JP2013228901A - 物体検出装置およびプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】物体検出部22は、カラー画像からエッジ画像を生成する。物体検出部22は、エッジ画像に含まれる画像の対称性を評価する。物体検出部22は、対称性を有する物体の対称中心画素を特定する。物体検出部22は、対称中心画素ごとに物体幅を検出する。物体検出部22は、対称中心画素の垂直方向の幅から物体の垂直方向の幅を特定し、対称中心画素ごとに特定された物体幅から物体の水平方向の幅を特定する。
【選択図】図1
Description
(1)中心軸から、互いに逆方向に、等距離離れた2つ画素(例えば、第1方向を水平方向とすると、中心軸から水平方向左に距離kだけ離れた画素P1および中心軸から水平方向右に距離kだけ離れた画素P2の合計2つの画素)や、
(2)中心軸から、互いに逆方向に、等距離離れた複数の画素(例えば、第1方向を水平方向とすると、中心軸から水平方向左に距離kだけ離れたn個の画素群および中心軸から水平方向右に距離kだけ離れたn個の画素群)を含む概念である。
(1)d(m)=1、
(2)d(m)=n+1−|m−j|、および
(3)d(m)=c1×exp(−c2×(m−j)^2)
(c1およびc2は、所定の正の係数)
のいずれか一つである。
(1)注目画素の第1方向の位置を示す列iが(H/2)以下の場合、対称性評価領域の第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(i−1)の範囲で変化させて、対称性評価値を算出し、
(2)注目画素の第1方向の位置を示す列iが(H/2)より大きい場合、対称性評価領域の第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(H−i)の範囲で変化させて、対称性評価値を算出する。
第1実施形態について、図面を参照しながら、以下、説明する。
図1は、第1実施形態に係る物体検出システム1000を示すブロック図である。物体検出システム1000は、撮像装置1と、物体検出装置2と、表示装置3とを備えている。
以上のように構成された物体検出システム1000の動作について、図面を用いながら、以下、説明する。
対称性評価部222は、図5に示す注目画素Piに関して対称性を評価する。注目画素Piは、エッジ画像103に含まれる画素である。注目画素Piは、エッジ画像103における座標(i、j)の画素を示している。以下の説明において、画素Pxという表記は、エッジ画像103における座標(x、j)の画素を示す。つまり、画素Pxという表記は、水平方向にx列目で、垂直方向にj行目の画素を示している。また、数式においては、Pxは、画素Pxにおける画素値を示すものとする。本実施形態においては、Pxは0〜255の範囲の値をとる。なお、Pxは、画像特徴量(本実施形態ではエッジ成分量)が大きい程(注目している画像特徴量の度合いが強い程)、大きな値をとるものとする。
ここで、図6を用いて、上記(数式4)および(数式5)に相当する処理について、説明する。図6(a)〜(f)は、特徴量抽出画像の一例を示しており、軸C1を対称軸とする左右対称な物体を撮像した画像の特徴量抽出画像を模式的に示した図である。また、図6(a)〜(f)において、領域R1は、(数式4)の算出対称となる領域を示している。なお、説明便宜上、図6(a)〜(f)において、白い部分に含まれる画素の画像特徴量(画素値)Pxは「255」であり、それ以外の黒い部分に含まれる画素の画像特徴量Pxは「0」であるものとする。なお、SYMw(i、j)の取り得る範囲を0〜255とするため、下記(数式6)のように係数の調整を行い処理を実行する場合について、説明する。
図6(b)の場合:0.2
図6(c)の場合:0.4
図6(d)の場合:0.6
図6(e)の場合:0.4
図6(f)の場合:0.3
SYMw(i、j)=0.2×255
となる。
SYMw(i、j)=0.4×255
となる。
SYMw(i、j)=0.6×255
となる。
SYMw(i、j)=0.4×255
となる。
SYMw(i、j)=0.3×255
となる。
(1)処理対象画素と、当該画素に対応するmaxSYMの値(または、maxSYMの値と相関のある値)と、を対応づけた対称性評価マップデータと、
(2)処理対象画素と、waの値(最大値maxSYMをとるときのwの値)(または、waの値と相関のある値)と、を対応づけた対称幅マップデータと、
を生成(取得)する。
(1)対称性評価マップ画像104の各画素において、画素値を予め設定された閾値と比較し、閾値を上回る場合にのみ、極大点の候補とする。
(2)対称性評価マップ画像104の水平方向に平滑化処理(処理対象の水平ラインに対して平滑化処理)を行ってから、極大点の位置(水平位置)を特定する。
(1)対称中心マップ画像106は、対称性を有する物体の中心軸を構成する画素に画素値「1」が与えられている。したがって、物体領域検出部224は、対称中心マップ画像106において画素値「1」を有する画素を抽出し、その抽出された画素の対称幅を対称幅マップ画像105から取得する。
(1A):
画素値「1」の画素が水平方向に単独で(水平方向に連続せずに)検出された場合、物体領域検出部224は、抽出された画素値「1」の画素(当該画素の座標を(i,j)とする。)の対称幅W(i,j)を、対称幅マップデータから抽出する。
(1B):
画素値「1」の画素が水平方向に連続して検出された場合、当該複数の画素(水平方向に連続して存在する画素)の対称幅の平均値を対称幅とする。例えば、画素(i−1,j)、画素(i,j)および画素(i+1,j)の3つの画素の画素値が「1」である場合において、それぞれの対称幅を、W(i−1,j)、W(i,j)およびW(i+1,j)とすると、
W(i,j)=AVRG(W(i−1,j),W(i,j),W(i+1,j))
あるいは、
W(i,j)=MAX(W(i−1,j),W(i,j),W(i+1,j))
としてもよい。なお、AVRG()は、要素の平均値をとる関数であり、MAX()は、要素の最大値をとる関数である。
(2)次に、j+1行目の水平ラインにおいて、上記(1)で抽出した画素と水平方向の位置がほぼ等しく(例えば、座標位置(i−a,j+1)〜座標位置(i+a,j+1)の範囲に含まれる画素。aは、所定の閾値(水平方向がほぼ等しいか否かの判断を行うための値))、かつ、その画素値が「1」である画素がある場合、処理(1)と同様に、当該画素の対称幅を、対称幅マップデータから抽出する。
(3)j+2行目以降の水平ラインについても、上記と同様の処理を繰り返す。
(4)物体領域検出部224は、上記(1)〜(3)の処理で算出した対称幅の最大値maxWを求める。つまり、物体領域検出部224は、下記(数式7)に相当する処理を実行することで、対称幅の最大値maxWを求める。
次に、第1実施形態の第1変形例について、説明する。
次に、第5実施形態の第2変形例について、説明する。
d(m)=n+1−|m−j|
や
d(m)=c1×exp(−c2×(m−j)^2)
(c1は、d(m)の最大値を決定するための係数(正の係数)。c2は垂直方向のレンジ調整用の係数(正の係数)。)
とすることで、注目画素(i,j)が存在する水平ラインでの重み付けを大きくし、注目画素(i,j)が存在する水平ラインから離れる程、重み付けを小さくすることができる。
次に、第2実施形態について、説明する。
上述の実施形態および変形例の一部または全部を組み合わせてもよい。
1 撮像装置
2 物体検出装置
3 表示装置(モニタ)
21 画像入力部
22 物体検出部
23 合成部
221 画像特徴量抽出部
222 対称性評価部
223 中心検出部
224 物体領域検出部
23 合成部
Claims (10)
- 画像を入力する画像入力部と、
前記画像から所定の画像特徴量を抽出して特徴量抽出画像を生成する画像特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出画像に対して、処理対象である注目画素ごとに、前記画像上の第1方向についての対称性を評価するための領域である対称性評価領域を前記第1方向と直交する第2方向の中心軸を中心として対称となるように設定し、前記対称性評価領域の大きさを変化させながら、前記対称性評価領域に含まれ、前記中心軸について対称となる位置に存在する画素群の画像特徴量の相関値に対して、前記画素群の画像特徴量による重み付けを行った値を導出することで、前記第1方向の対称性の度合いを示す対称性評価値を取得する対称性評価部と、
を備える物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、前記対称性評価値が第1方向についての対称性が最大であることを示す値である場合の前記対称性評価領域の大きさに基づいて、前記第1方向に関する対称幅を決定する、
請求項1に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記特徴量抽出画像上の画素値が0または正の値をとり、前記画像特徴量が大きい程、大きな値をとるものとし、前記特徴量抽出画像上の画素値の取り得る最大値以上の所定の値をPmaxとし、
前記特徴量抽出画像上の座標(i,j)の注目画素の画素値をPiとし、前記注目画素から前記第1方向の一方向である第1探索方向にk画素(kは自然数)離れた画素の画素値をPi−kとし、前記注目画素から前記第1方向の前記第1探索方向と逆方向である第2検索方向にk画素離れた画素の画素値をPi+kとし、
前記対称性評価領域の前記第1方向の幅を2w+1とするとき、
前記対称性評価領域の前記第1方向の幅2w+1(wは自然数)を変化させながら、
に基づいて、前記注目画素の前記対称性評価値を算出する、
請求項1または2に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記特徴量抽出画像上の画素値が0または正の値をとり、前記画像特徴量が大きい程、大きな値をとるものとし、前記特徴量抽出画像上の画素値の取り得る最大値以上の所定の値をPmaxとし、
前記特徴量抽出画像上の座標(i,j)の画素の画素値をPi,jとし、
前記対称性評価領域の前記第1方向の幅を2w+1とし、
前記対称性評価領域の前記第2方向の幅を2n+1とし、
所定の重み付け関数をd(m)とするとき、
前記対称性評価領域の前記第1方向の幅2w+1(wは自然数)を変化させながら、
または、
に基づいて、前記注目画素の前記対称性評価値を算出する、
請求項1または2に記載の物体検出装置。 - 前記重み付け関数d(m)は、
(1)d(m)=1、
(2)d(m)=n+1−|m−j|、および
(3)d(m)=c1×exp(−c2×(m−j)^2)
(c1およびc2は、所定の正の係数)
のいずれか一つである、
請求項4に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記SYMw(i、j)の最大値maxSYMを取得するとともに、前記SYMw(i、j)が最大値となるときの前記対称性評価領域の前記第1方向の幅2w+1に基づいて、前記対称幅を決定する、
請求項3から5のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記画像の前記第1方向の画素数をH(Hは自然数)とすると、
(1)前記注目画素の前記第1方向の位置を示す列iが(H/2)以下の場合、前記対称性評価領域の前記第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(i−1)の範囲で変化させて、前記対称性評価値を算出し、
(2)前記注目画素の第1方向の位置を示す列iが(H/2)より大きい場合、前記対称性評価領域の前記第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(H−i)の範囲で変化させて、前記対称性評価値を算出する、
請求項1から6のいずれかに記載の物体検出装置。 - 画像特徴量は、前記画像のエッジ強度である、
請求項1から7のいずれかに記載の物体検出装置。 - 画像特徴量は、前記画像の特定の色成分の強度である、
請求項1から7のいずれかに記載の物体検出装置。 - 画像を入力する画像入力ステップと、
前記画像から所定の画像特徴量を抽出して特徴量抽出画像を生成する画像特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出画像に対して、処理対象である注目画素ごとに、前記画像上の第1方向についての対称性を評価するための領域である対称性評価領域を前記第1方向と直交する第2方向の中心軸を中心として対称となるように設定し、前記対称性評価領域の大きさを変化させながら、前記対称性評価領域に含まれ、前記中心軸について対称となる位置に存在する画素群の画像特徴量の相関値に対して、前記画素群の画像特徴量による重み付けを行った値を導出することで、前記第1方向の対称性の度合いを示す対称性評価値を取得する対称性評価ステップと、
を備える物体検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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