JP2001175959A

JP2001175959A - 侵入物体検出方法及び侵入物体検出装置

Info

Publication number: JP2001175959A
Application number: JP2000298144A
Authority: JP
Inventors: Wataru Ito; 渡伊藤; Hirotada Ueda; 博唯上田
Original assignee: Hitachi Kokusai Electric Inc
Current assignee: Hitachi Kokusai Electric Inc
Priority date: 1999-09-30
Filing date: 2000-09-29
Publication date: 2001-06-29
Anticipated expiration: 2020-09-29
Also published as: JP3736836B2

Abstract

(57)【要約】【課題】検出すべき対象物体以外の動く物体の影が存在
した場合でも、その領域をマスクすることなしに検出物
体が検出すべき侵入物体か否かを判定するようにして、
信頼性の高い侵入物体検出方法及び侵入物体検出装置を
提供する。【解決手段】逐次入力する複数の前記画像信号から１つ
以上の移動物体を差分法によって逐次検出する物体検出
ステップと、入力画像信号と基準背景画像信号の画素毎
の除算を行なって除算画像を得る除算処理ステップと、
物体検出ステップで検出された検出物体の該除算画像の
ヒストグラムから検出物体の平均比率を求める平均比率
算出ステップと、平均比率に基づいて検出物体が検出す
べき侵入物体か否かを判定する平均比率判定ステップと
を設け、監視視野内の侵入物体を検出するようにした。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、撮像装置を用いた
監視装置に係り、特に木々の影や旗の影などの揺れが観
察される監視環境下において、撮像視野内に侵入した物
体を、撮像装置から入力する映像信号の中から自動的に
検出するようにした侵入物体検出方法及び侵入物体検出
装置に関する。

【０００２】

【従来の技術】カメラ等の撮像装置を画像入力手段とし
て用いた侵入物体検出装置は、従来の監視員による有人
監視ではなく、監視視野内の侵入物体を検出したり、物
体の種類を認識したりして、自動的に所定の報知や警報
処置が得られるようしたものである。このようなシステ
ムを実現するためには、先ず、カメラ等の画像入力手段
より得られた入力画像と基準背景画像（即ち、検出すべ
き物体の写っていない画像）とを比較し、画素毎に輝度
値の差分を求め、その差分の大きい領域を物体として抽
出する方法がある。この方法は、差分法と呼ばれ、従来
から広く用いられている。差分法の処理を図６によって
説明する。図６は差分法によって物体検出（物体抽出）
を行う原理を説明するための図である。601は入力画
像、602は基準背景画像、603は差分画像、604は二値化
画像、605は減算器、606は二値化器である。

【０００３】図６において、減算器605は入力画像601と
予め用意した基準背景画像602との画素毎の輝度値の差
分を計算し差分画像603を出力する。次に二値化器606は
差分画像603の画素毎の輝度値が所定のしきい値Th未満
の輝度値を“0”、しきい値Th以上の画素の輝度値を“2
55”（1画素の輝度値を8ビットで計算）として二値化画
像604を得る。これによって入力画像601に写った人型の
物体609は、減算器605によって差分が生じた領域610と
して計算され、二値化器606によって画像611として抽出
される。差分法を応用した物体検出法として、例えば平
成７年特許公開第７９４２９号公報がある。しかし、こ
の方式は入力画像と基準背景画像との画素毎の輝度値の
違いを検出するため、例えば、風に揺れる木々や旗ある
いはこれらの影などの、検出すべき侵入物体以外の動く
物体も抽出してしまうという問題がある。これらの問題
を解決する方法として、従来は、検出すべき侵入物体以
外の動く物体が存在する領域を特定し、特定したその領
域をマスク処理（不感帯として処理）することにより侵
入物体のみを抽出していた。しかしこの方法では、検出
すべき侵入物体以外の動く物体が特に影の場合には、時
々刻々とその位置が変化するため、季節、時間帯、監視
領域の位置（経度と緯度など）、天候等の条件によって
影が存在する位置を推定し、マスクする領域を変化させ
なければならない。また、このマスクした領域中に存在
する侵入物体を検出することができない、あるいはマス
クした領域中の検出すべき侵入物体以外の動く物体の抽
出（誤検出）を抑制するためにこの領域における二値化
のためのしきい値Thを高く設定する必要があり、しきい
値Thを高く設定すると今度は逆に侵入物体の見逃しが発
生し易くなる。このためマスク処理する領域の範囲は小
さいことが望ましい。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】前述の従来技術では、
検出すべき侵入物体以外の動く物体を誤検出しないよう
に、それらの物体が存在する領域を検出処理しないよう
にマスク処理した領域（不感帯）を設けなければならな
い欠点があった。また、特に検出すべき侵入物体以外の
動く物体が風に揺れる木々や旗などの影の場合には時々
刻々とその位置が変化するため、影の誤検出を防ぐため
には、季節や、時間帯、監視領域の位置（緯度と経度な
ど）、天候等の条件によって影の存在する位置を推定
し、マスクする領域を時々刻々変化させなければならな
い欠点があった。更に、マスク処理によってマスクされ
た領域に現れる侵入物体を検出できなくなってしまう
か、あるいはマスクした領域中の検出すべき侵入物体以
外の動く物体の誤検出（誤抽出）を抑制するためにこの
領域における二値化のためのしきい値Thを高く設定する
必要があるが、しきい値Thを高く設定すると侵入物体の
見逃しが発生し易くなるという欠点があった。このた
め、マスク処理する領域の範囲はできるだけ小さいこと
が望ましい。本発明の目的は、上記のような欠点を除去
し、検出すべき対象物体以外の動く物体の影が存在した
場合でも、その領域をマスクすることなしに、抽出され
た物体が検出すべき侵入物体か否かを判定するようにし
て、信頼性の高い侵入物体検出方法及び侵入物体検出装
置を提供することにある。

【０００５】

【課題を解決するための手段】上記の目的を達成するた
めに、本発明の侵入物体検出方法または侵入物体検出装
置は、以下に述べるように、検出対象を正確に検出す
る、信頼性の高い侵入物体検出装置を提供するものであ
る。

【０００６】まず、本発明の侵入物体検出装置は、逐次
入力する複数の画像信号から１つ以上の移動物体を差分
法によって逐次抽出する物体抽出ステップと、入力画像
信号と基準背景画像信号の画素毎の除算を行なって除算
画像を得る除算処理ステップと、物体抽出ステップで抽
出された抽出物体の除算画像のヒストグラムから抽出物
体の平均比率を求める平均比率算出ステップと、平均比
率に基づいて抽出物体が検出すべき侵入物体か否かを判
定する平均比率判定ステップとを設け、監視視野内の侵
入物体を検出するようにしたものである。また、本発明
の侵入物体検出装置は、逐次入力する複数の画像信号か
ら１つ以上の移動物体を差分法によって逐次抽出する抽
出ステップと、入力画像信号と基準背景画像信号の画素
毎の除算を行なって除算画像を得る除算処理ステップ
と、抽出検出ステップで抽出された抽出物体の除算画像
のヒストグラムから抽出物体のヒストグラムの先鋭度を
求める先鋭度算出ステップと、先鋭度に基づいて抽出物
体が検出すべき侵入物体か否かを判定する先鋭度判定ス
テップとを設け、監視視野内の侵入物体を検出するよう
にしたものである。また、本発明の侵入物体検出装置で
は、逐次入力する複数の画像信号から１つ以上の移動物
体を差分法によって逐次抽出する物体抽出ステップと、
入力画像信号と基準背景画像信号の画素毎の除算を行な
って除算画像を得る除算処理ステップと、物体抽出ステ
ップで抽出された抽出物体の除算画像のヒストグラムか
ら抽出物体の平均比率を求める平均比率算出ステップ
と、平均比率に基づいて抽出物体が検出すべき移動物体
の候補か否かを判定する平均比率判定ステップと、検出
すべき移動物体の候補として判定された抽出物体の除算
画像のヒストグラムから抽出物体のヒストグラムの先鋭
度を求める先鋭度算出ステップと、先鋭度に基づいて抽
出物体が検出すべき侵入物体か否かを判定する先鋭度判
定ステップとを設け、監視視野内の侵入物体を検出する
ようにしたものである。さらに、抽出物体の入力画像の
平均輝度値が所定の値以上となる検出物体について平均
比率を求めるようにしたものである。

【０００７】また、先鋭度に対するしきい値を変化させ
ることによって、抽出物体が検出すべき侵入物体か否か
の判定認識率を変化させるようにしたものである。

【０００８】さらにまた、抽出物体の過去の判定結果を
記憶する判定結果記憶ステップと、記憶した判定結果に
基づいて抽出物体が検出すべき侵入物体か否かを判定す
る侵入物体判定ステップとを設け、監視視野内の侵入物
体を検出するようにしたものである。すなわち、本発明
の侵入物体検出装置は、例えば監視対象とする監視範囲
を撮像するカメラ等の画像入力手段と、カメラ等の画像
入力手段が撮像した画像を入力する画像入力I/Fと、画
像入力I/Fから入力された画像を記憶する画像メモリ
と、侵入物体検出を行なう侵入物体検出装置の動作プロ
グラムを記憶しているプログラムメモリと、プログラム
メモリに保持されているプログラムにしたがって侵入物
体検出装置を動作させるCPUと、画像メモリに記憶され
た画像の解析を行なう際に一時的にデータを記憶するワ
ークメモリと、音、可視光、振動、回転運動、上下運動
等の少なくとも１つ以上で表し人間または補助動物が感
知可能な信号を発生する警告表示手段と、監視モニタ
と、ワークメモリの解析結果に対応してCPUの指示によ
って警告手段に警告を表示させる信号を伝達する出力I/
Fとワークメモリの解析結果に対応してCPUの指示によっ
て監視モニタに画像を送る画像出力I/Fとを有し、プロ
グラムメモリに保持されているプログラムが、画像メモ
リに記憶されてる入力画像及び基準背景画像から差分法
によって動いている物体を逐次抽出する手段と、画像メ
モリに記憶されている入力画像及び基準背景画像から画
像間の除算処理を行なう手段と、差分法によって抽出さ
れた物体と除算処理によって得られた除算画像に基づき
除算画像のヒストグラムを求める手段と、ヒストグラム
から検出物体の平均比率とヒストグラムの先鋭度を計算
する手段と、平均比率及び該先鋭度に基づいて抽出物体
を検出すべき侵入物体か否かを判定する手段を有し、判
定手段によって検出すべき侵入物体を判定するようにし
て監視視野内の侵入物体の監視を行なうようにしたもの
である。

【０００９】

【発明の実施の形態】本発明の侵入物体検出装置に係る
実施形態の１つを図５に示す。図５は侵入物体検出装置
のハードウエア構成を示すブロック構成図である。501
はテレビジョンカメラ（以下TVカメラと呼ぶ）、502は
画像入力I/F、511はデータバス、503は画像メモリ、504
はワークメモリ、505はCPU、506はプログラムメモリ、5
07は出力I/F、508は画像出力I/F、509は警告灯、510は
監視モニタである。TVカメラ501は画像入力I/F502に接
続され、警告灯509は出力I/F507に接続され、監視モニ
タ510は画像出力I/F508に接続されている。また、画像
入力I/F502、画像メモリ503、ワークメモリ504、CPU50
5、プログラムメモリ506、出力I/F507及び画像出力I/F5
08は、データバス511に接続されている。図５におい
て、TVカメラ501は監視対象区域を含めた撮像視野内を
撮像する。またTVカメラ501は、撮像した画像を映像信
号に変換し、映像信号を画像入力I/F502に入力する。入
力I/F502は、入力した該映像信号を侵入物体検出装置で
扱うフォーマット（例えば、幅320pix、高さ240pix、8b
it/pix）の画像データに変換し、データバス511を介し
て画像メモリ503に送る。画像メモリ503は、送られてき
た画像データを蓄積する。CPU505はプログラムメモリ50
6にあらかじめ保存されているプログラムに従って、ワ
ークメモリ504内で画像メモリ503に蓄積された画像の解
析を行なう。以上の解析結果、TVカメラ501の撮像視野
内に対象物体が侵入した等の情報を得る。CPU505は、処
理結果に応じてデータバス511から出力I/F507を介して
警告灯509を点灯し、画像出力I/F508を介して監視モニ
タ510に例えば処理結果画像を表示する。画像出力I/F50
8は、CPU505からの信号を監視モニタ510が使用できるフ
ォーマット（例えば、NTSC映像信号）に変換して、監視
モニタ510に送る。監視モニタ510は、例えば侵入物体検
出結果画像を表示する。以下に説明するフローチャート
は、もちろん他のハードウエア構成からなる物体追跡監
視装置でも実施可能であるが、すべて上記の物体追跡監
視装置のハードウエア構成の一例である図５を使って説
明している。図２は本発明の第１の実施例を表すフロー
チャートの一例である。この第１の実施例は、入力画像
と基準背景画像の除算画像のヒストグラムから、基準背
景画像に対して入力画像が明るくなった画素の輝度変化
の割合の平均値と、基準背景画像に対して入力画像が暗
くなった画素の輝度変化の割合の平均値に基づいて抽出
物体を検出すべき侵入物体であるかまたは影のような侵
入物体ではないものであるかを判定するようにした方法
である。処理の流れを図６及び図７、図８、図９、図１
０を用いて説明する。画像入力ステップ101では、TVカ
メラ501より例えば画素数320 pix×240 pixに対応する
入力画像601を得る。図６の例では、入力画像601は侵入
物体609を含む。

【００１０】次に、差分処理ステップ102では、入力画
像601と予め画像メモリ503に記憶しておいた基準背景画
像602と画素毎の輝度値の差分を計算し、差分画像603を
得る。図６の例では、差分画像603は侵入物体609に対応
する領域610を含む。

【００１１】差分画像603は、二値化処理ステップ103に
おいて、しきい値処理を行ない（図６の二値化器60
6）、予め設定したしきい値（例えば Th=20）以上の画
素の輝度値を、物体が存在する部分として“255”に変
換し、しきい値未満の画素の輝度値を、物体が存在しな
い部分として“0”に変換して、二値化画像604を得る。
以下、入力画像、基準背景画像、二値化画像を、それぞ
れ、f（x,y）、g（x,y）、b（x,y）と表す。（x,y）は
画素の位置を表す。例えば、図６の二値化画像604にお
いて、横方向がx軸（右方向が＋方向）、縦方向がy軸
（下方向が＋方向）であり、一番左上が原点（0，0）
で、一番右下の座標が（320，240）である。ラベリング
処理ステップ104では、二値化画像604中で輝度値“25
5”となる個々の画素の塊である領域611をラベリングの
方法で番号付けし、それぞれを抽出物体として検出す
る。次に除算処理ステップ105では、入力画像601と基準
背景画像602の画素毎の輝度値の除算を行なう。この処
理によって得られる除算画像 r（x,y）は、

【００１２】

【数１】

【００１３】として計算する。ここで、除算画像 r（x,
y）は、f(x,y) と g(x,y) が同じ値（すなわち、除算結
果が “1.0”）となる場合に“128”となり、除算画像
r(x,y)の輝度値（画素値）“0〜255”を使って除算結果
“0.0〜2.0”の値を表現することができる。また、〔〕
は、小数点以下の部分を切り捨てて、整数とすることを
表す。即ち、r(x，y)の値が0〜127である場合は、基準
背景画像に対して入力画像が暗くなった入力画像の領域
であることを示し、r(x，y)の値が128〜255である場合
は、基準背景画像に対して入力画像が明くなった入力画
像の領域であることを示す。次にヒストグラム算出ステ
ップ108では、ラベリング処理ステップ104によって番号
付けされたそれぞれの抽出物体について、除算画像r(x,
y)のヒストグラムを計算し、これを h(i) とする（i は
輝度値（画素値）を表し、h(i) は b(x,y)=255 かつ r
(x,y)=i なる画素の個数を表す）。次に、ステップ109
と110でこのヒストグラムの対称性を評価する。あるい
は、このヒストグラムを使って抽出物体が侵入物体であ
るか否かの判定をするための評価をする。即ち、平均比
率算出ステップ109では、ヒストグラム算出ステップ108
によって得られたヒストグラム h(i) について、まず、
輝度値（画素値）iが第1の範囲（128≦i≦255）にある
除算画像の第1の平均輝度値（平均比率）μ+と、輝度値
（画素値）iが第２の範囲（0≦i≦127）にある除算画像
の第２の平均輝度値（平均比率）μ-とを下記のように
して求める。

【００１４】

【数２】

【００１５】すなわち、平均比率μ⁺は f(x,y)>=g(x,y)
となる画素の除算画像 r(x,y) の平均値、平均比率μ^-
は f(x,y)<g(x,y) となる画素の除算画像 r(x,y) の平
均値を表している。次に、平均比率評価ステップ110で
は、平均比率算出ステップ109によって得られた平均比
率μ⁺と平均比率μ^-の逆数との差を計算し、それが所定
のしきい値T₁以上であった場合に侵入物体処理ステップ
111、所定の値T₁未満であった場合に影処理ステップ115
へ分岐する。ステップ105からステップ110までの処理を
図７〜図１０を用いて説明する。図７〜図１０は風に揺
れる木々や旗の影の特徴を説明するための図で、風に揺
れる影の動きを表し、説明のため簡略化して表現してい
る。図７(b)において、横線で塗りつぶした領域701Aは
風が吹く前の影の位置であり、画像701'は図６の基準背
景画像602に相当する。また、図７(a)における画像701
中の領域701Bは、風によって影が揺れて移動した後の位
置であり、画像701に写り込んでいる影の部分画像であ
る。即ち、画像701は図６の入力画像601に相当する。こ
のように、基準背景画像としては、例えば、風が吹く前
の画像701'、入力画像としては、例えば、風が吹いた後
の画像701が使用される。図7(c)の画像701"は、画像70
1'と画像701に写り込んだ領域701Bと領域701Aの相対的
な位置を示すための図である。このような場面で差分法
を適用すると図８に示すような二値化画像702が得られ
る。図８の二値化画像中、領域702Aは風が吹いたことに
よって影が消えて明るくなった領域、領域702Bは風が吹
いたことによって影ができて暗くなった領域を表してお
り、風に揺れる木々や旗などの影は、二値化画像702の
ように２つの領域が対になって検出されるという特徴が
ある。即ち、差分処理によって抽出された検出物体が、
基準背景画像中にもともと写り込んでいる画像が移動し
たことによって抽出された場合には、例えば、影が移動
して前に暗かった領域が明るくなる領域（後述の図８の
702A）と、例えば、前は明るかった領域に影が移動して
暗くなる領域（後述の図８の702B）という２つの領域が
抽出される。このときこの2つの領域の除算画像上での
輝度値はほぼ等しくなる。従って、風に揺れる木々や旗
などの影によって１つの抽出された検出物体について算
出した除算画像のヒストグラムは、例えば図９Aに示す
ようになる。また、図９Bは図９Aのヒストグラムを模式
化して表したものである。図９A、図９Bにおいて、横軸
は輝度値i、縦軸は頻度h(i)である。図９Aにおいて、ヒ
ストグラム703Aは領域702Aによるもの、ヒストグラム70
3Bは領域702Bによるものである。また、図９Bにおい
て、斜線部分703A'はヒストグラム703Aを模式化したも
ので、斜線部分703B'はヒストグラム703Bを模式化した
ものである。斜線部分703A'の面積は初め暗かった部分
が明るくなった画素領域の輝度値の合計の大きさを表
し、斜線部分703B'の面積は初め明かった部分が暗くな
った画素領域の輝度値の合計の大きさを表している。更
に横軸にあるμ⁺の位置は初め暗かった部分が明るくな
った画素領域の輝度値の平均であり、μ^-位置は初め暗
かった部分が明るくなった画素領域の輝度値の平均であ
る。またσ⁺は斜線部分703A'の幅であり、σ ^-は斜線部
分703B'の幅である。このように、風によって影が消え
て明るくなった画素の輝度値変化の割合（μ⁺）と影が
できて暗くなった画素の輝度値変化の割合（1/μ^-）は
近い値となる。一方、侵入者が原因で検出された検出物
体の除算画像のヒストグラムは、例えば、図１０A、図
１０Bのようになる。図１０A、図１０Bは、図９A、図９
Bの風に揺れる木々や旗などの影が原因で検出された検
出物体の除算画像のヒストグラムとは異なり、i＜128の
ヒストグラムと、i≧128のヒストグラムの形状が異なっ
ている。（図１０A、図１０Bでは、i＜128の部分で約70
から約115、i≧128の部分で約155から約235の分布を持
つ）。この例のように、風に揺れる木々や旗などの影に
よって抽出された検出物体の除算画像のヒストグラムと
は異なり、侵入者によって検出された物体の除算画像の
ヒストグラムは、i＜128の部分と、i≧128の部分とで、
必ずしも、似た分布を持つわけではない。即ち、侵入者
の持つ輝度分布に応じて、抽出された検出物体のヒスト
グラムには特徴がない。したがって、除算画像のヒスト
グラムの、明るくなった画素の平均比率μ⁺ 'と、暗く
なった画素の平均比率μ^- 'の逆数とを比較すること
で、検出物体が、検出すべき侵入物体によるものなの
か、影が動いたことによるものなのかを判定することが
できる。

【００１６】判定の際に用いるしきい値T₁は、例えば、
平均比率のズレを輝度変化の割合の変化率 10% で許容
する場合、除算画像は、256階調で0〜2.0を表現してい
るため

【００１７】

【数３】

【００１８】である。続いて、平均比率評価ステップ11
0で侵入物体と判定された場合、侵入物体処理ステップ1
11において抽出物体を侵入者とし、続く警報・モニタ表
示ステップ112においてCPU505は出力I/F507及び画像出
力I/F508に命令を送る。これを受けて、出力I/F507は、
例えば、警告灯510に警戒を示す発行をさせ、画像出力I
/F508は、例えば、警戒を表す表示を監視モニタ511に表
示させる。また、平均比率評価ステップ110で影と判定
された場合、非侵入物体処理ステップ115において抽出
物体を影とする。終了判定ステップ116は、ステップ108
からステップ115までの処理が全ての抽出物体に対して
行なわれた場合に、画像入力ステップ101へ処理を分岐
し、そうでない場合は、ヒストグラム算出ステップ108
へ処理を分岐する。したがって、この実施例によれば、
差分法によって抽出された抽出物体の入力画像と基準背
景画像の除算画像のヒストグラムを評価し、明るく変化
した画素の輝度値変化の割合と暗く変化した輝度値変化
の割合を比較することによって、抽出物体が検出すべき
侵入物体か否かを判定するため、視野内に風が揺れる木
々や旗などの影が存在する場合でも、検出すべき侵入物
体か影かを正確に判定することができる。本発明の第２
の実施例について、図３を用いて説明する。この第２の
実施例は、ヒストグラム算出ステップ108によって得ら
れたヒストグラムの分布のバラツキに基づいて検出物体
を検出すべき侵入物体か影かを判定するようにした方法
である。

【００１９】図３のフローチャートは、図２のフローチ
ャートの平均比率算出ステップ109の代わりに先鋭度算
出ステップ113、平均比率評価ステップ110の代わりに先
鋭度評価ステップ114を加え、ステップ108によって得た
ヒストグラムを第２の実施例（図２）とは異なった観点
から評価して、抽出物体が検出物体か否かを判定するも
のである。図３において、図２で述べたものと同様の処
理ステップを経て、ヒストグラムh(i)が算出される。先
鋭度算出ステップ113では、ヒストグラム算出ステップ1
08によって得られたヒストグラム h(i) について、２つ
の先鋭度σ⁺とσ^-を以下にして求める。

【００２０】

【数４】

【００２１】すなわち、除算画像の先鋭度σ⁺はb(x,y)=
255かつ f(x,y)≧g(x,y) となる画素の除算画像 r(x,y)
の輝度値分布の標準偏差、除算画像の先鋭度σ^-はb(x,
y)=255かつ f(x,y)＜g(x,y) となる画素の除算画像 r
(x,y) の輝度値分布の標準偏差を表している。

【００２２】次に、先鋭度評価ステップ114では、先鋭
度算出ステップ113によって得られた先鋭度σ⁺及び先鋭
度σ^-と所定のしきい値T₂を比較し、２つの先鋭度の
内、少なくとも１つがしきい値以上であった場合に侵入
物体処理ステップ111、２つ共所定の値T₂未満であった
場合に影処理ステップ115へ分岐する。この処理を図８
及び図９、図１０を用いて説明する。上述のように、風
に揺れる木々や旗などの影は、二値化画像702のように
２つの領域が対になって検出されるという特徴がある。
さらに、風が吹くことによって影が消えて明るくなった
領域の画素の輝度変化の割合はほぼ一定で、さらに影が
できて暗くなった領域の画素の輝度変化の割合もほぼ一
定になるという特徴がある。すなわち、それぞれの領域
の除算画像の輝度値のバラツキ（即ち標準偏差）は小さ
くなる。一方、侵入者によって検出された検出物体は、
必ずしも、前述のように除算画像の輝度値のバラツキが
小さくなるわけではない。したがって、除算画像のヒス
トグラムの、明るくなった画素の先鋭度σ⁺と暗くなっ
た画素の先鋭度σ^-をしきい値T2を用いて評価すること
で、抽出物体が、検出すべき侵入物体によるものなの
か、影が動いたことによるもののように検出すべき侵入
物体ではないものであるかを判定することができる。判
定の際に用いるしきい値T₂は、例えば、先鋭度のバラツ
キを輝度変化の割合15% で許容する場合、除算画像は、
256階調で0〜2.0を表現しているため

【００２３】

【数５】

【００２４】とする。このとき、先鋭度がT2未満になる
とは、除算画像の画素値が

【００２５】

【数６】

【００２６】の範囲に含まれていて、抽出物体がかげで
あることを意味する（図３のステップ114〜115）。した
がって、この実施例によれば、差分法によって検出され
た検出物体の入力画像と基準背景画像の除算画像のヒス
トグラムを求め、明るく変化したまたは暗く変化した画
素の除算画像の分布のバラツキをしきい値T₂と比較する
ことによって抽出物体が検出すべき侵入物体か影かを判
定するため、視野内に風に揺れる木々や旗などの影が存
在する場合でも、検出すべき侵入物体か影かを正確に判
定することができる。本発明の第３の実施例について、
図４を用いて説明する。この第３の実施例は、ヒストグ
ラム算出ステップ108によって得られたヒストグラムの
基準背景画像に対して入力画像が明るくなった画素の輝
度変化の割合の平均値と、基準背景画像に対して入力画
像が暗くなった画素の輝度変化の割合の平均値と、ヒス
トグラムの分布のバラツキに基づいて抽出された検出物
体を検出すべき侵入物体か否かを判定するようにした方
法である。図４のフローチャートは、図２のフローチャ
ートの平均比率評価ステップ110において、平均比率μ⁺
とμ^-の逆数の差がT₁未満と判定された場合に、前述の
先鋭度算出ステップ113と先鋭度評価ステップ114を行な
うように構成したものである。したがって、この実施例
によれば、差分法によって抽出された抽出物体の入力画
像と基準背景画像の除算画像のヒストグラムを求め、明
るく変化した画素の輝度値変化の割合と暗く変化した画
素の輝度値変化の割合を比較し、さらに、明るく変化し
た画素の除算画像の分布のバラツキと暗く変化した画素
の除算画像の分布のバラツキをしきい値T₂と比較するこ
とによって抽出物体が検出すべき侵入物体か影かを判定
するため、視野内に風が揺れる木々や旗などの影が存在
する場合でも、検出すべき侵入物体か影かを正確に判定
することができる。本発明の第４の実施例について、図
１を用いて説明する。この第４の実施例は、上述の第３
の実施例のステップ108からステップ110、ステップ11
3、114を抽出物体の平均輝度値が所定のしきい値T₃以上
の場合にのみ行なうようにした方法である。換言する
と、本実施例は建物の影などの既に暗く、別の影の揺れ
などが発生し得ない領域では、検出すべき侵入物体か否
かの判定をしない様にしたものである。図１のフローチ
ャートは、図４のフローチャートの除算処理ステップ10
5の後に平均輝度値算出ステップ106、平均輝度値評価ス
テップ107を追加したものである。平均輝度値算出ステ
ップ106では、注目するラベル番号を持ちb(x,y)=255な
る画素の平均輝度値、即ち

【００２７】

【数７】

【００２８】によって計算する。ここでNは、b(x,y)=25
5となる画素数を表す。次に平均輝度値評価ステップ107
では、平均輝度値算出ステップ106によって得られた平
均輝度値μと所定のしきい値T₃を比較し、平均輝度値μ
がしきい値T₃以上であった場合にヒストグラム算出ステ
ップ108へ処理を分岐し、平均輝度値μがしきい値T₃未
満であった場合に侵入物体処理ステップ111へ処理を分
岐する。

【００２９】ここで所定のしきい値T₃は、影の揺れが発
生する場面での入力画像の平均輝度値に設定し、例えば
T₃=128とする。こうすることによって、影の揺れが発生
する様な明るい輝度分布を持つ領域のみについて抽出物
体が検出すべき侵入物体なのか影かを判定するようにで
き、処理の高速化を図ることができる。本発明の第５の
実施例について、図１１を用いて説明する。この実施例
は、図４で示した上記第３の実施例における先鋭度に対
するしきい値T₂を変化させ、抽出物体が検出すべき侵入
物体か否かの判定認識率を変化させるようにしたもので
ある。

【００３０】図１１は、T₂を変化させた場合に、侵入物
体でない抽出物体を侵入物体として判定してしまう割合
（誤認識率）の変化801Aと、侵入物体を侵入物体でない
物体として判定してしまう割合（見逃し率）の変化801B
を表している。これらの変化は、監視環境（対象とする
物体の種類、カメラレンズの焦点距離等）が決定した場
合に経験的に得られるものである。図１１より、先鋭度
に対するしきい値T₂を大きく設定すると誤認識率を低下
させることができ、また、逆にT₂を小さく設定すると見
逃し率を低下させることができる。したがって、監視対
象に応じて誤認識を許容するか、見逃しを許容するかに
応じてT₂を設定することによって検出すべき侵入物体か
否かの判定認識率を調整することができる。本発明の第
６の実施例について、図１２を用いて説明する。この実
施例は、上記第３の実施例の侵入物体処理ステップ11
1、非侵入物体処理ステップ115を、それぞれ侵入物体候
補処理ステップ901、非侵入物体候補処理ステップ902に
代え、判定率算出ステップ903、判定率評価ステップ904
を追加したものである。侵入物体候補処理ステップ901
では、平均比率評価ステップ110あるいは先鋭度評価ス
テップ114によって抽出物体が侵入物体であると判定さ
れた場合に、検出物体をすぐさま侵入物体として判定せ
ずに侵入物体の候補としてワークメモリ504に記憶す
る。また、非侵入物体候補処理ステップ902では、先鋭
度評価ステップ114によって抽出物体が非侵入物体であ
ると判定された場合に、抽出物体をすぐさま非侵入物体
として判定せずに非侵入物体の候補としてワークメモリ
504に記憶する。次に判定率算出ステップ903では、ワー
クメモリ504に記憶された抽出物体の過去 Nkフレームで
侵入物体候補と判定された回数 N1 に基づき判定率 k
（k = N1/Nk）を算出する。次に判定率評価ステップ904
では、判定率算出ステップ903によって得られた判定率
k と所定のしきい値T₄とを比較し、T₄以上であった場合
に警報・モニタ表示ステップ112へ分岐し、T₄未満であ
った場合に終了判定ステップ116へ分岐する。ここで、
判定率 k は、過去 Nk フレーム中に抽出物体が侵入物
体候補であると判定された割合を表し、抽出物体が侵入
物体であった場合は大きく（全フレームで侵入物体候補
として判定された場合は k = 1.0 となる）、抽出物体
が非侵入物体の揺れによるものであった場合は小さくな
る（全フレームで非侵入物体候補として判定された場合
は k = 0.0 となる）。また、判定対象とするフレーム
数 Nk 、および判定率に対するしきい値T₄は、経験的に
設定する値で、例えば Nk = 10、T₄= 0.5 とする。この
場合、１フレームの処理速度が 5フレーム毎秒として、
２秒間の間に5フレーム以上侵入物体候補として判定さ
れた抽出物体を侵入物体と判定することを意味する。し
たがって、この実施例によれば、過去数フレームの侵入
物体候補判定結果に基づき抽出物体が検出すべき侵入物
体か否かを判定するため、視野内に風に揺れる木々や旗
の影が存在する場合でも、検出すべき侵入物体か否かを
正確に判定することができる。本発明の第７の実施例に
よる侵入物体検出方法について図１３を用いて説明す
る。図１３は図２のフローチャートのステップ116での
判定が“No”のとき、処理を除算処理ステップ105に移
すようにした点が図２の第２の実施例の侵入物体検出方
法と異なるもので、他の点は図２の方法と同じである。
図２の方法の場合、ステップ104でラベリングした、個
々の抽出物体に関してのみ除算を実施するので、除算演
算量を少なくすることができるという効果がある。尚、
他の実施例にもこの方法を適用できることは言うまでも
ない。また、本発明は、以上で説明した撮像装置から逐
次入力する画像信号中の侵入物体を検出するための方法
を実施するコンピュータプログラムコード手段を実現し
たコンピュータ使用可能な媒体を有するコンピュータプ
ログラム製品として実施できることは言うまでもない。

【００３１】更に、図１２の侵入物体候補処理ステップ
901、非侵入物体候補処理ステップ902、判定率算定ステ
ップ903、判定率評価ステップ904を他の任意の実施例に
適用してもよい。更に、図１の平均輝度値算出ステップ
106、平均輝度値評価ステップ107を他の任意の実施例に
適用してもよい。

【００３２】また、図２に言及して説明した侵入物体検
出方法では、判定ステップ110においてμ⁺とμ^- 'の逆
数とを比較したが、μ^-とμ⁺ 'の逆数との比較でもよい
ことは言うまでもない。

【００３３】

【発明の効果】したがって、本発明によれば、カメラの
視野内に存在する対象物体を、風に揺れる木々や旗など
の影の検出すべき侵入物体以外の動く物体の存在する場
面においても、正確に検出することができ、侵入物体検
出装置の適用範囲を大きく広げることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施例の動作を説明するためのフ
ローチャート。

【図２】本発明の一実施例の動作を説明するためのフ
ローチャート。

【図３】本発明の一実施例の動作を説明するためのフ
ローチャート。

【図４】本発明の一実施例の動作を説明するためのフ
ローチャート。

【図５】侵入物体検出装置の構成の一例を示すブロッ
ク図。

【図６】従来の差分法を説明するための図。

【図７】風に揺れる木々や旗の影の特徴を説明するた
めの第一の図。

【図８】風に揺れる木々や旗の影の特徴を説明するた
めの第二の図。

【図９】風に揺れる木々や旗の影の特徴を説明するた
めの第三の図。

【図１０】侵入物体の特徴を説明するための図。

【図１１】判定認識率の特徴を説明するための図。

【図１２】本発明の一実施例の動作を説明するための
フローチャート。

【図１３】本発明の一実施例の動作を説明するための
フローチャート。

【符号の説明】

101：画像入力ステップ、102：差分処理ステップ、10
3：二値化処理ステップ、104：ラベリング処理ステッ
プ、105：除算処理ステップ、106：平均輝度値算出ステ
ップ、107：平均輝度値評価ステップ、108：ヒストグラ
ム算出ステップ、109：平均比率算出ステップ、110：平
均比率評価ステップ、113：先鋭度算出ステップ、114：
先鋭度評価ステップ、 501：TVカメラ、 502：画像入
力I/F、503：画像メモリ、 504：ワークメモリ、 50
5：CPU、 506：プログラムメモリ、507：出力I/F、
508：画像出力I/F、 509：警告灯、 510：監視モニ
タ、 511：データバス、 601：入力画像、 602：基
準背景画像、 603：差分画像、 604：二値化画像、
605：減算器、 606：二値化器。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号ＦＩテーマコート゛(参考）Ｇ０６Ｔ 7/20 ３００Ｇ０１Ｖ 9/04 Ｓ

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】撮像装置から逐次入力する画像信号中の
侵入物体を検出する侵入物体検出方法において、前記画
像信号から１つ以上の移動物体を差分法によって逐次抽
出する物体抽出ステップと、前記画像信号と基準背景画
像信号の画素毎の除算を行なって除算画像を得る除算処
理ステップと、前記物体抽出ステップで抽出された前記
抽出物体について前記除算画像のヒストグラムを算出す
るヒストグラム算出ステップと、算出された該ヒストグ
ラムから前記抽出物体の平均比率を求める平均比率算出
ステップと、該平均比率に基づいて前記抽出物体が検出
すべき侵入物体か否かを判定する平均比率判定ステップ
とを有し、前記平均化率が所定の範囲にあった抽出物体
を監視視野内の侵入物体として検出することを特徴とす
る侵入物体検出方法。
【請求項２】撮像装置から逐次入力する画像信号中の
侵入物体を検出する侵入物体検出方法において、前記画
像信号から１つ以上の移動物体を差分法によって逐次抽
出する物体抽出ステップと、前記画像信号と基準背景画
像信号の画素毎の除算を行なって除算画像を得る除算処
理ステップと、前記物体抽出ステップで検出された抽出
物体について前記除算画像のヒストグラムを算出するヒ
ストグラム算出ステップと、算出された該ヒストグラム
から前記抽出物体の前記ヒストグラムの先鋭度を求める
先鋭度算出ステップと、該先鋭度に基づいて前記抽出物
体が検出すべき侵入物体か否かを判定する先鋭度判定ス
テップとを有し、前記平均化率が所定の範囲にあった抽
出物体を監視視野内の侵入物体として検出することを特
徴とする侵入物体検出方法。
【請求項３】撮像装置から逐次入力する画像信号中の
侵入物体を検出する侵入物体検出方法において、前記画
像信号から１つ以上の移動物体を差分法によって逐次抽
出する物体抽出ステップと、前記画像信号と基準背景画
像信号の画素毎の除算を行なって除算画像を得る除算処
理ステップと、前記物体抽出ステップで抽出された前記
抽出物体について前記除算画像のヒストグラムを算出す
るヒストグラム算出ステップと、算出された該ヒストグ
ラムから前記抽出物体の平均比率を求める平均比率算出
ステップと、該平均比率に基づいて抽出物体が検出すべ
き移動物体の候補か否かを判定する平均比率判定ステッ
プと、該検出すべき移動物体の候補として判定された前
記抽出物体についての前記除算画像のヒストグラムから
前記抽出物体の前記ヒストグラムの先鋭度を求める先鋭
度算出ステップと、該先鋭度に基づいて前記抽出物体が
検出すべき侵入物体か否かを判定する先鋭度判定ステッ
プとを設け、前記平均化率が所定の第１の範囲外であっ
て前記先鋭度が所定の第２の範囲外の抽出物体を検出対
象から除外することを特徴とする侵入物体検出方法。
【請求項４】請求項３記載の侵入物体検出方法におい
て、前記抽出物体の画像信号の平均輝度値が所定の値以
上となる検出物体について平均比率を求めるようにした
ことを特徴とする侵入物体検出方法。
【請求項５】請求項３記載の侵入物体検出方法におい
て、前記先鋭度に対するしきい値を変化させることによ
って、前記抽出物体が検出すべき侵入物体か否かの判定
認識率を変化させることを特徴とする侵入物体検出方
法。
【請求項６】請求項４記載の侵入物体検出方法におい
て、前記抽出物体の過去の判定結果を記憶する判定結果
記憶ステップと、記憶した該判定結果に基づいて前記抽
出物体が検出すべき侵入物体か否かを判定する侵入物体
判定ステップとを設け、監視視野内の侵入物体を検出す
ることを特徴とする侵入物体検出方法。
【請求項７】撮像視野内の侵入物体を検出する侵入物
体検出方法において、監視対象範囲を撮像する撮像装置と、該撮像装置が取得した映像信号を逐次入力画像に変換す
る画像入力インターフェース手段と、該画像入力インターフェース手段によって変換された前
記画像信号を処理する画像処理手段とを備え、前記画像処理手段が、差分処理によって検出された抽出
物体と入力した前記画像と基準背景画像との除算により
得られる除算画像に基づいて該除算画像のヒストグラム
を求め、求められた該ヒストグラムから前記抽出物体の
平均比率と該ヒストグラムの先鋭度を計算し、該平均比
率及び該先鋭度に基づいて前記抽出物体を検出すべき侵
入物体か否かを判定することを特徴とする侵入物体検出
装置。