JPH07200824A - Image processor - Google Patents
Image processorInfo
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- JPH07200824A JPH07200824A JP5335198A JP33519893A JPH07200824A JP H07200824 A JPH07200824 A JP H07200824A JP 5335198 A JP5335198 A JP 5335198A JP 33519893 A JP33519893 A JP 33519893A JP H07200824 A JPH07200824 A JP H07200824A
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- Japan
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- image processing
- image data
- image
- feature amount
- area
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- Granted
Links
Landscapes
- Investigating Materials By The Use Of Optical Means Adapted For Particular Applications (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】この発明はカメラなどの画像入力
手段から得られた画像データを処理する画像処理装置に
関するものであり、特に、画像データの中から特定の対
象物を自動的に検出する自動目標検出システムに利用す
る。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to an image processing apparatus for processing image data obtained from image input means such as a camera, and more particularly to automatically detecting a specific object from the image data. Used for automatic target detection system.
【0002】[0002]
【従来の技術】図13は、例えば特開平4−11514
4号公報に示された従来の画像処理装置の構成図であ
り、この画像処理装置はプリント基板の欠陥を検出する
光学検査装置に用いられるものである。図において、1
はカメラなどの画像入力手段、2は画像入力手段1から
得られた画像データを記憶する画像記憶手段、3はそれ
ぞれ定められた異なる複数の処理を含む、画像処理手段
21は画像処理手段3の処理の中から一つまたは複数の
処理を選択し、複数を選んだ場合には接続を決定する制
御手段、22は制御手段21が従うべき手順が予め記憶
されている制御記憶手段である。2. Description of the Related Art FIG.
FIG. 6 is a configuration diagram of a conventional image processing apparatus shown in Japanese Patent Laid-Open No. 4 (1994), which is used for an optical inspection apparatus for detecting a defect of a printed circuit board. In the figure, 1
Is an image input means such as a camera, 2 is an image storage means for storing the image data obtained from the image input means 1, 3 includes a plurality of different processes defined respectively, and the image processing means 21 is the image processing means 3. Control means for selecting one or a plurality of processes from among the processes and deciding the connection when a plurality of processes are selected, and 22 is a control storage means in which the procedure to be followed by the control means 21 is stored in advance.
【0003】画像処理装置は如何なる画像データに対し
ても適用できるものではなくて、その適用範囲には制限
がある。決まった特定の画像処理しかできない画像処理
装置の場合、適用範囲は狭い。従来の装置は、この問題
点を解決すべきもので、同一の装置で広い適用範囲をも
つように発明された画像処理装置である。The image processing apparatus cannot be applied to any image data, and its application range is limited. The application range is narrow in the case of an image processing apparatus that can perform only certain specific image processing. The conventional device is an image processing device which should solve this problem and was invented so as to have a wide range of application in the same device.
【0004】次に、画像処理装置の動作について説明す
る。カメラなどの画像入力手段1により対象物を撮像し
た2次元の画像データを取得する。この画像データはこ
こでは図示していないが、A/D変換器によってディジ
タル信号に変換されて、半導体メモリなどの画像記憶手
段2に記憶される。記憶された画像データは画像処理手
段3に送られる。操作者が対象物から判断して制御記憶
手段22に収められた手順のうち一つを選択して制御手
段21に指示すると、それにより画像処理手段3より最
適な処理が一つ選択される。もしくは、複数の処理が選
択され、それらが定められた順に接続される。従って、
同一の画像処理手段3を用いて、多くの異なる処理を実
施することができる。そのため、処理する対象物が異な
った場合でも、制御手段21に指示を与えて制御記憶手
段22に収められた手順から最もふさわしい処理を選択
することにより、その対象物に適した画像処理装置が構
築される。このように、様々な異なる対象物に対して同
一の装置で異なる画像処理を行えるので適用範囲を広げ
ることができる。Next, the operation of the image processing apparatus will be described. Two-dimensional image data of an image of an object is acquired by the image input means 1 such as a camera. Although not shown here, this image data is converted into a digital signal by an A / D converter and stored in the image storage means 2 such as a semiconductor memory. The stored image data is sent to the image processing means 3. When the operator judges from the object and selects one of the procedures stored in the control storage means 22 and gives an instruction to the control means 21, the optimum processing is selected by the image processing means 3. Alternatively, a plurality of processes are selected and they are connected in the determined order. Therefore,
Many different processes can be performed using the same image processing means 3. Therefore, even when the object to be processed is different, an image processing apparatus suitable for the object is constructed by giving an instruction to the control means 21 and selecting the most suitable processing from the procedure stored in the control storage means 22. To be done. In this way, different image processing can be performed on various different objects with the same device, so that the range of application can be expanded.
【0005】[0005]
【発明が解決しようとする課題】従来の画像処理装置は
以上のように構成されているので、異なる対象物に対し
て適用範囲を拡張することができるが、自動的に画像処
理手段3より適切な処理が選択されないため、人間等が
介在して制御手段21に指示を与える必要があるという
問題点があった。Since the conventional image processing apparatus is configured as described above, the applicable range can be expanded for different objects, but it is more suitable than the image processing means 3 automatically. There is a problem that it is necessary to give an instruction to the control means 21 through human intervention because no specific processing is selected.
【0006】この発明は上記のような問題点を解決する
ためになされたもので、画像処理の対象である画像デー
タ自身の特徴量を抽出して、この特徴量をもとに別途の
指示を与えることなく画像データに最も適した画像処理
を自動的に選択し実行する画像処理装置を得ることを目
的とする。The present invention has been made in order to solve the above problems, and extracts a feature amount of image data itself which is an object of image processing, and gives a separate instruction based on this feature amount. An object is to obtain an image processing apparatus that automatically selects and executes the most suitable image processing for image data without giving it.
【0007】[0007]
【課題を解決するための手段】請求項1の画像処理装置
は、画像入力手段で得られた画像データに対して異なる
処理を行なう複数の画像処理手段と、上記画像データの
特徴量を求める特徴量抽出手段と、上記特徴量に基づい
て上記複数の画像処理手段の中から一つまたは複数を選
択して画像処理に当らせる制御手段とを備えたものであ
る。An image processing apparatus according to claim 1 is characterized in that a plurality of image processing means for performing different processing on image data obtained by an image input means, and a feature amount for determining the feature amount of the image data. An amount extraction means and a control means for selecting one or a plurality of the plurality of image processing means based on the characteristic amount to apply to the image processing are provided.
【0008】請求項2の画像処理装置は、画像入力手段
で得られた画像データに対して異なる処理を行なう複数
の画像処理手段と、上記画像データから一つまたは複数
の画像内の指定領域に対応する部分画像データを選出す
る領域限定手段と、上記部分画像データの特徴量を求め
る特徴量抽出手段と、上記特徴量に基づいて上記複数の
画像処理手段の中から一つまたは複数を選択して画像処
理に当たらせる制御手段とを備えたものである。According to another aspect of the image processing apparatus of the present invention, a plurality of image processing means for performing different processing on the image data obtained by the image input means, and a predetermined area in one or a plurality of images from the image data are provided. A region limiting unit that selects corresponding partial image data, a feature amount extraction unit that obtains a feature amount of the partial image data, and one or more are selected from the plurality of image processing units based on the feature amount. And a control means for performing image processing.
【0009】請求項3の画像処理装置は、画像入力手段
で得られた画像データに対して異なる処理を行なう複数
の画像処理手段と、上記画像データを各領域が一つの画
像データの特徴量を持つような複数の領域に対応する画
像データに分割する領域分割手段と、上記領域毎に対応
する画像データの特徴量を求める特徴量抽出手段と、上
記特徴量に基づいて上記領域の各々に対して上記複数の
画像処理手段の中から一つまたは複数を選択して画像処
理に当らせる制御手段とを備えたものである。According to another aspect of the image processing apparatus of the present invention, a plurality of image processing means for performing different processing on the image data obtained by the image input means, and a feature amount of the image data in which each area is one of the image data Area dividing means for dividing image data corresponding to a plurality of areas to have, feature amount extracting means for obtaining a feature amount of image data corresponding to each area, and for each of the areas based on the feature amount. And a control means for selecting one or a plurality of the plurality of image processing means and performing the image processing.
【0010】請求項4の画像処理装置は、画像入力手段
で得られた画像データに対して異なる処理を行なう複数
の画像処理手段と、上記画像データを各領域が一つの画
像データの特徴量を持つような複数の領域に対応する画
像データに分割する領域分割手段と、上記分割された画
像データから一つまたは複数の画像内の指定領域に対応
する部分画像データを選出する領域限定手段と、上記部
分画像データの特徴量を求める特徴量抽出手段と、上記
特徴量に基づいて上記複数の画像処理手段の中から一つ
または複数を選択して画像処理に当らせる制御手段とを
備えたものである。According to another aspect of the image processing apparatus of the present invention, a plurality of image processing means for performing different processing on the image data obtained by the image input means, and a feature amount of the image data in which each area of the image data is one. Area dividing means for dividing image data corresponding to a plurality of areas to have, area limiting means for selecting partial image data corresponding to a designated area in one or a plurality of images from the divided image data, A feature amount extraction unit for obtaining a feature amount of the partial image data, and a control unit for selecting one or more of the plurality of image processing units based on the feature amount and performing the image processing. Is.
【0011】請求項5の画像処理装置は、特徴量抽出手
段または画像処理手段の出力に基づいて、領域限定手段
で部分画像データを選出する指定領域を決定することを
特徴とするものである。An image processing apparatus according to a fifth aspect of the present invention is characterized in that, based on the output of the feature amount extraction means or the image processing means, the area limiting means determines a designated area for selecting partial image data.
【0012】請求項6の画像処理装置は、特徴量抽出手
段または画像処理手段の出力に基づいて、領域分割手段
で各領域が一つの画像データの特徴量を持つような適切
な大きさの複数の領域に対応する画像データに分割する
ことを特徴とするものである。According to a sixth aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus having a plurality of suitable sizes based on the output of the feature amount extracting means or the image processing means, each area having the feature amount of one image data by the area dividing means. The image data is divided into image data corresponding to the area.
【0013】請求項7の画像処理装置は、画像入力手段
で得られた画像データの画質劣化を補正する前処理手段
を備えたものである。An image processing apparatus according to a seventh aspect of the present invention comprises a preprocessing means for correcting image quality deterioration of the image data obtained by the image input means.
【0014】請求項8の画像処理装置は、画像入力手段
の視線方向の変化を検出する視線検出手段を備え、視線
検出手段の出力に基づいて前処理手段での処理方法およ
び頻度を制御することを特徴とするものである。According to another aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus, comprising visual line detecting means for detecting a change in the visual line direction of the image inputting means, and controlling the processing method and frequency in the pre-processing means based on the output of the visual line detecting means. It is characterized by.
【0015】請求項9の画像処理装置は、画像入力手段
の視線方向の変化を検出する視線検出手段を備え、視線
検出手段の出力に基づいて特徴量抽出手段での作業頻度
を制御することを特徴とするものである。According to a ninth aspect of the present invention, there is provided an image processing apparatus, which comprises line-of-sight detection means for detecting a change in the line-of-sight direction of the image input means, and controls the frequency of work in the feature quantity extraction means based on the output of the line-of-sight detection means. It is a feature.
【0016】[0016]
【作用】この発明においては、特徴量抽出手段が画像デ
ータの特徴量を抽出して、制御手段がその特徴量をもと
にして、画像処理手段の複数の処理から画像データに最
も適した処理を選択する。According to the present invention, the feature amount extraction means extracts the feature amount of the image data, and the control means uses the feature amount to perform the most suitable process from the plurality of processes of the image processing means to the image data. Select.
【0017】また、この発明においては、領域限定手段
が画像データから一つまたは複数の部分画像データを切
り出し、特徴量抽出手段が各部分画像データの特徴量を
抽出して、制御手段がその特徴量をもとにして、画像処
理手段の複数の処理から画像データに最も適した処理を
選択する。Further, in the present invention, the area limiting means cuts out one or a plurality of partial image data from the image data, the feature amount extracting means extracts the feature amount of each partial image data, and the control means gives the feature. Based on the amount, a process most suitable for the image data is selected from a plurality of processes of the image processing means.
【0018】また、この発明においては、領域分割手段
が画像データを複数の領域に分割し、特徴量抽出手段が
分割された各領域の画像データの特徴量を抽出して、制
御手段がその特徴量をもとにして、画像処理手段の複数
の処理からそれぞれの領域に最も適した処理を選択す
る。Further, in the present invention, the area dividing means divides the image data into a plurality of areas, the characteristic amount extracting means extracts the characteristic amount of the image data of each divided area, and the controlling means produces the characteristic. Based on the amount, a process most suitable for each area is selected from a plurality of processes of the image processing means.
【0019】また、この発明においては、領域分割手段
で画像データを各領域が一つの画像データの特徴量を持
つような複数の領域に対応する画像データに分割し、領
域限定手段で上記分割された画像データから一つまたは
複数の画像内の指定領域に対応する部分画像データを選
出し、特徴量抽出手段で上記部分画像データの特徴量を
求め、上記特徴量に基づいて上記複数の画像処理手段の
中から一つまたは複数を選択して画像処理をに当たらせ
る。Further, in the present invention, the image data is divided by the region dividing means into image data corresponding to a plurality of regions such that each region has one image data feature amount, and the region limiting means divides the image data. The partial image data corresponding to the designated area in one or a plurality of images is selected from the image data, the characteristic amount of the partial image data is obtained by the characteristic amount extraction means, and the plurality of image processes are performed based on the characteristic amount. One or more of the means are selected to perform image processing.
【0020】また、この発明においては、特徴量抽出手
段または画像処理手段の出力に基づいて、領域限定手段
で部分画像データを選出する指定領域を決定する。Further, according to the present invention, the designated area for selecting the partial image data is determined by the area limiting means based on the output of the feature amount extracting means or the image processing means.
【0021】また、この発明においては、特徴量抽出手
段または画像処理手段の出力に基づいて、領域分割手段
で各領域が一つの画像データの特徴量を持つような適切
な大きさの複数の領域に対応する画像データに分割す
る。Further, according to the present invention, a plurality of regions having an appropriate size such that each region has one image data feature amount by the region dividing means based on the output of the feature amount extracting means or the image processing means. Is divided into image data corresponding to.
【0022】また、この発明においては、前処理手段が
画像入力手段で得られた画像データの画質劣化を補正す
る。Further, in the present invention, the preprocessing means corrects the image quality deterioration of the image data obtained by the image input means.
【0023】また、この発明においては、視線検出手段
が画像入力手段の視線方向の変化を検出し、視線検出手
段の出力に基づいて前処理手段での処理方法および頻度
を制御する。Further, in the present invention, the line-of-sight detection means detects a change in the line-of-sight direction of the image input means, and controls the processing method and frequency of the pre-processing means based on the output of the line-of-sight detection means.
【0024】また、この発明においては、視線検出手段
が画像入力手段の視線方向の変化を検出し、視線検出手
段の出力に基づいて特徴量抽出手段での作業頻度を制御
する。Further, in the present invention, the line-of-sight detection means detects a change in the line-of-sight direction of the image input means, and controls the frequency of work in the feature amount extraction means based on the output of the line-of-sight detection means.
【0025】[0025]
実施例1.図1はこの発明の一実施例を示す構成図であ
り、1〜3は上記従来装置と同一のものである。4は画
像データの特徴量を求める特徴量抽出手段、5は画像処
理手段3の処理の中から最も適した処理を選択する制御
手段、6は画像データの特徴量と制御手段5で選択され
る画像処理手段3との関係が予め記憶されている特徴量
記憶手段である。Example 1. FIG. 1 is a block diagram showing an embodiment of the present invention, in which 1 to 3 are the same as the above conventional device. Reference numeral 4 is a feature quantity extraction means for obtaining a feature quantity of image data, 5 is a control means for selecting the most suitable processing from among the processing of the image processing means 3, and 6 is a feature quantity of the image data and is selected by the control means 5. It is a feature amount storage unit in which the relationship with the image processing unit 3 is stored in advance.
【0026】次に、この画像処理装置の概要について説
明する。この画像処理装置は、例えば、画像データの中
から特定の対象物(目標)を人間が介在することなく自
動的に検出する自動目標検出システムに用いられる。目
標は必ずしも輝度均一な背景にあるものではなく、ほと
んどの場合が複雑な背景に存在する。自然界を例にとる
と、山、海、空、雲、市街地などが背景として考えられ
る。画像処理装置はこのような背景の中から目標を検出
するため、コントラストフィルタやハイパスフィルタや
2値化などの画像処理手段3を用いて背景を抑圧する。
それぞれの背景は独自の特徴を持つので、同一の画像処
理手段3で対処するよりも、それぞれの背景に対し適し
た画像処理手段3で対処する方が抑圧効果が大きく、高
い検出能力を有することができる。本発明では画像処理
手段3の入力となる画像データから背景の特徴量を抽出
し、その特徴量をもとにその背景の抑圧に適した画像処
理手段3を選択する。Next, an outline of this image processing apparatus will be described. This image processing apparatus is used, for example, in an automatic target detection system that automatically detects a specific object (target) from image data without human intervention. The target is not necessarily in a uniform intensity background, but in most cases is in a complex background. Taking the natural world as an example, mountains, the sea, the sky, clouds, and urban areas can be considered as the background. The image processing apparatus detects a target from such a background, and thus suppresses the background by using an image processing means 3 such as a contrast filter, a high-pass filter, or binarization.
Since each background has its own characteristics, the suppression effect is greater when the image processing means 3 suitable for each background is used than the same image processing means 3, and the detection capability is high. You can In the present invention, the feature amount of the background is extracted from the image data input to the image processing unit 3, and the image processing unit 3 suitable for suppressing the background is selected based on the feature amount.
【0027】次に、画像処理装置の動作について説明す
る。まず、カメラなどの画像入力手段1により背景や検
出対象である目標などを撮像した2次元の画像データを
取得する。この画像データはここでは図示していないが
A/D変換器によってディジタル信号に変換されて、半
導体メモリなどの画像記憶手段2に記憶される。記憶さ
れた画像データは特徴量抽出手段4に送られるととも
に、画像処理手段3に送られる。特徴量抽出手段4で
は、画像データから背景の特徴量が計算され制御手段5
に送られる。特徴量としては、例えば、画像のテクスチ
ャ特徴量が求められる。テクスチャとは、ある要素が決
められた規則にしたがって配列されて構成される繰り返
しパターンのことである。森健一著「パターン認識」p
p159〜163や森俊二、坂倉栂子共著「画像認識の
基礎II」pp195〜200に示されるように、テク
スチャ特徴量として均一性、直線性、コントラスト、エ
ントロピー、相関などを表す幾つかのものがある。特徴
量の種類を多く設定すれば、曖昧さが減少し、背景の特
徴が明確になる。Next, the operation of the image processing apparatus will be described. First, two-dimensional image data obtained by capturing an image of a background or a target to be detected is acquired by the image inputting means 1 such as a camera. Although not shown here, this image data is converted into a digital signal by an A / D converter and stored in the image storage means 2 such as a semiconductor memory. The stored image data is sent to the feature amount extraction means 4 and the image processing means 3. The characteristic amount extraction means 4 calculates the characteristic amount of the background from the image data, and the control means 5
Sent to. As the feature amount, for example, the texture feature amount of the image is obtained. A texture is a repeating pattern in which certain elements are arranged according to a predetermined rule. Kenichi Mori "Pattern Recognition" p
As shown in p159-163, Shunji Mori, and Shigeko Sakakura, "Basics of Image Recognition II", pp195-200, there are several texture feature quantities representing uniformity, linearity, contrast, entropy, correlation, etc. is there. Setting a large number of types of features reduces the ambiguity and makes the background features clear.
【0028】ここでは、2つの特徴量を利用した場合を
例にとって説明する。特徴量記憶手段6には予めテクス
チャ特徴量と画像処理手段3の関係が収められている。
図2はテクスチャ特徴量と画像処理の関係を説明するグ
ラフであり、均一性とコントラストとを2次元特徴空間
に表したものである。制御手段5は、特徴量抽出手段4
によって得られた2つの特徴量を参照して、図2で示し
たような関係よりもっとも適した画像処理を選択する。
例えば、均一性が高くコントラストが低い空の場合、画
像処理手段3dが選択される。一方、空に比べて均一性
が低くコントラストが高い場合、画像処理手段3bが選
択される。画像処理手段3では、画像記憶手段2から送
られた画像データを制御手段5で選択された画像処理を
実施した後、出力される。Here, a case where two feature quantities are used will be described as an example. The relationship between the texture feature quantity and the image processing means 3 is stored in the feature quantity storage means 6 in advance.
FIG. 2 is a graph for explaining the relationship between the texture feature amount and the image processing, and shows uniformity and contrast in a two-dimensional feature space. The control means 5 is a feature amount extraction means 4
By referring to the two feature amounts obtained by the above, the most suitable image processing is selected based on the relationship shown in FIG.
For example, in the case of sky with high uniformity and low contrast, the image processing means 3d is selected. On the other hand, when the uniformity is low and the contrast is high as compared with the sky, the image processing means 3b is selected. In the image processing means 3, the image data sent from the image storage means 2 is subjected to the image processing selected by the control means 5, and then outputted.
【0029】このように画像処理の対象である画像デー
タ自身の特徴量をとらえ、これをもとにして画像処理を
自動的に選択するので、人間が介在しなくても常に適応
性のある画像処理が実施される。As described above, since the feature amount of the image data itself which is the object of the image processing is detected and the image processing is automatically selected based on the feature amount, an image which is always adaptable without human intervention. Processing is performed.
【0030】また、以上の説明では、制御手段5が画像
データの特徴量をもとに複数の画像処理手段3から最適
な画像処理を一つ選択したが、複数の画像処理手段3を
選択してその接続を制御し、画像処理に当らせても同様
の効果が得られることは言うまでもない。Further, in the above description, the control means 5 selects one optimum image processing from the plurality of image processing means 3 based on the feature amount of the image data, but the plurality of image processing means 3 are selected. It is needless to say that the same effect can be obtained by controlling the connection and applying the image processing.
【0031】実施例2.図3はこの発明の他の実施例を
示す構成図であり、1〜6は上記実施例と同一のもので
あり、8は画像データから一つまたは複数の部分画像デ
ータを切り出す領域限定手段である。実施例1では、画
像データの全領域に対してテクスチャ特徴量抽出を行っ
ていたが、図4のように背景(海)の一部を切り出して
その部分画像データに対してのみテクスチャ解析を実施
しても背景全体の特徴量を知ることができる。この特徴
量をもとに画像データに適した画像処理手段3が制御手
段5により選択されて、画像データの全領域に対して画
像処理が行われる。このように画像データの一部分のみ
に対してテクスチャ特徴量を求める計算を行うので、演
算時間を短縮することができる。Example 2. FIG. 3 is a block diagram showing another embodiment of the present invention, in which 1 to 6 are the same as the above embodiments, and 8 is a region limiting means for cutting out one or a plurality of partial image data from image data. is there. In the first embodiment, the texture feature amount extraction is performed on the entire area of the image data, but as shown in FIG. 4, a part of the background (sea) is cut out and the texture analysis is performed only on the partial image data. Even then, the feature amount of the entire background can be known. Based on this characteristic amount, the image processing means 3 suitable for the image data is selected by the control means 5, and the image processing is performed on the entire area of the image data. In this way, since the calculation for obtaining the texture feature amount is performed for only a part of the image data, the calculation time can be shortened.
【0032】また、特徴量抽出手段4または画像処理手
段3の出力を領域限定手段8にフィードバックをかけ
て、その出力の情報から目標が存在しそうな場所に対し
て限定すべき領域の位置、大きさ、形状等を決定するこ
とにより目標の検出精度を向上することができる。Further, the output of the feature amount extracting means 4 or the image processing means 3 is fed back to the area limiting means 8, and the position and size of the area to be limited with respect to the place where the target is likely to exist from the information of the output. By determining the shape, shape, etc., the detection accuracy of the target can be improved.
【0033】実施例3.図5はこの発明の他の実施例を
示す構成図であり、1〜6,8は上記実施例と同一のも
のであり、実施例2では画像データの一部分に対して特
徴量抽出を行い、全領域に対して同一の画像処理手段3
を実施していた。この実施例では切り出した部分画像デ
ータに対してのみ特徴量抽出と画像処理を行なう。画像
入力手段1がここでは図示していないがジンバル等によ
り保持および指向されており、図6のように目標(船)
を画面中央にとらえるように追尾するシステムにおいて
は、目標を追尾している際には画面全領域について画像
処理を行なう必要はない。領域限定手段8により画像デ
ータの領域を限定して、その部分画像データのみについ
て画像処理を行えばよい。これによって、テクスチャ特
徴量抽出処理と画像処理の演算量が低減されるので、処
理速度を向上することができる。Example 3. FIG. 5 is a block diagram showing another embodiment of the present invention, in which 1 to 6 and 8 are the same as the above embodiments, and in the second embodiment, feature amount extraction is performed on a part of image data, The same image processing means 3 for all areas
Was being carried out. In this embodiment, feature amount extraction and image processing are performed only on the cut out partial image data. Although not shown here, the image input means 1 is held and directed by a gimbal or the like, and as shown in FIG.
In a system for tracking so that the image is captured in the center of the screen, it is not necessary to perform image processing on the entire screen area while tracking the target. It is only necessary to limit the area of the image data by the area limiting means 8 and perform the image processing only on the partial image data. As a result, the calculation amount of the texture feature amount extraction processing and the image processing is reduced, so that the processing speed can be improved.
【0034】実施例4.図7はこの発明の他の実施例を
示す構成図であり、1〜6は上記実施例と同一のもので
あり、9は画像データを複数の領域に分割する領域分割
手段である。実施例1では、画像データの全領域が同じ
種類の背景の場合を想定していたが、全領域が同じ背景
でない場合もあり得る。本実施例では図8のように、領
域分割手段9によって画像データは複数の領域に分割さ
れる。分割された画像データは特徴量抽出手段4に送ら
れ、各領域毎にテクスチャ特徴量が計算される。制御手
段5では各領域毎の特徴量をもとに画像処理手段3が選
択される。画像処理手段3では各領域毎にそれぞれ最適
な画像処理が実施される。このように同一画面内に異な
る特徴量の背景が存在する場合でも、それぞれの領域に
適した処理が行われる。Example 4. FIG. 7 is a block diagram showing another embodiment of the present invention, 1 to 6 are the same as those in the above embodiment, and 9 is an area dividing means for dividing the image data into a plurality of areas. In the first embodiment, it is assumed that all areas of the image data have the same type of background, but there is a case where all areas do not have the same background. In this embodiment, as shown in FIG. 8, the area dividing unit 9 divides the image data into a plurality of areas. The divided image data is sent to the feature amount extraction means 4, and the texture feature amount is calculated for each area. The control means 5 selects the image processing means 3 based on the characteristic amount of each area. The image processing means 3 performs optimal image processing for each area. In this way, even if there are backgrounds with different feature amounts in the same screen, processing suitable for each area is performed.
【0035】なお、画像データを分割する際には、1つ
の領域に複数の種類の背景が存在するのではなく、各領
域が同一の背景になるように分割するのが望ましい。ま
た、特徴量抽出手段4または画像処理手段3の出力を領
域分割手段9にフィードバックをかけて、その出力情報
から分割すべき領域の大きさを決定することにより、各
領域に対してより適した画像処理手段3が選択される。When the image data is divided, it is desirable that the areas do not have a plurality of types of backgrounds, but that the areas have the same background. Further, by feeding back the output of the feature amount extracting means 4 or the image processing means 3 to the area dividing means 9 and determining the size of the area to be divided from the output information, more suitable for each area. The image processing means 3 is selected.
【0036】実施例5.図9はこの発明の他の実施例を
示す構成図であり、1〜6,8〜9は上記実施例と同一
のものである。実施例4では、分割された部分画像デー
タの全領域に対して特徴量抽出を実施していたが、部分
画像データの一部を切り出してテクスチャ解析を実施し
ても背景の特徴量を知ることができる。この特徴量をも
とに分割された領域の全域に対して画像処理が行われ
る。このように画像データの一部分のみに対してテクス
チャ特徴量を求める計算を行うので、演算時間を短縮す
ることができる。Example 5. FIG. 9 is a block diagram showing another embodiment of the present invention, in which 1 to 6, 8 to 9 are the same as the above embodiment. In the fourth embodiment, the feature amount extraction is performed on the entire area of the divided partial image data, but the feature amount of the background can be known even if a part of the partial image data is cut out and the texture analysis is performed. You can Image processing is performed on the entire area divided based on this feature amount. In this way, since the calculation for obtaining the texture feature amount is performed for only a part of the image data, the calculation time can be shortened.
【0037】また、特徴量抽出手段4や画像処理手段3
の出力を領域限定手段8にフィードバックをかけて、そ
の出力の情報から目標が存在しそうな場所に対して限定
すべき領域の位置、大きさ、形状等を決定してもよい。Further, the feature amount extraction means 4 and the image processing means 3
The output of the above may be fed back to the area limiting means 8 and the position, size, shape, etc. of the area to be limited with respect to the place where the target is likely to exist may be determined from the information of the output.
【0038】実施例6.図10はこの発明の他の実施例
を示す構成図であり、1〜6,8〜9は上記実施例と同
一のものであり、10は画像データの画質劣化を補正す
る前処理手段である。画像入力手段1が移動したり振動
して、対象物と画像入力手段1との相対位置が変化する
と、像流れやボケが発生して画像データの画質が劣化す
る。そのような画像データをそのまま特徴量抽出処理を
行うと、同じ背景であっても画質劣化がない場合と異な
るテクスチャ特徴量が出力される。このために特徴量記
憶手段6に記憶されていない特徴量が抽出されるという
可能性がある。これを防ぐために、画像入力手段1によ
って得られた画像データの画質劣化を前処理手段10に
よって補正した後に、その画像データを特徴量抽出手段
4と画像処理手段3に送る。その後、上記実施例と同様
の動作が実施される。なお、画質劣化補正は周知であり
様々あるが、例えば、以下のように行われる。まず、あ
るパラメータで逆フィルタのような補正処理を試みて、
補正画像と劣化画像とから補正の効果を表す評価値を求
める。その値が許容範囲に収まっていれば処理を終了
し、外れている場合にはパラメータを変えて補正処理を
行ない、同様にして評価値を求める。評価値が収束する
ようにパラメータを変えて、補正処理を繰り返し、許容
範囲に収まったら処理を終了する。Example 6. FIG. 10 is a block diagram showing another embodiment of the present invention, in which 1 to 6, 8 to 9 are the same as those in the above embodiment, and 10 is a preprocessing means for correcting image quality deterioration of image data. . If the relative position between the object and the image input unit 1 changes due to the movement or vibration of the image input unit 1, image deletion or blurring occurs and the image quality of the image data deteriorates. When such image data is subjected to the feature amount extraction processing as it is, a texture feature amount different from that in the case where the image quality is not deteriorated is output even in the same background. Therefore, there is a possibility that the feature quantity that is not stored in the feature quantity storage means 6 will be extracted. In order to prevent this, after the image quality deterioration of the image data obtained by the image input means 1 is corrected by the preprocessing means 10, the image data is sent to the feature amount extraction means 4 and the image processing means 3. After that, the same operation as that of the above embodiment is performed. Although the image quality deterioration correction is well known and various, for example, it is performed as follows. First, try a correction process like an inverse filter with certain parameters,
An evaluation value representing the effect of the correction is obtained from the corrected image and the deteriorated image. If the value is within the allowable range, the process is ended, and if it is out of the allowable range, the parameter is changed to perform the correction process, and the evaluation value is similarly obtained. The parameters are changed so that the evaluation value converges, the correction process is repeated, and when the evaluation value falls within the allowable range, the process ends.
【0039】実施例7.図11はこの発明の他の実施例
を示す構成図であり、1〜6,8〜10は上記実施例と
同一のものであり、11は画像入力手段1の視線方向の
変化を検出するジャイロや重力センサなどの視線検出手
段である。実施例6では、劣化画像から劣化関数を推定
しているため、補正画像を求めるために大規模な計算が
必要となる。劣化の原因である物理現象から劣化関数を
求めることにより、小規模な計算での劣化関数の推定が
可能であることが知られている。像流れやボケなどによ
る画像劣化の原因は、上記のように移動や振動による対
象物と画像入力手段1との相対位置の変化である。視線
検出手段11が検出した対象物と画像入力手段1との相
対位置の変化を入力として、前処理手段10が劣化関数
を推定して、劣化画像を補正する。また、画像劣化のな
いときには前処理手段10が動作する必要はないので、
視線検出手段11により視線方向が変化したとわかった
ときのみ前処理手段10が動作するようにすれば、前処
理手段10の演算回数が減少できるので、処理時間が短
縮される。Example 7. FIG. 11 is a block diagram showing another embodiment of the present invention, in which 1 to 6, 8 to 10 are the same as those in the above embodiment, and 11 is a gyro for detecting a change in the line-of-sight direction of the image input means 1. It is a line-of-sight detection means such as a gravity sensor. In the sixth embodiment, since the deterioration function is estimated from the deteriorated image, a large-scale calculation is required to obtain the corrected image. It is known that the deterioration function can be estimated by a small-scale calculation by obtaining the deterioration function from the physical phenomenon that causes the deterioration. The cause of image deterioration due to image deletion or blurring is a change in the relative position between the object and the image input unit 1 due to movement or vibration as described above. The pre-processing unit 10 estimates the deterioration function by using the change in the relative position between the object detected by the line-of-sight detection unit 11 and the image input unit 1 as an input, and corrects the deteriorated image. Further, since there is no need to operate the preprocessing means 10 when there is no image deterioration,
If the pre-processing means 10 is operated only when the visual line detection means 11 finds that the visual line direction has changed, the number of calculations of the pre-processing means 10 can be reduced and the processing time can be shortened.
【0040】実施例8.図12はこの発明の他の実施例
を示す構成図であり、1〜6,8,10は上記実施例と
同一のものである。画像記憶手段2から送られてくる画
像データ毎に特徴量抽出が行われる必要はない。画像入
力手段1の視野に収まっている背景が変化したときに特
徴量抽出を実施すればよい。背景が変化する場合の多く
は画像入力手段1の視線方向が変化して見ている視野が
移動したときである。視線検出手段11により視線方向
の変化を検出して、視線方向の移動に応じて特徴量抽出
手段の演算頻度を制御する。視線が固定されているとき
には低頻度で特徴量を抽出し、視線が動いているときに
は抽出頻度を高くする。このように、特徴量抽出処理の
回数を低減して、処理時間を短縮する。Example 8. FIG. 12 is a block diagram showing another embodiment of the present invention, in which 1 to 6, 8 and 10 are the same as the above embodiment. It is not necessary to perform the feature amount extraction for each image data sent from the image storage means 2. The feature extraction may be performed when the background within the visual field of the image input unit 1 changes. In many cases, the background changes when the line-of-sight direction of the image input means 1 changes and the viewing field of view moves. The change in the line-of-sight direction is detected by the line-of-sight detection unit 11, and the calculation frequency of the feature amount extraction unit is controlled according to the movement in the line-of-sight direction. When the line of sight is fixed, the feature amount is extracted at low frequency, and when the line of sight is moving, the extraction frequency is increased. In this way, the number of feature amount extraction processes is reduced, and the processing time is shortened.
【0041】以上の説明では、画像データの特徴量をテ
キスチャ特徴量として説明したが、濃度の平均、分散な
どの統計量や空間的スペクトル特性など他の特徴量を用
いても同様の効果が得られることは言うまでもない。In the above description, the feature amount of the image data is described as the texture feature amount, but the same effect can be obtained by using other feature amounts such as the statistical value such as the average and variance of the density and the spatial spectral characteristic. It goes without saying that it will be done.
【0042】[0042]
【発明の効果】以上のように、請求項1の発明によれ
ば、画像処理の対象である画像データ自身の特徴量をと
らえ、これに基づいて画像処理を自動的に選択できるの
で、人間等が介在しなくても常に適応性のある画像処理
が実施されるという効果を奏する。As described above, according to the first aspect of the present invention, it is possible to detect the feature amount of the image data itself which is the target of the image processing and automatically select the image processing based on the feature amount. Even if there is no intervention, there is an effect that image processing with adaptability is always carried out.
【0043】請求項2の発明によれば、画像データの指
定領域に対応する部分画像データに対して特徴量を求め
るので、演算時間を短縮することができるという効果を
奏する。According to the second aspect of the present invention, the characteristic amount is obtained for the partial image data corresponding to the designated area of the image data, so that the calculation time can be shortened.
【0044】請求項3の発明によれば、各領域毎の特徴
量をもとに、各領域毎にそれぞれ最適な画像処理が選択
されるので、同一画面内に異なる特徴量の背景が存在す
るような場合でも、それぞれの領域に適した処理が行わ
れるという効果を奏する。According to the third aspect of the invention, the optimum image processing is selected for each area based on the characteristic quantity for each area. Therefore, backgrounds of different characteristic quantities exist in the same screen. Even in such a case, there is an effect that a process suitable for each area is performed.
【0045】請求項4の発明によれば、特徴量を抽出す
る領域および画像処理を施す領域を限定することによ
り、限定した領域に適した画像処理を選択できるととも
に、処理速度を向上できるという効果を奏する。According to the invention of claim 4, by limiting the area for extracting the feature amount and the area for performing the image processing, the image processing suitable for the limited area can be selected and the processing speed can be improved. Play.
【0046】請求項5の発明によれば、特徴量抽出手段
または画像処理手段の出力に基づいて指定領域を決定す
るので、目標が存在しそうな場所に対して限定すべき領
域の位置、大きさ、形状等を決定することにより目標の
検出精度を向上することができるという効果を奏する。According to the fifth aspect of the present invention, the designated area is determined based on the output of the feature amount extraction means or the image processing means, so the position and size of the area to be limited with respect to the place where the target is likely to exist. By deciding the shape and the like, it is possible to improve the detection accuracy of the target.
【0047】請求項6の発明によれば、特徴量抽出手段
または画像処理手段の出力に基づいて領域分割手段で分
割すべき領域の大きさを決定することにより、各領域に
対してより適した画像処理手段が選択されるという効果
を奏する。According to the sixth aspect of the present invention, the size of the area to be divided by the area dividing means is determined based on the output of the feature amount extracting means or the image processing means, which is more suitable for each area. There is an effect that the image processing means is selected.
【0048】請求項7の発明によれば、特徴量抽出手段
より前段に前処理手段を設けて、画像入力手段で得られ
た画像データの画質劣化を補正するので、特徴量抽出の
誤りが低減され、目標検出精度が向上するという効果を
奏する。According to the seventh aspect of the present invention, the preprocessing means is provided before the feature quantity extracting means to correct the image quality deterioration of the image data obtained by the image input means. Thus, the target detection accuracy is improved.
【0049】請求項8の発明によれば、視線検出手段に
よる視線方向の変化の検出結果に基づき前処理手段の処
理方法および頻度を制御するので、前処理手段の演算回
数を減少でき、処理時間を短縮できるという効果を奏す
る。According to the invention of claim 8, the processing method and the frequency of the preprocessing means are controlled based on the detection result of the change of the visual line direction by the visual line detection means, so that the number of calculations of the preprocessing means can be reduced and the processing time can be reduced. The effect of being able to shorten.
【0050】請求項9の発明によれば、視線検出手段に
よる視線方向の変化の検出結果に基づき特徴量抽出手段
での作業頻度を制御するので、特徴量抽出手段での特徴
量抽出回数を減少でき、処理時間を短縮できるという効
果を奏する。According to the ninth aspect of the invention, since the frequency of work in the feature quantity extracting means is controlled based on the detection result of the change in the sight line direction by the sight line detecting means, the number of feature quantity extractions in the feature quantity extracting means is reduced. Therefore, the processing time can be shortened.
【図1】この発明の実施例1を示す画像処理装置の構成
図である。FIG. 1 is a configuration diagram of an image processing apparatus showing a first embodiment of the present invention.
【図2】この発明の実施例1の特徴量記憶手段の内容を
説明する説明図である。FIG. 2 is an explanatory diagram illustrating contents of a feature amount storage unit according to the first embodiment of the present invention.
【図3】この発明の実施例2を示す画像処理装置の構成
図である。FIG. 3 is a configuration diagram of an image processing apparatus showing a second embodiment of the present invention.
【図4】この発明の実施例2の領域限定手段の動作を説
明する説明図である。FIG. 4 is an explanatory diagram illustrating an operation of a region limiting unit according to the second embodiment of the present invention.
【図5】この発明の実施例3を示す画像処理装置の構成
図である。FIG. 5 is a configuration diagram of an image processing apparatus showing a third embodiment of the present invention.
【図6】この発明の実施例3の領域限定手段の動作を説
明する説明図である。FIG. 6 is an explanatory diagram for explaining the operation of the area limiting means according to the third embodiment of the present invention.
【図7】この発明の実施例4を示す画像処理装置の構成
図である。FIG. 7 is a configuration diagram of an image processing apparatus showing a fourth embodiment of the present invention.
【図8】この発明の実施例4の領域限定手段の動作を説
明する説明図である。FIG. 8 is an explanatory diagram for explaining the operation of the area limiting means according to the fourth embodiment of the present invention.
【図9】この発明の実施例5を示す画像処理装置の構成
図である。FIG. 9 is a configuration diagram of an image processing apparatus showing a fifth embodiment of the present invention.
【図10】この発明の実施例6を示す画像処理装置の構
成図である。FIG. 10 is a configuration diagram of an image processing apparatus showing a sixth embodiment of the present invention.
【図11】この発明の実施例7を示す画像処理装置の構
成図である。FIG. 11 is a configuration diagram of an image processing apparatus showing a seventh embodiment of the present invention.
【図12】この発明の実施例8を示す画像処理装置の構
成図である。FIG. 12 is a configuration diagram of an image processing apparatus showing an eighth embodiment of the present invention.
【図13】従来の画像処理装置の構成図である。FIG. 13 is a configuration diagram of a conventional image processing apparatus.
1 画像入力手段 2 画像記憶手段 3 画像処理手段 4 特徴量抽出手段 5 制御手段 6 特徴量記憶手段 8 領域限定手段 9 領域分割手段 10 前処理手段 11 視線検出手段 DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 image input means 2 image storage means 3 image processing means 4 feature amount extraction means 5 control means 6 feature amount storage means 8 area limiting means 9 area dividing means 10 preprocessing means 11 line-of-sight detection means
Claims (9)
して異なる処理を行なう複数の画像処理手段と、上記画
像データの特徴量を求める特徴量抽出手段と、上記特徴
量に基づいて上記複数の画像処理手段の中から一つまた
は複数を選択して画像処理に当らせる制御手段とを備え
たことを特徴とする画像処理装置。1. A plurality of image processing means for performing different processing on image data obtained by an image input means, a feature amount extracting means for obtaining a feature amount of the image data, and a plurality of the plurality of image processing means based on the feature amounts. 2. An image processing apparatus, comprising: a control unit that selects one or more of the image processing units and performs the image processing.
して異なる処理を行なう複数の画像処理手段と、上記画
像データから一つまたは複数の画像内の指定領域に対応
する部分画像データを選出する領域限定手段と、上記部
分画像データの特徴量を求める特徴量抽出手段と、上記
特徴量に基づいて上記複数の画像処理手段の中から一つ
または複数を選択して画像処理に当たらせる制御手段と
を備えたことを特徴とする画像処理装置。2. A plurality of image processing means for differently processing the image data obtained by the image input means, and partial image data corresponding to a designated area in one or a plurality of images from the image data. Area limiting means, feature quantity extracting means for obtaining a feature quantity of the partial image data, and control for selecting one or more of the plurality of image processing means based on the feature quantity for image processing. And an image processing apparatus.
して異なる処理を行なう複数の画像処理手段と、上記画
像データを各領域が一つの画像データの特徴量を持つよ
うな複数の領域に対応する画像データに分割する領域分
割手段と、上記領域毎に対応する画像データの特徴量を
求める特徴量抽出手段と、上記特徴量に基づいて上記領
域の各々に対して上記複数の画像処理手段の中から一つ
または複数を選択して画像処理に当らせる制御手段とを
備えたことを特徴とする画像処理装置。3. A plurality of image processing means for performing different processing on the image data obtained by the image input means, and the image data are divided into a plurality of areas such that each area has a feature amount of one image data. Region dividing means for dividing into corresponding image data, feature amount extracting means for obtaining a feature amount of the image data corresponding to each region, and a plurality of image processing means for each of the regions based on the feature amount An image processing apparatus, comprising: a control unit that selects one or more of the above and applies the image processing.
して異なる処理を行なう複数の画像処理手段と、上記画
像データを各領域が一つの画像データの特徴量を持つよ
うな複数の領域に対応する画像データに分割する領域分
割手段と、上記分割された画像データから一つまたは複
数の画像内の指定領域に対応する部分画像データを選出
する領域限定手段と、上記部分画像データの特徴量を求
める特徴量抽出手段と、上記特徴量に基づいて上記複数
の画像処理手段の中から一つまたは複数を選択して画像
処理に当らせる制御手段とを備えたことを特徴とする画
像処理装置。4. A plurality of image processing means for performing different processing on the image data obtained by the image input means, and the image data are divided into a plurality of areas such that each area has a feature amount of one image data. Area dividing means for dividing into corresponding image data, area limiting means for selecting partial image data corresponding to a designated area in one or more images from the divided image data, and feature amount of the partial image data An image processing apparatus comprising: a feature amount extraction unit that obtains a feature amount; and a control unit that selects one or more of the plurality of image processing units based on the feature amount and applies the image processing. .
力に基づいて、領域限定手段で部分画像データを選出す
る指定領域を決定することを特徴とする請求項2または
請求項4記載の画像処理装置。5. The image processing according to claim 2 or 4, wherein the specified area for selecting the partial image data is determined by the area limiting means based on the output of the feature amount extracting means or the image processing means. apparatus.
力に基づいて、領域分割手段で各領域が一つの画像デー
タの特徴量を持つような適切な大きさの複数の領域に対
応する画像データに分割することを特徴とする請求項3
または請求項4記載の画像処理装置。6. Image data corresponding to a plurality of regions having appropriate sizes such that each region has a feature amount of one image data in the region dividing unit based on the output of the feature amount extracting unit or the image processing unit. 4. Dividing into
Alternatively, the image processing apparatus according to claim 4.
質劣化を補正する前処理手段を備えたことを特徴とする
請求項1〜6のいずれか1項に記載の画像処理装置。7. The image processing apparatus according to claim 1, further comprising preprocessing means for correcting image quality deterioration of the image data obtained by the image input means.
る視線検出手段を備え、視線検出手段の出力に基づいて
前処理手段での処理方法および頻度を制御することを特
徴とする請求項7に記載の画像処理装置。8. A line-of-sight detecting unit for detecting a change in the line-of-sight direction of the image input unit, wherein the processing method and frequency of the pre-processing unit are controlled based on the output of the line-of-sight detecting unit. The image processing device according to item 1.
る視線検出手段を備え、視線検出手段の出力に基づいて
特徴量抽出手段での作業頻度を制御することを特徴とす
る請求項1〜8のいずれか1項に記載の画像処理装置。9. A line-of-sight detecting means for detecting a change in the line-of-sight direction of the image inputting means, wherein the frequency of work in the feature quantity extracting means is controlled based on the output of the line-of-sight detecting means. 8. The image processing device according to any one of 8.
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5335198A JP3047952B2 (en) | 1993-12-28 | 1993-12-28 | Image processing device |
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JPH07200824A true JPH07200824A (en) | 1995-08-04 |
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JP (1) | JP3047952B2 (en) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
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US7209163B1 (en) | 1999-06-03 | 2007-04-24 | Fujifilm Corporation | Image processing apparatus, image output apparatus, and camera |
JP2009103498A (en) * | 2007-10-22 | 2009-05-14 | Denso Corp | Visual inspection method |
US10121089B2 (en) | 2012-09-24 | 2018-11-06 | Nec Corporation | Object information extraction apparatus, object information extraction program, and object information extraction method |
-
1993
- 1993-12-28 JP JP5335198A patent/JP3047952B2/en not_active Expired - Fee Related
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JP3047952B2 (en) | 2000-06-05 |
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