JP4802297B2 - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラム - Google Patents
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Description
11,20 周波数変換処理部
12a,12b,12c,21 ヒストグラム算出部
13a,13b,13c,22a,22b,22c 量子化閾値算出部
14,23 量子化部
30 コンピュータ
31 入力装置
32 モニタ
33 RAM
33a,39a 各種データ
34 ROM
35 通信制御装置
36 媒体読取装置
37 カメラ
38 CPU
38a 画像処理プロセス
39 HDD
39b 画像処理プログラム
110a,110b 変換処理部
120a,120b 分散処理部
130 記憶部
130a 顔学習データ
130b 非顔学習データ
130c 比較対象データ
140 顔検出処理部
なお、前述のように、入力された顔検出対象のフレーム内にどのような大きさの顔が含まれているかはわからないので、比較対象データ(入力画像)を複数種類の大きさに変化させて、また、入力フレーム内で切り出し位置を走査するようにずらしながら切り出して、比較対象データの領域を設定することになる。
例えば、入力された顔検出対象のフレーム内から第一の大きさで比較対象データ領域を切り出しつつ、該比較対象データ領域でフレーム内を走査するように比較対象データ領域を設定する。そして第一の大きさの比較対象データによる走査が終了したら、比較対象データの大きさを第二の大きさに変更して、同様に、第二の大きさで比較対象データ領域を切り出しつつ、該比較対象データ領域でフレーム内を走査するように設定する。比較対象データを何段階の大きさにするかは、任意に設定して構わない。
そして、比較対象データの大きさおよび力された顔検出対象のフレーム内からの切り出し位置を変更するたびに、図14に示す閾値の設定および量子化の処理を行う。
また、本実施例にて述べた上記の動的量子化方法を、公知の顔検出技術と組み合わせて実施することも有効である。たとえば、[非特許文献1]と組み合わせることが可能である。[非特許文献1]は、Wavelet変換係数を基準に、顔画像辞書、非顔画像辞書を用いるので、量子化処理のみを置き換えるかたちで、そのまま動作させることが可能である。上述の横方向の高周波成分を用いる方法も効果的である。
また、以上の実施例においては、辞書データ作成と検出処理を一体化した構成として示した。実施形態は、このような一体型に限られるものではなく、辞書データ作成までを行う部分と、検出処理を行う部分に分離した構成としてもよい。その場合、作成した辞書データを、検出処理を行う装置において保持する構成となる。
Claims (6)
- 入力画像を複数の周波数成分に変換する変換手段と、
前記変換手段により変換された前記入力画像の複数の周波数成分のうち、第1の周波数成分に対する第1の量子化閾値を、前記第1の周波数成分の統計値に基づいて算出する第1の量子化閾値算出手段と、
前記第1の量子化閾値算出手段によって算出された第1の量子化閾値に基づいて、前記複数の周波数成分のうち、前記第1の周波数成分以外の第2の周波数成分に対する第2の量子化閾値を算出する第2の量子化閾値算出手段と、
前記第1の周波数成分には前記第1の量子化閾値を用いて、前記第2の周波数成分には前記第2の量子化閾値を用いて、それぞれ量子化を行う量子化手段と、
を有することを特徴とする画像処理装置。 - 前記変換手段は、被写体の検出対象となる検出対象画像と、当該検出対象画像に前記被写体が含まれているか否かを判定する場合に利用する辞書画像とを複数の周波数成分に変換し、前記第1の量子化閾値算出手段は、前記検出対象画像の第1の量子化閾値と、前記辞書画像の第1の量子化閾値とをそれぞれ算出し、前記第2の量子化閾値算出手段は、前記検出対象画像の第2の量子化閾値と、前記辞書画像の第2の量子化閾値とをそれぞれ算出し、前記量子化手段は、前記検出対象画像の第1の量子化閾値および第2の量子化閾値を基にして、前記検出対象画像を量子化し、前記辞書画像の第1の量子化閾値および第2の量子化閾値を基にして、前記辞書画像を量子化し、
前記量子化手段によって量子化された検出対象画像と、量子化された辞書画像とを比較することにより、前記検出対象画像に被写体が含まれているか否かを判定する判定手段を更に有することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記第1の周波数成分は、前記入力画像の横方向の高周波成分であることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。
- 画像処理装置が、
入力画像を、複数の周波数成分に変換する変換ステップと、
前記変換ステップにより変換された前記入力画像の複数の周波数成分のうち、第1の周波数成分に対する第1の量子化閾値を、前記第1の周波数成分の統計値に基づいて算出する第1の量子化閾値算出ステップと、
前記第1の量子化閾値算出ステップによって算出された第1の量子化閾値に基づいて、前記複数の周波数成分のうち、前記第1の周波数成分以外の第2の周波数成分に対する第2の量子化閾値を算出する第2の量子化閾値算出ステップと、
前記第1の周波数成分には前記第1の量子化閾値を用いて、前記第2の周波数成分には前記第2の量子化閾値を用いて、それぞれ量子化を行う量子化ステップと、
を含んでいることを特徴とする画像処理方法。 - 前記変換ステップは、被写体の検出対象となる検出対象画像と、当該検出対象画像に前記被写体が含まれているか否かを判定する場合に利用する辞書画像とを複数の周波数成分に変換し、前記第1の量子化閾値算出ステップは、前記検出対象画像の第1の量子化閾値と、前記辞書画像の第1の量子化閾値とをそれぞれ算出し、前記第2の量子化閾値算出ステップは、前記検出対象画像の第2の量子化閾値と、前記辞書画像の第2の量子化閾値とをそれぞれ算出し、前記量子化ステップは、前記検出対象画像の第1の量子化閾値および第2の量子化閾値を基にして、前記検出対象画像を量子化し、前記辞書画像の第1の量子化閾値および第2の量子化閾値を基にして、前記辞書画像を量子化し、
前記画像処理装置は、
前記量子化ステップによって量子化された検出対象画像と、量子化された辞書画像とを比較することにより、前記検出対象画像に被写体が含まれているか否かを判定する判定ステップを更に含んでいることを特徴とする請求項4に記載の画像処理方法。 - コンピュータに、
入力画像を、複数の周波数成分に変換する変換手順と、
前記変換ステップにより変換された前記入力画像の複数の周波数成分のうち、第1の周波数成分に対する第1の量子化閾値を、前記第1の周波数成分の統計値に基づいて算出する第1の量子化閾値算出手順と、
前記第1の量子化閾値算出手順によって算出された第1の量子化閾値に基づいて、前記複数の周波数成分のうち、前記第1の周波数成分以外の第2の周波数成分に対する第2の量子化閾値を算出する第2の量子化閾値算出手順と、
前記第1の周波数成分には前記第1の量子化閾値を用いて、前記第2の周波数成分には前記第2の量子化閾値を用いて、それぞれ量子化を行う量子化手順と、
を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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