JP2020016928A - 画像処理装置、画像処理システム、画像処理方法及びプログラム - Google Patents
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Description
はじめに、第1実施形態の画像処理装置10の機能構成の例について説明する。
図1は第1実施形態の画像処理装置10の機能構成の例を示す図である。第1実施形態の画像処理装置10は、変換部1、尤度算出部2、分離度算出部3及び合成部4を備える。
まず、変換部1が、構造物を示す領域を含む画像の入力を受け付ける。画像のデータ形式は任意でよい。例えば、画像のデータ形式は、RGB画像、デプス画像、ローデータ及び点群データ等である。また、画像の取得方法は任意でよい。例えば、画像は、単眼カメラ、複眼カメラ、レーザー、及び、TOF(Time Of Flight)等を、1つ又は組合せて取得されてもよい。具体的には、例えば、単眼カメラの開口部に2色で2分割されたフィルタを配置することで、光線変化とぼけの形状とから距離を算出するカラー開口によって、RGB画像とデプス画像とを同時に取得してもよい。また例えば、ステレオカメラで、RGB画像とデプス画像とを同時に取得してもよい。また例えば、単眼カメラからRGB画像を取得し、カメラの近傍位置からレーザーによって点群データを取得し、データのいずれかをキャリブレーションによって補正して、画像を取得してもよい。
変換部1は、例えばダイナミックレンジ変換を行う。ダイナミックレンジ変換を行うことにより、対象画像に含まれる構造物を示す領域と、当該対象画像に含まれる構造物以外を示す領域との分離度を上げることができる。具体的には、変換部1は、対象画像の階調値f(x,y)に対し変換処理を行い、変換後の画像の階調値g(x,y)を生成する。下記数式(1)に、対象画像の最小階調をfmin、最大階調をfmaxとした時のダイナミックレンジ変換を示す。Tは変換処理を示す。
尤度算出部2は、対象画像に含まれる領域が、構造物を示す領域である可能性を示す尤度を算出する。具体的には、構造物を示す領域であることを示すクラスiの尤度piは数式(5)によって算出される。
分離度算出部3は、尤度の統計量に基づいて、構造物を示す領域と、構造物以外を示す領域との分離し易さを示す分離度を算出する。具体的には、分離度算出部3は、例えば尤度のヒストグラムを算出し、当該ヒストグラムを元に判別分析法を使用して、各クラスの最大分離度を算出する。
合成部4は、対象画像毎に算出された尤度を合成することにより、合成尤度を生成する。具体的には、合成部4は、対象画像毎に算出された尤度から、数式(10)により合成尤度を算出する。
図2は第1実施形態の画像処理方法の例を示す図である。まず、変換部1が、構造物を含む対象画像101を受け付ける。なお、対象画像101に含まれる構造物は任意でよい。構造物は、鉄塔(送電線及び電波塔を含む)、鉄柵、橋脚、道路、トンネル、発電装置、配管及び配線等を含む。図2の例は、対象画像101に含まれる構造物が鉄塔である場合を示す。また、対象画像101が撮像された場所は、室内外を問わない。
次に、第1実施形態の変形例1について説明する。変形例1の説明では、第1実施形態と同様の説明については省略し、第1実施形態と異なる箇所について説明する。
次に、第1実施形態の変形例2について説明する。変形例2の説明では、第1実施形態と同様の説明については省略し、第1実施形態と異なる箇所について説明する。
次に、第1実施形態の変形例3について説明する。変形例3の説明では、第1実施形態と同様の説明については省略し、第1実施形態と異なる箇所について説明する。
次に、第2実施形態について説明する。第2実施形態の説明では、第1実施形態と同様の説明については省略し、第1実施形態と異なる箇所について説明する。
分離度算出部3は、分離度が閾値よりも小さい場合、対象画像101を複数の算出領域に分割して、算出領域毎に分離度を算出する。尤度算出部2は、それぞれの算出領域を対象画像101として、第1実施形態と同様にして尤度を算出する。そして、合成部4は、対象画像101毎に算出された尤度を合成することにより、合成尤度を生成する。
以下、対象画像101のサイズが2M×2L以上である場合を例にして、第2実施形態の画像処理装置10の動作について具体的に説明する。まず、変換部1は、サイズが2M×2L以上である対象画像101をM×Lサイズに縮小(縮小率を1/K1とする)する。これにより、対象画像101のサイズを、尤度及び分離度の算出処理が実行可能なデータサイズ(M×L)にする。
図3は第2実施形態の対象画像101の変換処理及び算出処理の例を示す図である。図3の例では、2M×2Lサイズの対象画像101に含まれる領域が、固定サイズで分割される場合について説明する。
図4は第2実施形態の尤度の合成処理の例を示す図である。図4の例は、図3で説明した変換処理及び算出処理が終了した後の合成処理の例を示す。図3では、1回目の処理で、M×Lサイズに縮小された対象画像101の尤度が算出されている。また、2回目の処理では、M×Lサイズの算出領域101e及び101fの尤度が算出されている。
次に、第2実施形態の変形例1について説明する。変形例1の説明では、第2実施形態と同様の説明については省略し、第2実施形態と異なる箇所について説明する。
次に、第2実施形態の変形例2について説明する。変形例2の説明では、第2実施形態と同様の説明については省略し、第2実施形態と異なる箇所について説明する。
次に、第2実施形態の変形例3について説明する。変形例3の説明では、第2実施形態と同様の説明については省略し、第2実施形態と異なる箇所について説明する。
次に、第3実施形態について説明する。第3実施形態の説明では、第1実施形態と同様の説明については省略し、第1実施形態と異なる箇所について説明する。
図6は第3実施形態の画像処理装置10−2の機能構成の例を示す図である。第3実施形態の画像処理装置10−2は、変換部1−2、尤度算出部2−2、分離度算出部3、合成部4−2及び学習部5を備える。なお、分離度算出部3の処理の説明は、第1実施形態と同様なので省略する。
次に、第3実施形態の変形例について説明する。変形例の説明では、第3実施形態と同様の説明については省略し、第3実施形態と異なる箇所について説明する。
次に、第4実施形態について説明する。第4実施形態の説明では、第3実施形態と同様の説明については省略し、第3実施形態と異なる箇所について説明する。
図7は第4実施形態の画像処理装置10−3の機能構成の例を示す図である。第4実施形態の画像処理装置10−3は、変換部1−2、尤度算出部2−3、分離度算出部3、合成部4−2、学習部5、表示制御部6及び入力制御部7を備える。
次に、第5実施形態について説明する。第5実施形態の説明では、第3実施形態と同様の説明については省略し、第3実施形態と異なる箇所について説明する。
次に、第6実施形態について説明する。第6実施形態の説明では、第1実施形態と同様の説明については省略し、第3実施形態と異なる箇所について説明する。
図14は第6実施形態の画像処理システム30の機能構成の例を示す図である。第6実施形態の画像処理システム30は、画像処理部20−2及び表示制御部6−2を備える。
図15は第1乃至第5実施形態の画像処理装置10(10−2,10−3)のハードウェア構成の例を示す図である。なお、第6実施形態の画像処理システム30のハードウェア構成についても、1台の装置により実現される場合には、図15と同様である。
2 尤度算出部
3 分離度算出部
4 合成部
5 学習部
6 表示制御部
7 入力制御部
10 画像処理装置
20 画像処理部
30 画像処理システム
301 制御装置
302 主記憶装置
303 補助記憶装置
304 表示装置
305 入力装置
306 通信装置
310 バス
Claims (15)
- 対象画像に含まれる領域が、構造物を示す領域である可能性を示す尤度を算出する尤度算出部と、
前記尤度の統計量に基づいて、前記構造物を示す領域と、前記構造物以外を示す領域との分離し易さを示す分離度を算出する分離度算出部と、
前記分離度が第1閾値よりも小さい場合、前記対象画像を変換して、前記尤度の算出対象とする新たな対象画像を生成する変換部と、
前記対象画像毎に算出された尤度を合成することにより、合成尤度を生成する合成部と、
を備える画像処理装置。 - 前記分離度算出部は、前記分離度が第1閾値よりも小さい場合、前記対象画像を複数の算出領域に分割して、前記算出領域毎に前記分離度を算出し、
前記尤度算出部は、前記算出領域を前記対象画像として、前記尤度を算出し、
前記合成部は、前記対象画像毎に算出された尤度を合成することにより、前記合成尤度を生成する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記分離度算出部は、前記算出領域毎に、前記算出領域に含まれる領域の尤度のうち、前記尤度の最小値と最大値以外の尤度の割合を算出し、前記割合が大きいほど、前記分離度を小さく算出する、
請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記分離度算出部は、前記尤度のヒストグラムを算出し、前記ヒストグラムから判別分析法を使用して前記分離度を算出する、
請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記分離度算出部は、前記尤度の分散が大きいほど、前記分離度を小さく算出する、
請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記合成部は、前記対象画像毎に算出された尤度を乗算することにより、前記尤度を合成する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記変換部は、分離度が第1閾値よりも小さい場合、前記対象画像を縮小する変換をして、前記尤度の算出対象とする新たな対象画像を生成し、
前記合成部は、前記対象画像毎に算出された尤度を、重みを付けて加算することにより、前記尤度を合成し、前記重みは、前記対象画像の縮小率が小さいほど大きく設定される、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記合成部は、前記対象画像毎に算出された尤度を、重みを付けて加算することにより、前記尤度を合成し、前記重みは、前記対象画像の分離度が大きいほど大きく設定される、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記構造物を示す領域が特定された教示画像と、前記対象画像とを使用して、前記尤度を算出する尤度算出処理を学習する学習部を更に備え、
前記尤度算出部は、学習された前記尤度算出処理により、前記尤度を算出する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記合成部は、前記対象画像毎に算出された尤度を、重みを付けて加算することにより、前記尤度を合成し、前記重みは、前記構造物を示す領域の尤度が、より正確に算出された前記対象画像に対して、より大きく設定される、
請求項9に記載の画像処理装置。 - 前記合成尤度が第2閾値以上の領域が、構造物を示す領域として識別された識別画像を表示する表示制御部と、
前記識別画像の指定領域の指定を示す操作入力を受け付ける入力制御部と、を更に備え、
前記尤度算出部は、指定領域を前記対象画像として、前記尤度を算出する、
請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記表示制御部は、前記対象画像毎に算出された尤度を示す尤度画像を複数、表示し、
前記入力制御部は、前記複数の尤度画像から、少なくとも1つの尤度画像を選択する操作入力と、選択された前記尤度画像毎の重みの指定を示す操作入力とを受け付け、
前記合成部は、選択された前記尤度画像の尤度を、前記重みに応じて合成することにより、前記合成尤度を生成する、
請求項11に記載の画像処理装置。 - 対象画像に含まれる領域が、構造物を示す領域である可能性を示す尤度を算出し、前記尤度の統計量に基づいて、前記構造物を示す領域と、前記構造物以外を示す領域との分離し易さを示す分離度を算出し、前記分離度が閾値よりも小さい場合、前記対象画像を変換して、前記尤度の算出対象とする新たな対象画像を生成し、前記対象画像毎に算出された尤度を合成することにより、合成尤度を生成する画像処理部と、
前記合成尤度を示す表示情報を表示する表示制御部と、
を備える画像処理システム。 - 対象画像に含まれる領域が、構造物を示す領域である可能性を示す尤度を算出するステップと、
前記尤度の統計量に基づいて、前記構造物を示す領域と、前記構造物以外を示す領域との分離し易さを示す分離度を算出するステップと、
前記分離度が閾値よりも小さい場合、前記対象画像を変換して、前記尤度の算出対象とする新たな対象画像を生成するステップと、
前記対象画像毎に算出された尤度を合成することにより、合成尤度を生成するステップと、
を含む画像処理方法。 - コンピュータを、
対象画像に含まれる領域が、構造物を示す領域である可能性を示す尤度を算出する尤度算出部と、
前記尤度の統計量に基づいて、前記構造物を示す領域と、前記構造物以外を示す領域との分離し易さを示す分離度を算出する分離度算出部と、
前記分離度が閾値よりも小さい場合、前記対象画像を変換して、前記尤度の算出対象とする新たな対象画像を生成する変換部と、
前記対象画像毎に算出された尤度を合成することにより、合成尤度を生成する合成部、
として機能させるためのプログラム。
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