JP2005078445A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】所定の検知エリアにおける人や車両などの検出対象の有無や動きを自動的に且つ効率よく検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。
【解決手段】領域特徴量抽出手段６のテンプレート決定手段６１は、移動領域抽出手段５で抽出した移動領域情報に基づいてテンプレートを決定する。これにより、複数のテンプレートを記憶している場合において適切なテンプレートを選択でき、そのためテンプレートマッチングを精度良く効率的に行える。更に走査条件決定手段６２により移動領域内での走査範囲及び走査間隔を決定して処理範囲を限定することで、処理の高速化が図れる。
【選択図】図１

Description

本発明は、所定の検知エリアにおける人や車両などの検出対象の有無や動きを自動的に検出するための画像処理装置に関するものである。

従来、画像から背景差分方式やフレーム間差分方式などを用いて、移動物体の抽出を行い、その特徴量を抽出する手段の一つとしてテンプレートマッチング処理を用いた画像処理装置が提案されている。

テンプレートマッチングを用いた画像処理装置について図１７を用いて説明する。撮像した同図（ａ）の画像Ａと同図（ｂ）に示すように所定のテンプレートＴＰを重ね合わせることにより類似度を算出し、撮影された画像Ａ内からテンプレートＴＰと同じパターンＢを同図（ｃ）に示すように探し出す手法である。このようなテンプレートマッチングを用いた移動体検知装置も提供されている（特許文献１）
特開平１１−２８４９９７号公報（段落番号００１３参照）

ところで上述のようなテンプレートマッチング処理を用いた画像処理においては、対象に対して全領域について走査を行っていた。また、そのときの走査間隔も細かいために、効率が悪いという問題があった。また、より高い精度でパターンマッチングを行うためには、処理の工夫が必要であった。

本発明は、上述の点に鑑みて為されたもので、その目的とするところは、所定の検知エリアにおける人や車両などの検出対象の有無や動きを自動的に且つ効率よく検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。

上記の目的を達成するために、請求項１の発明では、ある時間間隔で撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した画像を取り込む画像入力手段と、この画像入力手段で取り込んだ画像を加工する画像加工手段と、この画像加工手段で加工した画像を記憶する画像記憶手段と、この画像記憶手段に記憶した複数の画像からある時刻における物体の移動領域を抽出する移動領域抽出手段と、類似度算出に用いるテンプレートを予め複数記憶しておくテンプレート記憶手段と、前記移動領域抽出手段において得られた移動領域情報に基づいて前記テンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートから使用するテンプレートを決定するテンプレート決定手段と、前記移動領域抽出手段にて得られた移動領域情報及び前記テンプレート決定手段で決定された使用するテンプレートに基づいて走査範囲及び走査間隔を設定する走査条件決定手段と、前記テンプレート決定手段及び走査条件決定手段にて決定されたテンプレート及び走査条件を用いてテンプレートと対象画像との類似度を算出する類似度算出手段とを備えていることを特徴とする。

請求項１の発明によれば、テンプレート決定手段が、移動領域抽出手段で抽出した移動領域情報に基づいてテンプレートを決定するので、複数のテンプレートを記憶している場合において適切なテンプレートを選択でき、そのためテンプレートマッチングを精度良く効率的に行え、更に走査条件決定手段により移動領域内での走査範囲及び走査間隔を決定して処理範囲を限定できるため、処理の高速化が図れる。

請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記テンプレート決定手段が前記移動領域抽出手段にて得られた移動領域の最大幅をテンプレートサイズとすることを特徴とする。

請求項２の発明によれば、より移動領域の幅に近い適切なテンプレートサイズを設定することができるので、テンプレートマッチングを精度良く行うことができる。

請求項３の発明では、請求項１又は２の発明において、テンプレートサイズを変更して複数回テンプレートマッチングを行う場合に、現在使用しているテンプレートサイズに応じてテンプレートのサイズ変更の度合いを変化させるテンプレートサイズ変更手段を前記テンプレート決定手段に備えていることを特徴とする。

請求項３の発明によれば、例えば現在のテンプレートサイズが大きい場合には、テンプレートサイズの変更の度合いを大きくしたり、テンプレートサイズが小さい場合には、テンプレートサイズの変更の度合いを小さくしたりすることができ、テンプレートサイズが大きい場合には処理時間が大きくなるが、テンプレートサイズ変更の度合いを大きくすることにより、全体の処理の高速化ができる。

請求項４の発明では、請求項１乃至３の何れかの発明において、前記移動領域情報に基づいて外接長方形を生成し、人の身体の一部の相対的な位置情報に基づいて走査範囲を前記外接長方形内の一部に限定する走査範囲決定手段を前記走査条件決定手段に備えていることを特徴とする。

請求項４の発明によれば、走査範囲決定手段が、人体のある部位を抽出する場合、撮像手段の設置条件や人の姿勢より予め求めてある人体のある部位の位置情報に基づいて、走査範囲を移動領域の所定の部位等に限定することができ、そのため処理の高速化が図れ、更にまた、処理範囲を限定できるため、処理範囲外にテンプレートと類似したパターンが存在する場合に影響を受けず、結果テンプレートマッチングが精度良く行える。

請求項５の発明では、請求項４の発明において、上記人の身体の一部が頭部であり、前記外接長方形内の一部が上部であることを特徴とする。

請求項５の発明によれば、歩行中の人体の頭部を抽出する場合に、撮像手段の設置条件や人の姿勢より予め求めてある人の頭部の位置情報に基づいて、走査範囲を移動領域の所定の上半分に限定することができ、頭部の抽出処理の高速化が図れる上にテンプレートマッチングが精度良く行える。

請求項６の発明では、請求項１乃至５の何れかの発明において、使用するテンプレートサイズが小さくなるにつれて走査間隔を細かくする走査間隔決定手段を前記走査条件決定手段に備えていることを特徴とする。

請求項６の発明によれば、走査間隔決定手段が、テンプレートサイズに応じて走査間隔を設定でき、そのためテンプレートサイズが小さい場合に細かく走査間隔を変更することで、走査間隔が粗すぎて類似度が高い点を抽出できないという問題を解決することができ、テンプレートマッチングを精度良く行える。

請求項７の発明では、請求項１乃至６の何れかの発明において、前記類似度算出手段として、テンプレート内の検出対象が存在することを示す画素の値と対象画像内の移動物体が存在していることを示す画素の数に基づいて算出した類似度に、テンプレート内の検出対象が存在しないことを示す値を持つ画素の数及び対象画像内の移動物体が存在しないことを示す画素の数とに基づいて得られた値を乗算して類似度を補正する類似度算出手段を備えていることを特徴とする。

請求項７の発明によれば、検出対象の大きさ、形状等の類似度が高い場合のみ検知でき、更にテンプレートと輪郭画像の輪郭の存在する画素数と存在しない画素数の大きい方で正規化し、それらを掛け合わせることで補正することができ、そのためテンプレートと対象画像の輪郭が存在する画素と存在しない画素の割合が近くないと一致度が低くなり、結果テンプレートマッチングを精度良く行える。

請求項８の発明では、請求項７の発明において、前記第１の値は、テンプレート内の検出対象が存在していることを示す画素と対象画像の移動物体が存在していることを示す画素が共に一致している画素数を、テンプレート内の検出対象が存在していることを示す画素の数と対象画像内の移動物体が存在していることを示す画素の数の内の最大の数で除算した値であり、第２の値は、テンプレート内の検出対象が存在しないことを示す画素と対象画像の移動物体が存在しないことを示す画素が共に一致している画素数を、テンプレート内の検出対象が存在しないことを示す画素の数と対象画像内の移動物体が存在しないことを示す画素の数の内の最大の数で除算した値であることを特徴とする。

請求項８の発明によれば、エッジが存在しない画像に対して類似度が高くなるのを解消することが可能となって、テンプレートマッチングを精度良く行える。

請求項９の発明では、請求項１乃至６の何れかの発明において、前記類似度算出手段として、テンプレートと対象画像の対応する画素の値が一致する画素の数に基づいて算出した類似度を、テンプレート内の検出対象が存在することを示す値を持つ画素の数と持たない画素の数とに基づいた値で類似度を補正する類似度算出手段を備えていることを特徴とする。

請求項９の発明によれば、検出対象の大きさ、形状等の類似度が高い場合のみ検知でき、更にテンプレートの輪郭が存在する画素と存在しない画素の割合に応じて、カウントした類似度の値を補正できるので、例えばテンプレートにおいて輪郭が存在しない個所を多く持つ場合に、その類似度カウンタの値を補正することにより、対象画像において輪郭が存在しない個所が多く含まれるような場合に一致度が低くなり、結果テンプレートマッチングを精度良く行える。

請求項１０の発明では、請求項１乃至９の何れかの発明において、前記テンプレートとして、検出対象である人体の頭部を示す領域の上部に、検出対象が存在しない領域を十分に設けていることを特徴とする特徴とする。

請求項９の発明によれば、複数の輪郭画像から人の移動輪郭を抽出し、その中から人の頭部を抽出する場合には頭部の輪郭の上部に輪郭が存在しない領域が十分に存在するため、人体にテンプレートと類似した輪郭を示す個所があったとしても、頭部の類似度が高くなるため、テンプレートマッチングが精度良く行える。

本発明は、テンプレート決定手段が、移動領域抽出手段で抽出した移動領域情報に基づいてテンプレートを決定するので、複数のテンプレートを記憶している場合において適切なテンプレートを選択でき、そのためテンプレートマッチングを精度良く効率的に行え、更に走査条件決定手段により移動領域内での走査範囲及び走査間隔を決定して処理範囲を限定できるため、処理の高速化が図れるという効果がある。

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ブロック図を示す。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、入力した画像を加工する画像加工手段３と、加工した画像を記憶する画像記憶手段４と、画像記憶手段４に記憶した時系列の画像を用いて動きのあった領域を抽出する移動領域抽出手段５と、抽出した移動領域の特徴量を抽出する領域特徴量抽出手段６とで構成される。

画像加工手段３は、ある時刻（Ｔ）における入力画像に対して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、その結果を画像記憶手段４に時刻（Ｔ）における輪郭画像として書き込む。

移動領域抽出手段５は、画像記憶手段４に記憶された複数の輪郭画像を用いて、移動輪郭を抽出し、それにラベリング処理を行って同一物体の移動輪郭毎に移動領域としてとして結合する。

領域特徴量抽出手段６は、テンプレート決定手段６１，走査条件決定手段６２、類似度算出手段６３，テンプレート記憶手段６４からなる。

テンプレート決定手段６１は、前記移動領域抽出手段５によって求められた移動領域情報である移動領域の外接長方形Ｘ（図３参照）のサイズに基づいて、テンプレート記憶手段６４に予め記憶されている複数のテンプレートより使用するテンプレートを決定する。このテンプレート決定手段６１は、移動領域情報である移動領域の位置に基づいてテンプレート記憶手段６４に記憶されている複数のテンプレートより使用するテンプレートを決定することも可能である。

走査条件決定手段６２は、移動流域抽出手段５で得られた移動領域の外接長方形のサイズや使用テンプレートに基づいて、テンプレートと対象画像との類似度算出をどの走査範囲で、どのくらいの走査間隔でテンプレートを動かして行うのかを決定、つまり走査条件を決定する手段である。

類似度算出手段６３は、走査条件決定手段６２により決定した走査条件に基づいてテンプレートと対象画像との類似度を算出するもので、その算出した類似度と所定の閾値を比較し、閾値より算出した類似度が大きい場合は、その位置に抽出したい対象があるとことになる。

この類似度算出手段６３は、テンプレート及び走査条件を変えて所定の回数類似度算出を行っても良いし、また抽出したい検出対象が見つかった場合に処理を終了することも可能である。

本実施形態は、以上のように構成することで、領域特徴量抽出手段６のテンプレート決定手段６１が、移動領域抽出手段５で抽出した移動領域情報に基づいてテンプレートを決定するので、テンプレート記憶手段６４で記憶している複数のテンプレートから適切なテンプレートを選択でき、そのためテンプレートマッチングを精度良く効率的に行え、更に走査条件決定手段６２により移動領域内での走査範囲及び走査間隔を決定して処理範囲を限定できるため、処理の高速化が図れるのである。
（実施形態２）
本実施形態の画像処理装置の基本構成は図１に示す実施形態１の構成と同じであるので、図１を参照する。

そして本実施形態の画像処理装置は図２に示すように領域特徴量抽出手段６内のテンプレート決定手段６１に移動領域幅カウント手段６１１と、テンプレートサイズ決定手段６１２とを備えた点に特徴がある。

移動領域幅カウント手段６１１は、移動領域抽出手段５で抽出した図３に示すような移動領域の外接長方形Ｘ内において、外接長方形Ｘの短辺方向に移動物体が存在していることを示す値が存在する幅（画素数）を算出する手段であり、テンプレートサイズ決定手段６１２は、算出される幅の最大値を求め、その値をテンプレートサイズとして決定する手段である。尚図３ではａは例えば２６画素、ｂは３８画素、ｃは１６画素の幅を示す。

而して本実施形態の類似度算出手段６３は上記テンプレートサイズ決定手段６１２で決定されたテンプレートサイズに基づいてテンプレート記憶手段６４に記憶されている複数のテンプレートより使用するテンプレートを選択し、選択したテンプレートを用いて対象画像との類似度を算出する。

また、移動輪郭画像を所定サイズのブロックに分割し、そのブロックの連結関係を調べてグループ化を行う方法を、図４に示す移動領域の外接長方形Ｘに適用してテンプレートサイズを決定することが可能である。

図４の場合は１ブロックの幅を１６画素としており、右端に示すような連結関係を持ち、その最大幅は３ブロック×１６＝４８画素となる。尚１ブロックは１６×１６画素で構成されているものとする。

また例えば図５に示すように人体Ｍが斜めに撮影されるような場合についてテンプレートサイズを算出すると、移動領域の外接長方形Ｘよりテンプレートサイズを算出する場合、５ブロック×１６画素＝８０画素となるのに対して、上記本実施形態のように短辺方向の移動ブロックの幅からテンプレートサイズを算出すると４ブロック×１６画素となり、人体Ｍが斜めに撮像される場合にも、移動領域のサイズに応じたテンプレートサイズを精度良く算出することができる。

尚上記ではテンプレートサイズを決める最大幅は移動方向つまり横方向の幅としているが移動方向が斜めや縦方向の場合にはその方向での最大幅によりテンプレートサイズが決定される。また本実施形態ではブロック単位であるが、画素単位としても勿論良い。

尚本実施形態のその他の動作は実施形態１と同じであるので、ここでは説明を省略する。

（実施形態３）
本実施形態の画像処理装置の基本構成は図１に示す実施形態１の構成と同じであるので、図１を参照する。

そして本実施形態の画像処理装置は図６に示すように領域特徴量抽出手段６内のテンプレート決定手段６１にテンプレートサイズ決定手段６１２とテンプレートサイズ変更手段６１３とを備えた点に特徴がある。

つまり、テンプレートサイズ変更手段６１３は複数回テンプレートマッチングを行う場合に、テンプレートサイズ決定手段６１２において算出された現在のテンプレートサイズを基に、テンプレートのサイズ変更の度合いを変化させるものであり、テンプレートサイズが大きい場合には、テンプレートサイズの変更の度合いを粗くしたり、テンプレートサイズが小さい場合にはテンプレートサイズの変更の度合いを細かくするのである。これにより処理の速度の高速化が図れる。

尚テンプレートサイズ決定手段６１２とし実施形態２と同様な方法でテンプレートサイズを決定するものを用いる場合、移動領域幅カウント手段６１１と組み合わせれば良い。
（実施形態４）
本実施形態の画像処理装置の基本構成は図１に示す実施形態１の構成と同じであるので、図１を参照する。

そして本実施形態の画像処理装置は図７に示すように走査条件決定手段６２に、移動領域抽出手段５によって抽出された移動領域情報である外接長方形Ｘ内において人体の頭部が何処に位置するか示す頭部位置情報を記憶している記憶部６２２と、記憶部６２２に記憶している頭部位置情報を基に、走査範囲を移動領域の外接長方形Ｘの一部に限定する走査範囲決定手段６２１とを備えた点に特徴がある。

而して本実施形態では、例えば歩行中の人の頭部を抽出する場合には、撮像手段１の設置条件や人の姿勢より人の頭部が、図８（ａ）に示すように抽出された移動領域の外接長方形Ｘの上部に位置することが予想されるので、その情報を予め頭部位置情報として記憶部６２２に記憶しておき、その頭部位置情報に基づいて走査範囲を走査範囲決定手段６２１により移動領域の外接長方形Ｘの上半分ｘに図８（ｂ）に示すように限定するのである。

この限定された走査範囲に対して類似度算出手段６３が類似度算出を行うことになり、類似度算出の処理量を減らすことができ、またテンプレートと類似した模様が移動領域（外接長方形Ｘの下部に存在することがあっても処理範囲外にすることができるため、テンプレートマッチングを精度良く行えることになる。

尚本実施形態のその他の動作は実施形態１と同じであるので、ここでは説明を省略する。
（実施形態５）
本実施形態の画像処理装置の基本構成は図１に示す実施形態１の構成と同じであるので、図１を参照する。

本実施形態の画像処理装置は図９に示すように、走査条件決定手段６２において、テンプレート決定手段６１によって決定されたテンプレートサイズと記憶部６２３に予め登録してある走査間隔設定情報とに基づいて、類似度算出手段６３がテンプレートと対象画像との類似度算出処理を行う個所の間隔を変更することができる走査間隔決定手段６２１を備えた点に特徴がある。

而して本実施形態では、例えば輪郭画像から人体の頭部を抽出するような場合において、図１０（ａ）に示す対象画像Ａ内を矢印のように図１０（ｂ）で示すテンプレートＴＰを走査させて類似度を算出すると図１１に示すグラフに示すようになる。

ここで、例えば走査間隔を８画素で閾値αをグラフに示すように設定すると、走査点が点（２）と点（６）になるような場合に、閾値αより低くなり走査間隔が粗いため、人の頭部を抽出できないという問題が起きる。このような問題は、テンプレートサイズが小さいときに起きることが多い。よって、本実施形態では、複数のサイズのテンプレートから対象のサイズに応じてテンプレートを選択しテンプレートマッチングを行う場合にテンプレートサイズが小さい場合に、走査間隔決定手段６２１が走査間隔を変更して細かくすることで、テンプレートマッチングを精度良く行うことができるのである。
（実施形態６）
本実施形態の画像処理装置は、図１２に示すように移動領域抽出手段５において、画像記憶手段４に記憶された複数の画像からある時刻下における移動輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段５１と、移動輪郭画像を所定の閾値で二値化する画像二値化手段５２と、画像二値化手段５２によって二値化された移動輪郭画像において連結状態を調べてグループ化するグループ化手段５３と、グループ化手段５３でグループ化された移動領域を記憶する移動領域記憶手段５４とを備え、また領域特徴量抽出手段６は、テンプレート決定手段６１と、走査範囲を決定する走査範囲決定手段６２’と、所定の物体のテンプレートを記憶するテンプレート記憶手段６４と、移動領域を抽出し得た画像を二値化して検知対象探索画像とし、走査範囲決定手段６２にて設定された探索範囲内を走査し、各走査点において前記テンプレートとの類似度を算出する類似度算出手段６３とで構成される。

而して本実施形態では、類似度算出手段６３において、下記の演算式１に示すように検知対象探索画像の探索範囲内を走査し各走査点において前記テンプレート記憶手段６４に記憶されたテンプレートと検知対象探索対象画像の対応する画素と共にエッジが存在する場合にカウントアップするカウンタCnt_WWと、エッジが存在しない場合にカウントアップするカウンタCnt_BBと、前記テンプレートの画像においてエッジが存在する場合にカウントアップするカウンタCnt_TmpWと、共にエッジが存在しない場合にカウントアップするカウンタCnt_TmpBと、前記検知対象探索対象画像においてエッジが存在する場合にカウントアップするカウンタCnt TgtWと、エッジが存在しない場合にカウントアップするカウンタCnt_TgtBを備え、前記カウンタCnt WWの値をカウンタCnt_TmpWとCnt_TgtWの大きい方の値で除算し、その除算値と前記カウンタCnt_BBの値をカウンタCnt_TmpBと、Cnt_TgtBの大きい方の値で除算し、その除算値と掛け合わせた値をエッジの類似度とする。

類似度＝［Cnt_WW／MAX（Cnt_TmpW，Cnt_TgtW）］×［Cnt_BB／MAX(Cnt_TmpB，Cnt_TgtB）］ …演算式１ （ＭＡＸ（Ａ，Ｂ）：ＡとＢとの内の大きい値）
尚下記の表１は演算式１（及び後述する演算式２、３）における参照画像の画素とテンプレートの画素と各カウンタの関係を示す。

図１３（ａ）〜（ｅ）に示すようなパターンにおいて、本実施形態と、カウンタCnt_WWとCnt_BBの値を加算し、その加算値をテンプレートのサイズで除算し、その除算値をエッジの類似度とする下記の演算式２を用いた場合と比較してみると、図１３（ｂ）に示す対象画像のように図１３（ａ）に示すテンプレートと同じパターンの場合は、演算式１，２共に類似度は１．０になるが、図１２（ｃ）に示す対象画像のようにエッジが存在しない画素のみの場合には、演算式２の類似度が０．７２となり類似度が高くなる問題が起きる。それに対して演算式１の本実施形態での類似度は０．００となり、エッジが存在しない画像に対して類似度が高くなるという演算式２の問題を解決できる。また図１３（ｄ），（ｅ）に示す対象画像のような場合においては、図１３（ｄ）の対象画像は図１３（ｂ）の対象画像に対してエッジの存在する画素数を半分したものであり、図１３（ｅ）の対象画像は図１３（ｄ）の対象画像に対してエッジの存在する画素の内側のエッジが存在しない画素の半分をエッジの存在する画素に変えたものである。ここで図１３（ｄ）の対象画像においては、演算式２を用いた類似度は０．８６で、演算式１を用いた類似度は０．４２で、対象画像４においては、演算式２を用いた類似度は０．６８で、演算式１を用いた類似度は０．３３であり、演算式２を用いた類似度が何れかも高くなっているのに対して演算式１を用いた類似度はエッジの存在する画素に応じた値となる。従って本実施形態の類似度演算を用いる、類似度を精度良く計算できるのである。

類似度＝（Cnt_WW＋Cnt_BB）／TmpSizeX×TmpSizeY …演算式２
（TmpSizeX，TmpSizeY：テンプレートのサイズＸ，Ｙ）
図１３において□はエッジの存在を■はエッジが存在しないことを示す。

尚本実施形態の上述以外の構成及び他の動作は実施形態１に準ずるものであるのでここでは説明を省略する。
（実施形態７）
本実施形態の画像処理装置は実施形態６と同じ構成を用いるので、図１２を参照する。

而して本実施形態では、下記の演算式３で示すように類似度算出手段６３において、検知対象探索画像の探索範囲内を走査し各走査点において前記テンプレート記憶手段６４に記憶されたテンプレートと検知対象探索対象画像の対応する画素と共にエッジが存在する場合にカウントアップするカウンタCnt_WWと、共にエッジが存在しない場合にカウントアップするカウンタCnt_BBとを備えている。

類似度＝（Cnt_WW／補正値１）＋（Cnt_BB／補正値２） …演算式３ （補正値１，２：テンプレートの白、黒の割合に基づいた値）
ここで上記図１３（ａ）に示すテンプレートにおいてエッジが存在する画素数は２８，エッジが存在しない画素数は７２であり、割合はエッジ有：エッジ無＝１：２．５７であるとすると、エッジが共に存在するか共に存在しないかどうかのカウンタで類似度を評価した場合は、エッジが共に存在しない場合に類似度が高くなるため、カウンタCnt_BBの値を補正する必要がある。そこで本実施形態の類似度算出手段６３は前記テンプレート内における画素の有無の割合に基づいて、カウンタCnt_BBを補正値２．５７で除算することで、類似度を低くするのである。っと江波補正値２を２．５７から２に近似して類似度演算を行うと、図１３（ｃ）に示す対象画像のようにエッジの存在しない画像において、上記演算式２では類似度が０．７２となるのに対して、本実施形態の類似度算出手段６３で演算式３を用いて算出した類似度は０．３６となり、エッジの存在しない画素での類似度を下げることができる。また、同様に図１３（ｄ）（ｅ）に示す対象画像が示すパターンにおいては、演算式２での類似度は０．８６、０．６８となるのに対して、本実施形態の類似度算出手段６３で演算式３を用いて算出した類似度はそれぞれ０．５０，０．４１となる。図１３（ｄ）の対象画像においては図１３（ｂ）の対象画像に対してエッジの存在する画素数が半分であり、図１３（ｅ）の対象画像においては図１３（ｄ）の対象画像に対してエッジの存在する画素の内側のエッジが存在しない画像の半分をエッジの存在する画素に変えたものである。

ここで、演算式２での類似度は図１３（ｄ）（ｅ）の対象画像の何れも高くなっているのに対して、演算式３での類似度は図１３（ｄ）の対象画像においては図１３（ｂ）の対象画像の約半分となり、図１３（ｅ）の対象画像においては図１３（ｄ）の対象画像に対して少なくなっていることより、エッジの類似度を精度良く算出できるという効果がある。また類似度の補正値を２の倍数に近似するようにすると、小数点を用いた演算に比して演算量を軽減できるためハードウェア化にも容易に対応できる。

下記の表２は図１３（ｂ）〜（ｅ）の対象画像と各カウンタの値と、演算式１〜３の演算結果をまとめた表である。

尚本実施形態の上述以外の構成及び他の動作は実施形態１に準ずるものであるのでここでは説明を省略する。
（実施形態８）
本実施形態の画像処理装置の構成を図１４に示す。本実施形態の画像処理装置は実施形態１と同様に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画像加工手段３と、抽出した輪郭画像を記憶する画像記憶手段４と、画像記憶手段４に記憶した複数の輪郭画像から、ある時刻下における物体の移動領域を抽出する移動領域抽出手段５とを備えるとともに、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７とを備えて構成される。

停止領域抽出手段７は、図１５に示すように移動領域抽出手段５にて記憶していた時刻（Ｔ）、（Ｔ−△Ｔ１）の２枚の画像の輪郭画像Ｅ（Ｔ），Ｅ（Ｔ）−ΔＴ１）の移動領域の外接長方形Ｘ１，Ｘ２内の一致度を計算して類似度が高い場合には、静止領域だと判断するのである。

本実施形態では例えば移動領域を追跡している際に一度停止領域になってから追跡不能になれば対象は静止したと判断し、移動領域のまま追跡不能になれば検出対象が隠れたか又は検知エリア外に出たと判断することで、検出対象の停止或いは静止判断を精度良く行えることになる。
（実施形態９）
本実施形態の画像処理装置は、例えば図１の構成において、領域特徴量抽出手段６内のテンプレート記憶手段６４の記憶領域としては、図１６（ａ）のような円形のテンプレートが記憶されている場合に、検出対象が存在することを示す領域（イ）の上部に検出対象が存在することを示さない領域（ロ）を十分に存在させた点に特徴がある。

而して本実施形態では、例えば抽出した移動輪郭画像の中から人の頭部を抽出する場合において、対象画像（移動輪郭画像）において移動領域のみを抽出すると、図１６（ｂ）に示すように、頭部Ｈの領域の上に検出対象が存在することを示さない領域（ロ）’が十分存在することになる。よって、上記の構成のテンプレートを使用することにより頭部Ｈの位置での一致度が高くなり、また人の体の部分等にテンプレートの検出対象が存在することを示す領域に類似した領域が存在しても、その上部に検出対象が存在することを示さない領域（ロ）が十分にあることが少ないため、頭部Ｈに比べると類似度が低くなり頭部Ｈの抽出が精度良く行えることになる。

尚その他構成、動作は実施形態１に準ずるものであるのでここでは説明は省略する。また図においては領域特徴量抽出手段６を図示していないが、図１と同様に存在するものとする。

実施形態１の構成図である。 実施形態２の要部の構成図である。 同上の動作説明用イメージ図である。 同上の動作説明用イメージ図である。 同上の動作説明用イメージ図である。 実施形態３の要部の構成図である。 実施形態４の要部の構成図である。 同上の動作説明用イメージ図である。 実施形態５の要部の構成図である。 同上の動作説明用イメージ図である。 同上の類似度と走査点との説明図である。 実施形態５の構成図である。 同上の動作説明図である。 実施形態８の構成図である。 同上の動作説明図である。 実施形態９の動作説明用イメージ図である。 従来例の動作説明用イメージ図である。

符号の説明

１ 撮像手段
２ 画像入力手段
３ 画像加工手段
４ 画像記憶手段
５ 移動領域抽出手段
６ 領域特徴量抽出手段
６１ テンプレート決定手段
６２ 走査条件決定手段
６３ 類似度算出手段
６４ テンプレート記憶手段

Claims (10)

1. ある時間間隔で撮像する撮像手段と、該撮像手段が撮像した画像を取り込む画像入力手段と、この画像入力手段で取り込んだ画像を加工する画像加工手段と、この画像加工手段で加工した画像を記憶する画像記憶手段と、この画像記憶手段に記憶した複数の画像からある時刻における物体の移動領域を抽出する移動領域抽出手段と、類似度算出に用いるテンプレートを予め複数記憶しておくテンプレート記憶手段と、前記移動領域抽出手段において得られた移動領域情報に基づいて前記テンプレート記憶手段に記憶されたテンプレートから使用するテンプレートを決定するテンプレート決定手段と、前記移動領域抽出手段にて得られた移動領域情報及び前記テンプレート決定手段で決定された使用するテンプレートに基づいて走査範囲及び走査間隔を設定する走査条件決定手段と、前記テンプレート決定手段及び走査条件決定手段にて決定されたテンプレート及び走査条件を用いてテンプレートと対象画像との類似度を算出する類似度算出手段とを備えていることを特徴とする画像処理装置。
2. 前記テンプレート決定手段が前記移動領域抽出手段にて得られた移動領域の最大幅をテンプレートサイズとすることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
3. テンプレートサイズを変更して複数回テンプレートマッチングを行う場合に、現在使用しているテンプレートサイズに応じてテンプレートのサイズ変更の度合いを変化させるテンプレートサイズ変更手段を前記テンプレート決定手段に備えていることを特徴とする請求項１又は２記載の画像処理装置。
4. 前記移動領域情報に基づいて外接長方形を生成し、人の身体の一部の相対的な位置情報に基づいて走査範囲を前記外接長方形内の一部に限定する走査範囲決定手段を前記走査条件決定手段に備えていることを特徴とする請求項１乃至３の何れか記載の画像処理装置。
5. 上記人の身体の一部が頭部であり、前記外接長方形内の一部が上部であることを特徴とする請求項４記載の画像処理装置。
6. 使用するテンプレートサイズが小さくなるにつれて走査間隔を細かくする走査間隔決定手段を前記走査条件決定手段に備えていることを特徴とする請求項１乃至５の何れか記載の画像処理装置。
7. 前記類似度算出手段として、テンプレート内の検出対象が存在していることを示す画素の数と対象画像内の移動物体が存在していることを示す画素の数に基づいて算出した第１の値と、テンプレート内の検出対象が存在しないことを示す画素の数と対象画像内の移動物体が存在しないことを示す画素の数とに基づいて得られた第２の値とを乗算して類似度を算出する類似度算出手段を備えていることを特徴とする請求項１乃至６の何れか記載の画像処理装置。
8. 前記第１の値は、テンプレート内の検出対象が存在していることを示す画素と対象画像の移動物体が存在していることを示す画素が共に一致している画素数を、テンプレート内の検出対象が存在していることを示す画素の数と対象画像内の移動物体が存在していることを示す画素の数の内の最大の数で除算した値であり、第２の値は、テンプレート内の検出対象が存在しないことを示す画素と対象画像の移動物体が存在しないことを示す画素が共に一致している画素数を、テンプレート内の検出対象が存在しないことを示す画素の数と対象画像内の移動物体が存在しないことを示す画素の数の内の最大の数で除算した値であることを特徴とする請求項７記載の画像処理装置。
9. 前記類似度算出手段として、前記類似度算出手段として、テンプレートと対象画像の対応する画素の値が一致する画素の数に基づいて算出した類似度を、テンプレート内の検出対象が存在することを示す値を持つ画素の数と持たない画素の数とに基づいた値で類似度を補正する類似度算出手段を備えていることを特徴とする請求項１乃至６の何れか記載の画像処理装置。
10. 前記テンプレートとして、検出対象である人体の頭部を示す領域の上部に、検出対象が存在しない領域を十分に設けていることを特徴とする請求項１乃至９の何れか記載の画像処理装置。
    

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