KR100414432B1 - 윤곽추출장치 - Google Patents

윤곽추출장치 Download PDF

Info

Publication number
KR100414432B1
KR100414432B1 KR1019960007625A KR19960007625A KR100414432B1 KR 100414432 B1 KR100414432 B1 KR 100414432B1 KR 1019960007625 A KR1019960007625 A KR 1019960007625A KR 19960007625 A KR19960007625 A KR 19960007625A KR 100414432 B1 KR100414432 B1 KR 100414432B1
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
contour
model
contour model
image
unit
Prior art date
Application number
KR1019960007625A
Other languages
English (en)
Other versions
KR960036559A (ko
Inventor
쇼이치 아라키
나오카즈 요코야
Original Assignee
마츠시타 덴끼 산교 가부시키가이샤
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 마츠시타 덴끼 산교 가부시키가이샤 filed Critical 마츠시타 덴끼 산교 가부시키가이샤
Publication of KR960036559A publication Critical patent/KR960036559A/ko
Application granted granted Critical
Publication of KR100414432B1 publication Critical patent/KR100414432B1/ko

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/12—Edge-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/149—Segmentation; Edge detection involving deformable models, e.g. active contour models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/215—Motion-based segmentation
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/20—Analysis of motion
    • G06T7/246—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments
    • G06T7/251—Analysis of motion using feature-based methods, e.g. the tracking of corners or segments involving models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10016—Video; Image sequence

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

본 발명에 따른 윤곽추출장치는, 화상을 기억하는 화상기억부(1)와, 윤곽모델을 기억하는 윤곽모델 기억부(2)와, 소정 규칙에 따라서 윤곽모델을 수축 변형시키는 윤곽모델 변형부(3)와, 윤곽모델에서의 접촉 또는 교차를 검출하는 윤곽모델 교차검출부(4)와, 검출된 접촉 또는 교차에 따라서 윤곽모델을 복수의 윤곽모델로 분열시키는 윤곽모델 분열부(5)와, 대상물의 윤곽추출이 완료되었는지의 여부를 판정하는 추출완료 판정부(7)를 구비한다. 본 윤곽추출장치에 따라서, 윤곽이 추출될 대상물이 복수개 있어도 잡음이 많이 있거나 에지가 불연속적이라도 단 1회의 영역지정으로 또는 영역지정 없이 정확하게 추출될 수 있다.

Description

윤곽추출장치
[발명의 배경]
본 발명은 예컨대 CCD나 적외선 카메라와 같은 시각센서에 의해 포착된 대상물의 윤곽을 추출하는 윤곽추출장치에 관한 것이다.
CCD 카메라와 같은 것에 의해 포착된 화상에서 대상물의 윤곽을 추출하는 기술들, 특히 잡음에 영향을 잘 받지 않는 윤곽추출기술들로는 "JOHO SHORI(정보처리) Vol. 30, No. 9, pp. 1047-1057," 등에 기재된 SNAKES와 일본특허 제319051호에 개시된 화상처리장치가 알려져 있다.
이들 기술들에 따르면, 추출될 대상물의 개략적 윤곽이 미리 부여되어 있을 때, 윤곽과 화상특징에 의해 정의된 에너지 함수를 극소화시킴으로써 대상물의 정확한 윤곽을 얻을 수 있다. 이들 기술들은 예컨대, 대화형 화상편집에 사용되는 멀티미디어 기구에 응용될 수 있다.
그러나, 상기 종래의 기술들은 추출될 대상물의 수가 미리 지정되어 있지 않으면 복수의 대상물을 추출할 수가 없는 문제점을 갖고 있었다.
SNAKES에서는 대상물의 개략적 윤곽이 미리 초기윤곽으로서 부여되어야 할 필요가 있다. 따라서, 대상물의 수와 처리될 화상의 수가 많을 경우에는 초기윤곽을 설정하는 데 처리부담이 커지게 된다.
또한, SNAKES는 보안시스템의 경우에서 침입자의 수를 검출하거나 공조제어중인 실내의 거주자수를 검출하는 경우에서처럼 화상에 포함된 대상물의 수를 자동으로 검출할 필요가 있는 응용분야에는 적용될 수가 없는 단점이 있었다.
[ 발명의 개요 ]
상기와 같은 상황을 고려하여, 본 발명의 목적은 추출될 대상물의 수와 이들의 개략적 윤곽이 미리 지정되어 있지 않더라도, 화상내의 복수의 대상물의 윤곽을 추출해 낼 수 있는 윤곽추출장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 다른 목적은 추출될 대상물의 수와 이들의 개략적 윤곽이 미리 지정되어 있지 않더라도, 소정기준(예컨대, 크기 등)을 만족하기만 하면 복수의 대상물의 윤곽을 추출해 낼 수 있는 윤곽추출장치를 제공하는데 있다.
본 발명의 또 다른 목적은 추출될 대상물의 수와 이들의 개략적 윤곽이 미리 지정되어 있지 않더라도, 복수의 이동물체의 윤곽을 추출해 낼 수 있는 윤곽추출장치를 제공하는데 있다
본 발명의 또 다른 목적은 추출될 대상물의 수와 이들의 개략적 윤곽이 미리지정되어 있지 않더라도, 이동물체와 정지물체간을 식별해 낼 수 있는 윤곽추출장치를 제공하는데 있다.
상기 목적들을 달성하기 위하여, 본 발명에 따른 윤곽추출장치는, 화상을 기억하는 화상기억부와; 상기 화상내에 포함된 적어도 하나 이상의 대상물을 둘러싸며 그 대상물의 윤곽을 추출하는데 이용되는 윤곽모델을 기억하는 윤곽모델 기억부와; 소정 규칙에 따라서 상기 윤곽모델을 수축변형시키는 윤곽모델 변형부와; 상기 윤곽모델 변형부에서 수축변형된 윤곽모델에서 그 윤곽모델의 일부가 그 윤곽모델의 다른 부분에 접촉 또는 교차하는 경우에 그 접촉 또는 교차를 검출하는 윤곽모델 교차검출부와; 상기 윤곽모델 교차검출부에서 접촉 또는 교차가 검출된 경우 검출된 접촉 또는 교차에 기초하여 상기 윤곽모텔을 복수의 윤곽모델로 분열시키는 윤곽모델 분열부와; 상기 대상물의 윤곽추출이 완료되었는지의 여부를 판정하는 추출완료 판정부를 구비한다.
이들 및 기타 다른 목적, 이점, 특성, 및 용도는 첨부도면을 참조하여 실시예들을 통한 이하의 상세한 설명으로부터 더욱 명확해지게 될 것이다.
[ 실시예 ]
( 실시예 1 )
제 1 도를 참조하면, 제 1 도에는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 윤곽추출장치의 블록도가 도시되어 있다. 도면부호 1은 대상물을 포함하는 장면으로부터 포착된 화상을 기억하는 화상기억부, 2는 화상기억부(1)에 기억된 화상내의 대상물의 윤곽을 정하는 점들을 탐색하는 윤곽후보점들을 기억하는 윤곽모델 기억부, 3은 소정 규칙에 따라서 윤곽모델 기억부(2)에 기억된 윤곽후보점들을 이동시키는 윤곽모델 변형부, 4는 소정 규칙에 따라서 윤곽후보점들을 연결시켜 구성된 윤곽모델에서 교차가 생긴 경우 그 교차를 검출하는 윤곽모델 교차검출부, 5는 윤곽모델 교차검출부(4)에 의해 교차가 검출된 경우 윤곽후보점들로 구성된 윤곽모델을 복수의 부분으로 분열시키는 윤곽모델 분열부, 6은 윤곽모델 교차검출부(4)에 의해 교차가 검출되지 않은 경우 윤곽후보점을 새로이 추가하거나 소멸시키는 윤곽후보점 생성/소멸부, 7은 화상내의 대상물의 윤곽추출이 완료되었는지의 여부를 판정하는 추출완료 판정부이다.
또한, 도면부호 8은 상기 각 부(1 내지 7)에 연결되어 각 부의 동작 개시 및 종료 또는 각 부간의 데이터 전송을 제어하는 제어부이다. 제어부(8)는 ROM이나 RAM과 같은 메모리와 CPU로 구성된 컴퓨터로서 각종의 인터페이스를 통해, 제 1 도에 도시된 바와 같이, CCD 카메라나 스캐너와 같은 촬상장치(9), CRT와 같은 표시장치(10), 및 키보드나 마우스와 같은 입력장치(11)에 연결된다. 통상적으로 화상기억부(1)와 윤곽모델 기억부(2)는 RAM으로 구성된다.
다음에, 본 실시예의 동작에 대해 설명한다. 제 2 도는 본 실시예에 따른 윤곽추출장치의 동작을 설명하는 흐름도이다. 본 실시예의 동작을 용이하게 이해하기 위하여 제 3 도에서 현미경 사진에서 세포의 윤곽을 추출하는 일례가 도시되어 있다. 이것은 본 발명이 예컨대, 암세포의 의료진단을 위한 자동화 시스템에 적용될 수 있다는 것을 의미한다. 세포의 현미경 사진의 화상은 스캐너와 같은 촬상장치(9)에 의해 포착되어 디지털 형태로 화상기억부(1)에 기억된다. 디지털화된 화상의 각 화소데이터는 예컨대, 그 휘도를 8비트 데이터로 나타내어 기억된다. 이하 본 실시예의 동작순서에 대해 설명한다.
[ 스텝 1a ] 윤곽후보점의 초기배치
화상기억부(1)에 기억되어 있는 화상 내에 내포된 모든 대상물을 에워싸는 다각형(윤곽모델)을 구성하는 n개의 점이 초기 윤곽후보점 vi(xi(0), yi(0))(i=1, 2, …, n)으로서 윤곽모델 기억부(2)에 기억된다. 여기서, i는 연결순서이다. 조작자는 표시장치(10)상에 표시된 화상을 보면서 키보드나 마우스 같은 입력장치(11)를 이용하여 초기 윤곽후보점들을 윤곽모델 기억부(2)에 기억시킬 수 있다. 혹은 화상의 크기와 거의 동일한 장방형의 변을 n등분시키는 점들이 초기 윤곽후보점들로서 윤곽모델 기억부(2)에 미리 기억될 수 있다.
[ 스텝 2a ] 윤곽모델의 변형
윤곽모델 변형부(3)는 모든 윤곽후보점들의 위치를 한 번 이동시킨다. 이에 따라서, 윤곽후보점들을 연결하여 구성된 윤락모델이 변형된다. 윤곽모델 변형부(3)는 미리 정의된 윤곽모델의 에너지 Esnake(vi)를 최소화시키는 방향으로 윤곽후보점 각각을 이동시킨다.
예컨대, 윤곽모델 변형부(3)는 윤곽후보점 vi(xi, yi) (i=1, 2, …, n)에 대한 Esnake(vi)의 최급강하벡터(-∂Esnake/∂xi, -∂Esnake/∂yi)를 구하여 다음 식 1을 이용하여 윤곽을 따라서 순서적으로 또는 서로 독립해서 병렬로 윤곽후보점을 각각 이동시킨다.
[ 식 1 ]
식 1에서 t(t=0, 1, …)는 윤곽후보점 각각의 이동회수이다. 또한, Kx>0와 Ky>0은 윤곽후보점 각각의 이동량을 제어하는 상수이다.
그러나, 윤곽후보점의 이동에 의해 에너지 Esnake(vi)가 증가될 수 있는 경우에는, 윤곽모델 변형부(3)는 그 윤곽후보점을 이동시키지 않는다.
또한, 윤곽모델 변형부(3)는 윤곽후보점들이 이동되었는지 여부를 표시하기 위한 플래그 F(vi) (i=1, 2, …, n)을 각 윤곽후보점들과 함께 윤곽모델 기억부(2)에 기억시킨다. 즉, 윤곽모델 변형부(3)는 이동된 윤곽후보점에 대해서는 F(vi)=1을 설정하고, 이동되지 않은 윤곽후보점에 대해서는 F(vi)=0을 설정한다.
더욱이, 윤곽모델의 에너지 Esnake(vi)는 다음의 식 2 내지 식 6으로 표현된 에너지항들의 합으로 정의될 수 있다.
(1) 윤곽모델의 매끄러움(smoothness)을 나타내는 Espline
[ 식 2 ]
모든 윤곽후보점이 식 2를 극소화하도록 이동되는 경우에는 윤곽모델은 수축한다.
(2) 윤곽모델에 의해 에워싸인 폐영역의 면적에 해당하는 Earea
[ 식 3 ]
윤곽후보점이 식 3을 극소화하도록 이동되는 경우에는 그 윤곽후보점은 윤곽모델에 대해서 수직방향으로 이동한다. 따라서, Earea를 이용하여 오목형상을 갖는 대상물의 윤곽을 추출할 수가 있다.
(3) 윤곽후보점들간의 거리를 평균화한 Edist
[ 식 4 ]
여기서, dav는 윤곽후보점들간의 평균거리이다.
(4) 화상휘도 I(vi) 기울기의 크기를 나타내는 Eedge
[ 식 5 ]
윤곽후보점이 식 5를 극소화하도록 이동되는 경우에는 그 윤곽후보점은 휘도의 기울기를 감소시키는 방향, 즉 대상물의 윤곽쪽으로 이동한다.
(5) 화상휘도값을 나타내는 Eintens
[ 식 6 ]
윤곽후보점이 식 6을 극소화하도록 이동되는 경우에는 그 윤곽후보점은 Wintens> 0 일 때 휘도를 감소시키는(어둡게 하는) 방향으로 이동하고, Wintens< 0일 때 휘도를 증가시키는(밝게 하는) 방향으로 이동한다.
식 2 내지 식 6에서, Wsp1, Wsp2, Warea, Wdist, Wedge, 및 Wintens는 각각 에너지항의 가중계수들이다.
식 2 내지 식 6에서의 에너지항들의 합인 윤곽모델의 에너지 Esnake(vi)를 극소화하도록 윤곽모델이 변형되면 윤곽모델은 수축하게되나 이러한 수축은 최종적으로 윤곽후보점들을 이동시키는 식 2 내지 식 6에서의 에너지항들에 의한 벡터가 대상물의 윤곽부분에서 균형을 이루게되는 점에 도달하면 정지하게 된다. 이러한 상태에서의 윤곽후보점들로 이루어진 윤곽모델은 대상물의 윤곽으로서 추출된다.
[ 스텝 3a ] 윤곽모델의 교차검출
소정의 연결순서에 따라서 연결된 윤곽후보점들로 구성된 다각형태의 윤곽모델이 주어지면 윤곽모델 교차검출부(4)는 서로 인접하는 2변들은 제외하고 그 다각형의 어떤 일변이 다른 일변과 접촉 또는 교차하는지 여부를 검출한다. 각 윤곽후보점이 화소단위(pixel-by-pixel basis)로 이동하면, 대부분의 경우 변의 어느 끝점이 다른 변에 접촉하는 것으로 검출된다.
예컨대, 윤곽모델 교차검출부(4)는 다음과 같은 방식으로 접촉 또는 교차점을 검출하도록 구성될 수 있다.
윤곽모델의 선분 vivi+1과 선분 vjvj+1이 교차점을 갖고 있다고 가정하면, 다음의 식 7을 만족하는 실수 p(0≤p≤1)와 q(0≤q≤1)가 존재한다.
[ 식 7 ]
식 7은 p와 q에 대한 연립방정식으로서, 다음의 식 8에서 계산된 행렬식 det가 0이 아닐 때에 해를 갖는다.
[ 식 8 ]
det가 0 이면 선분 vivi+1과 vjvj+1는 일치할 수 있고, 따라서 행렬식 det를 계산하기 전에 이 일치가 검출되어야 한다.
다음식 9는 선분 vivi+1과 선분 vjvj+1이 서로 접촉 또는 교차하는 점의 위치를 나타낸다.
[ 식 9 ]
특히, 윤곽모델 교차검출부(4)는, i와 j가 순차적으로 변화하고, 그리고 det≠0이고 식 9에서 계산된 p와 q가 각각 0≤p≤1과 0≤q≤1을 만족하면, 선분 vivi+1와 vjvj+1이 윤곽모델의 점(p, q)에서 서로 접촉 또는 교차하고 있다고 판단하여 그 접촉 또는 교차를 검출한다. 접촉 또는 교차가 일단 검출되면 윤곽모델 교차검출부(4)는 그 검출동작을 종료한다.
접촉 또는 교차가 검출되면 제어부(8)는 스텝 4a의 실행을 지시하고, 검출되지 않으면 스텝 5a가 실행된다.
[ 스텝 4a ] 윤곽모델의 분열
제 4 도는 Earea를 윤곽모델의 에너지로서 이용했을 때 일어나는 교차의 전형적인 일례를 나타낸 것이다. 윤곽모델 분열부(5)는 윤곽모델을 복수부분으로 분열시킨다. 윤곽모델 분열부(5)에 의한 분열동작이 완료되면 제어부(8)는 처리를 스텝 2a로 복귀시킨다.
윤곽모델 분열부(5)는 윤곽모델 교차검출부(4)에서 최초로 검출된 교차를 가진 선분 vivi+1과 vjvj+1을 이용하여 윤곽모델(제 4 도에 도시된 윤곽모델 1과 2)을 윤곽모델 1과 윤곽모델 2로 분열시킨다. 더욱 상세하게 설명하면, 윤곽모델 분열부(5)는 교차선분 vivi+1에서의 선번호를 갖는 윤곽후보점 vi와 다른 교차선분 vjvj+1에서의 후번호를 갖는 윤곽후보점 vj+1을 결합시키고, 그 윤곽모델(윤곽모델 1과 2)을 윤곽모델 2를 구성하도록 분열시킨다. 마찬가지로, 윤곽모델 분열부(5)는교차선분 vjvj+1에서의 선번호를 갖는 윤곽후보점 vj와 다른 교차선분 vivi+1에서의 후번호를 갖는 윤곽후보점 vi+1을 결합시키고, 그 윤곽모델(윤곽모델 1과 2)을 윤곽모델 1을 구성하도록 분열시킨다.
그 결과, 윤곽모델(윤곽모델 1과 2)은 2부분으로 분열되는데, 한 부분은 연결순서가 {v1, …, vi, vj+1, …, vn}이고, 다른 한 부분은 연결순서가 {vi+1, …, vj}이다.
이러한 분열후에 제어부(8)는 윤곽모델 교차검출부(4)에 지시하여 이전 스텝 3a에서 접촉 또는 교차검출처리가 행해지지 않았던 선분 vivi+1이후의 선분들에 대한 접촉 또는 교차점을 검출한다. 또한 이 경우에도 선분 vivi+1에 후속하는 선분들 중의 어느 하나에서 접촉 또는 교차점이 최초로 검출되면 검출동작은 정지하고 스텝 4a에서 분열동작이 다시 반복 실행된다. 이러한 재귀적인 처리는 윤곽모델(윤곽모델 1과 2)의 선분 모두가 처리될 때까지 반복된다.
[ 스텝 5a ] 윤곽후보점의 생성 또는 소멸 판정
윤곽후보점 생성/소멸부(6)는 윤곽후보점을 생성 또는 소멸시킨다.
윤곽후보점 생성/소멸부(6)는 예컨대, 다음 경우에 새로운 윤곽후보점을 생성시킨다. 즉, 인접한 윤곽후보점들간의 거리가 ｜vi+1- vi｜ > DTH를 만족하면 윤곽후보점 생성/소멸부(6)는 2점 vi와 vi+1사이에 새로운 윤곽후보점을 생성시킨다. 여기서, DTH는 윤곽후보점들간의 소정 최대거리이다. 이 때, 윤곽후보점이 생성되면윤곽후보점 생성/소멸부(6)는 Gflag를 1로 설정하고, 생성되지 않으면 Gflag는 0으로 설정된다.
한편, 윤곽후보점 생성/소멸부(6)는 예컨대, 다음 경우에 윤곽후보점을 소멸시킨다. 즉, 윤곽후보점 생성/소멸부(6)는 후보점 vi가 cosθ > θTH(여기서 θ는 vivi-1과 vivi+1사이의 각)를 만족시키면 그 후보점 vi를 소멸시킨다. 여기서, θTH는 윤곽모델의 피크를 판정하는 미리 정해지는 임계치이다. 이 때, 윤곽후보점이 삭제되었다면 윤곽후보점 생성/삭제부(6)는 Dflag를 1로 설정하고, 삭제되지 않았다면 Dflag를 0으로 설정한다.
윤곽후보점의 추가생성은 분열에 의해 생기는 대상물당 윤곽후보점수의 손실을 보상하기 때문에 복수 대상물의 윤곽을 정확하게 추출할 수 있다.
또한, 상기 소멸방법에 의해서, 대상물의 윤곽이외의 위치에 정지해 있는 윤곽후보점이 소멸되므로 윤곽추출 오류를 피할 수 있다.
[ 스텝 6a ] 추출완료판정
추출완료 판정부(7)는 윤곽점 전부가 정지상태에 있고 또 윤곽후보점의 생성이나 소멸이 없을 때에(Gflag=0와 Dflag=0) 윤곽추출이 완료되었다고 판정한다.
추출완료 판정부(7)에서 윤곽추출이 완료되었다고 판정하면 제어부(8)는 윤곽추출처리를 종료하고, 그러지 않으면 처리는 스텝 2a로 복귀한다.
이상과 같이 설명된 과정에 따라서, 제 5 도에 도시된 바와 같이, 대상물(세포)의 집합 전체를 포함하는 초기의 윤곽모델(제 5(a)도)은 변형과정에서 교차검출과 분열과정(제 5(b) 내지 (e)도)을 거치기 때문에 최종적으로 복수의 대상물을 서로 독립적으로 추출할 수가 있다(제 5(f) 도).
이상 설명한 바와 같이, 본 실시예에 의하면 윤곽모델의 교차가 검출된 다음 복수부분으로 분열되기 때문에 화상내의 복수의 대상물의 윤곽을 자동적으로 추출해 낼 수가 있다.
( 실시예 2 )
다음에, 본 발명의 제 2 실시예에 따른 윤곽추출장치에 대해 설명한다.
제 1 실시예의 설명에서는 화상 내에 포함된 복수 대상물의 윤곽은 윤곽모델에서의 교차 또는 접촉점을 검출하여 이 윤곽모델을 복수부분으로 분열시킴으로써 자동적으로 추출될 수 있음을 나타내었다. 제 2 실시예는 지정된 조건을 만족하는 대상물만을 선택적으로 추출해내는 것에 대한 것이다. 이러한 조건은 예컨대, 대상물의 크기가 될 수 있다. 제 1 실시예는 세포윤곽추출을 예로 들어서 설명한 것이지만 의료진단시 특정크기의 세포만을 추출해야 하는 경우가 많다.
제 6 도는 제 2 실시예의 블록도이다. 제 1 도에 도시된 제 1 실시예에서와 동일한 구성부분에 대해서는 동일한 도면부호를 붙이고 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 제 1 실시예의 구성과 비교해서, 제 2 실시예는 윤곽모델 기억부(2)에 기억되어 있는 적어도 하나 이상의 윤곽모델이 미리 설정된 조건을 만족하지 못하면 윤곽모델 기억부(2)로부터 그 윤락모델을 삭제하는 윤곽모델 선택부(12)를 구비한 것을 특징으로 한다. 이에 의해서 크기나 기타 요소들을 고려하여 대상물의 선택적 추출이 가능해진다.
이하, 본 실시예의 동작에 대해서 설명한다. 제 7 도는 본 실시예에 다른 윤곽추출장치의 동작을 나타내는 흐름도이다. 이 흐름도에서 스텝 1b와 스텝 3b 내지 스텝 7b는 각각 제 1 실시예에서의 스텝 1a와 스텝 2a 내지 스텝 6a와 동일하다. 차이점은 스텝 2b에 있는 데 이에 대해서는 후술한다.
[ 스텝 2b ] 윤곽모델의 선택
윤곽모델 선택부(12)는 윤곽모델이 소정 조건을 만족하지 못하면 윤곽모델 기억부(2)로부터 윤곽모델을 삭제한다.
예컨대, 식 3에 있는 Earea에 대해서 어떤 임계치를 소정 기준으로 설정한다. 윤곽모델의 Earea가 그 임계치보다 작으면 그 윤곽모텔은 윤곽모델 기억부(2)로부터 삭제된다.
이러한 처리를 반복함으로서, 제 8 도에 도시된 바와 같이, 규정치 이하의 면적을 갖는 윤곽모델들이 순차적으로 소멸되어 최종적으로 화상의 중앙부분에 위치한 상대적으로 큰 세포만을 추출할 수가 있다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 실시예에 따라서, 윤곽추출이 각 대상물에 대해서 완료되었거나 또는 모든 대상물에 대해서 완료되었을 때에는 각 윤곽모델에 의해 둘러싸인 폐영역의 면적(Earea)이 산출되고, 소정 면적보다 작은, 혹은 소정 면적보다 큰, 혹은 소정 면적의 범위 내에 있는, 흑은 소정 면적의 범위외에 있는 윤곽모델들은 삭제된다. 이에 의해서 원하는 크기를 갖는 대상물만을 추출해내는 것이 가능하다.
( 실시예 3 )
이어서, 본 발명의 제 3 실시예에 따른 윤곽추출장치에 대해서 설명한다. 제 1 실시예와 제 2 실시예는 복수의 정지된 대상물의 추출에 대해서 설명하였다. 제 3 실시예는 복수의 이동하는 대상물의 추출에 대한 것이다. 기본원리는 에지의 동작유무를 검출하여 움직이는 에지들만을 윤곽모델을 이용하여 매끄럽게 연결하여 이동물체를 추출하는 것이다.
더욱 구체적으로 설명하면, 시간적으로 연속하여 포착된 복수의 화상을 이용하여 동작벡터들을 구한다. 윤곽모델을 변형시킬 때에는 그 윤곽모델의 윤곽후보점의 위치에서의 동작벡터의 크기가 추출될 대상물의 이동속도(예컨대, 프레임당 1화소)보다 작다면 그 후보점에서의 화상에너지(예컨대, Eedge)에 대한 가중계수(예컨대, Wedge)를 0으로 설정한다. 이런 식으로 윤곽모델을 이동에지쪽으로만 당겨서 모이게 할 수가 있고 이들 이동에지들을 매끄럽게 연결함으로써 복수의 이동물체의 윤곽을 추출할 수가 있다.
제 9 도는 본 실시예의 블록도이다. 제 1 도에 도시된 제 1 실시예에서와 동일한 구성부분에 대해서는 동일한 도면부호를 붙이고 그에 대한 상세한 설명은 생략한다. 제 1 실시예의 구성과 대비해서 제 3 실시예는 시간적으로 연속해서 포착된 복수의 화상으로부터 동작을 추출하는 동작검출부(13)를 구비한 것이 특징이다.연속적으로 포착된 복수의 화상은 화상기억부(1)에 기억된다.
다음, 본 실시예의 동작에 대해서 설명한다. 제 10 도는 본 실시예에 따른 윤곽추출장치의 동작을 나타낸 흐름도이다. 이 흐름도에서 스텝 2c와 스텝 4c 내지 스텝 7c는 각각 제 1 실시예에서의 스텝 1a와 스텝 3a 내지 스텝 6a와 동일하다. 차이점은 스텝 1c와 스텝 3c에 있는 데, 이에 대해서는 후술한다. 본 실시예에서는 제 11 도에 도시된 바와 같이 실내에서 걷고 있는 사람들이 이동물체로서 추출된다.
[ 스텝 1c ] 동작검출
동작검출부(13)는 화상기억부(1)에 기억되어 있는 복수의 화상들로부터 동작벡터를 검출한다.
예컨대, 동작검출부(13)는 경사법(gradient method)에 따라서 최소 제곱법(least square)을 이용하여 동작벡터를 구한다. 경사법에서는 화상휘도 I(x, y)의 시간과 공간에 대한 편미분과 물체의 겉보기 속도 (u, v)=(dx/dt, dy/dt)에 관한 다음의 구속식을 이용한다.
[ 식 10 ]
여기서, 화상내의 작은 국소적인 소영역에서는 동작벡터가 동일하다고, 즉 식 10으로 표현된 구속식이 국소적 소영역 S에서 동일한 해를 갖는다고 가정하면,동작벡터는 다음의 식 11을 극소화시키는 (u, v)로서 구해질 수 있다.
[ 식 11 ]
그러므로, ∂E/∂u = 0와 ∂E/∂v = 0을 만족하는 (u, v)는 다음의 식 12에서 구해져야 한다.
[ 식 12 ]
여기서, Ix, Iy, It는 각각 Ix(i, j), Iy(i, j), It(i, j)이며, 제 11 도에 도시된 바와 같이, i, j는 화상내의 소영역 S에 속하는 화소들의 x, y 좌표이고, Σ는 (i, j)∈S에 대해서 산출된다. 또한, Det는 다음 식에서 계산된다.
[ 식 13 ]
[ 스텝 3c ] 윤곽모델의 변형
윤곽모델 변형부(3)는 모든 윤곽후보점의 위치를 1회 이동시킨다. 이때, 스텝 1c에서 동작이 검출되지 않았던 위치에 대해서는 Eedge에서의 가중계수 Wedge가 0으로 설정된다. 그 결과, 윤곽모델은 동작이 검출되었던 에지쪽으로만 당겨져 모이게 된다.
상기의 과정에 의하면, 제 12 도에 도시된 바와 같이, 경사법을 이용하여 동작을 검출하고(제 12(a) 도), 또 윤곽후보점의 이동시 동작이 검출되지 않았던 모든 위치에 대해서 Eedge의 가중계수 Wedge를 0으로 설정함으로써 윤곽모델은 동작이 검출되었던 에지들 쪽으로만 당겨져 모이게 될 수 있다. 이런 식으로 본 실시예의 윤곽추출장치는 예컨대, 보행자와 같은 복수의 이동물체를 추출할 수 있다(제 12(b) 도).
상술한 바와 같이, 본 실시예에 의하면 연속적으로 포착된 복수의 화상으로부터 동작을 검출하고 동작하는 에지들만을 매끄럽게 연결시킴으로써 복수의 이동물체들을 추출해 낼 수가 있다.
( 실시예 4 )
이어서, 본 발명의 제 4 실시예에 따른 윤곽추출장치에 대해서 설명한다. 제 1 실시예 내지 3 실시예는 CCD 카메라 등에 의해 포착된 가시화상으로부터 대상물을 추출해내는 장치에 관한 것이다. 그러나, 가시화상 정보만으로는 대상물을 추출해 내기가 어려울 때가 있다. 제 4 실시예는 적외선 카메라에 의해 포착된 열화상을 이용하여 인체와 같은 발열물체를 추출해 내면서 인체를 개인용 컴퓨터 CRT와 같은 정지상태의 발열장치와 구별할 수 있는 장치에 관한 것이다.
제 13 도는 제 4 실시예의 블록도이다. 제 1 도에 도시된 제 1 실시예에서와 동일한 구성부분에 대해서는 동일한 도면부호를 붙이고 그 상세한 설명은 생략한다. 제 1 실시예의 구성과 비교해서 제 4 실시예는 윤곽모델 기억부(2)에 기억되어있는 윤곽후보점들 부근에서의 동작을 검출하는 윤곽모텔 식별동작 검출부(14)를 구비한 것을 특징으로 한다. 시간적으로 연속하여 포착된 복수의 열화상은 화상기억부(1)에 기억된다.
이러한 구성에 의해서, 동작이 검출되었던 윤곽모델은 인체의 윤곽모델로서 정해질 수 있고, 따라서 정지상태의 발열장치의 윤곽모델과 구별될 수가 있다.
다음, 본 실시예의 동작에 대해서 설명한다. 제 14 도는 본 실시예에 따른 윤곽추출장치의 동작을 나타내는 흐름도이다. 이 흐름도에서 스텝 1d 내지 스텝 6d는 각각 제 1 실시예에서의 스텝 1a 내지 스텝 6a와 동일하다. 차이점은 후술하는 스텝 7d에 있다.
[ 스텝 7d ] 윤곽모델 각각의 동작검출
윤곽모델 식별동작 검출부(14)는 스텝 6d에서 추출이 완료되었다고 판정된 적어도 하나 이상의 윤곽모델을 구성하는 윤곽후보점들 부근에서의 동작을 검출한다.
예컨대, 제 3 실시예에서 이용된 경사법을 이용하여 동작을 검출할 수 있다. 미리 정해진 수의 윤곽후보점들에 대해서 동작이 검출되면 그 윤곽모델은 이동하는 발열물체(예컨대, 인체)를 나타내는 것으로 판정된다.
상기와 같은 과정에 의하면, 제 15 도에 도시된 바와 같이, 윤곽모델 각각의 동작을 검출함으로써 인체와 정지상태의 발열장치를 구별할 수 있다.
상술한 바와 같이, 제 4 실시예에 의하면, 시간적으로 연속하여 포착된 복수의 열화상을 이용하여 윤곽모델 각각에 대한 동작이 검출된다. 이에 의해서 인체와정지상태의 발열장치를 구별할 수가 있다.
본 발명의 제 1 실시예에 의하면, 윤락모델의 교차를 검출하여 그 윤곽모델을 복수 부분으로 분열시킴으로써 화상내의 복수 대상물의 윤곽을 자동적으로 추출할 수가 있기 때문에, 예컨대 인간의 개입을 필요로 하지 않은 자동화상 편집장치를 구현할 수 있다.
본 발명의 제 2 실시예에 의하면, 소정 조건을 만족하지 않는 윤곽모델들을 삭제함으로써, 예컨대 소정 크기의 대상물들만을 추출할 수 있기 때문에, 예컨대 특정 크기의 세포만을 검사하는 의료진단용 자동화 시스템에 적용될 수 있다.
본 발명의 제 3 실시예에 의하면, 연속적으로 포착된 복수의 화상으로부터 동작을 검출하여 움직이는 에지들만을 매끄럽게 연결함으로써 복수의 이동물체를 추출할 수가 있다. 따라서, 예컨대, 실내에서 걷고 있는 사람들만을 추출할 수가 있기 때문에 인간의 활동상태에 적응하는 공조제어 등에 적용될 수 있다.
본 발명의 제 4 실시예에 의하면, 연속하여 포착된 복수의 열화상으로부터 윤곽모델 각각에 대한 동작을 검출함으로서 인체와 정지상태의 발열장치를 구별해 낼 수가 있다. 그러므로, 예컨대, 인체가 검출되는 위치쪽으로 공기출구가 향하도록 함으로서 재실자의 상황에 따라서 미세한 공조제어를 실현할 수가 있다.
제 1 도는 본 발명의 제 1 실시예에 따른 윤곽추출장치의 블록도.
제 2 도는 제 1 실시예에 따른 동작순서를 나타낸 흐름도.
제 3 도는 대상물(세포)을 포함하는 화상의 일례를 나타낸 도면.
제 4 도는 윤곽모델의 교차와 분열의 일례를 나타낸 도면.
제 5 도는 대상물(세포) 추출방식을 나타낸 도면.
제 6 도는 본 발명의 제 2 실시예에 따른 윤곽추출장치의 블록도.
제 7 도는 제 2 실시예에 따른 동작순서를 나타낸 흐름도.
제 8 도는 크기를 고려한 대상물(세포) 추출방식을 나타낸 도면.
제 9 도는 본 발명의 제 3 실시예에 따른 윤곽추출장치의 블록도.
제 10 도는 제 3 실시예에 따른 동작순서를 나타낸 흐름도.
제 11 도는 이동물체(보행자)를 포함하는 화상의 일례를 나타낸 도면.
제 12 도는 동작검출결과와 이동물체(보행자)의 추출결과를 나타낸 도면.
제 13 도는 본 발명의 제 4 실시예에 따른 윤곽추출장치의 블록도.
제 14 도는 제 4 실시예에 따른 동작순서를 나타낸 흐름도.
제 15 도는 인체와 발열기구의 식별처리 결과를 나타낸 도면.
* 도면의 주요부분에 대한 부호의 설명 *
1 : 화상기억부 2 : 윤곽모델 기억부
3 : 윤곽모델 변형부 4 : 윤곽모델 교차검출부
5 : 윤곽모델 분열부 6 : 윤곽후보점 생성/소멸부
7 : 추출완료 판정부 8 : 제어부
9 : 촬상장치 10 : 표시장치
11 : 입력장치 12 : 윤곽모델 선택부
13 : 동작검출부 14 : 윤곽모델 식별동작 검출부

Claims (8)

  1. 화상을 기억하는 화상기억부와;
    상기 화상내에 포함된 적어도 하나 이상의 대상물을 둘러싸며 그 대상물의 윤곽을 추출하는데 이용되는 윤곽모델을 기억하는 윤곽모델 기억부와;
    소정 규칙에 따라서 상기 윤곽모델을 수축 변형시키는 윤곽모델 변형부와;
    상기 윤곽모델 변형부에서 수축 변형된 윤곽모델에서 그 윤곽모델의 일부가 그 윤곽모델의 다른 부분에 접촉 또는 교차하는 경우에 그 접촉 또는 교차를 검출하는 윤곽모델 교차검출부와;
    상기 윤곽모델 교차검출부에서 접촉 또는 교차가 검출된 경우 검출된 접촉 또는 교차에 기초하여 상기 윤곽모델을 복수의 윤곽모델로 분열시키는 윤곽모델 분열부와;
    상기 대상물의 윤곽추출이 완료되었는지의 여부를 판정하는 추출완료 판정부를 구비한 것을 특징으로 하는 윤곽추출장치.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 윤곽모델 기억부가 상기 윤곽모델을 구성하는 복수의 윤곽후보점과 이들 윤곽후보점들의 연결순서를 기억하는 것을 특징으로 하는 윤곽추출장치.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 윤곽모델 기억부에 기억된 복수의 윤곽후보점과 이들의 연결순서가 상기 윤곽모델 분열부에서의 분열에 의해 얻어진 복수의 다른 윤곽모델들 각각에 대한 복수의 윤곽후보점들과 이들의 연결순서로 갱신되는 것을 특징으로 하는 윤곽추출장치.
  4. 제 2항 또는 제 3항에 있어서,
    상기 윤곽모델 변형부가 윤곽모델의 복수의 윤곽후보점들 각각을 이동 또는 정지시킴으로써 상기 윤곽모델을 수축 변형시키는 것을 특징으로 하는 윤곽추출장치.
  5. 제 2항 또는 제 3항에 있어서,
    소정 조건 만족시에, 새로운 윤곽후보점을 상기 윤곽모델에 추가 및/또는 윤곽모델상의 적어도 하나 이상의 윤곽후보점을 소멸시키는 윤곽모델 생성/소멸부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 윤곽추출장치.
  6. 제 2항 또는 제 3항에 있어서,
    상기 윤곽모델 분열부에서의 분열에 의해 얻어진 복수의 다른 윤곽모델들중 소정 조건을 만족하지 못하는 윤곽모델이 있을 경우 그 윤곽모텔을 상기 윤곽모델 기억부로부터 삭제하는 윤곽모델 선택부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 윤곽추출장치.
  7. 제 1항 내지 제 3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 화상기억부가 상기 화상에 부가하여 소정 시간간격으로 이 화상으로부터 연속하는 적어도 하나 이상의 다른 화상을 기억하고,
    상기 윤곽추출장치가 상기 화상기억부에 기억된 복수의 연속한 화상에 따라서 동작벡터를 검출하는 동작검출부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 윤곽추출장치.
  8. 제 1 항 내지 제 3 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 화상기억부가 소정 시간간격으로 연속하는 복수의 화상을 기억하고,
    상기 윤곽추출장치가 상기 윤곽추출장치에 의해 검출된 적어도 하나 이상의 대상물의 윤곽모델을 구성하는 윤곽후보점 각각의 소정 범위 내에서 상기 복수의 화상 중 적어도 하나 이상에 대해서 동작벡터를 검출하는 윤곽모델 식별동작 검출부를 추가로 포함하는 것을 특징으로 하는 윤곽추출장치.
KR1019960007625A 1995-03-24 1996-03-20 윤곽추출장치 KR100414432B1 (ko)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP6656695 1995-03-24
JP95-066,566 1995-03-24

Publications (2)

Publication Number Publication Date
KR960036559A KR960036559A (ko) 1996-10-28
KR100414432B1 true KR100414432B1 (ko) 2004-03-18

Family

ID=13319637

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1019960007625A KR100414432B1 (ko) 1995-03-24 1996-03-20 윤곽추출장치

Country Status (3)

Country Link
US (1) US5881170A (ko)
KR (1) KR100414432B1 (ko)
CN (1) CN1141459A (ko)

Families Citing this family (29)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3189870B2 (ja) * 1996-12-24 2001-07-16 シャープ株式会社 画像処理装置
JP3899367B2 (ja) * 1997-08-29 2007-03-28 富士フイルム株式会社 医用画像用ネットワークシステム
JPH11136568A (ja) * 1997-10-31 1999-05-21 Fuji Photo Film Co Ltd タッチパネル操作式カメラ
US6856698B1 (en) * 1997-11-26 2005-02-15 Cognex Corporation Fast high-accuracy multi-dimensional pattern localization
US7016539B1 (en) 1998-07-13 2006-03-21 Cognex Corporation Method for fast, robust, multi-dimensional pattern recognition
JP2001175875A (ja) * 1999-12-16 2001-06-29 Ge Medical Systems Global Technology Co Llc 境界線検出装置、画像処理装置および非境界線検出装置
WO2001096982A2 (en) * 2000-06-14 2001-12-20 Dynapel Systems, Inc. System for the estimation of optical flow
JP4409072B2 (ja) * 2000-09-14 2010-02-03 本田技研工業株式会社 輪郭抽出装置、輪郭抽出方法、及び輪郭抽出プログラムを記録した記録媒体
US20030052883A1 (en) * 2001-05-17 2003-03-20 Nikolaos Paragyios Gradient vector flow fast geodesic active contour
US6647152B2 (en) * 2002-01-25 2003-11-11 Thomson Licensing S.A. Method and system for contouring reduction
US20030185431A1 (en) * 2002-03-29 2003-10-02 Hong Dezhong Method and system for golden template image extraction
US7076093B2 (en) * 2002-09-16 2006-07-11 Lee Shih-Jong J Structure-guided image inspection
JP4392583B2 (ja) * 2003-06-27 2010-01-06 ソニー株式会社 信号処理装置および信号処理方法、並びにプログラムおよび記録媒体
US7190834B2 (en) * 2003-07-22 2007-03-13 Cognex Technology And Investment Corporation Methods for finding and characterizing a deformed pattern in an image
US8081820B2 (en) 2003-07-22 2011-12-20 Cognex Technology And Investment Corporation Method for partitioning a pattern into optimized sub-patterns
JP4279133B2 (ja) * 2003-12-19 2009-06-17 大日本スクリーン製造株式会社 図形処理装置、図形処理方法、およびプログラム
US7738705B2 (en) * 2004-06-30 2010-06-15 Stefano Casadei Hierarchical method and system for pattern recognition and edge detection
US8437502B1 (en) 2004-09-25 2013-05-07 Cognex Technology And Investment Corporation General pose refinement and tracking tool
FR2880455A1 (fr) * 2005-01-06 2006-07-07 Thomson Licensing Sa Methode et dispositif de segmentation d'une image
KR100698845B1 (ko) * 2005-12-28 2007-03-22 삼성전자주식회사 인물 외형 추출 알고리즘을 이용한 영상 편집 방법 및 그장치
CN101055620B (zh) * 2006-04-12 2011-04-06 富士通株式会社 形状比较装置和方法
JP4699298B2 (ja) * 2006-06-28 2011-06-08 富士フイルム株式会社 人体領域抽出方法および装置並びにプログラム
US8009911B2 (en) * 2007-08-30 2011-08-30 Siemens Aktiengesellschaft Interactive image segmentation on directed graphs
JP4866890B2 (ja) * 2008-10-08 2012-02-01 本田技研工業株式会社 ワーク形状推定装置
JP5290915B2 (ja) * 2009-09-03 2013-09-18 キヤノン株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
TWI410880B (zh) * 2010-03-29 2013-10-01 Anmo Electronics Corp 與數位影像分析相關的電腦程式產品
JP5310803B2 (ja) * 2011-07-25 2013-10-09 カシオ計算機株式会社 画像処理装置、画像処理方法及びプログラム
US9679224B2 (en) 2013-06-28 2017-06-13 Cognex Corporation Semi-supervised method for training multiple pattern recognition and registration tool models
JP6348093B2 (ja) * 2015-11-06 2018-06-27 ファナック株式会社 入力データから検出対象物の像を検出する画像処理装置および方法

Family Cites Families (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH0766446B2 (ja) * 1985-11-27 1995-07-19 株式会社日立製作所 移動物体像を抽出する方法
US5131058A (en) * 1990-08-24 1992-07-14 Eastman Kodak Company Method for obtaining output-adjusted color separations
JP2856229B2 (ja) * 1991-09-18 1999-02-10 財団法人ニューメディア開発協会 画像切り出し箇所検出方法
CA2130340C (en) * 1992-02-18 2000-06-06 Shih-Jong James Lee Method for identifying objects using data processing techniques

Also Published As

Publication number Publication date
CN1141459A (zh) 1997-01-29
US5881170A (en) 1999-03-09
KR960036559A (ko) 1996-10-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
KR100414432B1 (ko) 윤곽추출장치
EP1057326B1 (en) Automatic determination of preset positions corresponding to participants in video-conferences
US8369574B2 (en) Person tracking method, person tracking apparatus, and person tracking program storage medium
US9787905B2 (en) Image processing apparatus, image display apparatus and imaging apparatus having the same, image processing method, and computer-readable medium storing image processing program for displaying an image having an image range associated with a display area
KR100415266B1 (ko) 물체영역정보 기술방법과 물체영역정보 생성장치 및 기록매체
US8374392B2 (en) Person tracking method, person tracking apparatus, and person tracking program storage medium
EP0977151B1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and storage medium
Daneels et al. Interactive outlining: An improved approach using active contours
US20100128927A1 (en) Image processing apparatus and image processing method
JP2000285253A (ja) 物体領域情報記述方法及び物体領域情報生成装置並びに映像情報処理方法及び情報処理装置
JP2003526841A (ja) 生物測定学に基づく顔の抽出システム及び方法
JP2005123824A (ja) 映像オブジェクト軌跡合成装置、その方法及びそのプログラム
CN101131609A (zh) 接口装置和接口方法
JP2003039365A (ja) ジェスチャを認識するコンピュータシステム、歩行ロボット及び方法
US20050139782A1 (en) Face image detecting method, face image detecting system and face image detecting program
JP5371040B2 (ja) 移動物体追跡装置、移動物体追跡方法および移動物体追跡プログラム
JPH08329254A (ja) 輪郭抽出装置
JP4969291B2 (ja) 移動物体追跡装置
JPH08287216A (ja) 顔面内部位認識方法
JP2008035301A (ja) 移動体追跡装置
JP2005134966A (ja) 顔画像候補領域検索方法及び検索システム並びに検索プログラム
JP3288086B2 (ja) 動物体抽出装置
JP4379706B2 (ja) 領域抽出方法
JP2005196359A (ja) 移動物体検出装置、移動物体検出方法及び移動物体検出プログラム
JP2007156771A (ja) 画像検知追跡装置、画像検知追跡方法および画像検知追跡プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
A201 Request for examination
E902 Notification of reason for refusal
E701 Decision to grant or registration of patent right
GRNT Written decision to grant
FPAY Annual fee payment

Payment date: 20071207

Year of fee payment: 5

LAPS Lapse due to unpaid annual fee