JP6201549B2 - 画像処理装置及び画像処理プログラム - Google Patents
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Description
図1は、一実施例の画像処理装置の一例を示す図である。図1では、画像処理装置の一例として携帯電話の構成を示している。図1において、画像処理装置10は、RF(Radio Frequency)回路11と、表示部12と、GPS処理部14と、カメラ13と、プロセッサ15と、メモリ16とを有する。
図2、図3、図4、及び図5は、一実施例の画像処理装置の処理動作の一例を示すフローチャートである。図2は、特に、画像処理装置の画像処理動作の概略を示し、図3、図4、及び図5は、特に、画像処理装置の画像処理動作の具体例を示す。図4は、図3のフローチャートの続きのフローチャートであり、図5は、図4のフローチャートの続きのフローチャートである。図2、図3、図4、及び図5に示すフローは、プロセッサ15がカメラ13で撮影された画像、又は、メモリ16に記憶されている画像を取得すると、スタートする。
プロセッサ15は、取得画像における対象物体の画像の輪郭線を複数の分割区間に分割する分割点において曲率をそれぞれ算出する(ステップS101)。そして、プロセッサ15は、複数の分割点の順列に対する曲率の変化曲線から、曲率ヒストグラムを算出する(ステップS102)。
プロセッサ15は、「位置ベクトル長ヒストグラム」を算出する(ステップS103)。
プロセッサ15は、算出した曲率ヒストグラム及び位置ベクトル長ヒストグラムに基づいて、統計的パラメータの値を算出する(ステップS104)。
プロセッサ15は、算出した統計的パラメータの値に基づいて、複数の「分類」の内で対象物体が属する分類を特定する(ステップS105)。
プロセッサ15は、対象物体を判定する(ステップS106)。プロセッサ15は、例えば、特定した分類に属する複数の物体候補(つまり、メンバ)の内で曲率変化曲線についての相関が最も高い候補物体を対象物体として判定(特定)する。
11 RF回路
12 表示部
13 カメラ
14 GPS処理部
15 プロセッサ
16 メモリ
Claims (6)
- プロセッサを有し、
前記プロセッサは、
対象物体の画像の輪郭線を複数の区間に分割する複数の分割点において曲率をそれぞれ算出し、
前記複数の分割点の順列に対する前記曲率の変化から、前記曲率に対する頻度を表す第1のヒストグラムを算出し、
前記算出した第1のヒストグラムに基づいて、統計的パラメータの値を算出し、
前記算出した統計的パラメータの値に基づいて、複数の分類の内で前記対象物体が属する分類を特定し、
前記曲率の変化についての相関に基づいて、前記特定した分類に属する複数の物体候補の内で前記対象物体を判定する、
ことを特徴とする画像処理装置。 - 前記プロセッサは、
前記対象物体の画像の基準点から前記輪郭線上の点までの離間距離についての第2のヒストグラムを算出し、
前記算出した第1のヒストグラムに加えて、前記算出した第2のヒストグラムに基づいて、前記統計的パラメータの値を算出する、
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 前記第1のヒストグラムに基づいて算出される前記統計的パラメータは、曲率平均、曲率最頻値、及び曲率標準偏差の少なくとも1つを含む、
ことを特徴とする請求項1又は2に記載の画像処理装置。 - 前記第2のヒストグラムに基づいて算出される前記統計的パラメータは、前記離間距離の分散値を含む、
ことを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。 - 前記複数の分類のそれぞれには、前記統計的パラメータに関する代表値が対応づけられ、
前記プロセッサは、
前記算出した統計的パラメータの値と前記代表値とに基づいて、前記対象物体が属する分類を特定する、
ことを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 - 対象物体の画像の輪郭線を複数の区間に分割する複数の分割点において曲率をそれぞれ算出し、
前記複数の分割点の順列に対する前記曲率の変化から、前記曲率に対する頻度を表す第1のヒストグラムを算出し、
前記算出した第1のヒストグラムに基づいて、統計的パラメータの値を算出し、
前記算出した統計的パラメータの値に基づいて、複数の分類の内で前記対象物体が属する分類を特定し、
前記曲率の変化についての相関に基づいて、前記特定した分類に属する複数の物体候補の内で前記対象物体を判定する、
処理を画像処理装置に実行させる、
ことを特徴とする画像処理プログラム。
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