JPH08297742A - 目標検出方法および目標検出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 均一領域と不均一領域の境目に背景局所領域
が存在する場合でも、検出性能が低下することのない目
標検出方法および目標検出装置を得る。 【構成】 入力画像の検出対象領域を均一領域１７と不
均一領域１８とに分割して、その領域分割結果を用いて
背景局所領域１６の全画素の中から、標準偏差の算出に
使用する画素の選択を行い、背景局所領域が均一領域と
不均一領域の境目にきたときには、前記均一領域と不均
一領域中の注目点画素１２と同一の領域に属する画素の
みを標準偏差算出の対象とするようにしたもの。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】この発明は、青空や雲、陸地など
が同時に存在する、複雑な背景を持つ画像から目標物を
正確に検出する、目標検出方法および目標検出装置に関
するものである。

【０００２】

【従来の技術】図１２は例えば、平成６年特許願第１３
０６７５号の願書に添付された明細書および図面に示さ
れた、従来の目標検出方法の処理の流れを示すフローチ
ャートである。図において、ＳＴ１は画像の入力処理を
行うステップであり、ＳＴ２は入力された画像より一次
特徴量の算出処理を行うステップである。ＳＴ３はこの
ステップＳＴ２内で算出処理された標準偏差より領域の
判定処理を行うステップであり、ＳＴ４はステップＳＴ
２内で行われた特徴情報演算αと特徴情報演算βの処理
結果、およびステップＳＴ３にて判定された領域に基づ
いて目標の判定処理を行うステップである。

【０００３】また、ステップＳＴ２内において、ＳＴ２
０１は入力された画像より注目点画素の抽出処理を行う
ステップであり、ＳＴ２０２は入力された画像より後述
する目標局所領域Ａ（第４の局所領域）の抽出処理を行
うステップ、ＳＴ２０３は抽出された目標局所領域Ａよ
り目標特徴情報Ａの抽出処理を行うステップである。Ｓ
Ｔ２０５は入力された画像より後述する目標局所領域Ｂ
（第２の局所領域）の抽出処理を行うステップ、ＳＴ２
０６は抽出された目標局所領域Ｂより目標特徴情報Ｂの
抽出処理を行うステップであり、ＳＴ２０７は入力され
た画像より後述する目標局所領域Ｃ（第３の局所領域）
の抽出処理を行うステップ、ＳＴ２０８は抽出された目
標局所領域Ｃより目標特徴情報Ｃの抽出処理を行うステ
ップである。ＳＴ２０９は入力された画像より後述する
背景局所領域Ｄ（第１の局所領域）の抽出処理を行うス
テップ、ＳＴ２１０は抽出された背景局所領域Ｄより背
景特徴情報Ｄの抽出処理を行うステップであり、ＳＴ２
１１は抽出された背景特徴情報Ｄより標準偏差の算出処
理を行うステップである。ＳＴ２１２は抽出された注目
点画素、背景特徴情報Ａ、背景特徴情報Ｄ、および算出
された標準偏差より前記特徴情報演算αの処理を行うス
テップであり、ＳＴ２１３は抽出された注目点画素、背
景特徴情報Ｂ、背景特徴情報Ｃ、背景特徴情報Ｄ、およ
び算出された標準偏差より前記特徴情報演算βの処理を
行うステップである。

【０００４】また、図１１はこの発明および従来の目標
検出方法における局所領域を示す説明図であり、局所領
域は図１１に示すように複数個設定される。図におい
て、１１は検出対象となる目標の大きさを示し、１２は
その注目点画素である。１３は中心が注目点画素１２と
一致し、かつその大きさが検出対象目標の大きさ１１と
同じかそれよりも若干小さいような囲い状の第４の局所
領域であり、以下それを目標局所領域Ａと呼ぶ。１４は
注目点画素１２の左右に隣接する、その大きさが１画素
であるような第２の局所領域であり、以下それを目標局
所領域Ｂと呼ぶ。１５は同じく注目点画素１２の上下に
隣接するその大きさが１画素であるような第３の局所領
域であり、以下それを目標局所領域Ｃと呼ぶ。１６は中
心が注目点画素１２と一致し、かつその大きさが検出対
象目標の大きさ１１より十分大きいような囲い状の第１
の局所領域であり、以下それを背景局所領域Ｄと呼ぶ。

【０００５】次に動作について説明する。まず、ステッ
プＳＴ１において、可視光線や赤外線等のＴＶカメラで
撮像された、水平方向Ｉｘ画素、垂直方向Ｉｙ画素の画
像データを入力する。

【０００６】この際、入力画像の背景には、輝度のばら
つきが比較的小さく平坦な輝度分布を持つ青空や、輝度
のばらつきが比較的大きい雲や陸地が含まれていると仮
定する。ただし、雲や陸地の輝度のうねりは比較的緩や
かなもの（輝度のピークが緩やか）とする。また、図１
３に示すように、抽出したい目標として、その大きさが
水平方向でＴｘ画素以下、垂直方向でＴｙ画素以下であ
り、輝度分布が図中に参照符号１０で示すような、二次
元ガウス分布（その輝度が中心画素で最も大きく、中心
から離れるに従って二次元ガウス分布の式で表される曲
線を描きながら小さくなっていく）であるものを考え
る。また、その目標の大きさＴｘ、Ｔｙは画像サイズＩ
ｘ、Ｉｙに比べて十分小さいものとする。なお、この図
１３においては、水平、垂直、輝度の３軸にて立体表現
した目標の輝度分布を図１３（ａ）に示し、それを水平
軸に平行な線Ｈで切断した断面を図１３（ｂ）に、垂直
軸に平行な線Ｖで切断した断面を図１３（ｃ）にそれぞ
れ示している。

【０００７】次にステップＳＴ２に進み、そのステップ
ＳＴ２０１においてまず、現在の注目点画素１２の輝度
値Ｇが抽出される。ステップＳＴ２０９では背景局所領
域Ｄ１６を構成する画素データが抽出され、ステップＳ
Ｔ２１０においてそれら画素データの特徴情報として最
大輝度ＢＤmax と平均輝度ＢＤmeanが算出される。一
方、ステップＳＴ２０２では目標局所領域Ａ１３を構成
する画素データの抽出が行われ、ステップＳＴ２０３に
おいてそれら画素データの特徴情報として平均輝度ＢＡ
meanが算出される。同様にして、ステップＳＴ２０５に
て目標局所領域Ｂ１４を構成する画素データの抽出、ス
テップＳＴ２０６にてそれら画素データの特徴情報とし
ての平均輝度ＢＢmeanの算出が行われ、ステップＳＴ２
０７にて目標局所領域Ｃ１５を構成する画素データの抽
出、ステップＳＴ２０８にてそれら画素データの特徴情
報としての平均輝度ＢＣmeanの算出が行われる。

【０００８】また、ステップＳＴ２１１ではステップＳ
Ｔ２１０の処理結果である最大輝度ＢＤmax と平均輝度
ＢＤmeanを、次に示す式（１）に代入して背景局所領域
Ｄ１６における輝度の標準偏差σ_c を推定する。なお、
この標準偏差σ_c は以後の処理において注目点画素１２
周辺に存在する背景の輝度標準偏差として用いられる。

【０００９】

【数１】

【００１０】ここで、上記式（１）において、Ｍは背景
局所領域Ｄ１６に含まれる画素数によって決まる定数で
ある。また、σ_n はセンサ系のノイズの標準偏差で、あ
らかじめ分かっている固定値である。

【００１１】以上、ステップＳＴ２０１、ＳＴ２０３、
ＳＴ２０６、ＳＴ２０８、ＳＴ２１０、ＳＴ２１１で得
られた、注目点画素１２の輝度値Ｇ、各局所領域の特徴
情報ＢＡmean、ＢＢmean、ＢＣmean、ＢＤmax 、ＢＤme
an、および注目点画素１２の周辺に存在する背景の輝度
標準偏差σ_c は、ステップＳＴ２１２およびステップＳ
Ｔ２１３においてさらに加工され、目標か否かを判定す
るための情報に変換される。具体的には、ステップＳＴ
２１２における特徴情報演算αの処理では、上記注目点
画素１２の輝度値Ｇ、背景局所領域Ｄ１６の特徴情報で
あるＢＤmax 、ＢＤmean、標準偏差σ_c 、および目標局
所領域Ａ１３の特徴情報であるＢＡmeanを用いて、注目
点画素１２の輝度値Ｇが背景局所領域Ｄ１６のＢＤmax
より大きい場合には次の式（２）で一次特徴量Ａを、式
（３）で一次特徴量Ｂをそれぞれ計算し、そうでない場
合にはこれら式（２）および式（３）の計算を行わず、
結果を共に０とする。

【００１２】 一次特徴量Ａ＝（Ｇ−ＢＤmean）÷σ_c ・・・・・ （２） 一次特徴量Ｂ＝（Ｇ−ＢＡmean）÷σ_c ・・・・・ （３）

【００１３】また、ステップＳＴ２１３における特徴情
報演算βの処理では、上記注目点画素１２の輝度Ｇ、背
景局所領域Ｄ１６の特徴情報であるＢＤmax 、ＢＤmea
n、標準偏差σ_c 、目標局所領域Ｂ１４の特徴情報であ
るＢＢmean、および目標局所領域Ｃ１５の特徴情報であ
るＢＣmeanを用いて、注目点画素１２の輝度値Ｇが背景
局所領域Ｄ１６のＢＤmax より大きい場合には、前記式
（２）にて一次特徴量Ａを、次に示す式（４）にて一次
特徴量Ｃをそれぞれ計算し、そうでない場合にはこれら
式（２）および式（４）の計算を行わず、結果を共に０
とする。

【００１４】 一次特徴量Ｃ＝（ＢＢmean−ＢＣmean）÷σ_c ・・・・・ （４）

【００１５】ここで、上記一次特徴量Ａは注目点画素１
２のＳ／Ｎ比を示し、一次特徴量Ｂは注目点画素１２の
輝度ピークの鋭さを示し、一次特徴量Ｃは注目点画素１
２近傍の縦横の広がりの違いを示している。Ｓ／Ｎ比は
注目点画素１２の輝度を信号Ｓ、背景の輝度分散をノイ
ズＮと考えたときの、いわゆる信号の相対的な大きさを
示し、この値が大きいほどより目標らしいことになる。
輝度ピークの鋭さは注目点画素１２の周辺の輝度値の傾
斜の大きさを示し、この値が大きいほどピークが鋭く、
より目標らしいことになる。縦横の広がりの違いは注目
点画素１２の縦方向と横方向の輝度の傾斜の違いを示
し、この値が小さいほど縦横に同じ傾斜を持っているこ
とになり、より目標らしいことになる。例えば、画像を
ラスタ走査に沿って一次元の伝送系で伝送する場合を考
えると、センサノイズは伝送方向に沿って（水平方向
に）のみ空間的な広がりを持つ。従って、注目点画素１
２の左右の画素の平均値であるＢＢmeanが大きく、上下
の画素の平均であるＢＣmeanが小さくなり、結果として
広がりの違いを示す一次特徴量Ｃが大きくなる。

【００１６】次に、ステップＳＴ３ではステップＳＴ２
１１で算出された背景局所領域Ｄ１６における輝度の標
準偏差σ_c と、あらかじめ設定された固定値であるセン
サノイズ固有の標準偏差σ_n を用いて領域判定を行う。
この領域判定とは、背景が青空のように本来一定の輝度
を持っているものにノイズが加わっている領域（以下、
均一領域という）と、雲のように背景そのものが大きな
輝度のうねりを持っている上にノイズが加わっている領
域（以下、不均一領域という）を分けることをいう、す
なわち、輝度の標準偏差σ_c がセンサノイズの標準偏差
σ_n より小さい場合には、注目点画素１２は均一領域に
存在すると判定して例えば論理“０”を割り当て、逆に
輝度の標準偏差σ_c がセンサノイズの標準偏差σ_n より
大きい場合には、注目点画素１２は不均一領域に存在す
ると判定して例えば論理“１”を割り当てる。

【００１７】最後にステップＳＴ４では、上記ステップ
ＳＴ３の領域判定結果とステップＳＴ２１２およびＳＴ
２１３による特徴情報の演算結果を用いて、当該注目点
画素１２が目標か否かを判定する。具体的には、もしス
テップＳＴ３による領域判定の結果が均一領域（論理
“０”）であるならば、センサノイズの影響が相対的に
大きいので、ステップＳＴ２１３による特徴情報演算β
の処理結果をあらかじめ決められた閾値と比較する。そ
して一次特徴量Ａが一次特徴量Ａ用閾値より大きく、か
つ一次特徴量Ｃが一次特徴量Ｃ用閾値より小さい場合
に、当該注目点画素が目標であると判定する。また、も
しステップＳＴ３による領域判定の結果が不均一領域
（論理“１”）であるならば、センサノイズの影響が相
対的に小さいので、ステップＳＴ２１２による特徴情報
演算αの処理結果をあらかじめ決められた閾値と比較す
る。そして一次特徴量Ａが一次特徴量Ａ用閾値より大き
く、かつ一次特徴量Ｂが一次特徴量Ｂ用閾値より大きい
場合に、当該注目点画素１２が目標であると判定する。

【００１８】なお、これら一連の処理はその注目点画素
１２を画像の左上から右下へ順次変化させながら、画像
の全画素、あるいはあらかじめ与えられた限られた範囲
の画素に対して行われる。

【００１９】また、図１４は従来の目標検出装置の構成
を示すブロック図であり、以下、それを用いて従来の目
標検出装置について説明する。図において、５は入力デ
ィジタル画像から一次特徴量を算出する一次特徴量算出
部であり、６は算出された一次特徴量を評価して目標の
存在を判定する目標判定手段としての目標判定部であ
る。また、一次特徴量算出部５内において、５０１は局
所領域を設定してそこに含まれる画素の輝度データを抽
出する局所データ抽出手段としての局所データ抽出回路
であり、５０２は抽出された輝度データより一次特徴量
を算出する特徴情報抽出手段としての特徴情報抽出部で
ある。この特徴情報抽出部５０２内において、５０３は
各局所領域の平均値を算出する算術演算回路、５０４は
背景局所領域Ｄ１６の最大値を選択する比較選択回路で
あり、５０５は注目点画素の画素データと、前記各局所
領域の平均値および最大値から一次特徴量を算出する特
徴量演算回路である。また、目標判定部６内において、
６０１は一次特徴量算出部５で算出された一次特徴量を
所定の閾値と比較して目標の判定を行う比較判定回路で
あり、６０２はその閾値を記憶している閾値保持回路で
ある。

【００２０】次に動作について説明する。処理の対象と
なる画像はＩＴＶカメラや赤外カメラ等で撮像され、こ
の目標検出装置への入力段階で水平Ｉｘ画素×垂直Ｉｙ
画素×Ｉｂ階調に量子化され、画像の左上から右下へ向
かって順に画素データが一次特徴量算出部５に入力され
る。

【００２１】一次特徴量算出部５ではその入力ディジタ
ル画像を局所データ抽出回路５０１で受け取り、局所デ
ータ抽出回路５０１は、図１１に示した各局所領域の大
きさに応じた個数の行遅延回路（例えばラインバッファ
やＦＩＦＯ）とレジスタを用いて局所領域の画素データ
を抽出し、これらの画素データを特徴情報抽出部５０２
に送る。特徴情報抽出部５０２では、この局所データ抽
出回路５０１から送られてきた局所領域の画素データか
ら、注目点画素（局所領域の中心画素）の画素データを
選択的に抜き出すとともに、局所領域の周辺部（図１１
の斜線部）の画素データを抜き出して算術演算回路５０
３にて各局所領域の平均値を計算し、また比較選択回路
５０４にて背景局所領域Ｄ１６の最大値の選択を行う。
特徴量演算回路５０５は、例えば乗除算器と加減算器の
組み合わせ、または、注目点画素データ、各局所領域の
平均値および背景局所領域Ｄ１６の最大値の組み合わせ
をアドレス入力とするメモリ（ルックアップテーブル：
この場合、メモリには注目点画素データと平均値と最大
値が取りうる値の全ての組み合わせに対する特徴量計算
結果がその組み合わせ値をアドレスとする場所にあらか
じめ記憶されている）で構成されており、注目点画素の
画素データと局所領域の平均値と最大値とから前記式
（１）〜式（４）を用いて各一次特徴量を算出する。

【００２２】算出された各一次特徴量は目標判定部６に
送られ、その比較判定回路６０１に入力される。この目
標判定部６の比較判定回路６０１は例えばコンパレータ
にて形成されており、特徴量演算回路５０５によって算
出された各一次特徴量を、あらかじめ与えられた閾値と
比較する。なお、その閾値は閾値保持回路６０２（例え
ばメモリ）に記憶されており、比較判定回路６０１への
一次特徴量の入力と同期して読み出されて比較判定回路
６０１に送られる。比較判定回路６０１はこの比較の結
果、各一次特徴量が全て条件を満たしていれば論理
“１”を出力して、注目点画素が目標であると判定し、
また各一次特徴量のうち１個でも条件を満たしていなけ
れば論理“０”を出力して、注目点画素が目標でないと
判定する。

【００２３】

【発明が解決しようとする課題】従来の目標検出方法お
よび目標検出装置は以上のように構成されているので、
背景局所領域Ｄ１６の全画素が均一領域に含まれている
場合、あるいは背景局所領域Ｄ１６の全画素が不均一領
域に含まれている場合には、その輝度のヒストグラムが
単峰性の正規分布に近くなって標準偏差の算出はうまく
いくが、背景局所領域Ｄ１６が均一領域と不均一領域の
境目にきた場合にはその輝度のヒストグラムが双峰性と
なって標準偏差の算出はうまくいかず、均一領域や不均
一領域の実際の標準偏差に比べて大きな値を出力してし
まうため（二つの正規分布の標準偏差の合成値が算出さ
れ、その値はそれぞれの正規分布の標準偏差に比べて大
きなものとなる）、均一領域と不均一領域の境目での検
出性能が低下するという問題点があった。

【００２４】また、目標局所領域Ａ１３の大きさに対し
て、より大きな目標や、より小さな目標が存在する場合
にはそれを検出することができず、検出できる目標の大
きさの範囲が狭いという問題点があり、さらに、ある程
度大きな目標を検出しようとすると、背景局所領域Ｄ１
６や目標局所領域Ａ１３をその目標の大きさに応じて大
きく設定する必要があるが、局所領域の大きさが大きく
なれば処理コストや回路規模が極端に増加するなどの問
題点もあった。

【００２５】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、背景局所領域が均一領域と不均
一領域の境目にきた場合でも、検出性能が低下すること
のない目標検出方法あるいは目標検出装置を得ることを
目的とする。

【００２６】また、この発明は、検出できる目標の大き
さの範囲を広げることのできる目標検出方法あるいは目
標検出装置を得ることを目的とする。またこの発明は、
ある程度大きな目標についても、計算量または回路規模
を極端に増加させることなく検出することができる目標
検出方法あるいは目標検出装置を得ることを目的とす
る。

【００２７】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明に
係る目標検出方法は、入力画像の検出対象領域を均一領
域と不均一領域とに分割し、その領域分割結果を用いて
背景局所領域の全画素の中より使用する画素の選択を行
い、背景局所領域が均一領域と不均一領域の境目にきた
ときには、注目点画素と同一の領域に属する画素のみを
使用対象とするようにしたものである。

【００２８】また、請求項２に記載の発明に係る目標検
出方法は、目標局所領域を大きさを変えて複数個設定し
て、それら複数の目標局所領域からそれぞれ一次特徴量
を算出し、得られた複数の一次特徴量のうちの最適なも
のを選択して、最も目標らしい結果を用いて目標判定を
行うようにしたものである。

【００２９】また、請求項３に記載の発明に係る目標検
出方法は、入力画像を縮小するに際して、その縮小率に
応じた大きさを持つ新たな２つの局所領域を設定し、新
たに設定された２つの局所領域それぞれから最大輝度を
抽出してそれらの比較を行い、その比較結果によって注
目点画素近傍の最大値か平均値を新たな注目点画素の代
表値とするようにしたものである。

【００３０】また、請求項４に記載の発明に係る目標検
出装置は、入力画像の検出対象領域に対して、それを均
一領域と不均一領域とに分割する背景分割手段と、その
背景分割結果を用いて、各局所領域の全画素内より一次
特徴量算出に利用する画素を選択する局所データ選択手
段を持ち、背景局所領域が均一領域と不均一領域の境目
にきたときに、上記各手段によって注目点画素と同一の
領域に属する画素のみを一次特徴量算出の対象とするよ
うにしたものである。

【００３１】また、請求項５に記載の発明に係る目標検
出装置は、目標局所領域を大きさを変えて複数個設定
し、その各々について算出した一次特徴量の中から、最
も目標らしい値をもつ一次特徴量を選択する一次特徴量
選択手段を持ち、目標判定手段がこの一次特徴量選択手
段で選択された一次特徴量に基づいて目標か否かの判定
を行うようにしたものである。

【００３２】また、請求項６に記載の発明に係る目標検
出装置は、入力画像を縮小する際の縮小率に応じた大き
さを持つ新たな２つの局所領域を設定し、当該局所領域
の画素データを抽出する縮小用局所データ抽出手段と、
それら２つの局所領域それぞれから最大輝度の抽出と平
均値の算出を行って最大輝度を比較し、その比較結果に
よって注目点画素近傍の最大値か平均値を新たな注目点
画素の代表値とする代表値選択手段を持ち、この縮小さ
れた画像に対して一連の一次特徴量算出と目標判定を行
うようにしたものである。

【００３３】

【作用】請求項１に記載の発明における目標検出方法
は、入力画像をあらかじめ二値化等の手法によって均一
領域と不均一領域に分離して、背景局所領域がその均一
領域と不均一領域の境目にきたとき、注目点画素がその
どちらの領域に存在するかを判定し、背景局所領域の全
画素のうちの注目点画素が存在する領域と同じ領域の画
素のみを対象として標準偏差の算出や特徴情報の算出を
行うことにより、均一領域と不均一領域の境目に背景局
所領域がきたときの検出性能の低下を防止する。

【００３４】また、請求項２に記載の発明における目標
検出方法は、目標局所領域を大きさを変えて複数個設定
してその各々から一次特徴量を算出し、これら複数の一
次特徴量から最適な結果を取捨選択して目標判定を行う
ことにより、検出できる目標の大きさの範囲を広げるこ
とを可能とする。

【００３５】また、請求項３に記載の発明における目標
検出方法は、入力画像を画素毎に近傍の最大値か平均値
で代表させながら画像を縮小することにより、計算量を
極端に増大させることなく、相対的に、より大きな目標
も検出可能とする。

【００３６】また、請求項４に記載の発明における目標
検出装置は、背景分割手段にて分離された入力画像の均
一領域と不均一領域の境目に背景局所領域がきたとき、
局所データ選択手段で注目点画素がそのどちらの領域に
存在するかを判定し、背景局所領域の全画素のうちの注
目点画素が存在する領域と同じ領域の画素のみを対象と
して一次特徴量の算出を行うことにより、背景局所領域
が均一領域と不均一領域の境目にきたときの検出性能の
低下を防止する。

【００３７】また、請求項５に記載の発明における目標
検出装置は、大きさを変えて設定された複数個の目標局
所領域についてそれぞれ算出された一次特徴量より、一
次特徴量選択手段で取捨選択した最適な結果を、目標判
定手段に送って目標判定を行うことにより、検出できる
目標の大きさの範囲を広げることを可能とする。

【００３８】また、請求項６に記載の発明における目標
検出装置は、縮小用局所データ抽出手段と代表値選択手
段によって、画素毎に近傍の最大値か平均値で代表させ
ながら入力画像の縮小を行うことにより、回路規模を極
端に大きくすることなく、相対的により大きな目標をも
検出可能とする。

【００３９】

【実施例】

実施例１．以下、この発明の一実施例を図について説明
する。図１はこの発明の実施例１による目標検出方法の
処理の流れを示すフローチャートである。図において、
ＳＴ１は画像入力処理のステップ、ＳＴ２は一次特徴量
算出処理のステップ、ＳＴ３は領域判定処理のステッ
プ、ＳＴ４は目標判定処理のステップであり、ステップ
ＳＴ２内のＳＴ２０１は注目点画素抽出処理のステッ
プ、ＳＴ２０３は目標特徴情報Ａ抽出処理のステップ、
ＳＴ２０６は目標特徴情報Ｂ抽出処理のステップ、ＳＴ
２０８は目標特徴情報Ｃ抽出処理のステップ、ＳＴ２１
０は背景特徴情報Ｄ抽出処理のステップ、ＳＴ２１１は
標準偏差算出処理のステップ、ＳＴ２１２は特徴情報演
算α処理のステップ、ＳＴ２１３は特徴情報演算β処理
のステップであって、これらは図１２に同一符号を付し
た従来の各ステップと同様の処理を行うものであるため
詳細な説明は省略する。

【００４０】また、ＳＴ２０１１はステップＳＴ１にて
入力された画像を均一な領域と不均一な領域に分割する
均一／不均一領域分割処理のステップである。ＳＴ２０
２１はこのステップＳＴ２０１１の分割処理の結果とス
テップＳＴ２０１で抽出された注目点画素の座標を使っ
て、抽出する画素データの選択を行う目標局所領域Ａ選
択抽出処理のステップ、ＳＴ２０５１は同じく目標局所
領域Ｂ選択抽出処理のステップであり、ＳＴ２０７１は
同じく目標局所領域Ｃ選択抽出処理のステップである。
ＳＴ２０９１は同様に、ステップＳＴ２０１１の分割処
理の結果とステップＳＴ２０１で抽出された注目点画素
の座標を使って、抽出する画素データの選択を行う背景
局所領域Ｄ選択抽出処理のステップである。なお、この
実施例１はステップＳＴ２０１１が付加され、従来のス
テップＳＴ２０２、ＳＴ２０５、ＳＴ２０７およびＳＴ
２０９がステップＳＴ２０２１、ＳＴ２０５１、ＳＴ２
０７１およびＳＴ２０９１で代替されたものである。

【００４１】次に動作について説明する。ここで、対象
とする目標や背景の仮定、および設定する各局所領域
は、図１１で説明した従来の場合と同じである。また、
ステップＳＴ１でディジタル画像の入力が行われ、ステ
ップＳＴ２に進んで、まずステップＳＴ２０１で注目点
画素１２の輝度値Ｇが抽出されるところも従来の場合と
同様である。ステップＳＴ２ではこのステップＳＴ２０
１による注目点抽出１２の処理とともに、入力された画
像データの均一な領域と不均一な領域への分割をステッ
プＳＴ２０１１において行う。この均一／不均一領域分
割の処理は具体的には次のようにして行われる。例えば
均一領域である青空と不均一領域である雲を分割する場
合、それぞれの領域内の輝度の違いを利用して二値化処
理を施す。これにより、例えば青空などの輝度がほぼ均
一な領域では画素の値が論理“０”になり、雲間などの
輝度が不均一な領域では画素の値が論理“１”になる。
このようにして、青空のような均一領域と雲間のような
不均一領域とを分割することができる。

【００４２】次に、ステップＳＴ２０２１、ＳＴ２０５
１、ＳＴ２０７１およびステップＳＴ２０９１において
は、第４の局所領域である目標局所領域Ａ、第２の局所
領域である目標局所領域Ｂ、第３の局所領域である目標
局所領域Ｃ、および第１の局所領域である背景局所領域
Ｄの各々における画素データの抽出処理を行うわけであ
るが、このときステップＳＴ２０１で抽出した注目点画
素１２の座標と、ステップＳＴ２０１１による均一／不
均一領域分割処理の結果を使って抽出する画素データを
選択する。具体的には、均一／不均一領域分割処理の結
果と注目点画素１２の座標から、注目点画素１２が均一
領域と不均一領域のどちらの領域に属しているかを判定
し、もし注目点画素１２が均一領域に属しているなら
ば、各局所領域を構成する画素のうちの均一領域に属し
ている画素のみを選択的に抽出し、逆に不均一領域に属
しているならば、各局所領域を構成する画素のうちの不
均一領域に属している画素のみを選択的に抽出する。

【００４３】以後、前記ステップＳＴ２０２１で選択抽
出された画素データのみを用いた目標特徴情報Ａ抽出処
理がステップＳＴ２０３において、ステップＳＴ２０５
１で選択抽出された画素データのみを用いた目標特徴情
報Ｂ抽出処理がステップＳＴ２０６において、ステップ
ＳＴ２０７１で選択抽出された画素データのみを用いた
目標特徴情報Ｃ抽出処理がステップＳＴ２０８におい
て、ステップＳＴ２０９１で選択抽出された画素データ
のみを用いた背景特徴情報Ｄ抽出処理がステップＳＴ２
１０においてそれぞれ従来の場合と同様に実行され、ス
テップＳＴ２１１において、このステップＳＴ２１０で
抽出された背景特徴情報に基づく標準偏差算出の処理が
従来の場合と同様に実行される。

【００４４】その後、ステップＳＴ２１２における特徴
情報演算αの処理、ステップＳＴ２１３における特徴情
報演算βの処理が従来の場合と同様に実行され、さら
に、ステップＳＴ３における領域判定の処理、ステップ
ＳＴ４における目標判定の処理も従来の場合と同様に実
行される。

【００４５】次に具体例について説明する。ここで、図
２はこの実施例１による目標検出方法と従来の目標検出
方法の性能を比較するための説明図である。この図２
（ａ）〜図２（ｄ）の左側には、入力された画像データ
が２つの背景領域、すなわち青空のような均一領域１７
と雲間のような不均一領域１８とに分割され、その中の
いろいろな位置に背景局所領域Ｄ（第１の局所領域）１
６が存在する場合について例示されており、右側にはそ
れぞれの場合に抽出あるいは算出される平均値や標準偏
差等が模式的に示されている。いま、ステップＳＴ４の
目標判定処理において、判定の基準となる一次特徴量Ａ
用の閾値をｋとすると、次の式（５）が成立すれば目標
と判定されることになる。

【００４６】 一次特徴量Ａ＝Ｇ−ＢＤmean＞ｋσ_C ・・・・・ （５）

【００４７】このことにより、例えば図２（ａ）に示す
ように背景局所領域Ｄ１６が青空である均一領域１７に
存在し、背景局所領域Ｄ１６の平均値であるＢＤmeanの
値がμ_N で、標準偏差がσ_N の時には、注目点画素１２
の輝度がμ_N ＋ｋσ_N 以上の目標を検出することができ
る（例えば平均値μ_T 、標準偏差σ_T の目標）。一方、
図２（ｂ）に示すように背景局所領域Ｄ１６が雲間など
の不均一領域１８に存在し、背景局所領域Ｄ１６の平均
値であるＢＤmeanの値がμ_C で、標準偏差がσ_C の時に
は、注目点画素１２の輝度がμ_C ＋ｋσ_C 以上の目標を
検出することができる。ここまでは従来の目標検出方法
の場合でもこの実施例１の目標検出方法でも同様であ
る。

【００４８】しかしながら、図２（ｃ）に示すように注
目点画素１２が均一領域１７に存在しているにもかかわ
らず、背景局所領域Ｄ１６が均一領域１７と不均一領域
１８の境目に存在する場合には、従来の目標検出方法で
は背景局所領域Ｄ１６が平均値μ_N 、標準偏差σ_N の分
布と、平均値μ_C 、標準偏差σ_C の分布を持ち、結果と
してその平均値ＢＤmeanの値は両分布の合成平均値であ
るμ_X となり、標準偏差も両分布の合成標準偏差である
σ_X になる。従って、注目点画素１２の輝度がμ_X ＋ｋ
σ_X 以上の目標でないと検出できないことになる。ここ
で、μ_X はμ_Nに比べて大きく、σ_X はσ_N やσ_C に比
べて大きいので、結果としてこの部分での目標検出感度
が雲間よりさらに低下する。

【００４９】それに対して、この実施例１の目標検出方
法によれば、図２（ｄ）のように注目点画素１２が均一
領域１７である青空にある場合には、背景局所領域Ｄ１
６の全画素のうちの、図中にハッチングを施した均一領
域１７にある画素のみを使用するため、その平均値ＢＤ
meanの値は図２（ａ）と同様にμ_N となり、標準偏差も
σ_N となる。従って、注目点画素１２の輝度がμ_N ＋ｋ
σ_N 以上の目標が検出できることになり、検出感度が向
上する。

【００５０】実施例２．図３はこの発明の実施例２によ
る目標検出方法の処理の流れを示すフローチャートで、
図中、ＳＴ１〜ＳＴ４、およびＳＴ２０１、ＳＴ２０５
〜ＳＴ２１３は図１２に同一符号を付した従来のものと
同様の処理を実行するステップである。

【００５１】また、ＳＴ２０２２は目標局所領域Ａとし
てその大きさを変えて複数種類（この場合には３種類）
設定された目標局所領域中の目標局所領域Ａａの抽出処
理を行うステップであり、ＳＴ２０２３は同じく目標局
所領域Ａｂの抽出処理を行うステップ、ＳＴ２０２４は
同じく目標局所領域Ａｃの抽出処理を行うステップであ
る。ＳＴ２０３２はステップＳＴ２０２２で抽出された
目標局所領域Ａａより目標特徴情報Ａａの抽出処理を行
うステップ、ＳＴ２０３３はステップＳＴ２０２３で抽
出された目標局所領域Ａｂより目標特徴情報Ａｂの抽出
処理を行うステップ、ＳＴ２０３４はステップＳＴ２０
２４で抽出された目標局所領域Ａｃより目標特徴情報Ａ
ｃの抽出処理を行うステップである。ＳＴ２０３５はこ
れらステップＳＴ２０３２〜ＳＴ２０３４にて抽出され
た目標局所領域Ａａ〜Ａｃの中から最も目標らしい特徴
を示すものを目標特徴情報Ａとして選択するステップで
ある。なお、この実施例２は従来のステップＳＴ２０２
およびＳＴ２０３による処理が、これらステップＳＴ２
０２２〜ＳＴ２０２４およびステップＳＴ２０３２〜Ｓ
Ｔ２０３５による処理によって代替されたものである。

【００５２】図４はこの実施例２の目標検出方法におけ
る局所領域を示す説明図であり、図５はその目標特徴情
報Ａの選択抽出処理を示す説明図である。なお、図４に
おいて、１１は目標の大きさ、１２は注目点画素、１４
は第２の局所領域である目標局所領域Ｂ、１５は第３の
局所領域である目標局所領域Ｃ、１６は第１の局所領域
である背景局所領域Ｄで、これらは図１１に同一符号を
付して示した従来のそれらと同様のものである。１３２
は前記目標の大きさ１１より若干小さく設定された目標
局所領域Ａａ、１３３は目標の大きさと同等に設定され
た目標局所領域Ａｂ、１３４は目標の大きさ１１より若
干大きく設定された目標局所領域Ａｃである。この実施
例２においては、第２の局所領域である目標局所領域Ａ
として、このように大きさを変えた複数種類（３種類）
の目標局所領域Ａａ〜Ａｃが設定される。

【００５３】次に動作について説明する。ここで、対象
とする目標や背景の仮定、および設定する局所領域のう
ちの背景局所領域Ｄ１６、目標局所領域Ｂ１４、目標局
所領域Ｃ１５については、図１１で説明した従来の場合
と同じである。目標局所領域Ａに関しては図４に示すよ
うに、その大きさを変えて例えば目標局所領域Ａａ〜Ａ
ｃの３種類を設定する。

【００５４】なお、ステップＳＴ１で画像を入力し、ス
テップＳＴ２０１で注目点画素１２の輝度値Ｇが抽出さ
れるところは従来の場合と同様である。また、ステップ
ＳＴ２０５で目標局所領域Ｂ１４を構成する画素データ
が抽出され、ステップＳＴ２０６で当該画素データから
目標局所領域Ｂ１４の特徴情報ＢＢmeanが抽出される部
分、ステップＳＴ２０７で目標局所領域Ｃ１５を構成す
る画素データが抽出され、ステップＳＴ２０８で当該画
素データから目標局所領域Ｃ１５の特徴情報ＢＣmeanが
抽出される部分、およびステップＳＴ２０９で背景局所
領域Ｄ１６を構成する画素データが抽出され、ステップ
ＳＴ２１０で当該画素データから背景局所領域Ｄ１６の
特徴情報ＢＤmax とＢＤmeanが抽出される部分も従来の
場合と同じである。さらに、ステップＳＴ２１１で特徴
情報ＢＤmax とＢＤmeanから標準偏差を推定する部分も
従来の場合と同様である。

【００５５】一方、ステップＳＴ２内におけるステップ
ＳＴ２０２２では、図４に示す目標局所領域Ａａ（局所
領域）１３２を構成する画素データの抽出が行われ、ス
テップＳＴ２０３２にて当該画素データから目標局所領
域Ａａ１３２の特徴情報ＢＡａmeanの抽出が行われる。
同様にして、ステップＳＴ２０２３では目標局所領域Ａ
ｂ（局所領域）１３３を構成する画素データが抽出され
て、ステップＳＴ２０３３でその画素データから目標局
所領域Ａｂ１３３の特徴情報ＢＡｂmeanが抽出され、ス
テップＳＴ２０２４では同様に目標局所領域Ａｃ（局所
領域）１３４を構成する画素データが抽出されて、ステ
ップＳＴ２０３４でその画素データから目標局所領域Ａ
ｃ１３４の特徴情報ＢＡｃmeanが抽出される。横軸に目
標局所領域Ａａ１３２、目標局所領域Ａｂ１３３および
目標局所領域Ａｃ１３４の大きさをとり、縦軸に特徴情
報の大きさをとって、上記一連の処理で抽出された目標
特徴情報ＢＡａmean、ＢＡｂmeanおよびＢＡｃmeanをプ
ロットしたものが図５である。

【００５６】ステップＳＴ２０３５の目標特徴情報Ａ選
択処理では、上記一連の処理で抽出れた目標特徴情報Ｂ
ＡａmeanからＢＡｃmeanの中から、最も目標らしい特徴
を示す特徴情報を目標特徴情報ＢＡmeanとして選択し、
それを代表値として以降の処理に使う。具体的には、注
目点画素１２の輝度値ＧからステップＳＴ２０３５で選
択された特徴情報ＢＡmeanを減算した値が大きければ大
きいほど目標らしいことになるので、ステップＳＴ２０
３５の処理では、目標特徴情報ＢＡａmeanからＢＡｃme
anのうちの最も小さな値を目標特徴情報ＢＡmeanとして
選択する。

【００５７】それ以後は従来の場合と同様に、ステップ
ＳＴ２１２およびＳＴ２１３においてその目標特徴情報
ＢＡmeanと、注目点画素の輝度Ｇ、各局所領域の特徴情
報ＢＢmean、ＢＣmean、ＢＤmean、ＢＤmax および輝度
標準偏差σ_c を使って一次特徴量を算出し、さらにステ
ップＳＴ３において領域判定処理を施した後、ステップ
ＳＴ４で目標判定を行う。

【００５８】実施例３．図６はこの発明の実施例３によ
る目標検出方法の処理の流れを示すフローチャートであ
り、相当するステップには図１２の場合と同一符号を付
してその説明を省略する。図において、ＳＴ５は入力さ
れる画像データの縮小処理を行うステップであり、この
ステップＳＴ５内において、ＳＴ５０１は縮小率に応じ
た大きさに設定された第５の局所領域である局所領域Ｅ
の平均輝度の算出処理を行うステップ、ＳＴ５０２は当
該局所領域Ｅの最大輝度の抽出処理を行うステップであ
り、ＳＴ５０３は局所領域Ｅに比べて十分大きく設定さ
れた第６の局所領域である局所領域Ｆの最大輝度の抽出
処理を行うステップである。また、ＳＴ５０４はこの局
所領域Ｅの最大輝度と局所領域Ｆの最大輝度の比較処理
を行うステップであり、ＳＴ５０５はその比較結果に基
づいて、局所領域Ｅの平均輝度と局所領域Ｅのいずれか
一方の選択処理を行うステップである。なお、この実施
例３は、従来の目標検出方法におけるステップＳＴ１と
ステップＳＴ２の間に上記ステップＳＴ５を挿入したも
のである。

【００５９】次に動作について説明する。ここで、対象
とする背景の仮定、およびステップＳＴ２の一次特徴量
算出処理で設定する各局所領域（図１１に示した目標局
所領域Ａ１３、目標局所領域Ｂ１４、目標局所領域Ｃ１
５、背景局所領域Ｄ１６）は従来の場合と同様である。
ただし、対象とする目標に関しては、その形状は従来の
場合と同じであるが、その大きさが従来の３倍である場
合を仮定する。この場合、従来の目標検出方法であれ
ば、ステップＳＴ２による一次特徴量の算出処理にて、
背景局所領域Ｄ１６と目標局所領域Ａ１３も３倍の大き
さに設定しなければならない。しかしながら、これでは
計算量が大幅に増加するので、この実施例３では入力画
像の大きさを１／３に縮小して計算量の増加を抑えてい
る。その場合、単純に画素を間引いて縮小したのでは目
標の中で最も輝度値が大きい中心画素が捨てられてしま
うことがあり、結果的にＳ／Ｎ比を悪くする。また、単
純に３×３画素の平均値を代表値とする縮小処理では、
目標の中心画素の輝度値が小さくなって、これもＳ／Ｎ
比を悪くする。従って、この実施例３のステップＳＴ５
では、以下のような処理によって画像を縮小している。

【００６０】ここで、図７はこの実施例２による目標検
出方法における画像縮小の処理を示す説明図である。
今、ステップＳＴ１において入力された画像データに対
して、図７（ａ）に示すように水平座標ｉ、垂直座標ｊ
の画素を注目点画素とする場合を考える。この注目点画
素に対して、それを含む３×３画素（縮小率１／３の場
合）の領域を局所領域Ｅ（第５の局所領域）１９として
設定するとともに、この局所領域Ｅ１９よりも十分大き
な１１×１１画素の領域を局所領域Ｆ２０として設定す
る。

【００６１】ステップＳＴ５においては、先ずステップ
ＳＴ５０１において、上記局所領域Ｅ１９の３×３画素
の輝度平均の算出処理を行う。また、ステップＳＴ５０
２においては当該局所領域Ｅ１９の３×３画素の最大輝
度の抽出処理を行う。さらにステップＳＴ５０５におい
て、上記局所領域Ｆ２０の１１×１１画素の最大輝度の
抽出処理を行う。

【００６２】もし、ステップＳＴ５０２で抽出された局
所領域Ｅ１９の最大輝度が、ステップＳＴ５０３で抽出
された局所領域Ｆ（第６の局所領域）２０の最大輝度よ
りも大きい場合には、注目点画素近傍が輝度ピークを持
つことになり、これは注目点画素が目標である可能性が
高いことを示す。この場合、Ｓ／Ｎ比を大きな値に確保
する（Ｓを大きな値に確保する）ためにその最大輝度を
代表値２１として縮小後の画像の水平座標ｉ／３、垂直
座標ｊ／３に書き込む。逆にステップＳＴ５０２で抽出
された局所領域Ｅ１９の最大輝度が、ステップＳＴ５０
３で抽出された局所領域Ｆ２０の最大輝度より小さい場
合には、注目点画素近傍が輝度ピークを持たないことに
なり、これは注目点画素が背景である可能性が高いこと
を示す。この場合、Ｓ／Ｎ比を大きな値に確保する（Ｎ
を小さな値にする）ためにその平均輝度を代表値２１と
して縮小後の画像の水平座標ｉ／３、垂直座標ｊ／３に
書き込む。

【００６３】すなわち、ステップＳＴ５０４では局所領
域Ｅ１９の最大輝度と局所領域Ｆ２０の最大輝度を比較
し、注目点画素が目標である可能性が高いか、背景であ
る可能性が高いかを判定する。そして、ステップＳＴ５
０５ではこのステップ５０４による比較結果を受けて、
注目点画素が目標である可能性が高い場合には局所領域
Ｅ１９の最大輝度を選択し、逆に注目点画素が背景であ
る可能性が高い場合には局所領域Ｅ１９の平均輝度を選
択する。これら一連の処理を水平、垂直にそれぞれ３画
素毎に処理することによって、入力画像は水平Ｉｘ／３
画素、垂直Ｉｙ／３画素の画像に縮小される。一例とし
て、図７（ｂ）に垂直ライン上に存在する対象物の縮小
前（左）と縮小後（右）を示す。この図は縦方向が輝度
値であり、横方向が水平位置である。

【００６４】以後、水平、垂直それぞれの方向に１／３
に縮小された画像データを入力として、ステップＳＴ２
〜ステップＳＴ４による目標検出の処理が従来の場合と
同様に実行される。

【００６５】実施例４．図８はこの発明の実施例４によ
る目標検出装置の構成を示すブロック図である。図にお
いて、５は一次特徴量算出部、６は目標判定部（目標判
定手段）、５０１は局所データ抽出回路（局所データ抽
出手段）、５０２は特徴情報抽出部（特徴情報抽出手
段）、５０３は算術演算回路、５０４は比較選択回路、
５０５は特徴量演算回路、６０１は比較判定回路、６０
２は閾値保持回路であり、これらは図１４に同一符号を
付した従来のそれらと同一、もしくは相当部分であるた
め詳細な説明は省略する。７は検出対象領域を二値化し
て２つの背景領域に分割する背景分割部（背景分割手
段）である。また、一次特徴量算出部５内の５１０は、
この背景分割部７から送られてくる二値化画像を、局所
データ抽出回路５０１から送られてくる複数の局所領域
の全画素データと比較して、局所領域の全画素の中から
特徴情報抽出の対象となる画素を選択する局所データ選
択部（局所データ選択手段）である。なお、この実施例
４は従来の目標検出装置にこの背景分割部７を付加し、
一次特徴量算出部５内に局所データ選択部５１０を設け
たものである。

【００６６】次に動作について説明する。ここで、処理
の対象となる画像はＩＴＶカメラや赤外カメラ等で撮像
され、この目標検出装置への入力段階で水平Ｉｘ画素×
垂直Ｉｙ画素×Ｉｂ階調に量子化され、画像の左上から
右下へ向かって順に画素データが一次特徴量算出部５に
入力されるところは従来の場合と同じである。

【００６７】この入力ディジタル画像は、そのように一
次特徴量算出部５に入力されると同時に、背景分割部７
にも入力される。背景分割部７は、あらかじめ設定され
た閾値とその入力デジタル画像の各画素を互いに比較す
ることによって、入力デジタル画像を二値化する。

【００６８】一方、一次特徴量算出部５を構成する一要
素である局所データ抽出回路５０１は、従来の場合と同
様に、図１１に示した各局所領域１３〜１６の大きさに
応じた個数の行遅延回路（例えばラインバッファやＦＩ
ＦＯ）とレジスタを用いて局所領域の全画素データを抽
出し、それを局所データ選択部５１０へ送る。

【００６９】局所データ選択部５１０では、上記局所デ
ータ抽出回路５０１から送られてくる複数の局所領域の
全画素データと、背景分割部７から送られてくる二値化
画像とを比較して、局所領域の全画素の中から特徴情報
抽出の対象となる画素を選択する。具体的には、まず現
在の局所領域の中心座標が二値化画像では値“１”を持
つのか、値“０”を持つのかを調べる。その結果、もし
値“１”を持つならば、局所領域の全画素データの中か
ら二値化画像で値“１”を持つ座標と同じ座標にある画
素のデータを選択し、逆に中心座標が値“０”を持つな
らば、局所領域の全画素データの中から二値化画像で値
“０”を持つ座標と同じ座標にある画素のデータを選択
する。そして、選択された画素データのみを特徴情報抽
出部５０２に送出する。

【００７０】特徴情報抽出部５０２では従来の場合と同
様に、送られてきた画素データから注目点画素を選択的
に抜き出し、さらに算術演算回路５０３、比較選択回路
５０４および特徴量演算回路５０５にて従来の場合と同
様に、式（１）〜式（４）を用いた一次特徴量の算出を
行って、得られた一次特徴量を目標判定部６に送出す
る。

【００７１】目標判定部６も従来の場合と同様に、この
特徴量演算回路５０５から出力された一次特徴量を比較
判定回路６０１に入力し、閾値保持回路６０２に記憶さ
れている閾値と比較して、それが目標か否かを判定す
る。

【００７２】実施例５．図９はこの発明の実施例５によ
る目標検出装置の構成を示すブロック図であり、相当部
分には図１４と同一符号を付してその説明を省略する。
図において、８は特徴情報抽出部５０２の特徴量演算回
路５０５によって算出された一次特徴量を、あらかじめ
定められた判断基準に従って取捨選択し、選ばれた一次
特徴量を目標判定部に送る一次特徴量選択部（一次特徴
量選択手段）である。なお、この実施例５は、一次特徴
量算出部５と目標判定部６の間にこの一次特徴量選択部
８を挿入したものである。

【００７３】次に動作について説明する。入力画像を一
次特徴量算出部５に入力し、一次特徴量算出部５内部に
おいて、設定された局所領域の局所データを局所データ
抽出回路５０１で抽出し、特徴情報抽出部５０２で一次
特徴量を算出すところは従来の場合と同じである。ただ
し、設定する局所領域が従来の場合よりも多く設定され
る。すなわち、従来の目標検出装置では図１１に示すよ
うに、背景局所領域Ｄ１６、目標局所領域Ｂ１４および
目標局所領域Ｃ１５と、目標局所領域Ａ１３の４個であ
ったが、この実施例５では、図４に示すように、背景局
所領域Ｄ１６、目標局所領域Ｂ１４および目標局所領域
Ｃ１５と、目標局所領域Ａａ１３２、目標局所領域Ａｂ
１３３および目標局所領域Ａｃ１３４とが設定される。
そして、一次特徴量算出部５はこれらの局所領域のデー
タを使って、従来の場合と同様に式（１）〜式（４）を
用いて一次特徴量の算出を行う。ただし、目標局所領域
Ａａ１３２、目標局所領域Ａｂ１３３および目標局所領
域Ａｃ１３４に関しては、従来の場合の目標局所領域Ａ
１３と同様に、式（３）を使って一次特徴量の算出を行
う。

【００７４】以上の動作からも分かるように、一次特徴
量算出部５で算出された一次特徴量としては、局所領域
の大きさが異なり、かつ同じ性質を持ったものが、目標
局所領域Ａａに関するもの、目標局所領域Ａｂに関する
もの、および目標局所領域Ａｃに関するものの３つがあ
る。これらの一次特徴量は、注目点画素１２が目標らし
ければ目標らしいほど、かつ局所領域の大きさが目標の
大きさに近ければ近いほど大きな値を持つ。従って、一
次特徴量選択部８は、この上記目標局所領域Ａａ〜Ａｃ
に関してそれぞれ算出された一次特徴量のうちの最も大
きな特徴量値を選択し、それを目標判定部６に送出す
る。なお、背景局所領域Ｄ１６、目標局所領域Ｂ１４お
よび目標局所領域Ｃ１５に関しては、性質が異なるもの
がそれぞれ１つずつ算出されているので、一次特徴量選
択部８はそれらをそのまま目標判定部６に転送する。

【００７５】目標判定部６では従来の場合と同様に、比
較判定回路６０１において送られてきた一次特徴量を閾
値保持回路６０２に保持された閾値と比較し、目標か否
かを判定する。

【００７６】実施例６．図１０はこの発明の実施例６に
よる目標検出装置の構成を示すブロック図であり、相当
部分には図１４と同一符号を付してその説明を省略す
る。図において、９は入力ディジタルの縮小を行う画像
縮小部（画像縮小手段）である。この画像縮小部９内に
おいて、９０１は入力ディジタル画像に対して縮小率に
応じた縮小用局所領域を注目画素領域の周辺に２つ設定
して、それらの輝度データを抽出する縮小用局所データ
抽出回路（縮小用局所データ抽出手段）、９０２は当該
２つの縮小用局所領域の最大輝度の比較結果に基づい
て、縮小用局所領域の輝度の平均値と最大値のいずれか
一方を選択する代表値選択部（代表値選択手段）であ
る。

【００７７】また、この代表値選択部９０２内におい
て、９０３は前記２つの縮小用局所領域の一方の輝度の
最大値を抽出する第１の最大値抽出回路であり、９０４
は当該縮小用局所領域の輝度の平均値を算出する第１の
平均値算出回路である。９０５は前記２つの縮小用局所
領域の他方の輝度の最大値を抽出する第２の最大値抽出
回路であり、９０６はこの第１の最大値抽出回路９０３
で抽出された最大輝度と前記第２の最大値抽出回路９０
５で抽出された最大輝度とを比較する最大値比較回路で
ある。９０７はこの最大値比較回路９０６の比較結果に
基づいて、第１の最大値抽出回路９０３の抽出した最大
輝度と第１の平均値算出回路９０４の算出した平均輝度
の一方を選択し、それを一次特徴量算出部５に出力する
選択回路である。なお、この実施例６は、一次特徴量算
出部５の前段にこのような画像縮小部９を配置したもの
である。

【００７８】次に動作について説明する。入力ディジタ
ル画像はまず画像縮小部９に入力される。画像縮小部９
ではこの入力ディジタル画像に対して、一次特徴量用局
所領域とは別に２つの縮小用局所領域を設定する。具体
的には、例えば図７（ａ）に示すように、注目点を含み
かつ縮小する大きさに等しい画素数の第５の局所領域
（この図では入力画像を水平１／３、垂直１／３に縮小
する例を示している）として局所領域Ｅ１９を設定し、
その周辺に位置する囲い状の第６の局所領域として局所
領域Ｆ２０を設定する。縮小用局所データ抽出回路９０
１は一次特徴量算出部５における局所データ抽出回路５
０１と同様に、上記局所領域Ｅ１９と局所領域Ｆ２０の
大きさに応じた個数の行遅延回路（例えばラインバッフ
ァやＦＩＦＯ）とレジスタを用いて局所領域Ｅ１９と局
所領域Ｆ２０の画素データを抽出し、これらの画素デー
タを代表値選択部９０２に送る。

【００７９】代表値選択部９０２では、縮小用局所デー
タ抽出回路９０１より入力された局所領域Ｅ１９を構成
する画素の輝度のうちの最大値を第１の最大値抽出回路
９０３によって抽出し、同時に当該局所領域Ｅ１９を構
成する画素の輝度の平均値を第１の平均値算出回路９０
４によって算出する。また、第２の最大値抽出回路９０
５では局所領域Ｆ２０を構成する画素の輝度のうちの最
大値の抽出を行う。

【００８０】次に、これら第１の最大値抽出回路９０３
と第２の最大値抽出回路９０５で抽出された２つの最大
値を最大値比較回路９０６にて比較し、どちらが大きい
値を持つかを示す信号を出力する。この場合、例えば第
１の最大値抽出回路９０３の出力が大きい場合には論理
“１”の信号が、第２の最大値抽出回路９０５の出力が
大きい場合には論理“０”の信号が最大値比較回路９０
６より出力される。この処理は中心部とその周辺部の輝
度の最大値を比較していることになり、従って、その出
力信号が、中心部の最大値がより大きいことを示す信号
であれば、中心部が輝度ピークを持ち、目標である可能
性が高いことを示し、周辺部の最大値がより大きいこと
を示す信号であれば、中心部が輝度ピークを持たず、目
標である可能性が低いことを示す。

【００８１】目標である可能性が高い画素については、
縮小する際の代表値としてより大きな値を選択し、目標
である可能性が低い（すなわち背景である可能性が高
い）画素については、縮小する際の代表値２１としてよ
り低い値を選択することで、縮小後の画像のＳ／Ｎ比を
高くすることができる。従って、目標である可能性が高
い場合、すなわち最大値比較回路９０６の出力が論理
“１”の場合には、選択回路９０７においてより大きな
値である第１の最大値抽出回路９０３の出力を選択し、
論理“０”の場合には、選択回路９０７においてより小
さな値である第１の平均値算出回路９０４の出力を選択
する。ここで、より小さな値として最小値ではなく平均
値を使ったのは、平均値の方がよりノイズを抑える効果
が高く、結果として縮小画像のＳ／Ｎ比をより高くでき
るからである。

【００８２】以上のようにして画像縮小部９で縮小され
た画像は一次特徴量算出部５に入力されるが、一次特徴
量算出部５と目標判定部６は従来の目標検出装置と同様
に動作して、縮小画像から目標を検出する。

【００８３】

【発明の効果】以上のように、請求項１の発明によれ
ば、入力画像を青空のような均一領域と雲のような不均
一領域に分割し、各局所領域の特徴情報を抽出する際
に、注目点画素が属する領域と同一の領域に属する画素
のみを使って特徴情報を抽出するように構成したので、
背景局所領域が均一領域と不均一領域の境目に存在する
場合でも検出性能が低下することのない目標検出方法が
得られる効果がある。

【００８４】また、請求項２の発明によれば、大きさを
変えて複数個設定した目標局所領域の中からそれぞれ一
次特徴量を算出し、それらの中から最も目標らしい値を
選択して一次特徴量を算出するように構成したので、従
来のものに比べて検出できる目標の大きさにに関してよ
り広い範囲に対応できる目標検出方法が得られ、さら
に、どの大きさの目標局所領域Ａが選択されたかによっ
て目標のだいたいの大きさが解る効果がある。

【００８５】また、請求項３の発明によれば、入力画像
を縮小し、画像の縮小時に注目点画素が目標である可能
性が高いか背景である可能性が高いかによって、代表値
として最大輝度をとるか平均輝度をとるかを決定するよ
うに構成したので、計算量の極端な増大を伴わずに、よ
り大きな目標を検出することが可能な目標検出方法が得
られ、さらに、縮小してもＳ／Ｎ比を大きく確保するこ
と可能となり、縮小による検出性能の劣化を防止できる
効果がある。

【００８６】また、請求項４の発明によれば、入力画像
の検出対象領域を均一領域と不均一領域とに分割する背
景分割手段と、その背景分割結果を用いて、各局所領域
の全画素内より一次特徴量算出に利用する画素を選択す
る局所データ選択手段を備えて、注目点画素が属する領
域と同一の領域に属する画素のみを使って各局所領域の
特徴情報を抽出するように構成したので、局所領域が領
域の境目に存在する場合でも検出性能が低下することの
ない目標検出装置が得られる効果がある。

【００８７】また、請求項５の発明によれば、複数設定
された大きさの異なる局所領域から算出された一次特徴
量の中から、最も目標らしい値をもつ一次特徴量を選択
する一次特徴量選択手段を備えて、目標判定手段がこの
一次特徴量選択手段で選択された一次特徴量に基づいて
目標か否かの判定を行うように構成したので、従来のも
のに比べて検出できる目標の大きさにに関してより広い
範囲に対応できる目標検出装置が得られ、さらに、どの
大きさの目標局所領域Ａが選択されたかによって目標の
だいたいの大きさが分かる効果がある。

【００８８】また、請求項６の発明によれば、入力画像
の縮小率に応じた大きさを持つ新たな２つの局所領域を
設定してそれらの画素データを抽出する縮小用局所デー
タ抽出手段と、設定された各局所領域の最大輝度の比較
結果に基づいて、注目点画素近傍の最大値か平均値を新
たな注目点画素の代表値とする代表値選択手段を備え
て、この縮小された画像に対して一連の一次特徴量算出
と目標判定を行うように構成したので、回路規模の極端
な増大を伴わずにより大きな目標を検出できる目標検出
装置が得られ、さらに、縮小してもＳ／Ｎ比を大きく確
保することが可能となり、縮小による検出性能の劣化を
防止できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施例１による目標検出方法の処
理の流れを示すフローチャートである。

【図２】 上記実施例による目標検出方法と従来の目標
検出方法の性能的な違いを示す説明図である。

【図３】 この発明の実施例２による目標検出方法の処
理の流れを示すフローチャートである。

【図４】 上記実施例における局所領域を示す説明図で
ある。

【図５】 上記実施例における目標特徴情報Ａの選択抽
出処理を示す説明図である。

【図６】 この発明の実施例３による目標検出方法の処
理の流れを示すフローチャートである。

【図７】 上記実施例における画像縮小の処理を示す説
明図である。

【図８】 この発明の実施例４による目標検出装置の構
成を示すブロック図である。

【図９】 この発明の実施例５による目標検出装置の構
成を示すブロック図である。

【図１０】 この発明の実施例６による目標検出装置の
構成を示すブロック図である。

【図１１】 この発明および従来の目標検出方法におけ
る局所領域を示す説明図である。

【図１２】 従来の目標検出方法の処理の流れを示すフ
ローチャートである。

【図１３】 目標の輝度分布を示す説明図である。

【図１４】 従来の目標検出装置の構成を示すブロック
図である。

【符号の説明】

６ 目標判定部（目標判定手段）、７ 背景分割部（背
景分割手段）、８ 一次特徴量選択部（一次特徴量選択
手段）、９ 画像縮小部（画像縮小手段）、１１ 目標
の大きさ、１２ 注目点画素、１３ 目標局所領域Ａ
（第４の局所領域）、１４ 目標局所領域Ｂ（第２の局
所領域）、１５ 目標局所領域Ｃ（第３の局所領域）、
１６ 背景局所領域Ｄ（第１の局所領域）、１７ 均一
領域（背景領域）、１８ 不均一領域（背景領域）、１
９ 局所領域Ｅ（第５の局所領域）、２０ 局所領域Ｆ
（第６の局所領域）、１３２ 目標局所領域Ａａ（局所
領域）、１３３ 目標局所領域Ａｂ（局所領域）、１３
４ 目標局所領域Ａｃ（局所領域）、５０１ 局所デー
タ抽出回路（局所データ抽出手段）、５０２ 特徴情報
抽出部（特徴情報抽出手段）、５１０ 局所データ選択
部（局所データ選択手段）、９０１ 縮小用局所データ
抽出回路（縮小用局所データ抽出手段）、９０２ 代表
値選択部（代表値選択手段）。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 撮像装置を介して入力されたディジタル
   画像の全体またはその一部を検出対象領域として、注目
   点と、その注目点を取り囲み、かつその大きさが想定さ
   れる目標の大きさよりも大きな第１の局所領域と、前記
   注目点の周辺に位置し、かつその大きさが前記目標の大
   きさよりも小さな第２および第３の局所領域と、前記注
   目点を取り囲み、かつその大きさが前記第１の局所領域
   よりも小さく前記第２および第３の局所領域よりも大き
   な第４の局所領域を設定し、前記各局所領域において、
   最大輝度、平均輝度、最小輝度のうちの少なくともいず
   れか１つの輝度を求め、当該輝度と前記注目点の輝度を
   用いて一次特徴量を算出し、前記各局所領域の一次特徴
   量をそれぞれの軸とする多次元空間で評価して、前記注
   目点が目標か否かを判定する目標検出方法において、前
   記検出対象領域を二値化して２つの背景領域に分割し、
   前記局所領域の前記最大、平均、最小輝度を算出する際
   に、当該局所領域のうちの注目点と同じ背景領域に属す
   る画素データのみを算出の対象とすることを特徴とする
   目標検出方法。
2. 【請求項２】 撮像装置を介して入力されたディジタル
   画像の全体またはその一部を検出対象領域として、注目
   点と、その注目点を取り囲み、かつその大きさが想定さ
   れる目標の大きさよりも大きな第１の局所領域と、前記
   注目点の周辺に位置し、かつその大きさが前記目標の大
   きさよりも小さな第２および第３の局所領域と、前記注
   目点を取り囲み、かつその大きさが前記第１の局所領域
   よりも小さく前記第２および第３の局所領域よりも大き
   な第４の局所領域を設定し、前記各局所領域において、
   最大輝度、平均輝度、最小輝度のうちの少なくともいず
   れか１つの輝度を求め、当該輝度と前記注目点の輝度を
   用いて一次特徴量を算出し、前記各局所領域の一次特徴
   量をそれぞれの軸とする多次元空間で評価して、前記注
   目点が目標か否かを判定する目標検出方法において、前
   記第４の局所領域として、その大きさの異なった複数個
   の局所領域を設定し、当該複数個の局所領域の各々につ
   いて前記一次特徴量を算出し、得られた複数の一次特徴
   量のうちの１個を、あらかじめ決められた判断基準で選
   択した後に、前記第１〜第３の局所領域における一次特
   徴量とともに前記多次元空間で評価することを特徴とす
   る目標検出方法。
3. 【請求項３】 撮像装置を介して入力されたディジタル
   画像の全体またはその一部を検出対象領域として、注目
   点と、その注目点を取り囲み、かつその大きさが想定さ
   れる目標の大きさよりも大きな第１の局所領域と、前記
   注目点の周辺に位置し、かつその大きさが前記目標の大
   きさよりも小さな第２および第３の局所領域と、前記注
   目点を取り囲み、かつその大きさが前記第１の局所領域
   よりも小さく前記第２および第３の局所領域よりも大き
   な第４の局所領域を設定し、前記各局所領域において、
   最大輝度、平均輝度、最小輝度のうちの少なくともいず
   れか１つの輝度を求め、当該輝度と前記注目点の輝度を
   用いて一次特徴量を算出し、前記各局所領域の一次特徴
   量をそれぞれの軸とする多次元空間で評価して、前記注
   目点が目標か否かを判定する目標検出方法において、前
   記入力されたディジタル画像のサイズを縮小して縮小画
   像を生成し、当該縮小画像に対して上記目標検出方法を
   適用する際に、前記ディジタル画像に対して注目点を含
   みかつ縮小率に応じた大きさを持つ第５の局所領域と、
   当該第５の局所領域を取り囲み、かつその大きさが前記
   第５の局所領域よりも大きな第６の局所領域を設定し、
   当該第６の局所領域の最大輝度と前記第５の最大輝度を
   比較して、前記第５の局所領域の最大輝度か前記第５の
   局所領域の平均輝度の一方をその比較結果に基づいて選
   択し、それを前記縮小画像の新たな注目点輝度とするこ
   とを特徴とする目標検出方法。
4. 【請求項４】 撮像装置を介して入力されたディジタル
   画像の全体またはその一部を検出対象領域として設定
   し、検出の対象である少なくとも１つの注目点画素を含
   む注目点画素領域の周辺に位置する少なくとも１つの局
   所領域を前記検出対象領域に設定し、該局所領域に含ま
   れる複数の画素の輝度データを抽出する局所データ抽出
   手段と、前記局所データ抽出手段で抽出された複数の輝
   度データから、前記局所領域の輝度データの最大値、平
   均値、最小値のうちの少なくともいずれか１つの値を求
   め、前記少なくとも１つの輝度データの値と前記注目点
   画素領域の輝度データの値とを用いて少なくとも１つの
   一次特徴量を算出する特徴情報抽出手段と、前記特徴情
   報抽出手段で算出された一次特徴量を評価して、前記注
   目点画素領域が目標を含むか否かを判定する目標判定手
   段とを備え、注目する画素を順次変えながら目標の検出
   を行う目標検出装置において、前記検出対象領域を二値
   化して２つの背景領域に分割する背景分割手段と、前記
   局所領域の輝度データの最大値、平均値、最小値のうち
   の少なくとも１つの値を求める際に、当該局所領域のう
   ちの前記注目点画素領域と同じ背景領域に属する画素の
   みを選択する局所データ選択手段を設けたことを特徴と
   する目標検出装置。
5. 【請求項５】 撮像装置を介して入力されたディジタル
   画像の全体またはその一部を検出対象領域として設定
   し、検出の対象である少なくとも１つの注目点画素を含
   む注目点画素領域の周辺に位置する少なくとも１つの局
   所領域を前記検出対象領域に設定し、該局所領域に含ま
   れる複数の画素の輝度データを抽出する局所データ抽出
   手段と、前記局所データ抽出手段で抽出された複数の輝
   度データから、前記局所領域の輝度データの最大値、平
   均値、最小値のうちの少なくともいずれか１つの値を求
   め、前記少なくとも１つの輝度データの値と前記注目点
   画素領域の輝度データの値とを用いて少なくとも１つの
   一次特徴量を算出する特徴情報抽出手段と、前記特徴情
   報抽出手段で算出された一次特徴量を評価して、前記注
   目点画素領域が目標を含むか否かを判定する目標判定手
   段とを備え、注目する画素を順次変えながら目標の検出
   を行う目標検出装置において、前記特徴情報抽出手段に
   よって算出された一次特徴量の中から、あらかじめ定め
   られた判断基準に従って一次特徴量を取捨選択し、それ
   を前記目標判定手段に知らせる一次特徴量選択手段を設
   けたことを特徴とする目標検出装置。
6. 【請求項６】 撮像装置を介して入力されたディジタル
   画像の全体またはその一部を検出対象領域として設定
   し、検出の対象である少なくとも１つの注目点画素を含
   む注目点画素領域の周辺に位置する少なくとも１つの局
   所領域を前記検出対象領域に設定し、該局所領域に含ま
   れる複数の画素の輝度データを抽出する局所データ抽出
   手段と、前記局所データ抽出手段で抽出された複数の輝
   度データから、前記局所領域の輝度データの最大値、平
   均値、最小値のうちの少なくともいずれか１つの値を求
   め、前記少なくとも１つの輝度データの値と前記注目点
   画素領域の輝度データの値とを用いて少なくとも１つの
   一次特徴量を算出する特徴情報抽出手段と、前記特徴情
   報抽出手段で算出された一次特徴量を評価して、前記注
   目点画素領域が目標を含むか否かを判定する目標判定手
   段とを備え、注目する画素を順次変えながら目標の検出
   を行う目標検出装置において、前記入力されたディジタ
   ル画像に対して、前記注目点画素領域の周辺に縮小率に
   応じた大きさを持つ２つの縮小用局所領域を設定し、当
   該２つの縮小用局所領域の画素の輝度データを抽出する
   縮小用局所データ抽出手段と、前記縮小用局所データ抽
   出手段で抽出された２つの縮小用局所領域の最大輝度を
   比較し、その結果に基づいて当該縮小用局所領域の輝度
   の平均値と最大値のいずれか１つを選択し、それを前記
   局所データ抽出手段に知らせる代表値選択手段からなる
   画像縮小手段を設けたことを特徴とする目標検出装置。