(57)【要約】【課題】記憶色領域を確率的マスクとして表す場合に生じるノイズを低減すると共に、マスク境界部の不自然さを解消する。【解決手段】学習用画像セットを用いて行われる、特徴選択と分離超曲面算出のための学習段階（特徴選択処理部１、ビンサイズ決定処理部２、確率密度計算処理部３）と、学習の結果として得られた特徴と分離超曲面を用いて、新たな入力画像を処理する認識段階（確率密度計算処理部３、後処理部４）からなる。検出対象に適した特徴を選択するために、正準判別係数計算処理部１１では、各特徴の正準判別係数を算出する。特徴選択処理部１２では、正準判別係数が大きい順に、特徴を選択する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の画像から特定の特徴を有する画素を抽出する画像処理方法において、複数の特徴の内から、抽出対象に適した特徴を選択する際に、前記複数の特徴の正準判別分析結果を参照し、前記正準判別分析結果の寄与率上位から所定数の特徴を用いることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
所定の寄与率を超える特徴により張られる特徴空間における確率密度分布を計算することを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
前記確率密度分布を計算するためのビンを設定するとき、各ビンに落ちるサンプル数をカウントし、サンプル数が所定の閾値を越えるビンの数が所定値になるまで、ビンのサイズを拡大することを特徴とする請求項１または２記載の画像処理方法。
【請求項４】
前記特徴空間のビンに含まれるサンプル数によりヒストグラムを作成し、前記ヒストグラムの１次〜４次のモメントのいずれか、または組み合わせに基づいて前記ビンのサイズを決定することを特徴とする請求項３記載の画像処理方法。
【請求項５】
前記特定画素抽出の結果に対して孤立点除去を施すことを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項６】
請求項１乃至５のいずれか１項に記載の画像処理方法をコンピュータに実現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、特定画素を抽出する画像処理方法およびプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
肌色、空の青、植生の緑などは記憶色と呼ばれ、実際の色合いと人間の記憶する色合いが異なっている。記憶色の仕組みは完全には解明されていないが、これらの色を持つ物体（空を除く）は人間にとって重要であることが影響していると考えられる。そのため工業的にもこれらの色を持つ物体を画像中から抽出することは有用であり、応用用途も広い。ここでは肌色などの記憶色を持つ物体・領域を画像中から抽出することを記憶色抽出処理と呼ぶ。
【０００３】
記憶色抽出には様々な手法があるが、これらの手法を大きく分類すると、既存の画像に含まれる記憶色を用いて、予め定められた形式の記憶色のモデルのパラメタを学習し、これを用いて新たな画像から記憶色領域を抽出するパラメトリック手法と、定式化された記憶色モデルを持たず、既存画像の記憶色の分布などを用いて、新たな画像から記憶色領域を抽出するノンパラメトリック手法がある。一般にパラメトリック手法は利用可能な既存データが少ない場合に有効で、ノンパラメトリック手法は多量のデータが利用可能な場合に有効であるとされる。記憶色抽出処理では多量の画像情報が利用可能であるため、ノンパラメトリック法が有効であると考えられる。
【０００４】
本発明が提案する技術は、パソコンやネットワーク上でデジタル画像・写真を処理するデスクトップパブリッシング（Ｄｅｓｋ  Ｔｏｐ  Ｐｕｂｌｉｓｈｉｎｇ：ＤＴＰ）のための画像処理技術に属する。上記したノンパラメトリック法は認識段階の処理が簡単であるため、ハードウェア化も比較的容易であり、デジタルカメラに実装することも可能である。この場合はデジタルカメラ向けの画像処理分野に属する。
【０００５】
本発明が提案する技術は、特定画素（肌、空、植生など）の抽出に関わる技術であるため、特に特定色抽出技術についての従来技術を以下に例示する。
【０００６】
特定色・オブジェクト抽出技術に関して、特許文献１では、映像中の特定対象物体の追跡のために複数モーダルの確率密度分布の最大値を基に、重みを決定し、この重みにより加重した各モーダルの確率密度分布を統合した尤度分布を用いて対象物体を追跡する。この技術では、複数の異なる情報を確率密度の線形和で簡単に利用することができるが、実際の画像特徴は相互に関連性を持っているため、それぞれの特徴を別々の分布として扱うことは追跡精度を低下させるため、特徴量間の相関が高い場合には不適切である。
【０００７】
また、特許文献２では、顔検出の結果と肌領域検出の結果を組み合わせて用い、人の体の一部分が検出された場合に、空間的な近傍に対して抽出のための確率密度を整形している。しかし、この技術では、検出単位が人の体の部位であり、画素単位での判定はできず、実際の領域分割では画素単位の判定が必要であり、同技術では対応できない。
【０００８】
色分布のモデル化に関して、特許文献３では、色空間におけるヒストグラムを作成し、この一部を変換するパラメタを設定し、新たな入力画像から得られた同ヒストグラムとの対応を取ることで、入力画像を分割する。高速処理が特徴の色分布のヒストグラムモデル手法とみなせる。確率密度分布をヒストグラムで表すことは可能だが、ビンサイズの変更を含めヒストグラムを整形する手段を持たないため、特定の対象を高精度に検出することができない。
【０００９】
特徴空間における確率密度分布を用いた特定領域の抽出は、二値化にも応用されている。非特許文献１の二値化では、判別分析の結果を用いて二値化のパラメタを決めている。この手法では、前景と背景の確率密度分布を最も良く切り分ける特徴空間の選択を正準判別分析により行うが、特徴空間を適当に選択するだけで、特徴空間における分布を整形してより高い精度での分離を目指したものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１０】
上記した記憶色領域を、真偽の二値マスクではなく、連続的に変化する確率的マスクとして抽出したい。この場合に問題となるノイズを低減し、且つマスク境界部における不自然さを解消し、記憶色領域に適応的な処理を施した場合の見えの悪化を防止したい。
【００１１】
本発明は上記した課題に鑑みてなされたもので、
本発明の目的は、記憶色領域を確率的マスクとして表す場合に生じるノイズを低減すると共に、マスク境界部の不自然さを解消した画像処理方法およびプログラムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明は、所定の画像から特定の特徴を有する画素を抽出する画像処理方法において、複数の特徴の内から、抽出対象に適した特徴を選択する際に、前記複数の特徴の正準判別分析結果を参照し、前記正準判別分析結果の寄与率上位から所定数の特徴を用いることを最も主要な特徴とする。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、記憶色領域を確率的マスクとして表す場合に生じるノイズを低減し、併せてマスク境界部の不自然さを解消することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】本発明の画像処理方法を実施するための機能構成を示す。
【図２】本発明のシステム構成を示す。
【図３】本発明の学習段階と認識段階を示す。
【図４】本発明の学習段階と認識段階の処理フローチャートを示す。
【図５】検出対象を含む自然画像、正解領域情報画像を示す。
【図６】特徴選択の仕組みを示す。
【図７】本発明の特徴選択処理の第１の方法のフローチャートを示す。
【図８】正準判別係数の例を示す。
【図９】本発明の特徴選択処理の第２の方法のフローチャートを示す。
【図１０】確率密度分布の例を示す。
【図１１】ビンサイズ決定処理のフローチャートを示す。
【図１２】ヒストグラム作成処理、ヒストグラムモメント計算処理のフローチャートを示す。
【図１３】特徴次元の多次元ヒストグラム、ヒストグラムビン値による１次元ヒストグラムの例を示す。
【図１４】認識段階に対する入力画像、検出結果（認識段出力）を示す。
【図１５】認識段階の処理の概要を示す。
【図１６】後処理のフローチャートを示す。
【図１７】孤立点除去の結果を示す。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、発明の実施の形態について図面により詳細に説明する。本発明では、肌色、空の青、植生の緑の３種の記憶色を特徴づける画像の局所特徴を決定し、それらの特徴により張られる特徴空間における、既存画像の記憶色画素の分布を算出する。この分布から各記憶色の確率密度分布を計算し、これを確率的マスクの基本とする。
【００１６】
次に、二値判別法（例えば、正準判別分析やサポートベクトルマシンなど）を用いて、各記憶色対の判別超曲面を算出する。これを用いて各記憶色の確率密度分布のうち、それぞれの判別超曲面の外にある部分の確率を０にすることで、確率分布が持つ広い裾野の影響を低減する。ここまでは特徴空間における処理である。
【００１７】
次に、画像の実空間における処理として、記憶色領域の連続性を考慮した孤立点除去処理と、記憶色領域境界からの距離に応じた確率分布の整形を行う。これにより特徴空間における抽出の誤りを訂正し、抽出された記憶色領域境界部の確率分布の整形を行う。
【実施例１】
【００１８】
本発明の基本となる考え方は、以下の通りである。肌などの特定物体の色分布を持つ領域を画像中から抽出する場合に、ある特徴空間における当該物体の確率分布をそのまま用いると、似た色を持つ他の領域も選択されたり、逆に抽出されるべき画素が抽出されなかったりする。この影響を低減するために、特徴空間における当該物体の確率分布を適当に整形して用いる方法を提案する。
【００１９】
確率密度分布に基づく判別では、確率密度に対する閾値処理を用いることが多い。抽出するべき物体の色が予め定められた一定数とすると、抽出に用いる特徴空間において、この色数の確率密度分布が得られる。特徴空間の各点において最も高い確率を持つ色を選択することで、他色と比較した場合に最もありうる色を選択することができ、これにより動的に閾値を設定することができる。
【００２０】
次に、画像の実空間における処理として、記憶色領域の連続性を考慮した孤立点除去処理と、記憶色領域境界からの距離に応じた確率分布の整形を行う。これにより特徴空間における抽出の誤りを訂正し、抽出された記憶色領域境界部の確率分布の整形を行う。
【００２１】
図２は、本発明のシステム構成を示す。汎用処理システムであるＰＣを画像処理装置１０１として利用し、それをネットワーク１１２を介してスキャナなどの画像取得装置１０９、プリンタなどの画像出力装置１１０、ＮＡＳなどの記憶装置１１１と接続することでシステムを構成する。本発明のシステムは、ユーザが画像表示を見ながら操作を行うものであるため、マウス、キーボードなどの入力装置１０５、ディスプレイなどの表示装置１０６を含む一般的なＰＣのインターフェースを具備している。画像処理装置１０１の内部では、演算処理を行うためのＣＰＵ１０２、一時記憶のためのメモリ１０３、永続記憶のための記憶装置１０４、外部との通信を行うための通信装置１０７などがバス１０８により結ばれている。これらの構成も一般的なＰＣとして実現できる。
【００２２】
図１は、本発明の画像処理方法を実施するための機能構成を示す。画像処理装置１０１は、特徴選択処理部１、ビンサイズ決定処理部２、確率密度計算処理部３、後処理部４からなる。本発明の処理は、学習用画像セットを用いて行われる、特徴選択と分離超曲面算出のための学習段階（図３（ａ））と、学習の結果として得られた特徴と分離超曲面を用いて、新たな入力画像を処理する認識段階（図３（ｂ））からなる。図３（ａ）における特徴選択処理、ビンサイズ決定処理、確率密度計算処理は、学習段階で用いられ、図３（ｂ）における確率密度計算処理、後処理は認識段階でそれぞれ用いられる。
【００２３】
図４は、本発明の学習段階と認識段階の処理フローチャートを示し、特徴選択処理（ステップ２０１）、ビンサイズ決定処理（ステップ２０２）、確率密度分布計算処理（ステップ２０３）、特徴空間における分布分割処理（ステップ２０４）、後処理（ステップ２０５）からなる。なお、処理フローチャートの右側は、学習段階、認識段階で利用されるデータと出力されるデータである。
【００２４】
本発明では、まず学習段階（図３（ａ））で多数の学習用画像を用いて検出器のパラメタなどを学習し、検出器を構成する。次に、認識段階（図３（ｂ））では、この構成された検出器を用いて、新たな入力画像から目的とする画素を抽出する。
【００２５】
まず、学習段階の各処理について説明する。
［学習段階の処理］
学習段階が入力として用いる画像情報は２つある。１つは検出対象（例えば人の肌）を含む自然画像、及びそれに対応する正解領域情報画像である。それぞれの例を図５に示す。図５（ａ）は、学習段階の入力画像、（ｂ）は、学習段階の正解情報画像である。
【００２６】
上記した図では２例のみ示したが、実際には数百ないし数千以上の画像対（入力画像、正解情報画像）を用いる。ここでは、肌領域を検出する検出器を構成するため、正解情報画像は入力画像における肌領域で「１」、それ以外で「０」を取る二値画像である（図５（ｂ）では、見えやすくするために画素値１を持つ領域を白で示す）。ただし、後述する正準判別分析のような複数の対象を検出する検出器を構成する場合などは、二値画像ではなく、それぞれの対象に番号を振った多値画像を正解情報画像として用いることもできる。
【００２７】
特徴選択処理部１では、検出器で利用される特徴（例えば色やエッジ量など）を選択する。つまり、予め色情報（ＲＧＢなどの画素値）、エッジ情報（Ｓｏｂｅｌオペレータの出力など）、傾斜情報（勾配など）などの考えられる特徴を多数用意しておき、その中から肌などの検出対象（抽出対象）を検出するのに適した特徴自体を選択する（ステップ２０１）。
【００２８】
図６は、この特徴選択の仕組みを概念図として示す。図６は、ある特徴Ｆ１〜Ｆ３により張られる特徴空間における２つの分布（群（１）と（２））を分離するタスクを示している。仮に群（１）としてヒトの肌（の画素分布）、群（２）としてそれ以外を取った場合、２つの群の分布の仕方によって、特徴Ｆ１〜Ｆ３の群間分離精度に与える影響は異なる。例えばＦ１〜Ｆ３のうち、２つの特徴しか群間の分離に利用できない場合を考えると、各特徴が群間の分離に対して与える影響を定量的に評価し、順位付けし、上位の特徴を利用するのが望ましい。本発明では、これらの一連の手続きを、正準判別分析を用いて行う。これにより、検出するべき対象が肌以外にも複数ある場合にも、同じ方法で利用する特徴を選択することができる。
【００２９】
実際の特徴選択処理部１では、色情報（ＲＧＢ及びＨＳＶの６次元）、エッジ情報（検出器サイズ３ｘ３，５ｘ５，７ｘ７の３種類を、ＲＧＢ、ＨＳＶそれぞれの平面に対して適用：合計１８次元）、標準偏差（検出器サイズ３ｘ３，５ｘ５，７ｘ７の３種類を、ＲＧＢ、ＨＳＶそれぞれの平面に対して適用：合計１８次元）の、合計４２次元から、ターゲット（ここでは、肌）の検出に適した特徴次元３つを選択する。
【００３０】
これを行うために、特徴選択処理部１は、更に正準判別係数計算処理部１１、特徴選択処理部１２からなる。図７は、特徴選択処理の第１の方法のフローチャートであり、図９は、特徴選択処理の第２の方法のフローチャートである。正準判別係数計算処理部１１では、全ての特徴と、抽出するべき色カテゴリの正解情報を基に、各特徴の正準判別係数を算出する（ステップ３０３）。ここでは簡単のため２カテゴリの場合について説明するが、３カテゴリ以上の場合も同様に計算できる。
【００３１】
正準判別分析は所謂多変量解析の一種であり、判別関数も構成できることから教師付きの学習方法の一種ともみなせる。ここでは判別関数ではなく、判別のための特徴の選択のために、各特徴が判別に与える寄与を導出する目的で利用する。そのため、全ての入力データを標準化（平均０、標準偏差１）に整形してから正準判別分析を行う（ステップ３０２）。これにより正準判別係数がそのまま対応する特徴の判別への寄与とみなすことができるようになる。
【００３２】
次に、特徴選択処理部１２では、予め定められたいくつかの方法と正準判別係数を利用して（正準判別分析結果を参照して）、後段の判別で利用する特徴を決定する。まず、本発明の第１の方法（図７）では、予め定められた数の特徴（ここでは、４２）を、正準判別係数が大きい順に選ぶ（ステップ３０６〜３０９）。上記した通りの４２次元の特徴を選択するために、３０画像対から肌領域を抽出するための寄与率を正準判別分析により算出した結果を図８に示す。図８は、正準判別係数の例を示す（横軸が特徴、縦軸が正準判別係数（寄与））。
【００３３】
次に、特徴選択処理部１２では、上記した例のような正準判別係数が得られ、上位３種類の特徴を利用する場合には、各特徴の正準判別係数を比較し、Ｇ，  Ｖ，Ｒ−ｓｔｄ３の３つの特徴を選択する（図８の丸印）。ここで、例えば正準判別係数の算出に多数のサンプルが利用できる場合には、標準誤差（図８のエラーバー）の大きさも考慮に入れ、適当な評価式を用いて利用特徴を選択することもできる。
【００３４】
例えば、各特徴の寄与をｙ、標準誤差をｄｙとすると、適当なａ，ｂの下で、ｙ’＝ａ＊ｙ＋ｂ＊ｄｙのように線形結合させたｙ’を計算し、このｙ’の順位で上位３種類の特徴を選択することもできる。標準誤差と元データは同じ次元であることから、線形結合が妥当であることが多いが、他の形式でも構わない。ａとｂは実験的に定めることができる。一般的には標準誤差は小さい方が判別特徴としての安定性が高いとされるため、多くの場合上記係数のｂは負の値をとる。
【００３５】
特徴選択処理部１２では、利用する特徴の選択に加え、選択された特徴の間での重要度を重みとして計算することもできる。この重みは前記の正準判別係数を利用特徴数で正規化することで得られる。ここまでの処理で、これ以降の処理段で利用する特徴と、その重みが決定された。ただし、特徴選択及び重み付けの決定方法は他にもあり、それらを以下の例で示す。
【００３６】
本発明の第２の方法（図９）では、寄与の大きさについて予め閾値ＴＨ１を設定しておき、この閾値を越える特徴を利用する（ステップ３１１〜３１４、３０９）。正準判別分析では全ての寄与（係数）の合計は１になるため、元の特徴の数によっては、定めた閾値を越える寄与を持つ特徴が存在しない場合がありうる。この場合には第１の方法を利用することとする。
【００３７】
次に、学習段階の確率密度計算処理部３では、学習段の入力画像の検出対象領域（例えば肌）とそれ以外の画素それぞれについて、上記した特徴選択処理で決定された特徴により張られる特徴空間における分布を計算する。
【００３８】
確率密度分布は、例えば図１０に示すように、選択された特徴（ここでは、Ｆ１〜Ｆ３：図１０はそれぞれの軸値を４分の１にして表示しているためＦ１／４、Ｆ２／４、Ｆ３／４と軸に記載）により張られる空間の各点における確率として表される。図１０では、各点における球が大きいほど確率が高いことを示す。
【００３９】
確率密度分布は、学習段で用いる入力画像対を用いて、検出対象の領域（正解情報画像が１の領域）のみから、Ｆ１〜Ｆ３に相当する特徴量を計算することで、特徴空間での多次元ヒストグラムとして算出される。特徴空間が２次元であれば２次元ヒストグラム、３次元であれば３次元ヒストグラム、という形で、特徴次元と同じ次元のヒストグラムが作成される。
【００４０】
この段階では、特徴Ｆ１からＦ３は適当な値域、例えば０〜２５５を取る。学習に用いる入力画像が多数あれば、上記の多次元ヒストグラムの各ビンに充分な数のサンプルが割り当てられるため、確率密度分布も滑らかなものとなる。しかし、特徴次元数が増えるほど、特徴空間のビンの数（グリッドの数）は爆発的に増加するため、滑らかな確率密度分布が得られるように、ビンのサイズを調整する必要がある。このための処理を学習段階のビンサイズ決定処理で行う。
【００４１】
ビンサイズ決定処理部２は、ビンサイズ変更処理部２１、ビンヒストグラム作成処理部２２、ヒストグラムモメント計算処理部２３からなる。図１１は、ビンサイズ決定処理のフローチャートを示す。利用特徴が決定されても、各特徴の実効的な解像度は利用可能なデータ数に依存するため、この処理により、解像度に相当するビンサイズを適当に設定する必要がある。
【００４２】
まず、ビンヒストグラム作成処理部２２では、前記の特徴選択で選択された特徴により張られる特徴空間を、ビン（区間）に区切り、各ビンに含まれるデータ点数（サンプル数）をカウントし、ヒストグラムを作成する（ステップ４０２）。
【００４３】
本発明の方法では、このヒストグラムを解析し、頻度（度数）に対して閾値処理を施し、予め定められた閾値ＴＨ＿ｆを越える頻度を持つビンの数（Ｃ）をカウントする（ステップ４０５〜４０８）。この数が予め定められた閾値ＴＨ＿ｃを下回るまで、ビンのサイズを拡大することで、最終的なビンのサイズを決定する（ステップ４０９〜４１１）。
【００４４】
この処理で各特徴次元のビンの数が決定された。前述の特徴選択処理部１で決定された特徴、ビンサイズ決定処理部２で決定されたビンサイズを基に、改めて該特徴により張られる特徴空間における、該ビンサイズを利用した多次元ヒストグラムを計算する。この処理はヒストグラム作成処理部３１によりなされる。
【００４５】
次に、各ビンの値をｍ０で割ることで確率密度分布を計算する。これは確率密分布計算処理部３２においてなされる。ここまでの処理で、検出対象のビンサイズ修正済み確率密度分布が得られた。ただし、ビンのサイズを決定するための処理はこれだけではなく、他の方法でもよい、例えば、図１２に示す処理フローチャートでは、ヒストグラムのモメントを基にビンのサイズを決定する。
【００４６】
ヒストグラムモメント計算処理部２３では、前記の多次元ヒストグラムのモメントを計算する。多次元ヒストグラムのモメントを計算する手法はいくつかあるが、ここでは簡単のため、元になる特徴空間の多次元ヒストグラムの各ビンの値を軸にし、特徴次元のビンの数を頻度として作成した１次元ヒストグラムを用いるものとする。図１３（ａ）は、特徴次元の多次元ヒストグラムを示し、（ｂ）はヒストグラムビン値による１次元ヒストグラムの例を示す。これ以外にも各次元について投影を取り、１次元ヒストグラム化した後にモメントを計算するか、主成分解析により１次元化したうえでモメントを計算してもよい。
【００４７】
特徴空間における元の分布が滑らで、且つ、特徴次元ヒストグラのビンのサイズが充分大きい（各ビンが充分な数のサンプルを持っている）ならば、１次元化されたヒストグラムも滑らかに変化すると仮定し、１次元化されたヒストグラムの分布を、モメントを用いて評価する（ステップ４１２〜４１５）。
【００４８】
ここで計算するモメントは０次（データ点数，ｍ０）、１次（平均，ｍ１）、２次（慣性モメント、分散，ｍ２）、３次（歪度，ｍ３）、４次（尖度，ｍ４）とする。これ以上のモメントを計算し判別式で利用してもよい。
【００４９】
各ビンに落ちるデータ点数の平均値μは、ｍ０／ｎとなるが、多くのビンは実際のデータ点数が０となることがあり、平均値が低くシフトしてしまう。そのためデータ点数が１以上のビンの数をｎ’とし、有効平均μ’＝ｍ０／ｎ’を利用する。最も簡単なビンサイズ決定方法は、この有効平均μ’が予め定めた閾値以上になるまでビンのサイズを拡大する方法である。この閾値は実験的に定めることができるが、ユーザに決定させてもよい。
【００５０】
１次以上のモメントを利用する場合、例えば各モメントの線形結合で以下のような判別式を構成することができる。
Ｄ＝ａ＊ｍ０＋ｂ＊ｍ１＋ｃ＊ｍ２＋ｄ＊ｍ３＋ｅ＊ｍ４＋ｆ
ここでａ〜ｆは各モメントの係数及び定数項である。前記の方法と同様にＤが予め定めた閾値ＴＨｄを超えるまでビンのサイズを拡大する（ステップ４１６）。上記係数は実験的に決定する。
【００５１】
実際のビンサイズの変更はビンサイズ変更処理部２１により行い、ヒストグラム作成処理、ヒストグラムモメント計算処理を反復的に行う（ステップ４１２〜４１７）。
[認識段階の処理]
認識段階では、学習段階で得られた確率密度分布を用いて実際の画像空間における認識を行う。認識の結果は、入力画像の各位置における、検出対象の確率として与えられる（図１４）。図１４（ａ）は、認識段階に対する入力画像、図１４（ｂ）は、検出結果（認識段階の出力）を示し、白いほど確率が高く、黒は確率０を表す。確率は０〜１の間の連続値となるため、出力画像も白黒の二値画像ではなく、グレーレベルを含む多値画像として出力することが可能となる。認識段階の処理は、確率密度計算処理部３及び後処理部４で行われる。後処理部４は、更に孤立点除去処理部４１、境界部処理部４２、画像分割部４３からなる。
【００５２】
確率密度計算処理部３では、認識段階への新たな入力画像の各画素について、学習段階で用いたのと同じ特徴量を計算し、学習処理で得られた確率密度分布を用いて、それぞれの画素の確率を算出する。この認識段階の処理の概要を図１５に示す。
【００５３】
例えば、図１０の例の場合、認識段階への入力画像のある画素について、その周囲の画像も用いて、選択された特徴であるＧ，Ｖ，Ｒ−ｓｔｄ３を計算する（これらがそれぞれＦ１，Ｆ２，Ｆ３に相当する）。仮に該画素における（Ｇ，Ｖ，  Ｒ−ｓｔｄ３）の値が（１０，１０，１０）であった場合、Ｆ１からＦ３により張られる特徴空間の位置（１０，１０，１０）における確率を、該確率密度分布から計算することで、該画素の位置における認識段階の出力が計算される（図１５の出力（１））。各画像における確率をグレーレベルの画像として表現した出力（図１５の出力（１））について、孤立点除去を施したものを、認識段階の最終的な出力として用いる（図１５の出力（２））。
【００５４】
特徴空間の確率密度分布を用いて画像空間における認識を行う場合、画像空間における連続性が考慮されないため、画像空間での島（サイズの小さい孤立した正領域）や、穴（正認識された領域内部に、穴のようにある負領域）が生じやすい。例えば人の肌を抽出する用途を考えた場合、写真画像中に一定以下のサイズの肌領域がまばらに分布することは殆どの場合無いため、このような島（孤立点）はノイズとみなして除去する方が人間の認識に近い結果になることが多い。同様に穴に関してもノイズとみなせる場合が多い。例えば上で作成した整形後の確率密度分布を用いて人の肌領域を抽出した場合でも、図１４のようになり、島や穴が発生する。
【００５５】
本発明では、このような判定を整形するため、画像空間における孤立点除去を行う。図１６は、後処理のフローチャートを示す。孤立点除去にはいくつかの方法があるが、簡単な方法としては、隣接画素の連結カウントを行い、一定以下の連結数の領域に属する画素の確率を０にする方法がある。本発明の用途では、抽出結果は確率的なものであり、二値ではなく０から１の間の実数値を取る。０以外の値を持つ画素を全て同様に扱うことで連結数による孤立点除去が可能である。また各画素の持つ実数値を利用し、連結数に重み付けを行うことで、より精度の高い孤立点除去ができる。また連結の形状を考慮して更に重み付けを行うこともできる。
【００５６】
連結数をＣ、同連結のアスペクト比をＡ、同連結に含まれる画素ｉの確率をＰｉとすると、例えば各連結の評価値Ｗを数１のように定義し、計算する（ステップ５０３〜５０６）。
【００５７】
【数１】
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ここでａ〜ｃは実験により求める係数である。
【００５８】
アスペクト比は縦横いずれの場合でも１に近いほどペナルティが小さくなるようにする。各画素値が確率である場合、多くの画素が極めて小さい確率（０以外の値）を取ってしまうことで、連結成分が大きくなりすぎる場合がある。このような場合には、予め全ての画素を閾値処理し（ステップ５０２）、閾値以上の確率を持つ画素のみを連結成分検出の対象とし、それ以外は確率を０とすることで有効な結果が得られる場合がある。
【００５９】
このように孤立点除去を行うと、図１７のように島状のノイズを低減することができる。図１７は、孤立点除去の結果を示す。同じように穴に関しても評価値を設定し、ノイズ除去を施すことができる。
【００６０】
以上説明したように、本発明では、特徴空間の選択と各次元の解像度を適宜設定することにより、特定画素の判別性能を向上させることができる。
【符号の説明】
【００６１】
１  特徴選択処理部
２  ビンサイズ決定処理部
３  確率密度計算処理部
４  後処理部
【先行技術文献】
【特許文献】
【００６２】
【特許文献１】特許第４４９００７６号公報
【特許文献２】特許第４６９９２９８号公報
【特許文献３】特開２０１０−１５４４９４号公報
【非特許文献】
【００６３】
【非特許文献１】ｈｔｔｐ：／／ｉｍａｇｉｎｇｓｏｌｕｔｉｏｎ．ｂｌｏｇ１０７．ｆｃ２．ｃｏｍ／ｂｌｏｇ−ｅｎｔｒｙ−１１３．ｈｔｍｌ
【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７】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１６】
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【図５】
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【図６】
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【図８】
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【図１０】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１７】
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