JPH07220095A - 被写体像抽出装置 - Google Patents
被写体像抽出装置Info
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- JPH07220095A JPH07220095A JP6010189A JP1018994A JPH07220095A JP H07220095 A JPH07220095 A JP H07220095A JP 6010189 A JP6010189 A JP 6010189A JP 1018994 A JP1018994 A JP 1018994A JP H07220095 A JPH07220095 A JP H07220095A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 撮像装置を使用して得られた画像より被写体
像を抽出する際に、ノイズを除去した精度のよい被写体
像の抽出を可能にする。 【構成】 被写体１に関する情報、および撮像装置２の
センサに関する情報を保持する情報メモリ３と、撮像装
置２により撮影情報１０が入力されるとともに、情報メ
モリ３の情報などが入力される情報入力部４と、情報入
力部４で入力された情報に基づき、被写体１が実際の画
像中でどのくらいの大きさであるかを推定する被写体像
推定部５と、撮像装置２で得られた画像データ１２から
被写体像と思われる領域を抽出する領域抽出部６と、さ
らに、推定値１１と抽出領域の画像データ１３とが入力
され、抽出領域の画像データ１３により抽出領域の大き
さを計算し、その結果と被写体像の大きさの推定値１１
とを比較し、抽出領域の画像データ１３が被写体像であ
るかどうかを判定する判定部７を備えている。
像を抽出する際に、ノイズを除去した精度のよい被写体
像の抽出を可能にする。 【構成】 被写体１に関する情報、および撮像装置２の
センサに関する情報を保持する情報メモリ３と、撮像装
置２により撮影情報１０が入力されるとともに、情報メ
モリ３の情報などが入力される情報入力部４と、情報入
力部４で入力された情報に基づき、被写体１が実際の画
像中でどのくらいの大きさであるかを推定する被写体像
推定部５と、撮像装置２で得られた画像データ１２から
被写体像と思われる領域を抽出する領域抽出部６と、さ
らに、推定値１１と抽出領域の画像データ１３とが入力
され、抽出領域の画像データ１３により抽出領域の大き
さを計算し、その結果と被写体像の大きさの推定値１１
とを比較し、抽出領域の画像データ１３が被写体像であ
るかどうかを判定する判定部７を備えている。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、撮像装置を使用して得
られた画像より被写体像を抽出する被写体像抽出装置に
関する。
られた画像より被写体像を抽出する被写体像抽出装置に
関する。
【０００２】
【従来の技術】撮像装置を使用して得られた画像より被
写体像を抽出する方式には、従来、 (1)２台の撮像装置を使用して距離情報を抽出する方式 (2)画像の色情報を用いて被写体像を抽出する方式 (3)背景画像と画像間との差分をとり、被写体像を抽出
する方式 などがある。
写体像を抽出する方式には、従来、 (1)２台の撮像装置を使用して距離情報を抽出する方式 (2)画像の色情報を用いて被写体像を抽出する方式 (3)背景画像と画像間との差分をとり、被写体像を抽出
する方式 などがある。
【０００３】すなわち、上記従来例(1)は、２台の撮像
装置で得られた画像間で対応をとり、画像の距離情報を
抽出し、その距離情報に基づき、撮像装置より一定距離
以内にある物体を被写体として抽出するという方式であ
る。
装置で得られた画像間で対応をとり、画像の距離情報を
抽出し、その距離情報に基づき、撮像装置より一定距離
以内にある物体を被写体として抽出するという方式であ
る。
【０００４】上記従来例(2)は、人物像を抽出する場
合、人物の肌色に注目し、肌の部分は色相（Ｈ）が一様
な領域であるとみなすことによって肌色部分を抽出す
る。具体的には、ＲＧＢの画像データをＨＶＳデータ
（Ｈ＝色相、Ｖ＝明度、Ｓ＝彩度）に変換し、肌の色相
データ（Ｈ）の部分を抽出するという方式である。
合、人物の肌色に注目し、肌の部分は色相（Ｈ）が一様
な領域であるとみなすことによって肌色部分を抽出す
る。具体的には、ＲＧＢの画像データをＨＶＳデータ
（Ｈ＝色相、Ｖ＝明度、Ｓ＝彩度）に変換し、肌の色相
データ（Ｈ）の部分を抽出するという方式である。
【０００５】上記従来例(3)は、被写体を撮像する前に
背景画像を撮像し、その背景画像と、被写体を撮像した
入力画像との差分をとり、その差分値に基づき、入力画
像から被写体像を抽出するという方式である。
背景画像を撮像し、その背景画像と、被写体を撮像した
入力画像との差分をとり、その差分値に基づき、入力画
像から被写体像を抽出するという方式である。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記従
来例(1)乃至(3)の方式では、それぞれ次のような問題点
がある。
来例(1)乃至(3)の方式では、それぞれ次のような問題点
がある。
【０００７】従来例(1)の方式では、２台の撮像装置を
使用するため、装置が複雑になる。また、距離情報に基
づいて被写体像を抽出するため、その距離情報を得るた
めの画像間の対応の精度によって被写体像の抽出の精度
が決定される。
使用するため、装置が複雑になる。また、距離情報に基
づいて被写体像を抽出するため、その距離情報を得るた
めの画像間の対応の精度によって被写体像の抽出の精度
が決定される。
【０００８】従来例(2)の方式では、肌色部の色相デー
タを得るための、ＲＧＢ画像データからＶＨＳデータへ
の変換にて誤差が生じるため、肌色部の抽出の精度がよ
くない。
タを得るための、ＲＧＢ画像データからＶＨＳデータへ
の変換にて誤差が生じるため、肌色部の抽出の精度がよ
くない。
【０００９】従来例(3)の方式では、背景画像と入力画
像との差分によって被写体像を判断するため、背景撮像
時と被写体撮像時との、背景が変化していたり、撮像装
置の焦点距離が変わってしまった場合には、被写体像以
外の領域も抽出してしまい、ノイズになる。このため、
目的の被写体像を正しく抽出することができない。
像との差分によって被写体像を判断するため、背景撮像
時と被写体撮像時との、背景が変化していたり、撮像装
置の焦点距離が変わってしまった場合には、被写体像以
外の領域も抽出してしまい、ノイズになる。このため、
目的の被写体像を正しく抽出することができない。
【００１０】本発明は、上記各従来例の問題点に鑑みて
なされたものであって、撮像装置を使用して得られた画
像より被写体像を抽出する際に、ノイズを除去した精度
のよい被写体像の抽出が可能になる被写体像抽出装置を
提供することを目的とする。
なされたものであって、撮像装置を使用して得られた画
像より被写体像を抽出する際に、ノイズを除去した精度
のよい被写体像の抽出が可能になる被写体像抽出装置を
提供することを目的とする。
【００１１】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
の本発明は、撮像装置を使用して得られた画像より被写
体像を抽出する被写体像抽出装置において、被写体像を
抽出すべき画像中の被写体像の大きさを推定するために
必要となる情報を保持する情報部と、前記情報部からの
情報より画像中の被写体像の大きさを推定する被写体像
推定部と、画像中より被写体像と思われる領域を抽出す
る領域抽出部と、前記領域抽出部で抽出される抽出領域
が被写体像かどうかを、前記被写体像推定部で推定した
被写体像の大きさと比較することにより判定する判定部
と、を有することを特徴とする。
の本発明は、撮像装置を使用して得られた画像より被写
体像を抽出する被写体像抽出装置において、被写体像を
抽出すべき画像中の被写体像の大きさを推定するために
必要となる情報を保持する情報部と、前記情報部からの
情報より画像中の被写体像の大きさを推定する被写体像
推定部と、画像中より被写体像と思われる領域を抽出す
る領域抽出部と、前記領域抽出部で抽出される抽出領域
が被写体像かどうかを、前記被写体像推定部で推定した
被写体像の大きさと比較することにより判定する判定部
と、を有することを特徴とする。
【００１２】被写体像を抽出すべき画像中の被写体像の
大きさを推定するために必要となる情報とは、被写体の
大きさ、撮像装置の焦点距離、物体側の主点から物体の
一部までの距離もしくは像側の主点から像までの距離、
および撮像装置のセンサに関する情報である。
大きさを推定するために必要となる情報とは、被写体の
大きさ、撮像装置の焦点距離、物体側の主点から物体の
一部までの距離もしくは像側の主点から像までの距離、
および撮像装置のセンサに関する情報である。
【００１３】
【作用】上記のとおりに構成された本発明では、被写体
像を抽出すべき画像中の被写体像の大きさを推定するた
めに必要となる情報が情報部から被写体像推定部に入力
されると、該被写体像推定部は、前記情報部からの情報
に基づいて画像中の被写体像の大きさを推定する。一
方、領域抽出部では、画像中より被写体像と思われる領
域が全て抽出される。そして、前記領域抽出部で抽出さ
れる抽出領域が目的の被写体像かどうかを、判定部にて
前記被写体像推定部で推定した被写体像の大きさと比較
することにより判定する。これにより、ノイズを除去し
た精度のよい被写体像を抽出することが可能となる。
像を抽出すべき画像中の被写体像の大きさを推定するた
めに必要となる情報が情報部から被写体像推定部に入力
されると、該被写体像推定部は、前記情報部からの情報
に基づいて画像中の被写体像の大きさを推定する。一
方、領域抽出部では、画像中より被写体像と思われる領
域が全て抽出される。そして、前記領域抽出部で抽出さ
れる抽出領域が目的の被写体像かどうかを、判定部にて
前記被写体像推定部で推定した被写体像の大きさと比較
することにより判定する。これにより、ノイズを除去し
た精度のよい被写体像を抽出することが可能となる。
【００１４】ここで、被写体像推定部にて画像中の被写
体像を推定する場合には、被写体の大きさ、撮像装置の
焦点距離、物体側の主点から物体の一部までの距離もし
くは像側の主点から像までの距離、および撮像装置のセ
ンサに関する情報が必要とされる。
体像を推定する場合には、被写体の大きさ、撮像装置の
焦点距離、物体側の主点から物体の一部までの距離もし
くは像側の主点から像までの距離、および撮像装置のセ
ンサに関する情報が必要とされる。
【００１５】
【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。
て説明する。
【００１６】（第１の実施例）図１は、本発明の被写体
像抽出装置の第１の実施例の構成を最もよく表わすブロ
ック図である。
像抽出装置の第１の実施例の構成を最もよく表わすブロ
ック図である。
【００１７】本実施例の被写体像抽出装置は、図１に示
すように、被写体１の概ねの大きさ、撮像装置２で使用
しているセンサ（不図示）の画素数・大きさなどの情報
を保持している情報メモリ３と、撮像装置２により後述
する撮影情報１０が入力されるとともに、情報メモリ３
から被写体１に関する情報、およびセンサに関する情報
などが入力される情報入力部４と、情報入力部４で入力
された情報に基づき、被写体１が実際に得られる画像中
でどのくらいの大きさであるかを推定する被写体像推定
部５と、撮像装置２で得られた画像データ１２から被写
体像と思われる領域を抽出する領域抽出部６とを備え、
さらに、被写体像推定部５で得られた被写体像の大きさ
の推定値１１と、領域抽出部６で得られた抽出領域の画
像データ１３とが入力され、抽出領域の画像データ１３
により抽出領域の大きさを計算し、その結果と被写体像
の大きさの推定値１１とを比較し、抽出領域の画像デー
タ１３が被写体像であるかどうかを判定する判定部７を
備えている。
すように、被写体１の概ねの大きさ、撮像装置２で使用
しているセンサ（不図示）の画素数・大きさなどの情報
を保持している情報メモリ３と、撮像装置２により後述
する撮影情報１０が入力されるとともに、情報メモリ３
から被写体１に関する情報、およびセンサに関する情報
などが入力される情報入力部４と、情報入力部４で入力
された情報に基づき、被写体１が実際に得られる画像中
でどのくらいの大きさであるかを推定する被写体像推定
部５と、撮像装置２で得られた画像データ１２から被写
体像と思われる領域を抽出する領域抽出部６とを備え、
さらに、被写体像推定部５で得られた被写体像の大きさ
の推定値１１と、領域抽出部６で得られた抽出領域の画
像データ１３とが入力され、抽出領域の画像データ１３
により抽出領域の大きさを計算し、その結果と被写体像
の大きさの推定値１１とを比較し、抽出領域の画像デー
タ１３が被写体像であるかどうかを判定する判定部７を
備えている。
【００１８】次に、本実施例での被写体像の抽出処理を
説明する。
説明する。
【００１９】被写体１を撮像した撮像装置２からの撮影
情報１０は、情報入力部４に入力される。撮影情報１０
は、ここでは撮像装置２の焦点距離ｆである。また、情
報メモリ３からも被写体像の大きさを推定するのに必要
な情報が情報入力部４へ入力される。ここでいう必要な
情報とは、被写体１の概ねの大きさｙ、撮像装置２で使
用しているセンサの画素数・大きさ、および撮像装置２
の物体側焦点Ｆから被写体１までの距離ｘである。な
お、距離ｘは、被写体１の全体の距離（距離マップ）で
はなく、被写体のどこか一点までの距離でよく、距離ｘ
を得る方式は、限定しないが、赤外線を用いたアクティ
ブな三角測量の方式を採用することが考えられる。
情報１０は、情報入力部４に入力される。撮影情報１０
は、ここでは撮像装置２の焦点距離ｆである。また、情
報メモリ３からも被写体像の大きさを推定するのに必要
な情報が情報入力部４へ入力される。ここでいう必要な
情報とは、被写体１の概ねの大きさｙ、撮像装置２で使
用しているセンサの画素数・大きさ、および撮像装置２
の物体側焦点Ｆから被写体１までの距離ｘである。な
お、距離ｘは、被写体１の全体の距離（距離マップ）で
はなく、被写体のどこか一点までの距離でよく、距離ｘ
を得る方式は、限定しないが、赤外線を用いたアクティ
ブな三角測量の方式を採用することが考えられる。
【００２０】続いて、情報入力部４に入力された情報を
用いて、被写体像推定部５で画像データ中の被写体像の
大きさを推定する。この被写体像の大きさを推定する原
理を図２を用いて説明する。
用いて、被写体像推定部５で画像データ中の被写体像の
大きさを推定する。この被写体像の大きさを推定する原
理を図２を用いて説明する。
【００２１】図２は、被写体像の大きさを推定する原理
を説明するための図を示している。
を説明するための図を示している。
【００２２】図２において、ｙを物体（被写体）、ｙ’
を像、Ｆを物体側焦点、Ｆ’を像側焦点、Ｈを物体側主
点、Ｈ’を像側主点とする。また、物体上の物点Ｐから
光軸に平行に入射する光軸が物体側主平面を切る点をＡ
とし、物点Ｐから物体側焦点Ｆを通って入射する光線が
物体側主平面を切る点をＢとする。ここで、物体側焦点
Ｆから物体（被写体）までの距離をｘ、像側焦点Ｆ’か
ら像までの距離をｘ’、焦点距離をｆとすると、次式が
成立する。
を像、Ｆを物体側焦点、Ｆ’を像側焦点、Ｈを物体側主
点、Ｈ’を像側主点とする。また、物体上の物点Ｐから
光軸に平行に入射する光軸が物体側主平面を切る点をＡ
とし、物点Ｐから物体側焦点Ｆを通って入射する光線が
物体側主平面を切る点をＢとする。ここで、物体側焦点
Ｆから物体（被写体）までの距離をｘ、像側焦点Ｆ’か
ら像までの距離をｘ’、焦点距離をｆとすると、次式が
成立する。
【００２３】
【数１】 この２式より、ｙ’の大きさを求める式は、それぞれ次
式のようになる。
式のようになる。
【００２４】
【数２】 上記（４）式に、情報入力部２に入力される、撮像装置
２の焦点距離ｆと、被写体１の概ねの大きさ｜ｙ｜と、
撮像装置２の物体側焦点Ｆから被写体１までの距離ｘと
を代入すると、撮像装置２で使用しているセンサに写る
被写体像の大きさ｜ｙ’｜が推定できる。さらに、この
被写体像の大きさ｜ｙ’｜が実際に得られる画像中でど
れだけの大きさになっているかは、センサの大きさや縦
横の画素数によるので、次に、センサの大きさ，縦横の
画素数および被写体像の大きさ｜ｙ’｜を用いて、画像
中の被写体像の大きさを計算する。その結果得られた画
像中の被写体像の大きさをＹとする。この画像中の被写
体像の大きさＹは、次の判定部７へ送られる。なお、上
述した説明では、第（４）式を使用したが、オートフォ
ーカス方式を選べば距離ｘを求めずに像側焦点Ｆ’から
像までの距離ｘ’も得られる。そして、第（３）式を利
用すれば、被写体像の大きさ｜ｙ’｜は求められる。こ
のとき、情報入力部４に入力される撮影情報１０は、撮
像装置２の焦点距離ｆと、像側焦点Ｆ’から像までの距
離ｘ’となる。また、撮像装置２から被写体１までの距
離ｘは必要ないので入力しないで済み、距離測定のため
の、赤外線を用いたアクティブな三角測量の方式による
装置も必要ない。
２の焦点距離ｆと、被写体１の概ねの大きさ｜ｙ｜と、
撮像装置２の物体側焦点Ｆから被写体１までの距離ｘと
を代入すると、撮像装置２で使用しているセンサに写る
被写体像の大きさ｜ｙ’｜が推定できる。さらに、この
被写体像の大きさ｜ｙ’｜が実際に得られる画像中でど
れだけの大きさになっているかは、センサの大きさや縦
横の画素数によるので、次に、センサの大きさ，縦横の
画素数および被写体像の大きさ｜ｙ’｜を用いて、画像
中の被写体像の大きさを計算する。その結果得られた画
像中の被写体像の大きさをＹとする。この画像中の被写
体像の大きさＹは、次の判定部７へ送られる。なお、上
述した説明では、第（４）式を使用したが、オートフォ
ーカス方式を選べば距離ｘを求めずに像側焦点Ｆ’から
像までの距離ｘ’も得られる。そして、第（３）式を利
用すれば、被写体像の大きさ｜ｙ’｜は求められる。こ
のとき、情報入力部４に入力される撮影情報１０は、撮
像装置２の焦点距離ｆと、像側焦点Ｆ’から像までの距
離ｘ’となる。また、撮像装置２から被写体１までの距
離ｘは必要ないので入力しないで済み、距離測定のため
の、赤外線を用いたアクティブな三角測量の方式による
装置も必要ない。
【００２５】一方、図１に示すように、撮像装置２で被
写体１を撮像した時の画像データ１２は、領域抽出部６
に入力される。そして、領域抽出部６は被写体像だと思
われる領域を抽出し、その抽出した領域の画像データ１
３を判定部７に送る。この領域抽出部６で被写体像と思
われる領域を抽出する方式は特に限定はしないが、一例
として以下に示すような、得られた画像と背景画像との
差分により被写体像だと思われる領域を抽出する方式が
ある。この方式を図３を用いて説明する。
写体１を撮像した時の画像データ１２は、領域抽出部６
に入力される。そして、領域抽出部６は被写体像だと思
われる領域を抽出し、その抽出した領域の画像データ１
３を判定部７に送る。この領域抽出部６で被写体像と思
われる領域を抽出する方式は特に限定はしないが、一例
として以下に示すような、得られた画像と背景画像との
差分により被写体像だと思われる領域を抽出する方式が
ある。この方式を図３を用いて説明する。
【００２６】図３は、得られた画像と背景画像との差分
により被写体像だと思われる領域を抽出する方式を示す
ブロック図である。
により被写体像だと思われる領域を抽出する方式を示す
ブロック図である。
【００２７】領域抽出部６は、図３に示すように、画像
メモリ３０と背景メモリ３１と差分計算部３２とから構
成される。撮像装置２で被写体１を撮像した時の画像デ
ータ１２は、画像メモリ３０に取り込まれる。背景メモ
リ３１は、被写体１を撮像する以前の状況（背景）の画
像を保持している。差分計算部３２では、画像メモリ３
０と背景メモリ３１の各画像間の差分をとり、その差分
値が所定のしきい値よりも大きな値となった場所のアド
レスを使用して画像メモリ３０から被写体像と思われる
領域の画像データ１３をいくつか抽出する。このいくつ
かの抽出した画像データ１３の中には、抽出したい被写
体像の他に、背景撮像時と被写体撮像時での背景の変化
部分や焦点距離のずれなどにて生じるノイズが含まれて
いることになる。そして、抽出した画像データ１３の全
てを判定部に送る。なお、ここでは背景メモリとの差分
による方式を採って説明したが、他にも被写体の色情報
などがわかっている場合は、その色情報と画像データ１
２の各点の色情報を比較して領域抽出を行なう方法を採
用してもよい。例えば、人物像を抽出する場合、人物の
肌色部に注目し、肌の色相のヒストグラムを作成してお
く。そして、被写体像を抽出する画像をエッジ処理し、
それらのエッジで囲まれた各領域の画像データから色相
のヒストグラムを作成し、肌の色相のヒストグラムと類
似なヒストグラムを示す領域をいくつか抽出するという
方法もある。
メモリ３０と背景メモリ３１と差分計算部３２とから構
成される。撮像装置２で被写体１を撮像した時の画像デ
ータ１２は、画像メモリ３０に取り込まれる。背景メモ
リ３１は、被写体１を撮像する以前の状況（背景）の画
像を保持している。差分計算部３２では、画像メモリ３
０と背景メモリ３１の各画像間の差分をとり、その差分
値が所定のしきい値よりも大きな値となった場所のアド
レスを使用して画像メモリ３０から被写体像と思われる
領域の画像データ１３をいくつか抽出する。このいくつ
かの抽出した画像データ１３の中には、抽出したい被写
体像の他に、背景撮像時と被写体撮像時での背景の変化
部分や焦点距離のずれなどにて生じるノイズが含まれて
いることになる。そして、抽出した画像データ１３の全
てを判定部に送る。なお、ここでは背景メモリとの差分
による方式を採って説明したが、他にも被写体の色情報
などがわかっている場合は、その色情報と画像データ１
２の各点の色情報を比較して領域抽出を行なう方法を採
用してもよい。例えば、人物像を抽出する場合、人物の
肌色部に注目し、肌の色相のヒストグラムを作成してお
く。そして、被写体像を抽出する画像をエッジ処理し、
それらのエッジで囲まれた各領域の画像データから色相
のヒストグラムを作成し、肌の色相のヒストグラムと類
似なヒストグラムを示す領域をいくつか抽出するという
方法もある。
【００２８】図１に示した判定部７では、被写体像推定
部５により得られる被写体像の大きさの推定値１１（画
像中の被写体像の大きさＹ）と、領域抽出部６により得
られる各抽出領域の大きさ（各抽出領域の画像データ１
３）とが比較されて、推定値１１に最も近い大きさの抽
出領域が被写体像として判定され、この結果が出力され
る。ここでは、領域抽出部６で得られる各抽出領域の大
きさは、抽出領域の縦方向（もしくは横方向）の座標の
最大値と最小値から決定される。
部５により得られる被写体像の大きさの推定値１１（画
像中の被写体像の大きさＹ）と、領域抽出部６により得
られる各抽出領域の大きさ（各抽出領域の画像データ１
３）とが比較されて、推定値１１に最も近い大きさの抽
出領域が被写体像として判定され、この結果が出力され
る。ここでは、領域抽出部６で得られる各抽出領域の大
きさは、抽出領域の縦方向（もしくは横方向）の座標の
最大値と最小値から決定される。
【００２９】本実施例では、被写体像の抽出における判
定には、被写体像の大きさ（長さ）を用いたが、これに
限られず、被写体の形状を利用して画像中の被写体像の
面積から判定を行なう方法もある。このように大きさで
はなく領域の面積で比較を行なう場合には、領域抽出部
６で得られる抽出領域の画像をビットマップと考えて、
抽出領域内の点の数を使用する。
定には、被写体像の大きさ（長さ）を用いたが、これに
限られず、被写体の形状を利用して画像中の被写体像の
面積から判定を行なう方法もある。このように大きさで
はなく領域の面積で比較を行なう場合には、領域抽出部
６で得られる抽出領域の画像をビットマップと考えて、
抽出領域内の点の数を使用する。
【００３０】上述のようにして、撮像装置２にて画像中
から被写体像を抽出しようとする場合、その被写体像以
外の物、すなわちノイズが抽出されることなく、目的の
被写体像のみを正しく抽出することが可能となる。
から被写体像を抽出しようとする場合、その被写体像以
外の物、すなわちノイズが抽出されることなく、目的の
被写体像のみを正しく抽出することが可能となる。
【００３１】従来技術では、背景撮像時と被写体撮像時
での焦点距離が違っていると、二つの画像を比較した
時、背景物の大きさが異なっているように写り、領域抽
出処理において画像間の差分を取ると、背景物の一部が
ノイズとして抽出される。また、背景撮像時と被写体撮
像時での背景が変化していても被写体像以外のものがノ
イズとして抽出される。
での焦点距離が違っていると、二つの画像を比較した
時、背景物の大きさが異なっているように写り、領域抽
出処理において画像間の差分を取ると、背景物の一部が
ノイズとして抽出される。また、背景撮像時と被写体撮
像時での背景が変化していても被写体像以外のものがノ
イズとして抽出される。
【００３２】これに対し、本発明では、被写体像と思わ
れる領域を全て抽出しておき、これらの被写体像と思わ
れる領域の候補の中から、理論的に推定される画像中の
被写体像の大きさに最も近いものを選び出すことによ
り、背景撮像時と被写体撮像時での背景の変化部分や焦
点距離のずれなどがあっても、ノイズが抽出されること
なく、目的の被写体像を正しく抽出することができる。
れる領域を全て抽出しておき、これらの被写体像と思わ
れる領域の候補の中から、理論的に推定される画像中の
被写体像の大きさに最も近いものを選び出すことによ
り、背景撮像時と被写体撮像時での背景の変化部分や焦
点距離のずれなどがあっても、ノイズが抽出されること
なく、目的の被写体像を正しく抽出することができる。
【００３３】（第２の実施例）本実施例は、上述した第
１の実施例のように、被写体を撮像した撮像装置から撮
影情報と画像データが別々に出力されるものではなく、
例えば、あるファイルとして、画像データと撮影情報の
両方が組になったデータとして存在し、抽出すべき被写
体の大きさｙがわかっている場合の被写体像抽出装置に
ついて説明する。
１の実施例のように、被写体を撮像した撮像装置から撮
影情報と画像データが別々に出力されるものではなく、
例えば、あるファイルとして、画像データと撮影情報の
両方が組になったデータとして存在し、抽出すべき被写
体の大きさｙがわかっている場合の被写体像抽出装置に
ついて説明する。
【００３４】図４は、本発明の被写体像抽出装置の第２
の実施例の構成を最もよく表わすブロック図である。こ
こでは、図１で示した第１の実施例と同じ構成部分につ
いては同じ符号を付してある。
の実施例の構成を最もよく表わすブロック図である。こ
こでは、図１で示した第１の実施例と同じ構成部分につ
いては同じ符号を付してある。
【００３５】本実施例の被写体像抽出装置は、図４に示
すように、抽出すべき被写体の大きさｙを保持している
情報メモリ３と、画像データと撮影情報が一緒になった
画像撮影データ４１が入力され、かつ情報メモリ３から
の情報が入力される情報入力部４０と、被写体が画像１
２中でどのくらいの大きさであるかを推定する被写体像
推定部５と、情報入力部４で分離された画像データ１２
から被写体像と思われる領域を抽出する領域抽出部６と
を備え、さらに、被写体像推定部５で得られた被写体像
の大きさの推定値１１と、領域抽出部６で得られた抽出
領域の画像データ１３が入力され、抽出領域の画像デー
タ１３より抽出領域の大きさを計算し、その計算結果と
被写体像の大きさの推定値１１とを比較し、抽出領域の
画像データ１３の各領域が被写体像となっているか否か
を判定する判定部７を備えている。
すように、抽出すべき被写体の大きさｙを保持している
情報メモリ３と、画像データと撮影情報が一緒になった
画像撮影データ４１が入力され、かつ情報メモリ３から
の情報が入力される情報入力部４０と、被写体が画像１
２中でどのくらいの大きさであるかを推定する被写体像
推定部５と、情報入力部４で分離された画像データ１２
から被写体像と思われる領域を抽出する領域抽出部６と
を備え、さらに、被写体像推定部５で得られた被写体像
の大きさの推定値１１と、領域抽出部６で得られた抽出
領域の画像データ１３が入力され、抽出領域の画像デー
タ１３より抽出領域の大きさを計算し、その計算結果と
被写体像の大きさの推定値１１とを比較し、抽出領域の
画像データ１３の各領域が被写体像となっているか否か
を判定する判定部７を備えている。
【００３６】次に、本実施例での被写体像の抽出処理に
ついて説明する。
ついて説明する。
【００３７】情報入力部４０に入力される画像撮影デー
タ４１は、画像データ１２と撮影情報とが足し合わされ
ているものである。そして、その情報入力部４０では、
画像撮影データ４１は画像データ１２と撮影情報とに分
離され、画像データ１２は領域抽出部６へ送られる。こ
こでいう撮影情報とは、撮影時の焦点距離ｆ、撮像時に
使用したセンサの画素数・大きさ、および図２中の物体
側焦点Ｆから被写体までの距離ｘ、もしくは像側焦点
Ｆ’から像までの距離ｘ’である。これらの情報は、画
像１枚毎に送られてもいいし、変更があった時だけ送ら
れてもよい。データの型に関してはここでは限定しな
い。
タ４１は、画像データ１２と撮影情報とが足し合わされ
ているものである。そして、その情報入力部４０では、
画像撮影データ４１は画像データ１２と撮影情報とに分
離され、画像データ１２は領域抽出部６へ送られる。こ
こでいう撮影情報とは、撮影時の焦点距離ｆ、撮像時に
使用したセンサの画素数・大きさ、および図２中の物体
側焦点Ｆから被写体までの距離ｘ、もしくは像側焦点
Ｆ’から像までの距離ｘ’である。これらの情報は、画
像１枚毎に送られてもいいし、変更があった時だけ送ら
れてもよい。データの型に関してはここでは限定しな
い。
【００３８】そして、情報メモリ３から入力される、抽
出すべき被写体の大きさｙと撮影情報とを合わせて推定
データ４２として、被写体像推定部５に送る。
出すべき被写体の大きさｙと撮影情報とを合わせて推定
データ４２として、被写体像推定部５に送る。
【００３９】被写体像抽出部５、領域抽出部６、判定部
７での処理は、第１の実施例と同じである。
７での処理は、第１の実施例と同じである。
【００４０】
【発明の効果】本発明は、以上のように構成されている
ので、以下に記載するような効果を奏する。
ので、以下に記載するような効果を奏する。
【００４１】請求項１または請求項２に記載の発明は、
画像中より被写体像と思われる領域を全て抽出してお
き、これらの被写体像と思われる領域の候補の中から、
理論的に推定される画像中の被写体像の大きさに最も近
いものを選び出すことにより、背景撮像時と被写体撮像
時での背景の変化部分や焦点距離のずれなどがあって
も、ノイズが抽出されることなく、目的の被写体像が精
度よく抽出することができる。
画像中より被写体像と思われる領域を全て抽出してお
き、これらの被写体像と思われる領域の候補の中から、
理論的に推定される画像中の被写体像の大きさに最も近
いものを選び出すことにより、背景撮像時と被写体撮像
時での背景の変化部分や焦点距離のずれなどがあって
も、ノイズが抽出されることなく、目的の被写体像が精
度よく抽出することができる。
【図１】本発明の被写体像抽出装置の一実施例の構成を
最もよく表わすブロック図である。
最もよく表わすブロック図である。
【図２】被写体像の大きさを推定する原理を説明するた
めの図である。
めの図である。
【図３】得られた画像と背景画像との差分により被写体
像だと思われる領域を抽出する方式を示すブロック図で
ある。
像だと思われる領域を抽出する方式を示すブロック図で
ある。
【図４】本発明の被写体像抽出装置の第２の実施例の構
成を最もよく表わすブロック図である。
成を最もよく表わすブロック図である。
１ 被写体 ２ 撮像装置 ３ 情報メモリ ４，４０ 情報入力部 ５ 被写体像推定部 ６ 領域抽出部 ７ 判定部 １０ 撮影情報 １１ 被写体像の大きさの推定値 １２ 画像データ １３ 抽出領域の画像データ ３０ 画像メモリ ３１ 背景メモリ ３２ 差分計算部 ４１ 画像撮影データ
フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０３Ｂ 13/36 Ｈ０４Ｎ 5/243 7/18 Ｋ Ｇ０３Ｂ 3/00 Ａ
Claims (2)
- 【請求項１】 撮像装置を使用して得られた画像より被
写体像を抽出する被写体像抽出装置において、 被写体像を抽出すべき画像中の被写体像の大きさを推定
するために必要となる情報を保持する情報部と、 前記情報部からの情報により画像中の被写体像の大きさ
を推定する被写体像推定部と、 画像中より被写体像と思われる領域を抽出する領域抽出
部と、 前記領域抽出部で抽出される抽出領域が被写体像かどう
かを、前記被写体像推定部で推定した被写体像の大きさ
と比較することにより判定する判定部と、を有すること
を特徴とする、被写体像抽出装置。 - 【請求項２】 被写体像を抽出すべき画像中の被写体像
の大きさを推定するために必要となる情報とは、被写体
の大きさ、撮像装置の焦点距離、物体側の主点から物体
の一部までの距離もしくは像側の主点から像までの距
離、および撮像装置のセンサに関する情報であることを
特徴とする、請求項１記載の被写体像抽出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6010189A JPH07220095A (ja) | 1994-02-01 | 1994-02-01 | 被写体像抽出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6010189A JPH07220095A (ja) | 1994-02-01 | 1994-02-01 | 被写体像抽出装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07220095A true JPH07220095A (ja) | 1995-08-18 |
Family
ID=11743346
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6010189A Pending JPH07220095A (ja) | 1994-02-01 | 1994-02-01 | 被写体像抽出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07220095A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5995649A (en) * | 1996-09-20 | 1999-11-30 | Nec Corporation | Dual-input image processor for recognizing, isolating, and displaying specific objects from the input images |
| US6181815B1 (en) | 1997-02-25 | 2001-01-30 | Nec Corporation | Subject image extraction device |
| JP2009076012A (ja) * | 2007-09-25 | 2009-04-09 | Toyota Central R&D Labs Inc | 物体識別装置 |
-
1994
- 1994-02-01 JP JP6010189A patent/JPH07220095A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US5995649A (en) * | 1996-09-20 | 1999-11-30 | Nec Corporation | Dual-input image processor for recognizing, isolating, and displaying specific objects from the input images |
| US6181815B1 (en) | 1997-02-25 | 2001-01-30 | Nec Corporation | Subject image extraction device |
| JP2009076012A (ja) * | 2007-09-25 | 2009-04-09 | Toyota Central R&D Labs Inc | 物体識別装置 |
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