(57)【要約】【課題】識別対象物の特徴を適切に反映させたテンプレート画像を生成することができる画像処理装置を提供する。【解決手段】入力画像とのマッチング処理に用いられるテンプレート画像を、認識対象物を表示する学習画像から生成する画像処理装置１であって、学習画像の隣接する画素におけるエッジ方向の差分が所定値以下となる画素群を抽出する画素群抽出部１１と、エッジ方向に基づいて、画素群でのエッジ方向を近似する近似直線の傾きを決定し、近似直線によって通過される画素群内の画素数に基づいて画素群でのエッジを近似する近似線分を決定し、近似線分を認識対象物のモデルの一部として抽出する線分抽出部１２と、を備える。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像とのマッチング処理に用いられるテンプレート画像を、認識対象物を表示する学習画像から生成する画像処理装置であって、
前記学習画像の隣接する画素におけるエッジ方向の差分が所定値以下となる画素群を抽出する画素群抽出手段と、
前記エッジ方向に基づいて、前記画素群でのエッジ方向を近似する近似直線の傾きを決定する傾き決定手段と、
前記近似直線によって通過される前記画素群内の画素数に基づいて前記画素群でのエッジを近似する近似線分を決定し、前記近似線分を前記認識対象物のモデルの一部として抽出する近似線分抽出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記傾き決定手段は、前記画素群に含まれる画素のエッジ方向のうち最も出現頻度の高いエッジ方向を前記近似直線の傾きとして決定する請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記近似線分抽出手段は、前記近似直線によって通過される前記画素群内の画素数が最も多くなる線分を前記画素群でのエッジを近似する近似線分とする請求項１又は２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記近似線分抽出手段により抽出された複数の画素群に対応する複数の前記近似線分のうち、傾きの差分が所定の範囲となり、かつ、切片の差分が所定の範囲となる前記近似線分を集合要素とする線分集合を形成し、前記線分集合に含まれる線分の位置の出現頻度に基づいて前記線分集合の代表線分を決定する代表線分決定手段を備える請求項１〜３の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記代表線分決定手段は、前記線分集合に含まれる線分の傾きの平均値である傾き平均値を算出し、前記傾き平均値を有する直線に直交する直線と前記線分集合との交点の位置の出現頻度を近似する正規分布を算出し、前記傾き平均値を有する線分であって前記正規分布の平均値となる交点位置を通過する線分を代表線分として決定する請求項４に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、画像処理装置として、画像を用いて対象物の識別を行うものが知られている（例えば、特許文献１参照）。特許文献１記載の装置は、事前に識別対象物画像をテンプレート画像として記憶しておき、入力画像に含まれる識別対象物画像の画像情報（例えばエッジ方向、エッジ画素）とテンプレート画像の画像情報とに基づいてマッチング処理を行い、対象物を識別する。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平１０−１０５６４９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
ところで、マッチング処理に用いられるテンプレート画像は、識別対象物を含む識別対象域のモデルである。このモデルは、複数の部分モデルとそれらの位置関係とで定義されている。部分モデルには、識別対象か否かに関係する部分とそれ以外のノイズ的に発生している部分とが混在している。
【０００５】
このため、従来の装置にあっては、部分モデルが対象画像の一部と一致した場合であっても、必ずしも識別対象の特性を満たしていることを判定していることになっていない。従って、従来の装置にあっては、物体の識別精度が低下するおそれがある。
【０００６】
そこで、本発明はこのような技術課題を解決するためになされたものであって、識別対象物の特徴を適切に反映させたテンプレート画像を生成することができる画像処理装置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】
【０００７】
すなわち本発明に係る画像処理装置は、入力画像とのマッチング処理に用いられるテンプレート画像を、認識対象物を表示する学習画像から生成する画像処理装置であって、前記学習画像の隣接する画素におけるエッジ方向の差分が所定値以下となる画素群を抽出する画素群抽出手段と、前記エッジ方向に基づいて、前記画素群でのエッジ方向を近似する近似直線の傾きを決定する傾き決定手段と、前記近似直線によって通過される前記画素群内の画素数に基づいて前記画素群でのエッジを近似する近似線分を決定し、前記近似線分を前記認識対象物のモデルの一部として抽出する近似線分抽出手段と、を備えて構成される。
【０００８】
本発明に係る画像処理装置では、画素群抽出手段により、学習画像の隣接する画素におけるエッジ方向の差分が所定値以下となる画素群が抽出され、傾き決定手段により、画素群でのエッジ方向を近似する近似直線の傾きが決定され、近似線分抽出手段により、近似直線によって通過される画素群内の画素数に基づいて画素群でのエッジを近似する近似線分が決定され、この近似線分が認識対象物のモデルの一部として抽出される。このように、識別対象物のエッジを線分で近似して抽出することができるので、例えば車両等のほとんど直線で近似可能な物体を識別する場合には、識別対象物の特性を適切に反映させたテンプレート画像とすることができる。このため、例えば、背景の写りこんだ画像であっても車両部分等の直線近似可能な識別対象物を精度良く識別することが可能となる。
【０００９】
ここで、前記傾き決定手段は、前記画素群に含まれる画素のエッジ方向のうち最も出現頻度の高いエッジ方向を前記近似直線の傾きとして決定することが好適である。このように構成することで、モデルのエッジを近似する線分の傾きを適切に決定することができる。
【００１０】
また、前記近似線分抽出手段は、前記近似直線によって通過される前記画素群内の画素数が最も多くなる線分を前記画素群でのエッジを近似する近似線分とすることが好適である。このように構成することで、モデルのエッジを近似する線分の切片を適切に決定することができる。
【００１１】
また、前記近似線分抽出手段により抽出された複数の画素群に対応する複数の前記近似線分のうち、傾きの差分が所定の範囲となり、かつ、切片の差分が所定の範囲となる前記近似線分を集合要素とする線分集合を形成し、前記線分集合に含まれる線分の位置の出現頻度に基づいて前記線分集合の代表線分を決定する代表線分決定手段を備えることが好適である。このように構成することで、近似線分を１つに集約することができるので、例えば作成されたモデルが識別対象物体の各部分の近似精度を保つ最小限の構成とすることが可能となる。このため、マッチングの精度を維持しつつマッチングの処理時間を低減することができる。
【００１２】
さらに、前記代表線分決定手段は、前記線分集合に含まれる線分の傾きの平均値である傾き平均値を算出し、前記傾き平均値を有する直線に直交する直線と前記線分集合との交点の位置の出現頻度を近似する正規分布を算出し、前記傾き平均値を有する線分であって前記正規分布の平均値となる交点位置を通過する線分を代表線分として決定してもよい。
【発明の効果】
【００１３】
本発明によれば、識別対象物の特徴を適切に反映させたテンプレート画像を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】第１実施形態に係る画像処理装置を備えるコンピュータ装置の構成概要を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図３】第２実施形態に係る画像処理装置を備えるコンピュータ装置の構成概要を示すブロック図である。
【図４】第２実施形態に係る画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【図５】第３画像処理装置の構成概要を示すブロック図である。
【図６】第３画像処理装置の動作を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
以下、添付図面を参照して本発明の実施形態について説明する。なお、各図において同一又は相当部分には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。
【００１６】
（第１実施形態）
本実施形態に係る画像処理装置は、例えばテンプレートマッチング処理を行うコンピュータ装置に好適に採用されるものである。本実施形態に係る画像処理装置は、例えば識別対象物として車を識別するものである。以下では説明理解の容易性を考慮して、識別対象物が車である場合を説明する。
【００１７】
最初に、本実施形態に係る画像処理装置の概要から説明する。図１は、本実施形態に係る画像処理装置１を備えるコンピュータ装置２の概要図である。図１に示すコンピュータ装置２は、電子制御するコンピュータであり、ＣＰＵ（CentralProcessing Unit）、ＲＯＭ（Read Only Memory）やＲＡＭ（Random Access Memory）等のメモリ、及び入出力インターフェイスなどを備えて構成されている。また、後述するテンプレート画像を用いて対象画像とのマッチング処理を行う機能を有している。
【００１８】
コンピュータ装置２は、学習データ（学習画像）２０、画像処理装置１及びテンプレート画像データ２１を備えている。学習データ２０は、識別対象物である車が描写された画像である。テンプレート画像データ２１は、車モデルである。この車モデルは、複数の部分モデルとそれらの位置関係とで定義されている。画像処理装置１は、学習データ２０を入力してテンプレート画像データ２１を生成する機能を有している。
【００１９】
画像処理装置１は、画像入力部１０、画素群抽出部（画素群抽出手段）１１及び線分抽出部（傾き決定手段、近似線分抽出手段）１２を備えている。
【００２０】
画像入力部１０は、学習画像を入力する機能を有している。また、画像入力部１０は、入力された学習画像の各画素位置でのエッジ方向を算出する機能を有している。例えば、画像入力部１０は、学習画像に対してソーベル（sobel）フィルタをかけて各画素位置でのエッジ強度を算出し、算出された水平方向のエッジ強度と垂直方向のエッジ強度を用いてエッジ方向を算出する。なお、エッジ強度及びエッジ方向の算出方法は上記に限られるものではなく、公知の手法を用いて算出してもよい。そして、画像入力部１０は、各画素位置でのエッジ方向を各画素位置の画素値としたエッジ方向画像を生成し、当該エッジ方向画像を画素群抽出部１１へ出力する機能を有している。
【００２１】
画素群抽出部１１は、エッジ方向画像の隣接する画素におけるエッジ方向の差分が所定値以下となる画素群を抽出する機能を有している。この所定値は適宜設定可能である。また、画素群抽出部１１は、抽出された画素群を線分抽出部１２へ出力する機能を有している。
【００２２】
線分抽出部１２は、画素群抽出部１１により出力された画素群に基づいてテンプレート画像データを生成する機能を有している。この機能を発揮するために、線分抽出部１２は、部分画素群抽出部１２１を備えている。
【００２３】
部分画素群抽出部１２１は、画素群抽出部１１により出力された画素群に含まれるエッジ方向を集計する機能を有している。また、部分画素群抽出部１２１は、集計されたエッジ方向の中で出現頻度が所定値よりも高いエッジ方向を近似直線の傾きとする機能を有している。ここで、所定値は適宜設定すればよい。あるいは、部分画素群抽出部１２１は、集計されたエッジ方向の中で出現頻度が最も高いエッジ方向を近似直線の傾きとする機能を有してもよい。また、部分画素群抽出部１２１は、近似直線によって通過される画素群内の画素数に基づいて当該画素群でのエッジを近似する近似線分を決定する機能を有している。例えば、部分画素群抽出部１２１は、近似直線の切片を可変とし、切片の値を変化させたときに画素群に含まれる画素位置を最も多く通過する場合における通過画素の数を算出する機能を有している。あるいは、部分画素群抽出部１２１は、通過画素の数と画素群に含まれる画素数とに基づいて比率を算出する機能を有してもよい。部分画素群抽出部１２１は、近似直線によって通過される画素群内の画素数又は比率が所定値を超えた場合には、近似する線分をモデル化する一つの領域として当該近似線分を抽出する機能を有している。なお、この所定値は要求される性能に応じて適宜設定される。
【００２４】
線分抽出部１２は、例えば、部分画素群抽出部１２１により抽出された近似線分を複数結合して車モデルが含まれるテンプレート画像データ２１を生成する機能を有している。テンプレート画像データ２１は、マッチング処理に用いられる画像データである。
【００２５】
次に、本実施形態に係る画像処理装置１の動作について説明する。図２は、本実施形態に係る画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。図２に示す制御処理は、例えばコンピュータ装置２の電源がＯＮされたタイミングから所定の間隔で繰り返し実行される。
【００２６】
図２に示す制御処理が開始されると、最初に画像入力部１０が学習画像を取得し又は読み込みを行う（Ｓ１０）。そして、画像入力部１０が、例えばソーベルフィルタを用いて学習画像の各画素位置のエッジ強度を算出し、学習画像の各画素位置のエッジ方向を算出してエッジ方向画像を生成する（Ｓ１２）。その後、画素群抽出部１１が、エッジ方向画像の画素ごとのエッジ方向に基づいて隣接する画素でかつ所定値以下のエッジ方向差分となる画素に同一の画素群番号を与えてグループ化する（Ｓ１４）。その後、線分抽出部１２の部分画素群抽出部１２１が、エッジ方向を判定する。まず、Ｓ１４の処理で同一の画素群番号となる画素を構成要素とする画素群ごとに、画素のエッジ方向を集計する。そして、集計したエッジ方向の中で出現頻度の高いエッジ方向を傾きとする近似直線を画素群ごとに仮定する。そして、この近似直線の切片を変化させたときに当該画素群に含まれる画素位置を最も多く通過する場合の通過画素の数を算出し、所定値以上であるか否かを判定する。あるいは、この近似直線の切片を変化させたときに当該画素群に含まれる画素位置を最も多く通過する場合の通過画素の数を算出し、当該画素群内の総画素数に対する通過画素数の比率を算出し、所定値以上であるか否かを判定する（Ｓ１６）。その後、部分画素群抽出部１２１が、通過画素数が所定値以上となる近似線分あるいは比率が所定値以上となる近似線分を車モデルの一部として抽出し、テンプレート画像データ２１を構成する（Ｓ１８）。Ｓ１８の処理が終了すると、図２に示す制御処理を終了する。
【００２７】
図２に示す制御処理を実行することにより、学習画像からエッジ方向画像が生成され、隣接する画素のエッジ方向が所定値以下のエッジ方向差分となる画素群、すなわち、近接するエッジ方向を有する画素を構成要素とする画素群が抽出され、画素群の画素におけるエッジ方向に基づいて画素群を近似する近似直線が抽出され、車モデルの一部とされる。このように、テンプレート画像を構成する車モデルを学習画像から生成する場合には、モデルのエッジを線分で近似することができるので、識別対象物体である車の特性をよりはっきりと反映させたテンプレート画像とすることが可能となる。特に、識別対象物体が車の場合には、車パーツの大半が長さの異なる線分で近似できるため、車及び車以外の背景が写りこんだ画像の中で少なくとも車両の一部である可能性のある領域を自動検出することが可能となる。
【００２８】
以上、第１実施形態に係る画像処理装置１によれば、画素群抽出部１１により、学習画像の隣接する画素におけるエッジ方向の差分が所定値以下となる画素群が抽出され、線分抽出部１２により、画素群でのエッジ方向を近似する近似直線の傾きが決定され、近似直線によって通過される画素群内の画素数に基づいて画素群でのエッジを近似する近似線分が決定され、この近似線分が認識対象物のモデルの一部として抽出される。このように、識別対象物のエッジを線分で近似して抽出することができるので、例えば車両等のほとんど直線で近似可能な物体を識別する場合には、識別対象物の特性を適切に反映させたテンプレート画像とすることができる。このため、例えば、背景の写りこんだ画像であっても車両部分等の直線近似可能な識別対象物を精度良く識別することが可能となる。
【００２９】
（第２実施形態）
第２実施形態に係る画像処理装置は、第１実施形態に係る画像処理装置１とほぼ同様に構成されており、線分抽出部１２の一部機能が相違する。よって、第２実施形態では第１実施形態との相違点を中心に説明し、重複する説明は省略する。
【００３０】
第２実施形態に係る画像処理装置の構成は、第１実施形態に係る画像処理装置１とほぼ同様であり、線分抽出部１２の構成が一部相違する。図３は、本実施形態に係る画像処理装置１を備えるコンピュータ装置２の概要図である。図３に示すように、画像処理装置１の線分抽出部１２は、部分画素群抽出部１２１、類似線分分類部１２２、分布近似部１２３及び代表線分抽出部（代表線分決定手段）１２４を備えている。
【００３１】
部分画素群抽出部１２１の機能は、第１実施形態で説明した内容と同様である。類似線分分類部１２２は、部分画素群抽出部１２１により抽出された複数の画素群に対応する複数の線分集合のうち、傾きの違いが所定の範囲となり、かつ、切片の差分が所定の範囲となる近似線分を集合要素とする線分集合を抽出する機能を有している。この所定の範囲は適宜設定可能である。また、部分画素群抽出部１２１は、抽出した線分集合を分布近似部１２３へ出力する機能を有している。
【００３２】
分布近似部１２３は、部分画素群抽出部１２１により出力された線分集合に含まれる線分の傾きを集計し、傾き平均値を線分集合ごとに算出する機能を有している。そして、分布近似部１２３は、線分集合の傾き平均値と直行する傾きを有する直線を算出し、当該直線と当該線分集合との交点の位置の出現頻度を近似する正規分布を算出する機能を有している。近似線分の位置は、この直線との交点の位置で定義することができるので、上記の正規分布は、線分集合に含まれる近似線分の位置の正規分布といえる。なお、近似する正規分布を求める手法は公知の技術を採用すればよい。例えば、ＥＭ法を用いて、一定誤差内となる最小個数の正規分布と平均値とを設定することができる。そして、分布近似部１２３は、出現頻度を近似する正規分布を代表線分抽出部１２４へ出力する機能を有している。
【００３３】
代表線分抽出部１２４は、分布近似部１２３により出力された正規分布に基づいて線分集合を代表する代表線分を抽出する機能を有している。例えば、代表線分抽出部１２４は、出現頻度を近似する正規分布の数に基づいて代表線分の数を決定し、線分集合の傾き平均値を有する線分であって正規分布の平均値となる交点位置を通過する線分を代表線分として決定する機能を有している。そして、代表線分抽出部１２４は、モデル化する一つの領域として代表線分を抽出する機能を有している。
【００３４】
次に、本実施形態に係る画像処理装置の動作について説明する。図４は、本実施形態に係る画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。図４に示す制御処理は、例えばコンピュータ装置２の電源がＯＮされたタイミングから所定の間隔で繰り返し実行される。なお、説明理解の容易性を考慮して、図４の実行前に、画像入力部１０、画素群抽出部１１、部分画素群抽出部１２１により、図２に示す制御処理が実行され、複数の近似線分が出力されているものとする。
【００３５】
図４に示す制御処理が開始されると、最初に類似線分分類部１２２が近似線分の集合からなる車画像を取得し、近似線分の読み込みを行う（Ｓ２０）。そして、類似線分分類部１２２が、Ｓ２０の処理で読み込んだ近似線分の中で、傾き・切片の差が所定値以内となる近似線分同士を類似する近似線分として対応付けて線分集合を作成する（Ｓ２２）。その後、分布近似部１２３が、部分画素群抽出部１２１により出力された線分集合に含まれる線分の傾きを集計し、傾き平均値を線分集合ごとに算出する。そして、分布近似部１２３が、線分集合の傾き平均値を有する直線と直交する直交直線を求める。そして、この直交直線と当該線分集合内の各線分の交点位置を、直交直線に沿う方向を基底とする軸上で算出する。そして、算出された交点位置に基づいて、近似線分の位置ごとの出現頻度を集計する。さらに、分布近似部１２３が、集計した出現頻度の形状を近似する正規分布を選択する。例えば、複数の正規分布が選択される（Ｓ２４）。その後、代表線分抽出部１２４が、集計された出現頻度の形状を近似する正規分布の数及びその正規分布の平均値を算出する。そして、正規分布の数を代表線分の数とする。また、各正規分布の平均値を通過するように切片を決定する。このように、代表線分抽出部１２４が、各線分集合ごとに線分集合を代表する代表線分を決定する（Ｓ２６）。Ｓ２６の処理が終了すると、図４に示す制御処理を終了する。
【００３６】
図４に示す制御処理を実行することにより、線分集合を統合して代表線分を抽出することができるので、作成した車モデルが車の各部分の近似精度を保つ最小の構成とすることが可能となる。このため、このような車モデルを利用して車を識別することにより、マッチングに要する時間を短縮することができる。
【００３７】
以上、第２実施形態に係る画像処理装置によれば、第１実施形態に係る画像処理装置１と同様の効果を奏するとともに、近似線分を１つに集約することができるので、例えば作成したモデルが識別対象物体の各部分の近似精度を保つ最小限の構成とすることが可能となる。このため、マッチングの精度を維持しつつマッチングの処理時間を低減することができる。
【００３８】
（第３実施形態）
第３実施形態に係る画像処理装置は、第１，２実施形態に係る画像処理装置１とほぼ同様に構成されており、線分抽出部１２の一部機能が相違する。よって、第３実施形態では第１，２実施形態との相違点を中心に説明し、重複する説明は省略する。
【００３９】
第３実施形態に係る画像処理装置の構成は、第１，２実施形態に係る画像処理装置１とほぼ同様であり、線分抽出部１２の構成が一部相違する。図５は、本実施形態に係る画像処理装置１の線分抽出部１２の一部構成を説明する概要図である。図５に示すように、画像処理装置１の線分抽出部１２は、図３に示す代表線分抽出部１２４が出力する代表線分車画像を入力し、車部分候補を出力する機能を有している。
【００４０】
この線分抽出部１２は、部分線分画像生成部２０１、部分線分画像対応付け部２０２、線分間対応付け部２０３及び候補抽出部２０４を備えている。
【００４１】
部分線分画像生成部２０１は、図３に示す代表線分抽出部１２４が出力した複数の代表線分車画像を入力する機能を有している。ここで、代表線分車画像とは、車画像を近似した代表線分で描画した代表線分車の画像である。また、部分線分画像生成部２０１は、各車画像中の各代表線分を中心として、代表線分の長さ以上の長さを直径とする円内にある代表線分画像上の領域を切り出した部分線分画像を生成する機能を有している。また、部分線分画像生成部２０１は、生成された部分線分画像を部分線分対応付け部２０２へ出力する機能を有している。
【００４２】
部分線分対応付け部２０２は、部分線分画像生成部２０１により出力された各部分線分画像のうち異なる車画像から切り出した２つの部分線分画像に含まれる各線分の中から、部分線分画像内での傾き及び切片の差分が所定値以下となる線分の数を算出する機能を有している。そして、部分線分対応付け部２０２は、算出した線分の数が所定値を超える部分線分画像同士を合致すると判定する機能を有している。また、部分線分対応付け部２０２は、合致すると判定された部分線分画像を線分間対応付け部２０３へ出力する機能を有している。
【００４３】
線分間対応付け部２０３は、部分線分対応付け部２０２により出力された部分線分画像間で、傾き及び切片の値の差分が所定値以内となる線分を対応する線分と判定する機能を有している。また、線分間対応付け部２０３は、対応付けした線分を候補抽出部２０４へ出力する機能を有している。
【００４４】
候補抽出部２０４は、線分間対応付け部２０３により出力された線分に基づいて、当該線分を含む部分線分画像を、車構成線分候補及び車部分候補画像として抽出する機能を有している。
【００４５】
次に、本実施形態に係る画像処理装置の動作について説明する。図６は、本実施形態に係る画像処理装置１の動作を示すフローチャートである。図６に示す制御処理は、例えばコンピュータ装置２の電源がＯＮされたタイミングから所定の間隔で繰り返し実行される。なお、説明理解の容易性を考慮して、図６の実行前に、図３に示す画像入力部１０、画素群抽出部１１、部分画素群抽出部１２１、類似線分分類部１２２、分布近似部１２３及び代表線分抽出部１２４により、図２，４に示す制御処理が実行され、複数の代表線分車画像が出力されているものとする。
【００４６】
図６に示す制御処理が開始されると、部分線分画像生成部２０１が複数の代表線分車画像の入力または読み込みを行う（Ｓ３０）。そして、部分線分画像生成部２０１が、Ｓ３０の処理で読み込んだ複数の代表線分車画像の中で、各線分の中点を中心として、各線分の長さを直径とする円領域を部分線分画像としてそれぞれ切り出す（Ｓ３２）。その後、部分線分対応付け部２０２が、Ｓ３２の処理で切り出された部分線分画像の中から、異なる車画像から切り出した２つの部分線分画像を選択し、これらの部分線分画像について、画像上の線分のうち傾き・切片の差が所定値以内となる線分の数が所定値以上となる画像同士を対応付けして部分線分画像対とする（Ｓ３４）。その後、部分線分対応付け部２０２が、Ｓ３４の処理で抽出された部分線分画像対に含まれる線分のうち、傾き・切片の差が所定値以内となる線分同士を類似する線分として対応付けして線分対とする（Ｓ３６）。そして、候補抽出部２０４がＳ３６の処理により、一定以上の数の線分対を有すると判定した部分線分画像を、車構成成分候補及び車部分候補画像として取り出す（Ｓ３８）。Ｓ３８の処理が終了すると、図６に示す制御処理を終了する。
【００４７】
図６に示す制御処理を実行することにより、車両が含まれている画像ということは分かっているがどの部分が車画像であるか不明な車画像からテンプレート画像データを生成する場合において、正確に車の構成成分の候補や車の部分候補を特定してテンプレート画像データを生成することができる。
【００４８】
以上、第３実施形態に係る画像処理装置によれば、第１，２実施形態に係る画像処理装置と同様の効果を奏するとともに、正確に車の構成成分の候補や車の部分候補を特定してテンプレート画像データを生成することができる。
【００４９】
なお、上述した実施形態は本発明に係る画像処理装置の一例を示すものである。本発明に係る画像処理装置は、各実施形態に係る画像処理装置に限られるものではなく、各請求項に記載した要旨を変更しない範囲で、各実施形態に係る画像処理装置を変形し、又は他のものに適用したものであってもよい。
【００５０】
例えば、上述した第１実施形態では、エッジ方向画像から画素群を抽出する例を説明したが、学習画像から画素群を直接的に抽出する場合であってもよい。
【符号の説明】
【００５１】
１…画像処理装置、２…コンピュータ装置、１０…画像入力部、１１…画素群抽出部（画素群抽出手段）、１２…線分抽出部（傾き決定手段、近似線分抽出手段）、１２１…部分画素群抽出部、１２２…類似線分分類部、１２３…分布近似部、１２４…代表線分抽出部（代表線分決定手段）。
【図１】
2011164992.tif 000003
【図２】
2011164992.tif 000004
【図３】
2011164992.tif 000005
【図４】
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【図５】
2011164992.tif 000007
【図６】
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