JP7342517B2 - 画像処理装置、方法、及びプログラム - Google Patents

Description

開示の技術は、画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラムに関する。

画像から何らかの対象を認識する技術として、ディープラーニング等の学習型、テンプレートマッチング等の非学習型等、様々な画像認識技術が多くの現場で活用されている。こうした画像認識技術には、逆光など、照明に偏りがある環境で撮影された画像が使用される場合もある。撮影される被写体は照明の影響を受けるため、照明に偏りがあれば、例えば同一の被写体であっても、異なった色合いやコントラストなどで撮影される。

また、画像認識技術は、学習型の場合、事前に学習したパターンとの関連性を用いて、対象を認識する。また、非学習型の場合、事前に定めたパターンやルールに基づいて、対象を認識する。そのため、同一の被写体であっても、照明の影響を受けて、画像毎に色合いやコントラストが異なってしまうと、認識率の低下が生じる。

このような照明の偏りによる影響を抑止する技術として、逆光補正などにも使われる、広ダイナミックレンジ画像を高コントラスト化する画像処理である、ダイナミックレンジ圧縮技術が存在する。ダイナミックレンジ圧縮技術は、ディスプレイ表現が困難な広いダイナミックレンジを持った入力画像を、表現可能なダイナミックレンジに圧縮する技術である。具体的には、ダイナミックレン圧縮技術では、ダイナミックレンジの広さは照明の偏りに起因するという前提で、広ダイナミックレンジ画像において、照明成分のダイナミックレンジだけを狭くする。つまり、画像の照明成分の偏りを抑える技術といえる。このダイナミックレンジ圧縮技術では、入力画像の照明成分を、例えばエッジ保存型ＬＰＦ（ローパスフィルタ）により抽出している。エッジ保存型ＬＰＦを用いるのは、エッジ部のオーバーシュート又はアンダーシュートの発生を抑制するためである。

エッジ保存型ＬＰＦでは、平滑化画像を得るための周辺画素を、ローパスフィルタのフィルタサイズと、補正対象画素とのレベル差とを用いて選択することによって周辺画素情報を生成する。また、この周辺画素情報に基づいて入力画像にローパスフィルタを適用することによって平滑化画像を生成する。さらに、入力画像の低周波成分である平滑化画像と、入力画像の高周波成分である平滑化画像に対する差分とを合成することによって出力画像を生成する。

特開２００７－２８１７６７号公報

KONICA MINOLTA TECHNOLOGY REPORT VOL.4 (2007), p.82-p.87

しかしながら、従来のダイナミックレンジ圧縮技術は、逆光などの照明の偏りを抑制するなど、人間が見る場合の視認性の向上を想定した技術であり、画像認識の前処理として適用した場合に問題が生じる場合がある。それは、フィルタによって抽出される照明成分は、あくまで推測結果であるため、被写体によっては、補正後の画像における濃淡が、被写体の実際の濃淡とは異なる場合があるということである。これは、補正処理によって、入力画像が本来持つ明度差という、認識対象の重要な特徴の欠落又は減少が発生するためである。このような補正を画像認識の前処理として適用した場合、認識対象の認識率の低下を招くという問題がある。

一つの側面として、開示の技術は、入力画像から認識対象を認識する精度を向上させるように入力画像を補正することを目的とする。

一つの態様として、開示の技術は、入力画像の各画素の画素値を、フィルタを用いて、前記入力画像の被写体に当たっている光の強さに相当する照明成分と、前記被写体自体の反射率に相当する反射成分とに分離する分離部を含む。また、開示の技術は、圧縮した前記照明成分と、拡大した前記反射成分とを合成して、前記入力画像を補正する補正部を含む。さらに、開示の技術は、前記補正部により補正された画像に対して行われる画像認識処理での認識対象の前記入力画像上でのサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する設定部を含む。

一つの側面として、入力画像から認識対象を認識する精度を向上させるように入力画像を補正することができる、という効果を有する。

ダイナミックレンジ圧縮技術の基本原理を説明するための図である。 従来のダイナミックレンジ圧縮技術による補正画像の一例を示す図である。 第１～第３実施形態に係る画像処理装置の機能ブロック図である。 画像処理装置の各機能部の処理を説明するための図である。 第１～第３実施形態に係る画像処理装置として機能するコンピュータの概略構成を示すブロック図である。 第１実施形態に係る画像処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。 認識対象のサイズと同程度のフィルタのサイズを設定した場合における補正画像の一例を示す図である。 第２実施形態に係る画像処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。 第３実施形態に係る画像処理ルーチンの一例を示すフローチャートである。

各実施形態の詳細を説明する前に、ダイナミックレンジ圧縮技術の概要、及び従来のダイナミックレンジ圧縮技術を画像認識処理の前処理に適用した場合の問題点について説明する。

ダイナミックレンジ圧縮技術では、明暗のコントラストの強い、逆光時や夜間に撮影された画像の視認性向上のため、暗部階調を選択的に明るく鮮明に補正すると共に、明度が適正な領域はそのままとする。すなわち、画像全体を均一に補正するγ補正とは異なり、画像の部位毎に選択的に補正を行う。例えば、逆光で手前側の被写体が暗く撮影された画像の場合、γ補正では、被写体部分を明るく補正しようとすると、元々明るい背景部分もより明るく補正されてしまい、白飛びしてしまう。一方、ダイナミックレンジ圧縮技術では、背景の明るさは変えずに、暗く写っている手前の被写体のみを明るく補正することができる。

図１を参照して、ダイナミックレンジ圧縮技術の基本原理について説明する。

図１に示す入力画像１０１の点線で示す各位置の画素の輝度値を、図１の左下に概略的に示すグラフの実線で示す。この輝度値は、入力画像１０１の被写体に当たっている光の強さに相当する照明成分と、被写体自体の反射率に相当する反射成分とを掛け合わせたものとなっている。

逆光や夜間のハレーションでの視認性低下は、照明の偏りが原因であるため、ダイナミックレンジ圧縮技術により、フィルタを用いて、入力画像１０１を、照明成分（図１中の破線）と反射成分（図１中の実線矢印）とに分離する。そして、図１の右下に概略的に示すグラフのように、画像の自然さを維持して、反射成分を拡大すると共に、照明成分を圧縮し、拡大した反射成分と圧縮した照明成分とを合成して、補正画像１０２を生成する。これにより、照明の偏りを低減し、被写体本来の反射率を強調した画像に補正することができ、視認性を向上させることができる。

画像を照明成分と反射成分とに分離する成分分離フィルタとしては、例えば、エッジ保存型ＬＰＦを用いることができる。このフィルタのサイズ（注目画素に対して加重平均を行う周辺画素の数）を変更することで、補正の度合いを調整することができる。従来のダイナミックレンジ圧縮技術では、人間が見る場合の視認性の向上を目的として、例えば、画像の横又は縦サイズの２％のように、フィルタサイズが設定される。

図２に、人間が見る場合の視認性の向上を目的として設定されたフィルタサイズのエッジ保存型ＬＰＦを用いて、入力画像１０３に対してダイナミックレンジ圧縮技術を行った補正画像１０４の一例を示す。図２の例では、入力画像１０３及び補正画像１０４は、それぞれの一部を示したものである。また、フィルタサイズは、概ね個々の被写体（図２の例では、ケーキ）の画像上でのサイズと同程度のサイズであるとする。補正画像１０４では、入力画像１０３に生じている照明の偏りが解消され、個々の被写体の視認性が向上している。

ここで、エッジ保存型ＬＰＦでは、画像の中の周期の短い変化は、物体の反射成分とみなし、周期の長い変化を照明成分とみなしているが、その区別の条件としては、明確な基準は設けにくい。その中で、従来技術では、人間が見ることを前提として、人間の視野を基準に、区別の基準を定めているとみなせる。人間の視野（分解能が高い範囲）は２°程度であり、例えば、画角で５０°に見える画像の場合、２°は画角の４％に相当し、半径２％というフィルタサイズ（＝直径４％）とも整合する。

人間の視野範囲内の濃淡は、人間が視認する場合を考慮すると、正確な再現が重要であるが、従来のダイナミックレンジ圧縮技術では、人間の視野範囲を超える範囲の再現の正確性は、多少、重要性が落ちるという前提であると理解できる。したがって、周波数を元に高い周波数（視野内の濃淡）は物体そのものの濃淡（＝反射成分）とし、低い周波数は照明光として問題ない。言い換えると、照明とみなした低い周波数が、照明ではなくて、実は物体の濃淡で、それを抑制してしまっても、人間が見る上では違和感になり難い。

しかし、画像認識の場合は、人間のような２％という視野限定は無く、認識対象のサイズは大小様々である。そのため、人間が見る場合の視認性の向上を目的として設定されたサイズのフィルタにより、照明成分と反射成分とを分離した場合、反射成分を照明成分と誤って推測してしまう場合がある。この場合、補正画像から、反射成分、すなわち物体の濃淡の情報が欠落又は減少してしまう可能性がある。

例えば、図２の例で、ケーキの穴の中に虫等の異物が混入していないか等の検査のための画像認識を行う場合、認識対象のサイズは、画像上でのケーキの穴のサイズということになる。このような場合に、上記のように、フィルタサイズをケーキのサイズと同程度のサイズとすると、図２の補正画像１０４のように、穴の中は暗いままの被写体が多く存在することとなり、上記の目的の画像認識に利用するには、不適切な画像であると言える。

そこで、以下の各実施形態では、画像認識処理における認識対象のサイズに合わせて、照明成分と反射成分とを分離する成分分離フィルタのサイズを設定することで、画像認識の認識精度を向上させる。

以下、図面を参照して、開示の技術に係る実施形態の一例を説明する。

＜第１実施形態＞
図３に示すように、第１実施形態に係る画像処理装置１０は、機能的には、分離部１２と、補正部１４と、設定部１６とを含む。

分離部１２は、図４の点線部Ａに示すように、入力画像の各画素の画素値を、成分分離フィルタを用いて、入力画像の被写体に当たっている光の強さに相当する照明成分と、被写体自体の反射率に相当する反射成分とに分離する。上述のように、分離部１２は、成分分離フィルタとして、エッジ保存型ＬＰＦを用いることができる。この成分分離フィルタのサイズは、後述する設定部１６により設定される。

具体的には、分離部１２は、成分分離フィルタにより、入力画像から照明成分を抽出する。そして、分離部１２は、入力画像から照明成分を差し引くことにより、反射成分を抽出する。分離部１２は、分離した照明成分及び反射成分を補正部１４へ受け渡す。

補正部１４は、分離部１２から照明成分及び反射成分を受け取り、図４の点線部Ｂに示すように、照明成分を圧縮すると共に、反射成分を拡大する。圧縮率及び拡大率は、入力画像の種類等に応じて適宜設定しておく。補正部１４は、図４の点線部Ｂに示すように、圧縮した照明成分と、拡大した反射成分とを合成して、入力画像を補正した補正画像を生成する。補正部１４は、生成した補正画像を、入力画像から認識対象を認識する処理を実行する画像認識部３０へ出力する。

設定部１６は、図４の点線部Ｃに示すように、画像認識部３０における認識対象の画像上でのサイズの指定を受け付け、認識対象のサイズに応じて、分離部１２で用いる成分分離フィルタのサイズを決定し、成分分離フィルタに設定する。認識対象のサイズは、ユーザからの入力により受け付けてもよいし、画像認識部３０における画像認識処理の要件定義を取得し、その要件定義の記述から取得してもよい。

ここで、設定部１６により設定される成分分離フィルタのサイズについて説明する。成分分離フィルタは、入力画像の位置による輝度値の変化を平滑化するものであり、フィルタのサイズが大きいほど平滑化の度合いが大きくなる。したがって、フィルタのサイズが認識対象のサイズに対して大き過ぎると、照明成分の場所毎の変化への追従が難しくなり、認識対象１つ分に着目した場合には、平滑化による照明成分の推測の精度が低下する。一方、フィルタのサイズが認識対象のサイズに対して小さ過ぎると、平滑化の程度が小さくなるため、平滑化により抽出される照明成分と元の入力画像との差が小さくなり、認識対象の本来の反射率を示す反射成分の情報が欠落又は減少する。

そこで、設定部１６は、認識対象のサイズが大きいほど、フィルタのサイズを大きなサイズに設定し、認識対象のサイズが小さいほど、フィルタのサイズを小さなサイズに設定する。具体的には、設定部１６は、フィルタのサイズを認識対象のサイズと同程度のサイズに設定することができる。これにより、認識対象１つ分に着目した場合に、照明成分の推測の精度が向上すると共に、反射成分の情報の欠落又は減少を抑制することができる。なお、同程度とは、フィルタのサイズと認識対象のサイズとが同じ場合に限らず、フィルタのサイズと認識対象のサイズとの差が所定範囲内となる場合を含む。

また、１つの認識対象上に表れる明暗の周期を１周期とすると、フィルタのサイズを認識対象のサイズの１／２又は１／４程度としても、１つの認識対象上の明暗の特徴をある程度捉えることができ、認識対象１つ分に着目した照明成分を精度よく推測できる。また、認識対象１つ分の範囲より大きい範囲毎に照明の偏りが生じている場合には、フィルタのサイズを認識対象のサイズより大きくしても、認識対象１つ分に対する照明成分の推測の精度が大きく低下することはないと考えられる。このような場合を想定すると、１つの認識対象上に表れる明暗の周期を１周期とすると、フィルタのサイズを認識対象のサイズの２倍又は４倍程度としても、認識対象１つ分に着目した照明成分を精度よく推測できる。

したがって、設定部１６は、フィルタのサイズを、認識対象のサイズの１／４～４倍の範囲で設定してもよい。

また、設定部１６は、画像認識部３０において、１つの補正画像から複数の異なるサイズの認識対象を認識する場合、最も大きい認識対象のサイズに応じて、成分分離フィルタのサイズを決定して設定するようにしてもよい。成分分離フィルタのサイズが大きいほど、平滑化の程度が大きくなるため、平滑化により抽出される照明成分と元の入力画像との差が大きくなり、認識対象の本来の反射率を示す反射成分の情報の欠落又は減少を抑制することができる。そのため、異なるサイズの認識対象が存在する場合には、認識の精度を確保するため、サイズの大きい認識対象を基準とする方が望ましい。

画像処理装置１０は、例えば図５に示すコンピュータ４０で実現することができる。コンピュータ４０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）４１と、一時記憶領域としてのメモリ４２と、不揮発性の記憶部４３とを備える。また、コンピュータ４０は、入力部、表示部等の入出力装置４４と、記憶媒体４９に対するデータの読み込み及び書き込みを制御するＲ／Ｗ（Read/Write）部４５とを備える。また、コンピュータ４０は、インターネット等のネットワークに接続される通信Ｉ／Ｆ（Interface）４６を備える。ＣＰＵ４１、メモリ４２、記憶部４３、入出力装置４４、Ｒ／Ｗ部４５、及び通信Ｉ／Ｆ４６は、バス４７を介して互いに接続される。

記憶部４３は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＳＳＤ（Solid State Drive）、フラッシュメモリ等によって実現できる。記憶媒体としての記憶部４３には、コンピュータ４０を、画像処理装置１０として機能させるための画像処理プログラム５０が記憶される。画像処理プログラム５０は、分離プロセス５２と、補正プロセス５４と、設定プロセス５６とを有する。

ＣＰＵ４１は、画像処理プログラム５０を記憶部４３から読み出してメモリ４２に展開し、画像処理プログラム５０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ４１は、分離プロセス５２を実行することで、図３に示す分離部１２として動作する。また、ＣＰＵ４１は、補正プロセス５４を実行することで、図３に示す補正部１４として動作する。また、ＣＰＵ４１は、設定プロセス５６を実行することで、図３に示す設定部１６として動作する。これにより、画像処理プログラム５０を実行したコンピュータ４０が、画像処理装置１０として機能することになる。なお、プログラムを実行するＣＰＵ４１はハードウェアである。

なお、画像処理プログラム５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ（Application Specific Integrated Circuit）、画像処理ＩＣ等で実現することも可能である。

次に、第１実施形態に係る画像処理装置１０の作用について説明する。画像処理装置１０に入力画像が入力されると、画像処理装置１０において、図６に示す画像処理ルーチンが実行される。なお、画像処理ルーチンは、開示の技術の画像処理方法の一例である。

ステップＳ１２で、設定部１６が、画像認識部３０における認識対象の画像上でのサイズの指定を受け付ける。

次に、ステップＳ１４で、設定部１６が、受け付けた認識対象のサイズに応じて、成分分離フィルタのサイズを決定する。例えば、設定部１６は、フィルタのサイズを認識対象のサイズと同程度のサイズに決定する。そして、設定部１６が、決定したフィルタのサイズを成分分離フィルタに設定する。

次に、ステップＳ１６で、分離部１２が、設定部１６によりフィルタのサイズが設定された成分分離フィルタを用いて、入力画像を平滑化することにより、照明成分を抽出する。そして、分離部１２が、入力画像から照明成分を差し引くことにより、反射成分を抽出することで、入力画像を照明成分と反射成分とに分離する。分離部１２は、分離した照明成分及び反射成分を補正部１４へ受け渡す。

次に、ステップＳ１８で、補正部１４が、分離部１２から受け取った照明成分を圧縮すると共に、反射成分を拡大し、圧縮した照明成分と、拡大した反射成分とを合成して、入力画像を補正した補正画像を生成する。

次に、ステップＳ２０で、補正部１４が、生成した補正画像を画像認識部３０へ出力し、画像処理ルーチンは終了する。

以上説明したように、第１実施形態に係る画像処理装置は、画像認識部における画像認識処理での認識対象の画像上でのサイズに応じて、フィルタのサイズを設定し、このフィルタを用いて、入力画像を照明成分と反射成分とに分離する。そして、画像処理装置は、圧縮した照明成分と、拡大した反射成分とを合成して、補正画像を生成する。これにより、入力画像から認識対象を認識する精度を向上させるように入力画像を補正することができる。

図７に、図２の入力画像１０３に対して、認識対象をケーキの穴とし、認識対象のサイズと同程度のフィルタのサイズを設定した場合における補正画像１０５を示す。図２の場合に比べ、各認識対象の穴の中の明度が上がっている。したがって、ケーキの穴の中に虫等の異物が混入していないか等の検査のための画像認識を行う場合に、図７に示す補正画像１０５を用いることで、認識精度が向上する。

＜第２実施形態＞
次に、第２実施形態について説明する。なお、第２実施形態に係る画像処理装置において、第１実施形態に係る画像処理装置１０と同様の部分については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

図３に示すように、第２実施形態に係る画像処理装置２１０は、機能的には、分離部１２と、補正部１４と、設定部２１６とを含む。

設定部２１６は、画像認識部３０の画像認識処理において、入力画像から複数の異なるサイズの認識対象を認識する場合、複数の異なるサイズの各々に応じて、成分分離フィルタのサイズをそれぞれ設定する。

画像処理装置２１０は、例えば図５に示すコンピュータ４０で実現することができる。コンピュータ４０の記憶部４３には、コンピュータ４０を、画像処理装置２１０として機能させるための画像処理プログラム２５０が記憶される。画像処理プログラム２５０は、分離プロセス５２と、補正プロセス５４と、設定プロセス２５６とを有する。

ＣＰＵ４１は、画像処理プログラム２５０を記憶部４３から読み出してメモリ４２に展開し、画像処理プログラム２５０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ４１は、設定プロセス２５６を実行することで、図３に示す設定部２１６として動作する。他のプロセスについては、第１実施形態における画像処理プログラム５０と同様である。これにより、画像処理プログラム２５０を実行したコンピュータ４０が、画像処理装置２１０として機能することになる。

なお、画像処理プログラム２５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ、画像処理ＩＣ等で実現することも可能である。

次に、第２実施形態に係る画像処理装置２１０の作用について説明する。画像処理装置２１０に入力画像が入力されると、画像処理装置２１０において、図８に示す画像処理ルーチンが実行される。なお、第２実施形態における画像処理ルーチンにおいて、第１実施形態における画像処理ルーチン（図６）と同様の処理については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。

ステップＳ２１２で、設定部２１６が、画像認識部３０における認識対象の画像上でのサイズとして、複数の異なるサイズの指定を受け付ける。

次に、ステップＳ２１４で、設定部２１６が、受け付けた複数のサイズから、１つの認識対象のサイズを選択し、選択した認識対象のサイズに応じて、成分分離フィルタのサイズを決定して、設定する。

次に、ステップＳ１６及びＳ１８で、第１実施形態と同様に補正画像が生成される。そして、次のステップＳ２２０で、補正部１４が、生成した補正画像を、上記ステップＳ２１４で選択された認識対象のサイズ用の補正画像として画像認識部３０へ出力する。

次に、ステップＳ２２２で、設定部２１６が、上記ステップＳ２１２で受け付けた複数の異なるサイズの全てについて、上記ステップＳ２１４～Ｓ２２０の処理を終了したか否かを判定する。未処理のサイズが存在する場合には、処理はステップＳ２１４に戻り、全てのサイズが終了している場合には、画像処理ルーチンは終了する。

以上説明したように、第２実施形態に係る画像処理装置は、複数の異なる認識対象のサイズが存在する場合、それぞれの認識対象のサイズに応じて、成分分離フィルタのサイズをそれぞれ設定する。そして、それぞれのサイズが設定された成分分離フィルタを用いて、繰り返し入力画像を補正することで、認識対象の各サイズ用の補正画像が生成される。これにより、入力画像からそれぞれのサイズの認識対象を認識する精度を向上させるように入力画像を補正することができる。

なお、第２実施形態では、１つの入力画像にサイズの異なる複数の認識対象が含まれる場合を想定して説明したが、これに限定されない。連続して入力される複数の入力画像の各々に含まれる認識対象の各々が異なるサイズであるものも同様に、入力画像毎に、その入力画像に含まれる認識対象のサイズに応じたフィルタのサイズを設定して、照明成分と反射成分との分離を行えばよい。

＜第３実施形態＞
次に、第３実施形態について説明する。なお、第３実施形態に係る画像処理装置において、第１実施形態に係る画像処理装置１０と同様の部分については、同一符号を付して詳細な説明を省略する。

図３に示すように、第３実施形態に係る画像処理装置３１０は、機能的には、分離部３１２と、補正部１４と、設定部３１６とを含む。

設定部３１６は、画像認識部３０の画像認識処理において、入力画像から複数の異なるサイズの認識対象を認識する場合、成分分離フィルタに、フィルタのサイズとして基本サイズを設定する。基本サイズは、予め定めたサイズでもよいし、認識対象の複数の異なるサイズのうちのいずれか１つでもよし、複数の異なるサイズの平均のサイズ等としてもよい。

分離部３１２は、設定部３１６で設定されたフィルタの基本サイズと、入力画像上での認識対象のサイズとの比に応じて、入力画像を拡大又は縮小する。例えば、フィルタの基本サイズと、認識対象のサイズとを同程度にする場合であって、基本サイズが５×５画素、認識対象のサイズが２５×２５画素であるとする。この場合、入力画像を、縦横共に０．２倍に縮小することで、フィルタの基本サイズと認識対象のサイズとを一致させることができる。また、フィルタの基本サイズを、認識対象のサイズの２倍程度にする場合、入力画像を、縦横共に０．４倍に縮小すればよい。

分離部３１２は、拡大又は縮小した入力画像を、基本サイズが設定された成分分離フィルタを用いて、照明成分と反射成分とに分離する。

画像処理装置３１０は、例えば図５に示すコンピュータ４０で実現することができる。コンピュータ４０の記憶部４３には、コンピュータ４０を、画像処理装置３１０として機能させるための画像処理プログラム３５０が記憶される。画像処理プログラム３５０は、分離プロセス３５２と、補正プロセス５４と、設定プロセス３５６とを有する。

ＣＰＵ４１は、画像処理プログラム３５０を記憶部４３から読み出してメモリ４２に展開し、画像処理プログラム３５０が有するプロセスを順次実行する。ＣＰＵ４１は、分離プロセス３５２を実行することで、図３に示す分離部３１２として動作する。また、ＣＰＵ４１は、補正プロセス５４を実行することで、図３に示す補正部１４として動作する。また、ＣＰＵ４１は、設定プロセス３５６を実行することで、図３に示す設定部３１６として動作する。これにより、画像処理プログラム３５０を実行したコンピュータ４０が、画像処理装置３１０として機能することになる。

なお、画像処理プログラム３５０により実現される機能は、例えば半導体集積回路、より詳しくはＡＳＩＣ、画像処理ＩＣ等で実現することも可能である。

次に、第３実施形態に係る画像処理装置３１０の作用について説明する。画像処理装置３１０に入力画像が入力されると、画像処理装置３１０において、図９に示す画像処理ルーチンが実行される。なお、第３実施形態における画像処理ルーチンにおいて、第１実施形態における画像処理ルーチン（図６）、及び第２実施形態における画像処理ルーチン（図８）と同様の処理については、同一のステップ番号を付して詳細な説明を省略する。

ステップＳ２１２で、設定部３１６が、複数の異なる認識対象のサイズの指定を受け付ける。

次に、ステップＳ３１４で、設定部３１６が、成分分離フィルタに、フィルタのサイズとして基本サイズを設定する。

次に、ステップＳ３１５で、分離部３１２が、上記ステップＳ２１２で受け付けられた複数のサイズから、１つの認識対象のサイズを選択する。そして、分離部３１２が、上記ステップＳ３１４で設定されたフィルタの基本サイズと、選択した認識対象のサイズとの比に応じて、入力画像を拡大又は縮小する。

次に、ステップＳ３１６で、分離部３１２が、拡大又は縮小した入力画像を、基本サイズが設定された成分分離フィルタを用いて、照明成分と反射成分とに分離する。以下、第２実施形態と同様に、認識対象の各サイズについて処理を繰り返す。

以上説明したように、第３実施形態に係る画像処理装置は、複数の異なる認識対象のサイズが存在する場合、成分分離フィルタのサイズとして、基本サイズを設定する。そして、それぞれの認識対象のサイズに応じて、入力画像を拡縮し、それぞれのサイズに拡縮された入力画像に対して、基本サイズのフィルタが設定された成分分離フィルタを用いて、繰り返し補正することで、認識対象の各サイズ用の補正画像が生成される。これにより、入力画像からそれぞれのサイズの認識対象を認識する精度を向上させるように入力画像を補正することができる。

なお、上記各実施形態では、成分分離フィルタとしてエッジ保存型ＬＰＦを用いる場合について説明したが、これに限定されず、入力画像の画素値を平滑化することができる他のフィルタを用いてもよい。

また、上記各実施形態では、入力画像の輝度成分を用いて画像認識処理が行われる場合を前提に説明したが、入力画像の色差成分も用いて画像認識処理を行う場合にも、開示の技術を適用可能である。この場合、入力画像を輝度成分と色差成分とに分離し、輝度成分に対して、上記各実施形態のように補正を行い、補正後の輝度成分と色差成分とを合成して、画像認識部へ入力する補正画像とすればよい。

また、上記実施形態では、画像処理プログラムが記憶部に予め記憶（インストール）されている態様を説明したが、これに限定されない。開示の技術に係るプログラムは、ＣＤ－ＲＯＭ、ＤＶＤ－ＲＯＭ、ＵＳＢメモリ等の記憶媒体に記憶された形態で提供することも可能である。

以上の各実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。

（付記１）
入力画像の各画素の画素値を、フィルタを用いて、前記入力画像の被写体に当たっている光の強さに相当する照明成分と、前記被写体自体の反射率に相当する反射成分とに分離する分離部と、
圧縮した前記照明成分と、拡大した前記反射成分とを合成して、前記入力画像を補正する補正部と、
前記補正部により補正された画像に対して行われる画像認識処理での認識対象の前記入力画像上でのサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する設定部と、
を含む画像処理装置。

（付記２）
前記設定部は、前記認識対象の前記入力画像上でのサイズが大きいほど、前記フィルタのサイズを大きなサイズに設定する付記１に記載の画像処理装置。

（付記３）
前記設定部は、前記フィルタのサイズを、前記認識対象の前記入力画像上でのサイズの１／４～４倍の範囲で設定する付記１又は付記２に記載の画像処理装置。

（付記４）
前記設定部は、前記フィルタのサイズを、前記認識対象の前記入力画像上でのサイズと同程度のサイズで設定する付記３に記載の画像処理装置。

（付記５）
前記設定部は、前記画像認識処理において、前記入力画像から複数の異なるサイズの前記認識対象を認識する場合、最も大きい前記認識対象のサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する付記１～付記４のいずれか１項に記載の画像処理装置。

（付記６）
前記設定部は、前記画像認識処理において、前記入力画像から複数の異なるサイズの前記認識対象を認識する場合、前記複数の異なるサイズの各々に応じて、前記フィルタのサイズをそれぞれ設定する付記１～付記４のいずれか１項に記載の画像処理装置。

（付記７）
前記設定部は、前記画像認識処理において、前記入力画像から複数の異なるサイズの前記認識対象を認識する場合、前記フィルタに予め定めた基本サイズを設定し、
前記分離部は、前記設定部で設定された前記フィルタの基本サイズと、前記入力画像上での前記認識対象のサイズとの比に応じて、前記入力画像を拡大又は縮小してから、前記フィルタを用いて分離する
付記１に記載の画像処理装置。

（付記８）
入力画像の各画素の画素値を、フィルタを用いて、前記入力画像の被写体に当たっている光の強さに相当する照明成分と、前記被写体自体の反射率に相当する反射成分とに分離し、
圧縮した前記照明成分と、拡大した前記反射成分とを合成して、前記入力画像を補正し、
補正された画像に対して行われる画像認識処理での認識対象の前記入力画像上でのサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する
ことを含む処理をコンピュータが実行する画像処理方法。

（付記９）
前記認識対象の前記入力画像上でのサイズが大きいほど、前記フィルタのサイズを大きなサイズに設定する付記８に記載の画像処理方法。

（付記１０）
前記フィルタのサイズを、前記認識対象の前記入力画像上でのサイズの１／４～４倍の範囲で設定する付記８又は付記９に記載の画像処理方法。

（付記１１）
前記フィルタのサイズを、前記認識対象の前記入力画像上でのサイズと同程度のサイズで設定する付記１０に記載の画像処理方法。

（付記１２）
前記画像認識処理において、前記入力画像から複数の異なるサイズの前記認識対象を認識する場合、最も大きい前記認識対象のサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する付記８～付記１１のいずれか１項に記載の画像処理方法。

（付記１３）
前記画像認識処理において、前記入力画像から複数の異なるサイズの前記認識対象を認識する場合、前記複数の異なるサイズの各々に応じて、前記フィルタのサイズをそれぞれ設定する付記８～付記１１のいずれか１項に記載の画像処理方法。

（付記１４）
前記画像認識処理において、前記入力画像から複数の異なるサイズの前記認識対象を認識する場合、前記フィルタに予め定めた基本サイズを設定し、
設定された前記フィルタの基本サイズと、前記入力画像上での前記認識対象のサイズとの比に応じて、前記入力画像を拡大又は縮小してから、前記フィルタを用いて分離する
付記８に記載の画像処理方法。

（付記１５）
入力画像の各画素の画素値を、フィルタを用いて、前記入力画像の被写体に当たっている光の強さに相当する照明成分と、前記被写体自体の反射率に相当する反射成分とに分離し、
圧縮した前記照明成分と、拡大した前記反射成分とを合成して、前記入力画像を補正し、
補正された画像に対して行われる画像認識処理での認識対象の前記入力画像上でのサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。

（付記１６）
前記認識対象の前記入力画像上でのサイズが大きいほど、前記フィルタのサイズを大きなサイズに設定する付記１５に記載の画像処理プログラム。

（付記１７）
前記フィルタのサイズを、前記認識対象の前記入力画像上でのサイズの１／４～４倍の範囲で設定する付記１５又は付記１６に記載の画像処理プログラム。

（付記１８）
前記フィルタのサイズを、前記認識対象の前記入力画像上でのサイズと同程度のサイズで設定する付記１７に記載の画像処理プログラム。

（付記１９）
前記画像認識処理において、前記入力画像から複数の異なるサイズの前記認識対象を認識する場合、最も大きい前記認識対象のサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する付記１５～付記１８のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。

（付記２０）
入力画像の各画素の画素値を、フィルタを用いて、前記入力画像の被写体に当たっている光の強さに相当する照明成分と、前記被写体自体の反射率に相当する反射成分とに分離し、
圧縮した前記照明成分と、拡大した前記反射成分とを合成して、前記入力画像を補正し、
補正された画像に対して行われる画像認識処理での認識対象の前記入力画像上でのサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する
ことを含む処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラムを記憶した記憶媒体。

１０、２１０、３１０ 画像処理装置
１２、３１２ 分離部
１４ 補正部
１６、２１６、３１６ 設定部
３０ 画像認識部
４０ コンピュータ
４１ ＣＰＵ
４２ メモリ
４３ 記憶部
４９ 記憶媒体
５０、２５０、３５０ 画像処理プログラム

Claims (9)

1. 入力画像の各画素の画素値を、フィルタを用いて、前記入力画像の被写体に当たっている光の強さに相当する照明成分と、前記被写体自体の反射率に相当する反射成分とに分離する分離部と、
   圧縮した前記照明成分と、拡大した前記反射成分とを合成して、前記入力画像を補正する補正部と、
   前記補正部により補正された画像に対して行われる画像認識処理での認識対象の前記入力画像上でのサイズを取得し、取得した前記認識対象の前記入力画像上でのサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する設定部と、
   を含む画像処理装置。
2. 前記設定部は、前記認識対象の前記入力画像上でのサイズが大きいほど、前記フィルタのサイズを大きなサイズに設定する請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記設定部は、前記フィルタのサイズを、前記認識対象の前記入力画像上でのサイズの１／４～４倍の範囲で設定する請求項１又は請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記設定部は、前記フィルタのサイズを、前記認識対象の前記入力画像上でのサイズと同程度のサイズで設定する請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記設定部は、前記画像認識処理において、前記入力画像から複数の異なるサイズの前記認識対象を認識する場合、最も大きい前記認識対象のサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
6. 前記設定部は、前記画像認識処理において、前記入力画像から複数の異なるサイズの前記認識対象を認識する場合、前記複数の異なるサイズの各々に応じて、前記フィルタのサイズをそれぞれ設定する請求項１～請求項４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
7. 前記設定部は、前記画像認識処理において、前記入力画像から複数の異なるサイズの前記認識対象を認識する場合、前記フィルタに予め定めた基本サイズを設定し、
   前記分離部は、前記設定部で設定された前記フィルタの基本サイズと、前記入力画像上での前記認識対象のサイズとの比に応じて、前記入力画像を拡大又は縮小してから、前記フィルタを用いて分離する
   請求項１に記載の画像処理装置。
8. 入力画像の各画素の画素値を、フィルタを用いて、前記入力画像の被写体に当たっている光の強さに相当する照明成分と、前記被写体自体の反射率に相当する反射成分とに分離し、
   圧縮した前記照明成分と、拡大した前記反射成分とを合成して、前記入力画像を補正し、
   補正された画像に対して行われる画像認識処理での認識対象の前記入力画像上でのサイズを取得し、取得した前記認識対象の前記入力画像上でのサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する
   ことを含む処理をコンピュータが実行する画像処理方法。
9. 入力画像の各画素の画素値を、フィルタを用いて、前記入力画像の被写体に当たっている光の強さに相当する照明成分と、前記被写体自体の反射率に相当する反射成分とに分離し、
   圧縮した前記照明成分と、拡大した前記反射成分とを合成して、前記入力画像を補正し、
   補正された画像に対して行われる画像認識処理での認識対象の前記入力画像上でのサイズを取得し、取得した前記認識対象の前記入力画像上でのサイズに応じて、前記フィルタのサイズを設定する
   ことを含む処理をコンピュータに実行させるための画像処理プログラム。