(57)【要約】【課題】道路上の自動車を撮像して得られた解像度の低いスポット画像を含む撮像画像からそれぞれのスポット画像を簡単に検出可能にする。【解決手段】その濃度が周辺の画素の濃度に対して極大値（又は極小値）である濃度を有する一群の極値点画素を検出する。各極値点画素から検出対象物の大きさに依存してあらかじめ定められた所定の距離以内にあり、当該極値点画素の濃度に対して濃度が単調変化関係にある一群の単調変化画素を検出する。各極値点画素に対して検出された一群の単調変化画素のそれぞれの濃度の最小濃度（又は最大濃度）を検出し、各極値点画素の濃度と当該最小濃度との濃度差の絶対値が所定の閾値以上であるか否かに依存して、当該極値点画素と当該極値点画素に対して検出された前記単調変化画素群とを含む極値領域が検出対象物を表すスポット画像に含まれる領域であるか否かを判定する。【選択図】図１
2005332119.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の検出対象物を撮影して得られ、当該複数の検出対象物を表す複数のスポット画像を含む撮影画像から、その濃度が周辺の画素の濃度に対して、極大値又は極小値のうちのあらかじめ定められた一方の極値である濃度を有する一群の極値点画素を検出する極値点画素検出ステップと、
前記検出された一群の極値点画素の各々から前記検出対象物の大きさに依存してあらかじめ定められた所定の距離以内にあり、当該極値点画素の濃度に対して濃度が単調変化関係にある一群の単調変化画素を、前記撮影画像から検出する単調変化画素群検出ステップと、
前記一群の極値点画素の各々に対して検出された前記一群の単調変化画素のそれぞれの濃度の最小濃度又は最大濃度のうち、当該極値点画素の濃度と比較されるべきあらかじめ定められたいずれか一方の濃度を比較対象濃度として検出する比較対象濃度検出ステップと、
前記一群の極値点画素の各々の濃度と当該極値点画素に対して検出された前記比較対象濃度との濃度差の絶対値が、前記検出対象物に対応してあらかじめ定められた所定の濃度差の閾値以上であるか否かに依存して、当該極値点画素と当該極値点画素に対して検出された前記単調変化画素群とを含む極値領域が、前記複数の検出対象物を表す前記複数のスポット画像の一つに含まれる領域であるか否かを判定する極値領域判定ステップと、
を含むことを特徴とするスポット画像検出方法。
【請求項２】
前記一群の極値点画素のいずれかと当該極値点画素に対して検出された前記単調変化画素群とを含む極値領域が、前記複数の検出対象物を表す前記複数のスポット画像の一つに含まれる領域であると判定されたとき、前記極値点画素の位置を、当該一つのスポット画像の位置として記憶する位置記憶ステップ、
を更に含むことを特徴とする請求項１に記載のスポット画像検出方法。
【請求項３】
各極値点画素に対して検出された前記一群の単調変化画素の存在領域の広さを検出する広さ検出ステップを更に含み、
前記極値領域判定ステップは、当該極値点画素に対して検出された前記濃度差の絶対値が前記濃度差の閾値以上であり、かつ、当該極値点画素に対して検出された前記広さが前記検出対象物の大きさに依存してあらかじめ定められ、前記所定の距離で定まる広さより狭い、所定の広さの閾値以上であるか否かに依存して、当該極値点画素と当該極値点画素に対して検出された前記単調変化画素群とを含む極値領域が、前記複数の検出対象物を表す前記複数のスポット画像の一つに含まれる領域であるか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項１又は２に記載のスポット画像検出方法。
【請求項４】
前記極値点画素検出ステップで検出されたいずれかの極値点画素と当該極値点画素に対して前記単調変化画素群検出ステップで検出された前記単調変化画素群との存在範囲が、前記極値点画素検出ステップで検出されたいずれかの他の極値点画素と当該他の極値点画素に対して前記単調変化画素群検出ステップで検出された前記単調変化画素群との存在範囲とが重複するか否かを判定する存在領域重複判定ステップと、
前記いずれかの極値点画素に対する前記存在範囲が前記他の極値点画素に対する前記存在範囲が重複するとき、前記いずれかの極値点画素と前記他の極値点画素のうちの一方をあらかじめ定められた基準で選択し、選択されなかった他方の極値点画素を無効にする極値点画素無効化ステップと、
を更に含むことを特徴とする請求項１から３の一つに記載のスポット画像検出方法。
【請求項５】
複数の検出対象物を撮影して得られ、当該複数の検出対象物を表す複数のスポット画像を含む撮影画像から、その濃度が周辺の画素の濃度に対して、極大値又は極小値のうちのあらかじめ定められた一方の極値である濃度を有する一群の極値点画素を検出する極値点画素検出手段と、
前記検出された一群の極値点画素の各々から前記検出対象物の大きさに依存してあらかじめ定められた所定の距離以内にあり、当該極値点画素の濃度に対して濃度が単調変化関係にある一群の単調変化画素を前記撮影画像から検出する単調変化画素群検出手段と、
前記一群の極値点画素の各々に対して検出された前記一群の単調変化画素のそれぞれの濃度の最小濃度又は最大濃度のうち、当該極値点画素の濃度と比較されるべきあらかじめ定められたいずれか一方の濃度を比較対象濃度として検出する比較対象濃度検出手段と、
前記一群の極値点画素の各々の濃度と当該極値点画素に対して検出された前記比較対象濃度との濃度差の絶対値が、前記検出対象物に対応してあらかじめ定められた所定の濃度差の閾値以上であるか否かに依存して、当該極値点画素と当該極値点画素に対して検出された前記単調変化画素群とを含む極値領域が、前記複数の検出対象物を表す前記複数のスポット画像の一つに含まれる領域であるか否かを判定する極値領域判定手段と、
してコンピュータを機能させることを特徴とするスポット画像検出プログラム。
【請求項６】
前記一群の極値点画素のいずれかと当該極値点画素に対して検出された前記単調変化画素群とを含む極値領域が、前記複数の検出対象物を表す前記複数のスポット画像の一つに含まれる領域であると判定されたとき、前記極値点画素の位置を、当該一つのスポット画像の位置として記憶する位置記憶手段、
としてコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項５に記載のスポット画像検出プログラム。
【請求項７】
各極値点画素に対して検出された前記一群の単調変化画素の存在領域の広さを検出する広さ検出手段
としてコンピュータを更に機能させ、
前記極値領域判定手段は、当該極値点画素に対して検出された前記濃度差の絶対値が前記濃度差の閾値以上であり、かつ、当該極値点画素に対して検出された前記広さが前記検出対象物の大きさに依存してあらかじめ定められ、前記所定の距離で定まる広さより狭い、所定の広さの閾値以上であるか否かに依存して、当該極値点画素と当該極値点画素に対して検出された前記単調変化画素群とを含む極値領域が、前記複数の検出対象物を表す前記複数のスポット画像の一つに含まれる領域であるか否かを判定する、
ことを特徴とする請求項５又は６に記載のスポット画像検出プログラム。
【請求項８】
前記極値点画素検出手段で検出されたいずれかの極値点画素と当該極値点画素に対して前記単調変化画素群検出手段で検出された前記単調変化画素群との存在範囲が、前記極値点画素検出手段で検出されたいずれかの他の極値点画素と当該他の極値点画素に対して前記単調変化画素群検出手段で検出された前記単調変化画素群との存在範囲とが重複するか否かを判定する存在領域重複判定手段と、
前記いずれかの極値点画素に対する前記存在範囲が前記他の極値点画素に対する前記存在範囲が重複するとき、前記いずれかの極値点画素と前記他の極値点画素のうちの一方をあらかじめ定められた基準で選択し、選択されなかった他方の極値点画素を無効にする極値点画素無効化手段と、
としてコンピュータを更に機能させることを特徴とする請求項５から７のいずれか一つに記載のスポット画像検出プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、複数の検出対象物を撮像して得られ、当該複数の検出対象物を表す複数のスポット画像を含む撮影画像からそれらのスポット画像の位置又は存在領域などスポット画像情報を検出可能なスポット画像検出方法及びスポット画像検出プログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
道路上の交通量を自動的に計測する方法としては、道路に沿ってテレビカメラ、ループ式検知器、超音波式検知器、光学式検知器などのセンサーを設置して、道路上の自動車を検知する方法が使用されているが、この方法では、計測に必要な設備のコストが非常に大きくなる。このため、最近は、航空写真や衛星画像などのリモートセンシング画像を利用して、道路上の自動車の数と位置を自動的に検出する方法が研究されている。その方法の利点は、第一に、リモートセンシング画像の視野は数十km四方の大きさを持つので、同じ画像から広範囲の地域の自動車の位置と数を観測できると期待される。第二に、リモートセンシング画像を用いる交通量観測システムは主に画像データ受信施設とコンピュータで構成され、従来のセンサーを用いるシステムに比較してはるかに小規模の設備で済むので、コストが低く済む。第三に、リモートセンシング画像の容量はせいぜい数十メガバイトであり、現在のコンピュータで高速に処理できる。
【０００３】
例えば、特許文献１では、道路を撮影した濃淡画像を画像強調の処理を適用した後、ある閾値で閾値処理をして、自動車を表す複数の表すスポット画像を検出している。ここで、スポット画像とは、検出対象物、例えば自動車の存在位置にあるが、検出対象物の外形を鮮明には表してはいない、少数の画素からなる解像度の低い画像を言う。非特許文献１では、まず、複数の道路の濃淡画像から自動車のスポット画像を除去した背景画像を生成し、つぎに、自動車のスポット画像を含む濃淡画像と背景画像の引き算をして主に自動車のスポット画像を含む濃淡画像を獲得し、この濃淡画像に対してある閾値で閾値処理をして自動車のスポット画像を検出している。
【０００４】
特許文献１あるいは非特許文献１は、画像の濃度の閾値を用いているが、非特許文献２では、画像の濃度の閾値を使用しないで、概略次のようにして、自動車を表すスポット像から自動車の位置を検出している。ある画素ｐ＝(ｉ,ｊ)に対して、半径ｄの正方形の枠ｍ(ｄ)を以下の式で定義する。
ｍ（ｄ）＝ {(ｉ＋ｘ,ｊ＋ｙ) | max（|ｘ|, |ｙ|）＝ｄ}
枠ｍ(ｄ)上の画素の濃度の最大値をfmax(ｍ(ｄ))として、半径ｄが１からその最大値Ｄの範囲でのfmax(ｍ(d))の最小値をＦとする。すなわち、
Ｆ = min{fmax(ｍ(ｄ))|１≦ｄ≦Ｄ}
【０００５】
もし画素ｐの濃度が最小値Ｆよりはるかに大きいという条件を満たせば、画素ｐの位置に明るいスポット画像が存在するとし、その画素ｐの濃度として、画素ｐの濃度と上記最小値Ｆとの濃度差を設定している。画素ｐの濃度が最小値Ｆよりはるかに大きいという条件が満たされないときには、画素ｐの濃度値として０を設定している。このような処理を全ての画素に対して実行した後に、スポット画像ありと判断された複数の画素を記号推論システムによりグループ化して、各車に対してＸ字状に交差された概ね枝状の二つの画素列からなる一つの自動車を代表する画像を生成している。それらの二つの画素列の交差位置と方向が自動車の位置、方向等を表している。この自動車検出法では赤外線画像を用い、赤外線の強さに依存して、移動している車と停止している車を識別可能にしている。
【特許文献１】特開2003-030649号公報
【非特許文献１】S. P. Hoogendoorn, H. J. Van Zuylen, M. Schreuder, B. Gorte, and G. Vosselman, "Microscopic Traffic Data Collection by Remote Sensing", Transporation Research Board (TRB) 82nd Annual Meeting, Washington D.C., January 12-16, 2003, [online]、 [平成16年2月1日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.geo.tudelft.nl/frs/papers/2003/Microscopic%20traffic%20Ben%20GeorgeV.pdf＞
【非特許文献２】U. Stilla and E. Michaelsen, "Estimating Vehicle Activity Using Thermal Image Sequences and Maps", ISPRS Symposium 2002, "Geospatial Theory, Processing and Applications", from 9 to 12 July, 2002 in Ottawa, Canada, [online]、 [平成16年2月1日検索]、インターネット＜ＵＲＬ：http://www.isprs.org/commission4/proceedings/pdfpapers/399.pdf＞
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１あるいは非特許文献１のような自動車検出方法では、濃度の閾値をあらかじめ定め、自動車が走行する領域を撮像して得られた撮像画像中のある部分の濃度が所定の閾値以上であるか否かによりその部分が自動車を表すか否かを判定している。このような方法では閾値をいくらにするかにより検出結果が異なる。すなわち、撮像画像内の自動車の濃度は、背景の濃度とは異なるのが普通であり、自動車の濃度は背景の濃度より高い（白い）かあるいはその逆である。しかし、自動車の濃度が背景より白い（濃度が高い）場合でも、それらの濃度は、自動車によりいろいろ異なる。すなわち、撮像画像中の自動車の濃度は、自動車の表面の色及び反射率により異なるし、自動車に照射される太陽光の強さ及び照射方向によっても異なる。更に、撮像画像中の背景となる道路の濃度は、路面の色と反射率によっても異なる。
【０００７】
したがって、上記のように閾値を用いて撮像画像から自動車を表す部分を精度よく検出する方法では、その閾値を適切に決定するのが難しいという問題がある。すなわち、閾値を明るい値にすると、暗い濃度の自動車を検出できず、逆に、閾値を暗い値にすると、自動車と無関係な背景にある物体も検出してしまう。
【０００８】
一方、非特許文献２のように、自動車の存在位置の検出に画像の濃度の閾値を用いない方法では、このような問題はない。しかし、非特許文献２に示された方法は、スポット画像に含まれる複数の画素の候補を検出した後に、それらの画素の濃度と位置を利用して記号推論システムを用いてスポット画像の位置等を表す概略Ｘ字状に交差したほぼ直線状の二つの画素列からなる一つの自動車を代表する画像を生成しているので、自動車代表画像を生成する処理が複雑である。
【０００９】
衛星画像あるいは航空写真のような画像では、画像の解像度が低く、自動車の位置、形状自体は、それ程正確に表現されていない場合が普通である。人工衛星から地上を実際に撮影して得られた地理画像の解像度は、例えば５０〜６０cm程度であり、一つの自動車を表す画像は鮮明ではなく、この種の地理画像では一つの自動車は非常に小さい白いスポット画像又はそれに近い画像で表されている。そのスポット画像を構成する画素の数は、例えば３×６画素程度と少ない。
【００１０】
このような解像度が低い画像を用いて、道路上の自動車のような専有面積の小さな部分の位置又は存在領域を検出するとしても、それらの位置又は存在領域の検出精度を高くすることは難しい。しかし、道路上の自動車の位置と数を検出して道路の混雑状態を検出するという応用のためには、自動車の位置と存在領域の検出精度を格別高くすることは必ずしも必要でないので、自動車の位置及び存在領域を検出する処理は、高速に実行できる簡単な処理であることが望ましい。
【００１１】
したがって、本発明の目的は、道路上の自動車のように複数の検出対象物を撮像して得られた解像度の低いスポット画像を含む撮像画像から、それらの検出対象物を表すスポット画像の位置あるいは存在領域などスポット画像情報を簡単な処理で検出可能なスポット画像検出方法及びスポット画像検出プログラムを提供することである。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
上記目的を達成するための本発明に係るスポット画像検出方法の原理の概略をまず説明する。撮像画像内の検出対象物（例えば自動車）を表すスポット画像の濃度は、背景の濃度と比べて異なる。つまり、背景の濃度より濃度が高い（白い）かあるいはその逆である。自動車等の濃度の分布は、複雑であり、かつ、自動車の表面の向きあるいは日射光の照射方向により異なる。背景の濃度も背景である路面の色と反射率によっても異なる。その結果、背景より白い（濃度が高い）自動車のスポット画像の濃度と背景の濃度の差は、自動車によりあるいは日射光の強さなどにより変化する。したがって、閾値を用いて背景と自動車等の検出対象物のスポット画像とを区別することは一般には必ずしも容易でない。
【００１３】
しかしながら、本発明者は、自動車のスポット画像の濃度が背景より白い（濃度が高い）場合には、自動車のスポット画像の中には、自動車に依らない濃度分布部分として、ある画素（極大点画素）の濃度が極大値であり、その画素の周囲に濃度が単調に減少する複数の画素（単調減少画素群）が存在することに気が付いた。極大点画素と単調減少画素群が存在する領域を極大領域と呼ぶことがある。同様に、自動車の濃度が背景より黒い（濃度が低い）場合には、自動車の画像の中には、自動車に依らない濃度分布部分として、ある画素（極小点画素）の濃度が極小値を有し、その周囲に濃度が単調増大する複数の画素（単調増大画素群）が存在することに気が付いた。極小点画素と単調増大画素群が存在する領域を極小領域と呼ぶことがある。以下では、上記極大値と極小値を区別せずに極値と呼ぶことがあり、上記極大点画素と極小点画素を区別せずに極値点画素と呼ぶことがあり、単調減少画素群と単調増大画素群を区別せずに単調変化画素群と呼ぶことがあり、極大領域と極小領域を区別せずに極値領域と呼ぶことがある。
【００１４】
以下では、背景より白い（濃度が高い）濃度を有する自動車を検出する場合における、極大点画素を含む極大領域の検出について述べるが、背景より黒い（濃度が低い）濃度の自動車を検出する場合には、極小点画素とその周りの単調増大画素群を含む極小領域を検出すればよく、その場合にも以下の説明は、極大値と極小値の相違と単調減少画素群と単調増大画素群の相違を考慮して読み替えれば同様に適用することができる。
【００１５】
一般に、自動車のような検出対象物が存在していない道路上でも、濃度が極大点となる画素が多く存在し、それぞれの極大点画素の周辺に単調減少画素群も存在するので、極大領域がいくつも存在する。しかし、自動車のような検出対象物が存在している場所で検出される極大点画素の近傍では、極大点画素とその周辺の単調減少画素群が占有する範囲（極大領域の広がり）は、ほぼ自動車のような検出対象物の占有する面積を近似的に表すのに対して、自動車のような検出対象物が存在していない路上の場所で検出される極大点画素の近傍では、極大点画素とその周辺の単調減少画素群が占有する範囲（極大領域の広がり）は、自動車のような検出対象物の占有する面積よりはるかに広いことが多い。更に、自動車のような検出対象物の存在しない場所で検出される極大点画素とその周辺の単調減少画素群が占有する範囲では、極大点画素の周辺の単調減少画素群の濃度の最小値と極大点画素の濃度との濃度差の絶対値は、自動車のような検出対象物が存在している場所で検出される極大点画素とその周辺の単調減少画素群が占有する範囲で見られる、極大点画素の周辺の単調減少画素群の濃度の最小値と極大点画素の濃度との濃度差の絶対値よりはるかに小さいの普通である。したがって、自動車のような検出対象物が存在していない路上の場所で、極大点画素とその周辺の単調減少画素群が占有する範囲（極大領域の広がり）が、自動車のような検出対象物が存在している場合に検出される範囲と同程度であっても、その範囲内での濃度の減少量は、極大点画素とその周辺の単調減少画素群が占有する範囲（極大領域の広がり）が自動車のような検出対象物が存在してスポット画像に含まれるものである場合の濃度の減少量とは異なる。
【００１６】
本発明者は、このような極大点画素とその周りの単調減少画素群からなる極大領域の広がり及び極大点画素とその周辺の単調減少画素群との濃度差が、自動車のような検出対象物を表すスポット画像に属する場合とそうでない場合とでは異なることを利用して、自動車等の検出対象物を表すスポット画像に含まれる極大点画素とその周辺の単調減少画素群を検出できることに気づき、本発明に至ったものである。すなわち、本発明では、複数の検出対象物を撮影して得られ、それぞれの検出対象物を表す複数のスポット画像を含む撮像画像からそれぞれのスポット画像を検出するために、撮像画像から極大点画素とその周辺の単調減少画素群を、当該検出対象物の通常の大きさに見合った範囲内で検出する。更に、当該極大点画素が検出対象物を表すスポット画像に属する極大点であるか否かを、当該極大点画素の周辺の単調減少画素群の濃度の最小値と当該極大点画素の濃度との濃度差の絶対値が、当該極大点画素が検出対象物のスポット画像に属する場合に通常そうであるように、当該検出対象物に対応してあらかじめ定められた、濃度差の閾値以上であるという条件が満たされるか否かにより判断するものである。
【００１７】
この条件が満たされると、上記検出された極大点画素とそれの周辺の単調減少画素群を含む極大領域は、検出対象物である自動車を表すスポット画像に属すると判定することができる。更に、その極大点画素の位置を当該スポット画像の位置として利用することができる。しかも、極大点画素とそれの周辺の単調減少画素群の検出のための処理は簡単であり、高速に実行可能である。
【００１８】
以上のように極大点画素とそれを含む極大領域を検出すると、当該極大点画素の濃度より大きな画素が当該極大領域内には存在しないようにすることが可能となり、上記極大点画素の位置は、検出対象物を表すスポット画像の位置として使用するのに好適である。
【００１９】
なお、検出された極大点画素が検出対象物を表すスポット画像に属するものであるというためには、当該極大点画素が属するスポット画像の広さは、当該検出対象物の広さに見合った広さを少なくとも有しないといけない。そうでないと、検出された極大点画素とそれを含む極大領域は、検出対象物よりはるかに小さな物体を表すスポット画像に属する場合が起こり得る。そのような場合を回避するためには、上記検出された極大領域の広さが、上記検出対象物の広さに依存してあらかじめ定められた広さの閾値以上の広さを有するという条件も満たされているかを判定し、そうであるときに、上記検出された極大点画素とそれを含む極大領域が、検出対象物を表すスポット画像に含まれる領域であると判定することが望ましい。
【００２０】
具体的には、請求項１に記載の本発明に係るスポット画像検出方法は、極値点画素検出ステップと、単調変化画素群検出ステップと、比較対象濃度検出ステップと、領域判定ステップと、を含むものである。
上記極値点画素検出ステップは、複数の検出対象物を撮影して得られ、当該複数の検出対象物を表す複数のスポット画像を含む撮影画像から、その濃度が周辺の画素の濃度に対して、極大値又は極小値のうちのあらかじめ定められた一方の極値である濃度を有する一群の極値点画素を検出する。ここで、極値点画素検出ステップで検出される極値点画素は、検出対象物（例えば自動車）を表すスポット画像に属する可能性がある画素であるとして検出される。検出すべき自動車を表すスポット画像が背景より白い（濃度が大きい）場合には、極値点画素としては、濃度が極大値である極大点画素が検出される。逆の場合には、極値点画素として濃度が極小値である極小点画素が検出される。
【００２１】
上記極値点画素検出ステップで極値点画素として極大点画素を探索する場合、撮像画像から選択される、画素ｐの濃度が極大点であるということは、その選択画素ｐの濃度が、その画素を取り囲む８近傍画素の濃度の値のいずれよりも小さくないことである。この定義では、選択画素ｐの濃度が、その８近傍画素の濃度のいずれかと同じ濃度を有していても、８近傍画素内の他の画素のいずれの濃度も選択画素ｐの濃度と同じか小さければ、選択画素ｐの濃度は極大値であると見なす。極端には、選択画素ｐの濃度と８近傍画素の濃度が全て同じでも、極大点画素を探索しているときには、選択画素ｐは極大点画素と見なす。しかし、選択画素ｐの濃度が８近傍画素の濃度のいずれか一つより低い濃度であるときには、選択画素ｐの濃度は極大値ではない。なお、選択画素ｐの濃度とその選択画素ｐの８近傍画素より遠方の画素の濃度とは比較しない。極小点画素も同様に定義することができる。
【００２２】
上記単調変化画素群検出ステップは、前記検出された一群の極値点画素の各々から前記検出対象物の大きさに依存してあらかじめ定められた所定の距離以内にあり、当該極値点画素の濃度に対して濃度が単調変化関係にある一群の単調変化画素を、前記撮影画像から検出する。すなわち、上記単調変化画素群検出ステップで検出される単調変化画素群は、検出された極値点画素の濃度に対して濃度が単調変化関係にあるという第１の条件を満たし、その極値点画素から検出対象物の大きさに依存して定められた、距離の基準値以内にあるという第２の条件を満たす一群の単調変化画素である。
【００２３】
極値点画素ｐと単調変化画素群を含む極値領域は、検出対象物を表すスポット画像の存在領域を代表する可能性がある領域である。ここで、極値点画素の濃度に対して単調変化関係にある他の画素とは、極値点画素が極大点画素であるとすると、極大点画素から当該他の画素に至る経路として、画素の濃度が単調減少するという条件を満たしている経路が存在することである。濃度が単調減少するとは、濃度が小さくなるか等しい場合である。上記第１、第２の条件を満たす単調変化画素群を検出することは、検出対象物の大きさに基づいて定められた妥当な範囲内で極大領域を検出することを意味する。したがって、ある極大点画素の周辺の単調変化画素群が実際には上記妥当な範囲を越えて存在していても、その範囲内にある単調変化画素群のみが検出される。一方、ある極大点画素の周辺の単調変化画素群が上記妥当な範囲の一部にしか存在しない場合には、それらの単調変化画素群は全部検出される。
【００２４】
上記比較対象濃度検出ステップは、前記一群の極値点画素の各々に対して検出された前記一群の単調変化画素のそれぞれの濃度の最小濃度又は最大濃度のうち、当該極値点画素の濃度と比較されるべきあらかじめ定められたいずれか一方の濃度を比較対象濃度として検出する。ここで、上記検出された極値点画素と比較されるべき一方の濃度は、上記検出された極値点画素が極大点画素又は極小点画素であるかに応じて、検出された前記単調変化画素群のそれぞれの濃度の最小濃度又は最大濃度である。
【００２５】
上記極値領域判定ステップは、前記一群の極値点画素の各々の濃度と当該極値点画素に対して検出された前記比較対象濃度との濃度差の絶対値が前記検出対象物に対応してあらかじめ定められた所定の濃度差の閾値以上であるか否かに依存して、当該極値点画素と当該極値点画素に対して検出された前記単調変化画素群とを含む極値領域が前記複数の検出対象物を表す前記複数のスポット画像の一つに含まれる領域であるか否かを判定する。
【００２６】
このように、請求項１に記載のスポット画像検出方法では、極値点画素とそれに隣接し当該極値点画素から所定の距離以内にある単調変化画素群を含む極値領域を検出してそれらの極値領域内での画素の濃度の変化量に基づいて、当該極値領域が、検出対象物を表すスポット画像に属するか否かを判定するので、比較的簡単に所望の検出対象物を表すスポット画像を検出することができる。その際、検出対象物より大きな物を表すスポット画像の極大点画素の位置を間違って検出することも防止できる。更に、検出対象物を表すスポット画像を背景から区別して検出するために濃度の閾値を使用する必要はないので、濃度の閾値を用いるときの従来技術に生じる、濃度の閾値の決定の難しさがない。
【００２７】
更に、請求項２のスポット画像検出方法は、前記一群の極値点画素のいずれかと当該極値点画素に対して検出された前記単調変化画素群とを含む極値領域が、前記複数の検出対象物を表す前記複数のスポット画像の一つに含まれる領域であると判定されたとき、前記極値点画素の位置を、当該一つのスポット画像の位置として記憶する位置記憶ステップ、を更に含むものである。これにより、検出された極値点画素の位置を、検出対象物を表すスポット画像の位置として記憶するので、スポット画像の位置が比較的簡単な処理で検出でき、更に、極大点画素より濃度が低い画素の位置をスポット画像の位置として利用する場合が発生せず、そのような場合が発生したときに生じるスポット画像の位置と濃度との関係の不自然さを避けることができる。
【００２８】
更に、請求項３に記載のスポット画像検出方法は、請求項１又は２において、各極値点画素に対して検出された前記一群の単調変化画素の存在領域の広さを検出する広さ検出ステップを更に含み、前記極値領域判定ステップは、当該極値点画素に対して検出された前記濃度差の絶対値が前記濃度差の閾値以上であり、かつ、当該極値点画素に対して検出された前記広さが前記検出対象物の大きさに依存してあらかじめ定められ、前記所定の距離で定まる広さより狭い、所定の広さの閾値以上であるか否かに依存して、当該極値点画素と当該極値点画素に対して検出された前記単調変化画素群とを含む極値領域が、前記複数の検出対象物を表す前記複数のスポット画像の一つに含まれる領域であるか否かを判定するものである。これにより、検索対象物に関連して指定された広さ以下の広さを有する極値領域が属するスポット画像を間違って検出対象物を表すスポット画像として検出することを防ぐことができる。ここで、極値領域の広さは、いろいろな基準で定義することが可能である。極値領域内の画素数に対して一定の割合（例えば、６０％）の画素数を使用するのもその一例である。
【００２９】
更に請求項４に記載のスポット画像検出方法は、請求項１から３のいずれか一つにおいて、前記極値点画素検出ステップで検出されたいずれかの極値点画素と当該極値点画素に対して前記単調変化画素群検出ステップで検出された前記単調変化画素群との存在範囲が、前記極値点画素検出ステップで検出されたいずれかの他の極値点画素と当該他の極値点画素に対して前記単調変化画素群検出ステップで検出された前記単調変化画素群との存在範囲とが重複するか否かを判定する存在領域重複判定ステップと、前記いずれかの極値点画素に対する前記存在範囲が前記他の極値点画素に対する前記存在範囲が重複するとき、前記いずれかの極値点画素と前記他の極値点画素のうちの一方をあらかじめ定められた基準で選択し、選択されなかった他方の極値点画素を無効にする極値点画素無効化ステップと、を更に含むものである。これにより、一つのスポット画像に複数の極値点画素が含まれる場合でも、それぞれの極値点画素を検出して、それぞれの極値点画素とそれに対する一群の極値点画素とが存在する範囲が他の極値点画素に対する存在範囲と重複する場合には、それらの極値点画素の一つ以外を無効にすることができ、一つのスポット画像に対して一つの極値点画素が検出されるようにすることが可能になる。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、比較的簡単に所望の検出対象物を表すスポット画像を検出することができる。その際、検出対象物より大きな物を表すスポット画像の極大点画素の位置を間違って検出することも防止できる。更に、検出対象物を表すスポット画像を背景から区別して検出するために濃度の閾値を使用する必要はないので、濃度の閾値を用いるときの従来技術に生じる、濃度の閾値の決定の難しさがない。
【００３１】
更に、より具体的な態様では、検出された極値点画素の位置を、検出対象物を表すスポット画像の位置として記憶するので、スポット画像の位置を比較的簡単な処理により検出することができる。更に、極大点画素より濃度が低い画素の位置をスポット画像の位置として利用する場合が発生せず、そのような場合が発生したときに生じるスポット画像の位置と濃度との関係の不自然さを避けることができる。
【００３２】
更に望ましい態様では、検索対象物に関連して指定された広さ以下の広さを有する極値領域が属するスポット画像を間違って検出対象物を表すスポット画像として検出することを防ぐことができる。更に望ましい他の態様では、一つのスポット画像に対して複数の極値点画素が検出された場合でも、それらの極値点画素の一つ以外を無効にでき、一つのスポット画像に対して一つの極値点画素が検出されるようにすることが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００３３】
以下、本発明に係るスポット画像検出方法及びスポット画像検出プログラムの実施の形態を図面を参照して詳細に説明する。
図１は、本発明に係るスポット画像検出装置の一つの実施形態の概略ブロック図である。符号１は、上記装置の一つの実施の形態の全体を指す。本装置１は、例えばパソコン又はワークステーションにより実現される処理装置１０と、メインメモリとして使用されるＲＡＭ（ランダムアクセスメモリ）（図示せず）及び磁気ディスク記憶装置のような補助記憶装置（図示せず）とを含む記憶装置２０と、入出力装置３０とを備えている。入出力装置３０は、キーボード及びマウス等のポインティングデバイスを含む入力装置３１、ＣＲＴディスプレイ装置等の表示装置３２又はプリンタ３３などの出力装置を備えている。入力装置３１はパラメータの入力やコマンドの起動などに使われる。表示装置３２又はプリンタ３３は、複数の検出対象物を撮像して得られる撮像画像あるいは本装置１により生成されるスポット画像マーカ付き画像等の画像あるいは本装置１により生成されるデータの表示又は印字に使われる。記憶装置２０内にデータが記憶されるときに、当該データが図示しないＲＡＭと図示しない補助記憶装置のいずれに記憶されるかは、あらかじめ当該データ毎に決められている。処理装置１０には、複数の検出対象物を含む領域を撮像して得られた撮像画像からそれぞれの検出対象物を検出するためのスポット画像検出プログラム４０が組み込まれている。
【００３４】
本発明に係るスポット画像検出方法及びスポット画像検出プログラムの実施の形態を更に説明する前に、本実施の態様で実行する処理の原理を説明する。以下では、極大点画素を検出する場合を説明するが、極小値画素を検出する場合も同様である。
【００３５】
撮像画像中から極大点画素ｐを検出し、検出された極大点画素ｐに対する極大領域Ｍ（ｐ）は、以下のようにして帰納的に求めることができる。Ｍ０(ｐ)を極大点画素ｐからなる第０次極大領域とする。極大点画素ｐの第０次極大領域Ｍ０(ｐ)から始めて、第ｎ次極大領域Ｍｎ(ｐ)に対して第(ｎ＋１)次増分領域Ｂｎ+1(ｐ)だけの領域成長を繰り返して決定し、第（ｎ＋１）次極大領域Ｍｎ+1(ｐ)を次式１により求める。
Ｍｎ+1(ｐ) = Ｍｎ(ｐ) ∪ Ｂｎ+1(ｐ)    （１）
【００３６】
ここで、第(ｎ＋１)次増分領域Ｂｎ+1(ｐ)は、画素ｑが第ｎ次極大領域Ｍｎ(ｐ)に隣接するという条件と画素ｑの濃度が第ｎ次極大領域Ｍｎ(ｐ)の当該画素ｑが隣接する少なくとも一つの画素の濃度より大きくない（単調減少関係にある）という条件を満たす画素ｑが含まれる領域である。第(ｍ＋１)次増分領域Ｂｍ+1(ｐ)が空集合である最小のｍについて次式２が成立する。
Ｍ（ｐ） = Ｍｍ(ｐ)    （２）
したがって、第ｍ＋１増分領域Ｂｍ+1(ｐ)が最初に空集合となったときに、それまでに得られた第ｍ次極大領域Ｍｍ(ｐ)が極大領域Ｍ（ｐ）となる。
【００３７】
以上の繰り返し処理を詳しく説明すると、極大点画素ｐのみからなる第０次極大領域Ｍ０(ｐ)に対して第１次増分領域Ｂ１(ｐ)を求める。すなわち、画素ｑが画素ｐに隣接するという条件と画素ｑの濃度が画素ｐの濃度より大きくない（単調減少関係）という条件を満たす画素ｑを全て含む第１次増分領域Ｂ１(ｐ)を求める。この段階では極大点画素ｐから第１次増分領域Ｂ１(ｐ)の任意の画素ｑに至る経路上の画素は、これら二つの画素ｐ、ｑのみであり、これらの画素間では濃度が単調減少するという条件が成立している。更に、式１により、元の画素ｐと新たに求めた第１次増分領域Ｂ１(ｐ)との論理和により第１次極大領域Ｍ１(ｐ)を決定する。
【００３８】
その後第２次増分領域Ｂ２(ｐ)を求める。すなわち、画素ｑが第１次極大領域Ｍ１(ｐ)のいずれかの画素に隣接するという条件と、画素ｑの濃度が、第１次極大領域Ｍ１(ｐ)の、画素ｑに隣接する少なくとも一つの画素の濃度より大きくない（単調減少関係）という条件を満たす全ての画素ｑの領域を第２次増分領域Ｂ２(ｐ)として決定する。更に式１により、第１次極大領域Ｍ１(ｐ)と新たに求めた第２次増分領域Ｂ２(ｐ)との論理和により第２次極大領域Ｍ２(ｐ)を決定する。この段階では極大点画素ｐから第２次増分領域Ｂ２(ｐ)の任意の画素ｑに至る経路上の画素は、画素ｐと、増分第１次増分領域Ｂ１(ｐ)内のいずれかの第１の画素と、その第１の画素に隣接する第２次増分領域Ｂ２(ｐ)内の第２の画素とであり、画素ｐからこれらの第１の画素、第２の画素間で濃度が単調減少するという条件が成立している。
【００３９】
以下、同様に、以上の処理を繰り返すことにより、極大領域Ｍｎ(ｐ)（ｎ＝１、２、…）を求めることができる。そして、いずれかの整数ｍに対して、第（ｍ＋１）次増分領域Ｂｍ+1(ｐ)に属する画素が最初に検出できなくなると、処理を打ちきり、式２にしたがって、そのときまでに求めた第ｍ次極大領域Ｍｍ(ｐ)を極大領域Ｍ(ｐ)として使用すればよいことになる。
【００４０】
なお、上記極大領域Ｍ(ｐ)の大きさを、画素ｐから所定の距離以内の画素のみを含むという第２の条件を満たすようにするには、例えば、いずれかの増分領域（第（ｎ＋１）次増分領域Ｂｎ+1(ｐ)）の決定を、画素ｐから上記所定の距離以内にある全画素を順次選択して実行し、次の増分領域を決定するときにも同じ範囲内の全画素を順次選択するように、同じ範囲内の全画素を順次選択することを繰り返せばよい。このように増分領域を順次求めて極大領域Ｍ(ｐ)を求めると、極大領域Ｍ(ｐ)に属する任意の画素ｑは、画素ｐから画素ｑに至る経路として、経路上の画素の濃度が単調減少する経路が存在するという条件が満たされることになる。このことは証明することができる。
【００４１】
こうして極大領域Ｍ(ｐ)を求めた後、極大点画素の濃度と極大領域内の濃度の最小値との差の絶対値が、あらかじめ定められた濃度差の下限値以上であるか否かを判定し、そうであれば、検出された極大領域Ｍ(ｐ)を、検出対象物を表すスポット画像に含まれると判定することができる。その結果、検出された極大点画素の位置を検出対象物を表すスポット画像の存在位置として使用でき、更に、検出された極大領域を検出対象物を表すスポット画像の存在領域を代表する領域として使用することができる。
【００４２】
なお、得られた極大領域Ｍ(ｐ)が、あらかじめ定められた広さの閾値以上であるという上記第３の条件を満たすか否かは、極大領域Ｍ(ｐ)を決定した後に、極大領域Ｍ(ｐ)の広さが、当該広さに関する閾値以上であるか否かを判別するようにすればよい。極大領域Ｍ(ｐ)の広さにはいろいろな量を使用することが可能である。例えば、極大領域Ｍ(ｐ)に含まれる画素数又は極大領域Ｍ(ｐ)に含まれる任意の画素間の最大距離等を用いることができる。あるいは、極大領域Ｍ(ｐ)を決定した後に、決定に至るまでの上記第（ｍ＋１）次増分領域Ｂｍ+1の決定の繰り返し回数が所定値以上であるか否かにより判別してもよい。
【００４３】
以下、本発明に係るスポット画像検出方法及びスポット画像検出プログラムの実施の形態の詳細を更に説明する。
スポット画像検出プログラム４０は、記憶装置２０に記憶され処理装置１０により実行されるが、図では分かりやすさのために、スポット画像検出プログラム４０とそれを構成する複数のモジュールを処理装置１０を示すブロックの内部に記載している。スポット画像検出プログラム４０は、初期値設定部１００と、極値点画素探索部２００と、極値領域成長部３００と、極値領域判定部４００と、スポット画像関連データ生成部５００というモジュールを含む。更に、スポット画像検出プログラム４０には、極値点画素の探索成否判定ステップＳ２５０と極値領域合否判定ステップＳ４５０とが含まれている。極値点画素の探索成否判定ステップＳ２５０は、極値点画素探索部２００の実行後に実行され、極値点画素探索部２００において極値点画素の探索が成功したか否かを判定する。極値領域合否判定ステップＳ４５０は、極値領域判定部４００の実行後に実行され、検出された極値領域に対する極値領域判定部４００での判定結果が合格か否かを判定する。
【００４４】
上記複数のモジュール１００、２００、３００、４００、５００はこれらの順に順次実行される。スポット画像関連データ生成部５００の実行後に処理は初期値設定部１００に移り、この処理以降の処理が繰り返される。ただし、極値領域成長部３００は、極値点画素の探索成否判定ステップＳ２５０で極値点画素の探索が成功したと判定されたときに実行され、スポット画像関連データ生成部５００は、検出された極値領域が合格であると極値領域合否判定ステップＳ４５０で判定されたときに実行される。極値領域合否判定ステップＳ４５０で検出された極値領域が不合格であると判定されたときには、処理は初期値設定部１００に移動する。極値点画素の探索成否判定ステップＳ２５０で極値点画素の探索が不成功と判定されたときは、スポット画像検出プログラム４０の処理は終了する。
【００４５】
処理装置１０は、スポット画像検出プログラム４０内の初期値設定部１００、極値点画素探索部２００、極値領域成長部３００、極値領域判定部４００、スポット画像関連データ生成部５００が実行されたときに、それぞれ初期値を設定する機能ブロック、極値点画素を探索する機能ブロック、探索された極値点を起点にして極値領域を成長させる機能ブロック、領域成長により得られた極値領域が検出対象物のスポット画像に属する極値領域であるか否かを判定する機能ブロック、その極値領域が当該検出対象物を表すスポット画像に属すると判定されたときに、そのスポット画像に関連するスポット画像関連データを生成する機能ブロックという複数の機能ブロックとして動作する。したがって、処理装置１０と、記憶装置２０と、入出力装置３０と、スポット画像検出プログラム４０のこれらのモジュールにより、それぞれのモジュールに対応する複数の機能ブロックが実現されることになる。したがって、処理装置１０と、記憶装置２０と、入出力装置３０と、スポット画像検出プログラム４０は、本発明に係るスポット画像検出装置の一つの実施の形態を実現することになる。
【００４６】
スポット画像検出プログラム４０は、本発明に係るスポット画像検出プログラムの一つの実施の形態を実現するものであり、図示しない記録媒体に記録されてあるいは図示しないネットワークを介して記憶装置２０に記憶され、処理装置１０で実行される。スポット画像検出プログラム４０は、図示しない記録媒体に記録されて又は図示しないネットワークを介して販売可能である。処理装置１０がスポット画像検出プログラム４０を実行して撮像画像から対象物を検出する手順は本発明に係るスポット画像検出方法の一つの実施の形態を実現する。
【００４７】
記憶装置２０には、撮像画像データ２１がスポット画像検出プログラム４０の実行前にあらかじめ記憶される。撮像画像データ２１は、検出対象物を含む領域を撮像して得られた画像を表すデータである。領域属性データ２２は、後に説明する極値領域成長範囲内の画素のそれぞれが撮像画像データ２１中から検出された極値点画素を含む極値領域に属するか否かに関連する領域属性値を保持するデータであり、スポット画像検出プログラム４０の実行開始時に初期値に設定され、スポット画像検出プログラム４０に実行途中に更新される。
【００４８】
極値領域データ２３とスポット画像マーカ付き画像データ２４は、スポット画像検出プログラム４０の実行の結果生成されるデータである。極値領域データ２３は、スポット画像検出プログラム４０で検出され、検出対象物を表すスポット画像に含まれると判定された複数の極値領域のそれぞれに関するデータを含む。スポット画像マーカ付き画像データ２４は、撮像画像データ２１内のそれらの検出された極値領域が含まれるスポット画像に、検出対象物のスポット画像であることを示す所定のスポット画像マーカを重畳させた画像を表すデータである。なお、以下では、画像データが生成される処理又は記憶装置２０に記憶される処理に言及するときに、簡単化のために単に画像が生成される又は画像が記憶装置２０に記憶されるということがある。
【００４９】
図２（ａ）は、撮像画像データ２１を模式的に示す図である。撮像画像データ２１は、図に示すように、この撮像画像は矩形（正方形又は長方形）であり、撮像画像の左上隅に原点Ｏが定められ、図の垂直下方向及び水平右方向にｘ軸、ｙ軸が定められているものとする。以下では、撮像画像データ２１は、地表を人工衛星又は航空機から撮影して得られる地理画像であり、検出対象物は道路を走行するか路上に停止している自動車であるとする。更に、撮像画像データ２１は、白黒濃淡画像を表す画像データであると仮定する。更に撮像画像データ２１は、自動車が存在する領域では濃度が高くなる（白くなる）画像を表すと仮定する。逆に、撮像画像データ２１が、対象物が存在する領域では濃度が低くなる（黒くなる）画像を表す場合にも、本発明は同様に適用できる。なお、濃度と白さとの関係は、白い画素ほど濃度が高い又は大きいと呼ぶことにする。
【００５０】
図において、２１０は、地上の一つの道路を模式的に示す。２２０は、道路２１０上を走行している複数の自動車の一つを表すスポット画像を模式的に示す。同図（ｂ）は、人工衛星から地上を実際に撮影して得られた実際の地理画像の例を示す。この種の地理画像の解像度は一般には低く、例えば５０〜６０cm程度であり、図に示すように、自動車は非常に小さい白い島状のスポット画像で表され、自動車の外形も鮮明ではない。自動車を表すスポット画像を構成する画素の数は、例えば３×６画素程度と少ない。
【００５１】
図２（ｃ）は、撮像画像データ２１に対応する領域属性データ２２を模式的に示す。本実施の形態では、領域属性データ２２は、撮像画像データ２１の全画素に対応して、領域属性値を保持するフィールドを有する。領域属性データ２２は、撮像画像データ２１の各画素に対応した当該画素の領域属性を含むので、領域属性データ２２も、撮像画像データ２１と同じく、領域属性の値を画像値とする画像を表す画像データであると考えることができるので、図２（ｃ）に示すように、領域属性データ２２を矩形の領域を有する画像データであると考え、撮像画像データ２１と同じく、図の左上隅に原点０が定められ、図の垂直下方向及び水平右方向にｘ軸、ｙ軸が定められているものとする。後に説明するように、領域属性データ２２に含まれる各画素に対する領域属性値は、当該画素が極値領域に属さないことを示す値、例えば「０」、当該画素が極値領域に属することを示す値、例えば「１」、当該画素が極値領域に属する候補であることを示す値、例えば「0.5」のいずれかを有する。
【００５２】
なお、領域属性データ２２は、本実施の形態のように撮像画像データ２１の全画素に対する領域属性値を保持するフィールドを有する場合でも、実際には撮像画像データ２１内のいずれかの道路領域２１０（図２（ａ））に属する複数の画素のそれぞれに対する領域属性値を保持するフィールドを有すればよいが、ここでは、撮像画像データ２１内のいずれの画素が道路領域に属するかは、撮像画像２１が表す地域により異なるので、領域属性データ２２は、撮像画像データ２１の全画素のそれぞれに対応して領域属性値を保持するフィールドを有するとする。
【００５３】
図１に戻り、スポット画像検出プログラム４０が実行されると、まず設定部１００が実行される。初期値設定部１００は、撮像画像データ２１の全画素のそれぞれに対する領域属性データ２２の領域属性を初期値に設定する。ここでは、初期値は、対応する画素が極値領域に属さないことを示す値「０」である。
【００５４】
スポット画像検出プログラム４０は、初期値設定部１００の実行後に、極値点画素探索部２００を実行する。図３は、極値点画素探索部２００の処理の一例の概略フローチャートである。極値点画素探索部２００は、撮像画像２１の画素を一定の順に順次選択し、選択された画素が、濃度が極値である画素（極値点画素と呼ぶ）であるかを判定する。極値点画素は、撮像画像２１内の検出対象物を表すいずれかのスポット画像に属する可能性がある画素として検出される。今の仮定のように、背景より白い（濃度が大きい）自動車のスポット画像を検出するときには、極値点画素として、濃度が極大値である極大点画素が検出される。逆に、背景より黒い（濃度が小さい）自動車のスポット画像を検出する場合には、極値点画素として、濃度が極小値である極小点画素が検出される。
【００５５】
極値点画素、例えば極大点画素は、その画素を取り囲む８近傍画素の濃度の値に比べて当該極大点画素の濃度が極大点であるということである。このため、ある画素が極値点画素か否かを判別するには、当該注目画素の濃度とその画素の８近傍画素の濃度とが比較される。
【００５６】
具体的には、極値点画素探索部２００は、以下のようにして実行される。まず、撮像画像２１からの画素の選択が終了したか否かを判定する（ステップＳ２０１）。画素の選択が終了していないときには、次に処理すべき画素を選択する（ステップＳ２０２）。スポット画像検出プログラム４０は、検索対象物である自動車を表すスポット画像の検出のためには、撮像画像２１の全画素を処理する必要はなく、撮像画像２１中の道路が存在する道路領域に属する複数の画素のみを処理すればよい。したがって、ステップＳ２０２では、道路領域に属する複数の画素を一定の順序で順次選択すればよく、道路領域に属さない画素は選択しないようにすればよい。撮像画像２１中の道路領域に属する複数の画素を選択するには、記憶装置２０にあらかじめ記憶された図示しない、道路領域を示すデータに基づいて行うことができる。
【００５７】
あるいは、図２（ａ）に示す撮像画像２１の全画素を順次選択し、選択された画素が道路領域に属する画素であるか否かを、上記道路領域を示すデータに基づいて判定し、選択画素が道路領域に属すると判定されたときに、当該画素に関する処理を実行してもよい。選択画素が道路領域に属さないと判定されたときには、当該画素に関する処理はスキップすればよい。あるいは、ステップＳ２０２では、撮像画像２１の全画素を一定の順序で順次選択し、選択された画素に対してスポット画像検出プログラム４０のその後の処理を実行し、処理の終了後に、選択画素が道路領域に属するか否かを判定し、属さないと判定されたときには、当該画素に関する処理結果は無効にする方法を採ることもできる。以下では、撮像画像２１内の道路領域に属する全画素をスポット画像検出プログラム４０の処理の対象とし、撮像画像２１内の道路領域に属さない他の画素は処理しないことにする。したがって、ステップＳ２０２では、道路領域に属する複数の画素を順次選択する。
【００５８】
より具体的には、極値点画素探索部２００では、極値点画素の探索を行うために、ステップＳ２０２で選択した画素の濃度と、その画素の隣接画素の濃度とを比較して、選択画素が極値点画素であるか否かを後のステップＳ２０３で判断する。ここで、選択画素の隣接画素とは、選択画素を取り囲む８個の隣接画素（８近傍画素）である。したがって、選択画素が極値点画素か否かを判断するには、その画素の周囲の画素の濃度も必要であるので、極値点画素探索部２００では、道路領域の周辺の１画素の幅の領域を除いた内部領域に属する画素について、極値点画素であるか否かを判定する。したがって、ステップＳ２０２では、撮像画像２１内の道路領域の１画素分内側の領域の全画素を一定の順序で順次選択すればよい。選択の順序は、例えばｘ座標順、ｙ座標順でよい。すなわち、同じｙ座標の複数の画素はｘ座標の昇順に選択し、異なるｙ座標の複数の画素はｙ座標の昇順に選択すればよい。
【００５９】
以下、ステップＳ２０２で選択された画素を画素ｐと呼ぶことにする。画素ｐの選択後に、当該選択画素ｐが極値点画素か否かが判断される（ステップＳ２０３）。今の例では、極値点画素とは極大点画素のことである。ここで、選択画素ｐが濃度が極大点である極大点画素であるのは、選択画素ｐの濃度が、その画素を取り囲む８近傍画素の濃度の値のいずれよりも小さくないときである。この定義では、選択画素ｐの濃度が、その８近傍画素の濃度のいずれかと同じ濃度を有していても、８近傍画素内の他の画素のいずれの濃度も選択画素ｐの濃度と同じかそれより小さければ、選択画素ｐの濃度は極大値であると見なされる。極端には、選択画素ｐの濃度と８近傍画素の濃度が全て同じときでも、極大点画素を探索しているときには、選択画素ｐは極大点画素と見なされる。しかし、選択画素ｐの濃度が８近傍画素の濃度のいずれか一つより低い濃度であるときには、選択画素ｐの濃度は極大値ではない。なお、選択画素ｐの濃度と、その選択画素ｐの８近傍画素より遠方の画素の濃度とは比較しない。
【００６０】
ステップＳ２０３で、選択画素ｐが極値点画素（極大点画素）ではないと判断された場合には、処理はステップＳ２０１に戻り、画素の選択が終了しているかが判断される。すなわち、極値点画素か否かの判断がされていない画素が道路領域の１画素分内側の領域にあるか否かが判断される。未選択の画素がまだある場合には、ステップＳ２０２で次の画素ｐが選択され、その新たな選択画素ｐがステップＳ２０３により極値点画素であるかが判断される。このような、画素の選択の終了判断ステップＳ２０１と、画素選択ステップＳ２０２と極値点画素判別ステップＳ２０２とが極値点画素が検出されるまで繰り返される。
【００６１】
以上の繰り返しの結果、いずれかの選択画素ｐが極値点画素であると判定されたときには、当該画素ｐに関する、領域属性データ２２内の領域属性値を、極値領域に所属することを表す属性値「１」に変更する（ステップＳ２０４）。極値点画素が選択されたときには、極値点画素探索部２００は、処理を終了し、戻り値を「成功」としてスポット画像検出プログラム４０のメインルーチンに戻る。
【００６２】
図１に戻り、スポット画像検出プログラム４０では、極値点画素探索部２００の実行後に、極値点画素の探索成否判定ステップＳ２５０により、極値点画素探索部２００での極値点画素の探索が成功したか否かを極値点画素探索部２００からの戻り値により判定する。今仮定しているように、極値点画素探索部２００からの戻り値が「成功」である場合、極値領域成長部３００が実行される。極値領域成長部３００は、検出された極値点を出発点として、当該極値点を含む極値領域を検出する。ここで、極値領域は、当該極値点画素（今の例では極大点画素）と、その画素に対して単調変化関係にある周辺の一つ又は複数の画素からなる領域である。ここで極値点画素に対して単調変化関係にある画素とは、今仮定のように、当該極値点画素が極大点画素の場合には単調減少関係を指し、当該極値点画素が極小点画素の場合には単調増大関係を指す。
【００６３】
極値点画素に対して単調変化関係にある周辺の画素とは、当該極値点画素から濃度が単調変化している画素を経由して当該周辺の画素までに至る経路があるということである。極値点画素が極大点画素であるときには、その極大点画素に対して単調減少関係にある周辺の画素とは、当該極大点画素から濃度が単調減少している画素を経由して当該周辺の画素に至る経路があるということである。ここで、単調減少とは、小さくなっているか等しいことである。同様に、極値点画素が極小点画素であるときには、その極小点画素に対して単調増大関係にある周辺の画素とは、当該極小点画素から濃度が単調増大している画素を経由して当該周辺の画素までに至る経路があるということである。ここで、単調増大とは、大きくなっているか等しいことである。
【００６４】
ここで、極大点画素に対して上記経路があるということは、例えば、極大点画素（第１の画素）、それに隣接する第２の画素、当該第２の画素に隣接する第３の画素がある場合、第２の画素の濃度は、極大点画素の定義から当該極大点画素の濃度以下であり、第２の画素の濃度は必然的に極大点画素の濃度より単調減少の関係にある。第２の画素の濃度が、極大点画素の濃度と同じ場合でも、第２の画素の濃度は極大点画素の濃度に対して単調減少の関係にあると見なすことには変わりはない。更に、第３の画素の濃度が、上記第２の画素の濃度以下であるときには、第３の画素の濃度は、第２の画素の濃度に対して単調減少の関係にある。第３の画素の濃度が、上記第２の画素の濃度と同じであるときにも、第３の画素の濃度は、第２の画素の濃度に対して単調減少の関係にあると見なすことには変わりはない。結局、極大点画素から第２の画素を経由して第３の画素に至る経路上では、画素の濃度は、極大点画素の濃度、第２の画素の濃度、第３の画素の濃度の順に変化し、これらの３つの画素の濃度は単調減少していることになる。
【００６５】
あるいは第２、第３の画素の両方に隣接する第４の画素があり、当該第４の画素の濃度が第２の画素の濃度以下であり、当該第３の画素の濃度が当該第４の画素の濃度以下であれば、第３の画素の濃度は、第４の画素の濃度に対して単調減少の関係にあり、第４の画素の濃度は、第２の画素の濃度に対して単調減少の関係にある。結局、極大点画素から第２、第４の画素を経由して第３の画素に至る経路上では、画素の濃度は、極大点画素の濃度、第２の画素の濃度、第４の画素の濃度、第３の画素の濃度の順に変化し、これらの４つの画素の濃度は単調減少していることになる。
【００６６】
図４は、極値領域成長部３００の処理の一例の概略フローチャートである。極値領域成長部３００は、探索された極値点画素（今の仮定では極大点画素）を起点として、その画素から単調変化関係（今の例では単調減少関係）にある複数の画素を検出して極値点画素を含む極値領域を決定するように、領域成長を行う。領域成長は、検出された極値点画素からみてあらかじめ指定された最大距離以内で行われる。
【００６７】
上記距離は下記の式３に示す距離の公理を満足すればどのようなものでもよい。ここで、ｐ、ｑ、ｒは画素を示し、ｄ(ｐ,ｑ)等は、画素ｐ、ｑ間の距離を表す。
ｄ(ｐ,ｑ) ≦ ｄ(ｐ,ｒ) + ｄ(ｒ,ｑ)    （３）
例えば下記に示すd1、d2、d3はいずれも画素ｐ、ｑ間の距離として使用可能である。
【００６８】
【数４】
2005332119.tif 000003
ここで、xpとypは画素ｐのｘ、ｙ座標であり、xqとyqは画素ｑのｘ、ｙ座標である。
【００６９】
本実施の形態では、極値点画素ｐからの距離として、上記式４ｂに定義されるように、検出された極値点画素ｐのｘ座標との差の絶対値とｙ座標との差の絶対値の大きい方を使用し、上記距離の基準値をＳとする。したがって、領域成長する範囲は、検出された極値点画素を中心に含む、幅、高さがともに２Ｓ＋１の正方形領域となる。
【００７０】
図５（ａ）は、本実施の形態で使用する極値領域成長範囲を例示する図である。２５は、検出された極値点画素の座標がｐ（ｘ，ｙ）であるときの領域成長する範囲の例を示す。図では、距離の基準値Ｓが２である。一般的には、その範囲２５の頂点の画素Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの座標はそれぞれ（ｘ−Ｓ，ｙ−Ｓ）、（ｘ＋Ｓ，ｙ−Ｓ）、（ｘ＋Ｓ，ｙ＋Ｓ）、（ｘ−Ｓ，ｙ＋Ｓ）である。したがって、領域成長する画素が属する領域のサイズは、（２Ｓ＋１）×（２Ｓ＋１）である。このサイズ（２Ｓ＋１）は、検出対象物、例えば自動車の長さに依存してあらかじめ決定される。自動車の長さは車両により異なるので、例えば、現用のいろいろな自動車の長さのうちの最大値に基づいて決めればよい。なお、本実施の形態による検出方法を実際の撮像画像にサイズ（２Ｓ＋１）をいろいろな値に変えて適用して、望ましい結果がでるようなサイズになるようにサイズ（２Ｓ＋１）を調整することが望ましい。例えば、自動車を表すスポット画像を構成する画素数が、前に述べたように３×６画素程度あるとすると、極値領域成長範囲を決める距離の基準値Ｓを２にすることができる。このときには、極値領域成長範囲のサイズは５×５画素となる。
【００７１】
なお、距離の基準値Ｓを極値領域成長範囲の縦方向と横方向とで変更してもよい。極値領域成長範囲を道路の延長方向に合わせて決めてもよい。例えば、ｘ軸を道路の方向に垂直な方向として、ｙ軸を道路の方向に平行な方向とすることができる。あるいは、各スポット画像の広がりの範囲を事前に検出して、例えば最も長く広がっている方向を、そのスポット画像が自動車を表すと仮定して対応する自動車の車体の向きと推測し、車体の方向と垂直な方向にｘ軸を定め、車体の方向と平行な方向にｙ軸を定めてもよい。この場合には、ｘ軸、ｙ軸の方向は極大点毎に決めることになる。更に、この場合には、極値領域成長範囲を規定する距離の基準値Ｓをｘ軸、ｙ軸に応じて異なる値Ｓｘ、Ｓｙとし、例えば、Ｓｘを１とし、Ｓｙを２とし、極値領域成長範囲のサイズをｘ軸方向、ｙ軸方向に対して異ならせて、３×５画素のようにすることもできる。
【００７２】
図５（ｂ）は、同図（ａ）内の極値領域成長範囲２５内の画素と極値点画素ｐ（ｘ，ｙ）のｘ座標、ｙ座標からの座標変化量ｉ、ｊとの関係を示す図である。この図においては、各四角内に示すｑｍ（ｍ＝１から８又は２１から３６）は説明のために使用する画素の番号である。以下の説明では、図５（ａ）の代わりに図５（ｂ）を主に使用する。図５（ｃ）は、極値領域成長範囲２５内の画素の濃度の例を示す図である。ここに示す濃度値は説明のための数値であって、実際の画像の濃度を表すものではない。
【００７３】
図４に戻り、極値領域成長部３００は、まず、ステップＳ３０１で、領域成長成功フラグflagを初期値ＮＯに設定する。この値ＮＯは領域成長不成功を表す。つぎに極値領域用隣接画素探索部３５０を実行する。極値領域用隣接画素探索部３５０は、極値領域成長部３００により起動される毎に、検出された極値点画素ｐに隣接する未処理の画素又は当該極値点画素ｐに隣接し極値領域内に存在すると判定された画素が既に検出されているときには、当該極値領域内にあると判定された当該画素に隣接し当該極値点画素ｐから所定の距離範囲以内にある未処理の画素を検出する。
【００７４】
本実施の形態では、極値領域用隣接画素探索部３５０は、最初に起動されたときには、図５（ｂ）の左上隅の画素ｑ２１から始めて、極値領域成長範囲２５内の画素を左から右へ、上から下へ順次探索する。つまり、探索する画素の座標を（ｘ+ｉ，ｙ+ｊ）とすると、ｊ＝−Ｓの状態で、ｉを−Ｓから＋Ｓまで変化させ、その後ｊを１だけ増加し、ｉを同じ範囲で変化させる。以下同様にｊがＳを越えるまで繰り返す。
【００７５】
図６は、極値領域用隣接画素探索部３５０の処理の一例の概略フローチャートである。具体的には、極値領域用隣接画素探索部３５０は、起動されると、ステップＳ３５１において、領域成長成功フラグflagの値がＹＥＳか否かを判断する。極値領域用隣接画素探索部３５０が極値領域成長部３００により最初に起動されたときには、図４のステップＳ３０１により領域成長成功フラグflagの値がＮＯに設定されている。この場合には領域成長成功フラグflagの値がＹＥＳでないので、ステップＳ３５２において、探索画素を初期設定する。本実施の形態では、図５（ｂ）に示した極値領域成長範囲２５の左上隅の画素ｑ２１を探索画素の初期値に設定する。つぎにステップＳ３５３において、その探索画素の領域属性値を領域属性データ２２から読み出し、その領域属性値が「０」であるか否かを判別する。
【００７６】
図７は、極値領域成長範囲２５内の画素に対する領域属性データ２２の変化例を示す図である。図では、領域属性データ２２の座標として、対応する画素の座標（ｘ，ｙ）に代えて、図５（ｂ）と同じく、極値点画素ｐ（ｘ，ｙ）のｘ座標、ｙ座標からの座標変化量（ｉ，ｊ）を示している。同図（ａ）は、初期値設定部１００（図１）により撮像画像２１の全ての画素に対する領域属性データ２２の初期値として、極値領域非所属を示す値「０」が設定された状態を示す。同図（ｂ）は、極値点画素探索部２００により極値点画素ｐが検出されたときにステップＳ２０４（図３）により、当該極値点画素ｐに対して領域属性値として、極値領域所属を示す値「１」が設定された状態を示す図である。極値点画素ｐの領域が式１にいう第０次極大領域Ｍ０（ｐ）である。
【００７７】
今仮定のように極値領域用隣接画素探索部３５０が、最初に起動され、画素ｑ２１（図５（ｂ））が探索画素であるときには、その画素の領域属性は「０」である。図６に戻り、探索画素の領域属性が「０」であるとステップＳ３５３で判定されたときには、ステップＳ３５４において、当該探索画素に隣接する（すなわち８近傍画素のいずれかである）領域属性値「１」の画素があるか否かを判別する。今仮定のように極値領域用隣接画素探索部３５０が最初に起動されたときには、領域属性値が「１」の画素は、検出された極値点画素ｐのみである。したがって、探索画素ｑ２１は、極値点画素ｐに隣接する画素でないので、ステップＳ３５４では隣接する領域属性値「１」の画素はないと判定される。
【００７８】
この場合、ステップＳ３５５において、次の画素、すなわち右隣の画素ｑ２２を探索画素とする。その後ステップＳ３５６において、新たな探索画素ｑ２２のｙ座標の増加分ｊが距離限界値Ｓを越えたか否かが判定されるが、越えていない場合には、ステップＳ３５３以降の処理が繰り返される。その結果、図５（ｂ）の場合には、画素ｑ１が探索画素になったときに、初めて画素ｐが隣接する領域属性値が「１」の画素となる。したがって、ステップＳ３５３、Ｓ３５４のいずれにおいても判定はＹｅｓとなる。その場合には、極値領域用隣接画素探索部３５０は、隣接画素の探索に成功し、ステップＳ３５７において、戻り値を「成功」として極値領域成長部３００に戻る。
【００７９】
図４に戻り、極値領域成長部３００では、ステップＳ３０２において、隣接画素の探索が成功したか否かが判断され、今の場合のように成功の場合、ステップＳ３０３において、探索が成功した画素に隣接する（すなわち８近傍画素であり）、領域属性値「１」の全ての画素（極値領域所属画素）ｒの濃度を求める。今の仮定では、画素ｑ１が探索成功画素である場合、ステップＳ３０３で検出される隣接する極値領域所属画素は極値点画素ｐのみである。ステップＳ３０４において、求めた全ての極値領域所属画素ｒの濃度の中に、探索画素ｑ１の濃度以上の画素が少なくとも一つあるという条件を満たすか否かを判定する。この条件が満たされる場合、探索成功画素ｑ１は、それが隣接する極値領域所属画素に対して単調減少関係にあることになる。
【００８０】
上に述べたように、今の仮定では画素ｑ１に隣接する極値領域所属画素は極値点画素ｐのみであり、極値点画素ｐの定義から見て、その濃度は、画素ｑ１の濃度より低くない。したがって、ステップ３０４では画素ｑ１は単調変化関係を満たすと判断される。探索画素が単調変化関係を満たすとき、ステップＳ３０５において、その画素の領域属性値を極値領域所属候補を表す値「0.5」に変更する。更にステップＳ３０６において、領域成長成功フラグflagをＹＥＳに設定し、処理は極値領域用隣接画素探索部３５０に戻る。
【００８１】
図６を参照すると、極値領域用隣接画素探索部３５０は、今の仮定の場合には、ステップＳ３５１において、領域成長成功フラグflagがＹＥＳであると判定される。この場合には、処理はステップＳ３５５に移り、直前の探索画素（今の仮定では図５（ｂ）のｑ１）の次の画素ｑ２を探索画素とする。その後ステップＳ３５６では、新たな探索画素ｑ２のｙ座標と極値点画素ｐのｙ座標との差は距離の限界値Ｓより大きくないと判断され、探索画素ｑ２に関してステップＳ３５３以降の処理が実行される。探索画素ｑ２も、極値領域非所属で、極値点画素ｐに隣接する画素であるので、極値領域用隣接画素探索部３５０は隣接画素の探索に成功して、極値領域成長部３００に戻る。
【００８２】
極値領域成長部３００（図４）は、この画素ｑ２に対しても先に画素ｑ１に対する処理と同じように処理Ｓ３０３以降の処理を実行する。この画素ｑ２に対する隣接領域所属画素は極値点画素ｐのみであり、画素ｑ２は画素ｐに対して単調変化関係にあることは画素ｑ１と同じである。したがって、画素ｑ１の場合と同じく、ステップＳ３０５において、探索された隣接画素ｑ２の領域属性値が「0.5」に変更され、ステップＳ３０６において、それまで領域成長成功フラグflagが再度ＹＥＳに設定される。なお、領域成長成功フラグflagは、仮定では既にＹＥＳになっているので、ステップＳ３０６の２回目以降の実行を省略してもよいことは言うまでもない。
【００８３】
極値領域成長部３００は、その後再度極値領域用隣接画素探索部３５０を実行する。３５０では、図５（ｂ）の画素ｑ３からｑ８の各々を同様にして探索画素とする。極値領域成長部３００は、それらの画素ｑ３からｑ８の各々に対して、ステップＳ３０３以降の処理を同様に実行する。ステップＳ３０４ではこれらの画素は、画素ｑ１について述べたのと同じ理由によりそれぞれ単調変化関係にある画素であると判断されるので、その画素の領域属性は、画素ｑ１、ｑ２と同じく「0.5」に変更される。図７（ｃ）は、この段階での極値領域成長範囲２５内の画素に対する領域属性データの例を示す。こうして、極大点画素ｐに隣接し単調減少関係にある画素ｑ１からｑ８が検出されたことになる。これらの画素ｑ１からｑ８が占める領域は、式１で説明した第１次増分領域Ｂ１(ｐ)である。
【００８４】
図４に戻り、以上のようにして画素ｑ８が処理された後は、処理は再度極値領域用隣接画素探索部３５０に戻る。極値領域用隣接画素探索部３５０では、図６において、ステップＳ３５５以降を繰り返すが、今の場合、図５（ｂ）から分かるように、ステップＳ３５４において、検出された極値点画素ｐに隣接する他の画素はもはや存在しないと判断される。したがって、ステップＳ３５５で他の画素が順次探索画素として判断され、最終的に探索範囲外の画素（図５（ａ）の画素（ｘ−Ｓ，ｙ＋Ｓ＋１））が探索画素に設定されたときに、ステップＳ３５６において探索画素のｙ座標の増加分ｊが距離の限界値Ｓより大きくなったと判断されるので、隣接画素の探索が不成功となり、極値領域用隣接画素探索部３５０は戻り値を「不成功」として極値領域成長部３００に戻る。
【００８５】
図６に戻り、極値領域成長部３００では、ステップＳ３０２において隣接画素の探索不成功と判断したときには、ステップＳ３０７において、領域成長成功フラグflagがＹＥＳか否かを判定し、今の仮定の場合のように、そうである場合には、ステップＳ３０８において、領域属性値「0.5」の画素、今の例では画素ｑ１からｑ８の全部の領域属性値を極値領域所属を表す値「１」に変更する。図７（ｄ）は、この段階での極値領域成長範囲２５内の画素に対する領域属性値の例を示す。こうして、この段階では、極大点画素ｐとそれに隣接し単調減少関係にある画素ｑ１からｑ８とを含む領域が極値領域（今の例では極大領域）として検出されたことになる。これらの画素ｐ、ｑ１からｑ８が占める領域は、式１で説明した第１次極大領域Ｍ１(ｐ)である。
【００８６】
図４に戻り、極値領域成長部３００は、その後、処理をステップＳ３０１以降から繰り返す。すなわち、ステップＳ３０１では領域成長成功フラグflagを再度ＮＯに変更して、極値領域用隣接画素探索部３５０を起動する。図７を参照するに、極値領域用隣接画素探索部３５０は、極値領域成長部３００から呼び出されたとき、ステップＳ３５１において領域成長成功フラグflagの値がＮＯであると判定すると、既に説明したのと同じように、極値領域成長範囲２５内の全画素に対して隣接画素を探索する。ただし、今の場合には、図７（ｄ）に示すように、極値領域成長範囲２５内の画素に対する領域属性データは、極値点画素ｐとそれを取り巻く８個の画素ｑ１からｑ８に対して値「１」となっている。その結果、領域属性値が「１」であるこれらの８個の画素に隣接する画素について隣接画素の探索が成功する。すなわち、図５（ｂ）の例では、画素ｑ２１からｑ３６までの画素のそれぞれについて隣接画素の探索が成功する。
【００８７】
図４に戻り、極値領域成長部３００は各探索画素に対してステップＳ３０３以降の処理を、画素ｑ２からｑ８の各々について隣接画素の探索が成功したときと同様に実行する。ただし、図７（ｄ）に示したように、画素ｑ２１からｑ３６の各々が探索画素であるとき、それに隣接する画素は、極値点画素ｐではなく、画素ｑ２からｑ８までの画素のうちの一つ又は二つ又は三つである点で、画素ｑ２からｑ８の場合と異なる。したがって、ステップＳ３０３とＳ３０４による、探索画素が単調変化関係にあるか否かの判定結果は、画素ｑ２１からｑ３６のそれぞれにより異なる。例えば、画素ｑ２１が隣接画素となった場合には、画素ｑ１のみが、その画素に隣接し領域属性値が「１」である画素となる。図５（ｃ）の例では、画素ｑ１、ｑ２１の濃度はともに１であるので、画素ｑ２１は単調減少関係にあることが分かり、ステップＳ３０４の判定結果はＹＥＳとなり、ステップＳ３０５において、画素ｑ２１に対する領域属性値は、極値領域所属候補を示す値「0.5」に設定される。その後、ステップＳ３０６で領域成長成功フラグflagがＹＥＳに設定され、処理は極値領域用隣接画素探索部３５０に戻り、極値領域用隣接画素探索部３５０が実行される。
【００８８】
図６を参照するに、極値領域用隣接画素探索部３５０は、領域成長成功フラグflagがＹＥＳに設定されているので、最後に処理された画素ｑ２１の後続の画素ｑ２２に対して実行される。画素ｑ２２の後続の画素も同様に処理される。ただし、極値領域用隣接画素探索部３５０により隣接画素として探索された画素について、極値領域成長部３００中のステップＳ３０４での判定の結果、単調減少関係を満たさないと判断された場合、その画素の対応する領域属性データは何も変更されないで、処理は再度極値領域用隣接画素探索部３５０に移る。例えば、画素ｑ２５が極値領域用隣接画素探索部３５０により探索画素とされた場合、極値領域成長部３００では、この画素ｑ２５に隣接する極値領域所属画素は、画素ｑ４のみであり、図５（ｃ）の例では、画素ｑ２５の濃度は画素ｑ４の濃度より高いので、画素ｑ２５は単調減少関係にないと判断される。したがって、画素ｑ２５に対応する領域属性値は「０」のままである。なお、画素ｑ２５のように極値領域成長範囲２５の境界に位置する画素については、当該画素が単調減少あるいは単調増大しているかに関して濃度を比較する他の隣接する画素には、極値領域成長範囲２５内の画素（上の例ではｑ４のみ）のみが使用される。
【００８９】
一方、図５（ｃ）の濃度の例では、画素ｑ２５以外の画素は全て単調減少関係にある。したがって。画素ｑ２１からｑ３６の各々が隣接画素として探索され、当該画素に対してステップＳ３０４からＳ３０６が実行された後では、画素ｑ２１からｑ３６に対する領域属性値は、画素ｑ２５の領域属性値以外が「0.5」に変更される。図７（ｅ）は、この段階での領域属性データを示す。すなわち、画素ｑ２１からｑ２４とｑ２６からｑ３６に対する領域属性値が「0.5」に変更されている。これらの画素が占める領域は、式１で説明した第２次増分領域Ｂ２(ｐ)である。
【００９０】
極値領域成長部３００では画素ｑ３６に対してステップＳ３０５、Ｓ３０６を実行した後は、極値領域用隣接画素探索部３５０が再度実行される。図６を参照するに、極値領域用隣接画素探索部３５０では、画素ｑ３６を処理した後では、画素ｑ３６より後方には領域属性値が「１」である画素に隣接する画素は極値領域成長範囲２５内にはないので、ステップＳ３５６で探索画素のｙ座標の増加分ｊが距離の限界値Ｓより大きいと判断されるようになり、極値領域用隣接画素探索部３５０は、隣接画素の探索が不成功となり、戻り値を「不成功」として極値領域成長部３００に戻る。この状態では領域成長成功フラグflagはＹＥＳであるので、既に述べたようにステップＳ３０８で、画素ｑ２１からｑ２４、ｑ２６からｑ３８に対する領域属性値「0.5」が値「１」に変更される。図７（ｆ）は、この段階での領域属性データ２２の値を示す。極値領域成長範囲２５内では画素ｑ２５以外の画素に対して領域属性値が１となっている。これらの属性値「１」の画素が占める領域は、式１でいう第２次極大領域Ｍ２(ｐ)の例である。
【００９１】
その後、極値領域成長部３００では、ステップＳ３０１で領域成長成功フラグflagがＮＯに設定されて再度極値領域用隣接画素探索部３５０が実行される。しかし、再度極値領域用隣接画素探索部３５０では、極値領域成長範囲２５内の全ての画素に対する処理が終了しているので、ステップＳ３５６では探索画素のｙ座標の増分が距離の基準値Ｓを越えたと判断し、ステップＳ３５８において、戻り値を「不成功」として極値領域成長部３００に戻る。このことは、式１でいう、第３次増分領域Ｂ３(ｐ)は空領域となったことを意味する。したがって、式２に示されたように、図７（ｆ）で示す値「１」の画素の領域（Ｍ２(ｐ)）が、最終的な極大領域Ｍ(ｐ)となることを意味する。極値領域成長部３００では、隣接画素の探索が不成功であるとステップＳ３０２で判断され、ステップＳ３０７で領域成長成功フラグflagがＹＥＳでないと判断すると、領域成長は終了であるとして、スポット画像検出プログラム４０に戻る。こうして、検出された極値点画素ｐに対する極値領域成長部３００の処理が終了する。
【００９２】
図８（ａ）は、撮像画像２１の他の例を示す図である。（ｂ）は、その撮像画像に対する領域属性データの例を示す図である。これらの図を用いて、極値領域成長部３００での領域成長処理の実行の様子を更に具体的に説明する。同図（ａ）では、中央にある極大値「５」の極大点画素（２重丸で数値を囲った画素）に対する極値領域成長範囲２５内の画素を示し、同図（ｂ）では極値領域成長範囲２５内の画素に対する属性値を示している。
【００９３】
同図（ａ）の撮像画像において、画素値「５」の画素が複数並んでいる。以下では、画素をそれの座標（ｉ，ｊ）で指定することにする。極大点画素は画素（０，０）であり、極値点画素探索部２００のステップＳ２０３（図３）によりこの画素が極大点画素であると判定され、その画素の領域属性値は、図７（ｂ）と同じく、極値点画素探索部２００のステップＳ２０４（図３）により値「１」に設定されているとする。この画素に対して極値領域成長部３００（図４）を実行すると、極値領域成長範囲２５内の領域属性値が「０」である画素が左上隅の画素（-２，-２）から順次選択され、領域属性値が「１」である画素（この段階では画素（０，０）のみ）に隣接し、かつ、濃度が単調減少関係にあるかが判断され、その結果、この画素（０，０）の周辺の８画素のそれぞれが、極大点画素（０，０）について単調変化関係にあると判定され、それぞれの画素の領域属性は、図７（ｃ）と同じく、極値領域所属候補を表す領域属性値「0.5」に変更されて、その後、図７（ｄ）と同じく領域属性値「0.5」が値「１」に変更される。この段階では画素（０，１）にある値「５」の画素に対する領域属性値も「１」となる。
【００９４】
その後、再度、極値領域成長部３００の処理が繰り返されると、極値領域成長範囲２５内の領域属性値が「０」である画素が左上隅の画素（-２，-２）から順次選択され、領域属性値が「１」である画素（この段階では極大点画素（０，０）とその周囲の８画素）に隣接し、かつ、単調減少関係にあるかが判断される。今の段階では、上記８画素の周りの１６画素の各々について、上記判断がなされ、その結果、画素（-２，-２）から（-２，２）、（-１，-２）、（-１，２）、（０，-２）、（０，２）、（１，-２）、（１，２）、（２，-２）が極値領域所属候補と判断され、その領域属性値が「0.5」に変更される。例えば、濃度値が５である画素（０，２），（１，２）は、いずれも領域属性値が「１」である画素（０，１）に隣接し、かつ、濃度が、その画素の濃度に対して単調減少関係にあると判断される。画素（０，２），（１，２）の濃度値は画素（１，２）の濃度値「５」と同じであるからである。
【００９５】
一方、四角で囲まれた値５の４つの画素のうちの一番左側の画素（２，-１）は、隣接する領域属性値が「１」である画素に対して単調減少関係にないと判断される。その右側の二つの画素（２，０）、（２，１）も同様である。画素（２，２）も、単調減少関係にあるとは判断されない。この画素の濃度は、領域属性値が「１」である内側の隣接する画素のいずれ画素の濃度よりも大きいからである。注意すべきは、この画素（２，２）は、それより一つ上の画素（１，２）に隣接し、濃度はその濃度と等しいが、この時点では画素（１，２）の領域属性値は「0.5」であり、画素（２，２）と隣接していても、極値領域成長部３００では、画素（２，２）との濃度を比較する対象にはされない。このように、画素（１，２）が、極値領域所属候補であり、その領域属性値が「0.5」にされていても、画素（２，２）が極値領域に属するか否かを判断するときには、その画素の濃度との単純減少関係の有無は判断されない。
【００９６】
このように、極値領域成長部３００による極大点画素の周辺の画素が極値領域に属するか否かを判断するときには、領域属性値が「0.5」である隣接している画素との濃度の単調変化関係の有無を判断しないのは、判断しないことにより、領域属性値が「0.5」である画素に隣接しているが、極大点ｐからの経路として経路上の画素の濃度が単調変化関係にある経路が存在しない画素を誤って極値領域内の画素とすることを確実に防ぐことができるからである。したがって、本実施の形態では、領域属性値が「１」である画素（例えば画素（０，１））に隣接し、その画素に対して濃度が単調変化関係にある画素（例えば（１，２）が検出された場合、検出された画素（１，２）の領域属性値を一時的に「0.5」とし、領域成長成功として（ステップＳ３０６（図４））、極値領域用隣接画素探索部３５０の処理を繰り返し、極値領域用の隣接画素の探索が終了した時点で、領域属性値が「0.5」である画素（１，２）等の画素の領域属性値を「１」に変更して（ステップＳ３０８（図４））、その後再度極値領域成長部３００の処理を繰り返すようにしている。
【００９７】
今の例では、この段階では、四角で囲まれた値５の４つの画素（２，-１）から（２，２）の領域属性値が「０」であり、他の全ての画素に対する領域属性値は「１」となっている。この状態では、極値領域成長部３００の処理が繰り返されると、上記４つの画素のうち、一番右側の画素（２，２）は、それより直ぐ上の、領域属性値が「１」とされた画素（１，２）に隣接し、かつ、これらの二つの画素の濃度はともに５と等しいので、画素（２，２）の濃度は画素（１，２）の濃度に対して単調減少関係にあると判断され、極値領域用画素として検出され、画素（２，２）の領域属性値は、極値領域所属候補を示す値「0.5」にされる。他の３つの画素（２，-１）、（２，０）、（２，１）の領域属性値は「０」のままである。その後、極値領域成長部３００の処理が繰り返され、領域属性値が「0.5」である画素（２，２）の領域属性値が「１」とされる。
【００９８】
その後、極値領域成長部３００の処理が繰り返され、今度は画素（２，１）が領域属性値が「１」とされた画素（２，２）に隣接し、濃度が単調減少関係にあると判断され、画素（２，１）の領域属性値は「0.5」にされる。他の２つの画素（２，-１）、（２，０）の領域属性値は「０」のままである。その後極値領域成長部３００では、領域属性値が「0.5」である画素（２，１）の領域属性値が「１」とされる。その後、極値領域成長部３００の処理が繰り返され、その結果、今度は画素（２，０）が領域属性値が「１」とされた画素（２，１）に隣接し、濃度が単調減少関係にあると判断され、画素（２，０）の領域属性値は「0.5」にされる。他の画素（２，-１）の領域属性値は「０」のままである。
【００９９】
その後、極値領域成長部３００の処理が繰り返され、領域属性値が「0.5」である画素（２，０）の領域属性値が「１」とされ、極値領域成長部３００の処理が繰り返される。その後、同様にして画素（２，-１）の領域属性値が「１」とされ、その後、極値領域成長部３００の処理が終了する。この結果、図８（ａ）に示す撮像画像に対しては、領域属性は同図（ｂ）に示すように、極値領域成長範囲２５内の全ての画素に対して「１」になる。以上の処理から分かるように、極値領域成長部３００の処理が繰り返される毎に、極値領域成長部３００では、極値領域成長範囲２５内の初期値画素から再度画素の探索を極値領域成長範囲２５全体の中の領域属性値「０」の画素に対して繰り返している。このように画素の探索を極値領域成長範囲２５全体の中の領域属性値「０」の画素に対して繰り返し実行することにより、特殊な位置にある画素の領域属性値が「１」になった後でも、その画素に隣接する領域属性値「０」の画素が探索対象とされなくなることを防止することができる。
【０１００】
以上のようにして、極値領域成長部３００の処理が終了すると、処理は、スポット画像検出プログラム４０のメインルーチンに戻る。図１を参照すると、スポット画像検出プログラム４０では、極値領域判定部４００が実行される。図９は、極値領域判定部４００の処理の一例の概略フローチャートである。ここでは、検出された極値領域が、検出対象物である自動車を表すスポット画像に含まれる領域であるあるか否かが判定される。まず、ステップＳ４０１で、検出された極値領域が極大領域である場合には、その極大領域に属する画素の濃度の最小値ｍを求める。なお、検出された極値領域が極小領域である場合には、その極小領域に属する画素の濃度の最大値ｍを求めればよい。
【０１０１】
ステップＳ４０２で、極値点画素ｐの濃度と検出された濃度最小値ｍとの差の絶対値が閾値Ｔｗ以上であるか否かを判定する。閾値Ｔｗは、検出対象物を表すスポット画像に関して通常発生する上記濃度差は、上記閾値以上となるように、検出対象物を表すスポット画像に関して通常発生する上記濃度差に依存してあらかじめ試行錯誤的に決定される。閾値Ｔｗは、極値領域に属する単調変化画素を探索するときの距離の基準値Ｓに依存して変化する。したがって、検出対象物のサイズに依存して距離の基準値Ｓを変化させる必要がある。閾値Ｔｗは、そのように定められた距離の基準値Ｓの元で決めることが望ましい。
【０１０２】
ステップＳ４０２での判定の結果がＹＥＳであるときには、ステップＳ４０３において、検出された極値領域の広さが検出される。本実施の形態では、例えば、極値領域の広さの例として、検出された極値領域に含まれる画素の総数ｎが検出される。ステップＳ４０４において、極値領域の広さが、検出対象物に依存してあらかじめ定められた広さ以上の広さを有するか否かが判定される。そのために、具体的には、ステップＳ４０３で検出された画素数ｎが、広さの閾値Ｎｓ以上であるか否かが判定される。この閾値Ｎｓは、検出対象物より小さな物を表す小さなスポット画像に属する極値領域が、検出対象物を表すスポット画像に含まれていると間違って検出されないようにあらかじめ決定される。例えば、自動車を表すスポット画像が３×６画素程度である撮像画像を使用する場合、既に述べたように、極値領域成長範囲を決める距離の基準値Ｓを２にし、極値領域成長範囲のサイズを５×５とした場合、広さの閾値Ｎｓを決める画素数として、３×３＝９画素とすることもできる。また、既に述べたように、極値領域成長範囲のサイズを３×５のように、自動車の車体の方向に合わせてｘ軸、ｙ軸方向で異ならせた場合、広さの閾値Ｎｓを決める画素数として、２×３＝６画素とすることもできる
【０１０３】
ステップＳ４０４での判定の結果がＹＥＳであるときには、検出された極値領域が、検出対象物を表すスポット画像に含まれる極値領域であると判断され、ステップＳ４０５において、極値領域判定部４００は、戻り値を「合格」としてスポット画像検出プログラム４０のメインルーチンに戻る。
【０１０４】
ステップＳ４０２での判定の結果がＮＯであるときには、検出された極値領域は、検出対象物を表すスポット画像に含まれるものではないと判定され、同様に、ステップＳ４０４での判定の結果がＮＯであるときには、検出された極値領域は、検出対象物を表すスポット画像に含まれるものではないと判定され移る。ステップＳ４０２とＳ４０４のいずれかでの判定結果がＮＯのときには、ステップＳ４０７において、極値領域判定部４００は、戻り値を「不合格」としてスポット画像検出プログラム４０のメインルーチンに戻る。
【０１０５】
図１に戻り、スポット画像検出プログラム４０では、極値領域判定部４００の実行後、そこからの戻り値に基づいて、極値領域合否判定ステップＳ４５０で、検出された極値領域が検出対象物用スポット画像に含まれる極値領域として合格したか否かが判定される。合格の場合には、スポット画像関連データ生成部５００が実行される。スポット画像関連データ生成部５００では、合格と判断された極値領域に関して、スポット画像関連データを生成して記憶装置２０に記憶する。スポット画像関連データ生成部５００により生成されるスポット画像関連データは、極値領域データ２３とスポット画像マーカ付き画像データ２４を含む。
【０１０６】
図１０（ａ）は、極値領域データ２３の例を示す図である。後に説明するように合格と判定された極値領域に対して、極値領域の識別情報が決定され、当該極値領域の存在範囲として、当該極値領域を囲む最小の矩形領域ＡＢＣＤ（正方形又は長方形）が決定され、極値領域データ２３には、決定された極値領域識別情報２３１と、極値点画素ｐの座標(ｘ，ｙ)２３２と矩形ＡＢＣＤの頂点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄの座標(ｘ，ｙ)２３３が記憶される。同図（ｂ）は、スポット画像マーカ付き画像データ２４を模式的に示す図である。
図５（ｃ）の場合に対して得られる領域属性データの例は、図７（ｆ）に示したように図５（ｂ）に示す画素ｑ２５以外の画素に対して値「１」を有する。したがって、極値領域は、画素ｑ２５を除いた画素ｐ、ｑ１からｑ８、ｑ２１からｑ２４、ｑ２６からｑ３６を含む極値領域２４１である。この極値領域２４１が、検出対象物を表すスポット画像に属する極値領域として合格と判定されたと仮定すると、この極値領域２４１に対して決定される矩形は、画素ｑ２５も含んだ極値領域２４１を包含する矩形２４２となる。
【０１０７】
マーカ図形２４３は、合格した極値領域が検出対象物を表すスポット画像に属する極値領域であることを明示するために、撮像画像２１のコピー画像上の合格した極値領域の近傍に追加して描画される図形である。図１０（ｂ）の例では矩形２４２の外側で最も近くに位置する１画素幅の白い帯状の図形がマーカ図形として使用されている。なお、図ではマーカ図形２４３には、分かりやすさのために斜線が付けられているが、ここでは、白色の領域を表す図形である。マーカ図形は矩形２４２のの外周の内側に位置する１画素幅又は２画素幅の白い帯状の図形を用いてもよい。図１０（ｃ）は、図２（ｂ）の撮像画像２１に含まれた自動車を表すスポット画像に属すると検出された極値領域にマーカ図形が付加されたスポット画像マーカ付き画像データ２４の実例を示す。この図では、極値領域成長範囲のサイズは５×５画素である。マーカ図形は検出された極値領域を包含する矩形の外周の内側に位置する１画素幅の白い帯状の図形が表示されている。
【０１０８】
図１１は、スポット画像関連データ生成部５００の処理の一例の概略フローチャートである。まず、検出された極値点画素とそれの単調変化画素群からなる極値領域が、既に検出された他の極値点画素とそれの単調変化画素群からなる他の極値領域と重複するか否かが判定される。重複する場合には、同じスポット画像に対して二つの極値点画素が検出されたことになり、いずれか一方の極大点画素を無効にする。これにより、一つのスポット画像に対して一つの極値点画素が検出されるようにする。本実施の形態では、上記極値領域の重複を判定するに当たり、極値領域を包含する最小の矩形を決定して、他の極値点画素の矩形と重複するか否かを判断する。矩形が重複するか否かは頂点を比較することにより行うことができ、極値領域の重複を正確に判断するより簡単である。もちろん、上記矩形を使用しないで、極値領域の重複を直接判断するようにしてもよいことはいうまでもない。
【０１０９】
本実施の形態では、ステップＳ５０１で、当該極値領域を包含する最小矩形領域ＡＢＣＤが決定される。ステップＳ５０２で、決定された矩形と、既に検出された他の極値領域のデータが極値領域データ２３に記憶されているときには、当該他の矩形とが重複するか否かが判定される。どのような場合に他の矩形と重複するかは後に説明する。
重複が検出されなかった場合、ステップＳ５０３で、合格と判定された極値領域に対して識別情報が決定され、極値領域データ２３のフィールド２３１に記憶され、ステップＳ５０４で、検出された極値点画素ｐのｘ、ｙ座標が極値領域データ２３のフィールド２３２に記憶される。ステップＳ５０５では、新規に決定された矩形の頂点Ａ、Ｂ、Ｃ、Ｄのｘ、ｙ座標を極値領域データ２３のフィールド２３３に記憶される。ステップＳ５０６で、検出された極値領域用のマーカ図形の位置と大きさを決定し、スポット画像マーカ付き画像データ２４上に重畳して描画する。このようにスポット画像関連データ生成部５００を検出され合格と判定された複数の極値領域に対して実行することにより、図１０（ｃ）に例示したようなスポット画像マーカ付き画像データ２４が生成される。
【０１１０】
なお、図１１のステップＳ５０２で判定される、新たに検出された極値領域に対して生成された矩形が極値領域データ２３に既に登録された他の極値領域包含矩形に重畳する場合は、極値点が同じ画像の近傍に位置するときに発生する。そのような極値領域包含矩形が重複する場合については後に説明する。
【０１１１】
図１１において、ステップＳ５０２での判定結果がＹＥＳであるときには、ステップＳ５０７で、重複する二つの矩形の一方をあらかじめ定めた基準で選択する。基準の例は後に説明する。先に生成された他の矩形が選択されたか否かがステップＳ５０８で判定され、判定結果がＮｏであるときには、ステップＳ５０９で、スポット画像マーカ付き画像２４から、当該他の極値領域に付されたマーカ図形を構成する画素の値を元の撮像画像２１内の対応する画素の値に書き戻す。こうして、他の極値領域に付されたマーカ図形が削除される。ステップＳ５１０で、極値領域データ２３から当該他の極値領域に関連するデータを削除する。
【０１１２】
これらの処理により、先に検出された当該他の極値領域は、無効にされ、検出されなかったものと見なされることになる。その後、処理はステップＳ５０３に移り、既に説明したように、新規に決定された矩形に関連する極値領域に関してステップＳ５０３からＳ５０６を実行して、スポット画像検出プログラム４０のメインルーチンに戻る。
【０１１３】
ステップＳ５０８での判定結果がＹｅｓであるときには、処理はスポット画像検出プログラム４０のメインルーチンに戻る。これにより、今回検出された極値領域は検出されなかったものと見なされることになる。こうして、スポット画像関連データ生成部５００の処理が終了する。図１に戻るに、スポット画像検出プログラム４０では、処理は初期値設定部１００に移る。初期値設定部１００は、２度目以降に繰り返されるときには、最初に実行されたときと異なり、撮像データ２１内の極値領域成長部３００により処理された、極値点画素を中心とする極値領域成長範囲内の全画素に対する、領域属性データ２２内の領域属性値のみを初期値０にする。極値領域成長部３００の実行時には、極値領域成長範囲内の全画素に対する領域属性値のみが変更される可能性があるからである。その後、極値点画素探索部２００により新たな極値画素の探索を続ける。新たな極値画素が見つかると、既に説明したように、極値領域判定部４００以降の処理が実行される。以上のような処理を繰り返した結果、探索成否判定ステップＳ２５０で、新たな極値画素が検出されなかったと判定されたときには、スポット画像検出プログラム４０は処理を終える。以上のようにして、図１０（ｃ）に例示したように、検出対象物を表す複数のスポット画像にマーカ図形が付加されたスポット画像マーカ付き画像データ２４が生成される。
【０１１４】
図１２は、撮像画像２１の他のいくつかの例と、対応する領域属性データ２２を示す図である。撮像画像２１は、極値領域成長範囲内の部分が主に示され、画素の座標は（ｘ，ｙ）座標に代えて、極大点座標（ｘ，ｙ）からの座標の変化量ｉ，ｊが示されている。領域属性データ２２も撮像画像２１の同じ範囲の画素に対応する領域属性値が示されている。領域属性データ２２についても撮像画像２１の表示に使用された座標の変化量ｉ，ｊが示されている。（ａ）では同じ濃度「５」の二つの画素が隣接している。すなわち、丸で囲われた濃度５の上側の画素と、四角で囲まれた濃度５の下側の画素である。これらの画素は、隣り合っているので同じ自動車のスポット画像中の隣接する画素が同じ濃度を有することとなった場合に相当する。極値点画素探索部２００では、上側の濃度「５」の画素は隣接する画素の濃度より低くないので極大点画素として検出される。同図（ａ）に示されているのは、この画素の極値領域成長範囲２５内の画素群である。その後、極値領域成長部３００で極値領域処理が実行されたときには、下側の濃度５の画素は、上側の濃度５の極値点画素に隣接し、かつ、その濃度は上側の濃度５の画素より高くないので、上側の極値点画素を含む極値領域に属すると判断される。その結果、領域属性データ２２は同図（ｂ）に示すようになる。このように、極値点画素の濃度と同じ濃度の画素が隣接していても、それらの画素は同じ極値領域に属すると判断される。
【０１１５】
図１２（ｃ）は、撮像画像２１の更に他の例を示す図である。同図の場合には、異なる濃度の二つの画素が上下方向に離れて存在している。すなわち、丸で囲われた濃度５の上側の画素と、四角で囲まれた濃度６の下側の画素である。これらの画素は２画素分しか離れていないので、それらの間の距離は、極値領域成長範囲を指定する距離の基準値Ｓ（ここでは値２と仮定している）で決まる極値領域成長範囲（２Ｓ＋１）以下である。したがって、これらの画素は同じ自動車を表すスポット画像に属し非常に近い位置にある二つの濃度のピーク点を示す画素であると考えられる。極値点画素探索部２００では、これらの画素はそれぞれ極大点画素として検出される。２５ａ、２５ｂは、それぞれ上側の濃度５の第１の極大点画素に対する極値領域成長範囲の例と下側の濃度６の第２の極大点画素に対する極値領域成長範囲の例とを示す。
【０１１６】
同図（ｄ）は、同図（ｃ）の上側の濃度５の第１の極大点画素に対して極値領域成長部３００により検出される極値領域２４１ａとスポット画像関連データ生成部５００により生成される極値領域２４１ａを囲む最小の矩形（極値領域包含矩形）２４２ａとを示す図である。極値領域２４１ａには第２の極大点画素（２，０）とそれの両隣りの画素（２，-１）、（２，１）が含まれていないことが分かる。
【０１１７】
同図（ｅ）は、同図（ｃ）の下側の濃度５の第２の極大点画素に対して極値領域成長部３００によりその後に検出される極値領域２４１ｂと、スポット画像関連データ生成部５００により生成される極値領域２４１ｂを取り囲む最小の矩形（極値領域包含矩形）２４２ｂとを示す図である。同図（ｅ）では、縦方向の座標値ｉは、同図（ｄ）の縦方向の座標値ｉに対して、同じ画素には同じ値が表示されている。極値領域２４１ｂには第１の極大点画素（０，０）が含まれていないことが分かる。
【０１１８】
これら二つの極値領域２４１ａ、２４１ｂはｉ＝０、１の画素に関しては、画素（０，０）を除いて互いに重複はしている。矩形２４２ａと２４２ｂも重複している。極値領域２４１ａ、２４１ｂが極値領域判定部４００でともに合格と判定された場合には、スポット画像関連データ生成部５００（図１１）のステップＳ５０７でそれらに対する極値領域包含矩形の一方があらかじめ定められた基準で選択される。
例えば、極値領域２４１ａ、２４１ｂのうちの極大点の濃度が異なるときには、濃度の高い方（今の場合には濃度６の第２の極大点）を含む矩形を選ぶことができる。あるいは、極値領域２４１ａ、２４１ｂのうちそれぞれに含まれる画素数が多い方（今の場合には極値領域２４１ｂ）を含む矩形を選ぶことができる。あるいは、極大点画素の濃度と極値領域内の画素の最小値との差が大きい方を選ぶことができる。更には、以上にいくつかの選択基準を組み合わせて、極値領域包含矩形が重複する二つの極値領域を選択する基準を決めてもよい。例えば、極大点の濃度が異なるときには、濃度の高い方を含む矩形を選び、極大点の濃度が同じときには、内部に含まれる画素数が多い方を含む矩形を選ぶことができる。
【０１１９】
以上から明らかなように、本実施の形態では、自動車のような検出対象物のスポット画像に含まれると考えられる、極大点画素を含む極値領域を簡単に検出することができ、しかも、近接する二つの極大点画素が検出され、それらの極値領域包含矩形が重複する場合でも、一方の極大点画素とそれに対する極値領域及び極値領域包含矩形を選択することができるので、検出対象物のスポット画像を代表にふさわしいと考えられる一つの極大点画素とそれに対する極値領域及び極値領域包含矩形を検出することが可能になる。
【０１２０】
なお、本発明は以降の実施の形態に限定されるものではないことは言うまでもない。例えば、以上の実施の形態では、領域属性データ２２として、撮像画像データの全画素に対応して領域属性値を保持するフィールドを有する例を示したが、極値領域成長範囲に属する複数の画素のそれぞれに対して領域属性値を保持するフィールドを有するものでもよい。この場合、領域属性データ２２は、全ての極値点画素の極値領域成長範囲に対して共通に使用される。したがって、そのような態様の領域属性データをのほうがデータ量が少なくて済む。なお、背景より黒い濃度の自動車も検出するためには、以上で説明した極大領域を検出するのと同様に、極小領域を検出すればよい。また、撮像画像がカラー画像の場合には、カラー画像から生成される明度データを濃度データとして使用すればよい。
【図面の簡単な説明】
【０１２１】
【図１】本発明に係るスポット画像検出装置の一つの実施の形態の概略ブロック図である。
【図２】（ａ）は撮像画像データを模式的に示す図である。（ｂ）は人工衛星から地上を実際に撮影して得られた実際の地理画像の例を示す図である。（ｃ）は撮像画像データに対応する領域属性データを模式的に示す図である。
【図３】極値点画素探索部の処理の一例の概略フローチャートである。
【図４】極値領域成長部の処理の一例の概略フローチャートである。
【図５】（ａ）は極値領域成長範囲を例示する図である。（ｂ）は極値領域成長範囲内の画素と極値点画素ｐ（ｘ，ｙ）のｘ座標、ｙ座標からの座標変化量ｉ、ｊとの関係を示す図である。（ｃ）は極値領域成長範囲内の画素の濃度の例を示す図である。
【図６】極値領域用隣接画素探索部の処理の一例の概略フローチャートである。
【図７】極値領域成長範囲内の領域属性データの変化の一例を示す図である。
【図８】撮像画像の他の例とそれに対する領域属性データの例を示す図である。
【図９】極値領域判定部の処理の一例の概略フローチャートである。
【図１０】（ａ）は極値領域データの例を示す図である。（ｂ）はスポット画像マーカ付き画像データを模式的に示す図である。（ｃ）はスポット画像マーカ付き画像データの実例を示す図である。
【図１１】スポット画像関連データ生成部の処理の例の概略フローチャートである。
【図１２】撮像画像の他の複数の例と対応する領域属性データの例を示す図である。
【符号の説明】
【０１２２】
２４１、２４１ａ、２４１ｂ…極値領域、２４２、２４２ａ、２４２ｂ…極値領域包含用矩形領域、２４３、２４３ａ、２４３ｂ…スポット画像マーカ図形。
【図１】
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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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【図８】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図２】
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【図１０】
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