JP2000324477A - 画像監視方法および装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】環境明るさの急変等により、画面の全体的に及
ぶ輝度変化に対応して、移動物体の誤検出を防止できる
画像監視方法及び装置を提供する。 【解決手段】ＩＴＶカメラ100により周期的に撮影され
た入力画像と背景画像との差分画像に基づいて監視エリ
アに入る物体を検出する画像監視装置20に、初期の入力
画像を背景画像として記憶する背景画像記憶部2000と、
入力画像と背景画像の差分により輝度変化のある領域を
求め、該領域が監視エリア画面（１フレーム）に対して
所定比率（例えば、７０〜８０％）以上を占める場合、
及び、前記輝度変化のある領域が求まらない場合にの
み、背景画像記憶部2000の背景画像を現在の入力画像に
よって更新する背景画像制御部1000を備える。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は移動物体の画像監視
方法及び装置に関し、特に背景画像の更新方式に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】交通流量計測装置や侵入者監視装置等で
は、監視エリアの背景画像と現画像の差分を画像処理し
て移動物体を検知する。この背景画像を更新するため
に、特開平１‐211083号（引用例１）では背景画像と現
画像との差分を求め、この差分の大小に応じた重み付け
関数に基づいて、背景画像を画素単位に更新する。

【０００３】また、特開平10‐290446号（引用例２）で
は、移動中の物体が存在する移動変化領域、移動物体が
静止中の静止変化領域、環境変動による静止変化領域及
び変化なし領域に現画像を弁別し、環境変動による静止
変化領域及び変化なし領域については背景画像を更新
し、移動物体が存在する領域については背景画像を更新
しない。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】上記引用例１の背景画
像の更新方式では、現画像と背景画像の差が大きい画素
は移動物体とみなして、背景画像の更新をしない。とこ
ろが、天候の急変や照明のオン・オフ等により監視画像
の全体的な輝度が急激に変化する場合、引用例１では背
景画像の更新が行なわれないため、環境の明るさ変化に
迅速に追随した背景画像の作成ができず、検知エラーを
発生するという問題がある。

【０００５】また、上記引用例２の背景画像の更新方式
では、移動物体が静止中の変化領域と環境変動による静
止変化領域等を弁別できれば、監視画像全体の輝度が急
激に変化する場合にも、移動変化領域の背景画像は更新
せず、環境変動の静止変化領域の背景画像は更新するの
で、環境変動に追従する背景画像の更新が可能になる。
しかし、引用例２では背景画像と現画像との差のばらつ
きの大小を用いて各領域を弁別するので、例えば、屋内
照明のような雑多な照明が存在している環境では、その
環境変動と物体の静止状態等の弁別が困難になる。

【０００６】更に、引用例１、２では、一旦、背景画像
の更新が凍結状態になると、所定時間経過しても背景画
像全体の更新の凍結を解除しないので、例えば、ゆっく
りした照明変動等による現画像と凍結中の背景画像との
輝度差が拡大して、移動物体の誤認識を発生するという
問題がある。

【０００７】本発明の目的は、上記した従来技術の問題
点を克服し、背景画像を環境明るさの急変に追随して更
新し、移動物体の誤認識を防止する画像監視方法及び装
置を提供することにある。さらに、画像全体に及ぶ急激
な明るさ変化とともに、ゆっくりした明るさ変化にも対
応できる背景画像生成方式を提供することにある。

【０００８】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成する本発
明の方法は、監視エリアの入力画像を周期的に取り込
み、該入力画像と背景画像との差分画像を画像処理し
て、監視エリアの移動物体を検出する画像監視方法にお
いて、前記入力画像と前記背景画像の差分により輝度変
化のある領域を求め、該領域が前記監視エリアの画面
（１フレーム）中に所定率以上占める場合は前記背景画
像を現在の入力画像によって更新し、前記所定率未満の
場合は前記背景画像の更新を凍結することを特徴とす
る。

【０００９】あるいは、前記入力画像と前記背景画像の
差分により輝度変化のある領域を求め、該領域が前記監
視エリアの画面（１フレーム）中に所定率以上占める場
合及び前記輝度変化のある領域が求まらない場合に前記
背景画像を現在の入力画像によって更新し、それ以外の
場合は前記背景画像の更新を凍結することを特徴とす
る。なお、前記輝度変化のある領域が求まらない場合と
は、移動物体に起因しない、例えば太陽の日周に伴う明
るさ変化等による微小な輝度変化を含む。

【００１０】また、前記背景画像の凍結が所定時間継続
したとき、前記背景画像を更新することを特徴とする。

【００１１】前記所定率は、前記監視エリアの画面の７
〜８割程度とし、環境明るさの急変により画面に全体的
な輝度変化が発生した場合に、背景画像を更新する。

【００１２】上記目的を達成する本発明の画像監視装置
は、ＩＴＶカメラ等の撮像手段により周期的に撮影され
た入力画像に基づいて監視エリアに入る物体を検出する
ものであって、初期の入力画像を背景画像として記憶す
る背景画像記憶手段と、前記撮像手段にて撮影された入
力画像と背景画像の差分により輝度変化のある領域を求
め、該領域が監視エリアの画面（１フレーム）に対して
所定率以上を占める場合及び前記輝度変化のある領域が
求まらない場合にのみ、前記背景画像記憶手段の背景画
像を現在の入力画像によって更新する背景画像制御手段
を備えることを特徴とする。

【００１３】本発明は上記のように更新される背景画像
と現入力画像を差分・２値化して、２値画像上で近接す
る変化領域同士を外接矩形等によって一まとめにする統
合領域を生成し、この統合領域毎に濃淡パターンマッチ
ングを行うとき、前記背景画像と現入力画像により、一
方の画像での統合領域による追跡元領域をテンプレート
パターンとし、他方の画像で追跡元領域に対応する領域
とほぼ同一領域を探索領域とし、該テンプレートパター
ンで正規化相関による濃淡パターンマッチングを行い、
前記正規化相関による類似度が所定値より高い変化領域
を外乱として除外し、前記類似度の低い変化領域を監視
対象の物体として検出する。

【００１４】本発明は、背景差分により入力画像に輝度
変化があり、その変化領域が監視エリア画面の大部分
（例えば、７０〜８０％以上）を占めている場合、及
び、輝度変化の領域が求まらない場合に、記憶している
直前背景画像を現入力画像で置換する。この結果、画面
の大部分が輝度変化している場合は、環境明るさの急変
とみなして背景画像の更新が行われるので、環境変動に
よる誤認識を防止できる。また、輝度変化のある領域が
求まらない場合、例えば、ゆっくりとした環境変動に対
しても、背景画像を現入力画像で更新して追従可能にし
ている。

【００１５】ところで、リアルタイムで更新される背景
画像と現入力画像との背景差分を行って移動物体を検知
する場合、わずかな動きの物体は変化として抽出される
領域が小さいために、ノイズとの判別が難しくなる。そ
こで、本発明では背景差分により入力画像に輝度変化が
あり、その変化領域が画面の一部（例えば、７０〜８０
％未満）の場合は、背景画像を更新しない凍結制御を行
なう。且つ、この凍結が所定時間経過すると一旦、解除
し、背景画像を更新する。

【００１６】これにより、輝度変化領域が画面の大部分
を占めない状態が継続する場合は、所定時間経過まで背
景画像の更新を凍結するので、わずかな動きの物体の現
入力画像と凍結中の背景画像との輝度変化領域が拡大
し、ノイズとの判別が容易になる。さらに、所定時間の
経過で凍結状態の解除を行うので、環境明るさのゆるや
かな変動等を移動物体と誤認するのを回避できる。通
常、物体のゆっくりとした移動に比べて、環境明るさの
ゆるやかな変動の時間レンジは長い。従って、前記所定
時間を適切に設定すれば、物体がゆっくりと移動してい
る変化領域と環境のゆるやかな変動による静止領域を実
質的に且つ簡単に弁別できることになり、背景差分のば
らつきの大小を用いる従来の方法などに比べて、物体の
検知精度を十分に向上できる効果がある。

【００１７】

【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態を図面
を用いて説明する。図１は、本発明の一実施例を示す画
像監視装置の機能ブロック図である。本画像監視装置は
装置本体10、表示装置7000から構成される。または、装
置本体20、ITVカメラ100、表示装置7000で構成してもよ
い。装置本体20は、パーソナルコンピュータに画像処理
ボードを装着して実現してもよい。装置本体10は、カメ
ラと画像処理ボードとパーソナルコンピュータを一体と
したインテリジェントカメラとして実現してもよい。

【００１８】本実施例では、まず、ITVカメラ100が監視
対象を所定サンプリング周期で撮影すると、画像入力処
理部500は取り込んだフレームの画像信号のA/D変換やCC
Dノイズ低減処理等を行う。背景画像制御部1000は、取
り込んだ入力画像と背景画像の画素毎の輝度差から輝度
変化領域を抽出して、該領域の面積がフレームの大部分
を占めるか否かを判定し、占める場合は現入力画像を用
いて背景画像を更新し、占めない場合は背景画像を直前
のまま凍結する。背景画像記憶部2000は、背景画像制御
部1000で更新された背景画像を画像メモリに記憶する。

【００１９】差分画像作成部3000は、入力画像と更新・
凍結制御を経て背景画像記憶部2000に記憶した背景画像
との画素毎の差分処理を行い、変化領域抽出部4000が、
該差分画像を２値化して変化領域を抽出する。物体検知
部5000は、変化領域抽出部4000で抽出した近隣領域を一
つの統合領域にまとめて、統合領域毎に一方の入力画像
ともう一方の入力画像間の正規化相関処理による濃淡パ
ターンマッチングをして物体判定処理を行う。物体を検
知した場合、表示制御部6000は、検知画像を格納して、
監視センター等（図示していない）からの表示要求に応
じて、検知位置等の情報や検知日や時刻等の情報をリア
ルタイムに表示装置7000に表示する。

【００２０】図２は、画像入力処理部の一実施例を示す
機能ブロック図である。A/D変換部550が、ITVカメラ100
で撮影した画像を取り込んでA/D変換して入力画像560Gi
を作成すると、入力画像Giのノイズ除去部570がノイズ
に対応して平滑化処理やメディアンフィルタ処理等を行
って、入力画像560のCCDノイズ等を除去した画像Ｆiを
作成する。

【００２１】図３は、背景画像制御部の一実施例を示す
機能ブロック図である。背景画像制御部1000は初期の背
景画像にサンプリング開始時の入力画像をそのまま用い
る。背景差分処理部1400は直前背景画像Ｂi‐1と現入力
画像Ｆiを用いて、背景差分により画素毎の輝度差を算
出する。背景画像生成部1500は、背景差分処理部1400で
作成した差分画像で、輝度変化のある領域の面積に応じ
て背景画像を更新するか、凍結するかを判定し、更新す
る場合は現入力画像Ｆiを背景画像Ｂiとして、背景画像
記憶部2000に格納する。

【００２２】図４に背景画像制御部1000の動作を示す。
ＩＴＶカメラ100で監視エリアのシーンを周期的に撮影
している時刻ｔ1 〜ｔi+k において、まず、初期背景画
像572としてサンプリング開始時ｔ1 の入力画像561を用
いる。次に、時刻ｔi‐2の入力画像562と背景画像572を
比較して、輝度差のある変化領域が抽出されなかった場
合（例えば、太陽の日周による影の動きで、微小な輝度
変化を生じる場合）、背景画像562を入力画像562で置き
換え、背景画像573として更新する。

【００２３】時刻ｔi‐1の入力画像563と背景画像573の
比較で輝度変化領域601が抽出された場合、その領域601
が画面（監視エリア）の大部分（７〜８割以上）に及ぶ
変化か否かを判定する。変化領域601は画面の大部分を
占める大きさではないので、背景画像は直前背景画像57
3のまま凍結する。一方、時刻ｔi の入力画像564と背景
画像573の比較で、画面の大部分を占める輝度変化領域6
02が抽出された場合、背景画像573を入力画像564で置換
して、新たな背景画像574とする。なお、背景画像の凍
結が所定時間継続した場合は凍結を一旦、解除し、その
時点の入力画像により背景画像を更新する。

【００２４】図５は、背景画像制御部1000が背景画像を
生成する処理手順の一例を示すフローである。最初に、
サンプリング開始時の入力画像を初期背景画像とする
（ｓ1010）。次に、背景画像Ｂiと現入力画像Ｆiで画素
毎に輝度差を算出する背景差分を行う（ｓ1020）。そし
て、背景差分画像からしきい値（例えば、ITVカメラのC
CDノイズより少し大きい程度）以上の輝度差のある画素
を抽出して２値画像を作成し、輝度変化領域を抽出する
（ｓ1030）。

【００２５】次に、輝度変化領域の抽出の有無をチエッ
クする（ｓ1040）。有りの場合、輝度変化領域の監視エ
リア画面（１フレーム）中に占める割合が所定比率以上
かをチェックする（ｓ1050）。この所定比率は監視エリ
ア画面の大部分を示す割合であり、例えば、監視エリア
の７割以上など、検知対象物体の大きさに対応して任意
に設定できる。

【００２６】輝度変化領域が所定比率未満の場合、背景
画像の更新を行わないで、直前背景画像のまま凍結する
（ｓ1060）。この状態での輝度変化領域は、物体として
検知される可能性がある。従って、背景画像を更新せず
に凍結することで、動きのゆっくりとした物体の検出を
容易にする。次に、ステップｓ1060の最初の凍結から継
続して所定時間を経過したか、または、物体検知部5000
で物体を検出したかをチエックし（ｓ1070）、そのいず
れでも無い場合は背景画像の凍結を継続してステップｓ
1020に戻る。

【００２７】一方、ステップｓ1040で変化領域無しの場
合、ステップｓ1050で変化領域が監視エリアの大部分を
示す場合、及びステップｓ1070で凍結が所定時間継続ま
たは物体検知と判定された場合、ステップｓ1080の処理
に移行し、背景画像を更新する。即ち、凍結を一旦、解
除し、直前背景画像Ｂi‐1を現入力画像Ｆｉで置換し
て、新たな背景画像Ｂｉとする。凍結の解除を行う所定
時間は、例えば、監視エリアの照度変動の実績データ等
に応じて任意に設定できる。

【００２８】図６は、変化領域抽出部の一実施例を示す
機能ブロック図である。変化領域抽出部4000には、差分
画像作成部3000で入力画像と背景画像の画素毎の差分を
行って作成した背景差分画像が入力される。

【００２９】輝度頻度分布算出部4100は、背景差分画像
の輝度頻度分布を算出する。２値化しきい値算出部4500
は、輝度頻度分布算出部4100で算出した輝度頻度分布か
ら、差分画像の２値化しきい値をモード法等の汎用的な
手法で算出する。２値画像作成部4600は、２値化しきい
値算出部4500で算出したしきい値で２値化処理して２値
画像を作成する。微小面積除去部4800は、検知対象に不
適切な微小面積除外のフィルタリングや膨張・収縮等を
行ってノイズを除外して変化領域の２値画像を作成す
る。

【００３０】図７は、物体検知部の一実施例を示す機能
ブロック図である。物体検知部5000の抽出領域統合部51
00は、変化領域抽出部4000で作成した２値画像のラベル
画像を作成して、ラベル間の距離が所定距離以内のラベ
ルか否か判定し、所定距離以内でかつ所定距離以内のラ
ベル群の外接矩形が所定サイズか否か判定し、所定サイ
ズ以内のラベル群を統合する。外接矩形算出部5300は、
統合したラベル群の外接矩形領域を算出する。

【００３１】外接矩形領域類似度算出部5500は、背景画
像Ｂｉと入力画像Ｆｉとの画像間で、いずれか一方の画
像の外接矩形領域をテンプレートパターンとして、もう
一方の画像に対し外接矩形領域とほぼ同一位置（拡張サ
イズは±１画素以下）で正規化相関を行う。正規化相関
における類似度の算出は、数１の正規化相関処理によ
る。

【００３２】

【数１】

【００３３】即ち、登録テンプレートパターンと対象画
像の明るさを正規化して明るさの差を求めるものであり
（「車番認識システムの濃淡パターンマッチング処理の
応用」：情報処理学会第49回全国大会、平成6年後
期）、数１の演算をマッチング領域全体にわたって実行
し、類似度を算出する。物体判定部5700は、数１により
算出した類似度が所定値以下の場合、移動物体と判定
し、それ以外の場合は外乱として除外する。

【００３４】図８は、抽出領域統合部5100の抽出領域の
統合を行う処理の一手順を示すフロー図である。ステッ
プｓ5110は、２値画像のラベリングを行い、1〜Ln まで
のラベルをつけると、Ln が総ラベル数となる。総ラベ
ル数Ln を繰り返すため、ステップｓ5120で処理対象の
ラベル番号（ｉ）を初期化する。次に、ステップｓ5130
で、ラベル番号を一つ大きくして（ｉをインクリメン
ト）、ステップｓ5140で、全てのラベルが終了したか否
かチェックする。終了しない場合、ｉ番目のラベルに対
し、ステップｓ5150以降の処理を行う。

【００３５】ステップｓ5150で、ｉ番目のラベルに対
し、重心（中心）座標を算出する。ステップｓ5160でｉ
番目のラベルと、ｉ＋１番目〜Ln 番目のラベル間重心
（中心）のＸ方向とＹ方向の距離が許容範囲か否かチェ
ックする。許容範囲でない場合、ステップｓ5130へ戻
る。許容範囲以内の場合、ステップｓ5170で、許容範囲
のラベルの外接矩形の大きさが所定の大きさの範囲以内
か否かチェックする。

【００３６】外接矩形が許容範囲でない場合、新たな統
合領域生成処理のためステップｓ5130へ戻る。許容範囲
以内の場合、ステップｓ5180で、許容範囲以内のラベル
全てをｉ番目のラベルに加え、加えたラベルを抹消す
る。ステップｓ5190でｉ番目〜Ln 番目のラベルについ
て、昇順にソートすると、ステップｓ5130へ戻り、新た
なｉ番目から統合領域生成処理を行う。これにより、次
々と距離と外接矩形の許容範囲以内のラベル群が統合さ
れていく。

【００３７】ここで、Ｘ方向とＹ方向の距離の許容範囲
は、例えば、物体が縦に長い人物の場合、Ｘ方向よりＹ
方向の距離を大きくしたり、または、物体が横に長い場
合、Ｙ方向よりＸ方向の距離を大きくしたりして設定す
る。外接矩形の許容範囲も同様であり、いずれにして
も、どこまでの範囲を統合するかにより、検知対象物体
に追随して適切に設定すればよい。

【００３８】図９は、外接矩形算出部5300での外接矩形
を算出する一手順を示す説明図である。抽出領域統合部
5100で統合されたラベル群は、同一ラベル番号を有する
ため、該ラベル群のみ抽出すると、ラベルa 5310、ラベ
ルb 5320、ラベルc 5330、ラベルd 5340、ラベルe 535
0、ラベルf 5360、ラベルg 5370が抽出される。これら
のラベルに対して、外接している矩形を外接矩形5400と
して算出する。

【００３９】図１０は、外接矩形領域類似度算出部で55
00の正規化相関処理による類似度により移動物体を判定
する場合の一実施例を示す説明図である。外接矩形領域
5400は、背景差分により抽出した変化領域であり、現入
力画像における変化領域（移動物体領域）である。移動
物体は、背景画像における矩形5400内部には存在してい
ない。即ち、背景画像5510における外接矩形領域5400は
背景シーンのみであり、現入力画像5530における外接矩
形領域5400は、背景と移動物体（人物）を含むシーンで
ある。この背景画像5510と現入力画像5530間で、外接矩
形領域5400を比較して相関を行うと、背景が移動物体に
よって大部分隠れるため、類似度がかなり小さくなる。
これにより、入力画像5530における移動物体（人物）の
存在の有無を判定できる。

【００４０】図１１は、外接矩形領域類似度算出部5500
の処理手順の一例を示すフロー図である。ステップｓ57
10は、現入力画像に対し、統合領域の外接矩形算出部53
00で算出した外接矩形領域の濃淡画像をテンプレートパ
ターンとして登録する。ステップｓ5720は、背景画像に
対し、ステップｓ5710とほぼ同一位置の外接矩形領域を
パターンマッチング領域として設定する。ステップｓ57
30は、ステップｓ5710で登録したパターンとの濃淡パタ
ーンマッチングを行い、類似度を算出する。類似度の算
出は、上記した数１による。

【００４１】ステップｓ5740は、算出した類似度が所定
値以上か否か判定する。所定値以上の場合、ステップｓ
5750は、背景と類似していないため、移動物体と判定す
る。所定値未満の場合、ステップｓ5760は、背景と類似
しているため、外乱と判定する。ステップｓ5770は、生
成した外接矩形領域が全て終了した否か判定し、終了し
ていない場合、ステップｓ5710へ戻る。

【００４２】図１２は、検知結果の一表示例を示す説明
図である。人物6200を検知すると、表示制御部6000が、
格納した検知物体の外接矩形位置を用いて、表示装置70
00に現入力画像に重ねて外接矩形枠6300を表示制御す
る。表示制御部6000が検知物体を表示装置7000に表示制
御する場合、カラーでもモノクロでも検知したことが監
視員に視覚に明確にわかれば何でもよく、検知物体が明
示できる表示方法ならば何でもよい。

【００４３】このように表示装置7000に表示することに
より、監視者は、例えば、人物監視の場合、人物及び検
知情報を表示装置7000上でオンラインに把握できる。ま
た、表示装置7000が遠隔地にあれば、テレビ電話等にRS
‐232C等の標準的な通信手段で人物を検知したことを報
知して、遠方の表示装置に表示してもよい。

【００４４】

【発明の効果】本発明によれば、入力画像と背景画像の
差分により輝度変化のある領域を求め、該領域が監視エ
リア画面（１フレーム）の大部分、例えば画面の７〜８
割以上を占めていれば背景画像を更新するので、環境明
るさの急激な変化に追随した背景画像の更新ができ、急
激な環境変化を移動物体と見誤る検出エラーを防止でき
る効果がある。

【００４５】また、輝度変化のある領域が小さいままで
継続する場合は、背景画像の更新を所定時間まで凍結す
るので、物体のゆっくりとした移動を精度よく検出でき
る。一方、凍結が所定時間継続すると、一旦、凍結を解
除するので、ゆるやかな環境変化を誤検出することも防
止でき、移動物体を高精度に検出できる効果がある。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像監視装置の一実施例を示す機能ブ
ロック図。

【図２】画像入力処理部の一実施例を示す機能ブロック
図。

【図３】背景画像制御部の一実施例を示す機能ブロック
図。

【図４】背景画像制御部の動作を示す説明図。

【図５】本発明による背景画像制御の処理手順の一実施
例を示すフロー図。

【図６】変化領域抽出部の一実施例を示す機能ブロック
図。

【図７】物体検知部の一実施例を示す機能ブロック図。

【図８】物体検知部の抽出領域の統合を行う一手順を示
すフロー図。

【図９】外接矩形算出部の外接矩形を算出する一手順を
示す説明図。

【図１０】正規化相関処理による類似度により移動物体
を判定する場合の一実施例を示す説明図。

【図１１】外接矩形領域類似度算出部の処理の一手順を
示すフロー図。

【図１２】移動物体の検知結果の一表示例を示す説明
図。

【符号の説明】

100…ITVカメラ、500…画像入力処理部、1000…背景画
像制御部、2000…背景画像記憶部、3000…差分画像作成
部、4000…変化領域抽出部、5000…物体検知部、6000…
表示制御部、7000…表示装置。

フロントページの続き (72)発明者 小林 芳樹 茨城県日立市大みか町七丁目１番１号 株 式会社日立製作所日立研究所内 (72)発明者 大田和 久雄 茨城県ひたちなか市稲田1410番地 株式会 社日立製作所映像情報メディア事業部内 (72)発明者 高橋 哲也 東京都三鷹市下連雀六丁目11番23号 セコ ム株式会社内 Ｆターム(参考） 5C054 FC01 FC05 FC12 FC13 FC15 GB01 GB12 GD05 HA18

Claims (5)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 監視エリアの入力画像を周期的に取り込
   み、該入力画像と背景画像との差分画像を画像処理し
   て、監視エリアの移動物体を検出する画像監視方法にお
   いて、 前記入力画像と前記背景画像の差分により輝度変化のあ
   る領域を求め、該領域が前記監視エリアの画面中に所定
   率以上占める場合は前記背景画像を現在の入力画像によ
   って更新し、前記所定率に満たない場合は前記背景画像
   の更新を凍結することを特徴とする画像監視方法。
2. 【請求項２】 監視エリアの入力画像を周期的に取り込
   み、該入力画像と背景画像との差分画像を画像処理し
   て、監視エリアの移動物体を検出する画像監視方法にお
   いて、 前記入力画像と前記背景画像との差分により輝度変化の
   ある領域を求め、該領域が前記監視エリアの画面中に所
   定率以上占める場合及び前記輝度変化のある領域が求ま
   らない場合に、前記背景画像を現在の入力画像によって
   更新し、それ以外の場合には前記背景画像の更新を凍結
   することを特徴とする画像監視方法。
3. 【請求項３】 請求項１または２において、 前記背景画像の凍結が所定時間継続したとき、前記背景
   画像を更新することを特徴とする画像監視方法。
4. 【請求項４】 請求項１、２または３において、 前記所定率は、前記監視エリアの大部分を占める７〜８
   割程度である画像監視方法。
5. 【請求項５】 ＩＴＶカメラ等の撮像手段により周期的
   に撮影された入力画像に基づいて監視エリアに入る物体
   を検出する画像監視装置において、 背景画像として、まず、初期の入力画像を記憶する背景
   画像記憶手段と、 現在の入力画像と前記背景画像の差分により輝度変化の
   ある領域を求め、該領域が前記監視エリア中に所定率以
   上占める場合及び前記輝度変化のある領域が求まらない
   場合に、前記背景画像記憶手段の背景画像を現在の入力
   画像によって更新する背景画像制御手段を備えることを
   特徴とする画像監視装置。