JPH07110864A - 移動物体の判定方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 画像の中で移動する物体を検出する方法に関
し、背景が一様に並進するだけでなく回転や拡大又は縮
小をする場合にも、移動物体の抽出を可能とする。 【構成】 連続する少なくとも２つの２次元画像データ
により移動ベクトル場を計測し、該移動ベクトル場に対
して中心部が正で周辺部が負の値を有する２次元ラプラ
シアンフィルタを掛け、その出力値が閾値より大きい領
域を移動物体と判定する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は移動物体の判定方法に関
し、特に画像の中で移動する物体を検出する方法に関す
るものである。

【０００２】例えば、技術試験衛星ＥＴＳ−ＶＩＩがタ
ーゲット衛星とランデブドッキングを行うためには、ビ
ューイングカメラで得られる画像からターゲット衛星を
発見し、画像から衛星を抽出して、その方位を知る必要
がある。

【０００３】

【従来の技術】画像中の移動物体を求める方法として
は、従来より、差分画像による方法、連続差分画像
による方法、類似性検定を利用する差分画像による方
法などがある。また、移動物体の検出だけでなく、その
移動量と方向、即ち移動ベクトルを求める方法として、
可変テンプレート照合法、φ−ｓ関数法、特徴照
合法、オプティカルフロー法等がある（いずれも昭晃
堂発行の尾上守夫編「画像処理ハンドブック」（pp.375
-380) 参照）。

【０００４】これらの方法〜では、周囲、即ち背景
の動きが無い場合は、移動物体の抽出が可能である。ま
た、方法〜によれば、背景の動きが一様でどこの移
動ベクトルも同一方向となっている並進ベクトルだけの
場合、その移動ベクトルのヒストグラムを作成して、そ
の頻度が最も多い（面積が広い）ベクトルを背景の移動
ベクトルとし、それ以外の移動ベクトルを持つ部分を移
動物体とすることで抽出が可能である。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、地表や
雲があり衛星やカメラの運動により背景が一様な並進ベ
クトルでなく回転していたり、或いは拡大又は縮小して
いる場合には、これら従来の並進ベクトル検出方法では
移動物体としてのターゲット衛星をうまく抽出できな
い。

【０００６】従って本発明は、背景が一様に並進するだ
けでなく回転や拡大又は縮小をする場合にも、移動物体
の抽出を可能とする方法を提供することを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段及び作用】（１）本発明の原理：図１ 周囲、即ち背景の動きが、上記のように一様な並進だけ
であれば、単純に処理出来るが、背景の動きは一様並進
だけとは限らない。回転している場合もあるし、拡大／
縮小している場合もある。また並進の場合でも、距離に
よってその移動量は異なる。それらを厳密に取り扱った
上で、物体を分離するのは難しい。

【０００８】一方、ここでは、高精度の分析を行うので
はなく、むしろ広い領域を粗く見て、およその候補を抽
出することを考えている。そのように考えてみると、複
雑で多くのパラメータを扱う処理を避けて、簡単に実現
する必要がある。

【０００９】検討の結果、次に述べるような周辺抑制法
を用いれば、単純に処理できる。まず、移動ベクトルを
計測する際に設けた局所領域（１６×１６画素程度）
を、改めて一つの単位と考える。そして、それに対し
て、正の部分が例えば３×３のラプラシアンフィルタを
かける。負の部分（抑制領域）の広さは、例えば９×９
程度になる。

【００１０】このフィルタでは、中心部と周辺部の動き
が同じであれば、抑制がかかり信号は出力されない。逆
に、動きが異なれば信号が出力される。従って、周辺部
と動きが異なる領域を抽出するフィルタの働きをする事
が分かる。中心部の広さを３×３、５×５、……、と異
なるフィルタを数種類準備することによって、いろいろ
な大きさの領域を検知することが可能となる。

【００１１】このように、上記の目的を達成するための
本発明に係る移動物体の判定方法は、連続する少なくと
も２つの２次元画像データにより移動ベクトル場を計測
し、該移動ベクトル場に対して中心部が正で周辺部が負
の値を有する２次元ラプラシアンフィルタを掛け、その
出力値が閾値より大きい領域を移動物体と判定するもの
であり、これを図１の原理図により説明する。

【００１２】ステップＳ１：動きのある少なくとも２つ
の画面（２次元画像データ）を時系列で連続して入力す
る。

【００１３】ステップＳ２：種々の手法により移動ベク
トル場を計測する。この移動ベクトル場は画面全体が５
１２×５１２画素としたときの画面に対して移動ベクト
ルを求めるための要素が８×８であれば、６４×６４個
の移動ベクトルが得られる。

【００１４】尚、移動ベクトル場としては、移動量と移
動方位を表す２次元ベクトル場や、それを適当に座標変
換した２次元ベクトル場でもよい。

【００１５】ステップＳ３：上記の移動ベクトル場の移
動ベクトルを要素とする２次元プレーンを生成する。

【００１６】ステップＳ４：上記の２次元プレーンに対
して、図示のように中央部分が正で周辺部分が負の値を
有するラプラシアンフィルタＬＦを掛ける。この演算は
ベクトル演算で行う。したがって、その結果は移動量と
移動方位あるいはそれを適当に座標変換したベクトル値
になる。

【００１７】ステップＳ５：ラプラシアンフィルタＬＦ
を掛けた結果、周囲と異なる動きをしている部分のみ大
きなベクトルになる。そこで、この結果として得られる
ベクトルの大きさのみを２次元プレーンに格納し、この
２次元プレーンに対して更に閾値処理を行って値の大き
い部分のみを残し、他の部分を“０”とする。

【００１８】ステップＳ６：ステップＳ５の結果残った
部分（値が大きい部分）について、移動物体の位置情報
及び必要に応じて移動ベクトルの大きさと方向を出力す
る。

【００１９】（２）ステップＳ４の変形例（その１）：
図２ 上記のステップＳ４の変形例として、上記の２次元プレ
ーンに複数の該ラプラシアンフィルタを順次掛けて別の
２次元プレーンに加えて行き、その出力ベクトルの大き
さが閾値より大きい領域を移動物体と判定することがで
き、これを図２により以下に説明する。

【００２０】ステップＳ４１：ステップＳ３で生成した
２次元プレーンを２次元プレーン(1) として大きさ(1)
のラプラシアンフィルタを掛け、別の２次元プレーン
(2) に書き込む。

【００２１】ステップＳ４２：２次元プレーン(1) に大
きさ(2) のラプラシアンフィルタを掛け、２次元プレー
ン(2) に加える。

【００２２】ステップＳ４ｎ：ラプラシアンフィルタを
ｎ個用意した場合、上記のようなステップを繰り返した
後、２次元プレーン(1) に大きさ(n) のラプラシアンフ
ィルタを掛け、２次元プレーン(2) に加える。

【００２３】尚、ラプラシアンフィルタの大きさ(1) ，
(2) ，…は例えば「３×３」，「５×５」，「７×
７」，…である。また、ラプラシアンフィルタの演算お
よび２次元プレーンへの加算は、ベクトル演算で行う。

【００２４】これにより、種々の大きさの移動物体を検
出することができる。

【００２５】（３）ステップＳ４の変形例（その２）：
図３ 上記のステップＳ４の変形例は順次処理であるが、上記
の２次元プレーンに複数の該ラプラシアンフィルタを並
列に掛けて別の２次元プレーンに同時に加えて行くもの
でもよく、これを図３により以下に説明する。

【００２６】ステップＳ４０：２次元プレーン(1) とは
別の２次元プレーン(2) を用意しておき且つクリアして
おく。

【００２７】ステップＳ４１’：ステップＳ３で生成し
た２次元プレーンを２次元プレーン(1) として大きさ
(1) のラプラシアンフィルタを掛け、２次元プレーン
(2) に加える。

【００２８】ステップＳ４２’：２次元プレーン(1) に
大きさ(2) のラプラシアンフィルタを掛け、２次元プレ
ーン(2) に加える。

【００２９】ステップＳ４ｎ’：ラプラシアンフィルタ
をｎ個用意した場合、２次元プレーン(1) に大きさ(n)
のラプラシアンフィルタを掛け、２次元プレーン(2) に
加える。

【００３０】従って、２次元プレーン(2) には同時にラ
プラシアンフィルタを掛けた結果が同時に加えられるこ
ととなる。なお、ラプラシアンフィルタの演算および２
次元プレーン(2)への加算はベクトル演算で行う。

【００３１】これによっても、種々の大きさの移動物体
を検出することができる。

【００３２】（４）ステップＳ４の変形例（その３）：
図４ 上記の変形例の他、ステップＳ４〜Ｓ６の変形例とし
て、上記の２次元プレーンに複数の該ラプラシアンフィ
ルタを順次掛けると共に各ラプラシアンフィルタを掛け
た後、その出力値が閾値より大きい領域を移動物体と判
定することもでき、これを図４を用いて以下に説明す
る。

【００３３】ステップＳ４１”：ステップＳ３で生成し
た２次元プレーンを２次元プレーン(1) として大きさ
(1) のラプラシアンフィルタを掛け、２次元プレーン
(2) に書き込む。

【００３４】ステップＳ５＋Ｓ６：図１に示したステッ
プＳ５，Ｓ６を実行して移動物体の判別を行う。

【００３５】ステップＳ４２”：２次元プレーン(1) に
大きさ(2) のラプラシアンフィルタを掛け、２次元プレ
ーン(2) に書き込む。

【００３６】ステップＳ５＋Ｓ６：図１に示したステッ
プＳ５，Ｓ６を実行して移動物体の判別を行う。

【００３７】ステップＳ４ｎ”：ラプラシアンフィルタ
をｎ個用意した場合、２次元プレーン(1) に大きさ(n)
のラプラシアンフィルタを掛け、２次元プレーン(2) に
書き込む。

【００３８】ステップＳ５＋Ｓ６：図１に示したステッ
プＳ５，Ｓ６を実行して移動物体の判別を行う。

【００３９】これにより、種々の大きさの移動物体を大
きさ毎に分けて検出することができる。

【００４０】

【実施例】図５は図１に示した本発明に係る移動物体の
判定方法の一実施例を示したもので、この実施例では、
図１のステップＳ１及びＳ２として、まず２次元画像デ
ータを入力し（ステップＳ７）、更に２画面で移動ベク
トルを求める場合には、Δｔ秒後の２次元画像データを
入力し（ステップＳ８）、そして最新の２画面を使って
移動ベクトル場を計測している（ステップＳ９）。

【００４１】この場合に、ｎ（ｎ＞２）の画面を使うの
であれば、ステップＳ８でΔｔづつ離れた（ｎ−１）画
面を入力すると共にステップＳ９の「２」を「ｎ」とす
ればよい。

【００４２】その後は、図１と同様にステップＳ３〜Ｓ
６を実行する。

【００４３】次に図１のステップＳ２及び図５のステッ
プＳ９で示した移動ベクトル場の計測の実施例（特に領
域型方位分割ディレイ法）について以下に説明する。
尚、この移動ベクトル場の計測については既に特願平4-
249956号において開示されているが、ここに再録する。

【００４４】移動ベクトル場の計測：図６〜図１１ （ａ）移動ベクトルの移動方向と移動速度の計測 時間的に異なる作用画面の具体的な例として、画面内を
移動する物体を追尾するために、移動方向Φと速度Ｖを
計測する方法を以下に説明する。

【００４５】（ａ−１）輪郭接線の移動方向と速度の計
測：対象物の輪郭は直線（受容野に１本の輪郭線）で近
似され（接線）、その接線の移動方向と速度は以下の方
法で計測できる。現時刻の画像と、次の時刻の画像を
「極変換＋一次元フィルタ処理」したデータａ_t （ρ，
θ）とａ_t+DELTA （ρ，θ）から、基本相関パラメータ
Ｃ（ρ，θ，τ）を次式： Ｃ（ρ，θ，τ）＝ａ_t（ρ, θ)・ａ_t+DELTA（ρ＋τ，θ） 式（１） より計算し、そのＣ（ρ，θ，τ）が極大となる点（ρ
_P ，θ_P ，τ_P ）を求めると、その要素パラメータから 接線の移動方向Φ＝θ_P＋９０° 接線の移動速度Ｖ＝（τ_P・Δρ）／DELTA 式（２） と求まり、そのデータから接線を追尾出来る。ここで、
Δρはρ方向の分解能である。

【００４６】この方向と速度は、接線の方位と移動方向
Ｖ₀ が直交していない場合には誤差を生じる。その理由
を図６で説明すると、式（２）により計測される接線Ｌ
の移動方向と速度は、それぞれ「接線の方位に直交する
方向」及び「その直交方向の速度Ｖ」であり、本当の方
向ベクトルＶ₀ と一致しなくなるからである。この誤差
を修正した正しい移動方向と速度の計測法を後述する
が、対象物の追尾を行うにはこの方法で十分である。と
いうのは、短い時間間隔で追尾が行われるため、毎回の
上式の誤差は小さく問題とならないからである。

【００４７】図７は接線の移動方向と移動速度を計測す
るフロー図である。画像データを遅延し（ステップ４
９）、現時刻の１画面分の画像データと遅延により得ら
れた所定時間前の１画面分の画像データをそれぞれ受容
野像に分割し（ステップ５０ａ，５０ａ’）、各受容野
像ＩＭ，ＩＭ’に極変換処理を施し（ステップ５１ａ，
５１ａ’）、該極変換結果に一次元フィルタリング処理
を施して双対プレーンに写像し（ステップ５２ａ，５２
ａ’）、各双対プレーンに写像されたデータ間に式
（１）の相関処理を施し（ステップ５３）、計算された
相関パラメータＣ（ρ，θ，τ）を相関パラメータ記憶
部に記憶し（ステップ７２）、相関演算終了後、相関パ
ラメータ記憶部をスキャンしてＣ（ρ，θ，τ）が極大
となる（ρ_P ，θ_P ，τ_P ）を検出し（ステップ７
３）、最後に式（２）により接線の移動方向Φと移動速
度Ｖを計算する（ステップ７４）。

【００４８】（ａ−２）コーナの移動方向と速度の計
測：正確な移動方向と速度を計測するには、受容野に２
本以上の輪郭線が必要である。対象物は図８に示すよう
に一般的に２つの輪郭接線Ｌｉ，Ｌｊをから成るコーナ
ＣＮを有しており、このコーナの相関処理によってより
正確な移動方向と速度を計測できる。

【００４９】まず、（ａ−１）の場合と同じように式
（１）により相関処理を行う。即ち、現時刻の画像と次
の時刻の画像とを「極変換＋一次元フィルタ処理」した
データａ_t （ρ，θ）とａ_t+DELTA （ρ，θ）を用いて
基本相関パラメータＣ（ρ，θ，τ）を式（１）より計
算し、そのＣ（ρ，θ，τ）が極大となる点（ρ_P ，θ
_P ，τ_P ）を求める。

【００５０】ついで、極大値探索により抽出した２つの
接線Ｌｉ，Ｌｊに対応する点を（ρｉ，θｉ，τ_i ）、
（ρ_j ，θ_J ，τ_j ）、…とすると、正確な移動方向Φ
と速度Ｖは次式： Φ＝arctan[(τ_isinθ_j−τ_isinθ)／(τ_icosθ_j−τ_jcosθ_i)] 式（３） Ｖ＝（Δρ・τ_i)／(sin（Φ−θ_i)・DELTA） 式（４） で計測される。ここで、DELTA は現時刻と次の時刻との
時間間隔である。

【００５１】この式（３）及び（４）は以下の如く導出
される。即ち、式（２）により計測される接線Ｌ（図６
参照）の移動方向と速度はそれぞれ「接線の方位に直交
する方向」及び「その直交方向の速度Ｖ」である。従っ
て、図６のΦ₀ 方向に移動した時、式（２）で計測され
る速度はＶ₀cosξとなる。これより、 Ｖ₀cosξ＝（τ_P・Δρ）／DELTA 式（５） が成立する。

【００５２】ところで、角度ξは図６において時計方向
を正とすると、次式： ξ＝９０°−（Φ₀−θ_p） 式（６） （但し、θ_P は接線Ｌの方向）で与えられる。

【００５３】式（５）に式（６）を代入すると、 Ｖ₀cos[９０°−(Φ₀−θ_P)]＝（τ_P・Δρ)／DELTA 式（７） となり、変形すると、 Ｖ₀sin(Φ₀−θ_P）＝（τ_P・Δρ）／DELTA 式（７）’ となる。

【００５４】ここで、τ_P ＝τ_i ，θ_P ＝θ_i とし、Ｖ
₀ を求めると式（４）が導出される。尚、τ_P をτで、
θ_P をθで表現し、ｋ＝DELTA ／Δρとして式（７）を
変形すると、次式： τ＝ｋ・Ｖ₀・cos[90°−(Φ₀−θ)] 式（８） となり、この関係式をθ−τ平面上に描画すると図８
（ｂ）に示すように正弦波（正弦波状の発火パターン）
となる。換言すれば、図形の各辺Ｌｉ，Ｌｊはθ−τ平
面上において正弦波上の１点に濃縮される。

【００５５】さて、式（８）を変形すると、 τ＝ｋ・Ｖ₀・sin(Φ₀−θ) 式（９） となる。

【００５６】この式（９）において、(θ，τ)＝(θ_i，
τ_i)、(θ，τ)＝(θ_j，τ_j)とすると、次式： τ_i＝ｋ・Ｖ₀・sin(Φ₀−θ_i) 式（９）’ τ_j＝ｋ・Ｖ₀・sin(Φ₀−θ_j) 式（９）” となる。式（９）’及び（９）”より、 τ_i／τ_j＝sin(Φ₀−θ_i)／sin(Φ₀−θ_j） が成立し、 tanΦ₀＝(τ_isinθ_j−τ_jsinθ_i)／(τ_icosθ_j−τ_jcos
θ_i） が導かれ、上記の式（３）が導出される。

【００５７】尚、コーナは２本の輪郭線からなるが、３
本以上の輪郭線から構成される特徴であれば、図８
（ｂ）の正弦波をより正確に決定でき、従って（Φ₀ ，
Ｖ₀ ）の計測精度を高めることが出来る。

【００５８】（ａ−３）多角形・曲線からの移動方向・
速度の計測＝領域型方位分割ディレイ法：上記では、２
本の線（コーナ）からの移動方向・速度の計測を述べた
が、もっと多くの線や接線から構成される「多角形・曲
線」に着目すると、更に信頼性の良い「移動方向・速度
の計測」が可能となる。前述のρ方向に投影した次式で
与えられる相関パラメータＣ_PRJ-ρ（θ，τ）は、 Ｃ_PRJ-ρ（θ，τ）＝ΣＣ（ρ，θ，τ） （ρ＝１，
２，……） として重要な役割を果たす。

【００５９】多角形からの移動方向・速度の計測：多
角形図形に対するこのパラメータの応答は、図９に示す
ように、多角形の各辺の応答が正弦波状に分布する。Ｎ
角形であれば、正弦波状にＮ個のピークが並ぶことにな
り、また速度の大きい多角形は大振幅の正弦波となる。
これから多角形全体の移動方向と速度を正確に計測出来
る。

【００６０】直線の方位と移動方向との角度を図６のよ
うにξとすると、相関パラメータＣ（ρ，θ，τ）がピ
ークとなるτ_P は、式（５）より、 τ_p＝（Ｖ₀・DELTA／Δρ）・cosξ であり、これをρ方向に投影したＣ_PRJ-ρ（θ，τ）は
図９の正弦波（正弦波状の発火パターン）となる。その
最大点（θmax,τmax）を求めると、 移動方向Φ₀＝θmax−９０° 式（１０ａ） 真の移動速度Ｖ₀＝(τmax・Δρ)／DELTA 式（１０ｂ） を計算することが出来る。

【００６１】前述のコーナ法（図８（ｂ））に比して、
基本原理は同じであるが、正弦波上に多くの点（Ｎ点）
が分布するため、そのピーク（最大振幅となる点）を正
確に計算出来るとの大きな特徴がある。

【００６２】この正弦波の抽出を極変換を用いて行うこ
とが出来る。即ち、円筒上極変換（Hough （ハフ）変
換）では点が正弦波に変換され、正弦波上の各点を更に
極変換すると（逆ハフ変換）、各点は１点で交差する直
線に変換される。従って、該点より正弦波を抽出でき
る。

【００６３】具体的には、Ｃ_PRJ-ρ（θ，τ）プレーン
の各点を、以下の関係、 τ＝−Ｖｙ・cosθ＋Ｖｘ・sinθ 式（１１） を満たす直線に変換して、その交点ＣＰ（Ｖｘ，Ｖｙ）
を求める（図１０参照）。Ｖｘ，Ｖｙ座標原点からこの
交点ＣＰまでの方向及び距離が式（１０ａ），（１０
ｂ）におけるθmax 、τmax となる。

【００６４】尚、交点ＣＰ迄の方向及び距離が式（１０
ａ），（１０ｂ）におけるθmax 、τmax となる理由は
以下のとおりである。式（１１）は、真の速度Ｖ₀ と方
向Φを用いて変形すると、τ＝（√（Ｖｘ²＋Ｖｙ²））
・sin（θ−Φ） ＝Ｖ₀・（DELTA／Δρ）・sin（θ−Φ）
式（１１）’ となる。但し、Φ＝arctan（Ｖｙ／Ｖｘ）。

【００６５】従って、Ｃ_PRJ-ρ（θ，τ）プレーンの正
弦波のピークは、 τmax ＝Ｖ₀・（DELTA／Δρ）、或いは、 ＝√（Ｖｘ²＋Ｖｙ²） θmax ＝Φ−９０° となる。

【００６６】これより真の速度と方向が次式： 真の速度Ｖ₀＝(Δρ／DELTA)・√(Ｖｘ²＋Ｖｙ²） 式（１２ａ） 真の方向Φ₀＝arctan(Ｖｙ／Ｖｘ) 式（１２ｂ） で計算できる。尚、この方法は「逆ハフ変換」に相当し
ている。

【００６７】図１１は以上により移動方向と移動速度を
計測するフロー図である。現時刻と次の時刻の１画面分
の画像データをそれぞれ受容野像に分割し（ステップ５
０ａ，５０ａ’）、各受容野像ＩＭ，ＩＭ’に極変換処
理を施し（テスップ５１ａ，５１ａ’）、該極変換結果
に一次元フィルタリング処理を施して双対プレーンに写
像し（ステップ５２ａ，５２ａ’）、各双対プレーンに
写像されたデータ間に式（１）の相関処理を施し（ステ
ップ５３）、計算された相関パラメータＣ（ρ，θ，
τ）を相関パラメータ記憶部に記憶する（ステップ７
２）。

【００６８】ついで、次式： Ｃ_PRJ-ρ（θ，τ）＝ΣＣ（ρ，θ，τ） （ρ＝１，
２，……） により、ρ方向に投影した相関パラメータＣ_PRJ-ρ
（θ，τ）を求め（ステップ７５）、θ−τ平面の相関
パラメータ記憶部に記憶する（ステップ７６）。つい
で、相関パラメータＣ_PRJ-ρ（θ，τ）に式（１１）に
より極変換処理を施し（ステップ７７）、Ｖｘ，Ｖｙ平
面（速度平面）上におけるピーク点（交点）を求め（ス
テップ７８）、座標原点からこの交点までの方向及び距
離を求めて式（１２ａ），（１２ｂ）に基づいて真の速
度Ｖ₀ 、真の方向Φ₀ を演算する（ステップ７９）。

【００６９】曲線図形からの移動方向・速度の計測：
以上は多角形であったが、曲線図形でも同様に信頼形の
高い計測を行うことができる。「受容野法＋極変換」で
は、曲線の接線を的確に抽出でき、そのデータから同様
にＣ_PRJ-ρ（θ，τ）を計算すれば良い。

【００７０】上記の領域型方位分割ディレイ法（ａ−
３）の概要を図示すると図１２のようになる。

【００７１】

【発明の効果】以上説明した如く本発明に係る移動物体
の判定方法によれば、連続する少なくとも２つの２次元
画像データにより移動ベクトル場を計測し、該移動ベク
トル場に対して中心部が正で周辺部が負の値を有する２
次元ラプラシアンフィルタを掛け、その出力値が閾値よ
り大きい領域を移動物体と判定するように構成したの
で、背景が回転したり拡大／縮小する場合でも移動物体
を発見することが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明に係る移動物体の判定方法の原理を説明
するためのフローチャート図である。

【図２】図１に示した本発明に係る移動物体の判定方法
におけるステップＳ４の変形例（その１）を示したフロ
ーチャート図である。

【図３】図１に示した本発明に係る移動物体の判定方法
におけるステップＳ４の変形例（その２）を示したフロ
ーチャート図である。

【図４】図１に示した本発明に係る移動物体の判定方法
におけるステップＳ４〜Ｓ６の変形例を示したフローチ
ャート図である。

【図５】本発明に係る移動物体の判定方法の一実施例を
示したフローチャート図である。

【図６】本発明に係る移動物体の判定方法に用いる移動
ベクトル場の計測における接線の移動方向と速度を説明
するための図である。

【図７】本発明に係る移動物体の判定方法に用いる移動
ベクトル場の計測における移動方向と移動速度を計測す
るフロー図（その１）である。

【図８】本発明に係る移動物体の判定方法に用いる移動
ベクトル場の計測におけるコーナの移動方向と速度を検
出する場合の説明図である。

【図９】本発明に係る移動物体の判定方法に用いる移動
ベクトル場の計測における多角形に対する相関パラメー
タＣ_PRJ−ρ(θ，τ）の応答説明図である。

【図１０】本発明に係る移動物体の判定方法に用いる移
動ベクトル場の計測における逆ハフ変換による正弦波の
抽出を説明するための図である。

【図１１】本発明に係る移動物体の判定方法に用いる移
動ベクトル場の計測における移動方向と移動速度を計測
するフロー図（その２）である。

【図１２】本発明に係る移動物体の判定方法に用いる移
動ベクトル場の計測における領域型方位分割ディレイ法
の概要を説明するための図である。

【符号の説明】

ＬＦ ラプラシアンフィルタ 図中、同一符号は同一又は相当部分を示す。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (72)発明者 内山 隆 神奈川県川崎市中原区上小田中1015番地 富士通株式会社内 (72)発明者 岡本 修 東京都東大和市上北台２丁目880番地 (72)発明者 山口 功 東京都国立市北３丁目31番地 国立住宅 325 (72)発明者 五味 広美 東京都新宿区大久保２丁目33番27号

Claims (4)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 連続する少なくとも２つの２次元画像デ
   ータにより移動ベクトル場を計測すると共に該移動ベク
   トル場を要素とする２次元プレーンを生成し、該２次元
   プレーンに対して中心部が正で周辺部が負の値を有する
   ２次元ラプラシアンフィルタを掛け、その出力値が閾値
   より大きい領域を移動物体と判定する方法。
2. 【請求項２】 該２次元プレーンに複数の該ラプラシア
   ンフィルタを順次掛けて別の２次元プレーンに加えて行
   き、その出力値が閾値より大きい領域を移動物体と判定
   することを特徴とした請求項１に記載の方法。
3. 【請求項３】 該２次元プレーンに複数の該ラプラシア
   ンフィルタを並列に掛けて別の２次元プレーンに同時に
   加えてゆくことを特徴とした請求項１に記載の方法。
4. 【請求項４】 該２次元プレーンに複数の該ラプラシア
   ンフィルタを順次掛けると共に各ラプラシアンフィルタ
   を掛けた後、その出力値が閾値より大きい領域を移動物
   体と判定することを特徴とした請求項１に記載の方法。