JP2015064698A - 画像処理装置、画像処理方法、および画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像処理装置10は、記憶部14と、取得部11と、特徴量算出部12と、位置情報算出部13と、類似度算出部16と、判定部15と、を有する。記憶部14は、参照画像から得られる特定の画素の分布を記憶する。取得部11は、探索画像を取得する。特徴量算出部12は、探索画像に含まれる画素毎に特徴量を算出する。位置情報算出部13は、特徴量算出部12によって算出された特徴量が閾値未満である画素のグループの分布を算出する。類似度算出部16は、位置情報算出部13によって算出された画素のグループの分布と、記憶部14に記憶された画素のグループの分布とに基づいて類似度を算出する。判定部15は、類似度算出部16によって算出された類似度に基づいて、探索画像に所定の物体が存在するか否かを判定する。
【選択図】図1
Description
図1は、実施例1における画像処理装置10の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施例における画像処理装置10は、参照画像から得られる画素の分布を登録する処理(以下、登録処理と呼ぶ)と、参照画像の画素の分布を参照して、探索画像内で所定の物体を探索する処理(以下、物体探索処理と呼ぶ)とを実行する。参照画像とは、所定の物体の探索に用いられる画像である。探索画像とは、参照画像に含まれる所定の物体が探索される画像である。
図12は、実施例1における参照画像に関する情報の登録処理の一例を示すフローチャートである。例えば、マウス等の入力装置を介して、ユーザから参照画像の登録を指示された場合に、画像処理装置10は、本フローチャートに示す動作を開始する。
図13は、実施例1における物体探索処理の一例を示すフローチャートである。例えば、マウス等の入力装置を介して、ユーザから物体の探索を指示された場合に、画像処理装置10は、本フローチャートに示す動作を開始する。
以上、実施例1について説明した。本実施例の画像処理装置10によれば、特徴量の少ない画素の分布を参照画像と探索画像とで比較する。凹凸や模様の少ない物体の画像中には、特徴量の少ない画素が多く存在する。そのため、画像処理装置10は、そのような物体であっても、精度よく画像中から物体を検出することが可能となる。また、特徴量の少ない画素の分布は、画像上で物体の向きやサイズが変わっても変化が少ない。そのため、特徴量の少ない画素の分布を参照画像と探索画像とで比較することで、画像処理装置10は、ロバストな物体検出が可能となる。
図14は、実施例2における画像処理装置10の機能構成の一例を示すブロック図である。本実施例における画像処理装置10は、取得部11、特徴量算出部12、記憶部14、判定部15、類似度算出部16、および領域分割部17を有する。なお、以下に説明する点を除き、図14において、図1と同じ符号を付した構成は、図1における構成と同一または同様の機能を有するため説明を省略する。
図20は、実施例2における参照画像の登録処理の一例を示すフローチャートである。例えば、マウス等の入力装置を介して、ユーザから参照画像の登録を指示された場合に、画像処理装置10は、本フローチャートに示す動作を開始する。
図21は、実施例2における物体探索処理の一例を示すフローチャートである。例えば、マウス等の入力装置を介して、ユーザから物体の探索を指示された場合に、画像処理装置10は、本フローチャートに示す動作を開始する。
以上、実施例2について説明した。本実施例の画像処理装置10によれば、凹凸の少ない物体であっても、精度よく画像中から物体を検出することが可能となる。また、画像処理装置10は、画像上での物体の向きやサイズの変化にロバストな物体検出が可能となる。
また、上記の実施例で説明した各種の処理は、予め用意されたプログラムをパーソナルコンピュータやワークステーションなどのコンピュータで実行することによって実現することができる。そこで、以下では、図22を用いて、上記の実施例と同様の機能を有する画像処理プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。
上記した実施例では、特徴量が所定の閾値未満である画素の分布に基づいて、参照画像と探索画像の類似度を算出し、算出した類似度に基づいて検出対象の物体が探索画像に写っているか否かを判定したが、開示の技術はこれに限られない。例えば、特徴量が閾値以上の画素に基づいて、参照画像と探索画像との類似度を算出し、算出した類似度と、上記した実施例により算出された類似度とを用いて、検出対象の物体が探索画像に写っているか否かを判定するようにしてもよい。
前記参照画像に含まれる所定の物体が探索される探索画像を取得する取得部と、
前記探索画像に含まれる画素毎に特徴量を算出する第1の算出部と、
前記第1の算出部によって算出された特徴量が閾値未満である画素のグループの分布を算出する第2の算出部と、
前記第2の算出部によって算出された画素のグループの分布と、前記記憶部に記憶された画素のグループの分布とに基づいて類似度を算出する第3の算出部と、
前記第3の算出部によって算出された類似度に基づいて、前記探索画像に前記所定の物体が存在するか否かを判定する判定部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
前記判定部によって、前記所定の物体が存在すると判定された前記探索画像を前記参照画像として、当該参照画像について算出した画素の分布を前記記憶部に記憶させることを特徴とする付記1に記載の画像処理装置。
前記第2の算出部によって算出された領域間の位置関係と、前記記憶部に記憶された領域間の位置関係とに基づいて前記類似度を算出することを特徴とする付記1または2に記載の画像処理装置。
前記特定の画素を含むそれぞれの領域について、所定の基準点から当該領域への方向、当該基準点から当該領域までの距離、および当該領域の面積を、前記特定の画素を含む領域間の位置関係として記憶し、
前記第2の算出部は、
前記特定したそれぞれの領域について、所定の基準点から当該領域への方向、当該基準点から当該領域までの距離、および当該領域の面積を、特定した領域間の位置関係として算出し、
前記第3の算出部は、
それぞれの領域について、前記第2の算出部によって算出された方向、距離、および面積と、前記記憶部に記憶された方向、距離、および面積とに基づいて前記類似度を算出することを特徴とする付記3に記載の画像処理装置。
前記特徴量が閾値未満であり、かつ、隣接する画素間の前記特徴量の差が所定範囲内の画素をグループ化することを特徴とする付記1または2に記載の画像処理装置。
各画素の色情報またはテクスチャ情報の少なくともいずれかを用いて、前記特徴量が閾値未満である画素をグループ化することを特徴とする付記1または2に記載の画像処理装置。
前記参照画像が複数の部分領域に分割され、前記部分領域毎に当該部分領域に含まれる特定の画素の割合を、前記特定の画素のグループの分布として記憶し、
前記第2の算出部は、
前記探索画像を複数の部分領域に分割し、分割した部分領域毎の割合であって、当該部分領域に含まれる、前記特徴量が閾値未満である画素の割合を、前記特徴量が閾値未満である画素の分布として算出し、
前記第3の算出部は、
それぞれの前記部分領域における、前記記憶部に記憶された割合と、前記第2の算出部によって算出された割合とに基づいて、前記類似度を算出することを特徴とする付記1または2に記載の画像処理装置。
前記物体が写った画像から抽出された別な特定の画素の位置をさらに記憶し、
当該画像処理装置は、
前記取得部によって取得された画像に含まれる画素の中から、前記特徴量が前記閾値よりも大きい別な閾値以上の画素を抽出し、抽出した画素の位置と、前記記憶部に記憶された前記別な特定の画素の位置とに基づいて、前記類似度を算出する第4の算出部をさらに有し、
前記判定部は、
前記第4の算出部によって算出された前記類似度をさらに用いて、前記取得部によって取得された画像に検出対象の物体が存在するか否かを判定することを特徴とする付記1から7のいずれか1つに記載の画像処理装置。
所定の物体が探索される探索画像を取得し、
取得した前記探索画像に含まれる画素毎に特徴量を算出し、
算出した特徴量が閾値未満である画素のグループの分布を算出し、
前記所定の物体の探索に用いられる参照画像から抽出された特定の画素の分布を記憶する記憶部を参照して、当該記憶部に記憶された画素のグループの分布と、算出した画素のグループの分布とに基づいて類似度を算出し、
算出した類似度に基づいて、前記探索画像に前記所定の物体が存在するか否かを判定する
処理を実行することを特徴とする画像処理方法。
所定の物体が探索される探索画像を取得し、
取得した前記探索画像に含まれる画素毎に特徴量を算出し、
算出した特徴量が閾値未満である画素のグループの分布を算出し、
前記所定の物体の探索に用いられる参照画像から抽出された特定の画素の分布を記憶する記憶部を参照して、当該記憶部に記憶された画素のグループの分布と、算出した画素のグループの分布とに基づいて類似度を算出し、
算出した類似度に基づいて、前記探索画像に前記所定の物体が存在するか否かを判定する
処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
11 取得部
12 特徴量算出部
13 位置情報算出部
14 記憶部
15 判定部
16 類似度算出部
Claims (8)
- 所定の物体の探索に用いられる参照画像から得られる特定の画素の分布を記憶する記憶部と、
前記参照画像に含まれる所定の物体が探索される探索画像を取得する取得部と、
前記探索画像に含まれる画素毎に特徴量を算出する第1の算出部と、
前記第1の算出部によって算出された特徴量が閾値未満である画素のグループの分布を算出する第2の算出部と、
前記第2の算出部によって算出された画素のグループの分布と、前記記憶部に記憶された画素のグループの分布とに基づいて類似度を算出する第3の算出部と、
前記第3の算出部によって算出された類似度に基づいて、前記探索画像に前記所定の物体が存在するか否かを判定する判定部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記第2の算出部は、
前記判定部によって、前記所定の物体が存在すると判定された前記探索画像を前記参照画像として、当該参照画像について算出した画素の分布を前記記憶部に記憶させることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記第3の算出部は、
前記第2の算出部によって算出された領域間の位置関係と、前記記憶部に記憶された領域間の位置関係とに基づいて前記類似度を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記第2の算出部は、
前記特徴量が閾値未満であり、かつ、隣接する画素間の前記特徴量の差が所定範囲内の画素をグループ化することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記第2の算出部は、
各画素の色情報またはテクスチャ情報の少なくともいずれかを用いて、前記特徴量が閾値未満である画素をグループ化することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 - 前記記憶部は、
前記参照画像が複数の部分領域に分割され、前記部分領域毎に当該部分領域に含まれる特定の画素の割合を、前記特定の画素のグループの分布として記憶し、
前記第2の算出部は、
前記探索画像を複数の部分領域に分割し、分割した部分領域毎の割合であって、当該部分領域に含まれる、前記特徴量が閾値未満である画素の割合を、前記特徴量が閾値未満である画素の分布として算出し、
前記第3の算出部は、
それぞれの前記部分領域における、前記記憶部に記憶された割合と、前記第2の算出部によって算出された割合とに基づいて、前記類似度を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 - コンピュータが、
所定の物体が探索される探索画像を取得し、
取得した前記探索画像に含まれる画素毎に特徴量を算出し、
算出した特徴量が閾値未満である画素のグループの分布を算出し、
前記所定の物体の探索に用いられる参照画像から抽出された特定の画素の分布を記憶する記憶部を参照して、当該記憶部に記憶された画素のグループの分布と、算出した画素のグループの分布とに基づいて類似度を算出し、
算出した類似度に基づいて、前記探索画像に前記所定の物体が存在するか否かを判定する
処理を実行することを特徴とする画像処理方法。 - コンピュータに、
所定の物体が探索される探索画像を取得し、
取得した前記探索画像に含まれる画素毎に特徴量を算出し、
算出した特徴量が閾値未満である画素のグループの分布を算出し、
前記所定の物体の探索に用いられる参照画像から抽出された特定の画素の分布を記憶する記憶部を参照して、当該記憶部に記憶された画素のグループの分布と、算出した画素のグループの分布とに基づいて類似度を算出し、
算出した類似度に基づいて、前記探索画像に前記所定の物体が存在するか否かを判定する
処理を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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