JPH08322033A - 画像の中の画素を分類するためのコンピュータユニットの中に色テーブルを形成する方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 パターン認識を実時間で行うことを可能にす
る色テーブルをコンピュータユニットの中に形成する。 【解決手段】 すべての色値を２次元色空間に変換し、
画像上で選択された色を有する領域をマーキングし、、
この領域の中で予め設定された色値から著しくずれてい
る色値を無視して、この領域の中の色平均値を計算し、
それぞれの色値についてそれが予め設定された色値に十
分に似ているか否かを計算し、検査２進結果を色テーブ
ルの中に記憶する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、画像の中の画素を
分類するためのコンピュータユニットの中に色テーブル
を形成する方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】画像処理の多くの分野例えばビデオ会議
等で、対象物を非常に迅速かつ簡単に検出し、これらの
対象物を、重要でない又は冗長な情報を最小化して処理
することが必要である。対象物は、ビデオ会議の領域で
は例えば会話参加者の頭等である。画像処理の別の用途
では、その他の対象物又は例えばその他の身体部分を検
出し処理すると有利であることもある。画像の中の個々
に検出された対象物の１つの利用方法は、仮想対象物を
身体の一部の運動により制御することにある。

【０００３】この用途ではしばしば色テーブル又は色ヒ
ストグラムが使用される。色テーブルは、非常に簡単で
ありその他の用途に相応する構成を有しなければならな
い。

【０００４】コンピュータユニットの中に色テーブルを
形成する種々の方法が公知である（ドイツ特許出願公開
第３６３９６３６号公報，Ｈ．Ｅｒｎｓｔ著”Ｍａｓｃ
ｈ−ｉｎｅｌｌｅｓ Ｓｅｈｅｎ”（Ｅｕｒｏｐａ Ｆ
ａｃｈｐｒｅｓｓｅ Ｖｅ−ｒｌａｇ ＧｍｂＨ，ミュ
ンヘン，１２１〜１２５頁，１９９０），ＥＬＥＫＴＲ
ＯＮＩＫ １３／１９８８（６１〜６６頁），Ｓｉｅｍ
ｅｎｓ−Ｆｏｒｓｃｈｕｎｇｓ− ｕｎｄ Ｅｎｔｗｉ
ｃｋｌｕｎｇｓ−Ｂｅｒｅｉｃｈ（第３１巻，Ｎｏ．
１，２８〜３２頁，１９８４））。

【０００５】適切にマーキングされた対象物の空間位置
及び回転位置の検出方法は公知である（ＰＣＴ／ＤＥ
９４／００８９３）。この方法の欠点はこの方法が、検
出する対象物に付けなければならないマーキングを必要
とすることにある。

【０００６】動かされているセグメントのクラスタリン
グの分解方法は公知である（ヨーロッパ特許出願公開第
０５６４８５８号公報）。

【０００７】更に、時間列のディジタルカラー画像の中
の人間の手の運動を追跡する方法が公知である（ドイツ
特許出願公開第４３３９１６１号公報）。この方法の欠
点はこの方法が、本発明の方法に比して不正確な結果を
招き、この方法の実行は複雑大規模であり、ひいてはこ
の方法の実行は長い時間を必要とすることにある。

【０００８】

【発明が解決しようとする課題】本発明の課題は、パタ
ーン認識を実時間で行うことを可能にする色テーブルを
コンピュータユニットの中に形成することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】上記課題は本発明によ
り、すべての画素の色情報を２次元色空間の中に変換
し、前記２次元色空間の中にコンピュータユニットによ
り表示可能なすべての色を色テーブルのインデックスと
して使用し、予め設定された色と選択可能な大きさの少
なくとも１つの領域をマーキングし、前記領域にわたり
第１の色平均値を計算し、前記領域の中の、前記第１の
色平均値から最も離れている色点を有する画素の選択可
能なパーセント割合を考慮せずに、少なくとも１つの第
２の色平均値を計算し、前記選択可能な大きさの領域
を、２次元色空間の中の前記第２の色平均値の周りに選
択し、２次元色空間の中の任意の数の、前記予め設定さ
れた色に相応しない色を表す負の色点を計算し、コンピ
ュータユニットにより表示可能なすべての色に対して、
前記色を表す色点が前記第２の色平均値に対応するかど
うかを検査し、前記検査を次のように行い、すなわち、
まず初めに、それぞれの色を表す色点に対して垂線を、
少なくとも前記第２の色平均値と負の色点とを結ぶそれ
ぞれの直線に下ろし、次いで、それぞれの垂線基点から
前記第２の色平均値までの間隔が、それぞれの前記垂線
からそれぞれの前記の結ぶ直線に対応する別の負の色点
すなわち白点までの間隔より短く、且つ色点が前記第２
の色平均値の周りの領域の中に位置する場合には、それ
ぞれの前記色点を前記第２の色平均値に割当て、検査の
２進結果を２進値として色テーブルの中に記憶すること
により解決される。

【００１０】本発明の方法の利点はとりわけ、色テーブ
ルの構成が非常に簡単に保持され、ひいては色テーブル
を基礎とする用途も簡単に実時間で実現可能であること
にある。次に本発明の方法を更に説明する。

【００１１】本発明の方法の利用の１つの利点は、実時
間処理が制限無しに、目標対象物を前もってマーキング
することにより達成されることにある。コンピュータに
より表示可能なそれぞれの色に対して、その色が目標対
象物の色に相当するかしないかを２進値として記憶して
いる色テーブルを利用することにより、非常に迅速であ
り効率の良い対象物認識及びセグメンテーションが可能
である。これにより、以下に説明する実時間での利用が
可能となる。

【００１２】実時間処理が可能であるので、仮想対象物
を無接触で身体運動のみにより制御することが可能とな
る。仮想対象物を無接触で制御できるので、例えば仮想
対象物を制御するためにいわゆるデータグローブすなわ
ちハンドジェスチャーインターフェースデバイスを使用
する（Ｔ．Ｇ．Ｚｉｍｍｅｒｍａｎｎ，Ｊ．Ｌａｎｉｅ
ｒ，Ｃ．Ｂｌａｎｃｈａｒｄ，Ｓ．Ｂｒｙｓｏｎ，Ｙ．
Ｈａｒｖｅｌｌ著”ハンドジェスチャーインターフェー
スデバイス”（Ｐｒｏｃ．ＡＣＭ ＣＨＩ＋ＣＩ Ｃｏ
ｎｆ．誌記載の”計算システム及びグラフィックインタ
ーフェースの中の人間的要素”（１８９〜１９２頁））
に比して大幅な利点を有する。無接触制御メカニズムの
使用者受入れ度は、使用者側が利用の前又は間に付加的
な行為をしなければならない制御メカニズムに比してよ
り高い、なお、付加的な行為とは例えばデータグローブ
を利用の間に付けなければならない等であり、これは更
に、使用者の運動自由度を妨げる。ビデオカメラは更
に、汚れに対しても破壊に対しても容易に防護できる。

【００１３】使用者が邪魔されないことにより、本発明
の方法の利用は、社会生活の多くの領域の中で非常に好
適に行うことができる。

【００１４】例えば広告又は建築の領域での製品等の対
象物の３次元表示を、使用者にとって直観的に表示でき
る。本発明の方法を利用することにより観察者は、スク
リーンに映写される３次元仮想対象物を、身体の一部を
動かすことによりすべての視線方向から観察できる。

【００１５】この特性は、科学の多くの分野で好適に利
用できる。例えば化学では分子が３次元で視覚化され、
任意の視線方向から観察できる。別の重要な１つの用途
は、医学である、すなわち例えばコンピュータトモグラ
フィにより提供される３次元画像を直観的に、身体の運
動のみにより異なる視線方向から観察できる。仮想及び
実際の遠くに位置するカメラを制御することの利点は、
例えば建物を監視する場合、又はバック運転するために
トラック後部に取付けられているカメラにより制御する
場合に得られる。ビデオゲームも、使用者にとって直観
的かつエキサイティングに形成できる。

【００１６】本発明の方法をビデオ会議に利用する場
合、必要な伝送容量を節約できる、何故ならばビデオ会
議に実際に必要な情報のみ、すなわちこの場合には通信
相手の頭を取囲む方形のみが伝送されるからである。

【００１７】本発明の方法の請求項５に記載の有利な実
施の形態により、１つ又は複数の目標対象物のより安定
した分類が実現される。

【００１８】本発明のその他の有利な実施の形態は、そ
の他の請求項に記載されている。

【００１９】本発明の１つの有利な実施の形態と、本発
明の方法の有利な利用とが、図面に示され、以下に詳細
に説明される。

【００２０】

【実施の形態】図１〜４に基づいて本発明の方法及び本
発明の方法の利用を次に説明する。

【００２１】第１のステップで本装置、すなわち目標対
象物を撮影するカメラと、目標対象物を検出するコンピ
ュータユニットとは、光の状態にも、検出する１つ又は
複数の目標対象物の色にも整合されなければならない。

【００２２】図１には、カメラを校正するパターンが示
されている。この画像は１つ又は複数のカメラにより撮
影され、特徴抽出用の公知のアルゴリズムが、カメラの
幾何学的特性、例えばカメラ倍率、カメラのシャッタ速
度、白バランス及び彩度を、．例えば図１に示されてい
るような所定のパターンの色値を測定することにより計
算する。

【００２３】本装置を使用者の肌の色に整合すること
は、例えばカラーヒストグラム（Ｒ．Ｓｃｈｕｓｔｅ
ｒ，Ｓ．Ａｈｍａｄ著”カラーヒストグラム及びカラー
画像セグメンテーションをモデルに基づいて説明する”
（ＤＡＧＭシンポジウム １９９３，１９９３））を形
成することにより行うことができる。色テーブルを好適
に形成する別の１つの方法を次に説明する。次に説明す
る方法は、カラーヒストグラムの公知の形成方法に比し
て大幅に速度が速い利点を有する。別の１つの利点は、
セグメンテーションの結果が大幅に改善されることにあ
る。

【００２４】色テーブルは、使用者の補助により作成さ
れ、使用者の補助は使用者が、カメラにより撮影され１
つ又は複数の目標対象物が記録されている画像において
目標対象物をマーキングすることにある。このマーキン
グは、例えばマウスをクリックすることにより、又はタ
ッチスクリーンにおいてはタッチスクリーン上の目標対
象物を単にタッチすることにより行うことができる。

【００２５】次に、一般性を制限することなく、本発明
を更に説明するために目標対象物をただ１つと仮定す
る。

【００２６】色テーブルは、次に説明するように別の方
法で作成することも可能である。

【００２７】第１のステップで相互作用的に使用者と一
緒に、何を予め設定された色として分類すべきかを決め
る。このために使用者により、カメラにより撮影された
画像の中で、予め設定された色を有する画像領域がマー
キングされる。これは有利には、例えば肌色の分類の際
に使用者自身例えば使用者の手又は頭等が撮影画像の中
に撮影されることにより行うことができる。次いで、画
像上の使用者の手又は頭は、使用者により、予め設定さ
れた色を有する画像領域としてマーキングされる。この
撮影画像はコンピュータユニットの中に記憶され、更な
る処理にかけられる。

【００２８】この場合、その他の方法も可能であり、例
えば衣服の色を予め設定された色として指定でき、これ
は使用者が撮影画像の中に、予め設定された色の衣服を
有する画像領域をマーキングすることにより行われる。

【００２９】このマーキングは異なる方法で行うことが
できる。マーキングは有利には、コンピュータマウス、
キーボード、又は当業者に知られている、コンピュータ
ユニットの中で処理する画像領域をマーキングするすべ
てのその他の方法により行うことができる。

【００３０】マーキングされる画像領域の大きさは使用
者により自由に選択可能である。

【００３１】使用される色空間、通常は３次元ＲＧＢ
（赤緑青）空間からのコンピュータユニットにより表示
されるすべての色の色情報は、２次元色空間の中への変
換により変換される。変換により何等の色情報も失われ
ない。

【００３２】変換は異なる方法を行うことができる。有
利には次の変換式が形成される。

【００３３】第１の変換は次の構成を有する。

【００３４】（１）ａ＝Ｒ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ） （２）ｂ＝Ｇ／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ） ただし、Ｒはその都度の色における赤色の成分を示し、
Ｇはその都度の色における緑色の成分を示し、Ｂはその
都度の色における青色の成分を示し、ａは２次元色空間
の中の第１の空間座標を示し、ｂは２次元色空間の中の
第２の空間座標を示す。

【００３５】第２の変換は次の構成を有する。

【００３６】（３）ａ＝（Ｇ−Ｒ）／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ） （４）ｂ＝（Ｂ・２−Ｒ−Ｇ）／（Ｒ＋Ｇ＋Ｂ） 第２の変換及び第３の変換に使用されている記号は、第
１の変換に使用される記号と同一の意味を有する。第３
の変換は次の構成を有する。

【００３７】（５）ａ＝Ｇ−Ｒ （６）ｂ＝（Ｂ・２−Ｒ−Ｇ）／２ これらの変換のうちその都度ただ１つのみが使用され、
これにより、コンピュータユニットにより表示可能なす
べての色を２次元色空間の中に変換できる。

【００３８】その他の変換は当業者に知られており、無
制限に本発明の方法に使用できる。

【００３９】変換により３次元色空間の中のそれぞれの
点に、２次元色空間の中の１つの点を一義的に対応す
る。

【００４０】使用者によりマーキングされた前述の画像
領域に対して第１の色平均値が計算され、第１の色平均
値は、マーキングされている画像領域の中に現れるすべ
ての色の平均値を表す。１つの色はコンピュータユニッ
トの中で１つの数値により表されるので、例えばマーキ
ングされている画像領域の中に存在するそれぞれの画素
のすべての色値の和を形成し、次いで、マーキングされ
ている画像領域の中に存在する画素の数により除算する
ことにより計算を行うことができる。このようにして得
られる結果は、第１の色平均値を表す数値である。第１
の色平均値も、２次元色空間の中に１つの点により表さ
れる。

【００４１】前述の方法と同一の方法で、マーキングさ
れている画像領域の中の第２の色平均値が計算され、マ
ーキングされている画像領域の中に存在する画素のｎ％
の成分は、第２の色平均値の計算の際に考慮されない。
考慮されない画素のｎ％の成分は、２次元色空間の中で
第１の色平均値から最も遠く離れている画素である、す
なわち、第１の色平均値から最も異なるそれぞれ１つの
色を有する。

【００４２】色値をこのように考慮しないことは、誤差
補償に用いられる。この方法は、例えば肌の色を表す第
２の色平均値を、使用者の頭により表されるマーキング
されている画像領域に基づいて計算する場合、マーキン
グされている画像領域の中に存在する例えば使用者の目
等の色不規則性を補償するのに非常に有利である。

【００４３】ｎの大きさ、すなわち、マーキングされて
いる画像領域の中に存在する色値の何％を考慮しないか
を示す大きさは、第２の色平均値を形成する際の基礎と
なる対象物にも依存し、第２の色平均値の所要精度と、
使用可能な計算能力とにも依存する。この理由から大き
さｎはその都度、相応する状況に整合されなければなら
ない。ｎの大きさは有利には５〜５０の領域の中にあ
る。本発明の方法は第２の色平均値に制限されない。同
一の方法により多数の色平均値を、ｎに対して異なる値
をとることにより形成できる。多数の色平均値は、後続
の分類の品質を高める。一般性を制限せずに以下におい
てただ第２の色平均値のみを考える。

【００４４】次いで、任意の数の負の色値が選択され
る。本明細書において負の色値とは、予め設定された色
に相応しない色値のことである。有利には２次元色空間
の中の白色を表す少なくとも１つの白点が、負の色値と
して使用される。負の色値の数を増加すると、以下に説
明するようにすべての色を、予め設定された色に所属す
るすなわち充分に類似する色と、予め設定された色に類
似しない色とに分類する際の分類を改善する。

【００４５】第２の色平均値の周りにも、それぞれの負
の色値を表す負の色点例えば白点の周りにも、丸い例え
ば円形又は楕円形の領域が形成される。これらの領域は
以下において、第２の色平均値のための平均値領域とも
呼ばれ、負の色点の周りの領域のための負の色領域とも
呼ばれる。

【００４６】これらの領域は任意の大きさを有する、す
なわち、複数の領域が互いに重なることも可能であり、
１つの領域が完全に別の１つの領域を包含することも可
能である。

【００４７】コンピュータユニットにより表示可能であ
り２次元色空間の中に変換されたそれぞれの色値に対し
て、それぞれの色点が、第２の色平均値を表す予め設定
された色点に充分に類似している色点として分類される
か、又はそれぞれの色点が予め設定された色点に充分に
類似していない色点として分類されるかに関する分類が
行われる。

【００４８】この分類は、コンピュータユニットにより
表示可能なそれぞれの色点に対して１つの垂線が、第２
の色平均値を表す予め設定された色点と、それぞれの負
の色点とを結ぶ直線に下ろされる。これにより、負の色
点の数と正確に同一の数の垂線基点が形成される、なお
垂線基点とは、それぞれの垂線と、対応する前記結ぶ直
線との交点のことである。

【００４９】それぞれの垂線基点に対して、垂線基点か
ら、第２の色平均値を表す予め設定された色点までの第
１の間隔が計算される。第１の間隔は、相応する垂線基
点からそれぞれの負の色点までの間隔を表す第２の間隔
と比較される。

【００５０】次いで色点は、色点のそれぞれの垂線基点
に対して第１の間隔が第２の間隔より短くそれぞれの垂
線基点が平均値領域の中に位置する場合、第２の色平均
値を表す予め設定された色点に充分に類似する色点とし
て分類される。

【００５１】２進結果は、色テーブルに記憶され、色テ
ーブルは、２次元色空間の中のそれぞれの色点に対し
て、すなわちコンピュータユニットにより表示可能なそ
れぞれの色に対して前述の方法の実行が終了すると２進
入力値を有する。

【００５２】色テーブルは、色テーブルの中のそれぞれ
１つの入力値に一義的に対応するそれぞれの色値に対し
て、色点が予め設定された色に類似しているか否かに関
する２進情報を有する。

【００５３】前述の方法で色テーブルを形成すると、本
発明の方法の種々の実時間利用が可能となる、何故なら
ば１つの色値に対してただ１つの２進値だけを読出すだ
けで、色値が予め設定された色に充分に類似する色値と
して分類されるかどうかが分かるからである。

【００５４】色テーブルが形成された後、本発明の方法
の１つの有利な利用方法では、画像全体に対して、エッ
ジ追跡用の任意のアルゴリズムが実行される、このアル
ゴリズムには例えば、Ｔ．Ｐａｖｌｉｄｉｓ著”グラフ
ィック及びイメージ処理のためのアルゴリズム”（Ｓｐ
ｒｉｎｇｅｒ出版社，１９８２）に記載の方法がある。
この方法を用いて画像の中で、例えば色テーブルにより
予め設定された色に類似の色として分類された色を有す
る対象物及び対象物のエッジが求められる。

【００５５】この方法が画像に適用された後、画像の上
には、目標対象物として考慮されるべき多数であるかも
しれない対象物が存在する。

【００５６】これらの多数の対象物から目標対象物が、
目標対象物の既知の特徴に基づいて求められる。特徴は
例えば、目標対象物の大きさ又は目標対象物の形状によ
り表すこともできる。

【００５７】本発明の利用方法に依存して、例えば目標
対象物の幾何学的モーメントも計算することも可能であ
る、この計算は例えばＪｕｎ Ｓｈｅｎ著”モーメント
不変量の高速計算”（Ｐａｔｔｅｒｎ Ｒｅｃｏｇｎｉ
ｔｉｏｎ誌，Ｖｏｌ．４２，Ｎｏ．８，８０７〜８１３
頁，１９９１）に記載の方法により行うこともできる。

【００５８】目標対象物の求められた輪郭及び幾何学的
求めに関するデータは、画像改善のために更にいくつか
のステップにかけることもできる、これらのステップに
は例えばＣＨ．Ｍａｇｇｉｏｎｉ著”仮想環境の非はめ
こみ制御”（Ｐｒｏｃ．Ｖｉｒｔｕａｌ Ｒｅａｌｉｔ
ｙ誌１９９４）及び”応用及び傾向”（Ｓｔｕｔｔｇａ
ｒｔ誌，１９９４年２月，１９９４）に記載されている
ものがある。

【００５９】次いで目標対象物に対して、目標対象物を
取囲む方形が求められる。予め設定された平面を有し、
取囲む方形の外部に位置するすべての対象物は、背景画
像の所属する対象物として分類される。

【００６０】この方法を改善する１つの方法は、この方
法を開始する際にカメラにより、目標対象物が存在する
後のシーンと同一のシーンを有する背景画像が撮影され
ることにある。背景画像には目標対象物は存在しない。

【００６１】この方法はこの場合、対象物を目標対象物
に分類する際に対象物が、この対象物が更に背景画像の
上に存在しない場合にのみ目標対象物として分類される
ことにより改善される。

【００６２】目標対象物が頭により表される場合、この
方法の結果は画像の中の例えば頭の位置である。

【００６３】目標対象物が手により表される場合、本発
明の方法の結果は画像の中の例えば手の位置、画像を撮
影するカメラからの手の距離、又は例えば特定の手のジ
ェスチャーを表す手の個々の指の位置である。

【００６４】後続の画像の中の取囲む方形の位置とひい
ては目標対象物の位置とを求めるために更に例えば運動
推測処理等にかけられる方形のみを更に処理することに
より必要計算量を、公知の方法に比して大幅に低減でき
る。

【００６５】本発明の方法は、社会生活の多数の領域の
中で好適に使用できる、何故ならば本発明の方法によ
り、以下に説明する用途を実時間で実現できるからであ
る、なおこれらの用途は、従来では実時間で実現できな
かった。

【００６６】本発明の方法の１つの非常に有利な用途
は、製品の３次元表示、又は建築の用途例えば仮想空間
の表示にある。一般的にこの方法は仮想現実の多数の領
域に使用できる。これらの利用領域では、モニターに表
示されている２次元製品又は仮想空間の中の視野光景又
は仮想家屋の視野光景も、観察者の例えば頭又は手等の
身体の一部の位置を変えることにより、”すべての側”
から観察できる。

【００６７】この方法をこれらの目的に利用する場合、
カメラは、製品を表示するモニターの近辺に設置され
る。カメラは例えば観察者の頭又は手を撮影し、頭又は
手又は双方を目標対象物として分類する。本発明方法に
より供給される値、すなわち例えば観察者の頭の位置
は、モニターに表示される仮想対象物を撮影する仮想カ
メラのための制御量として使用される。頭の位置を変え
ることにより、又は手を動かすことにより、表示される
対象物の３次元視野光景が変化し、この変化は、身体の
動きが制御量に変換されることにより実現される。質的
な改善は、例えば低域フィルタ及び／又はヒステリシス
フィルタ等のフィルタを使用して、例えば頭又は手等の
位置パラメータをろ波することにより実現できる。更
に、方向に依存するヒステリシスフィルタを使用すると
有利である。方向に依存するヒステリシスフィルタと
は、時間的に順次に続き選択可能な座標を変換する関数
処理のことである。座標は本発明では、目標対象物の中
の固定した選択可能な点である。例えばこのような座標
は、手を目標対象物として使用する場合、手の重心又は
指の１つの点により表される。

【００６８】時点ｉでの座標ｘ_ｉの変換は有利には、時
点ｉ−１及びｉ−２での時間的に先行する座標値ｘ_ｉ
−１及びｘ_{ｉ −２}を基礎として次の変換式により行われ
る。

【００６９】ｓｇｎ（ｘ_{ｉ −２}−ｘ_{ｉ −１}）＝ｓｇｎ
（ｘ_{ｉ −１}−ｘ_ｉ）の場合、ｔ＝ｔ_１であり、その他の
場合、ｔ＝ｔ_２である。

【００７０】｜ｘ_{ｉ −１}−ｘ_ｉ｜＜ｔの場合、ｘ_ｉ＝ｘ
_{ｉ −１}であり、その他の場合、ｘ′_ｉ＝ｘ_ｉである。

【００７１】なお、ｔ_１及びｔ_２は、使用者が自由に選
択できるヒステリシス閾値である。この場合、値ｔ_１は
領域］０；ｔ_２［の中にある。

【００７２】値ｘ′_ｉは、変換された座標、すなわちｘ
_ｉの変換結果を表す。

【００７３】方向に依存するヒステリシスフィルタをよ
り高い次元に拡張することが、ｓｇｎ関数すなわち符号
比較を、座標ｘ_ｉの多次元表示の運動方向変化を計算す
ることにより置換可能であることは、当業者には知られ
ている。

【００７４】これは、例えば頭位置の角度αの変化は、
順次の多数の画像に適用される本発明の方法により検出
され、この角度は、モニターに表示される仮想対象物を
撮影する仮想カメラの位置を角度βだけ段階的に変える
（図２参照）。仮想カメラの位置の変化は公知であり、
例えば３次元ＣＡＤの用途の場合にしばしば使用される
技術である。

【００７５】しかし、本発明の方法により、対象物の３
次元視野光景を、無接触にかつ使用者の直観に基づいて
制御することが可能となる。

【００７６】本発明の方法は同様に、科学の異なる領域
に非常に好適に使用できる。

【００７７】医学の領域では、３次元の画像データ例え
ばコンピュータトモグラフィの画像を、トモグラフィ画
像を表示するモニターの例えば側方及び上方の近辺に設
置されているカメラにより撮影される観察者の頭又は手
の運動のみにより、異なる視点から観察できる。従っ
て、担当の医者は非常に簡単かつ非常に詳細に、トモグ
ラフィ画像のこの医者にとって重要な視野光景を選択で
きる。

【００７８】化学では、相応する方法で３次元分子構造
を詳細かつ簡単に調べることができる。

【００７９】交通関連の領域でも、本発明の方法を好適
に利用できる、このような用途は例えば、通常のバック
運転の際には隠れている視野の光景を運転者に提供する
ことを可能にするトラックの後部に取付けられたカメラ
を制御する場合である。トラック運転者の例えば運転室
の中に適切に例えば防風ガラスの中央の上縁に取付けら
れているカメラにより頭を撮影及び追跡する場合、運転
者は自動車後部のカメラを頭を動かすだけで制御でき
る。

【００８０】相応する方法で、例えば建物の監視等の場
合、遠くにあるカメラを制御することが一般的に可能で
ある。

【００８１】３次元対象物を制御する場合もあるコンピ
ュータゲームでも、本発明の方法を前述の方法に相応し
て好適に利用可能である。

【００８２】ビデオ会議の領域でも本発明の方法を好適
に使用できる。従来の方法では使用者の運動自由度は非
常に制限されている、何故ならばシーンを撮影するため
に広角カメラを使用せず、不要情報をできるだけ僅かし
か伝送しないようにするからである。しかし広角カメラ
を使用する場合、過剰な伝送容量が必要となる。本発明
の方法により、通信相手の例えば頭等を取囲む方形の内
容のみを伝送することが可能となる。

【００８３】取囲む方形を使用することにより、通信相
手の頭のみが伝送され、不要な画像背景を省くことがで
きる。取囲む方形の運動を本発明では予測するので、通
信相手の頭の運動を検出し、例えば伝送される画像の中
の頭が一部欠けることがないように取囲む方形の大きさ
をわずかに大きく選択するために取囲む方形を頭の動き
に整合するか、又は、シーンを撮影するカメラを、頭部
の運動に整合して適切に機械的に追従して、通信相手の
頭のみを撮影及び伝送すればよいようにすることが可能
である。これにより使用者はビデオ会議で、従来の程度
に使用者の運動自由度を制限することが不要となる。

【００８４】更に、ビデオ会議の開始の前に又はビデオ
会議の最中に通信相手は、例えば取囲む方形と、ひいて
は通信相手の頭の画像とを伝送するかどうかを決定で
き、背景画像も一緒に伝送するかどうかも決定できる。
ウィンドウの大きさも、個別に定めることができ、従っ
て、その都度使用される個々のビデオ会議の通信相手又
はコンピュータユニットとにより、ビデオ会議の前又は
間に協議により決定できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】カメラを校正するために利用できるパターンを
示すスケッチ図である。

【図２】仮想ホログラフィの幾何学的関係を示すスケッ
チ図である。

【図３】医学の領域での本発明の方法の好適な利用を示
すスケッチ図である。

【図４】３次元製品表示の領域での本発明の方法の好適
な利用を示すスケッチ図である。

【符号の説明】

α 頭の運動角度 β カメラの移動角度

Claims (13)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 すべての画素の色情報を２次元色空間の
   中に変換し、 前記２次元色空間の中にコンピュータユニットにより表
   示可能なすべての色を色テーブルのインデックスとして
   使用し、 予め設定された色と選択可能な大きさの少なくとも１つ
   の領域をマーキングし、 前記領域にわたり第１の色平均値を計算し、 前記領域の中の、前記第１の色平均値から最も離れてい
   る色点を有する画素の選択可能なパーセント割合を考慮
   せずに、少なくとも１つの第２の色平均値を計算し、 前記選択可能な大きさの領域を、２次元色空間の中の前
   記第２の色平均値の周りに選択し、 ２次元色空間の中の任意の数の、前記予め設定された色
   に相応しない色を表す負の色点を計算し、 コンピュータユニットにより表示可能なすべての色に対
   して、前記色を表す色点が前記第２の色平均値に対応す
   るかどうかを検査し、前記検査を次のように行い、すな
   わち、 まず初めに、それぞれの色を表す色点に対して垂線を、
   少なくとも前記第２の色平均値と負の色点とを結ぶそれ
   ぞれの直線に下ろし、 次いで、それぞれの垂線基点から前記第２の色平均値ま
   での間隔が、それぞれの前記垂線からそれぞれの前記の
   結ぶ直線に対応する別の負の色点すなわち白点までの間
   隔より短く、且つ色点が前記第２の色平均値の周りの領
   域の中に位置する場合には、それぞれの前記色点を前記
   第２の色平均値に割当て、 検査の２進結果を２進値として色テーブルの中に記憶す
   ることを特徴とする画像の中の画素を分類するためのコ
   ンピュータユニットの中に色テーブルを形成する方法。
2. 【請求項２】 負の色点を、白色を表す白点により表す
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像の中の画素を分
   類するためのコンピュータユニットの中に色テーブルを
   形成する方法。
3. 【請求項３】 目標対象物の特徴を利用して画像の少な
   くとも１つの選択可能な目標対象物を計算機を介して検
   出するために請求項１又は請求項２に記載の方法を利用
   する方法において、 色テーブルを使用して、色テーブルの中に記憶されてい
   る予め設定された色を有する対象物を形成し、 前記対象物から、少なくとも１つの目標対象物の特徴を
   利用して少なくとも１つの目標対象物を分類し、 少なくとも１つの目標対象物のための空間位置を求める
   ことを特徴とする利用方法。
4. 【請求項４】 少なくとも１つの目標対象物の周りに、
   取囲む方形を形成することを特徴とする請求項３に記載
   の方法。
5. 【請求項５】 付加的にこの方法の開始の際に、少なく
   とも１つの目標対象物を有しない背景画像を撮影し、 次いで１つの対象物を、付加的に背景画像が前記対象物
   を有しない場合には目標対象物として分類することを特
   徴とする請求項3又は請求項4に記載の方法。
6. 【請求項６】 それぞれの形成した取囲む方形に対し
   て、運動予測を行うことを特徴とする請求項３から請求
   項５のうちのいずれか１つの請求項に記載の方法。
7. 【請求項７】 方向に依存するヒステリシスフィルタを
   使用することを特徴とする請求項３から請求項６のうち
   のいずれか１つの請求項に記載の方法。
8. 【請求項８】 目標対象物を人間の頭により形成し、 予め設定された色を、人間の肌の色とすることを特徴と
   する請求項３から請求項７のうちのいずれか１つの請求
   項に記載の方法。
9. 【請求項９】 目標対象物を、人間の手と、 予め設定された色を、人間の肌の色とすることを特徴と
   する請求項３から請求項８のうちのいずれか１つの請求
   項に記載の方法。
10. 【請求項１０】 ３次元対象物を表すために請求項３か
    ら請求項８のうちのいずれか１つの請求項に記載の方法
    を利用する方法において、 目標対象物の位置パラメータを仮想カメラの制御量に変
    換し、 前記制御量により、表示された３次元対象物の視野光景
    を任意に変化可能にしたことを特徴とする請求項３から
    請求項９のうちのいずれか１つの請求項に記載の方法。
11. 【請求項１１】 目標対象物の位置パラメータを、３次
    元画像の視野光景を変化する制御量に変換することを特
    徴とする医学的に利用する請求項３から請求項１０のう
    ちのいずれか１つの請求項に記載の方法を利用する方
    法。
12. 【請求項１２】 目標対象物の位置パラメータを、少な
    くとも１つの実際のカメラの制御量に変換し、 少なくとも１つの前記実際のカメラを、制御量により段
    階的に動かすことを特徴とする請求項３から請求項９の
    うちのいずれか１つの請求項に記載の方法を利用する方
    法。
13. 【請求項１３】 取囲む方形の大きさを変化できること
    を特徴とする請求項３から請求項９のうちのいずれか１
    つの請求項に記載の方法を利用する方法。