WO2005004060A1

WO2005004060A1 - 輪郭抽出装置、輪郭抽出方法及び輪郭抽出プログラム

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Publication number: WO2005004060A1
Application number: PCT/JP2004/009325
Authority: WO
Inventors: Nobuo Higaki
Original assignee: Honda Motor Co., Ltd.
Priority date: 2003-07-01
Filing date: 2004-07-01
Publication date: 2005-01-13
Also published as: EP1640917A1; US20070086656A1; EP1640917A4; US7418139B2; EP1640917B1; JP4523915B2; JPWO2005004060A1

Abstract

　計算コストを軽減させつつ、より早いタイミングで必要な輪郭処理分裂を行うことができる輪郭抽出装置を提供する。　輪郭抽出手段３２では、節点配置部３２Ａで、対象物の周縁に、複数の節点を配置し、輪郭変形部３２Ｂで節点を所定の順序で連結して形成される輪郭を変形させた後、節点間距離測定部３２Ｃで、隣り合う節点同士を除く、全ての節点の組み合わせについての節点間距離を測定する。そして、接続線設定部３２Ｄで、「節点間距離が閾値以下となる節点の組み合わせ」があるか否かを判定し、前記「組み合わせ」が検出された場合、その一方の節点から他方の節点の先頭側又は後ろ側にある隣の節点に新たな接続線を設定することで輪郭を分裂させる。

Description

明細書

輪郭抽出装置、輪郭抽出方法及び輪郭抽出プログラム

技術分野

[0001] 本発明は、カメラによって対象物を撮像した画像から、対象物の輪郭を抽出するための装置、方法及びプログラムに関する。

背景技術

[0002] 従来、カメラによって対象物を撮像した画像から、対象物の輪郭を抽出する手法として、「Snakes」と呼ばれる閉曲線力もなる動的輪郭モデルを用いた手法 (以下、「スネーク手法」とヽぅ）が知られてヽる。

[0003] スネーク手法とは、閉曲線を、予め定義されたエネルギ関数が最小となるように変形させることにより、対象物の輪郭を抽出する手法である。具体的には、対象物の概略の輪郭を設定した後、その輪郭を下記の式（1)で表わされるエネルギ関数が所定値以下となるように繰り返し収縮変形させることにより、対象物の輪郭を抽出している

[0004] [数 1] = I ™ (PW) + (PW) + E_c。, (p )) }d_S

[0005] 式（1)において、 p (s)は輪郭を形成する節点、 Eint (p (s) )は輪郭の滑ら力さ等を表す「内部エネルギ」、 Eimage (p (s) )は画像の輝度勾配等を表す「画像エネルギ」、 Econ (p (s) )は輪郭に外部からカ卩えられる力を表す「外部エネルギ」を示して、る。

[0006] しかし、前記したスネーク手法では、対象物が複数ある場合や、対象物の概略の輪郭が予め与えられて!/、な、場合には、対象物の輪郭を正確に抽出できな、と、う問題点があった。特に、対象物が他の物体と近接している場合や、画像上で対象物が他の物体と前後に重なっている場合には、対象物の輪郭と他の物体の輪郭とが、 1 つの輪郭として抽出されてしまうという問題点があった。

[0007] そこで、前記した問題点を解決するために、隣り合う節点を結んで形成された線分同士が交差する場合に、 1つの輪郭を 2つに分裂させる技術が提案されている (例えば、特許文献 1,特許文献 2参照)。 [0008] 具体的には、図 11 (a)に示すように、輪郭 Vにおける「線分 P P 」と「線分 P P a a+1 b b+1

」とが交差する場合は、図 11(b)に示すように、節点「節点 P」と「節点 P 」との節点 a a+1

、及び「節点 P」と「節点 P 」との接続をそれぞれ解消し、「節点 P」と「節点 P 」と b b+1 a b+1 を結ぶ「接続線 LI」と、「節点 P」と「節点 P 」とを結ぶ「接続線 L2」とを設定すること b a + 1

により、輪郭 Vを、輪郭 VIと輪郭 V2とに分裂させている。

[0009] なお、「線分 PP 」と「線分 PP 」との交点の有無は、

a a+1 b b+1

節点 Ρ =1, 2,…… , η)の座標を ( )とすると、

p(P — P)+P =q(P — P)+Pの解 p, qが、

a + 1 a a b + 1 b b

p{ (y -y ) (x -x ) + (x -x ) (y-y )}/ det

b + 1 a a b b b + 1 a b

q{ (y -y ) (x -x ) + (x -x ) (y -y ) }/ det

a+1 a a b a a+1 a b

det= (x—x ) (y — y )— (x — x )

a a+1 b+1 b b+1 b

0≤p≤l、及び 0≤q≤lを満たすときに、交点があると判断している。

[0010] また、非特許文献 1には、下記の技術が開示されている。

[0011] (1) Snakeの収束演算において、初期輪郭設定時に Snakeの各隣接する要素 (節点）間の距離が等しくなるようにする（図 12 (a)参照)。その距離を Lelmで表わす。

(2) Snakeの要素同士の距離を求め、その中の最小値の距離（く Lelm)にある 2つの要素 Pa, Pb(Pa, Pbは隣接する要素ではない。）を求める。

(3)最短距離がある閾値以下のときには、 Paから Pb (反時計回り）と、 Pb力 Pa (時計回り）の 2つの閉じた Snakeに分離する（図 12 (b)参照)。

(4)それぞれの Snakeの全長を求め、 n等分し、 Snakeの各要素間の距離が等しくなるように均等長に割り付ける（図 12(c)参照)。これにより、 Snakeは 2つに分裂したことになる。後は、それぞれの Snakeについて、（1)一（4)を繰り返す。

特許文献 1：特開平 8-329254号公報 (第 5-6頁、第 4図）

特許文献 2：特開平 9 270014号公報 (第 4 8頁、第 2図）

非特許文献 1:坂口，美濃，池田、「SNAKEパラメータの設定についての検討」、電子情報通信学会技術研究報告 (PRU90 - 21)、 P43-49

発明の開示

発明が解決しょうとする課題 [0012] しかし、特許文献 1及び特許文献 2に開示されてヽる従来の輪郭分裂手法では、計算コストが非常に大き力つた。また、非特許文献 1に開示されている方法では、輪郭を形成する各要素間の距離の閾値を汎用性をもたせながら一意に決定するのが困難であった。これは、カメラ力もの距離に応じて画像上の対象物の大きさが異なるからである。

[0013] そこで、本発明は、計算コストを軽減させつつ、より早いタイミングで必要な輪郭分裂処理を行うことができる輪郭抽出装置、輪郭抽出方法及び輪郭抽出プログラムを提供することを目的とする。また、本発明は、対象物までの距離にかかわらず柔軟に複数の輪郭処理を行うことができる輪郭抽出装置、輪郭抽出方法及び輪郭抽出プログラムを提供することを目的とする。

課題を解決するための手段

[0014] 前記課題を解決するため、請求項 1に記載の輪郭抽出装置は、カメラによって対象物を撮像した画像から、前記対象物の輪郭を抽出するための装置であって、前記輪郭を形成し、予め定義されたエネルギ関数が最小になるように移動する複数の節点に関し、異なる 2節点間の距離が、前記対象物までの距離に応じて設定される閾値以下となった場合、当該 2節点部に新たな接続線を設けて、前記輪郭を分裂させることを特徴とする。

[0015] この装置は、輪郭を形成した後、予め定義されたエネルギ関数が最小になるよう〖こ移動する複数の節点に関し、異なる 2節点間の距離が、対象物までの距離に応じて設定される閾値以下となった場合に、当該 2節点部に新たな接続線を設けて、輪郭を分裂させる。

[0016] また、請求項 2に記載の輪郭抽出装置は、カメラによって対象物を撮像した画像から、前記対象物の輪郭を抽出するための装置であって、前記画像内において、前記対象物を含む領域の周縁に、複数の節点を配置する節点配置部と、前記節点を予め定義されたエネルギ関数が最小となるように移動させることにより、前記節点を所定の順序で連結して形成される輪郭を変形させる輪郭変形部と、隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離を測定する節点間距離測定部と、前記節点間距離が第 1の閾値以下となる 2つの節点が検出された場合、その一方の節点力他方の節点の先頭側又は後ろ側にある隣の節点に新たな接続線を設定することで前記輪郭を分裂させる接続線設定部とを備えたことを特徴とする

[0017] この装置は、節点配置部で対象物の周縁に、複数の節点を配置し、輪郭変形部で節点を所定の順序で連結して形成される輪郭を変形させた後、節点間距離測定部で、隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離を測定する。そして、接続線設定部で、節点間距離が第 1の閾値以下となる 2つの節点が検出された場合、その一方の節点から他方の節点の先頭側又は後ろ側にある隣の節点に新たな接続線を設定することで輪郭を分裂させる。なお、第 1の閾値は、対象物までの距離が近、ほど大きくなるように設定される（請求項 3)。

[0018] また、請求項 4に記載の輪郭抽出装置は、請求項 2又は請求項 3に記載の輪郭抽出装置において、前記画像から生成した前記対象物の距離情報、動き情報及びエツジ情報に基づヽて、前記対象物の画素を含む領域を設定する対象領域設定手段をさらに備え、前記節点配置部は、前記対象領域設定手段によって設定された対象領域の周辺上に、複数の節点を配置することを特徴とする。

[0019] この装置は、対象領域設定手段によって、画像から生成した対象物の距離情報、動き情報及びエッジ情報に基づ、て、対象物の画素を含む領域を設定することができる。そして、節点配置部は、対象領域設定手段によって設定された対象領域の周辺上に、複数の節点を配置する。

また、前記対象領域設定手段は、動きが検出されている画素が、第 2の閾値よりも多く検出されている距離を対象距離とし、該対象距離から所定の前後幅を持つ領域内の画像を反映した画素のエッジ情報を得て、エッジの検出されて、る画素の累計値が最大となっている画素列を中心として対象領域を設定する (請求項 5)。

また、前記対象領域設定手段は、前記中心線力も左右に 50cmの幅を有し、かつ、 2mの高さを有する矩形領域を対象領域として設定する (請求項 6)。

また、前記対象領域設定手段は、予め設定された所定数の輪郭が抽出されたか、別の対象領域が設定できなくなつたと判断されるまで、新たな対象領域の設定処理を繰り返す (請求項 7)。

そして、前記対象領域設定手段は、新たな対象領域を設定する際に、既に抽出した輪郭領域及び対象物が存在しな!ヽと判断された領域以外の領域から、新たな領域を設定する (請求項 8)。

さらに、前記対象領域設定手段は、前記カメラから得られる色情報をも用いて前記対象領域を設定する (請求項 9)。

[0020] 請求項 10に記載の輪郭抽出方法は、カメラによって対象物を撮像した画像から、前記対象物の輪郭を抽出するための方法であって、前記画像内において、前記対象物を含む領域の周縁に、複数の節点を配置する節点配置ステップと、前記節点を予め定義されたエネルギ関数が最小となるように移動させることにより、前記節点を所定の順序で連結して形成される輪郭を変形させる輪郭変形ステップと、隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離を測定する節点間距離測定ステップと、前記節点間距離が第 1の閾値以下となる 2つの節点が検出された場合、その一方の節点力他方の節点の先頭側又は後ろ側にある隣の節点に新たな接続線を設定することで前記輪郭を分裂させる接続線設定ステップとを含むことを特徴とする。

[0021] この方法は、節点配置ステップにおいて、対象物を含む領域の周縁に、複数の節点を配置し、輪郭変形ステップにおいて、節点を予め定義されたエネルギ関数が最小となるように移動させることにより、節点を所定の順序で連結して形成される輪郭を変形させた後、節点間距離測定ステップにおいて、隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離を測定する。そして、接続線設定ステップにおいて、節点間距離測定ステップでの測定結果に基づいて、節点間距離が第 1の閾値以下となる 2つの節点が検出された場合、その一方の節点から他方の節点の先頭側又は後ろ側にある隣の節点に新たな接続線を設定することで輪郭を分裂させる

[0022] 請求項 11に記載の輪郭抽出プログラムは、カメラによって対象物を撮像した画像から、前記対象物の輪郭を抽出するために、コンピュータを、前記画像内において、前記対象物を含む領域の周縁に、複数の節点を配置する節点配置手段と、前記節点を予め定義されたエネルギ関数が最小となるように移動させることにより、前記節点を所定の順序で連結して形成される輪郭を変形させる輪郭変形手段と、隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離を測定する節点間距離測定手段と、前記節点間距離が第 1の閾値以下となる 2つの節点が検出された場合、その一方の節点力他方の節点の先頭側又は後ろ側にある隣の節点に新たな接続線を設定することで前記輪郭を分裂させる接続線設定手段として機能させることを特徴とする。

[0023] このプログラムは、コンピュータを、節点配置手段、輪郭変形手段、節点間距離測定手段、接続線設定手段として機能させることにより、節点配置手段により、対象物を含む領域の周縁に、複数の節点を配置し、輪郭変形手段により、節点を予め定義されたエネルギ関数が最小となるように移動させることにより、節点を所定の順序で連結して形成される輪郭を変形させた後、節点間距離測定手段により、隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離を測定する。そして、接続線設定手段により、節点間距離測定ステップでの測定結果に基づいて、節点間距離が第 1の閾値以下となる 2つの節点が検出された場合、その一方の節点から他方の節点の先頭側又は後ろ側にある隣の節点に新たな接続線を設定することで輪郭を分裂させる。

発明の効果

[0024] 本発明によれば、計算コストを軽減させつつ、より早、タイミングで必要な輪郭処理分裂を行うことができる。また、本発明によれば、対象物までの距離にかかわらず柔軟に複数の輪郭処理を行うことができる。

発明を実施するための最良の形態

[0025] 次に、本発明の実施形態について、適宜図面を参照して詳細に説明する。ここでは、まず、本発明に係る輪郭抽出装置を含む輪郭抽出システムの構成について図 1 一図 7を参照して説明し、その後、輪郭抽出システムの動作について図 8—図 10を参照して説明する。

[0026] (輪郭抽出システム Aの構成）

まず、本発明に係る輪郭抽出装置 3を含む輪郭抽出システム Aの全体構成について図 1を参照して説明する。図 1は輪郭抽出システム Aの全体構成を示すブロック図である。なお、ここでは、人 (以下、「対象人物」という）の輪郭を抽出する場合を想定している。

[0027] 図 1に示すように、輪郭抽出システム Aは、図示しない対象人物を撮像する 2台の力メラ l (la, lb)と、カメラ 1で撮像された画像 (撮像画像)を解析して各種情報を生成する撮像画像解析装置 2と、撮像画像解析装置 2で生成された各種情報に基づヽて対象人物の輪郭を抽出する輪郭抽出装置 3とから構成されている。以下、カメラ 1、撮像画像解析装置 2、輪郭抽出装置 3について、順に説明する。

[0028] (カメラ 1)

カメラ 1 (la, lb)はカラー CCDカメラであり、右カメラ laと左カメラ lbは、左右に距離 Bだけ離れて並設されている。ここでは、右カメラ laを基準カメラとしている。カメラ la, lbが所定のタイミング（1フレーム毎)で撮像した画像 (撮像画像）は、フレーム毎に図示しないフレームグラバに記憶された後、撮像画像解析装置 2に同期して入力される。

[0029] なお、カメラ 1で撮像した画像 (撮像画像）は、図示しな!、補正機器によりキヤリブレーシヨン処理とレクティフィケーシヨン処理を行ヽ、画像補正した後に撮像画像解析装置 2に入力される。なお、カメラ 1は、カラー CCDカメラではなく、単に、例えば 0— 255階調の白黒濃淡値を取得できるようなものでもよい。

[0030] (撮像画像解析装置 2)

撮像画像解析装置 2は、カメラ la, lbから入力された画像 (撮像画像)を解析して、「距離情報」、「動き情報」、「エッジ情報」を生成する装置である。撮像画像解析装置 2は、「距離情報」を生成する距離情報生成部 21と、「動き情報」を生成する動き情報生成部 22と、「エッジ情報」を生成するエッジ情報生成部 23とから構成されている（図 1参照)。

[0031] (距離情報生成部 21)

距離情報生成部 21は、同時刻にカメラ la, lbで撮像された 2枚の撮像画像の視差に基づいて、各画素に対応する対象物までのカメラ 1からの距離を検出する。具体的には、基準カメラであるカメラ laで撮像された第 1の撮像画像と、カメラ lbで撮像された第 2の撮像画像とから、ブロック相関法を用いて視差を求める。本実施形態では、視差は、画素毎に、 0— 32のスカラー値として求められるようにした。なお、視差 (スカラー値）は 0— 32に限らず、他の範囲の値をとるようにしてもよい。つまり、視差 (スカラー値)は、撮像画像解析装置 2の計算能力やカメラ 1の位置関係等に応じて適宜設定することができる。

[0032] なお、ブロック相関法とは、第 1の撮像画像と第 2の撮像画像とで特定の大きさの同一ブロック (例えば 8 X 3画素）を比較することで、第 1の撮像画像と第 2の撮像画像とで同一のものを撮像している画素 (領域)を抽出する方法である。この方法を用いること〖こより、両画像で対応する画素 (領域）が両画像フレーム内で何画素分ずれてフレーム内に位置しているかを検出することができる。

[0033] そして、画素毎に求められた視差から、三角法を用いて、カメラ 1から「各画素に撮像された対象物」までの距離情報を求める。距離情報としては、画素毎に 0— 32の範囲の視差値と、実空間上 (x、 y、 z)の位置情報が対応付けられている。視差値 0— 3 2を 0— 255の 256の濃度値に変換すると、距離に応じて濃度が変化した画像が得られる。本実施形態では、濃度値「0」の画素は、カメラ 1から無限遠にある対象物を撮像したことを意味し、濃度値「225」の画素は、カメラ 1から約 80cmの位置にある対象物を撮像したことを意味するように設定した。なお、この「80cm」という値は、カメラ 1 の焦点距離，画素サイズ， 2つのカメラ la, lb間の距離等に応じて決定される。画素毎に生成された距離情報は、距離情報生成部 21内に設けられた図示しな、記憶手段に記憶された後、必要に応じて輪郭抽出装置 3に入力される。

[0034] 図 2 (a)は、距離情報生成部 21で生成された各画素の距離情報に応じて濃淡表現した距離画像 P1である。ここでは、対象人物 C以外には物体が全く無い環境で撮像を行った。図 2 (a)に示すように、対象人物 Cの画素は、その距離に応じて、濃淡値 2 55 (=白）に近い色で表現されている。また、背景の部分の画素は、濃淡値 0、すなわち黒色で表わされる。なお、「対象人物」とは輪郭を抽出する対象となる人物のことである。

[0035] (動き情報生成部 22)

動き情報生成部 22は、基準カメラであるカメラ laで時系列に撮像した「時刻 t」における「撮像画像 (t)」と、「時刻 t+ Δ tjにおける「撮像画像 (t+ Δ t)」との差分に基づいて、画像内の動き情報を検出する。 [0036] 具体的には、「撮像画像 (t)」と「撮像画像 (t+ A t)」とで、各画素の輝度値の差分を取り、その差分値が所定の閾値 T1よりも大きい画素を抽出する。この閾値 T1は、撮像する環境の複雑さや画像内の対象物の数、動きの煩雑さ等に応じて適宜決定される。なお、本実施形態では、閾値 T1は、対象人物 Cの動きのみが抽出されるように試行錯誤を繰り返して、閾値値 T1を調整しながら適当な値に最終決定した。

[0037] 抽出した差分値を画素毎に 0— 255のいずれかのスカラー値に変換したものが動き情報である。図 2 (b)は、そのスカラー値に応じた輝度値で表現した差分画像 P2である。図 2 (b)の例では、対象人物 Cの左腕の動きが特に強く検出されている。なお、移動物体の動きを検出する方法としては、他の方法を用いることもできる。また、カメラ 1 が移動しながら撮像するような場合は、カメラパラメータの変化量力背景の動きとして抽出される情報がキャンセルされるように、一方の画像を変換して動き情報の検出を行うとよい。

[0038] (エッジ情報生成部 23)

エッジ情報生成部 23は、基準カメラであるカメラ laで撮像された画像 (撮像画像）における各画素の濃淡情報又は色情報に基づいて、その撮像画像内に存在するェッジを抽出する。

[0039] 具体的には、撮像画像における各画素の輝度に基づいて、隣接する画素の輝度値と比べて、輝度が大きく変化する部分をエッジとして検出する。エッジ値を画素毎に対応付けて得られた情報がエッジ情報である。図 2 (c)は、エッジの大きさに応じた輝度値で表現されたエッジ画像 D3である。

[0040] エッジの検出は、例えば Sobelオペレータを画素毎に乗算し、行又は列単位で、隣の線分と所定の差がある線分をエッジ (横エッジ又は縦エッジ）として検出する。なお、 Sobelオペレータとは、ある画素の近傍領域の画素に対して重み係数を持つ係数行例のことである。また、本実施形態では、エッジの検出は Sobelオペレータを用いて行った力他の方法を用いてエッジを検出してもよい。

[0041] 撮像画像解析装置 2で生成された「距離情報」」と「動き情報」は、輪郭抽出装置 3 の対象距離検出部 31Aに入力される。また、「エッジ情報」は、輪郭抽出装置 3の対象領域設定部 31Bに入力される。 [0042] (輪郭抽出装置 3)

輪郭抽出装置 3は、撮像画像解析装置 2で生成された「距離情報」、「動き情報」、「エッジ情報」に基づいて、対象人物 Cの輪郭を抽出する装置である。輪郭抽出装置 3 は、「距離情報」、「動き情報」、「エッジ情報」に基づいて、対象人物 Cが存在すると推測され、その輪郭抽出を行うべき領域 (対象領域)を設定する対象領域設定手段 3 1と、対象領域設定手段 31によって設定された「対象領域」内から、 Snakes手法を用いて対象人物 Cの輪郭を抽出する輪郭抽出手段 32とを備えている（図 1参照)。

[0043] (対象領域設定手段 31)

対象領域設定手段 31は、カメラ 1から対象人物 Cまでの距離 (対象距離)を検出する対象距離検出部 31Aと、対象距離検出部 31Aで検出された対象距離に応じた「対象領域」を設定する対象領域設定部 31Bとから構成されている。

[0044] (対象距離検出部 31A)

対象距離検出部 31Aは、距離情報生成部 21で生成された距離情報と、動き情報生成部 22で生成された動き情報とに基づいて、カメラ 1から対象人物 Cまでの距離である「対象距離 Dl」を検出する。具体的には、 0— 255のスカラー値で表現される距離毎に動きが検出されている画素の数を累計する。そして、その累計値が所定の閾値 T2よりも大きい場合、その距離にある動きが検出されている画素を対象人物じの動きを反映した画素であるとして検出する。なお、閾値 T2は、 [特許請求の範囲]における「第 2の閾値」に相当する。

[0045] なお、閾値 T2よりも大きい累計値が複数の距離において算出された場合、最もカメラ 1に近、距離にある対象物のみに注目して以降の輪郭抽出処理等を行うようにしてもよい。閾値 T2は、対象人物 Cの数やその動きの特性、存在範囲等に応じて、対象人物 Cが正確に検出できるように適宜設定される。

[0046] 図 3 (a)はカメラ 1から 2. 2m( =対象距離 D1)の距離において、動きが検出された画素の累計が閾値 T2を超えている状態を示す図である。対象距離検出部 31Aで検出された対象距離 D1は、対象領域設定部 31Bに入力される。

[0047] (対象領域設定部 31B)

対象領域設定部 31Bは、対象距離検出部 31Aで検出された対象距離 D1と前後 ± αの距離にある対象物を撮像した画素のエッジ情報を抽出する（図 2 (c)参照)。この際、動きが検出された画素に限らず、対象距離 Dl ± αの距離にある画素のエッジ情報が全て抽出される。本実施形態では、「α」は人間の体の幅とマージンを考慮して 50cmとした。この処理によって、対象人物 Cと推測される移動物体を撮像した画素部分のみのエッジ情報が抽出された状態となる。この状態を視覚的に理解しやすいように図 3 (b)に示した。なお、「ひ」は、 [特許請求の範囲]における「所定の前後幅」に相当する。

[0048] 次に、対象領域設定部 31Bは、輪郭抽出処理を行うための矩形の対象領域 Aを設定する。既に、対象距離 D1 (奥行き)が設定されているので、さらに対象領域 Aを設定することで、結果的に直方体の空間領域に対応する画像情報に対して後述する輪郭抽出処理が実行されることになる。具体的には、まず対象人物 Cを撮像した画素部分のみのエッジ情報に関し、画像フレームの各列（縦線)毎にエッジの検出されている画素の数を累計する。そして、その累計値 (ヒストグラム H)が最大である画素列の位置を対象人物 Cの中心線として特定する。図 4 (a)は中心線が特定された状態を示すイメージ図である。

[0049] そして、対象領域設定部 31Bは、特定された中心線に基づき対象領域 Aを設定する。本実施形態では、 2mの高さの基準として、カメラ 1から対象距離 D1にある床面を下辺として設定したが、輪郭抽出を行いたい対象物を含むように、他の方法を用いて対象領域 Aを設定してもよヽ。

[0050] なお、対象領域 Aを設定する際は、カメラ 1のチルト角や、カメラ 1の高さ等の各種力メラパラメータを参照することにより、床面位置の認識や対象領域 Aの決定を正確に行うことができる。この結果、対象領域 A内に確実に対象人物 Cが含まれる状態とされる。

[0051] 図 4 (b)は対象領域 Aが設定された状態を示す図である。ここで、図 4 (a)、 (b)に示すように、画像上で実際にエッジ画素やヒストグラムを表示して中心線や対象領域 A を設定してもよいが、図 4 (a)、（b)のような画像を作成することは本発明の必須要件ではない。

[0052] (輪郭抽出手段 32) 輪郭抽出手段 32は、対象領域設定部 31Bで設定された対象領域 Aの周辺上に節点を等間隔で配置する節点配置部 32Aと、輪郭を変形させる輪郭変形部 32Bと、輪郭を構成する各節点の節点間距離を測定する節点間距離測定部 32Cと、節点間距離測定部 32Cでの測定結果に基づヽて、輪郭を分裂させる接続線を設定する接続線設定部 32Dとから構成されてヽる。

[0053] なお、本来ならば、この輪郭抽出手段 32は、図 4 (b)の対象領域 A内から対象人物 Cの輪郭を抽出する力ここでは、 [従来の技術]の欄において説明した、従来の輪郭分裂手法との差異を明確にするために、単純ィ匕した図 5—図 7を用いて説明する。

[0054] (節点配置部 32A)

節点配置部 32Aは、対象領域 Aの周辺上に、複数の節点 Pi (i= l, 2,…… , n)を等間隔で配置する（図 5 (a)参照)。各節点 Piを、その配置順に結んだものをが、輪郭 Vとなる。これらの節点 Piの位置情報は、輪郭変形部 32Bに入力される。なお、節点数 nは、輪郭抽出装置 3の処理能力や、抽出しようとする対象物の形状の複雑さ、動きの速さ等に応じて適宜決定される。本実施形態では節点数 nを 100個とした。

[0055] (輪郭変形部 32B)

輪郭変形部 32Bは、節点 Piを、予め定義されたエネルギ関数が最小となるように移動させることにより、輪郭 Vを変形させる（図 5 (b)参照)。なお、「予め定義されたエネルギ関数」としては、例えば、 [従来の技術]の欄における式（1)に表わしたエネルギ関数を用いることができる。式（1)の各項は具体的には、下記のようなものである。なお、 1節点は 1画素で構成される。

[0056] すなわち、上記エネルギ関数を最小化するように各節点を移動させていくことは、次の式（1)一 (4)力計算されるエネルギが小さくなる点へ移動させることを意味する

(1)対象物と他の物体とを区別するために、画像上で、対象距離 Dl ± αの範囲内にお、て、輝度勾配が大き!/、部分にある節点を移動させる。

[数 2]

(2)輪郭の形状を滑らかにするために、連続する 3つの節点を結ぶ線分をできるだけ直線に近づける。

[数 3]

^ =^,|^-^-,！² + ₂ - 2P,

(3)対象物の輪郭における窪んだ部分を正確に抽出するために、輪郭が囲む閉領域をできるだけ小さくする。

画

^£。™ = ,。 -y,)- _w )>>,.]

(4)各節点をバランス良く配置するために、各節点間の距離を平均化させる。

[数 5]

- ρ,—,ΐΓ

ここで

[0057] (節点間距離測定部 32C)

節点間距離測定部 32Cは、輪郭変形部 32Βで変形された輪郭 Vを構成する各節点 Piについて、隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離 D2を測定 (算出)する。

[0058] 具体的には、まず、節点 Pから、節点 P ,節点 P ,…… ,節点 P までの節点間距

1 3 4 n-1

離 D2をそれぞれ測定する（図 6 (a)参照)。次に、節点 Pから、節点 P ,節点 P ,…

2 3 4

···,節点 Pまでの節点間距離 D2をそれぞれ測定する（図 6 (b)参照)。節点 P , P , n 3 4

……， P についても同様のことを行う。なお、この際一度検出されている「節点の組 n-1

み合わせ」については、節点間距離 D2の測定は行わない。そして、最終的には、節点 P から節点 Pまでの節点間距離 D2を測定する（図 6 (c)参照)。節点間距離測 n-2 n

定部 32Cでの測定結果は、接続線設定部 32Dに入力される。

[0059] (接続線設定部 32D)

接続線設定部 32Dは、まず、節点間距離測定部 32Cから入力された測定結果に基づいて、節点間距離 D2が予め定められた距離 D3以下となる「節点 Piの組み合わせ」がある力否かを判定する。なお、距離 D3は、 [特許請求の範囲]における「第 1の閾値」に相当する。 [0060] ここで、距離 D3はカメラ 1からの距離に応じて小さくなるように設定されて!、る。このため、対象物が近くにあっても遠くにあっても正確な輪郭抽出が可能となる。本発明では画素毎に撮像した対象物までの距離が算出されているので、その距離に応じた閾値を適用した本判定処理が可能となっている。また、距離 D3は、検出したい対象物の輪郭が検出された時に、最小となる節点間距離 D2 (例えば、手首間の距離)よりも小さい値となるように、輪郭抽出対象物に応じて適宜設定されている。このため、 1 つの対象物に対して 2つの輪郭が抽出されてしまうことを防止することができる。

[0061] 節点間距離 D2が閾値である距離 D3以下となる「節点 Piの組み合わせ」が検出された場合は、その「節点 Piの組み合わせ」において、自身と相手の節点連結順序における先頭側に隣り合う節点とをそれぞれ結ぶ接続線を設定する、又は自身と相手の節点連結順序における後ろ側に隣り合う節点とをそれぞれ結ぶ接続線を設定する。このことにより、 1つの輪郭を 2つの輪郭に分裂させることができる。

[0062] 具体的には、図 7 (a)に示すように、節点間距離 D2が距離 D3以下である節点の組み合わせ (節点 P ,節点 P )が検出された場合は、図 7 (b)に示すように、節点 P—節 a b a 点 P

a + 1間と、節点 P

b—節点 P

b + 1間の接続を解消し、節点 P

aと節点 P

b + 1とを結ぶ接続線 LIを設定し、節点 Pと節点 P とを結ぶ接続線 L2を設定することにより、輪郭 Vを b a+ 1

、輪郭 VIと輪郭 V2とに分裂させることができる（図 7 (c)参照)。なお、本実施形態では、節点の組み合わせにおいて、「自身 (P

a)」と、「相手 (P )

bの節点連結順序における先頭側に隣り合う節点 (P )

b + 1 」とをそれぞれ結ぶ接続線を設定することにより輪郭を分裂させたが、「自身 (P )」と、「相手 (P )の節点連結順序における後ろ側に隣り a b

合う節点 (P )」とをそれぞれ結ぶ接続線を設定することにより輪郭を分裂させること b-1

もできる。

[0063] 以上のようにして、輪郭抽出手段 32では、節点配置部 32Aで概略の輪郭を設定し、輪郭変形部 32Bで輪郭を変形させた後、節点間距離測定部 32Cで、隣り合う節点 Pi同士を除ぐ全ての節点 Piの組み合わせについての節点間距離 D2を測定する。そして、接続線設定部 32Dで、節点間距離測定部 32Cでの測定結果に基づいて、節点間距離 D2が距離 D3以下となる節点の組み合わせを検出し、その検出された節点の組み合わせ (節点 P ,節点 P )にお、て、節点 Pと節点 P とを結ぶ接続線 L1 a b a b+ 1 を設定し、節点 Pと節点 P とを結ぶ接続線 L2を設定することにより、輪郭 Vを、輪 b a + 1

郭 VIと輪郭 V2とに分裂させることができる。

[0064] (輪郭抽出システム Aの動作）

次に、輪郭抽出システム Aの動作について、図 1に示す輪郭抽出システム Aの全体構成を示すブロック図と、図 8—図 10に示すフローチャートを参照して説明する。参照する図面において、図 8は、輪郭抽出システム Aの動作における、「撮像画像解析ステップ」と「対象領域設定ステップ」を説明するためのフローチャートである。また、図 9は、輪郭抽出システム Aの動作における、「輪郭抽出ステップ」を説明するための第 1のフローチャートである。また、図 10は、輪郭抽出システム Aの動作における、「輪郭抽出ステップ」を説明するための第 2のフローチャートである。

[0065] <撮像画像解析ステップ >

図 8に示すフローチャートを参照して、まず、ステップ S1では、撮像画像解析装置 2 に撮像画像が入力される。続いて、ステップ S 2では、距離情報生成部 21で、ステツプ S1で入力された撮像画像から「距離情報」を生成する。次に、ステップ S3では、動き情報生成部 22で、ステップ S1で入力された撮像画像から「動き情報」を生成する。そして、ステップ S4では、エッジ情報生成部 22で、ステップ S1で入力された撮像画像から「エッジ情報」を生成する。

[0066] く対象領域設定ステップ >

引き続き図 8に示すフローチャートを参照して、ステップ S5では、対象距離検出部 3 1Aで、ステップ S2で生成された「距離情報」と、ステップ S3で生成された「動き情報」とから、カメラ 1から対象人物 Cまでの距離である「対象距離 Dl」を検出する。そして、ステップ S6では、対象距離設定部 31Bで、ステップ S5で検出された「対象距離 Dl」に基づいて、輪郭抽出処理を行うための領域である「対象領域 A」を設定する。なお、ステップ S2,ステップ S3,ステップ S4の各処理は、並列に行ってもよい。

[0067] <輪郭抽出ステップ >

図 9に示すフローチャートを参照して、ステップ S7では、節点配置部 32Aで、対象領域 Aの周辺上に、複数の節点 Pi (i= l, 2,…… , n)を等間隔で配置する（図 5 (a) 参照)。各節点 Piを、その配置順に結んだものを力輪郭 Vとなる。続いて、ステップ S8では、ステップ S7で配置された各節点 Piを、予め定義されたエネルギ関数が最小となるように移動させることにより、輪郭 Vを変形させる（図 5 (b)参照)。本実施形態では、注目している節点が位置する画素に近接している 8画素のそれぞれの位置に当該節点が移動した場合に、上記エネルギがどうなるかを計算し、計算結果からェネルギが最小となると判明した画素位置を移動後の新たな節点位置とする。そして、ステップ S9では、輪郭 Vを構成している各節点 Piについて、隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離 D2を測定する（図 6 (a) , (b) , (c)参照)。

[0068] 次に、ステップ S 10では、ステップ S9での測定結果に基づいて、節点間距離 D2が予め定められた距離 D3以下となる「節点 Piの組み合わせ」ある力否かを判断する。ステツプ S10で、「節点間距離 D2≤距離 D3となる節点 Piの組み合わせがある」と判断された場合は、ステップ S11に進み、「節点間距離 D2≤距離 D3となる節点 Piの組み合わせが無い」と判断された場合は、ステップ S12に進む。

[0069] なお、ステップ S10では、具体的には、節点 P (1= 1, 2,…… , n)の座標を (x , y ) とすると、

D2²= (x -x ) ²+ (y -y ) ²≤D3²

a b a b

となる場合に、「節点間距離 D2≤距離 D3となる節点 Piの組み合わせがある」と判断している。

[0070] 続く、ステップ S11では、ステップ S10で検出された「節点間距離 D2≤距離 D3となる節点 Piの組み合わせ (節点 P ,節点 P )」にお!/、て、節点 Pと節点 P とを結ぶ接 a b a b+ 1

続線 LIを設定し、節点 Pと節点 P とを結ぶ接続線 L2を設定することにより、（図 7 ( b a+ 1

b)参照)。このことにより、輪郭 Vを、輪郭 VIと輪郭 V2とに分裂させることができる（図 7 (c)参照)。

[0071] そして、ステップ S12では、ステップ S12における判定処理の繰り返し回数力予め定めた閾値 Thlよりも多いか否かを判断する。ステップ S 12で、「繰り返し回数が予め定めた閾値 Thlよりも多い」と判断された場合は、次のステップ S13に進む。逆に、ステツプ S 12で、「繰り返し回数が予め定めた閾値 Thlよりも多くない」と判断された場合は、先のステップ S8に戻る。 [0072] 次に、ステップ S13では、抽出された輪郭に基づき算出される実際の高さが、予め定めた閾値 Th2よりも高いか否かを判断する。この閾値 Th2は、対象物の輪郭が適度に抽出されるまで繰り返されるように、対象物の形状、動きの速さ、輪郭抽出装置 3 の処理能力等に応じて設定すればよい。ステップ S13で、「輪郭の高さが予め定めた閾値 Th2よりも高い」と判断された場合は、ステップ S15に進む。逆に、ステップ S13 で、「輪郭の高さが予め定めた閾値 Th2よりも高くはない」と判断された場合は、ステップ S 14に進む。ここで、閾値 Th2を高すぎる値に設定してしまうと、抽出すべき対象物の輪郭抽出することができない。一方、閾値 Th2を低すぎる値に設定してしまうと、対象物以外の不要なものの輪郭まで抽出してしまう。したがって、この処理において用いる閾値 Th2は、輪郭抽出しようとする対象物の高さに基づいて適宜設定する。

[0073] ステップ S14では、抽出された輪郭内の画像情報を更新する。なお、画像情報を更新するということは、その画像情報における距離情報をゼロにするということである。輪郭内の画像情報を更新した後は、ステップ S 15に進む。

[0074] ステップ S15では、既抽出の輪郭数 (オブジェクト数）が予め定めた閾値 Th3に達した力否かを判断する。ステップ S15で、「既抽出の輪郭数が閾値 Th3に達した (例えば、人物の輪郭を 5人分抽出した)」と判断された場合は、処理を終了する。一方、ステツプ S 15にお、て、「既抽出の輪郭数が閾値 Th3に達して、な、」と判断された場合は、続いてステップ S6の処理が実行される。閾値 Th3は、同時に抽出したい対象物の数に応じて決定すればよいが、その数が多すぎると、計算負荷が増大して、高速で正確な輪郭抽出に支障をきたすおそれがある。したがって、閾値 Th3は輪郭抽出装置 3の計算能力や、輪郭抽出の目的などに応じて適宜設定する必要がある。

[0075] なお、以上説明した輪郭抽出システム Aにおける処理は、時間 tにおいて撮像された画像に対しての処理であるので、時間 tにおヽて撮像された画像に対してステップ S1—ステップ S15の処理を終了した後、時間 t+ 1において撮像された画像に対しても同様の処理が行われる。

なお、ステップ S14で、対象物ではないと判断される画像情報 (距離情報）はキャンセルされる。そして、ステップ S 15で「NO」と判断された後に行われるステップ S6の処理は、ステップ S 14でキャンセルされた領域及び既に輪郭抽出された領域以外の残りの画像領域に対して実行される。したがって、本発明では、複数の輪郭抽出を効率良く実行することが可能となっている。

また、ステップ S3において全く動きが検出されない場合や、ステップ S5において対象距離 D1が設定できない場合など、輪郭抽出すべき対象物が明らかに存在しないと判断される場合は、全ての処理を終了する。

[0076] 以上説明したように、本発明によれば、隣り合う節点同士を結ぶ線分が交差又は接触する前に、より早いタイミングで輪郭を分裂させることができる。

また、従来の輪郭分裂手法では、図 11 (a) , (b)を用いて説明したように、輪郭分裂の是非を判断するのに多数の計算処理を必要とするのに対し、本発明では、ステップ S 10の説明で示した簡単な距離計算のみで輪郭分裂の是非を判断することができる。したがって、本発明では計算負荷が著しく軽減される。

具体的には、節点数が 100個のとき、特許文献 1に開示されている従来の輪郭分裂手法では、計算コストは約 200msecZframeであったのに対し、本発明では、計算コストは約 lOOmsec/frameであった。

さらに、非特許文献 1では、輪郭分裂させるための固定された閾値に汎用性を持たせるのが困難であつたのに対し、本発明では、各画素に対して距離情報を対応付け、対象物の距離に応じて閾値距離 D3を可変させるので、対象物が遠くにあっても近くにあっても必要に応じて正確にその輪郭抽出を行うことができる。

[0077] 以上、輪郭抽出システム Aについて説明した力この輪郭抽出システム Aに含まれる撮像画像解析装置 2や輪郭抽出装置 3の各構成部は、ハードウアで構成してもよいし、プログラムで構成してもよい。例えば、輪郭抽出装置 3の各構成部をプログラムで構成した場合は、コンピュータ内の CPUやメモリ等をプログラムに従って動作させることにより、ハードウェアで構成した場合と同様の効果が得られる。

[0078] また、カメラ 1は固定カメラでもよいし、撮像方向が可変なものでもよい。そして、カメラ 1は固定体に備え付けてもよいし、移動体に搭載してもよい。さらに、カメラ 1、撮像画像解析装置 2及び輪郭抽出装置 3は、個別に設けてもよいし、一体化させてもよい。なお、カメラ 1、撮像画像解析装置 2及び輪郭抽出装置 3を個別に設けた場合は、各装置間の情報通信は、有線で行ってもよいし、無線で行ってもよい。また、カメラ 1 が取得した色情報を用いて、肌色領域を抽出することによって、人間の画素領域を特定し、その特定領域のみに対して輪郭抽出を行ってもよい。さらに、肌色であって、かつ、略楕円の部分を顔として判定するなどの方法をも組み合わせて対象人物を切り出すようにすれば、より効率的かつ確実に人物の輪郭抽出が行われるようになる

[0079] 時々刻々と連続的に抽出される輪郭情報は、室内監視カメラ、交通量計測、自律二足歩行ロボットなどの多くのものに利用可能である。

本発明によれば、計算負荷を減らしつつ同時に複数の輪郭抽出を行えるが、例えば、本発明を室内監視カメラに適用して動的輪郭抽出された領域以外の情報をキヤンセルすれば、さらに情報量を削減しながら注目すべき監視対象物の画像のみを長時間保存することもできる。

また、自律二足歩行ロボットの場合、歩行制御、外部環境認識、ヒト指示への応答など多くの複雑な処理を可能な限り短時間で行う必要があるが、本発明は輪郭抽出処理の計算負荷を削減し、かつ、早いタイミングで必要な輪郭分裂を実現するので、実環境における自律二足歩行ロボットの応答性を顕著に高めることができる。

なお、連続的に抽出される対象物の輪郭を画像と共に図示しない表示装置に表示すれば、管理者が画像内の物体の有無などを把握したり、図 8—図 10を用いて説明した各種閾値の調整に有効である。

図面の簡単な説明

[0080] [図 1]輪郭抽出システム Aの全体構成を示すブロック図である。

[図 2] (&)は距離画像!³1、（b)は差分画像 P2、（c)はエッジ画像 P3を示す図である。

[図 3]対象距離の設定について説明するための図である。

[図 4]対象領域 Aの設定について説明するための図である。

[図 5] (a)は節点の配置について説明するための図であり、 (b)は輪郭の変形について説明するための図である。

[図 6]節点間距離の測定について説明するための図である。

[図 7]接続線の設定について説明するための図である。

[図 8]輪郭抽出システム Aの動作における、「撮像画像解析ステップ」と「対象領域設定ステップ」を説明するためのフローチャートである。

[図 9]輪郭抽出システム Aの動作における、「輪郭抽出ステップ」を説明するためのフローチャートである。

[図 10]輪郭抽出システム Aの動作における、「輪郭抽出ステップ」を説明するための第 2のフローチャートである。

圆 11]従来の輪郭分裂手法を説明するための図である。

圆 12]従来の輪郭分裂手法を説明するための図である。

符号の説明

A 輪郭抽出システム A

1 カメラ

2 撮像画像解析装置

3 輪郭抽出装置

31 対象領域設定手段

31 A 対象距離検出部

31B 対象領域設定部

32 輪郭抽出手段

32A 節点配置部

32B 輪郭変形部

32C 節点間距離測定部

32D 接続線設定部

Claims

請求の範囲

[1] カメラによって対象物を撮像した画像から、前記対象物の輪郭を抽出するための装置であって、

前記輪郭を形成し、予め定義されたエネルギ関数が最小になるように移動する複数の節点に関し、異なる 2節点間の距離が、前記対象物までの距離に応じて設定される閾値以下となった場合、当該 2節点部に新たな接続線を設けて、前記輪郭を分裂させることを特徴とする輪郭抽出装置。

[2] カメラによって対象物を撮像した画像から、前記対象物の輪郭を抽出するための装置であって、

前記画像内において、前記対象物を含む領域の周縁に、複数の節点を配置する節点配置部と、

前記節点を予め定義されたエネルギ関数が最小となるように移動させることにより、前記節点を所定の順序で連結して形成される輪郭を変形させる輪郭変形部と、隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離を測定する節点間距離測定部と、

前記節点間距離が第 1の閾値以下となる 2つの節点が検出された場合、その一方の節点力他方の節点の先頭側又は後ろ側にある隣の節点に新たな接続線を設定することで前記輪郭を分裂させる接続線設定部と

を備えたことを特徴とする輪郭抽出装置。

[3] 前記第 1の閾値は、前記対象物までの距離が近いほど大きくなるように設定されることを特徴とする請求項 2に記載の輪郭抽出装置。

[4] 前記画像から生成した前記対象物の距離情報、動き情報及びエッジ情報に基づ!ヽて、前記対象物の画素を含む領域を設定する対象領域設定手段をさらに備え、前記節点配置部は、前記対象領域設定手段によって設定された対象領域の周辺上に、複数の節点を配置することを特徴とする請求項 2又は請求項 3に記載の輪郭抽出装置。

[5] 前記対象領域設定手段は、動きが検出されている画素が、第 2の閾値よりも多く検出されて!/ヽる距離を対象距離とし、該対象距離から所定の前後幅を持つ領域内の画像を反映した画素のエッジ情報を得て、エッジの検出されて、る画素の累計値が最大となっている画素列を中心として対象領域を設定することを特徴とする請求項 4に記載の輪郭抽出装置。

[6] 前記対象領域設定手段は、前記中心線力左右に 50cmの幅を有し、かつ、 2mの高さを有する矩形領域を対象領域として設定することを特徴とする請求項 5に記載の輪郭抽出装置。

[7] 前記対象領域設定手段は、予め設定された所定数の輪郭が抽出されたか、別の対象領域が設定できなくなつたと判断されるまで、新たな対象領域の設定処理を繰り返すことを特徴とする請求項 4力請求項 6のいずれか 1項に記載の輪郭抽出装置。

[8] 前記対象領域設定手段は、新たな対象領域を設定する際に、既に抽出した輪郭領域及び対象物が存在しな!ヽと判断された領域以外の領域から、新たな領域を設定することを特徴とする請求項 7に記載の輪郭抽出装置。

[9] 前記対象領域設定手段は、前記カメラから得られる色情報をも用いて前記対象領域を設定することを特徴とする請求項 2から請求項 8のいずれか一項に記載の輪郭抽出装置。

[10] カメラによって対象物を撮像した画像から、前記対象物の輪郭を抽出するための方法であって、

前記画像内において、前記対象物を含む領域の周縁に、複数の節点を配置する節点配置ステップと、

前記節点を予め定義されたエネルギ関数が最小となるように移動させることにより、前記節点を所定の順序で連結して形成される輪郭を変形させる輪郭変形ステップと隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離を測定する節点間距離測定ステップと、

前記節点間距離が第 1の閾値以下となる 2つの節点が検出された場合、その一方の節点力他方の節点の先頭側又は後ろ側にある隣の節点に新たな接続線を設定することで前記輪郭を分裂させる接続線設定ステップと

を含むことを特徴とする輪郭抽出方法。カメラによって対象物を撮像した画像から、前記対象物の輪郭を抽出するために、コンピュータを、

前記画像内において、前記対象物を含む領域の周縁に、複数の節点を配置する節点配置手段と、

前記節点を予め定義されたエネルギ関数が最小となるように移動させることにより、前記節点を所定の順序で連結して形成される輪郭を変形させる輪郭変形手段と、隣り合う節点同士を除ぐ全ての節点の組み合わせについての節点間距離を測定する節点間距離測定手段と、

前記節点間距離が第 1の閾値以下となる 2つの節点が検出された場合、その一方の節点力他方の節点の先頭側又は後ろ側にある隣の節点に新たな接続線を設定することで前記輪郭を分裂させる接続線設定手段と

として機能させることを特徴とする輪郭抽出プログラム。