JP4516448B2 - 領域抽出装置及び領域抽出方法 - Google Patents
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Description
以下、本発明の第1の実施の形態について図1から図7を用いて説明する。図1は本発明の第1の実施の形態に係る領域抽出装置の構成を示す構成図である。図2は本発明の第1の実施の形態に係る領域抽出装置の撮像手段によって撮像された映像のある時刻における画像フレームを示す図である。図3は本発明の第1の実施の形態に係る領域抽出装置におけるROIの特徴を示す濃淡値のヒストグラム及びその観測確率密度を示す図である。図4は本発明の第1の実施の形態に係る領域抽出装置における画像フレーム全体の特徴を示す濃淡値のヒストグラム、対象領域特徴確率密度、背景ヒストグラム、背景特徴確率密度を示す図である。図5は本発明の第1の実施の形態に係る領域抽出装置におけるレベルセット法を用いた抽出の方法について説明するための図である。図6は本発明の第1の実施の形態に係る領域抽出装置における領域抽出のフローについて説明するためのフローチャートである。図7は本発明の第1の実施の形態に係る領域抽出装置における対象領域特徴確率密度及び背景特徴確率密度の他の一例を示す図である。
以下、本発明の第2の実施の形態について図8を用いて説明する。図8は本発明の第2の実施の形態に係る領域抽出装置の構成を示す構成図である。図8に示すように、第2の実施の形態では、領域抽出手段106によって抽出された過去の対象領域結果を、ROI設定手段102において最新の画像フレームにおけるROI203として設定するようにしたものである。このような構成にすることで、より適切にROI203を設定することができる。なお、第2の実施の形態における各構成要素の機能などは第1の実施の形態における各構成要素と同様であるため説明を省略する。
101 2次元時系列データ取得手段(撮像手段)
102 ROI設定手段(注目領域設定手段)
103 観測確率密度算出手段
104 対象領域特徴確率密度更新手段(対象領域確率密度更新手段)
105 背景確率密度設定手段(背景領域確率密度算出手段)
106 領域抽出手段
107 記憶手段
200 画像フレーム
201 対象領域(走行路領域)
202 背景領域
203 ROI(注目領域)
500 領域の境界
Claims (12)
- 観測領域を2次元の時系列データとして取得する2次元時系列データ取得手段と、
取得された前記時系列データの所定の時刻における2次元データにより構成される2次元データ構成領域に対して、所望の対象領域が存在すると推測される領域に注目領域を設定する注目領域設定手段と、
設定された前記注目領域の特徴を表す特徴情報を算出し、算出された前記特徴情報に基づいて前記注目領域における前記特徴情報の確率密度を算出する観測確率密度算出手段と、
算出された前記確率密度と、前時刻において算出された前記対象領域の特徴を表す特徴情報の確率密度である対象領域確率密度とに基づいて、前記対象領域確率密度を更新する対象領域確率密度更新手段と、
前記2次元データ構成領域全体の特徴を表す特徴情報を算出し、算出された前記2次元データ構成領域全体の特徴情報と更新された前記対象領域確率密度とに基づいて、前記2次元データ構成領域の前記対象領域以外の領域である背景領域の特徴を表す特徴情報を算出し、算出された前記背景領域の前記特徴情報に基づいて前記背景領域における前記特徴情報の確率密度を算出する背景領域確率密度算出手段と、
更新された前記対象領域確率密度と前記背景領域における前記特徴情報の確率密度とに基づいて、前記対象領域を抽出する領域抽出手段とを、
備える領域抽出装置。 - 前記2次元時系列データ取得手段は、前記観測領域を撮影する手段又は前記観測領域を検知する手段である請求項1に記載の領域抽出装置。
- 前記注目領域は、前記領域抽出手段によって抽出された前記対象領域の結果に基づいて更新される請求項1又は2に記載の領域抽出装置。
- 前記特徴情報は、画素の濃淡値の情報である請求項1から3のいずれか1つに記載の領域抽出装置。
- 前記対象領域確率密度更新手段は、ベイジアンフィルタリング手法を用いて前記対象領域確率密度を更新する請求項1から4のいずれか1つに記載の領域抽出装置。
- 前記領域抽出手段は、レベルセット法によって前記対象領域を抽出する請求項1から5のいずれか1つに記載の領域抽出装置。
- 画像中の所望の対象領域を抽出する領域抽出装置により実行される領域抽出方法であって、
観測領域を2次元の時系列データとして取得するステップと、
取得された前記時系列データの所定の時刻における2次元データにより構成される2次元データ構成領域に対して、所望の対象領域が存在すると推測される領域に注目領域を設定するステップと、
設定された前記注目領域の特徴を表す特徴情報を算出し、算出された前記特徴情報に基づいて前記注目領域における前記特徴情報の確率密度を算出するステップと、
算出された前記確率密度と、前時刻において算出された前記対象領域の特徴を表す特徴情報の確率密度である対象領域確率密度とに基づいて、前記対象領域確率密度を更新するステップと、
前記2次元データ構成領域全体の特徴を表す特徴情報を算出し、算出された前記2次元データ構成領域全体の特徴情報と更新された前記対象領域確率密度とに基づいて、前記2次元データ構成領域の前記対象領域以外の領域である背景領域の特徴を表す特徴情報を算出し、算出された前記背景領域の前記特徴情報に基づいて前記背景領域における前記特徴情報の確率密度を算出するステップと、
更新された前記対象領域確率密度と前記背景領域における前記特徴情報の確率密度とに基づいて、前記対象領域を抽出するステップとを、
有する前記領域抽出装置により実行される領域抽出方法。 - 前記観測領域を2次元の時系列データとして取得するステップは、前記観測領域を撮影するステップ又は前記観測領域を検知するステップである請求項7に記載の領域抽出方法。
- 前記注目領域は、抽出された前記対象領域の結果に基づいて更新される請求項7又は8に記載の領域抽出方法。
- 前記特徴情報は、画素の濃淡値の情報である請求項7から9のいずれか1つに記載の領域抽出方法。
- ベイジアンフィルタリング手法を用いて前記対象領域確率密度を更新する請求項7から10のいずれか1つに記載の領域抽出方法。
- レベルセット法によって前記対象領域を抽出する請求項7から11のいずれか1つに記載の領域抽出方法。
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