(57)【要約】【課題】画像から低輝度や無彩色のオブジェクトを安定的に抽出する。【解決手段】画像変換手段１０１は画像を彩度、色相、輝度を有する表色系に変換する。領域切り出し手段１０２は彩度、色相、輝度で示される画像から矩形領域を切り出す。信頼度算出手段１０３は矩形領域の彩度、輝度情報、及び撮像系の特性、及び画像形式から画像の該領域における色相、及び輝度を基にして信頼度を算出する。オブジェクト特徴算出手段１０４は表色系の色相を量子化してヒストグラム化した特徴を算出し、色相の信頼度が低い場合は画像の輝度を量子化して輝度ヒストグラムを算出し、色相ヒストグラムと輝度ヒストグラムを合わせて一つのヒストグラム特徴を算出する。同様に、対象画像特徴算出手段１０５は画像全体の特徴を算出する。オブジェクト抽出手段１０６は特徴を基に対象画像からオブジェクトが存在する領域を抽出する。【選択図】  図１
2005339076.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像中の未知のオブジェクトが存在する領域を抽出するオブジェクト領域抽出装置であって、
画像から画像の彩度、色相、輝度を有する表色系に変換することのできる画像変換手段と、
対象となる画像の中心付近にオブジェクトが存在すると仮定し、前記画像変換手段に基づき算出された彩度、色相、輝度で示される画像情報の中心付近から所定の大きさの矩形領域を切り出す領域切り出し手段と、
前記領域切り出し手段により切り出された画像中心付近における適当な大きさの矩形領域の彩度、輝度情報、及び撮像系の特性、及び画像形式から画像の該領域における色相、及び輝度の変化の大小を基にして信頼度を算出する信頼度算出手段と、
前記画像変換手段により変換された表色系の色相を量子化してヒストグラム化した特徴を算出し、前記信頼度算出手段により算出された色相の信頼度が低い場合は画像の色相をヒストグラム化した特徴の他に、画像の輝度を量子化して輝度ヒストグラムを算出し、色相ヒストグラムと輝度ヒストグラムを合わせて一つのヒストグラム特徴として前記領域切り出し手段により切り出された領域の特徴を算出するオブジェクト特徴算出手段と、
前記画像変換手段により変換された表色系の色相を量子化してヒストグラム化した特徴を算出し、前記信頼度算出手段により算出された色相の信頼度が低い場合は画像の色相をヒストグラム化した特徴の他に、画像の輝度を量子化して輝度ヒストグラムを算出し、色相ヒストグラムと輝度ヒストグラムを合わせて一つのヒストグラム特徴として対象となる画像全体の特徴を算出する対象画像特徴算出手段と、
前記オブジェクト特徴算出手段、及び前記対象画像特徴算出手段から得られた特徴に基づき対象となる画像からオブジェクトを探索し、画像からオブジェクトが存在する領域を抽出するオブジェクト抽出手段と、
を備えたことを特徴とするオブジェクト領域抽出装置。
【請求項２】
請求項１に記載のオブジェクト特徴算出手段、および対象画像特徴算出手段において、画像の色相の信頼度が低い場合に、特徴ヒストグラムの他に輝度からエッジ強度、及び／又はエッジ強度の分散を算出し、色相ヒストグラムと併せて一つのヒストグラムとして前記オブジェクト抽出手段においてオブジェクトの抽出を行うことを特徴とするオブジェクト領域抽出装置。
【請求項３】
請求項１、又は請求項２に記載の特徴算出手段において、ヒストグラム特徴生成時に色相の信頼度に依存して色相と輝度のヒストグラムの量子化刻み幅を変化させることで色相と輝度の重みを変化させて特徴を抽出することを特徴とするオブジェクト領域抽出装置。
【請求項４】
画像中の未知のオブジェクトが存在する領域を抽出するオブジェクト領域抽出方法であって、
画像から画像の彩度、色相、輝度を有する表色系に変換することのできる画像変換過程と、
対象となる画像の中心付近にオブジェクトが存在すると仮定し、前記画像変換過程に基づき算出された彩度、色相、輝度で示される画像情報の中心付近から所定の大きさの矩形領域を切り出す領域切り出し過程と、
前記領域切り出し過程により切り出された画像中心付近における適当な大きさの矩形領域の彩度、輝度情報、及び撮像系の特性、及び画像形式から画像の該領域における色相、及び輝度の変化の大小を基にして信頼度を算出する信頼度算出過程と、
前記画像変換過程により変換された表色系の色相を量子化してヒストグラム化した特徴を算出し、前記信頼度算出過程により算出された色相の信頼度が低い場合は画像の色相をヒストグラム化した特徴の他に、画像の輝度を量子化して輝度ヒストグラムを算出し、色相ヒストグラムと輝度ヒストグラムを合わせて一つのヒストグラム特徴として前記領域切り出し過程により切り出された領域の特徴を算出するオブジェクト特徴算出過程と、
前記画像変換過程により変換された表色系の色相を量子化してヒストグラム化した特徴を算出し、前記信頼度算出過程により算出された色相の信頼度が低い場合は画像の色相をヒストグラム化した特徴の他に、画像の輝度を量子化して輝度ヒストグラムを算出し、色相ヒストグラムと輝度ヒストグラムを合わせて一つのヒストグラム特徴として対象となる画像全体の特徴を算出する対象画像特徴算出過程と、
前記オブジェクト特徴算出過程、及び前記対象画像特徴算出過程から得られた特徴に基づき対象となる画像からオブジェクトを探索し、画像からオブジェクトが存在する領域を抽出するオブジェクト抽出過程と、
を備えたことを特徴とするオブジェクト領域抽出方法。
【請求項５】
請求項４に記載のオブジェクト特徴算出過程、および対象画像特徴算出過程において、画像の色相の信頼度が低い場合に、特徴ヒストグラムの他に輝度からエッジ強度、及び／又はエッジ強度の分散を算出し、色相ヒストグラムと併せて一つのヒストグラムとして前記オブジェクト抽出過程においてオブジェクトの抽出を行うことを特徴とするオブジェクト領域抽出方法。
【請求項６】
請求項４、又は請求項５に記載の特徴算出過程において、ヒストグラム特徴生成時に色相の信頼度に依存して色相と輝度のヒストグラムの量子化刻み幅を変化させることで色相と輝度の重みを変化させて特徴を抽出することを特徴とするオブジェクト領域抽出方法。
【請求項７】
上記の請求項４〜請求項６のいずれか１項に記載のオブジェクト領域抽出方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とするプログラム。
【請求項８】
上記の請求項４〜請求項６のいずれか１項に記載のオブジェクト領域抽出方法を、コンピュータで実行可能に構成したプログラムをコンピュータで読み取り可能に記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、探索対象画像の中から、テンプレートに類似した領域を探索する画像処理装置及びその方法に係り、特に、オブジェクトを撮影したカラー画像において、撮影対象となるオブジェクトが画像の中心付近に存在すると仮定し、ヒストグラム化されたオブジェクトの色彩情報を利用してオブジェクトの存在する位置を安定的に絞り込むことができるようにするオブジェクト領域抽出装置及びその方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カラー画像中からオブジェクトの領域を抽出する手法としては、等色線処理によるカラー画像からの文字領域の抽出方法等がある（例えば、非特許文献１参照）。この方法は、まず初めに画像から生成される等色線画像から単一文字を検出し、文字列中では文字が直線状に並ぶという性質を利用して文字領域を抽出する。
【０００３】
他の手法として、カラー道路情景画像からの道路標識抽出手法が検討されている（例えば、非特許文献２参照）。この方法では、色相情報や形状情報を使用して画像からの標識の抽出を行っている。
【非特許文献１】龍谷大学、上田・武田・岡田、信学技報、PRMU94-28.1994年9月、pp.9-16
【非特許文献２】奈良高専、中井・松尾・上田、大阪電通大、梅田、信学技報、PRMU95-158.1995年11月、pp.5-8
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
従来技術では、画像の色情報を使用しているため、輝度の低い影を含む画像、あるいは逆光などにより対象となるオブジェクトの輝度が著しく低下している場合には正しい色相情報を得ることができず、精度が低下してしまうという問題があった。
【０００５】
また、無彩色のオブジェクトには色相情報が含まれないため、識別することができないという問題もあった。
【０００６】
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、画像から低輝度や無彩色のオブジェクトを安定的に抽出できるオブジェクト領域抽出装置、抽出方法、この方法のプログラム、及びこのプログラムを記録した記録媒体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】
【０００７】
本発明は、画像から彩度、色相、輝度の成分を抽出し、彩度及び輝度をキーとして使用する特徴を柔軟に変化させることで、低輝度や無彩色のオブジェクトを安定的に抽出できるようにしたものであり、対象となる画像からオブジェクトを安定的に探索するにあたって、撮影された画像から撮像系の特性に依存しない色情報であるＸＹＺ表色系に変換し、ＸＹＺ表色系から彩度、色相、輝度情報を有するマンセル表色系に変換することのできる画像変換し、撮影された画像の中心付近にオブジェクトが存在すると仮定し、画像中心付近を所定の大きさの矩形領域で切り出し、切り出された領域の彩度、輝度情報と、撮像系の特性、撮影された画像の画像形式から画像の色相情報の信頼度を算出し、切り出された領域、及び画像全体の局所的な位置における色相ヒストグラム、および輝度ヒストグラムを算出し、信頼度に基づき切り出された領域、及び画像全体の色相、及び輝度ヒストグラムから新たにヒストグラムを作成し、切り出した領域のヒストグラムと、画像全体のヒストグラムの類似度を算出することにより、探索対象画像に存在するオブジェクトが低輝度、あるいは無彩色であっても安定的に領域を抽出する。
【０００８】
以上のことから、本発明は以下の装置、方法、プログラム、および記録媒体を特徴とする。
【０００９】
（１）画像中の未知のオブジェクトが存在する領域を抽出するオブジェクト領域抽出装置であって、
画像から画像の彩度、色相、輝度を有する表色系に変換することのできる画像変換手段と、
対象となる画像の中心付近にオブジェクトが存在すると仮定し、前記画像変換手段に基づき算出された彩度、色相、輝度で示される画像情報の中心付近から所定の大きさの矩形領域を切り出す領域切り出し手段と、
前記領域切り出し手段により切り出された画像中心付近における適当な大きさの矩形領域の彩度、輝度情報、及び撮像系の特性、及び画像形式から画像の該領域における色相、及び輝度の変化の大小を基にして信頼度を算出する信頼度算出手段と、
前記画像変換手段により変換された表色系の色相を量子化してヒストグラム化した特徴を算出し、前記信頼度算出手段により算出された色相の信頼度が低い場合は画像の色相をヒストグラム化した特徴の他に、画像の輝度を量子化して輝度ヒストグラムを算出し、色相ヒストグラムと輝度ヒストグラムを合わせて一つのヒストグラム特徴として前記領域切り出し手段により切り出された領域の特徴を算出するオブジェクト特徴算出手段と、
前記画像変換手段により変換された表色系の色相を量子化してヒストグラム化した特徴を算出し、前記信頼度算出手段により算出された色相の信頼度が低い場合は画像の色相をヒストグラム化した特徴の他に、画像の輝度を量子化して輝度ヒストグラムを算出し、色相ヒストグラムと輝度ヒストグラムを合わせて一つのヒストグラム特徴として対象となる画像全体の特徴を算出する対象画像特徴算出手段と、
前記オブジェクト特徴算出手段、及び前記対象画像特徴算出手段から得られた特徴に基づき対象となる画像からオブジェクトを探索し、画像からオブジェクトが存在する領域を抽出するオブジェクト抽出手段と、
を備えたことを特徴とするオブジェクト領域抽出装置。
【００１０】
（２）上記の（１）に記載のオブジェクト特徴算出手段、および対象画像特徴算出手段において、画像の色相の信頼度が低い場合に、特徴ヒストグラムの他に輝度からエッジ強度、及び／又はエッジ強度の分散を算出し、色相ヒストグラムと併せて一つのヒストグラムとして前記オブジェクト抽出手段においてオブジェクトの抽出を行うことを特徴とするオブジェクト領域抽出装置。
【００１１】
（３）上記の（１）、又は（２）に記載の特徴算出手段において、ヒストグラム特徴生成時に色相の信頼度に依存して色相と輝度のヒストグラムの量子化刻み幅を変化させることで色相と輝度の重みを変化させて特徴を抽出することを特徴とするオブジェクト領域抽出装置。
【００１２】
（４）画像中の未知のオブジェクトが存在する領域を抽出するオブジェクト領域抽出方法であって、
画像から画像の彩度、色相、輝度を有する表色系に変換することのできる画像変換過程と、
対象となる画像の中心付近にオブジェクトが存在すると仮定し、前記画像変換過程に基づき算出された彩度、色相、輝度で示される画像情報の中心付近から所定の大きさの矩形領域を切り出す領域切り出し過程と、
前記領域切り出し過程により切り出された画像中心付近における適当な大きさの矩形領域の彩度、輝度情報、及び撮像系の特性、及び画像形式から画像の該領域における色相、及び輝度の変化の大小を基にして信頼度を算出する信頼度算出過程と、
前記画像変換過程により変換された表色系の色相を量子化してヒストグラム化した特徴を算出し、前記信頼度算出過程により算出された色相の信頼度が低い場合は画像の色相をヒストグラム化した特徴の他に、画像の輝度を量子化して輝度ヒストグラムを算出し、色相ヒストグラムと輝度ヒストグラムを合わせて一つのヒストグラム特徴として前記領域切り出し過程により切り出された領域の特徴を算出するオブジェクト特徴算出過程と、
前記画像変換過程により変換された表色系の色相を量子化してヒストグラム化した特徴を算出し、前記信頼度算出過程により算出された色相の信頼度が低い場合は画像の色相をヒストグラム化した特徴の他に、画像の輝度を量子化して輝度ヒストグラムを算出し、色相ヒストグラムと輝度ヒストグラムを合わせて一つのヒストグラム特徴として対象となる画像全体の特徴を算出する対象画像特徴算出過程と、
前記オブジェクト特徴算出過程、及び前記対象画像特徴算出過程から得られた特徴に基づき対象となる画像からオブジェクトを探索し、画像からオブジェクトが存在する領域を抽出するオブジェクト抽出過程と、
を備えたことを特徴とするオブジェクト領域抽出方法。
【００１３】
（５）上記の（４）に記載のオブジェクト特徴算出過程、および対象画像特徴算出過程において、画像の色相の信頼度が低い場合に、特徴ヒストグラムの他に輝度からエッジ強度、及び／又はエッジ強度の分散を算出し、色相ヒストグラムと併せて一つのヒストグラムとして前記オブジェクト抽出過程においてオブジェクトの抽出を行うことを特徴とするオブジェクト領域抽出方法。
【００１４】
（６）上記の（４）、又は（５）に記載の特徴算出過程において、ヒストグラム特徴生成時に色相の信頼度に依存して色相と輝度のヒストグラムの量子化刻み幅を変化させることで色相と輝度の重みを変化させて特徴を抽出することを特徴とするオブジェクト領域抽出方法。
【００１５】
（７）上記の（４）〜（６）のいずれか１項に記載のオブジェクト領域抽出方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とするプログラム。
【００１６】
（８）上記の（４）〜（６）のいずれか１項に記載のオブジェクト領域抽出方法を、コンピュータで実行可能に構成したプログラムをコンピュータで読み取り可能に記録したことを特徴とする記録媒体。
【発明の効果】
【００１７】
以上のとおり、探索対象画像の未知のオブジェクトが存在する可能性の高い領域を抽出する手法として、従来は画像の輝度変化にロバストな色相を使用していた。しかしながら、この手法では輝度が著しく低下している場合や、無彩色のオブジェクトの存在する領域を抽出することが困難であるという課題があった。
【００１８】
本発明によりこれらの課題を解決し、低輝度、あるいは無彩色のオブジェクトも安定的に抽出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】
【００１９】
図１に、本発明の実施形態の全体構成図を示す。図１において１０１は画像変換手段、１０２は領域切り出し手段、１０３は信頼度算出手段、１０４はオブジェクト特徴算出手段、１０５は探索対象画像特徴算出手段、１０６はオブジェクト抽出手段である。
【００２０】
本実施形態では、まず画像変換手段１０１において、探索対象画像のもつ画素値から、彩度、色相、輝度の情報をもつマンセル表色系への変換を行う。変換には、まず画像取得に使用した撮像形に依存しないＣＩＥの定めたＸＹＺ表色系への変換を行い、次いでマンセル表色系への変換を行う。変換の手段としては、十分な色数を持つカラーチャートを撮影し、その結果として出力される画素値と、撮影時と同条件で測定したＸＹＺ値を学習したニューラルネットワークや、対応する値を示した変換テーブルを使用する。ＸＹＺ値からマンセル表色系への変換には既存の変換テーブルを使用するものとする。また、このとき、撮像系の画素値からＸＹＺ表色系への変換を経ずにマンセル表色系への変換を一括して行うテーブルを作成し、変換を行う場合もある。
【００２１】
次に、領域切り出し手段１０２において、探索対象画像の中心付近の領域を適当な大きさの矩形領域で切り出す。領域の指定は図２に示すように、撮影時に数パターンのガイドとして表示する場合や、すでに撮影された画像からオブジェクトを抽出する際にガイドを指定する方法、又は予め定められた大きさで指定するものとする。
【００２２】
次に、信頼度算出手段１０３では、画像の彩度や輝度の信頼度が低い場合はその値に応じて色相の信頼度を低くし、また、撮像系としてＣＣＤを使用した場合は暗電流、ＣＭＯＳを使用した場合はスイッチングノイズの影響により、低輝度での画素値の信頼性が低下するため、この撮像系の低輝度での画素値の信頼性に応じて色相の信頼性を低くする。この他に、ＪＰＥＧ画像のように、画像の圧縮形式の種類により、色の情報が大きく損なわれている場合は、色相の信頼度を下げるものとする。具体的な信頼度算出法としては、入力信号に対する統計的なＳ／Ｎ比を予め計測しておき、その値をそのまま信頼度とする方法が考えられる。この方法により、輝度に関する信頼度テーブルと色相に関する信頼度テーブルを用意することができ、信頼度算出にはこれらのテーブルを参照することになる。
【００２３】
次に、オブジェクト特徴算出手段１０４では、領域切り出し手段１０２により切り出されたオブジェクトの特徴から、色相のヒストグラム、輝度のヒストグラムを、ある色相、又は輝度の範囲に含まれる画素数を計数することで作成し、作成したヒストグラムを信頼度算出手段１０３で算出した信頼度で重み付けし、オブジェクトの特徴をもつヒストグラムとして作成する。ヒストグラムの重み付けは、図３に例を示すように、色相、輝度の量子化刻み幅を変更することで行う。量子化刻み幅変更方法は、信頼度算出手段１０３により算出された輝度の信頼度ＲIおよび色相の信頼度ＲHより、
【００２４】
【数１】
2005339076.tif 000003
【００２５】
から、輝度の量子化刻み幅ＷIと色相の量子化刻み幅ＷHを計算可能である。この関数ｆIおよびｆHは、例えば、
【００２６】
【数２】
2005339076.tif 000004
【００２７】
などの式が考えられる。ここで、Ｐはパラメータである。また、色相の信頼度が低い場合は、画像のエッジ強度や、エッジ強度の分散もオブジェクトの特徴として使用することもできる。
【００２８】
次に、探索対象画像特徴抽出手段１０５では、探索対象画像から適当に定めた探索位置を中心とし、領域抽出手段１０２で切り出した領域と同じ大きさの領域を切り出し、オブジェクト特徴算出手段１０４と同様の処理を行うことで、該位置での探索対象画像の特徴を算出する。ここで、探索対象画像における探索位置は、全画素、あるいは適当に定めた刻み幅毎に画像の縦、横方向へずらしながら選択する。
【００２９】
最後に、オブジェクト抽出手段１０６では、探索対象画像特徴抽出手段１０５において抽出した各探索点の特徴と、オブジェクト特徴算出手段１０４において算出したオブジェクトの特徴の正規化した相互相関（例えば、非特許文献：長尾真：「ディジタル画像処理」ｐｐ306-310、近代科学社、1995年参照）、又は、オブジェクト、探索対象画像の特徴をそれぞれ正規化し、正規化したヒストグラム間の距離を算出する。正規化した相互相関を使用する場合は所定の閾値以上の相関を持つ探索点、ヒストグラム間の距離を使用する場合は所定の閾値以下の距離を持つ探索点をオブジェクト領域として出力する。
【００３０】
図４は本発明における画像変換手段１０１、領域切り出し手段１０２、信頼度算出手段１０３、オブジェクト特徴算出手段１０４の処理の流れを示す図である。まず、Ｓ１において探索対象画像を読み込み、Ｓ２，Ｓ３において、それぞれＸＹＺ表色系、マンセル表色系への変換を行う。ここでは画像変換手段をＸＹＺ表色系に変換した後マンセル表色系に変換しているが、読み込んだ画像の画素値からＸＹＺ表色系を経ずにマンセル表色系へ一括変換することもある。
【００３１】
Ｓ３においてマンセル表色系に変換された画素値は、Ｓ４、及び図５に示すＳ１３へ送られる。Ｓ４では画像からオブジェクトの領域として切り出す領域の大きさを指定する。切り出す領域の大きさは、既存の大きさから選択する、あるいは適当に定めた大きさを選択する、あるいは既定の大きさとする。Ｓ４で大きさの指定を行った後、その大きさに基づき、Ｓ５において画像中心からオブジェクト領域を切り出す。
【００３２】
Ｓ６では切り出された画像から、輝度・色相の平均値、中央値又は最頻値を算出し、輝度に関する信頼度テーブルおよび色相の信頼度テーブルを参照することで信頼度を算出する。算出した信頼度は、Ｓ７，Ｓ１３へ送る。
【００３３】
Ｓ７では色相、及び輝度のヒストグラムを作成する。このとき、Ｓ６で算出した色相の信頼度に基づき、前記の式（１）（２）（３）（４）によっヒストグラム作成時の色相、輝度の量子化刻み幅を変更する。また、算出した色相、及び輝度のヒストグラムを一つのヒストグラムとして作成し、これをオブジェクトのヒストグラムとする。Ｓ８では色相の信頼度に基づき画像のエッジ強度、及びエッジ強度の分散を使用するかどうかの判定を行い、エッジ強度、及びエッジ強度の分散を使用する場合はＳ９へ、使用しない場合はＳ１２の処理へ移る。
【００３４】
Ｓ９では画像の輝度に対して微分処理を行い、Ｓ１０において微分処理結果の平方をとることでエッジ強度を算出し、Ｓ１１において算出したエッジ強度の分散を算出する。Ｓ１０では、切り出した画像の全画素における平均エッジ強度も算出する。Ｓ１２では、算出したヒストグラム、及びエッジ強度の平均、分散を使用して、オブジェクトの特徴を算出する。
【００３５】
図５は対象画像特徴算出手段１０５、オブジェクト抽出手段１０６の処理の流れを示す図である。Ｓ１３では、Ｓ３で算出した探索対象画像のマンセル表色系へ変換した画素値、Ｓ６で算出した色相の信頼度を読み込み、画像中の全探索点それぞれにおける色相、及び輝度ヒストグラムを作成する。このとき、Ｓ６で算出した色相の信頼度に基づき、ヒストグラム作成時の色相、輝度の量子化刻み幅を変更する。また、各探索点において算出した色相、及び輝度のヒストグラムを一つのヒストグラムとして作成し、これをその探索点におけるヒストグラムとする。また、探索点としては、探索対象画像の全画素、又は所定の刻み幅で画像の縦、横方向にサンプリングした位置を使用する。Ｓ１４では色相の信頼度に基づき画像のエッジ強度、及びエッジ強度の分散を使用するかどうかの判定を行い、エッジ強度、及びエッジ強度の分散を使用する場合はＳ１５へ、使用しない場合はＳ１８の処理へ移る。
【００３６】
Ｓ１５では画像の輝度に対して微分処理を行い、Ｓ１６において微分処理結果の平方をとることでエッジ強度を算出し、Ｓ１７において算出したエッジ強度の分散を算出する。Ｓ１６では、切り出した画像の全画素における平均エッジ強度も算出する。Ｓ１８では、算出したヒストグラム、及びエッジ強度の平均、分散を使用して、探索対象画像の各探索点での特徴を算出する。
【００３７】
Ｓ１９ではオブジェクトの探索位置を指定し、Ｓ２０ではＳ１２で算出したオブジェクトの特徴を読み込み、指定した探索位置でオブジェクトとの類似度を算出する。類似度としてはオブジェクト、探索対象画像それぞれの特徴の正規化した相互相関、又は、それぞれの特徴を正規化し、その特徴間の距離を使用する。ここで、正規化した相互相関の値が所定の閾値以上、又は特徴間の距離が所定の閾値以下の場合は、その探索点をオブジェクトの存在する領域として出力する。Ｓ２１では全探索点において類似度の算出を行ったかどうかの判定を行い、類似度を算出していない探索点がある場合は探索点を選択しなおし、全探索点での探索が終了するまでＳ１９，Ｓ２０の処理を繰り返す。全探索点での類似度の算出が終わっている場合は処理を終える。
【００３８】
なお、本発明は、図４および図５に示した方法の一部又は全部の処理機能をプログラムとして構成してコンピュータに実行させることができる。また、コンピュータにその処理手順を実行させるためのプログラムを、そのコンピュータが読み取り可能な記録媒体、例えば、フレキシブルディスク、ＭＯ、ＲＯＭ、メモリカード、ＣＤ、ＤＶＤ、リムーバブルディスクなどに記録して、保存したり、提供したりすることが可能であり、また、インターネットのような通信ネットワークを介して配布したりすることが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３９】
【図１】本発明の実施形態を示す全体構成図。
【図２】実施形態における切り出し領域、及び切り出し領域選択の例。
【図３】実施形態におけるヒストグラムの重み付けの例。
【図４】実施形態における処理手順を示すフローチャート（その１）。
【図５】実施形態における処理手順を示すフローチャート（その２）。
【符号の説明】
【００４０】
１０１  画像変換手段
１０２  領域切り出し手段
１０３  信頼度算出手段
１０４  オブジェクト特徴算出手段
１０５  対象画像特徴算出手段
１０６  オブジェクト抽出手段
【図１】
2005339076.tif 000005
【図２】
2005339076.tif 000006
【図３】
2005339076.tif 000007
【図４】
2005339076.tif 000008
【図５】
2005339076.tif 000009