(57)【要約】【課題】本発明は、画像のセットを前景部分と背景部分とにセグメンテーションするための方法およびシステムを提供する。【解決手段】シーンの画像のセットがカメラによって取得される。シーンは、移動物体を含み、カメラの動きと物体の動きとの相対的な差は、実質的にゼロである。画像のピクセルの統計的特性が求められ、統計的方法が、統計的特性に適用されて、物体に対応するピクセルが識別される。【選択図】図１Ａ
2011123887.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像のセットからピクセルを抽出するための方法であって、該方法のステップを実行するためのプロセッサーを備え、
カメラでシーンの前記画像のセットを取得するステップであって、前記シーンは、動きを有する物体を含み、前記カメラの動きおよび前記物体の前記動きとの相対的な差は実質的にゼロである、取得するステップと、
前記画像のセットにおけるピクセルの統計的特性を求めるステップと、
前記物体に対応する前記ピクセルを識別するために、前記統計的特性に統計的方法を適用するステップと
を含む方法。
【請求項２】
前記カメラは、ロボットアームに搭載され、該ロボットアームは、エンドエフェクターを使用して前記物体をつかんでいる請求項１に記載の方法。
【請求項３】
ロボットアームがビンピッキングの用途で使用される請求項１に記載の方法。
【請求項４】
前記物体は、第１のロボットアームに搭載されたエンドエフェクターによってつかまれ、前記カメラは、第２のロボットアームに搭載され、前記カメラおよび前記物体は、平行に移動する請求項１に記載の方法。
【請求項５】
前記物体は、移動コンベア上に配置され、前記カメラは、前記物体の速度で動かされる請求項１に記載の方法。
【請求項６】
前記統計的特性は、前記ピクセルの空間的変動を測定する請求項１に記載の方法。
【請求項７】
前記空間的変動は、前記ピクセルの強度または色の空間勾配または空間周波数を含む請求項６に記載の方法。
【請求項８】
前記シーンの背景に関連付けられる前記ピクセルは、モーションブラーを受ける一方、前記物体に関連付けられる前記ピクセルは、静的に見える請求項１に記載の方法。
【請求項９】
前記求めるステップは、
前記ピクセルの前記空間的変動をしきい値処理することによって前記ピクセルを分類するステップをさらに含む、請求項６に記載の方法。
【請求項１０】
前記求めるステップは、
前記ピクセルの前記空間的変動を合わせて評価するステップをさらに含む請求項６に記載の方法。
【請求項１１】
各前記ピクセルは、各前記画像に強度を有し、前記求めるステップは、
各前記画像の前記強度にカニーエッジ検出器を適用するステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項１２】
前記統計的特性は、各前記ピクセルにおける特徴が前記画像のセット全体にわたって変化するときに前記特徴の分布に基づく請求項１に記載の方法。
【請求項１３】
前記特徴は、強度、色、強度若しくは色の空間勾配、または空間周波数の組み合わせを含む請求項１２に記載の方法。
【請求項１４】
Ｓは、前記画像のセットのすべてのピクセルの集合であり、Ｆは、前景ピクセルの集合であり、Ｂは、背景ピクセルの集合であり、ｇ（ｘ、ｙ、ｉ）は、ｉ番目の画像のピクセル（ｘ、ｙ）の特徴を表し、
Ｓ＝Ｆ∪Ｂであり、ここで、∪は和集合演算子であり、
Ｆ∩Ｂ＝｛｝であり、ここで、∩は積集合演算子であり、｛｝は空集合であり、および
前記ピクセル（ｘ、ｙ）が前記集合Ｆにある場合に、前記画像のセットにおける画像のすべての対｛ｉ、ｊ｝について、ｇ（ｘ、ｙ、ｉ）≒ｇ（ｘ、ｙ、ｊ）である請求項１に記載の方法。
【請求項１５】
前記画像のセットは、時系列である請求項１に記載の方法。
【請求項１６】
前記統計的特性は、前記ピクセルの時間的特徴の変動を測定する請求項１５に記載の方法。
【請求項１７】
前記時間的特徴は、強度または色の時間勾配または時間周波数を含む請求項１６に記載の方法。
【請求項１８】
前記統計的特性は、時空間特徴、または空間的特徴および時間的特徴の組み合わせを測定する請求項１５に記載の方法。
【請求項１９】
前記統計的方法は、
前記特徴ｇ（ｘ、ｙ、・）が前景分布ｐｆ（ｘ、ｙ）から取り出されるような帰無仮説Ｈ０と、
前記特徴ｇ（ｘ、ｙ、・）が前記前景分布ｐｆ（ｘ、ｙ）から取り出されないような対立仮説Ｈ１と、
を含む仮説検定である請求項１４に記載の方法。
【請求項２０】
前記特徴が前記前景分布ｐｆ（ｘ、ｙ）から取り出される尤度をしきい値処理することによって前記仮説検定を評価するステップをさらに含み、
Ｐ（ｇ（ｘ、ｙ、・）｜Ｆ）＞Ｔである場合に、（ｘ、ｙ）は、前記集合Ｆにあり、
および
Ｐ（ｇ（ｘ、ｙ、・）｜Ｆ）≦Ｔである場合に、（ｘ、ｙ）は、前記集合Ｂにあり、
ここで、Ｔは、しきい値である請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
前記特徴は、各ピクセル（ｘ、ｙ）の強度Ｉ（ｘ、ｙ、・）であり、前記前景分布ｐｆ（ｘ、ｙ）は、すべての前景ピクセルについて一定の分散を有する正規分布としてモデル化され、特定のピクセル（ｘ、ｙ）の前記強度から推定された標準偏差ｓは、
【数１】
2011123887.tif 000005
であり、ここで、Ｍは、該標準偏差を計算するのに使用される画像の個数であり、ｍ（ｘ、ｙ）は、
【数２】
2011123887.tif 000006
であり、前記ピクセルを前記集合Ｆと前記集合Ｂとに分割することが、
ｓ（ｘ、ｙ）＜Ｔである場合に、（ｘ、ｙ）は、集合Ｆにあり、
および
ｓ（ｘ、ｙ）≧Ｔである場合に、（ｘ、ｙ）は、集合Ｂにある、
ことに従って実行される請求項２０に記載の方法。
【請求項２２】
前記統計的方法は、ベイズ法である請求項１に記載の方法。
【請求項２３】
前記物体と同一視された前記ピクセルを使用して、前記物体の現在の姿勢を求めるステップをさらに含む請求項１に記載の方法。
【請求項２４】
前記物体を前記現在の姿勢から所望の姿勢へ位置決めすること
をさらに含む請求項２３に記載の方法。
【請求項２５】
前記統計的特性は、確率的であり、前記統計的方法は、各ピクセルが前景または背景に関連付けられているとする分類の信頼度を推定するのに使用される請求項１に記載の方法。
【請求項２６】
前記カメラおよび前記物体は、単一画像の露出時間中に移動する請求項１に記載の方法。
【請求項２７】
画像のセットからピクセルを抽出するためのシステムであって、
シーンの前記画像のセットを取得するように構成されたカメラであって、前記シーンは、動きを有する物体を含み、前記カメラの動きと前記物体の前記動きとの相対的な差は実質的にゼロである、カメラと、
前記画像のセットにおけるピクセルの統計的特性を求める手段と、
前記統計的特性に統計的方法を適用して前記物体に対応する前記ピクセルを識別する手段と、
を備えるシステム。
【請求項２８】
ロボットアームであって、前記カメラは、該ロボットアーム上に配置される、ロボットアームをさらに備え、該ロボットアームは、
前記物体をつかむためのエンドエフェクターをさらに備える請求項２７に記載のシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、包括的には、コンピュータービジョンに関し、より詳細には、画像から物体をセグメンテーションすることに関し、さらに詳細には、前景抽出を使用して移動物体をセグメンテーションすることに関する。
【背景技術】
【０００２】
シーンの画像を前景部分と背景部分とにセグメンテーションすることは、多くのコンピュータービジョンアプリケーションにおける基本的なタスクである。通常、前景部分は、シーン内の物体に対応する。物体が背景からセグメンテーションされた後、物体の認識、合成、姿勢推定、および位置決め等のその後のタスクを物体に対して行うことがより容易になる。
【０００３】
背景差分
背景が静止しているかまたはゆっくりと変化している場合、平均値フィルターまたは中央値フィルター等のローパスフィルターを画像シーケンスにわたって適用することにより、背景を推定することができる。背景に関連付けられるピクセルの強度をモデル化するのに、ガウス混合モデル（ＧＭＭ）を使用することもできる。これが行われた後、背景のモデルに適合しないピクセルを検出することによって、背景差分を達成することができる。前景の既知の色ベース、形状ベース、または動きベースの事前確率は、背景差分を改善することができる。
【０００４】
ピクセルの大部分が静的な背景に関連付けられている一方、少数のピクセルが、移動している前景の物体に関連付けられている監視アプリケーション等のいくつかの環境では、背景差分はうまく機能することができる。例えば、ロボットアームに搭載されたカメラといった、カメラが移動しているシナリオでは、背景ピクセルも、カメラの動きに起因して強度が変化し、したがって、従来の背景差分を使用することができない。
【０００５】
強度ベースのセグメンテーション
ピクセル強度は、画像における色およびテクスチャ等の外観特性を定義する。前景および背景の統計的特性が十分に異なる場合、アフィニティ（親和性）モデルおよびグラフベースの方法を使用して、背景から前景をセグメンテーションすることができる。ほとんどのグラフベースの方法は、頂点がピクセルを表し、かつ頂点がエッジによって接続されるグラフを定義する。各エッジのアフィニティ、すなわち重みは、エッジが接続する２つのピクセルのロケーションおよび強度に依存する。一般に、隣接するピクセルは、より大きなアフィニティを有し、同じ強度特性を有するピクセルも同様である。空間依存性は、通常、対応するピクセルロケーション間のユークリッド距離に対して、ガウス関数を使用して実施される。同様に、色ベースおよびテクスチャベースの依存性は、対応するピクセル間の色またはテクスチャの差に関して、ガウス関数または同様の重み関数を使用することにより実施される。これらのコストおよび他のコストは、乗算されて、グラフ内のエッジのそれぞれについてのエッジ重みが計算される。グラフ上の「カット」を見つけて前景ピクセルと背景ピクセルとを分離するには、コスト関数を使用することができる。コストは、小さなセグメントを回避するために、正規化することができる。これによって、正規化カットと呼ばれる定式化したものが得られる。強度ベースのセグメンテーションは、同質の外見を有する画像にはうまく機能しない。
【０００６】
モデルベースのセグメンテーション
モデルベースのセグメンテーションでは、前景の外観特性は、アプリオリに知られている。このタイプのセグメンテーションは、車両および人々等の一般的な物体に頻繁に使用される。モデルベースの手法は、背景からセグメンテーションされる物体（複数可）の正確なモデルが利用できることに依存する。前景物体のこれらの従来のモデルは、手動で準備することもできるし、または、物体と画像の残りの部分とを区別する特徴を識別する機械学習によって求めることもできる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
一般に、従来技術のセグメンテーション方法は、動的なシーンにも、同質のシーンにも、移動するカメラによって取得された画像にもうまく機能しない。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の実施の形態は、画像のセットを前景部分と背景部分とにセグメンテーションするための方法およびシステムを提供する。「前景」が移動物体に関連付けられるピクセルを指す一方、「背景」は、シーンの残りの部分に関連付けられるピクセルを指すことに留意されたい。
【０００９】
１つの実施の形態では、前景は、あるシーン内の移動物体に対応し、画像は、物体の動きと実質的に同一の動きを有するカメラによって取得される。例えば、カメラおよび物体は、物理的にまたは論理的に、のいずれかで、互いに連結される。セグメンテーションは、ピクセルの特性に対して統計的推測を使用する。
【００１０】
本発明は、以下のアイデアに基づいている。カメラは、物体とともに移動しているので、カメラの基準枠では、物体は、相対的に動きなしに見える一方、シーンの残りの部分は、カメラの動きに起因して移動する。カメラが、動いている間に複数の画像を取得する場合、前景ピクセルの、例えば色または強度といった画像の特徴は、相対的に静的である一方、背景ピクセルの特徴は、経時的に動的に変化する。単一画像の露出時間の間にカメラが移動する場合、その結果の画像では、前景ピクセルは、シャープに見える一方、背景ピクセルは、モーションブラーを被る。これは、前景が概して動きを有する一方、背景が静的のままである従来技術の背景差分とは対照的である。
【００１１】
前景ピクセルを背景ピクセルからセグメンテーションする従来の手法は、通常、背景差分またはその変動を使用する。背景差分を使用するには、背景が静止しているか、または静的である一方、前景は、移動しているか、または動的であるものと仮定される。前景は、カメラの基準枠内で移動しているので、たとえ背景が差し引かれた後であっても、レジストレーション等のさらなる処理が、通常必要である。
【００１２】
これとは対照的に、本発明は、前景抽出を使用する。本発明者らの方法では、背景は、カメラに対して動的であるかまたは移動していると仮定され、前景は、カメラに対して静的であるかまたは静止している。結果として、抽出された前景は、レジストレーション等のさらなる低レベルの処理を必要とすることなく、より高レベルのコンピュータービジョンタスクに直接使用することができる。
【００１３】
物体は、カメラに対して静止しているので、物体から得られた特徴は、物体およびカメラの動きによる影響を受けず、これらの特徴は、姿勢推定および物体認識等のさらなるコンピュータービジョンタスクについて、より信頼できるものとなり、より明瞭なものとなり、かつより役立つものとなる。
【００１４】
背景からセグメンテーションされる物体は、ある速度（速さおよび方向）で移動しているものと仮定される。この速度は、経時的に変化する可能性がある。カメラを物体と同じ速度で移動させるために、カメラを物体に対し物理的に若しくは論理的に連結することもできるし、又物体の動きを測定することもできる。
【００１５】
本発明は、物体がロボットアーム、組み立てラインコンベアシステム、または台車若しくはトラック等の他の機械的手段によって移動される産業上の用途で使用することができる。
【００１６】
本発明によって、物体が自動化機器によって操作されている際の、物体の正しい位置決めが可能になる。例えば、物体が塗装またはドリルによる穴開けを受ける車両部品である場合、本発明は、現在の処理ステップのために物体または道具を動的に位置合わせすることに使用することができる。同様に、この部品を、他の部品との組み立て等の次の処理ステップのために位置決めすることができる。
【発明の効果】
【００１７】
カメラと物体との間の相対的な動きが実質的にゼロである限り、物体およびカメラの動きは、任意の速さおよび複雑さとすることができる。加えて、シーンおよび物体の構造およびテクスチャ特性は、制限される必要はない。
【図面の簡単な説明】
【００１８】
【図１Ａ】本発明の実施の形態による画像をセグメンテーションするためのシステムおよび方法の概略図である。
【図１Ｂ】図１Ａに示されるようなロボットアームおよびカメラの写真である。
【図１Ｃ】カメラおよび物体の動きの概略図である。
【図２Ａ】本発明の実施の形態によるセグメンテーション方法のフロー図である。
【図２Ｂ】単一画像の露出時間中にカメラの動きがない場合に取得されたシーンの画像である。
【図２Ｃ】単一画像の露出時間中にカメラの動きがある場合に取得されたシーンの画像である。
【図２Ｄ】図２Ｂの画像に対応するエッジ画像である。
【図２Ｅ】図２Ｃの画像に対応するエッジ画像である。
【発明を実施するための形態】
【００１９】
図１Ａ〜図１Ｂは、シーン１２０から取得された画像のセット１１０をセグメンテーションするためのシステム１００および方法２００を示す。本明細書の定義によれば、画像のセットは、１つまたは複数の画像を含むことができる。ここで、時系列の画像は、ビデオと等価である。本発明は、単一画像に対して動作することができることが理解される。
【００２０】
シーンは、物体１２５を含む。システムは、プロセッサー１４０に接続された出力を有するカメラ１３０も含む。プロセッサーは、この技術において既知のように、入出力インターフェースおよびメモリを含む。プロセッサーは、本発明の実施の形態による方法２００のステップを実行する。
【００２１】
一例の産業上の用途では、ロボットがビン１８０または移動コンベヤベルト１９０から部品をピックする。１つの実施の形態では、カメラは、ロボットアーム１５０に配置される。ロボットアームは、物体をつかむためのエンドエフェクター１６０を含む。前景抽出は、エンドエフェクターによってつかまれた物体に対して実行される。対象となるのは、産業プロセスの現在の段階、または次の段階のために物体を正しい姿勢に位置決めすることができるように、物体がピックアップされた後に、エンドエフェクターによってつかまれた物体の姿勢を求めることである。
【００２２】
物体の移動は、カメラの動きに直結している。ロボットアームは、物体の動きとカメラの動きとの間の相対的な差が実質的にゼロになるように動かされる。物体の動きは、既知とすることもできるし、または未知とすることもできる。カメラと物体との間の相対的な動きが実質的にゼロである限り、カメラは、ロボットアームのどの部分にも搭載することができることに留意すべきである。画像の露出時間中にカメラの動きがあるとき、本発明は、単一画像について機能することができることにも留意すべきである。
【００２３】
別の実施の形態では、カメラは、第１のロボットアームに搭載され、物体は、第２のロボットアームに搭載されたエンドエフェクターによってつかまれ、これらのアームは、平行にかつ調和して移動する。この場合、物体の動きは、通常、既知であるか、または測定され、かつ前景抽出は、エンドエフェクターによってつかまれた物体に対して実行される。
【００２４】
代替的に、前景抽出は、移動コンベアベルト上に配置された物体に対して実行することもできる。この場合、対象となるのは、コンベアベルト上の物体の姿勢を推定することである。本明細書の定義によれば、６Ｄ姿勢は、物体の平行移動（ｘ、ｙ、ｚ）ロケーションおよび角度（θ、φ、ψ）方位の組み合わせである。
【００２５】
物体の姿勢が求められた後、この姿勢は、産業プロセスの現在の段階、または次の段階に使用することができる。これらの段階は、物体のピックアップ、物体の位置決め、または物体に対してのスプレーガン、アーク溶接機、ドリル、若しくはグラインダー等の道具の使用、を伴うことができる。カメラと物体との間の相対的な動きが実質的にゼロである限り、カメラは、ロボットアーム、コンベアベルト、またはそれ以外の箇所に搭載することができる。
【００２６】
相対的な動きの差が実質的にゼロになることを確保する方法には、多数の方法がある。カメラの動きと物体の動きとを直結させることもできるし、物体の動きを既知とすることもできるし、また物体の動きは未知であるが測定若しくは推定することもできる。複数のカメラを使用することもできることが理解される。シーンの背景１７０は、雑然としている可能性がある。
【００２７】
図１Ｃに示されるように、カメラの動き１０１および物体の動き１０２は、複雑である可能性がある。物体がセグメンテーションされた後、物体認識および姿勢推定等のコンピュータービジョンタスクを、セグメンテーションされた物体に対して実行することができる。
【００２８】
図２Ａは、方法２００のステップを示す。対象となる１つまたは複数の物体を含むシーンの画像のセット１１０が、カメラ１３０によって取得される。物体の動き２１１とカメラの動き２１２との間の相対的な差２１５は、実質的にゼロである（２１６）。換言すれば、物体の動きおよびカメラの動きの速度および方向は、実質的に同じである。ただし、これらの動きは、互いに変位している可能性がある。取得された画像のセットは、ピクセルの統計的特性２２５を求める（２２０）のに使用される。統計的方法が統計的特性２２５に適用されて（２３０）、物体または前景に関連付けられるピクセルＦ２３１が抽出される。残りのピクセルＢ２３２は、背景に関連付けられる。この統計的方法は、例えば、マイクロ回路を使用したハードウェアとして実施することができることに留意すべきである。
【００２９】
カメラおよび物体が１つの画像の露出時間中に移動するとき、図２Ｃに示されるように、前景物体に対応するピクセルは、シャープに見える一方、背景ピクセルは、モーションブラーを被る。ピクセルの空間特性は、前景ピクセルと背景ピクセルとの間で異なる。前景ピクセルは、より高い空間勾配、およびより高い周波数を示す傾向がある。したがって、前景に対応するピクセルは、空間特性の統計のこの差に基づいて画像から抽出することができる。例えば、図２Ｅでは、カニーエッジフィルターが図２Ｃの画像に適用されている。前景物体のみがカメラに対して静止していたので、前景に関連付けられるピクセルのみがこのフィルターによって抽出される。
【００３０】
図２Ｂは、動きがない状態で取得された画像を示す。この画像では、前景および背景の双方を含むシーン全体がシャープに見える。これによって、ピクセルの空間特性に基づいて背景から前景をセグメンテーションすることが難しくなる。図２Ｄは、図２Ｅに使用されたものと同じパラメータを有するカニーエッジフィルターを適用することによって得られたエッジ画像を示す。この場合、このフィルターは、前景に関連付けられるピクセルと背景に関連付けられるピクセルとを区別するのに使用することができない。
【００３１】
画像のセットが単一画像しか含まない場合、本発明の実施の形態は、ぶれのある背景から前景物体を抽出することができるように、画像の露出時間中にカメラに対して背景の動きがあるものと仮定する。
【００３２】
画像のセットが時系列の画像を含むとき、単一画像の動きの仮定を緩和することができる。つまり、単一画像にはいかなる仮現運動も存在する必要はない。この場合、前景はすべての画像にわたって静的に見える一方、背景は画像間で動的に変化するので、この仮定は、系列全体にわたって、背景には仮現運動があるということであり、異なる時刻における画像のセット全体にわたって観測された動きを本発明者らの前景抽出に使用することができる。
【００３３】
この場合、本方法は、個々の画像の各ピクセルの空間の統計的特性を使用する代わりに、画像のセット全体にわたる各ピクセル（ｘ、ｙ）１１１の統計的特性が、経時的に動的に変化することから、該統計的特性を使用する。
【００３４】
Ｉ（ｘ、ｙ、ｉ）は、画像のセットのｉ番目の画像におけるピクセル（ｘ、ｙ）１１１の強度を表すものとする。複数のＲＧＢチャネルが使用される場合、強度は、色を表す。画像のセットのロケーション（ｘ、ｙ）１１１におけるピクセルの強度を指すのに、Ｉ（ｘ、ｙ、・）を使用することにする。同様に、ｇ（ｘ、ｙ、ｉ）は、画像ｉのピクセル（ｘ、ｙ）の特徴、または特徴の組み合わせを表すものとし、ｇ（ｘ、ｙ、・）は、セット１１０のすべての画像にわたるピクセル（ｘ、ｙ）１１１の特徴値を指すものとする。このような特徴の例には、強度、強度の空間勾配または時間勾配、および強度の空間周波数、時間周波数、または時空間周波数の任意の組み合わせを含めることができるが、これらに限定されるものではない。
【００３５】
Ｓは、画像のセットにおけるピクセルのすべての集合である。集合Ｓを「前景」ピクセルの集合Ｆ２３１と「背景」ピクセルの集合Ｂ２３２とに分割することが望ましい。
【００３６】
これらの集合は、次のように関係付けられる。
Ｓ＝Ｆ∪Ｂ。ここで、∪は和集合演算子である。
Ｆ∩Ｂ＝｛｝。ここで、∩は積集合演算子であり、｛｝は空集合で、および
ピクセル（ｘ、ｙ）が集合Ｆにある場合、画像のセットにおける画像のすべての対｛ｉ、ｊ｝についてｇ（ｘ、ｙ、ｉ）≒ｇ（ｘ、ｙ、ｊ）である。
【００３７】
物体に関連付けられる各ピクセルについて、セットの画像全体にわたるそのピクセルにおける特徴は、その統計的特性２２５が既知であるか、推定されるか、またはモデル化される分布ｐｆから取り出されたサンプルであるとみなすことができる。背景に関連付けられるピクセルの場合、背景ピクセルは、カメラに対して移動するシーンの部分に対応するので、単純なモデルを導出することができない場合があり得る。
【００３８】
多くの場合、具体的な背景モデルを得ることが困難または不可能であり、背景に関連付けられるピクセルについての画像のセット全体にわたる特徴の潜在的に任意の変動は、前景ピクセルについての同じ特徴の変動よりもはるかに大きい。したがって、セットの画像全体にわたるピクセルの特徴の分布間でのこの統計的な差に、統計的方法を適用することにする。
【００３９】
例えば、各ピクセルの統計を考慮し、以下の仮説検定Ｈをピクセルごとに独立に実行することにより、統計的特性に従って、前景ピクセルＦ２３１の集合を識別することができる。
帰無仮説Ｈ０：特徴ｇ（ｘ、ｙ、・）は、前景分布ｐｆ（ｘ、ｙ）から取り出される。
対立仮説Ｈ１：特徴ｇ（ｘ、ｙ、・）は、前景分布ｐｆ（ｘ、ｙ）から取り出されない。
【００４０】
仮説検定は、ピクセル特徴が前景分布ｐｆ（ｘ、ｙ）から取り出される尤度にしきい値Ｔを使用することによって解かれる。
Ｐ（ｇ（ｘ、ｙ、・）｜Ｆ）＞Ｔである場合に、（ｘ、ｙ）は集合Ｆにあり、
および
Ｐ（ｇ（ｘ、ｙ、・）｜Ｆ）≦Ｔである場合に、（ｘ、ｙ）は集合Ｂにある。
ここで、しきい値Ｔは、所望の誤報率（ＦＡＲ）を使用して求めることができる。ＦＡＲは、前景に誤って関連付けられるピクセルの割合を指す。
【００４１】
好都合な特別な場合に、特徴値は、ピクセルの強度として定義され、前景分布ｐｆ（ｘ、ｙ）は、その分散がすべての前景ピクセルについて一定である正規（ガウス）分布としてモデル化される。すなわち、集合Ｆの各ピクセル（ｘ、ｙ）について、その強度Ｉ（ｘ、ｙ、・）は、正規分布Ｎ（μｆ（ｘ、ｙ）、σｆ２）から取り出される。ここで、μｆ（ｘ、ｙ）は、この分布の平均強度であり、σｆ２は、強度の分散であり、これはセンサー雑音および量子化雑音等の要因に起因する強度の小さな変動をモデル化する。この場合、仮説検定は、以下のように導出することができる。
【００４２】
特定のピクセル（ｘ、ｙ）におけるピクセル強度から推定された標準偏差ｓは、下式である。
【００４３】
【数１】
2011123887.tif 000003
【００４４】
ここで、Ｍは、この統計を計算するのに使用される画像の個数であり、ｍ（ｘ、ｙ）は、推定された平均であり、下式である。
【００４５】
【数２】
2011123887.tif 000004
【００４６】
次に、ピクセルの集合ＦおよびＢへの分割が、
ｓ（ｘ、ｙ）＜Ｔである場合に、（ｘ、ｙ）は集合Ｆにあり、および
ｓ（ｘ、ｙ）≧Ｔである場合に、（ｘ、ｙ）は集合Ｂにある、
ことに従って実行される。
【００４７】
上述したバイナリ（「ハード」）セグメンテーションの代わりに、ベイズフレームワークを使用して「ソフト」セグメンテーションを確率的に行うことも可能である。本方法の別の変形は、画像をより小さな部分に分割し、次に、各部分に対して独立にセグメンテーションを実行する。
【図１Ａ】
2011123887.tif 000007
【図１Ｂ】
2011123887.tif 000008
【図１Ｃ】
2011123887.tif 000009
【図２Ａ】
2011123887.tif 000010
【図２Ｂ】
2011123887.tif 000011
【図２Ｃ】
2011123887.tif 000012
【図２Ｄ】
2011123887.tif 000013
【図２Ｅ】
2011123887.tif 000014
【外国語明細書】
2011123887.tif 000015
2011123887.tif 000016
2011123887.tif 000017
2011123887.tif 000018
2011123887.tif 000019
2011123887.tif 000020
2011123887.tif 000021
2011123887.tif 000022
2011123887.tif 000023
2011123887.tif 000024
2011123887.tif 000025
2011123887.tif 000026
2011123887.tif 000027
2011123887.tif 000028
2011123887.tif 000029
2011123887.tif 000030
2011123887.tif 000031
2011123887.tif 000032
2011123887.tif 000033
2011123887.tif 000034
2011123887.tif 000035
2011123887.tif 000036
2011123887.tif 000037
2011123887.tif 000038
2011123887.tif 000039