JP4533836B2 - 変動領域検出装置及びその方法 - Google Patents
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Description
Kentaro Toyama, John Krumm, Barry Brumitt, and Brian Meyers. Wallflower: Principles and practice of background maintenance. Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Computer Vision (ICCV 1999),PP.255-261,September 1999. 佐藤雄隆,金子俊一,五十嵐悟.周辺増分符号相関画像に基づくロバスト 物体検出及び分離.電子情報通信学会論文誌, Vol.J84-D-II,No.12,pp.2585-2594,2001.
本発明の第1の実施形態の変動領域検出装置について図1から図8に基づいて説明する。
図1の変動領域検出装置は、テクスチャ情報に基づいて変動領域を検出する第1の変動検出手段101と、背景差分法に基づいて変動領域を検出する第2の変動検出手段102と、テクスチャ検出手段103と、変動検出手段重み付け記憶手段(以下、単に記憶手段という)104と、変動検出結果統合手段(以下、統合手段という)105とからなる。
まず、学習の処理においては、第1の変動検出手段101がテクスチャ特徴量の学習と記憶を行う(ステップS101)。
検出の処理においては、まず、第1の変動検出手段101が入力画像から変動を検出する(図3のステップS111)。第1の変動検出手段101は、入力画像の画素I(x,y)に対して、式(1)と同様のテクスチャ特徴量PISCi (x,y)を抽出する。そして入力画像から得られた特徴量PISCi (x,y)=(bi,0 (x,y),..,bi,15(x,y))と、学習と記憶されている特徴量PISClearn (x,y)=(blearn ,0(x,y),..,blearn ,15 (x,y))との差に基づいて、変動D1 (x,y)を検出する。
第2の変動検出手段102としては、第1の変動検出手段101が検出しにくい変動を検出できるような変動検出手段を用いるのがよい。
前記(4)節で述べたように、第2の変動検出手段102として背景差分法を用いた変動検出手段を用いると、照明変動がある場合に誤検出が発生するという問題点がある(図7の[122][123])。
第2の実施形態の変動領域検出装置について図9と図10に基づいて説明する。
学習の処理は、第1の実施形態の図2とほぼ同様であるが、ステップS103の重み付け学習の処理が異なる。図10に学習処理の流れを示す。
第3の実施形態の変動領域検出装置について図11から図13に基づいて説明する。
第1の実施形態の(4)節で述べたように、テクスチャ情報に基づく変動検出手段では、背景と侵入物に共にテクスチャが少ない場合に検出漏れが発生する(図12参照)。
第3の実施形態における学習処理の流れは、第2の実施形態の処理(図10参照)とほぼ同様であるが、第2の変動検出手段の学習(ステップS202)が異なる。第3の実施形態では、第2の変動検出手段として広域テクスチャ情報に基づく第2の変動検出手段302を用いる。
第3の実施形態における検出処理の流れは、第2の実施形態の処理(図3)とほぼ同様であるが、第2の変動検出手段による検出(ステップS112)が異なる。
102 第2の変動検出手段
103 テクスチャ検出手段
104 変動検出手段重み付け記憶手段(記憶手段)
105 変動検出結果統合手段(統合手段)
Claims (8)
- 学習背景画像と入力画像を比較することによって、前記入力画像における変動領域を検出する変動領域検出装置において、
前記学習背景画像の画素値の空間変化パターンと前記入力画像の画素値の空間変化パターンとの違いに基づいて一画素に対応した第1の変動領域を検出する第1の変動検出部と、
前記学習背景画像の輝度情報と前記入力画像の輝度情報との違いに基づいて一画素に対応した第2の変動領域を検出する第2の変動検出部と、
前記学習背景画像中の一画素にそれぞれ対応した各領域における空間周波数に関する情報を検出する空間周波数検出部と、
前記各領域の空間周波数に関する情報に基づいて、空間周波数の相対的に高い成分が基準より強い前記領域においては前記第2の変動領域の結果より前記第1の変動領域の結果を大きくするような重み付けを算出する重み付け算出部と、
前記第1の変動領域と前記第2の変動領域とを前記重み付けに基づいて統合して一画素に対応した統合変動領域を算出する統合部と、
を備えることを特徴とする変動領域検出装置。 - 前記第2の変動検出部は、前記学習背景画像と前記入力画像の各画素の輝度差に基づいて第2の変動領域を検出する
ことを特徴とする請求項1記載の変動領域検出装置。 - 前記入力画像に生じた照明変動を検出する照明変動検出部をさらに備え、
前記統合部は、前記照明変動を検出した場合には、前記第2の変動領域の重み付けを小さくする
ことを特徴とする請求項1記載の変動領域検出装置。 - 前記空間周波数検出部は、
前記学習背景画像から空間周波数の相対的に高い成分を除去した除去学習背景画像を求める除去部と、
前記学習背景画像の画素値の空間変化パターンに基づく特徴量を算出する第1の特徴量算出部と、
前記除去学習背景画像の画素値の空間変化パターンに基づく特徴量を算出する第2の特徴量算出部と、
を備え、
前記重み付け算出部は、前記学習背景画像から算出した特徴量と、前記除去学習背景画像から算出した特徴量とを比較して、その特徴量の差が多い領域においては前記第2の変動領域の結果より前記第1の変動領域の結果を大きくするような重み付けを算出する
ことを特徴とする請求項1記載の変動領域検出装置。 - 前記第2の変動検出部は、前記入力画像における注目画素と、前記注目画素から少なくとも前記入力画像中の平均的な検出対象物の大きさよりも離れた位置にある複数の参照画素との輝度差の変化に基づいて第2の変動領域を検出する
ことを特徴とする請求項1記載の変動領域検出装置。 - 前記第2の変動検出部は、前記入力画像における注目画素と、予め決められた位置にある複数の画素との輝度差の変化に基づいて第2の変動領域を検出する
ことを特徴とする請求項1記載の変動領域検出装置。 - 学習背景画像と入力画像を比較することによって、前記入力画像における変動領域を検出する変動領域検出方法において、
前記学習背景画像の画素値の空間変化パターンと前記入力画像の画素値の空間変化パターンとの違いに基づいて一画素に対応した第1の変動領域を検出し、
前記学習背景画像の輝度情報と前記入力画像の輝度情報との違いに基づいて一画素に対応した第2の変動領域を検出し、
前記学習背景画像中の一画素にそれぞれ対応した各領域における空間周波数に関する情報を検出し、
前記各領域の空間周波数に関する情報に基づいて、空間周波数の相対的に高い成分が基準より強い前記領域においては前記第2の変動領域の結果より前記第1の変動領域の結果を大きくするような重み付けを算出し、
前記第1の変動領域と前記第2の変動領域とを前記重み付けに基づいて統合して一画素に対応した統合変動領域を算出する
ことを特徴とする変動領域検出方法。 - 学習背景画像と入力画像を比較することによって、前記入力画像における変動領域を検出する変動領域検出プログラムにおいて、
コンピュータに、
前記学習背景画像の画素値の空間変化パターンと前記入力画像の画素値の空間変化パターンとの違いに基づいて一画素に対応した第1の変動領域を検出する第1の変動検出機能と、
前記学習背景画像の輝度情報と前記入力画像の輝度情報との違いに基づいて一画素に対応した第2の変動領域を検出する第2の変動検出機能と、
前記学習背景画像中の一画素にそれぞれ対応した各領域における空間周波数に関する情報を検出する空間周波数検出機能と、
前記各領域の空間周波数に関する情報に基づいて、空間周波数の相対的に高い成分が基準より強い前記領域においては前記第2の変動領域の結果より前記第1の変動領域の結果を大きくするような重み付けを算出する重み付け算出機能と、
前記第1の変動領域と前記第2の変動領域とを前記重み付けに基づいて統合して一画素に対応した統合変動領域を算出する統合機能と、
を実現させるための変動領域検出プログラム。
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