(57)【要約】【課題】  セル内で勾配がどのように分布しているかを表現可能な画像処理システム、画像処理方法及び画像処理用プログラムを提供する。【解決手段】  本発明の画像処理装置は、画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算するプロファイル作成手段と、セル毎に、各プロファイル線の方向に対する勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算する勾配ばらつき評価手段と、勾配ばらつき評価量を出力する出力手段と、を含む。クレーム確定後記載します。【選択図】      図１
2015064618.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算するプロファイル作成手段と、
前記セル毎に、各前記プロファイル線の方向に対する前記勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算する勾配ばらつき評価手段と、
前記勾配ばらつき評価量を出力する出力手段と、
を含む画像処理システム。
【請求項２】
前記所定の直線であるプロファイル線は、前記勾配方向と平行な直線である、
請求項１に記載の画像処理システム。
【請求項３】
前記勾配ばらつき評価手段は、前記勾配強度の和の分布から計算されるエントロピーを勾配ばらつき評価量として計算する、
請求項１又は２に記載の画像処理システム。
【請求項４】
前記出力手段は、前記勾配ばらつき評価量と、他の特徴量とを連結し、１つの特徴量として出力する、
請求項１〜３のいずれか１項に記載の画像処理システム。
【請求項５】
前記出力手段は、前記勾配ばらつき評価量を特徴ベクトルにベクトル化し、当該特徴ベクトルと、他のセルにおける特徴ベクトルとの間における要素間の関係を記述した新たな特徴ベクトルを生成し、出力する
請求項１〜４のいずれか１項に記載の画像処理システム。
【請求項６】
前記画像内の予め定められた１つ又は複数の認識対象領域について、前記勾配ばらつき評価量をベクトル化した特徴ベクトルを入力として画像内容を識別し、当該認識対象領域に認識対象物が存在するか否かを認識する認識手段と、
を含む請求項１〜５のいずれか１項に記載の画像処理システム。
【請求項７】
前記認識手段は、前記認識対象物として人を認識する、
請求項６に記載の画像処理システム。
【請求項８】
画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算し、
前記セル毎に、各前記プロファイル線の方向に対する前記勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算し、
前記勾配ばらつき評価量を出力する、
を含む画像処理方法。
【請求項９】
画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算し、
前記セル毎に、各前記プロファイル線の方向に対する前記勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算し、
前記勾配ばらつき評価量を出力する、
処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
画像処理システムの一例が、非特許文献1に記載されている。本画像処理システムは、HOG（Histograms of Oriented Gradients）と呼ばれる特徴量を出力するものである。図１３に示すように、非特許文献１に記載の画像処理システム（画像処理システム４０００）は、プログラム制御により動作する画像処理装置１２００と、画像入力装置１２１０とから構成されている。
【０００３】
画像処理装置１２００は、勾配計算部１２０１と、セル分割部１２０２と、ヒストグラム計算部１２０３と、正規化部１２０４と、特徴量出力部１２０５とから構成されている。
【０００４】
このような構成を有する画像処理システム４０００は次のように動作する。
【０００５】
すなわち、画像入力装置１２１０は、認識対象である画像を入力する。勾配計算部１２０１は、画像からピクセル値の勾配強度と勾配方向を計算する。セル分割部１２０２は、図１４（ａ）に示すように、画像１３００内の認識対象領域１３０１を１つ以上の局所領域であるセル１３０２に分割する。ヒストグラム計算部１２０３は、図１４（ｂ）に示すように、セル毎に、各勾配方向１３０３に対して、該セル内で該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和１３０４を計算する。正規化部１２０４は、セルの集合であるブロック毎に、該ブロックに含まれるセルにおけるヒストグラムの全要素の２乗和を一定とする正規化を各ヒストグラムの全要素について行う。特徴量出力部１２０５は、全ブロックの全勾配方向に対するヒストグラムをベクトル化し外部に出力する。
【０００６】
また、画像処理システムの他の例が、特許文献１〜４に記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２０１１―２５３３５４
【特許文献２】特開２０１１―２５３３９５
【特許文献３】特開平１０―１７１９２７
【特許文献４】特開２００９−３０１１０４
【非特許文献】
【０００８】
【非特許文献１】N. Dalal and B. Triggs, "Histograms of Oriented Gradients for Human Detection", IEEE Computer Vision and Pattern Recognition, pp. 886-893, 2005.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
しかしながら、非特許文献１に記載の技術は、セル内でどの方向の勾配がどの程度の強度で存在するかは表現できても、セル内の所定の方向で勾配強度がどのように分布しているかは表現できない。その理由は、非特許文献１に記載の技術は、セル単位で勾配強度の和を計算しているのみで、セル内の所定の勾配方向における勾配強度のばらつき具合を考慮していないためである。
【００１０】
例えば、図１５（ａ）に示すように、画像１４００内である方向のエッジ１４０１がばらばらに存在している場合と、図１５（ｂ）に示すように画像１４０２内で一つのエッジ１４０３として繋がって存在している場合とを考える。非特許文献１に記載の技術はこれら２つの場合の違いを表現することが出来ない。このため、非特許文献１に記載の技術は、画像内容の識別においてこのような違いを識別することが出来ず、認識性能の低下につながる。特許文献１〜４に記載の技術も、セル内の所定の勾配方向における勾配強度のばらつき具合は考慮していない。
【００１１】
以上より、本発明の目的は、セル内で勾配がどのように分布しているかを表現可能な画像処理システム、画像処理方法及び画像処理用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】
【００１２】
上記課題を解決するため、本発明の画像処理システムは、画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算するプロファイル作成手段と、セル毎に、各プロファイル線の方向に対する勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算する勾配ばらつき評価手段と、勾配ばらつき評価量を出力する出力手段と、を含む。
【００１３】
また、本発明の画像処理方法は、画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算し、セル毎に、各プロファイル線の方向に対する勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算し、勾配ばらつき評価量を出力する。
【００１４】
また、本発明の画像処理プログラムは、画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算し、セル毎に、各プロファイル線の方向に対する勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算し、勾配ばらつき評価量を出力する、処理をコンピュータに実行させる。
【発明の効果】
【００１５】
本発明における画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラムによれば、セル内で勾配がどのように分布しているかを表現することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１６】
【図１】第１実施形態に係る画像処理システム１０００の構成を示すブロック図である。
【図２】セル分割部１０２によりセルに分割された対象画像の一例を示す図である。
【図３】プロファイル作成部１０３によって作成されるプロファイル３０５を説明するための図である。
【図４】第１実施形態の動作を説明するためのフローチャート図である。
【図５】本発明の効果を説明するための図である。
【図６】実施例における画像処理システム２０００の構成を示すブロック図である。
【図７】セル分割部６０２によりセルに分割された対象画像の一例を示す図である。
【図８】実施例の動作を説明するためのフローチャート図である。
【図９】画像処理装置６００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【図１０】第２実施形態に係る画像処理装置３０００の構成を示すブロック図である。
【図１１】プロファイル線が該勾配方向に平行な直線ではない例を示す図である。
【図１２】画像処理装置３０００と認識部４の構成を示すブロック図である。
【図１３】画像処理システムの一例の構成を示すブロック図である。
【図１４】HOG特徴量の計算方法を説明するための図である。
【図１５】本願発明の課題の一例を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１７】
＜第１実施形態＞
図１〜図３を参照して、本発明の第１実施形態に係る画像処理システム１０００の機能構成を説明する。
【００１８】
図１は、第１実施形態に係る画像処理システム１０００の構成を示すブロック図である。
【００１９】
図１を参照すると、画像処理システム１０００は、画像処理装置１００と画像入力装置１１０とから構成されている。画像処理装置１００は、画像入力装置１１０により、画像処理の対象となる画像を入力される。
【００２０】
画像処理装置１００は、勾配計算部１０１と、セル分割部１０２と、プロファイル作成部１０３と、勾配ばらつき評価部１０４と、特徴量出力部１０５とを含む。
【００２１】
これら各部はそれぞれ概略つぎのように動作する。
【００２２】
画像入力装置１１０は、画像処理の対象となる画像である対象画像を勾配計算部１０１に入力する。
【００２３】
勾配計算部１０１は、画像入力装置１１０より出力された対象画像内の各ピクセルに対してピクセル値の勾配強度と勾配方向を計算する。勾配計算部１０１は、対象画像と、計算した各ピクセルの勾配強度及び勾配方向をセル分割部１０２に出力する。
【００２４】
セル分割部１０２は、対象画像又は当該対象画像中の部分領域を１つ以上の局所領域であるセルに分割する。
【００２５】
図２は、セル分割部１０２によりセルに分割された対象画像の一例を示す図である。図２は、対象画像２００中の部分領域２０１がいくつかのセル２０２に分割されている例を示す。セル分割部１０２は、図２に示すようにセルに分割した対象画像と、各ピクセルの勾配強度及び勾配方向をプロファイル作成部１０３に出力する。
【００２６】
プロファイル作成部１０３は、セル分割部１０２により分割されたセル毎に、各勾配方向において、勾配強度がどのように分布しているかを表現するプロファイル３０５を作成する。
【００２７】
図３は、プロファイル作成部１０３によって作成されるプロファイル３０５を説明するための図である。図３において、プロファイル線３０２は、セル毎の各勾配方向に対して平行な直線である。
【００２８】
プロファイル作成部１０３は、プロファイル線３０２上の各点３０３に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線３０４（本実施形態では、プロファイル線を処理対象となっている勾配方向に平行な直線と定義しているため、直線３０４は、プロファイル線の垂線である。）上にあり、かつ該セル３００内で該勾配方向３０１を持つピクセルの勾配強度の和を計算する。勾配方向に略垂直な方向は、多少の誤差を含む場合があるが、概ね処理対象となっている勾配方向に対応するエッジの方向である。プロファイル作成部１０３は、点３０３毎に計算したそれぞれの和をプロファイル３０５とする。プロファイル作成部１０３は、作成したプロファイル３０５を勾配ばらつき評価部１０４に出力する。
【００２９】
なお、本実施形態においては、プロファイル線を処理対象となっている勾配方向に平行な直線として定義するが、これに限定されない。プロファイル線は必ずしも勾配方向に平行である必要はない。
【００３０】
勾配ばらつき評価部１０４は、セル毎に、各プロファイル線３０２の方向に対して、プロファイル作成部１０３より出力されたプロファイル３０５から、プロファイル線３０２の方向に対する勾配強度の和のばらつき具合を表現する勾配ばらつき評価量を計算する。
【００３１】
勾配ばらつき評価計算部１０４は、計算した勾配ばらつき評価量を特徴量出力部１０５に出力する。
【００３２】
特徴量出力部１０５は、全セルの全勾配方向に対する勾配ばらつき評価量をベクトル化し特徴ベクトルとして外部に出力する。
【００３３】
なお、勾配ばらつき評価部１０４は、勾配ばらつき評価量として、例えば、勾配強度和の分布のエントロピーを計算しても良い。
【００３４】
ここで、画像処理装置１００は、画像処理の対象として、上述した対象画像の代わりに、該対象画像にフィルタや幾何変換等の処理を施した処理画像を用いてもよい。その場合は、画像入力装置１１０は、図１において図示しない前処理部等に対象画像を入力しても良い。図示しない前処理部は、対象画像に幾何変換等を施して、変換後の画像を勾配計算部１０１に出力しても良い。
【００３５】
また、例えば、特徴量出力部１０５は、HOG等、上述のばらつき評価量をベクトル化した特徴ベクトルとは異なる特徴量を計算し、これらを当該特徴ベクトルに連結して新たな特徴量としてもよい。
【００３６】
また、例えば、特許文献４に示されているジョイント特徴量のように、要素間の関係を記述した特徴量であって、異なるセルの特徴ベクトルを組み合わせた特徴量を、新たな特徴ベクトルとしてもよい。
【００３７】
また、特徴量出力部１０５は、特徴ベクトルを図示しない識別器に入力し、当該識別器により画像内容を識別することにより画像認識を行っても良い。当該識別器は、例えば、ニューラルネットワーク、線形識別器、サポートベクタマシン、カスケード型識別器、ベクトル量子化器等、一般に画像内容の識別において用いることのできる識別器でもよい。
【００３８】
次に、図４のフローチャート図を参照して本実施形態の全体の動作について説明する。
【００３９】
まず、画像入力装置１１０は、画像処理の対象となる画像である対象画像を勾配計算部１０１に入力する（ステップＡ１）。
【００４０】
次に、勾配計算部１０１は、対象画像内の各ピクセルに対して勾配強度と勾配方向を計算する（ステップＡ２）。
【００４１】
さらに、セル分割部１０２は、対象画像又は当該対象画像の部分領域を局所領域であるセルに分割する（ステップＡ３）。
【００４２】
画像処理装置１００の処理は、対象画像中のセルで、処理が完了していない未処理のセルが存在すればステップＡ５へ、存在しなければステップＡ８へとすすむ（ステップＡ４）。
【００４３】
ステップＡ５において、画像処理装置１００の処理は、未処理のセル中における処理対象のセルについて、未処理の勾配方向が存在すればＡ６へ、存在しなければＡ４へとすすむ。
【００４４】
ステップＡ６において、図３に示すように、プロファイル作成部１０３は、処理対象のセルにおける、処理対象の勾配方向において、勾配強度がどのように分布しているかを表現するプロファイル３０５を作成する。具体的には、プロファイル作成部１０３は、処理対象のセルにおける処理対象の勾配方向に平行な直線であるプロファイル線３０２上の各点３０３に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該セル内で該勾配方向を持つピクセルの勾配強度の和をプロファイル３０５として計算する。
【００４５】
さらに、勾配ばらつき評価部１０４は、該セルについてプロファイル３０５から該勾配方向に平行な方向に対する勾配強度和のばらつき具合を表現する勾配ばらつき評価量を計算する（ステップＡ７）。その後、画像処理装置１００の処理は、ステップＡ５にすすむ。
【００４６】
ステップＡ５において、処理対象のセルについて未処理の勾配方向が存在せず、また、ステップＡ４において未処理のセルが存在しなければ、画像処理装置１００の処理はステップＡ８にすすむ。
【００４７】
ステップＡ８において、特徴量出力部１０５は、全セルの全勾配方向に対する勾配ばらつき評価量を各要素としてベクトル化する。
【００４８】
最後に、特徴量出力部１０５は、ベクトル化した全勾配ばらつき評価量を特徴ベクトルとして外部に出力する（ステップＡ９）。
【００４９】
第１実施形態に係るプログラムは、画像処理装置１００としてコンピュータなどに上記の各処理を実行させるプログラムであれば良い。
【００５０】
以上説明したように、第１実施形態に係る画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラムによれば、セル内で勾配がどのように分布しているかを表現することができる。その理由は、第１実施形態に係る画像処理システム１０００において、画像処理装置１００は、勾配方向と平行な直線に対するプロファイルから計算される該勾配方向の勾配強度和のばらつき具合を表現する勾配ばらつき評価量を特徴量としているからである。
【００５１】
図５は、本発明の効果を説明するための図である。
【００５２】
図５（ａ）は、セル５００中において、勾配５０１がばらばらに存在している例を示す。図５（ａ）において、プロファイル５０２はなだらかに作成される。図５（ｂ）は、セル５０３中において、勾配５０４が一つのエッジとして繋がって存在している例を示す。図５（ｂ）において、プロファイル５０５は、プロファイル線上（勾配方向に平行な直線上）の一点で勾配強度が大きな値をとるように作成される。
【００５３】
図５に示すように、ある勾配方向をもつピクセルについてのセル内の勾配強度の和がほぼ同じ場合でも、分布が異なる場合においてはプロファイルの偏りが異なることから本発明における勾配ばらつき評価量は異なる値をとる。画像処理システム１０００は、このような勾配強度の分布の違いを特徴量として表現する。そのため、本発明によれば、例えば画像認識等において、勾配強度のばらつきの違いを識別することが可能であり、高い認識性能を実現することが可能である。
【００５４】
＜実施例＞
次に、本願発明の具体的な実施例を説明する。
【００５５】
本実施例に係る画像処理システム２０００は、図６に示すように、画像処理装置６００と画像入力装置６１０とから構成されている。
【００５６】
本実施例において、画像処理装置６００は、図７に示すように輝度画像７００を画像処理の対象である対象画像とするものとする。また、本実施例においては、画像処理とは、画像中の人物を認識する処理であるとして説明するが、本発明の適用分野は画像認識に限定されない。画像処理装置６００は、当該対象画像中の認識対象領域７０２について、セル７０３毎にばらつき評価量をベクトル化するものとする。画像処理装置６００は、認識対象領域７０２内の全セルについてのばらつき評価量の特徴ベクトルを、例えば人物７０１を認識するための特徴ベクトルとして出力するものとする。
【００５７】
図６に示すように、画像処理装置６００は、勾配計算部６０１と、セル分割部６０２と、プロファイル作成部６０３と、勾配エントロピー計算部６０４と、特徴量出力部６０５とを含む。図１で示す第1実施形態に係る画像処理装置１００と比較すると、勾配計算部６０１は勾配計算部１０１に、セル分割部６０２はセル分割部１０２に、プロファイル作成部６０３はプロファイル作成部１０３に、勾配エントロピー計算部６０４は勾配ばらつき評価部１０４に、特徴量出力部６０５は特徴量出力部１０５に、それぞれ相当する。
【００５８】
これらの手段はそれぞれ概略つぎのように動作する。
【００５９】
画像入力装置６１０は、対象となる輝度画像７００を画像処理装置６００に入力する。
【００６０】
勾配計算部６０１は、輝度画像７００内の各ピクセルに対してソーベルフィルタを施しピクセル値の勾配強度と勾配方向を計算する。すなわち、ソーベルｘ成分をSx、ソーベルｙ成分Syとして、勾配計算部６０１は、式（１）により勾配方向Edと勾配強度Emを計算する。ただしsqrt()は平方根を表わす。また、Edの単位は°であり、-90°<= Ed < 90°とする。
【００６１】
Ed = arctan( Sy / Sx ), Em = sqrt( Sx * Sx + Sy * Sy )・・・式（１）
【００６２】
さらに、勾配方向EdをM個の値、例えばM=8、に量子化する。すなわち、例えばM=8として量子化された勾配方向をEd8として、勾配計算部６０１は、例えば式（２）により量子化勾配方向Edmを計算する。ただし、FLOOR(ｘ)はｘを上回らない整数を表す。
【００６３】
Edm = FLOOR( ( Ed + 90 ) / 22.5 )・・・式（２）
【００６４】
セル分割部６０２は、図７に示すように、認識対象領域７０２を、例えば4×4のセルに分割する。
【００６５】
プロファイル作成部６０３は、各セル７０３について、量子化勾配方向Edm毎に勾配強度Emのプロファイルを作成する。すなわち、各セル７０３について、量子化勾配方向Edm毎に、図３に示すように、該量子化勾配方向Edmが示す方向と平行な直線であるプロファイル線３０２上の各点３０３に対して、該点３０３を通る該量子化勾配方向Edmが示す方向と略垂直な直線上にあり、かつ該セル７０３内で量子化勾配方向Edmを持つピクセルの勾配強度Emの和をプロファイル３０５として計算する。
【００６６】
勾配エントロピー計算部６０４は、各セル７０３について、量子化勾配方向Edm毎に、プロファイル３０５から該量子化勾配方向Edmが示す方向と平行な方向に対する勾配強度Emの和のばらつき具合を表現する勾配ばらつき評価量を計算する。具体的には、勾配エントロピー計算部６０４は、勾配ばらつき評価量として、プロファイル３０５を基にしたエントロピーを計算する。すなわち、勾配エントロピー計算部６０４は、プロファイル３０５をプロファイル線３０２上の各点３０３の位置をpとしてプロファイルをF( p ; Edm )と表し、正規化プロファイルFn( p ; Edm )を式（３）により計算する。
【００６７】
【数１】
2015064618.tif 000003
【００６８】
さらに、勾配エントロピー計算部６０４は、勾配エントロピーT( Edm )を式（４）により計算する。
【００６９】
【数２】
2015064618.tif 000004
【００７０】
特徴量出力部６０５は、全セル７０３の全量子化勾配方向Edmに対する勾配エントロピーT( Edm )をベクトル化し特徴ベクトルとして外部に出力する。
【００７１】
また、例えば、特徴量出力部６０５は、HOG等の別の特徴量を計算し、これらを上述の特徴ベクトルに連結して新たな特徴ベクトルとしてもよい。この際、特徴量出力部６０５は、HOGの計算に用いるセル、量子化勾配方向、勾配強度をそれぞれセル７０３、量子化勾配方向Edm、勾配強度Emとしてもよい。
【００７２】
次に、以上説明した各部により構成される本実施例の動作について、図８のフローチャート図を参照して詳細に説明する。
【００７３】
まず、画像入力装置６１０は、撮像された輝度画像７００を画像処理装置６００に入力する（ステップＢ１）。
【００７４】
次に、勾配計算部６０１は、輝度画像７００の各ピクセルで、勾配強度Emと量子化勾配方向Edmを計算する（ステップＢ２）。
【００７５】
さらに、セル分割部６０２は、認識対象領域７０２をセル７０３に分割する（ステップＢ３）。
【００７６】
画像処理装置６００の処理は、認識対象領域７０２中のセルの中に未処理のセル７０３が存在すればステップＢ５へ、存在しなければステップＢ８へとすすむ（ステップＢ４）。
【００７７】
ステップＢ５において、画像処理装置６００の処理は、処理対象のセル７０３について未処理の量子化勾配方向Edmが存在すればＢ６へ、存在しなければＢ４へとすすむ。
【００７８】
ステップＢ６において、プロファイル作成部６０３は、処理対象のセルにおける、処理対象の勾配方向において、勾配強度がどのように分布しているかを表現するプロファイルを作成する。具体的には、プロファイル作成部６０３は、処理対象のセルにおける処理対象の量子化勾配方向Edmが示す方向と平行な直線であるプロファイル線上の各点に対して、該点を通る該量子化勾配方向Edmが示す方向と略垂直な直線上にあり、かつ該セル７０３内で該量子化勾配方向Edmを持つピクセルの勾配強度Emの和をプロファイルとして計算する。
【００７９】
さらに、勾配エントロピー計算部６０４は、該セル７０３についてプロファイル作成部６０３が作成したプロファイルから勾配エントロピーT( Edm )を計算する（ステップＢ７）。その後、画像処理装置６００の処理は、ステップＢ５にすすむ。
【００８０】
ステップＢ５において、処理対象のセルについて未処理の勾配方向が存在せず、また、ステップＢ４において未処理のセルが存在しなければ、画像処理装置６００の処理はステップＢ８にすすむ。
【００８１】
ステップＢ８において、特徴量出力部６０５は、全セル７０３の全量子化勾配方向Edmに対する勾配エントロピーT( Edm )を各要素としてベクトル化する。
【００８２】
最後に、特徴量出力部６０５は、ベクトル化した全勾配ばらつき評価量を特徴ベクトルとして外部に出力する（ステップＢ９）。
【００８３】
図９は、画像処理装置６００のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。
【００８４】
図９に示すように、画像処理装置６００を構成する各部は、ＣＰＵ１１（Central Processing Unit１）と、ネットワーク接続用の通信ＩＦ１２（通信インターフェース１２）と、メモリ１３と、プログラムを格納するハードディスク等の記憶装置１４とを含む、コンピュータ装置によって実現される。ただし、画像処理装置６００の構成は、図９に示す画像処理装置に限定されない。
【００８５】
ＣＰＵ１１は、オペレーティングシステムを動作させて画像処理装置６００の全体を制御する。また、ＣＰＵ１１は、例えばドライブ装置などに装着された記録媒体からメモリ１３にプログラムやデータを読み出し、これにしたがって各種の処理を実行する。
【００８６】
画像処理装置６００は、例えば通信ＩＦ１２を介して他のコンピュータである画像入力装置６１０と接続されても良い。
【００８７】
記録装置１４は、例えば光ディスク、フレキシブルディスク、磁気光ディスク、外付けハードディスク、半導体メモリ等であって、コンピュータプログラムをコンピュータ読み取り可能に記録する。記憶装置１４は、例えば、統合したデータを格納するデータ格納部でも良い。また、コンピュータプログラムは、通信網に接続されている図示しない外部コンピュータからダウンロードされても良い。
【００８８】
画像処理装置６００は、入力装置１５又は出力装置１６と接続されていても良い。入力装置１５は、例えばキーボード、マウス等である。出力装置６は、例えばディスプレイ等でも良く、特徴量出力部６０５が出力する特徴ベクトルをディスプレイ上に表示しても良い。
【００８９】
＜第２実施形態＞
次に図１０を参照して、本発明の第２実施形態に係る画像処理装置３０００の機能構成を説明する。
【００９０】
図１０は、第２実施形態に係る画像処理装置３０００の構成を示すブロック図である。図１０に示すように、画像処理装置３０００は、プロファイル作成部１と、勾配ばらつき評価部２と、出力部３と、を含む。
【００９１】
プロファイル作成部１は、画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算する。
【００９２】
勾配ばらつき評価部２は、セル毎に、各プロファイル線の方向に対する勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算する。
【００９３】
出力部３は、勾配ばらつき評価量を出力する。
【００９４】
本実施形態において、プロファイル線は、処理対象となっている勾配方向に平行な直線である必要はない。図１１は、プロファイル線が該勾配方向に平行な直線ではない例を示す。図１１に示すように、プロファイル線１１１は、勾配方向１１２に平行でなくても良い。その場合、プロファイル１１５は、勾配方向に平行ではないプロファイル線の方向のばらつき具合として算出される。
【００９５】
なお、エッジの方向１１３は概ね勾配方向１１２に垂直である。勾配強度の和を計算する際に和を取る対象となるピクセルが配置される勾配方向に略垂直な直線１１４は、概ね、エッジの方向１１３に平行である。
【００９６】
本実施形態に係るプログラムは、上記各動作をコンピュータに実行させるプログラムであれば良い。
【００９７】
以上説明したように、第２実施形態に係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムによれば、セル内で勾配がどのように分布しているかを表現することができる。
【００９８】
なお、特徴量出力部３は、図１２に示すように、認識部４に特徴量を出力するようにしても良い。認識部４は、画像内の予め定められた１つ又は複数の認識対象領域について、入力された特徴量から画像内容を識別し、当該認識対象領域に認識対象物が存在するか否かを認識しても良い。
【００９９】
認識部４は、例えば、ニューラルネットワーク、線形識別器、サポートベクタマシン、カスケード型識別器、ベクトル量子化器等、一般に画像内容の識別において用いることのできる識別器を用いて画像認識を行っても良い。
【０１００】
なお、図１、図６、図１０及び図１２は、ハードウェア単位の構成ではなく、機能単位のブロックを示しており、上記各構成部の実現手段は特に限定されない。すなわち、画像処理装置は、必ずしも物理的に結合した一つの装置によって実現されている必要はなく、物理的に分離した二つ以上の装置を有線又は無線で接続し、これら複数の装置により実現されても良い。
【０１０１】
以上、各実施形態及び実施例を参照して本発明を説明したが、本発明は以上の実施形態及び実施例に限定されるものではない。本発明の構成や詳細には、本発明のスコープ内で同業者が理解し得る様々な変更をすることができる。
【０１０２】
＜実施の形態の他の表現＞
上記の各実施の形態においては、以下に示すような画像処理システム、画像処理方法、および画像処理プログラムの特徴的構成が示されている（以下のように限定されるわけではない）。
【０１０３】
（付記１）
画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算するプロファイル作成手段と、
前記セル毎に、各前記プロファイル線の方向に対する前記勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算する勾配ばらつき評価手段と、
前記勾配ばらつき評価量を出力する出力手段と、
を含む画像処理システム。
【０１０４】
（付記２）
前記所定の直線であるプロファイル線は、前記勾配方向と平行な直線である、
付記１に記載の画像処理システム。
【０１０５】
（付記３）
前記勾配ばらつき評価手段は、前記勾配強度の和の分布から計算されるエントロピーを勾配ばらつき評価量として計算する、
付記１又は２に記載の画像処理システム。
【０１０６】
（付記４）
前記出力手段は、前記勾配ばらつき評価量と、他の特徴量とを連結し、１つの特徴量として出力する、
付記１〜３のいずれか１項に記載の画像処理システム。
【０１０７】
（付記５）
前記出力手段は、前記勾配ばらつき評価量を特徴ベクトルにベクトル化し、当該特徴ベクトルと、他のセルにおける特徴ベクトルとの間における要素間の関係を記述した新たな特徴ベクトルを生成し、出力する
付記１〜４のいずれか１項に記載の画像処理システム。
【０１０８】
（付記６）
前記画像内の予め定められた１つ又は複数の認識対象領域について、前記勾配ばらつき評価量をベクトル化した特徴ベクトルを入力として画像内容を識別し、当該認識対象領域に認識対象物が存在するか否かを認識する認識手段と、
を含む付記１〜５のいずれか１項に記載の画像処理システム。
【０１０９】
（付記７）
前記認識手段は、前記認識対象物として人を認識する、
付記６に記載の画像処理システム。
【０１１０】
（付記８）
画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算し、
前記セル毎に、各前記プロファイル線の方向に対する前記勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算し、
前記勾配ばらつき評価量を出力する、
を含む画像処理方法。
【０１１１】
（付記９）
前記所定の直線であるプロファイル線は、前記勾配方向と平行な直線である、
付記８に記載の画像処理方法。
【０１１２】
（付記１０）
前記勾配ばらつき評価量は、前記勾配強度の和の分布から計算されるエントロピーとして計算される、
付記８又は９に記載の画像処理方法。
【０１１３】
（付記１１）
前記出力は、前記勾配ばらつき評価量と、他の特徴量とを連結し、１つの特徴量を出力することで行われる、
付記８〜１０のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【０１１４】
（付記１２）
前記出力は、前記勾配ばらつき評価量を特徴ベクトルにベクトル化し、当該特徴ベクトルと、他のセルにおける特徴ベクトルとの間における要素間の関係を記述した新たな特徴ベクトルを生成し、当該新たな特徴ベクトルを出力することで行われる、
付記８〜１１のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【０１１５】
（付記１３）
前記画像内の予め定められた１つ又は複数の認識対象領域について、前記勾配ばらつき評価量をベクトル化した特徴ベクトルを入力として画像内容を識別し、当該認識対象領域に認識対象物が存在するか否かを認識する、
処理を更に実行する付記８〜１２のいずれか１項に記載の画像処理方法。
【０１１６】
（付記１４）
前記認識は、前記認識対象物として人を認識することで行われる、
付記１３に記載の画像処理方法。
【０１１７】
（付記１５）
画像内の認識対象領域において分割された複数のセル毎に、各勾配方向における所定の直線であるプロファイル線上に配置される各点に対して、該点を通る該勾配方向に略垂直な直線上にあり、かつ該勾配方向を持つピクセルにおける勾配強度の和を計算し、
前記セル毎に、各前記プロファイル線の方向に対する前記勾配強度の和の分布を表現する勾配ばらつき評価量を計算し、
前記勾配ばらつき評価量を出力する、
処理をコンピュータに実行させる画像処理プログラム。
【０１１８】
（付記１６）
前記所定の直線であるプロファイル線は、前記勾配方向と平行な直線である、
付記１５に記載の画像処理プログラム。
【０１１９】
（付記１７）
前記勾配ばらつき評価量は、前記勾配強度の和の分布から計算されるエントロピーとして計算される、
付記１５又は１６に記載の画像処理プログラム。
【０１２０】
（付記１８）
前記出力は、前記勾配ばらつき評価量と、他の特徴量とを連結し、１つの特徴量を出力することで行われる、
付記１５〜１７のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【０１２１】
（付記１９）
前記出力は、前記勾配ばらつき評価量を特徴ベクトルにベクトル化し、当該特徴ベクトルと、他のセルにおける特徴ベクトルとの間における要素間の関係を記述した新たな特徴ベクトルを生成し、当該新たな特徴ベクトルを出力することで行われる、
付記１５〜１８のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【０１２２】
（付記２０）
前記画像内の予め定められた１つ又は複数の認識対象領域について、前記勾配ばらつき評価量をベクトル化した特徴ベクトルを入力として画像内容を識別し、当該認識対象領域に認識対象物が存在するか否かを認識する、
処理をコンピュータに更に実行させる付記１５〜１９のいずれか１項に記載の画像処理プログラム。
【０１２３】
（付記２１）
前記認識は、前記認識対象物として人を認識することで行われる、
付記２０に記載の画像処理プログラム。
【符号の説明】
【０１２４】
１、１０３、６０３  プロファイル作成部
２、１０４  勾配ばらつき評価部
３、１０５、６０５、１２０５  特徴量出力部
４    認識部
１１  ＣＰＵ
１２  通信ＩＦ
１３  メモリ
１４  記憶装置
１５  入力装置
１６  出力装置
１００、６００、３０００  画像処理装置
１０１、６０１、１２０１  勾配計算部
１０２、６０２、１２０２  セル分割部
２００  対象画像
２０１  部分領域
２０２、３００、５００、５０３、７０３、１３０２  セル
３０１  勾配方向
３０２  プロファイル線
３０３  点
３０４  プロファイル線の垂線
３０５、５０２、５０５  プロファイル
５０１、５０４、１４０１、１４０３  勾配
７００  輝度画像
７０１  人物
７０２、１３０１  認識対象領域
１０００、２０００、４０００  画像処理システム
１３００、１４００、１４０２  画像
１３０３  勾配方向
１３０４  勾配強度の和
【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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