JP4596213B2 - 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、入力画像データを構成する各画素に表示されるオブジェクトの変化に応じて算出される変化情報に基づいて、入力画像データを構成する各画素が存在する領域を、前景のオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分からなる前景領域、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、背景オブジェクト成分から前景オブジェクト成分に変化する領域を表すカバードバックグラウンド領域、または前景オブジェクト成分から背景オブジェクト成分に変化する領域を表すアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定手段と、入力画像データを構成する全領域のうち、領域特定情報に基づき特定されるカバードグラウンド領域およびアンカバードグラウンド領域からなる領域であって、前景オブジェクト成分および背景オブジェクトが混合されてなる混合領域を構成する各画素に着目し、着目している着目画素の画素値において、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分のうち、背景オブジェクト成分が含まれる割合を表す混合比を算出する混合比算出手段と、着目画素が、混合領域のうちのアンカバードバックグラウンド領域に存在する場合、注目画素の画素値を、着目画素の画素値について算出された混合比と、着目画素の画素値に対応する、入力画像データよりも１フレーム分だけ未来の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、アンカバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分と、着目画素の画素値から、アンカバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分を減算して得られる、アンカバードバックグラウンド領域上の前景オブジェクト成分とに分離し、着目画素が、混合領域のうちのカバードバックグラウンド領域に存在する場合、注目画素の画素値を、着目画素の画素値について算出された混合比と、着目画素の画素値に対応する、入力画像データよりも１フレーム分だけ過去の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、カバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分と、着目画素の画素値から、カバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分を減算して得られる、カバードバックグラウンド領域上の前景オブジェクト成分とに分離する分離手段と、入力画像データ上における前景のオブジェクトの動きを表す動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、動きベクトルに基づいて、分離された前景オブジェクト成分の動きぼけを除去する除去手段と、分離された背景オブジェクト成分を構成する各画素の画素値毎に、混合比に対応する定数を乗算することにより、背景オブジェクト成分の各画素の画素値のゲインの低下を補正する補正手段と、分離され動きボケが除去された前景オブジェクト成分、および分離されゲインの低下が補正された背景オブジェクト成分を合成して得られる出力画像データを出力する処理手段とを含む。
【００５０】
処理手段は、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分毎に、クラス分類適応処理を行い、クラス分類適応処理後の前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分それぞれを合成することにより得られる出力画像データを出力し、クラス分類適応処理は、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分のうち、クラス分類適応処理の対象とされる対象成分を構成する各画素を着目画素とし、着目画素を、複数のクラスのうちのいずれかにクラス分類し、対象成分から、着目画素に対応する、所定数のクラスタップを取得し、取得されたクラスタップに基づいて、着目画素を、所定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出力し、対象成分から、出力されたクラス番号に対応する複数の画素である予測タップを取得し、予測タップを構成する複数の画素の画素値それぞれとの線形予測または非線形予測に用いられる、クラス番号に対応する係数セットを取得し、取得された予測タップを構成する複数の画素の画素値と、係数セットを構成する各係数との線形予測または非線形予測により、着目画素の画素値の予測値を予測するようにすることができる。
【００５１】
処理手段は、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分毎に、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ようにすることができる。
【００５２】
処理手段は、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分それぞれのエッジを強調して合成することにより得られる出力画像データを出力するようにすることができる。
【００５３】
本発明の画像処理方法は、入力画像データを構成する各画素に表示されるオブジェクトの変化に応じて算出される変化情報に基づいて、入力画像データを構成する各画素が存在する領域を、前景のオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分からなる前景領域、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、背景オブジェクト成分から前景オブジェクト成分に変化する領域を表すカバードバックグラウンド領域、または前景オブジェクト成分から背景オブジェクト成分に変化する領域を表すアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに特定し、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、入力画像データを構成する全領域のうち、領域特定情報に基づき特定されるカバードグラウンド領域およびアンカバードグラウンド領域からなる領域であって、前景オブジェクト成分および背景オブジェクトが混合されてなる混合領域を構成する各画素に着目し、着目している着目画素の画素値において、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分のうち、背景オブジェクト成分が含まれる割合を表す混合比を算出する混合比算出ステップと、着目画素が、混合領域のうちのアンカバードバックグラウンド領域に存在する場合、注目画素の画素値を、着目画素の画素値について算出された混合比と、着目画素の画素値に対応する、入力画像データよりも１フレーム分だけ未来の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、アンカバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分と、着目画素の画素値から、アンカバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分を減算して得られる、アンカバードバックグラウンド領域上の前景オブジェクト成分とに分離し、着目画素が、混合領域のうちのカバードバックグラウンド領域に存在する場合、注目画素の画素値を、着目画素の画素値について算出された混合比と、着目画素の画素値に対応する、入力画像データよりも１フレーム分だけ過去の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、カバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分と、着目画素の画素値から、カバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分を減算して得られる、カバードバックグラウンド領域上の前景オブジェクト成分とに分離する分離ステップと、入力画像データ上における前景のオブジェクトの動きを表す動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、動きベクトルに基づいて、分離された前景オブジェクト成分の動きぼけを除去する除去ステップと、分離された背景オブジェクト成分を構成する各画素の画素値毎に、混合比に対応する定数を乗算することにより、背景オブジェクト成分の各画素の画素値のゲインの低下を補正する補正ステップと、分離され動きボケが除去された前景オブジェクト成分、および分離されゲインの低下が補正された背景オブジェクト成分を合成して得られる出力画像データを出力する処理ステップとを含む。
【００５８】
本発明の記録媒体のプログラムは、入力画像データを構成する各画素に表示されるオブジェクトの変化に応じて算出される変化情報に基づいて、入力画像データを構成する各画素が存在する領域を、前景のオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分からなる前景領域、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、背景オブジェクト成分から前景オブジェクト成分に変化する領域を表すカバードバックグラウンド領域、または前景オブジェクト成分から背景オブジェクト成分に変化する領域を表すアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに特定し、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、入力画像データを構成する全領域のうち、領域特定情報に基づき特定されるカバードグラウンド領域およびアンカバードグラウンド領域からなる領域であって、前景オブジェクト成分および背景オブジェクトが混合されてなる混合領域を構成する各画素に着目し、着目している着目画素の画素値において、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分のうち、背景オブジェクト成分が含まれる割合を表す混合比を算出する混合比算出ステップと、着目画素が、混合領域のうちのアンカバードバックグラウンド領域に存在する場合、注目画素の画素値を、着目画素の画素値について算出された混合比と、着目画素の画素値に対応する、入力画像データよりも１フレーム分だけ未来の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、アンカバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分と、着目画素の画素値から、アンカバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分を減算して得られる、アンカバードバックグラウンド領域上の前景オブジェクト成分とに分離し、着目画素が、混合領域のうちのカバードバックグラウンド領域に存在する場合、注目画素の画素値を、着目画素の画素値について算出された混合比と、着目画素の画素値に対応する、入力画像データよりも１フレーム分だけ過去の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、カバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分と、着目画素の画素値から、カバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分を減算して得られる、カバードバックグラウンド領域上の前景オブジェクト成分とに分離する分離ステップと、入力画像データ上における前景のオブジェクトの動きを表す動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、動きベクトルに基づいて、分離された前景オブジェクト成分の動きぼけを除去する除去ステップと、分離された背景オブジェクト成分を構成する各画素の画素値毎に、混合比に対応する定数を乗算することにより、背景オブジェクト成分の各画素の画素値のゲインの低下を補正する補正ステップと、分離され動きボケが除去された前景オブジェクト成分、および分離されゲインの低下が補正された背景オブジェクト成分を合成して得られる出力画像データを出力する処理ステップとをコンピュータに実行させる。
【００６３】
本発明のプログラムは、コンピュータに、入力画像データを構成する各画素に表示されるオブジェクトの変化に応じて算出される変化情報に基づいて、入力画像データを構成する各画素が存在する領域を、前景のオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分からなる前景領域、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、背景オブジェクト成分から前景オブジェクト成分に変化する領域を表すカバードバックグラウンド領域、または前景オブジェクト成分から背景オブジェクト成分に変化する領域を表すアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに特定し、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、入力画像データを構成する全領域のうち、領域特定情報に基づき特定されるカバードグラウンド領域およびアンカバードグラウンド領域からなる領域であって、前景オブジェクト成分および背景オブジェクトが混合されてなる混合領域を構成する各画素に着目し、着目している着目画素の画素値において、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分のうち、背景オブジェクト成分が含まれる割合を表す混合比を算出する混合比算出ステップと、着目画素が、混合領域のうちのアンカバードバックグラウンド領域に存在する場合、注目画素の画素値を、着目画素の画素値について算出された混合比と、着目画素の画素値に対応する、入力画像データよりも１フレーム分だけ未来の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、アンカバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分と、着目画素の画素値から、アンカバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分を減算して得られる、アンカバードバックグラウンド領域上の前景オブジェクト成分とに分離し、着目画素が、混合領域のうちのカバードバックグラウンド領域に存在する場合、注目画素の画素値を、着目画素の画素値について算出された混合比と、着目画素の画素値に対応する、入力画像データよりも１フレーム分だけ過去の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、カバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分と、着目画素の画素値から、カバードバックグラウンド領域上の背景オブジェクト成分を減算して得られる、カバードバックグラウンド領域上の前景オブジェクト成分とに分離する分離ステップと、入力画像データ上における前景のオブジェクトの動きを表す動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、動きベクトルに基づいて、分離された前景オブジェクト成分の動きぼけを除去する除去ステップと、分離された背景オブジェクト成分を構成する各画素の画素値毎に、混合比に対応する定数を乗算することにより、背景オブジェクト成分の各画素の画素値のゲインの低下を補正する補正ステップと、分離され動きボケが除去された前景オブジェクト成分、および分離されゲインの低下が補正された背景オブジェクト成分を合成して得られる出力画像データを出力する処理ステップとを実行させる。
【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、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分の少なくとも一方の動きボケが除去され、動きボケが除去された、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。
【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、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および動きボケ抽出部１０６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、画像オブジェクトに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除去部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、前景背景分離部１０５、および動きボケ除去部１０６に供給する。
【００８７】
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６３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。
【００８８】
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。
【００８９】
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）のみから成る前景成分画像と、背景の成分のみから成る背景成分画像とに入力画像を分離して、前景成分画像を動きボケ除去部１０６に供給し、背景成分画像を補正部１０７に供給する。
【００９０】
動きボケ除去部１０６は、動きベクトルからわかる動き量vおよび領域情報を基に、前景成分画像に含まれる１以上の画素を示す処理単位を決定する。処理単位は、動きボケの量の調整の処理の対象となる１群の画素を指定するデータである。
【００９１】
動きボケ除去部１０６は、前景背景分離部１０５から供給された前景成分画像、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、並びに処理単位を基に、前景成分画像に含まれる動きボケを除去して、動きボケを除去した前景成分画像を動きボケ除去画像処理部１０８に出力する。
【００９２】
補正部１０７は、背景成分画像における、混合領域に対応する画素の画素値を補正する。背景成分画像の混合領域に対応する画素の画素値は、分離される前の混合領域の画素の画素値から、前景の成分が除去されることにより、算出される。従って、背景成分画像の混合領域に対応する画素の画素値は、隣接する背景領域の画素の画素値に比較し、混合比αに対応して、減少している。
【００９３】
補正部１０７は、このような、背景成分画像における、混合領域に対応する画素の画素値の混合比αに対応するゲインの低下を補正し、補正した背景成分画像を動きボケ除去画像処理部１０８に供給する。
【００９４】
動きボケ除去画像処理部１０８は、動きボケが除去された前景成分画像、および補正された背景成分画像を個々に処理する。
【００９５】
例えば、動きボケ除去画像処理部１０８は、動きボケが除去された前景成分画像、および補正された背景成分画像毎に、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。
【００９６】
例えば、動きボケ除去画像処理部１０８は、動きボケが除去された前景成分画像、および補正された背景成分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。
【００９７】
または、例えば、動きボケ除去画像処理部１０８は、動きボケが除去された前景成分画像、および補正された背景成分画像毎に、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。
【００９８】
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。
【００９９】
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。
【０１００】
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。
【０１０１】
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。
【０１０２】
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。
【０１０３】
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。
【０１０４】
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。
【０１０５】
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。
【０１０６】
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。
【０１０７】
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。
【０１０８】
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。
【０１０９】
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。
【０１１０】
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。
【０１１１】
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。
【０１１２】
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。
【０１１３】
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。
【０１１４】
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。
【０１１５】
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。
【０１１６】
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。
【０１１７】
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。
【０１１８】
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。
【０１１９】
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。
【０１２０】
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。
【０１２１】
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。
【０１２２】
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。
【０１２３】
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。
【０１２４】
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。
【０１２５】
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。
【０１２６】
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。
【０１２７】
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。
【０１２８】
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。
【０１２９】
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。
【０１３０】
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。
【０１３１】
M=B02/v+B02/v+F07/v+F06/v （１）
【０１３２】
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。
【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。
【０１３４】
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。
【０１３５】
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。
【０１３６】
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。
【０１３７】
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。
【０１３８】
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。
【０１３９】
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。
【０１４０】
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。
【０１４１】
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。
【０１４２】
M'=F02/v+F01/v+B26/v+B26/v （２）
【０１４３】
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。
【０１４４】
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。
【０１４５】
【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。
【０１４６】
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。
【０１４７】
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。
【０１４８】
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。
【０１４９】
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。
【０１５０】
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。
【０１５１】
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。
【０１５２】
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。
【０１５３】
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。
【０１５４】
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。
【０１５５】
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。
【０１５６】
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。
【０１５７】
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。
【０１５８】
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。
【０１５９】
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。
【０１６０】
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。
【０１６１】
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。
【０１６２】
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。
【０１６３】
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。
【０１６４】
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。
【０１６５】
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。
【０１６６】
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。
【０１６７】
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。
【０１６８】
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。
【０１６９】
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。
【０１７０】
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。
【０１７１】
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。
【０１７２】
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。
【０１７３】
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。
【０１７４】
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。
【０１７５】
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。
【０１７６】
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。
【０１７７】
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。
【０１７８】
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。
【０１７９】
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。
【０１８０】
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。
【０１８１】
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。
【０１８２】
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。
【０１８３】
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。
【０１８４】
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。
【０１８５】
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。
【０１８６】
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。
【０１８７】
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。
【０１８８】
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。
【０１８９】
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。
【０１９０】
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。
【０１９１】
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。
【０１９２】
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。
【０１９３】
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。
【０１９４】
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。
【０１９５】
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。
【０１９６】
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。
【０１９７】
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。
【０１９８】
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。
【０１９９】
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。
【０２００】
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。
【０２０１】
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。
【０２０２】
図２８は、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に属する画素毎に分割された画像と、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。
【０２０３】
図２８に示すように、領域特定部１０３は、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。
【０２０４】
図２９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の成分、アンカバードバックグラウンド領域の前景の成分、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景の成分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。
【０２０５】
図２９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、カバードバックグラウンド領域の前景の成分、およびアンカバードバックグラウンド領域の前景の成分からなる前景成分画像、並びに背景領域の画像、カバードバックグラウンド領域の背景の成分、およびアンカバードバックグラウンド領域の背景の成分からなる背景成分画像に分離される。
【０２０６】
分離された前景成分画像、および背景成分画像は、それぞれの画像毎に、処理される。
【０２０７】
前景背景分離部１０５は、入力画像を、領域情報および混合比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するようにしてもよい。
【０２０８】
図３０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。
【０２０９】
図３１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、混合領域の前景成分画像および混合領域の背景成分画像に分離する。
【０２１０】
図３２に示すように、分離された背景成分画像は、混合領域の画素値が補正され、分離された前景成分画像は、動きボケが除去される。
【０２１１】
図３３に示すように、入力画像は、領域に分割され、前景の成分と背景の成分とに分離される。分離された入力画像は、前景成分画像および背景成分画像に合成される。
【０２１２】
前景成分画像に含まれる動きボケは、除去される。背景成分画像は、混合領域に対応する画素値が補正される。
【０２１３】
動きボケが除去された前景成分画像、および補正された背景成分画像は、個々に処理される。
【０２１４】
図３４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。
【０２１５】
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。
【０２１６】
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。
【０２１７】
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。
【０２１８】
ステップＳ１０４において、動きボケ除去部１０６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、並びに領域特定部１０３から供給された領域情報を基に、前景背景分離部１０５から供給された前景成分画像の動きボケを除去する。
【０２１９】
ステップＳ１０５において、補正部１０７は、前景背景分離部１０５から供給された背景成分画像の混合領域に対応する画素値を補正する。
【０２２０】
ステップＳ１０６において、動きボケ除去画像処理部１０８は、動きボケが除去された前景成分画像、および補正された背景成分画像毎に、画像の処理を実行して、処理は終了する。動きボケ除去画像処理部１０８が実行する画像処理の詳細は、後述する。
【０２２１】
このように、本発明に係る画像処理装置は、入力画像を、前景成分画像および背景成分画像に分離し、前景成分画像から動きボケを除去して、動きボケが除去された前景成分画像、および背景成分画像毎に画像処理を実行する。
【０２２２】
以下、領域特定部１０３、混合比算出部１０４、前景背景分離部１０５、および動きボケ除去部１０６のそれぞれの構成について説明する。
【０２２３】
図３５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３５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。
【０２２４】
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。
【０２２５】
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。
【０２２６】
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。
【０２２７】
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。
【０２２８】
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。
【０２２９】
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。
【０２３０】
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。
【０２３１】
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。
【０２３２】
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。
【０２３３】
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。
【０２３４】
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。
【０２３５】
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。
【０２３６】
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。
【０２３７】
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。
【０２３８】
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。
【０２３９】
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。
【０２４０】
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。
【０２４１】
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。
【０２４２】
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。
【０２４３】
次に、領域特定部１０３の処理の例を図３６乃至図４０を参照して説明する。
【０２４４】
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３６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。
【０２４５】
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３７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３７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。
【０２４６】
図３７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。
【０２４７】
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。
【０２４８】
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。
【０２４９】
図３７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。
【０２５０】
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。
【０２５１】
図３８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。
【０２５２】
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。
【０２５３】
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。
【０２５４】
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。
【０２５５】
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。
【０２５６】
図３９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。
【０２５７】
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。
【０２５８】
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。
【０２５９】
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。
【０２６０】
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。
【０２６１】
図４０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。
【０２６２】
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。
【０２６３】
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。
【０２６４】
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。
【０２６５】
図４１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４１（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４１（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。
【０２６６】
図４１（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４１（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。
【０２６７】
図４２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４２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。
【０２６８】
次に、図４３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。
【０２６９】
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。
【０２７０】
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。
【０２７１】
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。
【０２７２】
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。
【０２７３】
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。
【０２７４】
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。
【０２７５】
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。
【０２７６】
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。
【０２７７】
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。
【０２７８】
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。
【０２７９】
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。
【０２８０】
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。
【０２８１】
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。
【０２８２】
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。
【０２８３】
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。
【０２８４】
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。
【０２８５】
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。
【０２８６】
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。
【０２８７】
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。
【０２８８】
図４４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４４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。
【０２８９】
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４５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４５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。
【０２９０】
図４５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。
【０２９１】
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。
【０２９２】
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。
【０２９３】
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。
【０２９４】
背景画像生成部３０１が生成する、図４５の例に対応する背景画像の例を図４６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。
【０２９５】
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。
【０２９６】
図４７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。
【０２９７】
相関値演算部３２１は、例えば、図４８（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４８（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。
【０２９８】
【数２】

【数３】

【数４】

【０２９９】
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。
【０３００】
また、相関値演算部３２１は、例えば、図４９（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４９（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。
【０３０１】
【数５】

【０３０２】
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。
【０３０３】
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。
【０３０４】
図５０は、図４５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。
【０３０５】
図５１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。
【０３０６】
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。
【０３０７】
図５２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。
【０３０８】
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。
【０３０９】
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。
【０３１０】
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。
【０３１１】
図５３は、図４５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。
【０３１２】
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。
【０３１３】
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。
【０３１４】
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。
【０３１５】
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。
【０３１６】
次に、図５４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。
【０３１７】
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４８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。
【０３１８】
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。
【０３１９】
図５５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。
【０３２０】
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。
【０３２１】
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。
【０３２２】
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。
【０３２３】
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。
【０３２４】
図５６は、領域特定部１０３の他の構成を示すブロック図である。図５６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４４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。
【０３２５】
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。
【０３２６】
図５７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。
【０３２７】
図５８および図５９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５８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５９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。
【０３２８】
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。
【０３２９】
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。
【０３３０】
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。
【０３３１】
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。
【０３３２】
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。
【０３３３】
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。
【０３３４】
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５６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４４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。
【０３３５】
次に、図５６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６０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５４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。
【０３３６】
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。
【０３３７】
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５５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。
【０３３８】
次に、図６１のフローチャートを参照して、図６０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。
【０３３９】
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。
【０３４０】
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。
【０３４１】
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。
【０３４２】
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。
【０３４３】
このように、図５６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。
【０３４４】
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。
【０３４５】
図６２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。
【０３４６】
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。
【０３４７】
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。
【０３４８】
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。
【０３４９】
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。
【０３５０】
理想的な混合比αの例を図６３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。
【０３５１】
図６３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。
【０３５２】
図６４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。
【０３５３】
【数６】

【０３５４】
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。
【０３５５】
M=C06 （９）
B=P06 （１０）
【０３５６】
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。
【０３５７】
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。
【０３５８】
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。
【０３５９】
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６５に示す。
【０３６０】
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。
【０３６１】
C=α・N+f （１２）
【０３６２】
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６４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。
【０３６３】
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。
【０３６４】
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。
【０３６５】
図６６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。
【０３６６】
【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。
【０３６７】
【数８】

【０３６８】
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。
【０３６９】
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。
【０３７０】
【数９】

【０３７１】
結果として、βは、式（１７）で表すことができる。
【０３７２】
β=2/4 （１７）
【０３７３】
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。
【０３７４】
β=1-α （１８）
【０３７５】
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。
【０３７６】
【数１０】

【０３７７】
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。
【０３７８】
【数１１】

【０３７９】
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６７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。
【０３８０】
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。
【０３８１】
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。
【０３８２】
α=(C-N)/(P-N) （２１）
α=(C-P)/(N-P) （２２）
【０３８３】
図６８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。
【０３８４】
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。
【０３８５】
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。
【０３８６】
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。
【０３８７】
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。
【０３８８】
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。
【０３８９】
図６９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６９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。
【０３９０】
推定混合比は、混合領域において、図６３に示すように、ほぼ直線的に変化していることがわかる。
【０３９１】
図６２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。
【０３９２】
図７０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。
【０３９３】
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。
【０３９４】
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。
【０３９５】
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。
【０３９６】
このように、図７０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。
【０３９７】
図７１のフローチャートを参照して、図６２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７２のフローチャートを参照して、後述する。
【０３９８】
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。
【０３９９】
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。
【０４００】
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。
【０４０１】
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。
【０４０２】
図７０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７１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。
【０４０３】
次に、図７１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７２のフローチャートを参照して説明する。
【０４０４】
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。
【０４０５】
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。
【０４０６】
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。
【０４０７】
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。
【０４０８】
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。
【０４０９】
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。
【０４１０】
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。
【０４１１】
図７１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７２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。
【０４１２】
なお、図７０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７２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。
【０４１３】
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。
【０４１４】
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、信号処理装置は、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。
【０４１５】
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。
【０４１６】
次に、混合比算出部１０４の他の処理について説明する。
【０４１７】
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。
【０４１８】
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。
【０４１９】
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。
【０４２０】
インデックスi、傾きl、および切片pの関係を図７３に示す。
【０４２１】
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７３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。
【０４２２】
図７４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。
【０４２３】
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。
【０４２４】
例えば、図６４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。
【０４２５】
C05=α05・B05/v+f05 （２５）
C06=α06・B06/v+f06 （２６）
C07=α07・B07/v+f07 （２７）
【０４２６】
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。
【０４２７】
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。
【０４２８】
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。
【０４２９】

【０４３０】
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。
【０４３１】
s=-m・Fc （３０）
t=-q・Fc （３１）
u=(1-p)・Fc （３２）
【０４３２】
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。
【０４３３】
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。
【０４３４】
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。
【０４３５】
f(x)=is+u （３３）
【０４３６】
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。
【０４３７】

【０４３８】
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。
【０４３９】
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。
【０４４０】
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。

【０４４１】
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。
【０４４２】
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。
【０４４３】
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。
【０４４４】
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。
【０４４５】
x=(j+1)・3+(k+1) （４４）
【０４４６】
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。
【０４４７】
【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。
【０４４８】
式（４５）から、式（４６）を導くことができる。
【０４４９】
【数１３】

【０４５０】
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。
【０４５１】
【数１４】

【０４５２】
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。
【０４５３】
【数１５】

【０４５４】
式（４８）に式（４６）を代入すると、式（４９）を得る。
【０４５５】
【数１６】

【０４５６】
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。
【０４５７】
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。
【０４５８】
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。
【０４５９】
例えば、図６４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。
【０４６０】
図６５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。
【０４６１】
また、例えば、図７５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）
【０４６２】
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。
【０４６３】
図７５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）
【０４６４】
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。
【０４６５】
図７６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。
【０４６６】
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。
【０４６７】
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。
【０４６８】
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。
【０４６９】
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。
【０４７０】
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。
【０４７１】
図７７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７７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。
【０４７２】
推定混合比は、混合領域において、図６３に示すように、ほぼ直線的に変化していることがわかる。
【０４７３】
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。
【０４７４】
図７８のフローチャートを参照して、推定混合比処理部４０１が図７６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７９のフローチャートを参照して、後述する。
【０４７５】
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。
【０４７６】
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。
【０４７７】
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。
【０４７８】
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。
【０４７９】
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。
【０４８０】
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。
【０４８１】
次に、図７８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７９のフローチャートを参照して説明する。
【０４８２】
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。
【０４８３】
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。
【０４８４】
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。
【０４８５】
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。
【０４８６】
図７８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７９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。
【０４８７】
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。
【０４８８】
次に、前景背景分離部１０５について説明する。図８０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６０４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６０４に供給される。
【０４８９】
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。
【０４９０】
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、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、入力画像から前景の成分を分離して、分離した前景の成分を合成部６０３に供給するとともに、入力画像から背景の成分を分離して、分離した背景の成分を合成部６０５に供給する。
【０４９１】
スイッチ６０２は、前景領域を示す領域情報を基に、前景に対応する画素が入力されたとき、閉じられ、入力画像に含まれる前景に対応する画素のみを合成部６０３に供給する。
【０４９２】
スイッチ６０４は、背景領域を示す領域情報を基に、背景に対応する画素が入力されたとき、閉じられ、入力画像に含まれる背景に対応する画素のみを合成部６０５に供給する。
【０４９３】
合成部６０３は、分離部６０１から供給された前景に対応する成分、スイッチ６０２から供給された前景に対応する画素を基に、前景成分画像を合成し、合成した前景成分画像を出力する。前景領域と混合領域とは重複しないので、合成部６０３は、例えば、前景に対応する成分と、前景に対応する画素とに論理和の演算を適用して、前景成分画像を合成する。
【０４９４】
合成部６０３は、前景成分画像の合成の処理の最初に実行される初期化の処理において、内蔵しているフレームメモリに全ての画素値が０である画像を格納し、前景成分画像の合成の処理において、前景成分画像を格納（上書き）する。従って、合成部６０３が出力する前景成分画像の内、背景領域に対応する画素には、画素値として０が格納されている。
【０４９５】
合成部６０５は、分離部６０１から供給された背景に対応する成分、スイッチ６０４から供給された背景に対応する画素を基に、背景成分画像を合成して、合成した背景成分画像を出力する。背景領域と混合領域とは重複しないので、合成部６０５は、例えば、背景に対応する成分と、背景に対応する画素とに論理和の演算を適用して、背景成分画像を合成する。
【０４９６】
合成部６０５は、背景成分画像の合成の処理の最初に実行される初期化の処理において、内蔵しているフレームメモリに全ての画素値が０である画像を格納し、背景成分画像の合成の処理において、背景成分画像を格納（上書き）する。従って、合成部６０５が出力する背景成分画像の内、前景領域に対応する画素には、画素値として０が格納されている。
【０４９７】
図８１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。
【０４９８】
図８１（Ａ）は、表示される画像の模式図であり、図８１（Ｂ）は、図８１（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。
【０４９９】
図８１（Ａ）および図８１（Ｂ）に示すように、前景背景分離部１０５から出力される背景成分画像は、背景領域に属する画素、および混合領域の画素に含まれる背景の成分から構成される。
【０５００】
図８１（Ａ）および図８１（Ｂ）に示すように、前景背景分離部１０５から出力される前景成分画像は、前景領域に属する画素、および混合領域の画素に含まれる前景の成分から構成される。
【０５０１】
混合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、背景領域に属する画素と共に、背景成分画像を構成する。分離された前景の成分は、前景領域に属する画素と共に、前景成分画像を構成する。
【０５０２】
このように、前景成分画像は、背景領域に対応する画素の画素値が０とされ、前景領域に対応する画素および混合領域に対応する画素に意味のある画素値が設定される。同様に、背景成分画像は、前景領域に対応する画素の画素値が０とされ、背景領域に対応する画素および混合領域に対応する画素に意味のある画素値が設定される。
【０５０３】
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。
【０５０４】
図８２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８２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。
【０５０５】
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。
【０５０６】
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。
【０５０７】
図８３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８３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８３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。
【０５０８】
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。
【０５０９】

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。
【０５１０】
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。
【０５１１】

【０５１２】
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。
【０５１３】
f16=C16-α16・P16 （７０）
f17=C17-α17・P17 （７１）
【０５１４】
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。
【０５１５】
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。
【０５１６】
図８４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８４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８４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。
【０５１７】
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。
【０５１８】

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。
【０５１９】
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。
【０５２０】

【０５２１】
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。
【０５２２】
f03=C03-α3・N03 （７５）
f04=C04-α4・N04 （７６）
【０５２３】
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。
【０５２４】
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。
【０５２５】
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。
【０５２６】
図８５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。
【０５２７】
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。
【０５２８】
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。
【０５２９】
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８３および図８４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して、フレームメモリ６２３に供給する。
【０５３０】
分離処理ブロック６２２は、アンカバード領域処理部６３１、カバード領域処理部６３２、合成部６３３、および合成部６３４で構成されている。
【０５３１】
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および合成部６３４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い。
【０５３２】
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の画素の前景の成分を合成部６３３に供給する。
【０５３３】
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および合成部６３４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い。
【０５３４】
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の画素の前景の成分を合成部６３３に供給する。
【０５３５】
合成部６３３は、フレーム#nの、演算器６４３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前景の成分、および演算器６５３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前景の成分を合成して、フレームメモリ６２３に供給する。
【０５３６】
合成部６３４は、フレーム#nの、スイッチ６４２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背景の成分、およびスイッチ６５２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背景の成分を合成して、フレームメモリ６２３に供給する。
【０５３７】
フレームメモリ６２３は、分離処理ブロック６２２から供給された、フレーム#nの混合領域の画素の前景の成分と、背景の成分とをそれぞれに記憶する。
【０５３８】
フレームメモリ６２３は、記憶しているフレーム#nの混合領域の画素の前景の成分、および記憶しているフレーム#nの混合領域の画素の背景の成分を出力する。
【０５３９】
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。
【０５４０】
合成部６０３は、分離部６０１から出力された、フレーム#nの混合領域の画素の前景の成分と、前景領域に属する画素とを合成して前景成分画像を生成する。合成部６０５は、分離部６０１から出力された、フレーム#nの混合領域の画素の背景の成分と、背景領域に属する画素とを合成して背景成分画像を生成する。
【０５４１】
図８６は、図８２のフレーム#nに対応する、前景成分画像の例と、背景成分画像の例を示す図である。
【０５４２】
図８６（Ａ）は、図８２のフレーム#nに対応する、前景成分画像の例を示す。
最も左の画素、および左から１４番目の画素は、前景と背景が分離される前において、背景の成分のみから成っていたので、画素値が０とされる。
【０５４３】
左から２番目乃至４番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、アンカバードバックグラウンド領域に属し、背景の成分が０とされ、前景の成分がそのまま残されている。左から１１番目乃至１３番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、カバードバックグラウンド領域に属し、背景の成分が０とされ、前景の成分がそのまま残されている。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るので、そのまま残される。
【０５４４】
図８６（Ｂ）は、図８２のフレーム#nに対応する、背景成分画像の例を示す。最も左の画素、および左から１４番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、背景の成分のみから成っていたので、そのまま残される。
【０５４５】
左から２番目乃至４番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、アンカバードバックグラウンド領域に属し、前景の成分が０とされ、背景の成分がそのまま残されている。左から１１番目乃至１３番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、カバードバックグラウンド領域に属し、前景の成分が０とされ、背景の成分がそのまま残されている。左から５番目乃至１０番目の画素は、前景と背景とが分離される前において、前景の成分のみから成っていたので、画素値が０とされる。
【０５４６】
次に、図８７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。
【０５４７】
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。
【０５４８】
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、背景の成分を抽出する。
【０５４９】
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、前景の成分を抽出する。
【０５５０】
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、背景の成分を抽出する。
【０５５１】
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、前景の成分を抽出する。
【０５５２】
ステップＳ６０８において、合成部６３３は、ステップＳ６０５の処理で抽出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前景の成分と、ステップＳ６０７の処理で抽出されたカバードバックグラウンド領域に属する画素の前景の成分とを合成する。合成された前景の成分は、合成部６０３に供給される。更に、合成部６０３は、スイッチ６０２を介して供給された前景領域に属する画素と、分離部６０１から供給された前景の成分とを合成して、前景成分画像を生成する。
【０５５３】
ステップＳ６０９において、合成部６３４は、ステップＳ６０４の処理で抽出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背景の成分と、ステップＳ６０６の処理で抽出されたカバードバックグラウンド領域に属する画素の背景の成分とを合成する。合成された背景の成分は、合成部６０５に供給される。
更に、合成部６０５は、スイッチ６０４を介して供給された背景領域に属する画素と、分離部６０１から供給された背景の成分とを合成して、背景成分画像を生成する。
【０５５４】
ステップＳ６１０において、合成部６０３は、前景成分画像を出力する。ステップＳ６１１において、合成部６０５は、背景成分画像を出力し、処理は終了する。
【０５５５】
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。
【０５５６】
次に、前景成分画像からの動きボケの除去について説明する。
【０５５７】
図８８は、動きボケ除去部１０６の構成の一例を示すブロック図である。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、および領域特定部１０３から供給された領域情報は、処理単位決定部８０１およびモデル化部８０２に供給される。前景背景分離部１０５から供給された前景成分画像は、足し込み部８０４に供給される。
【０５５８】
処理単位決定部８０１は、動きベクトルとその位置情報、および領域情報を基に、動きベクトルと共に、生成した処理単位をモデル化部８０２に供給する。処理単位決定部８０１は、生成した処理単位を足し込み部８０４に供給する。
【０５５９】
処理単位決定部８０１が生成する処理単位は、図８９に例を示すように、前景成分画像のカバードバックグラウンド領域に対応する画素から始まり、アンカバードバックグラウンド領域に対応する画素までの動き方向に並ぶ連続する画素、またはアンカバードバックグラウンド領域に対応する画素から始まり、カバードバックグラウンド領域に対応する画素までの動き方向に並ぶ連続する画素を示す。処理単位は、例えば、左上点（処理単位で指定される画素であって、画像上で最も左または最も上に位置する画素の位置）および右下点の２つのデータから成る。
【０５６０】
モデル化部８０２は、動きベクトルおよび入力された処理単位を基に、モデル化を実行する。より具体的には、例えば、モデル化部８０２は、処理単位に含まれる画素の数、画素値の時間方向の仮想分割数、および画素毎の前景の成分の数に対応する複数のモデルを予め記憶しておき、処理単位、および画素値の時間方向の仮想分割数を基に、図９０に示すような、画素値と前景の成分との対応を指定するモデルを選択するようにしても良い。
【０５６１】
例えば、処理単位に対応する画素の数が１２でありシャッタ時間内の動き量vが５であるときにおいては、モデル化部８０２は、仮想分割数を５とし、最も左に位置する画素が１つの前景の成分を含み、左から２番目の画素が２つの前景の成分を含み、左から３番目の画素が３つの前景の成分を含み、左から４番目の画素が４つの前景の成分を含み、左から５番目の画素が５つの前景の成分を含み、左から６番目の画素が５つの前景の成分を含み、左から７番目の画素が５つの前景の成分を含み、左から８番目の画素が５つの前景の成分を含み、左から９番目の画素が４つの前景の成分を含み、左から１０番目の画素が３つの前景の成分を含み、左から１１番目の画素が２つの前景の成分を含み、左から１２番目の画素が１つの前景の成分を含み、全体として８つの前景の成分から成るモデルを選択する。
【０５６２】
なお、モデル化部８０２は、予め記憶してあるモデルから選択するのではなく、動きベクトル、および処理単位が供給されたとき、動きベクトル、および処理単位を基に、モデルを生成するようにしてもよい。
【０５６３】
モデル化部８０２は、選択したモデルを方程式生成部８０３に供給する。
【０５６４】
方程式生成部８０３は、モデル化部８０２から供給されたモデルを基に、方程式を生成する。図９０に示す前景成分画像のモデルを参照して、前景の成分の数が８であり、処理単位に対応する画素の数が１２であり、動き量vが５であり、仮想分割数が５であるときの、方程式生成部８０３が生成する方程式について説明する。
【０５６５】
前景成分画像に含まれるシャッタ時間/vに対応する前景成分がF01/v乃至F08/vであるとき、F01/v乃至F08/vと画素値C01乃至C12との関係は、式（７８）乃至式（８９）で表される。
【０５６６】

【０５６７】
方程式生成部８０３は、生成した方程式を変形して方程式を生成する。方程式生成部８０３が生成する方程式を、式（９０）乃至式（１０１）に示す。

【０５６８】
式（９０）乃至式（１０１）は、式（１０２）として表すこともできる。
【０５６９】
【数１７】

式（１０２）において、jは、画素の位置を示す。この例において、jは、１乃至１２のいずれか１つの値を有する。また、iは、前景値の位置を示す。この例において、iは、１乃至８のいずれか１つの値を有する。aijは、iおよびjの値に対応して、０または１の値を有する。
【０５７０】
誤差を考慮して表現すると、式（１０２）は、式（１０３）のように表すことができる。
【０５７１】
【数１８】

式（１０３）において、ejは、注目画素Cjに含まれる誤差である。
【０５７２】
式（１０３）は、式（１０４）に書き換えることができる。
【０５７３】
【数１９】

【０５７４】
ここで、最小自乗法を適用するため、誤差の自乗和Eを式（１０５）に示すように定義する。
【０５７５】
【数２０】

【０５７６】
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Fkによる偏微分の値が０になればよい。式（１０６）を満たすようにFkを求める。
【０５７７】
【数２１】

【０５７８】
式（１０６）において、動き量vは固定値であるから、式（１０７）を導くことができる。
【０５７９】
【数２２】

【０５８０】
式（１０７）を展開して、移項すると、式（１０８）を得る。
【０５８１】
【数２３】

【０５８２】
式（１０８）のkに１乃至８の整数のいずれか１つを代入して得られる８つの式に展開する。得られた８つの式を、行列により１つの式により表すことができる。この式を正規方程式と呼ぶ。
【０５８３】
このような最小自乗法に基づく、方程式生成部８０３が生成する正規方程式の例を式（１０９）に示す。
【０５８４】
【数２４】

【０５８５】
式（１０９）をA・F=v・Cと表すと、C,A,vが既知であり、Fは未知である。また、A,vは、モデル化の時点で既知だが、Cは、足し込み動作において画素値を入力することで既知となる。
【０５８６】
最小自乗法に基づく正規方程式により前景成分を算出することにより、画素Cに含まれている誤差を分散させることができる。
【０５８７】
方程式生成部８０３は、このように生成された正規方程式を足し込み部８０４に供給する。
【０５８８】
足し込み部８０４は、処理単位決定部８０１から供給された処理単位を基に、前景成分画像に含まれる画素値Cを、方程式生成部８０３から供給された行列の式に設定する。足し込み部８０４は、画素値Cを設定した行列を演算部８０５に供給する。
【０５８９】
演算部８０５は、掃き出し法（Gauss-Jordanの消去法）などの解法に基づく処理により、動きボケが除去された前景成分Fi/vを算出して、動きボケが除去された前景の画素値である、０乃至８の整数のいずれかのiに対応するFiを算出して、図９１に例を示す、動きボケが除去された画素値であるFiから成る、動きボケが除去された前景成分画像を出力する。
【０５９０】
なお、図９１に示す動きボケが除去された前景成分画像において、C03乃至C10のそれぞれにF01乃至F08のそれぞれが設定されているのは、画面に対する前景成分画像の位置を変化させないためであり、任意の位置に対応させることができる。
【０５９１】
また、例えば、図９２に示すように、処理単位に対応する画素の数が８であり、動き量vが４であるとき、動きボケ除去部１０６は、式（１１０）に示す行列の式を生成する。
【０５９２】
【数２５】

【０５９３】
動きボケ除去部１０６は、このように処理単位の長さに対応した数の式を立てて、動きボケの量が調整された画素値であるFiを算出する。同様に、例えば、処理単位に含まれる画素の数が１００あるとき、１００個の画素に対応する式を生成して、Fiを算出する。
【０５９４】
以上のように、動きボケ除去部１０６は、動き量vおよび処理単位に対応して、式を生成し、生成した式に前景成分画像の画素値を設定して、動きボケが除去された前景成分画像を算出する。
【０５９５】
次に、図９３のフローチャートを参照して、動きボケ除去部１０６による前景成分画像に含まれる動きボケの除去の処理を説明する。
【０５９６】
ステップＳ８０１において、動きボケ除去部１０６の処理単位決定部８０１は、動きベクトルおよび領域情報を基に、処理単位を生成し、生成した処理単位をモデル化部８０２に供給する。
【０５９７】
ステップＳ８０２において、動きボケ除去部１０６のモデル化部８０２は、動き量vおよび処理単位に対応して、モデルの選択や生成を行う。ステップＳ８０３において、方程式生成部８０３は、選択されたモデルを基に、正規方程式を作成する。
【０５９８】
ステップＳ８０４において、足し込み部８０４は、作成された正規方程式に前景成分画像の画素値を設定する。ステップＳ８０５において、足し込み部８０４は、処理単位に対応する全ての画素の画素値の設定を行ったか否かを判定し、処理単位に対応する全ての画素の画素値の設定を行っていないと判定された場合、ステップＳ８０４に戻り、正規方程式への画素値の設定の処理を繰り返す。
【０５９９】
ステップＳ８０５において、処理単位の全ての画素の画素値の設定を行ったと判定された場合、ステップＳ８０６に進み、演算部８０５は、足し込み部８０４から供給された画素値が設定された正規方程式を基に、動きボケを除去した前景の画素値を算出して、処理は終了する。
【０６００】
このように、動きボケ除去部１０６は、動きベクトルおよび領域情報を基に、動きボケを含む前景画像から動きボケを除去することができる。
【０６０１】
すなわち、サンプルデータである画素値に含まれる動きボケを除去することができる。
【０６０２】
次に、背景成分画像の補正について説明する。
【０６０３】
図９４は、図９０に例を示す前景成分画像のモデルに対応する、背景成分画像のモデルの例を示す図である。
【０６０４】
図９４に示すように、前景の成分が除去されているので、元の入力画像の混合領域に対応する、背景成分画像の画素の画素値は、元の入力画像の背景領域に対応する画素に比較して、混合比αに対応して、少ない数の背景の成分により構成されている。
【０６０５】
例えば、図９４に例を示す背景成分画像において、画素値C01は、４つの背景の成分B02/Vで構成され、画素値C02は、３つの背景の成分B03/Vで構成され、画素値C03は、２つの背景の成分B04/Vで構成され、画素値C04は、１つの背景の成分B05/Vで構成される。
【０６０６】
また、図９４に例を示す背景成分画像において、画素値C09は、１つの背景の成分B10/Vで構成され、画素値C10は、２つの背景の成分B11/Vで構成され、画素値C11は、３つの背景の成分B12/Vで構成され、画素値C12は、４つの背景の成分B13/Vで構成される。
【０６０７】
このように、元の入力画像の混合領域に対応する、画素の画素値が、元の入力画像の背景領域に対応する画素に比較して、少ない数の背景の成分により構成されているので、前景成分画像の混合領域に対応する画像は、背景領域の画像に比較して、例えば、暗い画像となる。
【０６０８】
補正部１０７は、このような、背景成分画像の混合領域に対応する画素の画素値のそれぞれに、混合比αに対応する定数を乗じて、背景成分画像の混合領域に対応する画素の画素値を補正する。
【０６０９】
例えば、図９４に示す背景成分画像が入力されたとき、補正部１０７は、画素値C01に5/4を乗算し、画素値C02に5/3を乗算し、画素値C11に5/3を乗算し、画素値C12に5/4を乗算する。図９１に例を示す、動きボケが除去された前景成分画像との画素の位置を整合させるために、補正部１０７は、画素値C03乃至C11の画素値を0とする。
【０６１０】
このように、補正部１０７は、背景成分画像の混合領域に対応する画素の画素値を補正すると共に、動きボケが除去された前景成分画像との画素の位置を整合させる。
【０６１１】
図９６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動きボケ除去画像処理部１０８の構成を示すブロック図である。例えば、図９６に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８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。
【０６１２】
背景成分教師画像フレームメモリ１００１は、補正部１０７から供給された、補正された、教師画像の背景成分画像を記憶する。背景成分教師画像フレームメモリ１００１は、記憶している教師画像の背景成分画像を加重平均部１００３−１および学習部１００６−１に供給する。
【０６１３】
前景成分教師画像フレームメモリ１００２は、動きボケ除去部１０６から供給された、動きボケが除去された、教師画像の前景成分画像を記憶する。前景成分教師画像フレームメモリ１００２は、記憶している教師画像の前景成分画像を加重平均部１００３−２および学習部１００６−２に供給する。
【０６１４】
加重平均部１００３−１は、背景成分教師画像フレームメモリ１００１から供給された、例えば、HD画像である教師画像の背景成分画像を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画像を背景成分生徒画像フレームメモリ１００４に供給する。
【０６１５】
例えば、加重平均部１００３−１は、図９７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１００３−１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。
【０６１６】
背景成分生徒画像フレームメモリ１００４は、加重平均部１００３−１から供給された、教師画像の背景成分画像に対応する、生徒画像を記憶する。背景成分生徒画像フレームメモリ１００４は、記憶している、教師画像の背景成分画像に対応する生徒画像を学習部１００６−１に供給する。
【０６１７】
加重平均部１００３−２は、前景成分教師画像フレームメモリ１００２から供給された、例えば、HD画像である教師画像の前景成分画像を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画像を前景成分生徒画像フレームメモリ１００５に供給する。
【０６１８】
前景成分生徒画像フレームメモリ１００５は、加重平均部１００３−２から供給された、教師画像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。前景成分生徒画像フレームメモリ１００５は、記憶している、教師画像の前景成分画像に対応する生徒画像を学習部１００６−２に供給する。
【０６１９】
学習部１００６−１は、背景成分教師画像フレームメモリ１００１から供給された教師画像の背景成分画像、および背景成分生徒画像フレームメモリ１００４から供給された、教師画像の背景成分画像に対応する生徒画像を基に、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１００７に供給する。
【０６２０】
学習部１００６−２は、前景成分教師画像フレームメモリ１００２から供給された教師画像の前景成分画像、および前景成分生徒画像フレームメモリ１００５から供給された、教師画像の前景成分画像に対応する生徒画像を基に、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１００７に供給する。
【０６２１】
係数セットメモリ１００７は、学習部１００６−１から供給された背景成分画像に対応する係数セット、および学習部１００６−２から供給された前景成分画像に対応する係数セットを記憶する。
【０６２２】
以下、学習部１００６−１および学習部１００６−２を個々に区別する必要がないとき、単に学習部１００６と称する。
【０６２３】
図９８は、学習部１００６の構成を示すブロック図である。
【０６２４】
クラス分類部１０３１は、クラスタップ取得部１０５１および波形分類部１０５２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１０５１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１０５２に供給する。
【０６２５】
例えば、図９７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１０５１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１０５２に供給される。
【０６２６】
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。
【０６２７】
波形分類部１０５２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１０５２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１０３２に供給する。
【０６２８】
ここで、クラス分類処理について簡単に説明する。
【０６２９】
いま、例えば、図９９（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９９（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１０３１において行われる。
【０６３０】
なお、クラス分類処理は、画像（クラスタップ）のアクティビティ（画像の複雑さ）（変化の激しさ）などをも考慮して行うようにすることが可能である。
【０６３１】
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。
【０６３２】
そこで、本実施の形態においては、波形分類部１０５２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。
【０６３３】
説明を簡単にするため、図１００（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。
【０６３４】
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１００（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。
【０６３５】
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。
【０６３６】
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。
【０６３７】
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１０５２において行われる。
【０６３８】
なお、本実施の形態では、波形分類部１０５２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。
【０６３９】
予測タップ取得部１０３２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１０３３に供給する。
【０６４０】
例えば、図９７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１０３２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。
【０６４１】
具体的には、例えば、図９７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）。
【０６４２】
対応画素取得部１０３３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１０３４に供給する。
【０６４３】
例えば、対応画素取得部１０３３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。
【０６４４】
正規方程式生成部１０３４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１０３５に供給する。
【０６４５】
係数計算部１０３５は、正規方程式生成部１０３４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１０３５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１００７に供給する。
【０６４６】
正規方程式生成部１０３４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１０３５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。
【０６４７】
ここで、適応処理について説明する。
【０６４８】
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。
【０６４９】
Ｅ［ｙ］＝ｗ₁ｘ₁＋ｗ₂ｘ₂＋・・・ （１１１）
【０６５０】
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２６】

で定義すると、次のような観測方程式が成立する。
【０６５１】
ＸＷ＝Ｙ’ （１１２）
【０６５２】
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２７】

で定義すると、式（１１２）から、次のような残差方程式が成立する。
【０６５３】
ＸＷ＝Ｙ＋Ｅ （１１３）
【０６５４】
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２８】

を最小にすることで求めることができる。
【０６５５】
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。
【０６５６】
【数２９】

【０６５７】
そこで、まず、式（１１３）を、予測係数ｗ_iで微分することにより、次式が成立する。
【０６５８】
【数３０】

【０６５９】
式（１１４）および（１１５）より、式（１１６）が得られる。
【０６６０】
【数３１】

【０６６１】
さらに、式（１１３）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（１１６）から、次のような正規方程式を得ることができる。
【０６６２】
【数３２】

【０６６３】
式（１１７）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（１１７）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（１１７）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。
【０６６４】
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（１１１）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。
【０６６５】
正規方程式生成部１０３４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１０３５は、生成された正規方程式を基に、予測係数ｗを算出する。
【０６６６】
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（１１１）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。
【０６６７】
図１０１は、図９６に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８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。
【０６６８】
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、前景成分画像、および背景成分画像に分離される。
【０６６９】
分離された前景成分画像は、動きボケ除去部１０６により、動きボケが除去される。分離された背景成分画像の混合領域に対応する画素値は、補正部１０７により、前景成分画像の動きボケの除去に対応して補正される。
【０６７０】
動きボケ除去画像処理部１０８は、動きボケが除去された前景成分画像、および補正された背景成分画像を基に、前景成分画像に対応する係数セット、および背景成分画像に対応する係数セットを個々に算出する。
【０６７１】
すなわち、学習部１００６−１は、分離され、補正された背景成分画像を基に、背景成分画像に対応する係数セットを算出し、学習部１００６−２は、分離され、動きボケが除去された前景成分画像を基に、前景成分画像に対応する係数セットを算出する。
【０６７２】
背景成分画像に対応する係数セットは、分離され、補正された背景成分画像に適用する、画素値を予測するクラス分類適応処理において、背景成分画像に対応する画像の画素値の予測に使用される。
【０６７３】
前景成分画像に対応する係数セットは、分離され、動きボケが除去された前景成分画像に適用する、画素値を予測するクラス分類適応処理において、前景成分画像に対応する画像の画素値の予測に使用される。
【０６７４】
前景成分画像に対応する予測画像は、動きボケが付加される。背景成分画像に対応する予測画像は、前景成分画像の動きボケの付加に対応して、補正される。
【０６７５】
補正された背景成分画像に対応する予測画像、および動きボケが付加された前景成分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。
【０６７６】
図１０２のフローチャートを参照して、図９６に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８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。
【０６７７】
ステップＳ１００１において、加重平均部１００３−１および加重平均部１００３−２は、背景成分画像に対応する生徒画像、および前景成分画像に対応する生徒画像を生成する。すなわち、加重平均部１００３−１は、背景成分教師画像フレームメモリ１００１に記憶されている、教師画像の背景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、教師画像の背景成分画像に対応する生徒画像を生成する。
【０６７８】
加重平均部１００３−２は、前景成分教師画像フレームメモリ１００２に記憶されている、教師画像の前景成分画像を、例えば、４分の１加重平均して、教師画像の前景成分画像に対応する生徒画像を生成する。
【０６７９】
ステップＳ１００２において、学習部１００６−１は、背景成分教師画像フレームメモリ１００１に記憶されている教師画像の背景成分画像、および背景成分生徒画像フレームメモリ１００４に記憶されている、教師画像の背景成分画像に対応する生徒画像を基に、背景成分画像に対応する係数セットを生成する。ステップＳ１００２における係数セットの生成の処理の詳細は、図１０３のフローチャートを参照して後述する。
【０６８０】
ステップＳ１００３において、学習部１００６−２は、前景成分教師画像フレームメモリ１００２に記憶されている教師画像の前景成分画像、および前景成分生徒画像フレームメモリ１００５に記憶されている、教師画像の前景成分画像に対応する生徒画像を基に、前景成分画像に対応する係数セットを生成する。
【０６８１】
ステップＳ１００４において、学習部１００６−１および学習部１００６−２は、それぞれ、背景成分画像に対応する係数セット、または前景成分画像に対応する係数セットを係数セットメモリ１００７に出力する。係数セットメモリ１００７は、背景成分画像に対応する係数セット、または前景成分画像の対応する係数セットをそれぞれに記憶して、処理は終了する。
【０６８２】
このように、図９６に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８は、背景成分画像に対応する係数セット、および前景成分画像に対応する係数セットを生成することができる。
【０６８３】
なお、ステップＳ１００２およびステップＳ１００３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。
【０６８４】
次に、図１０３のフローチャートを参照して、ステップＳ１００２の処理に対応する、学習部１００６−１が実行する背景成分画像に対応する係数セットの生成の処理を説明する。
【０６８５】
ステップＳ１０２１において、学習部１００６−１は、背景成分画像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、背景成分画像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Ｓ１０２２に進み、ラスタースキャン順に、背景成分画像に対応する生徒画像から注目画素を取得する。
【０６８６】
ステップＳ１０２３において、クラス分類部１０３１のクラスタップ取得部１０５１は、背景成分生徒画像フレームメモリ１００４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Ｓ１０２４において、クラス分類部１０３１の波形分類部１０５２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Ｓ１０２５において、予測タップ取得部１０３２は、分類されたクラスを基に、背景成分生徒画像フレームメモリ１００４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。
【０６８７】
ステップＳ１０２６において、対応画素取得部１０３３は、分類されたクラスを基に、背景成分教師画像フレームメモリ１００１に記憶されている教師画像の背景成分画像から、予測すべき画素値に対応する画素を取得する。
【０６８８】
ステップＳ１０２７において、正規方程式生成部１０３４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Ｓ１０２１に戻り、学習部１００６−１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。
【０６８９】
ステップＳ１０２１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Ｓ１０２８に進み、正規方程式生成部１０３４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１０３５に供給する。係数計算部１０３５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、背景成分画像に対応する、クラス毎の係数セットを計算する。
【０６９０】
なお、係数計算部１０３５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。
【０６９１】
ステップＳ１０２９において、係数計算部１０３５は、背景成分画像に対応する、クラス毎の係数セットを係数セットメモリ１００７に出力し、処理は終了する。
【０６９２】
このように、学習部１００６−１は、背景成分画像に対応する係数セットを生成することができる。
【０６９３】
ステップＳ１００３に対応する、学習部１００６−２による、前景成分画像に対応する係数セットの生成の処理は、前景成分教師画像フレームメモリ１００２に記憶されている前景成分画像、および前景成分生徒画像フレームメモリ１０５に記憶されている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１０３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。
【０６９４】
このように、図９６に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８は、補正された背景成分画像に対応する係数セット、および動きボケが除去された前景成分画像に対応する係数セットを個々に生成することができる。
【０６９５】
図１０４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動きボケ除去画像処理部１０８の構成を示すブロック図である。例えば、図１０４に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８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。
【０６９６】
背景成分画像フレームメモリ１１０１は、補正部１０７から供給された、補正された背景成分画像を記憶する。背景成分画像フレームメモリ１１０１は、記憶している背景成分画像をマッピング部１１０３−１に供給する。
【０６９７】
前景成分画像フレームメモリ１１０２は、動きボケ除去部１０６から供給された、前景領域に属する画素からなる前景成分画像を記憶する。前景成分画像フレームメモリ１１０２は、記憶している前景成分画像をマッピング部１１０３−２に供給する。
【０６９８】
マッピング部１１０３−１は、係数セットメモリ１１０４に記憶されている、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、背景成分画像フレームメモリ１１０１に記憶されている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１１０３−１は、生成した予測画像を補正部１１０５に供給する。
【０６９９】
動きボケ付加部１１０６が付加する動きボケに対応して、補正部１１０５は、背景成分画像の混合領域に対応する、予測画像の所定の画素の画素値を0に設定するか、または付加される動きボケに対応する所定の値で画素値を除算する。補正部１１０５は、このように補正された予測画像を合成部１１０７に供給する。
【０７００】
マッピング部１１０３−２は、係数セットメモリ１１０４に記憶されている、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、前景成分画像フレームメモリ１１０２に記憶されている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１１０３−２は、生成した予測画像を動きボケ付加部１１０６に供給する。
【０７０１】
動きボケ付加部１１０６は、所望の動きボケ調整量v'、例えば、入力画像の動き量vの半分の値の動きボケ調整量v'や、動き量vと無関係の値の動きボケ調整量v'を与えることで、予測画像に動きボケを付加する。動きボケ付加部１１０６は、動きボケが除去された前景成分画像の予測画像の画素値Fiを動きボケ調整量v'で除すことにより、前景の成分Fi/v'を算出して、前景の成分Fi/v'の和を算出して、動きボケが付加された画素値を生成する。
【０７０２】
例えば、図１０５に示す予測画像が入力され、動きボケ調整量v'が３のとき、図１０６に示すように、画素値C02は、（F01）/v'とされ、画素値C03は、（F01+F02）/v'とされ、画素値C04は、（F01+F02+F03）/v'とされ、画素値C05は、（F02+F03+F04）/v'とされる。
【０７０３】
動きボケ付加部１１０６は、動きボケを付加した、前景成分画像の予測画像を合成部１１０７に供給する。
【０７０４】
合成部１１０７は、補正部１１０５から供給された、補正された背景成分画像に対応する予測画像、および動きボケ付加部１１０６から供給された、動きボケが付加された前景成分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１１０８に供給する。
【０７０５】
フレームメモリ１１０８は、合成部１１０７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。
【０７０６】
以下、マッピング部１１０３−１およびマッピング部１１０３−２を個々に区別する必要がないとき、単にマッピング部１１０３と称する。
【０７０７】
図１０７は、マッピング部１１０３の構成を示すブロック図である。
【０７０８】
マッピング処理部１１３１は、クラス分類処理を実行するクラス分類部１１４１、並びに適応処理を実行する予測タップ取得部１１４２および予測演算部１１４３で構成されている。
【０７０９】
クラス分類部１１４１は、クラスタップ取得部１１５１および波形分類部１１５２で構成され、背景成分画像、または前景成分画像のいずれか一方の入力画像の、注目している画素である、注目画素をクラス分類する。
【０７１０】
クラスタップ取得部１１５１は、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１１５２に供給する。例えば、クラスタップ取得部１１５１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１１５２に供給する。
【０７１１】
波形分類部１１５２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１１４２に供給する。例えば、波形分類部１１５２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１１４２に供給する。
【０７１２】
予測タップ取得部１１４２は、クラス番号を基に、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１１４３に供給する。
【０７１３】
予測演算部１１４３は、クラス番号を基に、係数セットメモリ１１０４に記憶されている背景成分画像に対応する係数セット、および前景成分画像に対応する係数セットから、入力画像に対応し、クラスに対応する係数セットを取得する。予測演算部１１４３は、入力画像に対応し、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１１４３は、予測した画素値をフレームメモリ１１３２に供給する。
【０７１４】
なお、予測演算部１１４３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。
【０７１５】
フレームメモリ１１３２は、マッピング処理部１１３１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。
【０７１６】
次に、図１０８のフローチャートを参照して、図１０４に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８の画像の創造の処理を説明する。
【０７１７】
ステップＳ１１０１において、マッピング部１１０３−１は、係数セットメモリ１１０４に記憶されている、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、背景成分画像フレームメモリ１１０１に記憶されている背景成分画像に対応する画像を予測する。背景成分画像に対応する画像の予測の処理の詳細は、図１０９のフローチャートを参照して後述する。
【０７１８】
ステップＳ１１０２において、マッピング部１１０３−２は、係数セットメモリ１１０４に記憶されている、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、前景成分画像フレームメモリ１１０２に記憶されている前景成分画像に対応する画像を予測する。
【０７１９】
ステップＳ１１０３において、補正部１１０５は、背景成分画像に対応する予測された画像を補正する。
【０７２０】
ステップＳ１１０４において、動きボケ付加部１１０６は、前景成分画像に対応する予測された画像に動きボケを付加する。
【０７２１】
ステップＳ１１０５において、合成部１１０７は、背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１１０７は、合成された画像をフレームメモリ１１０８に供給する。フレームメモリ１１０８は、合成部１１０７から供給された画像を記憶する。
【０７２２】
ステップＳ１１０６において、フレームメモリ１１０８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。
【０７２３】
このように、図１０４に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８を有する画像処理装置は、背景成分画像に対応する予測画像を生成し、動きボケが除去された前景成分画像に対応する予測画像を個々に生成することができる。
【０７２４】
なお、ステップＳ１１０１およびステップＳ１１０２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。
【０７２５】
図１０９のフローチャートを参照して、ステップＳ１１０１に対応する、マッピング部１１０３−１による背景成分画像に対応する画像の予測の処理を説明する。
【０７２６】
ステップＳ１１２１において、マッピング部１１０３−１は、背景成分画像に未処理の画素があるか否かを判定し、背景成分画像に未処理の画素があると判定された場合、ステップＳ１１２２に進み、マッピング処理部１１３１は、係数セットメモリ１１０４に記憶されている、背景成分画像に対応する係数セットを取得する。ステップＳ１１２３において、マッピング処理部１１３１は、ラスタースキャン順に、背景成分画像フレームメモリ１１０１に記憶されている背景成分画像から注目画素を取得する。
【０７２７】
ステップＳ１１２４において、クラス分類部１１４１のクラスタップ取得部１１５１は、背景成分画像フレームメモリ１１０１に記憶されている背景成分画像から、注目画素に対応するクラスタップを取得する。ステップＳ１１２５において、クラス分類部１１４１の波形分類部１１５２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Ｓ１１２６において、予測タップ取得部１１４２は、分類されたクラスを基に、背景成分画像フレームメモリ１１０１に記憶されている背景成分画像から、注目画素に対応する予測タップを取得する。
【０７２８】
ステップＳ１１２７において、予測演算部１１４３は、背景成分画像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。
【０７２９】
なお、予測演算部１１４３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。
【０７３０】
ステップＳ１１２８において、予測演算部１１４３は、予測された画素値をフレームメモリ１１３２に出力する。フレームメモリ１１３２は、予測演算部１１４３から供給された画素値を記憶する。手続きは、ステップＳ１１２１に戻り、未処理の画素があるか否かの判定を繰り返す。
【０７３１】
ステップＳ１１２１において、背景成分画像に未処理の画素がないと判定された場合、ステップＳ１１２９に進み、フレームメモリ１１３２は、記憶されている背景成分画像に対応する予測画像を出力して、処理は終了する。
【０７３２】
このように、マッピング部１１０３−１は、補正された背景成分画像を基に、背景成分画像に対応する画像を予測することができる。
【０７３３】
ステップＳ１１０２に対応する、マッピング部１１０３−２による、前景成分画像に対応する予測画像の生成の処理は、前景成分画像フレームメモリ１１０２に記憶されている前景成分画像、および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１０９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。
【０７３４】
このように、図１０４に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８は、背景成分画像に対応する予測画像を生成し、動きボケが除去された前景成分画像に対応する予測画像を個々に生成することができる。
【０７３５】
図１１０は、背景成分画像、または前景成分画像毎に、異なる効果のエッジ強調処理を適用する動きボケ除去画像処理部１０８の構成を示すブロック図である。
【０７３６】
背景成分画像フレームメモリ１２０１は、補正部１０７から供給された、補正された背景成分画像を記憶する。背景成分画像フレームメモリ１２０１は、記憶している背景成分画像をエッジ強調部１２０３−１に供給する。
【０７３７】
前景成分画像フレームメモリ１２０２は、動きボケ除去部１０６から供給された、動きボケが除去された前景成分画像を記憶する。前景成分画像フレームメモリ１２０２は、記憶している前景成分画像をエッジ強調部１２０３−２に供給する。
【０７３８】
エッジ強調部１２０３−１は、背景成分画像フレームメモリ１２０１に記憶されている背景成分画像に、背景成分画像に適したエッジ強調の処理を適用する。
【０７３９】
例えば、エッジ強調部１２０３−１は、静止している画像である背景成分画像に、前景成分画像に比較して、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、ノイズが含まれ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、背景成分画像の解像度感をより増加させることができる。
【０７４０】
エッジ強調部１２０３−１は、エッジを強調した背景成分画像を、補正部１２０４に供給する。
【０７４１】
動きボケ付加部１２０５が付加する動きボケに対応して、補正部１２０４は、背景成分画像の混合領域の画素の画素値を0に設定するか、または付加される動きボケに対応する所定の値で、混合領域の画素の画素値を除算する。補正部１２０４は、このように補正された予測画像を合成部１２０６に供給する。
【０７４２】
エッジ強調部１２０３−２は、前景成分画像フレームメモリ１２０２に記憶されている前景成分画像に、前景成分画像に適したエッジ強調の処理を適用する。
【０７４３】
例えば、エッジ強調部１２０３−２は、前景成分画像に、背景成分画像に比較して、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、動きボケが除去された前景成分画像にノイズが含まれていても、前景成分画像において、解像度感を向上させつつ、不自然な画像の劣化を減少させることができる。
【０７４４】
エッジ強調部１２０３−２は、エッジ強調した前景成分画像を動きボケ付加部１２０５に供給する。
【０７４５】
動きボケ付加部１２０５は、エッジ強調した前景成分画像に動きボケを付加し、動きボケを付加した前景成分画像を合成部１２０６に供給する。
【０７４６】
合成部１２０６は、補正部１２０４から供給された、エッジ強調され、補正された背景成分画像、および動きボケ付加部１２０５から供給された、エッジ強調され、動きボケが付加された前景成分画像を合成し、合成された予測画像をフレームメモリ１２０７に供給する。
【０７４７】
フレームメモリ１２０７は、合成部１２０６から供給された、合成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。
【０７４８】
このように、図１１０に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８は、背景成分画像、または前景成分画像毎に、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。
【０７４９】
以下、エッジ強調部１２０３−１およびエッジ強調部１２０３−２を個々に区別する必要がないとき、単にエッジ強調部１２０３と称する。
【０７５０】
図１１１は、エッジ強調部１２０３の構成を示すブロック図である。前景成分画像および背景成分画像のいずれか一方の入力画像は、ハイパスフィルタ１２２１および加算部１２２３に入力される。
【０７５１】
ハイパスフィルタ１２２１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。
【０７５２】
例えば、ハイパスフィルタ１２２１は、図１１２（Ａ）に示す画像が入力されたとき、図１１２（Ｂ）に示すエッジ画像を生成する。
【０７５３】
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１２２１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。
【０７５４】
図１１３乃至図１１６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。
【０７５５】
図１１３は、フィルタ係数の第１の例を示す図である。図１１３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。
【０７５６】
例えば、ハイパスフィルタ１２２１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１１３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１２２１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。
【０７５７】
例えば、図１１３に示すフィルタ係数を使用するとき、ハイパスフィルタ１２２１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。
【０７５８】
図１１３に示すフィルタ係数を使用するとき、ハイパスフィルタ１２２１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。
【０７５９】
図１１３に示すフィルタ係数を使用するとき、ハイパスフィルタ１２２１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。
【０７６０】
ハイパスフィルタ１２２１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１２２１は、算出された総和を注目画素の画素値に設定する。
【０７６１】
ハイパスフィルタ１２２１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。
【０７６２】
次に、ハイパスフィルタ１２２１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１１３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１２２１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。
【０７６３】
ハイパスフィルタ１２２１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。
【０７６４】
すなわち、この例において、ハイパスフィルタ１２２１は、図１１３に示す係数を使用する、いわゆる１次元フィルタである。
【０７６５】
図１１４は、図１１３の係数を使用するときのハイパスフィルタ１２２１の動作を示す図である。図１１４に示すように、図１１３の係数を使用するとき、ハイパスフィルタ１２２１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。
【０７６６】
図１１５は、フィルタ係数の第２の例を示す図である。
【０７６７】
図１１６は、図１１３に示すフィルタ係数を使用した処理と同様の処理を、図１１５の係数を使用して実行したときのハイパスフィルタ１２２１の動作を示す図である。図１１６に示すように、図１１５の係数を使用するとき、ハイパスフィルタ１２２１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。
【０７６８】
このように、ハイパスフィルタ１２２１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。
【０７６９】
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１２２１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。
【０７７０】
図１１１に戻り、ハイパスフィルタ１２２１は、生成したエッジ画像をゲイン調整部１２２２に供給する。
【０７７１】
ゲイン調整部１２２２は、入力されたゲイン調整係数を基に、ハイパスフィルタ１２２１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１２２２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１２２２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。
【０７７２】
ゲイン調整部１２２２は、ゲインが調整されたエッジ画像を加算部１２２３に供給する。
【０７７３】
加算部１２２３は、分割された入力画像と、ゲイン調整部１２２２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。
【０７７４】
例えば、加算部１２２３は、図１１２（Ａ）に示す入力画像が入力され、図１１２（Ｂ）に示すエッジ画像がハイパスフィルタ１２２１から供給されたとき、図１１２（Ａ）の入力画像と図１１２（Ｂ）のエッジ画像とを加算して、図１１２（Ｃ）に示す画像を出力する。
【０７７５】
このように、エッジ強調部１２０３は、入力された画像にエッジ強調の処理を適用する。
【０７７６】
例えば、図１１１に構成を示すエッジ強調部１２０３−１は、図１１５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、背景成分画像に適用する。図１１１に構成を示すエッジ強調部１２０３−２は、図１１３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、前景成分画像に適用する。
【０７７７】
図１１７は、エッジ強調部１２０３の他の構成を示すブロック図である。図１１７に示す例において、エッジ強調部１２０３は、フィルタ１２４１から構成されている。
【０７７８】
フィルタ１２４１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。
【０７７９】
例えば、フィルタ１２４１は、図１１８に例を示す係数が供給されたとき、図１１８に例を示す係数を基に、ハイパスフィルタ１２２１で説明した処理と同様の処理を実行する。
【０７８０】
図１１９は、図１１８の係数を使用するときのフィルタ１２４１の動作を示す図である。図１１９に示すように、図１１８の係数を使用するとき、フィルタ１２４１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。
【０７８１】
図１１８の係数を使用するときのフィルタ１２４１は、図１１３の係数を利用し、ゲイン調整部１２２２のゲインが１であるときの、図１１１に構成を示すエッジ強調部１２０３の出力画像と同一の出力画像を出力する。
【０７８２】
図１２０は、フィルタ１２４１に供給されるフィルタ係数の第２の例を示す図である。
【０７８３】
図１２１は、図１２０の係数を使用するときのフィルタ１２４１の動作を示す図である。図１２１に示すように、図１２０の係数を使用するとき、フィルタ１２４１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。
【０７８４】
図１２０の係数を使用するときのフィルタ１２４１は、図１１５の係数を利用し、ゲイン調整部１２２２のゲインが１であるときの、図１１１に構成を示すエッジ強調部１２０３の出力画像と同一の出力画像を出力する。
【０７８５】
このように、図１１７に構成を示すエッジ強調部１２０３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。
【０７８６】
例えば、図１１７に構成を示すエッジ強調部１２０３−１は、図１２０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、背景成分画像に適用する。図１１７に構成を示すエッジ強調部１２０３−２は、図１１８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、前景成分画像に適用する。
【０７８７】
以上のように、エッジ強調部１２０３−１およびエッジ強調部１２０３−２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、前景成分画像または背景成分画像の性質に対応したエッジ強調の処理を、前景成分画像または背景成分画像毎に適用する。
【０７８８】
図１２２は、図１１０に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８の処理を説明する図である。
【０７８９】
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、背景成分画像、および前景成分画像に分離される。
【０７９０】
分離された前景成分画像は、動きボケ除去部１０６により、動きボケが除去される。分離された背景成分画像は、補正部１０７により、混合領域に対応する画素の画素値が補正される。
【０７９１】
補正された背景成分画像、および動きボケが除去された前景成分画像は、図１１０に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８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。
【０７９２】
エッジ強調された背景成分画像は、前景成分画像の動きボケの付加に対応して、補正される。エッジ強調された前景成分画像は、所望の動きボケが付加される。
【０７９３】
エッジ強調され、補正された背景成分画像、およびエッジ強調され、動きボケが付加された前景成分画像は、合成される。
【０７９４】
次に、図１２３のフローチャートを参照して、図１１０に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８のエッジ強調の処理を説明する。
【０７９５】
ステップＳ１２０１において、エッジ強調部１２０３−１は、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、背景成分画像フレームメモリ１２０１に記憶されている背景成分画像をエッジ強調する。
【０７９６】
ステップＳ１２０２において、エッジ強調部１２０３−２は、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、前景成分画像フレームメモリ１２０２に記憶されている前景成分画像をエッジ強調する。
【０７９７】
ステップＳ１２０３において、補正部１２０４は、前景成分画像の動きボケの付加に対応して、背景成分画像の画素の画素値を補正する。
【０７９８】
ステップＳ１２０４において、動きボケ付加部１２０５は、前景成分画像に所望の動きボケを付加する。
【０７９９】
ステップＳ１２０５において、合成部１２０６は、エッジ強調され、補正された背景成分画像、およびエッジ強調され、動きボケが付加された前景成分画像を合成する。合成部１２０６は、合成された画像をフレームメモリ１２０７に供給する。フレームメモリ１２０７は、合成部１２０６から供給された画像を記憶する。
【０８００】
ステップＳ１２０６において、フレームメモリ１２０７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。
【０８０１】
このように、図１１０に構成を示す動きボケ除去画像処理部１０８は、背景成分画像、および前景成分画像毎に、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、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。
【０８０２】
なお、ステップＳ１２０１およびステップＳ１２０２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。
【０８０３】
また、動きボケ除去画像処理部１０８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、動きボケ除去画像処理部１０８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。
【０８０４】
なお、動きボケ除去画像処理部１０８は、クラス分類適応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、動きボケ除去画像処理部１０８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。
【０８０５】
また、背景のオブジェクトが動いているとき、画像処理装置は、背景成分画像に含まれる動きボケを除去し、動きボケが除去された背景成分画像に処理を実行するようにしてもよい。
【０８０６】
図１２４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１２４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。
【０８０７】
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。
【０８０８】
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１５０１、および前景背景分離部１５０２に供給される。
【０８０９】
混合比算出部１５０１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１５０２に供給する。
【０８１０】
図１２５は、混合比算出部１５０１の構成の一例を示すブロック図である。
【０８１１】
図１２５に示す推定混合比処理部４０１は、図６２に示す推定混合比処理部４０１と同じである。図１２５に示す推定混合比処理部４０２は、図６２に示す推定混合比処理部４０２と同じである。
【０８１２】
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。
【０８１３】
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。
【０８１４】
前景背景分離部１５０２は、混合比算出部１５０１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、背景成分画像、および前景成分画像に分離し、分離された画像を動きボケ除去画像処理部１０８に供給する。
【０８１５】
図１２６は、前景背景分離部１５０２の構成の一例を示すブロック図である。
【０８１６】
図８０に示す動きボケ除去部１０６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。
【０８１７】
選択部１５２１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１５０１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。
【０８１８】
分離部６０１は、選択部１５２１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の成分、アンカバードバックグラウンド領域の前景の成分、カバードバックグラウンド領域の背景の成分、およびカバードバックグラウンド領域の前景の成分に分離する。
【０８１９】
分離部６０１は、図８５に示す構成と同じ構成とすることができる。
【０８２０】
このように、図１２４に構成を示す画像処理装置は、背景成分画像、および前景成分画像毎に、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。
【０８２１】
以上のように、本発明の画像処理装置においては、背景成分画像および前景成分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、不自然な画像を生成することなく、より解像度の高い画像が生成される。
【０８２２】
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。
【０８２３】
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。
【０８２４】
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。
【０８２５】
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。
【０８２６】
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。
【０８２７】
【発明の効果】
本発明の画像処理装置および方法、記録媒体、並びにプロクラムによれば、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、前景オブジェクト成分および背景オブジェクト成分の少なくとも一方の動きボケが除去され、動きボケが除去された、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】分割された画像と、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３０】分割された画像の例を示す図である。
【図３１】分離された画像の例を示す図である。
【図３２】動きボケが除去された画像と、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３３】本発明に係る画像処理装置の処理を説明する図である。
【図３４】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３５】領域特定部１０３の構成の一例を示すブロック図である。
【図３６】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３７】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３８】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３９】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４０】領域判定の条件を説明する図である。
【図４１】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４２】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４３】領域特定の処理を説明するフローチャートである。
【図４４】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４５】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４６】背景画像の例を示す図である。
【図４７】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４８】相関値の算出を説明する図である。
【図４９】相関値の算出を説明する図である。
【図５０】２値オブジェクト画像の例を示す図である。
【図５１】時間変化検出部３０３の構成を示すブロック図である。
【図５２】領域判定部３４２の判定を説明する図である。
【図５３】時間変化検出部３０３の判定の例を示す図である。
【図５４】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５５】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５６】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５７】ロバスト化部３６１の構成を説明するブロック図である。
【図５８】動き補償部３８１の動き補償を説明する図である。
【図５９】動き補償部３８１の動き補償を説明する図である。
【図６０】領域特定の処理を説明するフローチャートである。
【図６１】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６２】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６３】理想的な混合比αの例を示す図である。
【図６４】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６５】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６６】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６７】C，N、およびPの関係を説明する図である。
【図６８】推定混合比処理部４０１の構成を示すブロック図である。
【図６９】推定混合比の例を示す図である。
【図７０】混合比算出部１０４の他の構成を示すブロック図である。
【図７１】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７２】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７３】混合比αを近似する直線を説明する図である。
【図７４】混合比αを近似する平面を説明する図である。
【図７５】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７６】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７７】推定混合比の例を示す図である。
【図７８】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７９】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８０】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８１】入力画像、前景成分画像、および背景成分画像を示す図である。
【図８２】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８３】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８４】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８５】分離部６０１の構成の一例を示すブロック図である。
【図８６】分離された前景成分画像、および背景成分画像の例を示す図である。
【図８７】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８８】動きボケ除去部１０６の構成の一例を示すブロック図である。
【図８９】処理単位を説明する図である。
【図９０】前景成分画像の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９１】前景成分画像の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９２】前景成分画像の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９３】動きボケ除去部１０６による前景成分画像に含まれる動きボケの除去の処理を説明するフローチャートである。
【図９４】背景成分画像のモデルを示す図である。
【図９５】補正された背景成分画像のモデルを示す図である。
【図９６】係数セットを生成する動きボケ除去画像処理部１０８の構成を示すブロック図である。
【図９７】教師画像と生徒画像との関係を説明する図である。
【図９８】学習部１００６の構成を示すブロック図である。
【図９９】クラス分類処理を説明する図である。
【図１００】ＡＤＲＣ処理を説明する図である。
【図１０１】動きボケ除去画像処理部１０８が生成する係数セットを説明する図である。
【図１０２】動きボケ除去画像処理部１０８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１０３】背景成分画像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１０４】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動きボケ除去画像処理部１０８の構成を示すブロック図である。
【図１０５】動きボケが除去された前景成分画像のモデルを示す図である。
【図１０６】動きボケが付加された前景成分画像のモデルを示す図である。
【図１０７】マッピング部１１０３の構成を示すブロック図である。
【図１０８】動きボケ除去画像処理部１０８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１０９】背景成分画像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１１０】画像毎に、異なる効果のエッジ強調処理を適用する動きボケ除去画像処理部１０８の構成を示すブロック図である。
【図１１１】エッジ強調部１２０３の構成を示すブロック図である。
【図１１２】エッジ強調の処理を説明する図である。
【図１１３】フィルタ係数を示す図である。
【図１１４】ハイパスフィルタ１２２１の動作を説明する図である。
【図１１５】フィルタ係数を示す図である。
【図１１６】ハイパスフィルタ１２２１の動作を説明する図である。
【図１１７】エッジ強調部１２０３の他の構成を示すブロック図である。
【図１１８】フィルタ係数を示す図である。
【図１１９】フィルタ１２４１の動作を説明する図である。
【図１２０】フィルタ係数を示す図である。
【図１２１】フィルタ１２４１の動作を説明する図である。
【図１２２】動きボケ除去画像処理部１０８の処理を説明する図である。
【図１２３】動きボケ除去画像処理部１０８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１２４】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１２５】混合比算出部１５０１の構成の一例を示すブロック図である。
【図１２６】前景背景分離部１５０２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 動きボケ除去部， １０７ 補正部，１０８ 動きボケ除去画像処理部， 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 合成部， ６０４ スイッチ， ６０５ 合成部， ６２１ フレームメモリ， ６２２ 分離処理ブロック， ６２３ フレームメモリ， ６３１ アンカバード領域処理部， ６３２ カバード領域処理部， ６３３ 合成部， ６３４ 合成部， ８０１ 処理単位決定部， ８０２ モデル化部，８０３ 方程式生成部， ８０４ 足し込み部， ８０５ 演算部， １００１ 背景成分教師画像フレームメモリ， １００２ 前景成分教師画像フレームメモリ， １００３−１および１００３−２ 加重平均部， １００４ 背景成分生徒画像フレームメモリ， １００５ 前景成分生徒画像フレームメモリ， １００６−１および１００６−２ 学習部， １００７ 係数セットメモリ， １０３１ クラス分類部， １０３２ 予測タップ取得部， １０３３ 対応画素取得部， １０３４ 正規方程式生成部， １０３５ 係数計算部， １０５１ クラスタップ取得部， １０５２ 波形分類部， １１０１ 背景成分画像フレームメモリ， １１０２ 前景成分画像フレームメモリ， １１０３−１および１１０３−２ マッピング部， １１０４ 係数セットメモリ， １１０５補正部， １１０６ 動きボケ付加部， １１０７ 合成部， １１３１ マッピング処理部， １１４１ クラス分類部， １１４２ 予測タップ取得部，１１４３ 予測演算部， １１５１ クラスタップ取得部， １１５２ 波形分類部， １２０１ 背景成分画像フレームメモリ， １２０２ 前景成分画像フレームメモリ， １２０３−１および１２０３−２ エッジ強調部， １２０４ 補正部， １２０５ 動きボケ付加部， １２０６ 合成部， １２２１ ハイパスフィルタ， １２２２ ゲイン調整部， １２２３ 加算部， １２４１ フィルタ， １５０１ 混合比算出部， １５０２ 前景背景分離部， １５２１ 選択部

Claims (7)

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取得された所定数の画素データからなる入力画像データを処理する画像処理装置において、
   前記入力画像データを構成する各画素に表示されるオブジェクトの変化に応じて算出される変化情報に基づいて、前記入力画像データを構成する各画素が存在する領域を、前景のオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分からなる前景領域、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、前記背景オブジェクト成分から前記前景オブジェクト成分に変化する領域を表すカバードバックグラウンド領域、または前記前景オブジェクト成分から前記背景オブジェクト成分に変化する領域を表すアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに特定し、特定結果に対応する領域特定情報を出力する領域特定手段と、
   前記入力画像データを構成する全領域のうち、前記領域特定情報に基づき特定される前記カバードグラウンド領域および前記アンカバードグラウンド領域からなる領域であって、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクトが混合されてなる混合領域を構成する各画素に着目し、着目している着目画素の画素値において、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクト成分のうち、前記背景オブジェクト成分が含まれる割合を表す混合比を算出する混合比算出手段と、
   前記着目画素が、前記混合領域のうちの前記アンカバードバックグラウンド領域に存在する場合、前記注目画素の画素値を、
   前記着目画素の前記画素値について算出された前記混合比と、前記着目画素の画素値に対応する、前記入力画像データよりも１フレーム分だけ未来の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分と、
   前記着目画素の画素値から、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分を減算して得られる、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記前景オブジェクト成分とに分離し、
   前記着目画素が、前記混合領域のうちの前記カバードバックグラウンド領域に存在する場合、前記注目画素の画素値を、
   前記着目画素の画素値について算出された前記混合比と、前記着目画素の画素値に対応する、前記入力画像データよりも１フレーム分だけ過去の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、前記カバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分と、
   前記着目画素の画素値から、前記カバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分を減算して得られる、前記カバードバックグラウンド領域上の前記前景オブジェクト成分とに分離する分離手段と、
   前記入力画像データ上における前景のオブジェクトの動きを表す動きベクトルを検出する動きベクトル検出手段と、
   前記動きベクトルに基づいて、分離された前記前景オブジェクト成分の動きぼけを除去する除去手段と、
   分離された前記背景オブジェクト成分を構成する各画素の画素値毎に、前記混合比に対応する定数を乗算することにより、前記背景オブジェクト成分の各画素の画素値のゲインの低下を補正する補正手段と、
   分離され動きボケが除去された前記前景オブジェクト成分、および分離され前記ゲインの低下が補正された前記背景オブジェクト成分を合成して得られる出力画像データを出力する処理手段と
   を含む画像処理装置。
2. 前記処理手段は、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクト成分毎に、クラス分類適応処理を行い、前記クラス分類適応処理後の前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクト成分それぞれを合成することにより得られる出力画像データを出力し、
   前記クラス分類適応処理は、
   前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクト成分のうち、前記クラス分類適応処理の対象とされる対象成分を構成する各画素を着目画素とし、前記着目画素を、複数のクラスのうちのいずれかにクラス分類し、
   前記対象成分から、前記着目画素に対応する、所定数のクラスタップを取得し、
   取得された前記クラスタップに基づいて、前記着目画素を、所定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出力し、
   前記対象成分から、出力された前記クラス番号に対応する複数の画素である予測タップを取得し、
   前記予測タップを構成する複数の画素の画素値それぞれとの線形予測または非線形予測に用いられる、前記クラス番号に対応する係数セットを取得し、
   取得された前記予測タップを構成する複数の画素の画素値と、前記係数セットを構成する各係数との線形予測または非線形予測により、前記着目画素の画素値の予測値を予測する
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記処理手段は、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクト成分毎に、前記クラス分類適応処理において使用される前記係数セットを生成する
   請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記処理手段は、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクト成分それぞれのエッジを強調して合成することにより得られる出力画像データを出力する
   請求項１に記載の画像処理装置。
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取得された所定数の画素データからなる入力画像データを処理する画像処理装置の画像処理方法において、
   前記入力画像データを構成する各画素に表示されるオブジェクトの変化に応じて算出される変化情報に基づいて、前記入力画像データを構成する各画素が存在する領域を、前景のオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分からなる前景領域、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、前記背景オブジェクト成分から前記前景オブジェクト成分に変化する領域を表すカバードバックグラウンド領域、または前記前景オブジェクト成分から前記背景オブジェクト成分に変化する領域を表すアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに特定し、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、
   前記入力画像データを構成する全領域のうち、前記領域特定情報に基づき特定される前記カバードグラウンド領域および前記アンカバードグラウンド領域からなる領域であって、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクトが混合されてなる混合領域を構成する各画素に着目し、着目している着目画素の画素値において、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクト成分のうち、前記背景オブジェクト成分が含まれる割合を表す混合比を算出する混合比算出ステップと、
   前記着目画素が、前記混合領域のうちの前記アンカバードバックグラウンド領域に存在する場合、前記注目画素の画素値を、
   前記着目画素の前記画素値について算出された前記混合比と、前記着目画素の画素値に対応する、前記入力画像データよりも１フレーム分だけ未来の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分と、
   前記着目画素の画素値から、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分を減算して得られる、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記前景オブジェクト成分とに分離し、
   前記着目画素が、前記混合領域のうちの前記カバードバックグラウンド領域に存在する場合、前記注目画素の画素値を、
   前記着目画素の画素値について算出された前記混合比と、前記着目画素の画素値に対応する、前記入力画像データよりも１フレーム分だけ過去の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、前記カバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分と、
   前記着目画素の画素値から、前記カバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分を減算して得られる、前記カバードバックグラウンド領域上の前記前景オブジェクト成分とに分離する分離ステップと、
   前記入力画像データ上における前景のオブジェクトの動きを表す動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
   前記動きベクトルに基づいて、分離された前記前景オブジェクト成分の動きぼけを除去する除去ステップと、
   分離された前記背景オブジェクト成分を構成する各画素の画素値毎に、前記混合比に対応する定数を乗算することにより、前記背景オブジェクト成分の各画素の画素値のゲインの低下を補正する補正ステップと、
   分離され動きボケが除去された前記前景オブジェクト成分、および分離され前記ゲインの低下が補正された前記背景オブジェクト成分を合成して得られる出力画像データを出力する処理ステップと
   を含む画像処理方法。
6. 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取得された所定数の画素データからなる入力画像データを処理する画像処理用のプログラムであって、
   前記入力画像データを構成する各画素に表示されるオブジェクトの変化に応じて算出される変化情報に基づいて、前記入力画像データを構成する各画素が存在する領域を、前景のオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分からなる前景領域、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、前記背景オブジェクト成分から前記前景オブジェクト成分に変化する領域を表すカバードバックグラウンド領域、または前記前景オブジェクト成分から前記背景オブジェクト成分に変化する領域を表すアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに特定し、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、
   前記入力画像データを構成する全領域のうち、前記領域特定情報に基づき特定される前記カバードグラウンド領域および前記アンカバードグラウンド領域からなる領域であって、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクトが混合されてなる混合領域を構成する各画素に着目し、着目している着目画素の画素値において、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクト成分のうち、前記背景オブジェクト成分が含まれる割合を表す混合比を算出する混合比算出ステップと、
   前記着目画素が、前記混合領域のうちの前記アンカバードバックグラウンド領域に存在する場合、前記注目画素の画素値を、
   前記着目画素の前記画素値について算出された前記混合比と、前記着目画素の画素値に対応する、前記入力画像データよりも１フレーム分だけ未来の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分と、
   前記着目画素の画素値から、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分を減算して得られる、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記前景オブジェクト成分とに分離し、
   前記着目画素が、前記混合領域のうちの前記カバードバックグラウンド領域に存在する場合、前記注目画素の画素値を、
   前記着目画素の画素値について算出された前記混合比と、前記着目画素の画素値に対応する、前記入力画像データよりも１フレーム分だけ過去の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、前記カバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分と、
   前記着目画素の画素値から、前記カバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分を減算して得られる、前記カバードバックグラウンド領域上の前記前景オブジェクト成分とに分離する分離ステップと、
   前記入力画像データ上における前景のオブジェクトの動きを表す動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
   前記動きベクトルに基づいて、分離された前記前景オブジェクト成分の動きぼけを除去する除去ステップと、
   分離された前記背景オブジェクト成分を構成する各画素の画素値毎に、前記混合比に対応する定数を乗算することにより、前記背景オブジェクト成分の各画素の画素値のゲインの低下を補正する補正ステップと、
   分離され動きボケが除去された前記前景オブジェクト成分、および分離され前記ゲインの低下が補正された前記背景オブジェクト成分を合成して得られる出力画像データを出力する処理ステップと
   をコンピュータに実行させるための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。
7. 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取得された所定数の画素データからなる入力画像データを処理するコンピュータに、
   前記入力画像データを構成する各画素に表示されるオブジェクトの変化に応じて算出される変化情報に基づいて、前記入力画像データを構成する各画素が存在する領域を、前景のオブジェクトを構成する前景オブジェクト成分からなる前景領域、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、前記背景オブジェクト成分から前記前景オブジェクト成分に変化する領域を表すカバードバックグラウンド領域、または前記前景オブジェクト成分から前記背景オブジェクト成分に変化する領域を表すアンカバードバックグラウンド領域のいずれかに特定し、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、
   前記入力画像データを構成する全領域のうち、前記領域特定情報に基づき特定される前記カバードグラウンド領域および前記アンカバードグラウンド領域からなる領域であって、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクトが混合されてなる混合領域を構成する各画素に着目し、着目している着目画素の画素値において、前記前景オブジェクト成分および前記背景オブジェクト成分のうち、前記背景オブジェクト成分が含まれる割合を表す混合比を算出する混合比算出ステップと、
   前記着目画素が、前記混合領域のうちの前記アンカバードバックグラウンド領域に存在する場合、前記注目画素の画素値を、
   前記着目画素の前記画素値について算出された前記混合比と、前記着目画素の画素値に対応する、前記入力画像データよりも１フレーム分だけ未来の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分と、
   前記着目画素の画素値から、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分を減算して得られる、前記アンカバードバックグラウンド領域上の前記前景オブジェクト成分とに分離し、
   前記着目画素が、前記混合領域のうちの前記カバードバックグラウンド領域に存在する場合、前記注目画素の画素値を、
   前記着目画素の画素値について算出された前記混合比と、前記着目画素の画素値に対応する、前記入力画像データよりも１フレーム分だけ過去の入力画像データを構成する各画素の画素値との乗算により得られる、前記カバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分と、
   前記着目画素の画素値から、前記カバードバックグラウンド領域上の前記背景オブジェクト成分を減算して得られる、前記カバードバックグラウンド領域上の前記前景オブジェクト成分とに分離する分離ステップと、
   前記入力画像データ上における前景のオブジェクトの動きを表す動きベクトルを検出する動きベクトル検出ステップと、
   前記動きベクトルに基づいて、分離された前記前景オブジェクト成分の動きぼけを除去する除去ステップと、
   分離された前記背景オブジェクト成分を構成する各画素の画素値毎に、前記混合比に対応する定数を乗算することにより、前記背景オブジェクト成分の各画素の画素値のゲインの低下を補正する補正ステップと、
   分離され動きボケが除去された前記前景オブジェクト成分、および分離され前記ゲインの低下が補正された前記背景オブジェクト成分を合成して得られる出力画像データを出力する処理ステップと
   を実行させるためのプログラム。

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