JPS6226992A - 移動物体抽出方式 - Google Patents
移動物体抽出方式Info
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- JPS6226992A JPS6226992A JP60165763A JP16576385A JPS6226992A JP S6226992 A JPS6226992 A JP S6226992A JP 60165763 A JP60165763 A JP 60165763A JP 16576385 A JP16576385 A JP 16576385A JP S6226992 A JPS6226992 A JP S6226992A
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Abstract
(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。
め要約のデータは記録されません。
Description
〔産業上の利用分野〕
本発明は、ａ淡動画像中の移動物体を抽出する移動物体
抽出方式に係り、特に、剛体とは限らない複数の移動物
体の中から認識対象物体を背景から分離して抽出する移
動物体抽出方式に関する。 〔従来の技術〕 画像中の移動物体の抽出は、フレーム間の差分信号を求
め、この差分信号が所定のしきい値より大きいとき動き
部分とすることにより行うことができる〔二宮二″画像
における動きのＪ、２識と処理″、電子通信学会誌、Ｊ
ＡＮ、 ’８３）。簡単な例として、−ｌ（− 移動物体が存在しない背景画像がＬ）−えられている場
合に１１、人力画像と背景画像の濃度レベルの差をとる
ことによって移動物体の抽出が可能である〔北槁、他：
パ固定カメラ映像による物体の＼（１面運動のｉｙ、
ＨＮ Ｉ＋、信学論（Ｄ）、 ＶＯＬ、 ６８． Ｎｏ
、 ４゜Ａ円Ｄ１．、 ’８５’ｌ。しかし、手記方法
では、背景画像の濃度レベルが大きく変化した場合、背
景画像も抽出されてしまう。さらに、複数の移動物体が
存在するかあるいはＨＢ識対象物と同程度の濃度レベル
を持つ背景画像の−・部が移動を伴う場合には、複数の
物体が抽出されてしまい、本来必要なｄ、２識対象物の
位置が不明となる、等の問題がある。他の方法としては
、物体の角のような強い特徴ともつ特徴点を抽出
抽出方式に係り、特に、剛体とは限らない複数の移動物
体の中から認識対象物体を背景から分離して抽出する移
動物体抽出方式に関する。 〔従来の技術〕 画像中の移動物体の抽出は、フレーム間の差分信号を求
め、この差分信号が所定のしきい値より大きいとき動き
部分とすることにより行うことができる〔二宮二″画像
における動きのＪ、２識と処理″、電子通信学会誌、Ｊ
ＡＮ、 ’８３）。簡単な例として、−ｌ（− 移動物体が存在しない背景画像がＬ）−えられている場
合に１１、人力画像と背景画像の濃度レベルの差をとる
ことによって移動物体の抽出が可能である〔北槁、他：
パ固定カメラ映像による物体の＼（１面運動のｉｙ、
ＨＮ Ｉ＋、信学論（Ｄ）、 ＶＯＬ、 ６８． Ｎｏ
、 ４゜Ａ円Ｄ１．、 ’８５’ｌ。しかし、手記方法
では、背景画像の濃度レベルが大きく変化した場合、背
景画像も抽出されてしまう。さらに、複数の移動物体が
存在するかあるいはＨＢ識対象物と同程度の濃度レベル
を持つ背景画像の−・部が移動を伴う場合には、複数の
物体が抽出されてしまい、本来必要なｄ、２識対象物の
位置が不明となる、等の問題がある。他の方法としては
、物体の角のような強い特徴ともつ特徴点を抽出
【ッ、
フレーム間でこの特徴点の対応づｉｔ を行って移動物
体の抽出と移動バク１−ルの抽出に行う方法がある〔谷
内ＩＴＩ：”多重画像を利用したシーンの理解″、情報
処理、ＶＯＬ、 ２４゜Ｎｏ、 １２． ’８３］。も
し、移動物体が剛体であると仮定すると、特徴点の近傍
の点では似たような動きをすると考えられることから、
弛緩法等の方法で特徴点の対応づけを行うことができる
。しかし、上記のような方法では、物体を剛体と仮定し
ているため、一般の物体には適用できないという問題が
ある。また、前述した２つの方法は、いずれも濃淡画像
を用いて移動物体抽出処理を行っているため、計算量が
膨大になるという問題もある。 〔発明が解決しようとする問題点〕 本発明は、上記した従来方法での問題点を解決し、少な
い計算量により、剛体とは限らない複数の移動物体の中
から概略な濃度レベルが既知な認識対象物体を背景から
分離して抽出する移動物体抽出方式を提供することを目
的とする。 〔問題点を解決するための手段〕 本発明は、Ｎ×Ｍサイズの画像をｎ×ｍサイズのサブフ
レームに分割し、このサブフレーム内に所定の濃度レベ
ル以上の画素があれば「１」とし成するしきい値回路と
、現在および前回のフレーム内テーブル間で差分をとり
フレーム間差分テーブルを作成するフレーム間差分回路
と、このフレ一ム間差分テーブルの微小な線幅を除去す
る雑音除去回路と、雑音除去後のフレーム間差分テーブ
ルがすべて「０」であればフレーム状態信号をオンとす
る静１１−抽出回路と、フレーム状態信号がオンあるい
はオフであるのに応じて、前フレームあるいは現フレー
ムの雑音除去後のフレーム間差分テーブルと、現フレー
ムのフレーム内テーブルとを論理演算処理して移動物体
テーブルを作成する移動物体抽出回路とを備え、Ｎ／ｎ
×Ｍ／ｍサイズの２値ｎ ＩＴＩ のテーブルを用いて移動物体を抽出する方式とすること
を特徴としている。 〔発明の実施例および作用〕 以下、図面により本発明の詳細な説明する。 第１図は本発明に用いる装置のブロック構成図である。 １は以下に述べる各回路を制御するプロセッサである。 ２はＮ×Ｍサイズの濃淡画像を記憶する画像メモリであ
る。３はＮ×Ｍサイズの画像メモリ２をｎ×ｍサイズの
サブフレームに分割する分割制御回路であり、サブフレ
ーム内の各画素の読出し制御を行う。４はしきい値回路
であり、分割制御回路３により読出されたサフフレーム
に対して、所定の濃度レベルＯ以−１−の画素が存在す
れば「１」、存在しなければ「０」にサブフレームを２
値化［７て、（′！Ｊ−）×（当ザイズの２値の）ｒｌ
Ｉ（＋ レーム内テーブル（１）祭作成する。５ａ及び５ｂはメ
モリであり、しきい値回路４で作成したフレーム内テー
ブルを格納する。メモリ５ａ、５ｂには交ｌン一に現フ
レーム（ｉ）、前フレーム（ｉ−１）のフレ−１１内テ
ーブル（ｉ）、（ｉ−１）か格納される。６はフレーｌ
−間差分回路であり、メモリ５ａ、５ｂに格納されてい
る現フレーム（ｉ）及び前フレーム（ｉ−１）のフレー
ム内チーフル間で排他的論理和演算に行って、フレ−１
１内テーブル（ｉ）を作成する。７ａ、７ｂはメモリで
あり、７ａ（７ｂ）にはフレ−１１間差分回路６で作成
したフレ−１１間差分テーブル（））を格納する。メモ
リ７ｂ（７ａ）には、以下に述べる雑音除去回路８で１
車”音除去されたフレーム間差分テーブル（ｉ−１）を
格納する。７．′１．７ｂには新ＩＩＩのフレーム間差
分テーブルが交互に格納される。８は雑音除去回路であ
り、フレーム間差分テーブルＮ）の２値画像に対して、
微小な線幅、例えば線幅１の図形を雑音とみなしてこれ
を除去してメモリ７ａに格納する。９は静止抽出回路で
あり、雑音除去回路８で雑音除去されたフレーム間差分
テーブル（ｊ）に対して、各要素が全て「０」であれは
移動物体がないとみなしてフレーム状態信号１０をオン
とする。「１」の要素があれば移動物体が抽出されたと
してフレーム状態信号１０をオフとする。１１ば移動物
体抽出回路であり、フレーム状態信号１０がオフであれ
ば、メモリ５ａ、５ｂのいずれかに格納されているフレ
ーム内テーブル（ｉ）と雑音除去されたフレーム間差分
テーブル（１）とで論理積演算を施して移動物体テーブ
ル（ｉ＞を作成する。また、フレーム状態信号がオンの
場合には、２つの方法がある。第］の方法は、フレーム
内テーブル（］）と前フレーム（ｊ−１）の雑音除去さ
れたフレーム間差分テーブル（ｉ −１）とで論理積演
算を施して、移動物体テーブル（ｉ）を作成する。第２
の方法は、フレーム内テーブル（ｊ）どフレ−１１間差
分テーブル（ｉ −１）とで論理積演算を施し、両テー
ブル間で「１」が重なる要素を含む連結領域をフレーム
内テーブル（ｉ）から抽出して移動物体テーブル（ｉ）
を作成する。 １２はメモリであＩＪ、移動物体テーブル（ｉ）を格納
する。 次に移動物体の抽出過程を説明する。第２図は移動物体
抽出回ｉｉ４＋１に第１の方法を用いたときの移動物体
の抽出過程を示す概念図である。１３ａ、＋３ｂ、１３
ｃはそれぞれフレーム（ｉ −１）、（ｉ）、（ｉ ＋
１ ）の原画像（ｉ−１）、（ｉ）、（ｉ＋１）であ
る。Ｄ’Ｘ画像１；３ａ、１３ｂ、１３ｃには物体Ａ、
Ｂ、Ｃがある。図では簡ｔ４ｔのため２値の図形で示し
であるが、実際には背景とともに濃淡画像である。 また、原画像の大きさをＮＸＮ、サブフレームの大きさ
をｎ Ｘ ｎとしている。１４ａ、＋４ｂ、１４ｃはそ
れぞれ原画像（ｉ−１）、（ｉ）、（ｉ＋１）のフレー
ム内テーブル（ｉ−１）、（ｉ）、（ｉ ＋１ ）を示
す。図中空白は「０」髪示す。１５ａ、１５ｂはフレー
ム間差分テーブル（１）、（ｉ＋１）を示す。１６ａ、
１６ｂは雑音除去を施したフレーム間差分テーブル（ｊ
）、（ｉ＋１）を示す。＋７ａ、１７ｂは移動物体テー
ブル（１）、（ｉ＋１）を示す。 原画像（ｉ ＋）１３ａは分割制御回路３によりｎ
Ｘ ｎサイズのサブフレームに分割され、各サブフレー
ムの画像が画像メモリ２より順次読出されてしきい値回
路４に入力される。しきい値回路４はサブフレーム内に
所定の濃度レベルＯ以−１−の画素があれば「１」とし
て（Ｎ−ＸＮ−）サイズの２値■１ ｎ のフレーム内テーブル（ｉ −１Ｈ４ａを作成する。 原画像（ｉ−１）＋３ａでは物体Ａ、 Ｂに濃度レベル
０以Ｉ−の画素を含んでいる。物体Ｃには０以上の画素
を含んでいないため、フレーム内テーブル（ｉ−１）で
物体Ｃが削除される。次のフレームである原画像（ｉ）
１３ｂは物体Ａ、Ｃが図の様に移動し、さらに物体Ａは
変形して移動したことを示している。また物体Ｂは移動
はしていないが、変形していることを示している。しき
い値回路４は同様にして原画像（ｉ ）１３ｂをしきい
値処理してフレーム内テーブル（ｉ ）１４ｂを作成す
る。物体Ｃは移動したが、濃淡レベル以１−の画素に含
んでいないため、フレーム内テーブル（ｉ Ｎ４ｂには
現われていない。次のフレームの原画像（ｉ ＋ １
）＋３ｃｌｊ物体Δ、１３、Ｃともに移動はしていない
が、物体Ａが変形していることを示している。同様にし
て、しきい値開路４によりフレーム内チーフルい十１−
Ｎ４ｃが作成される。フレーム内テーブル０）＋４ｂ及
びフレーノ、内テーブル（ｉ−１）１４ａがそれぞれメ
モリ５ａ、５ｂに格納されているとすると、フレーム間
差分回路６は両テーブル間（（ｊ）、（ｉ−１））で排
他的論理和演算を施し、演算結果であるフ１ノー！１間
差分テーブル（ｉ）１５ａをメモリ７＃］に格納する。 フレーム間差分テーブル（ｉ Ｎ５ａは物体Ａが移動し
たことを抽出しており、さらに物体Ｈの変形箇所を抽出
していることを示している。雑音除去回路８はフレーム
間差分テーブル（ｉ Ｎ５ａに対して、微小な線幅、こ
こでは線幅１以ｌりの図形を微小変動した物体あるいは
雑音とみなして、本来必要な移動を伴う認識対象物と区
別し、こオしらを削除する。雑音除去後のフレ−１１間
差分テーブルい）１６ａは物体Ｂの変形箇所か削除され
、物体＋３が静１１状態であるとみなしていることを示
している。この雑音除去されたフレ−１１間差分テーブ
ル（ｉＮ６ａはメモリ７ａに格納される。静１１−抽出
回路９はフレ−１１間差分テーブル（ｉＮｆｉ＋ｉに［
］］を含んでいるので、移動物体が存在しているとして
、フレーム状態信号１０をオフとする。移動物体抽出回
路１１はフレーム状態信号１０がオフであるので、メモ
リ５ａに格納されているフレーム内テーブル（ｉ ）１
４ｂとメモリ７ａに格納されているフレ−１１間差分テ
ーブル（ｉ）＋６ａとで論理積演算を施して、演算結果
である移動物体テーブル（ｉ ）＋７ａをメモリ１２に
格納する。移動物体テーブル（ｉ Ｎ７ａの「１」の要
素は移動後の物体Ａの存在領域を抽出していることを示
している。 次のフレーム（ｉ＋１）に対するフレーム内テーブル（
ｉ ＋ １ ）＋４ｃけメモリ５ｂに格納される。フレ
−１１間差分回路６はフレーム内テーブル（ｉ）＋４ｂ
、（ｊ ＋１ ）１４ｃを用いてフレーム間差分テーブ
ル（ｊ＋１）＋５ｂを作成し、これをメモリ７ｂに−】
１− 格納する。フレーム間差分テーブル（ｉ＋ｌＮ５ｂは物
体Ａの変形箇所のみを抽出していることを示している。 雑音除去回路８はメモリ７ｂに格納されているフレーム
間差分テーブル（ｉ＋１）＋５ｂに対して雑音除去を行
い、結果をメモリ７ｂに格納する。フレーム間差分テー
ブル（ｉ ＋］ Ｎ６ｂは物体Ａの変形箇所が削除され
、物体Ａが静止状態であるとみなしていることを示して
いる。静止抽出回路９はフレーム間差分テーブル（ｉ
＋ Ｉ Ｎ６ｂが全て「０」の要素であることから、全
ての物体が静１１−状態であるとしてフレーム状態信号
１０をオンとする。移動物体抽出回路１１はフレーム状
態信号１０がオンであるので、フレーム内テーブル（ｉ
＋１ ）１４ｃとメモリ７ａに格納されている前フレー
ムの雑音除去後のフレーム間差分テーブル（ｉ）１６ａ
とで論理積演算を施して、演算結果である移動物体テー
ブル（ｉ ＋ １ ）１７ｂをメモリ１２に格納する。 物体が全て静１に状態である場合には、前フレームのフ
レーム間差分テーブル（ｉ ）１６ａを用いて論理積演
算を行っているので、移動物体テーブル（ｊ＋１ ）１
７ｂは１７ａと同一パタンのテーブルが得られる。認識
対象物である移動物体Ａの抽出は原画像と移動物体テー
ブルが示す物体Ａのの存在領域とから容易に行うことが
できる。 第３図は線幅１以下の図形を削除する雑音除去回路８の
具体例として、細線化と太線化による方法を示している
。１８はフレーム間差分テーブル（ｊＮ５ａの細線化後
の結果であり、１９ａと１９ｂは細線化のためのマスク
を示している。２０は細線化後のフレーム間差分テーブ
ル（ｉ）１８を太線化した結果であり、雑音除去後のフ
レーム間差分テーブル（ｉＨ６ａとなる。１９ａ、１９
ｂのマスクで「−」はｄｏｎ’ｔ ｃａｒｅを示してい
る。細線化は、まずマスク１１）ａを矢印の方向にスキ
ャンしながら、マスク１９ａと同一のバタンかフレーム
間差分テーブルにあればその中心画素「１」を「Ｏ」に
変える。同様にマスク１９ｂについても矢印の方向にス
キャンして行う。これにより、線幅１の図形が削除され
ると同時に、他の図形についてはＸ軸方向、ｙ軸方向と
もに１画素ずつ収縮される。収縮された図形を１１貫形
にもどすために太線化をｔｊう。太線化は、まず細線化
で用いたマスク１９ｄを細線化とは）φｔＪ゛向にスキ
Ｙンし、マスクＩ ！ｌ ｒ＋と同一のバタンがフレ−
１２間差分テーブル１８にあれは、図中の「０」で７バ
した位置の画素を「０」 から［１ｊに変える。 同様にしてマスク１９１）を用いて細線化とは）φ方向
にスキャンして行う。これにより、Ｘ軸方向、ｙＩＩＩ
Ｉ１１方向ともに１画素ずつ拡大されて、ツノｘ形が復
元される。 第４図は移動物体抽出回路１１に第２の方法を用いたと
きの移動物体の抽出過程を示す概念図である。第４図で
は第２図と同一のｊ原画像を用いているので、雑音除去
後のフレ−１１間差分テーブル（ｉ ＋ １ ）＋６ｂ
までの抽出過程が第２図と同一であり、これらについて
は説明を省略する。雑音除去後のフレーム間差分テーブ
ル（ｉ ＋Ｉ Ｎ６１）は全ての要素が「０」であるの
で、篩土抽出回路９は全ての物体が静上状態であると【
ッてフレーム状態信ｖ； ｌ （ｌをオンとする。移動
物体抽出回路１１はフレーム状態（Ｍ 、ｊ） ］ Ｑ
をオンであるので、フレーム内テーブル（ｉ ＋ ｉ
Ｎ４ｃどメモリ７ａに格納されている前フレー１５の雑
音除去後のフレ−１２間差分テーブル（ｊ）ｌｆｉａと
で論理積演算を施す。さらに、この論理ＩＫ演算でＰ）
、：、れだ「１」の要素の連結成分に対応するフレー
ム内テーブル（ｉ ＋１ ）１４ｃの連結成分を抽出す
る。この連結成分を移動物体の存在領域として、移動物
体テーブル（ｊ＋ １ ）＋７ｃを作成してメモリ１２
に格納する。第２図に示した移動物体テーブル（ｊ＋１
）１７ｂでは、原画像（ｊ＋１）］：′Ｉｃの物体Ａ
の部分領域を示しているのに対して。 第４図に示した移動物体テーブル（ｉ ＋ １ ）＋７
ｃでは、物体Ａの全領域を示している。 「発明の効果〕 以上の説明から明らかな如く、本発明によれば次のよう
な効果が得られる。 （］）（Ｎ−×Ｍ）サイズの２値のテーブルを用いｎ
Ｔｎ て移動物体を抽出しているので、Ｎ×Ｍサイズの濃淡画
像を直接扱うよりも剖算量が数桁少ない。 （２）フレーム間でテーブルの差分をとっているので、
背景画像に認識対象物と同一の濃度レベルの領域があっ
ても、背景画像に動きがなければ背景画像から認識対象
物を分離することができる。 に３）認識対象物の抽出に必要な濃度レベルθでしきい
値処理して２値のフレーム内テーブルを作成しているの
で、複数の移動物体が存在していても濃度レベルがθ以
下の移動物体を抽出することはない。 （４）フレ−１１間差分テーブルは微小な線幅を除去し
ているので、認識対象物と同程度の濃度レベルを持つ不
必要な物体あるいは背景画像の一部が多少移動していて
もこれらを抽出することはない。 （５）フレーム間での特徴点の対応づけを必要としない
ので、対象物体が剛体である必要がない。 （６）移動物体が存在しないと思われる場合には、前フ
レームのフレーム間差分テーブルを用いて移動物体テー
ブルを作成しているので、！！識対象物が一時的に静＋
ｈ状態であっても抽出することができる。
フレーム間でこの特徴点の対応づｉｔ を行って移動物
体の抽出と移動バク１−ルの抽出に行う方法がある〔谷
内ＩＴＩ：”多重画像を利用したシーンの理解″、情報
処理、ＶＯＬ、 ２４゜Ｎｏ、 １２． ’８３］。も
し、移動物体が剛体であると仮定すると、特徴点の近傍
の点では似たような動きをすると考えられることから、
弛緩法等の方法で特徴点の対応づけを行うことができる
。しかし、上記のような方法では、物体を剛体と仮定し
ているため、一般の物体には適用できないという問題が
ある。また、前述した２つの方法は、いずれも濃淡画像
を用いて移動物体抽出処理を行っているため、計算量が
膨大になるという問題もある。 〔発明が解決しようとする問題点〕 本発明は、上記した従来方法での問題点を解決し、少な
い計算量により、剛体とは限らない複数の移動物体の中
から概略な濃度レベルが既知な認識対象物体を背景から
分離して抽出する移動物体抽出方式を提供することを目
的とする。 〔問題点を解決するための手段〕 本発明は、Ｎ×Ｍサイズの画像をｎ×ｍサイズのサブフ
レームに分割し、このサブフレーム内に所定の濃度レベ
ル以上の画素があれば「１」とし成するしきい値回路と
、現在および前回のフレーム内テーブル間で差分をとり
フレーム間差分テーブルを作成するフレーム間差分回路
と、このフレ一ム間差分テーブルの微小な線幅を除去す
る雑音除去回路と、雑音除去後のフレーム間差分テーブ
ルがすべて「０」であればフレーム状態信号をオンとす
る静１１−抽出回路と、フレーム状態信号がオンあるい
はオフであるのに応じて、前フレームあるいは現フレー
ムの雑音除去後のフレーム間差分テーブルと、現フレー
ムのフレーム内テーブルとを論理演算処理して移動物体
テーブルを作成する移動物体抽出回路とを備え、Ｎ／ｎ
×Ｍ／ｍサイズの２値ｎ ＩＴＩ のテーブルを用いて移動物体を抽出する方式とすること
を特徴としている。 〔発明の実施例および作用〕 以下、図面により本発明の詳細な説明する。 第１図は本発明に用いる装置のブロック構成図である。 １は以下に述べる各回路を制御するプロセッサである。 ２はＮ×Ｍサイズの濃淡画像を記憶する画像メモリであ
る。３はＮ×Ｍサイズの画像メモリ２をｎ×ｍサイズの
サブフレームに分割する分割制御回路であり、サブフレ
ーム内の各画素の読出し制御を行う。４はしきい値回路
であり、分割制御回路３により読出されたサフフレーム
に対して、所定の濃度レベルＯ以−１−の画素が存在す
れば「１」、存在しなければ「０」にサブフレームを２
値化［７て、（′！Ｊ−）×（当ザイズの２値の）ｒｌ
Ｉ（＋ レーム内テーブル（１）祭作成する。５ａ及び５ｂはメ
モリであり、しきい値回路４で作成したフレーム内テー
ブルを格納する。メモリ５ａ、５ｂには交ｌン一に現フ
レーム（ｉ）、前フレーム（ｉ−１）のフレ−１１内テ
ーブル（ｉ）、（ｉ−１）か格納される。６はフレーｌ
−間差分回路であり、メモリ５ａ、５ｂに格納されてい
る現フレーム（ｉ）及び前フレーム（ｉ−１）のフレー
ム内チーフル間で排他的論理和演算に行って、フレ−１
１内テーブル（ｉ）を作成する。７ａ、７ｂはメモリで
あり、７ａ（７ｂ）にはフレ−１１間差分回路６で作成
したフレ−１１間差分テーブル（））を格納する。メモ
リ７ｂ（７ａ）には、以下に述べる雑音除去回路８で１
車”音除去されたフレーム間差分テーブル（ｉ−１）を
格納する。７．′１．７ｂには新ＩＩＩのフレーム間差
分テーブルが交互に格納される。８は雑音除去回路であ
り、フレーム間差分テーブルＮ）の２値画像に対して、
微小な線幅、例えば線幅１の図形を雑音とみなしてこれ
を除去してメモリ７ａに格納する。９は静止抽出回路で
あり、雑音除去回路８で雑音除去されたフレーム間差分
テーブル（ｊ）に対して、各要素が全て「０」であれは
移動物体がないとみなしてフレーム状態信号１０をオン
とする。「１」の要素があれば移動物体が抽出されたと
してフレーム状態信号１０をオフとする。１１ば移動物
体抽出回路であり、フレーム状態信号１０がオフであれ
ば、メモリ５ａ、５ｂのいずれかに格納されているフレ
ーム内テーブル（ｉ）と雑音除去されたフレーム間差分
テーブル（１）とで論理積演算を施して移動物体テーブ
ル（ｉ＞を作成する。また、フレーム状態信号がオンの
場合には、２つの方法がある。第］の方法は、フレーム
内テーブル（］）と前フレーム（ｊ−１）の雑音除去さ
れたフレーム間差分テーブル（ｉ −１）とで論理積演
算を施して、移動物体テーブル（ｉ）を作成する。第２
の方法は、フレーム内テーブル（ｊ）どフレ−１１間差
分テーブル（ｉ −１）とで論理積演算を施し、両テー
ブル間で「１」が重なる要素を含む連結領域をフレーム
内テーブル（ｉ）から抽出して移動物体テーブル（ｉ）
を作成する。 １２はメモリであＩＪ、移動物体テーブル（ｉ）を格納
する。 次に移動物体の抽出過程を説明する。第２図は移動物体
抽出回ｉｉ４＋１に第１の方法を用いたときの移動物体
の抽出過程を示す概念図である。１３ａ、＋３ｂ、１３
ｃはそれぞれフレーム（ｉ −１）、（ｉ）、（ｉ ＋
１ ）の原画像（ｉ−１）、（ｉ）、（ｉ＋１）であ
る。Ｄ’Ｘ画像１；３ａ、１３ｂ、１３ｃには物体Ａ、
Ｂ、Ｃがある。図では簡ｔ４ｔのため２値の図形で示し
であるが、実際には背景とともに濃淡画像である。 また、原画像の大きさをＮＸＮ、サブフレームの大きさ
をｎ Ｘ ｎとしている。１４ａ、＋４ｂ、１４ｃはそ
れぞれ原画像（ｉ−１）、（ｉ）、（ｉ＋１）のフレー
ム内テーブル（ｉ−１）、（ｉ）、（ｉ ＋１ ）を示
す。図中空白は「０」髪示す。１５ａ、１５ｂはフレー
ム間差分テーブル（１）、（ｉ＋１）を示す。１６ａ、
１６ｂは雑音除去を施したフレーム間差分テーブル（ｊ
）、（ｉ＋１）を示す。＋７ａ、１７ｂは移動物体テー
ブル（１）、（ｉ＋１）を示す。 原画像（ｉ ＋）１３ａは分割制御回路３によりｎ
Ｘ ｎサイズのサブフレームに分割され、各サブフレー
ムの画像が画像メモリ２より順次読出されてしきい値回
路４に入力される。しきい値回路４はサブフレーム内に
所定の濃度レベルＯ以−１−の画素があれば「１」とし
て（Ｎ−ＸＮ−）サイズの２値■１ ｎ のフレーム内テーブル（ｉ −１Ｈ４ａを作成する。 原画像（ｉ−１）＋３ａでは物体Ａ、 Ｂに濃度レベル
０以Ｉ−の画素を含んでいる。物体Ｃには０以上の画素
を含んでいないため、フレーム内テーブル（ｉ−１）で
物体Ｃが削除される。次のフレームである原画像（ｉ）
１３ｂは物体Ａ、Ｃが図の様に移動し、さらに物体Ａは
変形して移動したことを示している。また物体Ｂは移動
はしていないが、変形していることを示している。しき
い値回路４は同様にして原画像（ｉ ）１３ｂをしきい
値処理してフレーム内テーブル（ｉ ）１４ｂを作成す
る。物体Ｃは移動したが、濃淡レベル以１−の画素に含
んでいないため、フレーム内テーブル（ｉ Ｎ４ｂには
現われていない。次のフレームの原画像（ｉ ＋ １
）＋３ｃｌｊ物体Δ、１３、Ｃともに移動はしていない
が、物体Ａが変形していることを示している。同様にし
て、しきい値開路４によりフレーム内チーフルい十１−
Ｎ４ｃが作成される。フレーム内テーブル０）＋４ｂ及
びフレーノ、内テーブル（ｉ−１）１４ａがそれぞれメ
モリ５ａ、５ｂに格納されているとすると、フレーム間
差分回路６は両テーブル間（（ｊ）、（ｉ−１））で排
他的論理和演算を施し、演算結果であるフ１ノー！１間
差分テーブル（ｉ）１５ａをメモリ７＃］に格納する。 フレーム間差分テーブル（ｉ Ｎ５ａは物体Ａが移動し
たことを抽出しており、さらに物体Ｈの変形箇所を抽出
していることを示している。雑音除去回路８はフレーム
間差分テーブル（ｉ Ｎ５ａに対して、微小な線幅、こ
こでは線幅１以ｌりの図形を微小変動した物体あるいは
雑音とみなして、本来必要な移動を伴う認識対象物と区
別し、こオしらを削除する。雑音除去後のフレ−１１間
差分テーブルい）１６ａは物体Ｂの変形箇所か削除され
、物体＋３が静１１状態であるとみなしていることを示
している。この雑音除去されたフレ−１１間差分テーブ
ル（ｉＮ６ａはメモリ７ａに格納される。静１１−抽出
回路９はフレ−１１間差分テーブル（ｉＮｆｉ＋ｉに［
］］を含んでいるので、移動物体が存在しているとして
、フレーム状態信号１０をオフとする。移動物体抽出回
路１１はフレーム状態信号１０がオフであるので、メモ
リ５ａに格納されているフレーム内テーブル（ｉ ）１
４ｂとメモリ７ａに格納されているフレ−１１間差分テ
ーブル（ｉ）＋６ａとで論理積演算を施して、演算結果
である移動物体テーブル（ｉ ）＋７ａをメモリ１２に
格納する。移動物体テーブル（ｉ Ｎ７ａの「１」の要
素は移動後の物体Ａの存在領域を抽出していることを示
している。 次のフレーム（ｉ＋１）に対するフレーム内テーブル（
ｉ ＋ １ ）＋４ｃけメモリ５ｂに格納される。フレ
−１１間差分回路６はフレーム内テーブル（ｉ）＋４ｂ
、（ｊ ＋１ ）１４ｃを用いてフレーム間差分テーブ
ル（ｊ＋１）＋５ｂを作成し、これをメモリ７ｂに−】
１− 格納する。フレーム間差分テーブル（ｉ＋ｌＮ５ｂは物
体Ａの変形箇所のみを抽出していることを示している。 雑音除去回路８はメモリ７ｂに格納されているフレーム
間差分テーブル（ｉ＋１）＋５ｂに対して雑音除去を行
い、結果をメモリ７ｂに格納する。フレーム間差分テー
ブル（ｉ ＋］ Ｎ６ｂは物体Ａの変形箇所が削除され
、物体Ａが静止状態であるとみなしていることを示して
いる。静止抽出回路９はフレーム間差分テーブル（ｉ
＋ Ｉ Ｎ６ｂが全て「０」の要素であることから、全
ての物体が静１１−状態であるとしてフレーム状態信号
１０をオンとする。移動物体抽出回路１１はフレーム状
態信号１０がオンであるので、フレーム内テーブル（ｉ
＋１ ）１４ｃとメモリ７ａに格納されている前フレー
ムの雑音除去後のフレーム間差分テーブル（ｉ）１６ａ
とで論理積演算を施して、演算結果である移動物体テー
ブル（ｉ ＋ １ ）１７ｂをメモリ１２に格納する。 物体が全て静１に状態である場合には、前フレームのフ
レーム間差分テーブル（ｉ ）１６ａを用いて論理積演
算を行っているので、移動物体テーブル（ｊ＋１ ）１
７ｂは１７ａと同一パタンのテーブルが得られる。認識
対象物である移動物体Ａの抽出は原画像と移動物体テー
ブルが示す物体Ａのの存在領域とから容易に行うことが
できる。 第３図は線幅１以下の図形を削除する雑音除去回路８の
具体例として、細線化と太線化による方法を示している
。１８はフレーム間差分テーブル（ｊＮ５ａの細線化後
の結果であり、１９ａと１９ｂは細線化のためのマスク
を示している。２０は細線化後のフレーム間差分テーブ
ル（ｉ）１８を太線化した結果であり、雑音除去後のフ
レーム間差分テーブル（ｉＨ６ａとなる。１９ａ、１９
ｂのマスクで「−」はｄｏｎ’ｔ ｃａｒｅを示してい
る。細線化は、まずマスク１１）ａを矢印の方向にスキ
ャンしながら、マスク１９ａと同一のバタンかフレーム
間差分テーブルにあればその中心画素「１」を「Ｏ」に
変える。同様にマスク１９ｂについても矢印の方向にス
キャンして行う。これにより、線幅１の図形が削除され
ると同時に、他の図形についてはＸ軸方向、ｙ軸方向と
もに１画素ずつ収縮される。収縮された図形を１１貫形
にもどすために太線化をｔｊう。太線化は、まず細線化
で用いたマスク１９ｄを細線化とは）φｔＪ゛向にスキ
Ｙンし、マスクＩ ！ｌ ｒ＋と同一のバタンがフレ−
１２間差分テーブル１８にあれは、図中の「０」で７バ
した位置の画素を「０」 から［１ｊに変える。 同様にしてマスク１９１）を用いて細線化とは）φ方向
にスキャンして行う。これにより、Ｘ軸方向、ｙＩＩＩ
Ｉ１１方向ともに１画素ずつ拡大されて、ツノｘ形が復
元される。 第４図は移動物体抽出回路１１に第２の方法を用いたと
きの移動物体の抽出過程を示す概念図である。第４図で
は第２図と同一のｊ原画像を用いているので、雑音除去
後のフレ−１１間差分テーブル（ｉ ＋ １ ）＋６ｂ
までの抽出過程が第２図と同一であり、これらについて
は説明を省略する。雑音除去後のフレーム間差分テーブ
ル（ｉ ＋Ｉ Ｎ６１）は全ての要素が「０」であるの
で、篩土抽出回路９は全ての物体が静上状態であると【
ッてフレーム状態信ｖ； ｌ （ｌをオンとする。移動
物体抽出回路１１はフレーム状態（Ｍ 、ｊ） ］ Ｑ
をオンであるので、フレーム内テーブル（ｉ ＋ ｉ
Ｎ４ｃどメモリ７ａに格納されている前フレー１５の雑
音除去後のフレ−１２間差分テーブル（ｊ）ｌｆｉａと
で論理積演算を施す。さらに、この論理ＩＫ演算でＰ）
、：、れだ「１」の要素の連結成分に対応するフレー
ム内テーブル（ｉ ＋１ ）１４ｃの連結成分を抽出す
る。この連結成分を移動物体の存在領域として、移動物
体テーブル（ｊ＋ １ ）＋７ｃを作成してメモリ１２
に格納する。第２図に示した移動物体テーブル（ｊ＋１
）１７ｂでは、原画像（ｊ＋１）］：′Ｉｃの物体Ａ
の部分領域を示しているのに対して。 第４図に示した移動物体テーブル（ｉ ＋ １ ）＋７
ｃでは、物体Ａの全領域を示している。 「発明の効果〕 以上の説明から明らかな如く、本発明によれば次のよう
な効果が得られる。 （］）（Ｎ−×Ｍ）サイズの２値のテーブルを用いｎ
Ｔｎ て移動物体を抽出しているので、Ｎ×Ｍサイズの濃淡画
像を直接扱うよりも剖算量が数桁少ない。 （２）フレーム間でテーブルの差分をとっているので、
背景画像に認識対象物と同一の濃度レベルの領域があっ
ても、背景画像に動きがなければ背景画像から認識対象
物を分離することができる。 に３）認識対象物の抽出に必要な濃度レベルθでしきい
値処理して２値のフレーム内テーブルを作成しているの
で、複数の移動物体が存在していても濃度レベルがθ以
下の移動物体を抽出することはない。 （４）フレ−１１間差分テーブルは微小な線幅を除去し
ているので、認識対象物と同程度の濃度レベルを持つ不
必要な物体あるいは背景画像の一部が多少移動していて
もこれらを抽出することはない。 （５）フレーム間での特徴点の対応づけを必要としない
ので、対象物体が剛体である必要がない。 （６）移動物体が存在しないと思われる場合には、前フ
レームのフレーム間差分テーブルを用いて移動物体テー
ブルを作成しているので、！！識対象物が一時的に静＋
ｈ状態であっても抽出することができる。
第１図は本発明に用いる一実施例装置のプロンり構成図
、第２図は本発明による移動物体の抽出過程の一実施例
を示す図、第３図は雑音除去方法の説明図、第４図は本
発明に”よる移動物体の抽出過程の他の実施例を示す図
である。 〈符号の説明〉 Ｉ・・・プロセッサ ２・・画像メモリ３・・・
分割制御回路 ４・・・しきい値回路６・・・フレ
ーム間差分回路 ８・・雑音除去回路 １０・・・フレーム状態信号
１１・・・移動物体抽出回路 ＋３ａ、１３ｂ、１３ｃ
・・・原画像１４ａ、１．４ｂ、１４ｃｍフレーム内テ
ーブル１５ａ、１５ｂ・・・フレーム間差分テーブル１
６ａ、＋６ｂ・・雑音除去後のフレーム間差分テーブル
１７ａ、＋７ｂ・・移動物体テーブル １８・・・細線化後のフレーム間差分テーブル１９ａ、
＋９ｂ・”７スク ２０・・・太線化後のフレーム間差分テーブル特許出願
人 日本電信電話株式会社 代理人弁理士 中 村 純之助 才２図 矛３ご １７５゜ （プζ、ネ１ミ化イラし） ｔ４ 肌
、第２図は本発明による移動物体の抽出過程の一実施例
を示す図、第３図は雑音除去方法の説明図、第４図は本
発明に”よる移動物体の抽出過程の他の実施例を示す図
である。 〈符号の説明〉 Ｉ・・・プロセッサ ２・・画像メモリ３・・・
分割制御回路 ４・・・しきい値回路６・・・フレ
ーム間差分回路 ８・・雑音除去回路 １０・・・フレーム状態信号
１１・・・移動物体抽出回路 ＋３ａ、１３ｂ、１３ｃ
・・・原画像１４ａ、１．４ｂ、１４ｃｍフレーム内テ
ーブル１５ａ、１５ｂ・・・フレーム間差分テーブル１
６ａ、＋６ｂ・・雑音除去後のフレーム間差分テーブル
１７ａ、＋７ｂ・・移動物体テーブル １８・・・細線化後のフレーム間差分テーブル１９ａ、
＋９ｂ・”７スク ２０・・・太線化後のフレーム間差分テーブル特許出願
人 日本電信電話株式会社 代理人弁理士 中 村 純之助 才２図 矛３ご １７５゜ （プζ、ネ１ミ化イラし） ｔ４ 肌
Claims (2)
- （１）濃淡動画像中の移動物体を抽出する移動物体抽出
方式において、Ｎ×Ｍサイズの画像をｎ×ｍサイズのサ
ブフレームに分割する分割制御回路と、サブフレーム内
に所定の濃度レベル以上の画素があれば「１」としてＮ
／ｎ×Ｍ／ｍ個の２値のフレーム内テーブルを作成する
しきい値回路と、現フレームおよび前フレームのフレー
ム内テーブル間で差分をとりフレーム間差分テーブルを
作成するフレーム間差分回路と、フレーム間差分テーブ
ル中の微小な線幅を除去する雑音除去回路と、雑音除去
後のフレーム間差分テーブルがすべて「０」である場合
は現フレームのフレーム内テーブルと前フレームの雑音
除去後のフレーム間差分テーブルとで論理積演算を施し
、かつ、雑音除去後のフレーム間差分テーブル中に「１
」を含む場合は現フレームのフレーム内テーブルと雑音
除去後のフレーム間差分テーブルとで論理積演算を施し
て移動物体テーブルを作成する移動物体抽出回路とを具
備して、Ｎ／ｎ×Ｍ／ｍ個の２値のテーブルを用いて移
動物体を抽出することを特徴とする移動物体抽出方式。 - （２）濃淡動画像中の移動物体を抽出する移動物体抽出
方式において、Ｎ×Ｍサイズの画像をｎ×ｍサイズのサ
ブフレームに分割する分割制御回路と、サブフレーム内
に所定の濃度レベル以上の画素があれば「１」としてＮ
／ｎ×Ｍ／ｍ個の２値のフレーム内テーブルを作成する
しきい値回路と、現フレームおよび前フレームのフレー
ム内テーブル間で差分をとりフレーム間差分テーブルを
作成するフレーム間差分回路と、フレーム間差分テーブ
ル中の微小な線幅を除去する雑音除去回路と、雑音除去
後のフレーム間差分テーブルがすべて「０」である場合
は現フレームのフレーム内テーブルと前フレームの雑音
除去後のフレーム間差分テーブルとで論理積演算を施し
、かつ、雑音除去後のフレーム間差分テーブル中に「１
」を含む場合は現フレームのフレーム内テーブルと雑音
除去後のフレーム間差分テーブルとで論理積演算を施し
該論理積演算から得られた「１」の要素の連結成分に対
応する現フレームの前フレーム内テーブルの連結成分を
抽出して移動物体テーブルを作成する移動物体抽出回路
とを具備して、Ｎ／ｎ×Ｍ／ｍ個の２値のテーブルを用
いて移動物体を抽出することを特徴とする移動物体抽出
方式。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60165763A JPS6226992A (ja) | 1985-07-29 | 1985-07-29 | 移動物体抽出方式 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP60165763A JPS6226992A (ja) | 1985-07-29 | 1985-07-29 | 移動物体抽出方式 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPS6226992A true JPS6226992A (ja) | 1987-02-04 |
Family
ID=15818578
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP60165763A Pending JPS6226992A (ja) | 1985-07-29 | 1985-07-29 | 移動物体抽出方式 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPS6226992A (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS633918U (ja) * | 1986-06-25 | 1988-01-12 | ||
| JPS63296174A (ja) * | 1987-05-28 | 1988-12-02 | Toshiba Corp | 撮像装置による異常検知装置 |
| JPH0664613B2 (ja) * | 1988-08-08 | 1994-08-22 | ヒユーズ・エアクラフト・カンパニー | 散乱物が存在する背景内にある目標物を自動獲得するための装置及び方法 |
| WO2010116400A1 (ja) * | 2009-03-30 | 2010-10-14 | 富士通株式会社 | 被写体動き検出装置および方法 |
| JP2015069412A (ja) * | 2013-09-30 | 2015-04-13 | 株式会社Ｊｖｃケンウッド | 動領域検出装置 |
-
1985
- 1985-07-29 JP JP60165763A patent/JPS6226992A/ja active Pending
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS633918U (ja) * | 1986-06-25 | 1988-01-12 | ||
| JPS63296174A (ja) * | 1987-05-28 | 1988-12-02 | Toshiba Corp | 撮像装置による異常検知装置 |
| JPH0664613B2 (ja) * | 1988-08-08 | 1994-08-22 | ヒユーズ・エアクラフト・カンパニー | 散乱物が存在する背景内にある目標物を自動獲得するための装置及び方法 |
| WO2010116400A1 (ja) * | 2009-03-30 | 2010-10-14 | 富士通株式会社 | 被写体動き検出装置および方法 |
| JP5177284B2 (ja) * | 2009-03-30 | 2013-04-03 | 富士通株式会社 | 被写体動き検出装置および方法 |
| US8644555B2 (en) | 2009-03-30 | 2014-02-04 | Fujitsu Limited | Device and method for detecting movement of object |
| JP2015069412A (ja) * | 2013-09-30 | 2015-04-13 | 株式会社Ｊｖｃケンウッド | 動領域検出装置 |
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