(57)【要約】【課題】カメラが撮影する画像をマスク処理するための改善された画像処理装置、画像処理システム、および画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理装置（２００）は、画像において人物が含まれる第１の領域を検出し、第１の領域の画像における位置に基づいて第１の領域の一部に第２の領域を設定し、第２の領域をマスク処理する画像処理部（２２０）と、前記マスク処理の結果を出力する出力部（２４０）と、を備える。一例において、第２の領域は、画像の基準点から第１の領域の重心である第１の点までの距離である第１の距離と、基準点を基準とする第１の点の方向と、に応じて設定される。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像において人物が含まれる第１の領域を検出し、前記第１の領域の前記画像における位置に基づいて前記第１の領域の一部に第２の領域を設定し、前記第２の領域をマスク処理する画像処理部と、
前記マスク処理の結果を出力する出力部と、
を備えた、画像処理装置。
【請求項２】
前記第２の領域は、前記画像の基準点から前記第１の領域の重心である第１の点までの距離である第１の距離と、前記基準点を基準とする前記第１の点の方向と、に応じて設定される、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像は、魚眼カメラによって撮影された画像であり、前記基準点は、前記魚眼カメラの中心光軸に対応する、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記第２の領域の重心である第２の点は、前記基準点と前記第１の点とを結ぶ直線上の、前記第１の点を挟んで前記基準点の反対側にある、請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記第１の点と前記第２の点との間の距離である第２の距離と、前記第１の領域の境界線および前記直線の交点である第３の点と前記第１の点と間の距離である第３の距離と、の比率は、前記第１の距離に基づく、請求項４に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記第１の距離が大きいほど、前記第２の距離の前記第３の距離に対する比率が大きい、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記第１の領域の面積と前記第２の領域の面積との比率は、所定の値である、請求項２から６のいずれか一項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記第１の領域および前記第２の領域は、矩形であり、
前記第１の領域の縦幅と前記第２の領域の縦幅との比率は、所定の値であり、
前記第１の領域の横幅と前記第２の領域の横幅との比率は、所定の値である、
請求項７に記載の画像処理装置。
【請求項９】
撮影範囲を撮影するカメラと、
前記カメラが撮影した画像において人物が含まれる第１の領域を検出し、前記第１の領域の前記画像における位置に基づいて前記第１の領域の一部に第２の領域を設定し、前記第２の領域をマスク処理する画像処理装置と、
前記マスク処理の結果を表示する表示装置と、
を備えた、
画像処理システム。
【請求項１０】
撮影範囲を撮影するカメラを用いた画像処理方法であって、
前記カメラが撮影した画像において人物が含まれる第１の領域を検出し、
前記第１の領域の前記画像における位置に基づいて前記第１の領域の一部に第２の領域を設定し、
前記第２の領域をマスク処理し、
前記マスク処理の結果を出力する、
画像処理方法。
【請求項１１】
前記第２の領域は、前記画像の基準点から前記第１の領域の重心である第１の点までの距離である第１の距離と、前記基準点を基準とする前記第１の点の方向と、に応じて設定される、請求項１０に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記画像は、魚眼カメラによって撮影された画像であり、前記基準点は、前記魚眼カメラの中心光軸に対応する、請求項１１に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記第２の領域の重心である第２の点は、前記基準点と前記第１の点とを結ぶ直線上の、前記第１の点を挟んで前記基準点の反対側にある、請求項１１または１２に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記第１の点と前記第２の点との間の距離である第２の距離と、前記第１の領域の境界線および前記直線の交点である第３の点と前記第１の点と間の距離である第３の距離と、の比率は、前記第１の距離に基づく、請求項１３に記載の画像処理方法。
【請求項１５】
前記第１の距離が大きいほど、前記第２の距離の前記第３の距離に対する比率が大きい、請求項１４に記載の画像処理方法。
【請求項１６】
前記第１の領域の面積と前記第２の領域の面積との比率は、所定の値である、請求項１１から１５のいずれか一項に記載の画像処理方法。
【請求項１７】
前記第１の領域および前記第２の領域は、矩形であり、
前記第１の領域の縦幅と前記第２の領域の縦幅との比率は、所定の値であり、
前記第１の領域の横幅と前記第２の領域の横幅との比率は、所定の値である、
請求項１６に記載の画像処理方法。 
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理装置、画像処理システム、および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
情報処理技術の発展に伴い、カメラの撮影画像を自動的に加工或いは調整する需要が益々高まっている。撮影画像の被写体が人物である場合、通常、撮影画像を視る者の注意を良く惹きつける部分は、顔である。そこで、撮影画像から人物の顔を検出し、顔に合わせて撮影画像を加工或いは調整するための技術が提案されている（特許文献１）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４―１２０１３９号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本開示の一態様は、カメラの撮影画像をマスク処理するための改善された画像処理装置、画像処理システム、および画像処理方法の提供に資する。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
本開示の一態様に係る画像処理装置は、画像において人物が含まれる第１の領域を検出し、前記第１の領域の前記画像における位置に基づいて前記第１の領域の一部に第２の領域を設定し、前記第２の領域をマスク処理する画像処理部と、前記マスク処理の結果を出力する出力部と、を備える構成を採る。
【０００６】
本開示の一態様に係る画像処理システムは、撮影範囲を撮影するカメラと、前記カメラが撮影した画像において人物が含まれる第１の領域を検出し、前記第１の領域の前記画像における位置に基づいて前記第１の領域の一部に第２の領域を設定し、前記第２の領域をマスク処理する画像処理装置と、前記マスク処理の結果を表示する表示装置と、を備える構成を採る。
【０００７】
本開示の一態様に係る画像処理方法は、撮影範囲を撮影するカメラを用いた画像処理方法であって、前記カメラが撮影した画像において人物が含まれる第１の領域を検出し、前記第１の領域の前記画像における位置に基づいて前記第１の領域の一部に第２の領域を設定し、前記第２の領域をマスク処理し、前記マスク処理の結果を出力する構成を採る。
【０００８】
なお、これらの包括的または具体的な態様は、システム、装置、方法、集積回路、ソフトウェアモジュールおよびハードウェアモジュールなどのモジュール、コンピュータプログラム、または、記録媒体で実現されてもよく、システム、装置、方法、集積回路、コンピュータプログラムおよび記録媒体の任意な組み合わせで実現されてよい。
【発明の効果】
【０００９】
本開示の一態様によれば、カメラの撮影画像をマスク処理するための改善された画像処理装置、画像処理システム、および画像処理方法を提供できる。
【００１０】
本開示の一態様における更なる利点および効果は、明細書および図面から明らかにされる。かかる利点および／または効果は、いくつかの実施形態並びに明細書および図面に記載された特徴によってそれぞれ提供されるが、１つまたはそれ以上の同一の特徴を得るために必ずしも全てが提供される必要はない。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示に係る画像処理システムの一例を示す図
【図２】本開示に係る画像処理装置の構成の一例を示す図
【図３】本開示に係る画像処理装置の出力画像の一例を示す図
【図４】本開示に係る画像処理装置の処理の一例を示すフローチャート
【図５】コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図
【発明を実施するための形態】
【００１２】
プライバシー保護を目的として需要が高まっている撮影画像の加工の一つに、撮影画像に含まれる人物の顔のマスク処理がある。プライバシー保護を目的とする場合、通常、撮影画像に含まれる人物の顔を全てマスク処理する。人物の顔が自動的にマスク処理される場合、撮影画像に含まれる人物の顔の検出に失敗すると、マスク処理されない人物の顔が撮影画像に残ってしまい、不都合である。また、撮影画像に含まれる人物の顔以外の部分を誤って人物の顔として検出すると、撮影画像に含まれる人物の顔以外の部分がマスク処理されてしまい、不都合である。したがって、人物の顔の未検出および誤検出の確率を低減することが望まれる。
【００１３】
監視カメラとして用いられることが多い全方位カメラの撮像画像は、通常、被写体を上から見た撮影画像である。しかしながら、上から見た人物の顔を撮影画像から検出することは、簡単ではない。特許文献１に記載の技術も、上から見た人物の顔の検出には適していない。
【００１４】
一方、人物の顔のマスク処理が目的である場合、人物の顔が写っている範囲を推定できればよく、人物の特定または顔の部位の特定または識別は、不要である。
【００１５】
これらの観点から、本開示に至った。以下、本開示の実施の形態について、図面を参照して詳細に説明する。
【００１６】
（本開示の実施の形態）
図１は、本開示に係る画像処理システム１０の一例を示す図である。画像処理システム１０は、カメラ１００と、画像処理装置２００と、表示装置３００とを備える。
【００１７】
カメラ１００は、撮影範囲にある撮影対象を撮影し、撮影画像データを出力する。一例において、カメラ１００は、屋内の天井に設置され、鉛直下方向を中心光軸の方向とする全方位（３６０度）を撮影範囲に含む全方位カメラである。カメラ１００の撮影画像の中心点（基準点）が、中心光軸に対応する。カメラ１００は、例えば、魚眼レンズを備える魚眼カメラであり、例えば、ＣＭＯＳ（Complementary Metal-Oxide Semiconductor）カメラまたはＣＣＤ(Charge-Coupled Device)カメラである。一例において、撮影画像データは、動画データである。他の一例において、撮影画像データは、静止画データである。
【００１８】
画像処理装置２００は、撮影画像データを取得してマスク処理済み画像データを出力する。画像処理装置２００の構成の詳細については、図２を参照して後述する。
【００１９】
表示装置３００は、マスク処理済み画像データを取得してマスク処理済み画像を表示する。表示装置３００は、例えば、液晶モニタまたはＯＬＥＤ（Organic Light Emtting Diode）モニタである。
【００２０】
図２は、本開示に係る画像処理装置２００の構成の一例を示す図である。画像処理装置２００は、画像取得部（画像取得モジュール又は回路）２１０、画像処理部（画像処理モジュール又は回路）２２０と、記憶部（記憶素子）２３０と、画像出力部（画像出力モジュール又は回路）２４０とを備える。
【００２１】
画像取得部２１０は、画像処理装置２００に接続された外部の装置から撮影画像データを取得し、画像フレームを抽出する。一例において、画像取得部２１０は、例えば、Ｈ２６４／ＭＰＥＧ−４ストリームなどのデジタル映像データ形式で外部の装置から撮影画像データを取得する。画像処理装置２００に接続される外部の装置は、例えば、カメラ１００または録画装置である。画像取得部２１０の機能は、図５を参照して後述されるコンピュータ２１００によって実現されてよい。例えば、プロセッサ２１０３がＲＯＭ２１０４から読み出したプログラムを実行することによって画像取得部２１０の機能が実現されてよい。又は、画像取得部２１０の機能の一部がプロセッサ２１０３以外のハードウェアによって実現され、残りの部分については、ＲＯＭ２１０４から読み出したプログラムをプロセッサ２１０３が実行することによって実現されてよいし、画像取得部２１０の機能の全部がプロセッサ２１０３以外のハードウェアによって実現されてもよい。
【００２２】
画像処理部２２０は、画像フレームを画像処理してマスク処理済み画像データを生成する。画像処理部２２０は、人物検出部２２２と、顔位置推定部２２４と、マスク処理部２２６とを備える。一例において、画像処理部２２０は、図５を参照して後述されるコンピュータ２１００によって実現されてよい。例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２１０３ａがＲＯＭ２１０４から読み出したプログラムを実行することによって、人物検出部２２２と、顔位置推定部２２４と、マスク処理部２２６との機能が実現されてよい。又は、例えば人物検出に関するプログラムがＧＰＵ（Graphics Processing Unit）２１０３ｂによって処理されることにより、人物検出の機能が実現されてよい。このように、画像処理部２２０の機能の一部がＣＰＵ２１０３ａ以外のハードウェアによって実現され、残りの部分については、ＲＯＭ２１０４から読み出したプログラムをＣＰＵ２１０３ａが実行することによって実現されてよいし、画像処理部２２０の機能の全部がＣＰＵ２１０３ａ以外のハードウェアによって実現されてもよい。さらに、画像処理部２２０が備える人物検出部２２２、顔位置推定部２２４、マスク処理部２２６の一部又は全ては、画像処理装置２００とネットワーク接続される外部のサーバが備えてもよい。ネットワークは、例えば、図１に示されるクラウド・ネットワークＮであってもよく、インターネット、イントラネット、又はＬＡＮであってもよい。サーバは、図１に示されるクラウド・ネットワークＮに接続されたクラウド・サーバ４００であってもよく、インターネット、イントラネット、又はＬＡＮに接続されたコンピュータであってもよい。
【００２３】
人物検出部２２２は、画像フレーム内に写っている人物を検出する。人物検出部２２２は、例えば、ＳＶＭ（Support Vector Machine）、線形分類器（linear classifiers）、二次分類器（quadratic classifiers）、カーネル密度推定（kernel estimation）、決定木（decision trees）、人工ニューラルネットワーク（artificial neural networks）、ベイジアン技術及び／又はネットワーク（Bayesian techniques and/or networks）、隠れマルコフモデル（hidden Markov models）、バイナリ分類子（binary classifiers）、マルチクラス分類器（multi-class classifiers）クラスタリング（a clustering technique）、ランダムフォレスト（a random forest technique）、ロジスティック回帰（a logistic regression technique）、線形回帰（a linear regression technique）、勾配ブースティング（a gradient boosting technique）などのうち、１つ又は複数の機械学習アルゴリズムを用いて、画像フレーム内に写っている人物を検出する。ただし、使用される機械学習アルゴリズムはこれらに限定されない。次いで、人物検出部２２２は、検出された人物が含まれる領域（人物領域、第１の領域）を画像フレームに対して設定する。人物領域の設定については、図３および図４を参照して後述する。
【００２４】
顔位置推定部２２４は、人物領域に含まれる人物の顔の位置（顔位置）を推定し、顔位置が含まれる範囲（顔位置範囲）を設定する。一例において、顔位置推定部２２４は、画像の中心点と人物領域との位置関係に基づいて顔位置を推定し、顔位置範囲を設定する。顔位置の推定および顔位置範囲の設定については、図３および図４を参照して後述する。
【００２５】
マスク処理部２２６は、設定された顔位置範囲（第２の領域）をマスク処理する。ここで、マスク処理とは、画像フレーム内の処理対象範囲を加工する処理であって、処理対象範囲に含まれる撮影対象を加工後の画像において特定困難または特定不能にする処理をいう。マスク処理は、例えば、特定の色による処理対象範囲の塗りつぶし処理または処理対象範囲のぼかし処理である。
【００２６】
記憶部２３０は、顔位置推定部２２４が設定した顔位置範囲を示す情報を記憶する。一例において、記憶部２３０は、さらに、画像取得部２１０が取得した撮影画像データを、画像処理部２２０による後の画像処理のために、一時的に記憶する。一例において、記憶部２３０は、さらに、画像処理部２２０が出力したマスク処理済み画像データを、画像出力部２４０による後の出力のために、一時的に記憶する。記憶部２３０は、例えば、ＲＡＭである。
【００２７】
画像出力部２４０は、マスク処理済み画像データを出力する。一例において、画像出力部２４０は、例えば、Ｈ２６４／ＭＰＥＧ−４ストリームなどのデジタル映像データ形式で外部の装置にマスク処理済み画像データを出力する。画像処理装置２００に接続される外部の装置は、例えば、表示装置３００または録画装置である。画像出力部２４０の機能の一部または全部は、図５を参照して後述されるコンピュータ２１００によって実現されてよい。例えば、プロセッサ２１０３がＲＯＭ２１０４から読み出したプログラムを実行することによって、画像出力部２４０の機能の一部または全部が実現されてよい。又は、画像出力部２４０の機能の一部がプロセッサ２１０３以外のハードウェアによって実現され、残りの部分については、ＲＯＭ２１０４から読み出したプログラムをプロセッサ２１０３が実行することによって実現されてよいし、画像出力部２４０の機能の全部がプロセッサ２１０３以外のハードウェアによって実現されてもよい。
【００２８】
図３は、本開示に係る画像処理装置２００の出力画像の一例を示す図である。図４は、本開示に係る画像処理装置２００の処理の一例を示すフローチャートである。以下、図３を参照しながら、図４に示されるフローチャートを説明する。
【００２９】
図４のステップＳ１１において、画像取得部２１０は、撮影画像データを取得し、画像フレームを抽出する。例えば、図３に示される画像フレームＩが抽出される。
【００３０】
ステップＳ１２において、人物検出部２２２は、画像フレームＩにおいて人物を検出し、画像フレームＩに対して人物領域を設定する。人物領域は、検出された人物が収まる枠内の領域である。一例において、枠の形状は、矩形または楕円である。例えば、図３に示されるように、画像フレームＩ内において、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３は、それぞれ、検出された人物Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３が収まる大きさをもつ矩形の領域である。
【００３１】
ステップＳ１３において、人物検出部２２２は、人物が検出されたか否かを判定する。人物が検出されなかった場合（ステップＳ１３：Ｎｏ）、画像フレームＩ内の被写体をマスク処理しなくてよいので、フローを終了する。
【００３２】
一方、人物領域が検出された場合（ステップＳ１３：Ｙｅｓ）、ステップＳ１４において、顔位置推定部２２４は、人物領域に移っている人物の顔位置を推定し、顔位置範囲を設定する。
【００３３】
まず、顔位置推定部２２４は、図３に示されるように、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３に写っている人物Ｐ１，Ｐ２，Ｐ３のそれぞれについて、画像フレームＩの中心点（基準点）Ｏと人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の中心点（重心、第１の点）Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３とをそれぞれ結ぶ線分Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３を特定する。
【００３４】
次いで、顔位置推定部２２４は、特定した線分Ｌ１上で、人物領域Ｆ１の中心点Ｃ１を挟んで画像フレームＩの中心点Ｏの反対側に、顔位置（第２の点）Ｑ１が位置すると推定する。顔位置推定部２２４は、線分Ｌ２，Ｌ３についても、同様に、それぞれ、顔位置（第２の点）Ｑ２，Ｑ３を推定する。
【００３５】
推定される顔位置（第２の点）Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３は、それぞれ、線分Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３上の点である。顔位置（第２の点）Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３は、それぞれ、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の境界線と線分Ｌ１，Ｌ２，Ｌ３との交点のうち画像フレームＩの中心点Ｏから離れた側にある交点（第３の点）Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３と、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の中心点（第１の点）Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３との間にある。一例において、顔位置（第２の点）Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３は、中心点（第１の点）Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３と交点（第３の点）Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３との中点である。他の一例において、中心点（第１の点）Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３と顔位置（第２の点）Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３との間の距離（第２の距離）の、中心点（第１の点）Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３と交点（第３の点）Ｒ１，Ｒ２，Ｒ３との間の距離（第３の距離）に対する比率は、それぞれ、画像フレームＩの中心点（基準点）Ｏと人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の中心点（第１の点）Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３との間の距離（第１の距離）に依存する。例えば、図３に示されるように、中心点（第１の点）Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３が中心点（基準点）Ｏから外側に離れる、即ち、第１の距離が大きいほど、当該比率は大きくなる、即ち、顔位置（第２の点）Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３が、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３において中心点（第１の点）Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３から外側に離れる。例えば、図３に示される一例において、人物領域Ｆ２は、人物領域Ｆ１より画像フレームＩの中心点Ｏに近い位置にある。したがって、人物領域Ｆ２に含まれる顔位置範囲Ｍ２は、人物領域Ｆ２内において、人物領域Ｆ２の中心点Ｃ２に近づいた内側よりの位置にある。
【００３６】
設定される顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３の中心点（重心）は、それぞれ、推定された顔位置Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３である。顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３の形状は、例えば、矩形または楕円である。
【００３７】
設定される顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３の大きさは、それぞれ、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の大きさに依存する。一例において、設定される顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３の面積の大きさに対する人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の面積の大きさの比率が、所定の値である。他の一例において、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３および顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３は、ともに矩形であり、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の縦幅または横幅に対する顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３の縦幅または横幅の比率が、所定の値である。所定の値は、例えば、４０％〜１００％の範囲の値であり、画像処理装置２００の入力装置（例えば、図示されるキーボード）を介して、外部から設定可能なパラメータ値である。他の一例において、上記の比率は、画像フレームＩの中心点（基準点）Ｏと人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の中心点（第１の点）Ｃ１，Ｃ２，Ｃ３との間の距離（第１の距離）に依存し、例えば、当該距離が大きい程、当該比率を大きくする。また、一例において、顔位置推定部２２４は、顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３が人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３内に収まるように、顔位置Ｑ１，Ｑ２，Ｑ３を中心点Ｏにより近い位置にずらす、または顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３の大きさをより小さく調整する。
【００３８】
顔位置推定部２２４は、設定した顔位置範囲を示す情報を、例えば、記憶部２３０に記憶させる。
【００３９】
ステップＳ１５において、顔位置推定部２２４は、人物検出部２２２が検出した全ての人物領域に対して顔位置範囲の設定が完了したか否かを判定する。例えば、図３に示される一例において、顔位置推定部２２２は、全ての人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３に対して、顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３の設定が完了したか否かを判定する。設定が完了していない場合（ステップＳ１５：Ｎｏ）、ステップＳ１４に戻り、顔位置推定部２２４は、顔位置範囲の設定が完了していない残りの人物領域について、顔位置の推定および顔位置範囲の設定を行う。
【００４０】
一方、全ての人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３について顔位置範囲の設定が完了した場合（ステップＳ１５：Ｙｅｓ）、ステップＳ１６において、マスク処理部２２６は、顔位置推定部２２４が設定した全ての顔位置範囲をマスク処理する。マスク処理部２２６は、例えば、記憶部２３０が記憶する情報を読み出し、画像フレームＩ内の当該情報が示す顔位置範囲をマスク処理する。マスク処理の完了後、マスク処理部２２６は、マスク処理済みの画像を画像出力部２４０に出力し、フローを終了する。
【００４１】
本開示に係る画像処理装置２００によれば、検出された人物の情報に基づいて、人物の顔の検出処理を実行することなく、顔位置範囲をマスク処理できる。人物の検出よりも困難であり検出精度も低い人物の顔の検出処理が不要であるので、高速にかつ精度良く人物の顔をマスク処理することができる。また、本開示に係る画像処理装置２００によれば、人物領域の一部のみをマスク処理し、その他の部分はマスク処理しないので、出力されたマスク処理済み画像を、例えば、動線処理等の人物の動きを解析する後段の画像処理の入力画像にそのまま用いることができる。
【００４２】
（他の実施の形態）
上述の実施の形態においては、画像処理装置２００は、マスク処理済み画像を表示装置３００に出力する。これに代えて、画像処理装置２００は、マスク処理済み画像を、例えば、録画装置や、さらなる画像処理装置に出力してもよい。
【００４３】
上述の実施の形態においては、顔位置推定部２２４が画像フレームＩ内の全ての顔位置範囲を設定してから、マスク処理部２２６が全ての顔位置範囲をまとめてマスク処理する。これに代えて、顔位置推定部２２４が画像フレームＩ内の顔位置範囲を設定する毎に、マスク処理部２２６が顔位置範囲を一つずつマスク処理してもよい。
【００４４】
上述の実施の形態においては、設定される顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３の大きさは、それぞれ、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の大きさに依存する。これに代えて、設定される顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３が、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の大きさに依存しない実施の形態も考えられる。例えば、人物領域Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３の画像フレームＩの中心点（基準点）Ｏから遠い側の半分を、それぞれ、顔位置範囲Ｍ１，Ｍ２，Ｍ３に設定してもよい。
【００４５】
図５は、コンピュータのハードウェア構成の一例を示す図である。上述した各実施の形態および各変形例における各部の機能は、コンピュータ２１００が実行するプログラムにより実現される。
【００４６】
図５に示すように、コンピュータ２１００は、入力ボタン、タッチパッドなどの入力装置２１０１、ディスプレイ、スピーカなどの出力装置２１０２、プロセッサ２１０３、ＲＯＭ（Read Only Memory）２１０４、ＲＡＭ（Random Access Memory）２１０５を備える。プロセッサ２１０３は、例えば、ＣＰＵ２１０３ａおよびＧＰＵ２１０３ｂの少なくとも１つを備える。また、コンピュータ２１００は、ハードディスク装置、ＳＳＤ（Solid State Drive）などの記憶装置２１０６、ＤＶＤ−ＲＯＭ（Digital Versatile Disk Read Only Memory）、ＵＳＢ（Universal Serial Bus）メモリなどの記録媒体から情報を読み取る読取装置２１０７、ネットワークを介して通信を行う送受信装置２１０８を備える。上述した各部は、バス２１０９により接続される。
【００４７】
読取装置２１０７は、上記各部の機能を実現するためのプログラムを記録した記録媒体からそのプログラムを読み取り、記憶装置２１０６に記憶させる。あるいは、送受信装置２１０８が、ネットワークに接続されたサーバ装置と通信を行い、サーバ装置からダウンロードした上記各部の機能を実現するためのプログラムを記憶装置２１０６に記憶させる。
【００４８】
プロセッサ２１０３が、記憶装置２１０６に記憶されたプログラムをＲＡＭ２１０５にコピーし、そのプログラムに含まれる命令をＲＡＭ２１０５から順次読み出して実行することにより、上記各部の機能が実現される。また、プログラムを実行する際、ＲＡＭ２１０５または記憶装置２１０６には、各実施の形態で述べた各種処理で得られた情報が記憶され、適宜利用される。
【００４９】
本開示の画像処理装置は、画像において人物が含まれる第１の領域を検出し、前記第１の領域の前記画像における位置に基づいて前記第１の領域の一部に第２の領域を設定し、前記第２の領域をマスク処理する画像処理部と、前記マスク処理の結果を出力する出力部と、を備える。
【００５０】
本開示の画像処理装置において、前記第２の領域は、前記画像の基準点から前記第１の領域の重心である第１の点までの距離である第１の距離と、前記基準点を基準とする前記第１の点の方向と、に応じて設定される。
【００５１】
本開示の画像処理装置において、前記画像は、魚眼カメラによって撮影された画像であり、前記基準点は、前記魚眼カメラの中心光軸に対応する。
【００５２】
本開示の画像処理装置において、前記第２の領域の重心である第２の点は、前記基準点と前記第１の点とを結ぶ直線上の、前記第１の点を挟んで前記基準点の反対側にある。
【００５３】
本開示の画像処理装置において、前記第１の点と前記第２の点との間の距離である第２の距離と、前記第１の領域の境界線および前記直線の交点である第３の点と前記第１の点と間の距離である第３の距離と、の比率は、前記第１の距離に基づく。
【００５４】
本開示の画像処理装置において、前記第１の距離が大きいほど前記比率が大きい。
【００５５】
本開示の画像処理装置において、前記第１の領域の面積と前記第２の領域の面積との比率は、所定の値である。
【００５６】
本開示の画像処理装置において、前記第１の領域および前記第２の領域は、矩形であり、前記第１の領域の縦幅と前記第２の領域の縦幅との比率は、所定の値であり、前記第１の領域の横幅と前記第２の領域の横幅との比率は、所定の値である。
【００５７】
本開示の画像処理システムは、撮影範囲を撮影するカメラと、前記カメラが撮影した画像において人物が含まれる第１の領域を検出し、前記第１の領域の前記画像における位置に基づいて前記第１の領域の一部に第２の領域を設定し、前記第２の領域をマスク処理する画像処理装置と、前記マスク処理の結果を表示する表示装置と、を備える。
【００５８】
本開示の画像処理方法は、撮影範囲を撮影するカメラを用いた画像処理方法であって、前記カメラが撮影した画像において人物が含まれる第１の領域を検出し、前記第１の領域の前記画像における位置に基づいて前記第１の領域の一部に第２の領域を設定し、前記第２の領域をマスク処理し、前記マスク処理の結果を出力する。
【００５９】
本開示の画像処理方法において、前記第２の領域は、前記画像の基準点から前記第１の領域の重心である第１の点までの距離である第１の距離と、前記基準点を基準とする前記第１の点の方向と、に応じて設定される。
【００６０】
本開示の画像処理方法において、前記画像は、魚眼カメラによって撮影された画像であり、前記基準点は、前記魚眼カメラの中心光軸に対応する。
【００６１】
本開示の画像処理方法において、前記第２の領域の重心である第２の点は、前記基準点と前記第１の点とを結ぶ直線上の、前記第１の点を挟んで前記基準点の反対側にある。
【００６２】
本開示の画像処理方法において、前記第１の点と前記第２の点との間の距離である第２の距離と、前記第１の領域の境界線および前記直線の交点である第３の点と前記第１の点と間の距離である第３の距離と、の比率は、前記第１の距離に基づく。
【００６３】
本開示の画像処理方法において、前記第１の距離が大きいほど、前記第２の距離の前記第３の距離に対する比率が大きい。
【００６４】
本開示の画像処理方法において、前記第１の領域の面積と前記第２の領域の面積との比率は、所定の値である。
【００６５】
本開示の画像処理方法において、前記第１の領域および前記第２の領域は、矩形であり、前記第１の領域の縦幅と前記第２の領域の縦幅との比率は、所定の値であり、前記第１の領域の横幅と前記第２の領域の横幅との比率は、所定の値である。
【産業上の利用可能性】
【００６６】
本開示の一態様は、監視モニタシステムに有用である。
【符号の説明】
【００６７】
１０  画像処理システム
１００  カメラ
２００  画像処理装置
２１０  画像取得部
２２０  画像処理部
２２２  人物検出部
２２４  顔位置推定部
２２６  マスク処理部
２３０  記憶部
２４０  画像出力部
３００  表示装置
【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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