JPH08297742A - 目標検出方法および目標検出装置 - Google Patents
目標検出方法および目標検出装置Info
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- JPH08297742A JPH08297742A JP7101492A JP10149295A JPH08297742A JP H08297742 A JPH08297742 A JP H08297742A JP 7101492 A JP7101492 A JP 7101492A JP 10149295 A JP10149295 A JP 10149295A JP H08297742 A JPH08297742 A JP H08297742A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 均一領域と不均一領域の境目に背景局所領域
が存在する場合でも、検出性能が低下することのない目
標検出方法および目標検出装置を得る。 【構成】 入力画像の検出対象領域を均一領域17と不
均一領域18とに分割して、その領域分割結果を用いて
背景局所領域16の全画素の中から、標準偏差の算出に
使用する画素の選択を行い、背景局所領域が均一領域と
不均一領域の境目にきたときには、前記均一領域と不均
一領域中の注目点画素12と同一の領域に属する画素の
みを標準偏差算出の対象とするようにしたもの。
が存在する場合でも、検出性能が低下することのない目
標検出方法および目標検出装置を得る。 【構成】 入力画像の検出対象領域を均一領域17と不
均一領域18とに分割して、その領域分割結果を用いて
背景局所領域16の全画素の中から、標準偏差の算出に
使用する画素の選択を行い、背景局所領域が均一領域と
不均一領域の境目にきたときには、前記均一領域と不均
一領域中の注目点画素12と同一の領域に属する画素の
みを標準偏差算出の対象とするようにしたもの。
Description
【0001】
【産業上の利用分野】この発明は、青空や雲、陸地など
が同時に存在する、複雑な背景を持つ画像から目標物を
正確に検出する、目標検出方法および目標検出装置に関
するものである。
が同時に存在する、複雑な背景を持つ画像から目標物を
正確に検出する、目標検出方法および目標検出装置に関
するものである。
【0002】
【従来の技術】図12は例えば、平成6年特許願第13
0675号の願書に添付された明細書および図面に示さ
れた、従来の目標検出方法の処理の流れを示すフローチ
ャートである。図において、ST1は画像の入力処理を
行うステップであり、ST2は入力された画像より一次
特徴量の算出処理を行うステップである。ST3はこの
ステップST2内で算出処理された標準偏差より領域の
判定処理を行うステップであり、ST4はステップST
2内で行われた特徴情報演算αと特徴情報演算βの処理
結果、およびステップST3にて判定された領域に基づ
いて目標の判定処理を行うステップである。
0675号の願書に添付された明細書および図面に示さ
れた、従来の目標検出方法の処理の流れを示すフローチ
ャートである。図において、ST1は画像の入力処理を
行うステップであり、ST2は入力された画像より一次
特徴量の算出処理を行うステップである。ST3はこの
ステップST2内で算出処理された標準偏差より領域の
判定処理を行うステップであり、ST4はステップST
2内で行われた特徴情報演算αと特徴情報演算βの処理
結果、およびステップST3にて判定された領域に基づ
いて目標の判定処理を行うステップである。
【0003】また、ステップST2内において、ST2
01は入力された画像より注目点画素の抽出処理を行う
ステップであり、ST202は入力された画像より後述
する目標局所領域A(第4の局所領域)の抽出処理を行
うステップ、ST203は抽出された目標局所領域Aよ
り目標特徴情報Aの抽出処理を行うステップである。S
T205は入力された画像より後述する目標局所領域B
(第2の局所領域)の抽出処理を行うステップ、ST2
06は抽出された目標局所領域Bより目標特徴情報Bの
抽出処理を行うステップであり、ST207は入力され
た画像より後述する目標局所領域C(第3の局所領域)
の抽出処理を行うステップ、ST208は抽出された目
標局所領域Cより目標特徴情報Cの抽出処理を行うステ
ップである。ST209は入力された画像より後述する
背景局所領域D(第1の局所領域)の抽出処理を行うス
テップ、ST210は抽出された背景局所領域Dより背
景特徴情報Dの抽出処理を行うステップであり、ST2
11は抽出された背景特徴情報Dより標準偏差の算出処
理を行うステップである。ST212は抽出された注目
点画素、背景特徴情報A、背景特徴情報D、および算出
された標準偏差より前記特徴情報演算αの処理を行うス
テップであり、ST213は抽出された注目点画素、背
景特徴情報B、背景特徴情報C、背景特徴情報D、およ
び算出された標準偏差より前記特徴情報演算βの処理を
行うステップである。
01は入力された画像より注目点画素の抽出処理を行う
ステップであり、ST202は入力された画像より後述
する目標局所領域A(第4の局所領域)の抽出処理を行
うステップ、ST203は抽出された目標局所領域Aよ
り目標特徴情報Aの抽出処理を行うステップである。S
T205は入力された画像より後述する目標局所領域B
(第2の局所領域)の抽出処理を行うステップ、ST2
06は抽出された目標局所領域Bより目標特徴情報Bの
抽出処理を行うステップであり、ST207は入力され
た画像より後述する目標局所領域C(第3の局所領域)
の抽出処理を行うステップ、ST208は抽出された目
標局所領域Cより目標特徴情報Cの抽出処理を行うステ
ップである。ST209は入力された画像より後述する
背景局所領域D(第1の局所領域)の抽出処理を行うス
テップ、ST210は抽出された背景局所領域Dより背
景特徴情報Dの抽出処理を行うステップであり、ST2
11は抽出された背景特徴情報Dより標準偏差の算出処
理を行うステップである。ST212は抽出された注目
点画素、背景特徴情報A、背景特徴情報D、および算出
された標準偏差より前記特徴情報演算αの処理を行うス
テップであり、ST213は抽出された注目点画素、背
景特徴情報B、背景特徴情報C、背景特徴情報D、およ
び算出された標準偏差より前記特徴情報演算βの処理を
行うステップである。
【0004】また、図11はこの発明および従来の目標
検出方法における局所領域を示す説明図であり、局所領
域は図11に示すように複数個設定される。図におい
て、11は検出対象となる目標の大きさを示し、12は
その注目点画素である。13は中心が注目点画素12と
一致し、かつその大きさが検出対象目標の大きさ11と
同じかそれよりも若干小さいような囲い状の第4の局所
領域であり、以下それを目標局所領域Aと呼ぶ。14は
注目点画素12の左右に隣接する、その大きさが1画素
であるような第2の局所領域であり、以下それを目標局
所領域Bと呼ぶ。15は同じく注目点画素12の上下に
隣接するその大きさが1画素であるような第3の局所領
域であり、以下それを目標局所領域Cと呼ぶ。16は中
心が注目点画素12と一致し、かつその大きさが検出対
象目標の大きさ11より十分大きいような囲い状の第1
の局所領域であり、以下それを背景局所領域Dと呼ぶ。
検出方法における局所領域を示す説明図であり、局所領
域は図11に示すように複数個設定される。図におい
て、11は検出対象となる目標の大きさを示し、12は
その注目点画素である。13は中心が注目点画素12と
一致し、かつその大きさが検出対象目標の大きさ11と
同じかそれよりも若干小さいような囲い状の第4の局所
領域であり、以下それを目標局所領域Aと呼ぶ。14は
注目点画素12の左右に隣接する、その大きさが1画素
であるような第2の局所領域であり、以下それを目標局
所領域Bと呼ぶ。15は同じく注目点画素12の上下に
隣接するその大きさが1画素であるような第3の局所領
域であり、以下それを目標局所領域Cと呼ぶ。16は中
心が注目点画素12と一致し、かつその大きさが検出対
象目標の大きさ11より十分大きいような囲い状の第1
の局所領域であり、以下それを背景局所領域Dと呼ぶ。
【0005】次に動作について説明する。まず、ステッ
プST1において、可視光線や赤外線等のTVカメラで
撮像された、水平方向Ix画素、垂直方向Iy画素の画
像データを入力する。
プST1において、可視光線や赤外線等のTVカメラで
撮像された、水平方向Ix画素、垂直方向Iy画素の画
像データを入力する。
【0006】この際、入力画像の背景には、輝度のばら
つきが比較的小さく平坦な輝度分布を持つ青空や、輝度
のばらつきが比較的大きい雲や陸地が含まれていると仮
定する。ただし、雲や陸地の輝度のうねりは比較的緩や
かなもの(輝度のピークが緩やか)とする。また、図1
3に示すように、抽出したい目標として、その大きさが
水平方向でTx画素以下、垂直方向でTy画素以下であ
り、輝度分布が図中に参照符号10で示すような、二次
元ガウス分布(その輝度が中心画素で最も大きく、中心
から離れるに従って二次元ガウス分布の式で表される曲
線を描きながら小さくなっていく)であるものを考え
る。また、その目標の大きさTx、Tyは画像サイズI
x、Iyに比べて十分小さいものとする。なお、この図
13においては、水平、垂直、輝度の3軸にて立体表現
した目標の輝度分布を図13(a)に示し、それを水平
軸に平行な線Hで切断した断面を図13(b)に、垂直
軸に平行な線Vで切断した断面を図13(c)にそれぞ
れ示している。
つきが比較的小さく平坦な輝度分布を持つ青空や、輝度
のばらつきが比較的大きい雲や陸地が含まれていると仮
定する。ただし、雲や陸地の輝度のうねりは比較的緩や
かなもの(輝度のピークが緩やか)とする。また、図1
3に示すように、抽出したい目標として、その大きさが
水平方向でTx画素以下、垂直方向でTy画素以下であ
り、輝度分布が図中に参照符号10で示すような、二次
元ガウス分布(その輝度が中心画素で最も大きく、中心
から離れるに従って二次元ガウス分布の式で表される曲
線を描きながら小さくなっていく)であるものを考え
る。また、その目標の大きさTx、Tyは画像サイズI
x、Iyに比べて十分小さいものとする。なお、この図
13においては、水平、垂直、輝度の3軸にて立体表現
した目標の輝度分布を図13(a)に示し、それを水平
軸に平行な線Hで切断した断面を図13(b)に、垂直
軸に平行な線Vで切断した断面を図13(c)にそれぞ
れ示している。
【0007】次にステップST2に進み、そのステップ
ST201においてまず、現在の注目点画素12の輝度
値Gが抽出される。ステップST209では背景局所領
域D16を構成する画素データが抽出され、ステップS
T210においてそれら画素データの特徴情報として最
大輝度BDmax と平均輝度BDmeanが算出される。一
方、ステップST202では目標局所領域A13を構成
する画素データの抽出が行われ、ステップST203に
おいてそれら画素データの特徴情報として平均輝度BA
meanが算出される。同様にして、ステップST205に
て目標局所領域B14を構成する画素データの抽出、ス
テップST206にてそれら画素データの特徴情報とし
ての平均輝度BBmeanの算出が行われ、ステップST2
07にて目標局所領域C15を構成する画素データの抽
出、ステップST208にてそれら画素データの特徴情
報としての平均輝度BCmeanの算出が行われる。
ST201においてまず、現在の注目点画素12の輝度
値Gが抽出される。ステップST209では背景局所領
域D16を構成する画素データが抽出され、ステップS
T210においてそれら画素データの特徴情報として最
大輝度BDmax と平均輝度BDmeanが算出される。一
方、ステップST202では目標局所領域A13を構成
する画素データの抽出が行われ、ステップST203に
おいてそれら画素データの特徴情報として平均輝度BA
meanが算出される。同様にして、ステップST205に
て目標局所領域B14を構成する画素データの抽出、ス
テップST206にてそれら画素データの特徴情報とし
ての平均輝度BBmeanの算出が行われ、ステップST2
07にて目標局所領域C15を構成する画素データの抽
出、ステップST208にてそれら画素データの特徴情
報としての平均輝度BCmeanの算出が行われる。
【0008】また、ステップST211ではステップS
T210の処理結果である最大輝度BDmax と平均輝度
BDmeanを、次に示す式(1)に代入して背景局所領域
D16における輝度の標準偏差σc を推定する。なお、
この標準偏差σc は以後の処理において注目点画素12
周辺に存在する背景の輝度標準偏差として用いられる。
T210の処理結果である最大輝度BDmax と平均輝度
BDmeanを、次に示す式(1)に代入して背景局所領域
D16における輝度の標準偏差σc を推定する。なお、
この標準偏差σc は以後の処理において注目点画素12
周辺に存在する背景の輝度標準偏差として用いられる。
【0009】
【数1】
【0010】ここで、上記式(1)において、Mは背景
局所領域D16に含まれる画素数によって決まる定数で
ある。また、σn はセンサ系のノイズの標準偏差で、あ
らかじめ分かっている固定値である。
局所領域D16に含まれる画素数によって決まる定数で
ある。また、σn はセンサ系のノイズの標準偏差で、あ
らかじめ分かっている固定値である。
【0011】以上、ステップST201、ST203、
ST206、ST208、ST210、ST211で得
られた、注目点画素12の輝度値G、各局所領域の特徴
情報BAmean、BBmean、BCmean、BDmax 、BDme
an、および注目点画素12の周辺に存在する背景の輝度
標準偏差σc は、ステップST212およびステップS
T213においてさらに加工され、目標か否かを判定す
るための情報に変換される。具体的には、ステップST
212における特徴情報演算αの処理では、上記注目点
画素12の輝度値G、背景局所領域D16の特徴情報で
あるBDmax 、BDmean、標準偏差σc 、および目標局
所領域A13の特徴情報であるBAmeanを用いて、注目
点画素12の輝度値Gが背景局所領域D16のBDmax
より大きい場合には次の式(2)で一次特徴量Aを、式
(3)で一次特徴量Bをそれぞれ計算し、そうでない場
合にはこれら式(2)および式(3)の計算を行わず、
結果を共に0とする。
ST206、ST208、ST210、ST211で得
られた、注目点画素12の輝度値G、各局所領域の特徴
情報BAmean、BBmean、BCmean、BDmax 、BDme
an、および注目点画素12の周辺に存在する背景の輝度
標準偏差σc は、ステップST212およびステップS
T213においてさらに加工され、目標か否かを判定す
るための情報に変換される。具体的には、ステップST
212における特徴情報演算αの処理では、上記注目点
画素12の輝度値G、背景局所領域D16の特徴情報で
あるBDmax 、BDmean、標準偏差σc 、および目標局
所領域A13の特徴情報であるBAmeanを用いて、注目
点画素12の輝度値Gが背景局所領域D16のBDmax
より大きい場合には次の式(2)で一次特徴量Aを、式
(3)で一次特徴量Bをそれぞれ計算し、そうでない場
合にはこれら式(2)および式(3)の計算を行わず、
結果を共に0とする。
【0012】 一次特徴量A=(G−BDmean)÷σc ・・・・・ (2) 一次特徴量B=(G−BAmean)÷σc ・・・・・ (3)
【0013】また、ステップST213における特徴情
報演算βの処理では、上記注目点画素12の輝度G、背
景局所領域D16の特徴情報であるBDmax 、BDmea
n、標準偏差σc 、目標局所領域B14の特徴情報であ
るBBmean、および目標局所領域C15の特徴情報であ
るBCmeanを用いて、注目点画素12の輝度値Gが背景
局所領域D16のBDmax より大きい場合には、前記式
(2)にて一次特徴量Aを、次に示す式(4)にて一次
特徴量Cをそれぞれ計算し、そうでない場合にはこれら
式(2)および式(4)の計算を行わず、結果を共に0
とする。
報演算βの処理では、上記注目点画素12の輝度G、背
景局所領域D16の特徴情報であるBDmax 、BDmea
n、標準偏差σc 、目標局所領域B14の特徴情報であ
るBBmean、および目標局所領域C15の特徴情報であ
るBCmeanを用いて、注目点画素12の輝度値Gが背景
局所領域D16のBDmax より大きい場合には、前記式
(2)にて一次特徴量Aを、次に示す式(4)にて一次
特徴量Cをそれぞれ計算し、そうでない場合にはこれら
式(2)および式(4)の計算を行わず、結果を共に0
とする。
【0014】 一次特徴量C=(BBmean−BCmean)÷σc ・・・・・ (4)
【0015】ここで、上記一次特徴量Aは注目点画素1
2のS/N比を示し、一次特徴量Bは注目点画素12の
輝度ピークの鋭さを示し、一次特徴量Cは注目点画素1
2近傍の縦横の広がりの違いを示している。S/N比は
注目点画素12の輝度を信号S、背景の輝度分散をノイ
ズNと考えたときの、いわゆる信号の相対的な大きさを
示し、この値が大きいほどより目標らしいことになる。
輝度ピークの鋭さは注目点画素12の周辺の輝度値の傾
斜の大きさを示し、この値が大きいほどピークが鋭く、
より目標らしいことになる。縦横の広がりの違いは注目
点画素12の縦方向と横方向の輝度の傾斜の違いを示
し、この値が小さいほど縦横に同じ傾斜を持っているこ
とになり、より目標らしいことになる。例えば、画像を
ラスタ走査に沿って一次元の伝送系で伝送する場合を考
えると、センサノイズは伝送方向に沿って(水平方向
に)のみ空間的な広がりを持つ。従って、注目点画素1
2の左右の画素の平均値であるBBmeanが大きく、上下
の画素の平均であるBCmeanが小さくなり、結果として
広がりの違いを示す一次特徴量Cが大きくなる。
2のS/N比を示し、一次特徴量Bは注目点画素12の
輝度ピークの鋭さを示し、一次特徴量Cは注目点画素1
2近傍の縦横の広がりの違いを示している。S/N比は
注目点画素12の輝度を信号S、背景の輝度分散をノイ
ズNと考えたときの、いわゆる信号の相対的な大きさを
示し、この値が大きいほどより目標らしいことになる。
輝度ピークの鋭さは注目点画素12の周辺の輝度値の傾
斜の大きさを示し、この値が大きいほどピークが鋭く、
より目標らしいことになる。縦横の広がりの違いは注目
点画素12の縦方向と横方向の輝度の傾斜の違いを示
し、この値が小さいほど縦横に同じ傾斜を持っているこ
とになり、より目標らしいことになる。例えば、画像を
ラスタ走査に沿って一次元の伝送系で伝送する場合を考
えると、センサノイズは伝送方向に沿って(水平方向
に)のみ空間的な広がりを持つ。従って、注目点画素1
2の左右の画素の平均値であるBBmeanが大きく、上下
の画素の平均であるBCmeanが小さくなり、結果として
広がりの違いを示す一次特徴量Cが大きくなる。
【0016】次に、ステップST3ではステップST2
11で算出された背景局所領域D16における輝度の標
準偏差σc と、あらかじめ設定された固定値であるセン
サノイズ固有の標準偏差σn を用いて領域判定を行う。
この領域判定とは、背景が青空のように本来一定の輝度
を持っているものにノイズが加わっている領域(以下、
均一領域という)と、雲のように背景そのものが大きな
輝度のうねりを持っている上にノイズが加わっている領
域(以下、不均一領域という)を分けることをいう、す
なわち、輝度の標準偏差σc がセンサノイズの標準偏差
σn より小さい場合には、注目点画素12は均一領域に
存在すると判定して例えば論理“0”を割り当て、逆に
輝度の標準偏差σc がセンサノイズの標準偏差σn より
大きい場合には、注目点画素12は不均一領域に存在す
ると判定して例えば論理“1”を割り当てる。
11で算出された背景局所領域D16における輝度の標
準偏差σc と、あらかじめ設定された固定値であるセン
サノイズ固有の標準偏差σn を用いて領域判定を行う。
この領域判定とは、背景が青空のように本来一定の輝度
を持っているものにノイズが加わっている領域(以下、
均一領域という)と、雲のように背景そのものが大きな
輝度のうねりを持っている上にノイズが加わっている領
域(以下、不均一領域という)を分けることをいう、す
なわち、輝度の標準偏差σc がセンサノイズの標準偏差
σn より小さい場合には、注目点画素12は均一領域に
存在すると判定して例えば論理“0”を割り当て、逆に
輝度の標準偏差σc がセンサノイズの標準偏差σn より
大きい場合には、注目点画素12は不均一領域に存在す
ると判定して例えば論理“1”を割り当てる。
【0017】最後にステップST4では、上記ステップ
ST3の領域判定結果とステップST212およびST
213による特徴情報の演算結果を用いて、当該注目点
画素12が目標か否かを判定する。具体的には、もしス
テップST3による領域判定の結果が均一領域(論理
“0”)であるならば、センサノイズの影響が相対的に
大きいので、ステップST213による特徴情報演算β
の処理結果をあらかじめ決められた閾値と比較する。そ
して一次特徴量Aが一次特徴量A用閾値より大きく、か
つ一次特徴量Cが一次特徴量C用閾値より小さい場合
に、当該注目点画素が目標であると判定する。また、も
しステップST3による領域判定の結果が不均一領域
(論理“1”)であるならば、センサノイズの影響が相
対的に小さいので、ステップST212による特徴情報
演算αの処理結果をあらかじめ決められた閾値と比較す
る。そして一次特徴量Aが一次特徴量A用閾値より大き
く、かつ一次特徴量Bが一次特徴量B用閾値より大きい
場合に、当該注目点画素12が目標であると判定する。
ST3の領域判定結果とステップST212およびST
213による特徴情報の演算結果を用いて、当該注目点
画素12が目標か否かを判定する。具体的には、もしス
テップST3による領域判定の結果が均一領域(論理
“0”)であるならば、センサノイズの影響が相対的に
大きいので、ステップST213による特徴情報演算β
の処理結果をあらかじめ決められた閾値と比較する。そ
して一次特徴量Aが一次特徴量A用閾値より大きく、か
つ一次特徴量Cが一次特徴量C用閾値より小さい場合
に、当該注目点画素が目標であると判定する。また、も
しステップST3による領域判定の結果が不均一領域
(論理“1”)であるならば、センサノイズの影響が相
対的に小さいので、ステップST212による特徴情報
演算αの処理結果をあらかじめ決められた閾値と比較す
る。そして一次特徴量Aが一次特徴量A用閾値より大き
く、かつ一次特徴量Bが一次特徴量B用閾値より大きい
場合に、当該注目点画素12が目標であると判定する。
【0018】なお、これら一連の処理はその注目点画素
12を画像の左上から右下へ順次変化させながら、画像
の全画素、あるいはあらかじめ与えられた限られた範囲
の画素に対して行われる。
12を画像の左上から右下へ順次変化させながら、画像
の全画素、あるいはあらかじめ与えられた限られた範囲
の画素に対して行われる。
【0019】また、図14は従来の目標検出装置の構成
を示すブロック図であり、以下、それを用いて従来の目
標検出装置について説明する。図において、5は入力デ
ィジタル画像から一次特徴量を算出する一次特徴量算出
部であり、6は算出された一次特徴量を評価して目標の
存在を判定する目標判定手段としての目標判定部であ
る。また、一次特徴量算出部5内において、501は局
所領域を設定してそこに含まれる画素の輝度データを抽
出する局所データ抽出手段としての局所データ抽出回路
であり、502は抽出された輝度データより一次特徴量
を算出する特徴情報抽出手段としての特徴情報抽出部で
ある。この特徴情報抽出部502内において、503は
各局所領域の平均値を算出する算術演算回路、504は
背景局所領域D16の最大値を選択する比較選択回路で
あり、505は注目点画素の画素データと、前記各局所
領域の平均値および最大値から一次特徴量を算出する特
徴量演算回路である。また、目標判定部6内において、
601は一次特徴量算出部5で算出された一次特徴量を
所定の閾値と比較して目標の判定を行う比較判定回路で
あり、602はその閾値を記憶している閾値保持回路で
ある。
を示すブロック図であり、以下、それを用いて従来の目
標検出装置について説明する。図において、5は入力デ
ィジタル画像から一次特徴量を算出する一次特徴量算出
部であり、6は算出された一次特徴量を評価して目標の
存在を判定する目標判定手段としての目標判定部であ
る。また、一次特徴量算出部5内において、501は局
所領域を設定してそこに含まれる画素の輝度データを抽
出する局所データ抽出手段としての局所データ抽出回路
であり、502は抽出された輝度データより一次特徴量
を算出する特徴情報抽出手段としての特徴情報抽出部で
ある。この特徴情報抽出部502内において、503は
各局所領域の平均値を算出する算術演算回路、504は
背景局所領域D16の最大値を選択する比較選択回路で
あり、505は注目点画素の画素データと、前記各局所
領域の平均値および最大値から一次特徴量を算出する特
徴量演算回路である。また、目標判定部6内において、
601は一次特徴量算出部5で算出された一次特徴量を
所定の閾値と比較して目標の判定を行う比較判定回路で
あり、602はその閾値を記憶している閾値保持回路で
ある。
【0020】次に動作について説明する。処理の対象と
なる画像はITVカメラや赤外カメラ等で撮像され、こ
の目標検出装置への入力段階で水平Ix画素×垂直Iy
画素×Ib階調に量子化され、画像の左上から右下へ向
かって順に画素データが一次特徴量算出部5に入力され
る。
なる画像はITVカメラや赤外カメラ等で撮像され、こ
の目標検出装置への入力段階で水平Ix画素×垂直Iy
画素×Ib階調に量子化され、画像の左上から右下へ向
かって順に画素データが一次特徴量算出部5に入力され
る。
【0021】一次特徴量算出部5ではその入力ディジタ
ル画像を局所データ抽出回路501で受け取り、局所デ
ータ抽出回路501は、図11に示した各局所領域の大
きさに応じた個数の行遅延回路(例えばラインバッファ
やFIFO)とレジスタを用いて局所領域の画素データ
を抽出し、これらの画素データを特徴情報抽出部502
に送る。特徴情報抽出部502では、この局所データ抽
出回路501から送られてきた局所領域の画素データか
ら、注目点画素(局所領域の中心画素)の画素データを
選択的に抜き出すとともに、局所領域の周辺部(図11
の斜線部)の画素データを抜き出して算術演算回路50
3にて各局所領域の平均値を計算し、また比較選択回路
504にて背景局所領域D16の最大値の選択を行う。
特徴量演算回路505は、例えば乗除算器と加減算器の
組み合わせ、または、注目点画素データ、各局所領域の
平均値および背景局所領域D16の最大値の組み合わせ
をアドレス入力とするメモリ(ルックアップテーブル:
この場合、メモリには注目点画素データと平均値と最大
値が取りうる値の全ての組み合わせに対する特徴量計算
結果がその組み合わせ値をアドレスとする場所にあらか
じめ記憶されている)で構成されており、注目点画素の
画素データと局所領域の平均値と最大値とから前記式
(1)〜式(4)を用いて各一次特徴量を算出する。
ル画像を局所データ抽出回路501で受け取り、局所デ
ータ抽出回路501は、図11に示した各局所領域の大
きさに応じた個数の行遅延回路(例えばラインバッファ
やFIFO)とレジスタを用いて局所領域の画素データ
を抽出し、これらの画素データを特徴情報抽出部502
に送る。特徴情報抽出部502では、この局所データ抽
出回路501から送られてきた局所領域の画素データか
ら、注目点画素(局所領域の中心画素)の画素データを
選択的に抜き出すとともに、局所領域の周辺部(図11
の斜線部)の画素データを抜き出して算術演算回路50
3にて各局所領域の平均値を計算し、また比較選択回路
504にて背景局所領域D16の最大値の選択を行う。
特徴量演算回路505は、例えば乗除算器と加減算器の
組み合わせ、または、注目点画素データ、各局所領域の
平均値および背景局所領域D16の最大値の組み合わせ
をアドレス入力とするメモリ(ルックアップテーブル:
この場合、メモリには注目点画素データと平均値と最大
値が取りうる値の全ての組み合わせに対する特徴量計算
結果がその組み合わせ値をアドレスとする場所にあらか
じめ記憶されている)で構成されており、注目点画素の
画素データと局所領域の平均値と最大値とから前記式
(1)〜式(4)を用いて各一次特徴量を算出する。
【0022】算出された各一次特徴量は目標判定部6に
送られ、その比較判定回路601に入力される。この目
標判定部6の比較判定回路601は例えばコンパレータ
にて形成されており、特徴量演算回路505によって算
出された各一次特徴量を、あらかじめ与えられた閾値と
比較する。なお、その閾値は閾値保持回路602(例え
ばメモリ)に記憶されており、比較判定回路601への
一次特徴量の入力と同期して読み出されて比較判定回路
601に送られる。比較判定回路601はこの比較の結
果、各一次特徴量が全て条件を満たしていれば論理
“1”を出力して、注目点画素が目標であると判定し、
また各一次特徴量のうち1個でも条件を満たしていなけ
れば論理“0”を出力して、注目点画素が目標でないと
判定する。
送られ、その比較判定回路601に入力される。この目
標判定部6の比較判定回路601は例えばコンパレータ
にて形成されており、特徴量演算回路505によって算
出された各一次特徴量を、あらかじめ与えられた閾値と
比較する。なお、その閾値は閾値保持回路602(例え
ばメモリ)に記憶されており、比較判定回路601への
一次特徴量の入力と同期して読み出されて比較判定回路
601に送られる。比較判定回路601はこの比較の結
果、各一次特徴量が全て条件を満たしていれば論理
“1”を出力して、注目点画素が目標であると判定し、
また各一次特徴量のうち1個でも条件を満たしていなけ
れば論理“0”を出力して、注目点画素が目標でないと
判定する。
【0023】
【発明が解決しようとする課題】従来の目標検出方法お
よび目標検出装置は以上のように構成されているので、
背景局所領域D16の全画素が均一領域に含まれている
場合、あるいは背景局所領域D16の全画素が不均一領
域に含まれている場合には、その輝度のヒストグラムが
単峰性の正規分布に近くなって標準偏差の算出はうまく
いくが、背景局所領域D16が均一領域と不均一領域の
境目にきた場合にはその輝度のヒストグラムが双峰性と
なって標準偏差の算出はうまくいかず、均一領域や不均
一領域の実際の標準偏差に比べて大きな値を出力してし
まうため(二つの正規分布の標準偏差の合成値が算出さ
れ、その値はそれぞれの正規分布の標準偏差に比べて大
きなものとなる)、均一領域と不均一領域の境目での検
出性能が低下するという問題点があった。
よび目標検出装置は以上のように構成されているので、
背景局所領域D16の全画素が均一領域に含まれている
場合、あるいは背景局所領域D16の全画素が不均一領
域に含まれている場合には、その輝度のヒストグラムが
単峰性の正規分布に近くなって標準偏差の算出はうまく
いくが、背景局所領域D16が均一領域と不均一領域の
境目にきた場合にはその輝度のヒストグラムが双峰性と
なって標準偏差の算出はうまくいかず、均一領域や不均
一領域の実際の標準偏差に比べて大きな値を出力してし
まうため(二つの正規分布の標準偏差の合成値が算出さ
れ、その値はそれぞれの正規分布の標準偏差に比べて大
きなものとなる)、均一領域と不均一領域の境目での検
出性能が低下するという問題点があった。
【0024】また、目標局所領域A13の大きさに対し
て、より大きな目標や、より小さな目標が存在する場合
にはそれを検出することができず、検出できる目標の大
きさの範囲が狭いという問題点があり、さらに、ある程
度大きな目標を検出しようとすると、背景局所領域D1
6や目標局所領域A13をその目標の大きさに応じて大
きく設定する必要があるが、局所領域の大きさが大きく
なれば処理コストや回路規模が極端に増加するなどの問
題点もあった。
て、より大きな目標や、より小さな目標が存在する場合
にはそれを検出することができず、検出できる目標の大
きさの範囲が狭いという問題点があり、さらに、ある程
度大きな目標を検出しようとすると、背景局所領域D1
6や目標局所領域A13をその目標の大きさに応じて大
きく設定する必要があるが、局所領域の大きさが大きく
なれば処理コストや回路規模が極端に増加するなどの問
題点もあった。
【0025】この発明は上記のような問題点を解消する
ためになされたもので、背景局所領域が均一領域と不均
一領域の境目にきた場合でも、検出性能が低下すること
のない目標検出方法あるいは目標検出装置を得ることを
目的とする。
ためになされたもので、背景局所領域が均一領域と不均
一領域の境目にきた場合でも、検出性能が低下すること
のない目標検出方法あるいは目標検出装置を得ることを
目的とする。
【0026】また、この発明は、検出できる目標の大き
さの範囲を広げることのできる目標検出方法あるいは目
標検出装置を得ることを目的とする。またこの発明は、
ある程度大きな目標についても、計算量または回路規模
を極端に増加させることなく検出することができる目標
検出方法あるいは目標検出装置を得ることを目的とす
る。
さの範囲を広げることのできる目標検出方法あるいは目
標検出装置を得ることを目的とする。またこの発明は、
ある程度大きな目標についても、計算量または回路規模
を極端に増加させることなく検出することができる目標
検出方法あるいは目標検出装置を得ることを目的とす
る。
【0027】
【課題を解決するための手段】請求項1に記載の発明に
係る目標検出方法は、入力画像の検出対象領域を均一領
域と不均一領域とに分割し、その領域分割結果を用いて
背景局所領域の全画素の中より使用する画素の選択を行
い、背景局所領域が均一領域と不均一領域の境目にきた
ときには、注目点画素と同一の領域に属する画素のみを
使用対象とするようにしたものである。
係る目標検出方法は、入力画像の検出対象領域を均一領
域と不均一領域とに分割し、その領域分割結果を用いて
背景局所領域の全画素の中より使用する画素の選択を行
い、背景局所領域が均一領域と不均一領域の境目にきた
ときには、注目点画素と同一の領域に属する画素のみを
使用対象とするようにしたものである。
【0028】また、請求項2に記載の発明に係る目標検
出方法は、目標局所領域を大きさを変えて複数個設定し
て、それら複数の目標局所領域からそれぞれ一次特徴量
を算出し、得られた複数の一次特徴量のうちの最適なも
のを選択して、最も目標らしい結果を用いて目標判定を
行うようにしたものである。
出方法は、目標局所領域を大きさを変えて複数個設定し
て、それら複数の目標局所領域からそれぞれ一次特徴量
を算出し、得られた複数の一次特徴量のうちの最適なも
のを選択して、最も目標らしい結果を用いて目標判定を
行うようにしたものである。
【0029】また、請求項3に記載の発明に係る目標検
出方法は、入力画像を縮小するに際して、その縮小率に
応じた大きさを持つ新たな2つの局所領域を設定し、新
たに設定された2つの局所領域それぞれから最大輝度を
抽出してそれらの比較を行い、その比較結果によって注
目点画素近傍の最大値か平均値を新たな注目点画素の代
表値とするようにしたものである。
出方法は、入力画像を縮小するに際して、その縮小率に
応じた大きさを持つ新たな2つの局所領域を設定し、新
たに設定された2つの局所領域それぞれから最大輝度を
抽出してそれらの比較を行い、その比較結果によって注
目点画素近傍の最大値か平均値を新たな注目点画素の代
表値とするようにしたものである。
【0030】また、請求項4に記載の発明に係る目標検
出装置は、入力画像の検出対象領域に対して、それを均
一領域と不均一領域とに分割する背景分割手段と、その
背景分割結果を用いて、各局所領域の全画素内より一次
特徴量算出に利用する画素を選択する局所データ選択手
段を持ち、背景局所領域が均一領域と不均一領域の境目
にきたときに、上記各手段によって注目点画素と同一の
領域に属する画素のみを一次特徴量算出の対象とするよ
うにしたものである。
出装置は、入力画像の検出対象領域に対して、それを均
一領域と不均一領域とに分割する背景分割手段と、その
背景分割結果を用いて、各局所領域の全画素内より一次
特徴量算出に利用する画素を選択する局所データ選択手
段を持ち、背景局所領域が均一領域と不均一領域の境目
にきたときに、上記各手段によって注目点画素と同一の
領域に属する画素のみを一次特徴量算出の対象とするよ
うにしたものである。
【0031】また、請求項5に記載の発明に係る目標検
出装置は、目標局所領域を大きさを変えて複数個設定
し、その各々について算出した一次特徴量の中から、最
も目標らしい値をもつ一次特徴量を選択する一次特徴量
選択手段を持ち、目標判定手段がこの一次特徴量選択手
段で選択された一次特徴量に基づいて目標か否かの判定
を行うようにしたものである。
出装置は、目標局所領域を大きさを変えて複数個設定
し、その各々について算出した一次特徴量の中から、最
も目標らしい値をもつ一次特徴量を選択する一次特徴量
選択手段を持ち、目標判定手段がこの一次特徴量選択手
段で選択された一次特徴量に基づいて目標か否かの判定
を行うようにしたものである。
【0032】また、請求項6に記載の発明に係る目標検
出装置は、入力画像を縮小する際の縮小率に応じた大き
さを持つ新たな2つの局所領域を設定し、当該局所領域
の画素データを抽出する縮小用局所データ抽出手段と、
それら2つの局所領域それぞれから最大輝度の抽出と平
均値の算出を行って最大輝度を比較し、その比較結果に
よって注目点画素近傍の最大値か平均値を新たな注目点
画素の代表値とする代表値選択手段を持ち、この縮小さ
れた画像に対して一連の一次特徴量算出と目標判定を行
うようにしたものである。
出装置は、入力画像を縮小する際の縮小率に応じた大き
さを持つ新たな2つの局所領域を設定し、当該局所領域
の画素データを抽出する縮小用局所データ抽出手段と、
それら2つの局所領域それぞれから最大輝度の抽出と平
均値の算出を行って最大輝度を比較し、その比較結果に
よって注目点画素近傍の最大値か平均値を新たな注目点
画素の代表値とする代表値選択手段を持ち、この縮小さ
れた画像に対して一連の一次特徴量算出と目標判定を行
うようにしたものである。
【0033】
【作用】請求項1に記載の発明における目標検出方法
は、入力画像をあらかじめ二値化等の手法によって均一
領域と不均一領域に分離して、背景局所領域がその均一
領域と不均一領域の境目にきたとき、注目点画素がその
どちらの領域に存在するかを判定し、背景局所領域の全
画素のうちの注目点画素が存在する領域と同じ領域の画
素のみを対象として標準偏差の算出や特徴情報の算出を
行うことにより、均一領域と不均一領域の境目に背景局
所領域がきたときの検出性能の低下を防止する。
は、入力画像をあらかじめ二値化等の手法によって均一
領域と不均一領域に分離して、背景局所領域がその均一
領域と不均一領域の境目にきたとき、注目点画素がその
どちらの領域に存在するかを判定し、背景局所領域の全
画素のうちの注目点画素が存在する領域と同じ領域の画
素のみを対象として標準偏差の算出や特徴情報の算出を
行うことにより、均一領域と不均一領域の境目に背景局
所領域がきたときの検出性能の低下を防止する。
【0034】また、請求項2に記載の発明における目標
検出方法は、目標局所領域を大きさを変えて複数個設定
してその各々から一次特徴量を算出し、これら複数の一
次特徴量から最適な結果を取捨選択して目標判定を行う
ことにより、検出できる目標の大きさの範囲を広げるこ
とを可能とする。
検出方法は、目標局所領域を大きさを変えて複数個設定
してその各々から一次特徴量を算出し、これら複数の一
次特徴量から最適な結果を取捨選択して目標判定を行う
ことにより、検出できる目標の大きさの範囲を広げるこ
とを可能とする。
【0035】また、請求項3に記載の発明における目標
検出方法は、入力画像を画素毎に近傍の最大値か平均値
で代表させながら画像を縮小することにより、計算量を
極端に増大させることなく、相対的に、より大きな目標
も検出可能とする。
検出方法は、入力画像を画素毎に近傍の最大値か平均値
で代表させながら画像を縮小することにより、計算量を
極端に増大させることなく、相対的に、より大きな目標
も検出可能とする。
【0036】また、請求項4に記載の発明における目標
検出装置は、背景分割手段にて分離された入力画像の均
一領域と不均一領域の境目に背景局所領域がきたとき、
局所データ選択手段で注目点画素がそのどちらの領域に
存在するかを判定し、背景局所領域の全画素のうちの注
目点画素が存在する領域と同じ領域の画素のみを対象と
して一次特徴量の算出を行うことにより、背景局所領域
が均一領域と不均一領域の境目にきたときの検出性能の
低下を防止する。
検出装置は、背景分割手段にて分離された入力画像の均
一領域と不均一領域の境目に背景局所領域がきたとき、
局所データ選択手段で注目点画素がそのどちらの領域に
存在するかを判定し、背景局所領域の全画素のうちの注
目点画素が存在する領域と同じ領域の画素のみを対象と
して一次特徴量の算出を行うことにより、背景局所領域
が均一領域と不均一領域の境目にきたときの検出性能の
低下を防止する。
【0037】また、請求項5に記載の発明における目標
検出装置は、大きさを変えて設定された複数個の目標局
所領域についてそれぞれ算出された一次特徴量より、一
次特徴量選択手段で取捨選択した最適な結果を、目標判
定手段に送って目標判定を行うことにより、検出できる
目標の大きさの範囲を広げることを可能とする。
検出装置は、大きさを変えて設定された複数個の目標局
所領域についてそれぞれ算出された一次特徴量より、一
次特徴量選択手段で取捨選択した最適な結果を、目標判
定手段に送って目標判定を行うことにより、検出できる
目標の大きさの範囲を広げることを可能とする。
【0038】また、請求項6に記載の発明における目標
検出装置は、縮小用局所データ抽出手段と代表値選択手
段によって、画素毎に近傍の最大値か平均値で代表させ
ながら入力画像の縮小を行うことにより、回路規模を極
端に大きくすることなく、相対的により大きな目標をも
検出可能とする。
検出装置は、縮小用局所データ抽出手段と代表値選択手
段によって、画素毎に近傍の最大値か平均値で代表させ
ながら入力画像の縮小を行うことにより、回路規模を極
端に大きくすることなく、相対的により大きな目標をも
検出可能とする。
【0039】
実施例1.以下、この発明の一実施例を図について説明
する。図1はこの発明の実施例1による目標検出方法の
処理の流れを示すフローチャートである。図において、
ST1は画像入力処理のステップ、ST2は一次特徴量
算出処理のステップ、ST3は領域判定処理のステッ
プ、ST4は目標判定処理のステップであり、ステップ
ST2内のST201は注目点画素抽出処理のステッ
プ、ST203は目標特徴情報A抽出処理のステップ、
ST206は目標特徴情報B抽出処理のステップ、ST
208は目標特徴情報C抽出処理のステップ、ST21
0は背景特徴情報D抽出処理のステップ、ST211は
標準偏差算出処理のステップ、ST212は特徴情報演
算α処理のステップ、ST213は特徴情報演算β処理
のステップであって、これらは図12に同一符号を付し
た従来の各ステップと同様の処理を行うものであるため
詳細な説明は省略する。
する。図1はこの発明の実施例1による目標検出方法の
処理の流れを示すフローチャートである。図において、
ST1は画像入力処理のステップ、ST2は一次特徴量
算出処理のステップ、ST3は領域判定処理のステッ
プ、ST4は目標判定処理のステップであり、ステップ
ST2内のST201は注目点画素抽出処理のステッ
プ、ST203は目標特徴情報A抽出処理のステップ、
ST206は目標特徴情報B抽出処理のステップ、ST
208は目標特徴情報C抽出処理のステップ、ST21
0は背景特徴情報D抽出処理のステップ、ST211は
標準偏差算出処理のステップ、ST212は特徴情報演
算α処理のステップ、ST213は特徴情報演算β処理
のステップであって、これらは図12に同一符号を付し
た従来の各ステップと同様の処理を行うものであるため
詳細な説明は省略する。
【0040】また、ST2011はステップST1にて
入力された画像を均一な領域と不均一な領域に分割する
均一/不均一領域分割処理のステップである。ST20
21はこのステップST2011の分割処理の結果とス
テップST201で抽出された注目点画素の座標を使っ
て、抽出する画素データの選択を行う目標局所領域A選
択抽出処理のステップ、ST2051は同じく目標局所
領域B選択抽出処理のステップであり、ST2071は
同じく目標局所領域C選択抽出処理のステップである。
ST2091は同様に、ステップST2011の分割処
理の結果とステップST201で抽出された注目点画素
の座標を使って、抽出する画素データの選択を行う背景
局所領域D選択抽出処理のステップである。なお、この
実施例1はステップST2011が付加され、従来のス
テップST202、ST205、ST207およびST
209がステップST2021、ST2051、ST2
071およびST2091で代替されたものである。
入力された画像を均一な領域と不均一な領域に分割する
均一/不均一領域分割処理のステップである。ST20
21はこのステップST2011の分割処理の結果とス
テップST201で抽出された注目点画素の座標を使っ
て、抽出する画素データの選択を行う目標局所領域A選
択抽出処理のステップ、ST2051は同じく目標局所
領域B選択抽出処理のステップであり、ST2071は
同じく目標局所領域C選択抽出処理のステップである。
ST2091は同様に、ステップST2011の分割処
理の結果とステップST201で抽出された注目点画素
の座標を使って、抽出する画素データの選択を行う背景
局所領域D選択抽出処理のステップである。なお、この
実施例1はステップST2011が付加され、従来のス
テップST202、ST205、ST207およびST
209がステップST2021、ST2051、ST2
071およびST2091で代替されたものである。
【0041】次に動作について説明する。ここで、対象
とする目標や背景の仮定、および設定する各局所領域
は、図11で説明した従来の場合と同じである。また、
ステップST1でディジタル画像の入力が行われ、ステ
ップST2に進んで、まずステップST201で注目点
画素12の輝度値Gが抽出されるところも従来の場合と
同様である。ステップST2ではこのステップST20
1による注目点抽出12の処理とともに、入力された画
像データの均一な領域と不均一な領域への分割をステッ
プST2011において行う。この均一/不均一領域分
割の処理は具体的には次のようにして行われる。例えば
均一領域である青空と不均一領域である雲を分割する場
合、それぞれの領域内の輝度の違いを利用して二値化処
理を施す。これにより、例えば青空などの輝度がほぼ均
一な領域では画素の値が論理“0”になり、雲間などの
輝度が不均一な領域では画素の値が論理“1”になる。
このようにして、青空のような均一領域と雲間のような
不均一領域とを分割することができる。
とする目標や背景の仮定、および設定する各局所領域
は、図11で説明した従来の場合と同じである。また、
ステップST1でディジタル画像の入力が行われ、ステ
ップST2に進んで、まずステップST201で注目点
画素12の輝度値Gが抽出されるところも従来の場合と
同様である。ステップST2ではこのステップST20
1による注目点抽出12の処理とともに、入力された画
像データの均一な領域と不均一な領域への分割をステッ
プST2011において行う。この均一/不均一領域分
割の処理は具体的には次のようにして行われる。例えば
均一領域である青空と不均一領域である雲を分割する場
合、それぞれの領域内の輝度の違いを利用して二値化処
理を施す。これにより、例えば青空などの輝度がほぼ均
一な領域では画素の値が論理“0”になり、雲間などの
輝度が不均一な領域では画素の値が論理“1”になる。
このようにして、青空のような均一領域と雲間のような
不均一領域とを分割することができる。
【0042】次に、ステップST2021、ST205
1、ST2071およびステップST2091において
は、第4の局所領域である目標局所領域A、第2の局所
領域である目標局所領域B、第3の局所領域である目標
局所領域C、および第1の局所領域である背景局所領域
Dの各々における画素データの抽出処理を行うわけであ
るが、このときステップST201で抽出した注目点画
素12の座標と、ステップST2011による均一/不
均一領域分割処理の結果を使って抽出する画素データを
選択する。具体的には、均一/不均一領域分割処理の結
果と注目点画素12の座標から、注目点画素12が均一
領域と不均一領域のどちらの領域に属しているかを判定
し、もし注目点画素12が均一領域に属しているなら
ば、各局所領域を構成する画素のうちの均一領域に属し
ている画素のみを選択的に抽出し、逆に不均一領域に属
しているならば、各局所領域を構成する画素のうちの不
均一領域に属している画素のみを選択的に抽出する。
1、ST2071およびステップST2091において
は、第4の局所領域である目標局所領域A、第2の局所
領域である目標局所領域B、第3の局所領域である目標
局所領域C、および第1の局所領域である背景局所領域
Dの各々における画素データの抽出処理を行うわけであ
るが、このときステップST201で抽出した注目点画
素12の座標と、ステップST2011による均一/不
均一領域分割処理の結果を使って抽出する画素データを
選択する。具体的には、均一/不均一領域分割処理の結
果と注目点画素12の座標から、注目点画素12が均一
領域と不均一領域のどちらの領域に属しているかを判定
し、もし注目点画素12が均一領域に属しているなら
ば、各局所領域を構成する画素のうちの均一領域に属し
ている画素のみを選択的に抽出し、逆に不均一領域に属
しているならば、各局所領域を構成する画素のうちの不
均一領域に属している画素のみを選択的に抽出する。
【0043】以後、前記ステップST2021で選択抽
出された画素データのみを用いた目標特徴情報A抽出処
理がステップST203において、ステップST205
1で選択抽出された画素データのみを用いた目標特徴情
報B抽出処理がステップST206において、ステップ
ST2071で選択抽出された画素データのみを用いた
目標特徴情報C抽出処理がステップST208におい
て、ステップST2091で選択抽出された画素データ
のみを用いた背景特徴情報D抽出処理がステップST2
10においてそれぞれ従来の場合と同様に実行され、ス
テップST211において、このステップST210で
抽出された背景特徴情報に基づく標準偏差算出の処理が
従来の場合と同様に実行される。
出された画素データのみを用いた目標特徴情報A抽出処
理がステップST203において、ステップST205
1で選択抽出された画素データのみを用いた目標特徴情
報B抽出処理がステップST206において、ステップ
ST2071で選択抽出された画素データのみを用いた
目標特徴情報C抽出処理がステップST208におい
て、ステップST2091で選択抽出された画素データ
のみを用いた背景特徴情報D抽出処理がステップST2
10においてそれぞれ従来の場合と同様に実行され、ス
テップST211において、このステップST210で
抽出された背景特徴情報に基づく標準偏差算出の処理が
従来の場合と同様に実行される。
【0044】その後、ステップST212における特徴
情報演算αの処理、ステップST213における特徴情
報演算βの処理が従来の場合と同様に実行され、さら
に、ステップST3における領域判定の処理、ステップ
ST4における目標判定の処理も従来の場合と同様に実
行される。
情報演算αの処理、ステップST213における特徴情
報演算βの処理が従来の場合と同様に実行され、さら
に、ステップST3における領域判定の処理、ステップ
ST4における目標判定の処理も従来の場合と同様に実
行される。
【0045】次に具体例について説明する。ここで、図
2はこの実施例1による目標検出方法と従来の目標検出
方法の性能を比較するための説明図である。この図2
(a)〜図2(d)の左側には、入力された画像データ
が2つの背景領域、すなわち青空のような均一領域17
と雲間のような不均一領域18とに分割され、その中の
いろいろな位置に背景局所領域D(第1の局所領域)1
6が存在する場合について例示されており、右側にはそ
れぞれの場合に抽出あるいは算出される平均値や標準偏
差等が模式的に示されている。いま、ステップST4の
目標判定処理において、判定の基準となる一次特徴量A
用の閾値をkとすると、次の式(5)が成立すれば目標
と判定されることになる。
2はこの実施例1による目標検出方法と従来の目標検出
方法の性能を比較するための説明図である。この図2
(a)〜図2(d)の左側には、入力された画像データ
が2つの背景領域、すなわち青空のような均一領域17
と雲間のような不均一領域18とに分割され、その中の
いろいろな位置に背景局所領域D(第1の局所領域)1
6が存在する場合について例示されており、右側にはそ
れぞれの場合に抽出あるいは算出される平均値や標準偏
差等が模式的に示されている。いま、ステップST4の
目標判定処理において、判定の基準となる一次特徴量A
用の閾値をkとすると、次の式(5)が成立すれば目標
と判定されることになる。
【0046】 一次特徴量A=G−BDmean>kσC ・・・・・ (5)
【0047】このことにより、例えば図2(a)に示す
ように背景局所領域D16が青空である均一領域17に
存在し、背景局所領域D16の平均値であるBDmeanの
値がμN で、標準偏差がσN の時には、注目点画素12
の輝度がμN +kσN 以上の目標を検出することができ
る(例えば平均値μT 、標準偏差σT の目標)。一方、
図2(b)に示すように背景局所領域D16が雲間など
の不均一領域18に存在し、背景局所領域D16の平均
値であるBDmeanの値がμC で、標準偏差がσC の時に
は、注目点画素12の輝度がμC +kσC 以上の目標を
検出することができる。ここまでは従来の目標検出方法
の場合でもこの実施例1の目標検出方法でも同様であ
る。
ように背景局所領域D16が青空である均一領域17に
存在し、背景局所領域D16の平均値であるBDmeanの
値がμN で、標準偏差がσN の時には、注目点画素12
の輝度がμN +kσN 以上の目標を検出することができ
る(例えば平均値μT 、標準偏差σT の目標)。一方、
図2(b)に示すように背景局所領域D16が雲間など
の不均一領域18に存在し、背景局所領域D16の平均
値であるBDmeanの値がμC で、標準偏差がσC の時に
は、注目点画素12の輝度がμC +kσC 以上の目標を
検出することができる。ここまでは従来の目標検出方法
の場合でもこの実施例1の目標検出方法でも同様であ
る。
【0048】しかしながら、図2(c)に示すように注
目点画素12が均一領域17に存在しているにもかかわ
らず、背景局所領域D16が均一領域17と不均一領域
18の境目に存在する場合には、従来の目標検出方法で
は背景局所領域D16が平均値μN 、標準偏差σN の分
布と、平均値μC 、標準偏差σC の分布を持ち、結果と
してその平均値BDmeanの値は両分布の合成平均値であ
るμX となり、標準偏差も両分布の合成標準偏差である
σX になる。従って、注目点画素12の輝度がμX +k
σX 以上の目標でないと検出できないことになる。ここ
で、μX はμNに比べて大きく、σX はσN やσC に比
べて大きいので、結果としてこの部分での目標検出感度
が雲間よりさらに低下する。
目点画素12が均一領域17に存在しているにもかかわ
らず、背景局所領域D16が均一領域17と不均一領域
18の境目に存在する場合には、従来の目標検出方法で
は背景局所領域D16が平均値μN 、標準偏差σN の分
布と、平均値μC 、標準偏差σC の分布を持ち、結果と
してその平均値BDmeanの値は両分布の合成平均値であ
るμX となり、標準偏差も両分布の合成標準偏差である
σX になる。従って、注目点画素12の輝度がμX +k
σX 以上の目標でないと検出できないことになる。ここ
で、μX はμNに比べて大きく、σX はσN やσC に比
べて大きいので、結果としてこの部分での目標検出感度
が雲間よりさらに低下する。
【0049】それに対して、この実施例1の目標検出方
法によれば、図2(d)のように注目点画素12が均一
領域17である青空にある場合には、背景局所領域D1
6の全画素のうちの、図中にハッチングを施した均一領
域17にある画素のみを使用するため、その平均値BD
meanの値は図2(a)と同様にμN となり、標準偏差も
σN となる。従って、注目点画素12の輝度がμN +k
σN 以上の目標が検出できることになり、検出感度が向
上する。
法によれば、図2(d)のように注目点画素12が均一
領域17である青空にある場合には、背景局所領域D1
6の全画素のうちの、図中にハッチングを施した均一領
域17にある画素のみを使用するため、その平均値BD
meanの値は図2(a)と同様にμN となり、標準偏差も
σN となる。従って、注目点画素12の輝度がμN +k
σN 以上の目標が検出できることになり、検出感度が向
上する。
【0050】実施例2.図3はこの発明の実施例2によ
る目標検出方法の処理の流れを示すフローチャートで、
図中、ST1〜ST4、およびST201、ST205
〜ST213は図12に同一符号を付した従来のものと
同様の処理を実行するステップである。
る目標検出方法の処理の流れを示すフローチャートで、
図中、ST1〜ST4、およびST201、ST205
〜ST213は図12に同一符号を付した従来のものと
同様の処理を実行するステップである。
【0051】また、ST2022は目標局所領域Aとし
てその大きさを変えて複数種類(この場合には3種類)
設定された目標局所領域中の目標局所領域Aaの抽出処
理を行うステップであり、ST2023は同じく目標局
所領域Abの抽出処理を行うステップ、ST2024は
同じく目標局所領域Acの抽出処理を行うステップであ
る。ST2032はステップST2022で抽出された
目標局所領域Aaより目標特徴情報Aaの抽出処理を行
うステップ、ST2033はステップST2023で抽
出された目標局所領域Abより目標特徴情報Abの抽出
処理を行うステップ、ST2034はステップST20
24で抽出された目標局所領域Acより目標特徴情報A
cの抽出処理を行うステップである。ST2035はこ
れらステップST2032〜ST2034にて抽出され
た目標局所領域Aa〜Acの中から最も目標らしい特徴
を示すものを目標特徴情報Aとして選択するステップで
ある。なお、この実施例2は従来のステップST202
およびST203による処理が、これらステップST2
022〜ST2024およびステップST2032〜S
T2035による処理によって代替されたものである。
てその大きさを変えて複数種類(この場合には3種類)
設定された目標局所領域中の目標局所領域Aaの抽出処
理を行うステップであり、ST2023は同じく目標局
所領域Abの抽出処理を行うステップ、ST2024は
同じく目標局所領域Acの抽出処理を行うステップであ
る。ST2032はステップST2022で抽出された
目標局所領域Aaより目標特徴情報Aaの抽出処理を行
うステップ、ST2033はステップST2023で抽
出された目標局所領域Abより目標特徴情報Abの抽出
処理を行うステップ、ST2034はステップST20
24で抽出された目標局所領域Acより目標特徴情報A
cの抽出処理を行うステップである。ST2035はこ
れらステップST2032〜ST2034にて抽出され
た目標局所領域Aa〜Acの中から最も目標らしい特徴
を示すものを目標特徴情報Aとして選択するステップで
ある。なお、この実施例2は従来のステップST202
およびST203による処理が、これらステップST2
022〜ST2024およびステップST2032〜S
T2035による処理によって代替されたものである。
【0052】図4はこの実施例2の目標検出方法におけ
る局所領域を示す説明図であり、図5はその目標特徴情
報Aの選択抽出処理を示す説明図である。なお、図4に
おいて、11は目標の大きさ、12は注目点画素、14
は第2の局所領域である目標局所領域B、15は第3の
局所領域である目標局所領域C、16は第1の局所領域
である背景局所領域Dで、これらは図11に同一符号を
付して示した従来のそれらと同様のものである。132
は前記目標の大きさ11より若干小さく設定された目標
局所領域Aa、133は目標の大きさと同等に設定され
た目標局所領域Ab、134は目標の大きさ11より若
干大きく設定された目標局所領域Acである。この実施
例2においては、第2の局所領域である目標局所領域A
として、このように大きさを変えた複数種類(3種類)
の目標局所領域Aa〜Acが設定される。
る局所領域を示す説明図であり、図5はその目標特徴情
報Aの選択抽出処理を示す説明図である。なお、図4に
おいて、11は目標の大きさ、12は注目点画素、14
は第2の局所領域である目標局所領域B、15は第3の
局所領域である目標局所領域C、16は第1の局所領域
である背景局所領域Dで、これらは図11に同一符号を
付して示した従来のそれらと同様のものである。132
は前記目標の大きさ11より若干小さく設定された目標
局所領域Aa、133は目標の大きさと同等に設定され
た目標局所領域Ab、134は目標の大きさ11より若
干大きく設定された目標局所領域Acである。この実施
例2においては、第2の局所領域である目標局所領域A
として、このように大きさを変えた複数種類(3種類)
の目標局所領域Aa〜Acが設定される。
【0053】次に動作について説明する。ここで、対象
とする目標や背景の仮定、および設定する局所領域のう
ちの背景局所領域D16、目標局所領域B14、目標局
所領域C15については、図11で説明した従来の場合
と同じである。目標局所領域Aに関しては図4に示すよ
うに、その大きさを変えて例えば目標局所領域Aa〜A
cの3種類を設定する。
とする目標や背景の仮定、および設定する局所領域のう
ちの背景局所領域D16、目標局所領域B14、目標局
所領域C15については、図11で説明した従来の場合
と同じである。目標局所領域Aに関しては図4に示すよ
うに、その大きさを変えて例えば目標局所領域Aa〜A
cの3種類を設定する。
【0054】なお、ステップST1で画像を入力し、ス
テップST201で注目点画素12の輝度値Gが抽出さ
れるところは従来の場合と同様である。また、ステップ
ST205で目標局所領域B14を構成する画素データ
が抽出され、ステップST206で当該画素データから
目標局所領域B14の特徴情報BBmeanが抽出される部
分、ステップST207で目標局所領域C15を構成す
る画素データが抽出され、ステップST208で当該画
素データから目標局所領域C15の特徴情報BCmeanが
抽出される部分、およびステップST209で背景局所
領域D16を構成する画素データが抽出され、ステップ
ST210で当該画素データから背景局所領域D16の
特徴情報BDmax とBDmeanが抽出される部分も従来の
場合と同じである。さらに、ステップST211で特徴
情報BDmax とBDmeanから標準偏差を推定する部分も
従来の場合と同様である。
テップST201で注目点画素12の輝度値Gが抽出さ
れるところは従来の場合と同様である。また、ステップ
ST205で目標局所領域B14を構成する画素データ
が抽出され、ステップST206で当該画素データから
目標局所領域B14の特徴情報BBmeanが抽出される部
分、ステップST207で目標局所領域C15を構成す
る画素データが抽出され、ステップST208で当該画
素データから目標局所領域C15の特徴情報BCmeanが
抽出される部分、およびステップST209で背景局所
領域D16を構成する画素データが抽出され、ステップ
ST210で当該画素データから背景局所領域D16の
特徴情報BDmax とBDmeanが抽出される部分も従来の
場合と同じである。さらに、ステップST211で特徴
情報BDmax とBDmeanから標準偏差を推定する部分も
従来の場合と同様である。
【0055】一方、ステップST2内におけるステップ
ST2022では、図4に示す目標局所領域Aa(局所
領域)132を構成する画素データの抽出が行われ、ス
テップST2032にて当該画素データから目標局所領
域Aa132の特徴情報BAameanの抽出が行われる。
同様にして、ステップST2023では目標局所領域A
b(局所領域)133を構成する画素データが抽出され
て、ステップST2033でその画素データから目標局
所領域Ab133の特徴情報BAbmeanが抽出され、ス
テップST2024では同様に目標局所領域Ac(局所
領域)134を構成する画素データが抽出されて、ステ
ップST2034でその画素データから目標局所領域A
c134の特徴情報BAcmeanが抽出される。横軸に目
標局所領域Aa132、目標局所領域Ab133および
目標局所領域Ac134の大きさをとり、縦軸に特徴情
報の大きさをとって、上記一連の処理で抽出された目標
特徴情報BAamean、BAbmeanおよびBAcmeanをプ
ロットしたものが図5である。
ST2022では、図4に示す目標局所領域Aa(局所
領域)132を構成する画素データの抽出が行われ、ス
テップST2032にて当該画素データから目標局所領
域Aa132の特徴情報BAameanの抽出が行われる。
同様にして、ステップST2023では目標局所領域A
b(局所領域)133を構成する画素データが抽出され
て、ステップST2033でその画素データから目標局
所領域Ab133の特徴情報BAbmeanが抽出され、ス
テップST2024では同様に目標局所領域Ac(局所
領域)134を構成する画素データが抽出されて、ステ
ップST2034でその画素データから目標局所領域A
c134の特徴情報BAcmeanが抽出される。横軸に目
標局所領域Aa132、目標局所領域Ab133および
目標局所領域Ac134の大きさをとり、縦軸に特徴情
報の大きさをとって、上記一連の処理で抽出された目標
特徴情報BAamean、BAbmeanおよびBAcmeanをプ
ロットしたものが図5である。
【0056】ステップST2035の目標特徴情報A選
択処理では、上記一連の処理で抽出れた目標特徴情報B
AameanからBAcmeanの中から、最も目標らしい特徴
を示す特徴情報を目標特徴情報BAmeanとして選択し、
それを代表値として以降の処理に使う。具体的には、注
目点画素12の輝度値GからステップST2035で選
択された特徴情報BAmeanを減算した値が大きければ大
きいほど目標らしいことになるので、ステップST20
35の処理では、目標特徴情報BAameanからBAcme
anのうちの最も小さな値を目標特徴情報BAmeanとして
選択する。
択処理では、上記一連の処理で抽出れた目標特徴情報B
AameanからBAcmeanの中から、最も目標らしい特徴
を示す特徴情報を目標特徴情報BAmeanとして選択し、
それを代表値として以降の処理に使う。具体的には、注
目点画素12の輝度値GからステップST2035で選
択された特徴情報BAmeanを減算した値が大きければ大
きいほど目標らしいことになるので、ステップST20
35の処理では、目標特徴情報BAameanからBAcme
anのうちの最も小さな値を目標特徴情報BAmeanとして
選択する。
【0057】それ以後は従来の場合と同様に、ステップ
ST212およびST213においてその目標特徴情報
BAmeanと、注目点画素の輝度G、各局所領域の特徴情
報BBmean、BCmean、BDmean、BDmax および輝度
標準偏差σc を使って一次特徴量を算出し、さらにステ
ップST3において領域判定処理を施した後、ステップ
ST4で目標判定を行う。
ST212およびST213においてその目標特徴情報
BAmeanと、注目点画素の輝度G、各局所領域の特徴情
報BBmean、BCmean、BDmean、BDmax および輝度
標準偏差σc を使って一次特徴量を算出し、さらにステ
ップST3において領域判定処理を施した後、ステップ
ST4で目標判定を行う。
【0058】実施例3.図6はこの発明の実施例3によ
る目標検出方法の処理の流れを示すフローチャートであ
り、相当するステップには図12の場合と同一符号を付
してその説明を省略する。図において、ST5は入力さ
れる画像データの縮小処理を行うステップであり、この
ステップST5内において、ST501は縮小率に応じ
た大きさに設定された第5の局所領域である局所領域E
の平均輝度の算出処理を行うステップ、ST502は当
該局所領域Eの最大輝度の抽出処理を行うステップであ
り、ST503は局所領域Eに比べて十分大きく設定さ
れた第6の局所領域である局所領域Fの最大輝度の抽出
処理を行うステップである。また、ST504はこの局
所領域Eの最大輝度と局所領域Fの最大輝度の比較処理
を行うステップであり、ST505はその比較結果に基
づいて、局所領域Eの平均輝度と局所領域Eのいずれか
一方の選択処理を行うステップである。なお、この実施
例3は、従来の目標検出方法におけるステップST1と
ステップST2の間に上記ステップST5を挿入したも
のである。
る目標検出方法の処理の流れを示すフローチャートであ
り、相当するステップには図12の場合と同一符号を付
してその説明を省略する。図において、ST5は入力さ
れる画像データの縮小処理を行うステップであり、この
ステップST5内において、ST501は縮小率に応じ
た大きさに設定された第5の局所領域である局所領域E
の平均輝度の算出処理を行うステップ、ST502は当
該局所領域Eの最大輝度の抽出処理を行うステップであ
り、ST503は局所領域Eに比べて十分大きく設定さ
れた第6の局所領域である局所領域Fの最大輝度の抽出
処理を行うステップである。また、ST504はこの局
所領域Eの最大輝度と局所領域Fの最大輝度の比較処理
を行うステップであり、ST505はその比較結果に基
づいて、局所領域Eの平均輝度と局所領域Eのいずれか
一方の選択処理を行うステップである。なお、この実施
例3は、従来の目標検出方法におけるステップST1と
ステップST2の間に上記ステップST5を挿入したも
のである。
【0059】次に動作について説明する。ここで、対象
とする背景の仮定、およびステップST2の一次特徴量
算出処理で設定する各局所領域(図11に示した目標局
所領域A13、目標局所領域B14、目標局所領域C1
5、背景局所領域D16)は従来の場合と同様である。
ただし、対象とする目標に関しては、その形状は従来の
場合と同じであるが、その大きさが従来の3倍である場
合を仮定する。この場合、従来の目標検出方法であれ
ば、ステップST2による一次特徴量の算出処理にて、
背景局所領域D16と目標局所領域A13も3倍の大き
さに設定しなければならない。しかしながら、これでは
計算量が大幅に増加するので、この実施例3では入力画
像の大きさを1/3に縮小して計算量の増加を抑えてい
る。その場合、単純に画素を間引いて縮小したのでは目
標の中で最も輝度値が大きい中心画素が捨てられてしま
うことがあり、結果的にS/N比を悪くする。また、単
純に3×3画素の平均値を代表値とする縮小処理では、
目標の中心画素の輝度値が小さくなって、これもS/N
比を悪くする。従って、この実施例3のステップST5
では、以下のような処理によって画像を縮小している。
とする背景の仮定、およびステップST2の一次特徴量
算出処理で設定する各局所領域(図11に示した目標局
所領域A13、目標局所領域B14、目標局所領域C1
5、背景局所領域D16)は従来の場合と同様である。
ただし、対象とする目標に関しては、その形状は従来の
場合と同じであるが、その大きさが従来の3倍である場
合を仮定する。この場合、従来の目標検出方法であれ
ば、ステップST2による一次特徴量の算出処理にて、
背景局所領域D16と目標局所領域A13も3倍の大き
さに設定しなければならない。しかしながら、これでは
計算量が大幅に増加するので、この実施例3では入力画
像の大きさを1/3に縮小して計算量の増加を抑えてい
る。その場合、単純に画素を間引いて縮小したのでは目
標の中で最も輝度値が大きい中心画素が捨てられてしま
うことがあり、結果的にS/N比を悪くする。また、単
純に3×3画素の平均値を代表値とする縮小処理では、
目標の中心画素の輝度値が小さくなって、これもS/N
比を悪くする。従って、この実施例3のステップST5
では、以下のような処理によって画像を縮小している。
【0060】ここで、図7はこの実施例2による目標検
出方法における画像縮小の処理を示す説明図である。
今、ステップST1において入力された画像データに対
して、図7(a)に示すように水平座標i、垂直座標j
の画素を注目点画素とする場合を考える。この注目点画
素に対して、それを含む3×3画素(縮小率1/3の場
合)の領域を局所領域E(第5の局所領域)19として
設定するとともに、この局所領域E19よりも十分大き
な11×11画素の領域を局所領域F20として設定す
る。
出方法における画像縮小の処理を示す説明図である。
今、ステップST1において入力された画像データに対
して、図7(a)に示すように水平座標i、垂直座標j
の画素を注目点画素とする場合を考える。この注目点画
素に対して、それを含む3×3画素(縮小率1/3の場
合)の領域を局所領域E(第5の局所領域)19として
設定するとともに、この局所領域E19よりも十分大き
な11×11画素の領域を局所領域F20として設定す
る。
【0061】ステップST5においては、先ずステップ
ST501において、上記局所領域E19の3×3画素
の輝度平均の算出処理を行う。また、ステップST50
2においては当該局所領域E19の3×3画素の最大輝
度の抽出処理を行う。さらにステップST505におい
て、上記局所領域F20の11×11画素の最大輝度の
抽出処理を行う。
ST501において、上記局所領域E19の3×3画素
の輝度平均の算出処理を行う。また、ステップST50
2においては当該局所領域E19の3×3画素の最大輝
度の抽出処理を行う。さらにステップST505におい
て、上記局所領域F20の11×11画素の最大輝度の
抽出処理を行う。
【0062】もし、ステップST502で抽出された局
所領域E19の最大輝度が、ステップST503で抽出
された局所領域F(第6の局所領域)20の最大輝度よ
りも大きい場合には、注目点画素近傍が輝度ピークを持
つことになり、これは注目点画素が目標である可能性が
高いことを示す。この場合、S/N比を大きな値に確保
する(Sを大きな値に確保する)ためにその最大輝度を
代表値21として縮小後の画像の水平座標i/3、垂直
座標j/3に書き込む。逆にステップST502で抽出
された局所領域E19の最大輝度が、ステップST50
3で抽出された局所領域F20の最大輝度より小さい場
合には、注目点画素近傍が輝度ピークを持たないことに
なり、これは注目点画素が背景である可能性が高いこと
を示す。この場合、S/N比を大きな値に確保する(N
を小さな値にする)ためにその平均輝度を代表値21と
して縮小後の画像の水平座標i/3、垂直座標j/3に
書き込む。
所領域E19の最大輝度が、ステップST503で抽出
された局所領域F(第6の局所領域)20の最大輝度よ
りも大きい場合には、注目点画素近傍が輝度ピークを持
つことになり、これは注目点画素が目標である可能性が
高いことを示す。この場合、S/N比を大きな値に確保
する(Sを大きな値に確保する)ためにその最大輝度を
代表値21として縮小後の画像の水平座標i/3、垂直
座標j/3に書き込む。逆にステップST502で抽出
された局所領域E19の最大輝度が、ステップST50
3で抽出された局所領域F20の最大輝度より小さい場
合には、注目点画素近傍が輝度ピークを持たないことに
なり、これは注目点画素が背景である可能性が高いこと
を示す。この場合、S/N比を大きな値に確保する(N
を小さな値にする)ためにその平均輝度を代表値21と
して縮小後の画像の水平座標i/3、垂直座標j/3に
書き込む。
【0063】すなわち、ステップST504では局所領
域E19の最大輝度と局所領域F20の最大輝度を比較
し、注目点画素が目標である可能性が高いか、背景であ
る可能性が高いかを判定する。そして、ステップST5
05ではこのステップ504による比較結果を受けて、
注目点画素が目標である可能性が高い場合には局所領域
E19の最大輝度を選択し、逆に注目点画素が背景であ
る可能性が高い場合には局所領域E19の平均輝度を選
択する。これら一連の処理を水平、垂直にそれぞれ3画
素毎に処理することによって、入力画像は水平Ix/3
画素、垂直Iy/3画素の画像に縮小される。一例とし
て、図7(b)に垂直ライン上に存在する対象物の縮小
前(左)と縮小後(右)を示す。この図は縦方向が輝度
値であり、横方向が水平位置である。
域E19の最大輝度と局所領域F20の最大輝度を比較
し、注目点画素が目標である可能性が高いか、背景であ
る可能性が高いかを判定する。そして、ステップST5
05ではこのステップ504による比較結果を受けて、
注目点画素が目標である可能性が高い場合には局所領域
E19の最大輝度を選択し、逆に注目点画素が背景であ
る可能性が高い場合には局所領域E19の平均輝度を選
択する。これら一連の処理を水平、垂直にそれぞれ3画
素毎に処理することによって、入力画像は水平Ix/3
画素、垂直Iy/3画素の画像に縮小される。一例とし
て、図7(b)に垂直ライン上に存在する対象物の縮小
前(左)と縮小後(右)を示す。この図は縦方向が輝度
値であり、横方向が水平位置である。
【0064】以後、水平、垂直それぞれの方向に1/3
に縮小された画像データを入力として、ステップST2
〜ステップST4による目標検出の処理が従来の場合と
同様に実行される。
に縮小された画像データを入力として、ステップST2
〜ステップST4による目標検出の処理が従来の場合と
同様に実行される。
【0065】実施例4.図8はこの発明の実施例4によ
る目標検出装置の構成を示すブロック図である。図にお
いて、5は一次特徴量算出部、6は目標判定部(目標判
定手段)、501は局所データ抽出回路(局所データ抽
出手段)、502は特徴情報抽出部(特徴情報抽出手
段)、503は算術演算回路、504は比較選択回路、
505は特徴量演算回路、601は比較判定回路、60
2は閾値保持回路であり、これらは図14に同一符号を
付した従来のそれらと同一、もしくは相当部分であるた
め詳細な説明は省略する。7は検出対象領域を二値化し
て2つの背景領域に分割する背景分割部(背景分割手
段)である。また、一次特徴量算出部5内の510は、
この背景分割部7から送られてくる二値化画像を、局所
データ抽出回路501から送られてくる複数の局所領域
の全画素データと比較して、局所領域の全画素の中から
特徴情報抽出の対象となる画素を選択する局所データ選
択部(局所データ選択手段)である。なお、この実施例
4は従来の目標検出装置にこの背景分割部7を付加し、
一次特徴量算出部5内に局所データ選択部510を設け
たものである。
る目標検出装置の構成を示すブロック図である。図にお
いて、5は一次特徴量算出部、6は目標判定部(目標判
定手段)、501は局所データ抽出回路(局所データ抽
出手段)、502は特徴情報抽出部(特徴情報抽出手
段)、503は算術演算回路、504は比較選択回路、
505は特徴量演算回路、601は比較判定回路、60
2は閾値保持回路であり、これらは図14に同一符号を
付した従来のそれらと同一、もしくは相当部分であるた
め詳細な説明は省略する。7は検出対象領域を二値化し
て2つの背景領域に分割する背景分割部(背景分割手
段)である。また、一次特徴量算出部5内の510は、
この背景分割部7から送られてくる二値化画像を、局所
データ抽出回路501から送られてくる複数の局所領域
の全画素データと比較して、局所領域の全画素の中から
特徴情報抽出の対象となる画素を選択する局所データ選
択部(局所データ選択手段)である。なお、この実施例
4は従来の目標検出装置にこの背景分割部7を付加し、
一次特徴量算出部5内に局所データ選択部510を設け
たものである。
【0066】次に動作について説明する。ここで、処理
の対象となる画像はITVカメラや赤外カメラ等で撮像
され、この目標検出装置への入力段階で水平Ix画素×
垂直Iy画素×Ib階調に量子化され、画像の左上から
右下へ向かって順に画素データが一次特徴量算出部5に
入力されるところは従来の場合と同じである。
の対象となる画像はITVカメラや赤外カメラ等で撮像
され、この目標検出装置への入力段階で水平Ix画素×
垂直Iy画素×Ib階調に量子化され、画像の左上から
右下へ向かって順に画素データが一次特徴量算出部5に
入力されるところは従来の場合と同じである。
【0067】この入力ディジタル画像は、そのように一
次特徴量算出部5に入力されると同時に、背景分割部7
にも入力される。背景分割部7は、あらかじめ設定され
た閾値とその入力デジタル画像の各画素を互いに比較す
ることによって、入力デジタル画像を二値化する。
次特徴量算出部5に入力されると同時に、背景分割部7
にも入力される。背景分割部7は、あらかじめ設定され
た閾値とその入力デジタル画像の各画素を互いに比較す
ることによって、入力デジタル画像を二値化する。
【0068】一方、一次特徴量算出部5を構成する一要
素である局所データ抽出回路501は、従来の場合と同
様に、図11に示した各局所領域13〜16の大きさに
応じた個数の行遅延回路(例えばラインバッファやFI
FO)とレジスタを用いて局所領域の全画素データを抽
出し、それを局所データ選択部510へ送る。
素である局所データ抽出回路501は、従来の場合と同
様に、図11に示した各局所領域13〜16の大きさに
応じた個数の行遅延回路(例えばラインバッファやFI
FO)とレジスタを用いて局所領域の全画素データを抽
出し、それを局所データ選択部510へ送る。
【0069】局所データ選択部510では、上記局所デ
ータ抽出回路501から送られてくる複数の局所領域の
全画素データと、背景分割部7から送られてくる二値化
画像とを比較して、局所領域の全画素の中から特徴情報
抽出の対象となる画素を選択する。具体的には、まず現
在の局所領域の中心座標が二値化画像では値“1”を持
つのか、値“0”を持つのかを調べる。その結果、もし
値“1”を持つならば、局所領域の全画素データの中か
ら二値化画像で値“1”を持つ座標と同じ座標にある画
素のデータを選択し、逆に中心座標が値“0”を持つな
らば、局所領域の全画素データの中から二値化画像で値
“0”を持つ座標と同じ座標にある画素のデータを選択
する。そして、選択された画素データのみを特徴情報抽
出部502に送出する。
ータ抽出回路501から送られてくる複数の局所領域の
全画素データと、背景分割部7から送られてくる二値化
画像とを比較して、局所領域の全画素の中から特徴情報
抽出の対象となる画素を選択する。具体的には、まず現
在の局所領域の中心座標が二値化画像では値“1”を持
つのか、値“0”を持つのかを調べる。その結果、もし
値“1”を持つならば、局所領域の全画素データの中か
ら二値化画像で値“1”を持つ座標と同じ座標にある画
素のデータを選択し、逆に中心座標が値“0”を持つな
らば、局所領域の全画素データの中から二値化画像で値
“0”を持つ座標と同じ座標にある画素のデータを選択
する。そして、選択された画素データのみを特徴情報抽
出部502に送出する。
【0070】特徴情報抽出部502では従来の場合と同
様に、送られてきた画素データから注目点画素を選択的
に抜き出し、さらに算術演算回路503、比較選択回路
504および特徴量演算回路505にて従来の場合と同
様に、式(1)〜式(4)を用いた一次特徴量の算出を
行って、得られた一次特徴量を目標判定部6に送出す
る。
様に、送られてきた画素データから注目点画素を選択的
に抜き出し、さらに算術演算回路503、比較選択回路
504および特徴量演算回路505にて従来の場合と同
様に、式(1)〜式(4)を用いた一次特徴量の算出を
行って、得られた一次特徴量を目標判定部6に送出す
る。
【0071】目標判定部6も従来の場合と同様に、この
特徴量演算回路505から出力された一次特徴量を比較
判定回路601に入力し、閾値保持回路602に記憶さ
れている閾値と比較して、それが目標か否かを判定す
る。
特徴量演算回路505から出力された一次特徴量を比較
判定回路601に入力し、閾値保持回路602に記憶さ
れている閾値と比較して、それが目標か否かを判定す
る。
【0072】実施例5.図9はこの発明の実施例5によ
る目標検出装置の構成を示すブロック図であり、相当部
分には図14と同一符号を付してその説明を省略する。
図において、8は特徴情報抽出部502の特徴量演算回
路505によって算出された一次特徴量を、あらかじめ
定められた判断基準に従って取捨選択し、選ばれた一次
特徴量を目標判定部に送る一次特徴量選択部(一次特徴
量選択手段)である。なお、この実施例5は、一次特徴
量算出部5と目標判定部6の間にこの一次特徴量選択部
8を挿入したものである。
る目標検出装置の構成を示すブロック図であり、相当部
分には図14と同一符号を付してその説明を省略する。
図において、8は特徴情報抽出部502の特徴量演算回
路505によって算出された一次特徴量を、あらかじめ
定められた判断基準に従って取捨選択し、選ばれた一次
特徴量を目標判定部に送る一次特徴量選択部(一次特徴
量選択手段)である。なお、この実施例5は、一次特徴
量算出部5と目標判定部6の間にこの一次特徴量選択部
8を挿入したものである。
【0073】次に動作について説明する。入力画像を一
次特徴量算出部5に入力し、一次特徴量算出部5内部に
おいて、設定された局所領域の局所データを局所データ
抽出回路501で抽出し、特徴情報抽出部502で一次
特徴量を算出すところは従来の場合と同じである。ただ
し、設定する局所領域が従来の場合よりも多く設定され
る。すなわち、従来の目標検出装置では図11に示すよ
うに、背景局所領域D16、目標局所領域B14および
目標局所領域C15と、目標局所領域A13の4個であ
ったが、この実施例5では、図4に示すように、背景局
所領域D16、目標局所領域B14および目標局所領域
C15と、目標局所領域Aa132、目標局所領域Ab
133および目標局所領域Ac134とが設定される。
そして、一次特徴量算出部5はこれらの局所領域のデー
タを使って、従来の場合と同様に式(1)〜式(4)を
用いて一次特徴量の算出を行う。ただし、目標局所領域
Aa132、目標局所領域Ab133および目標局所領
域Ac134に関しては、従来の場合の目標局所領域A
13と同様に、式(3)を使って一次特徴量の算出を行
う。
次特徴量算出部5に入力し、一次特徴量算出部5内部に
おいて、設定された局所領域の局所データを局所データ
抽出回路501で抽出し、特徴情報抽出部502で一次
特徴量を算出すところは従来の場合と同じである。ただ
し、設定する局所領域が従来の場合よりも多く設定され
る。すなわち、従来の目標検出装置では図11に示すよ
うに、背景局所領域D16、目標局所領域B14および
目標局所領域C15と、目標局所領域A13の4個であ
ったが、この実施例5では、図4に示すように、背景局
所領域D16、目標局所領域B14および目標局所領域
C15と、目標局所領域Aa132、目標局所領域Ab
133および目標局所領域Ac134とが設定される。
そして、一次特徴量算出部5はこれらの局所領域のデー
タを使って、従来の場合と同様に式(1)〜式(4)を
用いて一次特徴量の算出を行う。ただし、目標局所領域
Aa132、目標局所領域Ab133および目標局所領
域Ac134に関しては、従来の場合の目標局所領域A
13と同様に、式(3)を使って一次特徴量の算出を行
う。
【0074】以上の動作からも分かるように、一次特徴
量算出部5で算出された一次特徴量としては、局所領域
の大きさが異なり、かつ同じ性質を持ったものが、目標
局所領域Aaに関するもの、目標局所領域Abに関する
もの、および目標局所領域Acに関するものの3つがあ
る。これらの一次特徴量は、注目点画素12が目標らし
ければ目標らしいほど、かつ局所領域の大きさが目標の
大きさに近ければ近いほど大きな値を持つ。従って、一
次特徴量選択部8は、この上記目標局所領域Aa〜Ac
に関してそれぞれ算出された一次特徴量のうちの最も大
きな特徴量値を選択し、それを目標判定部6に送出す
る。なお、背景局所領域D16、目標局所領域B14お
よび目標局所領域C15に関しては、性質が異なるもの
がそれぞれ1つずつ算出されているので、一次特徴量選
択部8はそれらをそのまま目標判定部6に転送する。
量算出部5で算出された一次特徴量としては、局所領域
の大きさが異なり、かつ同じ性質を持ったものが、目標
局所領域Aaに関するもの、目標局所領域Abに関する
もの、および目標局所領域Acに関するものの3つがあ
る。これらの一次特徴量は、注目点画素12が目標らし
ければ目標らしいほど、かつ局所領域の大きさが目標の
大きさに近ければ近いほど大きな値を持つ。従って、一
次特徴量選択部8は、この上記目標局所領域Aa〜Ac
に関してそれぞれ算出された一次特徴量のうちの最も大
きな特徴量値を選択し、それを目標判定部6に送出す
る。なお、背景局所領域D16、目標局所領域B14お
よび目標局所領域C15に関しては、性質が異なるもの
がそれぞれ1つずつ算出されているので、一次特徴量選
択部8はそれらをそのまま目標判定部6に転送する。
【0075】目標判定部6では従来の場合と同様に、比
較判定回路601において送られてきた一次特徴量を閾
値保持回路602に保持された閾値と比較し、目標か否
かを判定する。
較判定回路601において送られてきた一次特徴量を閾
値保持回路602に保持された閾値と比較し、目標か否
かを判定する。
【0076】実施例6.図10はこの発明の実施例6に
よる目標検出装置の構成を示すブロック図であり、相当
部分には図14と同一符号を付してその説明を省略す
る。図において、9は入力ディジタルの縮小を行う画像
縮小部(画像縮小手段)である。この画像縮小部9内に
おいて、901は入力ディジタル画像に対して縮小率に
応じた縮小用局所領域を注目画素領域の周辺に2つ設定
して、それらの輝度データを抽出する縮小用局所データ
抽出回路(縮小用局所データ抽出手段)、902は当該
2つの縮小用局所領域の最大輝度の比較結果に基づい
て、縮小用局所領域の輝度の平均値と最大値のいずれか
一方を選択する代表値選択部(代表値選択手段)であ
る。
よる目標検出装置の構成を示すブロック図であり、相当
部分には図14と同一符号を付してその説明を省略す
る。図において、9は入力ディジタルの縮小を行う画像
縮小部(画像縮小手段)である。この画像縮小部9内に
おいて、901は入力ディジタル画像に対して縮小率に
応じた縮小用局所領域を注目画素領域の周辺に2つ設定
して、それらの輝度データを抽出する縮小用局所データ
抽出回路(縮小用局所データ抽出手段)、902は当該
2つの縮小用局所領域の最大輝度の比較結果に基づい
て、縮小用局所領域の輝度の平均値と最大値のいずれか
一方を選択する代表値選択部(代表値選択手段)であ
る。
【0077】また、この代表値選択部902内におい
て、903は前記2つの縮小用局所領域の一方の輝度の
最大値を抽出する第1の最大値抽出回路であり、904
は当該縮小用局所領域の輝度の平均値を算出する第1の
平均値算出回路である。905は前記2つの縮小用局所
領域の他方の輝度の最大値を抽出する第2の最大値抽出
回路であり、906はこの第1の最大値抽出回路903
で抽出された最大輝度と前記第2の最大値抽出回路90
5で抽出された最大輝度とを比較する最大値比較回路で
ある。907はこの最大値比較回路906の比較結果に
基づいて、第1の最大値抽出回路903の抽出した最大
輝度と第1の平均値算出回路904の算出した平均輝度
の一方を選択し、それを一次特徴量算出部5に出力する
選択回路である。なお、この実施例6は、一次特徴量算
出部5の前段にこのような画像縮小部9を配置したもの
である。
て、903は前記2つの縮小用局所領域の一方の輝度の
最大値を抽出する第1の最大値抽出回路であり、904
は当該縮小用局所領域の輝度の平均値を算出する第1の
平均値算出回路である。905は前記2つの縮小用局所
領域の他方の輝度の最大値を抽出する第2の最大値抽出
回路であり、906はこの第1の最大値抽出回路903
で抽出された最大輝度と前記第2の最大値抽出回路90
5で抽出された最大輝度とを比較する最大値比較回路で
ある。907はこの最大値比較回路906の比較結果に
基づいて、第1の最大値抽出回路903の抽出した最大
輝度と第1の平均値算出回路904の算出した平均輝度
の一方を選択し、それを一次特徴量算出部5に出力する
選択回路である。なお、この実施例6は、一次特徴量算
出部5の前段にこのような画像縮小部9を配置したもの
である。
【0078】次に動作について説明する。入力ディジタ
ル画像はまず画像縮小部9に入力される。画像縮小部9
ではこの入力ディジタル画像に対して、一次特徴量用局
所領域とは別に2つの縮小用局所領域を設定する。具体
的には、例えば図7(a)に示すように、注目点を含み
かつ縮小する大きさに等しい画素数の第5の局所領域
(この図では入力画像を水平1/3、垂直1/3に縮小
する例を示している)として局所領域E19を設定し、
その周辺に位置する囲い状の第6の局所領域として局所
領域F20を設定する。縮小用局所データ抽出回路90
1は一次特徴量算出部5における局所データ抽出回路5
01と同様に、上記局所領域E19と局所領域F20の
大きさに応じた個数の行遅延回路(例えばラインバッフ
ァやFIFO)とレジスタを用いて局所領域E19と局
所領域F20の画素データを抽出し、これらの画素デー
タを代表値選択部902に送る。
ル画像はまず画像縮小部9に入力される。画像縮小部9
ではこの入力ディジタル画像に対して、一次特徴量用局
所領域とは別に2つの縮小用局所領域を設定する。具体
的には、例えば図7(a)に示すように、注目点を含み
かつ縮小する大きさに等しい画素数の第5の局所領域
(この図では入力画像を水平1/3、垂直1/3に縮小
する例を示している)として局所領域E19を設定し、
その周辺に位置する囲い状の第6の局所領域として局所
領域F20を設定する。縮小用局所データ抽出回路90
1は一次特徴量算出部5における局所データ抽出回路5
01と同様に、上記局所領域E19と局所領域F20の
大きさに応じた個数の行遅延回路(例えばラインバッフ
ァやFIFO)とレジスタを用いて局所領域E19と局
所領域F20の画素データを抽出し、これらの画素デー
タを代表値選択部902に送る。
【0079】代表値選択部902では、縮小用局所デー
タ抽出回路901より入力された局所領域E19を構成
する画素の輝度のうちの最大値を第1の最大値抽出回路
903によって抽出し、同時に当該局所領域E19を構
成する画素の輝度の平均値を第1の平均値算出回路90
4によって算出する。また、第2の最大値抽出回路90
5では局所領域F20を構成する画素の輝度のうちの最
大値の抽出を行う。
タ抽出回路901より入力された局所領域E19を構成
する画素の輝度のうちの最大値を第1の最大値抽出回路
903によって抽出し、同時に当該局所領域E19を構
成する画素の輝度の平均値を第1の平均値算出回路90
4によって算出する。また、第2の最大値抽出回路90
5では局所領域F20を構成する画素の輝度のうちの最
大値の抽出を行う。
【0080】次に、これら第1の最大値抽出回路903
と第2の最大値抽出回路905で抽出された2つの最大
値を最大値比較回路906にて比較し、どちらが大きい
値を持つかを示す信号を出力する。この場合、例えば第
1の最大値抽出回路903の出力が大きい場合には論理
“1”の信号が、第2の最大値抽出回路905の出力が
大きい場合には論理“0”の信号が最大値比較回路90
6より出力される。この処理は中心部とその周辺部の輝
度の最大値を比較していることになり、従って、その出
力信号が、中心部の最大値がより大きいことを示す信号
であれば、中心部が輝度ピークを持ち、目標である可能
性が高いことを示し、周辺部の最大値がより大きいこと
を示す信号であれば、中心部が輝度ピークを持たず、目
標である可能性が低いことを示す。
と第2の最大値抽出回路905で抽出された2つの最大
値を最大値比較回路906にて比較し、どちらが大きい
値を持つかを示す信号を出力する。この場合、例えば第
1の最大値抽出回路903の出力が大きい場合には論理
“1”の信号が、第2の最大値抽出回路905の出力が
大きい場合には論理“0”の信号が最大値比較回路90
6より出力される。この処理は中心部とその周辺部の輝
度の最大値を比較していることになり、従って、その出
力信号が、中心部の最大値がより大きいことを示す信号
であれば、中心部が輝度ピークを持ち、目標である可能
性が高いことを示し、周辺部の最大値がより大きいこと
を示す信号であれば、中心部が輝度ピークを持たず、目
標である可能性が低いことを示す。
【0081】目標である可能性が高い画素については、
縮小する際の代表値としてより大きな値を選択し、目標
である可能性が低い(すなわち背景である可能性が高
い)画素については、縮小する際の代表値21としてよ
り低い値を選択することで、縮小後の画像のS/N比を
高くすることができる。従って、目標である可能性が高
い場合、すなわち最大値比較回路906の出力が論理
“1”の場合には、選択回路907においてより大きな
値である第1の最大値抽出回路903の出力を選択し、
論理“0”の場合には、選択回路907においてより小
さな値である第1の平均値算出回路904の出力を選択
する。ここで、より小さな値として最小値ではなく平均
値を使ったのは、平均値の方がよりノイズを抑える効果
が高く、結果として縮小画像のS/N比をより高くでき
るからである。
縮小する際の代表値としてより大きな値を選択し、目標
である可能性が低い(すなわち背景である可能性が高
い)画素については、縮小する際の代表値21としてよ
り低い値を選択することで、縮小後の画像のS/N比を
高くすることができる。従って、目標である可能性が高
い場合、すなわち最大値比較回路906の出力が論理
“1”の場合には、選択回路907においてより大きな
値である第1の最大値抽出回路903の出力を選択し、
論理“0”の場合には、選択回路907においてより小
さな値である第1の平均値算出回路904の出力を選択
する。ここで、より小さな値として最小値ではなく平均
値を使ったのは、平均値の方がよりノイズを抑える効果
が高く、結果として縮小画像のS/N比をより高くでき
るからである。
【0082】以上のようにして画像縮小部9で縮小され
た画像は一次特徴量算出部5に入力されるが、一次特徴
量算出部5と目標判定部6は従来の目標検出装置と同様
に動作して、縮小画像から目標を検出する。
た画像は一次特徴量算出部5に入力されるが、一次特徴
量算出部5と目標判定部6は従来の目標検出装置と同様
に動作して、縮小画像から目標を検出する。
【0083】
【発明の効果】以上のように、請求項1の発明によれ
ば、入力画像を青空のような均一領域と雲のような不均
一領域に分割し、各局所領域の特徴情報を抽出する際
に、注目点画素が属する領域と同一の領域に属する画素
のみを使って特徴情報を抽出するように構成したので、
背景局所領域が均一領域と不均一領域の境目に存在する
場合でも検出性能が低下することのない目標検出方法が
得られる効果がある。
ば、入力画像を青空のような均一領域と雲のような不均
一領域に分割し、各局所領域の特徴情報を抽出する際
に、注目点画素が属する領域と同一の領域に属する画素
のみを使って特徴情報を抽出するように構成したので、
背景局所領域が均一領域と不均一領域の境目に存在する
場合でも検出性能が低下することのない目標検出方法が
得られる効果がある。
【0084】また、請求項2の発明によれば、大きさを
変えて複数個設定した目標局所領域の中からそれぞれ一
次特徴量を算出し、それらの中から最も目標らしい値を
選択して一次特徴量を算出するように構成したので、従
来のものに比べて検出できる目標の大きさにに関してよ
り広い範囲に対応できる目標検出方法が得られ、さら
に、どの大きさの目標局所領域Aが選択されたかによっ
て目標のだいたいの大きさが解る効果がある。
変えて複数個設定した目標局所領域の中からそれぞれ一
次特徴量を算出し、それらの中から最も目標らしい値を
選択して一次特徴量を算出するように構成したので、従
来のものに比べて検出できる目標の大きさにに関してよ
り広い範囲に対応できる目標検出方法が得られ、さら
に、どの大きさの目標局所領域Aが選択されたかによっ
て目標のだいたいの大きさが解る効果がある。
【0085】また、請求項3の発明によれば、入力画像
を縮小し、画像の縮小時に注目点画素が目標である可能
性が高いか背景である可能性が高いかによって、代表値
として最大輝度をとるか平均輝度をとるかを決定するよ
うに構成したので、計算量の極端な増大を伴わずに、よ
り大きな目標を検出することが可能な目標検出方法が得
られ、さらに、縮小してもS/N比を大きく確保するこ
と可能となり、縮小による検出性能の劣化を防止できる
効果がある。
を縮小し、画像の縮小時に注目点画素が目標である可能
性が高いか背景である可能性が高いかによって、代表値
として最大輝度をとるか平均輝度をとるかを決定するよ
うに構成したので、計算量の極端な増大を伴わずに、よ
り大きな目標を検出することが可能な目標検出方法が得
られ、さらに、縮小してもS/N比を大きく確保するこ
と可能となり、縮小による検出性能の劣化を防止できる
効果がある。
【0086】また、請求項4の発明によれば、入力画像
の検出対象領域を均一領域と不均一領域とに分割する背
景分割手段と、その背景分割結果を用いて、各局所領域
の全画素内より一次特徴量算出に利用する画素を選択す
る局所データ選択手段を備えて、注目点画素が属する領
域と同一の領域に属する画素のみを使って各局所領域の
特徴情報を抽出するように構成したので、局所領域が領
域の境目に存在する場合でも検出性能が低下することの
ない目標検出装置が得られる効果がある。
の検出対象領域を均一領域と不均一領域とに分割する背
景分割手段と、その背景分割結果を用いて、各局所領域
の全画素内より一次特徴量算出に利用する画素を選択す
る局所データ選択手段を備えて、注目点画素が属する領
域と同一の領域に属する画素のみを使って各局所領域の
特徴情報を抽出するように構成したので、局所領域が領
域の境目に存在する場合でも検出性能が低下することの
ない目標検出装置が得られる効果がある。
【0087】また、請求項5の発明によれば、複数設定
された大きさの異なる局所領域から算出された一次特徴
量の中から、最も目標らしい値をもつ一次特徴量を選択
する一次特徴量選択手段を備えて、目標判定手段がこの
一次特徴量選択手段で選択された一次特徴量に基づいて
目標か否かの判定を行うように構成したので、従来のも
のに比べて検出できる目標の大きさにに関してより広い
範囲に対応できる目標検出装置が得られ、さらに、どの
大きさの目標局所領域Aが選択されたかによって目標の
だいたいの大きさが分かる効果がある。
された大きさの異なる局所領域から算出された一次特徴
量の中から、最も目標らしい値をもつ一次特徴量を選択
する一次特徴量選択手段を備えて、目標判定手段がこの
一次特徴量選択手段で選択された一次特徴量に基づいて
目標か否かの判定を行うように構成したので、従来のも
のに比べて検出できる目標の大きさにに関してより広い
範囲に対応できる目標検出装置が得られ、さらに、どの
大きさの目標局所領域Aが選択されたかによって目標の
だいたいの大きさが分かる効果がある。
【0088】また、請求項6の発明によれば、入力画像
の縮小率に応じた大きさを持つ新たな2つの局所領域を
設定してそれらの画素データを抽出する縮小用局所デー
タ抽出手段と、設定された各局所領域の最大輝度の比較
結果に基づいて、注目点画素近傍の最大値か平均値を新
たな注目点画素の代表値とする代表値選択手段を備え
て、この縮小された画像に対して一連の一次特徴量算出
と目標判定を行うように構成したので、回路規模の極端
な増大を伴わずにより大きな目標を検出できる目標検出
装置が得られ、さらに、縮小してもS/N比を大きく確
保することが可能となり、縮小による検出性能の劣化を
防止できる効果がある。
の縮小率に応じた大きさを持つ新たな2つの局所領域を
設定してそれらの画素データを抽出する縮小用局所デー
タ抽出手段と、設定された各局所領域の最大輝度の比較
結果に基づいて、注目点画素近傍の最大値か平均値を新
たな注目点画素の代表値とする代表値選択手段を備え
て、この縮小された画像に対して一連の一次特徴量算出
と目標判定を行うように構成したので、回路規模の極端
な増大を伴わずにより大きな目標を検出できる目標検出
装置が得られ、さらに、縮小してもS/N比を大きく確
保することが可能となり、縮小による検出性能の劣化を
防止できる効果がある。
【図1】 この発明の実施例1による目標検出方法の処
理の流れを示すフローチャートである。
理の流れを示すフローチャートである。
【図2】 上記実施例による目標検出方法と従来の目標
検出方法の性能的な違いを示す説明図である。
検出方法の性能的な違いを示す説明図である。
【図3】 この発明の実施例2による目標検出方法の処
理の流れを示すフローチャートである。
理の流れを示すフローチャートである。
【図4】 上記実施例における局所領域を示す説明図で
ある。
ある。
【図5】 上記実施例における目標特徴情報Aの選択抽
出処理を示す説明図である。
出処理を示す説明図である。
【図6】 この発明の実施例3による目標検出方法の処
理の流れを示すフローチャートである。
理の流れを示すフローチャートである。
【図7】 上記実施例における画像縮小の処理を示す説
明図である。
明図である。
【図8】 この発明の実施例4による目標検出装置の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図9】 この発明の実施例5による目標検出装置の構
成を示すブロック図である。
成を示すブロック図である。
【図10】 この発明の実施例6による目標検出装置の
構成を示すブロック図である。
構成を示すブロック図である。
【図11】 この発明および従来の目標検出方法におけ
る局所領域を示す説明図である。
る局所領域を示す説明図である。
【図12】 従来の目標検出方法の処理の流れを示すフ
ローチャートである。
ローチャートである。
【図13】 目標の輝度分布を示す説明図である。
【図14】 従来の目標検出装置の構成を示すブロック
図である。
図である。
6 目標判定部(目標判定手段)、7 背景分割部(背
景分割手段)、8 一次特徴量選択部(一次特徴量選択
手段)、9 画像縮小部(画像縮小手段)、11 目標
の大きさ、12 注目点画素、13 目標局所領域A
(第4の局所領域)、14 目標局所領域B(第2の局
所領域)、15 目標局所領域C(第3の局所領域)、
16 背景局所領域D(第1の局所領域)、17 均一
領域(背景領域)、18 不均一領域(背景領域)、1
9 局所領域E(第5の局所領域)、20 局所領域F
(第6の局所領域)、132 目標局所領域Aa(局所
領域)、133 目標局所領域Ab(局所領域)、13
4 目標局所領域Ac(局所領域)、501 局所デー
タ抽出回路(局所データ抽出手段)、502 特徴情報
抽出部(特徴情報抽出手段)、510 局所データ選択
部(局所データ選択手段)、901 縮小用局所データ
抽出回路(縮小用局所データ抽出手段)、902 代表
値選択部(代表値選択手段)。
景分割手段)、8 一次特徴量選択部(一次特徴量選択
手段)、9 画像縮小部(画像縮小手段)、11 目標
の大きさ、12 注目点画素、13 目標局所領域A
(第4の局所領域)、14 目標局所領域B(第2の局
所領域)、15 目標局所領域C(第3の局所領域)、
16 背景局所領域D(第1の局所領域)、17 均一
領域(背景領域)、18 不均一領域(背景領域)、1
9 局所領域E(第5の局所領域)、20 局所領域F
(第6の局所領域)、132 目標局所領域Aa(局所
領域)、133 目標局所領域Ab(局所領域)、13
4 目標局所領域Ac(局所領域)、501 局所デー
タ抽出回路(局所データ抽出手段)、502 特徴情報
抽出部(特徴情報抽出手段)、510 局所データ選択
部(局所データ選択手段)、901 縮小用局所データ
抽出回路(縮小用局所データ抽出手段)、902 代表
値選択部(代表値選択手段)。
Claims (6)
- 【請求項1】 撮像装置を介して入力されたディジタル
画像の全体またはその一部を検出対象領域として、注目
点と、その注目点を取り囲み、かつその大きさが想定さ
れる目標の大きさよりも大きな第1の局所領域と、前記
注目点の周辺に位置し、かつその大きさが前記目標の大
きさよりも小さな第2および第3の局所領域と、前記注
目点を取り囲み、かつその大きさが前記第1の局所領域
よりも小さく前記第2および第3の局所領域よりも大き
な第4の局所領域を設定し、前記各局所領域において、
最大輝度、平均輝度、最小輝度のうちの少なくともいず
れか1つの輝度を求め、当該輝度と前記注目点の輝度を
用いて一次特徴量を算出し、前記各局所領域の一次特徴
量をそれぞれの軸とする多次元空間で評価して、前記注
目点が目標か否かを判定する目標検出方法において、前
記検出対象領域を二値化して2つの背景領域に分割し、
前記局所領域の前記最大、平均、最小輝度を算出する際
に、当該局所領域のうちの注目点と同じ背景領域に属す
る画素データのみを算出の対象とすることを特徴とする
目標検出方法。 - 【請求項2】 撮像装置を介して入力されたディジタル
画像の全体またはその一部を検出対象領域として、注目
点と、その注目点を取り囲み、かつその大きさが想定さ
れる目標の大きさよりも大きな第1の局所領域と、前記
注目点の周辺に位置し、かつその大きさが前記目標の大
きさよりも小さな第2および第3の局所領域と、前記注
目点を取り囲み、かつその大きさが前記第1の局所領域
よりも小さく前記第2および第3の局所領域よりも大き
な第4の局所領域を設定し、前記各局所領域において、
最大輝度、平均輝度、最小輝度のうちの少なくともいず
れか1つの輝度を求め、当該輝度と前記注目点の輝度を
用いて一次特徴量を算出し、前記各局所領域の一次特徴
量をそれぞれの軸とする多次元空間で評価して、前記注
目点が目標か否かを判定する目標検出方法において、前
記第4の局所領域として、その大きさの異なった複数個
の局所領域を設定し、当該複数個の局所領域の各々につ
いて前記一次特徴量を算出し、得られた複数の一次特徴
量のうちの1個を、あらかじめ決められた判断基準で選
択した後に、前記第1〜第3の局所領域における一次特
徴量とともに前記多次元空間で評価することを特徴とす
る目標検出方法。 - 【請求項3】 撮像装置を介して入力されたディジタル
画像の全体またはその一部を検出対象領域として、注目
点と、その注目点を取り囲み、かつその大きさが想定さ
れる目標の大きさよりも大きな第1の局所領域と、前記
注目点の周辺に位置し、かつその大きさが前記目標の大
きさよりも小さな第2および第3の局所領域と、前記注
目点を取り囲み、かつその大きさが前記第1の局所領域
よりも小さく前記第2および第3の局所領域よりも大き
な第4の局所領域を設定し、前記各局所領域において、
最大輝度、平均輝度、最小輝度のうちの少なくともいず
れか1つの輝度を求め、当該輝度と前記注目点の輝度を
用いて一次特徴量を算出し、前記各局所領域の一次特徴
量をそれぞれの軸とする多次元空間で評価して、前記注
目点が目標か否かを判定する目標検出方法において、前
記入力されたディジタル画像のサイズを縮小して縮小画
像を生成し、当該縮小画像に対して上記目標検出方法を
適用する際に、前記ディジタル画像に対して注目点を含
みかつ縮小率に応じた大きさを持つ第5の局所領域と、
当該第5の局所領域を取り囲み、かつその大きさが前記
第5の局所領域よりも大きな第6の局所領域を設定し、
当該第6の局所領域の最大輝度と前記第5の最大輝度を
比較して、前記第5の局所領域の最大輝度か前記第5の
局所領域の平均輝度の一方をその比較結果に基づいて選
択し、それを前記縮小画像の新たな注目点輝度とするこ
とを特徴とする目標検出方法。 - 【請求項4】 撮像装置を介して入力されたディジタル
画像の全体またはその一部を検出対象領域として設定
し、検出の対象である少なくとも1つの注目点画素を含
む注目点画素領域の周辺に位置する少なくとも1つの局
所領域を前記検出対象領域に設定し、該局所領域に含ま
れる複数の画素の輝度データを抽出する局所データ抽出
手段と、前記局所データ抽出手段で抽出された複数の輝
度データから、前記局所領域の輝度データの最大値、平
均値、最小値のうちの少なくともいずれか1つの値を求
め、前記少なくとも1つの輝度データの値と前記注目点
画素領域の輝度データの値とを用いて少なくとも1つの
一次特徴量を算出する特徴情報抽出手段と、前記特徴情
報抽出手段で算出された一次特徴量を評価して、前記注
目点画素領域が目標を含むか否かを判定する目標判定手
段とを備え、注目する画素を順次変えながら目標の検出
を行う目標検出装置において、前記検出対象領域を二値
化して2つの背景領域に分割する背景分割手段と、前記
局所領域の輝度データの最大値、平均値、最小値のうち
の少なくとも1つの値を求める際に、当該局所領域のう
ちの前記注目点画素領域と同じ背景領域に属する画素の
みを選択する局所データ選択手段を設けたことを特徴と
する目標検出装置。 - 【請求項5】 撮像装置を介して入力されたディジタル
画像の全体またはその一部を検出対象領域として設定
し、検出の対象である少なくとも1つの注目点画素を含
む注目点画素領域の周辺に位置する少なくとも1つの局
所領域を前記検出対象領域に設定し、該局所領域に含ま
れる複数の画素の輝度データを抽出する局所データ抽出
手段と、前記局所データ抽出手段で抽出された複数の輝
度データから、前記局所領域の輝度データの最大値、平
均値、最小値のうちの少なくともいずれか1つの値を求
め、前記少なくとも1つの輝度データの値と前記注目点
画素領域の輝度データの値とを用いて少なくとも1つの
一次特徴量を算出する特徴情報抽出手段と、前記特徴情
報抽出手段で算出された一次特徴量を評価して、前記注
目点画素領域が目標を含むか否かを判定する目標判定手
段とを備え、注目する画素を順次変えながら目標の検出
を行う目標検出装置において、前記特徴情報抽出手段に
よって算出された一次特徴量の中から、あらかじめ定め
られた判断基準に従って一次特徴量を取捨選択し、それ
を前記目標判定手段に知らせる一次特徴量選択手段を設
けたことを特徴とする目標検出装置。 - 【請求項6】 撮像装置を介して入力されたディジタル
画像の全体またはその一部を検出対象領域として設定
し、検出の対象である少なくとも1つの注目点画素を含
む注目点画素領域の周辺に位置する少なくとも1つの局
所領域を前記検出対象領域に設定し、該局所領域に含ま
れる複数の画素の輝度データを抽出する局所データ抽出
手段と、前記局所データ抽出手段で抽出された複数の輝
度データから、前記局所領域の輝度データの最大値、平
均値、最小値のうちの少なくともいずれか1つの値を求
め、前記少なくとも1つの輝度データの値と前記注目点
画素領域の輝度データの値とを用いて少なくとも1つの
一次特徴量を算出する特徴情報抽出手段と、前記特徴情
報抽出手段で算出された一次特徴量を評価して、前記注
目点画素領域が目標を含むか否かを判定する目標判定手
段とを備え、注目する画素を順次変えながら目標の検出
を行う目標検出装置において、前記入力されたディジタ
ル画像に対して、前記注目点画素領域の周辺に縮小率に
応じた大きさを持つ2つの縮小用局所領域を設定し、当
該2つの縮小用局所領域の画素の輝度データを抽出する
縮小用局所データ抽出手段と、前記縮小用局所データ抽
出手段で抽出された2つの縮小用局所領域の最大輝度を
比較し、その結果に基づいて当該縮小用局所領域の輝度
の平均値と最大値のいずれか1つを選択し、それを前記
局所データ抽出手段に知らせる代表値選択手段からなる
画像縮小手段を設けたことを特徴とする目標検出装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7101492A JPH08297742A (ja) | 1995-04-25 | 1995-04-25 | 目標検出方法および目標検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP7101492A JPH08297742A (ja) | 1995-04-25 | 1995-04-25 | 目標検出方法および目標検出装置 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH08297742A true JPH08297742A (ja) | 1996-11-12 |
Family
ID=14302176
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP7101492A Pending JPH08297742A (ja) | 1995-04-25 | 1995-04-25 | 目標検出方法および目標検出装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JPH08297742A (ja) |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6333993B1 (en) | 1997-10-03 | 2001-12-25 | Nec Corporation | Method and device of object detectable and background removal, and storage media for storing program thereof |
JP2011196939A (ja) * | 2010-03-23 | 2011-10-06 | Mitsubishi Electric Corp | 画像目標検出装置および画像目標検出方法 |
JP2018120642A (ja) * | 2018-05-10 | 2018-08-02 | キヤノン株式会社 | 被写体検出装置、被写体検出方法及びプログラム |
-
1995
- 1995-04-25 JP JP7101492A patent/JPH08297742A/ja active Pending
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6333993B1 (en) | 1997-10-03 | 2001-12-25 | Nec Corporation | Method and device of object detectable and background removal, and storage media for storing program thereof |
US6603880B2 (en) | 1997-10-03 | 2003-08-05 | Nec Corporation | Method and device of object detectable and background removal, and storage media for storing program thereof |
JP2011196939A (ja) * | 2010-03-23 | 2011-10-06 | Mitsubishi Electric Corp | 画像目標検出装置および画像目標検出方法 |
JP2018120642A (ja) * | 2018-05-10 | 2018-08-02 | キヤノン株式会社 | 被写体検出装置、被写体検出方法及びプログラム |
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