JP2004007246A - 画像処理システム、画像処理方法、画像処理プログラム - Google Patents

画像処理システム、画像処理方法、画像処理プログラム Download PDF

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Abstract

【課題】明るさが変化する環境でも、物体存在領域の適切な検出を行い得る。
【解決手段】カメラにより監視エリアを撮像した画像データについて差分処理を行う差分処理手段12と、差分の結果について閾値を用いて2値化する2値化手段13と、2値化された2値化データに基づき、変化部分である検出対象相当の領域を検出する物体領域検出手段14と、前記物体領域検出手段14により検出された領域情報を用いて、監視エリアにおける事象解析を行う。前記差分処理手段12により得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて閾値とし、前記2値化手段13へ与える閾値算出手段15を具備する。
【選択図】 図1

Description

【0001】
【発明の属する技術分野】
この発明は、明るさの環境が変動する監視エリアを撮像して得た画像データについても適切に2値化を行って監視エリアにおける事象解析を的確に行うことを可能とする画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラムに関するものである。
【0002】
【従来の技術】
従来、道路監視システムや侵入監視システムにおいては、監視エリアをカメラにより撮像して得られた画像データを画像処理して事象解析を行うようにしている。ここに、画像処理は通例、図9のフローチャートに示されるような手順によりコンピュータにより行われている。まず、画像データを例えば1フレーム分づつ取り込む(S1)。ここに取り込む画像データは、コンピュータにより処理可能にディジタル化され、各画素が例えば256階調のデータとされている。
【0003】
上記ステップS1において取り込んだ画像データについて、予め作成された背景画像との差分を得る背景差分処理によるか、又は、上記画像データより所定のフレーム数だけ前の1フレームの画像との差分を得るフレーム間差分処理によるかの手法を用いて、差分画像データを得る(S2)。次に、上記差分画像データを所定の閾値に基づき、輝度変化の生じた画素を「1」とし、輝度変化が無かった画素を「0」とする2値化処理を行う(S3)。
【0004】
更に、2値化処理の結果について、「1」とされた画素のまとまりであるブロックを求めて、求めた各ブロックにラベル(アルファベットなどの識別符号)を付すラベリング処理(S4)を行って、このラベリングされたブロックが監視対象物の領域であるかをブロックの大きさや位置(道路監視においては、道路内か以外の位置か)に基づき不適切領域を除去し(S5)、最終的に物体領域を検出する(S6)。この物体領域を用いて、道路監視システムにおいては渋滞検出などが行われ、侵入監視システムにおいては侵入発生などが検出される。
【0005】
ところで、監視エリアの明るさが変化する環境において適切な物体領域の検出を行うためには、上記の2値化処理に用いる閾値を明るさの変化に応じて変更すると好適であることに鑑み、従来では明るさの階調に応じた閾値がセットされたテーブルを画像処理システムに備えさせている。また、トンネル内などのように時間帯により照明モードを変更する環境においては、照明モードに応じた閾値がセットされたテーブルを画像処理システムに備えさせ、照明モードの切換を検知して閾値の変更を行うようにしていた。
【0006】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、上記の閾値自体は、作業者が試行錯誤して求めるものであり、この作業が困難で時間を要するものであった。これに対し、閾値を自動調整するものとして特開2000−285244号に示すものがあり、このものでは、背景画像の輝度に応じて閾値を自動設定する。また、特開平4−314199号公報や特開平3−260877号公報に記載の技術も知られているが、多様な環境において適切に領域検出を行い得る技術の提供が求められている。
【0007】
本発明は画像処理におけるこのような現状に鑑みてなされたもので、その目的は、明るさが変化する環境においても適切に2値化を行い、物体存在領域の適切な検出を行い得る画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラムを提供することである。
【0008】
【課題を解決するための手段】
本発明に係る画像処理システムは、カメラにより監視エリアを撮像した画像データについて差分処理を行う差分処理手段と、前記差分処理手段により得られる差分の結果について閾値を用いて2値化する2値化手段と、前記2値化手段により2値化された2値化データに基づき、変化部分である検出対象相当の領域を検出する物体領域検出手段と、前記物体領域検出手段により検出された領域情報を用いて、監視エリアにおける事象解析を行う解析手段と、前記差分処理手段により得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて閾値とし、前記2値化手段へ与える閾値算出手段とを具備することを特徴とする。
【0009】
本発明に係る画像処理システムでは、前記閾値算出手段は、前記差分処理手段により得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて仮閾値とし、この仮閾値について予め定められた上限値と下限値と比較する比較手段と、前記比較の結果において、上限値を越えることが検出されると当該上限値を閾値として出力する一方、下限値を下回ることが検出されると、当該差分値によっては領域検出が不可能を示す出力を行う閾値管理手段とが具備されていることを特徴とする。
【0010】
本発明に係る画像処理方法は、カメラにより監視エリアを撮像した画像データについて差分処理を行う差分処理ステップと、前記差分処理ステップにより得られる差分の結果について閾値を用いて2値化する2値化ステップと、前記2値化ステップにより2値化された2値化データに基づき、変化部分である検出対象相当の領域を検出する領域検出ステップと、前記領域検出ステップにより検出された領域情報を用いて、監視エリアにおける事象解析を行う解析ステップと、前記差分処理ステップにより得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて閾値とし、前記2値化ステップへ与える閾値算出ステップとを具備することを特徴とする。
【0011】
本発明に係る画像処理方法では、前記閾値算出ステップは、前記差分処理ステップにより得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて仮閾値とし、この仮閾値について予め定められた上限値と下限値と比較する比較ステップと、前記比較の結果において、上限値を越えることが検出されると当該上限値を閾値として出力する一方、下限値を下回ることが検出されると、当該差分値によっては領域検出が不可能を示す出力を行う閾値管理ステップとが具備されていること特徴とする。
【0012】
本発明に係る画像処理プログラムは、主メモリに格納されたプログラムに基づき中央処理装置が処理を行って結果を得るコンピュータに用いられる画像処理プログラムにおいて、前記中央処理装置に対し、カメラにより監視エリアを撮像した画像データについて差分処理を行う差分処理ステップと、前記差分処理ステップにより得られる差分の結果について閾値を用いて2値化する2値化ステップと、前記2値化ステップにより2値化された2値化データに基づき、変化部分である検出対象相当の領域を検出する領域検出ステップと、前記領域検出ステップにより検出された領域情報を用いて、監視エリアにおける事象解析を行う解析ステップと、前記差分処理ステップにより得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて閾値とし、前記2値化ステップへ与える閾値算出ステップとを実行させることを特徴とする。
【0013】
本発明に係る画像処理プログラムでは、前記閾値算出ステップは、前記差分処理ステップにより得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて仮閾値とし、この仮閾値について予め定められた上限値と下限値と比較する比較ステップと、前記比較の結果において、上限値を越えることが検出されると当該上限値を閾値として出力する一方、下限値を下回ることが検出されると、当該差分値によっては領域検出が不可能を示す出力を行う閾値管理ステップとを具備していること特徴とする。
【0014】
【発明の実施の形態】
以下添付図面を参照して、本発明に係る画像処理システム、画像処理方法、画像処理プログラムを説明する。各図において同一の構成要素には同一の符号を付し、重複する説明を省略する。図1には、画像処理装置の構成が示されている。この画像処理装置は、図2に示される監視システムの画像処理部計算機2により実現される。
【0015】
図2に示されるように監視システムは、ネットワーク1を介して画像処理部計算機2、統合処理部計算機3、事象判定部計算機4及び表示等を行う報知盤5−1〜5−nが接続されている。画像処理部計算機2には、カメラ6−1〜6−m(mは整数)が接続されている。
【0016】
上記システムにおいては、次のように動作がなされる。カメラ6−1〜6−mが監視対象物の撮像を行って、画像データを画像処理部計算機2へ送る。画像処理部計算機2は、後に述べるように監視対象物の存在領域の特定などを実行し、処理結果情報を統合処理部計算機3へ送る。統合処理部計算機3は画像処理部計算機2から送られた情報に基づき、例えばカメラ6−1〜6−mのいずれにより得られた画像データについて画像処理部計算機2が処理を行った結果をどのように用いるかを決定する等、次の事象判定に必要な画像データを抽出し或いは組み合わせる等の処理を行う。その結果は統合処理部計算機3から事象判定部計算機4へ送られる。事象判定部計算機4は送られた画像データ及び統合処理部計算機3が処理した結果を用い、発生した事象の判定を行う。ここにおいて事象とは、例えば道路監視システムにおいては、事故の発生、落下物の発生、渋滞、火災等である。
【0017】
事象判定部計算機4は判定した結果に基づき、報知盤5−1〜5−nのいずれにどのような内容の情報を送るか等を判定してネットワーク1を介して必要な情報を必要な報知盤へ送出する。斯して報知盤5−1〜5−nによって、所要の情報の報知がなされる。
【0018】
上記の画像処理部計算機2においては、図1に示される各手段により画像処理装置が構成される。この画像処理装置は、制御手段10、画像取得手段11、差分処理手段12、2値化手段13、物体領域検出手段14及び閾値算出手段15を備える。画像取得手段11は、カメラ6−1〜6−mから監視対象画像データを取り込むものであり、差分処理手段12へ出力するためにコンピュータ処理可能な画像データに変換している。
【0019】
差分処理手段12は、画像取得手段11により取り込まれた画像データについてフレーム間差分を行って物体領域検出を行うか、または、上記画像データについて背景差分を行って物体領域検出を行うものである。2値化手段13は、差分処理手段12により得られる差分の結果について閾値を用いて2値化するものである。物体領域検出手段14は、2値化手段13により2値化された2値化データに基づき、変化部分である検出対象相当の領域を検出するものである。
【0020】
物体領域検出手段14は、ラベリング処理手段16、不適切領域除去手段17、物体領域決定手段18を具備する。ラベリング処理手段16は、2値化処理の結果について、「1」とされた画素のまとまりであるブロックを求めて、求めた各ブロックにラベル(アルファベットなどの識別符号)を付すラベリング処理を行うものである。不適切領域除去手段17は、ラベリングされたブロックが監視対象物の領域であるかをブロックの大きさや位置(道路監視においては、道路内か以外の位置か)に基づき不適切領域を除去するものである。物体領域決定手段18は、最終的に物体領域を検出して出力を行うものである。この情報は、領域情報を用いて、監視エリアにおける事象解析を行う解析手段を構成する統合処理部計算機3へ送られる。
【0021】
閾値算出手段15は、差分処理手段12により得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて閾値とし、2値化手段13へ与えるものである。閾値算出手段15には、差分処理手段12により得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて仮閾値とし、この仮閾値について予め定められた上限値と下限値と比較する比較手段21と、比較の結果において、上限値を越えることが検出されると当該上限値を閾値として出力する一方、下限値を下回ることが検出されると、当該差分値によっては領域検出が不可能を示す出力を行う閾値管理手段22とを具備している。
【0022】
上記の画像処理装置を構成する画像処理部計算機2は、例えばパーソナルコンピュータやワークステーションその他の計算機により構成され、例えば、図3に示すような構成要素からなっている。すなわち、図3の計算機は、装置を統括制御するCPU51を有し、このCPU51に上記CPU51が用いるプログラム及びデータ等の情報が記憶される主記憶装置52が接続されている。更に、CPU51には、システムバス53を介してキーボード制御部54、表示制御部55、プリンタ制御部56、通信インタフェース57、マウス制御部58、磁気ディスク制御部59が接続されている。キーボード制御部54には各種情報をキー入力可能なキーボード入力装置60が接続され、表示制御部55には情報を表示するためのCRT表示装置61が接続され、プリンタ制御部56には情報を印字出力するためのプリンタ装置62が接続され、通信インタフェース57には回線を介して通信を行うための通信処理部63が接続され、マウス制御部58にはポインティングディバイスであるマウス64が接続され、磁気ディスク制御部59には補助記憶装置である磁気ディスク装置65が接続されている。なお、画像処理部計算機2には、CPU51、主記憶装置52、磁気ディスク制御部59、磁気ディスク装置65、通信インタフェース57、通信制御部63が少なくとも設けられる。また、必要に応じてフレキシブルディスクドライブ、磁気カード或いはICカードリーダ、MO(光磁気ディスク)ドライブ等が設けられる。
【0023】
そして、図1に示した各手段は、CPU51が図4と図9に示されるフローチャートに対応するプログラムにより本発明に係る画像処理方法を行うことで実現されるので、このフローチャートにより本発明に係る画像処理装置の動作を説明する。上記フローチャートに対応するプログラムは、本発明に係る画像処理プログラムであり、例えば磁気ディスク装置65に格納されており、主メモリを構成する主記憶装置52へ読み出されて実行される。まず、動作が開始され、カメラ6−1〜6−mから画像データの取り込みを行う(S11:画像取得手段11)。
【0024】
次に、1フレームずつの画像データを順次に得て、フレーム間差分を実行するか、、背景画像データと順次に得られるフレーム画像データとの差分を実行する差分処理を行う(S12)。ここに、現時点において得られている画像データの画像が図5に示されるようであり、背景画像又は差分対象である所定フレーム離れた1フレームに係る画像が図6に示されるよであると、差分結果は図7に示すように、輝度に多くの変化があった画素ほど輝度が高い画素(白い画素)として残る。
【0025】
なお、図7の例では、明度により輝度値を表すが、実際には各画素は例えば256階調の輝度値を持つデータである。また、図7(a)は、明るい環境において得られた画像についての差分処理結果例を示しており、図7(b)は、暗い環境において得られた画像についての差分処理結果例を示している。
【0026】
次に、差分結果の画像に対して標準偏差値を計算する(S13)。この標準偏差値Sdeviationは、まず当該差分画像における輝度の平均値averageを求め、画像のサイズをM画素×N画素とし、各画素の輝度値をDiff*Image(i,j)とするとき、図10に示す(1)式により表すことができる。
【0027】
次に、予め環境に応じて設定されている係数kを取り込み(S14)、仮閾値Treshold(pre)を、k×Sdeviationとして求める(S15)。更に、この仮閾値Treshold(pre)を、予め用意されている上限値LIM(U)及び下限値LIM(D)と比較する(S16、S17)。そして、仮閾値Treshold(pre)が予め用意されている上限値LIM(U)を越えていると、上限値LIM(U)を閾値とする(S18)。斯して、明るい環境において閾値が高くなり過ぎ、不適切な2値化の結果が得られる不具合を防止している。
【0028】
また、下限値LIM(D)よりも仮閾値Treshold(pre)が下回ると、物体領域の検出が不能であることを出力して当該1フレームに対する処理を終了する(S19)。このようにして1フレームの画像が全体的に輝度が低く、不明瞭であるような場合に、処理の不要な継続を行うことなく処理の適正化を図っている。仮閾値Treshold(pre)が下限値LIM(D)と上限値LIM(U)の間にあるときには、仮閾値Treshold(pre)を閾値とする(S20)。
【0029】
上記ステップS20又はステップS18において閾値が得られた場合には、図9のステップS3へジャンプして処理を継続する(S21)。つまり、ステップS3へジャンプした場合には、上記において得ている差分画像データをステップS18又はステップS20により決定した閾値に基づき、輝度変化の生じた画素を「1」とし、輝度変化が無かった画素を「0」とする2値化処理を実行する(S3)。この結果、図7の差分結果のデータから図8に示されるような幾つかの「1」に対応する白で示すブロックが存在する画像が得られる。
【0030】
更に、2値化処理の結果について、「1」とされた画素のまとまりであるブロックを求めて、求めた各ブロックにラベル(アルファベットなどの識別符号)を付すラベリング処理(S4)を行って、このラベリングされたブロックが監視対象物の領域であるかをブロックの大きさや位置(道路監視においては、道路内か以外の位置か)に基づき不適切領域を除去し(S5)、最終的に物体領域を検出する(S6)。この物体領域を用いて、道路監視システムにおいては渋滞検出などが行われ、侵入監視システムにおいては侵入発生などが検出される。
【0031】
以上のようにして本実施例では、差分結果の輝度値に係る標準偏差値を2値化の閾値に反映させているので、明るさの変化に対応した適切な閾値により2値化を行うことができ、適切なる物体存在領域の検出が行える。なお、上記実施の形態では、係数kを予め与えておいたが、係数kと差分結果の輝度値に係る標準偏差値の対応関係をテーブル化しておき、差分結果の輝度値に係る標準偏差値の変化履歴を装置において求め、この履歴に基づき係数kを選択するように構成しても良い。
【0032】
【発明の効果】
以上説明したように本発明によれば、差分結果の輝度値に係る標準偏差値を2値化の閾値に反映させているので、明るさの変化に対応した適切な閾値により2値化を行うことができ、明るさが変化する環境においても適切に2値化を行い、物体存在領域の適切な検出を行い得る効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明に係る画像処理装置の機能構成を示すブロック図。
【図2】本発明に係る画像処理装置を用いて構成した道路監視システムの構成図。
【図3】本発明に係る画像処理装置の実際上の構成例を示すブロック図。
【図4】本発明に係る画像処理装置の動作を説明するためのフローチャート。
【図5】本発明に係る画像処理装置の動作により取り込まれた画像を示す図。
【図6】本発明に係る画像処理装置の動作に用いられる背景画像等を示す図。
【図7】本発明に係る画像処理装置の動作により差分処理された画像のイメージを示す図。
【図8】本発明に係る画像処理装置の動作により2値化された画像を示す図。
【図9】画像処理装置による一般的な処理を示す図。
【図10】本発明に係る画像処理装置において閾値算出に用いられる数式を示す図。
【符号の説明】
1 ネットワーク
2 画像処理部計算機
3 統合処理部計算機
4 事象判定部計算機
5−1〜5−n 報知盤
6−1〜6−m カメラ
10 制御手段
11 画像取得手段
12 差分処理手段
13 2値化手段
14 物体領域検出手段
15 閾値算出手段
16 ラベリング処理手段
17 不適切領域除去手段
18 物体領域決定手段
21 比較手段
22 閾値管理手段

Claims (6)

  1. カメラにより監視エリアを撮像した画像データについて差分処理を行う差分処理手段と、
    前記差分処理手段により得られる差分の結果について閾値を用いて2値化する2値化手段と、
    前記2値化手段により2値化された2値化データに基づき、変化部分である検出対象相当の領域を検出する物体領域検出手段と、
    前記物体領域検出手段により検出された領域情報を用いて、監視エリアにおける事象解析を行う解析手段と、
    前記差分処理手段により得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて閾値とし、前記2値化手段へ与える閾値算出手段と
    を具備することを特徴とする画像処理装置。
  2. 前記閾値算出手段は、
    前記差分処理手段により得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて仮閾値とし、この仮閾値について予め定められた上限値と下限値と比較する比較手段と、
    前記比較の結果において、上限値を越えることが検出されると当該上限値を閾値として出力する一方、下限値を下回ることが検出されると、当該差分値によっては領域検出が不可能を示す出力を行う閾値管理手段と
    が具備されていること特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。
  3. カメラにより監視エリアを撮像した画像データについて差分処理を行う差分処理ステップと、
    前記差分処理ステップにより得られる差分の結果について閾値を用いて2値化する2値化ステップと、
    前記2値化ステップにより2値化された2値化データに基づき、変化部分である検出対象相当の領域を検出する領域検出ステップと、
    前記領域検出ステップにより検出された領域情報を用いて、監視エリアにおける事象解析を行う解析ステップと、
    前記差分処理ステップにより得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて閾値とし、前記2値化ステップへ与える閾値算出ステップと
    を具備することを特徴とする画像処理方法。
  4. 前記閾値算出ステップは、
    前記差分処理ステップにより得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて仮閾値とし、この仮閾値について予め定められた上限値と下限値と比較する比較ステップと、
    前記比較の結果において、上限値を越えることが検出されると当該上限値を閾値として出力する一方、下限値を下回ることが検出されると、当該差分値によっては領域検出が不可能を示す出力を行う閾値管理ステップと
    が具備されていること特徴とする請求項3に記載の画像処理方法。
  5. 主メモリに格納されたプログラムに基づき中央処理装置が処理を行って結果を得るコンピュータに用いられる画像処理プログラムにおいて、
    前記中央処理装置に対し、
    カメラにより監視エリアを撮像した画像データについて差分処理を行う差分処理ステップと、
    前記差分処理ステップにより得られる差分の結果について閾値を用いて2値化する2値化ステップと、
    前記2値化ステップにより2値化された2値化データに基づき、変化部分である検出対象相当の領域を検出する領域検出ステップと、
    前記領域検出ステップにより検出された領域情報を用いて、監視エリアにおける事象解析を行う解析ステップと、
    前記差分処理ステップにより得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて閾値とし、前記2値化ステップへ与える閾値算出ステップと
    を実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
  6. 前記閾値算出ステップは、
    前記差分処理ステップにより得られた差分結果に基づき得られる1画面相当の差分データについて、各画素における輝度値の標準偏差値を求め、この標準偏差値に係数を乗じて仮閾値とし、この仮閾値について予め定められた上限値と下限値と比較する比較ステップと、
    前記比較の結果において、上限値を越えることが検出されると当該上限値を閾値として出力する一方、下限値を下回ることが検出されると、当該差分値によっては領域検出が不可能を示す出力を行う閾値管理ステップと
    を具備していること特徴とする請求項5に記載の画像処理方法。
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