JP4886723B2 - 類半円検出装置および類半円検出プログラム - Google Patents

Description

本発明は、二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出する類半円検出装置、およびコンピュータをそのような類半円検出装置として動作させる類半円検出プログラムに関する。

従来より、コンビニエンスストアや銀行などには、防犯対策の一つとして防犯カメラが設置されている。防犯カメラにより撮影された動画像は、一般に、監視室等のディスプレイ画面に表示されるとともに録画されており、この動画像は、例えば犯罪発生時における犯人の特定などに利用されている。

このような防犯カメラにより撮影された動画像は、従来アナログデータとして録画されていたが、管理の容易さなどから、近年デジタルデータとして録画されている。また、上述した利用目的を有する防犯カメラでは、長時間にわたって撮影された動画像を録画しておく必要があるものの、動画像を録画する録画装置の録画容量には限度があることから、録画の際には動画像に対して圧縮処理が施されている。ところが、動画像に対して圧縮処理が施されると、動画像が不鮮明となるおそれがあり、動画像が不鮮明であると、動画像から事件の正確な発生状況を把握したり人物を特定することが困難である。

近年、デジタルカメラを中心とする撮像装置の分野では、撮像装置のハードウェア技術の発展と共に、撮像装置のソフトウェア技術の発展も盛んである。こうしたソフトウェア技術の一つに、撮影画角内の人物の顔部分を検出する技術、いわゆる顔検出技術がある。この顔検出技術では、一般に、撮影画角内の、顔部分の目印となる目や鼻や口といった顔部品を検出し、検出された顔部品を基に撮影画角内の顔部分を検出している。

このような顔検出技術を防犯カメラに適用することによって、動画像の撮影の際に撮影画角内の人物の顔部分の検出が可能となる。そして、動画像の録画時に、検出された顔部分を除く領域についてのみ高い圧縮処理を施すことができる。これにより、録画された動画像における人物の顔部分が鮮明となり、防犯カメラに対して正面を向いた人物の特定が容易な防犯カメラが実現されると考えられる。

ここで、防犯カメラにより撮影された動画像を、人物を特定するために有効に活用するには、防犯カメラに対して正面を向いた人物の特定が容易であることはもちろん、防犯カメラに対して側面や背面を向けた人物の特定が容易であることも重要である。これには、人物の顔部分つまり人物の正面の検出に加え、人物の正面や側面や背面を含む人物の頭部の検出が必要とされる。動画像において頭部が検出できれば、検出された頭部を撮影画角内で追跡することができ、人物の特定に大変有用である。しかしながら、上述した顔検出技術は、検出された顔部品を基に撮影画角内の顔部分を検出する技術であるため、この顔検出技術を適用して、目や鼻や口といった顔部分の目印となる特徴が少ない人物側面や人物背面を検出することは困難である。

また、従来より、注目画素の近傍領域における勾配ベクトルの集中性を評価する点集中度フィルタを用いて、丸みを帯びた輪郭をもつ類円形状を検出する種々の技術が提案されている（例えば、非特許文献１および非特許文献２参照。）。

この点集中度フィルタを用いて類円形状を検出する技術は、例えば、所定の注目画素を中心とした円に沿って配列されてこの注目画素を取り巻く複数の評価画素それぞれについて、画像上の輝度値や色度値などといった特徴量が変化している勾配方向を算出し、複数の評価画素それぞれについて、評価画素と注目画素とを結ぶ方向と勾配方向との成す角度に基づいた画素評価値を算出し、算出された画素評価値から、評価画素が注目画素を中心とした円上の画素であるか否かを評価することによって類円形状を検出する技術である。

そして、点集中度フィルタを用いて類円形状を検出する技術は、検出対象である類円形状とこの類円形状の背景とのコントラストが非常に弱い場合であっても原理的に機能する技術であるため、Ｘ線像やＣＴ像の中から類円形状を有するがんの領域などの異常陰影を検出する自動腫瘍検出など医用画像処理分野で実用化されている。

ここで、人物の頭部の上半部分の輪郭は、半円形に類似した類半円形状を有する。そのため、動画像の撮影の際に撮影画角内の類半円形状を検出することは、撮影画角内の人物の頭部を検出するにあたって有用であると考えられる。
魏軍ら、こう配ベクトルの点集中性フィルタの特性解析、「電子情報通信学会論文誌 Ｄ―ＩＩ Ｖｏｌ．Ｊ８４−Ｄ−ＩＩ Ｎｏ．７」、２００１年７月、ｐ．１２８９−１２９８ 長谷川純一ら、胃Ｘ線２重造影像におけるひだ集中を伴うがん病変部の自動抽出、「電子情報通信学会論文誌 Ｄ―ＩＩ Ｖｏｌ．Ｊ７３−Ｄ−ＩＩ Ｎｏ．４」、１９９０年４月、ｐ．６６１−６６９

しかし、非特許文献１や非特許文献２に提案された、点集中度フィルタを用いて類円形状を検出する技術は、上述したように、算出された画素評価値から、評価画素が注目画素を中心とした円上の画素であるか否かを評価することによって類円形状を検出する技術であるため、類半円形状の検出には直接的に利用することができない。

また、類半円形状の検出を基に撮影画角内の人物の頭部を検出したときの類半円形状の傾き、つまり頭部の傾きは、人体姿勢解析に非常に重要な情報であるが、非特許文献１や非特許文献２に提案された技術では類円形状の傾きを得ることができない。

本発明は、上記事情に鑑み、二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出するとともに、検出された類半円形状の傾きを得ることのできる類半円検出装置、およびコンピュータをそのような類半円検出装置として動作させる類半円検出プログラムを提供することを目的とするものである。

上記目的を達成する本発明の類半円検出装置は、
二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出する類半円検出装置であって、
所定の注目画素を中心とした円に沿って配列されてこの注目画素を取り巻く複数の評価画素それぞれについて、当該評価画素がこの注目画素を中心とした円弧上の画素であるか否かを評価する画素評価値を算出する第１の評価値算出部と、
上記円に重なる円弧上の複数の評価画素に対応する複数の画素評価値を総合してその円弧が類半円形状に対応する円弧であるか否かを評価する総合評価値を算出する処理を、その円との重なりの位相が異なる複数の円弧について実行する第２の評価値算出部と、
上記複数の円弧に対応する複数の総合評価値を相互に比較して、上記複数の円弧の中から、類半円形状に最も近いことを表す総合評価値が対応付けられた円弧を抽出する円弧抽出部とを備えたことを特徴とする。

尚、本発明にいう「円弧」は、１８０°の半円でもよいが、例えば９０°、２７０°等、１８０°とは異なる角度の円弧でもよい。

また、本発明にいう「画素評価値」は、角度（０°〜９０°）そのものでもよく、あるいは、その角度（０°〜９０°）のｃｏｓｉｎｅを求めたものでもよい。あるいは、勾配が注目画素の方向を向いている程度を表す他の評価値でもよい。

また、本発明にいう「総合評価値」は、円弧全域を平等に扱ってもよいが、例えば円弧の中央ほど大きな重みを付してもよい。あるいは、例えば、勾配方向が所定角度範囲内（例えば±１０°以内）で注目画素の方向を向いている評価画素の個数を計数した計数値など、他のアルゴリズムに基づく評価値でもよい。

本発明の類半円検出装置は、所定の注目画素を中心とした円に重なる円弧上の複数の評価画素に対応する複数の画素評価値を総合してその円弧が類半円形状に対応する円弧であるか否かを評価する総合評価値を算出する処理を、その円との重なりの位相が異なる複数の円弧について実行し、この複数の円弧に対応する複数の総合評価値を相互に比較して、上記複数の円弧の中から、類半円形状に最も近いことを表す総合評価値が対応付けられた円弧を抽出するものであるため、本発明の類半円検出装置によれば、二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出することができる。また、抽出される対象が円ではなく円弧であることから、所定の注目画素と抽出された円弧の中心とを結ぶ方向を特定することができ、この方向から、検出された類半円形状の傾きを得ることができる。

ここで、本発明の類半円検出装置は、
「上記第１の評価値算出部が、
上記複数の評価画素それぞれについて、画像上の特徴量が変化している勾配方向を算出する勾配方向算出部と、
上記複数の評価画素それぞれについて、当該評価画素と上記注目画素とを結ぶ方向と、上記勾配方向算出部で算出された勾配方向との成す角度に基づいた画素評価値を算出する画素評価値算出部とを備えた」
ことが好ましい。

尚、本発明にいう「特徴量」は、例えば、輝度値でもよく、色度値でもよい。あるいは、それらの組み合わせでもよい。また、例えばＲ、Ｇ、Ｂを均等に扱ってもよく、あるいは、例えばＧに重みを付してもよい。

このような好ましい形態によれば、本発明にいう画素評価値を容易に算出することができる。

また、本発明の類半円検出装置のうちの上記勾配方向算出部を備えた類半円検出装置は、
「この勾配方向算出部が、
当該評価画素の特徴量と、当該評価画素を一周に渡って取り巻く複数の勾配算出画素それぞれの特徴量との各差分に基づく各勾配値を算出する勾配値算出部と、
上記複数の勾配算出画素それぞれに対応する各勾配値をこれら複数の勾配算出画素が当該評価画素を一周に渡って取り巻く順序に並べたときの勾配値群に平滑化処理を施すことにより平滑化勾配値群を生成する平滑化処理部と、
当該評価画素と、当該評価画素を一周に渡って取り巻く複数の勾配算出画素のうちの、上記平滑化勾配値群の中の最大の平滑化勾配値に対応する勾配値算出画素とを結ぶ方向を上記勾配方向として決定する勾配方向決定部とを備えた」
ことがさらに好ましい。

このような好ましい形態によれば、平滑化処理部で上記勾配値群に平滑化処理が施されるため、誤検出の影響が抑えられ、上記勾配方向を容易に算出することができる。

また、本発明の類半円検出装置のうちの上記平滑化処理部を備えた類半円検出装置は、この平滑化処理部が、上記勾配値群を構成する各勾配値のうちの所定の閾値を超える勾配値をこの閾値に置き換える高値抑制処理を含むものであることが好ましい。

また、本発明の類半円検出装置のうちの上記平滑化処理部を備えた類半円検出装置は、この平滑化処理部が、上記勾配値群に、雑音を抑制するための移動平均処理を施すものであることが好ましい。

また、本発明の類半円検出装置のうちの上記平滑化処理部を備えた類半円検出装置は、この平滑化処理部が、上記勾配値群を構成する各勾配値を、この各勾配値に近似した値を有する、離散的に設定された複数の勾配値のうちのいずれかの勾配値に置き換えることにより、新たな勾配値群を生成する量子化処理を含むものであることが好ましい。

また、本発明の類半円検出装置のうちの上記平滑化処理部を備えた類半円検出装置は、この平滑化処理部が、上記勾配値群に、唯一の最大の値を持つ勾配値を出現させるための移動平均処理を施すものであることが好ましい。

さらに、本発明の類半円検出装置のうちの上記画素評価値算出部を備えた類半円検出装置は、
「この画素評価値算出部が、
複数の注目画素および複数の評価画素に共通の、注目画素から見たときの評価画素の方向を表す第１の値と、評価画素の勾配方向を表す第２の値との双方と、当該評価画素の画素評価値とを対応付けたテーブルを記憶しておくテーブル記憶部と、
具体的な注目画素から具体的な評価画素を見たときの当該評価画素の方向を表す具体的な第１の値と当該評価画素の勾配方向を表す具体的な第２の値との双方に基づいて、上記テーブルから、当該評価画素の画素評価値を求めるテーブル参照部とを備えた」
ことが好ましい。

このような好ましい形態によれば、上記テーブルがテーブル記憶部に記憶されていることにより、実際に画素評価値を求める際に計算が不要であり、テーブルを参照することによって画素評価値を求めることができるため、高速化に大きく寄与する。

また、上記目的を達成する本発明の類半円検出プログラムは、
コンピュータ内で実行され、このコンピュータを、二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出する類半円検出装置として動作させる類半円検出プログラムであって、
所定の注目画素を中心とした円に沿って配列されてこの注目画素を取り巻く複数の評価画素それぞれについて、当該評価画素がこの注目画素を中心とした円弧上の画素であるか否かを評価する画素評価値を算出する第１の評価値算出部と、
上記円に重なる円弧上の複数の評価画素に対応する複数の画素評価値を総合してその円弧が類半円形状に対応する円弧であるか否かを評価する総合評価値を算出する処理を、その円との重なりの位相が異なる複数の円弧について実行する第２の評価値算出部と、
上記複数の円弧に対応する複数の総合評価値を相互に比較して、上記複数の円弧の中から、類半円形状に最も近いことを表す総合評価値が対応付けられた円弧を抽出する円弧抽出部とを有することを特徴とする。

本発明の類半円検出プログラムは、この類半円検出プログラムをコンピュータにインストールして動作させたときに、そのコンピュータが本発明の類半円検出装置として動作するように構成されたものであり、この類半円検出プログラムには、その類半円検出装置の各種態様に対応する全ての態様が含まれる。

また、本発明の類半円検出プログラムを構成する第１の評価値算出部などといった構成要素は、１つの構成要素の機能が１つのプログラム部品によって担われるものであってもよく、１つの構成要素の機能が複数のプログラム部品によって担われるものであってもよく、複数の構成要素の機能が１つのプログラム部品によって担われるものであってもよい。また、これらの構成要素は、そのような作用を自分自身で実行するものであってもよく、あるいは、コンピュータに組み込まれている他のプログラムやプログラム部品に指示を与えて実行させるものであっても良い。

なお、本発明の類半円検出装置と類半円検出プログラムとで、それぞれ構成要素に同じ名前を付したが、それらの構成要素は、類半円検出装置ではハードウェアおよびソフトウェアを意味し、類半円検出プログラムではソフトウェアのみを意味する。

本発明によれば、二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出するとともに、検出された類半円形状の傾きを得ることのできる類半円検出装置、およびコンピュータをそのような類半円検出装置として動作させる類半円検出プログラムが提供される。

以下、図面を参照して本発明の実施の形態を説明する。

図１は、本発明の類半円検出装置の一実施形態が組み込まれた監視カメラシステム１の概略構成図である。

図１に示す監視カメラシステム１の概略構成図には、監視カメラ１０と、インターネット２０と、パーソナルコンピュータ３０とが示されている。

監視カメラ１０は、例えば銀行に設置されたものであって、銀行内の様子を撮影するものである。この監視カメラ１０は、インターネット２０に接続されており、ネットワーク通信を介して、パーソナルコンピュータ３０へ動画像を表す画像データを送信する。尚、図１に１つのブロックで示した監視カメラ１０は、１台の監視カメラであってもよいが、ここでは、複数台の監視カメラを表している。

パーソナルコンピュータ３０は、インターネット２０に接続されており、ネットワーク通信を介して、監視カメラ１０から送信される画像データを受け取る。また、このパーソナルコンピュータ３０は、監視カメラ１０で撮影された動画像を一括管理するものである。ここで、人物の頭部の上半部分の輪郭は、半円形に類似した類半円形状を有する。そして、このパーソナルコンピュータ３０は、本発明の類半円検出装置の一実施形態であって、撮影画角内の類半円形状を検出することによって類半円形状を有する人物の頭部を検出する機能を有するものである。

ここで、監視カメラ１０は本発明の主題ではないため詳細な説明を省略し、以下では、本発明の類半円検出装置の一実施形態として動作して人物の頭部を検出するパーソナルコンピュータ３０についてさらに説明する。

図２は、図１に１つのブロックで示すパーソナルコンピュータ３０の外観斜視図、図３は、そのパーソナルコンピュータ３０のハードウェア構成図である。

ここでは、このパーソナルコンピュータ３０のハードウェアおよびＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）と、このパーソナルコンピュータ３０にインストールされて実行される類半円検出プログラムとにより、本発明の類半円検出装置の一実施形態が構成されている。

このパーソナルコンピュータ３０は、外観構成上、本体装置３１、その本体装置３１からの指示に応じて表示画面３２ａ上に画像を表示する画像表示装置３２、本体装置３１に、キー操作に応じた各種の情報を入力するキーボード３３、および、表示画面３２ａ上の任意の位置を指定することにより、その指定時にその位置に表示されていた、例えばアイコン等に応じた指示を入力するマウス３４を備えている。この本体装置３１は、外観上、フレキシブルディスク（ＦＤ）を装填するためのＦＤ装填口３１ａ、およびＣＤ−ＲＯＭを装填するためのＣＤ−ＲＯＭ装填口３１ｂを有する。

本体装置３１の内部には、図３に示すように、各種プログラムを実行するＣＰＵ３１１、ハードディスク装置３１３に格納されたプログラムが読み出されＣＰＵ３１１での実行のために展開される主メモリ３１２、各種プログラムやデータ等が保存されたハードディスク装置３１３、ＦＤ１００が装填されその装填されたＦＤ１００をアクセスするＦＤドライブ３１４、ＣＤ−ＲＯＭ１１０が装填され、その装填されたＣＤ−ＲＯＭ１１０をアクセスするＣＤ−ＲＯＭドライブ３１５、および、図１に示すインターネット２０に接続され、監視カメラ１０とのネットワーク通信を制御するネットワーク通信インタフェース３１６が内蔵されており、これらの各種要素と、さらに図２にも示す画像表示装置３２、キーボード３３、マウス３４は、バス３５を介して相互に接続されている。

ここで、ＣＤ−ＲＯＭ１１０には、このパーソナルコンピュータ３０を類半円検出装置として動作させるための類半円検出プログラムが記憶されており、そのＣＤ−ＲＯＭ１１０はＣＤ−ＲＯＭドライブ３１５に装填され、そのＣＤ−ＲＯＭ１１０に記憶された類半円検出プログラムがこのパーソナルコンピュータ３０にアップロードされてハードディスク装置３１３に記憶される。

先ず、ＣＤ−ＲＯＭ１１０に記憶された類半円検出プログラムがパーソナルコンピュータ３０にアップロードされてハードディスク装置３１３に記憶され、このパーソナルコンピュータ３０が類半円検出装置として動作する実施形態を説明する。

図４は、本発明の類半円検出プログラムの一実施形態を示した図である。

この図４に示す類半円検出プログラム４００は、図３に示すＣＤ−ＲＯＭ１１０に記憶されている。

この類半円検出プログラム４００は、図１，図２，図３に示すパーソナルコンピュータ３０内で実行され、そのパーソナルコンピュータ３０を、二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出する、本発明の類半円検出装置の一実施形態として動作させるものである。この類半円検出プログラム４００は、第１の評価値算出部４１０と、第２の評価値算出部４２０と、円弧抽出部４３０とから構成されている。また、第１の評価値算出部４１０は、勾配方向算出部４１１と、画素評価値算出部４１２とから構成され、第１の評価値算出部４１０の勾配方向算出部４１１は、勾配値算出部４１１１と、平滑化処理部４１１２と、勾配方向決定部４１１３とから構成され、勾配方向算出部４１１の平滑化処理部４１１２は、高値抑制処理部４１１２ａと、第１の移動平均処理部４１１２ｂと、量子化処理部４１１２ｃと、第２の移動平均処理部４１１２ｄとから構成されている。さらに、第１の評価値算出部４１０の画素評価値算出部４１２は、テーブル記憶部４１２１と、テーブル参照部４１２２とから構成されている。

この類半円検出プログラム４００の各要素の作用については後述する。

図５は、本発明の類半円検出装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。

この図５に示す類半円検出装置５００は、図１，図２，図３に示すパーソナルコンピュータ３０に、図４に示す類半円検出プログラム４００がローディングされ、その類半円検出プログラム４００がそのパーソナルコンピュータ３０内で実行されることにより実現される。

この図５に示す類半円検出装置５００は、二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出するものであって、この類半円検出装置５００には、第１の評価値算出部５１０と、第２の評価値算出部５２０と、円弧抽出部５３０とが備えられている。また、第１の評価値算出部５１０には、勾配方向算出部５１１と、画素評価値算出部５１２とが備えられ、第１の評価値算出部５１０の勾配方向算出部５１１には、勾配値算出部５１１１と、平滑化処理部５１１２と、勾配方向決定部５１１３とが備えられ、勾配方向算出部５１１の平滑化処理部５１１２には、高値抑制処理部５１１２ａと、第１の移動平均処理部５１１２ｂと、量子化処理部５１１２ｃと、第２の移動平均処理部５１１２ｄとが備えられている。さらに、第１の評価値算出部５１０の画素評価値算出部５１２には、テーブル記憶部５１２１と、テーブル参照部５１２２とが備えられている。

この類半円検出装置５００に備えられている第１の評価値算出部５１０、勾配方向算出部５１１、勾配値算出部５１１１、平滑化処理部５１１２、高値抑制処理部５１１２ａ、第１の移動平均処理部５１１２ｂ、量子化処理部５１１２ｃ、第２の移動平均処理部５１１２ｄ、勾配方向決定部５１１３、画素評価値算出部５１２、テーブル記憶部５１２１、テーブル参照部５１２２、第２の評価値算出部５２０、および円弧抽出部５３０の各要素は、それぞれ、図４に示す類半円検出プログラム４００を構成するソフトウェア部品としての第１の評価値算出部４１０、勾配方向算出部４１１、勾配値算出部４１１１、平滑化処理部４１１２、高値抑制処理部４１１２ａ、第１の移動平均処理部４１１２ｂ、量子化処理部４１１２ｃ、第２の移動平均処理部４１１２ｄ、勾配方向決定部４１１３、画素評価値算出部４１２、テーブル記憶部４１２１、テーブル参照部４１２２、第２の評価値算出部４２０、および円弧抽出部４３０の各要素と、それらのソフトウェア部品の各機能を実現するために必要な、図１，図２，図３に示すパーソナルコンピュータ３０のハードウェアとＯＳ（Ｏｐｅｒａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍ）やアプリケーションプログラムとの組み合わせから構成されている。

以下、図５に示す類半円検出装置５００の各要素を説明することによって、図４に示す類半円検出プログラム４００の各要素も合わせて説明する。

なお、ここでは、この類半円検出装置５００の各要素の概念的な作用について説明し、これら各要素の具体的な作用については後述する。

図５に示す類半円検出装置５００の第１の評価値算出部５１０は、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の第１の評価値算出部４１０に対応する要素であり、所定の注目画素を中心とした円に沿って配列されてこの注目画素を取り巻く複数の評価画素それぞれについて、当該評価画素がこの注目画素を中心とした１８０°の半円上の画素であるか否かを評価する画素評価値を算出するものである。この第１の評価値算出部５１０は、本発明にいう第１の評価値算出部の機能の一例を示すものであり、その機能は、図１，図２，図３に示すパーソナルコンピュータ３０の本体装置３１に内蔵された、プログラム部品としての第１の評価値算出部４１０（図４参照）を実行するＣＰＵ３１１によって主に実現される。

尚、以下説明する、類半円検出装置５００の各要素においても、各要素の機能は、図１，図２，図３に示すパーソナルコンピュータ３０の本体装置３１に内蔵されたＣＰＵ３１１によって主に実現されるので、重複説明を避けるため、これら各要素のハードウェア上の説明は省略する。

また、第１の評価値算出部５１０に備えられた勾配方向算出部５１１は、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の勾配方向算出部４１１に対応する要素であり、上記複数の評価画素それぞれについて、画像上の輝度値が変化している勾配方向を算出するものである。この勾配方向算出部５１１は、本発明にいう勾配方向算出部の機能の一例を示すものである。

また、第１の評価値算出部５１０の勾配方向算出部５１１に備えられた勾配値算出部５１１１は、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の勾配値算出部４１１１に対応する要素であり、当該評価画素の輝度値と、当該評価画素を一周に渡って取り巻く複数の勾配算出画素それぞれの輝度値との各差分に基づく各勾配値を算出するものである。この勾配方向算出部５１１は、本発明にいう勾配方向算出部の機能の一例を示すものである。

また、第１の評価値算出部５１０の勾配方向算出部５１１に備えられた平滑化処理部５１１２は、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の平滑化処理部４１１２に対応する要素であり、上記複数の勾配算出画素それぞれに対応する各勾配値をこれら複数の勾配算出画素が当該評価画素を一周に渡って取り巻く順序に並べたときの勾配値群に平滑化処理を施すことにより平滑化勾配値群を生成するものである。この平滑化処理部５１１２は、本発明にいう平滑化処理部の機能の一例を示すものである。

また、勾配方向算出部５１１の平滑化処理部５１１２に備えられた高値抑制処理部５１１２ａは、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の高値抑制処理部４１１２ａに対応する要素であり、上記勾配値群を構成する各勾配値のうちの所定の閾値を超える勾配値をこの閾値に置き換えるものである。この高値抑制処理部５１１２ａは、本発明にいう平滑化処理部の機能の一例を示すものである。

また、勾配方向算出部５１１の平滑化処理部５１１２に備えられた第１の移動平均処理部５１１２ｂは、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の第１の移動平均処理部４１１２ｂに対応する要素であり、上記勾配値群に、雑音を抑制するための移動平均処理を施すものである。この第１の移動平均処理部５１１２ｂは、本発明にいう平滑化処理部の機能の一例を示すものである。

また、勾配方向算出部５１１の平滑化処理部５１１２に備えられた量子化処理部５１１２ｃは、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の量子化処理部４１１２ｃに対応する要素であり、上記勾配値群を構成する各勾配値を、この各勾配値に近似した値を有する、離散的に設定された複数の勾配値のうちのいずれかの勾配値に置き換えることにより、新たな勾配値群を生成するものである。この量子化処理部５１１２ｃは、本発明にいう平滑化処理部の機能の一例を示すものである。

また、勾配方向算出部５１１の平滑化処理部５１１２に備えられた第２の移動平均処理部５１１２ｄは、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の第２の移動平均処理部４１１２ｄに対応する要素であり、上記勾配値群に、唯一の最大の値を持つ勾配値を出現させるための移動平均処理を施すものである。この第２の移動平均処理部５１１２ｄは、本発明にいう平滑化処理部の機能の一例を示すものである。

また、第１の評価値算出部５１０の勾配方向算出部５１１に備えられた勾配方向決定部５１１３は、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の勾配方向決定部４１１３に対応する要素であり、当該評価画素と、当該評価画素を一周に渡って取り巻く複数の勾配算出画素のうちの、上記平滑化勾配値群の中の最大の平滑化勾配値に対応する勾配値算出画素とを結ぶ方向を上記勾配方向として決定するものである。この勾配方向決定部５１１３は、本発明にいう勾配方向決定部の機能の一例を示すものである。

また、第１の評価値算出部５１０に備えられた画素評価値算出部５１２は、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の画素評価値算出部４１２に対応する要素であり、上記複数の評価画素それぞれについて、当該評価画素と上記注目画素とを結ぶ方向と、上記勾配方向算出部で算出された勾配方向との成す角度に基づいた画素評価値を算出するものである。この画素評価値算出部５１２は、本発明にいう画素評価値算出部の機能の一例を示すものである。

また、第１の評価値算出部５１０の画素評価値算出部５１２に備えられたテーブル記憶部５１２１は、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００のテーブル記憶部４１２１に対応する要素であり、複数の注目画素および複数の評価画素に共通の、注目画素から見たときの評価画素の方向を表す第１の値と、評価画素の勾配方向を表す第２の値との双方と、当該評価画素の画素評価値とを対応付けたテーブルを記憶しておくものである。このテーブル記憶部５１２１は、本発明にいうテーブル記憶部の機能の一例を示すものである。

また、第１の評価値算出部５１０の画素評価値算出部５１２に備えられたテーブル参照部５１２２は、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００のテーブル参照部４１２２に対応する要素であり、具体的な注目画素から具体的な評価画素を見たときの当該評価画素の方向を表す具体的な第１の値と当該評価画素の勾配方向を表す具体的な第２の値との双方に基づいて、上記テーブルから、当該評価画素の画素評価値を求めるものである。このテーブル参照部５１２２は、本発明にいうテーブル参照部の機能の一例を示すものである。

また、第２の評価値算出部５２０は、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の第２の評価値算出部４２０に対応する要素であり、上記円に重なる１８０°の半円上の複数の評価画素に対応する複数の画素評価値を総合してその１８０°の半円が類半円形状に対応する１８０°の半円であるか否かを評価する総合評価値を算出する処理を、その円との重なりの位相が異なる複数の１８０°の半円について実行するものである。この第２の評価値算出部５２０は、本発明にいう第２の評価値算出部の機能の一例を示すものである。

さらに、円弧抽出部５３０は、アプリケーションソフトウェア上は、図４に示す類半円検出プログラム４００の円弧抽出部４３０に対応する要素であり、上記複数の１８０°の半円に対応する複数の総合評価値を相互に比較して、上記複数の１８０°の半円の中から、類半円形状に最も近いことを表す総合評価値が対応付けられた１８０°の半円を抽出するものである。この円弧抽出部５３０は、本発明にいう円弧抽出部の機能の一例を示すものである。

以下、本発明の類半円検出装置の実施形態をさらに具体的に説明する。

図６は、二次元的に配列された画素で表現された画像の一例を示す図である。

図６に示す画像６０は、インターネット２０に接続された監視カメラ１０で撮影され、ネットワーク通信を介して監視カメラ１０からパーソナルコンピュータ３０に送信された画像データにより表わされる動画像の１コマを表す画像である。また、この画像６０は、二次元的に配列された画素で表現された画像である。

図７は、図６に示す画像６０を表現する複数の画素のうちの注目画素Ｐと評価画素Ｑ１〜Ｑ１６と勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６とを示す概念図である。

図７には、図６に示す画像６０を表現する複数の画素のうちの１つの画素である注目画素Ｐと、この注目画素Ｐを中心とした円に沿って等間隔に配列されて注目画素Ｐを取り巻く１６個の評価画素Ｑ１〜Ｑ１６とが示されている。また、図７には、１６個の評価画素Ｑ１〜Ｑ１６のうちの１つの評価画素Ｑ１を中心とした円に沿って等間隔に配列されて評価画素Ｑ１を取り巻く１６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６が示されている。

まず、第１の評価値算出部５１０が、図６に示す画像６０の全域に亘る評価画素それぞれが所定の注目画素を中心とした１８０°の半円上の画素であるか否かを評価する画素評価値をその評価画素それぞれについて算出するにあたり、第１の評価値算出部５１０に備えられた勾配方向算出部５１１が、評価画素Ｑ１〜Ｑ１６それぞれについて、画像６０上の輝度値が変化している勾配方向を算出する。また、図７に示す円とは半径の異なる注目画素Ｐを中心とした円に沿って配列されて注目画素Ｐを取り巻く評価画素や、図７に示す注目画素Ｐとは異なる位置の、図６に示す画像６０を表現する複数の画素のうちの１つの画素画素を注目画素としたときの、この注目画素を取り巻く評価画素についても、勾配方向算出部５１１が、この評価画素それぞれについて、画像６０上の輝度値が変化している勾配方向を算出する。このようにして、勾配方向算出部５１１が、図６に示す画像６０の全域に亘る評価画素それぞれについての勾配方向を算出する。尚、ここでは、図７に示す注目画素Ｐを中心とした円に沿って配列されて注目画素Ｐを取り巻く１６個の評価画素Ｑ１〜Ｑ１６のうちの１つの評価画素Ｑ１についての勾配方向の算出について説明する。

第１の評価値算出部５１０の勾配方向算出部５１１に備えられた勾配値算出部５１１１が、評価画素Ｑ１の輝度値と、評価画素Ｑ１を一周に渡って取り巻く１６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６それぞれの輝度値との各差分に基づく各勾配値を算出する。

図８は、１６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６それぞれに対応する各勾配値をこれら１６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６が評価画素Ｑ１を一周に渡って取り巻く順序に並べたときの勾配値群を示す図である。横軸は勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６を示し、縦軸は勾配値を示す。

勾配値算出部５１１１によって算出された、勾配値群を構成する各勾配値は、図８に示すように、勾配算出画素Ｒ１に対応する勾配値が「２．０」、勾配算出画素Ｒ２に対応する勾配値が「２．０」、勾配算出画素Ｒ３に対応する勾配値が「５．０」、勾配算出画素Ｒ４に対応する勾配値が「１０．０」、勾配算出画素Ｒ５に対応する勾配値が「１１．０」、勾配算出画素Ｒ６に対応する勾配値が「１４．０」、勾配算出画素Ｒ７に対応する勾配値が「１２．０」、勾配算出画素Ｒ８に対応する勾配値が「１５．０」、勾配算出画素Ｒ９に対応する勾配値が「２２．０」、勾配算出画素Ｒ１０に対応する勾配値が「１２．０」、勾配算出画素Ｒ１１に対応する勾配値が「７．０」、勾配算出画素Ｒ１２に対応する勾配値が「１２．０」、勾配算出画素Ｒ１３に対応する勾配値が「９．０」、勾配算出画素Ｒ１４に対応する勾配値が「１．０」、勾配算出画素Ｒ１５に対応する勾配値が「１．０」、勾配算出画素Ｒ１６に対応する勾配値が「３．０」である。

ここで、勾配値算出部５１１１により算出された各勾配値のノイズを除去するために、第１の評価値算出部５１０の勾配方向算出部５１１に備えられた平滑化処理部５１１２が、図８に示す勾配値群に平滑化処理を施すことにより平滑化勾配値群を生成する。

本実施形態では、平滑化処理として、高値抑制処理、第１の移動平均処理、量子化処理、および第２の移動平均処理を順次施す。

図９は、図８に示す勾配値群に高値抑制処理を施すことにより生成された平滑化勾配値群を示す図である。横軸は勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６を示し、縦軸は勾配値を示す。

本実施形態では、高値抑制処理を施すにあたっての勾配値の閾値として閾値「１６．０」が設定されている。平滑化処理部５１１２に備えられた高値抑制処理部５１１２ａが、図８に示す勾配値群を構成する各勾配値のうちの閾値として設定された「１６．０」を超える勾配値をこの閾値「１６．０」に置き換えることにより、新たな平滑化勾配値群を生成する。ここでは、勾配算出画素Ｒ９に対応する勾配値が閾値「１６．０」を超える勾配値であることから、勾配算出画素Ｒ９に対応する勾配値「２２．０」を平滑化勾配値「１６．０」に置き換える。高値抑制処理部５１１２ａによって生成された平滑化勾配値群を構成する各平滑化勾配値は、図９に示すように、勾配算出画素Ｒ１に対応する平滑化勾配値が「２．０」、勾配算出画素Ｒ２に対応する平滑化勾配値が「２．０」、勾配算出画素Ｒ３に対応する平滑化勾配値が「５．０」、勾配算出画素Ｒ４に対応する平滑化勾配値が「１０．０」、勾配算出画素Ｒ５に対応する平滑化勾配値が「１１．０」、勾配算出画素Ｒ６に対応する平滑化勾配値が「１４．０」、勾配算出画素Ｒ７に対応する平滑化勾配値が「１２．０」、勾配算出画素Ｒ８に対応する平滑化勾配値が「１５．０」、勾配算出画素Ｒ９に対応する平滑化勾配値が「１６．０」、勾配算出画素Ｒ１０に対応する平滑化勾配値が「１２．０」、勾配算出画素Ｒ１１に対応する平滑化勾配値が「７．０」、勾配算出画素Ｒ１２に対応する平滑化勾配値が「１２．０」、勾配算出画素Ｒ１３に対応する平滑化勾配値が「９．０」、勾配算出画素Ｒ１４に対応する平滑化勾配値が「１．０」、勾配算出画素Ｒ１５に対応する平滑化勾配値が「１．０」、勾配算出画素Ｒ１６に対応する平滑化勾配値が「３．０」である。

図１０は、図９に示す平滑化勾配値群に第１の移動平均処理を施すことにより生成された平滑化勾配値群を示す図である。横軸は勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６を示し、縦軸は勾配値を示す。

平滑化処理部５１１２に備えられた第１の移動平均処理部５１１２ｂが、高値抑制処理部５１１２ａによって高値抑制処理が施された後の平滑化勾配値群に、雑音を抑制するための移動平均処理を施すことにより、新たな平滑化勾配値群を生成する。ここでは、移動平均を行なうとする勾配算出画素に対し、前後１つの平滑化勾配値、合計、その勾配算出画素に対応する平滑化勾配値を含め３つの平滑化勾配値とし、これら３つの平滑化勾配値の平均を求める。尚、上述したように、平滑化処理は、１６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６それぞれに対応する各勾配値をこれら１６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６が評価画素Ｑ１を一周に渡って取り巻く順序に並べたときの勾配値群に施す処理であることから、勾配算出画素Ｒ１の前後１つの平滑化勾配値は、勾配算出画素Ｒ１６に対応する平滑化勾配値と勾配算出画素Ｒ２に対応する平滑化勾配値である。同様に、勾配算出画素Ｒ１６の前後１つの平滑化勾配値は、勾配算出画素Ｒ１５に対応する平滑化勾配値と勾配算出画素Ｒ１に対応する平滑化勾配値である。第１の移動平均処理部５１１２ｂによって生成された平滑化勾配値群を構成する各平滑化勾配値は、図１０に示すように、勾配算出画素Ｒ１に対応する平滑化勾配値が「２．３」、勾配算出画素Ｒ２に対応する平滑化勾配値が「３．０」、勾配算出画素Ｒ３に対応する平滑化勾配値が「５．７」、勾配算出画素Ｒ４に対応する平滑化勾配値が「８．７」、勾配算出画素Ｒ５に対応する平滑化勾配値が「１１．７」、勾配算出画素Ｒ６に対応する平滑化勾配値が「１２．３」、勾配算出画素Ｒ７に対応する平滑化勾配値が「１３．７」、勾配算出画素Ｒ８に対応する平滑化勾配値が「１４．３」、勾配算出画素Ｒ９に対応する平滑化勾配値が「１４．３」、勾配算出画素Ｒ１０に対応する平滑化勾配値が「１１．７」、勾配算出画素Ｒ１１に対応する平滑化勾配値が「１０．３」、勾配算出画素Ｒ１２に対応する平滑化勾配値が「９．３」、勾配算出画素Ｒ１３に対応する平滑化勾配値が「７．３」、勾配算出画素Ｒ１４に対応する平滑化勾配値が「３．７」、勾配算出画素Ｒ１５に対応する平滑化勾配値が「１．７」、勾配算出画素Ｒ１６に対応する平滑化勾配値が「２．０」である。

図１１は、図１０に示す平滑化勾配値群に量子化処理を施すことにより生成された平滑化勾配値群を示す図である。横軸は勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６を示し、縦軸は勾配値を示す。

平滑化処理部５１１２に備えられた量子化処理部５１１２ｃが、第１の移動平均処理部５１１２ｂによって第１の移動平均処理が施された後の平滑化勾配値群を構成する各平滑化勾配値を、この各平滑化勾配値に近似した値を有する、離散的に設定された複数の平滑化勾配値のうちのいずれかの平滑化勾配値に置き換えることにより、新たな平滑化勾配値群を生成する。ここでは、第１の移動平均処理が施された後の平滑化勾配値群を構成する平滑化勾配値が０より大きく４以下の場合は「２」に置き換え、その平滑化勾配値が４より大きく８以下の場合は「６」に置き換え、その平滑化勾配値が８より大きく１２以下の場合は「１０」に置き換え、その平滑化勾配値が１２より大きく１６以下の場合は「１４」に置き換える。量子化処理部５１１２ｃによって生成された平滑化勾配値群を構成する各平滑化勾配値は、図１１に示すように、勾配算出画素Ｒ１に対応する平滑化勾配値が「２．０」、勾配算出画素Ｒ２に対応する平滑化勾配値が「２．０」、勾配算出画素Ｒ３に対応する平滑化勾配値が「６．０」、勾配算出画素Ｒ４に対応する平滑化勾配値が「１０．０」、勾配算出画素Ｒ５に対応する平滑化勾配値が「１０．０」、勾配算出画素Ｒ６に対応する平滑化勾配値が「１４．０」、勾配算出画素Ｒ７に対応する平滑化勾配値が「１４．０」、勾配算出画素Ｒ８に対応する平滑化勾配値が「１４．０」、勾配算出画素Ｒ９に対応する平滑化勾配値が「１４．０」、勾配算出画素Ｒ１０に対応する平滑化勾配値が「１０．０」、勾配算出画素Ｒ１１に対応する平滑化勾配値が「１０．０」、勾配算出画素Ｒ１２に対応する平滑化勾配値が「１０．０」、勾配算出画素Ｒ１３に対応する平滑化勾配値が「６．０」、勾配算出画素Ｒ１４に対応する平滑化勾配値が「２．０」、勾配算出画素Ｒ１５に対応する平滑化勾配値が「２．０」、勾配算出画素Ｒ１６に対応する平滑化勾配値が「２．０」である。

図１２は、図１１に示す平滑化勾配値群に第２の移動平均処理を施すことにより生成された平滑化勾配値群を示す図である。横軸は勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６を示し、縦軸は勾配値を示す。

平滑化処理部５１１２に備えられた第２の移動平均処理部５１１２ｄが、量子化処理部５１１２ｃによって量子化処理が施された後の平滑化勾配値群に、唯一の最大の値を持つ平滑化勾配値を出現させるための移動平均処理を施すことにより、新たな平滑化勾配値群を生成する。ここでは、移動平均を行なうとする勾配算出画素に対し、前後４つの平滑化勾配値、合計、その勾配算出画素に対応する平滑化勾配値を含め９つの平滑化勾配値とし、これら９つの平滑化勾配値の平均を求める。尚、上述したように、平滑化処理は、１６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６それぞれに対応する各勾配値をこれら１６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６が評価画素Ｑ１を一周に渡って取り巻く順序に並べたときの勾配値群に施す処理であることから、勾配算出画素Ｒ１の前後４つの平滑化勾配値は、勾配算出画素Ｒ１３〜Ｒ１６に対応する各平滑化勾配値と勾配算出画素Ｒ２〜Ｒ５に対応する各平滑化勾配値である。同様に、勾配算出画素Ｒ１６の前後４つの平滑化勾配値は、勾配算出画素Ｒ１２〜Ｒ１５に対応する各平滑化勾配値と勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ４に対応する各平滑化勾配値である。第２の移動平均処理部５１１２ｄによって生成された平滑化勾配値群を構成する各平滑化勾配値は、図１２に示すように、勾配算出画素Ｒ１に対応する平滑化勾配値が「４．７」、勾配算出画素Ｒ２に対応する平滑化勾配値が「５．６」、勾配算出画素Ｒ３に対応する平滑化勾配値が「６．９」、勾配算出画素Ｒ４に対応する平滑化勾配値が「８．２」、勾配算出画素Ｒ５に対応する平滑化勾配値が「９．６」、勾配算出画素Ｒ６に対応する平滑化勾配値が「１０．４」、勾配算出画素Ｒ７に対応する平滑化勾配値が「１１．３」、勾配算出画素Ｒ８に対応する平滑化勾配値が「１１．８」、勾配算出画素Ｒ９に対応する平滑化勾配値が「１１．３」、勾配算出画素Ｒ１０に対応する平滑化勾配値が「１０．４」、勾配算出画素Ｒ１１に対応する平滑化勾配値が「９．１」、勾配算出画素Ｒ１２に対応する平滑化勾配値が「７．８」、勾配算出画素Ｒ１３に対応する平滑化勾配値が「６．４」、勾配算出画素Ｒ１４に対応する平滑化勾配値が「５．１」、勾配算出画素Ｒ１５に対応する平滑化勾配値が「４．７」、勾配算出画素Ｒ１６に対応する平滑化勾配値が「４．７」である。このように、第２の移動平均処理部５１１２ｄによって第２の移動平均処理が施されることによって、唯一の最大の値を持つ平滑化勾配値として、勾配算出画素Ｒ８に対応する平滑化勾配値「１１．８」が得られる。

図１３は、評価画素Ｑ１についての勾配方向を示す図である。また、図１４は、図６に示す画像６０の全域に亘る評価画素それぞれについて算出された勾配方向を示す図である。

第１の評価値算出部５１０の勾配方向算出部５１１に備えられた勾配方向決定部５１１３が、評価画素Ｑ１と、評価画素Ｑ１を一周に渡って取り巻く１６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６のうちの、第２の移動平均処理部５１１２ｄによって第２の移動平均処理が施された後の平滑化勾配値群の中の最大の平滑化勾配値「１１．８」に対応する勾配値算出画素Ｒ８とを結ぶ、図１３に矢印Ｖで示す方向を、評価画素Ｑ１についての勾配方向Ｖとして決定する。

尚、上述したように、ここでは図７に示す注目画素Ｐを中心とした円に沿って配列されて注目画素Ｐを取り巻く１６個の評価画素Ｑ１〜Ｑ１６のうちの１つの評価画素Ｑ１についての勾配方向Ｖの算出について説明したが、図７に示す他の評価画素Ｑ２〜Ｑ１６についても、図７〜図１３を参照して説明した評価画素Ｑ１についての勾配方向Ｖの算出と同様にして勾配方向を算出する。また、図７に示す円とは半径の異なる注目画素Ｐを中心とした円に沿って配列されて注目画素Ｐを取り巻く評価画素や、図７に示す注目画素Ｐとは異なる位置の、図６に示す画像６０を表現する複数の画素のうちの１つの画素画素を注目画素としたときの、この注目画素を取り巻く評価画素についても、図７〜図１３を参照して説明した勾配方向Ｖの算出と同様にして勾配方向を算出する。図１４には、このようにして算出した、図６に示す画像６０の全域に亘る評価画素それぞれについての勾配方向が示されている。

次に、第１の評価値算出部５１０に備えられた画素評価値算出部５１２が、図６に示す画像６０の全域に亘る評価画素それぞれについて、当該評価画素と所定の注目画素とを結ぶ方向と、勾配方向算出部５１１で算出された勾配方向との成す角度に基づいた画素評価値を算出する。この画素評価値は、上述したように、図６に示す画像６０の全域に亘る評価画素それぞれが所定の注目画素を中心とした１８０°の半円上の画素であるか否かを評価するものである。尚、本実施形態では、この画素評価値として、上記角度のうちの「０°以上９０°以下の角度」を画素評価値としている。従って、画素評価値が「０」に近い値であるほどその画素評価値を有する評価画素の勾配方向が所定の注目画素を向く方向であることとなる。

図１５は、テーブル記憶部５１２１に記憶されたテーブル７０の一例を示す図である。

第１の評価値算出部５１０の画素評価値算出部５１２がこのような画素評価値を算出するにあたり、この画素評価値算出部５１２に備えられたテーブル記憶部５１２１が、複数の注目画素および複数の評価画素に共通の、注目画素から見たときの評価画素の方向を表す第１の値と、評価画素の勾配方向を表す第２の値との双方と、当該評価画素の画素評価値とを対応付けたテーブル７０を記憶しておく。尚、テーブル記憶部５１２１によるテーブル７０の記憶は、後述するテーブル参照部５１２２で具体的な評価画素の画素評価値を求める前に記憶されていればよく、第１の評価値算出部５１０の勾配方向算出部５１１による勾配方向の算出前に記憶されていても算出後に記憶されていてもよい。

図１５に示すテーブル７０では、図７における、注目画素Ｐから各評価画素Ｑ１〜Ｑ１６に向かう１６方向を、「ＰＱ１、ＰＱ２、ＰＱ３、ＰＱ４、ＰＱ５、ＰＱ６、ＰＱ７、ＰＱ８、ＰＱ９、ＰＱ１０、ＰＱ１１、ＰＱ１２、ＰＱ１３、ＰＱ１４、ＰＱ１５、ＰＱ１６」と表し、これらが、注目画素から見たときの評価画素の方向を表す第１の値とされている。また、図７における、評価画素Ｑ１から各勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６に向かう１６方向を、「ＱＲ１、ＱＲ２、ＱＲ３、ＱＲ４、ＱＲ５、ＱＲ６、ＱＲ７、ＱＲ８、ＱＲ９、ＱＲ１０、ＱＲ１１、ＱＲ１２、ＱＲ１３、ＱＲ１４、ＱＲ１５、ＱＲ１６」と表し、これらが、評価画素の勾配方向を表す第２の値とされている。また、図１５に示すテーブル７０では、第１の値と第２の値との双方と、当該評価画素の画素評価値である上記「０°以上９０°以下の角度」とが対応付けられている。尚、図１５に示すテーブル７０には、この画素評価値のうちの一部の画素評価値が示されており、テーブル記憶部５１２１に実際に記憶されたテーブル７０は、第１の値と第２の値との双方に対応付けられた全ての画素評価値を有する。

このようなテーブル７０がテーブル記憶部５１２１に記憶されていることにより、実際に画素評価値を求める際に計算が不要であり、テーブル７０を参照することによって画素評価値を求めることができるため、高速化に大きく寄与する。

第１の評価値算出部５１０の画素評価値算出部５１２に備えられたテーブル参照部５１２２が、具体的な注目画素から具体的な評価画素を見たときの当該評価画素の方向を表す具体的な第１の値と当該評価画素の勾配方向を表す具体的な第２の値との双方に基づいて、図１５に示すテーブル７０から、当該評価画素の画素評価値を求める。

例えば、図７〜図１３を参照して説明した評価画素Ｑ１についての勾配方向Ｖの場合は、図１３に示すように、第１の値が「ＰＱ１」であり、第２の値が「ＱＲ８」である。この具体的な第１の値と第２の値との双方に基づいて、図１５に示すテーブル７０から、評価画素Ｑ１の画素評価値が「２２．５」であると求められる。

図７に示す他の評価画素Ｑ２〜Ｑ１６についても、図１５に示すテーブル７０からそれぞれの画素評価値を求める。

次に、第２の評価値算出部５２０が、図７に示す円に重なる１８０°の半円上の複数の評価画素、例えば評価画素Ｑ１〜Ｑ９に対応する複数の画素評価値を総合してその１８０°の半円が類半円形状に対応する１８０°の半円であるか否かを評価する総合評価値を算出する処理を、その円との重なりの位相が異なる複数の１８０°の半円について実行する。ここでは、上記複数の画素評価値の平均値を総合評価値としている。また、図７に示す円とは半径の異なる注目画素Ｐを中心とした円に沿って配列されて注目画素Ｐを取り巻く評価画素や、図７に示す注目画素Ｐとは異なる位置の、図６に示す画像６０を表現する複数の画素のうちの１つの画素画素を注目画素としたときの、この注目画素を取り巻く評価画素についても、第２の評価値算出部５２０が総合評価値を算出する。

次に、円弧抽出部５３０が、上記複数の１８０°の半円に対応する複数の総合評価値を相互に比較して、上記複数の１８０°の半円の中から、類半円形状に最も近いことを表す総合評価値が対応付けられた１８０°の半円を抽出する。ここでは、上述したように、評価画素と所定の注目画素とを結ぶ方向と、勾配方向算出部５１１で算出された勾配方向との成す角度のうちの「０°以上９０°以下の角度」を画素評価値としたため、上記複数の画素評価値の平均値である総合評価値が「０」に近い値であるほど、この総合評価値が対応付けられた１８０°の半円が類半円形状に最も近いこととなり、円弧抽出部５３０ではこの１８０°の半円を抽出している。

図１４に示す勾配方向のうちの太線で示された勾配方向は、円弧抽出部５３０により抽出された１８０°の半円上の複数の評価画素についての勾配方向を示している。

以上説明したように、図１，図２，図３に示すパーソナルコンピュータ３０に、図４に示す類半円検出プログラム４００がローディングされ、その類半円検出プログラム４００がそのパーソナルコンピュータ３０内で実行されることにより実現される、本実施形態の類半円検出装置５００によれば、二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出することができる。そして、人物の頭部の上半部分の輪郭は、半円形に類似した類半円形状を有するため、検出された類半円形状から、撮影画角内の人物の頭部を検出することができる。

また、抽出される対象が円ではなく円弧であることから、所定の注目画素と抽出された円弧の中心とを結ぶ方向を特定することができ、この方向から、検出された類半円形状の傾き、つまり頭部の傾きを得ることができる。

尚、上述した実施形態では、本発明にいう「円弧」が１８０°の半円である例を挙げて説明したが、本発明にいう「円弧」は、これに限られるものではなく、例えば９０°、２７０°等、１８０°とは異なる角度の円弧でもよい。

また、上述した実施形態では、本発明にいう「特徴量」が輝度値である例を挙げて説明したが、本発明にいう「特徴量」は、これに限られるものではなく、色度値でもよく、あるいは、輝度値と色度値との組み合わせでもよい。また、例えば輝度値と色度値との組み合わせにあたり輝度値に重みを付してもよい。また、例えばＲ、Ｇ、Ｂを均等に扱ってもよく、あるいは、例えばＧに重みを付してもよい。

また、上述した実施形態では、本発明にいう勾配方向算出部５１１が画像の全域に亘る評価画素それぞれについての勾配方向を算出した後に、画素評価値算出部５１２が画素評価値を算出する例を挙げて説明したが、本発明は、これに限られるものではなく、例えば、本発明にいう勾配方向算出部５１１が１つの評価画素についての勾配方向を算出するごとに、画素評価値算出部５１２が画素評価値を算出してもよい。

また、上述した実施形態では、本発明にいう「画素評価値」が角度（０°〜９０°）そのものである例を挙げて説明したが、本発明にいう「画素評価値」は、これに限られるものではなく、その角度（０°〜９０°）のｃｏｓｉｎｅを求めたものでもよい。あるいは、勾配が注目画素の方向を向いている程度を表す他の評価値でもよい。

また、上述した実施形態では、本発明にいう「総合評価値」が円弧全域を平等に扱う例を挙げて説明したが、本発明にいう「総合評価値」は、これに限られるものではなく、例えば円弧の中央ほど大きな重みを付してもよい。あるいは、例えば、勾配方向が所定角度範囲内（例えば±１０°以内）で注目画素の方向を向いている評価画素の個数を計数した計数値など、他のアルゴリズムに基づく評価値でもよい。

本発明の類半円検出装置の一実施形態が組み込まれた監視カメラシステムの概略構成図である。 図１に１つのブロックで示すパーソナルコンピュータの外観斜視図である。 図１，図２に示すパーソナルコンピュータのハードウェア構成図である。 本発明の類半円検出プログラムの一実施形態を示した図である。 本発明の類半円検出装置の一実施形態を示す機能ブロック図である。 二次元的に配列された画素で表現された画像の一例を示す図である。 図６に示す画像を表現する複数の画素のうちの注目画素Ｐと評価画素Ｑ１〜Ｑ１６と勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６とを示す概念図である。 １６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６それぞれに対応する各勾配値をこれら１６個の勾配算出画素Ｒ１〜Ｒ１６が評価画素Ｑ１を一周に渡って取り巻く順序に並べたときの勾配値群を示す図である。 図８に示す勾配値群に高値抑制処理を施すことにより生成された平滑化勾配値群を示す図である。 図９に示す平滑化勾配値群に第１の移動平均処理を施すことにより生成された平滑化勾配値群を示す図である。 図１０に示す平滑化勾配値群に量子化処理を施すことにより生成された平滑化勾配値群を示す図である。 図１１に示す平滑化勾配値群に第２の移動平均処理を施すことにより生成された平滑化勾配値群を示す図である。 評価画素Ｑ１についての勾配方向を示す図である。 図６に示す画像の全域に亘る評価画素それぞれについて算出された勾配方向を示す図である。 テーブル記憶部に記憶されたテーブルの一例を示す図である。

符号の説明

１ 監視カメラシステム
１０ 監視カメラ
２０ インターネット
３０ パーソナルコンピュータ
３１ 本体装置
３１ａ ＦＤ装填口
３１ｂ ＣＤ−ＲＯＭ装填口
３１１ ＣＰＵ
３１２ 主メモリ
３１３ ハードディスク装置
３１４ ＦＤドライブ
３１５ ＣＤ−ＲＯＭドライブ
３１６ ネットワーク通信インタフェース
３２ 画像表示装置
３２ａ 表示画面
３３ キーボード
３４ マウス
３５ バス
１００ ＦＤ
１１０ ＣＤ−ＲＯＭ
４００ 類半円検出プログラム
４１０ 第１の評価値算出部
４１１ 勾配方向算出部
４１１１ 勾配値算出部
４１１２ 平滑化処理部
４１１２ａ 高値抑制処理部
４１１２ｂ 第１の移動平均処理部
４１１２ｃ 量子化処理部
４１１２ｄ 第２の移動平均処理部
４１１３ 勾配方向決定部
４１２ 画素評価値算出部
４１２１ テーブル記憶部
４１２２ テーブル参照部
４２０ 第２の評価値算出部
４３０ 円弧抽出部
５００ 類半円検出装置
５１０ 第１の評価値算出部
５１１ 勾配方向算出部
５１１１ 勾配値算出部
５１１２ 平滑化処理部
５１１２ａ 高値抑制処理部
５１１２ｂ 第１の移動平均処理部
５１１２ｃ 量子化処理部
５１１２ｄ 第２の移動平均処理部
５１１３ 勾配方向決定部
５１２ 画素評価値算出部
５１２１ テーブル記憶部
５１２２ テーブル参照部
５２０ 第２の評価値算出部
５３０ 円弧抽出部
６０ 画像
７０ テーブル

Claims (9)

1. 二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出する類半円検出装置であって、
   所定の注目画素を中心とした円に沿って配列されて該注目画素を取り巻く複数の評価画素それぞれについて、当該評価画素が該注目画素を中心とした円弧上の画素であるか否かを評価する画素評価値を算出する第１の評価値算出部と、
   前記円に重なる円弧上の複数の評価画素に対応する複数の画素評価値を総合して該円弧が類半円形状に対応する円弧であるか否かを評価する総合評価値を算出する処理を、該円との重なりの位相が異なる複数の円弧について実行する第２の評価値算出部と、
   前記複数の円弧に対応する複数の総合評価値を相互に比較して、前記複数の円弧の中から、類半円形状に最も近いことを表す総合評価値が対応付けられた円弧を抽出する円弧抽出部とを備えたことを特徴とする類半円検出装置。
2. 前記第１の評価値算出部が、
   前記複数の評価画素それぞれについて、画像上の特徴量が変化している勾配方向を算出する勾配方向算出部と、
   前記複数の評価画素それぞれについて、当該評価画素と前記注目画素とを結ぶ方向と、前記勾配方向算出部で算出された勾配方向との成す角度に基づいた画素評価値を算出する画素評価値算出部とを備えたことを特徴とする請求項１記載の類半円検出装置。
3. 前記勾配方向算出部が、
   当該評価画素の特徴量と、当該評価画素を一周に渡って取り巻く複数の勾配算出画素それぞれの特徴量との各差分に基づく各勾配値を算出する勾配値算出部と、
   前記複数の勾配算出画素それぞれに対応する各勾配値を該複数の勾配算出画素が当該評価画素を一周に渡って取り巻く順序に並べたときの勾配値群に平滑化処理を施すことにより平滑化勾配値群を生成する平滑化処理部と、
   当該評価画素と、当該評価画素を一周に渡って取り巻く複数の勾配算出画素のうちの、前記平滑化勾配値群の中の最大の平滑化勾配値に対応する勾配値算出画素とを結ぶ方向を前記勾配方向として決定する勾配方向決定部とを備えたことを特徴とする請求項２記載の類半円検出装置。
4. 前記平滑化処理部が、前記勾配値群を構成する各勾配値のうちの所定の閾値を超える勾配値を該閾値に置き換える高値抑制処理を含むものであることを特徴とする請求項３記載の類半円検出装置。
5. 前記平滑化処理部が、前記勾配値群に、雑音を抑制するための移動平均処理を施すものであることを特徴とする請求項３又は４記載の類半円検出装置。
6. 前記平滑化処理部が、前記勾配値群を構成する各勾配値を、該各勾配値に近似した値を有する、離散的に設定された複数の勾配値のうちのいずれかの勾配値に置き換えることにより、新たな勾配値群を生成する量子化処理を含むものであることを特徴とする請求項３から５のうちのいずれか１項記載の類半円検出装置。
7. 前記平滑化処理部が、前記勾配値群に、唯一の最大の値を持つ勾配値を出現させるための移動平均処理を施すものであることを特徴とする請求項３から６のうちのいずれか１項記載の類半円検出装置。
8. 前記画素評価値算出部が、
   複数の注目画素および複数の評価画素に共通の、注目画素から見たときの評価画素の方向を表す第１の値と、評価画素の勾配方向を表す第２の値との双方と、当該評価画素の画素評価値とを対応付けたテーブルを記憶しておくテーブル記憶部と、
   具体的な注目画素から具体的な評価画素を見たときの当該評価画素の方向を表す具体的な第１の値と当該評価画素の勾配方向を表す具体的な第２の値との双方に基づいて、前記テーブルから、当該評価画素の画素評価値を求めるテーブル参照部とを備えたことを特徴とする請求項２記載の類半円検出装置。
9. コンピュータ内で実行され、該コンピュータを、二次元的に配列された画素で表現された画像から半円形に類似した類半円形状を検出する類半円検出装置として動作させる類半円検出プログラムであって、
   所定の注目画素を中心とした円に沿って配列されて該注目画素を取り巻く複数の評価画素それぞれについて、当該評価画素が該注目画素を中心とした円弧上の画素であるか否かを評価する画素評価値を算出する第１の評価値算出部と、
   前記円に重なる円弧上の複数の評価画素に対応する複数の画素評価値を総合して該円弧が類半円形状に対応する円弧であるか否かを評価する総合評価値を算出する処理を、該円との重なりの位相が異なる複数の円弧について実行する第２の評価値算出部と、
   前記複数の円弧に対応する複数の総合評価値を相互に比較して、前記複数の円弧の中から、類半円形状に最も近いことを表す総合評価値が対応付けられた円弧を抽出する円弧抽出部とを有することを特徴とする類半円検出プログラム。

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