JP2013196529A - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】画像を記憶する記憶部8と、前記画像から被写体の情報を抽出する抽出部4と、前記抽出部により抽出された前記被写体の情報に基づいて分割パラメータを決定するパラメータ決定部4と、前記画像について前記分割パラメータを用いて分割処理を行う画像処理部4と、前記画像処理部による分割処理情報を出力する出力部14とを備える。
【選択図】図1
Description
クラスタ中心との距離=中心画素との色差+中心画素との画面距離
クラスタ中心との距離=pΔuv+qΔxy
クラスタ中心との距離=√[(ui−uj)2+(vi−vj)2] + √[(xi−xj)2+(yi−yj)2]
細分化の度合い(分割パラメータ)はクラスタKの値で調整することが可能である。ここで、Kの値が小さければ、細分化の度合いは小さく(細分化された領域の面積は大きく)なり、Kの値が大きければ、細分化の度合いは大きく(細分化された領域の面積は小さく)なる。
K=s(f)
s(f)は、図2に示すように、顔サイズの大きさによって決まる関数であり、顔サイズが大きいほど大きな値をとる。この実施の形態では、顔の大きさを正方矩形で定義した場合の辺の長さf(顔サイズ)に比例する関数とした。また、K=s(f)を適用する範囲には、上限と下限を設定し、そこを外れた範囲は固定値とした。上限は、細分化される領域が大きくなりすぎないような値とし、下限は、検出できる顔サイズの大きさの限界とした。
τ(C)=k/C
係数τ(C)は、領域面積Cの逆数となっており、面積が小さいほど統合されやすい効果をもつ。被写体の大きさに基づいてτ(C)を変化させると、この場合においても被写体が人である場合には、検出した顔サイズの大きさに基づいて、次の式に表すようにτ(C)を変化させることで、k−means法と同様の効果を得ることができる。
τ(C)=s(f)×k/C
また、上述の実施の形態において、画面中の動いている部分(動体)を被写体とみなし、動体の大きさに基づいて次の式に表すようにτ(C)を変化させるようにしてもよい。なお、mは動体サイズである。
τ(C)=s(m)×k/C
s(m)は、動体サイズの大きさによって決まる関数であり、動体サイズが大きいほど大きな値をとる。この場合、動体サイズmに比例する関数とし、動体サイズmは動体とみなした部分を包含する矩形枠の面積をとした。ここで、図5は動いている人の大きさが小さい場合を示す図であり、図6は動いている人の大きさが大きい場合を示す。
Claims (6)
- 画像を記憶する記憶部と、
前記画像から被写体の情報を抽出する抽出部と、
前記抽出部により抽出された前記被写体の情報に基づいて分割パラメータを決定するパラメータ決定部と、
前記画像について前記分割パラメータを用いて分割処理を行う画像処理部と、
前記画像処理部による分割処理情報を出力する出力部と
を備えることを特徴とする画像処理装置。 - 前記被写体の情報は、主要被写体の顔の大きさの情報であることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 前記被写体の情報は、動体物領域の大きさの情報であることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 画像を記憶する記憶部を備えた画像処理装置を、
前記画像から被写体の情報を抽出するステップ、
前記被写体の情報に基づいて分割パラメータを決定するステップ、
前記画像について前記分割パラメータを用いて分割処理を行うステップ、
前記分割パラメータを用いて行われた分割処理情報を出力するステップ、
として機能させるための画像処理プログラム。 - 前記被写体の情報は、主要被写体の顔の大きさの情報であることを特徴とする請求項4記載の画像処理プログラム。
- 前記被写体の情報は、動体物領域の大きさの情報であることを特徴とする請求項4記載の画像処理プログラム。
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JP2012064662A JP2013196529A (ja) | 2012-03-22 | 2012-03-22 | 画像処理装置及び画像処理プログラム |
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Family Applications (1)
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Citations (3)
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JP2010067252A (ja) * | 2008-08-15 | 2010-03-25 | Fuji Xerox Co Ltd | オブジェクト領域抽出装置及びオブジェクト領域抽出プログラム |
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-
2012
- 2012-03-22 JP JP2012064662A patent/JP2013196529A/ja active Pending
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