JP6008367B2 - 物体検出装置およびプログラム - Google Patents
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Description
また、「中心軸について対称となる位置に存在する画素群」とは、画像上において、
(1)中心軸から、互いに逆方向に、等距離離れた2つ画素(例えば、第1方向を水平方向とすると、中心軸から水平方向左に距離kだけ離れた画素P1および中心軸から水平方向右に距離kだけ離れた画素P2の合計2つの画素)や、
(2)中心軸から、互いに逆方向に、等距離離れた複数の画素(例えば、第1方向を水平方向とすると、中心軸から水平方向左に距離kだけ離れたn個の画素群および中心軸から水平方向右に距離kだけ離れたn個の画素群)を含む概念である。
また、「画像特徴量の相関値」とは、画像特徴量の相関の程度を示す値であり、例えば、特徴量抽出画像上の2つの画素の画素値の相関が高い場合(例えば、当該2つの画素値の差が小さい場合や当該2つの画素値の比が「1」に近い場合)に、相関が高いことを示す値をとるものである。
したがって、この物体検出装置により取得された対称性評価値を用いることで、少ない演算量で、精度良く、対称性の高い物体の検出を行うことができる。
したがって、この物体検出装置により取得された対称性評価値を用いることで、少ない演算量で、精度良く、対称性の高い物体の検出を行うことができる。
第14の発明は、第13の発明であって、重み付け関数d(m)は、
(1)d(m)=1、
(2)d(m)=n+1−|m−j|、および
(3)d(m)=c1×exp(−c2×(m−j)^2)
(c1およびc2は、所定の正の係数)
のいずれか一つである。
これにより、この物体検出装置では、第2方向に積算する場合の重み付けを所望のものに設定することができる。例えば、(1)d(m)=1の場合、第2方向に積算する場合の重み付けは均等であり、(2)d(m)=n+1−|m−j|の場合、第2方向に積算する場合の重み付けは、対称性評価領域の第2方向における中央付近のときに、強くなされ(m=jのとき、最も強く重み付けされる。)、(3)d(m)=c1×exp(−c2×(m−j)^2)の場合、第2方向に積算する場合の重み付けは、対称性評価領域の第2方向における中央付近のときに、強くなされる(m=jのとき、最も強く重み付けされる。)。
第16の発明は、第10から第15のいずれかの発明であって、対称性評価部は、画像の第1方向の画素数をH(Hは自然数)とすると、
(1)注目画素の第1方向の位置を示す列iが(H/2)以下の場合、対称性評価領域の第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(i−1)の範囲で変化させて、対称性評価値を算出し、
(2)注目画素の第1方向の位置を示す列iが(H/2)より大きい場合、対称性評価領域の第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(H−i)の範囲で変化させて、対称性評価値を算出する。
これにより、この物体検出装置では、対称性評価領域が、注目画素を中心にした左右対称な領域であることが保証されるとともに、注目画素を中心にした左右対称な領域のうち最大の領域を用いて対称性評価値を算出することができる。
また、「中心軸について対称となる位置に存在する画素群」とは、画像上において、
(1)中心軸から、互いに逆方向に、等距離離れた2つ画素(例えば、第1方向を水平方向とすると、中心軸から水平方向左に距離kだけ離れた画素P1および中心軸から水平方向右に距離kだけ離れた画素P2の合計2つの画素)や、
(2)中心軸から、互いに逆方向に、等距離離れた複数の画素(例えば、第1方向を水平方向とすると、中心軸から水平方向左に距離kだけ離れたn個の画素群および中心軸から水平方向右に距離kだけ離れたn個の画素群)を含む概念である。
また、「画像特徴量の相関値」とは、画像特徴量の相関の程度を示す値であり、例えば、特徴量抽出画像上の2つの画素の画素値の相関が高い場合(例えば、当該2つの画素値の差が小さい場合や当該2つの画素値の比が「1」に近い場合)に、相関が高いことを示す値をとるものである。
したがって、この物体検出装置により取得された対称性評価値を用いることで、少ない演算量で、精度良く、対称性の高い物体の検出を行うことができる。
第27の発明は、第26の発明であって、対称性評価部は、SYMw(i、j)の最大値maxSYMを取得するとともに、SYMw(i、j)が最大値となるときの対称性評価領域の第1方向の幅2w+1に基づいて、対称幅を決定する。
第30の発明は、第17から第29までのいずれかの発明であって、対称性評価部は、画像の第1方向の画素数をH(Hは自然数)とすると、
(1)注目画素の第1方向の位置を示す列iが(H/2)以下の場合、対称性評価領域の第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(i−1)の範囲で変化させて、対称性評価値を算出し、
(2)注目画素の第1方向の位置を示す列iが(H/2)より大きい場合、対称性評価領域の第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(H−i)の範囲で変化させて、対称性評価値を算出する。
これにより、この物体検出装置では、対称性評価領域が、注目画素を中心にした左右対称な領域であることが保証されるとともに、注目画素を中心にした左右対称な領域のうち最大の領域を用いて対称性評価値を算出することができる。
<1.1:物体検出システム>
以下、図面を参照しつつ本発明の第1実施形態について説明する。図1は、被写体として車両110を含む撮影画像100を示す図である。車両110は、左右のテールランプ111L・111Rを備えている。左右のテールランプ111L・111Rは、車両110の車幅方向に関する中心軸112に対して左右対称に配置されている。本実施の形態において、画像に含まれる左右対称性を利用して、車両110などの物体が検出可能となっている。
<1.2:物体検出処理>
次に、図2および図3A〜図3Gを参照しながら、物体検出処理の流れを説明する。図3Aは、撮像装置1において撮像されたカラー画像100Aを示す図である。カラー画像100Aには、車両110が含まれている。車両110は、車両後部にテールランプ111L・111Rが取り付けられている。
[第2実施形態]
第1実施形態においては、特徴領域抽出部231は、物体の特徴量としてエッジ成分を利用した。そして、特徴量として抽出したエッジ成分に基づき、対称性の評価を行った。
[第3実施形態]
第1実施形態においては、水平方向に関して対称性を有する物体を検出した。同様に、垂直方向に関して対称性を有する物体を検出してもよい。つまり、第1実施形態における水平方向の処理と垂直方向の処理を逆にすることで垂直方向に関して対称性を有する物体を検出してもよい。
[第4実施形態]
第1実施形態においては、水平方向に関して対称性を有する物体を検出した。これに対して、水平方向および垂直方向の両方に関して対称性を有する物体を検出対象から除外し、水平方向にのみ対称性を有する物体を検出してもよい。
[第5実施形態]
第5実施形態について、図面を参照しながら、以下、説明する。
<5.1:物体検出システムの構成>
図7は、第5実施形態に係る物体検出システム1000を示すブロック図である。物体検出システム1000は、撮像装置1と、物体検出装置2Aと、表示装置3とを備えている。
<5.2:物体検出システムの動作>
以上のように構成された物体検出システム1000の動作について、図面を用いながら、以下、説明する。
(5.2.1:対称性の評価方法)
対称性評価部222は、図11に示す注目画素Piに関して対称性を評価する。注目画素Piは、エッジ画像103に含まれる画素である。注目画素Piは、エッジ画像103における座標(i、j)の画素を示している。以下の説明において、画素Pxという表記は、エッジ画像103における座標(x、j)の画素を示す。つまり、画素Pxという表記は、水平方向にx列目で、垂直方向にj行目の画素を示している。また、数式においては、Pxは、画素Pxにおける画素値を示すものとする。本実施形態においては、Pxは0〜255の範囲の値をとる。なお、Pxは、画像特徴量(本実施形態ではエッジ成分量)が大きい程(注目している画像特徴量の度合いが強い程)、大きな値をとるものとする。
関数fi(k)は、
(1)Pi−k>ThまたはPi+k>Thの場合、|Pi−k−Pi+k|であり、
(2)それ以外の場合(すなわち、Pi−k≦ThかつPi+k≦Thの場合)、「255」(Pxの取り得る最大値)である。
したがって、SYMw(i、j)は、Pi−kおよびPi+kが両方とも閾値Th以下の場合、(255−fi(k)=0なので)「0」となる。つまり、上記(数式14)により、画像特徴量の小さい画素(特徴量抽出画像(エッジ画像)103において、画素値(画像特徴量に相当)が小さい画素)については、対称性評価の対象から除外されることになる。
maxSYM=SYMwa(i,j)
ここで、図12を用いて、上記(数式14)および(数式15)に相当する処理について、説明する。図12(a)〜(f)は、特徴量抽出画像の一例を示しており、軸C1を対称軸とする左右対称な物体を撮像した画像の特徴量抽出画像を模式的に示した図である。また、図12(a)〜(f)において、領域R1は、(数式14)の算出対称となる領域を示している。なお、説明便宜上、図12(a)〜(f)において、白い部分に含まれる画素の画像特徴量(画素値)Pxは「255」であり、それ以外の黒い部分に含まれる画素の画像特徴量Pxは「0」であるものとする。
図12(a)の場合:rw=0.0、rb0=1.0、rb1=0.0、w=10
図12(b)の場合:rw=0.2、rb0=0.8、rb1=0.0、w=20
図12(c)の場合:rw=0.4、rb0=0.6、rb1=0.0、w=30
図12(d)の場合:rw=0.6、rb0=0.4、rb1=0.0、w=40
図12(e)の場合:rw=0.4、rb0=0.3、rb1=0.3、w=50
図12(f)の場合:rw=0.3、rb0=0.2、rb1=0.5、w=60
図12(a)の場合、算出対称領域R1に含まれる画素の画像特徴量(画素値)は、すべて「0」であるので、(数式14)より、SYMw(i、j)=0となる。
図12(b)の場合、算出対称領域R1において、画像特徴量(画素値)が「255」である画素の割合は、「0.2」であるので、(数式14)より、
SYMw(i、j)
=[0.5×w^2―0.5×{(1−rw)×w}^2]×255/w
=72×255/20
=918
となる。
図12(c)の場合、算出対称領域R1において、画像特徴量(画素値)が「255」である画素の割合は、「0.4」であるので、(数式14)より、
SYMw(i、j)
=[0.5×w^2―0.5×{(1−rw)×w}^2]×255/w
=288×255/30
=2448
となる。
図12(d)の場合、算出対称領域R1において、画像特徴量(画素値)が「255」である画素の割合は、「0.6」であるので、(数式14)より、
SYMw(i、j)
=[0.5×w^2―0.5×{(1−rw)×w}^2]×255/w
=672×255/40
=4284
となる。
図12(e)の場合、算出対称領域R1において、画像特徴量(画素値)が「255」である画素の割合は、「0.4」であるので、(数式14)より、
SYMw(i、j)
=[0.5×rw×w×{rb0×w+(rb0+rw)×w}]×255/w
=500×255/50
=2550
となる。
図12(f)の場合、算出対称領域R1において、画像特徴量(画素値)が「255」である画素の割合は、「0.3」であるので、(数式14)より、
SYMw(i、j)
=[0.5×rw×w×{rb0×w+(rb0+rw)×w}]×255/w
=378×255/60
=1606.5
となる。
このように、図12に示す特徴量抽出画像では、領域R1を、図12(a)から(d)に示すように拡大させていくと、位置による重み付け係数kが増加し、かつ、画素値が「255」である画素の割合が増加するため、対称性評価値であるSYMw(i、j)単調増加する。
対称性評価部222は、対称性を評価する対象となる全ての画素について、(数式14)および(数式15)に相当する処理を行い、
(1)処理対象画素と、当該画素に対応するmaxSYMの値(または、maxSYMの値と相関のある値)と、を対応づけた対称性評価マップデータと、
(2)処理対象画素と、waの値(最大値maxSYMをとるときのwの値)(または、waの値と相関のある値)と、を対応づけた対称幅マップデータと、
を生成(取得)する。
図10Dは、対称性評価マップデータから導出した対称性評価マップ画像104である。対称性評価マップ画像104は、各画素の画素値を、対応するmaxSYMの値(または、maxSYMの値と相関のある値)とする画像である。
(1)対称性評価マップ画像104の各画素において、画素値を予め設定された閾値と比較し、閾値を上回る場合にのみ、極大点の候補とする。
(2)対称性評価マップ画像104の水平方向に平滑化処理(処理対象の水平ラインに対して平滑化処理)を行ってから、極大点の位置(水平方向の位置)を特定する。
これにより、細かな変動により生まれる極大点を排除することができる。その結果、精度の良い対称中心マップ画像を取得することができる。
(1)対称中心マップ画像106は、対称性を有する物体の中心軸を構成する画素に画素値「1」が与えられている。したがって、物体領域検出部224は、対称中心マップ画像106において画素値「1」を有する画素を抽出し、その抽出された画素の対称幅を対称幅マップ画像105から取得する。
(1A):
画素値「1」の画素が水平方向に単独で(水平方向に連続せずに)検出された場合、物体領域検出部224は、抽出された画素値「1」の画素(当該画素の座標を(i,j)とする。)の対称幅W(i,j)を、対称幅マップデータから抽出する。
(1B):
画素値「1」の画素が水平方向に連続して検出された場合、当該複数の画素(水平方向に連続して存在する画素)の対称幅の平均値を対称幅とする。例えば、画素(i−1,j)、画素(i,j)および画素(i+1,j)の3つの画素の画素値が「1」である場合において、それぞれの対称幅を、W(i−1,j)、W(i,j)およびW(i+1,j)とすると、
W(i,j)=AVRG(W(i−1,j),W(i,j),W(i+1,j))
あるいは、
W(i,j)=MAX(W(i−1,j),W(i,j),W(i+1,j))
としてもよい。なお、AVRG()は、要素の平均値をとる関数であり、MAX()は、要素の最大値をとる関数である。
また、j行目の水平ラインにおいて、上記(1A)または(1B)により算出された対称幅W(i,j)をW(i0、j)と表記する。
(2)次に、j+1行目の水平ラインにおいて、上記(1)で抽出した画素と水平方向の位置がほぼ等しく(例えば、座標位置(i−a,j+1)〜座標位置(i+a,j+1)の範囲に含まれる画素。aは、所定の閾値(水平方向がほぼ等しいか否かの判断を行うための値))、かつ、その画素値が「1」である画素がある場合、処理(1)と同様に、当該画素の対称幅を、対称幅マップデータから抽出する。
j+1行目の水平ラインにおいて、画素値が「1」である画素位置(水平方向の画素値「1」の画素が連続して複数ある場合は、当該画素群の中心位置の画素)を(i1,j+1)とすると、物体領域検出部224は、処理(1)と同様にして、画素(i1、j+1)の対称幅W(i1,j)を算出する。
(3)j+2行目以降の水平ラインについても、上記と同様の処理を繰り返す。
なお、上記(1)で抽出した画素と水平方向の位置がほぼ等しい(例えば、座標位置(i−a,j+1)〜座標位置(i+a,j+1)の範囲に含まれる画素。aは、所定の閾値(水平方向がほぼ等しいか否かの判断を行うための値))範囲に、画素値「1」の画素が出現しなくなるまで、上記処理を繰り返す。
(4)物体領域検出部224は、上記(1)〜(3)の処理で算出した対称幅の最大値maxWを求める。つまり、物体領域検出部224は、下記(数式16)に相当する処理を実行することで、対称幅の最大値maxWを求める。
なお、(数式16)では、上記(1)で抽出した画素と水平方向の位置がほぼ等しい(例えば、座標位置(i−a,j+1)〜座標位置(i+a,j+1)の範囲に含まれる画素。aは、所定の閾値(水平方向がほぼ等しいか否かの判断を行うための値))範囲に、画素値「1」の画素が出現する水平ラインがj行目からj+m−1行目までであるとしている。
物体領域検出部224は、対称中心画素領域の垂直方向の幅(長さ)を利用して、物体の垂直方向の幅を検出する。つまり、物体領域検出部224は、垂直方向に連続して配列された対称中心画素の上端を物体の上端として特定し、垂直方向に連続して配列された対称中心画素の下端を物体の下端として特定する。
次に、本実施形態の第1変形例について説明する。
[第6実施形態]
次に、第6実施形態について、説明する。
次に、本実施形態の第1変形例について説明する。
[第7実施形態]
次に、第7実施形態について、説明する。
[第8実施形態]
次に、第8実施形態について、説明する。
画素Pi−kと画素Pi+kは、注目画素Piを中心として左右対称の位置にある画素である。画素Pi−kと画素Pi+kの画素値が等しいとき、その差分|Pi−k−Pi+k|は最小値0となる。このとき、(255−|Pi−k−Pi+k|)は、最大値255となる。
次に、第8実施形態の第1変形例について、説明する。
例えば、中心軸(対称軸)付近に高い対称性を有する領域を検出したい場合、
c(k)=w−k
または、下記(数式22)に設定すればよい。
[第9実施形態]
次に、第9実施形態について、説明する。
例えば、画像上において、中心軸(対称軸)から離れた位置に存在する、対称性の高い領域を検出する場合、
c(k)=k
と設定すればよい。なお、関数c(k)を、図16(d)に示すような関数に設定してもよい。
また、例えば、画像上において、中心軸(対称軸)近傍に存在する、対称性の高い領域を検出する場合、
c(k)=w−k
と設定すればよい。なお、関数c(k)を、図16(a)、(b)に示すような関数に設定してもよい。
なお、対称性評価部222は、(数式23)に示すように、対称性評価値を算出する対象領域の垂直方向の幅を、注目画素が含まれる水平ライン、注目画素が含まれる水平ラインの上に位置するnラインおよび下に位置するnラインの合計(2n+1)ライン分に相当する幅として、対称性評価値を算出するが、注目画素が画像上端付近または下端付近であり、かつ、注目画素が含まれる水平ラインの上下にnライン分ずつ確保できない場合、対称性評価値を算出する対象領域の垂直方向の幅を変化させてもよい。例えば、注目画素が画像上端付近であり、注目画素が含まれる水平ラインの上に、(画像上端まで)n1ライン分(n1<nとする)存在している場合、(j−n1)ラインから(j+n)ラインまでの合計(n1+n+1)ライン分の領域を、対称性評価値を算出する対象領域としてもよい。
一方、(数式24)の処理では、対称性評価部222は、まず、各項の垂直方向の積算処理(平均値算出処理)を行い、次に、水平方向において対称性評価を行うことで、注目画素(i,j)の対称性評価値SYMw(i、j)を算出する。
次に、第9実施形態の第1変形例について、説明する。
例えば、
d(m)=n+1−|m−j|
や
d(m)=c1×exp(−c2×(m−j)^2)
(c1は、d(m)の最大値を決定するための係数。c2は垂直方向のレンジ調整用の係数。)
とすることで、注目画素(i,j)が存在する水平ラインでの重み付けを大きくし、注目画素(i,j)が存在する水平ラインから離れる程、重み付けを小さくすることができる。
これにより、注目画素(i,j)が存在する水平ライン付近において、左右対称性が高い領域が存在する場合に、対称性評価値が高くなるようにすることができる。
一方、(数式26)の処理では、対称性評価部222は、まず、各項の垂直方向の積算処理(平均値算出処理)を行い、次に、水平方向において対称性評価を行うことで、注目画素(i,j)の対称性評価値SYMw(i、j)を算出する。
[他の実施形態]
上述の実施形態および変形例の一部または全部を組み合わせてもよい。
[付記]
また、本発明は、以下のようにも表現することができる。
(付記1)
画像を入力する画像入力部と、
前記画像に含まれる複数の評価画素について、各評価画素周辺の画素の特徴量に基づき、各評価画素周辺の第1の方向に関する対称性を評価する対称性評価部と、
前記複数の評価画素について前記第1の方向に関する対称幅を算出する対称幅検出部と、
前記複数の評価画素の中で対称性が所定の基準を上回る画素を対称中心画素として検出する中心検出部と、
前記対称中心画素の前記対称幅に基づいて前記画像に含まれる対称性を有する物体の前記第1の方向に関する物体幅を検出し、前記対称中心画素の前記第1の方向と直交する第2の方向に関する分布に基づいて前記物体の前記第2の方向に関する物体幅を検出する物体幅検出部と、
を備える物体検出装置。
(付記2)
付記1に記載の物体検出装置において、
(付記3)
付記1または付記2に記載の物体検出装置であって、
(付記4)
付記1ないし付記3のいずれかに記載の物体検出装置であって、
(付記5)
付記1ないし付記4のいずれかに記載の物体検出装置であって、
前記物体幅検出部は、
(付記6)
付記1ないし付記4のいずれかに記載の物体検出装置であって、
(付記7)
付記1ないし付記6のいずれかに記載の物体検出装置であって、
(付記8)
付記1ないし付記7のいずれかに記載の物体検出装置であって、
(付記9)
付記1ないし付記7のいずれかに記載の物体検出装置であって、
(付記10)
付記1ないし付記9のいずれかに記載の物体検出装置であって、
前記対称性評価部は、前記第1の方向を水平方向とする対称性および前記第1の方向を垂直方向とする対称性を評価することにより、水平方向にのみ対称性を有する画素を特定し、
(付記11)
付記1ないし付記10のいずれかに記載の物体検出装置であって、
1 撮像装置
2 物体検出装置
3 表示装置(モニタ)
21A 画像入力部
22A 物体検出部
23A 合成部
221 画像特徴量抽出部
222 対称性評価部
223 中心検出部
224 物体領域検出部
23A 合成部
Claims (35)
- 画像を入力する画像入力部と、
前記画像から所定の画像特徴量を抽出して特徴量抽出画像を生成する画像特徴量抽出部と、
前記特徴量抽出画像に対して、処理対象である注目画素ごとに、前記注目画素の周辺画素の画像特徴量に基づいて、前記注目画素の周辺の画像領域の第1方向に関する対称性を評価するとともに、前記第1方向に関する対称幅を算出する対称性評価部と、
前記注目画素について評価した対称性が所定の基準を上回る場合、当該注目画素を対称中心画素として検出する中心検出部と、
前記対称中心画素の前記対称幅に基づいて前記画像に含まれる対称性を有する物体の前記第1方向に関する物体幅を検出し、前記対称中心画素の前記第1方向と直交する第2方向に関する分布に基づいて前記物体の前記第2方向に関する物体幅を検出する物体領域検出部と、
を備える物体検出装置。 - 前記中心検出部は、前記第1方向に関する対称性の変化に極大を与える点を前記対称中心画素として検出する、
請求項1に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、各注目画素の周辺の画素の画像特徴量の近似性に基づき対称性を評価する、
請求項1又は2に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、各注目画素について、対称性が最も高くなる幅を、前記対称幅として検出する、
請求項1から3のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記物体領域検出部は、
前記対称中心画素の前記対称幅の最大値あるいは平均値を前記第1方向に関する物体幅として検出する、
請求項1から4のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記物体領域検出部は、前記対称中心画素の各対称幅を前記第1方向に関する物体幅として検出する、
請求項1から4のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記物体領域検出部は、前記第2方向に関して連続して配置された前記対称中心画素の一端および他端を、前記第2方向に関する物体幅の一端および他端として検出する、
請求項1から6のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、前記第1方向を水平方向とする対称性および前記第1方向を垂直方向とする対称性を評価することにより、水平方向にのみ対称性を有する画素を特定し、
前記中心検出部は、前記注目画素について評価した対称性が所定の基準を上回り、かつ、水平方向にのみ対称性を有すると判定された注目画素を対称中心画素として検出する、
請求項1から7のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記対称性を有する物体として前記画像に含まれる車両を検出する、
請求項1から8のいずれかに記載の物体検出装置。 - 対称性評価部は、
前記特徴量抽出画像に対して、処理対象である注目画素ごとに、前記画像上の第1方向についての対称性を評価するための領域である対称性評価領域を前記第1方向と直交する第2方向の中心軸を中心として対称となるように設定し、前記対称性評価領域の大きさを変化させながら、前記対称性評価領域に含まれ、前記中心軸について対称となる位置に存在する画素群の画像特徴量の相関値に対して、前記画素群の画像特徴量による重み付けを行った値を導出することで、前記第1方向の対称性の度合いを示す対称性評価値を取得する、
請求項1に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、前記対称性評価値が第1方向についての対称性が最大であることを示す値である場合の前記対称性評価領域の大きさに基づいて、前記第1方向に関する対称幅を決定する、
請求項10に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記特徴量抽出画像上の画素値が0または正の値をとり、前記画像特徴量が大きい程、大きな値をとるものとし、前記特徴量抽出画像上の画素値の取り得る最大値以上の所定の値をPmaxとし、
前記特徴量抽出画像上の座標(i,j)の注目画素の画素値をPiとし、前記注目画素から前記第1方向の一方向である第1探索方向にk画素(kは自然数)離れた画素の画素値をPi−kとし、前記注目画素から前記第1方向の前記第1探索方向と逆方向である第2検索方向にk画素離れた画素の画素値をPi+kとし、
前記対称性評価領域の前記第1方向の幅を2w+1とするとき、
前記対称性評価領域の前記第1方向の幅2w+1(wは自然数)を変化させながら、
に基づいて、前記注目画素の前記対称性評価値を算出する、
請求項10または11に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記特徴量抽出画像上の画素値が0または正の値をとり、前記画像特徴量が大きい程、大きな値をとるものとし、前記特徴量抽出画像上の画素値の取り得る最大値以上の所定の値をPmaxとし、
前記特徴量抽出画像上の座標(i,j)の画素の画素値をPi,jとし、
前記対称性評価領域の前記第1方向の幅を2w+1とし、
前記対称性評価領域の前記第2方向の幅を2n+1とし、
所定の重み付け関数をd(m)とするとき、
前記対称性評価領域の前記第1方向の幅2w+1(wは自然数)を変化させながら、
または、
に基づいて、前記注目画素の前記対称性評価値を算出する、
請求項10または11に記載の物体検出装置。 - 前記重み付け関数d(m)は、
(1)d(m)=1、
(2)d(m)=n+1−|m−j|、および
(3)d(m)=c1×exp(−c2×(m−j)^2)
(c1およびc2は、所定の正の係数)
のいずれか一つである、
請求項13に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記SYMw(i、j)の最大値maxSYMを取得するとともに、前記SYMw(i、j)が最大値となるときの前記対称性評価領域の前記第1方向の幅2w+1に基づいて、前記対称幅を決定する、
請求項12から14のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記画像の前記第1方向の画素数をH(Hは自然数)とすると、
(1)前記注目画素の前記第1方向の位置を示す列iが(H/2)以下の場合、前記対称性評価領域の前記第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(i−1)の範囲で変化させて、前記対称性評価値を算出し、
(2)前記注目画素の第1方向の位置を示す列iが(H/2)より大きい場合、前記対称性評価領域の前記第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(H−i)の範囲で変化させて、前記対称性評価値を算出する、
請求項10から15のいずれかに記載の物体検出装置。 - 対称性評価部は、
前記特徴量抽出画像に対して、処理対象である注目画素ごとに、前記画像上の第1方向についての対称性を評価するための領域である対称性評価領域を前記第1方向と直交する第2方向の所定の軸である中心軸を中心として対称となるように設定し、前記対称性評価領域の大きさを変化させながら、前記対称性評価領域に含まれ、前記中心軸について対称となる位置に存在する画素群の画像特徴量の相関値に対して、前記画素群の前記中心軸からの距離に基づく重み付けを行った値を導出することで、前記第1方向の対称性の度合いを示す対称性評価値を取得する、
請求項1に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、前記対称性評価値が第1方向についての対称性が最大であることを示す値である場合の前記対称性評価領域の大きさに基づいて、前記第1方向に関する対称幅を決定する、
請求項17に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記特徴量抽出画像上の画素値が0または正の値をとり、前記画像特徴量が大きい程、大きな値をとるものとし、前記特徴量抽出画像上の画素値の取り得る最大値以上の所定の値をPmaxとし、
前記特徴量抽出画像上の座標(i,j)の注目画素の画素値をPiとし、前記注目画素から前記第1方向の一方向である第1探索方向にk画素(kは自然数)離れた画素の画素値をPi−kとし、前記注目画素から前記第1方向の前記第1探索方向と逆方向である第2検索方向にk画素離れた画素の画素値をPi+kとし、
前記対称性評価領域の第1方向の幅を2w+1とし、
所定の閾値をThとし、前記注目画素からの距離kについての重み付け関数をc(k)とするとき、
前記対称性評価領域の第1方向の幅2w+1(wは自然数)を変化させながら、
に基づいて、前記注目画素の前記対称性評価値を算出する、
請求項17に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、前記SYMw(i、j)の最大値maxSYMを取得するとともに、前記SYMw(i、j)が最大値となるときの前記対称性評価領域の第1方向の幅2w+1に基づいて、前記対称幅を決定する、
請求項19に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記対称性評価領域に含まれ、前記中心軸について対称となる位置に存在する画素群の画像特徴量の相関値に対して、前記画素群の前記中心軸からの距離および前記画素群の画像特徴量に基づく重み付けを行った値を導出することで、前記第1方向の対称性の度合いを示す対称性評価値を取得する、
請求項17又は18に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記特徴量抽出画像上の画素値が0または正の値をとり、前記画像特徴量が大きい程、大きな値をとるものとし、前記特徴量抽出画像上の画素値の取り得る最大値以上の所定の値をPmaxとし、
前記特徴量抽出画像上の座標(i,j)の注目画素の画素値をPiとし、前記注目画素から前記第1方向の一方向である第1探索方向にk画素(kは自然数)離れた画素の画素値をPi−kとし、前記注目画素から前記第1方向の前記第1探索方向と逆方向である第2検索方向にk画素離れた画素の画素値をPi+kとし、
前記対称性評価領域の前記第1方向の幅を2w+1とし、
所定の閾値をThとし、注目画素からの距離kについての重み付け関数をc(k)とするとき、
前記対称性評価領域の前記第1方向の幅2w+1(wは自然数)を変化させながら、
に基づいて、前記注目画素の前記対称性評価値を算出する、
請求項21に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記SYMw(i、j)の最大値maxSYMを取得するとともに、前記SYMw(i、j)が最大値となるときの前記対称性評価領域の前記第1方向の幅2w+1に基づいて、前記対称幅を決定する、
請求項22に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記特徴量抽出画像上の画素値が0または正の値をとり、前記画像特徴量が大きい程、大きな値をとるものとし、前記特徴量抽出画像上の画素値の取り得る最大値以上の所定の値をPmaxとし、
前記特徴量抽出画像上の座標(i,j)の注目画素の画素値をPiとし、前記注目画素から前記第1方向の一方向である第1探索方向にk画素(kは自然数)離れた画素の画素値をPi−kとし、前記注目画素から前記第1方向の前記第1探索方向と逆方向である第2検索方向にk画素離れた画素の画素値をPi+kとし、
前記対称性評価領域の第1方向の幅を2w+1とし、
前記対称性評価領域の前記第2方向の幅を2n+1とし、
所定の閾値をThとし、前記注目画素からの距離kについての重み付け関数をc(k)とするとき、
前記対称性評価領域の第1方向の幅2w+1(wは自然数)を変化させながら、
または、
に基づいて、前記注目画素の前記対称性評価値を算出する、
請求項17または18に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記SYMw(i、j)の最大値maxSYMを取得するとともに、前記SYMw(i、j)が最大値となるときの前記対称性評価領域の前記第1方向の幅2w+1に基づいて、前記対称幅を決定する、
請求項24に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記特徴量抽出画像上の画素値が0または正の値をとり、前記画像特徴量が大きい程、大きな値をとるものとし、前記特徴量抽出画像上の画素値の取り得る最大値以上の所定の値をPmaxとし、
前記特徴量抽出画像上の座標(i,j)の注目画素の画素値をPiとし、前記注目画素から前記第1方向の一方向である第1探索方向にk画素(kは自然数)離れた画素の画素値をPi−kとし、前記注目画素から前記第1方向の前記第1探索方向と逆方向である第2検索方向にk画素離れた画素の画素値をPi+kとし、
前記対称性評価領域の第1方向の幅を2w+1とし、
前記対称性評価領域の前記第2方向の幅を2n+1とし、
所定の閾値をThとし、前記注目画素からの距離kについての重み付け関数をc(k)とするとき、
前記対称性評価領域の第1方向の幅2w+1(wは自然数)を変化させながら、
または、
に基づいて、前記注目画素の前記対称性評価値を算出する、
請求項17または18に記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記SYMw(i、j)の最大値maxSYMを取得するとともに、前記SYMw(i、j)が最大値となるときの前記対称性評価領域の前記第1方向の幅2w+1に基づいて、前記対称幅を決定する、
請求項26に記載の物体検出装置。 - 前記重み付け関数c(k)は、kについての単調増加関数である、
請求項19、20、22〜26のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記重み付け関数c(k)は、kについての単調減少関数である、
請求項19、20、22〜26のいずれかに記載の物体検出装置。 - 前記対称性評価部は、
前記画像の前記第1方向の画素数をH(Hは自然数)とすると、
(1)前記注目画素の前記第1方向の位置を示す列iが(H/2)以下の場合、前記対称性評価領域の前記第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(i−1)の範囲で変化させて、前記対称性評価値を算出し、
(2)前記注目画素の前記第1方向の位置を示す列iが(H/2)より大きい場合、前記対称性評価領域の前記第1方向の幅の半分であるwを、1≦w≦(H−i)の範囲で変化させて、前記対称性評価値を算出する、
請求項17から29のいずれかに記載の物体検出装置。 - 画像特徴量は、前記画像のエッジ強度である、
請求項1から30のいずれかに記載の物体検出装置。 - 画像特徴量は、前記画像の特定の色成分の強度である、
請求項1から30のいずれかに記載の物体検出装置。 - 画像を入力する画像入力ステップと、
前記画像から所定の画像特徴量を抽出して特徴量抽出画像を生成する画像特徴量抽出ステップと、
前記特徴量抽出画像に対して、処理対象である注目画素ごとに、画像上の第1方向に関する対称性を評価するとともに、前記第1方向に関する対称幅を算出する対称性評価ステップと、
前記複数の評価画素の中で対称性が所定の基準を上回る画素を対称中心画素として検出する中心検出ステップと、
前記対称中心画素の前記対称幅に基づいて前記画像に含まれる対称性を有する物体の前記第1方向に関する物体幅を検出し、前記対称中心画素の前記第1方向と直交する第2方向に関する分布に基づいて前記物体の前記第2方向に関する物体幅を検出する物体領域検出ステップと、
を備える物体検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 対称性評価ステップは、
前記特徴量抽出画像に対して、処理対象である注目画素ごとに、前記画像上の第1方向についての対称性を評価するための領域である対称性評価領域を前記第1方向と直交する第2方向の中心軸を中心として対称となるように設定し、前記対称性評価領域の大きさを変化させながら、前記対称性評価領域に含まれ、前記中心軸について対称となる位置に存在する画素群の画像特徴量の相関値に対して、前記画素群の画像特徴量による重み付けを行った値を導出することで、前記第1方向の対称性の度合いを示す対称性評価値を取得する、
請求項33に記載の物体検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。 - 対称性評価ステップは、
前記特徴量抽出画像に対して、処理対象である注目画素ごとに、前記画像上の第1方向についての対称性を評価するための領域である対称性評価領域を前記第1方向と直交する第2方向の所定の軸である中心軸を中心として対称となるように設定し、前記対称性評価領域の大きさを変化させながら、前記対称性評価領域に含まれ、前記中心軸について対称となる位置に存在する画素群の画像特徴量の相関値に対して、前記画素群の前記中心軸からの距離に基づく重み付けを行った値を導出することで、前記第1方向の対称性の度合いを示す対称性評価値を取得する、
請求項33に記載の物体検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。
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