(57)【要約】  【課題】  複数の物体が画像中に存在する場合に個々の物体を精度良く、しかも容易に検出することができる画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム並びに記録媒体を提供する。  【解決手段】  処理対象画像を入力する画像入力部１と、処理対象画像から物体の占有する物体領域と物体の輪郭を抽出する前処理部２と、処理対象画像内の検出すべき対象をテンプレートとして予め記憶しておくテンプレート記億部３と、物体の輪郭に対してテンプレートを用いて投票を行い、投票結果において物体領域と一致する投票結果以外をマスク処理する投票部４と、マスク処理した投票結果に基づいて処理対象画像に含まれる物体を検出する解析部５とを備える。【選択図】  図１
2006185271.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出すべき特定の物体が含まれる処理対象画像を入力する画像入力部と、
前記処理対象画像から前記物体が占有する物体領域と前記物体の輪郭とを抽出する前処理部と、
前記処理対象画像内の検出すべき対象をテンプレートとして予め記憶しておくテンプレート記億部と、
前記物体の輪郭に対して前記テンプレートを用いて投票を行い、前記投票結果において前記物体領域と一致する投票結果以外をマスク処理する投票部と、
前記マスク処理した前記投票結果に基づいて前記処理対象画像に含まれる前記物体を検出する解析部と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記前処理部は、前記物体領域を抽出して前記処理対象画像の範囲を特定する手段を有するとともに、
前記投票部は、範囲を特定した前記処理対象画像をマスク処理する手段を有する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
検出すべき特定の物体が含まれる処理対象画像を入力する画像入力ステップと、
前記処理対象画像から前記物体が占有する物体領域と物体の輪郭とを抽出する前処理ステップと、
前記処理対象画像内の検出すべき検出対象として記憶するテンプレートを用いて、前記物体の輪郭に対して投票を行い、前記投票結果において前記物体領域と一致する投票結果以外をマスク処理する投票ステップと、
マスク処理した前記投票結果に基づいて前記処理対象画像に含まれる前記物体を検出する解析ステップと
を備える画像処理方法。
【請求項４】
前記前処理ステップは、前記物体領域を抽出して前記処理対象画像の範囲を特定し、
前記投票ステップは、範囲を特定した前記処理対象画像をマスク処理する
請求項３に記載の画像処理方法。
【請求項５】
請求項３又は４に記載の画像処理方法における各ステップをコンピュータに実行させるプログラム。
【請求項６】
請求項３又は４に記載の画像処理方法における各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録した記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像中から特定の物体を検出する画像処理装置に係り、特に、検出すべき複数の物体が画像中に存在する場合に個々の物体を精度良く検出することできる画像処理装置、画像処理方法、及びその方法をコンピュータに実行させるプログラム並びにそのプログラムを記録した記録媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の画像処理装置としては、例えば移動体の検出を行うことができる移動体検出装置を設けたものなどが知られている（例えば、特許文献１参照）。
この移動体検出装置は、図１６に示すように、画像入力部１０１からの入力画像と背景画像データベース部１０２からの背景画像との輝度値に基づいて輝度値変化領域を抽出する変化領域抽出部１０３と、ハフ変換に基づいて輝度変化領域の画素毎にその画素に対応したパラメータ空間へ投票パターンの各点の重みを投票する投票部１０４と、前記パラメータ空間において投票度数の極大点を移動体候補点として検出する極大点検出部１０５と、各移動体候補点の周辺の輝度変化領域と各移動体モデルとの一致度を算出して移動体の有無を判断するモデルマッチング部１０６と、発見した各移動体を経時的に追跡する追跡部１０７などで構成することで、移動体の検出を行うものである。
【特許文献１】特開２００１−１１８１８２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
しかしながら、従来の画像処理装置では、検出すべき複数の物体が画像中に存在すると、個々の物体を検出する精度が低下する場合があった。
例えば、図１７（Ａ）のパラメータ空間画像２０１において点線で示す輪郭２０２から、図１６に示す画像処理装置に格納された投票パターンデータベース１０８に登録されたテンプレート２０３を従来の画像処理装置で検出する方法について説明する。
ここで、投票部１０４は、画像２０１をスキャンし、輪郭２０２の画素が存在する座標を基準点としてハフ変換により投票処理を行う。例えば、座標２０４を基準点としたときのハフ変換による投票処理は、投票結果２０５のように行われる。そして、パラメータ空間上に投票された投票結果をパラメータ画像２０１に投影した様子を、このパラメータ画像２０１内に実線で示す。
次に、画像処理装置の極大点検出部１０５は、パラメータ空間上での極大点(最も投票されている座標)を検出する。この時点で、テンプレート２０３により本来期待する物体（ここでは、移動体（人）の頭部とする）の座標は座標２０６であり、検出する物体領域は、図１７（Ｂ）の実空間画像２１１において領域２１２であるのに対して、実空間画像２１１中には複数の物体が存在しているために、近傍の物体同士の投票値が干渉してしまい、極大点が座標２０７となり、背景部の領域２１３を検出する。
そして、図１６の画像処理装置の移動体データベース１０９に移動体２１４が登録されていた場合に、モデルマッチング部１０６において座標２０７を基準点としてテンプレートとの一致度を演算し、その一致度が低いため、物体が検出できなかったと判定してしまう。したがって、複数の物体が画像中に存在する場合、投票結果が干渉してしまい投票精度が低下するため、物体を検出することが困難であった。
【０００４】
本発明は、上記事情に鑑みてなされたもので、複数の物体が画像中に存在する場合に個々の物体を精度良く、しかも容易に検出することができる画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム並びに記録媒体を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本発明の画像処理装置は、検出すべき特定の物体が含まれる処理対象画像を入力する画像入力部と、前記処理対象画像から前記物体が占有する物体領域と前記物体の輪郭とを抽出する前処理部と、前記処理対象画像内の検出すべき対象をテンプレートとして予め記憶しておくテンプレート記億部と、前記物体の輪郭に対して前記テンプレートを用いて投票を行い、前記投票結果において前記物体領域と一致する投票結果以外をマスク処理する投票部と、前記マスク処理した前記投票結果に基づいて前記処理対象画像に含まれる前記物体を検出する解析部とを備えることを特徴としている。この構成により、対象画像中に複数の物体が含まれるときには、物体の輪郭に対してテンプレートを用いて投票を行い、この投票結果において、物体領域と一致する投票結果以外にマスク処理を行って個々の物体を検出する。これによって、対象画像の背景部分を誤って物体として検出することを解消し、精度良く物体を検出することができる。
【０００６】
本発明の画像処理装置は、前記前処理部が、前記物体領域を抽出して前記処理対象画像の範囲を特定する手段を有するとともに、前記投票部は、範囲を特定した前記処理対象画像をマスク処理する手段を有することを特徴としている。この構成により、対象画像から範囲を特定してマスク処理することによって、処理量を削減することができる。
【０００７】
本発明の画像処理方法は、検出すべき特定の物体が含まれる処理対象画像を入力する画像入力ステップと、前記処理対象画像から前記物体が占有する物体領域と物体の輪郭とを抽出する前処理ステップと、前記処理対象画像内の検出すべき検出対象として記憶するテンプレートを用いて、前記物体の輪郭に対して投票を行い、前記投票結果において前記物体領域と一致する投票結果以外をマスク処理する投票ステップと、マスク処理した前記投票結果に基づいて前記処理対象画像に含まれる前記物体を検出する解析ステップとを備えることを特徴としている。この構成により、対象画像中に複数の物体が含まれるときには、物体の輪郭に対してテンプレートを用いて投票を行い、投票結果において物体領域と一致する投票結果以外にマスク処理を行って個々の物体を検出する。これによって、対象画像の背景部分を誤って物体として検出することを解消し、精度良く物体を検出することができる。
【０００８】
本発明の画像処理方法は、前記前処理ステップが、前記物体領域を抽出して前記処理対象画像の範囲を特定し、前記投票ステップは、範囲を特定した前記処理対象画像をマスク処理することを特徴としている。この構成により、対象画像から範囲を特定してマスク処理することによって、処理量を削減することができる。
【０００９】
本発明のプログラムは、上記の画像処理方法における各ステップをコンピュータに実行させることを特徴としている。
【００１０】
また、本発明の記録媒体は、上記の画像処理方法における各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録してあることを特徴としている。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、物体領域を抽出する領域抽出部と、物体の輪郭を抽出する輪郭抽出部と、検出対象を記憶するテンプレート記億部と、前記物体の輪郭に対して前記テンプレートを用いて投票を行い、前記投票結果において前記物体領域と一致する投票結果以外をマスク処理する投票部により、対象画像の背景部分を誤って物体として検出することを解消し、精度良く物体を検出することができる画像処理装置を提供できる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下、本発明の実施形態について添付図面を参照しながら詳細に説明する。
［第１の実施形態］
図１は、本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の全体のブロック構成を示すものである。本実施形態の画像処理装置は、対象画像を入力する画像入力部１と、画像入力部１から入力された画像から物体領域と物体の輪郭を抽出する前処理部２と、検出対象を記憶するテンプレート記億部３と、前処理部２によって抽出された物体領域と物体の輪郭からテンプレート記億部３に記憶されているテンプレートに基づいて投票を行う投票部４と、この投票部４から入力される投票結果を用いて検出対象を画像中から検出する解析部５とを備える。
【００１３】
まず、本実施形態に係る画像処理装置の前処理部２について、図２から図５を用いて説明する。
図２は、特に前処理部２の詳細な構成を示すものであり、同図に示すように、この前処理部２は、少なくとも、画像入力部１から入力された画像を保持するフレームメモリ２Ａと、画像入力部１から入力された対象画像とフレームメモリ２Ａに保持されている画像より物体領域を抽出する物体領域抽出部２Ｂと、画像入力部１から入力された対象画像より物体の輪郭を抽出する輪郭抽出部２Ｃを備える。なお、以下の本実施形態では、図３（Ａ）に示す画像１０Ａがフレームメモリ２Ａに保持されているものとし、画像入力部１から画像データが入力された場合について説明する。
物体領域抽出部２Ｂは、例えば画像入力部１から入力されフレームメモリ２Ａに保持されている図３（Ａ）に示す背景画像１０Ａと、画像入力部１から入力された図３（Ｂ）に示す対象画像１０Ｂとから、背景差分法によって物体領域を抽出する。即ち、この背景差分法により、背景画像１０Ａと対象画像１０Ｂとの輝度値の差を画素毎に計算し、その差分を所定の閾値で二値化処理し、差分が閾値より大きい画素のみを抽出する。画像に物体が出現した場合、対象画像１０Ｂと背景画像１０Ａとを比較することにより、物体に対応した画素に大きな差分が発生し、図４に示す二値化画像２０内では黒色で示す部分が物体領域２０Ａとして抽出され、二値化画像２０の物体領域２０Ａ以外の領域は背景領域となる（以下、この画像を「物体領域画像２０」と呼ぶ。）。
輪郭抽出部２Ｃは、画像入力部１から入力された対象画像１０Ｂからフィルタ処理により物体の輪郭を抽出する。画像から物体の輪郭を抽出する方法としては、例えばＳｏｂｅｌフィルタによる方法が広く知られており、例えば図５に示すような二値化画像３０に示す物体の輪郭３０Ａとして抽出する（以下、この画像を「輪郭画像３０」と呼ぶ。）。
【００１４】
次に、図６から図８を用いて、本実施形態に係る画像処理装置の投票部４について説明する。
投票部４は、少なくとも、図６に示すように前処理部２から入力された輪郭画像３０に対して、テンプレート記億部３に登録されているテンプレートを読み出してハフ変換による投票を行う投票処理部４Ａと、この投票処理部４Ａから得られた投票結果に対して前処理部２から入力された物体領域画像２０を用いてマスク処理を行うマスク処理部４Ｂとを備える。
このうち、投票処理部４Ａは、輪郭画像３０とテンプレート記億部５に記憶されているテンプレートを用いて、ハフ変換による投票処理を行う。例えば、図７に示すように、テンプレート記億部３に、テンプレート３Ａが登録されていたとする。このテンプレート３Ａの×印はテンプレートの重心を表し、パラメータ空間ヘテンプレートを用いて投票を行う際の基準点とする。また、この投票処理部４Ａは、輪郭画像３０をスキャンして輪郭が存在する画素を見つけた場合には、輪郭画像３０の輪郭が存在する座標値を投票の基準座標としてパラメータ空間４０へ投票を行う。例えば、規準座標４０Ａに対する投票は、投票結果４０Ｂのように表される。パラメータ空間４０の各座標における投票は蓄積され、投票数が多く蓄積されている座標ほどテンプレート３Ａの重心である可能性が高いことを示す。これらの処理を輪郭画像３０の全ての座標に対して行い、ハフ変換による投票結果とする。
一方、マスク処理部４Ｂは、投票処理部４Ａで投票した結果について、前処理部２で得られた物体領域画像２０を用いてマスク処理を行い、背景領域に対応する投票結果を除去する。例えば、図７に示すパラメータ空間４０の投票結果から物体領域画像２０の物体領域２０Ａ（図４参照）に対応する投票結果のみをマスク処理すると、図８に示すパラメータ空間５０で物体領域２０Ａに対応する領域５０Ａのみ投票データが蓄積される。
【００１５】
次に、解析部５について説明する。
この解析部５は、図９に示すように、少なくとも極大点検出部５Ａと判定部５Ｂとを備える。
このうち、極大点検出部５Ａは、投票部４によって得られた投票結果から最も投票数が多いところの座標（以下、単に「座標」と略す）５０Ｂを検出する。この座標５０Ｂが検出する物体の候補点となる。
一方、判定部５Ｂは、極大点検出部５Ａで得られた座標５０Ｂが検出する物体の候補点か否か判定を行う。例えば、座標５０Ｂにおける投票数が一定の閾値以上である場合のみ、物体の候補点であると判定し、図１０に示すように対象画像６０（図３の対象画像１０Ａと同一）から、物体６０Ａを検出する。
【００１６】
したがって、本実施形態によれば、対象画像中に複数の物体が含まれる際には、輪郭画像に対してハフ変換による投票した結果に物体領域画像でマスク処理を行って個々の物体を検出することによって、対象画像の背景部分を誤って物体として検出することを解消し、精度良く物体を検出することができる。
【００１７】
なお、本実施形態では、前処理部２における物体領域の抽出方法は特に限定されない。例えば、本実施形態では、背景差分法により背景画像と対象画像との輝度値の差を計算して物体領域を抽出するようにしたが、特にこれに限定されるものではなく、例えば他に一般的な画像処理手法として広く知られているフレーム間差分法により、時間的に異なる対象画像同士の輝度慎の差を計算して物体領域を抽出してもよい。その場合、フレームメモリ２Ａには、画像入力部１から入力される対象画像とは時間的に異なる画像を保持すればよい。また、他に一般的な画像処理手法として広く知られているオプティカルフローによる動画像解析などを用いて画素単位、または対象画像を複数個の画素からなるブロック単位に区切って物体領域を抽出しても良い。また、本実施形態では、画像入力部１から入力される対象画像と、対象画像とは時間的に異なる画像をフレームメモリ２Ａに保持して、２枚の画像から物体領域を抽出するようにしたが、３枚以上の画像から物体領域を抽出するようにしても良い。その場合には、前処理部２の構成要素であるフレームメモリ２Ａを複数個用意することによって実現可能である。
【００１８】
また、本実施形態では、前処理部２における輪郭の抽出方法は特に限定されない。例えば、本実施形態では、Ｓｏｂｅｌフィルタによる輪郭抽出法により輪郭画像を抽出するようにしたが、特にこれに限定されるものではなく、他に一般的な画像処理手法として広く知られているＲｏｂｅｒｔｓフィルタなどを用いてもよい。
【００１９】
また、本実施形態では、解析部５における物体の検出方法は特に限定されない。例えば本実施形態では、極大点検出部５Ａで投票数が多いところの座標を検出し、判定部５Ｂで投票数が多いところの座標での投票数が一定の閾値以上である場合のみ物体の候補点であると判定したが、これ以外に、下記のような構成でも良い。即ち、例えば極大点検出部５Ａで投票数が多いところの座標を検出し、判定部５Ｂで投票数が多いところの座標でテンプレート記億部５に記憶されているテンプレートと対象画像との一致率を計算し、一致率が一定の閾値以上である場合のみ物体の候補点であると判定してもよい。
【００２０】
［第２の実施形態］
次に、本発明の第２の実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、本実施形態において、第１の実施形態と同一部分には同一符号を付して重複説明を避ける。
本実施形態の画像処理装置は、図１に示す第１の実施形態と同様に、画像入力部１と、前処理部２と、テンプレート記億部３と、投票部４と、解析部５とを備えるが、前処理部２の構成が第１の実施形態とは異なる。
【００２１】
ここで、図１１を参照しながら、前処理部２について詳細に説明する。
前処理部２は少なくとも、同図に示すように、画像入力部１から入力された対象画像を保持するフレームメモリ２Ａと、画像入力部１から入力された対象画像とフレームメモリ２Ａに保持されている画像から物体領域を抽出する物体領域抽出部２Ｄと、この物体領域抽出部２Ｄで抽出した物体領域を対象画像から分割して抽出する物体領域分割部２Ｅと、物体領域抽出部２Ｄから入力された物体領域部分画像からフィルタ処理により物体の輪郭を抽出する輪郭抽出部２Ｆとを備える。以下、本実施形態では、図３に示す背景画像１０Ａがフレームメモリ２Ａに保持されているものとし、画像入力部１から対象画像１０Ｂが入力された場合について説明する。
このうち、物体領域抽出部２Ｄは、本発明の第１の実施形態で説明した図２に示す物体領域抽出部２Ｂと同一のものであるため、詳細な説明を省略する。即ち、物体領域抽出部２Ｄは、図２における物体領域抽出部２Ｂと同様に、背景画像１０Ａと対象画像１０Ｂとを処理して物体領域画像７０を得る。
一方、物体領域分割部２Ｅは、物体領域抽出部２Ｄで得られた物体領域画像７０から個々の物体の領域に対応する物体領域部分画像７０Ａ、７０Ｂをラベリング処理によって取り出す。このラベリング処理は、隣接した同一の特徴を持つ点もしくは領域に同じラベルを付けてグループ化する処理であり、一般的に広く知られている手法である。以下、物体領域抽出部２Ｄによって取り出された物体領域部分画像７０Ａにおける処理例を挙げて説明を行う。なお、物体領域部分画像７０Ｂについても、以下同様の処理を行う。
輪郭抽出部２Ｆは、物体領域抽出部２Ｄから入力された物体領域部分画像８０Ａ（図１３参照）からフィルタ処理により物体の輪郭を抽出する。画像から物体領域を抽出する方法は、本発明の第１の実施形態と同様であるため、その説明を省略する。この処理により、輪郭部分画像８０Ｂ（図１４参照）を抽出する。
【００２２】
次に、図６、図１４および図１５を参照しながら、本実施形態に係る投票部４について説明する。
本実施形態の投票部４は、少なくとも、図６に示す第１の実施形態と同様に、前処理部２から入力された図１４に示す輪郭部分画像８０Ｂに対して、図６のテンプレート記億部３に登録されているテンプレートを読み出してハフ変換による投票を行う投票処理部４Ａと、投票処理部４Ａから得られた投票結果に対して前処理部２から入力された図１３に示す物体領域部分画像８０Ａを用いてマスク処理を行うマスク処理部４Ｂとを備える。ところが、本実施形態における投票部４では、本発明の第１の実施形態と異なり、処理対象画像から切り出した物体領域部分画像８０Ａと図１４に示す輪郭部分画像８０Ｂとをマスク処理するものである。
投票処理部４Ａは、輪郭部分画像８０Ｂについて、テンプレート記億部３に記憶されているテンプレートを用いて、ハフ変換による投票処理を行う。例えば、テンプレート記億部３に、図１５（Ａ）に示すテンプレート３Ｂが登録されていたとする。ここで、テンプレート３Ｂの×印はテンプレートの重心を表し、パラメータ空間ヘテンプレートを用いて投票を行う際の基準点とする。投票処理部４Ａは、輪郭部分画像８０Ｂをスキャンして輪郭が存在する画素を見つけた場合には、輪郭部分画像８０Ｂの輪郭が存在する座標値を投票の基準座標としてパラメータ空間９０へ投票を行う。例えば、規準座標９０Ａに対する投票は、投票結果９０Ｂのように表される。パラメータ空間９０の各座標における投票は蓄積され、投票数が多く蓄積されている座標ほどテンプレート３Ｂの重心である可能性が高いことを示す。これらの処理を輪郭部分画像８０Ｂの全ての座標に対して行い、ハフ変換による投票結果とする。
マスク処理部４Ｂは、投票処理部４Ａで投票した結果について、物体領域部分画像８０Ａを用いてマスク処理を行い、背景領域に対応する投票結果を除去する。例えば、図１５（Ａ）に示すパラメータ空間９０の投票結果から物体領域部分画像８０Ａの黒色で示す投票結果のみをマスク処理すると、図１５（Ｂ）に示すパラメータ空間１００で物体部分画像８０Ａに対応するパラメータ空間１００Ａのみ投票が蓄積される。
【００２３】
次に、解析部５について説明する。
解析部５は、少なくとも、図９に示す第１の実施形態の解析部５と同様に、極大点検出部５Ａと判定部５Ｂとを備える。なお、本実施形態の解析部５は、パラメータ空間１００を処理する点が、本発明の第１の実施形態と異なる。
極大点検出部５Ａは、投票部４によって得られた投票結果から最も投票数が多いところの座標１００Ｂを検出する。この座標１００Ｂが切り出した物体領域部分画像８０Ａにおいて検出すべき物体の候補点となる。
判定部５Ｂは、極大点検出部５Ａで得られた座標１００Ｂが検出すべき物体の候補点か否か判定を行う。例えば、座標１００Ｂにおける投票数が一定の閾値以上である場合のみ、物体の候補点であると判定し、物体領域部分画像８０Ａにおける座標系を図１０に示す対象画像６０の座標系に変換するように対象画像６０（図３の対象画像１０Ａと同一）から、物体６０Ａを検出する。
【００２４】
従って、本実施形態によれば、対象画像中に複数の物体が含まれるときには、処理対象ではない物体のエッジの影響による投票の干渉を防ぎ、かつ、輪郭画像に対してハフ変換による投票した結果に物体領域画像でマスク処理を行って個々の物体を検出することによって、対象画像の背景部分を誤って物体として検出することを解消し、精度良く物体を検出することができる。また、対象画像から物体領域部分画像を抽出して処理することによって、従来の画像処理装置と比較してハフ変換による投票処理の処理量を削減することができる。
【００２５】
なお、本実施形態では、第１の実施形態と同様に、前処理部２における物体領域の抽出方法は特に限定されない。例えば、本実施形態では、前処理部２は背景差分法により背景画像と対象画像との輝度値の差を計算して物体領域を抽出するようにしたが、特に限定されるものではない。即ち、他に一般的な画像処理手法として広く知られているフレーム間差分法により、時間的に異なる対象画像どうしの輝度値の差を計算して物体領域を抽出してもよい。その場合、フレームメモリ２Ａには画像入力部１から入力される対象画像とは時間的に異なる画像を保持すればよい。また、他に一般的な画像処理手法として広く知られているオプティカルフローによる動画像解析などを用いて画素単位、または対象画像を複数個の画素からなるブロック単位に区切って物体領域を抽出しても良い。
また、本実施形態では、第１の実施形態と同様に、画像入力部１から入力される対象画像と、対象画像とは時間的に異なる画像をフレームメモリ２Ａに保持して、２枚の画像から物体領域を抽出するようにしたが、３枚以上の画像から物体領域を抽出するようにしても良い。その場合、前処理部２の構成要素であるフレームメモリ２Ａを複数個用意することによってこれを実現することが可能である。
また、本実施形態では、第１の実施形態と同様に、輪郭抽出部２Ｆにおける輪郭の抽出方法は特に限定されない。例えば、本実施形態ではＳｏｂｅｌフィルタによる輪郭抽出法により輪郭画像を抽出するようにしたが、これ以外に一般的な画像処理手法として広く知られているＲｏｂｅｒｔｓフィルタなどを用いてもよい。
なお、本実施形態では、第１の実施形態と同様に、解析部５における物体の検出方法は特に限定されない。例えば、本実施形態では、極大点検出部５Ａで投票数が多いところの座標を検出し、判定部５Ｂで投票数が多いところの座標での投票数が一定の閾値以上である場合のみ物体の候補点であると判定したが、例えば極大点検出部５Ａで投票散が大きい座標を検出し、判定部５Ｂで投票数が多いところの座標でテンプレート記億部５に記憶されているテンプレートと対象画像との一致率を計算し、一致率がー定の閾値以上である場合のみ物体の候補点であると判定してもよい。
【産業上の利用可能性】
【００２６】
本発明の画像処理装置および画像処理方法は、対象画像の背景部分を誤って物体として検出することを防止することができる効果を有し、市街地や重要施設などの防犯装置などとして有用可能である。
【図面の簡単な説明】
【００２７】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の全体構成を示すブロック図
【図２】その画像処理装置における前処理部の構成を示すブロック図
【図３】（Ａ）及び（Ｂ）は、それぞれ、本発明の第１の実施形態における対象画像及び背景画像の一例を示す説明図
【図４】本発明の第１の実施形態における物体領域画像を示す説明図
【図５】本発明の第１の実施形態における輪郭画像を示す説明図
【図６】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の投票部の構成を示すブロック図
【図７】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の投票部の投票処理部で投票するときの状態を示す説明図
【図８】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の投票部のマスク処理器でマスク処理するときの状態を示す説明図
【図９】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の解析部の構成を示すブロック図
【図１０】本発明の第１の実施形態に係る画像処理装置の対象画像から物体を検出した後の状態を示す説明図
【図１１】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の前処理部の構成を示すブロック図
【図１２】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の物体領域分割部の処理の状態を示す説明図
【図１３】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の物体領域部分画像を示す説明図
【図１４】本発明の第２の実施形態に係る画像処理装置の輪郭部分画像を示す説明図
【図１５】（Ａ）及び（Ｂ）は本発明の第２の実施形態２に係る画像処理装置の投票部及び解析部の処理の概要を示す説明図
【図１６】従来の画像処理装置の全体の構成を示すブロック図
【図１７】（Ａ）及び（Ｂ）は従来の画像処理装置の処理の概要を示すパラメータ空間画像図及び実空間画像図
【符号の説明】
【００２８】
１  画像入力部
１０Ａ  背景画像
１０Ｂ  対象画像
２  前処理部
２Ａ  フレームメモリ
２Ｂ、２Ｄ  物体領域抽出部
２Ｃ、２Ｆ  輪郭抽出部
２Ｅ  物体領域分割部
２０  二値化画像
２０Ａ  物体領域
３  テンプレート記億部
３０  二値化画像（輪郭画像）
３０Ａ  物体の輪郭
４  投票部
４Ａ  投票処理部
４Ｂ  マスク処理部
４０、５０  パラメータ空間
４０Ａ  規準座標
４０Ｂ  投票結果
５Ａ  極大点検出部
５Ｂ  判定部
５０Ａ  物体領域に対応する領域
５０Ｂ  最も投票数が多いところの座標
６０  対象画像
６０Ａ  物体
【図１】
2006185271.tif 000003
【図２】
2006185271.tif 000004
【図３】
2006185271.tif 000005
【図４】
2006185271.tif 000006
【図５】
2006185271.tif 000007
【図６】
2006185271.tif 000008
【図７】
2006185271.tif 000009
【図８】
2006185271.tif 000010
【図９】
2006185271.tif 000011
【図１０】
2006185271.tif 000012
【図１１】
2006185271.tif 000013
【図１２】
2006185271.tif 000014
【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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