JPH0589245A - 物体検出処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 本発明は、認識対象領域を指定することな
く、画像中において認識対象物体が存在する場所と存在
しない場所とを高い信頼性で識別し、あるいは認識対象
物体に起因する変異が存在する場所と存在しない場所と
を高い信頼性で識別して物体を検出することを目的とし
ている。 【構成】 処理画像１−１と参照画像１−２とを比較し
て、認識対象物体の存在する場所や認識物体に起因する
変異の存在する場所を領域ベクトル１−４として抽出
し、当該領域ベクトル群から特徴ベクトル１−５を得
て、物体の有無あるいは物体に起因する変異の有無を検
出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、画像中において認識対
象物体が存在する領域及び認識対象物体に起因する変異
が存在する領域を、明るさの変動など環境変動に安定に
検出する物体検出処理方法に関するものである。

【０００２】

【従来の技術】従来、画像中における認識対象物体の有
無及び認識対象物体に関連する変異を検出する物体検出
の方法としては、(1) 処理画像と背景画像との輝度値の
差分値もしくは両画像のある領域内の輝度値の相互相関
を利用して物体の有無を検出する方法や、(2) 処理画像
とその時間的に少し前の画像との輝度値の差分情報もし
くは両画像のある領域内の輝度値の相互相関を利用して
認識対象物体に関連する変異を検出する方法、(3) 処理
画像と参照画像との輝度値から正規化主成分特徴量を算
出し、これを利用して認識対象物体の有無や認識対象物
体に関連する変異を検出する方法、などがあった。

【０００３】

【発明が解決しようとする課題】上記従来技術(1), (2)
においては、(i) 環境の明るさの変動や雑音に対して弱
い、画像の明るさが極端に明るい場合、もしくは暗い場
合に認識率が低下する、(ii)認識対象領域に認識対象以
外の物体が存在すると誤認識し易いなどの問題があり、
有無の検出、変異の検出における検出能力が十分でなか
った。

【０００４】また、上記従来技術(3) においては、上記
従来技術(1)(2)に比べて高い検出能力を有しているが、
認識物体を検出する場所をあらかじめ指定しておかなけ
ればならず、しかも画素単位ではなく領域単位でしか識
別結果が得られなかった。

【０００５】本発明は、上述した問題点を解消し、認識
対象領域を指定することなく、画像中において認識対象
物体が存在する場所と存在しない場所とを高い信頼性で
識別し、あるいは認識対象物体に起因する変異が存在す
る場所と存在しない場所とを高い信頼性で識別して物体
を検出することを目的としている。

【０００６】

【課題を解決するための手段】図１は本発明の原理構成
図を示す。図中の符号１−１は処理画像、１−２は参照
画像、１−３は領域地図、１−４は領域ベクトル、１−
５は特徴ベクトル、１−６は判定結果を表している。

【０００７】領域地図は、各画素を中心としたどれだけ
の範囲を該画素に関する判定の為に使用するかを表した
地図であり、情景を撮影した画像中で認識対象物体がど
の程度の大きさとして表されるかによって決めることが
できる。

【０００８】領域ベクトル１−４は、参照画像１−２の
輝度値、処理画像１−１の輝度値を成分とするベクトル
であり、領域地図１−３によって指定された領域のすべ
ての画素について領域ベクトルを算出する。

【０００９】特徴ベクトル１−５は該領域ベクトル群か
ら算出される特徴量を成分とするベクトルである。

【００１０】

【作用】上記特徴ベクトル１−５から該画素における物
体の有無、物体に起因する変異の有無を判定する。

【００１１】参照画像１−２として、背景画像を採用す
れば、判定結果は認識対象物体の有無を表し、また処理
画像１−１よりも時間的に少し前の画像を採用すれば、
判定結果は認識対象物体に起因する変異の有無を表すも
のとなる。

【００１２】従来技術にくらべて、様々な環境条件下で
より信頼性の高い認識対象物体の有無判定及び認識対象
物体に起因する変異の有無判定を行うことができ、しか
も認識対象とする領域を指定する必要がなく画素単位に
上記判定が可能であることが異なる。

【００１３】

【実施例】以下、図面を参照して、本発明の実施例を説
明する。図２は本発明の一実施例による物体検出処理方
法の全体構成を示すブロック図である。

【００１４】この動作を説明すると、まず画像入力部２
−１から、処理画像は処理画像蓄積部２−２へ、参照画
像が参照画像蓄積部２−３へそれぞれ送られる。処理画
像、参照画像の着目画素の輝度値から領域地図データ２
−５を参照し、領域ベクトル生成部２−４において着目
画素の周辺領域の各画素について領域ベルトル群が生成
される。

【００１５】特徴ベクトル算出部２−６において上記領
域ベクトル群から特徴ベクトルを算出し、これが着目画
素の特徴を表す特徴ベクトルとなる。この特徴ベクトル
は、判定結果算出部２−８に送られ、該着目画素におけ
る認識対象物体の有無、もしくは認識対象物体に起因す
る変異の有無を判定し、識別結果送出部２−９へ送られ
る。

【００１６】判定結果算出部２−８は、識別系設計部２
−７において既存の学習アルゴリズムなどを用いて作ら
れる。図３は領域地図データ例を示す図である。領域地
図データは、画素のある一点、点（ｘ，ｙ）に対して領
域Ｓ (ｘ，ｙ）が対応するような、点から点群への写像
を表現するデータが格納されている。すなわち画像Ｉに
対する例では、（ｘ₀ ，ｙ₀ ) に対して領域Ｓ（ｘ₀ ，
ｙ₀ ) が対応し、（ｘ₁ ，ｙ₁ ）に対して領域Ｓ
（ｘ₁ ，ｙ₁ ）が対応する。この例ではＳ（ｘ，ｙ）
は、点（ｘ，ｙ）を中心とした一定面積の正方形として
Ｓ（ｘ，ｙ）が定義されている。認識対象物体が画像中
のどこに存在してもほぼ同じ大きさとして画像中に撮影
される場合にこの様な領域地図データが有効である。

【００１７】画像Ｉ’に対する例では、（ｘ₀ ，ｙ₀ )
に対して領域Ｓ'(ｘ₀ , ｙ₀ ）が対応し、（ｘ₁ ，
ｙ₁ ）に対して領域Ｓ'(ｘ₁ ，ｙ₁ ) が対応する。この
例ではＳ'(ｘ，ｙ）は、点（ｘ，ｙ）を中心とした面積
の正方形としてＳ（ｘ，ｙ）が定義されているが、ｙの
値によって大きさが異なる。画像の下部ほど情景が撮影
したカメラに位置的に近い場合、認識対象物体は画像の
上部では小さく、下部では大きく画像中に撮影される。
この様な場合には画像Ｉ’のような領域地図データが有
効である。

【００１８】式１は、領域ベクトルの一例を表す式であ
る。

【００１９】

【数１】

【００２０】Ｉ_P （ｘ，ｙ）は処理画像の点（ｘ，ｙ）
における輝度値、Ｉ_R （ｘ，ｙ）は参照画像の点（ｘ，
ｙ）における輝度値を表し、Ｓ（ｘ，ｙ）は領域地図デ
ータによって示される点（ｘ，ｙ）に対応する領域を表
す。Ｐ（ｘ，ｙ）は、この時生成される領域ベクトルの
集合である。

【００２１】式２は、領域ベクトルＰ（ｘ，ｙ）から算
出される特徴量ｆ_i（ｘ，ｙ）を表す式である。

【００２２】

【数２】

【００２３】Ｎは特徴ベクトルの次元であり、（ｆ
₁ （ｘ，ｙ），…，ｆ_N （ｘ，ｙ）) が点（ｘ，ｙ）に
対応する特徴ベクトルとなる。特徴量を算出する関数と
しては、特願平２−４１１１４４に示される方法などを
使うことができる。

【００２４】またＩ_P （ｘ，ｙ），Ｉ_R （ｘ，ｙ）は処
理画像、参照画像の輝度値そのものである必要は必ずし
もなく、これら画像に二値化、強調処理など適当な処理
を施した後の画像の輝度値、あるいはカラー情報より得
られる量でも良い。

【００２５】判定結果算出部２−８は、参照画像とし
て、背景画像を利用した場合には、点（ｘ，ｙ）におけ
る認識対象物体の有無を判定し、参照画像として、一時
刻前の画像を利用した場合には、点（ｘ，ｙ）における
認識対象物体に起因する変異の有無を判定する。

【００２６】

【発明の効果】以上説明したように、本発明によれば、
従来手法に比べ認識対象領域を画像中に指定することな
く、認識対象物体の有無、もしくは認識対象物体に起因
する変異の有無をより高い信頼性で画素単位に知ること
ができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の原理構成図である。

【図２】本発明の一実施例による物体検出処理方法の構
成を示すブロック図である。

【図３】領域地図データの一実施例を説明する図であ
る。

【符号の説明】

１−１ 処理画像 １−２ 参照画像 １−３ 領域地図 １−４ 領域ベクトル １−５ 特徴ベクトル １−６ 判定結果 ２−１ 画像入力部 ２−２ 処理画像蓄積部 ２−３ 参照画像蓄積部 ２−４ 領域ベクトル生成部 ２−５ 領域地図データ ２−６ 特徴ベクトル算出部 ２−７ 識別系設計部 ２−８ 判定結果算出部 ２−９ 識別結果送出部

Claims (1)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 画像中における認識対象物体の有無及び
   認識対象物体に関連する変異の両方またはいずれか一方
   を検出する物体検出処理方法に於いて、 参照用の参照画像を利用し、処理対象画像のある一画素
   における輝度値と当該画素と同一位置にある参照画像の
   一画素の輝度値とを成分とする領域ベクトルを生成し、 該画素を中心としたある範囲の領域にわたって該領域ベ
   クトルを生成し、 生成された領域ベクトルの分布から特徴ベクトルを算出
   し、 該画素における該物体の有無及び該物体に起因する変異
   の両方またはいずれか一方を検出するようにしたことを
   特徴とする物体検出処理方法。