(57)【要約】【課題】目的のオブジェクトを正確にまたは検出精度を上げて検出できるようにするフラクタル次元によるオブジェクト検出方法を提供することにある。【解決手段】画像入力（Ｓ２１）上で、指定領域をスライドさせ（Ｓ２２）、各指定領域毎のフラクタル次元演算を行う（Ｓ３）。次いで、該各指定領域毎のフラクタル次元をフラクタル次元値データベースと比較し（Ｓ１２）、フラクタル次元信頼区間内にあるオブジェクト領域を検出する（Ｓ１３）。これらの処理が、画像入力全体に対して行われると、該検出されたオブジェクト領域を統合する（Ｓ１５）。そして、統合数の多い順に、オブジェクト候補の順位付けを行う。【選択図】        図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中から予め指定されたオブジェクトを検出するフラクタル次元によるオブジェクト検出方法であって、
画像入力の一部または全域に対して予め定められたサイズの指定領域をスライドさせ、各指定領域毎にフラクタル次元を求めるステップと、
該各指定領域毎に求めたフラクタル次元と、フラクタル次元値データベースのフラクタル次元信頼区間とを比較し、該信頼区間に入る指定領域を該当オブジェクト領域として検出するステップと、
前記該当オブジェクトの重複領域を統合するステップとからなるフラクタル次元によるオブジェクト検出方法。
【請求項２】
請求項１に記載のフラクタル次元によるオブジェクト検出方法において、
前記指定領域内の画像を任意辺長領域に分割し、該任意辺長領域内の輝度値からフラクタル次元値を算出することを特徴とするフラクタル次元によるオブジェクト検出方法。
【請求項３】
請求項１または２に記載のフラクタル次元によるオブジェクト検出方法において、
前記指定領域内の画素データにエッジフィルタを用いた上でフラクタル次元値を算出することを特徴とするフラクタル次元によるオブジェクト検出方法。
【請求項４】
請求項１ないし３のいずれかに記載のフラクタル次元によるオブジェクト検出方法において、
前記重複領域の統合数が多い順に、オブジェクト候補の順位付けを行うこととを特徴とするフラクタル次元によるオブジェクト検出方法。
【請求項５】
請求項４に記載のフラクタル次元によるオブジェクト検出方法において、
前記重複領域の統合数が等しい場合に、前記データベースのフラクタル次元値の中心値に近い方を高位の順位にすることを特徴とするフラクタル次元によるオブジェクト検出方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はフラクタル次元によるオブジェクト検出方法に関し、特にフラクタル次元により自然画像からオブジェクトを認識し検出するオブジェクト検出方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
フラクタル次元とは、連続で微分不可能な曲線を特徴付ける概念である。ある図形が全体を１／Ｎに縮小された図形Ｐ個によって構成されているとき、適当な指数Ｄで、Ｐ＝ＮＤと表せる。この指数部Ｄがフラクタル次元である。
【０００３】
このフラクタル次元は、フラクタルの特性を表す数値であり、物体の形状の複雑さを表す尺度としても用いられる。フラクタル次元が大きい程、対象形状は入り組んだものとなる。
【０００４】
例えば、図７（ａ）に示されているように、ある図形１０を縦横１／６に分割するとき、図形ｐ１が分割ブロックの６個に属している場合、前記Ｐ＝６，Ｎ＝６であるので、指数Ｄ＝１となる。また、同図（ｂ）に示されているような、コッホ曲線ｐ２は、指数Ｄ＝１．２６１８６となる。
【０００５】
以上のように、従来から、フラクタル次元の特性を用いて画面から辺縁情報を定量化し、解析する手法が開発されている。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記した従来の手法では、フラクタル次元値という数値によってのみオブジェクトの検出を図るため、広い信頼区間を取って検出を行った場合、目的のオブジェクトの近隣や関係のない領域も検出してしまうという恐れがある。すなわち、検出精度および検出の信頼性に問題があった。
【０００７】
本発明は、前記した従来技術の課題に鑑みてなされたものであり、その目的は、目的のオブジェクトを正確にまたは検出精度を上げて検出できるようにするフラクタル次元によるオブジェクト検出方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
前記した目的を達成するために、本発明は、画像中から予め指定されたオブジェクトを検出するフラクタル次元によるオブジェクト検出方法であって、画像入力の一部または全域に対して予め定められたサイズの指定領域をスライドさせ、各指定領域毎にフラクタル次元を求めるステップと、該各指定領域毎に求めたフラクタル次元と、フラクタル次元値データベースのフラクタル次元信頼区間とを比較し、該信頼区間に入る指定領域を該当オブジェクト領域として検出するステップと、前記該当オブジェクトの重複領域を統合するステップとからなる点に特徴がある。
【０００９】
この特徴によれば、広い信頼区間を取って検出しても、指定されたオブジェクトを正確にまたは検出精度を上げて検出できるようになる。あるいは、指定されたオブジェクトと無関係な領域を、精度良く排除できるようになる。
【００１０】
【発明の実施の形態】
以下に、図面を参照して本発明を詳細に説明する。まず、図１を参照して、フラクタル次元オブジェクトデータベースを作成する手順を説明する。
【００１１】
ステップＳ１では、画像を入力する。該画像としては、人の顔や手や車などが入っているものが使用される。ステップＳ２では、画像１より小さい予め定められた大きさの指定領域（または、任意辺長領域）をスライドさせる。このスライドは、好ましくは画像１の全面に対して行う。ステップＳ３では、各指定領域毎のフラクタル次元を演算する。
【００１２】
このステップＳ３では、具体的には、入力されたディジタル画像を、任意辺長領域に分割し、該領域内の輝度値からフラクタル次元を算出することができる。あるいは、画像１の輝度成分にエッジフィルタを施し、２値化後にオブジェクト指定された特徴オブジェクト領域のフラクタル次元を算出する。なお、該エッジフィルタは、Ｌａｐｌａｃｉａｎフィルタを使用できるが、他のフィルタであってもよい。
【００１３】
ステップＳ４では、フラクタル次元値データベースを作成する。この時、ステップＳ５のオブジェクト情報指定が、Ａ，Ｂ，Ｃであれば、例えばＡ＝顔、Ｂ＝手、Ｃ＝車であれば、顔のフラクタル次元データベースＤ１、手のフラクタル次元データベースＤ２、車のフラクタル次元データベースＤ３が得られる。
【００１４】
図２は、顔画像のフラクタル次元データベースＤ１をグラフ（ヒストグラム）で表したものであり、横軸がフラクタル次元、縦軸が頻度である。図から、オブジェクトが顔の場合は、フラクタル次元が１．４の前後にピークがあることが分かる。また、信頼区間としては、例えば、フラクタル次元を１．３〜１．５とすることができる。
【００１５】
次に、前記のようにして得られたデータベースを用いてフラクタル次元オブジェクトを検出する手法を図３、図４を参照して説明する。
【００１６】
ステップＳ１１では、検出対象であるオブジェクト情報を指定する。ステップＳ１２では、フラクタル次元値データベースを選択する。例えば、オブジェクト情報が顔であれば、Ａオブジェクトフラクタル次元データベースＤ１が選択される。
【００１７】
一方、ステップＳ２１では、オブジェクトの検出対象である任意の画像、例えば図４の画像１が入力される。ステップＳ２２では、前記ステップＳ２と同様に、指定領域（または、任意辺長領域）２をスライドさせる動作が行われる。ステップＳ２３では、該スライドに伴う、指定領域毎のフラクタル次元が演算される。ステップＳ１３では、ステップＳ２３で求められたフラクタル次元が前記Ａオブジェクトフラクタル次元データベースＤ１と比べられ、該フラクタル次元が予め定められた信頼区間、例えば１．３〜１．５に属するオブジェクト領域が検出される。ステップＳ１４では、画像入力の全域に渡って前記指定領域のスライドが終了したか否かの判断がなされる。この判断が否定の時にはステップＳ２２に進んで、指定領域スライドが行われる。なお、前記指定領域のスライドは画像入力の全域でなく一部であってもよい。以下、前記した処理が繰り返される。
【００１８】
この処理の繰り返しが続行された結果、ステップＳ１４の判断が肯定になると、ステップＳ１５に進み同じオブジェクト重複領域を統合する動作が行われる。すなわち、ステップＳ１４の判断が肯定になったときには、ステップＳ１３で検出されたオブジェクト領域は、一般的には複数検出される。例えば、図５に示されているように、複数のオブジェクト領域が検出される。また、特徴フラクタル次元値の信頼区間を広く指定した場合には、顔と同程度に複雑な形状オブジェクト、例えば、髪の毛、服の柄およびしわを誤って抽出する場合がある。
【００１９】
そこで、ステップＳ１５では、同じオブジェクト重複領域の統合処理を行う。この統合処理では、統合したオブジェクト数が多数なほど、優先順位を高くする。すなわち、図３に示されているように、検出されたオブジェクト領域の統合数で順位付けを行い、統合数が最も多いものをオブジェクト候補１位とし、次に統合数が多いものをオブジェクト候補２位、さらに次に統合数が多いものをオブジェクト候補３位とする。なお、統合される各オブジェクト領域には、ステップＳ２３で求められたフラクタル次元値情報を付与する。
【００２０】
以上のようにして、同オブジェクト重複領域の統合を行うと、例えば、図４（ｂ）に示されているような、顔のオブジェクトを正確にまたは検出精度を上げて検出することができる。換言すれば、オブジェクトとは無関係な領域を高精度で無視できるようになる。
【００２１】
次に、統合するオブジェクト領域数が同数で、オブジェクト候補の順位付けができないときには、（｜統合したオブジェクトの平均のフラクタル次元値−特徴フラクタル次元値｜）が小さいほど優先順位を高くする。例えば、図６に示されているように、データベースのフラクタル次元値の中心値（上記の例では、１．４）と、統合領域のフラクタル次元値の平均値との差分を求め、その差分が小さい方を高い順位にし、大きい方を低い順位にする。
【００２２】
以上の処理により、例えば、顔画面の目的オブジェクトに対して、髪の毛や、服の柄およびしわの画面を誤検出する可能性は小さくなる。
【００２３】
【発明の効果】
以上の説明から明らかなように、本発明によれば、フラクタル次元値データベースのフラクタル次元信頼区間との比較により検出された該当オブジェクトの重複領域を統合するようにしたので、正確にあるいは高い精度で、目的のオブジェクトを検出できるようになる。あるいは、該目的のオブジェクトと無関係な領域を、高い精度で無視できるようになる。
【００２４】
また、本発明によれば、オブジェクト候補の順位付けを統合領域の数で行い、同数の場合はフラクタル次元値の中心値に近い方を上位にするようにしたので、オブジェクト候補の順位付けを合理的に行うことができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】フラクタル次元オブジェクトデータベース作成の手順を示すフローチャートである。
【図２】画像入力、任意辺長領域、および検出オブジェクト領域の一例を示す図である。
【図３】顔のフラクタル次元データベースＤ１をグラフ化した図である。
【図４】本発明の一実施形態の指定されたオブジェクト領域検出の動作を示すフローチャートである。
【図５】フラクタル次元値データベースのフラクタル次元信頼区間との比較により検出された該当オブジェクトの一例を示す図である。
【図６】オブジェクト候補が同位の場合の処理を示すフローチャートである。
【図７】フラクタル次元の説明図である。
【符号の説明】
１・・・画像、２・・・指定領域（任意辺長領域）
【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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