(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定のエリアを撮影して取得した現画像と、予め当該エリアを撮影して取得した背景画像とから背景差分画像を取得する工程と、
前記背景差分画像内における差分値が所定の値を超える画素数の割合が所定の値を超えるとき、前記背景画像の各輝度に対する輝度差分値の統計情報を算出する工程と、
当該統計情報を基に現画像の各輝度値と輝度補正値との関係を示す仮の補正テーブルを作成する工程と、
当該仮の補正テーブルにおいて、輝度値の変化量に対する輝度補正値の変化量が所定値を超える輝度補正値を当該所定値以下の輝度補正値に書き換えることで、補正テーブルを作成する工程と、
当該補正テーブルを用いて、前記現画像の輝度値を補正する工程とを有し、
前記補正テーブルを作成する工程は、前記仮の補正テーブルの各輝度値と輝度補正値との関係を近似する一つ又は複数の近似関数を選択するとともに、当該近似関数に乗算する係数を設定する工程と、前記仮の補正テーブルの各輝度値に対する輝度補正値を前記近似関数に代入して、前記係数を未知数とする方程式を解くことで、前記係数を取得する工程とを有する画像処理方法。
【請求項２】
請求項１に記載された画像処理方法において、
前記統計情報は平均値又は中央値である画像処理方法。
【請求項３】
所定のエリアを撮影して取得した現画像と、予め当該エリアを撮影して取得した背景画像とから背景差分画像を作成する差分画像作成部と、
前記背景差分画像内における差分値が所定の値を超える画素数の割合が所定の値を超えるとき、前記背景画像の各輝度に対する輝度差分値の統計情報を算出する輝度差分統計情報算出部と、
当該統計情報を基に現画像の各輝度値と輝度補正値との関係を示す仮の補正テーブルを作成する仮補正テーブル作成部と、
当該仮の補正テーブルにおいて、輝度値の変化量に対する輝度補正値の変化量が所定値を超える輝度補正値を当該所定値以下の輝度補正値に書き換えることで、補正テーブルを作成する補正テーブル作成部と、
当該補正テーブルを用いて、前記現画像の輝度値を補正する画像補正部とを有し、
前記補正テーブル作成部は、前記仮の補正テーブルの各輝度値と輝度補正値との関係を近似する一つ又は複数の近似関数を選択するとともに、当該近似関数に乗算する係数を設定する手段と、前記仮の補正テーブルの各輝度値に対する輝度補正値を前記近似関数に代入して、前記係数を未知数とする方程式を解くことで、前記係数を取得する手段とを有する画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、オートアイリスを有するカメラで取得した画像の輝度補正を行う画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視領域をカメラで撮影して取得した画像を処理して監視領域内の異物検出を行う際、一般に、検出対象物体と背景画像を含む入力画像から、背景画像を引くことにより検出対象物体の像を得る背景差分法や、現在入力されている画像フレームと前回入力された画像フレームとの差分を計算し、差分値の大きい領域を移動物体として検出するフレーム間差分法が用いられている。
【０００３】
他方、現在の監視カメラは、被写体の明るさに応じてレンズの絞りや電子シャッタを制御することで入射光量を自動的に調整するオートアイリスを有している。オートアイリスが働くことで、例えば被写体が暗過ぎる場合、図７に示すように、入力明るさに対する出力輝度値の特性曲線が点線で示すオートアイリス動作前の特性曲線から実線で示すオートアイリス動作後の特性曲線に変化する。これにより、同じ入力明るさに対する出力輝度値が高くなるため、監視カメラの画像を明るくすることができる。このオートアイリスにより、特性曲線が左右に移動（図の場合は左方に移動）し、画像全体の平均輝度が変化する。
【０００４】
ここで問題となるのは、二つの画像間で背景差分やフレーム間差分を行う際に、比較する２画像間において撮影するカメラでオートアイリスが働いた場合には、異物検出が困難になることである。即ち、オートアイリスにより明るさが変化することで、異物が存在しない領域（背景）であっても差分が生じるため、背景を誤って異物として検出しまうことがある。
【０００５】
そこで、本願の出願人は、オートアイリスが異物検出に与える影響を補正する機能を備えた画像処理方法及び画像処理装置を提案した（特許文献１参照）。この画像処理方法及び画像処理装置によれば、まず現画像と背景画像とで通常の背景差分を行い、オートアイリスによる影響を判断する。より詳しくは、背景画像と現画像との同一画像座標における差分画像を取得し、その差分画像と背景画像とから、背景画像の輝度毎に差分画像の輝度の平均値を算出し、差分画像における輝度値が所定の値を超える画素数の割合が所定の値を超えるとき、オートアイリスが働いたと判断する。そして、オートアイリスによる輝度変化量から作成した輝度補正値、即ち前述した差分画像の輝度の平均値を基に現画像を輝度毎に補正することで輝度補正済み現画像を作成する。次に輝度補正済み現画像と背景画像とで背景差分を行い、この背景差分画像を用いて異物検出を行う。
【０００６】
図８Ａ〜Ｃは、特許文献１に記載された画像処理方法及び画像処理装置において、輝度補正済み現画像を作成するための補正テーブルの内容を示す図である。これらの図において、横軸は補正対象画像（現画像）の輝度値であり、縦軸は輝度補正値である。この輝度補正値は輝度を下げる量を示す。
【０００７】
図８Ａに示すように、被写体が暗いためオートアイリスにより現画像の輝度が上がった場合は、輝度補正値により現画像の輝度値を下げる。逆に、被写体が明るいためオートアイリスにより現画像の輝度が下がった場合は、輝度補正値により現画像の輝度値を上げる。図８Ｂに、複数の異なるオートアイリス幅（オートアイリスによる輝度変化量）に対応する補正テーブルを示す。
【０００８】
特許文献１に記載された画像処理方法及び画像処理装置によれば、このような補正テーブルにより、現画像の輝度値を補正した輝度補正済み現画像と背景画像とから背景差分画像を作成し、この背景差分画像を用いて異物検出を行うことで、オートアイリスが働いたときでも安定した異物検出が可能である。
【０００９】
しかしながら、この画像処理方法及び画像処理装置では、背景画像の輝度値毎にオートアイリスによる輝度補正値を算出しているため、特定の輝度値の背景領域に同領域面積の大半を占めるような大きさであり、かつ前記特定の輝度値との輝度差が所定値を超える異物が進入した場合、図８Ｃに示すように、その輝度値における輝度補正値は誤った値が算出される。各輝度値に対する輝度補正値はカメラの入出力特性により一定ではない（共通ではない）ため、全輝度値にわたって輝度補正値の平均値を用いるなどの単純な手法ではカバーすることができない。
【００１０】
このようにオートアイリスによる輝度補正値が誤った値になると、異物が侵入したにもかかわらず、オートアイリスによる影響であると勘違いしてしまい、異物を検出できなくなるおそれがある。また、同じ輝度の背景の中で異物が無い部分が異物であると判断される可能性がある。
【先行技術文献】
【特許文献】
【００１１】
【特許文献１】特開２００９−２４６６８１号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【００１２】
本発明は、このような問題を解決するためになされたものであり、その目的は、オートアイリスによる背景画像からの現画像の輝度変化量を基に作成した輝度補正値に基づいて現画像を輝度毎に補正するときに、背景領域に侵入した異物に起因する適正でない輝度補正値を除去することである。
【課題を解決するための手段】
【００１３】
本発明の画像処理方法は、所定のエリアを撮影して取得した現画像と、予め当該エリアを撮影して取得した背景画像とから背景差分画像を取得する工程と、前記背景差分画像内における差分値が所定の値を超える画素数の割合が所定の値を超えるとき、前記背景画像の各輝度に対する輝度差分値の統計情報を算出する工程と、当該統計情報を基に現画像の各輝度値と輝度補正値との関係を示す仮の補正テーブルを作成する工程と、当該仮の補正テーブルにおいて、輝度値の変化量に対する輝度補正値の変化量が所定値を超える輝度補正値を当該所定値以下の輝度補正値に書き換えることで、補正テーブルを作成する工程と、当該補正テーブルを用いて、前記現画像の輝度値を補正する工程とを有し、前記補正テーブルを作成する工程は、前記仮の補正テーブルの各輝度値と輝度補正値との関係を近似する一つ又は複数の近似関数を選択するとともに、当該近似関数に乗算する係数を設定する工程と、前記仮の補正テーブルの各輝度値に対する輝度補正値を前記近似関数に代入して、前記係数を未知数とする方程式を解くことで、前記係数を取得する工程とを有する画像処理方法である。
本発明の画像処理装置は、所定のエリアを撮影して取得した現画像と、予め当該エリアを撮影して取得した背景画像とから背景差分画像を作成する差分画像作成部と、前記背景差分画像内における差分値が所定の値を超える画素数の割合が所定の値を超えるとき、前記背景画像の各輝度に対する輝度差分値の統計情報を算出する輝度差分統計情報算出部と、当該統計情報を基に現画像の各輝度値と輝度補正値との関係を示す仮の補正テーブルを作成する仮補正テーブル作成部と、当該仮の補正テーブルにおいて、輝度値の変化量に対する輝度補正値の変化量が所定値を超える輝度補正値を当該所定値以下の輝度補正値に書き換えることで、補正テーブルを作成する補正テーブル作成部と、当該補正テーブルを用いて、前記現画像の輝度値を補正する画像補正部とを有し、前記補正テーブル作成部は、前記仮の補正テーブルの各輝度値と輝度補正値との関係を近似する一つ又は複数の近似関数を選択するとともに、当該近似関数に乗算する係数を設定する手段と、前記仮の補正テーブルの各輝度値に対する輝度補正値を前記近似関数に代入して、前記係数を未知数とする方程式を解くことで、前記係数を取得する手段とを有する画像処理装置である。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、オートアイリスによる背景画像からの現画像の輝度変化量を基に作成した輝度補正値に基づいて現画像を輝度毎に補正するときに、背景領域に侵入した異物に起因する適正でない輝度補正値を除去することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の実施形態の画像処理装置のブロック図である。
【図２】本発明の実施形態の画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】本発明の実施形態の画像処理装置により算出される背景画像のある一つの輝度に対する現画像との差分値の度数の一例、仮の補正テーブルの一例、及び補正テーブルの一例を示す図である。
【図４】オートアイリスと輝度補正量との関係を示す図である。
【図５】近似関数に実際の離散的なデータを入力し、連立方程式の解を求めることで作成した補正関数の一例を示す図である。
【図６】１４個の基底を用いた場合の入力データと補正関数の一例を示す図である。
【図７】オートアイリスを説明するための図である。
【図８】オートアイリスが異物検出に与える影響を補正する機能を備えた従来の画像処理装置及び画像処理方法における補正テーブルを示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、本発明の実施形態について図面を用いて説明する。
〈画像処理装置のブロック図〉
図１は、本発明の実施形態の画像処理装置のブロック図である。
【００１７】
この画像処理装置１０は、装置全体を制御するためのＣＰＵ（Central Processing Unit）１００と、ＣＰＵ１００に接続され、例えば本画像処理を実行するためのプログラムなどを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）１０２と、ＣＰＵ１００の処理に必要なデータやプログラムなどを一時的に記憶するワークエリアとなるＲＡＭ（Random Access Memory）１０４と、異物検知のための監視領域の背景画像や現画像を撮影する、例えばオートアイリス付きのＣＣＤ（Charge Coupled Device）カメラ等の外部機器や、図示しないＡ／Ｄ変換器などの外部機器と接続するための外部機器インターフェース１０６と、撮影された背景画像を格納する背景画像記憶部１０８ａと現画像を格納する現画像記憶部１０８ｂとを備えた記憶部１０８と、オートアイリスに起因する背景画像と現画像との二画像の輝度差の影響の有無を判断するオートアイリス影響判断部１１０と、上記二画像の輝度差分の平均値を算出する輝度差分平均値算出部１１２と、算出された輝度差分の平均値から後述する仮の補正テーブルを作成する仮補正テーブル作成部１１４と、作成した仮の補正テーブルの近似関数の係数について最小二乗法などによるフィッティングを行うフィッティング部１１６と、フィッティングの結果を用いて補正テーブルを作成する補正テーブル作成部１１８と、表示部１２０と、補正テーブルに基づいて現画像を補正する画像補正部１２２と、上記二画像の差分画像を作成する差分画像作成部１３０とを備えている。
【００１８】
ここで、オートアイリス影響判断部１１０、輝度差分平均値算出部１１２、仮補正テーブル作成部１１４、フィッティング部１１６、補正テーブル作成部１１８と、画像補正部１２２、及び差分画像作成部１３０は、ＲＯＭに記憶されているプログラムやデータをＣＰＵがＲＡＭをワークエリアとして実行することにより実現される機能に対応する機能ブロックである。
【００１９】
〈画像処理装置の動作〉
図２は、本実施形態の画像処理装置１０の動作を示すフローチャートである。このフローチャートはＲＡＭ１０４に格納したプログラムを起動してＣＰＵ１００の制御の下で実行される。
【００２０】
まず、ＣＣＤカメラで取得した画像を外部機器インターフェース１０６経由で入力し、現画像記憶部１０８ｂに記憶する（ステップＳ１）。次いで、差分画像作成部１３０により、現画像記憶部１０８ｂに記憶されている現画像と予め入力されて背景画像記憶部１０８ａに記憶されている背景画像との差分画像である背景差分画像を作成する（ステップＳ２）。
【００２１】
次に、オートアイリス影響判断部１１０は、背景差分画像と背景画像とを用いて、オートアイリスの影響があるか否かの判断を行う（ステップＳ３）。この判断は例えば以下の手順で行う。まず、背景画像と現画像との輝度の差分値がある閾値を超える画素の数を調べる。次に、その画素数の全画素数に対する割合（％）を調べ、その割合がある閾値を超えている場合はオートアイリスの影響があると判断する。
【００２２】
オートアイリスの影響があると判断した場合は（ステップＳ３：Yes）、仮補正テーブル作成部１１４が仮の補正テーブルを作成する（ステップＳ４）。
【００２３】
仮の補正テーブルは以下の手順により作成される。
まず、輝度差分平均値算出部１１２は、背景画像記憶部１０８ａに記憶された背景画像の各輝度の画素数を算出して例えばＲＡＭ１０４に設けた記憶領域に格納する。図３Ａは、背景画像のある一つの輝度に対する現画像との差分値の度数の一例を示す図である。
【００２４】
続いて、背景画像の各輝度の現画像との差分値の合計を取得して上記記憶領域に格納し、さらに、背景画像の各輝度の画素数と各輝度の現画像との差分値の合計を用いて背景画像の各輝度の現画像との輝度差分の平均値を算出する。
【００２５】
次に仮補正テーブル作成部１１４は、輝度差分平均値算出部１１２により算出された各輝度と輝度差分の平均値との対応関係を示す情報を作成し、仮補正テーブルとして例えば記憶部１０８に格納する。図３Ｂは仮補正テーブルの一例を示す図である。
【００２６】
図示のように、横軸の輝度値と縦軸の輝度補正値との関係を示す輝度補正特性は、全体的には輝度値の変化に対する輝度補正値の変化が連続的である。即ち、輝度値を１段階（１／２５５）変化させたときの輝度補正値の変化量（輝度補正値の差分値）は単調に増加又は減少する。しかし、特定の輝度値の背景領域に同領域面積の大半を占めるような大きさであり、かつ前記特定の輝度値との輝度差が所定値を超える異物が侵入した場合、その輝度値における輝度補正値は誤った値が算出され、輝度補正値が急激に変化する。換言すれば、輝度補正値の差分値が大きくなる。
【００２７】
そこで、本実施形態の画像処理装置１０では、フィッティング部１１６がフィッティングを行うことで（ステップＳ５）、差分値が所定値を超える輝度補正値を除去し、そのフィッティングの結果に基づいて、補正テーブル作成部１１８が補正テーブルを作成する（ステップＳ６）。
【００２８】
まずフィッティング部１１６が実行するフィッティングについて説明する。フィッティング部１１６は、ＣＣＤカメラの入出力特性から推測した一つの近似関数ｆをＲＯＭ１０２から読み出すとともに、近似関数ｆに乗算する係数ａを設定する。
【００２９】
図４を用いて具体的に説明する。一般的な入出力特性下でオートアイリスが行われ、オートアイリス前の曲線２０１がオートアイリスにより曲線２０２に移動した場合、背景画素の輝度値毎の補正量は曲線２０３のようになる。なお、実際には輝度値は離散的であるため、入出力特性及び補正量は曲線２０１〜２０３をサンプルした値であり、オートアイリスによる輝度変化量、及び補正量は図に矢印で示すものとなる。このオートアイリスは画像が明るくなった場合のものであるが、画像が暗くなった場合も同様に操作する。
【００３０】
図４の曲線２０３、即ち補正量の矢印の先端の包絡線が必要となる近似関数ｆである。ただし、前述したとおり、近似関数ｆは輝度毎の離散的なもので十分なので、数式ではなくテーブルとして持つ。下記の表１は、近似関数ｆの輝度値と補正値（図４の曲線２０３の補正量）の一例である。
【００３１】
【表１】
0005849590.tif 000002
【００３２】
次に、オートアイリスによる影響に対する補正値がこの近似関数ｆの実数倍であると仮定し（オートアイリス幅が比較的小さい場合は仮定可）、その実数をａとし、補正関数Ｙ＝ａ×ｙ＝ａ×ｆ（ｘ）に対して、仮の補正テーブルにおける輝度値をｘ、輝度補正値をｙとして代入する。次に係数ａを未知数として連立方程式を立て、最小二乗法を用いて連立方程式を解くことでａを求める。
【００３３】
即ち、表１における輝度値０、１、・・・２５５に対する補正値−２、−４、・・・０が、下記の表２に示すように、それぞれｆ（０）、ｆ（１）、・・・ｆ（２５５）となるから、下記の式［１］に示すように、最大２５６個の連立方程式が成り立つ。
【００３４】
【表２】
0005849590.tif 000003
【００３５】
【数１】
0005849590.tif 000004
【００３６】
下記の式［２］〜［６］に示すように、式［１］を行列表記に変えて未知数ａを求めることで、最小二乗法により補正関数Ｙ＝ａ×ｆ（ｘ）を求めることができる。
【００３７】
【数２】
0005849590.tif 000005
【００３８】
【数３】
0005849590.tif 000006
【００３９】
【数４】
0005849590.tif 000007
【００４０】
【数５】
0005849590.tif 000008
【００４１】
【数６】
0005849590.tif 000009
【００４２】
なお、式［６］を用いる代わりに普通に最小二乗法を用いてａを求めることもできるので、説明する。ある点ｘにおける残差をｄｘとすると、
ｄｙ＝ｙｘ−ａ・ｆ（ｘ）
である。
【００４３】
残差の二乗和を計算し、それが最小となるａを求める。残差の二乗和をＤとすると、
Ｄ＝Σｄｘ２＝｛ｙ０−ａ・ｆ（０）｝２＋｛ｙ１−ａ・ｆ（１）｝２＋・・・
である。
【００４４】
残差の二乗和をａで微分し、微分値が０となるａを求める。
（ｄＤ／ｄａ）＝２｛ｙ０−ａ・ｆ（０）｝・｛−ｆ（０）｝＋２｛ｙ０−ａ・ｆ（１）｝・｛−ｆ（１）｝＋・・・＝２｛Σｙｘｆ（ｘ）｝−ａΣｆ（ｘ）２｝
であるから、
（ｄＤ／ｄａ）＝０
となるａは、
ａ＝｛Σｙｘｆ（ｘ）｝／｛Σｆ（ｘ）２｝
となる。
【００４５】
補正テーブル作成部１１８は、補正関数Ｙ＝ａ×ｆ（ｘ）を用いて補正テーブルを作成する。これにより、図３Ｃに点線で示すように、輝度の変化に対する輝度補正値の変化量が所定値を超える輝度補正値が所定値以下の変化に書き換えられるとともに、全体的に滑らかな特性曲線からなる補正テーブルを作成することができる。
【００４６】
なお、近似関数ｆ（ｘ）の形状はオートアイリスの幅によって異なるため、近似関数ｆ（ｘ）が１種類では、補正関数Ｙの形状が仮の補正テーブルに正確にフィットしないことが考えられる。そこで、オートアイリス幅に広く対応するために、近似関数ｆ（ｘ）を複数用意しておき、近似関数毎に未知数ａの最適解を求め、各ｘにおける誤差の合計値が最小の近似関数を適用することが好適である。
【００４７】
次に画像補正部１２２は、補正テーブル作成部１１８により作成された補正テーブルを用いて、現画像（入力画像）の各輝度の輝度値を補正し（ステップＳ７）、差分画像作成部１３０は、輝度値の補正された現画像と背景画像とから、背景差分画像を作成する（ステップＳ８）。
【００４８】
背景差分画像を作成したら、それを用いて後段処理（異物検出）を行う（ステップＳ９）。また、ステップＳ３で、オートアイリスの影響がないと判断すれば（ステップＳ３：No）、そのまま後段処理（異物検出）を行う。そして、図示しない操作部から後段処理の終了指示が入力されるまで（ステップＳ１０：Yes）、ステップＳ１から繰り返す。
【００４９】
〈近似関数について〉
近似関数の決定方法について補足する。近似関数の決定方法には、「一般的な入出力特性としての近似」、「複雑な入出力特性への対応」、「治具を用いた入出力特性の学習」等がある。以下、順に説明する。
【００５０】
《一般的な入出力特性としての近似》
一般的な入出力特性としてはダイナミックレンジ中央付近のコントラストを強くするようなものがあるので、これに三角関数などを基底とした合成関数を当てはめる。オートアイリスによる輝度値のシフト分をパラメータとしてふりつつ合成関数に使用した各関数の係数を最小二乗法で求め、誤差が最も小さいものを採用する。合成関数の係数（入出力特性）は変わらないと考えられるため、係数については時間軸での平均を用いれば安定化できる。
【００５１】
基底関数ｇ（ｘ）の一例を下記の式［７］に示す。
【００５２】
【数７】
0005849590.tif 000010
【００５３】
オートアイリスによるシフト量をｓとすれば、ｇ’（ｘ）は下記の式［８］となる。ただし、式［８］においてｓ＞０とする。
【００５４】
【数８】
0005849590.tif 000011
【００５５】
合成関数ｆ（ｘ）は下記の式［９］となる。
【００５６】
【数９】
0005849590.tif 000012
【００５７】
以後は式［１］〜［６］を用いた場合と同様にフィッティングを行い、ａとｓを求めればよい。
【００５８】
また、求めた合成関数である近似関数ｆ（ｘ）自体はカメラの入出力特性を表すものであるから、一度求めた値をずっと利用してもよい。そうすれば毎フレーム計算するのはシフト値のみとなり、演算負荷は小さくて済む。
【００５９】
図５は、近似関数ｆ（ｘ）に実際の離散的なデータｙを入力し、連立方程式の解を求めることで作成した補正関数（補正テーブル）Ｙの一例を示す図である。この図において、横軸は表１における輝度値ｘである。ここでは、１３個のｘに対する１３個のｙにより、１３個の連立方程式を立てａを求めた。ａの計算値は略８．０である。
【００６０】
《複雑な入出力特性への対応》
「一般的な入出力特性としての近似」と同じ要領で合成関数を複雑化することができる。基底関数は周期関数である必要がないので、例えば低輝度部分についてコントラストが急峻になるような関数を作成して重ね合わせればよい。
【００６１】
ｂ１=(0,0,1,1,1,2,2,3,2,2,1,1,1,0,0,0,0,0,・・・)ｔ
ｂ２=(0,0,0,0,0,1,1,1,2,2,3,2,2,1,1,1,0,0,・・・)ｔ
ｂ３=(0,0,0,0,0,0,0,0,1,1,1,2,2,3,2,2,1,1,・・・)ｔ
・・・
例えば上記ｂ１〜ｂ３のような２５６個の成分を有する基底を定義し、下記の式［１０］、［１１］を立てる。
【００６２】
【数１０】
0005849590.tif 000013
【００６３】
【数１１】
0005849590.tif 000014
【００６４】
以後は最小二乗法を用いて、係数列ａ１〜ａｎを求めればよい。
【００６５】
図６は、１４個の基底を用いた場合の入力データｙと補正関数Ｙの一例を示す図である。便宜上、ｘが０から５２までのデータを図示した。式［１０］においてｎ＝１４とした場合の係数列ａ１〜ａ１４の値を求めている。
【００６６】
《治具を用いた入出力特性の学習》
カメラによっては複雑な入出力特性を有するものもある。そこで、例えば黒から白まで各色が均等に写るようなグラデーションでボードを作成する。ボードの中央部分はオートアイリスを発生させるために色（明るさ）を可変にする。このボードを撮影して取得した画像を用いて予め補正テーブルを作成し、記憶しておく。
【００６７】
実動作時は学習した各テーブルに係数をかけてＳＡＤ（絶対値差分和）やＳＳＤ（差分二乗和）などの手法で評価して最も近い値を採用してもよいし、輝度のシフト値が整数であれば複数の評価結果から実数解を推測してもよい。
【００６８】
例えば補正テーブルをｋ１（ｘ），ｋ２（ｘ），…ｋｎ（ｘ）、対応する評価関数をｈ（１），ｈ（２），…ｈ（ｎ）、仮の補正テーブルをｆ（ｘ）、正方対角行列からなる重み行列の成分をＷ（１）、Ｗ（２）、…とし、下記の式［１２］によりＳＳＤを算出する。
【００６９】
【数１２】
0005849590.tif 000015
【００７０】
なお、カメラの入出力特性が判っている場合は、シフトパラメータをふるだけで仮補正テーブルとフィッティングすることができる。後は「一般的な入出力特性としての近似」と同様である。また、カメラのコントローラにアクセスできる場合も同様であり、あらかじめ露出を変動させた場合の補正テーブルを作成してしまえばよい。
【００７１】
以上詳細に説明したように、本発明の実施形態の画像処理装置によれば、オートアイリスによる輝度変化量を基に作成した輝度補正テーブルに基づいて現画像を輝度毎に補正することで輝度補正済み画像を作成するときに、特定の輝度値の背景領域に侵入した異物に起因する適正でない輝度補正値を除去することができる。また、図３Ｂに示す仮の補正テーブルから図３Ｃに示す補正テーブルを作成するとき、図３Ｂにおいて突出している値を周辺の値を基に補間するのではなく、近似関数と最小二乗法により包括的に補正するので、突出具合が一定の幅を持つような場合でも対応することができる。
【００７２】
なお、以上の実施形態では、背景画像の各輝度に対して、現画像との差分値の統計情報として平均値を算出し、それを基に仮の補正テーブルを作成しているが、背景画像の各輝度に対して、現画像との差分値の中央値を基に仮の補正テーブルを作成することもできる。
【符号の説明】
【００７３】
１１０…オートアイリス影響判断部、１１２…輝度差分平均値算出部、１１４…仮補正テーブル作成部、１１６…フィッティング部、１１８…補正テーブル作成部、１３０…差分画像作成部。
【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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