JP2018120642A - 被写体検出装置、被写体検出方法及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
前記顕著度と前記エッジ特徴量とに基づいて前記入力画像における主被写体を検出する検出手段と、を有することを特徴とする。
以下、本発明の第1の実施形態について、図1〜図9を参照しながら説明する。
図1は、本実施形態に係る主被写体検出装置100の機能構成例を示すブロック図である。本実施形態に係る主被写体検出装置100の機能は、不図示の半導体集積回路(LSI)またはCPUが実行するプログラムにより実現される。
図2に示すように、主被写体検出装置100は、入力画像上のある点(画素)に対して、まず、予め定められた大きさの第1の部分領域と第2の部分領域とを設定する。また、第2の部分領域において第1の情報量を算出し、その大きさに基づいて第3の部分領域を設定する。さらに、第1の部分領域と第2の部分領域とにおける特徴量の統計的分布の相違に基づく顕著度と、第3の部分領域における特徴量が有する情報量とに基づいてスコアを算出する。最終的に、画像上の各点におけるスコアを算出し、所定の統計処理を適用することにより主被写体を検出する。以下、その詳細について説明する。
以下、本発明の第2の実施形態について、図10及び図11を参照しながら説明する。なお、主被写体検出装置の構成及び基本的な処理の流れは第1の実施形態と同様であり、本実施形態においては、第1の実施形態との相違箇所のみ説明する。第1の実施形態では、第1の部分領域及び第2の部分領域と重心が一致するように第3の部分領域を設定した。これに対して本実施形態では、第1の部分領域及び第2の部分領域の重心と関係なく、第2の部分領域に包含され、大きさの異なる複数の部分領域として第3の部分領域を設定する点が異なっている。
以下、本発明の第3の実施形態について、図12を参照しながら説明する。なお、主被写体検出装置の構成及び基本的な処理の流れは第1の実施形態と同様であり、本実施形態においては、第1の実施形態との相違箇所のみ説明する。第1の実施形態では、第1の部分領域と第2の部分領域との間に包含関係があったのに対して、本実施形態では、第1の部分領域と第2の部分領域との間に必ずしも包含関係があるわけではない点が異なっている。
また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア(プログラム)を、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータ(またはCPUやMPU等)がプログラムを読み出して実行する処理である。
102 第2部分領域設定部
103 第3部分領域設定部
104 顕著度算出部
105 情報量算出部
106 スコア算出部
107 識別部
Claims (9)
- 入力画像上に、第1の領域と、該第1の領域の周囲を含む第2の領域と、前記第1の領域を含む第3の領域とを設定する設定手段と、
前記第1及び第2の領域のそれぞれから同一種類の特徴量を抽出する第1の抽出手段と、
前記第1及び第2の領域のそれぞれから抽出された前記同一種類の特徴量の相違に基づいて顕著度を導出する導出手段と、
前記第3の領域からエッジ特徴量を抽出する第2の抽出手段と、
前記顕著度と前記エッジ特徴量とに基づいて前記入力画像における主被写体を検出する検出手段と、
を有することを特徴とする被写体検出装置。 - 前記第3の領域は前記第2の領域の内側の領域であることを特徴とする請求項1に記載の被写体検出装置。
- 前記第1の領域、前記第2の領域、及び前記第3の領域は重心が一致することを特徴とする請求項1または2に記載の被写体検出装置。
- 前記設定手段は、前記第3の領域を、前記第2の領域から抽出される特徴量の値に基づくサイズで設定することを特徴とする請求項1から3のいずれか1項に記載の被写体検出装置。
- 前記同一種類の特徴量は、領域の輝度値の統計的分布であることを特徴とする請求項1から4のいずれか1項に記載の被写体検出装置。
- 前記顕著度と前記エッジ特徴量とに基づいてスコアを導出するスコア導出手段を更に有し、
前記検出手段は前記導出されたスコアに基づいて前記入力画像における主被写体を検出することを特徴とする請求項5に記載の被写体検出装置。 - 前記検出手段は、前記スコア導出手段によって前記入力画像上の複数点で導出されたスコアを配置したスコアマップを生成し、前記スコアマップに対する閾値に基づいて前記入力画像における主被写体を検出することを特徴とする請求項6に記載の被写体検出装置。
- 入力画像上に、第1の領域と、該第1の領域の周囲を含む第2の領域と、前記第1の領域を含む第3の領域とを設定するステップと、
前記第1及び第2の領域のそれぞれから同一種類の特徴量を抽出するステップと、
前記第1及び第2の領域のそれぞれから抽出された前記同一種類の特徴量の相違に基づいて顕著度を導出するステップと、
前記第3の領域からエッジ特徴量を抽出するステップと、
前記顕著度と前記エッジ特徴量とに基づいて前記入力画像における主被写体を検出するステップと、
を有することを特徴とする被写体検出方法。 - コンピュータを、請求項1から7のいずれか1項に記載の被写体検出装置として機能させるためのプログラム。
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Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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KR20200028870A (ko) * | 2018-09-07 | 2020-03-17 | (주)위지윅스튜디오 | 단일 영상 기반의 3차원 cg 에셋 생성 방법 |
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2018
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KR102215315B1 (ko) * | 2018-09-07 | 2021-02-15 | (주)위지윅스튜디오 | 단일 영상 기반의 3차원 cg 에셋 생성 방법 |
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