JP2015170306A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
Description
〈画像処理装置を含む監視システム〉
図1は本発明の実施形態に係る画像処理装置を含む監視システムを示す図である。この監視システムは、PC(パーソナルコンピュータ)1と、それぞれがPC1に接続されたカメラ2、キーボード3、マウス4、及びモニタ5を備えている。
図2は、図1におけるボケ量推定手段21の機能構成を示すブロック図である。図示のように、ボケ量推定手段21は、画像取得手段211、モノクロ変換手段212、ノイズ除去手段213、エッジベクトル算出手段214、エッジ判定手段215、輝度差算出手段216、及びボケ量算出手段217を備えている。エッジベクトル算出手段214とエッジ判定手段215がエッジ抽出手段を構成する。
エッジ強度=√(fx2+fy2) …式〔1〕
エッジ方向=tan−1(fy/fx) …式〔2〕
図3は、図2における輝度差算出手段216及びボケ量算出手段217の動作を説明するための図である。この図において、横軸は画素、縦軸は輝度を表す。
ボケ量=B÷2A …式〔3〕
ボケ量=(A+B1+B2)÷2A …式〔4〕
図4は、エッジ部及びその両側の画素の輝度とボケ量との関係を示す図である。この図を用いて、エッジ部付近の画素の輝度とボケ量との関係について説明する。
図5は、図1におけるボケ量推定手段21の動作を示すフローチャートである。
まず画像取得手段211が被写界深度の浅い状態に設定されているカメラ2からの画像を取得する(ステップS1)。この画像はカラー画像である。
図6は、図1における距離測定手段22の機能構成を示すブロック図である。
図示のように、距離測定手段22は、画像取得手段221、モノクロ変換手段222、ノイズ除去手段223、エッジベクトル算出手段224、エッジ判定手段225、輝度差算出手段226、及びボケ量算出手段227を備えている。これらの手段の構成は、ボケ量推定手段21における同名の手段と同じである。
図7は、ボケ量/距離テーブルの作成手順について説明するための図である。ここで、図7Aは、直径は50mmのレンズのピントをレンズから10mの距離に合わせた状態でのレンズからの距離と錯乱円の大きさ(直径)との関係を示すグラフである。このデータはカメラメーカが公開しているものである。また、図7Bは、ガウシアンフィルタでぼかした画像のボケ量を式〔3〕で算出したボケ量推定値を示すグラフである。
図8は、図1における距離測定手段22の動作を示すフローチャートである。この図において、ステップS11のボケ量推定処理は、図5に示すフローチャートの全体(ステップS1〜S7)と同じであるから説明を省略する。
図9は、図6における輝度画像抽出手段22a及び輝度画像合成手段22bの動作を説明するための図である。
図10は、図1における距離測定手段22の測定対象の例を示す図である。
カメラ2は、図示されていない保持手段により、監視エリアを上方から撮像するように取り付けてある。カメラ2のレンズの焦点43は、監視エリアの地面41に侵入することが想定される人物42の頭部42aと胴体42bとの間、即ち首の高さに設定されている。また、被写界深度は、頭頂部から胴体中央部の長さに設定されている。
図11は、図1における物体検知手段23の機能構成を示すブロック図である。
図示のように、物体検知手段23は、検知範囲設定手段231、背景距離画像生成手段232、入力距離画像生成手段233、差分画像生成手段234、及び領域認識手段235を備えている。
図12は、図1における物体検知手段23の動作を示すフローチャートである。
まず検知範囲設定手段231は、ユーザがカメラ2からの画像をモニタ5で見ながら、キーボード3及びマウス4を用いて、カメラ2の焦点距離及び絞りを調整する操作に基づいて物体検知範囲を設定する(ステップS21)。
図13は、図1における物体検知手段23の動作を説明するための図である。ここで、図13A、図13B、図13C、図13D、図13Eは、それぞれ背景画像、入力画像、背景距離画像、入力距離画像、差分画像を示している。また、図13Fは差分画像における物体に外接矩形を付した状態を示している。なお、実際の画像はグレースケール画像であるが、ここでは便宜上、2値画像として記載した。
図14は、図1における影除去手段24の機能構成を示すブロック図である。
図示のように、影除去手段24は、画像取得手段241、モノクロ変換手段242、ノイズ除去手段243、エッジベクトル算出手段244、エッジ判定手段245、輝度差算出手段246、ボケ量算出手段247、ボケ量/輝度画像生成手段248、輝度閾値設定手段249、輝度画像抽出手段24aを備えている。
図15は、図1における影除去手段24の動作を示すフローチャートである。この図において、ステップS31のボケ量推定処理は、図5に示すフローチャートの全体(ステップS1〜S7)と同じである。ただし、ここでは、カメラ2の被写界深度を深く設定した状態で画像を取得する。
(1)エッジ判定手段245により抽出されたエッジに囲まれた領域のサイズ(長さや面積)を算出し、それらの値に応じて、閾値を変化させる。このとき、エッジに囲まれた領域は、物体とその影を合わせたものになるので、その長さや面積が大きい程、影が長い、換言すれば日射角度が低い。影が長いと、影のボケ量が大きくなる(輝度が低くなる)ので、閾値を低くする。
(2)エッジ判定手段245により抽出されたエッジの輝度の平均値を算出し、その値に応じて、閾値を変化させる。平均輝度が高いということは影が明瞭であり、ボケ量の平均値が小さくなる(ボケ量を表す輝度画像の輝度が高くなる)ので、閾値を高くする。
図16は、図1における影除去手段24の動作を説明するための図である。ここで、図16Aはノイズ除去手段243の出力画像、図16Bはボケ量/輝度画像生成手段248の出力画像、図16Cは輝度画像抽出手段24aの出力画像である。
図17は、図1における速度測定手段25の測定原理を説明するための図である。ここで、図17Aは、カメラ2の露光時間内で測定対象の車両が移動する距離について説明するための図であり、図17Bはカメラ2で撮像した車両の画像のブレ(移動ボケ)について説明するための図である。ここで、カメラ2は車両をその側面に直交する方向、即ち車両をその移動方向と直交する方向から撮像するように設置されている。
V=「ボケ量(B)に対応する画素数」×「画像における画素単位の距離」÷「露光時間ts」 …式〔5〕
図19は、図1における速度測定手段25の機能構成を示すブロック図である。
図示のように、速度測定手段25は、画像取得手段251、モノクロ変換手段252、ノイズ除去手段253、エッジベクトル算出手段254、エッジ判定手段255、輝度差算出手段256、ボケ量算出手段257、ボケ量/輝度画像生成手段258を備えている。
図20は、図1における速度測定手段25の動作を示すフローチャートである。この図において、ステップS41のボケ量推定処理は、図5に示すフローチャートの全体(ステップS1〜S7)と同じである。ただし、ここでは、カメラ2の被写界深度を深く設定した状態で、道路を走行する車両の側面を垂直に撮像して画像を取得する。
Claims (3)
- 画像のエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
該エッジ抽出手段により抽出されたエッジの両側の直近に位置する一対の画素の画素値の差と、該一対の画素の両側に位置する少なくとも一対の画素の画素値の差とに基づいて、前記エッジのボケ量を算出するボケ量算出手段と、
を有する画像処理装置。 - 請求項1に記載された画像処理装置において、
前記エッジ抽出手段は、画像を構成する各画素のエッジベクトルを算出するエッジベクトル算出手段と、該エッジベクトルの強度と所定の閾値とを比較し、エッジを構成するエッジ部画素を判定するエッジ判定手段と、を有する画像処理装置。 - 請求項2に記載された画像処理装置において、
前記ボケ量算出手段は、前記エッジ抽出手段が前記エッジ部画素のエッジベクトルを算出する過程で算出した、前記エッジ部画素の両隣の一対の画素の画素値の差を、前記エッジの両側の直近に位置する一対の画素の画素値の差とする、画像処理装置。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017145600A1 (ja) * | 2016-02-23 | 2017-08-31 | 株式会社リコー | 画像処理装置、撮像装置、移動体機器制御システム、画像処理方法、及びプログラム |
CN110199318A (zh) * | 2017-03-14 | 2019-09-03 | 欧姆龙株式会社 | 驾驶员状态推定装置以及驾驶员状态推定方法 |
US11438501B2 (en) | 2019-06-03 | 2022-09-06 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, and control method, and storage medium thereof |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006171840A (ja) * | 2004-12-13 | 2006-06-29 | Seiko Epson Corp | 画像情報の評価方法、画像情報の評価プログラム及び画像情報評価装置 |
WO2010021009A1 (ja) * | 2008-08-19 | 2010-02-25 | 富士通株式会社 | 画像補正装置および画像補正方法 |
JP2012073703A (ja) * | 2010-09-28 | 2012-04-12 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 画像ボケ量計算装置およびそのプログラム |
-
2014
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Patent Citations (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2006171840A (ja) * | 2004-12-13 | 2006-06-29 | Seiko Epson Corp | 画像情報の評価方法、画像情報の評価プログラム及び画像情報評価装置 |
US20060188170A1 (en) * | 2004-12-13 | 2006-08-24 | Seiko Epson Corporation | Method of evaluating image information, storage medium, and image-information evaluating apparatus |
WO2010021009A1 (ja) * | 2008-08-19 | 2010-02-25 | 富士通株式会社 | 画像補正装置および画像補正方法 |
US20110142363A1 (en) * | 2008-08-19 | 2011-06-16 | Fujitsu Limited | Image correction apparatus and image correction method |
JP2012073703A (ja) * | 2010-09-28 | 2012-04-12 | Nippon Hoso Kyokai <Nhk> | 画像ボケ量計算装置およびそのプログラム |
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2017145600A1 (ja) * | 2016-02-23 | 2017-08-31 | 株式会社リコー | 画像処理装置、撮像装置、移動体機器制御システム、画像処理方法、及びプログラム |
JPWO2017145600A1 (ja) * | 2016-02-23 | 2018-12-06 | 株式会社リコー | 画像処理装置、撮像装置、移動体機器制御システム、画像処理方法、及びプログラム |
US10860867B2 (en) | 2016-02-23 | 2020-12-08 | Ricoh Company, Ltd. | Image processing apparatus, imaging apparatus, mobile device control system, and recording medium |
CN110199318A (zh) * | 2017-03-14 | 2019-09-03 | 欧姆龙株式会社 | 驾驶员状态推定装置以及驾驶员状态推定方法 |
CN110199318B (zh) * | 2017-03-14 | 2023-03-07 | 欧姆龙株式会社 | 驾驶员状态推定装置以及驾驶员状态推定方法 |
US11438501B2 (en) | 2019-06-03 | 2022-09-06 | Canon Kabushiki Kaisha | Image processing apparatus, and control method, and storage medium thereof |
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Publication number | Publication date |
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