(57)【要約】【課題】被写体を撮像した画像から被写体の局所的な特徴を表す特徴量をできるだけ正しく抽出すること。【解決手段】態様の１つに係る画像特徴量抽出方法は、画像の局所領域に含まれる各画素の輝度値を算出する輝度値算出ステップと、局所領域に含まれる注目画素と当該注目画素に隣接する複数の周辺画素とで構成された基準領域に対応する各画素の輝度の平均値を算出する基準領域輝度平均値算出ステップと、局所領域に含まれる所定数の画素の組合せで規定される複数のパターン領域ごとに、当該パターン領域に含まれる各画素の輝度の平均値をそれぞれ算出するパターン領域輝度平均値算出ステップと、基準領域に対応する各画素の輝度の平均値と、複数のパターン領域のそれぞれに対応する各画素の輝度の平均値とをそれぞれ比較し、輝度の平均値の大小関係に応じた値を画像特徴量としてそれぞれ抽出する画像特徴量抽出ステップとを含む。【選択図】図１
2020042318.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定サイズのカーネルを用いた空間フィルタリングにより画像から特徴量を抽出する処理をコンピュータが実行する画像特徴量抽出方法であって、
前記画像の局所領域に含まれる各画素の輝度値を算出する輝度値算出ステップと、
前記局所領域に含まれる注目画素と当該注目画素に隣接する複数の周辺画素とで構成された基準領域に対応する各画素の輝度の平均値を算出する基準領域輝度平均値算出ステップと、
前記局所領域に含まれる所定数の画素の組合せで規定される複数のパターン領域ごとに、当該パターン領域に含まれる各画素の輝度の平均値をそれぞれ算出するパターン領域輝度平均値算出ステップと、
前記基準領域に対応する各画素の輝度の平均値と、複数の前記パターン領域のそれぞれに対応する各画素の輝度の平均値との間の大小関係に基づいて、前記画像の画像特徴量を抽出する画像特徴量抽出ステップと
を含む画像特徴量抽出方法。
【請求項２】
前記画像特徴量抽出ステップは、
前記基準領域に対応する各画素の輝度の平均値と、複数の前記パターン領域のそれぞれに対応する各画素の輝度の平均値との間の大小関係に応じた値を、複数の前記パターン領域のそれぞれのチャンネルで出力する請求項１に記載の画像特徴量抽出方法。
【請求項３】
前記画像特徴量抽出ステップは、
前記基準領域に対応する各画素の輝度の平均値と、複数の前記パターン領域のそれぞれに対応する各画素の輝度の平均値との間の大小関係に応じた値を、複数の前記パターン領域のそれぞれのチャンネルを統合した１つのチャンネルで出力する請求項１に記載の画像特徴量抽出方法。
【請求項４】
所定サイズのカーネルを用いたフィルタリング処理を実行することにより画像から特徴量を抽出するコンピュータが有するプロセッサに、
前記画像の局所領域に含まれる各画素の輝度値を算出する輝度値算出ステップと、
前記局所領域に含まれる注目画素と当該注目画素に隣接する複数の周辺画素とで構成された基準領域に対応する各画素の輝度の平均値を算出する基準領域輝度平均値算出ステップと、
前記局所領域に含まれる所定数の画素の組合せで規定される複数のパターン領域ごとに、当該パターン領域に含まれる各画素の輝度の平均値をそれぞれ算出するパターン領域輝度平均値算出ステップと、
前記基準領域に対応する各画素の輝度の平均値と、複数の前記パターン領域のそれぞれに対応する各画素の輝度の平均値とをそれぞれ比較し、輝度の平均値の大小関係に応じた値を画像特徴量として抽出する画像特徴量抽出ステップと
を実行させる画像特徴量抽出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本出願は、画像特徴量抽出方法、及び画像特徴量抽出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、撮像された被写体の局所的な特徴抽出手法として、ＬＢＰ（Local  Binary  Pattern）が知られている（例えば、非特許文献１）。ＬＢＰは、画像から切り出した領域のうち、たとえば３×３画素に注目し、注目した画素内に設定した１つの注目画素の輝度と、注目画素の隣接する複数の周辺画素の輝度とをそれぞれ比較することにより、画像から特徴量を抽出する。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】T.  Ojala,  M.  Pietikainen,  and  D.  Harwood  (1994),  “Performance  evaluation  of  texture  measures  with  classification  based  on  Kullback  discrimination  of  distributions”
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来手法は、画素間比較結果に基づいて被写体の特徴を抽出する。このため、画像に存在するランダムノイズにより、被写体本来のテクスチャー情報が破たんしてしまうと、抽出すべき情報を正しく得ることができない。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
態様の１つに係る画像特徴量抽出方法は、所定サイズのカーネルを用いた空間フィルタリングにより画像から特徴量を抽出する処理をコンピュータが実行する画像特徴量抽出方法であって、輝度値算出ステップと、基準領域輝度平均値算出ステップと、パターン領域輝度平均値算出ステップと、画像特徴量抽出ステップとを含む。輝度値算出ステップは、前記画像の局所領域に含まれる各画素の輝度値を算出する。基準領域輝度平均値算出ステップは、前記局所領域に含まれる注目画素と当該注目画素に隣接する複数の周辺画素とで構成された基準領域に対応する各画素の輝度の平均値を算出する。パターン領域輝度平均値算出ステップは、前記局所領域に含まれる所定数の画素の組合せで規定される複数のパターン領域ごとに、当該パターン領域に含まれる各画素の輝度の平均値をそれぞれ算出する。画像特徴量抽出ステップは、前記基準領域に対応する各画素の輝度の平均値と、複数の前記パターン領域のそれぞれに対応する各画素の輝度の平均値との間の大小関係に基づいて、前記画像の画像特徴量を抽出する。
【０００６】
態様の１つに係る画像特徴量抽出プログラムは、所定サイズのカーネルを用いたフィルタリング処理を実行することにより画像から特徴量を抽出するコンピュータが有するプロセッサに、輝度値算出ステップと、基準領域輝度平均値算出ステップと、パターン領域輝度平均値算出ステップと、画像特徴量抽出ステップとを含む。輝度値算出ステップは、前記画像の局所領域に含まれる各画素の輝度値を算出する。基準領域輝度平均値算出ステップは、前記局所領域に含まれる注目画素と当該注目画素に隣接する複数の周辺画素とで構成された基準領域に対応する各画素の輝度の平均値を算出する。パターン領域輝度平均値算出ステップは、前記局所領域に含まれる所定数の画素の組合せで規定される複数のパターン領域ごとに、当該パターン領域に含まれる各画素の輝度の平均値をそれぞれ算出する。画像特徴量抽出ステップは、前記基準領域に対応する各画素の輝度の平均値と、複数の前記パターン領域のそれぞれに対応する各画素の輝度の平均値との間の大小関係に基づいて、前記画像の画像特徴量を抽出する。
【図面の簡単な説明】
【０００７】
【図１】図１は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法の一例を示すフローチャートである。
【図２】図２は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法の一例を示す図である。
【図３】図３は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法の一例を示す図である。
【図４】図４は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法の一例を示す図である。
【図５】図５は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法の一例を示す図である。
【図６】図６は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法の一例を示す図である。
【図７】図７は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法の一例を示す図である。
【図８】図８は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法を実行する画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。
【図９】図９は、実施形態に係る画像特徴量抽出部の処理手順の一例を示すフローチャートである。
【図１０】図１０は、実施形態に係る画像処理装置の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【０００８】
本出願に係る実施形態を、図面を参照しつつ詳細に説明する。以下の説明において、同様の構成要素について同一の符号を付すことがある。さらに、重複する説明は省略することがある。
【０００９】
図面を参照しつつ、実施形態に係る画像特徴量抽出方法について説明する。図１は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法の一例を示すフローチャートである。
【００１０】
実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、たとえば画像処理装置が、所定サイズのカーネルを用いた空間フィルタリングにより画像から特徴量を抽出する方法である。実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、図１に示すように、輝度値算出ステップＳＴ１と、基準領域輝度平均値算出ステップＳＴ２と、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３と、画像特徴量抽出ステップＳＴ４とを含む。
【００１１】
輝度値算出ステップＳＴ１は、画像内の局所領域に含まれる各画素の輝度値を算出する。
【００１２】
基準領域輝度平均値算出ステップＳＴ２は、局所領域に含まれる注目画素と当該注目画素に隣接する複数の周辺画素とで構成された基準領域に対応する各画素の輝度値の平均値を算出する。
【００１３】
パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、局所領域に含まれる所定数の画素の組合せで規定される複数のパターン領域ごとに、当該パターン領域に含まれる各画素の輝度値の平均値をそれぞれ算出する。
【００１４】
画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、基準領域に対応する各画素の輝度の平均値（以下、「基準領域輝度平均値」と適宜記載する）と、複数のパターン領域のそれぞれに対応する各画素の輝度の平均値（以下、「パターン領域輝度平均値」と適宜記載する）との間の大小関係に基づいて、画像の画像特徴量として抽出する。
【００１５】
図２から図７を用いて、実施形態に係る画像特徴量抽出方法の一例を説明する。図２から図７は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法の一例を示す図である。
【００１６】
図２に示すように、実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、たとえば３×３画素のサイズを有するカーネルＫ１を用いて、処理対象となる画像Ｇ１から画像特徴量を抽出する。
【００１７】
図３に示すように、カーネルＫ１には、たとえば画像Ｇ１の局所領域に含まれる所定数の画素の組合せを規定するための８つの領域パターンＰ１〜Ｐ８が予め設定される。領域パターンＰ１〜Ｐ８は、３つの画素からなる相互に排他的な組合せで規定される。カーネルＫ１に予め設定される領域パターンの組合せを規定する画素数は特に限定される必要はない。カーネルＫ１に予め設定する領域パターンの数は特に限定される必要はない。
【００１８】
図４に示すように、実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、画像Ｇ１から切り出した処理領域Ａ１について、カーネルＫ１を１画素ずつ移動させながら、カーネルＫ１のサイズに対応する３×３画素の局所領域ごとに、図１に示す輝度値算出ステップＳＴ１、基準領域輝度平均値算出ステップＳＴ２、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３、及び画像特徴量抽出ステップＳＴ４をそれぞれ実行する。
【００１９】
具体的には、図５に示すように、輝度値算出ステップＳＴ１は、まず、局所領域ＵＡ１に含まれる９つの画素Ｐｘ１０〜Ｐｘ１８の輝度値をそれぞれ算出する。
【００２０】
続いて、基準領域輝度平均値算出ステップＳＴ２は、たとえば図５に示すように、画素Ｐｘ１０を注目画素とし、画素Ｐｘ１１〜Ｐｘ１８を周辺画素とする基準領域ＢＡを設定し、基準領域ＢＡに含まれる各画素の輝度値の平均である輝度平均値＝「９８」を算出する。
【００２１】
続いて、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、たとえば図６に示すように、カーネルＫ１に予め設定される８つの領域パターンＰ１〜Ｐ８に基づいて、局所領域ＵＡ１を３つの画素の組合せで規定される複数のパターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８に分ける。続いて、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、パターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８のそれぞれについて、パターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８のそれぞれに含まれる各画素の輝度値の平均値である輝度平均値を算出する。
【００２２】
すなわち、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、たとえば画素Ｐｘ１０，Ｐｘ１３，Ｐｘ１６の組合せで規定されたパターン領域ＰＡ１の輝度平均値＝「１０２」を算出する。同様に、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、たとえば画素Ｐｘ１０，Ｐｘ１１，Ｐｘ１８の組合せで規定されたパターン領域ＰＡ２の輝度平均値＝「５９」を算出する。同様に、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、たとえば画素Ｐｘ１１，Ｐｘ１４，Ｐｘ１６の組合せで規定されたパターン領域ＰＡ３の輝度平均値＝「１２８」を算出する。同様に、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、たとえば画素Ｐｘ１０，Ｐｘ１２，Ｐｘ１７の組合せで規定されたパターン領域ＰＡ４の輝度平均値＝「９３」を算出する。同様に、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、たとえば画素Ｐｘ１３，Ｐｘ１５，Ｐｘ１８の組合せで規定されたパターン領域ＰＡ５の輝度平均値＝「７５」を算出する。同様に、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、たとえば画素Ｐｘ１１，Ｐｘ１２，Ｐｘ１３の組合せで規定されたパターン領域ＰＡ６の輝度平均値＝「１２８」を算出する。同様に、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、たとえば画素Ｐｘ１０，Ｐｘ１４，Ｐｘ１５の組合せで規定されたパターン領域ＰＡ７の輝度平均値＝「１６９」を算出する。同様に、パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３は、たとえば画素Ｐｘ１６，Ｐｘ１７，Ｐｘ１８の組合せで規定されたパターン領域ＰＡ８の輝度平均値＝「８４」を算出する。
【００２３】
パターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３によるパターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８に対応するパターン領域輝度平均値の算出順序は特に限定されない。
【００２４】
続いて、画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、たとえば図７に示すように、基準領域ＢＡに対応する基準領域輝度平均値（＝「９８」）と、複数のパターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８のそれぞれに対応するパターン領域輝度平均値とをそれぞれ比較し、輝度の平均値の大小関係に応じた２値データを、局所領域ＵＡ１の画像特徴量として抽出する。画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、パターン領域輝度平均値が基準領域輝度平均値以上であれば「１」を出力し、パターン領域輝度平均値が基準領域輝度平均値以上であれば「０」を出力する。
【００２５】
すなわち、画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、パターン領域ＰＡ１に対応するパターン領域輝度平均値（＝「１０２」）が基準領域輝度平均値（＝「９８」）以上であるので、「１」を出力する。同様に、画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、パターン領域ＰＡ２に対応するパターン領域輝度平均値（＝「５９」）が基準領域輝度平均値（＝「９８」）未満であるので、「０」を出力する。同様に、画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、パターン領域ＰＡ３に対応するパターン領域輝度平均値（＝「１２８」）が基準領域輝度平均値（＝「９８」）以上であるので、「１」を出力する。同様に、画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、パターン領域ＰＡ４に対応するパターン領域輝度平均値（＝「９３」）が基準領域輝度平均値（＝「９８」）未満であるので、「０」を出力する。同様に、画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、パターン領域ＰＡ５に対応するパターン領域輝度平均値（＝「７５」）が基準領域輝度平均値（＝「９８」）未満であるので、「０」を出力する。同様に、画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、パターン領域ＰＡ６に対応するパターン領域輝度平均値（＝「１２８」）が基準領域輝度平均値（＝「９８」）以上であるので、「１」を出力する。同様に、画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、パターン領域ＰＡ７に対応するパターン領域輝度平均値（＝「１６９」）が基準領域輝度平均値（＝「９８」）以上であるので、「１」を出力する。同様に、画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、パターン領域ＰＡ８に対応するパターン領域輝度平均値（＝「８４」）が基準領域輝度平均値（＝「９８」）未満であるので、「０」を出力する。
【００２６】
画像特徴量抽出ステップＳＴ４は、基準領域ＢＡの輝度平均値と、パターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８のそれぞれに対応する輝度平均値との間の大小関係に応じた２値データを出力する。画像特徴量抽出ステップＳＴ４により出力される局所領域ＵＡ１の画像特徴量は、図７に示すように、パターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８のそれぞれのチャンネルに対応した８ビットのバイナリデータ「１０１００１１０」として出力される。
【００２７】
実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、処理領域Ａ１の局所領域ＵＡ１に対する処理が完了すると、カーネルＫ１をたとえば水平方向に１画素分移動させて、処理領域ＵＡ２に対する処理を実行する。このようにして、実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、処理対象の画像Ｇ１の全領域について、上述した画像特徴量を抽出する処理を実行する。
【００２８】
図８は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法を実行する画像処理装置の機能構成の一例を示す図である。図８に示す画像処理装置は、実施形態に係る画像特徴量抽出方法を実行するコンピュータの一例である。
【００２９】
図８に示すように、画像処理装置１は、画像データ記憶部１１０と、領域パターン記憶部１２０と、輝度値算出部１３０と、基準領域輝度平均値算出部１４０と、パターン領域輝度平均値算出部１５０と、画像特徴量抽出部１６０とを有する。
【００３０】
画像データ記憶部１１０は、処理対象となる画像の画像データを記憶する。
【００３１】
領域パターン記憶部１２０は、処理対象となる画像の局所領域に含まれる所定数の画素の組合せを規定するための領域パターンの設定を記憶する。
【００３２】
輝度値算出部１３０は、上述した輝度値算出ステップＳＴ１に対応する処理を実行する。輝度値算出部１３０は、画像データ記憶部１１０から処理対象の画像Ｇ１の画像データを取得し、カーネルＫ１のサイズに対応する３×３画素の局所領域ごとに、局所領域に含まれる９つの画素の輝度値をそれぞれ算出する。
【００３３】
基準領域輝度平均値算出部１４０は、上述した基準領域輝度平均値算出ステップＳＴ２に対応する処理を実行する。基準領域輝度平均値算出部１４０は、カーネルＫ１のサイズに対応する３×３画素の局所領域に対して、注目画素と注目画素に隣接する周辺画素とで構成された基準領域を設定し、設定した基準領域について、基準領域に含まれる各画素の輝度値の平均値である基準領域輝度平均値を算出する。
【００３４】
パターン領域輝度平均値算出部１５０は、上述したパターン領域輝度平均値算出ステップＳＴ３に対応する処理を実行する。パターン領域輝度平均値算出部１５０は、カーネルＫ１に予め設定される複数の領域パターンに基づいて、局所領域を３つの画素の組合せで規定される複数のパターン領域に分ける。続いて、パターン領域輝度平均値算出部１５０は、複数のパターン領域のそれぞれについて、パターン領域に含まれる各画素の輝度値の平均値であるパターン領域輝度平均値を算出する。
【００３５】
画像特徴量抽出部１６０は、上述した画像特徴量抽出ステップＳＴ４に対応する処理を実行する。画像特徴量抽出部１６０は、基準領域に対応する基準領域輝度平均値と、複数のパターン領域のそれぞれに対応するパターン領域輝度平均値とをそれぞれ比較し、輝度の平均値の大小関係に応じた２値データを出力することにより、局所領域の画像特徴量を抽出する。画像特徴量抽出部１６０により局所領域の画像特徴量は、複数のパターン領域のそれぞれのチャンネルに対応したバイナリデータとして出力される。
【００３６】
図９を用いて、画像特徴量抽出部１６０の処理手順の一例を説明する。図９は、実施形態に係る画像特徴量抽出部１６０の処理手順の一例を示すフローチャートである。図９に示す処理は、処理対象となる画像の全域に実行される。
【００３７】
図９に示すように、画像特徴量抽出部１６０は、パターン領域輝度平均値算出部１５０により算出されたパターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８に対応するパターン領域輝度平均値の中から、未選択のパターン領域輝度平均値を１つ取得する（ステップＳ１０１）。
【００３８】
続いて、画像特徴量抽出部１６０は、基準領域輝度平均値算出部１４０により算出された基準領域輝度平均値およびパターン領域輝度平均値の大小関係を判定する（ステップＳ１０２）。
【００３９】
画像特徴量抽出部１６０は、判定の結果、パターン領域輝度平均値が基準領域輝度平均値以上である場合（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、「１」を出力する（ステップＳ１０３）。
【００４０】
一方、画像特徴量抽出部１６０は、判定の結果、パターン領域輝度平均値が基準領域輝度平均値以上ではない場合（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、「０」を出力する（ステップＳ１０４）。
【００４１】
続いて、画像特徴量抽出部１６０は、全てのパターン領域について基準領域ＢＡの輝度平均値との大小関係を判定済みであるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。
【００４２】
画像特徴量抽出部１６０は、全てのパターン領域について基準領域ＢＡの輝度平均値との大小関係を判定済みである場合（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、図９に示す処理手順を終了する。
【００４３】
画像特徴量抽出部１６０は、全てのパターン領域について基準領域ＢＡの輝度平均値との大小関係を判定済みではない場合（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、上述したステップＳ１０１の処理手順に戻る。
【００４４】
たとえば昼と夜とで同一の被写体を撮像したとしても、夜のシーンに対応する画像は、イメージセンサの感度を高めることにより、撮像した画像内にランダムノイズが混入するおそれがある。
【００４５】
これに対して、実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、たとえば局所領域ＵＡ１における基準領域ＢＡの輝度平均値と、局所領域ＵＡ１における複数のパターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８の輝度平均値の大小関係に基づいて画像特徴量を抽出する。すなわち、実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、処理対象となる画像の局所領域において、複数の画素を含む各領域の輝度平均値を求めるので、画素の輝度の平均化によるノイズ低減効果を期待できる。このため、実施形態に係る画像特徴量抽出方法によれば、画素間の比較結果に基づいて被写体の特徴を抽出するよりもランダムノイズに強く、被写体を撮像した画像から被写体の局所的な特徴を表す特徴量をできるだけ正しく抽出できる。
【００４６】
また、実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、たとえば画像Ｇ１の局所領域ＵＡ１における領域間、すなわち複数画素間の比較により画像特徴量を抽出するので、画素間の比較結果に基づいて被写体の特徴を抽出するよりもダイナミックレンジを拡張させる効果も期待できる。
【００４７】
また、実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、パターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８に対応する複数のチャンネルで画像特徴量を出力できる。このため、被写体の特徴の抽出精度を高めやすい。
【００４８】
図１０は、実施形態に係る画像処理装置１の機能を実現するコンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。
【００４９】
コンピュータ３００は、例えば、プロセッサ３０１、ＲＡＭ（Random  Access  Memory）３０２、ＲＯＭ（Read  Only  Memory）３０３、ドライブ装置３０４、記憶媒体３０５、入力インターフェース（Ｉ／Ｆ）３０６、入力デバイス３０９、出力インターフェース（Ｉ／Ｆ）３０７、出力デバイス３１０、通信インターフェース（Ｉ／Ｆ）３０８、およびバス３１１などを含む。それぞれのハードウェアはバス３１１を介して接続されている。
【００５０】
プロセッサ３０１は、ＲＯＭ３０３または記憶媒体３０５に記憶されたプログラムに基づいて動作し、各部の制御を行う。
【００５１】
ＲＯＭ３０３は、コンピュータ３００の起動時にプロセッサ３０１によって実行されるブートプログラムや、コンピュータ３００のハードウェアに依存するプログラム等を記憶する。
【００５２】
ドライブ装置３０４は、記憶媒体３０５に記録された情報の読み出しか書き込みかの少なくともいずれか一方を行なう。たとえばドライブ装置３０４は、記憶媒体３０５に記憶されたプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ３０２を介してプロセッサ３０１に提供する。プロセッサ３０１は、かかるプログラムを、ドライブ装置３０４を介して記憶媒体３０５からＲＡＭ３０２上にロードし、ロードしたプログラムを実行する。記憶媒体３０５は、ドライブ装置３０４によって書き込まれた情報を記憶する。記憶媒体３０５は、例えば、ハードディスク、ＳＳＤ（Solid  State  Drive）などのフラッシュメモリ、ＣＤ（Compact  Disc）、ＤＶＤ（Digital  Versatile  Disk）、ＰＤ（Phase  change  rewritable  Disk）等の光学記録媒体、ＭＯ（Magneto-Optical  disk）等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ブルーレイディスクなどの記憶媒体である。コンピュータ３００は、複数種類の記憶媒体それぞれについて、ドライブ装置３０４及び記憶媒体３０５を設ける。
【００５３】
入力インターフェース３０６は、入力デバイス３０９と接続されており、入力デバイス３０９から受信した入力信号をプロセッサ３０１に伝達する。出力インターフェース３０７は、出力デバイス３１０と接続されており、出力デバイス３１０に、プロセッサ３０１の指示に応じた出力を実行させる。通信インターフェース３０８はネットワーク１０００を介した通信の制御を行なう。
【００５４】
入力デバイス３０９は、操作に応じて入力信号を送信する。入力信号は、例えば、キーボードやコンピュータ３００の本体に取り付けられたボタンなどのキー装置や、マウスやタッチパネルなどのポインティングデバイスである。
【００５５】
出力デバイス３１０は、コンピュータ３００の制御に応じて情報を出力する装置である。出力デバイス３１０は、例えば、ディスプレイなどの表示デバイスや、スピーカなどの音声出力デバイスなどである。また、例えば、タッチスクリーンなどの入出力装置が、入力デバイス３０９及び出力デバイス３１０として用いられる。また、入力デバイス３０９及び出力デバイス３１０は、コンピュータ３００と一体になっていてもよいし、コンピュータ３００に含まれず、例えば、コンピュータ３００に外部から接続する装置であってもよい。
【００５６】
例えば、コンピュータ３００が実施形態に係る画像処理装置１として機能する場合、プロセッサ３０１は、ＲＯＭ３０３や記憶媒体３０５に記憶されたプログラムをＲＡＭ３０２に読み出し、読み出したプログラムを実行することにより、輝度値算出部１３０、基準領域輝度平均値算出部１４０、パターン領域輝度平均値算出部１５０、及び画像特徴量抽出部１６０により提供される各機能を実現する。その際にＲＡＭ３０２はプロセッサ３０１のワークエリアとして用いられる。コンピュータ３００が実施形態に係る画像処理装置１として機能する場合にＲＯＭ３０３や記憶媒体３０５に記憶されるプログラムは、画像特徴量抽出プログラムの一例である。
【００５７】
コンピュータ３００のプロセッサ３０１は、これらのプログラムをＲＯＭ３０３や記憶媒体３０５から読み取って実行するが、他の例として、他の装置からネットワーク１０００を介してこれらのプログラムを取得してもよい。
【００５８】
コンピュータ３００は、プロセッサ３０１の代わりに、ＡＳＩＣ（Application  Specific  Integrated  Circuit）やＦＰＧＡ（Field  Programmable  Gate  Array）等の集積回路によって処理を実行してもよい。
【００５９】
本出願の画像特徴量抽出方法は、上述した実施形態に限定される必要はなく、本出願の画像特徴量抽出方法の趣旨を逸脱しない範囲で種々変形して実施することができる。上述の実施形態において、画像特徴量抽出部１６０が、画像特徴量として、パターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８のそれぞれのチャンネルに対応したバイナリデータを出力する例を説明したが、この例には特に限定される必要はない。たとえば、画像特徴量抽出部１６０は、パターン領域ＰＡ１〜ＰＡ８のそれぞれのチャンネルを１つのチャンネルに統合して、画像特徴量を出力してもよい。たとえば、バイナリデータとして出力された画像特徴量＝「１０１００１１０」を、たとえば１０進数の「１６６」に変換することにより、１つのチャンネルに統合できる。なお、画像特徴量＝「１０１００１１０」を８進数の「２４６」、あるいは１６進数「Ａ６」に変換して、１つのチャンネルに統合してもよい。これにより、データ管理の負荷を軽減できる。
【００６０】
上述の実施形態において、空間フィルタリングの処理に用いるカーネルＫ１のサイズが３×３画素である例を説明したが、この例には特に限定される必要はない。たとえば、カーネルＫ１のサイズが５×５画素や７×７画素など、３×３画素以外の奇数個の画素で規定されるサイズであってもよく、２×２画素や４×４画素など、偶数個の画素で規定されるサイズであってもよい。
【００６１】
本出願の画像抽出方法により抽出された画像特徴量は、深層学習を用いたセマンティックセグメンテーションなどの画像認識処理に利用できる。たとえば深層学習を用いたセマンティックセグメンテーションでは、照度の違いに対応したクラス推定を実現するために、昼および夜の両シーンの画像データを学習する必要がある。一方、実施形態に係る画像特徴量抽出方法は、照度の変化がある画像からランダムノイズを低減させることができるので、実施形態に係る画像特徴量抽出方法を利用することによって、セマンティックセグメンテーションにおける学習データの量を減らす効果も期待できる。
【符号の説明】
【００６２】
１  画像処理装置
１１０  画像データ記憶部
１２０  領域パターン記憶部
１３０  輝度値算出部
１４０  基準領域輝度平均値算出部
１５０  パターン領域輝度平均値算出部
１６０  画像特徴量抽出部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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