JP2006285699A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 空間処理又は画像間処理を行って画像中の異常領域を抽出する異常領域抽出処理格納部と、該異常領域抽出処理格納部によって抽出された異常領域の時系列データを処理して、該異常領域の異常判定を行う時系列処理格納部とを有する画像処理装置であって、並列処理が可能な複数のプロセッサを設け、前記異常領域抽出処理格納部及び前記時系列処理格納部における各処理を、異なるプロセッサで並列に処理することを特徴とするものである。
【選択図】図2
Description
(a):監視カメラで撮像した画像から所定値以上の輝度値を有する明るい領域(明部領域)を抽出する。
(b):(a)で抽出した明部領域の面積を所定時間にわたって算出し、一次元の時系列データを作成する。
(c):(b)で作成した時系列データを、一つの時間的変化の信号としてフーリエ変換により周波数分析を行い、その結果により炎か否かの判定を行う。
異常領域抽出処理格納部と時系列処理格納部における各処理を複数個のプロセッサに分散して並列に実行するようにしたので、処理速度の向上を図ることができる。
(1)エッジ差分累積処理11
エッジ差分累積処理11によって、炎領域を抽出する動作を図3を用いて説明する。エッジ差分累積処理11とは、ある時刻(t1,t3、t5・・・)のエッジ入力画像とエッジ基準画像との差分画像をそれぞれ求める処理と、得られた各時刻毎の差分画像を累積、即ち加算する処理とを備えた画像処理である。
(2)フレーム差分累積処理12
フレーム差分累積処理12によって、炎領域を抽出する動作を図4を用いて説明する。フレーム差分累積処理12とは、ある時刻(t1,t3、t5・・・)の入力画像を、直前の時刻の入力画像と差分して、差分画像をそれぞれ求める処理と、得られた各時刻毎の差分画像を累積、即ち加算する処理とを備えた画像処理である。従来技術で簡単に説明した、時間差分法と呼ばれる手法で、移動物体を効果的に抽出する手法である。
(3)輝度差分累積処理13
輝度差分累積処理によって、炎領域を抽出する動作を図5を用いて説明する。
輝度差分累積処理13とは、ある時刻(t1,t3、t5・・・)の入力画像と基準画像との差分画像をそれぞれ求める処理と、得られた各時刻毎の差分画像を累積、即ち加算する処理とを備えた画像処理である。この処理13と、図3のエッジ差分累積処理11との違いは、エッジ画像の代わり、原画像を使用することにある。
(4)局所相関処理14
局所相関処理14によって、煙領域を抽出する動作を図6を用いて説明する。局所相関処理14における局所相関法とは、参照(基準)画像Rnと最も対応(類似)する画像領域rnを領域Snについて探索して、この対応(類似)の程度を相関係数(相関値)という評価量を導入することにより定量的に把握するものである。
(5)コントラスト比処理15
コントラスト比処理15によって、煙領域を抽出する動作を図7を用いて説明する。ここで、コントラストとは画像の最小輝度と最大輝度の比率のことをいう。即ち、本実施形態におけるコントラスト比処理15とは、基準画像とある時刻tの入力画像において、例えば9画素からなる領域を画像の左上から右下方向に向かって水平方向に走査する処理(ラスタ走査)と、両画像において対応する9画素内の最小輝度値と最大輝度値を有する各画素の輝度値からコントラスト比を演算する処理とを備える。そして、コントラスト比が低下した領域を煙が存在する可能性の高い異常領域とする画像処理である。以下に、コントラスト比を求める計算式を示す。
(6)サブバンドフィルタ処理21
サブバンドフィルタ処理21によって、抽出された異常領域が炎の領域であるかを判定する動作を図8、図9を用いて説明する。まず図8により炎の特徴について説明する。図8は燃焼炎からの赤外線を観測し周波数解析して得られた信号強度と周波数の関係を示す図であり、縦軸は信号のレベル、横軸は周波数を示す。この図8から明らかなように、炎は低い周波数で高い信号のレベルを有し、高周波側になる程、信号のレベルは小さくなる。サブバンドフィルタ処理21では、このような炎の特徴を利用して、炎の判定を行う。
最低周波数帯域D>低周波数帯域C>高周波数帯域B>最高周波数帯域A
を満たせば、サブバンドフィルタ処理21では、抽出された異常領域を炎であると判定する。
(7)自己相関関数処理22
自己相関関数処理22によって、抽出された異常領域が炎の領域であるかを判定する動作を図10を用いて説明する。まず図10により炎の特徴について説明する。図10は赤外線エネルギーの時間変動を示す図であり、(a)は炎、(c)は回転灯の赤外線エネルギーの図である。図10(a)において、炎の赤外線エネルギーは極めて低い周波数を含む周波数帯の周波数でゆらいでいる。一方、図10(c)の回転灯の赤外線エネルギーは、明らかな周期性変動を伴っており、その周波数は回転灯の回転に同期している。
(8)フーリエ変換処理23
フーリエ変換処理23によって、抽出された異常領域が煙の領域であるかを判定する動作について説明する。このフーリエ変換処理23については、本件出願人が先に出願した特開平10−188169号に開示されている。
Claims (3)
- 空間処理又は画像間処理を行って画像中の異常領域を抽出する異常領域抽出処理格納部と、該異常領域抽出処理格納部によって抽出された異常領域の時系列データを処理して、該異常領域の異常判定を行う時系列処理格納部とを有する画像処理装置であって、
並列処理が可能な複数のプロセッサを設け、
前記異常領域抽出処理格納部及び前記時系列処理格納部における各処理を、異なるプロセッサで並列に処理することを特徴とする画像処理装置。 - 前記異常領域は、火災によって生じる炎又は煙の領域であり、前記異常領域抽出処理格納部及び時系列処理格納部は、それぞれ炎及び煙を検出する処理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。
- 前記異常領域抽出処理格納部における煙を検出する処理は、画像のコントラスト比及び局所相関に基づいて、煙の領域を抽出することを特徴とする請求項2記載の画像処理装置。
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