JPH06259553A - 物体抽出しきい値の決定装置 - Google Patents
物体抽出しきい値の決定装置Info
- Publication number
- JPH06259553A JPH06259553A JP5048876A JP4887693A JPH06259553A JP H06259553 A JPH06259553 A JP H06259553A JP 5048876 A JP5048876 A JP 5048876A JP 4887693 A JP4887693 A JP 4887693A JP H06259553 A JPH06259553 A JP H06259553A
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- edge
- slit
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Abstract
(57)【要約】
【目的】入力画像から対象物体を抽出するためのしきい
値を設定する装置に関し,設定環境に応じた最適しきい
値を精度よくかつ自動的に設定することを目的とする。 【構成】エッジ抽出部2により,入力画像から対象物体
のエッジを求める。一方,物体領域抽出部3により,あ
るしきい値をパラメータとして物体領域を抽出する。マ
ッチング処理部5で,物体領域像の輪郭に沿ったエッジ
の有無を検出し,最適しきい値決定部6により,その輪
郭上に存在するエッジ総長が最大となるしきい値を決定
する。
値を設定する装置に関し,設定環境に応じた最適しきい
値を精度よくかつ自動的に設定することを目的とする。 【構成】エッジ抽出部2により,入力画像から対象物体
のエッジを求める。一方,物体領域抽出部3により,あ
るしきい値をパラメータとして物体領域を抽出する。マ
ッチング処理部5で,物体領域像の輪郭に沿ったエッジ
の有無を検出し,最適しきい値決定部6により,その輪
郭上に存在するエッジ総長が最大となるしきい値を決定
する。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は物体抽出しきい値の決定
装置であって,入力画像から対象物体を抽出するための
しきい値自動決定に関するものである。
装置であって,入力画像から対象物体を抽出するための
しきい値自動決定に関するものである。
【0002】画像上の基準線を通過する移動物体(例え
ば,人や車両,コンベアーベルト上の物体)の物体数や
形状,色情報などの属性を認識する場合には,入力画像
から対象物体を抽出する必要があり,物体を抽出すると
きに用いるしきい値を適切に決める必要がある。
ば,人や車両,コンベアーベルト上の物体)の物体数や
形状,色情報などの属性を認識する場合には,入力画像
から対象物体を抽出する必要があり,物体を抽出すると
きに用いるしきい値を適切に決める必要がある。
【0003】
【従来の技術】画像から対象となる動物体の物体数や形
状,色情報などの属性を認識する方法として,時系列な
画像中から動物体を抽出し,その属性別にデータを統計
処理する方法が試みられている。具体的には,例えば歩
行者数を求める場合,歩道を歩く歩行者を撮影した画像
から,スリット状時空間画像を生成し,背景像との差分
により歩行者である動物体領域を抽出し,その領域面積
を基準値で除算し,歩行者数を判定している。このよう
な計数においては,動物体である歩行者を正確に抽出す
ることが要求される。動物体の抽出のためのパラメータ
値,特に背景差分の2値化しきい値は,従来,人間が2
値化処理の状況を見ながら最適値を設定しており,設置
環境や通行状況に応じた最適な2値化パラメータの設定
は困難であった。
状,色情報などの属性を認識する方法として,時系列な
画像中から動物体を抽出し,その属性別にデータを統計
処理する方法が試みられている。具体的には,例えば歩
行者数を求める場合,歩道を歩く歩行者を撮影した画像
から,スリット状時空間画像を生成し,背景像との差分
により歩行者である動物体領域を抽出し,その領域面積
を基準値で除算し,歩行者数を判定している。このよう
な計数においては,動物体である歩行者を正確に抽出す
ることが要求される。動物体の抽出のためのパラメータ
値,特に背景差分の2値化しきい値は,従来,人間が2
値化処理の状況を見ながら最適値を設定しており,設置
環境や通行状況に応じた最適な2値化パラメータの設定
は困難であった。
【0004】
【発明が解決しようとする課題】本発明が解決しようと
する課題は,入力画像と背景像との差分による2値化処
理のしきい値設定において,人間の判断によらずに設置
環境や通行状況に応じて自動的に初期値設定と更新を行
うことである。
する課題は,入力画像と背景像との差分による2値化処
理のしきい値設定において,人間の判断によらずに設置
環境や通行状況に応じて自動的に初期値設定と更新を行
うことである。
【0005】すなわち,本発明は,入力画像中の対象物
体領域を精度よくかつ自動的に抽出することを目的とし
ており,具体的には2値化処理におけるしきい値を最適
に自動決定するものである。さらに,2値化画像処理
は,入力画像と予め求めておいた差分処理画像に対して
行い,スリット画像を時間方向に蓄積して得られる時空
間画像を入力画像とし,その画像中に現れるスリットを
横切る動物体領域を精度よくかつ自動的に抽出すること
を目的とする。
体領域を精度よくかつ自動的に抽出することを目的とし
ており,具体的には2値化処理におけるしきい値を最適
に自動決定するものである。さらに,2値化画像処理
は,入力画像と予め求めておいた差分処理画像に対して
行い,スリット画像を時間方向に蓄積して得られる時空
間画像を入力画像とし,その画像中に現れるスリットを
横切る動物体領域を精度よくかつ自動的に抽出すること
を目的とする。
【0006】
【課題を解決するための手段】本発明の物体抽出しきい
値の決定装置は,上記課題を解決するため,入力画像か
ら対象物体のエッジを求めるエッジ抽出部と,該入力画
像からしきい値をパラメータとして物体領域を抽出する
物体領域抽出部と,抽出した物体領域像に対して求めた
輪郭に沿った前記エッジの有無を検出するマッチング処
理部と,該輪郭上に存在するエッジ総長が最大となるよ
うに前記しきい値を決定する最適しきい値決定部とを持
つ。
値の決定装置は,上記課題を解決するため,入力画像か
ら対象物体のエッジを求めるエッジ抽出部と,該入力画
像からしきい値をパラメータとして物体領域を抽出する
物体領域抽出部と,抽出した物体領域像に対して求めた
輪郭に沿った前記エッジの有無を検出するマッチング処
理部と,該輪郭上に存在するエッジ総長が最大となるよ
うに前記しきい値を決定する最適しきい値決定部とを持
つ。
【0007】特に,請求項2記載の発明の場合,入力画
像は2次元画像のスリット状の画像を切り出して時間方
向に並べたスリット時空間画像であり,前記物体領域抽
出部はスリット上を通過する動物体領域を抽出する。
像は2次元画像のスリット状の画像を切り出して時間方
向に並べたスリット時空間画像であり,前記物体領域抽
出部はスリット上を通過する動物体領域を抽出する。
【0008】請求項3記載の発明の場合,前記物体領域
抽出部は,物体領域の抽出を前記入力画像と予め求めて
おいた背景画像との差分をしきい値処理して行う。
抽出部は,物体領域の抽出を前記入力画像と予め求めて
おいた背景画像との差分をしきい値処理して行う。
【0009】
【作用】通常,人間が最適な2値化しきい値を決定する
際には,「しきい値が適切であればスリット時空間画像
中の対象物体の形状と抽出された運動領域像の形状が一
致する。」という基準で2値化しきい値を設定してい
る。
際には,「しきい値が適切であればスリット時空間画像
中の対象物体の形状と抽出された運動領域像の形状が一
致する。」という基準で2値化しきい値を設定してい
る。
【0010】本発明は,前記の人間の判定基準と同様
に,入力画像のエッジ形状と2値化後の輪郭形状に対し
て一致度を判定しているので,人間が決定するのと同等
な最適しきい値を決定することが可能となる。すなわ
ち,人間により設定された値と同等な最適2値化しきい
値を,設置環境や通行状況に応じてフレキシブルにかつ
自動的に設定できる。
に,入力画像のエッジ形状と2値化後の輪郭形状に対し
て一致度を判定しているので,人間が決定するのと同等
な最適しきい値を決定することが可能となる。すなわ
ち,人間により設定された値と同等な最適2値化しきい
値を,設置環境や通行状況に応じてフレキシブルにかつ
自動的に設定できる。
【0011】また,請求項2記載の発明では,入力画像
として2次元のスリット時空間画像を用いることによ
り,3次元的な大きさを持つ動画像を使用する場合に比
べて,対象となる動物体抽出のための処理量の軽減が可
能となる。
として2次元のスリット時空間画像を用いることによ
り,3次元的な大きさを持つ動画像を使用する場合に比
べて,対象となる動物体抽出のための処理量の軽減が可
能となる。
【0012】さらに,請求項3記載の発明のように動物
体領域の抽出を行うことにより,相関演算などを用いる
処理に比べて簡単に計算でき,また,基準となる背景像
を持つことにより,フレーム間差分による動物体抽出処
理に比べて,より精度の高い運動領域の抽出が可能にな
る。
体領域の抽出を行うことにより,相関演算などを用いる
処理に比べて簡単に計算でき,また,基準となる背景像
を持つことにより,フレーム間差分による動物体抽出処
理に比べて,より精度の高い運動領域の抽出が可能にな
る。
【0013】
【実施例】図1は本発明の構成例を示す。本発明の一実
施例として,スリット時空間画像を用いた背景差分によ
る2値化処理の最適しきい値の決定について,歩道上を
歩く人物領域の抽出を,可視光の下でのTVカメラ入力
を用いる場合を例にして,図1に従って説明する。
施例として,スリット時空間画像を用いた背景差分によ
る2値化処理の最適しきい値の決定について,歩道上を
歩く人物領域の抽出を,可視光の下でのTVカメラ入力
を用いる場合を例にして,図1に従って説明する。
【0014】なお,対象は人物に限らず別の移動物体に
応用することも簡単で,また,サンプル信号として超音
波や赤外線などによる距離データの信号を使用すること
も可能である。その場合,例えば明るさを距離値に読み
替えればよい。
応用することも簡単で,また,サンプル信号として超音
波や赤外線などによる距離データの信号を使用すること
も可能である。その場合,例えば明るさを距離値に読み
替えればよい。
【0015】図1において,スリット時空間画像蓄積部
1は,移動する人物像を含む入力画像についての2次元
画像のスリット状の画像を切り出して時間方向に並べた
スリット時空間画像を蓄積する手段である。エッジ抽出
部2は,入力画像から,スリット上を通過する動物体領
域である対象物体のエッジを求める部分である。物体領
域抽出部3は,入力画像からしきい値をパラメータとし
て物体領域を抽出する部分であり,動物体領域の抽出
は,入力画像と予め求めておいた背景画像との差分をし
きい値処理して求める。輪郭抽出部4は,物体領域像に
対する輪郭を求める部分である。マッチング処理部5
は,求められた輪郭に沿ったエッジの有無を検出する部
分である。最適しきい値決定部6は,輪郭上に存在する
エッジ総長が最大となるように前記しきい値を決定する
部分である。背景像蓄積部7は,予め求められた背景画
像を格納している部分である。
1は,移動する人物像を含む入力画像についての2次元
画像のスリット状の画像を切り出して時間方向に並べた
スリット時空間画像を蓄積する手段である。エッジ抽出
部2は,入力画像から,スリット上を通過する動物体領
域である対象物体のエッジを求める部分である。物体領
域抽出部3は,入力画像からしきい値をパラメータとし
て物体領域を抽出する部分であり,動物体領域の抽出
は,入力画像と予め求めておいた背景画像との差分をし
きい値処理して求める。輪郭抽出部4は,物体領域像に
対する輪郭を求める部分である。マッチング処理部5
は,求められた輪郭に沿ったエッジの有無を検出する部
分である。最適しきい値決定部6は,輪郭上に存在する
エッジ総長が最大となるように前記しきい値を決定する
部分である。背景像蓄積部7は,予め求められた背景画
像を格納している部分である。
【0016】動作は以下のとおりである。まず,スリッ
ト時空間画像蓄積部1において,移動物体を含む入力画
像から,スリット時空間画像(スリット動画像)を逐次
に構成する。つまり,背景である歩道上の計測ラインを
通過する人物を固定アングルで撮影した画像から,計測
ラインに相当する1ライン上の画像情報をサンプリング
し,スリット時空間画像を得る。さらに,前記スリット
時空間画像のうち複数フレーム分を統合し,2次元のス
ライス画像として蓄積する。スリット時空間画像の獲得
はTVカメラに限らず1次元センサでもよい。
ト時空間画像蓄積部1において,移動物体を含む入力画
像から,スリット時空間画像(スリット動画像)を逐次
に構成する。つまり,背景である歩道上の計測ラインを
通過する人物を固定アングルで撮影した画像から,計測
ラインに相当する1ライン上の画像情報をサンプリング
し,スリット時空間画像を得る。さらに,前記スリット
時空間画像のうち複数フレーム分を統合し,2次元のス
ライス画像として蓄積する。スリット時空間画像の獲得
はTVカメラに限らず1次元センサでもよい。
【0017】次に,エッジ抽出部2において,スリット
時空間画像蓄積部1により得られるスライス画像に対し
てエッジ抽出処理を行う。エッジ抽出処理としては,例
えば,Cannyのエッジ検出法など,低コントラスト
なエッジに対しても正しい位置に細線化されて検出でき
る処理を用いればよい。
時空間画像蓄積部1により得られるスライス画像に対し
てエッジ抽出処理を行う。エッジ抽出処理としては,例
えば,Cannyのエッジ検出法など,低コントラスト
なエッジに対しても正しい位置に細線化されて検出でき
る処理を用いればよい。
【0018】次に,物体領域抽出部3において,スリッ
ト時空間画像蓄積部1により得られるスライス画像内の
各フレームに対応するスリット像に対して,背景像蓄積
部7に予め蓄積された背景画像との差分を,あるしきい
値で2値化処理して運動領域像を求める。さらに,輪郭
抽出部4において,物体領域抽出部3で求めた運動領域
像の輪郭を抽出する。
ト時空間画像蓄積部1により得られるスライス画像内の
各フレームに対応するスリット像に対して,背景像蓄積
部7に予め蓄積された背景画像との差分を,あるしきい
値で2値化処理して運動領域像を求める。さらに,輪郭
抽出部4において,物体領域抽出部3で求めた運動領域
像の輪郭を抽出する。
【0019】続いて,マッチング処理部5において,輪
郭抽出部4により抽出した運動領域像の輪郭をもとにス
ライス画像のエッジをラベリングし,スライス画像と抽
出した運動領域像との一致度を求める。
郭抽出部4により抽出した運動領域像の輪郭をもとにス
ライス画像のエッジをラベリングし,スライス画像と抽
出した運動領域像との一致度を求める。
【0020】例えば,エッジ抽出部2により,一つのス
ライス画像に対するエッジが,図2に示すエッジ画像例
のように得られたとする。このエッジ画像では,対象物
体輪郭のエッジ21,背景のエッジ22,対象物体内部
のエッジ23が現れている。また,物体領域抽出部3に
より,あるしきい値を用いて抽出された運動領域が,図
3に示すように得られたとする。図3において,24は
2値化処理後の輪郭,25は2値化処理後の運動領域で
ある。
ライス画像に対するエッジが,図2に示すエッジ画像例
のように得られたとする。このエッジ画像では,対象物
体輪郭のエッジ21,背景のエッジ22,対象物体内部
のエッジ23が現れている。また,物体領域抽出部3に
より,あるしきい値を用いて抽出された運動領域が,図
3に示すように得られたとする。図3において,24は
2値化処理後の輪郭,25は2値化処理後の運動領域で
ある。
【0021】その輪郭情報を用いて,図4のラベリング
マスク図で示すように,2値化処理後の輪郭24に沿っ
た輪郭部マスク26,内部マスク27,外部マスク28
の3つのラベリングマスクを設定する。各マスクをエッ
ジ画像に重ね合わせることにより,それぞれラベリング
処理を行う。
マスク図で示すように,2値化処理後の輪郭24に沿っ
た輪郭部マスク26,内部マスク27,外部マスク28
の3つのラベリングマスクを設定する。各マスクをエッ
ジ画像に重ね合わせることにより,それぞれラベリング
処理を行う。
【0022】図5は,輪郭部マスク26,内部マスク2
7,外部マスク28による各ラベリング処理の結果を示
している。図5(a) は輪郭部エッジ,図5(b) は内部エ
ッジ,図5(c) は外部エッジである。そこで,運動領域
の輪郭に重なる輪郭部エッジ30の総長を参照し,エッ
ジ画像と運動領域形状の一致度を求めればよい。
7,外部マスク28による各ラベリング処理の結果を示
している。図5(a) は輪郭部エッジ,図5(b) は内部エ
ッジ,図5(c) は外部エッジである。そこで,運動領域
の輪郭に重なる輪郭部エッジ30の総長を参照し,エッ
ジ画像と運動領域形状の一致度を求めればよい。
【0023】最終的に,最適しきい値決定部6におい
て,しきい値を変化させて,一致度が最大となるしきい
値を最適値とする。例えば,前記ラベリング処理により
得られる各部エッジ長のしきい値に応じた変化は,通常
図6のようになるので,一致度を表す輪郭エッジの最大
値となる値を,最適な運動領域抽出のしきい値とすれば
よい。
て,しきい値を変化させて,一致度が最大となるしきい
値を最適値とする。例えば,前記ラベリング処理により
得られる各部エッジ長のしきい値に応じた変化は,通常
図6のようになるので,一致度を表す輪郭エッジの最大
値となる値を,最適な運動領域抽出のしきい値とすれば
よい。
【0024】
【発明の効果】従来技術では,スリット時空間画像から
背景像との差分により歩行者である動物体領域を抽出す
る処理において,差分の最適な2値化しきい値は,人間
が2値化処理の状況を見ながら設定しており,設置環境
や通行状況に応じた2値化パラメータの初期設定や更新
は困難であった。
背景像との差分により歩行者である動物体領域を抽出す
る処理において,差分の最適な2値化しきい値は,人間
が2値化処理の状況を見ながら設定しており,設置環境
や通行状況に応じた2値化パラメータの初期設定や更新
は困難であった。
【0025】本発明の物体抽出しきい値の決定装置を使
用することにより,TVカメラなどの画像から得られる
動画像から人間と同等な基準で正確な移動物体の抽出を
行うことができ,本発明の処理を随時に行えば,初期値
の自動設定や適応的な2値化を容易に行うことができる
という利点がある。
用することにより,TVカメラなどの画像から得られる
動画像から人間と同等な基準で正確な移動物体の抽出を
行うことができ,本発明の処理を随時に行えば,初期値
の自動設定や適応的な2値化を容易に行うことができる
という利点がある。
【図1】本発明の構成例を示す図である。
【図2】あるスライス画像に対するエッジ画像を説明す
る図である。
る図である。
【図3】スライス画像に対して,あるしきい値を用いて
抽出された運動領域を説明する図である。
抽出された運動領域を説明する図である。
【図4】運動領域の輪郭によるラベリングマスクを説明
する図である。
する図である。
【図5】ラベリングマスクによるスライス画像のエッジ
のラベリング処理の結果を説明する図である。
のラベリング処理の結果を説明する図である。
【図6】ラベリング処理による各部エッジ長のしきい値
に応じた変化を説明する図である。
に応じた変化を説明する図である。
1 スリット時空間画像蓄積部 2 エッジ抽出部 3 物体領域抽出部 4 輪郭抽出部 5 マッチング処理部 6 最適しきい値決定部 21 対象物体輪郭のエッジ 22 背景のエッジ 23 対象物体内部のエッジ 24 2値化処理後の輪郭 25 2値化処理後の運動領域 26 輪郭部マスク 27 内部マスク 28 外部マスク 30 輪郭部エッジ
Claims (3)
- 【請求項1】 入力画像から物体領域を抽出する装置に
おいて,入力画像から対象物体のエッジを求めるエッジ
抽出部と,該入力画像からしきい値をパラメータとして
物体領域を抽出する物体領域抽出部と,抽出した物体領
域像に対して求めた輪郭に沿った前記エッジの有無を検
出するマッチング処理部と,該輪郭上に存在するエッジ
総長が最大となるように前記しきい値を決定する最適し
きい値決定部とを有することを特徴とする物体抽出しき
い値の決定装置。 - 【請求項2】 請求項1記載の物体抽出しきい値の決定
装置において,前記入力画像は,2次元画像のスリット
状の画像を切り出して時間方向に並べたスリット時空間
画像であり,前記抽出対象の物体領域は,スリット上を
通過する動物体領域であることを特徴とする物体抽出し
きい値の決定装置。 - 【請求項3】 請求項1または請求項2記載の物体抽出
しきい値の決定装置において,前記物体領域抽出部は,
物体領域の抽出を,前記入力画像と予め求めておいた背
景画像との差分をしきい値処理して行うことを特徴とす
る物体抽出しきい値の決定装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5048876A JPH06259553A (ja) | 1993-03-10 | 1993-03-10 | 物体抽出しきい値の決定装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP5048876A JPH06259553A (ja) | 1993-03-10 | 1993-03-10 | 物体抽出しきい値の決定装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH06259553A true JPH06259553A (ja) | 1994-09-16 |
Family
ID=12815491
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP5048876A Pending JPH06259553A (ja) | 1993-03-10 | 1993-03-10 | 物体抽出しきい値の決定装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH06259553A (ja) |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100512831B1 (ko) * | 2001-07-26 | 2005-09-07 | 캐논 가부시끼가이샤 | 이미지 처리 방법, 장치 및 프로그램 저장 매체 |
JP2006200937A (ja) * | 2005-01-18 | 2006-08-03 | Bridgestone Corp | ゴム材料の変形挙動予測方法及びゴム材料の変形挙動予測装置 |
JP2007271369A (ja) * | 2006-03-30 | 2007-10-18 | Bridgestone Corp | ゴム材料の変形挙動予測装置及びゴム材料の変形挙動予測方法 |
JP2008168016A (ja) * | 2007-01-15 | 2008-07-24 | Fujifilm Corp | 超音波診断装置、imt計測方法及びimt計測プログラム |
JP2010014554A (ja) * | 2008-07-03 | 2010-01-21 | Toyota Motor Corp | 溶接溶け込み深さ評価方法 |
-
1993
- 1993-03-10 JP JP5048876A patent/JPH06259553A/ja active Pending
Cited By (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR100512831B1 (ko) * | 2001-07-26 | 2005-09-07 | 캐논 가부시끼가이샤 | 이미지 처리 방법, 장치 및 프로그램 저장 매체 |
JP2006200937A (ja) * | 2005-01-18 | 2006-08-03 | Bridgestone Corp | ゴム材料の変形挙動予測方法及びゴム材料の変形挙動予測装置 |
JP4602776B2 (ja) * | 2005-01-18 | 2010-12-22 | 株式会社ブリヂストン | ゴム材料の変形挙動予測方法及びゴム材料の変形挙動予測装置 |
JP2007271369A (ja) * | 2006-03-30 | 2007-10-18 | Bridgestone Corp | ゴム材料の変形挙動予測装置及びゴム材料の変形挙動予測方法 |
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JP2010014554A (ja) * | 2008-07-03 | 2010-01-21 | Toyota Motor Corp | 溶接溶け込み深さ評価方法 |
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