JP2006018658A - 画像処理装置及び該画像処理装置を用いた画像監視システム - Google Patents

画像処理装置及び該画像処理装置を用いた画像監視システム Download PDF

Info

Publication number
JP2006018658A
JP2006018658A JP2004196859A JP2004196859A JP2006018658A JP 2006018658 A JP2006018658 A JP 2006018658A JP 2004196859 A JP2004196859 A JP 2004196859A JP 2004196859 A JP2004196859 A JP 2004196859A JP 2006018658 A JP2006018658 A JP 2006018658A
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
pixel value
moving body
unnecessary
unnecessary moving
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
Application number
JP2004196859A
Other languages
English (en)
Other versions
JP4506308B2 (ja
Inventor
Nobuyuki Matsuoka
伸幸 松岡
Kenji Tanaka
健二 田中
Kenichi Shinbou
健一 新房
Tetsuji Hashimo
哲司 羽下
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
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Mitsubishi Electric Corp filed Critical Mitsubishi Electric Corp
Priority to JP2004196859A priority Critical patent/JP4506308B2/ja
Priority to US11/106,434 priority patent/US20060008118A1/en
Publication of JP2006018658A publication Critical patent/JP2006018658A/ja
Application granted granted Critical
Publication of JP4506308B2 publication Critical patent/JP4506308B2/ja
Anticipated expiration legal-status Critical
Expired - Lifetime legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V20/00Scenes; Scene-specific elements
    • G06V20/40Scenes; Scene-specific elements in video content
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06VIMAGE OR VIDEO RECOGNITION OR UNDERSTANDING
    • G06V10/00Arrangements for image or video recognition or understanding
    • G06V10/20Image preprocessing
    • G06V10/30Noise filtering

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

【課題】 従来の画像監視システムは、監視画像に降雨や降雪等の不要な移動体が映っていてもそのまま監視員に表示しているため、画像が非常に見づらいものになり監視が困難な場合が発生するという課題があった。
【解決手段】 画像処理装置1において、不要移動体除去部3が画像蓄積部2に蓄積させ連続時間で映した連続画像の各画素毎に処理して画像に映りこむ不要な移動体を除去した画像を出力するため、監視員へ降雨雪等の不要な移動体を除去した見やすい監視画像を表示できる。
【選択図】 図1

Description

この発明は、監視画像に映り込んだ降雨雪等の不要移動体を除去して見やすい監視画像を生成する画像処理装置、及び該画像処理装置で生成した見やすい監視画像により遠隔地の事故や犯罪や天候などの状況を監視する画像監視システムに関するものである。
従来の画像監視システムにおいては、カメラからの信号が、ISDNやインターネットなどの公衆網経由または同軸ケーブルやイーサーネットなどのLAN経由で、カメラから離れた場所にある監視センタに配信される。(例えば特許文献1参照)
特開2000−217169号公報(第1図)
従来の画像監視システムは以上のように構成されているので、所定の監視対象場所で雨や雪のような不要移動体が映りこむような場合は、画像が非常に見づらいものになり、例えば監視員による画像確認が困難な場合が発生する等の課題があった。
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、比較的簡単な方法で画像中に映る雪や雨等の不要移動体を除去し監視対象の画像を見やすくできる画像処理装置及び該画像処理装置を用いた画像監視システムを得ることを目的としている。
この発明に係る画像処理装置は、所定の監視対象場所の連続画像を蓄積する画像蓄積部と、上記連続画像の各画素値を比較して新たな画素値を算出し、画像に映る不要な移動体を除去した出力画像を生成する不要移動体除去部とを備えたものである。
この発明によれば、画像処理装置は画像蓄積部が所定の監視対象場所の連続画像を蓄積し、不要移動体除去部が上記連続画像の各画素値を比較して新たな画素値を算出し、画像に映る不要な移動体を除去した出力画像を生成するので、連続画像から不要移動体の影響を除去した画像を得られる効果がある。
実施の形態1.
図1は、本発明の実施の形態1に示す画像処理装置の処理ブロック図である。図において、1は画像処理装置、2は画像蓄積部、3は不要移動体除去処理部である。ここで、不要移動体とは、雪、雨、虫、塵埃等の比較的小さな移動体であり、監視対象を撮像するのに邪魔となる移動体を指す。実施の形態1では、複数枚の時間順に並んだ画像上の画素値の時間変化から新たな画素値を算出し、不要移動体の影響を軽減した画像を得ることができる画像処理装置1の動作について述べる。
画像処理装置1は、監視対象を映した複数枚の時間順に並んだ画像を一時的に蓄積する複数の画像蓄積部2と、複数の画像蓄積部2により蓄積された連続画像の各画素値を比較し、雨や雪等の不要移動体の影響が少ない画像を生成する不要移動体除去処理部3より構成する。以下では、複数の画像蓄積部2によって蓄積された複数枚の時間順に並んだ画像を連続画像と呼ぶこととする。
例えば、後述する画像処理装置1を用いた画像監視システムにおいては、使用するカメラを固定して撮像すると、その画像中に不動体である背景と、監視対象となる車や人などの監視移動体と、除去対象となる雨雪等の不要移動体とが映る可能性がある。尚、処理対象となるデジタルデータ化された画像は、縦h画素横w画素からなり、各画素に0から255の値が割り振られたグレー256階調画像とする。0が黒色を表しており、255が白色を表しており、この値を画素値と呼ぶことにする。
複数の画像蓄積部2は、カメラなどの画像を取得する装置から定期的に画像を入力し、その複数枚の連続画像を各々に1枚毎に蓄積する。尚、本処理にて用いる連続画像の定義は、状況に応じて隣り合う画像毎、1枚おき等様々に変化する。
不要移動体除去処理部3は、複数の画像蓄積部2に蓄えられている連続画像の画素値の時間変化を参照する。画像上、雨や雪等の不要移動体は、背景や移動体よりも比較的白い色をしている。つまり、不要移動体の画素値は背景や監視移動体より大きな値を示している場合が多い。そのため、連続画像に含まれる不要移動体を示す画素値を時間フィルタで変更することにより、画像上から不要移動体の影響を軽減できる。
図2は連続画像における所定画素の画素値の変化を説明する説明図であり、連続画像に存在する所定画素の画素値の変化を表している。ここで、画素値200はその画素に雪や雨等の不要移動体が映っている状態を示し、画素値100はその画素に不要移動体以外の背景や車や人などの監視対象となる監視移動体が映っている状態を示しているものとする。
ここで、画素値の平均値に最も近い値(図2では平均値が約122、平均に近い値は100)を用いることにより、この画素に、不要移動体以外が映っている画素値を得ることができる。このように連続画像の画素値を元に、新たな画素値を算出することを時間フィルタと呼ぶことにする。時間フィルタを各画素値に対して行うことにより、画像から不要移動体の影響を軽減することができる。
上記時間フィルタの一例として、連続画像の画素値をIn(x,y)、nは連続画像番号(n=1,...,i)、iは連続画像枚数(たとえば6枚)とすると、この時間フィルタによって出力される画素値O(x,y)は、
O(x,y)= Im(x,y)
と表すことができる。ここで、mは
Im(x,y)−Ave(In(x,y))=min( |In(x,y)−Ave(In(x,y)| )
となる値であり、
Figure 2006018658
min(|In(x,y)−Ave(In(x,y))|)=平均との差の最小値
である。この時間フィルタを時間平均値フィルタと呼ぶこととする。
この時間平均値フィルタは、上式からも分かるように、所定の画素について連続画像の画素値の平均を取り、その平均値との差が一番小さい画素値を抽出するフィルタである。よって、
(1)雨雪が弱く降る等、不要移動体が画像に映る割合が少ない場合は、所定画素の画素値の平均値に一番近い画素値が背景又は移動体を示す画素値になる可能性が高い。
(2)雨雪が強く降る等、不要移動体が画像に映る割合が多い場合は、所定画素の画素値の平均値に一番近い画素値が不要移動体を示す画素値になる可能性が高い。
よって、この時間平均値フィルタは不要移動体が画像に映る割合が少ない場合に有効となりやすい時間フィルタである。
また、時間フィルタとして連続画像における所定画素の画素値を最小値のものを割り当ててもよい。この連続画像の中の画素値の最小値を割り当てるフィルタを時間最小値フィルタと呼ぶことにする。時間最小値フィルタ後の画素値O(x,y)は、
O(x,y)=min( In(x,y) )
(n=1,....,i)
と表すことができる。
ただし、
min(In(x,y))=I1(x,y),....,Ii(x,y)の最小値
である。
この時間最小値フィルタは、上式からも分かるように、所定の画素について、複数画像の最小値の画素を抽出するフィルタである。よって、
(1)雨雪が弱く降る等、不要移動体が画像に映る割合が少ない場合は、所定画素の画素値の最小値が移動体を示す画素値になる可能性が高い。しかしながら、通常、連続画像の画素値は同一物を撮像している場合でも揺らぎ、明暗を繰り返しているため、上記揺らぎの最小値をとることとなり画像全体が暗くなる可能性が高い。
(2)雨雪が強く降る等、不要移動体が画像に映る割合が多い場合は、連続画像の中に不要移動体が入る割合が多い。このような場合は、画像全体が暗くなる可能性があっても、背景又は監視移動体を示す画素値の可能性が一番高い最小値を抽出するのが望ましい。
よって、この時間最小値フィルタは不要移動体が画像に映る割合が多い場合に有効となりやすい時間フィルタである。
つまり、連続画像の各画素値と全画素の平均値とを比較し、各々に前記平均値に最も近い画素値を抽出して出力画像を生成する時間平均値フィルタを用いれば、揺らぎにより画素値が増減してもその影響を受けない適切な画素値を抽出できるため、画像が暗くならず適切に不要移動体を除去した画像を得ることができる。また、連続画像の各画素値を比較し、各々に最小の画素値を抽出して出力画像を生成する時間最小値フィルタを用いれば、不要移動体以外の画素値を抽出できる割合が高いため、不要移動体の割合が多くても適切に不要移動体を除去した画像を得ることができる。
実施の形態2.
図3は、本発明の実施の形態2に示す画像処理装置の処理ブロック図であり、図1と同一符号は同一、または同等の機能を示し説明を省略する。図において、1aは画像処理装置、3aは不要移動体除去処理部、31は領域抽出部、32は画像作成処理部、4は不要移動体状況入力部である。
実施の形態1では、画像上の全画素に時間平均値フィルタ又は時間最小値フィルタの何れかをかけて雨雪等の不要移動体を除去している。このため、例えば画像に映っている車や人などの監視対象となる監視移動体の色が白く、それが雨雪等の不要移動体の画素値より高くなった場合、時間最小値フィルタを用いると雨雪を示す最小値の画素を抽出するため、その移動体が画像上から消えてしまう可能性がある。また、監視移動体はフィルタをかけずそのままの画像を出力することが望ましい。
よって、実施の形態2の画像処理装置1aでは、
(1)画像上の監視対象となる監視移動体領域と背景領域とを抽出し、各領域に対して所定の適切な処理を施すことにより、不要移動体を除去しつつ監視移動体を残すような画像を生成する方法について述べる。
(2)また、監視員が雨雪等の不要移動体の状況を不要移動体状況入力部4により不要移動体除去処理部3aに入力し、不要移動体除去処理部3aが入力された不要移動体の状況に応じて不要移動体除去動作を変更する方法について述べる。
図3に示す画像処理装置1aは、カメラから得た背景画像と2枚以上の連続画像を蓄積することのできる複数の画像蓄積部2と、背景画像と2枚以上の連続画像から背景と監視移動体の領域とを切り分ける領域抽出部31と、抽出された画像の各領域に所定の方法で算出された画素値を割り当てることにより雨雪等の不要移動体の影響を軽減した画像を作成して外部に出力する画像作成処理部32と、監視員が画像から雨雪等の不要移動体の状況を判断し、その判断結果を領域抽出部31に出力する不要移動体状況入力部4から構成する。
不要移動体状況入力部4は、監視員が画像等から雨雪等の不要移動体の状況を判断し、その多さを領域抽出部31に出力するためのインターフェースである。実施の形態2では、不要移動体の多少(雨雪の場合は弱強)の2段階で指定できるものとする。この指定により処理の内容を変更する。処理内容の違いは後述する。
複数の画像蓄積部2は、カメラから得た背景のみが映っている画像を背景画像として予め1枚、および処理に用いる複数枚の連続画像を保持している。実施の形態2での連続画像は、監視移動体が複数の画像上に重なって現れるとともに、不要移動体が複数の画像に重ならない程度に短い時間間隔で撮影されたものであるとする。
また、領域抽出部31の例として、複数の画像処理を組み合わせることにより、画像上から不要移動体を除去し、監視移動体領域と背景領域と境界領域を抽出する場合について述べる。領域抽出部31は、ここでは背景差分、二値化処理、AND処理、膨張処理を用いて上記各領域を抽出する。
領域抽出部31は、はじめに複数の画像蓄積部2が保持している背景画像と2枚以上の連続画像の各画素値を差分する。つまり、背景画像の各画素値をB(x,y)、連続画像の画素値をIn(x,y)、nは連続画像番号(n=1,...,i)、iは処理に用いる連続画像枚数とすると、差分画像の各画素値Dn(x,y)は、
Dn(x,y)=In(x,y)−B(x,y)
で求められる。
図4は、実施の形態2による画像差分処理の説明図であり、ここでは、背景画像と2枚の連続画像との差分をとった場合の例を示し、縦横それぞれ5画素ずつ有するものを例として用いる。図において、(1)は背景画像、(2)は1枚目の連続画像(以下、連続画像1と称す)、(3)は2枚目の連続画像(以下、連続画像2と称す)、(4)は連続画像1から背景画像を差分した差分1、(5)は連続画像2から背景画像を差分した差分2である。
また、画素値50の箇所はたとえば木などの背景を示し、画素値100の箇所は車や人等の大きな監視移動体を示し、画素値200の箇所は雨雪等の小さな不要移動体を示すものとする。また、図4(4)及び(5)からわかるように、連続画像1又は連続画像2から背景画像を差分すると、背景部分の領域の画素値を0とすることができる。
次に領域抽出部31は、予め画素値に関して閾値を設定しておき、その設定値より画素値が大きい値の場合には1を、小さい値の場合には0を各画素に設定し直す。つまり、二値化処理後の画像をTn(x,y)とし、閾値をtと設定すると
Figure 2006018658
と表される。閾値tは移動体が検出できる程度の値に適切に設定される必要がある。
図5は図4に示す背景差分画像を二値化処理した結果の説明図であり、ここでは閾値を50と設定した。つまり、図5(1)が図4(4)の二値化画像(以下、二値化画像1と称す)、図5(2)が図4(5)の二値化画像(以下、二値化画像2と称す)となる。この処理により、監視移動体及び/又は不要移動体を示す領域のみが1になる。
次に領域抽出部31は、二値化処理で得られた複数枚の画像の各画素値をAND演算する。つまりAND演算後の画像の画素値をA(x,y)とすると
Figure 2006018658
と表される。図6は、図5に示す二値化画像1、二値化画像2をAND演算した結果を示す説明図である。これにより、雨雪等の小さな不要移動体が除去され、監視対象となる車や人等の大きな監視移動体の領域のみが1になる。
尚、上記AND演算後1となっている領域は、画像上に監視移動体があると考えられる領域であるが、複数の二値化画像のAND処理により、実際の監視移動体領域よりやや小さい領域となる。そのため、領域抽出部31では、AND処理で得られた監視移動体の領域を広げる膨張処理を行う。
つまり、膨張処理後の画像の画素値をE(x,y)とすると、
Figure 2006018658
図7は、図6に示すAND演算後の画像を膨張処理した結果を示す説明図である。この処理により膨張した領域は、監視移動体と背景の境界となる領域と考えられる。この膨張処理は複数回繰り返してもよい。
上記の処理により、画像上の領域を監視移動体領域、背景領域、境界領域の3つを定義することができる。
それぞれの定義は、前記処理結果から以下のようになる。
背景領域 :E(x,y)=0
境界領域 :E(x,y)=1 かつ A(x,y)=0
監視移動体領域 :A(x,y)=1
図8は領域区分の結果例を示す説明図であり、(1)が図6に示すAND演算結果、(2)が図7に示す膨張結果、(3)が上記(1)(2)より設定した領域区分を示す。(3)において、0:が背景領域、1が境界領域、2が監視移動体領域である。
これにより、画像作成処理部32では、上記各領域に、以下に示す規則で画素値を割り当てることにより、元の連続画像から雪や雨の影響を軽減した画像を生成する。つまり、各領域毎に所定の算出方法で画素値を割り当てることにより、背景の不要移動体の画素を除去しつつ監視移動体の画素を残し視認性に優れた画像を得ることができる。また、画像作成処理部32は監視員が不要移動体状況入力部4から出力した不要移動体の多少(ここでは降雨雪の状況を表した弱強)に応じて処理方法を変更する。これにより、不要移動体の状況に応じたより適切な画像作成方法に切り替えることができる。
不要移動体が少ない(ここでは降雨雪状況が弱い)場合は、
(1)連続画像枚数i枚(たとえば6枚)で処理し、監視移動体領域には、連続画像のうち最新の画像(以下、最新画像と称す)の画素値をそのまま割り当てる。
(2)背景領域と境界領域には、時間平均値フィルタを用いて不要移動体を除去する。
つまり、監視移動体領域の画像は監視移動体の最新状況を確実に抽出するため、不要移動体が混じっていても最新画像の画素値をそのまま割り当てる。また、背景領域と境界領域は不要移動体が少ない場合に適した時間平均値フィルタを使用して、不要移動体を除去した画素値を割り当てる。
不要移動体が多い(ここでは降雨雪状況が強い)場合は、
(1)連続画像枚数i枚(たとえば6枚)で処理し、監視移動体領域には、最新画像の画素値をそのまま割り当てる。
(2)境界領域には、時間平均値フィルタを用いて不要移動体を除去する。
(3)背景領域には、時間最小値フィルタを用いて不要移動体を除去する。
つまり、監視移動体領域の画像は監視移動体の最新状況を確実に抽出するため、不要移動体が混じっていても最新画像の画素値をそのまま割り当てる。また、境界領域は監視移動体が映っている可能性が強い領域であり、不要移動体が除去されなくても連続画像の平均値に一番近い画素値が監視移動体に最も近い画素値と判断して時間平均値フィルタで抽出した画素値を割り当てる。また、背景領域は監視のためには特に重要でない領域のため、不要移動体が多い場合に適した時間最小値フィルタを使用して、不要移動体を除去した画素値を割り当てる。
以上の処理を数式で表現すると出力される画像O(x,y)は以下のように表現される。
不要移動体が少ない場合は、
監視移動体領域 :O(x,y)=Ii(x,y)
境界領域、背景領域 :O(x,y)=Im(x,y)
(m: Im(x,y)−Ave(In(x,y))=min( |In(x,y)−Ave(In(x,y)| ) )

不要移動体が多い場合は、
監視移動体領域 :O(x,y)=Ii(x,y)
境界領域 :O(x,y)= Im(x,y)
(m: Im(x,y)−Ave(In(x,y))=min( |In(x,y)−Ave(In(x,y)| ) )
背景領域 :O(x,y)=min( In(x,y) )
(n=1,....,i)
ただし、
Figure 2006018658
min(In(x,y)) = I1(x,y),....,Ii(x,y)の最小値
である。
このように、抽出した画像領域毎に、最新画像の画素値や時間フィルタで抽出した画素値を割り当てることにより、監視移動体の視認性は変化させずに不要移動体の影響を軽減した画像を得ることができる。また、不要移動体の状況により使用する時間フィルタを選択することでより適切な画素値を割り当てることができ、より不要移動体の影響を軽減した画像を得ることができる。尚、これにより除去できる不要移動体は雨雪ばかりでなく、虫などの小動物、強風時に舞い上がる塵埃等の小さい不要移動体も除去できるようになる。
実施の形態3.
図9は、本発明の実施の形態3による画像処理装置を用いた画像監視システムの構成図である。図において、9は画像を取り込むカメラ、6はカメラ9からの画像をデジタルデータとしてインターネットやISDNなどの回線網へ配信するカメラ画像送信装置、7はインターネット等の回線網、8はカメラ画像送信装置6からの画像を受信するカメラ画像受信装置、1又は1aはカメラ画像受信装置8が受信した画像から不要移動体の影響を軽減する処理を行う画像処理装置、5は画像処理装置1又は1aが作成した画像を出力するモニタである。
次に動作について説明する。カメラ画像送信装置6は、カメラ画像受信装置8からの画像送信要求および画像送信停止要求を受け付ける。カメラ画像送信装置6は、カメラ画像受信装置8から画像送信要求を受け付けると、定期的にカメラ1が撮像した画像のデジタルデータを回線網7に送信できる形式に変換し、要求しているカメラ画像受信装置8に送信する。また、カメラ画像送信装置6は画像送信停止要求を受け付けると、デジタルデータの送信を停止する。
また、カメラ画像受信装置8は、監視員が要求したカメラ送信装置6に画像送信要求を送信する。または監視員が要求したカメラ画像送信装置6に画像送信停止要求を送信する。また、カメラ画像受信装置8は、要求に応じてカメラ画像送信装置6から送られてきたデジタルデータを画像処理装置1又は1aに出力する。画像処理装置1又は1aは、実施の形態1や実施の形態2と同様に動作し、不要移動体の影響を軽減した画像を生成する。また、画像処理装置1又は1aが生成した画像はモニタ5に表示され、監視員は監視対象の視認性に優れた画像を見ることができる。
このような構成にすることにより、この実施の形態で示した画像監視システムは、遠隔地に配置されたカメラ9からの複数の監視対象の画像について、不要移動体の影響を軽減した画像を得ることができる。
この発明の活用例として、画像処理によって侵入物等の検知を行う装置の前処理に利用できる。
本発明の実施の形態1に示す画像処理装置の処理ブロック図である。 連続画像における所定画素の画素値の変化を説明する説明図である。 本発明の実施の形態2に示す画像処理装置の処理ブロック図である。 実施の形態2による画像差分処理の説明図である。 図4に示す背景差分画像を二値化処理した結果の説明図である。 図5に示す二値化画像1、二値化画像2をAND演算した結果を示す説明図である。 図6に示すAND演算後の画像を膨張処理した結果を示す説明図である。 領域区分の結果例を示す説明図である。 本発明の実施の形態3による画像処理装置を用いた画像監視システムの構成図である。
符号の説明
1又は1a 画像処理装置、2 画像蓄積部、3又は3a 不要移動体除去処理部、4 不要移動体状況入力部、31 領域抽出部、32 画像作成処理部、5 モニタ、6 カメラ画像送信装置、7 回線網、8 カメラ画像受信装置、9 カメラ

Claims (6)

  1. 所定の監視対象場所の連続画像を蓄積する画像蓄積部と、
    上記連続画像の各画素値を比較して新たな画素値を算出し、画像に映る不要な移動体を除去した出力画像を生成する不要移動体除去部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
  2. 所定の監視対象場所の背景を示す背景画像又は該所定の監視対象場所の連続画像を蓄積する画像蓄積部と、
    上記背景画像と連続画像とを差分して2つ以上の差分画像を抽出する第1ステップ、
    上記2つ以上の差分画像を所定の閾値で2値化して2つ以上の2値化差分画像を抽出する第2ステップ、
    上記2つ以上の2値化差分画像の論理積を行い論理積画像を抽出する第3ステップを有し、
    上記論理積画像の「1」の部分を監視移動体領域、膨張部分を境界領域、その他の部分を背景領域と設定する領域抽出部と、
    上記領域抽出部が設定した領域毎に定められた画素値の算出方法を用いて不要な移動体を除去した出力画像を生成する不要移動体除去部とを備えたことを特徴とする画像処理装置。
  3. 不要移動体除去部は、監視領域における不要な移動体の状況を入手し、前記状況によって領域抽出部が設定した領域毎に定められた画素値の算出方法を用いて出力画像を生成することを特徴とする請求項第2項記載の画像処理装置。
  4. 不要移動体除去部は、連続画像の各画素値と全画素の平均値とを比較し、各々に前記平均値に最も近い画素値を抽出して出力画像を生成することを特徴とする請求項第1項乃至第3項何れかに記載の画像処理装置。
  5. 不要移動体除去部は、連続画像の各画素値を比較し、各々に最小の画素値を抽出して出力画像を生成することを特徴とする請求項第1項乃至第3項の何れかに記載の画像処理装置。
  6. 所定の監視対象場所を映すカメラと、
    上記カメラが映した画像を送信する画像送信装置と、
    上記画像送信装置からの画像を受信する画像受信装置と、
    上記画像受信装置からの画像に映る不要な移動体を除去する請求項項第1項乃至第5項の何れかに記載の画像処理装置と、
    上記画像処理装置からの画像を出力する出力装置とを備えたことを特徴とする画像監視システム。
JP2004196859A 2004-07-02 2004-07-02 画像処理装置及び該画像処理装置を用いた画像監視システム Expired - Lifetime JP4506308B2 (ja)

Priority Applications (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004196859A JP4506308B2 (ja) 2004-07-02 2004-07-02 画像処理装置及び該画像処理装置を用いた画像監視システム
US11/106,434 US20060008118A1 (en) 2004-07-02 2005-04-15 Image processing apparatus and image monitoring system

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2004196859A JP4506308B2 (ja) 2004-07-02 2004-07-02 画像処理装置及び該画像処理装置を用いた画像監視システム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2006018658A true JP2006018658A (ja) 2006-01-19
JP4506308B2 JP4506308B2 (ja) 2010-07-21

Family

ID=35541409

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2004196859A Expired - Lifetime JP4506308B2 (ja) 2004-07-02 2004-07-02 画像処理装置及び該画像処理装置を用いた画像監視システム

Country Status (2)

Country Link
US (1) US20060008118A1 (ja)
JP (1) JP4506308B2 (ja)

Cited By (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007300531A (ja) * 2006-05-02 2007-11-15 Megachips System Solutions Inc 物体検出装置
JP2010539740A (ja) * 2007-08-24 2010-12-16 ストラテック システムズ リミテッド 滑走路監視システムおよび方法
JP2011258214A (ja) * 2011-07-07 2011-12-22 Mega Chips Corp 物体検出装置
JP2014513642A (ja) * 2011-02-21 2014-06-05 ストラテック システムズ リミテッド 監視システムおよび飛行場内の異物、破片、または損害を検出する方法
US8942511B2 (en) 2010-08-26 2015-01-27 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus and method for detecting object from image, and program
JP2015158796A (ja) * 2014-02-24 2015-09-03 アイホン株式会社 物体検出装置
US10158790B2 (en) 2015-03-20 2018-12-18 Sony Semiconductor Solutions Corporation Image processing apparatus, image processing system, and image processing method
KR20210108892A (ko) * 2020-02-26 2021-09-03 플리르 시스템스 에이비 열 이미지에서 난류 감소 및 가스 감지를 위한 디지털 필터

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101685000B (zh) * 2008-09-25 2012-05-30 鸿富锦精密工业(深圳)有限公司 影像边界扫描的计算机系统及方法
TWI450572B (zh) * 2008-10-17 2014-08-21 Hon Hai Prec Ind Co Ltd 影像邊界掃描的電腦系統及方法
WO2011014138A1 (en) * 2009-07-27 2011-02-03 Utc Fire & Security Corporation System and method for video-quality enhancement
US9165352B2 (en) * 2013-06-10 2015-10-20 Xerox Corporation Precipitation removal for vision-based parking management systems
WO2015107770A1 (ja) * 2014-01-14 2015-07-23 株式会社Screenホールディングス 細胞コロニー領域特定装置、細胞コロニー領域特定方法および記録媒体
CN104978750B (zh) * 2014-04-04 2018-02-06 诺基亚技术有限公司 用于处理视频文件的方法和装置
US10460453B2 (en) * 2015-12-30 2019-10-29 Texas Instruments Incorporated Feature point identification in sparse optical flow based tracking in a computer vision system
US10469841B2 (en) * 2016-01-29 2019-11-05 Google Llc Motion vector prediction using prior frame residual

Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04234266A (ja) * 1990-12-28 1992-08-21 Sony Corp 動画の雑音低減処理装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3569992B2 (ja) * 1995-02-17 2004-09-29 株式会社日立製作所 移動体検出・抽出装置、移動体検出・抽出方法及び移動体監視システム

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH04234266A (ja) * 1990-12-28 1992-08-21 Sony Corp 動画の雑音低減処理装置

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007300531A (ja) * 2006-05-02 2007-11-15 Megachips System Solutions Inc 物体検出装置
JP2010539740A (ja) * 2007-08-24 2010-12-16 ストラテック システムズ リミテッド 滑走路監視システムおよび方法
US9483952B2 (en) 2007-08-24 2016-11-01 Stratech Systems Limited Runway surveillance system and method
US8942511B2 (en) 2010-08-26 2015-01-27 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus and method for detecting object from image, and program
JP2014513642A (ja) * 2011-02-21 2014-06-05 ストラテック システムズ リミテッド 監視システムおよび飛行場内の異物、破片、または損害を検出する方法
JP2011258214A (ja) * 2011-07-07 2011-12-22 Mega Chips Corp 物体検出装置
JP2015158796A (ja) * 2014-02-24 2015-09-03 アイホン株式会社 物体検出装置
US10158790B2 (en) 2015-03-20 2018-12-18 Sony Semiconductor Solutions Corporation Image processing apparatus, image processing system, and image processing method
KR20210108892A (ko) * 2020-02-26 2021-09-03 플리르 시스템스 에이비 열 이미지에서 난류 감소 및 가스 감지를 위한 디지털 필터
US11386530B2 (en) 2020-02-26 2022-07-12 Flir Systems Ab Digital filter for turbulence reduction and gas detection in thermal images
KR102489791B1 (ko) * 2020-02-26 2023-01-17 플리르 시스템스 에이비 열 이미지에서 난류 감소 및 가스 감지를 위한 디지털 필터

Also Published As

Publication number Publication date
JP4506308B2 (ja) 2010-07-21
US20060008118A1 (en) 2006-01-12

Similar Documents

Publication Publication Date Title
JP4506308B2 (ja) 画像処理装置及び該画像処理装置を用いた画像監視システム
CN112106345B (zh) 立体摄像装置
KR100476019B1 (ko) 침입물체검출용 감시방법 및 침입물체검출용 감시장치
CN104966304B (zh) 基于卡尔曼滤波与非参数背景模型的多目标检测跟踪方法
US6661838B2 (en) Image processing apparatus for detecting changes of an image signal and image processing method therefor
JP2000090277A (ja) 基準背景画像更新方法及び侵入物体検出方法並びに侵入物体検出装置
US9628751B2 (en) Method, device, and system for pre-processing a video stream for subsequent motion detection processing
US20230314594A1 (en) Slope failure monitoring system
KR102131437B1 (ko) 적응형 영상 감시 시스템 및 방법
CN110555862A (zh) 目标追踪的方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质
JP6261190B2 (ja) 設定装置および設定方法
KR102676020B1 (ko) 영상의 객체 간 상호작용행위 검출 장치 및 방법
WO2022142414A1 (zh) 高空抛物的监测方法、装置、电子设备及存储介质
KR102173419B1 (ko) 관심 검지 영역 확장 기법을 이용한 적응적 물체 검지 시스템
KR101534646B1 (ko) 영상에서 안개를 제거하기 위한 영상 처리 장치 및 방법
KR101297121B1 (ko) 적외선 영상을 이용한 터널 화재감지 장치 및 방법
KR101219659B1 (ko) Cctv 영상을 이용한 안개 검지 시스템 및 그 방법
JP5950628B2 (ja) 物体検知装置、物体検知方法及びプログラム
KR20020079758A (ko) 이미지 데이타 처리
JP2018106239A (ja) 画像処理装置、画像処理方法、及び画像処理プログラム
CN109547777B (zh) 一种复杂场景的视频噪声快速检测方法
JP3625442B2 (ja) 物体検出方法及び物体検出装置並びに物体検出プログラム
JP2007164375A (ja) 三次元対象物の検出装置、検出方法、コンピュータ可読媒体及び三次元対象物の管理システム
JP3736836B2 (ja) 物体検出方法及び物体検出装置及びプログラム
CN114550060A (zh) 周界入侵识别方法、系统及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20061225

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20090929

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20091126

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20100119

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20100316

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: 20100406

A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20100419

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130514

Year of fee payment: 3

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 4506308

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20130514

Year of fee payment: 3

FPAY Renewal fee payment (event date is renewal date of database)

Free format text: PAYMENT UNTIL: 20140514

Year of fee payment: 4

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

R250 Receipt of annual fees

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R250

EXPY Cancellation because of completion of term