(57)【要約】【課題】  物体表面の輝度のちらつきに拘らず、計測対象物の領域を適切に検出する。【解決手段】  処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して、周囲画素群間に係る輝度の変化を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、前記注目画素の輝度値に代える輝度補正手段３と、前記輝度補正画像とこの輝度補正処理を行った背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分手段５と、前記背景差分手段５により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出手段６とを具備する。【選択図】  図１
2005346585.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る輝度補正手段と、
前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分手段と、
前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出手段と
を具備することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
複数種のパラメータを有しており、選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記輝度補正手段による処理に用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記輝度補正手段による処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化手段が具備されていることを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記輝度補正手段では、変換により得られた輝度補正画像について輝度値の最大値を超える値を最大値または０に変換することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る輝度補正ステップと、
前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分ステップと、
前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出ステップと
を具備することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
複数種のパラメータを有しており、選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記輝度補正手段による処理に用いることを特徴とする請求項１に記載の画像処理方法。
【請求項７】
前記輝度補正手段による処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化ステップが具備されていることを特徴とする請求項５または６に記載の画像処理方法。
【請求項８】
前記輝度補正ステップでは、変換により得られた輝度補正画像について輝度値の最大値を超える値を最大値または０に変換することを特徴とする請求項５に記載の画像処理方法。
【請求項９】
コンピュータにより実行されることにより、
処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る輝度補正ステップと、
前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分ステップと、
前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出ステップと
が実現されることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項１０】
複数種のパラメータを有したプログラムであって、コンピュータに対する選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記輝度補正ステップによる処理に用いることを特徴とする請求項９に記載の画像処理プログラム。
【請求項１１】
前記輝度補正ステップによる処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化ステップを具備することを特徴とする請求項９または１０に記載の画像処理プログラム。
【請求項１２】
前記輝度補正ステップでは、変換により得られた輝度補正画像について輝度値の最大値を超える値を最大値または０に変換することを特徴とする請求項９に記載の画像処理プログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
この発明は、処理画像中の低輝度領域抽出処理を用いた画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムに関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来、道路監視や侵入監視に用いられる画像処理においては、例えば背景画像を用いて処理対象画像との差分を行い、輝度変化が大きい画素に注目して対象物の検出を行っている。このように背景画像との輝度変化に注目する手法にあっては、物体表面における輝度のちらつきの影響を受け易く、特に明かり部においては輝度変動が大きく、計測対象物以外の領域を計測対象物の領域として誤検出する可能性が高くなる。また、太陽光の反射によって計測対象物の輪郭が見えなくなり、物体の輪郭を検出することが困難になる場合もある。
【０００３】
従来手法は、影の部分を適切に抽出できるものではないとして、画像処理を行うことが特許文献１に記載されている。
【特許文献１】特開平１１−３１３２０２号公報（００１３欄等）
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
本発明の課題は、画像におけるちらつきや反射など輝度変化の影響を受け難く、例えば道路監視に用いた場合には車両や落下物等の計測対象物体を安定して検出可能な処理により画像処理を行う画像処理装置、画像処理方法及び画像処理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】
【０００５】
本発明に係る画像処理装置は、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る輝度補正手段と、前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分手段と、前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出手段とを具備することを特徴とする。
【０００６】
本発明に係る画像処理装置は、複数種のパラメータを有しており、選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記輝度補正手段による処理に用いることを特徴とする。
【０００７】
本発明に係る画像処理装置は、前記輝度補正手段による処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化手段が具備されていることを特徴とする。
【０００８】
本発明に係る画像処理装置は、前記輝度補正手段では、変換により得られた輝度補正画像について輝度値の最大値を超える値を最大値または０に変換することを特徴とする。
【０００９】
本発明に係る画像処理方法は、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る輝度補正ステップと、前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分ステップと、前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出ステップとを具備することを特徴としている。
【００１０】
本発明に係る画像処理方法は、複数種のパラメータを有しており、選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記輝度補正ステップによる処理に用いることを特徴としている。
【００１１】
本発明に係る画像処理方法では、前記輝度補正ステップによる処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化ステップを具備することを特徴としている。
【００１２】
本発明に係る画像処理方法は、前記輝度補正ステップでは、変換により得られた輝度補正画像について輝度値の最大値を超える値を最大値または０に変換することを特徴としている。
【００１３】
本発明に係る画像処理プログラムは、コンピュータにより実行されることにより、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る輝度補正ステップと、前記輝度補正画像とこの輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得る背景差分ステップと、前記背景差分手段により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出する領域検出ステップとが実現されることを特徴とする。
【００１４】
本発明に係る画像処理プログラムは、複数種のパラメータを有したプログラムであって、コンピュータに対する選択入力に応じて対応するパラメータを選択して前記輝度補正ステップによる処理に用いることを特徴とする。
【００１５】
本発明に係る画像処理プログラムは、前記輝度補正ステップによる処理に先立って、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行う平滑化ステップを具備することを特徴とする。
【００１６】
本発明に係る画像処理プログラムは、前記輝度補正ステップでは、変換により得られた輝度補正画像について輝度値の最大値を超える値を最大値または０に変換することを特徴としている。
【発明の効果】
【００１７】
本発明によれば、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る処理を行うことにより、高輝度な画素の輝度が飽和され、低輝度な画素が強調された輝度補正画像が得られ、計測対象物を適切に検出可能となる。また、パラメータを複数備えているので、適切なパラメータを適用することにより、輝度が緩やかに変化している領域について適切に検出が可能となる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１８】
物体表面における輝度のちらつきの影響を受け難く、また、太陽光の反射によって計測対象物の輪郭が見えなくなるなどの不具合を解消し、計測対象物を適切に検出するという目的を、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、前記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る処理にて容易に実現したものである。以下添付図面を参照して、本発明係る画像処理装置、画像処理方法及び画像処理プログラムを説明する。各図において、同一の構成要素には同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【実施例】
【００１９】
図１には、本発明係る画像処理装置の実施例の構成が示されている。本発明係る画像処理装置は、画像入力部１、平滑手段２、輝度補正手段３、選択入力部４、背景差分手段５、領域検出手段６を具備している。画像入力部１は、カメラにより撮像された監視対象の画像信号、或いは記録されている処理対象画像信号を取り込む（読み込む）ための構成であり、画像信号がディジタル化されていなければ、画素対応の輝度情報へ変換するディジタル化を行う構成を備えるものである。
【００２０】
平滑手段２は、処理画像に対してノイズを除去する平滑化を行うものであり、雑音により劣化されていることが多い入力画像に対し単に輪郭・模様強調を行う処理を行うと、処理結果の画像に偽りの輪郭検出が行われる可能性を除去するものである。係る平滑化は、光学的には焦点をはずして画像をぼかすことにより実現でき、これと同じ効果は処理対象の画素の周囲に窓と称される領域を設け、この窓に入っている画素の平均輝度で上記処理対象画素の輝度を置き換える処理により得られる。
【００２１】
輝度補正手段３は、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、上記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得るものである。
【００２２】
輝度補正手段３は、複数種のパラメータを保持したパラメータ保持部３Ａを備えており、選択入力部４からの選択入力に応じて対応するパラメータを選択して輝度補正の処理に用いる。
【００２３】
背景差分手段５は、上記輝度補正手段３により得られた輝度補正画像と、この輝度補正画像についての背景画像との差分演算を行って背景差分画像を得るものである。
【００２４】
領域検出手段６は、背景差分手段５により得られる背景差分画像を２値化して検出対象物の領域を検出するものである。領域検出手段６により検出された結果は、画像認識装置７へ送られる。画像認識装置７には、輝度補正手段３による処理行う前の処理対象画像等も与えられる。
【００２５】
上記画像処理装置は、図２に示されるような構成に係るワークステーション、パーソナルコンピュータ、その他の計算機として構築される。すなわち、図２の計算機は、装置を統括制御するＣＰＵ５１を有し、このＣＰＵ５１に上記ＣＰＵ５１が用いるプログラム及びデータ等の情報が記憶される主記憶装置５２が接続されている。更に、ＣＰＵ５１には、システムバス５３を介してキーボード制御部５４、表示制御部５５、プリンタ制御部５６、インタフェース５７、マウス制御部５８、磁気ディスク制御部５９が接続されている。キーボード制御部５４には各種情報をキー入力可能なキーボード入力装置６０が接続され、表示制御部５５には情報を表示するためのＣＲＴ表示装置６１が接続され、プリンタ制御部５６には情報を印字出力するためのプリンタ装置６２が接続され、インタフェース５７には回線を介してカメラから画像信号の取り込みを行うための通信処理部６３が接続され、マウス制御部５８にはポインティングディバイスであるマウス６４が接続され、磁気ディスク制御部５９には補助記憶装置である磁気ディスク装置６５が接続されている。なお、インタフェース５７においてはＡ／Ｄ変換等が行われ、ＣＰＵ５１による処理が可能な画像データとされる。また、必要に応じてフレキシブルディスクドライブ、磁気カード或いはＩＣカードリーダ、ＭＯ（光磁気ディスク）ドライブ等が設けられる。なお、処理対象画像は、磁気ディスク装置６５、フレキシブルディスク、磁気カード或いはＩＣカード、ＭＯ等により投入しても良い。
【００２６】
上記構成に係る計算機においては、図３に示されるフローチャートに対応する画像処理プログラムを例えば、主記憶装置５２に備えており、このプログラムを実行することにより図１の各手段を実現するので、このフローチャートに基づき画像処理装置の動作を説明する。まず、処理対象に係る画像の入力（取り込み）を行う（Ｓ１）。カメラから得られた画像信号の場合には、インタフェース５７においてはＡ／Ｄ変換等が行われ、ＣＰＵ５１へ送られる。ディジタル化された画像情報を磁気ディスク装置６５等から取り込む場合には、取り込んだ画像情報を処理する。
【００２７】
次に、ＣＰＵ５１は、ノイズを除去する平滑化を行う（Ｓ２）。具体的には、図４に例示する３×３のパラメータを各画素に適用して、図５に示されるように窓を移動させて全画素について次の（式１）に例示される演算で平滑化を行う。ここで、（ｉ，ｊ）は、処理対象画像中の画素を示すインデックスであり、ｉは０〜３１９、ｊは０〜２３９である。また、Ｉ（ｉ，ｊ）は処理対象画像であり、Ｉsmooth（ｉ，ｊ）は平滑化後の処理対象画像である。
【００２８】
【数１】
2005346585.tif 000003
【００２９】
処理対象画像が例えば図６（ａ）に示されるような画像であるとき、上記平滑化により、図６（ｂ）に示される平滑化画像が得られる。この平滑化のステップが終了すると、平滑化画像に対して輝度補正を行う（Ｓ３）。このステップでは、処理対象画像を構成する各画素の輝度情報について、注目画素（ｎ×ｎのマトリックス中心に位置する画素）に直接または間接に隣接する周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用して得た各周囲画素群毎の演算結果を比較し、周囲画素群の輝度情報にパラメータを適用した値の中において最小の値を、上記注目画素の輝度値と変換することにより処理対象画像の低輝度化を図った輝度補正画像を得る。
【００３０】
具体的には、輝度補正処理に用いるオペレ−タが例えば主記憶装置５２に複数種（ここでは、３種）備えられており、操作者による選択入力に応じて３種のいずれか１種が選択される。これら３種のパラメータは処理対象画像の低コントラストから高コントラストに対応するために用意されている。これは、低コントラストの画像の場合、注目画素と近傍の画素の輝度差が小さい場合が多い。係る場合には注目画素と輝度を比較する対象画素との距離を大きくとることで輝度変化を強調でき得ると考えられる。そこで、対象画素との距離に応じて図７〜図９に示される３種のパラメータを備えている。図７は３×３の大きさを持つ高コントラストの画像に採用されるべきパラメータを示し、図８は５×５の大きさを持つ中程度のコントラストの画像に採用されるべきパラメータを示し、図９は７×７の大きさを持つ低コントラストの画像に採用されるべきパラメータを示している。
【００３１】
図７に示す３×３の大きさを持つ高コントラストの画像に採用されるべきパラメータを説明すると、０度から３１５度までの８方向のパラメータ値からなる。物体の輪郭部や、特徴的な模様部分にはエッジが存在し、エッジ部分とその周囲の画素では大きな輝度差が発生していると推定される。エッジは様々な方向を向いているので、エッジの方向を意識した処理を行うため、上記８方向のパラメータ値を用いている。図８に示すパラメータと図９に示すパラメータについても同様に８方向のパラメータ値を持っている。
【００３２】
そして、輝度補正処理では、平滑化後の画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、ｋ（ｋ：１〜８）方向別の輝度補正後の輝度をＩdir-k （ｉ，ｊ）とするとき、図７に示すパラメータを用いることにより、次に示す（式２）により、輝度補正画像Ｉnlt （ｉ，ｊ）を得る。
【００３３】
【数２】
2005346585.tif 000004
【００３４】
ただし、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を２５５とする（つまり、演算結果に係る各画素の輝度が０〜２５５の範囲に収まるように計算する。これをタイプ１とする。）。或いは、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を０とする（これをタイプ２とする。）。係る演算処理によって、８方向における隣接した３つの画素の組において、それらの輝度の関係は図１０（ａ）〜図１０（ｃ）に示されるように類型化される。図１０（ａ）は、中心の画素（係数「−３」を掛ける画素）の輝度が両端の画素（係数「３」を掛ける画素）の輝度より大きい場合であり、図１０（ｂ）や図１０（ｃ）は、中心の画素の輝度と両端の画素の輝度との差が小さい場合である。式２により、図１０（ｂ）や図１０（ｃ）の状態にある画素の組を検出し、注目画素（中央に位置する画素）の輝度に置き換えることで、平滑化画像中における低輝度な画素の数が増加し、低輝度な画素が強調された輝度補正画像が得られる。この輝度補正画像は、処理対象画像を複数の小領域に分割したときに、各画素が小領域の周囲の画素と比べてどの程度強調して見えるべきかを規定する基準画像（輝度に関する基準）ということができる。
【００３５】
別の説明をすると、図１１に示すように物体の輪郭或いは模様の境界に係る線分Ｌが画像中に存在し、線分Ｌ上の例示した画素Ｐ１〜Ｐ４についてその周辺の輝度が上に凸の曲線Ｋ１〜Ｋ４にて示すように変化しているとする。つまり、曲線Ｋ１〜Ｋ４は、物体の輪郭或いは模様の境界に係る線分Ｌに近付くほど輝度が黒に近い輝度となっていることを示す。係る場合に、輝度補正処理によって、線分Ｌの近傍がより黒に近い輝度へと置き換えられる上記輝度補正処理がなされ、エッジが明瞭化されることになる。上記演算処理による処理前の平滑化画像の例を図１２（ａ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ１）を図１２（ｂ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ２）を図１２（ｃ）に示す。
【００３６】
図８に示す５×５の大きさを持つ中コントラストの画像に採用されるべきパラメータを説明すると、中心の注目画像に対して間接的に隣接した、０度から３１５度までの８方向のパラメータ値からなる。そして、輝度補正処理では、平滑化後の画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、ｋ（ｋ：１〜８）方向別の強調後の輝度をＩdir-k （ｉ，ｊ）とするとき、図８に示すパラメータを用いることにより、次に示す（式３）により、輝度補正画像Ｉnlt （ｉ，ｊ）を得る。
【００３７】
【数３】
2005346585.tif 000005
【００３８】
ただし、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を２５５とする（つまり、演算結果に係る各画素の輝度が０〜２５５の範囲に収まるように計算する。これをタイプ１とする。）。或いは、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を０とする（これをタイプ２とする。）。上記中コントラストの画像に採用されるべきパラメータを用いた演算処理による処理前の平滑化画像の例を図１３（ａ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ１）を図１３（ｂ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ２）を図１３（ｃ）に示す。
【００３９】
図９に示す７×７の大きさを持つ低コントラストの画像に採用されるべきパラメータを説明すると、中心の注目画像に対して間接的に隣接した、０度から３１５度までの８方向のパラメータ値からなる。そして、輝度補正処理では、平滑化後の画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、ｋ（ｋ：１〜８）方向別の強調後の輝度をＩdir-k （ｉ，ｊ）とするとき、図９に示すパラメータを用いることにより、次に示す（式４）により、輝度補正画像Ｉnlt （ｉ，ｊ）を得る。
【００４０】
【数４】
2005346585.tif 000006
【００４１】
ただし、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を２５５とする（つまり、演算結果に係る各画素の輝度が０〜２５５の範囲に収まるように計算する。これをタイプ１とする。）。或いは、Ｉnlt （ｉ，ｊ）において、最大輝度２５５より大きくなる場合には、輝度を０とする（これをタイプ２とする。）。上記低コントラストの画像に採用されるべきパラメータを用いた演算処理による処理前の平滑化画像の例を図１４（ａ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ１）を図１４（ｂ）に示し、輝度補正処理後の輝度補正画像（タイプ２）を図１４（ｃ）に示す。
【００４２】
上記ステップＳ３において輝度補正画像が得られると、複数枚の入力画像を基にして作成した背景画像に対し、ノイズ除去及び輝度補正を行い背景画像を取得する背景画像取得ステップ（Ｓ４）が実行される。この背景画像取得により例えば図１５（ｂ）に示すような輝度補正画像の背景画像を得る。
【００４３】
次に、処理対象画像における計測対象物を抽出するため、輝度補正画像と上記ステップＳ４において求めた輝度補正画像の背景画像との差分演算が行われる（Ｓ５）。この差分演算の結果、定常状態とは輝度が異なる領域の抽出がなされる。ただし、低コントラストの画像について差分画像を取得しても、計測対象物の領域における輝度とその他の領域における輝度とに差がなく、定常状態とは輝度が異なる領域の輝度が強調されない場合が多い。係る場合に備えて、輝度が小さい差分画像の輝度を補正し、輝度変化を検出しやすいように以下に示す（式５）を用いることにより、差分画像Ｄiff （ｉ，ｊ）を得る。次の（式５）においては、処理対象画像をＩ（ｉ，ｊ）とし、輝度補正画像をＩnlt （ｉ，ｊ）とし、輝度補正処理を行った背景画像をＩnlt_BG（ｉ，ｊ）とするとき、
【００４４】
【数５】
2005346585.tif 000007
【００４５】
ここに、（ｉ，ｊ）は処理対象画像における画素のインデックスを示し、例えば、ｉ＝０〜３１９、ｊ＝０〜２３９であり、Ｍａｇは差分画像の強調係数であり、Ｍａｇ＝（２５６）／（差分画像の平均輝度）により得られる値である。上記タイプ１による輝度補正画像と、タイプ１による輝度補正画像についての背景画像とを用いた差分処理を図１５（ａ）〜（ｃ）に示す。この画像を用いた差分処理により図１５（ｃ）に示す差分画像が得られる。更に、タイプ２による輝度補正画像と、タイプ２による輝度補正画像についての背景画像とを用いた差分処理を図１６（ａ）〜（ｃ）に示す。この画像を用いた差分処理により図１６（ｃ）に示す如くの差分画像が得られる。
【００４６】
ステップＳ６は、上記ステップＳ５において得られる差分画像について輝度レンジの補正を行うステップであり、差分画像の強調係数Ｍａｇを用いて、輝度レンジを上げ（または下げ）る。このステップＳ６に次いで、輝度レンジ補正を行った差分画像を２値化する際に用いる２値化閾値を設定する（Ｓ７）。この２値化閾値の決定は、例えば、本願発明者が既に提案した特願２００４−６８１７８号に記載の手法を用いることができる。
【００４７】
ステップＳ７において２値化閾値の設定を行った後には、多値化差分画像を上記２値化閾値を用いて２値化する（Ｓ８）。例えば、ｉ＝０〜３１９、ｊ＝０〜２３９である処理対象画像における画素のインデックスを（ｉ，ｊ）とし、差分画像をＤiff （ｉ，ｊ）とし、２値化閾値をthreshold とし、算出の結果である２値化画像をＢin（ｉ，ｊ）とするとき、次の（式６）により２値化が行われる。
【００４８】
【数６】
2005346585.tif 000008
【００４９】
これにより、図１７（ａ）に示される差分画像から図１７（ｂ）に示されるような２値化画像が得られる。そして、２値化画像についてラベリングを行う（Ｓ９）。ラベリングを行った領域について、例えば大きさや形状のマッチングを行って計測対象物の領域を求める（Ｓ１０）。
【００５０】
以上の画像処理における流れについて画像を用いてまとめると、図１８に示すように、図１８（ａ）に示す処理対象画像を平滑化して図１８（ａ）に示す平滑化画像を得て、この平滑化画像についてパラメータを用いた輝度補正を行って図１８（ｃ）に示す輝度補正画像を得る。入力(処理対象)画像の数フレーム分から図１８（ｄ）に示す輝度補正を行った背景画像を得て、図１８（ｃ）に示す輝度補正画像との差分演算を行い、図１８（ｅ）に示す差分画像を得る。図１８（ｅ）に示す差分画像について、２値化閾値threshold を用いて（式６）により２値化を行い、２値化画像を得るのである。
【００５１】
斯して、本実施例に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムにおける輝度補正処理では、陰影が明瞭な画素の組で注目画素の輝度を置き換える処理を行うことによって、処理対象画像中において、隣接画素との比較では輝度差は大きくないが検出したい陰影が存在する画素でも、影の領域を膨張させた輝度補正画像を得ることができ、係る処理を行うことにより適切な画像処理が確保される効果をあげている。
【００５２】
図１９に、上記の本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムにおける処理と他の手法との差を明らかにする。処理対象画像が図１９（ａ）のようであるとき、本発明に係る画像処理装置、画像処理方法、画像処理プログラムにおける処理を施して得たタイプ１の輝度補正画像を図１９（ｂ）に示し、タイプ２の輝度補正画像を図１９（ｃ）に示す。
【００５３】
更に、図１９（ｄ）は、処理対象画像中における低輝度の画素を抽出することを目的として、入力画像に対して単純に輝度の２値化を行った画像である。ここでは、輝度が５０より小さい画素を白画素、その他を黒画素で表現している。図１９（ｅ）は、処理対象画像の輝度を３倍して、最大輝度である２５５以上となった画素の輝度を２５５に変換する飽和演算を行った画像である。図１９（ｆ）は、処理対象画像の輝度を３倍して、最大輝度である２５５以上となった画素の輝度を０に変換することにより得た画像である。
【００５４】
上記の画像を参照すると、図１９（ｄ）にあっては、低輝度の画像を検出できているものの、低輝度と判定する閾値を最適に設定することが困難であり、明かり部やその他の部位へ適用することは困難である。また、図１９（ｆ）は、図１９（ｃ）と比較すると、本来検出して欲しい領域の一部（道路の縁等の低輝度な画素）が抽出されていないことがわかる。
【図面の簡単な説明】
【００５５】
【図１】本発明に係る画像処理装置の実施例を示す構成図。
【図２】本発明に係る画像処理装置を実現する計算機（コンピュータ）の構成図。
【図３】本発明に係る画像処理方法を示すまたは画像処理プログラムによる動作を示すフローチャート。
【図４】本発明に係る画像処理装置において用いる平滑化パラメータの一例を示す図。
【図５】図４に示す平滑化パラメータを用いた画素変換動作を説明するための図。
【図６】本発明に係る画像処理装置において平滑化した前後の画像を示す図。
【図７】本発明に係る画像処理装置において用いる輝度補正パラメータ（３×３）の一例を示す図。
【図８】本発明に係る画像処理装置において用いる輝度補正パラメータ（５×５）の一例を示す図。
【図９】本発明に係る画像処理装置において用いる輝度補正パラメータ（７×７）の一例を示す図。
【図１０】本発明に係る画像処理装置において用いる輝度補正処理の効果を説明するための図。
【図１１】本発明に係る輝度補正パラメータに関し、３つの画素に関し輝度関係を類型化して示した図。
【図１２】輝度補正パラメータ（３×３）を用いて輝度補正処理を行った前後の画像を示す図。
【図１３】輝度補正パラメータ（５×５）を用いて輝度補正処理を行った前後の画像を示す図。
【図１４】輝度補正パラメータ（７×７）を用いて輝度補正処理を行った前後の画像を示す図。
【図１５】本発明に係る画像処理装置における差分画像取得処理についての画像（タイプ１）を示す図。
【図１６】本発明に係る画像処理装置における差分画像取得処理についての画像（タイプ１）を示す図。
【図１７】本発明に係る画像処理装置における２値化処理の画像を示す図。
【図１８】本発明に係る画像処理装置における処理フローチャートを、画像によって示す図。
【図１９】本発明による画像処理と、他の手法による画像処理結果の画像を示す図。
【符号の説明】
【００５６】
１  画像入力部
２  平滑化手段
３  輝度補正手段
３Ａ  パラメータ保持部
４  選択入力部
５  背景差分手段
６  領域検出手段
７  画像認識装置
【図１】
2005346585.tif 000009
【図２】
2005346585.tif 000010
【図３】
2005346585.tif 000011
【図４】
2005346585.tif 000012
【図５】
2005346585.tif 000013
【図１０】
2005346585.tif 000014
【図１１】
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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１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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【図１８】
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【図１９】
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