JP2004265252A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】移動領域抽出手段6は移動輪郭抽出手段5が抽出した移動輪郭を移動輪郭記憶手段61に記憶し、ブロック化手段62にて、所定の大きさのブロックに分割する。このブロック化により、データ量を大幅に削減でき、そのためハードウェア規模を小さくできて処理速度の高速化もできる。
【選択図】図1
Description
【発明の属する技術分野】
本発明は、移動する対象を追跡するための画像処理装置に関するものである。
【0002】
【従来の技術】
移動する対象を追跡するために、画像から対象の領域を抽出し、その領域の外接長方形を生成する装置が従来提供されている。一般的に用いられるの画像から対象の領域を抽出する際に予め対象の写っていない背景画像を記憶しておき、その背景画像を監視画像との差分をとり、その差分結果を二値化処理し、監視画像中にのみ存在する物体の領域をブロック毎に分類するために、物体の領域の画素の内隣接する画素に同じラベルを与えるラベリング処理を行い、このラベリング処理の結果から外接長方形を生成するものである(特許文献1)。
【0003】
【特許文献1】
特開平7−296162号公報
【0004】
【発明が解決しようとする課題】
ところで従来の装置では、対象の領域を抽出する際に背景画像と監視画像との差分を行うため、背景画像が必要となり、日照の変化などの環境変化を受けやすいという問題があった。また従来のラベリング処理は画素毎に隣接関係を調べるため、処理時間がかかりラベリングデータ用のメモリも画面の画素数と同じだけ必要となり大容量のものが必要であった。また画素単位での結合では対象の領域が分裂して抽出されることが多く、それらの領域を結合する処理として例えば帽章・収縮処理があるが、これら分裂のギャップが大きいと膨張・収縮のためのフィルタのサイズも大きくする必要があり、処理時間がかかる問題があった。
【0005】
本発明は、上述の点に鑑みて為されたもので、請求項1の発明の目的とするところは背景画像を必要とせず、環境変動に強く、移動する対象の特徴を高速に抽出することができる画像処理装置を提供することにある。
【0006】
また請求項2の発明の目的は、請求項1の発明の目的に加え、輪郭の結合が精度良く行える画像処理装置を提供することにある。
【0007】
更に請求項3の発明は、背景画像を必要とせず、環境変動に強く、移動する対象の特徴を高速に抽出することができ、しかも移動停止を繰り返す対象に対しても精度良く領域を抽出することができる画像処理装置を提供することにある。
【0008】
また更に請求項4の発明は、請求項3の目的に加え、検知エリア内で静止した対象と通過して検知エリアから出た対象とを区別できる画像処理装置を提供することにある。
【0009】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するために、請求項1の発明では、所定の時間間隔で撮像する撮像手段と、撮像した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像からある時刻(T)における物体の移動輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段と、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を同一物体の移動輪郭毎に移動領域として統合する移動領域抽出手段と、前記移動領域抽出手段が抽出した領域の特徴量を抽出する特徴量抽出手段とを備え、
前記移動領域抽出手段を、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を所定の大きさのブロックに分割するブロック化手段と、各ブロック内に存在する移動輪郭に基づき当該ブロックを移動ブロックと判定する移動ブロック判定手段と、移動ブロックに分類されたブロックの連結状態を調べグループ化するグループ化手段とで構成していることを特徴とする。
【0010】
請求項2の発明では、請求項1の発明において、前記ブロック化手段において、撮像された対象の画像の画面に対する大きさを記憶する対象サイズ記憶手段と、該対象サイズ記憶手段に記憶された対象の大きさに応じてブロックサイズを決定するブロックサイズ決定手段とを備えていることを特徴とする。
【0011】
請求項3の発明では、所定の時間間隔で撮像する撮像手段と、撮像した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像からある時刻(T)における物体の移動輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段と、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を同一物体の移動輪郭毎に移動領域として統合する移動領域抽出手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像及び前記移動領域抽出手段が抽出した領域から停止した領域を抽出する停止領域抽出手段と、前記移動領域抽出手段が抽出した領域及び停止領域抽出手段が抽出した領域の特徴量を抽出する特徴量抽出手段とを備え、
前記停止領域抽出手段を、抽出したある時刻(T−ΔT1)における移動領域情報を記憶しておく移動領域情報記憶手段と、時刻(T−ΔT1)において移動領域であったブロックに対応する前記ブロック化手段でブロック化したデータ間で類似度を計算し、当該ブロックが停止ブロックか否かを判定する停止ブロック判定手段と、停止ブロックと判定されたブロックをグループ化するグループ化手段とで構成していることを特徴とする。
【0012】
請求項4の発明では、請求項3の発明において、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて領域を追跡し、時刻(T)における各領域に含まれる移動ブロックと停止ブロックとに基づいて静止したか検知エリア外に出たかを判定する領域追跡手段を備えていることを特徴とする。
【0013】
【発明の実施の形態】
以下本発明を実施形態により説明する。
(実施形態1)
図1に本実施形態の画像処理装置の構成図を示す。本実施形態の画像処理装置は、所定の時間間隔で検知エリアを撮像する撮像手段1と、撮像手段1が撮像した検知エリアの画像を取り込む画像入力手段2と、画像入力手段2が入力した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段3と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段4と、輪郭画像記憶手段4に記憶した時系列の輪郭画像を用いて動きのあった輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段5と、抽出した輪郭を塊ごとに移動領域として統合する移動領域抽出手段6と、抽出した領域の特徴量を抽出する領域特徴量抽出手段7とで構成される。
【0014】
移動領域抽出手段6は、移動輪郭記憶手段61、ブロック化手段62、移動ブロック判定手段63、グループ化手段64からなる。
【0015】
図2に本実施形態の画像処理装置の処理フローを示しており、以下この処理フローに基づいて本実施形態の動作を説明する。
【0016】
而して対象Xを撮像手段1で撮像し、この撮像手段1が撮像した画像を画像入力手段2で取り込む。そして輪郭抽出手段3は、ある時刻(T)における入力画像I(T)に対してSOBELオペレータなどの微分フィルタを用いて輪郭抽出を行い(S1)、所定のしきい値で二値化した結果を輪郭画像記憶手段4に時刻(T)における輪郭画像E(T)として書き込む(S2)。
【0017】
この輪郭画像Eの生成は時刻(T)に対して(ΔT1)前、(ΔT2)前の時刻においても行われ、更に時刻(T)からΔT1後、ΔT2後においても行われる。
【0018】
そして時刻(T+Δ2)において輪郭画像Eの生成後、移動輪郭抽出手段5はまず時刻(T−ΔT2)において既に生成して輪郭画像記憶手段4に記憶している輪郭画像E(T−ΔT2)と、時刻(T)において生成した輪郭画像E(T)と、時刻(T+ΔT2)において生成した輪郭画像E(T+ΔT2)を用いて、輪郭画像E(T−ΔT2)と輪郭画像E(T+ΔT2)の論理積を計算し(S31)、その論理積値(画像A)の反転値と輪郭画像E(T)との論理積を計算する(S32)。そして時刻(T)における対象Xの輪郭と、時刻(T−ΔT2)に対象Xによって隠されていて時刻(T)に現れた背景Yの輪郭と、時刻(T)には対象Xによって隠されてなく時刻(T+ΔT2)では隠された背景Yの輪郭が抽出される(画像C)。
【0019】
次いで移動輪郭抽出手段5は時刻(T−ΔT1)において生成した輪郭画像E(T−ΔT1)と、時刻(T)において生成した輪郭画像E(T)と、時刻(T+ΔT1)において生成した輪郭画像E(T+ΔT1)を用いて、輪郭画像E(T−ΔT1)と輪郭画像E(T+ΔT1)の論理積を計算し(S41)、その論理積値(画像B)の反転値と輪郭画像E(T)との論理積を計算し(S42)、時刻(T)における対象Xの輪郭と、時刻(T−ΔT1)に対象Xによって隠されていて時刻(T)には現れた背景Yの輪郭と時刻(T)には対象Xによって隠されてなく時刻(T+ΔT1)では隠された背景Yの輪郭が抽出される(画像D)。
【0020】
そして移動輪郭抽出手段5は画像Cと、画像Dの論理積を計算し(S5)、移動輪郭画像Fを抽出する。
【0021】
そして移動領域抽出手段6は移動輪郭抽出手段5が抽出した移動輪郭を移動輪郭記憶手段61に記憶し、図3(a)に示すように、ブロック化手段62にて、所定の大きさのブロックに分割する。
【0022】
移動ブロック判定手段63は図4に示すように輪郭画素カウント部631と移動ブロック判定部632により構成されており、輪郭画素カウント部631により各ブロック内に存在する移動輪郭をカウントする(図3(b)参照)。
【0023】
移動ブロック判定部632は、この移動輪郭(白)のカウント値が所定のしきい値633よりも大きければ当該ブロックは移動ブロックであると判定し、そうでなければ非移動ブロックと判定する。
【0024】
この判定結果として図5に示すように予め付与した各ブロックのブロック番号に、移動ブロックであれば”1”(図中斜線部)、そうでなければ”0”の値を付けて記憶する。
【0025】
グループ化手段64は移動ブロックと判定されたブロックの連結関係を調べてグループ化する。この手法は所謂ラベリング処理と同様の処理で通常画素単位で行うものをブロックへ拡張したものである。この処理により図6に示すように連結関係のあるブロックには同一の番号(ラベル)が付与されるので、各ブロック番号に対応するラベルを記憶する。これら同一ラベルが付与された移動ブロックを対象Xのまとまった領域(移動領域)とする。
【0026】
図6では二つの移動領域が抽出され、夫々ラベル”1”、ラベル”2”を割り当ている。領域特徴量抽出手段7はラベル付けした移動領域の情報を元に、各移動領域の外接長方形や大きさといった特徴量を計算する。このようにして得た特徴量は即ちモニタ画面上の対象Xの特徴量を示すものとなる。
【0027】
以上のように本実施形態では、ブロック手段62で移動輪郭を所定の大きさのブロックに分割するので、例えばブロックサイズを8画素×8画像とした場合、データ量を64分の1に、ブロックサイズを16画素×16画素とした場合には、データ量を256分の1というように大幅に削減でき、そのためハードウェア規模を小さくできて処理速度の高速化もできる。
【0028】
また画素単位の処理では同一対象の輪郭であっても分離してしまうので、これを防ぐために画素単位で膨張処理して連結する方法、例えば3画素×3画素のウィンドウを走査してウィンドウ内の輪郭画素の有無に基づいて膨張方法では本実施形態の場合に比べて約9倍の処理量があり、しかも1回の走査で周囲1画素の拡大しかできないので充分な結合が行われない場合もある。
(実施形態2)
本実施形態の画像処理装置は移動領域抽出手段6のブロック化手段62を、図7に示す如くブロックサイズ決定手段621、ブロック化手段622、対象サイズ記憶手段623で構成した点に特徴がある。尚その他の構成は図1に示す構成と同じであるので図示と説明は省略する。
【0029】
而してブロック化手段62のブロックサイズ決定手段621は、ブロックを対象Xのモニタ画面上の大きさに合わせて適切な数を割り当てるために、予め対象サイズ記憶部632にモニタ画面上の対象Xの大きさを記憶しておき、その大きさと割り当てたブロック数からブロックサイズを計算する。例えば、画面上の対象Xの大きさ(横方向の長さ)が大体32画素程度であるとしたら、32画素を対象Xサイズ記憶手段623に記憶し、割り当てたいブロック数を4ブロックとするならば、ブロックサイズ決定手段621は32を4で割った8画素をブロックサイズとする(実際には8画素×8画素)。一般的には8画素の倍数が処理の容易さからみて適切である。
【0030】
本実施形態により対象Xに対して適切なブロック数が割り当てられ、輪郭の結合が精度良く行われることになる。
【0031】
一方、ブロックサイズ固定の場合は、モニタ画面上の対象のサイズが小さい場合、対象に対してブロックサイズが相対的に大きくなり輪郭が結合しすぎ、分解能が悪くなる。逆に画面上の対象のサイズが大きい場合にはブロックサイズが相対的に小さくなり輪郭が結合がしにくくなる問題がある。
(実施形態3)
図8に本実施形態の画像処理装置の構成図を示す。本実施形態の画像処理装置は、所定の時間間隔で画像を撮像する撮像手段1と、撮像手段1が撮像した画像を取り込む画像入力手段2と、入力した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段3と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段4と、輪郭画像記憶手段4に記憶した時系列の輪郭画像を用いて動きのあった輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段5と、抽出した輪郭を塊ごとに移動領域として統合する移動領域抽出手段6と、抽出した領域の特徴量を抽出する領域特徴量抽出手段7と、移動後静止した領域である停止領域を抽出する停止領域抽出手段8とで構成される。
【0032】
停止領域抽出手段8はブロック化手段81、移動領域情報記憶手段82、停止ブロック判定手段83、グループ化手段84からなる。
【0033】
尚1乃至7の各手段は実施形態1の各手段1乃至7に基本的に対応するものであるので、相違する点以外の説明は省略する。
【0034】
而して本実施形態の画像処理装置は、上述した実施形態1と同様にして、輪郭抽出手段3が入力画像の輪郭を抽出し、輪郭画像記憶手段4にて二値化した輪郭画像を記憶し移動輪郭抽出手段5で移動輪郭を抽出する。
【0035】
そして移動領域抽出手段6では移動輪郭記憶手段61に記憶した移動輪郭をブロック化手段62にて所定の大きさのブロックに分割し、更に移動ブロック判定手段63で各ブロック内の移動輪郭をカウントしてそのカウント値に基づいて各ブロックが移動ブロックか、或いは非移動ブロックかを判定する。そしてグループ化手段64は移動ブロックと判定されたブロックの連結状態を調べてグループ化する。その処理により連結したブロックには同一の番号(ラベル)が付与され、各ブロック番号に対応するラベルを記憶しておく。これら同一のラベルが付与された移動ブロックを対象Xのまとまった領域(移動領域)とする。
【0036】
そして図9に示すように停止領域抽出手段8は輪軸画像記憶手段4に記憶した時刻(T)の輪郭画像E(T)と、ΔT1前、つまり時刻(T−ΔT1)の輪郭画像E(T−ΔT1)とをブロック化手段81にて所定の大きさのブロックに夫々分割する。停止ブロック判定手段83は移動領域情報記憶手段8にて記憶していた、移動領域抽出手段6が時刻(T−ΔT1)で抽出した移動領域情報(ラベルブロックデータ)、つまり前回抽出したものを読み出して、0以外のラベル、換言すればラベル”1”以上の番号が付与されているブロックに対してはブロック番号Nの画像を図示するように読み出し、当該ブロックが停止(非移動)しているのかどうかの判定を行う。
【0037】
この判定は例えばブロック間で白画素(輪郭あり)同士(或いは黒画素(輪郭なし)同士)の数をカウントして、そのカウント値が所定の停止判定画素数のしきい値よりも大きければ、両ブロックの一致度は高い、つまり動きがないと判断する一致度計算を行う。この場合、前回は移動ブロックと判定され、今回動きがないブロックと判定されたことになるので、このブロックは停止ブロックと判断する。
【0038】
グループ化手段84はグループ化手段64と同様の方法で停止ブロックのグループ化を行い、連結したブロックには同一の番号を付与する。または連結関係に関わらず停止ブロックに対応するブロック番号の移動ブロックと同じラベル番号を付与しても良い。領域特徴量抽出手段7はラベル付けした移動領域及び停止領域の情報を元に、例えば移動領域と停止領域の対応する領域の論理和を計算して、その外接長方形や大きさといった特徴量を計算する。これにより移動停止を繰り返す対象Xに対しても精度良く領域を抽出することができ、従ってその領域の特徴量は、即ち対象Xの形状の特徴を精度良く示すものとなる。
【0039】
(実施形態4)
図10に本実施形態の画像処理装置の構成図を示す。本実施形態の画像処理装置は、所定の時間間隔で画像を撮像する撮像手段1と、撮像手段1が撮像した画像を取り込む画像入力手段2と、入力した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段3と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段4と、輪郭画像記憶手段4に記憶した時系列の輪郭画像を用いて動きのあった輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段5と、抽出した輪郭を塊ごとに移動領域として統合する移動領域抽出手段6と、抽出した領域の特徴量を抽出する領域特徴量抽出手段7と、移動後静止した領域である停止領域を抽出する停止領域抽出手段8と、抽出した特徴量を用いて領域を追跡する領域追跡手段9とで構成される。尚1乃至8の各手段は実施形態3の各手段1乃至8に対応するものであるので、相違点以外の説明は省略する。また停止領域抽出手段8の詳細構成は図8の構成を参照する。
【0040】
而して本実施形態の画像処理装置は、上述した実施形態1と同様にして、輪郭抽出手段3が入力画像の輪郭を抽出し、輪郭画像記憶手段4にて輪郭画像を記憶する。そして移動領域抽出手段6では移動輪郭記憶手段61に記憶した移動輪郭をブロック化手段62にて所定の大きさのブロックに分割し、更に移動ブロック判定手段63で各ブロック内の移動輪郭をカウントしてそのカウント値に基づいて各ブロックが移動ブロックか、或いは非移動ブロックかを判定する。そしてグループ化手段64は移動ブロックと判定されたブロックの連結状態を調べてグループ化する。その処理により連結したブロックには同一の番号(ラベル)が付与され、各ブロック番号に対応するラベルを記憶しておく。これら同一のラベルが付与された移動ブロックを対象Xのまとまった領域(移動領域)とする。
【0041】
さて停止領域抽出手段8は輪軸画像記憶手段4に記憶した時刻(T)、時刻(T−ΔT1)の2枚の輪郭画像E(T)、輪郭画像E(T−ΔT1)をブロック化手段81にて所定の大きさのブロックに分割し、停止ブロック判定手段83は移動領域情報記憶手段8にて記憶していた、移動領域抽出手段6が時刻(T−ΔT1)で抽出した移動領域情報(ラベルブロックデータ)、つまり前回抽出したものを読み出し、ラベル”1”以上の番号が付与されているブロックに対しては、そのブロック番号Nに対応する輪郭画像EN(T)及びEN(T−ΔT1)を読み出し、当該ブロックが停止ブロックであるか、または非停止ブロックであるかの判定を行う。この判定は例えばブロック間で白(輪郭あり)同士、或いは黒(輪郭なし)同士の数をカウントして、そのカウント値が所定のしきい値よりも大きければ、両ブロックの一致度は高い、つまり動きがないと判断する。この場合、前回は移動ブロックと判定され、今回動きがないブロックと判定されたことになるので、このブロックは停止ブロックと判断する。
【0042】
グループ化手段84はグループ化手段64と同様の方法で停止ブロックのグループ化を行い、連結関係に関わらず停止ブロックに対応するブロック番号の移動ブロックと同じラベル番号を付与する。領域特徴量抽出手段7はラベル付けした移動領域及び停止領域の情報を元に、各領域に含まれる移動ブロック数、停止ブロックの数、外接長方形や大きさといった特徴量を計算する。
【0043】
領域追跡手段9は、通常領域、特徴量抽出手段7が計算する移動ブロックの外接長方形や大きさを利用し、所定の大きさで且つ前回検出された位置の近傍に移動領域が検出された位置の近傍に移動領域が検出された場合に同一対象Xとして対応付け、この処理を連続的に行う。但し、対象Xがものに隠れたり、検知エリアから出た場合と、静止した場合の区別が難しいという課題があった。
【0044】
そこで本実施形態では、領域特徴量抽出手段7が計算する移動ブロック数MNと、停止ブロック数SNの間に図11に示すような停止前に停止ブロック数が増加する性質があることを用い、例えばSN/MNが所定のしきい値以上であれば前回移動であったブロック数に愛して今回停止したブロックの割合が高いので、この領域を停止領域と判断する。従って図12(a)(b)に示すように移動領域αを追跡している際に、図12(b)に示すように一度停止領域βになってから追跡不能になれば対象Xは静止したと判断し、図12(a)に示すように移動領域αのまま追跡不能となれば対象Xは隠れたか又は検知エリア外に出たと判断することで、対象Xの停止或いは静止を精度良判断できる。例えば検知エリア内で動けなくなった人と通過して検知エリアから出た人とを区別できるのである。
【0045】
【発明の効果】
請求項1の発明は、所定の時間間隔で撮像する撮像手段と、撮像した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像からある時刻(T)における物体の移動輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段と、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を同一物体の移動輪郭毎に移動領域として統合する移動領域抽出手段と、前記移動領域抽出手段が抽出した領域の特徴量を抽出する特徴量抽出手段とを備え、
前記移動領域抽出手段を、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を所定の大きさのブロックに分割するブロック化手段と、各ブロック内に存在する移動輪郭に基づき当該ブロックを移動ブロックと判定する移動ブロック判定手段と、移動ブロックに分類されたブロックの連結状態を調べグループ化するグループ化手段とで構成しているので、背景画像を必要とせず、環境変動に強く、しかも移動輪郭のブロック化により、大幅にデータ量を削減でき、そのためハードウェア規模を小さくできて処理速度の高速化もできる、またブロック化するので移動輪郭の結合が容易に行え、しかもモニタ画面の画像に1回だけアクセスすれば良いので処理量が少なく、輪郭画素間が広くても同一ブロック内の輪郭画像であれば結合できるという効果がある。
【0046】
請求項2の発明は、前記ブロック化手段において、撮像された対象の画像の画面に対する大きさを記憶する対象サイズ記憶手段と、該対象サイズ記憶手段に記憶された対象の大きさに応じてブロックサイズを決定するブロックサイズ決定手段とを備えているので、ブロックサイズ決定手段が対象の大きさに応じたブロックサイズを決めることで、対象に割り当てられるブロック数がほぼ一定になって安定した輪郭の結合が行えるという効果がある。
【0047】
請求項3の発明は、所定の時間間隔で撮像する撮像手段と、撮像した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像からある時刻(T)における物体の移動輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段と、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を同一物体の移動輪郭毎に移動領域として統合する移動領域抽出手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像及び前記移動領域抽出手段が抽出した領域から停止した領域を抽出する停止領域抽出手段と、前記移動領域抽出手段が抽出した領域及び停止領域抽出手段が抽出した領域の特徴量を抽出する特徴量抽出手段とを備え、
前記停止領域抽出手段を、抽出したある時刻(T−ΔT1)における移動領域情報を記憶しておく移動領域情報記憶手段と、時刻(T−ΔT1)において移動領域であったブロックに対応する前記ブロック化手段でブロック化したデータ間で類似度を計算し、当該ブロックが停止ブロックか否かを判定する停止ブロック判定手段と、停止ブロックと判定されたブロックをグループ化するグループ化手段とで構成しているので、移動領域だけでなく停止領域も検出することができ、そのため例えば移動領域と停止領域の論理和を取ることにより間欠的な動きを行う対象を精度良く抽出することが可能となるという効果がある。
【0048】
請求項4の発明では、請求項3の発明において、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて領域を追跡し、時刻(T)における各領域に含まれる移動ブロックと停止ブロックとに基づいて静止したか検知エリア外に出たかを判定する領域追跡手段を備えているので、例えば検知エリア内で動けなくなった人(対象)と通過して検知エリアから出た人(対象)とを区別できるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図1】本発明の実施形態1の構成図である。
【図2】同上の処理フロー図である。
【図3】同上でブロック化された移動輪郭例図である。
【図4】同上での移動輪郭のブロック例図である。
【図5】同上の移動ブロックの抽出例図である。
【図6】同上のラベリングの説明図である。
【図7】本発明の実施形態2に用いるブロック化手段の構成図である。
【図8】本発明の実施形態3の構成図である。
【図9】同上の停止領域抽出手段の処理フロー図である。
【図10】本発明の実施形態4の構成図である。
【図11】同上での移動ブロック数と停止ブロック数の説明図である。
【図12】同上の対象の隠れ、静止の判定の説明図である。
【符号の説明】
1 撮像手段
2 画像入力手段
3 輪郭抽出手段
4 輪郭画像記憶装置
5 移動輪郭抽出手段
6 移動領域抽出手段
61 移動輪郭記憶手段
62 ブロック化手段
63 移動ブロック判定手段
64 グループ化手段
7 領域特徴量抽出手段
Claims (4)
- 所定の時間間隔で撮像する撮像手段と、撮像した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像からある時刻(T)における物体の移動輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段と、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を同一物体の移動輪郭毎に移動領域として統合する移動領域抽出手段と、前記移動領域抽出手段が抽出した領域の特徴量を抽出する特徴量抽出手段とを備え、
前記移動領域抽出手段を、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を所定の大きさのブロックに分割するブロック化手段と、各ブロック内に存在する移動輪郭に基づき当該ブロックを移動ブロックと判定する移動ブロック判定手段と、移動ブロックに分類されたブロックの連結状態を調べグループ化するグループ化手段とで構成していることを特徴とする画像処理装置。 - 前記ブロック化手段において、撮像された対象の画像の画面に対する大きさを記憶する対象サイズ記憶手段と、該対象サイズ記憶手段に記憶された対象の大きさに応じてブロックサイズを決定するブロックサイズ決定手段とを備えていることを特徴とする請求項1記載の画像処理装置。
- 所定の時間間隔で撮像する撮像手段と、撮像した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像からある時刻(T)における物体の移動輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段と、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を同一物体の移動輪郭毎に移動領域として統合する移動領域抽出手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像及び前記移動領域抽出手段が抽出した領域から停止した領域を抽出する停止領域抽出手段と、前記移動領域抽出手段が抽出した領域及び停止領域抽出手段が抽出した領域の特徴量を抽出する特徴量抽出手段とを備え、
前記停止領域抽出手段を、抽出したある時刻(T−ΔT1)における移動領域情報を記憶しておく移動領域情報記憶手段と、時刻(T−ΔT1)において移動領域であったブロックに対応する前記ブロック化手段でブロック化したデータ間で類似度を計算し、当該ブロックが停止ブロックか否かを判定する停止ブロック判定手段と、停止ブロックと判定されたブロックをグループ化するグループ化手段とで構成していることを特徴とする画像処理装置。 - 前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて領域を追跡し、時刻(T)における各領域に含まれる移動ブロックと停止ブロックとに基づいて静止したか検知エリア外に出たかを判定する領域追跡手段を備えていることを特徴とする請求項3記載の画像処理装置。
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