(57)【要約】【課題】識別すべき対象のＲＧＢの各色の比率と画像入力したもののＲＧＢの各色の比率の比率を演算して評価値を得て、色の識別を行う。【解決手段】色画像信号入力部１２を持ち、演算処理部１３がその色情報をもとに対象を識別する画像識別装置であって、設定色のＲＧＢ値であるＲ０，Ｇ０，Ｂ０を予め記憶し、該ＲＧＢ値から設定ＲＧＢ比率Ｃ＝Ｒ０／Ｇ０，Ｄ＝Ｇ０／Ｂ０，Ｅ＝Ｂ０／Ｒ０を求め、原画像の画素毎に、該画素のＲＧＢ値であるＲ１，Ｇ１，Ｂ１から原ＲＧＢ比率Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１，Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１，Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１を求め、設定ＲＧＢ比率と原ＲＧＢ比率との比である比率Ｋ１＝Ｈ／Ｃ，Ｌ１＝Ｉ／Ｄ，Ｍ１＝Ｊ／Ｅを求め、比率Ｋ１，Ｌ１，Ｍ１の各値が１以下の場合は、Ｋ２＝Ｋ１，Ｌ２＝Ｌ１，Ｍ２＝Ｍ１とし、１を超える場合は、Ｋ２＝１／Ｋ１，Ｌ２＝１／Ｌ１，Ｍ２＝１／Ｍ１とし、さらにこれらの積Ｋ２×Ｌ２×Ｍ２を評価値Ｎとして求め、評価値Ｎがしきい値以上となるＲＧＢ値Ｒ１，Ｇ１，Ｂ１を有する画素を対象画素として抽出する。【選択図】      図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像入力部と演算処理部とを備え、
前記演算処理部は、前記画像入力部に入力された原画像から所望の対象画像を予め設定した設定色に基づいて識別する画像識別装置であって、
前記演算処理部は、
前記設定色のＲＧＢ値であるＲ０、Ｇ０、Ｂ０を予め記憶し、該ＲＧＢ値から設定ＲＧＢ比率Ｃ＝Ｒ０／Ｇ０、Ｄ＝Ｇ０／Ｂ０、Ｅ＝Ｂ０／Ｒ０を求め、
前記原画像の画素毎に、該画素のＲＧＢ値であるＲ１、Ｇ１、Ｂ１から原ＲＧＢ比率Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１、Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１、Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１を求め、
前記設定ＲＧＢ比率と前記原ＲＧＢ比率との比である比率Ｋ１＝Ｈ／Ｃ、Ｌ１＝Ｉ／Ｄ、Ｍ１＝Ｊ／Ｅを求め、
前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１以下の場合は、Ｋ２＝Ｋ１、Ｌ２＝Ｌ１、Ｍ２＝Ｍ１とし、
前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１を超える場合は、Ｋ２＝１／Ｋ１、Ｌ２＝１／Ｌ１、Ｍ２＝１／Ｍ１とし、
前記比率Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２の積であるＫ２×Ｌ２×Ｍ２を求めてその値を評価値Ｎとし、
前記評価値Ｎが所定のしきい値以上となるＲＧＢ値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１を有する前記画素を対象画素として抽出し、
前記対象画素の分布に応じて前記対象画像を識別する識別手段を有することを特徴とする画像識別装置。
【請求項２】
画像入力部と演算処理部とを備え、
前記演算処理部は、前記画像入力部に入力された原画像から所望の対象画像を予め設定した設定色に基づいて識別する画像識別装置であって、
前記演算処理部は、
前記設定色のＲＧＢ値であるＲ０、Ｇ０、Ｂ０を予め記憶し、該ＲＧＢ値から設定ＲＧＢ比率Ｃ＝Ｒ０／Ｇ０、Ｄ＝Ｇ０／Ｂ０、Ｅ＝Ｂ０／Ｒ０を求め、
前記原画像の画素毎に、該画素のＲＧＢ値であるＲ１、Ｇ１、Ｂ１から原ＲＧＢ比率Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１、Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１、Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１を求める一方、該画素の明るさ情報Ｔを求め、
前記設定ＲＧＢ比率と前記原ＲＧＢ比率との比である比率Ｋ１＝Ｈ／Ｃ、Ｌ１＝Ｉ／Ｄ、Ｍ１＝Ｊ／Ｅを求め、
前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１以下の場合は、Ｋ２＝Ｋ１、Ｌ２＝Ｌ１、Ｍ２＝Ｍ１とし、
前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１を超える場合は、Ｋ２＝１／Ｋ１、Ｌ２＝１／Ｌ１、Ｍ２＝１／Ｍ１とし、
前記比率Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２の積であるＫ２×Ｌ２×Ｍ２を求めてその値を積Ｓとし、
前記積Ｓと前記明るさ情報Ｔとの積Ｓ×Ｔを評価値Ｕとし、
評価値Ｕが所定のしきい値以上となるＲＧＢ値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１及び前記明るさ情報Ｔを有する前記画素を対象画素として抽出し、
前記対象画素の分布に応じて前記対象画像を識別する識別手段を有することを特徴とする画像識別装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像識別装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来、例えば特開平４−３６９０８７号公報に記載されているような、色により物体を認識する画像識別装置が知られている。
【０００３】
【特許文献１】
特開平４−３６９０８７号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
従来の画像識別装置は、識別精度が高くない問題点と、対象物が暗い場合に誤検出しやすい問題点があった。
【０００５】
本発明は、このような従来の技術的課題を解決するためになされたもので、色識別精度が高く、また対象物が暗い場合にも正確に色識別できる画像識別装置を提供することを目的とする。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
請求項１の発明は、画像入力部と演算処理部とを備え、前記演算処理部は、前記画像入力部に入力された原画像から所望の対象画像を予め設定した設定色に基づいて識別する画像識別装置であって、前記演算処理部は、前記設定色のＲＧＢ値であるＲ０、Ｇ０、Ｂ０を予め記憶し、該ＲＧＢ値から設定ＲＧＢ比率Ｃ＝Ｒ０／Ｇ０、Ｄ＝Ｇ０／Ｂ０、Ｅ＝Ｂ０／Ｒ０を求め、前記原画像の画素毎に、該画素のＲＧＢ値であるＲ１、Ｇ１、Ｂ１から原ＲＧＢ比率Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１、Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１、Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１を求め、前記設定ＲＧＢ比率と前記原ＲＧＢ比率との比である比率Ｋ１＝Ｈ／Ｃ、Ｌ１＝Ｉ／Ｄ、Ｍ１＝Ｊ／Ｅを求め、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１以下の場合は、Ｋ２＝Ｋ１、Ｌ２＝Ｌ１、Ｍ２＝Ｍ１とし、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１を超える場合は、Ｋ２＝１／Ｋ１、Ｌ２＝１／Ｌ１、Ｍ２＝１／Ｍ１とし、前記比率Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２の積であるＫ２×Ｌ２×Ｍ２を求めてその値を評価値Ｎとし、前記評価値Ｎが所定のしきい値以上となるＲＧＢ値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１を有する前記画素を対象画素として抽出し、前記対象画素の分布に応じて前記対象画像を識別する識別手段を有することを特徴とするものである。
【０００７】
請求項２の発明は、画像入力部と演算処理部とを備え、前記演算処理部は、前記画像入力部に入力された原画像から所望の対象画像を予め設定した設定色に基づいて識別する画像識別装置であって、前記演算処理部は、前記設定色のＲＧＢ値であるＲ０、Ｇ０、Ｂ０を予め記憶し、該ＲＧＢ値から設定ＲＧＢ比率Ｃ＝Ｒ０／Ｇ０、Ｄ＝Ｇ０／Ｂ０、Ｅ＝Ｂ０／Ｒ０を求め、前記原画像の画素毎に、該画素のＲＧＢ値であるＲ１、Ｇ１、Ｂ１から原ＲＧＢ比率Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１、Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１、Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１を求める一方、該画素の明るさ情報Ｔを求め、前記設定ＲＧＢ比率と前記原ＲＧＢ比率との比である比率Ｋ１＝Ｈ／Ｃ、Ｌ１＝Ｉ／Ｄ、Ｍ１＝Ｊ／Ｅを求め、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１以下の場合は、Ｋ２＝Ｋ１、Ｌ２＝Ｌ１、Ｍ２＝Ｍ１とし、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１を超える場合は、Ｋ２＝１／Ｋ１、Ｌ２＝１／Ｌ１、Ｍ２＝１／Ｍ１とし、前記比率Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２の積であるＫ２×Ｌ２×Ｍ２を求めてその値を積Ｓとし、前記積Ｓと前記明るさ情報Ｔとの積Ｓ×Ｔを評価値Ｕとし、評価値Ｕが所定のしきい値以上となるＲＧＢ値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１及び前記明るさ情報Ｔを有する前記画素を対象画素として抽出し、前記対象画素の分布に応じて前記対象画像を識別する識別手段を有することを特徴とするものである。
【０００８】
ここで、前記明るさ情報Ｔには、前記画素のＲＧＢ値の和であるＦ＝Ｒ１＋Ｇ１＋Ｂ１を利用することができる。
【０００９】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態を図に基づいて詳説する。図１に本発明の第１の実施の形態の画像識別装置を組み込んだロボット１の概略図を示す。ロボット１の頭部２の鼻先にはビデオカメラ３が取り付けてある。ロボット１の目の部分は赤外線受光部４になっている。ロボット１の耳にはマイクロホン５が取り付けてあり、音や声を入力することが可能である。
【００１０】
頭部２はロボット１の胴体６に取り付けてある。この頭部２は、２自由度のアクチュエータを介して取り付けてあり、左右・上下に動かすことが可能である。
【００１１】
ロボット１の胴体６には４本の脚７が取り付けてある。この脚７もアクチュエータを介して取り付けてあり、歩行が可能であり、自身の姿勢も制御できる。図１において、８はスピーカ、９はしつけボタンである。なお、このロボット１の駆動機構は一般的なものであり、詳細については図示していない。
【００１２】
ロボット１の鼻先のビデオカメラ３から出力された映像情報は、原画像として後述する内部のＣＰＵ１１に送られ、このＣＰＵ１１により画像認識処理など行い、これをもとに動作などに反映させる。例えば、好きな色のボールが転がっていればこれを識別して追いかけたり、嫌いなものがあればこれから退避したりする行動をとるように設定するのである。
【００１３】
図２にロボット１の制御系のブロック図を示す。ロボット１の動作制御はＣＰＵ１１により予め組み込んであるソフトウェアプログラムを実行することによって行うものであるが、ここではＣＰＵ１１の演算処理を機能別に分けて説明する。
【００１４】
ビデオカメラ３からＣＰＵ１１の画像入力ポート１２に映像信号Ｙ（輝度）、Ｕ（色差）、Ｖ（色差）と同期信号Ｖｓ、Ｈｓが出力される。ＣＰＵ１１では、ビデオカメラ３からの同期信号Ｖｓ、Ｈｓに同期して画像入力ポート１２よりデータを取り込み、画像データ処理部１３において画像データ処理を行う。
【００１５】
この画像データ処理部１３では、入力したＹＵＶデータをＲＧＢ値に変換する等の処理を行う。このＹＵＶデータのＲＧＢ値への変換は、下記のとおりである。
【００１６】
【数１】
Ｒ＝Ｙ＋１．４０２Ｖ
Ｇ＝Ｙ−０．７１４Ｖ−０．３４４Ｕ
Ｂ＝Ｙ＋１．７７２Ｕ
画像データ処理部１３ではビデオカメラ３からの各画素のＹＵＶデータに対して画素毎にＲＧＢ値を求める。
【００１７】
次に、この画素毎のＲＧＢ値を基にして、この画素が識別対象物の色を有しているか否かを全体制御部１４で判定する。
【００１８】
そして、画像データ中に、識別対象物の色を有する画素を所定値以上の数検出した場合（この方法についての詳細は後述する）、識別対象物がビデオカメラ３の前に存在すると判断し、これに対応してロボット１の行動パターンを決定し、動作制御部１５に指示する。動作制御部１５は指示された行動パターンを実現するために各部駆動モータ２１と発音部２２を動作制御し、ロボット１を頭部２を動かしたり、脚７で歩かせたり、またほえる声をスピーカ８から出させる等の動作をさせる。
【００１９】
全体制御部１４による画像識別処理は、図３のフローチャートの手順による。予め、所望の多数の対象物それぞれについて、識別すべき色のＲＧＢ値とこのＲＧＢ値を組み合わせた比率とを求める。これらの値はＣＰＵ１１に記憶させておく（ステップＳ１）。
【００２０】
例１として、対象物が黄色のテニスボールの場合、Ｒ０＝１７６、Ｇ０＝１８９、Ｂ０＝８０とであり、各色の比率Ｃ、Ｄ、Ｅは、次の通りである。
【００２１】
【数２】
Ｃ＝Ｒ０／Ｇ０＝１７６／１８９≒０．９３１
Ｄ＝Ｇ０／Ｂ０＝１８９／８０≒２．３６
Ｅ＝Ｂ０／Ｒ０＝８０／１７６≒０．４５５
ある対象物の画像信号がビデオカメラ３からＣＰＵ１１に入力されると、ＣＰＵ１１では、入力した各画素のＲＧＢの組合せの比率を計算する。ここでは、ＲＧＢ信号は、Ｒ１＝１３０、Ｇ１＝１４３、Ｂ１＝６１であったとする。すると、各色の比率Ｈ、Ｉ、Ｊは次の演算で得る（ステップＳ２）。
【００２２】
【数３】
Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１＝１３０／１４３≒０．９０９
Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１＝１４３／６１≒２．３４
Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１＝６１／１３０≒０．４６９
そして各組合せに対応したＣ−Ｈ間、Ｄ−Ｉ間、Ｅ−Ｊ間の第１の比率Ｋ１＝Ｈ／Ｃ、Ｌ１＝Ｉ／Ｄ、Ｍ１＝Ｊ／Ｅを求める。そして、この第１の比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１が１を超えないように除数と被除数を設定して第２の比率Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２を求める（ステップＳ３）。例えば、Ｋ１に関して、Ｈ＞ＣであればＫ２＝１／Ｋ１とし、Ｈ≦ＣであればＫ２＝Ｋ１として第２の比率Ｋ２を求める。Ｄ−Ｉ間、Ｅ−Ｊ間の第２の比率Ｌ２、Ｍ２についても同様である。
【００２３】
これにより、上記の例１（黄色のテニスボール）においては、次のようにしてＣ−Ｈ間、Ｄ−Ｉ間、Ｅ−Ｊ間の第２の比率Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２を求める。
【００２４】
【数４】
Ｋ２＝Ｋ１＝Ｈ／Ｃ＝０．９０９／０．９３１≒０．９７６
Ｌ２＝Ｌ１＝Ｉ／Ｄ＝２．３４／２．３６≒０．９９１
Ｍ２＝１／Ｍ１＝Ｅ／Ｊ＝０．４５５／０．４６９≒０．９７０
次に、これらを乗算して評価値Ｎを求める（ステップＳ４）。
【００２５】
【数５】
2004246717.tif 000003
次に、例２について示す。当例では、画素のＲＧＢ値がＲ１＝７０、Ｇ１＝１７２、Ｂ１＝１２５であり、この場合に、Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２、Ｎの各値を求める方法を以下に説明する。
【００２６】
まず、各色の比率Ｈ、Ｉ、Ｊは次のようになる。
【００２７】
【数６】
Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１＝７０／１７２≒０．４０７
Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１＝１７２／１２５≒１．３８
Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１＝１２５／７０≒１．７９
そして、各組合せに対応したＣ−Ｈ、Ｄ−Ｉ、Ｅ−Ｊの比率を求める。このときにも、比率は１を超えないように除数と被除数を決定する。
【００２８】
【数７】
Ｋ２＝Ｋ１＝Ｈ／Ｃ＝０．４０７／０．９３１≒０．４３７
Ｌ２＝Ｌ１＝Ｉ／Ｄ＝１．３８／２．３６≒０．５８５
Ｍ２＝１／Ｍ１＝Ｅ／Ｊ＝０．４５５／１．７９≒０．２５４
これらを乗算して評価値Ｎを求める。
【００２９】
【数８】
2004246717.tif 000004
ここで、予めしきい値Ｓ１を０．７に設定していた場合、例１の画素はその評価値Ｎがしきい値よりも大きいので、その画素を所望の対象物の画像に含まれる画素として認識する（ステップＳ４，Ｓ６，Ｓ７）。この場合の判定を、「ＯＫ判定」と称する。
【００３０】
一方、例２の画素はその評価値Ｎがしきい値よりも小さいので、その画素を所望の対象物の画像に含まれない画素として認識する（ステップＳ４，Ｓ６，Ｓ８）。この場合の判定を、「ＮＧ判定」と称する。
【００３１】
以上説明した方法は、ＲＧＢの各比率をもとに計算しているので、輝度による影響を受けない。このため、画像が明るい場合でも暗い場合でも、良好な画像識別が可能である。また、各要素の比率を乗算して評価値Ｎを求めているので、色の差を大きな数値差として得られ、精度の良い識別が可能である。
【００３２】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。第２の実施の形態の画像識別装置の機能構成は第１の実施の形態と共通である。そして全体制御部１４における処理機能において、第１の実施の形態における評価値Ｎを求めるステップまでの処理は共通であるので、それ以降の処理機能について以下に詳述する。
【００３３】
当実施の形態における全体制御部１４は、例えばペットロボットなど安価なカメラを画像入力手段として使用する場合のように、得られる画像信号のＳ／Ｎが良好でないときに、明るさ成分を含めて識別させることが可能になり、具体的には、評価値Ｎに明るさ情報Ｔを乗じた第２の評価値で評価する機能を備えている。
【００３４】
この明るさ情報Ｔとしては、輝度信号Ｙを使用することができる。具体的には、入力した輝度信号Ｙ値の正規化値を評価値Ｎに乗算する。つまり、輝度信号Ｙの最大値がＹＭＡＸ＝２５５である場合、Ｙ／２５５を乗算して第２の評価値Ｐを、
【数９】
Ｐ＝Ｎ×（Ｙ／２５５）
として求め（ステップＳ５）、この値を予め設定したしきい値Ｓ２と比較する（ステップＳ６）。
【００３５】
この場合、第２の評価値Ｐが１に近いほど識別したい色に近いことになる。つまり、明るく、かつＳ／Ｎ良く撮影された状態の信号でＯＫ判定となったことになる（ステップＳ６，Ｓ７）。そして暗くて、色信号がノイズに埋もれた状態で得られた値は評価が下がることになり、曖昧な値はキャンセルされる（ステップＳ６，Ｓ８）。
【００３６】
従って、良好なＳ／Ｎの色信号のみを対象にＯＫ判定するので暗い画像であっても高精度の識別が可能となる。
【００３７】
なお、この輝度信号Ｙは上述のように入力のＹ値を用いてもよいし、ビデオカメラ３からの入力がＲＧＢ信号の場合にはＹを演算により求めてもよい。また、明るさ情報ＴとしてＲ１＋Ｇ１＋Ｂ１の値を使用してもよい。
【００３８】
ＣＰＵ１１は、この方法で得られた識別結果をもとに全体の制御プログラムの流れを決め、動作制御を行う。
【００３９】
まず、上述した処理で得られた画素毎の色識別結果から、原画像に所望の対象物が含まれているか否かを判定する。この判定処理の一例を説明する。
【００４０】
所望の対象物の色であるとの判定（上述のＯＫ判定）を縦横に隣接する４つの画素において得られた場合に、この所望の対象物がカメラ前方に存在すると判定する。
【００４１】
また、所望の対象物の色であるとの判定を複数の画素領域でそれぞれ独立に得られた場合は、縦横に連続する画素数が多い方の領域を所望の対象物であると判定する。
【００４２】
この判定処理は、本画像識別装置に搭載するＣＰＵ１１の性能により、またカメラ３の受像素子の画素数により適宜に設定すべきものである。いずれの処理方法においても、ＯＫ判定により抽出した対象画素の画像上の分布に応じて対象物とする領域を識別するように設定すればよい。
【００４３】
ＣＰＵ１１は、上述のように原画像中に所望の対象物を識別すると、予め記憶した、その対象物に応じた仕草を実行するようにロボットの動作を制御する。例えば、各関節のモータ２１を制御することによってロボットを歩行させたり、首を回させたりする。また発音部２２に指示を出し、スピーカ８から鳴き声を出させたりする。この制御により、ロボットに好みのものを追いかけさせたり、危険なものから退避させたりすることが可能となる。
【００４４】
なお、本発明の技術的思想には次の画像識別処理方法、画像識別処理プログラムも含むものである。
【００４５】
（１）コンピュータに原画像を入力し、入力された原画像から所望の対象画像を予め設定した設定色に基づいて識別する画像識別方法であって、前記設定色のＲＧＢ値であるＲ０、Ｇ０、Ｂ０を予め記憶するステップと、該ＲＧＢ値から設定ＲＧＢ比率Ｃ＝Ｒ０／Ｇ０、Ｄ＝Ｇ０／Ｂ０、Ｅ＝Ｂ０／Ｒ０を求めるステップと、前記原画像の画素毎に、該画素のＲＧＢ値であるＲ１、Ｇ１、Ｂ１から原ＲＧＢ比率Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１、Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１、Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１を求め、前記設定ＲＧＢ比率と前記原ＲＧＢ比率との比である比率Ｋ１＝Ｈ／Ｃ、Ｌ１＝Ｉ／Ｄ、Ｍ１＝Ｊ／Ｅを求め、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１以下の場合は、Ｋ２＝Ｋ１、Ｌ２＝Ｌ１、Ｍ２＝Ｍ１とし、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１を超える場合は、Ｋ２＝１／Ｋ１、Ｌ２＝１／Ｌ１、Ｍ２＝１／Ｍ１とし、前記比率Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２の積であるＫ２×Ｌ２×Ｍ２を求めてその値を評価値Ｎとするステップと、前記評価値Ｎが所定のしきい値以上となるＲＧＢ値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１を有する前記画素を対象画素として抽出するステップと、前記対象画素の分布に応じて前記対象画像を識別するステップとを有する画像識別方法。
【００４６】
（２）コンピュータに原画像を入力し、入力された原画像から所望の対象画像を予め設定した設定色に基づいて識別する画像識別方法であって、前記設定色のＲＧＢ値であるＲ０、Ｇ０、Ｂ０を予め記憶するステップと、該ＲＧＢ値から設定ＲＧＢ比率Ｃ＝Ｒ０／Ｇ０、Ｄ＝Ｇ０／Ｂ０、Ｅ＝Ｂ０／Ｒ０を求めるステップと、前記原画像の画素毎に、該画素のＲＧＢ値であるＲ１、Ｇ１、Ｂ１から原ＲＧＢ比率Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１、Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１、Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１を求める一方、該画素の明るさ情報Ｔを求め、前記設定ＲＧＢ比率と前記原ＲＧＢ比率との比である比率Ｋ１＝Ｈ／Ｃ、Ｌ１＝Ｉ／Ｄ、Ｍ１＝Ｊ／Ｅを求め、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１以下の場合は、Ｋ２＝Ｋ１、Ｌ２＝Ｌ１、Ｍ２＝Ｍ１とし、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１を超える場合は、Ｋ２＝１／Ｋ１、Ｌ２＝１／Ｌ１、Ｍ２＝１／Ｍ１とし、前記比率Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２の積であるＫ２×Ｌ２×Ｍ２を求めてその値を積Ｓとし、前記積Ｓと前記明るさ情報Ｔとの積Ｓ×Ｔを評価値Ｕとするステップと、評価値Ｕが所定のしきい値以上となるＲＧＢ値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１及び前記明るさ情報Ｔを有する前記画素を対象画素として抽出するステップと、前記対象画素の分布に応じて前記対象画像として識別するステップとを有することを特徴とする画像識別方法。
【００４７】
（３）設定色のＲＧＢ値であるＲ０、Ｇ０、Ｂ０を予め記憶装置に記憶するステップと、該ＲＧＢ値から設定ＲＧＢ比率Ｃ＝Ｒ０／Ｇ０、Ｄ＝Ｇ０／Ｂ０、Ｅ＝Ｂ０／Ｒ０を求めるステップと、前記原画像の画素毎に、該画素のＲＧＢ値であるＲ１、Ｇ１、Ｂ１から原ＲＧＢ比率Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１、Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１、Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１を求め、前記設定ＲＧＢ比率と前記原ＲＧＢ比率との比である比率Ｋ１＝Ｈ／Ｃ、Ｌ１＝Ｉ／Ｄ、Ｍ１＝Ｊ／Ｅを求め、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１以下の場合は、Ｋ２＝Ｋ１、Ｌ２＝Ｌ１、Ｍ２＝Ｍ１とし、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１を超える場合は、Ｋ２＝１／Ｋ１、Ｌ２＝１／Ｌ１、Ｍ２＝１／Ｍ１とし、前記比率Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２の積であるＫ２×Ｌ２×Ｍ２を求めてその値を評価値Ｎとするステップと、前記評価値Ｎが所定のしきい値以上となるＲＧＢ値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１を有する前記画素を対象画素として抽出するステップと、前記対象画素の分布に応じて前記対象画像を識別するステップとをコンピュータに実行させる画像識別プログラム。
【００４８】
（４）設定色のＲＧＢ値であるＲ０、Ｇ０、Ｂ０を予め記憶装置に記憶するステップと、該ＲＧＢ値から設定ＲＧＢ比率Ｃ＝Ｒ０／Ｇ０、Ｄ＝Ｇ０／Ｂ０、Ｅ＝Ｂ０／Ｒ０を求めるステップと、前記原画像の画素毎に、該画素のＲＧＢ値であるＲ１、Ｇ１、Ｂ１から原ＲＧＢ比率Ｈ＝Ｒ１／Ｇ１、Ｉ＝Ｇ１／Ｂ１、Ｊ＝Ｂ１／Ｒ１を求める一方、該画素の明るさ情報Ｔを求め、前記設定ＲＧＢ比率と前記原ＲＧＢ比率との比である比率Ｋ１＝Ｈ／Ｃ、Ｌ１＝Ｉ／Ｄ、Ｍ１＝Ｊ／Ｅを求め、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１以下の場合は、Ｋ２＝Ｋ１、Ｌ２＝Ｌ１、Ｍ２＝Ｍ１とし、前記比率Ｋ１、Ｌ１、Ｍ１の各値が１を超える場合は、Ｋ２＝１／Ｋ１、Ｌ２＝１／Ｌ１、Ｍ２＝１／Ｍ１とし、前記比率Ｋ２、Ｌ２、Ｍ２の積であるＫ２×Ｌ２×Ｍ２を求めてその値を積Ｓとし、前記積Ｓと前記明るさ情報Ｔとの積Ｓ×Ｔを評価値Ｕとするステップと、評価値Ｕが所定のしきい値以上となるＲＧＢ値Ｒ１、Ｇ１、Ｂ１及び前記明るさ情報Ｔを有する前記画素を対象画素として抽出するステップと、前記対象画素の分布に応じて前記対象画像として識別するステップとをコンピュータに実行させる画像識別プログラム。
【００４９】
【発明の効果】
以上のように本発明によれば、識別のしきい値をＲＧＢ信号の各比率をもとに求めているので、輝度による影響を受けずに画像識別でき、この結果、明るい場合でも暗い場合でも画像識別を良好に行うことができる。また、各要素の比率を乗算しているので、色の差が大きな数値差として得られ、精度良い識別が可能である。
【００５０】
また本発明によれば、画像中の暗い部分におけるＳ／Ｎが悪い曖昧な画像情報による評価をキャンセルすることができ、画像識別結果の信頼度を上げることができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の１つの実施の形態の画像識別装置を搭載したロボットの斜視図。
【図２】上記実施の形態の画像識別装置の機能ブロック図。
【図３】上記実施の形態による画像識別処理のフローチャート。
【符号の説明】
１  ロボット
３  ビデオカメラ
１１  ＣＰＵ
１２  画像入力ポート
１３  画像データ処理部
１４  全体制御部
１５  動作制御部
【図１】
2004246717.tif 000005
【図２】
2004246717.tif 000006
【図３】
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