【手続補正書】
【提出日】平成20年2月25日(2008.2.25)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１１】
第２の方法において、手動操作に依存する方法を取る場合、柔軟なインターフェースが求められるため、アプリケーションとして実現するのが非常に困難である。また、時間的に領域を追跡している方法を採用する場合、動き検出などのエラーが蓄積されていく可能性が大きく、長時間のシーケンスを処理するのには向かない。更に、動き検出やSnakesは、演算量が多いため、リアルタイムに画像を処理するアプリケーションが限定される。
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８０】
そして、被写体判定部２５の背景条件確率検出部６１において、上述した式（７）を用いて背景であるという条件の基で画素値Ｉ（ｉ，ｊ）が出現する確率Ｐ（Ｉ（ｉ，ｊ）｜ｂｇ）が算出されるが、この場合、ガウス分布の標準偏差ｓには、式（８）を用いずに、メモリ２３に保存されている偏差画像の画素値Ｓｄｖ１（ｉ，ｊ）の各画素値を用いることができる。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００８１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００８１】
また、照明光や撮像部１１の撮像パラメータの変動などを考慮して、例えば、偏差画像の画素値Ｓｄｖ１（ｉ，ｊ）の各画素値に、予め設定された係数を積算しておき、積算結果をガウス分布の標準偏差として用いるようにしても良い。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１０１】
ヒストグラム生成部６２は、メモリ１７２を介して入力された画素値Ｂ（ｉ，ｊ）およびメモリ１７１を介して入力された画素値Ｉ（ｉ，ｊ）を用いて、図４を用いて説明した方法と同様にしてヒストグラムＨ（Ｉ（ｉ，ｊ））を生成し、メモリ１７３を介して、被写体条件確率検出部６３に出力する。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３１】
図４を用いて説明した被写体判定部２５の背景条件確率検出部６１は、入力画像データの画素値Ｉ（ｉ，ｊ）の入力を受けるとともに、メモリ２３から式（２３）乃至式（３１）で示される背景情報を読み出し、背景であるという条件のもとで、色成分の組み合わせであるＩ（ｉ，ｊ）＝（Ｙ（ｉ，ｊ），Ｕ（ｉ，ｊ），Ｖ（ｉ，ｊ））が出現する確率であるＰ（Ｉ，（ｉ，ｊ）｜ｂｇ）を、次の式（３９）を用いて算出し、ベイズ推定演算部６６に出力する。
【数３４】
2002312787.tif 000001
・・・（３９）
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１３４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１３４】
被写体条件確率検出部６３は、ヒストグラム生成部６２より入力された３次元ヒストグラムＨ（Ｙ（ｉ，ｊ），Ｕ（ｉ，ｊ），Ｖ（ｉ，ｊ））を用いて、被写体であるという条件のもとで、色成分の組み合わせであるＩ（ｉ，ｊ）＝（Ｙ（ｉ，ｊ），Ｕ（ｉ，ｊ），Ｖ（ｉ，ｊ））が出現する確率であるＰ（Ｉ（ｉ，ｊ）｜ｏｂｊ）を、次の式（４０）を用いて算出し、ベイズ推定演算部６６に出力する。
【数３５】
2002312787.tif 000002
・・・（４０）
ここで、obj_countは、式（９）の場合と同様に、被写体候補の画素の総数（すなわち、２値画像の画素値Ｂ（ｉ，ｊ）のうち、画素値が１である画素の総数）である。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４３】
背景情報抽出部２０１は、図２を用いて説明した平均値画像生成部４３から構成され、背景情報抽出モードにおいて、式（２９）乃至式（３１）を用いて、画素値の平均値ＡｖｅＹ（ｉ，ｊ）、ＡｖｅＵ（ｉ，ｊ）、およびＡｖｅＶ（ｉ，ｊ）からなる平均値画像を生成し、メモリ２３に出力して保存させるとともに、照明光などの変動要素を考慮して、次の式（４１）乃至式（４３）を用いて、分散画像の画素値Ｓａｖ２（ｉ，ｊ）＝（Ｓａｖ２Ｙ（ｉ，ｊ），Ｓａｖ２Ｕ（ｉ，ｊ），ＳａｖＶ（ｉ，２ｊ））を生成し、この分散画像の画素値Ｓａｖ２（ｉ，ｊ）をメモリ２３に出力して保存させる。
【数３６】
2002312787.tif 000003
・・・（４１）
【数３７】
2002312787.tif 000004
・・・（４２）
【数３８】
2002312787.tif 000005
・・・（４３）
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４６】
ここで、式（４４）に用いられている各成分の閾値Ｔｙ，ＴｕおよびＴｖは、例えば、背景情報抽出部２０１において算出された分散画像の画素値Ｓａｖ２（ｉ，ｊ）を用いて、次の式（４５）乃至式（４７）によって算出することができる。
【数４０】
2002312787.tif 000006
・・・（４５）
【数４１】
2002312787.tif 000007
・・・（４６）
【数４２】
2002312787.tif 000008
・・・（４７）
ここで、ａｙ，ａｕ，およびａｖは、予め設定された係数である。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１４９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１４９】
また、被写体確率算出部２０３が、上述したベイズ推論を用いて被写体確率Ｐｏｂｊ（ｉ，ｊ）を求めるようになされている場合、被写体確率算出部２０３は、実質的に、図４の被写体判定部２５もしくは図１０の被写体判定部１６１と同様の構成を有して、同様の処理を実行する。そして、被写体確率算出部２０３は、式（１４）によるＰ（ｏｂｊ｜Ｉ（ｉ，ｊ））を被写体確率Ｐｏｂｊ（ｉ，ｊ）として出力する。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５２】
メモリ２０５は、スイッチ２１を介して現在処理中の画像の画素値Ｉ（ｉ，ｊ）の入力を受け、保存するとともに、１つ前の画像の画素値を画素値Ｉｐｒｖ（ｉ，ｊ）として、背景補正部２０６に出力する。
【手続補正１１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５４】
背景補正部２０６が、座標（ｉ，ｊ）で示される画素が背景であるか、被写体であるかを判断するためには、対応する座標の画素が、背景であると仮定した場合に適当であると考えられる画素値と、被写体であると仮定した場合に適当であると考えられる画素値とを算出し、実際に入力された画素値Ｉ（ｉ，ｊ）が、どちらに近いかを比較することによって行われる。
【手続補正１２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１５８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１５８】
しかしながら、被写体の推定画素値Ｉ’ｏｂｊ（ｉ，ｊ）は、対応する画素値が与えられていないため、背景補正部２０６は、メモリ２０４およびメモリ２０５に保存されている１つ前の入力画像の画素値Ｉｐｒｖ（ｉ，ｊ）およびその画像の各座標の被写体確率Ｐｐｒｖ（ｉ，ｊ）を利用して、被写体の推定画素値Ｉ’ｏｂｊ（ｉ，ｊ）を算出する。
【手続補正１３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６２
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６２】
重み算出部２１３は、１つ前の画像の各座標の被写体確率Ｐｐｒｖ（ｉ，ｊ）の入力を受け、被写体距離算出部２１４において、前画像距離算出部２１２で算出された距離Ｄｐｒｖを補正し、距離Ｄｏｂｊを算出するための補正値ｗを、次の式（５２）を用いて算出し、被写体距離算出部２１４に出力する。
【数４７】
2002312787.tif 000009
・・・（５２）
【手続補正１４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６４】
すなわち、被写体距離算出部２１４においては、１つ前の画像の各座標の被写体確率Ｐｐｒｖ（ｉ，ｊ）が１のとき、距離Ｄｏｂｊ＝距離Ｄｐｒｖとなり、被写体確率Ｐｐｒｖ（ｉ，ｊ）が小さくなるほど、距離Ｄｏｂｊが大きな値となるように補正される。
【手続補正１５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６５
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６５】
補正部２１５は、被写体確率算出部２０３から２値画像の画素値Ｂ’（ｉ，ｊ）の入力を受けるとともに、背景距離算出部２１１から式（５０）に示される距離Ｄｂｇを、被写体距離算出部２１４から式（５３）に示される距離Ｄｏｂｊの入力を受ける。補正部２１５は、まず、初めに２値画像の画素値Ｂ’（ｉ，ｊ）を参照し、画素値Ｂ’（ｉ，ｊ）＝１である場合には、補正を行わず、対応する座標（ｉ，ｊ）の画素は被写体であると判定し、画素値Ｏ（ｉ，ｊ）＝１を出力する。
【手続補正１６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６６】
それに対して、画素値Ｂ’（ｉ，ｊ）＝０である場合、補正部２１５は、距離Ｄｂｇと距離Ｄｏｂｊとを比較し、距離Ｄｏｂｊが距離Ｄｂｇよりも小さかった場合、対応する座標（ｉ，ｊ）の画素は被写体であると判定し、画素値Ｏ（ｉ，ｊ）＝１を出力し、距離Ｄｏｂｊが距離Ｄｂｇよりも大きかった場合、対応する座標（ｉ，ｊ）の画素は背景であると判定し、画素値Ｏ（ｉ，ｊ）＝０を出力する。
【手続補正１７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６７
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６７】
なお、図１１を用いて説明した画像処理装置１８１においては、背景情報抽出モードにおいて、背景情報抽出部２０１が式（４１）乃至式（４３）を用いて説明した背景情報を抽出し、メモリ２３に出力して保存させるものとして説明したが、例えば、背景情報抽出部２０１に代わって、図２を用いて説明した背景情報抽出部２２を用いて背景情報を抽出し、式（２３）乃至式（３１）に示される画素値を算出させるとともに、背景差分算出部２０２に代わって、図２を用いて説明した被写体候補検出部２４を用いて、式（４４）の演算に代わって式（３２）乃至式（３８）の演算を実行することにより、画素値Ｂ（ｉ，ｊ）からなる２値画像を得るようにしても良い。
【手続補正１８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０１６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０１６８】
また、第６の実施の形態においては、被写体確率Ｐｏｂｊ（ｉ，ｊ）を算出するための先見的知識として、図１２を用いて説明した、画面上で被写体が存在する確率が高い位置の情報を用いたが、例えば、被写体領域に出現する可能正の高い色情報など、被写体領域に関する他の情報を反映して被写体確率Ｐｏｂｊ（ｉ，ｊ）を算出するようにしても良い。
【手続補正１９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０２０１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０２０１】
メモリ３１２には、背景差分算出部２０２で算出された２値画像の画素値Ｂ（ｉ，ｊ）が供給され、保存される。メモリ３１２は、被写体確率算出部３１１が実行する処理に合わせたタイミングで、保存している２値画像の画素値Ｂ（ｉ，ｊ）を被写体確率算出部３１１に出力するか、もしくは、被写体確率算出部３１１によって２値画像の画素値Ｂ（ｉ，ｊ）を読み出される。
【手続補正２０】
【補正対象書類名】図面
【補正対象項目名】図１０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【図１０】
2002312787.tif 000010