JP5458905B2 - 画像におけるシャドーの検知装置および検知方法 - Google Patents
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Description
Claims (28)
- 輝度チャンネル、赤チャンネル、緑チャンネル及び青チャンネルを含むマルチチャンネル画像を生成する撮像モジュールと、
前記撮像モジュールで用いられた撮影パラメータに基づいて、前記マルチチャンネル画像における輝度チャンネルの値を補正し、補正後の前記マルチチャンネル画像を出力する輝度補正モジュールと、
補正後の前記マルチチャンネル画像に基づいて算出した特性値により、補正後の前記マルチチャンネル画像に対してシャドー検知を行うか否かを判断するシーン分類モジュールと、
前記シーン分類モジュールによりシャドー検知を行うと判断された補正後の前記マルチチャンネル画像における各画素のシャドーか非シャドーかの類別を判断し、該判断した類別に基づきシャドー類別標記マトリックスを生成するシャドー検知モジュールと、
前記撮像モジュールにより生成された前記マルチチャンネル画像を、各領域内の画素が相似な色値を有する複数の領域に分割し、同一領域に属する画素が同じ領域標記値を有する領域標記マトリックスを生成する領域分割モジュールと、
前記シャドー検知モジュールにより出力された前記シャドー類別標記マトリックスと、前記領域分割モジュールにより出力された前記領域標記マトリックスとを用いて、前記シャドー類別標記マトリックスを更新し、更新後の前記シャドー類別標記マトリックスを出力する後処理モジュールと、
を含む、
ことを特徴とする、画像におけるシャドーを検知する装置。 - 前記撮像モジュールにより生成された前記マルチチャンネル画像の輝度チャンネルの値は、前記赤チャンネルの値、前記緑チャンネルの値及び前記青チャンネルの値に加重平均を行うことにより得られる、
ことを特徴とする、請求項1に記載の装置。 - 前記輝度補正モジュールにより補正された前記マルチチャンネル画像は、元の前記マルチチャンネル画像の輝度チャンネルの値に所定の係数を掛けることにより得られる、
ことを特徴とする、請求項1に記載の装置。 - 前記所定の係数は、前記撮像モジュールが前記マルチチャンネル画像を撮影した時に使用した露出時間、開口数及び感光度により確定される、
ことを特徴とする、請求項3に記載の装置。 - 前記シーン分類モジュールは、補正後の前記マルチチャンネル画像より得られた前記特性値に基づいて、補正後の前記マルチチャンネル画像を晴れの日の画像と曇りの日の画像とに分類する、
ことを特徴とする、請求項1に記載の装置。 - 前記シーン分類モジュールにおいて、前記特性値は、補正後の前記輝度チャンネルの値の平均値と標準偏差値、及び、前記青チャンネルの値と前記赤チャンネルの値との比の標準偏差値を含む、
ことを特徴とする、請求項1に記載の装置。 - 前記シーン分類モジュールは、
補正後の前記マルチチャンネル画像を入力する第一入力モジュールと、
補正後の前記マルチチャンネル画像の輝度チャンネルの値の平均値と標準偏差を計算し、当該平均値と当該標準偏差をそれぞれ第一特性と第二特性とする第一特性計算モジュールと、
補正後の前記マルチチャンネル画像に基づいて、対応する画素における青チャンネルの値と赤チャンネルの値との比を計算し、BRマトリックスを得るBRマトリックス計算モジュールと、
前記BRマトリックスの標準偏差を計算し、当該標準偏差を第三特性とする第二特性計算モジュールと、
前記第一特性、前記第二特性及び前記第三特性を予めにトレーニングされたシーン分類器に入力して信頼度を求める信頼度計算モジュールであって、該信頼度が所定の閾値より大きい場合、入力された補正後の前記マルチチャンネル画像を前記シャドー検知モジュールに送ってシャドー検知処理を行わせ、該信頼度が所定の閾値より小さい場合、シャドー検知処理を行わせない信頼度計算モジュールと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項1に記載の装置。 - 前記シーン分類器は、事前に用意された、晴れの日か曇りの日に関する属性が既知である複数の画像からなる画像集に対して分類器トレーニング方法によりトレーニングを行うことによって得られる、
ことを特徴とする、請求項7に記載の装置。 - 前記シャドー検知モジュールは、
補正後の前記マルチチャンネル画像を入力する第二入力モジュールと、
補正後の前記マルチチャンネル画像の各画素の固有ベクトルを計算する第三特性計算モジュールと、
前記第三特性計算モジュールにより計算された前記固有ベクトルと、事前トレーニングにより得られたシャドー分類器とによって、前記マルチチャンネル画像の各画素におけるシャドーか非シャドーに関する類別を計算し、シャドー類別標記マトリックスを生成するシャドー類別標記マトリックス計算モジュールであって、前記シャドー類別標記マトリックスにおいて、シャドーと認定される画素に第一標記値を、非シャドーと認定される画素に第二標記値を付与するシャドー類別標記マトリックス計算モジュールと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項1に記載の装置。 - 前記固有ベクトルは、補正後の前記輝度チャンネルの値と、算出された前記青チャンネルの値と前記赤チャンネルの値との比と、算出された彩度の値と、を含む、
ことを特徴とする、請求項9に記載の装置。 - 前記シャドー分類器は、事前に用意された、晴れの日か曇りの日に関する各画素の属性が既知である複数の画像からなる画像集に対して分類器トレーニング方法によりトレーニングを行うことによって得られる、
ことを特徴とする、請求項9に記載の装置。 - 前記領域分割モジュールは、前記マルチチャンネル画像の前記輝度チャンネルの値に基づいて前記マルチチャンネル画像を複数の領域に分割する、
ことを特徴とする、請求項1に記載の装置。 - 前記領域分割モジュールは、前記領域標記マトリックスにおいて同じ領域標記値を有する画素を同一の画像領域に構成する、
ことを特徴とする、請求項1に記載の装置。 - 前記後処理モジュールは、
前記シャドー検知モジュールにより生成された前記シャドー類別標記マトリックスを入力する第三入力モジュールと、
前記領域分割モジュールにより生成された前記領域標記マトリックスを入力する第四入力モジュールと、
前記領域標記マトリックスにおける各領域に対して、前記シャドー類別標記マトリックスの対応領域において第一標記値を有する要素の数N0と第二標記値を有する要素の数N1を計算し、該N0の値とN1の値に基づいて前記シャドー類別標記マトリックスの前記対応領域における要素を全て前記第一標記値又は前記第二標記値に更新するシャドー類別標記更新モジュールと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項1に記載の装置。 - 撮像モジュールにより、輝度チャンネル、赤チャンネル、緑チャンネル及び青チャンネルを含むマルチチャンネル画像を生成する撮像ステップと、
輝度補正モジュールにより、前記撮像モジュールに設けられた撮影パラメータの影響を避けるために、前記マルチチャンネル画像における輝度チャンネルの値を補正し、補正後の前記マルチチャンネル画像を出力する輝度補正ステップと、
シーン分類モジュールにより、補正後の前記マルチチャンネル画像に基づいて算出した全体特性に基づいて、補正後の前記マルチチャンネル画像に対してシャドー検知を行う必要があるかどうかを判断するシーン分類ステップと、
シャドー検知モジュールにより、前記シーン分類ステップでシャドー検知を行う必要があると判断された補正後の前記マルチチャンネル画像における各画素の類別を判断し、シャドー類別標記マトリックスを生成するシャドー検知ステップと、
領域分割モジュールにより、前記撮像ステップで生成された前記マルチチャンネル画像を、各領域内の画素が相似な色値を有する複数の領域に分割し、同一領域に属する画素が同じ領域標記値を有する領域標記マトリックスを生成する領域分割ステップと、
後処理モジュールにより、前記シャドー検知ステップで出力された前記シャドー類別標記マトリックスと、前記領域分割ステップで出力された前記領域標記マトリックスと、を結合し、更新後の前記シャドー類別標記マトリックスを出力する後処理ステップと、
を含む、
ことを特徴とする、画像におけるシャドーを検知する方法。 - 前記撮像ステップで生成された前記マルチチャンネル画像の輝度チャンネルの値は、前記赤チャンネルの値、前記緑チャンネルの値及び前記青チャンネルの値に加重平均を行うことにより得られる、
ことを特徴とする、請求項15に記載の方法。 - 前記輝度補正ステップで補正された前記マルチチャンネル画像は、元の前記マルチチャンネル画像の輝度チャンネルの値に所定の係数を掛けることにより得られる、
ことを特徴とする、請求項15に記載の方法。 - 前記所定の係数は、前記撮像ステップで前記マルチチャンネル画像を撮影した時に使用した露出時間、開口数及び感光度により確定される、
ことを特徴とする、請求項17に記載の方法。 - 前記シーン分類ステップでは、補正後の前記マルチチャンネル画像より得られた前記全体特性に基づいて、補正後の前記マルチチャンネル画像を晴れの日の画像と曇りの日の画像とに分類する、
ことを特徴とする、請求項15に記載の方法。 - 前記シーン分類ステップでは、前記全体特性は、補正後の前記輝度チャンネルの値の平均値と標準偏差値、及び、前記青チャンネルの値と前記赤チャンネルの値との比の標準偏差値を含む、
ことを特徴とする、請求項15に記載の方法。 - 前記シーン分類ステップは、
第一入力モジュールにより、補正後の前記マルチチャンネル画像を入力する第一入力ステップと、
第一特性計算モジュールにより、補正後の前記マルチチャンネル画像の輝度チャンネルの値の平均値と標準偏差を計算し、当該平均値と当該標準偏差をそれぞれ第一特性と第二特性とする第一特性計算ステップと、
BRマトリックス計算モジュールにより、補正後の前記マルチチャンネル画像に基づいて、対応する画素における青チャンネルの値と赤チャンネルの値との比を計算し、BRマトリックスを得るBRマトリックス計算ステップと、
第二特性計算モジュールにより、前記BRマトリックスの標準偏差を計算し、当該標準偏差を第三特性とする第二特性計算ステップと、
信頼度計算モジュールにより、前記第一特性、前記第二特性及び前記第三特性を予めにトレーニングされたシーン分類器に入力して信頼度を求める信頼度計算ステップであって、該信頼度が所定の閾値より大きい場合、入力された補正後の前記マルチチャンネル画像を前記シャドー検知モジュールに送ってシャドー検知処理を行わせ、さもなければ、シャドー検知処理を行わせない信頼度計算ステップと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項15に記載の方法。 - 前記シーン分類器は、事前に用意された、晴れの日か曇りの日に関する属性が既知である複数の画像からなる画像集に対して分類器トレーニング方法によりトレーニングを行うことによって得られる、
ことを特徴とする、請求項21に記載の方法。 - 前記シャドー検知ステップは、
第二入力モジュールにより、補正後の前記マルチチャンネル画像を入力する第二入力ステップと、
第三特性計算モジュールにより、補正後の前記マルチチャンネル画像の各画素の固有ベクトルを計算する第三特性計算ステップと、
シャドー類別標記マトリックス計算モジュールにより、前記第三特性計算ステップで計算された前記固有ベクトルと、事前トレーニングにより得られたシャドー分類器とによって、前記マルチチャンネル画像の各画素におけるシャドーか非シャドーに関する類別を計算し、シャドー類別標記マトリックスを生成するシャドー類別標記マトリックス計算ステップであって、前記シャドー類別標記マトリックスにおいて、シャドーと認定される画素に第一標記値を、非シャドーと認定される画素に第二標記値を付与するシャドー類別標記マトリックス計算ステップと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項15に記載の方法。 - 前記固有ベクトルは、補正後の前記輝度チャンネルの値と、算出された前記青チャンネルの値と前記赤チャンネルの値との比と、算出された彩度の値と、を含む、
ことを特徴とする、請求項23に記載の方法。 - 前記シャドー分類器は、事前に用意された、晴れの日か曇りの日に関する各画素の属性が既知である複数の画像からなる画像集に対して分類器トレーニング方法によりトレーニングを行うことによって得られる、
ことを特徴とする、請求項23に記載の方法。 - 前記領域分割ステップでは、前記マルチチャンネル画像の前記輝度チャンネルの値に基づいて前記マルチチャンネル画像を複数の領域に分割する、
ことを特徴とする、請求項15に記載の方法。 - 前記領域分割ステップは、前記領域標記マトリックスにおいて同じ領域標記値を有する画素を同一の画像領域に構成する、
ことを特徴とする、請求項15に記載の方法。 - 前記後処理ステップは、
第三入力モジュールにより、前記シャドー検知ステップで生成された前記シャドー類別標記マトリックスを入力する第三入力ステップと、
第四入力モジュールにより、前記領域分割ステップで生成された前記領域標記マトリックスを入力する第四入力ステップと、
シャドー類別標記更新モジュールにより、前記領域標記マトリックスにおける各領域に対して、前記シャドー類別標記マトリックスの対応領域において第一標記値を有する要素の数N0と第二標記値を有する要素の数N1を計算し、該N0の値とN1の値に基づいて前記シャドー類別標記マトリックスの前記対応領域における要素を全て前記第一標記値又は前記第二標記値に更新するシャドー類別標記更新ステップと、
を含む、
ことを特徴とする、請求項15に記載の方法。
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