JP2021047710A - 画像処理装置、画像処理方法、画像処理システム及びプログラム - Google Patents
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Abstract
Description
図1は、実施形態1の画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
この画像処理装置は、画像を取得する画像取得部1と、取得した画像の階調を補正する階調補正部2と、補正された画像中の特定物体の個数を推定する個数推定部3と、個数推定部3が推定した個数を記録する個数記録部4とを備えている。
まず、S1において、画像取得部1は、対象領域の画像を取得する。画像取得部1は、CMOSセンサ等の撮像素子から画像を取得してもよいし、ハードディスク等の外部機器に記録された画像を取得してもよい。次に、S2において、階調補正部2は、補正量の異なる複数の補正曲線を生成する。補正曲線の生成方法としては、事前に用意された補正曲線テーブルを参照しながら順次補正曲線を生成してもよいし、以下に示す方法(図3参照)を用いて、画像に応じた補正曲線を生成してもよい。
まず、階調補正部2は、輝度に応じて画像を複数の領域に分割する。なお、大域的な輝度の分布に応じて領域分割を行うための前処理として、画像の高周波成分を低減させるフィルタ処理等を行ってもよい。
ここでは、所定の輝度Y1を境界として分割する例を示す。
階調補正部2は、例えば図3(a)の例では、所定の輝度Y1以下の領域(斜線部31)を低輝度領域とし、それ以外の領域を非低輝度領域として領域の分割を行う。続いて、階調補正部2は、画像に対するヒストグラムを作成するが、このとき、低輝度領域に存在する画素の頻度をカウントする際は、頻度を1加算するのではなく、第1の重みw1をかけた値で加算する。一方、階調補正部2は、非低輝度領域では、第2の重みw2をかけた値で加算して頻度を求める。このとき、階調補正部2は、全画素に対する重みの平均が1となるように第1の重みw1と第2の重みw2を設定する。
その後、階調補正部2は、図3(d)に示すように、重み付きヒストグラムの各区間において、頻度に比例させた傾きを持つ入出力特性の補正曲線35を生成する。すなわち、輝度頻度の集中している領域ほど大きくなるように補正曲線を決定する。このように作成された補正曲線に基づいて階調補正を行うことにより、低輝度領域のコントラストが強調された画像となるため、個数推定部3では、階調補正が行われない画像に比べて、低輝度領域における個数推定精度が向上する。なお、輝度Y1を用いずに、輝度Y1より高い輝度Y2を用いて、画像の領域を高輝度領域と非高輝度領域に分割して高輝度領域の頻度が強調されたヒストグラムを作成することで、高輝度領域のコントラストが強調される補正曲線を生成することもできる。また、第1の輝度Y1と第2の輝度Y2を用いて、第1の輝度Y1以上であって第2の輝度Y2以下の中輝度領域の頻度が強調される補正曲線も作成することができる。さらに、第1の輝度Y1、第2の輝度Y2、第1の重みw1、第2の重みw2を様々変化させることにより、多様な補正曲線を作成することができる。
S4において、個数推定部3は、階調補正部2が階調補正を行った複数の推定用画像に対して人数の推定を行う。続くS5において、個数推定部3は、各推定用画像に対して推定した人数(推定人数)の比較を行う。さらに、S6において、個数推定部3は、比較結果に応じて、推定された複数の推定人数のうちの最大となる推定人数を選択し、個数記録部4に供給する。個数記録部4は、個数推定部3から供給された推定人数を記録する。なお、領域毎に推定人数が最大となる補正曲線が異なる場合があるため、事前に領域を記録用領域として分割しておき、記録用領域毎に最大となる推定人数を記録するようにしてもよい。すなわち、分割された領域のいずれかにおいて、推定した対象物体の個数に応じて、対象領域の画像内に含まれる特定物体の個数を推定するようにしてもよい。
図4は、実施形態2の画像処理システムの構成例を示すブロック図である。
以下、この画像処理システムの構成については、上述の実施形態1の画像処理装置と同一または対応する部分に関しては同一の符号を付して説明を省略する。
この画像処理システムは、対象領域を撮像する撮像装置10と、撮像装置10が撮像した画像についての処理を行う情報処理装置20とを備えている。
映像記録部22は、通信部21を介して撮像装置10から受信したフレーム画像を記録する。設定入力部23は、表示装置やキーボード等のユーザーインターフェースを介して映像記録部22に記録されたフレーム画像の確認、特定物の個数推定を行う推定対象領域の選択、および、個数推定部3の記録周期の設定等の設定を入力する。
図5は、時間的に連続したフレーム画像に対する記録フレーム画像の割り当てを示している。記録フレーム画像とは、個数推定部3が推定した推定人数の記録が行われるフレーム画像のことである。図5中では、符号40、41、42は、記録フレーム画像を示しており、それ以外(符号43、44、45、46等)が非記録フレーム画像を示している。
個数推定部3は、記録周期T毎に1回、上述の実施形態1と同様に、画像中の人数の推定を行う。記録周期Tは、設定入力部23によって設定することができる。また、記録周期Tは、設定入力部23によって変更することも可能である。記録周期Tの間に撮像装置10から供給される画像のフレーム数をNとすると、推定人数の記録が行われない非記録フレーム画像は2枚の記録フレーム画像(例えば40と41の間、41と42の間)間にN−2枚存在することになる。本実施形態では、N−2枚の非記録フレームを用いて、次の記録フレーム画像に好適な補正曲線を探索する。
まず、S11において、撮像部11は、対象領域を撮像してフレーム画像を取得する。
続くS12において、階調補正部2は、撮像部11からの現在のフレーム画像が記録フレーム画像か否かを判定し、記録フレーム画像である場合には、S13に進む。S13において、階調補正部2は、推定情報記録部14に記録された過去の推定情報を参照し、推定された人数が最大であった補正曲線を生成してS15に進む。
S15において、階調補正部2は、S13もしくはS14で生成された補正曲線に基づいて階調補正を行う。
S17において、個数推定部3は、現在のフレーム画像が記録フレーム画像であるか否かを判定する。フレーム画像が記録フレーム画像であると判定した場合には、個数推定部3は、S18に進み、推定した人数を個数記録部4に記録し、S11に戻る。
一方、フレーム画像が記録フレーム画像ではないと判定した場合には、個数推定部3はS19に進み、推定人数と推定の対象となった現在のフレーム画像に対する補正曲線のデータを1組の推定情報として記録し、S11に戻る。
以下、図7を参照して探索用補正曲線の生成方法を説明する。
探索用補正曲線の生成方法では、実施形態1と同様に、重み付きヒストグラムを作成し、補正曲線を作成するが、本実施形態では、推定情報記録として記録されている位置情報を用いて各領域の重みを作成する。ここでは、例えば図7(a)に示すように、6×4の矩形のブロック状に領域を分割し、各領域に対する重みを算出する場合について説明する。各領域の重みW(i,j)は、例えば以下の式(1)、(2)によって算出する。
σ=1として算出した場合の重みの例を図7(c)に示す。図7(c)からわかるように、上述の式(1)、(2)を用いて重みを算出することにより、人の密集度の高い領域ほど重みを大きくすることができる。ここで、個数推定部3が階調補正部2より後段に配置されているため、位置情報は現フレーム画像より以前のフレーム画像に対して推定されたものが使用される。このため、通信部13、21による遅延、個数推定部3の計算コスト(計算時間)によっては位置情報の更新速度が低下する可能性がある。これを回避するため、個数推定部3の推定対象領域を分割したすべての領域とするのではなく、矩形のブロック状に分割された領域を1つおきに推定対象領域としてもよい。そして、非推定対象領域に関しては周辺の推定対象領域の推定個数から線形予測した結果を推定個数として扱ってもよい。
以上、実施形態を詳述したが、本発明は例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体(記憶媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器(例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、webアプリケーション等)から構成されるシステムに適用してもよいし、また、一つの機器からなる装置に適用してもよい。
Claims (14)
- 対象領域の画像に対して第1の補正量を用いた第1の階調補正を行う第1の補正手段と、
前記第1の補正手段により補正された前記対象領域の画像中の特定物体の個数を推定する第1の推定手段と、
前記対象領域の画像に対して前記第1の補正量とは異なる第2の補正量を用いた第2の階調補正を行う第2の補正手段と、
前記第2の補正手段により補正された前記対象領域の画像中の特定物体の個数を推定する第2の推定手段と、
前記第1の推定手段によって推定された前記特定物体の個数と、前記第2の推定手段によって推定された前記特定物体の個数のうち、多い方の個数を選択する選択手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記対象領域の画像の輝度のヒストグラムを求める算出手段をさらに備え、
前記第1の補正手段は、前記算出手段が求めたヒストグラムを用いて前記第1の補正量を決定し、
前記第2の補正手段は、前記算出手段が求めたヒストグラムを用いて前記第2の補正量を決定する、
ことを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。 - 前記第1の補正手段は、
第1の輝度に基づいて設定される領域の輝度頻度が強調されるように重み付けを行って前記第1の補正量を決定し、
前記第2の補正手段は、
第2の輝度に基づいて設定される領域の輝度頻度が強調されるように重み付けを行って前記第2の補正量を決定する、
ことを特徴とする請求項2記載の画像処理装置。 - 前記第1の補正手段は、
輝度頻度の集中している領域ほど大きくなるように前記第1の補正量を決定し、
前記第2の補正手段は、
輝度頻度の集中している領域ほど大きくなるように前記第2の補正量を決定する、
ことを特徴とする請求項3記載の画像処理装置。 - 前記対象領域の画像を、第1の領域と第2の領域に分割する分割手段をさらに備え、
前記第1の補正手段は、
前記第1の領域に対して前記第1の階調補正を行い、
前記第2の補正手段は、
前記第2の領域に対して前記第2の階調補正を行う、
ことを特徴とする請求項1から請求項4のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記領域分割部により分割された前記第1の領域と前記第2の領域のいずれかにおいて、前記第1の推定手段または前記第2の推定手段よって推定された前記対象物体の個数に応じて、前記対象領域の画像内に含まれる前記特定物体の個数を推定する第3の推定手段をさらに備える、
ことを特徴とする請求項5に記載の画像処理装置。 - 前記特定物体の密集度を検出する第1の検出手段をさらに備え、
前記第1の補正手段は、
前記第1の検出手段が検出した特定物体の密集度に応じて前記第1の補正量を決定し、
前記第2の補正手段は、
前記第1の検出手段が検出した特定物体の密集度に応じて前記第2の補正量を決定する、
ことを特徴とする請求項1から請求項6のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記第1の補正手段は、
前記検出手段が検出した特定物体の密集度が所定の閾値より高い領域の輝度頻度が強調されるように前記第1の補正量を決定し、
前記第2の補正手段は、
前記検出手段が検出した特定物体の密集度が所定の閾値より高い領域の輝度頻度が強調されるように前記第2の補正量を決定する、
ことを特徴とする請求項7記載の画像処理装置。 - 前記対象領域の画像は、複数のフレームの画像を含み、
前記第1の補正手段は、各フレームの画像に対して前記第1の階調補正を行い、
前記第2の補正手段は、各フレームの画像に対して前記第2の階調補正を行い、
各フレームの画像に対する前記第1の補正量を合成する第1の合成手段と、
各フレームの画像に対する前記第2の補正量を合成する第2の合成手段と、をさらに備える、
ことを特徴とする請求項1から請求項8のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 前記複数のフレームの画像間の変化量を検出する第2の検出手段と、
前記第2の検出手段により検出した変化量に応じて前記第1の補正量又は前記第2の補正量を変更する変更手段と、をさらに備える
ことを特徴とする請求項9記載の画像処理装置。 - 前記第1の推定手段が前記対象物体の個数の推定する領域又は前記第2の推定手段が前記対象物体の個数の推定する領域を入力する入力手段と、
前記第1の補正手段又は前記第2の補正手段が前記階調補正の対象とする領域を制御する制御手段と、を備える、
ことを特徴とする請求項1から請求項10のいずれか1項に記載の画像処理装置。 - 対象領域の画像に対して第1の補正量を用いた第1の階調補正を行うステップと、
前記補正された前記対象領域の画像中の特定物体の個数を推定するステップと、
前記対象領域の画像に対して前記第1の補正量とは異なる第2の補正量を用いた第2の階調補正を行うステップと、
前記補正された前記対象領域の画像中の特定物体の個数を推定するステップと、
前記推定された夫々の前記特定物体の個数のうち、多い方の個数を選択するステップと、
を備えることを特徴とする画像処理方法。 - 対象領域を撮像する撮像手段と、
前記撮像手段により撮像された対象領域の画像に対して第1の補正量を用いた第1の階調補正を行う第1の補正手段と、
前記第1の補正手段により補正された前記対象領域の画像中の特定物体の個数を推定する第1の推定手段と、
前記対象領域の画像に対して前記第1の補正量とは異なる第2の補正量を用いた第2の階調補正を行う第2の補正手段と、
前記第2の補正手段により補正された前記対象領域の画像中の特定物体の個数を推定する第2の推定手段と、
前記第1の推定手段によって推定された前記特定物体の個数と、前記第2の推定手段によって推定された前記特定物体の個数のうち、多い方の個数を選択する選択手段と、
を備えることを特徴とする画像処理システム。 - コンピュータを、請求項1から請求項11のいずれか1項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
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