JPH07234938A - 画像位置・動き検出方法 - Google Patents
画像位置・動き検出方法Info
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- JPH07234938A JPH07234938A JP6025118A JP2511894A JPH07234938A JP H07234938 A JPH07234938 A JP H07234938A JP 6025118 A JP6025118 A JP 6025118A JP 2511894 A JP2511894 A JP 2511894A JP H07234938 A JPH07234938 A JP H07234938A
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- Processing Of Color Television Signals (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 複数の被写体がある場合や背景が動く場合で
も被写体の位置および動きを精度よく検出することがで
きる画像位置・動き検出方法を提供する。 【構成】 画像データを複数の矩形ブロックに分割し
て、その各ブロックごとに各画素を水平方向および垂直
方向に順次走査し、各画素の色信号が所望の色特徴量の
集合に属する度合を示す帰属度を累積加算して、１ライ
ンごとに帰属度の総和を求め、各ブロックの垂直軸およ
び水平軸に射影された全水平ラインおよび全垂直ライン
の帰属度の総和の分布を求め、この分布により、所望の
色特徴量の集合に属する部分領域を抽出する。
も被写体の位置および動きを精度よく検出することがで
きる画像位置・動き検出方法を提供する。 【構成】 画像データを複数の矩形ブロックに分割し
て、その各ブロックごとに各画素を水平方向および垂直
方向に順次走査し、各画素の色信号が所望の色特徴量の
集合に属する度合を示す帰属度を累積加算して、１ライ
ンごとに帰属度の総和を求め、各ブロックの垂直軸およ
び水平軸に射影された全水平ラインおよび全垂直ライン
の帰属度の総和の分布を求め、この分布により、所望の
色特徴量の集合に属する部分領域を抽出する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、画像データにおいて
被写体の領域を抽出し、その位置および動きを検出し、
予測する画像処理方法における画像位置・動き検出方法
に関するものである。
被写体の領域を抽出し、その位置および動きを検出し、
予測する画像処理方法における画像位置・動き検出方法
に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像処理方法では、被写体の領域
を抽出するために、画像データの全体を垂直および水平
方向に走査して、水平および垂直軸において、ある被写
体の色特徴量の集合に属する画素の度数分布Ｈ（ｘ），
Ｖ（ｙ）を求めていた。そして、それぞれの度数分布Ｈ
（ｘ），Ｖ（ｙ）がある一定の度数値ｍ、ｎ以上である
領域を所望の被写体の領域Ｒ（ｘ，ｙ）として抽出して
いた。すなわち、｛Ｒ（ｘ，ｙ）｜ Ｈ（ｘ）＞ｍ ，
Ｖ（ｙ）＞ｎ｝である。
を抽出するために、画像データの全体を垂直および水平
方向に走査して、水平および垂直軸において、ある被写
体の色特徴量の集合に属する画素の度数分布Ｈ（ｘ），
Ｖ（ｙ）を求めていた。そして、それぞれの度数分布Ｈ
（ｘ），Ｖ（ｙ）がある一定の度数値ｍ、ｎ以上である
領域を所望の被写体の領域Ｒ（ｘ，ｙ）として抽出して
いた。すなわち、｛Ｒ（ｘ，ｙ）｜ Ｈ（ｘ）＞ｍ ，
Ｖ（ｙ）＞ｎ｝である。
【０００３】また、従来の方法では、被写体の位置を、
Ｒ（ｘ、ｙ）の各画素についての垂直よび水平軸に射影
した度数分布の中心により求めていた。たとえば図７
は、人顔の肌色の特徴量を用いた画像位置検出方法の例
である。画像データの全体を垂直方向および水平方向に
走査して、人顔の肌色領域に属する画素度数分布を求
め、その分布の中心により、人顔の肌色領域の位置を検
出していた。
Ｒ（ｘ、ｙ）の各画素についての垂直よび水平軸に射影
した度数分布の中心により求めていた。たとえば図７
は、人顔の肌色の特徴量を用いた画像位置検出方法の例
である。画像データの全体を垂直方向および水平方向に
走査して、人顔の肌色領域に属する画素度数分布を求
め、その分布の中心により、人顔の肌色領域の位置を検
出していた。
【０００４】また従来の画像動き検出方法では、被写体
の動きを検出するために、（ａ）所望の被写体と同じ色
特徴量をもつ領域、および（ｂ）差分ベクトルにより抽
出した動き領域、を位置検出の対象としてきた。すなわ
ち、複数の画像データにおいて、前記（ａ）は被写体と
同じ色特徴量をもつ領域の位置の変化により、被写体の
動きを検出していた。前記（ｂ）は異なる画素データに
おいて、各画素の映像信号の差分ベクトルにより動きの
領域を検出していた。たとえば、固定した背景と動く被
写体とがある画像において、動く被写体を抽出してい
た。
の動きを検出するために、（ａ）所望の被写体と同じ色
特徴量をもつ領域、および（ｂ）差分ベクトルにより抽
出した動き領域、を位置検出の対象としてきた。すなわ
ち、複数の画像データにおいて、前記（ａ）は被写体と
同じ色特徴量をもつ領域の位置の変化により、被写体の
動きを検出していた。前記（ｂ）は異なる画素データに
おいて、各画素の映像信号の差分ベクトルにより動きの
領域を検出していた。たとえば、固定した背景と動く被
写体とがある画像において、動く被写体を抽出してい
た。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】従来の画像位置検出方
法において、所望の色特徴量に係るある一つの部分領域
の位置を、その部分領域に属する画素の度数分布Ｈ
（ｘ），Ｖ（ｙ）の中心により表すには、その部分領域
が一つの連続領域であることが必要である。しかし、た
とえば、Ｈ（ｘ），Ｖ（ｙ）が複数の極大値を持つ場合
では、その部分領域は、複数の非連結な領域である。従
来の方法の一つの課題は、このような非連結な部分領域
の中心を検出できないことであった。すなわち、図７の
ように、複数の人間が写った画像において、肌色領域
Ａ，Ｂを用いて顔の位置を検出する場合を考える。とこ
ろが、図７で記号Ｌ１とＬ２は、水平軸と垂直軸で、斜
線で示した顔の肌色領域ＡとＢの画素度数分布の中心で
あるが、人顔の領域Ａ、Ｂの位置とは異なっている。
法において、所望の色特徴量に係るある一つの部分領域
の位置を、その部分領域に属する画素の度数分布Ｈ
（ｘ），Ｖ（ｙ）の中心により表すには、その部分領域
が一つの連続領域であることが必要である。しかし、た
とえば、Ｈ（ｘ），Ｖ（ｙ）が複数の極大値を持つ場合
では、その部分領域は、複数の非連結な領域である。従
来の方法の一つの課題は、このような非連結な部分領域
の中心を検出できないことであった。すなわち、図７の
ように、複数の人間が写った画像において、肌色領域
Ａ，Ｂを用いて顔の位置を検出する場合を考える。とこ
ろが、図７で記号Ｌ１とＬ２は、水平軸と垂直軸で、斜
線で示した顔の肌色領域ＡとＢの画素度数分布の中心で
あるが、人顔の領域Ａ、Ｂの位置とは異なっている。
【０００６】また、従来の色特徴量を用いた画像動き検
出方法では、先ず、その色特徴量の集合に属する領域の
位置を抽出する必要がある。しかし、従来の画像動き検
出法では、図７のような複数の非連結な部分領域の位置
を検出できず、その部分領域の動きを検出できない課題
があった。また従来の差ベクトルによる画像動き検出方
法では、その背景が移動する場合には、被写体の動き領
域を容易に抽出できない課題があった。したがって被写
体を移動するカメラで撮影すると、従来の方法では、背
景も動くので、被写体の動きを検出することは容易でな
かった。
出方法では、先ず、その色特徴量の集合に属する領域の
位置を抽出する必要がある。しかし、従来の画像動き検
出法では、図７のような複数の非連結な部分領域の位置
を検出できず、その部分領域の動きを検出できない課題
があった。また従来の差ベクトルによる画像動き検出方
法では、その背景が移動する場合には、被写体の動き領
域を容易に抽出できない課題があった。したがって被写
体を移動するカメラで撮影すると、従来の方法では、背
景も動くので、被写体の動きを検出することは容易でな
かった。
【０００７】したがって、この発明の目的は、複数の被
写体がある場合や背景が動く場合でも被写体の位置およ
び動きを精度よく検出することができる画像位置・動き
検出方法を提供することである。
写体がある場合や背景が動く場合でも被写体の位置およ
び動きを精度よく検出することができる画像位置・動き
検出方法を提供することである。
【０００８】
【課題を解決するための手段】請求項１の画像位置検出
方法は、画像データを複数の矩形ブロックに分割して、
その各ブロックにおいて、各画素を水平方向および垂直
方向に順次走査し、各画素の色信号が所望の色特徴量の
集合に属する度合を示す帰属度を累積加算して、１ライ
ンの帰属度の総和を求め、各ブロックの垂直軸および水
平軸に射影された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰
属度の総和の分布を求め、この分布により、所望の色特
徴量の集合に属する部分領域を抽出することを特徴とす
るものである。
方法は、画像データを複数の矩形ブロックに分割して、
その各ブロックにおいて、各画素を水平方向および垂直
方向に順次走査し、各画素の色信号が所望の色特徴量の
集合に属する度合を示す帰属度を累積加算して、１ライ
ンの帰属度の総和を求め、各ブロックの垂直軸および水
平軸に射影された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰
属度の総和の分布を求め、この分布により、所望の色特
徴量の集合に属する部分領域を抽出することを特徴とす
るものである。
【０００９】請求項２の画像位置検出方法は、請求項１
において、画像上の所望の色特徴量の集合に属する部分
領域の位置を、各ブロックの垂直軸および水平軸に射影
された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度総和の
分布の中心位置により求めるものである。請求項３の画
像位置検出方法は、請求項２において、画像データを分
割する複数のブロックごとに、所望の色特徴量の集合へ
の帰属度の総和を求め、その帰属度の総和がある基準値
以上であるブロックにおいて、相互に連続して隣接する
ブロック集合である連続ブロック群を抽出し、所望の色
特徴量に係る任意の部分領域の中心位置を、その部分領
域が含まれる連続ブロック群のブロックごとに求めた全
水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度の総和の分布の
中心位置と、連続ブロック群の各ブロックの帰属度の総
和とを用いて、求めるものである。
において、画像上の所望の色特徴量の集合に属する部分
領域の位置を、各ブロックの垂直軸および水平軸に射影
された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度総和の
分布の中心位置により求めるものである。請求項３の画
像位置検出方法は、請求項２において、画像データを分
割する複数のブロックごとに、所望の色特徴量の集合へ
の帰属度の総和を求め、その帰属度の総和がある基準値
以上であるブロックにおいて、相互に連続して隣接する
ブロック集合である連続ブロック群を抽出し、所望の色
特徴量に係る任意の部分領域の中心位置を、その部分領
域が含まれる連続ブロック群のブロックごとに求めた全
水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度の総和の分布の
中心位置と、連続ブロック群の各ブロックの帰属度の総
和とを用いて、求めるものである。
【００１０】請求項４の画像動き検出方法は、請求項３
の画像位置検出方法により求めた二つの画像データの中
心位置の相互間の距離を求めることにより、所望の色特
徴量に係る部分領域の動き量を検出することを特徴とす
るものである。請求項５の画像動き検出方法は、ある時
間間隔でサンプリングされた複数の画像データにおけ
る、それぞれの所望の色特徴量に係る部分領域の中心位
置を、請求項３の画像位置検出方法により求め、これら
の中心位置の時系列からある時間後における部分領域の
中心位置の予測値を求めるものである。
の画像位置検出方法により求めた二つの画像データの中
心位置の相互間の距離を求めることにより、所望の色特
徴量に係る部分領域の動き量を検出することを特徴とす
るものである。請求項５の画像動き検出方法は、ある時
間間隔でサンプリングされた複数の画像データにおけ
る、それぞれの所望の色特徴量に係る部分領域の中心位
置を、請求項３の画像位置検出方法により求め、これら
の中心位置の時系列からある時間後における部分領域の
中心位置の予測値を求めるものである。
【００１１】
【作用】請求項１の画像位置検出方法によれば、画像デ
ータにおいて、画素の色信号と所望の被写体の色特徴量
の集合への帰属度の関係により、所望の色特徴量を持つ
部分領域をブロック単位で抽出するため、被写体の任意
の部分領域の位置を精度よく検出でき、たとえば映像機
器で撮影した画像において複数の被写体が存在する画像
でも、また移動中のカメラで撮影された背景が動く画像
でも検出することができる。
ータにおいて、画素の色信号と所望の被写体の色特徴量
の集合への帰属度の関係により、所望の色特徴量を持つ
部分領域をブロック単位で抽出するため、被写体の任意
の部分領域の位置を精度よく検出でき、たとえば映像機
器で撮影した画像において複数の被写体が存在する画像
でも、また移動中のカメラで撮影された背景が動く画像
でも検出することができる。
【００１２】請求項２の画像位置検出方法によれば、請
求項１において、所望の色特徴量の集合に属する部分領
域の画像上の位置を、各ブロックの垂直軸および水平軸
に射影された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度
総和の分布の中心位置により求めるため、請求項１と同
作用のほか、部分領域の中心位置を精度よく検出でき
る。
求項１において、所望の色特徴量の集合に属する部分領
域の画像上の位置を、各ブロックの垂直軸および水平軸
に射影された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度
総和の分布の中心位置により求めるため、請求項１と同
作用のほか、部分領域の中心位置を精度よく検出でき
る。
【００１３】請求項３の画像位置検出方法によれば、請
求項２において、画像データを分割する複数のブロック
ごとに、所望の色特徴量の集合への帰属度の総和を求
め、その帰属度の総和がある基準値以上であるブロック
において、相互に連続して隣接するブロック集合である
連続ブロック群を抽出し、所望の色特徴量に係る任意の
部分領域の中心位置を、その部分領域が含まれる連続ブ
ロック群のブロックごとに求めた全水平ラインおよび全
垂直ラインの帰属度の総和の分布の中心位置と、連続ブ
ロック群の各ブロックの帰属度の総和とを用いて求める
ため、請求項２の作用のほか、部分領域の中心位置を連
続ブロック群単位で求めることができる。
求項２において、画像データを分割する複数のブロック
ごとに、所望の色特徴量の集合への帰属度の総和を求
め、その帰属度の総和がある基準値以上であるブロック
において、相互に連続して隣接するブロック集合である
連続ブロック群を抽出し、所望の色特徴量に係る任意の
部分領域の中心位置を、その部分領域が含まれる連続ブ
ロック群のブロックごとに求めた全水平ラインおよび全
垂直ラインの帰属度の総和の分布の中心位置と、連続ブ
ロック群の各ブロックの帰属度の総和とを用いて求める
ため、請求項２の作用のほか、部分領域の中心位置を連
続ブロック群単位で求めることができる。
【００１４】請求項４の画像動き検出方法によれば、請
求項３の画像位置検出方法により求めた二つの画像デー
タの中心位置の相互間の距離を求めることにより、所望
の色特徴量に係る部分領域の動き量を検出するため、撮
影した画像において、被写体の任意の部分領域を抽出
し、その動きを精度よく検出することができ、またその
運動を解析することもできる。しかも複数の被写体が存
在する画像でも、１つの被写体の部分領域に着目して、
その被写体の動きを検出することができるとともに、移
動中のカメラで撮影された背景が動く画像でも、任意の
被写体の動きを検出できる。
求項３の画像位置検出方法により求めた二つの画像デー
タの中心位置の相互間の距離を求めることにより、所望
の色特徴量に係る部分領域の動き量を検出するため、撮
影した画像において、被写体の任意の部分領域を抽出
し、その動きを精度よく検出することができ、またその
運動を解析することもできる。しかも複数の被写体が存
在する画像でも、１つの被写体の部分領域に着目して、
その被写体の動きを検出することができるとともに、移
動中のカメラで撮影された背景が動く画像でも、任意の
被写体の動きを検出できる。
【００１５】請求項５の画像動き検出方法によれば、あ
る時間間隔でサンプリングされた複数の画像データにお
ける、それぞれの所望の色特徴量に係る部分領域の中心
位置を、請求項３の画像位置検出方法により求め、これ
らの中心位置の時系列からある時間後における部分領域
の中心位置の予測値を求めるため、請求項４の作用のほ
か、被写体の部分領域の中心位置の動き量とある時間後
の予測値をブロック単位で求めることができ、被写体の
動きの予測ができる。
る時間間隔でサンプリングされた複数の画像データにお
ける、それぞれの所望の色特徴量に係る部分領域の中心
位置を、請求項３の画像位置検出方法により求め、これ
らの中心位置の時系列からある時間後における部分領域
の中心位置の予測値を求めるため、請求項４の作用のほ
か、被写体の部分領域の中心位置の動き量とある時間後
の予測値をブロック単位で求めることができ、被写体の
動きの予測ができる。
【００１６】
【実施例】この発明の第１の実施例を図１ないし図３に
基づいて説明する。すなわち、まず図２は、画像データ
の２次元（ｘ，ｙ）配列のブロック分割の例を示してい
る。この画像データは正方形を単位とする２０個のブロ
ックｂ０，ｂ１，ｂ２等に分割している。この図２では
画像データに、所望の色特徴量の集合に属する被写体の
領域１，２があり、領域１はブロックｂ０，ｂ１に、領
域２はブロックｂ２に含まれている。
基づいて説明する。すなわち、まず図２は、画像データ
の２次元（ｘ，ｙ）配列のブロック分割の例を示してい
る。この画像データは正方形を単位とする２０個のブロ
ックｂ０，ｂ１，ｂ２等に分割している。この図２では
画像データに、所望の色特徴量の集合に属する被写体の
領域１，２があり、領域１はブロックｂ０，ｂ１に、領
域２はブロックｂ２に含まれている。
【００１７】図３は、所望の色特徴量（色相）の集合の
例を示している。色差信号は横軸となるｒ−ｙｙ、縦軸
となるｂ−ｙｙで、色相の角度はａｒｇである。ただ
し、ｒは赤、ｂは青、ｙｙは輝度信号である。ここで、
画素の色相角ａｒｇが斜線で示した色相角度の範囲にあ
るとき、その画素の色相集合への帰属度は１であると
し、その範囲外にあるとき、０であるとする。
例を示している。色差信号は横軸となるｒ−ｙｙ、縦軸
となるｂ−ｙｙで、色相の角度はａｒｇである。ただ
し、ｒは赤、ｂは青、ｙｙは輝度信号である。ここで、
画素の色相角ａｒｇが斜線で示した色相角度の範囲にあ
るとき、その画素の色相集合への帰属度は１であると
し、その範囲外にあるとき、０であるとする。
【００１８】なお、各画素の色信号と所望の色特徴量の
集合への帰属度の関係をファジイのメンバーシップ関数
を用いて規定してもよい。ファジイのメンバーシップ関
数は、被写体の色特徴量の集合のもつ曖昧さを表現でき
る。また、色の特徴量は、ｒ−ｙｙ，ｂ−ｙｙの色差信
号の大きさ、あるいは、ｒ，ｇ（緑），ｂの色信号の大
きさであってもよい。
集合への帰属度の関係をファジイのメンバーシップ関数
を用いて規定してもよい。ファジイのメンバーシップ関
数は、被写体の色特徴量の集合のもつ曖昧さを表現でき
る。また、色の特徴量は、ｒ−ｙｙ，ｂ−ｙｙの色差信
号の大きさ、あるいは、ｒ，ｇ（緑），ｂの色信号の大
きさであってもよい。
【００１９】この実施例の画像位置検出方法は、画像デ
ータにおいて、各画素の色信号から所望の色特徴量の集
合への帰属度を求め、その帰属度を用いて所望の色特徴
量を持つ部分領域を抽出し、その領域の位置を矩形ブロ
ック単位で求める。以下に、その手順を示す。 （１）各ブロックの画素を水平方向に順次走査して、所
望の色特徴量の集合への帰属度の１水平ラインの総和を
各ブロックの垂直軸に射影して、全水平ラインの帰属度
の総和の分布ｖ（ｙ）を求める。 （２）各ブロックの画素を垂直方向に順次走査して、所
望の色特徴量の集合への帰属度の１垂直ラインの総和を
各ブロックの水平軸に射影して、全垂直ラインの帰属度
の総和の分布ｈ（ｘ）を求める。
ータにおいて、各画素の色信号から所望の色特徴量の集
合への帰属度を求め、その帰属度を用いて所望の色特徴
量を持つ部分領域を抽出し、その領域の位置を矩形ブロ
ック単位で求める。以下に、その手順を示す。 （１）各ブロックの画素を水平方向に順次走査して、所
望の色特徴量の集合への帰属度の１水平ラインの総和を
各ブロックの垂直軸に射影して、全水平ラインの帰属度
の総和の分布ｖ（ｙ）を求める。 （２）各ブロックの画素を垂直方向に順次走査して、所
望の色特徴量の集合への帰属度の１垂直ラインの総和を
各ブロックの水平軸に射影して、全垂直ラインの帰属度
の総和の分布ｈ（ｘ）を求める。
【００２０】図１（ａ）は、図２の被写体の領域１が含
まれるブロックｂ０について、また図１（ｂ）はブロッ
クｂ１について、それぞれ水平軸および垂直軸に射影し
た各ラインの帰属度の総和の分布ｈ（ｘ）およびｖ
（ｙ）を示している。 （３）所望の色特徴量の集合への帰属度が０より大きい
部分領域に着目し、その領域を含むブロックごとに、そ
の帰属度の総和Ｓｊを求める。そして、その総和Ｓｊが
ある基準値ｄ以上（Ｓｊ＞ｄ）であるブロックであり、
しかも連続するブロック群を抽出する。
まれるブロックｂ０について、また図１（ｂ）はブロッ
クｂ１について、それぞれ水平軸および垂直軸に射影し
た各ラインの帰属度の総和の分布ｈ（ｘ）およびｖ
（ｙ）を示している。 （３）所望の色特徴量の集合への帰属度が０より大きい
部分領域に着目し、その領域を含むブロックごとに、そ
の帰属度の総和Ｓｊを求める。そして、その総和Ｓｊが
ある基準値ｄ以上（Ｓｊ＞ｄ）であるブロックであり、
しかも連続するブロック群を抽出する。
【００２１】図１（ａ）のブロックｂ０の帰属度の総和
（総度数）Ｓ０、図１（ｂ）のブロックｂ１の帰属度の
総和Ｓ１は共にｄ以上であり、ブロックｂ０，ｂ１は領
域１に係る連続ブロック群を構成する。一方ブロックｂ
２は、その帰属度の総和Ｓ２はｄ以下であるので、領域
２の連続ブロック群ではない。 （４）前記した（３）で抽出した連続ブロック群を構成
する各ブロックにおいて、前記した（１）の帰属度の総
和の分布ｈ（ｘ）およびｖ（ｙ）の中心位置（ｘｍ，ｙ
ｍ）を求める。その中心位置は、ｈ（ｘ）およびｖ
（ｙ）の平均値あるいは重心、ｈ（ｘ）およびｖ（ｙ）
がそれぞれ最大値となる、もしくは、ブロック内の帰属
度の総和の５０％となるｘおよびｙ、である。ここで
は、中心位置（ｘｍ，ｙｍ）は、ｈ（ｘ），ｖ（ｙ）の
重心とする。 （５）所望の色特徴量の集合に係る任意の部分領域の中
心位置を、その領域を含む連続ブロック群の各ブロック
におけるｈ（ｘ），ｖ（ｙ）の中心位置と帰属度の総和
とから求める。
（総度数）Ｓ０、図１（ｂ）のブロックｂ１の帰属度の
総和Ｓ１は共にｄ以上であり、ブロックｂ０，ｂ１は領
域１に係る連続ブロック群を構成する。一方ブロックｂ
２は、その帰属度の総和Ｓ２はｄ以下であるので、領域
２の連続ブロック群ではない。 （４）前記した（３）で抽出した連続ブロック群を構成
する各ブロックにおいて、前記した（１）の帰属度の総
和の分布ｈ（ｘ）およびｖ（ｙ）の中心位置（ｘｍ，ｙ
ｍ）を求める。その中心位置は、ｈ（ｘ）およびｖ
（ｙ）の平均値あるいは重心、ｈ（ｘ）およびｖ（ｙ）
がそれぞれ最大値となる、もしくは、ブロック内の帰属
度の総和の５０％となるｘおよびｙ、である。ここで
は、中心位置（ｘｍ，ｙｍ）は、ｈ（ｘ），ｖ（ｙ）の
重心とする。 （５）所望の色特徴量の集合に係る任意の部分領域の中
心位置を、その領域を含む連続ブロック群の各ブロック
におけるｈ（ｘ），ｖ（ｙ）の中心位置と帰属度の総和
とから求める。
【００２２】すなわち、図２の部分領域１の中心位置
（ｘｇ，ｙｇ）を、連続ブロック群のブロックｂ０とｂ
１における図１のｈ（ｙ），ｖ（ｘ）の重心３（ｘｍ
０，ｙｍ０）および重心４（ｘｍ１，ｙｍ１）と、それ
らの総和Ｓ０、Ｓ１とから次のように求める。すなわ
ち、 ｘｇ＝（Ｓ０×ｘｍ０＋Ｓ１×ｘｍ１）／（Ｓ０＋Ｓ
１） ｙｇ＝（Ｓ０×ｙｍ０＋Ｓ１×ｙｍ１）／（Ｓ０＋Ｓ
１） 前記のようにして部分領域１を抽出することにより、ま
た部分領域１の中心を求めることにより、画像データの
部分領域１の位置が検出できることとなる。
（ｘｇ，ｙｇ）を、連続ブロック群のブロックｂ０とｂ
１における図１のｈ（ｙ），ｖ（ｘ）の重心３（ｘｍ
０，ｙｍ０）および重心４（ｘｍ１，ｙｍ１）と、それ
らの総和Ｓ０、Ｓ１とから次のように求める。すなわ
ち、 ｘｇ＝（Ｓ０×ｘｍ０＋Ｓ１×ｘｍ１）／（Ｓ０＋Ｓ
１） ｙｇ＝（Ｓ０×ｙｍ０＋Ｓ１×ｙｍ１）／（Ｓ０＋Ｓ
１） 前記のようにして部分領域１を抽出することにより、ま
た部分領域１の中心を求めることにより、画像データの
部分領域１の位置が検出できることとなる。
【００２３】この実施例によれば、画像データにおい
て、画素の色信号と所望の被写体の色特徴量の集合への
帰属度の関係により、所望の色特徴量を持つ部分領域を
ブロック単位で抽出するため、被写体の任意の部分領域
の位置を精度よく検出でき、たとえば映像機器で撮影し
た画像において複数の被写体が存在する画像でも、また
移動中のカメラで撮影された背景が動く画像でも検出す
ることができる。
て、画素の色信号と所望の被写体の色特徴量の集合への
帰属度の関係により、所望の色特徴量を持つ部分領域を
ブロック単位で抽出するため、被写体の任意の部分領域
の位置を精度よく検出でき、たとえば映像機器で撮影し
た画像において複数の被写体が存在する画像でも、また
移動中のカメラで撮影された背景が動く画像でも検出す
ることができる。
【００２４】また所望の色特徴量の集合に属する部分領
域の画像上の位置を、各ブロックの垂直軸および水平軸
に射影された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度
総和の分布の中心位置により求めるため、部分領域の中
心位置を精度よく検出できる。さらに画像データを分割
する複数のブロックごとに、所望の色特徴量の集合への
帰属度の総和を求め、その帰属度の総和がある基準値以
上であるブロックにおいて、相互に連続して隣接するブ
ロック集合である連続ブロック群を抽出し、所望の色特
徴量に係る任意の部分領域の中心位置を、その部分領域
が含まれる連続ブロック群のブロックごとに求めた全水
平ラインおよび全垂直ラインの帰属度の総和の分布の中
心位置と、連続ブロック群の各ブロックの帰属度の総和
とを用いて求めるため、部分領域の中心位置を連続ブロ
ック群単位で求めることができる。
域の画像上の位置を、各ブロックの垂直軸および水平軸
に射影された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度
総和の分布の中心位置により求めるため、部分領域の中
心位置を精度よく検出できる。さらに画像データを分割
する複数のブロックごとに、所望の色特徴量の集合への
帰属度の総和を求め、その帰属度の総和がある基準値以
上であるブロックにおいて、相互に連続して隣接するブ
ロック集合である連続ブロック群を抽出し、所望の色特
徴量に係る任意の部分領域の中心位置を、その部分領域
が含まれる連続ブロック群のブロックごとに求めた全水
平ラインおよび全垂直ラインの帰属度の総和の分布の中
心位置と、連続ブロック群の各ブロックの帰属度の総和
とを用いて求めるため、部分領域の中心位置を連続ブロ
ック群単位で求めることができる。
【００２５】この発明の第２の実施例を図４により説明
する。すなわち、この画像動き検出方法は、第１の実施
例の画像位置検出方法により求めた二つの画像データの
部分領域の中心位置の相互間の距離を求めることによ
り、所望の色特徴量に係る部分領域の動き量を検出する
ものである。図４は、被写体の動き検出方法の実施例で
あり、時間ｔ（ｎ−１），ｔ（ｎ）に得られた二枚の画
像を重ねている。図において、５は被写体Ｃの領域、６
は被写体Ｄの領域、ｐ０は時刻ｔ（ｎ−１）の被写体Ｃ
の位置（ｐｘ０，ｐｙ０）、ｐ１は時刻ｔ（ｎ）の被写
体Ｃの位置（ｐｘ１，ｐｙ１）、ｂ３〜ｂ８は画像デー
タのブロックの一部であるが、連続ブロック群を構成す
るブロックである。
する。すなわち、この画像動き検出方法は、第１の実施
例の画像位置検出方法により求めた二つの画像データの
部分領域の中心位置の相互間の距離を求めることによ
り、所望の色特徴量に係る部分領域の動き量を検出する
ものである。図４は、被写体の動き検出方法の実施例で
あり、時間ｔ（ｎ−１），ｔ（ｎ）に得られた二枚の画
像を重ねている。図において、５は被写体Ｃの領域、６
は被写体Ｄの領域、ｐ０は時刻ｔ（ｎ−１）の被写体Ｃ
の位置（ｐｘ０，ｐｙ０）、ｐ１は時刻ｔ（ｎ）の被写
体Ｃの位置（ｐｘ１，ｐｙ１）、ｂ３〜ｂ８は画像デー
タのブロックの一部であるが、連続ブロック群を構成す
るブロックである。
【００２６】同じ色特徴量の集合に属する被写体Ｃ、Ｄ
の領域５、６は非連結である。被写体Ｄは静止し、被写
体Ｃは動いているとする。各ブロックの全画素につい
て、所望の色特徴量の集合への帰属度の総和Ｓｊを求
め、そのＳｊがある基準値ｄ以上（Ｓｊ＞ｄ）であるブ
ロックを総て抽出する。このとき、ブロックｂ３，ｂ
４，ｂ５，ｂ６，ｂ７，ｂ８は被写体Ｃの部分領域に係
る連続ブロック群を構成する。時間ｔ（ｎ−１），ｔ
（ｎ）における被写体Ｃに係る部分領域の中心位置をｐ
０（ｐｘ０，ｐｙ０），ｐ１（ｐｘ１，ｐｙ１）を、連
続ブロック群の各ブロックｂｊ（ただし、ｊは３から８
である。）のｈ（ｘ）とｖ（ｙ）の重心（ｘｍ０ｊ，ｙ
ｍ０ｊ）（ｘｍ１ｊ，ｙｍ１ｊ）と帰属度の総和Ｓ０
ｊ，Ｓ１ｊとより求める。すなわち、
の領域５、６は非連結である。被写体Ｄは静止し、被写
体Ｃは動いているとする。各ブロックの全画素につい
て、所望の色特徴量の集合への帰属度の総和Ｓｊを求
め、そのＳｊがある基準値ｄ以上（Ｓｊ＞ｄ）であるブ
ロックを総て抽出する。このとき、ブロックｂ３，ｂ
４，ｂ５，ｂ６，ｂ７，ｂ８は被写体Ｃの部分領域に係
る連続ブロック群を構成する。時間ｔ（ｎ−１），ｔ
（ｎ）における被写体Ｃに係る部分領域の中心位置をｐ
０（ｐｘ０，ｐｙ０），ｐ１（ｐｘ１，ｐｙ１）を、連
続ブロック群の各ブロックｂｊ（ただし、ｊは３から８
である。）のｈ（ｘ）とｖ（ｙ）の重心（ｘｍ０ｊ，ｙ
ｍ０ｊ）（ｘｍ１ｊ，ｙｍ１ｊ）と帰属度の総和Ｓ０
ｊ，Ｓ１ｊとより求める。すなわち、
【００２７】
【数１】
【００２８】時間ｔ（ｎ−１）とｔ（ｎ）との間で、連
続ブロック群における被写体Ｃの動き量は、次のように
ｐ０とｐ１の距離ｄで表される。 ｄ＝√｛ (px0-px1)2+ (py0-py1)2 ｝ 従来の方法では、所望の色特徴量の集合に対する画面全
体の水平軸、垂直軸上で帰属度の総和分布の中心は、被
写体ＣとＤの効果を含むため、被写体Ｃの領域の中心の
みを検出できず、その動きを検出できなかった。この実
施例の方法では、被写体Ｃに係る連続ブロック群を用い
ることにより、被写体Ｃの領域の中心位置およびその動
きを従来の方法に比べて精度良く検出できる。
続ブロック群における被写体Ｃの動き量は、次のように
ｐ０とｐ１の距離ｄで表される。 ｄ＝√｛ (px0-px1)2+ (py0-py1)2 ｝ 従来の方法では、所望の色特徴量の集合に対する画面全
体の水平軸、垂直軸上で帰属度の総和分布の中心は、被
写体ＣとＤの効果を含むため、被写体Ｃの領域の中心の
みを検出できず、その動きを検出できなかった。この実
施例の方法では、被写体Ｃに係る連続ブロック群を用い
ることにより、被写体Ｃの領域の中心位置およびその動
きを従来の方法に比べて精度良く検出できる。
【００２９】すなわち、この実施例によれば、二つの画
像データの中心位置の相互間の距離を求めることによ
り、所望の色特徴量に係る部分領域の動き量を検出する
ため、撮影した画像において、被写体の任意の部分領域
を抽出し、その動きを精度よく検出することができ、ま
たその運動を解析することもできる。しかも複数の被写
体が存在する画像でも、１つの被写体の部分領域に着目
して、その被写体の動きを検出することができるととも
に、移動中のカメラで撮影された背景が動く画像でも、
任意の被写体の動きを検出できる。
像データの中心位置の相互間の距離を求めることによ
り、所望の色特徴量に係る部分領域の動き量を検出する
ため、撮影した画像において、被写体の任意の部分領域
を抽出し、その動きを精度よく検出することができ、ま
たその運動を解析することもできる。しかも複数の被写
体が存在する画像でも、１つの被写体の部分領域に着目
して、その被写体の動きを検出することができるととも
に、移動中のカメラで撮影された背景が動く画像でも、
任意の被写体の動きを検出できる。
【００３０】この発明の第３の実施例を図５に基づいて
説明する。すなわち、図５は、前記した実施例の画像位
置・動き検出方法を実施する画像位置・動き検出装置を
示す。７は固体撮像装置、８は画像メモリ、９はアドレ
ス制御装置、１０は色識別装置、１１はヒストグラム演
算装置、１２は画像位置検出装置、１３は画像動き検出
装置である。
説明する。すなわち、図５は、前記した実施例の画像位
置・動き検出方法を実施する画像位置・動き検出装置を
示す。７は固体撮像装置、８は画像メモリ、９はアドレ
ス制御装置、１０は色識別装置、１１はヒストグラム演
算装置、１２は画像位置検出装置、１３は画像動き検出
装置である。
【００３１】固体撮像装置７の映像信号を画像メモリ８
に蓄積する。アドレス制御回路９により、画像メモリ８
をブロック単位でアクセスし、各ブロックのデータを水
平方向および垂直方向に走査する。色識別装置１０は、
ブロックの各画素の映像信号を入力し、対象とする被写
体の色特徴量の集合に対する帰属度を出力する。色識別
装置１０の出力を、ヒストグラム演算装置１１に入力
し、画像メモリ８のデータをブロックごとに、水平方向
および垂直方向に走査して、所望の色特徴量の集合への
帰属度の総和を１ラインごとに求める。その帰属度の総
和を画像の物体位置検出装置１２に入力する。
に蓄積する。アドレス制御回路９により、画像メモリ８
をブロック単位でアクセスし、各ブロックのデータを水
平方向および垂直方向に走査する。色識別装置１０は、
ブロックの各画素の映像信号を入力し、対象とする被写
体の色特徴量の集合に対する帰属度を出力する。色識別
装置１０の出力を、ヒストグラム演算装置１１に入力
し、画像メモリ８のデータをブロックごとに、水平方向
および垂直方向に走査して、所望の色特徴量の集合への
帰属度の総和を１ラインごとに求める。その帰属度の総
和を画像の物体位置検出装置１２に入力する。
【００３２】この画像の物体位置検出装置１２では、各
ブロックの水平軸および垂直軸に射影した各ラインの帰
属度の総和の分布、その分布の中心、ブロックの全画素
の帰属度を求める。また、対象とする被写体の色特徴量
に係る任意部分領域の位置を、その部分領域が含まれる
連続ブロック群を用いて検出する。画像の物体動き検出
装置１３は、複数の画像データにおいて、対象とする被
写体の部分領域が含まれる連続ブロック群を単位とし
て、その被写体の部分領域の中心位置を求め、その時系
列より被写体の動き量とある時間後の中心位置の予測値
を求める。
ブロックの水平軸および垂直軸に射影した各ラインの帰
属度の総和の分布、その分布の中心、ブロックの全画素
の帰属度を求める。また、対象とする被写体の色特徴量
に係る任意部分領域の位置を、その部分領域が含まれる
連続ブロック群を用いて検出する。画像の物体動き検出
装置１３は、複数の画像データにおいて、対象とする被
写体の部分領域が含まれる連続ブロック群を単位とし
て、その被写体の部分領域の中心位置を求め、その時系
列より被写体の動き量とある時間後の中心位置の予測値
を求める。
【００３３】この発明の第４の実施例を図６に示す。す
なわち、この画像動き検出方法は、ある時間間隔でサン
プリングされた複数の画像データにおける、それぞれの
所望の色特徴量に係る部分領域の中心位置を第１の実施
例の画像位置検出方法により求め、これらの中心位置の
時系列から、ある時間後における前記部分領域の中心位
置の予測値を求めるものである。
なわち、この画像動き検出方法は、ある時間間隔でサン
プリングされた複数の画像データにおける、それぞれの
所望の色特徴量に係る部分領域の中心位置を第１の実施
例の画像位置検出方法により求め、これらの中心位置の
時系列から、ある時間後における前記部分領域の中心位
置の予測値を求めるものである。
【００３４】図６は、第４の実施例の画像動き検出方法
の例である。第１の実施例の連続ブロック群を用いて得
られた色特徴量に係るある部分領域の中心位置１４〜１
６を時間ｔ（ｎ），ｔ（ｎ−１），ｔ（ｎ−２）に対し
て、記号○で示している。これらの部分領域１８の中心
位置１４〜１６の時系列から、記号●で示す時間ｔ（ｎ
＋１）におけるその部分領域の中心位置１７の座標（ｘ
ｃ（ｎ＋１），ｙｃ（ｎ＋１））を求める。
の例である。第１の実施例の連続ブロック群を用いて得
られた色特徴量に係るある部分領域の中心位置１４〜１
６を時間ｔ（ｎ），ｔ（ｎ−１），ｔ（ｎ−２）に対し
て、記号○で示している。これらの部分領域１８の中心
位置１４〜１６の時系列から、記号●で示す時間ｔ（ｎ
＋１）におけるその部分領域の中心位置１７の座標（ｘ
ｃ（ｎ＋１），ｙｃ（ｎ＋１））を求める。
【００３５】ｘｃ（ｎ＋１）＝ｆ（ｘｃ（ｎ），ｘｃ
（ｎ−１），ｘ（ｎ−２）） ｙｃ（ｎ＋１）＝ｆ（ｙｃ（ｎ），ｙｃ（ｎ−１），ｘ
（ｎ−２）） ただし、ｆは補間の式である。さらに簡単化して、直線
近似で ｘｃ（ｎ＋１）＝ｘｃ（ｎ）＋α×（ｘｃ（ｎ）−ｘ
（ｎ−１）） ｙｃ（ｎ＋１）＝ｙｃ（ｎ）＋α×（ｙｃ（ｎ）−ｘ
（ｎ−１）） で予測してもよい。αは、予測係数である。
（ｎ−１），ｘ（ｎ−２）） ｙｃ（ｎ＋１）＝ｆ（ｙｃ（ｎ），ｙｃ（ｎ−１），ｘ
（ｎ−２）） ただし、ｆは補間の式である。さらに簡単化して、直線
近似で ｘｃ（ｎ＋１）＝ｘｃ（ｎ）＋α×（ｘｃ（ｎ）−ｘ
（ｎ−１）） ｙｃ（ｎ＋１）＝ｙｃ（ｎ）＋α×（ｙｃ（ｎ）−ｘ
（ｎ−１）） で予測してもよい。αは、予測係数である。
【００３６】この実施例によれば、被写体の部分領域の
中心位置の動き量とある時間後の予測値をブロック単位
で求めることができ、被写体の動きの予測ができる。
中心位置の動き量とある時間後の予測値をブロック単位
で求めることができ、被写体の動きの予測ができる。
【００３７】
【発明の効果】請求項１の画像位置検出方法によれば、
画像データにおいて、画素の色信号と所望の被写体の色
特徴量の集合への帰属度の関係により、所望の色特徴量
を持つ部分領域をブロック単位で抽出するため、被写体
の任意の部分領域の位置を精度よく検出でき、たとえば
映像機器で撮影した画像において複数の被写体が存在す
る画像でも、また移動中のカメラで撮影された背景が動
く画像でも検出することができるという効果がある。
画像データにおいて、画素の色信号と所望の被写体の色
特徴量の集合への帰属度の関係により、所望の色特徴量
を持つ部分領域をブロック単位で抽出するため、被写体
の任意の部分領域の位置を精度よく検出でき、たとえば
映像機器で撮影した画像において複数の被写体が存在す
る画像でも、また移動中のカメラで撮影された背景が動
く画像でも検出することができるという効果がある。
【００３８】請求項２の画像位置検出方法によれば、請
求項１において、所望の色特徴量の集合に属する部分領
域の画像上の位置を、各ブロックの垂直軸および水平軸
に射影された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度
総和の分布の中心位置により求めるため、請求項１と同
効果のほか、部分領域の中心位置を精度よく検出でき
る。
求項１において、所望の色特徴量の集合に属する部分領
域の画像上の位置を、各ブロックの垂直軸および水平軸
に射影された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度
総和の分布の中心位置により求めるため、請求項１と同
効果のほか、部分領域の中心位置を精度よく検出でき
る。
【００３９】請求項３の画像位置検出方法によれば、請
求項２において、画像データを分割する複数のブロック
ごとに、所望の色特徴量の集合への帰属度の総和を求
め、その帰属度の総和がある基準値以上であるブロック
において、相互に連続して隣接するブロック集合である
連続ブロック群を抽出し、所望の色特徴量に係る任意の
部分領域の中心位置を、その部分領域が含まれる連続ブ
ロック群のブロックごとに求めた全水平ラインおよび全
垂直ラインの帰属度の総和の分布の中心位置と、連続ブ
ロック群の各ブロックの帰属度の総和とを用いて求める
ため、請求項２の効果のほか、部分領域の中心位置を連
続ブロック群単位で求めることができる。
求項２において、画像データを分割する複数のブロック
ごとに、所望の色特徴量の集合への帰属度の総和を求
め、その帰属度の総和がある基準値以上であるブロック
において、相互に連続して隣接するブロック集合である
連続ブロック群を抽出し、所望の色特徴量に係る任意の
部分領域の中心位置を、その部分領域が含まれる連続ブ
ロック群のブロックごとに求めた全水平ラインおよび全
垂直ラインの帰属度の総和の分布の中心位置と、連続ブ
ロック群の各ブロックの帰属度の総和とを用いて求める
ため、請求項２の効果のほか、部分領域の中心位置を連
続ブロック群単位で求めることができる。
【００４０】請求項４の画像動き検出方法によれば、請
求項３の画像位置検出方法により求めた二つの画像デー
タの中心位置の相互間の距離を求めることにより、所望
の色特徴量に係る部分領域の動き量を検出するため、撮
影した画像において、被写体の任意の部分領域を抽出
し、その動きを精度よく検出することができ、またその
運動を解析することもできる。しかも複数の被写体が存
在する画像でも、１つの被写体の部分領域に着目して、
その被写体の動きを検出することができるとともに、移
動中のカメラで撮影された背景が動く画像でも、任意の
被写体の動きを検出できる。
求項３の画像位置検出方法により求めた二つの画像デー
タの中心位置の相互間の距離を求めることにより、所望
の色特徴量に係る部分領域の動き量を検出するため、撮
影した画像において、被写体の任意の部分領域を抽出
し、その動きを精度よく検出することができ、またその
運動を解析することもできる。しかも複数の被写体が存
在する画像でも、１つの被写体の部分領域に着目して、
その被写体の動きを検出することができるとともに、移
動中のカメラで撮影された背景が動く画像でも、任意の
被写体の動きを検出できる。
【００４１】請求項５の画像動き検出方法によれば、あ
る時間間隔でサンプリングされた複数の画像データにお
ける、それぞれの所望の色特徴量に係る部分領域の中心
位置を、請求項３の画像位置検出方法により求め、これ
らの中心位置の時系列からある時間後における部分領域
の中心位置の予測値を求めるため、請求項４の作用のほ
か、被写体の部分領域の中心位置の動き量とある時間後
の予測値をブロック単位で求めることができ、被写体の
動きの予測ができる。
る時間間隔でサンプリングされた複数の画像データにお
ける、それぞれの所望の色特徴量に係る部分領域の中心
位置を、請求項３の画像位置検出方法により求め、これ
らの中心位置の時系列からある時間後における部分領域
の中心位置の予測値を求めるため、請求項４の作用のほ
か、被写体の部分領域の中心位置の動き量とある時間後
の予測値をブロック単位で求めることができ、被写体の
動きの予測ができる。
【図１】この発明の第１の実施例の画像位置検出方法に
おける分割ブロックの水平・垂直軸に射影した各ライン
の帰属度の総和の分布を示す説明図である。
おける分割ブロックの水平・垂直軸に射影した各ライン
の帰属度の総和の分布を示す説明図である。
【図２】画像データをブロックに分割した状態と被写体
き領域を示す説明図である。
き領域を示す説明図である。
【図３】色差信号ｒ−ｙｙ、ｂ−ｙｙおよび位相の角度
ａｒｇで表した色特徴量（色相）の集合の例を示す説明
図である。
ａｒｇで表した色特徴量（色相）の集合の例を示す説明
図である。
【図４】第２の実施例の画像動き検出方法における被写
体の動きの状態を説明する説明図である。
体の動きの状態を説明する説明図である。
【図５】第３の実施例の画像位置・動き検出方法を実施
する画像位置・動き検出装置のブロック図である。
する画像位置・動き検出装置のブロック図である。
【図６】第４の実施例の画像動き検出方法の被写体の部
分領域の中心位置の動きを示す説明図である。
分領域の中心位置の動きを示す説明図である。
【図７】従来例の人物位置検出方法を説明する説明図で
ある。
ある。
１，２ 部分領域 ｈ（ｘ） 分布 ｖ（ｙ） 分布 ｘ，ｙ 軸 ｂ０ ブロック ｂ１ ブロック ｂ２ ブロック
───────────────────────────────────────────────────── 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 Ｈ０４Ｎ 5/232 Ｃ 5/907 Ｂ 9/64 Ｚ
Claims (5)
- 【請求項１】 画像データを複数の矩形ブロックに分割
して、その各ブロックごとに各画素を水平方向および垂
直方向に順次走査し、 各画素の色信号が所望の色特徴量の集合に属する度合を
示す帰属度を累積加算して、１ラインごとに帰属度の総
和を求め、 各ブロックの垂直軸および水平軸に射影された全水平ラ
インおよび全垂直ラインの帰属度の総和の分布を求め、 この分布により、所望の色特徴量の集合に属する部分領
域を抽出することを特徴とする画像位置検出方法。 - 【請求項２】 所望の色特徴量の集合に属する部分領域
の画像上の位置を、各ブロックの垂直軸および水平軸に
射影された全水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度総
和の分布の中心位置により求める請求項１記載の画像位
置検出方法。 - 【請求項３】 画像データを分割する複数のブロックご
とに、所望の色特徴量の集合への帰属度の総和を求め、 その帰属度の総和がある基準値以上であるブロックにお
いて、相互に連続して隣接するブロック集合である連続
ブロック群を抽出し、 所望の色特徴量に係る任意の部分領域の中心位置を、そ
の部分領域が含まれる連続ブロック群のブロックごとに
求めた全水平ラインおよび全垂直ラインの帰属度の総和
の分布の中心位置と、前記連続ブロック群の各ブロック
の帰属度の総和とを用いて求める請求項２記載の画像位
置検出方法。 - 【請求項４】 請求項３の画像位置検出方法により求め
た二つの画像データの部分領域の中心位置の相互間の距
離を求めることにより、所望の色特徴量に係る部分領域
の動き量を検出することを特徴とする画像動き検出方
法。 - 【請求項５】 ある時間間隔でサンプリングされた複数
の画像データにおける、それぞれの所望の色特徴量に係
る部分領域の中心位置を請求項３の画像位置検出方法に
より求め、これらの中心位置の時系列から、ある時間後
における前記部分領域の中心位置の予測値を求める画像
動き検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6025118A JPH07234938A (ja) | 1994-02-23 | 1994-02-23 | 画像位置・動き検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP6025118A JPH07234938A (ja) | 1994-02-23 | 1994-02-23 | 画像位置・動き検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07234938A true JPH07234938A (ja) | 1995-09-05 |
Family
ID=12157022
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP6025118A Pending JPH07234938A (ja) | 1994-02-23 | 1994-02-23 | 画像位置・動き検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH07234938A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6377241B1 (en) | 1999-01-21 | 2002-04-23 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Direction instructing apparatus direction estimating apparatus and a computer-readable storage medium containing a program for the same stored thereon |
| JP2006060309A (ja) * | 2004-08-17 | 2006-03-02 | Adc Technology Kk | 表示装置 |
| JP2007049529A (ja) * | 2005-08-11 | 2007-02-22 | Fujifilm Corp | 撮像装置、撮像方法、及びプログラム |
| JP2015514519A (ja) * | 2012-11-02 | 2015-05-21 | アイロボット コーポレイション | 自律式カバレッジロボット |
-
1994
- 1994-02-23 JP JP6025118A patent/JPH07234938A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US6377241B1 (en) | 1999-01-21 | 2002-04-23 | Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha | Direction instructing apparatus direction estimating apparatus and a computer-readable storage medium containing a program for the same stored thereon |
| JP2006060309A (ja) * | 2004-08-17 | 2006-03-02 | Adc Technology Kk | 表示装置 |
| JP4573599B2 (ja) * | 2004-08-17 | 2010-11-04 | エイディシーテクノロジー株式会社 | 表示装置 |
| JP2007049529A (ja) * | 2005-08-11 | 2007-02-22 | Fujifilm Corp | 撮像装置、撮像方法、及びプログラム |
| JP4527028B2 (ja) * | 2005-08-11 | 2010-08-18 | 富士フイルム株式会社 | 撮像装置、撮像方法、及びプログラム |
| JP2015514519A (ja) * | 2012-11-02 | 2015-05-21 | アイロボット コーポレイション | 自律式カバレッジロボット |
| JP2016028773A (ja) * | 2012-11-02 | 2016-03-03 | アイロボット コーポレイション | 自律式カバレッジロボット |
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