JP4596211B2 - 画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム - Google Patents

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関し、特に、センサにより検出した信号と現実世界との違いを考慮した画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
入力画像を基に、より高解像度の画像を生成する処理の１つとして、クラス分類適応処理がある。クラス分類適応処理の例として、空間方向に、より高解像度の画像を生成する処理で使用される係数を予め生成し、生成した係数を基に、空間方向に、より高解像度の画像を生成する処理があげられる。
【０００３】
図１は、SD（Standard Definition（標準精細度））画像からHD（High Definition（高精細度））画像を生成するクラス分類適応処理において使用される係数を生成する、従来の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【０００４】
フレームメモリ１１は、HD画像である入力画像を、フレーム単位で記憶する。
フレームメモリ１１は、記憶しているHD画像を加重平均部１２および対応画素取得部１６に供給する。
【０００５】
加重平均部１２は、フレームメモリ１１に記憶されているHD画像を４分の１加重平均して、SD画像を生成し、生成したSD画像をフレームメモリ１３に供給する。
【０００６】
フレームメモリ１３は、加重平均部１２から供給されたSD画像をフレーム単位で記憶し、記憶しているSD画像をクラス分類部１４および予測タップ取得部１５に供給する。
【０００７】
クラス分類部１４は、クラスタップ取得部２１および波形分類部２２で構成され、フレームメモリ１３に記憶されているSD画像の、注目している画素である注目画素をクラス分類する。クラスタップ取得部２１は、フレームメモリ１３から、注目画素に対応するSD画像の画素である、所定の数のクラスタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部２２に供給する。
【０００８】
図２は、クラスタップ取得部２１が取得するクラスタップを説明する図である。クラスタップ取得部２１は、図２に示すように、所定の位置の１１個のクラスタップを取得する。
【０００９】
波形分類部２２は、クラスタップを基に、注目画素を複数のクラスのうちの１つのクラスに分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部１５に供給する。波形分類部２２は、１１個のクラスタップを基に、注目画素を、２０４８のクラスのうちの１つのクラスに分類する。
【００１０】
予測タップ取得部１５は、クラス番号を基に、フレームメモリ１３から分類されたクラスに対応する、SD画像の画素である、所定の数の予測タップを取得し、取得した予測タップおよびクラス番号を対応画素取得部１６に供給する。
【００１１】
図３は、予測タップ取得部１５が取得する予測タップを説明する図である。予測タップ取得部１５は、図３に示すように、所定の位置の９個の予測タップを取得する。
【００１２】
対応画素取得部１６は、予測タップおよびクラス番号を基に、フレームメモリ１１から、予測すべき画素値に対応するHD画像の画素を取得し、予測タップ、クラス番号、および取得した予測すべき画素値に対応するHD画像の画素を正規方程式生成部１７に供給する。
【００１３】
正規方程式生成部１７は、予測タップ、クラス番号、および取得した予測すべき画素値を基に、各クラスに対応し、予測タップおよび予測すべき画素値の関係に対応する正規方程式を生成し、各クラスに対応する、生成した正規方程式を係数計算部１８に供給する。
【００１４】
係数計算部１８は、正規方程式生成部１７から供給された正規方程式を解いて、各クラスに対応する係数セットを計算し、クラス番号と共に、計算した係数セットを係数セットメモリ１９に供給する。
【００１５】
係数セットメモリ１９は、クラス番号を基に、算出された係数セットをクラスに対応させて記憶する。
【００１６】
図４は、クラス分類適応処理の概略を説明する図である。クラス分類適応処理において、HD画像である教師画像から、４分の１加重平均の処理により、対応するSD画像を生成する。生成されたSD画像は、生徒画像と称する。
【００１７】
次に、HD画像である教師画像、および対応するSD画像である生徒画像を基に、SD画像からHD画像を生成するための係数セットが生成される。係数セットは、線形予測などにより、SD画像からHD画像を生成するための係数で構成される。
【００１８】
このように生成された係数セットおよびSD画像から、線形予測などにより、４倍密画像が生成される。係数セットおよび入力画像から、より高密度な画像などを生成する処理をマッピングとも称する。
【００１９】
生成された４倍密画像、および対応するHD画像を基に、SNRの比較、または目視による定性評価が行われる。
【００２０】
特定の教師画像、および対応する生徒画像から生成された係数セットは、特定の教師画像、および対応する生徒画像のセルフの係数セットと称する。セルフの係数セットを使用したマッピングは、セルフマッピングと称する。複数の他の教師画像、および対応する生徒画像から生成された係数セットは、クロスの係数セットと称する。
【００２１】
一方、静止している所定の背景の前で移動する前景である物体をビデオカメラで撮像して得られる画像には、物体の移動速度が比較的速い場合、動きボケが生じ、背景と前景の混ざり合いが生ずる。
【００２２】
従来のクラス分類適応処理においては、図５に示すように、前景、背景、並びに前景および背景の混ざり合いが生じている部分の全てに対して、以上のような学習の処理により、１つの係数セットが生成され、この係数セットを基に、マッピングの処理が実行される。
【００２３】
図６のフローチャートを参照して、SD画像からHD画像を生成する処理において使用される係数を生成する、従来の学習の処理を説明する。ステップＳ１１において、画像処理装置は、生徒画像に未処理の画素があるか否かを判定し、生徒画像に未処理の画素があると判定された場合、ステップＳ１２に進み、ラスタースキャン順に、生徒画像から注目画素を取得する。
【００２４】
ステップＳ１３において、クラス分類部１４のクラスタップ取得部２１は、フレームメモリ１３に記憶されている生徒画像から、注目画素に対応するクラスタップを取得する。ステップＳ１４において、クラス分類部１４の波形分類部２２は、クラスタップを基に、注目画素をクラス分類する。ステップＳ１５において、予測タップ取得部１５は、分類されたクラスを基に、フレームメモリ１３に記憶されている生徒画像から、注目画素に対応する予測タップを取得する。
【００２５】
ステップＳ１６において、対応画素取得部１６は、分類されたクラスを基に、フレームメモリ１１に記憶されている教師画像から、予測すべき画素値に対応する画素を取得する。
【００２６】
ステップＳ１７において、正規方程式生成部１７は、分類されたクラスを基に、クラス毎の行列に、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値を足し込み、ステップＳ１１に戻り、画像処理装置は、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値を足し込まれるクラス毎の行列は、クラス毎の係数を計算するための正規方程式に対応する。
【００２７】
ステップＳ１１において、生徒画像に未処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ１８に進み、正規方程式生成部１７は、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値が設定された、クラス毎の行列を係数計算部１８に供給する。係数計算部１８は、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値が設定された、クラス毎の行列を解いて、クラス毎の係数セットを計算する。
【００２８】
ステップＳ１９において、係数計算部１８は、計算されたクラス毎の係数を係数セットメモリ１９に出力する。係数セットメモリ１９は、クラス毎に係数セットを記憶し、処理は終了する。
【００２９】
図７は、クラス分類適応処理により、SD画像からHD画像を生成する従来の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【００３０】
フレームメモリ３１は、SD画像である入力画像を、フレーム単位で記憶する。
フレームメモリ３１は、記憶しているSD画像をマッピング部３２に供給する。
【００３１】
マッピング部３２に入力されたSD画像は、クラス分類部４１および予測タップ取得部４２に供給される。
【００３２】
クラス分類部４１は、クラスタップ取得部５１および波形分類部５２で構成され、フレームメモリ３１に記憶されているSD画像の、注目している画素である、注目画素をクラス分類する。クラスタップ取得部５１は、フレームメモリ３１から注目画素に対応する、所定の数のクラスタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部５２に供給する。
【００３３】
波形分類部５２は、クラスタップを基に、所定の数のクラスのうちの、１つのクラスに注目画素を分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部４２に供給する。
【００３４】
予測タップ取得部４２は、クラス番号を基に、フレームメモリ３１に記憶されている入力画像から、分類されたクラスに対応する、所定の数の予測タップを取得し、取得した予測タップおよびクラス番号を予測演算部４３に供給する。
【００３５】
予測演算部４３は、クラス番号を基に、係数セットメモリ３３に記憶されている係数セットから、クラスに対応する係数セットを取得する。予測演算部４３は、クラスに対応する係数セット、および予測タップを基に、線形予測により予測画像の画素値を予測する。予測演算部４３は、予測した画素値をフレームメモリ３４に供給する。
【００３６】
フレームメモリ３４は、予測演算部４３から供給された予測された画素値を記憶し、予測された画素値が設定されたHD画像を出力する。
【００３７】
図８は、入力画像の画素値、およびクラス分類適応処理により生成された出力画像の画素値を示す図である。図８に示すように、クラス分類適応処理により生成される画像は、SD画像の帯域制限で失われた波形を含む。その意味で、クラス分類適応処理による、より高解像度の画像の生成の処理は、解像度を創造していると言える。
【００３８】
図９のフローチャートを参照して、クラス分類適応処理による解像度創造の処理を実行する画像処理装置による、SD画像からHD画像を生成する、従来の画像の創造の処理を説明する。
【００３９】
ステップＳ３１において、画像処理装置は、入力画像に未処理の画素があるか否かを判定し、入力画像に未処理の画素があると判定された場合、ステップＳ３２に進み、マッピング部３２は、係数セットメモリ３３に記憶されている係数セットを取得する。ステップＳ３３において、画像処理装置は、ラスタースキャン順に、入力画像から注目画素を取得する。
【００４０】
ステップＳ３４において、クラス分類部４１のクラスタップ取得部５１は、フレームメモリ３１に記憶されている入力画像から、注目画素に対応するクラスタップを取得する。ステップＳ３５において、クラス分類部４１の波形分類部５２は、クラスタップを基に、注目画素を１つのクラスにクラス分類する。
【００４１】
ステップＳ３６において、予測タップ取得部４２は、分類されたクラスを基に、フレームメモリ３１に記憶されている入力画像から、注目画素に対応する予測タップを取得する。
【００４２】
ステップＳ３７において、予測演算部４３は、分類されたクラスに対応する係数セット、および予測タップを基に、線形予測により、予測画像の画素値を予測する。
【００４３】
ステップＳ３８において、予測演算部４３は、予測された画素値をフレームメモリ３４に出力する。フレームメモリ３４は、予測演算部４３から供給された画素値を記憶する。手続きは、ステップＳ３１に戻り、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。
【００４４】
ステップＳ３１において、入力画像に未処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ３９に進み、フレームメモリ３４は、予測値が設定された、記憶している予測画像を出力して、処理は終了する。
【００４５】
また、入力画像をより解像度感を強調した画像に変換するため、エッジ強調の処理が利用される。エッジ強調の処理においても、以上で説明したクラス分類適応処理と同様に、同一の処理が画面全体に対して実行される。
【００４６】
【発明が解決しようとする課題】
静止している背景の前で物体が移動するとき、移動する物体の画像自身の混ざり合いによる動きボケのみならず、背景の画像と移動する物体の画像との混ざり合いが生じる。従来、背景の画像と移動する物体の画像との混ざり合いに対応して画像を処理することは、考えられていなかった。
【００４７】
本発明はこのような状況に鑑みてなされたものであり、背景の画像と移動する物体の画像との混ざり合いに対応して画像を処理することができるようにすることを目的とする。
【００４８】
【課題を解決するための手段】
本発明の画像処理装置は、入力画像の画素ごとの、所定フレームと、所定フレームの１つ前のフレームとの間の動きの有無、および所定フレームと、所定フレームの１つ後のフレームとの間の動きの有無に基づいて、画素が、前景となるオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分のみからなる前景領域、背景となるオブジェクトを構成する背景オブジェクト成分のみからなる背景領域、または前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域の何れの領域であるかを特定し、その特定結果を示す領域情報を生成する領域特定手段と、領域情報により、入力画像の画素が混合領域であると特定されている場合、混合領域の画素における前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、混合領域を、前景オブジェクト成分からなる混合前景領域と、背景オブジェクト成分からなる混合背景領域とに分離する分離手段と、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に、クラス分類適応処理を実行することにより、出力画像を生成する処理手段とを備え、処理手段は、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に、入力画像の画素を、順次、注目画素とし、入力画像から求められる高解像度の予測画像における、注目画素に対応する所定数の画素である予測タップを構成する画素と乗算される予測係数のセットを取得し、入力画像から、注目画素を含む所定数の画素であるクラスタップを取得し、クラスタップに基づいて、注目画素を複数のクラスのうちのいずれかに分類し、分類されたクラスを基に、注目画素に対応する予測タップを取得し、予測タップを構成する画素と予測係数の線形結合演算を行うことで、予測画像における画素の画素値を求めるクラス分類適応処理を実行し、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に求められた画素値を合成することで、出力画像を生成する。
【００４９】
領域特定手段は、入力画像の画素ごとの、所定フレームと、所定フレームの１つ前のフレームとの間の動きの有無、および所定フレームと、所定フレームの１つ後のフレームとの間の動きの有無に基づいて、混合領域において、前景オブジェクトの動き方向先端部側に形成されるカバードバックグラウンド領域および前景オブジェクトの動き方向後端部側に形成されるアンカバードバックグラウンド領域をさらに特定し、その特定結果を示す領域情報を生成し、分離手段は、領域情報により、入力画像の画素がカバードバックグラウンド領域であると特定されている場合、カバードバックグラウンド領域の画素における前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、カバードバックグラウンド領域を、前景オブジェクト成分からなるカバードバックグラウンド前景領域と、背景オブジェクト成分からなるカバードバックグラウンド背景領域とに分離するとともに、入力画像の画素がアンカバードバックグラウンド領域であると特定されている場合、アンカバードバックグラウンド領域の画素における前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、アンカバードバックグラウンド領域を、前景オブジェクト成分からなるアンカバードバックグラウンド前景領域と、背景オブジェクト成分からなるアンカバードバックグラウンド背景領域とに分離し、処理手段は、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド前景領域、カバードバックグラウンド背景領域、アンカバードバックグラウンド前景領域、およびアンカバードバックグラウンド背景領域毎に、クラス分類適応処理を実行することにより、出力画像を生成するようにすることができるようになる。
【００５３】
本発明の画像処理方法は、入力画像の画素ごとの、所定フレームと、所定フレームの１つ前のフレームとの間の動きの有無、および所定フレームと、所定フレームの１つ後のフレームとの間の動きの有無に基づいて、画素が、前景となるオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分のみからなる前景領域、背景となるオブジェクトを構成する背景オブジェクト成分のみからなる背景領域、または前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域の何れの領域であるかを特定し、その特定結果を示す領域情報を生成する領域特定ステップと、領域情報により、入力画像の画素が混合領域であると特定されている場合、混合領域の画素における前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、混合領域を、前景オブジェクト成分からなる混合前景領域と、背景オブジェクト成分からなる混合背景領域とに分離する分離ステップと、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に、クラス分類適応処理を実行することにより、出力画像を生成する処理ステップとを含み、処理ステップは、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に、入力画像の画素を、順次、注目画素とし、入力画像から求められる高解像度の予測画像における、注目画素に対応する所定数の画素である予測タップを構成する画素と乗算される予測係数のセットを取得し、入力画像から、注目画素を含む所定数の画素であるクラスタップを取得し、クラスタップに基づいて、注目画素を複数のクラスのうちのいずれかに分類し、分類されたクラスを基に、注目画素に対応する予測タップを取得し、予測タップを構成する画素と予測係数の線形結合演算を行うことで、予測画像における画素の画素値を求めるクラス分類適応処理を実行し、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に求められた画素値を合成することで、出力画像を生成する。
【００５８】
本発明の記録媒体のプログラムは、入力画像データに基づいて、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域と、前景オブジェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域とを特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定ステップと、領域特定情報に対応して、少なくとも混合領域において、入力画像データを、前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分とに分離する分離ステップと、分離結果に対応して、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分を個々に処理する処理ステップとを含むことを特徴とする。
【００６３】
本発明のプログラムは、入力画像の画素ごとの、所定フレームと、所定フレームの１つ前のフレームとの間の動きの有無、および所定フレームと、所定フレームの１つ後のフレームとの間の動きの有無に基づいて、画素が、前景となるオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分のみからなる前景領域、背景となるオブジェクトを構成する背景オブジェクト成分のみからなる背景領域、または前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域の何れの領域であるかを特定し、その特定結果を示す領域情報を生成する領域特定ステップと、領域情報により、入力画像の画素が混合領域であると特定されている場合、混合領域の画素における前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、混合領域を、前景オブジェクト成分からなる混合前景領域と、背景オブジェクト成分からなる混合背景領域とに分離する分離ステップと、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に、クラス分類適応処理を実行することにより、出力画像を生成する処理ステップとを含む処理をコンピュータに実行させ、処理ステップは、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に、入力画像の画素を、順次、注目画素とし、入力画像から求められる高解像度の予測画像における、注目画素に対応する所定数の画素である予測タップを構成する画素と乗算される予測係数のセットを取得し、入力画像から、注目画素を含む所定数の画素であるクラスタップを取得し、クラスタップに基づいて、注目画素を複数のクラスのうちのいずれかに分類し、分類されたクラスを基に、注目画素に対応する予測タップを取得し、予測タップを構成する画素と予測係数の線形結合演算を行うことで、予測画像における画素の画素値を求めるクラス分類適応処理を実行し、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に求められた画素値を合成することで、出力画像を生成する。
【００６８】
本発明の画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプロクラムにおいては、入力画像の画素ごとの、所定フレームと、所定フレームの１つ前のフレームとの間の動きの有無、および所定フレームと、所定フレームの１つ後のフレームとの間の動きの有無に基づいて、画素が、前景となるオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分のみからなる前景領域、背景となるオブジェクトを構成する背景オブジェクト成分のみからなる背景領域、または前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域の何れの領域であるかを特定し、その特定結果を示す領域情報が生成され、領域情報により、入力画像の画素が混合領域であると特定されている場合、混合領域の画素における前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、混合領域が、前景オブジェクト成分からなる混合前景領域と、背景オブジェクト成分からなる混合背景領域とに分離され、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に、クラス分類適応処理を実行することにより、出力画像が生成される。特に、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に、入力画像の画素が、順次、注目画素とされ、入力画像から求められる高解像度の予測画像における、注目画素に対応する所定数の画素である予測タップを構成する画素と乗算される予測係数のセットが取得され、入力画像から、注目画素を含む所定数の画素であるクラスタップが取得され、クラスタップに基づいて、注目画素が複数のクラスのうちのいずれかに分類され、分類されたクラスを基に、注目画素に対応する予測タップが取得され、予測タップを構成する画素と予測係数の線形結合演算を行うことで、予測画像における画素の画素値を求めるクラス分類適応処理が実行され、前景領域、背景領域、混合前景領域、および混合背景領域毎に求められた画素値が合成されることで、出力画像が生成される。
【００６９】
【発明の実施の形態】
図１０は、本発明に係る画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。CPU（Central Processing Unit）７１は、ROM（Read Only Memory）７２、または記憶部７８に記憶されているプログラムに従って各種の処理を実行する。RAM（Random Access Memory）７３には、CPU７１が実行するプログラムやデータなどが適宜記憶される。これらのCPU７１、ROM７２、およびRAM７３は、バス７４により相互に接続されている。
【００７０】
CPU７１にはまた、バス７４を介して入出力インタフェース７５が接続されている。入出力インタフェース７５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部７６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部７７が接続されている。CPU７１は、入力部７６から入力される指令に対応して各種の処理を実行する。そして、CPU７１は、処理の結果得られた画像や音声等を出力部７７に出力する。
【００７１】
入出力インタフェース７５に接続されている記憶部７８は、例えばハードディスクなどで構成され、CPU７１が実行するプログラムや各種のデータを記憶する。通信部７９は、インターネット、その他のネットワークを介して外部の装置と通信する。この例の場合、通信部７９はセンサの出力を取り込む取得部として働く。
【００７２】
また、通信部７９を介してプログラムを取得し、記憶部７８に記憶してもよい。
【００７３】
入出力インタフェース７５に接続されているドライブ８０は、磁気ディスク９１、光ディスク９２、光磁気ディスク９３、または半導体メモリ９４などが装着されたとき、それらを駆動し、そこに記録されているプログラムやデータなどを取得する。取得されたプログラムやデータは、必要に応じて記憶部７８に転送され、記憶される。
【００７４】
図１１は、画像処理装置の機能の構成を示すブロック図である。
【００７５】
なお、画像処理装置の各機能をハードウェアで実現するか、ソフトウェアで実現するかは問わない。つまり、本明細書の各ブロック図は、ハードウェアのブロック図と考えても、ソフトウェアによる機能ブロック図と考えても良い。
【００７６】
ここで、画像処理装置に入力される入力画像には、動きボケが含まれている。
動きボケとは、撮像の対象となる、現実世界におけるオブジェクトの動きと、センサの撮像の特性とにより生じる、動いているオブジェクトに対応する画像に含まれている歪みをいう。
【００７７】
この明細書では、撮像の対象となる、現実世界におけるオブジェクトに対応する画像を、画像オブジェクトと称する。
【００７８】
画像処理装置に供給された入力画像は、オブジェクト抽出部１０１、領域特定部１０３、混合比算出部１０４、および前景背景分離部１０５に供給される。
【００７９】
オブジェクト抽出部１０１は、入力画像に含まれる前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出して、抽出した画像オブジェクトを動き検出部１０２に供給する。オブジェクト抽出部１０１は、例えば、入力画像に含まれる前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトの輪郭を検出することで、前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出する。
【００８０】
オブジェクト抽出部１０１は、入力画像に含まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出して、抽出した画像オブジェクトを動き検出部１０２に供給する。オブジェクト抽出部１０１は、例えば、入力画像と、抽出された前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトとの差から、背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出する。
【００８１】
また、例えば、オブジェクト抽出部１０１は、内部に設けられている背景メモリに記憶されている背景の画像と、入力画像との差から、前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクト、および背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを粗く抽出するようにしてもよい。
【００８２】
動き検出部１０２は、例えば、ブロックマッチング法、勾配法、位相相関法、およびペルリカーシブ法などの手法により、粗く抽出された前景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトの動きベクトルを算出して、算出した動きベクトルおよび動きベクトルの位置情報（動きベクトルに対応する画素の位置を特定する情報）を領域特定部１０３に供給する。
【００８３】
動き検出部１０２が出力する動きベクトルには、動き量vに対応する情報が含まれている。
【００８４】
また、例えば、動き検出部１０２は、画像オブジェクトの画素を特定する画素位置情報と共に、画像オブジェクト毎の動きベクトルを動きボケ調整部１０６に出力するようにしてもよい。
【００８５】
動き量vは、動いているオブジェクトに対応する画像の位置の変化を画素間隔を単位として表す値である。例えば、前景に対応するオブジェクトの画像が、あるフレームを基準として次のフレームにおいて４画素分離れた位置に表示されるように移動しているとき、前景に対応するオブジェクトの画像の動き量vは、４とされる。
【００８６】
領域特定部１０３は、入力された画像の画素のそれぞれを、前景領域、背景領域、またはアンカバードバックグラウンド領域、若しくはカバードバックグラウンド領域からなる混合領域のいずれかに特定し、画素毎に前景領域、背景領域、またはアンカバードバックグラウンド領域、若しくはカバードバックグラウンド領域からなる混合領域のいずれかに属するかを示す情報（以下、領域情報と称する）を混合比算出部１０４、および前景背景分離部１０５に供給する。
【００８７】
なお、混合領域、アンカバードバックグラウンド領域、およびカバードバックグラウンド領域の詳細については、後述する。
【００８８】
混合比算出部１０４は、入力画像、および領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、混合領域に含まれる画素に対応する混合比（以下、混合比αと称する）を算出して、算出した混合比を前景背景分離部１０５に供給する。
【００８９】
混合比αは、後述する式（３）に示されるように、画素値における、背景のオブジェクトに対応する画像の成分（以下、背景の成分とも称する）の割合を示す値である。
【００９０】
前景背景分離部１０５は、領域特定部１０３から供給された領域情報、および混合比算出部１０４から供給された混合比αを基に、前景のオブジェクトに対応する画像の成分（以下、前景の成分とも称する）と、背景の成分のみから成る背景成分画像とを分離して、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景の成分のみからなる画像（以下、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像と称する）、アンカバードバックグラウンド領域の前景の成分のみからなる画像（以下、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像と称する）、カバードバックグラウンド領域の背景の成分のみからなる画像（以下、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像と称する）、カバードバックグラウンド領域の前景の成分のみからなる画像（以下、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像と称する）、および前景領域の画像を分離画像処理部１０６に供給する。
【００９１】
分離画像処理部１０６は、前景背景分離部１０５から供給された、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像をそれぞれ処理する。
【００９２】
例えば、分離画像処理部１０６は、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像毎に、より高解像度の画像を生成するクラス分類適応処理で使用される係数を生成する。
【００９３】
例えば、分離画像処理部１０６は、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像毎にクラス分類適応処理を適用して、より高解像度の画像を創造する。
【００９４】
または、例えば、分離画像処理部１０６は、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像毎に、それぞれ異なる係数を使用した、エッジ強調の度合いの異なるエッジ強調の処理を適用する。
【００９５】
次に、図１２乃至図２７を参照して、画像処理装置に供給される入力画像について説明する。
【００９６】
図１２は、センサによる撮像を説明する図である。センサは、例えば、固体撮像素子であるCCD（Charge-Coupled Device）エリアセンサを備えたCCDビデオカメラなどで構成される。現実世界における、前景に対応するオブジェクトは、現実世界における、背景に対応するオブジェクトと、センサとの間を、例えば、図中の左側から右側に水平に移動する。
【００９７】
センサは、前景に対応するオブジェクトを、背景に対応するオブジェクトと共に撮像する。センサは、撮像した画像を１フレーム単位で出力する。例えば、センサは、１秒間に３０フレームから成る画像を出力する。センサの露光時間は、１／３０秒とすることができる。露光時間は、センサが入力された光の電荷への変換を開始してから、入力された光の電荷への変換を終了するまでの期間である。以下、露光時間をシャッタ時間とも称する。
【００９８】
図１３は、画素の配置を説明する図である。図１３中において、Ａ乃至Ｉは、個々の画素を示す。画素は、画像に対応する平面上に配置されている。１つの画素に対応する１つの検出素子は、センサ上に配置されている。センサが画像を撮像するとき、１つの検出素子は、画像を構成する１つの画素に対応する画素値を出力する。例えば、検出素子のＸ方向の位置は、画像上の横方向の位置に対応し、検出素子のＹ方向の位置は、画像上の縦方向の位置に対応する。
【００９９】
図１４に示すように、例えば、CCDである検出素子は、シャッタ時間に対応する期間、入力された光を電荷に変換して、変換された電荷を蓄積する。電荷の量は、入力された光の強さと、光が入力されている時間にほぼ比例する。検出素子は、シャッタ時間に対応する期間において、入力された光から変換された電荷を、既に蓄積されている電荷に加えていく。すなわち、検出素子は、シャッタ時間に対応する期間、入力される光を積分して、積分された光に対応する量の電荷を蓄積する。検出素子は、時間に対して、積分効果があるとも言える。
【０１００】
検出素子に蓄積された電荷は、図示せぬ回路により、電圧値に変換され、電圧値は更にデジタルデータなどの画素値に変換されて出力される。従って、センサから出力される個々の画素値は、前景または背景に対応するオブジェクトの空間的に広がりを有するある部分を、シャッタ時間について積分した結果である、１次元の空間に射影された値を有する。
【０１０１】
画像処理装置は、このようなセンサの蓄積の動作により、出力信号に埋もれてしまった有意な情報、例えば、混合比αを抽出する。
【０１０２】
図１５は、動いている前景に対応するオブジェクトと、静止している背景に対応するオブジェクトとを撮像して得られる画像を説明する図である。図１５（Ａ）は、動きを伴う前景に対応するオブジェクトと、静止している背景に対応するオブジェクトとを撮像して得られる画像を示している。図１５（Ａ）に示す例において、前景に対応するオブジェクトは、画面に対して水平に左から右に動いている。
【０１０３】
図１５（Ｂ）は、図１５（Ａ）に示す画像の１つのラインに対応する画素値を時間方向に展開したモデル図である。図１５（Ｂ）の横方向は、図１５（Ａ）の空間方向Ｘに対応している。
【０１０４】
背景領域の画素は、背景の成分、すなわち、背景のオブジェクトに対応する画像の成分のみから、その画素値が構成されている。前景領域の画素は、前景の成分、すなわち、前景のオブジェクトに対応する画像の成分のみから、その画素値が構成されている。
【０１０５】
混合領域の画素は、背景の成分、および前景の成分から、その画素値が構成されている。混合領域は、背景の成分、および前景の成分から、その画素値が構成されているので、歪み領域ともいえる。混合領域は、更に、カバードバックグラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド領域に分類される。
【０１０６】
カバードバックグラウンド領域は、前景領域に対して、前景のオブジェクトの進行方向の前端部に対応する位置の混合領域であり、時間の経過に対応して背景成分が前景に覆い隠される領域をいう。
【０１０７】
これに対して、アンカバードバックグラウンド領域は、前景領域に対して、前景のオブジェクトの進行方向の後端部に対応する位置の混合領域であり、時間の経過に対応して背景成分が現れる領域をいう。
【０１０８】
このように、前景領域、背景領域、またはカバードバックグラウンド領域若しくはアンカバードバックグラウンド領域を含む画像が、領域特定部１０３、混合比算出部１０４、および前景背景分離部１０５に入力画像として入力される。
【０１０９】
図１６は、以上のような、背景領域、前景領域、混合領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を説明する図である。
図１５に示す画像に対応する場合、背景領域は、静止部分であり、前景領域は、動き部分であり、混合領域のカバードバックグラウンド領域は、背景から前景に変化する部分であり、混合領域のアンカバードバックグラウンド領域は、前景から背景に変化する部分である。
【０１１０】
図１７は、静止している前景に対応するオブジェクトおよび静止している背景に対応するオブジェクトを撮像した画像における、隣接して１列に並んでいる画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。例えば、隣接して１列に並んでいる画素として、画面の１つのライン上に並んでいる画素を選択することができる。
【０１１１】
図１７に示すF01乃至F04の画素値は、静止している前景のオブジェクトに対応する画素の画素値である。図１７に示すB01乃至B04の画素値は、静止している背景のオブジェクトに対応する画素の画素値である。
【０１１２】
図１７における縦方向は、図中の上から下に向かって時間が経過する。図１７中の矩形の上辺の位置は、センサが入力された光の電荷への変換を開始する時刻に対応し、図１７中の矩形の下辺の位置は、センサが入力された光の電荷への変換を終了する時刻に対応する。すなわち、図１７中の矩形の上辺から下辺までの距離は、シャッタ時間に対応する。
【０１１３】
以下において、シャッタ時間とフレーム間隔とが同一である場合を例に説明する。
【０１１４】
図１７における横方向は、図１５で説明した空間方向Xに対応する。より具体的には、図１７に示す例において、図１７中の”F01”と記載された矩形の左辺から”B04”と記載された矩形の右辺までの距離は、画素のピッチの８倍、すなわち、連続している８つの画素の間隔に対応する。
【０１１５】
前景のオブジェクトおよび背景のオブジェクトが静止している場合、シャッタ時間に対応する期間において、センサに入力される光は変化しない。
【０１１６】
ここで、シャッタ時間に対応する期間を２つ以上の同じ長さの期間に分割する。例えば、仮想分割数を４とすると、図１７に示すモデル図は、図１８に示すモデルとして表すことができる。仮想分割数は、前景に対応するオブジェクトのシャッタ時間内での動き量vなどに対応して設定される。例えば、４である動き量vに対応して、仮想分割数は、４とされ、シャッタ時間に対応する期間は４つに分割される。
【０１１７】
図中の最も上の行は、シャッタが開いて最初の、分割された期間に対応する。
図中の上から２番目の行は、シャッタが開いて２番目の、分割された期間に対応する。図中の上から３番目の行は、シャッタが開いて３番目の、分割された期間に対応する。図中の上から４番目の行は、シャッタが開いて４番目の、分割された期間に対応する。
【０１１８】
以下、動き量vに対応して分割されたシャッタ時間をシャッタ時間/vとも称する。
【０１１９】
前景に対応するオブジェクトが静止しているとき、センサに入力される光は変化しないので、前景の成分F01/vは、画素値F01を仮想分割数で除した値に等しい。同様に、前景に対応するオブジェクトが静止しているとき、前景の成分F02/vは、画素値F02を仮想分割数で除した値に等しく、前景の成分F03/vは、画素値F03を仮想分割数で除した値に等しく、前景の成分F04/vは、画素値F04を仮想分割数で除した値に等しい。
【０１２０】
背景に対応するオブジェクトが静止しているとき、センサに入力される光は変化しないので、背景の成分B01/vは、画素値B01を仮想分割数で除した値に等しい。同様に、背景に対応するオブジェクトが静止しているとき、背景の成分B02/vは、画素値B02を仮想分割数で除した値に等しく、B03/vは、画素値B03を仮想分割数で除した値に等しく、B04/vは、画素値B04を仮想分割数で除した値に等しい。
【０１２１】
すなわち、前景に対応するオブジェクトが静止している場合、シャッタ時間に対応する期間において、センサに入力される前景のオブジェクトに対応する光が変化しないので、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vに対応する前景の成分F01/vと、シャッタが開いて２番目の、シャッタ時間/vに対応する前景の成分F01/vと、シャッタが開いて３番目の、シャッタ時間/vに対応する前景の成分F01/vと、シャッタが開いて４番目の、シャッタ時間/vに対応する前景の成分F01/vとは、同じ値となる。F02/v乃至F04/vも、F01/vと同様の関係を有する。
【０１２２】
背景に対応するオブジェクトが静止している場合、シャッタ時間に対応する期間において、センサに入力される背景のオブジェクトに対応する光は変化しないので、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vに対応する背景の成分B01/vと、シャッタが開いて２番目の、シャッタ時間/vに対応する背景の成分B01/vと、シャッタが開いて３番目の、シャッタ時間/vに対応する背景の成分B01/vと、シャッタが開いて４番目の、シャッタ時間/vに対応する背景の成分B01/vとは、同じ値となる。B02/v乃至B04/vも、同様の関係を有する。
【０１２３】
次に、前景に対応するオブジェクトが移動し、背景に対応するオブジェクトが静止している場合について説明する。
【０１２４】
図１９は、前景に対応するオブジェクトが図中の右側に向かって移動する場合の、カバードバックグラウンド領域を含む、１つのライン上の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。図１９において、前景の動き量vは、４である。１フレームは短い時間なので、前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で移動していると仮定することができる。図１９において、前景に対応するオブジェクトの画像は、あるフレームを基準として次のフレームにおいて４画素分右側に表示されるように移動する。
【０１２５】
図１９において、最も左側の画素乃至左から４番目の画素は、前景領域に属する。図１９において、左から５番目乃至左から７番目の画素は、カバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。図１９において、最も右側の画素は、背景領域に属する。
【０１２６】
前景に対応するオブジェクトが時間の経過と共に背景に対応するオブジェクトを覆い隠すように移動しているので、カバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値に含まれる成分は、シャッタ時間に対応する期間のある時点で、背景の成分から、前景の成分に替わる。
【０１２７】
例えば、図１９中に太線枠を付した画素値Mは、式（１）で表される。
【０１２８】
M=B02/v+B02/v+F07/v+F06/v （１）
【０１２９】
例えば、左から５番目の画素は、１つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、３つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から５番目の画素の混合比αは、1/4である。左から６番目の画素は、２つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、２つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から６番目の画素の混合比αは、1/2である。左から７番目の画素は、３つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、１つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から７番目の画素の混合比αは、3/4である。
【０１３０】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように等速で移動すると仮定できるので、例えば、図１９中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F07/vは、図１９中の左から５番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、前景の成分F07/vは、図１９中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分と、図１９中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１３１】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように等速で移動すると仮定できるので、例えば、図１９中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分F06/vは、図１９中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、前景の成分F06/vは、図１９中の左から５番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分と、図１９中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１３２】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように等速で移動すると仮定できるので、例えば、図１９中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分F05/vは、図１９中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vのに対応する前景の成分に等しい。同様に、前景の成分F05/vは、図１９中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分と、図１９中の左から５番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１３３】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように等速で移動すると仮定できるので、例えば、図１９中の最も左側の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分F04/vは、図１９中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、前景の成分F04/vは、図１９中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分と、図１９中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１３４】
動いているオブジェクトに対応する前景の領域は、このように動きボケを含むので、歪み領域とも言える。
【０１３５】
図２０は、前景が図中の右側に向かって移動する場合の、アンカバードバックグラウンド領域を含む、１つのライン上の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。図２０において、前景の動き量vは、４である。１フレームは短い時間なので、前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で移動していると仮定することができる。図２０において、前景に対応するオブジェクトの画像は、あるフレームを基準として次のフレームにおいて４画素分右側に移動する。
【０１３６】
図２０において、最も左側の画素乃至左から４番目の画素は、背景領域に属する。図２０において、左から５番目乃至左から７番目の画素は、アンカバードバックグラウンドである混合領域に属する。図２０において、最も右側の画素は、前景領域に属する。
【０１３７】
背景に対応するオブジェクトを覆っていた前景に対応するオブジェクトが時間の経過と共に背景に対応するオブジェクトの前から取り除かれるように移動しているので、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値に含まれる成分は、シャッタ時間に対応する期間のある時点で、前景の成分から、背景の成分に替わる。
【０１３８】
例えば、図２０中に太線枠を付した画素値M'は、式（２）で表される。
【０１３９】
M'=F02/v+F01/v+B26/v+B26/v （２）
【０１４０】
例えば、左から５番目の画素は、３つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、１つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から５番目の画素の混合比αは、3/4である。左から６番目の画素は、２つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、２つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から６番目の画素の混合比αは、1/2である。左から７番目の画素は、１つのシャッタ時間/vに対応する背景の成分を含み、３つのシャッタ時間/vに対応する前景の成分を含むので、左から７番目の画素の混合比αは、1/4である。
【０１４１】
式（１）および式（２）をより一般化すると、画素値Mは、式（３）で表される。
【０１４２】
【数１】

ここで、αは、混合比である。Ｂは、背景の画素値であり、Fi/vは、前景の成分である。
【０１４３】
前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で動くと仮定でき、かつ、動き量vが４であるので、例えば、図２０中の左から５番目の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F01/vは、図２０中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、F01/vは、図２０中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分と、図２０中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分とに、それぞれ等しい。
【０１４４】
前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で動くと仮定でき、かつ、仮想分割数が４であるので、例えば、図２０中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F02/vは、図２０中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。同様に、前景の成分F02/vは、図２０中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。
【０１４５】
前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で動くと仮定でき、かつ、動き量vが４であるので、例えば、図２０中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分F03/vは、図２０中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vに対応する前景の成分に等しい。
【０１４６】
図１８乃至図２０の説明において、仮想分割数は、４であるとして説明したが、仮想分割数は、動き量vに対応する。動き量vは、一般に、前景に対応するオブジェクトの移動速度に対応する。例えば、前景に対応するオブジェクトが、あるフレームを基準として次のフレームにおいて４画素分右側に表示されるように移動しているとき、動き量vは、４とされる。動き量vに対応し、仮想分割数は、４とされる。同様に、例えば、前景に対応するオブジェクトが、あるフレームを基準として次のフレームにおいて６画素分左側に表示されるように移動しているとき、動き量vは、６とされ、仮想分割数は、６とされる。
【０１４７】
図２１および図２２に、以上で説明した、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域若しくはアンカバードバックグラウンド領域から成る混合領域と、分割されたシャッタ時間に対応する前景の成分および背景の成分との関係を示す。
【０１４８】
図２１は、静止している背景の前を移動しているオブジェクトに対応する前景を含む画像から、前景領域、背景領域、および混合領域の画素を抽出した例を示す。図２１に示す例において、前景に対応するオブジェクトは、画面に対して水平に移動している。
【０１４９】
フレーム#n+1は、フレーム#nの次のフレームであり、フレーム#n+2は、フレーム#n+1の次のフレームである。
【０１５０】
フレーム#n乃至フレーム#n+2のいずれかから抽出した、前景領域、背景領域、および混合領域の画素を抽出して、動き量vを４として、抽出された画素の画素値を時間方向に展開したモデルを図２２に示す。
【０１５１】
前景領域の画素値は、前景に対応するオブジェクトが移動するので、シャッタ時間/vの期間に対応する、４つの異なる前景の成分から構成される。例えば、図２２に示す前景領域の画素のうち最も左側に位置する画素は、F01/v,F02/v,F03/v、およびF04/vから構成される。すなわち、前景領域の画素は、動きボケを含んでいる。
【０１５２】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、シャッタ時間に対応する期間において、センサに入力される背景に対応する光は変化しない。この場合、背景領域の画素値は、動きボケを含まない。
【０１５３】
カバードバックグラウンド領域若しくはアンカバードバックグラウンド領域から成る混合領域に属する画素の画素値は、前景の成分と、背景の成分とから構成される。
【０１５４】
次に、オブジェクトに対応する画像が動いているとき、複数のフレームにおける、隣接して１列に並んでいる画素であって、フレーム上で同一の位置の画素の画素値を時間方向に展開したモデルについて説明する。例えば、オブジェクトに対応する画像が画面に対して水平に動いているとき、隣接して１列に並んでいる画素として、画面の１つのライン上に並んでいる画素を選択することができる。
【０１５５】
図２３は、静止している背景に対応するオブジェクトを撮像した画像の３つのフレームの、隣接して１列に並んでいる画素であって、フレーム上で同一の位置の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。フレーム#nは、フレーム#n-1の次のフレームであり、フレーム#n+1は、フレーム#nの次のフレームである。他のフレームも同様に称する。
【０１５６】
図２３に示すB01乃至B12の画素値は、静止している背景のオブジェクトに対応する画素の画素値である。背景に対応するオブジェクトが静止しているので、フレーム#n-1乃至フレームn+1において、対応する画素の画素値は、変化しない。例えば、フレーム#n-1におけるB05の画素値を有する画素の位置に対応する、フレーム#nにおける画素、およびフレーム#n+1における画素は、それぞれ、B05の画素値を有する。
【０１５７】
図２４は、静止している背景に対応するオブジェクトと共に図中の右側に移動する前景に対応するオブジェクトを撮像した画像の３つのフレームの、隣接して１列に並んでいる画素であって、フレーム上で同一の位置の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。図２４に示すモデルは、カバードバックグラウンド領域を含む。
【０１５８】
図２４において、前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように移動するので、前景の動き量vは、４であり、仮想分割数は、４である。
【０１５９】
例えば、図２４中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなり、図２４中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F12/vとなる。図２４中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２４中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなる。
【０１６０】
図２４中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F11/vとなり、図２４中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F11/vとなる。図２４中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F11/vとなる。
【０１６１】
図２４中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F10/vとなり、図２４中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F10/vとなる。図２４中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F09/vとなる。
【０１６２】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２４中のフレーム#n-1の左から２番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの背景の成分は、B01/vとなる。図２４中のフレーム#n-1の左から３番目の画素の、シャッタが開いて最初および２番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B02/vとなる。図２４中のフレーム#n-1の左から４番目の画素の、シャッタが開いて最初乃至３番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B03/vとなる。
【０１６３】
図２４中のフレーム#n-1において、最も左側の画素は、前景領域に属し、左側から２番目乃至４番目の画素は、カバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１６４】
図２４中のフレーム#n-1の左から５番目の画素乃至１２番目の画素は、背景領域に属し、その画素値は、それぞれ、B04乃至B11となる。
【０１６５】
図２４中のフレーム#nの左から１番目の画素乃至５番目の画素は、前景領域に属する。フレーム#nの前景領域における、シャッタ時間/vの前景の成分は、F05/v乃至F12/vのいずれかである。
【０１６６】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように移動するので、図２４中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなり、図２４中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F12/vとなる。図２４中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２４中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなる。
【０１６７】
図２４中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F11/vとなり、図２４中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F11/vとなる。図２４中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F11/vとなる。
【０１６８】
図２４中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F10/vとなり、図２４中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F10/vとなる。図２４中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F09/vとなる。
【０１６９】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２４中のフレーム#nの左から６番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの背景の成分は、B05/vとなる。図２４中のフレーム#nの左から７番目の画素の、シャッタが開いて最初および２番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B06/vとなる。図２４中のフレーム#nの左から８番目の画素の、シャッタが開いて最初乃至３番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B07/vとなる。
【０１７０】
図２４中のフレーム#nにおいて、左側から６番目乃至８番目の画素は、カバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１７１】
図２４中のフレーム#nの左から９番目の画素乃至１２番目の画素は、背景領域に属し、画素値は、それぞれ、B08乃至B11となる。
【０１７２】
図２４中のフレーム#n+1の左から１番目の画素乃至９番目の画素は、前景領域に属する。フレーム#n+1の前景領域における、シャッタ時間/vの前景の成分は、F01/v乃至F12/vのいずれかである。
【０１７３】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように移動するので、図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなり、図２４中の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F12/vとなる。図２４中の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２４中の左から１２番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F12/vとなる。
【０１７４】
図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの期間の前景の成分は、F11/vとなり、図２４中の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F11/vとなる。図２４中の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて４番目の、シャッタ時間/vの前景の成分は、F11/vとなる。
【０１７５】
図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて３番目の、シャッタ時間/vの前景の成分は、F10/vとなり、図２４中の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F10/vとなる。図２４中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F09/vとなる。
【０１７６】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２４中のフレーム#n+1の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの背景の成分は、B09/vとなる。図２４中のフレーム#n+1の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて最初および２番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B10/vとなる。図２４中のフレーム#n+1の左から１２番目の画素の、シャッタが開いて最初乃至３番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B11/vとなる。
【０１７７】
図２４中のフレーム#n+1において、左側から１０番目乃至１２番目の画素は、カバードバックグラウンド領域である混合領域に対応する。
【０１７８】
図２５は、図２４に示す画素値から前景の成分を抽出した画像のモデル図である。
【０１７９】
図２６は、静止している背景と共に図中の右側に移動するオブジェクトに対応する前景を撮像した画像の３つのフレームの、隣接して１列に並んでいる画素であって、フレーム上で同一の位置の画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。図２６において、アンカバードバックグラウンド領域が含まれている。
【０１８０】
図２６において、前景に対応するオブジェクトは、剛体であり、かつ等速で移動していると仮定できる。前景に対応するオブジェクトが、次のフレームにおいて４画素分右側に表示されるように移動しているので、動き量vは、４である。
【０１８１】
例えば、図２６中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなり、図２６中の左から２番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F13/vとなる。図２６中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２６中の左から４番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなる。
【０１８２】
図２６中のフレーム#n-1の左から２番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F14/vとなり、図２６中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F14/vとなる。図２６中の左から３番目の画素の、シャッタが開いて最初の、シャッタ時間/vの前景の成分は、F15/vとなる。
【０１８３】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２６中のフレーム#n-1の最も左側の画素の、シャッタが開いて２番目乃至４番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B25/vとなる。図２６中のフレーム#n-1の左から２番目の画素の、シャッタが開いて３番目および４番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B26/vとなる。図２６中のフレーム#n-1の左から３番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B27/vとなる。
【０１８４】
図２６中のフレーム#n-1において、最も左側の画素乃至３番目の画素は、アンカバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１８５】
図２６中のフレーム#n-1の左から４番目の画素乃至１２番目の画素は、前景領域に属する。フレームの前景の成分は、F13/v乃至F24/vのいずれかである。
【０１８６】
図２６中のフレーム#nの最も左側の画素乃至左から４番目の画素は、背景領域に属し、画素値は、それぞれ、B25乃至B28となる。
【０１８７】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように移動するので、図２６中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなり、図２６中の左から６番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F13/vとなる。図２６中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２６中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなる。
【０１８８】
図２６中のフレーム#nの左から６番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F14/vとなり、図２６中の左から７番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F14/vとなる。図２６中の左から８番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F15/vとなる。
【０１８９】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２６中のフレーム#nの左から５番目の画素の、シャッタが開いて２番目乃至４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B29/vとなる。図２６中のフレーム#nの左から６番目の画素の、シャッタが開いて３番目および４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B30/vとなる。図２６中のフレーム#nの左から７番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B31/vとなる。
【０１９０】
図２６中のフレーム#nにおいて、左から５番目の画素乃至７番目の画素は、アンカバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１９１】
図２６中のフレーム#nの左から８番目の画素乃至１２番目の画素は、前景領域に属する。フレーム#nの前景領域における、シャッタ時間/vの期間に対応する値は、F13/v乃至F20/vのいずれかである。
【０１９２】
図２６中のフレーム#n+1の最も左側の画素乃至左から８番目の画素は、背景領域に属し、画素値は、それぞれ、B25乃至B32となる。
【０１９３】
前景に対応するオブジェクトが、剛体であり、等速で移動すると仮定でき、前景の画像が次のフレームにおいて４画素右側に表示されるように移動するので、図２６中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなり、図２６中の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F13/vとなる。図２６中の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて３番目のシャッタ時間/vの前景の成分、および図２６中の左から１２番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの前景の成分は、F13/vとなる。
【０１９４】
図２６中のフレーム#n+1の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F14/vとなり、図２６中の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて２番目のシャッタ時間/vの前景の成分も、F14/vとなる。図２６中の左から１２番目の画素の、シャッタが開いて最初のシャッタ時間/vの前景の成分は、F15/vとなる。
【０１９５】
背景に対応するオブジェクトが静止しているので、図２６中のフレーム#n+1の左から９番目の画素の、シャッタが開いて２番目乃至４番目の、シャッタ時間/vの背景の成分は、B33/vとなる。図２６中のフレーム#n+1の左から１０番目の画素の、シャッタが開いて３番目および４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B34/vとなる。図２６中のフレーム#n+1の左から１１番目の画素の、シャッタが開いて４番目のシャッタ時間/vの背景の成分は、B35/vとなる。
【０１９６】
図２６中のフレーム#n+1において、左から９番目の画素乃至１１番目の画素は、アンカバードバックグラウンド領域である混合領域に属する。
【０１９７】
図２６中のフレーム#n+1の左から１２番目の画素は、前景領域に属する。フレーム#n+1の前景領域における、シャッタ時間/vの前景の成分は、F13/v乃至F16/vのいずれかである。
【０１９８】
図２７は、図２６に示す画素値から前景の成分を抽出した画像のモデル図である。
【０１９９】
図２８は、前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に分離された入力画像と、画素の画素値を時間方向に展開したモデル図との対応を示す図である。
【０２００】
図２８に示すように、入力画像は、領域特定部１０３により、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を特定される。入力画像は、前景背景分離部１０５により、特定された前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域、および混合比算出部１０４により検出された混合比αを基に、前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に分離される。
【０２０１】
分離された前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像は、それぞれの画像毎に、処理される。
【０２０２】
図２９は、前景領域、背景領域、および混合領域に分割された画像の例を示す図である。領域特定部１０３は、入力画像の、前景領域、背景領域、および混合領域を特定する。画像処理装置は、前景領域、背景領域、および混合領域を示す領域情報を基に、入力画像を、前景領域の画像、背景領域の画像、および混合領域の画像に分割することができる。
【０２０３】
図３０に示すように、前景背景分離部１０５は、領域特定部１０３から供給された領域情報、および混合比算出部１０４から供給された混合比αを基に、混合領域の画像を、前景成分画像および背景成分画像に分離する。
【０２０４】
図３１は、本発明に係る画像処理装置の画像の処理を説明するフローチャートである。
【０２０５】
ステップＳ１０１において、領域特定部１０３は、動き検出部１０２から供給された動きベクトルおよびその位置情報、並びに入力画像を基に、入力画像の前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を特定する。領域特定の処理の詳細は、後述する。
【０２０６】
ステップＳ１０２において、混合比算出部１０４は、領域特定部１０３から供給された領域情報および入力画像を基に、混合比αを算出する。混合比算出部１０４の混合比αを算出する処理の詳細は、後述する。
【０２０７】
ステップＳ１０３において、前景背景分離部１０５は、領域特定部１０３から供給された領域情報、および混合比算出部１０４から供給された混合比αを基に、入力画像を、前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に分離する。前景背景分離部１０５の画像の分離の処理の詳細は、後述する。
【０２０８】
ステップＳ１０４において、分離画像処理部１０６は、分離された、前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像毎に、画像の処理を実行して、処理は終了する。分離画像処理部１０６が実行する画像処理の詳細は、後述する。
【０２０９】
このように、本発明に係る画像処理装置は、入力画像を、前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に分離し、分離された、前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像毎に画像処理を実行する。
【０２１０】
図３２は、領域特定部１０３の構成の一例を示すブロック図である。図３２に構成を示す領域特定部１０３は、動きベクトルを利用しない。フレームメモリ２０１は、入力された画像をフレーム単位で記憶する。フレームメモリ２０１は、処理の対象がフレーム#nであるとき、フレーム#nの２つ前のフレームであるフレーム#n-2、フレーム#nの１つ前のフレームであるフレーム#n-1、フレーム#n、フレーム#nの１つ後のフレームであるフレーム#n+1、およびフレーム#nの２つ後のフレームであるフレーム#n+2を記憶する。
【０２１１】
静動判定部２０２−１は、フレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+2の画素の画素値、およびフレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素の画素値をフレームメモリ２０１から読み出して、読み出した画素値の差の絶対値を算出する。静動判定部２０２−１は、フレーム#n+2の画素値とフレーム#n+1の画素値との差の絶対値が、予め設定している閾値Thより大きいか否かを判定し、差の絶対値が閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静動判定を領域判定部２０３−１に供給する。フレーム#n+2の画素の画素値とフレーム#n+1の画素の画素値との差の絶対値が閾値Th以下であると判定された場合、静動判定部２０２−１は、静止を示す静動判定を領域判定部２０３−１に供給する。
【０２１２】
静動判定部２０２−２は、フレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素の画素値、およびフレーム#nの対象となる画素の画素値をフレームメモリ２０１から読み出して、画素値の差の絶対値を算出する。静動判定部２０２−２は、フレーム#n+1の画素値とフレーム#nの画素値との差の絶対値が、予め設定している閾値Thより大きいか否かを判定し、画素値の差の絶対値が、閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静動判定を領域判定部２０３−１および領域判定部２０３−２に供給する。フレーム#n+1の画素の画素値とフレーム#nの画素の画素値との差の絶対値が、閾値Th以下であると判定された場合、静動判定部２０２−２は、静止を示す静動判定を領域判定部２０３−１および領域判定部２０３−２に供給する。
【０２１３】
静動判定部２０２−３は、フレーム#nの領域特定の対象である画素の画素値、およびフレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素の画素値をフレームメモリ２０１から読み出して、画素値の差の絶対値を算出する。静動判定部２０２−３は、フレーム#nの画素値とフレーム#n-1の画素値との差の絶対値が、予め設定している閾値Thより大きいか否かを判定し、画素値の差の絶対値が、閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静動判定を領域判定部２０３−２および領域判定部２０３−３に供給する。
フレーム#nの画素の画素値とフレーム#n-1の画素の画素値との差の絶対値が、閾値Th以下であると判定された場合、静動判定部２０２−３は、静止を示す静動判定を領域判定部２０３−２および領域判定部２０３−３に供給する。
【０２１４】
静動判定部２０２−４は、フレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素の画素値、およびフレーム#nの領域特定の対象である画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-2の画素の画素値をフレームメモリ２０１から読み出して、画素値の差の絶対値を算出する。静動判定部２０２−４は、フレーム#n-1の画素値とフレーム#n-2の画素値との差の絶対値が、予め設定している閾値Thより大きいか否かを判定し、画素値の差の絶対値が、閾値Thより大きいと判定された場合、動きを示す静動判定を領域判定部２０３−３に供給する。フレーム#n-1の画素の画素値とフレーム#n-2の画素の画素値との差の絶対値が、閾値Th以下であると判定された場合、静動判定部２０２−４は、静止を示す静動判定を領域判定部２０３−３に供給する。
【０２１５】
領域判定部２０３−１は、静動判定部２０２−１から供給された静動判定が静止を示し、かつ、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が動きを示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定し、領域の判定される画素に対応するアンカバードバックグラウンド領域判定フラグに、アンカバードバックグラウンド領域に属することを示す”１”を設定する。
【０２１６】
領域判定部２０３−１は、静動判定部２０２−１から供給された静動判定が動きを示すか、または、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が静止を示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素がアンカバードバックグラウンド領域に属しないと判定し、領域の判定される画素に対応するアンカバードバックグラウンド領域判定フラグに、アンカバードバックグラウンド領域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２１７】
領域判定部２０３−１は、このように”１”または”０”が設定されたアンカバードバックグラウンド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給する。
【０２１８】
領域判定部２０３−２は、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が静止を示し、かつ、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が静止を示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素が静止領域に属すると判定し、領域の判定される画素に対応する静止領域判定フラグに、静止領域に属することを示す”１”を設定する。
【０２１９】
領域判定部２０３−２は、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が動きを示すか、または、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が動きを示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素が静止領域に属しないと判定し、領域の判定される画素に対応する静止領域判定フラグに、静止領域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２２０】
領域判定部２０３−２は、このように”１”または”０”が設定された静止領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給する。
【０２２１】
領域判定部２０３−２は、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が動きを示し、かつ、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が動きを示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素が動き領域に属すると判定し、領域の判定される画素に対応する動き領域判定フラグに、動き領域に属することを示す”１”を設定する。
【０２２２】
領域判定部２０３−２は、静動判定部２０２−２から供給された静動判定が静止を示すか、または、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が静止を示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素が動き領域に属しないと判定し、領域の判定される画素に対応する動き領域判定フラグに、動き領域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２２３】
領域判定部２０３−２は、このように”１”または”０”が設定された動き領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給する。
【０２２４】
領域判定部２０３−３は、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が動きを示し、かつ、静動判定部２０２−４から供給された静動判定が静止を示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素がカバードバックグラウンド領域に属すると判定し、領域の判定される画素に対応するカバードバックグラウンド領域判定フラグに、カバードバックグラウンド領域に属することを示す”１”を設定する。
【０２２５】
領域判定部２０３−３は、静動判定部２０２−３から供給された静動判定が静止を示すか、または、静動判定部２０２−４から供給された静動判定が動きを示しているとき、フレーム#nにおける領域特定の対象である画素がカバードバックグラウンド領域に属しないと判定し、領域の判定される画素に対応するカバードバックグラウンド領域判定フラグに、カバードバックグラウンド領域に属しないことを示す”０”を設定する。
【０２２６】
領域判定部２０３−３は、このように”１”または”０”が設定されたカバードバックグラウンド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給する。
【０２２７】
判定フラグ格納フレームメモリ２０４は、領域判定部２０３−１から供給されたアンカバードバックグラウンド領域判定フラグ、領域判定部２０３−２から供給された静止領域判定フラグ、領域判定部２０３−２から供給された動き領域判定フラグ、および領域判定部２０３−３から供給されたカバードバックグラウンド領域判定フラグをそれぞれ記憶する。
【０２２８】
判定フラグ格納フレームメモリ２０４は、記憶しているアンカバードバックグラウンド領域判定フラグ、静止領域判定フラグ、動き領域判定フラグ、およびカバードバックグラウンド領域判定フラグを合成部２０５に供給する。合成部２０５は、判定フラグ格納フレームメモリ２０４から供給された、アンカバードバックグラウンド領域判定フラグ、静止領域判定フラグ、動き領域判定フラグ、およびカバードバックグラウンド領域判定フラグを基に、各画素が、アンカバードバックグラウンド領域、静止領域、動き領域、およびカバードバックグラウンド領域のいずれかに属することを示す領域情報を生成し、判定フラグ格納フレームメモリ２０６に供給する。
【０２２９】
判定フラグ格納フレームメモリ２０６は、合成部２０５から供給された領域情報を記憶すると共に、記憶している領域情報を出力する。
【０２３０】
次に、領域特定部１０３の処理の例を図３３乃至図３７を参照して説明する。
【０２３１】
前景に対応するオブジェクトが移動しているとき、オブジェクトに対応する画像の画面上の位置は、フレーム毎に変化する。図３３に示すように、フレーム#nにおいて、Yn(x,y)で示される位置に位置するオブジェクトに対応する画像は、次のフレームであるフレーム#n+1において、Yn+1(x,y)に位置する。
【０２３２】
前景のオブジェクトに対応する画像の動き方向に隣接して１列に並ぶ画素の画素値を時間方向に展開したモデル図を図３４に示す。例えば、前景のオブジェクトに対応する画像の動き方向が画面に対して水平であるとき、図３４におけるモデル図は、１つのライン上の隣接する画素の画素値を時間方向に展開したモデルを示す。
【０２３３】
図３４において、フレーム#nにおけるラインは、フレーム#n+1におけるラインと同一である。
【０２３４】
フレーム#nにおいて、左から２番目の画素乃至１３番目の画素に含まれているオブジェクトに対応する前景の成分は、フレーム#n+1において、左から６番目乃至１７番目の画素に含まれる。
【０２３５】
フレーム#nにおいて、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１１番目乃至１３番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から２番目乃至４番目の画素である。フレーム#n+1において、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１５番目乃至１７番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から６番目乃至８番目の画素である。
【０２３６】
図３４に示す例において、フレーム#nに含まれる前景の成分が、フレーム#n+1において４画素移動しているので、動き量vは、４である。仮想分割数は、動き量vに対応し、４である。
【０２３７】
次に、注目しているフレームの前後における混合領域に属する画素の画素値の変化について説明する。
【０２３８】
図３５に示す、背景が静止し、前景の動き量vが４であるフレーム#nにおいて、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１５番目乃至１７番目の画素である。動き量vが４であるので、１つ前のフレーム#n-1において、左から１５番目乃至１７番目の画素は、背景の成分のみを含み、背景領域に属する。
また、更に１つ前のフレーム#n-2において、左から１５番目乃至１７番目の画素は、背景の成分のみを含み、背景領域に属する。
【０２３９】
ここで、背景に対応するオブジェクトが静止しているので、フレーム#n-1の左から１５番目の画素の画素値は、フレーム#n-2の左から１５番目の画素の画素値から変化しない。同様に、フレーム#n-1の左から１６番目の画素の画素値は、フレーム#n-2の左から１６番目の画素の画素値から変化せず、フレーム#n-1の左から１７番目の画素の画素値は、フレーム#n-2の左から１７番目の画素の画素値から変化しない。
【０２４０】
すなわち、フレーム#nにおけるカバードバックグラウンド領域に属する画素に対応する、フレーム#n-1およびフレーム#n-2の画素は、背景の成分のみから成り、画素値が変化しないので、その差の絶対値は、ほぼ０の値となる。従って、フレーム#nにおける混合領域に属する画素に対応する、フレーム#n-1およびフレーム#n-2の画素に対する静動判定は、静動判定部２０２−４により、静止と判定される。
【０２４１】
フレーム#nにおけるカバードバックグラウンド領域に属する画素は、前景の成分を含むので、フレーム#n-1における背景の成分のみから成る場合と、画素値が異なる。従って、フレーム#nにおける混合領域に属する画素、および対応するフレーム#n-1の画素に対する静動判定は、静動判定部２０２−３により、動きと判定される。
【０２４２】
このように、領域判定部２０３−３は、静動判定部２０２−３から動きを示す静動判定の結果が供給され、静動判定部２０２−４から静止を示す静動判定の結果が供給されたとき、対応する画素がカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２４３】
図３６に示す、背景が静止し、前景の動き量vが４であるフレーム#nにおいて、アンカバードバックグラウンド領域に含まれる画素は、左から２番目乃至４番目の画素である。動き量vが４であるので、１つ後のフレーム#n+1において、左から２番目乃至４番目の画素は、背景の成分のみを含み、背景領域に属する。また、更に１つ後のフレーム#n+2において、左から２番目乃至４番目の画素は、背景の成分のみを含み、背景領域に属する。
【０２４４】
ここで、背景に対応するオブジェクトが静止しているので、フレーム#n+2の左から２番目の画素の画素値は、フレーム#n+1の左から２番目の画素の画素値から変化しない。同様に、フレーム#n+2の左から３番目の画素の画素値は、フレーム#n+1の左から３番目の画素の画素値から変化せず、フレーム#n+2の左から４番目の画素の画素値は、フレーム#n+1の左から４番目の画素の画素値から変化しない。
【０２４５】
すなわち、フレーム#nにおけるアンカバードバックグラウンド領域に属する画素に対応する、フレーム#n+1およびフレーム#n+2の画素は、背景の成分のみから成り、画素値が変化しないので、その差の絶対値は、ほぼ０の値となる。従って、フレーム#nにおける混合領域に属する画素に対応する、フレーム#n+1およびフレーム#n+2の画素に対する静動判定は、静動判定部２０２−１により、静止と判定される。
【０２４６】
フレーム#nにおけるアンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、前景の成分を含むので、フレーム#n+1における背景の成分のみから成る場合と、画素値が異なる。従って、フレーム#nにおける混合領域に属する画素、および対応するフレーム#n+1の画素に対する静動判定は、静動判定部２０２−２により、動きと判定される。
【０２４７】
このように、領域判定部２０３−１は、静動判定部２０２−２から動きを示す静動判定の結果が供給され、静動判定部２０２−１から静止を示す静動判定の結果が供給されたとき、対応する画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２４８】
図３７は、フレーム#nにおける領域特定部１０３の判定条件を示す図である。
フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-2の画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素とが静止と判定され、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素と、フレーム#nの画素とが動きと判定されたとき、領域特定部１０３は、フレーム#nの判定の対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２４９】
フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素と、フレーム#nの画素とが静止と判定され、フレーム#nの画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素とが静止と判定されたとき、領域特定部１０３は、フレーム#nの判定の対象となる画素が静止領域に属すると判定する。
【０２５０】
フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n-1の画素と、フレーム#nの画素とが動きと判定され、フレーム#nの画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素とが動きと判定されたとき、領域特定部１０３は、フレーム#nの判定の対象となる画素が動き領域に属すると判定する。
【０２５１】
フレーム#nの画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素とが動きと判定され、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+1の画素と、フレーム#nの判定の対象となる画素の画像上の位置と同一の位置にあるフレーム#n+2の画素とが静止と判定されたとき、領域特定部１０３は、フレーム#nの判定の対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２５２】
図３８は、領域特定部１０３の領域の特定の結果の例を示す図である。図３８（Ａ）において、カバードバックグラウンド領域に属すると判定された画素は、白で表示されている。図３８（Ｂ）において、アンカバードバックグラウンド領域に属すると判定された画素は、白で表示されている。
【０２５３】
図３８（Ｃ）において、動き領域に属すると判定された画素は、白で表示されている。図３８（Ｄ）において、静止領域に属すると判定された画素は、白で表示されている。
【０２５４】
図３９は、判定フラグ格納フレームメモリ２０６が出力する領域情報の内、混合領域を示す領域情報を画像として示す図である。図３９において、カバードバックグラウンド領域またはアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定された画素、すなわち混合領域に属すると判定された画素は、白で表示されている。判定フラグ格納フレームメモリ２０６が出力する混合領域を示す領域情報は、混合領域、および前景領域内のテクスチャの無い部分に囲まれたテクスチャの有る部分を示す。
【０２５５】
次に、図４０のフローチャートを参照して、領域特定部１０３の領域特定の処理を説明する。ステップＳ２０１において、フレームメモリ２０１は、判定の対象となるフレーム#nを含むフレーム#n-2乃至フレーム#n+2の画像を取得する。
【０２５６】
ステップＳ２０２において、静動判定部２０２−３は、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、静止か否かを判定し、静止と判定された場合、ステップＳ２０３に進み、静動判定部２０２−２は、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静止か否かを判定する。
【０２５７】
ステップＳ２０３において、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静止と判定された場合、ステップＳ２０４に進み、領域判定部２０３−２は、領域の判定される画素に対応する静止領域判定フラグに、静止領域に属することを示す”１”を設定する。領域判定部２０３−２は、静止領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給し、手続きは、ステップＳ２０５に進む。
【０２５８】
ステップＳ２０２において、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、動きと判定された場合、または、ステップＳ２０３において、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、動きと判定された場合、フレーム#nの画素が静止領域には属さないので、ステップＳ２０４の処理はスキップされ、手続きは、ステップＳ２０５に進む。
【０２５９】
ステップＳ２０５において、静動判定部２０２−３は、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、動きか否かを判定し、動きと判定された場合、ステップＳ２０６に進み、静動判定部２０２−２は、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、動きか否かを判定する。
【０２６０】
ステップＳ２０６において、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、動きと判定された場合、ステップＳ２０７に進み、領域判定部２０３−２は、領域の判定される画素に対応する動き領域判定フラグに、動き領域に属することを示す”１”を設定する。領域判定部２０３−２は、動き領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給し、手続きは、ステップＳ２０８に進む。
【０２６１】
ステップＳ２０５において、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、静止と判定された場合、または、ステップＳ２０６において、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静止と判定された場合、フレーム#nの画素が動き領域には属さないので、ステップＳ２０７の処理はスキップされ、手続きは、ステップＳ２０８に進む。
【０２６２】
ステップＳ２０８において、静動判定部２０２−４は、フレーム#n-2の画素とフレーム#n-1の同一位置の画素とで、静止か否かを判定し、静止と判定された場合、ステップＳ２０９に進み、静動判定部２０２−３は、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、動きか否かを判定する。
【０２６３】
ステップＳ２０９において、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、動きと判定された場合、ステップＳ２１０に進み、領域判定部２０３−３は、領域の判定される画素に対応するカバードバックグラウンド領域判定フラグに、カバードバックグラウンド領域に属することを示す”１”を設定する。領域判定部２０３−３は、カバードバックグラウンド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給し、手続きは、ステップＳ２１１に進む。
【０２６４】
ステップＳ２０８において、フレーム#n-2の画素とフレーム#n-1の同一位置の画素とで、動きと判定された場合、または、ステップＳ２０９において、フレーム#n-1の画素とフレーム#nの同一位置の画素とで、静止と判定された場合、フレーム#nの画素がカバードバックグラウンド領域には属さないので、ステップＳ２１０の処理はスキップされ、手続きは、ステップＳ２１１に進む。
【０２６５】
ステップＳ２１１において、静動判定部２０２−２は、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、動きか否かを判定し、動きと判定された場合、ステップＳ２１２に進み、静動判定部２０２−１は、フレーム#n+1の画素とフレーム#n+2の同一位置の画素とで、静止か否かを判定する。
【０２６６】
ステップＳ２１２において、フレーム#n+1の画素とフレーム#n+2の同一位置の画素とで、静止と判定された場合、ステップＳ２１３に進み、領域判定部２０３−１は、領域の判定される画素に対応するアンカバードバックグラウンド領域判定フラグに、アンカバードバックグラウンド領域に属することを示す”１”を設定する。領域判定部２０３−１は、アンカバードバックグラウンド領域判定フラグを判定フラグ格納フレームメモリ２０４に供給し、手続きは、ステップＳ２１４に進む。
【０２６７】
ステップＳ２１１において、フレーム#nの画素とフレーム#n+1の同一位置の画素とで、静止と判定された場合、または、ステップＳ２１２において、フレーム#n+1の画素とフレーム#n+2の同一位置の画素とで、動きと判定された場合、フレーム#nの画素がアンカバードバックグラウンド領域には属さないので、ステップＳ２１３の処理はスキップされ、手続きは、ステップＳ２１４に進む。
【０２６８】
ステップＳ２１４において、領域特定部１０３は、フレーム#nの全ての画素について領域を特定したか否かを判定し、フレーム#nの全ての画素について領域を特定していないと判定された場合、手続きは、ステップＳ２０２に戻り、他の画素について、領域特定の処理を繰り返す。
【０２６９】
ステップＳ２１４において、フレーム#nの全ての画素について領域を特定したと判定された場合、ステップＳ２１５に進み、合成部２０５は、判定フラグ格納フレームメモリ２０４に記憶されているアンカバードバックグラウンド領域判定フラグ、およびカバードバックグラウンド領域判定フラグを基に、混合領域を示す領域情報を生成し、更に、各画素が、アンカバードバックグラウンド領域、静止領域、動き領域、およびカバードバックグラウンド領域のいずれかに属することを示す領域情報を生成し、生成した領域情報を判定フラグ格納フレームメモリ２０６に設定し、処理は終了する。
【０２７０】
このように、領域特定部１０３は、フレームに含まれている画素のそれぞれについて、動き領域、静止領域、アンカバードバックグラウンド領域、またはカバードバックグラウンド領域に属することを示す領域情報を生成することができる。
【０２７１】
なお、領域特定部１０３は、アンカバードバックグラウンド領域およびカバードバックグラウンド領域に対応する領域情報に論理和を適用することにより、混合領域に対応する領域情報を生成して、フレームに含まれている画素のそれぞれについて、動き領域、静止領域、または混合領域に属することを示すフラグから成る領域情報を生成するようにしてもよい。
【０２７２】
前景に対応するオブジェクトがテクスチャを有す場合、領域特定部１０３は、より正確に動き領域を特定することができる。
【０２７３】
領域特定部１０３は、動き領域を示す領域情報を前景領域を示す領域情報として、また、静止領域を示す領域情報を背景領域を示す領域情報として出力することができる。
【０２７４】
なお、背景に対応するオブジェクトが静止しているとして説明したが、背景領域に対応する画像が動きを含んでいても上述した領域を特定する処理を適用することができる。例えば、背景領域に対応する画像が一様に動いているとき、領域特定部１０３は、この動きに対応して画像全体をシフトさせ、背景に対応するオブジェクトが静止している場合と同様に処理する。また、背景領域に対応する画像が局所毎に異なる動きを含んでいるとき、領域特定部１０３は、動きに対応した画素を選択して、上述の処理を実行する。
【０２７５】
図４１は、領域特定部１０３の構成の他の例を示すブロック図である。図４１に示す領域特定部１０３は、動きベクトルを使用しない。背景画像生成部３０１は、入力画像に対応する背景画像を生成し、生成した背景画像を２値オブジェクト画像抽出部３０２に供給する。背景画像生成部３０１は、例えば、入力画像に含まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを抽出して、背景画像を生成する。
【０２７６】
前景のオブジェクトに対応する画像の動き方向に隣接して１列に並ぶ画素の画素値を時間方向に展開したモデル図の例を図４２に示す。例えば、前景のオブジェクトに対応する画像の動き方向が画面に対して水平であるとき、図４２におけるモデル図は、１つのライン上の隣接する画素の画素値を時間方向に展開したモデルを示す。
【０２７７】
図４２において、フレーム#nにおけるラインは、フレーム#n-1およびフレーム#n+1におけるラインと同一である。
【０２７８】
フレーム#nにおいて、左から６番目の画素乃至１７番目の画素に含まれているオブジェクトに対応する前景の成分は、フレーム#n-1において、左から２番目乃至１３番目の画素に含まれ、フレーム#n+1において、左から１０番目乃至２１番目の画素に含まれる。
【０２７９】
フレーム#n-1において、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１１番目乃至１３番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から２番目乃至４番目の画素である。フレーム#nにおいて、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１５番目乃至１７番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から６番目乃至８番目の画素である。フレーム#n+1において、カバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１９番目乃至２１番目の画素であり、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素は、左から１０番目乃至１２番目の画素である。
【０２８０】
フレーム#n-1において、背景領域に属する画素は、左から１番目の画素、および左から１４番目乃至２１番目の画素である。フレーム#nにおいて、背景領域に属する画素は、左から１番目乃至５番目の画素、および左から１８番目乃至２１番目の画素である。フレーム#n+1において、背景領域に属する画素は、左から１番目乃至９番目の画素である。
【０２８１】
背景画像生成部３０１が生成する、図４２の例に対応する背景画像の例を図４３に示す。背景画像は、背景のオブジェクトに対応する画素から構成され、前景のオブジェクトに対応する画像の成分を含まない。
【０２８２】
２値オブジェクト画像抽出部３０２は、背景画像および入力画像の相関を基に、２値オブジェクト画像を生成し、生成した２値オブジェクト画像を時間変化検出部３０３に供給する。
【０２８３】
図４４は、２値オブジェクト画像抽出部３０２の構成を示すブロック図である。相関値演算部３２１は、背景画像生成部３０１から供給された背景画像および入力画像の相関を演算し、相関値を生成して、生成した相関値をしきい値処理部３２２に供給する。
【０２８４】
相関値演算部３２１は、例えば、図４５（Ａ）に示すように、Ｘ₄を中心とした３×３の背景画像の中のブロックと、図４５（Ｂ）に示すように、背景画像の中のブロックに対応するＹ₄を中心とした３×３の入力画像の中のブロックに、式（４）を適用して、Ｙ₄に対応する相関値を算出する。
【０２８５】
【数２】

【数３】

【数４】

【０２８６】
相関値演算部３２１は、このように各画素に対応して算出された相関値をしきい値処理部３２２に供給する。
【０２８７】
また、相関値演算部３２１は、例えば、図４６（Ａ）に示すように、Ｘ₄を中心とした３×３の背景画像の中のブロックと、図４６（Ｂ）に示すように、背景画像の中のブロックに対応するＹ₄を中心とした３×３の入力画像の中のブロックに、式（７）を適用して、Ｙ₄に対応する差分絶対値を算出するようにしてもよい。
【０２８８】
【数５】

【０２８９】
相関値演算部３２１は、このように算出された差分絶対値を相関値として、しきい値処理部３２２に供給する。
【０２９０】
しきい値処理部３２２は、相関画像の画素値としきい値th0とを比較して、相関値がしきい値th0以下である場合、２値オブジェクト画像の画素値に1を設定し、相関値がしきい値th0より大きい場合、２値オブジェクト画像の画素値に0を設定して、0または1が画素値に設定された２値オブジェクト画像を出力する。しきい値処理部３２２は、しきい値th0を予め記憶するようにしてもよく、または、外部から入力されたしきい値th0を使用するようにしてもよい。
【０２９１】
図４７は、図４２に示す入力画像のモデルに対応する２値オブジェクト画像の例を示す図である。２値オブジェクト画像において、背景画像と相関の高い画素には、画素値に0が設定される。
【０２９２】
図４８は、時間変化検出部３０３の構成を示すブロック図である。フレームメモリ３４１は、フレーム#nの画素について領域を判定するとき、２値オブジェクト画像抽出部３０２から供給された、フレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の２値オブジェクト画像を記憶する。
【０２９３】
領域判定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶されているフレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の２値オブジェクト画像を基に、フレーム#nの各画素について領域を判定して、領域情報を生成し、生成した領域情報を出力する。
【０２９４】
図４９は、領域判定部３４２の判定を説明する図である。フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目している画素が0であるとき、領域判定部３４２は、フレーム#nの注目している画素が背景領域に属すると判定する。
【０２９５】
フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目している画素が1であり、フレーム#n-1の２値オブジェクト画像の対応する画素が1であり、フレーム#n+1の２値オブジェクト画像の対応する画素が1であるとき、領域判定部３４２は、フレーム#nの注目している画素が前景領域に属すると判定する。
【０２９６】
フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目している画素が1であり、フレーム#n-1の２値オブジェクト画像の対応する画素が0であるとき、領域判定部３４２は、フレーム#nの注目している画素がカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２９７】
フレーム#nの２値オブジェクト画像の注目している画素が1であり、フレーム#n+1の２値オブジェクト画像の対応する画素が0であるとき、領域判定部３４２は、フレーム#nの注目している画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０２９８】
図５０は、図４２に示す入力画像のモデルに対応する２値オブジェクト画像について、時間変化検出部３０３の判定した例を示す図である。時間変化検出部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの対応する画素が0なので、フレーム#nの左から１番目乃至５番目の画素を背景領域に属すると判定する。
【０２９９】
時間変化検出部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの画素が1であり、フレーム#n+1の対応する画素が0なので、左から６番目乃至９番目の画素をアンカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０３００】
時間変化検出部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの画素が1であり、フレーム#n-1の対応する画素が1であり、フレーム#n+1の対応する画素が1なので、左から１０番目乃至１３番目の画素を前景領域に属すると判定する。
【０３０１】
時間変化検出部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの画素が1であり、フレーム#n-1の対応する画素が0なので、左から１４番目乃至１７番目の画素をカバードバックグラウンド領域に属すると判定する。
【０３０２】
時間変化検出部３０３は、２値オブジェクト画像のフレーム#nの対応する画素が0なので、左から１８番目乃至２１番目の画素を背景領域に属すると判定する。
【０３０３】
次に、図５１のフローチャートを参照して、領域判定部１０３の領域特定の処理を説明する。ステップＳ３０１において、領域判定部１０３の背景画像生成部３０１は、入力画像を基に、例えば、入力画像に含まれる背景のオブジェクトに対応する画像オブジェクトを抽出して背景画像を生成し、生成した背景画像を２値オブジェクト画像抽出部３０２に供給する。
【０３０４】
ステップＳ３０２において、２値オブジェクト画像抽出部３０２は、例えば、図４５を参照して説明した演算により、入力画像と背景画像生成部３０１から供給された背景画像との相関値を演算する。ステップＳ３０３において、２値オブジェクト画像抽出部３０２は、例えば、相関値としきい値th0とを比較することにより、相関値およびしきい値th0から２値オブジェクト画像を演算する。
【０３０５】
ステップＳ３０４において、時間変化検出部３０３は、領域判定の処理を実行して、処理は終了する。
【０３０６】
図５２のフローチャートを参照して、ステップＳ３０４に対応する領域判定の処理の詳細を説明する。ステップＳ３２１において、時間変化検出部３０３の領域判定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶されているフレーム#nにおいて、注目する画素が0であるか否かを判定し、フレーム#nにおいて、注目する画素が0であると判定された場合、ステップＳ３２２に進み、フレーム#nの注目する画素が背景領域に属すると設定して、処理は終了する。
【０３０７】
ステップＳ３２１において、フレーム#nにおいて、注目する画素が1であると判定された場合、ステップＳ３２３に進み、時間変化検出部３０３の領域判定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶されているフレーム#nにおいて、注目する画素が1であり、かつ、フレーム#n-1において、対応する画素が0であるか否かを判定し、フレーム#nにおいて、注目する画素が1であり、かつ、フレーム#n-1において、対応する画素が0であると判定された場合、ステップＳ３２４に進み、フレーム#nの注目する画素がカバードバックグラウンド領域に属すると設定して、処理は終了する。
【０３０８】
ステップＳ３２３において、フレーム#nにおいて、注目する画素が0であるか、または、フレーム#n-1において、対応する画素が1であると判定された場合、ステップＳ３２５に進み、時間変化検出部３０３の領域判定部３４２は、フレームメモリ３４１に記憶されているフレーム#nにおいて、注目する画素が1であり、かつ、フレーム#n+1において、対応する画素が0であるか否かを判定し、フレーム#nにおいて、注目する画素が1であり、かつ、フレーム#n+1において、対応する画素が0であると判定された場合、ステップＳ３２６に進み、フレーム#nの注目する画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると設定して、処理は終了する。
【０３０９】
ステップＳ３２５において、フレーム#nにおいて、注目する画素が0であるか、または、フレーム#n+1において、対応する画素が１であると判定された場合、ステップＳ３２７に進み、時間変化検出部３０３の領域判定部３４２は、フレーム#nの注目する画素を前景領域と設定して、処理は終了する。
【０３１０】
このように、領域特定部１０３は、入力された画像と対応する背景画像との相関値を基に、入力画像の画素が前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属するかを特定して、特定した結果に対応する領域情報を生成することができる。
【０３１１】
図５３は、領域特定部１０３の他の構成を示すブロック図である。図５３に示す領域特定部１０３は、動き検出部１０２から供給される動きベクトルとその位置情報を使用する。図４１に示す場合と同様の部分には、同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０３１２】
ロバスト化部３６１は、２値オブジェクト画像抽出部３０２から供給された、Ｎ個のフレームの２値オブジェクト画像を基に、ロバスト化された２値オブジェクト画像を生成して、時間変化検出部３０３に出力する。
【０３１３】
図５４は、ロバスト化部３６１の構成を説明するブロック図である。動き補償部３８１は、動き検出部１０２から供給された動きベクトルとその位置情報を基に、Ｎ個のフレームの２値オブジェクト画像の動きを補償して、動きが補償された２値オブジェクト画像をスイッチ３８２に出力する。
【０３１４】
図５５および図５６の例を参照して、動き補償部３８１の動き補償について説明する。例えば、フレーム#nの領域を判定するとき、図５５に例を示すフレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の２値オブジェクト画像が入力された場合、動き補償部３８１は、動き検出部１０２から供給された動きベクトルを基に、図５６に例を示すように、フレーム#n-1の２値オブジェクト画像、およびフレーム#n+1の２値オブジェクト画像を動き補償して、動き補償された２値オブジェクト画像をスイッチ３８２に供給する。
【０３１５】
スイッチ３８２は、１番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像をフレームメモリ３８３−１に出力し、２番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像をフレームメモリ３８３−２に出力する。同様に、スイッチ３８２は、３番目乃至Ｎ−１番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像のそれぞれをフレームメモリ３８３−３乃至フレームメモリ３８３−（Ｎ−１）のいずれかに出力し、Ｎ番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像をフレームメモリ３８３−Ｎに出力する。
【０３１６】
フレームメモリ３８３−１は、１番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像を記憶し、記憶されている２値オブジェクト画像を重み付け部３８４−１に出力する。フレームメモリ３８３−２は、２番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像を記憶し、記憶されている２値オブジェクト画像を重み付け部３８４−２に出力する。
【０３１７】
同様に、フレームメモリ３８３−３乃至フレームメモリ３８３−（Ｎ−１）のそれぞれは、３番目のフレーム乃至Ｎ−１番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像のいずれかを記憶し、記憶されている２値オブジェクト画像を重み付け部３８４−３乃至重み付け部３８４−（Ｎ−１）のいずれかに出力する。フレームメモリ３８３−Ｎは、Ｎ番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像を記憶し、記憶されている２値オブジェクト画像を重み付け部３８４−Ｎに出力する。
【０３１８】
重み付け部３８４−１は、フレームメモリ３８３−１から供給された１番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像の画素値に予め定めた重みw1を乗じて、積算部３８５に供給する。重み付け部３８４−２は、フレームメモリ３８３−２から供給された２番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像の画素値に予め定めた重みw2を乗じて、積算部３８５に供給する。
【０３１９】
同様に、重み付け部３８４−３乃至重み付け部３８４−（Ｎ−１）のそれぞれは、フレームメモリ３８３−３乃至フレームメモリ３８３−（Ｎ−１）のいずれかから供給された３番目乃至Ｎ−１番目のいずれかのフレームの動き補償された２値オブジェクト画像の画素値に予め定めた重みw3乃至重みw(N-1)のいずれかを乗じて、積算部３８５に供給する。重み付け部３８４−Ｎは、フレームメモリ３８３−Ｎから供給されたＮ番目のフレームの動き補償された２値オブジェクト画像の画素値に予め定めた重みwNを乗じて、積算部３８５に供給する。
【０３２０】
積算部３８５は、１乃至Ｎ番目のフレームの動き補償され、それぞれ重みw1乃至wNのいずれかが乗じられた、２値オブジェクト画像の対応する画素値を積算して、積算された画素値を予め定めたしきい値th0と比較することにより２値オブジェクト画像を生成する。
【０３２１】
このように、ロバスト化部３６１は、Ｎ個の２値オブジェクト画像からロバスト化された２値オブジェト画像を生成して、時間変化検出部３０３に供給するので、図５３に構成を示す領域特定部１０３は、入力画像にノイズが含まれていても、図４１に示す場合に比較して、より正確に領域を特定することができる。
【０３２２】
次に、図５３に構成を示す領域特定部１０３の領域特定の処理について、図５７のフローチャートを参照して説明する。ステップＳ３４１乃至ステップＳ３４３の処理は、図５１のフローチャートで説明したステップＳ３０１乃至ステップＳ３０３とそれぞれ同様なのでその説明は省略する。
【０３２３】
ステップＳ３４４において、ロバスト化部３６１は、ロバスト化の処理を実行する。
【０３２４】
ステップＳ３４５において、時間変化検出部３０３は、領域判定の処理を実行して、処理は終了する。ステップＳ３４５の処理の詳細は、図５２のフローチャートを参照して説明した処理と同様なのでその説明は省略する。
【０３２５】
次に、図５８のフローチャートを参照して、図５７のステップＳ３４４の処理に対応する、ロバスト化の処理の詳細について説明する。ステップＳ３６１において、動き補償部３８１は、動き検出部１０２から供給される動きベクトルとその位置情報を基に、入力された２値オブジェクト画像の動き補償の処理を実行する。ステップＳ３６２において、フレームメモリ３８３−１乃至３８３−Ｎのいずれかは、スイッチ３８２を介して供給された動き補償された２値オブジェクト画像を記憶する。
【０３２６】
ステップＳ３６３において、ロバスト化部３６１は、Ｎ個の２値オブジェクト画像が記憶されたか否かを判定し、Ｎ個の２値オブジェクト画像が記憶されていないと判定された場合、ステップＳ３６１に戻り、２値オブジェクト画像の動き補償の処理および２値オブジェクト画像の記憶の処理を繰り返す。
【０３２７】
ステップＳ３６３において、Ｎ個の２値オブジェクト画像が記憶されたと判定された場合、ステップＳ３６４に進み、重み付け部３８４−１乃至３８４−Ｎのそれぞれは、Ｎ個の２値オブジェクト画像のそれぞれにw1乃至wNのいずれかの重みを乗じて、重み付けする。
【０３２８】
ステップＳ３６５において、積算部３８５は、重み付けされたＮ個の２値オブジェクト画像を積算する。
【０３２９】
ステップＳ３６６において、積算部３８５は、例えば、予め定められたしきい値th1との比較などにより、積算された画像から２値オブジェクト画像を生成して、処理は終了する。
【０３３０】
このように、図５３に構成を示す領域特定部１０３は、ロバスト化された２値オブジェクト画像を基に、領域情報を生成することができる。
【０３３１】
以上のように、領域特定部１０３は、フレームに含まれている画素のそれぞれについて、動き領域、静止領域、アンカバードバックグラウンド領域、またはカバードバックグラウンド領域に属することを示す領域情報を生成することができる。
【０３３２】
図５９は、混合比算出部１０４の構成の一例を示すブロック図である。推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、カバードバックグラウンド領域のモデルに対応する演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０３３３】
推定混合比処理部４０２は、入力画像を基に、アンカバードバックグラウンド領域のモデルに対応する演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０３３４】
前景に対応するオブジェクトがシャッタ時間内に等速で動いていると仮定できるので、混合領域に属する画素の混合比αは、以下の性質を有する。すなわち、混合比αは、画素の位置の変化に対応して、直線的に変化する。画素の位置の変化を１次元とすれば、混合比αの変化は、直線で表現することができ、画素の位置の変化を２次元とすれば、混合比αの変化は、平面で表現することができる。
【０３３５】
なお、１フレームの期間は短いので、前景に対応するオブジェクトが剛体であり、等速で移動していると仮定が成り立つ。
【０３３６】
この場合、混合比αの傾きは、前景のシャッタ時間内での動き量vの逆比となる。
【０３３７】
理想的な混合比αの例を図６０に示す。理想的な混合比αの混合領域における傾きlは、動き量vの逆数として表すことができる。
【０３３８】
図６０に示すように、理想的な混合比αは、背景領域において、１の値を有し、前景領域において、０の値を有し、混合領域において、０を越え１未満の値を有する。
【０３３９】
図６１の例において、フレーム#nの左から７番目の画素の画素値C06は、フレーム#n-1の左から７番目の画素の画素値P06を用いて、式（８）で表すことができる。
【０３４０】
【数６】

【０３４１】
式（８）において、画素値C06を混合領域の画素の画素値Mと、画素値P06を背景領域の画素の画素値Bと表現する。すなわち、混合領域の画素の画素値Mおよび背景領域の画素の画素値Bは、それぞれ、式（９）および式（１０）のように表現することができる。
【０３４２】
M=C06 （９）
B=P06 （１０）
【０３４３】
式（８）中の2/vは、混合比αに対応する。動き量vが４なので、フレーム#nの左から７番目の画素の混合比αは、0.5となる。
【０３４４】
以上のように、注目しているフレーム#nの画素値Cを混合領域の画素値と見なし、フレーム#nの前のフレーム#n-1の画素値Pを背景領域の画素値と見なすことで、混合比αを示す式（３）は、式（１１）のように書き換えられる。
【０３４５】
C=α・P+f （１１）
式（１１）のfは、注目している画素に含まれる前景の成分の和Σ_iFi/vである。
式（１１）に含まれる変数は、混合比αおよび前景の成分の和fの２つである。
【０３４６】
同様に、アンカバードバックグラウンド領域における、動き量vが４であり、時間方向の仮想分割数が４である、画素値を時間方向に展開したモデルを図６２に示す。
【０３４７】
アンカバードバックグラウンド領域において、上述したカバードバックグラウンド領域における表現と同様に、注目しているフレーム#nの画素値Cを混合領域の画素値と見なし、フレーム#nの後のフレーム#n+1の画素値Nを背景領域の画素値と見なすことで、混合比αを示す式（３）は、式（１２）のように表現することができる。
【０３４８】
C=α・N+f （１２）
【０３４９】
なお、背景のオブジェクトが静止しているとして説明したが、背景のオブジェクトが動いている場合においても、背景の動き量vに対応させた位置の画素の画素値を利用することにより、式（８）乃至式（１２）を適用することができる。
例えば、図６１において、背景に対応するオブジェクトの動き量vが２であり、仮想分割数が２であるとき、背景に対応するオブジェクトが図中の右側に動いているとき、式（１０）における背景領域の画素の画素値Bは、画素値P04とされる。
【０３５０】
式（１１）および式（１２）は、それぞれ２つの変数を含むので、そのままでは混合比αを求めることができない。ここで、画像は一般的に空間的に相関が強いので近接する画素同士でほぼ同じ画素値となる。
【０３５１】
そこで、前景成分は、空間的に相関が強いので、前景の成分の和fを前または後のフレームから導き出せるように式を変形して、混合比αを求める。
【０３５２】
図６３のフレーム#nの左から７番目の画素の画素値Mcは、式（１３）で表すことができる。
【０３５３】
【数７】

式（１３）の右辺第１項の2/vは、混合比αに相当する。式（１３）の右辺第２項は、後のフレーム#n+1の画素値を利用して、式（１４）のように表すこととする。
【０３５４】
【数８】

【０３５５】
ここで、前景の成分の空間相関を利用して、式（１５）が成立するとする。
【０３５６】
F=F05=F06=F07=F08=F09=F10=F11=F12 （１５）
式（１４）は、式（１５）を利用して、式（１６）のように置き換えることができる。
【０３５７】
【数９】

【０３５８】
結果として、βは、式（１７）で表すことができる。
【０３５９】
β=2/4 （１７）
【０３６０】
一般的に、式（１５）に示すように混合領域に関係する前景の成分が等しいと仮定すると、混合領域の全ての画素について、内分比の関係から式（１８）が成立する。
【０３６１】
β=1-α （１８）
【０３６２】
式（１８）が成立するとすれば、式（１１）は、式（１９）に示すように展開することができる。
【０３６３】
【数１０】

【０３６４】
同様に、式（１８）が成立するとすれば、式（１２）は、式（２０）に示すように展開することができる。
【０３６５】
【数１１】

【０３６６】
式（１９）および式（２０）において、C，N、およびPは、既知の画素値なので、式（１９）および式（２０）に含まれる変数は、混合比αのみである。式（１９）および式（２０）における、C，N、およびPの関係を図６４に示す。Cは、混合比αを算出する、フレーム#nの注目している画素の画素値である。Nは、注目している画素と空間方向の位置が対応する、フレーム#n+1の画素の画素値である。Pは、注目している画素と空間方向の位置が対応する、フレーム#n-1の画素の画素値である。
【０３６７】
従って、式（１９）および式（２０）のそれぞれに１つの変数が含まれることとなるので、３つのフレームの画素の画素値を利用して、混合比αを算出することができる。式（１９）および式（２０）を解くことにより、正しい混合比αが算出されるための条件は、混合領域に関係する前景の成分が等しい、すなわち、前景のオブジェクトが静止しているとき撮像された前景の画像オブジェクトにおいて、前景のオブジェクトの動きの方向に対応する、画像オブジェクトの境界に位置する画素であって、動き量vの２倍の数の連続している画素の画素値が、一定であることである。
【０３６８】
以上のように、カバードバックグラウンド領域に属する画素の混合比αは、式（２１）により算出され、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の混合比αは、式（２２）により算出される。
【０３６９】
α=(C-N)/(P-N) （２１）
α=(C-P)/(N-P) （２２）
【０３７０】
図６５は、推定混合比処理部４０１の構成を示すブロック図である。フレームメモリ４２１は、入力された画像をフレーム単位で記憶し、入力画像として入力されているフレームから１つ後のフレームをフレームメモリ４２２および混合比演算部４２３に供給する。
【０３７１】
フレームメモリ４２２は、入力された画像をフレーム単位で記憶し、フレームメモリ４２１から供給されているフレームから１つ後のフレームを混合比演算部４２３に供給する。
【０３７２】
従って、入力画像としてフレーム#n+1が混合比演算部４２３に入力されているとき、フレームメモリ４２１は、フレーム#nを混合比演算部４２３に供給し、フレームメモリ４２２は、フレーム#n-1を混合比演算部４２３に供給する。
【０３７３】
混合比演算部４２３は、式（２１）に示す演算により、フレーム#nの注目している画素の画素値C、注目している画素と空間的位置が対応する、フレーム#n+1の画素の画素値N、および注目している画素と空間的位置が対応する、フレーム#n-1の画素の画素値Pを基に、注目している画素の推定混合比を算出して、算出した推定混合比を出力する。例えば、背景が静止しているとき、混合比演算部４２３は、フレーム#nの注目している画素の画素値C、注目している画素とフレーム内の位置が同じ、フレーム#n+1の画素の画素値N、および注目している画素とフレーム内の位置が同じ、フレーム#n-1の画素の画素値Pを基に、注目している画素の推定混合比を算出して、算出した推定混合比を出力する。
【０３７４】
このように、推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、推定混合比を算出して、混合比決定部４０３に供給することができる。
【０３７５】
なお、推定混合比処理部４０２は、推定混合比処理部４０１が式（２１）に示す演算により、注目している画素の推定混合比を算出するのに対して、式（２２）に示す演算により、注目している画素の推定混合比を算出する部分が異なることを除き、推定混合比処理部４０１と同様なので、その説明は省略する。
【０３７６】
図６６は、推定混合比処理部４０１により算出された推定混合比の例を示す図である。図６６に示す推定混合比は、等速で動いているオブジェクトに対応する前景の動き量vが１１である場合の結果を、１ラインに対して示すものである。
【０３７７】
推定混合比は、混合領域において、図６０に示すように、ほぼ直線的に変化していることがわかる。
【０３７８】
図５９に戻り、混合比決定部４０３は、領域特定部１０３から供給された、混合比αの算出の対象となる画素が、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属するかを示す領域情報を基に、混合比αを設定する。混合比決定部４０３は、対象となる画素が前景領域に属する場合、０を混合比αに設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１を混合比αに設定し、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０１から供給された推定混合比を混合比αに設定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０２から供給された推定混合比を混合比αに設定する。混合比決定部４０３は、領域情報を基に設定した混合比αを出力する。
【０３７９】
図６７は、混合比算出部１０４の他の構成を示すブロック図である。選択部４４１は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、カバードバックグラウンド領域に属する画素および、これに対応する前および後のフレームの画素を推定混合比処理部４４２に供給する。選択部４４１は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素および、これに対応する前および後のフレームの画素を推定混合比処理部４４３に供給する。
【０３８０】
推定混合比処理部４４２は、選択部４４１から入力された画素値を基に、式（２１）に示す演算により、カバードバックグラウンド領域に属する、注目している画素の推定混合比を算出して、算出した推定混合比を選択部４４４に供給する。
【０３８１】
推定混合比処理部４４３は、選択部４４１から入力された画素値を基に、式（２２）に示す演算により、アンカバードバックグラウンド領域に属する、注目している画素の推定混合比を算出して、算出した推定混合比を選択部４４４に供給する。
【０３８２】
選択部４４４は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、対象となる画素が前景領域に属する場合、０である推定混合比を選択して、混合比αに設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１である推定混合比を選択して、混合比αに設定する。選択部４４４は、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４４２から供給された推定混合比を選択して混合比αに設定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４４３から供給された推定混合比を選択して混合比αに設定する。選択部４４４は、領域情報を基に選択して設定した混合比αを出力する。
【０３８３】
このように、図６７に示す他の構成を有する混合比算出部１０４は、画像の含まれる画素毎に混合比αを算出して、算出した混合比αを出力することができる。
【０３８４】
図６８のフローチャートを参照して、図５９に構成を示す混合比算出部１０４の混合比αの算出の処理を説明する。ステップＳ４０１において、混合比算出部１０４は、領域特定部１０３から供給された領域情報を取得する。ステップＳ４０２において、推定混合比処理部４０１は、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルにより推定混合比の演算の処理を実行し、算出した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。混合比推定の演算の処理の詳細は、図６９のフローチャートを参照して、後述する。
【０３８５】
ステップＳ４０３において、推定混合比処理部４０２は、アンカバードバックグラウンド領域に対応するモデルにより推定混合比の演算の処理を実行し、算出した推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０３８６】
ステップＳ４０４において、混合比算出部１０４は、フレーム全体について、混合比αを推定したか否かを判定し、フレーム全体について、混合比αを推定していないと判定された場合、ステップＳ４０２に戻り、次の画素について混合比αを推定する処理を実行する。
【０３８７】
ステップＳ４０４において、フレーム全体について、混合比αを推定したと判定された場合、ステップＳ４０５に進み、混合比決定部４０３は、画素が、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属するかを示す、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、混合比αを設定する。混合比決定部４０３は、対象となる画素が前景領域に属する場合、０を混合比αに設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１を混合比αに設定し、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０１から供給された推定混合比を混合比αに設定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０２から供給された推定混合比を混合比αに設定し、処理は終了する。
【０３８８】
このように、混合比算出部１０４は、領域特定部１０３から供給された領域情報、および入力画像を基に、各画素に対応する特徴量である混合比αを算出することができる。
【０３８９】
図６７に構成を示す混合比算出部１０４の混合比αの算出の処理は、図６８のフローチャートで説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０３９０】
次に、図６８のステップＳ４０２に対応する、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理を図６９のフローチャートを参照して説明する。
【０３９１】
ステップＳ４２１において、混合比演算部４２３は、フレームメモリ４２１から、フレーム#nの注目画素の画素値Cを取得する。
【０３９２】
ステップＳ４２２において、混合比演算部４２３は、フレームメモリ４２２から、注目画素に対応する、フレーム#n-1の画素の画素値Pを取得する。
【０３９３】
ステップＳ４２３において、混合比演算部４２３は、入力画像に含まれる注目画素に対応する、フレーム#n+1の画素の画素値Nを取得する。
【０３９４】
ステップＳ４２４において、混合比演算部４２３は、フレーム#nの注目画素の画素値C、フレーム#n-1の画素の画素値P、およびフレーム#n+1の画素の画素値Nを基に、推定混合比を演算する。
【０３９５】
ステップＳ４２５において、混合比演算部４２３は、フレーム全体について、推定混合比を演算する処理を終了したか否かを判定し、フレーム全体について、推定混合比を演算する処理を終了していないと判定された場合、ステップＳ４２１に戻り、次の画素について推定混合比を算出する処理を繰り返す。
【０３９６】
ステップＳ４２５において、フレーム全体について、推定混合比を演算する処理を終了したと判定された場合、処理は終了する。
【０３９７】
このように、推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、推定混合比を演算することができる。
【０３９８】
図６８のステップＳ４０３におけるアンカバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理は、アンカバードバックグラウンド領域のモデルに対応する式を利用した、図６９のフローチャートに示す処理と同様なので、その説明は省略する。
【０３９９】
なお、図６７に示す推定混合比処理部４４２および推定混合比処理部４４３は、図６９に示すフローチャートと同様の処理を実行して推定混合比を演算するので、その説明は省略する。
【０４００】
また、背景に対応するオブジェクトが静止しているとして説明したが、背景領域に対応する画像が動きを含んでいても上述した混合比αを求める処理を適用することができる。例えば、背景領域に対応する画像が一様に動いているとき、推定混合比処理部４０１は、背景の動きに対応して画像全体をシフトさせ、背景に対応するオブジェクトが静止している場合と同様に処理する。また、背景領域に対応する画像が局所毎に異なる背景の動きを含んでいるとき、推定混合比処理部４０１は、混合領域に属する画素に対応する画素として、背景の動きに対応した画素を選択して、上述の処理を実行する。
【０４０１】
また、混合比算出部１０４は、全ての画素について、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理のみを実行して、算出された推定混合比を混合比αとして出力するようにしてもよい。この場合において、混合比αは、カバードバックグラウンド領域に属する画素について、背景の成分の割合を示し、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素について、前景の成分の割合を示す。アンカバードバックグラウンド領域に属する画素について、このように算出された混合比αと１との差分の絶対値を算出して、算出した絶対値を混合比αに設定すれば、画像処理装置は、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素について、背景の成分の割合を示す混合比αを求めることができる。
【０４０２】
なお、同様に、混合比算出部１０４は、全ての画素について、アンカバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理のみを実行して、算出された推定混合比を混合比αとして出力するようにしてもよい。
【０４０３】
次に、混合比算出部１０４の他の処理について説明する。
【０４０４】
シャッタ時間内において、前景に対応するオブジェクトが等速で動くことによる、画素の位置の変化に対応して、混合比αが直線的に変化する性質を利用して、空間方向に、混合比αと前景の成分の和fとを近似した式を立てることができる。混合領域に属する画素の画素値および背景領域に属する画素の画素値の組の複数を利用して、混合比αと前景の成分の和fとを近似した式を解くことにより、混合比αを算出する。
【０４０５】
混合比αの変化を、直線として近似すると、混合比αは、式（２３）で表される。
【０４０６】
α=il+p （２３）
式（２３）において、iは、注目している画素の位置を０とした空間方向のインデックスである。lは、混合比αの直線の傾きである。pは、混合比αの直線の切片である共に、注目している画素の混合比αである。式（２３）において、インデックスiは、既知であるが、傾きlおよび切片pは、未知である。
【０４０７】
インデックスi、傾きl、および切片pの関係を図７０に示す。
【０４０８】
混合比αを式（２３）のように近似することにより、複数の画素に対して複数の異なる混合比αは、２つの変数で表現される。図７０に示す例において、５つの画素に対する５つの混合比は、２つの変数である傾きlおよび切片pにより表現される。
【０４０９】
図７１に示す平面で混合比αを近似すると、画像の水平方向および垂直方向の２つの方向に対応する動きvを考慮したとき、式（２３）を平面に拡張して、混合比αは、式（２４）で表される。
【０４１０】
α=jm+kq+p （２４）
式（２４）において、jは、注目している画素の位置を０とした水平方向のインデックスであり、kは、垂直方向のインデックスである。mは、混合比αの面の水平方向の傾きであり、qは、混合比αの面の垂直方向の傾きである。pは、混合比αの面の切片である。
【０４１１】
例えば、図６１に示すフレーム#nにおいて、C05乃至C07について、それぞれ、式（２５）乃至式（２７）が成立する。
【０４１２】
C05=α05・B05/v+f05 （２５）
C06=α06・B06/v+f06 （２６）
C07=α07・B07/v+f07 （２７）
【０４１３】
前景の成分が近傍で一致する、すなわち、F01乃至F03が等しいとして、F01乃至F03をFcに置き換えると式（２８）が成立する。
【０４１４】
f(x)=(1-α(x))・Fc （２８）
式（２８）において、xは、空間方向の位置を表す。
【０４１５】
α（ｘ）を式（２４）で置き換えると、式（２８）は、式（２９）として表すことができる。
【０４１６】

【０４１７】
式（２９）において、（-m・Fc）、（-q・Fc）、および(1-p)・Fcは、式（３０）乃至式（３２）に示すように置き換えられている。
【０４１８】
s=-m・Fc （３０）
t=-q・Fc （３１）
u=(1-p)・Fc （３２）
【０４１９】
式（２９）において、jは、注目している画素の位置を０とした水平方向のインデックスであり、kは、垂直方向のインデックスである。
【０４２０】
このように、前景に対応するオブジェクトがシャッタ時間内において等速に移動し、前景に対応する成分が近傍において一定であるという仮定が成立するので、前景の成分の和は、式（２９）で近似される。
【０４２１】
なお、混合比αを直線で近似する場合、前景の成分の和は、式（３３）で表すことができる。
【０４２２】
f(x)=is+u （３３）
【０４２３】
式（１３）の混合比αおよび前景成分の和を、式（２４）および式（２９）を利用して置き換えると、画素値Mは、式（３４）で表される。
【０４２４】

【０４２５】
式（３４）において、未知の変数は、混合比αの面の水平方向の傾きm、混合比αの面の垂直方向の傾きq、混合比αの面の切片p、s、t、およびuの６つである。
【０４２６】
注目している画素の近傍の画素に対応させて、式（３４）に示す正規方程式に、画素値Mまたは画素値Bを設定し、画素値Mまたは画素値Bが設定された複数の正規方程式を最小自乗法で解いて、混合比αを算出する。
【０４２７】
例えば、注目している画素の水平方向のインデックスjを０とし、垂直方向のインデックスkを０とし、注目している画素の近傍の３×３の画素について、式（３４）に示す正規方程式に画素値Mまたは画素値Bを設定すると、式（３５）乃至式（４３）を得る。

【０４２８】
注目している画素の水平方向のインデックスjが０であり、垂直方向のインデックスkが０であるので、注目している画素の混合比αは、式（２４）より、j=0およびk=0のときの値、すなわち、切片pに等しい。
【０４２９】
従って、式（３５）乃至式（４３）の９つの式を基に、最小自乗法により、水平方向の傾きm、垂直方向の傾きq、切片p、s、t、およびuのそれぞれの値を算出し、切片pを混合比αとして出力すればよい。
【０４３０】
次に、最小自乗法を適用して混合比αを算出するより具体的な手順を説明する。
【０４３１】
インデックスiおよびインデックスkを１つのインデックスxで表現すると、インデックスi、インデックスk、およびインデックスxの関係は、式（４４）で表される。
【０４３２】
x=(j+1)・3+(k+1) （４４）
【０４３３】
水平方向の傾きm、垂直方向の傾きq、切片p、s、t、およびuをそれぞれ変数w0,w1,w2,w3,w4、およびW5と表現し、jB,kB,B,j,k、および1をそれぞれa0,a1,a2,a3,a4、およびa5と表現する。誤差exを考慮すると、式（３５）乃至式（４３）は、式（４５）に書き換えることができる。
【０４３４】
【数１２】

式（４５）において、xは、０乃至８の整数のいずれかの値である。
【０４３５】
式（４５）から、式（４６）を導くことができる。
【０４３６】
【数１３】

【０４３７】
ここで、最小自乗法を適用するため、誤差の自乗和Eを式（４７）に示すようにに定義する。
【０４３８】
【数１４】

【０４３９】
誤差が最小になるためには、誤差の自乗和Eに対する、変数Wvの偏微分が０になればよい。ここで、vは、０乃至５の整数のいずれかの値である。従って、式（４８）を満たすようにwyを求める。
【０４４０】
【数１５】

【０４４１】
式（４８）に式（４６）を代入すると、式（４９）を得る。
【０４４２】
【数１６】

【０４４３】
式（４９）のvに０乃至５の整数のいずれか１つを代入して得られる６つの式に、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを適用して、wyを算出する。上述したように、w0は水平方向の傾きmであり、w1は垂直方向の傾きqであり、w2は切片pであり、w3はsであり、w4はtであり、w5はuである。
【０４４４】
以上のように、画素値Mおよび画素値Bを設定した式に、最小自乗法を適用することにより、水平方向の傾きm、垂直方向の傾きq、切片p、s、t、およびuを求めることができる。
【０４４５】
式（３５）乃至式（４３）に対応する説明において、混合領域に含まれる画素の画素値をMとし、背景領域に含まれる画素の画素値をBとして説明したが、注目している画素が、カバードバックグラウンド領域に含まれる場合、またはアンカバードバックグラウンド領域に含まれる場合のそれぞれに対して、正規方程式を立てる必要がある。
【０４４６】
例えば、図６１に示す、フレーム#nのカバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを求める場合、フレーム#nの画素のC04乃至C08、およびフレーム#n-1の画素の画素値P04乃至P08が、正規方程式に設定される。
【０４４７】
図６２に示す、フレーム#nのアンカバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを求める場合、フレーム#nの画素のC28乃至C32、およびフレーム#n+1の画素の画素値N28乃至N32が、正規方程式に設定される。
【０４４８】
また、例えば、図７２に示す、カバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、以下の式（５０）乃至式（５８）が立てられる。混合比αを算出する画素の画素値は、Mc5である。
Mc1=(-1)・Bc1・m+(-1)・Bc1・q+Bc1・p+(-1)・s+(-1)・t+u （５０）
Mc2=(0)・Bc2・m+(-1)・Bc2・q+Bc2・p+(0)・s+(-1)・t+u （５１）
Mc3=(+1)・Bc3・m+(-1)・Bc3・q+Bc3・p+(+1)・s+(-1)・t+u （５２）
Mc4=(-1)・Bc4・m+(0)・Bc4・q+Bc4・p+(-1)・s+(0)・t+u （５３）
Mc5=(0)・Bc5・m+(0)・Bc5・q+Bc5・p+(0)・s+(0)・t+u （５４）
Mc6=(+1)・Bc6・m+(0)・Bc6・q+Bc6・p+(+1)・s+(0)・t+u （５５）
Mc7=(-1)・Bc7・m+(+1)・Bc7・q+Bc7・p+(-1)・s+(+1)・t+u （５６）
Mc8=(0)・Bc8・m+(+1)・Bc8・q+Bc8・p+(0)・s+(+1)・t+u （５７）
Mc9=(+1)・Bc9・m+(+1)・Bc9・q+Bc9・p+(+1)・s+(+1)・t+u （５８）
【０４４９】
フレーム#nのカバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、式（５０）乃至式（５８）において、フレーム#nの画素に対応する、フレーム#n-1の画素の背景領域の画素の画素値Bc1乃至Bc9が使用される。
【０４５０】
図７２に示す、アンカバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、以下の式（５９）乃至式（６７）が立てられる。混合比αを算出する画素の画素値は、Mu5である。
Mu1=(-1)・Bu1・m+(-1)・Bu1・q+Bu1・p+(-1)・s+(-1)・t+u （５９）
Mu2=(0)・Bu2・m+(-1)・Bu2・q+Bu2・p+(0)・s+(-1)・t+u （６０）
Mu3=(+1)・Bu3・m+(-1)・Bu3・q+Bu3・p+(+1)・s+(-1)・t+u （６１）
Mu4=(-1)・Bu4・m+(0)・Bu4・q+Bu4・p+(-1)・s+(0)・t+u （６２）
Mu5=(0)・Bu5・m+(0)・Bu5・q+Bu5・p+(0)・s+(0)・t+u （６３）
Mu6=(+1)・Bu6・m+(0)・Bu6・q+Bu6・p+(+1)・s+(0)・t+u （６４）
Mu7=(-1)・Bu7・m+(+1)・Bu7・q+Bu7・p+(-1)・s+(+1)・t+u （６５）
Mu8=(0)・Bu8・m+(+1)・Bu8・q+Bu8・p+(0)・s+(+1)・t+u （６６）
Mu9=(+1)・Bu9・m+(+1)・Bu9・q+Bu9・p+(+1)・s+(+1)・t+u （６７）
【０４５１】
フレーム#nのアンカバードバックグラウンド領域に含まれる画素の混合比αを算出するとき、式（５９）乃至式（６７）において、フレーム#nの画素に対応する、フレーム#n+1の画素の背景領域の画素の画素値Bu1乃至Bu9が使用される。
【０４５２】
図７３は、推定混合比処理部４０１の構成を示すブロック図である。推定混合比処理部４０１に入力された画像は、遅延部５０１および足し込み部５０２に供給される。
【０４５３】
遅延回路２２１は、入力画像を１フレーム遅延させ、足し込み部５０２に供給する。足し込み部５０２に、入力画像としてフレーム#nが入力されているとき、遅延回路２２１は、フレーム#n-1を足し込み部５０２に供給する。
【０４５４】
足し込み部５０２は、混合比αを算出する画素の近傍の画素の画素値、およびフレーム#n-1の画素値を、正規方程式に設定する。例えば、足し込み部５０２は、式（５０）乃至式（５８）に基づいて、正規方程式に画素値Mc1乃至Mc9および画素値Bc1乃至Bc9を設定する。足し込み部５０２は、画素値が設定された正規方程式を演算部５０３に供給する。
【０４５５】
演算部５０３は、足し込み部５０２から供給された正規方程式を掃き出し法などにより解いて推定混合比を求め、求められた推定混合比を出力する。
【０４５６】
このように、推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、推定混合比を算出して、混合比決定部４０３に供給することができる。
【０４５７】
なお、推定混合比処理部４０２は、推定混合比処理部４０１と同様の構成を有するので、その説明は省略する。
【０４５８】
図７４は、推定混合比処理部４０１により算出された推定混合比の例を示す図である。図７４に示す推定混合比は、等速で動いているオブジェクトに対応する前景の動きvが１１であり、７×７画素のブロックを単位として方程式を生成して算出された結果を、１ラインに対して示すものである。
【０４５９】
推定混合比は、混合領域において、図６０に示すように、ほぼ直線的に変化していることがわかる。
【０４６０】
混合比決定部４０３は、領域特定部１０１から供給された、混合比が算出される画素が、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属するかを示す領域情報を基に、混合比を設定する。混合比決定部４０３は、対象となる画素が前景領域に属する場合、０を混合比に設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１を混合比に設定し、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０１から供給された推定混合比を混合比に設定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０２から供給された推定混合比を混合比に設定する。混合比決定部４０３は、領域情報を基に設定した混合比を出力する。
【０４６１】
図７５のフローチャートを参照して、推定混合比処理部４０１が図７３に示す構成を有する場合における、混合比算出部１０２の混合比の算出の処理を説明する。ステップＳ５０１において、混合比算出部１０２は、領域特定部１０１から供給された領域情報を取得する。ステップＳ５０２において、推定混合比処理部４０１は、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理を実行し、推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。混合比推定の処理の詳細は、図７６のフローチャートを参照して、後述する。
【０４６２】
ステップＳ５０３において、推定混合比処理部４０２は、アンカバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理を実行し、推定混合比を混合比決定部４０３に供給する。
【０４６３】
ステップＳ５０４において、混合比算出部１０２は、フレーム全体について、混合比を推定したか否かを判定し、フレーム全体について、混合比を推定していないと判定された場合、ステップＳ５０２に戻り、次の画素について混合比を推定する処理を実行する。
【０４６４】
ステップＳ５０４において、フレーム全体について、混合比を推定したと判定された場合、ステップＳ５０５に進み、混合比決定部４０３は、領域特定部１０１から供給された、混合比が算出される画素が、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、またはアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに属するかを示す領域情報を基に、混合比を設定する。混合比決定部４０３は、対象となる画素が前景領域に属する場合、０を混合比に設定し、対象となる画素が背景領域に属する場合、１を混合比に設定し、対象となる画素がカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０１から供給された推定混合比を混合比に設定し、対象となる画素がアンカバードバックグラウンド領域に属する場合、推定混合比処理部４０２から供給された推定混合比を混合比に設定し、処理は終了する。
【０４６５】
このように、混合比算出部１０２は、領域特定部１０１から供給された領域情報、および入力画像を基に、各画素に対応する特徴量である混合比αを算出することができる。
【０４６６】
混合比αを利用することにより、動いているオブジェクトに対応する画像に含まれる動きボケの情報を残したままで、画素値に含まれる前景の成分と背景の成分とを分離することが可能になる。
【０４６７】
また、混合比αに基づいて画像を合成すれば、実世界を実際に撮影し直したような動いているオブジェクトのスピードに合わせた正しい動きボケを含む画像を作ることが可能になる。
【０４６８】
次に、図７５のステップＳ５０２に対応する、カバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理を図７６のフローチャートを参照して説明する。
【０４６９】
ステップＳ５２１において、足し込み部５０２は、入力された画像に含まれる画素値、および遅延回路２２１から供給される画像に含まれる画素値を、カバードバックグラウンド領域のモデルに対応する正規方程式に設定する。
【０４７０】
ステップＳ５２２において、推定混合比処理部４０１は、対象となる画素についての設定が終了したか否かを判定し、対象となる画素についての設定が終了していないと判定された場合、ステップＳ５２１に戻り、正規方程式への画素値の設定の処理を繰り返す。
【０４７１】
ステップＳ５２２において、対象となる画素についての画素値の設定が終了したと判定された場合、ステップＳ５２３に進み、演算部１７３は、画素値が設定された正規方程式を基に、推定混合比を演算して、求められた推定混合比を出力する。
【０４７２】
このように、推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、推定混合比を演算することができる。
【０４７３】
図７５のステップＳ１５３におけるアンカバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理は、アンカバードバックグラウンド領域のモデルに対応する正規方程式を利用した、図７６のフローチャートに示す処理と同様なので、その説明は省略する。
【０４７４】
なお、背景に対応するオブジェクトが静止しているとして説明したが、背景領域に対応する画像が動きを含んでいても上述した混合比を求める処理を適用することができる。例えば、背景領域に対応する画像が一様に動いているとき、推定混合比処理部４０１は、この動きに対応して画像全体をシフトさせ、背景に対応するオブジェクトが静止している場合と同様に処理する。また、背景領域に対応する画像が局所毎に異なる動きを含んでいるとき、推定混合比処理部４０１は、混合領域に属する画素に対応する画素として、動きに対応した画素を選択して、上述の処理を実行する。
【０４７５】
次に、前景背景分離部１０５について説明する。図７７は、前景背景分離部１０５の構成の一例を示すブロック図である。前景背景分離部１０５に供給された入力画像は、分離部６０１、スイッチ６０２、およびスイッチ６０３に供給される。カバードバックグラウンド領域を示す情報、およびアンカバードバックグラウンド領域を示す、領域特定部１０３から供給された領域情報は、分離部６０１に供給される。前景領域を示す領域情報は、スイッチ６０２に供給される。背景領域を示す領域情報は、スイッチ６０３に供給される。
【０４７６】
混合比算出部１０４から供給された混合比αは、分離部６０１に供給される。
【０４７７】
分離部６０１は、カバードバックグラウンド領域を示す領域情報、および混合比αを基に、入力画像のカバードバックグラウンド領域から前景の成分を分離するとともに、背景の成分を分離して、分離された前景の成分より構成されるカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および分離された背景の成分より構成されるカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を出力する。
【０４７８】
分離部６０１は、アンカバードバックグラウンド領域を示す領域情報、および混合比αを基に、入力画像のアンカバードバックグラウンド領域から前景の成分を分離するとともに、背景の成分を分離して、分離された前景の成分より構成されるアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および分離された背景の成分より構成されるアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を出力する。
【０４７９】
スイッチ６０２は、前景領域を示す領域情報を基に、前景領域に対応する画素が入力されたとき、閉じられ、前景領域の画像を出力する。
【０４８０】
スイッチ６０３は、背景領域を示す領域情報を基に、背景領域に対応する画素が入力されたとき、閉じられ、背景領域の画像を出力する。
【０４８１】
図７８は、前景背景分離部１０５に入力される入力画像、並びに前景背景分離部１０５から出力される前景成分画像および背景成分画像を示す図である。
【０４８２】
図７８（Ａ）は、表示される画像の模式図であり、図７８（Ｂ）は、図７８（Ａ）に対応する前景領域に属する画素、背景領域に属する画素、および混合領域に属する画素を含む１ラインの画素を時間方向に展開したモデル図を示す。
【０４８３】
図７８（Ａ）および図７８（Ｂ）に示すように、前景背景分離部１０５から出力される背景領域の画像は、背景領域に属する画素から構成される。
【０４８４】
図７８（Ａ）および図７８（Ｂ）に示すように、前景背景分離部１０５から出力される前景領域の画像は、前景領域に属する画素から構成される。
【０４８５】
アンカバードバックグラウンド領域の画素の画素値は、前景背景分離部１０５により、背景の成分と、前景の成分とに分離される。分離された背景の成分は、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を構成し、分離された前景の成分は、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を構成する。
【０４８６】
カバードバックグラウンド領域の画素の画素値は、前景背景分離部１０５により、背景の成分と、前景の成分とに分離される。分離された背景の成分は、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像を構成し、分離された前景の成分は、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像を構成する。
【０４８７】
次に、分離部６０１が実行する、混合領域に属する画素から前景の成分、および背景の成分を分離する処理について説明する。
【０４８８】
図７９は、図中の左から右に移動するオブジェクトに対応する前景を含む、２つのフレームの前景の成分および背景の成分を示す画像のモデルである。図７９に示す画像のモデルにおいて、前景の動き量vは４であり、仮想分割数は、４とされている。
【０４８９】
フレーム#nにおいて、最も左の画素、および左から１４番目乃至１８番目の画素は、背景の成分のみから成り、背景領域に属する。フレーム#nにおいて、左から２番目乃至４番目の画素は、背景の成分および前景の成分を含み、アンカバードバックグラウンド領域に属する。フレーム#nにおいて、左から１１番目乃至１３番目の画素は、背景の成分および前景の成分を含み、カバードバックグラウンド領域に属する。フレーム#nにおいて、左から５番目乃至１０番目の画素は、前景の成分のみから成り、前景領域に属する。
【０４９０】
フレーム#n+1において、左から１番目乃至５番目の画素、および左から１８番目の画素は、背景の成分のみから成り、背景領域に属する。フレーム#n+1において、左から６番目乃至８番目の画素は、背景の成分および前景の成分を含み、アンカバードバックグラウンド領域に属する。フレーム#n+1において、左から１５番目乃至１７番目の画素は、背景の成分および前景の成分を含み、カバードバックグラウンド領域に属する。フレーム#n+1において、左から９番目乃至１４番目の画素は、前景の成分のみから成り、前景領域に属する。
【０４９１】
図８０は、カバードバックグラウンド領域に属する画素から前景の成分を分離する処理を説明する図である。図８０において、α１乃至α１８は、フレーム#nにおける画素のぞれぞれに対応する混合比である。図８０において、左から１５番目乃至１７番目の画素は、カバードバックグラウンド領域に属する。
【０４９２】
フレーム#nの左から１５番目の画素の画素値C15は、式（６８）で表される。
【０４９３】

ここで、α15は、フレーム#nの左から１５番目の画素の混合比である。P15は、フレーム#n-1の左から１５番目の画素の画素値である。
【０４９４】
式（６８）を基に、フレーム#nの左から１５番目の画素の前景の成分の和f15は、式（６９）で表される。
【０４９５】

【０４９６】
同様に、フレーム#nの左から１６番目の画素の前景の成分の和f16は、式（７０）で表され、フレーム#nの左から１７番目の画素の前景の成分の和f17は、式（７１）で表される。
【０４９７】
f16=C16-α16・P16 （７０）
f17=C17-α17・P17 （７１）
【０４９８】
このように、カバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値Cに含まれる前景の成分fcは、式（７２）で計算される。
【０４９９】
fc=C-α・P （７２）
Pは、１つ前のフレームの、対応する画素の画素値である。
【０５００】
図８１は、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素から前景の成分を分離する処理を説明する図である。図８１において、α１乃至α１８は、フレーム#nにおける画素のぞれぞれに対応する混合比である。図８１において、左から２番目乃至４番目の画素は、アンカバードバックグラウンド領域に属する。
【０５０１】
フレーム#nの左から２番目の画素の画素値C02は、式（７３）で表される。
【０５０２】

ここで、α2は、フレーム#nの左から２番目の画素の混合比である。N02は、フレーム#n+1の左から２番目の画素の画素値である。
【０５０３】
式（７３）を基に、フレーム#nの左から２番目の画素の前景の成分の和f02は、式（７４）で表される。
【０５０４】

【０５０５】
同様に、フレーム#nの左から３番目の画素の前景の成分の和f03は、式（７５）で表され、フレーム#nの左から４番目の画素の前景の成分の和f04は、式（７６）で表される。
【０５０６】
f03=C03-α3・N03 （７５）
f04=C04-α4・N04 （７６）
【０５０７】
このように、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値Cに含まれる前景の成分fuは、式（７７）で計算される。
【０５０８】
fu=C-α・N （７７）
Nは、１つ後のフレームの、対応する画素の画素値である。
【０５０９】
このように、分離部６０１は、領域情報に含まれる、カバードバックグラウンド領域を示す情報、およびアンカバードバックグラウンド領域を示す情報、並びに画素毎の混合比αを基に、混合領域に属する画素から前景の成分、および背景の成分を分離することができる。
【０５１０】
図８２は、以上で説明した処理を実行する分離部６０１の構成の一例を示すブロック図である。分離部６０１に入力された画像は、フレームメモリ６２１に供給され、混合比算出部１０４から供給されたカバードバックグラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド領域を示す領域情報、並びに混合比αは、分離処理ブロック６２２に入力される。
【０５１１】
フレームメモリ６２１は、入力された画像をフレーム単位で記憶する。フレームメモリ６２１は、処理の対象がフレーム#nであるとき、フレーム#nの１つ前のフレームであるフレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#nの１つ後のフレームであるフレーム#n+1を記憶する。
【０５１２】
フレームメモリ６２１は、フレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の対応する画素を分離処理ブロック６２２に供給する。
【０５１３】
分離処理ブロック６２２は、カバードバックグラウンド領域およびアンカバードバックグラウンド領域を示す領域情報、並びに混合比αを基に、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#n-1、フレーム#n、およびフレーム#n+1の対応する画素の画素値に図８０および図８１を参照して説明した演算を適用して、フレーム#nの混合領域に属する画素から前景の成分および背景の成分を分離する。
【０５１４】
分離処理ブロック６２２は、アンカバード領域処理部６３１、およびカバード領域処理部６３２で構成されている。
【０５１５】
アンカバード領域処理部６３１の乗算器６４１は、混合比αを、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#n+1の画素の画素値に乗じて、スイッチ６４２に出力する。スイッチ６４２は、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#nの画素（フレーム#n+1の画素に対応する）がアンカバードバックグラウンド領域であるとき、閉じられ、乗算器６４１から供給された混合比αを乗じた画素値を演算器６４３に供給する。スイッチ６４２から出力されるフレーム#n+1の画素の画素値に混合比αを乗じた値は、フレーム#nの対応する画素の画素値の背景の成分に等しく、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像として出力される。
【０５１６】
演算器６４３は、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#nの画素の画素値から、スイッチ６４２から供給された背景の成分を減じて、前景の成分を求める。演算器６４３は、アンカバードバックグラウンド領域に属する、フレーム#nの画素の前景成分画像を出力する。
【０５１７】
カバード領域処理部６３２の乗算器６５１は、混合比αを、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#n-1の画素の画素値に乗じて、スイッチ６５２に出力する。スイッチ６５２は、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#nの画素（フレーム#n-1の画素に対応する）がカバードバックグラウンド領域であるとき、閉じられ、乗算器６５１から供給された混合比αを乗じた画素値を演算器６５３に供給する。スイッチ６５２から出力されるフレーム#n-1の画素の画素値に混合比αを乗じた値は、フレーム#nの対応する画素の画素値の背景の成分に等しく、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像として出力される。
【０５１８】
演算器６５３は、フレームメモリ６２１から供給されたフレーム#nの画素の画素値から、スイッチ６５２から供給された背景の成分を減じて、前景の成分を求める。演算器６５３は、カバードバックグラウンド領域に属する、フレーム#nの画素の前景成分画像を出力する。
【０５１９】
特徴量である混合比αを利用することにより、画素値に含まれる前景の成分と背景の成分とを完全に分離することが可能になる。
【０５２０】
次に、図８３に示すフローチャートを参照して、前景背景分離部１０５による前景と背景との分離の処理を説明する。ステップＳ６０１において、分離部６０１のフレームメモリ６２１は、入力画像を取得し、前景と背景との分離の対象となるフレーム#nを、その前のフレーム#n-1およびその後のフレーム#n+1と共に記憶する。
【０５２１】
ステップＳ６０２において、分離部６０１の分離処理ブロック６２２は、混合比算出部１０４から供給された領域情報を取得する。ステップＳ６０３において、分離部６０１の分離処理ブロック６２２は、混合比算出部１０４から供給された混合比αを取得する。
【０５２２】
ステップＳ６０４において、アンカバード領域処理部６３１は、領域情報および混合比αを基に、フレームメモリ６２１から供給された、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値から、背景の成分を抽出し、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像として出力する。
【０５２３】
ステップＳ６０５において、アンカバード領域処理部６３１は、領域情報および混合比αを基に、フレームメモリ６２１から供給された、アンカバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値から、前景の成分を抽出し、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像として出力する。
【０５２４】
ステップＳ６０６において、カバード領域処理部６３２は、領域情報および混合比αを基に、フレームメモリ６２１から供給された、カバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値から、背景の成分を抽出し、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像として出力する。
【０５２５】
ステップＳ６０７において、カバード領域処理部６３２は、領域情報および混合比αを基に、フレームメモリ６２１から供給された、カバードバックグラウンド領域に属する画素の画素値から、前景の成分を抽出し、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像として出力し、処理は終了する。
【０５２６】
このように、前景背景分離部１０５は、領域情報および混合比αを基に、入力画像から前景の成分と、背景の成分とを分離し、前景の成分のみから成る前景成分画像、および背景の成分のみから成る背景成分画像を出力することができる。
【０５２７】
図８４は、空間方向に、より高解像度な画像を生成するクラス分類適応処理において使用される係数セットを生成する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。例えば、図８４に構成を示す分離画像処理部１０６は、入力されたHD画像を基に、SD画像からHD画像を生成するクラス分類適応処理において使用される係数セットを生成する。
【０５２８】
背景領域教師画像フレームメモリ７０１は、前景背景分離部１０５から供給された、教師画像の背景領域の画像を記憶する。背景領域教師画像フレームメモリ７０１は、記憶している教師画像の背景領域の画像を加重平均部７０７−１および学習部７１４−１に供給する。
【０５２９】
アンカバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０２は、前景背景分離部１０５から供給された、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を記憶する。アンカバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０２は、記憶している教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を加重平均部７０７−２および学習部７１４−２に供給する。
【０５３０】
アンカバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０３は、前景背景分離部１０５から供給された、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を記憶する。アンカバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０３は、記憶している教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を加重平均部７０７−３および学習部７１４−４に供給する。
【０５３１】
カバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０４は、前景背景分離部１０５から供給された、教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を記憶する。カバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０４は、記憶している教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を加重平均部７０７−４および学習部７１４−４に供給する。
【０５３２】
カバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０５は、前景背景分離部１０５から供給された、教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を記憶する。カバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０５は、記憶している教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を加重平均部７０７−５および学習部７１４−５に供給する。
【０５３３】
前景領域教師画像フレームメモリ７０６は、前景背景分離部１０５から供給された、教師画像の前景領域の画像を記憶する。前景領域教師画像フレームメモリ７０６は、記憶している教師画像の前景画像を加重平均部７０７−６および学習部７１４−６に供給する。
【０５３４】
加重平均部７０７−１は、背景領域教師画像フレームメモリ７０１から供給された、例えば、HD画像である教師画像の背景領域の画像を４分の１加重平均して、生徒画像であるSD画像を生成し、生成したSD画像を背景領域生徒画像フレームメモリ７０８に供給する。
【０５３５】
例えば、加重平均部７０７−１は、図８５に示すように、教師画像の２×２（横×縦）の４つの画素（同図において、白丸で示す部分）を１単位とし、各単位の４つの画素の画素値を加算して、加算された結果を４で除算する。加重平均部７０７−１は、このように、４分の１加重平均された結果を、各単位の中心に位置する生徒画像の画素（同図において、黒丸で示す部分）に設定する。
【０５３６】
背景領域生徒画像フレームメモリ７０８は、加重平均部７０７−１から供給された、教師画像の背景領域の画像に対応する、生徒画像を記憶する。背景領域生徒画像フレームメモリ７０８は、記憶している、教師画像の背景領域の画像に対応する生徒画像を学習部７１４−１に供給する。
【０５３７】
加重平均部７０７−２は、アンカバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０２から供給された、HD画像である教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、生徒画像であるSD画像を生成し、生成したSD画像をアンカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７０９に供給する。
【０５３８】
アンカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７０９は、加重平均部７０７−２から供給された、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する、SD画像である生徒画像を記憶する。アンカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７０９は、記憶している、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する生徒画像を学習部７１４−２に供給する。
【０５３９】
加重平均部７０７−３は、アンカバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０３から供給された、HD画像である教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、生徒画像であるSD画像を生成し、生成したSD画像をアンカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１０に供給する。
【０５４０】
アンカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１０は、加重平均部７０７−３から供給された、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する、SD画像である生徒画像を記憶する。アンカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１０は、記憶している、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する生徒画像を学習部７１４−３に供給する。
【０５４１】
加重平均部７０７−４は、カバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０４から供給された、教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、生徒画像であるSD画像を生成し、生成したSD画像をカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７１１に供給する。
【０５４２】
カバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７１１は、加重平均部７０７−４から供給された、教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する、SD画像である生徒画像を記憶する。カバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７１１は、記憶している、教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する生徒画像を学習部７１４−４に供給する。
【０５４３】
加重平均部７０７−５は、カバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０５から供給された、教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、生徒画像であるSD画像を生成し、生成したSD画像をカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１２に供給する。
【０５４４】
カバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１２は、加重平均部７０７−５から供給された、教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する、SD画像である生徒画像を記憶する。カバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１２は、記憶している、教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する生徒画像を学習部７１４−５に供給する。
【０５４５】
加重平均部７０７−６は、前景領域教師画像フレームメモリ７０６から供給された、例えば、HD画像である教師画像の前景領域の画像を４分の１加重平均して、生徒画像であるSD画像を生成し、生成したSD画像を前景領域生徒画像フレームメモリ７１３に供給する。
【０５４６】
前景領域生徒画像フレームメモリ７１３は、加重平均部７０７−６から供給された、教師画像の前景領域の画像に対応する、SD画像である生徒画像を記憶する。前景領域生徒画像フレームメモリ７１３は、記憶している、教師画像の前景領域の画像に対応する生徒画像を学習部７１４−６に供給する。
【０５４７】
学習部７１４−１は、背景領域教師画像フレームメモリ７０１から供給された教師画像の背景領域の画像、および背景領域生徒画像フレームメモリ７０８から供給された、教師画像の背景領域の画像に対応する生徒画像を基に、背景領域に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ７１５に供給する。
【０５４８】
学習部７１４−２は、アンカバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０２から供給された教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７０９から供給された、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する生徒画像を基に、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ７１５に供給する。
【０５４９】
学習部７１４−３は、アンカバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０３から供給された教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ９０９から供給された、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する生徒画像を基に、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ７１５に供給する。
【０５５０】
学習部７１４−４は、カバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０４から供給された教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、およびカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７１１から供給された、教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する生徒画像を基に、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ７１５に供給する。
【０５５１】
学習部７１４−５は、カバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０５から供給された教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１２から供給された、教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する生徒画像を基に、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ７１５に供給する。
【０５５２】
学習部７１４−６は、前景領域教師画像フレームメモリ７０６から供給された教師画像の前景領域の画像、および前景領域生徒画像フレームメモリ７１３から供給された、教師画像の前景領域の画像に対応する生徒画像を基に、前景領域に対応する係数セットを生成し、生成した係数セットを係数セットメモリ７１５に供給する。
【０５５３】
係数セットメモリ７１５は、学習部７１４−１から供給された背景領域に対応する係数セット、学習部７１４−２から供給されたアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セット、学習部７１４−３から供給されたアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セット、学習部７１４−４から供給されたカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セット、学習部７１４−５から供給されたカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セット、および学習部７１４−６から供給された前景領域に対応する係数セットを記憶する。
【０５５４】
以下、学習部７１４−１乃至学習部７１４−６を個々に区別する必要がないとき、単に学習部７１４と称する。
【０５５５】
図８６は、学習部７１４の構成を示すブロック図である。
【０５５６】
クラス分類部７３１は、クラスタップ取得部７５１および波形分類部７５２で構成され、入力された生徒画像の、注目している画素である、注目画素をクラス分類する。クラスタップ取得部７５１は、注目画素に対応する、生徒画像の画素である、所定の数のクラスタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部７５２に供給する。
【０５５７】
例えば、図８５において、上からｉ番目で、左からｊ番目の生徒画像の画素（図中、黒丸で示す部分）をＸ_ijと表すとすると、クラスタップ取得部７５１は、注目画素Ｘ_ijの左上、上、右上、左、右、左下、下、右下に隣接する８つの画素Ｘ_(i-1)(j-1)，Ｘ_(i-1)j，Ｘ_(i-1)(j+1)，Ｘ_i(j-1)，Ｘ_i(j+1)，Ｘ_(i-1)(j-1)，Ｘ_(i-1)j，Ｘ_(i+1)(j+1)に、自身を含め、合計９画素で構成されるクラスタップを取得する。このクラスタップは、波形分類部７５２に供給される。
【０５５８】
なお、この場合、クラスタップは、３×３画素でなる正方形状のブロックで構成されることとなるが、クラス分類用ブロックの形状は、正方形である必要はなく、その他、例えば、長方形や、十文字形、その他の任意な形とすることが可能である。また、クラスタップを構成する画素数も、３×３の９画素に限定されるものではない。
【０５５９】
波形分類部７５２は、入力信号を、その特徴に基づいていくつかのクラスに分類する、クラス分類処理を実行して、クラスタップを基に、注目画素を１つのクラスに分類する。波形分類部７５２は、例えば、注目画素を５１２のクラスのうちの１つのクラスに分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部７３２に供給する。
【０５６０】
ここで、クラス分類処理について簡単に説明する。
【０５６１】
いま、例えば、図８７（Ａ）に示すように、ある注目画素と、それに隣接する３つの画素により、２×２画素でなるクラスタップを構成し、また、各画素は、１ビットで表現される（０または１のうちのいずれかのレベルをとる）ものとする。この場合、注目画素を含む２×２の４画素のブロックは、各画素のレベル分布により、図８７（Ｂ）に示すように、１６（＝（２¹）⁴）パターンに分類することができる。従って、いまの場合、注目画素は、１６のパターンに分類することができ、このようなパターン分けが、クラス分類処理であり、クラス分類部７３１において行われる。
【０５６２】
ここで、通常、各画素には、例えば８ビット程度が割り当てられる。また、本実施の形態においては、上述したように、クラスタップは、３×３の９画素で構成される。従って、このようなクラスタップを対象にクラス分類処理を行ったのでは、（２⁸）⁹という膨大な数のクラスに分類されることになる。
【０５６３】
そこで、本実施の形態においては、波形分類部７５２において、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ処理が施され、これにより、クラスタップを構成する画素のビット数を小さくすることで、クラス数を削減する。
【０５６４】
説明を簡単にするため、図８８（Ａ）に示すように、直線上に並んだ４画素で構成されるクラスタップを考えると、ＡＤＲＣ処理においては、その画素値の最大値ＭＡＸと最小値ＭＩＮが検出される。そして、ＤＲ＝ＭＡＸ−ＭＩＮを、クラスタップで構成されるブロックの局所的なダイナミックレンジとし、このダイナミックレンジＤＲに基づいて、クラスタップのブロックを構成する画素の画素値がＫビットに再量子化される。
【０５６５】
即ち、ブロック内の各画素値から、最小値ＭＩＮを減算し、その減算値をＤＲ／２^Kで除算する。そして、その結果得られる除算値に対応するコード（ＡＤＲＣコード）に変換される。具体的には、例えば、Ｋ＝２とした場合、図８８（Ｂ）に示すように、除算値が、ダイナミックレンジＤＲを４（＝２²）等分して得られるいずれの範囲に属するかが判定され、除算値が、最も下のレベルの範囲、下から２番目のレベルの範囲、下から３番目のレベルの範囲、または最も上のレベルの範囲に属する場合には、それぞれ、例えば、００Ｂ，０１Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂなどの２ビットにコード化される（Ｂは２進数であることを表す）。
そして、復号側においては、ＡＤＲＣコード００Ｂ，０１Ｂ，１０Ｂ、または１１Ｂは、ダイナミックレンジＤＲを４等分して得られる最も下のレベルの範囲の中心値Ｌ₀₀、下から２番目のレベルの範囲の中心値Ｌ₀₁、下から３番目のレベルの範囲の中心値Ｌ₁₀、または最も上のレベルの範囲の中心値Ｌ₁₁に変換され、その値に、最小値ＭＩＮが加算されることで復号が行われる。
【０５６６】
ここで、このようなＡＤＲＣ処理はノンエッジマッチングと呼ばれる。
【０５６７】
なお、ＡＤＲＣ処理については、本件出願人が先に出願した、例えば、特開平３−５３７７８号公報などに、その詳細が開示されている。
【０５６８】
クラスタップを構成する画素に割り当てられているビット数より少ないビット数で再量子化を行うＡＤＲＣ処理を施すことにより、上述したように、クラス数を削減することができ、このようなＡＤＲＣ処理が、波形分類部７５２において行われる。
【０５６９】
なお、本実施の形態では、波形分類部７５２において、ＡＤＲＣコードに基づいて、クラス分類処理が行われるが、クラス分類処理は、その他、例えば、ＤＰＣＭ（予測符号化）や、ＢＴＣ（Block Truncation Coding）、ＶＱ（ベクトル量子化）、ＤＣＴ（離散コサイン変換）、アダマール変換などを施したデータを対象に行うようにすることも可能である。
【０５７０】
予測タップ取得部７３２は、クラス番号を基に、生徒画像の画素から、クラスに対応し、元の画像（教師画像）の予測値を計算するための単位である、予測タップを取得し、取得した予測タップおよびクラス番号を対応画素取得部７３３に供給する。
【０５７１】
例えば、図８５において、生徒画像の画素Ｘ_ij（図中、黒丸で示す部分）を中心とする、元の画像（教師画像）における２×２の９画素の画素値を、その最も左から右方向、かつ上から下方向に、Ｙ_ij（１），Ｙ_ij（２），Ｙ_ij（３），Ｙ_ij（４）と表すとすると、画素Ｙ_ij（１）乃至Ｙ_ij（４）の予測値の計算に必要な係数を算出するために、予測タップ取得部７３２は、例えば、生徒画像の画素Ｘ_ijを中心とする３×３の９画素Ｘ_(i-1)(j-1)，Ｘ_(i-1)j，Ｘ_(i-1)(j+1)，Ｘ_i(j-1)，Ｘ_ij，Ｘ_i(j+1)，Ｘ_(i+1)(j-1)，Ｘ_(i+1)j，Ｘ_(i+1)(j+1)で構成される正方形状の予測タップを取得する。
【０５７２】
具体的には、例えば、図８５において四角形で囲む、教師画像における画素Ｙ₃₃（１）乃至Ｙ₃₃（４）の４画素の予測値の計算に必要な係数を算出するには、画素Ｘ₂₂，Ｘ₂₃，Ｘ₂₄，Ｘ₃₂，Ｘ₃₃，Ｘ₃₄，Ｘ₄₂，Ｘ₄₃，Ｘ₄₄により、予測タップが構成される（この場合の注目画素は、Ｘ₃₃となる）。
【０５７３】
対応画素取得部７３３は、予測タップおよびクラス番号を基に、予測すべき画素値に対応する教師画像の画素の画素値を取得し、予測タップ、クラス番号、および取得した予測すべき画素値に対応する教師画像の画素の画素値を正規方程式生成部７３４に供給する。
【０５７４】
例えば、対応画素取得部７３３は、教師画像における画素Ｙ₃₃（１）乃至Ｙ₃₃（４）の４画素の予測値の計算に必要な係数を算出するとき、予測すべき画素値に対応する教師画像の画素として、画素Ｙ₃₃（１）乃至Ｙ₃₃（４）の画素値を取得する。
【０５７５】
正規方程式生成部７３４は、予測タップ、クラス番号、および取得した予測すべき画素値を基に、予測タップおよび予測すべき画素値の関係に対応する、適応処理において使用される係数セットを算出するための正規方程式を生成し、クラス番号と共に、生成した正規方程式を係数計算部７３５に供給する。
【０５７６】
係数計算部７３５は、正規方程式生成部７３４から供給された正規方程式を解いて、分類されたクラスに対応する、適応処理において使用される係数セットを計算する。係数計算部７３５は、クラス番号と共に、計算した係数セットを係数セットメモリ７１５に供給する。
【０５７７】
正規方程式生成部７３４は、このような正規方程式に対応する行列を生成し、係数計算部７３５は、生成された行列を基に、係数セットを計算するようにしてもよい。
【０５７８】
ここで、適応処理について説明する。
【０５７９】
例えば、いま、教師画像の画素値ｙの予測値Ｅ［ｙ］を、その周辺の幾つかの画素の画素値（以下、適宜、生徒データという）ｘ₁，ｘ₂，・・・と、所定の予測係数ｗ₁，ｗ₂，・・・の線形結合により規定される線形１次結合モデルにより求めることを考える。この場合、予測値Ｅ［ｙ］は、次式で表すことができる。
【０５８０】
Ｅ［ｙ］＝ｗ₁ｘ₁＋ｗ₂ｘ₂＋・・・ （７８）
【０５８１】
そこで、一般化するために、予測係数ｗの集合でなる行列Ｗ、生徒データの集合でなる行列Ｘ、および予測値Ｅ［ｙ］の集合でなる行列Ｙ’を、
【数１７】

で定義すると、次のような観測方程式が成立する。
【０５８２】
ＸＷ＝Ｙ’ （７９）
【０５８３】
そして、この観測方程式に最小自乗法を適用して、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めることを考える。この場合、元の画像の画素値（以下、適宜、教師データという）ｙの集合でなる行列Ｙ、および元の画像の画素値ｙに対する予測値Ｅ［ｙ］の残差ｅの集合でなる行列Ｅを、
【数１８】

で定義すると、式（７９）から、次のような残差方程式が成立する。
【０５８４】
ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ （８０）
【０５８５】
この場合、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるための予測係数ｗ_iは、自乗誤差
【数１９】

を最小にすることで求めることができる。
【０５８６】
従って、上述の自乗誤差を予測係数ｗ_iで微分したものが０になる場合、即ち、次式を満たす予測係数ｗ_iが、元の画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるため最適値ということになる。
【０５８７】
【数２０】

【０５８８】
そこで、まず、式（８０）を、予測係数ｗ_iで微分することにより、次式が成立する。
【０５８９】
【数２１】

【０５９０】
式（８１）および（８２）より、式（８３）が得られる。
【０５９１】
【数２２】

【０５９２】
さらに、式（８０）の残差方程式における生徒データｘ、予測係数ｗ、教師データｙ、および残差ｅの関係を考慮すると、式（８３）から、次のような正規方程式を得ることができる。
【０５９３】
【数２３】

【０５９４】
式（８４）の正規方程式は、求めるべき予測係数ｗの数と同じ数だけたてることができ、従って、式（８４）を解くことで、最適な予測係数ｗを求めることができる。なお、式（８４）を解くにあたっては、例えば、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などを適用することが可能である。
【０５９５】
以上のようにして、クラスごとに最適な予測係数ｗを求め、さらに、その予測係数ｗを用い、式（７８）により、教師画像の画素値ｙに近い予測値Ｅ［ｙ］を求めるのが適応処理である。
【０５９６】
正規方程式生成部７３４は、クラスごとに最適な予測係数ｗを算出するための正規方程式を生成し、係数計算部７３５は、生成された正規方程式を基に、予測係数ｗを算出する。
【０５９７】
なお、適応処理は、間引かれた画像には含まれていない、元の画像に含まれる成分が再現される点で、補間処理とは異なる。即ち、適応処理は、式（７８）だけを見る限りは、いわゆる補間フィルタを用いての補間処理と同一であるが、その補間フィルタのタップ係数に相当する予測係数ｗが、教師データｙを用いての、いわば学習により求められるため、元の画像に含まれる成分を再現することができる。このことから、適応処理は、いわば画像の創造作用がある処理ということができる。
【０５９８】
図８９は、図８４に構成を示す分離画像処理部１０６が生成する係数セットを説明する図である。入力画像は、領域特定部１０３により、前景領域、背景領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域が特定される。
【０５９９】
領域が特定され、混合比算出部１０４により混合比αが検出された入力画像は、前景背景分離部１０５により、前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に分離される。
【０６００】
分離画像処理部１０６は、分離された前景領域の画像、背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を基に、前景領域の画像に対応する係数セット、背景領域の画像に対応する係数セット、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セット、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セット、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セット、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを個々に算出する。
【０６０１】
すなわち、学習部７１４−１は、分離された背景領域の画像を基に、背景領域に対応する係数セットを算出し、学習部７１４−２は、分離されたアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を基に、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを算出し、学習部７１４−３は、分離されたアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を基に、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを算出し、学習部７１４−４は、分離されたカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を基に、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを算出し、学習部７１４−５は、分離されたカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を基に、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを算出し、学習部７１４−６は、分離された前景領域の画像を基に、前景領域に対応する係数セットを算出する。
【０６０２】
背景領域に対応する係数セットは、画素値を予測するクラス分類適応処理において、背景領域の画素値の予測に使用される。アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットは、画素値を予測するクラス分類適応処理において、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する画素値の予測に使用される。アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットは、画素値を予測するクラス分類適応処理において、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する画素値の予測に使用される。
【０６０３】
カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットは、画素値を予測するクラス分類適応処理において、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する画素値の予測に使用される。カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットは、画素値を予測するクラス分類適応処理において、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する画素値の予測に使用される。
【０６０４】
前景領域に対応する係数セットは、画素値を予測するクラス分類適応処理において、前景領域の画素値の予測に使用される。
【０６０５】
背景領域の画像に対応する予測画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する予測画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する予測画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する予測画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する予測画像、および前景領域の画像に対応する予測画像は、合成され、１つの予測画像とされる。
【０６０６】
図９０のフローチャートを参照して、図８４に構成を示す分離画像処理部１０６による、クラス分類適応処理による画素値の予測に使用される係数セットを生成する学習の処理を説明する。
【０６０７】
ステップＳ７０１において、加重平均部７０７−１乃至７０７−６は、背景領域の画像、前景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、およびカバードバックグラウンド領域の前景成分画像の生徒画像を生成する。すなわち、加重平均部７０７−１は、背景領域教師画像フレームメモリ７０１に記憶されている、教師画像の背景領域の画像を、例えば、４分の１加重平均して、教師画像の背景領域の画像に対応する生徒画像を生成する。
【０６０８】
加重平均部７０７−２は、アンカバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０２に記憶されている、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する生徒画像を生成する。
【０６０９】
加重平均部７０７−３は、アンカバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０３に記憶されている、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する生徒画像を生成する。
【０６１０】
加重平均部７０７−４は、カバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０４に記憶されている、教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する生徒画像を生成する。
【０６１１】
加重平均部７０７−５は、カバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０５に記憶されている、教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する生徒画像を生成する。
【０６１２】
加重平均部７０７−６は、前景領域教師画像フレームメモリ７０６に記憶されている、教師画像の前景領域の画像を、例えば、４分の１加重平均して、教師画像の前景領域の画像に対応する生徒画像を生成する。
【０６１３】
ステップＳ７０２において、学習部７１４−１は、背景領域教師画像フレームメモリ７０１に記憶されている教師画像の背景領域の画像、および背景領域生徒画像フレームメモリ７０８に記憶されている、教師画像の背景領域の画像に対応する生徒画像を基に、背景領域に対応する係数セットを生成する。ステップＳ７０２における係数セットの生成の処理の詳細は、図９１のフローチャートを参照して後述する。
【０６１４】
ステップＳ７０３において、学習部７１４−２は、アンカバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０２に記憶されている、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７０９に記憶されている、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する生徒画像を基に、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを生成する。
【０６１５】
ステップＳ７０４において、学習部７１４−３は、アンカバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０３に記憶されている、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１０に記憶されている、教師画像のアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する生徒画像を基に、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを生成する。
【０６１６】
ステップＳ７０５において、学習部７１４−４は、カバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０４に記憶されている、教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、およびカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７１１に記憶されている、教師画像のカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する生徒画像を基に、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを生成する。
【０６１７】
ステップＳ７０６において、学習部７１４−５は、カバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０５に記憶されている、教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１２に記憶されている、教師画像のカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する生徒画像を基に、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを生成する。
【０６１８】
ステップＳ７０７において、学習部７１４−６は、前景領域教師画像フレームメモリ７０６に記憶されている教師画像の前景領域の画像、および前景領域生徒画像フレームメモリ７１３に記憶されている、教師画像の前景領域の画像に対応する生徒画像を基に、前景領域に対応する係数セットを生成する。
【０６１９】
ステップＳ７０８において、学習部７１４−１乃至７１２−４は、それぞれ、背景領域に対応する係数セット、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セット、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セット、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セット、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セット、または前景領域に対応する係数セットを係数セットメモリ７１５に出力する。係数セットメモリ７１５は、背景領域、前景領域、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、またはカバードバックグラウンド領域の前景成分画像のそれぞれに対応する係数セットを記憶して、処理は終了する。
【０６２０】
このように、図８４に構成を示す分離画像処理部１０６は、背景領域の画像に対応する係数セット、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セット、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セット、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セット、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セット、および前景領域の画像に対応する係数セットを生成することができる。
【０６２１】
なお、ステップＳ７０２乃至ステップＳ７０７の処理を、シリアルに実行しても、パラレルに実行しても良いことは勿論である。
【０６２２】
次に、図９１のフローチャートを参照して、ステップＳ７０２の処理に対応する、学習部７１４−１が実行する背景領域に対応する係数セットの生成の処理を説明する。
【０６２３】
ステップＳ７２１において、学習部７１４−１は、背景領域に対応する生徒画像に未処理の画素があるか否かを判定し、背景領域に対応する生徒画像に未処理の画素があると判定された場合、ステップＳ７２２に進み、ラスタースキャン順に、背景領域に対応する生徒画像から注目画素を取得する。
【０６２４】
ステップＳ７２３において、クラス分類部７３１のクラスタップ取得部７５１は、背景領域生徒画像フレームメモリ７０８に記憶されている生徒画像から、注目画素に対応するクラスタップを取得する。ステップＳ７２４において、クラス分類部７３１の波形分類部７５２は、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ処理を適用し、これにより、クラスタップを構成する画素のビット数を小さくして、注目画素をクラス分類する。ステップＳ７２５において、予測タップ取得部７３２は、分類されたクラスを基に、背景領域生徒画像フレームメモリ７０８に記憶されている生徒画像から、注目画素に対応する予測タップを取得する。
【０６２５】
ステップＳ７２６において、対応画素取得部７３３は、分類されたクラスを基に、背景領域教師画像フレームメモリ７０１に記憶されている教師画像の背景領域の画像から、予測すべき画素値に対応する画素を取得する。
【０６２６】
ステップＳ７２７において、正規方程式生成部７３４は、分類されたクラスを基に、クラス毎の行列に、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値を足し込み、ステップＳ７２１に戻り、分離画像処理部１０６は、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値を足し込まれるクラス毎の行列は、クラス毎の係数セットを計算するための正規方程式に対応している。
【０６２７】
ステップＳ７２１において、生徒画像に未処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ７２８に進み、正規方程式生成部７３４は、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値が設定された、クラス毎の行列を係数計算部７３５に供給する。係数計算部７３５は、予測タップおよび予測すべき画素値に対応する画素の画素値が設定された、クラス毎の行列を解いて、背景領域に対応する、クラス毎の係数セットを計算する。
【０６２８】
なお、係数計算部７３５は、線形予測により画素値を予測するための係数セットに限らず、非線形予測により画素値を予測するための係数セットを計算するようにしてもよい。
【０６２９】
ステップＳ７２９において、係数計算部７３５は、背景領域に対応する、クラス毎の係数セットを係数セットメモリ７１５に出力し、処理は終了する。
【０６３０】
このように、学習部７１４−１は、背景領域に対応する係数セットを生成することができる。
【０６３１】
ステップＳ７０３に対応する、学習部７１４−２による、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットの生成の処理は、アンカバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０２に記憶されているアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７０９に記憶されているアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する生徒画像を使用することを除いて、図９１のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０６３２】
ステップＳ７０４に対応する、学習部７１４−３による、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットの生成の処理は、アンカバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０３に記憶されているアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１０に記憶されているアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する生徒画像を使用することを除いて、図９１のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０６３３】
ステップＳ７０５に対応する、学習部７１４−４による、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットの生成の処理は、カバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ７０４に記憶されているカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、およびカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ７１１に記憶されているカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する生徒画像を使用することを除いて、図９１のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０６３４】
ステップＳ７０６に対応する、学習部７１４−５による、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットの生成の処理は、カバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ７０５に記憶されているカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ７１２に記憶されているカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する生徒画像を使用することを除いて、図９１のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０６３５】
ステップＳ７０７に対応する、学習部７１４−６による、前景領域に対応する係数セットの生成の処理は、前景領域教師画像フレームメモリ７０６に記憶されている前景領域の画像、および前景領域生徒画像フレームメモリ７１３に記憶されている前景領域の画像に対応する生徒画像を使用することを除いて、図９１のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０６３６】
このように、図８４に構成を示す分離画像処理部１０６は、背景領域に対応する係数セット、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セット、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セット、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セット、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セット、および前景領域に対応する係数セットを個々に生成することができる。
【０６３７】
図９２は、クラス分類適応処理を実行して、空間方向に、より高解像度な画像を生成する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。例えば、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６は、SD画像である入力画像を基に、クラス分類適応処理を実行して、HD画像を生成する。
【０６３８】
背景領域フレームメモリ８０１は、前景背景分離部１０５から供給された、背景領域に属する画素からなる背景領域の画像を記憶する。背景領域フレームメモリ８０１は、記憶している背景領域の画像をマッピング部８０７−１に供給する。
【０６３９】
アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ８０２は、前景背景分離部１０５から供給された、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を記憶する。アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ８０２は、記憶しているアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像をマッピング部８０７−２に供給する。
【０６４０】
アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ８０３は、前景背景分離部１０５から供給された、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を記憶する。アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ８０３は、記憶しているアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像をマッピング部８０７−３に供給する。
【０６４１】
カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ８０４は、前景背景分離部１０５から供給された、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像を記憶する。カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ８０４は、記憶しているカバードバックグラウンド領域の背景成分画像をマッピング部８０７−４に供給する。
【０６４２】
カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ８０５は、前景背景分離部１０５から供給された、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像を記憶する。カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ８０５は、記憶しているカバードバックグラウンド領域の前景成分画像をマッピング部８０７−５に供給する。
【０６４３】
前景領域フレームメモリ８０６は、前景背景分離部１０５から供給された、前景領域に属する画素からなる前景領域の画像を記憶する。前景領域画像フレームメモリ８０６は、記憶している前景領域の画像をマッピング部８０７−６に供給する。
【０６４４】
マッピング部８０７−１は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、背景領域に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、背景領域フレームメモリ８０１に記憶されている背景領域の画像に対応する予測画像を生成する。マッピング部８０７−１は、生成した予測画像を合成部８０９に供給する。
【０６４５】
マッピング部８０７−２は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ８０２に記憶されている、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する予測画像を生成する。マッピング部８０７−２は、生成した予測画像を合成部８０９に供給する。
【０６４６】
マッピング部８０７−３は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ８０３に記憶されている、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する予測画像を生成する。マッピング部８０７−３は、生成した予測画像を合成部８０９に供給する。
【０６４７】
マッピング部８０７−４は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ８０４に記憶されている、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する予測画像を生成する。マッピング部８０７−４は、生成した予測画像を合成部８０９に供給する。
【０６４８】
マッピング部８０７−５は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ８０５に記憶されている、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する予測画像を生成する。マッピング部８０７−５は、生成した予測画像を合成部８０９に供給する。
【０６４９】
マッピング部８０７−６は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、前景領域に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、前景領域フレームメモリ８０６に記憶されている前景領域の画像に対応する予測画像を生成する。マッピング部８０７−６は、生成した予測画像を合成部８０９に供給する。
【０６５０】
合成部８０９は、マッピング部８０７−１から供給された背景領域の画像に対応する予測画像、マッピング部８０７−２から供給されたアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する予測画像、マッピング部８０７−３から供給されたアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する予測画像、マッピング部８０７−４から供給されたカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する予測画像、マッピング部８０７−５から供給されたカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する予測画像、およびマッピング部８０７−６から供給された前景領域の画像に対応する予測画像を合成し、合成された予測画像をフレームメモリ８１０に供給する。
【０６５１】
フレームメモリ８１０は、合成部８０９から供給された予測画像を記憶すると共に、記憶している画像を出力画像として出力する。
【０６５２】
以下、マッピング部８０７−１乃至８０７−６を個々に区別する必要がないとき、単にマッピング部８０７と称する。
【０６５３】
図９３は、マッピング部８０７の構成を示すブロック図である。
【０６５４】
マッピング処理部８３１は、クラス分類処理を実行するクラス分類部８４１、並びに適応処理を実行する予測タップ取得部８４２および予測演算部８４３で構成されている。
【０６５５】
クラス分類部８４１は、クラスタップ取得部８５１および波形分類部８５２で構成され、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、または前景領域の画像のいずれかである、分離された入力画像の、注目している画素である、注目画素をクラス分類する。
【０６５６】
クラスタップ取得部８５１は、分離された入力画像の注目画素に対応する、所定の数のクラスタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部８５２に供給する。例えば、クラスタップ取得部８５１は、９個のクラスタップを取得し、取得したクラスタップを波形分類部８５２に供給する。
【０６５７】
波形分類部８５２は、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ処理を適用し、これにより、クラスタップを構成する画素のビット数を小さくして、注目画素を所定の数のクラスのうちの１つのクラスに分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部８４２に供給する。例えば、波形分類部８５２は、注目画素を５１２のクラスのうちの１つのクラスに分類し、分類されたクラスに対応するクラス番号を予測タップ取得部８４２に供給する。
【０６５８】
予測タップ取得部８４２は、クラス番号を基に、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、または前景領域の画像のいずれかである、分離された入力画像から、クラスに対応する、所定の数の予測タップを取得し、取得した予測タップおよびクラス番号を予測演算部８４３に供給する。
【０６５９】
予測演算部８４３は、クラス番号を基に、係数セットメモリ８０８に記憶されている背景領域、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域に対応する係数セットから、予測しようとする画像に対応し、クラスに対応する係数セットを取得する。予測演算部８４３は、予測しようとする画像に対応し、クラスに対応する係数セット、および予測タップを基に、線形予測により予測画像の画素値を予測する。予測演算部４３は、予測した画素値をフレームメモリ８３２に供給する。
【０６６０】
なお、予測演算部８４３は、非線形予測により予測画像の画素値を予測するようしてもよい。
【０６６１】
フレームメモリ８３２は、マッピング処理部８３１から供給された、予測された画素値を記憶し、予測された画素値からなる画像を出力する。
【０６６２】
図９４乃至図９９に示す画像を参照して、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６を有する本発明の画像処理装置の処理の結果の例を説明する。
【０６６３】
例に示す結果を生成する処理において、本発明の画像処理装置のクラス分類適応処理におけるクラスの数の総和は、従来のクラス分類適応処理におけるクラスの数とほぼ同一である。すなわち、従来のクラス分類適応処理におけるクラスの数は、２０４８とし、各領域の画像に対応する、本発明の画像処理装置のクラス分類適応処理におけるクラスの数は、５１２とした。
【０６６４】
また、従来のクラス分類適応処理における予測タップの数、および本発明の画像処理装置の各領域のクラス分類適応処理における予測タップの数は、９個とし、同一とした。
【０６６５】
図９４乃至図９６を参照して、カバードバックグラウンド領域における予測の結果を説明する。
【０６６６】
図９４（Ａ）は、教師画像の混合領域における画像の例を示す図である。図９４（Ｂ）は、教師画像の混合領域における画像の、空間方向の位置に対応する画素値の変化を示す図である。
【０６６７】
図９５（Ａ）は、図９４に示す教師画像に対応する、従来のクラス分類適応処理により生成された、混合領域の画像の例を示す図である。図９５（Ｂ）は、図９４に示す教師画像に対応する、従来のクラス分類適応処理により生成された、混合領域における画像の、空間方向の位置に対応する画素値の変化を示す図である。
【０６６８】
図９６（Ａ）は、図９４に示す教師画像に対応する、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６により生成された、混合領域の画像の例を示す図である。図９５（Ｂ）は、図９４に示す教師画像に対応する、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６により生成された、混合領域における画像の、空間方向の位置に対応する画素値の変化を示す図である。
【０６６９】
従来のクラス分類適応処理により生成された、混合領域における画像の画素値は、教師画像に比較して、階段状に変化し、生成された実際の画像においても、段階的に変化していることが、目視により確認できる。
【０６７０】
これに対して、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６により生成された、混合領域における画像の画素値は、従来に比較して、より滑らかに変化し、教師画像により近い変化を示す。分離画像処理部１０６により生成された画像を目視により確認しても、従来に比較して、滑らかな画像であることが確認できる。
【０６７１】
図９２に構成を示す分離画像処理部１０６により生成された、混合領域における画像は、入力画像を前景領域、混合領域、または背景領域に分割して、生成された画像に比較しても、より滑らかに変化している。
【０６７２】
図９７乃至図９９を参照して、画素の位置に対して画素値がほぼ直線的に変化している前景領域における予測の結果を説明する。
【０６７３】
図９７（Ａ）は、画素値がほぼ直線的に変化している、教師画像の前景領域における画像の例を示す図である。図９７（Ｂ）は、画素値がほぼ直線的に変化している、教師画像の前景領域における画像の、空間方向の位置に対応する画素値の変化を示す図である。
【０６７４】
図９８（Ａ）は、従来のクラス分類適応処理により生成された、図９７の画像に対応する、前景領域の画像の例を示す図である。図９８（Ｂ）は、従来のクラス分類適応処理により生成された、図９７の画像に対応する、前景領域における画像の、空間方向の位置に対応する画素値の変化を示す図である。
【０６７５】
図９９（Ａ）は、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６により生成された、図９７の画像に対応する、前景領域の画像の例を示す図である。図９９（Ｂ）は、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６により生成された、図９７の画像に対応する、前景領域における画像の、空間方向の位置に対応する画素値の変化を示す図である。
【０６７６】
従来のクラス分類適応処理により生成された、前景領域における画像の画素値は、混合領域と同様に、教師画像に比較して、階段状に変化し、実際の画像においても、段階的に変化していることが、目視により確認できる。
【０６７７】
これに対して、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６により生成された、前景領域における画像の画素値は、従来に比較して、より滑らかに変化し、教師画像に極めて近い値となる。分離画像処理部１０６により生成された画像の目視による確認においては、教師画像との違いが認められなかった。
【０６７８】
次に、図１００のフローチャートを参照して、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６の画像の創造の処理を説明する。
【０６７９】
ステップＳ８０１において、マッピング部８０７−１は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、背景領域に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、背景領域フレームメモリ８０１に記憶されている背景領域の画像に対応する画像を予測する。背景領域の画像に対応する画像の予測の処理の詳細は、図１０１のフローチャートを参照して後述する。
【０６８０】
ステップＳ８０２において、マッピング部８０７−２は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ８０２に記憶されている、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する画像を予測する。
【０６８１】
ステップＳ８０３において、マッピング部８０７−３は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ８０３に記憶されている、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する画像を予測する。
【０６８２】
ステップＳ８０４において、マッピング部８０７−４は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ８０４に記憶されている、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する画像を予測する。
【０６８３】
ステップＳ８０５において、マッピング部８０７−５は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ８０５に記憶されている、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する画像を予測する。
【０６８４】
ステップＳ８０６において、マッピング部８０７−６は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、前景領域に対応する係数セットを基に、クラス分類適応処理により、前景領域フレームメモリ８０６に記憶されている前景領域の画像に対応する画像を予測する。
【０６８５】
ステップＳ８０７において、合成部８０９は、背景領域の画像に対応する予測画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する予測画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する予測画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する予測画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する予測画像、および前景領域に対応する予測画像を合成する。合成部８０９は、合成された画像をフレームメモリ８１０に供給する。フレームメモリ８１０は、合成部８０９から供給された画像を記憶する。
【０６８６】
ステップＳ８０８において、フレームメモリ８１０は、記憶している、合成された画像を出力し、処理は終了する。
【０６８７】
このように、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６を有する画像処理装置は、分離された、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像毎に、予測画像を生成することができる。
【０６８８】
なお、ステップＳ８０１乃至ステップＳ８０６の処理を、シリアルに実行しても、パラレルに実行しても良いことは勿論である。
【０６８９】
図１０１のフローチャートを参照して、ステップＳ８０１に対応する、マッピング部８０７−１による背景領域に対応する画像の予測の処理を説明する。
【０６９０】
ステップＳ８２１において、マッピング部８０７−１は、背景領域の画像に未処理の画素があるか否かを判定し、背景領域の画像に未処理の画素があると判定された場合、ステップＳ８２２に進み、マッピング処理部８３１は、係数セットメモリ８０８に記憶されている、背景領域に対応する係数セットを取得する。ステップＳ８２３において、マッピング処理部８３１は、ラスタースキャン順に、背景領域フレームメモリ８０１に記憶されている背景領域の画像から注目画素を取得する。
【０６９１】
ステップＳ８２４において、クラス分類部８４１のクラスタップ取得部８５１は、背景領域フレームメモリ８０１に記憶されている背景領域の画像から、注目画素に対応するクラスタップを取得する。ステップＳ８２５において、クラス分類部８４１の波形分類部８５２は、クラスタップに対して、ＡＤＲＣ処理を適用し、これにより、クラスタップを構成する画素のビット数を小さくして、注目画素をクラス分類する。ステップＳ８２６において、予測タップ取得部８４２は、分類されたクラスを基に、背景領域フレームメモリ８０１に記憶されている背景領域の画像から、注目画素に対応する予測タップを取得する。
【０６９２】
ステップＳ８２７において、予測演算部８４３は、背景領域および分類されたクラスに対応する係数セット、および予測タップを基に、線形予測により、予測画像の画素値を予測する。
【０６９３】
なお、予測演算部８４３は、線形予測に限らず、非線形予測により予測画像の画素値を予測するようにしてもよい。
【０６９４】
ステップＳ８２８において、予測演算部８４３は、予測された画素値をフレームメモリ８３２に出力する。フレームメモリ８３２は、予測演算部８４３から供給された画素値を記憶する。手続きは、ステップＳ８２１に戻り、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。
【０６９５】
ステップＳ８２１において、背景領域の画像に未処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ８２９に進み、フレームメモリ８３２は、記憶されている背景領域の画像に対応する予測画像を出力して、処理は終了する。
【０６９６】
このように、マッピング部８０７−１は、分離された入力画像の背景領域の画像を基に、背景領域の画像に対応する画像を予測することができる。
【０６９７】
ステップＳ８０２に対応する、マッピング部８０７−２による、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する予測画像の生成の処理は、アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ８０２に記憶されているアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを使用することを除いて、図１０１のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０６９８】
ステップＳ８０３に対応する、マッピング部８０７−３による、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する予測画像の生成の処理は、アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ８０３に記憶されているアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを使用することを除いて、図１０１のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０６９９】
ステップＳ８０４に対応する、マッピング部８０７−４による、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する予測画像の生成の処理は、カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ８０４に記憶されているカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、およびカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に対応する係数セットを使用することを除いて、図１０１のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０７００】
ステップＳ８０５に対応する、マッピング部８０７−５による、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する予測画像の生成の処理は、カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ８０５に記憶されているカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に対応する係数セットを使用することを除いて、図１０１のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０７０１】
ステップＳ８０６に対応する、マッピング部８０７−６による、前景領域の画像に対応する予測画像の生成の処理は、前景領域フレームメモリ８０６に記憶されている前景領域の画像、および前景領域に対応する係数セットを使用することを除いて、図１０１のフローチャートを参照して説明した処理と同様なので、その説明は省略する。
【０７０２】
このように、図９２に構成を示す分離画像処理部１０６は、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、または前景領域の画像毎に予測画像を生成することができる。
【０７０３】
図１０２は、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、または前景領域の画像毎に、異なる効果のエッジ強調処理を適用する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。
【０７０４】
背景領域フレームメモリ９０１は、前景背景分離部１０５から供給された、背景領域に属する画素からなる背景領域の画像を記憶する。背景領域フレームメモリ９０１は、記憶している背景領域の画像をエッジ強調部９０７−１に供給する。
【０７０５】
アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ９０２は、前景背景分離部１０５から供給された、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像を記憶する。アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ９０２は、記憶しているアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像をエッジ強調部９０７−２に供給する。
【０７０６】
アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ９０３は、前景背景分離部１０５から供給された、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像を記憶する。アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ９０３は、記憶しているアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像をエッジ強調部９０７−３に供給する。
【０７０７】
カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ９０４は、前景背景分離部１０５から供給された、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像を記憶する。カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ９０４は、記憶しているカバードバックグラウンド領域の背景成分画像をエッジ強調部９０７−４に供給する。
【０７０８】
カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ９０５は、前景背景分離部１０５から供給された、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像を記憶する。カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ９０５は、記憶しているカバードバックグラウンド領域の前景成分画像をエッジ強調部９０７−５に供給する。
【０７０９】
前景領域フレームメモリ９０６は、前景背景分離部１０５から供給された、前景領域に属する画素からなる前景領域の画像を記憶する。前景領域フレームメモリ９０６は、記憶している前景領域の画像をエッジ強調部９０７−６に供給する。
【０７１０】
エッジ強調部９０７−１は、背景領域フレームメモリ９０１に記憶されている背景領域の画像に、背景領域の画像に適したエッジ強調の処理を適用して、エッジ強調した背景領域の画像を合成部９０８に供給する。
【０７１１】
例えば、エッジ強調部９０７−１は、静止している画像である背景領域の画像に、前景領域に比較して、エッジをより強調するエッジ強調の処理を実行する。
このようにすることで、動いている画像にエッジ強調の処理を適用したときの不自然な画像の劣化を発生させることなく、背景領域の画像の解像度感をより増加させることができる。
【０７１２】
エッジ強調部９０７−２は、アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ９０２に記憶されている画像に、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に適したエッジ強調の処理を適用して、エッジ強調した画像を合成部９０８に供給する。
【０７１３】
例えば、エッジ強調部９０７−２は、静止している画像であるアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に、前景領域に比較して、エッジをより強調するエッジ強調の処理を実行する。このようにすることで、動いている画像にエッジ強調の処理を適用したときの不自然な画像の劣化を発生させることなく、背景領域の画像の解像度感をより増加させることができる。
【０７１４】
エッジ強調部９０７−３は、アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ９０３に記憶されている画像に、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に適したエッジ強調の処理を適用して、エッジ強調した画像を合成部９０８に供給する。
【０７１５】
例えば、エッジ強調部９０７−３は、動いている前景成分からなるカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に、背景領域に比較して、エッジ強調の度合いの少ないエッジ強調の処理を実行する。このようにすることで、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像において、解像度感を向上させつつ、動いている画像にエッジ強調の処理を適用したときの不自然な画像の劣化を減少させることができる。
【０７１６】
エッジ強調部９０７−４は、カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ９０４に記憶されている画像に、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像に適したエッジ強調の処理を適用して、エッジ強調した画像を合成部９０８に供給する。
【０７１７】
例えば、エッジ強調部９０７−４は、静止している画像であるカバードバックグラウンド領域の背景成分画像に、前景領域に比較して、エッジをより強調するエッジ強調の処理を実行する。このようにすることで、動いている画像にエッジ強調の処理を適用したときの不自然な画像の劣化を発生させることなく、背景領域の画像の解像度感をより増加させることができる。
【０７１８】
エッジ強調部９０７−５は、カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ９０５に記憶されている画像に、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像に適したエッジ強調の処理を適用して、エッジ強調した画像を合成部９０８に供給する。
【０７１９】
例えば、エッジ強調部９０７−５は、動いている前景成分からなるカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に、背景領域に比較して、エッジ強調の度合いの少ないエッジ強調の処理を実行する。このようにすることで、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像において、解像度感を向上させつつ、動いている画像にエッジ強調の処理を適用したときの不自然な画像の劣化を減少させることができる。
【０７２０】
エッジ強調部９０７−６は、前景領域フレームメモリ９０６に記憶されている前景領域の画像に、前景領域の画像に適したエッジ強調の処理を適用して、エッジ強調した前景領域の画像を合成部９０８に供給する。
【０７２１】
例えば、エッジ強調部９０７−６は、動いている前景領域の画像に、背景領域に比較して、エッジ強調の度合いの少ないエッジ強調の処理を実行する。このようにすることで、前景領域の画像において、解像度感を向上させつつ、動いている画像にエッジ強調の処理を適用したときの不自然な画像の劣化を減少させることができる。
【０７２２】
合成部９０８は、エッジ強調部９０７−１から供給された、エッジ強調された背景領域の画像、エッジ強調部９０７−２から供給された、エッジ強調されたアンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、エッジ強調部９０７−３から供給された、エッジ強調されたアンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、エッジ強調部９０７−４から供給された、エッジ強調されたカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、エッジ強調部９０７−５から供給された、エッジ強調されたカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、およびエッジ強調部９０７−６から供給された、エッジ強調された前景領域の画像を合成し、合成された画像をフレームメモリ９０９に供給する。
【０７２３】
フレームメモリ９０９は、合成部９０８から供給された、合成された画像を記憶すると共に、記憶している画像を出力画像として出力する。
【０７２４】
このように、図７４に構成を示す分離画像処理部１０６は、背景領域、アンカバードバックグラウンド領域、カバードバックグラウンド領域、または前景領域毎に、それぞれの画像の性質に対応したエッジ強調処理を適用するので、画像を不自然に劣化させることなく、画像の解像度感を増すことができる。
【０７２５】
以下、エッジ強調部９０７−１乃至９０７−６を個々に区別する必要がないとき、単にエッジ強調部９０７と称する。
【０７２６】
図１０３は、エッジ強調部９０７の構成を示すブロック図である。分離された入力画像は、ハイパスフィルタ９２１および加算部９２３に入力される。
【０７２７】
ハイパスフィルタ９２１は、入力されたフィルタ係数を基に、入力画像から、画素位置に対して画素値が急激に変化している、いわゆる画像の周波数の高い成分を抽出し、画素位置に対して画素値の変化が少ない、いわゆる画像の周波数の低い成分を除去して、エッジ画像を生成する。
【０７２８】
例えば、ハイパスフィルタ９２１は、図１０４（Ａ）に示す画像が入力されたとき、図１０４（Ｂ）に示すエッジ画像を生成する。
【０７２９】
入力されるフィルタ係数が変化したとき、ハイパスフィルタ９２１は、抽出する画像の周波数、除去する画像の周波数、および抽出する画像のゲインを変化させる。
【０７３０】
図１０５乃至図１０８を参照して、フィルタ係数とエッジ画像との関係を説明する。
【０７３１】
図１０５は、フィルタ係数の第１の例を示す図である。図１０５において、Eは、１０の階乗を示す。例えば、E-04は、10^-4を示し、E-02は、10^-2を示す。
【０７３２】
例えば、ハイパスフィルタ９２１は、入力画像の、注目している画素である注目画素の画素値、注目画素を基準として、空間方向Ｙの所定の方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値、および注目画素を基準として、空間方向Ｙの他の方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値のそれぞれに、図１０５に示すフィルタ係数のうち、対応する係数を乗算する。ハイパスフィルタ９２１は、それぞれの画素の画素値に対応する係数を乗算して得られた結果の総和を算出して、算出された総和を注目画素の画素値に設定する。
【０７３３】
例えば、図１０５に示すフィルタ係数を使用するとき、ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の画素値に1.2169396を乗算し、注目画素から画面の上方向に１画素の距離だけ離れている画素の画素値に-0.52530356を乗算し、注目画素から画面の上方向に２画素の距離だけ離れている画素の画素値に-0.22739914を乗算する。
【０７３４】
図１０５に示すフィルタ係数を使用するとき、ハイパスフィルタ９２１は、同様に、注目画素から画面の上方向に３画素乃至１３画素の距離だけ離れている画素に対応する係数を乗算し、注目画素から画面の上方向に１４画素の距離だけ離れている画素の画素値に-0.00022540586を乗算し、注目画素から画面の上方向に１５画素の距離だけ離れている画素の画素値に-0.00039273163を乗算する。
【０７３５】
図１０５に示すフィルタ係数を使用するとき、ハイパスフィルタ９２１は、注目画素から画面の下方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素に同様に対応する係数を乗算する。
【０７３６】
ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の画素値、注目画素から画面の上方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値、および注目画素から画面の下方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値のそれぞれに、対応する係数を乗算して得られた結果の総和を算出する。ハイパスフィルタ９２１は、算出された総和を注目画素の画素値に設定する。
【０７３７】
ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の位置を空間方向Ｘに順次移動させて、上述した処理を繰り返し、画面全体の画素について、画素値を算出する。
【０７３８】
次に、ハイパスフィルタ９２１は、上述のように係数を基に画素値が算出された画像の、注目している画素である注目画素の画素値、注目画素を基準として、空間方向Ｘの所定の方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値、および注目画素を基準として、空間方向Ｘの他の方向に１画素乃至１５画素の距離だけ離れている画素の画素値のそれぞれに、図１０５に示すフィルタ係数のうち、対応する係数を乗算する。ハイパスフィルタ９２１は、それぞれの画素の画素値に対応する係数を乗算して得られた結果の総和を算出して、算出された総和を注目画素の画素値に設定する。
【０７３９】
ハイパスフィルタ９２１は、注目画素の位置を空間方向Ｙに順次移動させて、上述した処理を繰り返し、画面全体の画素について、画素値を算出する。
【０７４０】
すなわち、この例において、ハイパスフィルタ９２１は、図１０５に示す係数を使用する、いわゆる１次元フィルタである。
【０７４１】
図１０６は、図１０５の係数を使用するときのハイパスフィルタ９２１の動作を示す図である。図１０６に示すように、図１０５の係数を使用するとき、ハイパスフィルタ９２１における、抽出される画像成分の最大のゲインは、１である。
【０７４２】
図１０７は、フィルタ係数の第２の例を示す図である。
【０７４３】
図１０８は、図１０５に示すフィルタ係数を使用した処理と同様の処理を、図１０７の係数を使用して実行したときのハイパスフィルタ９２１の動作を示す図である。図１０８に示すように、図１０７の係数を使用するとき、ハイパスフィルタ９２１における、抽出される画像成分の最大のゲインは、１．５である。
【０７４４】
このように、ハイパスフィルタ９２１は、供給されるフィルタ係数により、抽出する画像成分のゲインを変化させる。
【０７４５】
ここでは例示しないが、同様に、異なるフィルタ係数が供給されたとき、ハイパスフィルタ９２１は、抽出する画像の周波数、および除去する画像の周波数を変化させることができる。
【０７４６】
図１０３に戻り、ハイパスフィルタ９２１は、生成したエッジ画像をゲイン調整部９２２に供給する。
【０７４７】
ゲイン調整部９２２は、入力されたゲイン調整係数を基に、ハイパスフィルタ９２１から供給されたエッジ画像を増幅するか、または減衰する。入力されるゲイン調整係数が変化したとき、ゲイン調整部９２２は、エッジ画像の増幅率（減衰率）を変化させる。例えば、ゲイン調整部９２２は、１以上の増幅率を指定するゲイン調整係数が入力されたとき、エッジ画像を増幅し、１未満の増幅率を指定するゲイン調整係数が入力されたとき、エッジ画像を減衰する。
【０７４８】
ゲイン調整部９２２は、ゲインが調整されたエッジ画像を加算部９２３に供給する。
【０７４９】
加算部９２３は、分割された入力画像と、ゲイン調整部９２２から供給された、ゲインが調整されたエッジ画像とを加算して、加算された画像を出力する。
【０７５０】
例えば、加算部９２３は、図１０４（Ａ）に示す入力画像が入力され、図１０４（Ｂ）に示すエッジ画像がハイパスフィルタ９２１から供給されたとき、図１０４（Ａ）の入力画像と図１０４（Ｂ）のエッジ画像とを加算して、図１０４（Ｃ）に示す画像を出力する。
【０７５１】
このように、エッジ強調部９０７は、分割された画像にエッジ強調の処理を適用する。
【０７５２】
例えば、図１０３に構成を示すエッジ強調部９０７−１は、図１０７に示す係数を使用して、エッジ強調の度合いのより強いエッジ強調処理を、背景領域の画像に適用する。図１０３に構成を示すエッジ強調部９０７−６は、図１０５に示す係数を使用して、エッジ強調の度合いの比較的弱いエッジ強調処理を、前景領域の画像に適用する。
【０７５３】
図１０９は、エッジ強調部９０７の他の構成を示すブロック図である。図１０９に示す例において、エッジ強調部９０７は、フィルタ９４１から構成されている。
【０７５４】
フィルタ９４１は、入力されたフィルタ係数を基に、入力画像の、画素位置に対して画素値が急激に変化している、いわゆる画像の周波数の高い成分を増幅して、エッジ強調画像を生成する。
【０７５５】
例えば、フィルタ９４１は、図１１０に例を示す係数が供給されたとき、図１１０に例を示す係数を基に、ハイパスフィルタ９２１で説明した処理と同様の処理を実行する。
【０７５６】
図１１１は、図１１０の係数を使用するときのフィルタ９４１の動作を示す図である。図１１１に示すように、図１１０の係数を使用するとき、フィルタ９４１は、画像の周波数の高い成分を２倍に増幅し、画像の周波数の低い成分をそのまま通過させて、エッジ強調画像を生成する。
【０７５７】
図１１０の係数を使用するときのフィルタ９４１は、図１０５の係数を利用し、ゲイン調整部９２２のゲインが１であるときの、図１０３に構成を示すエッジ強調部９０７の出力画像と同一の出力画像を出力する。
【０７５８】
図１１２は、フィルタ９４１に供給されるフィルタ係数の第２の例を示す図である。
【０７５９】
図１１３は、図１１２の係数を使用するときのフィルタ９４１の動作を示す図である。図１１３に示すように、図１１２の係数を使用するとき、フィルタ９４１は、画像の周波数の高い成分を２．５倍に増幅し、画像の周波数の低い成分をそのまま通過させて、エッジ強調画像を生成する。
【０７６０】
図１１２の係数を使用するときのフィルタ９４１は、図１０７の係数を利用し、ゲイン調整部９２２のゲインが１であるときの、図１０３に構成を示すエッジ強調部９０７の出力画像と同一の出力画像を出力する。
【０７６１】
このように、図１０９に構成を示すエッジ強調部９０７は、入力されるフィルタ係数により、画像の高周波成分のゲインを変化させて、画像のエッジの強調の度合いを変更することができる。
【０７６２】
例えば、図１０９に構成を示すエッジ強調部９０７−１は、図１１２に示す係数を使用して、エッジ強調の度合いのより強いエッジ強調処理を、背景領域の画像に適用する。図１０９に構成を示すエッジ強調部９０７−６は、図１１０に示す係数を使用して、エッジ強調の度合いの比較的弱いエッジ強調処理を、前景領域の画像に適用する。
【０７６３】
以上のように、エッジ強調部９０７−１乃至９０７−６は、例えば、異なるフィルタ係数またはゲイン調整係数を基に、分割された画像の性質に対応したエッジ強調の処理を実行する。
【０７６４】
図１１４は、図１０２に構成を示す分離画像処理部１０６の処理を説明する図である。
【０７６５】
入力画像の前景領域、アンカバードバックグラウンド領域、カバードバックグラウンド領域、および背景領域は、領域特定部１０３に特定される。領域が特定された入力画像は、前景背景分離部１０５により、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像に分離される。
【０７６６】
背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像は、図１０２に構成を示す分離画像処理部１０６により、それぞれの画像の性質に対応して、それぞれの画像毎にエッジ強調される。
【０７６７】
それぞれにエッジ強調された、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像は、合成される。
【０７６８】
次に、図１１５のフローチャートを参照して、図１０２に構成を示す分離画像処理部１０６のエッジ強調の処理を説明する。
【０７６９】
ステップＳ９０１において、エッジ強調部９０７−１は、背景領域の画像の性質に対応したエッジ強調に処理により、背景領域フレームメモリ９０１に記憶されている背景領域の画像をエッジ強調する。
【０７７０】
ステップＳ９０２において、エッジ強調部９０７−２は、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像の性質に対応したエッジ強調に処理により、アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ９０２に記憶されている、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像をエッジ強調する。
【０７７１】
ステップＳ９０３において、エッジ強調部９０７−３は、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像の性質に対応したエッジ強調に処理により、アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ９０３に記憶されている、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像をエッジ強調する。
【０７７２】
ステップＳ９０４において、エッジ強調部９０７−４は、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像の性質に対応したエッジ強調に処理により、カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ９０４に記憶されている、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像をエッジ強調する。
【０７７３】
ステップＳ９０５において、エッジ強調部９０７−５は、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像の性質に対応したエッジ強調に処理により、カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ９０５に記憶されている、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像をエッジ強調する。
【０７７４】
ステップＳ９０６において、エッジ強調部９０７−６は、前景領域の画像の性質に対応したエッジ強調に処理により、前景領域フレームメモリ９０６に記憶されている前景領域の画像をエッジ強調する。
【０７７５】
ステップＳ９０７において、合成部９０８は、それぞれにエッジ強調された、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像を合成する。合成部９０８は、合成された画像をフレームメモリ９０９に供給する。フレームメモリ９０９は、合成部９０８から供給された画像を記憶する。
【０７７６】
ステップＳ９０８において、フレームメモリ９０９は、記憶している、合成された画像を出力し、処理は終了する。
【０７７７】
このように、図１０２に構成を示す分離画像処理部１０６は、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像毎に、それぞれの性質に対応してエッジ強調の処理を実行することができるので、動いている画像に不自然な歪みを生じさせることなく、解像度感を向上させることができる。
【０７７８】
なお、ステップＳ９０１乃至ステップＳ９０６の処理を、シリアルに実行しても、パラレルに実行しても良いことは勿論である。
【０７７９】
また、分離画像処理部１０６が実行する処理は、SD画像とHD画像とに対応する係数の生成、またはSD画像からHD画像を生成する処理に限らず、例えば、空間方向により解像度の高いの画像を生成するための係数を生成し、空間方向により解像度の高い画像を生成するようにしてもよい。さらに、分離画像処理部１０６は、時間方向に、より解像度の高い画像を生成する処理を実行するようにしてもよい。
【０７８０】
なお、分離画像処理部１０６は、クラス分類適応処理による解像度創造の処理またはエッジ強調処理に限らず、例えば、所望の大きさへの画像のサイズの変換、RGBなどの色信号の抽出、ノイズの除去、画像の圧縮、または符号化など他の処理を特定された領域の画像毎に実行するようにしてもよい。例えば、分離画像処理部１０６に、それぞれの領域の画像に対応する動きベクトルを基に、動きベクトルに沿った方向の圧縮率を低く、動きベクトルに直交する方向の圧縮率を高くして、各領域毎の画像を圧縮させるようにすれば、従来に比較して、画像の劣化が少ないまま、圧縮比を高くすることができる。
【０７８１】
図１１６は、入力画像を分離して、分離された画像毎に処理する画像処理装置の機能の他の構成を示すブロック図である。図１１に示す画像処理装置が領域特定と混合比αの算出を順番に行うのに対して、図１１６に示す画像処理装置は、領域特定と混合比αの算出を並行して行う。
【０７８２】
図１１のブロック図に示す機能と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０７８３】
入力画像は、オブジェクト抽出部１０１、領域特定部１０３、混合比算出部１１０１、および前景背景分離部１１０２に供給される。
【０７８４】
混合比算出部１１０１は、入力画像を基に、画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比を、入力画像に含まれる画素のそれぞれに対して算出し、算出した画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比を前景背景分離部１１０２に供給する。
【０７８５】
図１１７は、混合比算出部１１０１の構成の一例を示すブロック図である。
【０７８６】
図１１７に示す推定混合比処理部４０１は、図５９に示す推定混合比処理部４０１と同じである。図１１７に示す推定混合比処理部４０２は、図５９に示す推定混合比処理部４０２と同じである。
【０７８７】
推定混合比処理部４０１は、入力画像を基に、カバードバックグラウンド領域のモデルに対応する演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出した推定混合比を出力する。
【０７８８】
推定混合比処理部４０２は、入力画像を基に、アンカバードバックグラウンド領域のモデルに対応する演算により、画素毎に推定混合比を算出して、算出した推定混合比を出力する。
【０７８９】
前景背景分離部１１０２は、混合比算出部１１０１から供給された、画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、並びに領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、入力画像を、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像に分離し、分離された画像を分離画像処理部１０６に供給する。
【０７９０】
図１１８は、前景背景分離部１１０２の構成の一例を示すブロック図である。
【０７９１】
図７７に示す前景背景分離部１０５と同様の部分には同一の番号を付してあり、その説明は省略する。
【０７９２】
選択部１１２１は、領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、混合比算出部１１０１から供給された、画素がカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比、および画素がアンカバードバックグラウンド領域に属すると仮定した場合における推定混合比のいずれか一方を選択して、選択した推定混合比を混合比αとして分離部６０１に供給する。
【０７９３】
分離部６０１は、選択部１１２１から供給された混合比αおよび領域情報を基に、混合領域に属する画素の画素値から前景の成分および背景の成分を抽出し、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、およびカバードバックグラウンド領域の前景成分画像に分離する。
【０７９４】
分離部６０１は、図８２に示す構成と同じ構成とすることができる。
【０７９５】
このように、図１１６に構成を示す画像処理装置は、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像毎に、それぞれの性質に対応して処理を実行することができる。
【０７９６】
以上のように、本発明の画像処理装置においては、背景領域の画像、アンカバードバックグラウンド領域の背景成分画像、アンカバードバックグラウンド領域の前景成分画像、カバードバックグラウンド領域の背景成分画像、カバードバックグラウンド領域の前景成分画像、および前景領域の画像に入力画像が分離され、分離された画像に適した処理が実行されるので、例えば、解像度のより高い画像が生成される。
【０７９７】
なお、前景となるオブジェクトの動きの方向は左から右として説明したが、その方向に限定されないことは勿論である。
【０７９８】
以上においては、３次元空間と時間軸情報を有する現実空間の画像をビデオカメラを用いて２次元空間と時間軸情報を有する時空間への射影を行った場合を例としたが、本発明は、この例に限らず、より多くの第１の次元の第１の情報を、より少ない第２の次元の第２の情報に射影した場合に適応することが可能である。
【０７９９】
なお、センサは、CCDに限らす、固体撮像素子である、例えば、BBD（Bucket Brigade Device）、CID（Charge Injection Device）、またはCPD（Charge Priming Device）などのセンサでもよく、また、検出素子がマトリックス状に配置されているセンサに限らず、検出素子が１列に並んでいるセンサでもよい。
【０８００】
本発明の信号処理を行うプログラムを記録した記録媒体は、図１０に示すように、コンピュータとは別に、ユーザにプログラムを提供するために配布される、プログラムが記録されている磁気ディスク９１（フロッピ（登録商標）ディスクを含む）、光ディスク９２（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)を含む）、光磁気ディスク９３（ＭＤ（Mini-Disc）（商標）を含む）、もしくは半導体メモリ９４などよりなるパッケージメディアにより構成されるだけでなく、コンピュータに予め組み込まれた状態でユーザに提供される、プログラムが記録されているROM７２や、記憶部７８に含まれるハードディスクなどで構成される。
【０８０１】
なお、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【０８０２】
【発明の効果】
本発明の画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラムによれば、入力画像データに基づいて、前景オブジェクトを構成する前景オブジェクト成分、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域と、前景オブジェクト成分からなる前景領域、および背景オブジェクトを構成する背景オブジェクト成分からなる背景領域の一方により構成される非混合領域とが特定され、特定結果に対応する領域特定情報が出力され、領域特定情報に対応して、少なくとも混合領域において、入力画像データが、前景オブジェクト成分と背景オブジェクト成分とに分離され、分離結果に対応して、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分が個々に処理されるようにしたので、背景の画像と移動する物体の画像との混ざり合い対応して画像を処理することができるようになる。
【図面の簡単な説明】
【図１】従来の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図２】クラスタップを説明する図である。
【図３】予測タップを説明する図である。
【図４】クラス分類適応処理の概略を説明する図である。
【図５】従来の係数セットを説明する図である。
【図６】従来の学習の処理を説明するフローチャートである。
【図７】従来の画像処理装置の構成を示すブロック図である。
【図８】入力画像の画素値、およびクラス分類適応処理により生成された出力画像の画素値を示す図である。
【図９】従来の画像の創造の処理を説明するフローチャートである。
【図１０】本発明に係る画像処理装置の一実施の形態の構成を示すブロック図である。
【図１１】画像処理装置の機能の構成を示すブロック図である。
【図１２】センサによる撮像を説明する図である。
【図１３】画素の配置を説明する図である。
【図１４】検出素子の動作を説明する図である。
【図１５】動いている前景に対応するオブジェクトと、静止している背景に対応するオブジェクトとを撮像して得られる画像を説明する図である。
【図１６】背景領域、前景領域、混合領域、カバードバックグラウンド領域、およびアンカバードバックグラウンド領域を説明する図である。
【図１７】静止している前景に対応するオブジェクトおよび静止している背景に対応するオブジェクトを撮像した画像における、隣接して１列に並んでいる画素の画素値を時間方向に展開したモデル図である。
【図１８】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図１９】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２０】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２１】前景領域、背景領域、および混合領域の画素を抽出した例を示す図である。
【図２２】画素と画素値を時間方向に展開したモデルとの対応を示す図である。
【図２３】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２４】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２５】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２６】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２７】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図２８】分離された画像と、画素の画素値を時間方向に展開したモデル図との対応を示す図である。
【図２９】分割された画像の例を示す図である。
【図３０】分離された画像の例を示す図である。
【図３１】本発明に係る画像処理装置の画像の処理を説明するフローチャートである。
【図３２】領域特定部１０３の構成の一例を示すブロック図である。
【図３３】前景に対応するオブジェクトが移動しているときの画像を説明する図である。
【図３４】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図３５】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図３６】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図３７】領域判定の条件を説明する図である。
【図３８】領域特定部１０３の領域の特定の結果の例を示す図である。
【図３９】領域特定部１０３の領域の特定の結果の例を示す図である。
【図４０】領域特定の処理を説明するフローチャートである。
【図４１】領域特定部１０３の構成の他の一例を示すブロック図である。
【図４２】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図４３】背景領域の画像の例を示す図である。
【図４４】２値オブジェクト画像抽出部３０２の構成を示すブロック図である。
【図４５】相関値の算出を説明する図である。
【図４６】相関値の算出を説明する図である。
【図４７】２値オブジェクト画像の例を示す図である。
【図４８】時間変化検出部３０３の構成を示すブロック図である。
【図４９】領域判定部３４２の判定を説明する図である。
【図５０】時間変化検出部３０３の判定の例を示す図である。
【図５１】領域判定部１０３の領域特定の処理を説明するフローチャートである。
【図５２】領域判定の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図５３】領域特定部１０３のさらに他の構成を示すブロック図である。
【図５４】ロバスト化部３６１の構成を説明するブロック図である。
【図５５】動き補償部３８１の動き補償を説明する図である。
【図５６】動き補償部３８１の動き補償を説明する図である。
【図５７】領域特定の処理を説明するフローチャートである。
【図５８】ロバスト化の処理の詳細を説明するフローチャートである。
【図５９】混合比算出部１０４の構成の一例を示すブロック図である。
【図６０】理想的な混合比αの例を示す図である。
【図６１】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図６２】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図６３】前景の成分の相関を利用した近似を説明する図である。
【図６４】C，N、およびPの関係を説明する図である。
【図６５】推定混合比処理部４０１の構成を示すブロック図である。
【図６６】推定混合比の例を示す図である。
【図６７】混合比算出部１０４の他の構成を示すブロック図である。
【図６８】混合比の算出の処理を説明するフローチャートである。
【図６９】推定混合比の演算の処理を説明するフローチャートである。
【図７０】混合比αを近似する直線を説明する図である。
【図７１】混合比αを近似する平面を説明する図である。
【図７２】混合比αを算出するときの複数のフレームの画素の対応を説明する図である。
【図７３】混合比推定処理部４０１の他の構成を示すブロック図である。
【図７４】推定混合比の例を示す図である。
【図７５】混合比の算出の処理を説明するフローチャートである。
【図７６】カバードバックグラウンド領域に対応するモデルによる混合比推定の処理を説明するフローチャートである。
【図７７】前景背景分離部１０５の構成の一例を示すブロック図である。
【図７８】入力画像、前景領域の画像、背景領域の画像、前景成分画像、および背景成分画像を示す図である。
【図７９】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図８０】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図８１】画素値を時間方向に展開し、シャッタ時間に対応する期間を分割したモデル図である。
【図８２】分離部６０１の構成の一例を示すブロック図である。
【図８３】前景と背景との分離の処理を説明するフローチャートである。
【図８４】係数セットを生成する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。
【図８５】教師画像と生徒画像との関係を説明する図である。
【図８６】学習部７１４の構成を示すブロック図である。
【図８７】クラス分類処理を説明する図である。
【図８８】ＡＤＲＣ処理を説明する図である。
【図８９】分離画像処理部１０６が生成する係数セットを説明する図である。
【図９０】分離画像処理部１０６による、係数セットを生成する学習の処理を説明するフローチャートである。
【図９１】背景領域に対応する係数セットの生成の処理を説明するフローチャートである。
【図９２】クラス分類適応処理を実行して、空間方向に、より高解像度な画像を生成する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。
【図９３】マッピング部８０７の構成を示すブロック図である。
【図９４】教師画像の混合領域における画像の例を示す図である。
【図９５】従来のクラス分類適応処理により生成された、混合領域の画像の例を示す図である。
【図９６】本発明に係る画像処理装置により生成された、混合領域の画像の例を示す図である。
【図９７】教師画像の前景領域における画像の例を示す図である。
【図９８】従来のクラス分類適応処理により生成された、前景領域の画像の例を示す図である。
【図９９】本発明に係る画像処理装置により生成された、前景領域の画像の例を示す図である。
【図１００】分離画像処理部１０６の画像の創造の処理を説明するフローチャートである。
【図１０１】背景領域に対応する画像の予測の処理を説明するフローチャートである。
【図１０２】領域毎に、異なる効果のエッジ強調処理を適用する分離画像処理部１０６の構成を示すブロック図である。
【図１０３】エッジ強調部９０７の構成を示すブロック図である。
【図１０４】エッジ強調の処理を説明する図である。
【図１０５】フィルタ係数を示す図である。
【図１０６】ハイパスフィルタ９２１の動作を説明する図である。
【図１０７】フィルタ係数を示す図である。
【図１０８】ハイパスフィルタ９２１の動作を説明する図である。
【図１０９】エッジ強調部９０７の他の構成を示すブロック図である。
【図１１０】フィルタ係数を示す図である。
【図１１１】フィルタ９４１の動作を説明する図である。
【図１１２】フィルタ係数を示す図である。
【図１１３】フィルタ９４１の動作を説明する図である。
【図１１４】分離画像処理部１０６の処理を説明する図である。
【図１１５】分離画像処理部１０６のエッジ強調の処理を説明するフローチャートである。
【図１１６】画像処理装置の機能の他の構成を示すブロック図である。
【図１１７】混合比算出部１１０１の構成の一例を示すブロック図である。
【図１１８】前景背景分離部１１０２の構成の一例を示すブロック図である。
【符号の説明】
７１ CPU， ７２ ROM， ７３ RAM， ７６ 入力部， ７７ 出力部，７８ 記憶部， ７９ 通信部， ９１ 磁気ディスク， ９２ 光ディスク， ９３ 光磁気ディスク， ９４ 半導体メモリ， １０１ オブジェクト抽出部， １０２ 動き検出部， １０３ 領域特定部， １０４ 混合比算出部， １０５ 前景背景分離部， １０６ 分離画像処理部， ２０１ フレームメモリ， ２０２−１乃至２０２−４ 静動判定部， ２０３−１乃至２０３−３ 領域判定部， ２０４ 判定フラグ格納フレームメモリ， ２０５ 合成部， ２０６ 判定フラグ格納フレームメモリ， ３０１ 背景領域の画像生成部， ３０２ ２値オブジェクト画像抽出部， ３０３ 時間変化検出部， ３２１ 相関値演算部， ３２２ しきい値処理部， ３４１ フレームメモリ， ３４２ 領域判定部， ３６１ ロバスト化部， ３８１ 動き補償部， ３８２ スイッチ， ３８３−１乃至３８３−Ｎ フレームメモリ、 ３８４−１乃至３８４−Ｎ 重み付け部， ３８５ 積算部， ４０１ 推定混合比処理部，４０２ 推定混合比処理部， ４０３ 混合比決定部， ４２１ フレームメモリ， ４２２ フレームメモリ， ４２３ 混合比演算部， ４４１ 選択部， ４４２ 推定混合比処理部， ４４３ 推定混合比処理部， ４４４ 選択部， ５０１ 遅延回路， ５０２ 足し込み部， ５０３ 演算部， ６０１分離部， ６０２ スイッチ， ６０３ スイッチ， ６２１ フレームメモリ， ６２２ 分離処理ブロック， ６３１ アンカバード領域処理部， ６３２ カバード領域処理部， ７０１ 背景領域教師画像フレームメモリ， ７０２ アンカバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ， ７０３ アンカバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ， ７０４ カバードバックグラウンド領域背景成分教師画像フレームメモリ， ７０５ カバードバックグラウンド領域前景成分教師画像フレームメモリ， ７０６ 前景領域教師画像フレームメモリ， ７０７−１乃至７０７−６ 加重平均部， ７０８ 背景領域生徒画像フレームメモリ， ７０９ アンカバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ， ７１０ アンカバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ， ７１１ カバードバックグラウンド領域背景成分生徒画像フレームメモリ， ７１２ カバードバックグラウンド領域前景成分生徒画像フレームメモリ， ７１３ 前景領域生徒画像フレームメモリ， ７１４−１乃至７１４−６ 学習部， ７１５ 係数セットメモリ， ７３１ クラス分類部， ７３２ 予測タップ取得部， ７３３ 対応画素取得部， ７３４ 正規方程式生成部， ７３５ 係数計算部， ７５１クラスタップ取得部， ７５２ 波形分類部， ８０１ 背景領域フレームメモリ， ８０２ アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ， ８０３ アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ， ８０４ カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ， ８０５ カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ， ８０６ 前景領域フレームメモリ， ８０７−１乃至８０７−６ マッピング部， ８０８ 係数セットメモリ， ８０９ 合成部， ８３１ マッピング処理部， ８４１ クラス分類部， ８４２ 予測タップ取得部， ８４３ 予測演算部， ８５１ クラスタップ取得部， ８５２ 波形分類部， ９０１ 背景領域フレームメモリ， ９０２ アンカバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ， ９０３ アンカバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ， ９０４ カバードバックグラウンド領域背景成分画像フレームメモリ， ９０５ カバードバックグラウンド領域前景成分画像フレームメモリ， ９０６ 前景領域フレームメモリ， ９０７−１乃至９０７−６ エッジ強調部，９０８ 合成部， ９２１ ハイパスフィルタ， ９２２ ゲイン調整部， ９２３ 加算部， ９４１ フィルタ

Claims (5)

1. 時間積分効果を有する所定数の画素を有する撮像素子によって撮像された、連続するフレームの入力画像を処理する画像処理装置において、
   前記入力画像の画素ごとの、所定フレームと、前記所定フレームの１つ前のフレームとの間の動きの有無、および前記所定フレームと、前記所定フレームの１つ後のフレームとの間の動きの有無に基づいて、前記画素が、前景となるオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分のみからなる前景領域、背景となるオブジェクトを構成する背景オブジェクト成分のみからなる背景領域、または前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域の何れの領域であるかを特定し、その特定結果を示す領域情報を生成する領域特定手段と、
   前記領域情報により、前記入力画像の画素が前記混合領域であると特定されている場合、前記混合領域の前記画素における前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、前記混合領域を、前記前景オブジェクト成分からなる混合前景領域と、前記背景オブジェクト成分からなる混合背景領域とに分離する分離手段と、
   前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に、クラス分類適応処理を実行することにより、出力画像を生成する処理手段と
   を備え、
   前記処理手段は、前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に、
   前記入力画像の画素を、順次、注目画素とし、
   前記入力画像から求められる高解像度の予測画像における、前記注目画素に対応する所定数の画素である予測タップを構成する画素と乗算される予測係数のセットを取得し、
   前記入力画像から、前記注目画素を含む所定数の画素であるクラスタップを取得し、
   前記クラスタップに基づいて、前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかに分類し、
   分類された前記クラスを基に、前記注目画素に対応する前記予測タップを取得し、
   前記予測タップを構成する画素と前記予測係数の線形結合演算を行うことで、前記予測画像における画素の画素値を求めるクラス分類適応処理を実行し、
   前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に求められた前記画素値を合成することで、前記出力画像を生成する
   画像処理装置。
2. 前記領域特定手段は、前記入力画像の画素ごとの、所定フレームと、前記所定フレームの１つ前のフレームとの間の動きの有無、および前記所定フレームと、前記所定フレームの１つ後のフレームとの間の動きの有無に基づいて、前記混合領域において、前記前景オブジェクトの動き方向先端部側に形成されるカバードバックグラウンド領域および前記前景オブジェクトの動き方向後端部側に形成されるアンカバードバックグラウンド領域をさらに特定し、その特定結果を示す領域情報を生成し、
   前記分離手段は、前記領域情報により、前記入力画像の画素が前記カバードバックグラウンド領域であると特定されている場合、前記カバードバックグラウンド領域の前記画素における前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、前記カバードバックグラウンド領域を、前記前景オブジェクト成分からなるカバードバックグラウンド前景領域と、前記背景オブジェクト成分からなるカバードバックグラウンド背景領域とに分離するとともに、前記入力画像の画素が前記アンカバードバックグラウンド領域であると特定されている場合、前記アンカバードバックグラウンド領域の前記画素における前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、前記アンカバードバックグラウンド領域を、前記前景オブジェクト成分からなるアンカバードバックグラウンド前景領域と、前記背景オブジェクト成分からなるアンカバードバックグラウンド背景領域とに分離し、
   前記処理手段は、前記前景領域、前記背景領域、前記カバードバックグラウンド前景領域、前記カバードバックグラウンド背景領域、前記アンカバードバックグラウンド前景領域、および前記アンカバードバックグラウンド背景領域毎に、クラス分類適応処理を実行することにより、出力画像を生成する
   ことを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 時間積分効果を有する所定数の画素を有する撮像素子によって撮像された、連続するフレームの入力画像を処理する画像処理方法において、
   前記入力画像の画素ごとの、所定フレームと、前記所定フレームの１つ前のフレームとの間の動きの有無、および前記所定フレームと、前記所定フレームの１つ後のフレームとの間の動きの有無に基づいて、前記画素が、前景となるオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分のみからなる前景領域、背景となるオブジェクトを構成する背景オブジェクト成分のみからなる背景領域、または前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域の何れの領域であるかを特定し、その特定結果を示す領域情報を生成する領域特定ステップと、
   前記領域情報により、前記入力画像の画素が前記混合領域であると特定されている場合、前記混合領域の前記画素における前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、前記混合領域を、前記前景オブジェクト成分からなる混合前景領域と、前記背景オブジェクト成分からなる混合背景領域とに分離する分離ステップと、
   前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に、クラス分類適応処理を実行することにより、出力画像を生成する処理ステップと
   を含み、
   前記処理ステップは、前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に、
   前記入力画像の画素を、順次、注目画素とし、
   前記入力画像から求められる高解像度の予測画像における、前記注目画素に対応する所定数の画素である予測タップを構成する画素と乗算される予測係数のセットを取得し、
   前記入力画像から、前記注目画素を含む所定数の画素であるクラスタップを取得し、
   前記クラスタップに基づいて、前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかに分類し、
   分類された前記クラスを基に、前記注目画素に対応する前記予測タップを取得し、
   前記予測タップを構成する画素と前記予測係数の線形結合演算を行うことで、前記予測画像における画素の画素値を求めるクラス分類適応処理を実行し、
   前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に求められた前記画素値を合成することで、前記出力画像を生成する
   画像処理方法。
4. 時間積分効果を有する所定数の画素を有する撮像素子によって撮像された、連続するフレームの入力画像を処理するコンピュータに、
   前記入力画像の画素ごとの、所定フレームと、前記所定フレームの１つ前のフレームとの間の動きの有無、および前記所定フレームと、前記所定フレームの１つ後のフレームとの間の動きの有無に基づいて、前記画素が、前景となるオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分のみからなる前景領域、背景となるオブジェクトを構成する背景オブジェクト成分のみからなる背景領域、または前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域の何れの領域であるかを特定し、その特定結果を示す領域情報を生成する領域特定ステップと、
   前記領域情報により、前記入力画像の画素が前記混合領域であると特定されている場合、前記混合領域の前記画素における前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、前記混合領域を、前記前景オブジェクト成分からなる混合前景領域と、前記背景オブジェクト成分からなる混合背景領域とに分離する分離ステップと、
   前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に、クラス分類適応処理を実行することにより、出力画像を生成する処理ステップと
   を含む処理を実行させ、
   前記処理ステップは、前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に、
   前記入力画像の画素を、順次、注目画素とし、
   前記入力画像から求められる高解像度の予測画像における、前記注目画素に対応する所定数の画素である予測タップを構成する画素と乗算される予測係数のセットを取得し、
   前記入力画像から、前記注目画素を含む所定数の画素であるクラスタップを取得し、
   前記クラスタップに基づいて、前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかに分類し、
   分類された前記クラスを基に、前記注目画素に対応する前記予測タップを取得し、
   前記予測タップを構成する画素と前記予測係数の線形結合演算を行うことで、前記予測画像における画素の画素値を求めるクラス分類適応処理を実行し、
   前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に求められた前記画素値を合成することで、前記出力画像を生成する
   プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
5. 時間積分効果を有する所定数の画素を有する撮像素子によって撮像された、連続するフレームの入力画像を処理するコンピュータに、
   前記入力画像の画素ごとの、所定フレームと、前記所定フレームの１つ前のフレームとの間の動きの有無、および前記所定フレームと、前記所定フレームの１つ後のフレームとの間の動きの有無に基づいて、前記画素が、前景となるオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分のみからなる前景領域、背景となるオブジェクトを構成する背景オブジェクト成分のみからなる背景領域、または前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分が混合されてなる混合領域の何れの領域であるかを特定し、その特定結果を示す領域情報を生成する領域特定ステップと、
   前記領域情報により、前記入力画像の画素が前記混合領域であると特定されている場合、前記混合領域の前記画素における前記前景オブジェクト成分と前記背景オブジェクト成分の混合の割合を示す混合比を基に、前記混合領域を、前記前景オブジェクト成分からなる混合前景領域と、前記背景オブジェクト成分からなる混合背景領域とに分離する分離ステップと、
   前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に、クラス分類適応処理を実行することにより、出力画像を生成する処理ステップと
   を含む処理を実行させ、
   前記処理ステップは、前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に、
   前記入力画像の画素を、順次、注目画素とし、
   前記入力画像から求められる高解像度の予測画像における、前記注目画素に対応する所定数の画素である予測タップを構成する画素と乗算される予測係数のセットを取得し、
   前記入力画像から、前記注目画素を含む所定数の画素であるクラスタップを取得し、
   前記クラスタップに基づいて、前記注目画素を複数のクラスのうちのいずれかに分類し、
   分類された前記クラスを基に、前記注目画素に対応する前記予測タップを取得し、
   前記予測タップを構成する画素と前記予測係数の線形結合演算を行うことで、前記予測画像における画素の画素値を求めるクラス分類適応処理を実行し、
   前記前景領域、前記背景領域、前記混合前景領域、および前記混合背景領域毎に求められた前記画素値を合成することで、前記出力画像を生成する
   プログラム。

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