专利名称：图像处理装置和图像处理方法
技术领域：
本发明涉及图像处理装置和图像处理方法，也涉及对通过全方位相机等广角相机获得的图像进行压缩的技术。
背景技术：
全方位相机能够以一台照相机得到大的视野范围的图像，因此在各种领域广泛使用。全方位相机例如用于监视系统等。通过采用全方位透镜光学系统或全方位反射镜光学系统，全方位相机能够获得全方位图像。然而，在以高分辨率取得全方位图像时，信息量较多，因此在压缩图像后，传送到传输路径或者记录到记录媒体的情况较多。专利文献1和2中公开了削减全方位图像的数据量的技术。专利文献1和2中，公开了如下的技术对在通过全方位相机获得的包含圆形图像在内的四边形图像中，圆形图像以外的图像，减少颜色数或提高压缩率，由此削减全方位图像的数据量。另外，专利文献3中公开了一种技术，根据拍摄场所或拍摄对象改变压缩率，由此削减图像数据量。现有技术文献专利文献[专利文献1]日本专利公开2007-318596号公报[专利文献2]日本专利公开2007-318597号公报[专利文献]日本专利第3573653号公报非专利文献[非专利文献]“A Versatile Camera Calibration Technique forHigh-Accuracy 3D Machine Vision Metrology Using Off-the-Shelf TV Cameras andLenses" , Roger Y,Tsaim IEEE Journal of Robotics and Automation,Vol. RA-3,No. 4,August 1987，pp327 式(5a)
发明内容
发明要解决的问题可是，并不能说以往提出的图像数据的压缩方法充分考虑广角相机的特性而进行数据压缩。其结果，在进行考虑了广角相机的照相机特性的、高画质及高效率的图像压缩的方面,还不充分。鉴于上述问题完成了本发明，提供能够进行考虑了广角相机特有的照相机特性的、高画质及高效率的图像压缩的图像处理装置和图像处理方法。解决问题的方案本发明的图像处理装置的一个形态包括区域划分单元，将通过摄像单元取得的摄像图像，划分为多个区域；以及图像压缩单元，对通过所述区域划分单元划分出的各个区
4域图像，根据所述摄像单元取得所述摄像图像时的失真程度改变压缩率而进行压缩。本发明的图像处理装置的一个形态包括区域划分单元，将通过照相机取得的摄像图像，划分为多个区域；以及图像压缩单元，对通过所述区域划分单元划分出的各个区域图像，根据从所述摄像图像的规定的点到各个区域图像为止的长度改变压缩率而进行压缩。发明的效果根据本发明，进行利用了全方位相机等广角相机特有的照相机特性的压缩处理，因此能够进行兼顾画质和压缩率的图像压缩。
图1是表示通过全方位相机正在摄像对象的情况的图。图2是表示通过全方位相机摄像的全方位图像的图。图3是表示自光轴的角度和摄像图像的关系的图，图3A是表示在实际空间上存在于角度θ处的物体通过光学系统在摄像面上的哪个位置被摄像的图，图:3Β是表示摄像图像的图。图4是表示摄像图像的尺寸因距对象的距离而不同的情况的图。图5是表示三维空间上的压缩率的等高线的图。图6是表示三维空间上的压缩率的等高线的图。图7是表示三维空间上的压缩率的等高线的图。图8是表示三维空间上的压缩率的等高线的图。图9是表示一例用于压缩率计算的α值的图。图10是表示压缩率的具体例的图。图11是表示实施方式1的结构的方框图。图12是表示根据距离d的区域划分的例子的图。图13是表示实施方式2的结构的方框图。图14是表示通过帧间差分处理检测移动物体的情况的图。图15是表示通过背景差分处理检测移动物体的情况的图。图16是表示从摄像图像分类检测人和汽车的情况的图。图17是表示用于将特定物体根据种类分类检测的处理的例子的图。标号说明1 全方位图像10 全方位相机11照相机单元12距离测量单元100图像处理装置101、202区域划分单元102距离计算单元103照相机参数存储单元104压缩率设定单元
105图像压缩单元106图像输出单元110、210广角相机装置201物体检测单元θTl Τ6 对象θ 1 θ 3 角度dl、d2 距离CO 光轴Al A6划分区域
具体实施例方式[1]原理首先，在说明本发明的实施方式之前，说明实施方式的原理。本发明的发明人注目到，在通过全方位相机等广角相机获得的图像中，根据图像区域，图像的质量大为不同。尤其在通过全方位相机获得的全方位图像中，根据图像区域，图像的质量显著不同。首先，发明人注目到，因全方位相机的照相机特性，在摄像图像上出现以下特性。 照相机的光轴方向附近的摄像图像失真小，像差小，分辨率高。从反面说，越远离照相机的光轴方向的方向，摄像图像的失真越大，像差越大，分辨率越低。·距照相机的距离越大的对象，摄像图像的分辨率越低。这里，全方位相机的光轴方向也可以说是全方位相机的正面方向或中心方向。另外，上述的“照相机的光轴方向附近的摄像图像失真小，像差小，分辨率高”的特性是，也出现在全方位(广角)相机以外的狭角相机(以下，将这种相机称为“一般相机”)的特性，但其是尤其在全方位相机那样的超广角相机中显著出现的特性。另外，上述“距照相机的距离越大的对象，摄像图像的分辨率越低”的特性也是出现在一般相机的特性，但与一般相机相比，其是在全方位相机那样的超广角相机中显著出现的特性。在本发明中，利用上述全方位(广角)相机的特性，将摄像图像根据自照相机的光轴的角度划分为多个区域，并对划分出的各个区域图像，根据自光轴至各个区域图像的角度，改变压缩率来进行压缩。在仅注目于摄像图像时，该处理可以说是将通过照相机获得的摄像图像划分为多个区域，并对划分出的各个区域图像，根据从摄像图像的规定的点到各个区域图像为止的长度改变压缩率来进行压缩。另外，在本发明中，根据从照相机到各个区域图像所包含的对象为止的距离，改变压缩率。在本发明中，作为上述的根据角度或距离的压缩率的改变方法，提出以下两个方法，即，第一压缩方法大量减少低质量的区域的数据量，维持高质量的区域的质量的方法、以及第二压缩方法在全部区域获得平均分辨率的图像的方法。下面，分别说明第一和第二的压缩方法。[1-2]第一压缩方法“大量减少低质量的区域的数据量，维持高质量的区域的质量”的方法在该压缩方法中，根据下述的(i) (iii)的规则改变压缩率。
(i)对在自光轴的角度越大的角度下获得的区域图像，以越大的压缩率进行压缩。(ii)对越远离照相机的对象的图像，以越大的压缩率进行压缩。(iii)对在光轴附近获得的图像，以较大的压缩率进行压缩。通过进行(i)的处理，对于本来因失真等原因图像质量不佳的、即使削减信息在显示时的画质劣化也不明显的、在越远离照相机光轴的角度下获得的图像，使压缩率越大，因此，能够抑制实质的画质劣化，同时能够大量削减图像数据。而且，根据自光轴的角度这样的单纯的参数改变压缩率，因此不进行复杂的图像处理也能够改变压缩率。同样，通过进行(ii)的处理，对于本来因低分辨率等原因图像质量不佳的、即使削减信息在显示时的画质劣化也不明显的、或者无法用于人物识别等的、越远离照相机的对象，使压缩率越大，因此，能够抑制实质的重要区域的画质劣化，同时能够大量削减图像数据。在此说明进行(iii)的处理的理由。全方位相机朝向地面方向设置于天花板或柱子的情形较多，在这种情形下，在照相机的光轴方向上存在的人物的摄像图像为仅拍摄到头部的图像的可能性高。发明人认为，因为只拍摄到头部的图像的重要性较低，对于该区域的图像，可以增大压缩率而使其画质劣化。通过如上的研讨，发明人认为，如果进行(iii)的处理则能够大量削减非重要区域的图像的代码量，可以削减整体的代码量。另外，作为越重要的图像使压缩率越小的技术，已有ROI (Region of Interest 感兴趣区域)编码。ROI编码是，对图像的注目区域(即R0I)，以不同于其它区域的画质进行编码的技术。具体而言，越是注目区域，使压缩率越小，以此抑制注目区域的画质劣化。但是，在ROI编码中，根据将哪些区域作为注目区域，重要图像的劣化程度不同，因此将哪些区域设定为注目区域很重要。为了确切地设定注目区域，一般需要模式识别等图像处理，因而运算量增大。相对于此，在(iii)中，有效利用全方位(广角)图像的特征来决定重要性，因此，能够确切地设定全方位图像的重要区域而不带来运算量的大量增加。其结果，能够以较小的运算规模获得高质量及高压缩率的压缩图像数据。这里，上述(i) (iii)的处理可以适当地组合使用。例如，可以使用全部上述⑴ (iii)的处理，也可以不进行上述(ii)和(iii)的处理而单独进行上述(i)的处理。另外也可以不进行上述(iii)的处理而进行上述(i)和(ii)的处理。还可以不进行上述(ii)的处理而进行上述(i)和(iii)的处理。另外，在组合进行上述⑴和(iii)的处理时，例如，对于在自光轴的角度小于5°的角度下获得的图像，以较大压缩率进行压缩(进行(iii)的处理)，对于在自光轴的角度5°以上的角度下获得的图像，自光轴的角度越大，以越大的压缩率进行压缩即可(进行⑴的处理)。[1-3]第二压缩方法“在全部区域获得平均分辨率的图像”的方法在该压缩方法中，根据下述的(iv)、(ν)的规则改变压缩率。(iv)对在自光轴的角度越大的角度下获得的区域图像，以越小的压缩率进行压缩。(ν)对越远离照相机的对象的图像，以越小的压缩率进行压缩。通过进行(iv)的处理，对于本来因失真等原因图像质量越不好的图像，越能够抑制压缩带来的进一步的劣化，其结果，能够在全部区域获得均一(平均的)质量的图像。而且，根据自光轴的角度这样的单纯的参数改变压缩率，因此不进行复杂的图像处理也能够改变压缩率。同样，通过进行(ν)的处理，对于本来因低分辨率等原因图像质量越不好的图像，越能够抑制压缩带来的进一步的劣化，其结果，能够在全部区域获得均一(平均的)质量的图像。这里，上述(iv)和(ν)的处理可以组合使用，也可以不进行(ν)的处理而单独进行上述(iv)的处理。[1-4]处理概念下面，使用图1 图10，说明本发明的处理概念。图1表示全方位相机10正在摄像对象Tl T6的情况。另外，在图示的例子中，对象是人，但对象不限于人。在图1的例子中，全方位相机10朝向地面方向设置于天花板或柱子。在图中，CO是全方位相机的光轴。图1是从平行于地面的方向，观察通过全方位相机10摄像的情况的图。图2表示通过全方位相机10摄像的全方位图像1。在图1和图2中，对象Tl和T2存在于自光轴CO角度θ 1的位置，对象T3和T4存在于角度θ 2的位置，对象Τ5和Τ6存在于角度θ 3的位置。这里，θ 1、θ 2、θ 3处于θ 1> Θ2> Θ3的关系。另外，对象Τ1、Τ3、Τ5存在于距全方位相机10距离dl的位置，对象T2、T4、T6存在于距全方位相机10距离d2的位置。这里，dl和d2处于dl < d2的关系。图3是表示自光轴CO的角度θ和摄像图像的关系的图。图3Α是表示在实际空间上存在于角度θ处的物体通过光学系统2在摄像面上的哪个位置被摄像的图。这里，假设摄像面上的与光轴CO对应的点为Ρ0，则与物体T对应的摄像面上的点是，距点PO距离1的点。另外，在全方位图像中，点PO是摄像图像的中心的点。从点Ρ0，到连接物体Tl和光学系统2的光学中心的直线的延长线与摄像面的交点为止的距离可以用fXtan θ表示。f表示照相机的焦点距离。使用表示透镜的失真的系数κΚκ 2，通过下式表示距离1与fXtan θ的关系。fXtan θ = 1+1 X ( κ 丄 X I2+κ 2 X I4+、、、)= IX (Ι+κ iXF+K 2Χ14+、、、).........(1)例如在非专利文献1中记载有上述式(1)。这样，使用焦点距离f和系数κ1、κ 2等，能够唯一地确定角度θ与距离1的关系。因此，只要设定与角度θ对应的压缩率，就能够基于该压缩率容易求得与距离1对应的压缩率。也就是说，如图3Β所示，在全方位图像1上，根据距离1的值设定距对应于光轴CO的点PO距离1的物体T的压缩率即可。但是，根据全方位图像1求实际空间上的从照相机到各个对象Tl Τ6为止的距离d很困难，所以使用距离测量单元求该距离。距离d的求法在后面描述。图4表示在拍摄同一物体时，摄像图像的尺寸(也可以说分辨率)因距对象的距离d而不同的情况。从照相机的摄像面到对象为止的距离d越大，摄像图像尺寸越小。例如，在到对象T3为止的距离dl是5[m]，到对象T4为止的距离d2是10 [m]的情况下，对象T3为10像素的图像，对象T4为5像素的图像，因此对象T3的分辨率是对象T4的分辨率的两倍。[1-4-1]使用第一压缩方法(“大量减少低质量的区域的数据量，维持高质量的区域的质量”的方法)时的处理概念在图2中，包含有对象Tl或T2的划分区域Al或A2自光轴CO的角度Θ1大，失真较大，因此以高压缩率被压缩。包含有对象T3或T4的划分区域A3或A4自光轴CO的角度θ 2小于角度θ 1，失真较小，因此与对象Tl或Τ2相比，以更低的压缩率被压缩。对象Τ5和Τ6存在于光轴CO附近，仅拍摄到头部，因此以高压缩率被压缩。另外，Tl、Τ3、Τ5距全方位相机10的距离dl小于T2、T4、T6距全方位相机10的距离d2(dl < d2)，因此与丁2、14、丁6相比，11、13、丁5以更低的压缩率被压缩。另外，这里，为了说明的简化，说明了如图2那样将全方位图像1划分为包含有Tl T6的划分区域Al A6，并根据角度θ (在摄像图像中，从点PO到划分区域Al Α6为止的长度I)和距离d，改变该划分区域Al Α6的压缩率的情况，但不限于着眼于对象来划分图像的情况。也就是说，根据角度θ (在摄像图像中，从点Pl到划分区域Al A6为止的长度)将全方位图像1划分为多个区域，对划分出的各个区域图像，根据角度θ (在摄像图像中，从点Pl到划分区域Al Α6为止的长度)改变压缩率来进行压缩即可。图5表示，在第一压缩方法中，组合使用上述规则(i)(对在自光轴的角度越大的角度下获得的区域图像，以越大的压缩率进行压缩)以及上述规则(ii)(对越远离照相机的对象的图像，以越大的压缩率进行压缩)的情况下的、三维空间上的压缩率的等高线。在图5中，等高线L 1 L3处于等高线Ll所示的压缩率<等高线L2所示的压缩率<等高线L3所示的压缩率的关系。图6表示，在第一压缩方法中，组合使用上述规则(i)(对在自光轴的角度越大的角度下获得的区域图像，以越大的压缩率进行压缩)、上述规则(ii)(对越远离照相机的对象的图像，以越大的压缩率进行压缩)、以及上述规则(iii)(对在光轴附近(0彡θ <ΤΗ；TH是预定的阈值)获得的图像，以较大的压缩率进行压缩)的情况下的、三维空间上的压缩率的等高线。在图6中，等高线L 1 L5处于等高线Ll所示的压缩率<等高线L2所示的压缩率<等高线L3所示的压缩率<等高线L4所示的压缩率<等高线L5所示的压缩率的关系。另外，在图6中，示出了以固定的压缩率L5对光轴附近θ <ΤΗ)的图像进行压缩的情况，但也可以如图7所示，使光轴附近θ <ΤΗ)的图像的压缩率相对大于其它区域的图像的压缩率，同时根据角度θ (在摄像图像中，距点Pl的长度)和距离d改变压缩率。[1-4-2]使用第二压缩方法(“在全部区域获得平均分辨率的图像”的方法)时的处理概念在图2中，包含有对象Tl或T2的划分区域Al或A2自光轴CO的角度Θ1大，失真较大，因此以低压缩率被压缩。包含对象T3或T4的划分区域A3或A4自光轴CO的角度θ 2小于角度θ 1，失真较小，因此与对象Tl或Τ2相比，以更高的压缩率被压缩。另外，Tl、Τ3、Τ5距全方位相机10的距离dl小于T2、T4、T6距全方位相机10的距离d2(dl < d2)，因此与丁2、14、丁6相比，11、13、丁5以更高的压缩率被压缩。图8表示，在第二压缩方法中，组合使用上述规则(iv)(对在自光轴的角度越大的角度下获得的区域图像，以越小的压缩率进行压缩)以及上述规则(ν)(对越远离照相机的对象的图像，以越小的压缩率进行压缩)的情况下的、三维空间上的压缩率的等高线。在图8中，等高线Ll L3处于等高线Ll所示的压缩率>等高线L2所示的压缩率>等高线L3所示的压缩率的关系。[1-5]压缩率的设定下面，说明具体的压缩率的设定。通过式( 或式(3)，可以求采用上述第一压缩方法时的压缩率。压缩率=(θX α ) X (dX β)......(2)压缩率=(θX a) + (dX β)......(3)但在θ <TH)的区域中，将压缩率设定为相对大于其它区域的固定值。另外，与角度θ相乘的系数α例如可以根据照相机参数所包含的、取决于透镜特性的失真系数、像差、分辨率等来设定。还有，与距离d相乘的系数β例如可以根据照相机参数所包含的焦点距离等来设定。通过式(4)或式(5)，可以求采用上述第二压缩方法时的压缩率。压缩率=(1/θX α ) X (Ι/dX β)......(4)压缩率=(1/θX a) + (l/dX β)......(5)图9表示α值的例子。图9表示在使用中心分辨率(即θ = O的分辨率)为190[LP/mm]、透镜端分辨率(即θ =90°的分辨率)为100[LP/mm]的照相机，并采用上述第二压缩方法的情况下的α值的设定的例子。图10表示压缩率的具体例。[2]实施方式1图11表示本发明实施方式1的结构。图11的广角相机装置110包括照相机单元11、距离测量单元12以及图像处理装置100。照相机单元11例如为全方位相机。另外，照相机单元11不限于全方位相机，只要是自光轴的角度θ越大，摄像画质因失真等原因越差的照相机即可。但是，在照相机单元11为全方位相机的情况下，本发明的效果显著，因此在以下的说明中，说明照相机单元11为全方位相机的情况。通过照相机单元11获得的全方位图像被输出到图像处理装置100的区域划分单元101。距离测量单元12附属地配置在照相机单元11，或者内置于照相机单元11。距离测量单元12测量摄像区域内存在的对象和照相机单元11之间的距离d。作为距离测量单元12，可以使用超声波传感器、红外线传感器等测距传感器。另外，距离测量单元12也可以采用如下的结构接收来自附带于对象的无线标签的信号，基于接收的无线信号求无线标签的位置坐标，基于该位置坐标和照相机单元11的位置坐标求距离d。还有，在照相机单元11采用能够取得立体图像的结构时，距离测量单元12也可以使用立体图像来求到对象的距离。只要是能够在摄像空间内将对象进行测位的结构，距离测量单元12可以采用任何结构。通过距离测量单元12获得的距离d的信息被输出到区域划分单元101和压缩率设定单元104。区域划分单元101将全方位图像划分为多个区域。此时，区域划分单元101可以如图2所示，以全方位图像1中的对象Tl T6为基准，划分为包含有各个对象Tl T6的划分区域Al A6，也可以与对象Tl T6无关地，单纯划分为多个区域。另外，将距离d不同的图像划分为不同区域。图12表示根据距离d的区域划分的例子。图12中将表示区域划分为距照相机的距离小于5[m]的区域和5[m]以上的区域的例子。即，在忽视角度θ时，将包含有对象Tll和Τ12的图像划分为与包含有Τ21和Τ22的图像不同的区域的图像。另外，在利用立体图像测量距离时，能够对每个像素测量距离，因此能够基于每个像素的距离信息，汇集相邻的大致相同距离的像素来进行区域划分。划分为多个区域的全方位图像被输出到距离计算单元 102。距离计算单元102计算摄像图像中从对应于光轴CO的点PO到各个区域图像为止的距离I。压缩率设定单元104基于摄像图像上的上述距离1和从照相机单元11到对象为止的距离d，设定各个区域图像的压缩率。实际上，压缩率设定单元104具有存储了与距离1和距离d对应的压缩率的表，将距离1和距离d作为读出地址(Read Address)，输出与距离1和距离d对应的压缩率。另外，如上所述，利用式O) 式(5)中的任意算式，能够求与角度θ对应的压缩率。另外，根据式(1)唯一地确定角度θ与距离1的关系，所以基于与角度θ对应的压缩率，能够求与距离1对应的压缩率。压缩率设定单元104的表中，存储有与该距离1对应的压缩率。另外，如上所述，只要根据照相机参数存储单元103中存储的失真系数、像差、分辨率、焦点距离等设定式(2) 式(5)中的系数α和β即可。另外，如上所述，使用第一压缩方法时，将0彡θ < TH的区域的压缩率设定为相对大于其它区域的值即可。图像压缩单元105使用由压缩率设定单元104设定的压缩率，对由区域划分单元101划分出的各个区域图像进行压缩编码，由此获得压缩编码数据。图像输出单元106将压缩编码数据输出到传输路径或记录媒体等。通过传输路径传输到对方装置的压缩编码数据由对方装置进行解码而显示。另外，记录在记录媒体中的压缩编码数据由播放装置进行播放解码而显示。根据以上的结构，通过设置区域划分单元101和图像压缩单元105，能够实现考虑了广角相机的照相机特性的高画质及高效率的图像压缩，该区域划分单元101将通过照相机单元11获得的摄像图像划分为多个区域，该图像压缩单元105根据从摄像图像的规定的点(是与光轴CO对应的点，且在全方位图像1中为摄像图像的中心点)到各个区域图像为止的距离1、以及从照相机单元11到各个区域所包含的对象Tl Τ4为止的距离d，改变压缩率，而对由区域划分单元101划分出的各个区域图像进行压缩。[3]实施方式2图13表示实施方式2的广角相机装置的结构，该图中，对与图11对应的部分附加同一标号表示。广角相机装置210的图像处理装置200具有物体检测单元201。物体检测单元201从全方位图像检测注目物体(即对象)。物体检测单元201例如检测正在移动的物体作为对象。另外，物体检测单元201也可以根据种类来分类并检测特定的物体。图像中包含的移动物体的检测和物体的分类处理通过已知的技术能够容易实现，但简单说明如下。图14表示通过帧间差分处理检测移动物体的情况。图中表示通过取t帧与t+1帧的差分，检测出移动物体即人的情况。
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图15表示通过背景差分处理检测移动物体的情况。图中表示从多个帧(t_2帧、t-ι帧和t帧)的图像中获得背景图像并取该背景图像与t+Ι帧的图像的差分，由此检测移动物体即人的情况。图16表示从摄像图像中分类检测人和汽车的情况。图17表示用于将特定物体根据种类分类并检测的处理例。如图17A所示，物体检测单元201通过学习存储人、汽车、二轮车等形状作为学习图案。并且，物体检测单元201通过进行输入图像与学习图案的图案匹配处理，检测输入图像包含的特定物体。物体检测单元201将移动物体等特定物体的检测结果输出到区域划分单元202。区域划分单元202例如在图2中所示，将全方位图像按包含有特定物体(图2的情况下是人)的每个区域进行划分。后级的距离计算单元102、压缩率设定单元104和图像压缩单元105中，不对整个图像而仅对包含有特定物体的规定图像区域进行与实施方式1同样的处理。由此，仅对包含有特定物体的重要区域，以如实施方式1中所示的考虑了广角相机的照相机特性的压缩率进行压缩。另外，对包含有特定物体的重要区域以外的区域，以比重要区域更大的压缩率进行压缩。由此，在实施方式1的效果的基础上，还提高重要区域以外的压缩率，所以能够进一步削减压缩编码数据的数据量。[4]其它实施方式除了进行上述实施方式的处理以外，还可以进行考虑到在解码端进行超分辨率处理的情况的压缩处理。这里，为了进行超分辨率处理，必须有摄像的图像的混叠失真分量。若进行删除图像的高频分量那样的压缩时，则丢失混叠失真分量，从而难以进行超分辨率处理。考虑上述情况，优选对高频分量，例如以比其它分量小一成的压缩率进行压缩编码，以尽量减少因压缩丢失的高频分量。上述实施方式的图像处理装置100、200可以由包括存储器、CPU的个人电脑等计算机构成。而且，通过CPU读出存储于存储器的计算机程序并执行处理，能够实现构成图像处理装置100、200的各个结构元素的功能。2009年9月3日提交的日本专利申请第2009-204038号所包含的说明书、说明书附图和说明书摘要的公开内容全都引用于本申请。工业实用性本发明适合用于对通过例如全方位相机等广角相机摄像的图像进行压缩。
权利要求
1.图像处理装置，包括区域划分单元，将通过摄像单元取得的摄像图像，划分为多个区域；以及图像压缩单元，对通过所述区域划分单元划分出的各个区域图像，根据所述摄像单元取得所述摄像图像时的失真程度改变压缩率而进行压缩。
2.图像处理装置，包括区域划分单元，将通过摄像单元取得的摄像图像，划分为多个区域；以及图像压缩单元，对通过所述区域划分单元划分出的各个区域图像，根据从所述摄像图像的规定的点到各个区域图像为止的长度改变压缩率而进行压缩。
3.如权利要求1所述的图像处理装置，所述图像压缩单元还根据从所述摄像单元到所述各个区域图像所包含的对象为止的距离，改变所述压缩率。
4.如权利要求2所述的图像处理装置，所述图像压缩单元还根据从所述摄像单元到所述各个区域图像所包含的对象为止的距离，改变所述压缩率。
5.如权利要求2所述的图像处理装置，所述压缩单元对距所述规定的点的长度越大的区域图像，以越大的压缩率进行压缩。
6.如权利要求2所述的图像处理装置，所述压缩单元对距所述规定的点的长度越大的区域图像，以越小的压缩率进行压缩。
7.如权利要求3所述的图像处理装置，所述压缩单元对包含有距所述摄像单元的距离越大的对象的区域图像，以越大的压缩率进行压缩。
8.如权利要求4所述的图像处理装置，所述图像压缩单元还根据从所述摄像单元到所述各个区域图像所包含的对象为止的距离，改变所述压缩率。
9.如权利要求3所述的图像处理装置，所述压缩单元对包含有距所述摄像单元的距离越大的对象的区域图像，以越小的压缩率进行压缩。
10.如权利要求4所述的图像处理装置，所述压缩单元对包含有距所述摄像单元的距离越大的对象的区域图像，以越小的压缩率进行压缩。
11.如权利要求2所述的图像处理装置，所述规定的点是与所述摄像单元的光轴对应的点。
12.如权利要求2所述的图像处理装置，所述摄像图像是全方位图像，所述规定的点是摄像图像的大致中心的点。
13.如权利要求11所述的图像处理装置，所述压缩单元对距所述规定的点的长度为预定的阈值以下的区域图像，与距所述规定的点的长度大于预定的阈值的区域图像相比，以更大的压缩率进行压缩。
14.图像处理方法，包括区域划分步骤，将通过摄像单元取得的摄像图像，划分为多个区域；以及图像压缩步骤，对划分出的各个区域图像，根据从所述摄像图像的规定的点到各个区域图像为止的长度改变压缩率而进行压缩。
15.程序，使计算机执行下述步骤区域划分步骤，将通过摄像单元取得的摄像图像，划分为多个区域；以及图像压缩步骤，对划分出的各个区域图像，根据从所述摄像图像的规定的点到各个区域图像为止的长度改变压缩率而进行压缩。
全文摘要
图像处理装置(100)包括区域划分单元(101)，将通过照相机单元(11)获得的摄像图像划分为多个区域；以及图像压缩单元(105)，对由区域划分单元(101)划分出的各个区域图像，根据从摄像图像的规定的点到各个区域图像为止的距离l以及从照相机单元(11)到各个区域所包含的对象为止的距离d，改变压缩率而进行压缩。例如，图像压缩单元(105)对自光轴的角度越大的区域图像，以越大的压缩率进行压缩，由此能够大量减少低质量的区域的数据量，并进行维持高质量区域的质量的压缩。
文档编号G06T9/00GK102577350SQ20108003778
公开日2012年7月11日 申请日期2010年3月2日 优先权日2009年9月3日
发明者三轮道雄, 杉浦雅贵, 松本裕一, 森冈干夫, 横光澄男, 渡边伟志, 藤井博文, 藤松健 申请人:松下电器产业株式会社