JP2000194831A - Marked area image extraction method and apparatus - Google Patents
Marked area image extraction method and apparatusInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 可視光画像と赤外線画像を用いて、景観の画
像の中から誤った標識領域画像の抽出を低減する。
【解決手段】 景観の可視光画像内から標識領域画像の
候補を抽出し、前記可視光画像に対応する赤外線画像か
ら被写体の輪郭の情報を抽出し、前記標識領域画像の候
補と前記輪郭の情報を用いて標識領域画像を抽出する標
識領域画像抽出方法であって、前記標識領域画像の候補
及び前記赤外線画像内の前記候補に該当する領域の各々
の複雑度を算出し、前記複雑度に基づき前記標識領域画
像の候補を絞り込み、前記赤外線画像内の前記絞り込ま
れた候補の外縁近傍の領域に存在する輪郭画素の数と前
記絞り込まれた候補の輪郭長の比を算出し、この比に基
づき前記標識領域画像の候補を判定し、標識領域画像を
抽出する標識領域画像抽出方法である。
(57) [Problem] To reduce the extraction of an incorrect sign area image from a landscape image using a visible light image and an infrared image. SOLUTION: A candidate for a marker region image is extracted from a visible light image of a landscape, information on a contour of a subject is extracted from an infrared image corresponding to the visible light image, and a candidate for the marker region image and information on the contour are extracted. Is a sign region image extraction method for extracting a sign region image using, calculating the complexity of each candidate region of the sign region image and the region corresponding to the candidate in the infrared image, based on the complexity The candidates for the marker area image are narrowed down, and the ratio between the number of contour pixels present in the region near the outer edge of the narrowed down candidate in the infrared image and the contour length of the narrowed down candidate is calculated based on this ratio. This is a marker region image extraction method for determining a candidate marker region image and extracting a marker region image.
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、可視光カメラと赤
外線カメラを用いた標識領域画像抽出方法及び装置に関
し、特に、標識の自動認識による自動車運転者支援装置
に適用して有効な技術に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a method and an apparatus for extracting an image of a sign area using a visible light camera and an infrared camera, and more particularly to a technique which is effective when applied to a car driver assistance apparatus by automatically recognizing signs. It is.
【0002】[0002]
【従来の技術】従来、景観の可視光画像の中から、標識
の特徴を用いて標識領域画像を抽出する方法として、例
えば、可視光画像の中から、まず対象とする標識の色の
色相に近い色相の領域の集合を抽出し、その集合の中か
ら対象とする標識と図形的な特徴が近いものを標識領域
画像として抽出する標識領域画像抽出方法がある(中
井、松尾、上田、梅田、”カラー道路情景画像からの道
路標識の抽出方法の検討”、電子通信情報学会、進学技
報、PRU95−158(1995−11)、pp.5
〜8、参照)。2. Description of the Related Art Conventionally, as a method of extracting a sign area image from a visible light image of a landscape by using a feature of a sign, for example, first, a hue of a target sign color is extracted from a visible light image. There is a sign region image extraction method that extracts a set of regions having similar hues and extracts, from the set, a sign region image that is close to the sign of interest as a sign region image (Nakai, Matsuo, Ueda, Umeda, "Examination of Road Sign Extraction Method from Color Road Scene Image", IEICE, Academic Advancement Report, PRU95-158 (1995-11), pp.5
~ 8).
【0003】また、特開平10−255019号公報に
は、可視光画像と、この可視光画像に該当する赤外線画
像を用いて、夜間における自動車の周囲に存在する車両
の検出を行う技術が開示されている。Further, Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-255019 discloses a technique for detecting a vehicle existing around an automobile at night using a visible light image and an infrared image corresponding to the visible light image. ing.
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】本発明者は、前記従来
技術を検討した結果、以下の問題点を見いだした。SUMMARY OF THE INVENTION As a result of studying the above prior art, the present inventor has found the following problems.
【0005】前記従来の標識領域画像抽出方法では、可
視光画像の中に対象とする標識の特徴と類似した像が存
在すると、その像を誤って標識領域画像として抽出して
しまう問題がある。In the conventional sign area image extracting method, when an image similar to the characteristic of a target sign is present in a visible light image, there is a problem that the image is erroneously extracted as a sign area image.
【0006】例えば、外側が赤い円である速度規制の標
識とそれに類似した赤い円が壁面に描かれている建物が
写っている可視光画像の中から、赤い色をもつこと及び
外縁が円形であるという特徴を利用して速度標識を抽出
しようとすると、抽出したい速度標識の他に建物の壁面
に描かれた赤い円も標識として抽出されてしまうので、
出力結果を改めて標識かどうか判断しなければならない
という問題点がある。For example, from a visible light image showing a building in which a speed regulation sign having a red circle on the outside and a red circle similar to the sign on the wall is shown, the sign having a red color and a circular outer edge. If you try to extract speed signs by using the feature that there is, a red circle drawn on the wall of the building will be extracted as a sign in addition to the speed sign you want to extract,
There is a problem that it is necessary to judge again whether the output result is a sign.
【0007】また、前記特開平10−255019号公
報に記載された技術では、可視光画像の中から自動車の
テールランプなどの高輝度部分を抽出し、赤外線画像の
前記高輝度部分周辺の温度情報に基づき前記赤外線画像
内の車両の外形を抽出するため、日中のようなテールラ
ンプなどと周囲との輝度の差が少ない時や、標識のよう
にそれ自体が光源でない場合には、可視光画像からの抽
出は難しい。In the technique described in Japanese Patent Application Laid-Open No. H10-255019, a high-luminance portion such as a tail lamp of an automobile is extracted from a visible light image, and the temperature information around the high-luminance portion in an infrared image is extracted. To extract the outer shape of the vehicle in the infrared image based on, when the difference in brightness between the tail lamp and the surroundings during the day is small, or when the sign itself is not a light source, the visible light image is used. Extraction is difficult.
【0008】また、赤外線画像の中から外形のみを抽出
するため、標識を抽出してもそれが何の標識かわからな
いという問題点がある。Further, since only the outer shape is extracted from the infrared image, there is a problem that even if a marker is extracted, it is not possible to know what the marker is.
【0009】本発明の目的は、可視光画像と赤外線画像
を用いて、景観の画像の中から誤った標識領域画像を抽
出することを低減することが可能な技術を提供すること
にある。An object of the present invention is to provide a technique capable of reducing the extraction of an incorrect sign area image from a landscape image using a visible light image and an infrared image.
【0010】本発明の前記ならびにその他の目的と新規
な特徴は、本明細書の記述及び添付図面によって明らか
にする。The above and other objects and novel features of the present invention will become apparent from the description of the present specification and the accompanying drawings.
【0011】[0011]
【課題を解決するための手段】本願において開示される
発明のうち、代表的なものの概要を簡単に説明すれば、
以下のとおりである。SUMMARY OF THE INVENTION Among the inventions disclosed in the present application, the outline of a representative one will be briefly described.
It is as follows.
【0012】(1)景観の可視光画像内から標識領域画
像の候補を抽出し、前記可視光画像に該当する赤外線画
像から被写体の輪郭の情報を抽出し、前記標識領域画像
の候補を前記輪郭の情報と照合して標識領域画像を抽出
する標識領域画像抽出方法であって、前記標識領域画像
の候補及び前記赤外線画像内の前記候補に該当する領域
の各々の複雑度を算出し、前記複雑度に基づき前記標識
領域画像の候補を絞り込み、前記赤外線画像内の前記絞
り込まれた候補の外縁の近傍に該当する領域に存在する
輪郭を表す画素の数と前記絞り込まれた候補の輪郭長の
比を算出し、この比に基づき前記標識領域画像の候補を
判定し、標識領域画像を抽出する方法である。(1) A candidate for a marker region image is extracted from a visible light image of a landscape, information on a contour of a subject is extracted from an infrared image corresponding to the visible light image, and the candidate for the marker region image is extracted from the contour image. A sign region image extracting method for extracting a sign region image by comparing with the information of the candidate region, calculating the complexity of each of the candidate for the sign region image and the region corresponding to the candidate in the infrared image, The candidate of the marker area image is narrowed based on the degree, and the ratio of the number of pixels representing the outline existing in the area corresponding to the vicinity of the outer edge of the narrowed candidate in the infrared image and the outline length of the narrowed candidate Is calculated, the candidate of the marker region image is determined based on the ratio, and the marker region image is extracted.
【0013】(2)前記(1)に記載の標識領域画像抽
出方法において、前記複雑度の算出は、前記標識領域画
像の候補及び前記赤外線画像内の前記候補に該当する領
域の各々の各画素を明度により2値化し、前記標識領域
画像の候補及び前記赤外線画像内の前記候補に該当する
領域の各々の画素を、縦方向及び横方向に走査して前記
2値化した明度が入れ替わる回数を算出し、前記入れ替
わる回数を前記候補の面積で除算して算出する方法であ
る。(2) In the method for extracting a marker region image according to (1), the calculation of the complexity is performed by selecting each candidate of the marker region image and each pixel of the region corresponding to the candidate in the infrared image. Are binarized by brightness, and the number of times the binarized brightness is replaced by scanning each pixel of the candidate for the marker area image and the area corresponding to the candidate in the infrared image in the vertical and horizontal directions. This is a method of calculating and calculating by dividing the number of times of replacement by the area of the candidate.
【0014】(3)前記(1)又は(2)の標識領域画
像抽出方法において、前記輪郭を表す画素は、前記赤外
線画像内の前記絞り込まれた候補に該当する領域の外接
矩形と、該外接矩形の中心を算出し、前記外接矩形の中
心から、前記標識領域画像の候補の外縁近傍の領域に存
在する所定の画素を通り、前記外接矩形に達する直線を
引き、該直線上の画素で、前記標識領域画像の候補の外
縁近傍の領域に存在する画素である。(3) In the method for extracting a marker area image according to the above (1) or (2), the pixel representing the outline is a circumscribed rectangle of the area corresponding to the narrowed candidate in the infrared image and the circumscribed rectangle. Calculate the center of the rectangle, from the center of the circumscribed rectangle, draw a straight line that reaches the circumscribed rectangle through a predetermined pixel existing in the region near the outer edge of the candidate for the marker region image, and on the pixels on the straight line, Pixels present in a region near the outer edge of the candidate for the marker region image.
【0015】(4)景観を可視光で撮影する可視光カメ
ラと、該可視光カメラと光軸及び画角が同一の赤外線カ
メラと、前記可視光カメラで撮影した可視光画像から、
標識の特徴に基づいて標識領域画像の候補を抽出する標
識領域画像候補抽出手段と、前記赤外線カメラで撮影し
た赤外線画像から、当該画像内の温度情報に基づいて被
写体の輪郭の情報を抽出する被写体輪郭抽出手段と、前
記標識領域画像の候補を前記輪郭の情報と照合し、前記
標識領域画像の候補の中から標識領域画像を抽出する標
識領域画像候補評価手段とを有する標識領域画像抽出装
置であって、前記標識領域画像候補評価手段が、前記標
識領域画像の候補及び前記赤外線画像内の前記候補に該
当する領域の複雑度を算出する手段と、前記複雑度に基
づき前記標識領域画像の候補を絞り込む手段と、前記輪
郭画像内の前記絞り込まれた候補の外縁の近傍領域に存
在する輪郭画素の数と前記絞り込まれた候補の輪郭長と
の比を算出する手段と、前記比に基づき、前記候補の外
縁近傍に存在する前記赤外線画像内の被写体の輪郭を表
す画素数で判定し、標識領域画像を抽出する手段とを有
する装置である。(4) A visible light camera for photographing a landscape with visible light, an infrared camera having the same optical axis and angle of view as the visible light camera, and a visible light image photographed by the visible light camera,
A marker region image candidate extracting means for extracting a marker region image candidate based on a feature of the marker; and a subject for extracting, from the infrared image captured by the infrared camera, information on a contour of the subject based on temperature information in the image. A marker region image extracting apparatus comprising: a contour extracting unit; and a marker region image candidate evaluating unit that compares the marker region image candidate with the contour information and extracts a marker region image from the marker region image candidates. Wherein the marker region image candidate evaluating means calculates the complexity of the marker region image candidate and the region corresponding to the candidate in the infrared image, and the marker region image candidate based on the complexity. Means for calculating the ratio between the number of contour pixels existing in the area near the outer edge of the narrowed candidate in the outline image and the outline length of the narrowed candidate. If, based on the ratio, determined by the number of pixels indicating the contour of the subject in the infrared image present in the vicinity of the outer edge of the candidate, an apparatus having a means for extracting the label area image.
【0016】(5)前記(4)の標識領域画像抽出装置
において、前記複雑度を算出する手段が、前記標識領域
画像の候補及び前記赤外線画像内の前記候補に該当する
領域の各々の各画素を明度により2値化する手段と、前
記標識領域画像の候補及び前記赤外線画像内の前記候補
に該当する領域の各々の画素を、縦方向及び横方向に走
査して前記2値化した明度が入れ替わる回数を算出する
手段と、前記入れ替わる回数を前記候補の面積で除算し
て前記複雑度を算出する手段とを有する装置である。(5) In the marker region image extracting device according to (4), the means for calculating the complexity includes a candidate for the marker region image and each pixel in a region corresponding to the candidate in the infrared image. Means for binarizing the image according to the brightness, and scanning the pixels in the candidate corresponding to the marker area image and the area corresponding to the candidate in the infrared image in the vertical direction and the horizontal direction to obtain the binary brightness. An apparatus comprising: means for calculating the number of times of replacement; and means for calculating the complexity by dividing the number of times of replacement by the area of the candidate.
【0017】(6)前記(4)又は(5)の標識領域画
像抽出装置において、前記標識領域画像の候補の中から
標識領域画像を抽出する手段が、前記赤外線画像内の前
記絞り込まれた候補に該当する領域の外接矩形と、該外
接矩形の中心を算出する手段と、前記外接矩形の中心か
ら、前記絞り込まれた候補の外縁の近傍の領域に存在す
る輪郭を表す画素を通り、前記外接矩形に達する直線を
引く手段と、該直線上の画素で、前記標識領域画像の候
補の外縁近傍の領域に存在する画素を抽出する手段を有
する装置である。(6) In the sign region image extracting device according to (4) or (5), the means for extracting a sign region image from the candidates for the sign region image includes the narrowed candidate in the infrared image. A means for calculating a circumscribed rectangle of an area corresponding to the above, a center of the circumscribed rectangle, and a pixel representing a contour present in an area near an outer edge of the narrowed-down candidate from the center of the circumscribed rectangle. The apparatus includes means for drawing a straight line reaching a rectangle, and means for extracting, from pixels on the straight line, pixels existing in a region near the outer edge of the candidate for the marker region image.
【0018】以下、本発明について、図面を参照して実
施の形態(実施例)とともに詳細に説明する。Hereinafter, the present invention will be described in detail together with embodiments (examples) with reference to the drawings.
【0019】なお、実施例を説明するための全図におい
て、同一機能を有するものは同一符号を付け、その繰り
返しの説明は省略する。In all the drawings for explaining the embodiments, parts having identical functions are given same symbols and their repeated explanation is omitted.
【0020】[0020]
【発明の実施の形態】図1は、本実施形態の標識領域画
像抽出装置の概要構成を示すブロック構成図である。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a sign area image extracting apparatus according to the present embodiment.
【0021】本実施形態の標識領域画像抽出装置は、図
1に示すように、景観を可視光で撮影する可視光カメラ
1と、前記可視光カメラ1と光軸及び画角が同一の赤外
線カメラ2と、前記可視光カメラ1で撮影した可視光画
像の中から、標識の特徴を用いて標識領域画像の候補を
抽出する標識領域画像候補抽出手段3と、前記赤外線カ
メラ2で撮影した赤外線画像から、この赤外線画像内の
温度情報に基づいて被写体の輪郭の情報を抽出する被写
体輪郭抽出手段4と、前記標識領域画像の候補と赤外線
画像の輪郭の情報を照合し、赤外線画像内の前記候補の
外縁の近傍領域に存在する輪郭画素の数で標識領域画像
か否かの判定をして、標識領域画像を抽出する標識領域
画像候補評価手段5と、標識領域画像候補評価手段5で
抽出された標識領域画像を表示するディスプレイ等の出
力機器6で構成されている。As shown in FIG. 1, a marker region image extracting apparatus according to this embodiment includes a visible light camera 1 for photographing a landscape with visible light, and an infrared camera having the same optical axis and angle of view as the visible light camera 1. 2, a marker region image candidate extracting unit 3 for extracting a marker region image candidate from the visible light image captured by the visible light camera 1 using the characteristic of the marker, and an infrared image captured by the infrared camera 2. And the subject contour extracting means 4 for extracting the contour information of the subject based on the temperature information in the infrared image, collating the candidate for the marker area image with the contour information of the infrared image, and comparing the candidate in the infrared image with the candidate. It is determined by the number of contour pixels existing in the region near the outer edge of the marker region image whether or not the image is a marker region image, and the marker region image candidate evaluation unit 5 for extracting the marker region image and the marker region image candidate evaluation unit 5 Sign area And an output device 6 such as a display for displaying an image.
【0022】前記標識領域画像候補抽出手段3、被写体
輪郭抽出手段4及び標識領域画像候補評価手段5として
は、例えば、パソコン(CPU)を用いる。A personal computer (CPU) is used as the marker region image candidate extracting unit 3, the subject outline extracting unit 4, and the marker region image candidate evaluating unit 5, for example.
【0023】可視光カメラ1及び赤外線カメラ2は、車
両の所定の位置に配置され、車両前方の景観を撮影す
る。The visible light camera 1 and the infrared camera 2 are arranged at predetermined positions of the vehicle, and photograph a scene in front of the vehicle.
【0024】赤外線カメラ2は、可視光カメラ1と光軸
及び画角を一致させており、可視光画像Gvと同一領域
を、可視光画像Gv内の被写体の各部分の温度を示す画
像撮影できるようにしてある。The infrared camera 2 has the same optical axis and angle of view as the visible light camera 1, and can capture the same region as the visible light image Gv in the image showing the temperature of each part of the subject in the visible light image Gv. It is like that.
【0025】図2は前記標識領域画像候補抽出手段3の
処理を説明するための模式図であり、図2(a)は可視
光カメラ1で撮影された可視光画像Gvで、図2(b)
は標識領域画像候補抽出手段3により画像標識領域の候
補を抽出した抽出結果画像Gv′である。FIG. 2 is a schematic diagram for explaining the processing of the marker area image candidate extracting means 3, and FIG. 2A is a visible light image Gv taken by the visible light camera 1, and FIG. )
Is an extraction result image Gv 'obtained by extracting candidate image marker regions by the marker region image candidate extracting means 3.
【0026】まず、道路標識や建物などを可視光カメラ
1で撮影し、その可視光画像Gv(図2(a))を標識
領域画像候補抽出手段3に入力し、標識の特徴を用い
て、例えば、速度規制の標識を抽出するときには、標識
の外側が赤い円であることを利用して、まず可視光画像
内の赤い色をもつ領域の集合を抽出し、その集合の中か
ら外縁が円形に近いものを標識領域画像の候補Rとして
選び出し、図2(b)に示したような抽出結果画像G
v′を作成する(中井、松尾、上田、梅田、”カラー道
路情景画像からの道路標識の抽出手法の検討”、電子通
信情報学会、進学技報、PRU95−158、pp.5
〜8、参照)。First, a road sign or a building is photographed by the visible light camera 1 and the visible light image Gv (FIG. 2A) is inputted to the sign area image candidate extracting means 3, and the characteristic of the sign is used. For example, when extracting a speed regulation sign, a set of regions having a red color in the visible light image is first extracted by using the fact that the outside of the sign is a red circle, and the outer edge is circular from the set. Is selected as a candidate R for a marker area image, and an extraction result image G as shown in FIG.
v ′ (Nakai, Matsuo, Ueda, Umeda, “Examination of Road Sign Extraction Method from Color Road Scene Image”, IEICE, Advanced Technical Report, PRU95-158, pp.5
~ 8).
【0027】例えば、この時、速度規制の標識の他に、
建物の壁面に速度規制の標識に類似した赤い円が描かれ
ていたとすると、図2(b)に示すように、標識領域画
像の候補R1、R2を抽出してしまう。For example, at this time, in addition to the speed regulation sign,
Assuming that a red circle similar to a speed regulation sign is drawn on the wall surface of the building, as shown in FIG. 2B, candidate R1 and R2 of the sign area image are extracted.
【0028】図3は被写体輪郭抽出手段4の処理を説明
するための模式図であり、図3(a)は赤外線カメラ2
で撮影された、前記可視光画像Gv内の被写体の各部分
の温度を示す赤外線画像Giで、図3(b)は被写体輪
郭抽出手段4により各被写体の輪郭のみを抽出した輪郭
画像Gi′である。FIG. 3 is a schematic diagram for explaining the processing of the object outline extracting means 4, and FIG.
3B is an infrared image Gi showing the temperature of each part of the subject in the visible light image Gv, and FIG. 3B is a contour image Gi ′ in which only the contour of each subject is extracted by the subject contour extracting means 4. is there.
【0029】赤外線画像Giは、図3(a)に示すよう
に、前記可視光画像Gvに写っている被写体の各部分の
温度を表している。被写体の温度は、表面の状態に関わ
らず一様になりやすい性質や、被写体により異なりやす
い性質をもつので、標識とその支柱は背後の建物と明瞭
に区別できる。As shown in FIG. 3A, the infrared image Gi represents the temperature of each part of the subject shown in the visible light image Gv. Since the temperature of the subject has a property that tends to be uniform regardless of the state of the surface and a property that varies depending on the subject, the sign and its support can be clearly distinguished from the building behind it.
【0030】被写体輪郭抽出手段4において、赤外線画
像Giから被写体の輪郭の情報を抽出し輪郭画像Gi′
を作成するには、例えば、「高木、下田、”画像解析ハ
ンドブック”、東京大学出版会、pp.689〜69
0」に記述されているような単純領域拡張法により赤外
線画像Giを局所的に濃度が一様と見なせる部分画像に
分割(領域分割)した後で、分割された各領域の輪郭を
構成する画素を抽出して、図3(b)に示すような輪郭
画像Gi′を作成する。The subject contour extracting means 4 extracts the contour information of the subject from the infrared image Gi, and outputs the contour image Gi '.
For example, “Takagi and Shimoda,“ Image Analysis Handbook ””, University of Tokyo Press, pp. 689-69
0 ”, the infrared image Gi is divided (region division) into partial images that can be regarded as having a locally uniform density by the simple region extension method, and then the pixels constituting the outline of each divided region are divided. To create a contour image Gi 'as shown in FIG.
【0031】この時、図3(a)の赤外線画像Giに
は、図2(a)で示したような建物の壁面に描かれた赤
い円は、建物の温度と変わらないため写っておらず、赤
い円の輪郭は抽出されない。At this time, in the infrared image Gi of FIG. 3A, the red circle drawn on the wall of the building as shown in FIG. 2A is not shown because it is not different from the temperature of the building. , The outline of the red circle is not extracted.
【0032】前記標識領域画像候補抽出手段3により得
られた標識領域画像の候補Rは、標識領域候補判定手段
5で、前記被写体輪郭抽出手段4で得られた輪郭画像G
i′と照合され、候補Rの中から標識領域画像が抽出さ
れる。The candidate R of the marker area image obtained by the marker area image candidate extracting means 3 is used by the marker area candidate determining means 5 to obtain the contour image G obtained by the subject contour extracting means 4.
The image is compared with i ′, and a marker region image is extracted from the candidates R.
【0033】図4は標識領域画像候補評価手段5の処理
手順を示したフローチャートであり、図5は図4のステ
ップ501及びステップ502での複雑度Fの算出手順
を示したフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing the processing procedure of the marker area image candidate evaluation means 5, and FIG. 5 is a flowchart showing the procedure of calculating the complexity F in steps 501 and 502 in FIG.
【0034】まず、標識領域画像の候補Rの複雑度Fv
を算出し(ステップ501)、次に、輪郭画像Gi′内
の候補Rに該当する領域の複雑度Fiを、複雑度Fvと
同様の手順で算出する(ステップ502)。First, the complexity Fv of the candidate R for the marker area image
Is calculated (step 501), and then the complexity Fi of the area corresponding to the candidate R in the contour image Gi 'is calculated in the same procedure as the complexity Fv (step 502).
【0035】このステップ501及びステップ502で
のそれぞれの複雑度Fの算出方法は、図5に示すよう
に、まず候補R内の各画素を明度により2値化し、例え
ば、白と黒の2色表示をする(ステップ510)。そし
て、2値化した候補R内の画素を、縦方向に走査して黒
から白に変わる回数を調べた後、横方向にも走査して黒
から白に変わる回数を調べ、それぞれの回数を合計した
合計数Tを算出する(ステップ511)。ステップ51
1で求めた合計数Tを、候補Rの面積で除算したものを
複雑度Fとする(ステップ512)。In the method of calculating the complexity F in steps 501 and 502, first, as shown in FIG. 5, each pixel in the candidate R is binarized by brightness, and for example, two colors of white and black are used. Display is made (step 510). Then, the pixels in the binarized candidate R are scanned in the vertical direction to check the number of times that black changes to white, and then scanned in the horizontal direction to check the number of times that black changes to white. The total number T is calculated (step 511). Step 51
The complexity F is obtained by dividing the total number T obtained in 1 by the area of the candidate R (step 512).
【0036】次に、前記複雑度Fv及びFiを用いて、
前記標識領域画像の候補Rの絞り込みを行う(ステップ
503)。Next, using the above-mentioned complexity Fv and Fi,
The candidates R for the marker area image are narrowed down (step 503).
【0037】ステップ503では、抽出結果画像Gv′
では標識に描かれた文字も撮影されているため標識領域
画像は複雑になり、輪郭画像Gi′では輪郭部分以外の
濃度は一様であるため複雑ではないという特徴を利用し
て、標識領域画像の候補Rの複雑度Fvに対するしきい
値tvと輪郭画像Gi′内の領域の複雑度Fiに対する
しきい値tiを決めておき、Fv>tvかつFi<ti
となる標識領域画像Rだけに絞り込む。At step 503, the extraction result image Gv '
In this example, the character drawn on the sign is also photographed, so that the sign region image is complicated. The contour image Gi 'has the feature that the density other than the contour portion is uniform because it is not complicated. The threshold value tv for the complexity Fv of the candidate R and the threshold value ti for the complexity Fi of the region in the contour image Gi 'are determined in advance, and Fv> tv and Fi <ti
Are narrowed down to only the marker region image R which becomes.
【0038】次に、ステップ503で絞り込まれた標識
領域画像の候補Rの輪郭について調べる(ステップ50
4)。Next, the contour of the candidate R for the marker area image narrowed down in step 503 is checked (step 50).
4).
【0039】ステップ504では、輪郭画像Gi′内の
標識領域画像の候補Rの外縁まわりの微小な一定距離内
の帯状領域(以下、外縁の近傍と呼ぶ)に該当する領域
に存在する輪郭を表す画素(以下、輪郭画素と呼ぶ)の
中から前記候補Rの輪郭画素の数を求め、その輪郭画素
数と候補Rの輪郭長の比Fpを求める。In step 504, a contour present in a region corresponding to a band-like region (hereinafter, referred to as the vicinity of the outer edge) within a small fixed distance around the outer edge of the candidate R of the marker region image in the outline image Gi 'is represented. The number of contour pixels of the candidate R is determined from the pixels (hereinafter referred to as contour pixels), and the ratio Fp between the number of contour pixels and the contour length of the candidate R is determined.
【0040】図6はステップ504での候補Rの輪郭画
素の求め方を説明するための図であり、Sは輪郭画像G
i′内の、候補Rに該当する領域にある輪郭画素の集合
で、Cは候補Rに該当する外接矩形で、Oは外接矩形C
の中心で、Xは標識領域画像の候補Rの外縁近傍に存在
する所定の画素で、Pは中心Oと所定の画素Xを結ぶ直
線の延長線が外接矩形Cと接する点である。FIG. 6 is a diagram for explaining how to determine the contour pixels of the candidate R in step 504.
A set of contour pixels in an area corresponding to candidate R in i ′, where C is a circumscribed rectangle corresponding to candidate R, and O is a circumscribed rectangle C
, X is a predetermined pixel existing near the outer edge of the candidate R for the marker area image, and P is a point where an extension of a straight line connecting the center O and the predetermined pixel X is in contact with the circumscribed rectangle C.
【0041】図7はステップ504での輪郭画素の求め
方の手順を示すフローチャートである。以下、図6及び
図7を用いて輪郭画素の求め方を説明する。FIG. 7 is a flowchart showing the procedure for obtaining the contour pixels in step 504. Hereinafter, a method of obtaining an outline pixel will be described with reference to FIGS.
【0042】まず、輪郭画像Gi′内の候補Rに該当す
る領域の外接矩形Cを求め、その外接矩形Cの中心Oを
算出する(ステップ515)。First, a circumscribed rectangle C of an area corresponding to the candidate R in the contour image Gi 'is obtained, and a center O of the circumscribed rectangle C is calculated (step 515).
【0043】次に、中心Oと候補Rの外縁近傍の領域に
存在する所定の画素Xとを結ぶ直線OXを引き、さらに
その直線を外接矩形Cまで延長した直線OPを引く(ス
テップ516)。この時、外縁の近傍とする外縁まわり
の微小な一定距離の値はプログラムの外部から与える。Next, a straight line OX connecting the center O and a predetermined pixel X existing in the area near the outer edge of the candidate R is drawn, and a straight line OP extending from the straight line to the circumscribed rectangle C is drawn (step 516). At this time, a value of a minute constant distance around the outer edge which is set near the outer edge is given from outside the program.
【0044】次に、ステップ516で求めた直線OP上
に存在する画素について、前記画素X以外に輪郭画素が
存在するか調べる(ステップ517)。Next, with respect to the pixels existing on the straight line OP obtained in step 516, it is checked whether or not there is a contour pixel other than the pixel X (step 517).
【0045】ステップ517で調べた結果、直線OP上
に判定したい画素X以外に輪郭画素が存在しなければ判
定したい画素Xを候補Rの輪郭画素とし、判定したい画
素X以外に1つでも輪郭画素が存在すれば判定したい画
素Xを候補Rの輪郭画素としない。As a result of the check in step 517, if there is no contour pixel other than the pixel X to be determined on the straight line OP, the pixel X to be determined is set as the contour pixel of the candidate R, and at least one contour pixel other than the pixel X to be determined is determined. , The pixel X to be determined is not set as the contour pixel of the candidate R.
【0046】前記ステップ515から517の処理を候
補Rの外縁の近傍に存在する輪郭画素について行い、合
計の輪郭画素数Tを求める。The processing of steps 515 to 517 is performed on the contour pixels near the outer edge of the candidate R, and the total number T of contour pixels is obtained.
【0047】次に、図7には示していないが、候補Rの
外縁の長さ(輪郭長)を求め、前記輪郭画素の合計数T
を外縁の長さで除算した値Fpを求める。Next, although not shown in FIG. 7, the length (outline length) of the outer edge of the candidate R is determined, and the total number T of the outline pixels is calculated.
Is divided by the outer edge length to obtain a value Fp.
【0048】次に、ステップ504で求めたFpを用い
て、前記絞り込まれた標識領域画像の候補の中から標識
領域画像を抽出する(ステップ505)。Next, using the Fp obtained in step 504, a marker area image is extracted from the narrowed candidates for the marker area image (step 505).
【0049】この時の抽出方法は、輪郭画像Gi′内の
候補Rの外縁の近傍に該当する領域に、輪郭画素が多く
存在するか否か(輪郭画素数)で判定し、一定のしきい
値tpを決めておき、Fp>tpとなった候補Rを標識
領域画像として抽出する。The extraction method at this time is determined by determining whether or not there are many contour pixels (the number of contour pixels) in a region corresponding to the vicinity of the outer edge of the candidate R in the contour image Gi '. The value tp is determined, and the candidate R satisfying Fp> tp is extracted as a marker region image.
【0050】例えば、図8は、図2(b)の標識領域画
像の候補R1、R2と図3(b)の輪郭画像Gi′を重
ね合わせた図であり、この図8を基に判定する場合、候
補R1については、輪郭画像Gi′内の候補R1の外縁
の近傍R1′には輪郭画素が多く存在しているため除算
した値Fpは大きくなるので、標識領域画像と判定し抽
出される。これに対し、候補R2については輪郭画像G
i′内の候補R2の外縁の近傍R2′には輪郭画素が存
在しないため、除算した値Fpは小さくなり、標識領域
画像と判定されず抽出されない。For example, FIG. 8 is a diagram in which candidates R1 and R2 of the marker area image of FIG. 2B are superimposed on the contour image Gi 'of FIG. 3B, and the judgment is made based on FIG. In this case, the candidate R1 is determined and extracted as a marker region image because the divided value Fp becomes large because there are many contour pixels in the vicinity R1 ′ of the outer edge of the candidate R1 in the contour image Gi ′. . On the other hand, for the candidate R2, the contour image G
Since there is no contour pixel in the vicinity R2 ′ of the outer edge of the candidate R2 in i ′, the divided value Fp is small, and is not determined as a marker area image and is not extracted.
【0051】なお、図8ではわかりやすくするため、標
識領域画像の候補R1、R2の外縁の近傍R1′、R
2′を大きめに描いてある。In FIG. 8, for the sake of simplicity, the neighborhoods R1 ', R1 near the outer edges of the marker region image candidates R1, R2 are shown.
2 'is drawn larger.
【0052】前述した手順により、標識領域画像評価手
段5で抽出された標識領域画像は、ディスプレイ等の出
力機器6に出力される。According to the above-described procedure, the sign area image extracted by the sign area image evaluation means 5 is output to an output device 6 such as a display.
【0053】本実施形態では、各被写体の温度は表面の
状態に無関係で被写体毎に一定である場合が多く、赤外
線画像から各被写体の輪郭を表面の状態に影響されずに
抽出できる。したがって、可視光画像Gvの中から標識
の特徴を利用して抽出した標識領域画像の候補Rの中に
誤って抽出されたものが含まれていても、前記赤外線画
像Giから得た輪郭の情報を用いて、景観の画像の中か
ら誤った標識領域画像の抽出を低減することができる。In the present embodiment, the temperature of each subject is often constant for each subject regardless of the surface condition, and the contour of each subject can be extracted from the infrared image without being affected by the surface condition. Therefore, even if the marker region image candidate R extracted from the visible light image Gv using the features of the marker includes an erroneously extracted marker region image, the contour information obtained from the infrared image Gi is included. , It is possible to reduce the extraction of an erroneous sign area image from a landscape image.
【0054】以上、本発明を、前記実施形態に基づき具
体的に説明したが、本発明は、前記実施例に限定される
ものではなく、その要旨を逸脱しない範囲において種々
変更可能であることは勿論である。As described above, the present invention has been specifically described based on the above-described embodiment. However, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and may be variously modified without departing from the gist thereof. Of course.
【0055】[0055]
【発明の効果】本願において開示される発明のうち代表
的なものによって得られる効果を簡単に説明すれば、以
下のとおりである。The effects obtained by typical aspects of the invention disclosed in the present application will be briefly described as follows.
【0056】可視光画像の中から抽出した標識領域画像
の候補を赤外線画像と照合し、標識領域画像の候補の輪
郭画素を調べることにより、景観の画像の中から誤った
標識領域画像の抽出を低減することができる。The candidate of the marker region image extracted from the visible light image is compared with the infrared image, and the outline pixel of the candidate of the marker region image is examined to extract the wrong marker region image from the landscape image. Can be reduced.
【図1】本発明による実施形態の標識領域画像抽出装置
の概略構成を示すブロック構成図である。FIG. 1 is a block diagram showing a schematic configuration of a marker region image extracting device according to an embodiment of the present invention.
【図2】本実施形態の標識領域画像抽出手段の処理を説
明するための模式図である。FIG. 2 is a schematic diagram for explaining processing of a marker area image extracting unit of the embodiment.
【図3】本実施形態の被写体輪郭抽出手段の処理を説明
するための模式図である。FIG. 3 is a schematic diagram for explaining a process of a subject contour extraction unit according to the embodiment;
【図4】本実施形態の標識領域画像候補評価手段の処理
手順を示すフローチャートである。FIG. 4 is a flowchart showing a processing procedure of a marker area image candidate evaluation unit of the embodiment.
【図5】図4の複雑度の算出手順を説明するためのフロ
ーチャートである。FIG. 5 is a flowchart illustrating a procedure for calculating the complexity in FIG. 4;
【図6】図4の輪郭画素の求め方を説明するための図で
ある。FIG. 6 is a diagram for explaining how to obtain the contour pixels in FIG. 4;
【図7】図4の輪郭画素の求め方の処理手順を説明する
ためのフローチャートである。FIG. 7 is a flowchart illustrating a processing procedure for obtaining an outline pixel in FIG. 4;
【図8】本実施形態の標識領域画像候補評価手段の処理
結果を説明するための模式図である。FIG. 8 is a schematic diagram for explaining a processing result of a marker area image candidate evaluation unit of the embodiment.
1…可視光カメラ、2…赤外線カメラ、3…標識領域画
像候補抽出手段、4…被写体輪郭抽出手段、5…標識領
域画像候補評価手段、6…出力機器、Gv…可視光画
像、Gi…赤外線画像、Gv′…抽出結果画像、Gi′
…輪郭画像、R、R1、R2…標識領域画像の候補、F
v…標識領域画像の候補の複雑度、Fi…輪郭画像内の
候補に対応する領域の複雑度、Fp…輪郭画素数と輪郭
長の比、S…輪郭画素内の候補に対応する領域の輪郭、
C…候補の外縁の外接矩形、O…外接矩形の中心、X…
所定の画素、P…直線OXの延長線と外接矩形Cが接す
る点、R1′…R1の外縁の近傍、R2′…R2の外縁
の近傍。DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Visible light camera, 2 ... Infrared camera, 3 ... Signed area image candidate extraction means, 4 ... Subject outline extraction means, 5 ... Signed area image candidate evaluation means, 6 ... Output equipment, Gv ... Visible light image, Gi ... Infrared Image, Gv '... Extraction result image, Gi'
... Contour image, R, R1, R2 ... Candidate of marker area image, F
v: complexity of a candidate for a marker area image; Fi: complexity of a region corresponding to a candidate in a contour image; Fp: ratio of the number of contour pixels to a contour length; S: contour of a region corresponding to a candidate in a contour pixel ,
C: circumscribed rectangle of the outer edge of the candidate, O: center of the circumscribed rectangle, X:
A predetermined pixel, P: a point where the extension of the straight line OX contacts the circumscribed rectangle C, near the outer edge of R1 '... R1, near the outer edge of R2' ... R2.
フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 FI テーマコート゛(参考) G06F 15/70 350D 355 (72)発明者 町田 基宏 東京都新宿区西新宿三丁目19番2号 日本 電信電話株式会社内 (72)発明者 中村 修 東京都新宿区西新宿三丁目19番2号 日本 電信電話株式会社内 (72)発明者 杉村 利明 東京都新宿区西新宿三丁目19番2号 日本 電信電話株式会社内 Fターム(参考) 2D064 AA15 BA01 EA03 EA17 EB08 FA04 5B050 BA11 DA04 DA05 EA06 EA18 5B057 AA16 BA02 CA01 CA12 CA16 DA06 DB02 DB06 DC03 DC16 5H180 AA01 CC02 CC04 LL01 LL08 5L096 AA01 BA04 BA18 CA05 EA43 FA04 FA06 FA18 FA54 FA59 FA62 FA65 GA38 Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification code FI Theme coat II (Reference) G06F 15/70 350D 355 (72) Inventor Motohiro Machida 3-19-2 Nishishinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo Nippon Telegraph and Telephone Corporation (72) Inventor Osamu Nakamura 3-19-2 Nishi-Shinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo Nippon Telegraph and Telephone Corporation (72) Inventor Toshiaki Sugimura 3-2-1-2 Nishi-Shinjuku, Shinjuku-ku, Tokyo Nippon Telegraph and Telephone Corporation F term (reference) 2D064 AA15 BA01 EA03 EA17 EB08 FA04 5B050 BA11 DA04 DA05 EA06 EA18 5B057 AA16 BA02 CA01 CA12 CA16 DA06 DB02 DB06 DC03 DC16 5H180 AA01 CC02 CC04 LL01 LL08 5L096 AA01 FA04 FA06 FA05 FA04
Claims (6)
候補を抽出し、前記可視光画像に該当する赤外線画像か
ら被写体の輪郭の情報を抽出し、前記標識領域画像の候
補を前記輪郭の情報と照合して標識領域画像を抽出する
標識領域画像抽出方法であって、前記標識領域画像の候
補及び前記赤外線画像内の前記候補に該当する領域の各
々の複雑度を算出し、前記複雑度に基づき前記標識領域
画像の候補を絞り込み、前記赤外線画像内の前記絞り込
まれた候補の外縁近傍の領域に存在する輪郭を表す画素
の数と前記絞り込まれた候補の輪郭長の比を算出し、こ
の比に基づき前記標識領域画像の候補を判定し、標識領
域画像を抽出することを特徴とした標識領域画像抽出方
法。1. A candidate for a marker region image is extracted from a visible light image of a landscape, information on a contour of a subject is extracted from an infrared image corresponding to the visible light image, and the candidate for the marker region image is extracted from the contour image. A sign region image extraction method for extracting a sign region image by collating with information, calculating a complexity of each of the candidate for the sign region image and a region corresponding to the candidate in the infrared image; Based on the narrowed candidates of the marker area image, calculate the ratio of the number of pixels representing the contour present in the region near the outer edge of the narrowed candidate in the infrared image and the outline length of the narrowed candidate, A method for extracting a marker region image, comprising: determining a candidate for the marker region image based on the ratio; and extracting a marker region image.
方法において、前記複雑度の算出は、前記標識領域画像
の候補及び前記赤外線画像内の前記候補に該当する領域
の各々の各画素を明度により2値化し、前記標識領域画
像の候補及び前記赤外線画像内の前記候補に該当する領
域の各々の画素を、縦方向及び横方向に走査して前記2
値化した明度が入れ替わる回数を算出し、前記入れ替わ
る回数を前記候補の面積で除算して算出することを特徴
とする標識領域画像抽出方法。2. The marker region image extracting method according to claim 1, wherein the calculation of the complexity includes each pixel of a candidate of the marker region image and a region corresponding to the candidate in the infrared image. Each pixel of the candidate corresponding to the marker area image and the area corresponding to the candidate in the infrared image is scanned in the vertical direction and the horizontal direction, and
A method for extracting a marker region image, comprising: calculating the number of times the quantified lightness is replaced; and dividing the number of times by the area of the candidate.
画像抽出方法において、前記輪郭を表す画素は、前記赤
外線画像内の前記絞り込まれた候補に該当する領域に該
当する外接矩形と、該外接矩形の中心を算出し、前記外
接矩形の中心から、前記標識領域画像の候補の外縁近傍
の領域に存在する所定の画素を通り、前記外接矩形に達
する直線を引き、該直線上の画素で、前記標識領域画像
の候補の外縁近傍の領域に存在する画素であることを特
徴とする標識領域画像抽出方法。3. The marker region image extracting method according to claim 1, wherein the pixel representing the outline includes a circumscribed rectangle corresponding to an area corresponding to the narrowed candidate in the infrared image. The center of the circumscribed rectangle is calculated, and a straight line reaching the circumscribed rectangle is drawn from the center of the circumscribed rectangle through a predetermined pixel existing in a region near the outer edge of the candidate for the marker region image, and a pixel on the straight line is drawn. A marker region image extracting method, wherein the pixels are present in a region near an outer edge of the candidate marker region image.
と、該可視光カメラと光軸及び画角が同一の赤外線カメ
ラと、前記可視光カメラで撮影した可視光画像から、標
識の特徴に基づいて標識領域画像の候補を抽出する標識
領域画像候補抽出手段と、前記赤外線カメラで撮影した
赤外線画像から、当該画像内の温度情報に基づいて被写
体の輪郭の情報を抽出する被写体輪郭抽出手段と、前記
標識領域画像の候補を前記輪郭の情報と照合し、前記標
識領域画像の候補の中から標識領域画像を抽出する標識
領域画像候補評価手段とを有する標識領域画像抽出装置
であって、前記標識領域画像候補評価手段が、前記標識
領域画像の候補及び前記赤外線画像内の前記候補に該当
する領域の複雑度を算出する手段と、前記複雑度に基づ
き前記標識領域画像の候補を絞り込む手段と、前記輪郭
画像内の前記絞り込まれた候補の外縁の近傍領域にある
輪郭画素の数と前記絞り込まれた候補の輪郭長との比を
算出する手段と、前記比に基づき、前記候補の外縁近傍
に存在する前記赤外線画像内の被写体の輪郭を表す画素
数で判定し、標識領域画像を抽出する手段とを有するこ
とを特徴とする標識領域画像抽出装置。4. A feature of a sign based on a visible light camera for photographing a landscape with visible light, an infrared camera having the same optical axis and angle of view as the visible light camera, and a visible light image photographed by the visible light camera. A marker region image candidate extracting means for extracting a candidate for a marker region image based on the image information; and a subject contour extracting means for extracting information on the contour of the subject based on temperature information in the image from the infrared image captured by the infrared camera. A marker region image extraction device having a marker region image candidate evaluation unit that compares the marker region image candidate with the contour information, and extracts a marker region image from the marker region image candidates. A sign region image candidate evaluating unit that calculates a complexity of the candidate for the sign region image and a region corresponding to the candidate in the infrared image, and a sign region image candidate evaluation unit based on the complexity. Means for narrowing down candidates, means for calculating the ratio of the number of contour pixels in the area near the outer edge of the narrowed-down candidate in the outline image to the length of the narrowed-down candidate, and based on the ratio, Means for extracting a marker region image by determining the number of pixels representing the contour of the subject in the infrared image existing near the outer edge of the candidate, and extracting a marker region image.
装置において、前記複雑度を算出する手段が、前記標識
領域画像の候補及び前記赤外線画像内の前記候補に該当
する領域の各々の各画素を明度により2値化する手段
と、前記標識領域画像の候補及び前記赤外線画像内の前
記候補に該当する領域の各々の画素を、縦方向及び横方
向に走査して前記2値化した明度が入れ替わる回数を算
出する手段と、前記入れ替わる回数を前記候補の面積で
除算して前記複雑度を算出する手段とを有することを特
徴とする標識領域画像抽出装置。5. The marker region image extracting apparatus according to claim 4, wherein the means for calculating the complexity includes a candidate for the marker region image and a region corresponding to the candidate in the infrared image. Means for binarizing pixels according to lightness, and the binarized lightness by scanning each pixel of the candidate for the marker area image and the area corresponding to the candidate in the infrared image in a vertical direction and a horizontal direction. A sign area image extracting apparatus, comprising: means for calculating the number of times the pieces are replaced; and means for calculating the complexity by dividing the number of times the pieces are replaced by the area of the candidate.
像抽出装置において、前記標識領域画像の候補の中から
標識領域画像を抽出する手段が、前記赤外線画像内の前
記絞り込まれた候補に該当する領域の外接矩形と、該外
接矩形の中心を算出する手段と、前記外接矩形の中心か
ら、前記絞り込まれた候補の外縁の近傍の領域に存在す
る輪郭を表す画素を通り、前記外接矩形に達する直線を
引く手段と、該直線上の画素で、前記標識領域画像の候
補の外縁近傍の領域に存在する画素を抽出する手段を有
することを特徴とする標識領域画像抽出装置。6. The marker region image extracting device according to claim 4, wherein the means for extracting a marker region image from the marker region image candidates includes selecting the marker candidates in the infrared image. Means for calculating the circumscribed rectangle of the corresponding area, the center of the circumscribed rectangle, and from the center of the circumscribed rectangle, passing through the pixel representing the contour existing in the area near the outer edge of the narrowed candidate, And a means for extracting a pixel existing in a region near the outer edge of the candidate for the marker region image from pixels on the straight line.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10370082A JP2000194831A (en) | 1998-12-25 | 1998-12-25 | Marked area image extraction method and apparatus |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP10370082A JP2000194831A (en) | 1998-12-25 | 1998-12-25 | Marked area image extraction method and apparatus |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2000194831A true JP2000194831A (en) | 2000-07-14 |
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|---|---|---|---|
| JP10370082A Pending JP2000194831A (en) | 1998-12-25 | 1998-12-25 | Marked area image extraction method and apparatus |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2000194831A (en) |
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