JPH03204783A - 画像追尾装置 - Google Patents
画像追尾装置Info
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- JPH03204783A JPH03204783A JP129890A JP129890A JPH03204783A JP H03204783 A JPH03204783 A JP H03204783A JP 129890 A JP129890 A JP 129890A JP 129890 A JP129890 A JP 129890A JP H03204783 A JPH03204783 A JP H03204783A
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- 230000005484 gravity Effects 0.000 claims description 53
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 9
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 7
- 101100129500 Caenorhabditis elegans max-2 gene Proteins 0.000 description 1
- 238000000034 method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
【発明の詳細な説明】
〔産業上の利用分野〕
この発明は、動画像中の対象物の位置を出力する画像追
尾装置に関するものである。
尾装置に関するものである。
画像中の対象物の位置を刻々と出力する画像追尾装置に
おいては、フレーム間で対象物の対応付けを正しく行う
ことが大切である。
おいては、フレーム間で対象物の対応付けを正しく行う
ことが大切である。
第１ｒｇ！Ｊに従来の画像追尾装置の一実施例を表す構
成図を示す。図において、ｆｌ）は２値化回路、（２）
は特徴量算出回路、（３）は特徴量記憶回路、（４）は
追尾対象判定手段である。２値化回路（１）はデジタル
ビデオデータを２値化して、対象物と背景とを分離する
。特徴量算出回路（２）は、２値化回路（１）の出力を
受けて、２値画像の連結領域を識別し、連結領域の重心
位置９面積、及び平均輝度を出力する。
成図を示す。図において、ｆｌ）は２値化回路、（２）
は特徴量算出回路、（３）は特徴量記憶回路、（４）は
追尾対象判定手段である。２値化回路（１）はデジタル
ビデオデータを２値化して、対象物と背景とを分離する
。特徴量算出回路（２）は、２値化回路（１）の出力を
受けて、２値画像の連結領域を識別し、連結領域の重心
位置９面積、及び平均輝度を出力する。
特徴量記憶回路（３）は、特徴量算出回路（２）が出力
する重心位置１面積、及び平均輝度を連結領域ごとに記
憶する。追尾対象判定手段（４）は、連結領域の重心位
置１面積、及び平均輝度に基づいて、現在のフレームの
連結領域と前のフレームの追尾対象との対応付けを行う
。フレーム間の対応付けは。
する重心位置１面積、及び平均輝度を連結領域ごとに記
憶する。追尾対象判定手段（４）は、連結領域の重心位
置１面積、及び平均輝度に基づいて、現在のフレームの
連結領域と前のフレームの追尾対象との対応付けを行う
。フレーム間の対応付けは。
前のフレームの追尾対象の重心を（ｘＯ＋ｙＱ）１ 面
積をＳＯ＋ 平均輝度をＢＱ 、 現在のフレーム
の連結領域の重心位置を（”１ ｚ ７１ ） ＋ 面
積をＳｌ、平均輝度をＢ１ としたとき９次に示す評価
関数が最小となる連結領域を追尾中の対象物とみなす。
積をＳＯ＋ 平均輝度をＢＱ 、 現在のフレーム
の連結領域の重心位置を（”１ ｚ ７１ ） ＋ 面
積をＳｌ、平均輝度をＢ１ としたとき９次に示す評価
関数が最小となる連結領域を追尾中の対象物とみなす。
ｙ＝ａ（ｌｘｌ−ｘｏｌ＋Ｉｙ１ ｙ（ＩＩ）＋ｂｌ
ｓ１−８Ｏ＋ ｃ ｌ ＢＩ ＢＯＩ
−−−（１）ここで＃ ａ＃ ”Ｉ及びＣは特
徴量の重要度を表わす係数である。
ｓ１−８Ｏ＋ ｃ ｌ ＢＩ ＢＯＩ
−−−（１）ここで＃ ａ＃ ”Ｉ及びＣは特
徴量の重要度を表わす係数である。
従来の画像追尾装置は上記のように追尾中の対象物を現
在のフレームの連結領域と対応付けするのに１重心位置
１面積、及び平均輝度を比較してい九ので１面積及び輝
度がほぼ等しい連結領域が追尾中の対象物に接近した場
合、追尾対象を誤認する可能性が高かった。
在のフレームの連結領域と対応付けするのに１重心位置
１面積、及び平均輝度を比較してい九ので１面積及び輝
度がほぼ等しい連結領域が追尾中の対象物に接近した場
合、追尾対象を誤認する可能性が高かった。
この発明は上記のような難点を解消するためになされた
もので、追尾対象を誤認することのない画像追尾装置を
得ることを目的とする。
もので、追尾対象を誤認することのない画像追尾装置を
得ることを目的とする。
この発明における画像目標追尾装置は、連結領域の境界
画素と重心との距離、及び重心を通る基準軸に対して２
重心と境界画素とを結ぶ直線がなす角度を算出する境界
位置算出回路、境界に沿つた方向における境界画素と重
心との距離の極大値。
画素と重心との距離、及び重心を通る基準軸に対して２
重心と境界画素とを結ぶ直線がなす角度を算出する境界
位置算出回路、境界に沿つた方向における境界画素と重
心との距離の極大値。
及び極小値を求める極値判定回路、境界画素と重心との
距離が極値である境界画素の重心に対する相対位置を記
憶する特徴境界位置記憶回路、追尾対象の境界画素の位
置データと各フレームにおける連結領域の境界画素の位
置データを比較してフレーム間で追尾対象の対応付けを
行なう追尾対象判定手段を設けたものである。
距離が極値である境界画素の重心に対する相対位置を記
憶する特徴境界位置記憶回路、追尾対象の境界画素の位
置データと各フレームにおける連結領域の境界画素の位
置データを比較してフレーム間で追尾対象の対応付けを
行なう追尾対象判定手段を設けたものである。
この発明における画像追尾装置は、２値画像における連
結領域の境界画素の位置を、連結領域の重心からの相対
位置で表わし、上記境界画素の特徴的な境界画素の位置
データを用いて連結領域の形を記述して、この形を表す
データを用いて追尾対象のフレーム間の対応付けを行う
ので、追尾対象を正確に認識し追尾を続けることができ
る。２値化を行う前に微分演算を施せば、背景輝度が一
定でない画像に対しても正しく追尾対象の形を表わす画
像を得ることができ、上記の作用が適用できる。
結領域の境界画素の位置を、連結領域の重心からの相対
位置で表わし、上記境界画素の特徴的な境界画素の位置
データを用いて連結領域の形を記述して、この形を表す
データを用いて追尾対象のフレーム間の対応付けを行う
ので、追尾対象を正確に認識し追尾を続けることができ
る。２値化を行う前に微分演算を施せば、背景輝度が一
定でない画像に対しても正しく追尾対象の形を表わす画
像を得ることができ、上記の作用が適用できる。
第１図はこの発明による画像追尾装置の一実施例の構成
図であシ、（５）は重心位置算出回路、（６）は２値画
像記憶回路、（７）は境界位置算出回路、（８）は極値
判定回路、（９）は特徴境界位置記憶回路である。
図であシ、（５）は重心位置算出回路、（６）は２値画
像記憶回路、（７）は境界位置算出回路、（８）は極値
判定回路、（９）は特徴境界位置記憶回路である。
図中、この発明に関連しない構成品については省略しで
ある。図において２値化回路（１）は、デジタル画像デ
ータを２値化し、２値画像データを出力する。２値画像
記憶回路（６）は、２値化回路（１）の出力を受け、１
フレームの２値画像データを記憶する。重心位置算出回
路（５）は、２値化回路（１）が出力する２値画像デー
タを受け、２値画像の連結領域を識別して、連結領域ご
との重心位置を算出する。
ある。図において２値化回路（１）は、デジタル画像デ
ータを２値化し、２値画像データを出力する。２値画像
記憶回路（６）は、２値化回路（１）の出力を受け、１
フレームの２値画像データを記憶する。重心位置算出回
路（５）は、２値化回路（１）が出力する２値画像デー
タを受け、２値画像の連結領域を識別して、連結領域ご
との重心位置を算出する。
境界位置算出回路（７）は２重心位置算出回路（５）が
出力する連結領域の重心位置の座標を受け、第２図に示
すように境界に向って２値画像記憶回路（６）から２値
画像データを読み出し、２値画像の境界画素であるか否
かの判定を行い、境界に達したならば、境界に沿って順
次境界画素判定を行う。この時、境界画素の座標と重心
座標から、第２図に示す重心から境界画素までの距＃ｒ
、及び重心と境界画素を結ぶ直線と９重心を通る基準軸
とのなす角θをそれぞれの境界画素について算出し、（
ｒ。
出力する連結領域の重心位置の座標を受け、第２図に示
すように境界に向って２値画像記憶回路（６）から２値
画像データを読み出し、２値画像の境界画素であるか否
かの判定を行い、境界に達したならば、境界に沿って順
次境界画素判定を行う。この時、境界画素の座標と重心
座標から、第２図に示す重心から境界画素までの距＃ｒ
、及び重心と境界画素を結ぶ直線と９重心を通る基準軸
とのなす角θをそれぞれの境界画素について算出し、（
ｒ。
θ）を境界画素の位置データとして極値判定回路（８）
に出力する。例えば第３図に示す図形の場合。
に出力する。例えば第３図に示す図形の場合。
境界の位置（ｒ、θ）を図示すると、第４図のようにな
る。この時１重心と境界までの距離ににはＲ１−Ｒ４の
４箇所に極大値が現われ、Ｎ１〜Ｎ４０４箇所に極小値
が現われる。極値判定回路（８）は。
る。この時１重心と境界までの距離ににはＲ１−Ｒ４の
４箇所に極大値が現われ、Ｎ１〜Ｎ４０４箇所に極小値
が現われる。極値判定回路（８）は。
境界位置算出回路（７）から順次出力される境界画素と
重心との距離ｒの極大値及び極小値の判定を行なう。特
徴境界位置記憶回路（９）は、極値判定回路（８ンによ
り１重心との距＠にが極値であると判定された境界画素
（以下、これを特徴境界画素と呼ぶ）の境界位置算出回
路（７）により算出された重心に対する相対位置（ｒ、
θ）を連結領域ごとに記憶する。追尾対象判定手段（４
）は、連結領域ごとに１重心との距離にが最大である特
徴境界画素のθ成分が０となるように座標変換を行う。
重心との距離ｒの極大値及び極小値の判定を行なう。特
徴境界位置記憶回路（９）は、極値判定回路（８ンによ
り１重心との距＠にが極値であると判定された境界画素
（以下、これを特徴境界画素と呼ぶ）の境界位置算出回
路（７）により算出された重心に対する相対位置（ｒ、
θ）を連結領域ごとに記憶する。追尾対象判定手段（４
）は、連結領域ごとに１重心との距離にが最大である特
徴境界画素のθ成分が０となるように座標変換を行う。
次に追尾対象判定手段（４）は、特徴境界画素の内１重
心との距離にが最大である特徴境界画素の位置（ｒｍｅ
ＬＸｌｐ ’ ）ｅ重心との距離にが２番目に大きい特
徴境界画素の位置（ｒｍａｘｚ ｊθ。ａｘ２ ） ｒ
重心との距離にが最小である特徴境界画素の位置（ｒｍ
ｉｎｔ ｌθ動１）及び重心との距離が２番目忙小さい
特徴境界画素の位置（ｒ−２１θｍＬＤ２）を用いて、
フレーム間の追尾対象の対応付けを行うための評価値の
演算を行う。
心との距離にが最大である特徴境界画素の位置（ｒｍｅ
ＬＸｌｐ ’ ）ｅ重心との距離にが２番目に大きい特
徴境界画素の位置（ｒｍａｘｚ ｊθ。ａｘ２ ） ｒ
重心との距離にが最小である特徴境界画素の位置（ｒｍ
ｉｎｔ ｌθ動１）及び重心との距離が２番目忙小さい
特徴境界画素の位置（ｒ−２１θｍＬＤ２）を用いて、
フレーム間の追尾対象の対応付けを行うための評価値の
演算を行う。
評価値Ｆを算出する式の一例を示すと次式の通シである
。
。
” −ｋｌ ’ ”ｍａｚｌ ”ｍａｚｌ ’ 十に２
”Ｌ２− ”Ｌ ’十に３１θシ、−θ’ｍａｘ２ ’
十に４’ ｒｇｉｎｌ−”Ｌｎｌ ’十に５１０ｍ１
ｎｌ ”ｍ１ｎ１ ’ 十に６１４ ”ｍ１ｆｉ２１”
ｋ７” ｍ１ｎ２−０ｍ１ｎ２ ’ ・曲
・（２）ここで、に１〜に７は位置データの重要度を表
わす係数である。また の付いた項は追尾対象の特徴境
界画素の位置データを表わし、 の付いた項は各フレー
ムの４番目の連結領域の特徴境界画素の位置データ及び
評価値を表わす。追尾対象判定手段（４）は評価値−が
最小であシ、かつ予め設定した許容値ｅ以下となる連結
領域をそのフレームにおける追尾対象であると判定し、
その重心位置を出力する。追尾対象の特徴境界画素の位
置データは最新のフレームの追尾対象の特徴境界画素の
位置データで順次更新しておく。
”Ｌ２− ”Ｌ ’十に３１θシ、−θ’ｍａｘ２ ’
十に４’ ｒｇｉｎｌ−”Ｌｎｌ ’十に５１０ｍ１
ｎｌ ”ｍ１ｎ１ ’ 十に６１４ ”ｍ１ｆｉ２１”
ｋ７” ｍ１ｎ２−０ｍ１ｎ２ ’ ・曲
・（２）ここで、に１〜に７は位置データの重要度を表
わす係数である。また の付いた項は追尾対象の特徴境
界画素の位置データを表わし、 の付いた項は各フレー
ムの４番目の連結領域の特徴境界画素の位置データ及び
評価値を表わす。追尾対象判定手段（４）は評価値−が
最小であシ、かつ予め設定した許容値ｅ以下となる連結
領域をそのフレームにおける追尾対象であると判定し、
その重心位置を出力する。追尾対象の特徴境界画素の位
置データは最新のフレームの追尾対象の特徴境界画素の
位置データで順次更新しておく。
第５図は別の発明による画像追尾装置の一実施例の構成
図であ！＋、（ＩＩはデジタル画像に微分処理を施す微
分回路である。図中、この発ＥＡＫ関連しない構成品に
ついては省略しである。微分回路α呻は、デジタル画像
を微分処理することにより、背景のゆるやかな輝度の変
化を抑制する作用がある。
図であ！＋、（ＩＩはデジタル画像に微分処理を施す微
分回路である。図中、この発ＥＡＫ関連しない構成品に
ついては省略しである。微分回路α呻は、デジタル画像
を微分処理することにより、背景のゆるやかな輝度の変
化を抑制する作用がある。
微分画像を２値化することＫよシ、背景輝度の変化の影
響を受けずに追尾対象の輪郭を表わす２値画像を得るこ
とができる。この２値画像に対して上記画像追尾装置と
同様の処理を行い追尾を行うことができる。
響を受けずに追尾対象の輪郭を表わす２値画像を得るこ
とができる。この２値画像に対して上記画像追尾装置と
同様の処理を行い追尾を行うことができる。
第６図はさらに別の発明による画像追尾装置の構成図で
ある。図中、この発ＥＡＫ関連しない構成品については
省略しである。この発明においては。
ある。図中、この発ＥＡＫ関連しない構成品については
省略しである。この発明においては。
２値化回路（１）の出力である２値画像に対して、連結
領域の重心位置及び面積並びに連結領域に対応するデジ
タル画像の平均輝度を特徴量算出回路（２）によ）算出
する。境界位置算出回路（７）及び極値判定回路（８）
は、上記実施例に示した画像追尾装置と同様の処理を行
う。特徴量記憶回路（３）は、連結領域ごとに特徴境界
画素の位置データ並びに連結領域の重心位置１面積及び
平均輝度を記憶する。追尾対象判定手段（４）は、上記
実施例において説明した評価値Ｆを求める式（２）に連
結領域の重心位置。
領域の重心位置及び面積並びに連結領域に対応するデジ
タル画像の平均輝度を特徴量算出回路（２）によ）算出
する。境界位置算出回路（７）及び極値判定回路（８）
は、上記実施例に示した画像追尾装置と同様の処理を行
う。特徴量記憶回路（３）は、連結領域ごとに特徴境界
画素の位置データ並びに連結領域の重心位置１面積及び
平均輝度を記憶する。追尾対象判定手段（４）は、上記
実施例において説明した評価値Ｆを求める式（２）に連
結領域の重心位置。
面積及び平均輝度を評価する項を加えた次式（３）を用
いて追尾対象の判定を行う。
いて追尾対象の判定を行う。
Ｆ（′−に１１ｒシ、 ”ｍａｘ、”ｋ２１ｒｍａＸ２
’ＩｎａＸ２十に５’ ”Ｌ２−θ’ｍａｄ’ 十
に４’ ｒｍｉｎｌ ”ｍ１ｎｌ十に５１θ”” ’
？ｎ１” ’ 十に６” ｍ１ｎ２ ”ｍ１ｎ２ ’十
に７１喋ｎ２−θ縣ｎ２１ ＋ｋａｌ ｘｒ −ｘ：
ｌ十に？ ＋ ７． ７．°１＋に１ｏＩ ５（６−８
”＋に１１ ｂｃ′−ｂ” −・・・・
・・−（３）ここで、に１〜に１１は各パラメータの重
要度を表す係数、ｘ、２． 、、ｙ、 、ｃａ及びｂ′
′はそれぞれ各フレームのｔ番目の連結領域の重心の！
座標９型心のｙ座標１而積、平均輝度であシ、ｘＱｄ
、 ｙ、： 、 ５（ｄｂ（ｄはそれぞれ追尾対象の重
心のＸ座標１型心のｙ座標９而積及び平均輝度である。
’ＩｎａＸ２十に５’ ”Ｌ２−θ’ｍａｄ’ 十
に４’ ｒｍｉｎｌ ”ｍ１ｎｌ十に５１θ”” ’
？ｎ１” ’ 十に６” ｍ１ｎ２ ”ｍ１ｎ２ ’十
に７１喋ｎ２−θ縣ｎ２１ ＋ｋａｌ ｘｒ −ｘ：
ｌ十に？ ＋ ７． ７．°１＋に１ｏＩ ５（６−８
”＋に１１ ｂｃ′−ｂ” −・・・・
・・−（３）ここで、に１〜に１１は各パラメータの重
要度を表す係数、ｘ、２． 、、ｙ、 、ｃａ及びｂ′
′はそれぞれ各フレームのｔ番目の連結領域の重心の！
座標９型心のｙ座標１而積、平均輝度であシ、ｘＱｄ
、 ｙ、： 、 ５（ｄｂ（ｄはそれぞれ追尾対象の重
心のＸ座標１型心のｙ座標９而積及び平均輝度である。
なお、評価値Ｆを求める式（２）及び（３）は各項が絶
対値で記しであるが１次式（４）に示すように２乗で評
価する等各種考えられる。
対値で記しであるが１次式（４）に示すように２乗で評
価する等各種考えられる。
”−ｋｌ （ｒｍａｘｌ −”ｍａｘｌ ）２＋に２
（ｒＬ２−４１ ）２十に３（畔ｇａｘ２−θ’Ｌ２）
”ｋ４（”ｇｉｎｌ ”ｍ１ｎ１）２＋に５（θｍ１
ｎ１−θ’ｍ１ｎ１ ）２＋に６（ｒｍｉｎ２−”ｍ１
ｎ２）２＋に７（弓１ｎ２ ”ｍｔｎ２）２−９−−−
−− （４１〔発明の効果〕 以上のように、この発明によれば、２値画像における連
結領域の境界の角（かど）に対応する特徴境界画素を判
定する手段を設け、連結領域の形を考慮した評価演算に
より、追尾対象のフレーム間の対応付けを行うようにし
たので、従来誤認識のおそれのあった状況においても確
実に追尾を続けることができる。
（ｒＬ２−４１ ）２十に３（畔ｇａｘ２−θ’Ｌ２）
”ｋ４（”ｇｉｎｌ ”ｍ１ｎ１）２＋に５（θｍ１
ｎ１−θ’ｍ１ｎ１ ）２＋に６（ｒｍｉｎ２−”ｍ１
ｎ２）２＋に７（弓１ｎ２ ”ｍｔｎ２）２−９−−−
−− （４１〔発明の効果〕 以上のように、この発明によれば、２値画像における連
結領域の境界の角（かど）に対応する特徴境界画素を判
定する手段を設け、連結領域の形を考慮した評価演算に
より、追尾対象のフレーム間の対応付けを行うようにし
たので、従来誤認識のおそれのあった状況においても確
実に追尾を続けることができる。
第１図はこの発明による画像追尾装置の一実施例の構成
図、第２図、第３図及び第４図は動作説明用図、第５図
及び第６図は別の発明による画像追尾装置の一実施例の
構成図、第７図は従来の画像追尾装置の構成図である。 図において、（１）は２値化回路、（２）は特徴量算出
回路、（３）は特徴量記憶回路、（４）は追尾対象判定
手段、（５）は重心位置算出回路、（６）は２値画像記
憶回路、（７）は境界位置算出回路、（８）は極値判定
回路。 （９）は特徴境界位置記憶回路である。 なお、各図中、同一符号は同−又は相当部分を示す。
図、第２図、第３図及び第４図は動作説明用図、第５図
及び第６図は別の発明による画像追尾装置の一実施例の
構成図、第７図は従来の画像追尾装置の構成図である。 図において、（１）は２値化回路、（２）は特徴量算出
回路、（３）は特徴量記憶回路、（４）は追尾対象判定
手段、（５）は重心位置算出回路、（６）は２値画像記
憶回路、（７）は境界位置算出回路、（８）は極値判定
回路。 （９）は特徴境界位置記憶回路である。 なお、各図中、同一符号は同−又は相当部分を示す。
Claims (4)
- （１）デジタル画像データを２値化し２値画像データを
出力する２値化回路、上記２値画像データを記憶する２
値画像記憶回路、上記２値画像データから連結領域を判
定して連結領域の重心座標を出力する重心位置算出回路
、連結領域の境界追跡を行ない境界画素と重心との距離
ｒ及び重心を通る基準軸に対して重心と境界画素とを結
ぶ直線がなす角度θを算出する境界位置算出回路、上記
境界位置算出回路から順次出力される境界画素と重心と
の距離にに対して極大値及び極小値を判定する極値判定
回路、上記極値判定回路により距離にが極値と判定され
た特徴境界画素の重心に対する相対位置（ｒ、θ）を連
結領域毎に記憶する特徴境界位置記憶回路、上記特徴境
界位置記憶回路に記憶された追尾対象の特徴境界画素の
位置データと各フレームにおける連結領域の特徴境界画
素の位置データを比較してフレーム間で追尾対象の対応
付けを行なう追尾対象判定手段を備えたことを特徴とす
る画像追尾装置。 - （２）デジタル画像データに微分演算を施す微分回路、
上記微分回路の出力を２値化し２値画像データを出力す
る２値化回路、上記２値画像データを記憶する２値画像
記憶回路、上記２値画像データから連結領域を判定して
連結領域の重心座標を出力する重心位置算出回路、連結
領域の境界追跡を行ない境界画素と重心との距離ｒ及び
重心を通る基準軸に対して重心と境界画素とを結ぶ直線
がなす角度θを算出する境界位置算出回路、上記境界位
置算出回路から順次出力される境界画素と重心との距離
ｒに対して極大値及び極小値を判定する極値判定回路、
上記極値判定回路により距離にが極値と判定された特徴
境界画素の重心に対する相対位置（ｒ、θ）を連結領域
毎に記憶する特徴境界位置記憶回路、上記特徴境界位置
記憶回路に記憶された追尾対象を特徴境界画素の位置デ
ータと各フレームにおける連結領域の特徴境界画素の位
置データを比較してフレーム間で追尾対象の対応付けを
行なう追尾対象判定手段を備えたことを特徴とする画像
追尾装置。 - （３）デジタル画像データを２値化し２値画像データを
出力する２値化回路、上記２値画像データを記憶する２
値画像記憶回路、上記デジタル画像データおよび上記２
値画像データを入力とし２値画像データから連結領域を
判定して連結領域の重心座標及び面積並びに２値画像の
連結領域に対応するデジタル画像の平均輝度を出力する
特徴量算出回路、連結領域の境界追跡を行ない境界画素
と重心との距離に及び重心を通る基準軸に対して重心と
境界画素とを結ぶ直線がなす角度θを算出する境界位置
算出回路、上記境界位置算出回路から順次出力される境
界画素と重心との距離にに対して極大値及び極小値を判
定する極値判定回路、上記極値判定回路により距離ｒが
極値と判定された特徴境界画素の重心に対する相対位置
（ｒ、θ）並びに連結領域の重心座標、面積及び平均輝
度を連結領域毎に記憶する特徴量記憶回路、上記特徴量
記憶回路に記憶された追尾対象の特徴量データと各フレ
ームにおける連結領域の特徴量データを比較してフレー
ム間で追尾対象の対応付けを行なう追尾対象判定手段を
備えたことを特徴とする画像追尾装置。 - （４）追尾対象判定手段として、特徴境界画素の位置を
、重心との距離ｒが最大である特徴境界画素の位置が（
ｒ、θ）となるように角度方向に座標変換を行い、重心
との距離ｒが大きいものから選んだ予め定めた数のｎ個
の位置データと、重心との距離ｒが小さいものから選ん
だ予め定めた数のｍ個のデータを用いて追尾対象の対応
付けを行うようにしたものであることを特徴とする特許
請求の範囲第（１）項〜第（３）項記載の画像追尾装置
。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP129890A JPH03204783A (ja) | 1990-01-08 | 1990-01-08 | 画像追尾装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP129890A JPH03204783A (ja) | 1990-01-08 | 1990-01-08 | 画像追尾装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH03204783A true JPH03204783A (ja) | 1991-09-06 |
Family
ID=11497566
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP129890A Pending JPH03204783A (ja) | 1990-01-08 | 1990-01-08 | 画像追尾装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH03204783A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5757287A (en) * | 1992-04-24 | 1998-05-26 | Hitachi, Ltd. | Object recognition system and abnormality detection system using image processing |
| JP2002140709A (ja) * | 2000-11-01 | 2002-05-17 | Takashi Matsumoto | ペン入力個人認識方法 |
| JP2004536367A (ja) * | 2001-01-23 | 2004-12-02 | バイオウルフ テクノロジーズ エルエルスィー | コンピュータ利用画像分析 |
| US7383237B2 (en) | 1998-05-01 | 2008-06-03 | Health Discovery Corporation | Computer-aided image analysis |
| JP2011232851A (ja) * | 2010-04-26 | 2011-11-17 | Ricoh Co Ltd | 対象物検出方法及び対象物検出プログラム |
| JP2012010006A (ja) * | 2010-06-23 | 2012-01-12 | Nikon Corp | 撮像装置 |
-
1990
- 1990-01-08 JP JP129890A patent/JPH03204783A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5757287A (en) * | 1992-04-24 | 1998-05-26 | Hitachi, Ltd. | Object recognition system and abnormality detection system using image processing |
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| JP2004536367A (ja) * | 2001-01-23 | 2004-12-02 | バイオウルフ テクノロジーズ エルエルスィー | コンピュータ利用画像分析 |
| JP2011232851A (ja) * | 2010-04-26 | 2011-11-17 | Ricoh Co Ltd | 対象物検出方法及び対象物検出プログラム |
| JP2012010006A (ja) * | 2010-06-23 | 2012-01-12 | Nikon Corp | 撮像装置 |
| US9420167B2 (en) | 2010-06-23 | 2016-08-16 | Nikon Corporation | Imaging apparatus |
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