高度情報演習1A　“テーマＣ” 実践 画像処理プログラミング 〜画像認識とＣＧによる画像生成〜 第四回　演習課題 画像中からの物体抽出処理（背景情報を手がかりとして） 芝浦工業大学 工学部　情報工学科 青木　義満 2006/05/15.

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1 高度情報演習1A　“テーマＣ” 実践 画像処理プログラミング 〜画像認識とＣＧによる画像生成〜 第四回　演習課題 画像中からの物体抽出処理（背景情報を手がかりとして）
芝浦工業大学 工学部　情報工学科 青木　義満 2006/05/15

2 必要に応じて処理結果を画像生成により提示！
基本的な画像処理の流れ 画像入力 画像入出力 画像データ参照，書き換え 前処理 特徴抽出 時系列画像処理 背景情報，色による物体抽出 ラベリング 計測・検出・分類 パターンと図形の検出 パターン認識 必要に応じて処理結果を画像生成により提示！

3 講義内容（6回） 画像処理とは？ 画像データの構成，画像の入出力演習 画像処理プログラミング基礎（フィルタの設計と実装）
画像処理とは？　画像データの構成，画像の入出力演習 画像処理プログラミング基礎（フィルタの設計と実装） カラー画像入出力，色抽出，ラベリング 連続画像処理，背景差分による物体抽出，物体特徴量計算 CGプログラミング基礎 ＣＧによる軌跡再現，画像生成

4 ラベリング 領域（塊）ごとにラベル（番号）を付けて区別 白画素の連結性から，塊を判定, 番号付け 背景は０ image1[y][x]
二値化したppm画像 labeling_table[y][x] int label_area[0]：９ exec_labeling() label_sum : ラベル総数（この場合３） int label_area[1]：3

5 動画像処理 時系列の連続画像が利用可能 主な目的は，動画中からの対象抽出と動きの追跡 主な手法 背景差分法，フレーム間差分
オプティカルフロー 色による動物体追跡

6 差分画像 連続する画像間で，対応する画素間の差分を計算 移動物体検出，カット検出

7 （単純な）背景差分法 手順 あらかじめ背景画像を取得 各時刻における画像と背景画像の差分をとる ２値化 ノイズ除去
移動物体存在領域のみを抽出

8 単純背景差分法の適用例 背景の時間的変動，画素値のゆらぎに対する対応に課題

9 フレーム間差分法 背景画像を用意できないケース 連続する３枚の画像間の差分を利用

10 フレーム間差分法の適用例

11 統計的背景差分法 単純背景差分法の課題 統計的背景差分法 背景が時間的に変動（屋外，樹木のゆらぎなど）
画素値の定常的な変動を考慮して統計的に背景と移動物体を分離 特に屋外（監視，ＩＴＳ）での移動体検出に多く適用

12 統計的背景差分法（１） ベイズの定理より， 背景画像の画素値の確率密度関数 移動物体の画素値の確率密度関数 背景に属する画素のクラス：ωo
移動物体に属する画素のクラス： ω1 ある画素の画素値Iの時，その画素がωoに属する確率：p(ωo | I) ある画素の画素値Iの時，その画素がωoに属する確率： p(ω1 | I) ベイズの定理より， 背景画像の画素値の確率密度関数 移動物体の画素値の確率密度関数 ※p(ωo):その画素が背景である事前確率 ※p(ω1):その画素が移動物体である事前確率 サンプルを学習することで得られる

13 統計的背景差分法（２） 画素値Iを観測 p(ωo | I) ＞ p(ω1 | I) → 背景

14 統計的背景差分法の適用例 750フレームの画像で背景を学習 画素毎にヒストグラム作成，各画素値の生起確率計算 統計的背景差分法適用

15 オプティカルフロー（１） ブロックマッチング法 テンプレートマッチングによる類似領域探索 類似度評価：SAD, SSDなど
大きな動きに対応可能 ↓ 探索範囲広く，処理時間大

16 オプティカルフロー（２） 勾配法 微小時間間隔で対応する画素値の値が等しいと仮定 求めたい移動ベクトル オプティカルフロー拘束式

17 最小二乗法により（u, v）を推定 注目画素近傍での動きが滑らかと仮定 特徴 注目画素と近傍画素で同一のフローとする 複数の拘束式
局所演算　→　高速処理 微小な移動量を前提　→　大きな動きへの対応が困難 最小二乗法により（u, v）を推定

18 オプティカルフローによる移動体検出例

19 オプティカルフロー抽出の結果（動画） Stanford Univ.の研究グループの動画

20 オプティカルフローによるカメラのモーション推定