JP4991356B2 - 画像処理装置、画像処理方法および画像処理用プログラム - Google Patents
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Description
を具備することを特徴とする。
上記図3のモデルにあって、物体の分光反射率r(λ)が既知であり、式[2.1]のカメラの出力ν(κ)が得られている。更に、カメラの分光感度に関しては、次に説明する通り所定の特性を有するのである。
カメラの出力は次の式 [2.5]により表される。
ここで、分光反射率の推定は式 [2.8] において、カメラの出力(ベクトルv)とベクトルFからベクトルrを求める問題である。すなわち、ベクトルFの逆行列とカメラの出力から求めることができる。
11 画像取得手段
12 抽出手段
13 特徴量算出手段
13A 光源情報取得手段
13B 色推定手段
13C 分光分布情報データベース
13D 色分布情報作成手段
13E 光源情報取得手段
14 判定手段
15 追跡対象情報データベース
20 画像出力手段
31 分光反射率推定手段
32 算出手段
Claims (15)
- 画像情報を得る画像取得手段と、
この画像取得手段により得られた画像情報に対する画像処理して監視対象を抽出する抽出手段と、
この抽出手段により抽出された監視対象について光源環境に依存しない色特徴量情報を算出する特徴量算出手段と、
この特徴量算出手段により算出された色特徴量情報に基づき、前記画像取得手段から得られる画像情報について、前記監視対象の存在を判定する判定手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。 - 監視対象に対応して光源環境に依存しない色特徴量情報が予め記憶された追跡対象情報データベースを備え、
判定手段は、前記追跡対象情報データベースの色特徴量情報に基づき、画像取得手段から得られる画像情報について、監視対象の存在を判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。 - 特徴量算出手段は、
監視領域に置かれた色または分光反射率が既知の被写体の画像情報から光源の分光分布情報を得る光源情報取得手段と、
この光源情報取得手段により得られた光源の分光分布情報に基づき監視対象について光源環境に依存しない色特徴量情報を推定する色推定手段と
を具備す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。 - 特徴量算出手段は、
所定画像領域における色分布情報に対応する分光分布情報が予め記憶された分光分布情報データベースと、
得られた画像情報について所定画像領域における色分布情報を作成する色分布情報作成手段と、
この色分布情報作成手段により作成された色分布情報と前記分光分布情報データベースの情報を比較して、作成された色分布情報に対応する分光分布情報を得る光源情報取得手段と、
この光源情報取得手段により得られた光源の分光分布情報に基づき監視対象について光源環境に依存しない色特徴量情報を推定する色推定手段と
を具備す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。 - 色推定手段は、
光源情報取得手段により得られる分光分布情報と、画像情報における色値とから監視対象の分光反射率を推定する分光反射率推定手段と、
この分光反射率推定手段により推定された分光反射率に基づき標準光源下における監視対象の色特徴量情報を算出する算出手段と
を具備することを特徴とする請求項3または4に記載の画像処理装置。 - 画像情報を得る画像取得ステップと、
この画像取得ステップにより得られた画像情報に対する画像処理して監視対象を抽出する抽出ステップと、
この抽出ステップにより抽出された監視対象について光源環境に依存しない色特徴量情報を算出する特徴量算出ステップと、
色特徴量情報算出後に前記撮像ステップから得られる画像情報について、この特徴量算出ステップにより算出された色特徴量情報に基づき、前記監視対象の存在を判定する判定ステップと
を具備することを特徴とする画像処理方法。 - 監視対象に対応して光源環境に依存しない色特徴量情報が予め記憶された追跡対象情報データベースを備え、
判定ステップでは、前記追跡対象情報データベースの色特徴量情報に基づき、撮像ステップにて得られる画像情報について、監視対象の存在を判定することを特徴とする請求項6に記載の画像処理方法。 - 特徴量算出ステップは、
監視領域に置かれた色または分光反射率が既知の被写体の画像情報から光源の分光分布情報を得る光源情報取得ステップと、
この光源情報取得ステップにより得られた光源の分光分布情報に基づき監視対象について光源環境に依存しない色特徴量情報を推定する色推定ステップと
を具備することを特徴とする請求項6または7に記載の画像処理方法。 - 特徴量算出ステップは、
所定画像領域における色分布情報に対応する分光分布情報が予め記憶された分光分布情報データベースと、
得られた画像情報について所定画像領域における色分布情報を作成する色分布情報作成ステップと、
この色分布情報作成ステップにより作成された色分布情報と前記分光分布情報データベースの情報を比較して、作成された色分布情報に対応する分光分布情報を得る光源情報取得ステップと、
この光源情報取得ステップにより得られた光源の分光分布情報に基づき監視対象について光源環境に依存しない色特徴量情報を推定する色推定ステップと
を具備することを特徴とする請求項6または7に記載の画像処理方法。 - 色推定ステップは、
光源情報取得ステップにより得られる分光分布情報と、画像情報における色値とから監視対象の分光反射率を推定する分光反射率推定ステップと、
この分光反射率推定ステップにより推定された分光反射率に基づき標準光源下における監視対象の色特徴量情報を算出する算出ステップと
を具備することを特徴とする請求項8または9に記載の画像処理方法。 - 画像情報を得て画像処理を行うコンピュータを、
得られた画像情報に対する画像処理して監視対象を抽出する抽出手段、
この抽出手段により抽出された監視対象について光源環境に依存しない色特徴量情報を算出する特徴量算出手段、
この特徴量算出手段により算出された色特徴量情報に基づき得られる画像情報について、前記監視対象の存在を判定する判定手段と
して機能させることを特徴とする画像処理プログラム。 - 監視対象に対応して光源環境に依存しない色特徴量情報が予め記憶された追跡対象情報データベースを備え、
判定手段は、前記追跡対象情報データベースの色特徴量情報に基づき、画像取得手段から得られる画像情報について、監視対象の存在を判定することを特徴とする請求項11に記載の画像処理プログラム。 - 特徴量算出手段は、
監視領域に置かれた色または分光反射率が既知の被写体の画像情報から光源の分光分布情報を得る光源情報取得手段と、
この光源情報取得手段により得られた光源の分光分布情報に基づき監視対象について光源環境に依存しない色特徴量情報を推定する色推定手段と
を具備することを特徴とする請求項11または12に記載の画像処理プログラム。 - 特徴量算出手段は、
所定画像領域における色分布情報に対応する分光分布情報が予め記憶された分光分布情報データベースと、
得られた画像情報について所定画像領域における色分布情報を作成する色分布情報作成手段と、
この色分布情報作成手段により作成された色分布情報と前記分光分布情報データベースの情報を比較して、作成された色分布情報に対応する分光分布情報を得る光源情報取得手段と、
この光源情報取得手段により得られた光源の分光分布情報に基づき監視対象について光源環境に依存しない色特徴量情報を推定する色推定手段と
を具備することを特徴とする請求項11または12に記載の画像処理プログラム。 - 色推定手段は、
光源情報取得手段により得られる分光分布情報と、画像情報における色値とから監視対象の分光反射率を推定する分光反射率推定手段と、
この分光反射率推定手段により推定された分光反射率に基づき標準光源下における監視対象の色特徴量情報を算出する算出手段と
を具備することを特徴とする請求項13または14に記載の画像処理プログラム。
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JP2007073743A JP4991356B2 (ja) | 2007-03-20 | 2007-03-20 | 画像処理装置、画像処理方法および画像処理用プログラム |
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Family Applications (1)
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