JP4230962B2 - Image processing apparatus, image processing method, and image processing program - Google Patents
Image processing apparatus, image processing method, and image processing program Download PDFInfo
- Publication number
- JP4230962B2 JP4230962B2 JP2004167659A JP2004167659A JP4230962B2 JP 4230962 B2 JP4230962 B2 JP 4230962B2 JP 2004167659 A JP2004167659 A JP 2004167659A JP 2004167659 A JP2004167659 A JP 2004167659A JP 4230962 B2 JP4230962 B2 JP 4230962B2
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- image
- luminance
- image processing
- brightness
- brightness correction
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Expired - Fee Related
Links
- 238000012545 processing Methods 0.000 title claims description 121
- 238000003672 processing method Methods 0.000 title claims description 17
- 238000012937 correction Methods 0.000 claims description 107
- 238000009499 grossing Methods 0.000 claims description 25
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 18
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 claims description 9
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 8
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 claims description 2
- 235000019557 luminance Nutrition 0.000 description 127
- 238000000034 method Methods 0.000 description 17
- 238000005259 measurement Methods 0.000 description 8
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 description 4
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 238000007796 conventional method Methods 0.000 description 1
- 230000007423 decrease Effects 0.000 description 1
- 238000000605 extraction Methods 0.000 description 1
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 1
- 238000002360 preparation method Methods 0.000 description 1
- 229920006395 saturated elastomer Polymers 0.000 description 1
Description
この発明は、処理画像中の低輝度領域抽出処理を用いた画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関するものである。 The present invention relates to an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program that use low luminance region extraction processing in a processed image.
従来、道路監視や侵入監視に用いられる画像処理においては、例えば背景画像を用いて処理対象画像との差分を行い、輝度変化が大きい画素に注目して対象物の検出を行っている。このように背景画像との輝度変化に注目する手法にあっては、物体表面における輝度のちらつきの影響を受け易く、特に明かり部においては輝度変動が大きく、計測対象物以外の領域を計測対象物の領域として誤検出する可能性が高くなる。また、太陽光の反射によって計測対象物の輪郭が見えなくなり、物体の輪郭を検出することが困難になる場合もある。 Conventionally, in image processing used for road monitoring and intrusion monitoring, for example, a difference from a processing target image is performed using a background image, and an object is detected by paying attention to pixels having a large luminance change. As described above, in the method of paying attention to the luminance change with the background image, it is easily affected by the flickering of the luminance on the object surface, particularly in the light portion, the luminance fluctuation is large, and the region other than the measurement target is measured. The possibility of erroneous detection as a region of is increased. Further, the outline of the measurement object may not be visible due to the reflection of sunlight, and it may be difficult to detect the outline of the object.
従来手法は、影の部分を適切に抽出できるものではないとして、画像処理を行うことが特許文献１に記載されている。
本発明の課題は、画像におけるちらつきや反射など輝度変化の影響を受け難く、例えば道路監視に用いた場合には車両や落下物等の計測対象物体を安定して検出可能な処理により画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することである。 The problem of the present invention is that it is not easily affected by luminance changes such as flickering and reflection in an image. For example, when used for road monitoring, image processing is performed by processing that can stably detect a measurement target object such as a vehicle or a falling object. An image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program are provided.
本発明に係る画像処理装置は、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接し、ｎ×ｎマトリックスに含まれる周囲画素群であって注目画素から複数方向のそれぞれに存在する方向毎のＮ画素からなる周囲画素群の輝度情報にそれぞれパラメータを乗じる演算を行い、Ｎ画素中において所定個の画素についての演算結果に負の符号を付し他の演算結果と加算する演算を複数方向毎に行って方向毎の演算値を求め、該方向毎の演算値比較し、最小変化である方向の演算値を求め、この求めた演算値を前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る輝度補正手段と、前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分手段と、前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出手段とを具備することを特徴とする。 The image processing apparatus according to the present invention is a peripheral pixel group that is directly or indirectly adjacent to a pixel of interest and is included in an n × n matrix and has a plurality of directions from the pixel of interest with respect to luminance information of each pixel constituting the processing target image The calculation is performed by multiplying the luminance information of the surrounding pixel group composed of N pixels for each direction existing in each of the parameters by a parameter, and a negative sign is added to the calculation result for a predetermined number of pixels in the N pixels, and the other calculation results The calculation value for each direction is calculated for each direction, the calculation value for each direction is compared, the calculation value for the direction that is the smallest change is calculated, and the calculated value is used as the luminance of the target pixel. Brightness correction means for obtaining a brightness correction image in which the brightness of the image to be processed is reduced by converting to a value, and performing a difference calculation between the brightness correction image and the background image of the brightness correction image to obtain a background difference A background difference means for obtaining an image, characterized by comprising a region detecting means for detecting a region of the detection object by binarizing the background difference image obtained by the background difference section.
本発明に係る画像処理装置は、複数種のパラメータを有しており、選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記輝度補正手段による処理に用いることを特徴とする。 The image processing apparatus according to the present invention has a plurality of types of parameters, and the corresponding parameters are selected in accordance with a selection input and used for processing by the brightness correction unit.
本発明に係る画像処理装置は、前記輝度補正手段による処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化手段が具備されていることを特徴とする。 The image processing apparatus according to the present invention is characterized by comprising smoothing means for performing smoothing for removing noise on the processed image prior to processing by the brightness correction means.
本発明に係る画像処理装置は、前記輝度補正手段では、変換により得られた輝度補正画像について輝度値の最大値を超える値を最大値または０に変換することを特徴とする。 The image processing apparatus according to the present invention is characterized in that the luminance correction means converts a value exceeding a maximum luminance value into a maximum value or 0 for a luminance corrected image obtained by the conversion.
本発明に係る画像処理方法は、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接し、ｎ×ｎマトリックスに含まれる周囲画素群であって注目画素から複数方向のそれぞれに存在する方向毎のＮ画素からなる周囲画素群の輝度情報にそれぞれパラメータを乗じる演算を行い、Ｎ画素中において所定個の画素についての演算結果に負の符号を付し他の演算結果と加算する演算を複数方向毎に行って方向毎の演算値を求め、該方向毎の演算値比較し、最小変化である方向の演算値を求め、この求めた演算値を前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る輝度補正ステップと、前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分ステップと、前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出ステップとを具備することを特徴としている。 In the image processing method according to the present invention, the luminance information of each pixel constituting the processing target image is a group of surrounding pixels that are directly or indirectly adjacent to the target pixel and are included in the n × n matrix and are in a plurality of directions from the target pixel. The calculation is performed by multiplying the luminance information of the surrounding pixel group composed of N pixels for each direction existing in each of the parameters by a parameter, and a negative sign is added to the calculation result for a predetermined number of pixels in the N pixels, and the other calculation results The calculation value for each direction is calculated for each direction, the calculation value for each direction is compared, the calculation value for the direction that is the smallest change is calculated, and the calculated value is used as the luminance of the target pixel. A luminance correction step for obtaining a luminance correction image in which the luminance of the processing target image is reduced by converting the value into a value, and a difference calculation between the luminance correction image and the background image of the luminance correction image A background subtraction step of obtaining a difference image, is characterized by comprising a region detection step of detecting a region of the detection object by binarizing the background difference image obtained by the background difference section.
本発明に係る画像処理方法は、複数種のパラメータを有しており、選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記輝度補正ステップによる処理に用いることを特徴としている。 The image processing method according to the present invention has a plurality of types of parameters, and is characterized in that a corresponding parameter is selected according to a selection input and used for the processing by the luminance correction step.
本発明に係る画像処理方法では、前記輝度補正ステップによる処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化ステップを具備することを特徴としている。 The image processing method according to the present invention is characterized by including a smoothing step for performing smoothing to remove noise on the processed image prior to the processing by the luminance correction step.
本発明に係る画像処理方法は、前記輝度補正ステップでは、変換により得られた輝度補正画像について輝度値の最大値を超える値を最大値または０に変換することを特徴としている。 The image processing method according to the present invention is characterized in that, in the luminance correction step, a value exceeding the maximum luminance value is converted into a maximum value or 0 in the luminance correction image obtained by the conversion.
本発明に係る画像処理プログラムは、画像処理を行うコンピュータを、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接し、ｎ×ｎマトリックスに含まれる周囲画素群であって注目画素から複数方向のそれぞれに存在する方向毎のＮ画素からなる周囲画素群の輝度情報にそれぞれパラメータを乗じる演算を行い、Ｎ画素中において所定個の画素についての演算結果に負の符号を付し他の演算結果と加算する演算を複数方向毎に行って方向毎の演算値を求め、該方向毎の演算値比較し、最小変化である方向の演算値を求め、この求めた演算値を前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る輝度補正手段と、前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分手段と、前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出手段として機能させることを特徴とする。 An image processing program according to the present invention allows a computer that performs image processing to use a surrounding pixel group included in an n × n matrix that is directly or indirectly adjacent to a target pixel with respect to luminance information of each pixel constituting a processing target image. The calculation is performed by multiplying the luminance information of the surrounding pixel group composed of N pixels for each direction existing in each of a plurality of directions from the target pixel by a parameter, and the calculation result for a predetermined number of pixels in the N pixels is a negative sign. The calculation value for each direction is calculated for each direction by adding the calculation result to other calculation results, and the calculation value for each direction is compared, and the calculation value for the direction that is the minimum change is calculated. A luminance correction unit that obtains a luminance correction image in which a luminance of the processing target image is reduced by converting a value into a luminance value of the target pixel; and the luminance correction image and the luminance correction image Background difference means for obtaining a background difference image by performing a difference calculation with the background image, and functioning as area detection means for binarizing the background difference image obtained by the background difference means to detect the area of the detection object. Features.
本発明に係る画像処理プログラムは、複数種のパラメータを有したプログラムであって、コンピュータに対する選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記輝度補正手段による処理に用いることを特徴とする。 An image processing program according to the present invention is a program having a plurality of types of parameters, and selects a corresponding parameter in accordance with a selection input to a computer and uses it for processing by the brightness correction means .
本発明に係る画像処理プログラムは、前記コンピュータを更に、前記輝度補正手段による処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化手段として機能させることを特徴とする。 The image processing program according to the present invention further causes the computer to function as smoothing means for performing smoothing for removing noise on the processed image prior to processing by the brightness correction means .
本発明に係る画像処理プログラムは、前記輝度補正手段では、変換により得られた輝度補正画像について輝度値の最大値を超える値を最大値または０に変換することを特徴としている。 The image processing program according to the present invention is characterized in that the luminance correction means converts a value exceeding the maximum luminance value into a maximum value or 0 for the luminance corrected image obtained by the conversion.
本発明によれば、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接し、ｎ×ｎマトリックスに含まれる周囲画素群であって注目画素から複数方向のそれぞれに存在する方向毎のＮ画素からなる周囲画素群の輝度情報にそれぞれパラメータを乗じる演算を行い、Ｎ画素中において所定個の画素についての演算結果に負の符号を付し他の演算結果と加算する演算を複数方向毎に行って方向毎の演算値を求め、該方向毎の演算値比較し、最小変化である方向の演算値を求め、この求めた演算値を前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る処理を行うことにより、高輝度な画素の輝度が飽和され、低輝度な画素が強調された輝度補正画像が得られ、計測対象物を適切に検出可能となる。また、パラメータを複数備えているので、適切なパラメータを適用することにより、輝度が緩やかに変化している領域について適切に検出が可能となる。 According to the present invention, the luminance information of each pixel constituting the processing target image is a neighboring pixel group that is directly or indirectly adjacent to the target pixel and is included in the n × n matrix, and is in each of a plurality of directions from the target pixel. The calculation is performed by multiplying the luminance information of the surrounding pixel group composed of N pixels in each existing direction by a parameter, and the calculation result for a predetermined number of pixels in N pixels is added with a negative sign and added to the other calculation results. Calculation is performed for each direction to obtain a calculated value for each direction, a calculated value for each direction is compared, a calculated value for the direction that is the smallest change is obtained, and the calculated value is converted to a luminance value of the target pixel. By performing a process to obtain a brightness-corrected image that reduces the brightness of the processing target image, a brightness-corrected image in which the brightness of high-brightness pixels is saturated and the low-brightness pixels are emphasized is obtained and measured. Target The it is appropriate detectable. In addition, since a plurality of parameters are provided, it is possible to appropriately detect an area where the luminance changes gently by applying appropriate parameters.
物体表面における輝度のちらつきの影響を受け難く、また、太陽光の反射によって計測対象物の輪郭が見えなくなるなどの不具合を解消し、計測対象物を適切に検出するという目的を、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る処理にて容易に実現したものである。以下添付図面を参照して、本発明係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを説明する。各図において、同一の構成要素には同一の符号を付して重複する説明を省略する。 It is difficult to be affected by flickering of brightness on the surface of the object, and the purpose of properly detecting the measurement object is to solve the problem such that the outline of the measurement object becomes invisible due to sunlight reflection. Compare the calculation results for each surrounding pixel group obtained by applying parameters to the luminance information of surrounding pixel groups that are directly or indirectly adjacent to the target pixel for the luminance information of each pixel that constitutes the luminance information of the surrounding pixel group This is easily realized by the process of obtaining a brightness corrected image in which the brightness of the processing target image is reduced by converting the minimum value among the values obtained by applying the parameter to the brightness value of the target pixel. . Hereinafter, an image processing apparatus, an image processing method, and an image processing program according to the present invention will be described with reference to the accompanying drawings. In each figure, the same components are denoted by the same reference numerals, and redundant description is omitted.
図１には、本発明係る画像処理装置の実施例の構成が示されている。本発明係る画像処理装置は、画像入力部１、平滑手段２、輝度補正手段３、選択入力部４、背景差分手段５、領域検出手段６を具備している。画像入力部１は、カメラにより撮像された監視対象の画像信号、或いは記録されている処理対象画像信号を取り込む（読み込む）ための構成であり、画像信号がディジタル化されていなければ、画素対応の輝度情報へ変換するディジタル化を行う構成を備えるものである。 FIG. 1 shows the configuration of an embodiment of an image processing apparatus according to the present invention. The image processing apparatus according to the present invention includes an image input unit 1, a smoothing unit 2, a luminance correction unit 3, a selection input unit 4, a background difference unit 5, and a region detection unit 6. The image input unit 1 is configured to capture (read) a monitoring target image signal captured by a camera or a recorded processing target image signal. If the image signal is not digitized, the image input unit 1 corresponds to a pixel. It has a configuration for digitizing to convert to luminance information.
平滑手段２は、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行うものであり、雑音により劣化されていることが多い入力画像に対し単に輪郭・模様強調を行う処理を行うと、処理結果の画像に偽りの輪郭検出が行われる可能性を除去するものである。係る平滑化は、光学的には焦点をはずして画像をぼかすことにより実現でき、これと同じ効果は処理対象の画素の周囲に窓と称される領域を設け、この窓に入っている画素の平均輝度で上記処理対象画素の輝度を置き換える処理により得られる。 The smoothing means 2 performs smoothing to remove noise on the processed image. When the processing of simply performing contour / pattern emphasis on an input image that is often deteriorated by noise, This eliminates the possibility of false contour detection on the image. Such smoothing can be realized by optically defocusing and blurring the image, and the same effect is provided by providing an area called a window around the pixel to be processed, and the pixels contained in this window. It is obtained by replacing the luminance of the pixel to be processed with the average luminance.
輝度補正手段３は、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、上記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得るものである。 The brightness correction unit 3 calculates the result of calculation for each surrounding pixel group obtained by applying the parameter to the brightness information of the surrounding pixel group directly or indirectly adjacent to the target pixel for the brightness information of each pixel constituting the processing target image. And a brightness correction image in which the brightness of the processing target image is reduced is obtained by converting the minimum value among the values obtained by applying the parameter to the brightness information of the surrounding pixel group with the brightness value of the target pixel. Is.
輝度補正手段３は、複数種のパラメータを保持したパラメータ保持部３Ａを備えており、選択入力部４からの選択入力に応じて対応するパラメータを選択して輝度補正の処理に用いる。 The luminance correction unit 3 includes a parameter holding unit 3A that holds a plurality of types of parameters, and selects a corresponding parameter according to a selection input from the selection input unit 4 and uses it for luminance correction processing.
背景差分手段５は、上記輝度補正手段３により得られた輝度補正画像と、この輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得るものである。 The background difference unit 5 obtains a background difference image by performing a difference calculation between the luminance correction image obtained by the luminance correction unit 3 and the background image of the luminance correction image.
領域検出手段６は、背景差分手段５により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出するものである。領域検出手段６により検出された結果は、画像認識装置７へ送られる。画像認識装置７には、輝度補正手段３による処理行う前の処理対象画像等も与えられる。 The area detection means 6 binarizes the background difference image obtained by the background difference means 5 and detects the area of the detection target. The result detected by the area detection means 6 is sent to the image recognition device 7. The image recognition device 7 is also provided with a processing target image before processing by the luminance correction unit 3 and the like.
上記画像処理装置は、図２に示されるような構成に係るワークステーション、パーソナルコンピュータ、その他の計算機として構築される。すなわち、図２の計算機は、装置を統括制御するＣＰＵ５１を有し、このＣＰＵ５１に上記ＣＰＵ５１が用いるプログラム及びデータ等の情報が記憶される主記憶装置５２が接続されている。更に、ＣＰＵ５１には、システムバス５３を介してキーボード制御部５４、表示制御部５５、プリンタ制御部５６、インタフェース５７、マウス制御部５８、磁気ディスク制御部５９が接続されている。キーボード制御部５４には各種情報をキー入力可能なキーボード入力装置６０が接続され、表示制御部５５には情報を表示するためのＣＲＴ表示装置６１が接続され、プリンタ制御部５６には情報を印字出力するためのプリンタ装置６２が接続され、インタフェース５７には回線を介してカメラから画像信号の取り込みを行うための通信処理部６３が接続され、マウス制御部５８にはポインティングディバイスであるマウス６４が接続され、磁気ディスク制御部５９には補助記憶装置である磁気ディスク装置６５が接続されている。なお、インタフェース５７においてはＡ／Ｄ変換等が行われ、ＣＰＵ５１による処理が可能な画像データとされる。また、必要に応じてフレキシブルディスクドライブ、磁気カード或いはＩＣカードリーダ、ＭＯ（光磁気ディスク）ドライブ等が設けられる。なお、処理対象画像は、磁気ディスク装置６５、フレキシブルディスク、磁気カード或いはＩＣカード、ＭＯ等により投入しても良い。 The image processing apparatus is constructed as a workstation, personal computer, or other computer according to the configuration shown in FIG. That is, the computer shown in FIG. 2 has a CPU 51 that performs overall control of the apparatus, and a main storage device 52 that stores information such as programs and data used by the CPU 51 is connected to the CPU 51. Further, a keyboard control unit 54, a display control unit 55, a printer control unit 56, an interface 57, a mouse control unit 58, and a magnetic disk control unit 59 are connected to the CPU 51 via a system bus 53. The keyboard control unit 54 is connected to a keyboard input device 60 capable of inputting various information, the display control unit 55 is connected to a CRT display device 61 for displaying information, and the printer control unit 56 prints information. A printer device 62 for output is connected, a communication processing unit 63 for capturing an image signal from the camera via a line is connected to the interface 57, and a mouse 64 which is a pointing device is connected to the mouse control unit 58. The magnetic disk control unit 59 is connected to a magnetic disk device 65 that is an auxiliary storage device. Note that the interface 57 performs A / D conversion and the like to obtain image data that can be processed by the CPU 51. Further, a flexible disk drive, a magnetic card or IC card reader, an MO (magneto-optical disk) drive, etc. are provided as necessary. The processing target image may be input by a magnetic disk device 65, a flexible disk, a magnetic card or an IC card, an MO, or the like.
上記構成に係る計算機においては、図３に示されるフローチャートに対応する画像処理プログラムを例えば、主記憶装置５２に備えており、このプログラムを実行することにより図１の各手段を実現するので、このフローチャートに基づき画像処理装置の動作を説明する。まず、処理対象に係る画像の入力（取り込み）を行う（Ｓ１）。カメラから得られた画像信号の場合には、インタフェース５７においてはＡ／Ｄ変換等が行われ、ＣＰＵ５１へ送られる。ディジタル化された画像情報を磁気ディスク装置６５等から取り込む場合には、取り込んだ画像情報を処理する。 In the computer according to the above configuration, for example, the main storage device 52 is provided with an image processing program corresponding to the flowchart shown in FIG. 3, and each unit of FIG. 1 is realized by executing this program. The operation of the image processing apparatus will be described based on the flowchart. First, an image related to a processing target is input (captured) (S1). In the case of an image signal obtained from the camera, A / D conversion or the like is performed in the interface 57 and sent to the CPU 51. When digitized image information is captured from the magnetic disk device 65 or the like, the captured image information is processed.
次に、ＣＰＵ５１は、ノイズを除去する平滑化を行う（Ｓ２）。具体的には、図４に例示する３×３のパラメータを各画素に適用して、図５に示されるように窓を移動させて全画素について次の（式１）に例示される演算で平滑化を行う。ここで、（ｉ，ｊ）は、処理対象画像中の画素を示すインデックスであり、ｉは０〜３１９、ｊは０〜２３９である。また、Ｉ（ｉ，ｊ）は処理対象画像であり、Ｉsmooth（ｉ，ｊ）は平滑化後の処理対象画像である。 Next, the CPU 51 performs smoothing to remove noise (S2). Specifically, the 3 × 3 parameter illustrated in FIG. 4 is applied to each pixel, the window is moved as illustrated in FIG. 5, and the calculation illustrated in the following (Equation 1) is performed for all pixels. Perform smoothing. Here, (i, j) is an index indicating a pixel in the processing target image, i is 0 to 319, and j is 0 to 239. Further, I (i, j) is a processing target image, and Ismooth (i, j) is a processing target image after smoothing.
処理対象画像が例えば図６（ａ）に示されるような画像であるとき、上記平滑化により、図６（ｂ）に示される平滑化画像が得られる。この平滑化のステップが終了すると、平滑化画像に対して輝度補正を行う（Ｓ３）。このステップでは、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素（ｎ×ｎのマトリックス中心に位置する画素）に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、上記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る。 For example, when the processing target image is an image as shown in FIG. 6A, the smoothed image shown in FIG. 6B is obtained by the smoothing. When this smoothing step ends, brightness correction is performed on the smoothed image (S3). In this step, with respect to the luminance information of each pixel constituting the processing target image, a parameter is applied to the luminance information of the surrounding pixel group that is directly or indirectly adjacent to the target pixel (pixel located at the center of the n × n matrix). The obtained calculation results for each surrounding pixel group are compared, and the minimum value among the values obtained by applying parameters to the luminance information of the surrounding pixel group is converted to the luminance value of the target pixel, thereby reducing the processing target image. A brightness-corrected image with increased brightness is obtained.
具体的には、輝度補正処理に用いるオペレ−タが例えば主記憶装置５２に複数種（ここでは、３種）備えられており、操作者による選択入力に応じて３種のいずれか１種が選択される。これら３種のパラメータは処理対象画像の低コントラストから高コントラストに対応するために用意されている。これは、低コントラストの画像の場合、注目画素と近傍の画素の輝度差が小さい場合が多い。係る場合には注目画素と輝度を比較する対象画素との距離を大きくとることで輝度変化を強調でき得ると考えられる。そこで、対象画素との距離に応じて図７〜図９に示される３種のパラメータを備えている。図７は３×３の大きさを持つ高コントラストの画像に採用されるべきパラメータを示し、図８は５×５の大きさを持つ中程度のコントラストの画像に採用されるべきパラメータを示し、図９は７×７の大きさを持つ低コントラストの画像に採用されるべきパラメータを示している。 Specifically, for example, a plurality of types (here, three types) of operators used for the luminance correction processing are provided in the main storage device 52, and any one of the three types is selected according to the selection input by the operator. Selected. These three types of parameters are prepared to deal with the low contrast to high contrast of the processing target image. In many cases, in the case of a low-contrast image, the luminance difference between the target pixel and the neighboring pixels is small. In such a case, it is considered that the luminance change can be enhanced by increasing the distance between the target pixel and the target pixel whose luminance is to be compared. Therefore, the three types of parameters shown in FIGS. 7 to 9 are provided according to the distance to the target pixel. FIG. 7 shows the parameters to be adopted for a high contrast image having a size of 3 × 3, FIG. 8 shows the parameters to be adopted for a medium contrast image having a size of 5 × 5, FIG. 9 shows parameters that should be adopted for a low contrast image having a size of 7 × 7.
図７に示す３×３の大きさを持つ高コントラストの画像に採用されるべきパラメータを説明すると、０度から３１５度までの８方向のパラメータ値からなる。物体の輪郭部や、特徴的な模様部分にはエッジが存在し、エッジ部分とその周囲の画素では大きな輝度差が発生していると推定される。エッジは様々な方向を向いているので、エッジの方向を意識した処理を行うため、上記８方向のパラメータ値を用いている。図８に示すパラメータと図９に示すパラメータについても同様に８方向のパラメータ値を持っている。 The parameters to be employed in the high-contrast image having the size of 3 × 3 shown in FIG. 7 will be described with parameter values in eight directions from 0 degrees to 315 degrees. It is presumed that an edge exists in the contour portion of an object or a characteristic pattern portion, and a large luminance difference is generated between the edge portion and surrounding pixels. Since the edge faces in various directions, the parameter values in the above eight directions are used in order to perform processing in consideration of the edge direction. Similarly, the parameter shown in FIG. 8 and the parameter shown in FIG. 9 have parameter values in eight directions.
そして、輝度補正処理では、平滑化後の画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、ｋ（ｋ：１〜８）方向別の輝度補正後の輝度をＩdir-k （ｉ，ｊ）とするとき、図７に示すパラメータを用いることにより、次に示す（式２）により、輝度補正画像Ｉnlt （ｉ，ｊ）を得る。 In the luminance correction processing, when the smoothed image is I (i, j) and the luminance after luminance correction for each k (k: 1 to 8) direction is I dir-k (i, j). By using the parameters shown in FIG. 7, a brightness correction image I nlt (i, j) is obtained by the following (Equation 2).
ただし、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を２５５とする（つまり、演算結果に係る各画素の輝度が０〜２５５の範囲に収まるように計算する。これをタイプ１とする。）。或いは、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を０とする（これをタイプ２とする。）。係る演算処理によって、８方向における隣接した３つの画素の組において、それらの輝度の関係は図１０（ａ）〜図１０（ｃ）に示されるように類型化される。図１０（ａ）は、中心の画素（係数「−３」を掛ける画素）の輝度が両端の画素（係数「３」を掛ける画素）の輝度より大きい場合であり、図１０（ｂ）や図１０（ｃ）は、中心の画素の輝度と両端の画素の輝度との差が小さい場合である。式２により、図１０（ｂ）や図１０（ｃ）の状態にある画素の組を検出し、注目画素（中央に位置する画素）の輝度に置き換えることで、平滑化画像中における低輝度な画素の数が増加し、低輝度な画素が強調された輝度補正画像が得られる。この輝度補正画像は、処理対象画像を複数の小領域に分割したときに、各画素が小領域の周囲の画素と比べてどの程度強調して見えるべきかを規定する基準画像（輝度に関する基準）ということができる。 However, when I nlt (i, j) is greater than the maximum luminance 255, the luminance is set to 255 (that is, calculation is performed so that the luminance of each pixel related to the calculation result falls within the range of 0 to 255). This is type 1.) Alternatively, in Inlt (i, j), if the maximum luminance is greater than 255, the luminance is set to 0 (this is type 2). By such arithmetic processing, the relationship between the luminances of groups of three adjacent pixels in the eight directions is categorized as shown in FIGS. 10 (a) to 10 (c). FIG. 10A shows a case where the luminance of the center pixel (the pixel multiplied by the coefficient “−3”) is larger than the luminance of the pixels at both ends (the pixel multiplied by the coefficient “3”). 10 (c) is a case where the difference between the luminance of the central pixel and the luminance of the pixels at both ends is small. By detecting the set of pixels in the state of FIG. 10B or FIG. 10C using Equation 2 and replacing them with the luminance of the pixel of interest (the pixel located in the center), the low luminance in the smoothed image is obtained. The number of pixels increases, and a brightness correction image in which low brightness pixels are emphasized is obtained. This brightness-corrected image is a reference image that defines how much each pixel should appear to be emphasized compared to the surrounding pixels of the small area when the image to be processed is divided into a plurality of small areas. It can be said.
別の説明をすると、図１１に示すように物体の輪郭或いは模様の境界に係る線分Ｌが画像中に存在し、線分Ｌ上の例示した画素Ｐ１〜Ｐ４についてその周辺の輝度が上に凸の曲線Ｋ１〜Ｋ４にて示すように変化しているとする。つまり、曲線Ｋ１〜Ｋ４は、物体の輪郭或いは模様の境界に係る線分Ｌに近付くほど輝度が黒に近い輝度となっていることを示す。係る場合に、輝度補正処理によって、線分Ｌの近傍がより黒に近い輝度へと置き換えられる上記輝度補正処理がなされ、エッジが明瞭化されることになる。上記演算処理による処理前の平滑化画像の例を図１２（ａ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ１）を図１２（ｂ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ２）を図１２（ｃ）に示す。 In other words, as shown in FIG. 11, a line segment L relating to the contour of the object or the boundary of the pattern exists in the image, and the brightness of the surroundings of the illustrated pixels P1 to P4 on the line segment L is increased. Suppose that it has changed as shown by the convex curves K1-K4. That is, the curves K <b> 1 to K <b> 4 indicate that the luminance is closer to black as it approaches the line segment L related to the contour of the object or the boundary of the pattern. In such a case, the brightness correction process in which the vicinity of the line segment L is replaced with a brightness closer to black is performed by the brightness correction process, and the edge is clarified. An example of a smoothed image before processing by the above arithmetic processing is shown in FIG. 12A, a brightness correction image (type 1) after brightness correction processing is shown in FIG. 12B, and a brightness correction image after brightness correction processing is shown. (Type 2) is shown in FIG.
図８に示す５×５の大きさを持つ中コントラストの画像に採用されるべきパラメータを説明すると、中心の注目画像に対して間接的に隣接した、０度から３１５度までの８方向のパラメータ値からなる。そして、輝度補正処理では、平滑化後の画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、ｋ（ｋ：１〜８）方向別の強調後の輝度をＩdir-k （ｉ，ｊ）とするとき、図８に示すパラメータを用いることにより、次に示す（式３）により、輝度補正画像Ｉnlt （ｉ，ｊ）を得る。 The parameters to be adopted for the medium contrast image having the size of 5 × 5 shown in FIG. 8 will be described. Parameters in eight directions from 0 to 315 degrees that are indirectly adjacent to the central target image. Consists of values. In the brightness correction processing, when the smoothed image is I (i, j) and the brightness after enhancement for each k (k: 1 to 8) direction is I dir-k (i, j), By using the parameters shown in FIG. 8, a brightness correction image I nlt (i, j) is obtained by the following (Equation 3).
ただし、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を２５５とする（つまり、演算結果に係る各画素の輝度が０〜２５５の範囲に収まるように計算する。これをタイプ１とする。）。或いは、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を０とする（これをタイプ２とする。）。上記中コントラストの画像に採用されるべきパラメータを用いた演算処理による処理前の平滑化画像の例を図１３（ａ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ１）を図１３（ｂ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ２）を図１３（ｃ）に示す。 However, when I nlt (i, j) is greater than the maximum luminance 255, the luminance is set to 255 (that is, calculation is performed so that the luminance of each pixel related to the calculation result falls within the range of 0 to 255). This is type 1.) Alternatively, in Inlt (i, j), if the maximum luminance is greater than 255, the luminance is set to 0 (this is type 2). FIG. 13A shows an example of a smoothed image before the processing by the arithmetic processing using the parameters to be adopted for the medium contrast image, and the brightness corrected image (type 1) after the brightness correction processing is shown in FIG. FIG. 13C shows a brightness correction image (type 2) after the brightness correction processing shown in b).
図９に示す７×７の大きさを持つ低コントラストの画像に採用されるべきパラメータを説明すると、中心の注目画像に対して間接的に隣接した、０度から３１５度までの８方向のパラメータ値からなる。そして、輝度補正処理では、平滑化後の画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、ｋ（ｋ：１〜８）方向別の強調後の輝度をＩdir-k （ｉ，ｊ）とするとき、図９に示すパラメータを用いることにより、次に示す（式４）により、輝度補正画像Ｉnlt （ｉ，ｊ）を得る。 The parameters to be adopted for the low-contrast image having a size of 7 × 7 shown in FIG. 9 will be described. Parameters in eight directions from 0 degrees to 315 degrees that are indirectly adjacent to the central target image. Consists of values. In the brightness correction processing, when the smoothed image is I (i, j) and the brightness after enhancement for each k (k: 1 to 8) direction is I dir-k (i, j), By using the parameters shown in FIG. 9, the brightness corrected image Inlt (i, j) is obtained by the following (formula 4).
ただし、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を２５５とする（つまり、演算結果に係る各画素の輝度が０〜２５５の範囲に収まるように計算する。これをタイプ１とする。）。或いは、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を０とする（これをタイプ２とする。）。上記低コントラストの画像に採用されるべきパラメータを用いた演算処理による処理前の平滑化画像の例を図１４（ａ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ１）を図１４（ｂ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ２）を図１４（ｃ）に示す。 However, when I nlt (i, j) is greater than the maximum luminance 255, the luminance is set to 255 (that is, calculation is performed so that the luminance of each pixel related to the calculation result falls within the range of 0 to 255). This is type 1.) Alternatively, in Inlt (i, j), if the maximum luminance is greater than 255, the luminance is set to 0 (this is type 2). FIG. 14A shows an example of a smoothed image before processing by arithmetic processing using parameters to be used for the low-contrast image, and FIG. 14 shows a brightness corrected image (type 1) after brightness correction processing. FIG. 14C shows a brightness correction image (type 2) after the brightness correction processing shown in FIG.
上記ステップＳ３において輝度補正画像が得られると、複数枚の入力画像を基にして作成した背景画像に対し、ノイズ除去及び輝度補正を行い背景画像を取得する背景画像取得ステップ（Ｓ４）が実行される。この背景画像取得により例えば図１５（ｂ）に示すような輝度補正画像の背景画像を得る。 When a brightness correction image is obtained in step S3, a background image acquisition step (S4) is performed in which noise removal and brightness correction are performed on a background image created based on a plurality of input images to acquire a background image. The By obtaining this background image, for example, a background image of a brightness correction image as shown in FIG. 15B is obtained.
次に、処理対象画像における計測対象物を抽出するため、輝度補正画像と上記ステップＳ４において求めた輝度補正画像の背景画像との差分演算が行われる（Ｓ５）。この差分演算の結果、定常状態とは輝度が異なる領域の抽出がなされる。ただし、低コントラストの画像について差分画像を取得しても、計測対象物の領域における輝度とその他の領域における輝度とに差がなく、定常状態とは輝度が異なる領域の輝度が強調されない場合が多い。係る場合に備えて、輝度が小さい差分画像の輝度を補正し、輝度変化を検出しやすいように以下に示す（式５）を用いることにより、差分画像Ｄiff （ｉ，ｊ）を得る。次の（式５）においては、処理対象画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、輝度補正画像をＩnlt （ｉ，ｊ）とし、輝度補正処理を行った背景画像をＩnlt_BG（ｉ，ｊ）とするとき、 Next, in order to extract the measurement object in the processing target image, a difference calculation is performed between the luminance correction image and the background image of the luminance correction image obtained in step S4 (S5). As a result of this difference calculation, an area having a luminance different from that in the steady state is extracted. However, even when a difference image is obtained for a low-contrast image, there is no difference between the luminance in the region of the measurement object and the luminance in the other regions, and the luminance in a region that is different from the steady state is often not emphasized. . In preparation for such a case, the difference image Diff (i, j) is obtained by correcting the luminance of the difference image having a low luminance and using the following (Equation 5) so that the change in luminance is easily detected. In the following (Expression 5), the processing target image is I (i, j), the luminance correction image is I nlt (i, j), and the background image subjected to the luminance correction processing is I nlt_BG (i, j). And when
ここに、（ｉ，ｊ）は処理対象画像における画素のインデックスを示し、例えば、ｉ＝０〜３１９、ｊ＝０〜２３９であり、Ｍａｇは差分画像の強調係数であり、Ｍａｇ＝（２５６）／（差分画像の平均輝度）により得られる値である。上記タイプ１による輝度補正画像と、タイプ１による輝度補正画像についての背景画像とを用いた差分処理を図１５（ａ）〜（ｃ）に示す。この画像を用いた差分処理により図１５（ｃ）に示す差分画像が得られる。更に、タイプ２による輝度補正画像と、タイプ２による輝度補正画像についての背景画像とを用いた差分処理を図１６（ａ）〜（ｃ）に示す。この画像を用いた差分処理により図１６（ｃ）に示す如くの差分画像が得られる。 Here, (i, j) indicates the index of the pixel in the processing target image, for example, i = 0 to 319, j = 0 to 239, Mag is the enhancement coefficient of the difference image, and Mag = (256) This is a value obtained by / (average luminance of the difference image). FIGS. 15A to 15C show difference processing using the type 1 luminance correction image and the background image of the type 1 luminance correction image. The difference image shown in FIG. 15C is obtained by the difference process using this image. Further, FIG. 16A to FIG. 16C illustrate difference processing using the type 2 luminance correction image and the background image of the type 2 luminance correction image. A difference image as shown in FIG. 16C is obtained by the difference processing using this image.
ステップＳ６は、上記ステップＳ５において得られる差分画像について輝度レンジの補正を行うステップであり、差分画像の強調係数Ｍａｇを用いて、輝度レンジを上げ（または下げ）る。このステップＳ６に次いで、輝度レンジ補正を行った差分画像を２値化する際に用いる２値化閾値を設定する（Ｓ７）。この２値化閾値の決定は、例えば、本願発明者が既に提案した特願２００４−６８１７８号に記載の手法を用いることができる。 Step S6 is a step of correcting the luminance range for the difference image obtained in step S5, and increases (or decreases) the luminance range using the enhancement coefficient Mag of the difference image. Subsequent to this step S6, a binarization threshold value used when binarizing the difference image subjected to the luminance range correction is set (S7). For example, the method described in Japanese Patent Application No. 2004-68178 already proposed by the present inventor can be used to determine the binarization threshold.
ステップＳ７において２値化閾値の設定を行った後には、多値化差分画像を上記２値化閾値を用いて２値化する（Ｓ８）。例えば、ｉ＝０〜３１９、ｊ＝０〜２３９である処理対象画像における画素のインデックスを（ｉ，ｊ）とし、差分画像をＤiff （ｉ，ｊ）とし、２値化閾値をthreshold とし、算出の結果である２値化画像をＢin（ｉ，ｊ）とするとき、次の（式６）により２値化が行われる。 After the binarization threshold is set in step S7, the multi-valued difference image is binarized using the binarization threshold (S8). For example, the pixel index in the processing target image with i = 0 to 319 and j = 0 to 239 is set to (i, j), the difference image is set to Diff (i, j), and the binarization threshold is set to threshold. When the binarized image that is the result of the above is Bin (i, j), binarization is performed by the following (Equation 6).
これにより、図１７（ａ）に示される差分画像から図１７（ｂ）に示されるような２値化画像が得られる。そして、２値化画像についてラベリングを行う（Ｓ９）。ラベリングを行った領域について、例えば大きさや形状のマッチングを行って計測対象物の領域を求める（Ｓ１０）。 Thereby, a binarized image as shown in FIG. 17B is obtained from the difference image shown in FIG. Then, the binarized image is labeled (S9). For the labeled region, for example, size and shape matching is performed to determine the region of the measurement object (S10).
以上の画像処理における流れについて画像を用いてまとめると、図１８に示すように、図１８（ａ）に示す処理対象画像を平滑化して図１８（ａ）に示す平滑化画像を得て、この平滑化画像についてパラメータを用いた輝度補正を行って図１８（ｃ）に示す輝度補正画像を得る。入力(処理対象)画像の数フレーム分から図１８（ｄ）に示す輝度補正を行った背景画像を得て、図１８（ｃ）に示す輝度補正画像との差分演算を行い、図１８（ｅ）に示す差分画像を得る。図１８（ｅ）に示す差分画像について、２値化閾値threshold を用いて（式６）により２値化を行い、２値化画像を得るのである。 When the flow in the above image processing is summarized using images, as shown in FIG. 18, the processing target image shown in FIG. 18 (a) is smoothed to obtain the smoothed image shown in FIG. 18 (a). The brightness correction using the parameters is performed on the smoothed image to obtain the brightness correction image shown in FIG. A background image obtained by performing the brightness correction shown in FIG. 18D is obtained from several frames of the input (processing target) image, and a difference calculation with the brightness correction image shown in FIG. 18C is performed. The difference image shown in FIG. The difference image shown in FIG. 18E is binarized by (Equation 6) using the binarization threshold threshold to obtain a binarized image.
斯して、本実施例に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムにおける輝度補正処理では、陰影が明瞭な画素の組で注目画素の輝度を置き換える処理を行うことによって、処理対象画像中において、隣接画素との比較では輝度差は大きくないが検出したい陰影が存在する画素でも、影の領域を膨張させた輝度補正画像を得ることができ、係る処理を行うことにより適切な画像処理が確保される効果をあげている。 Therefore, in the luminance correction processing in the image processing apparatus, the image processing method, and the image processing program according to the present embodiment, by performing processing for replacing the luminance of the target pixel with a set of pixels with clear shadows, In comparison with adjacent pixels, a luminance correction image in which the shadow area is expanded can be obtained even for a pixel where there is a shadow to be detected although the luminance difference is not large, and appropriate image processing can be performed by performing such processing. The effect is ensured.
図１９に、上記の本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムにおける処理と他の手法との差を明らかにする。処理対象画像が図１９（ａ）のようであるとき、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムにおける処理を施して得たタイプ１の輝度補正画像を図１９（ｂ）に示し、タイプ２の輝度補正画像を図１９（ｃ）に示す。 FIG. 19 clarifies the difference between the processing in the image processing apparatus, the image processing method, and the image processing program according to the present invention described above and other methods. When the processing target image is as shown in FIG. 19A, a type 1 brightness correction image obtained by performing processing in the image processing apparatus, the image processing method, and the image processing program according to the present invention is shown in FIG. A type 2 luminance correction image is shown in FIG.
更に、図１９（ｄ）は、処理対象画像中における低輝度の画素を抽出することを目的として、入力画像に対して単純に輝度の２値化を行った画像である。ここでは、輝度が５０より小さい画素を白画素、その他を黒画素で表現している。図１９（ｅ）は、処理対象画像の輝度を３倍して、最大輝度である２５５以上となった画素の輝度を２５５に変換する飽和演算を行った画像である。図１９（ｆ）は、処理対象画像の輝度を３倍して、最大輝度である２５５以上となった画素の輝度を０に変換することにより得た画像である。 Further, FIG. 19D is an image obtained by simply binarizing the luminance of the input image for the purpose of extracting low-luminance pixels in the processing target image. Here, a pixel having a luminance of less than 50 is represented by a white pixel and the others are represented by a black pixel. FIG. 19E shows an image obtained by performing a saturation calculation that triples the luminance of the processing target image and converts the luminance of the pixel that has reached the maximum luminance of 255 or more into 255. FIG. 19F is an image obtained by multiplying the luminance of the processing target image by three and converting the luminance of the pixel having the maximum luminance of 255 or more to 0.
上記の画像を参照すると、図１９（ｄ）にあっては、低輝度の画像を検出できているものの、低輝度と判定する閾値を最適に設定することが困難であり、明かり部やその他の部位へ適用することは困難である。また、図１９（ｆ）は、図１９（ｃ）と比較すると、本来検出して欲しい領域の一部（道路の縁等の低輝度な画素）が抽出されていないことがわかる。 Referring to the above image, in FIG. 19D, although a low-luminance image can be detected, it is difficult to optimally set a threshold value for determining low luminance. It is difficult to apply to the site. Further, in FIG. 19 (f), it can be seen that a part of a region (a low-brightness pixel such as a road edge) desired to be detected is not extracted as compared with FIG. 19 (c).
１ 画像入力部
２ 平滑化手段
３ 輝度補正手段
３Ａ パラメータ保持部
４ 選択入力部
５ 背景差分手段
６ 領域検出手段
７ 画像認識装置
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 Image input part 2 Smoothing means 3 Luminance correction means 3A Parameter holding | maintenance part 4 Selection input part 5 Background difference means 6 Area | region detection means 7 Image recognition apparatus
Claims (12)
前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分手段と、
前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。 For the luminance information of each pixel, a peripheral pixel group that is directly or indirectly adjacent to the target pixel and is included in the n × n matrix, and includes N pixels for each direction in the plurality of directions from the target pixel. Each of the luminance information is multiplied by a parameter, and the calculation result for a predetermined number of pixels in N pixels is added with a negative sign and added to other calculation results for each of multiple directions. By calculating the value, comparing the calculated value for each direction, calculating the calculated value in the direction that is the smallest change, and converting the calculated value to the luminance value of the target pixel, the luminance of the processing target image is reduced. Brightness correction means for obtaining a brightness correction image;
Background difference means for obtaining a background difference image by performing a difference operation between the brightness correction image and the background image of the brightness correction image;
An image processing apparatus comprising: a region detection unit that binarizes a background difference image obtained by the background difference unit and detects a region of a detection target.
前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分ステップと、
前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出ステップと
を具備することを特徴とする画像処理方法。 For the luminance information of each pixel constituting the processing target image, N for each direction that is directly or indirectly adjacent to the target pixel and is a surrounding pixel group included in the n × n matrix and exists in each of a plurality of directions from the target pixel. Performs an operation of multiplying the luminance information of the surrounding pixel group of pixels by a parameter, adds a negative sign to the calculation result for a predetermined number of pixels in N pixels, and adds the calculation result to other calculation results for each direction. To obtain a calculated value for each direction, compare the calculated values for each direction, determine a calculated value for the direction that is the smallest change, and convert the calculated value to the luminance value of the pixel of interest to be processed A luminance correction step for obtaining a luminance correction image for reducing the luminance of
A background difference step for obtaining a background difference image by performing a difference operation between the brightness correction image and the background image of the brightness correction image;
An image processing method comprising: an area detection step of binarizing a background difference image obtained by the background difference means to detect an area of a detection target.
処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接し、ｎ×ｎマトリックスに含まれる周囲画素群であって注目画素から複数方向のそれぞれに存在する方向毎のＮ画素からなる周囲画素群の輝度情報にそれぞれパラメータを乗じる演算を行い、Ｎ画素中において所定個の画素についての演算結果に負の符号を付し他の演算結果と加算する演算を複数方向毎に行って方向毎の演算値を求め、該方向毎の演算値比較し、最小変化である方向の演算値を求め、この求めた演算値を前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る輝度補正手段と、
前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分手段と、
前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出手段と
として機能させるための画像処理プログラム。 A computer that performs image processing
For the luminance information of each pixel constituting the processing target image, N for each direction that is directly or indirectly adjacent to the target pixel and is a surrounding pixel group included in the n × n matrix and exists in each of a plurality of directions from the target pixel. Performs an operation of multiplying the luminance information of the surrounding pixel group of pixels by a parameter, adds a negative sign to the calculation result for a predetermined number of pixels in N pixels, and adds the calculation result to other calculation results for each direction. To obtain a calculated value for each direction, compare the calculated values for each direction, determine a calculated value for the direction that is the smallest change, and convert the calculated value to the luminance value of the pixel of interest to be processed Brightness correction means for obtaining a brightness correction image for reducing the brightness of
Background difference means for obtaining a background difference image by performing a difference operation between the brightness correction image and the background image of the brightness correction image;
An image processing program for binarizing a background difference image obtained by the background difference means to function as an area detection means for detecting an area of a detection target.
前記輝度補正手段による処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化手段
として機能させることを特徴とする請求項９または１０に記載の画像処理プログラム。 Said computer further
11. The image processing program according to claim 9, wherein the image processing program functions as a smoothing unit that performs smoothing to remove noise on a processed image prior to the processing by the brightness correction unit.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2004167659A JP4230962B2 (en) | 2004-06-04 | 2004-06-04 | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2004167659A JP4230962B2 (en) | 2004-06-04 | 2004-06-04 | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2005346585A JP2005346585A (en) | 2005-12-15 |
| JP4230962B2 true JP4230962B2 (en) | 2009-02-25 |
Family
ID=35498876
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2004167659A Expired - Fee Related JP4230962B2 (en) | 2004-06-04 | 2004-06-04 | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP4230962B2 (en) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP3672215B8 (en) | 2017-08-18 | 2021-04-21 | FUJIFILM Corporation | Original document detection device, and original document detection method |
-
2004
- 2004-06-04 JP JP2004167659A patent/JP4230962B2/en not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP2005346585A (en) | 2005-12-15 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| JP4160258B2 (en) | A new perceptual threshold determination for gradient-based local contour detection | |
| CN110675346B (en) | Image acquisition and depth map enhancement method and device suitable for Kinect | |
| JP4533836B2 (en) | Fluctuating region detection apparatus and method | |
| US7715628B2 (en) | Precise grayscale character segmentation apparatus and method | |
| US20070253040A1 (en) | Color scanning to enhance bitonal image | |
| JP2010525486A (en) | Image segmentation and image enhancement | |
| JP5975598B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and program | |
| JP4821663B2 (en) | Character noise elimination device, character noise elimination method, character noise elimination program | |
| CN110287791B (en) | Screening method and system for face pictures | |
| US8014574B2 (en) | Character noise eliminating apparatus, character noise eliminating method, and character noise eliminating program | |
| JP5534411B2 (en) | Image processing device | |
| US10109045B2 (en) | Defect inspection apparatus for inspecting sheet-like inspection object, computer-implemented method for inspecting sheet-like inspection object, and defect inspection system for inspecting sheet-like inspection object | |
| US8442348B2 (en) | Image noise reduction for digital images using Gaussian blurring | |
| US10997743B2 (en) | Attachable matter detection apparatus | |
| US7646892B2 (en) | Image inspecting apparatus, image inspecting method, control program and computer-readable storage medium | |
| JP2017521011A (en) | Symbol optical detection method | |
| KR20150099116A (en) | Method for recognizing a color character using optical character recognition and apparatus thereof | |
| JP4230962B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| JP4230960B2 (en) | Image processing apparatus, image processing method, and image processing program | |
| JP3906221B2 (en) | Image processing method and image processing apparatus | |
| JP4253265B2 (en) | Shadow detection apparatus, shadow detection method and shadow detection program, image processing apparatus using shadow detection apparatus, image processing method using shadow detection method, and image processing program using shadow detection program | |
| JP6201922B2 (en) | Rust detection device for vehicle, rust detection system for vehicle, and rust detection method for vehicle | |
| JP6075850B2 (en) | Information terminal device, program, and recognition system | |
| CN112508925A (en) | Electronic lock panel quality detection method, system, computer device and storage medium | |
| JP2011203853A (en) | Image processing apparatus and program |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20070308 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080513 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20080714 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20080819 |
|
| A521 | Request for written amendment filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20081020 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20081202 |
|
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20081204 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20111212 Year of fee payment: 3 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121212 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20121212 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20131212 Year of fee payment: 5 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |