(57)【要約】【課題】監視領域内に含まれる影領域を正確に抽出できる画像処理装置を提供する。【解決手段】画像処理装置は、監視領域を撮影した画像からエッジ画素を抽出するエッジ画像抽出手段１１と、エッジ画素に対応する画像上の近傍画素の最大輝度値と最小輝度値との中間の値を二値化閾値とする二値化閾値算出手段１２と、二値化閾値を用いて画像を二値化して前記画像における影領域を抽出する影領域抽出手段１３とを有する。また二値化閾値算出手段１２は、エッジ画素ごとに近傍画素における最大輝度値と最小輝度値を抽出し、総てのエッジ画素の最大輝度値の平均値を最大輝度代表値とし、総てのエッジ画素の最小輝度値の平均値を最小輝度代表値として算出し、当該最大輝度代表値と最小輝度代表値との中間の値を二値化閾値とする。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視領域を撮影した画像からエッジ画素を抽出するエッジ画像抽出手段と、
前記エッジ画素に対応する前記画像上の近傍画素の最大輝度値と最小輝度値との中間の値を二値化閾値とする二値化閾値算出手段と、
前記二値化閾値を用いて前記画像を二値化して前記画像における影領域を抽出する影領域抽出手段と、
を有することを特徴とした画像処理装置。
【請求項２】
前記二値化閾値算出手段は、前記エッジ画素ごとに近傍画素における最大輝度値と最小輝度値を抽出し、総てのエッジ画素の最大輝度値の平均値を最大輝度代表値とし、総てのエッジ画素の最小輝度値の平均値を最小輝度代表値として算出し、当該最大輝度代表値と最小輝度代表値との中間の値を二値化閾値とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記二値化閾値算出手段は、前記エッジ画素ごとに近傍画素における最大輝度値と最小輝度値を抽出し、総てのエッジ画素の最大輝度値の最頻値または中央値を最大輝度代表値とし、総てのエッジ画素の最小輝度値の最頻値または中央値を最小輝度代表値として算出し、当該最大輝度代表値と最小輝度代表値との中間の値を二値化閾値とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記二値化閾値算出手段は、前記最大輝度代表値と前記最小輝度代表値との平均値を前記二値化閾値とする請求項２または３に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記最大輝度代表値と前記最小輝度代表値の差が所定値以上のときにのみ、実質的な二値化処理を実行する請求項２〜４の何れか一項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
さらに、前記影領域とその他領域との境界およびその周辺領域を抽出する影境界領域抽出手段と、
所定の周期で監視領域を撮影した複数の画像の間で輝度変動を繰り返す輝度変動画素を抽出する輝度変動位置抽出手段と、
前記影境界領域に含まれる前記輝度変動画素を抽出する変動影画素特定手段と、
を有する請求項１〜５の何れか一項に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視領域に含まれる影領域を検出する画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、セキュリティシステムにおいて、カメラ等の撮像装置によって撮像された画像を画像処理して侵入者を検出する画像センサが提供されている。このようなシステムでは、侵入者が写っていない基準となる背景画像を記憶しておき、随時撮像される監視画像と背景画像との背景差分処理によって差分画像を生成する。そして、この差分画像中の差分領域の大きさ、テクスチャ、継続時間などの条件に基づいて、その差分領域が侵入者によるものか否かを判定する。
【０００３】
しかし、監視画像中に、木または旗などのように、強風などにより形状の変化する物体の影が写りこむ場合がある。このような場合、その物体が揺れると、監視画像と背景画像の差分画像において、その物体の変動部分の影が差分領域として抽出される。このとき、上記のようなセキュリティシステムは、強風状態が継続して差分画像が複数の時刻で抽出されると、実際には侵入者がいないにも関わらず侵入者として判定し、誤警報を発してしまうことがある。
【０００４】
上記の問題に対して、画像中の影領域を精度よく検出できれば、影領域とそれ以外の領域に対して異なる処理を適用したり、異なる特徴量を求めることにより、影の揺れを侵入者と誤認識する可能性を低減することができる。そこで、特許文献１に開示された異常監視方法では、画像の輝度のヒストグラムを解析して、その累積曲線の変曲点がある場合には、そのヒストグラムに対して判別分析を行って、２値化の閾値を決定する。そして、その２値化閾値を用いて画像を影の領域と日向の領域に分割し、各々の領域で画像処理を異ならせるようにしている。
【０００５】
【特許文献１】特開平１０−４２２７４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、実際の画像では、影と日向の領域が写っている場合でも、画像の輝度ヒストグラムが日向の領域に対応する部分と影に対応する部分とに、明確に分離するとは限らず、そのヒストグラムの判別分析によって、適切な２値化閾値を決定できない場合もある。
【０００７】
そこで、本発明の目的は、監視領域内に含まれる影領域を正確に抽出できる画像処理装置を提供することにある。
また、本発明の他の目的は、影の揺れによって、輝度変動が生じる画素を正確に抽出できる画像処理装置を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
かかる課題を解決するための本発明は、監視領域を撮影した画像に含まれる影領域を抽出する画像処理装置を提供する。係る画像処理装置は、監視領域を撮影した画像からエッジ画素を抽出するエッジ画像抽出手段と、エッジ画素に対応する画像上の近傍画素の最大輝度値と最小輝度値との中間の値を二値化閾値とする二値化閾値算出手段と、二値化閾値を用いて画像を二値化して画像における影領域を抽出する影領域抽出手段とを有する。
【０００９】
また、本発明に係る画像処理装置において、二値化閾値算出手段は、エッジ画素ごとに近傍画素における最大輝度値と最小輝度値を抽出し、総てのエッジ画素の最大輝度値の平均値を最大輝度代表値とし、総てのエッジ画素の最小輝度値の平均値を最小輝度代表値として算出し、当該最大輝度代表値と最小輝度代表値との中間の値を二値化閾値とすることが好ましい。
【００１０】
あるいは、本発明に係る画像処理装置において、二値化閾値算出手段は、エッジ画素ごとに近傍画素における最大輝度値と最小輝度値を抽出し、総てのエッジ画素の最大輝度値の最頻値または中央値を最大輝度代表値とし、総てのエッジ画素の最小輝度値の最頻値または中央値を最小輝度代表値として算出し、当該最大輝度代表値と最小輝度代表値との中間の値を二値化閾値とすることが好ましい。
【００１１】
さらに、二値化閾値算出手段は、最大輝度代表値と最小輝度代表値との平均値を二値化閾値とすることが好ましい。
【００１２】
さらに、本発明に係る画像処理装置は、最大輝度代表値と最小輝度代表値の差が所定値以上のときにのみ、実質的な二値化処理を実行することが好ましい。
【００１３】
さらに、本発明に係る画像処理装置は、影領域とその他領域との境界およびその周辺領域を抽出する影境界領域抽出手段と、所定の周期で監視領域を撮影した複数の画像の間で輝度変動を繰り返す輝度変動画素を抽出する輝度変動位置抽出手段と、影境界領域に含まれる輝度変動画素を抽出する変動影画素特定手段とを有することが好ましい。
【発明の効果】
【００１４】
本発明によれば、監視領域内に含まれる影領域を正確に抽出できる画像処理装置を提供することが可能となった。
また本発明によれば、影の揺れによって、輝度変動が生じる画素を正確に抽出できる画像処理装置を提供することが可能となった。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明を適用した画像処理装置について図を参照しつつ説明する。
本発明を適用した画像処理装置は、監視領域を撮影した画像、例えば、監視領域内に侵入者がいない状態で撮影した背景画像又は一定の時間周期で連続して撮影された監視画像から、その監視領域内に写る影領域を抽出し、さらに影の揺れによって時間的に輝度変動が生じる変動影画素を特定する装置である。
【００１６】
図１は、本発明を適用した画像処理装置１０の機能ブロック図である。画像処理装置１０は、ＣＰＵまたは数値演算プロセッサなどの演算装置、およびその演算装置で実行されるソフトウェアなどで構成される。そして図１に示すように、画像処理装置１０は、そのソフトウェアにより実現される機能モジュールとして、エッジ画像算出手段１１、２値化閾値算出手段１２、影領域抽出手段１３、影境界領域抽出手段１４、輝度変動位置抽出手段１５及び変動影画素特定手段１６を有する。そして、画像処理装置１０は、監視領域を一定の時間周期で撮影するカメラ（図示せず）から得た画像のうち、基準となる画像（以下、背景画像という）に対して、エッジ画像算出手段１１、２値化閾値算出手段１２及び影領域抽出手段１３による処理を行って、監視領域内に写りこんだ植栽などの影の領域を抽出する。さらに画像処理装置１０は、抽出された影領域を表す画像、及び監視領域を一定の時間周期で撮影した複数の画像（以下、監視画像という）に対して、影境界領域抽出手段１４、輝度変動位置抽出手段１５及び変動影画素特定手段１６による処理を行って、その影の揺れによって背景画像と監視画像の間で輝度変動の生じ得る変動影画素を抽出する。また画像処理装置１０は、カメラから得た画像や、各部による処理を行った中間画像などを一時的に記憶するために、ＲＡＭまたはハードディスクなどで構成された記憶装置１７との間で画像データの送受信を行う。以下、画像処理装置１０の各部について詳細に説明する。
【００１７】
エッジ画像算出手段１１は、画像に対して近傍画素間差分演算を行って、エッジ強度が比較的強いエッジ画素を抽出する。影領域は、周囲と比較して相対的に暗い領域となっている。このため、影領域とその他の領域との境界は、エッジ強度が強く出るので、かかるエッジ画素には境界を示す画素が多く抽出される。
具体的には、エッジ画像算出手段１１は、背景画像Ｂ(x,y)の各画素に対するエッジ強度値e(x,y)を次式にて算出する。
【数１】
2008299591.tif 000003
なお、エッジ画像算出手段１１は、上記の式の代わりに、Sobelオペレータ、Prewittオペレータ、Robertsオペレータ等の公知のオペレータを用いてエッジ強度e(x,y)を算出してもよい。
【００１８】
各画素のエッジ強度値e(x,y)を求めると、エッジ画像算出手段１１は、各エッジ強度値e(x,y)を予め設定した閾値と比較する。そしてエッジ画像算出手段１１は、エッジ強度値e(x,y)がその閾値よりも大きいと判断した画素をエッジ上に存在する画素、すなわちエッジ画素と判定し、それ以外の画素をエッジ上に存在しない画素と判定する。そして、エッジ画像算出手段１１は、エッジ画素と判定された画素に対応する輝度値を１、エッジ画素でないと判定された画素に対応する画素の輝度値を０としたエッジ画像Ｅ(x,y)を生成する。なお、エッジ画素か否かを判定する閾値は、例えば、エッジ強度値e(x,y)の平均値に、所定のバイアスを加えた値としてもよい。また、画像を小領域に分割して、各小領域ごとにエッジ強度値の平均値を求めて、閾値としてもよい。このように閾値を設定すれば、エッジ強度値e(x,y)が全体的に低い場合には相対的に低い閾値となり、エッジ強度値e(x,y)が全体的に高い場合には相対的に高い閾値となる。これによって、輝度値の差が小さいエッジも大きいエッジも抽出することができる。
エッジ画像算出手段１１は、生成したエッジ画像Ｅ(x,y)を記憶装置１７に記憶する。
【００１９】
２値化閾値算出手段１２は、得られたエッジ画像Ｅ(x,y)から、画像を影領域とその他の領域に分割するための２値化閾値を算出する。図２を用いて、本発明における２値化閾値の算出方法を説明する。
図２の上段には、監視領域を撮影した画像２０１と、それに対応するエッジ画像２０２を示す。また、画像２０１において、木及びその影と地面との境界部分を拡大したものを、部分画像２０３として示す。さらに、エッジ画像２０２において、部分画像２０３に対応する部分を拡大したものを、エッジ部分画像２０４として示す。このエッジ部分画像２０４では、黒画素がエッジ画素であり、白画素がエッジ以外の画素を表す。
【００２０】
ここで、エッジ部分画像２０４のエッジ画素２０６に注目する。エッジ画素２０６に対応する画像２０１上の画素２０７及びその周囲８近傍の輝度値をテーブル２０８に示す。
テーブル２０８に示すように、エッジ画素２０６に対応する画素２０７の周囲では、当然ながらその画素２０７を挟んで輝度変化が生じているので、画素２０７よりも高い輝度を有する画素と、画素２０７よりも低い輝度を有する画素が存在する。例えば、図２では、画素２０７の上から右側にかけては、画素２０７よりも高い輝度を有し、画素２０７の下から左側にかけては、画素２０７よりも低い輝度を有している。このエッジ画素近傍における最大輝度と最小輝度の中間の値で２値化閾値を求めれば、少なくとも、エッジ画素を挟んで、相対的に輝度の低い影などの領域と、相対的に輝度の高い日向などの領域とを区別することができる。
【００２１】
そこで、２値化閾値算出手段１２は、２値化閾値の指標として、全てのエッジ画素について、エッジ画素に対応する画像Ｂ(x,y)の画素の近傍画素で、最大輝度と最小輝度を求め、その最大輝度値の代表値と最小輝度値の代表値の中間の値となるように、２値化閾値Ｔを決定する。
図３に示したフローチャートを参照しつつ、２値化閾値算出手段１２の動作を説明する。２値化閾値算出手段１２は、まず、記憶装置１７から、背景画像Ｂ(x,y)及び対応するエッジ画像Ｅ(x,y)を取得する（ステップＳＴ３１）。次に、２値化閾値算出手段１２は、注目する画素を設定する（ステップＳＴ３２）。
【００２２】
注目画素を設定すると、２値化閾値算出手段１２は、エッジ画像Ｅ(x,y)の注目画素がエッジ画素か否かを判定する（ステップＳＴ３３）。注目画素がエッジ画素である場合、背景画像Ｂ(x,y)上の対応する画素の上下左右４近傍画素の輝度値の中で最大輝度α(x,y)と最小輝度β(x,y)を求め、記憶装置１７に記憶する（ステップＳＴ３４）。その後、２値化閾値算出手段１２は、全画素についてステップＳＴ３２〜ＳＴ３４の処理が終了したか否かを判定する（ステップＳＴ３５）。そして、未処理の画素がある場合は、ステップＳＴ３２へ戻り、次の画素の処理を行う。一方、２値化閾値算出手段１２は、ステップＳＴ３５において、全ての画素についてステップＳＴ３２〜ＳＴ３４の処理が終了したと判定すると、各エッジ画素から求めた最大輝度α(x,y) の平均値αave及び最小輝度β(x,y)の平均値βaveを求める（ステップＳＴ３６）。
【００２３】
次に、２値化閾値算出手段１２は、背景画像Ｂ(x,y)が、曇り又は雨天時に撮影された画像のように、明暗差が少ない画像であるか否かを判定するために、エッジ周辺の最大輝度値の平均値αaveと最小輝度値の平均値βaveの差（αave−βave）を求め、その差が所定値以上か否かを判定する（ステップＳＴ３７）。この所定値は、例えば、曇天のために監視領域内に影領域が存在しないときに撮影した画像の最大輝度値と最小輝度値の差とすることができる。所定値の具体的な値は、監視領域内に含まれる構造物や、周辺環境、カメラの設定などによって異なるが、例えば、監視領域内に影が写るときに、背景画像Ｂ(x,y)の最大輝度値と最小輝度値の差が、背景画像Ｂ(x,y)のダイナミックレンジとほぼ等しくなる場合、その所定値を、背景画像Ｂ(x,y)のダイナミックレンジの35％〜45％程度の値とすることができる。
【００２４】
２値化閾値算出手段１２は、その差（αave−βave）が所定値未満の場合、すなわち、背景画像Ｂ(x,y)が明暗差の少ない画像であれば、画像中に明瞭な影領域は存在しないと考えられるので、実質的に２値化を行わないのと同じ効果となるよう、２値化閾値Ｔを輝度値の最大値に設定する（ステップＳＴ３８）。なお、２値化閾値算出手段１２は、２値化閾値Ｔを輝度値の最小値未満の値に設定してもよい。また、影領域抽出手段１３での２値化処理を実行しないようにしてもよい。
一方、２値化閾値算出手段１２は、その差（αave−βave）が所定値以上の場合、すなわち、背景画像Ｂ(x,y)が明暗差の大きい画像であれば、影領域をその他の領域を区別できるように、２値化閾値Ｔをαaveとβaveの平均値に設定する（ステップＳＴ３９）。
【００２５】
なお、本実施形態では、エッジ画素の上下左右４近傍画素の輝度値を参照して最大輝度値α(x,y)と最小輝度値β(x,y)を求めているが、エッジ画素の８近傍画素、あるいは２４近傍画素の輝度値を参照して最大輝度値α(x,y)と最小輝度値β(x,y)を求めるようにしてもよい。さらに、エッジ画素に対応する背景画像Ｂ(x,y)の画素そのものの値も参照するようにしてもよい。
【００２６】
また、本実施形態では、最大輝度値、最小輝度値の代表値として平均値を用い、２値化閾値Ｔの算出に、最大輝度値の平均値αaveと最小輝度値の平均値βaveの平均値を利用した。しかし、２値化閾値算出手段１２は、各エッジ画素周辺の最大輝度値、最小輝度値の平均値に代えて、最大輝度値の最頻値または中央値、最小輝度値の最頻値または中央値を各々求め、その最頻値同士または中央値同士の平均値を２値化閾値Ｔとしてもよい。あるいは、２値化閾値算出手段１２は、各エッジ画素の近傍で、輝度の高い画素と低い画素とが区別できるように、各エッジ画素の近傍画素の中央値または平均値を求め、さらに全てのエッジ画素について求めたそれらの値を平均した値を２値化閾値Ｔとしてもよい。さらに、２値化閾値算出手段１２は、背景画像を小領域に分割し、各小領域ごとに上記の処理を行って、各小領域ごとに２値化閾値を求めてもよい。
【００２７】
さらに、本実施形態では、２値化を行うか否かの判定をエッジ周辺の最大輝度値の平均値αaveと最小輝度値の平均値βaveの差を画像の明暗差の指標として用いて判定したが、別途背景画像Ｂ(x,y)全体の輝度分散値を画像の明暗差の指標として用いて判定するようにしてもよい。即ち、輝度分散値が所定値よりも小さければ画像が全体的に明るい画像か、全体的に暗い画像であると判定して、２値化を行わないように２値化閾値Ｔを設定し、輝度分散値が所定値以上であれば、２値化を行うように２値化閾値Ｔを設定する。
【００２８】
影領域抽出手段１３は、２値化閾値算出手段１２で求められた２値化閾値Ｔを用いて、背景画像Ｂ(x,y)のうち、２値化閾値Ｔ以下の輝度値を有する画素に対応する画素の輝度値を０、２値化閾値Ｔより大きな輝度値を有する画素に対応する画素の輝度値を１とする、２値画像を求める。この２値画像では、影領域に相当する画素は輝度値０となり、日向などに相当する画素は輝度値１で表されて区別されることとなる。得られた２値画像は、記憶装置１７に記憶される。
【００２９】
影境界領域抽出手段１４は、背景画像Ｂ(x,y)上の影領域とそれ以外の部分との境界領域を抽出する。背景画像Ｂ(x,y)に影の写る物体が風等で揺れると、異なる時間において監視領域を撮影した複数の画像間で、その物体の影の形状が異なってしまうため、この境界領域において、それら複数の画像間で輝度変動が生じる。そこで、影の揺れに相当する領域を特定する一つ目の情報として、この境界領域を抽出するものである。
【００３０】
図４に示したフローチャートを参照しつつ、影境界領域抽出手段１４の動作を説明する。影境界領域抽出手段１４は、まず、背景画像について、影領域抽出手段１３で２値化された２値画像を記憶装置１７から読み込む（ステップＳＴ４１）。
【００３１】
次に、影境界領域抽出手段１４は、上記の２値画像の白画素に対して膨張処理を行い、膨張処理画像を求める（ステップＳＴ４２）。膨張処理として、画像処理の一般的な手法を用いることができる。例えば、影境界領域抽出手段１４は、２値画像の任意の画素を注目画素とし、その注目画素の４近傍の何れかに輝度値１を有する画素（白画素）が存在すれば、注目画素の輝度値を１とする。影境界領域抽出手段１４は、膨張処理を複数回実行してもよい。この処理により白画素部分（影以外の部分）を膨張させた画像が得られる。
【００３２】
また、影境界領域抽出手段１４は、２値画像の白画素に対して収縮処理を行い、収縮画像を算出する（ステップＳＴ４３）。収縮処理として、膨張処理同様、画像処理の一般的な手法を用いることができる。例えば、影境界領域抽出手段１４は、２値画像の任意の画素を注目画素とし、その注目画素の４近傍の何れかに輝度値０を有する画素（黒画素）があれば注目画素の輝度値を０とする。影境界領域抽出手段１４は、収縮処理を複数回実行してもよい。この処理により白画素部分（影以外の部分）を収縮させた画像が得られる。
最後に、影境界領域抽出手段１４は、膨張処理画像から収縮処理画像の同一画素同士の差分値を算出した差分２値画像を影境界領域画像Ｐ(x,y)として抽出する（ステップＳＴ４４）。影境界領域画像Ｐ(x,y)では、背景画像Ｂ(x,y)の２値画像の白画素と黒画素の境界に相当する領域が、輝度値１を有する影境界領域として抽出される。
【００３３】
上記の膨張処理及び収縮処理の実行回数は、実験結果に基づいて適宜決定することができる。膨張処理の実行回数を増やすほど、影境界領域は影側に広く（太く）なり、収縮処理の実行回数を増やすと影境界領域は影以外（日向）側に広く（太く）なることになる。なお、膨張処理と収縮処理の実行回数は、同一でなくてもよい。例えば、膨張処理の実行回数の方が、収縮処理の実行回数よりも多くてもよい。さらに、膨張処理と収縮処理の何れか一方を省略してもよい。
【００３４】
輝度変動位置抽出手段１５は、監視領域を一定の時間周期で撮影した複数の監視画像において、所定期間中に影に相当する輝度値と日向に相当する輝度値の相互間の変動が所定回観測される画素位置を抽出する。時々刻々の変動位置を抽出するために、連続して取得された２枚の監視画像の差分であるフレーム間差分の２値画像を所定期間分蓄積する。そしてフレーム間差分の結果、上記変動が所定回数以上の画素位置を抽出する。
【００３５】
図５に示したフローチャートを参照しつつ、輝度変動位置抽出手段１５の動作を説明する。まず、輝度変動位置抽出手段１５は、カメラから取得された最新の監視画像と記憶装置１７に記憶してある１フレーム前の監視画像間で互いに対応する画素同士の差分を算出する。そして、輝度変動位置抽出手段１５は、その差分の絶対値が所定の閾値以上の場合に１、所定閾値未満の場合に０とする２値化を行って、フレーム間差分２値画像を生成する（ステップＳＴ５１）。生成したフレーム間差分２値画像は、記憶装置１７に記憶される。なお、記憶装置１７は、現在時刻tにおいて、１フレーム前の時刻(t-1)に算出されたフレーム間差分２値画像F(t-1,t-2)から、Nフレーム前の時刻(t-N)において算出されたフレーム間差分２値画像F(t-N、t-N-1)までのＮ枚を記憶しておく。
【００３６】
次に、輝度変動位置抽出手段１５は、記憶装置１７から、現在時刻ｔの１時刻前t-1から所定時刻前t−Ｎまでに、各時刻で算出したＮ枚のフレーム間差分画像を読み出す（ステップＳＴ５２）。そして、輝度変動位置抽出手段１５は、フレーム間差分２値画像の注目する画素の座標(x,y)を設定する（ステップＳＴ５３）。その後、輝度変動位置抽出手段１５は、読み出したＮ枚のフレーム間差分２値画像において、注目画素の輝度値が１の画像数を当該注目画素における輝度の変動回数Ｎｆ(x,y)として計数する（ステップＳ５４）。
【００３７】
次に、輝度変動位置抽出手段１５は、変動回数Ｎｆ(x,y)と予め設定した閾値Ｔｆ（例えば３回）とを比較する（ステップＳＴ５５）。変動回数Ｎｆ(x,y)が閾値Ｔｆ以上である場合、輝度変動位置抽出手段１５は、注目画素を輝度変動画素として抽出し、輝度変動位置画像Ｖ(x,y)の当該注目画素の輝度値を１に設定する（ステップＳＴ５６）。一方、ステップＳＴ５５において、変動回数Ｎｆ(x,y)が閾値Ｔｆ未満の場合、輝度変動位置抽出手段１５は、輝度変動位置画像Ｖ(x,y)の当該注目画素の輝度値を０に設定する（ステップＳＴ５７）。
【００３８】
そして、輝度変動位置抽出手段１５は、全画素についてステップＳＴ５３〜ＳＴ５７の処理を行ったか否か判定する（ステップＳＴ５８）。そして、全画素について処理が終了した場合、輝度変動位置抽出手段１５は、輝度変動位置画像Ｖ(x,y)を記憶装置１７に保存し、処理を終了する。一方、ステップＳＴ５８において、ステップＳＴ５３〜ＳＴ５７の処理が終了していない画素が有れば、次に処理対象とする画素の座標を設定して同様の処理を繰り返すべくステップＳＴ５３へ戻る。
【００３９】
変動影画素特定手段１６は、影境界領域と、輝度変動位置との両方に相当する画素を、影の揺れによって輝度が変動する変動影画素として特定する。
【００４０】
図６に示したフローチャートを参照しつつ、変動影画素特定手段１６の動作を説明する。変動影画素特定手段１６は、記憶装置１７から先の処理で求めた影境界領域画像Ｐ(x,y)及び輝度変動位置画像Ｖ(x,y)を読み出す（ステップＳＴ６１）。次に、変動影画素特定手段１６は、影境界領域画像Ｐ(x,y)及び輝度変動位置画像Ｖ(x,y)において、注目する画素の座標(x,y)を設定する（ステップＳＴ６２）。その後、変動影画素特定手段１６は、影境界領域画像Ｐ(x,y)の注目画素の輝度値が１であり、かつ輝度変動位置画像Ｖ(x,y)の注目画素の輝度値が１であるか否かを判定する（ステップＳＴ６３）。双方とも１であれば、変動影画素特定手段１６は、変動影画素を表す変動影画像Ｓ(x,y)の注目画素の輝度値を１に設定する（ステップＳＴ６４）。すなわち、注目画素の位置を変動影位置とする。一方、ステップＳＴ６３において、Ｐ(x,y)またはＶ(x,y)の少なくとも何れかの注目画素の輝度値が０である場合は、変動影画素特定手段１６は、Ｓ(x,y)の注目画素の輝度値を０に設定する（ステップＳＴ６５）。
【００４１】
そして、変動影画素特定手段１６は、全画素についてステップＳＴ６２〜ＳＴ６５の処理を行ったか否か判定する（ステップＳＴ６６）。そして、全画素について処理が終了した場合、変動影画素特定手段１６は、変動影画像Ｓ(x,y)を記憶装置１７に保存し、処理を終了する。一方、ステップＳＴ６６において、ステップＳＴ６２〜ＳＴ６６の処理が終了していない画素が有れば、次に処理対象とする画素の座標を設定して同様の処理を繰り返すべくステップＳＴ６２へ戻る。
【００４２】
以上説明してきたように、本発明を適用した画像処理装置は、画像上の影の輪郭に存在するエッジ画素の近傍における輝度値を調べて、輝度の高い部分と低い部分を区別できるように２値化閾値を決定するので、画像上の影領域とその他の領域を精度よく区別することができる。また、影領域とその他の領域の境界部分を、特に精度が高く抽出できるので、この境界部分を用いた各種処理、例えば、輝度変動を繰り返す画素を異なる時間に取得された画像に基づいて調べると、影の揺れにより輝度変動を生じる変動影画素を精度よく抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４３】
【図１】本発明を適用した画像処理装置の機能ブロック図である。
【図２】２値化閾値を決定する処理の概略を説明する図である。
【図３】２値化閾値を決定する動作を示すフローチャートである。
【図４】影境界領域を抽出する動作を示すフローチャートである。
【図５】輝度変動位置を抽出する動作を示すフローチャートである。
【図６】変動影画素を抽出する動作を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００４４】
１０    画像処理装置
１１    エッジ画像算出手段
１２    ２値化閾値算出手段
１３    影領域抽出手段
１４    影境界領域抽出手段
１５    輝度変動位置抽出手段
１６    変動影画素特定手段
【図１】
2008299591.tif 000004
【図３】
2008299591.tif 000005
【図４】
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【図５】
2008299591.tif 000007
【図６】
2008299591.tif 000008
【図２】
2008299591.tif 000009