(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
（ａ）対象物体及び背景を照らす照明部と、
（ｂ）前記対象物体及び背景を撮影する撮像部と、
（ｃ）該撮像部から前記対象物体までの距離を測定する測距部と、
（ｄ）前記対象物体及び背景を照らしたときの最適な照明の強度が前記撮像部から前記対象物体までの距離ごとに記録された最適照明パラメータ記録手段と、
（ｅ）前記測距部によって測定された距離に基づいて前記最適照明パラメータ記録手段から最適な照明の強度を読み出し、前記照明部によって、最適な照明の強度で対象物体及び背景を照らすか、又は最適な照明の強度より低い照明の強度で対象物体及び背景を照らすか、若しくは照明部を消灯する照明制御部と、
（ｆ）照明部によって最適な照明の強度で照らして対象物体及び背景を撮影した画像である照明画像、並びに照明部によって最適な照明の強度より低い照明の強度で照らすか、又は照明部を消灯して対象物体及び背景を撮影した画像である無照明画像を画像記録部に記録する撮影制御部と、
（ｇ）前記照明画像における背景の輝度と、無照明画像における背景の輝度との差に基づいて最適な閾値を算出し、最適閾値記録手段に記録する最適閾値算出処理手段と、
（ｈ）前記照明画像と無照明画像との差分画像を生成する差分処理、及び前記差分画像と前記最適な閾値とを比較することによって対象物体候補領域の画像を生成する閾値処理を行う差分・閾値処理部と、
（ｉ）前記対象物体候補領域の画像及び対象物体のモデルに基づいて対象物体を抽出する対象物体抽出部とを有することを特徴とする対象物体抽出画像処理装置。
【請求項２】
前記最適閾値記録手段には、最適な照明の強度に対応させて最適な閾値が記録される請求項１に記載の対象物体抽出画像処理装置。
【請求項３】
抽出された対象物体の画質が適切であるかどうかをチェックし、画質が適切でない場合、撮像部及び照明部の制御を行う抽出物体画質チェック部を有する請求項１又は２に記載の対象物体抽出画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、対象物体抽出画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、画像から対象物体を抽出するための対象物体抽出画像処理装置においては、一般に、照明部に近い物体が照明部から遠い物体より明るくなるという特性を利用するようになっている（特開平９−２５９２７８号公報参照）。
【０００３】
図２は従来の対象物体抽出画像処理装置における背景と対象物体との位置関係を示す図である。
【０００４】
図に示されるように、背景１２より撮像部１３に近い位置に対象物体１１を配設し、照明部１４を点灯することによって対象物体１１及び背景１２を照らし、照明部１４の近くにある撮像部１３によって対象物体１１及び背景１２を撮影し、照明部１４によって照らされた対象物体１１の明るさと、照明部１４によって照らされた背景１２の明るさとを比較することによって、対象物体１１を抽出するようにしている。
【０００５】
そのために、例えば、照明部１４を点灯して対象物体１１及び背景１２を撮影することによって得られた照明画像、並びに照明部１４を消灯して対象物体１１及び背景１２を撮影することによって得られた無照明画像に基づいて、差分処理及び閾（しきい）値処理から成る差分・閾値処理を行うことによって、照明部１４を消灯した状態と点灯した状態とで明るさが大きく変化した画像上の領域が対象物体１１として抽出される。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、前記従来の対象物体抽出画像処理装置においては、対象物体抽出画像処理装置の制御方法、差分・閾値処理において設定された閾値、差分・閾値処理が行われた後の対象物体１１の抽出方法等によって、どのような環境においても常に安定して、かつ、高速に対象物体１１を抽出することができるとは限らない。
【０００７】
また、ある照明の強度で対象物体１１を照らして撮影した場合、対象物体１１が撮像部１３から遠い場合は対象物体１１は暗く写り、対象物体１１が撮像部１３から近い場合は対象物体１１は明るく写ることになる。したがって、差分・閾値処理を行うと、例えば、対象物体１１が暗く写る場合、対象物体１１の一部又は全部を抽出することができなくなってしまう。
【０００８】
そこで、照明画像と無照明画像との差分・閾値処理を行って得られた結果に基づいて、照明の強度を制御するようにしている。
【０００９】
ところが、このような制御を行うと、照明の強度が不適切である場合、対象物体１１を抽出するまでに照明画像及び無照明画像の撮影、並びに差分・閾値処理を少なくとも２回行う必要が生じ、処理時間が長くなってしまう。
【００１０】
また、対象物体１１が背景１２に近い場合、照明部１４を点灯すると背景１２もある程度明るくなるので、差分・閾値処理において適切な閾値が設定されていないと、対象物体１１を正しく抽出することができない。例えば、閾値が低い場合、明るく変化した背景部分も対象物体１１として抽出されてしまい、一方、閾値が高い場合、対象物体１１の一部又は全部を抽出することができない。
【００１１】
本発明は、前記従来の対象物体抽出画像処理装置の問題点を解決して、常に安定して、かつ、高速で対象物体を抽出することができる対象物体抽出画像処理装置を提供することを目的とする。
【００１２】
【課題を解決するための手段】
そのために、本発明の対象物体抽出画像処理装置においては、対象物体及び背景を照らす照明部と、前記対象物体及び背景を撮影する撮像部と、該撮像部から前記対象物体までの距離を測定する測距部と、前記対象物体及び背景を照らしたときの最適な照明の強度が前記撮像部から前記対象物体までの距離ごとに記録された最適照明パラメータ記録手段と、前記測距部によって測定された距離に基づいて前記最適照明パラメータ記録手段から最適な照明の強度を読み出し、前記照明部によって、最適な照明の強度で対象物体及び背景を照らすか、又は最適な照明の強度より低い照明の強度で対象物体及び背景を照らすか、若しくは照明部を消灯する照明制御部と、照明部によって最適な照明の強度で照らして対象物体及び背景を撮影した画像である照明画像、並びに照明部によって最適な照明の強度より低い照明の強度で照らすか、又は照明部を消灯して対象物体及び背景を撮影した画像である無照明画像を画像記録部に記録する撮影制御部と、前記照明画像における背景の輝度と、無照明画像における背景の輝度との差に基づいて最適な閾値を算出し、最適閾値記録手段に記録する最適閾値算出処理手段と、前記照明画像と無照明画像との差分画像を生成する差分処理、及び前記差分画像と前記最適な閾値とを比較することによって対象物体候補領域の画像を生成する閾値処理を行う差分・閾値処理部と、前記対象物体候補領域の画像及び対象物体のモデルに基づいて対象物体を抽出する対象物体抽出部とを有する。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を参照しながら詳細に説明する。
【００１４】
図１は本発明の第１の実施の形態における対象物体抽出画像処理装置のブロック図である。
【００１５】
図において、１０は対象物体抽出画像処理装置、１１は対象物体、１２は背景、２０１は前記対象物体１１及び背景１２を照らす照明部、２０２は該照明部２０１に近い位置に配設され、前記対象物体１１及び背景１２を撮影する撮像部、２０３は該撮像部２０２から前記対象物体１１までの距離を測定する測距部、２１は前記照明部２０１の照明の強度（明るさ）を制御する照明制御部、２２は前記撮像部２０２の制御を行う撮像制御部、２３は前記測距部２０３の制御を行う測距制御部である。そして、前記照明制御部２１、撮像制御部２２及び測距制御部２３によって機器制御部２０４が構成される。
【００１６】
また、２０５は前記測距部２０３によって測定された撮像部２０２から対象物体１１までの距離が記録される距離記録部、２０６は前記照明制御部２１によって制御された照明の強度が記録される照明パラメータ記録部、２０７は前記撮像部２０２によって撮像された少なくとも２枚分の画像が記録される画像記録部である。
【００１７】
そして、２０８は前記画像記録部２０７に記録された画像、照明パラメータ記録部２０６に記録された照明の強度、及び最適閾値記録手段としての最適閾値データベース２５から読み出された最適な閾値に基づいて差分・閾値処理を行う差分・閾値処理部、２０９は該差分・閾値処理部２０８による差分・閾値処理の結果、及び対象物体モデルデータベース２１０から読み出された対象物体１１のモデルに基づいて対象物体１１を抽出し、抽出結果を出力する対象物体抽出部であり、前記対象物体モデルデータベース２１０には抽出すべき対象物体１１のモデルデータが記録される。
【００１８】
また、２１１は最適パラメータデータベースであり、該最適パラメータデータベース２１１は、撮像部２０２から対象物体１１までの距離に対する第１の最適パラメータとしての最適な照明の強度が記録される最適照明パラメータ記録手段としての最適照明パラメータデータベース２４、及び差分・閾値処理部２０８で使用される各照明パラメータに対する第２の最適パラメータとしての最適な閾値が記録される最適閾値データベース２５から成り、最適な照明の強度は照明制御部２１に、最適な閾値は差分・閾値処理部２０８に送られる。そして、２１２は最適な照明の強度及び最適な閾値を算出する最適パラメータ算出部、２１３は該最適パラメータ算出部２１２において異常値が検出された場合に警告を出力する警告出力部である。
【００１９】
次に、前記構成の対象物体抽出画像処理装置１０の動作について説明する。
【００２０】
本実施の形態における対象物体抽出画像処理装置１０の動作には、パラメータデータ設定フェーズ及び対象物体抽出フェーズの二つのフェーズ（処理の流れ）がある。
【００２１】
前記パラメータデータ設定フェーズは、最適な照明の強度及び最適な閾値を記録する二つのデータベースを設定するためのものであり、対象物体抽出フェーズの前に行う必要がある。
【００２２】
また、対象物体抽出フェーズは、画像から対象物体１１を抽出するためのものであり、対象物体抽出画像処理装置１０における主たるフェーズになる。なお、パラメータデータ設定フェーズについては、撮影環境及び対象物体１１に対して既に設定された最適パラメータデータベース２１１を利用することができる場合、必ずしも行う必要はない。
【００２３】
前記対象物体抽出フェーズにおいては、まず、測距部２０３によって撮像部２０２から対象物体１１までの距離が測定され、測定された距離が距離記録部２０５に記録される。次に、照明制御部２１は、距離記録部２０５に記録された距離に基づいて、最適照明パラメータデータベース２４から最適な照明の強度を読み出し、該最適な照明の強度で照明部２１０を点灯し、照明の強度を高くする。また、照明制御部２１は、そのときの最適な照明の強度を照明パラメータ記録部２０６に記録する。なお、前記最適な照明の強度によって、対象物体１１が誤検出されるのを抑制することができ、安定して対象物体１１を抽出することができる。
【００２４】
次に、最適な照明の強度で照明部２０１を点灯し、撮像部２０２によって対象物体１１及び背景１２を撮影し、撮影された対象物体１１及び背景１２の照明画像を画像記録部２０７に記録する。そして、照明画像を撮影した直後に、照明部２０１を消灯することによって照明の強度を低くして、撮像部２０２によって対象物体１１及び背景１２を撮影し、撮影された対象物体１１及び背景１２の無照明画像を画像記録部２０７に記録する。続いて、該画像記録部２０７に記録された照明画像及び無照明画像は差分・閾値処理部２０８に送られ、対象物体１１を抽出するための候補領域（以下「対象物体候補領域」という。）が設定される。そのために、前記差分・閾値処理部２０８は、照明画像、無照明画像、照明の強度及び最適な閾値に基づいて差分・閾値処理を行う。
【００２５】
なお、本実施の形態においては、無照明画像を撮影する際に照明部２０１を消灯することによって照明の強度を低くするようにしているが、照明部２０１を消灯することなく、照明画像を撮影する際より照明の強度を低くすることもできる。ただし、照明画像を撮影する際の照明の強度と、無照明画像を撮影する際の照明の強度との差は大きいほどよい。
【００２６】
次に、対象物体１１を抽出するための基本原理について説明する。
【００２７】
図３は本発明の第１の実施の形態における無照明画像の例を示す図、図４は本発明の第１の実施の形態における照明画像の例を示す図、図５は本発明の第１の実施の形態における差分画像の例を示す図、図６は本発明の第１の実施の形態における差分画像の輝度ヒストグラムを示す図、図７は本発明の第１の実施の形態における対象物体候補領域の第１の例を示す図、図８は本発明の第１の実施の形態における対象物体候補領域の第２の例を示す図、図９は本発明の第１の実施の形態における対象物体候補領域の第３の例を示す図、図１０は本発明の第１の実施の形態における背景に反射率の高い物体が存在する場合の背景画像を示す図、図１１は本発明の第１の実施の形態における背景の前に対象物体が存在する場合の照明画像を示す図、図１２は本発明の第１の実施の形態における対象物体候補領域の第４の例を示す図である。なお、図６において、横軸に輝度差を、縦軸に度数を採ってある。
【００２８】
対象物体１１（図１）が背景１２から離れていて撮像部２０２に近い位置に存在する場合に、照明部２０１を点灯すると、一般に、照明部２０１に近い物体の方が背景１２より明るくなるので、無照明画像は図３に示されるように、照明画像は図４に示されるようになる。
【００２９】
そして、差分・閾値処理のうちの差分処理を行い、照明画像の輝度から無照明画像の輝度を減算することによって、図５に示されるような差分画像が生成され、該差分画像は、通常、図６に示されるような輝度ヒストグラムで表される。図６において、部分Ａは主に背景１２の領域を表し、部分Ｂは主に対象物体１１の領域を表す。この場合、照明部２０１から遠い背景１２の部分は点灯時と消灯時とでの輝度変化が小さくなり、照明部２０１に近い対象物体１１の部分は点灯時と消灯時とでの輝度変化が大きくなる。
そこで、前記差分画像に対して所定の閾値で差分・閾値処理のうちの閾値処理を行うと、図７〜９に示されるような画像が得られ、それぞれ、白く変化した領域が対象物体候補領域となる。そして、適切な閾値Ｔ１で閾値処理を行うと、図７に示されるように、対象物体候補領域が対象物体１１のシルエットとして形成されることになるので、対象物体１１を容易に抽出することができる。これに対して、閾値Ｔ２（＜Ｔ１）で閾値処理を行うと、図８に示されるように、背景１２が含まれた対象物体候補領域が形成され、閾値Ｔ３（＞Ｔ１）で閾値処理を行うと、図９に示されるように、対象物体１１が欠けた対象物体候補領域が形成されるので、対象物体１１を抽出するのが困難になってしまう。
【００３０】
そこで、本実施の形態においては、閾値Ｔ１のような最適な閾値を各照明の強度に対応させて最適閾値データベース２５にあらかじめ記録しておき、閾値処理を行うときに、前記最適閾値データベース２５からそのときの照明の強度に対応する最適な閾値を決定するようにしている。したがって、どのような環境においても最適な対象物体候補領域を形成することができる。なお、閾値処理において利用される最適閾値データベース２５はパラメータデータ設定フェーズにおいて設定される。
【００３１】
ところで、前述されたような処理を行うことによって、図７に示されるような対象物体候補領域がそのまま対象物体１１のシルエットとして形成されることもあるが、特殊な状況、例えば、背景１２に対象物体１１より反射率の高い物体がある場合には、対象物体候補領域が必ずしも対象物体１１のシルエットとして形成されない。例えば、図１０に示されるように、背景１２に反射率の高い物体としての窓ガラスがあり、図１１に示されるように、対象物体１１が前記窓ガラスの前に立つ人である場合、照明部２０１を点灯すると、対象物体１１より背景１２の方が明るくなってしまう。その結果、前述されたような照明画像及び無照明画像について差分・閾値処理を行うと、図１２に示されるような対象物体候補領域が形成され、背景１２の窓ガラスも対象物体１１として誤って抽出されてしまう。
【００３２】
そこで、対象物体抽出部２０９において、対象物体候補領域から対象物体１１を抽出するようになっている。
【００３３】
前記対象物体抽出部２０９において、対象物体候補領域から対象物体１１を抽出する方法は、抽出される対象物体１１の種類によって異なるが、基本的な処理の流れは同じである。すなわち、対象物体抽出部２０９は、差分・閾値処理部２０８によって形成された対象物体候補領域に対して、あらかじめ想定され、対象物体モデルデータベース２１０に記録されている対象物体１１のモデルの情報に基づいて、更に、必要に応じて撮像部２０２から対象物体１１までの距離に基づいて対象物体１１を抽出する。例えば、図１２に示されるような対象物体候補領域が形成された場合には、人の形状のモデルをフィッティングして対象物体１１を抽出するようにしている。また、対象物体１１のモデルとして顔のモデル及び体のモデルをあらかじめ用意しておき、図１２に示されるような対象物体候補領域から顔のモデルをフィッティングして顔を抽出し、抽出された顔の大きさ及び位置から体のモデルをフィッティングして、体の大きさ及び位置を推定して体を抽出することができる。そして、図１２に示される対象物体候補領域及び図１１の照明画像を利用して体を抽出することもできる（特願平１１−１４９２８１号明細書参照）。
【００３４】
このように、本実施の形態においては、撮像部２０２から対象物体１１までの距離に基づいて最適な照明部２０１の制御を行い、更に照明の強度によって差分・閾値処理における最適な閾値を決定し、最後に対象物体１１のモデルを使用して対象物体１１を抽出するようになっているので、どのような環境においても安定して、かつ、高速で対象物体１１を抽出することができる。
【００３５】
次に、パラメータデータ設定フェーズについて説明する。
【００３６】
パラメータデータ設定フェーズは、対象物体抽出フェーズにおいて利用する最適な照明の強度及び最適な閾値を設定するためのものである。
【００３７】
図１３は本発明の第１の実施の形態における対象物体が背景に近い場合の差分画像の輝度ヒストグラムを示す図、図１４は本発明の第１の実施の形態における照明の強度が低い場合の差分画像の輝度ヒストグラムを示す図、図１５は本発明の第１の実施の形態における照明の強度が高い場合の差分画像の輝度ヒストグラムを示す図である。なお、図１３〜１５において、横軸に輝度差を、縦軸に度数を採ってある。また、図１３〜１５において、部分Ａは主に背景１２（図１）の領域を表し、部分Ｂは主に対象物体１１の領域を表す。
【００３８】
まず、最適照明制御方法及び最適照明パラメータデータベース２４の作成方法について説明する。
【００３９】
前記対象物体抽出画像処理装置１０において、対象物体１１が照明部２０１から遠く、背景１２に近い場合、一定の照明の強度で対象物体１１及び背景１２を照らしたときに、照明画像及び無照明画像の差分画像の輝度ヒストグラムは、図１３に示されるように部分Ａと部分Ｂとが重なる。この場合、閾値処理を行うと、最適な閾値Ｔ１を設定しても対象物体１１の一部が欠け、しかも、背景１２の一部が含まれた対象物体候補領域が形成されてしまう。また、閾値Ｔ２、Ｔ３を設定すると、更に対象物体１１が欠けたり、背景１２が含まれたりした対象物体候補領域が形成されてしまう。したがって、対象物体抽出部２０９の処理の負荷が大きくなり、処理時間が長くなってしまう。
【００４０】
そこで、前記照明部２０１の制御を最適に行う最適照明制御方法について説明する。
【００４１】
一般に、表面が拡散反射する物体の場合、照明部２０１を点灯してその物体を撮影すると、物体の明るさは、照明の強度に比例して明るくなり、照明部２０１からの距離の２乗に反比例して暗くなる。したがって、背景１２の反射率が対象物体１１の反射率よりもはるかに高い（例えば、鏡等）場合を除いて、対象物体１１及び背景１２を照明の強度を変えて撮影すると、照明画像と無照明画像との差分画像の輝度ヒストグラムは、照明の強度が低い場合には図１４に示されるようになり、照明の強度が高い場合には図１５に示されるようになる。
【００４２】
すなわち、照明の強度を高くすると照明画像が全体的に明るくなるが、前述されたような拡散反射の特性から、照明部２０１から遠い背景１２の部分が明るくなる分より、照明部２０１に近い対象物体１１の部分が明るくなる分の方が大きくなる。したがって、照明画像と無照明画像との差分画像の輝度ヒストグラムは、図１５に示されるように部分Ａと部分Ｂとが分離するようになるので、閾値処理によって対象物体１１を容易に抽出することができる。このように、照明の強度が高いほど対象物体１１を抽出しやすくなる。
【００４３】
ただし、照明の強度が過度に高くなると、輝度が飽和してしまうことによって抽出される対象物体１１の画質が低下してしまうので、輝度が飽和しない程度に、照明部２０１の照明の強度を制御することが好ましい。すなわち、対象物体１１が撮像部２０２からどのような距離にあっても、輝度が飽和しない程度で、最も明るく照らされるように、照明部２０１の制御が最適に行われる。
【００４４】
そのために、本実施の形態においては、対象物体１１の撮像部２０２からの距離に応じて適切な照明の強度で対象物体１１を照らすことができるように、最適照明パラメータデータベース２４に、各距離に対応する最適な照明の強度を記録するようになっている。
【００４５】
次に、最適照明パラメータデータベース２４の作成処理について説明する。
【００４６】
図１６は本発明の第１の実施の形態における最適照明パラメータデータベース作成処理の動作を示すフローチャート、図１７は本発明の第１の実施の形態における距離及び最適な照明の強度の実測値の例を示す図、図１８は本発明の第１の実施の形態における最適照明パラメータデータベースの例を示す図である。
【００４７】
まず、撮像部２０２（図１）の前方の所定の位置に対象物体１１と同等の性質を有するテストチャートを配設する。対象物体１１及びテストチャートをそれぞれ撮影した場合、撮影された対象物体１１及びテストチャートの各輝度はほぼ等しい。なお、本実施の形態において、最適照明パラメータデータベース２４の作成処理においてテストチャートによって対象物体１１が構成される。
【００４８】
次に、前記測距制御部２３は、距離記録処理を行い、測距部２０３によって撮像部２０２からテストチャートまでの距離を測定し、測定された距離を距離記録部２０５に記録する。続いて、照明制御部２１は、照明制御処理を行い、所定の照明の強度で照明部２０１によってテストチャートを照らし、そのときの照明の強度を照明パラメータ記録部２０６に照明の強度として記録し、撮像制御部２２は、画像撮影・記録処理を行い、各照明の強度ごとに、撮像部２０２によってテストチャートを撮影し、撮影されたテストチャートの画像を画像記録部２０７に記録する。
【００４９】
そして、照明制御部２１があらかじめ設定された複数の照明の強度のうちのすべての照明の強度について照明制御処理を行い、撮像制御部２２が各照明の強度ごとに画像撮影・記録処理を行うと、最適パラメータ算出部２１２の図示されない最適照明パラメータ算出処理手段は、最適照明パラメータ判定処理を行い、画像記録部２０７に記録されたすべての画像についての画像特徴量（平均輝度、最高輝度等）を算出し、その画像特徴量が最も適切な値を採り、テストチャートが、輝度が飽和しない程度で、かつ、最も明るく照らされる画像を選択する。
【００５０】
また、前記最適照明パラメータ算出処理手段は、最適照明パラメータ記録処理を行い、選択された画像に対応する照明の強度を照明パラメータ記録部２０６から読み出すことによって最適な照明の強度を算出するとともに、前記画像が撮影されたときの距離を距離記録部２０５から読み出し、前記最適な照明の強度及び距離を最適照明パラメータデータベース２４に記録する。
【００５１】
これらの処理を、テストチャートが配設される位置を変化させて繰り返し、図１７に示されるような、各位置における距離及び最適な照明の強度の実測値を得ることができる。
【００５２】
続いて、前記最適パラメータ算出部２１２は、補間処理を行い、前記距離及び最適な照明の強度の実測値を補間し、最終的に、図１８に示されるような、前記距離に対応させて最適な照明の強度が記録された最適照明パラメータデータベース２４を作成する。
【００５３】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１  テストチャートを配設する。
ステップＳ２  距離記録処理を行う。
ステップＳ３  照明制御処理を行う。
ステップＳ４  画像撮影・記録処理を行う。
ステップＳ５  すべての照明の強度について照明制御処理及び画像撮影・記録処理が終了したかどうかを判断する。すべての照明の強度について照明制御処理及び画像撮影・記録処理が終了した場合はステップＳ６に進み、終了していない場合はステップＳ３に戻る。
ステップＳ６  最適照明パラメータ判定処理を行う。
ステップＳ７  最適照明パラメータ記録処理を行い、ステップＳ１に戻る。
【００５４】
次に、最適な閾値及び最適閾値データベース２５の作成方法について説明する。
【００５５】
図１９は本発明の第１の実施の形態における閾値処理の差分画像の輝度ヒストグラムを示す図、図２０は本発明の第１の実施の形態における閾値処理結果を示す第１の図、図２１は本発明の第１の実施の形態における閾値処理結果を示す第２の図、図２２は本発明の第１の実施の形態における閾値処理結果を示す第３の図である。なお、図１９において、横軸に輝度差を、縦軸に度数を採ってある。また、図１９において、部分Ａは主に背景１２（図１）の領域を表し、部分Ｂは主に対象物体１１の領域を表す。
【００５６】
まず、差分・閾値処理を行うための最適な閾値について説明する。例えば、図１９に示される照明画像と無照明画像との差分画像の輝度ヒストグラムが得られる場合、対象物体抽出方法にもよるが、閾値Ｔ１１、Ｔ２２、Ｔ３３が最適になる。そして、閾値Ｔ１１で閾値処理を行うと、図２０に示される対象物体候補領域が、閾値Ｔ２２で閾値処理を行うと、図２１に示される対象物体候補領域が、閾値Ｔ３３で閾値処理を行うと、図２２に示される対象物体候補領域が形成される。図２１に示される対象物体候補領域は、図６に示される輝度ヒストグラムが得られる場合の対象物体候補領域とほぼ等しい。
【００５７】
この場合、閾値Ｔ２２で閾値処理を行うと、図２１に示されるように、背景１２の部分はほとんど含まれず、対象物体１１の部分がほぼ含まれる。これに対して、閾値Ｔ１１で閾値処理を行うと、図２０に示されるように対象物体１１の部分に欠けはないが、背景１２の部分が比較的多く含まれる。また、閾値Ｔ３３で閾値処理を行うと、図２２に示されるように背景１２の部分はほとんど含まれないが、対象物体１１の部分にわずかな欠けが生じる。
【００５８】
ここで、対象物体抽出部２０９の抽出処理において、背景１２の部分がわずかに含まれていても、対象物体１１の部分の欠けが少ない方がよい場合は、閾値Ｔ１１が最適な閾値になる。逆に、対象物体１１がわずかに欠けていても、背景１２の部分が含まれない方がよい場合は、閾値Ｔ３３が最適な閾値になり、対象物体１１の部分の欠けが少なく、しかも、背景１２の部分が含まれない方がよい場合は、閾値Ｔ２２が最適な閾値になる。
【００５９】
このように、最適な閾値には、閾値Ｔ１１のように対象物体１１の部分の大部分を抽出することができるもの、閾値Ｔ３３のように背景１２の部分の大部分を取り除くことができるもの、及び閾値Ｔ２２のように背景１２の部分が少なく、対象物体１１の部分の大部分を抽出することができるものがある。
【００６０】
ところで、図１９に示されるような差分画像の輝度ヒストグラムは、前述されたように、対象物体１１の位置に対応させて照明の強度を変化させると、図１４及び１５に示されるように変化する。したがって、照明の強度を変化させたときの、背景１２及び対象物体１１についての照明画像と無照明画像との差分画像に基づいて最適な閾値を決定する必要がある。
【００６１】
次に、最適閾値データベース作成処理の動作について説明する。
【００６２】
図２３は本発明の第１の実施の形態における第１の最適閾値データベース作成処理の動作を示すフローチャート、図２４は本発明の第１の実施の形態における第２の最適閾値データベース作成処理の動作を示すフローチャート、図２５は本発明の第１の実施の形態における第３の最適閾値データベース作成処理の動作を示すフローチャート、図２６は本発明の第１の実施の形態における最適な照明の強度及び最適な閾値の実測値の例を示す図、図２７は本発明の第１の実施の形態における最適閾値データベースの例を示す図である。
【００６３】
この場合、図２３は図１９に示される閾値Ｔ１１を最適な閾値として最適閾値データベース２５（図１）を作成する場合の処理の手順を、図２４は閾値Ｔ３３を最適な閾値として最適閾値データベース２５を作成する場合の処理の手順を、図２５は閾値Ｔ２２を最適な閾値として最適閾値データベース２５を作成する場合の処理の手順を示す。
【００６４】
まず、前記閾値Ｔ１１を最適な閾値として最適閾値データベース２５を作成する場合、照明制御部２１は、第１の照明制御処理を行い、照明部２０１を消灯し、撮像制御部２２は、無照明背景画像撮影・記録処理を行い、対象物体１１等がない背景１２を撮像部２０２によって撮影し、撮影された背景１２の画像を無照明背景画像として画像記録部２０７に記録する。
【００６５】
次に、前記照明制御部２１は、第２の照明制御処理を行い、最適照明パラメータデータベース２４に記録された所定の最適な照明の強度を読み出し、該最適な照明の強度で照明部２０１を点灯し、撮像部２０２は、照明背景画像撮影・記録処理を行い、背景１２を撮影し、撮影された背景１２の画像を照明背景画像として画像記録部２０７に記録する。続いて、最適パラメータ算出部２１２の図示されない最適閾値算出処理手段は、最適閾値算出処理を行い、画像記録部２０７に記録された無照明背景画像と照明背景画像との差分処理を行って、輝度ヒストグラムを作成する。該輝度ヒストグラムは、一般に、図１９における部分Ａに示されるような分布になるので、この輝度ヒストグラムの分布における特徴、例えば、平均値等に基づいて閾値Ｔ１１を決定する。
【００６６】
続いて、前記最適閾値算出処理手段は、最適閾値記録処理を行い、前記所定の最適な照明の強度と共に、閾値Ｔ１１を最適な閾値として最適閾値データベース２５に記録する。
【００６７】
このようにして、前記最適照明パラメータデータベース２４に記録されたすべての最適な照明の強度について前記各処理を行い、各最適な照明の強度ごとに最適な閾値を算出し、最適な照明の強度及び最適な閾値を最適閾値データベース２５に記録することによって、図２６に示されるような、各最適な照明の強度及び最適な閾値の実測値を得ることができる。
【００６８】
続いて、前記最適パラメータ算出部２１２は、補間処理を行い、各最適な照明の強度及び最適な閾値の実測値を補間し、最終的に、図２７に示されるような、各最適な照明の強度に対応させて最適な閾値が記録された最適閾値データベース２５を作成する。
【００６９】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ１１  第１の照明制御処理を行う。
ステップＳ１２  無照明背景画像撮影・記録処理を行う。
ステップＳ１３  第２の照明制御処理を行う。
ステップＳ１４  照明背景画像撮影・記録処理を行う。
ステップＳ１５  最適閾値算出処理を行う。
ステップＳ１６  最適閾値記録処理を行い、ステップＳ１１に戻る。
【００７０】
次に、閾値Ｔ３３を最適な閾値として最適閾値データベース２５を作成する場合、まず、機器制御部２０４は、最適照明パラメータデータベース２４に記録された各距離のうちの一つを読み出す。そして、オペレータは、撮像部２０２の前方の前記距離の位置にテストチャートを配設する。
【００７１】
続いて、照明制御部２１は、第１の照明制御処理を行い、照明部２０１を消灯し、撮像制御部２２は、無照明画像撮影・記録処理を行い、テストチャートを撮像部２０２によって撮影し、撮影されたテストチャートの画像を無照明画像として画像記録部２０７に記録する。
【００７２】
次に、前記照明制御部２１は、第２の照明制御処理を行い、最適照明パラメータデータベース２４に記録された前記距離に対応する最適な照明の強度を読み出し、該最適な照明の強度で照明部２０１を点灯し、撮像部２０２は、照明画像撮影・記録処理を行い、テストチャートを撮影し、撮影されたテストチャートの画像を照明画像として画像記録部２０７に記録する。続いて、前記最適閾値算出処理手段は、最適閾値算出処理を行い、画像記録部２０７に記録された無照明画像と照明画像との差分処理を行って、テストチャートの部分だけの輝度ヒストグラムを作成する。該輝度ヒストグラムは、前述されたように、図１９における部分Ｂに示されるような分布になるので、この輝度ヒストグラムの分布における特徴、例えば、平均値等に基づいて閾値Ｔ３３を決定する。
【００７３】
続いて、前記最適閾値算出処理手段は、最適閾値記録処理を行い、前記所定の最適な照明の強度と共に、閾値Ｔ３３を最適な閾値として最適閾値データベース２５に記録する。
【００７４】
このようにして、前記最適照明パラメータデータベース２４に記録されたすべての距離にテストチャートを置き、各距離及び各最適な照明の強度ごとに最適な閾値を算出し、最適な照明の強度及び最適な閾値を最適閾値データベース２５に記録することによって、図２６に示されるものと同様な、各最適な照明の強度及び最適な閾値の実測値を得ることができる。
【００７５】
続いて、前記最適パラメータ算出部２１２は、補間処理を行い、各最適な照明の強度及び最適な閾値の実測値を補間し、最終的に、図２７に示されるものと同様な、最適閾値データベース２５を作成する。
【００７６】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ２１  テストチャートを配設する。
ステップＳ２２  第１の照明制御処理を行う。
ステップＳ２３  無照明画像撮影・記録処理を行う。
ステップＳ２４  第２の照明制御処理を行う。
ステップＳ２５  照明画像撮影・記録処理を行う。
ステップＳ２６  最適閾値算出処理を行う。
ステップＳ２７  最適閾値記録処理を行い、ステップＳ２１に戻る。
【００７７】
そして、閾値Ｔ２２を最適な閾値として最適閾値データベース２５を作成する場合、まず、照明制御部２１は、第１の照明制御処理を行い、照明部２０１を消灯する。また、撮像制御部２２は、無照明背景画像撮影・記録処理を行い、対象物体１１等がない背景１２を撮像部２０２によって撮影し、撮影された背景１２の画像を無照明背景画像として画像記録部２０７に記録する。
【００７８】
次に、前記照明制御部２１は、第２の照明制御処理を行い、最適照明パラメータデータベース２４に記録された所定の最適な照明の強度を読み出し、該最適な照明の強度で照明部２０１を点灯し、撮像部２０２は、照明背景画像撮影・記録処理を行い、背景１２を撮影し、撮影された背景１２の画像を照明背景画像として画像記録部２０７に記録する。
【００７９】
続いて、機器制御部２０４は、最適照明パラメータデータベース２４に記録された前記最適な照明の強度に対応する距離を読み出す。そして、オペレータは、撮像部２０２の前方の前記距離の位置にテストチャートを配設する。
【００８０】
次に、照明制御部２１は、第３の照明制御処理を行い、照明部２０１を消灯し、撮像制御部２２は、無照明画像撮影・記録処理を行い、テストチャートを撮像部２０２によって撮影し、撮影されたテストチャートの画像を無照明画像として画像記録部２０７に記録する。
【００８１】
続いて、前記照明制御部２１は、第４の照明制御処理を行い、第２の照明制御処理において読み出された最適な照明の強度で照明部２０１を点灯し、撮像部２０２は、照明画像撮影・記録処理を行い、テストチャートを撮影し、撮影されたテストチャートの画像を照明画像として画像記録部２０７に記録する。
【００８２】
そして、前記最適閾値算出処理手段は、最適閾値算出処理を行い、無照明背景画像撮影・記録処理において記録された無照明背景画像、照明背景画像撮影・記録処理において記録された照明背景画像、無照明画像撮影・記録処理において記録された無照明画像、及び照明画像撮影・記録処理において記録された照明画像に基づいて、最適な閾値を算出する。例えば、図１９における部分Ａで示される無照明背景画像と照明背景画像との差分画像の輝度ヒストグラムの分布、及び図１９における部分Ｂで示される無照明画像と照明画像との差分画像の輝度ヒストグラムの分布の各特徴（例えば、二つの輝度ヒストグラムの分布のマハラノビス距離）に基づいて閾値Ｔ２２を決定する。
【００８３】
続いて、前記最適閾値算出処理手段は、最適閾値記録処理を行い、前記所定の最適な照明の強度と共に、閾値Ｔ２２を最適な閾値として最適閾値データベース２５に記録する。
【００８４】
このようにして、前記最適照明パラメータデータベース２４に記録されたすべての距離にテストチャートを置き、各距離及び各最適な照明の強度ごとに最適な閾値を算出し、最適な照明の強度及び最適な閾値を最適閾値データベース２５に記録することによって、図２６に示されるものと同様な、各最適な照明の強度及び最適な閾値の実測値を得ることができる。
【００８５】
続いて、前記最適パラメータ算出部２１２は、補間処理を行い、各最適な照明の強度及び最適な閾値の実測値を補間し、最終的に、図２７に示されるものと同様な、最適閾値データベース２５を作成する。
【００８６】
このように、前記最適閾値算出処理手段は、無照明背景画像及び無照明画像のうちの少なくとも一方、並びに照明背景画像及び照明画像のうちの少なくとも一方を照らしたときの画像に基づいて最適な閾値を算出する。
【００８７】
ところで、第１〜第３の最適閾値データベース作成処理において算出された最適な閾値が異常値であり、対象物体１１を抽出するには不適切な場合がある。例えば、前記最適な閾値が小さすぎる（２５６階調における０に非常に近い）と、撮影環境が極めて明るく、照明部２０１の点灯時と消灯時とで輝度の差が発生していない。また、前記最適な閾値が大きすぎる（２５６階調における２５５に非常に近い）と、撮像部２０２から背景１２までの距離が極めて短い。
【００８８】
このような場合、対象物体候補領域を形成することができないので、前記最適な閾値が異常値であるとし、警告出力部２１３は、最適な閾値が不適切であるとして警告を出力する。
【００８９】
なお、本実施の形態においては、最適照明パラメータデータベース２４に記録されたすべての最適な照明の強度について最適な閾値を求めるようにしているが、各最適な照明の強度のうちの所定の最適な照明の強度について最適な閾値を求め、求められた最適な閾値について補間処理を行うことによって最適閾値データベース２５を作成することもできる。
【００９０】
このように、本実施の形態においては、撮像部２０２から対象物体１１までの距離に対応させて各最適な照明の強度を求めることができるので、照明の強度を適切なものにすることができる。
【００９１】
そして、各最適な照明の強度に対応させて最適な閾値が算出され、設定されるので、対象物体１１を抽出するまでに照明画像及び無照明画像の撮影、並びに差分・閾値処理を繰り返す必要がなくなる。したがって、処理時間を短くすることができるので、高速で対象物体１１を抽出することができる。
【００９２】
また、前記各最適な照明の強度に対応させて最適な閾値が算出され、設定されるので、対象物体１１を常に安定して正しく抽出することができる。
【００９３】
そして、対象物体１１のモデルを使用して最終的に対象物体１１を抽出するようになっているので、どのような環境においても、例えば、背景１２に対象物体１１より反射率の高い物体がある場合でも、安定して、かつ、高速で対象物体１１を抽出することができる。
【００９４】
さらに、最適な閾値が不適切なものである場合、警告が出力されるので、対象物体１１を正しく抽出することができる。
【００９５】
次に、フローチャートについて説明する。
ステップＳ３１  第１の照明制御処理を行う。
ステップＳ３２  無照明背景画像撮影・記録処理を行う。
ステップＳ３３  第２の照明制御処理を行う。
ステップＳ３４  照明背景画像撮影・記録処理を行う。
ステップＳ３５  テストチャートを配設する。
ステップＳ３６  第３の照明制御処理を行う。
ステップＳ３７  無照明画像撮影・記録処理を行う。
ステップＳ３８  第４の照明制御処理を行う。
ステップＳ３９  照明画像撮影・記録処理を行う。
ステップＳ４０  最適閾値算出処理を行う。
ステップＳ４１  最適閾値記録処理を行い、ステップＳ３１に戻る。
【００９６】
次に、本発明の第２の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同じ構造を有するものについては、同じ符号を付与することによってその説明を省略する。
【００９７】
図２８は本発明の第２の実施の形態における対象物体抽出画像処理装置のブロック図である。
【００９８】
この場合、例えば、自動車内の人を抽出する場合のように、対象物体１１が撮像部２０２からほぼ一定の距離にある。対象物体１１の位置が一定であるので、対象物体抽出画像処理装置１００は測距部、測距制御部及び距離記録部を備えない。したがって、対象物体抽出画像処理装置１００のコストを低くすることができる。
【００９９】
また、対象物体１１の位置が一定であるので、最適照明パラメータデータベース２４には、距離の変化に対応させたものではなく、一つの最適な照明の強度だけが記録される。そして、それに伴って、一つの最適な照明の強度に対応させて一つの最適な閾値が最適閾値データベース２５に記録される。
【０１００】
ところで、例えば、第１、第２の実施の形態においては、対象物体抽出フェーズにおいて、太陽光等によって撮影環境が大きく変化すると、照明画像が明るすぎたり暗すぎたりするので、抽出された対象物体１１も明るすぎたり暗すぎたりしてしまい、対象物体１１の画像の画質が低下してしまう。
【０１０１】
そこで、対象物体１１の画像の画質をチェックすることができるようにした第３の実施の形態について説明する。なお、第１の実施の形態と同じ構造を有するものについては、同じ符号を付与することによってその説明を省略する。
【０１０２】
図２９は本発明の第３の実施の形態における対象物体抽出画像処理装置のブロック図、図３０は本発明の第３の実施の形態における最適照明パラメータデータベースの例を示す図、図３１は本発明の第３の実施の形態における最適閾値データベースの例を示す図である。
【０１０３】
図において、２００は対象物体抽出画像処理装置、４１４は抽出物体画質チェック部であり、該抽出物体画質チェック部４１４は、太陽光等による撮影環境の変化に対しても対象物体１１（図１）の良好な画像を得ることができるように、抽出された対象物体１１の画像の画質をチェックする。
【０１０４】
本実施の形態において、抽出物体画質チェック部４１４は、前記対象物体１１の画像の画質を明るさでチェックする。そのために、前記抽出物体画質チェック部４１４は、前記対象物体１１の画像の所定の領域における平均輝度を算出し、該平均輝度があらかじめ設定された範囲内に収まるかどうかによって画質が適切であるかどうかを判断する。そして、平均輝度が前記範囲内に収まらず、照明画像が明るすぎたり暗すぎたりして画質が適切でない場合、前記抽出物体画質チェック部４１４は撮像制御部４２に指示を送り、該撮像制御部４２の制御を行う。該撮像制御部４２は、撮像部パラメータ（カメラゲイン等）を変更し、無照明画像及び照明画像を再び撮影した後、対象物体抽出フェーズの処理を行って対象物体１１を抽出する。このとき、抽出物体画質チェック部４１４は照明制御部２１にも指示を送り、照明制御部２１の制御を行う。該照明制御部２１は、照明の強度を変更する。
【０１０５】
なお、撮像部パラメータが変更されると画質が変化するので、最適な照明の強度及び最適な閾値も変化することになる。したがって、最適照明パラメータデータベース２４は、図３０に示されるように、距離、撮像部パラメータ及び最適な照明の強度によって表され、最適閾値ベータベース２５は、図３１に示されるように、最適な照明の強度、撮像部パラメータ及び最適な閾値によって表される。
【０１０６】
このように、本実施の形態においては、撮像環境が大きく変化しても、撮像部パラメータが変更されるので、対象物体１１を正しく抽出することができる。
【０１０７】
なお、本実施の形態において、前記第２の実施の形態と同様に、測距部、測距制御部及び距離記録部を備えないようにすることもできる。
【０１０８】
前記各実施の形態においては、照明部２０１で可視光が使用されるようになっているが、可視光以外の赤外光等の特定の波長域の光を使用することもできる。その場合、撮像部２０２において照明部２０１で使用された波長域の光だけで撮影を行うことができるようにすると、撮影環境における環境光による影響を受けにくくなり、安定して対象物体１１を抽出することができる。
【０１０９】
また、前記各実施の形態においては、無照明画像を撮影した後に、照明画像を撮影するようにしているが、照明画像を撮影した後に、無照明画像を撮影することもできる。いずれの場合も、無照明画像を撮影する際と照明画像を撮影する際とで対象物体１１が姿勢、位置等を変えると、無照明画像と照明画像との差分画像を正確に求めることができなくなってしまうので、無照明画像を撮影するタイミングと照明画像を撮影するタイミングとの間隔は短い方がよい。
【０１１０】
なお、抽出すべき対象物体１１が二つ以上ある場合には、輝度ヒストグラムの分布において、図１９において部分Ａで示されるような背景１２の領域は一つ形成されるのに対して、図１９において部分Ｂで示されるような対象物体１１の領域は二つ以上形成される。そこで、パラメータデータ設定フェーズにおいて最適な閾値を設定する際に、第１の実施の形態において閾値Ｔ１１を設定したのと同様に背景１２の領域において閾値を設定するか、対象物体１１の領域のうちの輝度差が最も小さい領域において閾値を設定するのが好ましい。
【０１１１】
なお、本発明は前記実施の形態に限定されるものではなく、本発明の趣旨に基づいて種々変形させることが可能であり、それらを本発明の範囲から排除するものではない。
【０１１２】
【発明の効果】
以上詳細に説明したように、本発明によれば、対象物体抽出画像処理装置においては、対象物体及び背景を照らす照明部と、前記対象物体及び背景を撮影する撮像部と、該撮像部から前記対象物体までの距離を測定する測距部と、前記対象物体及び背景を照らしたときの最適な照明の強度が前記撮像部から前記対象物体までの距離ごとに記録された最適照明パラメータ記録手段と、前記測距部によって測定された距離に基づいて前記最適照明パラメータ記録手段から最適な照明の強度を読み出し、前記照明部によって、最適な照明の強度で対象物体及び背景を照らすか、又は最適な照明の強度より低い照明の強度で対象物体及び背景を照らすか、若しくは照明部を消灯する照明制御部と、照明部によって最適な照明の強度で照らして対象物体及び背景を撮影した画像である照明画像、並びに照明部によって最適な照明の強度より低い照明の強度で照らすか、又は照明部を消灯して対象物体及び背景を撮影した画像である無照明画像を画像記録部に記録する撮影制御部と、前記照明画像における背景の輝度と、無照明画像における背景の輝度との差に基づいて最適な閾値を算出し、最適閾値記録手段に記録する最適閾値算出処理手段と、前記照明画像と無照明画像との差分画像を生成する差分処理、及び前記差分画像と前記最適な閾値とを比較することによって対象物体候補領域の画像を生成する閾値処理を行う差分・閾値処理部と、前記対象物体候補領域の画像及び対象物体のモデルに基づいて対象物体を抽出する対象物体抽出部とを有する。
【０１１３】
この場合、背景を撮影した照明画像の輝度と無照明画像の輝度との差に基づいて最適な閾値が算出される。
【０１１４】
したがって、最適な照明の強度に対応させて最適な閾値が算出されるので、対象物体を抽出するまでに照明画像及び無照明画像の撮影、差分処理及び閾値処理を繰り返す必要がなくなるので、処理時間を短くすることができる。その結果、高速で対象物体を抽出することができる。
【０１１５】
また、各最適な照明の強度に対応させて最適な閾値が算出されるので、対象物体を常に安定して正しく抽出することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の第１の実施の形態における対象物体抽出画像処理装置のブロック図である。
【図２】従来の対象物体抽出画像処理装置における背景と対象物体との位置関係を示す図である。
【図３】本発明の第１の実施の形態における無照明画像の例を示す図である。
【図４】本発明の第１の実施の形態における照明画像の例を示す図である。
【図５】本発明の第１の実施の形態における差分画像の例を示す図である。
【図６】本発明の第１の実施の形態における差分画像の輝度ヒストグラムを示す図である。
【図７】本発明の第１の実施の形態における対象物体候補領域の第１の例を示す図である。
【図８】本発明の第１の実施の形態における対象物体候補領域の第２の例を示す図である。
【図９】本発明の第１の実施の形態における対象物体候補領域の第３の例を示す図である。
【図１０】本発明の第１の実施の形態における背景に反射率の高い物体が存在する場合の背景画像を示す図である。
【図１１】本発明の第１の実施の形態における背景の前に対象物体が存在する場合の照明画像を示す図である。
【図１２】本発明の第１の実施の形態における対象物体候補領域の第４の例を示す図である。
【図１３】本発明の第１の実施の形態における対象物体が背景に近い場合の差分画像の輝度ヒストグラムを示す図である。
【図１４】本発明の第１の実施の形態における照明の強度が低い場合の差分画像の輝度ヒストグラムを示す図である。
【図１５】本発明の第１の実施の形態における照明の強度が高い場合の差分画像の輝度ヒストグラムを示す図である。
【図１６】本発明の第１の実施の形態における最適照明パラメータデータベース作成処理の動作を示すフローチャートである。
【図１７】本発明の第１の実施の形態における距離及び最適な照明の強度の実測値の例を示す図である。
【図１８】本発明の第１の実施の形態における最適照明パラメータデータベースの例を示す図である。
【図１９】本発明の第１の実施の形態における閾値処理の差分画像の輝度ヒストグラムを示す図である。
【図２０】本発明の第１の実施の形態における閾値処理結果を示す第１の図である。
【図２１】本発明の第１の実施の形態における閾値処理結果を示す第２の図である。
【図２２】本発明の第１の実施の形態における閾値処理結果を示す第３の図である。
【図２３】本発明の第１の実施の形態における第１の最適閾値データベース作成処理の動作を示すフローチャートである。
【図２４】本発明の第１の実施の形態における第２の最適閾値データベース作成処理の動作を示すフローチャートである。
【図２５】本発明の第１の実施の形態における第３の最適閾値データベース作成処理の動作を示すフローチャートである。
【図２６】本発明の第１の実施の形態における最適な照明の強度及び最適な閾値の実測値の例を示す図である。
【図２７】本発明の第１の実施の形態における最適閾値データベースの例を示す図である。
【図２８】本発明の第２の実施の形態における対象物体抽出画像処理装置のブロック図である。
【図２９】本発明の第３の実施の形態における対象物体抽出画像処理装置のブロック図である。
【図３０】本発明の第３の実施の形態における最適照明パラメータデータベースの例を示す図である。
【図３１】本発明の第３の実施の形態における最適閾値データベースの例を示す図である。
【符号の説明】
１０、１００、２００    対象物体抽出画像処理装置
１１    対象物体
１２    背景
２４    最適照明パラメータデータベース
２５    最適閾値データベース
２０１    照明部
２０２    撮像部
２０３    測距部
２０５    距離記録部
２０７    画像記録部
２０８    差分・閾値処理部
２０９    対象物体抽出部
２１２    最適パラメータ算出部
２１３    警告出力部
４１４    抽出物体画質チェック部
【図１】
0004483067.tif 000002
【図２】
0004483067.tif 000003
【図３】
0004483067.tif 000004
【図４】
0004483067.tif 000005
【図５】
0004483067.tif 000006
【図６】
0004483067.tif 000007
【図７】
0004483067.tif 000008
【図８】
0004483067.tif 000009
【図９】
0004483067.tif 000010
【図１０】
0004483067.tif 000011
【図１１】
0004483067.tif 000012
【図１２】
0004483067.tif 000013
【図１３】
0004483067.tif 000014
【図１４】
0004483067.tif 000015
【図１５】
0004483067.tif 000016
【図１６】
0004483067.tif 000017
【図１７】
0004483067.tif 000018
【図１８】
0004483067.tif 000019
【図１９】
0004483067.tif 000020
【図２０】
0004483067.tif 000021
【図２１】
0004483067.tif 000022
【図２２】
0004483067.tif 000023
【図２３】
0004483067.tif 000024
【図２４】
0004483067.tif 000025
【図２５】
0004483067.tif 000026
【図２６】
0004483067.tif 000027
【図２７】
0004483067.tif 000028
【図２８】
0004483067.tif 000029
【図２９】
0004483067.tif 000030
【図３０】
0004483067.tif 000031
【図３１】
0004483067.tif 000032