(57)【要約】【課題】対象物の中心領域を検出することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供する。【解決手段】画像処理装置３は、乗員２を撮像するＣＣＤカメラ３０と、ＣＣＤカメラ３０によって撮像された画像の画像データ４を処理して乗員２の眼を検出する制御部３４と、を備えて概略構成されている。制御部３４は、画像データ４に対して水平フィルタ５０及び垂直フィルタ５１を用いたフィルタ処理を行い、フィルタ処理によって算出された水平成分５０ａ及び垂直成分５１ａに基づいてベクトル５を算出する。制御部３４は、画像データ４を構成するすべての画素６に対して、このベクトル５の大きさ（Ｐ）を所定の画素数分積算し、積算された積算値に基づいて対象物の中心領域を検出する。【選択図】図４
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
複数の画素からなる画像データを入力する入力部と、
前記画像データに対して水平フィルタ及び垂直フィルタ処理を行うことによって前記複数の画素毎に水平成分及び垂直成分を算出し、算出された前記水平成分及び前記垂直成分に基づいて前記複数の画素毎にベクトルの大きさ及び方向を算出し、算出された前記ベクトルが通過する画素それぞれにおける前記ベクトルの大きさを所定の画素数分積算して前記複数の画素毎に積算値を算出し、前記積算値に基づいて前記ベクトルが集中する領域を算出する算出部と、
を備えたことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記算出部は、前記水平フィルタ及び前記垂直フィルタ処理として方向成分を抽出するフィルタを用いることを特徴とした請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記算出部は、直交するＸ−Ｙ座標系において、前記水平成分をｘ、前記垂直成分をｙとするとき、（ｘ２＋ｙ２）１／２を算出することで、前記ベクトルの大きさを算出し、ｔａｎ−１（ｙ／ｘ）を算出することで、前記Ｘ軸からの前記ベクトルの傾きを算出して前記ベクトルの方向を算出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４】
前記算出部は、前記ベクトルが通過する画素における前記ベクトルの大きさを前記所定の画素数分積算して前記複数の画素毎に前記積算値を算出するとき、前記ベクトルの始点となる画素を基準とした距離に応じて比例定数を前記ベクトルの大きさに乗算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】
前記算出部は、前記画像データを所定の領域毎に走査して前記所定の領域内の前記積算値の平均を算出し、前記所定の領域内の前記積算値の平均が最大となる領域を前記ベクトルが集中する領域と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６】
前記算出部は、前記画像データを所定の領域毎に走査して前記積算値の最大値を検出し、前記積算値の前記最大値を含む領域を前記ベクトルが集中する領域と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７】
前記入力部は、顔を撮像した前記画像データを入力し、
前記算出部は、前記画像データから前記ベクトルが集中する領域として眼を検出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８】
複数の画素からなる画像データを入力する第１のステップと、
前記画像データに対して水平フィルタ及び垂直フィルタ処理を行うことによって前記複数の画素毎に水平成分及び垂直成分を算出する第２のステップと、
算出された前記水平成分及び前記垂直成分に基づいて前記複数の画素毎にベクトルの大きさ及び方向を算出する第３のステップと、
算出された前記ベクトルが通過する画素それぞれにおける前記ベクトルの大きさを所定の画素数分積算して前記複数の画素毎に積算値を算出する第４のステップと、
前記積算値に基づいて前記ベクトルが集中する領域を算出する第５のステップと、
を備えたことを特徴とする画像処理方法。
【請求項９】
前記第２のステップは、前記水平フィルタ及び前記垂直フィルタ処理として方向成分を抽出するフィルタを用いることを特徴とした請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１０】
前記第３のステップは、直交するＸ−Ｙ座標系において、前記水平成分をｘ、前記垂直成分をｙとするとき、（ｘ２＋ｙ２）１／２を算出することで、前記ベクトルの大きさを算出し、ｔａｎ−１（ｙ／ｘ）を算出することで、前記Ｘ軸からの前記ベクトルの傾きを算出して前記ベクトルの方向を算出することを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１１】
前記第４のステップは、前記ベクトルが通過する画素における前記ベクトルの大きさを前記所定の画素数分積算して前記複数の画素毎に前記積算値を算出するとき、前記ベクトルの始点となる画素を基準とした距離に応じて比例定数を前記ベクトルの大きさに乗算することを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１２】
前記第５のステップは、前記画像データを所定の領域毎に走査して前記所定の領域内の前記積算値の平均を算出し、前記所定の領域内の前記積算値の平均が最大となる領域を前記ベクトルが集中する領域とすることを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１３】
前記第５のステップは、前記画像データを所定の領域毎に走査して前記積算値の最大値を検出し、前記積算値の前記最大値を含む領域を前記ベクトルが集中する領域とすることを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【請求項１４】
前記第１のステップは、顔を撮像した前記画像データを入力し、
前記第５のステップは、前記画像データから前記ベクトルが集中する領域として眼を検出することを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、対象物の中心領域を検出する画像処理装置及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来の技術として、乗員の顔を撮像するＴＶ（Ｔｅｌｅｖｉｓｉｏｎ）カメラと、乗員の眼の位置を検出する眼球存在位置規定回路と、眼の虹彩を検出する虹彩検出回路と、を備えた眼位置検出装置が知られている（例えば、特許文献１参照）。
【０００３】
この眼位置検出装置の眼球存在位置規定回路は、ＴＶカメラから出力された入力画像データを２値化し、２値化された入力画像データから顔の幅を検出し、顔の幅から大まかな眼が存在する領域を決定する。
【０００４】
続いて、虹彩検出回路は、眼が存在する領域内の画素を中心とする円を設定し、この画素を中心として放射状に４つの矩形を設定する。この矩形は、円の内外方にそれぞれ所定の画素だけ延在するように設定される。虹彩検出回路は、円より外方の矩形の明度値の総和と、内方の矩形の明度値の総和との差を算出し、この差が最大となる円の中心を虹彩と検出し、眼球存在位置の特定が可能になる。
【特許文献１】特許第２５４１６８８号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかし、従来の眼位置検出装置によると、顔の幅を検出するためには、乗員の顔を正面から撮像する必要があり、また２値化された入力画像データによっては、顔の幅を正しく検出することできず問題があった。
【０００６】
従って本発明の目的は、対象物の中心領域を検出することができる画像処理装置及び画像処理方法を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
（１）本発明は上記目的を達成するため、複数の画素からなる画像データを入力する入力部と、前記画像データに対して水平フィルタ及び垂直フィルタ処理を行うことによって前記複数の画素毎に水平成分及び垂直成分を算出し、算出された前記水平成分及び前記垂直成分に基づいて前記複数の画素毎にベクトルの大きさ及び方向を算出し、算出された前記ベクトルが通過する画素それぞれにおける前記ベクトルの大きさを所定の画素数分積算して前記複数の画素毎に積算値を算出し、前記積算値に基づいて前記ベクトルが集中する領域を算出する算出部と、を備えたことを特徴とする画像処理装置を提供する。
【０００８】
上記した構成によれば、対象物の中心領域を検出することができる。
【０００９】
（２）本発明は上記目的を達成するため、複数の画素からなる画像データを入力する第１のステップと、前記画像データに対して水平フィルタ及び垂直フィルタ処理を行うことによって前記複数の画素毎に水平成分及び垂直成分を算出する第２のステップと、算出された前記水平成分及び前記垂直成分に基づいて前記複数の画素毎にベクトルの大きさ及び方向を算出する第３のステップと、算出された前記ベクトルが通過する画素それぞれにおける前記ベクトルの大きさを所定の画素数分積算して前記複数の画素毎に積算値を算出する第４のステップと、前記積算値に基づいて前記ベクトルが集中する領域を算出する第５のステップと、を備えたことを特徴とする画像処理方法を提供する。
【００１０】
上記した構成によれば、対象物の中心領域を検出することができる。
【発明の効果】
【００１１】
このような構成によれば、対象物の中心領域を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１２】
以下に、本発明の画像処理装置及び画像処理方法の実施の形態を図面を参考にして詳細に説明する。
【００１３】
[実施の形態]
（車両１の構成）
図１（ａ）は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置を搭載した車両の上方図であり、図１（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る車両の側面図である。ルームミラー１１に配置された後述するＣＣＤ（Ｃｈａｒｇｅ―Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ）カメラによって乗員２の顔を左側面から撮像し、乗員２の眼を検出する場合について表している。車両１は、後述する画像処理装置を搭載する車両本体１０と、後述するカメラ及び照明が配置されたルームミラー１１と、を備えて概略構成されている。
【００１４】
（画像処理装置３の構成）
図２は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置のブロック図である。画像処理装置３は、ルームミラー１１の内部に配置され、ルームミラー１１のミラーを介して乗員２を撮像する入力部としてのＣＣＤカメラ３０と、ＣＣＤカメラ３０によって撮像された画像の後述する画像データを処理して乗員２の眼を検出する算出部としての制御部３４と、を備えており、さらにルームミラー１１の内部に配置され、ルームミラー１１のミラーを介して乗員２に対して近赤外線（一例として波長が８５０〜８８０ｎｍ）によって照明を行う照明部３１と、ＣＣＤカメラ３０によって撮像された画像に基づいた電気信号から画像データを生成する画像キャプチャ部３２と、処理中の画像データ等を記憶する記憶部３３と、を備えて概略構成されている。ＣＣＤカメラ３０及び照明部３１を設置する場所は、これに限定されず、乗員２を撮像可能な位置であれば良い。
【００１５】
ＣＣＤカメラ３０は、近赤外線を撮像することができるものであり、画像キャプチャ部３２によって変換された画像データは、格子状に並んだ複数の画素の集まりから構成されている。また、本実施の形態において照明部３１は、近赤外線によって照明を行うので、乗員２は、照明を気にする事なく、運転操作に集中することができるが、画像処理装置３は、照明部３１を介さないで撮像された画像データを用いて眼の検出を行っても良い。
【００１６】
（画像データ４の構成）
図３は、本発明の実施の形態に係る画像データの概略図である。図示しない画像表示装置に表示させた画像データ４について表している。一例として、ＣＣＤカメラ３０によって乗員２の左眼付近を拡大して撮像された画像データ４を表しており、図中の２点鎖線は、影を表している。また、一例として画像データ４は、縦８０画素×横４８画素で構成されているとするが、これに限定されない。
【００１７】
乗員２を撮像することによって生成された画像データ４は、図３に示すように、眉毛２０と、輝度が高い方の皮膚（明）２１ａと、影になり、輝度が低い方の皮膚（暗）２１ｂと、白眼２２と、虹彩２３と、瞳孔２４と、照明が反射して輝度が高い部分である照明反射部２５と、乗員２の顔以外の部分である背景２６と、を備えて概略構成されている。照明部３１は、図１（ａ）に示すように、乗員２の左側面から照明を行うが、照明部３１の光軸は、顔の中心に合わせられることが多いため、顔の外側（耳あるいはそれよりも後頭部側）に向かうにつれて、照明が弱くなり、また、乗員２の頭部形状の特徴により顔の外側に向かうにつれて照明部３１からの距離が遠くなるため、画像データ４の右側の輝度が低くなっている。また、近赤外線で撮像した場合、白眼２２における光の反射率が皮膚に比べて小さいため、図３に示す眼の周辺における輝度値は、皮膚（明）２１ａ→白眼２２→虹彩２３→瞳孔２４の順に低くなり、可視光の場合と輝度の特徴が異なる。本発明は、この輝度分布の特性を利用しており、以下に説明する動作の前提となっている。
【００１８】
（動作）
以下に、本実施の形態における画像処理装置３の動作を図１〜３及び後述する図４〜８を参照し、図９のフローチャートに従って詳細に説明する。
【００１９】
図４は、本発明の実施の形態に係る画像データ上におけるベクトルを表した概略図であり、図５（ａ）は、本発明の実施の形態に係る水平フィルタを表す図であり、図５（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る垂直フィルタを表す図であり、図５（ｃ）は、本発明の実施の形態に係るベクトルを表す図であり、図６（ａ）は、本発明の実施の形態に係る画像データの一部を表した図であり、図６（ｂ）は、本発明の実施の形態に係るフィルタの一例を示す図であり、図７は、本発明の実施の形態に係るベクトルの積算に関する図であり、図８（ａ）は、本発明の実施の形態に係るフィルタ処理前の画像データの一例を示す図であり、図８（ｂ）は、本発明の実施の形態に係るフィルタ処理を行った画像データの一例を示す図であり、図８（ｃ）は、本発明の実施の形態に係るベクトルの大きさを画素値とした画像データの一例を示す図であり、図８（ｄ）は、本発明の実施の形態に係るベクトル積算を行った画像データの一例を示す図である。画素６は、一例として、暗（０）から明（２５５）までの画素値を有するものとする。また、図４において、所定の対象物に集中するベクトル５を異なる矢印によって表している。
【００２０】
第１のステップとして、制御部３４は、複数の画素６から構成される画像データ４を画像キャプチャ部３２を介してＣＣＤカメラ３０から取得する（Ｓ１）。このとき制御部３４は、画像データ４の処理を容易にするため、例えば図８（ａ）に示すような階調変換を行い、階調変換画像４１を生成する。以下に、処理に用いられる画像データ４は、階調変換されたものとする。
【００２１】
第２のステップとして、制御部３４は、図５（ａ）及び（ｂ）に示すＰｒｅｗｉｔｔフィルタ（水平フィルタ５０及び垂直フィルタ５１）を用いて画像データ４に対してフィルタ処理を行う（Ｓ２）。図８（ｂ）は、図８（ａ）に示す階調変換画像４１に対して、水平フィルタ５０及び垂直フィルタ５１を用いてフィルタ処理を行った例である。ここで、本実施の形態において、Ｐｒｅｗｉｔｔフィルタによって方向成分として水平成分５０ａ及び垂直成分５１ａが算出されるが、例えばＳｏｂｅｌフィルタ等の方向成分を抽出するフィルタによって算出されても良く、これに限定されない。
【００２２】
ここでフィルタ処理は、次のようにして行われる。一例として図６（ａ）に示した画像データ４のある一部分の画像データ４０（３×３画素）の画素値を、図６（ａ）に示すように、Ａ１〜Ａ９によって表す。中央の画素値Ａ５に対する図６（ｂ）に示すフィルタ５２によるフィルタ処理は、Ａ５の処理値＝Ａ１×（ａ）＋Ａ２×（ｂ）＋Ａ３×（ｃ）＋Ａ４×（ｄ）＋Ａ５×（ｅ）＋Ａ６×（ｆ）＋Ａ７×（ｇ）＋Ａ８（ｈ）＋Ａ９×（ｉ）によって行われる。
【００２３】
本実施の形態において、フィルタ５２を図５（ａ）に示す水平フィルタ５０に置き換えて処理したものが、画素Ａ５における水平成分５０ａとなり、図５（ｂ）に示す垂直フィルタ５１に置き換えて処理したものが、画素Ａ５における垂直成分５１ａとなる。制御部３４は、このフィルタ処理を画像データ４のすべての画素６について行い、水平成分をｘ、垂直成分をｙとする座標値（ｘ、ｙ）を算出する。
【００２４】
第３のステップとして、制御部３４は、算出した各画素６の座標値（ｘ、ｙ）に基づいて、図５（ｃ）に示すベクトル５の大きさ（Ｐ）及び方向（角度θ）を算出する（Ｓ３）。その算出方法は、図５（ｃ）より、Ｐ＝（ｘ２＋ｙ２）１／２、θ＝ｔａｎ―１（ｙ／ｘ）によって行われる。図４は、任意の画素６におけるベクトル５を図示した画像データ４の一例であり、図８（ｃ）は、算出したベクトル５の大きさ（Ｐ）を画素値としたベクトル画像５３の例である。
【００２５】
第４のステップとして、算出されたベクトル５が通過する画素６それぞれにおけるベクトルの大きさ（Ｐ）を所定の画素数分積算し、画像データ４のすべての画素６について積算値を算出する（Ｓ４）。なお、一例として、図３に示す画像データ４の左上を原点として横軸をＸ軸、縦軸をＹ軸とするとき、１つの画素６を１単位（目盛り）として、ベクトル５の大きさ（Ｐ）を画像データ４上に表すものとする。この座標の定義は、これに限定されない。
【００２６】
ここで制御部３４は、ベクトル５の大きさ（Ｐ）の積算を開始する画素６（積算の始点の画素６）のベクトル５を画像データ４上に図示したとき、ベクトル５が通過する画素６のベクトル５の大きさ（Ｐ）を積算して積算値を算出する。例えば、図６（ａ）において、画素Ａ７を積算を開始する画素６とし、この画素Ａ７のベクトル５が、θ＝４５°で画素Ａ５及び画素Ａ３上を通過する大きさ（Ｐ）を有するとき、画素Ａ７のＰを積算する対象は、図６（ａ）に示す範囲内では、Ａ７、Ａ５及びＡ３の画素位置となる。
【００２７】
しかし、例えば図４の画像データ４において、左下のベクトル５の大きさ（Ｐ）によっては、眉毛２０付近の画素６のベクトル５の大きさ（Ｐ）を積算することになり、積算の計算量が膨大になるばかりでなく、画像データ４を反映した正確なベクトル５の大きさ（Ｐ）の積算ができない恐れがある。そこで、計算量を抑制し、かつ正確なベクトル５の大きさ（Ｐ）を積算するため、図７に示すように、一例として積算を開始する画素６から最大で１５画素分までのベクトル５の大きさ（Ｐ）を積算するように定義する。さらに、図７に示すように、積算を開始する画素６からの距離によってベクトル５の大きさ（Ｐ）に乗算する比例定数を定義する。比例定数は、積算を開始する画素６を１とし、距離が離れるに従って１から小さくなり、所定の画素数である１５画素において０．５となるように定義している。こうすることによって、注目した画素６近傍のベクトル５の大きさ（Ｐ）を積算することになり、より正確なベクトル５の積算値を算出することができる。なお、比例定数は、計算量を抑制するためのみならず、認識したい形状及びサイズの特性を反映するパラメータとして用いることができる。
【００２８】
制御部３４は、画像データ４を構成するすべての画素６について上記したベクトル５の大きさ（Ｐ）の積算を行って積算値を算出する。図４に示すベクトル５は、明るい領域から暗い領域の方向に向いており、対象物の中心領域に向かう傾向があることが見て取れる。なお、本実施の形態において、所定の画素数を１５画素としたが、これに限定されず、また、計算量を抑制するため、一定のしきい値以下の大きさ（Ｐ）は、最終的な積算値への影響が少ないことから、算出に用いないとしても良い。また、図４に示すように、異なる対象物の中心領域に対してベクトル５が向くことから、複数の対象物の中心領域を検出することも可能である。
【００２９】
第５のステップとして、制御部３４は、ベクトル５が集中する領域を検出する（Ｓ５）。図８（ｄ）に示すベクトル積算画像５４は、図８（ｃ）に示すベクトル画像５３に比べて、よりベクトル５が集中する領域が明確になっている。ベクトル５が集中する領域が、円形状に近く、元の画像データ４の画素値が、周囲の画素値に比べて十分差があるならば、ベクトル５は、眼の中央近辺に集中する。この場合は、ベクトル５が最大となる画素６を検出することによって、中心領域を検出することができる。
【００３０】
しかし、対象物は、楕円形状、矩形状、多角形状、またはそれらの組合せといった複雑な形状であることが多いので、ベクトル５の集中する傾向はあるものの１点に集中することは稀である。よって制御部３４は、点（１画素）におけるベクトル５の値ではなく、所定の領域内のベクトル５に基づいて対象物の中心領域を検出する。
【００３１】
まず制御部３４は、ベクトル５の積算値を矩形状枠（例えば５×５画素）を用いて画像データ４内を走査し、その矩形状枠内の平均積算値を算出し、その最大値を有する領域を中心領域とする。または、矩形状枠内において最大の積算値を有する領域を中心領域としても良い。なお、矩形状枠はこれに限定されず、さらに大きい枠を設定し、この枠内の平均積算値または最大の積算値に基づいて中心領域を検出するようにしても良く、これに限定されない。
【００３２】
画像処理装置３は、上記した第１〜第５のステップを行うことで、画像データ４に含まれる対象物の中心領域、すなわち眼の位置を正確に検出することができる。よって、画像処理装置３は、眼の動きによって乗員２の意識の状態を検出するような装置と連動させることによって、例えば乗員２の居眠り運転操作防止等に役立てることができる。なお、本実施の形態における画像処理装置３は、「周囲が明るく中心が暗い」特徴を有する画像データ４内の対象物の中心領域を検出するが、これに限定されず、「周囲が暗く中心が明るい」特徴を有する対象物の中心領域を検出する場合は、明暗を反転させた画像データ４に対して上記の処理を行うことによって、中心領域を検出することができる。
【００３３】
（効果）
上記した実施の形態によれば、周囲が明るく中心が暗いという特徴を有する対象物の中心領域を検出することができる。また、パターンマッチング等の記憶した形状を検出する方法とは異なるので、形状が複雑なものであっても中心領域を検出することができる。さらに、対象物が複数ある場合においても、積算値にしきい値を設け、複数の対象物の中心領域の検出を許可することで、画像データ４に含まれる複数の対象物の中心領域の検出を可能にすることができる。
【００３４】
本実施の形態において、画像処理装置３について説明したが、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）を搭載したコンピュータ等の電子機器によって実行される画像処理方法、または画像処理プログラムとして実現されても良い。
【００３５】
なお、本発明は、上記した実施の形態に限定されず、本発明の技術思想を逸脱あるいは変更しない範囲内で種々の変形が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００３６】
【図１】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る画像処理装置を搭載した車両の上方図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る車両の側面図である。
【図２】本発明の実施の形態に係る画像処理装置のブロック図である。
【図３】本発明の実施の形態に係る画像データの概略図である。
【図４】本発明の実施の形態に係る画像データ上におけるベクトルを表した概略図である。
【図５】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る水平フィルタを表す図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係る垂直フィルタを表す図であり、（ｃ）は、本発明の実施の形態に係るベクトルを表す図である。
【図６】（ａ）は、本発明の実施の形態に係る画像データの一部を表した図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係るフィルタの一例を示す図である。
【図７】本発明の実施の形態に係るベクトルの積算に関する図である。
【図８】（ａ）は、本発明の実施の形態に係るフィルタ処理前の画像データの一例を示す図であり、（ｂ）は、本発明の実施の形態に係るフィルタ処理を行った画像データの一例を示す図であり、（ｃ）は、本発明の実施の形態に係るベクトルの大きさを画素値とした画像データの一例を示す図であり、（ｄ）は、本発明の実施の形態に係るベクトル積算を行った画像データの一例を示す図である。
【図９】本発明の実施の形態に係るフローチャートである。
【符号の説明】
【００３７】
１…車両、２…乗員、３…画像処理装置、４…画像データ、５…ベクトル、６…画素、１０…車両本体、１１…ルームミラー、２０…眉毛、２１ａ…皮膚（明）、２１ｂ…皮膚（暗）、２２…白眼、２３…虹彩、２４…瞳孔、２５…照明反射部、２６…背景、３０…カメラ、３１…照明部、３２…画像キャプチャ部、３３…記憶部、３４…制御部、４０…画像データ、４１…階調変換画像、５０…水平フィルタ、５０ａ…水平成分、５１…垂直フィルタ、５１ａ…垂直成分、５２…フィルタ、５３…ベクトル画像、５４…ベクトル積算画像、Ａ１〜Ａ９…画素値、Ｐ…ベクトルの大きさ、θ…角度
【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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【図９】
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【図８】
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