JP2011210139A5

JP2011210139A5 -

Info

Publication number: JP2011210139A5
Application number: JP2010079183A
Authority: JP
Filing date: 2010-03-30
Publication date: 2013-03-28

Description

［画像処理装置の構成例］
図３は、本発明を適用した画像処理装置のハードウェアの一実施の形態の構成例を示している。図３の画像処理装置１１は、撮像された入力画像より前景となる対象物の位置および形状を特定し、対象物の領域のみを抽出するものである。

画像処理装置１１は、撮像部２１、背景差分画像生成部２２、出力部２３、破綻判定部２４、対象物検出部２５、破綻種別特定部２６、基準背景更新部２７、基準背景画像取得部２８、背景画像格納部２９、および動作モード切替部３０を備えている。

ステップＳ９２において、破綻種別決定部６１は、撮像画像における色特徴量と基準背景画像における色特徴量との差分絶対値を求め、その差分絶対値が所定の閾値よりも大きいか否かを判定する。すなわち、撮像部２１により撮像される環境における照明条件やカラーパラメータなどが変化すると、色特徴量は変化することが考えられるため、撮像画像と基準背景画像との色特徴量の差分絶対値は所定の閾値よりも大きく変化すると考えられる。そこで、ステップＳ９２において、色特徴量の差分絶対値が所定の閾値よりも大きい場合、ステップＳ９３において、破綻種別決定部６１は、破綻種別を、照明条件またはカラーパラメータの変化に起因する背景差分画像生成処理の破綻、すなわち、色破綻であるものと決定する。尚、色特徴量については、上述した各画素の近傍の平均値を用いるだけでなく、例えば、各画素の色相を求めるようにして、撮像画像と基準背景画像との色相の変化を用いて色破綻が生じているか否かを判定するようにしてもよい。

ここで、ｒ_ｄｉは、例えば、図１３の上部で示される撮像画像Ｆ２１における対象物マスクＭの領域を除いた画素の画素値であり、ｒ_ｓｉは、図１３の下部で示される基準背景画像Ｆ２２における対象物マスクＭの領域を除いた画素の画素値である。また、ａ，ｂは、それぞれ特徴量変換式の係数（線形近似係数）であり、ｉは、それぞれの対応する画素を識別する識別子である。

尚、以降においては、動き補償更新画像の各画素はｇ（ｘ，ｙ）とし、基準背景画像上の各画素は、画素ｆ（ｘ，ｙ）とし、撮像画像上の各画素はｈ（ｘ，ｙ）として表現するものとする。また、基準背景画像の画素ｆ（ｘ，ｙ）における動きベクトルＶは、動きベクトルＶ（ｖｘ，ｖｙ）と定義する。ここで、ｖｘ，ｖｙは、それぞれ上述した式（４）により求められる。

そして、ステップイＳ１４８において、カウンタｘが基準背景画像の垂直方向の画素数よりも大きな値となった場合、ステップＳ１４９において、動き補償変換部８２は、カウンタｙを１インクリメントする。そして、ステップＳ１５０において、動き補償変換部８２は、カウンタｙが、基準背景画像の水平方向の画素数よりも大きいか否かを判定し、例えば、大きくない場合、処理は、ステップＳ１４３に戻る。すなわち、カウンタｙが、基準背景画像の垂直方向の画素数よりも大きくなるまで、ステップＳ１４３乃至Ｓ１５０の処理を繰り返す。

そして、これらの処理が全画素に対して施されることにより、図１５の画像Ｆ５５で示されるような撮像部２１の撮像方向のずれに対応した動き補償更新画像が生成される。すなわち、画像Ｆ５２で示されるように、撮像方向のずれにより基準背景画像Ｆ５１の点線で示される山の稜線Ｂ２が、実線で示される稜線Ｂ１のように全体として左方向にシフトした撮像画像に対応するように動き補償更新画像Ｆ５５が求められる。

Claims

対象物検出手段は、
人物を対象物として検出する人物検出手段と、
動物を対象物として検出する動物検出手段と、
車両を対象物として検出する車両検出手段とを含む
請求項１に記載の画像処理装置。