JP5513238B2 - 画像処理システムおよび画像処理プログラム - Google Patents
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Description
前記多値画像データ中、各画素のデータ値に基づいて、所定温度以上を示す画素の領域を歩行者候補領域として抽出する歩行者候補領域抽出手段と、
前記歩行者候補領域に含まれる画素のデータ値を参照して、前記データ値ごとにその度数の割合を示すヒストグラムを生成し、前記値ごとの度数の割合に基づいて、前記歩行者候補領域が歩行者に該当するかを判断する第1の判定手段と、
前記第1の判定手段により歩行者に該当すると判断された歩行者候補領域について、その外縁を取り囲む外枠領域を生成し、かつ、当該外枠領域を横方向及び縦方向に複数のブロックに分割し、ブロックごとの、当該ブロックに含まれる歩行者候補領域の画素のデータ値に基づき、前記横方向のブロックにおけるデータ値の変化を示す指標値と、前記縦方向のブロックにおけるデータ値の変化を示す指標値とに基づいて、前記歩行者候補領域が歩行者に該当するかをさらに判断する第2の判定手段と、を備えたことを特徴とする画像処理システムにより達成される。
前記第2の判定手段が、
前記第1の指標値として、前記横方向について、平均値の最大値と最小値との差を算出し、前記第1の指標値が、前記第1の指標値が所定の範囲内であるときに、第1の条件に合致すると判断し、
前記第2の指標値として、縦方向に隣接するブロックについて、上側に位置するブロックの平均値−下側に位置するブロックの平均値を算出し、前記第2の指標値が正であるときに、第2の条件に合致すると判断し
前記第1の条件および第2の条件に合致するときに、前記歩行者候補領域が歩行者に該当すると判断する。
前記第2の判定手段が、
前記第1の指標値として、横方向に隣接するブロックについての平均値の差を算出し、当該第1の指標値が、それぞれ、所定の範囲内であるときに、第1の条件に合致すると判断し、
前記第2の指標値として、縦方向に隣接するブロックについて、上側に位置するブロックの平均値−下側に位置するブロックの平均値を算出し、前記第2の指標値が正であるときに、第2の条件に合致すると判断し、
前記第1の条件および第2の条件に合致するときに、前記歩行者候補領域が歩行者に該当すると判断する。
前記ブロックごとに、前記ブロックに含まれる歩行者候補領域の画素のデータ値ごとの度数の割合を算出し、前記横方向における度数の割合の変化を示す第3の指標値を算出するとともに、前記縦方向における度数の割合の変化を示す第4の指標値を算出する。
前記第3の指標値として、前記横方向に隣接するブロックにおいて、値ごとの度数の変化の割合の最大値と最小値との差を算出し、前記第3の指標値が、所定の範囲内であるときに、第3の条件に合致すると判断し、
前記第4の指標値として、前記縦方向に隣接するブロックにおいて、値ごとの度数の変化の割合の差を算出し、値にしたがって、前記第4の指標値が所定の同一の傾向を示すときに、第4の条件に合致すると判断し、
前記第3の条件および第4の条件に合致するときに、前記歩行者候補領域が歩行者に該当すると判断する。
前記第3の指標値として、前記横方向に隣接するブロックにおいて、値ごとの度数の変化の割合の差を算出し、前記第3の指標値が、それぞれ、所定の範囲内であるときに、第3の条件に合致すると判断し、
前記第4の指標値として、前記縦方向に隣接するブロックにおいて、値ごとの度数の変化の割合の差を算出し、値にしたがって、前記第4の指標値が所定の同一の傾向を示すときに、第4の条件に合致すると判断し、
前記第3の条件および第4の条件に合致するときに、前記歩行者候補領域が歩行者に該当すると判断する。
前記多値画像データ中、各画素のデータ値に基づいて、所定温度以上を示す画素の領域を歩行者候補領域として抽出する歩行者候補領域抽出ステップと、
前記歩行者候補領域に含まれる画素のデータ値を参照して、前記データ値ごとにその度数の割合を示すヒストグラムを生成し、前記値ごとの度数の割合に基づいて、前記歩行者候補領域が歩行者に該当するかを判断する第1の判定ステップと、
前記第1の判定ステップにより歩行者に該当すると判断された歩行者候補領域について、その外縁を取り囲む外枠領域を生成し、かつ、当該外枠領域を横方向及び縦方向に複数のブロックに分割し、ブロックごとの、当該ブロックに含まれる歩行者候補領域の画素のデータ値に基づき、前記横方向のブロックにおけるデータ値の変化を示す指標値と、前記縦方向のブロックにおけるデータ値の変化を示す指標値とに基づいて、前記歩行者候補領域が歩行者に該当するかをさらに判断する第2の判定ステップと、をコンピュ一タに実行させることを特徴とする画像処理プログラムにより達成される。
0≦画素のデータ値<Pth1:第1の値(最低値)v1
Pth1≦画素のデータ値<Pth2:第2の値v2
Pth2≦画素のデータ値<Pth3:第3の値v3
Pth3≦画素のデータ値:第4の値(最高値)v4
(ただし、v1<v2<v3<v4)
となるように、それぞれの画素に対する新たなデータ値を決定すれば良い。以下、便宜上、第1の値v1、第2の値v2、第3の値v3および第4の値v4を、それぞれ、「0」、「1」、「2」、「3」とする。また、第2の値v2を「低温値」、第3の値v3を「中温値」、第4の値v4を「高温値」とも称する。
重心位置のx座標=(1/N)・Σ(熱源体領域に含まれる画素のx座標)
重心位置のy座標=(1/N)・Σ(熱源体領域に含まれる画素のy座標)
なお、Nは、熱源体領域を構成する画素の数である。
中心位置のx座標=(1/2)・(xmin+xmax)
中心位置のy座標=(1/2)・(ymin+ymax)
歩行者候補領域特定部22は、重心位置のx座標と、中心位置のx座標との相違が所定の範囲外、つまり|(重心位置のx座標)−(中心位置のx座標)|>所定値であるような熱源体領域を、歩行者候補領域から除外する(ステップ505)。また、歩行者候補領域特定部22は、重心位置のy座標が中心位置のy座標より下、つまり、(重心位置のy座標)<(中心位置のy座標)であるような熱源体領域を、歩行者候補領域から除外する(ステップ506)。これにより、除外されなかった熱源体領域が歩行者候補領域となり、RAM16に格納された歩行者候補領域の情報が、次の歩行者判定部23による処理にて参照される。
重心位置のx座標=(1/M)・Σ(同じ値を有する画素のx座標)
重心位置のy座標=(1/M)・Σ(同じ値を有する画素のy座標)
第3判定処理部36は、各値についての重心位置のx座標を比較し(ステップ1003)、
各値の重心位置のx座標が所定範囲内に隣接しているかを判断する(ステップ1004)。ステップ1004においては、たとえば、x座標の最大値とx座標の最小値との差の絶対値(|x座標の最大値−x座標の最小値|)が算出され、当該差の絶対値が所定の閾値より小さいかが判断される。ステップ1004でYesと判断された場合には、第3判定処理部は、各値についての重心位置のy座標を比較し(ステップ1005)、高温側の値になるのにしたがって、y座標がより大きいかを判断する(ステップ1006)。ステップ1006では、(高温値についてのy座標)>(中温値についてのy座標)>(低温値についてのy座標)が成立しているかが判断される。
|V4(A11)−V4(A12)|
|V3(A13)−V3(A11)|
|V2(A13)−V3(A12)|
横方向については、上記差の絶対値(第3の指標値)が、所定の閾値より小さい場合に、第3の条件にしたがっていると判断される。中段および下段についても同様に、第3の指標値が算出され、所定の閾値よりも小さいかが判断される。
V4(A11)−V4(A21)
V2(A11)−V2(A21)
V4(A21)−V4(A31)
V2(A21)−V2(A31)
縦方向については、高温値V4は、上から下に向かって減少し、低音値V2は、上から下の向かって上昇する場合に第4の条件にしたがっていると判断される。つまり、左列のブロックでは、
V4(A11)−V4(A21)>0、V4(A21)−V4(A31)>0、かつ、
V2(A11)−V2(A21)<0、V2(A21)−V2(A31)<0であることが、第4の条件となる。
|V4(A11)−V4(A12)|
|V3(A11)−V3(A12)|
|V2(A11)−V3(A12)|
|V4(A12)−V4(A13)|
|V3(A12)−V3(A13)|
|V2(A12)−V3(A13)|
この例では、横方向について、上記差の絶対値が、所定の閾値より小さい場合に、第3の条件にしたがっていると判断される。中段および下段についても同様に、第3の指標値が算出され、所定の閾値よりも小さいかが判断される。
11 遠赤外線カメラ
12 インタフェース
13 CPU
14 入力部
15 表示部
16 RAM
17 ROM
18 歩行者認識部
21 熱源体領域抽出部
22 歩行者候補領域特定部
23 歩行者判定部
31 4値化処理部
32 ノイズ除去処理部
33 ラベリング処理部
34 第1判定処理部
35 第2判定処理部
36 第3判定処理部
Claims (12)
- 赤外線カメラにより撮影された、撮影対象物の温度に基づく各画素のデータ値を含む画像データを受け入れて、前記画像データから、各画素が温度に基づく3値以上の多値のデータ値を有する、多値画像データを取得する多値画像データ取得手段と、
前記多値画像データ中、各画素のデータ値に基づいて、所定温度以上を示す画素の領域を歩行者候補領域として抽出する歩行者候補領域抽出手段と、
前記歩行者候補領域に含まれる画素のデータ値を参照して、前記データ値ごとにその度数の割合を示すヒストグラムを生成し、前記値ごとの度数の割合に基づいて、前記歩行者候補領域が歩行者に該当するかを判断する第1の判定手段と、
前記第1の判定手段により歩行者に該当すると判断された歩行者候補領域について、その外縁を取り囲む外枠領域を生成し、かつ、当該外枠領域を横方向及び縦方向に複数のブロックに分割し、ブロックごとの、当該ブロックに含まれる歩行者候補領域の画素のデータ値に基づき、前記横方向のブロックにおけるデータ値の変化を示す指標値と、前記縦方向のブロックにおけるデータ値の変化を示す指標値とに基づいて、前記歩行者候補領域が歩行者に該当するかをさらに判断する第2の判定手段と、を備えたことを特徴とする画像処理システム。 - 前記第1の判定手段が、前記値ごとの度数の割合が、それぞれ、予め定められた所定の範囲内であるかに基づいて判断することを特徴とする請求項1に記載の画像処理システム。
- 前記第2の判定手段が、前記ブロックごとに、前記ブロックに含まれる歩行者候捕領域の画素のデータ値の平均値を算出し、前記横方向における平均値の変化を示す第1の指標値を算出するとともに、前記縦方向における平均値の変化を示す第2の指標値を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理システム。
- 前記多値画像データのデータ値は、温度が高くなるのにしたがってその値が増大し、
前記第2の判定手段が、
前記第1の指標値として、前記横方向について、平均値の最大値と最小値との差を算出し、前記第1の指標値が、前記第1の指標値が所定の範囲内であるときに、第1の条件に合致すると判断し、
前記第2の指標値として、縦方向に隣接するブロックについて、上側に位置するブロックの平均値―下側に位置するブロックの平均値を算出し、前記第2の指標値が正であるときに、第2の条件に合致すると判断し
前記第1の条件および第2の条件に合致するときに、前記歩行者候補領域が歩行者に該当すると判断することを特徴とする請求項3に記載の画像処理システム。 - 前記多値画像データのデータ値は、温度が高くなるのにしたがってその値が増大し、
前記第2の判定手段が、
前記第1の指標値として、横方向に隣接するブロックについての平均値の差を算出し、当該第1の指標値が、それぞれ、所定の範囲内であるときに、第1の条件に合致すると判断し、
前記第2の指標値として、縦方向に隣接するブロックについて、上側に位置するブロックの平均値―下側に位置するブロックの平均値を算出し、前記第2の指標値が正であるときに、第2の条件に合致すると判断し、
前記第1の条件および第2の条件に合致するときに、前記歩行者候補領域が歩行者に該当すると判断することを特徴とする請求項3に記載の画像処理システム。 - 前記第2の判定手段が、
前記ブロックごとに、前記ブロックに含まれる歩行者候補領域の画素のデータ値ごとの度数の割合を算出し、前記横方向における度数の割合の変化を示す第3の指標値を算出するとともに、前記縦方向における度数の割合の変化を示す第4の指標値を算出することを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理システム。 - 前記第2の判定手段が、
前記第3の指標値として、前記横方向に隣接するブロックにおいて、値ごとの度数の変化の割合の最大値と最小値との差を算出し、前記第3の指標値が、所定の範囲内であるときに、第3の条件に合致すると判断し、
前記第4の指標値として、前記縦方向に隣接するブロックにおいて、値ごとの度数の変化の割合の差を算出し、値にしたがって、前記第4の指標値が所定の同一の傾向を示すときに、第4の条件に合致すると判断し、
前記第3の条件および第4の条件に合致するときに、前記歩行者候補領域が歩行者に該当すると判断することを特徴とする請求項6に記載の画像処理システム。 - 前記第2の判定手段が、
前記第3の指標値として、前記横方向に隣接するブロックにおいて、値ごとの度数の変化の割合の差を算出し、前記第3の指標値が、それぞれ、所定の範囲内であるときに、第3の条件に合致すると判断し、
前記第4の指標値として、前記縦方向に隣接するブロックにおいて、値ごとの度数の変化の割合の差を算出し、値にしたがって、前記第4の指標値が所定の同一の傾向を示すときに、第4の条件に合致すると判断し、
前記第3の条件および第4の条件に合致するときに、前記歩行者候補領域が歩行者に該当すると判断することを特徴とする請求項6に記載の画像処理システム。 - 前記歩行者候補領域を構成する画素の座標および画素のデータ値を参照して、前記データ値ごとの重心位置を算出し、前記重心位置の座標に基づいて、前記歩行者候補領域が歩行者に該当するかをさらに判断する第3の判定手段を備えたことを特徴とする請求項1ないし8の何れか一項に記載の画像処理システム。
- 前記第3の判定手段が、前記データ値ごとの重心のx座標が、所定の範囲内に隣接しているときに、前記歩行者候補領域が歩行者に該当すると判断することを特徴とする請求項9に記載の画像処理システム。
- 前記第3の判定手段が、前記データ値ごとの重心のy座標が、温度が高いことを示すデータ値になるのにしたがって大きくなるときに、前記歩行者候補領域が歩行者に該当すると判断することを特徴とする請求項9または10に記載の画像処理システム。
- 赤外線カメラにより撮影された、撮影対象物の温度に基づく各画素のデータ値を含む画像データを受け入れて、前記画像データから、各画素が温度に基づく3値以上の多値のデータ値であって、温度が高くなるのにしたがって値が増大する多値画像データを取得する多値画像データ取得ステップと、
前記多値画像データ中、各画素のデータ値に基づいて、所定温度以上を示す画素の領域を歩行者候補領域として抽出する歩行者候補領域抽出ステップと、
前記歩行者候補領域に含まれる画素のデータ値を参照して、前記データ値ごとにその度数の割合を示すヒストグラムを生成し、前記値ごとの度数の割合に基づいて、前記歩行者候補領域が歩行者に該当するかを判断する第1の判定ステップと、
前記第1の判定ステップにより歩行者に該当すると判断された歩行者候補領域について、その外縁を取り囲む外枠領域を生成し、かつ、当該外枠領域を横方向及び縦方向に複数のブロックに分割し、ブロックごとの、当該ブロックに含まれる歩行者候補領域の画素のデータ値に基づき、前記横方向のブロックにおけるデータ値の変化を示す指標値と、前記縦方向のブロックにおけるデータ値の変化を示す指標値とに基づいて、前記歩行者候補領域が歩行者に該当するかをさらに判断する第2の判定ステップと、をコンピュ一タに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
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