JPH07271989A - 背景と物体領域の境界検出方法及び物体の輪郭抽出方法及び物体輪郭抽出装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 背景と物体との境界を自動的に検出する背景
と物体領域の境界検出方法を提供すること。 【構成】 背景と物体領域との境界線を横切るように設
定された帯状領域内の画素についてエッジ値の投影波形
を算出するエッジ値投影波形算出工程と、上記エッジ値
波形算出工程で算出されたエッジ値の投影波形が第１の
基準値によって定まる波形の極大点を境に上記帯状領域
を複数の区間に分割する分割工程と、この分割工程で発
生した複数の区間に対して順次背景か物体領域であるか
の判定を行う背景・物体領域判定工程とから構成され
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は例えば背景を背にした人
物の輪郭を自動的に求めることができる背景と物体領域
の境界検出方法及び物体の輪郭抽出方法及び物体輪郭抽
出装置に関する。

【０００２】ある物体が写っている画像中から、物体領
域と背景領域の境界である物体の輪郭線を抽出するため
の手法として、例えば図１５に示すようなものがある。
これは、輪郭の抽出に先立ちオペレータが粗輪郭線と呼
ばれる大まかな輪郭線を手動で指定する。この粗輪郭線
は真の輪郭線を含むような輪郭に沿った太い帯状の領域
として指定され、画素の連結性を保津ように粗輪郭線の
細線化を行ない連結した輪郭線を抽出している。

【０００３】また、弾性輪郭モデルと呼ばれる手法で
は、抽出しようとする物体の輪郭線の近傍に図１６に示
すように初期閉輪郭ａを設定し、輪郭線の形状、画像中
の位置などによって決まるエネルギ関数を最適化するよ
うに輪郭を移動していき、最終的に物体の輪郭ｂを求め
るものがある。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、粗輪郭
線の細線化による手法の場合、オペレータによる粗輪郭
線指定の操作が必要であるため手間がかかり、大量の異
なるデータに対して処理を行なわねばならない場合は、
負担が大きいという問題がある。

【０００５】また、弾性輪郭モデルを用いた、閉輪郭の
エネルギ最適化手法の場合は、初期輪郭の設定と共に、
エネルギ最適化に要する計算量が大きくなり、初期輪郭
から最終的な物体の輪郭を収束するまでには時間がかか
るという問題があった。

【０００６】本発明は上記の点に鑑みてなされたもの
で、その目的はオペレ−タによる操作を不要とし、しか
も輪郭を収束させるまでの時間を大幅に短縮することが
できる背景と物体領域の境界検出方法及び物体の輪郭抽
出方法及び物体輪郭抽出装置を提供することにある。

【０００７】

【課題を解決するための手段】請求項１に係わる背景と
物体領域の境界検出方法は、背景と物体領域との境界線
を横切るように設定された帯状領域内の画素についてエ
ッジ値の投影波形を算出するエッジ値投影波形算出工程
と、上記エッジ値投影波形算出工程で算出されたエッジ
値の投影波形が第１の基準値を境に上記帯状領域を複数
の区間に分割する分割工程と、この分割工程で発生した
複数の区間に対して順次背景か物体領域であるかの判定
を行う背景・物体領域判定工程とを具備したことを特徴
とする。

【０００８】請求項２に係わる背景と物体領域の境界検
出方法は、請求項１の背景・物体領域判定工程は上記各
区間内の平均輝度が基準輝度の許容範囲内でかつ該区間
内でのエッジ値の平均値が第２の基準値より小さい場合
には背景と判定し、その他の場合は物体領域であると判
定することを特徴とする。

【０００９】請求項３に係わる背景と物体領域の境界検
出方法は、請求項２の背景・物体領域判定工程により背
景と判定された場合には、その判定された区間の平均輝
度を次の区間の基準輝度として更新することを特徴とす
る。

【００１０】請求項４に係わる輪郭抽出方法は、物体領
域の外側に予め設定された初期輪郭上のエッジ強度から
評価値を算出する評価値算出工程と、上記初期輪郭を物
体領域方向に狭める方向に移動させる輪郭移動工程と、
この輪郭移動工程で得られた輪郭上にほぼ等間隔で配置
されている制御点のそれぞれのエッジ強度からその輪郭
の評価値を算出する評価値算出工程と、前回の評価値と
今回の評価値を比較することにより輪郭が収束している
かを判定する収束判定工程と、この収束判定工程により
輪郭が収束していないと判定した場合には、さらに輪郭
を物体領域方向に狭める方向に移動させて再度評価値算
出工程によりその輪郭の評価値を算出して上記収束判定
工程により輪郭が収束するまで繰り返すことを特徴とす
る。

【００１１】請求項５に係わる輪郭抽出方法は、請求項
４の輪郭移動工程は輪郭上の制御点近傍のエッジ強度最
大位置へ向かう第１のベクトルと、該制御点から張力を
受けたと考えた場合に、制御点の釣り合い位置へ向かう
第２のベクトルと、制御点を強制的に人物方向に動かす
第３のベクトルの加重和により制御点の移動先を決定し
ていることを特徴とする。

【００１２】請求項６の物体輪郭抽出装置は、背景を背
にした物体の映像を取る撮像手段と、この撮像手段で取
られた物体の映像デ−タを記憶する記憶手段と、上記記
憶手段に記憶されている背景と物体領域との境界線を横
切るように設定された帯状領域内の画素についてエッジ
値の投影波形を算出し、背景と物体との境界を検出する
背景物体境界検出手段と、この背景物体境界検出部で検
出された境界に基づいて物体の初期輪郭を設定する初期
輪郭設定手段と、この初期輪郭設定手段で設定された物
体の初期輪郭を制御点上の制御点近傍のエッジ強度最大
位置へ向かう第１のベクトルと、該制御点から張力を受
けたと考えた場合に、制御点の釣り合い位置へ向かう第
２のベクトルと、制御点を強制的に人物方向に動かす第
３のベクトルの加重和により制御点の移動先を決定する
物体輪郭探索手段と、上記物体輪郭探索手段で探索した
輪郭の制御点の評価値から輪郭の収束を判定する収束判
定手段とから構成される。

【００１３】

【作用】請求項１において、背景と物体領域との境界線
を横切るように設定された領域内の画素についてエッジ
値の投影波形を求め、投影波形のピーク値の位置で区分
される各区間を、原画像の画素値および原画像のエッジ
値の特徴を用いて順次評価を行ない、背景または物体領
域のどちらであるかを識別し、背景と物体領域の境界を
検出するようにしている。

【００１４】請求項４において、人物領域の外側にあら
かじめ定めた初期輪郭から、移動規則にしたがって人物
輪郭の探索を繰り返し行ないながら輪郭を更新していく
ことによって人物の輪郭を抽出するようにしている。

【００１５】請求項６において、撮像手段で撮像した背
景を背にした物体の映像から背景と物体領域の境界を自
動的に検出し、その境界を基に初期輪郭を設定し、初期
輪郭を制御点上の制御点近傍のエッジ強度最大位置へ向
かう第１のベクトルと、該制御点から張力を受けたと考
えた場合に、制御点の釣り合い位置へ向かう第２のベク
トルと、制御点を強制的に人物方向に動かす第３のベク
トルの加重和により制御点の移動先を決定し、輪郭の制
御点の評価値から輪郭の収束を判定するようにしてい
る。

【００１６】

【実施例】以下図面を参照して本発明の一実施例に係わ
る物体輪郭抽出装置について説明する。図１はＣＣＤカ
メラを用いてほぼ均一な背景の下で人物の上半身を撮影
し、撮影した画像中の人物領域の輪郭線を自動的に抽出
する装置のブロック図である。

【００１７】図１において、２０は本装置を統括して制
御する制御部であり、例えばマイクロコンピュ−タ及び
その周辺回路により構成されており、後述する各処理部
に制御信号を出力する。

【００１８】また、２１は画像入力用のＣＣＤカメラで
ある。このＣＣＤカメラ２１で撮影されたアナログ画像
信号はＡ／Ｄ変換部２２で被写体の明るさに応じて例え
ば２５６段階の階調値を持つデジタル信号に変換された
後、画像蓄積部２３に原画像として記憶される。

【００１９】エッジ画像作成部２４は、画像蓄積部２３
に保存された原画像からエッジ画像を作成し、画像蓄積
部２３に記憶する。本実施例で述べる手法で使用するエ
ッジ画像としては様々なものが使用可能であるが、本実
施例ではエッジ抽出フィルタの一つであるSobel フィル
タを画像蓄積部２３に記憶されている入力画像に作用さ
せたものを用いた。

【００２０】背景・人物境界位置検出部２５は、画像蓄
積部２３に記憶されている入力画像の両脇に設定した帯
状領域内を調べて背景と人物領域の境界を検出する。こ
の背景・人物境界位置検出部２５の詳細な機能は図２を
参照して後述する。

【００２１】頭頂部位置検出部２６は画像蓄積部２３に
記憶されている入力画像中の頭頂部のＹ座標を検出す
る。初期輪郭設定部２７は、背景・人物境界位置検出部
２５で検出された背景と人物の境界位置、及び頭頂部位
置検出部２６で検出された頭頂部のＹ座標を用いて、人
物領域の外側に次の人物輪郭探索部２８で用いる初期輪
郭を設定する。

【００２２】人物輪郭探索部２８は、初期輪郭設定部２
７で設定された初期輪郭をもとにエッジの探索と輪郭の
移動を繰り返し行ないながら、最終的に人物の輪郭線を
抽出する。

【００２３】人物輪郭出力部２９は人物輪郭探索部２８
で抽出した人物輪郭を画像蓄積部２３に蓄積されている
原画像に重ね合わせてディスプレイ（図示しない）に表
示する。

【００２４】次に、上記のように構成された本発明の一
実施例の動作について説明する。ＣＣＤカメラ２１で撮
影された後Ａ／Ｄ変換されたある時刻の人物上半身の画
像はディジタル画像であり、各画素は被写体の明るさ
（輝度）に応じて２５６段階の階調値を持つ。この原画
像は画像蓄積部２３に記憶される。そして、エッジ画像
作成部２４は画像蓄積部２３に記憶されている原画像か
らエッジ抽出用のSobelフィルタを作用させてエッジ画
像を作成し、画像蓄積部２３に記憶させる。

【００２５】以下、背景・人物境界検出部２５で行われ
る背景と人物との境界を検出する処理について図２のフ
ロ−チャ−トを参照して説明する。まず、図２の帯状領
域内投影計算（ステップ３０）で用いる帯状領域は、図
３に示すように画像の両脇にあらかじめ設定されてお
り、右側の帯状領域を帯状領域Ｒ４２、左側を帯状領域
Ｌ４３とする。帯状領域４２，４３の向きは位置を検出
しようとする境界を横切る様に設定するが、本実施例の
場合は主な境界としてＸ方向４０に延びる肩の位置の境
界を検出しようとしているため、帯状領域Ｒ４２，Ｌ４
３の向きＹ方向４１に設定した。

【００２６】そして、これらの帯状領域Ｒ４２，Ｌ４３
内の画素について、同一Ｙ座標を持つ画素値の和を各Ｙ
座標に対して求めることによって投影波形を求める。こ
こで、投影波形は帯状領域Ｒ４２，Ｌ４３をＹ方向４１
に複数の区間に分割するための境界候補を求めたり、分
割した各区間が背景あるいは人物かを識別するための特
徴を導き出すために求められる。

【００２７】本実施例では前者にＹ方向４１の画素値の
変化が大きいエッジに対して高い感度を持つ、エッジの
Ｙ方向成分画像（エッジ画像作成部２６で作成され、画
像蓄積部２３に記憶されているもの）を、後者に輝度画
像すなわち原画像を用いた。

【００２８】そして、エッジ画像の投影波形には適当な
スケールの平滑化（ステップ３１）を行なう。この結
果、原画像すなわち輝度画像の投影波形は４４、エッジ
のＹ方向成分画像の平滑化後の投影波形（エッジ画像の
投影波形という）は４５に示すようになる。

【００２９】次に、境界候補点の選定処理（ステップ３
２）においては、エッジ画像の投影波形４５の値があら
かじめ定めた第１のしきい値ＴＨ１以上である極大点を
抽出し、これらの極大点の位置を背景と人物領域の境界
候補位置４６とされる。

【００３０】ここで、境界候補位置４６で分割される各
区間をレベル１の区間４８と呼ぶ。次に、境界候補位置
４６で分割される各区間をレベル１の区間４８が背景が
人物領域かを判定する区間判定処理（ステップ３３）に
ついて図４のフロ−チャ−トを参照しながら説明する。
ここの区間判定処理は境界候補点の選定処理（ステップ
３２）で分割されたレベル１の各区間を画像の上側の区
間から順に区間判定処理を行なうようにしている。

【００３１】図４において、まず、レベル１の区間長が
規定値ＬＥＮより大きいかを判定する。そして、この判
定で「ＮＯ」と判定された場合、つまりレベル１の区間
長がＬＥＮ未満の場合は当該区間に対して区間判定処理
（ステップ５０）を行なう。

【００３２】この区間判定処理（ステップ５０）は図５
のフロ−チャ−トに示す判定処理が行われる。つまり、
区間の評価値、本実施例の場合は区間内の輝度およびエ
ッジの平均値が、次の条件を満たしている場合に当該区
間を背景区間と判定する。その条件とは、図５のフロ−
チャ−トに示すように、輝度平均値が基準輝度値を中心
とする、あらかじめ定めた許容範囲内に入っており、か
つ、エッジの平均値があらかじめ定めた第２のしきい値
ＴＨ２未満であることである。ここで、基準輝度値の初
期値は画像上端部の間違いなく背景である部分の平均輝
度となるように設定されている。

【００３３】該当区間が上記条件以外の場合には、人物
区間であることを出力する。図４のフロ−チャ−トに戻
って、区間判定処理（ステップ５０）での区間判定が背
景区間であるかが判定され、背景区間であると判定され
た場合にはレベル１の区間の基準輝度が更新される（ス
テップ５０ａ）。この基準輝度は前述した図５のフロ−
チャ−トの判定に用いられる。この更新処理において、
基準輝度値は区間が背景区間と判定されるごとに、同区
間の輝度の標準偏差があらかじめ定めた値以下の場合、
すなわち背景部分が滑らかな場合に平均輝度値が基準輝
度値として信頼できると判断し、基準輝度値がその平均
輝度値に更新される。

【００３４】このように、基準輝度値の更新を行なうこ
とによって、背景部分の特徴量すなわち本実施例の場合
は輝度が緩やかに変化している場合でも、正確な判定を
行なうことができる。

【００３５】以上のようにして、レベル１の区間が背景
区間であるか否かを判定し、レベル１の区間判定で用い
る基準値を更新するようにしている。前述したレベル１
の区間長が規定値ＬＥＮより大きいかの判定で「ＹＥ
Ｓ」と判定された場合、つまり、レベル１の区間で区間
長が既定値ＬＥＮ以上の場合には、図３（Ｂ）の４７に
示すように長さがほぼ規定値ＬＥＮになるように小区間
に分割し、これらをレベル２の区間とする処理がなされ
る。

【００３６】そして、このレベル２の各区間について区
間判定処理（ステップ５１）を行う。この区間判定処理
（ステップ５１）の判定処理は前述した図５のフロ−チ
ャ−トの判定処理と基本的には同じである。この区間判
定処理（ステップ５１）は前述のレベル１の区間に対す
る区間判定処理５０と基本的には同じであるが、使用す
る基準輝度値はレベル２の区間判定中だけに使用するも
のである。

【００３７】そして、すべてのレベル２の区間に対して
区間判定処理がなされたかどうかを判定し（ステップ５
１ａ）、区間判定処理がなされていないレベル２の区間
があると判定された場合には、レベル２の区間が背景区
間であると判定され、かつその区間での輝度の標準偏差
が一定値以下であると判定された場合には、レベル２の
区間判定で用いる基準輝度値の更新を行なう（ステップ
５１ｂ）。

【００３８】そして、すべてのレベル２の区間に対して
区間判定処理（ステップ５１）が行なわれると、ステッ
プ５１ａにおいて「ＮＯ」と判定され、背景と判定され
たレベル２の小区間数が一定の割合を越えたかが判定さ
れる。

【００３９】このステップ５１ａの判定で背景と判定さ
れたレベル２の小区間数が一定の割合を越えたと判定さ
れた場合には、対応するレベル１の区間を背景区間とす
ると共に、レベル１の区間判定で用いる基準値へ更新す
る（ステップ５０ａ）。

【００４０】この更新する値としては、最後から二番目
の小区間の平均輝度レベルを用いる。これは、レベル１
の区間の境界での輝度変化が必ずしもはっきりしていな
いため、最後の小区間の輝度値は、隣接するレベル１の
区間の輝度値を変化していく部分を含んでいる場合があ
るためである。

【００４１】このように、背景・人物境界位置検出部２
５では、背景区間であるかを判定する場合に使用する基
準値を更新するようにしているので、光線の具合により
陰影がついて背景の明るさが一様でなく滑らかに変化し
ているような場合でも、背景と物体の境界を検出するこ
とができる。このため、実施例に示したようなシステム
において、入力画像を撮影する際の照明条件の自由度が
大きくなる。一般に均一な照明を行なうためには多くの
ライトを用いたりするなどの工夫が必要であるが、簡易
な照明下で撮影した場合でも安定して背景と物体の境界
位置を検出することができる。また、検出した境界の位
置の信頼性が高いので、たとえば画像内の人物の位置検
出の基準点として用いる場合に後段の処理への負担が少
なくなる。

【００４２】次に、頭頂部位置検出部２６で行われる頭
の頂部を検出する処理について説明する。この頭頂部位
置検出部２６では頭頂部のＹ座標を検出するが、帯状領
域を頭部が存在する、図３（Ａ）の４３ａに示すように
画像のほぼ中央部に配置して、背景・人物境界位置検出
部とほぼ同様の処理を行なうことによって検出すること
ができる。

【００４３】次に、初期輪郭設定部２７での処理につい
て説明する。この初期輪郭設定部２７では後述する人物
輪郭探索部２８で人物輪郭を探索する際の初期輪郭を設
定する。初期輪郭は、背景・人物境界位置検出部２５で
求めた画像両脇部分での背景と人物領域の境界位置、頭
頂部位置検出部２６で求めた頭頂部の位置に従い、人物
領域の外側に図６に示すように設定する。初期輪郭では
図６中Ａのようなタイプ７０とＢの様なタイプ７１があ
る。ここで、Ａのタイプは頭頂部の位置、および画像両
脇での背景と人物の境界位置で決定され、Ｂのタイプは
境界位置から決定される。

【００４４】次に、人物輪郭探索部２８の処理について
図７のフローチャートを参照して説明する。まず、各制
御点を移動させることによって初期輪郭を移動させて、
収束判定を図８のフロ−チャ−トに示す判定論理に従っ
て行う（ステップ８０）。

【００４５】この収束の判定（ステップ８０）は図８の
フローチャートに示すように各時点での輪郭の評価値の
変化状況を調べることによって行なう。つまり、輪郭上
のエッジ強度から評価値を求め、前回判定時の評価値と
の差が一定値以下で、しかも変化量が一定値以下の状態
が規定回数続いた場合には、輪郭が収束したことを出力
する。

【００４６】そして、図７に示す収束判定処理の結果収
束したかを判定し、収束していないは判定された場合に
は、制御点を更新する処理が行われる（ステップ８
１）。そして、制御点の移動先の探索が行われ（ステッ
プ８２）、制御点が移動され、初めに戻って制御点間の
補間がなされる。このような、輪郭の探索は探索にとも
ない移動していく輪郭が人物領域の輪郭線と一致して収
束するまで繰り返し行なわれる。

【００４７】次に、図７のフロ−チャ−トの制御点移動
先の探索（ステップ８２）について説明する。まず、図
９を参照して輪郭の移動方法を説明する。輪郭の移動は
輪郭を構成している制御点を移動することによって行な
う。輪郭の両端の制御点の移動は行なわない。輪郭の両
端以外の制御点ｋは３種類のベクトルによって移動先が
決められる。第１のベクトル１００は制御点近傍のエッ
ジ強度最大の点へ向かうベクトルである。第２のベクト
ル１０１は制御点が近傍の制御点から張力を受けると考
えた場合に、制御点の釣り合い位置へ向かうベクトルで
ある。第３のベクトル１０２は制御点が人物輪郭から遠
く離れていて、第１のベクトル１００の大きさがゼロで
ある場合と、人物輪郭に起因しない不要なエッジが存在
した場合に制御点を強制的に人物輪郭に向かう方向に動
かすため、人物方向に向かうベクトルである。これら３
種のベクトル加重和によって制御点の移動先が決定され
る。

【００４８】ところで、初期輪郭の端点の位置が背景と
人物の境界にない場合などに、図１０の様に輪郭が移動
していき、輪郭が画像外にはみ出そうとする場合があ
る。これを防ぐため、第１のベクトル１００を求める際
に使用するエッジ画像は、図１１１に示すように輪郭の
端点から画像最下部へ向かう直線上にエッジ値をあらか
じめ十分強いエッジ値に設定しておく場合がある。これ
をバリア１１０と呼ぶ。このようにすると、輪郭が上記
直線上に達した後はエッジが強いため輪郭はバリア付近
にとどまり、画像外にはみ出すことがない。この場合、
抽出される輪郭は人物輪郭だけでなくバリアに沿った部
分を含むことになるが、バリア以外の部分を用いること
で所望の人物輪郭を抽出できる。

【００４９】次に、図１２のフロ−チャ−トを参照して
制御点の移動先を決める処理について説明する。重み付
けの係数は制御点近傍の画素のエッジ平均値によって変
化する。エッジ平均値が大きくなると第３のベクトルの
重み付け係数は小さくなる。この近傍領域の範囲を適当
な大きさに設定することによって、制御点が人物輪郭の
十分近くにある場合には第１のベクトルの重みを大きく
し、背景中の局所的な輝度変化によって生じたエッジの
部分では第３のベクトルの重みを大きくなるようにする
ことができる。このような機構によって、背景部分の不
要なエッジに捕らわれることなく速やかに人物輪郭近傍
へ収束させることができる。

【００５０】次に、図１３を参照して制御点の更新処理
（ステップ８１）について説明する。この処理では、背
景部分に存在する不要な物体像に起因するエッジに制御
点が捕らわれてしまうことをさけるために、各探索毎に
位置が前回と同一にならないように、輪郭の端点付近以
外はほぼ等間隔で輪郭上から点を選び新しい制御点列と
する。Ｎ回目の更新を行なう前の制御点が図１３中１３
０に示すようであった場合、Ｎ回目の更新では１３１の
様に制御点が輪郭上で異なる位置になるように選択す
る。なお、制御点の間隔はほぼ等間隔になるように選択
するため、輪郭の長さに応じて制御点の個数は変化す
る。この処理によって、背景部分に多少のエッジが存在
してもこれらのエッジに輪郭が捕らわれることなく、人
物輪郭まで移動していくことができる。

【００５１】以上のようにして、図１４に示すように初
期輪郭ｘ１から輪郭が移動していき、探索・移動中の輪
郭ｘ２を介して人物輪郭ｙまで収束し、人物の輪郭を抽
出することができる。

【００５２】次に抽出輪郭出力部２９について説明す
る。ここでは、人物輪郭探索部２８で探索された人物輪
郭ｙを原画像中に原画像と区別できる色で重ね合わせて
ディスプレイ（図示しない）に表示する処理が行われ
る。

【００５３】以上のようにして、自動的に設定した初期
輪郭をもとにエッジの探索と移動を繰り返し、人物輪郭
を抽出するようにしたので、オペレータによる概略位置
の指定などの作業を行なわずに、自動的に人物の輪郭を
抽出できる。多数の入力画像に対して処理を行なう必要
がある場合、たとえわずかでもオペレータの処理が必要
であると非常に手間がかかり実用的ではない。この点、
本装置は自動的に人物輪郭を抽出できるので、抽出した
輪郭を用いる様々なシステムを構成することができるよ
うになる。

【００５４】なお、上記背景・人物境界位置検出部２５
で行われる分割した各区間が背景あるいは人物かを識別
するための特徴を導き出すため処理に輝度画像を用いた
が、この輝度画像の代わりに例えばカラー画像の各成分
画像を用いても良い。さらに、帯状領域Ｒ４２，Ｌ４３
をＹ方向４１に複数の区間に分割するため、エッジのＹ
方向成分の画像の投影波形を求めたが、エッジのＸ方向
成分画像、Ｘ方向成分とＹ方向成分の和を用いるように
しても良い。

【００５５】なお、上記実施例では、帯状領域内での、
物体と背景の境界位置を検出する処理を、画像の両脇付
近で背景と人物の肩の境界位置を求めるために行った
が、この処理は一様な背景中に存在する、背景と色や明
るさが異なる物体と、背景との境界位置を検出するため
に一般的に適用できることは言うまでもない。

【００５６】さらに、上記実施例では人物輪郭出力部２
９での出力方法はディスプレイ以外にも、プリンタで紙
やフィルムの形で出力したり、計算機のデータファイル
の形式で出力たり、ビデオ信号の形式で出力するなど様
々な方法で出力することが可能である。

【００５７】さらに、上記実施例ではＣＣＤカメラを用
いてほぼ均一な背景の下で人物の上半身を撮影し、撮影
した画像中の人物領域の輪郭線を自動的に抽出するよう
にしたが、人物の輪郭線を人物の上半身が写っている画
像中から抽出し、抽出した輪郭を用いて、別に用意した
背景画像中に人物部分だけを合成して表示するようにし
ても良い。

【００５８】本実施例のシステムで得られた人物輪郭を
用いる応用例としては様々なものが考えられる。例え
ば、抽出した人物輪郭を用いて原画像中の人物領域を切
り出し、別に用意した風景画像中にはめ込み合成するシ
ステム、また、樹脂や金属板の加工装置と組み合わせ
て、人物上半身の形状をしたキーホルダーを自動的に作
成するシステムなど、様々な応用形態が可能である。

【００５９】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、自
動的に設定した初期輪郭をもとにエッジの探索と移動を
繰り返し、人物輪郭を抽出するようにしたので、オペレ
ータによる概略位置の指定などの作業を行なわずに、自
動的に人物の輪郭を抽出することができる。

【００６０】さらに、背景か人物かを判定する基準値を
更新するようにしているので、光線の具合により陰影が
ついて背景の明るさが一様でなく滑らかに変化している
ような場合でも、背景と物体の境界を検出することがで
きる。さらに、移動する場合に３つのベクトルの重みづ
けの変化する加重和によって制御点を移動させているの
で、輪郭の収束を早く行うことができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例に係わる物体輪郭抽出装置の
ブロック図。

【図２】背景・人物境界位置検出部２５の動作を説明す
るためのフローチャート。

【図３】背景・人物境界位置検出部２５の処理を説明す
るための説明図。

【図４】背景・人物境界位置検出部２５の処理を説明す
るためののフローチャート。

【図５】背景・人物境界位置検出部２５の区間判定処理
を説明するためのフローチャート。

【図６】初期輪郭設定部２７の説明図。

【図７】人物輪郭探索部２８の動作を説明するためのフ
ローチャート。

【図８】人物輪郭探索部２８の収束判定処理を説明する
ためのフローチャート。

【図９】人物輪郭探索部２８の制御点の移動量を決める
処理の説明図。

【図１０】人物輪郭探索部２８の輪郭の画像外へのはみ
出しを防ぐ処理の説明図。

【図１１】人物輪郭探索部２８の輪郭の画像外へのはみ
出しを防ぐ処理の説明図。

【図１２】人物輪郭探索部２８の制御点の移動量を求め
る処理のフローチャート。

【図１３】人物輪郭探索部２８の制御点の更新処理の説
明図。

【図１４】人物輪郭探索部２８の人物輪郭が抽出される
過程の説明図。

【図１５】従来の手法の説明図。

【図１６】従来の手法の説明図。

【符号の説明】

２０…制御部、２１…ＣＣＤカメラ、２２…Ａ／Ｄ変換
部、２３…画像蓄積部、２４…エッジ画像作成部、２５
…背景・人物境界位置検出部、２６…頭頂部位置検出
部、２７…初期輪郭設定部、２８…人物輪郭探索部、２
９…人物輪郭出力部。

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 背景と物体領域との境界線を横切るよう
   に設定された帯状領域内の画素についてエッジ値の投影
   波形を算出するエッジ値投影波形算出工程と、 上記エッジ値波形算出工程で算出されたエッジ値の投影
   波形が第１の基準値によって定まる波形の極大点を境に
   上記帯状領域を複数の区間に分割する分割工程と、 この分割工程で発生した複数の区間に対して順次背景か
   物体領域であるかの判定を行う背景・物体領域判定工程
   とを具備したことを特徴とする背景と物体領域の境界検
   出方法。
2. 【請求項２】 上記背景・物体領域判定工程は上記各区
   間内の平均輝度が基準輝度の許容範囲内でかつ該区間内
   でのエッジ値の平均値が第２の基準値より小さい場合に
   は背景と判定し、その他の場合は物体領域であると判定
   することを特徴とする請求項１記載の背景と物体領域の
   境界検出方法。
3. 【請求項３】 上記背景・物体領域判定工程により背景
   と判定された場合には、その判定された区間の平均輝度
   を次の区間の基準輝度として更新することを特徴とする
   請求項２記載の背景と物体領域の境界検出方法。
4. 【請求項４】 物体領域の外側に予め設定された初期輪
   郭上のエッジ強度から評価値を算出する評価値算出工程
   と、 上記初期輪郭を物体領域方向に狭める方向に移動させる
   輪郭移動工程と、 この輪郭移動工程で得られた輪郭上にほぼ等間隔で配置
   されている制御点のそれぞれのエッジ強度からその輪郭
   の評価値を算出する評価値算出工程と、 前回の評価値と今回の評価値を比較することにより輪郭
   が収束しているかを判定する収束判定工程と、 この収束判定工程により輪郭が収束していないと判定し
   た場合には、さらに輪郭を物体領域方向に狭める方向に
   移動させて再度評価値算出工程によりその輪郭の評価値
   を算出して上記収束判定工程により輪郭が収束するまで
   繰り返すことを特徴とする輪郭抽出方法。
5. 【請求項５】 上記輪郭移動工程は輪郭上の制御点近傍
   のエッジ強度最大位置へ向かう第１のベクトルと、該制
   御点から張力を受けたと考えた場合に、制御点の釣り合
   い位置へ向かう第２のベクトルと、制御点を強制的に人
   物方向に動かす第３のベクトルの加重和により制御点の
   移動先を決定していることを特徴とする請求項４記載の
   輪郭抽出方法。
6. 【請求項６】 背景を背にした物体の映像を取る撮像手
   段と、 この撮像手段で取られた物体の映像デ−タを記憶する記
   憶手段と、 上記記憶手段に記憶されている背景と物体領域との境界
   線を横切るように設定された帯状領域内の画素について
   エッジ値の投影波形を算出し、背景と物体との境界を検
   出する背景物体境界検出手段と、 この背景物体境界検出部で検出された境界に基づいて物
   体の初期輪郭を設定する初期輪郭設定手段と、 この初期輪郭設定手段で設定された物体の初期輪郭を制
   御点上の制御点近傍のエッジ強度最大位置へ向かう第１
   のベクトルと、該制御点から張力を受けたと考えた場合
   に、制御点の釣り合い位置へ向かう第２のベクトルと、
   制御点を強制的に人物方向に動かす第３のベクトルの加
   重和により制御点の移動先を決定する物体輪郭探索手段
   と、 上記物体輪郭探索手段で探索した輪郭の制御点の評価値
   から輪郭の収束を判定する収束判定手段とを具備したこ
   とを特徴とする物体輪郭抽出装置。