JP3037469B2 - 物体像の抽出処理方法 - Google Patents
物体像の抽出処理方法Info
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Description
む背景を固定した動画像中から,閾値処理により背景領
域と動物体領域とを分離するための,物体像を抽出する
物体像の抽出処理方法に関するものである。
法としては,あらかじめ背景像に相当する画像の輝度情
報を蓄えておき,入力動画像の輝度値と比較してその差
分がある閾値以上の画素を取り出すことによって移動物
体を抽出する方法が一般的である。
は,屋外など日照条件により背景の明るさが変化する場
合には,蓄積した背景値と明るさの変化した背景部の輝
度値との差分が大きくなり,誤って抽出してしまうこと
がある。また,照明・天候などの変化や撮像系のノイズ
などにより背景値が各画素で異なる微変動をすると,物
体抽出のための閾値を全画素共通に一つだけ定めておく
方法では,この変動によりやはり抽出に失敗することが
ある。これらの誤抽出を避けるために閾値幅を広げる方
法が考えられるが,動領域のうち背景に近い輝度値を有
する領域が抽出できず,動領域の抽出が不十分となって
しまうという問題がある。また,特徴量として画像の輝
度情報だけでは,背景と物体との完全な分離をするには
不十分なことが多く,多様な特徴量を用いる必要があ
る。
ことを目的としており,動画像に対して背景から動物体
を安定に分離・抽出するために,撮影条件の変化に対す
る追従性を備え,かつ適応的に変化する閾値決定の機構
を持つ動物体の物体像の抽出処理方法を提供することを
目的としている。
を,図1の原理構成図を参照して説明する。図中の1−
1はフレーム毎での特徴抽出部であって,TVカメラな
どの撮像装置からフレーム単位で入力された動画像を,
各フレーム毎に必要とする複数の特徴量を画素毎に抽出
する。この特徴量は,画像のカラー情報より抽出できる
輝度,色相,彩度,隣接画素との濃度勾配,その他の表
色系で表現される量,あるいは赤外線カメラなどから得
られる濃度情報である。
特徴量のうち一つ以上の特徴の系列を用いて,画素毎に
対象とするフレームでの背景モデルを構成する。背景モ
デルは,対象とするフレームの注目する画素に対して背
景判定を行い,現在までに背景とみなされた複数枚の注
目画素の系列情報から得られる背景の微変動を表すパラ
メータと,その複数枚の背景相当画素群とを,全画素に
わたり抽出することにより構成する。
合,ある画素上での画素値は図2のように分布すること
になる。図中,2−1は背景相当画素,2−2は背景で
はない画素,2−3は背景領域,2−4は分布中心,2
−5,2−6は拡がりを表している。背景モデルは,背
景に相当する複数個の画素2−1の分布の拡がりの中心
2−4と大きさとを表すパラメータ(分布中心の位置
(m1 ,m2 ),拡がり度A,B)と,背景領域
(Rb )2−3内の画素値群によって構成する。
うに,現在までの背景領域Rb を基に過去の背景値から
の緩変化をカバーするような背景更新領域Rn を設定
し,現フレームの画素値が更新領域内にあれば背景に相
当するとし,最も古いフレームの画素と入れ換えて新し
い背景モデル(背景領域はRb ' となる)を再構成す
る。また更新領域外であれば,モデルは更新しない。な
お,初期背景モデルは,複数枚の明らかに動物体を含ま
ない背景像から,その分布を表すパラメータと画像群に
より構成する。なお,図3において,3−1は背景相当
画素,3−2は最も古いフレームの画素,3−3は現フ
レームの画素,3−4は背景領域,3−5は背景更新領
域,3−6は更新された背景領域を表している。
図4に示すように,各画素毎に背景領域Rb を反映した
動物体抽出領域Rm を設定し,対象とするフレームの画
素値が動物体領域内にあれば動物体とみなし抽出する。
なお図4において,4−1は背景相当画素,4−2は現
フレームの画素値,4−3は背景領域,4−4は動物体
抽出領域を表している。
体像の判定を,各フレームの各画素に対して逐次行うこ
とにより,撮影条件の変化に追従しかつ適応的な閾値処
理が行え,背景の変動にロバストな動物体像が抽出でき
る。
した背景モデルを構成することにより,撮影条件の変化
に追従し,かつ各画素毎に適応的な閾値処理を行うこと
が可能であることが,最も主要な特徴であり,従来技術
との相違点である。
特徴を1次元の画像の輝度情報とし,動物体像を含む動
画像から動領域を抽出する手法について説明する。
処理の構成を示す。まず,テレビカメラ等の画像入力系
を介して動画像を入力し,画像蓄積部5−1に,対象と
する動画像を各フレーム毎に蓄積する。蓄積された順
に,各フレーム画像を画像蓄積部5−1から画像メモリ
5−2に送出する。特徴抽出部5−3においては,画像
メモリ5−2の画像の輝度情報を算出し,特徴像メモリ
5−4に蓄積する。
したフレームt0 から過去Nフレームを背景相当像とみ
なし,各画素毎に特徴像メモリ5−4から背景相当像の
画素値xi,j のN個の値を読みだし,その平均μi,j お
よび分散σi,j を第(1) (2)式を用いて算出する。背景
モデルの構成はこれらをパラメータとする物体抽出及び
モデル更新のための閾値M,A,B,Cであり,第(3)
〜(6) 式で決定する(ただし,xi,j (t) は,時刻t,
位置(i,j)での画素値を表す。μi,j ,σ i,j ,M
i,j ,Ai,j ,Bi,j ,Ci,j も同様である)。決定し
た背景モデルの各パラメータおよび背景相当像群の輝度
値を背景モデル記憶バッファ5−6に格納する。
る。) 背景モデル算出部5−7においては,指定したフレーム
t0 以降のフレーム(t1 とする)の特徴像メモリ5−
4から取り出される画素値が,第(7) 式を満足するかど
うかを調べ,もし満足すれば背景であると判定する。
のN枚のフレームの背景相当値から,第(8) 〜(13)式に
基づきモデルパラメータの再算出および背景相当像群の
交換を行い,背景モデルの更新を行う。ここでモデルの
更新は,背景モデル記憶バッファ5−6に記憶している
N枚のフレーム分の画素単位に独立な画像データに対
し,新しい画素値を当該画素の最も古い画素値と交換す
ることにより行う。この作業は画素独立に行われるので
初期状態からある程度更新された後のモデルでは,画素
毎のデータが収集された時刻は必ずしも一致しない。
デル記憶バッファ5−6の対応するパラメータに対し
て,特徴像メモリ5−4からの画素値が第(14)式を満た
すとき,その画素は動物体領域内であると判定する。更
に,動物体か背景かの判定結果をその位置情報と共に動
物体像メモリ5−9に蓄積し,動物体出力部5−10に
より出力する。
ル算出部において算出する閾値パラメータA,B,Cは
第(4)(5)(6) 式および第(11)(12)(13)式に表されるよう
にσの定数倍により算出している。しかし,第(15)〜(1
7)式のようにσに依らず定数として,高速な閾値処理を
行うことが可能である。
ば,背景の緩変化により背景値分布が広がり,σが激増
しても,閾値A,B,Cの増加を抑えることができ,背
景モデルの過剰を抑制および更新動物体抽出の精度向上
が実現できる。
p1 ,q1 ,r1 ,p2 ,q 2 ,r2 は一定とする) また,本実施例では,画像の特徴を1次元の画像の輝度
情報として説明したが,多次元の特徴量を用いた場合の
背景モデルの構成および動物体抽出処理は,本発明の原
理にならい,多次元の特徴量分布の広がりを規定するパ
ラメータを抽出することで可能である。例えば2次元の
特徴量を用いた場合は,その特徴量分布の主成分分析の
結果から得られる集中楕円の形状もとに背景領域の境界
を決定すればよい。集中楕円とは,2変数の分散共分散
行列の2つの固有ベクトルを長軸,短軸とし,固有値の
平方根をその長さとする楕円である。3次元以上の特徴
量を用いた場合も同様に処理が可能である。
る追従性を備え,かつ局所的な背景特性を考慮した動物
体の安定な分離・抽出が可能となるだけでなく,複数フ
レームを有効に用いた動画像処理が可能となり,人物像
の動作解析や自動車などの運動解析における有用な道具
となる。
れないため,背景の明るさが緩変化すると物体領域を正
しく抽出できなくなる。また,背景値が各画素で異なる
微変動をするため,抽出する閾値が全画素共通に一定で
あると,動領域の完全な抽出ができなかったものであ
る。
す。
Claims (1)
- 【請求項1】 移動する対象物体を含む動画像中から動
物体の領域を抽出する物体像の抽出処理方法において, 該動画像中の各フレームの画像から画素毎に1つ以上の
特徴量を抽出し,背景に相当する複数フレームの特徴量
群とそれらより計算される統計量で背景モデルを構成
し, 構成されたモデルから算出される物体抽出のための閾値
を用いて動物体領域と背景領域との分離を画素毎に行
い,現フレームを含む特徴量群から背景モデルを再構成
し, 動領域分離とモデル更新とを逐次的に行うことにより, 背景の変化に追従しつつ最適な閾値処理で動領域を抽出
することを特徴とする物体像の抽出処理方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3187981A JP3037469B2 (ja) | 1991-07-29 | 1991-07-29 | 物体像の抽出処理方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP3187981A JP3037469B2 (ja) | 1991-07-29 | 1991-07-29 | 物体像の抽出処理方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
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JPH0535874A JPH0535874A (ja) | 1993-02-12 |
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Family
ID=16215531
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP3187981A Expired - Lifetime JP3037469B2 (ja) | 1991-07-29 | 1991-07-29 | 物体像の抽出処理方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3037469B2 (ja) |
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JP4531897B2 (ja) * | 1999-12-27 | 2010-08-25 | パナソニック株式会社 | 人物追跡装置、人物追跡方法及びそのプログラムを記録した記録媒体 |
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WO2020161888A1 (ja) * | 2019-02-08 | 2020-08-13 | 三菱電機株式会社 | 背景モデル生成装置、背景モデル生成プログラム、及び背景モデル生成方法 |
-
1991
- 1991-07-29 JP JP3187981A patent/JP3037469B2/ja not_active Expired - Lifetime
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JPH0535874A (ja) | 1993-02-12 |
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