(57)【要約】【課題】情報量が少ない画像であっても、画像の領域分割を精度良く行うことができる画像処理装置、及び画像処理方法を提供する。【解決手段】周辺をフレーム単位で時系列的に撮像する撮像装置で撮像された画像データを取得して、部分領域へ分割する。撮像装置から取得した画像データに基づいて特徴量を抽出し、抽出した特徴量が所定の条件を具備する特徴領域の画面上での座標値を取得する。特徴領域に対応する画素ごとに、画面上での単位時間当たりの移動量及び移動方向に関する移動情報を取得する。特徴領域に対応する画素ごとに、色情報及び／又は輝度情報を取得する。特徴領域の画面上での座標値、移動情報、並びに色情報及び／又は輝度情報に基づいて、複数の次元で構成される特徴空間を生成し、特徴空間を所定の条件を具備する部分空間に分割し、分割された部分空間に対応する画面上での座標値を特定して画像を複数の部分領域に分割する。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
周辺をフレーム単位で時系列的に撮像する撮像装置で撮像された画像データを取得して、対象物が存在する画像中の部分領域を検出する画像処理装置において、
前記撮像装置から取得した画像データに基づいて、画素ごとに画面上での単位時間当たりの移動量及び移動方向に関する移動情報を取得する移動情報取得手段と、
前記撮像装置から取得した画像データに基づいて、画素ごとに色情報及び／又は輝度情報を取得する色／輝度情報取得手段と、
前記画面上での座標値、移動情報、並びに色情報及び／又は輝度情報に基づいて、複数の次元で構成される特徴空間を生成する特徴空間生成手段と、
該特徴空間生成手段で生成した特徴空間を所定の条件を具備する部分空間に分割し、分割された部分空間に対応する画面上での座標値を特定して画像を複数の部分領域に分割する画像分割手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記画像分割手段で分割された複数の部分領域につき、隣接する部分領域間の類似度を算出する手段と、
該手段で算出した類似度が所定値より大きいか否かを判断する手段と、
該手段で大きいと判断した場合、隣接する部分領域を一の部分領域へ統合する手段と
を備えることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
周辺をフレーム単位で時系列的に撮像する撮像装置で撮像された画像データを取得して、対象物が存在する画像中の部分領域を検出する画像処理方法において、
前記撮像装置から取得した画像データに基づいて、画素ごとに画面上での単位時間当たりの移動量及び移動方向に関する移動情報を取得し、
前記撮像装置から取得した画像データに基づいて、画素ごとに色情報及び／又は輝度情報を取得し、
前記画面上での座標値、移動情報、並びに色情報及び／又は輝度情報に基づいて、複数の次元で構成される特徴空間を生成し、
生成された特徴空間を所定の条件を具備する部分空間に分割し、分割された部分空間に対応する画面上での座標値を特定して画像を複数の部分領域に分割することを特徴とする画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、周辺を撮像する撮像装置で撮像した画像データに基づいて、画像の領域分割を精度良く行うことができる画像処理装置、及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
周囲を撮像することが可能な撮像装置により撮像された画像中から、認識すべき対象物を検出して画像認識する場合、認識精度を向上するべく、画像を特定の条件に基づいて分割し、分割された領域について対象物の検出処理を行う方法が良く用いられている。画像を複数の領域へ分割する方法は、領域の移動情報（動き量）、色又は輝度情報、初期エッジのトラッキング等による。
【０００３】
例えば非特許文献１に開示されているように、画素単位で前フレームの位置と現在のフレームの位置との乖離を算出することにより画素ごとのフレーム間での動き量を把握し、動き量が所定量よりも大きい領域を部分領域として抽出する方法が開発されている。
【０００４】
また、非特許文献２に開示されているように、画素単位で輝度値、又はカラー画像の場合にはＹ、Ｕ、Ｖ信号値（又はＲ、Ｇ、Ｂ信号値）を取得し、信号値が所定の範囲内である画素を一グループとして候補領域を抽出する方法が開発されている。
【非特許文献１】N.Vasconcelos、他１名、「実証的ベイジアン推定に基づく動きによる領域分割（Empirical Bayesian motion segmentation）」、ＩＥＥＥ論文誌「パターン認識と機械の知性（Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）」、ｐ．２１７−２２１、２００１年２月
【非特許文献２】D.Comaniciciu、他１名、「平均値シフト：特徴領域解析に対するロバストアプローチ」、ＩＥＥＥ論文誌「パターン認識と機械の知性（Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence）」、ｐ．６０３−６１９、２００２年５月
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、非特許文献１に開示されているように、画素ごとのフレーム間での動き量に基づく画像の領域分割方法では、例えば遠赤外線撮像装置で撮像された画像のように情報量が少ない場合には、動き量を正確に把握することができず、画像の領域分割を精度良く行なうことができないおそれがあるという問題点があった。
【０００６】
また、非特許文献２に開示されているように、画素ごとの輝度値等が類似する画素群を１つの領域として抽出する領域分割方法では、本来その領域に含まれるべき画素ではないにも関わらず、輝度値等が類似する画素を該領域に含めるおそれがあり、誤った領域分割を行うおそれがあるという問題点があった。
【０００７】
本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、例えば遠赤外線撮像装置で撮像された画像のように情報量が少ない画像であっても、画像の領域分割を精度良く行うことができる画像処理装置、及び画像処理方法を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
上記目的を達成するために第１発明に係る画像処理装置は、周辺をフレーム単位で時系列的に撮像する撮像装置で撮像された画像データを取得して、対象物が存在する画像中の部分領域を検出する画像処理装置において、前記撮像装置から取得した画像データに基づ
いて、画素ごとに画面上での単位時間当たりの移動量及び移動方向に関する移動情報を取得する移動情報取得手段と、前記撮像装置から取得した画像データに基づいて、画素ごとに色情報及び／又は輝度情報を取得する色／輝度情報取得手段と、前記画面上での座標値、移動情報、並びに色情報及び／又は輝度情報に基づいて、複数の次元で構成される特徴空間を生成する特徴空間生成手段と、該特徴空間生成手段で生成した特徴空間を所定の条件を具備する部分空間に分割し、分割された部分空間に対応する画面上での座標値を特定して画像を複数の部分領域に分割する画像分割手段とを備えることを特徴とする。
【０００９】
第２発明に係る画像処理装置は、第１発明において、前記画像分割手段で分割された複数の部分領域につき、隣接する部分領域間の類似度を算出する手段と、該手段で算出した類似度が所定値より大きいか否かを判断する手段と、該手段で大きいと判断した場合、隣接する部分領域を一の部分領域へ統合する手段とを備えることを特徴とする。
【００１０】
第３発明に係る画像処理方法は、周辺をフレーム単位で時系列的に撮像する撮像装置で撮像された画像データを取得して、対象物が存在する画像中の部分領域を検出する画像処理方法において、前記撮像装置から取得した画像データに基づいて、画素ごとに画面上での単位時間当たりの移動量及び移動方向に関する移動情報を取得し、前記撮像装置から取得した画像データに基づいて、画素ごとに色情報及び／又は輝度情報を取得し、前記画面上での座標値、移動情報、並びに色情報及び／又は輝度情報に基づいて、複数の次元で構成される特徴空間を生成し、生成された特徴空間を所定の条件を具備する部分空間に分割し、分割された部分空間に対応する画面上での座標値を特定して画像を複数の部分領域に分割することを特徴とする。
【００１１】
第１発明、及び第３発明では、周辺をフレーム単位で時系列的に撮像する撮像装置で撮像された画像データを取得して、対象物が存在する画像中の部分領域を検出する。撮像装置から取得した画像データに基づいて、画素ごとに画面上での単位時間当たりの移動量及び移動方向に関する移動情報を取得する。一方、撮像装置から取得した画像データに基づいて、画素ごとに色情報及び／又は輝度情報を取得する。画面上での座標値、移動情報、並びに色情報及び／又は輝度情報に基づいて、複数の次元で構成される特徴空間を生成し、生成された特徴空間を所定の条件を具備する部分空間に分割し、分割された部分空間に対応する画面上での座標値を特定して画像を複数の部分領域に分割する。これにより、画素ごとのフレーム間での移動情報だけでなく、画素ごとの色情報及び／又は輝度情報も考慮した複数次元の特徴空間を生成することにより、移動情報の取得、並びに色情報及び／又は輝度情報の取得の信頼性が低い場合であっても、これらを相補的に利用することにより画像の領域分割を精度良く行うことが可能となる。
【００１２】
第２発明では、分割された複数の部分領域につき、隣接する部分領域間の類似度を算出し、算出された類似度が所定値より大きい場合、隣接する部分領域を一の部分領域へ統合する。これにより、過剰に分割されて特定されている部分領域を適切な大きさ、例えば検出する対象物の物理的な大きさに近い大きさへと更新することが可能となる。
【発明の効果】
【００１３】
第１発明、及び第３発明によれば、画素ごとのフレーム間での移動情報だけでなく、画素ごとの色情報及び／又は輝度情報も考慮した複数次元の特徴空間を生成することにより、移動情報の取得、並びに色情報及び／又は輝度情報の取得の信頼性が低い場合であっても、これらを相補的に利用することにより画像の領域分割を精度良く行うことが可能となる。
【００１４】
第２発明によれば、過剰に分割されて特定されている部分領域を適切な大きさ、例えば検出する対象物の物理的な大きさに近い大きさへと更新することが可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１５】
以下、本発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。なお、以下の実施の形態では、車両が走行中に遠赤外線撮像装置で撮像された画像を部分領域に分割し、分割された部分領域を利用して、車両の前方に存在する障害物、例えば歩行者、自転車等の存在を検出する場合を例として説明する。
【００１６】
図１は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置１の構成を示すブロック図である。本発明の実施の形態に係る画像処理装置１は、少なくともＬＳＩ１１、ＲＡＭ１２、画像メモリ１３、映像入力部１４、映像出力部１５、及び警報出力部１６で構成されている。
【００１７】
ＬＳＩ１１は、画像メモリ１３に記憶された画像データをフレーム単位で読出し、画素ごとに特徴量を抽出する。ＬＳＩ１１は、抽出された特徴量が所定の条件を具備する領域について、画面上の座標値ｘ、ｙ、フレーム単位での動き量Ｖｘ、Ｖｙ、及び色情報として例えばＬ* ｕ* ｖ* 表色系の信号値であるＬ* ｕ* ｖ* 信号値を取得し、七次元の特徴空間を生成する。以下、七次元の場合について説明を行うが、グレイ画像を対象とし、色ではなく輝度情報を用いる場合には、Ｌ* ｕ* ｖ* に代わり輝度情報の一次元情報を用いる。したがって、特徴空間は五次元となる。ＬＳＩ１１は、特徴空間上において画素に対応する点を所定距離範囲ごとにグループ化することにより特徴空間を複数の部分空間に分割する。分割された部分空間に基づいて、画面上の領域を複数の部分領域へ分割する。
【００１８】
ＲＡＭ１２は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ等であり、演算処理の途上で生成したデータ及び特徴量が所定の条件を具備する領域の時系列的位置データ、すなわち移動量、移動ベクトル等を記憶する。画像メモリ１３は、ＳＲＡＭ、フラッシュメモリ、ＳＤＲＡＭ等であり、映像入力部１４を介して遠赤外線撮像装置２、２から入力された画像データを記憶する。
【００１９】
映像入力部１４は、遠赤外線撮像装置２、２で撮像された画像データの入力を、ＮＴＳＣ等のアナログ映像方式、又はデジタル映像方式に対応した映像ケーブル７を介して受け付ける。映像入力部１４で取得した画像データは、例えば１フレーム単位に同期させて画像メモリ１３に記憶される。
【００２０】
映像出力部１５は、ＮＴＳＣ、ＶＧＡ、ＤＶＩ等の映像方式に対応したケーブル８を介して液晶ディスプレイ等の表示装置４に対して画像データを出力し、警報出力部１６は、音声、効果音等により聴覚的な警告を発する警報装置５に対して、ＣＡＮに準拠した車載ＬＡＮケーブル６を介して合成音等の出力信号を送信する。
【００２１】
本実施の形態では、車両の周辺の画像を撮像する遠赤外線撮像装置２、２を、車両前方の中央近傍のフロントグリル内に搭載している。なお、遠赤外線撮像装置２、２は、波長が７〜１４マイクロメートルの赤外光を用いた撮像装置である。なお、撮像装置として遠赤外線撮像装置２、２を用いることに限定されるものではなく、波長が０．８〜３マイクロメートルの赤外光を用いた近赤外線撮像装置であっても良いし、可視光撮像装置であっても良い。
【００２２】
図２は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置１で用いる遠赤外線撮像装置２の構成を示すブロック図である。画像撮像部２１は、光学信号を電気信号に変換する撮像素子をマトリックス状に備えている。赤外光用の撮像素子としては、マイクロマシニング（ｍｉｃｒｏｍａｃｈｉｎｉｎｇ）技術を用いた酸化バナジウムのボロメータ型、ＢＳＴ（Ｂａｒｉｕｍ−Ｓｔｒｏｎｔｉｕｍ−Ｔｉｔａｎｉｕｍ）の焦電型等の赤外線センサを用いている。画像撮像部２１は、車両の周囲の赤外光像を輝度信号として読み取り、読み取った
輝度信号を信号処理部２２へ送信する。
【００２３】
信号処理部２２は、ＬＳＩであり、画像撮像部２１から受信した輝度信号をＬ* ｕ* ｖ* 表色系の信号であるＬ* ｕ* ｖ* 信号等のデジタル信号に変換し、撮像素子のばらつきを補正する処理、欠陥素子の補正処理、ゲイン制御処理等を行い、画像データとして画像メモリ２３へ記憶する。なお、画像データを画像メモリ２３へ一時記憶することは必須ではなく、映像出力部２４を介して直接画像処理装置１へ送信しても良いことは言うまでもない。
【００２４】
映像出力部２４は、ＬＳＩであり、ＮＴＳＣ等のアナログ映像方式、又はデジタル映像方式に対応した映像ケーブル７を介して画像処理装置１に映像データを出力する。
【００２５】
以下、画像処理装置１のＬＳＩ１１での詳細な処理について説明する。図３は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置１のＬＳＩ１１の処理の手順を示すフローチャートである。
【００２６】
ＬＳＩ１１は、画像メモリ１３に記憶してある遠赤外線撮像装置２、２から取得した画像データを読み出す（ステップＳ３０１）。
【００２７】
ＬＳＩ１１は、画像メモリ１３に記憶してある画像データに基づいて、画素ごと（座標値（ｘ、ｙ）ごと）に前のフレームからの動き量ｄ（ｘ、ｙ、ｔ）を算出する（ステップＳ３０２）。画素ごとのフレーム単位の動き量の算出方法は、特に限定されるものではなく、例えば周知であるＫａｎａｄｅ−Ｌｕｃａｓ−Ｔｏｍａｓｉトラッカ（以下、ＫＬＴという）を用いる。
【００２８】
ＫＬＴでは、時刻ｔにおける座標値（ｘ、ｙ）の明度をＩ（ｘ、ｙ、ｔ）とした場合、フレーム間の動き量ｄ（ｘ、ｙ、ｔ）を（数１）で表すことができる。なお、（数１）において、τはフレーム間隔を、ｎは撮像装置、画像中の対象物の移動により生じるノイズを示している。
【００２９】
Ｉ（ｘ、ｙ、ｔ＋τ）＝
Ｉ（ｘ−ｄ（ｘ、ｙ、ｔ）、ｙ−ｄ（ｘ、ｙ、ｔ）、ｔ）＋ｎ（ｘ、ｙ、ｔ）        
・・・（数１）
【００３０】
したがって、（数１）のノイズｎ（ｘ、ｙ、ｔ）が所定の閾値より小さくなるような動き量ｄ（ｘ、ｙ、ｔ）を探索することにより、座標置（ｘ、ｙ）に対応する特徴点を対応付ける。
【００３１】
しかし、ＫＬＴを用いた動き量の推定では、対応付けられた特徴点の動き量しか推定することができない。すべての画素に対する動き量を求めるため、本実施の形態では、対応付けられていない特徴点の動き量を、空間的に最も近接している特徴点の動き量と同等であると仮定することにより動き量を補完する。このようにすることで特徴点が抽出されなかった画素についても動き量を推定することが可能となる。
【００３２】
図４は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置１の動き量の抽出結果の一例を示す図である。図４に示すように、例えば特徴点４１の近傍には同じ方向及び動き量を有する移動ベクトルが分布していることがわかる。したがって、動き量だけから移動ベクトルが類似する画素をグループ化することにより領域分割することも可能である。ただし、動き量の検出が困難である画像（フレーム）においては、動き量の信頼度が低いことから、正確
に領域分割を行うことができない。
【００３３】
次にＬＳＩ１１は、画像メモリ１３に記憶してある画像データに基づいて、画素ごと（座標値（ｘ、ｙ）ごと）に、色情報及び／又は輝度情報を取得する（ステップＳ３０３）。取得した画像がカラー画像である場合には、色情報として例えばＬ* ｕ* ｖ* 表色系の信号値であるＬ* ｕ* ｖ* 信号値を、モノクロ画像である場合には輝度情報として輝度値を、それぞれ取得する。
【００３４】
ＬＳＩ１１は、抽出した特徴領域の画面上での座標値（ｘ、ｙ）、動き量ｄ（ｘ、ｙ、ｔ）、並びに色情報及び／又は輝度情報に基づいて、複数の次元で構成される特徴空間を生成する(ステップＳ３０４)。例えば画像メモリ１３に記憶してある画像データがカラー画像データである場合、抽出した特徴領域の画面上での座標値（ｘ、ｙ）、動き量（Ｖｘ、Ｖｙ）、及び色情報であるＬ* ｕ* ｖ* 信号値（ｌ、ｕ、ｖ）の七次元の特徴空間を生成する。
【００３５】
図５は、特徴空間の生成方法を模式的に示す図である。図５（ａ）に示すように、画像メモリ１３に記憶してある画像データの任意の画素Ｐの座標値（ｘ、ｙ）について、動き量（Ｖｘ、Ｖｙ）、及び色情報であるＬ* ｕ* ｖ* 信号値（ｌ、ｕ、ｖ）を算出する。算出された動き量（Ｖｘ、Ｖｙ）、及び色情報であるＬ* ｕ* ｖ* 信号値（ｌ、ｕ、ｖ）を用いて、図５（ｂ）に示すように、それぞれの値を正規化した七次元（ｘ’、ｙ’、Ｖｘ’、Ｖｙ’、ｌ’、ｕ’、ｖ’）の特徴空間上に対応点Ｐ’をプロットする。このようにすることで、画像データを七次元の特徴空間へ写像することができる。すなわち、図５（ｂ）の対応点１つ１つが画像メモリ１３に記憶してある画像データの任意の画素の座標値（ｘ、ｙ）に対応しており、それぞれの対応点につき特徴空間の原点からの空間距離を算出することが可能となっている。
【００３６】
なお、正規化された七次元（ｘ’、ｙ’、Ｖｘ’、Ｖｙ’、ｌ’、ｕ’、ｖ’）は、画像メモリ１３に記憶してある画像データの任意の座標値（ｘ、ｙ）、動き量（Ｖｘ、Ｖｙ）、及び色情報であるＬ* ｕ* ｖ* 信号値（ｌ、ｕ、ｖ）を、それぞれ重み付け係数により除算した値となっている。
【００３７】
ＬＳＩ１１は、特定された特徴空間内で所定の条件を具備するか否か、例えば特徴空間上での距離が所定の距離より短いか否かに応じて、一又は複数の部分空間へ分割する（ステップＳ３０５）。具体的には、ＬＳＩ１１は、特徴空間内での空間距離を画素の座標値（ｘ、ｙ）に対応する対応点ごとに算出することにより、特徴空間内で空間距離が近接している対応点の集合を１つのグループとして部分空間を特定する。ＬＳＩ１１は、分割された部分空間に含まれる座標値（ｘ、ｙ）を用いて、部分空間ごとに対応する画面上の部分領域を特定する（ステップＳ３０６）。
【００３８】
図６は、部分領域の分割方法を模式的に示す図である。図６（ｂ）に示すように、特徴空間を複数の部分空間６１、６１、・・・に分割した場合、各部分空間６１の座標値は七次元の座標値となる。その中に画面上の位置を示す二次元座標値（ｘ、ｙ）が含まれていることから、図６（ａ）に示すように、部分空間６１、６１、・・・は１対１対応で画面上の画素群６２、６２、・・・へ写像することができる。したがって、画素群６２、６２、・・・で構成される領域を部分領域として分割することができる。
【００３９】
フレーム間での画素の動き量だけでは、遠赤外線撮像装置２、２で撮像された画像のように情報量が少ない場合には、部分領域を精度良く分割することができない。また、画素ごとの色情報が類似する画素群を部分領域として分割する方法では、異なる画素であるにもかかわらず、輝度値等が類似する画素を同一の部分領域に属すると誤認識するおそれが
ある。それに対して、図６（ｂ）に示すように、動き量及び色情報を含む１つの特徴空間を生成し、生成した特徴空間内での空間距離の大小に応じて部分空間に分割することにより、動き量の取得、並びに色情報及び／又は輝度情報の取得の信頼性が低い場合であっても、これらを相補的に利用することにより、画像の領域分割を精度良く行うことが可能となる。
【００４０】
図７は、色情報及び／又は輝度情報のみを用いて部分領域に分割した場合の一例を示す図である。背景画像との区別をつけることが困難であることから、対象物を検出することが可能な部分領域として分割することができていない。一方、図８は、同じ画像データに対して本実施の形態に係る画像処理を施した結果を示す図である。図８に示すように、動き量及び色情報を含む１つの特徴空間を生成し、生成した特徴空間内での空間距離の大小に応じて部分空間に分割することにより、対象物を検出することが可能な部分領域を精度良く特定することが可能となる。
【００４１】
ＬＳＩ１１は、分割された部分領域につき、例えば歩行者、自転車等の対象物が存在するか否かを周知の方法で判定して、判定結果に応じて表示装置４に対して警告表示データを送信し、又は警報装置５に対して警報信号を送信する。
【００４２】
なお、複数次元の特徴空間から部分領域を分割する場合、部分空間の分割アルゴリズム又は閾値の大きさによっては、部分領域が過剰に細分化されて特定される場合も想定される。そこで、ＬＳＩ１１は、分割された部分領域間の類似度を算出して、算出した類似度に基づいて類似すると判断される部分領域を統合することにより新たな部分領域とする。
【００４３】
具体的には、ＬＳＩ１１は、画像上で隣接する部分領域について、動き量（Ｖｘ、Ｖｙ）、及び色情報であるＬ* ｕ* ｖ* 信号値（ｌ、ｕ、ｖ）の差の二乗平均を算出する。ＬＳＩ１１は、算出した二乗平均が所定の閾値より小さいか否かを判断し、ＬＳＩ１１が所定の閾値より小さいと判断した場合、ＬＳＩ１１は、両部分領域の類似度が高いものと判断して、部分領域を統合する。
【００４４】
このようにすることで、部分領域が過剰に細分化されることを防止することができ、画像中に存在する対象物を検出するのに最適な部分領域を特定することができる。
【００４５】
なお、類似度に基づいて部分領域を統合する方法に限定されるものではなく、例えばＭｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ処理等を用いることで分離した部分領域を統合しても良い。Ｍｏｒｐｈｏｌｏｇｉｃａｌ処理は例えばＯｐｅｎｉｎｇ等を用いる。
【００４６】
以上のように本実施の形態によれば、画素ごとのフレーム間での移動情報だけでなく、画素ごとの色情報及び／又は輝度情報も考慮した複数次元の特徴空間を生成することにより、移動情報の取得、並びに色情報及び／又は輝度情報の取得の信頼性が低い場合であっても、これらを相補的に利用することにより画像の領域分割を精度良く行うことが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【００４７】
【図１】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像処理装置で用いる遠赤外線撮像装置の構成を示すブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る画像処理装置のＬＳＩの処理の手順を示すフローチャートである。
【図４】本発明の実施の形態に係る画像処理装置の動き量の抽出結果の一例を示す図である。
【図５】特徴空間の生成方法を模式的に示す図である。
【図６】部分領域の分割方法を模式的に示す図である。
【図７】色情報及び／又は輝度情報のみを用いて部分領域に分割した場合の一例を示す図である。
【図８】本実施の形態に係る画像処理を施した結果を示す図である。
【符号の説明】
【００４８】
１  画像処理装置
２  遠赤外線撮像装置
４  表示装置
５  警報装置
６  車載ＬＡＮケーブル
７  映像ケーブル
８  ケーブル
１１  ＬＳＩ
１２  ＲＡＭ
１３  画像メモリ
１４  映像入力部
１５  映像出力部
１６  警報出力部
【図１】
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【図２】
2008040724.tif 000004
【図３】
2008040724.tif 000005
【図４】
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【図５】
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【図６】
2008040724.tif 000008
【図７】
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【図８】
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