JPH11110559A - 物体検出・背景除去方法、装置およびプログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

物体検出・背景除去方法、装置およびプログラムを記録した記録媒体

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JPH11110559A
JPH11110559A JP9270684A JP27068497A JPH11110559A JP H11110559 A JPH11110559 A JP H11110559A JP 9270684 A JP9270684 A JP 9270684A JP 27068497 A JP27068497 A JP 27068497A JP H11110559 A JPH11110559 A JP H11110559A
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Abstract

(57)【要約】 【課題】 輪郭まで精密且つ高精度に物体の自動検出を
可能とする物体検出・背景除去方法、装置およびプログ
ラムを記録した記録媒体を得る。 【解決手段】 部分画像統計量計算手段３０１は、入力
画像を部分画像へ分割処理してこの部分画像の輝度等の
特性値の平均値と標準偏差とを計算する。背景部分画像
選択手段３０２は、部分画像の中で最も標準偏差が小さ
な部分画像を背景のみを含む確度が高い部分画像である
とする。背景統計量推定手段３０３は、背景のみを含む
部分画像とその他の部分画像とを、平均値と標準偏差と
の関連において調べる。この調査を全部分画像において
行い、閾値生成物体検出・背景除去手段３０４は、所定
の計算手順に基づいて背景と検出対象物体とを識別す
る。例えば、平均値から予め与えられた定数倍した標準
偏差を足すことで得た、第二の閾値を用いる。

Description

【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像から背景を取
り除いて物体を得る物体検出・背景除去方法、装置およ
びプログラムを記録した記録媒体に属し、特に、ほぼ一
様な背景を持つ画像から物体を得る物体検出・背景除去
方法、装置およびプログラムを記録した記録媒体に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、物体検出・背景除去方法、装置お
よびプログラムを記録した記録媒体は一般に、ほぼ一様
な背景を持つ画像から、背景領域を取り除いて撮影され
ている物体を取り出す技術に基づき、様々な応用分野が
ある。図１９に処理対象画像の一例を示す。図中の入力
画像信号１には、ほぼ一様な背景領域２中に対象物体３
が撮影されている。背景領域２を取り除き、対象物体３
だけをきれいに取り出すことができれば、コンピュータ
ビジョンの分野において物体認識処理やロボット視覚、
またクロマキー技術などに代わる、画像合成技術などに
応用することができる。
【０００３】テレビ番組では、人物を別の背景に合成す
る場面がしばしば放映されている。テレビ局などで頻繁
に用いられている目的の物体を切り出す手法の一つであ
るクロマキーを、文献：「テレビジョン画像除法工学ハ
ンドブック」（テレビジョン学会、ｐｐ．７０４、１９
９０年）に従って説明する。
【０００４】背景を除去し目的の物体を切り出す手法の
一つを、文献：特願平２−２０６８８５号公報の「画像
処理装置」に従って説明する。本文献では処理対象とし
て、背景は中間的な輝度値を持っており、なおかつ切り
出しの対象となる物体は背景よりも明るい領域と、また
は領域の双方から構成されているという画像を想定して
いる。何らかの方法によって設定した閾値を利用し、こ
の閾値を越える輝度値を持つ画素を取り出す閾値処理に
より、背景よりも明るい画素を取り出す。同様に、別に
設定した閾値を利用した閾値処理によって、背景よりも
暗い画素を取り出す。以上２つの閾値処理の結果を合成
することにより、物体全体を切り出すことができるとし
ている。
【０００５】また背景から取り出した対象物体から、重
心位置や面積などの特徴量を安定に計算する手法の一つ
を、文献：特公平４−１１６７７８号公報の「画像処理
方法」を従って説明する。一般に背景にはシェーディン
グと呼ばれる緩やかな輝度値の勾配が存在したり、物体
の輝度値も様々であったり変動していたりすることが多
い。このような場合には一種類の閾値で背景と物体との
境界を、全域に渡って正確に検出することは困難であ
る。そこで本文献では、対象物体を確実に検出できる閾
値と、背景領域を確実に検出できる閾値の二つを、ユー
ザがインタラクティブに設定して二値化するとともに、
二つの閾値の中間値を持つ画素については中間値に応じ
た値を割り当てている。これにより境界が正確に求める
ことができなくとも、対象物体の重心位置をより安定に
求めることができるとしている。
【０００６】他の二値化手法を、文献：「画像解析バン
ドブック」（高木幹夫・下田陽久監修、東京大学出版
会、ｐｐ502-505 、1991年) から引用して説明する。
【０００７】これまで紹介した手法では画面全域に対し
て適用される閾値を、ユーザが処理結果画像を眺めなが
らインタラクティブに設定するなど、適当な方法で決定
していた。閾値の自動決定方法は、本文献にあるように
ｐタイル法や大津の方法、Kittler の方法などが提案さ
れている。例えば大津の方法は判別分析法とも呼ばれ、
画像の濃度ヒストグラムが二つの正規分布の和で構成さ
れていると仮定したときに、両者を最も良く分離する閾
値を求めている手法である。このとき同時に、二つの分
布がどのくらい分離できているかや、ヒストグラムの双
峰性が高いかの尺度として用いることができる分離度も
計算することができる。すなわちこの分離度は、求めた
閾値が適当なものかどうかの判定尺度として利用でき
る。しかし先ほど述べたように、一般に背景にはシェー
ディングが存在するために、画面全体に同一の閾値を設
定する二値化手法には限界がある。そこで動的閾値処理
という、各画素ごとに最適閾値を計算する方法がある。
同文献によると、動的閾値処理は移動平均法・部分画像
分割法の二つに分類される。
【０００８】移動平均法とは、ある画素の輝度値を二値
化する際に、その近傍を含む部分画像における平均値を
求めて閾値とする簡単な手法である。また部分画像分割
法は全画面を複数の部分画像に分割して、各部分画像毎
に最適閾値を自動決定する。決定した閾値をなだらかに
接続し、全画面に渡って閾値面を構成することによっ
て、画像を二値化する手法である。
【０００９】部分画像分割法の一例を同文献を用いて説
明する。画像を小領域部分画像にまず分割する。図２０
に模式図を示した。図１９に示した入力画像信号１が入
力されたとき、この入力画像を図２０に示したようにお
互い重なり合うようにして部分画像信号４、５、６、
７、８などと分割してゆく。各部分画像信号内において
大津の二値化法を適用し、この位置での閾値とその分離
度を計算する。分離度が予め設定した値よりも高くなっ
た部分画像では、背景と対象物体の両方が含まれており
適正な閾値が得られたと判断する。この適正な閾値を部
分画像の中心位置の画素での閾値として採用し、他の画
素位置では滑らかに接続することで画面全体の閾値面を
決定する。以上の手続きによって、画面全体にわたって
適正な閾値を求めることができ、シェーディングなどが
存在する場合でも良い二値化結果を得ることができると
している。
【００１０】
【発明が解決しようとする課題】クロマキー技術は、特
殊な色をなす背景を予め用意しなければならないこと、
背景色と同色の服などの利用ができないことと二つの問
題点がある。文献：特願平２−２０６８８５号公報の手
法では、対象物体は背景よりも必ず明るいか、暗いかど
ちらかの輝度値として撮影されていなければならないた
めに、対象物体が背景と良く似た輝度値をとる場合には
適用できない。文献：特公平４−１１６７７８号公報の
手法は、もともと背景と対象物体との境界を精密に求め
ることを意図していないために、正確な境界線が必要な
場面では利用することができない。
【００１１】以上の画面全体に一つの閾値を適用する手
法では、背景にシェーディングが存在したり物体の輝度
値または色が単純でない場合には、文献：特公平４−１
１６７７８号公報や文献：「画素位置解析ハンドブッ
ク」の中で言及されているように、満足できる境界線を
得ることが困難である場合が多い。
【００１２】このような場合に適用することを目的とし
た動的閾値処理である移動平均法や部分画像分割法で
は、結局画素位置中に一種類の輝度値あるいは色で構成
されている背景と物体がそれぞれ撮影されている、とい
う前提がある。そのため対象物体が複数の輝度値あるい
は色から構成されている場合には適用できない。例えば
新聞紙面の政治欄やスポーツ欄には、多くの人物の顔写
真が同一の背景を持ち、同じような顔の位置・大きさと
なるように揃えて掲載されることがある。このような紙
面を編集する場合、もともとの顔写真は、それぞれ異な
る背景や大きさで撮影されているために、オリジナルの
背景を輪郭まで精密に取り除いておく必要がある。背景
はほとんどの場合一様ではあるが、シェーディングが存
在することや、人物の髪や肌の色、更に人物の服装が画
一的でないため、予め予測することができない。特に白
っぽい背景とカッターシャツとの間の分離は難しく、従
来法では人物像を輪郭まで正確に自動検出することは非
常に困難である。そこで現在は、熟練者が手作業で背景
を取り除く作業を行っている。
【００１３】即ち、ほぼ一様ではあるがシェーディング
などが存在する背景のもとで撮影された、単一あるいは
複数の輝度や色からなる物体や、背景と非常に近い輝度
・色をなしている物体を、人手を介さずに輪郭まで精密
に検出することは、非常に困難である問題点を伴う。
【００１４】本発明は、輪郭まで精密且つ高精度に物体
の自動検出を可能とする物体検出・背景除去方法、装置
およびプログラムを記録した記録媒体を提供することを
目的とする。
【００１５】
【課題を解決するための手段】かかる目的を達成するた
め、請求項１に記載の発明の物体検出・背景除去方法
は、背景と検出対象の物体とから構成されている画像を
入力画像とする画像入力工程と、この入力画像を部分画
像へ分割して背景のみを含む部分画像を選択する背景の
み部分画像選択工程と、この背景を含む部分画像をもと
にして入力画像上での背景を推定する背景推定工程と、
この推定した背景と入力画像とを比較する比較工程とを
有し、検出対象の物体を抽出することを特徴としてい
る。
【００１６】請求項２に記載の発明の物体検出・背景除
去方法は、略一様な背景と検出対象の物体とから構成さ
れている画像を入力画像とする画像入力工程と、この入
力画像を部分画像へ分割してこの各部分画像毎に統計量
を計算する統計量計算工程と、この計算した統計量をも
とに背景のみを含む部分画像を選択する背景のみ部分画
像選択工程と、背景のみを含む部分画像の統計量から画
面全体における統計量を推定する統計量推定工程と、こ
の推定した統計量から画面全体での閾値を決定する閾値
決定工程と、この決定した画面全体での閾値と入力画像
とを比較する比較工程とを有し、検出対象の物体を抽出
することを特徴とする。
【００１７】上記の統計量計算工程は、入力画像を部分
画像へ分割する部分画像分割工程と、この分割された部
分画像の所定の特性値の平均値・標準偏差を計算する平
均値・標準偏差計算工程とを有し、所定の特性値は、輝
度／色情報／エッジ情報の少なくとも１つである、こと
とするとよい。
【００１８】請求項４記載の物体検出・背景除去方法に
おいて、部分画像選択工程は、所定の特性値の標準偏差
が最も小さな部分画像を背景のみを含む確度が高い部分
画像であるとし、他の部分画像における所定の特性値の
標準偏差を背景のみを含む確度が高い部分画像と比較
し、この比較の差が所定の閾値以下である部分画像を背
景のみを含む部分画像であるとするとよい。
【００１９】請求項５記載の物体検出・背景除去方法に
おいて、部分画像選択工程は、所定の特性値の標準偏差
が小さな順に指定した数の部分画像を選択し、背景のみ
を含む確度が高い部分画像であるとし、部分画像選択工
程は、予め指示された所定の特性値の標準偏差に最も近
い値を持つ部分画像を選択し、背景のみを含む所定の特
性値が高い部分画像であるとし、部分画像選択工程は、
予め指示された所定の特性値の標準偏差に近い順に指定
した数だけ部分画像を選択し、背景のみを含む所定の特
性値が高い部分画像であるとし、部分画像選択工程は、
予め指示された所定の特性値の平均と標準偏差に最も近
い値を持つ部分画像を背景のみを含む確度が高い部分画
像であるとし、部分画像選択工程は、予め指示された所
定の特性値の平均と標準偏差に近い順に指定した数の部
分画像を選択し、背景のみを含む確度が高い部分画像で
あるとするとし、部分画像選択工程は、背景のみを含む
確度が高い部分画像を予め指示された単一もしくは複数
の部分画像であるとするとよい。
【００２０】請求項５から９の何れか１項に記載の物体
検出・背景除去方法において、部分画像選択工程は、背
景のみを含む確度が高い部分画像を予め指示された領域
にふくまれる部分画像から選択し、または、背景のみを
含む確度が高い部分画像を、予め指示された複数の領域
に含まれる部分画像からそれぞれ選択する、とよい。
【００２１】請求項２記載の物体検出・背景除去方法に
おいて、統計量計算工程は、入力画像を部分画像へと分
割する部分画像分割工程と、部分画像の所定の特性値の
平均値・標準偏差から歪度を計算する平均値・標準偏差
計算工程とを有するとよい。
【００２２】請求項１４記載の物体検出・背景除去方法
において、部分画像選択工程は、所定の特性値の歪度の
絶対値が閾値以下である部分画像のうち、所定の特性値
の標準偏差が最も小さい背景のみを含む確度が高い部分
画像であるとし、他の部分画像において、所定の特性値
の歪度の絶対値が閾値以下であり、所定の特性値の標準
偏差がこの背景のみを含む確度が高い部分画像と比較し
たとき差が閾値以下である部分画像を、背景のみを含む
部分画像であるとするとよい。
【００２３】請求項１５記載の物体検出・背景除去方法
において、部分画像選択工程は、所定の特性値の歪度の
絶対値が閾値以下である部分画像を背景のみを含む確度
が高い部分画像であるとし、所定の特性値の歪度の絶対
値が閾値以下である部分画像のうち、標準偏差が小さな
順に指定した数の部分画像を選択し、背景のみを含む確
度が高い部分画像である、予め指示された所定の特性値
の標準偏差に最も近い値を持つ部分画像を選択し、背景
のみを含む確度が高い部分画像である、予め指示された
所定の特性値の標準偏差に最も近い順に、指定した数だ
け部分画像を選択し、背景のみを含む確度が高い部分画
像である、予め指示された所定の特性値の標準偏差に最
も近い値を持つ部分画像を選択し、背景のみを含む確度
が高い部分画像である、予め指示された所定の特性値の
平均と標準偏差に最も近い順に、指定した数だけ部分画
像を選択し、背景のみを含む確度が高い部分画像であ
る、の何れかとし、予め指示された複数の領域に含まれ
る部分画像毎に、背景のみを含む確度が予め与えられて
おり、所定の特性値の歪度の絶対値が閾値以下である部
分画像のうち、背景のみを含む確度が最も高いものを、
背景のみを含む確度が高い部分画像である、または、そ
れぞれ背景のみを含む確度が予め与えられており、所定
の特性値の歪度の絶対値が閾値以下である部分画像のう
ち、背景のみを含む確度が最も高いものを各領域から選
択し、背景のみを含む確度が高い部分画像であるとする
とよい。
【００２４】請求項１５から２１の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去方法において、部分画像選択工程
は、背景のみを含む確度が高い部分画像は予め指示され
た領域に含まれる部分画像から選択し、または、背景の
みを含む確度が高い部分画像は予め指示された複数の領
域に含まれる部分画像からそれぞれ選択する、とよい。
【００２５】請求項２から２４の何れか１項に記載の物
体検出・背景除去方法において、統計量推定工程は、背
景のみを含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏
差を利用して、全画面にわたる背景としての所定の特性
値の平均値と標準偏差を推定するとよい。
【００２６】請求項２４記載の物体検出・背景除去方法
において、統計量推定工程は、背景以外を含む部分画像
における、背景としての所定の特性値の平均値と標準偏
差を推定するとき、近傍に位置する背景のみを含む部分
画像の所定の特性値の平均値と標準偏差と、同近傍の既
に推定済みである背景以外を含む部分画像の所定の特性
値の平均値と標準偏差が存在する場合は、それぞれを平
均することにより推定し、存在しない場合は別の背景以
外を含む部分画像における所定の特性値の平均値と標準
偏差を推定し、背景の所定の特性値の平均値と標準偏差
の推定処理を、全ての背景以外を含む部分画像における
背景の所定の特性値の平均値と標準偏差が推定できるま
で繰り返すとよい。
【００２７】請求項２４記載の物体検出・背景除去方法
において、統計量推定工程は、背景以外を含む部分画像
の重心位置を計算して物体重心位置とし、各部分画像と
物体重心位置との距離を全て計算し、背景以外を含む部
分画像における背景としての所定の特性値の平均値と標
準偏差を推定するとき、背景以外を含む部分画像と物体
重心位置との間の距離よりも遠くに位置し、かつ近傍に
位置する背景のみを含む部分画像の所定の特性値の平均
値と標準偏差と、同位置する既に推定済みである背景以
外を含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差が
一つでも存在する場合は、それぞれを平均することによ
り推定し、存しない場合は別の背景以外を含む部分画像
における所定の特性値の平均値と標準偏差を推定し、背
景の所定の特性値の平均値と標準偏差の推定処理を、全
ての背景以外を含む部分画像における背景の所定の特性
値の平均値と標準偏差が推定できるまで繰り返す、とよ
い。
【００２８】請求項２５記載の物体検出・背景除去方法
において、統計量推定工程は、画像上の各部分画像につ
いてそれぞれ固有の近傍関係が与えられており、また、
背景のみを含む部分画像における所定の特性値の平均値
と標準偏差を、この部分画像の中央画素位置における背
景の所定の特性値の平均値と標準偏差とし、画像上の各
画素における背景としての所定の特性値の平均値と標準
偏差を推定するときに、画素位置と背景のみを含む部分
画像の中央画素との間の距離を全て計算し、この背景の
みを含む部分画像の中央画素位置における背景の所定の
特性値の平均値と標準偏差を、対応する距離に応じて重
み付けすることにより、画素位置における背景の所定の
特性値の平均値と標準偏差の推定を行う、とするとよ
い。
【００２９】請求項２５記載の物体検出・背景除去方法
において、統計量推定工程は、背景のみを含む部分画像
の重心位置を計算して、物体重心位置とし、画像上の各
画素における背景としての所定の特性値の平均値と標準
偏差を推定するときに、この画素と物体重心位置を結ぶ
直線を考え、この画素から物体重心位置の反対側に位置
する半直線を考え、この直線にこの背景のみを含む部分
画像の中央画素から垂線を降ろし、交わる位置がこの半
直線に位置するこの背景のみを含む部分画像の中央画素
を全て選び、この画素と、この選択された背景のみを含
む部分画像の中央画素位置との間の距離を計算し、この
選択された背景のみを含む部分画像における中央画素位
置の背景の所定の特性値の平均値と標準偏差をこの距離
に応じて重み付け平均することにより、この画像上の画
素位置における背景の所定の特性値の平均値と標準偏差
の推定を行うとよい。
【００３０】請求項２７または３０に記載の物体検出・
背景除去方法において、統計量推定工程は、予め物体の
重心となる物体重心位置が与えられているとよい。
【００３１】請求項２から３１の何れか１項に記載の物
体検出・背景除去方法において、比較工程での検出対象
物体のみを取り出しは、各画素位置において閾値処理を
行うときに、予め制御呈した定数と推定した背景の所定
の特性値の標準偏差とかけあわせ、推定した背景の所定
の特性値の平均値からこのかけあわせた値を引いた閾値
を計算して第一の閾値とし、同様に予め設定した定数と
推定した背景の所定の特性値の標準偏差とをかけあわ
せ、推定した背景の平均値へこのかけあわせた値を足し
あわせて閾値を計算して第二の閾値とし、この画素位置
の所定の特性値値が第一の閾値よりも大きくて、かつ第
二の閾値より小さな場合に、この画素は背景であると
し、全画素に渡って同様な処理を施すことで、背景を取
り除き物体を取り出すとよい。
【００３２】請求項３２に記載の物体検出・背景除去方
法において、比較工程での検出対象物体のみを取り出し
は、全画素に渡って閾値処理を行ない、互いに連結して
いる領域を背景の候補となる領域として検出し、この背
景の候補領域の中で、背景のみを含む確度が高い部分画
像をもっとも多く含む、または、背景のみを含む部分画
像をもっとも多く含むものを背景領域とすることで、背
景を取り除き物体を取り出す、あるいは、背景以外を含
む部分画像をもっとも少なく含むものを背景領域とする
ことで、背景以外を含む部分画像をもっとも少なく含む
ものを背景領域とすることで、背景を取り除き物体を取
り出す、とよい。
【００３３】請求項３６記載の発明の物体検出・背景除
去装置は、入力画像を部分画像へ分割処理してこの部分
画像の所定の特性値の平均値と標準偏差とを計算する部
分画像統計量計算手段と、部分画像の中で最も標準偏差
が小さな部分画像を背景のみを含む確度が高い部分画像
であるとし、この部分画像とその他の部分画像における
所定の特性値の標準偏差を比較し、標準偏差との差が閾
値以下である標準偏差を持つ部分画像を背景のみを含む
部分画像であると判定する背景部分画像選択手段と、背
景のみを含む部分画像における平均値と標準偏差とその
他の部分画像における推定された背景としての平均値と
標準偏差と、さらに背景以外を含む部分画像とこの部分
画像の近傍に位置する背景のみを含む部分画像における
平均値と標準偏差と、その他の部分画像における推定さ
れた背景としての平均値と標準偏差とを調べる背景統計
量推定手段と、全部分画像における平均値と標準偏差と
を用いて、物体を検出し背景を除去するために、平均値
から予め与えられた定数倍した標準偏差を足すことで第
二の閾値を求め、これを全画面に渡って計算して出力
し、この二つの閾値を用いて閾値内に入った画素は背景
であるとし、それ以外を検出対象物体であるとする閾値
生成物体検出・背景除去手段とを有する、とよい。
【００３４】請求項３７記載の発明の物体検出・背景除
去装置は、ほぼ一様な背景と検出対象の物体とから構成
されている画像を入力とし、部分画像統計量計算手段
と、背景部分画像選択手段と、背景統計量推定手段と、
それに閾値生成物体検出・背景除去手段とから構成され
ており、部分画像統計量計算手段は、入力画像を部分画
像へと分割施すする部分画像分割手段と、この部分画像
信号を入力とし、各部分画像毎に所定の特性値の平均値
と標準偏差を計算して出力する平均値・標準偏差計算手
段と、この部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差
を入力として、各部分画像の所定の特性値の平均値と標
準偏差を記憶し随時出力する部分画像統計量記憶手段と
を有しており、背景部分画像選択手段は、部分画像の所
定の特性値の平均値と標準偏差を入力として、部分画像
の中で最も所定の特性値の標準偏差が小さな部分画像
を、背景のみを含む確度が高い部分画像であるとして出
力する最小標準偏差基準背景のみ部分画像選択手段と、
この背景のみを含む確度が高い部分画像と、その他の部
分画像における所定の特性値の標準偏差を比較し、この
背景のみを含む確度が高い部分画像の所定の特性値の標
準偏差との差が閾値以下である標準偏差を持つ部分画像
を、背景のみを含む部分画像であると判定して出力す
る、背景のみ部分画像選択手段と、この背景のみを含む
部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値の平均値
と標準偏差を記憶し随時出力する背景のみ部分画像統計
量記憶手段とを有するとよい。
【００３５】また、背景統計量推定手段は、背景以外を
含む部分画像を調べる指令が来たとき、背景のみを含む
部分画像における所定の特性値の平均値と標準偏差と、
その他の部分画像における推定された背景としての所定
の特性値の平均値と標準偏差を調べ、背景としての所定
の特性値の平均値と標準偏差の推定値が存在しない部分
画像が存在したらこの部分画像を出力し、全ての部分画
像について背景としての所定の特性値の平均値と標準偏
差が推定された場合、物体検出・背景除去のための閾値
を生成するよう指令を出す、背景以外部分画像選択手段
と、背景以外を含む部分画像と、この部分画像の近傍に
位置する背景のみを含む部分画像における所定の特性値
の平均値と標準偏差と、その他の部分画像における推定
された背景としての所定の特性値の平均値と標準偏差を
調べ、近傍に一つでも所定の特性値の平均値と標準偏差
が推定された部分画像が存在する場合、この背景以外を
含む部分画像の平均値と標準偏差を推定するよう指令を
出す、近傍背景のみ部分画像存在判定手段と、この背景
以外を含む部分画像における所定の特性値の平均値と標
準偏差を推定する指令を受けると、近傍の背景のみを含
む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を平均値
を平均することにより推定して出力し、同時に次の部分
画像を選択するよう推定部分画像選択指令信号を出力す
る、平均値・標準偏差内外挿手段と、この推定された所
定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出力する推
定統計量記憶手段とを有するとよい。
【００３６】さらに、閾値生成物体検出・背景除去手段
は、全ての部分画像における所定の特性値の平均値と標
準偏差が揃ったので閾値を計算する指令が入ると、全部
分画像における所定の特性値の平均値と標準偏差を用い
て、物体を検出し背景を除去するために、平均値から予
め与えられた定数倍した標準偏差を足すことで第二の閾
値を求め、これを全画面に渡って計算して出力する、閾
値生成手段と、この二つの閾値を用いて閾値内に入った
画素は背景であるとし、それ以外を検出対象物体である
とする閾値処理手段を有する、とするとよい。
【００３７】請求項３６または３７記載の物体検出・背
景除去装置において、所定の特性値は、輝度／色情報／
エッジ情報の少なくとも１つである、とするとよい。
【００３８】請求項３８記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、部分画像の所定の
特性値の平均値と標準偏差を入力として、部分画像の中
で所定の特性値の標準偏差が小さな順に指定した数の部
分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画像であると
して出力する昇順標準偏差基準背景のみ部分画像選択手
段と、この背景のみを含む確度が高い部分画像と、その
他の部分画像における所定の特性値の標準偏差を比較
し、この背景のみを含む確度が高い部分画像の所定の特
性値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を持つ
部分画像を、背景のみを含む部分画像であると判定して
出力する、背景のみ部分画像の所定の特性値選択手段
と、この背景のみを含む部分画像の位置とその部分画像
の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出力す
る背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有する、とよ
い。
【００３９】請求項３８記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、予め指示された所
定の特性値の標準偏差に最も近い値を持つ部分画像を選
びだして出力する、標準偏差基準背景のみ部分画像選択
手段と、この背景のみを含む確度が高い部分画像と、そ
の他の部分画像における所定の特性値の標準偏差を比較
し、この背景のみを含む確度が高い部分画像の所定の特
性値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を持つ
部分画像を、背景のみを含む部分画像であると判定して
出力する、背景のみ部分画像選択手段と、この背景のみ
を含む部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値の
平均値と標準偏差を記憶し随時出力する背景のみ部分画
像統計量記憶手段とを有する、とよい。
【００４０】請求項３８記載の物体検出・背景除去装置
において、外形部分画像選択手段は、予め指示された所
定の特性値の標準偏差に近い順に指定した数の部分画像
を背景のみを含む所定の特性値が高い部分画像であると
して出力する標準偏差基準背景のみ部分画像選択手段
と、この背景のみを含む確度が高い部分画像と、その他
の部分画像における所定の特性値の標準偏差を比較し、
この背景のみを含む確度が高い部分画像の所定の特性値
の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を持つ部分
画像を、背景のみを含む部分画像であると判定して出力
する、背景のみ部分画像選択手段と、この背景のみを含
む部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値の平均
値と標準偏差を記憶し随時出力する背景のみ部分画像統
計量記憶手段とを有する、とよい。
【００４１】請求項３８記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、予め指示された所
定の特性値の平均値と標準偏差に最も近い値を持つ部分
画像を背景のみを含む確度が高い部分画像であるとして
出力する、平均・標準偏差基準背景のみ部分画像選択手
段と、この背景のみを含む確度が高い部分画像と、その
他の部分画像における所定の特性値の標準偏差を比較
し、この背景のみを含む確度が高い部分画像の所定の特
性値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を持つ
部分画像を、背景のみを含む部分画像であると判定して
出力する、背景のみ部分画像選択手段と、この背景のみ
を含む部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値の
平均値と標準偏差を記憶し随時出力する背景のみ部分画
像統計量記憶手段とを有する、とよい。
【００４２】請求項３８記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、予め指示された所
定の特性値の平均値と標準偏差に近い順に指定した数の
部分画像を背景のみを含む確度が高い部分画像であると
して出力する、平均・標準偏差基準背景のみ部分画像選
択手段と、この背景のみを含む確度が高い部分画像と、
その他の部分画像における所定の特性値の標準偏差を比
較し、この背景のみを含む確度が高い部分画像に所定の
特性値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を持
つ部分画像を、背景のみを含む部分画像であると判定し
て出力する、背景のみ部分画像選択手段と、この背景の
みを含む部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値
の平均値と標準偏差を記憶し随時出力する背景のみ部分
画像統計量記憶手段とを有する、とよい。
【００４３】請求項３８から４３の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去装置において、背景部分画像選択手
段は、背景のみを含む確度が高い部分画像は予め指示さ
れた領域に含まれる部分画像から選択し、または、背景
のみを含む確度が高い部分画像は予め指示された複数の
領域に含まれる部分画像からそれぞれ選択する、とよ
い。
【００４４】請求項４６に記載の発明の物体検出・背景
除去装置は、ほぼ一様な背景と検出対象の物体とから構
成されている画像を入力とし、、部分画像統計量計算手
段と、背景部分画像選択手段と、背景統計量推定手段
と、それに閾値生成物体検出・背景除去手段の、４つの
手段から構成されており、部分画像統計量計算手段は、
入力画像を部分画像へと分割出力する部分画像分割手段
と、この部分画像信号を入力とし、各部分画像毎に所定
の特性値の平均値と標準偏差、歪度を計算して出力する
平均値・標準偏差・歪度計算手段と、この部分画像の所
定の特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力として、各
部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度を記
憶し随時出力する部分画像統計量記憶手段とを有してお
り、背景部分画像選択手段は、部分画像の所定の特性値
の平均値と標準偏差、歪度を入力として、部分画像の中
で歪度の絶対値が予め与えられた閾値以下であり、最も
所定の特性値の標準偏差が小さな部分画像を、背景のみ
を含む確度が高い部分画像であるとして出力する歪度閾
値・最小標準偏差基準背景のみ部分画像選択手段と、こ
の背景のみを含む確度が高い部分画像と、その他の部分
画像における所定の特性値の標準偏差との差が閾値以下
である標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値が予め与
えられた閾値以下である部分画像を、背景のみを含む部
分画像であると判定して出力する、背景のみ部分画像選
択手段と、この背景のみを含む部分画像の位置とその部
分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時
出力す背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有するとよ
い。
【００４５】背景統計量推定手段は、背景以外を含む部
分画像を調べる指令が来たとき、背景のみを含む部分画
像の所定の特性値の平均値と標準偏差と、その他の部分
画像の推定された背景としての所定の特性値の平均値と
標準偏差を調べ、まだ背景としての所定の特性値の平均
値と標準偏差が推定されていない部分画像が存在したら
この部分画像を出力し、全ての部分画像について背景と
しての所定の特性値の平均値と標準偏差が指定されてい
た場合、物体検出・背景除去のための閾値を生成するよ
う指令を出す、背景以外部分画像選択手段と、背景以外
を含む部分画像と、この部分画像の近傍に位置する背景
のみを含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差
と、その他の部分画像の推定された背景としての所定の
特性値の平均値と標準偏差を調べ、近傍に一つでも所定
の特性値の平均値と標準偏差が推定された部分画像が存
在する場合、この背景以外を含む部分画像の所定の特性
値の平均値と標準偏差を推定するよう指令を出し、それ
以外の場合は次に部分画像を選択するよう指令を出す、
近傍背景のみ部分画像存在判定手段と、この背景以外を
含む部分画像における所定の特性値の平均値と標準偏差
を推定する指令を受けると、近傍の背景のみを含む部分
画像の所定の特性値の平均値と標準偏差と、近傍の部分
画像の推定された背景としての所定の特性値の平均値と
標準偏差を平均することにより推定して出力し、同時に
次の部分画像を選択するよう推定部分画像選択指令信号
を出力する、平均値・標準偏差内外挿手段と、この推定
された所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出
力する推定統計量記憶手段とを有するとよい。
【００４６】閾値生成物体検出・背景除去手段は、全て
の部分画像における背景としての所定の特性値の平均値
と標準偏差が推定されたので閾値を計算する指令が入る
と、全部分画像における推定された背景としての所定の
特性値の平均値と標準偏差を用いて、物体を検出し背景
を除去するために、平均値から予め与えられた定数倍し
た標準偏差を引くことで第一の閾値を求め、平均値から
別に予め与えられた定数倍した標準偏差を足すことで第
二の閾値を求め、これを全画面に渡って計算して出力す
る、閾値生成手段と、この二つの閾値を用いて閾値内に
入った画素は背景であるとし、それ以外を検出対象物体
であるとする閾値処理手段とを有する、とよい。
【００４７】請求項４６記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、部分画像の所定の
特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力として、部分画
像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値以下である
部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画像である
として出力する歪度閾値背景のみ部分画像選択手段と、
この背景のみを含む確度が高い部分画像と、その他の部
分画像における所定の特性値の標準偏差を比較し、背景
のみを含む確度が高い部分画像の所定の特性値の標準偏
差との差が閾値以下である標準偏差を持ち、なおかつ歪
度の絶対値が予め与えられた閾値以下である部分画像
を、背景のみを含む部分画像であると判定して出力する
背景のみ部分画像選択手段と、背景のみを含む部分画像
の位置とその部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏
差を記憶し随時出力する背景のみ部分画像統計量記憶手
段とを有するとよい。
【００４８】請求項４６記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、部分画像の所定の
特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力として、部分画
像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値以下であ
り、所定の特性値の標準偏差が小さな順に指定した数の
部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画像である
として出力する歪度閾値・昇順標準偏差基準背景のみ部
分画像選択手段と、この背景のみを含む確度が高い部分
画像と、その他の部分画像における所定の特性値の標準
偏差を比較し、背景のみを含む確度が高い部分画像の所
定の特性値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差
を持ち、なおかつ歪度の絶対値が予め与えられた閾値以
下である部分画像を、背景のみを含む部分画像であると
判定して出力する背景のみ部分画像選択手段と、背景の
みを含む部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値
の平均値と標準偏差とを記憶し随時出力する背景のみ部
分画像統計記憶手段とを有するとよい。
【００４９】請求項４６記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、部分画像の所定の
特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力として、部分画
像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値以下であ
り、予め指示された所定の特性値の標準偏差に最も近い
値を持つ部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画
像であるとして出力する歪度閾値・標準偏差基準背景の
み部分画像選択手段と、この背景のみを含む確度が高い
部分画像と、その他の部分画像における所定の特性値の
標準偏差を比較し、この背景のみを含む確度が高い部分
画像の所定の特性値の標準偏差との差が閾値以下である
標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値が予め与えられ
た閾値以下である部分画像を、背景のみを含む部分画像
であると判定して出力する、背景のみ部分画像選択手段
と、この背景のみを含む部分画像の位置とその部分画像
の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出力す
る背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有する、とよ
い。
【００５０】請求項４６記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、部分画像の所定の
特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力として、部分画
像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値以下であ
り、予め指示された所定の特性値の標準偏差に近い順
に、指定した数だけ部分画像を、背景除去のみを含む確
度が高い部分画像であるとして出力する歪度閾値・標準
偏差基準背景のみ部分画像選択手段と、この背景のみを
含む確度が高い部分画像と、その他の部分画像における
所定の特性値の標準偏差を比較し、この背景のみを含む
確度が高い部分画像の所定の特性値の標準偏差との差が
閾値以下である標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値
が予め与えられた閾値以下である部分画像を、背景のみ
を含む部分画像であると判定して出力する背景のみ部分
画像選択手段と、この背景のみを含む部分画像の位置と
その部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶
し随時出力する背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有
する、とよい。
【００５１】請求項４６記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、部分画像の所定の
特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力として、部分画
像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値以下であ
り、予め指示された所定の特性値の平均と標準偏差に最
も近い値を持つ部分画像を、背景のみを含む確度が高い
部分画像であるとして出力する歪度閾値・平均・標準偏
差基準背景のみ部分画像選択手段と、この背景のみを含
む確度が高い部分画像と、その他の部分画像における所
定の特性値の標準偏差を比較し、この背景のみを含む確
度が高い部分画像の所定の特性値の標準偏差との差が閾
値以下である標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値が
予め与えられた閾値以下である部分画像を、背景のみを
含む部分画像であると判定して出力する、背景のみ部分
画像選択手段と、この背景のみを含む部分画像の位置と
その部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶
し随時出力する背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有
する、とよい。
【００５２】請求項４６記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、部分画像の所定の
特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力として、部分画
像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値以下であ
り、予め指示された所定の特性値の平均と標準偏差に近
い順に指定した数の部分画像を、背景のみを含む確度が
高い部分画像であるとして出力する歪度閾値・平均標準
偏差基準背景のみ部分画像選択手段と、この背景のみを
含む確度が高い部分画像と、その他の部分画像における
所定の特性値の標準偏差を比較し、この背景のみを含む
確度が高い部分画像の所定の特性値の標準偏差との差が
閾値以下である標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値
が予め与えられた閾値以下である部分画像を、背景のみ
を含む部分画像であると判定して出力する、背景のみ部
分画像選択手段と、この背景のみを含む部分画像の位置
とその部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を記
憶し随時出力する背景のみ部分画像統計量記憶手段とを
有する、とよい。
【００５３】請求項４６記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、部分画像の所定の
特性値の平均値と標準偏差、歪度と予め指示された領域
中の部分画像毎に与えられた背景のみを含む確度を入力
とし、部分画像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾
値以下であり、背景のみを含む確度が最も高いものを、
背景のみを含む確度が高い部分画像であるとして出力す
る歪度閾値背景のみ部分画像選択手段と、この背景のみ
を含む確度が高い部分画像と、その他の部分画像におけ
る所定の特性値の標準偏差を比較し、背景のみを含む確
度が高い部分画像の所定の特性値の標準偏差との差が閾
値以下である標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値が
予め与えられた閾値以下である部分画像を、背景のみを
含む部分画像であると判定して出力する、背景のみ部分
画像選択手段と、この背景のみを含む部分画像の位置と
その部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶
し随時出力す背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有す
る、とよい。
【００５４】請求項４６記載の物体検出・背景除去装置
において、背景部分画像選択手段は、部分画像の所定の
特性値の平均値と標準偏差、歪度と、予め指示された複
数の領域中におけるそれぞれの部分画像毎に与え等得た
背景のみを含む確度を入力とし、部分画像の中で歪度の
絶対値が予め与えられた閾値以下であり、背景のみを含
む確度が最も高いものを各領域から選択し、背景のみを
含む確度が高い部分画像であるとし出力する歪度閾値背
景のみ部分画像選択手段と、この背景のみを含む確度が
高い部分画像と、その他の部分画像における所定の特性
値の標準偏差を比較し、この背景のみを含む確度が高い
部分画像の所定の特性値の標準偏差との差が閾値以下で
ある標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値が予め与え
られた閾値以下である部分画像を、背景のみを含む部分
画像であると判定して出力する、背景のみ部分画像選択
手段と、この背景のみを含む部分画像の位置とその部分
画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出
力する背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有する、と
よい。
【００５５】請求項４６から５２の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去装置において、背景部分画像選択手
段は、背景以外を含む部分画像を調べる指令が来たと
き、背景のみを含む部分画像の平均値と標準偏差と、そ
の他の推定された部分画像の所定の特性値の平均値と標
準偏差を調べ、まだ背景としての所定の特性値の平均値
と標準偏差が推定されていない部分画像が存在したらこ
の部分画像を出力し、全ての部分画像について背景とし
ての所定の特性値の平均値と標準偏差が推定された場
合、物体検出・背景除去のための閾値を生成するよう指
令を出す、背景以外部分画像選択手段と、背景以外を含
む部分画像と、この部分画像の近傍に位置する背景のみ
を含む部分画像の平均値と標準偏差と、その他の部分画
像の推定された背景としての所定の特性値の平均値と標
準偏差を調べ、近傍に一つでも背景としての所定の特性
値の平均値と標準偏差が推定された部分画像が存在する
場合、この背景以外を含む部分画像の平均値と標準偏差
を推定するよう指令を出す、近傍背景のみ部分画像存在
判定手段と、この背景以外を含む部分画像における所定
の特性値の平均値と標準偏差を推定する指令を受ける
と、近傍の背景のみを含む部分画像の所定の特性値の平
均値と標準偏差と、近傍の推定された部分画像の所定の
特性値の平均値と標準偏差を平均することにより推定し
て出力し、同時に次の部分画像を選択するよう推定部分
画像選択指令信号を出力する、平均値・標準偏差内外挿
手段と、この推定された所定の特性値の平均値と標準偏
差を記憶し随時出力する推定統計量記憶手段とを有して
おり、背景のみを含む確度が高い部分画像は予め指示さ
れた領域に含まれる部分画像から選択する、とよい。
【００５６】請求項４６から５２の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去装置において、背景部分画像選択手
段は、背景のみを含む確度が高い部分画像は予め指示さ
れた複数の領域に含まれる部分画像からそれぞれ選択す
る、とよい。
【００５７】請求項３８から５７の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去装置において、背景統計量推定手段
は、背景のみを含む部分画像における所定の特性値の平
均値と標準偏差を調べ、所定の特性値の平均値と標準偏
差がない部分画像の位置を調べて重心位置を計算し、検
出対象物体の重心位置として出力する、重心位置計算手
段と、検出対象物体の重心位置を入力として、各部分画
像の中央画素位置とこの重心位置との間の距離を計算し
て出力する、部分画像−重心位置距離計算手段と、背景
以外を含む部分画像を調べる指令が来たとき、背景のみ
を含む部分画像の平均値と標準偏差と、その他の部分画
像の推定された背景としての所定の特性値の平均値と標
準偏差を調べ、まだ背景としての所定の特性値の平均値
と標準偏差が推定されていない部分画像が存在したらこ
の部分画像を出力し、全ての部分画像について背景とし
ての所定の特性値の平均値と標準偏差が推定された場
合、物体検出・背景除去のための閾値を生成するよう指
令を出す、背景以外部分画像選択手段と、背景以外を含
む部分画像と、この部分画像の近傍に位置する背景のみ
を含む部分画像の平均値と標準偏差と、その他の推定さ
れた部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差と、部
分画像と重心位置の間の距離とを入力とし、重心からの
距離がより遠い近傍の部分画像において一つでも背景と
しての所定の特性値の平均値と標準偏差が推定されてい
る場合、この背景以外を含む部分画像の平均値と標準偏
差を推定するよう指令を出し、それ以外の場合は次の部
分画像を選択するよう指令を出す、近傍背景のみ部分画
像存在判定手段と、この背景以外を含む部分画像におけ
る背景としての所定の特性値の平均値と標準偏差を推定
する指令を受けると、近傍の背景のみを含む部分画像の
所定の特性値の平均値と標準偏差と、近傍の部分画像の
推定された背景としての所定の特性値の平均値と標準偏
差を平均することにより推定して出力し、同時に次の部
分画像を選択するよう推定部分画像選択指令信号を出力
する平均値・標準偏差内外挿手段と、この推定された所
定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出力する推
定統計量記憶手段とを有する、とよい。
【００５８】請求項３８から５７の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去装置において、背景統計量推定手段
は、背景以外を含む部分画像を調べる指令が来たとき、
背景のみを含む部分画像の平均値と標準偏差と、その他
の部分画像の推定された背景としての所定の特性値の平
均値と標準偏差を調べ、まだ背景としての所定の特性値
の平均値と標準偏差が推定されていない部分画像が存在
したらこの部分画像を出力し、全ての部分画像について
背景としての所定の特性値の平均値と標準偏差が推定さ
れた場合、物体検出・背景除去のための閾値を生成する
よう指令を出す、背景以外部分画像選択手段と、背景以
外を含む部分画像と、この部分画像の近傍に位置する背
景のみを含む部分画像の平均値と標準偏差と、その他の
部分画像の推定された背景としての所定の特性値の平均
値と標準偏差を調べ、予め各部分画像毎に与えられた近
傍関係となる部分画像中に一つでも背景としての所定の
特性値の平均値と標準偏差が推定された部分画像が存在
する場合、この背景以外を含む部分画像の平均値と標準
偏差を推定するよう指令を出し、それ以外の場合は次の
部分画像を選択するよう指令を出す、近傍背景のみ部分
画像存在判定手段と、この背景以外を含む部分画像にお
ける背景としての所定の特性値の平均値と標準偏差を推
定する指令を受けると、近傍の背景のみを含む部分画像
の所定の特性値の平均値と標準偏差と、近傍の部分画像
の推定された背景としての所定の特性値の平均値と標準
偏差を平均することにより推定して出力し、同時に次の
部分画像を選択するよう推定部分画像選択指令信号を出
力する、平均値・標準偏差内外挿手段と、この推定され
た所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出力す
る推定統計量記憶手段とを有している、とよい。
【００５９】請求項３８から５７の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去装置において、背景統計量推定手段
は、次の画素を調べる指令を受ける毎に順に一つづつ画
素を走査してゆき、注目している画素が背景のみを含む
部分画像の中央画素と一致したとき、この背景のみを含
む部分画像における所定の特性値の平均値と標準偏差を
この画素の統計量であるとし、異なる場合はこの画素位
置を出力し、全ての画素について走査を終えた場合は物
体検出・背景除去のための閾値を生成するよう指令を出
す、背景以外画素選択手段と、注目している画素位置
と、全ての背景のみを含む部分画像の中央画素との間の
距離を計算して出力する背景以外画素距離計算手段と、
背景のみを含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準
偏差を、この部分画像の中央画素位置と注目している画
素位置と距離で重み付け平均することにより、この注目
画素位置とにおける背景としての所定の特性値の平均値
と標準偏差を推定して出力し、次の画素を選ぶよう指令
を出す平均値・標準偏差内外挿手段と、推定した背景と
しての所定の特性値の平均値と標準偏差と、背景のみを
含む部分画像の中央画素位置における所定の特性値の平
均値と標準偏差を記憶しておき、随時出力する推定統計
量記憶手段とを有している、とよい。
【００６０】請求項３８から５７の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去装置において、背景統計量推定手段
は、背景のみを含む部分画像における所定の特性値の平
均値と標準偏差を調べ、所定の特性値の平均値と標準偏
差がない部分画像の位置を調べて重心位置を計算し、検
出対象物体の重心位置として出力する、重心位置計算手
段と、次の画素を調べる指令を受ける毎に順に一つづつ
画素を走査してゆき、注目している画素が背景のみを含
む部分画像の中央画素と一致したとき、この背景のみを
含む部分画像における所定の特性値の平均値と標準偏差
をこの画素の統計量であるとし、異なる場合はこの画素
位置を出力し、全ての画素について走査を終えた場合は
物体検出・背景除去のための閾値を生成するよう指令を
出す、背景以外画素選択手段と、注目している画素と物
体重心位置を結ぶ直線と、その直線上におけるこの画素
からこの物体重心位置の反対側に位置する半直線を考
え、直線に背景のみを含む部分画像の中央画素から垂線
を降ろし、交わる位置が半直線上に位置する背景だけを
含む部分画像の中央画素を全て選択する、背景のみ部分
画像中央画素選択手段と、注目している画素位置と、選
択された背景のみを含む部分画像の中央画素位置との間
の距離を計算して出力し背景以外画素距離計算手段と、
選択された背景のみを含む部分画像の所定の特性値の平
均値と標準偏差を、この部分画像の中央画素位置と注目
している画素位置との距離で重み付け平均することによ
り、注目画素位置における背景としての所定の特性値の
平均値と標準偏差を推定して出力し、次の画素を選ぶよ
う指令を出す平均値・標準偏差内外挿手段と、推定した
所定の特性値の平均値と標準偏差と、背景のみを含む部
分画像の中央画素位置における所定の特性値の平均値と
標準偏差を記憶しておき、随時出力する推定統計量記憶
手段とを有している、とよい。
【００６１】請求項５８と６１に記載の物体検出・背景
除去装置において、背景統計量推定手段は、重心位置計
算手段を持たず、予め物体の重心となる物体重心位置が
与えられている、とよい。
【００６２】請求項３８から６１の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去装置において、閾値生成物体検出・
背景除去手段は、全ての部分画像における背景としての
所定の特性値の平均値と標準偏差が推定されたので閾値
を計算する指令が入ると、全部分画像における背景とし
ての所定の特性値の平均値と標準偏差を用いて、物体を
検出し背景を除去するために、平均値から予め与えられ
た定数倍した標準偏差を引くことで第一の閾値を求め、
平均値から別に予め与えられた定数倍した標準偏差を足
すことで第二の閾値を求め、これを全画面に渡って計算
して出力する、閾値生成手段と、この二つの閾値を用い
て閾値内に入った画素は背景であるとする、閾値処理手
段と、背景と判定された画素から互いに連結している領
域を背景の候補となる領域として検出する、背景候補領
域検出手段と、この背景の候補領域の中で、背景のみを
含む確度が高い部分画像をもっとも多く含むものを背景
領域であるとし、それ以外を対象物体であるとする背景
判定手段とを有する、とよい。
【００６３】請求項３８から６２の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去装置において、閾値生成物体検出・
背景除去手段は、全ての部分画像における背景としての
所定の特性値の平均値と標準偏差が推定されたので閾値
を計算する指令が入ると、全部分画像における背景とし
ての所定の特性値の平均値と標準偏差を用いて、物体を
検出し背景を除去するために、平均値から予め与えられ
た定数倍した標準偏差を引くことで第一の閾値を求め、
平均値から別に予め与えられた定数倍した標準偏差を足
すことで第二の閾値を求め、これを全画面に渡って計算
して出力する、閾値生成手段と、この二つの閾値を用い
て閾値内に入った画素は背景であるとする、閾値処理手
段と、背景と判定された画素から互いに連結している領
域を背景の候補となる領域として検出する、背景候補領
域検出手段と、この背景の候補領域の中で、背景のみを
含む部分画像をもっとも多く含むものを背景領域である
とし、それ以外を対象物体であるとする背景判定手段と
を有する、とよい。
【００６４】請求項３８から６２の何れか１項に記載の
物体検出・背景除去装置において、閾値生成物体検出・
背景除去手段は、全ての部分画像における背景としての
所定の特性値の平均値と標準偏差が揃ったので閾値を計
算する指令が入ると、全部分画像における背景としての
所定の特性値の平均値と標準偏差を用いて、物体を検出
し背景を除去するために、平均値から予め与えられ定数
倍した標準偏差を引くことで第一の閾値を求め、平均値
から別に予め与えられた定数倍した標準偏差を足すこと
で第二の閾値を求め、これを全画面に渡って計算して出
力する、閾値生成手段と、この二つの閾値を用いて閾値
内に入った画素は背景であるとする、閾値処理手段と、
背景と判定された画素から互いに連結している領域を背
景の候補となる領域として検出する、背景候補領域検出
手段と、この背景の候補領域の中で、背景以外を含む部
分画像をもっとも少なく含むものを背景領域であると
し、それ以外を対象物体であるとする背景判定手段とを
有する、とよい。
【００６５】請求項６５に記載の発明の物体検出・背景
除去プログラムを記録した記録媒体は、背景と検出対象
の物体とから構成されている画像を入力画像とする画像
入力ステップと、この入力画像を部分画像へ分割して背
景のみを含む部分画像を選択する背景のみ部分画像選択
ステップと、この背景を含む部分画像をもとにして入力
画像上での背景を推定する背景推定ステップと、この推
定した背景と入力画像とを比較する比較ステップとを有
し、検出対象の物体を抽出することを特徴としている。
【００６６】請求項６６に記載の物体検出・背景除去プ
ログラムを記録した記録媒体は、略一様な背景と検出対
象の物体とから構成されている画像を入力画像とする画
像入力ステップと、この入力画像を部分画像へ分割して
この各部分画像毎に統計量を計算する統計量計算ステッ
プと、この計算した統計量をもとに背景のみを含む部分
画像を選択する背景のみ部分画像選択ステップと、背景
のみを含む部分画像の統計量から画面全体における統計
量を推定する統計量推定ステップと、この推定した統計
量から画面全体での閾値を決定する閾値決定ステップ
と、この決定した画面全体での閾値と入力画像とを比較
する比較ステップとを有し、検出対象の物体を抽出する
ことを特徴としている。
【００６７】請求項６６記載の物体検出・背景除去プロ
グラムを記録した記録媒体において、統計量計算ステッ
プは、入力画像を部分画像へ分割する部分画像分割ステ
ップと、この分割された部分画像の所定の特性値の平均
値・標準偏差を計算する平均値・標準偏差計算ステップ
とを有するとよい。
【００６８】請求項６７記載の物体検出・背景除去プロ
グラムを記録した記録媒体において、所定の特性値は、
輝度／色情報／エッジ情報の少なくとも１つとするとよ
い。
【００６９】請求項６８記載の物体検出・背景除去プロ
グラムを記録した記録媒体において、部分画像選択ステ
ップは、所定の特性値の標準偏差が最も小さな部分画像
を背景のみを含む確度が高い部分画像であるとし、他の
部分画像における所定の特性値の標準偏差を背景のみを
含む確度が高い部分画像と比較し、この比較の差が所定
の閾値以下である部分画像を背景のみを含む部分画像で
あるとするとよい。
【００７０】請求項６９記載の物体検出・背景除去プロ
グラムを記録した記録媒体において、部分画像選択ステ
ップは、所定の特性値の標準偏差が小さな順に指定した
数の部分画像を選択し、背景のみを含む確度が高い部分
画像であるとするとよい。
【００７１】請求項６９に記載の物体検出・背景除去プ
ログラムを記録した記録媒体において、部分画像選択ス
テップは、予め指示された所定の特性値の標準偏差に最
も近い値を持つ部分画像を、背景のみを含む所定の特性
値が高い部分画像であるとして選択するとよい。
【００７２】請求項６９記載の物体検出・背景除去プロ
グラムを記録した記録媒体において、部分画像選択ステ
ップは、予め指示された所定の特性値の標準偏差に近い
順に指定した数だけ部分画像を、背景のみを含む所定の
特性値が高い部分画像であるとして選択するとよい。
【００７３】請求項６９記載の物体検出・背景除去プロ
グラムを記録した記録媒体において、部分画像選択ステ
ップは、予め指示された所定の特性値の平均と標準偏差
に最も近い値を持つ部分画像を、背景のみを含む確度が
高い部分画像であるとするとよい。
【００７４】請求項６９記載の物体検出・背景除去プロ
グラムを記録した記録媒体において、部分画像選択ステ
ップは、予め指示された所定の特性値の平均と標準偏差
に近い順に指定した数の部分画像を、背景のみを含む確
度が高い部分画像であるとして選択するとよい。
【００７５】請求項６９記載の物体検出・背景除去プロ
グラムを記録した記録媒体において、部分画像選択ステ
ップは、背景のみを含む確度が高い部分画像を、予め指
示された単一もしくは複数の部分画像であるとするとよ
い。
【００７６】
【実施例】次に本発明の請求項に対応する実施例を説明
する。図２〜図８を参照すると本発明の物体検出・背景
除去方法、装置およびプログラムを記録した記録媒体の
実施例が示されている。請求項１記載の発明は、背景と
検出対象の物体とから構成されている画素位置を入力
し、この入力画素位置を部分画像へと分割して背景のみ
を含む部分画像を選択し、この背景を含む部分画像をも
とにして入力画像上での背景を推定し、この推定した背
景と上記入力画像とを比較して、検出対象物体だけを取
り出すことを特徴とする物体検出・背景除去方法であ
る。即ち請求項１記載の発明では、画像を部分画像へと
分割して背景のみを含む部分画像をまず選択しておいた
後に、この部分画像をもとにして画像全体における背景
を推定することで、背景と未知の例えば、輝度色分布を
なしている物体とを精密に分離・検出している。一般的
に、背景と検出対象となる物体の二者を精密に分離する
ためには、背景もしくは検出対象の物体が画像上でなす
輝度・色・エッジ等の特性値の分布を、できるだけ正確
に知ることが必要となる。本請求項１記載の発明では、
背景のみを含む部分画像をまず選び出した後、この部分
画像から内挿・外挿の手法を用いて画面全体における背
景を推定している。
【００７７】請求項２記載の発明は、ほぼ一様な背景と
検出対象の物体とから構成されている画像を入力とし、
この入力画像を部分画像へと分割して該各部分画像毎に
統計量を計算し、この計算した統計量から画面全体での
閾値を決定し、この決定した画面全体での閾値と上記入
力画像とを比較して、検出対象を抽出している。
【００７８】請求項３記載の発明は、請求項２記載の発
明において、入力画像を部分画像へと分割して各部分画
像毎に統計量を計算する工程において、入力画像を部分
画像へと分割し、部分画像の例えば、輝度の平均値・標
準偏差を計算する。即ち請求項３記載の発明は、入力画
像を部分画像へと分割するとともに、各部分画像内にお
ける画素の特性情報を用いて、平均値と標準偏差を計算
することを特徴としている。図１９に示したように背景
領域２と対象物体３から構成される入力画像信号１が、
本請求項３記載の発明へ入力されたとき、まず入力画像
信号１を図２に示したように部分画像１−Ａ、１−Ｂ、
…、９−Ｉへと分割する。その後各部分画像信号毎に、
この部分画像位置における、輝度等の平均値と標準偏差
を計算する。例えば、図２において、部分画像１−Ａの
領域を、下記の符号（１）のように、行と列の番号を組
み合わせて表記する。 Ｃ1-A （１）
【００７９】座標（ｘ，ｙ）地点での例えば、輝度値を
下記（２）と表記する。 Ｉx,y （２） このとき部分画像ｉ−ｐにおける例えば、輝度の平均値
を式（３）で定義する。ここで式（３）の分母は部分画
像の面積である。
【００８０】
【数１】
【００８１】標準偏差は、平均値を利用し式（４）で定
義する。
【００８２】
【数２】
【００８３】式（３）および式（４）に基づき平均値と
標準偏差をすべての部分画像にわたって計算してゆく。
【００８４】なお本請求項３記載の発明は、式（３）で
示した（算術）平均の代わりに、文献：「現代数理科学
事典」（丸善株式会社、1991年）の４９５頁に挙げられ
ている幾何平均や調和平均・中央値などを代わりに用い
ることができる。ドライバ応用に式（４）で示した標準
偏差やその二乗である分散の代わりに、絶対偏差や４分
位偏差などの統計量を代わりに用いることもできる。ま
た図２では部分画像をタイル状に配置したが、図２０に
示したように互いに重ねあわせることや、また互いに間
隔をあけて配置することでも本請求項３記載の発明を構
成することができる。
【００８５】請求項５記載の発明は、請求項３記載の発
明において、計算した統計量をもとに背景のみを含む部
分画像を選択する工程において、輝度等の特性値の標準
偏差が最も小さな部分画像を、背景のみを含む例えば、
輝度が高い部分画像であるとし、他の部分画像における
例えば、輝度の標準偏差を、この背景のみを含む確度が
高い部分画像と比較し、差が閾値以下である部分画像を
背景のみを含む部分画像である。
【００８６】即ち請求項５記載の発明では、部分画像か
ら背景のみを含む部分画像を選択するときに、例えば、
輝度の標準偏差が最も小さな部分画像を選択した該選択
した部分画像と類似な標準偏差を持つ部分画像を、背景
のみを含む部分画像として選択している。入力される画
像上では、背景はほぼ一様な分布をなしていることか
ら、背景のみを含む部分画像は標準偏差が小さいことが
期待できる。そこで標準偏差が最も小さいという条件に
より、背景のみを含む確度が高い画像を取得する。例え
ば図２において、部分画像１−Ａの標準偏差が最も小さ
く背景のみを含む確度が高い部分画像であると判定され
たとする。この部分画像１−Ａの標準偏差をここでσbg
とおく。別の部分画像ｉ−ｐが背景のみを含むのか否か
の判定は、この部分画像ｉ−ｐの標準偏差と、部分画像
１−Ａの標準偏差、二つの定数ηを用いて式（５）の閾
値処理により判定する。 ησ-σbg≦σi-p≦ησ+σbg （５） ここでησ-は０以上で１までの値の、またησ+は１よ
り大きい値の、予め与えられた定数である。
【００８７】例えば輝度の平均値は、背景にシェーディ
ングがかかっている場合、部分画像が背景のみを含んで
いても画像上の位置によって異なるために、この例え
ば、輝度の平均値は背景のみを含むか否かの判断には適
していない。閾値処理の一例として式（５）を挙げたが
他にも、例えば、０以上である定数δを用いて式（６）
など、閾値処理であれば様々な定義をすることにより、
対象に即して有効な発明を構成することができる。 σbg−δσ-≦σi-p≦σbg＋δσ+ （６） 背景のみを含む部分画像の選択結果例を図３に模式的に
薄くハッチングして、検出対象物体３と同時に示した。
検出対象物体３以外であり、かつノイズなどの影響を大
きく受けていない部分画像群が、背景のみを含む部分画
像として選ばれている。
【００８８】請求項６記載の発明は、請求項５記載の発
明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を選択
する工程において、例えば、輝度の標準偏差が小さな順
に、指定した数の部分画像を選択し、背景のみを含む確
度が高い部分画像である。
【００８９】請求項７記載の発明は、請求項５記載の発
明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を選択
する工程において、予め指示された例えば、輝度の標準
偏差に、最も近い値を持つ部分画像を選択し、背景のみ
を含む確度が高い部分画像である。
【００９０】請求項８記載の発明は、請求項５記載の発
明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を選択
する工程において、予め指示された例えば、輝度の標準
偏差に近い順に、指定した数だけ部分画像を選択し、背
景のみを含む確度が高い部分画像である。
【００９１】請求項９記載の発明は、請求項５記載の発
明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を選択
する工程において、予め指示された例えば、輝度の平均
と標準偏差に最も近い値を持つ部分画像を、背景のみを
含む確度が高い部分画像である。即ち請求項９記載の発
明は、請求項８記載の発明と比較して、背景のみを含む
確度が高い部分画像を選択する際に、予め例えば、輝度
の標準偏差だけではなく、平均値も指定している。背景
にシェーディングがかっている場合、最終的に背景のみ
を含む部分画像を選択する際に、輝度等の平均値は利用
が困難である。しかし、その選択の基準となる背景のみ
を含む確度が高い部分画像、即ち、典型的な背景のみを
含む部分画像を選ぶ際には、対象に即した効果のある発
明となる。
【００９２】請求項１０記載の発明は、請求項５記載の
発明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を選
択する工程において、予め指示された例えば、輝度の平
均を標準偏差に近い順に、指定した数の部分画像を選択
し、背景のみを含む確度が高い部分画像である。
【００９３】請求項１１記載の発明は、請求項５記載の
発明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を選
択する工程において、背景のみを含む確度が高い部分画
像は予め指示された単一もしくは複数の部分画像であ
る。即ち請求項１１記載の発明は、予め背景のみを含む
確度が高い部分画像が指示されている。例えば図１９に
示したように、物体を画像中央に位置するよう制御しな
がら画像を撮影する場合がある。このような場合には、
図２において部分画像１−Ａ、９−Ａ、１−Ｉ、９−Ｉ
の画像の四隅は確実に背景であることが言える。他にも
新聞などに掲載される人物の写真では、図２において部
分画像１−Ａ、９−Ａ上方に位置する両隅は、確実に背
景であると言える。以上のように予め背景のみを含むと
わかっている部分画像をもとにして、その他の背景のみ
を含む部分画像を選択する。
【００９４】請求項１２記載の発明は、請求項５〜１０
までに記載の発明において、背景だけを含む確度が高い
部分画像を選択する際に、全部部分画像からではなく、
予め背景のみを含むであろうと予測された領域から選び
出す。
【００９５】請求項１３記載の発明は、請求項５〜１０
までに記載の発明において、背景のみを含む確度が高い
部分画像を選択する工程において、背景のみを含む確度
が高い部分画像は、予め指示された複数の領域に含まれ
る部分画像からそれぞれ選択する。
【００９６】請求項１４記載の発明は、請求項２記載の
発明において、入力画像を部分画像へと分割して各部分
画像毎に統計量を計算する工程において、入力画像を部
分画像へと分割し、部分画像の例えば輝度の平均値・標
準偏差・歪度を計算する。即ち１４記載の発明は、請求
項３記載の発明と比較して新たに歪度を計算する。部分
画像ｉ−ｐにおける歪度は、文献：「数理統計学」（竹
内啓著、東洋経済、1963年）の２９頁に基づき式（７）
により定義する。
【００９７】
【数３】
【００９８】同文献：「理数統計学」（竹内啓著、東洋
経済、1963年）の２９頁に記載されているように、歪度
は正規分布からのずれを表すために用いられる量であ
り、分布の左右対称性をはかる目安にもなる。部分画像
中では背景は、ほぼ一様であることを想定したとき、そ
の例えば輝度分布は正規分布に近いと考えて良く、歪度
は背景か否かの判定材料として有用である。歪度は分布
が正規分布と一致するとき０となり、正規分布からずれ
ると共に０から外れた値をとることが知られている。本
請求項１４記載の発明では歪度の代わりに、同文献同頁
に記載されている尖度など、例えば、輝度の分布の単純
さの目安となり背景か否かの判定条件として利用できる
量であれば同様に用いることができる。
【００９９】請求項１５記載の発明は、請求項１４記載
の発明において、計算した統計量をもとに背景のみを含
む部分画像を選択する工程において、輝度等の歪度の絶
対値が閾値以下である部分画像のうち、輝度等の標準偏
差が最も小さいものを背景のみを含む確度が高い部分画
像であるとし、他の部分画像において、例えば、輝度の
歪度の絶対値が閾値以下であり、輝度等の標準偏差が該
背景のみを含む確度が高い部分画像と比較したとき差が
閾値以下である部分画像を、背景のみを含む部分画像で
ある。
【０１００】即ち請求項１５記載の発明は、部分画像が
背景のみを含むか否か判定する際に歪度を利用する。例
えば部分画像ｉ−ｐが、背景のみを含むかどうかの閾値
処理は、式（８）により実現できる。 ｜ζi-p ｜＜ηζ （８） ここでηζは０よりも大きな値を取る、予め定められた
定数であるとする。本歪度の判定により、部分画像内の
例えば、輝度値分布がほぼ一様な、背景らしい分布をな
すことを調べる。
【０１０１】請求項１６記載の発明は、請求項１５記載
の発明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を
選択する工程において、例えば、輝度の歪度の絶対値が
閾値以下である部分画像を背景のみを含む確度が高い部
分画像である。即ち請求項１６記載の発明は、歪度が小
さくて部分画像内の例えば、輝度値分布がほぼ一様な背
景らしい分布をなすことだけを調べる。
【０１０２】請求項１７記載の発明は、請求項１５記載
の発明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を
選択する工程において、輝度等の歪度の絶対値が閾値以
下である部分画像のうち、標準偏差が小さな順に指定し
た数の部分画像を選択し、背景のみを含む確度が高い部
分画像である。
【０１０３】請求項１８記載の発明は、請求項１５記載
の発明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を
選択する工程において、輝度等の歪度の絶対値が閾値以
下である部分画像のうち、予め指示された例えば輝度の
標準偏差に最も近い値を持つ部分画像を選択し、背景の
みを含む確度が高い部分画像である。
【０１０４】請求項１９記載の発明は、請求項１５記載
の発明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を
選択する工程において、輝度等の歪度の絶対値が閾値以
下である部分画像のうち、予め指示された例えば輝度の
標準偏差に近い順に、指定した数だけ部分画像を選択
し、背景のみを含む確度が高い部分画像である。
【０１０５】請求項２０記載の発明は、請求項１５記載
の発明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を
選択する工程において、輝度等の歪度の絶対値が閾値以
下である部分画像のうち、予め指示された例えば輝度の
平均値と標準偏差に最も近い値を持つ部分画像を、背景
のみを含む確度が高い部分画像である。
【０１０６】請求項２１記載の発明は、請求項１５記載
の発明において、背景のみを含む確度は高い部分画像を
選択する工程において、例えば、輝度の歪度の絶対値が
閾値以下である部分画像のうち、予め指示された輝度等
の標準偏差に近い順に、指定した数だけ部分画像を選択
し、背景のみを含む確度が高い部分画像である。
【０１０７】請求項２２記載の発明は、請求項１５記載
の発明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を
選択する工程において、予め指示された領域に含まれる
部分画像毎に、背景のみを含む確度が予め与えられてお
り、例えば、輝度の歪度の絶対値が閾値以下である部分
画像のうち、背景のみを含む確度が高いものを、背景の
みを含む確度が高い部分画像である。
【０１０８】即ち請求項２２記載の発明は、歪度の絶対
値が閾値以下であるという条件を満たす部分画像のう
ち、予め与えられている背景のみを含む確度が最も高い
部分画像を選択する。例えば図１９のように物体をほぼ
中央に捕らえるようにしているとき、画像の隅の方が中
央よりも背景のみを含んでいる確率が高い。そこでまず
背景のみを含む確度を各部分画像へと与えておく。例え
ば、図４において、部分画像１−Ａ、２−Ａ、１−Ｂ、
２−Ｂの背景のみを含む確度を予め０．８、０．６、
０．４、０．２と、またその他の部分画像には０と設定
しておく。各部分画像の歪度の絶対値が閾値以下であ
り、最も確度が０以外で最も高い部分画像を、背景のみ
を含む確度の高い部分画像である。これにより画像上で
位置的に背景のみを含む確度がより高い部分画像を優先
的に選択する。
【０１０９】請求項２３記載の発明は、請求項１５記載
の発明において、背景のみを含む確度が高い部分画像を
選択する工程において、予め指示された複数の領域に含
まれる部分画像毎に、それぞれ背景のみを含む確度が予
め与えられており、例えば、輝度の歪度の絶対値が閾値
以下である部分画像のうち、背景のみを含む確度が最も
高いものを各領域から選択し、背景のみを含む確度が高
い部分画像である。即ち請求項２３記載の発明は、請求
項２２記載の発明と比較して、確度が与えられている部
分画像群が複数設定されている。これにより、画像の四
隅に独立に背景のみを含む確度を設定して部分画像を選
択する。
【０１１０】請求項２４記載の発明は、請求項１５〜２
１までに記載の発明において、背景のみを含む確度が高
い部分画像を選択する工程において、背景のみを含む確
度が高い部分画像は予め指示された少なくとも１の領域
に含まれる部分画像から選択する。
【０１１１】請求項２５記載の発明は、請求項２〜２４
までに記載の発明において、上記背景のみを含む部分画
像から画面全体における統計量を推定する工程におい
て、背景のみを含む部分画像の例えば、輝度の平均値と
標準偏差を利用して、全画面にわたる背景としての輝度
等の平均値と標準偏差を推定する。即ち請求項２５記載
の発明は、これまでに選択した背景のみを組む部分画像
の輝度等の平均値・標準偏差は、この部分画像位置にお
ける背景の輝度等の平均値と標準偏差であるから、それ
を内挿・外挿することにより全画面にわたって背景の輝
度等の平均値と標準偏差を推定する。
【０１１２】請求項２６記載の発明は、請求項２４記載
の発明において、上記背景のみを含む部分画像から画面
全体における統計量を推定する工程において、背景以外
を含む部分画像における、背景としての例えば、輝度の
平均値と標準偏差を推定するとき、近傍に位置する背景
のみを含む部分画像の例えば、輝度の平均値と標準偏差
と、同近傍の既に推定済みである背景以外を含む部分画
像の輝度等の平均値と標準偏差が存在する場合は、それ
ぞれを平均することにより推定し、存在しない場合は別
の背景以外を含む部分画像における輝度等の平均値と標
準偏差を推定し、上記背景の輝度等の平均値と標準偏差
の推定処理を、全ての背景以外を含む部分画像における
背景の輝度等の平均値と標準偏差が推定できるまで繰り
返す。
【０１１３】即ち請求項２６記載の発明は、背景以外を
含む部分画像位置において、背景がとるであろう輝度等
の平均値や標準偏差を推定する。例えば図３において、
背景以外を含むと判定された部分画像２−Ａに注目した
とき、辺を共有する近傍の部分画像のうち、１−Ａ、３
−Ａ、２−Ｂの三つが背景のみを含むと判定されてい
る。よって部分画像２−Ａ位置における背景の例えば、
輝度の平均値や標準偏差は上記の部分画像１−Ａ、３−
Ａ、２−Ｂと類似していると考えられるため、これら部
分画像１−Ａ、３−Ａ、２−Ｂの例えば、輝度の平均値
えと標準偏差から、部分画像２−Ａの例えば、輝度平均
値と標準偏差を式（９）により推定する。 μ2-A ＝（μ1-A ＋μ3-A ＋μ2-B ）／３ σ2-A ＝（σ1-A ＋σ3-A ＋σ2-B ）／３ （９）
【０１１４】同様に図３において背景以外を含むとされ
た部分画像２−Ｄは、背景のみを含むと判定された部分
画像２−Ｃ、１−Ａの平均値と標準偏差から推定する。
以上のように、背景以外を含むとされた部分画像のう
ち、近傍に背景のみを含むと判定された部分画像を持つ
ものについてだけ、上記の背景としての例えば、輝度の
平均値と標準偏差の推定を行なう。本推定により背景の
平均値と標準偏差を得た部分画像は、この後背景のみを
含む部分画像として扱って、他の背景以外を含むと判定
された部分画像の推定に利用する。本操作を繰り返すこ
とにより、部分画像全てに渡って背景としての例えば、
輝度平均値と標準偏差を推定することができる。
【０１１５】まとめると、部分画像ｉ−ｐの近傍におい
て、背景としての輝度等の平均値と標準偏差が推定され
ている部分画像が一つだけあり該部分画像番号をｊ−ｑ
としたとき、部分画像ｉ−ｐにおける背景としての輝度
等の平均値と標準偏差は、式（１０）により推定する。 μi-p ＝μj-q σi-p ＝σj-q （１０）
【０１１６】同様に近傍には部分画像ｊ−ｑとｋ−ｒの
二つにおいて、背景としての例えば、輝度の平均値と標
準偏差が推定されている場合には、式（１１）により推
定する。 μj-q ＝（μj-q ＋μk-r ）／２ μi-p ＝（σj-q ＋σk-r ）／２ （１１） 近傍に部分画像ｊ−ｑ、ｋ−ｒ、ｌ−ｓの三つある場合
には、式（１２）により推定する。 σi-p ＝（μj-q ＋μk-r ＋μl-s ）／３ σi-p ＝（σj-q ＋σk-r ＋σl-s ）／３ （１２） 以下同様に、近傍の部分画像の数に合わせて定義する。
【０１１７】上記推定処理では、注目する部分画像に対
して辺を共有する部分画像を近傍と定義したが、頂点を
も共有している部分画像も含めたり、より距離の問い部
分画像まで含めて近傍を定義し、同様の推定処理を行な
うこともできる。また推定の式である式（１０）、式
（１１）、式（１２）は単純な平均であったが、中央値
をとったり、部分画像間の距離などで荷重平均したり、
更に二次・三次など、より複雑な式を用いることもでき
る。
【０１１８】請求項２７記載の発明は、請求項２５記載
の発明において、上記背景のみを含む部分画像から画面
全体における統計量を推定する工程において、背景以外
を含む部分画像の重心位置を計算して物体重心位置と
し、各部分画像と物体重心位置との距離を全て計算し、
背景以外を含む部分画像における背景としての例えば、
輝度の平均値と標準偏差を推定するとき、この背景以外
を含む部分画像と該物体重心位置との間の距離よりも遠
くに位置し、かつ近傍に位置する背景のみを含む部分画
像の例えば、輝度の平均値と標準偏差と、同位置にする
既に推定済みである背景以外を含む部分画像の輝度等の
平均値と標準偏差が一つでも存在する場合は、それぞれ
を平均することにより推定し、存在しない場合は別の背
景以外を含む部分画像における輝度等の平均値と標準偏
差を推定し、上記背景の輝度等の平均値と標準偏差の推
定処理を、全ての背景以外を含む部分画像における背景
の輝度等の平均値と標準偏差が推定できるまで繰り返
す。
【０１１９】即ち請求項２７記載の発明は、請求項２６
記載の発明と比べて、背景以外を含む部分画像の重心位
置を計算して検出対象となる物体の重心位置を求めてお
き、近傍の背景のみを含む部分画像のうち、この物体重
心位置に、より離れている文献における背景としての例
えば、輝度の平均値と標準偏差だけを用いて推定する。
例えば、背景と検出対象物体の内部でたまたま例えば、
輝度値分布が似ていることがある場合を考える。このと
き請求項２６記載の発明のように単純に近傍の部分画像
か内挿外挿する処理では、背景位置での部分画像と物体
内部での部分画像の中間位置では、背景としての例え
ば、輝度の平均値が正しく推定できないことになる。本
請求項２７記載の発明がこのような場合で正しく背景の
例えば、輝度の平均値を推定できることを、図４を用い
て模式的に示す。
【０１２０】図４に示したように、背景領域２と物体内
部１０との間で例えば、輝度値分布が類似しており、背
景領域２と物体内部１０双方で、背景のみを含むと判定
される部分画像が現れてしまうとする。但し物体輪郭９
をまたぐ部分画像は、標準偏差や歪度が大きくなるため
背景以外を含むと判定されたとする。背景のみを含むと
判定された部分画像を、図４中で薄くハッチングして示
した。請求項２６記載の発明に従って、物体輪郭９上に
存在する部分画像１１の位置における背景の例えば、輝
度平均値を、近傍でかつ背景のみを含むと判定された部
分画像１２、１３、１８、１９だけから求めると、間違
った背景領域２と物体内部１０の中間的な値を得てしま
うことがわかる。
【０１２１】そこで本請求項２７記載の発明では、背景
以外を含むと判定された部分画像の重心をまず計算し物
体の重心位置を物体重心位置予め得ておくことで、以上
のような場合にも対処することができる。近傍の部分画
像１２から１９と物体の大まかな位置である物体中心位
置２０までの距離と、注目している部分画像１１から物
体重心位置２０までの距離を比較し、より遠くに位置す
る部分画像１２、１３だけを計算の対称とすることで、
物体内部１０中に位置するにもかかわらず間違って背景
と判定された部分画像の影響を取り除いている。物体輪
郭９をまたぐ部分画像は背景以外を含むと判定されてい
るので、注目している部分画像１１から見たときの重心
位置は、それほど精度よく求めることができなくとも影
響はない。
【０１２２】推定した背景には、物体内部において間違
って背景のみを含むと判定された部分画像の影響が残る
ことになる。後に推定した背景をもとに物体を検出する
とき、背景のみを含む確度が高い部分画像との連結性な
どを考慮することでこの影響は簡単に除去することが可
能である。
【０１２３】請求項２８記載の発明は、請求項２６記載
の発明において、上記背景のみを含む部分画像から画面
全体における統計量を推定する工程において、画像上の
各部分画像についてそれぞれ固有の近傍関係が与えられ
ている。即ち請求項２８記載の発明は、請求項２７記載
の発明のように物体重心位置を用いるのではなく、予め
部分画像の近傍関係が、画像の各部分画像毎に設定され
ている。図５に近傍関係の説明図を示した。部分画像１
１における背景としての例えば、輝度の平均値と標準偏
差を推定する際に、辺と頂点を共有する部分画像１２〜
１９までのうち、どれを近傍として定義されるかを予め
定めておく。
【０１２４】図６に示したように画像の左隅に検出対象
物体３が撮影されいることが分かっている場合には、物
体の重心位置は必ずしも必要ではない。同図中の部分画
像１１における背景の例えば、輝度平均値や標準偏差を
推定するとき、図５における部分画像１３、１４、１６
を近傍として定義しておくことにする。これにより背景
らしい方向に位置する部分画像の統計量だけを用いるこ
とができ、物体輪郭を精密に求めることが可能である。
【０１２５】同様に図７のように、予め画面の中央下に
検出対象物体３が存在することが分かっている場合を考
える。同図中の部分画像１１に注目したとき、境界線２
１の左領域では図５における部分画像１２、１３、１５
だけを、同右領域では部分画像１３、１４、１６だけを
近傍として扱うことにより、物体内部と背景との位置関
係の逆転は生じず、境界付近で間違った推定は起こらな
いことがわかる。人物写真では多くの場合同様な構図を
とるため、本請求項２８記載の発明が効果的である。
【０１２６】請求項２９記載の発明は、請求項２６〜２
８記載の発明が部分画像毎の推定であったのに比較し
て、画素毎の推定である。本請求項２９記載の発明を図
３と図８を用いて以下に説明する。図３において薄くハ
ッチングしてしまされた部分画像は背景のみを含むとさ
れているとし、これら部分画像の組をΨとする。また該
部分画像群の中央画素位置を、ｃ１−Ａ、ｃ１−Ｂ、
…、ｃ９−Ｉと行と列とにより指定することにする。こ
れら中央画素位置における背景としての例えば、輝度の
平均値と標準偏差は、この当部分画像の例えば、輝度の
平均値と標準偏差に一致するとする。
【０１２７】推定画素位置２２における背景として退き
どの平均値と標準偏差を推定するとき、まず本推定画素
位置２２と、背景のみを含む部分画像の組Ψにおける中
央画素位置との間の距離をそれぞれ計算する。推定画素
位置２２の座標位置を（ｘq，ｙq ）、背景のみを含む
部分画像ｉ−ｐの中央座標位置ｃｉ−ｐを（ｘci-p，ｙ
ci-p）と表記すると、これら二つの点の間の距離ｄ
q,ci-pは、式（１３）で計算することとする。
【０１２８】
【数４】
【０１２９】この距離を用いて、推定画素位置２２にお
ける背景の例えば、輝度の平均値と標準偏差を、式（１
４）に基づき推定する。
【０１３０】
【数５】
【０１３１】ここで分母は正規化のための項である。よ
って式（１４）では、距離の逆数の二乗に比例する量に
より重みづけ平均することで推定していることになる。
全ての画素について背景としての例えば、輝度の平均値
と標準偏差を、上記手続きを繰り返すことで求めてゆ
く。重みの付け方はこの他にも逆数や、逆数の三乗など
も同様に用いることが可能である。
【０１３２】請求項３０記載の発明は、請求項２５に記
載の発明において、上記背景のみを含む部分画像から画
面全体における統計量を推定する工程において、背景の
みを含む部分画像の重心位置を計算して、物体重心位置
とし、画像上の各画素における背景としての例えば、輝
度の平均値と標準偏差を推定するときに、この画素と該
物体重心位置を結ぶ直線を考え、この画素から該物体重
心位置の反対側に位置する半直線を考え、この直線に該
背景のみを含む部分画像の中央画素から垂線を降ろし、
交わる位置が該半直線に位置する該背景のみを含む部分
画像の中央画素を全て選び、この画素と、該選択された
背景のみを含む部分画像における中央画素位置の背景の
例えば、輝度の平均値と標準偏差を該距離に応じて重み
付け平均することにより、この画像上の画素位置におけ
る背景の例えば、輝度の平均値と標準偏差を推定し、全
ての画素において上記背景の例えば、輝度の平均値と標
準偏差の推定を行なう。
【０１３３】即ち請求項３０記載の発明は、請求項２９
記載の発明と比較して、ある画素位置の背景としての例
えば、輝度の平均値と標準偏差を求めるときに、物体重
心位置とは反対側に位置する、背景のみを含む部分画像
の例えば、輝度の平均値と標準偏差だけを利用する。図
８を用いて本請求項３０記載の発明について説明する。
【０１３４】まず背景のみを含む部分画像の重心位置を
計算して、物体重心位置２０を求める。推定画素位置２
２における背景としての例えば、輝度の平均値と標準偏
差を求めるときに、この推定画素位置２２と物体重心位
置２０とを結ぶ直線２３を考える。背景のみを含む部分
画像のうち１−Ｂについて注目し、この部分画像中央画
素位置c1-Bから直線２３へ垂線となる直線２４を降ろ
す。今の場合直線２３と直線２４の交点が、直線２３の
推定画素位置２２から物体中心位置２０の反対側に位置
する半直線に属するので、部分画像１−Ｂを推定の際に
利用する部分画像の組Ψへと入れる。以上の操作を全て
の背景のみを含む部分画像について繰り返した後、式
（１４）に基づいて推定処理を行なってゆく。本請求項
３０記載の発明は、本推定処理を全ての画素において繰
り返す。
【０１３５】請求項３１記載の発明は、請求項２７と３
０に記載の発明において、上記背景のみを含む部分画像
から画面全体における統計量を推定する工程において、
予め物体の重心となる物体重心位置が与えられている。
【０１３６】請求項３２記載の発明は、請求項２〜３１
までに記載の発明において、上記推定した統計量から画
面全体での閾値を決定し、この決定した画面全体の閾値
と上記入力画像とを比較して、検出対象物体のみを取り
出す工程において、各画素位置において閾値処理を行な
うときに、予め設定した定数と推定した背景の例えば、
輝度の標準偏差とかけあわせ、推定した背景の例えば、
輝度の平均値からこのかけあわせた値を引いた閾値を計
算して第一の閾値とし、同様に予め設定した定数と推定
した背景の例えば、輝度の標準偏差とをかけあわせ、推
定した背景の平均値へ該かけあわせた値を足しあわせて
閾値を計算して第二の閾値とし、この画素位置の例え
ば、輝度値が第一の閾値よりも大きくて、かつ第二の閾
値より小さな場合に、この画素は背景であるとし、全画
面に渡って同様な処理を施すことで、背景を取り除き物
体を取り出す。
【０１３７】即ち請求項３２記載の発明は、入力画像か
ら推定した背景の例えば、輝度値と標準偏差をもとにし
て閾値を計算することによって、背景領域だけを取り除
き検出対象となる物体を輪郭まで正確に取り出す。背景
の例えば、輝度値は、輝度の平均値の回りにばらついて
発現する。そのばらつきの大きさは標準偏差などによっ
て見積もることができる。文献：「数理統計学」（竹内
啓著、東洋経済、1963年）の３６１頁に記載されている
正規分布関数の数表１によると、平均値からのずれが標
準偏差の３倍以上ばらつく確率は０．２６％であること
を読み取ることができる。言い換えれば背景が持つ例え
ば、輝度値が正規分布を成しているとき、平均値±標準
偏差の３倍以内に、全画素のうち９９．７４％が属する
ことになる。
【０１３８】よって、ある座標位置（ｘ，ｙ）に位置す
る画素が背景であるか否かを判定するための第一の閾値
を、予め定めておいた正あるいは０の値を取る定数α−
と、この画素位置を含む部分画像ｉ−ｐにおける平均値
μi-p 、標準偏差σi-p を用い、式（１５）により計算
する。 τ1,x,y＝μi-p−α-σi-p （１５） 同様に第二の閾値を、予め定めておいた正あるいは０の
値を取る定数α＋を用いて式（１６）により計算する。 τ2,x,y＝μi-p−α+σi-p （１６） 以上二つの閾値を利用して、式（１７）の閾値処理によ
り、背景を構成する画素だけを正確に弁別することが可
能となる。 τ1,x,y≦Ｉx,y≦τ2,x,y （１７）
【０１３９】本請求項３２記載の発明は、例えば、輝度
の算術平均値や標準偏差を用いて説明したが、前述した
文献：「現代数理科学事典」（丸善株式会社、1991年）
の４９５頁に記載されている幾何平均や調和平均、中央
値などの代表値となる統計的推定量や、絶対偏差や４分
位偏差などのばらつきを表す統計量を代わりに用いても
同様に構成することが可能である。
【０１４０】請求項３３記載の発明は、請求項３２記載
の発明において、上記した統計量から画面全体での閾値
を決定し、この決定した画面全体での閾値と上記入力画
像とを比較して、検出対象物体だけを取り出す工程にお
いて、全画素に渡って閾値処理を行ない、互いに連結し
ている領域を背景の候補となる領域として検出し、この
背景の候補領域の中で、背景のみを含む確度が高い部分
画像を最も多く含むものを背景領域とすることで、背景
を取り除き物体を取り出す。
【０１４１】即ち請求項３３記載の発明は、請求項３２
記載の発明に対して、切り出した背景領域が最も多く含
む領域を背景として切り出す。これにより背景と物体内
部の例えば、輝度分布が近い場合でも、物体内部の一部
を背景であると誤って取り除いてしまうことを防いでい
る。
【０１４２】請求項３４記載の発明は、請求項３２記載
の発明において、上記推定した統計量から画面全体での
閾値を決定し、この決定した画面全体での閾値と上記入
力画像とを比較して、検出対象物体だけを取り出す工程
において、全画素に渡って閾値処理を行ない、互いに連
結している領域を背景の候補となる領域として検出し、
この背景の候補領域の中で、背景のみを含む部分画像を
最も多く含むものを背景領域とすることで、背景を取り
除き物体を取り出す。
【０１４３】請求項３５記載の発明は、請求項３２記載
の発明において、上記推定した統計量から画面全体での
閾値を決定し、この決定した画面全体での閾値と上記入
力画像とを比較して検出対象物体だけを取り出す工程に
おいて、全画素に渡って閾値処理を行ない、互いに連結
している領域を背景の候補となる領域として検出し、こ
の背景の候補領域の中で、背景以外を含む部分画像を取
り除き物体を取り出す。
【０１４４】
【発明の実施の形態】次に添付図面を参照して本発明に
よる物体検出・背景除去方法、装置およびプログラムを
記録した記録媒体の実施の形態を詳細に説明する。図１
〜図１８を参照すると本発明の物体検出・背景除去方
法、装置およびプログラムを記録した記録媒体の実施形
態が示されている。
【０１４５】＜第１の実施形態＞図１は本発明に係わる
物体検出・背景除去装置の、第１の実施形態の構成を示
すブロック図である。このとき入力画像信号２００とし
て、図１９に示したような入力画像信号１が入力される
とする。本物体検出・背景除去装置３００は、大まかに
分けて部分画像統計量計算手段３０１、背景部分画像選
択手段３０２、背景統計量推定手段３０３、それに閾値
生成物体検出・背景除去手段３０４の、４つの手段から
構成されている。
【０１４６】部分画像統計量計算手段３０１は、部分画
像分割手段１００、平均値・標準偏差計算手段１０１、
および部分画像統計量記憶手段１０２の各構成要素から
成っている。これらの構成要素の部分画像分割手段１０
０は、入力画像信号２００を入力し、図２に示したよう
に画像をタイル状に部分画像へと分割し、部分画像１−
Ａ、２−Ａ、３−Ａと順番に部分画像信号２０１として
出力する。平均値・標準偏差計算手段１０１は、部分画
像信号２０１を入力し、各部分画像毎に輝度の平均値と
標準偏差を、それぞれ式（３）、式（４）に基づいて計
算し、部分画像統計量信号２０２として出力する。部分
画像統計量記憶手段１０２は、部分画像統計量信号２０
２を入力とし、各部分画像の輝度の平均値と標準偏差を
記憶し、随時部分画像統計量信号２０３として出力す
る。
【０１４７】背景部分画像選択手段３０２は、最小標準
偏差基準背景のみ部分画像選択手段１０３、背景のみ部
分画像選択手段１０４、および背景のみ部分画像統計量
記憶手段１０５の各構成要素から成っている。これらの
構成要素の最小標準偏差基準背景のみ部分画像選択手段
１０３は、部分画像統計量信号２０３を入力し、部分画
像の中で最も輝度の標準偏差が小さな部分画像を背景の
みを含む確度が高い部分画像であるとし、この部分画像
を高確度背景のみの部分画像信号２０４として出力す
る。背景のみ部分画像選択手段１０４は、高確度背景の
み部分画像信号２０４と部分画像統計量信号２０３とを
入力し、背景のみを含む確度が高い部分画像の輝度の標
準偏差と、その他の部分画像における輝度の標準偏差を
式（５）に基づいて比較する。この比較の結果、予め定
められた閾値内の輝度の標準偏差を持つ部分画像を、背
景のみを含む部分画像であるとして背景のみ部分画像２
０５を出力する。背景のみ部分画像統計量記憶手段１０
５は、背景のみ部分画像２０５と部分画像統計量信号２
０３とを入力し、背景のみを含むと判定された部分画像
の輝度の平均値と標準偏差とを記憶し、背景のみ部分画
像統計量信号２０６として随時出力する。
【０１４８】背景統計量推定手段３０３は、背景以外部
分画像選択手段１０６、近傍背景のみ部分画像存在判定
手段１０７、平均値・標準偏差内外挿手段１０８、およ
び平均値・標準偏差記憶手段１０９の各構成要素から成
っている。これらの構成要素の背景以外部分画像選択手
段１０６は、背景のみ部分画像統計量信号２０６と推定
部分画像選択指令信号２１１、推定部分画像統計量信号
２１２とを入力し、推定部分画像選択指令信号２１１に
より背景以外を含むと判定された部分画像の探索の指令
が来たとき、背景のみ部分画像統計量信号２０６と推定
部分画像統計量信号２１２の両方を調べる。まだ背景と
しての輝度の平均値と標準偏差を推定していない部分画
像が存在する場合、この部分画像を背景以外部分画像信
号２０７として出力し、全ての部分画像について背景と
しての輝度の平均値と標準偏差が推定されている場合、
物体検出・背景除去のための閾値を生成するよう閾値生
成指令信号２０８を出力する。近傍背景のみ部分画像存
在判定手段１０７は、背景以外部分画像信号２０７と背
景のみ部分画像統計量信号２０６、推定部分画像統計量
信号２１２を入力とし、背景以外部分画像信号により指
定された、背景以外を含む部分画像の近傍に位置する部
分画像の輝度の平均値と標準偏差を調べる。
【０１４９】注目している部分画像が図５中における部
分画像１１であるとすると、近傍とは部分画像１２〜１
９までに位置する部分画像のことである。近傍に一つで
も背景としての輝度の平均値と標準偏差が推定された部
分画像が存在する場合、背景以外部分画像信号２０７で
指定された部分画像の平均値と標準偏差を推定するよう
背景統計量推定指令信号２０９を出力し、それ以外の場
合は次の部分画像を選択するよう推定部分画像選択指令
信号２１１を出力する。
【０１５０】平均値・標準偏差内外挿手段１０８は、背
景統計量推定指令信号２０９と背景以外部分画像信号２
０７、推定部分画像統計量信号２１２、背景のみ部分画
像統計量信号２０６を入力する。これらの入力におい
て、背景統計量推定指令信号２０９により指令を受ける
と、背景以外部分画像信号２０７で指定された背景以外
を含む部分画像における背景としての輝度の平均値と、
標準偏差を背景のみ部分画像統計量信号２０６から参照
する。また、近傍の推定された部分画像の輝度の平均値
と、標準偏差を推定部分画像統計量信号２１２から参照
して、式（１０）、式（１１）、式（１２）に示した平
均をとることにより、指定された部分画像における背景
としての輝度の平均値と標準偏差を推定する。推定した
輝度の平均値と標準偏差は、推定統計量信号２１０とし
て出力され、同時に次の部分画像を選択するよう推定部
分画像選択指令信号２１１を出力する。推定統計量記憶
手段１０９は、推定統計量信号２１０を入力し、推定さ
れた輝度の平均値と標準偏差とを記憶し、随時推定画像
統計量信号２１２として出力する。
【０１５１】閾値生成物体検出・背景除去手段３０４
は、閾値生成手段１１０、および閾値処理手段１１１の
各構成要素から成っている。これらの構成要素の閾値生
成手段１１０は、閾値生成指令信号２０８と、推定部分
画像統計量信号２１２と、背景のみ部分画像統計量信号
２０６とを入力する。これらの入力において、閾値生成
指令信号２０８により、全ての部分画像における背景と
しての輝度の平均値と、標準偏差とが揃ったこととな
る。よって、閾値を計算する指令が入ると、全部分画像
における輝度の平均値と、標準偏差とを用いて、式（１
５）および式（１６）により、二つの閾値を全画面に渡
って計算し、閾値信号２１３として出力する。閾値処理
手段１１１は、閾値信号２１３と入力画像信号２００と
を入力し、入力画像と二つの閾値を式（１７）により比
較して、式（１７）が真となる画素は背景で、それ以外
を検出対象となる物体であるとし、物体検出・背景除去
信号２１４を出力する。
【０１５２】本実施形態において、部分画像分割手段１
００では、図２に示したように部分画像をタイル状に分
割するとした。しかし、図２０のように互いに重なるよ
うにしたり、また離して配置したりすることでも、同様
に本発明を構成することができる。
【０１５３】本実施形態において、背景部分画像選択手
段３０２では、輝度の標準偏差が最も小さいな部分画像
を背景のみを含む確度が高い部分画像であると選択し
た。しかし、本手法には様々なバリエーションが挙げら
れる。例えば、小さな順に指定した数の部分画像を選択
する、予め指示された輝度の標準偏差に最も近い値を持
つ部分画像を選択する、予め指示された輝度の標準偏差
に近い順に指定した数だけ部分画像を選択する、予め指
示された輝度の平均と標準偏差に最も近い値を持つ部分
画像を選択する、予め指示された輝度の平均と標準偏差
に近い順に指定した数の部分画像を選択する、予め指示
された単一あるいは複数の部分画像を選択する、等でも
対象に即して有効な発明を構成することができる。また
選択対象となる部分画像は、予め指示された領域に含ま
れる部分画像から選択したり、同様な領域が複数あり、
それぞれから選択するという方法でも同様に対象に即し
て有効な発明を構成することができる。
【０１５４】また、近傍背景のみ部分画像存在判定手段
１０７では、部分画像の近傍として図５を用いて、辺と
頂点を共有する部分画像として定義していた。近傍とし
て他に、辺だけを共有する部分画像だけであるとか、も
っと遠距離のものまで含めるなどの定義により、対象に
即して有効な発明を構成することができる。
【０１５５】＜第２の実施形態＞図９は、本発明に係わ
る物体検出・背景除去装置の、第２の実施形態の構成を
示すブロック図である。このとき入力画像信号２００と
して、図１９に示したような入力画像信号１が入力され
るとする。本物体検出・背景除去装置３１０は、大まか
に分けて、部分画像統計量計算手段３１１、背景部分画
像選択手段３１２、背景統計量推定手段３０３、それに
閾値生成物体検出・背景除去手段３０４の、４つの手段
から構成されている。この内、背景統計量推定手段３０
３と閾値生成物体検出・背景除去手段３０４とは、第１
の実施形態と同じである。
【０１５６】部分画像統計量計算手段３１１は、部分画
像分割手段１００、平均値・標準偏差・歪度計算手段１
２０、および部分画像統計量記憶手段１２１の各構成要
素から成っている。これらの構成要素の部分画像分割手
段１００は、入力画像信号２００を入力し、図２に示し
たように画像をタイル状に部分画像へと分割し、部分画
像１−Ａ、２−Ａ、３−Ａと順番に、部分画像２０１と
して出力する。平均値・標準偏差・歪度計算手段１２０
は、部分画像２０１を入力し、各部分画像毎に輝度の平
均値と標準偏差、歪度をそれぞれ式（３）、式（４）、
式（７）に基づいて計算し、部分画像統計量信号２２０
として出力する。部分画像統計量記憶手段１２１は、部
分画像統計量信号２２０を入力し、各部分画像の輝度の
平均値と標準偏差、歪度とを記憶し、随時部分画像統計
量信号２２１として出力する。
【０１５７】背景部分画像選択手段３１２は、歪度閾値
・最小標準偏差基準背景のみ部分画像選択手段１２２、
背景のみ部分画像選択手段１２３、および背景のみ部分
画像統計量記憶手段１０５の各構成要素から成ってい
る。これらの構成要素の最小標準偏差基準背景のみ部分
画像選択手段１２２は、部分画像統計量信号２２１を入
力し、式（８）に基づいて歪度が予め与えられた閾値以
下であると判定され、かつ最も輝度の標準偏差が小さな
部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画像である
とする。この背景部分画像を、高確度背景のみ部分画像
信号２０４と部分画像統計量信号２２１とを入力し、背
景だけを含む確度が高い部分画像の輝度の標準偏差と、
その他の部分画像における輝度の標準偏差とを、式
（５）に基づいて比較する。この比較の結果、閾値内に
入っている輝度の標準偏差を持ち、なおかつ歪度が閾値
以下である部分画像を、式（８）により判定する。判定
の結果を、背景のみを含む部分画像である背景のみ部分
画像であるとする。さらに、背景のみ部分画像信号２０
５と部分画像統計量信号２０３とを入力し、背景のみを
含むと判定された部分画像の輝度の平均値と標準偏差と
を記憶し、背景のみ部分画像統計量信号２０６として随
時出力する。
【０１５８】本実施形態において背景部分画像選択手段
３１２では、歪度の絶対値が閾値以下であり、かつ輝度
の標準偏差が最も小さな部分画像を背景のみを含む確度
が高い部分画像であると選択した。しかし、本手法には
様々なバリエーションが挙げられる。例えば、歪度の絶
対値が閾値以下である条件だけや、この歪度の条件に付
随して小さな順に指定した数の部分画像を選択する、予
め指示された輝度の標準偏差に最も近い値を持つ部分画
像を選択する、予め指示された輝度の標準偏差に近い順
に指定した数のみ部分画像を選択する、予め指示された
輝度の平均値と標準偏差に最も近い値を持つ部分画像を
選択する、予め指示された輝度の平均と標準偏差に近い
順に指定した数の部分画像を選択する、予め指示された
単一あるいは複数の部分画像を選択する、等でも対象に
即して有効な発明を構成することができる。
【０１５９】また選択対象となる部分画像は、予め指示
された領域に含まれる部分画像から選択したり、同様な
領域が複数あり、それぞれから選択するという方法でも
同様に発明を構成することができる。領域内に含まれる
部分画像にそれぞれ、背景のみを含む確度が予め与えら
れており、歪度の絶対値が閾値以下である条件を満たし
ながら、この確度が最大となる部分画像を選択したり、
同様な領域が複数ありそれぞれから選択する方法でも同
様に発明を構成することができる。一番最後の例につい
て図１０を参照しながら以下に説明する。
【０１６０】図１０は、本発明における背景部分画像選
択手段３１２の他の構成例を示すブロック図である。本
背景部分画像選択手段３１３は、図９における背景部分
画像選択手段３１２と置き換えることによって、別の物
体検出・背景除去装置を構成することとなる。図１０に
おいて、歪度閾値背景のみ部分画像選択手段１２４は、
部分画像統計量信号２２１と、背景のみ部分画像確度信
号２２２とを入力し、部分画像の輝度の平均値と、標準
偏差・歪度と、予め指示された複数の領域中におけるそ
れぞれの部分画像毎に与えられた背景のみを含む確度と
を入力する。これらを入力し、部分画像のうちで、式
（８）により歪度の絶対値が予めあたえられた閾値以下
であると判定され、かつ背景のみを含む確度が最も高い
部分画像を各領域から選択し、背景のみを含む確度が高
い部分画像であるとし出力する。
【０１６１】図１１は、背景のみを含む確度が高い部分
画像を選択する処理の一例を示す説明図であり、背景の
み部分画像確度信号２２２の一例を模式的に示してい
る。入力画像信号１のほぼ中央に検出物体３が撮影され
るような状況では、画像の四隅にあたる第一の領域２
５、第二の領域２６、第三の領域２７、第四の領域２８
内の部分画像は、それぞれの背景のみを含む確率が非常
に高いといえる。そこで各領域２５、２６、２７、２８
に含まれる部分画像について、背景のみを含む確度を予
め与えておく。図１１では、第一の領域２５に含まれる
部分画像１−Ａについて確度０．９、部分画像２−Ａに
ついて確度０．７、部分画像１−Ｂについて確度０．
５、部分画像３−Ａについて確度０．３、部分画像２−
Ｂについて確度０．２、部分画像１−Ｃについて確度
０．１が与えられている。同様に第二の領域２６につい
ては、部分画像９−Ａ、８−Ａ、９−Ｂ、７−Ａ、８−
Ｂ、９−Ｃについてはそれぞれ０．９、０．７、０．
５、０．３、０．２、０．１の確度が与えられている。
第三の領域２７については、部分画像１−Ｉ、２−Ｉ、
１−Ｈ、３−Ｉ、２−Ｈ、１−Ｇについてそれぞれ０．
９、０．７、０．５、０．３、０．２、０．１の確度が
与えられている。第四の領域２８については、部分画像
９−Ｉ、８−Ｉ、９−Ｈ、７−Ｉ、８−Ｈ、９−Ｇにつ
いてそれぞれ０．９、０．７、０．５、０．３、０．
２、０．１の確度が与えられている。この歪度閾値背景
のみ部分画像選択手段１２４は、それぞれの領域につい
て、式（８）を満たす部分画像のうち、背景のみを含む
確度が最も高い部分画像を選択する。
【０１６２】背景のみ部分画像選択手段１２３は、高確
度背景ののみ部分画像信号２０４と部分画像統計量信号
２２１とを入力し、背景のみを含む確度が高い部分画像
の輝度の標準偏差と、その他の部分画像における輝度の
標準偏差とを、式（５）に基づいて比較する。この比較
の結果、閾値内に入っている輝度の標準偏差を持ち、な
おかつ歪度が閾値以下である部分画像を、式（８）によ
り判定して、背景のみを含む部分画像であるとして、背
景のみ部分画像信号２０５として出力する。背景のみ部
分画像統計量記憶手段１０５は、背景のみ部分画像信号
２０５と部分画像統計量信号２０３とを入力し、背景の
みを含むと判定された部分画像の輝度の平均値と標準偏
差を記憶し、随時背景のみ部分画像統計量信号２０６と
して出力する。
【０１６３】上記第１、第２の実施形態の物体検出・背
景除去装置において、背景統計量推定手段３０３にも様
々なバリエーションが挙げられる。ある部分画像におけ
る背景の統計量を推定する際に、近傍の部分画像が持つ
輝度の平均値と標準偏差を参照する。第１、第２の実施
形態では、画像全体で近傍関係が一つ定義されていただ
けであったが、背景以外を含むと判定された部分画像の
重心位置をもとにして、更に近傍部分画像の中から推定
に用いる部分画像を絞り込むことでも、対象に即して有
効な発明を構成することができる。また、各部分画像毎
に近傍関係が定義されていても良い。この前者の実施形
態について、図１２を参照しながら、以下に説明する。
【０１６４】＜背景統計量推定手段の実施形態＞図１２
は、本発明における背景統計量推定手段３０３の他の構
成例の背景統計量推定手段３１４を示すブロック図であ
る。本背景統計量推定手段３１４は、図１や図９におけ
る背景統計量推定手段３０３と置き換えることによっ
て、別の物体検出・背景除去装置を構成することとな
る。図１２において、重心位置計算手段１２５は、背景
のみ部分画像統計量信号２０６を入力し、背景だけを含
む部分画像における輝度の平均値と標準偏差を調べ、輝
度の平均値標準偏差が存在しない部分画像の位置を全て
調べて、重心位置を計算して検出対象となる物体の重心
位置を求め、重心位置信号２２３として出力する。部分
画像−重心位置距離計算手段１２６は、重心位置信号２
２３を入力とし、全ての部分画像の中央画素位置と検出
対象となる物体の重心位置との間の距離を計算し、部分
画像−重心位置距離信号２２４として出力する。距離記
憶手段１２７は、部分画像−重心位置距離信号２２４を
入力し、全ての部分画像と重心位置との間の距離を記憶
し、随時部分画像−重心位置距離信号２２５を出力す
る。
【０１６５】背景以外部分画像選択手段１０６は、背景
のみ部分画像統計量信号２０６、推定部分画像選択指令
信号２１１、推定部分画像統計量信号２１２を入力し、
推定部分画像選択指令信号２１１により背景以外を含む
と判定された部分画像の探索の指令が来たとき、背景の
み部分画像統計量親王２０６と推定部分画像統計量信号
２１２の両方を調べる。まだ背景としての輝度の平均値
と標準偏差を推定していない部分画像が存在する場合、
この部分画像を背景以外部分画像信号２０７として出力
し、全ての部分画像について背景としての輝度の平均値
と標準偏差を推定し終わった場合、物体検出・背景除去
のための閾値を生成するよう閾値生成指令信号２０８を
出力する。
【０１６６】近傍背景のみ部分画像存在判定手段１０７
は、背景以外部分画像信号２０７と背景のみ部分画像統
計量近郷２０６、推定部分画像統計量信号２１２、部分
画像−重心位置距離信号２２５を入力とし、背景以外部
分画像信号により指定された背景以外を含む部分画像に
おいて、この部分画像よりも重心からの距離がより遠い
近傍の部分画像における輝度の平均値と標準偏差を調べ
る。注目している部分画像が図６中における部分画像１
１のことである。近傍に一つでも輝度の平均値と標準偏
差が推定された部分画像が存在する場合、背景以外部分
画像信号２０７で指定された部分画像の平均値と標準偏
差を推定するよう背景統計量推定指令信号２０９を出力
し、それ以外の場合は次の部分画像を選択するよう推定
部分画像選択指令信号２１１を出力する。
【０１６７】平均値・標準偏差内外挿手段１０８は、背
景統計量推定指令信号２０９と背景以外部分画像信号２
０７、推定部分画像統計量信号２０９により指令を受け
ると、背景以外部分画像信号２０７で指定された背景以
外を含む部分画像の輝度の平均値と標準偏差を、近傍の
背景のみを含む部分画像の輝度の平均値と標準偏差を背
景のみ部分画像統計量信号２０６から参照して、また近
傍の推定された部分画像の輝度の平均値と標準偏差を推
定部分画像統計量信号２１２から参照して、式（１
０）、式（１１）、式（１２）に示したような平均をと
る。このことにより、推定された部分画像の背景として
の輝度の平均値と標準偏差を推定する。推定した輝度の
平均値と標準偏差は推定統計量信号２１０として出力さ
れ、同時に次の部分画像を選択するよう推定部分画像選
択指令信号２１１を出力する。推定統計量記憶手段１０
９は、推定統計量信号２１０を入力し、推定された背景
としての輝度の平均値と標準偏差を記憶し、随時推定部
分画像統計量信号２１２として出力する。以上では、背
景統計量推定手段として、部分画像毎に輝度の平均値と
標準偏差を推定するとしたが、各画素毎の推定とするこ
ともできる。また前実施形態と同様に重心位置をもとに
して、推定に利用する情報を絞り込むこともできる。こ
の二つの実施形態を図１３と図１４を参照しながら説明
する。
【０１６８】図１３は、本発明における背景統計量推定
手段３０３の他の構成例の背景統計量推定手段３１５を
示すブロック図である。本背景統計量推定手段３１５
は、図１や図９における背景統計量推定手段３０３を背
景統計量推定手段３１５に置き換えることによって、別
の形態の物体検出・背景除去装置を構成する。図１３に
おいて、背景以外画素選択手段１２９は、背景のみ部分
画像統計量信号２０６と推定画素選択指令信号２２９と
を入力する。推定画素選択指令信号２２９により次の画
素を調べる指令を受ける毎に、順に一つづつ画素を走査
してゆく。背景のみ部分画像統計量信号２０６を調べ、
注目している画素が背景のみを含む部分画像の中央画素
と一致したとき、この背景のみを含む部分画像における
輝度の平均値と標準偏差とをこの画素の統計量であると
し、背景のみ部分画像中央画素統計量信号２３０として
出力する。異なる場合は、この画素位置を背景以外画素
信号２２６として出力する。全ての画素について走査を
終えた場合は、物体検出・背景除去のための閾値を生成
するよう閾値生成指令信号２０８を出力する。
【０１６９】背景以外画素距離計算手段１３０は、背景
のみ部分画像統計量信号２０６と背景以外画素信号２２
６を入力とし、注目している画素位置と、全ての背景の
みを含む部分画像の中央画素位置との間の距離を、式
（１３）に基づいて計算し、画素距離信号２２７として
出力する。平均値・標準偏差内外挿手段１３１は、背景
以外画素信号２２６と、背景のみ部分画像統計量信号２
０６と、画素距離信号２２７とを入力し、注目している
画素位置における背景としての輝度の平均値と標準偏差
とを、式（１４）に基づいて推定し、推定統計量信号２
２８として出力する。この推定が終了すると、次の画素
を選ぶよう指令する推定画素選択指令信号２２９を出力
する。
【０１７０】推定統計量記憶手段１３２は、背景のみ部
分画像中央画素統計量信号２３０と、推定統計量信号２
２８とを入力し、全画像にわたる輝度の平均値と標準偏
差を記憶し、随時推定部分画像統計量信号２１２として
出力する。
【０１７１】図１４は、本発明における背景統計量推定
手段３０３の他の構成例の背景統計量推定手段３１６を
示すブロック図である。本背景統計量推定手段３１６
は、図１や図９における背景統計量統計量推定手段３０
３を背景統計量推定手段３１６に置き換えることによっ
て、別の形態の物体検出・背景除去装置を構成する。重
心位置計算手段１２５は、背景のみ部分画像統計量信号
２０６を入力し、背景だけを含む部分画像における輝度
の平均値と標準偏差とを調べ、輝度の平均値特徴標準偏
差が存在しない部分画像の位置を全て調べ、重心位置を
計算して検出対象となる物体の重心位置を求め、重心位
置信号２２３として出力する。
【０１７２】背景以外画素選択手段１２９は、背景のみ
部分画像統計量信号２０６と推定画素選択指令信号２２
９とを入力する。推定画素選択指令信号２２９により次
の画素を調べる指令を受ける毎に順に一つづつ画素を走
査してゆく。背景のみ部分画像統計量信号２０６を調
べ、注目している画素が背景のみを含む部分画像の中央
画素と一致したとき、この背景のみを含む部分画像にお
ける輝度の平均値と標準偏差とをこの画素の統計量と
し、背景のみ部分画像中央画素統計量信号２３０として
出力する。異なる場合は、この画素位置を背景以外画素
信号２２６として出力する。全ての画素について走査を
終えた場合は、物体検出・背景除去のための閾値を生成
するよう閾値生成指令信号２０８を出力する。
【０１７３】背景のみ部分画像中央画素選択手段１３３
は、背景以外画素信号２２６と、重心位置信号２２３
と、背景のみ部分画像統計量信号２０６とを入力して、
注目している画素と物体重心位置を結ぶ直線と、その直
線状におけるこの画素からこの物体重心位置の反対側に
位置する半直線を考える。直線に背景のみを含む部分画
像の中央画素から垂線を降ろして、交わる位置が半直線
上に位置する、背景のみを含む部分画像の中央画素を全
て選択して、選択中央画素位置信号２３１として出力す
る。
【０１７４】背景以外画素距離計算手段１３４は、背景
のみ部分画像統計量信号２０６と背景以外画素信号２２
６と、選択中央画素位置信号２３１とを入力し、注目し
ている画素位置と、選択された背景のみを含む部分画像
の中央画素位置との間の距離を、式（１３）に基づいて
計算し、画素距離信号２２７として出力する。平均値・
標準偏差内外挿手段１３５は、背景以外画素信号２２６
と、背景のみ部分画像統計量信号２０６と、選択中央画
素位置信号２３１と、画素距離信号２２７とを入力し、
注目している画素位置における背景としての輝度の平均
値特徴標準偏差を選択された背景のみを含む部分画像の
統計量から、式（１４）に基づいて推定し、推定統計量
信号２２８として出力する。推定が終了すると、次の画
素を選ぶように指令する推定画素選択指令信号２２９を
出力する。推定統計量記憶手段１３２は、背景のみ部分
画像中央画素統計量信号２３０と、推定統計量信号２２
８とを入力し、全画像にわたる輝度の平均値と標準偏差
を記憶し、随時推定部分画像統計量信号２１２として出
力する。
【０１７５】ここでは検出対象物体の重心位置を用いて
いるか、検出対象物体が画像上でどの位置に撮影される
のか予めわかっている場合には、重心位置計算手段を廃
してこの位置は予め与えられているとすることもでき
る。
【０１７６】これまでと同様に、上記第１、第２の実施
形態の物体検出・背景除去装置において、閾値生成物体
検出・背景除去手段３０４にも様々なバリエーションが
挙げられる。この閾値生成物体検出・背景除去手段３０
４の他の構成例の閾値生成物体検出・背景除去手段３１
７について、図１５を参照しながら説明する。
【０１７７】＜変化例＞図１５は、本発明における閾値
生成物体検出・背景除去手段の実施の一形態を示すブロ
ック図である。本閾値生成物体検出・背景除去手段３１
７は、図１や図９における閾値生成物体検出・背景除去
手段３０４を置き換えることによって、別の形態の物体
検出・背景除去装置を構成する。閾値生成手段１１０
は、閾値生成指令信号２０８と、推定部分画像統計量信
号２１２と、背景のみ部分画像統計量信号２０６とを入
力し、閾値生成指令信号２０８により、全ての部分画像
における背景としての輝度の平均値と標準偏差とが推定
終了したので、閾値を計算する指令が入ると、全部分画
像における輝度の平均値と標準偏差を用いて、式（１
５）、式（１６）により二つの閾値を式（１７）により
比較して、式（１７）が真となる画素は背景であるとし
て、背景候補画素信号２３２を出力する。背景候補領域
検出手段１３７は、背景候補画素信号２３２を入力し、
互いに連結している画素の塊を背景の候補領域として検
出し、背景候補領域信号２３３として出力する。背景判
定手段１３８は、高確度背景のみ部分画像信号２０４
と、背景候補領域信号２３３とを入力し、背景のみを含
む確度が高い部分画像を最も多く含むものを背景領域で
あるとし、それ以外を対象物体であるとして、物体検出
・背景除去信号２１４を出力する。
【０１７８】上記背景判定手段１３８では、背景のみを
含む確度が高い部分画像を最も多く含む領域を背景であ
るとしたが、その他にも背景のみを含む部分画像を最も
多く含むことや、背景以外を含む部分画像を最も少なく
含むことを条件とすることでも、同様な効果を得ること
ができる。
【０１７９】以上説明してきた実施形態では、画像の情
報として輝度のみを用いてきたが、その他にも、輝度で
はなく色情報やエッジ情報を用いたり、それらを組み合
わせることもできる。カラー画像は通常赤・緑・青の三
つの成分から構成されている。以上の実施形態では輝度
値のみを用いてきたが、例えば背景と対象物体とがカラ
ー画像のうち赤成分で大きな差が観測される場合には、
輝度の代わりに赤成分のみを用いることにより、対象物
体に則した発明を構成することができる。印刷用に用い
られる、シアン・マジェンダ・イエローの３成分や、更
にブラックを加えた４成分からなるカラー画像でも同様
に扱うことができる。また、それぞれの成分を組み合わ
せて用いることもできる。
【０１８０】＜第３の実施形態＞以下では赤・緑・青の
三つの成分からなるカラー画像を入力し、これら三つの
成分を併用する発明の実施形態について図１６を参照し
ながら説明する。図１６は、本発明のおける物体検出・
背景除去装置の、第３の実施形態の構成を示すブロック
図である。本物体検出・背景除去装置３２３は、大まか
に分けて、部分画像統計量計算手段３２４、背景部分画
像選択手段３２５、背景統計量推定手段３２６、それに
閾値生成物体検出・背景除去手段３２７の、４つの手段
から構成されている。部分画像統計量計算手段３２４
は、以下の構成要素から成っている。部分画像分割手段
１５２は、入力画像赤信号２４９と、入力画像緑信号２
５０と、入力画像青信号２５１とを入力し、図２に示し
たように三つの赤・緑・青の画像をタイル状に部分画像
へと分割し、部分画像１−Ａ、２−Ａ、３−Ａと順番に
して、画像の赤成分を部分画像赤信号２５２、緑成分を
部分画像緑信号２５３、青成分を部分画像青信号２５４
として出力する。部分画像統計量記憶手段１５４は、部
分画像赤統計量信号２５５と、部分画像緑統計量信号２
５６と、部分画像青統計量信号２５７とを入力し、各部
分画像の赤・緑・青の各成分の平均値と、標準偏差と、
歪度とを記憶し、随時部分画像赤統計量信号２５８と、
部分画像緑統計量信号２５９と、部分画像青統計量信号
２６０とを出力する。
【０１８１】背景部分画像選択手段３２５は、以下の構
成要素から成っている。歪度閾値背景のみ部分画像選択
手段１５５は、部分画像赤統計量信号２５８と、部分画
像緑統計量信号２５９と、部分画像青統計量信号２６０
と、背景のみ部分画像確度信号２２２とを入力し、赤・
緑・青の各成分の歪度が式（８）により閾値以下である
と判定された部分画像を得る。更に、図１１に示した部
分画像毎に背景のみを含む確度を表す背景のみ部分画像
確度信号２２２を参照し、上記歪度が閾値以下のうちで
最も確度が高い部分画像を、第一の領域２５、第二の領
域２６、第三の領域２７、第四の領域２８からそれぞれ
選んで、背景のみを含む確度が高い部分画像であると
し、この部分画像を高確度背景のみ部分画像２０４とし
て出力する。
【０１８２】背景のみ部分画像選択手段１５６は、高確
度背景のみ部分画像信号２０４と、部分画像赤統計量信
号２５８と、部分画像緑統計量信号２５９と、部分画像
青統計量信号２６０とを入力し、背景のみを含む確度が
高い部分画像の赤・緑・青各成分の歪度を式（８）に基
づいて閾値と比較し、標準偏差と歪度とがそれぞれ閾値
内に入っている部分画像を、背景のみを含む部分画像で
あるとし、背景のみ部分画像信号２０５として出力す
る。背景のみ部分画像統計量記憶手段１５７は、背景の
み部分画像信号２０５と、部分画像赤統計量信号２５８
と、部分画像緑統計量信号２５９と、部分画像青統計量
信号２６０とを入力し、背景のみを含むと判定された部
分画像における赤・緑・青各成分の平均値と、標準偏差
とを記憶し、随時背景のみ部分画像赤統計量信号２６１
と、背景のみ部分画像緑統計量信号２６２と、背景のみ
部分画像青統計量信号２６３とを出力する。
【０１８３】背景統計量推定手段３２１は以下の構成要
素から成っている。背景以外部分画像選択手段１５８
は、背景のみ部分画像赤統計量信号２６４を入力とし、
推定画像選択指令信号２１１により背景以外を含むと判
定された部分画像の探索の指令が来たとき、背景のみ部
分画像赤統計量信号２６１と推定部分画像統計量信号２
６４の両方を調べる。未だ、背景としての赤成分の平均
値と標準偏差を推定していない部分画像が存在する場
合、この部分画像を背景以外部分画像信号２０７として
出力する。また、全ての部分画像について背景としての
赤成分の平均値と標準偏差が推定されている場合、物体
検出・背景除去のための閾値を生成するよう閾値生成指
令信号２０８を出力する。
【０１８４】近傍背景のみ部分画像存在判定手段１４７
は、背景以外部分画像信号２０７と、背景のみ部分画像
赤統計量信号２６１と、推定部分画像赤統計量信号２６
４とを入力し、背景以外部分画像信号により指定され
た、背景外を含む部分画像の近傍に位置する部分画像に
おける赤成分の平均値と、標準偏差とを調べる、注目し
ている部分画像が、図５中における部分画像１１である
とする。すると、近傍とは、部分画像１２〜１９までに
位置する部分画像のことである。近傍に一つでも、背景
としての輝度の平均値と、標準偏差が推定された部分画
像とが存在する場合、背景以外部分画像信号２０７で指
定された部分画像の赤・緑・青各成分の平均値と、標準
偏差とを推定するよう、背景統計量推定指令信号２０９
を出力する。それ以外の場合は、次の部分画像を選択す
るよう推定部分画像選択指令信号２１１を出力する。
【０１８５】平均値・標準偏差内外挿手段１５９は、背
景統計量推定指令信号２０９と、背景以外部分画像信号
２０７と、推定部分画像赤統計量信号２６４と、推定部
分画像緑統計量信号２６５と、推定部分画像青統計量信
号２６６と、背景のみ部分画像赤統計量信号２６１と、
背景のみ部分画像緑統計量信号２６２と、背景のみ部分
画像青統計量信号２６３とを入力する。そして、背景統
計量推定指令信号２０９により指令を受けると、背景以
外部分画像２０７で指定された背景以外を含む部分画像
における背景としての赤・緑・青各成分の平均値と標準
偏差とを、近傍の背景のみを含む部分画像における赤・
緑・青各成分の平均値と標準偏差とを背景のみ背景のみ
部分画像赤統計量信号２６１、背景のみ部分画像緑統計
量信号２６２、および背景のみ部分画像青統計量信号２
６３から参照する。また、近傍の推定された部分画像に
おける赤・緑・青各成分の平均値と、標準偏差を推定部
分画像赤統計量信号２６４と、推定部分画像緑統計量信
号２６５と、推定部分画像青統計量信号２６６とから参
照して、式（１０）、式（１１）、式（１２）に示した
ような平均をとる。
【０１８６】このことにより、指定された部分画像にお
ける背景としての赤・緑・青各成分の平均値と、標準偏
差とは、推定部分画像赤統計量信号２６７と、推定部分
画像緑統計量信号２６８と、推定部分画像青統計量信号
２６９として出力され、同時に次の部分画像を選択する
よう推定部分画像選択指令信号２１１を出力する。推定
統計量記憶手段１４９は、推定部分画像赤統計量信号２
６７、推定部分画像緑統計量信号２６８、推定部分画像
青統計量信号２６９を入力とし、推定された輝度とエッ
ジの平均値と標準偏差とを記憶し、推定部分輝度画像統
計量信号２４３と推定部分エッジ画像統計量信号２４４
として随時出力する。
【０１８７】閾値生成物体検出・背景除去手段３２２
は、以下の構成要素から成っている。閾値生成手段１６
１は、閾値生成指令信号２０８と、推定部分画像赤統計
量信号２６４と、推定部分画像緑統計量信号２６５と、
推定部分画像青統計量信号２６６と、背景のみ部分画像
赤統計量信号２６１と、背景のみ部分画像緑統計量信号
２６２と、背景のみ部分画像青統計量信号２６３とを入
力する。これらの入力により、閾値生成指令信号２０８
により全ての部分画像における背景としての赤・緑・青
各成分の平均値と標準偏差とが揃ったこととなる。よっ
て、閾値を計算する指令が入ると、全部分画像における
赤・緑・青各成分の平均値と標準偏差とを用いて、式
（１５）、式（１６）により、各成分毎二つの閾値を全
画面に渡って計算し、赤閾値信号２７０と緑閾値信号２
７１と、青閾値信号２７２として出力する。閾値処理手
段１６２は、赤閾値信号２７０と、緑閾値信号２７１
と、青閾値信号２７２と、入力画像赤信号２４９と、入
力画像緑信号２５０と、入力画像青信号２５１とを入力
する。入力された画像の赤成分と二つの赤成分に対する
閾値を、式（１７）により同様に緑成分や青成分につい
ても閾値と比較し、赤・緑・青各成分に対して式（１
７）が真となる画素は背景で、それ以外を検出対象とな
る物体であるとし、物体検出・背景除去信号２１４を出
力する。
【０１８８】この実施形態では入力画像の色表現である
赤・緑・青をそのまま利用する形で示したが、他の色表
現へと変換しても良い。色表現の例としては、文献：
「画像解析ハンドブック」（高木幹雄・下田陽久監修、
東京大学出版会、ｐｐ485-491、1991年) 記載のＨＳＩ
６角錐カラーモデルや、ＨＳＩ双６角錐カラーモデルな
ど、また文献：「新編色彩科学ハンドブック」（日本色
彩学会編、東京大学出版会、ｐｐ.83-１４６、1980年)
記載のＸＹＺ色表現や、Ｌａｂ、ｌｕｖなど、どのよう
な色表現でも同様の構成で、対象に則して有効な発明を
構成することができる。
【０１８９】＜第４の実施形態＞以下では輝度とエッジ
情報の二つを併用する発明の実施形態について、図１７
を参照しながら説明する。図１７は、本発明のおける物
体検出・背景除去装置の、第４の実施形態の構成を示す
ブロック図である。本物体検出・背景除去装置３１８は
大まかに分けて、ブロック統計量計算手段３１９、背景
部分画像選択手段３２０、背景統計量推定手段３２１、
それに閾値生成物体検出・背景除去手段３２２の、４つ
の手段から構成されている。
【０１９０】部分画像統計量計算手段３１９は以下の構
成要素から成っている。エッジ検出手段１３９は、入力
画像信号２００を入力とし、各画素におけるエッジ成分
を計算してエッジ画像信号２３４として出力する。エッ
ジ成分計算は、文献：「画像解析ハンドブック」（高木
幹雄・下田陽久監修、東京大学出版会、ｐｐ550-564、1
991年）に記載されているもののうち、よく用いられる
ラプラシアンのオペレータのうちの一つに基づくことと
する。
【０１９１】図１８において、注目画素２９に注目した
とき、周辺画素３０、３１、３２、３３、３４、３５、
３６、３７の輝度値を足しあわせた値から、注目画素２
９の輝度値を８倍した値を引くことにより、エッジ成分
を定義する。このエッジ成分計算を全画素に渡って行な
うことにより、エッジ画像を得る。部分画像分割手段１
４０は、入力画像信号２００とエッジ画像信号２３４と
を入力し、図２に示したように、両画像をタイル状に部
分画像へと分割し、部分画像１−Ａ、２−Ａ、３−Ａと
順番にして、画像の輝度成分を、部分輝度画像信号２３
５と、エッジ画像成分を部分エッジ画像信号２３６とし
て出力する。平均値・標準偏差計算手段１４１は、部分
輝度画像信号２３５と部分画像エッジ画像信号２３６と
を入力し、各部分画像毎に輝度とエッジの平均値と標準
偏差を、それぞれ式（３）、式（４）に基づいて計算
し、部分輝度画像統計量信号２３７と部分エッジ画像統
計量信号２３８として出力する。部分画像統計量記憶手
段１４２は、部分輝度画像統計量信号２３７と部分エッ
ジ画像統計量信号２３８を入力とし、各部分画像の輝度
とエッジの平均値と標準偏差を記憶しておき、随時部分
輝度画像統計量信号２３９と部分エッジ画像統計量信号
２４０として出力する。
【０１９２】背景部分画像選択手段３２０は、以下の構
成要素から成っている。最小標準偏差基準背景のみ部分
画像選択手段１４３は、部分輝度画像統計量信号２３９
を入力とし、部分画像のうちで最も輝度の標準偏差が小
さな部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画像で
あるとし、この部分画像を高確度背景のみ部分画像信号
２０４として出力する。背景のみ部分画像選択手段１４
４は、高確度背景のみ部分画像２０４を入力し、背景の
みを含む確度が高い部分画像の輝度の標準偏差と、その
他の部分画像における輝度の標準偏差とを、式（５）に
基づいて比較し、エッジの標準偏差も式（５）と同様に
比較し、それぞれ閾値内に入っている輝度とエッジの標
準偏差とを持つ部分画像を、背景のみを含む部分画像で
あるとして、背景のみ部分画像信号２０５として出力す
る。背景のみ部分画像統計量記憶手段１４５は、背景の
み部分画像信号２０５と部分輝度画像統計量信号２３９
と部分エッジ画像統計量信号２４０とを入力し、背景の
みを含むと判定された部分画像における輝度とエッジの
平均値と標準偏差とを記憶し、背景のみ部分輝度画像統
計量信号２４１と背景のみ部分画像エッジ画像統計量信
号２４２として随時出力する。
【０１９３】背景統計量推定手段３２１は以下の構成要
素から成っている。背景以外部分画像選択手段１４６
は、背景のみ部分輝度画像統計量信号２４１と、推定部
分画像選択指令信号２１１と、推定部分輝度画像統計量
信号２４３とを入力し、推定部分画像選択指令信号２１
１により、背景以外を含むと判定された部分画像の探索
の指令が来たとき、背景のみ部分輝度画像統計量信号２
４１と推定部分輝度画像統計量信号２４３の両方を調べ
る。未だ、背景としての輝度の平均値と標準偏差を推定
していない部分画像とが存在する場合、この部分画像を
背景以外部分画像２０７として出力し、全ての部分画像
について背景としての輝度の平均値と標準偏差が推定さ
れている場合、物体検出・背景除去のための閾値を生成
するよう閾値生成指令信号２０８を出力する。
【０１９４】近傍背景のみ部分画像存在判定手段１４７
は、背景以外部分画像２０７と、背景のみ部分輝度画像
統計量信号２４１と、推定部分輝度画像統計量信号２４
３とを入力し、背景以外部分画像信号により指定され
た、背景以外を含む部分画像の近傍に位置する部分画像
の輝度の平均値と標準偏差とを調べる。注目している部
分画像が図５中における部分画像１１であるとすると、
近傍とは部分画像１２〜１９までに位置する部分画像の
ことである。近傍に一つでも背景としての輝度の平均値
と標準偏差とが推定された部分画像が存在する場合、背
景以外部分画像信号２０７で指定された部分画像の平均
値と標準偏差とを推定するよう背景統計量推定指令信号
２０９を出力し、それ以外の場合は次の部分画像を選択
するよう推定部分画像選択指令信号２１１を出力する。
【０１９５】平均値・標準偏差内外挿手段１４８は、背
景統計量推定指令信号２０９と背景以外部分画像信号２
０７、推定部分輝度画像統計量信号２４３、推定部分エ
ッジ画像特徴信号２４４、背景のみ部分輝度画像統計量
信号２４１、背景のみ部分エッジ画像統計量信号２４２
を入力する。この入力により、背景統計量推定指令信号
２０９により指令を受けると、背景以外部分画像信号２
０７で指定された背景以外を含む部分画像における背景
としての輝度の平均値と標準偏差とを、近傍の背景のみ
を含む部分画像における輝度とエッジの平均値と標準偏
差とを背景のみ部分輝度画像統計量信号２４１、および
背景のみ部分エッジ画像統計量信号２４２から参照し
て、また近傍の推定された部分画像における輝度とエッ
ジの平均値と標準偏差を推定部分輝度画像統計量信号２
４３における輝度とエッジの平均値と標準偏差を推定部
分輝度画像統計量信号２４３、推定部分エッジ画像統計
量信号２４４から参照して、式（１０）、式（１１）、
式（１２）に示したような平均をとる。このことによ
り、指定された部分画像における背景としての輝度とエ
ッジの平均値と標準偏差とを推定する。推定した輝度の
平均値と標準偏差は、推定輝度統計量信号２４５と推定
エッジ統計量信号２４６として出力され、同時に次の部
分画像を選択するよう推定部分画像選択指令信号２１１
を出力する。
【０１９６】推定統計量記憶手段１４９は、推定輝度統
計量信号２４５と推定エッジ統計量信号２４６を入力と
し、推定された輝度とエッジの平均値と標準偏差を記憶
しておき、随時推定部分輝度画像統計量信号２４３と推
定部分エッジ画像統計量信号２４４として出力する。
【０１９７】閾値生成物体検出・背景除去手段３２２
は、以下の構成要素から成っている。閾値生成手段１５
０は、閾値生成指令信号２０８と推定部分輝度画像統計
量信号２４３、推定部分エッジ画像統計量信号２４４、
背景のみ部分輝度画像統計量信号２４１、背景のみ部分
エッジ画像統計量信号２４２を入力とし、閾値生成指令
信号２０８により全ての部分画像における背景としての
輝度とエッジの平均値と標準偏差が揃ったので閾値を計
算する指令が入ると、全部分画像における輝度とエッジ
の平均値と標準偏差を用いて、式（１５）、式（１６）
により二つの閾値を全画面に渡って計算し、輝度閾値信
号２４７とエッジ閾値信号２４８として出力する。閾値
処理手段１５１は、輝度閾値信号２４７とエッジ閾値信
号２４８、入力画像信号２００、エッジ画像信号２３４
を入力とし、入力された画像の輝度と二つの輝度に対す
る閾値を式（１７）により、同様にエッジ画像と二つの
エッジに対する閾値を比較して、輝度とエッジ双方に対
して式（１７）が真となる画素は背景で、それ以外を検
出対象となる物体であるとし、物体検出・背景除去信号
２１４を出力する。
【０１９８】ここでエッジ検出処理として、文献：「画
像解析バンドブック」（高木幹雄・下田陽久、東京大学
出版会、ｐｐ502-505 、1991年）記載のうちラプラシア
ンのオペレータのうちの一つを用いることを記述した
が、その他にも同文献に記載されている別のラプラシア
ン・オペレータや、Roberts ・Robinson・Prewitt ・Ki
rschなどを用いることによって、対象に即した発明を構
成することができる。また、最小標準偏差基準背景のみ
部分画像選択手段１４３において、輝度の標準偏差が最
小であることにより、背景のみを含む確度の高い部分画
像を選択しているが、エッジの標準偏差を用いることな
どによって、対象に即した発明を構成することができ
る。
【０１９９】尚、上述の実施形態は本発明の好適な実施
の一例である。但し、これに限定されるものではなく、
本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施
が可能である。
【０２００】
【発明の効果】以上の説明より明かなように、本発明の
物体検出・背景除去方法、装置およびプログラムを記録
した記録媒体は、背景と検出対象の物体とから構成され
ている入力画像の画素位置を部分画像へと分割して背景
のみを含む部分画像を選択し、この背景を含む部分画像
をもとにして入力画像上での背景を推定する。この推定
した背景と入力画像とを比較して、検出対象物体だけを
取り出す。即ち、画像を部分画像へと分割して背景のみ
を含む部分画像をまず選択しておいた後に、この部分画
像をもとにして画像全体における背景を推定する。この
手順により、背景と未知の、例えば、輝度色分布をなし
ている物体とを精密に分離・検出している。一般的に、
背景と検出対象となる物体の二者を精密に分離するため
には、背景もしくは検出対象の物体が画像上でなす輝度
・色・エッジ等の特性値の分布を、できるだけ正確に知
ることが必要となる。よって、ほぼ一様な背景を持つ画
像から未知な輝度・色分布をなしている物体を、背景と
物体との間の境界まで精細に得ることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の物体検出・背景除去装置の第１の実施
形態を示すブロック図である。
【図２】部分画像へ分割の一例を示す説明図であり、図
中の部分画像は、行と列とにより１−Ａ等と指定され
る。
【図３】部分画像が背景であるか否かを判定する処理結
果の一例を示す説明図である。
【図４】背景とその分布を推定する処理の一例を示す説
明図である。
【図５】背景とその分布を推定する処理の部分画像の近
傍を説明するための図である。
【図６】背景とその分布を推定する処理の一例を示す説
明図である。
【図７】背景とその分布を推定する処理の一例を示す説
明図である。
【図８】背景とその分布を推定する処理の一例を示す説
明図であり、図中の部分画像中央画素位置は、行と列と
により指定される。
【図９】第２の実施形態を示すブロック図である。
【図１０】背景部分画像選択手段の構成例を示すブロッ
ク図である。
【図１１】背景のみを含む確度が高い部分画像を選択す
る処理の一例を示す説明図である。
【図１２】背景統計量推定手段３０３の他の構成例の背
景統計量推定手段３１４を示すブロック図である。
【図１３】背景統計量推定手段３０３の他の構成例の背
景統計量推定手段３１５を示すブロック図である。
【図１４】背景統計量推定手段３０３の他の構成例の背
景統計量推定手段３１６を示すブロック図である。
【図１５】閾値生成物体検出・背景除去手段の実施の一
形態を示すブロック図である。
【図１６】物体検出・背景除去装置の、第３の実施形態
の構成を示すブロック図である。
【図１７】物体検出・背景除去装置の、第４の実施形態
の構成を示すブロック図である。
【図１８】エッジ検出処理を説明するための図である。
【図１９】入力画像信号の画像の一形態を示す説明図で
ある。
【図２０】従来の物体検出手法の一例を示す説明図であ
る。
【符号の説明】
１ 入力画像信号 ２ 背景領域 ３ 対象物体 ４〜８、１１〜１９ 部分画像 １−Ａ、２−Ａ、３−Ａ、…、８−Ｉ、９−Ｉ 部分画
像中央画素位置 ９ 物体輪郭 １０ 物体内部 ２０ 物体重心位置 ２１ 境界線 ２２ 推定画素位置 ２３、２４ 直線 ２５ 第一の領域 ２６ 第二の領域 ２７ 第三の領域 ２８ 第四の領域 ２９ 注目画素 ３０〜３７ 周辺画素 １００ 部分画像分割手段 １０１ 平均値・標準偏差計算手段 １０２ 部分画像統計量記憶手段 １０３ 最小標準偏差基準背景のみ部分画像選択手段 １０４ 背景のみ部分画像選択手段 １０５ 背景のみ部分画像統計量記憶手段 １０６ 背景以外部分画像選択手段 １０７ 近傍背景のみ部分画像存在判定手段 １０８ 平均値・標準偏差内外挿手段 １０９ 平均値・標準偏差記憶手段 １１０ 閾値生成手段 １１１ 閾値処理手段 １２０ 平均値・標準偏差・歪度計算手段 １２１ 部分画像統計量記憶手段 １２２ 歪度閾値・最小標準偏差基準背景のみ部分画像
選択手段 １２３ 背景のみ部分画像選択手段 １２４ 歪度閾値背景のみ部分画像選択手段 １２５ 重心位置計算手段 １２６ 部分画像−重心位置距離計算手段 １２７ 距離記憶手段 １２８ 近傍背景のみ部分画像存在判定手段 １２９ 背景以外画素選択手段 １３０ 背景以外画素距離計算手段 １３１ 平均値・標準偏差内外挿手段 １３２ 推定統計量記憶手段 １３３ 背景のみ部分画像中央画素選択手段 １３４ 背景以外画素距離計算手段 １３５ 平均値・標準偏差内外挿手段 １３６ 閾値手段 １３７ 背景候補領域検出手段 １３８ 背景判定手段 １３９ エッジ検出手段 １４０ 部分画像分割手段 １４１ 平均・標準偏差計算手段 １４２ 部分画像統計量記憶手段 １４３ 最小標準偏差基準背景のみ部分画像選択手段 １４４ 背景のみ部分画像選択手段 １４５ 背景のみ部分画像統計量記憶手段 １４６ 背景以外部分画像選択手段 １４７ 近傍背景のみ部分画像存在判定手段 １４８ 平均値・標準偏差内外挿手段 １４９ 推定統計量記憶手段 １５０ 閾値生成手段 １５１ 閾値処理手段 １５２ 部分画像分割手段 １５３ 平均値・標準偏差・歪度計算手段 １５４ 部分画像統計量記憶手段 １５５ 歪度閾値背景のみ部分画像選択手段 １５６ 背景のみ部分画像選択手段 １５７ 背景のみ部分画像統計量記憶手段 １５８ 背景以外部分画像選択手段 １５９ 平均値・標準偏差内外挿手段 １６０ 推定統計量記憶手段 １６１ 閾値生成手段 １６２ 閾値処理手段 ２００ 入力画像信号 ２０１ 部分画像信号 ２０２ 部分画像統計量信号 ２０３ 部分画像統計量信号 ２０４ 高確度背景のみ部分画像信号 ２０５ 背景のみ部分画像信号 ２０６ 背景のみ部分画像統計量信号 ２０７ 背景以外部分画像信号 ２０８ 閾値生成指令信号 ２０９ 背景統計量推定指令信号 ２１０ 推定統計量信号 ２１１ 推定部分画像選択指令信号 ２１２ 推定部分画像統計量信号 ２１３ 閾値信号 ２１４ 物体検出・背景除去信号 ２２０ 部分画像統計量信号 ２２１ 部分画像統計量信号 ２２２ 背景のみ部分画像確度信号 ２２３ 重心位置信号 ２２４ 部分画像−重心位置距離信号 ２２５ 部分画像−重心位置距離信号 ２２６ 背景以外画素信号 ２２７ 画素距離信号 ２２８ 推定統計量信号 ２２９ 推定画素選択指令信号 ２３０ 背景のみ部分画像中央画素統計量信号 ２３１ 選択中央画素位置信号 ２３２ 背景候補画素信号 ２３３ 背景候補領域信号 ２３４ エッジ画像信号 ２３５ 部分輝度画像信号 ２３６ 部分エッジ画像信号 ２３７ 部分輝度画像統計量信号 ２３８ 部分エッジ画像統計量信号 ２３９ 部分輝度画像統計量信号 ２４０ 部分エッジ画像統計量信号 ２４１ 背景のみ部分輝度画像統計量信号 ２４２ 背景のみ部分エッジ画像統計量信号 ２４３ 推定部分エッジ画像統計量信号 ２４４ 推定部分エッジ画像統計量信号 ２４５ 推定輝度統計量信号 ２４６ 推定エッジ統計量信号 ２４７ 輝度閾値信号 ２４８ エッジ閾値信号 ２４９ 入力画像赤信号 ２５０ 入力画像緑信号 ２５１ 入力画像青信号 ２５２ 部分画像赤信号 ２５３ 部分画像緑信号 ２５４ 部分画像青信号 ２５５ 部分画像赤統計量信号 ２５６ 部分画像緑統計量信号 ２５７ 部分画像青統計量信号 ２５８ 部分画像赤統計量信号 ２５９ 部分画像緑統計量信号 ２６０ 部分画像青統計量信号 ２６１ 背景のみ部分画像赤統計量信号 ２６２ 背景のみ部分画像緑統計量信号 ２６３ 背景のみ部分画像青統計量信号 ２６４ 推定部分画像赤統計量信号 ２６５ 推定部分画像緑統計量信号 ２６６ 推定部分画像青統計量信号 ２６７ 推定赤統計量信号 ２６８ 推定緑統計量信号 ２６９ 推定青統計量信号 ２７０ 赤閾値信号 ２７１ 緑閾値信号 ２７２ 青閾値信号 ３００ 物体検出・背景除去装置 ３０１ 部分画像統計量計算手段 ３０２ 背景部分画像選択手段 ３０３ 背景統計量推定手段 ３０４ 閾値生成物体検出・背景除去手段 ３１０ 物体検出・背景除去装置 ３１１ 部分画像投影量計算手段 ３１２ 背景部分画像選択手段 ３１３ 背景部分画像選択手段 ３１４ 背景統計量推定手段 ３１５ 背景統計量推定手段 ３１６ 背景統計量推定手段 ３１７ 閾値生成物体検出・背景除去手段 ３１８ 物体検出・背景除去装置 ３１９ 部分画像統計量計算手段 ３２０ 背景部分画像選択手段 ３２１ 背景統計量推定手段 ３２２ 閾値生成物体検出・背景除去手段 ３２３ 物体検出・背景除去装置 ３２４ 部分画像統計量計算手段 ３２５ 背景部分画像選択手段 ３２６ 背景統計量推定手段 ３２７ 閾値生成物体検出・背景除去手段

Claims (75)

    【特許請求の範囲】
  1. 【請求項１】 背景と検出対象の物体とから構成されて
    いる画像を入力画像とする画像入力工程と、 該入力画像を部分画像へ分割して背景のみを含む部分画
    像を選択する背景のみ部分画像選択工程と、 該背景を含む部分画像をもとにして入力画像上での背景
    を推定する背景推定工程と、 該推定した背景と前記入力画像とを比較する比較工程と
    を有し、 前記検出対象の物体を抽出することを特徴とする物体検
    出・背景除去方法。
  2. 【請求項２】 略一様な背景と検出対象の物体とから構
    成されている画像を入力画像とする画像入力工程と、 該入力画像を部分画像へ分割して該各部分画像毎に統計
    量を計算する統計量計算工程と、 該計算した統計量をもとに背景のみを含む部分画像を選
    択する背景のみ部分画像選択工程と、 前記背景のみを含む部分画像の統計量から画面全体にお
    ける統計量を推定する統計量推定工程と、 該推定した統計量から画面全体での閾値を決定する閾値
    決定工程と、 該決定した画面全体での閾値と前記入力画像とを比較す
    る比較工程とを有し、前記検出対象の物体を抽出するこ
    とを特徴とする物体検出・背景除去方法。
  3. 【請求項３】 前記統計量計算工程は、前記入力画像を
    部分画像へ分割する部分画像分割工程と、該分割された
    部分画像の所定の特性値の平均値・標準偏差を計算する
    平均値・標準偏差計算工程とを有する、ことを特徴とす
    る請求項２記載の物体検出・背景除去方法。
  4. 【請求項４】 前記所定の特性値は、輝度／色情報／エ
    ッジ情報の少なくとも１つである、ことを特徴とする請
    求項３記載の物体検出・背景除去方法。
  5. 【請求項５】 前記部分画像選択工程は、前記所定の特
    性値の標準偏差が最も小さな部分画像を背景のみを含む
    確度が高い部分画像であるとし、他の部分画像における
    所定の特性値の標準偏差を背景のみを含む確度が高い部
    分画像と比較し、該比較の差が所定の閾値以下である部
    分画像を背景のみを含む部分画像であるとする、ことを
    特徴とする請求項４記載の物体検出・背景除去方法。
  6. 【請求項６】 前記部分画像選択工程は、前記所定の特
    性値の標準偏差が小さな順に指定した数の部分画像を選
    択し、背景のみを含む確度が高い部分画像であるとす
    る、ことを特徴とする請求項５記載の物体検出・背景除
    去方法。
  7. 【請求項７】 前記部分画像選択工程は、予め指示され
    た所定の特性値の標準偏差に最も近い値を持つ部分画像
    を、背景のみを含む所定の特性値が高い部分画像である
    として選択することを特徴とする請求項５に記載の物体
    検出・背景除去方法。
  8. 【請求項８】 前記部分画像選択工程は、予め指示され
    た所定の特性値の標準偏差に近い順に指定した数だけ部
    分画像を、背景のみを含む所定の特性値が高い部分画像
    であるとして選択することを特徴とする請求項５記載の
    物体検出・背景除去方法。
  9. 【請求項９】 前記部分画像選択工程は、予め指示され
    た所定の特性値の平均と標準偏差に最も近い値を持つ部
    分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画像であると
    することを特徴とする請求項５記載の物体検出・背景除
    去方法。
  10. 【請求項１０】 前記部分画像選択工程は、予め指示さ
    れた所定の特性値の平均と標準偏差に近い順に指定した
    数の部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画像で
    あるとして選択することを特徴とする請求項５記載の物
    体検出・背景除去方法。
  11. 【請求項１１】 前記部分画像選択工程は、背景のみを
    含む確度が高い部分画像を、予め指示された単一もしく
    は複数の部分画像であるとするこを特徴とする請求項５
    記載の物体検出・背景除去方法。
  12. 【請求項１２】 前記部分画像選択工程は、背景のみを
    含む確度が高い部分画像を、予め指示された領域にふく
    まれる部分画像から選択することを特徴とする請求項５
    から９の何れか１項に記載の物体検出・背景除去方法。
  13. 【請求項１３】 前記部分画像選択工程は、背景のみを
    含む確度が高い部分画像を、予め指示された複数の領域
    に含まれる部分画像からそれぞれ選択することを特徴と
    する請求項５から９の何れか１項に記載の物体検出・背
    景除去方法。
  14. 【請求項１４】 前記統計量計算工程は、前記入力画像
    を部分画像へと分割する部分画像分割工程と、部分画像
    の所定の特性値の平均値・標準偏差から歪度を計算する
    平均値・標準偏差計算工程とを、有することを特徴とす
    る請求項２記載の物体検出・背景除去方法。
  15. 【請求項１５】 前記部分画像選択工程は、所定の特性
    値の歪度の絶対値が閾値以下である部分画像のうち、所
    定の特性値の標準偏差が最も小さい背景のみを含む確度
    が高い部分画像であるとし、他の部分画像において、所
    定の特性値の歪度の絶対値が閾値以下であり、所定の特
    性値の標準偏差が該背景のみを含む確度が高い部分画像
    と比較したとき差が閾値以下である部分画像を、背景の
    みを含む部分画像である、とすることを特徴とする請求
    項１４記載の物体検出・背景除去方法。
  16. 【請求項１６】 前記部分画像選択工程は、所定の特性
    値の歪度の絶対値が閾値以下である部分画像を背景のみ
    を含む確度が高い部分画像である、とすることを特徴と
    する請求項１５記載の物体検出・背景除去方法。
  17. 【請求項１７】 前記部分画像選択工程は、所定の特性
    値の歪度の絶対値が閾値以下である部分画像のうち、標
    準偏差が小さな順に指定した数の部分画像を選択し、背
    景のみを含む確度が高い部分画像であるとする、ことを
    特徴とする請求項１５記載の物体検出・背景除去方法。
  18. 【請求項１８】 前記部分画像選択工程は、所定の特性
    値の歪度の絶対値が閾値以下である部分画像のうち、予
    め指示された所定の特性値の標準偏差に最も近い値を持
    つ部分画像を選択し、背景のみを含む確度が高い部分画
    像であるとする、ことを特徴とする請求項１５に記載の
    物体検出・背景除去方法。
  19. 【請求項１９】 前記部分画像選択工程は、所定の特性
    値の歪度の絶対値が閾値以下である部分画像のうち、予
    め指示された所定の特性値の標準偏差に最も近い順に指
    定した数だけ部分画像を選択し、背景のみを含む確度が
    高い部分画像であるとすることを特徴とする請求項１５
    に記載の物体検出・背景除去方法。
  20. 【請求項２０】 前記部分画像選択工程は、所定の特性
    値の歪度の絶対値が閾値以下である部分画像のうち、予
    め指示された所定の特性値の標準偏差に最も近い値を持
    つ部分画像を選択し、背景のみを含む確度が高い部分画
    像であるとする、ことを特徴とする請求項１５に記載の
    物体検出・背景除去方法。
  21. 【請求項２１】 前記部分画像選択工程は、所定の特性
    値の歪度の絶対値が閾値以下である部分画像のうち、予
    め指示された所定の特性値の平均と標準偏差に最も近い
    順に指定した数だけ部分画像を選択し、背景のみを含む
    確度が高い部分画像であるとする、ことを特徴とする請
    求項１５に記載の物体検出・背景除去方法。
  22. 【請求項２２】 前記部分画像選択工程は、予め指示さ
    れた複数の領域に含まれる部分画像毎に背景のみを含む
    確度が予め与えられており、所定の特性値の歪度の絶対
    値が閾値以下である部分画像のうち、背景のみを含む確
    度が最も高いものを背景のみを含む確度が高い部分画像
    であるとする、ことを特徴とする請求項１５記載の物体
    検出・背景除去方法。
  23. 【請求項２３】 前記部分画像選択工程は、予め指示さ
    れた複数の領域に含まれる部分画像毎にそれぞれ背景の
    みを含む確度が予め与えられており、所定の特性値の歪
    度の絶対値が閾値以下である部分画像のうち、背景のみ
    を含む確度が最も高いものを各領域から選択し、背景の
    みを含む確度が高い部分画像であるとする、ことを特徴
    とする請求項１５記載の物体検出・背景除去方法。
  24. 【請求項２４】 前記部分画像選択工程において、背景
    のみを含む確度が高い部分画像は、予め指示された少な
    くとも１の領域に含まれる部分画像から選択する、こと
    を特徴とする請求項１５から２１の何れか１項に記載の
    物体検出・背景除去方法。
  25. 【請求項２５】 前記統計量推定工程は、背景のみを含
    む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を利用し
    て、全画面にわたる背景としての所定の特性値の平均値
    と標準偏差を推定する、ことを特徴とする請求項２から
    ２４の何れか１項に記載の物体検出・背景除去方法。
  26. 【請求項２６】 前記統計量推定工程は、背景以外を含
    む部分画像における背景としての所定の特性値の平均値
    と標準偏差とを推定するとき、近傍に位置する背景のみ
    を含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差と、
    同近傍の既に推定済みである背景以外を含む部分画像の
    所定の特性値の平均値と標準偏差とが存在する場合は、
    それぞれを平均することにより推定し、存在しない場合
    は別の背景以外を含む部分画像における所定の特性値の
    平均値と標準偏差とを推定し、前記背景の所定の特性値
    の平均値と標準偏差との推定処理を、全ての背景以外を
    含む部分画像における背景の所定の特性値の平均値と標
    準偏差とが推定できるまで繰り返す、ことを特徴とする
    請求項２４記載の物体検出・背景除去方法。
  27. 【請求項２７】 前記統計量推定工程は、背景以外を含
    む部分画像の重心位置を計算して物体重心位置とし、各
    部分画像と物体重心位置との距離を全て計算し、背景以
    外を含む部分画像における背景としての所定の特性値の
    平均値と標準偏差とを推定するとき、前記背景以外を含
    む部分画像と前記物体重心位置との間の距離よりも遠く
    に位置し、かつ近傍に位置する背景のみを含む部分画像
    の所定の特性値の平均値と標準偏差と、同位置する既に
    推定済みである背景以外を含む部分画像の所定の特性値
    の平均値と標準偏差とが一つでも存在する場合は、それ
    ぞれを平均することにより推定し、存しない場合は別の
    背景以外を含む部分画像における所定の特性値の平均値
    と標準偏差とを推定し、前記背景の所定の特性値の平均
    値と標準偏差の推定処理を、全ての背景以外を含む部分
    画像における背景の所定の特性値の平均値と標準偏差と
    が推定できるまで繰り返す、ことを特徴とする請求項２
    ４記載の物体検出・背景除去方法。
  28. 【請求項２８】 前記統計量推定工程は、画像上の各部
    分画像についてそれぞれ固有の近傍関係が与えられてい
    る、ことを特徴とする請求項２４記載の物体検出・背景
    除去方法。
  29. 【請求項２９】 前記統計量推定工程は、背景のみを含
    む部分画像における所定の特性値の平均値と標準偏差と
    を、該部分画像の中央画素位置における背景の所定の特
    性値の平均値と標準偏差とし、画像上の各画素における
    背景としての所定の特性値の平均値と標準偏差とを推定
    するときに、前記画素位置と前記背景のみを含む部分画
    像の中央画素との間の距離を全て計算し、該背景のみを
    含む部分画像の中央画素位置における背景の所定の特性
    値の平均値と標準偏差とを、対応する距離に応じて重み
    付けすることにより、前記画素位置における背景の所定
    の特性値の平均値と標準偏差との推定を行うことを特徴
    とする請求項２４記載の物体検出・背景除去方法。
  30. 【請求項３０】 前記統計量推定工程は、背景のみを含
    む部分画像の重心位置を計算して物体重心位置とし、画
    像上の各画素における背景としての所定の特性値の平均
    値と標準偏差とを推定するときに、該画素と前記物体重
    心位置とを結ぶ直線を考え、該画素から前記物体重心位
    置の反対側に位置する半直線を考え、該直線に該背景の
    みを含む部分画像の中央画素から垂線を降ろし、交わる
    位置が該半直線に位置する該背景のみを含む部分画像の
    中央画素を全て選び、該画素と該選択された背景のみを
    含む部分画像の中央画素位置との間の距離を計算し、該
    選択された背景のみを含む部分画像における中央画素位
    置の背景の所定の特性値の平均値と標準偏差を該距離に
    応じて重み付け平均することにより、該画像上の画素位
    置における背景の所定の特性値の平均値と標準偏差との
    推定を行う、ことを特徴とする請求項２４記載の物体検
    出・背景除去方法。
  31. 【請求項３１】 前記統計量推定工程は、予め物体の重
    心となる物体重心位置が与えられている、ことを特徴と
    する請求項２７または３０に記載の物体検出・背景除去
    方法。
  32. 【請求項３２】 前記比較工程での前記検出対象物体の
    みを取り出しは、各画素位置において閾値処理を行うと
    きに、予め制御呈した定数と推定した背景の所定の特性
    値の標準偏差とかけあわせ、推定した背景の所定の特性
    値の平均値から該かけあわせた値を引いた閾値を計算し
    て第一の閾値とし、同様に予め設定した定数と推定した
    背景の所定の特性値の標準偏差とをかけあわせ、推定し
    た背景の平均値へ該かけあわせた値を足しあわせて閾値
    を計算して第二の閾値とし、該画素位置の所定の特性値
    値が第一の閾値よりも大きくて、かつ第二の閾値より小
    さな場合に、該画素は背景であるとし、全画素に渡って
    同様な処理を施すことで、背景を取り除き物体を取り出
    すことを特徴とする請求項２から３１の何れか１項に記
    載の物体検出・背景除去方法。
  33. 【請求項３３】 前記比較工程での前記検出対象物体の
    みを取り出しは、全画素に渡って閾値処理を行ない、互
    いに連結している領域を背景の候補となる領域として検
    出し、該背景の候補領域の中で、背景のみを含む確度が
    高い部分画像をもっとも多く含む、ことを特徴とする請
    求項３２に記載の物体検出・背景除去方法。
  34. 【請求項３４】 前記比較工程での前記検出対象物体の
    みを取り出しは、全画素に渡って閾値処理を行ない、互
    いに連結している領域を背景の候補となる領域として検
    出し、該背景の候補領域の中で背景のみを含む部分画像
    をもっとも多く含むものを背景領域とすることで、背景
    を取り除き物体を取り出すことを特徴とする請求項３２
    に記載の物体検出・背景除去方法。
  35. 【請求項３５】 前記比較工程での前記検出対象物体の
    みを取り出しは、全画素に渡って閾値処理を行ない、互
    いに連結している領域を背景の候補となる領域として検
    出し、該背景の候補領域の中で背景以外を含む部分画像
    をもっとも少なく含むものを背景領域とすることで、背
    景以外を含む部分画像をもっとも少なく含むものを背景
    領域とすることで、背景を取り除き物体を取り出すこと
    を特徴とする請求項３２に記載の物体検出・背景除去方
    法。
  36. 【請求項３６】 入力画像を部分画像へ分割処理して該
    部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差とを計算す
    る部分画像統計量計算手段と、 前記部分画像の中で最も標準偏差が小さな部分画像を背
    景のみを含む確度が高い部分画像であるとし、該部分画
    像とその他の部分画像における所定の特性値の標準偏差
    を比較し、標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を
    持つ部分画像を背景のみを含む部分画像であると判定す
    る背景部分画像選択手段と、 背景のみを含む部分画像における前記平均値と標準偏差
    とその他の部分画像における推定された背景としての前
    記平均値と標準偏差と、さらに前記背景以外を含む部分
    画像と該部分画像の近傍に位置する背景のみを含む部分
    画像における平均値と標準偏差と、その他の部分画像に
    おける推定された背景としての平均値と標準偏差とを調
    べる背景統計量推定手段と、 全部分画像における前記平均値と標準偏差とを用いて、
    物体を検出し背景を除去するために、平均値から予め与
    えられた定数倍した標準偏差を足すことで第二の閾値を
    求め、これを全画面に渡って計算して出力し、該二つの
    閾値を用いて閾値内に入った画素は背景であるとし、そ
    れ以外を検出対象物体であるとする閾値生成物体検出・
    背景除去手段とを有する、ことを特徴とする物体検出・
    背景除去装置。
  37. 【請求項３７】 ほぼ一様な背景と検出対象の物体とか
    ら構成されている画像を入力とし、部分画像統計量計算
    手段と、背景部分画像選択手段と、背景統計量推定手段
    と、それに閾値生成物体検出・背景除去手段とから構成
    されており、 前記部分画像統計量計算手段は、 入力画像を部分画像へと分割施すする部分画像分割手段
    と、 該部分画像信号を入力とし、各部分画像毎に所定の特性
    値の平均値と標準偏差を計算して出力する平均値・標準
    偏差計算手段と、 該部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を入力と
    して、各部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を
    記憶し随時出力する部分画像統計量記憶手段とを有して
    おり、 前記背景部分画像選択手段は、 部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を入力とし
    て、部分画像の中で最も所定の特性値の標準偏差が小さ
    な部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画像であ
    るとして出力する最小標準偏差基準背景のみ部分画像選
    択手段と、 該背景のみを含む確度が高い部分画像とその他の部分画
    像における所定の特性値の標準偏差を比較し、該背景の
    みを含む確度が高い部分画像の所定の特性値の標準偏差
    との差が閾値以下である標準偏差を持つ部分画像を、背
    景のみを含む部分画像であると判定して出力する、背景
    のみ部分画像選択手段と、 該背景のみを含む部分画像の位置とその部分画像の所定
    の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出力する背景
    のみ部分画像統計量記憶手段とを有しており、 前記背景統計量推定手段は、 背景以外を含む部分画像を調べる指令が来たとき、背景
    のみを含む部分画像における所定の特性値の平均値と標
    準偏差と、その他の部分画像における推定された背景と
    しての所定の特性値の平均値と標準偏差を調べ、背景と
    しての所定の特性値の平均値と標準偏差の推定値が存在
    しない部分画像が存在したら該部分画像を出力し、全て
    の部分画像について背景としての所定の特性値の平均値
    と標準偏差が推定された場合、物体検出・背景除去のた
    めの閾値を生成するよう指令を出す、背景以外部分画像
    選択手段と、 背景以外を含む部分画像と、該部分画像の近傍に位置す
    る背景のみを含む部分画像における所定の特性値の平均
    値と標準偏差と、その他の部分画像における推定された
    背景としての所定の特性値の平均値と標準偏差を調べ、
    近傍に一つでも所定の特性値の平均値と標準偏差が推定
    された部分画像が存在する場合、該背景以外を含む部分
    画像の平均値と標準偏差を推定するよう指令を出す近傍
    背景のみ部分画像存在判定手段と、 該背景以外を含む部分画像における所定の特性値の平均
    値と標準偏差を推定する指令を受けると、近傍の背景の
    みを含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を
    平均値を平均することにより推定して出力し、同時に次
    の部分画像を選択するよう推定部分画像選択指令信号を
    出力する平均値・標準偏差内外挿手段と、 該推定された所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し
    随時出力する推定統計量記憶手段とを有しており、 前記閾値生成物体検出・背景除去手段は、 全ての部分画像における所定の特性値の平均値と標準偏
    差が揃ったので閾値を計算する指令が入ると、全部分画
    像における所定の特性値の平均値と標準偏差を用いて、
    物体を検出し背景を除去するために、平均値から予め与
    えられた定数倍した標準偏差を足すことで第二の閾値を
    求め、これを全画面に渡って計算して出力する閾値生成
    手段と、 該二つの閾値を用いて閾値内に入った画素は背景である
    とし、それ以外を検出対象物体であるとする閾値処理手
    段を有する、ことを特徴とする物体検出・背景除去装
    置。
  38. 【請求項３８】 前記所定の特性値は、輝度／色情報／
    エッジ情報の少なくとも１つである、ことを特徴とする
    請求項３６または３７記載の物体検出・背景除去装置。
  39. 【請求項３９】 前記背景部分画像選択手段は、部分画
    像の所定の特性値の平均値と標準偏差を入力として、部
    分画像の中で所定の特性値の標準偏差が小さな順に指定
    した数の部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画
    像であるとして出力する昇順標準偏差基準背景のみ部分
    画像選択手段と、該背景のみを含む確度が高い部分画像
    と、その他の部分画像における所定の特性値の標準偏差
    を比較し、該背景のみを含む確度が高い部分画像の所定
    の特性値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を
    持つ部分画像を、背景のみを含む部分画像であると判定
    して出力する、背景のみ部分画像の所定の特性値選択手
    段と、該背景のみを含む部分画像の位置とその部分画像
    の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出力す
    る背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有する、ことを
    特徴とする請求項３８記載の物体検出・背景除去装置。
  40. 【請求項４０】 前記背景部分画像選択手段は、予め指
    示された所定の特性値の標準偏差に最も近い値を持つ部
    分画像を選びだして出力する標準偏差基準背景のみ部分
    画像選択手段と、該背景のみを含む確度が高い部分画像
    と、その他の部分画像における所定の特性値の標準偏差
    を比較し、該背景のみを含む確度が高い部分画像の所定
    の特性値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を
    持つ部分画像を、背景のみを含む部分画像であると判定
    して出力する背景のみ部分画像選択手段と、該背景のみ
    を含む部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値の
    平均値と標準偏差を記憶し随時出力する背景のみ部分画
    像統計量記憶手段とを有する、ことを特徴とする請求項
    ３８記載の物体検出・背景除去装置。
  41. 【請求項４１】 前記外形部分画像選択手段は、予め指
    示された所定の特性値の標準偏差に近い順に指定した数
    の部分画像を背景のみを含む所定の特性値が高い部分画
    像であるとして出力する、標準偏差基準背景のみ部分画
    像選択手段と、該背景のみを含む確度が高い部分画像
    と、その他の部分画像における所定の特性値の標準偏差
    を比較し、該背景のみを含む確度が高い部分画像の所定
    の特性値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を
    持つ部分画像を、背景のみを含む部分画像であると判定
    して出力する背景のみ部分画像選択手段と、該背景のみ
    を含む部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値の
    平均値と標準偏差を記憶し随時出力する背景のみ部分画
    像統計量記憶手段とを有する、ことを特徴とする請求項
    ３８記載の物体検出・背景除去装置。
  42. 【請求項４２】 前記背景部分画像選択手段は、予め指
    示された所定の特性値の平均値と標準偏差に最も近い値
    を持つ部分画像を背景のみを含む確度が高い部分画像で
    あるとして出力する平均・標準偏差基準背景のみ部分画
    像選択手段と、該背景のみを含む確度が高い部分画像
    と、その他の部分画像における所定の特性値の標準偏差
    を比較し、該背景のみを含む確度が高い部分画像の所定
    の特性値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を
    持つ部分画像を、背景のみを含む部分画像であると判定
    して出力する背景のみ部分画像選択手段と、該背景のみ
    を含む部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値の
    平均値と標準偏差を記憶し随時出力する背景のみ部分画
    像統計量記憶手段とを有する、ことを特徴とする請求項
    ３８記載の物体検出・背景除去装置。
  43. 【請求項４３】 前記背景部分画像選択手段は、予め指
    示された所定の特性値の平均値と標準偏差に近い順に指
    定した数の部分画像を背景のみを含む確度が高い部分画
    像であるとして出力する平均・標準偏差基準背景のみ部
    分画像選択手段と、該背景のみを含む確度が高い部分画
    像と、その他の部分画像における所定の特性値の標準偏
    差を比較し、該背景のみを含む確度が高い部分画像に所
    定の特性値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差
    を持つ部分画像を、背景のみを含む部分画像であると判
    定して出力する背景のみ部分画像選択手段と、該背景の
    みを含む部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値
    の平均値と標準偏差を記憶し随時出力する背景のみ部分
    画像統計量記憶手段とを有する、ことを特徴とする請求
    項３８記載の物体検出・背景除去装置。
  44. 【請求項４４】 前記背景部分画像選択手段は、背景の
    みを含む確度が高い部分画像は予め指示された領域に含
    まれる部分画像から選択する、ことを特徴とする請求項
    ３８から４３の何れか１項に記載の物体検出・背景除去
    装置。
  45. 【請求項４５】 前記背景部分画像選択手段は、背景の
    みを含む確度が高い部分画像は予め指示された複数の領
    域に含まれる部分画像からそれぞれ選択する、ことを特
    徴とする請求項３８から４３の何れか１項に記載の物体
    検出・背景除去装置。
  46. 【請求項４６】 ほぼ一様な背景と検出対象の物体とか
    ら構成されている画像を入力とし、部分画像統計量計算
    手段と、背景部分画像選択手段と、背景統計量推定手段
    と、それに閾値生成物体検出・背景除去手段の、４つの
    手段から構成されており、 前記部分画像統計量計算手段は、 入力画像を部分画像へと分割出力する部分画像分割手段
    と、 該部分画像信号を入力とし、各部分画像毎に所定の特性
    値の平均値と標準偏差、歪度を計算して出力する平均値
    ・標準偏差・歪度計算手段と、 該部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度を
    入力として、各部分画像の所定の特性値の平均値と標準
    偏差、歪度を記憶し随時出力する部分画像統計量記憶手
    段とを有しており、 前記背景部分画像選択手段は、 部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度を入
    力として、部分画像の中で歪度の絶対値が予め与えられ
    た閾値以下であり、最も所定の特性値の標準偏差が小さ
    な部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画像であ
    るとして出力する歪度閾値・最小標準偏差基準背景のみ
    部分画像選択手段と、 該背景のみを含む確度が高い部分画像と、その他の部分
    画像における所定の特性値の標準偏差との差が閾値以下
    である標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値が予め与
    えられた閾値以下である部分画像を、背景のみを含む部
    分画像であると判定して出力する背景のみ部分画像選択
    手段と、 該背景のみを含む部分画像の位置とその部分画像の所定
    の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出力す背景の
    み部分画像統計量記憶手段とを有しており、 前記背景統計量推定手段は、 背景以外を含む部分画像を調べる指令が来たとき、背景
    のみを含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差
    と、その他の部分画像の推定された背景としての所定の
    特性値の平均値と標準偏差を調べ、まだ背景としての所
    定の特性値の平均値と標準偏差が推定されていない部分
    画像が存在したら該部分画像を出力し、全ての部分画像
    について背景としての所定の特性値の平均値と標準偏差
    が指定されていた場合、物体検出・背景除去のための閾
    値を生成するよう指令を出す背景以外部分画像選択手段
    と、 背景以外を含む部分画像と、該部分画像の近傍に位置す
    る背景のみを含む部分画像の所定の特性値の平均値と標
    準偏差と、その他の部分画像の推定された背景としての
    所定の特性値の平均値と標準偏差を調べ、近傍に一つで
    も所定の特性値の平均値と標準偏差が推定された部分画
    像が存在する場合、該背景以外を含む部分画像の所定の
    特性値の平均値と標準偏差を推定するよう指令を出し、
    それ以外の場合は次に部分画像を選択するよう指令を出
    す近傍背景のみ部分画像存在判定手段と、 該背景以外を含む部分画像における所定の特性値の平均
    値と標準偏差を推定する指令を受けると、近傍の背景の
    みを含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差
    と、近傍の部分画像の推定された背景としての所定の特
    性値の平均値と標準偏差を平均することにより推定して
    出力し、同時に次の部分画像を選択するよう推定部分画
    像選択指令信号を出力する平均値・標準偏差内外挿手段
    と、 該推定された所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し
    随時出力する推定統計量記憶手段とを有しており、 前記閾値生成物体検出・背景除去手段は、 全ての部分画像における背景としての所定の特性値の平
    均値と標準偏差が推定されたので閾値を計算する指令が
    入ると、全部分画像における推定された背景としての所
    定の特性値の平均値と標準偏差を用いて、物体を検出し
    背景を除去するために、平均値から予め与えられた定数
    倍した標準偏差を引くことで第一の閾値を求め、平均値
    から別に予め与えられた定数倍した標準偏差を足すこと
    で第二の閾値を求め、これを全画面に渡って計算して出
    力する閾値生成手段と、 該二つの閾値を用いて閾値内に入った画素は背景である
    とし、それ以外を検出対象物体であるとする閾値処理手
    段とを有する、ことを特徴とする物体検出・背景除去装
    置。
  47. 【請求項４７】 前記背景部分画像選択手段は、部分画
    像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力とし
    て、部分画像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値
    以下である部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分
    画像であるとして出力する歪度閾値背景のみ部分画像選
    択手段と、該背景のみを含む確度が高い部分画像と、そ
    の他の部分画像における所定の特性値の標準偏差を比較
    し、該背景のみを含む確度が高い部分画像の所定の特性
    値の標準偏差との差が閾値以下である標準偏差を持ち、
    なおかつ歪度の絶対値が予め与えられた閾値以下である
    部分画像を、背景のみを含む部分画像であると判定して
    出力する背景のみ部分画像選択手段と、該背景のみを含
    む部分画像の位置とその部分画像の所定の特性値の平均
    値と標準偏差を記憶し随時出力する背景のみ部分画像統
    計量記憶手段とを有する、ことを特徴とする請求項４６
    記載の物体検出・背景除去装置。
  48. 【請求項４８】 前記背景部分画像選択手段は、部分画
    像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力とし
    て、部分画像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値
    以下であり、所定の特性値の標準偏差が小さな順に指定
    した数の部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画
    像であるとして出力する歪度閾値・昇順標準偏差基準背
    景のみ部分画像選択手段と、該背景のみを含む確度が高
    い部分画像と、その他の部分画像における所定の特性値
    の標準偏差を比較し、該背景のみを含む確度が高い部分
    画像の所定の特性値の標準偏差との差が閾値以下である
    標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値が予め与えられ
    た閾値以下である部分画像を、背景のみを含む部分画像
    であると判定して出力する背景のみ部分画像選択手段
    と、該背景のみを含む部分画像の位置とその部分画像の
    所定の特性値の平均値と標準偏差とを記憶し随時出力す
    る背景のみ部分画像統計記憶手段とを有する、ことを特
    徴とする請求項４６記載の物体検出・背景除去装置。
  49. 【請求項４９】 前記背景部分画像選択手段は、部分画
    像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力とし
    て、部分画像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値
    以下であり、予め指示された所定の特性値の標準偏差に
    最も近い値を持つ部分画像を、背景のみを含む確度が高
    い部分画像であるとして出力する歪度閾値・標準偏差基
    準背景のみ部分画像選択手段と、該背景のみを含む確度
    が高い部分画像と、その他の部分画像における所定の特
    性値の標準偏差を比較し、該背景のみを含む確度が高い
    部分画像の所定の特性値の標準偏差との差が閾値以下で
    ある標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値が予め与え
    られた閾値以下である部分画像を、背景のみを含む部分
    画像であると判定して出力する背景のみ部分画像選択手
    段と、該背景のみを含む部分画像の位置とその部分画像
    の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時出力す
    る背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有する、ことを
    特徴とする請求項４６記載の物体検出・背景除去装置。
  50. 【請求項５０】 前記背景部分画像選択手段は、部分画
    像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力とし
    て、部分画像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値
    以下であり、予め指示された所定の特性値の標準偏差に
    近い順に、指定した数だけ部分画像を、背景除去のみを
    含む確度が高い部分画像であるとして出力する歪度閾値
    ・標準偏差基準背景のみ部分画像選択手段と、該背景の
    みを含む確度が高い部分画像と、その他の部分画像にお
    ける所定の特性値の標準偏差を比較し、該背景のみを含
    む確度が高い部分画像の所定の特性値の標準偏差との差
    が閾値以下である標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対
    値が予め与えられた閾値以下である部分画像を、背景の
    みを含む部分画像であると判定して出力する背景のみ部
    分画像選択手段と、該背景のみを含む部分画像の位置と
    その部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶
    し随時出力する背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有
    する、ことを特徴とする請求項４６記載の物体検出・背
    景除去装置。
  51. 【請求項５１】 前記背景部分画像選択手段は、部分画
    像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力とし
    て、部分画像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値
    以下であり、予め指示された所定の特性値の平均と標準
    偏差に最も近い値を持つ部分画像を、背景のみを含む確
    度が高い部分画像であるとして出力する歪度閾値・平均
    ・標準偏差基準背景のみ部分画像選択手段と、該背景の
    みを含む確度が高い部分画像と、その他の部分画像にお
    ける所定の特性値の標準偏差を比較し、該背景のみを含
    む確度が高い部分画像の所定の特性値の標準偏差との差
    が閾値以下である標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対
    値が予め与えられた閾値以下である部分画像を、背景の
    みを含む部分画像であると判定して出力する、背景のみ
    部分画像選択手段と、該背景のみを含む部分画像の位置
    とその部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を記
    憶し随時出力する背景のみ部分画像統計量記憶手段とを
    有する、ことを特徴とする請求項４６記載の物体検出・
    背景除去装置。
  52. 【請求項５２】 前記背景部分画像選択手段は、部分画
    像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度を入力とし
    て、部分画像の中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値
    以下であり、予め指示された所定の特性値の平均と標準
    偏差に近い順に指定した数の部分画像を、背景のみを含
    む確度が高い部分画像であるとして出力する歪度閾値・
    平均標準偏差基準背景のみ部分画像選択手段と、該背景
    のみを含む確度が高い部分画像と、その他の部分画像に
    おける所定の特性値の標準偏差を比較し、該背景のみを
    含む確度が高い部分画像の所定の特性値の標準偏差との
    差が閾値以下である標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶
    対値が予め与えられた閾値以下である部分画像を、背景
    のみを含む部分画像であると判定して出力する背景のみ
    部分画像選択手段と、該背景のみを含む部分画像の位置
    とその部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を記
    憶し随時出力する背景のみ部分画像統計量記憶手段とを
    有する、ことを特徴とする請求項４６記載の物体検出・
    背景除去装置。
  53. 【請求項５３】 前記背景部分画像選択手段は、部分画
    像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度と予め指示
    された領域中の部分画像毎に与えられた背景のみを含む
    確度を入力とし、部分画像の中で歪度の絶対値が予め与
    えられた閾値以下であり、背景のみを含む確度が最も高
    いものを、背景のみを含む確度が高い部分画像であると
    して出力する歪度閾値背景のみ部分画像選択手段と、該
    背景のみを含む確度が高い部分画像と、その他の部分画
    像における所定の特性値の標準偏差を比較し、該背景の
    みを含む確度が高い部分画像の所定の特性値の標準偏差
    との差が閾値以下である標準偏差を持ち、なおかつ歪度
    の絶対値が予め与えられた閾値以下である部分画像を、
    背景のみを含む部分画像であると判定して出力する、背
    景のみ部分画像選択手段と、該背景のみを含む部分画像
    の位置とその部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏
    差を記憶し随時出力す背景のみ部分画像統計量記憶手段
    とを有する、ことを特徴とする請求項４６記載の物体検
    出・背景除去装置。
  54. 【請求項５４】 前記背景部分画像選択手段は、部分画
    像の所定の特性値の平均値と標準偏差、歪度と、予め指
    示された複数の領域中におけるそれぞれの部分画像毎に
    与え等得た背景のみを含む確度を入力とし、部分画像の
    中で歪度の絶対値が予め与えられた閾値以下であり、背
    景のみを含む確度が最も高いものを各領域から選択し、
    背景のみを含む確度が高い部分画像であるとし出力する
    歪度閾値背景のみ部分画像選択手段と、該背景のみを含
    む確度が高い部分画像と、その他の部分画像における所
    定の特性値の標準偏差を比較し、該背景のみを含む確度
    が高い部分画像の所定の特性値の標準偏差との差が閾値
    以下である標準偏差を持ち、なおかつ歪度の絶対値が予
    め与えられた閾値以下である部分画像を、背景のみを含
    む部分画像であると判定して出力する背景のみ部分画像
    選択手段と、該背景のみを含む部分画像の位置とその部
    分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し随時
    出力する背景のみ部分画像統計量記憶手段とを有する、
    ことを特徴とする請求項４６記載の物体検出・背景除去
    装置。
  55. 【請求項５５】 前記背景部分画像選択手段は、 背景以外を含む部分画像を調べる指令が来たとき、背景
    のみを含む部分画像の平均値と標準偏差と、その他の推
    定された部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差を
    調べ、まだ背景としての所定の特性値の平均値と標準偏
    差が推定されていない部分画像が存在したら該部分画像
    を出力し、全ての部分画像について背景としての所定の
    特性値の平均値と標準偏差が推定された場合、物体検出
    ・背景除去のための閾値を生成するよう指令を出す背景
    以外部分画像選択手段と、 背景以外を含む部分画像と、該部分画像の近傍に位置す
    る背景のみを含む部分画像の平均値と標準偏差と、その
    他の部分画像の推定された背景としての所定の特性値の
    平均値と標準偏差を調べ、近傍に一つでも背景としての
    所定の特性値の平均値と標準偏差が推定された部分画像
    が存在する場合、該背景以外を含む部分画像の平均値と
    標準偏差を推定するよう指令を出す近傍背景のみ部分画
    像存在判定手段と、 該背景以外を含む部分画像における所定の特性値の平均
    値と標準偏差を推定する指令を受けると、近傍の背景の
    みを含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差
    と、近傍の推定された部分画像の所定の特性値の平均値
    と標準偏差を平均することにより推定して出力し、同時
    に次の部分画像を選択するよう推定部分画像選択指令信
    号を出力する平均値・標準偏差内外挿手段と、 該推定された所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し
    随時出力する推定統計量記憶手段とを有しており、 背景のみを含む確度が高い部分画像は予め指示された領
    域に含まれる部分画像から選択する、ことを特徴とする
    請求項４６から５２の何れか１項に記載の物体検出・背
    景除去装置。
  56. 【請求項５６】 前記背景部分画像選択手段は、背景の
    みを含む確度が高い部分画像には予め指示された複数の
    領域に含まれる部分画像からそれぞれ選択する、ことを
    特徴とする請求項４６から５２の何れか１項に記載の物
    体検出・背景除去装置。
  57. 【請求項５７】 前記背景統計量推定手段は、 背景のみを含む部分画像における所定の特性値の平均値
    と標準偏差を調べ、所定の特性値の平均値と標準偏差が
    ない部分画像の位置を調べて重心位置を計算し、検出対
    象物体の重心位置として出力する重心位置計算手段と、 検出対象物体の重心位置を入力として、各部分画像の中
    央画素位置と該重心位置との間の距離を計算して出力す
    る部分画像−重心位置距離計算手段と、 背景以外を含む部分画像を調べる指令が来たとき、背景
    のみを含む部分画像の平均値と標準偏差と、その他の部
    分画像の推定された背景としての所定の特性値の平均値
    と標準偏差を調べ、まだ背景としての所定の特性値の平
    均値と標準偏差が推定されていない部分画像が存在した
    ら該部分画像を出力し、全ての部分画像について背景と
    しての所定の特性値の平均値と標準偏差が推定された場
    合、物体検出・背景除去のための閾値を生成するよう指
    令を出す背景以外部分画像選択手段と、 背景以外を含む部分画像と、該部分画像の近傍に位置す
    る背景のみを含む部分画像の平均値と標準偏差と、その
    他の推定された部分画像の所定の特性値の平均値と標準
    偏差と、部分画像と重心位置の間の距離とを入力とし、
    重心からの距離がより遠い近傍の部分画像において一つ
    でも背景としての所定の特性値の平均値と標準偏差が推
    定されている場合、該背景以外を含む部分画像の平均値
    と標準偏差を推定するよう指令を出し、それ以外の場合
    は次の部分画像を選択するよう指令を出す近傍背景のみ
    部分画像存在判定手段と、 該背景以外を含む部分画像における所定の特性値の平均
    値と標準偏差を推定する指令を受けると、近傍の背景の
    みを含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準偏差
    と、近傍の推定された部分画像の所定の特性値の平均値
    と標準偏差を平均することにより推定して出力し、同時
    に次の部分画像を選択するよう推定部分画像選択指令信
    号を出力する平均値・標準偏差内外挿手段と、 該推定された所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し
    随時出力する推定統計量記憶手段とを有する、ことを特
    徴とする請求項３８から５７の何れか１項に記載の物体
    検出・背景除去装置。
  58. 【請求項５８】 前記背景統計量推定手段は、 背景以外を含む部分画像を調べる指令が来たとき、背景
    のみを含む部分画像の平均値と標準偏差と、その他の部
    分画像の推定された背景としての所定の特性値の平均値
    と標準偏差を調べ、まだ背景としての所定の特性値の平
    均値と標準偏差が推定されていない部分画像が存在した
    ら該部分画像を出力し、全ての部分画像について背景と
    しての所定の特性値の平均値と標準偏差が推定された場
    合、物体検出・背景除去のための閾値を生成するよう指
    令を出す背景以外部分画像選択手段と、 背景以外を含む部分画像と、該部分画像の近傍に位置す
    る背景のみを含む部分画像の平均値と標準偏差と、その
    他の部分画像の推定された背景としての所定の特性値の
    平均値と標準偏差を調べ、予め各部分画像毎に与えられ
    た近傍関係となる部分画像中に一つでも背景としての所
    定の特性値の平均値と標準偏差が推定された部分画像が
    存在する場合、該背景以外を含む部分画像の平均値と標
    準偏差を推定するよう指令を出し、それ以外の場合は次
    の部分画像を選択するよう指令を出す、近傍背景のみ部
    分画像存在判定手段と、 該背景以外を含む部分画像における背景としての所定の
    特性値の平均値と標準偏差を推定する指令を受けると、
    近傍の背景のみを含む部分画像の所定の特性値の平均値
    と標準偏差と、近傍の部分画像の推定された背景として
    の所定の特性値の平均値と標準偏差を平均することによ
    り推定して出力し、同時に次の部分画像を選択するよう
    推定部分画像選択指令信号を出力する平均値・標準偏差
    内外挿手段と、 該推定された所定の特性値の平均値と標準偏差を記憶し
    随時出力する推定統計量記憶手段とを有している、こと
    を特徴とする請求項３８から５７の何れか１項に記載の
    物体検出・背景除去装置。
  59. 【請求項５９】 前記背景統計量推定手段は、 次の画素を調べる指令を受ける毎に順に一つづつ画素を
    走査してゆき、注目している画素が背景のみを含む部分
    画像の中央画素と一致したとき、該背景のみを含む部分
    画像における所定の特性値の平均値と標準偏差を該画素
    の統計量であるとし、異なる場合は該画素位置を出力
    し、全ての画素について走査を終えた場合は物体検出・
    背景除去のための閾値を生成するよう指令を出す背景以
    外画素選択手段と、 注目している画素位置と、全ての背景のみを含む部分画
    像の中央画素との間の距離を計算して出力する背景以外
    画素距離計算手段と、 背景のみを含む部分画像の所定の特性値の平均値と標準
    偏差を、該部分画像の中央画素位置と注目している画素
    位置と距離で重み付け平均することにより、該注目画素
    位置とにおける背景としての所定の特性値の平均値と標
    準偏差を推定して出力し、次の画素を選ぶよう指令を出
    す平均値・標準偏差内外挿手段と、 推定した背景としての所定の特性値の平均値と標準偏差
    と、背景のみを含む部分画像の中央画素位置における所
    定の特性値の平均値と標準偏差を記憶しておき、随時出
    力する推定統計量記憶手段とを有している、ことを特徴
    とする請求項３８から５７の何れか１項に記載の物体検
    出・背景除去装置。
  60. 【請求項６０】 前記背景統計量推定手段は、 背景のみを含む部分画像における所定の特性値の平均値
    と標準偏差を調べ、所定の特性値の平均値と標準偏差が
    ない部分画像の位置を調べて重心位置を計算し、検出対
    象物体の重心位置として出力する重心位置計算手段と、 次の画素を調べる指令を受ける毎に順に一つづつ画素を
    走査してゆき、注目している画素が背景のみを含む部分
    画像の中央画素と一致したとき、該背景のみを含む部分
    画像における所定の特性値の平均値と標準偏差を該画素
    の統計量であるとし、異なる場合は該画素位置を出力
    し、全ての画素について走査を終えた場合は物体検出・
    背景除去のための閾値を生成するよう指令を出す背景以
    外画素選択手段と、 注目している画素と物体重心位置を結ぶ直線と、その直
    線上における該画素から該物体重心位置の反対側に位置
    する半直線を考え、直線に背景のみを含む部分画像の中
    央画素から垂線を降ろし、交わる位置が半直線上に位置
    する背景だけを含む部分画像の中央画素を全て選択する
    背景のみ部分画像中央画素選択手段と、 注目している画素位置と、選択された背景のみを含む部
    分画像の中央画素位置との間の距離を計算して出力し背
    景以外画素距離計算手段と、 選択された背景のみを含む部分画像の所定の特性値の平
    均値と標準偏差を、該部分画像の中央画素位置と注目し
    ている画素位置との距離で重み付け平均することによ
    り、該注目画素位置における背景としての所定の特性値
    の平均値と標準偏差を推定して出力し、次の画素を選ぶ
    よう指令を出す平均値・標準偏差内外挿手段と、 推定した所定の特性値の平均値と標準偏差と、背景のみ
    を含む部分画像の中央画素位置における所定の特性値の
    平均値と標準偏差を記憶しておき、随時出力する推定統
    計量記憶手段とを有している、ことを特徴とする請求項
    ３８から５７の何れか１項に記載の物体検出・背景除去
    装置。
  61. 【請求項６１】 前記背景統計量推定手段は、重心位置
    計算手段を持たず、予め物体の重心となる物体重心位置
    が与えられている、ことを特徴とする請求項５８と６１
    に記載の物体検出・背景除去装置。
  62. 【請求項６２】 前記閾値生成物体検出・背景除去手段
    は、全ての部分画像における背景としての所定の特性値
    の平均値と標準偏差が推定されたので閾値を計算する指
    令が入ると、全部分画像における背景としての所定の特
    性値の平均値と標準偏差を用いて、物体を検出し背景を
    除去するために、平均値から予め与えられた定数倍した
    標準偏差を引くことで第一の閾値を求め、平均値から別
    に予め与えられた定数倍した標準偏差を足すことで第二
    の閾値を求め、これを全画面に渡って計算して出力する
    閾値生成手段と、該二つの閾値を用いて閾値内に入った
    画素は背景であるとする閾値処理手段と、背景と判定さ
    れた画素から互いに連結している領域を背景の候補とな
    る領域として検出する背景候補領域検出手段と、該背景
    の候補領域の中で、背景のみを含む確度が高い部分画像
    をもっとも多く含むものを背景領域であるとし、それ以
    外を対象物体であるとする背景判定手段とを有する、こ
    とを特徴とする請求項３８から６１の何れか１項に記載
    の物体検出・背景除去装置。
  63. 【請求項６３】 前記閾値生成物体検出・背景除去手段
    は、全ての部分画像における背景としての所定の特性値
    の平均値と標準偏差が推定されたので閾値を計算する指
    令が入ると、全部分画像における背景としての所定の特
    性値の平均値と標準偏差を用いて、物体を検出し背景を
    除去するために、平均値から予め与えられた定数倍した
    標準偏差を引くことで第一の閾値を求め、平均値から別
    に予め与えられた定数倍した標準偏差を足すことで第二
    の閾値を求め、これを全画面に渡って計算して出力する
    閾値生成手段と、該二つの閾値を用いて閾値内に入った
    画素は背景であるとする閾値処理手段と、背景と判定さ
    れた画素から互いに連結している領域を背景の候補とな
    る領域として検出する背景候補領域検出手段と、該背景
    の候補領域の中で、背景のみを含む部分画像をもっとも
    多く含むものを背景領域であるとし、それ以外を対象物
    体であるとする背景判定手段とを有する、ことを特徴と
    する請求項３８から６２の何れか１項に記載の物体検出
    ・背景除去装置。
  64. 【請求項６４】 前記閾値生成物体検出・背景除去手段
    は、全ての部分画像における背景としての所定の特性値
    の平均値と標準偏差が揃ったので閾値を計算する指令が
    入ると、全部分画像における背景としての所定の特性値
    の平均値と標準偏差を用いて、物体を検出し背景を除去
    するために、平均値から予め与えられ定数倍した標準偏
    差を引くことで第一の閾値を求め、平均値から別に予め
    与えられた定数倍した標準偏差を足すことで第二の閾値
    を求め、これを全画面に渡って計算して出力する閾値生
    成手段と、該二つの閾値を用いて閾値内に入った画素は
    背景であるとする閾値処理手段と、背景と判定された画
    素から互いに連結している領域を背景の候補となる領域
    として検出する背景候補領域検出手段と、該背景の候補
    領域の中で、背景以外を含む部分画像をもっとも少なく
    含むものを背景領域であるとし、それ以外を対象物体で
    あるとする背景判定手段とを有する、ことを特徴とする
    請求項３８から６２の何れか１項に記載の物体検出・背
    景除去装置。
  65. 【請求項６５】 背景と検出対象の物体とから構成され
    ている画像を入力画像とする画像入力ステップと、 該入力画像を部分画像へ分割して背景のみを含む部分画
    像を選択する背景のみ部分画像選択ステップと、 該背景を含む部分画像をもとにして入力画像上での背景
    を推定する背景推定ステップと、 該推定した背景と前記入力画像とを比較する比較ステッ
    プとを有し、 前記検出対象の物体を抽出することを特徴とする物体検
    出・背景除去プログラムを記録した記録媒体。
  66. 【請求項６６】 略一様な背景と検出対象の物体とから
    構成されている画像を入力画像とする画像入力ステップ
    と、 該入力画像を部分画像へ分割して該各部分画像毎に統計
    量を計算する統計量計算ステップと、 該計算した統計量をもとに背景のみを含む部分画像を選
    択する背景のみ部分画像選択ステップと、 前記背景のみを含む部分画像の統計量から画面全体にお
    ける統計量を推定する統計量推定ステップと、 該推定した統計量から画面全体での閾値を決定する閾値
    決定ステップと、 該決定した画面全体での閾値と前記入力画像とを比較す
    る比較ステップとを有し、前記検出対象の物体を抽出す
    ることを特徴とする物体検出・背景除去プログラムを記
    録した記録媒体。
  67. 【請求項６７】 前記統計量計算ステップは、前記入力
    画像を部分画像へ分割する部分画像分割ステップと、該
    分割された部分画像の所定の特性値の平均値・標準偏差
    を計算する平均値・標準偏差計算ステップとを有する、
    ことを特徴とする請求項６６記載の物体検出・背景除去
    プログラムを記録した記録媒体。
  68. 【請求項６８】 前記所定の特性値は、輝度／色情報／
    エッジ情報の少なくとも１つである、ことを特徴とする
    請求項６７記載の物体検出・背景除去プログラムを記録
    した記録媒体。
  69. 【請求項６９】 前記部分画像選択ステップは、前記所
    定の特性値の標準偏差が最も小さな部分画像を背景のみ
    を含む確度が高い部分画像であるとし、他の部分画像に
    おける所定の特性値の標準偏差を背景のみを含む確度が
    高い部分画像と比較し、該比較の差が所定の閾値以下で
    ある部分画像を背景のみを含む部分画像であるとする、
    ことを特徴とする請求項６８記載の物体検出・背景除去
    プログラムを記録した記録媒体。
  70. 【請求項７０】 前記部分画像選択ステップは、前記所
    定の特性値の標準偏差が小さな順に指定した数の部分画
    像を選択し、背景のみを含む確度が高い部分画像である
    とする、ことを特徴とする請求項６９記載の物体検出・
    背景除去プログラムを記録した記録媒体。
  71. 【請求項７１】 前記部分画像選択ステップは、予め指
    示された所定の特性値の標準偏差に最も近い値を持つ部
    分画像を、背景のみを含む所定の特性値が高い部分画像
    であるとして選択することを特徴とする請求項６９に記
    載の物体検出・背景除去プログラムを記録した記録媒
    体。
  72. 【請求項７２】 前記部分画像選択ステップは、予め指
    示された所定の特性値の標準偏差に近い順に指定した数
    だけ部分画像を、背景のみを含む所定の特性値が高い部
    分画像であるとして選択することを特徴とする請求項６
    ９記載の物体検出・背景除去プログラムを記録した記録
    媒体。
  73. 【請求項７３】 前記部分画像選択ステップは、予め指
    示された所定の特性値の平均と標準偏差に最も近い値を
    持つ部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画像で
    あるとすることを特徴とする請求項６９記載の物体検出
    ・背景除去プログラムを記録した記録媒体。
  74. 【請求項７４】 前記部分画像選択ステップは、予め指
    示された所定の特性値の平均と標準偏差に近い順に指定
    した数の部分画像を、背景のみを含む確度が高い部分画
    像であるとして選択することを特徴とする請求項６９記
    載の物体検出・背景除去プログラムを記録した記録媒
    体。
  75. 【請求項７５】 前記部分画像選択ステップは、背景の
    みを含む確度が高い部分画像を、予め指示された単一も
    しくは複数の部分画像であるとするこを特徴とする請求
    項６９記載の物体検出・背景除去プログラムを記録した
    記録媒体。
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