２．画像処理基礎 ２－１．エッジ処理 画像のフォーマットに関しては理解できたでしょうか？次は画像処理の基礎について説明していきます．まずは画像のエッジを抽出するプログラムを作りましょう． 比較的簡単なエッジ抽出方法が Sobel オペレータです．Sobel オペレータは局所積和演算でグラジエントの強度（微分値）を求める方法で， に対して， で強度が求まります．また， でエッジの方向を求めることができます． さて，いきなり難しい話になったので，分かりやすく1次元に一桁の数字が並んでいる場合で考えましょう．エッジとは急に色の変わるところです．例えば，111111999999 というデータの並びがあったとします，1 と 9 の境界がエッジです．それは分かりますね． それではエッジを機械的に見つける方法を考えてみましょう．分かりましたか？そうです，自分の両隣の数字を見比べればいいわけです．両端には

この記事は検証可能な参考文献や出典が全く示されていないか、不十分です。 出典を追加して記事の信頼性向上にご協力ください。（このテンプレートの使い方） 出典検索?: "背景差分" – ニュース · 書籍 · スカラー · CiNii · J-STAGE · NDL · dlib.jp · ジャパンサーチ · TWL (2017年1月) 背景差分（はいけいさぶん、英: background subtraction）とは、観測画像と事前に取得しておいた画像を比較することで、事前に取得した画像には存在しない物体を抽出する処理を指す。このとき、事前に取得した画像を背景画像と呼ぶ。また、背景画像に存在しない物体が占める領域を前景領域、それ以外を背景領域と呼ぶ。手法によっては、事前に複数枚の画像を取得して背景モデルを構築し、その背景モデルと新たに観測された画像の比較により前景領域と背景領域を分割する場合

動画像からシーン内の移動対象の検出を行う際に用いられる手法の一つとして， 背景差分法が挙げられる．この手法は観測画像と背景画像を比較することで， 簡便に移動物体を検出する手法である．しかし，背景差分法では画像上に現れ る明度の変化をすべて対象として検出するため，画像上の背景領域で明度変化 が起こるような環境では誤検出が生じる．この問題に対し，本研究では，照明 の強度の変化（照明変化）に着目し，照明変化に対して頑健な背景差分につい て検討を行った． 仮に観測画像と背景画像の間で照明の変化に対して不変な特徴が存在すれば， この特徴に差がある部分に移動対象が写されているものと見なすことができる． 本研究では，このように，「照明変化に対して不変な特徴」を基本とした，背 景差分を提案する．尚，本研究では，照明変化に対して不変な特徴として，1) 局所画像のテキスチャパターンの類似性，2)背景画像の照明