JPH1196361A

JPH1196361A - 物体抽出装置、物体抽出方法、物体抽出プログラムを記録した媒体および物体検出プログラムを記録した媒体

Info

Publication number: JPH1196361A
Application number: JP9232617A
Authority: JP
Inventors: Yukinori Matsumoto; 幸則松本
Original assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Current assignee: Sanyo Electric Co Ltd
Priority date: 1996-08-29
Filing date: 1997-08-28
Publication date: 1999-04-09

Abstract

(57)【要約】【課題】対象物体に背景と同色の部分があっても、そ
の部分を物体部分として抽出することである。【解決手段】領域分割部９は、物体画像を複数の領域
に分割する。差分処理部１１は、領域単位で、物体画像
と背景画像との差分を求める。平均値導出部１３は、領
域単位で、差分の絶対値の平均値を導出する。しきい値
処理部１５は、差分の絶対値の平均値がしきい値以上の
領域を物体部分として検出する。物体部分抽出部１６
は、物体画像Ａから、しきい値処理部１５で検出した物
体部分を抽出する。対象物体に画素レベルで背景と同じ
色の部分が存在しても、領域レベルにおいて背景と異な
る色が存在すれば、物体部分として抽出できる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、物体画像から背
景のような不所望部分を除くようにして物体部分を抽出
するための物体抽出装置、物体抽出方法および物体抽出
プログラムを記録した媒体ならびに物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を検出するための物体検
出プログラムを記録した媒体に関する。

【０００２】

【従来の技術】第１の従来の物体抽出方法としては、補
助ツールを使った人手によるものがある。具体的には、
対象物体を背景とともに撮影して得られた物体画像を複
数の領域に分割する。そして、人がマウスなどを用い
て、物体画像中の背景部分を選択し、背景部分を消して
いく。

【０００３】第２の従来の物体抽出方法としては、クロ
マキー技術を使ったものがある。具体的には、同一色の
背景板を用いて物体画像から物体部分を抽出する。

【０００４】第３の従来の物体抽出方法としては、単純
差分を用いたものがある。具体的には、物体画像と、対
象物体の背景だけを撮影した背景画像との間で差分処理
を行ない、差分を求める。そして、差分の絶対値がしき
い値以上の部分を物体部分として抽出する。

【０００５】第４の従来の物体抽出方法としては、ステ
レオ法による奥行情報を利用したものがある。具体的に
は、対象物体を背景とともに撮影して得られた物体画像
から奥行情報がしきい値以下の部分を物体部分として抽
出する。

【０００６】

【発明が解決しようとする課題】第１の従来の物体抽出
方法では、人手によるため、多大な労力を要するという
問題点がある。

【０００７】第２の従来の物体抽出方法では、同一色の
背景板という特殊な環境を用意する必要があるという問
題点がある。

【０００８】第３の従来の物体抽出方法では、対象物体
に背景の色と同じ部分が存在する場合には、その部分を
物体部分として抽出できないという問題点がある。つま
り、物体部分の抽出精度が悪いという問題点がある。

【０００９】第４の従来の物体抽出方法では、対象物体
と背景との境界付近では奥行の差が大きく、必ずしも正
確な奥行情報を得られない。そのため、背景画像の一部
分が誤って物体部分として抽出されるという問題点があ
る。

【００１０】また、第２〜第４の従来の物体抽出方法で
は、しきい値を予め定めておく必要がある。ここで、画
像をＡＤ変換するＡ／Ｄ変換器の変換特性や照明の特性
を考慮して、適切なしきい値を定めることは極めて難し
いという問題点がある。特に、Ａ／Ｄ変換器の変換特性
や照明の特性が変動する場合には、改めてしきい値を定
め直す必要があるという問題点もある。

【００１１】この発明は、以上のような問題点を改善す
るためになされたもので、対象物体に背景の色と同じ部
分が存在する場合でも、その部分を物体部分として検出
し、または、抽出できる物体検出プログラムを記録した
媒体、物体抽出装置、物体抽出方法および物体抽出プロ
グラムを記録した媒体を提供することを目的とする。

【００１２】この発明の他の目的は、種々の特性が変動
する場合でも、常に安定して正確な物体部分を抽出でき
る物体抽出装置、物体抽出方法および物体抽出プログラ
ムを記録した媒体を提供することである。

【００１３】この発明のさらに他の目的は、人手による
作業を少なくするとともに特殊な撮影環境を不要とする
物体検出プログラムを記録した媒体、物体抽出装置、物
体抽出方法および物体抽出プログラムを記録した媒体を
提供することである。

【００１４】

【課題を解決するための手段】本発明の１つの局面に従
うと、対象物体を撮影して得られた物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出装置
は、領域分割手段と、抽出手段とを備える。領域分割手
段は、物体画像を複数の領域に分割する。抽出手段は、
物体画像の各画素の情報を、領域ごとにまとめる処理を
行なうことにより、物体画像中の物体部分を特定し、抽
出する。ここで、不所望部分とはたとえば背景部分であ
る。

【００１５】好ましくは、抽出手段において、物体画像
の各画素の情報を、領域ごとにまとめる処理は、物体画
像の各画素の情報を、領域ごとに平均化する処理であ
る。

【００１６】好ましくは、抽出手段は、領域ごとにまと
められた各画素の情報に対し、しきい値処理を行なうこ
とにより、物体画像中の物体部分を特定し、抽出する。

【００１７】好ましくは、物体画像の各画素の情報は、
対象物体の背景だけを撮影した背景画像と、物体画像と
の間で差分処理を行なって得られた差分情報である。

【００１８】好ましくは、抽出手段は、差分処理手段
と、平均値導出手段と、しきい値処理手段とを含む。差
分処理手段は、対象物体の背景だけを撮影した背景画像
と、物体画像との間で差分処理を行なう。平均値導出手
段は、差分処理によって得られた差分の絶対値に関し
て、各領域内の平均値を求める。しきい値処理手段は、
領域内の平均値と、予め定められた値とを比較し、平均
値が予め定められた値以上の領域を物体部分として抽出
する。

【００１９】好ましくは、抽出手段は、平均値導出手段
と、差分処理手段と、しきい値処理手段とを含む。平均
値導出手段は、物体画像の各領域内の画素の平均値を算
出する。差分処理手段は、物体画像の各領域内の画素の
平均値とその領域に対応する背景画像の領域内の画素の
平均値との間で差分処理を行なう。しきい値処理手段
は、差分処理によって得られた差分の絶対値と、予め定
められた値とを比較し、差分の絶対値が予め定められた
値以上の領域を物体部分として抽出する。

【００２０】好ましくは、物体画像の各画素の情報は奥
行情報である。本発明のもう１つの局面に従うと、対象
物体を撮影して得られた物体画像から、不所望部分を除
くようにして物体部分を抽出する物体抽出装置は、奥行
情報算出手段と、領域分割手段と、平均値算出手段と、
抽出手段とを備える。奥行情報算出手段は、物体画像の
奥行情報を算出する。領域分割手段は、物体画像を複数
の領域に分割する。平均値算出手段は、奥行情報の平均
値を各領域ごとに算出する。抽出手段は、複数の領域の
うち平均値が予め定められた範囲内の領域、特に対象物
体よりも前方に位置する物が物体画像中に含まれていな
い場合は、その平均値が予め定められた値よりも小さい
領域を物体部分として抽出する。

【００２１】この発明のさらにもう１つの局面に従う
と、対象物体を撮影して得られた物体画像と、対象物体
の背景だけを複数回撮影して得られた複数の背景画像と
に基づいて、物体画像から不所望部分を除くようにして
物体部分を抽出する物体抽出装置は、差分手段と、抽出
手段と、しきい値決定手段とを備える。差分手段は、物
体画像と背景画像との差の絶対値を算出する。抽出手段
は、物体画像のうち差の絶対値がしきい値よりも大きい
部分を物体部分として抽出する。しきい値決定手段は、
複数の背景画像の画像情報分布に基づいてしきい値を統
計的に決定する。

【００２２】本発明のさらにもう１つの局面に従うと、
対象物体を撮影して得られた物体画像と、対象物体の背
景だけを複数回撮影して得られた複数の背景画像とに基
づいて、物体画像から不所望部分を除くようにして物体
部分を抽出する物体抽出装置であって、算出手段と、差
分手段と、抽出手段とを備える。算出手段は、複数の背
景画像において互いに同じ座標に位置する画素の平均値
および標準偏差を各画素ごとに算出する。差分手段は、
物体画像の各画素の値とその画素に対応する背景画像の
画素の平均値との差の絶対値を算出する。抽出手段は、
物体画像の画素のうち差の絶対値が標準偏差の所定倍よ
りも大きい画素を物体部分として抽出する。

【００２３】本発明のさらにもう１つの局面に従うと、
対象物体を撮影して得られた物体画像と、対象物体の背
景だけを複数回撮影して得られた複数の背景画像とに基
づいて、物体画像から不所望部分を除くようにして物体
部分を抽出する物体抽出装置は、平均／標準偏差算出手
段と、領域分割手段と、差分手段と、平均差算出手段
と、平均標準偏差算出手段と、抽出手段とを備える。平
均／標準偏差算出手段は、複数の背景画像において互い
に同じ座標に位置する画素の平均値および標準偏差を各
画素ごとに算出する。領域分割手段は、物体画像を複数
の領域に分割する。差分手段は、物体画像の各領域内の
各画素の値とその領域に対応する背景画像の領域内の対
応する画素の平均値との差の絶対値を算出する。平均差
算出手段は、差の絶対値の平均値を各領域ごとに算出す
る。平均標準偏差算出手段は、標準偏差の平均値を各領
域ごとに算出する。抽出手段は、複数の領域のうち差の
絶対値の平均値が標準偏差の平均値の所定倍よりも大き
い領域を物体部分として抽出する。

【００２４】本発明のさらにもう１つの局面に従うと、
対象物体を撮影して得られた物体画像と、対象物体の背
景だけを複数回撮影して得られた複数の背景画像とに基
づいて、物体画像から不所望部分を除くようにして物体
部分を抽出する物体抽出装置は、平均／標準偏差算出手
段と、領域分割手段と、平均算出手段と、差分手段と、
平均差算出手段と、平均標準偏差算出手段と、抽出手段
とを備える。平均／標準偏差算出手段は、複数の背景画
像において互いに同じ座標に位置する画素の平均値およ
び標準偏差を各画素ごとに算出する。領域分割手段は、
物体画像を複数の領域に分割する。平均算出手段は、物
体画像の各領域内の画素の平均値を算出する。差分手段
は、物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する背景画像の領域内の画素の平均値との差の絶対値
を算出する。平均差算出手段は、差の絶対値の平均値を
各領域ごとに算出する。平均標準偏差算出手段は、標準
偏差の平均値を各領域ごとに算出する。抽出手段は、複
数の領域のうち差の絶対値の平均値が標準偏差の平均値
の所定倍よりも大きい領域を物体部分として抽出する。

【００２５】本発明のさらにもう１つの局面に従うと、
対象物体を撮影して得られた物体画像と、対象物体の背
景だけを複数回撮影して得られた複数の背景画像とに基
づいて、物体画像から不所望部分を除くようにして物体
部分を抽出する物体抽出装置は、平均／標準偏差算出手
段と、領域分割手段と、平均算出手段と、差分手段と、
平均標準偏差算出手段と、抽出手段とを備える。平均／
標準偏差算出手段は、複数の背景画像において互いに同
じ座標に位置する画素の平均値および標準偏差を各画素
ごとに算出する。領域分割手段は、物体画像を複数の領
域に分割する。平均算出手段は、物体画像の各領域内の
画素の平均値を算出するとともに、背景画像の画素の平
均値の各領域内における平均値を算出する。差分手段
は、物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する背景画像の領域内の画素の領域内における平均値
との差の絶対値を算出する。平均標準偏差算出手段は、
標準偏差の平均値を各領域ごとに算出する。抽出手段
は、複数の領域のうち差の絶対値が標準偏差の平均値の
所定倍よりも大きい領域を物体部分として抽出する。

【００２６】本発明のさらにもう１つの局面に従うと、
対象物体を複数回撮影して得られた複数の物体画像と、
対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた複数の背
景画像とに基づいて、物体画像から不所望部分を除くよ
うにして物体部分を抽出する物体抽出装置は、平均／標
準偏差算出手段と、平均算出手段と、領域分割手段と、
差分手段と、平均差算出手段と、平均標準偏差算出手段
と、抽出手段とを備える。平均／標準偏差算出手段は、
複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する画素
の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出する。平均
算出手段は、複数の物体画像において互いに同じ座標に
位置する画素の平均値を各画素ごとに算出する。領域分
割手段は、物体画像を複数の領域に分割する。差分手段
は、物体画像の各領域内の各画素の平均値とその領域に
対応する背景画像の領域内の対応する画素の平均値との
差の絶対値を算出する。平均差算出手段は、差の絶対値
の平均値を各領域ごとに算出する。平均標準偏差算出手
段は、標準偏差の平均値を各領域ごとに算出する。抽出
手段は、複数の領域のうち差の絶対値の平均値が標準偏
差の平均値の所定倍よりも大きい領域を物体部分として
抽出する。

【００２７】

【発明の実施の形態】以下、本発明による物体抽出装
置、物体抽出方法、物体抽出プログラムを記録した媒体
および物体検出プログラムを記録した媒体について図面
を参照しながら説明する。

【００２８】［実施の形態１］図１は、本発明の実施の
形態による物体抽出装置（画像切出装置）の全体構成を
示す図である。図１を参照して、この物体抽出装置は、
コンピュータ１００を備える。コンピュータ１００は、
ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory ）２０
０に記録されているプログラム３００に従って、物体画
像中の物体部分を検出し、抽出する。このプログラム３
００は、物体画像の領域分割処理を行なうステップＳ１
と、領域情報の記憶処理を行なうステップＳ２と、各領
域の物体画像と背景画像との差分処理を行なうステップ
Ｓ３と、各領域において、差分の絶対値の平均値導出を
行なうステップＳ４と、差分の絶対値の平均値としきい
値との比較による物体部分の検出処理を行なうステップ
Ｓ５と、検出した物体部分を抽出するステップＳ５とを
含む。ステップＳ１〜Ｓ５の詳細については後で詳しく
説明する。

【００２９】図２は、本発明の実施の形態による物体抽
出装置（画像切出装置）の概略を示すブロック図であ
る。図２を参照して、物体抽出装置としてのコンピュー
タ１００は、画像記憶部１、演算部３、領域情報記憶部
７および抽出画像記憶部５を備える。なお、各部１，
３，５，７については、後で説明する。

【００３０】図３は、図２の演算部３の概略を示すブロ
ック図である。図３を参照して、演算部３は、領域分割
部９および抽出部１０を備える。抽出部１０は、差分処
理部１１、平均値導出部１３、しきい値処理部１５およ
び物体部分抽出部１６を備える。物体画像Ａは、カメラ
などの撮影装置によって、対象物体を、背景とともに撮
影することにより得られる。背景画像Ｂは、カメラなど
の撮影装置によって、対象物体の背景だけを撮影するこ
とにより得られる。背景画像Ｂおよび物体画像Ａは、図
２の画像記憶部１に記憶される。ここで、撮影対象とな
る背景は一般に対象物体の後方にあるものであるが、対
象物体の前方にあるものもある。

【００３１】領域分割部９は、物体画像Ａを複数の領域
に分割する（図１のプログラム３００のステップＳ
１）。領域分割に関する情報は、図２の領域情報記憶部
７に記憶される（図１のプログラム３００のステップＳ
２）。差分処理部１１は、領域分割部９によって得られ
た領域単位で、物体画像Ａと背景画像Ｂとの間で差分処
理を行ない、差分を求める（図１のプログラム３００の
ステップＳ３）。差分は、物体画像Ａと背景画像Ｂの色
情報の差を、画素単位で求めたものである。平均値導出
部１３は、差分の絶対値を求め、領域単位で差分の絶対
値の平均値を導出する（図１のプログラム３００のステ
ップＳ４）。つまり、平均値導出部１３は、領域ごとの
差分の絶対値の平均値を導出する。しきい値処理部１５
は、各領域における差分の絶対値の平均値と、しきい値
とを比較し、差分の絶対値の平均値がしきい値以上の領
域を物体部分として検出する（図１のプログラム３００
のステップＳ５）。なお、しきい値は、経験に基づいて
設定される。物体部分抽出部１６は、しきい値処理部１
５で検出された物体部分を抽出する（図１のプログラム
３００のステップＳ６）。つまり、物体部分抽出部１６
は、物体画像から、しきい値処理部１５で検出された物
体部分を取出す。抽出された物体部分の画像は、図２の
抽出画像記憶部５に記憶される。

【００３２】領域分割部９が行なう領域分割について詳
しく説明する。領域分割は、たとえば、「高木他編、別
冊ＯｐｌｕｓＥ、画像処理アルゴリズムの最新動
向、ｐｐ．２２７−２３３、新技術コミュニケーション
ズ」に記されているように、一般に用いられている、エ
ッジ延長法、領域・エッジ併用法、Ｆａｃｅｔｍｏｄ
ｅｌによる領域分割などを用いる。このうちエッジ延長
法について説明する。まず第１に、画像の１次微分か
ら、各画素についてエッジ強度とエッジ方向を計算す
る。第２に、エッジ強度についての極大値抑制処理と
しきい値処理によって、極大かつ一定値以上のエッジ強
度を持つエッジ要素（強いエッジ要素と呼んでいる）を
抽出する。この段階では、強いエッジ要素は必ずしも連
続していない。第３に、強いエッジ要素のうち端点にな
っているものを始点としてエッジの延長を行なう。以上
が、エッジ延長法である。

【００３３】図４は、図３の差分処理部１１、平均値導
出部１３、しきい値処理部１５および物体部分抽出部１
６における処理を詳しく説明するための図である。図４
（ａ）を参照して、物体画像１７は、物体部分１９と背
景部分２１とからなる。背景画像２３は、背景２５だけ
からなる。物体画像１７は、図３の領域分割部９によっ
て、複数の領域ａ１〜ａｎに分割されている。

【００３４】領域ａ１に注目して、図３の差分処理部１
１の動作について説明する。図４（ｂ）も参照して、領
域ａ１の各画素の色情報と、領域ａ１に対応する背景２
５の領域ｂ１の各画素の色情報との差を求める。このよ
うにして、領域ａ１における差分の集合ｃ１を得る。そ
して、図３の平均値導出部１３は、差分の集合ｃ１を構
成する差分の絶対値を求め、差分の絶対値の平均値を求
める。さらに、図３のしきい値処理部１５は、差分の集
合ｃ１を構成する差分の絶対値の平均値と、しきい値と
を比較し、平均値がしきい値以上の場合は、差分の集合
ｃ１に対応する領域ａ１を物体部分として検出する。差
分処理部１１、平均値導出部１３およびしきい値処理部
１５は、すべての領域ａ１〜ａｎについて、上述したよ
うな差分処理、差分の絶対値の平均値導出およびしきい
値処理を行なう。そして、物体部分抽出部１６は、しき
い値処理部１５によって検出された物体部分を、物体画
像１７から抽出する。図４（ｃ）は、以上のようにして
抽出した物体部分１９を示す。したがって、背景部分２
１のような不所望部分が除かれている。もちろん、対象
物体の前方に位置する物が物体画像１７中に含まれてい
る場合は、その部分も不所望部分として除かれる。

【００３５】以上のように、本発明の実施の形態による
物体抽出装置では、物体画像を複数の領域に分割し、領
域単位で差分の絶対値の平均値を求め、平均値がしきい
値以上の領域を物体部分として抽出する。このため、本
発明の実施の形態による物体描出装置、物体描出方法お
よび物体描出プログラムを記録した媒体では、画素レベ
ルで、対象物体に背景と同色の部分が存在していても、
領域レベルにおいて背景と異なる色が存在すれば、物体
部分として検出し、抽出できる。また、人手による作業
が少なくなるとともに、同一色の背景板を用いなければ
ならないような特殊な撮影環境が不要である。

【００３６】図３の差分処理部１１における差分処理の
他の例について説明する。上述の説明では、差分処理部
１１は、領域単位で差分を求めるが、領域単位ではな
く、物体画像全体と背景画像全体との間で差分処理を行
ない、差分を求めることができる。そして、平均値導出
部１３において、領域分割部９で求めた領域単位で、差
分の絶対値の平均値を導出する。

【００３７】また、物体画像の各領域内の画素の平均値
を算出し、その平均値とその領域に対応する背景画像の
領域内の画素の平均値との差の絶対値を算出し、その差
の絶対値を予め定められた値と比較し、その差の絶対値
が予め定められた値以上の領域を物体部分として抽出し
てもよい。

【００３８】上記実施の形態では、領域分割は、エッジ
を参考に求めたが、本願は当然、同色の部分を同一領域
とするようにしてもよい。また、複数の領域分割手法を
組合せてもよい。

【００３９】また、上記実施の形態では、カラー画像に
ついて述べたが、当然、本願は白黒画像であってもよ
く、また、上述した色情報（色信号レベル）に代えて濃
度情報（輝度信号レベル）を用いてもよい。

【００４０】また、上記実施の形態では、しきい値以上
の領域をそのまま、物体部分としたが、本願は１回だけ
の処理に限定されるわけではない。たとえば、最初の処
理で検出した物体部分を仮の物体部分とし、その他を仮
の背景部分とする。そして、この物体画像の仮の背景部
分の明るさと、この仮の背景部分に対応する背景画像の
領域の明るさとを比較し、背景画像と入力画像との照明
状況の変化を検出する。そして、これにより、物体画像
の輝度を一様に修正して、同一処理を再度行なってもよ
い。

【００４１】また、上記実施の形態では、しきい値の値
は、一定であるが、これに限定されるわけではない。た
とえば、画像の中央部分と周辺部分とでは、しきい値の
値を変更するようにしてもよい。また、領域の面積に応
じて、しきい値の値を変更するようにしてもよい。ま
た、再処理を行なうのであれば、近傍に物体部分が存在
するか否かに応じて変更してもよい。

【００４２】また、上記実施の形態では、各領域の差分
の絶対値を平均し、これをしきい値と比較しているが、
これに限定されるわけではない。たとえば、差分の値の
ばらつき具合をも参考に、物体部分か否かを判定するよ
うにしてもよい。

【００４３】また、上記実施の形態では、物体部分を最
終的に抽出処理しているが、本願は、これに限定される
わけではない。たとえば、抽出処理ではなく、物体の有
無判定に用いるようにしてもよい。なお、このような有
無判定は、ビル監視システムの侵入者検知において使用
されている。

【００４４】［実施の形態２］図５は、本発明の実施の
形態２による物体抽出装置の全体構成を示すフローチャ
ートである。図５のステップＳ１２〜Ｓ１８は、コンピ
ュータ１００に、対象物体を撮影して得られた物体画像
から背景部分を除くようにして物体部分を抽出させるた
めのプログラムであって、ＣＤ−ＲＯＭ２００に記録さ
れている。

【００４５】このプログラムは、ステップＳ１１で得ら
れた物体画像の奥行情報ｄｐ（ｉ，ｊ）を各画素（ｉ，
ｊ）ごとにステレオ法によって算出するステップＳ１２
と、物体画像を複数の領域Ｒに分割するステップＳ１３
と、奥行情報の平均値ｍｄｐ（Ｒ）を各領域Ｒごとに算
出するステップＳ１４と、奥行情報の平均値ｍｄｐ
（Ｒ）を予め定められたしきい値ｄｐｔｈと比較するス
テップＳ１５と、奥行情報の平均値ｍｄｐ（Ｒ）がしき
い値ｄｐｔｈよりも大きい場合にその領域Ｒを背景部分
として削除、具体的にはその領域Ｒ内の各画素の値ｖ
（ｉ，ｊ）を０にするステップＳ１６と、奥行情報の平
均値ｍｄｐ（Ｒ）がしきい値ｄｐｔｈよりも小さい場合
にその領域Ｒを物体部分として抽出、具体的にはその領
域Ｒ内の各画素の値ｖ（ｉ，ｊ）を１にするステップＳ
１７と、上記ステップＳ１５〜Ｓ１７の処理を全領域Ｒ
について行なったか否かを判定するステップＳ１８とを
含む。ここで、画素の値としては、輝度（濃度）、色情
報、またはそれらの組合せなどを用いることができる。

【００４６】次に、この実施の形態２による物体抽出装
置の動作を図５のフローチャートを参照して説明する。

【００４７】まずステップＳ１１において、デジタルス
チルカメラなどを用いて対象物体をその背景とともに撮
影し、物体画像を得る。この物体画像はコンピュータ１
００内の画像記憶部１に格納される。これにより、各画
素（ｉ，ｊ）の値としてｖ（ｉ，ｊ）が得られる。ここ
では、静止画を撮影するスチルカメラを用いるが、これ
に代えて動画を撮影するビデオカメラやデジタルカメラ
などを用いてもよい。

【００４８】続いてステップＳ１２において、ステレオ
法などに従って各画素（ｉ，ｊ）の奥行情報ｄｐ（ｉ，
ｊ）を算出する。ステレオ法は、たとえば日本コンピュ
ータ協会「コンピュータビジョン」D.H.Ballard 著、福
村晃夫他訳、１１１〜１１６頁に開示されている。ステ
レオ法によれば、まず所定距離だけ離れた２つの視点か
ら対象物体を撮影し、それにより得られた２つの物体画
像間の対応点を定め、逆透視変換法または単純な三角測
量法を用いて奥行情報ｄｐ（ｉ，ｊ）を算出する。ステ
レオ法の応用例はたとえば特開平８−３３１６０７号公
報に開示されている。なお、ここでは奥行情報を算出す
るためにステレオ法を用いたが、動きからの奥行推定方
法（Shape-from-Motion ）、類似性および連続性をとも
に考慮した繰返し改善法（一種の緩和法）などを用いて
もよい。

【００４９】ステップＳ１２と並行してステップＳ１３
においては、撮影された物体画像を上記実施の形態１と
同様に複数の領域Ｒに分割する。ステップ１２の奥行情
報算出とステップ１３の領域分割とは同時に行なう必要
はなく、奥行情報の算出後に領域分割を行なってもよ
く、逆に、領域分割後に奥行情報の算出を行なってもよ
い。

【００５０】図６（ａ）は複数の領域Ｒに分割された物
体画像を示し、図６（ｂ）は奥行情報を画素の輝度で表
わした画像を示す。輝度の高い画素ほど撮影位置からの
距離が近く、輝度の低い画素ほど撮影位置からの距離が
遠いことを示す。したがって、物体部分は明るく、背景
部分は暗く表わされる。

【００５１】続いてステップＳ１４において、各領域Ｒ
ごとに次の式（１）に従って奥行情報の平均値ｍｄｐ
（Ｒ）を算出する。

【００５２】

【数１】

【００５３】続いてステップＳ１５において、その算出
された奥行情報の平均値ｍｄｐ（Ｒ）がしきい値ｄｐｔ
ｈと比較される。このしきい値ｄｐｔｈは経験的に予め
定められる。

【００５４】奥行情報の平均値ｍｄｐ（Ｒ）がしきい値
ｄｐｔｈよりも大きい場合、その領域Ｒ内の画素の値ｖ
（ｉ，ｊ）がすべて０にされる。すなわち、物体画像か
らその領域Ｒが背景部分として削除される。他方、奥行
情報の平均値ｍｄｐ（Ｒ）がしきい値ｄｐｔｈよりも小
さい場合、ステップＳ１７においてその領域Ｒ内の画素
の値ｖ（ｉ，ｊ）がすべて１にされる。すなわち、物体
画像からその領域Ｒが物体部分として抽出される。

【００５５】続いてステップＳ１８において、上記ステ
ップＳ１５〜Ｓ１７の処理がすべての領域Ｒについて行
なわれたか否かが判別される。上記処理がすべての領域
Ｒについて行なわれた場合、図６（ｃ）に示されるよう
な画像が得られる。

【００５６】以上のようにこの実施の形態２によれば、
物体画像を複数の領域Ｒに分割し、各領域Ｒごとに奥行
情報の平均値を算出し、その平均値が予め定められたし
きい値よりも小さい領域Ｒを物体部分として抽出するた
め、図６（ｃ）に示されるように物体画像から背景部分
を除くようにして物体部分だけをその輪郭で正確に切出
すことができる。また、奥行情報を用いるため、対象物
体の背景だけを別途撮影する必要がない。

【００５７】［実施の形態３］図７は、本発明の実施の
形態３による物体抽出装置の主要構成を示すフローチャ
ートである。図７において、ステップＳ２２，Ｓ２４〜
Ｓ２７は、コンピュータ１００に、対象物体を撮影して
得られた物体画像と、対象物体の背景だけを複数回撮影
して得られた複数の背景画像とに基づいて、物体画像か
ら背景部分を除くようにして物体部分を抽出させるため
のプログラムであって、ＣＤ−ＲＯＭ２００に記録され
ている。

【００５８】このプログラムは、ステップＳ２１におい
て得られた複数の背景画像において互いに同じ座標に位
置する画素の平均値ｍ（ｉ，ｊ）および標準偏差σ
（ｉ，ｊ）を各画素ごとに算出するステップＳ２２と、
ステップＳ２３において得られた物体画像の各画素の値
ｖ（ｉ，ｊ）とその画素に対応する背景画像の画素の平
均値ｍ（ｉ，ｊ）との差の絶対値（以下、単に「差」と
いう。）｜ｖ（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜を算出し、そ
の差｜ｖ（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜を標準偏差σ
（ｉ，ｊ）のｋ倍と比較するステップＳ２４と、差｜ｖ
（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜がｋσ（ｉ，ｊ）よりも大
きい場合にその画素を背景部分として削除、すなわちそ
の画素の値ｖ（ｉ，ｊ）を０にするステップＳ２５と、
差｜ｖ（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜がｋσ（ｉ，ｊ）よ
りも大きい場合にその画素を物体部分として抽出、すな
わちその画素の値ｖ（ｉ，ｊ）を１にするステップＳ２
６と、上記ステップＳ２４〜Ｓ２６の処理をすべての画
素について行なったか否かを判定するステップＳ２７と
を含む。

【００５９】次に、この実施の形態３による物体抽出装
置の動作を図７を参照して説明する。

【００６０】まずステップＳ２１において、デジタルス
チルカメラなどを用いて対象物体の背景だけを同じ視点
から複数回撮影し、複数の背景画像を得る。ここで、背
景画像の枚数は精度を考慮すれば３枚以上が好ましく、
簡便性を考慮すれば１０枚程度が好ましい。

【００６１】続いてステップＳ２２において、複数の背
景画像において互いに同じ座標に位置する画素の平均値
ｍ（ｉ，ｊ）および標準偏差σ（ｉ，ｊ）がそれぞれ次
の式（２）および（３）に従って各画素ごとに算出され
る。これにより、画像信号をＡ／Ｄ変換するＡ／Ｄ変換
器の変換特性および照明特性の変動やジッタが原因で撮
影された背景画像の画素値として特異な値が得られても
画素値の平均を算出するため、安定した背景画像を得る
ことができる。

【００６２】

【数２】

【００６３】ここで、Ｎは物体画像の全領域Ｒ内の画素
数である。

【００６４】続いてステップＳ２３において、対象物体
を撮影して物体画像を得る。ここで、物体画像の各画素
の値としてｖ（ｉ，ｊ）が得られる。

【００６５】続いてステップＳ２４において、物体画像
の各画素の値ｖ（ｉ，ｊ）とその画素に対応する背景画
像の画素の平均値ｍ（ｉ，ｊ）との差｜ｖ（ｉ，ｊ）−
ｍ（ｉ，ｊ）｜が算出される。

【００６６】差｜ｖ（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜がｋσ
（ｉ，ｊ）よりも小さい場合、ステップＳ２５において
その画素の値ｖ（ｉ，ｊ）が０にされる。これにより、
その画素は背景部分として物体画像から削除される。他
方、差｜ｖ（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜がｋσ（ｉ，
ｊ）よりも大きい場合、ステップＳ２６においてその画
素の値ｖ（ｉ，ｊ）が１にされる。これにより、その画
素が物体部分として物体画像から抽出される。ここで、
ｋは３程度が好ましい。

【００６７】続いてステップＳ２７において、上記ステ
ップＳ２４〜Ｓ２６の処理をすべての画素について行な
ったか否かが判定される。上記処理がすべての画素につ
いて行なわれた場合、このプログラムは終了する。

【００６８】以上のようにこの実施の形態３によれば、
複数の背景画像に基づいて画素の平均値を算出している
ため、画像信号をＡ／Ｄ変換するためのＡ／Ｄ変換器の
変換特性や照明特性の影響が緩和され、しかも物体画像
か背景画像かを判別するためのしきい値として複数の背
景画像における画素の標準偏差を用いているため、適切
なしきい値を自動的に設定することができる。したがっ
て、物体画像から背景部分だけを除くようにして物体部
分を正確に抽出することができる。

【００６９】［実施の形態４］図８は、本発明の実施の
形態４による物体抽出装置の主要構成を示すフローチャ
ートである。図８において、ステップＳ２２，Ｓ３３Ｂ
〜Ｓ３７は、コンピュータ１００に、対象物体を撮影し
て得られた物体画像と、対象物体の背景だけを複数回撮
影して得られた複数の背景画像とに基づいて、物体画像
から背景部分を除くようにして物体部分を抽出させるた
めのプログラムであって、ＣＤ−ＲＯＭ２００に記録さ
れている。

【００７０】上記実施の形態３ではステップＳ２３にお
いて対象物体を１回撮影して１枚の物体画像を得ている
が、この実施の形態４ではステップＳ３３Ａにおいて対
象物体を複数回撮影して複数の物体画像を得ている。そ
のため、このプログラムは、複数の物体画像において互
いに同じ座標に位置する画素の平均値ｍｖ（ｉ，ｊ）を
各画素ごとに算出するステップＳ３３Ｂを含む。ステッ
プＳ３４〜３６においては、図７に示された画素の値ｖ
（ｉ，ｊ）の代わりに画素の平均値ｍｖ（ｉ，ｊ）が用
いられる。したがって、この実施の形態４では、ステッ
プＳ３３Ａにおいて得られた複数の物体画像において互
いに同じ座標に位置する画素の平均値ｍｖ（ｉ，ｊ）が
各画素ごとに算出される。

【００７１】続いてステップＳ３４において、物体画像
の各画素の平均値ｍｖ（ｉ，ｊ）とその画素に対応する
背景画像の画素の平均値ｍ（ｉ，ｊ）との差｜ｍｖ
（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜が算出され、その差｜ｍｖ
（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜がｋσ（ｉ，ｊ）と比較さ
れる。

【００７２】差｜ｍｖ（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜がｋ
σ（ｉ，ｊ）よりも小さい場合、ステップＳ３５におい
て物体画像のその画素の平均値ｍｖ（ｉ，ｊ）が０にさ
れる。これにより、その画素が背景部分として削除され
る。他方、差｜ｍｖ（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜がｋσ
（ｉ，ｊ）よりも大きい場合、ステップＳ３６において
物体画像の画素の平均値ｍｖ（ｉ，ｊ）が１にされる。
これにより、その画素が物体画像から物体部分として抽
出される。

【００７３】以上のようにこの実施の形態４によれば、
対象物体を複数回撮影して得られた複数の物体画像を用
いるため、背景画像と同様に安定した物体画像を得るこ
とができる。したがって、物体画像から背景部分を除く
ようにして物体部分をより正確に抽出することができ
る。

【００７４】［実施の形態５］図９は、本発明の実施の
形態５による物体抽出装置の主要構成を示すフローチャ
ートである。図９において、ステップＳ２２，Ｓ４１〜
Ｓ４６，Ｓ４７は、コンピュータ１００に、対象物体を
撮影して得られた物体画像と、対象物体の背景だけを複
数回撮影して得られた複数の背景画像とに基づいて、物
体画像から背景部分を除くようにして物体部分を抽出さ
せるためのプログラムであって、ＣＤ−ＲＯＭ２００に
記録されている。

【００７５】図７に示された実施の形態３では物体画像
は各画素ごとに処理されるのに対し、この実施の形態５
では物体画像は複数の領域Ｒに分割され、各領域Ｒごと
に処理される。

【００７６】したがって、このプログラムは、ステップ
Ｓ２３において得られた物体画像を複数の領域Ｒに分割
するステップＳ４１と、物体画像の各領域Ｒ内の各画素
の値ｖ（ｉ，ｊ）とその領域Ｒに対応する背景画像の領
域Ｒ内の対応する画素の平均値ｍ（ｉ，ｊ）との差を算
出し、次の式（４）で表わされるその差の平均値ｍｄ
（Ｒ）を各領域Ｒごとに算出するステップＳ４２と、ス
テップＳ２３において算出された標準偏差の平均値ｍσ
（Ｒ）を次の式（５）に従って各領域Ｒごとに算出する
ステップＳ４３とを含む。

【００７７】

【数３】

【００７８】ステップＳ４４〜Ｓ４６においては、図７
に示された差｜ｖ（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜の代わり
に差の平均値ｍｄ（Ｒ）が用いられ、標準偏差σ（ｉ，
ｊ）の代わりに標準偏差の平均値ｍσ（Ｒ）が用いられ
る。そして、ステップＳ２３において得られた物体画像
はステップＳ４１において複数の領域Ｒに分割される。

【００７９】続いてステップＳ４２において、物体画像
の各領域Ｒ内の各画素の値ｖ（ｉ，ｊ）とその領域Ｒに
対応する背景画像の領域Ｒ内の対応する画素の平均値ｍ
（ｉ，ｊ）との差｜ｖ（ｉ，ｊ）−ｍ（ｉ，ｊ）｜が算
出され、その差の平均値ｍｄ（Ｒ）が各領域Ｒごとに算
出される。

【００８０】続いてステップＳ４３において、ステップ
Ｓ２２において算出された標準偏差σ（ｉ，ｊ）の平均
値ｍσ（Ｒ）が各領域Ｒごとに算出される。

【００８１】続いてステップＳ４４において、差の平均
値ｍｄ（Ｒ）がｋｍσ（Ｒ）と比較される。差の平均値
ｍｄ（Ｒ）がｋｍσ（Ｒ）よりも小さい場合、ステップ
Ｓ４５においてその領域Ｒ内の画素の値ｖ（ｉ，ｊ）が
すべて０にされる。これにより、その領域Ｒが背景部分
として物体画像から削除される。他方、差の平均値ｍｄ
（Ｒ）がｋｍσ（Ｒ）よりも大きい場合、ステップＳ４
６においてその領域Ｒ内の画素の値ｖ（ｉ，ｊ）がすべ
て１にされる。これにより、その領域Ｒが物体部分とし
て物体画像から抽出される。

【００８２】最後にステップＳ４７において、上記ステ
ップＳ４４〜Ｓ４６の処理をすべての領域Ｒについて行
なったか否かが判定される。上記処理がすべての領域Ｒ
について行なわれた場合、このプログラムは終了する。

【００８３】以上のようにこの実施の形態５によれば、
対象物体を複数の領域Ｒに分割し、物体画像の各領域Ｒ
内の各画素の値とその領域Ｒに対応する背景画像の領域
Ｒ内の対応する画素の平均値との差の平均値ｍｄ（Ｒ）
を各領域Ｒごとに算出し、その差の平均値ｍｄ（Ｒ）が
標準偏差の平均値ｍσ（Ｒ）のｋ倍よりも大きい領域Ｒ
を物体部分として抽出するため、物体画像から背景部分
を除くようにして物体部分をより正確に抽出することが
できる。

【００８４】なお、上記実施の形態５のようにステップ
Ｓ４２において物体画像の各領域Ｒ内の各画素の値ｖ
（ｉ，ｊ）とその領域Ｒに対応する背景画像の領域Ｒ内
の対応する画素の平均値ｍ（ｉ，ｊ）との差を算出する
方が好ましいが、物体画像の各領域Ｒ内の画素の平均値
ｍｖ（ｉ，ｊ）を算出し、物体画像の各領域Ｒ内の画素
の平均値とその領域Ｒに対応する背景画像の領域Ｒ内の
画素の平均値ｍ（ｉ，ｊ）との差の絶対値を算出するこ
とも可能である。この場合、図９のフローチャートにお
いて、物体画像の各領域Ｒ内の各画素の値ｖ（ｉ，ｊ）
を物体画像の各領域Ｒ内の画素の平均値ｍｖ（ｉ，ｊ）
に置き換えればよい。

【００８５】あるいは、物体画像の各領域Ｒ内の画素の
平均値ｍｖ（Ｒ）を算出し、また、領域Ｒに対応する背
景画像の領域Ｒ内の画素ごとの平均値ｍ（ｉ，ｊ）の領
域Ｒ内における平均値ｍｍ（Ｒ）を算出し、さらにこれ
らの差の絶対値を算出し、この値に基づいて物体部分を
抽出することも可能である。この場合、図９のフローチ
ャートにおいて、ステップＳ４２でｍｄ（Ｒ）を求める
際に、ｍｄ（Ｒ）として｜ｍｖ（Ｒ）−ｍｍ（Ｒ）｜を
計算すればよい。

【００８６】［実施の形態６］図１０は、本発明の実施
の形態６による物体抽出装置の主要構成を示すフローチ
ャートである。上記実施の形態５ではステップＳ２３に
おいて対象物体を１回撮影して１枚の物体画像を得てい
るのに対し、この実施の形態６では上記実施の形態４と
同様にステップＳ３３Ａにおいて対象物体を同じ視点か
ら複数回撮影して複数の物体画像を得ている。したがっ
て、ステップＳ５１においては複数の物体画像を平均化
した物体画像を複数の領域Ｒに分割している。したがっ
て、ステップＳ５５およびＳ５６においては、画素の値
ｖ（ｉ，ｊ）の代わりに画素の平均値ｍｖ（ｉ，ｊ）が
用いられる。

【００８７】この実施の形態６によれば、対象物体を同
じ視点から複数回撮影して複数の物体画像を得ているた
め、対象物体の撮影時におけるＡ／Ｄ変換器の変換特性
や照明特性の変動が緩和され、物体画像から背景部分を
除くようにして物体部分をより正確に抽出することがで
きる。

【００８８】

【発明の効果】この発明に係る物体抽出装置、物体抽出
方法および物体抽出プログラムを記録した媒体では、対
象物体に背景の色と同じ部分が存在する場合でも、その
部分を物体部分として検出し抽出できる。また、人手に
よる作業を少なくできるとともに特殊な撮影環境が不要
である。

【００８９】この発明に係る物体検出プログラムを記録
した媒体では、対象物体に背景の色と同じ部分が存在す
る場合でも、その部分を物体部分として検出できる。ま
た、人手による作業を少なくできるとともに特殊な撮影
環境が不要である。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の実施の形態１による物体抽出装置（画
像切出装置）の全体構成を示す図である。

【図２】本発明の実施の形態１による物体抽出装置（画
像切出装置）の概略を示すブロック図である。

【図３】図１の演算部の概略を示すブロック図である。

【図４】図３の差分処理部１１、平均値導出部１３およ
びしきい値処理部１５における処理を詳細に説明するた
めの図である。

【図５】本発明の実施の形態２による物体抽出装置の主
要構成を示すフローチャートである。

【図６】（ａ）は図５に示された物体抽出装置において
得られる複数の領域Ｒに分割された物体画像を示す図で
あり、（ｂ）は奥行情報を輝度で表示する画像を示す図
であり、（ｃ）は物体画像から背景部分を除いて抽出さ
れた物体部分の画像を示す図である。

【図７】本発明の実施の形態３による物体抽出装置の主
要構成を示すフローチャートである。

【図８】本発明の実施の形態４による物体抽出装置の主
要構成を示すフローチャートである。

【図９】本発明の実施の形態５による物体抽出装置の主
要構成を示すフローチャートである。

【図１０】本発明の実施の形態６による物体抽出装置の
主要構成を示すフローチャートである。

【符号の説明】

１画像記憶部３演算部５抽出画像記憶部７領域情報記憶部９領域分割部１０抽出部１１差分処理部１３平均値導出部１５しきい値処理部１６物体部分抽出部１７物体画像１９物体部分２１背景部分２３背景画像２５背景ａ１〜ａｎ領域１００コンピュータ２００ＣＤ−ＲＯＭ３００プログラム

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】対象物体を撮影して得られた物体画像か
ら、不所望部分を除くようにして物体部分を抽出する物
体抽出装置であって、前記物体画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記物体画像の各画素の情報を、前記領域ごとにまとめ
る処理を行なうことにより、前記物体画像中の物体部分
を特定し、抽出する抽出手段とを備える、物体抽出装
置。
【請求項２】前記抽出手段において、前記物体画像の
各画素の情報を、前記領域ごとにまとめる前記処理は、
前記物体画像の各画素の情報を、前記領域ごとに平均化
する処理である、請求項１に記載の物体抽出装置。
【請求項３】前記抽出手段は、前記領域ごとにまとめ
られた前記各画素の情報に対し、しきい値処理を行なう
ことにより、前記物体画像中の物体部分を特定し、抽出
する、請求項１または請求項２に記載の物体抽出装置。
【請求項４】前記物体画像の前記各画素の情報は、前
記対象物体の背景だけを撮影した背景画像と、前記物体
画像との間で差分処理を行なって得られた差分情報であ
る、請求項１から請求項３のいずれかに記載の物体抽出
装置。
【請求項５】前記抽出手段は、前記対象物体の背景だけを撮影した背景画像と、前記物
体画像との間で差分処理を行なう差分処理手段と、前記各領域において、前記差分処理によって得られた差
分の絶対値の平均値を求める平均値導出手段と、前記領域における差分の絶対値の前記平均値と、予め定
められた値とを比較し、前記平均値が前記予め定められ
た値以上の領域を物体部分として抽出するしきい値処理
手段とを含む、請求項１から請求項３のいずれかに記載
の物体抽出装置。
【請求項６】前記抽出手段は、前記物体画像の各領域内の画素の平均値を算出する平均
値導出手段と、前記物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する前記背景画像の領域内の画素の平均値との間で差
分処理を行なう差分処理手段と、前記差分処理によって得られた差分の絶対値と、予め定
められた値とを比較し、前記差分の絶対値が前記予め定
められた値以上の領域を物体部分として抽出するしきい
値処理手段とを含む、請求項１から請求項３のいずれか
に記載の物体抽出装置。
【請求項７】前記物体画像の各画素の情報は奥行情報
である、請求項１から請求項３のいずれかに記載の物体
抽出装置。
【請求項８】対象物体を撮影して得られた物体画像か
ら、不所望部分を除くようにして物体部分を抽出する物
体抽出方法であって、前記物体画像を複数の領域に分割する領域分割ステップ
と、前記物体画像の各画素の情報を、前記領域ごとにまとめ
る処理を行なうことにより、前記物体画像中の物体部分
を特定し、抽出する抽出ステップとを含む、物体抽出方
法。
【請求項９】前記抽出ステップにおいて、前記物体画
像の各画素の情報を、前記領域ごとにまとめる前記処理
は、前記物体画像の各画素の情報を、前記領域ごとに平
均化する処理である、請求項８に記載の物体抽出方法。
【請求項１０】前記抽出ステップは、前記領域ごとに
まとめられた前記各画素の情報に対し、しきい値処理を
行なうことにより、前記物体画像中の物体部分を特定
し、抽出する、請求項８または請求項９に記載の物体抽
出方法。
【請求項１１】前記物体画像の前記各画素の情報は、
前記対象物体の背景だけを撮影した背景画像と、前記物
体画像との間で差分処理を行なって得られた差分情報で
ある、請求項８から請求項１０のいずれかに記載の物体
抽出方法。
【請求項１２】前記抽出ステップは、前記対象物体の背景だけを撮影した背景画像と、前記物
体画像との間で差分処理を行なう差分処理ステップと、前記各領域において、前記差分処理によって得られた差
分の絶対値の平均値を求める平均値導出ステップと、前記領域における差分の絶対値の前記平均値と、予め定
められた値とを比較し、前記平均値が前記予め定められ
た値以上の領域を物体部分として抽出するしきい値処理
ステップとを含む、請求項８から請求項１０のいずれか
に記載の物体抽出方法。
【請求項１３】前記抽出ステップは、前記物体画像の各領域内の画素の平均値を算出する平均
値導出ステップと、前記物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する前記背景画像の領域内の画素の平均値との間で差
分処理を行なう差分処理ステップと、前記差分処理によって得られた差分の絶対値と、予め定
められた値とを比較し、前記差分の絶対値が前記予め定
められた値以上の領域を物体部分として抽出するしきい
値処理ステップとを含む、請求項８から請求項１０のい
ずれかに記載の物体抽出方法。
【請求項１４】前記物体画像の各画素の情報は奥行情
報である、請求項８から請求項１０のいずれかに記載の
物体抽出方法。
【請求項１５】コンピュータに、対象物体を撮影して
得られた物体画像から、不所望部分を除くようにして物
体部分を抽出させるためのプログラムを記録した媒体で
あって、前記プログラムは、前記物体画像を複数の領域に分割する領域分割ステップ
と、前記物体画像の各画素の情報を、前記領域ごとにまとめ
る処理を行なうことにより、前記物体画像中の物体部分
を特定し、抽出する抽出ステップとを含む、物体抽出プ
ログラムを記録した媒体。
【請求項１６】前記抽出ステップにおいて、前記物体
画像の各画素の情報を、前記領域ごとにまとめる前記処
理は、前記物体画像の各画素の情報を、前記領域ごとに
平均化する処理である、請求項１５に記載の物体抽出プ
ログラムを記録した媒体。
【請求項１７】前記抽出ステップは、前記領域ごとに
まとめられた前記各画素の情報に対し、しきい値処理を
行なうことにより、前記物体画像中の物体部分を特定
し、抽出する、請求項１５または請求項１６に記載の物
体抽出プログラムを記録した媒体。
【請求項１８】前記物体画像の前記各画素の情報は、
前記対象物体の背景だけを撮影した背景画像と、前記物
体画像との間で差分処理を行なって得られた差分情報で
ある、請求項１５から請求項１７のいずれかに記載の物
体抽出プログラムを記録した媒体。
【請求項１９】前記抽出ステップは、前記対象物体の背景だけを撮影した背景画像と、前記物
体画像との間で差分処理を行なう差分処理ステップと、前記各領域において、前記差分処理によって得られた差
分の絶対値の平均値を求める平均値導出ステップと、前記領域における差分の絶対値の前記平均値と、予め定
められた値とを比較し、前記平均値が前記予め定められ
た値以上の領域を物体部分として抽出するしきい値処理
ステップとを含む、請求項１５から請求項１７のいずれ
かに記載の物体抽出プログラムを記録した媒体。
【請求項２０】前記抽出ステップは、前記物体画像の各領域内の画素の平均値を算出する平均
値導出ステップと、前記物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する前記背景画像の領域内の画素の平均値との間で差
分処理を行なう差分処理ステップと、前記差分処理によって得られた差分の絶対値と、予め定
められた値とを比較し、前記差分の絶対値が前記予め定
められた値以上の領域を物体部分として抽出するしきい
値処理ステップとを含む、請求項１５から請求項１７の
いずれかに記載の物体抽出プログラムを記録した媒体。
【請求項２１】前記物体画像の各画素の情報は奥行情
報である、請求項１５から請求項１７のいずれかに記載
の物体抽出プログラムを記録した媒体。
【請求項２２】コンピュータによって、対象物体の存
在しない背景画像と入力画像とを比較して、物体部分を
検出するためのプログラムを記録した媒体であって、該プログラムは、前記入力画像を領域分割し、前記背景画像と入力画像との比較は、前記領域分割され
た領域単位ごとに行なうことを特徴とする物体検出プロ
グラムを記録した媒体。
【請求項２３】対象物体を撮影して得られた物体画像
から、不所望部分を除くようにして物体部分を抽出する
物体抽出装置であって、前記物体画像の奥行情報を算出する奥行情報算出手段
と、前記物体画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記奥行情報の平均値を各領域ごとに算出する平均値算
出手段と、前記複数の領域のうち前記平均値が予め定められた範囲
内の領域を前記物体部分として抽出する抽出手段とを備
える、物体抽出装置。
【請求項２４】対象物体を撮影して得られた物体画像
から、不所望部分を除くようにして物体部分を抽出する
物体抽出方法であって、前記物体画像の奥行情報を算出するステップと、前記物体画像を複数の領域に分割するステップと、前記奥行情報の平均値を各領域ごとに算出するステップ
と、前記複数の領域のうち前記平均値が予め定められた範囲
内の領域を前記物体部分として抽出するステップとを含
む、物体抽出方法。
【請求項２５】コンピュータに、対象物体を撮影して
得られた物体画像から、不所望部分を除くようにして物
体部分を抽出させるためのプログラムを記録した媒体で
あって、前記プログラムは、前記物体画像の奥行情報を算出するステップと、前記物体画像を複数の領域に分割するステップと、前記奥行情報の平均値を各領域ごとに算出するステップ
と、前記複数の領域のうち前記平均値が予め定められた範囲
内の領域を前記物体部分として抽出するステップとを含
む、物体抽出プログラムを記録した媒体。
【請求項２６】対象物体を撮影して得られた物体画像
と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた
複数の背景画像とに基づいて、前記物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出装置
であって、前記物体画像と前記背景画像との差の絶対値を算出する
差分手段と、前記物体画像のうち前記差の絶対値がしきい値よりも大
きい部分を前記物体部分として抽出する抽出手段と、前記複数の背景画像の画像情報分布に基づいて前記しき
い値を統計的に決定するしきい値決定手段とを備える、
物体抽出装置。
【請求項２７】対象物体を撮影して得られた物体画像
と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた
複数の背景画像とに基づいて、前記物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出装置
であって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出する算
出手段と、前記物体画像の各画素の値とその画素に対応する前記背
景画像の画素の平均値との差の絶対値を算出する差分手
段と、前記物体画像の画素のうち前記差の絶対値が前記標準偏
差の所定倍よりも大きい画素を前記物体部分として抽出
する抽出手段とを備える、物体抽出装置。
【請求項２８】対象物体を撮影して得られた物体画像
と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた
複数の背景画像とに基づいて、前記物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出装置
であって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出する平
均／標準偏差算出手段と、前記物体画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記物体画像の各領域内の各画素の値とその領域に対応
する前記背景画像の領域内の対応する画素の平均値との
差の絶対値を算出する差分手段と、前記差の絶対値の平均値を各領域ごとに算出する平均差
算出手段と、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出する平均標準
偏差算出手段と、前記複数の領域のうち前記差の絶対値の平均値が前記標
準偏差の平均値の所定倍よりも大きい領域を前記物体部
分として抽出する抽出手段とを備える、物体抽出装置。
【請求項２９】対象物体を撮影して得られた物体画像
と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた
複数の背景画像とに基づいて、前記物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出装置
であって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出する平
均／標準偏差算出手段と、前記物体画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記物体画像の各領域内の画素の平均値を算出する平均
算出手段と、前記物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する前記背景画像の領域内の画素の平均値との差の絶
対値を算出する差分手段と、前記差の絶対値の平均値を各領域ごとに算出する平均差
算出手段と、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出する平均標準
偏差算出手段と、前記複数の領域のうち前記差の絶対値の平均値が前記標
準偏差の平均値の所定倍よりも大きい領域を前記物体部
分として抽出する抽出手段とを備える、物体抽出装置。
【請求項３０】対象物体を撮影して得られた物体画像
と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた
複数の背景画像とに基づいて、前記物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出装置
であって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出する平
均／標準偏差算出手段と、前記物体画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記物体画像の各領域内の画素の平均値を算出するとと
もに、背景画像の画素の平均値の各領域内における平均
値を算出する平均算出手段と、前記物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する前記背景画像の領域内の画素の領域内における平
均値との差の絶対値を算出する差分手段と、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出する平均標準
偏差算出手段と、前記複数の領域のうち差の絶対値が標準偏差の平均値の
所定倍よりも大きい領域を物体部分として抽出する抽出
手段とを備える、物体抽出装置。
【請求項３１】対象物体を複数回撮影して得られた複
数の物体画像と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影
して得られた複数の背景画像とに基づいて、前記物体画
像から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出する
物体抽出装置であって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出する平
均／標準偏差算出手段と、前記複数の物体画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値を各画素ごとに算出する平均算出手段と、前記物体画像を複数の領域に分割する領域分割手段と、前記物体画像の各領域内の各画素の前記平均値とその領
域に対応する前記背景画像の領域内の対応する画素の前
記平均値との差の絶対値を算出する差分手段と、前記差の絶対値の平均値を各領域ごとに算出する平均差
算出手段と、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出する平均標準
偏差算出手段と、前記複数の領域のうち前記差の絶対値の平均値が前記標
準偏差の平均値の所定倍よりも大きい領域を前記物体部
分として抽出する抽出手段とを備える、物体抽出装置。
【請求項３２】対象物体を撮影して得られた物体画像
と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた
複数の背景画像とに基づいて、前記物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出方法
であって、前記複数の背景画像の分布に基づいてしきい値を統計的
に決定するステップと、前記物体画像と前記背景画像との差の絶対値を算出する
ステップと、前記物体画像のうち前記差の絶対値が前記しきい値より
も大きい部分を前記物体部分として抽出するステップと
を含む、物体抽出方法。
【請求項３３】対象物体を撮影して得られた物体画像
と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた
複数の背景画像とに基づいて、前記物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出方法
であって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出するス
テップと、前記物体画像の各画素の値とその画素に対応する前記背
景画像の画素の平均値との差の絶対値を算出するステッ
プと、前記物体画像の画素のうち前記差の絶対値が前記標準偏
差の所定倍よりも大きい画素を前記物体部分として抽出
するステップとを含む、物体抽出方法。
【請求項３４】対象物体を撮影して得られた物体画像
と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた
複数の背景画像とに基づいて、前記物体画像から背景部
分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出方法で
あって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出するス
テップと、前記物体画像を複数の領域に分割するステップと、前記物体画像の各領域内の各画素の値とその領域に対応
する前記背景画像の領域内の対応する画素の平均値との
差の絶対値を算出するステップと、前記差の絶対値の平均値を各領域ごとに算出するステッ
プと、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出するステップ
と、前記複数の領域のうち前記差の絶対値の平均値が前記標
準偏差の平均値の所定倍よりも大きい領域を前記物体部
分として抽出するステップとを含む、物体抽出方法。
【請求項３５】対象物体を撮影して得られた物体画像
と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた
複数の背景画像とに基づいて、前記物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出方法
であって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出するス
テップと、前記物体画像を複数の領域に分割するステップと、前記物体画像の各領域内の画素の平均値を算出するステ
ップと、前記物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する前記背景画像の領域内の画素の平均値との差の絶
対値を算出するステップと、前記差の絶対値の平均値を各領域ごとに算出するステッ
プと、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出するステップ
と、前記複数の領域のうち前記差の絶対値の平均値が前記標
準偏差の平均値の所定倍よりも大きい領域を前記物体部
分として抽出するステップとを含む、物体抽出方法。
【請求項３６】対象物体を撮影して得られた物体画像
と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影して得られた
複数の背景画像とに基づいて、前記物体画像から不所望
部分を除くようにして物体部分を抽出する物体抽出方法
であって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出するス
テップと、前記物体画像を複数の領域に分割するステップと、前記物体画像の各領域内の画素の平均値を算出するとと
もに、背景画像の画素の平均値の各領域内における平均
値を算出するステップと、前記物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する前記背景画像の領域内の画素の領域内における平
均値との差の絶対値を算出するステップと、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出するステップ
と、前記複数の領域のうち差の絶対値が標準偏差の平均値の
所定倍よりも大きい領域を物体部分として抽出するステ
ップとを含む、物体抽出方法。
【請求項３７】対象物体を複数回撮影して得られた複
数の物体画像と、前記対象物体の背景だけを複数回撮影
して得られた複数の背景画像とに基づいて、前記物体画
像から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出する
物体抽出方法であって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出するス
テップと、前記複数の物体画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値を各画素ごとに算出するステップと、前記物体画像を複数の領域に分割するステップと、前記物体画像の各領域内の各画素の前記平均値とその領
域に対応する前記背景画像の領域内の対応する画素の前
記平均値との差の絶対値を算出するステップと、前記差の絶対値の平均値を各領域ごとに算出するステッ
プと、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出するステップ
と、前記複数の領域のうち前記差の絶対値の平均値が前記標
準偏差の平均値の所定倍よりも大きい領域を前記物体部
分として抽出するステップとを含む、物体抽出方法。
【請求項３８】コンピュータに、対象物体を撮影して
得られた物体画像と、前記対象物体の背景だけを複数回
撮影して得られた複数の背景画像とに基づいて、前記物
体画像から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出
させるためのプログラムを記録した媒体であって、前記プログラムは、前記複数の背景画像の分布に基づいてしきい値を統計的
に決定するステップと、前記物体画像と前記背景画像との差の絶対値を算出する
ステップと、前記物体画像のうち前記差の絶対値が前記しきい値より
も大きい部分を前記物体部分として抽出するステップと
を含む、物体抽出プログラムを記録した媒体。
【請求項３９】コンピュータに、対象物体を撮影して
得られた物体画像と、前記対象物体の背景だけを複数回
撮影して得られた複数の背景画像とに基づいて、前記物
体画像から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出
させるためのプログラムを記録した媒体であって、前記プログラムは、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出するス
テップと、前記物体画像の各画素の値とその画素に対応する前記背
景画像の画素の平均値との差の絶対値を算出するステッ
プと、前記物体画像の画素のうち前記差の絶対値が前記標準偏
差の所定倍よりも大きい画素を前記物体部分として抽出
するステップとを含む、物体抽出プログラムを記録した
媒体。
【請求項４０】コンピュータに、対象物体を撮影して
得られた物体画像と、前記対象物体の背景だけを複数回
撮影して得られた複数の背景画像とに基づいて、前記物
体画像から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出
させるためのプログラムを記録した媒体であって、前記プログラムは、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出するス
テップと、前記物体画像を複数の領域に分割するステップと、前記物体画像の各領域内の各画素の値とその領域に対応
する前記背景画像の領域内の対応する画素の平均値との
差の絶対値を算出するステップと、前記差の絶対値の平均値を各領域ごとに算出するステッ
プと、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出するステップ
と、前記複数の領域のうち前記差の絶対値の平均値が前記標
準偏差の平均値の所定倍よりも大きい領域を前記物体部
分として抽出するステップとを含む、物体抽出プログラ
ムを記録した媒体。
【請求項４１】コンピュータに、対象物体を撮影して
得られた物体画像と、前記対象物体の背景だけを複数回
撮影して得られた複数の背景画像とに基づいて、前記物
体画像から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出
させるためのプログラムを記録した媒体であって、前記プログラムは、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出するス
テップと、前記物体画像を複数の領域に分割するステップと、前記物体画像の各領域内の画素の平均値を算出するステ
ップと、前記物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する前記背景画像の領域内の画素の平均値との差の絶
対値を算出するステップと、前記差の絶対値の平均値を各領域ごとに算出するステッ
プと、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出するステップ
と、前記複数の領域のうち前記差の絶対値の平均値が前記標
準偏差の平均値の所定倍よりも大きい領域を前記物体部
分として抽出するステップとを含む、物体抽出抽出プロ
グラムを記録した媒体。
【請求項４２】コンピュータに、対象物体を撮影して
得られた物体画像と、前記対象物体の背景だけを複数回
撮影して得られた複数の背景画像とに基づいて、前記物
体画像から不所望部分を除くようにして物体部分を抽出
させるためのプログラムを記録した媒体であって、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出するス
テップと、前記物体画像を複数の領域に分割するステップと、前記物体画像の各領域内の画素の平均値を算出するとと
もに、背景画像の画素の平均値の各領域内における平均
値を算出するステップと、前記物体画像の各領域内の画素の平均値とその領域に対
応する前記背景画像の領域内の画素の領域内における平
均値との差の絶対値を算出するステップと、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出するステップ
と、前記複数の領域のうち差の絶対値が標準偏差の平均値の
所定倍よりも大きい領域を物体部分として抽出するステ
ップとを含む、物体抽出プログラムを記録した媒体。
【請求項４３】コンピュータに、対象物体を複数回撮
影して得られた複数の物体画像と、前記対象物体の背景
だけを複数回撮影して得られた複数の背景画像とに基づ
いて、前記物体画像から不所望部分を除くようにして物
体部分を抽出させるためのプログラムを記録した媒体で
あって、前記プログラムは、前記複数の背景画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値および標準偏差を各画素ごとに算出するス
テップと、前記複数の物体画像において互いに同じ座標に位置する
画素の平均値を各画素ごとに算出するステップと、前記物体画像を複数の領域に分割するステップと、前記物体画像の各領域内の各画素の前記平均値とその領
域に対応する前記背景画像の領域内の対応する画素の前
記平均値との差の絶対値を算出するステップと、前記差の絶対値の平均値を各領域ごとに算出するステッ
プと、前記標準偏差の平均値を各領域ごとに算出するステップ
と、前記複数の領域のうち前記差の絶対値の平均値が前記標
準偏差の平均値の所定倍よりも大きい領域を前記物体部
分として抽出するステップとを含む、物体抽出プログラ
ムを記録した媒体。