JP2008245063A - 画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】 カメラからのビデオ信号の処理でカメラ視野に入ってくる対象物を検出する際、誤検出を導く対象物の影を簡単な手順で高精度に検出する。
【解決手段】 対象物３０が影を落とす床と同じ床上に設定したエリア４５で、基準物４０が作る影４２を撮像し、得た影画像が有するＲＧＢの各色成分の輝度分布をもとに、影画像を分析し、各色成分の基準輝度値を算出し、算出した基準輝度値に基づいて、背景を消した背景差分画像（対象物３０と影３２が残る）から影画像の画素を削除する処理としたことで、簡単な手順で、影を削除した対象物３０の画像を高精度に検出でき、検出環境の変動にも適応し得る。
【選択図】 図１

Description

本発明は、ビデオカメラ等の動画像を撮る撮像装置によって、所定場所に移動してくる対象物を検出する際の画像処理、より詳しくは、誤検出を導く対象（人及び物：ここでは総称して対象物という）の影の影響をなくすための処理を行う画像処理装置に関する。

従来から、ビデオカメラ等の動画像を撮る撮像装置が、監視を必要とする場所に設置され、利用されている。
また、監視用のビデオカメラが撮ったビデオ信号を処理することによって、撮影した画面内で移動する物体の動きを自動検出する方法も提案されている。

このビデオ信号を用いて、撮影画面内で移動する監視対象物を自動検出する方法として、以下（１）〜（３）の手順に従う方法が知られている。
（１） 予め撮っておいた背景画像と、背景に対象物の入った画像との差分をとって、背景差分画像を得る。
（２） 背景差分画像に対するラべリング処理により１対象物の画像を判断する。
（３） 時間ごとに上記（１），（２）の手順を行うことにより得られる対象物画像の位置変化から移動方向と移動量を検出する。

この自動検出を行う際に、問題となるのは、ビデオカメラで撮影した画面内に映り込む影がある。この影は、背景差分画像に現れるので、検出対象物と誤認すると、検出を誤らせる。例えば、影が撮影した画面内に映り込む場合に、影の動きは、対象物の本来の動きと異なるにもかかわらず、検出すべき対象物の動きとして検出され、誤った検出結果を導く。
このような影の影響を除く従来技術として、下記特許文献１を挙げることができる。特許文献１には、影を検出する方法が記載されている。この方法は、入力画像の画素輝度と背景画像の画素輝度を比較して、所定値の輝度減衰が見られる画素を特定し、この所定値減衰画素の領域を影として検出する方法である。
特開２００５−２５１１３２号公報

しかしながら、特許文献１記載の影検出方法は、監視カメラの入力画像と背景画像の画素輝度信号をもとに影を検出するための演算を行う。つまり、対象物を検出する従来法で求めている背景差分画像に必要な入力画像と背景画像のみで、影を検出するとしている。
また、画像の輝度信号にもとづいて、影を判断しているので、自然光或いは照明光の照射条件や対象物や周囲に在る物の光に対する特性等によって変わる検出環境の変動に適応できない場合が生じ、高精度の検出が困難である。

本発明は、ビデオカメラ等の撮像装置で撮ったビデオ信号を処理することによって、画面内で移動する対象物を検出する際に、誤検出を導く対象物の影を検出する画像処理における上記問題に鑑み、これを解決するためになされたもので、その目的は、検出環境の変動に適応可能で、簡単な手順でより高精度に影を検出することにある。

請求項１の発明は、画像処理装置であって、動画を撮る撮像手段と、前記撮像手段によって所定場所を撮像し、該場所の背景画像を保持する背景画像保持手段と、前記撮像手段によって前記所定場所の対象物を検出するために、該場所を撮像した画像を保持する検出画像保持手段と、前記検出画像保持手段によって保持された画像及び前記背景画像保持手段によって保持された画像をもとに、背景差分画像を得る第１の画像処理手段と、前記撮像手段によって基準物が作る影を撮像し、得た影画像が有する色成分ごとの基準輝度値を抽出する分析手段と、前記第１の画像処理手段によって得られた背景差分画像から前記分析手段で抽出した前記基準輝度値を持つ画素を削除する第２の画像処理手段を有することを特徴とする。
請求項２の発明は、請求項１に記載された画像処理装置において、前記基準物を前記所定場所における前記対象物を検出すると同等の条件が得られる場所に設置するとともに、前記基準物の影画像を、前記撮像手段によって前記所定場所の対象物を検出するために撮像された画像から得るようにしたことを特徴とする。
請求項３の発明は、請求項２に記載された画像処理装置において、前記分析手段は、前記基準輝度値を抽出する画像領域を設定する手段を備え、前記第２の画像処理手段は、背景差分画像における対象物の検出領域を設定する手段を備えたことを特徴とする。
請求項４の発明は、請求項１乃至３のいずれかに記載された画像処理装置において、前記第２の画像処理手段は、前記基準輝度値をもとに可変幅の輝度値を画素の削除に用いる輝度値とし、かつ注目する背景差分画像の重心からの距離が遠くなるに従い広い輝度値幅を設定するようにしたことを特徴とする。

本発明によると、基準物が作る影を撮像し、得た影画像が有する色成分を抽出し、抽出した影画像の色成分に基づいて、背景差分画像から影画像の画素を削除する処理としたことで、簡単な手順で、影を削除した対象物の画像を高精度に検出することができ、検出環境の変動にも適応し得る。
また、対象物を検出すると同等の条件が得られる場所に基準物を設置するとともに、基準物と対象物の画像を同一の撮像で得るようにし、また、影画像の色成分を抽出する画像領域と背景差分画像における対象物の検出領域を設定することで、より検出精度を高めることができる。
また、画素の削除に用いる輝度値に可変幅の輝度値を設定できるようにし、この設定を注目する背景差分画像の重心からの距離が遠くなるに従い広い幅とすることで、本来削除すべきではない対象物の画像を正常に保つことができる。

以下に、本発明の画像処理装置に係る実施形態を説明する。
本実施形態の画像処理装置は、ビデオカメラ等の動画像を撮る撮像装置（以下、本書ではこの撮像装置を「カメラ」という）が、監視を必要とする場所に設置され、このカメラが撮ったビデオ信号を処理することによって、撮影した画面内で移動する対象物の動きを検出する装置である。

本実施形態の画像処理装置では、カメラのビデオ信号を処理することによって、撮影した画面内で移動する検出対象物（以下、本書ではこの検出対象物を単に「対象物」という）の動きを検出する処理手順として従来から行われている下記(1)〜(3)の処理プロセスと基本的に同じプロセスで処理を行う。
(1) 予め撮っておいた背景画像と、背景に対象物の入った画像との差分をとって、背景差分画像を得る。
(2) 背景差分画像に対するラべリング処理により１対象物の画像を判断する。
(3) 時間ごとに上記(1)，(2)の手順を行うことにより得られる対象物画像の位置変化を検出する。

ところで、上記(1)の処理で得る背景差分画像には、背景画像からの差分画像として、カメラ視野に入ってくる対象物の画像が残るが、その外に、対象物が作る影も残る。
この影は、上記「背景技術」の項で述べたように、対象物の動きを検出する精度に影響するので、削除することが望ましい。
本実施形態は、背景差分画像に残る影の削除方法に特徴を有する。
本実施形態の削除方法では、背景差分画像において取り除くべき影を判断するための基準として、影の基準画像を生成する。

ここで、まず、影の基準画像に基づいて行う本実施形態の影の削除方法について、図１〜４を参照して説明する。
図１は、カメラで監視場所を撮影したカメラ視野の画像を示す。
図１の対象物３０が、移動してカメラ視野に入ってくる、監視の対象となる物で、その動きが検出される。対象物３０は、影３２を落としており、それが画像に映り込んでいる。
また、基準物４０がカメラ視野内の所定の位置に置かれている。基準物４０は、対象物と同様に、影４２を落としており、その影４２が、画像に映り込んでおり、影の基準画像として、後述する影の削除処理に用いられる。
なお、本実施形態では、対象物３０、影３２以外は、背景画像である。従って、基準物４０及び基準物の影４２は、背景画像となる。

また、図１に示すように、監視エリア３５が、カメラ視野の画像に設定される。これは、視野全体を監視すると、処理に掛かる負担が大きくなることや、監視の目的から不要と考えられるエリアを除くために行う。
例えば、エレベータの利用者をカメラで監視し、利用者とみなされる人が来た場合に、これを検出し、自動でエレベータを呼ぶ制御をする、といった目的でカメラを設置するケースを考える。このケースでは、利用者がエレベータを待つエリアは、通常決まっているので、そのエリア以外は、検出範囲から除外するために、エリア設定を行う。このエリア設定を適正に行うことで、エレベータを利用しない人によって、エレベータが動作する、といった不具合を防ぐことができ、処理に掛かる負担も軽減できる。

また、影の基準画像として、後述する影の削除処理に用いる基準物の影４２に対しても、その検出エリアが、基準影エリア４５として、設定されている。
この設定エリアは、影の削除処理において、削除する影を判断するために用いる基準値としての条件を整える、つまり、対象物３０の影３２と同一の色成分となる画像を得るようにエリアを限定する、という意味を持つ。なお、このエリアの設定は、自然光、照明光等で監視場所が照らされ、時間によって照射条件が変わり、図１の基準影エリア４５中に破線で示すように、影が変動することを考慮し、影の変動をカバーする範囲としている。

次に、図１のカメラ視野の画像を例に、基準物４０が作る影４２に基づいて、設定された監視エリア３５の対象物３０の影３２を削除する方法を処理プロセスに従い説明する。
処理の始めに、背景画像を取り込む。この背景画像の取り込みは、監視すべき対象物３０がない状態のタイミングを選んで行う。
取り込んだ背景画像は、背景差分画像を得るために用いられる。

また、取り込んだ背景画像には、基準物４０が作る影４２が映り込んでいるので、設定された基準影エリア４５の画像から、影の基準値を得るために、画像のビデオ信号におけるＲＧＢの色成分の輝度分布を求める。
ＲＧＢの色成分の輝度分布は、図１の例では基準物４０の影４２が床に落ちているので、床に落ちた影の基準画像の色成分を持つ。
本実施形態では、基準物４０が作る影４２が落ちる床は、対象物３０の影３２が落ちる床になるように、基準影エリア４５を設定し、同一の条件で影の画像が得られるようにしている。よって、基準影エリア４５に落ちる影４２の画像を、対象物３０の影３２を判断する基準値とすることができる。

図２は、基準影エリア４５に生じる画像の輝度分布の１例を示す。図２の横軸は輝度、縦軸は画素数をとり、ＲＧＢの色成分ごとに、線で輝度分布を表している。
図２において、低輝度側のピークＰａを中心に集中する輝度分布が、影４２によって生じる部分である。この影４２の輝度分布は、基準影エリア４５に含まれる画素群をサンプリングすることによって集めたデータを分析することにより得られる。つまり、集めた輝度データをもとに、輝度分布を求め、輝度分布における低輝度側のピークＰａを中心に集中する輝度データを抽出することにより、求めることができる。なお、図２において、高輝度側のピークＰｂを中心に集中する輝度分布は、床によって生じる部分であるから、基準影エリア４５の画像に含まれ、サンプリングされるが、影の判断には用いない。

図２に、ピークＰａを中心に集中する影４２の輝度分布の範囲（Ｄｒ，Ｄｇ，Ｄｂ）が、ＲＧＢの色成分ごとに示されている。この輝度範囲（Ｄｒ，Ｄｇ，Ｄｂ）が、影の画像を判断するための基準となる。処理対象画像の画素におけるＲＧＢ成分値が、この基準値（Ｄｒ，Ｄｇ，Ｄｂ）に入る場合、その画素を影画像の画素と判断する。
なお、上記で抽出した基準となる輝度値或いは分布データは、影の画像を判断する時に使用するために、保持しておく必要がある。また、影の画像の判断に用いる基準値の求め方は、後記で例を示す。

処理プロセスに戻ると、背景画像を取り込み、また、影画像の基準値を得た後、監視動作中にカメラを通して入力されてくる画像と、既に得た背景画像をもとに、背景差分画像を得る。この処理は、従来から行われており、基本的には、カメラ視野に入ってくる対象物３０を抜き出す処理である。
ただ、対象物３０は、影３２を落としており（図１、参照）、それが画像に映り込んでいるので、背景差分画像は、対象物３０とともに影３２を抜き出す。図３は、図１の画像を監視動作中の入力画像として、得られる背景差分画像であり、対象物３０に影３２を伴って抜き出された状況を示している。

次いで、対象物３０の影３２を削除する処理を行う。
ここでは、背景差分画像として得た対象物３０と影３２の画像に対し、背景画像を取り込んだときに求めた影の画像の基準となる輝度値或いは分布データに基づいて定めた基準値に照らして、削除すべき影の画像を構成する画素であるか、否かを判断する。
対象物３０に影３２を伴って抜き出された画像（図３）を上記の基準値により判断し、削除すべき影の画像を構成する画素に該当する画素を削除することで、対象物の画像のみを残した目的の画像を得ることができる。図４は、背景差分画像として得た対象物３０と影３２よりなる画像（図３）に対し、影３２の削除処理を行うことにより得られる対象物３０の画像のみを残した画像を示している。

上記した影の画像を削除する方法の１実施例を数式に基づいて説明する。
先ず、背景画像（図１）の基準影エリア４５に含まれる画素群をサンプリングし、影４２の輝度分布範囲（図２）を求め、ＲＧＢの色成分ごとに削除すべき影の輝度分布の範囲（Ｄｒ，Ｄｇ，Ｄｂ）を設定する。
この輝度分布範囲の設定は、例えば、影４２の輝度分布におけるＲＧＢ各色の輝度分布から、それぞれの中心輝度を算出し、
基準物の影の中心輝度値（ＲＧＢ各色）： TR、TG、TB
を得る。ここで、この中心輝度値TR、TG、TBの±10の輝度値を持つ画素を削除すべき影として設定する。即ち、下記式（１）のＲＧＢ各色の最大（Max）、最小（Min）の輝度値によって、削除する範囲を既定する。

次いで、対象物３０に影３２を伴って抜き出された背景差分画像（図３）の画素の持つＲＧＢ色成分の輝度値、即ち、
画素位置［x,y］の輝度値（ＲＧＢ各色）:BR［x,y］、BG［x,y］、BB［x,y］
が、上記削除すべき影の輝度分布の範囲として、式（１）で既定した範囲内の値であるかを判断して、影３２の削除が必要な画像エリアである、
監視エリア：N、M
の画像の画素位置［x,y］に対応する２値化データHを下記式（２）に従って、生成する。

監視エリア３５の影３２を伴う背景差分画像から影３２を削除する処理は、下記式（３）に従って処理する。つまり、上記式（２）で求めた２値化データHと当該背景差分画像の実画像: Real Im との論理積をとることで、削除すべき画素位置［x,y］の輝度値が「0」になり、削除しない画素位置［x,y］の輝度値は、そのままで、対象物３０の画像が残る。

次に、上記した方法に従ってカメラ視野に映り込む影を削除する画像処理機能を有した画像処理装置の構成について説明する。
図５は、本実施形態に係る画像処理装置の構成の概要を示す。
図５に示す画像処理装置は、カメラ１、画像変換部２、出力部３、入力部４及び画像処理部１０を有する。
この画像処理装置は、カメラ１によって撮影され、画像入力される視野に入ってくる対象物３０を検出する機能を持つ。また、対象物３０の検出において、精度の低下の要因となる、カメラ視野内に映り込む影３２を削除する機能を合わせ持つ。
これらの機能は、画像変換部２を介してカメラ１から出力されるビデオ信号を取り込む画像処理部１０の処理により実現される。なお、画像変換部２は、ビデオ信号をそれぞれＲＧＢのデジタル輝度値を持つ２次元配列の画素データに変換する。

画像処理部１０は、画像入力に対する上記した処理機能を実現するために、背景画像作成・記憶部１１、画像差分検出部１２、輝度分布算出部１３、影除去部１４及び影の輝度／対象物輝度判定処理部１５を備える。
背景画像作成・記憶部１１は、監視すべき対象物３０がない状態で取り込んだ入力画像から後段の処理（背景差分画像の検出、輝度分布の算出等）で用いる背景画像を作成する手段、及び後段の処理で用いるためにデータを保持しておく記憶手段を持つ。
画像差分検出部１２は、背景画像作成・記憶部１１からの背景画像と入力画像との差分について絶対値を求め、背景差分画像を検出する。

輝度分布算出部１３は、設定された基準影エリア４５の画像から求めたＲＧＢの各色成分の輝度分布をもとに、影４２の画像を分析することにより、影の画像を判断するための基準輝度値を算出する。
影の輝度／対象物輝度判定処理部１５は、設定された監視エリア３５の背景差分画像を、影の画像を判断するための基準輝度値に照らし、画素単位で影／対象物を判定する。
影除去部１４は、設定された監視エリア３５の背景差分画像に対し、画素単位で行った影／対象物の判定結果を適用し、影３２を削除する。

また、画像処理部１０には、処理に必要な指令や設定を指示するデータ等の入力を行う入力部４及び入力・処理の状態をオペレータに伝える表示装置などの出力部３が接続されている。対象物３０を検出する機能或いは影３２を削除する画像処理機能を最適条件で利用するための処理条件を設定する際に、入力部４から設定要求を行うことにより、設定画面が出力部３のディスプレイに表示される。この画面で、基準物４０の基準影エリア４５を設定できるようにし、使用環境に応じた最適化を図ることができるようにする。
なお、画像処理部１０は、ＰＣ（Personal Computer）を用いて構成することができる。この場合、画像処理部１０が備える上記した背景画像作成・記憶部１１、画像差分検出部１２、輝度分布算出部１３、影除去部１４及び影の輝度／対象物輝度判定処理部１５として機能させるためのプログラムをＰＣにインストールすることによって、画像処理部１０を構成することができる。

ここで、本実施形態の画像処理装置（図５）の動作を図６及び図７に示す処理フローに従い説明する。
初期設定の処理フローを示す図６では、基準影エリア４５を設定する。基準影エリア４５は、図１を参照して上記で説明したように、影が変動することを考慮し、影の変動をカバーする範囲とする。
従って、最初に画像処理装置を導入したとき、或いは導入後にも、影の変動が生じたときに、この処理フローを通すことにより、適正範囲を設定できる。

入力部４から初期設定を要求する操作が行われると、これを受け、出力部３のディスプレイに初期設定を行うための画面を表示する。ここで、基準影エリア４５を設定するための選択操作が行われた場合、図６の処理フローの動作を開始する。
図６の処理フローの始めに、カメラ１によって撮影された画像を取り込む（ステップＳ１０１）。取り込んだ画像は、出力部３のディスプレイ上で、基準影エリア４５を設定するオペレータが行うエリアの指示操作を受け付けるための表示に用いる。

次に、カメラ視野の画像を表示した基準影エリア４５を設定するための画面で、オペレータによるエリアの指示を受け付ける。この設定画面では、オペレータの入力操作で、図１に示した基準物の影４２が落ちる場所に当たるエリアを線描きすることによって、図１に示したような、基準影エリア４５の設定（ステップＳ１０２）が行えるようにする。
ただ、この基準影エリア４５の設定は、対象物３０の影３２と同一の色成分となる画像を得るようにエリアを限定する必要がある（上記した図１を参照して説明した基準影エリア４５に関する記載、参照）。
そこで、ステップＳ１０２で行われるオペレータの操作の後、この条件を満たすエリアが設定されているかを確認して、条件を満たしていなければ再設定をする（ステップＳ１０３）。図１の図示のものを例に採ると、対象物３０の影３２が落ちている床と同一の条件となるように、設定する基準影エリア４５を床の範囲に限定する。
ステップＳ１０３を経た後、実行を指示することにより、この処理フローを終了する。

図７は、カメラ視野に映り込む影を削除する画像処理のフローを示す。
なお、この実施形態では、影の削除処理のみのフローを示すが、画像処理装置が、例えば、監視場所に入ってくる移動物を検出対象として、その動きを検知する処理を行う場合には、その処理の前段で用いられる。
図７の処理フローでは、処理の始めに、背景画像を取得する処理を行う。背景画像としては、監視すべき対象物３０がない状態での画像が求められるので、画像処理部１０は、タイミングを計ってカメラ１から画像変換部２を介して、画像を取り込む（ステップＳ２０１）。
次に、画像処理部１０では、背景画像作成・記憶部１１によって、取り込んだ画像をもとに、背景画像を作成し、作成後この画像を後段で用いるために、記憶部に保存する（ステップＳ２０２）。

次に、画像差分検出部１２は、カメラ１から入力された現在の画像を取り込み、背景画像作成・記憶部１１に保存した背景画像と入力画像との差分について絶対値を求め、背景差分画像を検出する（ステップＳ２０３）。なお、検出した背景差分画像は、後段で用いるために保持される。
また、輝度分布算出部１３は、背景画像作成・記憶部１１に保存した背景画像に映し込まれている基準影エリア４５の画像をもとに、基準輝度値を算出する（ステップＳ２０４）。基準輝度値は、初期設定で設定された基準影エリア４５の画像から求めたＲＧＢの各色成分の輝度分布をもとに、影４２の画像を分析することにより算出され（上記式（１）を導く過程の説明、参照）、影の画像を判断するために用いられる。

次に、影の輝度／対象物輝度判定処理部１５は、画像差分検出部１２で求め、保持されている背景差分画像の中、設定された監視エリア３５の画像について、画素単位で影／対象物の判定をする（ステップＳ２０５）。この判定は、対象画素を輝度分布算出部１３で算出した基準輝度値に照らし、影の画像であるか、否かを判断し、例えば２値で判定結果を表す（上記式（２）を導く過程の説明、参照）。
次に、影除去部１４は、設定された監視エリア３５の背景差分画像に対し、影の輝度／対象物輝度判定処理部１５が画素単位で行った影／対象物の判定結果を適用し（上記式（３）の説明、参照）、影３２を削除する（ステップＳ２０６）。
ステップＳ２０６により対象物３０だけが残った画像を得ることができるので、この処理フローを終了する。
上記の処理フローによると、対象物３０の影と同一の条件で基準物４０が作る影を撮像し、得た影画像が有するＲＧＢの各色成分の輝度分布をもとに、影４２の画像を分析することにより影画像の各色成分の基準輝度値を算出し、算出した基準輝度値に基づいて、背景差分画像から影画像の画素を削除する処理としたことで、簡単な手順で、影を削除した対象物の画像を高精度に検出することができ、検出環境の変動にも適応し得る。

次に、カメラ視野に映り込む影を削除する上記した画像処理方法によって生じる可能性のある不具合へ対応し、より高精度な対象物の検出を行うための方法について、説明する。
“基準輝度値の適正化”
上記実施形態では、物体の影の濃淡については、特に考慮をしなかったが、実際は、物体から影までの距離により濃淡が変化する。図８に示すように、対象物３０の影３２は、対象物３０からの距離が遠くなれば薄くなり、近いほど影が濃くなる。
このような影３２の輝度変化に対して、影を削除する上記した方法を適用する際に、この影の濃淡の変化を考慮しないと、削除したくない対象物３０の画像の一部が削除されてしまう、という不具合が生じる可能性がある。
これは、薄い影に合わせて削除すべき輝度値の範囲（上記式（１）を導く過程の説明、参照）を広めにとると、例えば、人が着ている服によっては、この部分の画像が削除されてしまうということが起きる。

そこで、この不具合を回避するために、まず、影の画素を判断する輝度値の範囲を可変幅とし、かつ、可変としたこの輝度値の幅は、対象物３０より遠くなるにつれて広く設定する。
この設定方法をとることで、対象物の画像が削除されることを避け、遠くにある影を有効に削除できるようにする。

図９は、可変幅とした輝度値と設定エリアの関係を説明する図である。
本実施形態では、位置の関係を計る対象物の位置は、図９（Ａ）に示すように、注目する背景差分画像の重心の位置３０ｇとする。この重心の位置からの距離でエリアを決める。なお、背景差分画像は、影を削除する前の画像で、対象物３０と影３２を有するから、これらの画像の重心位置３０ｇを対象物３０の位置とみなす。
このように、画像の重心位置３０ｇとして求めた位置からの距離との関係で輝度値の幅を設定すると、図９（Ｂ）に示すように、輝度値の幅を広く設定したエリア５０Ｌは、影３２をカバーし、輝度値の幅を狭く設定したエリア５０Ｓは、対象物３０をカバーする。
このように可変幅とした輝度値と設定エリアの関係を定めることで、本来削除すべきではない対象物の画像を正常に保つことができる。

カメラで監視場所を撮影したカメラ視野の画像を示す。 基準影エリアに生じる画像の輝度分布の１例を示す。 図１の画像を監視動作中の入力画像とし、得られる背景差分画像を示す。 図３の画像に対し、影の削除処理を行うことにより得られる画像を示す。 本発明の実施形態に係る画像処理装置の構成の概要を示す。 画像処理装置（図５）における初期設定の処理フロー示す。 画像処理装置（図５）における基準輝度値に基づいて行う影の削除処理のフローを示す。 対象物からの距離と影の濃淡の関係を説明する図である。 可変幅とした輝度値と設定エリアの関係を説明する図である。

符号の説明

１・・カメラ、１０・・画像処理部、１１・・背景画像作成・記憶部、１２・・画像差分検出部、１３・・輝度分布算出部、１４・・影除去部、１５・・影の輝度／対象物輝度判定処理部、３０・・対象物、３２・・影、３５・・監視エリア、４０・・基準物、４２・・基準物の影、４５・・基準影エリア。

Claims (4)

1. 動画を撮る撮像手段と、
   前記撮像手段によって所定場所を撮像し、該場所の背景画像を保持する背景画像保持手段と、
   前記撮像手段によって前記所定場所の対象物を検出するために、該場所を撮像した画像を保持する検出画像保持手段と、
   前記検出画像保持手段によって保持された画像及び前記背景画像保持手段によって保持された画像をもとに、背景差分画像を得る第１の画像処理手段と、
   前記撮像手段によって基準物が作る影を撮像し、得た影画像が有する色成分ごとの基準輝度値を抽出する分析手段と、
   前記第１の画像処理手段によって得られた背景差分画像から前記分析手段で抽出した前記基準輝度値を持つ画素を削除する第２の画像処理手段を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 請求項１に記載された画像処理装置において、
   前記基準物を前記所定場所における前記対象物を検出すると同等の条件が得られる場所に設置するとともに、
   前記基準物の影画像を、前記撮像手段によって前記所定場所の対象物を検出するために撮像された画像から得るようにしたことを特徴とする画像処理装置。
3. 請求項２に記載された画像処理装置において、
   前記分析手段は、前記基準輝度値を抽出する画像領域を設定する手段を備え、
   前記第２の画像処理手段は、背景差分画像における対象物の検出領域を設定する手段を備えたことを特徴とする画像処理装置。
4. 請求項１乃至３のいずれかに記載された画像処理装置において、
   前記第２の画像処理手段は、前記基準輝度値をもとに可変幅の輝度値を画素の削除に用いる輝度値とし、かつ注目する背景差分画像の重心からの距離が遠くなるに従い広い輝度値幅を設定するようにしたことを特徴とする画像処理装置。

Images