特許 6140478 物体検出装置、プログラムおよび集積回路

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】特許公報(B2)

(11)【特許番号】6140478

(24)【登録日】2017年5月12日

(45)【発行日】2017年5月31日

(54)【発明の名称】物体検出装置、プログラムおよび集積回路

(51)【国際特許分類】

   G06T 7/68 20170101AFI20170522BHJP

   G06T 1/00 20060101ALI20170522BHJP

【ＦＩ】

   G06T7/60 180C

   G06T1/00 330B

【請求項の数】9

【全頁数】19

(21)【出願番号】特願2013-42003(P2013-42003)

(22)【出願日】2013年3月4日

(65)【公開番号】特開2014-170393(P2014-170393A)

(43)【公開日】2014年9月18日

【審査請求日】2016年2月18日

(73)【特許権者】

【識別番号】591128453

【氏名又は名称】株式会社メガチップス

(74)【代理人】

【識別番号】100125704

【弁理士】

【氏名又は名称】坂根 剛

(74)【代理人】

【識別番号】100143498

【弁理士】

【氏名又は名称】中西 健

(74)【代理人】

【識別番号】100104444

【弁理士】

【氏名又は名称】上羽 秀敏

(74)【代理人】

【識別番号】100112715

【弁理士】

【氏名又は名称】松山 隆夫

(74)【代理人】

【識別番号】100120662

【弁理士】

【氏名又は名称】川上 桂子

(72)【発明者】

【氏名】野本 祥平

【審査官】 千葉 久博

(56)【参考文献】

【文献】 特開２００７−２３５９５０（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００７−２６４００（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２００３−２２４７７５（ＪＰ，Ａ）

【文献】 特開２０００−３９３０６（ＪＰ，Ａ）

【文献】 米国特許出願公開第２０１２／０１７７２６６（ＵＳ，Ａ１）

【文献】 佐野友祐, 外３名，”ＳＩＦＴ特徴量の拡張と対称性平面物体検出への応用”，電子情報通信学会論文誌，日本，社団法人電子情報通信学会，２００９年 ８月 １日，第Ｊ９２−Ｄ巻, 第８号，p.1176-1185

(58)【調査した分野】（Int.Cl.，ＤＢ名）

Ｇ０６Ｔ ７／００−７／９０

Ｇ０６Ｔ １／００

(57)【特許請求の範囲】

【請求項1】

画像に含まれる画像領域において、対称軸を設定し、前記対称軸について線対称となるように、前記画像領域を判定用画像領域と参照用画像領域とに分割する処理対象領域決定部と、
前記画像領域の画像特徴量のばらつき度を取得する分散取得部と、
前記判定用画像領域と前記参照用画像領域とのマッチング値を取得し、取得した前記マッチング値を、前記ばらつき度により補正した補正マッチング値に基づいて、前記判定用画像領域と前記参照用画像領域の前記対称軸についての対称性を判定するマッチング判定部と、
前記マッチング判定部による判定結果に基づいて、前記対称軸について線対称である画像領域を検出する物体領域検出部と、
を備え、
前記マッチング判定部は、
前記判定用画像領域および前記参照用画像領域がｎ画素×ｍ画素（ｍ，ｎ：自然数）からなり、前記判定用画像領域および前記参照用画像領域において、前記対称軸について線対称な位置にある画素の画素値をＩ（ｉ，ｊ）およびＴ（ｉ，ｊ）とすると、

または、

により取得したマッチング値Ｍ１と、前記ばらつき度とに基づいて、前記判定用画像領域と前記参照用画像領域とのマッチング度を判定する、
物体検出装置。

【請求項2】

前記ばらつき度は、前記画像領域の分散値または標準偏差である、
請求項１に記載の物体検出装置。

【請求項3】

前記ばらつき度は、前記判定用画像領域および前記参照用画像領域のいずれか一方の分散値または標準偏差である、
請求項１に記載の物体検出装置。

【請求項4】

前記画像特徴量は、輝度値である、
請求項１から３のいずれかに記載の物体検出装置。

【請求項5】

前記マッチング判定部は、
前記ばらつき度をＶａｒとすると、
Ｍ２＝Ｍ１／Ｖａｒ
により取得した補正マッチング値Ｍ２に基づいて、前記判定用画像領域と前記参照用画像領域とのマッチング度を判定する、
請求項１に記載の物体検出装置。

【請求項6】

前記マッチング判定部は、
前記ばらつき度をＶａｒとし、前記画像領域の輝度の平均値をＡｖｅＹとすると、
Ｍ２＝Ｍ１／（Ｖａｒ×ＡｖｅＹ）
により取得した補正マッチング値Ｍ２に基づいて、前記判定用画像領域と前記参照用画像領域とのマッチング度を判定する、
請求項１に記載の物体検出装置。

【請求項7】

前記マッチング判定部は、
前記ばらつき度をＶａｒとし、前記判定用画像領域および前記参照用画像領域のいずれか一方の領域の輝度の平均値をＡｖｅＹとすると、
Ｍ２＝Ｍ１／（Ｖａｒ×ＡｖｅＹ）
により取得した補正マッチング値Ｍ２に基づいて、前記判定用画像領域と前記参照用画像領域とのマッチング度を判定する、
請求項１に記載の物体検出装置。

【請求項8】

画像に含まれる画像領域において、対称軸を設定し、前記対称軸について線対称となるように、前記画像領域を判定用画像領域と参照用画像領域とに分割する処理対象領域決定ステップと、
前記画像領域の画像特徴量のばらつき度を取得する分散取得ステップと、
前記判定用画像領域と前記参照用画像領域とのマッチング値を取得し、取得した前記マッチング値を、前記ばらつき度により補正した補正マッチング値に基づいて、前記判定用画像領域と前記参照用画像領域の前記対称軸についての対称性を判定するマッチング判定ステップと、
前記マッチング判定ステップによる判定結果に基づいて、前記対称軸について線対称である画像領域を検出する物体領域検出ステップと、
を備え、
前記マッチング判定ステップは、
前記判定用画像領域および前記参照用画像領域がｎ画素×ｍ画素（ｍ，ｎ：自然数）からなり、前記判定用画像領域および前記参照用画像領域において、前記対称軸について線対称な位置にある画素の画素値をＩ（ｉ，ｊ）およびＴ（ｉ，ｊ）とすると、

または、

により取得したマッチング値Ｍ１と、前記ばらつき度とに基づいて、前記判定用画像領域と前記参照用画像領域とのマッチング度を判定する、
物体検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラム。

【請求項9】

画像に含まれる画像領域において、対称軸を設定し、前記対称軸について線対称となるように、前記画像領域を判定用画像領域と参照用画像領域とに分割する処理対象領域決定部と、
前記画像領域の画像特徴量のばらつき度を取得する分散取得部と、
前記判定用画像領域と前記参照用画像領域とのマッチング値を取得し、取得した前記マッチング値を、前記ばらつき度により補正した補正マッチング値に基づいて、前記判定用画像領域と前記参照用画像領域の前記対称軸についての対称性を判定するマッチング判定部と、
前記マッチング判定部による判定結果に基づいて、前記対称軸について線対称である画像領域を検出する物体領域検出部と、
を備え、
前記マッチング判定部は、
前記判定用画像領域および前記参照用画像領域がｎ画素×ｍ画素（ｍ，ｎ：自然数）からなり、前記判定用画像領域および前記参照用画像領域において、前記対称軸について線対称な位置にある画素の画素値をＩ（ｉ，ｊ）およびＴ（ｉ，ｊ）とすると、

または、

により取得したマッチング値Ｍ１と、前記ばらつき度とに基づいて、前記判定用画像領域と前記参照用画像領域とのマッチング度を判定する、
集積回路。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像処理技術に関し、特に、画像中の物体を検出するための技術に関する。

【背景技術】

【0002】

パターンマッチング処理により、画像中の物体を検出する技術が多々提案されている。例えば、特許文献１には、撮像画像に含まれる画像領域（照合画像）と予め記憶しておいた画像パターン（テンプレート画像（基準画像））とを用いてパターンマッチング処理を実行し、その結果に基づいて、撮像画像中から認識対象物を切り出す技術の開示がある。

【0003】

特許文献１の技術のように、パターンマッチング処理により、画像中から認識対象物（所定の対象物）を抽出する場合、通常、パターンマッチング処理で算出されたマッチング値を所定の閾値と比較することにより、認識対象物を含む画像（画像領域）であるか否かを判断する。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２００７―２６４００号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

しかしながら、認識対象物を含む画像（画像領域）が一様でない場合、例えば、コントラストが異なる場合や画像特徴量の分布（例えば、輝度分布）が異なる場合、パターンマッチング処理を実行すると、算出されるマッチング値が大きくばらつく。このため、マッチング値から、認識対象物を含む領域を特定（抽出）することは困難である。このような場合に、適切にパターンマッチング処理を実行しようとすると、画像特性ごとに複数のテンプレート画像（基準画像）を用意し、さらに、テンプレート画像ごとにマッチング値と比較するための閾値を複数用意する必要がある。

【0006】

一方、パターンマッチング処理を用いて、画像中の左右対称な物体を特定（抽出）する技術がある。このような技術では、処理対象の画像領域を対称軸で分割し、分割した片方の画像領域を判定用画像領域とし、分割した他方の画像領域を基準画像領域（テンプレート画像領域）とし、判定用画像領域と基準画像領域とに対してパターンマッチング処理を実行する。そして、パターンマッチング処理により取得されたマッチング値を所定の閾値と比較することで、処理対象画像領域が、左右対称な物体を含む領域であるか否かを判定する。

【0007】

上記技術では、複数の基準画像を用意する必要はないが、処理対象の画像領域の特性が一様でない場合（例えば、コントラストが異なる場合や画像特徴量の分布（例えば、輝度分布）が異なる場合）、マッチング処理により得られるマッチング値が大きくばらつく。したがって、マッチング処理において、複雑な閾値処理（例えば、画像特性ごとに場合分けし、複数の閾値を用いた処理等）を行う必要がある。

【0008】

本発明は、上記問題点に鑑み、処理対象画像がどのようなものであっても、複雑な閾値処理を行うことなく、適切に、画像中の軸対称な物体を検出することができる物体検出装置、プログラムおよび集積回路を実現することを目的とする。

【課題を解決するための手段】

【0009】

上記課題を解決するために、第１の発明は、処理対象領域決定部と、分散取得部と、マッチング判定部と、物体領域検出部と、を備える物体検出装置である。

【0010】

処理対象領域決定部は、画像に含まれる画像領域において、対称軸を設定し、対称軸について線対称となるように、画像領域を判定用画像領域と参照用画像領域とに分割する。

【0011】

分散取得部は、画像領域の画像特徴量のばらつき度を取得する。

【0012】

マッチング判定部は、判定用画像領域と参照用画像領域とのマッチング値を取得し、取得したマッチング値を、ばらつき度により補正した補正マッチング値に基づいて、判定用画像領域と参照用画像領域の対称軸についての対称性を判定する。

【0013】

物体領域検出部は、マッチング判定部による判定結果に基づいて、対称軸について線対称である画像領域を検出する。

【0014】

この物体検出装置では、処理対象領域を対称軸で分割した２つの領域である、判定用分割画像領域と参照用分割領域とから取得したマッチング値を、処理対象領域のばらつき度で補正することで、補正マッチング値を取得する。この物体検出装置では、画像領域の特性のばらつきを適切に補正した補正マッチング値を用いて、判定処理を実行するので、線対称である部分と、線対称でない部分のマッチング値の分布が、従来に比べると明確に分離され、その結果、閾値の設定が容易となる。

【0015】

したがって、この物体検出装置では、処理対象画像がどのようなものであっても、複雑な閾値処理を行うことなく、適切に、画像中の軸対称な物体を検出することができる。

【0016】

なお、「画像特徴量」とは、画像の特性に依存する物理量であり、例えば、画像を構成する画素の画素値、輝度値、特定の色成分値（例えば、Ｒ成分値、Ｇ成分値、Ｂ成分値、Ｙ成分値、Ｃｒ成分値、Ｃｂ成分値等）を含む概念である。

【0017】

第２の発明は、第１の発明であって、ばらつき度は、画像領域の分散値または標準偏差である。

【0018】

これにより、画像領域（処理対象領域）の分散値または標準偏差値を用いて、ばらつき度を決定することができる。

【0019】

第３の発明は、第１の発明であって、ばらつき度は、判定用画像領域および参照用画像領域のいずれか一方の分散値または標準偏差である。

【0020】

これにより、判定用画像領域および参照用画像領域のいずれか一方の分散値または標準偏差値を用いて、ばらつき度を決定することができる。

【0021】

第４の発明は、第１から第３のいずれかの発明であって、画像特徴量は、輝度値である。

【0022】

これにより、輝度値を用いて、画像領域（処理対象領域）のばらつき度を決定することができる。

【0023】

第５の発明は、第１から第４のいずれかの発明であって、マッチング判定部は、判定用画像領域および参照用画像領域がｎ画素×ｍ画素（ｍ，ｎ：自然数）からなり、判定用画像領域および参照用画像領域において、対称軸について線対称な位置にある画素の画素値をＩ（ｉ，ｊ）およびＴ（ｉ，ｊ）とすると、

【0024】

【数1】

【0025】

により取得したマッチング値Ｍ１と、ばらつき度とに基づいて、判定用画像領域と参照用画像領域とのマッチング度を判定する。

【0026】

これにより、この物体検出装置では、ＳＡＤ値により、マッチング値Ｍ１を取得することができる。

【0027】

第６の発明は、第１から第４のいずれかの発明であって、マッチング判定部は、判定用画像領域および参照用画像領域がｎ画素×ｍ画素（ｍ，ｎ：自然数）からなり、判定用画像領域および参照用画像領域において、対称軸について線対称な位置にある画素の画素値をＩ（ｉ，ｊ）およびＴ（ｉ，ｊ）とすると、

【0028】

【数2】

【0029】

により取得したマッチング値Ｍ１と、前記ばらつき度とに基づいて、前記判定用画像領域と前記参照用画像領域とのマッチング度を判定する。

【0030】

これにより、この物体検出装置では、ＳＳＤ値により、マッチング値Ｍ１を取得することができる。

【0031】

第７の発明は、第５または第６の発明であって、マッチング判定部は、ばらつき度をＶａｒとすると、
Ｍ２＝Ｍ１／Ｖａｒ
により取得した補正マッチング値Ｍ２に基づいて、判定用画像領域と参照用画像領域とのマッチング度を判定する。

【0032】

これにより、この物体検出装置では、マッチング値Ｍ１をばらつき度Ｖａｒにより除算した補正マッチング値Ｍ２により、判定用画像領域と参照用画像領域とのマッチング度を判定することができる。

【0033】

第８の発明は、第５または第６の発明であって、マッチング判定部は、ばらつき度をＶａｒとし、画像領域の輝度の平均値をＡｖｅＹとすると、
Ｍ２＝Ｍ１／（Ｖａｒ×ＡｖｅＹ）
により取得した補正マッチング値Ｍ２に基づいて、判定用画像領域と参照用画像領域とのマッチング度を判定する。

【0034】

これにより、この物体検出装置では、マッチング値Ｍ１をばらつき度Ｖａｒおよび画像領域（処理対象領域）の平均輝度値により除算した補正マッチング値Ｍ２により、判定用画像領域と参照用画像領域とのマッチング度を判定することができる。

【0035】

第９の発明は、第５または第６の発明であって、マッチング判定部は、ばらつき度をＶａｒとし、判定用画像領域および参照用画像領域のいずれか一方の領域の輝度の平均値をＡｖｅＹとすると、
Ｍ２＝Ｍ１／（Ｖａｒ×ＡｖｅＹ）
により取得した補正マッチング値Ｍ２に基づいて、判定用画像領域と参照用画像領域とのマッチング度を判定する。

【0036】

これにより、この物体検出装置では、マッチング値Ｍ１をばらつき度Ｖａｒおよび判定用画像領域および参照用画像領域のいずれか一方の領域の平均輝度値により除算した補正マッチング値Ｍ２により、判定用画像領域と参照用画像領域とのマッチング度を判定することができる。

【0037】

第１０の発明は、処理対象領域決定ステップと、分散取得ステップと、マッチング判定ステップと、物体領域検出ステップと、を備える物体検出方法をコンピュータに実行させるためのプログラムである。

【0038】

処理対象領域決定ステップは、画像に含まれる画像領域において、対称軸を設定し、対称軸について線対称となるように、画像領域を判定用画像領域と参照用画像領域とに分割する。

【0039】

分散取得ステップは、画像領域の画像特徴量のばらつき度を取得する。
マッチング判定ステップは、判定用画像領域と参照用画像領域とのマッチング値を取得し、取得したマッチング値を、ばらつき度により補正した補正マッチング値に基づいて、判定用画像領域と参照用画像領域の対称軸についての対称性を判定する。

【0040】

物体領域検出ステップは、マッチング判定ステップによる判定結果に基づいて、対称軸について線対称である画像領域を検出する。

【0041】

これにより、第１の発明と同様の効果を奏するプログラムを実現することができる。

【0042】

第１１の発明は、処理対象領域決定部と、分散取得部と、マッチング判定部と、物体領域検出部と、を備える集積回路である。

【0043】

処理対象領域決定部は、画像に含まれる画像領域において、対称軸を設定し、対称軸について線対称となるように、画像領域を判定用画像領域と参照用画像領域とに分割する。

【0044】

分散取得部は、画像領域の画像特徴量のばらつき度を取得する。

【0045】

マッチング判定部は、判定用画像領域と参照用画像領域とのマッチング値を取得し、取得したマッチング値を、ばらつき度により補正した補正マッチング値に基づいて、判定用画像領域と参照用画像領域の対称軸についての対称性を判定する。

【0046】

物体領域検出部は、マッチング判定部による判定結果に基づいて、対称軸について線対称である画像領域を検出する。

【0047】

これにより、第１の発明と同様の効果を奏する集積回路を実現することができる。

【発明の効果】

【0048】

本発明によれば、処理対象画像がどのようなものであっても、複雑な閾値処理を行うことなく、適切に、画像中の軸対称な物体を検出することができる物体検出装置、プログラムおよび集積回路を実現することができる。

【図面の簡単な説明】

【0049】

【図1】第１実施形態に係る物体検出システム１０００の概略構成図。

【図2】第１実施形態に係る物体検出システム１０００の入力画像（一例）。

【図3】第１実施形態に係る物体検出システム１０００の入力画像に処理対象領域を明示した画像。

【図4】処理対象領域Ｒ１を抽出して示した図。

【図5】第１実施形態に係る物体検出システム１０００の出力結果画像（一例）。

【図6】第１実施形態に係る物体検出システム１０００の処理結果（一例）を示す図。

【図7】第１実施形態の第１変形例の物体検出システム１０００Ａの概略構成図。

【発明を実施するための形態】

【0050】

［第１実施形態］
第１実施形態について、図面を参照しながら、以下、説明する。

【0051】

＜１．１：物体検出システムの構成＞
図１は、第１実施形態に係る物体検出システム１０００の概略構成図である。

【0052】

物体検出システム１０００は、図１に示すように、撮像部１と、物体検出装置２と、を備える。

【0053】

撮像部１は、被写体からの光を集光する光学系（不図示）と、当該光学系により集光された被写体光を光電変換により画像信号（電気信号）として取得する撮像素子（たとえばＣＣＤイメージセンサやＣＭＯＳイメージセンサ）（不図示）とを備えている。撮像部１は、撮像素子により撮像した画像（画像信号）を、物体検出装置２に出力する。

【0054】

物体検出装置２は、図１に示すように、画像入力部２１と、処理対象領域決定部２２と、分散取得部２３と、マッチング判定部２４と、物体領域検出部２５と、を備える。

【0055】

画像入力部２１は、撮像部１から出力される画像（画像信号）を入力する。たとえば、撮像部１がＲＧＢベイヤ配列の色フィルタを備えたＣＣＤイメージセンサを用いる撮像装置である場合、画像入力部２１には、例えば、Ｒ成分信号、Ｇ成分信号およびＢ成分信号を含む画素信号列が入力される。画像入力部２１は、入力された画像信号を、必要に応じて、所定の形式に変換し、変換した画像信号（変換されない場合は、無変換の画像信号）を処理対象領域決定部２２、分散取得部２３、マッチング判定部２４および物体領域検出部２５に出力する。

【0056】

なお、「所定の形式への変換」とは、例えば、色空間の変換（例えば、ＲＧＢ色空間からＹＣｂＣｒ色空間への変換）である。画像入力部２１は、入力されたＲＧＢ色空間の画像信号（Ｒ成分信号、Ｇ成分信号およびＢ成分信号）を、必要に応じて、例えば、ＹＣｂＣｒ色空間の信号（Ｙ成分信号、Ｃｂ成分信号およびＣｒ成分信号）に変換する。

【0057】

なお、以下では、説明便宜のため、画像入力部２１において、入力されたＲＧＢ色空間の画像信号（Ｒ成分信号、Ｇ成分信号およびＢ成分信号）が、ＹＣｂＣｒ色空間の信号（Ｙ成分信号、Ｃｂ成分信号およびＣｒ成分信号）に変換され、Ｙ信号（輝度信号（輝度画像））のみが処理対象領域決定部２２、分散取得部２３、マッチング判定部２４および物体領域検出部２５に出力される場合を例に説明する。

【0058】

処理対象領域決定部２２は、画像入力部２１から出力される輝度画像を入力する。処理対象領域決定部２２は、入力された輝度画像において、対称性を判断する画像領域（処理対象領域）および対称軸を決定する。そして、処理対象領域決定部２２は、決定した処理対象領域および対称軸に関する情報を分散取得部２３、マッチング判定部２４および物体領域検出部２５に出力する。

【0059】

分散取得部２３は、画像入力部２１から出力される輝度画像と、処理対象領域決定部２２から出力される処理対象領域および対称軸に関する情報とを入力する。分散取得部２３は、処理対象領域全体の画像特徴量（例えば、輝度値）のばらつき度、あるいは、処理対象領域を対称軸で分割した片方の画像領域の画像特徴量（例えば、輝度値）のばらつき度を取得する。そして、分散取得部２３は、取得したばらつき度に関する情報をマッチング判定部２４に出力する。

【0060】

マッチング判定部２４は、図１に示すように、マッチング値取得部２４１と、補正マッチング値取得部２４２と、判定部２４３と、を備える。

【0061】

マッチング値取得部２４１は、画像入力部２１から出力される輝度画像と、処理対象領域決定部２２から出力される処理対象領域および対称軸に関する情報とを入力する。マッチング値取得部２４１は、処理対象領域を対称軸で分割した一方の画像領域（以下、「判定用分割領域」という。）と、処理対象領域を対称軸で分割した他方の画像領域（以下、「参照用分割領域」という。）とから、マッチング値を取得する（詳細は後述）。そして、マッチング値取得部２４１は、取得したマッチング値に関する情報を補正マッチング値取得部２４２に出力する。

【0062】

補正マッチング値取得部２４２は、分散取得部２３から出力されるばらつき度に関する情報と、マッチング値取得部２４１から出力されるマッチング値に関する情報とを入力する。補正マッチング値取得部２４２は、ばらつき度に基づいて、マッチング値を補正し、補正したマッチング値（補正マッチング値）に関する情報を判定部２４３に出力する。

【0063】

判定部２４３は、補正マッチング値取得部２４２から出力される補正マッチング値を入力する。判定部２４３は、補正マッチング値と閾値Ｔｈとを比較し、処理対象領域の対称性を判定する。そして、判定部２４３は、判定結果を物体領域検出部２５に出力する。

【0064】

物体領域検出部２５は、画像入力部２１から出力される輝度画像と、処理対象領域決定部２２から出力される処理対象領域および対称軸に関する情報と、判定部２４３から出力される判定結果とを入力する。物体領域検出部２５は、判定部２４３の判定結果に基づいて、処理対象領域が対称軸についての対称性が高い画像領域であるか否かを判定し、その判定結果を出力する。

【0065】

＜１．２：物体検出システムの動作＞
以上のように構成された物体検出システム１０００の動作について、以下、説明する。

【0066】

以下では、撮像部１により、図２に示す画像が撮像され、物体検出装置２に入力される場合を例に説明する。

【0067】

図２に示す画像は、画像入力部２１に入力される。画像入力部２１に入力される画像は、輝度画像であるため、画像入力部２１では、変換処理等（色空間の変換処理等）は実行されず、そのまま、入力画像が画像入力部２１から処理対象領域決定部２２、分散取得部２３、マッチング値取得部２４１、および、物体領域検出部２５に出力される。

【0068】

処理対象領域決定部２２では、入力された画像において、対称性を判断する画像領域（処理対象領域）および対称軸が決定される。

【0069】

処理対象領域決定部２２は、自動または手動により、対称性を判断する画像領域（処理対象領域）を決定する。

【0070】

処理対象領域決定部２２は、自動により、処理対象領域を決定する場合、例えば、所定の大きさのトレース枠を設定し、入力画像上で当該トレース枠内の領域を処理対象領域に設定する。そして、順次、トレース枠を、入力画像上の所定の方向にずらしながら、処理対象領域を設定し、物体検出システム１０００での処理を繰り返す。なお、トレース枠の大きさ（面積）は、一定であっても可変であってもよい。

【0071】

また、処理対象領域決定部２２は、手動により、処理対象領域を決定する場合、例えば、ユーザにより設定された画像領域を、処理対象領域として決定する。

【0072】

以下では、説明便宜のため、処理対象領域が、図３に示した領域Ｒ１、Ｒ２およびＲ３の３つの領域に設定された場合であって、左右（水平方向）の対称性が高い物体（画像領域）を検出する場合について、説明する。

【0073】

処理対象領域決定部２２では、処理対象領域について、対称性を判定するための対称軸が決定される。画像の水平方向に対称性が高い物体を検出する場合、図３に示すように、処理対象領域Ｒ１〜Ｒ３のそれぞれの領域について、対称性を判定するための対称軸は、対称軸ＡＸ１〜ＡＸ３として、決定される。つまり、処理対象領域決定部２２では、処理対象領域を左右（水平方向）に均等に分割するように、対称軸が設定（決定）される。したがって、対称軸は、図３に示すように、処理対象領域の中心点を通る、垂直方向の直線となる。

【0074】

処理対象領域決定部２２により決定（設定）された処理対象領域および対称軸に関する情報は、分散取得部２３、マッチング判定部２４および物体領域検出部２５に出力される。

【0075】

分散取得部２３では、処理対象領域におけるばらつき度Ｖａｒが取得される。分散取得部２３は、例えば、以下の処理により、ばらつき度Ｖａｒを取得する。
（１）分散取得部２３は、処理対象領域に含まれる画素の画素値（輝度値）の分散値を算出し、算出した分散値をばらつき度Ｖａｒとする。
（２）分散取得部２３は、対称軸で分割した片方の画像領域である判定用分割領域または参照用分割領域に含まれる画素の画素値（輝度値）の分散値を算出し、算出した分散値をばらつき度Ｖａｒとする。

【0076】

上記処理により、分散取得部２３により取得されたばらつき度Ｖａｒに関する情報は、補正マッチング値取得部２４２に出力される。

【0077】

マッチング値取得部２４１では、処理対象領域を対称軸で分割した一方の画像領域である判定用分割領域と、処理対象領域を対称軸で分割した他方の画像領域である参照用分割領域とから、マッチング値Ｍ１を取得する。これについて、図４を用いて、説明する。

【0078】

図４は、図３の処理対象領域Ｒ１を抽出して示した図である。図４の画像領域Ｒ１＿Ｌは、処理対象領域Ｒ１を対称軸ＡＸ１で分割した一方の画像領域である判定用分割領域であり、画像領域Ｒ１＿Ｒは、処理対象領域Ｒ１を対称軸ＡＸ１で分割した他方の画像領域である参照用分割領域である。

【0079】

また、画像の左右方向（水平方向）の対称性を判定する場合、図４に示すように、座標軸が設定される。つまり、判定用分割領域Ｒ１＿Ｌについての座標軸（Ｘ軸：ＸＬ、Ｙ軸：ＹＬ）および参照用分割領域Ｒ１＿Ｒについての座標軸（Ｘ軸：ＸＲ、Ｙ軸：ＹＲ）は、互いに、Ｙ軸方向が同一であり、Ｘ軸方向が逆方向となるように設定される。なお、判定用分割領域Ｒ１＿Ｌの座標軸において、左上端点を原点とし、参照用分割領域Ｒ１＿Ｒの座標軸において、右上端点を原点とする。また、判定用分割領域Ｒ１＿Ｌおよび参照用分割領域Ｒ１＿Ｒは、ともに、ｎ画素×ｍ画素（ｍ，ｎ：自然数）からなる画像領域であるものとする。

【0080】

マッチング値取得部２４１は、判定用分割領域および参照用分割領域に含まれる全ての画素に対して、対称軸について線対称な位置の画素同士の差分の絶対値を算出し、積算することで、マッチング値Ｍ１を取得する。すなわち、マッチング値取得部２４１は、判定用分割領域Ｒ１＿Ｌの座標（ｉ，ｊ）の位置の画素値をＩ（ｉ，ｊ）とし、参照用分割領域Ｒ１＿Ｒの座標（ｉ，ｊ）の位置の画素値をＴ（ｉ，ｊ）とすると、下記（数式３）に相当する処理を実行することで、マッチング値Ｍ１を取得する。

【0081】

【数3】

【0082】

上記処理により取得されたマッチング値Ｍ１に関する情報は、補正マッチング値取得部２４２に出力される。

【0083】

補正マッチング値取得部２４２では、ばらつき度Ｖａｒに基づいて、マッチング値Ｍ１を補正した補正マッチング値Ｍ２が取得される。具体的には、補正マッチング値取得部２４２において、
Ｍ２＝Ｍ１／Ｖａｒ
に相当する処理が実行されることで、補正マッチング値Ｍ２が取得される。

【0084】

そして、上記処理により取得された補正マッチング値Ｍ２に関する情報は、判定部２４３に出力される。

【0085】

判定部２４３では、補正マッチング値Ｍ２が、閾値Ｔｈと比較されることで、処理対象領域が左右方向（水平方向）の対称性が高い画像領域であるか否かが判定される。具体的には、判定部２４３は、以下の処理を実行する。
（１）Ｍ２＜Ｔｈである場合、判定部２４３は、処理対象領域が、左右方向（水平方向）の対称性が高い画像領域であることを示す判定結果を物体領域検出部２５に出力する。
（２）Ｍ２≧Ｔｈである場合、判定部２４３は、処理対象領域が、左右方向（水平方向）の対称性が高い画像領域ではないことを示す判定結果を物体領域検出部２５に出力する。

【0086】

物体領域検出部２５では、判定部２４３の判定結果に基づいて、処理対象領域が対称軸についての対称性が高い画像領域であるか否かを判定し、その判定結果を出力する。例えば、物体領域検出部２５は、対称軸についての対称性が高い画像領域の情報（座標位置情報、大きさ（面積）、形状）等をデータとして出力する、あるいは、対称軸についての対称性が高い画像領域が明示した画像を出力する、等により、判定結果を出力する。

【0087】

図５に、出力結果画像（一例）を示す。図５では、領域Ｒ１およびＲ２の領域に枠が重畳され、領域Ｒ１およびＲ２が左右対称性の高い物体を含む画像領域として判定（抽出）されたことを示している。

【0088】

図６に、物体検出システム１０００において、処理対象領域を、図３の領域Ｒ１〜Ｒ３として、上記処理を実行したときの処理結果を示す。具体的には、図６は、領域Ｒ１〜Ｒ３を処理対象領域として、上記処理を実行したときの（１）マッチング値Ｍ１、（２）輝度値の分散値Ｖａｒ、（３）補正マッチング値Ｍ２、（４）領域Ｒ１のマッチング値Ｍ１を「１」としたときの他の領域のマッチング値Ｍ１の比率（正規化値）、および、（５）領域Ｒ１の補正マッチング値Ｍ２を「１」としたときの他の領域の補正マッチング値Ｍ２の比率（正規化値）を示している。

【0089】

なお、図３の入力画像の各画素の画素値は、８ビットデータであり、０〜２５５の値をとる。また、分散値Ｖａｒは、処理対象領域全体の画素値（輝度値）の分散値である。

【0090】

図６から分かるように、領域Ｒ１〜Ｒ３のマッチング値Ｍ１の比率は、領域ｘのマッチング値Ｍ１をＭ１（ｘ）と表記すると、
Ｍ１（Ｒ１）：Ｍ１（Ｒ２）：Ｍ１（Ｒ３）
＝１．００：１．０５：１．３１
となり、
（Ｍ１（Ｒ３）−Ｍ１（Ｒ２））／Ｍ１（Ｒ１）＝０．２６
となる。

【0091】

つまり、マッチング値Ｍ１を用いて処理対象領域が左右対称性の高い画像領域であるか否かの判定するための閾値（マッチング値Ｍ１と比較するための閾値）を設定しようとすると、線対称である部分と、線対称でない部分のマッチング値の分布が近いため、適切な閾値を設定することが困難である。その結果、領域Ｒ１およびＲ２が、左右対称性の高い画像領域であり、領域Ｒ３が左右対称性の低い画像領域であると、適切に判定することが困難となる。

【0092】

一方、図６から分かるように、領域Ｒ１〜Ｒ３の補正マッチング値Ｍ２の比率は、領域ｘの補正マッチング値Ｍ２をＭ２（ｘ）と表記すると、
Ｍ２（Ｒ１）：Ｍ２（Ｒ２）：Ｍ２（Ｒ３）
＝１．００：０．８５：３．２０
となり、
（Ｍ２（Ｒ３）−Ｍ２（Ｒ１））／Ｍ２（Ｒ１）＝２．２０
となる。

【0093】

つまり、補正マッチング値Ｍ２を用いて処理対象領域が左右対称性の高い画像領域であるか否かの判定するための閾値（補正マッチング値Ｍ２と比較するための閾値）を設定しようとすると、線対称である部分と、線対称でない部分のマッチング値の分布が明確に分離される（正規化値で、マッチング値Ｍ１の場合の約８．５倍（≒２．２０／０．２６））ので、適切な閾値を設定することが容易となる。その結果、領域Ｒ１およびＲ２が、左右対称性の高い画像領域であり、領域Ｒ３が左右対称性の低い画像領域であると、適切に判定することが容易となる。

【0094】

上記の通り、物体検出システム１０００では、補正マッチング値Ｍ２を用いて処理対象領域が左右対称性の高い画像領域であるか否かの判定を行うため、補正マッチング値Ｍ２と比較するための閾値の設定範囲が広い。したがって、物体検出システム１０００では、例えば、同一画像内（１枚の画像内）あるいは同一シーン内において、単一の閾値を設定するだけで、適切に、補正マッチング値Ｍ２を用いた判定処理を実行することができる。その結果、物体検出システム１０００では、複数の閾値を設定することなく、また、複雑な場合分けをすることなく、適切に、左右対称性の高い画像領域を特定（抽出）することが可能となる。

【0095】

また、領域Ｒ１は暗い車両の画像領域であり、領域Ｒ２は明るい車両の画像領域であり、その左右対称性は、領域Ｒ２の方が領域Ｒ１よりも高い。マッチング値Ｍ１で、左右対称性を判定すると、Ｍ１（Ｒ１）＜Ｍ１（Ｒ２）であるので、領域Ｒ１の方が、左右対称性が高いと誤判定されてしまう。図３、図６から分かるように、領域Ｒ１の車両は、右上側に輝度の高い部分があり、領域Ｒ２よりも左右対称性は低いと考えられる。なお、マッチング値Ｍ１は、軸対称な位置の画素の画素値の絶対値の差の積算結果なので、マッチング値Ｍ１が小さい方が、軸対称性が高いことを示す。

【0096】

それに対して、補正マッチング値Ｍ２で、左右対称性を判定すると、Ｍ２（Ｒ１）＞Ｍ２（Ｒ２）であるので、領域Ｒ２の方が、左右対称性が高いと、適切に判定される。領域Ｒ２は、明るい画像領域であり、コントラストも大きいため、輝度値の分散値Ｖａｒ（Ｒ２）が大きい。一方、領域Ｒ１は、暗い領域であり、コントラストも小さいため、輝度値の分散値Ｖａｒ（Ｒ１）が小さい。したがって、分散値Ｖａｒにより、マッチング値Ｍ１を補正することで、左右対称性の高さを適切に反映した値（補正マッチング値Ｍ２）を取得することができる。

【0097】

以上のように、物体検出システム１０００では、処理対象領域を対称軸で分割した２つの領域である、判定用分割画像領域と参照用分割領域とから取得したマッチング値Ｍ１を、処理対象領域のばらつき度で補正することで、補正マッチング値Ｍ２を取得する。物体検出システム１０００では、画像領域の特性のばらつきを適切に補正した補正マッチング値Ｍ２を用いて、判定処理を実行するので、線対称である部分と、線対称でない部分のマッチング値の分布が、従来に比べると明確に分離され、その結果、閾値の設定が容易となる。

【0098】

したがって、物体検出システム１０００では、処理対象画像がどのようなものであっても、複雑な閾値処理を行うことなく、適切に、画像中の軸対称な物体を検出することができる。

【0099】

≪第１変形例≫
次に、第１実施形態の第１変形例について、説明する。

【0100】

図７に、本変形例の物体検出システム１０００Ａの概略構成図を示す。

【0101】

本変形例の物体検出システム１０００Ａは、図７に示すように、第１実施形態の物体検出システム１０００において、マッチング判定部２４をマッチング判定部２４Ａに置換した構成を有している。

【0102】

マッチング判定部２４Ａは、マッチング判定部２４において、マッチング値取得部２４１をマッチング値取得部２４１Ａに置換し、補正マッチング値取得部２４２を補正マッチング値取得部２４２Ａに置換した構成を有している。

【0103】

上記以外については、本変形例の物体検出システム１０００Ａは、第１実施形態の物体検出システム１０００と同様である。

【0104】

以下では、本変形例特有の部分について、説明する。

【0105】

マッチング値取得部２４１Ａは、画像入力部２１から出力される輝度画像と、処理対象領域決定部２２から出力される処理対象領域および対称軸に関する情報とを入力する。マッチング値取得部２４１Ａは、処理対象領域を対称軸で分割した一方の画像領域である判定用分割領域と、処理対象領域を対称軸で分割した他方の画像領域である参照用分割領域とから、マッチング値Ｍ１を取得する。また、マッチング値取得部２４１Ａは、処理対象領域全体の輝度値の平均値、あるいは、処理対象領域を対称軸で分割した片方の画像領域の輝度値の平均値を、輝度平均値ＡｖｅＹとして取得する。

【0106】

そして、マッチング値取得部２４１Ａは、取得したマッチング値Ｍ１および輝度平均値ＡｖｅＹに関する情報を補正マッチング値取得部２４２Ａに出力する。

【0107】

補正マッチング値取得部２４２Ａは、分散取得部２３から出力されるばらつき度Ｖａｒに関する情報と、マッチング値取得部２４１Ａから出力されるマッチング値Ｍ１および輝度平均値ＡｖｅＹに関する情報とを入力する。補正マッチング値取得部２４２Ａは、ばらつき度Ｖａｒおよび輝度平均値ＡｖｅＹに基づいて、マッチング値Ｍ１を補正し、補正マッチング値Ｍ２’を取得する。例えば、補正マッチング値取得部２４２Ａは、
Ｍ２’＝Ｍ１／（Ｖａｒ×ＡｖｅＹ）
により、補正マッチング値Ｍ２’を取得する。

【0108】

そして、補正マッチング値取得部２４２Ａは、取得した補正マッチング値Ｍ２’に関する情報を判定部２４３に出力する。

【0109】

判定部２４３は、補正マッチング値Ｍ２’と閾値Ｔｈ’とを比較することで、処理対象領域が軸対称性の高い画像領域であるか否かを判定する。

【0110】

以上のように、本変形例の物体検出システム１０００Ａでは、処理対象領域を対称軸で分割した２つの領域である、判定用分割画像領域と参照用分割領域とから取得したマッチング値Ｍ１を、処理対象領域のばらつき度Ｖａｒおよび輝度平均値ＡｖｅＹで補正することで、補正マッチング値Ｍ２’を取得する。つまり、本変形例の物体検出システム１０００Ａでは、マッチング値Ｍ１を、処理対象領域の輝度平均値ＡｖｅＹでも補正するので、処理対象領域の明るさ（輝度）の影響を排除した補正マッチング値Ｍ２’を取得することができる。すなわち、物体検出システム１０００では、画像領域の特性のばらつきおよび処理対象領域の明るさ（平均輝度値）を考慮し、適切に補正した補正マッチング値Ｍ２’を用いて、判定処理を実行するので、閾値処理において用いられる閾値の設定範囲が従来に比べると遙かに広くなり、その結果、閾値の設定が容易となる。

【0111】

したがって、物体検出システム１０００Ａでは、処理対象画像がどのようなものであっても、複雑な閾値処理を行うことなく、適切に、画像中の軸対称な物体を検出することができる。

【0112】

［他の実施形態］
上記実施形態および変形例の一部または全部を組み合わせて、物体検出システムを構成するようにしてもよい。

【0113】

上記実施形態では、マッチング値Ｍ１をＳＡＤ値（ｓｕｍ ｏｆ ａｂｓｏｌｕｔｅ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ）により算出する例について説明したが、これに限定されることはなく、例えば、マッチング値Ｍ１をＳＳＤ値（ｓｕｍ ｏｆ ｓｑｕａｒｅｄ ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅｓ）により算出するようにしてもよい。

【0114】

また、上記実施形態では、入力画像に含まれる左右方向（水平方向）に対称性の高い物体（画像領域）を検出する場合、つまり、対称軸の方向が垂直方向である場合について説明したが、これに限定されることはなく、対称軸の方向は任意の方向であってもよい。また、対称軸の方向が任意の方向である場合、上記実施形態で説明した処理を実行する前に前処理として、対称軸の方向が垂直方向となるように処理対象領域を回転させてもよい。このような前処理を行うことで、対称軸の方向が垂直方向となり、上記実施形態の処理（水平方向の対称性を判定する処理）と同様の処理を実行することで、任意の方向の対称軸に対する対称性の高い物体（画像領域）を適切に特定（抽出）することができる。

【0115】

また、上記実施形態では、処理対象領域を矩形状としているが、これに限定されることはなく、対称軸について略線対称となる形状であれば、他の形状（例えば、円形、楕円形等）であってもよい。

【0116】

また、上記実施形態では、ばらつき度Ｖａｒとして、画素値（輝度値）の分散値を用いる場合について説明したが、これに限定されることはなく、例えば、ばらつき度Ｖａｒとして、画素値（輝度値）の標準偏差値を用いて処理を行うようにしてもよい。

【0117】

また、上記実施形態の物体検出システム、物体検出装置の一部または全部は、集積回路（例えば、ＬＳＩ、システムＬＳＩ等）として実現されるものであってもよい。

【0118】

上記実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、プログラムにより実現されるものであってもよい。そして、上記実施形態の各機能ブロックの処理の一部または全部は、コンピュータにおいて、中央演算装置（ＣＰＵ）により行われる。また、それぞれの処理を行うためのプログラムは、ハードディスク、ＲＯＭなどの記憶装置に格納されており、ＲＯＭにおいて、あるいはＲＡＭに読み出されて実行される。

【0119】

また、上記実施形態の各処理をハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェア（ＯＳ（オペレーティングシステム）、ミドルウェア、あるいは、所定のライブラリとともに実現される場合を含む。）により実現してもよい。さらに、ソフトウェアおよびハードウェアの混在処理により実現しても良い。なお、上記実施形態に係る物体検出システム、物体検出装置をハードウェアにより実現する場合、各処理を行うためのタイミング調整を行う必要があるのは言うまでもない。上記実施形態においては、説明便宜のため、実際のハードウェア設計で生じる各種信号のタイミング調整の詳細については省略している。

【0120】

また、上記実施形態における処理方法の実行順序は、必ずしも、上記実施形態の記載に制限されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で、実行順序を入れ替えることができるものである。

【0121】

前述した方法をコンピュータに実行させるコンピュータプログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体は、本発明の範囲に含まれる。ここで、コンピュータ読み取り可能な記録媒体としては、例えば、フレキシブルディスク、ハードディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＭＯ、ＤＶＤ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＡＭ、ＢＤ（Ｂｌｕ−ｒａｙ Ｄｉｓｃ）、半導体メモリを挙げることができる。

【0122】

上記コンピュータプログラムは、上記記録媒体に記録されたものに限られず、電気通信回線、無線又は有線通信回線、インターネットを代表とするネットワーク等を経由して伝送されるものであってもよい。

【0123】

なお、本発明の具体的な構成は、前述の実施形態に限られるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更および修正が可能である。

【符号の説明】

【0124】

１０００、１０００Ａ 物体検出システム
２、２Ａ 物体検出装置
２２ 処理対象領域決定部
２３ 分散取得部
２４ マッチング判定部
２４１、２４１Ａ マッチング値取得部
２４２、２４２Ａ 補正マッチング値取得部
２４３ 判定部
２５ 物体領域検出部

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】