(57)【要約】【課題】任意のテクスチャを精度よく検出することが可能なテクスチャ検出装置、テクスチャ検出方法及びテクスチャ検出プログラムを提供する。【解決手段】入力画像に含まれる注目画素及び注目画素の近傍に配置されている近傍画素の画素値のばらつきを示す画素パターンばらつき特徴量を注目画素毎に算出するばらつき算出部１１０と、注目画素及び近傍画素の画素値に基づいて、注目画素及び近傍画素のコントラスト量を示すコントラスト特徴量を注目画素毎に算出するコントラスト算出部１２０と、画素パターンばらつき特徴量とコントラスト特徴量とに基づいて、注目画素がテクスチャである確率を示すテクスチャ確率を算出する確率算出部１３０とを備える。【選択図】図１
2015132970.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
入力画像に含まれる注目画素及び前記注目画素の近傍に配置されている近傍画素の画素値のばらつきを示す画素パターンばらつき特徴量を前記注目画素毎に算出するばらつき算出部と、
前記注目画素及び前記近傍画素の画素値に基づいて、前記注目画素及び前記近傍画素のコントラスト量を示すコントラスト特徴量を前記注目画素毎に算出するコントラスト算出部と、
前記画素パターンばらつき特徴量と前記コントラスト特徴量とに基づいて、前記注目画素がテクスチャである確率を示すテクスチャ確率を算出する確率算出部と
を備えるテクスチャ検出装置。
【請求項２】
前記確率算出部は、
前記注目画素を中心とする所定範囲の領域の前記画素パターンばらつき特徴量及び前記コントラスト特徴量の平均値を求め、
前記領域内の画素のうち、前記画素パターンばらつき特徴量及び前記コントラスト特徴量が前記平均値から所定範囲内にある画素の前記画素パターンばらつき特徴量及び前記コントラスト特徴量に基づいて、前記テクスチャ確率を算出する
請求項１記載のテクスチャ検出装置。
【請求項３】
前記ばらつき算出部は、
前記注目画素及び前記近傍画素の画素値の非平坦性を示す非平坦度を算出する非平坦度算出部と、
前記注目画素及び前記近傍画素の画素値の増減の変化を示す符合変化度を算出する符合変化度算出部と、
前記非平坦度と、前記符号変化度とに基づいて、前記画素パターンばらつき特徴量を算出する混合部と
を備える請求項１または請求項２記載のテクスチャ検出装置。
【請求項４】
前記注目画素を中心とする所定範囲の領域内の画素のうち、前記画素パターンばらつき特徴量及び前記コントラスト特徴量が所定のしきい値以下の画素の数に基づいて、前記注目画素のフラット確率を算出するフラット確率算出部と、
前記テクスチャ確率及び前記フラット確率が所定値以上であるときに、前記フラット確率に基づいて、前記テクスチャ確率を補正するフラット排除部と
を更に備える請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のテクスチャ検出装置。
【請求項５】
前記注目画素のエッジネスを算出するエッジ算出部と、
前記画素パターンばらつき特徴量及び前記コントラスト特徴量と所定のしきい値とを比較して、前記注目画素のフラットネスを算出するフラット算出部と、
前記注目画素を中心とする所定範囲の領域内で、前記注目画素を中心とする複数の方向における画素の前記エッジネス及び前記フラットネスに基づいて、前記注目画素の非テクスチャ係数を算出する非テクスチャ係数算出部と、
前記非テクスチャ係数に基づいて前記テクスチャ確率を補正する非テクスチャ排除部と
を更に備える請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のテクスチャ検出装置。
【請求項６】
入力画像に含まれる注目画素及び前記注目画素の近傍に配置されている近傍画素の画素値のばらつきを示す画素パターンばらつき特徴量を前記注目画素毎に算出するステップと、
前記注目画素及び前記近傍画素の画素値に基づいて、前記注目画素及び前記近傍画素のコントラスト量を示すコントラスト特徴量を前記注目画素毎に算出するステップと、
前記画素パターンばらつき特徴量と前記コントラスト特徴量とに基づいて、前記注目画素がテクスチャである確率を示すテクスチャ確率を算出するステップと
を有するテクスチャ検出方法。
【請求項７】
コンピュータに、
入力画像に含まれる注目画素及び前記注目画素の近傍に配置されている近傍画素の画素値のばらつきを示す画素パターンばらつき特徴量を前記注目画素毎に算出する手順と、
前記注目画素及び前記近傍画素の画素値に基づいて、前記注目画素及び前記近傍画素のコントラスト量を示すコントラスト特徴量を前記注目画素毎に算出する手順と、
前記画素パターンばらつき特徴量と前記コントラスト特徴量とに基づいて、前記注目画素がテクスチャである確率を示すテクスチャ確率を算出する手順と
を実行させるためのテクスチャ検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明はテクスチャ検出装置、テクスチャ検出方法及びテクスチャ検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理技術の一つに、入力画像の中からテクスチャを検出するテクスチャ検出技術がある。例えば、入力画像に対してノイズリダクション処理を行う際に、テクスチャ検出技術を用いてテクスチャ領域を検出し、テクスチャ領域におけるノイズリダクション処理の強度を抑制することで、入力画像に対するノイズリダクション処理を解像感を損なうことなく適切に行うことができる。非特許文献１には、画像をバイナリコード化した局所特徴量を利用してテクスチャを検出する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【非特許文献】
【０００３】
【非特許文献１】Robert M. Haralick, Texture Features for Image Classification (1973)
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
非特許文献１に係る技術では、入力画像を複数のブロックに分割し、ブロック毎にブロック内の各画素に対して局所特徴量を算出し、算出した局所特徴量のヒストグラムを生成している。この生成したヒストグラムは各ブロックの特徴に対応している。例えば、画像データベースから類似画像を検索するような場合には、各々の画像から生成されたヒストグラム同士を比較することで、類似画像を検索することができる。
【０００５】
しかしながら、この局所特徴量のヒストグラムは、それ自体がテクスチャらしさを表しているわけではない。非特許文献１に係る技術を用いてテクスチャを検出するには、検出するテクスチャに対応したヒストグラムの情報を事前にデータベースに蓄積する必要がある。このため、事前にデータベースに蓄積されていないテクスチャについては、検出することができないという問題があった。
【０００６】
上記課題に鑑み本発明の目的は、任意のテクスチャを精度よく検出することが可能なテクスチャ検出装置、テクスチャ検出方法及びテクスチャ検出プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明に係るテクスチャ検出装置は、入力画像に含まれる注目画素及び前記注目画素の近傍に配置されている近傍画素の画素値のばらつきを示す画素パターンばらつき特徴量を前記注目画素毎に算出するばらつき算出部と、前記注目画素及び前記近傍画素の画素値に基づいて、前記注目画素及び前記近傍画素のコントラスト量を示すコントラスト特徴量を前記注目画素毎に算出するコントラスト算出部と、前記画素パターンばらつき特徴量と前記コントラスト特徴量とに基づいて、前記注目画素がテクスチャである確率を示すテクスチャ確率を算出する確率算出部とを備えるものである。この構成により、任意のテクスチャを精度よく検出することができる。
【０００８】
本発明に係るテクスチャ検出方法は、入力画像に含まれる注目画素及び前記注目画素の近傍に配置されている近傍画素の画素値のばらつきを示す画素パターンばらつき特徴量を前記注目画素毎に算出するステップと、前記注目画素及び前記近傍画素の画素値に基づいて、前記注目画素及び前記近傍画素のコントラスト量を示すコントラスト特徴量を前記注目画素毎に算出するステップと、前記画素パターンばらつき特徴量と前記コントラスト特徴量とに基づいて、前記注目画素がテクスチャである確率を示すテクスチャ確率を算出するステップとを有するものである。これにより、任意のテクスチャを精度よく検出することができる。
【０００９】
本発明に係るテクスチャ検出プログラムは、コンピュータに、入力画像に含まれる注目画素及び前記注目画素の近傍に配置されている近傍画素の画素値のばらつきを示す画素パターンばらつき特徴量を前記注目画素毎に算出する手順と、前記注目画素及び前記近傍画素の画素値に基づいて、前記注目画素及び前記近傍画素のコントラスト量を示すコントラスト特徴量を前記注目画素毎に算出する手順と、前記画素パターンばらつき特徴量と前記コントラスト特徴量とに基づいて、前記注目画素がテクスチャである確率を示すテクスチャ確率を算出する手順とを実行させるためのものである。これにより、任意のテクスチャを精度よく検出することができる。
【発明の効果】
【００１０】
本発明により、任意のテクスチャを精度よく検出することが可能なテクスチャ検出装置、テクスチャ検出方法及びテクスチャ検出プログラムを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】実施の形態１に係るテクスチャ検出装置１００の概略構成を示すブロック図である。
【図２】実施の形態１に係るテクスチャ検出装置１００が特徴量を算出するときの局所領域の例を示す図である。
【図３】実施の形態１に係る画素パターンばらつき算出部１１０の概略構成を示すブロック図である。
【図４】実施の形態１に係る非平坦度算出部１１１が非平坦度を算出するときの局所領域の注目画素と近傍画素との配置を示す図である。
【図５】実施の形態１に係る非平坦度算出部１１１がしきい値を適応的に求めるときの関数を示す図である。
【図６】実施の形態１に係る符号変化度算出部１１２が符号変化度を算出するときに用いる局所領域内の画素配置及び符号反転の例を示す図である。
【図７】実施の形態１に係る符号変化度変換部１１３が符号変化度を変換するときに用いる関数を示す図である。
【図８】実施の形態１に係るテクスチャ確率算出部１３０がテクスチャ確率を算出するときの局所領域を示す図である。
【図９】実施の形態１に係るテクスチャ確率算出部１３０が重み係数を算出するときに用いる関数を示す図である。
【図１０】実施の形態１のテクスチャ確率算出部１３０がstを算出するときのmeanCとCvdとの関係を示す図である。
【図１１】実施の形態２に係るテクスチャ検出装置２００の概略構成を示すブロック図である。
【図１２】実施の形態２に係るテクスチャ検出装置２００が算出した補正テクスチャ確率を示す図である。
【図１３】実施の形態２に係るフラット排除部２２０が入力したテクスチャ確率、フラット確率と、算出した補正テクスチャ確率との関係を示す図である。
【図１４】実施の形態２に係るフラット排除部２２０が重み係数を算出するときに用いる関数を示す図である。
【図１５】実施の形態３に係るテクスチャ検出装置３００の概略構成を示すブロック図である。
【図１６】実施の形態３に係る非テクスチャ係数算出部３３０が非テクスチャ係数を算出する拡張局所領域を示す図である。
【図１７】実施の形態３に係る非テクスチャ係数算出部３３０の概略構成を示すブロック図である。
【図１８】実施の形態３に係る方向毎エッジ・フラット積算部３３１がカウント値を求めるときの放射状の方向を示す図である。
【図１９】実施の形態３に係る領域毎エッジ積算部３３２がエッジネスをカウントする８方向の小領域（０〜８）を示す図である。
【図２０】実施の形態３に係る非テクスチャ係数１算出部３３４が検出するノイズを示す図である。
【図２１】実施の形態３に係る非テクスチャ係数１算出部３３４がedge_sumを算出する隣接する３方向とflat_sumを算出する隣接する３方向とを示す図である。
【図２２】実施の形態３に係る非テクスチャ係数１算出部３３４が重み係数を算出するときに用いる関数を示す図である。
【図２３】実施の形態３に係る非テクスチャ係数２算出部３３５が検出するノイズを示す図である。
【図２４】実施の形態３に係る非テクスチャ係数２算出部３３５が重み係数を算出するときに用いる関数を示す図である。
【図２５】実施の形態３に係る非テクスチャ係数３算出部３３６が検出するノイズを示す図である。
【図２６】実施の形態３に係る非テクスチャ係数２算出部３３５が重み係数を算出するときに用いる関数を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、図面を参照して本発明の各実施の形態について説明する。
（発明の実施の形態１）
本実施の形態１に係るテクスチャ検出装置は、入力画像の画素パターンのばらつき及びコントラストの２つの特徴から入力画像の画素毎にテクスチャ確率を求めるものであり、少ない回路規模・メモリ量で高精度なテクスチャ検出を実現することができるものである。
図１は、本実施の形態１に係るテクスチャ検出装置１００の概略構成を示すブロック図である。テクスチャ検出装置１００は、画素パターンばらつき算出部１１０、コントラスト算出部１２０、テクスチャ確率算出部１３０などを備えており、入力画像１０１を入力し、入力画像１０１の画素毎にテクスチャ確率１０２を算出して出力する。
【００１３】
画素パターンばらつき算出部１１０は、入力画像１０１の画素毎に当該画素及び近傍画素の画素値のばらつきを示す画素パターンばらつき特徴量を算出する。コントラスト算出部１２０は、入力画像１０１の画素毎に当該画素及び近傍画素のコントラスト量を示すコントラスト特徴量を算出する。画素パターンばらつき算出部１１０及びコントラスト算出部１２０は、注目画素と、注目画素を中心とする３×３画素の局所領域内の近傍画素とを用いて各特徴量を算出する。
【００１４】
図２は、本実施の形態１に係るテクスチャ検出装置１００が特徴量を算出するときの局所領域の例を示す図である。図２の左図は３×３画素の局所領域における注目画素（Ｃ）及び近傍画素（０〜７）の配置を示し、図２の右図は５×５画素の局所領域の注目画素及び近傍画素の配置を示している。
図２に示すように、局所領域の範囲は、３×３画素以外の範囲、例えば、５×５画素の範囲であっても良い。また、テクスチャ検出装置１００は、３×３画素、５×５画素などの複数の局所領域で算出した特徴量を加算することで組み合わせて特徴量としても良い。
【００１５】
テクスチャ確率算出部１３０は、注目画素を中心とする一定範囲の領域、例えば、幅９画素、高さ５画素の範囲の領域における画素パターンばらつき特徴量及びコントラスト特徴量に基づいて、当該注目画素がテクスチャである確率を示すテクスチャ確率１０２を算出して出力する。
なお、入力画像１０１は輝度のみでも良いし、色成分を含んでいても良い。色成分を含む場合には、テクスチャ検出装置１００は、Ｙ/Ｕ/Ｖなどの平面（プレーン）毎に処理を行うと良い。
【００１６】
また、テクスチャ検出装置１００が実現する各構成要素は、例えば、コンピュータであるテクスチャ検出装置１００が備える演算装置（図示せず）の制御によって、プログラムを実行させることによって実現できる。より具体的には、テクスチャ検出装置１００は、記憶部（図示せず）に格納されたプログラムを主記憶装置（図示せず）にロードし、演算装置の制御によってプログラムを実行して実現する。また、各構成要素は、プログラムによるソフトウェアで実現することに限ることなく、ハードウェア、ファームウェア、及びソフトウェアのうちのいずれかの組み合わせ等により実現しても良い
【００１７】
上述したプログラムは、様々なタイプの非一時的なコンピュータ可読媒体（non-transitory computer readable medium）を用いて格納され、コンピュータに供給することができる。非一時的なコンピュータ可読媒体は、様々なタイプの実体のある記録媒体（tangible storage medium）を含む。非一時的なコンピュータ可読媒体の例は、磁気記録媒体（例えばフレキシブルディスク、磁気テープ、ハードディスクドライブ）、光磁気記録媒体（例えば光磁気ディスク）、ＣＤ−ＲＯＭ（Read Only Memory）、ＣＤ−Ｒ、ＣＤ−Ｒ／Ｗ、半導体メモリ（例えば、マスクＲＯＭ、ＰＲＯＭ（Programmable ROM）、ＥＰＲＯＭ（Erasable PROM）、フラッシュＲＯＭ、ＲＡＭ（random access memory））を含む。
【００１８】
また、プログラムは、様々なタイプの一時的なコンピュータ可読媒体（transitory computer readable medium）によってコンピュータに供給されても良い。一時的なコンピュータ可読媒体の例は、電気信号、光信号、及び電磁波を含む。一時的なコンピュータ可読媒体は、電線及び光ファイバ等の有線通信路、又は無線通信路を介して、プログラムをコンピュータに供給できる。
【００１９】
図３は、本実施の形態１に係る画素パターンばらつき算出部１１０の概略構成を示すブロック図である。画素パターンばらつき算出部１１０は、非平坦度算出部１１１、符号変化度算出部１１２、符号変化度変換部１１３、混合部１１４などを備えており、入力画像１０１を入力し、入力画像１０１の画素毎に画素パターンばらつき特徴量１０３を算出して出力する。
非平坦度算出部１１１は、入力画像１０１を入力し、入力画像１０１の画素毎に非平坦度を算出して出力する。一般に、画像がテクスチャであるならば、なんらかのパターンを有するので、当該画像における画素値は平坦ではない。非平坦度算出部１１１は、この平坦ではない画像特性を非平坦度として算出する。
【００２０】
図４は、本実施の形態１に係る非平坦度算出部１１１が非平坦度を算出するときの局所領域の注目画素と近傍画素との配置を示す図である。
非平坦度算出部１１１は、図４に示す注目画素（ｇｃ）と近傍画素（ｇｉ、ｉ＝０〜３）について、式１を用いて非平坦度（NonFlatCount）を算出する。
【数１】
2015132970.tif 000003
このとき、しきい値（threshold）は固定値でも良いし、適応的に求めても良い。
【００２１】
図５は、本実施の形態１に係る非平坦度算出部１１１がしきい値を適応的に求めるときの関数を示す図である。横軸は近傍画素の平均輝度（meanY）を示し、縦軸は当該平均輝度に応じて定まるしきい値（threshold）を示している。
また、非平坦度算出部１１１は、３×３画素の局所領域の非平坦度（NonFlatCount3ｘ3）と５×５画素の局所領域の非平坦度（NonFlatCount5x5）とを組み合わせて非平坦度（NonFlatCount）を算出するときには式２を用いる。
【数２】
2015132970.tif 000004
３×３画素の局所領域と５×５画素の局所領域の非平坦度を組み合わせたときの非平坦度（NonFlatCount）の最小値は０、最大値は８となる。
【００２２】
符号変化度算出部１１２は、入力画像１０１を入力し、入力画像１０１の画素毎に、当該画素周辺の画素値の増減の変化を示す符号変化度を算出して出力する。
図６は、本実施の形態１に係る符号変化度算出部１１２が符号変化度を算出するときに用いる局所領域内の画素配置及び符号反転の例を示す図である。
図６の下図に示すような画素値の増加・減少を符号反転とし、符号反転が発生するパターンを、符号変化度算出部１１２は式３を用いて符号変化度（SignChangeCount）として算出する。
【数３】
2015132970.tif 000005
【００２３】
また、符号変化度算出部１１２は、３×３画素の局所領域の符号変化度（SignChangeCount3ｘ3）と５×５画素の局所領域の符号変化度（SignChangeCount 5x5）とを組み合わせて符号変化度（SignChangeCount）を算出するときには式４を用いる。
【数４】
2015132970.tif 000006
３×３画素の局所領域と５×５画素の局所領域の符号変化度を組み合わせたときの符号変化度（SignChangeCount）の最小値は０、最大値は１６となる。
【００２４】
符号変化度変換部１１３は、符号変化度を入力し、変換符号変化度を出力する。符号変化度算出部１１２が算出する符号変化度は、符号変化が多いほど高い値となる。統計的にみて、符号変化度が適切な大きさのときは、当該画素がテクスチャである可能性が高いが、符号変化度が大きすぎるときは、当該画素はテクスチャではなくノイズである可能性が高い。そこで、符号変化度変換部１１３は、符号変化度が実際のテクスチャが示す符号変化度付近であるときに、変換符号変化度がピークとなるように符号変化度を変換することで、ノイズの誤検出を抑制する。
図７は、本実施の形態１に係る符号変化度変換部１１３が符号変化度を変換するときに用いる関数を示す図である。横軸に符号変化度（SignChangeCount）を示し、縦軸に変換符号変化度（SignChangeLevel）を示している。
【００２５】
混合部１１４は、非平坦度と変換符号変化度とを入力し、画素毎に画素パターンばらつき特徴量１０３を算出して出力する。混合部１１４は、式５を用いて非平坦度（NonFlatCount）と変換符号変化度（SignChangeLevel）とのＡＮＤ値を求めて混合する。混合部１１４は、乗算によって値が線形でなくなるので、後の計算を簡単にするために平方根をとる。
【数５】
2015132970.tif 000007
画素パターンばらつき算出部１１０は、このようにして入力画像１０１から画素パターンばらつき特徴量１０３を算出して出力する。
【００２６】
一方、コントラスト算出部１２０は、入力画像１０１を入力し、入力画像１０１の画素毎にコントラスト特徴量を算出して出力する。
コントラスト算出部１２０は、コントラスト（Ｃ）を式６のように算出する。ここでＩmax とＩmin はそれぞれ３×３画素の局所領域内の画素値の最大値と最小値である。
【数６】
2015132970.tif 000008
【００２７】
また、コントラスト算出部１２０は、後の計算を簡単にするために、式７のようにコントラストの値が画像の明るさに対して線形変化するように対数をとってコントラスト特徴量とする。
【数７】
2015132970.tif 000009
【００２８】
テクスチャ確率算出部１３０は、画素パターンばらつき特徴量とコントラスト特徴量とを入力し、画素毎にテクスチャ確率を算出して出力する。
テクスチャ確率算出部１３０は、注目画素を中心とする一定範囲の局所領域の画素パターンばらつき特徴量及びコントラスト特徴量の平均値を求め、当該領域内の画素のうち、画素パターンばらつき特徴量及びコントラスト特徴量がこの平均値からそれぞれ所定範囲内にある画素の画素パターンばらつき特徴量及びコントラスト特徴量を重み係数に変換し、これらの重み係数を乗算した上で、当該領域内で積算してテクスチャ確率１０２を算出する。
【００２９】
図８は、本実施の形態１に係るテクスチャ確率算出部１３０がテクスチャ確率を算出するときの局所領域を示す図である。
テクスチャ確率算出部１３０は、図８に示すように、注目画素を中心とする幅Ｗ画素、高さＨ画素の局所領域内の画素パターンばらつき特徴量とコントラスト特徴量とを用いて、注目画素のテクスチャ確率を計算する。本実施の形態１では、局所領域の幅Ｗを９画素、高さＨを５画素とする。
【００３０】
テクスチャ確率算出部１３０は、式８を用いてtexture_countを求める。
【数８】
2015132970.tif 000010
ここで、Cw、Dwは、局所領域内の各画素のコントラスト特徴量（Contrast）、画素パターンばらつき特徴量（Dispersion）の値を、関数により重み係数に変換した値である。
【００３１】
図９は、本実施の形態１に係るテクスチャ確率算出部１３０が重み係数を算出するときに用いる関数を示す図である。図９の左図は、コントラスト特徴量に係る重み係数（Cw）を算出するときの関数であり、横軸にコントラスト特徴量（Contrast）を、縦軸にコントラスト特徴量に係る重み係数（Cw）を示している。図９の右図は、画素パターンばらつき特徴量に係る重み係数（Dw）を算出するときの関数であり、横軸に画素パターンばらつき特徴量（Dispersion）を、縦軸に画素パターンばらつき特徴量に係る重み係数（Dw）を示している。テクスチャ確率算出部１３０は、コントラスト特徴量や画素パターンばらつき特徴量が小さいときに当該画素がテクスチャである可能性が低いので重み係数を下げるようにする。
【００３２】
meanC、 meanDは、それぞれ、局所領域内におけるコントラスト特徴量、画素パターンばらつき特徴量の平均値である。Cvd、 Dvdはしきい値で、ここでは定数を用いているが、meanC、meanDに応じて適応的に定めても良い。
stは、コントラスト特徴量と局所領域内の平均値との差分絶対値がCvd以下で、かつ、画素パターンばらつき特徴量と局所領域内の平均値との差分絶対値がDvd以下であるときに真値１となる。そして、この条件を満たす画素のCw ×Dwの値を積算してtexture_countを求める。
【００３３】
図１０は、本実施の形態１のテクスチャ確率算出部１３０がstを算出するときのmeanCとCvdとの関係を示す図である。
局所領域内の各画素のコントラスト特徴量及び画素パターンばらつき特徴量の大きさが一定であるときは、当該画素がテクスチャである可能性が高い。反対に、コントラスト特徴量及び画素パターンばらつき特徴量の大きさが平均値から離れた外れ値であるときは、当該画素がノイズやエッジなどである可能性が高い。テクスチャ確率算出部１３０は、ある局所領域内の画素のうち、画素パターンばらつき特徴量及びコントラスト特徴量が平均値から一定の範囲内にある画素のコントラスト特徴量及び画素パターンばらつき特徴量を用いることにより、局所領域内に外れ値を有する画素が多いほど注目画素のテクスチャ確率が低くなり、局所領域内に平均値に近い画素が多いほど注目画素のテクスチャ確率が高くなるようにする。
【００３４】
最後に、テクスチャ確率算出部１３０は、式９を用いてtexture_countを局所領域内の画素数で正規化して注目画素のテクスチャ確率を算出する。テクスチャ確率は実数で０〜１．０の範囲の値をとる。
【数９】
2015132970.tif 000011
【００３５】
以上、説明したように、本実施の形態１に係るテクスチャ検出装置１００は、入力画像に含まれる注目画素及び注目画素の近傍に配置されている近傍画素の画素値のばらつきを示す画素パターンばらつき特徴量を注目画素毎に算出するばらつき算出部１１０と、注目画素及び近傍画素の画素値に基づいて、注目画素及び近傍画素のコントラスト量を示すコントラスト特徴量を注目画素毎に算出するコントラスト算出部１２０と、画素パターンばらつき特徴量とコントラスト特徴量とに基づいて、注目画素がテクスチャである確率を示すテクスチャ確率を算出する確率算出部１３０とを備えるものである。この構成により、任意のテクスチャを精度よく検出することができる。
【００３６】
また、本実施の形態１に係るテクスチャ検出装置１００の確率算出部１３０は、注目画素を中心とする所定範囲の領域の画素パターンばらつき特徴量及びコントラスト特徴量の平均値を求め、領域内の画素のうち、画素パターンばらつき特徴量及びコントラスト特徴量が平均値から所定範囲内にある画素の画素パターンばらつき特徴量及びコントラスト特徴量に基づいて、テクスチャ確率を算出するものである。この構成により、テクスチャである可能性が高い画素を用いて、任意のテクスチャを更に精度よく検出することができる。
【００３７】
また、本実施の形態１に係るテクスチャ検出装置１００のばらつき算出部１１０は、注目画素及び近傍画素の画素値の非平坦性を示す非平坦度を算出する非平坦度算出部１１１と、注目画素及び近傍画素の画素値の増減の変化を示す符合変化度を算出する符合変化度算出部１１２と、非平坦度と、符号変化度とに基づいて、画素パターンばらつき特徴量を算出する混合部１１４とを備えるものである。この構成により、任意のテクスチャを更に精度よく検出することができる。
【００３８】
（発明の実施の形態２）
本実施の形態２に係るテクスチャ検出装置は、入力画像中の平坦な領域とテクスチャ領域との境界付近にある画素のテクスチャ確率の算出精度を飛躍的に向上させるものである。
図１１は、本実施の形態２に係るテクスチャ検出装置２００の概略構成を示すブロック図である。
テクスチャ検出装置２００は、画素パターンばらつき算出部１１０、コントラスト算出部１２０、テクスチャ確率算出部１３０、フラット確率算出部２１０、フラット排除部２２０などを備えており、入力画像１０１を入力し、テクスチャ確率１０２を出力する。
【００３９】
本実施の形態２に係るテクスチャ検出装置２００は、図１に示した実施の形態１に係るテクスチャ検出装置１００に、フラット確率算出部２１０及びフラット排除部２２０を更に備えるものである。本実施の形態２に係る画素パターンばらつき算出部１１０、コントラスト算出部１２０及びテクスチャ確率算出部１３０は、実施の形態１に係るものと同様の構成を有して同様の動作をするものであり、詳細な説明は省略する。
【００４０】
フラット確率算出部２１０は、画素パターンばらつき特徴量とコントラスト特徴量とを入力し、画素毎にフラット確率を算出して出力する。
フラット確率算出部２１０は、テクスチャ確率算出部１３０と同様に、注目画素を中心とする幅Ｗ画素、高さＨ画素の局所領域内の画素パターンばらつき特徴量（Dispersion）とコントラスト特徴量（Contrast）とについて式１０を用いて当該注目画素のフラット確率を算出する。
【数１０】
2015132970.tif 000012
ここで、thFlatC、thFlatDはしきい値であり、画像が平坦であるか否かを判断するために用いる。
【００４１】
フラット排除部２２０は、テクスチャ確率とフラット確率とを入力し、画素毎の補正テクスチャ確率を算出して出力する。
図１２は、本実施の形態２に係るテクスチャ検出装置２００が算出した補正テクスチャ確率を示す図である。図１２の左図は入力画像であり、左部分には背景である空が写っており、右部分には被写体である木が写っている。図１２の中央図はフラット排除をしないときの各画素のテクスチャ確率を示し、図１２の右図はフラット排除をしたときの各画素のテクスチャ確率、つまり、補正テクスチャ確率を示す。図１２の中央図及び右図において、黒い領域はテクスチャ確率の低い領域、白い領域はテクスチャ確率の高い領域である。
【００４２】
図１２の中央図に示すように、平坦領域とテクスチャ領域との境界付近では、ひとつの局所領域内に平坦領域とテクスチャ領域とが混在するため、境界付近のテクスチャ確率が正しく算出できない。
そこで、フラット排除部２２０は、式１１を用いて、テクスチャ確率が一定以上あるが、フラット確率も一定以上である場合に、フラット確率に基づいた重み係数を乗じることでテクスチャ確率を補正する。
【数１１】
2015132970.tif 000013
【００４３】
図１３は、本実施の形態２に係るフラット排除部２２０が入力した画素毎のテクスチャ確率、フラット確率と、算出した補正テクスチャ確率との関係を示す図である。横軸が図１２の左図に示す入力画像の図左下を原点としたときの、ある画素のｘ座標の値（Location）を示し、縦軸が当該画素におけるテクスチャ確率（Texture）、フラット確率（Texture）及び補正テクスチャ確率（Flat Rejected Texture）の値（Probability）を示す。入力画像の左部分（Location小の部分）は背景でありフラット確率が高く、テクスチャ確率は低くなっており、入力画像の右部分（Location大の部分）は被写体でありフラット確率が低く、テクスチャ確率は高くなっている。また、入力画像の中央部分（Location中の部分）は背景と被写体との境界領域であり、フラット確率、テクスチャ確率はそれぞれ中程度となっている。
【００４４】
フラット排除部２２０は、テクスチャ確率（Texture）が一定以上であり、フラット確率（Flat）も一定以上である範囲（Border of Flat/Texture）において、補正テクスチャ確率を求める。
図１４は、本実施の形態２に係るフラット排除部２２０が重み係数を算出するときに用いる関数を示す図である。横軸はフラット確率（FlatProbability）を示し、縦軸は重み係数（FlatRejectWeight）を示す。
このように、テクスチャ検出装置２００は、フラット確率を用いてテクスチャ確率を補正することで、平坦領域とテクスチャ領域との境界付近のテクスチャ確率を正しく算出することができる。
【００４５】
以上、説明したように、本実施の形態２に係るテクスチャ検出装置２００は、注目画素を中心とする所定範囲の領域内の画素のうち、画素パターンばらつき特徴量及びコントラスト特徴量が所定のしきい値以下の画素の数に基づいて、注目画素のフラット確率を算出するフラット確率算出部２１０と、テクスチャ確率及びフラット確率が所定値以上であるときに、フラット確率に基づいて、テクスチャ確率を補正するフラット排除部２２０とを更に備えるものである。この構成により、フラット領域とテクスチャ領域との境界付近にある画素のテクスチャ確率の算出精度を飛躍的に向上させることができる。
【００４６】
（発明の実施の形態３）
本実施の形態３に係るテクスチャ検出装置も、フラット領域とテクスチャ領域との境界付近にある画素のテクスチャ確率の算出精度を飛躍的に向上させるものである。
図１５は、本実施の形態３に係るテクスチャ検出装置３００の概略構成を示すブロック図である。
テクスチャ検出装置３００は、画素パターンばらつき算出部１１０、コントラスト算出部１２０、テクスチャ確率算出部１３０、エッジ算出部３１０、フラット算出部３２０、非テクスチャ係数算出部３３０、非テクスチャ排除部３４０などを備えており、入力画像１０１を入力し、テクスチャ確率１０２を出力する。
【００４７】
本実施の形態３に係るテクスチャ検出装置３００は、図１に示した実施の形態１に係るテクスチャ検出装置１００に、エッジ算出部３１０、フラット算出部３２０、非テクスチャ係数算出部３３０及び非テクスチャ排除部３４０を更に備えるものである。本実施の形態３に係る画素パターンばらつき算出部１１０、コントラスト算出部１２０及びテクスチャ確率算出部１３０は、実施の形態１に係るものと同様の構成を有して同様の動作をするものであり、詳細な説明は省略する。
【００４８】
エッジ算出部３１０は、入力画像１０１を入力し、微分フィルタやソーベルフィルタなどにより入力画像１０１中のエッジを検出して、エッジ画像を出力する。このとき、ハードウェアパイプラインを削減し、また、後の計算を簡単にするために、検出結果をしきい値により二値化して入力画像１０１の画素毎のエッジネスとする。
フラット算出部３２０は、各画素のコントラスト特徴量（Contrast）と画素パターンばらつき特徴量（Dispersion）とを用いて、式１２によりフラットネス（sf）を二値で求め、入力画像１０１の画素毎にフラットかどうかを検出する。
【数１２】
2015132970.tif 000014
ここで、thFlatC、thFlatDはしきい値である。
【００４９】
非テクスチャ係数算出部３３０は、エッジネスとフラットネスとを入力し、各画素がテクスチャではない可能性に基づいて重み係数である非テクスチャ係数を算出して出力する。非テクスチャ係数算出部３３０は、拡張局所領域を用いて、非テクスチャ係数を算出する。
図１６は、本実施の形態３に係る非テクスチャ係数算出部３３０が非テクスチャ係数を算出する拡張局所領域を示す図である。拡張局所領域（Dilation region）は、注目画素を中心とする、テクスチャ確率算出部１３０が用いた局所領域(Texture prob. calc window)よりも広い範囲の領域である。本実施の形態３では、拡張局所領域の大きさを縦２７画素、横２７画素とする。
【００５０】
非テクスチャ係数算出部３３０は、注目画素のエッジネスが真値１のときには、注目画素はテクスチャではないとして、テクスチャ確率を変化させないように非テクスチャ係数として最大値の１．０を出力する。非テクスチャ係数算出部３３０は、注目画素のエッジネスが０のときに、非テクスチャ係数を求める。
【００５１】
図１７は、本実施の形態３に係る非テクスチャ係数算出部３３０の概略構成を示すブロック図である。
非テクスチャ係数算出部３３０は、方向毎エッジ・フラット積算部３３１、領域毎エッジ積算部３３２、エッジ・フラット方向積算部３３３、非テクスチャ係数１算出部３３４、非テクスチャ係数２算出部３３５、非テクスチャ係数３算出部３３６、非テクスチャ係数合成部３３７などを備えており、エッジネス１０４とフラットネス１０５とを入力し、非テクスチャ係数１０６を算出して出力する。
【００５２】
方向毎エッジ・フラット積算部３３１は、注目画素から拡張局所領域の周辺部に向かって放射状の８方向に、以下の値を求める。放射状の方向は、４方向や１６方向などとしても良い。
（１）エッジネスが真の画素のカウント値  edge_cnt
（２）フラットネスが真の画素のカウント値  flat_cnt
（３）エッジに行きつくまでのフラットネスが真の画素のカウント値  flat_to_edge_cnt
【００５３】
図１８は、本実施の形態３に係る方向毎エッジ・フラット積算部３３１が各カウント値を求めるときの放射状の方向を示す図である。外側の大きな正方形が拡張局所領域を示し、内側の小さな長方形が局所領域を示す。図１８では、放射状の８方向（ｄ０〜ｄ７）を示している。
方向毎エッジ・フラット積算部３３１は各カウント値の算出式として式１３を用いる。
【数１３】
2015132970.tif 000015
ここで、mは画素の位置、E[m]はmにおける画素のエッジネスの値、F[m]はmにおける画素のフラットネスの値である。
【００５４】
領域毎エッジ積算部３３２は、方向毎エッジ・フラット積算部３３１で求める「エッジネスが真の画素のカウント値edge_cnt」が拡張局所領域の周辺部でエッジネスのカウントもれを生じ易いことに対応し、８方向の小領域内でエッジネスをedge_cnt2としてカウントし、複雑な境界形状に対応する。なお、エッジネスと異なりフラットネスは面で分布しているので放射状の８方向でもカウントもれは生じにくいため、領域毎エッジ積算部３３２は、エッジネスのみ領域毎のカウントを実施する。
【００５５】
図１９は、本実施の形態３に係る領域毎エッジ積算部３３２がエッジネスをカウントする８方向の小領域（０〜８）を示す図である。
領域毎エッジ積算部３３２は、式１４を用いてedge_cnt2を算出する。
【数１４】
2015132970.tif 000016
ここで、kは各小領域の各画素の位置である。
【００５６】
エッジ・フラット方向積算部３３３は、方向毎エッジ・フラット積算部３３１で算出した８方向の「エッジネスが真の画素のカウント値edge_cnt」及び「フラットネスが真の画素のカウント値flat_cnt」のそれぞれについて、式１５を用いて値がしきい値を超えている方向の数を積算し、edge_dircnt、flat_dircntとする。edge_dircnt、flat_dircntはそれぞれ０〜８の範囲の値となる。
【数１５】
2015132970.tif 000017
ここで、thEdgeCnt、thFlatCntはしきい値であり、これらのしきい値として例えば５を用いる。
【００５７】
非テクスチャ係数１算出部３３４は、注目画素を中心としたときの対称方向におけるエッジネス及びフラットネスの値を調べる。注目画素を中心としたときの注目画素近傍の一方の方向にエッジがあり、対称となる他の方向にフラット領域があるときは、注目画素はテクスチャではなくノイズである可能性が高い。
図２０は、本実施の形態３に係る非テクスチャ係数１算出部３３４が検出するノイズを示す図である。図中、左上方向にエッジがあり、右下方向にフラット領域があることから、この注目画素はノイズである可能性が高い。
【００５８】
非テクスチャ係数１算出部３３４は、算出値の安定性を確保するために、式１６を用いて、隣接する３方向についてedge_cnt+edge_cnt2の積算値をedge_sumとして算出し、エッジと対称となる隣接する３方向についてflat_to_edge_cntの積算値をflat_sumとして算出する。
【数１６】
2015132970.tif 000018
【００５９】
図２１は、本実施の形態３に係る非テクスチャ係数１算出部３３４がedge_sumを算出する隣接する３方向とflat_sumを算出する隣接する３方向とを示す図である。方向（ｄ）が０のときは、注目画素に対して、左、左上、上の隣接する３方向でedge_sumを算出し、右、右下、下の隣接する３方向でflat_sumを算出することを示している。
非テクスチャ係数１算出部３３４は、算出したedge_sum及びflat_sumについて、関数により重み係数に変換して乗算し、wtを各方向について求める。
【００６０】
図２２は、本実施の形態３に係る非テクスチャ係数１算出部３３４が重み係数を算出するときに用いる関数を示す図である。左図の横軸はedge_sumを示し、縦軸は重み係数を示す。右図の横軸はflat_sumを示し、縦軸は重み係数を示す。
非テクスチャ係数１算出部３３４は、方向０〜７のwtの最大値を非テクスチャ係数1（Weight1）とする。
【００６１】
なお、非テクスチャ係数１算出部３３４はflat_sumを算出するときに、「フラットネスが真の画素のカウント値flat_cnt」ではなく「エッジに行きつくまでのフラットネスが真の画素のカウント値flat_to_edge_cnt」を用いるが、フラット側にエッジが存在する場合には注目画素がエッジで囲まれている可能性があり、特徴が異なるためである。
【００６２】
非テクスチャ係数２算出部３３５は、注目画素がエッジに囲まれているときに、当該注目画素がテクスチャではなくノイズである可能性が高いことから重みを高くする。
図２３は、本実施の形態３に係る非テクスチャ係数２算出部３３５が検出するノイズを示す図である。図中、左上方向及び右下方向にエッジがあることから、この注目画素はノイズである可能性が高い。
非テクスチャ係数２算出部３３５は、式１７を用いて非テクスチャ係数２（Weight2）を算出する。
【数１７】
2015132970.tif 000019
図２４は、本実施の形態３に係る非テクスチャ係数２算出部３３５が重み係数を算出するときに用いる関数を示す図である。横軸はedge_dircntを示し、縦軸は非テクスチャ係数２を示す。
【００６３】
非テクスチャ係数３算出部３３６は、注目画素がフラット領域に囲まれているときに、当該注目画素がテクスチャではなくノイズである可能性が高いことから重みを高くする。
図２５は、本実施の形態３に係る非テクスチャ係数３算出部３３６が検出するノイズを示す図である。図中、左上方向及び右下方向にフラット領域があることから、この注目画素はノイズである可能性が高い。
【００６４】
非テクスチャ係数３算出部３３６は、式１８を用いて非テクスチャ係数３（Weight3）を算出する。
【数１８】
2015132970.tif 000020
図２６は、本実施の形態３に係る非テクスチャ係数３算出部３３６が重み係数を算出するときの関数を示す図である。横軸はflat_dircntを示し、縦軸は非テクスチャ係数３を示す。
【００６５】
非テクスチャ係数合成部３３７は、非テクスチャ係数１〜３について式１９を用いて非テクスチャ係数を算出する。
【数１９】
2015132970.tif 000021
このようにして、非テクスチャ係数算出部３３０は非テクスチャ係数を算出する。
非テクスチャ排除部３４０は、テクスチャ確率算出部１３０が算出したテクスチャ確率に対して、非テクスチャ係数算出部３３０が算出した非テクスチャ係数を乗じることにより、テクスチャ確率を補正する。
このように、テクスチャ検出装置３００は、非テクスチャ係数を用いてテクスチャ確率を補正することで、平坦領域とテクスチャ領域との境界付近にある画素のテクスチャ確率を正しく算出することができる。
【００６６】
以上、説明したように、本実施の形態３に係るテクスチャ検出装置３００は、注目画素のエッジネスを算出するエッジ算出部３１０と、画素パターンばらつき特徴量及びコントラスト特徴量と所定のしきい値とを比較して、注目画素のフラットネスを算出するフラット算出部３２０と、注目画素を中心とする所定範囲の領域内で、注目画素を中心とする複数の方向における画素のエッジネス及びフラットネスに基づいて、注目画素の非テクスチャ係数を算出する非テクスチャ係数算出部３３０と、非テクスチャ係数に基づいてテクスチャ確率を補正する非テクスチャ排除部３４０とを更に備えるものである。この構成により、フラット領域とテクスチャ領域との境界付近にある画素のテクスチャ確率の算出精度を飛躍的に向上させることができる。
【符号の説明】
【００６７】
１００、２００、３００    テクスチャ検出装置
１１０    画素パターンばらつき算出部
１１１    非平坦度算出部
１１２    符号変化度算出部
１１４    混合部
１２０    コントラスト算出部
１３０    テクスチャ確率算出部
２１０    フラット確率算出部
２２０    フラット排除部
３１０    エッジ算出部
３２０    フラット算出部
３３０    非テクスチャ係数算出部
３４０    非テクスチャ排除部
【図１】
2015132970.tif 000022
【図２】
2015132970.tif 000023
【図３】
2015132970.tif 000024
【図４】
2015132970.tif 000025
【図５】
2015132970.tif 000026
【図６】
2015132970.tif 000027
【図７】
2015132970.tif 000028
【図８】
2015132970.tif 000029
【図９】
2015132970.tif 000030
【図１０】
2015132970.tif 000031
【図１１】
2015132970.tif 000032
【図１３】
2015132970.tif 000033
【図１４】
2015132970.tif 000034
【図１５】
2015132970.tif 000035
【図１６】
2015132970.tif 000036
【図１７】
2015132970.tif 000037
【図１８】
2015132970.tif 000038
【図１９】
2015132970.tif 000039
【図２０】
2015132970.tif 000040
【図２１】
2015132970.tif 000041
【図２２】
2015132970.tif 000042
【図２３】
2015132970.tif 000043
【図２４】
2015132970.tif 000044
【図２５】
2015132970.tif 000045
【図２６】
2015132970.tif 000046
【図１２】
2015132970.tif 000047