(57)【要約】【課題】本発明の実施例は背景画像モデルの初期化装置、方法及び画像処理装置を提供する。【解決手段】該初期化方法は、異なる時点で背景画像のモデル化を行い、複数の背景モデルを取得し、複数の背景モデルに基づいて対応する複数の第１前景画像を取得し、複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成し、第２前景画像に基づいて複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得する。これによって、比較的に正確な初期背景画像モデルを取得でき、画像検出処理におけるゴースト現象を低減できると共に、移動速度が遅い物体又は一定の時間内に静止する物体を検出でき、画像検出の正確性がより高く、雑音容認度がより強い。【選択図】図１
2017084365.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
背景画像モデルの初期化装置であって、
異なる時点で背景画像のモデル化を行い、複数の背景モデルを取得する背景モデル取得手段と、
前記複数の背景モデルに基づいて対応する複数の第１前景画像を取得する第１前景画像取得手段と、
前記複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成する第２前景画像生成手段と、
前記第２前景画像に基づいて前記複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得する初期モデル取得手段と、を含む、初期化装置。
【請求項２】
前記第２前景画像生成手段は、
ビデオフレームにおける各画素位置について、前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かを判断する画素判断手段と、
前記各画素位置に対応する前景画素の数の統計を取る画素統計手段と、
統計結果に基づいて前記各画素位置の画素が投票前景画素であるか否かを決定する結果決定手段と、
全ての前記投票前景画素を用いて前記第２前景画像を生成する前景生成手段と、を含む、請求項１に記載の初期化装置。
【請求項３】
前記結果決定手段は、
前景画素である前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値よりも大きい場合に、前記画素位置の画素が前記投票前景画素であると決定し、
前景画素である前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値以下である場合に、前記画素位置の画素が前記投票前景画素ではないと決定する、請求項２に記載の初期化装置。
【請求項４】
前記初期モデル取得手段は、
前記第２前景画像の一部の領域に基づいて前記複数の背景モデルを選択的に更新する背景更新手段と、
更新後の前記複数の背景モデルが同一である場合に、そのうち１つの背景モデルを残して他の背景モデルを削除し、前記初期背景画像モデルを取得するモデル処理手段と、を含む、請求項１に記載の初期化装置。
【請求項５】
前記背景更新手段は、前記第２前景画像における前景物体領域及び隣接領域を使用せずに前記背景モデルを更新する、請求項４に記載の初期化装置。
【請求項６】
前記モデル処理手段は、更新後の前記複数の背景モデルが異なる場合に、前記複数の背景モデルを取得し直す、請求項４に記載の初期化装置。
【請求項７】
背景画像モデルの初期化方法であって、
異なる時点で背景画像のモデル化を行い、複数の背景モデルを取得するステップと、
前記複数の背景モデルに基づいて対応する複数の第１前景画像を取得するステップと、
前記複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成するステップと、
前記第２前景画像に基づいて前記複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得するステップと、を含む、初期化方法。
【請求項８】
前記複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成するステップは、
ビデオフレームにおける各画素位置について、前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かを判断するステップと、
前記各画素位置に対応する前景画素の数の統計を取るステップと、
統計結果に基づいて前記各画素位置の画素が投票前景画素であるか否かを決定するステップと、
全ての前記投票前景画素を用いて前記第２前景画像を生成するステップと、を含む、請求項７に記載の初期化方法。
【請求項９】
前記統計結果に基づいて前記各画素位置の画素が投票前景画素であるか否かを決定するステップは、
前景画素である前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値よりも大きい場合に、前記画素位置の画素が前記投票前景画素であると決定するステップと、
前景画素である前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値以下である場合に、前記画素位置の画素が前記投票前景画素ではないと決定するステップと、を含む、請求項８に記載の初期化方法。
【請求項１０】
前記第２前景画像に基づいて前記複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得するステップは、
前記第２前景画像の一部の領域に基づいて前記複数の背景モデルを選択的に更新するステップと、
更新後の前記複数の背景モデルが同一である場合に、そのうち１つの背景モデルを残して他の背景モデルを削除し、前記初期背景画像モデルを取得するステップと、を含む、請求項７に記載の初期化方法。
【請求項１１】
前記第２前景画像の一部の領域に基づいて前記複数の背景モデルを選択的に更新するステップは、前記第２前景画像における前景物体領域及び隣接領域を使用せずに前記背景モデルを更新するステップ、を含む、請求項１０に記載の初期化方法。
【請求項１２】
前記初期化方法は、更新後の前記複数の背景モデルが異なる場合に、前記複数の背景モデルを取得し直すステップ、をさらに含む、請求項１０に記載の初期化方法。
【請求項１３】
請求項１乃至６のいずれかに記載の背景画像モデルの初期化装置を含む、画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明の実施例は、画像処理の技術分野に関し、特に背景画像モデルの初期化装置、方法及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
背景画像の抽出は画像監視などの分野に広く使用されている。例えば、ビデオにおける移動物体を検出する際に、現在フレームと基準フレームとの差を比較することで、動いている物体を検出してもよい。ここで、基準フレームは、「背景画像」と称されてもよく、或いは「背景モデル」又は「背景画像モデル」を用いて表されてもよい。
【０００３】
従来は、背景モデルの抽出方法、例えばフレーム差分法（Ｆｒａｍｅ  ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｉｎｇ）、平均値フィルタリング法（Ｍｅａｎ  ｆｉｌｔｅｒ）及び背景混合モデル法（Ｂａｃｋｇｒｏｕｎｄ  Ｍｉｘｔｕｒｅ  Ｍｏｄｅｌ）が既にある。これらの方法を用いて初期背景画像モデルを取得し、初期背景画像モデルに基づいて更新を行い、更新後の背景モデルを連続的に取得することができる。
【０００４】
なお、上述した技術背景の説明は、本発明の技術案を明確、完全に理解させるための説明であり、当業者を理解させるために記述されているものである。これらの技術案は、単なる本発明の背景技術部分として説明されたものであり、当業者により周知されたものではない。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、本発明の発明者の発見によると、従来の方法を用いて背景モデルの初期化を行って得られた初期背景画像モデルは、正確ではないという問題点が存在し、例えばゴースト（ｇｈｏｓｔ）現象がよく出現するため、更新後の背景モデルも不正確になってしまう。
【０００６】
本発明の実施例は、比較的に正確な初期背景画像モデルを取得できる背景画像モデルの初期化装置、方法及び画像処理装置を提供する。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の実施例の第１態様では、背景画像モデルの初期化装置であって、異なる時点で背景画像のモデル化を行い、複数の背景モデルを取得する背景モデル取得手段と、前記複数の背景モデルに基づいて対応する複数の第１前景画像を取得する第１前景画像取得手段と、前記複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成する第２前景画像生成手段と、前記第２前景画像に基づいて前記複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得する初期モデル取得手段と、を含む、初期化装置を提供する。
【０００８】
本発明の実施例の第２態様では、背景画像モデルの初期化方法であって、異なる時点で背景画像のモデル化を行い、複数の背景モデルを取得するステップと、前記複数の背景モデルに基づいて対応する複数の第１前景画像を取得するステップと、前記複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成するステップと、前記第２前景画像に基づいて前記複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得するステップと、を含む、初期化方法を提供する。
【０００９】
本発明の実施例の第３態様では、上記の背景画像モデルの初期化装置を含む、画像処理装置を提供する。
【００１０】
本発明の実施例の効果としては、複数の背景モデルに基づいて対応する複数の一時的な前景画像を取得し、複数の一時的な前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かに基づいて１つの最終的な前景画像を生成し、最終的な前景画像に基づいて複数の背景モデルを更新して初期背景画像モデルを取得する。これによって、比較的に正確な初期背景画像モデルを取得でき、画像検出処理におけるゴースト現象を低減できると共に、移動速度が遅い物体又は一定の時間内に静止する物体を検出でき、画像検出の正確性がより高く、雑音容認度がより強い。
【００１１】
本発明の特定の実施形態は、後述の説明及び図面に示すように、詳細に開示され、本発明の原理を採用されることが可能な方式を示している。なお、本発明の実施形態は、範囲上には限定されるものではない。本発明の実施形態は、添付されている特許請求の範囲の主旨及び内容の範囲内、各種の改変、修正、及び同等的なものが含まれる。
【００１２】
ある一つの実施形態に説明及び又は示されている特徴は、同一又は類似の方式で一つ又は多くの他の実施形態に使用されてもよく、他の実施形態における特徴と組み合わせてもよく、他の実施形態における特徴を代替してもよい。
【００１３】
なお、用語「包括／含む」は、本文に使用される際に、特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在を意味し、一つ又は複数の他の特徴、要素、ステップ又は構成要件の存在又は追加を排除するものではない。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
ここで含まれる図面は、本発明の実施例を理解させるためのものであり、本明細書の一部を構成し、本発明の実施例を例示するためのものであり、文言の記載と合わせて本発明の原理を説明する。なお、ここに説明される図面は、単なる本発明の実施例を説明するためのものであり、当業者にとって、これらの図面に基づいて他の図面を容易に得ることができる。
【図１】本発明の実施例１の背景画像モデルの初期化方法を示す１つの図である。
【図２】本発明の実施例１の最終的な前景画素の決定方法を示す１つの図である。
【図３】本発明の実施例１の前景物体領域の拡張を示す１つの図である。
【図４】本発明の実施例１の背景画像モデルの初期化方法を示すもう１つの図である。
【図５】本発明の実施例２の背景画像モデルの初期化装置を示す１つの図である。
【図６】本発明の実施例２の背景画像モデルの初期化装置を示すもう１つの図である。
【図７】本発明の実施例３の画像処理装置の１つの構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１５】
本発明の上記及びその他の特徴は、図面及び下記の説明により理解できるものである。明細書及び図面では、本発明の特定の実施形態、即ち本発明の原則に従う一部の実施形態を表すものを公開している。なお、本発明は説明される実施形態に限定されず、本発明は、特許請求の範囲内の全ての修正、変更されたもの、及び均等なものを含む。
【００１６】
画像検出処理では、ゴースト現象は以下のシナリオで発生する可能性がある。例えば、移動物体が静止物体になった後の一定の時間（例えば信号を待っている車輌）の後、該移動物体が静止していると見なされ、背景画像又は背景モデルの更新に用いられる可能性があり、該物体が再び移動する場合にゴーストを残している。或いは、背景画像領域と見なされた物体（例えば駐車場内で数日間止まっている車）が移動し始めた場合に、該物体が移動し始めた時にゴースト現象が現れる。
【００１７】
本実施例では、交通分野の画像監視のシナリオを一例にして説明する。なお、本発明はこれに限定されず、他のシナリオに適用されてもよい。
【００１８】
＜実施例１＞
図１は本発明の実施例は背景画像モデルの初期化方法を提供する。図１は本発明の実施例の背景画像モデルの初期化方法を示す１つの図であり、図１に示すように、該初期化方法は下記のステップを含む。
【００１９】
ステップ１０１：異なる時点で背景画像のモデル化を行い、複数の背景モデルを取得する。
【００２０】
ステップ１０２：複数の背景モデルに基づいて対応する複数の第１前景画像を取得する。
【００２１】
ステップ１０３：複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成する。
【００２２】
ステップ１０４：第２前景画像に基づいて複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得する。
【００２３】
本実施例では、ビデオカメラにより、複数のフレーム画像を含むビデオを取得してもよい。該ビデオカメラは、交通画像監視のために用いられるビデオカメラであってもよく、監視領域を連続的に撮影する。なお、本発明はこれに限定されず、他の画像監視シナリオであってもよい。
【００２４】
本実施例では、ステップ１０１における背景モデルは従来技術を用いて予め生成されてもよい。例えば、時点Ｔ０において１つのフレーム画像に基づいて背景モデルＭ０を取得し、時点Ｔ１において１つのフレーム画像に基づいて背景モデルＭ１を取得し、…、時点Ｔｉにおいて１つのフレーム画像に基づいて背景モデルＭｉを取得してもよい。本実施例は、複数（例えばＮ個）の背景モデルに基づいて比較的に正確な初期背景画像モデルを取得してもよい。
【００２５】
ステップ１０２において、Ｎ個の背景モデルに基づいて対応するＮ個の第１前景画像（一時的な前景画像と称されてもよい）を取得してもよい。背景モデルに基づいて対応する前景画像を取得することは、従来技術の任意の関連方法を用いてもよい。
【００２６】
ステップ１０３において、複数の第１前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成するステップは、具体的に、ビデオフレームにおける各画素位置について、該複数の第１前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かを判断するステップと、各画素位置に対応する前景画素の数の統計を取るステップと、統計結果に基づいて各画素位置の画素が投票（ｖｏｔｅｄ）前景画素（最終的な前景画素と称されてもよい）であるか否かを決定するステップと、全ての投票前景画素を用いて該第２前景画像（最終的な前景画像と称されてもよい）を生成するステップと、を含んでもよい。
【００２７】
ここで、統計結果に基づいて各画素位置の画素が投票前景画素であるか否かを決定するステップは、具体的に、前景画素である該複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値よりも大きい場合に、該画素位置の画素が該投票前景画素であると決定するステップと、前景画素である該複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値以下である場合に、該画素位置の画素が該投票前景画素ではないと決定するステップと、を含んでもよい。
【００２８】
ステップ１０４において、第２前景画像に基づいて該Ｎ個の背景モデルを更新し、比較的に正確な初期背景画像モデルを取得してもよい。前景画像に基づいて背景モデルを更新することは、従来技術の任意の関連方法を用いてもよい。
【００２９】
図２は本発明の実施例の投票前景画素（即ち、最終的な前景画素）の決定方法を示す１つの図である。図２に示すように、該方法は下記のステップを含む。
【００３０】
ステップ２０１：ビデオフレームにおける１つの画素位置（ｘ，ｙ）を選択する。
【００３１】
ステップ２０２：１つの第１前景画像Ｆｊを選択する。
【００３２】
ステップ２０３：第１前景画像Ｆｊにおける画素位置（ｘ，ｙ）の画素が前景画素であるか否かを判断する。ＹＥＳの場合は、ステップ２０４を実行し、ＮＯの場合は、ステップ２０５を実行する。
【００３３】
本実施例では、例えば第１前景画像Ｆｊは既に二値化され、二値化画像における画素位置（ｘ，ｙ）の画素の画素値が１である場合は、該画素が前景画素であると決定してもよく、画素位置（ｘ，ｙ）の画素の画素値が０である場合は、該画素が前景画素ではないと決定してもよい。なお、本発明はこれに限定されず、他の方法を用いて画素が前景画素であるか否かを決定してもよい。
【００３４】
ステップ２０４：画素位置（ｘ，ｙ）の前景画素の数の統計を取る。
【００３５】
例えば、前景画素の数を表す数の値Ｎ（ｘ，ｙ）に１を加算する。
【００３６】
ステップ２０５：処理されていない第１前景画像がまだ存在するか否かを判断する。ＹＥＳの場合は、ステップ２０２を実行し、次の１つの第１前景画像を選択して統計を行い続け、ＮＯの（即ち全ての第１前景画像の処理が完了した）場合は、ステップ２０６を実行する。
【００３７】
ステップ２０６：数の値Ｎ（ｘ，ｙ）が所定閾値を超えているか否かを判断する。所定閾値を超えている場合は、ステップ２０７を実行し、所定閾値を超えていない場合は、ステップ２０８を実行する。
【００３８】
本実施例では、所定閾値は例えばＮ／２であってもよいが、本発明はこれに限定されず、他の値であってもよい。
【００３９】
ステップ２０７：該画素位置（ｘ，ｙ）における画素が投票前景画素であると決定する。
【００４０】
即ち、Ｎ個の第１前景画像のうち半分よりも多い画像の画素位置（ｘ，ｙ）の画素が前景画素である場合は、画素位置（ｘ，ｙ）における画素が投票前景画素（最終的な前景画素とも称されてもよい）であると決定してもよい。
【００４１】
ステップ２０８：画素位置（ｘ，ｙ）における画素が投票前景画素ではないと決定する。
【００４２】
例えば、Ｎが１０であり、所定閾値が５であると仮定する。画素位置（１，１）について、１０個の一時的な前景画像のうち８個の一時的な前景画像における画素位置（１，１）の画素が前景画素であるとの統計を取得した場合は、画素位置（１，１）に対応する画素が最終的な前景画素であると決定し、１０個の一時的な前景画像のうち３個のみの一時的な前景画像における画素位置（１，１）の画素が前景画素であるとの統計を取得した場合は、画素位置（１，１）に対応する画素が最終的な前景画素ではないと決定する。
【００４３】
ステップ２０９：処理されていない画素位置がまだ存在するか否かを判断する。ＹＥＳの場合は、ステップ２０１を実行し、次の１つの画素位置を選択して処理を行い続け、ＮＯの（即ち全ての画素位置の処理が完了した）場合は、ステップ２１０を実行する。
【００４４】
ステップ２１０：全ての投票前景画素を用いて第２前景画像を生成する。
【００４５】
以上は、第２前景画像の取得を例示的に説明した。なお、図１及び図２は単なる本発明の態様を例示的に説明するものであり、本発明はこれに限定されない。例えば、実際の状況に応じて各ステップ間の順序を調整してもよいし、そのうち１つ又は複数のステップを追加又は削除してもよい。
【００４６】
本実施例では、ステップ１０４において第２前景画像に基づいてＮ個の背景モデルをそれぞれ更新してもよい。ここで、各背景モデルについて、第２前景画像における前景画像領域に基づいて背景モデルを選択的に更新してもよい。
【００４７】
具体的には、前景画像領域及び隣接領域を前景拡張領域とし、該現在の画像における該前景拡張領域以外の領域に基づいて該背景モデルを更新し、該前景拡張領域を使用せずに該背景モデルを更新してもよい。
【００４８】
図３は本発明の実施例の前景物体領域の拡張を示す１つの図である。図３に示すように、現在の画像３００のうち背景画像領域３０１を除く前景画像領域３０２を拡張してもよい。図３に示すように、例えば前景画像領域３０２のエッジ上の画素Ｐについて、該画素Ｐ近傍の例えば５個の画素も前景拡張領域３０３に含める。
【００４９】
これによって、前景画像領域（例えば移動物体）及び隣接領域を使用せずに背景モデルを更新することで、ゴースト現象の発生を低減でき、移動速度が遅い移動物体を検出でき、画像検出の正確性がより高く、雑音容認度がより強い。
【００５０】
本実施例では、更新後の複数の背景モデルが同一である場合に、そのうち１つの背景モデルを残して他の背景モデルを削除し、該初期背景画像モデルを取得してもよい。更新後の複数の背景モデルが異なる場合に、複数の背景モデルを取得するように該背景画像のモデル化を行い直してもよい。
【００５１】
図４は本発明の実施例の背景画像モデルの初期化方法を示すもう１つの図である。図４に示すように、該方法は下記のステップを含む。
【００５２】
ステップ４０１：１つの時点で背景画像のモデル化を行い、ビデオの背景モデルを取得する。
【００５３】
ステップ４０２：Ｎ個の背景モデルを取得したか否かを判断する。ＹＥＳの場合は、ステップ４０３を実行し、ＮＯの場合は、ステップ４０１を実行し続けて背景モデルを取得する。
【００５４】
ステップ４０３：Ｎ個の背景モデルに基づいて対応するＮ個の第１前景画像を取得する。
【００５５】
ステップ４０４：各画素位置について対応する画素が投票前景画素であるか否かを決定する。
【００５６】
ここで、Ｎ個の第１前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かを判断し、各画素位置に対応する前景画素の数の統計を取り、数が所定閾値を超えているか否かに基づいて該各画素位置に対応する画素が投票前景画素であるか否かを決定してもよい。
【００５７】
ステップ４０５：全ての投票前景画素に基づいて第２前景画像を生成する。
【００５８】
ステップ４０６：該第２前景画像に基づいて該複数の背景モデルを更新する。
【００５９】
ここで、前景画像領域及び隣接領域を前景拡張領域とし、該現在の画像における該前景拡張領域以外の領域に基づいて該背景モデルを更新し、該前景拡張領域を使用せずに該背景モデルを更新してもよい。
【００６０】
ステップ４０７：更新後の複数の背景モデルが同一であるか否かを判断する。更新後の複数の背景モデルが同一である場合は、ステップ４０８を実行し、更新後の複数の背景モデルが異なる場合は、ステップ４０３を実行し、該複数の背景モデルを取得し直してもよく、例えば、該背景画像のモデル化を再び行って新しい背景モデルを取得し、古い背景モデルに代えて、該複数の背景モデルを取得する。
【００６１】
ステップ４０８：そのうち１つの背景モデルを残して他の背景モデルを削除し、初期背景画像モデルを取得する。
【００６２】
本実施例では、図１又は図４に背景モデルの初期化処理を示し、該初期背景画像モデルは常に更新される。例えば、背景モデルＭ１，Ｍ２，…，Ｍｉに基づいて比較的に正確な初期背景画像モデルＭ’０を取得した後に、該初期背景画像モデルＭ’０に基づいて更新を行ってＭ’１、Ｍ’２、…、Ｍ’ｋを取得してもよい。これによって、より正確な背景モデルを動的に取得できる。
【００６３】
上記実施例によれば、複数の背景モデルに基づいて対応する複数の一時的な前景画像を取得し、複数の一時的な前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かに基づいて１つの最終的な前景画像を生成し、最終的な前景画像に基づいて複数の背景モデルを更新して初期背景画像モデルを取得する。これによって、比較的に正確な初期背景画像モデルを取得でき、画像検出処理におけるゴースト現象を低減できると共に、移動速度が遅い物体又は一定の時間内に静止する物体を検出でき、画像検出の正確性がより高く、雑音容認度がより強い。
【００６４】
＜実施例２＞
本発明の実施例は背景画像モデルの初期化装置を提供し、実施例１と同様な内容についてその説明が省略される。
【００６５】
図５は本発明の実施例の背景画像モデルの初期化装置を示す１つの図である。図５に示すように、背景画像モデルの初期化装置５００は、背景モデル取得部５０１、第１前景画像取得部５０２、第２前景画像生成部５０３、及び初期モデル取得部５０４を含む。
【００６６】
背景モデル取得部５０１は、異なる時点で背景画像のモデル化を行い、複数の背景モデルを取得する。
【００６７】
第１前景画像取得部５０２は、複数の背景モデルに基づいて対応する複数の第１前景画像を取得する。
【００６８】
第２前景画像生成部５０３は、該複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成する。
【００６９】
初期モデル取得部５０４は、該第２前景画像に基づいて該複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得する。
【００７０】
図６は本発明の実施例の背景画像モデルの初期化装置を示すもう１つの図である。図６に示すように、背景画像モデルの初期化装置６００は、上述したように、背景モデル取得部５０１、第１前景画像取得部５０２、第２前景画像生成部５０３、及び初期モデル取得部５０４を含む。
【００７１】
図６に示すように、該第２前景画像生成部５０３は、画素判断部６０１、画素統計部６０２、結果決定部６０３、及び前景生成部６０４を含んでもよい。
【００７２】
画素判断部６０１は、ビデオフレームにおける各画素位置について、該複数の第１前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かを判断する。
【００７３】
画素統計部６０２は、該各画素位置に対応する前景画素の数の統計を取る。
【００７４】
結果決定部６０３は、統計結果に基づいて該各画素位置の画素が投票前景画素であるか否かを決定する。
【００７５】
前景生成部６０４は、全ての該投票前景画素を用いて該第２前景画像を生成する。
【００７６】
本実施例では、結果決定部６０３は、具体的に、前景画素である該複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値よりも大きい場合に、該画素位置の画素が該投票前景画素であると決定し、前景画素である該複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値以下である場合に、該画素位置の画素が該投票前景画素ではないと決定してもよい。
【００７７】
図６に示すように、初期モデル取得部５０４は、背景更新部６０５及びモデル処理部６０６を含んでもよい。
【００７８】
背景更新部６０５は、該第２前景画像の一部の領域に基づいて該複数の背景モデルを選択的に更新する。
【００７９】
モデル処理部６０６は、更新後の該複数の背景モデルが同一である場合に、そのうち１つの背景モデルを残して他の背景モデルを削除し、該初期背景画像モデルを取得する。
【００８０】
本実施例では、該背景更新部６０５は、具体的に、該第２前景画像における前景物体領域及び隣接領域を使用せずに該背景モデルを更新してもよい。また、該モデル処理部６０６は、さらに、更新後の該複数の背景モデルが異なる場合に、該複数の背景モデルを取得し直してもよい。
【００８１】
上記の実施例によれば、複数の背景モデルに基づいて対応する複数の一時的な前景画像を取得し、複数の一時的な前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かに基づいて１つの最終的な前景画像を生成し、最終的な前景画像に基づいて複数の背景モデルを更新して初期背景画像モデルを取得する。これによって、比較的に正確な初期背景画像モデルを取得でき、画像検出処理におけるゴースト現象を低減できると共に、移動速度が遅い物体又は一定の時間内に静止する物体を検出でき、画像検出の正確性がより高く、雑音容認度がより強い。
【００８２】
＜実施例３＞
本発明の実施例は画像処理装置を提供し、該画像処理装置は実施例２に記載された背景画像モデルの初期化装置を含む。
【００８３】
図７は本発明の実施例の画像処理装置の１つの構成を示す図である。図７に示すように、画像処理装置７００は、中央処理装置（ＣＰＵ）１００及び記憶装置１１０を含んでもよく、記憶装置１１０は中央処理装置１００に接続される。ここで、該記憶装置１１０は、各種のデータを記憶してもよく、情報処理のプログラムをさらに記憶し、中央処理装置１００の制御により該プログラムを実行する。
【００８４】
１つの態様では、背景画像モデルの初期化装置５００又は６００の機能は中央処理装置１００に統合されてもよい。ここで、中央処理装置１００は、実施例１に記載された背景画像モデルの初期化方法を実現するように構成されてもよい。
【００８５】
もう１つの態様では、背景画像モデルの初期化装置５００又は６００は中央処理装置とそれぞれ構成されてもよく、例えば背景画像モデルの初期化装置５００又は６００は中央処理装置１００に接続されたチップであり、中央処理装置１００の制御により背景画像モデルの初期化装置５００又は６００の機能を実現してもよい。
【００８６】
図７に示すように、画像処理装置７００は、入力出力部１２０及び表示部１３０等をさらに含んでもよい。なお、上記ユニットの機能は従来技術と類似するため、ここでその説明が省略される。なお、画像処理装置７００は、図７に示す全てのユニットを含む必要がない。また、画像処理装置７００は、図７に示されていないユニットをさらに含んでもよく、従来技術を参照してもよい。
【００８７】
本発明の実施例は、画像処理装置においてプログラムを実行する際に、コンピュータに、該画像処理装置において実施例１に記載の背景画像モデルの初期化方法を実行させる、コンピュータ読み取り可能なプログラムをさらに提供する。
【００８８】
本発明の実施例は、コンピュータに、画像処理装置において実施例１に記載の背景画像モデルの初期化方法を実行させるためのコンピュータ読み取り可能なプログラムを記憶する、記憶媒体をさらに提供する。
【００８９】
本発明の以上の装置及び方法は、ハードウェアにより実現されてもよく、ハードウェアとソフトウェアを結合して実現されてもよい。本発明はコンピュータが読み取り可能なプログラムに関し、該プログラムは論理部により実行される時に、該ロジック部に上述した装置又は構成要件を実現させる、或いは該ロジック部に上述した各種の方法又はステップを実現させることができる。本発明は上記のプログラムを記憶するための記憶媒体、例えばハードディスク、磁気ディスク、光ディスク、ＤＶＤ、フラッシュメモリ等に関する。
【００９０】
以上、具体的な実施形態を参照しながら本発明を説明しているが、上記の説明は、例示的なものに過ぎず、本発明の保護の範囲を限定するものではない。本発明の趣旨及び原理を離脱しない限り、本発明に対して各種の変形及び修正を行ってもよく、これらの変形及び修正も本発明の範囲に属する。
【００９１】
また、上述の各実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
背景画像モデルの初期化装置であって、
異なる時点で背景画像のモデル化を行い、複数の背景モデルを取得する背景モデル取得手段と、
前記複数の背景モデルに基づいて対応する複数の第１前景画像を取得する第１前景画像取得手段と、
前記複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成する第２前景画像生成手段と、
前記第２前景画像に基づいて前記複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得する初期モデル取得手段と、を含む、初期化装置。
（付記２）
前記第２前景画像生成手段は、
ビデオフレームにおける各画素位置について、前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かを判断する画素判断手段と、
前記各画素位置に対応する前景画素の数の統計を取る画素統計手段と、
統計結果に基づいて前記各画素位置の画素が投票前景画素であるか否かを決定する結果決定手段と、
全ての前記投票前景画素を用いて前記第２前景画像を生成する前景生成手段と、を含む、付記１に記載の初期化装置。
（付記３）
前記結果決定手段は、
前景画素である前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値よりも大きい場合に、前記画素位置の画素が前記投票前景画素であると決定し、
前景画素である前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値以下である場合に、前記画素位置の画素が前記投票前景画素ではないと決定する、付記２に記載の初期化装置。
（付記４）
前記初期モデル取得手段は、
前記第２前景画像の一部の領域に基づいて前記複数の背景モデルを選択的に更新する背景更新手段と、
更新後の前記複数の背景モデルが同一である場合に、そのうち１つの背景モデルを残して他の背景モデルを削除し、前記初期背景画像モデルを取得するモデル処理手段と、を含む、付記１に記載の初期化装置。
（付記５）
前記背景更新手段は、前記第２前景画像における前景物体領域及び隣接領域を使用せずに前記背景モデルを更新する、付記４に記載の初期化装置。
（付記６）
前記モデル処理手段は、更新後の前記複数の背景モデルが異なる場合に、前記複数の背景モデルを取得し直す、付記４に記載の初期化装置。
（付記７）
背景画像モデルの初期化方法であって、
異なる時点で背景画像のモデル化を行い、複数の背景モデルを取得するステップと、
前記複数の背景モデルに基づいて対応する複数の第１前景画像を取得するステップと、
前記複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成するステップと、
前記第２前景画像に基づいて前記複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得するステップと、を含む、初期化方法。
（付記８）
前記複数の第１前景画像における画素が前景画素であるか否かの統計結果に基づいて第２前景画像を生成するステップは、
ビデオフレームにおける各画素位置について、前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素が前景画素であるか否かを判断するステップと、
前記各画素位置に対応する前景画素の数の統計を取るステップと、
統計結果に基づいて前記各画素位置の画素が投票前景画素であるか否かを決定するステップと、
全ての前記投票前景画素を用いて前記第２前景画像を生成するステップと、を含む、付記７に記載の初期化方法。
（付記９）
前記統計結果に基づいて前記各画素位置の画素が投票前景画素であるか否かを決定するステップは、
前景画素である前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値よりも大きい場合に、前記画素位置の画素が前記投票前景画素であると決定するステップと、
前景画素である前記複数の第１前景画像における対応する位置の画素の数が所定閾値以下である場合に、前記画素位置の画素が前記投票前景画素ではないと決定するステップと、を含む、付記８に記載の初期化方法。
（付記１０）
前記第２前景画像に基づいて前記複数の背景モデルを更新し、初期背景画像モデルを取得するステップは、
前記第２前景画像の一部の領域に基づいて前記複数の背景モデルを選択的に更新するステップと、
更新後の前記複数の背景モデルが同一である場合に、そのうち１つの背景モデルを残して他の背景モデルを削除し、前記初期背景画像モデルを取得するステップと、を含む、付記７に記載の初期化方法。
（付記１１）
前記第２前景画像の一部の領域に基づいて前記複数の背景モデルを選択的に更新するステップは、前記第２前景画像における前景物体領域及び隣接領域を使用せずに前記背景モデルを更新するステップ、を含む、付記１０に記載の初期化方法。
（付記１２）
前記初期化方法は、更新後の前記複数の背景モデルが異なる場合に、前記複数の背景モデルを取得し直すステップ、をさらに含む、付記１０に記載の初期化方法。
（付記１３）
付記１乃至６のいずれかに記載の背景画像モデルの初期化装置を含む、画像処理装置。
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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