JP2003199098A - 監視用画像処理装置 - Google Patents
監視用画像処理装置Info
- Publication number
- JP2003199098A JP2003199098A JP2001397835A JP2001397835A JP2003199098A JP 2003199098 A JP2003199098 A JP 2003199098A JP 2001397835 A JP2001397835 A JP 2001397835A JP 2001397835 A JP2001397835 A JP 2001397835A JP 2003199098 A JP2003199098 A JP 2003199098A
- Authority
- JP
- Japan
- Prior art keywords
- quadrangle
- size
- circumscribed
- unit
- integration
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
Landscapes
- Burglar Alarm Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【課題】 過統合および不完全統合による不検知および
不要検知を防止し、個々の対象を正確に判定する監視用
画像処理装置を得る。 【解決手段】 領域統合部１０におけるフェレ径同士の
統合条件を、そのフェレ径が大きい場合ほど厳しくする
と共に、フェレ径が小さい場合ほど易しくするようにし
た。フェレ径が大きい場合に異なった変化対象のフェレ
径同士が統合される過統合を引き起こすことなく、ま
た、フェレ径が小さい場合に一つの変化対象のフェレ径
が複数になってしまう不完全統合を引き起こすことな
く、これら過統合および不完全統合による不検知および
不要検知を防止し、個々の対象を正確に判定することが
できる。
不要検知を防止し、個々の対象を正確に判定する監視用
画像処理装置を得る。 【解決手段】 領域統合部１０におけるフェレ径同士の
統合条件を、そのフェレ径が大きい場合ほど厳しくする
と共に、フェレ径が小さい場合ほど易しくするようにし
た。フェレ径が大きい場合に異なった変化対象のフェレ
径同士が統合される過統合を引き起こすことなく、ま
た、フェレ径が小さい場合に一つの変化対象のフェレ径
が複数になってしまう不完全統合を引き起こすことな
く、これら過統合および不完全統合による不検知および
不要検知を防止し、個々の対象を正確に判定することが
できる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】この発明は、領域統合手法を
改良した監視用画像処理装置に関するものである。
改良した監視用画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】図１は従来の監視用画像処理装置を示す
構成図であり、図において、１はビデオ信号を入力する
画像入力部、２はビデオ信号による現画像を蓄積する現
画像蓄積部、３はビデオ信号による背景画像を蓄積する
背景画像蓄積部、４はビデオ信号を逐次処理して背景画
像を得ると共に、更新後の背景画像を背景画像蓄積部３
に蓄積させる背景更新部、５は現画像と背景画像との比
較により、その差分から現画像の変化領域を抽出する背
景差分部である。６は現画像の変化領域を２値化するた
めの閾値を演算する閾値演算部、７は現画像の変化領域
をその閾値で２値化する２値化部、８はその２値データ
を固まり毎にラベルを付番するラベリング部、９は付番
されたラベル毎に特徴量を演算する特徴量演算部であ
る。１０は付番されたラベル毎に、同一の変化対象に属
すると思われる変化領域を統合して１つの変化領域にま
とめる領域統合部である。１１は予め設定され記憶され
た発報対象特徴量、１２は領域統合部１０で統合された
変化領域の特徴量を再演算し、その再演算した特徴量、
および、特徴量演算部９で演算され領域統合部１０で統
合されなかった変化領域の特徴量と、発報対象特徴量１
１とを比較し、一致するか判定する認識処理部、１３は
認識処理部１２で一致が判定された場合に発報する発報
処理部である。図６は従来の領域統合部の処理を示すフ
ローチャート、図７は従来の領域統合部の処理を示す説
明図である。
構成図であり、図において、１はビデオ信号を入力する
画像入力部、２はビデオ信号による現画像を蓄積する現
画像蓄積部、３はビデオ信号による背景画像を蓄積する
背景画像蓄積部、４はビデオ信号を逐次処理して背景画
像を得ると共に、更新後の背景画像を背景画像蓄積部３
に蓄積させる背景更新部、５は現画像と背景画像との比
較により、その差分から現画像の変化領域を抽出する背
景差分部である。６は現画像の変化領域を２値化するた
めの閾値を演算する閾値演算部、７は現画像の変化領域
をその閾値で２値化する２値化部、８はその２値データ
を固まり毎にラベルを付番するラベリング部、９は付番
されたラベル毎に特徴量を演算する特徴量演算部であ
る。１０は付番されたラベル毎に、同一の変化対象に属
すると思われる変化領域を統合して１つの変化領域にま
とめる領域統合部である。１１は予め設定され記憶され
た発報対象特徴量、１２は領域統合部１０で統合された
変化領域の特徴量を再演算し、その再演算した特徴量、
および、特徴量演算部９で演算され領域統合部１０で統
合されなかった変化領域の特徴量と、発報対象特徴量１
１とを比較し、一致するか判定する認識処理部、１３は
認識処理部１２で一致が判定された場合に発報する発報
処理部である。図６は従来の領域統合部の処理を示すフ
ローチャート、図７は従来の領域統合部の処理を示す説
明図である。
【０００３】次に動作について説明する。図１におい
て、画像入力部１には、監視カメラからのビデオ信号が
入力され、Ａ／Ｄ変換した後、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂにつ
いて各８ビットの画像データとして現画像蓄積部２およ
び背景画像蓄積部３に供給する。現画像蓄積部２では、
その画像データを蓄積する。背景画像蓄積部３では、そ
の画像データを背景更新部４に供給し、背景更新部４で
は、例えば、過去３０枚分の画像データの平均から背景
画像を演算し、背景画像蓄積部３に蓄積される背景画像
を逐次更新する。ここで、背景画像を逐次更新するの
は、監視カメラが写している領域の風景が、昼と夜で異
なったり、物の移動等で異なったりすることに対処する
ためである。背景差分部５では、現画像蓄積部２の現画
像と背景画像蓄積部３の背景画像とを比較して、その差
分から現画像における移動物または変化物等の変化領域
を抽出する。閾値演算部６では、背景差分部５からの背
景差分データ（８ビット）を２値化（１ビット）するた
めの閾値を演算する。これは背景差分データに基づいて
最適閾値を求めるのが一般的である。２値化部７では、
閾値演算部６で求められた閾値で背景差分データを２値
化する。ラベリング部８では、２値化部７から出力され
る２値データを固まり毎に付番する。ここで、２値デー
タの固まりとは、例えば、隣接するデータ“１”の画素
を１固まりと捉えるものである。図７に示す領域統合前
には、２値データの固まりが３つあるが、ここでは、そ
れぞれについて付番する。特徴量演算部９では、ラベリ
ング部８で付番されたラベル毎に、その特徴量を算出す
る。ここで、特徴量とは、２値データの固まり毎、すな
わち、各変化領域の面積、縦横寸法等である。
て、画像入力部１には、監視カメラからのビデオ信号が
入力され、Ａ／Ｄ変換した後、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂにつ
いて各８ビットの画像データとして現画像蓄積部２およ
び背景画像蓄積部３に供給する。現画像蓄積部２では、
その画像データを蓄積する。背景画像蓄積部３では、そ
の画像データを背景更新部４に供給し、背景更新部４で
は、例えば、過去３０枚分の画像データの平均から背景
画像を演算し、背景画像蓄積部３に蓄積される背景画像
を逐次更新する。ここで、背景画像を逐次更新するの
は、監視カメラが写している領域の風景が、昼と夜で異
なったり、物の移動等で異なったりすることに対処する
ためである。背景差分部５では、現画像蓄積部２の現画
像と背景画像蓄積部３の背景画像とを比較して、その差
分から現画像における移動物または変化物等の変化領域
を抽出する。閾値演算部６では、背景差分部５からの背
景差分データ（８ビット）を２値化（１ビット）するた
めの閾値を演算する。これは背景差分データに基づいて
最適閾値を求めるのが一般的である。２値化部７では、
閾値演算部６で求められた閾値で背景差分データを２値
化する。ラベリング部８では、２値化部７から出力され
る２値データを固まり毎に付番する。ここで、２値デー
タの固まりとは、例えば、隣接するデータ“１”の画素
を１固まりと捉えるものである。図７に示す領域統合前
には、２値データの固まりが３つあるが、ここでは、そ
れぞれについて付番する。特徴量演算部９では、ラベリ
ング部８で付番されたラベル毎に、その特徴量を算出す
る。ここで、特徴量とは、２値データの固まり毎、すな
わち、各変化領域の面積、縦横寸法等である。
【０００４】領域統合部１０では、ラベリング部８で付
番されたラベル毎に、同一の変化対象に属すると思われ
る変化領域を統合して１つの変化領域にまとめる。図６
および図７はその領域統合部１０の処理を詳しく説明し
たものであり、以下、図６および図７を参照しながら説
明する。まず、フェレ径数判断部ＳＴ１では、ラベリン
グ部８から得られるフェレ径数を判断する。ここで、フ
ェレ径とは、図７に示すように、変化領域の外接四角形
である。ラベリング部８では、各変化領域毎にラベルを
付番するので、ラベリング部８からフェレ径の総数が得
られることになる。図７に示す領域統合前では、フェレ
径数が３であり、この場合、ステップＳＴ２〜ＳＴ６の
処理が３回行われることになる。ステップＳＴ２〜ＳＴ
６の処理はフェレ径の全組み合せ回数分行われ、フェレ
径数がｎの場合は、n Ｃ2 回行われることになる。その
後、各フェレ径間において以下の統合可否判断を行う。 （従来条件１）包含判定部ＳＴ２では、一方のフェレ径
が他方のフェレ径に完全に包含されているかどうかを判
断する。包含されている場合には両フェレ径同士の統合
を行う。 （従来条件２）接触判定部ＳＴ３では、一方のフェレ径
が他方のフェレ径に接触しているかどうかを判断する。
接触している場合には両フェレ径同士の統合を行う。 （従来条件３）中点座標演算部ＳＴ４では、フェレ径の
中点座標を演算し、仮想フェレ径演算部ＳＴ５では、中
点同一で、縦２倍、横２倍（設定により倍数変更可）の
仮想フェレ径を演算する。仮想フェレ径判定部ＳＴ６で
は、仮想フェレ径内に他方のフェレ径の中点が含まれる
場合には両フェレ径同士の統合を行う。図７では領域統
合部１０の処理によって領域統合前から領域統合後へフ
ェレ径が変化した様子を示した。
番されたラベル毎に、同一の変化対象に属すると思われ
る変化領域を統合して１つの変化領域にまとめる。図６
および図７はその領域統合部１０の処理を詳しく説明し
たものであり、以下、図６および図７を参照しながら説
明する。まず、フェレ径数判断部ＳＴ１では、ラベリン
グ部８から得られるフェレ径数を判断する。ここで、フ
ェレ径とは、図７に示すように、変化領域の外接四角形
である。ラベリング部８では、各変化領域毎にラベルを
付番するので、ラベリング部８からフェレ径の総数が得
られることになる。図７に示す領域統合前では、フェレ
径数が３であり、この場合、ステップＳＴ２〜ＳＴ６の
処理が３回行われることになる。ステップＳＴ２〜ＳＴ
６の処理はフェレ径の全組み合せ回数分行われ、フェレ
径数がｎの場合は、n Ｃ2 回行われることになる。その
後、各フェレ径間において以下の統合可否判断を行う。 （従来条件１）包含判定部ＳＴ２では、一方のフェレ径
が他方のフェレ径に完全に包含されているかどうかを判
断する。包含されている場合には両フェレ径同士の統合
を行う。 （従来条件２）接触判定部ＳＴ３では、一方のフェレ径
が他方のフェレ径に接触しているかどうかを判断する。
接触している場合には両フェレ径同士の統合を行う。 （従来条件３）中点座標演算部ＳＴ４では、フェレ径の
中点座標を演算し、仮想フェレ径演算部ＳＴ５では、中
点同一で、縦２倍、横２倍（設定により倍数変更可）の
仮想フェレ径を演算する。仮想フェレ径判定部ＳＴ６で
は、仮想フェレ径内に他方のフェレ径の中点が含まれる
場合には両フェレ径同士の統合を行う。図７では領域統
合部１０の処理によって領域統合前から領域統合後へフ
ェレ径が変化した様子を示した。
【０００５】認識処理部１２では、領域統合部１０で統
合されたフェレ径の変化領域の特徴量を再演算し、その
再演算した特徴量、および、特徴量演算部９で演算され
領域統合部１０で統合されなかったフェレ径の変化領域
の特徴量と、予め設定され記憶してある例えば、人物、
車両等の発報対象特徴量１１とを比較し、一致するか判
定する。発報処理部１３では、認識処理部１２で一致が
判定された場合にＢＥＥＰ音等で発報する。
合されたフェレ径の変化領域の特徴量を再演算し、その
再演算した特徴量、および、特徴量演算部９で演算され
領域統合部１０で統合されなかったフェレ径の変化領域
の特徴量と、予め設定され記憶してある例えば、人物、
車両等の発報対象特徴量１１とを比較し、一致するか判
定する。発報処理部１３では、認識処理部１２で一致が
判定された場合にＢＥＥＰ音等で発報する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】従来の監視用画像処理
装置は以上のように構成されているので、一般的に監視
カメラは撮影する範囲を広くするために、高い位置から
見下ろす形態をとるため遠近感のある画像となる。すな
わち、画面下部では距離的に近い対象を、画面上部では
遠い対象を撮像する。このため、従来の監視用画像処理
装置における領域統合部１０では、以下のような課題が
あった。画面内を同一条件で領域統合するため、画面に
大きく撮影される対象については、過統合が発生しやす
く、反対に小さく撮影される対象については、不完全統
合が発生しやすい。過統合や不完全統合は、個々の移動
体を正確に抽出できないため、予め記憶してある発報対
象特徴量１１との比較する際に、誤差を生じる。これに
より、発報対象であっても発報対象と判定しない不検知
や、発報対象でないのに発報対象と判定してしまう不要
検知が発生してしまう。
装置は以上のように構成されているので、一般的に監視
カメラは撮影する範囲を広くするために、高い位置から
見下ろす形態をとるため遠近感のある画像となる。すな
わち、画面下部では距離的に近い対象を、画面上部では
遠い対象を撮像する。このため、従来の監視用画像処理
装置における領域統合部１０では、以下のような課題が
あった。画面内を同一条件で領域統合するため、画面に
大きく撮影される対象については、過統合が発生しやす
く、反対に小さく撮影される対象については、不完全統
合が発生しやすい。過統合や不完全統合は、個々の移動
体を正確に抽出できないため、予め記憶してある発報対
象特徴量１１との比較する際に、誤差を生じる。これに
より、発報対象であっても発報対象と判定しない不検知
や、発報対象でないのに発報対象と判定してしまう不要
検知が発生してしまう。
【０００７】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、過統合および不完全統合による不
検知および不要検知を防止し、個々の対象を正確に判定
する監視用画像処理装置を得ることを目的とする。
めになされたもので、過統合および不完全統合による不
検知および不要検知を防止し、個々の対象を正確に判定
する監視用画像処理装置を得ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】この発明に係る監視用画
像処理装置は、入力されるビデオ信号に応じて背景画像
を得ると共に、そのビデオ信号による現画像とその背景
画像との比較によりその現画像の変化領域を抽出する変
化領域抽出手段と、その変化領域抽出手段により抽出さ
れた変化領域を２値化すると共に、それら２値化後の変
化領域の固まり毎に特徴量を演算する特徴量演算手段
と、その特徴量演算手段により演算された特徴量に応じ
た変化領域の外接四角形同士が一つの変化対象として統
合可能か判定し、かつ、その外接四角形の大きさが所定
の値より大きい場合ほど統合条件を厳しくすると共に、
外接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど統合
条件を易しくして、統合可能な場合には、統合した外接
四角形を生成する変化領域統合手段と、その変化領域統
合手段により統合された外接四角形の特徴量を上記特徴
量演算手段により演算された特徴量に応じて再演算し、
その再演算した外接四角形の特徴量と予め設定された対
象の特徴量とを比較し、一致するか判定する対象判定手
段とを備えたものである。
像処理装置は、入力されるビデオ信号に応じて背景画像
を得ると共に、そのビデオ信号による現画像とその背景
画像との比較によりその現画像の変化領域を抽出する変
化領域抽出手段と、その変化領域抽出手段により抽出さ
れた変化領域を２値化すると共に、それら２値化後の変
化領域の固まり毎に特徴量を演算する特徴量演算手段
と、その特徴量演算手段により演算された特徴量に応じ
た変化領域の外接四角形同士が一つの変化対象として統
合可能か判定し、かつ、その外接四角形の大きさが所定
の値より大きい場合ほど統合条件を厳しくすると共に、
外接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど統合
条件を易しくして、統合可能な場合には、統合した外接
四角形を生成する変化領域統合手段と、その変化領域統
合手段により統合された外接四角形の特徴量を上記特徴
量演算手段により演算された特徴量に応じて再演算し、
その再演算した外接四角形の特徴量と予め設定された対
象の特徴量とを比較し、一致するか判定する対象判定手
段とを備えたものである。
【０００９】この発明に係る監視用画像処理装置は、変
化領域統合手段は、一方の外接四角形の大きさを演算
し、その外接四角形の大きさが所定の値より大きい場合
ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準
倍数に対して小さく設定すると共に、その外接四角形の
大きさが所定の値より小さい場合ほど、仮想外接四角形
の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対して大きく設
定し、その設定した倍率でその一方の外接四角形を変更
した仮想外接四角形が他方の外接四角形を含んでいるか
判定し、含んでいる場合にはそれら一方および他方の外
接四角形同士を統合した外接四角形を生成する仮想外接
四角形判定手段を備えたものである。
化領域統合手段は、一方の外接四角形の大きさを演算
し、その外接四角形の大きさが所定の値より大きい場合
ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準
倍数に対して小さく設定すると共に、その外接四角形の
大きさが所定の値より小さい場合ほど、仮想外接四角形
の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対して大きく設
定し、その設定した倍率でその一方の外接四角形を変更
した仮想外接四角形が他方の外接四角形を含んでいるか
判定し、含んでいる場合にはそれら一方および他方の外
接四角形同士を統合した外接四角形を生成する仮想外接
四角形判定手段を備えたものである。
【００１０】この発明に係る監視用画像処理装置は、変
化領域統合手段は、予め画像領域を区分した各範囲毎に
外接四角形最大値がそれぞれ設定され、外接四角形がい
ずれの範囲に相当するか判定する範囲判定手段と、一方
の外接四角形の大きさを演算し、その外接四角形の大き
さが所定の値より大きい場合ほど、仮想外接四角形の大
きさを決定する倍率を、標準倍数に対して小さく設定す
ると共に、その外接四角形の大きさが所定の値より小さ
い場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍率
を、標準倍数に対して大きく設定し、その設定した倍率
でその一方の外接四角形を変更した仮想外接四角形が他
方の外接四角形を含んでいるか判定し、含んでいる場合
にはそれら一方および他方の外接四角形同士を統合した
場合の外接四角形の大きさを演算し、その統合した外接
四角形の大きさが上記範囲判定手段により判定された一
方の外接四角形の範囲に応じた外接四角形最大値を超え
ていない場合には、統合する仮想外接四角形判定手段と
を備えたものである。
化領域統合手段は、予め画像領域を区分した各範囲毎に
外接四角形最大値がそれぞれ設定され、外接四角形がい
ずれの範囲に相当するか判定する範囲判定手段と、一方
の外接四角形の大きさを演算し、その外接四角形の大き
さが所定の値より大きい場合ほど、仮想外接四角形の大
きさを決定する倍率を、標準倍数に対して小さく設定す
ると共に、その外接四角形の大きさが所定の値より小さ
い場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍率
を、標準倍数に対して大きく設定し、その設定した倍率
でその一方の外接四角形を変更した仮想外接四角形が他
方の外接四角形を含んでいるか判定し、含んでいる場合
にはそれら一方および他方の外接四角形同士を統合した
場合の外接四角形の大きさを演算し、その統合した外接
四角形の大きさが上記範囲判定手段により判定された一
方の外接四角形の範囲に応じた外接四角形最大値を超え
ていない場合には、統合する仮想外接四角形判定手段と
を備えたものである。
【００１１】
【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による監
視用画像処理装置を示す構成図であり、図において、１
はビデオ信号を入力する画像入力部、２はビデオ信号に
よる現画像を蓄積する現画像蓄積部、３はビデオ信号に
よる背景画像を蓄積する背景画像蓄積部、４はビデオ信
号を逐次処理して背景画像を得ると共に、更新後の背景
画像を背景画像蓄積部３に蓄積させる背景更新部、５は
現画像と背景画像との比較により、その差分から現画像
の変化領域を抽出する背景差分部である。以上により、
変化領域抽出手段を構成する。６は現画像の変化領域を
２値化するための閾値を演算する閾値演算部、７は現画
像の変化領域をその閾値で２値化する２値化部、８はそ
の２値データを固まり毎にラベルを付番するラベリング
部、９は付番されたラベル毎に特徴量を演算する特徴量
演算部である。以上により、特徴量演算手段を構成す
る。１０は付番されたラベル毎に、同一の変化対象に属
すると思われる変化領域を統合して１つの変化領域にま
とめる領域統合部である。以上により、変化領域統合手
段を構成する。１１は予め設定され記憶された発報対象
特徴量、１２は領域統合部１０で統合された変化領域の
特徴量を再演算し、その再演算した特徴量、および、特
徴量演算部９で演算され領域統合部１０で統合されなか
った変化領域の特徴量と、発報対象特徴量１１とを比較
し、一致するか判定する認識処理部、１３は認識処理部
１２で一致が判定された場合に発報する発報処理部であ
る。以上により、対象判定手段を構成する。図２はこの
発明の実施の形態１による領域統合部の処理を示すフロ
ーチャート、図３はこの発明の実施の形態１による領域
統合部の処理を示す説明図である。
説明する。 実施の形態１．図１はこの発明の実施の形態１による監
視用画像処理装置を示す構成図であり、図において、１
はビデオ信号を入力する画像入力部、２はビデオ信号に
よる現画像を蓄積する現画像蓄積部、３はビデオ信号に
よる背景画像を蓄積する背景画像蓄積部、４はビデオ信
号を逐次処理して背景画像を得ると共に、更新後の背景
画像を背景画像蓄積部３に蓄積させる背景更新部、５は
現画像と背景画像との比較により、その差分から現画像
の変化領域を抽出する背景差分部である。以上により、
変化領域抽出手段を構成する。６は現画像の変化領域を
２値化するための閾値を演算する閾値演算部、７は現画
像の変化領域をその閾値で２値化する２値化部、８はそ
の２値データを固まり毎にラベルを付番するラベリング
部、９は付番されたラベル毎に特徴量を演算する特徴量
演算部である。以上により、特徴量演算手段を構成す
る。１０は付番されたラベル毎に、同一の変化対象に属
すると思われる変化領域を統合して１つの変化領域にま
とめる領域統合部である。以上により、変化領域統合手
段を構成する。１１は予め設定され記憶された発報対象
特徴量、１２は領域統合部１０で統合された変化領域の
特徴量を再演算し、その再演算した特徴量、および、特
徴量演算部９で演算され領域統合部１０で統合されなか
った変化領域の特徴量と、発報対象特徴量１１とを比較
し、一致するか判定する認識処理部、１３は認識処理部
１２で一致が判定された場合に発報する発報処理部であ
る。以上により、対象判定手段を構成する。図２はこの
発明の実施の形態１による領域統合部の処理を示すフロ
ーチャート、図３はこの発明の実施の形態１による領域
統合部の処理を示す説明図である。
【００１２】次に動作について説明する。図１におい
て、画像入力部１には、監視カメラからのビデオ信号が
入力され、Ａ／Ｄ変換した後、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂにつ
いて各８ビットの画像データとして現画像蓄積部２およ
び背景画像蓄積部３に供給する。現画像蓄積部２では、
その画像データを蓄積する。背景画像蓄積部３では、そ
の画像データを背景更新部４に供給し、背景更新部４で
は、例えば、過去３０枚分の画像データの平均から背景
画像を演算し、背景画像蓄積部３に蓄積される背景画像
を逐次更新する。ここで、背景画像を逐次更新するの
は、監視カメラが写している領域の風景が、昼と夜で異
なったり、物の移動等で異なったりすることに対処する
ためである。背景差分部５では、現画像蓄積部２の現画
像と背景画像蓄積部３の背景画像とを比較して、その差
分から現画像における移動物または変化物等の変化領域
を抽出する。閾値演算部６では、背景差分部５からの背
景差分データ（８ビット）を２値化（１ビット）するた
めの閾値を演算する。これは背景差分データに基づいて
最適閾値を求めるのが一般的である。２値化部７では、
閾値演算部６で求められた閾値で背景差分データを２値
化する。ラベリング部８では、２値化部７から出力され
る２値データを固まり毎に付番する。ここで、２値デー
タの固まりとは、例えば、隣接するデータ“１”の画素
を１固まりと捉えるものである。図３に示す領域統合前
には、２値データの固まりが８つあるが、ここでは、そ
れぞれについて付番する。特徴量演算部９では、ラベリ
ング部８で付番されたラベル毎に、その特徴量を算出す
る。ここで、特徴量とは、２値データの固まり毎、すな
わち、各変化領域の面積、縦横寸法等である。
て、画像入力部１には、監視カメラからのビデオ信号が
入力され、Ａ／Ｄ変換した後、例えば、Ｒ，Ｇ，Ｂにつ
いて各８ビットの画像データとして現画像蓄積部２およ
び背景画像蓄積部３に供給する。現画像蓄積部２では、
その画像データを蓄積する。背景画像蓄積部３では、そ
の画像データを背景更新部４に供給し、背景更新部４で
は、例えば、過去３０枚分の画像データの平均から背景
画像を演算し、背景画像蓄積部３に蓄積される背景画像
を逐次更新する。ここで、背景画像を逐次更新するの
は、監視カメラが写している領域の風景が、昼と夜で異
なったり、物の移動等で異なったりすることに対処する
ためである。背景差分部５では、現画像蓄積部２の現画
像と背景画像蓄積部３の背景画像とを比較して、その差
分から現画像における移動物または変化物等の変化領域
を抽出する。閾値演算部６では、背景差分部５からの背
景差分データ（８ビット）を２値化（１ビット）するた
めの閾値を演算する。これは背景差分データに基づいて
最適閾値を求めるのが一般的である。２値化部７では、
閾値演算部６で求められた閾値で背景差分データを２値
化する。ラベリング部８では、２値化部７から出力され
る２値データを固まり毎に付番する。ここで、２値デー
タの固まりとは、例えば、隣接するデータ“１”の画素
を１固まりと捉えるものである。図３に示す領域統合前
には、２値データの固まりが８つあるが、ここでは、そ
れぞれについて付番する。特徴量演算部９では、ラベリ
ング部８で付番されたラベル毎に、その特徴量を算出す
る。ここで、特徴量とは、２値データの固まり毎、すな
わち、各変化領域の面積、縦横寸法等である。
【００１３】領域統合部１０では、ラベリング部８で付
番されたラベル毎に、同一の変化対象に属すると思われ
る変化領域を統合して１つの変化領域にまとめる。図２
および図３はその領域統合部１０の処理を詳しく説明し
たものであり、以下、図２および図３を参照しながら説
明する。まず、フェレ径数判断部ＳＴ１では、ラベリン
グ部８から得られるフェレ径数を判断する。ここで、フ
ェレ径とは、図３に示すように、変化領域の外接四角形
である。ラベリング部８では、各変化領域毎にラベルを
付番するので、ラベリング部８からフェレ径の総数が得
られることになる。図３に示す領域統合前では、フェレ
径数が８であり、この場合、ステップＳＴ２〜ＳＴ６の
処理が２８回行われることになる。ステップＳＴ２〜Ｓ
Ｔ６の処理はフェレ径の全組み合せ回数分行われ、フェ
レ径数がｎの場合は、n Ｃ2 回行われることになる。そ
の後、各フェレ径間において以下の統合可否判断を行
う。 （発明１条件１）包含判定部ＳＴ２では、一方のフェレ
径が他方のフェレ径に完全に包含されているかどうかを
判断する。包含されている場合には両フェレ径同士の統
合を行う。 （発明１条件２）接触判定部ＳＴ３では、一方のフェレ
径が他方のフェレ径に接触しているかどうかを判断す
る。接触している場合には両フェレ径同士の統合を行
う。 （発明１条件３）中点座標演算部ＳＴ４では、フェレ径
の中点座標を演算し、サイズ判断部ＳＴ１１では、各フ
ェレ径の縦サイズ、横サイズを判断し、予め判定したい
画像条件に合わせて設定されたサイズにて、縦横それぞ
れ３つ（組み合せとしては計９つ）に分類する。サイズ
別仮想フェレ径演算部ＳＴ１２では、ステップＳＴ１１
でのサイズ情報に基づいて仮想フェレ径を演算する。演
算方法は、縦横それぞれ分類したサイズ毎に、 サイズ大：標準倍数＊ｍ倍（０＜ｍ＜１） サイズ中：標準倍数 サイズ小：標準倍数＊ｎ倍（１≦ｎ） とし、標準倍数は縦２倍、横２倍（設定により倍数変更
可）である。仮想フェレ径判定部ＳＴ６では、仮想フェ
レ径内に他方のフェレ径の中点が含まれる場合には両フ
ェレ径同士の統合を行う。なお、中点座標演算部ＳＴ
４、サイズ判断部ＳＴ１１、サイズ別仮想フェレ径演算
部ＳＴ１２、および仮想フェレ径判定部ＳＴ６により、
仮想外接四角形判定手段を構成する。
番されたラベル毎に、同一の変化対象に属すると思われ
る変化領域を統合して１つの変化領域にまとめる。図２
および図３はその領域統合部１０の処理を詳しく説明し
たものであり、以下、図２および図３を参照しながら説
明する。まず、フェレ径数判断部ＳＴ１では、ラベリン
グ部８から得られるフェレ径数を判断する。ここで、フ
ェレ径とは、図３に示すように、変化領域の外接四角形
である。ラベリング部８では、各変化領域毎にラベルを
付番するので、ラベリング部８からフェレ径の総数が得
られることになる。図３に示す領域統合前では、フェレ
径数が８であり、この場合、ステップＳＴ２〜ＳＴ６の
処理が２８回行われることになる。ステップＳＴ２〜Ｓ
Ｔ６の処理はフェレ径の全組み合せ回数分行われ、フェ
レ径数がｎの場合は、n Ｃ2 回行われることになる。そ
の後、各フェレ径間において以下の統合可否判断を行
う。 （発明１条件１）包含判定部ＳＴ２では、一方のフェレ
径が他方のフェレ径に完全に包含されているかどうかを
判断する。包含されている場合には両フェレ径同士の統
合を行う。 （発明１条件２）接触判定部ＳＴ３では、一方のフェレ
径が他方のフェレ径に接触しているかどうかを判断す
る。接触している場合には両フェレ径同士の統合を行
う。 （発明１条件３）中点座標演算部ＳＴ４では、フェレ径
の中点座標を演算し、サイズ判断部ＳＴ１１では、各フ
ェレ径の縦サイズ、横サイズを判断し、予め判定したい
画像条件に合わせて設定されたサイズにて、縦横それぞ
れ３つ（組み合せとしては計９つ）に分類する。サイズ
別仮想フェレ径演算部ＳＴ１２では、ステップＳＴ１１
でのサイズ情報に基づいて仮想フェレ径を演算する。演
算方法は、縦横それぞれ分類したサイズ毎に、 サイズ大：標準倍数＊ｍ倍（０＜ｍ＜１） サイズ中：標準倍数 サイズ小：標準倍数＊ｎ倍（１≦ｎ） とし、標準倍数は縦２倍、横２倍（設定により倍数変更
可）である。仮想フェレ径判定部ＳＴ６では、仮想フェ
レ径内に他方のフェレ径の中点が含まれる場合には両フ
ェレ径同士の統合を行う。なお、中点座標演算部ＳＴ
４、サイズ判断部ＳＴ１１、サイズ別仮想フェレ径演算
部ＳＴ１２、および仮想フェレ径判定部ＳＴ６により、
仮想外接四角形判定手段を構成する。
【００１４】認識処理部１２では、領域統合部１０で統
合されたフェレ径の変化領域の特徴量を再演算し、その
再演算した特徴量、および、特徴量演算部９で演算され
領域統合部１０で統合されなかったフェレ径の変化領域
の特徴量と、予め設定され記憶してある例えば、人物、
車両等の発報対象特徴量１１とを比較し、一致するか判
定する。発報処理部１３では、認識処理部１２で一致が
判定された場合にＢＥＥＰ音等で発報する。
合されたフェレ径の変化領域の特徴量を再演算し、その
再演算した特徴量、および、特徴量演算部９で演算され
領域統合部１０で統合されなかったフェレ径の変化領域
の特徴量と、予め設定され記憶してある例えば、人物、
車両等の発報対象特徴量１１とを比較し、一致するか判
定する。発報処理部１３では、認識処理部１２で一致が
判定された場合にＢＥＥＰ音等で発報する。
【００１５】図３では従来の領域統合部１０の処理によ
って領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化した様
子と、この実施の形態１の領域統合部１０の処理によっ
て領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化した様子
とを示した。図３に示したような遠近感のある画像にお
いては、大きいフェレ径の場合には（従来条件１）、
（従来条件２）で十分な統合が行われ、（従来条件３）
では過統合を引き起こしてしまう。反対に、小さいフェ
レ径の場合には、（従来条件１）、（従来条件２）で統
合できるケースは少なく、（従来条件３）でも完全に統
合することはできない。これは、遠方の小さな変化は画
像のコントラストが小さい場合が多く、差分によって得
られる変化領域が小さくなるためである。この実施の形
態１では、大きいフェレ径、すなわち、近くに映る対象
に対して統合し難くし、小さいフェレ径、すなわち遠く
に映る対象に対して統合し易くすることで、対象を正確
に抽出することができる。
って領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化した様
子と、この実施の形態１の領域統合部１０の処理によっ
て領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化した様子
とを示した。図３に示したような遠近感のある画像にお
いては、大きいフェレ径の場合には（従来条件１）、
（従来条件２）で十分な統合が行われ、（従来条件３）
では過統合を引き起こしてしまう。反対に、小さいフェ
レ径の場合には、（従来条件１）、（従来条件２）で統
合できるケースは少なく、（従来条件３）でも完全に統
合することはできない。これは、遠方の小さな変化は画
像のコントラストが小さい場合が多く、差分によって得
られる変化領域が小さくなるためである。この実施の形
態１では、大きいフェレ径、すなわち、近くに映る対象
に対して統合し難くし、小さいフェレ径、すなわち遠く
に映る対象に対して統合し易くすることで、対象を正確
に抽出することができる。
【００１６】実施の形態２．この実施の形態２による監
視用画像処理装置を示す構成図は、図１と同一である。
図４はこの発明の実施の形態２による領域統合部の処理
を示すフローチャート、図５はこの発明の実施の形態２
による領域統合部の処理を示す説明図である。
視用画像処理装置を示す構成図は、図１と同一である。
図４はこの発明の実施の形態２による領域統合部の処理
を示すフローチャート、図５はこの発明の実施の形態２
による領域統合部の処理を示す説明図である。
【００１７】次に動作について説明する。図４および図
５は領域統合部１０の処理を詳しく説明したものであ
り、以下、図４および図５を参照しながら説明する。ま
ず、フェレ径数判断部ＳＴ１では、ラベリング部８から
得られるフェレ径数を判断し、中点座標演算部ＳＴ４で
は、各フェレ径の中点座標を演算する。次に、範囲属性
付加部ＳＴ２１では、図５に示す範囲設定例のように、
予め判定したい画像条件に合わせて画像領域を区分した
各範囲毎にフェレ径最大値がそれぞれ設定されており、
各フェレ径の中点座標がいずれの範囲に含まれるか判定
し、その判定した範囲の属性を各フェレ径に付加する。
なお、範囲は画面中の任意のエリアに任意形状で設定可
能である。また、範囲属性付加部ＳＴ２１により、範囲
判定手段を構成する。その後、各フェレ径間において以
下の統合可否判断を行う。 （発明２条件１）包含判定部ＳＴ２では、一方のフェレ
径が他方のフェレ径に完全に包含されているかどうかを
判断する。包含されている場合には両フェレ径同士の統
合を行う。 （発明２条件２）接触判定部ＳＴ３では、一方のフェレ
径が他方のフェレ径に接触しているかどうかを判断す
る。接触している場合には、統合後フェレ径長判定部Ｓ
Ｔ２２にて、統合した場合のフェレ径長を演算し、範囲
属性付加部ＳＴ２１により付加された範囲におけるフェ
レ径最大値との比較を行う。フェレ径最大値を超えてい
ない場合には、統合を行う。なお、範囲をまたがるフェ
レ径間の場合には、片方の条件を満足すれば良い。 （発明２条件３）サイズ判断部ＳＴ１１では、各フェレ
径の縦サイズ、横サイズを判断し、予め判定したい画像
条件に合わせて設定されたサイズにて縦横それぞれ３つ
（組み合せとしては計９つ）に分類する。サイズ別仮想
フェレ径演算部ＳＴ１２では、ステップＳＴ１１でのサ
イズ情報に基づいて仮想フェレ径を演算する。演算方法
は、縦横それぞれ分類したサイズ毎に、 サイズ大：標準倍数＊ｍ倍（０＜ｍ＜１） サイズ中：標準倍数 サイズ小：標準倍数＊ｎ倍（１≦ｎ） とし、標準倍数は縦２倍、横２倍（設定により倍数変更
可）である。仮想フェレ径判定部ＳＴ６では、仮想フェ
レ径内に他方のフェレ径の中点が含まれる場合には、統
合後フェレ径長判定部ＳＴ２３にて、統合した場合のフ
ェレ径長を演算し、範囲属性付加部ＳＴ２１により付加
された範囲におけるフェレ径最大値との比較を行う。フ
ェレ径最大値を超えていない場合には統合を行う。範囲
をまたがるフェレ径間の場合には、片方の条件を満足す
れば良い。なお、中点座標演算部ＳＴ４、範囲属性付加
部ＳＴ２１、サイズ判断部ＳＴ１１、サイズ別仮想フェ
レ径演算部ＳＴ１２、仮想フェレ径判定部ＳＴ６、およ
び、統合後フェレ径長判定部ＳＴ２３により、仮想外接
四角形判定手段を構成する。
５は領域統合部１０の処理を詳しく説明したものであ
り、以下、図４および図５を参照しながら説明する。ま
ず、フェレ径数判断部ＳＴ１では、ラベリング部８から
得られるフェレ径数を判断し、中点座標演算部ＳＴ４で
は、各フェレ径の中点座標を演算する。次に、範囲属性
付加部ＳＴ２１では、図５に示す範囲設定例のように、
予め判定したい画像条件に合わせて画像領域を区分した
各範囲毎にフェレ径最大値がそれぞれ設定されており、
各フェレ径の中点座標がいずれの範囲に含まれるか判定
し、その判定した範囲の属性を各フェレ径に付加する。
なお、範囲は画面中の任意のエリアに任意形状で設定可
能である。また、範囲属性付加部ＳＴ２１により、範囲
判定手段を構成する。その後、各フェレ径間において以
下の統合可否判断を行う。 （発明２条件１）包含判定部ＳＴ２では、一方のフェレ
径が他方のフェレ径に完全に包含されているかどうかを
判断する。包含されている場合には両フェレ径同士の統
合を行う。 （発明２条件２）接触判定部ＳＴ３では、一方のフェレ
径が他方のフェレ径に接触しているかどうかを判断す
る。接触している場合には、統合後フェレ径長判定部Ｓ
Ｔ２２にて、統合した場合のフェレ径長を演算し、範囲
属性付加部ＳＴ２１により付加された範囲におけるフェ
レ径最大値との比較を行う。フェレ径最大値を超えてい
ない場合には、統合を行う。なお、範囲をまたがるフェ
レ径間の場合には、片方の条件を満足すれば良い。 （発明２条件３）サイズ判断部ＳＴ１１では、各フェレ
径の縦サイズ、横サイズを判断し、予め判定したい画像
条件に合わせて設定されたサイズにて縦横それぞれ３つ
（組み合せとしては計９つ）に分類する。サイズ別仮想
フェレ径演算部ＳＴ１２では、ステップＳＴ１１でのサ
イズ情報に基づいて仮想フェレ径を演算する。演算方法
は、縦横それぞれ分類したサイズ毎に、 サイズ大：標準倍数＊ｍ倍（０＜ｍ＜１） サイズ中：標準倍数 サイズ小：標準倍数＊ｎ倍（１≦ｎ） とし、標準倍数は縦２倍、横２倍（設定により倍数変更
可）である。仮想フェレ径判定部ＳＴ６では、仮想フェ
レ径内に他方のフェレ径の中点が含まれる場合には、統
合後フェレ径長判定部ＳＴ２３にて、統合した場合のフ
ェレ径長を演算し、範囲属性付加部ＳＴ２１により付加
された範囲におけるフェレ径最大値との比較を行う。フ
ェレ径最大値を超えていない場合には統合を行う。範囲
をまたがるフェレ径間の場合には、片方の条件を満足す
れば良い。なお、中点座標演算部ＳＴ４、範囲属性付加
部ＳＴ２１、サイズ判断部ＳＴ１１、サイズ別仮想フェ
レ径演算部ＳＴ１２、仮想フェレ径判定部ＳＴ６、およ
び、統合後フェレ径長判定部ＳＴ２３により、仮想外接
四角形判定手段を構成する。
【００１８】図５では実施の形態１の領域統合部１０の
処理によって領域統合前から領域統合後へフェレ径が変
化した様子と、この実施の形態２の領域統合部１０の処
理によって領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化
した様子とを示した。図５の実施の形態１による統合後
に示したように、大きいフェレ径が近傍に複数存在する
場合には、実施の形態１の統合条件でも過統合を引き起
こしてしまう。一方、図５の実施の形態２による統合後
に示したように、範囲１に属するフェレ径が統合する際
のフェレ径最大値を、縦ｙ画素、横ｘ画素に設定するこ
とで、図５のような条件においても、過統合の発生を抑
止し、対象を正確に抽出することができる。
処理によって領域統合前から領域統合後へフェレ径が変
化した様子と、この実施の形態２の領域統合部１０の処
理によって領域統合前から領域統合後へフェレ径が変化
した様子とを示した。図５の実施の形態１による統合後
に示したように、大きいフェレ径が近傍に複数存在する
場合には、実施の形態１の統合条件でも過統合を引き起
こしてしまう。一方、図５の実施の形態２による統合後
に示したように、範囲１に属するフェレ径が統合する際
のフェレ径最大値を、縦ｙ画素、横ｘ画素に設定するこ
とで、図５のような条件においても、過統合の発生を抑
止し、対象を正確に抽出することができる。
【００１９】
【発明の効果】以上のように、この発明によれば、変化
領域統合手段における外接四角形同士の統合条件を、そ
の外接四角形の大きさが所定の値より大きい場合ほど統
合条件を厳しくすると共に、外接四角形の大きさが所定
の値より小さい場合ほど統合条件を易しくするように構
成したので、外接四角形が大きい場合に異なった変化対
象の外接四角形同士が統合される過統合を引き起こすこ
となく、また、外接四角形が小さい場合に一つの変化対
象の外接四角形が複数になってしまう不完全統合を引き
起こすことなく、これら過統合および不完全統合による
不検知および不要検知を防止し、個々の対象を正確に判
定することができる効果がある。
領域統合手段における外接四角形同士の統合条件を、そ
の外接四角形の大きさが所定の値より大きい場合ほど統
合条件を厳しくすると共に、外接四角形の大きさが所定
の値より小さい場合ほど統合条件を易しくするように構
成したので、外接四角形が大きい場合に異なった変化対
象の外接四角形同士が統合される過統合を引き起こすこ
となく、また、外接四角形が小さい場合に一つの変化対
象の外接四角形が複数になってしまう不完全統合を引き
起こすことなく、これら過統合および不完全統合による
不検知および不要検知を防止し、個々の対象を正確に判
定することができる効果がある。
【００２０】この発明によれば、仮想外接四角形判定手
段において、一方の外接四角形の大きさが所定の値より
大きい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍
率を、標準倍数に対して小さく設定すると共に、その外
接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど、仮想
外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対し
て大きく設定した倍率で一方の外接四角形を変更した仮
想外接四角形が、他方の外接四角形を含んでいる場合に
は、外接四角形同士を統合するように構成したので、変
化領域統合手段における外接四角形同士の統合条件を、
その外接四角形が大きい場合ほど難しくすると共に、外
接四角形が小さい場合ほど易しくするようにでき、過統
合および不完全統合による不検知および不要検知を防止
し、個々の対象を正確に判定することができる効果があ
る。
段において、一方の外接四角形の大きさが所定の値より
大きい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍
率を、標準倍数に対して小さく設定すると共に、その外
接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど、仮想
外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対し
て大きく設定した倍率で一方の外接四角形を変更した仮
想外接四角形が、他方の外接四角形を含んでいる場合に
は、外接四角形同士を統合するように構成したので、変
化領域統合手段における外接四角形同士の統合条件を、
その外接四角形が大きい場合ほど難しくすると共に、外
接四角形が小さい場合ほど易しくするようにでき、過統
合および不完全統合による不検知および不要検知を防止
し、個々の対象を正確に判定することができる効果があ
る。
【００２１】この発明によれば、仮想外接四角形判定手
段において、一方の外接四角形の大きさが所定の値より
大きい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍
率を、標準倍数に対して小さく設定すると共に、その外
接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど、仮想
外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対し
て大きく設定した倍率で一方の外接四角形を変更した仮
想外接四角形が、他方の外接四角形を含んでいる場合に
は、外接四角形同士を統合した場合の外接四角形の大き
さが範囲判定手段により判定された一方の外接四角形の
範囲に応じた外接四角形最大値を超えていないか判定し
て、超えていない場合には、統合するように構成したの
で、範囲判定手段による画像領域中の範囲毎の外接四角
形最大値の設定を、例えば、遠方の画像領域について
は、易しく、近い画像領域については、厳しくすること
で、過統合および不完全統合による不検知および不要検
知をさらに防止し、個々の対象を正確に判定することが
できる効果がある。
段において、一方の外接四角形の大きさが所定の値より
大きい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍
率を、標準倍数に対して小さく設定すると共に、その外
接四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど、仮想
外接四角形の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対し
て大きく設定した倍率で一方の外接四角形を変更した仮
想外接四角形が、他方の外接四角形を含んでいる場合に
は、外接四角形同士を統合した場合の外接四角形の大き
さが範囲判定手段により判定された一方の外接四角形の
範囲に応じた外接四角形最大値を超えていないか判定し
て、超えていない場合には、統合するように構成したの
で、範囲判定手段による画像領域中の範囲毎の外接四角
形最大値の設定を、例えば、遠方の画像領域について
は、易しく、近い画像領域については、厳しくすること
で、過統合および不完全統合による不検知および不要検
知をさらに防止し、個々の対象を正確に判定することが
できる効果がある。
【図１】 従来および実施の形態１による監視用画像処
理装置を示す構成図である。
理装置を示す構成図である。
【図２】 この発明の実施の形態１による領域統合部の
処理を示すフローチャートである。
処理を示すフローチャートである。
【図３】 この発明の実施の形態１による領域統合部の
処理を示す説明図である。
処理を示す説明図である。
【図４】 この発明の実施の形態２による領域統合部の
処理を示すフローチャートである。
処理を示すフローチャートである。
【図５】 この発明の実施の形態２による領域統合部の
処理を示す説明図である。
処理を示す説明図である。
【図６】 従来の領域統合部の処理を示すフローチャー
トである。
トである。
【図７】 従来の領域統合部の処理を示す説明図であ
る。
る。
１ 画像入力部、２ 現画像蓄積部、３ 背景画像蓄積
部、４ 背景更新部、５ 背景差分部、６ 閾値演算
部、７ ２値化部、８ ラベリング部、９ 特徴量演算
部、１０ 領域統合部、１１ 発報対象特徴量、１２
認識処理部、１３発報処理部、ＳＴ１ フェレ径数判断
部、ＳＴ２ 包含判定部、ＳＴ３ 接触判定部、ＳＴ４
中点座標演算部、ＳＴ６ 仮想フェレ径判定部、ＳＴ
１１ サイズ判断部、ＳＴ１２ サイズ別仮想フェレ径
演算部、ＳＴ２１ 範囲属性付加部、ＳＴ２２，ＳＴ２
３ 統合後フェレ径長判定部。
部、４ 背景更新部、５ 背景差分部、６ 閾値演算
部、７ ２値化部、８ ラベリング部、９ 特徴量演算
部、１０ 領域統合部、１１ 発報対象特徴量、１２
認識処理部、１３発報処理部、ＳＴ１ フェレ径数判断
部、ＳＴ２ 包含判定部、ＳＴ３ 接触判定部、ＳＴ４
中点座標演算部、ＳＴ６ 仮想フェレ径判定部、ＳＴ
１１ サイズ判断部、ＳＴ１２ サイズ別仮想フェレ径
演算部、ＳＴ２１ 範囲属性付加部、ＳＴ２２，ＳＴ２
３ 統合後フェレ径長判定部。
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）
Ｇ０８Ｂ 13/196 Ｇ０８Ｂ 13/196
Ｆターム(参考） 5B057 AA19 BA02 BA30 DA15 DB02
DB06 DB09 DC04 DC09 DC14
DC34 DC36 DC39
5C054 AA01 ED17 FC01 FC05 FC12
FF06 HA02 HA18
5C084 AA02 AA04 AA07 BB33 CC16
DD12 EE02 EE06 GG43 GG56
GG57 GG78 HH03 HH13
5L096 AA02 AA06 BA02 CA02 FA18
FA34 FA59 FA78 GA34 HA03
JA11 KA03
Claims (3)
- 【請求項１】 入力されるビデオ信号に応じて背景画像
を得ると共に、そのビデオ信号による現画像とその背景
画像との比較によりその現画像の変化領域を抽出する変
化領域抽出手段と、 上記変化領域抽出手段により抽出された変化領域を２値
化すると共に、それら２値化後の変化領域の固まり毎に
特徴量を演算する特徴量演算手段と、 上記特徴量演算手段により演算された特徴量に応じた変
化領域の外接四角形同士が一つの変化対象として統合可
能か判定し、かつ、その外接四角形の大きさが所定の値
より大きい場合ほど統合条件を厳しくすると共に、外接
四角形の大きさが所定の値より小さい場合ほど統合条件
を易しくして、統合可能な場合には、統合した外接四角
形を生成する変化領域統合手段と、 上記変化領域統合手段により統合された外接四角形の特
徴量を上記特徴量演算手段により演算された特徴量に応
じて再演算し、その再演算した外接四角形の特徴量と予
め設定された対象の特徴量とを比較し、一致するか判定
する対象判定手段とを備えた監視用画像処理装置。 - 【請求項２】 変化領域統合手段は、 一方の外接四角形の大きさを演算し、その外接四角形の
大きさが所定の値より大きい場合ほど、仮想外接四角形
の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対して小さく設
定すると共に、その外接四角形の大きさが所定の値より
小さい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍
率を、標準倍数に対して大きく設定し、その設定した倍
率でその一方の外接四角形を変更した仮想外接四角形が
他方の外接四角形を含んでいるか判定し、含んでいる場
合にはそれら一方および他方の外接四角形同士を統合し
た外接四角形を生成する仮想外接四角形判定手段を備え
たことを特徴とする請求項１記載の監視用画像処理装
置。 - 【請求項３】 変化領域統合手段は、 予め画像領域を区分した各範囲毎に外接四角形最大値が
それぞれ設定され、外接四角形がいずれの範囲に相当す
るか判定する範囲判定手段と、 一方の外接四角形の大きさを演算し、その外接四角形の
大きさが所定の値より大きい場合ほど、仮想外接四角形
の大きさを決定する倍率を、標準倍数に対して小さく設
定すると共に、その外接四角形の大きさが所定の値より
小さい場合ほど、仮想外接四角形の大きさを決定する倍
率を、標準倍数に対して大きく設定し、その設定した倍
率でその一方の外接四角形を変更した仮想外接四角形が
他方の外接四角形を含んでいるか判定し、含んでいる場
合にはそれら一方および他方の外接四角形同士を統合し
た場合の外接四角形の大きさを演算し、その統合した外
接四角形の大きさが上記範囲判定手段により判定された
一方の外接四角形の範囲に応じた外接四角形最大値を超
えていない場合には、統合する仮想外接四角形判定手段
とを備えたことを特徴とする請求項１記載の監視用画像
処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001397835A JP3824934B2 (ja) | 2001-12-27 | 2001-12-27 | 監視用画像処理装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2001397835A JP3824934B2 (ja) | 2001-12-27 | 2001-12-27 | 監視用画像処理装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2003199098A true JP2003199098A (ja) | 2003-07-11 |
| JP3824934B2 JP3824934B2 (ja) | 2006-09-20 |
Family
ID=27603496
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2001397835A Expired - Fee Related JP3824934B2 (ja) | 2001-12-27 | 2001-12-27 | 監視用画像処理装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3824934B2 (ja) |
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007122594A (ja) * | 2005-10-31 | 2007-05-17 | Denso Corp | 画像処理装置 |
| JP2010211325A (ja) * | 2009-03-06 | 2010-09-24 | Sharp Corp | 画像処理装置及びその制御方法、画像処理プログラム、並びに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP2011138409A (ja) * | 2009-12-28 | 2011-07-14 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | 画像センサおよび監視システム、ならびに、画像センサの画像処理方法 |
| JP2011227634A (ja) * | 2010-04-19 | 2011-11-10 | Hitachi Ltd | 移動体検出装置 |
| CN102798583A (zh) * | 2012-07-13 | 2012-11-28 | 长安大学 | 一种基于改进的ferret的矿岩块度测量方法 |
-
2001
- 2001-12-27 JP JP2001397835A patent/JP3824934B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007122594A (ja) * | 2005-10-31 | 2007-05-17 | Denso Corp | 画像処理装置 |
| JP4661529B2 (ja) * | 2005-10-31 | 2011-03-30 | 株式会社デンソー | 画像処理装置 |
| JP2010211325A (ja) * | 2009-03-06 | 2010-09-24 | Sharp Corp | 画像処理装置及びその制御方法、画像処理プログラム、並びに、コンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP2011138409A (ja) * | 2009-12-28 | 2011-07-14 | Sogo Keibi Hosho Co Ltd | 画像センサおよび監視システム、ならびに、画像センサの画像処理方法 |
| JP2011227634A (ja) * | 2010-04-19 | 2011-11-10 | Hitachi Ltd | 移動体検出装置 |
| CN102798583A (zh) * | 2012-07-13 | 2012-11-28 | 长安大学 | 一种基于改进的ferret的矿岩块度测量方法 |
| CN102798583B (zh) * | 2012-07-13 | 2014-07-30 | 长安大学 | 一种基于改进的ferret的矿岩块度测量方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3824934B2 (ja) | 2006-09-20 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN110678901B (zh) | 信息处理设备、信息处理方法和计算机可读存储介质 | |
| JP4664432B2 (ja) | ショットサイズ識別装置及び方法、電子機器、並びにコンピュータプログラム | |
| EP2709038A1 (en) | Device and method for detecting the presence of a logo in a picture | |
| Tae-Hyun et al. | Detection of traffic lights for vision-based car navigation system | |
| US20080247619A1 (en) | Method, device and computer-readable recording medium containing program for extracting object region of interest | |
| JP6726052B2 (ja) | 画像処理方法およびプログラム | |
| JP2009055139A (ja) | 人物追跡システム、人物追跡装置および人物追跡プログラム | |
| CN114677554A (zh) | 一种基于YOLOv5与Deepsort的统计滤波红外小目标检测跟踪方法 | |
| CN111027541A (zh) | 基于可见光和热成像的火焰检测方法、系统及存储介质 | |
| WO2017193701A1 (zh) | 共享单车的倒地检测方法 | |
| CN113658192A (zh) | 一种多目标行人的轨迹获取方法、系统、装置及介质 | |
| CN111652230A (zh) | 车牌识别方法、电子设备及存储介质 | |
| CN116597389A (zh) | 基于图像处理的地质灾害监测及预警方法 | |
| CN113505643A (zh) | 违章目标物检测方法及相关装置 | |
| JP2004198530A (ja) | 地図更新システム、地図更新方法及びコンピュータプログラム | |
| JP2003199098A (ja) | 監視用画像処理装置 | |
| JP2019121356A (ja) | 干渉領域検出装置と方法及び電子機器 | |
| CN113298852A (zh) | 目标跟踪方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质 | |
| Raikar et al. | Automatic building detection from satellite images using internal gray variance and digital surface model | |
| CN112347810B (zh) | 移动目标物体的检测方法、装置及存储介质 | |
| JP6831396B2 (ja) | 映像監視装置 | |
| CN111027560B (zh) | 文本检测方法以及相关装置 | |
| JPH08101893A (ja) | 画像処理装置におけるモデル画像データ登録装置 | |
| JP3536913B2 (ja) | 落下物検知システム、落下物検知方法および記録媒体 | |
| JP2001126192A (ja) | 駐車場の駐車スペースの駐／空車判定方法 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A621 | Written request for application examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621 Effective date: 20040621 |
|
| A977 | Report on retrieval |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007 Effective date: 20060223 |
|
| A131 | Notification of reasons for refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131 Effective date: 20060307 |
|
| A521 | Written amendment |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523 Effective date: 20060426 |
|
| TRDD | Decision of grant or rejection written | ||
| A01 | Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01 Effective date: 20060530 |
|
| A61 | First payment of annual fees (during grant procedure) |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61 Effective date: 20060628 |
|
| R150 | Certificate of patent or registration of utility model |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R150 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100707 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20100707 Year of fee payment: 4 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110707 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20110707 Year of fee payment: 5 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120707 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20120707 Year of fee payment: 6 |
|
| FPAY | Renewal fee payment (event date is renewal date of database) |
Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130707 Year of fee payment: 7 |
|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |