(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画を取得する画像取得部と、
前記動画に含まれる複数の動画構成画像から、含まれる被写体が互いに異なる複数の特徴領域を検出する特徴領域検出部と、
前記特徴領域検出部により検出された前記複数の動画構成画像における前記複数の特徴領域のそれぞれの位置を示す情報を取得する特徴領域情報取得部と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得部が取得した情報が示す位置にそれぞれ含まれる前記複数の特徴領域の画像のそれぞれを、含まれる被写体毎に縮小または拡大して、含まれる被写体毎に略同一の大きさで連続して表示される表示画像をそれぞれ生成する画像生成部と
を備え、
前記画像生成部は、より重要な位置にある前記被写体の前記特徴領域の画像から、より大きい前記表示画像を生成する
画像処理システム。
【請求項２】
動画を取得する画像取得部と、
前記動画に含まれる複数の動画構成画像から特徴領域を検出する特徴領域検出部と、
前記特徴領域検出部により検出された前記複数の動画構成画像における複数の前記特徴領域のそれぞれの位置を示す情報を特徴領域情報取得部と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得部が取得した情報が示す位置にある前記複数の特徴領域のうち、予め定められた時間長さより長い期間にわたって前記動画から検出された複数の特徴領域を選択する特徴領域選択部と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得部が取得した情報が示す位置にそれぞれ含まれる前記複数の特徴領域のうち、前記特徴領域選択部が選択した前記複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成する画像生成部と
を備える画像処理システム。
【請求項３】
動画を取得する画像取得部と、
前記動画に含まれる複数の動画構成画像から特徴領域を検出する特徴領域検出部と、
前記特徴領域検出部により検出された前記複数の動画構成画像における複数の前記特徴領域のそれぞれの位置を示す情報を特徴領域情報取得部と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得部が取得した情報が示す位置にある前記複数の特徴領域のうち、予め定められた値より高い相関を有する複数の特徴領域を選択する特徴領域選択部と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得部が取得した情報が示す位置にそれぞれ含まれる前記複数の特徴領域のうち、前記特徴領域選択部が選択した前記複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成する画像生成部と
を備える画像処理システム。
【請求項４】
動画を取得する画像取得部と、
前記動画に含まれる複数の動画構成画像から特徴領域を検出する特徴領域検出部と、
前記特徴領域検出部により検出された前記複数の動画構成画像における複数の前記特徴領域のそれぞれの位置を示す情報を特徴領域情報取得部と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得部が取得した情報が示す位置にそれぞれ含まれる前記複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成する画像生成部と
を備え、
前記画像生成部は、前記複数の特徴領域の画像が前記動画において表示される順に所定の方向に並べられた異なる位置に同時に表示される前記表示画像をそれぞれ生成する
画像処理システム。
【請求項５】
前記複数の特徴領域のうち、予め定められた時間長さより長い期間にわたって前記動画から検出された複数の特徴領域を選択する特徴領域選択部
をさらに備え、
前記画像生成部は、前記特徴領域選択部が選択した前記複数の特徴領域の画像のそれぞれが前記動画において表示される順に所定の方向に並べられた異なる位置に同時に表示される前記表示画像をそれぞれ生成する
請求項４に記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記複数の特徴領域のうち、予め定められた値より高い相関を有する複数の特徴領域を選択する特徴領域選択部
をさらに備え、
前記画像生成部は、前記特徴領域選択部が選択した前記複数の特徴領域の画像のそれぞれが前記動画において表示される順に所定の方向に並べられた異なる位置に同時に表示される前記表示画像をそれぞれ生成する
請求項４に記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記画像生成部は、前記複数の特徴領域の画像がそれぞれ予め定められた異なる位置に同時に表示される前記表示画像をそれぞれ生成する
請求項２または３に記載の画像処理システム。
【請求項８】
前記画像生成部は、前記複数の特徴領域の画像が前記動画において表示される順に所定の方向に並べられた異なる位置に同時に表示される前記表示画像をそれぞれ生成する
請求項７に記載の画像処理システム。
【請求項９】
前記画像生成部は、複数の前記表示画像を含む動画を生成する
請求項１から８のいずれか一項に記載の画像処理システム。
【請求項１０】
前記特徴領域検出部が検出した前記複数の特徴領域のそれぞれの位置を示す情報を前記複数の動画構成画像に対応づけて出力する出力部
をさらに備え、
前記特徴領域情報取得部は、前記出力部により前記複数の動画構成画像に対応づけて出力された前記複数の特徴領域のそれぞれの位置を示す情報を取得する
請求項１から９のいずれか一項に記載の画像処理システム。
【請求項１１】
前記表示画像を表示すべき旨の指示を取得する指示取得部
をさらに備え、
前記出力部は、前記特徴領域検出部が検出した前記複数の特徴領域のそれぞれの位置を示す情報に対応づけて前記動画を記録し、
前記画像生成部は、前記指示取得部が前記指示を取得した場合に、前記表示画像を生成する
請求項１０に記載の画像処理システム。
【請求項１２】
前記動画を圧縮する圧縮部
をさらに備え、
前記出力部は、前記特徴領域検出部が検出した前記複数の特徴領域のそれぞれの位置を示す情報に対応づけて、前記圧縮部により圧縮された前記動画を記録する
請求項１１に記載の画像処理システム。
【請求項１３】
前記圧縮された動画を伸張する伸張部
をさらに備え、
前記出力部は、前記特徴領域検出部が検出した前記複数の特徴領域のそれぞれの位置を示す情報のそれぞれを、特徴領域が検出された前記複数の動画構成画像を識別する情報に対応づけて記録し、
前記伸張部は、前記指示取得部が前記指示を取得した場合に、前記複数の特徴領域のそれの位置を示す情報のそれぞれが対応づけられて記録された情報によって識別される前記複数の動画構成画像を特定し、前記圧縮された動画における、前記特定した前記複数の動画構成画像が表示される表示タイミングを含む期間の部分動画を伸張し、
前記画像生成部は、前記指示取得部が前記指示を取得した場合に、前記伸張部により伸張された部分動画に含まれる複数の動画構成画像における複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して前記表示画像を生成する
請求項１２に記載の画像処理システム。
【請求項１４】
前記圧縮部は、前記動画を、前記特徴領域と前記特徴領域以外の領域とで異なる強度で圧縮する
請求項１２または１３に記載の画像処理システム。
【請求項１５】
動画を取得する画像取得段階と、
前記動画に含まれる複数の動画構成画像から、含まれる被写体が互いに異なる複数の特徴領域を検出する特徴領域検出段階と、
前記特徴領域検出段階で検出された前記複数の動画構成画像における前記複数の特徴領域のそれぞれの位置を示す情報を取得する特徴領域情報取得段階と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得段階で取得された情報が示す位置にそれぞれ含まれる前記複数の特徴領域の画像のそれぞれを、含まれる被写体毎に縮小または拡大して、含まれる被写体毎に略同一の大きさで連続して表示される表示画像をそれぞれ生成する画像生成段階と
を備え、
前記画像生成段階は、より重要な位置にある前記被写体の前記特徴領域の画像から、より大きい前記表示画像を生成する
画像処理方法。
【請求項１６】
動画を取得する画像取得段階と、
前記動画に含まれる複数の動画構成画像から特徴領域を検出する特徴領域検出段階と、
前記特徴領域検出段階により検出された前記複数の動画構成画像における複数の前記特徴領域のそれぞれの位置を示す情報を特徴領域情報取得段階と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得段階で取得された情報が示す位置にある前記複数の特徴領域のうち、予め定められた時間長さより長い期間にわたって前記動画から検出された複数の特徴領域を選択する特徴領域選択段階と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得段階で取得された情報が示す位置にそれぞれ含まれる前記複数の特徴領域のうち、前記特徴領域選択段階で選択された前記複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成する画像生成段階と
を備える画像処理方法。
【請求項１７】
動画を取得する画像取得段階と、
前記動画に含まれる複数の動画構成画像から特徴領域を検出する特徴領域検出段階と、
前記特徴領域検出段階で検出された前記複数の動画構成画像における複数の前記特徴領域のそれぞれの位置を示す情報を特徴領域情報取得段階と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得段階で取得された情報が示す位置にある前記複数の特徴領域のうち、予め定められた値より高い相関を有する複数の特徴領域を選択する特徴領域選択段階と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得段階で取得された情報が示す位置にそれぞれ含まれる前記複数の特徴領域のうち、前記特徴領域選択段階で選択された前記複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成する画像生成段階と
を備える画像処理方法。
【請求項１８】
動画を取得する画像取得段階と、
前記動画に含まれる複数の動画構成画像から特徴領域を検出する特徴領域検出段階と、
前記特徴領域検出段階で検出された前記複数の動画構成画像における複数の前記特徴領域のそれぞれの位置を示す情報を特徴領域情報取得段階と、
前記複数の動画構成画像において前記特徴領域情報取得段階で取得された情報が示す位置にそれぞれ含まれる前記複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成する画像生成段階と
を備え、
前記画像生成段階は、前記複数の特徴領域の画像が前記動画において表示される順に所定の方向に並べられた異なる位置に同時に表示される前記表示画像をそれぞれ生成する
画像処理方法。
【請求項１９】
コンピュータを、請求項１から１４のいずれか一項に記載の画像処理システムとして機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理システム、画像処理方法、およびプログラムに関する。本発明は、特に、画像を処理する画像処理システムおよび画像処理方法、ならびに画像処理システム用のプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
所定の領域を撮影するとともに、その領域内の動体を撮影して、その結果得られる画像のうち、ユーザの要求する画像を容易に再生することができるとする情報処理システムが知られている（例えば、特許文献１参照。）。また、監視領域に出入りする人物の映像データを記録する監視記録装が知られている（例えば、特許文献２参照。）。また、低解像度の全体画像と同期した高解像度の部分画像を得る追尾映像監視装置が知られている（例えば、特許文献３参照。）。
【特許文献１】特開２００６−２４５６４９号公報
【特許文献２】特開２００６−２１７０７０号公報
【特許文献３】特開２００６−０３３７９３号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
上記特許文献の技術によると、ベストショット画像等の部分画像が映像に重ねて表示されたりする。しかし、部分画像の大きさが異なると、部分画像をそのまま映像等に重ねて表示しただけでは、監視者にとって非常に視認しにくい画像になってしまう。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
上記課題を解決するために、本発明の第１の形態によると、画像処理システムであって、動画を取得する画像取得部と、動画に含まれる複数の動画構成画像における特徴領域の位置を示す情報を取得する特徴領域情報取得部と、特徴領域情報取得部が取得した情報が示す位置に基づいて、複数の動画構成画像にそれぞれ含まれる特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成する画像生成部とを備える。
【０００５】
本発明の第２の形態によると、画像処理方法であって、動画を取得する動画取得段階と、動画に含まれる複数の動画構成画像における特徴領域の位置を示す情報を取得する特徴領域情報取得段階と、特徴領域情報取得段階において取得された情報が示す位置に基づいて、複数の動画構成画像にそれぞれ含まれる特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成する画像生成段階とを備える。
【０００６】
本発明の第３の形態によると、画像処理システム用のプログラムであって、コンピュータを、動画を取得する画像取得部、動画に含まれる複数の動画構成画像における特徴領域の位置を示す情報を取得する特徴領域情報取得部、特徴領域情報取得部が取得した情報が示す位置に基づいて、複数の動画構成画像にそれぞれ含まれる特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成する画像生成部として機能させる。
【０００７】
本発明の第４の形態によると、画像処理システムであって、動画を取得する画像取得部と、動画に含まれる複数の動画構成画像における特徴領域の位置を示す情報を取得する特徴領域情報取得部と、特徴領域情報取得部が取得した情報が示す位置に基づいて、複数の動画構成画像にそれぞれ含まれる特徴領域の画像のそれぞれが略同一の位置に表示される表示画像を生成する画像生成部とを備える。
【０００８】
本発明の第５の形態によると、画像処理方法あって、動画を取得する動画取得段階と、動画に含まれる複数の動画構成画像における特徴領域の位置を示す情報を取得する特徴領域情報取得段階と、特徴領域情報取得段階において取得された情報が示す位置に基づいて、複数の動画構成画像にそれぞれ含まれる特徴領域の画像のそれぞれが略同一の位置に表示される表示画像を生成する画像生成段階とを備える。
【０００９】
本発明の第６の形態によると、画像処理システム用のプログラムであって、コンピュータを、動画を取得する画像取得部、動画に含まれる複数の動画構成画像における特徴領域の位置を示す情報を取得する特徴領域情報取得部、特徴領域情報取得部が取得した情報が示す位置に基づいて、複数の動画構成画像にそれぞれ含まれる特徴領域の画像のそれぞれが略同一の位置に表示される表示画像を生成する画像生成部として機能させる。
【００１０】
なお、上記の発明の概要は、この発明の必要な特徴の全てを列挙したものではない。また、これらの特徴群のサブコンビネーションもまた、発明となりうる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１１】
以下、発明の実施の形態を通じて本発明を説明するが、以下の実施形態は特許請求の範囲にかかる発明を限定するものではない。また、実施形態の中で説明されている特徴の組み合わせの全てが発明の解決手段に必須であるとは限らない。
【００１２】
図１は、一実施形態に係わる画像処理システム１０の一例を示す。画像処理システム１０は、以下に説明するように、監視システムとして機能することができる。
【００１３】
画像処理システム１０は、監視対象空間１５０を撮像する複数の撮像装置１００ａ−ｄ（以下、撮像装置１００と総称する。）、撮像装置１００により撮像された撮像画像を処理する画像処理装置１２０、通信ネットワーク１１０、画像処理装置１７０、画像ＤＢ１７５、および複数の表示装置１８０ａ−ｄ（以下、表示装置１８０と総称する。）を備える。画像処理装置１７０および表示装置１８０は、監視対象空間１５０と異なる空間１６０に設けられている。
【００１４】
撮像装置１００ａは、撮像部１０２ａおよび撮像画像圧縮部１０４ａを有している。撮像部１０２ａは、連続して監視対象空間１５０を撮像することによって複数の撮像画像を撮像する。なお、撮像部１０２ａにより得られる撮像画像は、ＲＡＷ形式の撮像画像であってよい。撮像画像圧縮部１０４ａは、撮像部１０２ａにより撮像されたＲＡＷ形式の撮像画像を同時化して、同時化して得られた複数の撮像画像を含む撮像動画をＭＰＥＧ符号化等により圧縮して、撮像動画データを生成する。このように、撮像装置１００ａは、監視対象空間１５０を撮像して得られた撮像動画を符号化して撮像動画データを生成する。撮像装置１００ａは、当該撮像動画データを画像処理装置１２０に出力する。
【００１５】
なお、撮像装置１００ｂ、撮像装置１００ｃ、および撮像装置１００ｄは、それぞれ撮像装置１００ａと同様の構成を有するので、撮像装置１００ｂ、撮像装置１００ｃ、および撮像装置１００ｄの各構成要素の説明を省略する。このようにして、画像処理装置１２０は、複数の撮像装置１００のそれぞれにより生成された撮像動画データを、複数の撮像装置１００のそれぞれから取得する。
【００１６】
そして、画像処理装置１２０は、撮像装置１００から取得した撮像動画データを復号して撮像動画を取得する。画像処理装置１２０は、取得した撮像動画に含まれる複数の撮像画像のそれぞれから、人物１３０が撮像された領域、車輌等の移動体１４０が撮像された領域等のように、特徴の種類が異なる複数の特徴領域を検出する。そして、画像処理装置１２０は、特徴の種類に応じた強度で特徴領域の画像を圧縮するとともに、特徴領域以外の領域の画像を、それぞれの特徴領域の画像を圧縮する圧縮強度より強い強度で圧縮する。
【００１７】
なお、画像処理装置１２０は、撮像画像における各特徴領域の画像を、特徴領域の特徴の種類に応じた色数および／または階調数の画像に変換する。また、画像処理装置１２０は、フレーム間圧縮における動きベクトルを算出する場合に、複数の撮像画像間における類似した特徴領域の位置の差が大きいほど、動きベクトルを算出するための動きベクトル探索範囲をより広くする。
【００１８】
なお、画像処理装置１２０は、撮像画像から検出された特徴領域を特定する情報を含む特徴領域情報を生成する。そして、画像処理装置１２０は、特徴領域情報を圧縮動画データに付帯して、通信ネットワーク１１０を通じて画像処理装置１７０に送信する。
【００１９】
画像処理装置１７０は、特徴領域情報が対応づけられた圧縮動画データを画像処理装置１２０から受信する。そして、画像処理装置１７０は、受信した圧縮動画データを、対応づけられている特徴領域情報を用いて伸張して表示用動画を生成して、生成した表示用動画を表示装置１８０に供給する。なお、このとき、画像処理装置１７０は、特徴領域の画像が同じ大きさで表示される表示用動画を生成してよい。そして、表示装置１８０は、画像処理装置１７０から供給された表示用動画を表示する。
【００２０】
また、画像処理装置１７０は、圧縮動画データに対応づけられている特徴領域情報に対応づけて、当該圧縮動画データを画像ＤＢ１７５に記録してもよい。なお、画像ＤＢ１７５は、ハードディスク等の不揮発性の記録媒体を有してよく、圧縮動画データおよび特徴領域情報を当該記録媒体に保持してよい。
【００２１】
そして、画像処理装置１７０は、表示装置１８０からの要求に応じて、画像ＤＢ１７５から圧縮動画データおよび特徴領域情報を読み出して、読み出した圧縮動画データを、特徴領域情報を利用して伸張して表示用動画を生成して、表示装置１８０に供給してもよい。
【００２２】
なお、特徴領域情報は、特徴領域の位置、特徴領域の大きさ、特徴領域の数、特徴領域が検出された撮像画像を識別する識別情報等を含むテキストデータ、もしくは当該テキストデータに圧縮、暗号化等の処理が施されたデータであってよい。そして、画像処理装置１７０は、特徴領域情報が含む特徴領域の位置、特徴領域の大きさ、特徴領域の数等に基づいて、種々の検索条件を満たす撮像画像を特定する。そして、画像処理装置１７０は、特定した撮像画像を復号して、表示装置１８０に提供してよい。
【００２３】
このように、画像処理システム１０によると、特徴領域を動画に対応づけて記録しているので、動画における所定の条件に適合する撮像画像群を高速に検索、頭出しをすることができる。また、画像処理システム１０によると、所定の条件に適合する撮像画像群だけ復号することができるので、再生指示に即応して速やかに所定の条件に適合する部分動画を表示することができる。
【００２４】
図２は、画像処理装置１２０のブロック構成の一例を示す。画像処理装置１２０は、画像取得部２５０、画質取得部２０４、条件取得部２０５、出力画像数取得部２０８、閾値取得部２０９、特徴領域検出部２０３、圧縮制御部２１０、圧縮部２３０、対応付け処理部２０６、および出力部２０７を備える。画像取得部２５０は、圧縮画像取得部２０１および圧縮動画伸張部２０２を有する。
【００２５】
圧縮画像取得部２０１は、圧縮された動画を取得する。具体的には、圧縮画像取得部２０１は、撮像装置１００が生成した、符号化された撮像動画データを取得する。圧縮動画伸張部２０２は、圧縮画像取得部２０１が取得した撮像動画データを伸張して、撮像動画に含まれる複数の撮像画像を生成する。具体的には、圧縮動画伸張部２０２は、圧縮画像取得部２０１が取得した、符号化された撮像動画データを復号して、撮像動画に含まれる複数の撮像画像を生成する。なお、撮像動画に含まれる撮像画像は、フレーム画像およびフィールド画像であってよい。このように、画像取得部２５０は、複数の撮像装置１００のそれぞれにより撮像された複数の動画を取得する。
【００２６】
なお、本実施形態における撮像画像は、この発明における動画構成画像の一例であって、画像処理装置１２０および画像処理装置１７０は、撮像画像の他に、静止画などの単なる画像を処理してよい。
【００２７】
圧縮動画伸張部２０２によって得られた複数の撮像画像は、特徴領域検出部２０３および圧縮部２３０に供給される。特徴領域検出部２０３は、複数の撮像画像を含む動画から特徴領域を検出する。具体的には、特徴領域検出部２０３は、複数の撮像画像のそれぞれから特徴領域を検出する。なお、上記における撮像動画は、以下の説明における動画の一例であってよい。
【００２８】
例えば、特徴領域検出部２０３は、動画において画像内容が変化する画像領域を、特徴領域として検出する。例えば、特徴領域検出部２０３は、予め定められた条件に適合するオブジェクトを含む領域を、特徴領域として検出する。具体的には、条件取得部２０５は、特徴領域に含まれるオブジェクトが適合すべき条件を取得する。そして、特徴領域検出部２０３は、条件取得部２０５が取得した条件に適合するオブジェクトを含む領域を、特徴領域として検出する。
【００２９】
具体的には、特徴領域検出部２０３は、動くオブジェクトを含む画像領域を、特徴領域として検出してよい。なお、特徴領域検出部２０３は、複数の撮像画像のそれぞれから、特徴の種類が異なる複数の特徴領域を検出してよい。なお、特徴の種類とは、人物と移動体等のように、オブジェクトの種類を指標にしてよい。オブジェクトの種類は、オブジェクトの形状またはオブジェクトの色の一致度に基づいて決定されてよい。このように、特徴領域検出部２０３は、複数の撮像画像から、含まれるオブジェクトの種類が異なる複数の特徴領域を検出してよい。
【００３０】
なお、条件取得部２０５は、特徴領域に含まれるオブジェクトが適合すべき形状を示す条件を取得してよい。そして、特徴領域検出部２０３は、条件取得部２０５が取得した条件が示す形状に適合する形状のオブジェクトを含む領域を、特徴領域として検出してよい。具体的には、特徴領域検出部２０３は、予め定められた形状パターンに予め定められた一致度以上の一致度で一致するオブジェクトを複数の撮像画像のそれぞれから抽出して、抽出したオブジェクトを含む撮像画像における領域を、特徴の種類が同じ特徴領域として検出してよい。なお、形状パターンは、特徴の種類毎に複数定められてよい。また、形状パターンの一例としては、人物の顔の形状パターンを例示することができる。なお、複数の人物毎に異なる顔のパターンが定められてよい。これにより、特徴領域検出部２０３は、異なる人物をそれぞれ含む異なる領域を、異なる特徴領域として検出することができる。このように、特徴領域検出部２０３は、予め定められた形状のオブジェクトを含む領域を、特徴領域として検出してよい。なお、特徴領域検出部２０３は、上記の人物の顔の他にも、人物の頭部または人物の手等の人体の一部の部位、あるいは人体以外の生体の少なくとも一部の部位を含む領域を、特徴領域として検出することができる。なお、生体とは、生体内部の腫瘍組織または血管等のように、生体の内部に存在する特定の組織を含む。他にも、特徴領域検出部２０３は、生体の他にも、貨幣、キャッシュカード等のカード、車輌、あるいは車両のナンバープレートが撮像された領域を特徴領域として検出してよい。
【００３１】
また、特徴領域検出部２０３は、テンプレートマッチング等によるパターンマッチングの他にも、例えば特開２００７−１８８４１９号公報に記載された機械学習（例えば、アダブースト）等による学習結果に基づいて、特徴領域を検出することもできる。例えば、予め定められた被写体の画像から抽出された画像特徴量と、予め定められた被写体以外の被写体の画像から抽出された画像特徴量とを用いて、予め定められた被写体の画像から抽出された画像特徴量の特徴を学習する。そして、特徴領域検出部２０３は、当該学習された特徴に適合する特徴を有する画像特徴量が抽出された領域を、特徴領域として検出してよい。これにより特徴領域検出部２０３は、予め定められた被写体が撮像されている領域を特徴領域として検出することができる。
【００３２】
以上説明したように、特徴領域検出部２０３は、複数の動画のそれぞれに含まれる複数の撮像画像から、複数の特徴領域を検出する。そして、特徴領域検出部２０３は、検出した特徴領域を示す情報を、圧縮制御部２１０に供給する。なお、特徴領域を示す情報とは、特徴領域の位置を示す特徴領域の座標情報、特徴領域の種類を示す種類情報、および特徴領域が検出された撮像動画を識別する情報を含む。
【００３３】
圧縮制御部２１０は、特徴領域特定部２１２、位置差算出部２１４、探索領域決定部２１６、解像度決定部２６２、階調数決定部２６４、色数決定部２６６、およびダイナミックレンジ決定部２６８を有する。特徴領域特定部２１２は、動画に含まれる複数の撮像画像の間において相関が高い特徴領域を特定する。位置差算出部２１４は、特徴領域特定部２１２が特定した相関が高い特徴領域の間の位置差を算出する。
【００３４】
そして、探索領域決定部２１６は、位置差の大きさが小さいほど、より狭い動きベクトル探索領域を決定する。具体的には、探索領域決定部２１６は、位置差の大きさが小さいほど、撮像画像における特徴領域に含まれる画像を圧縮する場合に用いられる動きベクトルが算出される動きベクトル探索領域をより狭く決定する。なお、特徴領域特定部２１２および位置差算出部２１４、および探索領域決定部２１６の動作の具体例については後に説明する。
【００３５】
圧縮制御部２１０は、特徴領域検出部２０３から取得した特徴領域を示す情報に基づいて、特徴領域に応じて圧縮部２３０による動画の圧縮処理を制御する。例えば、圧縮部２３０は、動画に含まれる撮像画像における特徴領域以外の領域の解像度を低解像度化することにより撮像画像を圧縮する。このように、圧縮部２３０は、撮像画像における各画像領域のそれぞれを重要度に応じた強度で圧縮する。なお、圧縮制御部２１０は、探索領域決定部２１６が決定した動きベクトル探索領域を示す情報を圧縮部２３０に供給する。そして、圧縮部２３０は、探索領域決定部２１６が決定した動きベクトル探索領域内を探索することによって算出された動きベクトルを用いて動画を圧縮する。なお、圧縮部２３０のより具体的な内部の圧縮動作については、後に説明する。
【００３６】
なお、特徴領域特定部２１２は、画像内容の一致度が予め定められた値より大きい特徴領域を、相関が高い特徴領域として特定する。例えば、特徴領域特定部２１２は、複数の撮像画像の間における特徴領域の画像の差分値が予め定められた値より小さい特徴領域を、相関が高い特徴領域として特定する。なお、閾値取得部２０９は、特徴領域における画像内容の一致度の閾値を画像処理装置１２０の外部から取得してよい。そして、特徴領域特定部２１２は、画像内容の一致度が当該閾値より大きい特徴領域を、相関が高い特徴領域として特定してよい。他にも、特徴領域特定部２１２は、大きさの一致度が予め定められた値より大きい特徴領域を、相関が高い特徴領域として特定してもよい。例えば、閾値取得部２０９は、特徴領域における大きさの一致度の閾値を画像処理装置１２０の外部から取得する。そして、特徴領域特定部２１２は、大きさの一致度が当該閾値より大きい特徴領域を、相関が高い特徴領域として特定する。
【００３７】
他にも、特徴領域特定部２１２は、撮像画像における特徴領域の位置に関して予め定められた値より大きい相関を有する特徴領域を、相関が高い特徴領域として特定してよい。具体的には、特徴領域特定部２１２は、複数の撮像画像の間にわたる特徴領域の位置の変化に関して予め定められた値より大きい相関を有する特徴領域を、相関が高い特徴領域として特定してよい。また、より具体的には、特徴領域特定部２１２は、複数の撮像画像の間にわたる特徴領域の位置の移動方向に関して予め定められた値より大きい相関を有する特徴領域を、相関が高い特徴領域として特定してよい。他にも、特徴領域特定部２１２は、複数の撮像画像の間にわたる特徴領域の位置の移動速度に関して予め定められた値より大きい相関を有する特徴領域を、相関が高い特徴領域として特定してよい。なお、閾値取得部２０９は、特徴領域の位置に関する相関値の閾値を画像処理装置１２０の外部から取得してよい。そして、特徴領域特定部２１２は、動画構成画像における特徴領域の位置に関して、当該閾値より大きい相関値を有する特徴領域を、相関が高い特徴領域として特定してよい。
【００３８】
なお、位置差算出部２１４は、フレーム間予測により圧縮される撮像画像と予測画像の元となる撮像画像との間において相関が高い特徴領域の位置差を算出する。例えば、位置差算出部２１４は、Ｉフレームとして処理される撮像画像とＰフレームとして処理される撮像画像との間において相関が高い特徴領域の位置差を算出する。他にも、位置差算出部２１４は、ＩフレームまたはＰフレームとして処理される撮像画像とＰフレームとして処理される撮像画像との間、あるいはＩフレームまたはＰフレームとして処理される撮像画像とＢフレームとして処理される撮像画像との間において相関が高い特徴領域の位置差を算出してよい。
【００３９】
なお、特徴領域検出部２０３が撮像画像から複数の特徴領域を検出した場合には、特徴領域特定部２１２は、特徴領域検出部２０３が撮像画像から検出した複数の特徴領域のそれぞれについて相関が高い特徴領域を特定する。そして、位置差算出部２１４は、特徴領域検出部２０３が撮像画像から検出した複数の特徴領域のそれぞれについて位置差を算出する。そして、探索領域決定部２１６は、特徴領域検出部２０３が撮像画像から検出した複数の特徴領域のそれぞれについて算出された位置差の最大値が小さいほど、より狭い動きベクトル探索範囲を決定する。なお、探索領域決定部２１６は、特徴領域検出部２０３が撮像画像から検出した複数の特徴領域のそれぞれについて算出された位置差の平均値が小さいほど、より狭い動きベクトル探索範囲を決定してもよい。
【００４０】
このように、探索領域決定部２１６は、特徴領域の動き量に応じて動きベクトル探索範囲を限定する。このため、圧縮部２３０は高速に動きベクトルを算出することができ、速やかに画像処理装置１７０に圧縮動画を提供することができる。
【００４１】
なお、解像度決定部２６２は、複数の特徴領域の特徴の種類に応じて、複数の特徴領域のそれぞれにおける解像度を決定する。また、階調数決定部２６４は、複数の特徴領域の特徴の種類に応じて、複数の特徴領域のそれぞれにおける画素値の階調数を決定する。例えば、階調数決定部２６４は、複数の特徴領域の画像における階調値の頻度分布に基づいて、後述する画像変換部２４１により変換されて得られた画像における階調数を、複数の特徴領域のそれぞれについて決定する。
【００４２】
また、色数決定部２６６は、複数の特徴領域の特徴の種類に応じて、複数の特徴領域のそれぞれにおける画素値を表現する色数を決定する。例えば、色数決定部２６６は、複数の特徴領域の画像における色の頻度分布に基づいて、画像変換部２４１により変換されて得られた画像における色数を、複数の特徴領域のそれぞれについて決定してよい。
【００４３】
また、ダイナミックレンジ決定部２６８は、複数の特徴領域の特徴の種類に応じて、複数の特徴領域のそれぞれにおける画像のダイナミックレンジを決定する。例えば、ダイナミックレンジ決定部２６８は、複数の特徴領域の画像における階調値の頻度分布に基づいて、画像変換部２４１により変換されて得られた画像におけるダイナミックレンジを、複数の特徴領域のそれぞれについて決定する。なお、解像度決定部２６２、階調数決定部２６４、色数決定部２６６、およびダイナミックレンジ決定部２６８はさらに、それぞれ背景領域における解像度、階調数、色数、およびダイナミックレンジを決定する。
【００４４】
なお、上記の解像度、階調数、色数、およびダイナミックレンジは、画像処理装置１２０の外部から指定されてよい。具体的には、画質取得部２０４は、特徴領域の特徴に対応づけて、解像度、階調数、色数、およびダイナミックレンジの少なくともいずれかを取得する。そして、解像度決定部２６２は、複数の特徴領域のそれぞれにおける解像度を、特徴領域の特徴の種類に対応づけて画質取得部２０４が取得した解像度に決定してよい。また、階調数決定部２６４は、複数の特徴領域のそれぞれにおける階調数を、特徴領域の特徴の種類に対応づけて画質取得部２０４が取得した階調数に決定してよい。また、色数決定部２６６は、複数の特徴領域のそれぞれにおける色数を、特徴領域の特徴の種類に対応づけて画質取得部２０４が取得した色数に決定してよい。また、ダイナミックレンジ決定部２６８は、複数の特徴領域のそれぞれにおける解像度を、特徴領域の特徴の種類に対応づけて画質取得部２０４が取得したダイナミックレンジに決定してよい。
【００４５】
解像度決定部２６２が決定した解像度、階調数決定部２６４が決定した階調数、色数決定部２６６が決定した色数、およびダイナミックレンジ決定部２６８が決定したダイナミックレンジを示す情報は、圧縮部２３０に供給される。圧縮部２３０は、撮像画像における各領域の画像をそれら解像度、階調数、色数、およびダイナミックレンジの画像に変換することによって、撮像画像を圧縮する。
【００４６】
なお、出力画像数取得部２０８は、特徴領域の特徴に対応づけて出力されるべき撮像画像の数を画像処理装置１２０の外部から取得する。例えば、画像処理装置１２０が複数の撮像装置１００のうちの一部の撮像装置１００により撮像された撮像画像を出力する場合に、出力画像数取得部２０８は、撮像画像が出力部２０７から出力されるべき撮像装置１００の数を、特徴領域の特徴に対応づけて画像処理装置１２０の外部から取得する。出力画像数取得部２０８が取得した数は、圧縮部２３０に供給される。圧縮部２３０は、画像取得部２５０から供給された撮像画像のうち、出力画像数取得部２０８から供給された数の撮像画像を特徴領域毎に選んで圧縮する。このようにして、出力部２０７は、撮像画像における複数の特徴領域のそれぞれから生成された特徴領域内画像であって、複数の特徴領域の特徴に対応づけて出力画像数取得部２０８が取得した数の特徴領域内画像を出力することができる。
【００４７】
対応付け処理部２０６は、撮像画像から検出された特徴領域を特定する情報を、撮像画像に対応づける。具体的には、対応付け処理部２０６は、撮像画像から検出された特徴領域を特定する情報を、撮像画像を動画構成画像として含む圧縮動画に対応づける。そして、出力部２０７は、対応付け処理部２０６によって特徴領域が対応付けされた圧縮動画を、画像処理装置１７０に出力する。
【００４８】
そして、出力部２０７は、画像処理装置１２０から取得した圧縮動画を画像ＤＢ１７５に記録する。このように、出力部２０７は、特徴領域検出部２０３が検出した複数の特徴領域の位置を示す情報のそれぞれを、特徴領域が検出された撮像画像を識別する情報に対応づけて画像ＤＢ１７５に記録する。
【００４９】
図３は、圧縮部２３０のブロック構成の一例を示す。圧縮部２３０は、画像分割部２３２、複数の固定値化部２３４ａ−ｃ（以下、固定値化部２３４と総称する場合がある。）、複数の画像変換部２４１ａ−ｄ（以下、画像変換部２４１と総称する。）を含む画像変換ユニット２４０、および複数の圧縮処理部２３６ａ−ｄ（以下、圧縮処理部２３６と総称する場合がある。）を有する。
【００５０】
画像分割部２３２は、画像取得部２５０から複数の撮像画像を取得する。そして、画像分割部２３２は、複数の撮像画像を、特徴領域と、特徴領域以外の背景領域とに分割する。具体的には、画像分割部２３２は、複数の撮像画像を、複数の特徴領域のそれぞれと、特徴領域以外の背景領域とに分割する。このように、画像分割部２３２は、複数の撮像画像のそれぞれを、特徴領域と背景領域とに分割する。
【００５１】
画像変換部２４１は、撮像画像を、撮像画像における特徴領域と画像における特徴領域以外の領域とで異なる階調数の画像に変換する。具体的には、画像変換部２４１は、画像における特徴領域以外の領域の画像を、特徴領域より少ない階調数の画像に変換する。
【００５２】
より具体的には、画像変換部２４１は、画像における複数の特徴領域の画像を、特徴領域の特徴に応じて予め定められた階調数の画像にそれぞれ変換する。画像変換部２４１は、画像における複数の特徴領域の画像を、特徴領域の特徴の種類に応じて予め定められた階調数の画像にそれぞれ変換する。なお、画像変換部２４１は、画像における複数の特徴領域の画像を、特徴領域に含まれるオブジェクトの種類に応じて予め定められた階調数の画像にそれぞれ変換する。このように、本実施形態における特徴の種類とは、特徴領域に含まれるオブジェクトの種類であってよい。
【００５３】
なお、各画像領域の階調数は、上述したように階調数決定部２６４によって決定される。そして、画像変換部２４１は、画像における複数の特徴領域の画像を、階調数決定部２６４が決定した階調数の画像にそれぞれ変換する。
【００５４】
また、画像変換部２４１は、撮像画像を、撮像画像における特徴領域と画像における特徴領域以外の領域とで異なる色数の画像に変換する。具体的には、画像変換部２４１は、画像における特徴領域以外の領域の画像を、特徴領域より少ない色数の画像に変換する。なお、画像変換部２４１は、撮像画像における特徴領域以外の領域の画像を、特徴領域より少ない数の色成分から生成される色で表される画像に変換してよい。
【００５５】
また、画像変換部２４１は、撮像画像における複数の特徴領域の画像を、特徴領域の特徴に応じて予め定められた色数の画像にそれぞれ変換してよい。なお、画像変換部２４１は、撮像画像における複数の特徴領域の画像を、特徴領域の特徴に応じて予め定められた組み合わせの色で表される画像にそれぞれ変換してよい。具体的には、画像変換部２４１は、撮像画像における複数の特徴領域の画像を、特徴領域の特徴に応じて予め定められた数の色成分から生成される色で表される画像にそれぞれ変換してよい。
【００５６】
なお、各画像領域における色数は、上述したように色数決定部２６６によって決定される。そして、画像変換部２４１は、撮像画像における複数の特徴領域の画像を、色数決定部２６６が決定した色数の画像にそれぞれ変換する。
【００５７】
画像変換部２４１は、撮像画像を、撮像画像における特徴領域と画像における特徴領域以外の領域とで異なるダイナミックレンジの画像に変換する。なお、画像変換部２４１は、画像における特徴領域以外の領域の画像を、特徴領域より広いダイナミックレンジの画像に変換する。具体的には、画像変換部２４１は、画像における複数の特徴領域の画像を、特徴領域の特徴に応じて予め定められたダイナミックレンジの画像にそれぞれ変換する。画像変換部２４１は、画像における複数の特徴領域の画像を、特徴領域の特徴の種類に応じて予め定められたダイナミックレンジの画像にそれぞれ変換する。
【００５８】
なお、各画像領域におけるダイナミックレンジは、上述したようにダイナミックレンジ決定部２６８によって決定される。そして、画像変換部２４１は、画像における複数の特徴領域の画像を、ダイナミックレンジ決定部２６８が決定したダイナミックレンジの画像にそれぞれ変換する。なお、画像変換部２４１は、特徴領域および背景領域の画像を、上述した階調数、色数、およびダイナミックレンジの組み合わせ画像に変換してよい。
【００５９】
そして、圧縮処理部２３６は、特徴領域の画像である特徴領域画像と背景領域の画像である背景領域画像とを、それぞれ異なる強度で圧縮する。具体的には、圧縮処理部２３６は、特徴領域画像を複数含む特徴領域動画と背景領域画像を複数含む背景領域動画とを、それぞれ異なる強度で圧縮する。
【００６０】
具体的には、画像分割部２３２は、複数の撮像画像を分割することにより、複数の特徴の種類毎に特徴領域動画を生成する。そして、固定値化部２３４は、特徴の種類毎に生成された複数の特徴領域動画に含まれる特徴領域画像のそれぞれについて、それぞれの特徴の種類の特徴領域以外の領域の画素値を固定値化する。具体的には、固定値化部２３４は、特徴領域以外の領域の画素値を予め定められた画素値にする。そして、圧縮処理部２３６は、特徴の種類毎に、複数の特徴領域動画を圧縮する。例えば、圧縮処理部２３６は、特徴の種類毎に、複数の特徴領域動画をＭＰＥＧ圧縮する。
【００６１】
固定値化部２３４ａ、固定値化部２３４ｂ、および固定値化部２３４ｃは、それぞれ第１の特徴の種類の特徴領域動画、第２の特徴の種類の特徴領域動画、および第３の特徴の種類の特徴領域動画を固定値化する。そして、圧縮処理部２３６ａ、圧縮処理部２３６ｂ、および圧縮処理部２３６ｃは、第１の特徴の種類の特徴領域動画、第２の特徴の種類の特徴領域動画、および第３の特徴の種類の特徴領域動画を圧縮する。
【００６２】
なお、圧縮処理部２３６ａ−ｃは、特徴の種類に応じて予め定められた強度で特徴領域動画を圧縮する。例えば、圧縮処理部２３６は、特徴の種類に応じて予め定められた異なる解像度に特徴領域動画を変換して、変換した特徴領域動画を圧縮してよい。他にも、圧縮処理部２３６は、ＭＰＥＧ符号化により特徴領域動画を圧縮する場合には、特徴の種類に応じて予め定められた異なる量子化パラメータで特徴領域動画を圧縮してよい。
【００６３】
なお、圧縮処理部２３６ａ−ｃは、特徴領域を含むマクロブロックが符号化されて得られた符号化データ列の先頭に、当該データ列から復号することができる旨を示す符号を挿入してよい。当該符号としては、同期回復マーカを例示することができる。なお、圧縮処理部２３６ａ−ｃは、特徴領域を含まれる全てのマクロブロックが符号化されて得られた複数の符号化データ列のそれぞれの先頭に、上記符号を挿入してよい。なお、圧縮処理部２３６ａ−ｃは、特徴領域を含むマクロブロックが符号化されて得られた、連続する複数の符号化データ列の先頭にだけ上記符号を挿入してもよい。なお、圧縮処理部２３６ａ−ｃは、マクロブロックのＤＣ成分を符号化して得られた符号化データ列だけでなく、特徴領域を含むマクロブロックのＡＣ成分が符号化されて得られた符号化データ列の先頭に、上記符号を挿入する。
【００６４】
なお、圧縮処理部２３６ｄは、背景領域動画を圧縮する。なお、圧縮処理部２３６ｄは、圧縮処理部２３６ａ−ｃのいずれによる強度より高い強度で背景領域動画を圧縮してよい。圧縮処理部２３６によって圧縮された特徴領域動画および背景領域動画は、対応付け処理部２０６に供給される。
【００６５】
このようにして、画像変換部２４１により変換されて得られた撮像画像は、出力部２０７から出力される。具体的には、特徴領域検出部２０３が検出した複数の特徴領域を特定する情報が、画像変換部２４１により変換されて得られた撮像画像に対応づけて出力される。具体的には、特徴領域検出部２０３が検出した複数の特徴領域を特定する情報および複数の特徴領域の特徴を特定する情報が、画像変換部２４１により変換されて得られた画像に対応づけて出力部２０７から出力される。
【００６６】
なお、特徴領域以外の領域が固定値化部２３４によって固定値化されているので、圧縮処理部２３６がＭＰＥＧ符号化等によって予測符号化する場合に、特徴領域以外の領域において予測画像との間の画像の差分量を著しく低減することができる。したがって、特徴領域動画の圧縮率を著しく高めることができる。
【００６７】
なお、圧縮部２３０は、特徴領域の面積に応じて異なる圧縮方式で圧縮する。例えば、圧縮部２３０は、一の撮像画像から検出された一以上の特徴領域の合計面積に応じて異なる圧縮方式で圧縮する。より具体的には、圧縮部２３０は、合計面積が所定の閾値以下である場合に、第１圧縮方式により圧縮し、合計面積が閾値以上である場合に、第２圧縮方式により圧縮する。例えば、圧縮部２３０は、合計面積が閾値以下であることを条件として、上述したように特徴領域と特徴領域以外の領域とを異なる強度で圧縮する。以下に、合計面積が閾値以上である場合における第２圧縮方式での動作を説明する。
【００６８】
合計面積が閾値以上である場合には、圧縮処理部２３６のうち最も高い画質で撮像画像を圧縮する圧縮処理部２３６ｃにおいて全画像領域に対して圧縮処理がなされる。具体的には、固定値化部２３４ｃは、供給された撮像画像に対して固定値化処理をせずに、画像変換部２４１ｃに供給する。そして、画像変換部２４１ｃは、撮像画像を予め設定されている画質に変換する。なお、合計面積が閾値以上である場合には、画像変換部２４１ｃは、撮像画像に対して画質変換をしなくてもよい。そして、圧縮処理部２３６ｃは、画像変換部２４１ｃから供給された撮像画像を圧縮する。なお、圧縮処理部２３６ｃは、上述したように複数の撮像画像を動画として圧縮する。
【００６９】
このように、合計面積が閾値以上である場合、圧縮部２３０は、撮像画像の全領域が特徴領域として検出されたと仮定した場合に行われる圧縮処理と同等の圧縮処理を実行する。第１圧縮方式での動作によると、特徴領域の画像は、圧縮処理部２３６ｄと圧縮処理部２３６ａ〜ｃのいずれかとで重複して符号化されて共に出力される。このため、合計面積が著しく大きくなった場合に第１圧縮方式で処理してしまうと、背景領域が低画質化されることによる符号量の低減量を、上記重複分の符号量が上回ってしまう状況が生じる場合がある。
【００７０】
したがって、そのような状況が生じることが予測される上記閾値を予め定めておいて、合計面積が当該閾値以上になった場合には、上述したように圧縮処理部２３６ｃに撮像画像の全領域画像を圧縮させることで、上述したように符号量が上回ってしまうことを未然に防ぐことができる場合がある。なお、合計面積が当該閾値以上になった場合には、特徴領域検出部２０３は、特徴領域を検出する時間的頻度を低下してもよい。例えば、特徴領域検出部２０３は、連続して撮像された複数の撮像画像のうち、一部の撮像画像から特徴領域を検出してよい。このとき、特徴領域検出部２０３は、合計面積がより大きい場合に、より少数の撮像画像から特徴領域を検出してよい。これにより、特徴領域検出に要する時間を短縮することができる。
【００７１】
なお、合計面積が当該閾値以上になった場合にも、圧縮処理部２３６ａ、圧縮処理部２３６ｂ、および圧縮処理部２３６ｄは撮像画像を圧縮してもよい。この場合、出力部２０７は、圧縮処理部２３６ａ、圧縮処理部２３６ｂ、および圧縮処理部２３６ｄにより圧縮された圧縮データを少なくとも画像処理装置１７０に送信しなくてよい。他にも、圧縮処理部２３６ａ、圧縮処理部２３６ｂ、および圧縮処理部２３６ｄには全面が固定値化された撮像画像を供給して、圧縮処理部２３６ａ、圧縮処理部２３６ｂ、および圧縮処理部２３６ｄから出力された圧縮データを送信してもよい。以上説明したように、圧縮部２３０が合計面積に応じて圧縮処理方式を変更することによって、画像処理装置１７０に送信されるデータ量が増大してしまうことを容易に防ぐことができる場合がある。
【００７２】
なお、本図では、圧縮部２３０が有する複数の圧縮処理部２３６のそれぞれが複数の特徴領域の画像および背景領域の画像をそれぞれ圧縮したが、他の形態では、圧縮部２３０は一の圧縮処理部２３６を有してよく、一の圧縮処理部２３６が、複数の特徴領域の画像および背景領域の画像をそれぞれ異なる強度で圧縮してよい。例えば、複数の特徴領域の画像および背景領域の画像が一の圧縮処理部２３６に時分割で順次供給され、一の圧縮処理部２３６が、複数の特徴領域の画像および背景領域の画像をそれぞれ異なる強度で順次圧縮してよい。
【００７３】
他にも、一の圧縮処理部２３６は、複数の特徴領域の画像情報および背景領域の画像情報を異なる量子化係数でそれぞれ量子化することによって、複数の特徴領域の画像および背景領域の画像をそれぞれ異なる強度で圧縮してよい。また、複数の特徴領域の画像および背景領域の画像がそれぞれ異なる画質の画像に変換された画像が一の圧縮処理部２３６に供給され、一の圧縮処理部２３６が、複数の特徴領域の画像および背景領域の画像をそれぞれ圧縮してよい。なお、当該画質変換処理は、一の画像変換ユニット２４０でなされてよい。また、上記のように一の圧縮処理部２３６が領域毎に異なる量子化係数で量子化したり、領域毎に異なる画質に変換された画像を一の圧縮処理部２３６が圧縮する形態では、一の圧縮処理部２３６は、一の画像を圧縮してもよく、本図で説明したように画像分割部２３２によって分割された画像をそれぞれ圧縮してもよい。なお、一の圧縮処理部２３６が一の画像を圧縮する場合には、画像分割部２３２による分割処理および固定値化部２３４による固定値化処理はなされなくてよいので、圧縮部２３０は、画像分割部２３２および固定値化部２３４を有しなくてよい。
【００７４】
図４は、画像処理装置１７０のブロック構成の一例を示す。画像処理装置１７０は、画像取得部３０１、対応付け解析部３０２、特徴領域情報取得部３６０、伸張制御部３１０、伸張部３２０、合成部３３０、指示取得部３９０、特徴領域選択部３７０、画像生成部３８０、および出力部３４０を備える。
【００７５】
画像取得部３０１は、圧縮部２３０により圧縮された圧縮動画を取得する。具体的には、画像取得部３０１は、複数の特徴領域動画および、第１撮像画像および第２撮像画像を動画構成画像として含む背景領域動画を含む圧縮動画を取得する。より具体的には、画像取得部３０１は、特徴領域情報が付帯された圧縮動画を取得する。
【００７６】
対応付け解析部３０２は、画像ＤＢ１７５から取得した圧縮動画を、複数の特徴領域動画および背景領域動画と特徴領域情報とに分離して、複数の特徴領域動画および背景領域動画を伸張部３２０に供給する。また、対応付け解析部３０２は、特徴領域情報を解析して、特徴領域の位置および特徴の種類を伸張制御部３１０および特徴領域情報取得部３６０に供給する。
【００７７】
このように、特徴領域情報取得部３６０は、動画に含まれる複数の撮像画像における特徴領域の位置を示す情報を取得する。特徴領域情報取得部３６０が取得した特徴領域情報は、合成部３３０、特徴領域選択部３７０、および画像生成部３８０に供給される。
【００７８】
伸張制御部３１０は、対応付け解析部３０２から取得した特徴領域の位置および特徴の種類に応じて、伸張部３２０による伸張処理を制御する。例えば、伸張制御部３１０は、特徴領域の位置および特徴の種類に応じて圧縮部２３０が動画の各領域を圧縮した圧縮方式に応じて、伸張部３２０に圧縮動画が示す動画の各領域を伸張させる。
【００７９】
以下に、伸張部３２０が有する各構成要素の動作を説明する。伸張部３２０は、複数の復号器３２２ａ−ｄ（以下、復号器３２２と総称する。）を有する。復号器３２２は、符号化された複数の特徴領域動画および背景領域動画のいずれかを復号する。具体的には、復号器３２２ａ、復号器３２２ｂ、復号器３２２ｃ、および復号器３２２ｄは、それぞれ第１特徴領域動画、第２特徴領域動画、第３特徴領域動、および背景領域動画を復号する。
【００８０】
合成部３３０は、伸張部３２０によって伸張された複数の特徴領域動画および背景領域動画を合成して、一の表示動画を生成する。具体的には、合成部３３０は、背景領域動画に含まれる撮像画像に、複数の特徴領域動画に含まれる撮像画像上の特徴領域の画像を合成することによって、一の表示動画を生成する。合成部３３０は、生成した表示動画を出力部３４０に供給する。出力部３４０は、対応付け解析部３０２から取得した特徴領域情報および表示動画を表示装置１８０に出力する。
【００８１】
なお、合成部３３０によって生成された動画に含まれる複数の撮像画像のうち、特徴領域内の画像は特徴領域選択部３７０に供給される。特徴領域選択部３７０は、複数の特徴領域のうち、予め定められた条件に適合する複数の特徴領域を選択する。具体的には、特徴領域選択部３７０は、特徴の種類が異なる複数の特徴領域のうち、予め定められた種類の特徴を有する複数の特徴領域を選択する。より具体的には、特徴領域選択部３７０は、含まれるオブジェクトが異なる複数の特徴領域のうち、予め定められたオブジェクトを含む複数の特徴領域を選択する。
【００８２】
そして、画像生成部３８０は、特徴領域選択部３７０が選択した複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して表示画像をそれぞれ生成する。このように、画像生成部３８０は、特徴領域情報取得部３６０が取得した情報が示す位置に基づいて、複数の撮像画像にそれぞれ含まれる特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成する。
【００８３】
画像生成部３８０が生成した表示画像は、出力部３４０に供給される。なお、出力部３４０は、合成部３３０により生成された表示動画に、表示画像を重畳したり合成したりして表示装置１８０に表示させてよい。
【００８４】
このように、画像生成部３８０は、特定の種類の特徴領域が検出された場合、あるいは特定のオブジェクトを含む特徴領域が検出された場合などに、それらの特徴領域の画像が同じ大きさで表示される表示画像を生成することができる。このため、特徴領域の画像はいつも同じ大きさで表示される。したがって、画像処理システム１０によると、監視者が見易い監視映像を提供することができる。
【００８５】
なお、特徴領域選択部３７０は、複数の特徴領域のうち、予め定められた時間長さより長い期間にわたって動画から検出された複数の特徴領域を選択してよい。この場合、長い時間にわたって動画に現れるオブジェクトの映像を提供することができる。また、特徴領域選択部３７０は、複数の特徴領域のうち、予め定められた値より高い相関を有する複数の特徴領域を選択してよい。
【００８６】
なお、画像処理装置１７０における上記の動作は、指示取得部３９０は、表示画像を表示すべき旨の指示を取得した場合になされてよい。すなわち、画像生成部３８０は、指示取得部３９０が指示を取得した場合に、動画に対応づけられて画像ＤＢ１７５に記録された情報が示す複数の特徴領域の位置に基づいて、複数の撮像画像にそれぞれ含まれる特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して略同一の大きさの表示画像をそれぞれ生成してよい。
【００８７】
なお、伸張部３２０は、指示取得部３９０が指示を取得した場合に、複数の特徴領域の位置を示す情報のそれぞれが対応づけられて記録された情報によって識別される複数の撮像画像を特定する。そして、伸張部３２０は、圧縮された動画における、特定した複数の撮像画像が表示される表示タイミングを含む期間の部分動画を伸張する。このように、伸張部３２０は、指示取得部３９０が指示を取得した場合に、動画における特定の部分動画を伸張する。そして、画像生成部３８０は、指示取得部３９０が指示を取得した場合に、圧縮された動画に対応づけて記録された情報が示す複数の特徴領域の位置に基づいて、伸張部により伸張された部分動画に含まれる複数の撮像画像における複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して表示画像を生成する。このため、画像処理装置１７０によると、表示画像を速やかに表示装置１８０に提供することができる。
【００８８】
図５は、圧縮部２３０の他のブロック構成の一例を示す。本構成における圧縮部２３０は、特徴の種類に応じた空間スケーラブルな符号化処理によって複数の撮像画像を圧縮する。
【００８９】
本構成における圧縮部２３０は、画質変換部５１０、差分処理部５２０、および符号化部５３０を有する。差分処理部５２０は、複数の階層間差分処理部５２２ａ−ｄ（以下、階層間差分処理部５２２と総称する。）を含む。符号化部５３０は、複数の符号器５３２ａ−ｄ（以下、符号器５３２と総称する。）を含む。
【００９０】
画質変換部５１０は、画像取得部２５０から複数の撮像画像を取得する。また、画質変換部５１０は、特徴領域検出部２０３が検出した特徴領域を特定する情報および特徴領域の特徴の種類を特定する情報を取得する。そして、画質変換部５１０は、撮像画像を複製することにより、特徴領域の特徴の種類の数の撮像画像を生成する。そして、画質変換部５１０は、生成した撮像画像を、特徴の種類に応じた解像度の画像に変換する。
【００９１】
例えば、画質変換部５１０は、背景領域に応じた解像度に変換された撮像画像（以後、低解像度画像と呼ぶ。）、第１の特徴の種類に応じた第１解像度に変換された撮像画像（以後、第１解像度画像と呼ぶ。）、第２の特徴の種類に応じた第２解像度に変換された撮像画像（以後、第２解像度画像と呼ぶ。）、および第３の特徴の種類に応じた第３解像度に変換された撮像画像（以後、第３解像度画像と呼ぶ。）を生成する。なお、ここでは、第１解像度画像は低解像度画像より解像度が高く、第２解像度画像は第１解像度画像より解像度が高く、第３解像度画像は第２解像度画像より解像度が高いとする。
【００９２】
そして、画質変換部５１０は、低解像度画像、第１解像度画像、第２解像度画像、および第３解像度画像を、それぞれ階層間差分処理部５２２ｄ、階層間差分処理部５２２ａ、階層間差分処理部５２２ｂ、および階層間差分処理部５２２ｃに供給する。なお、画質変換部５１０は、複数の撮像画像のそれぞれについて上記の画質変換処理することにより、階層間差分処理部５２２のそれぞれに動画を供給する。
【００９３】
なお、画質変換部５１０は、特徴領域の特徴の種類に応じて、階層間差分処理部５２２のそれぞれに供給する動画のフレームレートを変換してよい。例えば、画質変換部５１０は、階層間差分処理部５２２ａに供給する動画より低いフレームレートの動画を階層間差分処理部５２２ｄに供給してよい。また、画質変換部５１０は、階層間差分処理部５２２ｂに供給する動画より低いフレームレートの動画を階層間差分処理部５２２ａに供給してよく、階層間差分処理部５２２ｃに供給する動画より低いフレームレートの動画を階層間差分処理部５２２ｂに供給してよい。なお、画質変換部５１０は、特徴領域の特徴の種類に応じて撮像画像を間引くことによって、階層間差分処理部５２２に供給する動画のフレームレートを変換してよい。
【００９４】
階層間差分処理部５２２ｄおよび符号器５３２ｄは、複数の低解像度画像を含む背景領域動画を予測符号化する。具体的には、階層間差分処理部５２２は、他の低解像度画像から生成された予測画像との差分画像を生成する。そして、符号器５３２ｄは、差分画像を空間周波数成分に変換して得られた変換係数を量子化して、量子化された変換係数をエントロピー符号化等により符号化する。なお、このような予測符号化処理は、低解像度画像の部分領域毎に行われてよい。
【００９５】
また、階層間差分処理部５２２ａは、画質変換部５１０から供給された複数の第１解像度画像を含む第１特徴領域動画を予測符号化する。同様に、階層間差分処理部５２２ｂおよび階層間差分処理部５２２ｃは、それぞれ複数の第２解像度画像を含む第２特徴領域動画および複数の第３解像度画像を含む第３特徴領域動画を予測符号化する。以下に、階層間差分処理部５２２ａおよび符号器５３２ａの具体的な動作について説明する。
【００９６】
階層間差分処理部５２２ａは、符号器５３２ｄによる符号化後の第１解像度画像を復号して、復号した画像を第１解像度と同じ解像度の画像に拡大する。そして、階層間差分処理部５２２ａは、拡大した画像と低解像度画像との間の差分画像を生成する。このとき、階層間差分処理部５２２ａは、背景領域における差分値を０にする。そして、符号器５３２ａは、差分画像を符号器５３２ｄと同様に符号化する。なお、階層間差分処理部５２２ａおよび符号器５３２ａによる符号化処理は、第１解像度画像の部分領域毎にされてよい。
【００９７】
なお、階層間差分処理部５２２ａは、第１解像度画像を符号化する場合に、低解像度画像との間の差分画像を符号化した場合に予測される符号量と、他の第１解像度画像から生成された予測画像との間の差分画像を符号化した場合に予測される符号量とを比較する。後者の符号量の方が小さい場合には、階層間差分処理部５２２ａは、他の第１解像度画像から生成された予測画像との間の差分画像を生成する。なお、階層間差分処理部５２２ａは、低解像度画像または予測画像との差分をとらずに符号化した方が符号量が小さくなることが予測される場合には、低解像度画像または予測画像との間で差分をとらなくてもよい。
【００９８】
なお、階層間差分処理部５２２ａは、背景領域における差分値を０にしなくてもよい。この場合、符号器５３２ａは、特徴領域以外の領域における差分情報に対する符号化後のデータを０にしてもよい。例えば、符号器５３２ａは、周波数成分に変換した後の変換係数を０にしてよい。なお、階層間差分処理部５２２ｄが予測符号化した場合の動きベクトル情報は、階層間差分処理部５２２ａに供給される。階層間差分処理部５２２ａは、階層間差分処理部５２２ｄから供給された動きベクトル情報を用いて、予測画像用の動きベクトルを算出してよい。
【００９９】
なお、階層間差分処理部５２２ｂおよび符号器５３２ｂの動作は、第２解像度画像を符号化するという点、および第２解像度画像を符号化する場合に、符号器５３２ａによる符号化後の第１解像度画像との差分をとる場合があるという点を除いて、階層間差分処理部５２２ｂおよび符号器５３２ｂの動作は階層間差分処理部５２２ａおよび符号器５３２ａの動作と略同一であるので、説明を省略する。同様に、階層間差分処理部５２２ｃおよび符号器５３２ｃの動作は、第３解像度画像を符号化するという点、および第３解像度画像を符号化を符号化する場合に、符号器５３２ｂによる符号化後の第２解像度画像との差分をとる場合があるという点を除いて、階層間差分処理部５２２ａおよび符号器５３２ａの動作と略同一であるので、説明を省略する。
【０１００】
以上説明したように、画質変換部５１０は、複数の撮像画像のそれぞれから、画質を低画質にした低画質画像、および少なくとも特徴領域において低画質画像より高画質な特徴領域画像を生成する。そして、差分処理部５２０は、特徴領域画像における特徴領域の画像と、低画質画像における特徴領域の画像との間の差分画像を示す特徴領域差分画像を生成する。そして、符号化部５３０は、特徴領域差分画像および低画質画像をそれぞれ符号化する。
【０１０１】
また、画質変換部５１０は、複数の撮像画像から解像度が低減された低画質画像を生成して、差分処理部５２０は、特徴領域画像における特徴領域の画像と、低画質画像における特徴領域の画像を拡大した画像との間の特徴領域差分画像を生成する。また、差分処理部５２０は、特徴領域において特徴領域画像と拡大した画像との間の差分が空間周波数領域に変換された空間周波数成分を持ち、特徴領域以外の領域において空間周波数成分のデータ量が低減された特徴領域差分画像を生成する。
【０１０２】
以上説明したように、圧縮部２３０は、解像度が異なる複数の階層間の画像の差分を符号化することによって階層的に符号化する。このことからも明らかなように、本構成の圧縮部２３０による圧縮方式の一部は、Ｈ．２６４／ＳＶＣによる圧縮方式を含むことが明らかである。なお、画像処理装置１７０がこのような階層化された圧縮動画を伸張する場合には、各階層の動画データを復号して、階層間差分により符号化されている領域については、差分がとられた階層で復号された撮像画像との加算処理により、元の解像度の撮像画像を生成することができる。
【０１０３】
図６は、撮像装置１００により得られた撮像動画の一例を示す。撮像装置１００ａが撮像した撮像動画Ａは複数の撮像画像６００−１〜３（以後、撮像画像６００と総称する。）を含む。また、撮像装置１００ｂが撮像した撮像動画Ｂは複数の撮像画像６１０−１〜３（以後、撮像画像６１０と総称する。）を含み、撮像装置１００ｃが撮像した撮像動画Ｃは複数の撮像画像６２０−１〜３（以後、撮像画像６２０と総称する。）を含み、撮像装置１００ｄが撮像した撮像動画Ｄは複数の撮像画像６３０−１〜３（以後、撮像画像６３０と総称する。）を含む。
【０１０４】
なお、撮像装置１００ａ、撮像装置１００ｂ、撮像装置１００ｃ、および撮像装置１００ｄによる撮像領域は少なくとも一部が重複しているとする。そして、撮像装置１００ａ、撮像装置１００ｂ、撮像装置１００ｃ、および撮像装置１００ｄは、互いに異なる方向から、当該重複する撮像領域を撮像しているとする。
【０１０５】
なお、特徴領域検出部２０３は、特徴領域の一例としての頭部領域６０１−１〜３（以後、頭部領域６０１と総称する。）、体部領域６０２−１〜３（以後、体部領域６０２と総称する。）、および移動体領域６０３−１〜３（以後、移動体領域６０３と総称する。）を、撮像画像６００から検出している。また、特徴領域検出部２０３は、特徴領域の一例としての頭部領域６１１−１〜３（以後、頭部領域６１１と総称する。）および体部領域６１２−１〜３（以後、体部領域６１２と総称する。）を、撮像画像６１０から検出している。また、特徴領域検出部２０３は、特徴領域の一例としての頭部領域６２１−１〜３（以後、頭部領域６２１と総称する。）および体部領域６２２−１〜３（以後、体部領域６２２と総称する。）を、撮像画像６２０から検出している。また、特徴領域検出部２０３は、特徴領域の一例としての頭部領域６３１−１〜３（以後、頭部領域６３１と総称する。）および体部領域６３２−１〜３（以後、体部領域６３２と総称する。）を、撮像画像６３０から検出している。
【０１０６】
このように、異なる位置に設けられた複数の撮像装置１００から撮像された複数の撮像画像を画像取得部３０１が取得した場合に、出力部２０７は、出力する画像数を領域毎に決定してよい。例えば、出力部２０７は、特徴領域の種類に応じて予め定められた数の特徴領域の画像を出力する。具体的には、出力部２０７は、頭部領域については、４の撮像装置１００で撮像されて得られた４つ全ての撮像画像、例えば撮像画像６００−１、撮像画像６１０−１、撮像画像６２０−１、および撮像画像６３０−１から生成される頭部領域の画像（頭部領域６０１−１の画像、頭部領域６１１−１の画像、頭部領域６２１−１の画像、頭部領域６３１−１の画像）を出力すべき旨を決定する。
【０１０７】
また、出力部２０７は、体部領域については、異なる撮像装置１００で撮像された３つの撮像画像、例えば撮像画像６００−１、撮像画像６１０−１、および撮像画像６２０−１から生成される体部領域の画像（体部領域６０２−１の画像、体部領域６１２−１の画像、体部領域６２２−１の画像）を出力すべき旨を決定する。また、出力部２０７は、移動体領域については２の撮像装置１００で撮像された２つの撮像画像を出力すべき旨を決定して、背景領域については１の撮像装置１００で撮像された１つの撮像画像を出力すべき旨を決定する。
【０１０８】
なお、撮像画像６００−１、撮像画像６１０−１、撮像画像６２０−１、および撮像画像６３０−１のうち、移動体領域が検出されているのは撮像画像６００−１だけなので、出力部２０７は、撮像画像６００−１における移動体領域６０３−１の画像を出力すべき旨を決定する。また、出力部２０７は、背景領域については、撮像画像６００−１における背景領域の画像を出力すべき旨を決定する。
【０１０９】
なお、出力部２０７は、撮像装置１００に予め割り当てられた優先度に従って撮像画像６００を選択してよい。例えば、出力部２０７は、割り当てられた優先度がより高い撮像装置１００が撮像した撮像画像６００を、より優先して選択してよい。そして、出力部２０７は、選択した撮像画像６００に含まれる特徴領域の画像および背景領域の画像のうち、決定した画像数の画像を出力する。
【０１１０】
このように、出力部２０７は、第１の数の撮像画像からそれぞれ生成された特徴領域内に撮像されている被写体の画像である第１の数の特徴領域内画像、および第１の数と異なる第２の数の撮像画像からそれぞれ生成された特徴領域外に撮像されている被写体の画像である第２の数の特徴領域外画像を出力する。そして、出力部２０７は、第２の数より多い第１の数の撮像画像からそれぞれ生成された第１の数の特徴領域内画像を出力する。また、複数の特徴領域が検出されている場合には、出力部２０７は、撮像画像における特徴領域のそれぞれから生成された複数の特徴領域内画像のうち、複数の特徴領域の特徴に応じて予め定められた数の特徴領域内画像を出力する。
【０１１１】
このように、画像処理システム１０によると、背景領域に撮像されている被写体より特徴領域に撮像されている被写体がより多方向から撮像されている画像を提供することができる。このため、特徴領域に撮像されている被写体を後に高精度で解析することができる。また、画像処理システム１０によると、一部の撮像装置１００から撮像された撮像画像中の背景領域の画像は送信されないので、送信されるデータ量を著しく削減することができる。
【０１１２】
図７は、特徴領域または背景領域における階調値のヒストグラム７００の一例を示す。特性長７１０は、ヒストグラム７００が示す分布の拡がりを表している。なお、特性長７１０の一例としては、半値幅を例示することができる。
【０１１３】
階調数決定部２６４は、特徴領域の特徴の種類に応じて予め定められた階調数を決定する。また、階調数決定部２６４は、背景領域については、特徴領域に対して予め定められた階調数より少ない、予め定められた階調数を決定する。そして、階調数決定部２６４は、特性長７１０の長さが短いほどより少ない階調数を決定する。例えば、階調数決定部２６４は、特徴領域の特徴の種類に応じて予め定められた階調数から、特性長７１０の長さに反比例する数を減じた値を、特徴領域の画像の階調数として決定してよい。
【０１１４】
これにより、圧縮部２３０は、画像領域におけるヒストグラム７００が示す分布の拡がりがより小さい場合に、当該画像領域の画像をより少ない階調数の画像に変換する。このため、圧縮率が高まる。
【０１１５】
図８は、階調変換用の変換曲線の一例を示す。ダイナミックレンジ決定部２６８は、変換曲線８１０、変換曲線８２０等のように、入力画素値を変換する複数の変換曲線を予め記憶している。そして、ダイナミックレンジ決定部２６８は、予め記憶している複数の変換曲線の中から、各領域毎に一の変換曲線を選択する。なお、ダイナミックレンジ決定部２６８は、特徴領域に対しては広いダイナミックレンジを示す変換曲線を選択してよく、背景領域に対しては特徴領域より狭いダイナミックレンジを有する変換曲線を選択してよい。
【０１１６】
図９は、圧縮制御部２１０が領域毎に圧縮パラメータを選択する選択方法の一例を示す。圧縮制御部２１０は、領域の種類を識別する情報である種類ＩＤ、ヒストグラムのパターンを識別する情報、階調変換方法を識別する情報、およびカラーセットを識別する情報を対応づけて記憶している。種類ＩＤは、特徴領域であるか背景領域であるか、ならびに特徴領域の特徴の種類を識別する情報を示す。ヒストグラムのパターンを識別する情報は、図７に関連して説明したヒストグラムの分布を示す情報であってよい。一例として、ヒストグラムを識別する情報は、特性長７１０であってよい。
【０１１７】
階調変換方法を識別する情報は、ＬＵＴを識別する情報であってよい。当該ＬＵＴは、図８に関連して説明した変換曲線による変換を実現するＬＵＴであってよい。また、カラーセットを識別する情報は、画素値として使用し得る色の組み合わせを示すカラーセットであってよい。
【０１１８】
ダイナミックレンジ決定部２６８は、領域に合致する種類ＩＤおよび領域におけるヒストグラムのパターンに合致するパターンを識別する情報に対応づけて記憶されているＬＵＴを識別する情報を特定する。そして、ダイナミックレンジ決定部２６８は、当該情報によって特定されるＬＵＴ情報を圧縮部２３０に供給する。このようにして、ダイナミックレンジ決定部２６８は、ダイナミックレンジを領域毎に決定する。
【０１１９】
また、色数決定部２６６は、領域に合致する種類ＩＤおよび領域におけるヒストグラムのパターンに合致するパターンを識別する情報に対応づけて記憶されているカラーセットを特定する。色数決定部２６６は、当該情報によって特定されるカラーセットを圧縮部２３０に供給する。このようにして、色数決定部２６６は、使用される色数を領域毎に決定する。
【０１２０】
なお、特徴領域に対応づけて記憶されているカラーセットは、３以上の数の原色（例えば、５原色あるいは７原色）で表現された色から形成され、背景領域に対応づけて記憶されているカラーセットは、３原色（例えば、ＲＧＢ）で表現された色から形成されてよい。また、特徴領域に対応づけて記憶されているカラーセットは色差成分を有する色を含み、背景領域に対応づけて記憶されているカラーセットは色差成分を有する色を含まなくてもよい。なお、上記の色変換、ダイナミックレンジ変換、解像度変換、および階調数変換は、画像変換部２４１または画質変換部５１０によりなされる。
【０１２１】
図１０は、動きベクトル探索範囲の一例を示す。特徴領域検出部２０３は、撮像画像１０００−１および撮像画像１０００−３（以後、撮像画像１０００と総称する。）から、それぞれ特徴領域１０１０−１および特徴領域１０１０−３（以後、特徴領域１０１０と総称する。）を検出している。また、特徴領域１０１０−１および特徴領域１０１０−３は、相関が高い特徴領域として特徴領域特定部２１２により特定されているとする。
【０１２２】
この場合、位置差算出部２１４は、特徴領域１０１０−１および特徴領域１０１０−３の間の位置差を算出する。なお、特徴領域１０１０−３の重心が（ｘ１，ｙ１）にあり、特徴領域１０１０−１の重心が（ｘ２，ｙ２）にある場合に、位置差は（ｘ２―ｘ１，ｙ２―ｙ１）となるとする。そして、探索領域決定部２１６は、（ｘ２，ｙ２）を含む領域１０２０を、動きベクトル探索範囲として決定する。
【０１２３】
このとき、探索領域決定部２１６は、位置差の大きさがより小さい場合に、より小さい領域１０２０を決定してよい。探索領域決定部２１６が決定した動きベクトル探索範囲は、圧縮部２３０に供給される。そして、圧縮部２３０は、特徴領域１０１０−３をフレーム間圧縮する場合に、探索領域決定部２１６が決定した動きベクトル探索範囲内で動き予測処理をすることにより、動きベクトルを算出する。
【０１２４】
このように、探索領域決定部２１６は、フレーム間予測により圧縮される撮像画像１０００−３における相関が高い特徴領域の位置から、当該圧縮される撮像画像１０００−３とフレーム間予測における予測画像の元となる撮像画像１０００−１との間における相関が高い特徴領域の位置差だけ離れた当該予測画像の元となる撮像画像１０００−１における位置の近傍領域に、圧縮される撮像画像１０００−３における特徴領域に含まれる画像を圧縮する場合に用いられる動きベクトルが算出される動きベクトル探索領域を決定する。したがって、圧縮部２３０は、狭められた範囲で動き予測すればよいので、動きベクトル算出時の演算量を低減することができる。このため、動きベクトルを高速に算出することができ、圧縮速度が向上する。また、圧縮部２３０は、より高い精度で動きベクトルを算出することができる。なお、探索領域決定部２１６は、位置差が示す特徴領域の移動方向の方向において、当該方向と垂直な方向の幅より長い動きベクトル探索領域を決定してよい。
【０１２５】
図１１は、位置差の大きさに対する探索領域幅の依存性の一例を示す。なお、位置差算出部２１４は、ｘ方向およびｙ方向のそれぞれにおける、画素単位で表された位置差を算出する。
【０１２６】
依存性を示す線１１００に示されるように、探索領域決定部２１６は、位置差算出部２１４が算出した位置差が予め定められたΔＮαまでの間、動きベクトル探索範囲の幅を単調増加させる。位置差算出部２１４が算出した位置差がΔＮα以上の場合には、探索領域決定部２１６は、動きベクトル探索領域の幅を上限値ΔＮβとする。このように、探索領域決定部２１６は、位置差の大きさが予め定められた値より大きい場合に、予め定められた広さの動きベクトル探索領域を決定する。なお、閾値取得部２０９は、位置差の閾値を画像処理装置１２０の外部から取得する。そして、探索領域決定部２１６は、位置差の大きさが閾値より大きい場合に、予め定められた広さの動きベクトル探索領域を決定する。以上説明したように、動きベクトル探索領域の幅に上限が設定されているので、動きベクトル探索範囲が必要以上の大きくなってしまうことを未然に防ぐことができる。
【０１２７】
図１２は、特徴領域内の部分領域の重要度レベルを示す。特徴領域検出部２０３は、特徴領域の一例としての頭部領域１２００内において、重要度が異なる複数の領域を検出する。例えば、特徴領域検出部２０３は、頭部領域１２００内において、眼部領域１２１０ａおよび眼部領域１２１０ｂ（以下、眼部領域１２１０と総称する。）、口領域１２２０、鼻領域１２３０、および耳領域１２４０ａおよび耳領域１２４０ｂ（以下、耳領域１２４０と総称する。）を検出する。
【０１２８】
なお、重要度は、眼部領域１２１０、鼻領域１２３０、口領域１２２０、耳領域１２４０の順で高いものとする。特徴領域検出部２０３が検出した頭部領域１２００内の各領域の位置を示す情報は、圧縮部２３０に供給される。そして、圧縮部２３０は、頭部領域１２００内の各領域の画像を、重要度に応じた強度で圧縮する。
【０１２９】
具体的には、圧縮部２３０は、頭部領域１２００内の各領域の画像について、符号量が各領域の重要度に応じて定められている目標符号量になるよう、空間周波数フィルタ強度および／または量子化係数を制御する。なお、重要度は、人物識別の正解率に基づいて予め定められていてよい。このように、圧縮部２３０は、頭部領域１２００から階層的検出された重要度が異なる各領域を、重要度に応じて圧縮する。これにより、画像処理装置１７０は、圧縮された撮像画像からでもより高い精度で人物を検出・認識することができる。
【０１３０】
また、特徴領域検出部２０３はさらに、眼部領域１２１０内においても、重要度が異なる複数の領域を検出する。例えば、特徴領域検出部２０３は、眼部領域１２１０内において、目領域１２１２ａおよび目領域１２１２ａ（以下、目領域１２１２と総称する。）、ならびに眉領域１２１４ａおよび眉領域１２１４ｂ（以下、眉領域１２１４と総称する。）を検出する。なお、目領域１２１２は眉領域１２１４より重要度が高いとしてよい。そして、圧縮部２３０は、頭部領域１２００内に各領域に対する圧縮処理と同様に、眼部領域１２１０内の各領域の画像を、重要度に応じた強度で圧縮してよい。
【０１３１】
図１３は、表示装置１８０による表示例を示す。表示装置１８０による表示エリアには、動画エリア１３００および注目画像エリア１３０１が含まれる。画像処理装置１７０は、合成部３３０によって得られた動画が動画エリア１３００に表示される動画データを表示装置１８０に提供する。また、画像処理装置１７０は、画像生成部３８０によって生成された表示画像が注目画像エリア１３０１に表示される動画データを表示装置１８０に提供する。
【０１３２】
具体的には、画像生成部３８０は、動画エリア１３００に表示される動画に含まれる人物の頭部領域１３１０ａ−ｃ（以下、頭部領域１３１０と総称する。）の画像である頭部画像１３１１ａ−ｃ（以下、頭部画像１３１１と総称する。）を生成する。なお、頭部領域１３１０は特徴領域の一例であり、頭部画像１３１１は上記表示画像の一例であってよい。
【０１３３】
このとき、画像生成部３８０は、頭部領域１３１０の画像を拡大または縮小することで大きさが揃えられた頭部画像１３１１を生成する。これにより、頭部画像１３１１が同じ大きさで表示されるので、監視者にとって見やすい監視映像となる。
【０１３４】
また、画像生成部３８０は、頭部領域１３１０の画像から、異なる位置に表示される頭部画像１３１１を生成する。なお、画像生成部３８０は、表示される領域が重複しない頭部画像１３１１を生成してよい。このように、画像生成部３８０は、複数の特徴領域の画像がそれぞれ予め定められた異なる位置に同時に表示される表示画像をそれぞれ生成する。
【０１３５】
なお、画像生成部３８０は、複数の頭部画像１３１１を含む動画を生成してよい。例えば、画像生成部３８０は、動画に含まれる複数の撮像画像のそれぞれにおける頭部領域１３１０の画像から、複数の頭部画像１３１１をそれぞれ生成してよい。このとき、特徴領域選択部３７０は、複数の撮像画像のそれぞれにおける複数の頭部領域１３１０のうち、頭部領域１３１０の下部領域の画像内容について予め定められた値より高い相関を有する複数の頭部領域１３１０を選択する。
【０１３６】
例えば、特徴領域選択部３７０は、複数の撮像画像のそれぞれにおける頭部領域１３１０の下部領域の画像から、服装のテクスチャ情報をそれぞれ抽出する。そして特徴領域選択部３７０は、抽出したテクスチャ情報が予め定められた値より大きい一致度で一致する下部領域の上部にある複数の頭部領域１３１０を、相関が高い頭部領域１３１０として選択してよい。他にも、特徴領域選択部３７０は、含まれる色の組み合わせが予め定められた値より大きい一致度で一致する下部領域の上部にある複数の頭部領域１３１０を、相関が高い頭部領域１３１０として選択してよい。
【０１３７】
そして、画像生成部３８０は、当該複数の頭部画像１３１１ａが同じ位置に連続して表示される動画を生成してよい。このように、画像生成部３８０は、特徴領域情報取得部３６０が取得した情報が示す位置に基づいて、複数の撮像画像にそれぞれ含まれる特徴領域の画像のそれぞれが略同一の位置に表示される表示画像を生成してよい。このとき、画像生成部３８０は、同一被写体が撮像されている特徴領域の画像のそれぞれが略同一の位置に表示される表示画像を生成してよい。
【０１３８】
なお、本図の例では、いずれの頭部画像１３１１も同じ大きさとしているが、画像生成部３８０は、頭部領域１３１０の位置に応じて予め定められた大きさの頭部画像１３１１を生成してもよい。例えば、画像生成部３８０は、より重要な位置にある頭部領域１３１０の画像から、より大きい頭部画像１３１１を生成してよい。本図の例では、画像生成部３８０は、カウンターからの距離が予め定められた距離より短い位置にある頭部領域１３１０（例えば、頭部領域１３１０ｂ）から、他の頭部画像１３１１より大きい頭部画像１３１１を生成してよい。したがって、画像処理システム１０によると、重要な領域に位置する人物の画像を強調表示することができる。
【０１３９】
このように、画像生成部３８０は、複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して、複数の特徴領域の位置に応じた大きさの表示画像をそれぞれ生成してよい。なお、画像生成部３８０は、複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して、複数の特徴領域が存在する位置が示す実空間における被写体の位置に応じた大きさの表示画像をそれぞれ生成してよい。また、画像生成部３８０は、複数の特徴領域の画像のそれぞれを縮小または拡大して、複数の特徴領域の大きさが示す実空間における被写体の大きさに応じた大きさの表示画像をそれぞれ生成してもよい。
【０１４０】
なお、画像生成部３８０は、複数の特徴領域の画像が動画における表示タイミングに応じて予め定められた位置に同時に表示される表示画像をそれぞれ生成してもよい。例えば、画像生成部３８０は、表示される順に所定の方向に並べて表示される頭部画像１３１１を生成してもよい。なお、当該特徴領域の画像が表示される位置は、特徴領域の大きさ、特徴領域に含まれる特定被写体の大きさ、または頭部の下部領域（例えば、服領域）の画像内容の少なくともいずれかに応じて決定されてよい。
【０１４１】
図１４は、画像処理装置１７０のブロック構成の他の一例を示す。本構成の画像処理装置１７０は、特徴領域の画像を超解像処理することにより、特徴領域を高画質化する。本構成の画像処理装置１７０は、画像取得部３０１、対応付け解析部３０２、伸張制御部３１０、伸張部３２０、画像生成部３８０、特徴領域情報取得部３６０、特徴領域選択部３７０、照明条件特定部３７２、方向特定部３７４、相関値取得部３７６、モデル格納部３５０、出力部３４０を備える。画像生成部３８０は、画像拡大部３３２および合成部３３０を有する。
【０１４２】
画像取得部３０１は、圧縮部２３０により圧縮された圧縮動画を取得する。具体的には、画像取得部３０１は、複数の特徴領域動画および背景領域動画を含む圧縮動画を取得する。より具体的には、画像取得部３０１は、特徴領域情報が付帯された圧縮動画を取得する。なお、圧縮動画は、画像処理装置１７０への入力動画の一例であってよい。また、圧縮動画に動画構成画像として含まれる撮像画像は、画像処理装置１７０への入力画像の一例であってよい。このように、このように、画像取得部３０１は、圧縮部２３０により低画質化された撮像画像を入力画像として取得する。
【０１４３】
そして、対応付け解析部３０２は、圧縮動画を複数の特徴領域動画および背景領域動画と特徴領域情報とに分離して、複数の特徴領域動画および背景領域動画を伸張部３２０に供給する。また、対応付け解析部３０２は、特徴領域情報を解析して、特徴領域の位置および特徴の種類を伸張制御部３１０および特徴領域情報取得部３６０に供給する。このようにして、特徴領域情報取得部３６０は、複数の撮像画像のそれぞれにおける特徴領域を示す情報、例えば特徴領域の位置を示す情報を取得することができる。
【０１４４】
伸張制御部３１０は、対応付け解析部３０２から取得した特徴領域の位置および特徴の種類に応じて、伸張部３２０による伸張処理を制御する。例えば、伸張制御部３１０は、特徴領域の位置および特徴の種類に応じて圧縮部２３０が動画の各領域を圧縮した圧縮方式に応じて、伸張部３２０に圧縮動画が示す動画の各領域を伸張させる。
【０１４５】
以下に、伸張部３２０が有する各構成要素の動作を説明する。伸張部３２０は、複数の復号器３２２ａ−ｄ（以下、復号器３２２と総称する。）を有する。復号器３２２は、符号化された複数の特徴領域動画および背景領域動画のいずれかを復号する。具体的には、復号器３２２ａ、復号器３２２ｂ、復号器３２２ｃ、および復号器３２２ｄは、それぞれ第１特徴領域動画、第２特徴領域動画、第３特徴領域動、および背景領域動画を復号する。伸張部３２０は、復号して得られた第１特徴領域動画、第２特徴領域動画、第３特徴領域動、および背景領域動画を、画像生成部３８０に供給する。
【０１４６】
画像生成部３８０は、第１特徴領域動画、第２特徴領域動画、第３特徴領域動、および背景領域動画、特徴領域情報に基づいて一の表示動画を生成する。そして、出力部３４０は、対応付け解析部３０２から取得した特徴領域情報および表示動画を表示装置１８０または画像ＤＢ１７５に出力する。なお、画像ＤＢ１７５は、特徴領域情報が示す特徴領域の位置、特徴領域の特徴の種類、特徴領域の数を、表示動画に含まれる撮像画像を識別する情報に対応づけて、ハードディスク等の不揮発性の記録媒体に記録してよい。
【０１４７】
特徴領域選択部３７０は、複数の撮像画像のそれぞれにおける特徴領域のうち、予め定めた値より高い相関を有する第１特徴領域および第２特徴領域を選択する。具体的には、相関値取得部３７６は、当該相関に関する閾値を取得する。そして、特徴領域選択部３７０は、複数の動画構成画像のそれぞれにおける特徴領域のうち、相関値取得部３７６が取得した閾値より高い相関を有する第１特徴領域および第２特徴領域を選択する。
【０１４８】
例えば、特徴領域選択部３７０は、複数の撮像画像のそれぞれから検出された特徴領域のうち、画像内容の一致度が予め定められた値より高い第１特徴領域および第２特徴領域を選択してよい。
【０１４９】
他にも、特徴領域選択部３７０は、複数の撮像画像のそれぞれにおける特徴領域の位置に基づいて、第１特徴領域および第２特徴領域を選択してよい。例えば、特徴領域選択部３７０は、複数の撮像画像にわたる特徴領域の位置の変化量に基づいて、圧縮動画において移動速度の変化量が予め定められた値より小さい特徴領域である第１特徴領域および第２特徴領域を選択してよい。また、特徴領域選択部３７０は、複数の撮像画像にわたる特徴領域の位置の変化方向に基づいて、入力動画において移動方向の変化量が予め定められた値より小さい特徴領域である第１特徴領域および第２特徴領域を選択してよい。そして、特徴領域選択部３７０は、選択した第１特徴領域および第２特徴領域を示す情報を画像生成部３８０に供給する。
【０１５０】
そして、画像生成部３８０は、第１特徴領域の画像、第２特徴領域の画像、および第１特徴領域と第２特徴領域との間の位置差を用いて、第１特徴領域の画像および第２特徴領域の画像より高解像度な高画質画像を生成する。例えば、画像生成部３８０は、第１特徴領域の画像と第２特徴領域の画像とを位置差に基づいて合成することによって、高画質画像を生成する。例えば、画像生成部３８０は、第１特徴領域の画像と第２特徴領域の画像とを、当該位置差だけずらして重ね合わせることによって、高画質画像を生成する。
【０１５１】
なお、特徴領域選択部３７０は、複数の撮像画像のそれぞれから検出された特徴領域のうち、予め定めた値より高い相関を有する３以上の特徴領域を選択してもよい。そして、画像生成部３８０は、３以上の特徴領域の画像、および３以上の特徴領域の位置の差を用いて、３以上の特徴領域の画像より高解像度な高画質画像を生成してもよい。
【０１５２】
画像拡大部３３２は、撮像画像における特徴領域以外の領域の画像を、当該高画質画像と同じ解像度の画像に拡大する。そして、合成部３３０は、画像拡大部３３２により得られた画像と、高画質画像とを合成して、表示動画の動画構成画像としての一の撮像画像を生成する。このように、画像生成部３８０は、撮像画像における特徴領域以外の領域の画像を、高画質画像と同じ解像度の画像に拡大し、拡大して得られた画像と高画質画像とを合成することによって、一の撮像画像を生成する。画像生成部３８０は、複数の撮像画像のそれぞれに上記処理を施すことによって、複数の撮像画像を動画構成画像として含む表示動画を生成する。
【０１５３】
なお、画像生成部３８０は、特徴領域に含まれる物体の画像を数学モデルに適合させることにより、高画質画像を生成してよい。具体的には、モデル格納部３５０は、特徴パラメータで物体が表現されたモデルを格納する。より具体的には、モデル格納部３５０は、統計的な特徴パラメータで物体が表現されたモデルを格納する。例えば、モデル格納部３５０は、主成分分析に基づく主成分（例えば、主成分ベクトル）で物体が表現されたモデルを格納する。
【０１５４】
なお、モデル格納部３５０は、主成分分析に基づく主成分で物体の形状が表現されたモデルを格納してよい。また、モデル格納部３５０は、主成分分析に基づく主成分で物体の色が表現されたモデルを格納してよい。
【０１５５】
そして、画像生成部３８０は、撮像画像における特徴領域に含まれる物体の画像をモデルに適応させることによって、撮像画像における特徴領域に含まれる物体の画像を、当該撮像画像より高画質な高画質画像に変換する。
【０１５６】
なお、モデル格納部３５０は、異なる方向から見た物体のモデルを、当該方向に対応づけて格納している。そして、方向特定部３７４は、撮像画像における特徴領域に撮像されている物体が撮像された方向を特定する。そして、画像生成部３８０は、撮像画像における特徴領域に含まれる物体の画像を、方向特定部３７４が特定した方向に対応づけてモデル格納部３５０が格納しているモデルに適応させることによって、高画質画像に変換してよい。
【０１５７】
また、モデル格納部３５０は、異なる照明条件で照明された物体のモデルを、当該照明条件に対応づけて格納している。そして、照明条件特定部３７２は、入力画像における特徴領域に撮像されている物体が照明された照明条件を特定する。そして、画像生成部３８０は、入力画像における特徴領域に含まれる物体の画像を、照明条件特定部３７２が特定した照明条件に対応づけてモデル格納部３５０が格納しているモデルに適応させることによって、高画質画像に変換する。このように、画像生成部３８０は、入力された撮像画像における特徴領域に含まれる物体の画像を、モデルに適応させることによって、入力された撮像画像より高解像度な高画質画像を生成する。
【０１５８】
そして、出力部３４０は、当該高画質画像および特徴領域以外の画像を含む画像を出力する。具体的には、出力部３４０は、上述したように合成部３３０により得られた撮像画像を動画構成画像として含む表示動画を出力する。
【０１５９】
図１５は、人間の顔における特徴点の一例を示す。図１４に関連して説明したように、モデル格納部３５０は、特徴パラメータで物体を表現するモデルを格納している。以下に、モデル格納部３５０が格納するモデルを生成する生成方法の一例として、物体の一例である人物の顔のモデルをＡＡＭ手法を用いて生成する場合について説明する。
【０１６０】
サンプルとなる人間の顔部分が表された複数の顔画像（以下、サンプル画像）の各々に対して、図１５に示すように、顔形状を表す特徴点をｎ個設定する。なお、ここでは、特徴点の数は顔画像の画素数より少ないものとする。各特徴点は、例えば、１番目の特徴点は左目の左端、１１番目の特徴点は眉の間の中央というように、顔のどの部位を示すかが予め定められていてよい。また、各特徴点は、手作業によって設定してもよいし、認識処理によって自動的に設定してもよい。
【０１６１】
そして、各サンプル画像中に設定された特徴点に基づいて、顔の平均形状を算出する。具体的には、各サンプル画像における、同じ部位を示す特徴点毎の位置座標の平均を求める。そして、各サンプル画像における顔形状を表す特徴点とその平均形状の位置座標に基づいて主成分分析を行う。その結果、任意の顔形状Ｓは、Ｓ＝Ｓ０＋Σｐｉｂｉ（ｉ＝１〜ｎ）によって表現することができる。
【０１６２】
ここで、Ｓは顔形状の各特徴点の位置座標を並べて表現される形状ベクトル（ｘ１，ｙ１，・・・，ｘｎ，ｙｎ）であり、Ｓ０は平均顔形状における各特徴点の位置座標を並べて表現される平均顔形状ベクトル、ｐｉは主成分分析によって得られた顔形状についての第ｉ主成分を表す固有ベクトル、ｂｉは各固有ベクトルｐｉに対する重みづけ係数を表す。
【０１６３】
図１６は、重みづけ係数ｂを変化させた場合の顔形状の変化の一例を模式的に示す。本図では、主成分分析によって得られた上位２つの主成分の固有ベクトルｐ１、ｐ２に対する重みづけ係数ｂ１、ｂ２の値を変化させた場合の顔形状の変化の様子を模式的に表している。ａ）は、重みづけ係数ｂ１を変化させた場合の顔形状の変化を示しており、ｂ）は、重みづけ係数ｂ２を変化させた場合の顔形状の変化を示している。ａ）およびｂ）のいずれにおいても、各主成分についての３つの顔形状の中央のものは、平均的な顔形状を示す。
【０１６４】
この例では、主成分分析の結果、第１主成分としては顔の輪郭形状に寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数ｂ１を変化させることによって、ａ）左端に示す細長い顔からａ）右端に示す丸顔まで顔形状が変化していることがわかる。同様に、第２主成分としては口の開閉状態と顎の長さに寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数ｂ２を変化させることによって、ｂ）左端に示すような口が開いた状態で顎が長い顔から、ｂ）右端に示すような口が閉じられた状態で顎が短い顔まで、顔形状が変化することがわかる。なお、各主成分が結果としてどのような形状要素に寄与しているかは人間の解釈による。主成分分析により、使用された各サンプル画像においてより大きな形状の違いを表現するものがより低次の主成分として抽出される。
【０１６５】
図１７は、サンプル画像を平均顔形状に変換して得られた画像の一例を示す。各サンプル画像を、平均顔形状に変換（ワーピング）する。具体的には、各特徴点について、各サンプル画像と平均顔形状との間でのシフト量を算出する。そして、当該シフト量に基づいて、各サンプル画像の画素毎の平均顔形状へのシフト量を算出して、各サンプル画像を画素毎に平均顔形状へワーピングする。
【０１６６】
そして、平均顔形状に変換後のサンプル画像毎の各画素のＲ，Ｇ，Ｂの色成分の画素値を変数として主成分分析する。その結果、任意の顔画像の平均顔形状下でのＲ，Ｇ，Ｂの色成分の画素値は、Ａ＝Ａ０＋Σｑｉλｉ（ｉ＝１〜ｍ）によって近似することができる。
【０１６７】
ここで、Ａは、平均顔形状下での各画素のＲ，Ｇ，Ｂ色成分の各々の画素値を並べて表現されるベクトル（ｒ１，ｇ１，ｂ１，ｒ２，ｇ２，ｂ２，・・・，ｒｍ，ｇｍ，ｂｍ）である。なお、ｒ、ｇ、ｂはそれぞれＲ，Ｇ，Ｂ色成分の画素値、１からｍは各画素を識別する添え字、ｍは平均顔形状での総画素数を示す。なお、ベクトルの成分の並び順は上記の順に限定されない。
【０１６８】
また、Ａ０は平均顔形状における各サンプル画像の画素毎のＲ，Ｇ，Ｂ色成分の各々の画素値の平均値を並べて表現される平均ベクトル、ｑｉは主成分分析によって得られた顔のＲ，Ｇ，Ｂ色成分の画素値についての第ｉ主成分を表す固有ベクトル、λｉは各固有ベクトルｑｉに対する重みづけ係数を表す。
【０１６９】
図１８は、重みづけ係数ｑを変化させた場合の画素値の変化の一例を模式的に示す。本図では、主成分分析によって得られた上位２つの主成分の固有ベクトルｑ１、ｑ２に対する重みづけ係数λ１、λ２の値を変化させた場合の顔の画素値の変化の様子を模式的に表している。ａ）は、重みづけ係数λ１を変化させた場合の画素値の変化を示しており、ｂ）は、重みづけ係数λ２を変化させた場合の画素値の変化を示している。ａ）およびｂ）のいずれにおいても、各主成分についての３つの顔形状の中央のものは、平均的な画素値を示す。
【０１７０】
この例では、主成分分析の結果、第１主成分としてはヒゲの有無に寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数λ１を変化させることによって、ａ）左端に示すヒゲのない顔からａ）右端に示すヒゲの濃い顔まで変化することがわかる。第２主成分としては眉の濃さに寄与する成分が抽出されており、重みづけ係数λ２を変化させることによって、ｂ）左端に示すような眉が薄い顔から、ｂ）右端に示すような眉が濃い顔まで変化することがわかる。
【０１７１】
以上、図１６から図１８にかけて説明した処理によって、顔のモデルが生成される。このモデルは、顔形状を表す複数の固有ベクトルｐｉと、平均顔形状下での顔の画素値を表す固有ベクトルｑｉとによって、顔を表現する。モデルが有する各固有ベクトルの合計数は、顔画像を形成する画素数よりも大幅に少ない。なお、上記の例では、形状および画素値を顔形状とＲ，Ｇ，Ｂ色成分の画素値についての別個の重みづけ係数ｂｉ、λｉによって、個別の顔画像を表現したが、顔形状と色成分の画素値のバリエーションには相関性があることから、特徴点および画素値の双方を含む特徴パラメータを主成分分析することもできる。
【０１７２】
次に、モデル格納部３５０が格納しているモデルを用いて画像生成部３８０が特徴領域の画像を高解像度化する処理の一例を説明する。画像生成部３８０は、特徴領域に含まれる入力顔画像を正規化して、平均顔形状化でのＲ，Ｇ，Ｂの色成分の画素値を算出する。なお、入力顔画像は、かならずしも正面からの画像でなかったり、照明条件がサンプル画像を撮像した場合の照明条件と異なる場合がある。したがって、ここでいう正規化とは、上記で説明した正面の顔の特徴点を揃える処理だけでなく、斜めから撮像されて得られた入力顔画像の向きを正面から撮像された顔画像に変換する変換処理であったり、照明による影の影響を除去したりする影除去処理等のように、サンプル画像と同等の撮影環境で撮像された顔画像に変換する処理を含む。
【０１７３】
そして、画像生成部３８０は、平均顔に対する画素値との差を主成分ベクトルｑｉに射影することにより、重みづけ係数λｉを算出する。具体的には、画像生成部３８０は、主成分ベクトルｑｉとの内積により重みづけ係数λｉを算出することができる。そして、画像生成部３８０は、算出された重みづけ係数λｉ、平均顔の画素値Ａ０、および主成分ベクトルｑｉを用いて、平均顔形状下における画素値Ａを算出する。
【０１７４】
画像生成部３８０は、顔の特徴点Ｓについても、上述した画素値Ａの算出処理と同様の処理により算出する。具体的には、画像生成部３８０は、平均顔に対する特徴点の位置の差を主成分ベクトルｐｉに射影することにより重みづけ係数ｂｉを算出して、算出された重みづけ係数ｂｉ、平均顔の特徴点Ｓ０、および主成分ベクトルｐｉを用いて、特徴点Ａを算出する。そして、画像生成部３８０は、画素値Ａおよび特徴点Ａで表される画像に対して、上記の正規化処理のうち特徴点を揃える処理を除く処理の逆変換処理を施す。
【０１７５】
以上の処理により、画像生成部３８０は、出力部２０７から出力された撮像画像における特徴領域の画像から、当該撮像画像より高画質な高画質画像を生成する。具体的には、画像生成部３８０は、出力部２０７から出力された撮像画像における特徴領域の画像に比べて、より高解像度の画像、よりシャープな画像、よりノイズが少ない画像、より階調数の多い画像、あるいはより色数の多い画像を生成することができる。
【０１７６】
図１９は、モデル格納部３５０が格納しているモデルの一例をテーブル形式で示す。モデル格納部３５０は、複数の表情および複数の方向のそれぞれの組み合わせ毎に、モデルを格納している。表情としては、喜怒哀楽のそれぞれの状態にあるときの顔、および真顔を含み、方向としては、正面、上方、下方、右方、左方、および後方を含む。画像生成部３８０は、特徴領域に含まれる顔画像の画像内容に基づいて顔の表情および顔の方向を特定して、特定した表情および方向の組み合わせに対応づけてモデル格納部３５０が格納しているモデルを用いて、上述の再構成処理をすることができる。
【０１７７】
なお、画像生成部３８０は、口および／または目の形状から表情を特定することができ、目、口、鼻、および耳の位置関係等から顔の方向を特定することができる。なお、画像処理装置１２０が顔の表情および顔の方向を特定してよく、出力部２０７から撮像画像に対応づけて顔の表情および顔の方向が出力されてよい。
【０１７８】
また、モデル格納部３５０は、顔の表情および向きの他に、上述したように照明条件に対応づけてモデルを格納してよい。例えば、モデル格納部３５０は、照明強度および照明の方向に対応づけてモデルを格納してよい。そして、画像生成部３８０は、特徴領域に含まれる顔画像の画像内容に基づいて顔への照明条件を特定してよい。例えば、画像生成部３８０は、影の位置および大きさに基づいて、照明強度および照明方向を特定して、特定した照明強度および照明方向に対応づけてモデル格納部３５０が格納しているモデルを用いて、上述の再構成処理をすることができる。
【０１７９】
なお、上記の例では、顔全体を表現するモデルの生成および当該モデルを用いた再構成過程を説明した。このような顔全体のモデルの他に、画像処理システム１０は、顔の部位毎のモデルを用いることができる。他にも、画像処理システム１０は、性別および／または人種毎の顔（あるいは顔の部位毎）のモデルを用いることができる。また、画像処理システム１０は、人物のモデルの他に、車両、船舶等、画像処理システム１０が監視対象とする物体の種別毎にモデルを格納することができる。そして画像生成部３８０は、特徴領域に含まれる物体の種類に応じてモデルを選択して再構成することもできる。このような種類は、画像処理装置１２０において検出され、撮像画像に対応づけて画像処理装置１７０に送信されてよい。
【０１８０】
以上説明したように、モデル格納部３５０は、異なる種類の物体のモデルを、当該種類に対応づけて格納することができる。そして、特徴領域情報取得部３６０は、入力画像における特徴領域に撮像されている物体の種類を示す情報を取得する。そして、画像生成部３８０は、撮像画像における特徴領域に含まれる物体の画像を、特徴領域情報取得部３６０が取得した特徴領域に撮像されている物体の種類に対応づけてモデル格納部３５０が格納しているモデルに適応させることによって、高画質画像に変換する。
【０１８１】
以上説明した画像処理システム１０によると、特徴領域についてはモデルを用いて超解像化する一方で、背景領域についてはモデルを用いた超解像化はしない。このため、超解像処理の演算量を著しく削減することができる。また、背景領域のように重要度が低い領域は高画質化されないので、画像のデータ量を削減することができる。また、画像処理システム１０によると、特徴領域を特定する情報が画像処理装置１７０に送信されるので、低画質な情報しか含まれない背景領域が誤って超解像処理されてしまうことを未然に防ぐことができる。
【０１８２】
なお、モデル格納部３５０は、上述したように、オブジェクトの種類を識別する情報の一例としての顔部位（例えば、目、鼻、口など）毎に、学習データを格納している。ここで、学習データとしては、上記モデルの他に、オブジェクトの多数のサンプル画像からそれぞれ抽出された、オブジェクトの画像の低周波成分および高周波成分を含んでよい。このように、モデル格納部３５０は、オブジェクトの種類に対応づけて、オブジェクトの画像の高周波成分を格納するオブジェクト画像情報格納部として機能する。なお、複数のオブジェクトの種類のそれぞれについてオブジェクトの画像の低周波成分をＫ−ｍｅａｎｓ法等によってクラスタリングすることによって、複数のオブジェクトの種類のそれぞれにおいてオブジェクトの画像の低周波成分は複数のクラスタにクラスタリングされていてよい。また、各クラスタ毎に代表的な低周波成分（例えば、重心値）が定められていてよい。
【０１８３】
そして、画像生成部３８０は、撮像画像に含まれるオブジェクトの画像から低周波成分を抽出する。そして、画像生成部３８０は、当該オブジェクの種類のオブジェクトのサンプル画像から抽出された低周波成分のクラスタのうち、抽出した低周波成分に適合する値が代表的な低周波成分として定められたクラスタを特定する。そして、画像生成部３８０は、特定したクラスタに含まれる低周波成分に対応づけられている高周波成分のクラスタを特定する。このようにして、画像生成部３８０は、撮像画像に含まれるオブジェクトから抽出された低周波成分に相関のある高周波成分のクラスタを特定することができる。そして、画像生成部３８０は、特定した高周波成分のクラスタを代表する高周波成分を用いて、オブジェクトの画像をより高画質な高画質画像に変換してよい。例えば、画像生成部３８０は、各オブジェクトの中心から顔上の処理対象位置までの距離に応じた重みでオブジェクト毎に選択された当該高周波成分をオブジェクトの画像に加算してよい。なお、当該代表する高周波成分は、閉ループ学習によって生成されてよい。このように、画像生成部３８０は、各オブジェクト毎に学習することによって生成された学習データの中から、望ましい学習データをオブジェクト毎に選択して利用するので、オブジェクトの画像をより高い精度で高画質化することができる場合がある。
【０１８４】
以上のように、画像処理装置１７０は、主成分分析（ＰＣＡ）を用いて特徴領域の画像を再構成することができる。なお、画像処理装置１７０による画像再構成手法、および当該画像再構成用の学習法としては、主成分分析（ＰＣＡ）による学習・画像再構成の他に、局所保存投影（ｌｏｃａｌｉｔｙ  ｐｒｅｓｅｒｖｉｎｇ  ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ：ＬＰＰ）、線形判別分析（Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ：ＬＤＡ）、独立成分分析（Ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔ  ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  ａｎａｌｙｓｉｓ：ＩＣＡ）、多次元スケーリング（ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  ｓｃａｌｉｎｇ：ＭＤＳ）、サポートベクターマシン（サポートベクター回帰）、ニューラルネットワーク、隠れマルコフモデル、Ｂａｙｅｓ推論、最大事後確率推定、反復逆投影、Ｗａｖｅｌｅｔ変換、局所線形埋め込み（ｌｏｃａｌｌｙ  ｌｉｎｅａｒ  ｅｍｂｅｄｄｉｎｇ：ＬＬＥ）、マルコフランダム場（Ｍａｒｋｏｖ  ｒａｎｄｏｍ  ｆｉｅｌｄ：ＭＲＦ）等の手法を用いることができる。
【０１８５】
以上説明したように、画像処理装置１７０は、特徴領域の画像を超解像処理することによって、特徴領域の画像を高画質化する。なお、画像処理装置１７０は、図１〜図１３に関連して説明した画像処理装置１７０の処理と、図１４〜図１９に関連して説明した画像処理装置１７０の処理とを組み合わせた処理をすることができる。例えば、画像処理装置１７０は、図１４〜図１９に関連して説明した超解像処理が特徴領域において施されて得られた撮像画像を、図１〜図１３に関連して説明したように特徴領域の数、特徴領域の位置、特徴領域の大きさ、特徴領域に含まれるオブジェクトの種類を特定する情報等に対応づけて画像ＤＢ１７５に記録しておく。そして、画像処理装置１７０は、図１〜図１３に関連して説明したように、監視者からの指示に応じて、撮像画像に対応づけられている特徴領域の数、特徴領域の位置、特徴領域の大きさ、特徴領域に含まれるオブジェクトの種類を特定する情報等に基づいて、例えば特徴領域の画像を大きさを揃えて同じ位置に表示したりすることができる。
【０１８６】
図２０は、他の実施形態に係る画像処理システム２０の一例を示す。本実施形態における画像処理システム２０の構成は、撮像装置１００ａ−ｄがそれぞれ画像処理部８０４ａ−ｄ（以下、画像処理部８０４と総称する。）を有する点を除いて、図１で説明した画像処理システム１０の構成と同じとなっている。
【０１８７】
画像処理部８０４は、画像処理装置１２０に含まれる構成要素のうち、画像取得部２５０を除く構成要素を有している。そして、画像処理部８０４に含まれる各構成要素の機能および動作は、画像処理装置１２０に含まれる各構成要素が圧縮動画伸張部２０２による伸張処理によって得られた撮像動画を処理することに替えて、撮像部１０２によって撮像された撮像動画を処理するという点を除いて、画像処理装置１２０に含まれる各構成要素の機能および動作と略同一であってよい。このような構成の画像処理システム２０においても、図１から図１３にかけて画像処理システム１０に関連して説明した効果と略同一の効果が得ることができる。
【０１８８】
なお、画像処理部８０４は、撮像部１０２からＲＡＷ形式で表された複数の撮像画像を含む撮像動画を取得して、取得した撮像動画に含まれるＲＡＷ形式で表された複数の撮像画像をＲＡＷ形式のまま圧縮してよい。なお、画像処理部８０４は、ＲＡＷ形式で表された複数の撮像画像から１以上の特徴領域を検出してよい。また、画像処理部８０４は、圧縮されたＲＡＷ形式の複数の撮像画像を含む撮像動画を圧縮してよい。なお、画像処理部８０４は、撮像動画を、図１〜図１９に関連して画像処理装置１２０の動作として説明した圧縮方法で圧縮することができる。なお、画像処理装置１７０は、画像処理部８０４から取得した動画を伸張することにより、ＲＡＷ形式で表された複数の撮像画像を取得することができる。画像処理装置１７０は、伸張することにより取得されたＲＡＷ形式で表された複数の撮像画像をそれぞれ領域毎に拡大して、領域毎に同時化処理を施す。このとき、画像処理装置１７０は、特徴領域以外の領域より、特徴領域においてより高精度な同時化処理を施してよい。
【０１８９】
そして、画像処理装置１７０は、同時化処理によって得られた撮像画像における特徴領域の画像に、図１４〜図１９に関連して説明したような超解像処理を施してよい。なお、図１〜図１９に関連して説明したように、画像処理装置１７０は超解像処理において上述した重みづけ係数を算出した。この場合、特徴領域に含まれる物体の画像は、主成分ベクトルおよび重みづけ係数によって表されるが、これらの重みづけ係数および主成分ベクトルのデータ量は、物体の画像そのものが有する画素データのデータ量に比べて大幅に小さい。そこで、画像処理部８０４は、撮像部１０２から取得した複数の撮像画像における特徴領域の画像を圧縮する圧縮処理において、特徴領域に含まれる物体の画像から上述した重みづけ係数を算出してよい。すなわち、画像処理部８０４は、特徴領域に含まれる物体の画像を、主成分ベクトルおよび重みづけ係数で表すことによって圧縮することができる。そして、画像処理部８０４は、主成分ベクトルおよび重みづけ係数を画像処理装置１７０に送信してよい。画像処理装置１７０においては、画像処理部８０４から取得した主成分ベクトルおよび重みづけ係数を用いて、上述したように特徴領域に含まれる物体の画像を再構成することができる。
【０１９０】
このように、画像処理部８０４は、撮像画像における特徴領域の画像に含まれる物体の画像を、物体が特徴パラメータで表現されたモデルに適応させることによって、特徴領域の画像に含まれる物体を表す、当該モデルにおける特徴パラメータの値を算出してよい。そして、画像処理部８０４は、算出した特徴パラメータの値および特徴領域以外の領域の画像を出力してよい。そして、画像処理装置１７０は、画像処理部８０４から取得した特徴パラメータの値をモデルに適用することで物体の画像を生成して、生成した物体の画像および特徴領域以外の領域の画像を用いて一の撮像画像を生成してよい。
【０１９１】
図２１は、画像処理装置１２０および画像処理装置１７０のハードウェア構成の一例を示す。画像処理装置１２０および画像処理装置１７０は、ＣＰＵ周辺部と、入出力部と、レガシー入出力部とを備える。ＣＰＵ周辺部は、ホスト・コントローラ１５８２により相互に接続されるＣＰＵ１５０５、ＲＡＭ１５２０、グラフィック・コントローラ１５７５、及び表示デバイス１５８０を有する。入出力部は、入出力コントローラ１５８４によりホスト・コントローラ１５８２に接続される通信インターフェイス１５３０、ハードディスクドライブ１５４０、及びＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を有する。レガシー入出力部は、入出力コントローラ１５８４に接続されるＲＯＭ１５１０、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、及び入出力チップ１５７０を有する。
【０１９２】
ホスト・コントローラ１５８２は、ＲＡＭ１５２０と、より高い転送レートでＲＡＭ１５２０をアクセスするＣＰＵ１５０５、及びグラフィック・コントローラ１５７５とを接続する。ＣＰＵ１５０５は、ＲＯＭ１５１０、及びＲＡＭ１５２０に格納されたプログラムの内容に応じて動作して、各部の制御をする。グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等がＲＡＭ１５２０内に設けたフレーム・バッファ上に生成する画像データを取得して、表示デバイス１５８０上に表示させる。これに代えて、グラフィック・コントローラ１５７５は、ＣＰＵ１５０５等が生成する画像データを格納するフレーム・バッファを、内部に含んでもよい。
【０１９３】
入出力コントローラ１５８４は、ホスト・コントローラ１５８２と、比較的高速な入出力装置であるハードディスクドライブ１５４０、通信インターフェイス１５３０、ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０を接続する。ハードディスクドライブ１５４０は、ＣＰＵ１５０５が使用するプログラム、及びデータを格納する。通信インターフェイス１５３０は、ネットワーク通信装置１５９８に接続してプログラムまたはデータを送受信する。ＣＤ−ＲＯＭドライブ１５６０は、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０、及び通信インターフェイス１５３０に提供する。
【０１９４】
入出力コントローラ１５８４には、ＲＯＭ１５１０と、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、及び入出力チップ１５７０の比較的低速な入出力装置とが接続される。ＲＯＭ１５１０は、画像処理装置１２０および画像処理装置１７０が起動するときに実行するブート・プログラム、あるいは画像処理装置１２０および画像処理装置１７０のハードウェアに依存するプログラム等を格納する。フレキシブルディスク・ドライブ１５５０は、フレキシブルディスク１５９０からプログラムまたはデータを読み取り、ＲＡＭ１５２０を介してハードディスクドライブ１５４０、及び通信インターフェイス１５３０に提供する。入出力チップ１５７０は、フレキシブルディスク・ドライブ１５５０、あるいはパラレル・ポート、シリアル・ポート、キーボード・ポート、マウス・ポート等を介して各種の入出力装置を接続する。
【０１９５】
ＣＰＵ１５０５が実行するプログラムは、フレキシブルディスク１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５、またはＩＣカード等の記録媒体に格納されて利用者によって提供される。記録媒体に格納されたプログラムは圧縮されていても非圧縮であってもよい。プログラムは、記録媒体からハードディスクドライブ１５４０にインストールされ、ＲＡＭ１５２０に読み出されてＣＰＵ１５０５により実行される。ＣＰＵ１５０５により実行されるプログラムは、画像処理装置１２０を、図１から図２０に関連して説明した画像処理装置１２０が有する各構成要素として機能させ、画像処理装置１７０を、図１から図２０に関連して説明した、画像処理装置１７０が有する各構成要素として機能させる。
【０１９６】
以上に示したプログラムは、外部の記憶媒体に格納されてもよい。記憶媒体としては、フレキシブルディスク１５９０、ＣＤ−ＲＯＭ１５９５の他に、ＤＶＤまたはＰＤ等の光学記録媒体、ＭＤ等の光磁気記録媒体、テープ媒体、ＩＣカード等の半導体メモリ等を用いることができる。また、専用通信ネットワークあるいはインターネットに接続されたサーバシステムに設けたハードディスクまたはＲＡＭ等の記憶装置を記録媒体として使用して、ネットワークを介したプログラムとして画像処理装置１２０および画像処理装置１７０に提供してもよい。このように、プログラムにより制御されるコンピュータが、画像処理装置１２０および画像処理装置１７０として機能する。
【０１９７】
以上、本発明を実施の形態を用いて説明したが、この発明の技術的範囲は上記実施の形態に記載の範囲には限定されない。上記実施の形態に、多様な変更または改良を加えることが可能であることが当業者に明らかである。その様な変更または改良を加えた形態も本発明の技術的範囲に含まれ得ることが、特許請求の範囲の記載から明らかである。
【図面の簡単な説明】
【０１９８】
【図１】一実施形態に係わる画像処理システム１０の一例を示す図である。
【図２】画像処理装置１２０のブロック構成の一例を示す図である。
【図３】圧縮部２３０のブロック構成の一例を示す図である。
【図４】画像処理装置１７０のブロック構成の一例を示す図である。
【図５】圧縮部２３０の他のブロック構成の一例を示す図である。
【図６】撮像装置１００により得られた撮像動画の一例を示す図である。
【図７】特徴領域または背景領域における階調値のヒストグラム７００の一例を示す図である。
【図８】階調変換用の変換曲線の一例を示す図である。
【図９】圧縮制御部２１０が領域毎に圧縮パラメータを選択する選択方法の一例を示す図である。
【図１０】動きベクトル探索範囲の一例を示す図である。
【図１１】位置差の大きさに対する探索領域幅の依存性の一例を示す図である。
【図１２】特徴領域内の部分領域の重要度レベルを示す図である。
【図１３】表示装置１８０による表示例を示す図である。
【図１４】他の構成における画像処理装置１７０のブロック構成の一例を示す図である。
【図１５】人間の顔における特徴点の一例を示す図である。
【図１６】重みづけ係数ｂを変化させた場合の顔形状の変化の一例を模式的に示す図である。
【図１７】サンプル画像を平均顔形状に変換して得られた画像の一例を示す図である。
【図１８】重みづけ係数ｑを変化させた場合の画素値の変化の一例を模式的に示す図である。
【図１９】モデル格納部３５０が格納しているモデルの一例をテーブル形式で示す図である。
【図２０】他の実施形態に係る画像処理システム２０の一例を示す図である。
【図２１】画像処理装置１２０および画像処理装置１７０のハードウェア構成の一例を示す図である。
【符号の説明】
【０１９９】
１０  画像処理システム
２０  画像処理システム
１００  撮像装置
１０２  撮像部
１０４  撮像画像圧縮部
１１０  通信ネットワーク
１２０  画像処理装置
１３０  人物
１４０  移動体
１５０  監視対象空間
１６０  空間
１７０  画像処理装置
１７５  画像ＤＢ
１８０  表示装置
２０１  圧縮画像取得部
２０２  圧縮動画伸張部
２０３  特徴領域検出部
２０４  画質取得部
２０５  条件取得部
２０６  対応付け処理部
２０７  出力部
２０８  出力画像数取得部
２０９  閾値取得部
２１０  圧縮制御部
２１２  特徴領域特定部
２１４  位置差算出部
２１６  探索領域決定部
２３０  圧縮部
２３２  画像分割部
２３４  固定値化部
２３６  圧縮処理部
２４０  画像変換ユニット
２４１  画像変換部
２５０  画像取得部
２６２  解像度決定部
２６４  階調数決定部
２６６  色数決定部
２６８  ダイナミックレンジ決定部
３０１  画像取得部
３０２  対応付け解析部
３１０  伸張制御部
３２０  伸張部
３２２  復号器
３３２  画像拡大部
３３０  合成部
３４０  出力部
３５０  モデル格納部
３６０  特徴領域情報取得部
３７０  特徴領域選択部
３７２  照明条件特定部
３７４  方向特定部
３７６  相関値取得部
３８０  画像生成部
３９０  指示取得部
５１０  画質変換部
５２０  差分処理部
５２２  階層間差分処理部
５３０  符号化部
５３２  符号器
６００  撮像画像
６０１  頭部領域
６０２  体部領域
６０３  移動体領域
６１０  撮像画像
６１１  頭部領域
６１２  体部領域
６２０  撮像画像
６２１  頭部領域
６２２  体部領域
６３０  撮像画像
６３１  頭部領域
６３２  体部領域
７００  ヒストグラム
７１０  特性長
８１０  変換曲線
８２０  変換曲線
８０４  画像処理部
１０００  撮像画像
１０１０  特徴領域
１０２０  領域
１１００  線
１２００  頭部領域
１２１０  眼部領域
１２１２  目領域
１２１４  眉領域
１２２０  口領域
１２３０  鼻領域
１２４０  耳領域
１３００  動画エリア
１３０１  注目画像エリア
１３１０  頭部領域
１３１１  頭部画像
１５０５  ＣＰＵ
１５１０  ＲＯＭ
１５２０  ＲＡＭ
１５３０  通信インターフェイス
１５４０  ハードディスクドライブ
１５５０  フレキシブルディスク・ドライブ
１５６０  ＣＤ−ＲＯＭドライブ
１５７０  入出力チップ
１５７５  グラフィック・コントローラ
１５８０  表示デバイス
１５８２  ホスト・コントローラ
１５８４  入出力コントローラ
１５９０  フレキシブルディスク
１５９５  ＣＤ−ＲＯＭ
１５９８  ネットワーク通信装置
【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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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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【図２０】
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【図２１】
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