JP2006293646A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 監視領域を撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納するための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納された画像を処理することにより炎を検出する画像処理装置において、画像から炎の可能性の高い領域を抽出して炎領域確率分布画像を作成する処理と、データを帯域毎に分割するサブバンドフィルタバンクとを設け、そのサブバンドフィルタバンクに、前記炎領域確率分布画像から得られる時系列データを入力させて、該時系列データを複数の帯域に分割し、分割された時系列データの各帯域毎のエネルギーを比較して、抽出された領域が炎であるか判定する。
サブバンドフィルタバンクは、ハイパスフィルタとローパスフィルタとを複数組み合わせて構成される。
【選択図】図1
Description
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。
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。
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。
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。
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。
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。
サブバンドフィルタとは、入力信号を複数個の周波数帯域に分割するもので、ここでは、ハイパスフィルタ(以下、HPFとかく)とローパスフィルタ(LPF)を3つ組み合わせたものを使用している。まず、炎領域確率分布画像Fから得られる時系列データを入力させる、1段目のHPF1,LPF1を設け、その1段目のLPF1の出力を入力させる2段目のHPF2,LPF2を設け、更にその2段目のLPF2の出力を入力させる3段目のHPF3,LPF3を設ける(図9参照)。このようにして、時系列データを4つの周波数帯域に分割する。即ち、HPF1を通過する最高周波帯域A、HPF2を通過する高周波帯域B、HPF3を通過する低周波帯域C、LPF3を通過する最低周波帯域Dの4つに時系列データを分割する。そして、分割された時系列データの各帯域A〜D毎のエネルギーを比較して、
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。
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。
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。
6 RAM、 7 マイクロプロセッサ、 8 基準画像メモリ
10 異常領域抽出処理格納部、 20 時系列処理格納部、
14 局所相関処理、 15 コントラスト比処理、
21 サブバンドフィルタ処理、 22 自己相関関数処理、
23 フーリエ変換処理、tt
Claims (2)
- 監視領域を撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影された画像を格納するための画像メモリとを備え、該画像メモリに格納された画像を処理することにより炎を検出する画像処理装置において、
前記画像から炎の可能性の高い領域を抽出して炎領域確率分布画像を作成する処理と、
データを帯域毎に分割するサブバンドフィルタバンクとを設け、
該サブバンドフィルタバンクに、前記炎領域確率分布画像から得られる時系列データを入力させて、該時系列データを複数の帯域に分割し、
分割された時系列データの各帯域毎のエネルギーを比較して、抽出された領域が炎であるか判定することを特徴とする画像処理装置。 - 前記サブバンドフィルタバンクは、ハイパスフィルタとローパスフィルタとを複数組み合わせて構成されることを特徴とする請求項1記載の火災検出装置。
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