JPH06343140A

JPH06343140A - 画像処理装置

Info

Publication number: JPH06343140A
Application number: JP5130810A
Authority: JP
Inventors: Eiichi Naito; 栄一内藤
Original assignee: Matsushita Electric Industrial Co Ltd
Current assignee: Panasonic Holdings Corp
Priority date: 1993-06-01
Filing date: 1993-06-01
Publication date: 1994-12-13

Abstract

(57)【要約】【目的】静止画像又は動画像から、その画像内容を表す
特徴量を得ることを目的とする。【構成】対象領域分割部１０１は、入力画像を所定の複
数の対象領域に分割する。検出領域分割部１０２は、各
対象領域をさらに所定の複数の検出領域に等分割する。
代表画素濃度算出部１０３は、各検出領域の代表画素濃
度を求める。平均濃度変化算出部１０４は、代表画素濃
度を用いて検出領域あたりの濃度変化の対象領域内での
平均値を求める。変化率算出部１０５は、検出領域の面
積に対する平均値の変化率から画像の空間的複雑さを表
すフラクタル次元を求める。比較部１０６は、各々の対
象領域のフラクタル次元を相互に比較することにより複
雑な画像の対象領域とそうでない対象領域を判別する。
このように、画像の空間的あるいは時間的変動の複雑さ
を表すフラクタル次元を求めることにより、その画像内
容を表す特徴量を得る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、静止画像ないし動画像
から画像の複雑さを表す画像特徴量を求める画像処理装
置と、画像の複雑さを表す画像特徴量に基づいてビデオ
カメラ等の制御信号や画質補正信号を出力する画像処理
装置に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、ビデオカメラ等の自動露光制御を
行う画像処理装置は、出力映像信号レベルが一定になる
ように絞りを制御する。絞り制御方法としては、１画面
全体の濃度の平均をとる平均値方式、画面中の最大濃度
を検出するピーク値方式、及び両者を混合した方式が行
われている。しかし、画像濃度の平均値による方法で
は、画像の濃度分布が広い場合、例えば明るい空を背景
にした人物のような画像を撮像した場合、逆光と呼ばれ
る撮像状態になる。これは、撮像対象の人物の濃度分布
が画像全体の濃度平均値に比して低いために、映像信号
中の人物に対応した信号の分布が映像信号の低い部分に
偏在し、再生画像中で黒くなる現象である。そこで、被
写体があると思われる領域、例えば中央付近の領域を測
光し、背景とのレベル差から逆光状態を判定し、判定さ
れた逆光状態に応じた補正を行う方法が考えられてい
る。

【０００３】また、従来、ビデオカメラ等の自動焦点制
御を行う画像処理装置は、絞り制御と同様に、被写体が
あると思われる領域、例えば中央付近の領域に焦点を合
わせるのが一般的である。この際、中央付近の領域の高
周波成分を取り、高周波成分が最大となる焦点深度を合
焦であるとして、高周波成分が大きくなる方向に焦点を
制御していた。

【０００４】また、従来、テレビ等での自動画質補正を
行う画像処理装置とは、同一フレーム内の複数のサンプ
リング点の濃度レベルを検出し、濃度分布が均一になる
ように、あるいは、高輝度の点の分布が多くなるように
γ補正をかけることにより、よりダイナミックレンジを
高くして見やすい画像を得るように補正していた。

【０００５】上記の従来の画像処理装置は、いずれも画
像の一部あるいは全体の平均濃度情報を用いており、画
像の濃度の空間的変化あるいは時間的変動の複雑さを考
慮した制御を行っていない。

【０００６】一方、画像の複雑さの度合を測る特徴量と
しては、画素濃度の分散やエントロピーが一般的に用い
られている。しかし、分散やエントロピーは画像全体で
の画素濃度の頻度分布のみで決定されるので、ある画素
のその周辺画素との濃度変化などの空間的変化度合の複
雑さを得ることができない。これに対して、画像の複雑
さを表す特徴量としてフラクタル次元を用いる研究があ
る。狭義のフラクタル次元は図形の自己相似性を表す尺
度であり、B.Mandelbrotにより提案された（B.Mandelbr
ot:"The Fractal Geometry of Nature", Freeman (198
2)）。フラクタル次元とは次のように求められる値であ
る。ある図形を1/pのスケールで観測した図形が、図形
全体を縮小した相似図形q個で構成されれば、その図形
のフラクタル次元はD=log(p)/log(q)として求められ
る。例えば、自己相似図形の典型例であるKoch曲線を図
１２に示す。Koch曲線を、全体の1/3のスケールで観測
した場合、元の図形を1/4に縮小した相似図形４個で構
成されているので、そのフラクタル次元は次のように求
めることができる。

【０００７】

【数１】D=log4/log3=1.2614... フラクタル次元は、線分や立方体などの単純な自己相似
図形や、その有限和から構成されるような図形について
は通常の次元と同じ正の整数値を取る。しかし、Koch曲
線などの自己相似性の強い図形については通常の次元よ
り大きな非整数値を取る。一般に複雑な図形ほどフラク
タル次元は大きな値を取るので、フラクタル次元は図形
の複雑さを表す尺度と考えられている。この狭義のフラ
クタル次元を拡張することにより、金子らはフラクタル
次元を画像の複雑さを表す特徴量として用いている（金
子博:フラクタル特徴とテクスチャ解析, 電子情報通信
学会論文誌Ｄ, Vol.J70-D, No.5, pp.964-972 (198
7)）。そこでは、画像をさまざまなスケールで観測した
ときの画像表面積の変化率をフラクタル次元D_pとして次
のように定義している。

【０００８】

【数２】log{EA(r)}=(2-D_p)log(r)+C ここで、rは画像を観測するスケール、すなわち縦横の
画素数である。EA(r)はスケールrでの画像の平均画像表
面積、Cは定数である。（数２）から、横軸にlog(r)、
縦軸にそのとき観測されたlog{EA(r)}をプロットし、そ
の傾きを求めることによって、D_pが求められる。金子
は、このフラクタル次元を用いて、複数のパターンのテ
クスチャ画像を識別している。

【０００９】

【発明が解決しようとする課題】上述したように、従来
の自動露光制御を行う画像処理装置では、濃度情報など
のみから調節領域を決定しており、画像の複雑さなどの
内容までは考慮していなかったので、被写体のない誤っ
た領域に対して最適な絞りに調節してしまうことがあっ
た。また、上記従来の自動焦点制御を行う画像処理装置
では中央付近に調節領域を設定しており、画像の複雑さ
などの内容までは考慮していないので、絞り制御と同様
に誤った領域に焦点を調節してしまうことがあった。さ
らに、上記の絞り制御方法と併用する場合には、それぞ
れ専用の画像処理回路が必要であった。また、上記従来
の画質補正を行う画像処理装置では、同一フレーム内の
濃度分布に基づきγ補正をかけており、画像内容の時間
的変動を考慮した補正を行うことができなかった。

【００１０】一方、画像の複雑さの度合を測る特徴量と
しての従来のフラクタル次元は画像全体に対して求めら
れるので、画像全体がほぼ均一の内容であるようなテク
スチャ画像には適していると考えられるが、一つの画像
の中に複雑さの異なる複数の領域が存在するような自然
画像などに対しては特徴を十分に表すことができなかっ
た。さらに、上記従来のフラクタル次元は、静止画像内
での空間的濃度変化の複雑さを表現することができる
が、動画像における時間的濃度変化の複雑さを表すこと
ができなかった。

【００１１】本発明は、上記従来の技術の課題を解決す
るもので、一つの画像の中に性質の異なる複数の領域が
存在するような自然画像に対しても、全体画像を画像の
複雑な領域とそうでない領域とに判別することが可能な
画像処理装置を提供することを目的とするものである。

【００１２】また、本発明は、上記従来の技術の課題を
解決するもので、画像に写っている内容を考慮して絞り
を調節する領域を決定できる画像処理装置を提供するこ
とを目的とする。

【００１３】さらに、本発明は、上記従来の技術の課題
を解決するもので、画像に写っている内容を考慮して焦
点を調節する領域を決定でき、自動露光制御を行う画像
処理装置に新たに少しの回路を付加するだけで、焦点を
調節できる画像処理装置を提供することを目的とする。

【００１４】また、本発明は、上記従来の技術の課題を
解決するもので、動画像の時間的変動の複雑さを求める
ことができる画像処理装置を提供することを目的とす
る。

【００１５】また、本発明は、上記従来の技術の課題を
解決するもので、動画像の時間的変動の複雑さに基づい
た画質補正信号を出力できる画像処理装置を提供するこ
とを目的とする。

【００１６】また、本発明は、上記従来の技術の課題を
解決するもので、動画像の時間的変動が複雑である領域
とそうでない領域とを判別できる画像処理装置を提供す
ることを目的とする。

【００１７】

【課題を解決するための手段】この目的を達成するため
に、本発明は、入力画像を所定の複数の対象領域に分割
する手段と、前記各対象領域をさらに所定の複数の検出
領域に等分割する手段と、前記各検出領域の代表画素濃
度を求める手段と、前記代表画素濃度を用いて検出領域
あたりの濃度変化の前記対象領域内での平均値を求める
手段と、前記検出領域の面積に対する前記平均値の変化
率を画像の複雑さを表すフラクタル次元として求める手
段と、前記各々の対象領域のフラクタル次元を相互に比
較することにより複雑な画像の対象領域とそうでない対
象領域を判別する手段とから成る構成を有している。

【００１８】また、本発明は、ビデオカメラにより撮像
された画像を所定の複数の対象領域に分割する手段と、
前記各対象領域をさらに所定の複数の検出領域に等分割
する手段と、前記各検出領域の代表画素濃度を求める手
段と、前記代表画素濃度を用いて検出領域あたりの濃度
変化の前記対象領域内での平均値を求める手段と、前記
検出領域の面積に対する前記平均値の変化率を画像の複
雑さを表すフラクタル次元として求める手段と、前記各
々の対象領域のフラクタル次元を相互に比較することに
より複雑な画像の対象領域とそうでない対象領域を判別
する手段と、前記判別結果に基づいてビデオカメラの絞
りを調節する対象領域を決定する手段とから成る構成を
有している。

【００１９】また、本発明は、ビデオカメラにより撮像
された画像を所定の複数の対象領域に分割する手段と、
前記各対象領域をさらに所定の複数の検出領域に等分割
する手段と、前記各検出領域の代表画素濃度を求める手
段と、前記代表画素濃度を用いて検出領域あたりの濃度
変化の前記対象領域内での平均値を求める手段と、前記
検出領域の面積に対する前記平均値の変化率を画像の複
雑さを表すフラクタル次元として求める手段と、前記各
々の対象領域のフラクタル次元を相互に比較することに
より複雑な画像の対象領域とそうでない対象領域を判別
する手段と、前記判別結果に基づいてビデオカメラの焦
点を調節する対象領域を決定する手段と、前記フラクタ
ル次元が大きくなる方向に前記焦点を調節する信号を出
力する手段とから成る構成を有している。

【００２０】また、本発明は、時系列に変化する入力動
画像の各フレーム代表濃度を求める手段と、現在から所
定の対象時間前までの各フレーム代表濃度を記憶する手
段と、前記対象時間をさらに所定の複数の検出時間に分
割する手段と、前記フレーム代表濃度を用いて前記検出
時間内の時間代表濃度を求める手段と、前記時間代表濃
度を用いて検出時間あたりの濃度変化の前記対象時間内
での平均値を求める手段と、前記検出時間に対する前記
平均値の変化率を動画像の時間的変動の複雑さを表すフ
ラクタル次元として求める手段とから成る構成を有して
いる。

【００２１】また、本発明は、時系列に変化する入力動
画像の各フレーム代表濃度を求める手段と、現在から所
定の対象時間前までの各フレーム代表濃度を記憶する手
段と、前記対象時間をさらに所定の複数の検出時間に分
割する手段と、前記フレーム代表濃度を用いて前記検出
時間内の時間代表濃度を求める手段と、前記時間代表濃
度を用いて検出時間あたりの濃度変化の前記対象時間内
での平均値を求める手段と、前記検出時間に対する前記
平均値の変化率を動画像の時間的変動の複雑さを表すフ
ラクタル次元として求める手段と、前記フラクタル次元
に基づいて画質補正信号を出力する手段とから成る構成
を有している。

【００２２】また、本発明は、時系列に変化する入力動
画像の各フレームを所定の複数の対象領域に分割する手
段と、前記各対象領域ごとの領域代表濃度を求める手段
と、現在から所定の対象時間前までの各フレームの領域
代表濃度を記憶する手段と、前記対象時間をさらに所定
の複数の検出時間に分割する手段と、前記領域代表濃度
を用いて前記検出時間内の時間代表濃度を求める手段
と、前記時間代表濃度を用いて検出時間あたりの濃度変
化の前記対象時間内での平均値を求める手段と、前記各
対象領域について前記検出時間に対する前記平均値の変
化率を動画像の時間的変動の複雑さを表すフラクタル次
元として求める手段と、前記フラクタル次元を動画像の
対象領域別の複雑さを表す画像特徴量ベクトルとして出
力する手段とから成る構成を有している。

【００２３】

【作用】本発明は、上記の構成により、入力画像を対象
領域に分割し、対象領域をさらに検出領域に等分割す
る。次に、対象領域内での検出領域あたりの平均濃度変
化を求める。検出領域の面積に対する平均濃度変化の変
化率から画像の複雑さを表すフラクタル次元を求める。
最後に、各々の対象領域のフラクタル次元を相互に比較
することにより複雑な画像の対象領域とそうでない対象
領域を判別する。このことにより、画像の各対象領域の
内容を表す特徴量が得られる。

【００２４】また、本発明は、上記の構成により、入力
画像を対象領域に分割し、対象領域をさらに検出領域に
等分割する。次に、対象領域内での検出領域あたりの平
均濃度変化を求める。検出領域の面積に対する平均濃度
変化の変化率から画像の複雑さを表すフラクタル次元を
求める。各々の対象領域のフラクタル次元を相互に比較
することにより複雑な画像の対象領域とそうでない対象
領域を判別する。この判別結果に基づき絞りを調節する
領域を決定する。このことにより、画像に写っている内
容を考慮して絞りを調節する領域を決定することができ
る。

【００２５】また、本発明は、上記の構成により、入力
画像を対象領域に分割し、対象領域をさらに検出領域に
等分割する。次に、対象領域内での検出領域あたりの平
均濃度変化を求める。検出領域の面積に対する平均濃度
変化の変化率から画像の複雑さを表すフラクタル次元を
求める。各々の対象領域のフラクタル次元を相互に比較
することにより複雑な画像の対象領域とそうでない対象
領域を判別する。この判別結果に基づき焦点を調節する
領域を決定する。また、フラクタル次元の値が大きくな
る方向に焦点を調節する。このことにより、画像に写っ
ている内容を考慮して絞りを調節する領域を決定でき
る。また、自動露光制御を行う画像処理装置と併用する
場合に、他の回路を付加することなく焦点を調節するこ
とができる。

【００２６】また、本発明は、上記の構成により、動画
像の各フレームの代表濃度を求め、現在から所定の対象
時間前までの各フレームの代表濃度を記憶する。次に、
対象時間を細分化した検出時間あたりの平均濃度変化を
求める。検出時間に対する平均濃度変化の変化率から画
像のフラクタル次元を求める。このことにより、動画像
の時間的変動の複雑さを表す特徴量が得られる。

【００２７】また、本発明は、上記の構成により、動画
像の各フレームの代表濃度を求め、現在から所定の対象
時間前までの各フレームの代表濃度を記憶する。次に、
対象時間を細分化した検出時間あたりの平均濃度変化を
求める。検出時間に対する平均濃度変化の変化率から画
像のフラクタル次元を求める。このフラクタル次元に基
づいて画質補正信号を出力する。このことにより、動画
像の時間的変動の複雑さに基づいた画質補正信号を出力
することができる。

【００２８】また、本発明は、上記の構成により、動画
像の各フレームを複数領域に分割し、その各領域の代表
濃度を求める。現在から所定の対象時間前までの各フレ
ームの各領域の代表濃度を記憶する。各領域について、
対象時間を細分化した検出時間あたりの平均濃度変化を
求める。検出時間に対する平均濃度変化の変化率から各
領域のフラクタル次元を求める。各領域のフラクタル次
元を対象領域別の動画像の複雑さを表す画像特徴量ベク
トルとして出力する。このことにより、動画像の時間的
変動が複雑である領域とそうでない領域とを判別するこ
とができる。

【００２９】

【実施例】以下、本発明の実施例について図面を参照し
て説明する。

【００３０】請求項１の本発明の一実施例である画像処
理装置の構成を図１に示す。図１において、１０１は、
入力画像を所定の複数の対象領域に分割する対象領域分
割部、１０２は、対象領域分割部１０１で分割された対
象領域をさらに複数の検出領域に等分割する検出領域分
割部、１０３は、検出領域の代表画素濃度を求める代表
画素濃度算出部、１０４は、各検出領域の代表画素濃度
を用いて検出領域あたりの濃度変化の前記対象領域内で
の平均濃度変化を求める平均濃度変化算出部、１０５
は、検出領域の面積に対する平均濃度変化の変化率を画
像の複雑さを表すフラクタル次元として求める変化率算
出部、１０６は、各々の対象領域について変化率算出部
１０５で求められたフラクタル次元の値を比較し、フラ
クタル次元の最大の対象領域と最小の対象領域の番号を
出力する比較部である。

【００３１】以上のように構成された本実施例の画像処
理装置の動作を以下に説明する。

【００３２】本実施例では、入力画像は大きさ384×384
画素、濃度64階調のモノクロ画像とする。

【００３３】［ステップ１］入力画像が入力されると、
対象領域分割部１０１は、入力画像を複数の対象領域に
分割する。対象領域はあらかじめ設定しておいた固定領
域である。以下、対象領域をS_i(i=1,2,…,m : iは対象
領域の番号, mは対象領域の数)で表す。対象領域への分
割例を図２に示す。図２では、入力画像を縦横それぞれ
３等分し、128×128画素の大きさの９つの対象領域S₁〜
S₉に等分割している。

【００３４】［ステップ２］次に、検出領域分割部１０
２は、対象領域S_iをさらに細かな正方形の検出領域に等
分割する。分割は検出領域の大きさを変化させて複数通
り行う。以下、検出領域をT_ij(j=1,2,…,n : jは検出領
域の番号, nは検出領域の数)で表し、検出領域の一辺の
画素数をr_k(k=1,2,…,g : kは画素数の番号, gは分割の
通りの数)で表す。この例では、g=8とし、(r₁,r₂,r₃,
r₄,r₅,r₆,r₇,r₈)=(1,2,4,8,16,32,64,128)の８通りの画
素数で検出領域に順次分割する。ただし、一辺の画素数
r₈=128の場合は、検出領域は対象領域と同じ領域とす
る。ここで、画素数r₆=32, r₇=64の場合の対象領域S₁の
検出領域への分割を図３に示す。他の画素数での分割も
同様に行うことができる。

【００３５】［ステップ３］代表画素濃度算出部１０３
は、検出領域分割部１０２が分割した検出領域T_ijの４
頂点の画素濃度をその検出領域の代表画素濃度として求
める。以下、検出領域T_ijの４頂点の画素濃度をd_ijh(h=
1,2,3,4 : hは頂点の番号)で表す。

【００３６】［ステップ４］平均濃度変化算出部１０４
は、対象領域S_i内の全検出領域T_ij の代表画素濃度d_ijh
を用いて、検出領域あたりの濃度変化の対象領域内での
平均濃度変化を求める。平均濃度変化を求める方法を、
検出領域の一辺の画素数r₇=64 の場合を例として、図４
のグラフを用いて説明する。図４において、ｘ軸は画像
のｘ軸、ｙ軸は画像のｙ軸、ｚ軸は画素濃度である。ま
た、正方形ＯＡＢＣは対象領域S_iを表し、正方形ＯＤＨ
Ｇ, ＤＡＥＦ, ＨＥＢＦ, ＧＨＦＣは、いずれも検出領
域を表す。検出領域T_ijあたりの濃度変化b_ijは、４つの
代表画素濃度d_ijh(図中×印)が構成する２つの三角形の
面積の検出領域内での合計として（数３）より求める。
したがって、検出領域あたりの濃度変化の対象領域内で
の平均濃度変化a_iは（数４）より得られる。

【００３７】

【数３】b_ij=r_k[{r_k ²+(d_ij1-d_ij2)²+(d_ij1-d_ij4)²}^1/2+
{r_k ²+(d_ij3-d_ij2)²+(d_ij3-d_ij4)²}^1/2]

【００３８】

【数４】

【００３９】［ステップ５］変化率算出部１０５は、検
出領域分割部１０２で設定した画素数r_kに対する、平均
濃度変化算出部１０４で求められた平均濃度変化a_iの変
化率を、画像の複雑さを表すフラクタル次元として求め
る。その具体的な算出方法を以下に説明する。

【００４０】前述したように、ある図形を1/pのスケー
ルで観測したとき、図形全体を1/qに縮小した相似図形q
個で構成されるとき、その図形のフラクタル次元Dは、D
=log(q)/log(p)となる。この考え方を画像に適用する
と、画像を観測するスケールr_kを1/pにしたときに、単
位面積あたりに平均して1/qの画像濃度変化が観測され
たとすると、その画像のフラクタル次元は図形と場合と
同様に、D=log(q)/log(p)で求められる。単位面積あた
りの画像濃度変化は検出領域あたりの平均濃度変化a_iを
検出領域の面積r_k ²で除した値なので、対象領域S_iのフ
ラクタル次元D_iは（数５）で求めることができる。

【００４１】

【数５】

【００４２】（数５）からフラクタル次元D_iを求めるた
めに、変化率算出部１０５は、検出領域分割部１０２が
設定した画素数r_kの対数log(r_k) を横軸に、そのときの
平均濃度変化の対数log(a_i) を縦軸にプロットし、最小
２乗法を用いて直線回帰することにより、その傾きlog
(a_i)/log(r_k)を求める。log(r_k)とlog(a_i) をプロット
した例を図５に示す。最小２乗法により傾きは（数６）
で求められる。自然画像を入力したときの対象領域S₁〜
S₉について求めたフラクタル次元を（表１）に示す。

【００４３】

【数６】

【００４４】

【表１】

【００４５】［ステップ６］最後に、比較部１０６は、
各々の対象領域S_iについて変化率算出部１０５で求めら
れたフラクタル次元D_iの大きさを比較し、フラクタル次
元の大きい順番に対象領域の番号を並べ、最大の対象領
域と最小の対象領域の番号を出力する。この例では、D₅
>D₈>D₆>D₉>D₄>D₇>D₂>D₃>D₁なので、対象領域５が最も複
雑であり、対象領域１が最も複雑でないと出力される。

【００４６】以上、本実施例の画像処理装置の動作を説
明したが、本発明によれば、入力画像を所定の複数の対
象領域に分割する手段と、前記各対象領域をさらに所定
の複数の検出領域に等分割する手段と、前記各検出領域
の代表画素濃度を求める手段と、前記代表画素濃度を用
いて検出領域あたりの濃度変化の前記対象領域内での平
均値を求める手段と、前記検出領域の面積に対する前記
平均値の変化率を画像の複雑さを表すフラクタル次元と
して求める手段と、前記各々の対象領域のフラクタル次
元を相互に比較することにより複雑な画像の対象領域と
そうでない対象領域を判別する手段とを設けることによ
り、入力画像中の複雑な画像の領域とそうでない画像の
領域とを判別することができるので、画像解析や画像補
正や被写体の識別等のために有効な、画像の空間的変化
の複雑さに関する特徴量を得ることができる。

【００４７】なお、請求項１の本発明の上記実施例にお
いて、対象領域分割部は入力画像を９つの対象領域に等
分割したが、任意の数の任意の形状の対象領域に分割し
てもよい。また、検出領域分割部は８通りの検出領域に
分割したが、何通りのいかなる大きさの検出領域でもよ
い。また、代表画素濃度算出部は代表画素として４頂点
の画素濃度を用いたが、検出領域内の画素濃度平均値な
どの他の値でもよい。

【００４８】次に、請求項２の本発明の一実施例である
画像処理装置の構成を図６に示す。図６において、６０
１は、入力画像を所定の複数の対象領域に分割する対象
領域分割部、６０２は、対象領域分割部６０１で分割さ
れた対象領域をさらに複数の検出領域に等分割する検出
領域分割部、６０３は、検出領域の代表画素濃度を求め
る代表画素濃度算出部、６０４は、各検出領域の代表画
素濃度を用いて検出領域あたりの濃度変化の前記対象領
域内での平均濃度変化を求める平均濃度変化算出部、６
０５は、検出領域の面積に対する平均濃度変化の変化率
を画像の複雑さを表すフラクタル次元として求める変化
率算出部、６０６は、各々の対象領域について変化率算
出部６０５で求められたフラクタル次元の値を比較し、
フラクタル次元の最大の対象領域と最小の対象領域の番
号を出力する比較部、６０７は、比較部６０６の判別結
果に基づいてビデオカメラの絞りを調節する対象領域を
決定する絞り領域決定部である。

【００４９】以上のように構成された本実施例の画像処
理装置の動作を以下に説明する。

【００５０】本実施例での入力画像は、請求項１の実施
例と同様に、大きさ384×384画素、濃度64階調のモノク
ロ画像とする。

【００５１】対象領域分割部６０１と検出領域分割部６
０２と代表画素濃度算出部６０３と平均濃度変化算出部
６０４と変化率算出部６０５と比較部６０６が、［ステ
ップ１］から［ステップ６］までを行うまでの処理は、
請求項１の実施例と同様であるのでその説明は省略す
る。

【００５２】［ステップ７］絞り領域決定部６０７は、
比較部６０６の判別結果に基づいて、フラクタル次元が
最大の対象領域の番号と、最小の対象領域の番号を入力
として、（表２）のテーブルから絞り調節領域を決定す
る。

【００５３】

【表２】

【００５４】（表２）は画像の複雑な領域の位置とその
ときの逆光状態との関係からあらかじめ用意しておいた
ものである。例えば、（表２）において、フラクタル次
元が最大となる対象領域の番号が５で、最小となる対象
領域の番号が２であるとき、画面中央付近に被写体が存
在し、画面上方に空などの背景があると考えられるの
で、絞り調節領域を画像中央に決定する。

【００５５】以上、本実施例の画像処理装置の動作を説
明したが、本発明によれば、ビデオカメラにより撮像さ
れた画像を所定の複数の対象領域に分割する手段と、前
記各対象領域をさらに所定の複数の検出領域に等分割す
る手段と、前記各検出領域の代表画素濃度を求める手段
と、前記代表画素濃度を用いて検出領域あたりの濃度変
化の前記対象領域内での平均値を求める手段と、前記検
出領域の面積に対する前記平均値の変化率を画像の複雑
さを表すフラクタル次元として求める手段と、前記各々
の対象領域のフラクタル次元を相互に比較することによ
り複雑な画像の対象領域とそうでない対象領域を判別す
る手段と、前記判別結果に基づいてビデオカメラの絞り
を調節する対象領域を決定する手段とを設けることによ
り、画像の内容を表す空間的変化の複雑さを考慮して絞
り調節領域を決定できるので、より適切な逆光状態の補
正を行うことができる。

【００５６】なお、請求項２の本発明の実施例におい
て、対象領域分割部は入力画像を９つの対象領域に等分
割したが、任意の数の任意の形状の対象領域に分割して
もよい。また、検出領域分割部は８通りの検出領域に分
割したが、何通りのいかなる大きさの検出領域でもよ
い。また、代表画素濃度算出部は代表画素として４頂点
の画素濃度を用いたが、検出領域内の画素濃度平均値な
どの他の値でもよい。また、絞り領域決定部は、絞り調
節領域を決定するのにテーブルを用いたが、ファジィ推
論などの他の方法でもよい。

【００５７】次に、請求項３の本発明の一実施例である
画像処理装置の構成を図７に示す。図７において、７０
１は、入力画像を所定の複数の対象領域に分割する対象
領域分割部、７０２は、対象領域分割部７０１で分割さ
れた対象領域をさらに複数の検出領域に等分割する検出
領域分割部、７０３は、検出領域の代表画素濃度を求め
る代表画素濃度算出部、７０４は、各検出領域の代表画
素濃度を用いて検出領域あたりの濃度変化の前記対象領
域内での平均濃度変化を求める平均濃度変化算出部、７
０５は、検出領域の面積に対する平均濃度変化の変化率
を画像の複雑さを表すフラクタル次元として求める変化
率算出部、７０６は、各々の対象領域について変化率算
出部７０５で求められたフラクタル次元の値を比較し、
フラクタル次元の最大の対象領域と最小の対象領域の番
号を出力する比較部、７０７は、比較部７０６の判別結
果に基づいてビデオカメラの焦点を調節する対象領域を
決定する焦点領域決定部、７０８は、焦点領域決定部が
決定した対象領域のフラクタル次元が大きくなる方向に
焦点を調節する信号を出力する焦点調節信号出力部であ
る。

【００５８】以上のように構成された本実施例の画像処
理装置の動作を以下に説明する。

【００５９】本実施例での入力画像も、請求項１の上記
実施例と同様に、大きさ384×384画素、濃度64階調のモ
ノクロ画像とする。

【００６０】対象領域分割部７０１と検出領域分割部７
０２と代表画素濃度算出部７０３と平均濃度変化算出部
７０４と変化率算出部７０５と比較部７０６と焦点領域
決定部７０７が、［ステップ１］から［ステップ７］ま
でを行うまでの処理は、請求項２の実施例と同様である
ので、その説明は省略する。ただし、焦点領域決定部７
０７が焦点調節領域を決定する際のテーブルは、請求項
２の実施例の（表２）ではなく、ここでは（表３）のテ
ーブルを用いる。（表３）は画像の複雑な領域の位置と
そのときの被写体位置との関係からあらかじめ用意して
おいたものである。

【００６１】

【表３】

【００６２】［ステップ８］フラクタル次元は画像の複
雑さを表す値なので、合焦の状態の時にフラクタル次元
は最大となる。このことを利用して、フラクタル次元が
最大となるように焦点距離を調節すれば合焦状態にする
ことができる。

【００６３】具体的手順として、焦点調節信号出力部７
０８は、まず、焦点領域決定部７０７の決定した対象領
域の番号とそのフラクタル次元を記憶しておく。次に、
以下の手順に基づいて焦点調節信号を出力する。現フレ
ームの焦点調節領域と前フレームの焦点調節領域が同じ
で、かつ、現フレームの焦点調節領域のフラクタル次元
が前フレームの焦点調節領域のフラクタル次元より大き
い場合、前回の出力と同じ調節信号を出力する。現フレ
ームの焦点調節領域と前フレームの焦点調節領域が同じ
で、かつ、現フレームの焦点調節領域のフラクタル次元
が前フレームの焦点調節領域のフラクタル次元より小さ
い場合、前回に出力した信号と正負が逆の信号を出力す
る。現フレームの焦点調節領域と前フレームの焦点調節
領域が異なる場合、あるいは、現フレームがビデオカメ
ラで撮像された第１フレーム目である場合は、例えば、
より遠距離で合焦となるように焦点調節信号を出力す
る。

【００６４】以上、本実施例の画像処理装置の動作を説
明したが、本発明によれば、ビデオカメラにより撮像さ
れた画像を所定の複数の対象領域に分割する手段と、前
記各対象領域をさらに所定の複数の検出領域に等分割す
る手段と、前記各検出領域の代表画素濃度を求める手段
と、前記代表画素濃度を用いて検出領域あたりの濃度変
化の前記対象領域内での平均値を求める手段と、前記検
出領域の面積に対する前記平均値の変化率を画像の複雑
さを表すフラクタル次元として求める手段と、前記各々
の対象領域のフラクタル次元を相互に比較することによ
り複雑な画像の対象領域とそうでない対象領域を判別す
る手段と、前記判別結果に基づいてビデオカメラの焦点
を調節する対象領域を決定する手段と、前記フラクタル
次元が大きくなる方向に前記焦点を調節する信号を出力
する手段とを設けることにより、画像の内容を表す空間
的変化の複雑さを考慮して焦点調節領域を決定できるの
で、より被写体の位置に正確な焦点調節を行うことがで
きる。また、本実施例の画像処理装置と請求項２の本発
明の画像処理装置とを併用する場合には、ほとんどの回
路を共用できるので、少ない回路で自動露光制御と自動
焦点制御を行うことができる。

【００６５】なお、請求項３の本発明の実施例におい
て、対象領域分割部は入力画像を９つの対象領域に等分
割したが、任意の数の任意の形状の対象領域に分割して
もよい。また、検出領域分割部は８通りの検出領域に分
割したが、何通りのいかなる大きさの検出領域でもよ
い。また、代表画素濃度算出部は代表画素として４頂点
の画素濃度を用いたが、検出領域内の画素濃度平均値な
どの他の値でもよい。また、また、焦点領域決定部は、
焦点調節領域を決定するのにテーブルを用いたが、ファ
ジィ推論などの他の方法でもよい。

【００６６】次に、請求項４の本発明の一実施例である
画像処理装置の構成を図８に示す。図８において、８０
１は、入力動画像の各フレーム代表濃度を求めるフレー
ム代表濃度算出部、８０２は、現在から所定の対象時間
前までの各フレーム代表濃度を記憶するフレーム代表濃
度記憶部、８０３は、対象時間をさらに所定の複数の検
出時間に分割する検出時間分割部、８０４は、フレーム
代表濃度を用いて検出時間内の時間代表濃度を求める時
間代表濃度算出部、８０５は、時間代表濃度を用いて検
出時間あたりの濃度変化の前記対象時間内での平均濃度
変化を求める平均濃度変化算出部、８０６は、検出時間
に対する平均濃度変化の変化率を動画像の時間的変動の
複雑さを表すフラクタル次元として求める変化率算出部
である。

【００６７】以上のように構成された本実施例の画像処
理装置の動作を以下に説明する。

【００６８】本実施例での入力動画像も、請求項１の実
施例と同様に、大きさ384×384画素、濃度64階調のモノ
クロ画像とする。

【００６９】［ステップ１］入力動画像が時系列的に入
力されると、フレーム代表濃度算出部８０１は、１フレ
ームが入力されるごとに、フレーム代表濃度としてフレ
ーム内画素の平均濃度d(t) (tは時刻）を求める。

【００７０】［ステップ２］次に、フレーム代表濃度記
憶部８０２は、フレーム代表濃度算出部８０１が求めた
現在時刻のフレームの代表濃度d(t_p) (t_pは現在時刻)を
記憶に加えることにより、常に現在時刻から所定の対象
時間前までの各フレーム代表濃度d(t_p),d(t_p-1), d(t_p-
2),…, d(t_p-t_s) (t_sは対象時間)を記憶しておく。対象
時間は、現在からさかのぼってフラクタル次元を算出す
る時間の長さであり、ここでは、t_s=128とする。現在時
刻t_pから時刻(t_p-t_s)までの時間領域をここでは対象時
間領域と呼ぶ。

【００７１】［ステップ３］検出時間分割部８０３は、
対象時間領域を一定の時間間隔で等分割する。以下、こ
の時間間隔を検出時間長さと呼び、分割された時間領域
を検出時間領域と呼ぶ。分割は検出時間長さを変化させ
て複数通り行う。以下、検出時間領域をT_j（j=1,2,…,n
: jは検出時間領域の番号,nは検出時間領域の数）で表
し、検出時間長さをr_k(k=1,2,…,g : kは検出時間長さ
の番号, g は分割の通りの数)で表す。この例ではg=8と
し,(r₁,r₂,r₃,r₄,r₅,r₆,r₇,r₈)=(1,2,4,8,16,32,64,12
8)の８通りの検出時間長さで検出時間領域に順次分割す
る。ただし、検出時間長さr₈=128の場合は、検出時間領
域は対象時間領域と同じとする。

【００７２】［ステップ４］時間代表濃度算出部８０４
は、検出時間分割部８０３が分割した検出時間領域T_jの
２つの端点の時刻のフレーム代表濃度をその検出時間領
域の時間代表画素濃度として求める。以下、検出時間領
域T_jの２つの端点の時刻フレーム代表濃度をd_jh(h=1,2
: hは端点の番号)と表す。

【００７３】［ステップ５］平均濃度変化算出部８０５
は、対象時間領域内の全時間代表濃度d_jhを用いて、検
出時間領域あたりの濃度変化の対象時間領域内での平均
濃度変化を求める。平均濃度変化を求める方法を図９を
用いて説明する。図９において、ｘ軸は時刻、ｙ軸は時
間代表濃度である。各検出時間領域あたりの濃度変化
は、各時間代表濃度d_j1, d_j2 (図中×印)を結んだ線分
の長さとして求める。したがって、検出時間あたりの濃
度変化の対象時間内での平均濃度変化aは、請求項１の
本発明の実施例と同様の考え方により（数７）より求め
られる。

【００７４】

【数７】

【００７５】［ステップ６］変化率算出部８０６は、検
出時間分割部８０３で設定した検出時間長さr_kに対す
る、平均濃度変化算出部８０５で求められた平均濃度変
化aの変化率を動画像の時間的変動の複雑さを表すフラ
クタル次元として求めて出力する。具体的な算出方法は
請求項１の本発明の実施例と同様であり、単位時間あた
りの画像濃度変化は検出時間領域あたりの平均濃度変化
aを検出時間長さr_kで除した値なので、対象時間領域の
フラクタル次元Dは（数８）で求めることができる。

【００７６】

【数８】

【００７７】（数８）からフラクタル次元Dを求めるた
めに、変化率算出部８０６は、検出時間分割部８０３が
設定した検出時間長さr_kの対数log(r_k)を横軸に、その
ときの平均濃度変化の対数log(a)を縦軸にプロットし、
最小２乗法を用いて直線回帰することにより、その傾き
log(a)/log(r_k)を求める。傾きを求める方法は請求項１
の本発明の実施例と同様であるので、その説明を省略す
る。

【００７８】以上、本実施例の画像処理装置の動作を説
明したが、本発明によれば、時系列に変化する入力動画
像の各フレーム代表濃度を求める手段と、現在から所定
の対象時間前までの各フレーム代表濃度を記憶する手段
と、現在から前記対象時間前までの時間をさらに所定の
複数の検出時間に等分割する手段と、前記フレーム代表
濃度を用いて前記検出時間内の時間代表濃度を求める手
段と、前記時間代表濃度を用いて検出時間あたりの濃度
変化の前記対象時間内での平均値を求める手段と、前記
検出時間に対する前記平均値の変化率を動画像の時間的
変動の複雑さを表すフラクタル次元として求める手段と
を設けることにより、画像解析や画像補正や被写体の識
別等のために有効な、動画像の時間的変動の複雑さを表
す特徴量を得ることができる。

【００７９】なお、請求項４の本発明の実施例におい
て、フレーム代表濃度算出部はフレーム代表濃度として
平均濃度を用いたが、最多出現濃度などの他の値を用い
ても良い。また、検出時間分割部は８通りの検出時間領
域に分割したが、何通りのいかなる長さの検出時間領域
でもよい。また、時間代表濃度算出部は代表濃度として
２つの端点の時刻の画素濃度を用いたが、検出時間領域
内の画素濃度平均値などの他の値でもよい。

【００８０】次に、請求項５の本発明の一実施例である
画像処理装置の構成図を図１０に示す。図１０におい
て、１００１は、入力動画像の各フレーム代表濃度を求
めるフレーム代表濃度算出部、１００２は、現在から所
定の対象時間前までの各フレーム代表濃度を記憶するフ
レーム代表濃度記憶部、１００３は、対象時間をさらに
所定の複数の検出時間に分割する検出時間分割部、１０
０４は、前記フレーム代表濃度を用いて検出時間内の時
間代表濃度を求める時間代表濃度算出部、１００５は、
時間代表濃度を用いて検出時間あたりの濃度変化の前記
対象時間内での平均濃度変化を求める平均濃度変化算出
部、１００６は、検出時間に対する平均濃度変化の変化
率を動画像の時間的変動の複雑さを表すフラクタル次元
として求める変化率算出部、１００７は、変化率算出部
１００６が求めたフラクタル次元に基づいて画質補正信
号を出力する画像補正信号出力部である。

【００８１】以上のように構成された本実施例の画像処
理装置の動作を以下に説明する。

【００８２】本実施例での入力動画像も、請求項１の実
施例と同様に、大きさ384×384画素、濃度64階調のモノ
クロ画像とする。

【００８３】フレーム代表濃度算出部１００１とフレー
ム代表濃度記憶部１００２と検出時間分割部１００３と
時間代表濃度算出部１００４と平均濃度算出部１００５
と変化率算出部１００６が、［ステップ１］から［ステ
ップ６］までを行うまでの処理は、請求項４の実施例と
同様であるので、その説明は省略する。

【００８４】［ステップ７］画像補正信号出力部１００
７は、変化率算出部１００６の求めたフラクタル次元に
基づいて次のようにしてγ補正信号を出力する。

【００８５】変化率算出部１００６の求めたフラクタル
次元Dは、動画像の時間的変動の複雑さを表しているの
で、その値が大きいほどダイナミックに時間変動してい
る画像内容であるということがわかり、値が小さいほど
時間的変動に乏しい画像であることがわかる。このこと
を利用して、画像補正信号出力部１００７は、（数９）
を用いて、フラクタル次元Dの大きな動画像ほど明るく
なるように、あるいは、暗くなるようにγ補正をかけ
る。

【００８６】

【数９】E_O=E_I ^a(D+b) ここで、E_O, E_Iはそれぞれ入力画像濃度、出力画像濃度
であり、a, bは定数(a<0, -2<b<-1)である。aの絶対値
が大きいほどフラクタル次元の変動に対応して補正量が
大きくなり、bの値が大きいほど、画像が明るくなるよ
うに補正される。a, bの値を変えることにより、ダイナ
ミックで迫力のある補正や、落ちついた感じで目にやさ
しい補正等の種々のモードの画像補正をかけることがで
きる。

【００８７】以上、本実施例の画像処理装置の動作を説
明したが、本発明によれば、時系列に変化する入力動画
像の各フレーム代表濃度を求める手段と、現在から所定
の対象時間前までの各フレーム代表濃度を記憶する手段
と、現在から前記対象時間前までの時間をさらに所定の
複数の検出時間に等分割する手段と、前記フレーム代表
濃度を用いて前記検出時間内の時間代表濃度を求める手
段と、前記時間代表濃度を用いて検出時間あたりの濃度
変化の前記対象時間内での平均値を求める手段と、前記
検出時間に対する前記平均値の変化率を動画像の時間的
変動の複雑さを表すフラクタル次元として求める手段
と、前記フラクタル次元に基づいて画質補正信号を出力
する手段とを設けることにより、動画像の内容を表す時
間的変動の複雑さを考慮した画質補正を行うことができ
るので、より迫力のある画像や、より目にやさしい画像
を得ることができる。

【００８８】なお、請求項５の本発明の実施例におい
て、フレーム代表濃度算出部はフレーム代表濃度として
平均濃度を用いたが、最多出現濃度などの他の値を用い
ても良い。また、検出時間分割部は８通りの検出時間領
域に分割したが、何通りのいかなる長さの検出時間領域
でもよい。また、時間代表濃度算出部は代表濃度として
２つの端点の時刻の画素濃度を用いたが、検出時間領域
内の画素濃度平均値などの他の値でもよい。

【００８９】次に、請求項６の本発明の一実施例である
画像処理装置の構成を図１１に示す。図１１において、
１１０１は、入力動画像の各フレームを所定の複数の対
象領域に分割する対象領域分割部、１１０２は、各対象
領域ごとの領域代表濃度を求める領域代表濃度算出部、
１１０３は、現在から所定の対象時間前までの各領域代
表濃度を記憶する領域代表濃度記憶部、１１０４は、対
象時間をさらに所定の複数の検出時間に分割する検出時
間分割部、１１０５は、領域代表濃度を用いて検出時間
内の時間代表濃度を求める時間代表濃度算出部、１１０
６は、時間代表濃度を用いて検出時間あたりの濃度変化
の対象時間内での平均濃度変化を求める平均濃度変化算
出部、１１０７は、各対象領域について、検出時間に対
する平均濃度変化の変化率を動画像の時間的変動の複雑
さを表すフラクタル次元として求める変化率算出部、１
１０８は、フラクタル次元を動画像の対象領域別の複雑
さを表す画像特徴量ベクトルとして出力する特徴量出力
部である。

【００９０】以上のように構成された本実施例の画像処
理装置の動作を以下に説明する。

【００９１】本実施例での入力動画像も、請求項１の実
施例と同様に、大きさ384×384画素、濃度64階調のモノ
クロ画像とする。

【００９２】［ステップ１］入力動画像が時系列的に入
力されると、対象領域分割部１１０１は、１フレームご
とに複数の対象領域に分割する。対象領域はあらかじめ
設定しておいた固定領域である。以下、対象領域をS_i(i
=1,2,…,m : iは対象領域の番号, mは対象領域の数)で
表す。この例では、請求項１の本発明の実施例と同様に
図２の様な９つの対象領域S₁〜S₉に等分割する。

【００９３】［ステップ２］領域代表濃度算出部１１０
２は、１フレームが入力されるごとに、領域代表濃度と
して対象領域S_i内画素の平均濃度d_i(t) (tは時刻）を求
める。

【００９４】［ステップ３］領域代表濃度記憶部１１０
３は、領域代表濃度算出部１１０２が求めた現在時刻の
フレーム内の領域代表濃度d_i(t_p) (t_pは現在時刻)を記
憶に加えることにより、常に現在時刻から所定の対象時
間前までの各フレームの各対象領域の領域代表濃度d_i(t
_p), d_i(t_p-1), d_i(t_p-2),…, d_i(t_p-t_s) (t_sは対象時
間)を記憶しておく。対象時間は、現在からさかのぼっ
てフラクタル次元を算出する時間の長さであり、ここで
は、t_s=128とする。現在時刻t_pから時刻(t_p-t_s)までの
時間領域をここでは対象時間領域と呼ぶ。

【００９５】［ステップ４］検出時間分割部１１０４
は、対象時間領域を一定の時間間隔で等分割する。以
下、この時間間隔を検出時間長さと呼び、分割された時
間領域を検出時間領域と呼ぶ。分割は検出時間長さを変
化させて複数通り行う。以下、検出時間領域をT_j(j=
1,2,…,n : j は検出時間領域の番号, n は検出時間領
域の数)で表し、検出時間長さをr_k(k=1,2,…,g : kは検
出時間長さの番号,gは分割の通りの数)で表す。この例
ではg=8とし、(r₁,r₂,r₃,r₄,r₅,r₆,r₇,r₈)=(1,2,4,8,1
6,32,64,128)の８通りの検出時間長さで検出時間領域に
順次分割する。ただし、検出時間長さr₈=128の場合は、
検出時間領域は対象時間領域と同じとする。

【００９６】［ステップ５］時間代表濃度算出部１１０
５は、検出時間分割部１１０４が分割した検出時間領域
T_jの２つの端点の時刻の領域代表濃度をその検出時間領
域の時間代表画素濃度として求める。以下、検出時間領
域T_jの２つの端点の時刻の領域代表濃度をd_ijh(h=1,2 :
hは端点の番号)と表す。

【００９７】［ステップ６］平均濃度変化算出部１１０
６は、対象時間領域内の全時間代表濃度d_ijhを用いて、
各対象領域S_iについて、検出時間領域あたりの濃度変化
の対象時間領域内での平均濃度変化a_iを求める。平均濃
度変化を求める方法は、請求項４の発明の実施例と同様
であるので詳細な説明を省略する。

【００９８】［ステップ７］変化率算出部１１０７は、
各対象領域S_iについて、検出時間分割部１１０４で設定
した検出時間長さr_kに対する、平均濃度変化算出部８０
５で求められた平均濃度変化a_iの変化率を動画像の時間
的変動の複雑さを表すフラクタル次元として求めて出力
する。具体的な算出方法は請求項４の本発明の実施例と
同様なのでその説明を省略する。

【００９９】［ステップ８］特徴量出力部１１０８は、
変化率算出部１１０７が各対象領域ごとに求めたフラク
タル次元を９次元のベクトルデータとして出力する。

【０１００】以上、本実施例の画像処理装置の動作を説
明したが、本発明によれば、時系列に変化する入力動画
像の各フレームを所定の複数の対象領域に分割する手段
と、前記各対象領域ごとの領域代表濃度を求める手段
と、現在から所定の対象時間前までの各フレームの領域
代表濃度を記憶する手段と、現在から前記対象時間前ま
での時間をさらに所定の複数の検出時間に等分割する手
段と、前記領域代表濃度を用いて前記検出時間内の時間
代表濃度を求める手段と、前記時間代表濃度を用いて検
出時間あたりの濃度変化の前記対象時間内での平均値を
求める手段と、前記各対象領域について前記検出時間に
対する前記平均値の変化率を動画像の時間的変動の複雑
さを表すフラクタル次元として求める手段と、前記フラ
クタル次元を動画像の対象領域別の複雑さを表す画像特
徴量ベクトルとして出力する手段とを設けることによ
り、動画像の時間的変動が複雑な領域とそうでない領域
とを判別することができる。

【０１０１】なお、請求項６の本発明の実施例におい
て、対象領域分割部は入力画像を９つの対象領域に等分
割したが、任意の数の任意の形状の対象領域に分割して
もよい。また、領域代表濃度算出部は領域代表濃度とし
て平均濃度を用いたが、最多出現濃度などの他の値を用
いても良い。また、検出時間分割部は８通りの検出時間
領域に分割したが、何通りのいかなる長さの検出時間領
域でもよい。また、時間代表濃度算出部は代表濃度とし
て２つの端点の時刻の画素濃度を用いたが、検出時間領
域内の画素濃度平均値などの他の値でもよい。

【０１０２】なお、本発明の各手段は、コンピュータを
用いてソフトウェア的に実現し、あるいはそれら各機能
を有する専用のハード回路を用いて実現する事が出来
る。

【０１０３】

【発明の効果】以上述べたところから明らかなように、
本発明は、画像を所定の複数の領域に分割し、各領域に
対して画素濃度の空間的フラクタル次元を求めることに
より、全体画像を画像の複雑な領域とそうでない領域と
に判別することができる。

【０１０４】また、本発明は、ビデオカメラを用いて撮
像された画像を複数の領域に分割し、各領域に対してフ
ラクタル次元を求めることにより、画像に写っている内
容の複雑さを考慮して絞りを調節する領域を決定でき
る。

【０１０５】また、本発明は、ビデオカメラを用いて撮
像された画像を複数の領域に分割し、各領域に対してフ
ラクタル次元を求めることにより、画像に写っている内
容の複雑さを考慮して焦点を調節する領域を決定するこ
とができる。また、自動露光制御を行う画像処理装置と
併用する場合に、他の回路を付加することなく焦点を調
節できる。

【０１０６】また、本発明は、時系列に変化する動画像
のフレーム間のフラクタル次元を求めることにより、動
画像の時間的変動の複雑さを得ることができる。

【０１０７】また、本発明は、時系列に変化する動画像
のフレーム間のフラクタル次元を求めることにより、動
画像の時間的変動の複雑さに基づいた画質補正信号を出
力できる。

【０１０８】また、本発明は、時系列に変化する動画像
を複数領域に分割し、各領域のフレーム間のフラクタル
次元を求めることにより、動画像の時間的変動が複雑で
ある領域とそうでない領域とを判別できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】請求項１の本発明の一実施例の構成を示すブロ
ック図である。

【図２】請求項１の本発明において画像を対象領域に分
割する一例を示す図である。

【図３】請求項１の本発明において対象領域を検出領域
に分割する一例を示す図である。

【図４】請求項１の本発明において平均濃度変化を求め
る方法を説明する図である。

【図５】請求項１の本発明においてフラクタル次元を最
小２乗法から求める方法を説明する図である。

【図６】請求項２の本発明の一実施例の構成を示すブロ
ック図である。

【図７】請求項３の本発明の一実施例の構成を示すブロ
ック図である。

【図８】請求項４の本発明の一実施例の構成を示すブロ
ック図である。

【図９】請求項４の本発明において平均濃度変化を求め
る方法を説明する図である。

【図１０】請求項５の本発明の一実施例の構成を示すブ
ロック図である。

【図１１】請求項６の本発明の一実施例の構成を示すブ
ロック図である。

【図１２】自己相似図形の例であるKoch曲線を示す図面
である。

【符号の説明】

１０１，６０１，７０１，１１０１対象領域分割部
（手段）１０２，６０２，７０２検出領域分割部
（手段）１０３，６０３，７０３代表画素濃度算出
部（手段）１０４，６０４，７０４，８０５，１００５，１１０６
平均濃度変化算出部（手段）１０５，６０５，７０５，８０６，１００６，１１０７
変化率算出部（手段）１０６，６０６，７０６比較部（手段）６０７絞り領域決定部
（手段）７０７商店領域決定部
（手段）７０８商店調節信号出力
部（手段）８０１，１００１フレーム代表濃度
算出部（手段）８０２，１００２フレーム代表濃度
記憶部（手段）８０３，１００３，１１０４検出時間分割部
（手段）８０４，１００４，１１０５時間代表濃度算出
部（手段）１００７画質補正信号出力
部（手段）１１０２領域代表濃度算出
部（手段）１１０３領域代表濃度記憶
部（手段）１１０８特徴量出力部（手
段）

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】入力画像を所定の複数の対象領域に分割す
る対象領域分割手段と、前記各対象領域を、さらに所定
の複数の検出領域に等分割する検出領域分割手段と、前
記各検出領域の代表画素濃度を求める代表画素濃度算出
手段と、前記求められた代表画素濃度を用いて前記検出
領域あたりの濃度変化の前記対象領域内での平均値を求
める平均濃度変化算出手段と、前記検出領域の面積に対
する前記平均値の変化率を画像の複雑さを表すフラクタ
ル次元として求める変化率算出手段と、前記各々の対象
領域のフラクタル次元を相互に比較することにより複雑
な画像の対象領域とそうでない対象領域を判別する比較
手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】ビデオカメラにより撮像された画像を所定
の複数の対象領域に分割する対象領域分割手段と、前記
各対象領域をさらに所定の複数の検出領域に等分割する
検出領域分割手段と、前記各検出領域の代表画素濃度を
求める代表画素濃度算出手段と、前記代表画素濃度を用
いて前記検出領域あたりの濃度変化の前記対象領域内で
の平均値を求める平均濃度変化算出手段と、前記検出領
域の面積に対する前記平均値の変化率を画像の複雑さを
表すフラクタル次元として求める変化率算出手段と、前
記各々の対象領域のフラクタル次元を相互に比較するこ
とにより複雑な画像の対象領域とそうでない対象領域を
判別する比較手段と、前記判別結果に基づいて前記ビデ
オカメラの絞りを調節する対象領域を決定する絞り領域
決定手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項３】ビデオカメラにより撮像された画像を所定
の複数の対象領域に分割する対象領域分割手段と、前記
各対象領域をさらに所定の複数の検出領域に等分割する
検出領域分割手段と、前記各検出領域の代表画素濃度を
求める代表画素濃度算出手段と、前記代表画素濃度を用
いて前記検出領域あたりの濃度変化の前記対象領域内で
の平均値を求める平均濃度変化算出手段と、前記検出領
域の面積に対する前記平均値の変化率を画像の複雑さを
表すフラクタル次元として求める変化率算出手段と、前
記各々の対象領域のフラクタル次元を相互に比較するこ
とにより複雑な画像の対象領域とそうでない対象領域を
判別する比較手段と、前記判別結果に基づいて前記ビデ
オカメラの焦点を調節する対象領域を決定する焦点領域
決定手段と、前記フラクタル次元が大きくなる方向に前
記焦点を調節する信号を出力する焦点調節信号出力手段
とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項４】時系列に変化する入力動画像の各フレーム
代表濃度を求めるフレーム代表濃度算出手段と、現在か
ら所定の対象時間前までの前記各フレーム代表濃度を記
憶するフレーム代表濃度記憶手段と、現在から前記対象
時間前までの時間をさらに所定の複数の検出時間に等分
割する検出時間分割手段と、前記フレーム代表濃度を用
いて前記検出時間内の時間代表濃度を求める時間代表濃
度算出手段と、前記時間代表濃度を用いて前記検出時間
あたりの濃度変化の前記対象時間内での平均値を求める
平均濃度変化算出手段と、前記検出時間に対する前記平
均値の変化率を動画像の時間的変動の複雑さを表すフラ
クタル次元として求める変化率算出手段とを備えたこと
を特徴とする画像処理装置。
【請求項５】時系列に変化する入力動画像の各フレーム
代表濃度を求めるフレーム代表濃度算出手段と、現在か
ら所定の対象時間前までの前記各フレーム代表濃度を記
憶するフレーム代表濃度記憶手段と、現在から前記対象
時間前までの時間をさらに所定の複数の検出時間に等分
割する検出時間分割手段と、前記フレーム代表濃度を用
いて前記検出時間内の時間代表濃度を求める時間代表濃
度算出手段と、前記時間代表濃度を用いて前記検出時間
あたりの濃度変化の前記対象時間内での平均値を求める
平均濃度変化算出手段と、前記検出時間に対する前記平
均値の変化率を動画像の時間的変動の複雑さを表すフラ
クタル次元として求める変化率算出手段と、前記フラク
タル次元に基づいて画質補正信号を出力する画質補正信
号出力手段とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項６】時系列に変化する入力動画像の各フレーム
を所定の複数の対象領域に分割する対象領域分割手段
と、前記各対象領域ごとの領域代表濃度を求める領域代
表濃度算出手段と、現在から所定の対象時間前までの各
フレームの領域代表濃度を記憶する領域代表濃度記憶手
段と、現在から前記対象時間前までの時間をさらに所定
の複数の検出時間に等分割する検出時間分割手段と、前
記領域代表濃度を用いて前記検出時間内の時間代表濃度
を求める時間代表濃度算出手段と、前記時間代表濃度を
用いて検出時間あたりの濃度変化の前記対象時間内での
平均値を求める平均濃度変化算出手段と、前記各対象領
域について前記検出時間に対する前記平均値の変化率を
動画像の時間的変動の複雑さを表すフラクタル次元とし
て求める変化率算出手段と、前記フラクタル次元を動画
像の対象領域別の複雑さを表す画像特徴量ベクトルとし
て出力する特徴量算出手段とを備えたことを特徴とする
画像処理装置。