【手続補正書】
【提出日】平成28年9月5日(2016.9.5)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
上記目的を達成するための一手段として、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、画像処理装置は、複数の第１画像処理パラメータ候補の１つを用いて学習画像を処理することにより得られる処理済み学習画像に基づく辞書候補の生成を、前記複数の第１画像処理パラメータ候補それぞれについて実行することにより、複数の辞書候補を生成する生成手段と、前記複数の第１画像処理パラメータ候補の１つを用いてテスト画像を処理することにより得られる第１の処理済みテスト画像から、該複数の第１画像処理パラメータ候補の１つに対応する辞書候補を用いて対象物体を検出するオペレーションを、前記複数の辞書候補それぞれについて実行し、該複数の辞書候補に対する検出結果に基づいて辞書を決定する辞書決定手段と、複数の第２画像処理パラメータ候補の１つを用いて前記テスト画像を処理することにより得られる第２の処理済みテスト画像から、前記決定された辞書を用いて対象物体を検出するオペレーションを、前記複数の第２の画像処理パラメータ候補それぞれについて実行し、該複数の第２の画像処理パラメータ候補に対応する複数の第２の処理済みテスト画像に対する検出結果に基づいて第２画像処理パラメータを決定するパラメータ決定手段と、入力画像からの前記対象物体の検出に使用される辞書及び第２画像処理パラメータとして、前記決定された辞書及び前記決定された第２の画像処理パラメータを記憶媒体に記憶する記憶制御手段と、を有し、前記テスト画像と前記学習画像とは異なる画像であり、前記テスト画像は実写画像である。
【手続補正２】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の第１画像処理パラメータ候補の１つを用いて学習画像を処理することにより得られる処理済み学習画像に基づく辞書候補の生成を、前記複数の第１画像処理パラメータ候補それぞれについて実行することにより、複数の辞書候補を生成する生成手段と、
前記複数の第１画像処理パラメータ候補の１つを用いてテスト画像を処理することにより得られる第１の処理済みテスト画像から、該複数の第１画像処理パラメータ候補の１つに対応する辞書候補を用いて対象物体を検出する第１のオペレーションを、前記複数の辞書候補それぞれについて実行し、該複数の辞書候補に対する検出結果に基づいて辞書を決定する辞書決定手段と、
複数の第２画像処理パラメータ候補の１つを用いて前記テスト画像を処理することにより得られる第２の処理済みテスト画像から、前記決定された辞書を用いて対象物体を検出する第２のオペレーションを、前記複数の第２の画像処理パラメータ候補それぞれについて実行し、該複数の第２の画像処理パラメータ候補に対応する複数の第２の処理済みテスト画像に対する検出結果に基づいて第２画像処理パラメータを決定するパラメータ決定手段と、
入力画像からの前記対象物体の検出に使用される辞書及び第２画像処理パラメータとして、前記決定された辞書及び前記決定された第２の画像処理パラメータを記憶媒体に記憶する記憶制御手段と、
を有し、
前記テスト画像と前記学習画像とは異なる画像であり、前記テスト画像は実写画像である
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記対象物体のモデル情報を設定する設定手段と、
少なくとも前記モデル情報に基づいて、前記第１のオペレーション又は前記第２のオペレーションの推定値を算出する算出手段と、
を更に有する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記辞書は、少なくとも前記推定値に基づいて決定される
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２画像処理パラメータは、少なくとも前記推定値に基づいて決定される
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記学習画像は、前記モデル情報及び前記対象物体の表面輝度分布から生成されるコンピュータグラフィックス（ＣＧ）画像である
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記実写画像は、撮影装置により撮影された前記対象物体の画像である
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記推定値は、前記モデル情報からＣＧ画像を生成し、少なくとも、前記実写画像における前記対象物体の検出と、前記ＣＧ画像から抽出されたエッジに対応する部分と前記実写画像から抽出されたエッジに対応する部分との比較と、に基づいて計算される
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記推定値は、前記モデル情報から算出される前記対象物体の所定位置の第１の距離情報と、前記実写画像の前記対象物体に対する前記第１のオペレーション又は前記第２のオペレーションから算出される第２の距離情報と、を決定し、該第１の距離情報と該第２の距離情報とを比較する、ことにより算出される
ことを特徴とする請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記学習画像の１以上の生成パラメータを設定する設定手段を更に有し、
前記ＣＧ画像は、前記１以上の生成パラメータに従って生成される
ことを特徴とする請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
複数の学習画像を更に含み、
前記１以上の生成パラメータは、前記複数の学習画像に対応する複数の生成パラメータを含み、
前記画像処理装置は、更に、前記複数の生成パラメータのそれぞれの生成パラメータについて、
生成パラメータに少なくとも基づく学習画像の生成、
処理済み学習画像に少なくとも基づく前記複数の辞書候補の辞書候補の作成、
辞書候補に少なくとも基づく、少なくとも処理済み学習画像に対する前記対象物体の前記第１のオペレーションの推定値の算出、
を繰り返し実行する
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記１以上の生成パラメータのそれぞれの生成パラメータは、前記対象物体の表面輝度分布を表す
ことを特徴とする請求項９に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記学習画像と前記実写画像とは、互いに異なる撮影条件下で撮影された画像である
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
複数の第１の処理済みテスト画像を更に含み、
前記画像処理装置は、更に、前記複数の第１の処理済みテスト画像のそれぞれの第１の処理済みテスト画像について、
第１の処理済みテスト画像に少なくとも基づく前記複数の辞書候補の辞書候補の作成、
辞書候補に少なくとも基づく、少なくとも前記複数の第１の処理済みテスト画像の第１の処理済みテスト画像に対する前記対象物体の検出、
辞書候補に少なくとも基づく、少なくとも処理済みテスト画像に対する前記対象物体の検出の推定値の算出、
を繰り返し実行し、
前記複数の第１画像処理パラメータ候補の１つに対応する推定値に少なくとも基づいて、該複数の第１画像処理パラメータ候補の１つに関連する前記複数の辞書候補の１つを選択することにより前記辞書を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記画像処理装置は、更に、前記複数の第２画像処理パラメータ候補のそれぞれの第２画像処理パラメータ候補について、
前記決定された辞書に基づく、少なくとも前記複数の第２の処理済みテスト画像の第２の処理済みテスト画像に対する前記対象物体の検出、
前記決定された辞書に少なくとも基づく、少なくとも処理済みテスト画像に対する前記対象物体の検出の推定値の算出、
を繰り返し実行し、
前記複数の第２画像処理パラメータ候補の１つに対応する推定値に少なくとも基づいて、該複数の第２画像処理パラメータ候補の１つを選択することにより前記第２画像処理パラメータを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記第１画像処理パラメータ候補から選択される第１画像処理パラメータを使用して実行される第１の処理、及び、前記第２の画像処理パラメータを使用して実行される第２の処理のそれぞれは、ノイズ除去処理、エッジ検出処理、特徴検出処理の少なくとも１つを含む
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記第１画像処理パラメータ候補から選択される第１画像処理パラメータ、及び、前記第２画像処理パラメータは、同一種類の画像処理のパラメータである
ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
入力画像から物体を認識する装置であって、
入力画像を受信する受信手段と、
画像処理装置によって決定された辞書と第２画像処理パラメータとに従って、前記入力画像から対象物体を認識する認識手段と、
前記対象物体の認識の結果を出力する出力手段と、
を有し、
前記画像処理装置は、
複数の第１画像処理パラメータ候補の１つを用いて学習画像を処理することにより得られる処理済み学習画像に基づく辞書候補の生成を、前記複数の第１画像処理パラメータ候補それぞれについて実行することにより、複数の辞書候補を生成する生成手段と、
前記複数の第１画像処理パラメータ候補の１つを用いてテスト画像を処理することにより得られる第１の処理済みテスト画像から、該複数の第１画像処理パラメータ候補の１つに対応する辞書候補を用いて対象物体を検出する第１のオペレーションを、前記複数の辞書候補それぞれについて実行し、該複数の辞書候補に対する検出結果に基づいて辞書を決定する辞書決定手段と、
複数の第２画像処理パラメータ候補の１つを用いて前記テスト画像を処理することにより得られる第２の処理済みテスト画像から、前記決定された辞書を用いて対象物体を検出する第２のオペレーションを、前記複数の第２の画像処理パラメータ候補それぞれについて実行し、該複数の第２の画像処理パラメータ候補に対応する複数の第２の処理済みテスト画像に対する検出結果に基づいて第２画像処理パラメータを決定するパラメータ決定手段と、
入力画像からの前記対象物体の検出に使用される辞書及び第２画像処理パラメータとして、前記決定された辞書及び前記決定された第２の画像処理パラメータを記憶媒体に記憶する記憶制御手段と、
を有し、
前記テスト画像と前記学習画像とは異なる画像であり、前記テスト画像は実写画像である
ことを特徴とする装置。
【請求項１８】
記憶媒体から複数の辞書候補を読み出す読出手段と、
複数の第１画像処理パラメータ候補の１つを用いてテスト画像を処理することにより得られる第１の処理済みテスト画像から、該複数の第１画像処理パラメータ候補の１つに対応する辞書候補を用いて対象物体を検出する第１のオペレーションを、前記複数の辞書候補それぞれについて実行し、該複数の辞書候補に対する検出結果に基づいて辞書を決定する辞書決定手段と、
複数の第２画像処理パラメータ候補の１つを用いて前記テスト画像を処理することにより得られる第２の処理済みテスト画像から、前記決定された辞書を用いて対象物体を検出する第２のオペレーションを、前記複数の第２の画像処理パラメータ候補それぞれについて実行し、該複数の第２の画像処理パラメータ候補に対応する複数の第２の処理済みテスト画像に対する検出結果に基づいて第２画像処理パラメータを決定するパラメータ決定手段と、
入力画像からの前記対象物体の検出に使用される辞書及び第２画像処理パラメータとして、前記決定された辞書及び前記決定された第２の画像処理パラメータを記憶媒体に記憶する記憶制御手段と、
を有し、
前記テスト画像は実写画像である
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項１９】
画像処理装置が実行する画像処理方法であって、
複数の第１画像処理パラメータ候補の１つを用いて学習画像を処理することにより得られる処理済み学習画像に基づく辞書候補の生成を、前記複数の第１画像処理パラメータ候補それぞれについて実行することにより、複数の辞書候補を生成する生成工程と、
前記複数の第１画像処理パラメータ候補の１つを用いてテスト画像を処理することにより得られる第１の処理済みテスト画像から、該複数の第１画像処理パラメータ候補の１つに対応する辞書候補を用いて対象物体を検出する第１のオペレーションを、前記複数の辞書候補それぞれについて実行し、該複数の辞書候補に対する検出結果に基づいて辞書を決定する辞書決定工程と、
複数の第２画像処理パラメータ候補の１つを用いて前記テスト画像を処理することにより得られる第２の処理済みテスト画像から、前記決定された辞書を用いて対象物体を検出する第２のオペレーションを、前記複数の第２の画像処理パラメータ候補それぞれについて実行し、該複数の第２の画像処理パラメータ候補に対応する複数の第２の処理済みテスト画像に対する検出結果に基づいて第２画像処理パラメータを決定するパラメータ決定工程と、
入力画像からの前記対象物体の検出に使用される辞書及び第２画像処理パラメータとして、前記決定された辞書及び前記決定された第２の画像処理パラメータを記憶媒体に記憶する記憶制御工程と、
を含み、
前記テスト画像と前記学習画像とは異なる画像であり、前記テスト画像は実写画像である
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２０】
コンピュータを、請求項１乃至１６の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。