓄積手段から前記背景画像を読み出して、当該背景画像の各濃淡値に対して前記背景発生確率をそれぞれ計算する計算手段と、
前記画素分類式蓄積手段から前記画素分類式を読み出し、前記前景発生確率蓄積手段から前記前景発生確率を読み出し、更に前記撮影画像格納手段から前記撮影画像を読み出して、当該撮影画像を構成している各画素に対して、当該各画素の濃淡値に対応する計算後の前記背景発生確率を前記条件付き背景確率とすると共に当該前景発生確率を前記条件付き前景確率として前記画素分類式をそれぞれ計算し、当該各画素が背景であるか前景であるかを分類する画素分類手段と、
前記前景として分類された画素を前記移動対象として抽出する抽出手段と、
を有することを特徴とする移動対象抽出装置。 - 前記背景画像蓄積手段に蓄積されている前記背景画像は、所定の範囲で動作する動的領域を有する時系列な複数の背景画像であって、
前記背景発生確率計算式蓄積手段から前記背景確率発生計算式を読み出して、前記複数の背景画像の前記動的領域について前記背景発生確率をそれぞれ計算し、各濃淡値に対して当該背景発生確率を生起頻度とするヒストグラムを複数生成するヒストグラム生成手段と、
非線形最小二乗法を用いて前記複数のヒストグラムに近似する近似関数を生成する近似関数生成手段と、を更に有し、
前記画素分類手段は、当該近似関数を満たす背景発生確率を前記条件付き背景確率として前記分類を行うことを特徴とする請求項1に記載の移動対象抽出装置。 - 連続する2枚の前記背景画像を用いて、前記動的領域内で任意点が移動する速度を正規化相互相関法を用いて計算する速度ベクトル計算手段と、
当該動的領域内で当該速度を有する前記任意点が占める割合を速度発生確率として計算し、各速度に対して当該速度発生確率を生起頻度とするヒストグラムを生成するヒストグラム生成手段と、
非線形最小二乗法を用いて当該ヒストグラムに近似する近似関数を生成する近似関数生成手段と、を更に有し、
前記画素分類手段は、当該近似関数を満たす速度発生確率を前記条件付き背景確率に用いて前記分類を行うことを特徴とする請求項2に記載の移動対象抽出装置。 - ある背景の前段で前景として移動している移動対象を撮影した撮影画像から前記移動対象を抽出する移動対象抽出方法において、
前記背景のみを撮影した背景画像を背景画像蓄積手段に蓄積しておく第1のステップと、
前記背景画像を表現している各濃淡値が占める割合を背景発生確率として計算する背景発生確率計算式を背景発生確率計算式蓄積手段に蓄積しておく第2のステップと、
前記撮影画像において前記前景の濃淡値が占める割合を所定の前景発生確率として前景発生確率蓄積手段に蓄積しておく第3のステップと、
ベイズ推定法を適用した条件付き確率であって、前記撮影画像を構成する各画素が濃淡値で表現される場合に、当該画素が背景である条件付き背景確率と前景である条件付き前景確率との比率を用いて、当該画素が背景であるか前景であるかを分類する画素分類式を画素分類式蓄積手段に蓄積しておく第4のステップと、
前記撮影画像を入力し、撮影画像格納手段に格納する第5のステップと、
前記背景発生確率計算式蓄積手段から前記背景発生確率計算式を読み出すと共に前記背景画像蓄積手段から前記背景画像を読み出して、当該背景画像の各濃淡値に対して前記背景発生確率をそれぞれ計算する第6のステップと、
前記画素分類式蓄積手段から前記画素分類式を読み出し、前記前景発生確率蓄積手段から前記前景発生確率を読み出し、更に前記撮影画像格納手段から前記撮影画像を読み出して、当該撮影画像を構成している各画素に対して、当該各画素の濃淡値に対応する計算後の前記背景発生確率を前記条件付き背景確率とすると共に当該前景発生確率を前記条件付き前景確率として前記画素分類式をそれぞれ計算し、当該各画素が背景であるか前景であるかを分類する第7のステップと、
前記前景として分類された画素を前記移動対象として抽出する第8のステップと、
を有することを特徴とする移動対象抽出方法。 - 前記背景画像蓄積手段に蓄積されている前記背景画像は、所定の範囲で動作する動的領域を有する時系列な複数の背景画像であって、
前記背景発生確率計算式蓄積手段から前記背景確率発生計算式を読み出して、前記複数の背景画像の前記動的領域について前記背景発生確率をそれぞれ計算し、各濃淡値に対して当該背景発生確率を生起頻度とするヒストグラムを複数生成するステップと、
非線形最小二乗法を用いて前記複数のヒストグラムに近似する近似関数を生成するステップと、を更に有し、
前記第7のステップは、当該近似関数を満たす背景発生確率を前記条件付き背景確率として前記分類を行うことを特徴とする請求項4に記載の移動対象抽出方法。 - 連続する2枚の前記背景画像を用いて、前記動的領域内で任意点が移動する速度を正規化相互相関法を用いて計算するステップと、
当該動的領域内で当該速度を有する前記任意点が占める割合を速度発生確率として計算し、各速度に対して当該速度発生確率を生起頻度とするヒストグラムを生成するステップと、
非線形最小二乗法を用いて当該ヒストグラムに近似する近似関数を生成するステップと、を更に有し、
前記第7のステップは、当該近似関数を満たす速度発生確率を前記条件付き背景確率に用いて前記分類を行うことを特徴とする請求項5に記載の移動対象抽出方法。 - 請求項4乃至6のいずれか1項に記載の移動対象抽出方法における各ステップをコンピュータによって実行させることを特徴とする移動対象抽出プログラム。
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