(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
上方から撮影した画像中から検出対象物体の領域を検出するための画像処理装置において、
前記画像を明度の類似した領域に分割する領域分割手段と、
前記分割した複数の領域の中で、隣接関係にある領域を一つの統合領域へ統合する領域統合手段と、
前記統合した統合領域の明度平均に基づいて選択基準値を計算する基準値計算手段と、
前記統合した統合領域の中で、前記選択基準値より低い明度平均の領域を選択し、この選択した領域が前記検出対象物体における影の領域であるとして、影を含む統合領域を選択する統合領域選択手段と、
を有する
ことを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記基準値計算手段は、
前記統合領域の明度平均に一定のパラメータｋ（但し、０＜ｋ＜１である）を乗算して前記選択基準値を計算する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記領域分割手段によって分割された各分割領域に属する全ての画素について、８近傍の隣接画素の中で同じ領域に属する画素が２画素以下であるかを調べ、
全ての画素で隣接画素が２画素以下であれば、その領域は線幅１画素のライン領域であるとして、その分割領域を除去する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記統合領域選択手段は、
前記影と選択された領域の面積の総和と、前記統合領域の面積との比率が一定値以上であれば、その統合領域は前記検出対象物体とその物体より暗い影を含む領域と判定する
ことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
上方から撮影した画像中から検出対象物体の領域を検出するための画像処理方法において、
前記画像を明度の類似した領域に分割する領域分割ステップと、
前記分割した複数の領域の中で、隣接関係にある領域を一つの統合領域へ統合する領域統合ステップと、
前記統合した統合領域の明度平均に基づいて選択基準値を計算する基準値計算ステップと、
前記統合した統合領域の中で、前記選択基準値より低い明度平均の領域を選択し、この選択した領域が前記検出対象物体における影の領域であるとして、影を含む統合領域を選択する統合領域選択ステップと、
を有する
ことを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
上方から撮影した画像中から検出対象物体の領域を検出するための画像処理方法をコンピュータによって実現するプログラムにおいて、
前記画像を明度の類似した領域に分割する領域分割機能と、
前記分割した複数の領域の中で、隣接関係にある領域を一つの統合領域へ統合する領域統合機能と、
前記統合した統合領域の明度平均に基づいて選択基準値を計算する基準値計算機能と、
前記統合した統合領域の中で、前記選択基準値より低い明度平均の領域を選択し、この選択した領域が前記検出対象物体における影の領域であるとして、影を含む統合領域を選択する統合領域選択機能と、
を実現する
ことを特徴とする画像処理方法のプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、人工衛星や航空機が上空から撮影した画像から、車両や航空機などの検出対象物体の領域を抽出する画像処理装置、及び、その方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
画像を検出対象物体を含む領域と背景領域に分割する方式として、watershedsアルゴリズム（文献１：P.Soille "Morpholgical Image Analysis" page-230-240,Springer-Verlag 1999）が提案されている。
【０００３】
また、文献２（"Road monitoring and obstacle detection system by image analysis and mathematical morphology",P.Beucher,R.Peyrard,M.Bilodeau,M.Gauthier,Proceedings 5ｔｈ European Automobile Engineers Cooperation International Congress ）では、このアルゴリズムを道路画像に適用した例が示されている。
【０００４】
この例では路面の舗装に汚れのない状態で、明らかに車両と路面、白線の３種の領域に分割できる画像が用いられている。
【０００５】
しかしながら、一般に上空から撮影した画像から車両や航空機の領域だけを切り出そうとした場合、背景となる路面には、白線や右左折レーンなどの進路標識、コンクリートやアスファルトなど舗装に用いた材質の違いや、汚れによる模様が写っている。
【０００６】
したがって、画像を領域分割した結果には、検出対象物体だけでなく様々な領域が発生し、これらを対象物領域と区別することは困難である。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】
以上述べたように、従来方式では、対象物を表す領域と路面の模様など背景に描かれた領域とを判別することは困難である。
【０００８】
そこで、本発明は、影の領域を含む領域の集合だけを抽出することにより、路面に描かれた模様などを除去し、高さのある物体を含む領域集合だけを抽出することができる画像処理装置、及び、その方法を提供する。
【０００９】
【課題を解決する手段】
請求項１の発明は、上方から撮影した画像中から検出対象物体の領域を検出するための画像処理装置において、前記画像を明度の類似した領域に分割する領域分割手段と、前記分割した複数の領域の中で、隣接関係にある領域を一つの統合領域へ統合する領域統合手段と、前記統合した統合領域の明度平均に基づいて選択基準値を計算する基準値計算手段と、前記統合した統合領域の中で、前記選択基準値より低い明度平均の領域を選択し、この選択した領域が前記検出対象物体における影の領域であるとして、影を含む統合領域を選択する統合領域選択手段と、を有することを特徴とする画像処理装置である。
【００１０】
請求項２の発明は、前記基準値計算手段は、前記統合領域の明度平均に一定のパラメータｋ（但し、０＜ｋ＜１である）を乗算して前記選択基準値を計算することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
【００１１】
請求項３の発明は、前記領域分割手段によって分割された各分割領域に属する全ての画素について、８近傍の隣接画素の中で同じ領域に属する画素が２画素以下であるかを調べ、全ての画素で隣接画素が２画素以下であれば、その領域は線幅１画素のライン領域であるとして、その分割領域を除去することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
【００１２】
請求項４の発明は、前記統合領域選択手段は、前記影と選択された領域の面積の総和と、前記統合領域の面積との比率が一定値以上であれば、その統合領域は前記検出対象物体とその物体より暗い影を含む領域と判定することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置である。
【００１３】
請求項５の発明は、上方から撮影した画像中から検出対象物体の領域を検出するための画像処理方法において、前記画像を明度の類似した領域に分割する領域分割ステップと、前記分割した複数の領域の中で、隣接関係にある領域を一つの統合領域へ統合する領域統合ステップと、前記統合した統合領域の明度平均に基づいて選択基準値を計算する基準値計算ステップと、前記統合した統合領域の中で、前記選択基準値より低い明度平均の領域を選択し、この選択した領域が前記検出対象物体における影の領域であるとして、影を含む統合領域を選択する統合領域選択ステップと、を有することを特徴とする画像処理方法である。
【００１４】
請求項６の発明は、上方から撮影した画像中から検出対象物体の領域を検出するための画像処理方法をコンピュータによって実現するプログラムにおいて、前記画像を明度の類似した領域に分割する領域分割機能と、前記分割した複数の領域の中で、隣接関係にある領域を一つの統合領域へ統合する領域統合機能と、前記統合した統合領域の明度平均に基づいて選択基準値を計算する基準値計算機能と、前記統合した統合領域の中で、前記選択基準値より低い明度平均の領域を選択し、この選択した領域が前記検出対象物体における影の領域であるとして、影を含む統合領域を選択する統合領域選択機能と、を実現することを特徴とする画像処理方法のプログラムである。
【００１５】
本発明は、路面上にある高さを伴う３次元対象物は影を伴うことを利用して、明度の低い領域を含む領域の集合だけを抽出することにより、路面に描かれた模様などを除去し、高さのある物体を含む領域集合だけを抽出できる。
【００１６】
【発明の実施の形態】
以下、図１から図６に基づいて、本発明の一実施例の画像処理装置を説明する。
【００１７】
本実施例の画像処理装置は、人工衛星や航空機が上空から空港を撮影した画像から、航空機を検出するものとする。
【００１８】
図１は、画像処理装置のブロック図と、その処理を説明したフローチャートを兼ねた図である。
【００１９】
画像処理装置は、エッジ抽出部１、領域分割部２、領域情報収集部３、背景領域除去部４、ライン領域除去部５、領域統合部６、統合領域選択部７とより構成されている。これら各部の機能は、コンピュータに記憶されたプログラムによって実現される。
【００２０】
（ステップ１）
エッジ抽出部１は、人工衛星や航空機が上空から空港を撮影した入力画像に、図２に示すソーベルフィルタを適用してエッジ強度画像を作成する。
【００２１】
（ステップ２）
領域分割部２は、エッジ強度画像にwatershedsアルゴリズムを適用して明度の類似した領域に分割する。
【００２２】
図３は、このアルゴリズムの原理を説明する図である。
【００２３】
エッジ強度画像は、画像の座標をｘ，ｙの水平座標、エッジ強度Ｉを高さとして３次元プロットで表示すると、エッジの部分が峰で、エッジのない領域が盆地として表される。Watershedsアルゴリズムは、このプロットで標高の低いところから順に水を張っていくことに相当する。
【００２４】
水を張った結果、一つの“池”になった座標は画像では一つの領域で表される。水を張る標高を次第に高くしていき、二つの“池”が接触した点が“分水嶺”であり、画像ではその座標が領域の境界になる。図３で、斜線の部分は破線で表示される高さまで水を張った場合の二つの領域の境界になる。そして、分割された各領域毎にＩＤを付加する。
【００２５】
検出対象物体の航空機、または、車両でもフロントウィンドウと車体の境界や主翼と胴体の境界などにエッジが存在するので、このアルゴリズムでは一つの検出対象物体が複数の領域に過剰分割されることになる。
【００２６】
図４は、このアルゴリズムによって画像を領域分割した結果の例で、画像が複数の領域と黒で示した境界線とに分けられている。この画像は領域のＩＤ番号を画素値とする画像で、ＩＤ＝０は境界線を表し、１以上の値は領域ＩＤ番号を表す。
【００２７】
（ステップ３）
領域情報収集部３は、領域分割部２で分割した各領域について、領域面積、領域内の明度平均や明度分散、領域の外接長方形座標値、境界線を介した領域の隣接関係などを計算する。
【００２８】
領域の隣接関係は以下の手順で計算する。
【００２９】
画像を走査線順にたどって、画素値が０である境界線の画素を探す。
【００３０】
境界線の画素であれば、その縦横のプラスマイナス１画素の範囲にある周辺８画素の画素値を調べる。
【００３１】
境界線の幅は、高々１画素であるから、周辺８画素には境界線ではない何らかの領域の画素が必ず含まれている。
【００３２】
領域画像は、画素値が領域ＩＤを表しているので、周辺８画素に含まれる領域画素の画素値を調べ、０以外に２種類以上の画素値が含まれているなら、それらの画素値を領域ＩＤとする領域は、境界線を介して互いに隣接していることになる。その場合、お互いの領域データ同士をリンク情報で結んで隣接していることを表す。
【００３３】
（ステップ４）
背景領域除去部４は、各領域の外接長方形の縦と横の大きさと、検出対象物体（この場合は航空機である）の大きさを比較し、この検出対象物体より大きい領域は背景であると判定して除去する。
【００３４】
（ステップ５）
ライン領域除去部５は、線幅１画素のラインを除去する。
【００３５】
この除去の方法は、各領域に属する全ての画素について、８近傍の隣接画素の中で同じ領域に属する画素が２画素以下であるか調べる。全ての画素で隣接画素が２画素以下であれば、その領域は線幅１画素のライン領域であると判定する。図５は、８近傍中２画素に接続している画素の例である。
【００３６】
ある領域がライン領域であれば、その領域と隣接する領域を調べ、隣接する領域が全てライン領域であれば、その領域を除去する。このラインとは空港の滑走路などにひかれた白線である。
【００３７】
（ステップ６）
領域統合部６は、背景領域除去部４とライン領域除去部５で除去されずに残った領域について、隣接する領域の集合に同一のＩＤを割り付けた統合領域を作成する。
【００３８】
図６は、図４の領域分割画像について、背景領域除去、ライン領域除去処理、領域統合を行った結果である。
【００３９】
（ステップ７）
統合領域選択部７は、領域統合部６で作成した統合領域から、影を含むと判定される統合領域だけを選択する。
【００４０】
まず、各統合領域の明度平均を求める。この求めた明度平均に０以上１未満の予め定めたパラメータｋ（０＜ｋ＜１）を乗算したものを選択基準値とする。
【００４１】
次に、統合領域に属する領域の明度平均を選択基準値と比較し、明度平均が基準値より低い領域を影の領域と判定する。
【００４２】
次に、影と判定された領域の面積の総和と、統合領域の面積との比率が一定値以上であれば、その統合領域は、検出対象物体とその物体より暗い影を含む領域と判定して出力する。
【００４３】
すなわち、航空機を表す統合領域がある場合に、その明度平均は機体の明度と概略同じになり、その影の明度は、明度平均より低い明度となることに着目したものである。
【００４４】
また、ある統合領域が白線や汚れであれば、領域内の明度差が少ないために選択されない。
【００４５】
さらに、周囲にある建物の影の写りこみで発生した領域も、影だけであれば領域内の明度差が少ないために選択されない。
【００４６】
【発明の効果】
以上、説明したように、本発明による画像処理装置では、画像の領域分割を行って、背景を除去して着目したい領域を抽出する際、影を含む領域を抽出するので、路面の白線、マーク、汚れなどを除去して高さのある物体を含む領域だけを抽出することが出来る。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の一実施例を示す画像処理装置のブロック図と、その処理を説明したフローチャートを兼ねた図である。
【図２】ソーベルフィルタを示す図である。
【図３】  watershedsアルゴリズムを示す図である。
【図４】領域分割結果の例の図である。
【図５】線幅１画素のライン領域の図である。
【図６】領域統合結果の例の図である。
【符号の説明】
１    エッジ抽出部
２    領域分割部
３    領域情報収集部
４    背景領域除去部
５    ライン領域除去部
６    領域統合部
７    統合領域選択部
【図１】
0003824922.tif 000002
【図２】
0003824922.tif 000003
【図３】
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【図４】
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【図５】
0003824922.tif 000006
【図６】
0003824922.tif 000007