JPH0851564A - 目標追尾装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】本発明は、目標追尾装置において、目標に似て
いるものや輝度変化、形の違うものの影響による誤判定
を有効に除去して、一段と安定に目標を追尾する。 【構成】目標の特徴設定時のＲ−Ｙ信号とＢ−Ｙ信号の
各々を輝度によつてモデル化することで、輝度変化に対
する色相の変化を気にすることなく特徴を捕えることが
でき、またＲ−Ｙ信号とＢ−Ｙ信号を直接モデル化する
ことで、色相に捕われないために無彩色の被写体につい
ても、同様の方法で特徴を捕えることができ、許容誤差
に関してもモデル化することでパラメータの調整を厳し
く行なう必要がないことから、輝度変化に対して安定に
目標追尾をすることができる。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【目次】以下の順序で本発明を説明する。 産業上の利用分野 従来の技術 発明が解決しようとする課題 課題を解決するための手段 作用 実施例 （１）第１実施例（図１〜図８） （１−１）システム構成 （１−２）目標追尾処理 （１−２−１）概要 （１−２−２）各部での処理 （１−２−２−１）被写体の特徴量抽出処理 （１−２−２−２）被写体の位置検出処理 （１−３）効果 （２）第２実施例（図９） （２−１）目標追尾処理 （２−２）効果 （３）第３実施例（図１０〜図１３） （３−１）目標追尾処理 （３−２）効果 （４）第４実施例（図１４〜図１７） （４−１）システム構成 （４−２）目標追尾処理 （４−３）効果 （５）第５実施例（図１８〜図２０） （５−１）システム構成 （５−２）目標追尾処理及び枠合成処理 （５−３）効果 （６）他の実施例 発明の効果

【０００２】

【産業上の利用分野】本発明は目標追尾装置に関する。
例えば目標物の移動に伴つてテレビジヨンカメラの撮影
方向を自動的に追従させるものに適用し得る。

【０００３】

【従来の技術】従来、この種の目標追尾装置において
は、テレビジヨンカメラで撮影した画像より目標物の動
きを検出することによつて撮像方向の自動追従を実現し
ている。この動き検出にはブロツクマツチングの手法が
一般的に用いられている。ここでブロツクマツチングと
は目標物の周辺画像又は特徴部分の画像によつて定義し
たオリジナルブロツクに対して相関が最大になるブロツ
クを撮像画像中から検出する手法であり、オリジナルブ
ロツクの各画素と画素同士の差の絶対値和が最小になる
ブロツクの位置を目標物の位置として検出するものであ
る。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところがこのブロツク
マツチングの手法を用いた目標追尾装置の場合、目標物
の位置はオリジナルブロツクに含まれる形の情報に依存
して決定する。このため目標物自体が変形した場合や目
標物の大きさが変化した場合には、追尾が困難になる問
題があつた。また撮像画像内のブロツクとオリジナルブ
ロツクとの画素同士の差の絶対値和を計算する処理は計
算量が多いため回路構成が複雑になつたり、マイクロコ
ンピユータでの実現が困難になる問題があつた。

【０００５】そこで目標物の形情報に加えてカラー画像
信号のもつ色情報を用いて目標物を追尾する目標追尾装
置が提案されている（特願平5-61060 号）。この目標追
尾装置は、ある固定の色を特徴量として記憶し、その色
に基づいて色画像を水平方向及び垂直方向の各々の方向
に積分することにより得られる画像の時間連続性、すな
わち前回検出された領域に接している領域を目標物とし
て目標を追尾するようになされている。

【０００６】また同様に色情報を用いて目標物を追尾す
る目標追尾装置として次のようなものも提案されている
（特願平5-261678号）。この目標追尾装置は、目標物の
色差信号（すなわちＲ−Ｙ信号及びＢ−Ｙ信号）から目
標物の色を１次関数でモデル化する手段と、目標物の輝
度Ｙ及び彩度Ｓを１次関数でモデル化する手段とによつ
て構成され、２つの手段から得られる予想係数を特徴量
とする。

【０００７】そしてこの目標追尾装置では、予想係数か
ら算出されるデータと実際のデータとの誤差から水平方
向及び垂直方向の各々の方向について評価関数を作成
し、この評価関数に基づいて目標物を追尾するようにな
されている。ところがこの目標追尾装置の場合、目標物
の色を１次関数で近似しているため輝度変化に伴う色相
のずれに基づいてモデル誤差が大きくなり易く、特徴量
の検出が難しい場合があつた。

【０００８】そこで上述の目標追尾装置のうち目標物の
輝度Ｙ及び彩度Ｓを１次関数でモデル化する手段の部分
を２次関数でモデル化する手段に置き換えた装置が上述
の方法に比較して対象色のモデル化精度を高めることが
でき、かつ目標物の追尾能力を向上させることができる
装置として提案されている。ところがこのようにすると
色の設定が厳密にすぎ、安定した目標物の識別が困難に
なることがある。そこでモデルに対してある程度の誤差
を見込むことになるが誤差量の設定が難しく誤差量を大
きくとりすぎると目標物と背景の色との区別がつかなく
なる等の問題があつた。また無彩色の目標物については
識別できなかつた。

【０００９】本発明は以上の点を考慮してなされたもの
で、目標物の移動に伴う輝度変化等の影響によらず一段
と高精度で目標物を追尾することができる目標追尾装置
を提案しようとするものである。

【００１０】

【課題を解決するための手段】かかる課題を解決するた
め本発明においては、色予測関数決定手段を用いて、入
力カラー画像信号のうち注目領域内に含まれる第１及び
第２の色差信号によつて目標物の色相を判断し、当該色
相に応じて第１及び第２の色差信号を輝度を変数とする
色予測関数でモデル化する。さらに許容誤差モデル決定
手段によつて、第１の色差信号に対応する第１の色予測
関数と第２の色差信号に対応する第２の色予測関数のそ
れぞれに対して許容誤差モデルを算出し、この許容誤差
モデルと入力カラー画像信号とを比較することにより許
容誤差モデルに適合する領域を抽出する。そしてこれら
領域の画素値として求めた基準特徴平面と、上記基準特
徴平面の設定後に入力される入力カラー画像信号につい
て求めた特徴平面との相関が最大となる位置を目標物の
存在する位置として決定するようにする。

【００１１】

【作用】目標物の特徴設定の際、目標物を撮像した第１
及び第２の色差信号をそれぞれ輝度を変数とした色予測
関数でモデル化することにより、輝度変化に対する色相
の変化を気にすることなく特徴を捕らえることができ
る。また第１及び第２の色差信号を直接モデル化したこ
とにより、色相に捕らわれずに目標物の検出ができる。
これにより無彩色の目標物についても特徴を捕らえるこ
とができる。さらに第１及び第２の色差信号に対して許
容誤差モデルを設定することにより、目標物の特徴設定
の際におけるパラメータの調整を厳密にしなくても良く
なり、輝度変化に対しても安定した追尾動作が実現でき
る。

【００１２】

【実施例】

【００１３】（１）第１実施例 ここでは目標物である被写体について得られる各色信
号、すなわちＲ−Ｙ信号及びＢ−Ｙ信号をそれぞれ輝度
Ｙによつて表される２次関数にモデル化し、さらにこの
２次関数モデルに対して許容できる誤差範囲を許容誤差
モデルとして定めたことにより、画面上から被写体を確
実に識別できるようにした目標追尾装置を説明する。

【００１４】（１−１）システム構成 図１に目標追尾装置１のシステム構成を示す。因にこの
実施例では、メモリ内に格納された画像のうち水平方向
にｊ番目、垂直方向にｉ番目に位置する画素値（Ｙ、Ｒ
−Ｙ、Ｂ−Ｙ）をそれぞれＹ_ij、Ｒ_ij、Ｂ_ijとして表す
ことにする。

【００１５】撮像装置２は目標物である被写体の撮像に
用いられ、テレビジヨンカメラ等で構成されている。こ
の撮像装置２において撮影された被写体のカラー画像信
号ＴＶ１はＹ／Ｃ分離及びＡ／Ｄ変換回路３に出力され
る。Ｙ／Ｃ分離及びＡ／Ｄ変換回路３は入力されたカラ
ー画像信号ＴＶ１を輝度信号Ｙ、Ｒ−Ｙ信号及びＢ−Ｙ
信号にＹ／Ｃ分離し、これら各信号を独立にＡ／Ｄ変換
して画像メモリ４に出力するようになされている。

【００１６】画像メモリ４は、撮像装置２によつて順次
撮像され取り込まれる画像の輝度信号Ｙ、Ｒ−Ｙ信号及
びＢ−Ｙ信号を格納するのに用いられ、メモリ制御回路
５の制御に基づいて画像データを適宜更新するようにな
されている。メモリ制御回路５はメモリ制御信号ＭＣに
よつて画像メモリ４の状態を制御する。

【００１７】ここでメモリ制御回路５はメモリ制御信号
ＭＣによつて画像メモリ４への画像データの書き込みが
完了したことを識別すると、マイクロコンピユータ部
（以下、ＭＰＵ部という）６に割り込み信号ＩＮＴを出
力し、画像メモリ４の画像データにアクセスが可能とな
つたことを知らせるようになされている。

【００１８】またメモリ制御回路５はＭＰＵ部６が新た
に取り込まれた画像データについての処理を開始したこ
とを書き込み禁止信号ＰＲＴより識別すると、メモリ制
御信号ＭＣによつて画像メモリ４に対する画像データの
書き込みを禁止しデータを保護する。またその反対にメ
モリ制御回路５はＭＰＵ部６が現在取り込まれている画
像データについての処理が終了したことを書き込み禁止
信号ＰＲＴより識別すると、メモリ制御信号ＭＣによつ
て画像メモリ４における画像データの保護を解除する。

【００１９】さてＭＰＵ部６は画像メモリ４から読み出
した画像データに基づいて目標物の特徴量を設定画面か
ら取り込む他、取り込み後に撮像される全ての画面につ
いて目標物を探すのに用いられる信号処理部である。Ｍ
ＰＵ部６における目標物の設定処理は水平／垂直駆動装
置７に設けられているスイツチ８が押されたとき出力さ
れる設定開始信号Ｓ_onが入力されたときであり、画面中
央に位置する物体を目標物と識別して特徴量を抽出する
ようになされている。

【００２０】そしてＭＰＵ部６は新たな目標物が再設定
されるまで、撮像装置２から取り込まれる撮像画像から
特徴量と一致する物体の探知動作を継続し、目標物を追
尾するよう動作する。またＭＰＵ部６は目標物が常に撮
像画面の中央に位置するように、撮像画像から探知した
目標物の移動方向及び移動量を基に水平／垂直駆動装置
７にモータ駆動信号ＭＤを出力し、撮像装置２の撮像方
向を水平方向及び垂直方向に移動させるようになされて
いる。

【００２１】（１−２）目標追尾処理 （１−２−１）概要 続いてＭＰＵ部６において実行される詳細な処理手順を
説明する。この目標追尾処理の概略を図２に示す。目標
追尾処理はステツプＳＰ２に示す被写体の設定処理と、
ステツプＳＰ３に示す被写体の追尾処理に大別すること
ができる。ステツプＳＰ２及びＳＰ３において実行され
る詳細な処理手順を図３及び図４に示す。

【００２２】まず図３を用いて被写体の設定処理手順の
概要を説明する。ＭＰＵ部６のマイクロプロセツサはス
テツプＳＰ１１から内部処理を開始すると、次のステツ
プＳＰ１１において一連の処理動作を終了するのか否か
を判定する。ここで肯定結果が得られると、ＭＰＵ部６
のマイクロプロセツサはステツプＳＰ１２に移つて目標
追尾処理を終了する。

【００２３】これに対して否定結果が得られると、マイ
クロプロセツサはステツプＳＰ１３に移つて画像メモリ
４の書き込み禁止を解除し、撮像装置２によつて撮像さ
れている画像を画像メモリ４に取り込ませる。そしてマ
イクロプロセツサは次のステツプＳＰ１４においてメモ
リ制御回路５から割り込み信号ＩＮＴが入力されるのを
待ち受ける。

【００２４】やがて新たな撮像画像の取り込みが終了す
ると、ＭＰＵ部６のマイクロプロセツサはステツプＳＰ
１５に移り、メモリ制御回路５に対して書き込み禁止信
号ＰＲＴを出力し、メモリ内容を保持するよう指示す
る。この後、マイクロプロセツサはステツプＳＰ１６に
おいて、目標物である被写体の特徴量を抽出する処理に
移る。このステツプ１６の処理において、マイクロプロ
セツサは被写体から抽出された色信号について２次関数
モデルを作成し、加えて許容誤差モデルを生成するので
ある。

【００２５】この特徴量の設定が終了すると、マイクロ
プロセツサはステツプＳＰ１７に示す処理に移り、被写
体の追尾を開始するか否かの判定処理に移る。そして否
定結果が得られている間は、このステツプＳＰ１７から
ステツプＳＰ１１に戻り、一連の動作を繰り返す。さて
ステツプＳＰ１７において肯定結果が得られると、マイ
クロプロセツサは図４に示すステツプＳＰ１８、ＳＰ１
９及びＳＰ２０において、新たな撮像画像を画像メモリ
４に取り込むよう指示する。

【００２６】これらの処理により新たな画像データが画
像メモリ４に格納されると、マイクロプロセツサはステ
ツプＳＰ２１において被写体の特徴量とほぼ同じ特徴量
をもつ領域を画面上から抽出する。続いてマイクロプロ
セツサはステツプＳＰ２２に移り、これら抽出された領
域の中から目標物の位置を検出する。

【００２７】かかる後、マイクロプロセツサはステツプ
ＳＰ２３において、これら位置に基づいて周辺機器を制
御する。因にこの実施例の場合、周辺機器は水平／垂直
駆動装置７である。この後、マイクロプロセツサの処理
はステツプＳＰ１７に戻り、被写体追尾の終了が指示さ
れるまでこれら処理が繰り返される。

【００２８】（１−２−２）各部での処理 以上が目標追尾処理の概要であるが、これらのうち被写
体の特徴量抽出処理ＳＰ１６と被写体の位置検出処理Ｓ
Ｐ２２において実行されるより詳細な処理手順を説明す
る。

【００２９】（１−２−２−１）被写体の特徴量抽出処
理 図５にステツプＳＰ１６の詳細な処理手順を示す。まず
マイクロプロセツサはステツプＳＰ１６−１から処理を
開始する。マイクロプロセツサは被写体は画面中央に位
置しているという条件からステツプＳＰ１６−２におい
て画面中央を中心とする領域Ｄ（例えば５×５のブロツ
ク）の色相を決定する。

【００３０】このときマイクロプロセツサは、領域Ｄ内
の画素値（Ｙ_ij，Ｒ_ij，Ｂ_ij）の組合わせについて平均
値（Ｙ_ave 、Ｒ_ave 、Ｂ_ave ）を求め、平均色信号Ｒ
_ave 及びＲ_ave の比を算出することにより色相に相当す
るθを決定する。またこのステツプＳＰ１６−２におい
て、マイクロプロセツサはＲ−Ｙ信号及びＢ−Ｙ信号を
輝度を変数とする２次関数で近似するのに必要なパラメ
ータをＲＯＭから読み出す。

【００３１】ここで読み出されるパラメータは、Ｒ−Ｙ
信号の値が０になる輝度値Ｒ_lo、Ｒ_hi及びＢ−Ｙ信号の
値が０になる輝度値Ｂ_lo、Ｂ_hiの他、Ｒ−Ｙ信号とＢ−
Ｙ信号の値が取り得る最大値Ｒ_max 、Ｂ_max と最小値Ｒ
_min 、Ｂ_min である。ここで輝度値Ｒ_lo、Ｒ_hiは色信号
予測関数である２次関数モデルの端点である。ここで図
６はＲ−Ｙ信号について求める色信号予測関数Ｆ_r (Y)
の例である。因にマイクロプロセツサは無彩色の判定も
このステツプＳＰ１６−２にて実行し、２次関数ができ
るだけ鈍つた形になるように端点を決定する。ここで無
彩色と判定するのは平均値Ｒ_ave 及びＢ_ave が共に一定
値以下である場合である。

【００３２】これらステツプＳＰ１６−２の処理が終了
すると、マイクロプロセツサの処理はステツプＳＰ１６
−３に移る。ここでは前ステツプＳＰ１６−２において
求めたパラメータ及び領域Ｄの画素値（Ｙ_ij、Ｒ_ij、Ｂ
_ij）に基づいて、次式

【数１】 及び

【数２】 で与えられる２次関数モデルＦ_r (Y) 、Ｆ_b (Y) の係数
ａ₀ 、ａ₁ を最小二乗近似により求める。これによつて
Ｒ−Ｙ信号及びＢ−Ｙ信号の色予測関数Ｆ_r (Y)及びＦ
_b (Y）を決定する。

【００３３】このように被写体についての色予測関数Ｆ
_r (Y）及びＦ_b (Y）が設定されると、マイクロプロセツ
サの処理はステツプＳＰ１６−４の処理に移る。このス
テツプＳＰ１６−４において、マイクロプロセツサは色
信号許容関数についての誤差テーブルを作成する。色信
号許容関数と誤差テーブルとの関係を図７に示す。さて
マイクロプロセツサは領域Ｄ_ijのＲ−Ｙ信号及びＢ−Ｙ
信号に誤差が含まれると仮定し、Ｒ−Ｙ信号及びＢ−Ｙ
信号のそれぞれについて上限誤差テーブルＨ_r (Y）及び
Ｈ_b (Y）と、下限誤差テーブルＬ_r (Y）及びＬ_b (Y）を
算出し、許容誤差範囲を決定する。因に輝度Ｙは０〜２
５５の整数値を取るので予め誤差テーブルを作成してお
けば、毎回、（１）式及び（２）式を計算する時間を削
減することができる。

【００３４】さて誤差を例えば10〔％〕とすると、上限
誤差テーブルＨ_r (Y）及び下限誤差テーブルＬ_r (Y）は
次のようにして決定する。例えばＲ−Ｙ信号が正の値な
らば（１）式の係数ａ₀ を１．１倍することにより上限
誤差テーブルＨ_r (Y）を設定し、また（１）式の係数ａ
₀ を０．９倍することにより下限誤差テーブルＬ_r (Y）
を設定する。一方、Ｒが負の値ならば（１）式の係数ａ
₀ を０．９倍することにより上限誤差テーブルＨ_r (Y）
を設定し、また（１）式の係数ａ₀ を１．１倍すること
により下限誤差テーブルＬ_r (Y）を設定する。なおＢ−
Ｙ信号についての上限誤差テーブルＨ_r (Y）及び下限誤
差テーブルＬ_r (Y）についても同様に算出する。

【００３５】このように被写体についての色信号予測関
数及び誤差テーブルの算出が終了すると、マイクロプロ
セツサはステツプＳＰ１６−５の処理に移り、被写体の
特徴量抽出処理に移る。まずマイクロプロセツサは領域
Ｄ内の各点（Ｙ_ij、Ｒ_ij、Ｂ_ij）に対して、次式

【数３】 及び

【数４】 の関係を満足する位置（i,ｊ）を抽出し、抽出された位
置（i,ｊ）について特徴量Ｃ（i,ｊ）を設定する。

【００３６】ここで特徴量Ｃ（i,ｊ）は、次式

【数５】 や

【数６】 等が考えられる。この実施例では（６）式を特徴量Ｃ
（i,ｊ）とし、抽出されなかつた位置の特徴量Ｃ（i,
ｊ）については値を０とする。

【００３７】さてこのように特徴量Ｃ（i,ｊ）の抽出処
理が終了すると、マイクロプロセツサはステツプＳＰ１
６−６に移り、領域Ｄ内において（３）式及び（４）式
を満たす位置（i,ｊ）の輝度Ｙ（i,ｊ）を基準特徴量Ｒ
（i,ｊ）として記憶する。このとき記憶された基準特徴
量Ｒ（i,ｊ）は、後述する被写体の位置検出の際におい
てブロツクマツチングのためのリフアレンスブロツクと
なる。以上の処理が被写体の設定処理におけるステツプ
ＳＰ１６で実行される。

【００３８】（１−２−２−２）被写体の位置検出処理 続いて被写体の追尾処理のステツプＳＰ２２で実行され
る詳細な処理手順を図８を用いて説明する。なおマイク
ロプロセツサは前ステツプＳＰ２１において、前項のス
テツプＳＰ１６−５と同様の処理により（３）式及び
（４）式を満たす位置（i,ｊ）を画面全体について求
め、これら位置（i,ｊ）についての特徴量Ｃ（i,ｊ）を
輝度Ｙ（i,ｊ）として特徴平面ＰＣ（i,ｊ）を設定して
あるものとする。

【００３９】ステツプＳＰ２２−２に移つたマイクロプ
ロセツサは、特徴平面ＰＣ（i,ｊ）と基準特徴量Ｒ（i,
ｊ）との相関値ＭＳ_ijを、次式

【数７】 に基づいて算出する。この式の場合、最も相関の高い位
置が最小の相関値ＭＳ_ijとして得られる。このように基
準特徴量Ｒ（i,ｊ）を特徴平面ＰＣ（i,ｊ）内でずら
し、各点の相関値ＭＳ_ijを算出する処理がブロツクマツ
チングである。このブロツクマツチングの終了後、マイ
クロプロセツサは相関値ＭＳ_ijの最小値ＭＳ_min と、こ
の値が得られる位置（ｘ_min,ｙ_min）を求め、次のステ
ツプＳＰ２２−３に移る。

【００４０】マイクロプロセツサはステツプＳＰ２２−
３に移ると、最も相関の高いとされらた像が目標とする
被写体として有効かどうかを判別するため、相関値ＭＳ
_ijを予め設定しておいたしきい値ＴＨ_MSと比較する。こ
のとき相関値ＭＳ_ijがしきい値ＴＨ_MS以下である場合に
は、検出された位置（ｘ_min ，ｙ_min ）を被写体の位置
とし、存在／非存在フラグを”１”にセツトする。これ
に対して相関値ＭＳ_ijがしきい値ＴＨ_MSより大きい場合
には、検出された位置（ｘ_min ，ｙ_min ）が被写体以外
の同色領域を示しているとして存在／非存在フラグを”
０”にセツトする。

【００４１】この被写体の存在についての判別処理が終
了すると、マイクロプロセツサはステツプＳＰ２２−４
の処理に移り、存在／非存在フラグが”１”の場合にの
み検出された位置（ｘ_min ，ｙ_min ）を中心とする領域
について基準特徴量Ｒ（i,ｊ）を求め、この値を従来ま
で記憶されていた基準特徴量Ｒ（i,ｊ）に代えて記憶す
る。これにより移動に伴う形状の変化にも対応できる。
因にマイクロプロセツサはこれらの処理で算出された位
置（i,ｊ）と、目標の存在／非存在の判断結果から図１
に示されている水平／垂直駆動装置７のモータを制御
し、撮像装置２の撮影方向を移動させ、目標物である被
写体が常に画面内に収まるように被写体を自動追尾させ
る。

【００４２】（１−３）効果 以上の構成によれば、被写体の各色信号、すなわちＲ−
Ｙ信号及びＢ−Ｙ信号をそれぞれ輝度Ｙによつて表され
る２次関数Ｆ_r (Y）及びＦ_b (Y）にモデル化し、さらに
この２次関数モデルに対して許容できる誤差範囲を許容
誤差モデルＨ_r(Y）、Ｌ_r (Y）及びＨ_b (Y）、Ｌ_b (Y）
として定めたことにより、無彩色の被写体についても確
実に追尾することができる目標追尾装置を実現すること
ができる。

【００４３】また以上の構成によれば、照明状況の変化
による特徴量Ｃ（i,ｊ）の変化を吸収し、照明変化によ
らず正確に特徴量を抽出することができる目標追尾装置
を実現することができる。さらにまたブロツクマツチン
グの際、特徴平面ＰＣ（i,ｊ）上の領域と基準特徴量Ｒ
（i,ｊ）とをマツチング処理するようにしたことにより
形の情報も被写体の識別に利用でき、色情報の似た周辺
の物体との誤認識を避けることができる目標追尾装置を
実現できる。

【００４４】（２）第２実施例 この実施例では、被写体の設定処理の終了後に実行され
る被写体の追尾処理において、色信号予測関数及び許容
誤差モデルに基づいて画面中から抽出される領域近傍の
画素値を再評価し、被写体と同色と判定すべき領域を拡
張してからブロツクマツチング処理に移るようにするこ
とにより、誤差評価を厳しくした場合でも安定した追尾
動作を実現できる目標追尾装置について説明する。

【００４５】（２−１）目標追尾処理 この実施例の場合、被写体の設定処理は図３の処理手順
と同様であるため、第１実施例と異なる処理を含む被写
体の追尾処理についてのみ説明する。この実施例におけ
る被写体の追尾処理を図９に示す。因に図９において、
図４及び図８との処理と同じ処理部分には同一符号を付
してある。従つてステツプＳＰ２０とステツプＳＰ２２
−２との間に挿入されているステツプＳＰ３１、ステツ
プＳＰ３２及びステツプＳＰ３３の処理がこの実施例に
固有の処理である。以下、このステツプＳＰ３１〜ＳＰ
３３の処理を中心に説明する。

【００４６】さてマイクロプロセツサはステツプＳＰ３
１において、（３）式及び（４）式を満たす画素値を有
する位置（i,ｊ）を画面全体について求め、２式を満た
す位置（i,ｊ）の特徴量Ｃ（i,ｊ）を”０”とおき、２
式を満たさない位置（i,ｊ）の特徴量Ｃ（i,ｊ）を”
１”とおくことにより、特徴平面ＰＣ（i,ｊ）を設定し
ている。

【００４７】ステツプＳＰ３１において画面全体を領域
とする特徴平面ＰＣ（i,ｊ）の算出処理が終了すると、
マイクロプロセツサはステツプＳＰ３２の処理に移り、
特徴量Ｃ（i,ｊ）が”０”と判定された領域近傍の画素
について色を再評価する。例えば特徴量Ｃ（i,ｊ−１）
が”０”であり、かつ特徴量Ｃ（i,ｊ）が”１”である
位置について色を再評価する。ここで再評価は、位置
（i,ｊ）における画素値Ｒ_ijとＢ_ijが予め設定した許容
値ＴＨに対して、次式

【数８】

【数９】 を満たすか否か確認することによつて実行する。

【００４８】ここで（８）式及び（９）式が共に満たさ
れる場合には、マイクロプロセツサは位置（i,ｊ）の特
徴量Ｃ（i,ｊ）を”０”に再評価し、さらに同様の再評
価処理を続ける。上述の再評価処理は、水平方向に左か
ら右の画素への再評価であるが、同様にして右から左の
画素への再評価、垂直方向に上から下の画素への再評価
及び下から上の画素への再評価に関しても順次実行す
る。これら４方向への処理終了後、被写体と同色とみな
される領域の拡張処理が完了し、マイクロプロセツサは
ステツプＳＰ３３の処理に移る。

【００４９】さてステツプＳＰ３３に移ると、マイクロ
プロセツサは特徴量Ｃ（i,ｊ）が”０”の位置（i,ｊ）
については輝度Ｙ_ijを割当て、特徴量Ｃ（i,ｊ）が”
１”の位置（i,ｊ）については固定値ＴＨ_Y を割当てる
ことにより特徴平面ＰＣ（i,ｊ）を設定する。因に固定
値ＴＨ_Y は予め設定しておく値であり、被写体と同じ色
でないことを示すための意味を持つ。例えば輝度Ｙが８
ビツトならば固定値ＴＨ_Y として”２５６”や”０”等
の値を設定する。これ以降の処理は第１実施例の場合と
同様であり、説明を省略する。

【００５０】（２−２）効果 以上の構成によれば、色信号予測関数及び許容誤差モデ
ルに基づいて画面中から抽出される領域近傍の画素値を
再評価し、被写体と同色と判定すべき領域を拡張してか
らこれら領域と基準特徴量Ｒ（i,ｊ）とのブロツクマツ
チング処理に移るようにしたことにより、誤差評価を厳
しくしたために許容誤差範囲外となつた領域についても
被写体の存在を確認できるため従来に比して安定した追
尾動作が可能な目標追尾装置を実現できる。

【００５１】（３）第３実施例 この実施例では被写体を画面内から探知するとき、探知
領域を撮像画面の全体ではなく一部の特定領域に限定す
ることにより、被写体と近似した色の物体に対する被写
体の識別力を向上させた目標追尾装置について説明す
る。

【００５２】（３−１）目標追尾処理 図３との対応部分に同一符号を付して示す図１０に本実
施例の目標追尾装置で使用される被写体の設定処理手順
を示す。また図４との対応部分に同一符号を付して示す
図１１に本実施例の目標追尾装置で使用される被写体の
追尾処理手順を示す。

【００５３】図１０及び図１１から分かるように、この
実施例の処理手順の場合、ステツプＳＰ４、ＳＰ１９の
後に画面全体から特定領域を切り出すためのステツプＳ
Ｐ４１、ＳＰ４２を設けた点と、ステツプＳＰ２２の後
に特定領域を切り出す位置を再設定するためのステツプ
ＳＰ４３を設けた点とを除いて図３の処理手順と同様の
処理手順によつて構成されている。

【００５４】ただしステツプＳＰ１６、ＳＰ１７及びス
テツプＳＰ２１、ＳＰ２２の処理は、画面全体から切り
出した特定領域のみを処理対象とする点が図３の場合と
異なつている。因にこの実施例では、図１２に示すよう
に、画像全体のサイズを１２８×１２８画素とし、特定
領域として切り出すサイズは６４×６４画素であるもの
とする。

【００５５】まず被写体の設定時、ＭＰＵ部６のマイク
ロプロセツサはステツプＳＰ４において割り込み信号Ｉ
ＮＴが確認され、画像メモリ４へのアクセスが可能にな
つたことを確認すると、ステツプＳＰ４１の処理に移
り、画面の中心位置（ｘ，ｙ)を中心とする６４×６４
画素を特定領域Ａとして切り出し開始位置（ｘ start，
ｙ start) を算出する。かかる後、マイクロプロセツサ
はステツプＳＰ１５に移つて画像メモリ４に書き込まれ
ている全画素データの書き換えを禁止する。

【００５６】さらにマイクロプロセツサは次のステツプ
ＳＰ１６において切り出された特定領域Ａのみを対象と
する被写体の特徴量抽出処理に移り、被写体の色を特定
する色予測関数とその許容誤差テーブルとを作成して特
徴量Ｃ（i,ｊ）を求める。さてこのように被写体につい
ての特徴量Ｃ（i,ｊ）が求められると、マイクロプロセ
ツサはステツプＳＰ１７からステツプＳＰ１８の処理に
移り、被写体の追尾処理を開始する。

【００５７】追尾処理を開始したマイクロプロセツサ
は、ステツプＳＰ１８及びＳＰ１９において新たな画像
データの取り込みを確認すると、ステツプＳＰ４２に示
す処理によつて特定領域Ａを与える指定位置に基づいて
切り出し開始位置（ｘ start，ｙ start) を算出する。
因に追尾処理を開始した直後の場合における特定領域Ａ
の指定位置と画面の中心位置は一致している。

【００５８】このように特定領域Ａが定まると、マイク
ロプロセツサは被写体の特徴量Ｃ（i,ｊ）と同色の領域
を特定領域Ａから抽出する処理に移り、６４×６４画素
で与えられる特定領域Ａから特徴平面ＰＣ（i,ｊ）が求
められ、被写体の位置が検出される。さてこのようにス
テツプＳＰ２１及びＳＰ２２において被写体の位置が検
出されると、ステツプＳＰ４３において次回の処理で用
いる特定領域Ａの切り出し位置を検出する処理に移る。

【００５９】ここでマイクロプロセツサは、被写体が特
定領域Ａ内に存在する場合、すなわち有効／無効フラグ
が”１”であつて検出された位置が有効な場合、求めら
れた位置を中心とする領域を切り出すため指定位置に被
写体の位置を代入する。これに対して被写体が特定領域
Ａ内に存在しない場合、マイクロプロセツサは次式

【数１０】 に示すように被写体が発見されるまで特定領域Ａの切り
出し位置を順番に切り換える。

【００６０】すなわち有効／無効フラグが”０”であつ
て検出された位置が無効な場合、マイクロプロセツサは
１２８×１２８画像内で切り出し開始位置（ｘ start，
ｙ start) を図１３に示すように点（ｘ₀,ｙ₀)から（ｘ
₁,ｙ₁)、（ｘ₂,ｙ₂)、（ｘ₃,ｙ₃)、（ｘ₄,ｙ₄)まで順番
に切り換える。このときマイクロプロセツサは被写体が
無効と判断された回数ｔに従つて順番に切り換える。た
だし回数ｔがＴ５を越えた場合には回数ｔを”０”に戻
して再度点（ｘ₀,ｙ₀)から探索作業を再開するようにな
されている。このようにこの目標追尾装置は有効な位置
が検出されるまで被写体の検出用である特定領域Ａを切
り換えるようになされている。

【００６１】因にこの実施例の場合、ステツプＳＰ４３
の処理中に被写体の位置が算出された場合であつても、
算出された位置が時間連続的に存在し得ない位置の場合
には検出された位置が無効であると判断して回数ｔに応
じた処理を続行するようになされている。一方、同一領
域で連続的に位置が検出された場合には検出された位置
を有効であると判定し、次回の画像切り出しの際に用い
るようにする。これらの判定処理により検出された被写
体の位置についての信頼性を高めることができる。

【００６２】（３−２）効果 以上の構成によれば、被写体の設定時及び画面内からの
追尾処理時において、被写体の探知に用いる領域を直前
まで被写体の存在する可能性の高い特定領域Ａ内に限定
したことにより、背景等の色が被写体と近似した色を多
く含む場合にも被写体の識別力を向上させることがで
き、画像内から被写体を効率良く検出できる目標追尾装
置を実現することができる。

【００６３】また被写体を見失つた場合にも特定領域Ａ
として切り出す画面上の領域を順番に切り換えながら被
写体の検出処理を継続できるようにし、さらに検出され
た被写体の位置に時間連続性が認められない場合にはこ
れを有効な位置と認識しないようにしたことにより、検
出精度の高い目標追尾装置を実現することができる。

【００６４】（４）第４実施例 上述の目標追尾処理では主に画像面内の方向に移動する
被写体を追尾する目標追尾装置について述べたが、本実
施例では撮像装置２のズームレンズ制御により遠近方向
に移動する被写体の画面上での大きさがほぼ一定になる
ように追尾する目標追尾装置を説明する。

【００６５】（４−１）システム構成 図１との対応部分に同一符号を付して示す図１４の目標
追尾装置１１はＭＰＵ部６の制御により撮像装置２のズ
ームレンズ１２を制御するようにしていることを除いて
同様のシステム構成を有している。因にこの実施例には
撮像装置２の撮影方向を水平方向及び垂直方向に移動さ
せる水平／垂直駆動装置７が含まれていないが、実施例
のシステムに水平／垂直駆動装置７を付加したシステム
についても適用し得る。

【００６６】またこの実施例の場合、ＭＰＵ部６のマイ
クロプロセツサは撮像画像から抽出した特徴平面ＰＣ
（i,ｊ）に基づいて被写体の面積を算出し、算出結果に
基づいてズームレンズ１２を制御するようになされてい
る。次にＭＰＵ部６内において実行される処理手順につ
いて説明する。

【００６７】（４−２）目標追尾処理 この実施例の場合、被写体の設定処理については第１実
施例にて説明した図３の処理手順と同じであるため、被
写体の追尾処理手順についてのみ説明する。この実施例
における追尾処理手順を図１５に示す。因に図１５にお
ける処理手順において図４と対応部分の処理については
同一符号を付して示す。

【００６８】図１５から分かるように、この処理手順は
撮像画面について得られる特徴平面ＰＣ（i,ｊ）から被
写体の位置を検出するステツプＳＰ２２の後に、２つの
処理を設けたことを除いて図４の処理手順と同様の処理
手順で構成されている。新たに加わつた２つの処理と
は、ステツプＳＰ５１の一次元特徴量導出処理と、ステ
ツプＳＰ５２の面積算出処理である。

【００６９】ここでステツプＳＰ５１は、前ステツプＳ
Ｐ２２において算出された被写体の位置と特徴平面ＰＣ
（i,ｊ）から被写体の水平方向の長さ及び垂直方向の長
さを求める処理であり、ステツプＳＰ５２は水平方向及
び垂直方向の長さから面積を求める処理である。

【００７０】続いて２つのステツプＳＰ５１及びＳＰ５
２において実行される具体的な処理内容を図１６及び図
１７を用いて説明する。ＭＰＵ部６のマイクロプロセツ
サはステツプＳＰ２２までの一連の処理により上述の実
施例と同様、使用者の設定した被写体の色について色予
測関数を作成し、色予測関数等を使つて特徴平面ＰＣ
（i,ｊ）の他、被写体の存在の有無及び被写体の位置
（ｘ，ｙ) を算出している。

【００７１】この状態で、マイクロプロセツサはステツ
プＳＰ５１の処理に移ると、特徴平面ＰＣ（i,ｊ）を垂
直方向に一次元化することにより得られる信号列ＨＯＲ
j と、水平方向に一次元化することにより得られる信号
列ＶＥＲi を作成する。ここで信号列ＶＥＲｉの作成例
を図１６に示す。また信号列ＨＯＲj についても同様に
作成することができる。

【００７２】ところで図１６中の信号列ＶＥＲｉにはそ
れぞれある数値が書き込まれているが、これら数値は特
徴平面ＰＣ（i,ｊ）上のｋ列目にある特徴量Ｃ（k,j)を
用いて次のように算出している。まずｋ列目にある特徴
量Ｃ（k,j)の各点(k,j) について、被写体と同色と判定
された点と、被写体の位置（ｘ，ｙ) との距離ＬをＬ＝
｜ｋ−ｘ｜として求める。そしてこれらｋ列上で求めた
被写体と同色の位置までの距離のち最小となる値Ｌ_min
をＶＥＲk の値として算出するようになされている。

【００７３】図１６の場合、中ぐらいの大きさの果実が
被写体であり、最上列にある小さい果実の特徴量Ｃ（k,
j)までの距離Ｌは４であることにより、ＶＥＲ０の値は
４と算出されている。ただしその列に被写体と同色がな
い場合は、色がなかつたことが分かるように、設定値Ｖ
_MAX を代入するものとする。これらの処理を信号列ＨＯ
Ｒj についても実行するのがステツプＳＰ５１での処理
である。

【００７４】さてこのように水平方向及び垂直方向のそ
れぞれについて信号列ＶＥＲi 及びＨＯＲj が求められ
ると、マイクロプロセツサの処理は続くステツプＳＰ５
２に移り、被写体の水平方向及び垂直方向それぞれの方
向に対する長さＬ_HOL 及びＬ_VER の算出に移り、その積
Ｌ_HOL ×Ｌ_VER に基づいて被写体の面積を求める処理に
移る。

【００７５】水平方向及び垂直方向に関する各長さＬ
_HOL 及びＬ_VER の求め方を図１７を用いて説明する。因
に図１７は水平方向への距離Ｌ_HOL についてであるが垂
直方向への距離Ｌ_VER についても同様に算出することが
できる。さてステツプＳＰ５１の処理が終了すると、マ
イクロプロセツサは、先に検出されている被写体の位置
（ｘ，ｙ) について座標値ｘより右側と左側のそれぞれ
に分けて端点ｍ及びｎを探索する。

【００７６】例えば座標値ｘから右側に位置する端点ｍ
は、予め設定したしきい値ＴＨ_HOL以上となる信号列Ｈ
ＯＬm の位置を探知することにより求める。また座標値
ｘから左側に位置する端点ｎの場合も同様に予め設定し
たしきい値ＴＨ_HOL 以上となる信号列ＨＯＬm の位置を
探知することにより求める。そしてこのように求めた２
つの位置の差分を水平方向の距離Ｌ_HOL ＝ｍ−ｎとす
る。垂直方向の距離に関しても同様に算出できるため、
２つの長さより被写体の面積を求めることができる。

【００７７】これらステツプＳＰ５２における被写体の
面積設定処理が終了すると、マイクロプロセツサはステ
ツプＳＰ２３に移り、算出された面積と、予め設定した
おいた被写体の面積とを比較することによりズームレン
ズ１２を前後させるモータを制御する。因に被写体の面
積には被写体追尾設定時の面積や各種スイツチで指定さ
れる面積を用いることにする。

【００７８】実際の制御は、算出された面積と設定され
た面積の差分ｄＳの正負によつてズームレンズ１２を動
かす方向（遠方側か近写側か）を決め、｜dS｜によつて
ズームレンズ１２を動かす速度を決定する。ズームレン
ズ１２を動かしたことによる面積の変動が次の面積抽出
処理に影響し、所定の面積になるまでズームレンズ１は
動かされることになる。

【００７９】（４−３）効果 以上の構成によれば、被写体のＲ−Ｙ信号及びＢ−Ｙ信
号をそれぞれ輝度Ｙによつて表される２次関数Ｆ_r (Y）
及びＦ_b (Y）にモデル化し、この２次関数モデルに対し
て許容できる誤差範囲を許容誤差モデルＨ_r (Y）、Ｌ_r
(Y）及びＨ_b (Y）、Ｌ_b (Y）として求めた特徴平面ＰＣ
（i,ｊ）から被写体の形状を検出し、この検出結果に基
づいてズームレンズ１２の位置を制御するようにしたこ
とにより、被写体の面積が常に一定になるようにズーム
撮影することができる目標追尾装置を実現することがで
きる。

【００８０】（５）第５実施例 この実施例では前実施例で説明した被写体の面積検出機
能を用いて被写体の大きさに応じた枠を発生し、画面上
の被写体に重ねて表示することができる目標追尾装置を
説明する。

【００８１】（５−１）システム構成 図１との対応部分に同一符号を付して示す図１８にこの
実施例で説明する目標追尾装置２１のシステム構成を示
す。この目標追尾装置２１はＭＰＵ部６において検出さ
れた被写体の位置及び面積情報ＰＯＳに基づいてカラー
画像信号ＴＶ１に枠Ｗを表示するための枠画像合成装置
２２を有することを除いて同様の構成を有している。因
にこの実施例では枠画像合成装置２２の出力を表示装置
２３の画面上に表示させている。

【００８２】（５−２）目標追尾処理及び枠合成処理 この実施例の場合、ＭＰＵ部６において実行される被写
体の設定処理手順は図３の場合と同じであるため、被写
体の追尾処理手順及び枠合成処理手順についてのみ説明
する。この実施例における追尾処理手順を図１９及び図
２０に示す。因に図１９における処理手順において図１
５と対応する部分の処理については同一符号を付して示
す。

【００８３】図１９から分かるように、この処理手順は
ステツプＳＰ５２にて示す面積算出処理以降の処理を除
いて第４の実施例の場合と同じである。従つてステツプ
ＳＰ６１及びＳＰ６２についてのみ説明する。さてステ
ツプＳＰ６１は前ステツプまでに検出された被写体の位
置と、被写体の有無、及び各方向についての長さから枠
Ｗの４隅の位置データを算出する処理である。

【００８４】このステツプＳＰ６１の内容を図２０に示
す。マイクロプロセツサは被写体の存在に応じて処理を
分岐し、被写体が存在しない場合にはステツプＳＰ１６
−２からステツプＳＰ１６−３に移り、枠位置を算出す
るようになされている。ここでマイクロプロセツサは水
平方向についての両端点ｘ₀ とｘ₁ を被写体の位置ｘと
水平方向の長さＬ_HOL から次式

【数１１】 のように計算し、また垂直方向についての両端点ｙ₀ と
ｙ₁ を被写体の位置ｙと垂直方向の長さＬ_VER から次式

【数１２】 のように計算する。これにより被写体についての４隅の
枠データ（ｘ₀ ，ｙ₀ )、（ｘ₀ ，ｙ₁ ) 、（ｘ₁ ，ｙ
₀ ) 、（ｘ₁ ，ｙ₁ ）を出力する。

【００８５】一方、被写体が見失われている場合にはス
テツプＳＰ１６−２からステツプＳＰ１６−４に移り、
表示装置２３の画面上に枠Ｗが表示されないように、表
示画面の外側の位置を枠位置として出力したり、枠Ｗが
１点になるように４隅の位置を枠位置として出力するよ
うになされている。そしてステツプＳＰ６２において、
これら枠位置で与えられる枠を画面上に表示することに
より被写体の大きさや位置、また被写体の移動によらず
常に周囲を取り囲むような枠Ｗを重ねて表示させるので
ある。

【００８６】（５−３）効果 以上の構成によれば、被写体のＲ−Ｙ信号及びＢ−Ｙ信
号をそれぞれ輝度Ｙによつて表される２次関数Ｆ_r (Y）
及びＦ_b (Y）にモデル化し、この２次関数モデルに対し
て許容できる誤差範囲を許容誤差モデルＨ_r (Y）、Ｌ_r
(Y）及びＨ_b (Y）、Ｌ_b (Y）として求めた特徴平面ＰＣ
（i,ｊ）から被写体の形状を検出し、この検出結果に基
づいて被写体の面積及び位置に応じた大きさの枠Ｗを発
生するようにしたことにより、常に被写体の周囲を枠Ｗ
で取り囲むことができる機能を備えた目標追尾装置を実
現することができる。

【００８７】（６）他の実施例 なお上述の実施例においては、色信号予測関数を輝度Ｙ
によつて表される２次関数Ｆ_r (Y）及びＦ_b (Y）でモデ
ル化し、この２次関数モデルより求めた許容誤差モデル
Ｈ_r (Y）、Ｌ_r (Y）及びＨ_b (Y）、Ｌ_b (Y）より得られ
る特徴平面ＰＣ（i,ｊ）を用いて被写体の位置を検出す
る場合について述べたが、本発明はこれに限らず、被写
体と思われる位置近辺の輝度の平均値を毎回算出し、輝
度の平均値が一定となるようにアイリスを制御しても良
い。このような手法を用いてオートアイリス機能を備え
た目標追尾装置を実現しても良い。

【００８８】また被写体の位置近辺の輝度の周波数成分
を検出してフオーカス制御に用いることによりオートフ
オーカス機能を備えた目標追尾装置を実現しても良い。
さらに検出された被写体の位置が常に画面中央になるよ
うに姿勢を制御する機能を手ぶれ補正に応用しても良
い。また上述の実施例においては、画像内にある被写体
を追尾する場合について述べたが、本発明はこれに限ら
ず、画像内にある自分の手や顔の位置を追尾させること
によりゲーム機やコンピユータ等におけるマウス等と同
様なポインテイングデバイスを実現することができる。

【００８９】また上述の実施例においては、撮像装置２
から入力されたカラー画像信号ＴＶ１に基づいて目標を
追尾する場合について述べたが、本発明はこれに限ら
ず、ビデオテープレコーダやコンピユータ、ゲーム機等
で再生された画像信号等を入力信号とし、これら画像信
号中に設定した目標を追尾させるようにしても良い。

【００９０】さらに上述の実施例においては、目標追尾
装置の基本システムについて述べたが、本発明の目標追
尾装置はＴＶ電話システムやセキユリテイシステムに応
用することもできる。またマルチメデイアシステム等の
ようにテレビジヨンカメラで被写体を目標追尾するもの
にも適用できる。

【００９１】また上述の実施例においては、色信号予測
関数として二次関数を用いたが、本発明はこれに限ら
ず、一次関数、指数関数、対数関数、三角関数、楕円関
数などの他の関数によつて色を予測するようにしても良
い。さらに上述の実施例においては、色領域を拡張する
際、１次元的に拡張する方法について述べたが、本発明
はこれに限らず、２次元的に拡張する方法についても応
用できる。

【００９２】また上述の実施例においては、面積算出処
理によつて得た被写体の面積を用いてズームレンズ１２
を制御する場合について述べたが、本発明はこれに限ら
ず、被写体抽出型のアイリス制御／フオーカス制御等の
カメラ制御に適用することができる。またこれに限ら
ず、面積の増加／減少に応じて前進後退する玩具や、領
域内の情報量を画面内の他の領域の情報量より多く割り
当てる適応量子化を行なう画像符号化装置等にも応用す
ることができる。

【００９３】さらに上述の実施例においては、被写体の
位置と距離に基づいて面積を算出する場合について述べ
たが、本発明はこれに限らず、領域内の被写体と同色の
点の個数を算出することにより求めるようにしても良
い。また上述の実施例においては、枠画像合成部２２に
おいて枠Ｗを発生し、これを画面上に表示する場合につ
いて述べたが、本発明はこれに限らず、キヤラクタの表
示や領域全体の塗りつぶし等にも用いることができる。

【００９４】さらに上述の実施例においては、被写体が
存在しないときは枠を表示させないようにしたが、本発
明はこれに限らず、被写体を囲む種類とは異なる枠Ｗを
表示しても良く、またキヤラクタを表示しても良い。ま
たこの処理を表示色の切換え等にも応用することができ
る。

【００９５】

【発明の効果】上述したように本発明によれば、目標物
の特徴設定時に第１及び第２の色差信号それぞれを輝度
を用いてモデル化し、このモデルに対して定めた許容誤
差モデルを用いて目標物の特徴を捕らえるようにしたこ
とにより、輝度変化による色相の変化を気にすることな
く目標物を安定に追尾することができる目標追尾装置を
実現できる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明による目標追尾装置の一実施例の構成を
示すブロツク図である。

【図２】追尾処理手順の概要を示すフローチヤートであ
る。

【図３】被写体の設定処理手順を示すフローチヤートで
ある。

【図４】被写体の追尾処理手順を示すフローチヤートで
ある。

【図５】被写体の特徴量抽出処理手順を示すフローチヤ
ートである。

【図６】色信号予測関数の説明に供する略線図である。

【図７】許容誤差テーブルの説明に供する略線図であ
る。

【図８】被写体の位置検出処理手順を示すフローチヤー
トである。

【図９】被写体の追尾処理手順を示すフローチヤートで
ある。

【図１０】被写体の設定処理手順を示すフローチヤート
である。

【図１１】被写体の追尾処理手順を示すフローチヤート
である。

【図１２】画面上から切り出される特徴領域を示す略線
図である。

【図１３】特定領域と切り出し指定位置との関係を示す
略線図である。

【図１４】本発明による目標追尾装置の一実施例を示す
ブロツク図である。

【図１５】被写体の追尾処理手順を示すフローチヤート
である。

【図１６】一次元信号列の構成例を示す略線図である。

【図１７】距離算出例を示す略線図である。

【図１８】本発明による目標追尾装置の一実施例を示す
ブロツク図である。

【図１９】被写体の追尾処理手順及び枠作成処理手順を
示すフローチヤートである。

【図２０】表示枠の位置算出処理手順を示すフローチヤ
ートである。

【符号の説明】

１、１１、２１……目標追尾装置、２……撮像装置、３
……Ｙ／Ｃ分離及びＡ／Ｄ変換回路、４…画像メモリ、
５…メモリ制御回路、６……ＭＰＵ部、７……水平／垂
直駆動装置、８……スイツチ、１２……ズームレンズ、
２２……枠画像合成部、２３……表示装置。

Claims (8)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】入力カラー画像信号のうち注目領域内に含
   まれる第１及び第２の色差信号から目標物の色相を判断
   し、当該色相に応じて上記第１及び第２の色差信号のそ
   れぞれを輝度を変数とする色予測関数でモデル化する色
   予測関数決定手段と、 上記第１の色差信号に対応する第１の色予測関数と上記
   第２の色差信号に対応する第２の色予測関数のそれぞれ
   に対して許容誤差モデルを算出する許容誤差モデル決定
   手段と、 上記入力カラー画像信号と上記第１及び第２の色予測関
   数についてそれぞれ求めた許容誤差モデルとを比較し、
   上記許容誤差モデルに適合する領域を抽出する色情報判
   定手段と、 上記注目領域のうち色情報判定手段で抽出された領域の
   画素値に基づいて上記目標物を表す基準特徴平面を算出
   する特徴平面設定手段と、 上記基準特徴平面の設定後に入力される入力カラー画像
   信号と上記許容誤差モデルとを比較して上記許容誤差モ
   デルに適合する領域を画面全体について抽出することに
   より当該入力カラー画像信号についての特徴平面を求
   め、上記特徴平面と上記基準特徴平面との相関が最大と
   なる位置を目標物の存在する位置として決定する位置決
   定手段とを具えることを特徴とする目標追尾装置。
2. 【請求項２】上記色情報判定手段によつて上記許容誤差
   モデルに適合する領域として抽出された領域に隣接する
   画素値を再評価し、上記許容誤差モデルに適合する領域
   を増加させる領域拡張手段を具えることを特徴とする請
   求項１に記載の目標追尾装置。
3. 【請求項３】上記位置検出手段は、上記基準特徴平面の
   設定後に入力される入力カラー画像信号と上記許容誤差
   モデルとを比較して上記許容誤差モデルに適合する領域
   を画面全体のうち特定領域についてのみ抽出し、当該特
   定領域についてのみ上記入力カラー画像信号についての
   特徴平面を求めることを特徴とする請求項１に記載の目
   標追尾装置。
4. 【請求項４】上記位置検出手段で検出された上記目標物
   の位置を周辺機器に対する位置入力として送出する送出
   手段を具えることを特徴とする請求項１に記載の目標追
   尾装置。
5. 【請求項５】上記位置検出手段で検出された上記目標物
   の位置に基づいて周辺機器を制御する制御手段を具える
   ことを特徴とする請求項１に記載の目標追尾装置
6. 【請求項６】上記位置検出手段によつて検出された上記
   目標物の位置と、上記特徴平面上における画素値の分布
   から画面上での上記目標物の大きさを検出する大きさ検
   出手段を具えることを特徴とする請求項１に記載の目標
   追尾装置。
7. 【請求項７】上記位置検出手段により求めた上記目標物
   の画面上の位置と、上記大きさ検出手段により求めた上
   記目標物の大きさとに基づいて上記目標物の大きさに応
   じた大きさの補助画像を発生させる補助画像発生手段を
   具えることを特徴とする請求項６に記載の目標追尾装
   置。
8. 【請求項８】目標物を撮像する撮像装置と、 上記撮像装置より入力される入力カラー画像信号のうち
   注目領域内に含まれる第１及び第２の色差信号から目標
   物の色相を判断し、当該色相に応じて上記第１及び第２
   の色差信号のそれぞれを輝度を変数とする色予測関数で
   モデル化する色予測関数決定手段と、 上記第１の色差信号に対応する第１の色予測関数と上記
   第２の色差信号に対応する第２の色予測関数のそれぞれ
   に対して許容誤差モデルを算出する許容誤差モデル決定
   手段と、 上記入力カラー画像信号と上記第１及び第２の色予測関
   数についてそれぞれ求めた許容誤差モデルとを比較し、
   上記許容誤差モデルに適合する領域を抽出する色情報判
   定手段と、 上記注目領域のうち色情報判定手段で抽出された領域の
   画素値に基づいて上記目標物を表す基準特徴平面を算出
   する特徴平面設定手段と、 上記基準特徴平面の設定後に入力される入力カラー画像
   信号と上記許容誤差モデルとを比較して上記許容誤差モ
   デルに適合する領域を画面全体について抽出することに
   より当該入力カラー画像信号についての特徴平面を求
   め、上記特徴平面と上記基準特徴平面との相関が最大と
   なる位置を目標物の存在する位置として決定する位置決
   定手段と、 上記位置決定手段の検出結果に基づいて上記撮像装置を
   駆動し、上記撮像装置の撮影方向を上記目標物の位置す
   る方向に向ける駆動手段とを具えることを特徴とする目
   標追尾装置。