JP2003169319A - Image-monitoring apparatus - Google Patents

Image-monitoring apparatus

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JP2003169319A
JP2003169319A JP2001367450A JP2001367450A JP2003169319A JP 2003169319 A JP2003169319 A JP 2003169319A JP 2001367450 A JP2001367450 A JP 2001367450A JP 2001367450 A JP2001367450 A JP 2001367450A JP 2003169319 A JP2003169319 A JP 2003169319A
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JP
Japan
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image
correlation
motion
motion vector
change
Prior art date
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Pending
Application number
JP2001367450A
Other languages
Japanese (ja)
Inventor
Tetsuji Hashimo
哲司 羽下
Hideto Fujiwara
秀人 藤原
Kazuhiko Washimi
和彦 鷲見
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Mitsubishi Electric Corp
Original Assignee
Mitsubishi Electric Corp
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Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
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  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
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  • Image Analysis (AREA)

Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To provide an image-monitoring apparatus for accurately detecting only a mobile object by appropriately segregating background variation and the mobile object from images to be monitored. <P>SOLUTION: The image-monitoring apparatus comprises an image-inputting means 1 for inputting images to be monitored, an image change-extracting means 12 for setting a change region by extracting change in an image that is inputted by the image-inputting means 1, and a movement-judging means 13 that arranges a correlation block at the change region that is set by the image change-extracting means 12 and extracts the mobile object from images that are inputted from the image-inputting means 1 by a correlation operation to be made for each correlation block. <P>COPYRIGHT: (C)2003,JPO

Description

【発明の詳細な説明】Detailed Description of the Invention

【0001】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、監視カメラから
得られる画像を処理し、侵入者や車両等の移動物体と、
それ以外の背景変動である木の揺れや水面の乱反射等と
を自動的に弁別し、侵入者や車両等の移動物体を精度よ
く抽出する映像監視装置に関するものである。
BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention processes an image obtained from a surveillance camera to detect a moving object such as an intruder or a vehicle,
The present invention relates to an image monitoring device that automatically discriminates background fluctuations such as tree swings and irregular reflections on the water surface, and accurately extracts moving objects such as intruders and vehicles.

【0002】[0002]

【従来の技術】図10は、森田俊彦著「局所相関演算に
よる動きの検知と追跡」電子情報学会論文誌D−II
Vol.J84−D−II No.2 pp.299−
3092001年2月に掲載された従来の映像監視シス
テムの構成を示すブロック図である。図において、1は
画像入力手段、4aは検知領域設定手段、5aは相関演
算ブロック配置手段、6は過去画像蓄積手段、7は相関
演算実行手段、8は領域内動きベクトル統合手段、9は
空間的動き一様性判定手段、10は一定時間内動きベク
トル統合手段、11は時間的動き一様性判定手段であ
る。
2. Description of the Related Art FIG. 10 shows Toshihiko Morita, "Motion Detection and Tracking by Local Correlation Calculation," IEICE Transactions D-II.
Vol. J84-D-II No. 2 pp. 299-
It is a block diagram which shows the structure of the conventional video surveillance system published in 3092001 February. In the figure, 1 is an image input unit, 4a is a detection region setting unit, 5a is a correlation calculation block arrangement unit, 6 is a past image storage unit, 7 is a correlation calculation execution unit, 8 is an intra-region motion vector integration unit, and 9 is a space. Dynamic motion uniformity determining means, 10 is a motion vector integrating means within a fixed time, and 11 is temporal motion uniformity determining means.

【0003】次に動作について説明する。画像入力手段
1によって画像を検知領域設定手段4aへ入力し、この
画像を複数の検知領域に分割する。この検知領域の広さ
は分割時に固定され、以後の処理において変更されな
い。検知領域設定手段4aによって分割された各検知領
域を相関演算ブロック配置手段5aへ入力し、各検知領
域をさらに複数の相関ブロックに分割する。また、画像
入力手段1から出力された画像は、過去画像蓄積手段6
へ入力され、順次連続する画像が蓄積される。相関演算
実行手段7は、画像入力手段1から送られた画像と過去
画像蓄積手段6に蓄積されている画像を入力し、相関ブ
ロック毎に過去から連続する画像間の相関演算を行い、
各相関ブロックの動きベクトルを算出する。こうして相
関演算実行手段7によって求められた検知領域内の各相
関ブロックの動きベクトルは、領域内動きベクトル統合
手段8によって統合され、検知領域を代表する動きベク
トルが求められる。検知領域内の各相関ブロックの動き
ベクトルが、ある検知領域において空間的にほぼ均一な
場合には、検知領域を代表する動きベクトルは各相関ブ
ロックの動きベクトルの平均的な動きを示すものとな
る。逆に、検知領域内の各相関ブロックにおける動きベ
クトルが空間的に均一でない場合には、領域内動きベク
トル統合手段8の統合によって各相関ブロックの動きベ
クトルが各々打ち消し合い、最終的には動きゼロに収束
する。
Next, the operation will be described. The image is input to the detection area setting means 4a by the image input means 1 and this image is divided into a plurality of detection areas. The size of this detection area is fixed at the time of division and is not changed in the subsequent processing. Each detection area divided by the detection area setting means 4a is input to the correlation calculation block arrangement means 5a, and each detection area is further divided into a plurality of correlation blocks. The image output from the image input means 1 is the past image storage means 6
Is input to and sequentially consecutive images are accumulated. The correlation calculation execution means 7 inputs the image sent from the image input means 1 and the image stored in the past image storage means 6, and performs the correlation calculation between the images continuous from the past for each correlation block,
The motion vector of each correlation block is calculated. In this way, the motion vector of each correlation block in the detection area obtained by the correlation calculation executing means 7 is integrated by the intra-area motion vector integrating means 8 to obtain the motion vector representing the detection area. When the motion vector of each correlation block in the detection area is spatially almost uniform in a certain detection area, the motion vector representing the detection area shows the average motion of the motion vectors of each correlation block. . On the contrary, when the motion vector in each correlation block in the detection region is not spatially uniform, the motion vectors in each correlation block cancel each other out by the integration of the intra-region motion vector integration means 8, and finally the motion is zero. Converge to.

【0004】空間的動き一様性判定手段9は、検知領域
を代表する動きベクトルを相関演算ブロック配置手段5
aへ送り、この検知領域を代表する動きベクトルに基づ
いて検知領域を追尾させ、相関演算ブロック配置手段5
a、相関演算実行手段7、及び領域内動きベクトル統合
手段8に次の検知領域を代表する動きベクトルを求めさ
せ、このようにして一定時間内に求められる複数の検知
領域を代表する動きベクトルを格納する。また、各検知
領域を代表する動きベクトルについて‘動きの有無’を
判定し、この判定結果と格納してある一定時間内の検知
領域を代表する動きベクトルとを一定時間内動きベクト
ル統合手段10へ出力する。
Spatial motion uniformity determining means 9 correlates the motion vector representing the detection area with the correlation calculation block arranging means 5.
a, and the detection area is tracked based on the motion vector representing this detection area, and the correlation calculation block arrangement means 5
a, the correlation calculation executing means 7, and the intra-region motion vector integrating means 8 are caused to obtain the motion vector representative of the next detection region, and the motion vector representative of the plurality of detection regions thus obtained within a certain period of time is obtained. Store. In addition, the presence / absence of motion is determined for the motion vector representative of each detection area, and the determination result and the stored motion vector representative of the detection area within a fixed time are sent to the motion vector integration means 10 within a fixed time. Output.

【0005】一定時間内動きベクトル統合手段10は、
入力された一定時間内に求められた複数の検知領域を代
表する動きベクトルの時間的統合を、動きの有無の判定
結果を用いて行う。
The motion vector integration means 10 within a fixed time is
The temporal integration of the motion vectors representative of the plurality of detection areas obtained within the input fixed time is performed using the determination result of the presence or absence of motion.

【0006】検知領域内の移動は、一定時間内において
複数のほぼ同じ大きさ、同じ方向の検知領域を代表する
動きベクトルで表現され、このような一定時間内に得ら
れる検知領域を代表する動きベクトルを統合すると、例
えば、検知領域を代表する動きベクトルの平均的な動き
ベクトルになる。逆に、検知領域内で往復運動やランダ
ムな動きが行われた場合は、一定時間内の検知領域を代
表する動きベクトルを統合すると、互いに打ち消し合っ
て最終的に動きベクトルはゼロに収束する。
The movement within the detection area is represented by a plurality of motion vectors that represent detection areas having substantially the same size and the same direction within a fixed time, and movements that represent the detection area obtained within such a fixed time. When the vectors are integrated, for example, the average motion vector of the motion vectors representing the detection area is obtained. On the other hand, when reciprocating motion or random motion is performed in the detection area, when the motion vectors representing the detection area within a certain time are integrated, they cancel each other and finally the motion vector converges to zero.

【0007】一定時間内について統合された動きベクト
ルは、時間的動き一様性判定手段11に入力され、次の
ように判定が行われる。一定時間内について統合した動
きベクトルが、統合前の検知領域を代表する動きベクト
ルの平均的な動きを示すものであれば、この検知領域は
侵入者や車両等の移動物体を示すものであると判定し、
それ以外の動きベクトルであれば、背景変動の木の揺れ
や水面のきらめきを示すものと判定し、画像の中で動く
様々なものの中から移動物体のみを弁別して抽出する。
The motion vectors integrated within a certain time period are input to the temporal motion uniformity determining means 11, and the determination is made as follows. If the motion vector integrated within a certain period of time indicates an average motion of the motion vector representing the detection area before integration, this detection area indicates a moving object such as an intruder or a vehicle. Judge,
If it is any other motion vector, it is determined that the fluctuation of the tree in the background fluctuation or the sparkle of the water surface is indicated, and only moving objects are discriminated and extracted from various moving objects in the image.

【0008】[0008]

【発明が解決しようとする課題】従来の映像監視装置は
以上のように構成されていたので、最初に設定した検知
領域内に複数の移動物体・背景変動が存在し、それぞれ
動く方向が異なる場合には互いに動きベクトルを打ち消
し合うことになり、移動物体の抽出に失敗するという課
題があった。
Since the conventional video monitoring apparatus is configured as described above, when a plurality of moving objects and background fluctuations exist in the initially set detection area, and the moving directions are different from each other. Had a problem that they would cancel each other's motion vectors and failed to extract moving objects.

【0009】また、配置される相関ブロックの大きさは
一定であるため、例えば、移動物体が小さい場合は検知
領域の面積が小さくなり、わずかな数の相関ブロックが
配置され、相関ブロックの数が少ないため動きベクトル
の相関演算に含まれる誤差が大きく影響し、判定の精度
を悪化させ最終的に移動物体の抽出に失敗するという課
題があった。
Further, since the size of the correlation blocks to be arranged is constant, for example, when the moving object is small, the area of the detection area becomes small, and a small number of correlation blocks are arranged. Since the number is small, there is a problem that the error included in the correlation calculation of the motion vector has a great influence, the accuracy of the determination deteriorates, and the extraction of the moving object finally fails.

【0010】また、画像に映し出された移動物体が大き
い場合には、画像の縮退処理により対応していたが、最
も縮退率の大きな画像処理を必要とする移動物体の抽出
を優先させていたので、同じ画像中に大きさの異なる複
数の移動物体が同時に存在する場合には、小さい移動物
体の抽出に失敗する可能性が高いという課題があった。
Further, when the moving object displayed in the image is large, it is dealt with by the image degeneracy process, but the extraction of the moving object requiring the image process with the largest degeneracy rate is prioritized. However, when a plurality of moving objects of different sizes are present in the same image at the same time, there is a problem that extraction of a small moving object is likely to fail.

【0011】この発明は、上記のような課題を解決する
ためになされたもので、動きの異なる複数の移動物体が
接近して検知領域内に出現した場合でも、それぞれ個別
に移動物体か否かを判定して抽出する映像監視装置を得
ることを目的とする。
The present invention has been made in order to solve the above problems. Even when a plurality of moving objects having different movements approach each other and appear in the detection area, whether or not each moving object is a moving object individually. It is an object of the present invention to obtain a video surveillance device that judges and extracts.

【0012】また、画像に映し出された移動物体の大き
さに応じて、最適な相関ブロックの配置を行い、画像中
の移動物体の大きさが相関ブロックの大きさの数倍程度
と小さい場合でも見落としなく抽出することができ、ま
た、画像中の移動物体が大きな場合でも精度よく抽出す
ることができる映像監視装置を得ることを目的とする。
Even if the size of the moving object in the image is small, such as several times as large as the size of the correlation block, optimum correlation blocks are arranged according to the size of the moving object shown in the image. It is an object of the present invention to provide a video monitoring device that can be extracted without oversight and that can be accurately extracted even when a moving object in an image is large.

【0013】さらに、検知領域内に大きさが異なる複数
の移動物体が存在する場合でも、個々に正しい動きベク
トルを算出し、精度良く移動物体を検知する映像監視装
置を得ることを目的とする。
Further, it is another object of the present invention to provide an image monitoring apparatus which calculates a correct motion vector individually and accurately detects a moving object even when a plurality of moving objects having different sizes exist in the detection area.

【0014】[0014]

【課題を解決するための手段】この発明に係る映像監視
装置は、監視画像を入力する画像入力手段と、画像入力
手段によって入力された画像の変化を抽出して変化領域
を設定する画像変化抽出手段と、画像変化抽出手段によ
って設定された変化領域に複数の相関ブロックを配置し
相関ブロック毎に相関演算を行い、相関演算の結果に基
づいて画像入力手段によって入力された画像から移動物
体を検知する動き判定手段とを備えたものである。
An image monitoring apparatus according to the present invention includes image input means for inputting a monitoring image, and image change extraction for setting a change area by extracting a change in the image input by the image input means. Unit and a plurality of correlation blocks are arranged in the change area set by the image change extraction unit, correlation calculation is performed for each correlation block, and a moving object is detected from the image input by the image input unit based on the result of the correlation calculation. And a motion determining means for performing the motion determination.

【0015】この発明に係る映像監視装置は、画像変化
抽出手段に、画像入力手段によって入力された画像から
背景画像を除去する背景差分手段と、背景画像を更新す
る背景更新手段と、背景差分手段によって背景画像が除
去された画像に変化領域を設定する変化領域抽出手段と
を備えたものである。
In the video monitoring apparatus according to the present invention, the image change extraction means removes the background image from the image input by the image input means, the background difference means for updating the background image, and the background difference means. And a changing area extracting means for setting a changing area in the image from which the background image has been removed.

【0016】この発明に係る映像監視装置は、背景更新
手段が、動き判定手段から取得する移動物体が検知され
たときの情報に基づいて背景画像を更新するものであ
る。
In the video monitoring apparatus according to the present invention, the background updating means updates the background image based on the information when the moving object acquired from the motion determining means is detected.

【0017】この発明に係る映像監視装置は、動き判定
手段に、画像変化抽出手段によって設定された変化領域
に複数の相関ブロックを配置する相関演算ブロック配置
手段と、画像入力手段によって入力された画像を蓄積す
る過去画像蓄積手段と、変化領域に配置された各相関ブ
ロックについて相関演算を行い、動きベクトルを求める
相関演算実行手段と、動きベクトルを変化領域毎に統合
する領域内動きベクトル統合手段と、領域内動きベクト
ル統合手段で統合された領域内動きベクトルを格納し当
該領域内動きベクトルが示す動きについてについて判定
する空間的動き一様性判定手段と、領域内動きベクトル
が示す動きの判定結果を用いて、一定時間内において空
間的動き一様性判定手段に格納された領域内ベクトルを
統合する一定時間内動きベクトル統合手段と、一定時間
内動きベクトル統合手段で統合された時間内動きベクト
ルについて時間的な動きの一様性を判定し移動物体を抽
出する時間的動き一様性判定手段とを備えたものであ
る。
In the video monitoring apparatus according to the present invention, the motion determination means arranges a plurality of correlation blocks in the change area set by the image change extraction means, and the image input by the image input means. A past image storage means for storing the following, a correlation calculation execution means for performing a correlation calculation for each correlation block arranged in the change area to obtain a motion vector, and an intra-region motion vector integration means for integrating the motion vector for each change area. A spatial motion uniformity determining unit that stores the intra-region motion vector integrated by the intra-region motion vector integrating unit and determines the motion indicated by the intra-region motion vector, and a determination result of the motion indicated by the intra-region motion vector By using, the constant time to integrate the in-region vectors stored in the spatial motion uniformity determination means within the constant time A motion vector integrating means and a temporal motion uniformity determining means for determining a temporal motion uniformity of the intra-time motion vector integrated by the constant time motion vector integrating means and extracting a moving object are provided. It is a thing.

【0018】この発明に係る映像監視装置は、相関演算
ブロック配置手段が、画像入力手段によって入力された
現在の画像と過去画像蓄積手段に蓄積されている過去の
画像との差分を求め、この画像の差分に基づいて相関ブ
ロックを配置するものである。
In the video monitoring apparatus according to the present invention, the correlation calculation block arranging means obtains the difference between the present image input by the image input means and the past image accumulated in the past image accumulating means, and this image is obtained. The correlation block is arranged based on the difference of

【0019】この発明に係る映像監視装置は、相関演算
ブロック配置手段が、画像入力手段によって入力された
画像のエッジ成分が多い部分から優先的に相関ブロック
を配置するものである。
In the video monitoring apparatus according to the present invention, the correlation calculation block arrangement means preferentially arranges the correlation blocks from the portion of the image input by the image input means having a large number of edge components.

【0020】この発明に係る映像監視装置は、相関演算
実行手段が、相関ブロックについて行う相関演算で相関
スコアデータを求め、領域内動きベクトル統合手段で行
う統合処理と一定時間内動きベクトル統合手段で行う統
合処理とに相関スコアデータを使用するものである。
In the video monitoring apparatus according to the present invention, the correlation calculation execution means obtains the correlation score data by the correlation calculation performed on the correlation block, and the integration processing performed by the intra-region motion vector integration means and the intra-region motion vector integration means are performed. Correlation score data is used for the integration processing to be performed.

【0021】この発明に係る映像監視装置は、相関演算
実行手段が、相関ブロックについて行う相関演算で相関
スコアデータを求め、空間的動き一様性判定手段で行う
判定処理と時間的動き一様性判定手段で行う判定処理と
に相関スコアデータを使用するものである。
In the video monitoring apparatus according to the present invention, the correlation calculation executing means obtains the correlation score data by the correlation calculation performed on the correlation block, and the determination processing and the temporal motion uniformity performed by the spatial motion uniformity determining means. Correlation score data is used for the determination process performed by the determination means.

【0022】[0022]

【発明の実施の形態】以下、この発明の実施の一形態を
説明する。 実施の形態1.図1は、この発明の実施の形態1による
映像監視装置の構成を示すブロック図である。図におい
て、1は例えばカメラによって撮像された画像を入力す
る画像入力手段、2は入力された画像と背景画像との差
分結果を各画素の画素値とする差分結果画像を出力する
背景差分手段である。3は背景画像を格納しておき、所
定の条件に基づいて格納している背景画像を更新する背
景更新手段である。4は背景差分手段2の出力結果か
ら、その画像の中で変化している部分を抽出し、これを
変化領域として設定する変化領域抽出手段である。5は
変化領域に相関ブロックを複数配置する相関演算ブロッ
ク配置手段、6は入力された画像を蓄積する過去画像蓄
積手段、7は配置された相関ブロック毎に相関演算を行
う相関演算実行手段、8は相関ブロック毎に求められた
相関演算の結果を変化領域ごとに統合した変化領域を代
表する動きベクトルを求める領域内動きベクトル統合手
段、9は一定時間内に求められた変化領域を代表する動
きベクトルを格納する空間的動き一様性判定手段、10
は空間的動き一様性判定手段9に格納された一定時間内
の変化領域を代表する動きベクトルを統合して時間的動
きベクトルを求める一定時間内動きベクトル統合手段、
11は時間的動きベクトルについて移動物体を示すもの
かを判定する時間的動き一様性判定手段である。12は
背景差分手段2、背景更新手段3、及び変化領域抽出手
段4により構成される画像変化抽出手段である。13は
相関演算ブロック配置手段5、過去画像蓄積手段6、相
関演算実行手段7、領域内動きベクトル統合手段8、空
間的動き一様性判定手段9、一定時間内動きベクトル統
合手段10、及び時間的動き一様性判定手段11により
構成される動き判定手段である。
BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described below. Embodiment 1. 1 is a block diagram showing a configuration of a video surveillance apparatus according to Embodiment 1 of the present invention. In the figure, 1 is an image input means for inputting an image picked up by a camera, 2 is a background difference means for outputting a difference result image in which the difference result between the input image and the background image is the pixel value of each pixel. is there. Reference numeral 3 denotes a background updating unit that stores a background image and updates the stored background image based on a predetermined condition. Reference numeral 4 denotes a changing area extracting means for extracting a changing portion in the image from the output result of the background subtracting means 2 and setting this as a changing area. Reference numeral 5 is a correlation calculation block arrangement means for arranging a plurality of correlation blocks in the change region, 6 is a past image accumulation means for accumulating the input image, 7 is a correlation calculation execution means for performing a correlation calculation for each arranged correlation block, 8 Is an intra-region motion vector integrating means for obtaining a motion vector representative of a change region obtained by integrating the result of the correlation calculation obtained for each correlation block for each change region; and 9 is a motion representative of the change region obtained within a fixed time. Spatial motion uniformity determining means for storing vectors, 10
Is a motion vector integration means within a constant time, which integrates the motion vectors stored in the spatial motion uniformity determination means 9 and which represents a change region within a fixed time, to obtain a temporal motion vector,
Reference numeral 11 is a temporal motion uniformity determining means for determining whether the temporal motion vector indicates a moving object. Reference numeral 12 is an image change extracting means composed of the background subtracting means 2, the background updating means 3, and the changed area extracting means 4. Reference numeral 13 denotes a correlation calculation block placement means 5, a past image storage means 6, a correlation calculation execution means 7, an intra-region motion vector integration means 8, a spatial motion uniformity determination means 9, a constant time motion vector integration means 10, and a time. It is a motion determination means configured by the dynamic motion uniformity determination means 11.

【0023】次に動作について説明する。この実施の形
態1の映像監視装置を構成する画像入力手段1、過去画
像蓄積手段6、相関演算実行手段7、領域内動きベクト
ル統合手段8、空間的動き一様性判定手段9、一定時間
内動きベクトル統合手段10、時間的動き一様性判定手
段11の基本的な動作は、後述するように図10に示し
た従来の映像監視装置と同様である。
Next, the operation will be described. The image input means 1, the past image storage means 6, the correlation calculation execution means 7, the intra-region motion vector integration means 8, the spatial motion uniformity determination means 9, and the fixed time within the fixed time period which compose the video monitoring apparatus according to the first embodiment. The basic operations of the motion vector integration means 10 and the temporal motion uniformity determination means 11 are the same as those of the conventional video surveillance device shown in FIG. 10 as described later.

【0024】図2は、実施の形態1による映像監視装置
が監視する映像を示す説明図である。例えば、図2
(a)に示す歩行者、風にゆれる木、水面に乱反射する
光が含まれる映像を監視する場合について説明する。図
2(a)に示す画像が、画像入力手段1によって映像変
化抽出手段12へ入力されると、背景差分手段2は、画
像入力手段1から入力された画像と、背景更新手段3に
格納されている背景画像との差分を求めて背景画像を除
去した画像を出力する。例えば、映像監視装置の起動時
のように、背景更新手段3に背景画像が格納されていな
い場合は、背景更新手段3に画像入力手段1から出力さ
れた画像が格納され、この画像との差分が背景差分手段
2にて求められる。即ち、このときの背景差分手段2の
動作は、順次入力される画像について差分処理を行うも
ので、この画像が適宜、背景更新手段3に背景画像とし
て格納される。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing an image monitored by the image monitoring apparatus according to the first embodiment. For example, in FIG.
A case will be described in which an image including a pedestrian, a tree swaying in the wind, and light irregularly reflected on the water surface shown in FIG. When the image shown in FIG. 2A is input to the video change extraction means 12 by the image input means 1, the background difference means 2 is stored in the image input from the image input means 1 and the background update means 3. The difference between the background image and the existing background image is obtained and the image from which the background image is removed is output. For example, when the background image is not stored in the background updating unit 3 such as when the video monitoring device is started, the image output from the image input unit 1 is stored in the background updating unit 3, and the difference from this image is stored. Is calculated by the background difference means 2. That is, the operation of the background difference means 2 at this time is to perform difference processing on images that are sequentially input, and this image is appropriately stored in the background update means 3 as a background image.

【0025】画像の差分を求める手法として、例えば、
複数の入力画像の平均を求め、この平均画像に基づいて
背景画像を求めるものについて説明する。時系列にサン
プリングされた入力画像を合成していくと、画像中で移
動するもの、あるいは揺動するものは、輪郭等がずれて
重なり外観が不明瞭になる。所定数の画像を重ね合わせ
て平均画像を求め、この画像中から外観が不明瞭な物体
を除去し背景画像として背景更新手段3に格納する。
As a method of obtaining the difference between images, for example,
A description will be given of a method of obtaining the average of a plurality of input images and obtaining the background image based on the average image. When the input images sampled in a time series are synthesized, the moving object or the oscillating object in the image is deviated in outline and overlapped, and the appearance becomes unclear. An average image is obtained by superimposing a predetermined number of images, and an object whose appearance is unclear is removed from this image and stored in the background updating means 3 as a background image.

【0026】背景更新手段3に背景画像が格納される
と、背景差分手段2は、画像入力手段1から順次入力さ
れる入力画像と、背景更新手段3に格納されている背景
画像との画像の差分を求め、入力画像から背景画像を除
いた、変化が認められる物体を抽出した画像を出力す
る。なお、背景更新手段3に格納される背景画像は、例
えば、所定数の入力画像から平均画像が得られた時点で
適宜更新される。
When the background image is stored in the background updating means 3, the background difference means 2 compares the input image sequentially input from the image inputting means 1 and the background image stored in the background updating means 3 with each other. The difference is calculated, and the background image is removed from the input image, and an image in which a changeable object is extracted is output. The background image stored in the background updating means 3 is appropriately updated, for example, when an average image is obtained from a predetermined number of input images.

【0027】背景差分手段2が背景画像を取り除いて出
力する歩行者、風にゆれる木、水面に乱反射する光を示
す画像の一例を図2(b)に示す。この画像は変化領域
抽出手段4に入力され、歩行者、風にゆれる木、水面に
乱反射する光が写り込んだ画像領域が抽出され、これら
はそれぞれ変化領域として設定される。ここまでの処理
では、真の移動物体である歩行者以外の変化領域も設定
され、画像変化抽出手段12の処理のみでは真の移動物
体がいない場合でも、木の揺れや水面に乱反射する光に
反応して移動物体の検知が発報される可能性がある。な
お、画像変化抽出手段12において行われる画像処理
は、画像を形成する画素単位に行われるものである。
FIG. 2B shows an example of an image showing a pedestrian, a tree swaying in the wind, and light diffusely reflected on the water surface, which is output by the background subtraction unit 2 after removing the background image. This image is input to the change area extracting means 4, and image areas in which pedestrians, trees swaying in the wind, and light which is diffusely reflected on the water surface are extracted, and these are set as change areas. In the processing up to this point, a change area other than a pedestrian, which is a true moving object, is also set, and even if there is no true moving object only by the processing of the image change extracting unit 12, the light sways or is reflected irregularly on the water surface. In response, detection of moving objects may be triggered. The image processing performed by the image change extraction unit 12 is performed for each pixel forming an image.

【0028】動き判定手段13を構成する相関演算ブロ
ック配置手段5は、変化領域抽出手段4で設定された各
変化領域上に複数の相関ブロックを配置する。また、過
去画像蓄積手段6には、画像入力手段1により入力され
た画像が蓄積される。この後、相関演算ブロック配置手
段5は、変化領域に配置した相関ブロックと画像入力手
段1から入力された画像を対応させ、過去画像蓄積手段
6に蓄積されている過去の画像とともに相関演算実行手
段7へ入力する。相関演算実行手段7は、相関ブロック
毎に過去と現在の画像間の相関演算を行い、各相関ブロ
ックの動きベクトルを算出し、これを領域内動きベクト
ル統合手段8へ出力する。この後、領域内動きベクトル
統合手段8は、入力された各相関ブロックの動きベクト
ルを変化領域毎に統合して変化領域を代表する動きベク
トル(以下、領域内動きベクトルと記載する)を求め
る。
The correlation calculation block arranging means 5 constituting the motion judging means 13 arranges a plurality of correlation blocks on each change area set by the change area extracting means 4. The image input by the image input unit 1 is stored in the past image storage unit 6. After that, the correlation calculation block arranging means 5 associates the correlation block arranged in the change area with the image input from the image input means 1 and the correlation calculation executing means together with the past images accumulated in the past image accumulating means 6. Input to 7. The correlation calculation executing means 7 performs correlation calculation between the past and present images for each correlation block, calculates the motion vector of each correlation block, and outputs this to the intra-region motion vector integrating means 8. After that, the intra-region motion vector integration means 8 integrates the input motion vectors of the correlation blocks for each change region to obtain a motion vector representing the change region (hereinafter, referred to as an intra-region motion vector).

【0029】空間的動き一様性判定手段9は、所定の時
間内(例えば約1秒)に求められた各時点の領域内動き
ベクトルを格納し、また、これらの領域内動きベクトル
によって表現される‘動きの有無’について判定を行
う。この判定結果は、格納されている領域内動きベクト
ルと共に一定時間内動きベクトル統合手段10へ入力さ
れ、後述する統合処理に用いられる。
The spatial motion uniformity determining means 9 stores the intra-region motion vector at each time point obtained within a predetermined time (for example, about 1 second), and is represented by these intra-region motion vectors. Judgment is made regarding "presence or absence of movement". This determination result is input to the motion vector integration means 10 within a certain time together with the stored intra-region motion vector, and is used for integration processing described later.

【0030】また、空間的動き一様性判定手段9は、領
域内動きベクトルを相関演算ブロック配置手段5へ入力
し、変化領域を順次シフトして追尾させる。相関演算ブ
ロック配置手段5は、この追尾を行った変化領域につい
て相関ブロックを配置し、この後、相関演算実行手段
7、領域内動きベクトル統合手段8において、これまで
の動作説明と同様な処理が行われ、前記説明のように一
定時間内に求められた領域内動きベクトルは順次空間的
動き一様性判定手段9に格納される。
Further, the spatial motion uniformity determining means 9 inputs the intra-region motion vector to the correlation calculation block arranging means 5 and sequentially shifts and tracks the changed regions. The correlation calculation block arranging unit 5 arranges the correlation blocks for the changed regions that have been tracked, and then the correlation calculation executing unit 7 and the intra-region motion vector integrating unit 8 perform the same processing as that described so far. As described above, the intra-region motion vector obtained within a certain time as described above is sequentially stored in the spatial motion uniformity determining means 9.

【0031】一定時間内動きベクトル統合手段10は、
空間的動き一様性判定手段9に格納されている一定時間
内に求められた複数の領域内動きベクトルを入力し、時
間内動きベクトルとして統合する。一定時間内に入力さ
れる複数の領域内動きベクトルが大きさ、方向のベクト
ル量がほぼ同一なものであれば、統合された時間内動き
ベクトルは統合前の領域内動きベクトルの平均的な動き
を示すものになる。また、一定時間内に変化領域内で往
復運動や、ランダムな動きが行われた場合には、各領域
内動きベクトルを統合すると互いに打ち消し合って、こ
のベクトル量は最終的にゼロに収束する。
The motion vector integration means 10 within a fixed time
A plurality of intra-regional motion vectors, which are stored in the spatial motion uniformity determining means 9 and are obtained within a certain time, are input and integrated as intra-time motion vectors. If multiple intra-region motion vectors input within a certain time have the same magnitude and direction vector amount, the integrated intra-region motion vector is the average motion of the intra-region motion vectors before integration. Will be shown. Also, when reciprocating motion or random motion is performed within the change region within a fixed time, the motion vectors within each region cancel each other out, and this vector amount finally converges to zero.

【0032】一定時間内動きベクトル統合手段10で統
合された動きベクトルは、時間的動き一様性判定手段1
1に入力され、この時間内動きベクトルが所定の条件を
満たすものであれば、当該時間内動きベクトルに係る変
化領域は移動物体を示すものと判定される。また、時間
内動きベクトルが概略ゼロとなる場合には、当該時間内
動きベクトルに係る変化領域は移動物体を示すものでは
ないと判定される。実施の形態1による映像監視装置
は、このようにして入力された画像から移動物体を抽出
し、この移動物体の検知について必要に応じて所定の発
報等を行う。
The motion vector integrated by the motion vector integration means 10 within a fixed time is the temporal motion uniformity determination means 1
1 is input, and if the intra-time motion vector satisfies a predetermined condition, it is determined that the change area related to the intra-time motion vector indicates a moving object. In addition, when the intra-time motion vector is substantially zero, it is determined that the change area related to the intra-time motion vector does not indicate a moving object. The video monitoring apparatus according to the first embodiment extracts a moving object from the image thus input, and issues a predetermined alarm or the like as needed to detect the moving object.

【0033】次に、主に動き判定手段13を構成する相
関演算ブロック配置手段5、及び相関演算実行手段7の
詳細な動作について説明する。映像監視装置の構成から
画像変化領域を除き、画像の変化領域を設定しないで、
従来の映像監視装置のように一定領域に固定された範囲
に相関ブロックを配置して動きベクトルを求めると、図
2(c)に示すように、一つの領域に二つの異なる移動
方向を示す動きベクトルが存在する場合が生じる。ま
た、同じ方向を示す複数の動きベクトルを同一領域に網
羅できない場合もあり、このように各領域をどの範囲ま
で設定すれば良いか判断せずに、一律に相関ブロックを
配置すると、誤って実際よりも小さな領域、あるいは大
きな領域について動きベクトルを求めることになり、結
果として、背景変動も移動物体として抽出する、あるい
は、画像の中から真の移動物体の抽出を行うことができ
ないことになり、監視対象に関して発報を見逃す場合が
ある。
Next, detailed operations of the correlation calculation block placement means 5 and the correlation calculation execution means 7 which mainly constitute the motion determination means 13 will be described. Excluding the image change area from the configuration of the video monitoring device, do not set the image change area,
When a motion vector is obtained by arranging a correlation block in a range fixed to a certain area as in a conventional video surveillance apparatus, as shown in FIG. 2C, a motion showing two different moving directions in one area is obtained. It happens when a vector exists. In addition, there are cases where multiple motion vectors that indicate the same direction cannot be covered in the same area, and if the correlation blocks are uniformly arranged without making a judgment as to what range each area should be set in this way, it will be The motion vector will be obtained for a smaller area or a larger area than that, and as a result, the background fluctuation cannot be extracted as a moving object, or the true moving object cannot be extracted from the image. Occasionally you may miss a report about what you are monitoring.

【0034】そこで、映像監視装置に画像変化抽出手段
12を備えることで、図2(d)に示すように、画像変
化抽出手段12が画像中で侵入者(図2(a)中の歩行
者に相当)である可能性が高い部分に変化領域を設定
し、動き判定手段13がこれらの変化領域に対して一定
時間同じ方向、速度で運動しているか否かを判定するこ
とにより、最終的には一定時間内で同じ方向・速度で運
動する移動物体のみを抽出する事が可能になる。
Therefore, by providing the image change extracting means 12 in the video monitoring apparatus, the image change extracting means 12 causes the image change extracting means 12 to intrude in the image (pedestrian in FIG. 2A), as shown in FIG. 2D. Is set to a portion that is likely to be), and the motion determination unit 13 determines whether or not the change area is moving in the same direction and speed for a certain period of time. It is possible to extract only moving objects that move in the same direction and speed within a fixed time.

【0035】このように、正しく画像中の変化領域の設
定と動きベクトルの判定が行なわれると、画像変化抽出
手段12が設定した変化領域について、動き判定手段1
3が領域内動きベクトルを求め、この領域内動きベクト
ルに基づいて、変化領域について移動物体の有無を判定
する。この判定内容は、以下に示す項目(a)〜(d)
に分類することが出来る。図3は、実施の形態1による
映像監視装置が変化領域について行う処理及び判定を示
す説明図である。項目(a)〜(d)について、図3を
用いて説明する。
In this way, when the change area in the image is correctly set and the motion vector is determined, the motion determining means 1 is set for the change area set by the image change extracting means 12.
3 determines an intra-region motion vector, and determines the presence or absence of a moving object in the change region based on this intra-region motion vector. The contents of this judgment are items (a) to (d) shown below.
Can be classified into FIG. 3 is an explanatory diagram showing processing and determination performed by the video monitoring apparatus according to Embodiment 1 on a change area. Items (a) to (d) will be described with reference to FIG.

【0036】(a)侵入者、車両等の移動物体は、図3
(a)に示すように、変化領域内(相関ブロック毎)の
動きベクトル分布がほぼ「一様」ならば、領域内動きベ
クトル統合手段8によって統合された領域内動きベクト
ルは、空間的動き一様性判定手段9により「動きあり」
と判定される。また、領域内動きベクトルの時間的分布
も、一定時間内においてほぼ一様に分布している場合に
は、一定時間内動きベクトル統合手段10によって領域
内動きベクトルの時間的な統合を行うと「直線運動」を
示す時間内動きベクトルが得られる。この時間内動きベ
クトルが「直線運動」を示す動きベクトルであれば、時
間的動き一様性判定手段11は最終判定結果として画像
中の変化領域に係るものは「侵入者、車両等の移動物
体」であると判定する。
(A) Moving objects such as intruders and vehicles are shown in FIG.
As shown in (a), if the motion vector distribution in the change region (for each correlation block) is substantially “uniform”, the intra-region motion vector integrated by the intra-region motion vector integration means 8 becomes a spatial motion equal. "There is motion" by the characteristic determination means 9
Is determined. Further, when the temporal distribution of the intra-region motion vector is also almost uniform within the constant time, if the intra-region motion vector is temporally integrated by the intra-region motion vector integrating means 10. A motion vector in time indicating "linear motion" is obtained. If this intra-time motion vector is a motion vector indicating "linear motion", the temporal motion uniformity determination means 11 determines that the final determination result is "moving object such as intruder, vehicle, etc." It is determined that

【0037】(b)木、影の揺れ、直接光による光輪等
は、図3(b)に示すように、変化領域内(相関ブロッ
ク毎)の動きベクトルの分布はほぼ「一様」になり、こ
れらの変化領域内ベクトルが入力された領域内動きベク
トル統合手段8から出力される領域内動きベクトルは、
空間的動き一様性判定手段9によって「動きあり」と判
定される。しかし、領域内動きベクトルの一定時間内の
分布は一様ではなく、「往復、ランダム運動」などを示
す複数の領域内動きベクトルから成るため、これらの領
域内動きベクトルについて一定時間内動きベクトル統合
手段10による時間的な統合を行うと、互いに打ち消し
合って動きゼロを示すようになる。このことから時間的
動き一様性判定手段11は最終判定結果として、係る変
化領域は「影、木の揺れ、直接光の光輪」等を示すもの
であると判定する。
(B) As shown in FIG. 3 (b), the distribution of motion vectors in the change region (for each correlation block) of a tree, a shake of a shadow, a halo due to direct light, etc. is almost "uniform". , The intra-region motion vector output from the intra-region motion vector integration means 8 to which these intra-variation-region vectors are input,
The spatial motion uniformity determining means 9 determines that there is a motion. However, the distribution of motion vectors within a region is not uniform, and it consists of multiple motion vectors within a region that indicate "reciprocating motion, random motion", etc. The temporal integration by means 10 causes them to cancel each other out to show zero motion. From this, the temporal motion uniformity determining unit 11 determines that the change area indicates “shadow, sway of tree, halo of direct light” or the like as a final determination result.

【0038】(c)草葉の揺れ、水面の乱反射等は、図
3(c)に示すように、変化領域内(相関ブロック毎)
の動きベクトルの分布が一様ではなく「不均一」に分布
し、領域内動きベクトル統合手段8による空間的な統合
結果は、変化領域を代表的する動きベクトルが「動きゼ
ロ」を示すものとなる。従って、「動きゼロ」を示す領
域内動きベクトルを一定時間内動きベクトル統合手段1
0によって、一定時間内について統合しても、得られる
動きベクトルは「動きゼロ」、即ち、静止を示すものに
なり、時間的動き一様性判定手段11は、最終判定結果
として係る変化領域は「草、葉の揺れ、水面の乱反射」
等を示すものであると判定する。
(C) Shaking of grass and leaves, diffuse reflection on the water surface, etc. are within the change region (each correlation block), as shown in FIG. 3 (c).
The distribution of the motion vectors of the regions is not uniform but “non-uniform”, and the spatial integration result by the intra-region motion vector integration unit 8 indicates that the motion vector representative of the change region indicates “motion zero”. Become. Therefore, the intra-region motion vector indicating "zero motion" is set as the motion vector integration means 1
With 0, even if they are integrated within a certain period of time, the obtained motion vector becomes “motion zero”, that is, a still state, and the temporal motion uniformity determining unit 11 determines that the change region concerned is the final determination result. "Sway of grass, leaves, irregular reflection of water surface"
Etc. are determined to be indicated.

【0039】(d)急激な日照変動等は、図3(d)に
示すように、変化領域内(相関ブロック毎)の動きベク
トルが「全てゼロ」であり、空間的な動きベクトルの統
合の結果も、変化領域を代表的する動きベクトルは「動
きゼロ」を示すものとなる。従って、領域内動きベクト
ルの一定時間内の統合結果も動きベクトルはゼロの「静
止」(完全静止)を示すものになり、時間的動き一様性
判定手段11は、最終判定結果として係る変化領域は
「急激な日照変動」を示すものであると判定する。
(D) As shown in FIG. 3 (d), the motion vector in the change region (for each correlation block) is "all zeros" for abrupt sunshine fluctuations, etc. As a result, the motion vector that is representative of the change area also indicates “motion zero”. Therefore, the integration result of the intra-region motion vectors within a certain time also indicates “stillness” (complete stillness) of which the motion vector is zero, and the temporal motion uniformity determining means 11 determines that the change region concerned is the final determination result. Is determined to indicate "rapid sunshine fluctuation".

【0040】以上のように、この実施の形態1によれ
ば、侵入者や車両等の移動物体と、木の揺れや水面のき
らめき等の背景変動とを識別することができ、精度良く
移動物体のみを抽出することができるという効果があ
る。
As described above, according to the first embodiment, a moving object such as an intruder or a vehicle can be discriminated from a background fluctuation such as a sway of a tree or a sparkle of the water surface, and the moving object can be accurately measured. There is an effect that only one can be extracted.

【0041】また、変化領域毎に領域内動きベクトルを
求め、この領域内動きベクトルに基づいて、変化領域が
移動物体であるか否かを判定するようにしたので、変化
領域が接触しない限り各移動領域について容易に判定を
行うことができ、同じ画像中に複数の移動物体が接近し
て存在する、あるいは移動物体と背景変動が接近して存
在する場合でも、精度良く移動物体を抽出することがで
きるという効果がある。
Since the intra-region motion vector is obtained for each change region and whether or not the change region is a moving object is determined based on this intra-region motion vector, each change region is contacted unless the change region touches. The moving area can be easily determined, and even if multiple moving objects are present close to each other in the same image, or even if the moving object and background fluctuation are present close to each other, the moving object can be accurately extracted. There is an effect that can be.

【0042】実施の形態2.図4は、この発明の実施の
形態2による映像監視装置の構成を示すブロック図で、
図1に示すものと同じ部分、あるいは相当する部分には
同一の符号を付し、その説明を省略する。図4に示す映
像監視装置は、図1に示す背景更新手段3の入力に、時
間的動き一様性判定手段11から出力される、以前の処
理で抽出された移動物体に関する情報を加えたもので、
その他の構成は同様である。
Embodiment 2. 4 is a block diagram showing the configuration of a video surveillance device according to Embodiment 2 of the present invention.
The same or corresponding parts as those shown in FIG. 1 are designated by the same reference numerals, and the description thereof will be omitted. The video monitoring apparatus shown in FIG. 4 is obtained by adding the information about the moving object extracted in the previous process, which is output from the temporal motion uniformity determining means 11, to the input of the background updating means 3 shown in FIG. so,
Other configurations are the same.

【0043】次に動作について説明する。実施の形態2
の背景更新手段3は、画像入力手段1から入力される画
像、及び背景差分手段2から出力される背景差分結果だ
けでなく、時間的動き一様性判定手段11によって最終
的に移動物体が抽出された状況に関する情報を入力し、
背景画像の更新処理を制御し適切な背景画像を生成す
る。また、その他の動作は実施の形態1の映像監視装置
と同様で、その説明を省略する。
Next, the operation will be described. Embodiment 2
The background updating unit 3 of FIG. 3 not only extracts the image input from the image input unit 1 and the background difference result output from the background difference unit 2, but also finally extracts the moving object by the temporal motion uniformity determining unit 11. Enter information about the situation
It controls the background image update process and generates an appropriate background image. The other operations are the same as those of the video surveillance apparatus according to the first embodiment, and the description thereof will be omitted.

【0044】時間的動き一様性判定手段11が前回行っ
た移動物体の抽出処理において最終的に移動物体を抽出
したときには、移動物体を取り除いた場合に見られる背
景を正しく表した背景画像が用いられたと推測できる。
このように移動物体のみを抽出した背景画像は、背景変
動を発生させる要因と移動物体とを分別できたもので、
新たな入力画像に対する処理においても、背景変動の影
響を排除して移動物体のみを抽出できる可能性が高い。
このような理由から、背景更新手段3は、背景更新の実
行に時間的動き一様性判定手段11から得られる情報と
して、例えば、画像から抽出された移動物体を表してい
た画素に関する情報を取得し、格納している背景画像の
うち、前記情報に示された画素については背景画像の画
素を更新せずに現状の表示を維持し、その他の背景を表
す画素は現在の背景画像を取り込んで、例えば、時系列
的に平均化する等、所定の背景画像更新手続きに従って
背景画像の内容を更新する。このように一度背景として
認識した部分を更新しないようにしたので、より忠実な
背景画像を生成する事ができ、適切な変化領域設定がで
きるようになる。
When the temporal motion uniformity determining means 11 finally extracts the moving object in the previous moving object extraction processing, a background image that correctly represents the background seen when the moving object is removed is used. It can be guessed that it was done.
In this way, the background image in which only the moving object is extracted is one in which the factors causing the background fluctuation and the moving object can be separated,
Even in the processing on a new input image, there is a high possibility that only the moving object can be extracted by eliminating the influence of the background fluctuation.
For this reason, the background updating unit 3 acquires, for example, the information about the pixel representing the moving object extracted from the image, as the information obtained from the temporal motion uniformity determining unit 11 in executing the background updating. However, among the stored background images, the current display is maintained without updating the pixels of the background image for the pixels indicated by the above information, and the pixels representing the other backgrounds are the current background image. For example, the contents of the background image are updated according to a predetermined background image updating procedure such as averaging in time series. As described above, since the portion which is once recognized as the background is not updated, a more faithful background image can be generated and an appropriate change area can be set.

【0045】以上のように、この実施の形態2によれ
ば、画像変化抽出手段12に備えられる背景更新手段3
において、入力画像、及び背景差分の結果、さらに最終
的な移動物体抽出結果を用いて自動的に背景画像を更新
・生成するようにしたので、過去の変化領域を考慮して
背景画像を更新し、より正確な背景画像を生成すること
ができるという効果がある。
As described above, according to the second embodiment, the background updating means 3 provided in the image change extracting means 12 is provided.
In the above, since the background image is automatically updated / generated by using the input image, the background difference result, and the final moving object extraction result, the background image is updated in consideration of the past change area. There is an effect that a more accurate background image can be generated.

【0046】実施の形態3.この発明の実施の形態3に
よる映像監視装置の構成は、図1に示す映像監視装置と
同様で、その構成について説明を省略し、図1に示すも
のと同じ部分、あるいは相当する部分には同一の符号を
用いて以下の説明を行う。
Embodiment 3. The configuration of the video surveillance apparatus according to Embodiment 3 of the present invention is the same as that of the video surveillance apparatus shown in FIG. 1, and the description thereof is omitted. The same parts as those shown in FIG. The following description will be given using the reference symbols.

【0047】次に動作について説明する。この実施の形
態3による映像監視装置の相関演算ブロック配置手段5
は、画像変化抽出手段12によって設定された変化領域
に相関ブロックを配置する際に、この変化領域内に均等
にブロックを配置するのではなく、過去の画像を構成す
る画素と現在の画像を構成する画素との差分を求め、差
分として画素が多く残った部分に重点的に相関ブロック
を配置するものである。なお、その他の動作は実施の形
態1の映像監視装置と同様で、その説明を省略する。
Next, the operation will be described. Correlation calculation block placement means 5 of the video surveillance apparatus according to the third embodiment
When arranging the correlation blocks in the change area set by the image change extracting means 12, the blocks are not evenly arranged in the change area, but the pixels forming the past image and the current image are formed. The correlation block is arranged with emphasis on the portion where many pixels remain as the difference. The other operations are the same as those of the video monitoring apparatus according to the first embodiment, and the description thereof will be omitted.

【0048】相関演算ブロック配置手段5は、過去画像
蓄積手段6に格納されている過去の画像と、画像入力手
段1から送られた現在の画像とを入力し、当該2つの画
像の画素について差分(フレーム間差分)を求める。こ
の二つの画像において、フレーム間差分値の大小は画素
の変化、即ち動きの有無を反映しており、移動が発生し
た部分ではフレーム間差分値が高くなり、逆に移動が発
生しなかった部分ではフレーム間差分値が低い値とな
る。このように、フレーム間差分値の大小は画素の変
化、即ち動きの有無を反映しているため、例えば、異な
る状態、即ち、フレーム間で変化した画素の分布を2つ
の画面の差分から求め、変化した画素が多い部分に相関
ブロックを配置する。この配置は一つの相関ブロックで
最も多くの当該画素を網羅できる部分から優先的に行
う。このように相関ブロックを変化領域に配置し、動き
判定手段13の動作負担を軽減しながら、変化領域につ
いて移動物体の有無を判定する。
The correlation calculation block arranging means 5 inputs the past image stored in the past image accumulating means 6 and the current image sent from the image inputting means 1, and calculates the difference between the pixels of the two images. (Difference between frames) is calculated. In these two images, the magnitude of the inter-frame difference value reflects the change in the pixel, that is, the presence or absence of movement, and the inter-frame difference value becomes high at the part where the movement occurs, and conversely the part where the movement does not occur. Then, the inter-frame difference value becomes a low value. In this way, since the magnitude of the inter-frame difference value reflects the change of pixels, that is, the presence or absence of movement, for example, a different state, that is, the distribution of pixels changed between frames is obtained from the difference between two screens. The correlation block is arranged in the portion where the number of changed pixels is large. This arrangement is preferentially performed from the portion that can cover the most pixels in one correlation block. In this way, the correlation block is arranged in the change area, and the presence / absence of a moving object in the change area is determined while reducing the operation load of the motion determination means 13.

【0049】以上のように、この実施の形態3によれ
ば、画像中の変化が大きな部分に優先的に相関ブロック
を配置するようにしたので、演算処理速度等の制約によ
り相関ブロックが多数配置できない場合でも、効率的に
相関ブロックを配置して、正確な移動物体の抽出を行う
ことができるという効果がある。
As described above, according to the third embodiment, since the correlation blocks are preferentially arranged in the portion where the change in the image is large, a large number of correlation blocks are arranged due to the restriction of the calculation processing speed and the like. Even if it is not possible, there is an effect that the correlation blocks can be efficiently arranged and the moving object can be accurately extracted.

【0050】実施の形態4.この発明の実施の形態4に
よる映像監視装置の構成は、図1に示す映像監視装置と
同様で、その構成について説明を省略し、図1に示すも
のと同じ部分、あるいは相当する部分には同一の符号を
用いて以下の説明を行う。
Fourth Embodiment The configuration of the video monitoring apparatus according to Embodiment 4 of the present invention is the same as that of the video monitoring apparatus shown in FIG. 1, and the description thereof is omitted. The same parts as those shown in FIG. 1 or the corresponding parts are the same. The following description will be given using the reference symbols.

【0051】次に動作について説明する。この実施の形
態4による映像監視装置の相関演算ブロック配置手段5
は、相関ブロック配置の際に、変化領域内に均一に相関
ブロックを配置するのではなく、画像の中でエッジ成分
が存在する部分に重点的に相関ブロックを配置するもの
である。なお、その他の動作は実施の形態1の映像監視
装置と同様で、その説明を省略する。
Next, the operation will be described. Correlation calculation block arrangement means 5 of the video surveillance apparatus according to the fourth embodiment
In the case of arranging the correlation blocks, instead of arranging the correlation blocks uniformly in the change area, the correlation blocks are arranged with emphasis on the portion where the edge component exists in the image. The other operations are the same as those of the video monitoring apparatus according to the first embodiment, and the description thereof will be omitted.

【0052】画像のエッジ成分は最も明確に動きを表す
部分であることから、相関演算ブロック配置手段5は、
入力された画像のエッジ成分を検出して相関ブロックの
配置を行う。この配置は一つの相関ブロックで最も多く
のエッジ成分を網羅できる部分から優先的に行い、でき
るだけ多くのエッジ成分を網羅して様々な動きを抽出で
きるようにする。このように相関ブロックを変化領域に
配置し、動き判定手段13の動作負担を軽減しながら、
変化領域について移動物体の有無を判定する。
Since the edge component of the image is the part that most clearly represents the motion, the correlation calculation block arrangement means 5
Correlation blocks are arranged by detecting edge components of the input image. This arrangement is carried out preferentially from the portion where one correlation block can cover the most edge components so that various motions can be extracted by covering as many edge components as possible. In this way, the correlation block is arranged in the change region, and the operation load of the motion determination means 13 is reduced,
The presence or absence of a moving object is determined for the change area.

【0053】以上のように、この実施の形態4によれ
ば、エッジ成分を有する領域に優先的に相関ブロックを
配置するようにしたので、演算処理速度等の制約により
相関ブロックが多数設置できない場合でも、効率的に相
関ブロックを配置して、正確な移動物体の抽出を行うこ
とができるという効果がある。
As described above, according to the fourth embodiment, since the correlation blocks are preferentially arranged in the area having the edge component, when a large number of correlation blocks cannot be installed due to the restriction of the calculation processing speed and the like. However, there is an effect that the correlation blocks can be efficiently arranged to accurately extract the moving object.

【0054】実施の形態5.この発明の実施の形態5に
よる映像監視装置の構成は、図1に示す映像監視装置と
同様で、その構成について説明を省略し、図1に示すも
のと同じ部分、あるいは相当する部分には同一の符号を
用いて以下の説明を行う。
Embodiment 5. The configuration of the video monitoring apparatus according to the fifth embodiment of the present invention is the same as that of the video monitoring apparatus shown in FIG. 1, and the description thereof is omitted. The same parts as those shown in FIG. The following description will be given using the reference symbols.

【0055】次に動作について説明する。この実施の形
態5による映像監視装置の相関演算ブロック配置手段5
は、変化領域の面積が相関ブロックの大きさに対して小
さい場合、相関ブロックを配置する際に、変化領域内に
均等に相関ブロックを配置するだけでなく、変化領域に
均等に配置した相関ブロックに、相関ブロックの半分の
サイズだけずらして、即ち、変化領域に均等に配置され
た相関ブロックの長手方向の中心線を境にして、2列に
並べた相関ブロックを重ねるように配置するものであ
る。なお、その他の動作は実施の形態1の映像監視装置
と同様で、その説明を省略する。
Next, the operation will be described. Correlation calculation block arrangement means 5 of the video surveillance apparatus according to the fifth embodiment
When the area of the change area is smaller than the size of the correlation block, when arranging the correlation blocks, not only the correlation blocks are arranged evenly in the change area, but also the correlation blocks evenly arranged in the change area. In addition, the correlation blocks are displaced by half the size of the correlation blocks, that is, the correlation blocks arranged in two rows are arranged so as to overlap each other with the center line in the longitudinal direction of the correlation blocks evenly arranged in the change region as a boundary. is there. The other operations are the same as those of the video monitoring apparatus according to the first embodiment, and the description thereof will be omitted.

【0056】図5は、実施の形態5の相関演算ブロック
配置手段5によって変化領域に配置される相関ブロック
を示す説明図である。例えば、歩行者の画像に相関ブロ
ックを配置する場合には、縦長の略長方形となるように
複数の相関ブロックが並べられる。図5(a)に示すよ
うに、歩行者の画像を網羅する変化領域の面積が、ブロ
ックサイズ数個分程度の大きさしかない場合、得られる
動きベクトルの数も数個(図示したものは3個)とな
り、これらを用いて移動物体の判定を行った場合の精度
は十分ではない。そこで、例えば、図中縦一列に並べて
配置された相関ブロックに半分だけ重なるように図中水
平方向にずらし、右上、及び左上に2個相関ブロックを
増やして配置する。変化領域内に均等に配置された全て
の相関ブロックに対して、このような処理を施すことに
より、図5(b)に示すように、変化領域から得られる
動きベクトルの数が増加し、動き判定手段13は精度よ
く動き判定が実行できるようになる。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing the correlation blocks arranged in the change region by the correlation calculation block arrangement means 5 of the fifth embodiment. For example, when arranging the correlation blocks in the image of a pedestrian, a plurality of correlation blocks are arranged so as to form a vertically long rectangular shape. As shown in FIG. 5A, when the area of the change region that covers the image of the pedestrian is as small as several block sizes, the number of obtained motion vectors is also several (the one shown in FIG. 3), and the accuracy of the determination of a moving object using these is not sufficient. Therefore, for example, the correlation blocks are arranged horizontally in the vertical direction in the drawing so that the correlation blocks are overlapped by half in the horizontal direction in the drawing, and two correlation blocks are arranged in the upper right and the upper left. By performing such a process on all the correlation blocks evenly arranged in the change area, the number of motion vectors obtained from the change area increases as shown in FIG. 5B. The determination unit 13 can accurately perform the motion determination.

【0057】以上のように、この実施の形態5によれ
ば、変化領域に均等に配置された相関ブロックに、所定
量ずらして相関ブロックを重ねて配置するようにしたの
で、変化領域の面積が相関ブロックの大きさに対して小
さい場合でも、できるだけ多くの動きベクトルを算出す
ることができ、精度のよい移動物体の抽出を行うことが
できるという効果がある。
As described above, according to the fifth embodiment, since the correlation blocks are evenly arranged in the change area and the correlation blocks are arranged so as to overlap each other by shifting by a predetermined amount, the area of the change area is reduced. Even when the size of the correlation block is small, as many motion vectors as possible can be calculated, and the moving object can be extracted with high accuracy.

【0058】実施の形態6.この発明の実施の形態6に
よる映像監視装置の構成は、図1に示す映像監視装置と
同様で、その構成について説明を省略し、図1に示すも
のと同じ部分、あるいは相当する部分には同一の符号を
用いて以下の説明を行う。
Sixth Embodiment The configuration of the video monitoring apparatus according to Embodiment 6 of the present invention is the same as that of the video monitoring apparatus shown in FIG. 1, and the description thereof is omitted. The same parts as those shown in FIG. 1 or the corresponding parts are the same. The following description will be given using the reference symbols.

【0059】次に動作について説明する。画像の中に大
きく映し出された移動物体は、画像中を移動する速度も
速く、つまり、配置された多数の相関ブロック間を移動
する速度が速く、相関演算における変化領域の設定範囲
を越える可能性があり(また、画像に大きく映し出され
た背景変動も同様で)、正確な動き判定ができない。そ
こで、この実施の形態6による映像監視装置の相関演算
ブロック配置手段5は、相関演算ブロックの大きさに対
して変化領域の面積が大きい(画像中において移動物体
が大きく映し出されている)場合には、画像を縮退させ
て相関ブロックを配置するものである。なお、その他の
動作は実施の形態1の映像監視装置と同様で、その説明
を省略する。
Next, the operation will be described. A moving object displayed in a large size in the image moves at a high speed in the image, that is, it moves quickly among a large number of arranged correlation blocks, and may exceed the set range of the change region in the correlation calculation. However, the accurate movement determination cannot be performed because the background fluctuation that appears in the image is also the same. Therefore, the correlation calculation block arranging means 5 of the video monitoring apparatus according to the sixth embodiment is effective when the area of the change region is large with respect to the size of the correlation calculation block (a moving object is shown in a large size in the image). Is to reduce the image and arrange the correlation block. The other operations are the same as those of the video monitoring apparatus according to the first embodiment, and the description thereof will be omitted.

【0060】図6は、実施の形態6の相関演算ブロック
配置手段5によって変化領域に配置される相関ブロック
を示す説明図である。実施の形態6の相関演算ブロック
配置手段5は、図6に示すように、例えば、歩行者が画
像中に大きく映し出された場合に、相関ブロックを配置
する前に画像全体を1/Nに縮退させ、この縮退画像に
対して変化領域内に相関ブロックを配置する。この相関
ブロックについて、実施の形態1で説明した相関演算実
行手段7などによる処理を行って動きベクトルを求め、
この動きベクトルをN倍すれば、真の動きベクトルが得
られる。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing the correlation blocks arranged in the change area by the correlation calculation block arrangement means 5 of the sixth embodiment. As shown in FIG. 6, the correlation calculation block arrangement means 5 of the sixth embodiment reduces the entire image to 1 / N before arranging the correlation block when, for example, a pedestrian is greatly reflected in the image. Then, the correlation block is arranged in the change region for this degenerated image. The correlation block is processed by the correlation calculation executing means 7 described in the first embodiment to obtain the motion vector,
If this motion vector is multiplied by N, a true motion vector can be obtained.

【0061】以上のように、この実施の形態6によれ
ば、相関ブロックの大きさに対して変化領域の面積が大
きい場合には、画像全体を縮退させて動きベクトルを求
め、この動きベクトルを縮退に対応する倍率で倍化する
ようにしたので、画像中に大きく写される移動物体につ
いても精度よく抽出ができるという効果がある。
As described above, according to the sixth embodiment, when the area of the change region is large with respect to the size of the correlation block, the entire image is degenerated to obtain the motion vector, and this motion vector is calculated. Since the image is multiplied by the magnification corresponding to the degeneracy, there is an effect that even a moving object that is greatly reproduced in the image can be accurately extracted.

【0062】実施の形態7.この発明の実施の形態7に
よる映像監視装置の構成は、図1に示す映像監視装置と
同様で、その構成について説明を省略し、図1に示すも
のと同じ部分、あるいは相当する部分には同一の符号を
用いて以下の説明を行う。
Embodiment 7. The configuration of the video surveillance apparatus according to Embodiment 7 of the present invention is the same as that of the video surveillance apparatus shown in FIG. 1, and the description thereof is omitted. The same parts as those shown in FIG. The following description will be given using the reference symbols.

【0063】次に動作について説明する。この実施の形
態7による映像監視装置の相関演算ブロック配置手段5
は、変化領域の面積が相関ブロックに対して小さいも
の、中くらいのもの、大きいものが混在する場合に、そ
れぞれの変化領域に対して個別に適切な処理を行い、ま
た、これら処理を平行して行うものである。なお、その
他の動作は実施の形態1の映像監視装置と同様で、その
説明を省略する。
Next, the operation will be described. Correlation calculation block arrangement means 5 of the video monitoring apparatus according to the seventh embodiment
When the area of the change area is small, medium, or large for the correlation block, perform appropriate processing individually for each change area, and perform these processing in parallel. This is what you do. The other operations are the same as those of the video monitoring apparatus according to the first embodiment, and the description thereof will be omitted.

【0064】図7は、この実施の形態7の相関演算ブロ
ック配置手段5が様々な面積の変化領域に相関ブロック
を配置する状態を示す説明図である。実施の形態7の相
関演算ブロック配置手段5は、図7に示すように相関ブ
ロックに対して変化領域の面積が小さい場合には、実施
の形態5で説明した相関演算ブロック配置手段5のよう
に、変化領域に均等に配置した相関ブロックに半分だけ
重なるようにずらして縦2列に並べた相関ブロックを配
置する。また、相関ブロックの大きさに対し変化領域の
面積が中くらいの場合、即ち、適当な面積の場合には、
実施の形態1で説明した相関演算ブロック配置手段5と
同様に変化領域に相関ブロックを配置する。また、相関
ブロックの面積に対して変化領域の面積が大きい場合に
は、実施の形態6で説明した相関演算ブロック配置手段
5のように画像全体を1/Nに縮退させ、この縮退画像
に対して変化領域内に相関ブロックを配置する。これら
の配置処理を平行させて行い、同じ画像に混在する様々
な面積の変化領域に対応させて適用することで、変化領
域の面積の相違に影響されずに同一画像から精度よく移
動物体の抽出を行う。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing a state in which the correlation calculation block arrangement means 5 of the seventh embodiment arranges the correlation blocks in the change areas of various areas. When the area of the change region is smaller than that of the correlation block as shown in FIG. 7, the correlation calculation block arrangement means 5 of the seventh embodiment is similar to the correlation calculation block arrangement means 5 described in the fifth embodiment. , The correlation blocks arranged in two columns are shifted so as to overlap the correlation blocks evenly arranged in the change region by half. When the area of the change region is medium with respect to the size of the correlation block, that is, when the area is appropriate,
Similar to the correlation calculation block placement means 5 described in the first embodiment, the correlation block is placed in the change area. Further, when the area of the change region is larger than the area of the correlation block, the entire image is degenerated to 1 / N as in the correlation calculation block arrangement means 5 described in the sixth embodiment, and this degenerated image is reduced. Then, the correlation block is arranged in the change area. By performing these placement processes in parallel and applying them to varying areas of various areas that are mixed in the same image, moving objects can be accurately extracted from the same image without being affected by the difference in the areas of the varying areas. I do.

【0065】以上のように、この実施の形態7によれ
ば、同一画像に様々な面積を有する変化領域が混在する
場合に、それぞれの変化領域に適した相関ブロックの配
置処理を行うようにしたので、いかなる変化領域が設定
された画像からでも精度よく移動物体の抽出ができると
いう効果がある。
As described above, according to the seventh embodiment, when changing regions having various areas are mixed in the same image, correlation block arrangement processing suitable for each changing region is performed. Therefore, there is an effect that a moving object can be accurately extracted from an image in which any change area is set.

【0066】上記実施の形態5〜7において、変化領域
に配置する相関ブロックの数は、監視画像によって監視
上の精度等を勘案し、それぞれ適正な範囲で与えられ
る。相関ブロックの面積に対して変化領域が小さいと
は、その適正な範囲まで変化領域に相関ブロックが配置
できないことを意味し、その場合には上記実施の形態5
等で示したように、一部重なるように相関ブロックを配
置してブロック数を増やす。一方、相関ブロックの面積
に対して変化領域が大きいとは、上記適正な範囲のブロ
ック数を越えて相関ブロックを配置しなくてはならない
ことを意味し、その場合には変化領域の画像を縮退させ
る。このように、さまざまな面積の変化領域が混在して
も、それぞれの変化領域に適正な数の相関ブロックが配
置でき、精度よく移動物体の抽出が可能となる。
In the above fifth to seventh embodiments, the number of correlation blocks to be arranged in the change area is given within an appropriate range in consideration of the monitoring accuracy and the like by the monitoring image. The fact that the change region is small with respect to the area of the correlation block means that the correlation block cannot be arranged in the change region up to its proper range, and in that case, the fifth embodiment described above.
Etc., the correlation blocks are arranged so as to partially overlap, and the number of blocks is increased. On the other hand, a large change area with respect to the area of the correlation block means that the correlation block must be arranged in excess of the number of blocks in the above-mentioned appropriate range, and in that case, the image of the change area is degenerated. Let As described above, even when changing regions having various areas are mixed, an appropriate number of correlation blocks can be arranged in each changing region, and a moving object can be accurately extracted.

【0067】実施の形態8.この発明の実施の形態8に
よる映像監視装置の構成は、図1に示す映像監視装置と
同様で、その構成について説明を省略し、図1に示すも
のと同じ部分、あるいは相当する部分には同一の符号を
用いて以下の説明を行う。
Embodiment 8. The structure of the video monitoring apparatus according to Embodiment 8 of the present invention is the same as that of the video monitoring apparatus shown in FIG. 1, and the description thereof is omitted. The same parts as those shown in FIG. The following description will be given using the reference symbols.

【0068】次に、動作について説明する。この実施の
形態8による映像監視装置の領域内動きベクトル統合手
段8は、また、一定時間内動きベクトル統合手段10
は、変化領域に配置された各相関ブロックについて求め
られた相関演算結果のスコアデータを加算して各統合処
理を行うものである。なお、その他の動作は実施の形態
1の映像監視装置と同様で、その説明を省略する。
Next, the operation will be described. The intra-region motion vector integration means 8 of the video monitoring apparatus according to the eighth embodiment also uses the intra-region motion vector integration means 10.
Is to add score data of correlation calculation results obtained for each correlation block arranged in the change region and perform each integration process. The other operations are the same as those of the video monitoring apparatus according to the first embodiment, and the description thereof will be omitted.

【0069】図8は、実施の形態8の相関演算実行手段
7が行う相関スコアデータを求める処理を示す説明図で
ある。実施の形態8の相関演算実行手段7は、各相関ブ
ロックを図8に示すテンプレート(block tem
plate)として想定し、画像入力手段1から入力さ
れた現在の画像から、このテンプレートの大きさの画像
を切り出し、このテンプレート画像と同じ部分を、過去
画像蓄積手段6にある過去の(前の)画像から探し出
す。このとき、図8に示すように当該テンプレート画像
を過去の画像上(図中の‘search area’)
で移動させながら探索を行う。この探索によって得られ
る画素値の差分の絶対値の総和を相関スコアデータとし
て算出する。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing the processing for obtaining the correlation score data performed by the correlation calculation executing means 7 of the eighth embodiment. Correlation calculation executing means 7 of the eighth embodiment represents each correlation block as a template (block term) shown in FIG.
The image of the size of this template is cut out from the current image input from the image input unit 1, and the same portion as this template image is past (previous) in the past image storage unit 6. Search from the image. At this time, as shown in FIG. 8, the template image is displayed on the past image ('search area' in the figure).
Search while moving with. The sum of the absolute values of the pixel value differences obtained by this search is calculated as correlation score data.

【0070】図9は、相関スコアデータ(各相関スコア
値)をマップ表示とした場合の形状を示す説明図であ
る。相関スコアデータは図9(a)に示す形状で表現さ
れ、動きゼロの点(0,0)から相関スコアデータの極
小値(xm,ym)に向かうベクトルが動きベクトルで
ある。動きベクトルの統合は、図9(b)に示すよう
に、各動きベクトルで表現される相関スコアデータの加
算によって行われる(図9(b)及び図9(c)では分
かり易いように上下を反転させてピークを上に図示して
いるが、実際にはピークは下向きに生成される)。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing the shape when the correlation score data (each correlation score value) is displayed on a map. The correlation score data is expressed by the shape shown in FIG. 9A, and the vector from the point (0, 0) where the motion is zero to the minimum value (xm, ym) of the correlation score data is the motion vector. As shown in FIG. 9B, the integration of motion vectors is performed by adding the correlation score data represented by each motion vector (in FIG. 9B and FIG. The peaks are shown inverted above, but in reality the peaks are generated downwards).

【0071】以上のように、この実施の形態8によれ
ば、領域内動きベクトル統合手段8が、また、一定時間
内動きベクトル統合手段10が、各相関ブロックについ
て求められた相関演算結果の相関スコアデータを加算す
ることで各統合処理を行うようにしたので、精度良く移
動物体を抽出することができるという効果がある。
As described above, according to the eighth embodiment, the intra-region motion vector integrating means 8 and the intra-predetermined time motion vector integrating means 10 correlate the correlation calculation results obtained for each correlation block. Since each integration process is performed by adding score data, there is an effect that a moving object can be accurately extracted.

【0072】実施の形態9.この発明の実施の形態9に
よる映像監視装置の構成は、図1に示す映像監視装置と
同様で、その構成について説明を省略し、図1に示すも
のと同じ部分、あるいは相当する部分には同一の符号を
用い、以下の説明を行う。
Ninth Embodiment The configuration of the video monitoring apparatus according to Embodiment 9 of the present invention is the same as that of the video monitoring apparatus shown in FIG. 1, and the description thereof is omitted. The same parts as those shown in FIG. The following description will be given using the reference symbols.

【0073】次に、動作について説明する。この実施の
形態9の空間的動き一様性判定手段9は、また、時間的
動き一様性判定手段11は、相関スコアデータを用いて
それぞれの判定を行うものである。この相関スコアデー
タは実施の形態8で説明したように相関演算実行手段7
にて求められ、その動作処理は実施の形態8で説明した
内容と同様であり、ここではその説明を省略する。以
下、相関スコアデータを使用した判定の一例について図
9を用いて説明する。なお、その他の動作は実施の形態
1の映像監視装置と同様で、その説明を省略する。
Next, the operation will be described. The spatial motion uniformity determining means 9 and the temporal motion uniformity determining means 11 of this Embodiment 9 make respective determinations using correlation score data. This correlation score data is stored in the correlation calculation executing means 7 as described in the eighth embodiment.
The operation processing obtained by the above is the same as the content described in the eighth embodiment, and the description thereof will be omitted here. Hereinafter, an example of the determination using the correlation score data will be described with reference to FIG. The other operations are the same as those of the video monitoring apparatus according to the first embodiment, and the description thereof will be omitted.

【0074】例えば、加算された相関スコアデータの極
小値(xm,ym)付近のピーク形状を調べ、動きゼロ
の点(0,0)から相関スコアデータの極小値(xm,
ym)に向かう直線状の相関スコア値が単調に減少し、
かつ図9(b)に示すように統合されたピークの形状が
鋭く、このピークの鋭さが所定のしきい値以上であれば
最終的な動きが均一である(同じ方向・速度で移動して
いる)と判定する。また、動きゼロの点(0,0)から
相関スコアデータの極小値(xm,ym)に向かう直線
状の相関スコア値が単調減少ではない、あるいは図9
(c)に示すように統合されたピークの形状がなだらか
で、このピークの鋭さが所定のしきい値よりも小さい場
合は最終的な動きが均一でない(同じ方向・速度で移動
していない)と判定する。
For example, the peak shape in the vicinity of the minimum value (xm, ym) of the added correlation score data is examined, and the minimum value (xm,
The linear correlation score value towards ym) decreases monotonically,
Moreover, as shown in FIG. 9B, the shape of the integrated peak is sharp, and if the sharpness of the peak is equal to or larger than a predetermined threshold value, the final movement is uniform (moving in the same direction and speed. Yes). Further, the linear correlation score value from the point (0, 0) of zero movement to the minimum value (xm, ym) of the correlation score data is not monotonically decreasing, or FIG.
As shown in (c), when the shape of the integrated peak is gentle and the sharpness of this peak is smaller than a predetermined threshold value, the final movement is not uniform (not moving in the same direction and speed). To determine.

【0075】以上のように、この実施の形態9によれ
ば、空間的動き一様性判定手段9、また、時間的動き一
様性判定手段11は、動きベクトルの統合が相関スコア
データの加算によって行われ、その結果得られる相関ス
コアデータについて判定を行うようにしたので、精度良
く移動物体を抽出することができるという効果がある。
As described above, according to the ninth embodiment, the spatial motion uniformity determining means 9 and the temporal motion uniformity determining means 11 add the correlation score data by integrating the motion vectors. Since the correlation score data obtained as a result is determined, the moving object can be accurately extracted.

【0076】[0076]

【発明の効果】以上のように、この発明によれば、監視
画像を入力する画像入力手段と、画像入力手段によって
入力された画像の変化を抽出して変化領域を設定する画
像変化抽出手段と、画像変化抽出手段によって設定され
た変化領域に複数の相関ブロックを配置し相関ブロック
毎に相関演算を行い、相関演算の結果に基づいて画像入
力手段によって入力された画像から移動物体を検知する
動き判定手段とを備えたので、侵入者や車両等の移動物
体と、木の揺れや水面のきらめき等の背景変動とを識別
することができ、精度良く移動物体を抽出することがで
きるという効果がある。
As described above, according to the present invention, the image input means for inputting the monitor image, and the image change extracting means for extracting the change of the image input by the image input means and setting the change area. A motion in which a plurality of correlation blocks are arranged in a change region set by the image change extraction means, correlation calculation is performed for each correlation block, and a moving object is detected from the image input by the image input means based on the result of the correlation calculation. Since the determination means is provided, it is possible to distinguish a moving object such as an intruder or a vehicle from a background fluctuation such as a sway of trees or a sparkle of the water surface, and it is possible to accurately extract the moving object. is there.

【0077】この発明によれば、画像変化抽出手段に、
画像入力手段によって入力された画像から背景画像を除
去する背景差分手段と、背景画像を更新する背景更新手
段と、背景差分手段によって背景画像が除去された画像
に変化領域を設定する変化領域抽出手段とを備えたの
で、移動物体と背景変動とを分別して精度良く移動物体
を抽出することができるという効果がある。
According to the present invention, the image change extracting means includes:
Background subtraction means for removing the background image from the image input by the image input means, background updating means for updating the background image, and change area extracting means for setting a change area in the image from which the background image has been removed by the background subtracting means. Since it is provided with, there is an effect that the moving object can be accurately extracted by separating the moving object from the background fluctuation.

【0078】この発明によれば、背景更新手段が、動き
判定手段から取得する移動物体が検知されたときの情報
に基づいて背景画像を更新するようにしたので、過去の
変化領域を考慮して背景画像を更新し、より正確な背景
画像を生成することができるという効果がある。
According to the present invention, the background updating means updates the background image based on the information when the moving object acquired from the motion determining means is detected. There is an effect that the background image can be updated and a more accurate background image can be generated.

【0079】この発明によれば、動き判定手段に、画像
変化抽出手段によって設定された変化領域に複数の相関
ブロックを配置する相関演算ブロック配置手段と、画像
入力手段によって入力された画像を蓄積する過去画像蓄
積手段と、変化領域に配置された各相関ブロックについ
て相関演算を行い動きベクトルを求める相関演算実行手
段と、動きベクトルを変化領域毎に統合する領域内動き
ベクトル統合手段と、領域内動きベクトル統合手段で統
合された領域内動きベクトルを格納し当該領域内動きベ
クトルが示す動きについて判定する空間的動き一様性判
定手段と、領域内動きベクトルが示す動きの判定結果を
用いて、一定時間内において空間的動き一様性判定手段
に格納された領域内動きベクトルを統合する一定時間内
動きベクトル統合手段と、一定時間内動きベクトル統合
手段で統合された時間内動きベクトルについて時間的な
動きの一様性を判定し移動物体を抽出する時間的動き一
様性判定手段とを備えたので、侵入者や車両等の移動物
体と、木の揺れや水面のきらめき等の背景変動とを識別
することができ、精度良く移動物体を抽出することがで
きるという効果がある。
According to the present invention, the motion determining means stores the correlation calculation block arranging means for arranging a plurality of correlation blocks in the change area set by the image change extracting means, and the image input by the image inputting means. Past image storage means, correlation calculation executing means for performing a correlation calculation for each correlation block arranged in the change area to obtain a motion vector, intra-area motion vector integration means for integrating the motion vector for each change area, and intra-area motion Using the spatial motion uniformity determination means that stores the intra-region motion vector integrated by the vector integration means and determines the motion indicated by the intra-region motion vector and the motion determination result indicated by the intra-region motion vector, Intra-time motion vector integration that integrates intra-regional motion vectors stored in the spatial motion uniformity determination means in time And the temporal motion uniformity determining means for determining the temporal motion uniformity of the temporal motion vector integrated by the constant time motion vector integrating means and extracting the moving object. There is an effect that a moving object such as a person or a vehicle can be discriminated from a background fluctuation such as a sway of a tree or a sparkle of the water surface, and the moving object can be accurately extracted.

【0080】この発明によれば、相関演算ブロック配置
手段が、画像入力手段によって入力された現在の画像と
過去画像蓄積手段に蓄積されている過去の画像との差分
を求め、この画像の差分に基づいて相関ブロックを配置
するようにしたので、演算処理速度等の制約により相関
ブロックが多数配置できない場合でも、効率的に相関ブ
ロックを配置して、正確な移動物体の抽出を行うことが
できるという効果がある。
According to the present invention, the correlation operation block arrangement means obtains the difference between the present image input by the image input means and the past image accumulated in the past image accumulating means, and uses this difference as the difference between the images. Since the correlation blocks are arranged based on this, even if a large number of correlation blocks cannot be arranged due to restrictions such as calculation processing speed, it is possible to arrange the correlation blocks efficiently and accurately extract a moving object. effective.

【0081】この発明によれば、相関演算ブロック配置
手段が、画像入力手段によって入力された画像のエッジ
成分が多い部分から優先的に相関ブロックを配置するよ
うにしたので、演算処理速度等の制約により相関ブロッ
クが多数配置できない場合でも、効率的に相関ブロック
を配置して、正確な移動物体の抽出を行うことができる
という効果がある。
According to the present invention, the correlation calculation block arranging means preferentially arranges the correlation blocks from the portion of the image input by the image input means having many edge components. Thus, even when a large number of correlation blocks cannot be arranged, there is an effect that the correlation blocks can be arranged efficiently and a moving object can be accurately extracted.

【0082】この発明によれば、相関演算実行手段が、
相関ブロックについて行う相関演算で相関スコアデータ
を求め、領域内動きベクトル統合手段で行う統合処理と
一定時間内動きベクトル統合手段で行う統合処理とに相
関スコアデータを使用するようにしたので、精度良く移
動物体を抽出することができるという効果がある。
According to the present invention, the correlation calculation executing means is
Since the correlation score data is obtained by the correlation calculation performed on the correlation block, and the correlation score data is used for the integration process performed by the intra-region motion vector integration means and the integration process performed by the motion vector integration means within a certain period of time, the accuracy is high. There is an effect that a moving object can be extracted.

【0083】この発明によれば、相関演算実行手段が、
相関ブロックについて行う相関演算で相関スコアデータ
を求め、空間的動き一様性判定手段で行う判定処理と時
間的動き一様性判定手段で行う判定処理とに相関スコア
データを使用するようにしたので、精度良く移動物体を
抽出することができるという効果がある。
According to the present invention, the correlation calculation executing means is
Since the correlation score data is obtained by the correlation calculation performed on the correlation block, the correlation score data is used for the determination process performed by the spatial motion uniformity determination means and the determination process performed by the temporal motion uniformity determination means. There is an effect that a moving object can be accurately extracted.

【図面の簡単な説明】[Brief description of drawings]

【図1】 この発明の実施の形態1による映像監視装置
の構成を示すブロック図である。
FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a video surveillance device according to a first embodiment of the present invention.

【図2】 実施の形態1の映像監視装置が監視する映像
を示す説明図である。
FIG. 2 is an explanatory diagram showing an image monitored by the image monitoring apparatus according to the first embodiment.

【図3】 実施の形態1による映像監視装置が変化領域
について行う処理及び判定を示す説明図である。
FIG. 3 is an explanatory diagram showing processing and determination performed by the video monitoring apparatus according to the first embodiment on a change area.

【図4】 この発明による実施の形態2による映像監視
装置の構成を示すブロック図である。
FIG. 4 is a block diagram showing a configuration of a video surveillance device according to a second embodiment of the present invention.

【図5】 実施の形態5の相関演算ブロック配置手段に
よって変化領域に配置される相関ブロックを示す説明図
である。
FIG. 5 is an explanatory diagram showing correlation blocks arranged in a change region by a correlation calculation block arrangement means according to the fifth embodiment.

【図6】 実施の形態6の相関演算ブロック配置手段に
よって変化領域に配置される相関ブロックを示す説明図
である。
FIG. 6 is an explanatory diagram showing correlation blocks arranged in a change region by a correlation calculation block arrangement means according to the sixth embodiment.

【図7】 実施の形態7の相関演算ブロック配置手段が
様々な面積の変化領域に相関ブロックを配置する状態を
示す説明図である。
FIG. 7 is an explanatory diagram showing a state in which the correlation calculation block arrangement means according to the seventh embodiment arranges correlation blocks in changing regions having various areas.

【図8】 実施の形態8の相関演算実行手段が行う相関
スコアデータを求める処理を示す説明図である。
FIG. 8 is an explanatory diagram showing a process of obtaining correlation score data performed by the correlation calculation executing means according to the eighth embodiment.

【図9】 相関スコアデータをマップ表示とした場合の
形状を示す説明図である。
FIG. 9 is an explanatory diagram showing a shape when the correlation score data is displayed as a map.

【図10】 従来の映像監視装置の構成を示すブロック
図である。
FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a conventional video surveillance device.

【符号の説明】[Explanation of symbols]

1 画像入力手段、2 背景差分手段、3 背景更新手
段、4 変化領域抽出手段、4a 検知領域設定手段、
5 相関演算ブロック配置手段、6 過去画像蓄積手
段、7 相関演算実行手段、8 領域内動きベクトル統
合手段、9 空間的動き一様性判定手段、10 一定時
間内動きベクトル統合手段、11 時間的動き一様性判
定手段、12 画像変化抽出手段、13 動き判定手
段。
1 image input means, 2 background subtraction means, 3 background update means, 4 change area extraction means, 4a detection area setting means,
5 correlation calculation block arrangement means, 6 past image accumulation means, 7 correlation calculation execution means, 8 intra-region motion vector integration means, 9 spatial motion uniformity determination means, 10 constant time motion vector integration means, 11 temporal motion Uniformity determination means, 12 Image change extraction means, 13 Motion determination means.

───────────────────────────────────────────────────── 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) H04N 5/14 H04N 5/14 Z (72)発明者 鷲見 和彦 東京都千代田区丸の内二丁目2番3号 三 菱電機株式会社内 Fターム(参考) 5B057 AA19 CD05 DA11 DA15 DB02 DB09 DC16 DC34 5C021 PA58 PA72 PA78 RA01 RA11 RB06 YC03 5C054 AA01 CA04 CC02 EA01 EG07 FC01 FC13 GA04 GB15 HA18 5C084 AA02 AA07 BB05 CC17 DD12 EE02 FF03 FF08 FF26 GG43 GG52 GG57 GG68 GG78 5L096 AA06 BA02 CA04 EA03 FA34 FA59 FA69 GA08 GA17 HA04 JA09 ─────────────────────────────────────────────────── ─── Continuation of front page (51) Int.Cl. 7 Identification code FI theme code (reference) H04N 5/14 H04N 5/14 Z (72) Inventor Kazuhiko Washi 2-3-2 Marunouchi, Chiyoda-ku, Tokyo Sanryo Electric Co., Ltd. F-term (reference) 5B057 AA19 CD05 DA11 DA15 DB02 DB09 DC16 DC34 5C021 PA58 PA72 PA78 RA01 RA11 RB06 YC03 5C054 AA01 CA04 CC02 EA01 EG07 FC01 FC13 GA04 GB15 HA18 5C084 AA02 AA07 FF08 FF02 FF02 CC17 DD12 GG52 GG57 GG68 GG78 5L096 AA06 BA02 CA04 EA03 FA34 FA59 FA69 GA08 GA17 HA04 JA09

Claims (8)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項1】 映像を監視し移動物体を検知する映像監
視装置であって、 監視画像を入力する画像入力手段と、 前記画像入力手段によって入力された画像の変化を抽出
して変化領域を設定する画像変化抽出手段と、 前記画像変化抽出手段によって設定された変化領域に複
数の相関ブロックを配置し前記相関ブロック毎に相関演
算を行い前記相関演算の結果に基づいて前記画像入力手
段によって入力された画像から移動物体を検知する動き
判定手段とを備えた映像監視装置。
1. A video monitoring device for monitoring a video and detecting a moving object, comprising: an image input means for inputting a monitoring image; and a change area set by extracting a change in the image input by the image input means. Image change extracting means, and a plurality of correlation blocks are arranged in the change area set by the image change extracting means, a correlation operation is performed for each of the correlation blocks, and the image input means inputs the result of the correlation operation. And a motion determination unit that detects a moving object from the captured image.
【請求項2】 画像変化抽出手段は、画像入力手段によ
って入力された画像から背景画像を除去する背景差分手
段と、 前記背景画像を更新する背景更新手段と、 前記背景差分手段によって前記背景画像が除去された画
像に変化領域を設定する変化領域抽出手段とを備えたこ
とを特徴とする請求項1記載の映像監視装置。
2. The image change extracting means includes a background difference means for removing a background image from an image input by the image input means, a background updating means for updating the background image, and a background difference means for calculating the background image by the background difference means. 2. The video monitoring apparatus according to claim 1, further comprising a change area extracting unit that sets a change area in the removed image.
【請求項3】 背景更新手段は、動き判定手段から取得
する移動物体が検知されたときの情報に基づいて背景画
像を更新することを特徴とする請求項2記載の映像監視
装置。
3. The image monitoring apparatus according to claim 2, wherein the background updating means updates the background image based on information obtained when the moving object acquired from the motion determining means is detected.
【請求項4】 動き判定手段は、画像変化抽出手段によ
って設定された変化領域に複数の相関ブロックを配置す
る相関演算ブロック配置手段と、 画像入力手段によって入力された画像を蓄積する過去画
像蓄積手段と、 前記変化領域に配置された各相関ブロックについて相関
演算を行い動きベクトルを求める相関演算実行手段と、 前記動きベクトルを前記変化領域毎に統合する領域内動
きベクトル統合手段と、 前記領域内動きベクトル統合手段で統合された領域内動
きベクトルを格納し当該領域内動きベクトルが示す動き
について判定する空間的動き一様性判定手段と、 前記領域内動きベクトルが示す動きの判定結果を用い
て、一定時間内において前記空間的動き一様性判定手段
に格納された領域内動きベクトルを統合する一定時間内
動きベクトル統合手段と、 前記一定時間内動きベクトル統合手段で統合された時間
内動きベクトルについて時間的な動きの一様性を判定し
移動物体を抽出する時間的動き一様性判定手段とを備え
たことを特徴とする請求項1記載の映像監視装置。
4. The motion determination means includes a correlation calculation block arrangement means for arranging a plurality of correlation blocks in the change area set by the image change extraction means, and a past image accumulation means for accumulating the image input by the image input means. And a correlation calculation executing unit that calculates a motion vector by performing a correlation calculation on each correlation block arranged in the change region, an intra-region motion vector integrating unit that integrates the motion vector for each change region, and the intra-region motion By using a spatial motion uniformity determination unit that stores the intra-region motion vector integrated by the vector integration unit and determines the motion indicated by the intra-region motion vector, and the determination result of the motion indicated by the intra-region motion vector, Within a fixed time, the motion vector within a fixed time that integrates the intra-regional motion vectors stored in the spatial motion uniformity determining means. Tor integration means, and temporal motion uniformity determination means for determining temporal motion uniformity of the intra-time motion vector integrated by the constant time motion vector integration means and extracting a moving object. The video surveillance device according to claim 1, wherein
【請求項5】 相関演算ブロック配置手段は、画像入力
手段によって入力された現在の画像と過去画像蓄積手段
に蓄積されている過去の画像との差分を求め、この画像
の差分に基づいて相関ブロックを配置することを特徴と
する請求項4記載の映像監視装置。
5. The correlation calculation block arrangement means obtains a difference between the current image input by the image input means and the past image stored in the past image storage means, and the correlation block is based on the difference between the images. The video monitoring device according to claim 4, wherein the video monitoring device is provided.
【請求項6】 相関演算ブロック配置手段は、画像入力
手段によって入力された画像のエッジ成分が多い部分か
ら優先的に相関ブロックを配置することを特徴とする請
求項4記載の映像監視装置。
6. The video monitoring apparatus according to claim 4, wherein the correlation calculation block arranging means arranges the correlation blocks preferentially from a portion of the image input by the image input means having a large number of edge components.
【請求項7】 相関演算実行手段は、相関ブロックにつ
いて行う相関演算で相関スコアデータを求め、領域内動
きベクトル統合手段で行う統合処理と一定時間内動きベ
クトル統合手段で行う統合処理とに前記相関スコアデー
タを使用することを特徴とする請求項4記載の映像監視
装置。
7. The correlation calculation execution means obtains correlation score data by a correlation calculation performed on a correlation block, and the correlation processing is performed in the integration processing performed by the intra-region motion vector integration means and the integration processing performed by the intra-region motion vector integration means. The video monitoring device according to claim 4, wherein score data is used.
【請求項8】 相関演算実行手段は、相関ブロックにつ
いて行う相関演算で相関スコアデータを求め、空間的動
き一様性判定手段で行う判定処理と時間的動き一様性判
定手段で行う判定処理とに前記相関スコアデータを使用
することを特徴とする請求項4記載の映像監視装置。
8. Correlation calculation execution means obtains correlation score data by correlation calculation performed on a correlation block, and determination processing performed by spatial motion uniformity determination means and determination processing performed by temporal motion uniformity determination means. 5. The video surveillance device according to claim 4, wherein the correlation score data is used for.
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