(57)【要約】【課題】被写体の異常領域を画像から精度よく推定すること。【解決手段】外観に規則性を有する被写体を撮影した画像がイントラ符号化された情報であるイントラ符号化情報から、前記被写体における異常を有する領域を推定する異常領域推定装置は、前記画像が分割された領域に係るイントラ符号化情報である分割符号化情報を取得する分割符号化情報取得部と、前記画像の所望の領域に係る分割符号化情報と、前記所望の領域を除く領域に係る分割符号化情報との規則性に基づいて、前記所望の領域が異常を有するか否かを推定する異常推定部と、を有する。【選択図】図１
2019114139.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
外観に規則性を有する被写体を撮影した画像がイントラ符号化された情報であるイントラ符号化情報から、前記被写体における異常を有する領域を推定する異常領域推定装置であって、
前記画像が分割された領域に係るイントラ符号化情報である分割符号化情報を取得する分割符号化情報取得部と、
前記画像の所望の領域に係る分割符号化情報と、前記所望の領域を除く領域に係る分割符号化情報との規則性に基づいて、前記所望の領域が異常を有するか否かを推定する異常推定部と、
を有する異常領域推定装置。
【請求項２】
前記所望の領域を除く領域は、前記所望の領域の近傍に位置する周辺領域である
請求項１に記載の異常領域推定装置。
【請求項３】
前記被写体の形状および前記被写体の大きさのうち少なくとも一方を示す情報の入力を受け付ける被写体領域入力部、
を備え、
前記所望の領域を除く領域は、前記被写体領域入力部へ入力された情報に基づく前記被写体の形状および前記被写体の大きさのうち少なくとも一方に対応する領域である場合がある
請求項２に記載の異常領域推定装置。
【請求項４】
前記分割符号化情報はイントラ予測モードであり、
前記異常推定部は、前記所望の領域に係るイントラ予測モードと前記所望の領域を除く領域に係るイントラ予測モードとの比較結果に基づいて、前記所望の領域が異常を有するか否かを推定する
請求項２または請求項３に記載の異常領域推定装置。
【請求項５】
前記異常推定部は、前記所望の領域に係るイントラ予測モードが、どの方向の前記周辺領域に係るイントラ予測モードにも似ていない場合に選択されるパラメータであり、かつ、前記所望の領域を除く領域に係るイントラ予測モードが、どの方向の前記周辺領域に係るイントラ予測モードにも似ていない場合に選択されるパラメータはでない場合、前記所望の領域に異常があると推定する
請求項４に記載の異常領域推定装置。
【請求項６】
前記異常推定部は、第１のイントラ予測モードが示す第１の方向と前記第１のイントラ予測モードとは異なる第２のイントラ予測モードが示す第２の方向とが正反対の方向を指す場合、または、前記第１の方向と前記第２の方向との間の角度が所定の角度以内である場合、前記第１のイントラ予測モードと前記第２のイントラ予測モードを１つのイントラ予測モードとしてみなして推定する
請求項４に記載の異常領域推定装置。
【請求項７】
前記画像をイントラ符号化し、前記イントラ符号化情報を取得するイントラ符号化部、
を備え、
前記イントラ符号化部は、第１のイントラ予測モードが示す第１の方向と前記第１のイントラ予測モードとは異なる第２のイントラ予測モードが示す第２の方向の間の角度が所定の角度以内である場合、前記異常推定部による前記第２のイントラ予測モードの使用を制限する
請求項４に記載の異常領域推定装置。
【請求項８】
外観に規則性を有する被写体を撮影した画像がイントラ符号化された情報であるイントラ符号化情報から、前記被写体における異常を有する領域を推定する異常領域推定装置による異常領域推定方法であって、
前記画像が分割された領域に係るイントラ符号化情報である分割符号化情報を取得する分割符号化情報取得ステップと、
前記画像の所望の領域に係る分割符号化情報と、前記所望の領域を除く領域に係る分割符号化情報との規則性に基づいて、前記所望の領域が異常を有するか否かを推定する異常推定ステップと、
を有する異常領域推定方法。
【請求項９】
外観に規則性を有する被写体を撮影した画像がイントラ符号化された情報であるイントラ符号化情報から、前記被写体における異常を有する領域を推定する異常領域推定装置のコンピュータに、
前記画像が分割された領域に係るイントラ符号化情報である分割符号化情報を取得する分割符号化情報取得ステップと、
前記画像の所望の領域に係る分割符号化情報と、前記所望の領域を除く領域に係る分割符号化情報との規則性に基づいて、前記所望の領域が異常を有するか否かを推定する異常推定ステップと、
を実行させるための異常領域推定プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、異常領域推定装置、異常領域推定方法および異常領域推定プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
規則的な模様を有する被写体が撮像された画像において、画像内の周囲の領域に比べて規則性が乱れた領域（以下、「不規則領域」という）を特定したい場合がある。例えば、太陽光パネルの異常（例えば、故障）を推定する場合である。太陽光パネルは僻地に設置されていることも多いため、現地へ行って１つ１つ目視で確認を行うには手間が掛かる。そのため、太陽光パネルを上空から撮像し、撮像された画像から不規則領域を特定して太陽光パネルの異常を推定することができれば、その手間が軽減される。
【０００３】
被写体の異常を推定する場合における画像解析方法として、例えば、異なる時点において同一の被写体が撮像された時系列画像を比較して変化があった領域を特定し、特定された領域を異常領域として推定する方法が考えられる（例えば、特許文献１を参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０１７−１１２４６６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、時系列画像において、例えば、一方の画像は鮮明かつ正常な被写体が撮像されており、もう一方の画像は雲等によって被写体の一部または全てが覆われているような場合もある。この場合、被写体には異常が発生していなくても、時系列画像の間には変化が生じているため、誤って被写体の異常として推定されることがある。また、例えば、石等の落下による太陽光パネルの物理的な損傷のような視認可能な異常を推定する場合には、複数の時系列画像から推定するのではなく、１枚の画像のみから簡単に推定したい場合もある。
【０００６】
さらに、昨今、太陽光パネルの故障を未然に防ぐ方法の確立も期待されている。例えば、太陽光パネルを撮像したサーモ画像から、故障によって高温となった部分を特定して太陽光パネルの異常領域を推定することにより、故障を未然に防ぐことができる。しかしながら、太陽光パネルの故障は、上記のような物理的な損傷に起因する故障のほか、太陽光パネルに障害物が覆い被さることによって発生する故障もある。例えば、太陽光パネルの一部が草木に覆われると、太陽光パネル上において発熱の偏り（ホットスポット現象）が長期間継続し、これに起因して故障が発生することがある。サーモ画像の解析による故障の検知方法では、表面の温度変化があまり生じない草木の位置を特定することはできないため、このような故障を防止することは困難である。
【０００７】
これに対し、草木の色を事前に与えておき、サーモ画像ではなく一般的な可視光画像における色情報から草木を特定する方法が考えられる。しかしながら、草木の色には、緑、茶または赤等の様々な色がある。そのため、事前に全ての草木の色情報を与えておくことは困難である。また、撮影環境（例えば、天候や時間帯等）によって可視光画像の明るさや色味は大きく異なるため、色情報から草木を特定することは困難である。
【０００８】
上記事情に鑑み、本発明は、被写体の異常領域を画像から精度よく推定することができる異常領域推定装置、異常領域推定方法および異常領域推定プログラム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】
【０００９】
本発明の一態様は、外観に規則性を有する被写体を撮影した画像がイントラ符号化された情報であるイントラ符号化情報から、前記被写体における異常を有する領域を推定する異常領域推定装置であって、前記画像が分割された領域に係るイントラ符号化情報である分割符号化情報を取得する分割符号化情報取得部と、前記画像の所望の領域に係る分割符号化情報と、前記所望の領域を除く領域に係る分割符号化情報との規則性に基づいて、前記所望の領域が異常を有するか否かを推定する異常推定部と、を有する異常領域推定装置である。
【００１０】
また、本発明の一態様は、上記の異常領域推定装置であって、前記所望の領域を除く領域は、前記所望の領域の近傍に位置する周辺領域である。
【００１１】
また、本発明の一態様は、上記の異常領域推定装置であって、前記被写体の形状および前記被写体の大きさのうち少なくとも一方を示す情報の入力を受け付ける被写体領域入力部を備え、前記所望の領域を除く領域は、前記被写体領域入力部へ入力された情報に基づく前記被写体の形状および前記被写体の大きさのうち少なくとも一方に対応する領域である場合がある。
【００１２】
また、本発明の一態様は、上記の異常領域推定装置であって、前記分割符号化情報はイントラ予測モードであり、前記異常推定部は、前記所望の領域に係るイントラ予測モードと前記所望の領域を除く領域に係るイントラ予測モードとの比較結果に基づいて、前記所望の領域が異常を有するか否かを推定する。
【００１３】
また、本発明の一態様は、上記の異常領域推定装置であって、前記異常推定部は、前記所望の領域に係るイントラ予測モードが、どの方向の前記周辺領域に係るイントラ予測モードにも似ていない場合に選択されるパラメータであり、かつ、前記所望の領域を除く領域に係るイントラ予測モードが、どの方向の前記周辺領域に係るイントラ予測モードにも似ていない場合に選択されるパラメータはでない場合、前記所望の領域に異常があると推定する。
【００１４】
また、本発明の一態様は、上記の異常領域推定装置であって、前記異常推定部は、第１のイントラ予測モードが示す第１の方向と前記第１のイントラ予測モードとは異なる第２のイントラ予測モードが示す第２の方向とが正反対の方向を指す場合、または、前記第１の方向と前記第２の方向との間の角度が所定の角度以内である場合、前記第１のイントラ予測モードと前記第２のイントラ予測モードを１つのイントラ予測モードとしてみなして推定する。
【００１５】
また、本発明の一態様は、上記の異常領域推定装置であって、前記画像をイントラ符号化し、前記イントラ符号化情報を取得するイントラ符号化部、を備え、前記イントラ符号化部は、第１のイントラ予測モードが示す第１の方向と前記第１のイントラ予測モードとは異なる第２のイントラ予測モードが示す第２の方向の間の角度が所定の角度以内である場合、前記異常推定部による前記第２のイントラ予測モードの使用を制限する。
【００１６】
また、本発明の一態様は、外観に規則性を有する被写体を撮影した画像がイントラ符号化された情報であるイントラ符号化情報から、前記被写体における異常を有する領域を推定する異常領域推定装置による異常領域推定方法であって、前記画像が分割された領域に係るイントラ符号化情報である分割符号化情報を取得する分割符号化情報取得ステップと、前記画像の所望の領域に係る分割符号化情報と、前記所望の領域を除く領域に係る分割符号化情報との規則性に基づいて、前記所望の領域が異常を有するか否かを推定する異常推定ステップと、を有する異常領域推定方法である。
【００１７】
また、本発明の一態様は、外観に規則性を有する被写体を撮影した画像がイントラ符号化された情報であるイントラ符号化情報から、前記被写体における異常を有する領域を推定する異常領域推定装置のコンピュータに、前記画像が分割された領域に係るイントラ符号化情報である分割符号化情報を取得する分割符号化情報取得ステップと、前記画像の所望の領域に係る分割符号化情報と、前記所望の領域を除く領域に係る分割符号化情報との規則性に基づいて、前記所望の領域が異常を有するか否かを推定する異常推定ステップと、を実行させるための異常領域推定プログラムである。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、被写体の異常領域を画像から精度よく推定することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】第１実施形態による異常領域推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図２】第１実施形態による異常領域推定装置が用いるイントラ予測モードを示す模式図である。
【図３】太陽光パネル画像におけるイントラ予測モードを示す模式図である。
【図４】太陽光パネル画像におけるイントラ予測モードを示す模式図である。
【図５】第１実施形態による異常領域推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図６】第２実施形態による異常領域推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図７】第２実施形態による周辺領域の決定処理の一例を示す模式図である。
【図８】第２実施形態による周辺領域の決定処理の一例を示す模式図である。
【図９】第２実施形態による異常領域推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１０】第３実施形態による異常領域推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１１】第４実施形態による異常領域推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１２】第４実施形態による異常領域推定装置の動作を示すフローチャートである。
【図１３】太陽光パネル画像におけるイントラ予測モードを示す模式図である。
【図１４】イントラ予測モードと角度との対応を示す図である。
【図１５】第４実施形態による異常領域推定装置の機能構成を示すブロック図である。
【図１６】第４実施形態による異常領域推定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】
【００２０】
＜第１実施形態＞
以下、本発明の第１実施形態について、図面を参照しながら説明する。
【００２１】
［異常領域推定装置の構成］
以下、本発明の第１実施形態による異常領域推定装置１ａの機能構成について説明する。図１は、第１実施形態による異常領域推定装置１ａの機能構成を示すブロック図である。異常領域推定装置１ａは、ある一定の規則的な模様を有する被写体が撮像された画像（以下、「対象画像」という）において、被写体上で周囲に比べて規則性が乱れた領域（不規則領域）を特定することによって、被写体において異常が発生した領域である異常領域を推定する装置である。以下、一例として、動画像符号化が用いられた単一の対象画像から、太陽光パネル上に覆い被さった草木等が撮像された不規則領域を推定する場合について説明する。
【００２２】
なお、本発明の実施形態において用いられる符号化方式は、一例として、Ｈ．２６５（ISO/IEC 23008-2 HEVC）（以下、「ＨＥＶＣ」という）であるものとする。本発明の実施形態において用いられる符号化パラメータは、一例として、符号化ユニット（ＣＵ：Coding Unit）のサイズであるものとする。
【００２３】
図１に示すように、異常領域推定装置１ａは、不規則領域サイズ入力部１０と、符号化パラメータ決定部１１と、画像入力部１２と、符号化部１３と、不規則領域特定部１４と、特定結果出力部１５と、を含んで構成される。
【００２４】
不規則領域サイズ入力部１０は、検出したい領域の画素サイズを示す情報（以下、「不規則領域サイズ」という）の入力を受け付ける。不規則領域サイズ入力部１０は、入力された不規則領域サイズを符号化パラメータ決定部１１へ出力する。
【００２５】
符号化パラメータ決定部１１は、入力された不規則領域サイズに応じて、符号化パラメータ（例えば、各符号化サイズ）を決定する。ここでいう各符号化サイズとは、ＨＥＶＣのＣＵのサイズである。符号化パラメータ決定部１１は、決定された符号化サイズを符号化部１３へ出力する。なお、符号化サイズは、符号化サイズ＞不規則領域サイズであり、かつ符号化サイズと不規則領域サイズは近いサイズであることが望ましい。例えば、不規則領域サイズが６×６程度であれば、符号化サイズは８×８等とし、不規則領域が２８×２８程度であれば、符号化サイズは３２×３２等とする。
【００２６】
なお、各符号化サイズは、例えば、ＨＥＶＣにおける予測ユニット（ＰＵ：Prediction Unit）または変換ユニット（ＴＵ：Transform Unit）のサイズ、あるいは、ISO/IEC JTC 1/SC 29/WG 11（ＭＰＥＧ）において規定されたマクロブロック（ＭＢ）のサイズ等であっても構わない。
【００２７】
画像入力部１２は、対象画像の入力を受け付ける。画像入力部１２は、入力された対象画像を符号化部１３へ出力する。
【００２８】
符号化部１３は、符号化パラメータ決定部１１から入力された符号化サイズで、画像入力部１２から入力された対象画像に対して、イントラ符号化（フレーム内予測符号化）を行う。符号化部１３は、イントラ符号化されたデータを不規則領域特定部１４へ出力する。
【００２９】
不規則領域特定部１４は、符号化部１３から入力されたデータに基づいて、各ＣＵについてそれぞれ不規則領域であるか否かの特定を行う。不規則領域特定部１４は、ＣＵごとの特定結果を集約し、集約された特定結果（以下、単に「特定結果」という）を特定結果出力部１５へ出力する。
【００３０】
特定結果出力部１５は、入力された特定結果を外部の装置へ出力する。
【００３１】
以下、イントラ符号化におけるイントラ予測モードについて説明する。イントラ予測モードとは、処理対象のＣＵ（以下、「対象ＣＵ」という）のエッジが、対象ＣＵから向かってどの方向の周囲のＣＵ（以下、「周囲ＣＵ」という）のエッジと似ているかを示す指標値である。なお、エッジとは、画像中の明るさ（濃淡）あるいは色が急に変化している箇所のことである。
【００３２】
図２は、第１実施形態による異常領域推定装置１ａが用いるイントラ予測モードを示す模式図である。図２に示すように、イントラ予測モード２〜イントラ予測モード３４は、対象ＣＵのエッジと似たエッジをもつ周囲ＣＵの方向を示すモードである。また、イントラ予測モード０およびイントラ予測モード１は、対象ＣＵのエッジがどの方向の周囲ＣＵのエッジにも似ていない場合に選択されるモードである。
【００３３】
図３および図４は、太陽光パネルが撮像された画像（以下、「太陽光パネル画像」という）におけるイントラ予測モードを示す模式図である。図３において、点線で囲まれた領域は、それぞれ太陽光パネルを示す領域である。また、実線で囲まれた領域は、それぞれＣＵを示す領域である。また、ＣＵを示す領域の内部にそれぞれ示された記号は、イントラ予測モードを示す。
【００３４】
なお、図３に示すように、ＣＵを示す領域の内部には、矢印、丸及び四角の３種類の記号のうちいずれかが示されている。例えば、矢印の記号はイントラ予測モード２〜イントラ予測モード３４のいずれかを表し、丸及び四角の記号はイントラ予測モード０または１のいずれかをそれぞれ表す。
【００３５】
図３に示すように、太陽光パネル画像においては、エッジを含め、太陽光パネルが存在する領域のテクスチャが周囲のＣＵに似ている場合が多いことから、イントラ予測モード２〜イントラ予測モード３４のいずれかが選択される場合が多い。一方、太陽光パネルが含まれない領域のテクスチャは周囲のＣＵに似ていない場合が多いことから、イントラ予測モード０またはイントラ予測モード１のいずれかが選択される場合が多い。
【００３６】
図４に示すように、太陽光パネル上に、例えば草木等の太陽光パネル以外の不規則な物体（図４においては符号ＩＲを付した物体）が存在する場合、エッジを含むテクスチャが周囲のＣＵに似ていない場合が多いことから、イントラ予測モード２〜イントラ予測モード３４以外のイントラ予測モード（すなわち、イントラ予測モード０またはイントラ予測モード１）のいずれが選択される場合が多い。
【００３７】
［異常領域推定装置の動作］
以下、異常領域推定装置１ａの動作の一例について説明する。図５は、第１実施形態による異常領域推定装置１ａの動作を示すフローチャートである。
【００３８】
まず、不規則領域サイズ入力部１０は、不規則領域サイズの入力を受け付ける（ステップＳ１０１）。不規則領域サイズ入力部１０は、入力された不規則領域サイズを符号化パラメータ決定部１１へ出力する。
次に、符号化パラメータ決定部１１は、入力された不規則領域サイズに応じて、各符号化サイズを決定する（ステップＳ１０２）。符号化パラメータ決定部１１は、決定された各符号化サイズを符号化部１３へ出力する。
【００３９】
次に、画像入力部１２は、対象画像の入力を受け付ける（ステップＳ１０３）。画像入力部１２は、入力された対象画像を符号化部１３へ出力する。
次に、符号化部１３は、符号化パラメータ決定部１１から入力された符号化サイズで、画像入力部１２から入力された対象画像に対して、イントラ符号化を行う（ステップＳ１０４）。符号化部１３は、イントラ符号化されたデータを不規則領域特定部１４へ出力する。
【００４０】
次に、不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれるＣＵの１つを対象ＣＵとして選択する。不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵのイントラ予測モードが０（Planar）または１（DC）のいずれかであるか否かを確認する（ステップＳ１０５）。選択された対象ＣＵのイントラ予測モードが０または１のいずれでもない場合（ステップＳ１０５、ＮＯ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性なしと特定する（ステップＳ１０８）。
【００４１】
選択された対象ＣＵのイントラ予測モードが０または１のいずれかである場合（ステップＳ１０５、ＹＥＳ）、選択された対象ＣＵは、不規則性がある領域の候補である。この場合、不規則領域特定部１４は、対象ＣＵの周囲８方向（上下２方向、左右２方向および斜め４方向）の周囲ＣＵのイントラ予測モードを確認する。
【００４２】
対象ＣＵの周囲８方向の周囲ＣＵのうち、イントラ予測モードが０または１のいずれでもない周囲ＣＵの数が所定の数（Ｘ個）以上である場合（ステップＳ１０６、ＹＥＳ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性ありと特定する（ステップＳ１０７）。また、対象ＣＵの周囲８方向の周囲ＣＵのうち、イントラ予測モードが０または１のいずれでもない周囲ＣＵの数が所定の数（Ｘ個）未満である場合（ステップＳ１０６、ＮＯ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性なしと特定する（ステップＳ１０８）。
【００４３】
次に、不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれる全てのＣＵについて不規則性の特定を完了した場合（ステップ１０９、ＹＥＳ）、ＣＵごとの特定結果を集約する（ステップＳ１１０）。不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれるＣＵのうち少なくとも１つのＣＵについて不規則性の特定を完了していない場合（ステップ１０９、ＮＯ）、不規則性の特定を完了していないＣＵの１つを対象ＣＵとして選択し、イントラ予測モードが０または１のいずれかであるか否かを確認して（ステップＳ１０５）、上記と同様の処理を実行する。
【００４４】
次に、不規則領域特定部１４は、集約された特定結果を特定結果出力部１５へ出力する。
次に、特定結果出力部１５は、入力された特定結果を外部の装置へ出力する（ステップＳ１１１）。
以上で、図５に示すフローチャートの処理が終了する。
【００４５】
なお、イントラ予測モードが０または１のいずれでもない周囲ＣＵの数が所定の数（Ｘ個）以上である場合とは、対象ＣＵの周辺は不規則性がない場合（例えば、周辺が太陽光パネルである場合）であり、対象ＣＵでは不規則性がありと特定される。一方、イントラ予測モードが０または１のいずれでもない周囲ＣＵの数が所定の数（Ｘ個）未満である場合とは、対象ＣＵの周辺も不規則性がある場合（例えば、周辺が草木等の太陽光パネルではない物体である場合）であり、対象ＣＵでは不規則性なしと特定される。
【００４６】
不規則領域特定部１４による上記の処理によって、例えば、太陽光パネルのような不規則性がない領域が広がっている領域において、一部に草木のような不規則な物体が含まれる領域を検出することが可能となる。このような領域をより検出され易くするためには、上記の所定の数（Ｘ個）の値を、０ないしは非常に小さい値に設定することが考えられる。
【００４７】
なお、第１実施形態においては、不規則領域特定部１４は、対象ＣＵの周囲８方向の周囲ＣＵのイントラ予測モードを確認するものとしたが、これに限られるものではない。例えば、不規則領域特定部１４は、対象ＣＵの周囲４方向（上下２方向および左右２方向）の周囲ＣＵ、あるいは、さらに広い範囲の周囲ＣＵのイントラ予測モードを考慮するため対象ＣＵの周囲２４方向の周囲ＣＵのイントラ予測モードを確認してもよい。
【００４８】
また、符号化パラメータ決定部１１によって利用されるイントラ予測モードを、３４方向の全てのイントラ予測モードとするのではなく、１７方向のイントラ予測モードのみに制限するようにしてもよい。利用されるイントラ予測モードの数が制限されることによって、イントラ符号化に要する処理負担が軽減され、不規則領域の特定に係る処理の高速化につながる。
【００４９】
＜第２実施形態＞
以下、本発明の第２実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、上述した他の実施形態による異常領域推定装置が有する機能ブロックと機能が共通する機能ブロックについては、同一の符号を付し、その説明を省略することがある。
【００５０】
上述の第１実施形態による異常領域推定装置１ａでは、不規則領域サイズおよび対象画像を入力として不規則領域の特定を行う構成であった。一方、以下に説明する第２実施形態による異常領域推定装置１ｂでは、不規則領域サイズおよび対象画像に加えて、規則性がある被写体領域の形状およびサイズを示す情報を入力とする。異常領域推定装置１ｂは、入力された情報に基づく、規則性がある被写体領域の形状およびサイズに応じて周囲ＣＵの数を増減させる。
【００５１】
［異常領域推定装置の構成］
以下、本発明の第２実施形態による異常領域推定装置１ｂの機能構成について説明する。図６は、第２実施形態による異常領域推定装置１ｂの機能構成を示すブロック図である。図６に示すように、異常領域推定装置１ｂは、不規則領域サイズ入力部１０と、符号化パラメータ決定部１１と、画像入力部１２と、符号化部１３と、不規則領域特定部１４と、特定結果出力部１５と、規則性被写体領域入力部１６と、周辺領域決定部１７と、を含んで構成される。
【００５２】
規則性被写体領域入力部１６は、規則性がある被写体領域の形状およびサイズを示す情報（以下、「規則性被写体領域情報」という）の入力を受け付ける。規則性被写体領域入力部１６は、入力された規則性被写体領域情報を周辺領域決定部１７へ出力する。
【００５３】
周辺領域決定部１７は、入力された規則性被写体領域情報に基づいて周囲ＣＵの領域（以下、「周辺領域」という）を決定する。周辺領域決定部１７は、決定した周辺領域を示す情報を不規則領域特定部１４へ出力する。なお、周辺領域とは、対象ＣＵの近傍に位置する周囲ＣＵからなる領域である。ここでいう対象ＣＵの近傍に位置する周囲ＣＵとは、例えば、対象ＣＵと隣接するＣＵ、あるいは、対象ＣＵと隣接するＣＵおよび対象ＣＵと隣接するＣＵに更に隣接するＣＵ（対象ＣＵは除く）からなる領域である。
【００５４】
不規則領域特定部１４は、符号化部１３から入力されたデータと周辺領域決定部１７から入力された周辺領域とに基づいて、各対象ＣＵについてそれぞれ不規則領域であるか否かの特定を行う。不規則領域特定部１４は、特定結果を特定結果出力部１５へ出力する。
【００５５】
以下、周辺領域決定部１７による周辺領域の決定処理について説明する。図７および図８は、第２実施形態による周辺領域の決定処理の一例を示す模式図である。
【００５６】
規則性がある被写体領域の形状が縦長の形状である場合、図７に示すように、周辺領域決定部１７は、例えば、縦方向に５個のＣＵおよび横方向に３個のＣＵを周囲ＣＵとして周辺領域を決定する。また、規則性がある被写体領域の形状が横長の形状である場合、図８に示すように、周辺領域決定部１７は、例えば、縦方向に３個のＣＵおよび横方向に５個のＣＵを周囲ＣＵとして周辺領域を決定する。
【００５７】
そして、不規則領域特定部１４は、各対象ＣＵについて、周辺領域決定部１７から入力された周辺領域に基づく周囲ＣＵのイントラ予測モードをそれぞれ確認する。イントラ予測モードが０または１のいずれでもないＣＵが所定数（Ｙ個）以上である場合、不規則領域特定部１４は、対象ＣＵについて不規則性があると特定する。また、イントラ予測モードが０または１のいずれでもないＣＵが所定数（Ｙ個）未満である場合、対象ＣＵについて不規則性がないと特定する。
【００５８】
［異常領域推定装置の動作］
以下、異常領域推定装置１ｂの動作の一例について説明する。図９は、第２実施形態による異常領域推定装置１ｂの動作を示すフローチャートである。
【００５９】
まず、不規則領域サイズ入力部１０は、不規則領域サイズの入力を受け付ける（ステップＳ２０１）。不規則領域サイズ入力部１０は、入力された不規則領域サイズを符号化パラメータ決定部１１へ出力する。
次に、符号化パラメータ決定部１１は、入力された不規則領域サイズに応じて、各符号化サイズを決定する（ステップＳ２０２）。符号化パラメータ決定部１１は、決定された各符号化サイズを符号化部１３へ出力する。
【００６０】
次に、画像入力部１２は、対象画像の入力を受け付ける（ステップＳ２０３）。画像入力部１２は、入力された対象画像を符号化部１３へ出力する。
次に、符号化部１３は、符号化パラメータ決定部１１から入力された符号化サイズで、画像入力部１２から入力された対象画像に対して、イントラ符号化を行う（ステップＳ２０４）。符号化部１３は、イントラ符号化されたデータを不規則領域特定部１４へ出力する。
【００６１】
次に、不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれるＣＵの１つを対象ＣＵとして選択する。不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵのイントラ予測モードが０（Planar）または１（DC）のいずれかであるか否かを確認する（ステップＳ２０５）。選択された対象ＣＵのイントラ予測モードが０または１のいずれでもない場合（ステップＳ２０５、ＮＯ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性なしと特定する（ステップＳ２１０）。
【００６２】
選択された対象ＣＵのイントラ予測モードが０または１のいずれかである場合（ステップＳ２０５、ＹＥＳ）、選択された対象ＣＵは、不規則性がある領域の候補である。この場合、規則性被写体領域入力部１６は、規則性がある被写体領域の形状およびサイズを示す規則性被写体領域情報の入力を受け付ける（ステップＳ２０６）。規則性被写体領域入力部１６は、入力された規則性被写体領域情報を周辺領域決定部１７へ出力する。
【００６３】
次に、周辺領域決定部１７は、入力された規則性被写体領域情報に基づいて周辺領域を決定する（ステップＳ２０７）。周辺領域決定部１７は、決定した周辺領域を不規則領域特定部１４へ出力する。
【００６４】
次に、不規則領域特定部１４は、対象ＣＵについて、周辺領域決定部１７から入力された周辺領域に基づく全ての（Ｘ個の）周囲ＣＵのイントラ予測モードを確認する。
【００６５】
Ｘ個の周囲ＣＵのうち、イントラ予測モードが０または１のいずれでもない周囲ＣＵの数が所定の数（Ｙ個）以上である場合（ステップＳ２０８、ＹＥＳ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性ありと特定する（ステップＳ２０９）。また、Ｘ個の周囲ＣＵのうち、イントラ予測モードが０または１のいずれでもない周囲ＣＵの数が所定の数（Ｙ個）未満である場合（ステップＳ２０８、ＮＯ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性なしと特定する（ステップＳ２１０）。
【００６６】
次に、不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれる全てのＣＵについて不規則性の特定を完了した場合（ステップ２１１、ＹＥＳ）、ＣＵごとの特定結果を集約する（ステップＳ２１２）。不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれるＣＵのうち少なくとも１つのＣＵについて不規則性の特定を完了していない場合（ステップ２１１、ＮＯ）、不規則性の特定を完了していないＣＵの１つを対象ＣＵとして選択し、イントラ予測モードが０または１のいずれかであるか否かを確認して（ステップＳ２０５）、上記と同様の処理を実行する。
【００６７】
次に、不規則領域特定部１４は、集約された特定結果を特定結果出力部１５へ出力する。
次に、特定結果出力部１５は、入力された特定結果を外部の装置へ出力する（ステップＳ２１３）。
以上で、図９に示すフローチャートの処理が終了する。
【００６８】
＜第３実施形態＞
以下、本発明の第３実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、上述した他の実施形態による異常領域推定装置が有する機能ブロックと機能が共通する機能ブロックについては、同一の符号を付し、その説明を省略することがある。
【００６９】
上述の第１実施形態による異常領域推定装置１ａおよび上述の第２実施形態による異常領域推定装置１ｂでは、対象ＣＵのイントラ予測モードが１または０のいずれかであるか否か、および、周囲ＣＵのイントラ予測モードが１または０のいずれかであるか否かに基づいて不規則性があるか否かを特定する構成であった。
【００７０】
一方、以下に説明する第３実施形態による異常領域推定装置１ｃでは、任意のイントラ予測モード、例えば、イントラ予測モードＮが予め設定される。イントラ予測モードＮは、１つのイントラ予測モードであっても、複数種類のイントラ予測モードであってもよい。ここで、異常領域推定装置１ｃでは、対象ＣＵのイントラ予測モードがＮであるか否か、および、対象ＣＵの周囲８方向の周囲ＣＵのうちイントラ予測モードがＮ以外である周囲ＣＵの数が所定の数（Ｘ個）以上であるか否か、に基づいて不規則性があるか否かを特定する。
【００７１】
［異常領域推定装置の動作］
以下、異常領域推定装置１ｃの動作の一例について説明する。図１０は、第３実施形態による異常領域推定装置１ｃの動作を示すフローチャートである。
【００７２】
まず、不規則領域サイズ入力部１０は、不規則領域サイズの入力を受け付ける（ステップＳ３０１）。不規則領域サイズ入力部１０は、入力された不規則領域サイズを符号化パラメータ決定部１１へ出力する。
次に、符号化パラメータ決定部１１は、入力された不規則領域サイズに応じて、各符号化サイズを決定する（ステップＳ３０２）。符号化パラメータ決定部１１は、決定された各符号化サイズを符号化部１３へ出力する。
【００７３】
次に、画像入力部１２は、対象画像の入力を受け付ける（ステップＳ３０３）。画像入力部１２は、入力された対象画像を符号化部１３へ出力する。
次に、符号化部１３は、符号化パラメータ決定部１１から入力された符号化サイズで、画像入力部１２から入力された対象画像に対して、イントラ符号化を行う（ステップＳ３０４）。符号化部１３は、イントラ符号化されたデータを不規則領域特定部１４へ出力する。
【００７４】
次に、不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれるＣＵの１つを対象ＣＵとして選択する。不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵのイントラ予測モードがＮであるか否かを確認する（ステップＳ３０５）。選択された対象ＣＵのイントラ予測モードがＮではない場合（ステップＳ３０５、ＮＯ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性なしと特定する（ステップＳ３０８）。
【００７５】
選択された対象ＣＵのイントラ予測モードがＮである場合（ステップＳ３０５、ＹＥＳ）、選択された対象ＣＵは、不規則性がある領域の候補である。この場合、不規則領域特定部１４は、対象ＣＵの周囲８方向（上下２方向、左右２方向および斜め４方向）の周囲ＣＵのイントラ予測モードを確認する。
【００７６】
対象ＣＵの周囲８方向の周囲ＣＵのうち、イントラ予測モードがＮ以外である周囲ＣＵの数が所定の数（Ｘ個）以上である場合（ステップＳ３０６、ＹＥＳ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性ありと特定する（ステップＳ３０７）。また、対象ＣＵの周囲８方向の周囲ＣＵのうち、イントラ予測モードがＮ以外である周囲ＣＵの数が所定の数（Ｘ個）未満である場合（ステップＳ３０６、ＮＯ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性なしと特定する（ステップＳ３０８）。
【００７７】
次に、不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれる全てのＣＵについて不規則性の特定を完了した場合（ステップ３０９、ＹＥＳ）、ＣＵごとの特定結果を集約する（ステップＳ３１０）。不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれるＣＵのうち少なくとも１つのＣＵについて不規則性の特定を完了していない場合（ステップ３０９、ＮＯ）、不規則性の特定を完了していないＣＵの１つを対象ＣＵとして選択し、イントラ予測モードがＮであるか否かを確認して（ステップＳ３０５）、上記と同様の処理を実行する。
【００７８】
次に、不規則領域特定部１４は、集約された特定結果を特定結果出力部１５へ出力する。
次に、特定結果出力部１５は、入力された特定結果を外部の装置へ出力する（ステップＳ３１１）。
以上で、図１０に示すフローチャートの処理が終了する。
【００７９】
＜第４実施形態＞
以下、本発明の第４実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、上述した他の実施形態による異常領域推定装置が有する機能ブロックと機能が共通する機能ブロックについては、同一の符号を付し、その説明を省略することがある。
【００８０】
以下に説明する第４実施形態による異常領域推定装置１ｄは、どのイントラ予測モードを用いるかを選択する機能を有する。すなわち、第４実施形態による異常領域推定装置１ｄは、この機能によって、イントラ予測モード２〜イントラ予測モード３４のうち、例えば偶数のイントラ予測モードのみを用いて不規則性があるか否かを特定するようにすることができる。なお、このように、より少ない種類のイントラ予測モードが用いられることによって、符号化処理時間が短縮される。
【００８１】
［異常領域推定装置の構成］
以下、本発明の第４実施形態による異常領域推定装置１ｄの機能構成について説明する。図１１は、第４実施形態による異常領域推定装置１ｄの機能構成を示すブロック図である。図１１に示すように、異常領域推定装置１ｄは、不規則領域サイズ入力部１０と、符号化パラメータ決定部１１と、画像入力部１２と、符号化部１３と、不規則領域特定部１４と、特定結果出力部１５と、規則性領域特性入力部１８と、イントラ予測モード決定部１９と、を含んで構成される。
【００８２】
規則性領域特性入力部１８は、規則性領域で大きな割合を占める領域のエッジ方向を確認する。規則性領域特性入力部１８は、エッジ方向を示す情報をイントラ予測モード決定部１９へ出力する。
【００８３】
イントラ予測モード決定部１９は、規則性領域特性入力部１８から入力された情報に基づくエッジ方向に最も近似しているイントラ予測モードに決定する。イントラ予測モード決定部１９は、決定したイントラ予測モードを示す情報を不規則領域特定部１４へ出力する。
【００８４】
不規則領域特定部１４は、符号化部１３から入力されたデータとイントラ予測モード決定部１９から入力された情報に基づくイントラ予測モードとに基づいて、各対象ＣＵについてそれぞれ不規則領域であるか否かの特定を行う。不規則領域特定部１４は、特定結果を特定結果出力部１５へ出力する。
【００８５】
［異常領域推定装置の動作］
以下、異常領域推定装置１ｄの動作の一例について説明する。図１２は、第４実施形態による異常領域推定装置１ｄの動作を示すフローチャートである。
【００８６】
まず、不規則領域サイズ入力部１０は、不規則領域サイズの入力を受け付ける（ステップＳ４０１）。不規則領域サイズ入力部１０は、入力された不規則領域サイズを符号化パラメータ決定部１１へ出力する。
次に、符号化パラメータ決定部１１は、入力された不規則領域サイズに応じて、各符号化サイズを決定する（ステップＳ４０２）。符号化パラメータ決定部１１は、決定された各符号化サイズを符号化部１３へ出力する。
【００８７】
次に、画像入力部１２は、対象画像の入力を受け付ける（ステップＳ４０３）。画像入力部１２は、入力された対象画像を符号化部１３へ出力する。
次に、符号化部１３は、符号化パラメータ決定部１１から入力された符号化サイズで、画像入力部１２から入力された対象画像に対して、イントラ符号化を行う（ステップＳ４０４）。符号化部１３は、イントラ符号化されたデータを不規則領域特定部１４へ出力する。
【００８８】
次に、不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれるＣＵの１つを対象ＣＵとして選択する。規則性領域特性入力部１８は、規則性領域で大きな割合を占める領域のエッジ方向を示す情報（被写体領域特性）の入力を受け付ける（ステップＳ４０５）。規則性領域特性入力部１８は、エッジ方向を示す情報をイントラ予測モード決定部１９へ出力する。
【００８９】
次に、イントラ予測モード決定部１９は、対象ＣＵについて、規則性領域特性入力部１８から入力された情報に基づくエッジ方向に最も近似しているイントラ予測モードに決定する（ステップＳ４０６）。イントラ予測モード決定部１９は、決定したイントラ予測モードを示す情報を不規則領域特定部１４へ出力する。
【００９０】
次に、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについての、イントラ予測モード決定部１９から入力された情報に基づくイントラ予測モードがＮであるか否かを確認する（ステップＳ４０７）。選択された対象ＣＵのイントラ予測モードがＮではない場合（ステップＳ４０７、ＮＯ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性なしと特定する（ステップＳ４１０）。
【００９１】
選択された対象ＣＵのイントラ予測モードがＮである場合（ステップＳ４０７、ＹＥＳ）、選択された対象ＣＵは、不規則性がある領域の候補である。この場合、不規則領域特定部１４は、対象ＣＵの周囲８方向（上下２方向、左右２方向および斜め４方向）の周囲ＣＵのイントラ予測モードを確認する（ステップＳ４０８）。
【００９２】
対象ＣＵの周囲８方向の周囲ＣＵのうち、イントラ予測モードがＮ以外である周囲ＣＵの数が所定の数（Ｘ個）以上である場合（ステップＳ４０８、ＹＥＳ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性ありと特定する（ステップＳ４０９）。また、対象ＣＵの周囲８方向の周囲ＣＵのうち、イントラ予測モードがＮ以外である周囲ＣＵの数が所定の数（Ｘ個）未満である場合（ステップＳ４０８、ＮＯ）、不規則領域特定部１４は、選択された対象ＣＵについて不規則性なしと特定する（ステップＳ４１０）。
【００９３】
次に、不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれる全てのＣＵについて不規則性の特定を完了した場合（ステップ４１１、ＹＥＳ）、ＣＵごとの特定結果を集約する（ステップＳ４１２）。不規則領域特定部１４は、イントラ符号化されたデータに含まれるＣＵのうち少なくとも１つのＣＵについて不規則性の特定を完了していない場合（ステップ４１１、ＮＯ）、不規則性の特定を完了していないＣＵの１つを対象ＣＵとして選択し、イントラ予測モードがＮであるか否かを確認して（ステップＳ４０５）、上記と同様の処理を実行する。
【００９４】
次に、不規則領域特定部１４は、集約された特定結果を特定結果出力部１５へ出力する。
次に、特定結果出力部１５は、入力された特定結果を外部の装置へ出力する（ステップＳ４１３）。
以上で、図１２に示すフローチャートの処理が終了する。
【００９５】
なお、上述した第４の実施形態においては、イントラ予測モード決定部１９が、規則性領域特性入力部１８から入力された情報に基づくエッジ方向に最も近似しているイントラ予測モードに決定する構成であるが、以下のような構成であってもよい。
例えば、異常領域推定装置が、対象画像をイントラ符号化してイントラ予測モードを取得するイントラ符号化部（図示せず）を備える。そして、イントラ符号化部は、取得されたイントラ予測モード（イントラ予測モードＡ）が示す方向と、取得されたイントラ予測モードとは異なるイントラ予測モード（イントラ予測モードＢ）が示す方向の間の角度が所定の角度以内である場合、イントラ予測モード決定部１９によるイントラ予測モードＡの使用を制限する。
【００９６】
具体的には、例えば、選択された対象ＣＵのイントラ予測モード（イントラ予測モードＡ）が０または１のいずれでもない場合、上記イントラ符号化部は、イントラ予測モードＡを角度Ｄｔに変換する。次に、イントラ符号化部は、角度Ｄｔと、所定のイントラ予測モード（イントラ予測モードＢ）が変換された角度Ｄｒとを比較し、その差が閾値Ｄｔｈ以上であるか否かを確認する。角度Ｄｔと角度Ｄｒとの差が所定の閾値Ｄｔｈ以上である場合、イントラ符号化部は、イントラ予測モード決定部１９によるイントラ予測モードＡの使用を制限する。この場合、イントラ予測モード決定部１９は、例えば、イントラ予測モードＡの使用が制限されたことにより、代わりにイントラ予測モードＢを使用する。
【００９７】
なお、イントラ予測モードから角度への変換処理については、後述する第６実施形態において詳しく説明する。
【００９８】
このように、一部のイントラ予測モードの使用が制限されることによって、より少ない種類のイントラ予測モードが用いられることになるため、符号化処理時間が短縮される。
【００９９】
＜第５実施形態＞
以下、本発明の第５実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、上述した他の実施形態による異常領域推定装置が有する機能ブロックと機能が共通する機能ブロックについては、同一の符号を付し、その説明を省略することがある。
【０１００】
上述の、第３実施形態による異常領域推定装置１ｃおよび第４実施形態による異常領域推定装置１ｄでは任意のイントラ予測モードが予め設定されるが、設定されるイントラ予測モードは固定のイントラ予測モードであった。
【０１０１】
一方、以下に説明する第５実施形態による異常領域推定装置１ｅでは、イントラ予測モードの似ている度合いを利用して、不規則性があるか否かを特定する。すなわち、異常領域推定装置１ｅは、似ている度合いの高いイントラ予測モードどうしを同一のイントラ予測モードであるものとみなすことによって、より少ない種類のイントラ予測モードを用いて、不規則性があるか否かを特定することができる。なお、このように、より少ない種類のイントラ予測モードが用いられることによって、符号化処理時間が短縮される。
【０１０２】
図２に模式図を示したイントラ予測モードは、ＨＥＶＣにおけるイントラ予測モードを示したものである。図２に示すように、イントラ予測モードが指す方向は３４方向であるが、例えば、イントラ予測モード２とイントラ予測モード３４は互いに正反対の（１８０度異なる）方向を指している。
【０１０３】
図１３は、太陽光パネル画像におけるイントラ予測モードを示す模式図である。図１３において、点線で囲まれた領域は太陽光パネルを示す領域である。また、実線で囲まれた領域は、それぞれＣＵを示す領域である。また、網掛けされた領域は対象ＣＵを示す。また、ＣＵを示す領域の内部にそれぞれ示された記号は、イントラ予測モードを示す。
【０１０４】
例えば、図１３に示すように、太陽光パネルが斜め４５度に撮像された画像であるとき、対象ＣＵのイントラ予測モードが２である場合と３４である場合とでは符号化効率がほぼ等しい。すなわち、領域の規則性を示す指標値としてイントラ予測モードを用いる本発明においては、イントラ予測モード２とイントラ予測モード３４とは、類似した規則性を有するイントラ予測モードである。よって、イントラ予測モード２とイントラ予測モード３４は、互いに異なるイントラ予測モードではあるが、実効上はほぼ同義として扱うことができる。
【０１０５】
これにより、例えば、図１０に示した第３実施形態による異常領域推定装置１ｃの動作を示すフローチャートにおけるステップＳ３０５とステップＳ３０６おけるＮ、および、図１２に示した第４実施形態による異常領域推定装置１ｄの動作を示すフローチャートにおけるステップＳ４０７とステップＳ４０８におけるＮにおいて、Ｎ＝２として処理する場合とＮ＝３４として処理する場合とでは、同様の処理結果が得られる。
【０１０６】
さらに、図２に示したように、例えば、イントラ予測モード２が示す方向とイントラ予測モード３が示す方向とは角度が近似している。そのため、イントラ予測モード２とイントラ予測モード３とを同じイントラ予測モードであるものとみなすことができる。
【０１０７】
このように、第５実施形態による異常領域推定装置１ｅは、角度の似ている度合いが高いイントラ予測モードどうし（例えば、方向が正反対であるイントラ予測モードどうし、および、方向の角度が近似しているイントラ予測モードどうし等）を、同じイントラ予測モードであるものとみなして処理を行う。すなわち、異常領域推定装置１ｅは、幅をある程度もったイントラ予測モードを用いて、不規則性があるか否かを特定する。
【０１０８】
図１４は、イントラ予測モードと角度との対応を示す図である。イントラ予測モードの角度をＤとしたとき、Ｄの値は図１４に示すａｒｃｔａｎを用いた変換値によって表すことができる。例えば、イントラ予測モード２の角度は、ａｒｃｔａｎ（−１）と表される。なお、図１４において、イントラ予測モードが２６である場合の変換値は「９９９９９」と示されているが、他のイントラ予測モードの変換値の場合と比べて相対的に十分に大きな値であるならば、「９９９９９」の値に限られるものではない。
【０１０９】
なお、イントラ予測モードの幅の持たせ方として、例えば、イントラ予測モードａの角度Ｄａとイントラ予測モードｂの角度Ｄｂとの差である｜Ｄａ−Ｄｂ｜の値が、あらかじめ定められた閾値Ｄｔｈ以下である場合には、イントラ予測モードａとイントラ予測モードｂとを同じイントラ予測モードであるものとみなすようにする方法が考えられる。
【０１１０】
＜第６実施形態＞
以下、本発明の第６実施形態について、図面を参照しながら説明する。なお、上述した他の実施形態による異常領域推定装置が有する機能ブロックと機能が共通する機能ブロックについては、同一の符号を付し、その説明を省略することがある。
【０１１１】
以下に説明する第６実施形態による異常領域推定装置１ｆは、上述の他の実施形態による異常領域推定装置とは異なり、イントラ予測モードに基づいて、２枚の画像間の特異点を特定する（２枚の画像間の変化の有無を判定する）装置である。
【０１１２】
［異常領域推定装置の構成］
以下、本発明の第６実施形態による異常領域推定装置１ｆの機能構成について説明する。図１５は、第６実施形態による異常領域推定装置１ｆの機能構成を示すブロック図である。図１５に示すように、異常領域推定装置１ｆは、不規則領域サイズ入力部１０と、符号化パラメータ決定部１１と、画像入力部１２と、符号化部１３と、特定結果出力部１５と、参照画像入力部２０と、特異点特定部２１と、を含んで構成される。
【０１１３】
参照画像入力部２０は、対象画像との差分検出の対象となる画像（以下、「参照画像」という）の入力を受け付ける。参照画像入力部２０は、入力された参照画像を符号化部１３へ出力する。
【０１１４】
符号化部１３は、符号化パラメータ決定部１１から入力された符号化サイズで、画像入力部１２から入力された対象画像および参照画像入力部２０から入力された参照画像に対して、それぞれイントラ符号化を行う。符号化部１３は、イントラ符号化されたデータ（対象画像がイントラ符号化されたデータおよび参照画像がイントラ符号化されたデータ）を特異点特定部２１へ出力する。
【０１１５】
特異点特定部２１は、符号化部１３から入力されたデータに基づいて、対象画像と参照画像との間の特異点を特定する。特異点特定部２１は、特定された特異点を示す情報を特定結果出力部１５へ出力する。
【０１１６】
［異常領域推定装置の動作］
以下、異常領域推定装置１ｆの動作の一例について説明する。図１６は、第６実施形態による異常領域推定装置１ａの動作を示すフローチャートである。
【０１１７】
まず、不規則領域サイズ入力部１０は、不規則領域サイズの入力を受け付ける（ステップＳ６０１）。不規則領域サイズ入力部１０は、入力された不規則領域サイズを符号化パラメータ決定部１１へ出力する。
次に、符号化パラメータ決定部１１は、入力された不規則領域サイズに応じて、各符号化サイズを決定する（ステップＳ６０２）。符号化パラメータ決定部１１は、決定された各符号化サイズを符号化部１３へ出力する。
【０１１８】
次に、画像入力部１２は、対象画像の入力を受け付ける。画像入力部１２は、入力された対象画像を符号化部１３へ出力する。また、参照画像入力部２０は、参照画像の入力を受け付ける。参照画像入力部２０は、入力された参照画像を符号化部１３へ出力する（ステップＳ６０３）。
次に、符号化部１３は、符号化パラメータ決定部１１から入力された符号化サイズで、画像入力部１２から入力された対象画像および参照画像入力部２０から入力された参照画像に対して、それぞれイントラ符号化を行う（ステップＳ６０４）。符号化部１３は、イントラ符号化されたデータを特異点特定部２１へ出力する。
【０１１９】
次に、特異点特定部２１は、対象画像に基づくイントラ符号化されたデータに含まれるＣＵの１つを対象ＣＵとして選択する。特異点特定部２１は、選択された対象ＣＵのイントラ予測モードが０または１のいずれかであるか否かを確認する（ステップＳ６０５）。
【０１２０】
選択された対象ＣＵのイントラ予測モードが０または１のいずれでもない場合（ステップＳ６０５、ＹＥＳ）、特異点特定部２１は、対象ＣＵのイントラ予測モードを角度Ｄｔに変換する（ステップＳ６０６）。また、特異点特定部２１は、参照画像において対象ＣＵと同位置にあるＣＵ（以下、「参照ＣＵ」という）のイントラ予測モードを角度Ｄｒに変換する。なお、変換値は、図１４に示したようにａｒｃｔａｎによって表される。例えばイントラ予測モードが２である場合は、ａｒｃｔａｎ（−１）である。
【０１２１】
次に、特異点特定部２１は、対象ＣＵの角度Ｄｔと参照ＣＵの角度Ｄｒとを比較し、その差が閾値Ｄｔｈ以上であるか否かを確認する（ステップＳ６０８）。対象ＣＵと参照ＣＵとの角度の差が閾値Ｄｔｈ以上である場合（ステップＳ６０８・ＹＥＳ）、特異点特定部２１は、選択された対象ＣＵは特異点であると特定する（ステップＳ６０９）。また、対象ＣＵと参照ＣＵとの角度の差が閾値Ｄｔｈ未満である場合（ステップＳ６０８・ＮＯ）、特異点特定部２１は、選択された対象ＣＵは特異点ではないと特定する（ステップＳ６１０）。
【０１２２】
すなわち、特異点特定部２１は、以下の式（１）が満たされた場合に、選択された対象ＣＵは特異点であると特定し、以下の式（１）が満たされなかった場合に、選択された対象ＣＵは特異点ではないと特定する。
ｍｉｎ（｜Ｄｔ−Ｄｒ｜，１８０−｜Ｄｔ−Ｄｒ｜）≧Ｄｔｈ  ・・・（１）
【０１２３】
また、選択された対象ＣＵのイントラ予測モードが０または１のいずかである場合（ステップＳ６０５、ＮＯ）、特異点特定部２１は、対象ＣＵのイントラ予測モードと参照ＣＵのイントラ予測モードとを比較し、一致するか否かを確認する（ステップＳ６０７）。
【０１２４】
対象ＣＵのイントラ予測モードと参照ＣＵのイントラ予測モードとが一致する場合（ステップＳ６０７・ＹＥＳ）、特異点特定部２１は、選択された対象ＣＵは特異点ではないと特定する（ステップＳ６１０）。また、対象ＣＵのイントラ予測モードと参照ＣＵのイントラ予測モードとが一致しない場合（ステップＳ６０７・ＮＯ）、特異点特定部２１は、選択された対象ＣＵは特異点であると特定する（ステップＳ６０９）。
【０１２５】
次に、特異点特定部２１は、対象画像に基づくイントラ符号化されたデータに含まれる全てのＣＵについて特異点の特定を完了した場合（ステップ６１１、ＹＥＳ）、ＣＵごとの特定結果を集約する（ステップＳ６１２）。また、特異点特定部２１は、イントラ符号化されたデータに含まれるＣＵのうち少なくとも１つのＣＵについて特異点の特定を完了していない場合（ステップ６１２、ＮＯ）、特異点の特定を完了していないＣＵの１つを対象ＣＵとして選択し、イントラ予測モードが０または１のいずれかであるか否かを確認して（ステップＳ６０５）、上記と同様の処理を実行する。
【０１２６】
次に、特異点特定部２１は、集約された特定結果を特定結果出力部１５へ出力する。
次に、特定結果出力部１５は、入力された特定結果を外部の装置へ出力する（ステップＳ６１３）。
以上で、図１６に示すフローチャートの処理が終了する。
【０１２７】
以上説明したように、本発明の実施形態に係る異常領域推定装置は、外観に規則性を有する被写体（例えば、太陽光パネル）を撮影した対象画像（画像）がイントラ符号化された情報であるイントラ予測モード（イントラ符号化情報）から、被写体における異常を有する領域を推定する。本発明の実施形態に係る異常領域推定装置は、ＣＵ（対象画像が分割された領域）に係るイントラ予測モードであるＣＵごとのイントラ予測モードを取得する符号化部（分割符号化情報取得部）を有する。また、本発明の実施形態に係る異常領域推定装置は、対象画像の対象ＣＵ（所望の領域）に係るイントラ予測モードと、周囲ＣＵ（所望の領域を除く領域）に係るイントラ予測モードとの規則性に基づいて、対象ＣＵが異常を有する領域であるか否かを推定する不規則領域特定部（異常推定部）を有する。
【０１２８】
以上の構成によって、１枚の対象画像から、被写体における異常を有する領域が推定される。また、以上の構成によって、サーモ画像の入力は必要とされないため、例えば、表面の温度変化があまり生じない草木等によって太陽光パネルが覆われることによって生じる異常等の、温度変化を伴わない異常を有する領域も特定される。
これにより、本発明の実施形態に係る異常領域推定装置は、被写体の異常領域を画像から精度よく推定することができる。
【０１２９】
なお、上述した実施形態における異常領域推定装置の一部または全部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この制御機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。
なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、異常領域推定装置に内蔵されたコンピュータシステムであって、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
【０１３０】
さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信回線のように、短時間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良く、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよい。
【０１３１】
また、上述した実施形態における異常領域推定装置の一部または全部を、ＬＳＩ（Large Scale Integration）等の集積回路として実現してもよい。異常領域推定装置の各機能ブロックは個別にプロセッサ化してもよいし、一部、または全部を集積してプロセッサ化してもよい。また、集積回路化の手法はＬＳＩに限らず専用回路、または汎用プロセッサで実現してもよい。また、半導体技術の進歩によりＬＳＩに代替する集積回路化の技術が出現した場合、当該技術による集積回路を用いてもよい。
【符号の説明】
【０１３２】
１ａ〜１ｆ…異常領域推定装置、１０不規則領域サイズ入力部、１１…符号化パラメータ決定部、１２…画像入力部、１３…符号化部、１４…不規則領域特定部、１５…特定結果出力部、１６…規則性被写体領域入力部、１７…周辺領域決定部、１８…規則性領域特性入力部、１９…イントラ予測モード決定部、２０…参照画像入力部、２１…特異点特定部
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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