(57)【要約】  【課題】明度や色合いが変動しても画素単位の分解能で被写体を精度良く背景から分離できる被写体画像の抽出システムを提供する。  【解決手段】被写体画像抽出部３は、背景画像と対象画像の各画素における、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）、Radial  Reach  Correlation（RRC）値、および／または各画素のRadial  Reachの被ペア点における、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）が予め定められた閾値を超えるRadial  Reachの割合等を基に、被写体領域を検出する。  【選択図】図１
2008250476.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
背景画像と対象画像とを比べて該対象画像から被写体画像を抽出する被写体画像の抽出システムにおいて、
前記背景画像と対象画像について、Radial  Reachの被ペア点を求める手段と、
該Radial  Reachの被ペア点を基に、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）についてのRadial  Reach  Correlation（RRC）値を求める手段と、
前記背景画像と対象画像とを基に該対象画像から被写体画像を抽出する被写体画像抽出手段とを具備し、
前記被写体画像抽出手段は、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）についてのRRC値の少なくとも一方が、予め定められた閾値Th3を超える画素を背景領域、超えない画素を被写体領域とすることを特徴とする被写体画像の抽出システム。
【請求項２】
請求項１に記載の被写体画像の抽出システムにおいて、
前記背景画像と対象画像について、各画素の明度の差についての閾値Th1と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）についての閾値Th2を設定する手段をさらに具備し、
前記被写体画像抽出手段は、前記背景画像と対象画像の各画素において、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）とを求め、該明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）の少なくとも一方が前記対応する閾値Th1、Th2を超えていれば、該対象画像の画素を被写体領域とみなし、超えていなければ、前記請求項１の処理をすることを特徴とする被写体画像の抽出システム。
【請求項３】
背景画像と対象画像とを比べて該対象画像から被写体画像を抽出する被写体画像の抽出システムにおいて、
前記背景画像と対象画像について、Radial  Reachの被ペア点を求める手段と、
前記背景画像と対象画像とを基に該対象画像から被写体画像を抽出する被写体画像抽出手段とを具備し、
前記被写体画像抽出手段は、前記背景画像と対象画像の各画素のRadial  Reachの被ペア点における、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）を求め、該明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）のいずれか一方若しくは両方が予め定められた閾値を超えているRadial  Reachの割合を求め、該割合が予め定められた他の閾値を超えている場合には、前記対象画像の画素を被写体領域、超えていない場合には、背景領域とすることを特徴とする被写体画像の抽出システム。
【請求項４】
請求項３に記載の被写体画像の抽出システムにおいて、
前記背景画像と対象画像について、各画素の明度の差についての閾値Th1と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）についての閾値Th2を設定する手段をさらに具備し、
前記被写体画像抽出手段は、前記背景画像と対象画像の各画素において、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）とを求め、該明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）の少なくとも一方が前記対応する閾値Th1、Th2を超えていれば、該対象画像の画素を被写体領域とみなし、超えていなければ、前記請求項３の処理をすることを特徴とする被写体画像の抽出システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は被写体画像の抽出システムに関し、特に背景画像との差分を用いて被写体画像を抽出する被写体画像（または、前景画像）の抽出システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
下記の特許文献および非特許文献では、明度を用いて照合評価量を定義し、明度変化に鈍感でありながらも被写体をロバストに抽出する手法を提案している。
【０００３】
この手法では、背景画像において、注目点から放射状の８方向に探索腕（リーチ）を延ばし、正、負の明度差のある点（リーチ点）を検出する。次に、検出対象画像において、同じ位置の注目点に関して、リーチ点における明度の正負関係「Radial  Reach  Correlation」を判定し、予め設定されている「Radial  Reach  Correlationの閾値」に基づく多数決判定により、類似／非類似画素の判定を行う。
【０００４】
より具体的に説明すると、次のようになる。図７に示されているように、画像１内の任意の位置ｐ（ｘ、ｙ）から放射状に延びる延長腕（リーチ）の方向を表す方向ベクトルｄｋ（ｋ＝０，１，・・・、７）を定義する。そして、これらの方向へのリーチｒｋが次のように求められる。
ｒｋ＝min｛ｒ｜｜ｆ（ｐ＋ｒｄｋ）−ｆ（ｐ）｜≧Ｔｐ｝
【０００５】
ここに、ｆは背景画像、Ｔｐは明度差の閾値である。
【０００６】
また、リーチ群によって選択される明度値間の差に基づいて、背景画像ｆの各画素ｆ（ｐ）毎に、下式のように明度差分の極性符号である増分符号の系列を定義する。
【０００７】
【数１】
2008250476.tif 000003
【０００８】
次に、対象画像ｇの各画素についても、同様に、下式のように、増分符号列を求める。
【０００９】
【数２】
2008250476.tif 000004
【００１０】
次いで、背景画像ｆと対象画像ｇ間の任意の画素の類似度を評価するために、両増分符号列間の一致数（相関）Ｂを、下式から求める。
【００１１】
【数３】
2008250476.tif 000005
【００１２】
このＢ（ｐ）は、Radial  Reach  Correlation（RRC）値と呼ばれ、画素ｐ周辺の明度分布の類似度（相関値）を表す。該Ｂ（ｐ）は、０〜８の値をとり、この値が大きい程、対象画像と背景画像の画素ｐの明度が互いに類似していることを示す。
【特許文献１】特開２００３−１４１５４６号公報
【非特許文献１】電子通信学会論文誌、D-11  Vol.J86-D-II、No.5、P616-624、２００３年５月「Radial  Reach  Filter(RRF)によるロバストな物体検出」
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【００１３】
前記した従来技術のような、背景のみを撮影した画像を用いて被写体を背景から分離する処理においては、一般に、明度や色合いの変動の影響により、被写体の領域が正しく分離されないことが多いという課題がある。
【００１４】
本発明の目的は、前記した課題を解消し、明度や色合いが変動しても、画素単位の分解能で精度良くかつロバストに、被写体を背景から分離できる被写体画像の抽出システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１５】
前記した目的を達成するために、本発明は、背景画像と対象画像とを比べて該対象画像から被写体画像を抽出する被写体画像の抽出システムにおいて、色ベクトル情報を考慮に入れて、対象画像から被写体画像を抽出するようにした点に特徴がある。
【発明の効果】
【００１６】
本発明によれば、色ベクトル情報をも考慮に入れて対象画像から被写体の分離・抽出を行うようにしたので、明度変化に鈍感でありながらも、また、背景と被写体の明度が近くても、被写体をロバストに抽出することができるようになる。
【００１７】
すなわち、請求項１の発明によれば、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）のRRC値に基づいて被写体画像の抽出を行うので、被写体を背景から精度良くかつロバストに分離できるようになる。
【００１８】
請求項２の発明によれば、背景画像と対象画像の各画素における、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）、およびRRC値に基づいて被写体画像の抽出を行うので、より高い精度でかつロバストに、被写体を背景から分離できるようになる。
【００１９】
請求項３の発明によれば、背景画像と対象画像の各画素のRadial  Reachの被ペア点における、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）が、予め定められた閾値を超えているRadial  Reachの割合に基づいて被写体画像の抽出を行うので、被写体を背景から精度良くかつロバストに分離できるようになる。
【００２０】
また、請求項４の発明によれば、背景画像と対象画像の各画素における、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）、および背景画像と対象画像の各画素のRadial  Reachの被ペア点における、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）が、予め定められた閾値を超えているRadial  Reachの割合に基づいて被写体画像の抽出を行うので、より高い精度でかつロバストに、被写体を背景から分離できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２１】
以下に、図面を参照して、本発明を詳細に説明する。図１は、本発明の被写体画像抽出システムの概略の構成を示すブロック図である。
【００２２】
図１において、背景画像と対象画像は、明度・色ベクトル検出部１、被写体画像抽出部３および被ペア点探索部４に入力する。該被ペア点探索部４は、前記リーチｒｋを基に、被ペア点を求める。
【００２３】
前記明度・色ベクトル検出部１は、背景画像と対象画像の各々について、画素の明度と色ベクトルを求める。色ベクトルは、図２に示されているように，例えばＲＧＢを３つの成分とするベクトルで定義される。閾値決定部２では、対象画像内の背景領域と、背景画像中の前記背景領域に対応する領域とを比較し、明度の差と色ベクトルのなす角それぞれの統計量（例えば、標準偏差）に基づいて、明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）それぞれを有意とみなすための閾値Th1，Th2を求める。該閾値Th1，Th2として、例えば前記標準偏差の２倍とすることができる。前記明度の差の閾値Th1、色ベクトルのなす角の閾値Th2は、被写体画像抽出部３に提供される。なお、該閾値Th1，Th2は、常時求めても良いし、数フレームおきに求めてもよい。または、記憶媒体に記憶させておき、該記憶媒体から読み出すようにしてもよい。
【００２４】
また、RRC値算出部５は、前記被ペア点の明度差分によるRRC値と、色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）によるRRC値を、前記数１〜数３の手法で求めて、被写体画像抽出部３に提供する。なお、色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）についてのRRC値は、明度の差のRRC値と同様に求めることができる。また、該被写体画像抽出部３に、RRC閾値Th3と、後述する閾値Th4が提供される。該RRC閾値Th3としては、前記数３の式で求められるRadial  Reach  Correlation（RRC）の最大値は８であるので、例えば４，５、又は６などの値とすることができる。
【００２５】
次に、前記被写体画像抽出部３の処理の第１実施例を、図３のフローチャートを参照して説明する。被写体画像抽出部３は、まず、ステップＳ１で、背景画像および対象画像の各画素の明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）についてのRRC値を求める。ステップＳ２では、該求められた各画素のRRC値と前記RRC閾値Th3とを比較し、RRC値≧Th3であればステップＳ３に進んで背景領域の画素とし、前記明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）の少なくとも一方のRRC値が、RRC値＜Th3であれば、ステップＳ４に進んで被写体領域の画素とする。これは、RRC値が大きければ背景画像と対象画像との一致度が大きく、逆に小さければ該一致度が小さいからである。この処理により、対象画像は、背景領域と被写体領域と区分けされ、対象画像から被写体領域をロバストに抽出することができるようになる。
【００２６】
この実施例では、色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）についてのRRC値を被写体領域の判定に加えているので、該被写体領域の検出精度は向上する。
【００２７】
次に、本発明の第２実施例を、図４のフローチャートを参照して説明する。
【００２８】
被写体画像抽出部３は、ステップＳ１１で、対象画像と背景画像の対応する各画素についての明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）を求める。ステップＳ１２では、該明度の差≧Th1または色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）≧Th2が成立するか否かの判断がなされる。この判断が肯定の場合にはステップＳ１３に進んで、被写体領域の画素であるとされる。これは、該明度の差または色ベクトルのなす角が大きければ、対象画像の画素は背景とは異なると考えられるからである。
【００２９】
ステップＳ１２の判断が否定の時には、ステップＳ１４に進んで、背景画像および対象画像の各画素についてのRRC値を求める。ステップＳ１５では、各画素のRRC値と前記RRC閾値Th3とを比較し、RRC値≧Th3であればステップＳ１６に進んで背景領域の画素とし、RRC値＜Th3であれば、ステップＳ１３に進んで被写体領域の画素とする。なお、前記ステップＳ１２において、明度の差≧Th1および色ベクトルのなす角≧Th2が成立する時にステップＳ１３に進み、不成立の時にステップＳ１４に進むようにしてもよい。
【００３０】
この実施例では、前記第１実施例に、明度の差および／または色ベクトルのなす角の判断を加えているので、被写体領域検出の精度をより向上することができる。
【００３１】
次に、本発明の第３実施例を、図５のフローチャートを参照して説明する。
【００３２】
被写体画像抽出部３は、ステップＳ２１で、背景画像および対象画像の各画素の「Radial  Reach」の被ペア点（図７の点q0,q1,q2,・・・，q7)における明度の差と色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）を求める。ステップＳ２２では、前記被ペア点の明度の差≧Th1となるRadial  Reachの割合Aを算出する。次いで、ステップＳ２３では、前記色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）≧Th2となるRadial  Reachの割合Bを算出する。ステップＳ２４では、前記明度の差≧Th1かつ色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）≧Th2のRadial  Reachの割合Cを算出する。次に、ステップＳ２５では、前記割合A,B,Cのいずれかが予め定められた閾値Th4以上かどうかが判断される。そして、この判断が肯定の時には、画素ｐ（ｘ、ｙ）（図７参照）は被写体領域、否定の時には背景領域とする。なお、ステップＳ２５において、前記割合A,B,Cのうちのいずれか２つまたは３つ全部が前記閾値Th4以上の場合に、被写体領域の画素、該閾値Th4より小さい場合に背景領域としてもよい。
【００３３】
この実施例によれば、背景領域からの被写体領域の検出を精度良くかつロバストに行えるようになる。
【００３４】
次に、本発明の第４実施例を、図６のフローチャートを参照して説明する。
【００３５】
被写体画像抽出部３は、ステップＳ３１、Ｓ３２、Ｓ３３の処理を行う。これらの処理は、図４のステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１３と同じであるので説明を省略する。ステップＳ３２が否定の時には、ステップＳ３５〜Ｓ４０の処理を行う。これらの処理は、図５のステップＳ２１〜Ｓ２５、Ｓ２７と同じであるので説明を省略する。
【００３６】
前記第１〜４実施例で、対象画像の各画素を被写体領域と背景領域に区分けした後、領域境界検出フィルタ（ラプラシアンフィルタや、Canyフィルタなど）を施し、シードフィル（seedfill）を適用する。この処理をすると、輪郭で囲まれた被写体を例えば黒色で塗りつぶすことができ、被写体の検出精度を高めることができる。
【００３７】
本発明は、前記の説明から明らかなように、色ベクトルのなす角（または、色ベクトルの差分ベクトルの大きさ）をも被写体領域の判定に用いたので、精度よくかつロバストに被写体領域を判定することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【００３８】
【図１】本発明の一実施形態の概略の構成を示すブロック図である。
【図２】色ベクトルの定義の説明図である。
【図３】本発明の第１実施例の動作を説明するフローチャートである。
【図４】本発明の第２実施例の動作を説明するフローチャートである。
【図５】本発明の第３実施例の動作を説明するフローチャートである。
【図６】本発明の第４実施例の動作を説明するフローチャートである。
【図７】従来のRadial Reachの説明図である。
【符号の説明】
【００３９】
１・・・明度・色ベクトル検出部、２・・・閾値決定部、３・・・被写体画像抽出部、４・・・RRC閾値。
【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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