JP2013120498A - シルエット補正方法及びシルエット補正システム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】人物又は背景にラベル付けされて人物のシルエットが抽出されたフレームについて、対象領域のピクセルのラベル付けを変更してシルエットを補正する方法である。対象領域に含まれるピクセルのうち、人物にラベル付けされたピクセルを用いて人物ヒストグラムを作成するステップと、背景にラベル付けされたピクセルを用いて背景ヒストグラムを作成するステップと、各ピクセルの人物の色情報に対する類似度及び背景の色情報に対する類似度をそれぞれ表す第1の接続コストを計算するステップと、対象領域の各ピクセルについて、隣接するピクセルとの差分値を用いて隣接ピクセル間の色情報の連続性を表す第2の接続コストを計算するステップと、第1及び第2の接続コストの和が最小となるカットに基づいて対象領域のピクセルのラベル付けをやり直す補正ステップとを含む。
【選択図】図1
Description
Ph(I)(x,y)=nh(I)(C(I)(x,y))×λ/th
Pb(I)(x,y)=nb(I)(C(I)(x,y))×λ/tb
ただし、符号は、次の通りである。
Ph(I)(x,y):座標x,yかつ色情報(I)を有するピクセルの人物の色情報に対する第1の接続コスト
nh(I)(C(I)(x,y)):人物ヒストグラムにおいて対象ピクセルの色情報C(I)(x,y)を有するピクセルの頻度
th:対象領域内で人物にラベル付けされたピクセルの総数
Pb(I)(x,y):座標x,yかつ色情報(I)を有するピクセルの背景の色情報に対する第1の接続コスト
nb(I)(C(I)(x,y)):背景ヒストグラムにおいて対象ピクセルの色情報C(I)(x,y)を有するピクセルの頻度
tb:対象領域内で背景にラベル付けされたピクセルの総数
λ:定数
Pd=k×ε/Dp
Pd:対象のピクセルの第2の接続コスト
k:定数
ε:定数であり、対象のピクセルが人物のシルエットの境界に位置するピクセルである場合は0よりも大かつ1よりも小の数、それ以外のピクセルである場合は1
Dp:対象のピクセルとその周囲のピクセルとの差分値
図1には、ゴルフクラブを持ってアドレスした状態にある人物hと、ゴルフ練習場の背景bとが一緒に撮影された二次元の画像のフレームF1が示されている。このフレームF1は、例えば、デジタルスチルカメラによる撮像、又は動画からのフレーム出力によって作成される。
Pb(I)(x,y)=nb(I)(C(I)(x,y))×λ/tb
ただし、符号は、次の通りである。
Ph(I)(x,y):座標x,yかつ色情報(I)を有するピクセルの人物の色情報に対する第1の接続コスト
nh(I)(C(I)(x,y)):人物ヒストグラムにおいて対象ピクセルの色情報C(I)(x,y)を有するピクセルの頻度
th:対象領域内で人物にラベル付けされたピクセルの総数
Pb(I)(x,y):座標x,yかつ色情報(I)を有するピクセルの背景の色情報に対する第1の接続コスト
nb(I)(C(I)(x,y)):背景ヒストグラムにおいて対象ピクセルの色情報C(I)(x,y)を有するピクセルの頻度
tb:対象領域内で背景にラベル付けされたピクセルの総数
λ:定数で本実施形態では10000
Pd=k×ε/Dp …(3)
Dp:対象のピクセルと隣接するピクセルとの色の差分値(≠0)
k:定数で本実施形態では10000
ε:定数であり、対象のピクセルが人物のシルエットの境界に位置するピクセルである場合は0よりも大かつ1よりも小の数で本実施形態では0.5、それ以外のピクセルである場合は1とする
Dp1(C0、C1)
Dp2(C0、C2)
Dp3(C0、C3)
Dp4(C0、C4)
D(C1,C2)=aΔH’+bΔS’+cΔV’
a,b,c:定数で、本実施形態ではa=5.1、b=2.25及びc=2.65
ΔH’=ΔH/4.0
ΔS’=ΔS/2.0
ΔV’=ΔV/2.0
ΔH=√{(X1−X2)2+(Y1−Y2)2}
ΔS=|S1/100−S2/100|
ΔV=|V1/100−V2/100|
X1=S'avgcos(H1×3.6)
Y1=S'avgsin(H1×3.6)
X2=S'avgcos(H2×3.6)
Y2=S'avgsin(H2×3.6)
S'avg=(S1'+S2')/2
S1'=log10(S1/100×99+1.0)
S2'=log10(S2/100×99+1.0)
E(L)=ΣPhi+ΣPbj+ΣPd(m,n)
ただし、符号は次の通りである。
Phi:節点iでの人物の色情報に対する第1の接続コスト
Pbj:節点jでの背景の色情報に対する第1の接続コスト
i,j∈Pであり、i≠j
P:全節点集合
Pd(m,n)::節点mとnの対象ピクセルの第2の接続コスト
m,n∈Pであり、m≠n
(Pdは全ての組合せでカットされるとは限らない)
ケース1 補正前:人物 → 補正後:人物
ケース2 補正前:背景 → 補正後:背景
ケース3 補正前:人物 → 補正後:背景
ケース4 補正前:背景 → 補正後:人物
図14は、背景とスイングのインパクト状態にある人物とを含む画像フレーム(640×320)の原画像である。図15(a)は、先の特許文献1に記載された前処理で人物のシルエット抽出したものである。図15(a)のシルエットでは、背中や腰付近に、背景の一部がノイズNとなって人物にラベル付けされているのが分かる。図15(b)には、本発明に従うシルエット補正処理を施したものである。この実施例1では、上記ノイズが綺麗に取り除かれているのが分かる。
図16は、背景とスイングのテークバック状態の人物とを含む画像フレーム(640×320)の原画像である。図17(a)は、上記同様、先の特許文献1に記載された前処理で人物のシルエット抽出したものである。図17(a)のシルエットでは、背中及び腹付近に、背景の一部がノイズNとなって人物にラベル付けされているのが分かる。図17(b)には、本発明に従うシルエット補正処理を施したものである。この実施例2では、上記ノイズが綺麗に取り除かれているのが分かる。
2 携帯電話機
3 サーバー
4 カメラ
5、8 メモリ
7 演算部
Claims (6)
- 人物と背景とが撮影されたフレームの各ピクセルが、人物又は背景のいずれかにラベル付けされて前記人物のシルエットが抽出されたフレームについて、前記フレームの少なくとも一部の対象領域のピクセルの前記ラベル付けを変更してシルエットを補正するシルエット補正方法であって、
前記対象領域に含まれるピクセルのうち、人物にラベル付けされたピクセルを用いて、頻度をピクセル数としかつ階級をピクセルの色情報とした人物ヒストグラムを作成するステップと、
前記対象領域に含まれるピクセルのうち、背景にラベル付けされたピクセルを用いて、頻度をピクセル数としかつ階級をピクセルの色情報とした背景ヒストグラムを作成するステップと、
前記対象領域の各ピクセルの色情報と、前記人物ヒストグラム及び背景ヒストグラムとを用いて、各ピクセルの人物の色情報に対する類似度及び背景の色情報に対する類似度をそれぞれ表す第1の接続コストを計算するステップと、
前記対象領域の各ピクセルについて、隣接するピクセルとの差分値を用いて隣接ピクセル間の色情報の連続性を表す第2の接続コストを計算するステップと、
前記各ピクセルを節点としかつ前記第1の接続コスト及び第2の接続コストを枝として生成されたグラフを、第1の接続コスト及び第2の接続コストの和が最小となるように2分割するカットを計算し、該カットに基づいて前記対象領域のピクセルのラベル付けをやり直す補正ステップとを含むことを特徴とするシルエット補正方法。 - 前記第1の接続コストは、下式で計算される請求項1記載のシルエット補正方法。
Ph(I)(x,y)=nh(I)(C(I)(x,y))×λ/th
Pb(I)(x,y)=nb(I)(C(I)(x,y))×λ/tb
ただし、符号は、次の通りである。
Ph(I)(x,y):座標x,yかつ色情報(I)を有するピクセルの人物の色情報に対する第1の接続コスト
nh(I)(C(I)(x,y)):人物ヒストグラムにおいて対象ピクセルの色情報C(I)(x,y)を有するピクセルの頻度
th:対象領域内で人物にラベル付けされたピクセルの総数
Pb(I)(x,y):座標x,yかつ色情報(I)を有するピクセルの背景の色情報に対する第1の接続コスト
nb(I)(C(I)(x,y)):背景ヒストグラムにおいて対象ピクセルの色情報C(I)(x,y)を有するピクセルの頻度
tb:対象領域内で背景にラベル付けされたピクセルの総数
λ:定数 - 前記第2の接続コストは、下式で計算される請求項1又は2記載のシルエット補正方法。
Pd=k×ε/Dp
Pd:対象のピクセルの第2の接続コスト
k:定数
ε:定数であり、対象のピクセルが人物のシルエットの境界に位置するピクセルである場合は0よりも大かつ1よりも小の数、それ以外のピクセルである場合は1
Dp:対象のピクセルとその周囲のピクセルとの差分値 - 背景から人物にラベル付けが変更されたピクセルについては、前記ピクセルの頻度nb(I)(C(I)(x,y))に1よりも大きい定数を乗じて背景の色情報に対する類似度を高めて、再度、第1及び第2の接続コストを計算して前記補正ステップを行うことを特徴とする請求項2に記載のシルエット補正方法。
- 前記補正ステップ前のシルエットと、前記補正ステップ後のシルエットとの論理積画像を表示するステップをさらに含む請求項1乃至4のいずれかに記載のシルエット補正方法。
- 人物と背景とが撮影されたフレームの各ピクセルが、人物又は背景のいずれかにラベル付けされて前記人物のシルエットが抽出されたフレームについて、前記フレームの少なくとも一部の対象領域のピクセルの前記ラベル付けを変更してシルエットを補正するシルエット補正システムであって、
前記フレームのピクセル情報を記憶するメモリ、及び、演算部を具え、
前記演算部は、前記対象領域に含まれるピクセルのうち、人物にラベル付けされたピクセルを用いて、頻度をピクセル数としかつ階級をピクセルの色情報とした人物ヒストグラムを作成する人物ヒストグラム作成部と、
前記対象領域に含まれるピクセルのうち、背景にラベル付けされたピクセルを用いて、頻度をピクセル数としかつ階級をピクセルの色情報とした背景ヒストグラムを作成する背景ヒストグラム作成部と、
前記対象領域の各ピクセルの色情報と、前記人物ヒストグラム及び背景ヒストグラムとを用いて、各ピクセルの人物の色情報に対する類似度及び背景の色情報に対する類似度をそれぞれ表す第1の接続コストを計算する第1の接続コスト計算部と、
前記対象領域の各ピクセルについて、隣接するピクセルとの差分値を用いて隣接ピクセル間の色情報の連続性を表す第2の接続コストを計算する第2の接続コスト計算部と、
前記各ピクセルを節点としかつ前記第1の接続コスト及び第2の接続コストを枝として生成されたグラフを、第1の接続コスト及び第2の接続コストの和が最小となるように2分割するカットを計算し、該カットに基づいて前記対象領域のピクセルのラベル付けをやり直す補正部とを含むことを特徴とするシルエット補正システム。
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- 2011-12-07 JP JP2011268287A patent/JP5816069B2/ja active Active
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