(57)【要約】【課題】従来よりも高速かつ高精度な領域分割技術を提供する。【解決手段】画像から検出対象物の領域を抽出する画像処理装置であって、画像を取得する画像入力部と、前記画像から解像度の異なる複数の画像を生成する画像生成部と、前記解像度の異なる複数の画像を用いて領域分割を行う領域分割処理部であって、解像度の低い画像に対して領域分割を行い、当該領域分割の処理結果における境界付近の領域に対応する解像度の高い画像における領域を処理対象領域として解像度の高い画像に対する領域分割を行う領域分割処理部と、を備える。【選択図】図７
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像から検出対象物の領域を抽出する画像処理装置であって、
画像を取得する画像入力部と、
前記画像から解像度の異なる複数の画像を生成する画像生成部と、
前記解像度の異なる複数の画像を用いて領域分割を行う領域分割部であって、解像度の低い画像に対して領域分割を行い、当該領域分割の処理結果における境界付近の領域に対応する解像度の高い画像における領域を処理対象領域として解像度の高い画像に対する領域分割を行う領域分割部と、
を備える、画像処理装置。
【請求項２】
前記解像度の異なる複数の画像を、解像度の低い順に第１〜第Ｎの画像（Ｎは２以上の自然数）とした場合に、
前記領域分割部は、
第ｉの画像（ｉは１〜Ｎ−１の自然数）に対して領域分割を行い、当該領域分割の処理結果における境界付近の領域に対応する第ｉ＋１の画像における領域を処理対象領域として第ｉ＋１の画像に対する領域分割を行うものであり、
第１の画像から領域分割を開始し、第Ｎの画像に対する領域分割の処理結果を最終的な領域分割の処理結果として出力する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記画像入力部が取得した画像から前記検出対象物を検出する検出部を更に有し、
前記領域分割部は、前記検出部によって検出された前記検出対象物の位置に基づいて、前記第１の画像に対する領域分割の処理対象領域を決定する、
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記領域分割部は、画像を前景と背景に分割するものであり、
第ｉの画像に対する領域分割処理では、前記処理対象領域において前景と判定された領域と、前記処理対象領域の内側の領域とを足し合わせた領域を、第ｉの画像における前景領域として決定する、
請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記領域分割における境界付近の領域に対応する解像度の高い画像における領域とは、解像度の低い画像に対する領域分割の処理結果における境界に対応する解像度の高い画像における箇所から所定ピクセル以内の領域、または、解像度の低い画像に対する領域分割の処理結果における境界から所定ピクセル以内の領域に対応する解像度の高い画像における領域である、
請求項１から４のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記画像生成部が生成する画像は、前記画像入力部が取得した画像よりも解像度の低い画像である、
請求項１か５のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記検出対象物は、人の顔または人体である、
請求項１から６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項８】
コンピュータが行う、画像から検出対象物の領域を抽出する領域分割方法であって、
画像を取得する画像入力ステップと、
前記画像から解像度の異なる複数の画像を生成する画像生成ステップと、
前記解像度の異なる複数の画像を用いて領域分割を行う領域分割ステップであって、解
像度の低い画像に対して領域分割を行い、当該領域分割の処理結果における境界付近の領域に対応する解像度の高い画像における領域を処理対象領域として解像度の高い画像に対する領域分割を行う領域分割ステップと、
を含む、領域分割方法。
【請求項９】
請求項に記載の領域分割方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのコンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像から所望の領域を抽出するための技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
コンピュータによるデジタル画像処理によって、与えられた画像を前景（抽出したい部分）と背景（それ以外の部分）に分離する領域分割（セグメンテーション）と呼ばれる技術が知られている。
【０００３】
領域分割処理では、高速かつ正確な分割が望まれる。特許文献１では、画像の解像度を最初は粗く設定し、輪郭線の更新回数の増加とともに解像度を増すようにしている。ここで、輪郭線の更新の際には、領域内の基準点と輪郭点とを結ぶ線分を中心とする所定幅の矩形領域を対象として、新たな輪郭点を決定している。
【０００４】
非特許文献１では、複数の解像度の画像を用意し、低解像度画像から順番にセグメンテーションを実施している。非特許文献１ではレベルセットアルゴリズムを用いている。低解像度画像に対する処理結果を、次の解像度画像における初期輪郭線として処理することでレベルセット処理の収束を早くできる。非特許文献１では、セグメンテーションの対象画像としてウェーブレット変換後の画像を用いることで、処理速度を向上させている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０００−４８２１２号公報
【非特許文献】
【０００６】
【非特許文献１】Al-Qunaieer, Fares S., Hamid R. Tizhoosh, and Shahryar Rahnamayan. "Multi-resolution level set image segmentation using wavelets." Image Processing (ICIP), 2011 18th IEEE International Conference on. IEEE, 2011.
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００７】
上記の従来技術はいずれも画像全体を処理対象としてセグメンテーション処理を行っているので、処理コストが高い上に、間違った領域を抽出してしまうおそれもある。
【０００８】
本発明は上記実情に鑑みなされたものであって、その目的とするところは、従来よりも高速かつ高精度な領域分割技術を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記目的を達成するために、本発明では、解像度の低い画像に対して領域分割を行い、当該領域分割の処理結果における境界付近の領域を処理対象領域として解像度の高い画像に対する領域分割を行うことを要旨とする。
【００１０】
具体的には、本発明は、画像から検出対象物の領域を抽出する画像処理装置であって、画像を取得する画像入力部と、前記画像から解像度の異なる複数の画像を生成する画像生成部と、前記解像度の異なる複数の画像を用いて領域分割を行う領域分割処理部であって、解像度の低い画像に対して領域分割を行い、当該領域分割の処理結果における境界付近の領域に対応する解像度の高い画像における領域を処理対象領域として解像度の高い画像に対する領域分割を行う領域分割処理部と、を備える。
【００１１】
また、より具体的には本発明において、前記解像度の異なる複数の画像を、解像度の低い順に第１〜第Ｎの画像（Ｎは２以上の自然数）とした場合に、前記領域分割部は、第ｉの画像（ｉは１〜Ｎ−１の自然数）に対して領域分割を行い、当該領域分割の処理結果における境界付近の領域に対応する第ｉ＋１の画像における領域を処理対象領域として第ｉ＋１の画像に対する領域分割を行うものであり、第１の画像から領域分割を開始し、第Ｎの画像に対する領域分割の処理結果を最終的な領域分割の処理結果として出力する、ことが好ましい。
【００１２】
この構成によれば、まず低解像度の画像に対して領域分割を実施し、続いて、低解像度の画像に対する処理結果を用いて高解像度の画像に対して領域分割処理を行う際に、その処理対象領域を限定することで処理速度の向上が実現できる。また、まず低解像度の画像に対して領域分割を実施することで効率的に候補領域（すなわち、前景とすべき領域が含まれると考えられる領域）を絞ることができ、高解像度の画像に領域分割を行う際に領域分割を実施する領域を限定できるので、誤抽出を減らし精度の良い領域分割が実現できる。
【００１３】
また、本発明において、前記画像入力部が取得した画像から前記検出対象物を検出する検出部を更に有し、前記領域分割部は、前記検出部によって検出された前記検出対象物の位置に基づいて、前記第１の画像に対する領域分割の処理対象領域を決定する、ことも好ましい。これにより、処理速度と精度の更なる向上が図れる。なお、対象物の検出を行わず、第１の画像に対しては全領域を対象として領域分割を実施しても構わない。
【００１４】
また、本発明において、前記領域分割部は、画像を前景と背景に分割するものであり、第ｉの画像に対する領域分割処理では、前記処理対象領域において前景と判定された領域と、前記処理対象領域の内側の領域とを足し合わせた領域を、第ｉの画像における前景領域として決定する、ことも好ましい。これにより、領域分割により前景と背景に分割することができる。
【００１５】
また、本発明において、前記領域分割における境界付近の領域に対応する解像度の高い画像における領域とは、解像度の低い画像に対する領域分割における境界に対応する解像度の高い画像における箇所から所定ピクセル数以内の領域とすることができる。あるいは、解像度の低い画像に対する領域分割の処理結果における境界から所定ピクセル以内の領域に対応する解像度の高い画像における領域とすることもできる。所定のピクセル数は、各画像の解像度に応じて異なっていてもよいし、全ての解像度の画像で同じであってもよい。
【００１６】
また、本発明において、前記画像生成部が生成する解像度が異なる複数の画像は、前記画像入力部が取得した画像よりも解像度の低い画像とすることができる。どの程度の解像度の画像を生成するかは特に限定されない。また、入力画像自体（入力画像と同解像度の画像）も、領域分割処理部による処理対象の画像に含めてもよい。
【００１７】
なお、本発明は、上記手段の少なくともいずれかを含む画像処理装置として捉えることもできるし、上記手段（処理）の少なくともいずれかを有する領域分割方法として捉えることもできる。さらに本発明は、上記領域分割方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプラグラムやこのプログラムを記録した記憶媒体として捉えることもできる。上記処理及び機能は、技術的な矛盾のない限り、任意に組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００１８】
本発明によれば、領域分割処理を従来よりも高速かつ高精度に行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１９】
【図１】画像処理装置の機能ブロックを示す図。
【図２】画像処理装置のハードウェア構成を示す図。
【図３】領域分割処理の流れを示すフローチャート。
【図４】入力画像と人体画像（オリジナル画像）を示す図。
【図５】領域分割処理の概要を説明する図。
【図６】領域分割処理を説明する図。
【図７】領域分割処理を説明する図。
【発明を実施するための形態】
【００２０】
本実施形態にかかる画像処理装置１００は、ネットワーク経由や記憶媒体経由で画像を取得し、取得した画像に対して領域分割処理を含む種々の画像処理を施す。本実施形態では、特に、画像中から人体の領域を抽出する領域分割処理に特化した画像処理装置１００を説明する。
【００２１】
（構成）
図２は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置１００の概略構成図である。図２を参照して、画像処理装置１００は、演算処理部であるＣＰＵ（Central Processing Unit）
１０１と、メモリ部であるメインメモリ１０２およびハードディスク１０３と、入力インターフェイス１０５と、表示コントローラ１０６と、通信インターフェイス１０８と、データリーダ／ライタ１０９とを含む。これらの各部は、バスＢを介して、互いにデータ通信可能に接続される。
【００２２】
ＣＰＵ１０１は、ハードディスク１０３に格納されたコンピュータプログラム（コード）をメインメモリ１０２に展開して、これらを所定順序で実行することで、各種の演算を実施する。メインメモリ１０２は、典型的には、ＤＲＡＭ（Dynamic Random Access Memory）などの揮発性の記憶装置であり、ハードディスク１０３から読み出されたプログラムに加えて、通信インターフェイス１０８やデータリーダ／ライタ１０９から読み込まれた画像データなどを保持する。さらに、ハードディスク１０３には、各種設定値などが格納されてもよい。なお、ハードディスク１０３に加えて、あるいは、ハードディスク１０３に代えて、フラッシュメモリなどの半導体記憶装置を採用してもよい。
【００２３】
入力インターフェイス１０５は、ＣＰＵ１０１とマウス４、キーボード、タッチパネルなどの入力部との間のデータ伝送を仲介する。すなわち、入力インターフェイス１０５は、ユーザが入力部を操作することで与えられる操作指令を受付ける。
【００２４】
表示コントローラ１０６は、表示装置の典型例であるディスプレイ２と接続され、ＣＰＵ１０１における画像処理の結果などをユーザに通知する。すなわち、表示コントローラ１０６は、ディスプレイ２に接続され、当該ディスプレイ２での表示を制御する。
【００２５】
通信インターフェイス１０８は、ＣＰＵ１０１と他のコンピュータとの間のデータ伝送を仲介する。通信インターフェイス１０８は、典型的には、イーサネット（登録商標）やＵＳＢ（Universal Serial Bus）などからなる。なお、後述するように、メモリカード６に格納されたプログラムを画像処理装置１００にインストールする形態に代えて、通信インターフェイス１０８を介して、配信サーバなどからダウンロードしたプログラムを画像処理装置１００にインストールしてもよい。
【００２６】
データリーダ／ライタ１０９は、ＣＰＵ１０１と記録媒体であるメモリカード６との間
のデータ伝送を仲介する。すなわち、メモリカード６には、画像処理装置１００で実行されるプログラムなどが格納された状態で流通し、データリーダ／ライタ１０９は、このメモリカード６からプログラムを読出す。また、データリーダ／ライタ１０９は、ＣＰＵ１０１の内部指令に応答して、メモリカード６内に格納された画像データを読み出したり、画像処理装置１００が生成した画像データをメモリカード６内に格納したりする。なお、メモリカード６は、ＣＦ（Compact Flash）、ＳＤ（Secure Digital）などの汎用的な半
導体記憶デバイスや、フレキシブルディスク（Flexible Disk）などの磁気記憶媒体や、
ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disk Read Only Memory）などの光学記憶媒体等からなる。
【００２７】
また、画像処理装置１００には、必要に応じて、プリンタなどの他の出力装置が接続されてもよい。
【００２８】
（領域分割処理）
本実施形態にかかる画像処理装置１００の機能ブロックとその処理フローを図１および図３に示す。上述のように、画像処理装置１００のＣＰＵ１０１が、予めインストールされたコンピュータプログラム（ＯＳやアプリケーションプログラム等）を実行することによって、図１に示す機能が実現される。なお、図１に示す機能の一部または全部は専用のハードウェアとして実現されても良い。以下、図１および図３を参照しながら、本実施形態にかかる画像処理装置１００について説明する。
【００２９】
ステップＳ１において、画像入力部１１が、領域分割処理の対象となる画像データ（入力画像）を通信インターフェイスやメモリカードなどから取得する。領域分割処理対象の画像データは、画像処理装置１００が生成した画像データであっても構わない。
【００３０】
ステップＳ２において、顔検出部１２がステップＳ１において取得した画像データから顔検出を行う。顔検出処理自体は、任意の既知の手法を用いればよい。顔検出の結果から画像中のどの領域に顔が存在するかが分かり、さらにこの結果に基づいて画像中における人体の領域を推定できる。ステップＳ３では、入力された画像データのうち、人体の領域を含む領域を切り抜く。以降の処理では、切り抜き後の画像データを処理対象として領域分割処理を実施するので、切り抜き後の画像のことをオリジナル画像と称する。図４（ａ）は入力画像の例を示す。入力画像３１から顔検出処理により顔領域３２が検出され、顔領域３２に基づいて人体領域３３が推定される。ステップＳ２の切り抜き処理では、人体領域３３が切り抜かれて、図４（ｂ）に示すオリジナル画像３４が得られる。このオリジナル画像３４が領域分割処理の対象となる。このように、人体が存在する領域を切り抜いて画像サイズを小さくすることで、処理時間を短縮できる。
【００３１】
ステップＳ４において、マルチ解像度画像生成部１３は、オリジナル画像から複数の異なる解像度（画像サイズ）の画像を生成する。本明細書では、生成された複数の画像を総称してマルチ解像度画像と称する。マルチ解像度画像は、オリジナル画像よりも解像度の低い画像とすることが典型的であるが、超解像処理などを用いてオリジナル画像よりも解像度の高い画像を生成しても構わない。生成する画像の数およびその解像度は適宜決定すればよい。例えば、オリジナル画像の一辺のサイズを１／２、１／４・・・と半分にした画像を所定個数生成してもよい。あるいは、生成する画像数をあらかじめ固定とせず、画像サイズが所定サイズ以下になるまで一辺のサイズを１／２ずつして画像を生成してもよい。なお、各画像のサイズは１／２ずつ小さくする必要はなく、１／２以外の固定値を倍率としてもよいし、オリジナル画像のサイズに応じて倍率を可変としてもよい。たとえば、最も低い解像度画像のサイズと生成する画像数があらかじめ定められており、これらに基づいて、低解像処理の倍率を適宜決定してもよい。マルチ解像度画像生成部１３が生成したマルチ解像度画像は、マルチ解像度画像記憶部１４に記憶される。なお、オリジナル画像自体もマルチ解像度画像に含まれるものとする。
【００３２】
ステップＳ５〜Ｓ１２の処理は、マルチ解像度画像のうち低い解像度の画像から順番に実施される。図５を参照してステップＳ５〜Ｓ１２の繰り返し処理について簡単に説明する。最も解像度の低い画像４１に対して領域分割処理を施し、得られた領域分割処理結果４４に基づいて、次に解像度の高い画像４２に対する領域分割処理の処理対象領域（マスク領域と称する）４５を決定する。画像４２に対して、マスク領域４５内を対象に領域分割処理を施し、得られた領域分割処理結果４６に基づいて、次に解像度の高い画像４３に対するマスク領域４７を決定する。最も解像度の高い画像４３（典型的にはオリジナル画像）に対して、マスク領域４７内を対象に領域分割処理を施して、得られた領域分割処理結果４８を最終的な領域分割処理の結果とする。
【００３３】
ステップＳ５〜Ｓ１２の繰り返し処理についてより詳細に説明する。以下の説明では、マルチ解像度画像の数をＮ（Ｎは２以上の自然数）とし、解像度の低い画像から順番に第ｉの画像（ｉは１〜Ｎの自然数）と称する。まず、最も解像度の低い画像（第１の画像）を対象として領域分割処理が開始される。
【００３４】
ステップＳ５で、初回処理、すなわち最も解像度の低い画像に対する処理であるか否かが判定される。最も低い解像度を対象とした処理の場合（Ｓ５−ＹＥＳ）は、ステップＳ６へ進む。ステップＳ６では、マスク領域設定部１５が、第１の画像に対するマスク領域を、ステップＳ２における顔検出結果から推定された人体領域に設定する。図６（ａ）および図６（ｂ）は、第１の画像および第１の画像に対するマスク領域５１を示す。
【００３５】
ステップＳ７では、セグメンテーション処理部（領域分割部）１６が、第１の画像のマスク領域５１を対象として領域分割処理（セグメンテーション処理）を実施する。領域分割についてはいかなるアルゴリズムを利用することもできるが、前景と背景の最適な境界を探索する輪郭ベースのアルゴリズムを用いることが好ましい。例えば、グラフカットやレベルセットなどのアルゴリズムを好適に利用できる。これらのアルゴリズムでは、前景領域の候補解（候補領域）について、候補領域の内側のピクセルの色の前景らしさ（前景尤度）と候補領域の外側のピクセルの色の背景らしさ（背景尤度）を評価することで、複数の候補領域のなかから前景領域の最適解を探索する。これらのアルゴリズムは公知の手法であるため、ここでは詳しい説明は割愛する。
【００３６】
第１の画像に対する領域分割処理結果を図６（ｃ）に示す。図中、白抜きで表示された領域（領域分割結果５２）が人体領域（前景）であり、黒塗りで表示された領域が背景領域である。以上により、第１の画像に対する処理が終了する。
【００３７】
次に、第２の画像に対する処理が行われる。第２の画像以降に対する処理では、ステップＳ５では否定判定され、ステップＳ８〜Ｓ１２の処理が行われる。ステップＳ８において、マスク領域設定部１５は、前回の領域分割結果（第１の画像に対する領域分割結果５２）の境界５２ａを取得する。第１の画像と第２の画像は解像度が異なるので、ステップＳ９において、マスク領域設定部１５は、境界５２ａを第１の画像と第２の画像の解像度の比に応じて拡大処理をして、第２の画像における境界５２ｂを得る。境界５２ｂは、第１の画像における境界に対応する第２の画像における箇所といえる。図７（ａ）は第２の画像、図７（ｂ）は第１の画像の領域分割結果の境界５２ａ、図７（ｃ）は境界５２ａを拡大して得られる境界５２ｂを示す。次にステップＳ１０において、マスク領域設定部１５は、境界５２ｂから内側と外側にそれぞれ所定ピクセル以内の領域をマスク領域５３として決定する。図７（ｄ）は、第２の画像に対するマスク領域５３（白抜き部分）を示す。
【００３８】
マスク領域の幅（所定ピクセルの数値）は、固定値であってもよいし、処理対象の画像
（この例では第２の画像）の解像度に応じた値であってもよい。この際、高解像度の画像ほど、マスク領域の幅を徐々に小さくしてもよい。処理を繰り返すごとに領域分割の精度が上がり、より狭い範囲を対象として領域分化を行うことができるためである。ここで、幅が小さいというのは、所定ピクセルの数値（絶対数）が小さいという意味だけでなく、解像度に対する所定ピクセルの数値の割合（相対数）が小さいという意味も含む。また、上記では所定ピクセルの数値として、境界５２ｂの内側と外側に同じ値を設定しているが、内側と外側とで所定ピクセル数を異なる値としても構わない。
【００３９】
第２の画像におけるマスク領域は、第１の画像における領域分割結果の境界付近の領域に対応する第２の画像における領域として決定されれば、上記方法以外の方法で決定されてもよい。例えば、ステップＳ９における拡大処理とステップＳ１０における境界に基づく領域設定処理の順番を入れ替え、第１の画像における境界５２ａから所定ピクセル以内の領域を設定し、当該領域を第１の画像と第２の画像の解像度の比に応じて拡大した領域をマスク領域５３としても構わない。
【００４０】
ステップＳ１１では、セグメンテーション処理部１６が、第２の画像のマスク領域５３を対象にして領域分割処理を実施する。図７（ｄ）にステップＳ１１の領域分割結果を示す。ここでは、マスク領域５３のうち、領域５３ａが人体領域（前景領域）と判定され、領域５３ｂが背景領域と判定されたものとする。なお、ステップＳ１１の領域分割処理では、マスク領域５３以外は処理対象ではないが、第１の画像に対する処理の結果を用いると、マスク領域５３の内側の領域５３ｃは人体領域（前景）であり、外側の領域５３ｄは背景領域であるとすることができる。したがって、セグメンテーション処理部１６は、ステップＳ１１において人体領域（前景領域）と判定された領域５３ａと、マスク領域の内側の領域５３ｃとを足し合わせた領域を、第２の画像における人体領域（前景）とする（ステップＳ１２）。このようにして得られた第２の画像に対する領域分割結果５４を図７（ｅ）に示す。以上により、第２の画像に対する処理が終了する。なお、ステップＳ１２の処理は最も解像度が高い画像以外には行わなくてもよい。計算途中においては前景と背景の境界のみが分かれば処理を行うこともできるためである。
【００４１】
上記の処理をマルチ解像度画像の数だけ繰り返す。すなわち、第ｉの画像（ｉは１〜Ｎ−１の自然数）に対する領域分割処理の結果に基づいて、領域分割の境界付近を処理対象領域として第ｉ＋１の画像に領域分割処理を実施する。これを、第Ｎの画像に対する領域分割処理結果が得られるまで実施する。
【００４２】
結果出力部１７は、第Ｎの画像に対する領域分割処理結果を最終的な領域分割処理の結果として出力する（ステップＳ１３）。出力の形式は任意である。例えば、人体領域が区別可能なように入力画像に重ね合わせてディスプレイ等に表示することができる。あるいは、画像処理装置１００のその他の処理に対する入力とすることもできる。例えば、人体領域を切り抜く切り抜き処理の入力とすることができる。あるいは、背景領域にぼかし処理を施す背景ぼかし処理の入力とすることができる。
【００４３】
（本実施形態の利点）
以上のように、本実施形態では、複数の解像度の画像を用意し、低解像度画像から順番にセグメンテーション処理を施していき、１つ上の解像度画像にセグメンテーション処理を施す際に、１つ下の解像度画像の領域分割結果に基づいてセグメンテーション対象領域を限定するようにしている。このように、１つ上の解像度画像にセグメンテーション処理を施す際に、全体を対象とするのではなく、領域を限定してセグメンテーション処理を施すので、処理速度が向上する。さらに、低解像度画像から順番にセグメンテーション処理を施すことで、誤抽出を抑制し精度の高い領域分割が実現できる。
【００４４】
（変形例）
上述した実施形態は本発明の一具体例を示したものであり、本発明の範囲をそれらの具体例に限定する趣旨のものではない。
【００４５】
例えば、最も解像度の低い画像（第１の画像）に対してマスク領域を設定して領域分割処理を行っているが、第１の画像に対しては全領域を対象として領域分割を実施しても構わない。また、入力画像に対する切り抜き処理も必ずしも行わなくてもよい。
【００４６】
また、上記では人体を前景として背景と区別する領域分割処理を例に説明したが、検出対象の物体は任意の物体であって構わない。特徴量等に基づいて、あるいはテンプレートマッチング等を用いて、検出対象物の位置やおおよその領域が判別できる場合には、上記の実施形態と同様に検出結果に基づいて、入力画像の切り抜き処理や第１の画像に対するマスク領域の設定などを行えばよい。検出対象物の位置や領域が判別できない場合には、切り抜き処理や第１の画像に対するマスク領域の設定処理を省略してもよい。
【００４７】
上記の実施形態では、汎用コンピュータに画像処理用のソフトウェアをインストールした画像処理装置を説明したが、ＡＳＩＣやＦＰＧＡを用いて構成された画像処理エンジンを撮像装置（カメラ）内に組み込んで、撮像装置が撮影した画像を対象に領域分割処理を実施するようにしてもよい。本発明の領域分割方法は、要素技術として汎用的に利用可能であり、適用分野として、例えば、各種のデジタル画像処理、外観検査装置、コンピュータビジョン、マシンビジョンなどが挙げられる。
【符号の説明】
【００４８】
１００：画像処理装置
１１：画像入力部、１２：顔検出部、１３：マルチ解像度画像生成部
１４：マルチ解像度画像記憶部、１０：マスク領域設定部
１６：セグメンテーション処理部、１７：結果出力部
【図１】
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【図２】
2015176281.tif 000004
【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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