JP4660980B2 - 画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、センサにより検出した信号と現実世界との違いを考慮した画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
入力画像を基に、より高解像度の画像を生成する処理の１つとして、クラス分類適応処理がある。クラス分類適応処理の例として、空間方向に、より高解像度の画像を生成する処理で使用される係数を予め生成し、生成した係数を基に、空間方向に、より高解像度の画像を生成する処理があげられる。
【０００３】
図１は、SD（Standard Definition（標準精細度））画像からHD（High Definition（高精細度））画像を生成するクラス分類適応処理において使用される係数を生成する、従来の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【０００４】
フレームメモリ１１は、HD画像である入力画像を、フレーム単位で記憶する。
フレームメモリ１１は、記憶しているHD画像を加重平均部１２および対応画素取得部１６に供給する。
【０００５】
加重平均部１２は、フレームメモリ１１に記憶されているHD画像を４分の１加重平均して、SD画像を生成し、生成したSD画像をフレームメモリ１３に供給する。
【０００６】
フレームメモリ１３は、加重平均部１２から供給されたSD画像をフレーム単位で記憶し、記憶しているSD画像をクラス分類部１４および予測タップ取得部１５に供給する。
【０００７】
クラス分類部１４は、クラスタップ取得部２１および波形分類部２２で構成され、フレームメモリ１３に記憶されているSD画像の、注目している画素である注目画素をクラス分類する。クラスタップ取得部２１は、フレームメモリ１３から、注目画素に対応するSD画像の画素である、所定の数のクラスタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部２２に供給する。
【０００８】
図２は、クラスタップ取得部２１が取得するクラスタップを説明する図である。クラスタップ取得部２１は、図２に示すように、所定の位置の１１個のクラスタップを取得する。
【０００９】
波形分類部２２は、クラスタップを基に、注目画素を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部１５に供給する。波形分類部２２は、１１個のクラスタップを基に、注目画素を、２０４８のクラスのうちの１つのクラスに分類する。
【００１０】
予測タップ取得部１５は、クラス番号を基に、フレームメモリ１３から分類されたクラスに対応する、SD画像の画素である、所定の数の予測タップを取得し、取得した予測タップおよびクラス番号を対応画素取得部１６に供給する。
【００１１】
図３は、予測タップ取得部１５が取得する予測タップを説明する図である。予測タップ取得部１５は、図３に示すように、所定の位置の９個の予測タップを取得する。
【００１２】
対応画素取得部１６は、予測タップおよびクラス番号を基に、フレームメモリ１１から、予測すべき画素値に対応するHD画像の画素を取得し、予測タップ、クラス番号、および取得した予測すべき画素値に対応するHD画像の画素を正規方程式生成部１７に供給する。
【００１３】
正規方程式生成部１７は、予測タップ、クラス番号、および取得した予測すべき画素値を基に、各クラスに対応し、予測タップおよび予測すべき画素値の関係に対応する正規方程式を生成し、各クラスに対応する、生成した正規方程式を係数計算部１８に供給する。
【００１４】
係数計算部１８は、正規方程式生成部１７から供給された正規方程式を解いて、各クラスに対応する係数セットを計算し、クラス番号と共に、計算した係数セットを係数セットメモリ１９に供給する。
【００１５】
係数セットメモリ１９は、クラス番号を基に、算出された係数セットをクラスに対応させて記憶する。
【００１６】
図４は、クラス分類適応処理の概略を説明する図である。クラス分類適応処理において、HD画像である教師画像から、４分の１加重平均の処理により、対応するSD画像を生成する。生成されたSD画像は、生徒画像と称する。
【００１７】
次に、HD画像である教師画像、および対応するSD画像である生徒画像を基に、SD画像からHD画像を生成するための係数セットが生成される。係数セットは、線形予測などにより、SD画像からHD画像を生成するための係数で構成される。
【００１８】
このように生成された係数セットおよびSD画像から、線形予測などにより、４倍密画像が生成される。係数セットおよび入力画像から、より高密度な画像などを生成する処理をマッピングとも称する。
【００１９】
生成された４倍密画像、および対応するHD画像を基に、SNRの比較、または目視による定性評価が行われる。
【００２０】
特定の教師画像、および対応する生徒画像から生成された係数セットは、特定の教師画像、および対応する生徒画像のセルフの係数セットと称する。セルフの係数セットを使用したマッピングは、セルフマッピングと称する。複数の他の教師画像、および対応する生徒画像から生成された係数セットは、クロスの係数セットと称する。
【００２１】
一方、静止している所定の背景の前で移動する前景である物体をビデオカメラで撮像して得られる画像には、物体の移動速度が比較的速い場合、動きボケが生じ、背景と前景の混ざり合いが生ずる。
【００２２】
従来のクラス分類適応処理においては、図５に示すように、前景、背景、並びに前景および背景の混ざり合いが生じている部分の全てに対して、以上のような学習の処理により、１つの係数セットが生成され、この係数セットを基に、マッピングの処理が実行される。
【００２３】
図６のフローチャートを参照して、SD画像からHD画像を生成する処理において使用される係数を生成する、従来の学習の処理を説明する。ステップＳ１１において、画像処理装置は、生徒画像に未処理の画素があるか否かを判定し、生徒画像に未処理の画素があると判定された場合、ステップＳ１２に進み、ラスタースキャン順に、生徒画像から注目画素を取得する。
【００２４】
ステップＳ１３において、クラス分類部１４のクラスタップ取得部２１は、フレームメモリ１３に記憶されている生徒画像から、注目画素に対応するクラスタップを取得する。ステップＳ１４において、クラス分類部１４の波形分類部２２は、クラスタップを基に、注目画素をクラス分類する。ステップＳ１５において、予測タップ取得部１５は、分類されたクラスを基に、フレームメモリ１３に記憶されている生徒画像から、注目画素に対応する予測タップを取得する。
【００２５】
ステップＳ１６において、対応画素取得部１６は、分類されたクラスを基に、フレームメモリ１１に記憶されている教師画像から、予測すべき画素値に対応する画素を取得する。
【００２６】
ステップＳ１７において、正規方程式生成部１７は、分類されたクラスを基に、クラス毎の行列に、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値を足し込み、ステップＳ１１に戻り、画像処理装置は、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値を足し込まれるクラス毎の行列は、クラス毎の係数を計算するための正規方程式に対応する。
【００２７】
ステップＳ１１において、生徒画像に未処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ１８に進み、正規方程式生成部１７は、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値が設定された、クラス毎の行列を係数計算部１８に供給する。係数計算部１８は、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値が設定された、クラス毎の行列を解いて、クラス毎の係数セットを計算する。
【００２８】
ステップＳ１９において、係数計算部１８は、計算されたクラス毎の係数を係数セットメモリ１９に出力する。係数セットメモリ１９は、クラス毎に係数セットを記憶し、処理は終了する。
【００２９】
図７は、クラス分類適応処理により、SD画像からHD画像を生成する従来の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００３０】
フレームメモリ３１は、SD画像である入力画像を、フレーム単位で記憶する。
フレームメモリ３１は、記憶しているSD画像をマッピング部３２に供給する。
【００３１】
マッピング部３２に入力されたSD画像は、クラス分類部４１および予測タップ取得部４２に供給される。
【００３２】
クラス分類部４１は、クラスタップ取得部５１および波形分類部５２で構成され、フレームメモリ３１に記憶されているSD画像の、注目している画素である、注目画素をクラス分類する。クラスタップ取得部５１は、フレームメモリ３１から注目画素に対応する、所定の数のクラスタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部５２に供給する。
【００３３】
波形分類部５２は、クラスタップを基に、所定の数のクラスのうちの、１つのクラスに注目画素を分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部４２に供給する。
【００３４】
予測タップ取得部４２は、クラス番号を基に、フレームメモリ３１に記憶されている入力画像から、分類されたクラスに対応する、所定の数の予測タップを取得し、取得した予測タップおよびクラス番号を予測演算部４３に供給する。
【００３５】
予測演算部４３は、クラス番号を基に、係数セットメモリ３３に記憶されている係数セットから、クラスに対応する係数セットを取得する。予測演算部４３は、クラスに対応する係数セット、および予測タップを基に、線形予測により予測画像の画素値を予測する。予測演算部４３は、予測した画素値をフレームメモリ３４に供給する。
【００３６】
フレームメモリ３４は、予測演算部４３から供給された予測された画素値を記憶し、予測された画素値が設定されたHD画像を出力する。
【００３７】
図８は、入力画像の画素値、およびクラス分類適応処理により生成された出力画像の画素値を示す図である。図８に示すように、クラス分類適応処理により生成される画像は、SD画像の帯域制限で失われた波形を含む。その意味で、クラス分類適応処理による、より高解像度の画像の生成の処理は、解像度を創造していると言える。
【００３８】
図９のフローチャートを参照して、クラス分類適応処理を実行する画像処理装置による、SD画像からHD画像を生成する、従来の画像の創造の処理を説明する。
【００３９】
ステップＳ３１において、画像処理装置は、入力画像に未処理の画素があるか否かを判定し、入力画像に未処理の画素があると判定された場合、ステップＳ３２に進み、マッピング部３２は、係数セットメモリ３３に記憶されている係数セットを取得する。ステップＳ３３において、画像処理装置は、ラスタースキャン順に、入力画像から注目画素を取得する。
【００４０】
ステップＳ３４において、クラス分類部４１のクラスタップ取得部５１は、フレームメモリ３１に記憶されている入力画像から、注目画素に対応するクラスタップを取得する。ステップＳ３５において、クラス分類部４１の波形分類部５２は、クラスタップを基に、注目画素を１つのクラスにクラス分類する。
【００４１】
ステップＳ３６において、予測タップ取得部４２は、分類されたクラスを基に、フレームメモリ３１に記憶されている入力画像から、注目画素に対応する予測タップを取得する。
【００４２】
ステップＳ３７において、予測演算部４３は、分類されたクラスに対応する係数セット、および予測タップを基に、線形予測により、予測画像の画素値を予測する。
【００４３】
ステップＳ３８において、予測演算部４３は、予測された画素値をフレームメモリ３４に出力する。フレームメモリ３４は、予測演算部４３から供給された画素値を記憶する。手続きは、ステップＳ３１に戻り、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。
【００４４】
ステップＳ３１において、入力画像に未処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ３９に進み、フレームメモリ３４は、予測値が設定された、記憶している予測画像を出力して、処理は終了する。
【００４５】
また、入力画像をより解像度感を強調した画像に変換するため、エッジ強調の処理が利用される。エッジ強調の処理においても、以上で説明したクラス分類適応処理と同様に、同一の処理が画面全体に対して実行される。
【００４６】
【発明が解決しようとする課題】
静止している背景の前で物体が移動するとき、移動する物体の画像自身の混ざり合いによる動きボケのみならず、背景の画像と移動する物体の画像との混ざり合いが生じる。従来、背景の画像と移動する物体の画像との混ざり合いに対応して画像を処理することは、考えられていなかった。
【００４７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、背景の画像と移動する物体の画像との混ざり合いに対応して画像を処理することができるようにすることを目的とする。
【００４８】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、入力画像データから背景オブジェクトに対応する画像オブジェクトの成分を背景画像データとして抽出する抽出手段と、複数の入力画像データを順次、注目フレームとし、注目フレームの各画素と、注目フレームの各画素の位置に対応する、背景画像データ上の位置に存在する画素の相関値を求める算出手段と、注目フレームとされた複数の入力画像データの各画素において算出された相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、注目フレームの、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前景オブジェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域を特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定手段とを含むことを特徴とする。
【００４９】
画像処理装置は、注目フレームの各画素を順次、注目画素とし、注目画素において検出された相関値が、所定のしきい値以下である場合、相関値を第１の値または第２の値のいずれかに２値化して得られる２値オブジェクト画像上の注目画素の画素値を第１の値に設定し、注目画素において検出された相関値が、所定のしきい値よりも大きい場合、２値オブジェクト画像上の注目画素の画素値を、第２の値に設定することにより得られる２値オブジェクト画像に対して、入力画像データの動きベクトルに基づいて、動き補償を行う動き補償手段と、動き補償後の注目フレームに対応する２値オブジェクト画像と、注目フレームの前後の複数の近傍フレームそれぞれに対応する２値オブジェクト画像の各画素毎に、画素の画素値それぞれを重み付け加算する加算手段とをさらに含み、領域特定手段は、重み付け加算の結果得られる各画素の画素値を所定のしきい値と比較することにより生成される新たな２値オブジェクト画像の画素値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、注目フレームの混合領域および非混合領域を特定するようにすることができる。
【００５０】
領域特定手段は、注目フレームとされた複数の入力画像データの各画素において算出された相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、注目フレームの前景領域および背景領域をさらに特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力するようにすることができる。
【００５１】
領域特定手段は、注目フレームとされた複数の入力画像データの各画素において算出された相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、注目フレームの、混合領域のうちの背景オブジェクト成分から前景オブジェクト成分に変化する領域であるカバードバックグラウンド領域、および、前景オブジェクト成分から背景オブジェクト成分に変化する領域であるアンカバードバックグラウンド領域をさらに特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力するようにすることができる。
【００５２】
画像処理装置は、注目フレームとその前後のフレームの画素データに基づいて、注目フレームの混合領域の画素データを、前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分とに分離する分離手段をさらに含むことができる。
【００５３】
本発明の画像処理方法は、入力画像データから背景オブジェクトに対応する画像オブジェクトの成分を背景画像データとして抽出する抽出ステップと、複数の入力画像データを順次、注目フレームとし、注目フレームの各画素と、注目フレームの各画素の位置に対応する、背景画像データ上の位置に存在する画素の相関値を求める算出ステップと、注目フレームとされた複数の入力画像データの各画素において算出された相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、注目フレームの、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前景オブジェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域を特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定ステップとを含むことを特徴とする。
【００５８】
本発明の記録媒体のプログラムは、時間積分効果を有する所定数の画素を有する撮像素子によって取得された所定数の画素データからなる入力画像データを処理するコンピュータに、入力画像データから背景オブジェクトに対応する画像オブジェクトの成分を背景画像データとして抽出する抽出ステップと、複数の入力画像データを順次、注目フレームとし、注目フレームの各画素と、注目フレームの各画素の位置に対応する、背景画像データ上の位置に存在する画素の相関値を求める算出ステップと、注目フレームとされた複数の入力画像データの各画素において算出された相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、注目フレームの、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前景オブジェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域を特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定ステップとを実行させるためのプログラムである。
【００６３】
本発明のプログラムは、時間積分効果を有する所定数の画素を有する撮像素子によって取得された所定数の画素データからなる入力画像データを処理するコンピュータに、入力画像データから背景オブジェクトに対応する画像オブジェクトの成分を背景画像データとして抽出する抽出ステップと、複数の入力画像データを順次、注目フレームとし、注目フレームの各画素と、注目フレームの各画素の位置に対応する、背景画像データ上の位置に存在する画素の相関値を求める算出ステップと、注目フレームとされた複数の入力画像データの各画素において算出された相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、注目フレームの、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前景オブジェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域を特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定ステップとを実行させるプログラムである。
【００６８】
本発明の画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムにおいては、入力画像データから背景オブジェクトに対応する画像オブジェクトの成分が背景画像データとして抽出され、複数の入力画像データが順次、注目フレームとされ、注目フレームの各画素と、注目フレームの各画素の位置に対応する、背景画像データ上の位置に存在する画素の相関値が求められ、注目フレームとされた複数の入力画像データの各画素において算出された相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、注目フレームの、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前景オブジェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域が特定され、特定結果に対応する領域特定情報が出力される。
【００６９】
【発明の実施の形態】
図１０は、本発明に係る画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。CPU（Central Processing Unit）７１は、ROM（Read Only Memory）７２、または記憶部７８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）７３には、CPU７１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU７１、ROM７２、およびRAM７３は、バス７４により相互に接続されている。
【００７０】
CPU７１にはまた、バス７４を介して入出力インタフェース７５が接続されている。入出力インタフェース７５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部７６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部７７が接続されている。CPU７１は、入力部７６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU７１は、処理の結果得られた画像や音声等を出力部７７に出力する。
【００７１】
入出力インタフェース７５に接続されている記憶部７８は、例えばハードディスクなどで構成され、CPU７１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部７９は、インターネット、その他のネットワークを介して外部の装置と通信する。この例の場合、通信部７９はセンサの出力を取り込む取得部として働く。
【００７２】
また、通信部７９を介してプログラムを取得し、記憶部７８に記憶してもよい。
【００７３】
入出力インタフェース７５に接続されているドライブ８０は、磁気ディスク９１、光ディスク９２、光磁気ディスク９３、または半導体メモリ９４などが装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部７８に転送され、記憶される。
【００７４】
図１１は、本発明に係る画像処理装置の機能の構成を示すブロック図である。
【００７５】
なお、画像処理装置の各機能をハードウェアで実現するか、ソフトウェアで実現するかは問わない。つまり、本明細書の各ブロック図は、ハードウェアのブロック図と考えても、ソフトウェアによる機能ブロック図と考えても良い。
【００７６】
ここで、動きボケとは、撮像の対象となる、現実世界におけるオブジェクトの動きと、センサの撮像の特性とにより生じる、動いているオブジェクトに対応する画像に含まれている歪みをいう。
【００７７】
この明細書では、撮像の対象となる、現実世界におけるオブジェクトに対応する画像を、画像オブジェクトと称する。
【００７８】
画像処理装置に供給された入力画像は、オブジェクト抽出部１０１、領域特定部１０３、混合比算出部１０４、および前景背景分離部１０５に供給される。
【００７９】
オブジェクト抽出部１０１は、入力画像に含まれる前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出して、抽出した画像オブジェクトを動き検出部１０２に供給する。オブジェクト抽出部１０１は、例えば、入力画像に含まれる前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトの輪郭を検出することで、前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出する。
【００８０】
オブジェクト抽出部１０１は、入力画像に含まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出して、抽出した画像オブジェクトを動き検出部１０２に供給する。オブジェクト抽出部１０１は、例えば、入力画像と、抽出された前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトとの差から、背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出する。
【００８１】
また、例えば、オブジェクト抽出部１０１は、内部に設けられている背景メモリに記憶されている背景の画像と、入力画像との差から、前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクト、および背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出するようにしてもよい。
【００８２】
動き検出部１０２は、例えば、ブロックマッチング法、勾配法、位相相関法、およびペルリカーシブ法などの手法により、粗く抽出された前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトの動きベクトルを算出して、算出した動きベクトルおよび動きベクトルの位置情報（動きベクトルに対応する画素の位置を特定する情報）を領域特定部１０３に供給する。
【００８３】
動き検出部１０２が出力する動きベクトルには、動き量vに対応する情報が含まれている。
【００８４】
また、例えば、動き検出部１０２は、画像オブジェクトに画素を特定する画素位置情報と共に、画像オブジェクト毎の動きベクトルを領域特定部１０３に出力するようにしてもよい。
【００８５】
動き量vは、動いているオブジェクトに対応する画像の位置の変化を画素間隔を単位として表す値である。例えば、前景に対応するオブジェクトの画像が、あるフレームを基準として次のフレームにおいて４画素分離れた位置に表示されるように移動しているとき、前景に対応するオブジェクトの画像の動き量vは、４とされる。
【００８６】
領域特定部１０３は、入力された画像の画素のそれぞれを、前景領域、背景領域、または混合領域のいずれかに特定し、画素毎に前景領域、背景領域、または混合領域のいずれかに属するかを示す情報（以下、領域情報と称する）を混合比算出部１０４、および前景背景分離部１０５に供給する。前景領域、背景領域、または混合領域の詳細は、後述する。
【００８７】
混合比算出部１０４は、入力画像、および領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、混合領域に含まれる画素に対応する混合比（以下、混合比αと称する）を算出して、算出した混合比を前景背景分離部１０５に供給する。
【００８８】
混合比αは、後述する式（３）に示されるように、画素値における、背景のオブジェクトに対応する画像の成分（以下、背景の成分とも称する）の割合を示す値である。
【００８９】
前景背景分離部１０５は、領域特定部１０３から供給された領域情報、および混合比算出部１０４から供給された混合比αを基に、前景のオブジェクトに対応する画像の成分（以下、前景の成分とも称する）のみから成る前景成分画像と、背景の成分のみから成る背景成分画像とに入力画像を分離して、前景成分画像および背景成分画像を分離画像処理部１０６に供給する。
【００９０】
分離画像処理部１０６は、前景成分画像および背景成分画像に、それぞれ異なる処理を適用する。例えば、分離画像処理部１０６は、背景成分画像を基に、より高解像度の画像を生成するクラス分類適応処理で使用される係数を生成する。
【００９１】
例えば、分離画像処理部１０６は、背景成分画像に、クラス分類適応処理を適用して、より高解像度の画像を創造すると共に、前景成分画像に、線形補間の処理を適用して、画素を生成する。
【００９２】
また、分離画像処理部１０６は、背景成分画像にのみ、エッジ強調の処理を適用し、前景成分画像をそのまま通過させる。
【００９３】
次に、図１２乃至図２７を参照して、画像処理装置に供給される入力画像について説明する。
【００９４】
図１２は、センサによる撮像を説明する図である。センサは、例えば、固体撮像素子であるCCD（Charge-Coupled Device）エリアセンサを備えたCCDビデオカメラなどで構成される。現実世界における、前景に対応するオブジェクトは、現実世界における、背景に対応するオブジェクトと、センサとの間を、例えば、図中の左側から右側に水平に移動する。
【００９５】
センサは、前景に対応するオブジェクトを、背景に対応するオブジェクトと共に撮像する。センサは、撮像した画像を１フレーム単位で出力する。例えば、センサは、１秒間に３０フレームから成る画像を出力する。センサの露光時間は、１／３０秒とすることができる。露光時間は、センサが入力された光の電荷への変換を開始してから、入力された光の電荷への変換を終了するまでの期間である。以下、露光時間をシャッタ時間とも称する。
【００９６】
図１３は、画素の配置を説明する図である。図１３中において、Ａ乃至Ｉは、個々の画素を示す。画素は、画像に対応する平面上に配置されている。１つの画素に対応する１つの検出素子は、センサ上に配置されている。センサが画像を撮像するとき、１つの検出素子は、画像を構成する１つの画素に対応する画素値を出力する。例えば、検出素子のＸ方向の位置は、画像上の横方向の位置に対応し、検出素子のＹ方向の位置は、画像上の縦方向の位置に対応する。
【００９７】
図１４に示すように、例えば、CCDである検出素子は、シャッタ時間に対応する期間、入力された光を電荷に変換して、変換された電荷を蓄積する。電荷の量は、入力された光の強さと、光が入力されている時間にほぼ比例する。検出素子は、シャッタ時間に対応する期間において、入力された光から変換された電荷を、既に蓄積されている電荷に加えていく。すなわち、検出素子は、シャッタ時間に対応する期間、入力される光を積分して、積分された光に対応する量の電荷を蓄積する。検出素子は、時間に対して、積分効果があるとも言える。
【００９８】
検出素子に蓄積された電荷は、図示せぬ回路により、電圧値に変換され、電圧値は更にデジタルデータなどの画素値に変換されて出力される。従って、センサから出力される個々の画素値は、前景または背景に対応するオブジェクトの空間的に広がりを有するある部分を、シャッタ時間について積分した結果である、１次元の空間に射影された値を有する。
【００９９】
画像処理装置は、このようなセンサの蓄積の動作により、出力信号に埋もれてしまった有意な情報、例えば、混合比αを抽出する。
【０１００】
図１５は、動いている前景に対応するオブジェクトと、静止している背景に対応するオブジェクトとを撮像して得られる画像を説明する図である。図１５（Ａ）は、動きを伴う前景に対応するオブジェクトと、静止している背景に対応するオブジェクトとを撮像して得られる画像を示している。図１５（Ａ）に示す例において、前景に対応するオブジェクトは、画面に対して水平に左から右に動いている。
【０１０１】
図１５（Ｂ）は、図１５（Ａ）に示す画像の１つのラインに対応する画素値を時間方向に展開したモデル図である。図１５（Ｂ）の横方向は、図１５（Ａ）の空間方向Ｘに対応している。
【０１０２】
背景領域の画素は、背景の成分、すなわち、背景のオブジェクトに対応する画像の成分のみから、その画素値が構成されている。前景領域の画素は、前景の成分、すなわち、前景のオブジェクトに対応する画像の成分のみから、その画素値が構成されている。
【０１０３】
混合領域の画素は、背景の成分、および前景の成分から、その画素値が構成されている。混合領域は、背景の成分、および前景の成分から、その画素値が構成されているので、歪み領域ともいえる。混合領域は、更に、カバードバックグラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド領域に分類される。
【０１０４】
カバードバックグラウンド領域は、前景領域に対して、前景のオブジェクトの進行方向の前端部に対応する位置の混合領域であり、時間の経過に対応して背景成分が前景に覆い隠される領域をいう。
【０１０５】
これに対して、アンカバードバックグラウンド領域は、前景領域に対して、前景のオブジェクトの進行方向の後端部に対応する位置の混合領域であり、時間の経過に対応して背景成分が現れる領域をいう。
【０１０６】
このように、前景領域、背景領域、またはカバードバックグラウンド領域若しくはアンカバードバックグラウンド領域を含む画像が、領域特定部１０３、混合比算出部１０４、および前景背景分離部１０５に入力画像として入力される。
【０１０７】
図１６は、以上のような、背景領域、前景領域、混合領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を説明する図である。図１５に示す画像に対応する場合、背景領域は、静止部分であり、前景領域は、動き部分であり、混合領域のカバードバックグラウンド領域は、背景から前景に変化する部分であり、混合領域のアンカバードバックグラウンド領域は、前景から背景に変化する部分である。
【０１０８】
図１７は、静止している前景に対応するオブジェクトおよび静止している背景に対応するオブジェクトを撮像した画像における、隣接して１列に並んでいる画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。例えば、隣接して１列に並んでいる画素として、画面の１つのライン上に並んでいる画素を選択することができる。
【０１０９】
図１７に示すF01乃至F04の画素値は、静止している前景のオブジェクトに対応する画素の画素値である。図１７に示すB01乃至B04の画素値は、静止している背景のオブジェクトに対応する画素の画素値である。
【０１１０】
図１７における縦方向は、図中の上から下に向かって時間が経過する。図１７中の矩形の上辺の位置は、センサが入力された光の電荷への変換を開始する時刻に対応し、図１７中の矩形の下辺の位置は、センサが入力された光の電荷への変換を終了する時刻に対応する。すなわち、図１７中の矩形の上辺から下辺までの距離は、シャッタ時間に対応する。
【０１１１】
以下において、シャッタ時間とフレーム間隔とが同一である場合を例に説明する。
【０１１２】
図１７における横方向は、図１５で説明した空間方向Xに対応する。より具体的には、図１７に示す例において、図１７中の”F01”と記載された矩形の左辺から”B04”と記載された矩形の右辺までの距離は、画素のピッチの８倍、すなわち、連続している８つの画素の間隔に対応する。
【０１１３】
前景のオブジェクトおよび背景のオブジェクトが静止している場合、シャッタ時間に対応する期間において、センサに入力される光は変化しない。
【０１１４】
ここで、シャッタ時間に対応する期間を２つ以上の同じ長さの期間に分割する。例えば、仮想分割数を４とすると、図１７に示すモデル図は、図１８に示すモデルとして表すことができる。仮想分割数は、前景に対応するオブジェクトのシャッタ時間内での動き量vなどに対応して設定される。例えば、４である動き量vに対応して、仮想分割数は、４とされ、シャッタ時間に対応する期間は４つに分割される。
【０１１５】
図中の最も上の行は、シャッタが開いて最初の、分割された期間に対応する。
図中の上から２番目の行は、シャッタが開いて２番目の、分割された期間に対応する。図中の上から３番目の行は、シャッタが開いて３番目の、分割された期間に対応する。図中の上から４番目の行は、シャッタが開いて４番目の、分割された期間に対応する。
【０１１６】
以下、動き量vに対応して分割されたシャッタ時間をシャッタ時間/vとも称する。
【０１１７】
前景に対応するオブジェクトが静止しているとき、センサに入力される光は変化しないので、前景の成分F01/vは、画素値F01を仮想分割数で除した値に等しい。同様に、前景に対応するオブジェクトが静止しているとき、前景の成分F02/vは、画素値F02を仮想分割数で除した値に等しく、前景の成分F03/vは、画素値F03を仮想分割数で除した値に等しく、前景の成分F04/vは、画素値F04を仮想分割数で除した値に等しい。
【０１１８】
背景に対応するオブジェクトが静止しているとき、センサに入力される光は変化しないので、背景の成分B01/vは、画素値B01を仮想分割数で除した値に等しい。同様に、背景に対応するオブジェクトが静止しているとき、背景の成分B02/vは、画素値B02を仮想分割数で除した値に等しく、B03/vは、画素値B03を仮想分割数で除した値に等しく、B04/vは、画素値B04を仮想分割数で除した値に等しい。
【０１１９】
すなわち、前景に対応するオブジェクトが静止している場合、シャッタ時間に対応する期間において、センサに入力される前景のオブジェクトに対応する光が変化しないので、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vに対応する前景の成分F01/vと、シャッタが開いて２番目の、シャッタ時間/vに対応する前景の成分F01/vと、シャッタが開いて３番目の、シャッタ時間/vに対応する前景の成分F01/vと、シャッタが開いて４番目の、シャッタ時間/vに対応する前景の成分F01/vとは、同じ値となる。F02/v乃至F04/vも、F01/vと同様の関係を有する。
【０１２０】
背景に対応するオブジェクトが静止している場合、シャッタ時間に対応する期間において、センサに入力される背景のオブジェクトに対応する光は変化しないので、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vに対応する背景の成分B01/vと、シャッタが開いて２番目の、シャッタ時間/vに対応する背景の成分B01/vと、シャッタが開いて３番目の、シャッタ時間/vに対応する背景の成分B01/vと、シャッタが開いて４番目の、シャッタ時間/vに対応する背景の成分B01/vとは、同じ値となる。B02/v乃至B04/vも、同様の関係を有する。
【０１２１】
次に、前景に対応するオブジェクトが移動し、背景に対応するオブジェクトが静止している場合について説明する。
【０１２２】
図１９は、前景に対応するオブジェクトが図中の右側に向かって移動する場合の、カバードバックグラウンド領域を含む、１つのライン上の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。図１９において、前景の動き量vは、４である。１フレームは短い時間なので、前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で移動していると仮定することができる。図１９において、前景に対応するオブジェクトの画像は、あるフレームを基準として次のフレームにおいて４画素分右側に表示されるように移動する。
【０１２３】
図１９において、最も左側の画素乃至左から４番目の画素は、前景領域に属する。図１９において、左から５番目乃至左から７番目の画素は、カバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。図１９において、最も右側の画素は、背景領域に属する。
【０１２４】
前景に対応するオブジェクトが時間の経過と共に背景に対応するオブジェクトを覆い隠すように移動しているので、カバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値に含まれる成分は、シャッタ時間に対応する期間のある時点で、背景の成分から、前景の成分に替わる。
【０１２５】
例えば、図１９中に太線枠を付した画素値Mは、式（１）で表される。
【０１２６】
M=B02/v+B02/v+F07/v+F06/v （１）
【０１２７】
例えば、左から５番目の画素は、１つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、３つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から５番目の画素の混合比αは、1/4である。左から６番目の画素は、２つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、２つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から６番目の画素の混合比αは、1/2である。左から７番目の画素は、３つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、１つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から７番目の画素の混合比αは、3/4である。
【０１２８】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように等速で移動すると仮定できるので、例えば、図１９中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F07/vは、図１９中の左から５番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、前景の成分F07/vは、図１９中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分と、図１９中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１２９】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように等速で移動すると仮定できるので、例えば、図１９中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分F06/vは、図１９中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、前景の成分F06/vは、図１９中の左から５番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分と、図１９中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１３０】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように等速で移動すると仮定できるので、例えば、図１９中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分F05/vは、図１９中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、前景の成分F05/vは、図１９中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分と、図１９中の左から５番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１３１】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように等速で移動すると仮定できるので、例えば、図１９中の最も左側の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分F04/vは、図１９中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、前景の成分F04/vは、図１９中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分と、図１９中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１３２】
動いているオブジェクトに対応する前景の領域は、このように動きボケを含むので、歪み領域とも言える。
【０１３３】
図２０は、前景が図中の右側に向かって移動する場合の、アンカバードバックグラウンド領域を含む、１つのライン上の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。図２０において、前景の動き量vは、４である。１フレームは短い時間なので、前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で移動していると仮定することができる。図２０において、前景に対応するオブジェクトの画像は、あるフレームを基準として次のフレームにおいて４画素分右側に移動する。
【０１３４】
図２０において、最も左側の画素乃至左から４番目の画素は、背景領域に属する。図２０において、左から５番目乃至左から７番目の画素は、アンカバードバックグラウンドである混合領域に属する。図２０において、最も右側の画素は、前景領域に属する。
【０１３５】
背景に対応するオブジェクトを覆っていた前景に対応するオブジェクトが時間の経過と共に背景に対応するオブジェクトの前から取り除かれるように移動しているので、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値に含まれる成分は、シャッタ時間に対応する期間のある時点で、前景の成分から、背景の成分に替わる。
【０１３６】
例えば、図２０中に太線枠を付した画素値M'は、式（２）で表される。
【０１３７】
M'=F02/v+F01/v+B26/v+B26/v （２）
【０１３８】
例えば、左から５番目の画素は、３つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、１つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から５番目の画素の混合比αは、3/4である。左から６番目の画素は、２つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、２つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から６番目の画素の混合比αは、1/2である。左から７番目の画素は、１つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、３つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から７番目の画素の混合比αは、1/4である。
【０１３９】
式（１）および式（２）をより一般化すると、画素値Mは、式（３）で表される。
【０１４０】
【数１】

ここで、αは、混合比である。Ｂは、背景の画素値であり、Fi/vは、前景の成分である。
【０１４１】
前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で動くと仮定でき、かつ、動き量vが４であるので、例えば、図２０中の左から５番目の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F01/vは、図２０中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、F01/vは、図２０中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分と、図２０中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１４２】
前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で動くと仮定でき、かつ、仮想分割数が４であるので、例えば、図２０中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F02/vは、図２０中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、前景の成分F02/vは、図２０中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。
【０１４３】
前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で動くと仮定でき、かつ、動き量vが４であるので、例えば、図２０中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F03/vは、図２０中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。
【０１４４】
図１８乃至図２０の説明において、仮想分割数は、４であるとして説明したが、仮想分割数は、動き量vに対応する。動き量vは、一般に、前景に対応するオブジェクトの移動速度に対応する。例えば、前景に対応するオブジェクトが、あるフレームを基準として次のフレームにおいて４画素分右側に表示されるように移動しているとき、動き量vは、４とされる。動き量vに対応し、仮想分割数は、４とされる。同様に、例えば、前景に対応するオブジェクトが、あるフレームを基準として次のフレームにおいて６画素分左側に表示されるように移動しているとき、動き量vは、６とされ、仮想分割数は、６とされる。
【０１４５】
図２１および図２２に、以上で説明した、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域若しくはアンカバードバックグラウンド領域から成る混合領域と、分割されたシャッタ時間に対応する前景の成分および背景の成分との関係を示す。
【０１４６】
図２１は、静止している背景の前を移動しているオブジェクトに対応する前景を含む画像から、前景領域、背景領域、および混合領域の画素を抽出した例を示す。図２１に示す例において、前景に対応するオブジェクトは、画面に対して水平に移動している。
【０１４７】
フレーム#n+1は、フレーム#nの次のフレームであり、フレーム#n+2は、フレーム#n+1の次のフレームである。
【０１４８】
フレーム#n乃至フレーム#n+2のいずれかから抽出した、前景領域、背景領域、および混合領域の画素を抽出して、動き量vを４として、抽出された画素の画素値を時間方向に展開したモデルを図２２に示す。
【０１４９】
前景領域の画素値は、前景に対応するオブジェクトが移動するので、シャッタ時間/vの期間に対応する、４つの異なる前景の成分から構成される。例えば、図２２に示す前景領域の画素のうち最も左側に位置する画素は、F01/v,F02/v,F03/v、およびF04/vから構成される。すなわち、前景領域の画素は、動きボケを含んでいる。
【０１５０】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、シャッタ時間に対応する期間において、センサに入力される背景に対応する光は変化しない。この場合、背景領域の画素値は、動きボケを含まない。
【０１５１】
カバードバックグラウンド領域若しくはアンカバードバックグラウンド領域から成る混合領域に属する画素の画素値は、前景の成分と、背景の成分とから構成される。
【０１５２】
次に、オブジェクトに対応する画像が動いているとき、複数のフレームにおける、隣接して１列に並んでいる画素であって、フレーム上で同一の位置の画素の画素値を時間方向に展開したモデルについて説明する。例えば、オブジェクトに対応する画像が画面に対して水平に動いているとき、隣接して１列に並んでいる画素として、画面の１つのライン上に並んでいる画素を選択することができる。
【０１５３】
図２３は、静止している背景に対応するオブジェクトを撮像した画像の３つのフレームの、隣接して１列に並んでいる画素であって、フレーム上で同一の位置の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。フレーム#nは、フレーム#n-1の次のフレームであり、フレーム#n+1は、フレーム#nの次のフレームである。他のフレームも同様に称する。
【０１５４】
図２３に示すB01乃至B12の画素値は、静止している背景のオブジェクトに対応する画素の画素値である。背景に対応するオブジェクトが静止しているので、フレーム#n-1乃至フレームn+1において、対応する画素の画素値は、変化しない。例えば、フレーム#n-1におけるB05の画素値を有する画素の位置に対応する、フレーム#nにおける画素、およびフレーム#n+1における画素は、それぞれ、B05の画素値を有する。
【０１５５】
図２４は、静止している背景に対応するオブジェクトと共に図中の右側に移動する前景に対応するオブジェクトを撮像した画像の３つのフレームの、隣接して１列に並んでいる画素であって、フレーム上で同一の位置の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。図２４に示すモデルは、カバードバックグラウンド領域を含む。
【０１５６】
図２４において、前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように移動するので、前景の動き量vは、４であり、仮想分割数は、４である。
【０１５７】
例えば、図２４中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなり、図２４中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F12/vとなる。図２４中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２４中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなる。
【０１５８】
図２４中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F11/vとなり、図２４中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F11/vとなる。図２４中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F11/vとなる。
【０１５９】
図２４中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F10/vとなり、図２４中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F10/vとなる。図２４中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F09/vとなる。
【０１６０】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２４中のフレーム#n-1の左から２番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの背景の成分は、B01/vとなる。図２４中のフレーム#n-1の左から３番目の画素の、シャッタが開いて最初および２番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B02/vとなる。図２４中のフレーム#n-1の左から４番目の画素の、シャッタが開いて最初乃至３番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B03/vとなる。
【０１６１】
図２４中のフレーム#n-1において、最も左側の画素は、前景領域に属し、左側から２番目乃至４番目の画素は、カバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１６２】
図２４中のフレーム#n-1の左から５番目の画素乃至１２番目の画素は、背景領域に属し、その画素値は、それぞれ、B04乃至B11となる。
【０１６３】
図２４中のフレーム#nの左から１番目の画素乃至５番目の画素は、前景領域に属する。フレーム#nの前景領域における、シャッタ時間/vの前景の成分は、F05/v乃至F12/vのいずれかである。
【０１６４】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように移動するので、図２４中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなり、図２４中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F12/vとなる。図２４中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２４中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなる。
【０１６５】
図２４中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F11/vとなり、図２４中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F11/vとなる。図２４中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F11/vとなる。
【０１６６】
図２４中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F10/vとなり、図２４中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F10/vとなる。図２４中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F09/vとなる。
【０１６７】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２４中のフレーム#nの左から６番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの背景の成分は、B05/vとなる。図２４中のフレーム#nの左から７番目の画素の、シャッタが開いて最初および２番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B06/vとなる。図２４中のフレーム#nの左から８番目の画素の、シャッタが開いて最初乃至３番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B07/vとなる。
【０１６８】
図２４中のフレーム#nにおいて、左側から６番目乃至８番目の画素は、カバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１６９】
図２４中のフレーム#nの左から９番目の画素乃至１２番目の画素は、背景領域に属し、画素値は、それぞれ、B08乃至B11となる。
【０１７０】
図２４中のフレーム#n+1の左から１番目の画素乃至９番目の画素は、前景領域に属する。フレーム#n+1の前景領域における、シャッタ時間/vの前景の成分は、F01/v乃至F12/vのいずれかである。
【０１７１】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように移動するので、図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなり、図２４中の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F12/vとなる。図２４中の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２４中の左から１２番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなる。
【０１７２】
図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの期間の前景の成分は、F11/vとなり、図２４中の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F11/vとなる。図２４中の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて４番目の、シャッタ時間/vの前景の成分は、F11/vとなる。
【０１７３】
図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて３番目の、シャッタ時間/vの前景の成分は、F10/vとなり、図２４中の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F10/vとなる。図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F09/vとなる。
【０１７４】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２４中のフレーム#n+1の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの背景の成分は、B09/vとなる。図２４中のフレーム#n+1の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて最初および２番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B10/vとなる。図２４中のフレーム#n+1の左から１２番目の画素の、シャッタが開いて最初乃至３番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B11/vとなる。
【０１７５】
図２４中のフレーム#n+1において、左側から１０番目乃至１２番目の画素は、カバードバックグラウンド領域である混合領域に対応する。
【０１７６】
図２５は、図２４に示す画素値から前景の成分を抽出した画像のモデル図である。
【０１７７】
図２６は、静止している背景と共に図中の右側に移動するオブジェクトに対応する前景を撮像した画像の３つのフレームの、隣接して１列に並んでいる画素であって、フレーム上で同一の位置の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。図２６において、アンカバードバックグラウンド領域が含まれている。
【０１７８】
図２６において、前景に対応するオブジェクトは、剛体であり、かつ等速で移動していると仮定できる。前景に対応するオブジェクトが、次のフレームにおいて４画素分右側に表示されるように移動しているので、動き量vは、４である。
【０１７９】
例えば、図２６中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなり、図２６中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F13/vとなる。図２６中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２６中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなる。
【０１８０】
図２６中のフレーム#n-1の左から２番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F14/vとなり、図２６中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F14/vとなる。図２６中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分は、F15/vとなる。
【０１８１】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２６中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて２番目乃至４番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B25/vとなる。図２６中のフレーム#n-1の左から２番目の画素の、シャッタが開いて３番目および４番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B26/vとなる。図２６中のフレーム#n-1の左から３番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B27/vとなる。
【０１８２】
図２６中のフレーム#n-1において、最も左側の画素乃至３番目の画素は、アンカバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１８３】
図２６中のフレーム#n-1の左から４番目の画素乃至１２番目の画素は、前景領域に属する。フレームの前景の成分は、F13/v乃至F24/vのいずれかである。
【０１８４】
図２６中のフレーム#nの最も左側の画素乃至左から４番目の画素は、背景領域に属し、画素値は、それぞれ、B25乃至B28となる。
【０１８５】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように移動するので、図２６中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなり、図２６中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F13/vとなる。図２６中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２６中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなる。
【０１８６】
図２６中のフレーム#nの左から６番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F14/vとなり、図２６中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F14/vとなる。図２６中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F15/vとなる。
【０１８７】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２６中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて２番目乃至４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B29/vとなる。図２６中のフレーム#nの左から６番目の画素の、シャッタが開いて３番目および４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B30/vとなる。図２６中のフレーム#nの左から７番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B31/vとなる。
【０１８８】
図２６中のフレーム#nにおいて、左から５番目の画素乃至７番目の画素は、アンカバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１８９】
図２６中のフレーム#nの左から８番目の画素乃至１２番目の画素は、前景領域に属する。フレーム#nの前景領域における、シャッタ時間/vの期間に対応する値は、F13/v乃至F20/vのいずれかである。
【０１９０】
図２６中のフレーム#n+1の最も左側の画素乃至左から８番目の画素は、背景領域に属し、画素値は、それぞれ、B25乃至B32となる。
【０１９１】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように移動するので、図２６中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなり、図２６中の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F13/vとなる。図２６中の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２６中の左から１２番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなる。
【０１９２】
図２６中のフレーム#n+1の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F14/vとなり、図２６中の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F14/vとなる。図２６中の左から１２番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F15/vとなる。
【０１９３】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２６中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて２番目乃至４番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B33/vとなる。図２６中のフレーム#n+1の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて３番目および４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B34/vとなる。図２６中のフレーム#n+1の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B35/vとなる。
【０１９４】
図２６中のフレーム#n+1において、左から９番目の画素乃至１１番目の画素は、アンカバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１９５】
図２６中のフレーム#n+1の左から１２番目の画素は、前景領域に属する。フレーム#n+1の前景領域における、シャッタ時間/vの前景の成分は、F13/v乃至F16/vのいずれかである。
【０１９６】
図２７は、図２６に示す画素値から前景の成分を抽出した画像のモデル図である。
【０１９７】
図２８は、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域に属する画素毎に分割された画像と、画素の画素値を時間方向に展開したモデル図との対応を示す図である。
【０１９８】
図２８に示すように、領域特定部１０３は、入力画像の前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を特定する。
【０１９９】
図２９は、前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景の成分、アンカバードバックグラウンド領域の前景の成分、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景の成分に分離された入力画像と、画素の画素値を時間方向に展開したモデル図との対応を示す図である。
【０２００】
図２９に示すように、入力画像は、領域特定部１０３により、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を特定される。入力画像は、前景背景分離部１０５により、特定された前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域、および混合比算出部１０４により検出された混合比αを基に、前景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景の成分、およびアンカバードバックグラウンド領域の前景の成分からなる前景成分画像、並びに背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の背景の成分、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景の成分からなる背景成分画像に分離される。
【０２０１】
分離された前景成分画像、および背景成分画像は、それぞれの画像毎に、処理される。
【０２０２】
図３０は、前景領域、背景領域、および混合領域に分割された画像の例を示す図である。領域特定部１０３は、入力画像の、前景領域、背景領域、および混合領域を特定する。画像処理装置は、前景領域、背景領域、および混合領域を示す領域情報を基に、入力画像を、前景領域の画像、背景領域の画像、および混合領域の画像に分割することができる。
【０２０３】
図３１に示すように、前景背景分離部１０５は、領域特定部１０３から供給された領域情報、および混合比算出部１０４から供給された混合比αを基に、混合領域の画像を、混合領域の前景成分画像および混合領域の背景成分画像に分離する。
【０２０４】
図３２は、本発明に係る画像処理装置の画像の処理を説明するフローチャートである。
【０２０５】
ステップＳ１０１において、領域特定部１０３は、動き検出部１０２から供給された動きベクトルおよびその位置情報、並びに入力画像を基に、入力画像の前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を特定する。領域特定の処理の詳細は、後述する。
【０２０６】
ステップＳ１０２において、混合比算出部１０４は、領域特定部１０３から供給された領域情報および入力画像を基に、混合比αを算出する。混合比算出部１０４の混合比αを算出する処理の詳細は、後述する。
【０２０７】
ステップＳ１０３において、前景背景分離部１０５は、領域特定部１０３から供給された領域情報、および混合比算出部１０４から供給された混合比αを基に、入力画像を、前景の成分からなる前景成分画像、および背景の成分からなる背景成分画像に分離する。前景背景分離部１０５の画像の分離の処理の詳細は、後述する。
【０２０８】
ステップＳ１０４において、分離画像処理部１０６は、前景成分画像、および背景成分画像毎に、画像の処理を実行して、処理は終了する。分離画像処理部１０６が実行する画像処理の詳細は、後述する。
【０２０９】
このように、本発明に係る画像処理装置は、入力画像を、前景成分画像および背景成分画像に分離し、分離された前景成分画像、および背景成分画像毎に画像処理を実行する。
【０２１０】
以下、領域特定部１０３、混合比算出部１０４、前景背景分離部１０５、および分離画像処理部１０６のそれぞれの構成について説明する。
【０２１１】
図３３は、領域特定部１０３の構成の一例を示すブロック図である。図３３に構成を示す領域特定部１０３は、動きベクトルを利用しない。フレームメモリ２０１は、入力された画像をフレーム単位で記憶する。フレームメモリ２０１は、処理の対象がフレーム#nであるとき、フレーム#nの２つ前のフレームであるフレーム#n-2、フレーム#nの１つ前のフレームであるフレーム#n-1、フレーム#n、フレーム#nの１つ後のフレームであるフレーム#n+1、およびフレーム#nの２つ後のフレームであるフレーム#n+2を記憶する。
【０２１２】
静動判定部２０２−１は、フレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+2の画素の画素値、およびフレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素の画素値をフレームメモリ２０１から読み出して、読み出した画素値の差の絶対値を算出する。静動判定部２０２−１は、フレーム#n+2の画素値とフレーム#n+1の画素値との差の絶対値が、予め設定している閾値Thより大きいか否かを判定し、差の絶対値が閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静動判定を領域判定部２０３−１に供給する。フレーム#n+2の画素の画素値とフレーム#n+1の画素の画素値との差の絶対値が閾値Th以下であると判定された場合、静動判定部２０２−１は、静止を示す静動判定を領域判定部２０３−１に供給する。
【０２１３】
静動判定部２０２−２は、フレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素の画素値、およびフレーム#nの対象となる画素の画素値をフレームメモリ２０１から読み出して、画素値の差の絶対値を算出する。静動判定部２０２−２は、フレーム#n+1の画素値とフレーム#nの画素値との差の絶対値が、予め設定している閾値Thより大きいか否かを判定し、画素値の差の絶対値が、閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静動判定を領域判定部２０３−１および領域判定部２０３−２に供給する。フレーム#n+1の画素の画素値とフレーム#nの画素の画素値との差の絶対値が、閾値Th以下であると判定された場合、静動判定部２０２−２は、静止を示す静動判定を領域判定部２０３−１および領域判定部２０３−２に供給する。
【０２１４】
静動判定部２０２−３は、フレーム#nの領域特定の対象である画素の画素値、およびフレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素の画素値をフレームメモリ２０１から読み出して、画素値の差の絶対値を算出する。静動判定部２０２−３は、フレーム#nの画素値とフレーム#n-1の画素値との差の絶対値が、予め設定している閾値Thより大きいか否かを判定し、画素値の差の絶対値が、閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静動判定を領域判定部２０３−２および領域判定部２０３−３に供給する。フレーム#nの画素の画素値とフレーム#n-1の画素の画素値との差の絶対値が、閾値Th以下であると判定された場合、静動判定部２０２−３は、静止を示す静動判定を領域判定部２０３−２および領域判定部２０３−３に供給する。
【０２１５】
静動判定部２０２−４は、フレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素の画素値、およびフレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-2の画素の画素値をフレームメモリ２０１から読み出して、画素値の差の絶対値を算出する。静動判定部２０２−４は、フレーム#n-1の画素値とフレーム#n-2の画素値との差の絶対値が、予め設定している閾値Thより大きいか否かを判定し、画素値の差の絶対値が、閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静動判定を領域判定部２０３−３に供給する。フレーム#n-1の画素の画素値とフレーム#n-2の画素の画素値との差の絶対値が、閾値Th以下であると判定された場合、静動判定部２０２−４は、静止を示す静動判定を領域判定部２０３−３に供給する。
【０２１６】
領域判定部２０３−１は、静動判定部２０２−１から供給された静動判定が静止を示し、かつ、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が動きを示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定し、領域の判定される画素に対応するアンカバードバックグラウンド領域判定フラグに、アンカバードバックグラウンド領域に属することを示す”１”を設定する。
【０２１７】
領域判定部２０３−１は、静動判定部２０２−１から供給された静動判定が動きを示すか、または、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が静止を示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素がアンカバードバックグラウンド領域に属しないと判定し、領域の判定される画素に対応するアンカバードバックグラウンド領域判定フラグに、アンカバードバックグラウンド領域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２１８】
領域判定部２０３−１は、このように”１”または”０”が設定されたアンカバードバックグラウンド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給する。
【０２１９】
領域判定部２０３−２は、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が静止を示し、かつ、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が静止を示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素が静止領域に属すると判定し、領域の判定される画素に対応する静止領域判定フラグに、静止領域に属することを示す”１”を設定する。
【０２２０】
領域判定部２０３−２は、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が動きを示すか、または、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が動きを示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素が静止領域に属しないと判定し、領域の判定される画素に対応する静止領域判定フラグに、静止領域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２２１】
領域判定部２０３−２は、このように”１”または”０”が設定された静止領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給する。
【０２２２】
領域判定部２０３−２は、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が動きを示し、かつ、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が動きを示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素が動き領域に属すると判定し、領域の判定される画素に対応する動き領域判定フラグに、動き領域に属することを示す”１”を設定する。
【０２２３】
領域判定部２０３−２は、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が静止を示すか、または、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が静止を示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素が動き領域に属しないと判定し、領域の判定される画素に対応する動き領域判定フラグに、動き領域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２２４】
領域判定部２０３−２は、このように”１”または”０”が設定された動き領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給する。
【０２２５】
領域判定部２０３−３は、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が動きを示し、かつ、静動判定部２０２−４から供給された静動判定が静止を示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素がカバードバックグラウンド領域に属すると判定し、領域の判定される画素に対応するカバードバックグラウンド領域判定フラグに、カバードバックグラウンド領域に属することを示す”１”を設定する。
【０２２６】
領域判定部２０３−３は、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が静止を示すか、または、静動判定部２０２−４から供給された静動判定が動きを示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素がカバードバックグラウンド領域に属しないと判定し、領域の判定される画素に対応するカバードバックグラウンド領域判定フラグに、カバードバックグラウンド領域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２２７】
領域判定部２０３−３は、このように”１”または”０”が設定されたカバードバックグラウンド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給する。
【０２２８】
判定フラグ格納フレームメモリ２０４は、領域判定部２０３−１から供給されたアンカバードバックグラウンド領域判定フラグ、領域判定部２０３−２から供給された静止領域判定フラグ、領域判定部２０３−２から供給された動き領域判定フラグ、および領域判定部２０３−３から供給されたカバードバックグラウンド領域判定フラグをそれぞれ記憶する。
【０２２９】
判定フラグ格納フレームメモリ２０４は、記憶しているアンカバードバックグラウンド領域判定フラグ、静止領域判定フラグ、動き領域判定フラグ、およびカバードバックグラウンド領域判定フラグを合成部２０５に供給する。合成部２０５は、判定フラグ格納フレームメモリ２０４から供給された、アンカバードバックグラウンド領域判定フラグ、静止領域判定フラグ、動き領域判定フラグ、およびカバードバックグラウンド領域判定フラグを基に、各画素が、アンカバードバックグラウンド領域、静止領域、動き領域、およびカバードバックグラウンド領域のいずれかに属することを示す領域情報を生成し、判定フラグ格納フレームメモリ２０６に供給する。
【０２３０】
判定フラグ格納フレームメモリ２０６は、合成部２０５から供給された領域情報を記憶すると共に、記憶している領域情報を出力する。
【０２３１】
次に、領域特定部１０３の処理の例を図３４乃至図３８を参照して説明する。
【０２３２】
前景に対応するオブジェクトが移動しているとき、オブジェクトに対応する画像の画面上の位置は、フレーム毎に変化する。図３４に示すように、フレーム#nにおいて、Yn(x,y)で示される位置に位置するオブジェクトに対応する画像は、次のフレームであるフレーム#n+1において、Yn+1(x,y)に位置する。
【０２３３】
前景のオブジェクトに対応する画像の動き方向に隣接して１列に並ぶ画素の画素値を時間方向に展開したモデル図を図３７に示す。例えば、前景のオブジェクトに対応する画像の動き方向が画面に対して水平であるとき、図３５におけるモデル図は、１つのライン上の隣接する画素の画素値を時間方向に展開したモデルを示す。
【０２３４】
図３５において、フレーム#nにおけるラインは、フレーム#n+1におけるラインと同一である。
【０２３５】
フレーム#nにおいて、左から２番目の画素乃至１３番目の画素に含まれているオブジェクトに対応する前景の成分は、フレーム#n+1において、左から６番目乃至１７番目の画素に含まれる。
【０２３６】
フレーム#nにおいて、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１１番目乃至１３番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から２番目乃至４番目の画素である。フレーム#n+1において、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１５番目乃至１７番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から６番目乃至８番目の画素である。
【０２３７】
図３５に示す例において、フレーム#nに含まれる前景の成分が、フレーム#n+1において４画素移動しているので、動き量vは、４である。仮想分割数は、動き量vに対応し、４である。
【０２３８】
次に、注目しているフレームの前後における混合領域に属する画素の画素値の変化について説明する。
【０２３９】
図３６に示す、背景が静止し、前景の動き量vが４であるフレーム#nにおいて、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１５番目乃至１７番目の画素である。動き量vが４であるので、１つ前のフレーム#n-1において、左から１５番目乃至１７番目の画素は、背景の成分のみを含み、背景領域に属する。また、更に１つ前のフレーム#n-2において、左から１５番目乃至１７番目の画素は、背景の成分のみを含み、背景領域に属する。
【０２４０】
ここで、背景に対応するオブジェクトが静止しているので、フレーム#n-1の左から１５番目の画素の画素値は、フレーム#n-2の左から１５番目の画素の画素値から変化しない。同様に、フレーム#n-1の左から１６番目の画素の画素値は、フレーム#n-2の左から１６番目の画素の画素値から変化せず、フレーム#n-1の左から１７番目の画素の画素値は、フレーム#n-2の左から１７番目の画素の画素値から変化しない。
【０２４１】
すなわち、フレーム#nにおけるカバードバックグラウンド領域に属する画素に対応する、フレーム#n-1およびフレーム#n-2の画素は、背景の成分のみから成り、画素値が変化しないので、その差の絶対値は、ほぼ０の値となる。従って、フレーム#nにおける混合領域に属する画素に対応する、フレーム#n-1およびフレーム#n-2の画素に対する静動判定は、静動判定部２０２−４により、静止と判定される。
【０２４２】
フレーム#nにおけるカバードバックグラウンド領域に属する画素は、前景の成分を含むので、フレーム#n-1における背景の成分のみから成る場合と、画素値が異なる。従って、フレーム#nにおける混合領域に属する画素、および対応するフレーム#n-1の画素に対する静動判定は、静動判定部２０２−３により、動きと判定される。
【０２４３】
このように、領域判定部２０３−３は、静動判定部２０２−３から動きを示す静動判定の結果が供給され、静動判定部２０２−４から静止を示す静動判定の結果が供給されたとき、対応する画素がカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２４４】
図３７に示す、背景が静止し、前景の動き量vが４であるフレーム#nにおいて、アンカバードバックグラウンド領域に含まれる画素は、左から２番目乃至４番目の画素である。動き量vが４であるので、１つ後のフレーム#n+1において、左から２番目乃至４番目の画素は、背景の成分のみを含み、背景領域に属する。また、更に１つ後のフレーム#n+2において、左から２番目乃至４番目の画素は、背景の成分のみを含み、背景領域に属する。
【０２４５】
ここで、背景に対応するオブジェクトが静止しているので、フレーム#n+2の左から２番目の画素の画素値は、フレーム#n+1の左から２番目の画素の画素値から変化しない。同様に、フレーム#n+2の左から３番目の画素の画素値は、フレーム#n+1の左から３番目の画素の画素値から変化せず、フレーム#n+2の左から４番目の画素の画素値は、フレーム#n+1の左から４番目の画素の画素値から変化しない。
【０２４６】
すなわち、フレーム#nにおけるアンカバードバックグラウンド領域に属する画素に対応する、フレーム#n+1およびフレーム#n+2の画素は、背景の成分のみから成り、画素値が変化しないので、その差の絶対値は、ほぼ０の値となる。従って、フレーム#nにおける混合領域に属する画素に対応する、フレーム#n+1およびフレーム#n+2の画素に対する静動判定は、静動判定部２０２−１により、静止と判定される。
【０２４７】
フレーム#nにおけるアンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、前景の成分を含むので、フレーム#n+1における背景の成分のみから成る場合と、画素値が異なる。従って、フレーム#nにおける混合領域に属する画素、および対応するフレーム#n+1の画素に対する静動判定は、静動判定部２０２−２により、動きと判定される。
【０２４８】
このように、領域判定部２０３−１は、静動判定部２０２−２から動きを示す静動判定の結果が供給され、静動判定部２０２−１から静止を示す静動判定の結果が供給されたとき、対応する画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２４９】
図３８は、フレーム#nにおける領域特定部１０３の判定条件を示す図である。
フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-2の画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素とが静止と判定され、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素と、フレーム#nの画素とが動きと判定されたとき、領域特定部１０３は、フレーム#nの判定の対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２５０】
フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素と、フレーム#nの画素とが静止と判定され、フレーム#nの画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素とが静止と判定されたとき、領域特定部１０３は、フレーム#nの判定の対象となる画素が静止領域に属すると判定する。
【０２５１】
フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素と、フレーム#nの画素とが動きと判定され、フレーム#nの画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素とが動きと判定されたとき、領域特定部１０３は、フレーム#nの判定の対象となる画素が動き領域に属すると判定する。
【０２５２】
フレーム#nの画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素とが動きと判定され、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+2の画素とが静止と判定されたとき、領域特定部１０３は、フレーム#nの判定の対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２５３】
図３９は、領域特定部１０３の領域の特定の結果の例を示す図である。図３９（Ａ）において、カバードバックグラウンド領域に属すると判定された画素は、白で表示されている。図３９（Ｂ）において、アンカバードバックグラウンド領域に属すると判定された画素は、白で表示されている。
【０２５４】
図３９（Ｃ）において、動き領域に属すると判定された画素は、白で表示されている。図３９（Ｄ）において、静止領域に属すると判定された画素は、白で表示されている。
【０２５５】
図４０は、判定フラグ格納フレームメモリ２０６が出力する領域情報の内、混合領域を示す領域情報を画像として示す図である。図４０において、カバードバックグラウンド領域またはアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定された画素、すなわち混合領域に属すると判定された画素は、白で表示されている。判定フラグ格納フレームメモリ２０６が出力する混合領域を示す領域情報は、混合領域、および前景領域内のテクスチャの無い部分に囲まれたテクスチャの有る部分を示す。
【０２５６】
次に、図４１のフローチャートを参照して、領域特定部１０３の領域特定の処理を説明する。ステップＳ２０１において、フレームメモリ２０１は、判定の対象となるフレーム#nを含むフレーム#n-2乃至フレーム#n+2の画像を取得する。
【０２５７】
ステップＳ２０２において、静動判定部２０２−３は、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、静止か否かを判定し、静止と判定された場合、ステップＳ２０３に進み、静動判定部２０２−２は、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静止か否かを判定する。
【０２５８】
ステップＳ２０３において、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静止と判定された場合、ステップＳ２０４に進み、領域判定部２０３−２は、領域の判定される画素に対応する静止領域判定フラグに、静止領域に属することを示す”１”を設定する。領域判定部２０３−２は、静止領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給し、手続きは、ステップＳ２０５に進む。
【０２５９】
ステップＳ２０２において、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、動きと判定された場合、または、ステップＳ２０３において、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、動きと判定された場合、フレーム#nの画素が静止領域には属さないので、ステップＳ２０４の処理はスキップされ、手続きは、ステップＳ２０５に進む。
【０２６０】
ステップＳ２０５において、静動判定部２０２−３は、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、動きか否かを判定し、動きと判定された場合、ステップＳ２０６に進み、静動判定部２０２−２は、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、動きか否かを判定する。
【０２６１】
ステップＳ２０６において、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、動きと判定された場合、ステップＳ２０７に進み、領域判定部２０３−２は、領域の判定される画素に対応する動き領域判定フラグに、動き領域に属することを示す”１”を設定する。領域判定部２０３−２は、動き領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給し、手続きは、ステップＳ２０８に進む。
【０２６２】
ステップＳ２０５において、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、静止と判定された場合、または、ステップＳ２０６において、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静止と判定された場合、フレーム#nの画素が動き領域には属さないので、ステップＳ２０７の処理はスキップされ、手続きは、ステップＳ２０８に進む。
【０２６３】
ステップＳ２０８において、静動判定部２０２−４は、フレーム#n-2の画素とフレーム#n-1の同一位置の画素とで、静止か否かを判定し、静止と判定された場合、ステップＳ２０９に進み、静動判定部２０２−３は、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、動きか否かを判定する。
【０２６４】
ステップＳ２０９において、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、動きと判定された場合、ステップＳ２１０に進み、領域判定部２０３−３は、領域の判定される画素に対応するカバードバックグラウンド領域判定フラグに、カバードバックグラウンド領域に属することを示す”１”を設定する。領域判定部２０３−３は、カバードバックグラウンド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給し、手続きは、ステップＳ２１１に進む。
【０２６５】
ステップＳ２０８において、フレーム#n-2の画素とフレーム#n-1の同一位置の画素とで、動きと判定された場合、または、ステップＳ２０９において、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、静止と判定された場合、フレーム#nの画素がカバードバックグラウンド領域には属さないので、ステップＳ２１０の処理はスキップされ、手続きは、ステップＳ２１１に進む。
【０２６６】
ステップＳ２１１において、静動判定部２０２−２は、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、動きか否かを判定し、動きと判定された場合、ステップＳ２１２に進み、静動判定部２０２−１は、フレーム#n+1の画素とフレーム#n+2の同一位置の画素とで、静止か否かを判定する。
【０２６７】
ステップＳ２１２において、フレーム#n+1の画素とフレーム#n+2の同一位置の画素とで、静止と判定された場合、ステップＳ２１３に進み、領域判定部２０３−１は、領域の判定される画素に対応するアンカバードバックグラウンド領域判定フラグに、アンカバードバックグラウンド領域に属することを示す”１”を設定する。領域判定部２０３−１は、アンカバードバックグラウンド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給し、手続きは、ステップＳ２１４に進む。
【０２６８】
ステップＳ２１１において、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静止と判定された場合、または、ステップＳ２１２において、フレーム#n+1の画素とフレーム#n+2の同一位置の画素とで、動きと判定された場合、フレーム#nの画素がアンカバードバックグラウンド領域には属さないので、ステップＳ２１３の処理はスキップされ、手続きは、ステップＳ２１４に進む。
【０２６９】
ステップＳ２１４において、領域特定部１０３は、フレーム#nの全ての画素について領域を特定したか否かを判定し、フレーム#nの全ての画素について領域を特定していないと判定された場合、手続きは、ステップＳ２０２に戻り、他の画素について、領域特定の処理を繰り返す。
【０２７０】
ステップＳ２１４において、フレーム#nの全ての画素について領域を特定したと判定された場合、ステップＳ２１５に進み、合成部２０５は、判定フラグ格納フレームメモリ２０４に記憶されているアンカバードバックグラウンド領域判定フラグ、およびカバードバックグラウンド領域判定フラグを基に、混合領域を示す領域情報を生成し、更に、各画素が、アンカバードバックグラウンド領域、静止領域、動き領域、およびカバードバックグラウンド領域のいずれかに属することを示す領域情報を生成し、生成した領域情報を判定フラグ格納フレームメモリ２０６に設定し、処理は終了する。
【０２７１】
このように、領域特定部１０３は、フレームに含まれている画素のそれぞれについて、動き領域、静止領域、アンカバードバックグラウンド領域、またはカバードバックグラウンド領域に属することを示す領域情報を生成することができる。
【０２７２】
なお、領域特定部１０３は、アンカバードバックグラウンド領域およびカバードバックグラウンド領域に対応する領域情報に論理和を適用することにより、混合領域に対応する領域情報を生成して、フレームに含まれている画素のそれぞれについて、動き領域、静止領域、または混合領域に属することを示すフラグから成る領域情報を生成するようにしてもよい。
【０２７３】
前景に対応するオブジェクトがテクスチャを有す場合、領域特定部１０３は、より正確に動き領域を特定することができる。
【０２７４】
領域特定部１０３は、動き領域を示す領域情報を前景領域を示す領域情報として、また、静止領域を示す領域情報を背景領域を示す領域情報として出力することができる。
【０２７５】
なお、背景に対応するオブジェクトが静止しているとして説明したが、背景領域に対応する画像が動きを含んでいても上述した領域を特定する処理を適用することができる。例えば、背景領域に対応する画像が一様に動いているとき、領域特定部１０３は、この動きに対応して画像全体をシフトさせ、背景に対応するオブジェクトが静止している場合と同様に処理する。また、背景領域に対応する画像が局所毎に異なる動きを含んでいるとき、領域特定部１０３は、動きに対応した画素を選択して、上述の処理を実行する。
【０２７６】
図４２は、領域特定部１０３の構成の他の例を示すブロック図である。図４２に示す領域特定部１０３は、動きベクトルを使用しない。背景画像生成部３０１は、入力画像に対応する背景画像を生成し、生成した背景画像を２値オブジェクト画像抽出部３０２に供給する。背景画像生成部３０１は、例えば、入力画像に含まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを抽出して、背景画像を生成する。
【０２７７】
前景のオブジェクトに対応する画像の動き方向に隣接して１列に並ぶ画素の画素値を時間方向に展開したモデル図の例を図４３に示す。例えば、前景のオブジェクトに対応する画像の動き方向が画面に対して水平であるとき、図４３におけるモデル図は、１つのライン上の隣接する画素の画素値を時間方向に展開したモデルを示す。
【０２７８】
図４３において、フレーム#nにおけるラインは、フレーム#n-1およびフレーム#n+1におけるラインと同一である。
【０２７９】
フレーム#nにおいて、左から６番目の画素乃至１７番目の画素に含まれているオブジェクトに対応する前景の成分は、フレーム#n-1において、左から２番目乃至１３番目の画素に含まれ、フレーム#n+1において、左から１０番目乃至２１番目の画素に含まれる。
【０２８０】
フレーム#n-1において、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１１番目乃至１３番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から２番目乃至４番目の画素である。フレーム#nにおいて、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１５番目乃至１７番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から６番目乃至８番目の画素である。フレーム#n+1において、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１９番目乃至２１番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１０番目乃至１２番目の画素である。
【０２８１】
フレーム#n-1において、背景領域に属する画素は、左から１番目の画素、および左から１４番目乃至２１番目の画素である。フレーム#nにおいて、背景領域に属する画素は、左から１番目乃至５番目の画素、および左から１８番目乃至２１番目の画素である。フレーム#n+1において、背景領域に属する画素は、左から１番目乃至９番目の画素である。
【０２８２】
背景画像生成部３０１が生成する、図４３の例に対応する背景画像の例を図４４に示す。背景画像は、背景のオブジェクトに対応する画素から構成され、前景のオブジェクトに対応する画像の成分を含まない。
【０２８３】
２値オブジェクト画像抽出部３０２は、背景画像および入力画像の相関を基に、２値オブジェクト画像を生成し、生成した２値オブジェクト画像を時間変化検出部３０３に供給する。
【０２８４】
図４５は、２値オブジェクト画像抽出部３０２の構成を示すブロック図である。相関値演算部３２１は、背景画像生成部３０１から供給された背景画像および入力画像の相関を演算し、相関値を生成して、生成した相関値をしきい値処理部３２２に供給する。
【０２８５】
相関値演算部３２１は、例えば、図４６（Ａ）に示すように、Ｘ₄を中心とした３×３の背景画像の中のブロックと、図４６（Ｂ）に示すように、背景画像の中のブロックに対応するＹ₄を中心とした３×３の入力画像の中のブロックに、式（４）を適用して、Ｙ₄に対応する相関値を算出する。
【０２８６】
【数２】

【数３】

【数４】

【０２８７】
相関値演算部３２１は、このように各画素に対応して算出された相関値をしきい値処理部３２２に供給する。
【０２８８】
また、相関値演算部３２１は、例えば、図４７（Ａ）に示すように、Ｘ₄を中心とした３×３の背景画像の中のブロックと、図４７（Ｂ）に示すように、背景画像の中のブロックに対応するＹ₄を中心とした３×３の入力画像の中のブロックに、式（７）を適用して、Ｙ₄に対応する差分絶対値を算出するようにしてもよい。
【０２８９】
【数５】

【０２９０】
相関値演算部３２１は、このように算出された差分絶対値を相関値として、しきい値処理部３２２に供給する。
【０２９１】
しきい値処理部３２２は、相関画像の画素値としきい値th0とを比較して、相関値がしきい値th0以下である場合、２値オブジェクト画像の画素値に1を設定し、相関値がしきい値th0より大きい場合、２値オブジェクト画像の画素値に0を設定して、0または1が画素値に設定された２値オブジェクト画像を出力する。しきい値処理部３２２は、しきい値th0を予め記憶するようにしてもよく、または、外部から入力されたしきい値th0を使用するようにしてもよい。
【０２９２】
図４８は、図４３に示す入力画像のモデルに対応する２値オブジェクト画像の例を示す図である。２値オブジェクト画像において、背景画像と相関の高い画素には、画素値に0が設定される。
【０２９３】
図４９は、時間変化検出部３０３の構成を示すブロック図である。フレームメモリ３４１は、フレーム#nの画素について領域を判定するとき、２値オブジェクト画像抽出部３０２から供給された、フレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の２値オブジェクト画像を記憶する。
【０２９４】
領域判定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶されているフレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の２値オブジェクト画像を基に、フレーム#nの各画素について領域を判定して、領域情報を生成し、生成した領域情報を出力する。
【０２９５】
図５０は、領域判定部３４２の判定を説明する図である。フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目している画素が0であるとき、領域判定部３４２は、フレーム#nの注目している画素が背景領域に属すると判定する。
【０２９６】
フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目している画素が1であり、フレーム#n-1の２値オブジェクト画像の対応する画素が1であり、フレーム#n+1の２値オブジェクト画像の対応する画素が1であるとき、領域判定部３４２は、フレーム#nの注目している画素が前景領域に属すると判定する。
【０２９７】
フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目している画素が1であり、フレーム#n-1の２値オブジェクト画像の対応する画素が0であるとき、領域判定部３４２は、フレーム#nの注目している画素がカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２９８】
フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目している画素が1であり、フレーム#n+1の２値オブジェクト画像の対応する画素が0であるとき、領域判定部３４２は、フレーム#nの注目している画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２９９】
図５１は、図４３に示す入力画像のモデルに対応する２値オブジェクト画像について、時間変化検出部３０３の判定した例を示す図である。時間変化検出部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの対応する画素が0なので、フレーム#nの左から１番目乃至５番目の画素を背景領域に属すると判定する。
【０３００】
時間変化検出部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの画素が1であり、フレーム#n+1の対応する画素が0なので、左から６番目乃至９番目の画素をアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０３０１】
時間変化検出部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの画素が1であり、フレーム#n-1の対応する画素が1であり、フレーム#n+1の対応する画素が1なので、左から１０番目乃至１３番目の画素を前景領域に属すると判定する。
【０３０２】
時間変化検出部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの画素が1であり、フレーム#n-1の対応する画素が0なので、左から１４番目乃至１７番目の画素をカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０３０３】
時間変化検出部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの対応する画素が0なので、左から１８番目乃至２１番目の画素を背景領域に属すると判定する。
【０３０４】
次に、図５２のフローチャートを参照して、領域判定部１０３の領域特定の処理を説明する。ステップＳ３０１において、領域判定部１０３の背景画像生成部３０１は、入力画像を基に、例えば、入力画像に含まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを抽出して背景画像を生成し、生成した背景画像を２値オブジェクト画像抽出部３０２に供給する。
【０３０５】
ステップＳ３０２において、２値オブジェクト画像抽出部３０２は、例えば、図４６を参照して説明した演算により、入力画像と背景画像生成部３０１から供給された背景画像との相関値を演算する。ステップＳ３０３において、２値オブジェクト画像抽出部３０２は、例えば、相関値としきい値th0とを比較することにより、相関値およびしきい値th0から２値オブジェクト画像を演算する。
【０３０６】
ステップＳ３０４において、時間変化検出部３０３は、領域判定の処理を実行して、処理は終了する。
【０３０７】
図５３のフローチャートを参照して、ステップＳ３０４に対応する領域判定の処理の詳細を説明する。ステップＳ３２１において、時間変化検出部３０３の領域判定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶されているフレーム#nにおいて、注目する画素が0であるか否かを判定し、フレーム#nにおいて、注目する画素が0であると判定された場合、ステップＳ３２２に進み、フレーム#nの注目する画素が背景領域に属すると設定して、処理は終了する。
【０３０８】
ステップＳ３２１において、フレーム#nにおいて、注目する画素が1であると判定された場合、ステップＳ３２３に進み、時間変化検出部３０３の領域判定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶されているフレーム#nにおいて、注目する画素が1であり、かつ、フレーム#n-1において、対応する画素が0であるか否かを判定し、フレーム#nにおいて、注目する画素が1であり、かつ、フレーム#n-1において、対応する画素が0であると判定された場合、ステップＳ３２４に進み、フレーム#nの注目する画素がカバードバックグラウンド領域に属すると設定して、処理は終了する。
【０３０９】
ステップＳ３２３において、フレーム#nにおいて、注目する画素が0であるか、または、フレーム#n-1において、対応する画素が1であると判定された場合、ステップＳ３２５に進み、時間変化検出部３０３の領域判定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶されているフレーム#nにおいて、注目する画素が1であり、かつ、フレーム#n+1において、対応する画素が0であるか否かを判定し、フレーム#nにおいて、注目する画素が1であり、かつ、フレーム#n+1において、対応する画素が0であると判定された場合、ステップＳ３２６に進み、フレーム#nの注目する画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると設定して、処理は終了する。
【０３１０】
ステップＳ３２５において、フレーム#nにおいて、注目する画素が0であるか、または、フレーム#n+1において、対応する画素が１であると判定された場合、ステップＳ３２７に進み、時間変化検出部３０３の領域判定部３４２は、フレーム#nの注目する画素を前景領域と設定して、処理は終了する。
【０３１１】
このように、領域特定部１０３は、入力された画像と対応する背景画像との相関値を基に、入力画像の画素が前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属するかを特定して、特定した結果に対応する領域情報を生成することができる。
【０３１２】
図５４は、領域特定部１０３の他の構成を示すブロック図である。図５４に示す領域特定部１０３は、動き検出部１０２から供給される動きベクトルとその位置情報を使用する。図４２に示す場合と同様の部分には、同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０３１３】
ロバスト化部３６１は、２値オブジェクト画像抽出部３０２から供給された、Ｎ個のフレームの２値オブジェクト画像を基に、ロバスト化された２値オブジェクト画像を生成して、時間変化検出部３０３に出力する。
【０３１４】
図５５は、ロバスト化部３６１の構成を説明するブロック図である。動き補償部３８１は、動き検出部１０２から供給された動きベクトルとその位置情報を基に、Ｎ個のフレームの２値オブジェクト画像の動きを補償して、動きが補償された２値オブジェクト画像をスイッチ３８２に出力する。
【０３１５】
図５６および図５７の例を参照して、動き補償部３８１の動き補償について説明する。例えば、フレーム#nの領域を判定するとき、図５６に例を示すフレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の２値オブジェクト画像が入力された場合、動き補償部３８１は、動き検出部１０２から供給された動きベクトルを基に、図５７に例を示すように、フレーム#n-1の２値オブジェクト画像、およびフレーム#n+1の２値オブジェクト画像を動き補償して、動き補償された２値オブジェクト画像をスイッチ３８２に供給する。
【０３１６】
スイッチ３８２は、１番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像をフレームメモリ３８３−１に出力し、２番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像をフレームメモリ３８３−２に出力する。同様に、スイッチ３８２は、３番目乃至Ｎ−１番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像のそれぞれをフレームメモリ３８３−３乃至フレームメモリ３８３−（Ｎ−１）のいずれかに出力し、Ｎ番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像をフレームメモリ３８３−Ｎに出力する。
【０３１７】
フレームメモリ３８３−１は、１番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像を記憶し、記憶されている２値オブジェクト画像を重み付け部３８４−１に出力する。フレームメモリ３８３−２は、２番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像を記憶し、記憶されている２値オブジェクト画像を重み付け部３８４−２に出力する。
【０３１８】
同様に、フレームメモリ３８３−３乃至フレームメモリ３８３−（Ｎ−１）のそれぞれは、３番目のフレーム乃至Ｎ−１番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像のいずれかを記憶し、記憶されている２値オブジェクト画像を重み付け部３８４−３乃至重み付け部３８４−（Ｎ−１）のいずれかに出力する。フレームメモリ３８３−Ｎは、Ｎ番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像を記憶し、記憶されている２値オブジェクト画像を重み付け部３８４−Ｎに出力する。
【０３１９】
重み付け部３８４−１は、フレームメモリ３８３−１から供給された１番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像の画素値に予め定めた重みw1を乗じて、積算部３８５に供給する。重み付け部３８４−２は、フレームメモリ３８３−２から供給された２番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像の画素値に予め定めた重みw2を乗じて、積算部３８５に供給する。
【０３２０】
同様に、重み付け部３８４−３乃至重み付け部３８４−（Ｎ−１）のそれぞれは、フレームメモリ３８３−３乃至フレームメモリ３８３−（Ｎ−１）のいずれかから供給された３番目乃至Ｎ−１番目のいずれかのフレームの動き補償された２値オブジェクト画像の画素値に予め定めた重みw3乃至重みw(N-1)のいずれかを乗じて、積算部３８５に供給する。重み付け部３８４−Ｎは、フレームメモリ３８３−Ｎから供給されたＮ番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像の画素値に予め定めた重みwNを乗じて、積算部３８５に供給する。
【０３２１】
積算部３８５は、１乃至Ｎ番目のフレームの動き補償され、それぞれ重みw1乃至wNのいずれかが乗じられた、２値オブジェクト画像の対応する画素値を積算して、積算された画素値を予め定めたしきい値th0と比較することにより２値オブジェクト画像を生成する。
【０３２２】
このように、ロバスト化部３６１は、Ｎ個の２値オブジェクト画像からロバスト化された２値オブジェト画像を生成して、時間変化検出部３０３に供給するので、図５４に構成を示す領域特定部１０３は、入力画像にノイズが含まれていても、図４２に示す場合に比較して、より正確に領域を特定することができる。
【０３２３】
次に、図５４に構成を示す領域特定部１０３の領域特定の処理について、図５８のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ３４１乃至ステップＳ３４３の処理は、図５２のフローチャートで説明したステップＳ３０１乃至ステップＳ３０３とそれぞれ同様なのでその説明は省略する。
【０３２４】
ステップＳ３４４において、ロバスト化部３６１は、ロバスト化の処理を実行する。
【０３２５】
ステップＳ３４５において、時間変化検出部３０３は、領域判定の処理を実行して、処理は終了する。ステップＳ３４５の処理の詳細は、図５３のフローチャートを参照して説明した処理と同様なのでその説明は省略する。
【０３２６】
次に、図５９のフローチャートを参照して、図５８のステップＳ３４４の処理に対応する、ロバスト化の処理の詳細について説明する。ステップＳ３６１において、動き補償部３８１は、動き検出部１０２から供給される動きベクトルとその位置情報を基に、入力された２値オブジェクト画像の動き補償の処理を実行する。ステップＳ３６２において、フレームメモリ３８３−１乃至３８３−Ｎのいずれかは、スイッチ３８２を介して供給された動き補償された２値オブジェクト画像を記憶する。
【０３２７】
ステップＳ３６３において、ロバスト化部３６１は、Ｎ個の２値オブジェクト画像が記憶されたか否かを判定し、Ｎ個の２値オブジェクト画像が記憶されていないと判定された場合、ステップＳ３６１に戻り、２値オブジェクト画像の動き補償の処理および２値オブジェクト画像の記憶の処理を繰り返す。
【０３２８】
ステップＳ３６３において、Ｎ個の２値オブジェクト画像が記憶されたと判定された場合、ステップＳ３６４に進み、重み付け部３８４−１乃至３８４−Ｎのそれぞれは、Ｎ個の２値オブジェクト画像のそれぞれにw1乃至wNのいずれかの重みを乗じて、重み付けする。
【０３２９】
ステップＳ３６５において、積算部３８５は、重み付けされたＮ個の２値オブジェクト画像を積算する。
【０３３０】
ステップＳ３６６において、積算部３８５は、例えば、予め定められたしきい値th1との比較などにより、積算された画像から２値オブジェクト画像を生成して、処理は終了する。
【０３３１】
このように、図５４に構成を示す領域特定部１０３は、ロバスト化された２値オブジェクト画像を基に、領域情報を生成することができる。
【０３３２】
以上のように、領域特定部１０３は、フレームに含まれている画素のそれぞれについて、動き領域、静止領域、アンカバードバックグラウンド領域、またはカバードバックグラウンド領域に属することを示す領域情報を生成することができる。
【０３３３】
図６０は、混合比算出部１０４の構成の一例を示すブロック図である。推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、カバードバックグラウンド領域のモデルに対応する演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０３３４】
推定混合比処理部４０２は、入力画像を基に、アンカバードバックグラウンド領域のモデルに対応する演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０３３５】
前景に対応するオブジェクトがシャッタ時間内に等速で動いていると仮定できるので、混合領域に属する画素の混合比αは、以下の性質を有する。すなわち、混合比αは、画素の位置の変化に対応して、直線的に変化する。画素の位置の変化を１次元とすれば、混合比αの変化は、直線で表現することができ、画素の位置の変化を２次元とすれば、混合比αの変化は、平面で表現することができる。
【０３３６】
なお、１フレームの期間は短いので、前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で移動していると仮定が成り立つ。
【０３３７】
この場合、混合比αの傾きは、前景のシャッタ時間内での動き量vの逆比となる。
【０３３８】
理想的な混合比αの例を図６１に示す。理想的な混合比αの混合領域における傾きlは、動き量vの逆数として表すことができる。
【０３３９】
図６１に示すように、理想的な混合比αは、背景領域において、１の値を有し、前景領域において、０の値を有し、混合領域において、０を越え１未満の値を有する。
【０３４０】
図６２の例において、フレーム#nの左から７番目の画素の画素値C06は、フレーム#n-1の左から７番目の画素の画素値P06を用いて、式（８）で表すことができる。
【０３４１】
【数６】

【０３４２】
式（８）において、画素値C06を混合領域の画素の画素値Mと、画素値P06を背景領域の画素の画素値Bと表現する。すなわち、混合領域の画素の画素値Mおよび背景領域の画素の画素値Bは、それぞれ、式（９）および式（１０）のように表現することができる。
【０３４３】
M=C06 （９）
B=P06 （１０）
【０３４４】
式（８）中の2/vは、混合比αに対応する。動き量vが４なので、フレーム#nの左から７番目の画素の混合比αは、0.5となる。
【０３４５】
以上のように、注目しているフレーム#nの画素値Cを混合領域の画素値と見なし、フレーム#nの前のフレーム#n-1の画素値Pを背景領域の画素値と見なすことで、混合比αを示す式（３）は、式（１１）のように書き換えられる。
【０３４６】
C=α・P+f （１１）
式（１１）のfは、注目している画素に含まれる前景の成分の和Σ_iFi/vである。式（１１）に含まれる変数は、混合比αおよび前景の成分の和fの２つである。
【０３４７】
同様に、アンカバードバックグラウンド領域における、動き量vが４であり、時間方向の仮想分割数が４である、画素値を時間方向に展開したモデルを図６３に示す。
【０３４８】
アンカバードバックグラウンド領域において、上述したカバードバックグラウンド領域における表現と同様に、注目しているフレーム#nの画素値Cを混合領域の画素値と見なし、フレーム#nの後のフレーム#n+1の画素値Nを背景領域の画素値と見なすことで、混合比αを示す式（３）は、式（１２）のように表現することができる。
【０３４９】
C=α・N+f （１２）
【０３５０】
なお、背景のオブジェクトが静止しているとして説明したが、背景のオブジェクトが動いている場合においても、背景の動き量vに対応させた位置の画素の画素値を利用することにより、式（８）乃至式（１２）を適用することができる。例えば、図６２において、背景に対応するオブジェクトの動き量vが２であり、仮想分割数が２であるとき、背景に対応するオブジェクトが図中の右側に動いているとき、式（１０）における背景領域の画素の画素値Bは、画素値P04とされる。
【０３５１】
式（１１）および式（１２）は、それぞれ２つの変数を含むので、そのままでは混合比αを求めることができない。ここで、画像は一般的に空間的に相関が強いので近接する画素同士でほぼ同じ画素値となる。
【０３５２】
そこで、前景成分は、空間的に相関が強いので、前景の成分の和fを前または後のフレームから導き出せるように式を変形して、混合比αを求める。
【０３５３】
図６４のフレーム#nの左から７番目の画素の画素値Mcは、式（１３）で表すことができる。
【０３５４】
【数７】

式（１３）の右辺第１項の2/vは、混合比αに相当する。式（１３）の右辺第２項は、後のフレーム#n+1の画素値を利用して、式（１４）のように表すこととする。
【０３５５】
【数８】

【０３５６】
ここで、前景の成分の空間相関を利用して、式（１５）が成立するとする。
【０３５７】
F=F05=F06=F07=F08=F09=F10=F11=F12 （１５）
式（１４）は、式（１５）を利用して、式（１６）のように置き換えることができる。
【０３５８】
【数９】

【０３５９】
結果として、βは、式（１７）で表すことができる。
【０３６０】
β=2/4 （１７）
【０３６１】
一般的に、式（１５）に示すように混合領域に関係する前景の成分が等しいと仮定すると、混合領域の全ての画素について、内分比の関係から式（１８）が成立する。
【０３６２】
β=1-α （１８）
【０３６３】
式（１８）が成立するとすれば、式（１１）は、式（１９）に示すように展開することができる。
【０３６４】
【数１０】

【０３６５】
同様に、式（１８）が成立するとすれば、式（１２）は、式（２０）に示すように展開することができる。
【０３６６】
【数１１】

【０３６７】
式（１９）および式（２０）において、C，N、およびPは、既知の画素値なので、式（１９）および式（２０）に含まれる変数は、混合比αのみである。式（１９）および式（２０）における、C，N、およびPの関係を図６５に示す。Cは、混合比αを算出する、フレーム#nの注目している画素の画素値である。Nは、注目している画素と空間方向の位置が対応する、フレーム#n+1の画素の画素値である。Pは、注目している画素と空間方向の位置が対応する、フレーム#n-1の画素の画素値である。
【０３６８】
従って、式（１９）および式（２０）のそれぞれに１つの変数が含まれることとなるので、３つのフレームの画素の画素値を利用して、混合比αを算出することができる。式（１９）および式（２０）を解くことにより、正しい混合比αが算出されるための条件は、混合領域に関係する前景の成分が等しい、すなわち、前景のオブジェクトが静止しているとき撮像された前景の画像オブジェクトにおいて、前景のオブジェクトの動きの方向に対応する、画像オブジェクトの境界に位置する画素であって、動き量vの２倍の数の連続している画素の画素値が、一定であることである。
【０３６９】
以上のように、カバードバックグラウンド領域に属する画素の混合比αは、式（２１）により算出され、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の混合比αは、式（２２）により算出される。
【０３７０】
α=(C-N)/(P-N) （２１）
α=(C-P)/(N-P) （２２）
【０３７１】
図６６は、推定混合比処理部４０１の構成を示すブロック図である。フレームメモリ４２１は、入力された画像をフレーム単位で記憶し、入力画像として入力されているフレームから１つ後のフレームをフレームメモリ４２２および混合比演算部４２３に供給する。
【０３７２】
フレームメモリ４２２は、入力された画像をフレーム単位で記憶し、フレームメモリ４２１から供給されているフレームから１つ後のフレームを混合比演算部４２３に供給する。
【０３７３】
従って、入力画像としてフレーム#n+1が混合比演算部４２３に入力されているとき、フレームメモリ４２１は、フレーム#nを混合比演算部４２３に供給し、フレームメモリ４２２は、フレーム#n-1を混合比演算部４２３に供給する。
【０３７４】
混合比演算部４２３は、式（２１）に示す演算により、フレーム#nの注目している画素の画素値C、注目している画素と空間的位置が対応する、フレーム#n+1の画素の画素値N、および注目している画素と空間的位置が対応する、フレーム#n-1の画素の画素値Pを基に、注目している画素の推定混合比を算出して、算出した推定混合比を出力する。例えば、背景が静止しているとき、混合比演算部４２３は、フレーム#nの注目している画素の画素値C、注目している画素とフレーム内の位置が同じ、フレーム#n+1の画素の画素値N、および注目している画素とフレーム内の位置が同じ、フレーム#n-1の画素の画素値Pを基に、注目している画素の推定混合比を算出して、算出した推定混合比を出力する。
【０３７５】
このように、推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、推定混合比を算出して、混合比決定部４０３に供給することができる。
【０３７６】
なお、推定混合比処理部４０２は、推定混合比処理部４０１が式（２１）に示す演算により、注目している画素の推定混合比を算出するのに対して、式（２２）に示す演算により、注目している画素の推定混合比を算出する部分が異なることを除き、推定混合比処理部４０１と同様なので、その説明は省略する。
【０３７７】
図６７は、推定混合比処理部４０１により算出された推定混合比の例を示す図である。図６７に示す推定混合比は、等速で動いているオブジェクトに対応する前景の動き量vが１１である場合の結果を、１ラインに対して示すものである。
【０３７８】
推定混合比は、混合領域において、図６１に示すように、ほぼ直線的に変化していることがわかる。
【０３７９】
図６０に戻り、混合比決定部４０３は、領域特定部１０３から供給された、混合比αの算出の対象となる画素が、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属するかを示す領域情報を基に、混合比αを設定する。混合比決定部４０３は、対象となる画素が前景領域に属する場合、０を混合比αに設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１を混合比αに設定し、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０１から供給された推定混合比を混合比αに設定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０２から供給された推定混合比を混合比αに設定する。混合比決定部４０３は、領域情報を基に設定した混合比αを出力する。
【０３８０】
図６８は、混合比算出部１０４の他の構成を示すブロック図である。選択部４４１は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、カバードバックグラウンド領域に属する画素および、これに対応する前および後のフレームの画素を推定混合比処理部４４２に供給する。選択部４４１は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素および、これに対応する前および後のフレームの画素を推定混合比処理部４４３に供給する。
【０３８１】
推定混合比処理部４４２は、選択部４４１から入力された画素値を基に、式（２１）に示す演算により、カバードバックグラウンド領域に属する、注目している画素の推定混合比を算出して、算出した推定混合比を選択部４４４に供給する。
【０３８２】
推定混合比処理部４４３は、選択部４４１から入力された画素値を基に、式（２２）に示す演算により、アンカバードバックグラウンド領域に属する、注目している画素の推定混合比を算出して、算出した推定混合比を選択部４４４に供給する。
【０３８３】
選択部４４４は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、対象となる画素が前景領域に属する場合、０である推定混合比を選択して、混合比αに設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１である推定混合比を選択して、混合比αに設定する。選択部４４４は、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４４２から供給された推定混合比を選択して混合比αに設定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４４３から供給された推定混合比を選択して混合比αに設定する。選択部４４４は、領域情報を基に選択して設定した混合比αを出力する。
【０３８４】
このように、図６８に示す他の構成を有する混合比算出部１０４は、画像の含まれる画素毎に混合比αを算出して、算出した混合比αを出力することができる。
【０３８５】
図６９のフローチャートを参照して、図６０に構成を示す混合比算出部１０４の混合比αの算出の処理を説明する。ステップＳ４０１において、混合比算出部１０４は、領域特定部１０３から供給された領域情報を取得する。ステップＳ４０２において、推定混合比処理部４０１は、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルにより推定混合比の演算の処理を実行し、算出した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。混合比推定の演算の処理の詳細は、図７０のフローチャートを参照して、後述する。
【０３８６】
ステップＳ４０３において、推定混合比処理部４０２は、アンカバードバックグラウンド領域に対応するモデルにより推定混合比の演算の処理を実行し、算出した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０３８７】
ステップＳ４０４において、混合比算出部１０４は、フレーム全体について、混合比αを推定したか否かを判定し、フレーム全体について、混合比αを推定していないと判定された場合、ステップＳ４０２に戻り、次の画素について混合比αを推定する処理を実行する。
【０３８８】
ステップＳ４０４において、フレーム全体について、混合比αを推定したと判定された場合、ステップＳ４０５に進み、混合比決定部４０３は、画素が、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属するかを示す、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、混合比αを設定する。混合比決定部４０３は、対象となる画素が前景領域に属する場合、０を混合比αに設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１を混合比αに設定し、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０１から供給された推定混合比を混合比αに設定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０２から供給された推定混合比を混合比αに設定し、処理は終了する。
【０３８９】
このように、混合比算出部１０４は、領域特定部１０３から供給された領域情報、および入力画像を基に、各画素に対応する特徴量である混合比αを算出することができる。
【０３９０】
図６８に構成を示す混合比算出部１０４の混合比αの算出の処理は、図６９のフローチャートで説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０３９１】
次に、図６９のステップＳ４０２に対応する、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理を図７０のフローチャートを参照して説明する。
【０３９２】
ステップＳ４２１において、混合比演算部４２３は、フレームメモリ４２１から、フレーム#nの注目画素の画素値Cを取得する。
【０３９３】
ステップＳ４２２において、混合比演算部４２３は、フレームメモリ４２２から、注目画素に対応する、フレーム#n-1の画素の画素値Pを取得する。
【０３９４】
ステップＳ４２３において、混合比演算部４２３は、入力画像に含まれる注目画素に対応する、フレーム#n+1の画素の画素値Nを取得する。
【０３９５】
ステップＳ４２４において、混合比演算部４２３は、フレーム#nの注目画素の画素値C、フレーム#n-1の画素の画素値P、およびフレーム#n+1の画素の画素値Nを基に、推定混合比を演算する。
【０３９６】
ステップＳ４２５において、混合比演算部４２３は、フレーム全体について、推定混合比を演算する処理を終了したか否かを判定し、フレーム全体について、推定混合比を演算する処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ４２１に戻り、次の画素について推定混合比を算出する処理を繰り返す。
【０３９７】
ステップＳ４２５において、フレーム全体について、推定混合比を演算する処理を終了したと判定された場合、処理は終了する。
【０３９８】
このように、推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、推定混合比を演算することができる。
【０３９９】
図６９のステップＳ４０３におけるアンカバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理は、アンカバードバックグラウンド領域のモデルに対応する式を利用した、図７０のフローチャートに示す処理と同様なので、その説明は省略する。
【０４００】
なお、図６８に示す推定混合比処理部４４２および推定混合比処理部４４３は、図７０に示すフローチャートと同様の処理を実行して推定混合比を演算するので、その説明は省略する。
【０４０１】
また、背景に対応するオブジェクトが静止しているとして説明したが、背景領域に対応する画像が動きを含んでいても上述した混合比αを求める処理を適用することができる。例えば、背景領域に対応する画像が一様に動いているとき、推定混合比処理部４０１は、背景の動きに対応して画像全体をシフトさせ、背景に対応するオブジェクトが静止している場合と同様に処理する。また、背景領域に対応する画像が局所毎に異なる背景の動きを含んでいるとき、推定混合比処理部４０１は、混合領域に属する画素に対応する画素として、背景の動きに対応した画素を選択して、上述の処理を実行する。
【０４０２】
また、混合比算出部１０４は、全ての画素について、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理のみを実行して、算出された推定混合比を混合比αとして出力するようにしてもよい。この場合において、混合比αは、カバードバックグラウンド領域に属する画素について、背景の成分の割合を示し、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素について、前景の成分の割合を示す。アンカバードバックグラウンド領域に属する画素について、このように算出された混合比αと１との差分の絶対値を算出して、算出した絶対値を混合比αに設定すれば、信号処理装置は、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素について、背景の成分の割合を示す混合比αを求めることができる。
【０４０３】
なお、同様に、混合比算出部１０４は、全ての画素について、アンカバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理のみを実行して、算出された推定混合比を混合比αとして出力するようにしてもよい。
【０４０４】
次に、混合比算出部１０４の他の処理について説明する。
【０４０５】
シャッタ時間内において、前景に対応するオブジェクトが等速で動くことによる、画素の位置の変化に対応して、混合比αが直線的に変化する性質を利用して、空間方向に、混合比αと前景の成分の和fとを近似した式を立てることができる。混合領域に属する画素の画素値および背景領域に属する画素の画素値の組の複数を利用して、混合比αと前景の成分の和fとを近似した式を解くことにより、混合比αを算出する。
【０４０６】
混合比αの変化を、直線として近似すると、混合比αは、式（２３）で表される。
【０４０７】
α=il+p （２３）
式（２３）において、iは、注目している画素の位置を０とした空間方向のインデックスである。lは、混合比αの直線の傾きである。pは、混合比αの直線の切片である共に、注目している画素の混合比αである。式（２３）において、インデックスiは、既知であるが、傾きlおよび切片pは、未知である。
【０４０８】
インデックスi、傾きl、および切片pの関係を図７１に示す。
【０４０９】
混合比αを式（２３）のように近似することにより、複数の画素に対して複数の異なる混合比αは、２つの変数で表現される。図７１に示す例において、５つの画素に対する５つの混合比は、２つの変数である傾きlおよび切片pにより表現される。
【０４１０】
図７２に示す平面で混合比αを近似すると、画像の水平方向および垂直方向の２つの方向に対応する動きvを考慮したとき、式（２３）を平面に拡張して、混合比αは、式（２４）で表される。
【０４１１】
α=jm+kq+p （２４）
式（２４）において、jは、注目している画素の位置を０とした水平方向のインデックスであり、kは、垂直方向のインデックスである。mは、混合比αの面の水平方向の傾きであり、qは、混合比αの面の垂直方向の傾きである。pは、混合比αの面の切片である。
【０４１２】
例えば、図６２に示すフレーム#nにおいて、C05乃至C07について、それぞれ、式（２５）乃至式（２７）が成立する。
【０４１３】
C05=α05・B05/v+f05 （２５）
C06=α06・B06/v+f06 （２６）
C07=α07・B07/v+f07 （２７）
【０４１４】
前景の成分が近傍で一致する、すなわち、F01乃至F03が等しいとして、F01乃至F03をFcに置き換えると式（２８）が成立する。
【０４１５】
f(x)=(1-α(x))・Fc （２８）
式（２８）において、xは、空間方向の位置を表す。
【０４１６】
α（ｘ）を式（２４）で置き換えると、式（２８）は、式（２９）として表すことができる。
【０４１７】

【０４１８】
式（２９）において、（-m・Fc）、（-q・Fc）、および(1-p)・Fcは、式（３０）乃至式（３２）に示すように置き換えられている。
【０４１９】
s=-m・Fc （３０）
t=-q・Fc （３１）
u=(1-p)・Fc （３２）
【０４２０】
式（２９）において、jは、注目している画素の位置を０とした水平方向のインデックスであり、kは、垂直方向のインデックスである。
【０４２１】
このように、前景に対応するオブジェクトがシャッタ時間内において等速に移動し、前景に対応する成分が近傍において一定であるという仮定が成立するので、前景の成分の和は、式（２９）で近似される。
【０４２２】
なお、混合比αを直線で近似する場合、前景の成分の和は、式（３３）で表すことができる。
【０４２３】
f(x)=is+u （３３）
【０４２４】
式（１３）の混合比αおよび前景成分の和を、式（２４）および式（２９）を利用して置き換えると、画素値Mは、式（３４）で表される。
【０４２５】

【０４２６】
式（３４）において、未知の変数は、混合比αの面の水平方向の傾きm、混合比αの面の垂直方向の傾きq、混合比αの面の切片p、s、t、およびuの６つである。
【０４２７】
注目している画素の近傍の画素に対応させて、式（３４）に示す正規方程式に、画素値Mまたは画素値Bを設定し、画素値Mまたは画素値Bが設定された複数の正規方程式を最小自乗法で解いて、混合比αを算出する。
【０４２８】
例えば、注目している画素の水平方向のインデックスjを０とし、垂直方向のインデックスkを０とし、注目している画素の近傍の３×３の画素について、式（３４）に示す正規方程式に画素値Mまたは画素値Bを設定すると、式（３５）乃至式（４３）を得る。
M_-1,-1=(-1)・B_-1,-1・m+(-1)・B_-1,-1・q+B_-1,-1・p+(-1)・s+(-1)・t+u（３５）
M_0,-1=(0)・B_0,-1・m+(-1)・B_0,-1・q+B_0,-1・p+(0)・s+(-1)・t+u（３６）
M_+1,-1=(+1)・B_+1,-1・m+(-1)・B_+1,-1・q+B_+1,-1・p+(+1)・s+(-1)・t+u（３７）
M_-1,0=(-1)・B_-1,0・m+(0)・B_-1,0・q+B_-1,0・p+(-1)・s+(0)・t+u（３８）
M_0,0=(0)・B_0,0・m+(0)・B_0,0・q+B_0,0・p+(0)・s+(0)・t+u（３９）
M_+1,0=(+1)・B_+1,0・m+(0)・B_+1,0・q+B_+1,0・p+(+1)・s+(0)・t+u（４０）
M_-1,+1=(-1)・B_-1,+1・m+(+1)・B_-1,+1・q+B_-1,+1・p+(-1)・s+(+1)・t+u（４１）
M_0,+1=(0)・B_0,+1・m+(+1)・B_0,+1・q+B_0,+1・p+(0)・s+(+1)・t+u（４２）
M_+1,+1=(+1)・B_+1,+1・m+(+1)・B_+1,+1・q+B_+1,+1・p+(+1)・s+(+1)・t+u（４３）
【０４２９】
注目している画素の水平方向のインデックスjが０であり、垂直方向のインデックスkが０であるので、注目している画素の混合比αは、式（２４）より、j=0およびk=0のときの値、すなわち、切片pに等しい。
【０４３０】
従って、式（３５）乃至式（４３）の９つの式を基に、最小自乗法により、水平方向の傾きm、垂直方向の傾きq、切片p、s、t、およびuのそれぞれの値を算出し、切片pを混合比αとして出力すればよい。
【０４３１】
次に、最小自乗法を適用して混合比αを算出するより具体的な手順を説明する。
【０４３２】
インデックスiおよびインデックスkを１つのインデックスxで表現すると、インデックスi、インデックスk、およびインデックスxの関係は、式（４４）で表される。
【０４３３】
x=(j+1)・3+(k+1) （４４）
【０４３４】
水平方向の傾きm、垂直方向の傾きq、切片p、s、t、およびuをそれぞれ変数w0,w1,w2,w3,w4、およびW5と表現し、jB,kB,B,j,k、および1をそれぞれa0,a1,a2,a3,a4、およびa5と表現する。誤差exを考慮すると、式（３５）乃至式（４３）は、式（４５）に書き換えることができる。
【０４３５】
【数１２】

式（４５）において、xは、０乃至８の整数のいずれかの値である。
【０４３６】
式（４５）から、式（４６）を導くことができる。
【０４３７】
【数１３】

【０４３８】
ここで、最小自乗法を適用するため、誤差の自乗和Eを式（４７）に示すようにに定義する。
【０４３９】
【数１４】

【０４４０】
誤差が最小になるためには、誤差の自乗和Eに対する、変数Wvの偏微分が０になればよい。ここで、vは、０乃至５の整数のいずれかの値である。従って、式（４８）を満たすようにwyを求める。
【０４４１】
【数１５】

【０４４２】
式（４８）に式（４６）を代入すると、式（４９）を得る。
【０４４３】
【数１６】

【０４４４】
式（４９）のvに０乃至５の整数のいずれか１つを代入して得られる６つの式に、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを適用して、wyを算出する。上述したように、w0は水平方向の傾きmであり、w1は垂直方向の傾きqであり、w2は切片pであり、w3はsであり、w4はtであり、w5はuである。
【０４４５】
以上のように、画素値Mおよび画素値Bを設定した式に、最小自乗法を適用することにより、水平方向の傾きm、垂直方向の傾きq、切片p、s、t、およびuを求めることができる。
【０４４６】
式（３５）乃至式（４３）に対応する説明において、混合領域に含まれる画素の画素値をMとし、背景領域に含まれる画素の画素値をBとして説明したが、注目している画素が、カバードバックグラウンド領域に含まれる場合、またはアンカバードバックグラウンド領域に含まれる場合のそれぞれに対して、正規方程式を立てる必要がある。
【０４４７】
例えば、図６２に示す、フレーム#nのカバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを求める場合、フレーム#nの画素のC04乃至C08、およびフレーム#n-1の画素の画素値P04乃至P08が、正規方程式に設定される。
【０４４８】
図６３に示す、フレーム#nのアンカバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを求める場合、フレーム#nの画素のC28乃至C32、およびフレーム#n+1の画素の画素値N28乃至N32が、正規方程式に設定される。
【０４４９】
また、例えば、図７３に示す、カバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、以下の式（５０）乃至式（５８）が立てられる。混合比αを算出する画素の画素値は、Mc5である。
Mc1=(-1)・Bc1・m+(-1)・Bc1・q+Bc1・p+(-1)・s+(-1)・t+u （５０）
Mc2=(0)・Bc2・m+(-1)・Bc2・q+Bc2・p+(0)・s+(-1)・t+u （５１）
Mc3=(+1)・Bc3・m+(-1)・Bc3・q+Bc3・p+(+1)・s+(-1)・t+u （５２）
Mc4=(-1)・Bc4・m+(0)・Bc4・q+Bc4・p+(-1)・s+(0)・t+u （５３）
Mc5=(0)・Bc5・m+(0)・Bc5・q+Bc5・p+(0)・s+(0)・t+u （５４）
Mc6=(+1)・Bc6・m+(0)・Bc6・q+Bc6・p+(+1)・s+(0)・t+u （５５）
Mc7=(-1)・Bc7・m+(+1)・Bc7・q+Bc7・p+(-1)・s+(+1)・t+u （５６）
Mc8=(0)・Bc8・m+(+1)・Bc8・q+Bc8・p+(0)・s+(+1)・t+u （５７）
Mc9=(+1)・Bc9・m+(+1)・Bc9・q+Bc9・p+(+1)・s+(+1)・t+u （５８）
【０４５０】
フレーム#nのカバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、式（５０）乃至式（５８）において、フレーム#nの画素に対応する、フレーム#n-1の画素の背景領域の画素の画素値Bc1乃至Bc9が使用される。
【０４５１】
図７３に示す、アンカバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、以下の式（５９）乃至式（６７）が立てられる。混合比αを算出する画素の画素値は、Mu5である。
Mu1=(-1)・Bu1・m+(-1)・Bu1・q+Bu1・p+(-1)・s+(-1)・t+u （５９）
Mu2=(0)・Bu2・m+(-1)・Bu2・q+Bu2・p+(0)・s+(-1)・t+u （６０）
Mu3=(+1)・Bu3・m+(-1)・Bu3・q+Bu3・p+(+1)・s+(-1)・t+u （６１）
Mu4=(-1)・Bu4・m+(0)・Bu4・q+Bu4・p+(-1)・s+(0)・t+u （６２）
Mu5=(0)・Bu5・m+(0)・Bu5・q+Bu5・p+(0)・s+(0)・t+u （６３）
Mu6=(+1)・Bu6・m+(0)・Bu6・q+Bu6・p+(+1)・s+(0)・t+u （６４）
Mu7=(-1)・Bu7・m+(+1)・Bu7・q+Bu7・p+(-1)・s+(+1)・t+u （６５）
Mu8=(0)・Bu8・m+(+1)・Bu8・q+Bu8・p+(0)・s+(+1)・t+u （６６）
Mu9=(+1)・Bu9・m+(+1)・Bu9・q+Bu9・p+(+1)・s+(+1)・t+u （６７）
【０４５２】
フレーム#nのアンカバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、式（５９）乃至式（６７）において、フレーム#nの画素に対応する、フレーム#n+1の画素の背景領域の画素の画素値Bu1乃至Bu9が使用される。
【０４５３】
図７４は、推定混合比処理部４０１の構成を示すブロック図である。推定混合比処理部４０１に入力された画像は、遅延部５０１および足し込み部５０２に供給される。
【０４５４】
遅延回路２２１は、入力画像を１フレーム遅延させ、足し込み部５０２に供給する。足し込み部５０２に、入力画像としてフレーム#nが入力されているとき、遅延回路２２１は、フレーム#n-1を足し込み部５０２に供給する。
【０４５５】
足し込み部５０２は、混合比αを算出する画素の近傍の画素の画素値、およびフレーム#n-1の画素値を、正規方程式に設定する。例えば、足し込み部５０２は、式（５０）乃至式（５８）に基づいて、正規方程式に画素値Mc1乃至Mc9および画素値Bc1乃至Bc9を設定する。足し込み部５０２は、画素値が設定された正規方程式を演算部５０３に供給する。
【０４５６】
演算部５０３は、足し込み部５０２から供給された正規方程式を掃き出し法などにより解いて推定混合比を求め、求められた推定混合比を出力する。
【０４５７】
このように、推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、推定混合比を算出して、混合比決定部４０３に供給することができる。
【０４５８】
なお、推定混合比処理部４０２は、推定混合比処理部４０１と同様の構成を有するので、その説明は省略する。
【０４５９】
図７５は、推定混合比処理部４０１により算出された推定混合比の例を示す図である。図７５に示す推定混合比は、等速で動いているオブジェクトに対応する前景の動きvが１１であり、７×７画素のブロックを単位として方程式を生成して算出された結果を、１ラインに対して示すものである。
【０４６０】
推定混合比は、混合領域において、図６１に示すように、ほぼ直線的に変化していることがわかる。
【０４６１】
混合比決定部４０３は、領域特定部１０１から供給された、混合比が算出される画素が、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属するかを示す領域情報を基に、混合比を設定する。混合比決定部４０３は、対象となる画素が前景領域に属する場合、０を混合比に設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１を混合比に設定し、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０１から供給された推定混合比を混合比に設定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０２から供給された推定混合比を混合比に設定する。混合比決定部４０３は、領域情報を基に設定した混合比を出力する。
【０４６２】
図７６のフローチャートを参照して、推定混合比処理部４０１が図７４に示す構成を有する場合における、混合比算出部１０２の混合比の算出の処理を説明する。ステップＳ５０１において、混合比算出部１０２は、領域特定部１０１から供給された領域情報を取得する。ステップＳ５０２において、推定混合比処理部４０１は、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理を実行し、推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。混合比推定の処理の詳細は、図７７のフローチャートを参照して、後述する。
【０４６３】
ステップＳ５０３において、推定混合比処理部４０２は、アンカバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理を実行し、推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０４６４】
ステップＳ５０４において、混合比算出部１０２は、フレーム全体について、混合比を推定したか否かを判定し、フレーム全体について、混合比を推定していないと判定された場合、ステップＳ５０２に戻り、次の画素について混合比を推定する処理を実行する。
【０４６５】
ステップＳ５０４において、フレーム全体について、混合比を推定したと判定された場合、ステップＳ５０５に進み、混合比決定部４０３は、領域特定部１０１から供給された、混合比が算出される画素が、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属するかを示す領域情報を基に、混合比を設定する。混合比決定部４０３は、対象となる画素が前景領域に属する場合、０を混合比に設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１を混合比に設定し、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０１から供給された推定混合比を混合比に設定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０２から供給された推定混合比を混合比に設定し、処理は終了する。
【０４６６】
このように、混合比算出部１０２は、領域特定部１０１から供給された領域情報、および入力画像を基に、各画素に対応する特徴量である混合比αを算出することができる。
【０４６７】
混合比αを利用することにより、動いているオブジェクトに対応する画像に含まれる動きボケの情報を残したままで、画素値に含まれる前景の成分と背景の成分とを分離することが可能になる。
【０４６８】
また、混合比αに基づいて画像を合成すれば、実世界を実際に撮影し直したような動いているオブジェクトのスピードに合わせた正しい動きボケを含む画像を作ることが可能になる。
【０４６９】
次に、図７６のステップＳ５０２に対応する、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理を図７７のフローチャートを参照して説明する。
【０４７０】
ステップＳ５２１において、足し込み部５０２は、入力された画像に含まれる画素値、および遅延回路２２１から供給される画像に含まれる画素値を、カバードバックグラウンド領域のモデルに対応する正規方程式に設定する。
【０４７１】
ステップＳ５２２において、推定混合比処理部４０１は、対象となる画素についての設定が終了したか否かを判定し、対象となる画素についての設定が終了していないと判定された場合、ステップＳ５２１に戻り、正規方程式への画素値の設定の処理を繰り返す。
【０４７２】
ステップＳ５２２において、対象となる画素についての画素値の設定が終了したと判定された場合、ステップＳ５２３に進み、演算部１７３は、画素値が設定された正規方程式を基に、推定混合比を演算して、求められた推定混合比を出力する。
【０４７３】
このように、推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、推定混合比を演算することができる。
【０４７４】
図７６のステップＳ１５３におけるアンカバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理は、アンカバードバックグラウンド領域のモデルに対応する正規方程式を利用した、図７７のフローチャートに示す処理と同様なので、その説明は省略する。
【０４７５】
なお、背景に対応するオブジェクトが静止しているとして説明したが、背景領域に対応する画像が動きを含んでいても上述した混合比を求める処理を適用することができる。例えば、背景領域に対応する画像が一様に動いているとき、推定混合比処理部４０１は、この動きに対応して画像全体をシフトさせ、背景に対応するオブジェクトが静止している場合と同様に処理する。また、背景領域に対応する画像が局所毎に異なる動きを含んでいるとき、推定混合比処理部４０１は、混合領域に属する画素に対応する画素として、動きに対応した画素を選択して、上述の処理を実行する。
【０４７６】
次に、前景背景分離部１０５について説明する。図７８は、前景背景分離部１０５の構成の一例を示すブロック図である。前景背景分離部１０５に供給された入力画像は、分離部６０１、スイッチ６０２、およびスイッチ６０４に供給される。カバードバックグラウンド領域を示す情報、およびアンカバードバックグラウンド領域を示す、領域特定部１０３から供給された領域情報は、分離部６０１に供給される。前景領域を示す領域情報は、スイッチ６０２に供給される。背景領域を示す領域情報は、スイッチ６０４に供給される。
【０４７７】
混合比算出部１０４から供給された混合比αは、分離部６０１に供給される。
【０４７８】
分離部６０１は、カバードバックグラウンド領域を示す領域情報、アンカバードバックグラウンド領域を示す領域情報、および混合比αを基に、入力画像から前景の成分を分離して、分離した前景の成分を合成部６０３に供給するとともに、入力画像から背景の成分を分離して、分離した背景の成分を合成部６０５に供給する。
【０４７９】
スイッチ６０２は、前景領域を示す領域情報を基に、前景に対応する画素が入力されたとき、閉じられ、入力画像に含まれる前景に対応する画素のみを合成部６０３に供給する。
【０４８０】
スイッチ６０４は、背景領域を示す領域情報を基に、背景に対応する画素が入力されたとき、閉じられ、入力画像に含まれる背景に対応する画素のみを合成部６０５に供給する。
【０４８１】
合成部６０３は、分離部６０１から供給された前景に対応する成分、スイッチ６０２から供給された前景に対応する画素を基に、前景成分画像を合成し、合成した前景成分画像を出力する。前景領域と混合領域とは重複しないので、合成部６０３は、例えば、前景に対応する成分と、前景に対応する画素とに論理和の演算を適用して、前景成分画像を合成する。
【０４８２】
合成部６０３は、前景成分画像の合成の処理の最初に実行される初期化の処理において、内蔵しているフレームメモリに全ての画素値が０である画像を格納し、前景成分画像の合成の処理において、前景成分画像を格納（上書き）する。従って、合成部６０３が出力する前景成分画像の内、背景領域に対応する画素には、画素値として０が格納されている。
【０４８３】
合成部６０５は、分離部６０１から供給された背景に対応する成分、スイッチ６０４から供給された背景に対応する画素を基に、背景成分画像を合成して、合成した背景成分画像を出力する。背景領域と混合領域とは重複しないので、合成部６０５は、例えば、背景に対応する成分と、背景に対応する画素とに論理和の演算を適用して、背景成分画像を合成する。
【０４８４】
合成部６０５は、背景成分画像の合成の処理の最初に実行される初期化の処理において、内蔵しているフレームメモリに全ての画素値が０である画像を格納し、背景成分画像の合成の処理において、背景成分画像を格納（上書き）する。従って、合成部６０５が出力する背景成分画像の内、前景領域に対応する画素には、画素値として０が格納されている。
【０４８５】
図７９は、前景背景分離部１０５に入力される入力画像、並びに前景背景分離部１０５から出力される前景成分画像および背景成分画像を示す図である。
【０４８６】
図７９（Ａ）は、表示される画像の模式図であり、図７９（Ｂ）は、図７９（Ａ）に対応する前景領域に属する画素、背景領域に属する画素、および混合領域に属する画素を含む１ラインの画素を時間方向に展開したモデル図を示す。
【０４８７】
図７９（Ａ）および図７９（Ｂ）に示すように、前景背景分離部１０５から出力される背景成分画像は、背景領域に属する画素、および混合領域の画素に含まれる背景の成分から構成される。
【０４８８】
図７９（Ａ）および図７９（Ｂ）に示すように、前景背景分離部１０５から出力される前景成分画像は、前景領域に属する画素、および混合領域の画素に含まれる前景の成分から構成される。
【０４８９】
混合領域の画素の画素値は、前景背景分離部１０５により、背景の成分と、前景の成分とに分離される。分離された背景の成分は、背景領域に属する画素と共に、背景成分画像を構成する。分離された前景の成分は、前景領域に属する画素と共に、前景成分画像を構成する。
【０４９０】
このように、前景成分画像は、背景領域に対応する画素の画素値が０とされ、前景領域に対応する画素および混合領域に対応する画素に意味のある画素値が設定される。同様に、背景成分画像は、前景領域に対応する画素の画素値が０とされ、背景領域に対応する画素および混合領域に対応する画素に意味のある画素値が設定される。
【０４９１】
次に、分離部６０１が実行する、混合領域に属する画素から前景の成分、および背景の成分を分離する処理について説明する。
【０４９２】
図８０は、図中の左から右に移動するオブジェクトに対応する前景を含む、２つのフレームの前景の成分および背景の成分を示す画像のモデルである。図８０に示す画像のモデルにおいて、前景の動き量vは４であり、仮想分割数は、４とされている。
【０４９３】
フレーム#nにおいて、最も左の画素、および左から１４番目乃至１８番目の画素は、背景の成分のみから成り、背景領域に属する。フレーム#nにおいて、左から２番目乃至４番目の画素は、背景の成分および前景の成分を含み、アンカバードバックグラウンド領域に属する。フレーム#nにおいて、左から１１番目乃至１３番目の画素は、背景の成分および前景の成分を含み、カバードバックグラウンド領域に属する。フレーム#nにおいて、左から５番目乃至１０番目の画素は、前景の成分のみから成り、前景領域に属する。
【０４９４】
フレーム#n+1において、左から１番目乃至５番目の画素、および左から１８番目の画素は、背景の成分のみから成り、背景領域に属する。フレーム#n+1において、左から６番目乃至８番目の画素は、背景の成分および前景の成分を含み、アンカバードバックグラウンド領域に属する。フレーム#n+1において、左から１５番目乃至１７番目の画素は、背景の成分および前景の成分を含み、カバードバックグラウンド領域に属する。フレーム#n+1において、左から９番目乃至１４番目の画素は、前景の成分のみから成り、前景領域に属する。
【０４９５】
図８１は、カバードバックグラウンド領域に属する画素から前景の成分を分離する処理を説明する図である。図８１において、α１乃至α１８は、フレーム#nにおける画素のぞれぞれに対応する混合比である。図８１において、左から１５番目乃至１７番目の画素は、カバードバックグラウンド領域に属する。
【０４９６】
フレーム#nの左から１５番目の画素の画素値C15は、式（６８）で表される。
【０４９７】

ここで、α15は、フレーム#nの左から１５番目の画素の混合比である。P15は、フレーム#n-1の左から１５番目の画素の画素値である。
【０４９８】
式（６８）を基に、フレーム#nの左から１５番目の画素の前景の成分の和f15は、式（６９）で表される。
【０４９９】

【０５００】
同様に、フレーム#nの左から１６番目の画素の前景の成分の和f16は、式（７０）で表され、フレーム#nの左から１７番目の画素の前景の成分の和f17は、式（７１）で表される。
【０５０１】
f16=C16-α16・P16 （７０）
f17=C17-α17・P17 （７１）
【０５０２】
このように、カバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値Cに含まれる前景の成分fcは、式（７２）で計算される。
【０５０３】
fc=C-α・P （７２）
Pは、１つ前のフレームの、対応する画素の画素値である。
【０５０４】
図８２は、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素から前景の成分を分離する処理を説明する図である。図８２において、α１乃至α１８は、フレーム#nにおける画素のぞれぞれに対応する混合比である。図８２において、左から２番目乃至４番目の画素は、アンカバードバックグラウンド領域に属する。
【０５０５】
フレーム#nの左から２番目の画素の画素値C02は、式（７３）で表される。
【０５０６】

ここで、α2は、フレーム#nの左から２番目の画素の混合比である。N02は、フレーム#n+1の左から２番目の画素の画素値である。
【０５０７】
式（７３）を基に、フレーム#nの左から２番目の画素の前景の成分の和f02は、式（７４）で表される。
【０５０８】

【０５０９】
同様に、フレーム#nの左から３番目の画素の前景の成分の和f03は、式（７５）で表され、フレーム#nの左から４番目の画素の前景の成分の和f04は、式（７６）で表される。
【０５１０】
f03=C03-α3・N03 （７５）
f04=C04-α4・N04 （７６）
【０５１１】
このように、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値Cに含まれる前景の成分fuは、式（７７）で計算される。
【０５１２】
fu=C-α・N （７７）
Nは、１つ後のフレームの、対応する画素の画素値である。
【０５１３】
このように、分離部６０１は、領域情報に含まれる、カバードバックグラウンド領域を示す情報、およびアンカバードバックグラウンド領域を示す情報、並びに画素毎の混合比αを基に、混合領域に属する画素から前景の成分、および背景の成分を分離することができる。
【０５１４】
図８３は、以上で説明した処理を実行する分離部６０１の構成の一例を示すブロック図である。分離部６０１に入力された画像は、フレームメモリ６２１に供給され、混合比算出部１０４から供給されたカバードバックグラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド領域を示す領域情報、並びに混合比αは、分離処理ブロック６２２に入力される。
【０５１５】
フレームメモリ６２１は、入力された画像をフレーム単位で記憶する。フレームメモリ６２１は、処理の対象がフレーム#nであるとき、フレーム#nの１つ前のフレームであるフレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#nの１つ後のフレームであるフレーム#n+1を記憶する。
【０５１６】
フレームメモリ６２１は、フレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の対応する画素を分離処理ブロック６２２に供給する。
【０５１７】
分離処理ブロック６２２は、カバードバックグラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド領域を示す領域情報、並びに混合比αを基に、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の対応する画素の画素値に図８１および図８２を参照して説明した演算を適用して、フレーム#nの混合領域に属する画素から前景の成分および背景の成分を分離して、フレームメモリ６２３に供給する。
【０５１８】
分離処理ブロック６２２は、アンカバード領域処理部６３１、カバード領域処理部６３２、合成部６３３、および合成部６３４で構成されている。
【０５１９】
アンカバード領域処理部６３１の乗算器６４１は、混合比αを、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#n+1の画素の画素値に乗じて、スイッチ６４２に出力する。スイッチ６４２は、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#nの画素（フレーム#n+1の画素に対応する）がアンカバードバックグラウンド領域であるとき、閉じられ、乗算器６４１から供給された混合比αを乗じた画素値を演算器６４３および合成部６３４に供給する。スイッチ６４２から出力されるフレーム#n+1の画素の画素値に混合比αを乗じた値は、フレーム#nの対応する画素の画素値の背景の成分に等しい。
【０５２０】
演算器６４３は、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#nの画素の画素値から、スイッチ６４２から供給された背景の成分を減じて、前景の成分を求める。演算器６４３は、アンカバードバックグラウンド領域に属する、フレーム#nの画素の前景の成分を合成部６３３に供給する。
【０５２１】
カバード領域処理部６３２の乗算器６５１は、混合比αを、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#n-1の画素の画素値に乗じて、スイッチ６５２に出力する。スイッチ６５２は、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#nの画素（フレーム#n-1の画素に対応する）がカバードバックグラウンド領域であるとき、閉じられ、乗算器６５１から供給された混合比αを乗じた画素値を演算器６５３および合成部６３４に供給する。スイッチ６５２から出力されるフレーム#n-1の画素の画素値に混合比αを乗じた値は、フレーム#nの対応する画素の画素値の背景の成分に等しい。
【０５２２】
演算器６５３は、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#nの画素の画素値から、スイッチ６５２から供給された背景の成分を減じて、前景の成分を求める。演算器６５３は、カバードバックグラウンド領域に属する、フレーム#nの画素の前景の成分を合成部６３３に供給する。
【０５２３】
合成部６３３は、フレーム#nの、演算器６４３から供給された、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の前景の成分、および演算器６５３から供給された、カバードバックグラウンド領域に属する画素の前景の成分を合成して、フレームメモリ６２３に供給する。
【０５２４】
合成部６３４は、フレーム#nの、スイッチ６４２から供給された、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の背景の成分、およびスイッチ６５２から供給された、カバードバックグラウンド領域に属する画素の背景の成分を合成して、フレームメモリ６２３に供給する。
【０５２５】
フレームメモリ６２３は、分離処理ブロック６２２から供給された、フレーム#nの混合領域の画素の前景の成分と、背景の成分とをそれぞれに記憶する。
【０５２６】
フレームメモリ６２３は、記憶しているフレーム#nの混合領域の画素の前景の成分、および記憶しているフレーム#nの混合領域の画素の背景の成分を出力する。
【０５２７】
特徴量である混合比αを利用することにより、画素値に含まれる前景の成分と背景の成分とを完全に分離することが可能になる。
【０５２８】
合成部６０３は、分離部６０１から出力された、フレーム#nの混合領域の画素の前景の成分と、前景領域に属する画素とを合成して前景成分画像を生成する。
合成部６０５は、分離部６０１から出力された、フレーム#nの混合領域の画素の背景の成分と、背景領域に属する画素とを合成して背景成分画像を生成する。
【０５２９】
図８４は、図８０のフレーム#nに対応する、前景成分画像の例と、背景成分画像の例を示す図である。
【０５３０】
図８４（Ａ）は、図８０のフレーム#nに対応する、前景成分画像の例を示す。
最も左の画素、および左から１４番目の画素は、前景と背景が分離される前において、背景の成分のみから成っていたので、画素値が０とされる。
【０５３１】
左から２番目乃至４番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、アンカバードバックグラウンド領域に属し、背景の成分が０とされ、前景の成分がそのまま残されている。左から１１番目乃至１３番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、カバードバックグラウンド領域に属し、背景の成分が０とされ、前景の成分がそのまま残されている。左から５番目乃至１０番目の画素は、前景の成分のみから成るので、そのまま残される。
【０５３２】
図８４（Ｂ）は、図８０のフレーム#nに対応する、背景成分画像の例を示す。
最も左の画素、および左から１４番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、背景の成分のみから成っていたので、そのまま残される。
【０５３３】
左から２番目乃至４番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、アンカバードバックグラウンド領域に属し、前景の成分が０とされ、背景の成分がそのまま残されている。左から１１番目乃至１３番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、カバードバックグラウンド領域に属し、前景の成分が０とされ、背景の成分がそのまま残されている。左から５番目乃至１０番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、前景の成分のみから成っていたので、画素値が０とされる。
【０５３４】
次に、図８５に示すフローチャートを参照して、前景背景分離部１０５による前景と背景との分離の処理を説明する。ステップＳ６０１において、分離部６０１のフレームメモリ６２１は、入力画像を取得し、前景と背景との分離の対象となるフレーム#nを、その前のフレーム#n-1およびその後のフレーム#n+1と共に記憶する。
【０５３５】
ステップＳ６０２において、分離部６０１の分離処理ブロック６２２は、混合比算出部１０４から供給された領域情報を取得する。ステップＳ６０３において、分離部６０１の分離処理ブロック６２２は、混合比算出部１０４から供給された混合比αを取得する。
【０５３６】
ステップＳ６０４において、アンカバード領域処理部６３１は、領域情報および混合比αを基に、フレームメモリ６２１から供給された、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値から、背景の成分を抽出する。
【０５３７】
ステップＳ６０５において、アンカバード領域処理部６３１は、領域情報および混合比αを基に、フレームメモリ６２１から供給された、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値から、前景の成分を抽出する。
【０５３８】
ステップＳ６０６において、カバード領域処理部６３２は、領域情報および混合比αを基に、フレームメモリ６２１から供給された、カバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値から、背景の成分を抽出する。
【０５３９】
ステップＳ６０７において、カバード領域処理部６３２は、領域情報および混合比αを基に、フレームメモリ６２１から供給された、カバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値から、前景の成分を抽出する。
【０５４０】
ステップＳ６０８において、合成部６３３は、ステップＳ６０５の処理で抽出されたアンカバードバックグラウンド領域に属する画素の前景の成分と、ステップＳ６０７の処理で抽出されたカバードバックグラウンド領域に属する画素の前景の成分とを合成する。合成された前景の成分は、合成部６０３に供給される。更に、合成部６０３は、スイッチ６０２を介して供給された前景領域に属する画素と、分離部６０１から供給された前景の成分とを合成して、前景成分画像を生成する。
【０５４１】
ステップＳ６０９において、合成部６３４は、ステップＳ６０４の処理で抽出されたアンカバードバックグラウンド領域に属する画素の背景の成分と、ステップＳ６０６の処理で抽出されたカバードバックグラウンド領域に属する画素の背景の成分とを合成する。合成された背景の成分は、合成部６０５に供給される。更に、合成部６０５は、スイッチ６０４を介して供給された背景領域に属する画素と、分離部６０１から供給された背景の成分とを合成して、背景成分画像を生成する。
【０５４２】
ステップＳ６１０において、合成部６０３は、前景成分画像を出力する。ステップＳ６１１において、合成部６０５は、背景成分画像を出力し、処理は終了する。
【０５４３】
このように、前景背景分離部１０５は、領域情報および混合比αを基に、入力画像から前景の成分と、背景の成分とを分離し、前景の成分のみから成る前景成分画像、および背景の成分のみから成る背景成分画像を出力することができる。
【０５４４】
図８６は、背景成分画像に対応する、空間方向に、より高解像度な画像を生成するクラス分類適応処理において使用される係数セットを生成する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。例えば、図８６に構成を示す分離画像処理部１０６は、入力されたHD画像を基に、背景成分画像に対応し、SD画像からHD画像を生成するクラス分類適応処理において使用される係数セットを生成する。
【０５４５】
図８６に構成を示す分離画像処理部１０６は、前景成分画像を使用しない。
【０５４６】
教師画像フレームメモリ７０１は、前景背景分離部１０５から供給された背景成分画像を記憶する。教師画像フレームメモリ７０１は、記憶している背景成分画像、すなわち教師画像を加重平均部７０２および学習部７０４に供給する。
【０５４７】
加重平均部７０２は、教師画像フレームメモリ７０１から供給された、例えば、教師画像である、HD画像の背景成分画像を４分の１加重平均して、生徒画像であるSD画像を生成し、生成したSD画像を生徒画像フレームメモリ７０３に供給する。
【０５４８】
例えば、加重平均部７０２は、図８７に示すように、教師画像の２×２（横×縦）の４つの画素（同図において、白丸で示す部分）を１単位とし、各単位の４つの画素の画素値を加算して、加算された結果を４で除算する。加重平均部７０２は、このように、４分の１加重平均された結果を、各単位の中心に位置する生徒画像の画素（同図において、黒丸で示す部分）に設定する。
【０５４９】
生徒画像フレームメモリ７０３は、加重平均部７０２から供給された、教師画像である背景成分画像に対応する、生徒画像を記憶する。生徒画像フレームメモリ７０３は、記憶している生徒画像を学習部７０４に供給する。
【０５５０】
学習部７０４は、教師画像フレームメモリ７０１から供給された教師画像である背景成分画像、および生徒画像フレームメモリ７０３から供給された、背景成分画像に対応する生徒画像を基に、背景成分画像に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ７０５に供給する。
【０５５１】
係数セットメモリ７０５は、学習部７０４から供給された背景成分画像に対応する係数セットを記憶する。
【０５５２】
図８８は、学習部７０４の構成を示すブロック図である。
【０５５３】
クラス分類部７２１は、クラスタップ取得部７３１および波形分類部７３２で構成され、入力された生徒画像の、注目している画素である、注目画素をクラス分類する。クラスタップ取得部７３１は、注目画素に対応する、生徒画像の画素である、所定の数のクラスタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部７３２に供給する。
【０５５４】
例えば、図８７において、上からｉ番目で、左からｊ番目の生徒画像の画素（図中、黒丸で示す部分）をＸ_ijと表すとすると、クラスタップ取得部７３１は、注目画素Ｘ_ijの左上、上、右上、左、右、左下、下、右下に隣接する８つの画素Ｘ_(i-1)(j-1)，Ｘ_(i-1)j，Ｘ_(i-1)(j+1)，Ｘ_i(j-1)，Ｘ_i(j+1)，Ｘ_(i-1)(j-1)，Ｘ_(i-1)j，Ｘ_(i+1)(j+1)に、自身を含め、合計９画素で構成されるクラスタップを取得する。このクラスタップは、波形分類部７３２に供給される。
【０５５５】
なお、この場合、クラスタップは、３×３画素でなる正方形状のブロックで構成されることとなるが、クラス分類用ブロックの形状は、正方形である必要はなく、その他、例えば、長方形や、十文字形、その他の任意な形とすることが可能である。また、クラスタップを構成する画素数も、３×３の９画素に限定されるものではない。
【０５５６】
波形分類部７３２は、入力信号を、その特徴に基づいていくつかのクラスに分類する、クラス分類処理を実行して、クラスタップを基に、注目画素を１つのクラスに分類する。波形分類部７３２は、例えば、注目画素を５１２のクラスのうちの１つのクラスに分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部７２２に供給する。
【０５５７】
ここで、クラス分類処理について簡単に説明する。
【０５５８】
いま、例えば、図８９（Ａ）に示すように、ある注目画素と、それに隣接する３つの画素により、２×２画素でなるクラスタップを構成し、また、各画素は、１ビットで表現される（０または１のうちのいずれかのレベルをとる）ものとする。この場合、注目画素を含む２×２の４画素のブロックは、各画素のレベル分布により、図８９（Ｂ）に示すように、１６（＝（２¹）⁴）パターンに分類することができる。従って、いまの場合、注目画素は、１６のパターンに分類することができ、このようなパターン分けが、クラス分類処理であり、クラス分類部７２１において行われる。
【０５５９】
なお、クラス分類処理は、画像（クラスタップ）のアクティビティ（画像の複雑さ）（変化の激しさ）などをも考慮して行うようにすることが可能である。
【０５６０】
ここで、通常、各画素には、例えば８ビット程度が割り当てられる。また、本実施の形態においては、上述したように、クラスタップは、３×３の９画素で構成される。従って、このようなクラスタップを対象にクラス分類処理を行ったのでは、（２⁸）⁹という膨大な数のクラスに分類されることになる。
【０５６１】
そこで、本実施の形態においては、波形分類部７３２において、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ処理が施され、これにより、クラスタップを構成する画素のビット数を小さくすることで、クラス数を削減する。
【０５６２】
説明を簡単にするため、図９０（Ａ）に示すように、直線上に並んだ４画素で構成されるクラスタップを考えると、ＡＤＲＣ処理においては、その画素値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮが検出される。そして、ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを、クラスタップで構成されるブロックの局所的なダイナミックレンジとし、このダイナミックレンジＤＲに基づいて、クラスタップのブロックを構成する画素の画素値がＫビットに再量子化される。
【０５６３】
即ち、ブロック内の各画素値から、最小値ＭＩＮを減算し、その減算値をＤＲ／２^Kで除算する。そして、その結果得られる除算値に対応するコード（ＡＤＲＣコード）に変換される。具体的には、例えば、Ｋ＝２とした場合、図９０（Ｂ）に示すように、除算値が、ダイナミックレンジＤＲを４（＝２²）等分して得られるいずれの範囲に属するかが判定され、除算値が、最も下のレベルの範囲、下から２番目のレベルの範囲、下から３番目のレベルの範囲、または最も上のレベルの範囲に属する場合には、それぞれ、例えば、００Ｂ，０１Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂなどの２ビットにコード化される（Ｂは２進数であることを表す）。そして、復号側においては、ＡＤＲＣコード００Ｂ，０１Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂは、ダイナミックレンジＤＲを４等分して得られる最も下のレベルの範囲の中心値Ｌ₀₀、下から２番目のレベルの範囲の中心値Ｌ₀₁、下から３番目のレベルの範囲の中心値Ｌ₁₀、または最も上のレベルの範囲の中心値Ｌ₁₁に変換され、その値に、最小値ＭＩＮが加算されることで復号が行われる。
【０５６４】
ここで、このようなＡＤＲＣ処理はノンエッジマッチングと呼ばれる。
【０５６５】
なお、ＡＤＲＣ処理については、本件出願人が先に出願した、例えば、特開平３−５３７７８号公報などに、その詳細が開示されている。
【０５６６】
クラスタップを構成する画素に割り当てられているビット数より少ないビット数で再量子化を行うＡＤＲＣ処理を施すことにより、上述したように、クラス数を削減することができ、このようなＡＤＲＣ処理が、波形分類部７３２において行われる。
【０５６７】
なお、本実施の形態では、波形分類部７３２において、ＡＤＲＣコードに基づいて、クラス分類処理が行われるが、クラス分類処理は、その他、例えば、ＤＰＣＭ（予測符号化）や、ＢＴＣ（Block Truncation Coding）、ＶＱ（ベクトル量子化）、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、アダマール変換などを施したデータを対象に行うようにすることも可能である。
【０５６８】
予測タップ取得部７２２は、クラス番号を基に、生徒画像の画素から、クラスに対応し、元の画像（教師画像）の予測値を計算するための単位である、予測タップを取得し、取得した予測タップおよびクラス番号を対応画素取得部７２３に供給する。
【０５６９】
例えば、図８７において、生徒画像の画素Ｘ_ij（図中、黒丸で示す部分）を中心とする、元の画像（教師画像）における２×２の９画素の画素値を、その最も左から右方向、かつ上から下方向に、Ｙ_ij（１），Ｙ_ij（２），Ｙ_ij（３），Ｙ_ij（４）と表すとすると、画素Ｙ_ij（１）乃至Ｙ_ij（４）の予測値の計算に必要な係数を算出するために、予測タップ取得部７２２は、例えば、生徒画像の画素Ｘ_ijを中心とする３×３の９画素Ｘ_(i-1)(j-1)，Ｘ_(i-1)j，Ｘ_(i-1)(j+1)，Ｘ_i(j-1)，Ｘ_ij，Ｘ_i(j+1)，Ｘ_(i+1)(j-1)，Ｘ_(i+1)j，Ｘ_(i+1)(j+1)で構成される正方形状の予測タップを取得する。
【０５７０】
具体的には、例えば、図８７において四角形で囲む、教師画像における画素Ｙ₃₃（１）乃至Ｙ₃₃（４）の４画素の予測値の計算に必要な係数を算出するには、画素Ｘ₂₂，Ｘ₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₃₂，Ｘ₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ₄₄により、予測タップが構成される（この場合の注目画素は、Ｘ₃₃となる）。
【０５７１】
対応画素取得部７２３は、予測タップおよびクラス番号を基に、予測すべき画素値に対応する教師画像の画素の画素値を取得し、予測タップ、クラス番号、および取得した予測すべき画素値に対応する教師画像の画素の画素値を正規方程式生成部７２４に供給する。
【０５７２】
例えば、対応画素取得部７２３は、教師画像における画素Ｙ₃₃（１）乃至Ｙ₃₃（４）の４画素の予測値の計算に必要な係数を算出するとき、予測すべき画素値に対応する教師画像の画素として、画素Ｙ₃₃（１）乃至Ｙ₃₃（４）の画素値を取得する。
【０５７３】
正規方程式生成部７２４は、予測タップ、クラス番号、および取得した予測すべき画素値を基に、予測タップおよび予測すべき画素値の関係に対応する、適応処理において使用される係数セットを算出するための正規方程式を生成し、クラス番号と共に、生成した正規方程式を係数計算部７２５に供給する。
【０５７４】
係数計算部７２５は、正規方程式生成部７２４から供給された正規方程式を解いて、分類されたクラスに対応する、適応処理において使用される係数セットを計算する。係数計算部７２５は、クラス番号と共に、計算した係数セットを係数セットメモリ７０５に供給する。
【０５７５】
正規方程式生成部７２４は、このような正規方程式に対応する行列を生成し、係数計算部７２５は、生成された行列を基に、係数セットを計算するようにしてもよい。
【０５７６】
ここで、適応処理について説明する。
【０５７７】
例えば、いま、教師画像の画素値ｙの予測値Ｅ［ｙ］を、その周辺の幾つかの画素の画素値（以下、適宜、生徒データという）ｘ₁，ｘ₂，・・・と、所定の予測係数ｗ₁，ｗ₂，・・・の線形結合により規定される線形１次結合モデルにより求めることを考える。この場合、予測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことができる。
【０５７８】
Ｅ［ｙ］＝ｗ₁ｘ₁＋ｗ₂ｘ₂＋・・・ （７８）
【０５７９】
そこで、一般化するために、予測係数ｗの集合でなる行列Ｗ、生徒データの集合でなる行列Ｘ、および予測値Ｅ［ｙ］の集合でなる行列Ｙ’を、
【数１７】

で定義すると、次のような観測方程式が成立する。
【０５８０】
ＸＷ＝Ｙ’ （７９）
【０５８１】
そして、この観測方程式に最小自乗法を適用して、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めることを考える。この場合、元の画像の画素値（以下、適宜、教師データという）ｙの集合でなる行列Ｙ、および元の画像の画素値ｙに対する予測値Ｅ［ｙ］の残差ｅの集合でなる行列Ｅを、
【数１８】

で定義すると、式（７９）から、次のような残差方程式が成立する。
【０５８２】
ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ （８０）
【０５８３】
この場合、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるための予測係数ｗ_iは、自乗誤差
【数１９】

を最小にすることで求めることができる。
【０５８４】
従って、上述の自乗誤差を予測係数ｗ_iで微分したものが０になる場合、即ち、次式を満たす予測係数ｗ_iが、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるため最適値ということになる。
【０５８５】
【数２０】

【０５８６】
そこで、まず、式（８０）を、予測係数ｗ_iで微分することにより、次式が成立する。
【０５８７】
【数２１】

【０５８８】
式（８１）および（８２）より、式（８３）が得られる。
【０５８９】
【数２２】

【０５９０】
さらに、式（８０）の残差方程式における生徒データｘ、予測係数ｗ、教師データｙ、および残差ｅの関係を考慮すると、式（８３）から、次のような正規方程式を得ることができる。
【０５９１】
【数２３】

【０５９２】
式（８４）の正規方程式は、求めるべき予測係数ｗの数と同じ数だけたてることができ、従って、式（８４）を解くことで、最適な予測係数ｗを求めることができる。なお、式（８４）を解くにあたっては、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを適用することが可能である。
【０５９３】
以上のようにして、クラスごとに最適な予測係数ｗを求め、さらに、その予測係数ｗを用い、式（７８）により、教師画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるのが適応処理である。
【０５９４】
正規方程式生成部７２４は、クラスごとに最適な予測係数ｗを算出するための正規方程式を生成し、係数計算部７２５は、生成された正規方程式を基に、予測係数ｗを算出する。
【０５９５】
なお、適応処理は、間引かれた画像には含まれていない、元の画像に含まれる成分が再現される点で、補間処理とは異なる。即ち、適応処理は、式（７８）だけを見る限りは、いわゆる補間フィルタを用いての補間処理と同一であるが、その補間フィルタのタップ係数に相当する予測係数ｗが、教師データｙを用いての、いわば学習により求められるため、元の画像に含まれる成分を再現することができる。このことから、適応処理は、いわば画像の創造作用がある処理ということができる。
【０５９６】
また、適応処理は、空間方向により解像度の高い画像を創造する処理に限らず、例えば、画像の解像度をそのままに、ノイズをより低減した画像を創造するようにすることもできる。
【０５９７】
図９１のフローチャートを参照して、図８６に構成を示す分離画像処理部１０６による、クラス分類適応処理による画素値の予測に使用される係数セットを生成する学習の処理を説明する。
【０５９８】
ステップＳ７０１において、加重平均部７０２は、教師画像フレームメモリ７０１に記憶されている、教師画像である背景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、教師画像である背景成分画像に対応する生徒画像を生成する。
【０５９９】
ステップＳ７０２において、学習部７０４は、教師画像フレームメモリ７０１に記憶されている教師画像である背景成分画像、および生徒画像フレームメモリ７０３に記憶されている、背景成分画像に対応する生徒画像を基に、背景成分画像に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ７０５に供給する。係数セットメモリ７０５は、背景成分画像に対応する係数セットを記憶して、処理は終了する。ステップＳ７０２における係数セットの生成の処理の詳細は、図９２のフローチャートを参照して後述する。
【０６００】
このように、図８６に構成を示す分離画像処理部１０６は、背景成分画像に対応する係数セットを生成することができる。
【０６０１】
次に、図９２のフローチャートを参照して、ステップＳ７０２の処理に対応する、学習部７０４が実行する背景成分画像に対応する係数セットの生成の処理を説明する。
【０６０２】
ステップＳ７２１において、学習部７０４は、背景成分画像に対応する生徒画像に未処理の画素があるか否かを判定し、背景成分画像に対応する生徒画像に未処理の画素があると判定された場合、ステップＳ７２２に進み、ラスタースキャン順に、背景成分画像に対応する生徒画像から注目画素を取得する。
【０６０３】
ステップＳ７２３において、クラス分類部７２１のクラスタップ取得部７３１は、生徒画像フレームメモリ７０３に記憶されている生徒画像から、注目画素に対応するクラスタップを取得する。ステップＳ７２４において、クラス分類部７２１の波形分類部７３２は、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ処理を適用し、これにより、クラスタップを構成する画素のビット数を小さくして、注目画素をクラス分類する。ステップＳ７２５において、予測タップ取得部７２２は、分類されたクラスを基に、生徒画像フレームメモリ７０３に記憶されている生徒画像から、注目画素に対応する予測タップを取得する。
【０６０４】
ステップＳ７２６において、対応画素取得部７２３は、分類されたクラスを基に、教師画像フレームメモリ７０１に記憶されている教師画像である背景成分画像から、予測すべき画素値に対応する画素を取得する。
【０６０５】
ステップＳ７２７において、正規方程式生成部７２４は、分類されたクラスを基に、クラス毎の行列に、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値を足し込み、ステップＳ７２１に戻り、学習部７０４は、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値を足し込まれるクラス毎の行列は、クラス毎の係数セットを計算するための正規方程式に対応している。
【０６０６】
ステップＳ７２１において、生徒画像に未処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ７２８に進み、正規方程式生成部７２４は、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値が設定された、クラス毎の行列を係数計算部７２５に供給する。係数計算部７２５は、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値が設定された、クラス毎の行列を解いて、背景成分画像に対応する、クラス毎の係数セットを計算する。
【０６０７】
なお、係数計算部７２５は、線形予測により画素値を予測するための係数セットに限らず、非線形予測により画素値を予測するための係数セットを計算するようにしてもよい。
【０６０８】
ステップＳ７２９において、係数計算部７２５は、背景成分画像に対応する、クラス毎の係数セットを係数セットメモリ７０５に出力し、処理は終了する。
【０６０９】
このように、学習部７０４は、背景成分画像に対応する係数セットを生成することができる。
【０６１０】
このように、図８６に構成を示す分離画像処理部１０６は、背景成分画像に対応する係数セットを生成することができる。
【０６１１】
図９３は、背景成分画像に、クラス分類適応処理を実行して、空間方向に、より高解像度な画像を生成し、前景成分画像を線形補間する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。例えば、図９３に構成を示す分離画像処理部１０６は、SD画像である入力画像の背景成分画像に、クラス分類適応処理を適用し、SD画像である入力画像の前景成分画像に、線形補間の処理を適用し、HD画像を生成する。
【０６１２】
フレームメモリ８０１は、分離画像処理部１０５から供給された背景成分画像を記憶する。フレームメモリ８０１は、記憶している背景成分画像をマッピング部８０２に供給する。
【０６１３】
マッピング部８０２は、係数セットメモリ８０３に記憶されている、背景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、フレームメモリ８０１に記憶されている背景成分画像に対応する予測画像を生成する。マッピング部８０２は、生成した予測画像をフレームメモリ８０４に供給する。
【０６１４】
フレームメモリ８０４は、記憶している背景成分画像に対応する予測画像を記憶し、記憶している予測画像を合成部８０８に供給する。
【０６１５】
フレームメモリ８０５は、分離画像処理部１０５から供給された前景成分画像を記憶する。フレームメモリ８０５は、記憶している前景成分画像を線形補間処理部８０６に供給する。
【０６１６】
線形補間処理部８０６は、線形補間の処理により、フレームメモリ８０５に記憶されている前景成分画像に対応する補間された画像を生成する。
【０６１７】
例えば、図８７において四角形で囲む、補間される画像における画素Ｙ₃₃（１）の画素値を算出するとき、線形補間処理部８０６は、画素Ｘ₂₂，Ｘ₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₃₂，Ｘ₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ₄₄のそれぞれに、対応する所定の重みを乗算して、乗算された結果の和を画素Ｙ₃₃（１）の画素値とする。同様に、補間される画像における画素Ｙ₃₃（２）の画素値を算出するとき、線形補間処理部８０６は、画素Ｘ₂₂，Ｘ₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₃₂，Ｘ₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ₄₄のそれぞれに、画素Ｙ₃₃（１）の画素値を算出する場合と異なる、所定の重みを乗算して、乗算された結果の和を画素Ｙ₃₃（２）の画素値とする。
【０６１８】
線形補間処理部８０６は、同様の補間の処理で、画素Ｘ₂₂，Ｘ₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₃₂，Ｘ₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ₄₄を基に、画素Ｙ₃₃（３）および画素Ｙ₃₃（４）の画素値を算出する。
【０６１９】
線形補間処理部８０６は、補間した画像をフレームメモリ８０７に供給する。
【０６２０】
フレームメモリ８０７は、前景成分画像を基に補間された画像を記憶し、記憶している画像を合成部８０８に供給する。
【０６２１】
合成部８０８は、フレームメモリ８０４から供給された、背景成分画像に対応する予測画像、およびフレームメモリ８０７から供給された、前景成分画像を基に補間された画像を合成し、合成した画像を出力画像として出力する。
【０６２２】
図９４は、マッピング部８０２の構成を示すブロック図である。
【０６２３】
マッピング処理部８２１は、クラス分類処理を実行するクラス分類部８３１、並びに適応処理を実行する予測タップ取得部８３２および予測演算部８３３で構成されている。
【０６２４】
クラス分類部８３１は、クラスタップ取得部８５１および波形分類部８５２で構成され、背景成分画像の注目している画素である、注目画素をクラス分類する。
【０６２５】
クラスタップ取得部８５１は、入力画像の注目画素に対応する、所定の数のクラスタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部８５２に供給する。例えば、クラスタップ取得部８５１は、９個のクラスタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部８５２に供給する。
【０６２６】
波形分類部８５２は、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ処理を適用し、これにより、クラスタップを構成する画素のビット数を小さくして、注目画素を所定の数のクラスのうちの１つのクラスに分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部８３２に供給する。例えば、波形分類部８５２は、注目画素を５１２のクラスのうちの１つのクラスに分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部８３２に供給する。
【０６２７】
予測タップ取得部８３２は、クラス番号を基に、入力画像から、クラスに対応する、所定の数の予測タップを取得し、取得した予測タップおよびクラス番号を予測演算部８３３に供給する。
【０６２８】
予測演算部８３３は、クラス番号を基に、係数セットメモリ８０３に記憶されている背景成分画像に対応する係数セットから、クラスに対応する係数セットを取得する。予測演算部８３３は、クラスに対応する係数セット、および予測タップを基に、線形予測により予測画像の画素値を予測する。予測演算部８３３は、予測した画素値をフレームメモリ８２２に供給する。
【０６２９】
なお、予測演算部８３３は、非線形予測により予測画像の画素値を予測するようしてもよい。
【０６３０】
フレームメモリ８２２は、マッピング処理部８２１から供給された、予測された画素値を記憶し、予測された画素値からなる画像を出力する。
【０６３１】
図９５は、図９３に構成を示す分離画像処理部１０６の処理を説明する図である。
【０６３２】
図９５に示すように、入力画像は、領域に分割され、前景の成分と背景の成分とに分離される。分離された入力画像は、前景成分画像および背景成分画像に合成される。
【０６３３】
分離画像処理部１０６により、分離された背景成分画像には、クラス分類適応処理が適用される。分離画像処理部１０６により、分離された前景成分画像には、線形補間処理が適用される。
【０６３４】
次に、図９６のフローチャートを参照して、図９３に構成を示す分離画像処理部１０６の画像の創造の処理を説明する。
【０６３５】
ステップＳ８０１において、マッピング部８０２は、係数セットメモリ８０３に記憶されている、背景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、フレームメモリ８０１に記憶されている背景成分画像に対応する画像を予測する。背景成分画像に対応する画像の予測の処理の詳細は、図９７のフローチャートを参照して後述する。
【０６３６】
マッピング部８０２は、背景成分画像に対応する予測された画像をフレームメモリ８０４に供給する。フレームメモリ８０４は、背景成分画像に対応する予測された画像を記憶し、記憶している予測された画像を合成部８０８に供給する。
【０６３７】
ステップＳ８０２において、線形補間処理部８０６は、フレームメモリ８０５に記憶されている前景成分画像を線形補間する。線形補間処理部８０６は、線形補間された画像をフレームメモリ８０７に供給する。フレームメモリ８０７は、線形補間された画像を記憶し、記憶している線形補間された画像を合成部８０８に供給する。
【０６３８】
ステップＳ８０３において、合成部８０８は、背景成分画像に対応する予測画像、および前景成分画像を線形補間した画像を合成する。合成部８０８は、記憶している、合成された画像を出力し、処理は終了する。
【０６３９】
このように、図９３に構成を示す分離画像処理部１０６を有する画像処理装置は、背景成分画像に対応する予測画像を生成し、前景成分画像に対応する線形補間された画像を個々に生成し、生成された画像を合成して出力することができる。
【０６４０】
なお、ステップＳ８０１およびステップＳ８０２の処理を、シリアルに実行しても、パラレルに実行しても良いことは勿論である。
【０６４１】
図９７のフローチャートを参照して、ステップＳ８０１に対応する、マッピング部８０２による背景成分画像に対応する画像の予測の処理を説明する。
【０６４２】
ステップＳ８２１において、マッピング部８０２は、背景成分画像に未処理の画素があるか否かを判定し、背景成分画像に未処理の画素があると判定された場合、ステップＳ８２２に進み、マッピング処理部８２１は、係数セットメモリ８０３に記憶されている、背景成分画像に対応する係数セットを取得する。ステップＳ８２３において、マッピング処理部８２１は、ラスタースキャン順に、フレームメモリ８０１に記憶されている背景成分画像から注目画素を取得する。
【０６４３】
ステップＳ８２４において、クラス分類部８３１のクラスタップ取得部８５１は、フレームメモリ８０１に記憶されている背景成分画像から、注目画素に対応するクラスタップを取得する。ステップＳ８２５において、クラス分類部８３１の波形分類部８５２は、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ処理を適用し、これにより、クラスタップを構成する画素のビット数を小さくして、注目画素をクラス分類する。ステップＳ８２６において、予測タップ取得部８３２は、分類されたクラスを基に、フレームメモリ８０１に記憶されている背景成分画像から、注目画素に対応する予測タップを取得する。
【０６４４】
ステップＳ８２７において、予測演算部８３３は、背景成分画像および分類されたクラスに対応する係数セット、および予測タップを基に、線形予測により、予測画像の画素値を予測する。
【０６４５】
なお、予測演算部８３３は、線形予測に限らず、非線形予測により予測画像の画素値を予測するようにしてもよい。
【０６４６】
ステップＳ８２８において、予測演算部８３３は、予測された画素値をフレームメモリ８２２に出力する。フレームメモリ８２２は、予測演算部８３３から供給された画素値を記憶する。手続きは、ステップＳ８２１に戻り、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。
【０６４７】
ステップＳ８２１において、背景成分画像に未処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ８２９に進み、フレームメモリ８２２は、記憶されている背景成分画像に対応する予測画像を出力して、処理は終了する。
【０６４８】
このように、マッピング部８０２は、背景成分画像を基に、背景成分画像に対応する画像を予測することができる。
【０６４９】
このように、図９３に構成を示す分離画像処理部１０６は、背景成分画像に対応する予測画像を生成し、前景成分画像を線形補間することができるので、動きボケを含む前景成分画像に不自然な画像の劣化を発生させることなく、空間方向の解像度を増加させた画像を生成することができる。
【０６５０】
図９８は、背景成分画像にエッジ強調の処理を適用する分離画像処理部１０６の他の構成を示すブロック図である。図９８に構成を示す分離画像処理部１０６は、背景成分画像にエッジ強調の処理を適用し、そのままの前景成分画像と、エッジ強調の処理が適用された背景成分画像とを合成する。
【０６５１】
前景背景分離部１０５から供給された背景成分画像は、エッジ強調部９０１に入力され、前景背景分離部１０５から供給された前景成分画像は、合成部９０２に入力される。
【０６５２】
エッジ強調部９０１は、前景背景分離部１０５から供給された背景成分画像に、背景成分画像に適したエッジ強調の処理を適用して、エッジ強調した背景成分画像を合成部９０２に供給する。
【０６５３】
例えば、エッジ強調部９０１は、静止している画像である背景成分画像に、エッジをより強調するエッジ強調の処理を実行する。このようにすることで、動いている画像にエッジ強調の処理を適用したときの不自然な画像の劣化を発生させることなく、背景成分画像の解像度感をより増加させることができる。
【０６５４】
また、例えば、背景が動いているとき、エッジ強調部９０１は、背景成分画像に、背景が静止している場合に比較して、エッジ強調の度合いの少ないエッジ強調の処理を実行する。このようにすることで、動いている画像にエッジ強調の処理を適用したときの不自然な画像の劣化を発生させることなく、背景成分画像の解像度感をより増加させることができる。
【０６５５】
合成部９０２は、エッジ強調部９０１から供給された、エッジ強調された背景成分画像、および前景背景分離部１０５から供給された前景成分画像を合成し、合成された画像を出力する。
【０６５６】
このように、図９８に構成を示す分離画像処理部１０６は、そのままの前景成分画像と、背景成分画像の性質に対応したエッジ強調の処理が適用された背景成分画像とを合成するので、画像を不自然に劣化させることなく、画像の解像度感を増すことができる。
【０６５７】
図９９は、エッジ強調部９０１の構成を示すブロック図である。領域毎に分割された入力画像は、ハイパスフィルタ９２１および加算部９２３に入力される。
【０６５８】
ハイパスフィルタ９２１は、入力されたフィルタ係数を基に、入力画像から、画素位置に対して画素値が急激に変化している、いわゆる画像の周波数の高い成分を抽出し、画素位置に対して画素値の変化が少ない、いわゆる画像の周波数の低い成分を除去して、エッジ画像を生成する。
【０６５９】
例えば、ハイパスフィルタ９２１は、図１００（Ａ）に示す画像が入力されたとき、図１００（Ｂ）に示すエッジ画像を生成する。
【０６６０】
入力されるフィルタ係数が変化したとき、ハイパスフィルタ９２１は、抽出する画像の周波数、除去する画像の周波数、および抽出する画像のゲインを変化させる。
【０６６１】
図１０１乃至図１０４を参照して、フィルタ係数とエッジ画像との関係を説明する。
【０６６２】
図１０１は、フィルタ係数の第１の例を示す図である。図１０１において、Eは、１０の階乗を示す。例えば、E-04は、10^-4を示し、E-02は、10^-2を示す。
【０６６３】
例えば、ハイパスフィルタ９２１は、入力画像の、注目している画素である注目画素の画素値、注目画素を基準として、空間方向Ｙの所定の方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値、および注目画素を基準として、空間方向Ｙの他の方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値のそれぞれに、図１０１に示すフィルタ係数のうち、対応する係数を乗算する。ハイパスフィルタ９２１は、それぞれの画素の画素値に対応する係数を乗算して得られた結果の総和を算出して、算出された総和を注目画素の画素値に設定する。
【０６６４】
例えば、図１０１に示すフィルタ係数を使用するとき、ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の画素値に1.2169396を乗算し、注目画素から画面の上方向に１画素の距離だけ離れている画素の画素値に-0.52530356を乗算し、注目画素から画面の上方向に２画素の距離だけ離れている画素の画素値に-0.22739914を乗算する。
【０６６５】
図１０１に示すフィルタ係数を使用するとき、ハイパスフィルタ９２１は、同様に、注目画素から画面の上方向に３画素乃至１３画素の距離だけ離れている画素に対応する係数を乗算し、注目画素から画面の上方向に１４画素の距離だけ離れている画素の画素値に-0.00022540586を乗算し、注目画素から画面の上方向に１５画素の距離だけ離れている画素の画素値に-0.00039273163を乗算する。
【０６６６】
図１０１に示すフィルタ係数を使用するとき、ハイパスフィルタ９２１は、注目画素から画面の下方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素に同様に対応する係数を乗算する。
【０６６７】
ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の画素値、注目画素から画面の上方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値、および注目画素から画面の下方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値のそれぞれに、対応する係数を乗算して得られた結果の総和を算出する。ハイパスフィルタ９２１は、算出された総和を注目画素の画素値に設定する。
【０６６８】
ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の位置を空間方向Ｘに順次移動させて、上述した処理を繰り返し、画面全体の画素について、画素値を算出する。
【０６６９】
次に、ハイパスフィルタ９２１は、上述のように係数を基に画素値が算出された画像の、注目している画素である注目画素の画素値、注目画素を基準として、空間方向Ｘの所定の方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値、および注目画素を基準として、空間方向Ｘの他の方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値のそれぞれに、図１０１に示すフィルタ係数のうち、対応する係数を乗算する。ハイパスフィルタ９２１は、それぞれの画素の画素値に対応する係数を乗算して得られた結果の総和を算出して、算出された総和を注目画素の画素値に設定する。
【０６７０】
ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の位置を空間方向Ｙに順次移動させて、上述した処理を繰り返し、画面全体の画素について、画素値を算出する。
【０６７１】
すなわち、この例において、ハイパスフィルタ９２１は、図１０１に示す係数を使用する、いわゆる１次元フィルタである。
【０６７２】
図１０２は、図１０１の係数を使用するときのハイパスフィルタ９２１の動作を示す図である。図１０２に示すように、図１０１の係数を使用するとき、ハイパスフィルタ９２１における、抽出される画像成分の最大のゲインは、１である。
【０６７３】
図１０３は、フィルタ係数の第２の例を示す図である。
【０６７４】
図１０４は、図１０１に示すフィルタ係数を使用した処理と同様の処理を、図１０３の係数を使用して実行したときのハイパスフィルタ９２１の動作を示す図である。図１０４に示すように、図１０３の係数を使用するとき、ハイパスフィルタ９２１における、抽出される画像成分の最大のゲインは、１．５である。
【０６７５】
このように、ハイパスフィルタ９２１は、供給されるフィルタ係数により、抽出する画像成分のゲインを変化させる。
【０６７６】
例えば、図９９に構成を示すエッジ強調部９０１は、背景が静止しているとき、図１０３に示す係数を使用して、エッジ強調の度合いのより強いエッジ強調処理を、背景成分画像に適用する。図９９に構成を示すエッジ強調部９０１は、背景が動いているとき、図１０１に示す係数を使用して、エッジ強調の度合いの比較的弱いエッジ強調処理を、背景成分画像に適用する。
【０６７７】
ここでは例示しないが、同様に、異なるフィルタ係数が供給されたとき、ハイパスフィルタ９２１は、抽出する画像の周波数、および除去する画像の周波数を変化させることができる。
【０６７８】
図９９に戻り、ハイパスフィルタ９２１は、生成したエッジ画像をゲイン調整部９２２に供給する。
【０６７９】
ゲイン調整部９２２は、入力されたゲイン調整係数を基に、ハイパスフィルタ９２１から供給されたエッジ画像を増幅するか、または減衰する。入力されるゲイン調整係数が変化したとき、ゲイン調整部９２２は、エッジ画像の増幅率（減衰率）を変化させる。例えば、ゲイン調整部９２２は、１以上の増幅率を指定するゲイン調整係数が入力されたとき、エッジ画像を増幅し、１未満の増幅率を指定するゲイン調整係数が入力されたとき、エッジ画像を減衰する。
【０６８０】
ゲイン調整部９２２は、ゲインが調整されたエッジ画像を加算部９２３に供給する。
【０６８１】
加算部９２３は、分割された入力画像と、ゲイン調整部９２２から供給された、ゲインが調整されたエッジ画像とを加算して、加算された画像を出力する。
【０６８２】
例えば、加算部９２３は、図１００（Ａ）に示す入力画像が入力され、図１００（Ｂ）に示すエッジ画像がハイパスフィルタ９２１から供給されたとき、図１００（Ａ）の入力画像と図１００（Ｂ）のエッジ画像とを加算して、図１００（Ｃ）に示す画像を出力する。
【０６８３】
このように、エッジ強調部９０１は、分割された画像にエッジ強調の処理を適用する。
【０６８４】
図１０５は、エッジ強調部９０１の他の構成を示すブロック図である。図１０５に示す例において、エッジ強調部９０１は、フィルタ７４１から構成されている。
【０６８５】
フィルタ７４１は、入力されたフィルタ係数を基に、入力画像の、画素位置に対して画素値が急激に変化している、いわゆる画像の周波数の高い成分を増幅して、エッジ強調画像を生成する。
【０６８６】
例えば、フィルタ７４１は、図１０６に例を示す係数が供給されたとき、図１０６に例を示す係数を基に、ハイパスフィルタ９２１で説明した処理と同様の処理を実行する。
【０６８７】
図１０７は、図１０６の係数を使用するときのフィルタ７４１の動作を示す図である。図１０７に示すように、図１０６の係数を使用するとき、フィルタ７４１は、画像の周波数の高い成分を２倍に増幅し、画像の周波数の低い成分をそのまま通過させて、エッジ強調画像を生成する。
【０６８８】
図１０６の係数を使用するときのフィルタ７４１は、図１０１の係数を利用し、ゲイン調整部９２２のゲインが１であるときの、図９９に構成を示すエッジ強調部９０１の出力画像と同一の出力画像を出力する。
【０６８９】
図１０８は、フィルタ７４１に供給されるフィルタ係数の第２の例を示す図である。
【０６９０】
図１０９は、図１０８の係数を使用するときのフィルタ７４１の動作を示す図である。図１０９に示すように、図１０８の係数を使用するとき、フィルタ７４１は、画像の周波数の高い成分を２．５倍に増幅し、画像の周波数の低い成分をそのまま通過させて、エッジ強調画像を生成する。
【０６９１】
図１０８の係数を使用するときのフィルタ７４１は、図１０３の係数を利用し、ゲイン調整部９２２のゲインが１であるときの、図９９に構成を示すエッジ強調部９０１の出力画像と同一の出力画像を出力する。
【０６９２】
このように、図１０５に構成を示すエッジ強調部９０１は、入力されるフィルタ係数により、画像の高周波成分のゲインを変化させて、画像のエッジの強調の度合いを変更することができる。
【０６９３】
以上のように、エッジ強調部９０１は、例えば、異なるフィルタ係数またはゲイン調整係数を基に、分割された画像の性質に対応したエッジ強調の処理を実行する。
【０６９４】
図１１０は、図９８に構成を示す分離画像処理部１０６の処理を説明する図である。
【０６９５】
図１１０に示すように、入力画像は、領域に分割され、前景の成分と背景の成分とに分離される。分離された入力画像は、前景成分画像および背景成分画像に合成される。
【０６９６】
分離画像処理部１０６により、分離された背景成分画像には、エッジ強調の処理が適用され、エッジ強調された背景成分画像が出力される。分離された前景成分画像は、そのまま出力される。
【０６９７】
次に、図１１１のフローチャートを参照して、図９８に構成を示す分離画像処理部１０６の処理を説明する。
【０６９８】
ステップＳ９０１において、エッジ強調部９０１は、背景成分画像にエッジ強調の処理を適用する。エッジ強調部９０１は、エッジ強調された背景成分画像を合成部９０２に供給する。
【０６９９】
ステップＳ９０２において、合成部９０２は、エッジ強調された背景成分画像と、前景背景分離部１０５から供給された前景成分画像とを合成し、合成された画像を出力し、処理は終了する。
【０７００】
このように、図９８に構成を示す分離画像処理部１０６を有する画像処理装置は、背景成分画像をエッジ強調し、エッジ強調された背景成分画像と、そのままの前景成分画像とを合成して、合成された画像を出力することができるので、動きボケを含む前景成分画像に不自然な画像の劣化を発生させることなく、解像度感を増加させた画像を生成することができる。
【０７０１】
図１１２は、画像処理装置の機能の他の構成を示すブロック図である。図１１に示す画像処理装置が領域特定と混合比αの算出を順番に行うのに対して、図１１２に示す画像処理装置は、領域特定と混合比αの算出を並行して行う。
【０７０２】
図１１のブロック図に示す機能と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０７０３】
入力画像は、オブジェクト抽出部１０１、領域特定部１０３、混合比算出部１００１、および前景背景分離部１００２に供給される。
【０７０４】
混合比算出部１００１は、入力画像を基に、画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比を、入力画像に含まれる画素のそれぞれに対して算出し、算出した画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比を前景背景分離部１００２に供給する。
【０７０５】
図１１３は、混合比算出部１００１の構成の一例を示すブロック図である。
【０７０６】
図１１３に示す推定混合比処理部４０１は、図６０に示す推定混合比処理部４０１と同じである。図１１３に示す推定混合比処理部４０２は、図６０に示す推定混合比処理部４０２と同じである。
【０７０７】
推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、カバードバックグラウンド領域のモデルに対応する演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出した推定混合比を出力する。
【０７０８】
推定混合比処理部４０２は、入力画像を基に、アンカバードバックグラウンド領域のモデルに対応する演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出した推定混合比を出力する。
【０７０９】
前景背景分離部１００２は、混合比算出部１００１から供給された、画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、並びに領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、入力画像を、背景成分画像、および前景成分画像に分離し、分離された画像を分離画像処理部１０６に供給する。
【０７１０】
図１１４は、前景背景分離部１００２の構成の一例を示すブロック図である。
【０７１１】
図７８に示す前景背景分離部１０５と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０７１２】
選択部１０２１は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、混合比算出部１００１から供給された、画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比のいずれか一方を選択して、選択した推定混合比を混合比αとして分離部６０１に供給する。
【０７１３】
分離部６０１は、選択部１０２１から供給された混合比αおよび領域情報を基に、混合領域に属する画素の画素値から前景の成分および背景の成分を抽出し、アンカバードバックグラウンド領域の背景の成分、アンカバードバックグラウンド領域の前景の成分、カバードバックグラウンド領域の背景の成分、およびカバードバックグラウンド領域の前景の成分に分離する。
【０７１４】
分離部６０１は、図８３に示す構成と同じ構成とすることができる。
【０７１５】
このように、図１１２に構成を示す画像処理装置は、背景成分画像、および前景成分画像毎に、それぞれの性質に対応して処理を実行することができる。
【０７１６】
以上のように、本発明の画像処理装置においては、背景成分画像および前景成分画像に入力画像が分離され、分離された画像に適した処理が実行されるので、例えば、不自然な画像を生成することなく、より解像度の高い画像が生成される。
【０７１７】
図１１５は、本発明に係る画像処理装置の機能の他の構成を示すブロック図である。
【０７１８】
図１１に示す場合と同様の部分には、同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０７１９】
前景背景分離部１０５は、領域特定部１０３から供給された領域情報、および混合比算出部１０４から供給された混合比αを基に、前景のオブジェクトに対応する画像の成分のみから成る前景成分画像と、背景の成分のみから成る背景成分画像とに入力画像を分離して、前景成分画像を動きボケ除去部２００１に供給し、背景成分画像を補正部２００２に供給する。
【０７２０】
動きボケ除去部２００１は、動きベクトルからわかる動き量vおよび領域情報を基に、前景成分画像に含まれる１以上の画素を示す処理単位を決定する。処理単位は、動きボケの量の調整の処理の対象となる１群の画素を指定するデータである。
【０７２１】
動きボケ除去部２００１は、前景背景分離部１０５から供給された前景成分画像、動き検出部１０２から供給された動きベクトルおよびその位置情報、並びに処理単位を基に、前景成分画像に含まれる動きボケを除去して、動きボケを除去した前景成分画像を動きボケ除去画像処理部２００３に出力する。
【０７２２】
補正部２００２は、背景成分画像における、混合領域に対応する画素の画素値を補正する。背景成分画像の混合領域に対応する画素の画素値は、分離される前の混合領域の画素の画素値から、前景の成分が除去されることにより、算出される。従って、背景成分画像の混合領域に対応する画素の画素値は、隣接する背景領域の画素の画素値に比較し、混合比αに対応して、減少している。
【０７２３】
補正部２００２は、このような、背景成分画像における、混合領域に対応する画素の画素値の混合比αに対応するゲインの低下を補正し、補正した背景成分画像を動きボケ除去画像処理部２００３に供給する。
【０７２４】
背景成分画像の補正について説明する。
【０７２５】
図１１６は、背景成分画像のモデルの例を示す図である。
【０７２６】
図１１６に示すように、前景の成分が除去されているので、元の入力画像の混合領域に対応する、背景成分画像の画素の画素値は、元の入力画像の背景領域に対応する画素に比較して、混合比αに対応して、少ない数の背景の成分により構成されている。
【０７２７】
例えば、図１１６に例を示す背景成分画像において、画素値C01は、４つの背景の成分B02/Vで構成され、画素値C02は、３つの背景の成分B03/Vで構成され、画素値C03は、２つの背景の成分B04/Vで構成され、画素値C04は、１つの背景の成分B05/Vで構成される。
【０７２８】
また、図１１６に例を示す背景成分画像において、画素値C09は、１つの背景の成分B10/Vで構成され、画素値C10は、２つの背景の成分B11/Vで構成され、画素値C11は、３つの背景の成分B12/Vで構成され、画素値C12は、４つの背景の成分B13/Vで構成される。
【０７２９】
このように、元の入力画像の混合領域に対応する、画素の画素値が、元の入力画像の背景領域に対応する画素に比較して、少ない数の背景の成分により構成されているので、前景成分画像の混合領域に対応する画像は、背景領域の画像に比較して、例えば、暗い画像となる。
【０７３０】
補正部２００２は、このような、背景成分画像の混合領域に対応する画素の画素値のそれぞれに、混合比αに対応する定数を乗じて、背景成分画像の混合領域に対応する画素の画素値を補正する。
【０７３１】
例えば、図１１６に示す背景成分画像が入力されたとき、補正部２００２は、画素値C01に5/4を乗算し、画素値C02に5/3を乗算し、画素値C11に5/3を乗算し、画素値C12に5/4を乗算する。動きボケが除去された前景成分画像との画素の位置を整合させるために、補正部２００２は、画素値C03乃至C11の画素値を0とする。
【０７３２】
このように、補正部２００２は、図１１７に示すように、背景成分画像の混合領域に対応する画素の画素値を補正すると共に、動きボケが除去された前景成分画像との画素の位置を整合させる。
【０７３３】
動きボケ除去画像処理部２００３は、動きボケが除去された前景成分画像、および補正された背景成分画像を個々に処理する。
【０７３４】
例えば、動きボケ除去画像処理部２００３は、動きボケが除去された前景成分画像を基に、ノイズを除去するクラス分類適応処理で使用される係数を生成する。
【０７３５】
例えば、動きボケ除去画像処理部２００３は、動きボケが除去された前景成分画像にクラス分類適応処理を適用して、前景成分画像からノイズを除去すると共に、補正された背景成分画像にエッジ強調の処理を適用する。
【０７３６】
図１１８および図１１９は、図１１５の画像処理装置の処理を説明する図である。
【０７３７】
図１１８に示すように、分離された背景成分画像は、混合領域の画素値が補正され、分離された前景成分画像は、動きボケが除去される。
【０７３８】
図１１９に示すように、入力画像は、領域に分割され、前景の成分と背景の成分とに分離される。分離された入力画像は、前景成分画像および背景成分画像に合成される。
【０７３９】
前景成分画像に含まれる動きボケは、除去される。背景成分画像は、混合領域に対応する画素値が補正される。
【０７４０】
動きボケが除去された前景成分画像、および補正された背景成分画像は、個々に処理される。
【０７４１】
図１２０は、図１１５に構成を示す、本発明に係る画像処理装置の画像の処理を説明するフローチャートである。
【０７４２】
ステップＳ２００１において、領域特定部１０３は、動き検出部１０２から供給された動きベクトルおよびその位置情報、並びに入力画像を基に、入力画像の前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を特定する。
【０７４３】
ステップＳ２００２において、混合比算出部１０４は、領域特定部１０３から供給された領域情報および入力画像を基に、混合比αを算出する。
【０７４４】
ステップＳ２００３において、前景背景分離部１０５は、領域特定部１０３から供給された領域情報、および混合比算出部１０４から供給された混合比αを基に、入力画像を、前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に分離する。
【０７４５】
ステップＳ２００４において、動きボケ除去部２００１は、動き検出部１０２から供給された動きベクトルおよびその位置情報、並びに領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、前景背景分離部１０５から供給された前景成分画像の動きボケを除去する。動きボケを除去する処理の詳細は、後述する。
【０７４６】
ステップＳ２００５において、補正部２００２は、前景背景分離部１０５から供給された背景成分画像の混合領域に対応する画素値を補正する。
【０７４７】
ステップＳ２００６において、動きボケ除去画像処理部２００３は、動きボケが除去された前景成分画像、および補正された背景成分画像毎に、画像の処理を実行して、処理は終了する。動きボケ除去画像処理部２００３が実行する画像処理の詳細は、後述する。
【０７４８】
このように、本発明に係る画像処理装置は、入力画像を、前景成分画像および背景成分画像に分離し、前景成分画像から動きボケを除去して、動きボケが除去された前景成分画像、および背景成分画像毎に画像処理を実行する。
【０７４９】
図１２１は、動きボケ除去部２００１の構成の一例を示すブロック図である。
動き検出部１０２から供給された動きベクトルとその位置情報、および領域特定部１０３から供給された領域情報は、処理単位決定部２１０１およびモデル化部２１０２に供給される。前景背景分離部１０５から供給された前景成分画像は、足し込み部２１０４に供給される。
【０７５０】
処理単位決定部２１０１は、動きベクトルとその位置情報、および領域情報を基に、動きベクトルと共に、生成した処理単位をモデル化部２１０２に供給する。処理単位決定部２１０１は、生成した処理単位を足し込み部２１０４に供給する。
【０７５１】
処理単位決定部２１０１が生成する処理単位は、図１２２に例を示すように、前景成分画像のカバードバックグラウンド領域に対応する画素から始まり、アンカバードバックグラウンド領域に対応する画素までの動き方向に並ぶ連続する画素、またはアンカバードバックグラウンド領域に対応する画素から始まり、カバードバックグラウンド領域に対応する画素までの動き方向に並ぶ連続する画素を示す。処理単位は、例えば、左上点（処理単位で指定される画素であって、画像上で最も左または最も上に位置する画素の位置）および右下点の２つのデータから成る。
【０７５２】
モデル化部２１０２は、動きベクトルおよび入力された処理単位を基に、モデル化を実行する。より具体的には、例えば、モデル化部２１０２は、処理単位に含まれる画素の数、画素値の時間方向の仮想分割数、および画素毎の前景の成分の数に対応する複数のモデルを予め記憶しておき、処理単位、および画素値の時間方向の仮想分割数を基に、図１２３に示すような、画素値と前景の成分との対応を指定するモデルを選択するようにしても良い。
【０７５３】
例えば、処理単位に対応する画素の数が１２でありシャッタ時間内の動き量vが５であるときにおいては、モデル化部２１０２は、仮想分割数を５とし、最も左に位置する画素が１つの前景の成分を含み、左から２番目の画素が２つの前景の成分を含み、左から３番目の画素が３つの前景の成分を含み、左から４番目の画素が４つの前景の成分を含み、左から５番目の画素が５つの前景の成分を含み、左から６番目の画素が５つの前景の成分を含み、左から７番目の画素が５つの前景の成分を含み、左から８番目の画素が５つの前景の成分を含み、左から９番目の画素が４つの前景の成分を含み、左から１０番目の画素が３つの前景の成分を含み、左から１１番目の画素が２つの前景の成分を含み、左から１２番目の画素が１つの前景の成分を含み、全体として８つの前景の成分から成るモデルを選択する。
【０７５４】
なお、モデル化部２１０２は、予め記憶してあるモデルから選択するのではなく、動きベクトル、および処理単位が供給されたとき、動きベクトル、および処理単位を基に、モデルを生成するようにしてもよい。
【０７５５】
モデル化部２１０２は、選択したモデルを方程式生成部２１０３に供給する。
【０７５６】
方程式生成部２１０３は、モデル化部２１０２から供給されたモデルを基に、方程式を生成する。図１２３に示す前景成分画像のモデルを参照して、前景の成分の数が８であり、処理単位に対応する画素の数が１２であり、動き量vが５であり、仮想分割数が５であるときの、方程式生成部２１０３が生成する方程式について説明する。
【０７５７】
前景成分画像に含まれるシャッタ時間/vに対応する前景成分がF01/v乃至F08/vであるとき、F01/v乃至F08/vと画素値C01乃至C12との関係は、式（８５）乃至式（９６）で表される。
【０７５８】
C01=F01/v （８５）
C02=F02/v+F01/v （８６）
C03=F03/v+F02/v+F01/v （８７）
C04=F04/v+F03/v+F02/v+F01/v （８８）
C05=F05/v+F04/v+F03/v+F02/v+F01/v （８９）
C06=F06/v+F05/v+F04/v+F03/v+F02/v （９０）
C07=F07/v+F06/v+F05/v+F04/v+F03/v （９１）
C08=F08/v+F07/v+F06/v+F05/v+F04/v （９２）
C09=F08/v+F07/v+F06/v+F05/v （９３）
C10=F08/v+F07/v+F06/v （９４）
C11=F08/v+F07/v （９５）
C12=F08/v （９６）
【０７５９】
方程式生成部２１０３は、生成した方程式を変形して方程式を生成する。方程式生成部２１０３が生成する方程式を、式（９７）乃至式（１０８）に示す。

【０７６０】
式（９７）乃至式（１０８）は、式（１０９）として表すこともできる。
【０７６１】
【数２４】

式（１０９）において、jは、画素の位置を示す。この例において、jは、１乃至１２のいずれか１つの値を有する。また、iは、前景値の位置を示す。この例において、iは、１乃至８のいずれか１つの値を有する。aijは、iおよびjの値に対応して、０または１の値を有する。
【０７６２】
誤差を考慮して表現すると、式（１０９）は、式（１１０）のように表すことができる。
【０７６３】
【数２５】

式（１１０）において、ejは、注目画素Cjに含まれる誤差である。
【０７６４】
式（１１０）は、式（１１１）に書き換えることができる。
【０７６５】
【数２６】

【０７６６】
ここで、最小自乗法を適用するため、誤差の自乗和Eを式（１１２）に示すように定義する。
【０７６７】
【数２７】

【０７６８】
誤差が最小になるためには、誤差の自乗和Eに対する、変数Fkによる偏微分の値が０になればよい。式（１１３）を満たすようにFkを求める。
【０７６９】
【数２８】

【０７７０】
式（１１３）において、動き量vは固定値であるから、式（１１４）を導くことができる。
【０７７１】
【数２９】

【０７７２】
式（１１４）を展開して、移項すると、式（１１５）を得る。
【０７７３】
【数３０】

【０７７４】
式（１１５）のkに１乃至８の整数のいずれか１つを代入して得られる８つの式に展開する。得られた８つの式を、行列により１つの式により表すことができる。この式を正規方程式と呼ぶ。
【０７７５】
このような最小自乗法に基づく、方程式生成部２１０３が生成する正規方程式の例を式（１１６）に示す。
【０７７６】
【数３１】

【０７７７】
式（１１６）をA・F=v・Cと表すと、C,A,vが既知であり、Fは未知である。また、A,vは、モデル化の時点で既知だが、Cは、足し込み動作において画素値を入力することで既知となる。
【０７７８】
最小自乗法に基づく正規方程式により前景成分を算出することにより、画素Cに含まれている誤差を分散させることができる。
【０７７９】
方程式生成部２１０３は、このように生成された正規方程式を足し込み部２１０４に供給する。
【０７８０】
足し込み部２１０４は、処理単位決定部２１０１から供給された処理単位を基に、前景成分画像に含まれる画素値Cを、方程式生成部２１０３から供給された行列の式に設定する。足し込み部２１０４は、画素値Cを設定した行列を演算部２１０５に供給する。
【０７８１】
演算部２１０５は、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などの解法に基づく処理により、動きボケが除去された前景成分Fi/vを算出して、動きボケが除去された前景の画素値である、０乃至８の整数のいずれかのiに対応するFiを算出して、図１２４に例を示す、動きボケが除去された画素値であるFiから成る、動きボケが除去された前景成分画像を出力する。
【０７８２】
なお、図１２４に示す動きボケが除去された前景成分画像において、C03乃至C10のそれぞれにF01乃至F08のそれぞれが設定されているのは、画面に対する前景成分画像の位置を変化させないためであり、任意の位置に対応させることができる。
【０７８３】
また、例えば、図１２５に示すように、処理単位に対応する画素の数が８であり、動き量vが４であるとき、動きボケ除去部２００１は、式（１１７）に示す行列の式を生成する。
【０７８４】
【数３２】

【０７８５】
動きボケ除去部２００１は、このように処理単位の長さに対応した数の式を立てて、動きボケの量が調整された画素値であるFiを算出する。同様に、例えば、処理単位に含まれる画素の数が１００あるとき、１００個の画素に対応する式を生成して、Fiを算出する。
【０７８６】
以上のように、動きボケ除去部２００１は、動き量vおよび処理単位に対応して、式を生成し、生成した式に前景成分画像の画素値を設定して、動きボケが除去された前景成分画像を算出する。
【０７８７】
次に、図１２６のフローチャートを参照して、動きボケ除去部２００１による前景成分画像に含まれる動きボケの除去の処理を説明する。
【０７８８】
ステップＳ２１０１において、動きボケ除去部２００１の処理単位決定部２１０１は、動きベクトルおよび領域情報を基に、処理単位を生成し、生成した処理単位をモデル化部２１０２に供給する。
【０７８９】
ステップＳ２１０２において、動きボケ除去部２００１のモデル化部２１０２は、動き量vおよび処理単位に対応して、モデルの選択や生成を行う。ステップＳ２１０３において、方程式生成部２１０３は、選択されたモデルを基に、正規方程式を作成する。
【０７９０】
ステップＳ２１０４において、足し込み部２１０４は、作成された正規方程式に前景成分画像の画素値を設定する。ステップＳ２１０５において、足し込み部２１０４は、処理単位に対応する全ての画素の画素値の設定を行ったか否かを判定し、処理単位に対応する全ての画素の画素値の設定を行っていないと判定された場合、ステップＳ２１０４に戻り、正規方程式への画素値の設定の処理を繰り返す。
【０７９１】
ステップＳ２１０５において、処理単位の全ての画素の画素値の設定を行ったと判定された場合、ステップＳ２１０６に進み、演算部２１０５は、足し込み部２１０４から供給された画素値が設定された正規方程式を基に、動きボケを除去した前景の画素値を算出して、処理は終了する。
【０７９２】
このように、動きボケ除去部２００１は、動きベクトルおよび領域情報を基に、動きボケを含む前景成分画像から動きボケを除去することができる。
【０７９３】
すなわち、サンプルデータである画素値に含まれる動きボケを除去することができる。
【０７９４】
図１２７は、動きボケが除去された前景成分画像に対応する、ノイズを除去するクラス分類適応処理において使用される係数セットを生成するボケ除去画像処理部２００３の構成を示すブロック図である。
【０７９５】
図１２７に構成を示すボケ除去画像処理部２００３は、補正された背景成分画像を使用しない。
【０７９６】
教師画像フレームメモリ２２０１は、動きボケ除去部２００１から供給された、動きボケが除去された前景成分画像を記憶する。教師画像フレームメモリ２２０１は、記憶している教師画像である、動きボケが除去された前景成分画像をノイズ付加部２２０２および学習部２２０４に供給する。
【０７９７】
ノイズ付加部２２０２は、乱数を生成して、教師画像フレームメモリ２２０１から供給された前景成分画像の各画素値に乱数を加算して、前景成分画像にノイズを付加する。ノイズ付加部２２０２は、ノイズが付加された前景成分画像を生徒画像フレームメモリ２２０３に供給する。
【０７９８】
生徒画像フレームメモリ２２０３は、ノイズ付加部２２０２から供給された、ノイズが付加された前景成分画像である生徒画像を記憶する。生徒画像フレームメモリ２２０３は、記憶している生徒画像を学習部２２０４に供給する。
【０７９９】
学習部２２０４は、教師画像フレームメモリ２２０１から供給された前景成分画像である教師画像、および生徒画像フレームメモリ２２０３から供給された、ノイズが付加された前景成分画像である生徒画像を基に、ノイズが付加された前景成分画像に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ２２０５に供給する。
【０８００】
係数セットメモリ２２０５は、学習部２２０４から供給された背景成分画像に対応する係数セットを記憶する。
【０８０１】
図１２８のフローチャートを参照して、図１２７に構成を示すボケ除去画像処理部２００３による、ノイズを除去するクラス分類適応処理に使用される係数セットを生成する学習の処理を説明する。
【０８０２】
ステップＳ２２０１において、ノイズ付加部２２０２は、教師画像フレームメモリ２２０１に記憶されている、教師画像である前景成分画像の画素値に乱数を加算して、教師画像である前景成分画像に対応する生徒画像を生成する。
【０８０３】
ステップＳ２２０２において、学習部２２０４は、教師画像フレームメモリ２２０１に記憶されている前景成分画像である教師画像、および生徒画像フレームメモリ２２０３に記憶されている、ノイズが付加された前景成分画像である生徒画像を基に、ノイズが付加された前景成分画像に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ２２０５に供給する。係数セットを生成する処理の詳細は、図９２のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０８０４】
係数セットメモリ２２０５は、ノイズが付加された前景成分画像に対応する係数セットを記憶して、処理は終了する。
【０８０５】
このように、図１２７に構成を示すボケ除去画像処理部２００３は、ノイズが付加された前景成分画像に対応する係数セットを生成することができる。
【０８０６】
図１２９は、動きボケが除去された前景成分画像に、クラス分類適応処理を実行して、ノイズを除去し、背景成分画像をエッジ強調するボケ除去画像処理部２００３の構成を示すブロック図である。
【０８０７】
フレームメモリ２３０１は、動きボケ除去部２００１から供給された、動きボケが除去された前景成分画像を記憶する。フレームメモリ２３０１は、記憶している、動きボケが除去された前景成分画像をマッピング部２３０２に供給する。
【０８０８】
マッピング部２３０２は、係数セットメモリ２３０３に記憶されている、前景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、フレームメモリ２３０１に記憶されている前景成分画像に対応する、ノイズが除去された予測画像を生成する。マッピング部２３０２は、生成した予測画像をフレームメモリ２３０４に供給する。
【０８０９】
フレームメモリ２３０４は、ノイズが除去された予測画像を記憶し、記憶している予測画像を合成部２３０８に供給する。
【０８１０】
フレームメモリ２３０５は、補正部２００２から供給された背景成分画像を記憶する。フレームメモリ２３０５は、記憶している背景成分画像をエッジ強調部２３０６に供給する。
【０８１１】
エッジ強調部２３０６は、エッジ強調の処理により、フレームメモリ２３０５に記憶されている背景成分画像のエッジを強調し、エッジ強調した背景成分画像をフレームメモリ２３０７に供給する。
【０８１２】
フレームメモリ２３０７は、エッジ強調された背景成分画像を記憶し、記憶している背景成分画像を合成部２３０８に供給する。
【０８１３】
合成部２３０８は、フレームメモリ２３０４から供給された、前景成分画像に対応する、ノイズが除去された予測画像、およびフレームメモリ２３０７から供給された、エッジ強調された背景成分画像を合成し、合成した画像を出力画像として出力する。
【０８１４】
図１３０は、ボケ除去画像処理部２００３の処理を説明する図である。
【０８１５】
図１３０に示すように、入力画像は、領域に分割され、前景の成分と背景の成分とに分離される。分離された入力画像は、前景成分画像および背景成分画像に合成される。
【０８１６】
前景成分画像に含まれる動きボケは、除去される。背景成分画像は、混合領域に対応する画素値が補正される。
【０８１７】
動きボケが除去された前景成分画像は、ボケ除去画像処理部２００３により、クラス分類適応処理が適用されて、ノイズが除去され、補正された背景成分画像は、ボケ除去画像処理部２００３により、エッジが強調される。
【０８１８】
次に、図１３１のフローチャートを参照して、図１２９に構成を示すボケ除去画像処理部２００３の画像の創造の処理を説明する。
【０８１９】
ステップＳ２３０１において、マッピング部２３０２は、係数セットメモリ２３０３に記憶されている、前景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、フレームメモリ８０１に記憶されている前景成分画像からノイズを除去した画像を予測する。画像の予測の処理の詳細は、図９７のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０８２０】
マッピング部２３０２は、前景成分画像からノイズが除去された画像をフレームメモリ２３０４に供給する。フレームメモリ２３０４は、前景成分画像に対応する、ノイズが除去された予測画像を記憶し、記憶している予測画像を合成部２３０８に供給する。
【０８２１】
ステップＳ２３０２において、エッジ強調部２３０６は、フレームメモリ２３０５に記憶されている背景成分画像をエッジ強調する。エッジ強調部２３０６は、エッジ強調された画像をフレームメモリ２３０７に供給する。フレームメモリ２３０７は、エッジ強調された画像を記憶し、記憶しているエッジ強調された画像を合成部２３０８に供給する。
【０８２２】
ステップＳ２３０３において、合成部２３０８は、前景成分画像に対応する、ノイズが除去された予測画像、およびエッジ強調された背景成分画像を合成する。合成部２３０８は、記憶している、合成された画像を出力し、処理は終了する。
【０８２３】
このように、図１２９に構成を示すボケ除去画像処理部２００３を有する画像処理装置は、前景成分画像に対応する、ノイズが除去された予測画像を生成し、背景成分画像をエッジ強調し、ノイズが除去された予測画像およびエッジ強調された背景成分画像を合成して出力することができるので、動きボケの除去の処理による前景成分画像のノイズを低減させると共に、画像全体の解像度感を増加させることができる。
【０８２４】
なお、ステップＳ２３０１およびステップＳ２３０２の処理を、シリアルに実行しても、パラレルに実行しても良いことは勿論である。
【０８２５】
図１３２は、画像処理装置の機能の他の構成を示すブロック図である。図１１５に示す画像処理装置が領域特定と混合比αの算出を順番に行うのに対して、図１３２に示す画像処理装置は、領域特定と混合比αの算出を並行して行う。
【０８２６】
図１１５のブロック図に示す機能と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０８２７】
入力画像は、オブジェクト抽出部１０１、領域特定部１０３、混合比算出部１００１、および前景背景分離部１００２に供給される。
【０８２８】
混合比算出部１００１は、入力画像を基に、画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比を、入力画像に含まれる画素のそれぞれに対して算出し、算出した画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比を前景背景分離部１００２に供給する。
【０８２９】
前景背景分離部１００２は、混合比算出部１００１から供給された、画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、並びに領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、入力画像を、背景成分画像、および前景成分画像に分離し、分離された画像を動きボケ除去部２００１に供給する。
【０８３０】
このように、図１３２に構成を示す画像処理装置は、背景成分画像、および前景成分画像毎に、それぞれの性質に対応して処理を実行することができる。
【０８３１】
図１３３は、画像処理装置の機能のさらに他の構成を示すブロック図である。
【０８３２】
図１３３に示す画像処理装置に供給された入力画像は、オブジェクト抽出部１０１、領域特定部１０３、および領域処理部３００１に供給される。
【０８３３】
オブジェクト抽出部１０１は、入力画像に含まれる前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出して、抽出した画像オブジェクトを動き検出部１０２に供給する。オブジェクト抽出部１０１は、例えば、入力画像に含まれる前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトの輪郭を検出することで、前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出する。
【０８３４】
オブジェクト抽出部１０１は、入力画像に含まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出して、抽出した画像オブジェクトを動き検出部１０２に供給する。オブジェクト抽出部１０１は、例えば、入力画像と、抽出された前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトとの差から、背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出する。
【０８３５】
動き検出部１０２は、例えば、ブロックマッチング法、勾配法、位相相関法、およびペルリカーシブ法などの手法により、粗く抽出された前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトの動きベクトルを算出して、算出した動きベクトルおよび動きベクトルの位置情報（動きベクトルに対応する画素の位置を特定する情報）を領域特定部１０３に供給する。
【０８３６】
領域特定部１０３は、入力された画像の画素のそれぞれを、前景領域、背景領域、または混合領域のいずれかに特定し、画素毎に前景領域、背景領域、または混合領域のいずれかに属するかを示す領域情報を領域処理部３００１に供給する。
【０８３７】
領域処理部３００１は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、前景領域、背景領域、または混合領域毎に、入力画像を分割し、分割された入力画像毎に画像処理を実行する。例えば、領域処理部３００１は、前景領域、背景領域、または混合領域毎に、入力画像を分割し、分割された前景領域、および背景領域のそれぞれに対応する、ノイズを除去するクラス分類適応処理で使用される係数を生成する。
【０８３８】
例えば、領域処理部３００１は、前景領域、背景領域、または混合領域毎に、入力画像を分割し、分割された前景領域、または背景領域にクラス分類適応処理を適用して、ノイズが除去された画像を創造するとともに、分割された混合領域をそのまま通過させる。
【０８３９】
図１３４は、図１３３に示す画像処理装置の処理を説明する図である。
【０８４０】
図１３４に示すように、入力画像は、前景領域、背景領域、および混合領域が特定され、特定された前景領域、背景領域、および混合領域毎の画像に分割される。
【０８４１】
分割された前景領域の画像、および背景領域の画像は、それぞれに、例えば、係数の生成の処理、またはノイズ除去の処理などが適用される。
【０８４２】
図１３５は、図１３３に構成を示す、本発明に係る画像処理装置の画像の処理を説明するフローチャートである。
【０８４３】
ステップＳ３００１において、領域特定部１０３は、動き検出部１０２から供給された動きベクトルおよびその位置情報を基に、入力画像の前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を特定する。
【０８４４】
ステップＳ３００２において、領域処理部３００１は、入力画像を、特定された前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域に分割して、分割された、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域毎に、画像の処理を実行して、処理は終了する。
【０８４５】
このように、本発明に係る画像処理装置は、入力画像を、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域に分割し、分割された、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域毎に画像処理を実行する。
【０８４６】
図１３６は、ノイズを除去するクラス分類適応処理において使用される係数セットを生成する領域処理部３００１の構成を示すブロック図である。教師画像フレームメモリ３１０１は、入力画像をフレーム単位で記憶する。教師画像フレームメモリ３１０１は、記憶している入力画像を領域分割部３１０２に供給する。
【０８４７】
領域分割部３１０２は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、背景領域、または前景領域に、入力画像である教師画像を分割する。
【０８４８】
図１３６に構成を示す領域処理部３００１は、アンカバードバックグラウンド領域の画像、およびカバードバックグラウンド領域の画像を使用しない。
【０８４９】
領域分割部３１０２は、分割された教師画像である、教師画像の背景領域の画像を背景領域教師画像フレームメモリ３１０３に供給し、教師画像の前景領域の画像を前景領域教師画像フレームメモリ３１０４に供給する。
【０８５０】
背景領域教師画像フレームメモリ３１０３は、領域分割部３１０２から供給された、教師画像の背景領域の画像を記憶する。背景領域教師画像フレームメモリ３１０３は、記憶している教師画像の背景領域の画像をノイズ付加部３１０５−１および学習部３１０８−１に供給する。
【０８５１】
前景領域教師画像フレームメモリ３１０４は、領域分割部３１０２から供給された、教師画像の前景領域の画像を記憶する。前景領域教師画像フレームメモリ３１０４は、記憶している教師画像の前景領域の画像をノイズ付加部３１０５−２および学習部３１０８−２に供給する。
【０８５２】
ノイズ付加部３１０５−１は、例えば、乱数を生成して、背景領域教師画像フレームメモリ３１０３から供給された、教師画像の背景領域の画像の画素値に乱数を加算して、背景領域の画像にノイズを付加する。ノイズ付加部３１０５−１は、ノイズを付加した背景領域の画像を背景領域生徒画像フレームメモリ３１０６に供給する。
【０８５３】
背景領域生徒画像フレームメモリ３１０６は、ノイズ付加部３１０５−１から供給された、ノイズが付加された背景領域の画像を、生徒画像として記憶する。背景領域生徒画像フレームメモリ３１０６は、記憶している、教師画像の背景領域の画像に対応する生徒画像を学習部３１０８−１に供給する。
【０８５４】
ノイズ付加部３１０５−２は、例えば、乱数を生成して、前景領域教師画像フレームメモリ３１０４から供給された、教師画像の前景領域の画像の画素値に乱数を加算して、前景領域の画像にノイズを付加する。ノイズ付加部３１０５−２は、ノイズを付加した前景領域の画像を前景領域生徒画像フレームメモリ３１０７に供給する。
【０８５５】
前景領域生徒画像フレームメモリ３１０７は、ノイズ付加部３１０５−２から供給された、ノイズが付加された前景領域の画像を、生徒画像として記憶する。前景領域生徒画像フレームメモリ３１０７は、記憶している、教師画像の前景領域の画像に対応する生徒画像を学習部３１０８−２に供給する。
【０８５６】
学習部３１０８−１は、背景領域教師画像フレームメモリ３１０３から供給されたの背景領域の画像である教師画像、および背景領域生徒画像フレームメモリ３１０６から供給された、ノイズが付加されている生徒画像を基に、背景領域に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ３１０９に供給する。
【０８５７】
学習部３１０８−２は、前景領域教師画像フレームメモリ３１０４から供給された前景領域の画像である教師画像、および前景領域生徒画像フレームメモリ３１０７から供給された、ノイズが付加されている生徒画像を基に、前景領域に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ３１０９に供給する。
【０８５８】
係数セットメモリ３１０９は、学習部３１０８−１から供給された背景領域に対応する係数セット、および学習部３１０８−２から供給された前景領域に対応する係数セットを記憶する。
【０８５９】
図１３７は、図１３６に構成を示す領域処理部３００１が生成する係数セットを説明する図である。領域処理部３００１は、背景領域に対応する係数セット、および前景領域に対応する係数セットを個々に算出する。領域処理部３００１は、アンカバードバックグラウンド領域またはカバードバックグラウンド領域に対応する係数セットを生成しない。
【０８６０】
すなわち、領域分割部３１０２は、入力画像を、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素からなる画像、カバードバックグラウンド領域に属する画素からなる画像、および前景領域の画像に分割する。
【０８６１】
学習部３１０８−１は、分割された背景領域の画像を基に、背景領域に対応する係数セットを算出し、学習部３１０８−２は、分割された前景領域の画像を基に、前景領域に対応する係数セットを算出する。
【０８６２】
背景領域に対応する係数セットは、ノイズが除去された画素値を予測するクラス分類適応処理において、背景領域の画素値の予測に使用される。前景領域に対応する係数セットは、ノイズが除去された画素値を予測するクラス分類適応処理において、前景領域の画素値の予測に使用される。
【０８６３】
背景領域の画像に対応する予測画像、アンカバードバックグラウンド領域に対応する画像、カバードバックグラウンド領域に対応する画像、および前景領域の画像に対応する予測画像は、合成され、１つの画像とされる。
【０８６４】
図１３８のフローチャートを参照して、図１３６に構成を示す領域処理部３００１による、クラス分類適応処理による画素値の予測に使用される係数セットを生成する学習の処理を説明する。
【０８６５】
ステップＳ３１０１において、領域分割部３１０２は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、教師画像フレームメモリ３１０１に記憶されている教師画像を領域分割する。すなわち、領域分割部３１０２は、領域分割された教師画像である、教師画像の背景領域の画像を背景領域教師画像フレームメモリ３１０３に供給する。領域分割部３１０２は、領域分割された教師画像である、教師画像の前景領域の画像を前景領域教師画像フレームメモリ３１０４に供給する。
【０８６６】
ステップＳ３１０２において、ノイズ付加部３１０５−１および３１０５−２は、背景領域、および前景領域それぞれの生徒画像を生成する。すなわち、例えば、ノイズ付加部３１０５−１は、乱数を生成して、背景領域教師画像フレームメモリ３１０３に記憶されている、背景領域の画像の画素値に乱数を加算して、背景領域の画像にノイズを付加する。ノイズ付加部３１０５−２は、乱数を生成して、前景領域教師画像フレームメモリ３１０４に記憶されている、前景領域の画像の画素値に乱数を加算して、前景領域の画像にノイズを付加する。
【０８６７】
ステップＳ３１０３において、学習部３１０８−１は、背景領域教師画像フレームメモリ３１０３に記憶されている、背景領域の画像である教師画像、および背景領域生徒画像フレームメモリ３１０６に記憶されている、ノイズが付加された生徒画像を基に、背景領域に対応する係数セットを生成する。係数セットの生成の処理の詳細は、図９２のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０８６８】
ステップＳ３１０４において、学習部３１０８−２は、前景領域教師画像フレームメモリ３１０４に記憶されている、前景領域の画像である教師画像、および前景領域生徒画像フレームメモリ３１０７に記憶されている、ノイズが付加された生徒画像を基に、前景領域に対応する係数セットを生成する。係数セットの生成の処理の詳細は、図９２のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０８６９】
ステップＳ３１０５において、学習部３１０８−１および３１０８−２は、それぞれ、背景領域に対応する係数セット、または前景領域に対応する係数セットを係数セットメモリ３１０９に供給する。係数セットメモリ３１０９は、背景領域、または前景領域のそれぞれに対応する係数セットを記憶して、処理は終了する。
【０８７０】
このように、図１３６に構成を示す領域処理部３００１は、背景領域に対応する係数セット、および前景領域に対応する係数セットを生成することができる。
【０８７１】
なお、ステップＳ３１０３およびステップＳ３１０４の処理を、シリアルに実行しても、パラレルに実行しても良いことは勿論である。
【０８７２】
図１３９は、クラス分類適応処理を実行して、ノイズを除去した画像を生成する領域処理部３００１の構成を示すブロック図である。フレームメモリ３２０１は、入力画像をフレーム単位で記憶する。フレームメモリ３２０１は、記憶している入力画像を領域分割部３２０２に供給する。
【０８７３】
領域分割部３２０２は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、背景領域、および前景領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域毎に入力画像を分割する。すなわち、領域分割部３２０２は、分割された入力画像である、背景領域の画像を背景領域フレームメモリ３２０３に供給し、前景領域の画像を前景領域フレームメモリ３２０４に供給する。
【０８７４】
領域分割部３２０２は、分割された入力画像である、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域の画像を、合成部３２０７に供給する。
【０８７５】
背景領域フレームメモリ３２０３は、領域分割部３２０２から供給された、背景領域に属する画素からなる背景領域の画像を記憶する。背景領域フレームメモリ３２０３は、記憶している背景領域の画像をマッピング部３２０５−１に供給する。
【０８７６】
前景領域フレームメモリ３２０４は、領域分割部３２０２から供給された、前景領域に属する画素からなる前景領域の画像を記憶する。前景領域入力画像フレームメモリ５０６は、記憶している前景領域の画像をマッピング部３２０５−２に供給する。
【０８７７】
マッピング部３２０５−１は、係数セットメモリ３２０６に記憶されている、背景領域に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、背景領域フレームメモリ３２０３に記憶されている背景領域の画像に対応する、ノイズを除去した予測画像を生成する。マッピング部３２０５−１は、生成した予測画像を合成部３２０７に供給する。
【０８７８】
マッピング部３２０５−２は、係数セットメモリ３２０６に記憶されている、前景領域に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、前景領域フレームメモリ３２０４に記憶されている前景領域の画像に対応する、ノイズを除去した予測画像を生成する。マッピング部３２０５−２は、生成した予測画像を合成部３２０７に供給する。
【０８７９】
合成部３２０７は、マッピング部３２０５−１から供給された背景領域の画像に対応する予測画像、マッピング部３２０５−２から供給された前景領域の画像に対応する予測画像、並びに領域分割部３２０２から供給されたカバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域の画像を合成し、合成された画像をフレームメモリ３２０８に供給する。
【０８８０】
フレームメモリ３２０８は、合成部３２０７から供給された画像を記憶すると共に、記憶している画像を出力画像として出力する。
【０８８１】
次に、図１４０のフローチャートを参照して、図１３９に構成を示す領域処理部３００１の画像の創造の処理を説明する。
【０８８２】
ステップＳ３２０１において、領域分割部３２０２は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、背景領域、前景領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域に入力画像を分割する。すなわち、領域分割部３２０２は、分割された入力画像である、背景領域に属する画素からなる背景領域の画像を背景領域フレームメモリ３２０３に供給し、前景領域に属する画素からなる前景領域の画像を前景領域フレームメモリ３２０４に供給する。領域分割部３２０２は、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素からなる画像、およびカバードバックグラウンド領域に属する画素を合成部３２０７に供給する。
【０８８３】
ステップＳ３２０２において、マッピング部３２０５−１は、係数セットメモリ３２０６に記憶されている、背景領域に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、背景領域フレームメモリ３２０３に記憶されている背景領域の画像に対応する、ノイズを除去した画像を予測する。ノイズを除去した画像の予測の処理の詳細は、図９７のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０８８４】
ステップＳ３２０３において、マッピング部３２０５−２は、係数セットメモリ３２０６に記憶されている、前景領域に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、前景領域フレームメモリ３２０４に記憶されている前景領域の画像に対応する、ノイズを除去した画像を予測する。ノイズを除去した画像の予測の処理の詳細は、図９７のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０８８５】
ステップＳ３２０４において、合成部３２０７は、背景領域の画像に対応する予測画像、および前景領域に対応する予測画像、並びにアンカバードバックグラウンド領域の画像、およびカバードバックグラウンド領域の画像を合成する。合成部３２０７は、合成された画像をフレームメモリ３２０８に供給する。フレームメモリ３２０８は、合成部３２０７から供給された画像を記憶する。
【０８８６】
ステップＳ３２０５において、フレームメモリ３２０８は、記憶している、合成された画像を出力し、処理は終了する。
【０８８７】
このように、図１３９に構成を示す領域処理部３００１を有する画像処理装置は、背景領域、アンカバードバックグラウンド領域、カバードバックグラウンド領域、および前景領域毎に、入力画像を分割し、分割された背景領域の画像、および前景領域の画像毎に予測画像を生成し、生成した予測画像を、アンカバードバックグラウンド領域、およびカバードバックグラウンド領域の画像と合成することができるので、混合領域において、不自然な画像の劣化を発生させることなく、画像全体のノイズを低減させることができる。
【０８８８】
なお、ステップＳ３２０２およびステップＳ３２０３の処理を、シリアルに実行しても、パラレルに実行しても良いことは勿論である。
【０８８９】
また、本発明において、画像処理は、そのまま画像を通過させる処理を含む。
【０８９０】
なお、前景となるオブジェクトの動きの方向は左から右として説明したが、その方向に限定されないことは勿論である。
【０８９１】
また、クラス分類適応処理は、所定の情報から係数を生成して、生成した係数を基に実行するようにしてもよい。
【０８９２】
以上においては、３次元空間と時間軸情報を有する現実空間の画像をビデオカメラを用いて２次元空間と時間軸情報を有する時空間への射影を行った場合を例としたが、本発明は、この例に限らず、より多くの第１の次元の第１の情報を、より少ない第２の次元の第２の情報に射影した場合に適応することが可能である。
【０８９３】
なお、センサは、CCDに限らす、固体撮像素子である、例えば、BBD（Bucket Brigade Device）、CID（Charge Injection Device）、またはCPD（Charge Priming Device）などのセンサでもよく、また、検出素子がマトリックス状に配置されているセンサに限らず、検出素子が１列に並んでいるセンサでもよい。
【０８９４】
本発明の信号処理を行うプログラムを記録した記録媒体は、図１０に示すように、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク９１（フロッピ（登録商標）ディスクを含む）、光ディスク９２（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク９３（ＭＤ（Mini-Disc）（商標）を含む）、もしくは半導体メモリ９４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM７２や、記憶部７８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０８９５】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０８９６】
【発明の効果】
本発明の画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムによれば、背景の画像と移動する物体の画像との混ざり合い対応して画像を処理することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】クラスタップを説明する図である。
【図３】予測タップを説明する図である。
【図４】クラス分類適応処理の概略を説明する図である。
【図５】従来の係数セットを説明する図である。
【図６】従来の学習の処理を説明するフローチャートである。
【図７】従来の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】入力画像の画素値、およびクラス分類適応処理により生成された出力画像の画素値を示す図である。
【図９】従来の画像の創造の処理を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明に係る画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１１】画像処理装置の機能の構成を示すブロック図である。
【図１２】センサによる撮像を説明する図である。
【図１３】画素の配置を説明する図である。
【図１４】検出素子の動作を説明する図である。
【図１５】動いている前景に対応するオブジェクトと、静止している背景に対応するオブジェクトとを撮像して得られる画像を説明する図である。
【図１６】背景領域、前景領域、混合領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を説明する図である。
【図１７】静止している前景に対応するオブジェクトおよび静止している背景に対応するオブジェクトを撮像した画像における、隣接して１列に並んでいる画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。
【図１８】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図１９】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２０】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２１】前景領域、背景領域、および混合領域の画素を抽出した例を示す図である。
【図２２】画素と画素値を時間方向に展開したモデルとの対応を示す図である。
【図２３】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２４】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２５】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２６】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２７】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２８】分割された画像と、画素の画素値を時間方向に展開したモデル図との対応を示す図である。
【図２９】分離された画像と、画素の画素値を時間方向に展開したモデル図との対応を示す図である。
【図３０】分割された画像の例を示す図である。
【図３１】分離された画像の例を示す図である。
【図３２】本発明に係る画像処理装置の画像の処理を説明するフローチャートである。
【図３３】領域特定部１０３の構成の一例を示すブロック図である。
【図３４】前景に対応するオブジェクトが移動しているときの画像を説明する図である。
【図３５】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図３６】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図３７】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図３８】領域判定の条件を説明する図である。
【図３９】領域特定部１０３の領域の特定の結果の例を示す図である。
【図４０】領域特定部１０３の領域の特定の結果の例を示す図である。
【図４１】領域特定の処理を説明するフローチャートである。
【図４２】領域特定部１０３の構成の他の一例を示すブロック図である。
【図４３】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図４４】背景画像の例を示す図である。
【図４５】２値オブジェクト画像抽出部３０２の構成を示すブロック図である。
【図４６】相関値の算出を説明する図である。
【図４７】相関値の算出を説明する図である。
【図４８】２値オブジェクト画像の例を示す図である。
【図４９】時間変化検出部３０３の構成を示すブロック図である。
【図５０】領域判定部３４２の判定を説明する図である。
【図５１】時間変化検出部３０３の判定の例を示す図である。
【図５２】領域判定部１０３の領域特定の処理を説明するフローチャートである。
【図５３】領域判定の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図５４】領域特定部１０３のさらに他の構成を示すブロック図である。
【図５５】ロバスト化部３６１の構成を説明するブロック図である。
【図５６】動き補償部３８１の動き補償を説明する図である。
【図５７】動き補償部３８１の動き補償を説明する図である。
【図５８】領域特定の処理を説明するフローチャートである。
【図５９】ロバスト化の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図６０】混合比算出部１０４の構成の一例を示すブロック図である。
【図６１】理想的な混合比αの例を示す図である。
【図６２】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図６３】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図６４】前景の成分の相関を利用した近似を説明する図である。
【図６５】 C，N、およびPの関係を説明する図である。
【図６６】推定混合比処理部４０１の構成を示すブロック図である。
【図６７】推定混合比の例を示す図である。
【図６８】混合比算出部１０４の他の構成を示すブロック図である。
【図６９】混合比の算出の処理を説明するフローチャートである。
【図７０】推定混合比の演算の処理を説明するフローチャートである。
【図７１】混合比αを近似する直線を説明する図である。
【図７２】混合比αを近似する平面を説明する図である。
【図７３】混合比αを算出するときの複数のフレームの画素の対応を説明する図である。
【図７４】混合比推定処理部４０１の他の構成を示すブロック図である。
【図７５】推定混合比の例を示す図である。
【図７６】混合比の算出の処理を説明するフローチャートである。
【図７７】カバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理を説明するフローチャートである。
【図７８】前景背景分離部１０５の構成の一例を示すブロック図である。
【図７９】入力画像、前景成分画像、および背景成分画像を示す図である。
【図８０】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図８１】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図８２】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図８３】分離部６０１の構成の一例を示すブロック図である。
【図８４】分離された前景成分画像、および背景成分画像の例を示す図である。
【図８５】前景と背景との分離の処理を説明するフローチャートである。
【図８６】係数セットを生成する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。
【図８７】教師画像と生徒画像との関係を説明する図である。
【図８８】学習部７０４の構成を示すブロック図である。
【図８９】クラス分類処理を説明する図である。
【図９０】ＡＤＲＣ処理を説明する図である。
【図９１】分離画像処理部１０６による、係数セットを生成する学習の処理を説明するフローチャートである。
【図９２】背景成分画像に対応する係数セットの生成の処理を説明するフローチャートである。
【図９３】背景成分画像にクラス分類適応処理を適応して、空間方向に、より高解像度な画像を生成すると共に、前景成分画像を線形補間する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。
【図９４】マッピング部８０２の構成を示すブロック図である。
【図９５】図９３に構成を示す分離画像処理部１０６の処理を説明する図である。
【図９６】図９３の分離画像処理部１０６の処理を説明するフローチャートである。
【図９７】背景成分画像に対応する画像の予測の処理を説明するフローチャートである。
【図９８】背景成分画像にのみエッジ強調処理を適用する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。
【図９９】エッジ強調部９０１の構成を示すブロック図である。
【図１００】エッジ強調の処理を説明する図である。
【図１０１】フィルタ係数を示す図である。
【図１０２】ハイパスフィルタ９２１の動作を説明する図である。
【図１０３】フィルタ係数を示す図である。
【図１０４】ハイパスフィルタ９２１の動作を説明する図である。
【図１０５】エッジ強調部９０１の他の構成を示すブロック図である。
【図１０６】フィルタ係数を示す図である。
【図１０７】フィルタ７４１の動作を説明する図である。
【図１０８】フィルタ係数を示す図である。
【図１０９】フィルタ７４１の動作を説明する図である。
【図１１０】図９８に構成を示す分離画像処理部１０６の処理を説明する図である。
【図１１１】図９８に構成を示す分離画像処理部１０６の処理を説明するフローチャートである。
【図１１２】画像処理装置の機能の他の構成を示すブロック図である。
【図１１３】混合比算出部１００１の構成の一例を示すブロック図である。
【図１１４】前景背景分離部１００２の構成の一例を示すブロック図である。
【図１１５】本発明に係る画像処理装置の機能の他の構成を示すブロック図である。
【図１１６】背景成分画像のモデルの例を示す図である。
【図１１７】補正された背景成分画像のモデルの例を示す図である。
【図１１８】図１１５の画像処理装置の処理を説明する図である。
【図１１９】図１１５の画像処理装置の処理を説明する図である。
【図１２０】図１１５に構成を示す、本発明に係る画像処理装置の画像の処理を説明するフローチャートである。
【図１２１】動きボケ除去部２００１の構成の一例を示すブロック図である。
【図１２２】処理単位を説明する図である。
【図１２３】前景成分画像の画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図１２４】前景成分画像の画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図１２５】前景成分画像の画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図１２６】前景成分画像に含まれる動きボケの除去の処理を説明するフローチャートである。
【図１２７】係数セットを生成するボケ除去画像処理部２００３の構成を示すブロック図である。
【図１２８】ノイズを除去するクラス分類適応処理に使用される係数セットを生成する学習の処理を説明するフローチャートである。
【図１２９】ボケ除去画像処理部２００３の構成を示すブロック図である。
【図１３０】ボケ除去画像処理部２００３の処理を説明する図である。
【図１３１】図１２９に構成を示すボケ除去画像処理部２００３の画像の処理を説明するフローチャートである。
【図１３２】画像処理装置の機能の他の構成を示すブロック図である。
【図１３３】画像処理装置の機能のさらに他の構成を示すブロック図である。
【図１３４】図１３３に示す画像処理装置の処理を説明する図である。
【図１３５】図１３３に構成を示す、本発明に係る画像処理装置の画像の処理を説明するフローチャートである。
【図１３６】係数セットを生成する領域処理部３００１の構成を示すブロック図である。
【図１３７】図１３６に構成を示す領域処理部３００１が生成する係数セットを説明する図である。
【図１３８】係数セットを生成する学習の処理を説明するフローチャートである。
【図１３９】ノイズが除去された画像を生成する領域処理部３００１の構成を示すブロック図である。
【図１４０】図１３９に構成を示す領域処理部３００１の画像の創造の処理を説明するフローチャートである。
【符号の説明】
７１ CPU， ７２ ROM， ７３ RAM， ７６ 入力部， ７７ 出力部，７８ 記憶部， ７９ 通信部， ９１ 磁気ディスク， ９２ 光ディスク， ９３ 光磁気ディスク， ９４ 半導体メモリ， １０１ オブジェクト抽出部， １０２ 動き検出部， １０３ 領域特定部， １０４ 混合比算出部， １０５ 前景背景分離部， １０６ 分離画像処理部， ２０１ フレームメモリ， ２０２−１乃至２０２−４ 静動判定部， ２０３−１乃至２０３−３ 領域判定部， ２０４ 判定フラグ格納フレームメモリ， ２０５ 合成部， ２０６ 判定フラグ格納フレームメモリ， ３０１ 背景画像生成部， ３０２ ２値オブジェクト画像抽出部， ３０３ 時間変化検出部， ３２１ 相関値演算部， ３２２ しきい値処理部， ３４１ フレームメモリ， ３４２領域判定部， ３６１ ロバスト化部， ３８１ 動き補償部， ３８２ スイッチ， ３８３−１乃至３８３−Ｎ フレームメモリ、 ３８４−１乃至３８４−Ｎ 重み付け部， ３８５ 積算部， ４０１ 推定混合比処理部， ４０２ 推定混合比処理部， ４０３ 混合比決定部， ４２１ フレームメモリ，４２２ フレームメモリ， ４２３ 混合比演算部， ４４１ 選択部， ４４２ 推定混合比処理部， ４４３ 推定混合比処理部， ４４４ 選択部， ５０１ 遅延回路， ５０２ 足し込み部， ５０３ 演算部， ６０１ 分離部， ６０２ スイッチ， ６０３ 合成部， ６０４ スイッチ， ６０５ 合成部， ６２１ フレームメモリ， ６２２ 分離処理ブロック， ６２３ フレームメモリ， ６３１ アンカバード領域処理部， ６３２ カバード領域処理部， ６３３ 合成部， ６３４ 合成部， ７０１ 教師画像フレームメモリ， ７０２ 加重平均部， ７０３ 生徒画像フレームメモリ， ７０４ 学習部， ７０５ 係数セットメモリ， ７２１ クラス分類部， ７２２ 予測タップ取得部， ７２３ 対応画素取得部， ７２４ 正規方程式生成部， ７２５ 係数計算部， ７３１ クラスタップ取得部， ７３２ 波形分類部，８０２ マッピング部， ８０３ 係数セットメモリ， ８０６ 線形補間処理部， ８０８ 合成部， ８２１ マッピング処理部， ８３１ クラス分類部， ８３２ 予測タップ取得部， ８３３ 予測演算部， ８５１ クラスタップ取得部， ８５２ 波形分類部， ９０１ エッジ強調部， ９０２ 合成部， ９２１ ハイパスフィルタ， ９２２ ゲイン調整部， ９２３ 加算部， ９４１ フィルタ， １００１ 混合比算出部， １００２ 前景背景分離部， １０２１ 選択部， ２００１ 動きボケ除去部， ２００２ 補正部，２００３ ボケ除去画像処理部， ２１０１ 処理単位決定部， ２１０２ モデル化部， ２１０３ 方程式生成部， ２１０４ 足し込み部， ２１０５演算部， ２２０１ 教師画像フレームメモリ， ２２０２ ノイズ付加部，２２０３ 生徒画像フレームメモリ， ２２０４ 学習部， ２２０５ 係数セットメモリ， ２３０２ マッピング部， ２３０３ 係数セットメモリ， ２３０６ エッジ強調部， ２３０８ 合成部， ３００１ 領域処理部， ３１０２ 領域分割部， ３１０３ 背景領域教師画像フレームメモリ， ３１０４ 前景領域教師画像フレームメモリ， ３１０５−１および３１０５−２ ノイズ付加部， ３１０６ 背景領域生徒画像フレームメモリ， ３１０７ 前景領域生徒画像フレームメモリ， ３１０８−１および３１０８−２ 学習部， ３１０９ 係数セットメモリ， ３２０２ 領域分割部， ３２０３ 背景領域フレームメモリ， ３２０４ 前景領域フレームメモリ， ３２０５−１および３２０５−２ マッピング部， ３２０６ 係数セットメモリ， ３２０７ 合成部

Claims (8)

1. 時間積分効果を有する所定数の画素を有する撮像素子によって取得された所定数の画素データからなる入力画像データを処理する画像処理装置において、
   前記入力画像データから背景オブジェクトに対応する画像オブジェクトの成分を背景画像データとして抽出する抽出手段と、
   複数の前記入力画像データを順次、注目フレームとし、前記注目フレームの各画素と、前記注目フレームの各画素の位置に対応する、前記背景画像データ上の位置に存在する画素の相関値を求める算出手段と、
   前記注目フレームとされた前記複数の入力画像データの各画素において算出された前記相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、前記注目フレームの、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および前記背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前記前景オブジェクト成分からなる前景領域、および前記背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域を特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定手段と
   を含むことを特徴とする画像処理装置。
2. 前記注目フレームの各画素を順次、注目画素とし、前記注目画素において検出された前記相関値が、所定のしきい値以下である場合、前記相関値を第１の値または第２の値のいずれかに２値化して得られる２値オブジェクト画像上の前記注目画素の画素値を前記第１の値に設定し、前記注目画素において検出された前記相関値が、前記所定のしきい値よりも大きい場合、前記２値オブジェクト画像上の前記注目画素の画素値を、前記第２の値に設定することにより得られる前記２値オブジェクト画像に対して、前記入力画像データの動きベクトルに基づいて、動き補償を行う動き補償手段と、
   前記動き補償後の前記注目フレームに対応する前記２値オブジェクト画像と、前記注目フレームの前後の複数の近傍フレームそれぞれに対応する前記２値オブジェクト画像の各画素毎に、前記画素の画素値それぞれを重み付け加算する加算手段と
   をさらに含み、
   前記領域特定手段は、前記重み付け加算の結果得られる各画素の画素値を所定のしきい値と比較することにより生成される新たな２値オブジェクト画像の画素値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、前記注目フレームの前記混合領域および前記非混合領域を特定する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記領域特定手段は、前記注目フレームとされた前記複数の入力画像データの各画素において算出された前記相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、前記注目フレームの前記前景領域および前記背景領域をさらに特定し、特定結果に対応する前記領域特定情報を出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
4. 前記領域特定手段は、前記注目フレームとされた前記複数の入力画像データの各画素において算出された前記相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、前記注目フレームの、前記混合領域のうちの前記背景オブジェクト成分から前記前景オブジェクト成分に変化する領域であるカバードバックグラウンド領域、および、前記前景オブジェクト成分から前記背景オブジェクト成分に変化する領域であるアンカバードバックグラウンド領域をさらに特定し、特定結果に対応する前記領域特定情報を出力する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
5. 前記注目フレームとその前後のフレームの画素データに基づいて、前記注目フレームの前記混合領域の前記画素データを、前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分とに分離する分離手段
   をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
6. 時間積分効果を有する所定数の画素を有する撮像素子によって取得された所定数の画素データからなる入力画像データを処理する画像処理方法において、
   前記入力画像データから背景オブジェクトに対応する画像オブジェクトの成分を背景画像データとして抽出する抽出ステップと、
   複数の前記入力画像データを順次、注目フレームとし、前記注目フレームの各画素と、前記注目フレームの各画素の位置に対応する、前記背景画像データ上の位置に存在する画素の相関値を求める算出ステップと、
   前記注目フレームとされた前記複数の入力画像データの各画素において算出された前記相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、前記注目フレームの、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および前記背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前記前景オブジェクト成分からなる前景領域、および前記背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域を特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定ステップと
   を含むことを特徴とする画像処理方法。
7. 時間積分効果を有する所定数の画素を有する撮像素子によって取得された所定数の画素データからなる入力画像データを処理するコンピュータに、
   前記入力画像データから背景オブジェクトに対応する画像オブジェクトの成分を背景画像データとして抽出する抽出ステップと、
   複数の前記入力画像データを順次、注目フレームとし、前記注目フレームの各画素と、前記注目フレームの各画素の位置に対応する、前記背景画像データ上の位置に存在する画素の相関値を求める算出ステップと、
   前記注目フレームとされた前記複数の入力画像データの各画素において算出された前記相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、前記注目フレームの、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および前記背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前記前景オブジェクト成分からなる前景領域、および前記背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域を特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定ステップと
   を実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
8. 時間積分効果を有する所定数の画素を有する撮像素子によって取得された所定数の画素データからなる入力画像データを処理するコンピュータに、
   前記入力画像データから背景オブジェクトに対応する画像オブジェクトの成分を背景画像データとして抽出する抽出ステップと、
   複数の前記入力画像データを順次、注目フレームとし、前記注目フレームの各画素と、前記注目フレームの各画素の位置に対応する、前記背景画像データ上の位置に存在する画素の相関値を求める算出ステップと、
   前記注目フレームとされた前記複数の入力画像データの各画素において算出された前記相関値の各画素位置毎の時間変化に基づいて、前記注目フレームの、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および前記背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域、並びに前記前景オブジェクト成分からなる前景領域、および前記背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域を特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定ステップと
   を実行させるプログラム。

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