(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像画像で重なった物体を個体毎に認識する個体認識装置であって、
撮像画像の２値化画像を形成する手段と、
撮像画像からエッジを抽出する手段と、
前記２値化画像と前記エッジとを差分処理して、前記２値化画像から前記エッジを除去した画像を形成する手段と、
前記エッジで分断された２値化画像同士を画像内における物体の長さを基準に結合する手段を有することを特徴とする個体認識装置。
【請求項２】
請求項１に記載された個体認識装置において、
抽出したエッジを強調処理する手段を有し、前記エッジは強調処理したものであることを特徴とする個体認識装置。
【請求項３】
撮像画像で重なった物体を個体毎に認識する個体認識方法であって、
撮像画像の２値化画像を形成する工程と、
撮像画像からエッジを抽出する工程と、
前記２値化画像と前記エッジを差分処理して、前記２値化画像から前記エッジを除去した画像を形成する工程と、
前記エッジで分断された２値化画像同士を画像内における物体の長さを基準に結合する工程と、を有することを特徴とする個体認識方法。
【請求項４】
個体認識装置のコンピュータで請求項３に記載された個体認識方法の各工程を実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、撮像画像から重なった物体を個々の個体を分断して認識する個体認識装置、個体認識方法及びプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像画像を用いて移動物体（又は移動体）例えば人間を追跡したり或いは人数をカウントする場合、画像内で互いに別々に存在する場合は問題ないがこのような場合はむしろ例外的で、カメラ画像に向かった移動物体の面が重なっている場合でも個々に認識できることが必要である。
重なり合った撮像画像から個々の個体毎に識別するのは容易ではなく従来からそのための装置等が開発されている。例えば、撮像画像で移動物体が重なった場合でも個々の個体ごとに認識できる装置として、例えば、入力画像の中から移動物体の特徴的な部分を切り出してテンプレートに登録しておき、その後の入力画像の移動物体の特徴的な部分濃淡パターンと上記テンプレートの特徴的な濃淡パターンとのマッチングを実行して移動物体を特定するものが知られている（特許文献１）。
この方法は精度よく個体を認識できるが、パターンマッチングを行うためデータ処理装置の処理負担が大きく、また移動物体がカメラに対する方向によっては特徴的な部分濃淡パターンが重なると個別に認識しづらいという問題がある。
【特許文献１】特開平５−２９８５９２号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
本発明は、上記従来の移動物体の認識装置の問題を解決するためになされたものであって、従来のようにパターンマッチングを行わず、したがって移動物体が向かってくる方向に関わりなく、重なりあった移動物体を個々（個体毎）に認識できる移動物体の個体認識装置及び個体認識方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
請求項１の発明は、撮像画像で重なった物体を個体毎に認識する個体認識装置であって、撮像画像の２値化画像を形成する手段と、撮像画像からエッジを抽出する手段と、前記２値化画像と前記エッジとを差分処理して、前記２値化画像から前記エッジを除去した画像を形成する手段と、前記エッジで分断された２値化画像同士を画像内における物体の長さを基準に結合する手段を有することを特徴とする。
請求項２の発明は、請求項１に記載された個体認識装置において、抽出したエッジを強調処理する手段を有し、前記エッジは強調処理したものであることを特徴とする。
請求項３の発明は、撮像画像で重なった物体を個体毎に認識する個体認識方法であって、撮像画像の２値化画像を形成する工程と、撮像画像からエッジを抽出する工程と、前記２値化画像と前記エッジを差分処理して、前記２値化画像から前記エッジを除去した画像を形成する工程と、前記エッジで分断された２値化画像同士を画像内における物体の長さを基準に結合する工程と、を有することを特徴とする。
請求項４の発明は、個体認識装置のコンピュータで請求項３に記載された個体認識方法の各工程を実行させるためのプログラムである。
【発明の効果】
【０００５】
本発明によれば、従来の方法のようにパターンマッチングで個体を認識するような処理装置の処理負担が増大しない。そのため、情報処理装置は従来のような高い処理負担に耐えるものである必要はなく、コストを低減することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００６】
本発明の個体認識装置の１実施形態を図面を参照して説明する。
図１Ａは本実施形態に係る個体認識システムのブロック図であり、図１Ｂはその個体認識装置のブロック図である。
この個体認識システム１はデジタルカメラ１０とデジタルカメラの撮像画像を取り込んで個体認識する個体認識装置２０とからなっている。デジタルカメラ１０は市販のものであればよく、個体認識装置２０は、図１Ｂに示すように、コンピュータからなる制御部２２と閾値設定や更新などのためのデータの入力等を行う入力部２４と入力データや出力画像の確認などを行う表示部２６とから成り、デジタルカメラ１０とはインターフェース部Ｉ／Ｆ３０を介して接続されている。
制御部２２は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）２００と、ＣＰＵ２００の処理のためのプログラムやデータ等を一時的に記憶しておくためのＲＡＭ（Random Access Memory）２０２と、ＣＰＵ２００を駆動するためのプログラムを格納したＲＯＭ（Read Only Memory）２０４と、必要に応じて画像データを記録するためのＮＶＲＡＭ（Non Volatile RAM）２０６とから成り、更に、それぞれ内部バスＢによって相互に接続され、デジタルカメラ１０から入力された画像データから２値化画像を形成する２値化画像形成部２１０と、上記画像データをＲＧＢデータに色分離してそれぞれエッジ抽出処理を行い、エッジデータを得るエッジ画像形成部２２０とを有している。
【０００７】
図２は、本個体認識装置における認識処理の手順を全体的に説明するためのフロー図である。また、図３は、個体認識処理の対象となる移動物体の撮像画像及び各処理過程における処理画像を示す図である。
まず、デジタルカメラで撮像した画像（図３Ａ参照）を、例えばＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブルなどの周知のインターフェースを介して個体認識装置に取り込む（Ｓ１０１）、取り込んだ画像データは２値化画像形成部２１０で２値化処理され（Ｓ１０２：図３Ｂ参照）、それと共に、エッジ画像形成部２２０でエッジを検出し（Ｓ１０３）、検出したエッジを強調する（Ｓ１０４：図３Ｃ参照）。次に、以上で得られた２値化画像と強調したエッジ画像を重ねて、２値化画像からエッジ画像を除去する処理を行う（Ｓ１０５：図３Ｄ参照）。続いて、エッジ画像が除去された２値化画像で、画像中の人のサイズに合わせて（Ｓ１０６：図３Ｅ）、画像同士を塗りつぶして結合し、各塗りつぶした画像から人間一人毎に分離した２値化画像を形成して（Ｓ１０７：図３Ｆ参照）、処理を終了する。
【０００８】
図４は、上記個体認識処理における２値化画像変換処理の手順を示すフロー図である。
撮像画像の２値化画像変換処理は、画像の各ピクセル毎に操作して（Ｓ２０１）、閾値と対比し（Ｓ２０２）、閾値以上であれば（Ｓ２０２、ＹＥＳ）そのピクセルを黒画素にし（Ｓ２０３）、閾値未満であれば（Ｓ２０２、ＮＯ）白画素にする処理をして（Ｓ２０４）、処理を終了する。
【０００９】
図５は、エッジ画像形成部２２０の処理の手順を示すフロー図である。
先ず、取り込まれた画像データをＲＧＢ三色に色成分を分離し（Ｓ３０１）、それぞれの色相毎に、先ず縦又は横方向に周波数解析を行い（Ｓ３０２〜４）、各色相毎の濃度分布に従った縦又は横方向の周波数を取得する。続いて、取得した周波数を周波数変換してハイパスフィルターを通し（Ｓ３０５〜３０７）、取得した高周波数のうち周波数が一定以上高い部分つまりエッジ部分だけを取り出し、その後逆周波数変換を行って元に戻し（Ｓ３０８〜Ｓ３１０）、２値化画像変換を行い（Ｓ３１１〜Ｓ３１３）各色相を無くしてグレースケール化する（例えば８ビットなら２５６階調の灰色で表現する）。グレースケール化したエッジ画像をクロージングつまりエッジ画像のエッジを太くして強調し（Ｓ３１４〜Ｓ３１６）、最後に各色相毎に得た強調エッジ画像を結合して（Ｓ３１７）処理を終了する。
【００１０】
図６は、エッジ画像と２値化画像との重ね合わせ（差分）処理の手順を示すフロー図である。
重ね合わせ処理は各画像のピクセル（画素）毎に操作し（Ｓ４０１）、まず、２値化後の画像を取得し（Ｓ４０２）、続いてエッジ画像の色（黒又は白）を反転する処理を行い（Ｓ４０３）、ここで、２値化画像の画素が黒で、エッジ画像で反転した画素が白であれば（Ｓ４０４、ＹＥＳ）、その画素は白画素にし（Ｓ４０５）、エッジ画像で反転した画素が白でなければ（つまり黒であれば）（Ｓ４０４、ＮＯ）、２値化後の画像の画素（黒又は白）にして（Ｓ４０６）、処理を終了する。
このように、エッジ画像と２値化画像との重ね合わせ処理を各画素毎に行うことにより、重なった人物のエッジ部分が白抜きになった分断画像を得ることができる。その一部の白抜き部分は重なった人物同士の境界を表すことになる。
【００１１】
図７は、図６の処理により得た画像から、人物同士の境界を検出するため、分断画素を結合する処理の手順を示すフロー図である。
この処理では、まず、各分断画像にラベリングを行う（Ｓ５０１）。続いてこの画像（対象となる画像）における人の「サイズ（身長）」を例えば入力部２４から入力して設定し（Ｓ５０２）、続いて、画面の例えば下側からソートし（Ｓ５０３）、その際、ラベリング物体毎に操作を行い（Ｓ５０４）、ソートした画素つまり現在の画素の外接矩形の縦サイズ（１）を取得し（Ｓ５０５）、次にその上にあるラベリング物体と結合したときの外接矩形の縦サイズ（２）を取得し（Ｓ５０６）、現在の外接矩形の縦サイズ（１）とその上にあるラベリング物体と結合したときの外接矩形の縦サイズ（２）とを比較し（Ｓ５０７）、上記縦サイズ（２）の方が縦サイズ（１）よりも入力した身長サイズに近いときは（Ｓ５０７、ＹＥＳ）、ラベリング物体間を塗りつぶす処理を行い（Ｓ５０８）、処理を終了し、かつ、上記縦サイズ（２）の方が縦サイズ（１）よりも、入力した身長サイズに近くないときは（Ｓ５０７、ＮＯ）、塗りつぶさずに（Ｓ５０９）処理を終了する。
【００１２】
このように、２値化画像とエッジ画像とを重ね合わせることによって得た分断画像の間を、入力した人の身長にあわせてその縦の長さを比較しながら塗りつぶすことで、一人一人の分断画素を精度よく得ることができる。
【００１３】
なお、上記処理においては、縦基準にしてそのサイズを比較したが、対象物によっては横基準でも或いは縦横基準で塗りつぶしの可否を判断してもよい。
また、以上の実施形態では、対象物体が人であるとして説明したが、本発明は、物理的なサイズを持つものであれば何に対しても適用できる。
【図面の簡単な説明】
【００１４】
【図１】図１Ａは本発明の実施形態に係る個体認識システムのブロック図、図１Ｂは個体識別装置のブロック図である。
【図２】個体認識装置における認識処理の手順を全体的に説明するフロー図である。
【図３】個体認識処理の対象となる移動物体の撮像画像及び各処理過程における処理画像を示す図である。
【図４】個体認識処理における２値化画像変換処理の手順を説明するフロー図である。
【図５】エッジ画像形成部の処理の手順を説明するフロー図である。
【図６】エッジ画像と２値化画像との重ね合わせ（差分）処理の手順を説明するフロー図である。
【図７】図６の処理により得た画像から、人物同士の境界を検出するため、分断画素を結合する処理を説明するフロー図である。
【符号の説明】
【００１５】
１・・・個体認識システム、１０・・・デジタルカメラ、２０・・・個体識別装置、２００・・・ＣＰＵ、２０２・・・ＲＡＭ、２０４・・・ＲＯＭ、２０６・・・ＮＶＲＡＭ、２１０・・・２値化画像形成部、２２０・・・エッジ画像形成部、２４・・・入力部、２６・・・表示部、３０・・・インターフェース部、Ｂ・・・システムバス。
【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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