JPH09102042A - 画像処理方法 - Google Patents
画像処理方法Info
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- JPH09102042A JPH09102042A JP8017496A JP1749696A JPH09102042A JP H09102042 A JPH09102042 A JP H09102042A JP 8017496 A JP8017496 A JP 8017496A JP 1749696 A JP1749696 A JP 1749696A JP H09102042 A JPH09102042 A JP H09102042A
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- Japan
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- processing method
- data
- image processing
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- image
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- Processing Of Color Television Signals (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【構成】 衣服を着せた人物を単一色の背景の前に配置
し、その画像を画像入力装置１２が取り込むと、ＣＰＵ
１４は背景画像の複数の画素をサンプルする。次にＣＰ
Ｕ１４は、その画素の色相および明度を検出し、それぞ
れの最大値および最小値を求める。その後、この最大値
および最小値に基づいて複数の物体抽出条件を設定し、
取り込んだ画像に含まれる画素のうちこの条件に合致す
るものを塗り潰す。さらに、塗り残しをなくすためにメ
ディアンフィルタ処理も行う。 【効果】 背景の色データをサンプルし、サンプルした
色データに基づいて抽出条件を設定するようにしたた
め、試着する衣服の変更に伴って背景の色を変えた場合
でも、オペレータは逐次塗り潰す色データを設定し直す
手間を省くことができる。
し、その画像を画像入力装置１２が取り込むと、ＣＰＵ
１４は背景画像の複数の画素をサンプルする。次にＣＰ
Ｕ１４は、その画素の色相および明度を検出し、それぞ
れの最大値および最小値を求める。その後、この最大値
および最小値に基づいて複数の物体抽出条件を設定し、
取り込んだ画像に含まれる画素のうちこの条件に合致す
るものを塗り潰す。さらに、塗り残しをなくすためにメ
ディアンフィルタ処理も行う。 【効果】 背景の色データをサンプルし、サンプルした
色データに基づいて抽出条件を設定するようにしたた
め、試着する衣服の変更に伴って背景の色を変えた場合
でも、オペレータは逐次塗り潰す色データを設定し直す
手間を省くことができる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は画像処理方法に関し、
特にたとえば試着シミュレーション装置に用いられ、背
景の前に物体が配置された画像からその物体を抽出す
る、画像処理方法に関する。
特にたとえば試着シミュレーション装置に用いられ、背
景の前に物体が配置された画像からその物体を抽出す
る、画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来の画像処理方法としては、ブルー１
色の背景の前で抽出したい物体を撮影し、撮影した画像
からブルーの部分を抽出して廃棄するクロマキー処理が
よく知られている。このクロマキー処理では、オペレー
タが当初に抽出する色をブルーに設定しておけば、これ
と異なる色の物体を適切に抽出することができる。
色の背景の前で抽出したい物体を撮影し、撮影した画像
からブルーの部分を抽出して廃棄するクロマキー処理が
よく知られている。このクロマキー処理では、オペレー
タが当初に抽出する色をブルーに設定しておけば、これ
と異なる色の物体を適切に抽出することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかし、様々な色の衣
服を着せた人物の画像をこのクロマキー処理を用いて抽
出しようとする場合、衣服を変える毎にその衣服の色と
異なる色の背景を準備するだけでなく、オペレータが抽
出する色を逐次設定し直さなければならず、処理に手間
がかかるという問題点があった。
服を着せた人物の画像をこのクロマキー処理を用いて抽
出しようとする場合、衣服を変える毎にその衣服の色と
異なる色の背景を準備するだけでなく、オペレータが抽
出する色を逐次設定し直さなければならず、処理に手間
がかかるという問題点があった。
【０００４】それゆえに、この発明の主たる目的は、オ
ペレータが抽出する色の設定を変える手間を省くことが
できる、画像処理方法を提供することである。この発明
の他の目的は、対象となる物体を的確に切り抜くことが
できる、画像処理方法を提供することである。
ペレータが抽出する色の設定を変える手間を省くことが
できる、画像処理方法を提供することである。この発明
の他の目的は、対象となる物体を的確に切り抜くことが
できる、画像処理方法を提供することである。
【０００５】
【課題を解決するための手段】この発明は、背景の前に
物体が配置された画像から物体を抽出する画像処理方法
であって、(a) 背景の色データをサンプルし、(b) サン
プルした色データに基づいて物体抽出条件を設定し、そ
して(c) 物体抽出条件に従って物体を抽出する、画像処
理方法である。
物体が配置された画像から物体を抽出する画像処理方法
であって、(a) 背景の色データをサンプルし、(b) サン
プルした色データに基づいて物体抽出条件を設定し、そ
して(c) 物体抽出条件に従って物体を抽出する、画像処
理方法である。
【０００６】
【作用】たとえば衣服を着せた人物を背景の前に配置
し、その画像を画像入力装置が取り込むと、たとえばＣ
ＰＵは背景画像の複数の画素をサンプルする。次に、そ
の画素の色相および明度を算出し、それぞれの最大値お
よび最小値を求める。その後、最大値および最小値に基
づいてたとえば複数の物体抽出条件を設定し、たとえば
取り込んだ画像に含まれる画素のうち物体抽出条件のい
ずれかに合致するものを塗り潰す。これによって背景を
含む画像から物体が抽出される。
し、その画像を画像入力装置が取り込むと、たとえばＣ
ＰＵは背景画像の複数の画素をサンプルする。次に、そ
の画素の色相および明度を算出し、それぞれの最大値お
よび最小値を求める。その後、最大値および最小値に基
づいてたとえば複数の物体抽出条件を設定し、たとえば
取り込んだ画像に含まれる画素のうち物体抽出条件のい
ずれかに合致するものを塗り潰す。これによって背景を
含む画像から物体が抽出される。
【０００７】
【発明の効果】この発明によれば、サンプルした背景画
像の色データに基づいて設定した物体抽出条件に従って
物体の画像を抽出するようにしたため、オペレータが背
景の色データを逐次設定し直す手間を省くことができ
る。この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および
利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明
から一層明らかとなろう。
像の色データに基づいて設定した物体抽出条件に従って
物体の画像を抽出するようにしたため、オペレータが背
景の色データを逐次設定し直す手間を省くことができ
る。この発明の上述の目的，その他の目的，特徴および
利点は、図面を参照して行う以下の実施例の詳細な説明
から一層明らかとなろう。
【０００８】
【実施例】図１を参照して、この実施例の画像処理装置
１０は画像入力装置１２を含み、これによって図２に示
すように単一色の背景の前に配置した人物の画像が背景
とともに取り込まれる。取り込まれた画像はＣＰＵ１４
を介して画像メモリ１８に書き込まれ、ＣＰＵ１４がワ
ークメモリ２２を用いてこの画像を処理する。処理され
た画像は画像出力装置１６から出力される。
１０は画像入力装置１２を含み、これによって図２に示
すように単一色の背景の前に配置した人物の画像が背景
とともに取り込まれる。取り込まれた画像はＣＰＵ１４
を介して画像メモリ１８に書き込まれ、ＣＰＵ１４がワ
ークメモリ２２を用いてこの画像を処理する。処理され
た画像は画像出力装置１６から出力される。
【０００９】ＣＰＵ１４は図３〜図５に示すフローに従
って図２に示す画像を処理する。すなわち、まずステッ
プＳ１で図２に示す入力画像の四隅にそれぞれ縦横２０
画素からなる４００画素のサンプル領域を指定し、この
領域に含まれる画素のＲＧＢデータを求める。次にステ
ップＳ３でこのＲＧＢデータを数１に従って明度（Ｖ）
および色相（Ｈ）のデータに変換する。
って図２に示す画像を処理する。すなわち、まずステッ
プＳ１で図２に示す入力画像の四隅にそれぞれ縦横２０
画素からなる４００画素のサンプル領域を指定し、この
領域に含まれる画素のＲＧＢデータを求める。次にステ
ップＳ３でこのＲＧＢデータを数１に従って明度（Ｖ）
および色相（Ｈ）のデータに変換する。
【００１０】
【数１】Ｖ＝０．３Ｒ＋０．５９Ｇ＋０．１１Ｂ Ｈ＝ tan-1｛（Ｒ−Ｖ）／（Ｂ−Ｖ）｝ 続いて、ステップＳ４で明度データおよび色相データの
それぞれを昇順にソートし、ステップＳ５およびＳ６の
それぞれで明度の最大値ＶMAX および最小値Ｖ MIN と色
相の最大値ＨMAX および最小値ＨMIN とを求める。ただ
し、ここでは明度データおよび色相データの分布状態に
従って明度データおよび色相データをいくつかのグルー
プに分割し、その後各グループの中での最大値ＶMAX お
よび最小値ＶMIN あるいは最大値ＨMAX および最小値Ｈ
MIN を求める。その後、これらの最大値ＶMAX およびＨ
MAX と最小値ＶMIN およびＨMIN とに基づいて数２〜数
４の抽出条件を生成する。
それぞれを昇順にソートし、ステップＳ５およびＳ６の
それぞれで明度の最大値ＶMAX および最小値Ｖ MIN と色
相の最大値ＨMAX および最小値ＨMIN とを求める。ただ
し、ここでは明度データおよび色相データの分布状態に
従って明度データおよび色相データをいくつかのグルー
プに分割し、その後各グループの中での最大値ＶMAX お
よび最小値ＶMIN あるいは最大値ＨMAX および最小値Ｈ
MIN を求める。その後、これらの最大値ＶMAX およびＨ
MAX と最小値ＶMIN およびＨMIN とに基づいて数２〜数
４の抽出条件を生成する。
【００１１】
【数２】ＨMIN ＜Ｈ＜ＨMAX ＶMIN −ａ＜Ｖ＜ＶMAX ＋ｂ
【００１２】
【数３】ＨMIN ＋ｃ＜Ｈ＜ＨMAX −ｄ ＶMIN −ｅ＜Ｖ＜ＶMAX ＋ｆ
【００１３】
【数４】ＨMIN −ｇ＜Ｈ＜ＨMAX ＋ｈ ＶMIN −ｉ＜Ｖ＜ＶMAX −ｊ このうち数２は、色相の抽出範囲の下限を最小値ＨMIN
に設定し上限を最大値ＨMAX に設定するとともに、明度
の抽出範囲の下限を最小値ＶMIN からａだけ減らし上限
を最大値ＶMAX からｂだけ増やすようにしたものであ
る。画像に含まれる人物は背景の前に位置し、全体的に
明度が高いため、明度の抽出範囲をむやみに広げると人
物画像のうち色相の抽出範囲に含まれる部分が誤って塗
り潰されてしまうため、ａおよびｂは最大値ＶMAX およ
び最小値ＶMIN の１割程度の値に設定する必要がある。
このため、ａおよびｂの値はたとえば０．４×（ＶMAX
−Ｖ MIN ）によって求められる。これによって背景の明
度が照明の当て方によって微妙に変化する場合でも背景
をうまく塗り潰すことができる。
に設定し上限を最大値ＨMAX に設定するとともに、明度
の抽出範囲の下限を最小値ＶMIN からａだけ減らし上限
を最大値ＶMAX からｂだけ増やすようにしたものであ
る。画像に含まれる人物は背景の前に位置し、全体的に
明度が高いため、明度の抽出範囲をむやみに広げると人
物画像のうち色相の抽出範囲に含まれる部分が誤って塗
り潰されてしまうため、ａおよびｂは最大値ＶMAX およ
び最小値ＶMIN の１割程度の値に設定する必要がある。
このため、ａおよびｂの値はたとえば０．４×（ＶMAX
−Ｖ MIN ）によって求められる。これによって背景の明
度が照明の当て方によって微妙に変化する場合でも背景
をうまく塗り潰すことができる。
【００１４】数３は、色相の抽出範囲の下限を最小値Ｈ
MIN からｃだけ増やし最大値ＨMAXからｄだけ減らすと
ともに、明度の抽出範囲の下限を最小値ＶMIN からｅ
（＞ａ）だけ減らし上限を最大値ＶMAX からｆ（＞ｂ）
だけ増やしたものである。この明度範囲は数２の明度範
囲に含まれない範囲を含む。したがって、最小値ＶMIN
よりもかなり明度の低い領域およびＶMAX よりもかなり
明度の高い領域も抽出範囲に含まれることとなり、特に
人物の影が背景に現れている場合でもこれを適切に抽出
することができる。ただし、明度の範囲を拡大すること
によって数２で述べたような影響が出ないように、色相
の抽出範囲が狭く設定される。なお、ｃおよびｄは、ａ
およびｂと同様にたとえば０．４×（ＨMAX −ＨMIN ）
によって求められる。
MIN からｃだけ増やし最大値ＨMAXからｄだけ減らすと
ともに、明度の抽出範囲の下限を最小値ＶMIN からｅ
（＞ａ）だけ減らし上限を最大値ＶMAX からｆ（＞ｂ）
だけ増やしたものである。この明度範囲は数２の明度範
囲に含まれない範囲を含む。したがって、最小値ＶMIN
よりもかなり明度の低い領域およびＶMAX よりもかなり
明度の高い領域も抽出範囲に含まれることとなり、特に
人物の影が背景に現れている場合でもこれを適切に抽出
することができる。ただし、明度の範囲を拡大すること
によって数２で述べたような影響が出ないように、色相
の抽出範囲が狭く設定される。なお、ｃおよびｄは、ａ
およびｂと同様にたとえば０．４×（ＨMAX −ＨMIN ）
によって求められる。
【００１５】数４は、色相の抽出範囲の下限を最小値Ｈ
MIN からｇだけ減らし上限を最大値ＨMAX からｈだけ増
やすとともに、明度の抽出範囲の下限を最小値ＶMIN か
らｉだけ減らし上限を最大値ＶMAX からｊだけ減らした
ものである。明度の低い画素の方が雑音の影響を受けや
すいため、色相の抽出範囲を広くした上で明度の抽出範
囲を低い方にシフトさせている。これによって人物の影
などの影響で明度が極度に低くなっている背景も塗り潰
すことができる。なお、色相の抽出範囲を広くする一方
で明度の抽出範囲を低く設定したため、数２および数３
で述べたような影響は生じにくい。ｇ〜ｈはたとえば
０．４×（ＨMAX −ＨMIN ）によって求められ、ｉおよ
びｊはたとえば０．４×（ＶMAX −ＶMIN ）によって求
められる。
MIN からｇだけ減らし上限を最大値ＨMAX からｈだけ増
やすとともに、明度の抽出範囲の下限を最小値ＶMIN か
らｉだけ減らし上限を最大値ＶMAX からｊだけ減らした
ものである。明度の低い画素の方が雑音の影響を受けや
すいため、色相の抽出範囲を広くした上で明度の抽出範
囲を低い方にシフトさせている。これによって人物の影
などの影響で明度が極度に低くなっている背景も塗り潰
すことができる。なお、色相の抽出範囲を広くする一方
で明度の抽出範囲を低く設定したため、数２および数３
で述べたような影響は生じにくい。ｇ〜ｈはたとえば
０．４×（ＨMAX −ＨMIN ）によって求められ、ｉおよ
びｊはたとえば０．４×（ＶMAX −ＶMIN ）によって求
められる。
【００１６】このようにして抽出条件が生成されると、
次にステップＳ９で数２〜数４のいずれかの条件を満た
す画素を塗り潰す。その後、ステップＳ１１でこの画像
にメディアンフィルタ処理をかけ、処理を終了する。ス
テップＳ５は、具体的には図４に示すフローに従って処
理される。すなわち、ＣＰＵ１４はまずステップＳ４３
で第１グループカウンタ２４のカウント値ｎｕｍ，第２
グループカウンタ２６のカウント値ｐｏｓｉおよびデー
タカウンタ２８のカウント値ｎを初期化する。ここで、
カウント値ｎは、図８に示すように値の小さな明度デー
タから順に対応する。ステップＳ４５ではカウント値ｎ
＜データ総数ｓｕｍであるかどうか判断し、“ＹＥＳ”
であればステップＳ４７でカウント値ｎ＋１に対応する
明度データからカウント値ｎに対応する明度データを引
いた値が５以上であるかどうか判断する。
次にステップＳ９で数２〜数４のいずれかの条件を満た
す画素を塗り潰す。その後、ステップＳ１１でこの画像
にメディアンフィルタ処理をかけ、処理を終了する。ス
テップＳ５は、具体的には図４に示すフローに従って処
理される。すなわち、ＣＰＵ１４はまずステップＳ４３
で第１グループカウンタ２４のカウント値ｎｕｍ，第２
グループカウンタ２６のカウント値ｐｏｓｉおよびデー
タカウンタ２８のカウント値ｎを初期化する。ここで、
カウント値ｎは、図８に示すように値の小さな明度デー
タから順に対応する。ステップＳ４５ではカウント値ｎ
＜データ総数ｓｕｍであるかどうか判断し、“ＹＥＳ”
であればステップＳ４７でカウント値ｎ＋１に対応する
明度データからカウント値ｎに対応する明度データを引
いた値が５以上であるかどうか判断する。
【００１７】そして“ＮＯ”であればステップＳ５３で
カウント値ｎをインクリメントしてステップＳ４５に戻
るが、“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ４９でカウント
値ｐｏｓｉをインクリメントするとともに、ステップＳ
５１でカウント値ｎ＋１をメモリエリア３０のＬｉｎｋ
［ｐｏｓｉ］に書き込みステップＳ５３に移行する。こ
こでメモリエリア３０とは、グループ化された明度デー
タの最小値ＶMIN に対応するカウント値を書き込んだエ
リアである。したがって、ステップＳ４５〜Ｓ５３を処
理することによって、隣合う明度データの値が“５”以
上であるところを境としてグループが形成され、そのグ
ループの最小値ＶMIN に対応するデータカウンタ２８の
カウント値がそのグループ番号に対応してメモリエリア
３０に書き込まれる。
カウント値ｎをインクリメントしてステップＳ４５に戻
るが、“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ４９でカウント
値ｐｏｓｉをインクリメントするとともに、ステップＳ
５１でカウント値ｎ＋１をメモリエリア３０のＬｉｎｋ
［ｐｏｓｉ］に書き込みステップＳ５３に移行する。こ
こでメモリエリア３０とは、グループ化された明度デー
タの最小値ＶMIN に対応するカウント値を書き込んだエ
リアである。したがって、ステップＳ４５〜Ｓ５３を処
理することによって、隣合う明度データの値が“５”以
上であるところを境としてグループが形成され、そのグ
ループの最小値ＶMIN に対応するデータカウンタ２８の
カウント値がそのグループ番号に対応してメモリエリア
３０に書き込まれる。
【００１８】ステップＳ４５で“ＮＯ”であれば、ステ
ップＳ５５でカウント値ｐｏｓｉに“１”加算した値を
グループ総数とし、ステップＳ５７でカウント値ｎ＝０
に対応する明度データをグループ０（ｎｕｍ＝０）にお
ける最小値ＶMIN とする。続いてステップＳ５９でカウ
ント値ｐｏｓｉを初期化し、ステップＳ６１でカウント
値ｐｏｓｉ＜グループ総数であるかどうか判断する。こ
こで“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ６３でメモリエリ
ア３０のＬｉｎｋ［ｐｏｓｉ］に書き込まれたカウント
値から“１”減算したカウント値に対応する明度データ
をカウント値ｎｕｍに対応するグループの最大値ＶMAX
とする。
ップＳ５５でカウント値ｐｏｓｉに“１”加算した値を
グループ総数とし、ステップＳ５７でカウント値ｎ＝０
に対応する明度データをグループ０（ｎｕｍ＝０）にお
ける最小値ＶMIN とする。続いてステップＳ５９でカウ
ント値ｐｏｓｉを初期化し、ステップＳ６１でカウント
値ｐｏｓｉ＜グループ総数であるかどうか判断する。こ
こで“ＹＥＳ”であれば、ステップＳ６３でメモリエリ
ア３０のＬｉｎｋ［ｐｏｓｉ］に書き込まれたカウント
値から“１”減算したカウント値に対応する明度データ
をカウント値ｎｕｍに対応するグループの最大値ＶMAX
とする。
【００１９】その後、ステップＳ６５でカウント値ｎｕ
ｍをインクリメントし、ステップＳ６７でメモリエリア
３０のＬｉｎｋ［ｐｏｓｉ］に書き込まれたカウント値
に対応する明度データをカウント値ｎｕｍに対応するグ
ループの最小値ＶMIN とする。そして、ステップＳ６９
でカウント値ｐｏｓｉをインクリメントしステップＳ６
１に戻る。ステップＳ６１で“ＮＯ”であればステップ
Ｓ７０でデータ総数ｓｕｍから“１”減算した値に対応
する明度データをカウント値ｎｕｍに対応するグループ
の最大値ＶMAX とし、リターンする。このようにステッ
プＳ５５〜Ｓ７０を処理することによって、図８に示す
各グループの最大値ＶMAX および最小値ＶMIN が求めら
れる。
ｍをインクリメントし、ステップＳ６７でメモリエリア
３０のＬｉｎｋ［ｐｏｓｉ］に書き込まれたカウント値
に対応する明度データをカウント値ｎｕｍに対応するグ
ループの最小値ＶMIN とする。そして、ステップＳ６９
でカウント値ｐｏｓｉをインクリメントしステップＳ６
１に戻る。ステップＳ６１で“ＮＯ”であればステップ
Ｓ７０でデータ総数ｓｕｍから“１”減算した値に対応
する明度データをカウント値ｎｕｍに対応するグループ
の最大値ＶMAX とし、リターンする。このようにステッ
プＳ５５〜Ｓ７０を処理することによって、図８に示す
各グループの最大値ＶMAX および最小値ＶMIN が求めら
れる。
【００２０】ステップＳ６は具体的には、図５に示すフ
ローに従って処理されるが、これはデータカウンタ２８
を色相データのカウントに用いる点およびそのカウント
値をメモリエリア３２に書き込む点を除き、図４に示す
フローと同様であるため、重複した説明を省略する。ス
テップＳ９は具体的には、図６に示すフローに従って処
理される。すなわち、ＣＰＵ１４はまずステップＳ１３
でスタートアドレスを設定し、次にステップＳ１５で全
ての画素について処理が終了したかどうか判断する。こ
こで“ＹＥＳ”であればリターンするが、“ＮＯ”であ
れば、ステップＳ１７でそのアドレスについての画素デ
ータを読み出し、ステップＳ１９でカウンタ２０のカウ
ント値Ｎを初期化する。カウンタ２０のカウント値
“０”〜“２”に数２〜数４が対応する。なお、ステッ
プＳ５とステップＳ６とで最大値ＶMAX および最小値Ｖ
MINと最大値ＨMAX および最小値ＨMIN が複数求められ
ると、これに応じて抽出条件も増えるが、その場合でも
カウント値“０”〜“２”に数２〜数４が対応する。ス
テップＳ２１では、このカウント値Ｎに対応する抽出条
件にステップＳ１７で読み出した画素データが合致する
かどうか判断する。そして、条件を満たせばステップＳ
２３でこれを塗り潰しステップＳ２９に移行するが、条
件を満たさなければ、ステップＳ２５でカウント値Ｎ＜
２であるかどうか判断する。そして、“ＹＥＳ”であれ
ばステップＳ２７でカウント値Ｎをインクリメントして
ステップＳ２１に戻るが、“ＮＯ”であればステップＳ
２９で次のアドレスを設定してステップＳ１５に戻る。
このようにして数２〜数４の条件と読み出した画素デー
タとが比較され、いずれかの抽出条件が合致すればその
画素データが塗り潰される。
ローに従って処理されるが、これはデータカウンタ２８
を色相データのカウントに用いる点およびそのカウント
値をメモリエリア３２に書き込む点を除き、図４に示す
フローと同様であるため、重複した説明を省略する。ス
テップＳ９は具体的には、図６に示すフローに従って処
理される。すなわち、ＣＰＵ１４はまずステップＳ１３
でスタートアドレスを設定し、次にステップＳ１５で全
ての画素について処理が終了したかどうか判断する。こ
こで“ＹＥＳ”であればリターンするが、“ＮＯ”であ
れば、ステップＳ１７でそのアドレスについての画素デ
ータを読み出し、ステップＳ１９でカウンタ２０のカウ
ント値Ｎを初期化する。カウンタ２０のカウント値
“０”〜“２”に数２〜数４が対応する。なお、ステッ
プＳ５とステップＳ６とで最大値ＶMAX および最小値Ｖ
MINと最大値ＨMAX および最小値ＨMIN が複数求められ
ると、これに応じて抽出条件も増えるが、その場合でも
カウント値“０”〜“２”に数２〜数４が対応する。ス
テップＳ２１では、このカウント値Ｎに対応する抽出条
件にステップＳ１７で読み出した画素データが合致する
かどうか判断する。そして、条件を満たせばステップＳ
２３でこれを塗り潰しステップＳ２９に移行するが、条
件を満たさなければ、ステップＳ２５でカウント値Ｎ＜
２であるかどうか判断する。そして、“ＹＥＳ”であれ
ばステップＳ２７でカウント値Ｎをインクリメントして
ステップＳ２１に戻るが、“ＮＯ”であればステップＳ
２９で次のアドレスを設定してステップＳ１５に戻る。
このようにして数２〜数４の条件と読み出した画素デー
タとが比較され、いずれかの抽出条件が合致すればその
画素データが塗り潰される。
【００２１】ステップＳ１１は具体的には図７に示すフ
ローに従って処理される。すなわち、ＣＰＵ１４はまず
ステップＳ３１でスタートアドレスを設定し、次にステ
ップＳ３３で全ての画素について処理が終了したかどう
か判断する。ここで“ＹＥＳ”であればリターンする
が、“ＮＯ”であれば、ステップＳ３５で設定アドレス
周辺のＸ×Ｙ画素の画素データを読み出し、ステップＳ
３７でこの画素データをソートする。続いて、ステップ
Ｓ３９で中間値の画素データを設定アドレスの画素デー
タと置換する。その後、ステップＳ４１で次のアドレス
を設定し、ステップＳ３３に戻る。
ローに従って処理される。すなわち、ＣＰＵ１４はまず
ステップＳ３１でスタートアドレスを設定し、次にステ
ップＳ３３で全ての画素について処理が終了したかどう
か判断する。ここで“ＹＥＳ”であればリターンする
が、“ＮＯ”であれば、ステップＳ３５で設定アドレス
周辺のＸ×Ｙ画素の画素データを読み出し、ステップＳ
３７でこの画素データをソートする。続いて、ステップ
Ｓ３９で中間値の画素データを設定アドレスの画素デー
タと置換する。その後、ステップＳ４１で次のアドレス
を設定し、ステップＳ３３に戻る。
【００２２】このように、画像入力装置１２が図２に示
す画像を取り込むと、ＣＰＵ１４が背景画像の四隅の画
素をサンプルし、その画素の色相および明度のデータを
図８のようにグループ化し、そしてそれぞれのグループ
の最大値ＨMAX およびＶMAXと最小値ＨMIN およびＶ
MIN とを求める。その後、この最大値および最小値に基
づいて数２〜数４に示す抽出条件を設定し、この条件に
合致する画素を塗り潰す。また、塗り残し領域をなくす
ためメディアンフィルタ処理がなされる。これによっ
て、画像出力装置１６からは人物のみの画像が出力され
る。
す画像を取り込むと、ＣＰＵ１４が背景画像の四隅の画
素をサンプルし、その画素の色相および明度のデータを
図８のようにグループ化し、そしてそれぞれのグループ
の最大値ＨMAX およびＶMAXと最小値ＨMIN およびＶ
MIN とを求める。その後、この最大値および最小値に基
づいて数２〜数４に示す抽出条件を設定し、この条件に
合致する画素を塗り潰す。また、塗り残し領域をなくす
ためメディアンフィルタ処理がなされる。これによっ
て、画像出力装置１６からは人物のみの画像が出力され
る。
【００２３】この実施例によれば、背景の色データをサ
ンプルし、サンプルした色データに基づいて設定した抽
出条件に合致する画像を塗り潰すようにしたため、人物
が試着する衣服を変える際に背景の色を変えたときで
も、オペレータが逐次塗り潰す背景の色を設定し直す必
要がなくなる。また、抽出条件を複数設定するようにし
たため、照明の当て方や人物の影によって背景の色相が
変化したときでも背景を的確に塗り潰すことができる。
ンプルし、サンプルした色データに基づいて設定した抽
出条件に合致する画像を塗り潰すようにしたため、人物
が試着する衣服を変える際に背景の色を変えたときで
も、オペレータが逐次塗り潰す背景の色を設定し直す必
要がなくなる。また、抽出条件を複数設定するようにし
たため、照明の当て方や人物の影によって背景の色相が
変化したときでも背景を的確に塗り潰すことができる。
【００２４】他の実施例の画像処理装置は図３のステッ
プＳ１に先立って図９に示すフロー図が処理される点を
除き、図１〜図８に示す実施例と同様であるため、重複
した説明を省略する。ただし、説明の便宜上、必要に応
じて図１〜図８を用いることとする。画像入力装置１２
が図１０に示すような画像を取り込んだ場合、ＣＰＵ１
４はまず図９のステップＳ７３で、図１１に示す左下の
位置を、塗り潰し処理の開始アドレスとして設定し、次
にステップＳ７５でそのアドレスの色が人物の肌の色で
あるかどうか判断する。具体的には、このアドレスに対
応するＲＧＢデータから色相を算出し、その色相が１３
０≦色相≦１６０の条件に合致するかどうか判断する。
そして“ＮＯ”であれば、アドレスを１画素分右側に変
更する。なお、或るラインにおいて１番右側の画素が処
理されると、アドレスは１ライン上の１番左側に変更さ
れる。続いて、ステップＳ７９で全画素について処理し
たかどうか判断し、“ＹＥＳ”であれば図３のステップ
Ｓ１に移行するが、“ＮＯ”であればステップＳ７５に
戻る。ステップＳ７５で“ＹＥＳ”と判断されると、ス
テップＳ８１でそのアドレスより下の全ての画素を白く
ペイントし、図３のステップＳ１に移行する。したがっ
て、図１１に示す画像については胸元の部分で肌の色が
検出されるため、それより下の全ての画素が白く塗り潰
される。
プＳ１に先立って図９に示すフロー図が処理される点を
除き、図１〜図８に示す実施例と同様であるため、重複
した説明を省略する。ただし、説明の便宜上、必要に応
じて図１〜図８を用いることとする。画像入力装置１２
が図１０に示すような画像を取り込んだ場合、ＣＰＵ１
４はまず図９のステップＳ７３で、図１１に示す左下の
位置を、塗り潰し処理の開始アドレスとして設定し、次
にステップＳ７５でそのアドレスの色が人物の肌の色で
あるかどうか判断する。具体的には、このアドレスに対
応するＲＧＢデータから色相を算出し、その色相が１３
０≦色相≦１６０の条件に合致するかどうか判断する。
そして“ＮＯ”であれば、アドレスを１画素分右側に変
更する。なお、或るラインにおいて１番右側の画素が処
理されると、アドレスは１ライン上の１番左側に変更さ
れる。続いて、ステップＳ７９で全画素について処理し
たかどうか判断し、“ＹＥＳ”であれば図３のステップ
Ｓ１に移行するが、“ＮＯ”であればステップＳ７５に
戻る。ステップＳ７５で“ＹＥＳ”と判断されると、ス
テップＳ８１でそのアドレスより下の全ての画素を白く
ペイントし、図３のステップＳ１に移行する。したがっ
て、図１１に示す画像については胸元の部分で肌の色が
検出されるため、それより下の全ての画素が白く塗り潰
される。
【００２５】この実施例によれば、処理に不要な領域を
手作業で塗り潰す必要がなく、またデータのサンプル領
域を固定にすることができるため、簡単な操作で所望の
画像を抽出することができる。なお、この実施例ではス
テップＳ８１で所定領域を白色で塗り潰すようにした
が、図３のステップＳ５およびＳ６で明度データおよび
色相データがグループ化されることから、ステップＳ８
１で塗り潰す色と背景の色とは同じ色でなくてもよい。
ただし、ステップＳ８１で塗り潰す色と図６のステップ
Ｓ２３で塗り潰す色とは同じ色であるべきである。
手作業で塗り潰す必要がなく、またデータのサンプル領
域を固定にすることができるため、簡単な操作で所望の
画像を抽出することができる。なお、この実施例ではス
テップＳ８１で所定領域を白色で塗り潰すようにした
が、図３のステップＳ５およびＳ６で明度データおよび
色相データがグループ化されることから、ステップＳ８
１で塗り潰す色と背景の色とは同じ色でなくてもよい。
ただし、ステップＳ８１で塗り潰す色と図６のステップ
Ｓ２３で塗り潰す色とは同じ色であるべきである。
【００２６】なお、これらの実施例では、数２〜数４に
おいて、ａ〜ｊを加算または減算して抽出条件を設定す
るようにしたが、数５〜数６に示すように、それぞれの
最大値および最小値に対して定数値を掛けるようにして
もよい。掛ける値としては、元の値を小さくしたいとき
は０＜定数＜１（たとえばａ′＝０．９）とし、元の値
を大きくしたい場合には変数＞１（たとえばｂ′＝１．
１）とする。
おいて、ａ〜ｊを加算または減算して抽出条件を設定す
るようにしたが、数５〜数６に示すように、それぞれの
最大値および最小値に対して定数値を掛けるようにして
もよい。掛ける値としては、元の値を小さくしたいとき
は０＜定数＜１（たとえばａ′＝０．９）とし、元の値
を大きくしたい場合には変数＞１（たとえばｂ′＝１．
１）とする。
【００２７】
【数５】ＨMIN ＜Ｈ＜ＨMAX ａ′ＶMIN ＜Ｖ＜ｂ′ＶMAX
【００２８】
【数６】ｃ′ＨMIN ＜Ｈ＜ｄ′ＨMAX ｅ′ＶMIN ＜Ｖ＜ｆ′ＶMAX
【００２９】
【数７】ｇ′ＨMIN ＜Ｈ＜ｈ′ＨMAX ｉ′ＶMIN ＜Ｖ＜ｊ′ＶMAX なお、数２〜数４で用いられるａ〜ｊは互いに異なる値
でもよく、また、数５〜数７で用いられるａ′〜ｊ′も
同様に互いに異なる値でもよい。
でもよく、また、数５〜数７で用いられるａ′〜ｊ′も
同様に互いに異なる値でもよい。
【００３０】また、これらの実施例では色相および明度
を用いて抽出条件を設定したが、Ｌ * ａ* ｂ* ，ＹＩ
Ｑ，ＸＹＺおよびＵＶＷなどの色表現を用いてもよい。
さらに、これらの実施例ではサンプル領域の位置および
画素数を固定にしたが、オペレータがマウスなどで指定
するようにしてもよい。さらにまた、これらの実施例で
は図３のステップＳ４で明度データおよび色相データを
昇順にソートするようにしたが、この発明は降順にソー
トする場合でも適用できることはもちろんである。
を用いて抽出条件を設定したが、Ｌ * ａ* ｂ* ，ＹＩ
Ｑ，ＸＹＺおよびＵＶＷなどの色表現を用いてもよい。
さらに、これらの実施例ではサンプル領域の位置および
画素数を固定にしたが、オペレータがマウスなどで指定
するようにしてもよい。さらにまた、これらの実施例で
は図３のステップＳ４で明度データおよび色相データを
昇順にソートするようにしたが、この発明は降順にソー
トする場合でも適用できることはもちろんである。
【００３１】さらに、図４のステップＳ４７およびこれ
に相当する図５のステップで閾値を“５”に設定した
が、閾値は最初の撮影時に適切な値に設定するようにし
てもよい。また、明度に利用する閾値と色相に利用する
閾値とは同じ値でなくてもよい。
に相当する図５のステップで閾値を“５”に設定した
が、閾値は最初の撮影時に適切な値に設定するようにし
てもよい。また、明度に利用する閾値と色相に利用する
閾値とは同じ値でなくてもよい。
【図１】この発明の一実施例を示すブロック図である。
【図２】ＣＰＵに取り込む画像を示す図解図である。
【図３】図１実施例の動作の一部を示すフロー図であ
る。
る。
【図４】図１実施例の動作の一部を示すフロー図であ
る。
る。
【図５】図１実施例の動作の一部を示すフロー図であ
る。
る。
【図６】図１実施例の動作の一部を示すフロー図であ
る。
る。
【図７】図１実施例の動作の一部を示すフロー図であ
る。
る。
【図８】図１実施例の動作の一部を示す図解図である。
【図９】この発明の他の実施例の動作の一部を示すフロ
ー図である。
ー図である。
【図１０】図８実施例の動作の一部を示す図解図であ
る。
る。
【図１１】図８実施例の動作の一部を示す図解図であ
る。
る。
１０ …画像処理装置 １２ …画像入力装置 １４ …ＣＰＵ １６ …画像出力装置
Claims (11)
- 【請求項１】背景の前に物体が配置された画像から前記
物体を抽出する画像処理方法であって、 (a) 前記背景の色データをサンプルし、 (b) サンプルした色データに基づいて物体抽出条件を設
定し、そして(c) 前記物体抽出条件に従って前記物体を
抽出する、画像処理方法。 - 【請求項２】前記ステップ(a) は、前記画像の四角にお
いて前記背景の色データをサンプルする、請求項１記載
の画像処理方法。 - 【請求項３】前記色データは色相データを含み、前記ス
テップ(b) は、(b-1) 前記色相データの第１最大値およ
び第１最小値を検出し、(b-2) 前記第１最大値および前
記第１最小値に基づいて前記物体抽出条件を設定する、
請求項１または２記載の画像処理方法。 - 【請求項４】前記ステップ(b-1) は、(b-3) 前記色相デ
ータをグループ化し、(b-4) それぞれのグループ毎に前
記第１最大値および前記第１最小値を検出する、請求項
３記載の画像処理方法。 - 【請求項５】前記ステップ(b-2) は、前記第１最大値に
相関する複数の値のそれぞれを上限値とし前記第１最小
値に相関する複数の値のそれぞれを下限値とする範囲で
複数の前記物体抽出条件を設定する、請求項３または４
記載の画像処理方法。 - 【請求項６】前記色データは明度データを含み、前記ス
テップ(b) は、(b-5) 前記明度データの第２最大値およ
び第２最小値を検出し、(b-6) 前記第２最大値および前
記第２最小値に基づいて前記物体抽出条件を設定する、
請求項１ないし５のいずれかに記載の画像処理方法。 - 【請求項７】前記ステップ(b-5) は、(b-7) 前記明度デ
ータをグループ化し、(b-8) それぞれのグループ毎に前
記第２最大値および前記第２最小値を検出する、請求項
６記載の画像処理方法。 - 【請求項８】前記ステップ(b-6) は、前記第２最大値に
相関する複数の値のそれぞれを上限値とし前記第２最小
値に相関する複数の値のそれぞれを下限値とする範囲で
複数の前記物体抽出条件を設定する、請求項６または７
記載の画像処理方法。 - 【請求項９】(d) 前記ステップ(c) の処理をした画像を
メディアンフィルタ処理する、請求項１ないし８のいず
れかに記載の画像処理方法。 - 【請求項１０】前記ステップ(a) に先立って、(e) 前記
画像に含まれる画素データを所定順序で検出し、(f) 検
出した画素データを所定条件と比較し、(g) 前記所定条
件に合致する画素データが得られたときその画素を基準
とする所定領域を塗り潰す、請求項１ないし９のいずれ
かに記載の画像処理方法。 - 【請求項１１】前記所定領域は前記画素を含むラインよ
りも検出が終了した画素側の領域である、請求項１０記
載の画像処理方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8017496A JPH09102042A (ja) | 1995-08-03 | 1996-02-02 | 画像処理方法 |
Applications Claiming Priority (3)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP7-198497 | 1995-08-03 | ||
| JP19849795 | 1995-08-03 | ||
| JP8017496A JPH09102042A (ja) | 1995-08-03 | 1996-02-02 | 画像処理方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09102042A true JPH09102042A (ja) | 1997-04-15 |
Family
ID=26354022
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8017496A Pending JPH09102042A (ja) | 1995-08-03 | 1996-02-02 | 画像処理方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09102042A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013501304A (ja) * | 2009-08-04 | 2013-01-10 | アイキュー ビジョン テクノロジーズ リミテッド | 対象物抽出のためのシステム及び方法 |
| US9595108B2 (en) | 2009-08-04 | 2017-03-14 | Eyecue Vision Technologies Ltd. | System and method for object extraction |
-
1996
- 1996-02-02 JP JP8017496A patent/JPH09102042A/ja active Pending
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2013501304A (ja) * | 2009-08-04 | 2013-01-10 | アイキュー ビジョン テクノロジーズ リミテッド | 対象物抽出のためのシステム及び方法 |
| US9409084B2 (en) | 2009-08-04 | 2016-08-09 | Eyecue Vision Technologies Ltd. | System and method for object extraction |
| US9498721B2 (en) | 2009-08-04 | 2016-11-22 | Eyecue Vision Technologies Ltd. | System and method for object extraction |
| US9595108B2 (en) | 2009-08-04 | 2017-03-14 | Eyecue Vision Technologies Ltd. | System and method for object extraction |
| US9636588B2 (en) | 2009-08-04 | 2017-05-02 | Eyecue Vision Technologies Ltd. | System and method for object extraction for embedding a representation of a real world object into a computer graphic |
| US9669312B2 (en) | 2009-08-04 | 2017-06-06 | Eyecue Vision Technologies Ltd. | System and method for object extraction |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20030701 |