JP2012185061A - Water level detection device, water level detection system, and water level detection method - Google Patents

Water level detection device, water level detection system, and water level detection method Download PDF

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Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To solve the problem that sometimes a true draft line cannot be detected even when a projection pattern of luminance is used in the case that a false draft line has darkness similar to the true draft line and in the case that the vicinity of the false draft line is extremely bright.SOLUTION: Projection addition is performed to an edge image generated from a photographed image including a draft line, and linear components are extracted on the basis of a pattern of the projection addition. Difference images to be a difference between the photographed image and each of respective past images prescribed frames before the photographed image are generated, a set of pixels having the luminance exceeding a prescribed threshold among cumulative difference images generated by cumulatively adding the luminance that respective pixels of the respective difference images have is determined as a water surface area, and the linear component not overlapping with the water surface area among the extracted linear components is determined as the true draft line. Thus, detection accuracy of the draft line is improved.

Description

この発明は、カメラで撮影した画像データを解析し、その水位を検出する水位検出装置、水位検出システム、及び水位検出方法に関する。   The present invention relates to a water level detection device, a water level detection system, and a water level detection method for analyzing image data captured by a camera and detecting the water level.

従来の水位検出装置においては、河川等を監視するカメラにより撮影された画像データ(入力画像)から、橋桁等の所定の物体と水面とが交差する喫水線を特定することから水位を検出している。喫水線は、入力画像を構成する各画素データの輝度の変化の急峻なエッジを抽出して生成したエッジ画像データに対して射影加算処理(1次元射影処理)を行い、その射影加算のパターン(エッジの累計結果)に基づいて抽出される。   In a conventional water level detection device, a water level is detected by identifying a water line where a predetermined object such as a bridge girder and a water surface intersect from image data (input image) taken by a camera that monitors a river or the like. . The draft line performs projection addition processing (one-dimensional projection processing) on edge image data generated by extracting a sharp edge of luminance change of each pixel data constituting the input image, and the projection addition pattern (edge (Accumulated result).

しかしながら、こういった画像処理においては、実在の喫水線(真の喫水線)以外にも、水面上の波や橋桁の影等を原因とする偽の喫水線が抽出されることがあった。そのため、エッジの累計結果から真の喫水線を特定することが困難な場合があった。従来の水位検出装置では、水面に差し込む影の影響に着目し、エッジの累計結果に加え、入力画像の輝度の射影パターン(輝度画像の累計結果)も同時に作成し、その輝度画像の累計結果の中のV字型の落込みの深さを解析することにより、水面に生じる偽の喫水線による誤検出を排除していた(例えば、特許文献1参照)。   However, in such image processing, in addition to the actual water line (true water line), false water lines caused by waves on the water surface, shadows of bridge girders, and the like may be extracted. For this reason, it may be difficult to identify the true water line from the cumulative edge result. In the conventional water level detection device, paying attention to the influence of the shadow inserted into the water surface, in addition to the cumulative result of the edge, the projection pattern of the luminance of the input image (cumulative result of the luminance image) is created simultaneously, By analyzing the depth of the V-shaped drop in the middle, false detection due to a false water line generated on the water surface was eliminated (for example, see Patent Document 1).

特開2007−212238号公報JP 2007-212238 A

従来の水位検出装置では、偽の喫水線が真の喫水線と似通った暗さを有する場合や、偽の喫水線の近傍が極端に明るいときは、輝度画像の累計結果から得られるV字型の落込みの深さから、偽の喫水線を検出することは困難であった。そのため、正確な水位検出が必ずしもできないという課題があった。   In the conventional water level detection device, when the false water line has a darkness similar to the true water line, or when the vicinity of the false water line is extremely bright, the V-shaped drop obtained from the cumulative result of the luminance image From this depth, it was difficult to detect fake waterlines. For this reason, there is a problem that accurate water level detection is not always possible.

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、喫水線の検出精度を向上させた水位検出装置、水位検出システム、及び水位検出方法を提供することを目的とする。   This invention was made in order to solve the above problems, and it aims at providing the water level detection apparatus, the water level detection system, and the water level detection method which improved the detection accuracy of the waterline.

本発明に係る水位検出装置は、喫水線を含む撮影画像が入力される画像入力手段と、前記撮影画像からエッジ画像を生成し、このエッジ画像の設定された領域において特定の方向に射影加算し、その射影加算のパターンに基づいて直線成分を抽出する直線成分抽出画像処理手段と、前記撮影画像と前記撮影画像の所定フレーム前の各過去画像それぞれとの差分となる差分画像を生成し、各差分画像の各画素が持つ輝度をそれぞれ累積加算し累積差分画像を生成する差分累積手段と、前記累積差分画像のうち、所定の閾値を超えた輝度を持つ画素の集合を水面領域と判断する水面判断手段と、前記抽出された直線成分のうち前記水面領域に重ならない直線成分を真の喫水線として決定する喫水線決定手段とを備えることを特徴とする。   The water level detection device according to the present invention, an image input means for inputting a photographed image including a water line, generates an edge image from the photographed image, and performs projection addition in a specific direction in a region where the edge image is set, A linear component extraction image processing unit that extracts a linear component based on the projection addition pattern, and generates a difference image that is a difference between the captured image and each past image of the captured image before a predetermined frame. Difference accumulation means for accumulating the luminance of each pixel of the image to generate an accumulated difference image, and water surface judgment for determining a set of pixels having luminance exceeding a predetermined threshold as the water surface area among the accumulated difference images Means, and a water line determining means for determining, as a true water line, a straight line component that does not overlap the water surface area among the extracted straight line components.

本発明の水位検出装置、水位検出システム、及び水位検出方法は、喫水線の検出精度を向上させることができる。   The water level detection device, the water level detection system, and the water level detection method of the present invention can improve the detection accuracy of the water line.

本発明の実施の形態1の水位検出装置の主要な構成手段を示す構成図である。It is a block diagram which shows the main structure means of the water level detection apparatus of Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1の喫水線抽出画像処理手段3の詳細を示す構成図(a)、撮影画像(b)、エッジ画像(c)、射影加算値の強度分布(d)を示す図である。It is a block diagram (a) which shows the detail of the waterline extraction image processing means 3 of Embodiment 1 of this invention, a figure which shows the intensity distribution (d) of a picked-up image (b), an edge image (c), and a projection addition value. . 本発明の実施の形態1についての、現画像(a)、背景画像(b)、及びこれら画像の差分結果を説明する画像(c)を示す図である。It is a figure which shows the image (c) explaining the difference result of the present image (a), background image (b), and these images about Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1に係る差分累積結果を説明する画像である。It is an image explaining the difference accumulation result which concerns on Embodiment 1 of this invention. 本発明の実施の形態1についての、変化領域2値化法を用いて判定した水面を示す画像(a)及び変化領域2値化法ライン拡大法を用いて判定した水面を示す画像(b)を示す図である。The image (a) which shows the water surface determined using the change area | region binarization method about Embodiment 1 of this invention, and the image (b) which shows the water surface determined using the change area | region binarization method line expansion method FIG. 本発明の実施の形態1についての、複数の喫水線及び水面領域を示す画像である。(a)は2本の喫水線の片方が水面領域に接触する場合、(b)は2本の喫水線の両方が水面領域に接触する場合を示す。It is an image which shows several waterlines and water surface area | region about Embodiment 1 of this invention. (A) shows the case where one of the two water lines is in contact with the water surface area, and (b) shows the case where both of the two water lines are in contact with the water surface area. 本発明の実施の形態2の水位検出装置の主要な構成手段を示す構成図である。It is a block diagram which shows the main structure means of the water level detection apparatus of Embodiment 2 of this invention.

実施の形態1.
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態1について詳細に説明する。図1は本発明の実施の形態1の水位検出装置の主要な構成手段を示す構成図である。図2は本発明の実施の形態1の喫水線抽出画像処理手段3の詳細を示す構成図(a)、撮影画像(b)、エッジ画像(c)、射影累積値の強度分布(d)を示す図である。図3は本発明の実施の形態1についての、現画像(a)、背景画像(b)、及びこれら画像の差分結果を説明する画像(c)を示す図である。図4は本発明の実施の形態1に係る差分累積結果を説明する画像である。図5は本発明の実施の形態1についての、変化領域2値化法を用いて判定した水面を示す画像(a)及び変化領域2値化法ライン拡大法を用いて判定した水面を示す画像(b)を示す図である。図6は本発明の実施の形態1についての、複数の喫水線及び水面領域を示す画像である。(a)は2本の喫水線の片方が水面領域に接触する場合、(b)は2本の喫水線の両方が水面領域に接触する場合を示す。
Embodiment 1 FIG.
Hereinafter, Embodiment 1 of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a configuration diagram showing main components of the water level detection device according to the first embodiment of the present invention. FIG. 2 is a block diagram (a) showing details of the waterline extraction image processing means 3 according to the first embodiment of the present invention, a photographed image (b), an edge image (c), and an intensity distribution (d) of the projected cumulative value. FIG. FIG. 3 is a diagram showing a current image (a), a background image (b), and an image (c) for explaining a difference result between these images according to the first embodiment of the present invention. FIG. 4 is an image for explaining the difference accumulation result according to the first embodiment of the present invention. FIG. 5 is an image (a) showing the water surface determined using the change region binarization method and an image showing the water surface determined using the change region binarization method line expansion method according to Embodiment 1 of the present invention. It is a figure which shows (b). FIG. 6 is an image showing a plurality of waterlines and water surface areas according to the first embodiment of the present invention. (A) shows the case where one of the two water lines is in contact with the water surface area, and (b) shows the case where both of the two water lines are in contact with the water surface area.

図1に示すように、水位検出装置は、画像情報入力I/F1と、画像情報入力手段2と、喫水線抽出画像処理手段3と、記憶手段4と、現画像蓄積手段5と、背景画像蓄積手段6と、差分切り出し手段7と、差分累積手段8と、水面判断手段9と、喫水線決定手段10と、結果出力手段11と、画像情報出力I/F12とを備える。   As shown in FIG. 1, the water level detection apparatus includes an image information input I / F 1, an image information input unit 2, a waterline extraction image processing unit 3, a storage unit 4, a current image storage unit 5, and a background image storage unit. Means 6, difference cutout means 7, difference accumulation means 8, water surface determination means 9, waterline determination means 10, result output means 11, and image information output I / F 12.

画像情報入力I/F1は、河川等を監視しているカメラ等で撮影された映像情報(以下、ビデオ画像信号と呼ぶ)を受け取る。   The image information input I / F 1 receives video information (hereinafter referred to as a video image signal) captured by a camera or the like that monitors a river or the like.

画像情報入力手段2は、画像情報入力I/F1から入力されたビデオ画像信号をデジタルデータに変換する。例えば、画像を構成する画素の輝度を8ビットの多値データ(白黒画像データ)に変換し、多値画像データ(現画像データ)とする。画像情報入力手段2から出力される現画像データは、喫水線抽出画像処理手段3、現画像蓄積手段5、及び背景画像蓄積手段6に入力され、処理が分岐する。   The image information input means 2 converts the video image signal input from the image information input I / F 1 into digital data. For example, the luminance of the pixels constituting the image is converted into 8-bit multi-value data (monochrome image data) to obtain multi-value image data (current image data). The current image data output from the image information input unit 2 is input to the waterline extraction image processing unit 3, the current image storage unit 5, and the background image storage unit 6, and the process branches.

喫水線(直線成分)抽出画像処理手段3は、画像情報入力手段2から入力される最新の現画像データに対し喫水線抽出処理を行い、1又は複数の直線成分(喫水線)を抽出する。複数の直線成分を抽出する場合において、正当な直線成分は真の喫水線であり、波や橋桁の影等が原因で生じる直線成分は偽の喫水線となる。喫水線抽出処理の詳細な説明については後述する。   The waterline (straight line component) extraction image processing means 3 performs a waterline extraction process on the latest current image data input from the image information input means 2 and extracts one or a plurality of straight line components (draft lines). In the case of extracting a plurality of straight line components, a legitimate straight line component is a true water line, and a straight line component caused by a wave or a shadow of a bridge girder is a false water line. Detailed description of the waterline extraction process will be described later.

記憶手段4には、予め設定した、エッジ抽出を行う範囲である探索範囲内において、喫水線の位置を水位に換算した水位情報、画像情報等が記憶されている。   The storage unit 4 stores water level information, image information, and the like obtained by converting the position of the waterline into a water level within a preset search range that is a range for edge extraction.

現画像蓄積手段5は、画像情報入力手段2から入力される最新の現画像データを蓄積する。   The current image storage unit 5 stores the latest current image data input from the image information input unit 2.

背景画像蓄積手段6は、画像情報入力手段2から入力される現画像データを、所定のルールに基づき、現画像データと比較するための背景画像データとして蓄積する。   The background image storage unit 6 stores the current image data input from the image information input unit 2 as background image data for comparison with the current image data based on a predetermined rule.

所定のルールについては、例えば、画像情報入力手段2から入力された現画像データよりも4フレーム前(約130ms前)に画像情報入力手段2から入力され、蓄積していた過去画像データを背景画像とするようなルールとする。以下、4フレーム前の過去画像データを背景画像として説明を行うが、これに限るものではない。   As for the predetermined rule, for example, the past image data input from the image information input unit 2 4 frames before (about 130 ms before) the current image data input from the image information input unit 2 and the accumulated past image data is used as the background image. The rules are as follows. Hereinafter, the past image data four frames before is described as a background image, but the present invention is not limited to this.

差分切り出し手段7は、現画像蓄積手段5から入力された現画像データと、背景画像蓄積手段6から入力された各背景画像データとをそれぞれ各画素単位で輝度の差分を計算し、各差分データ(差分画像)を生成する。差分は、例えば水面に生ずる波の動きによって現画像データと背景画像データとの間で輝度差が生じることによって発生する。差分画像についての詳細な説明は後述する。   The difference cutout unit 7 calculates a luminance difference for each pixel between the current image data input from the current image storage unit 5 and each background image data input from the background image storage unit 6. (Difference image) is generated. The difference is generated, for example, when a luminance difference is generated between the current image data and the background image data due to the movement of waves generated on the water surface. Detailed description of the difference image will be described later.

差分累積手段8は、差分切り出し手段7で生成された各差分データを累積し、累積差分画像を生成する。累積とは、例えば得られた各差分画像を所定時間(例えば1秒間)各画素単位で単純加算する処理のことをいう。累積差分画像についての詳細な説明は後述する。   The difference accumulating unit 8 accumulates each difference data generated by the difference cutout unit 7 and generates an accumulated difference image. Accumulation means a process of simply adding each obtained difference image for each pixel for a predetermined time (for example, 1 second). Detailed description of the cumulative difference image will be described later.

水面判定手段9は、差分累積手段8から出力される累積差分画像に基づいて、水面である領域を判定(予測)する。水面判定の詳細な説明は後述する。   The water surface determination unit 9 determines (predicts) an area that is a water surface based on the accumulated difference image output from the difference accumulation unit 8. Detailed description of the water surface determination will be described later.

喫水線決定手段10は、接触判定手段101と最上位判定手段102とを有し、水面判定手段9で判定された水面領域に基づき、喫水線抽出画像処理手段3で抽出された喫水線が正当なものであるか否かを決定する。決定方法についての詳細な説明は後述する。   The draft line determination unit 10 includes a contact determination unit 101 and a highest level determination unit 102, and the draft line extracted by the draft line extraction image processing unit 3 is valid based on the water surface area determined by the water surface determination unit 9. Determine whether there is. A detailed description of the determination method will be described later.

結果出力手段11は、喫水線決定手段10で決定された真の喫水線の水位情報を出力する。例えばモニター装置に対しては判定結果情報を画像に文字として重畳したスーパーインポーズ画像を生成して出力したり、パソコンに対しては判定結果情報をLAN(Local Area Network)のパケットに組み入れてLAN配信することもできる。   The result output means 11 outputs the water level information of the true water line determined by the water line determination means 10. For example, a superimposition image in which the determination result information is superimposed on the image as characters is generated and output to the monitor device, or for the personal computer, the determination result information is incorporated into a LAN (Local Area Network) packet. It can also be delivered.

画像情報出力I/F12は、結果出力手段11の出力を行う。   The image information output I / F 12 outputs the result output unit 11.

図2を用いて喫水線抽出画像処理手段3における喫水線抽出処理について説明する。ここでは説明を簡単にするため、偽の喫水線が存在しない場合について説明する。図2(a)に示すように、喫水線抽出画像処理手段3は、エッジ抽出手段31と、範囲指定手段32と、直線検出手段33と、水位検出手段34とを備える。エッジ抽出手段31は、画像情報入力手段2から入力した図2(b)に示すような画像データに対し、エッジ抽出処理を行い、図2(c)に示すようなエッジ画像を生成する。範囲指定手段32は、エッジ抽出手段31から出力されたエッジ画像のエッジ情報の中から、エッジ抽出を行う範囲である探索範囲を指定し、その範囲内のエッジ情報を取り出す。なお、エッジ抽出手段31は、入力した画像の探索範囲内のみについてエッジ抽出処理を行ってもよい。   The waterline extraction process in the waterline extraction image processing means 3 will be described with reference to FIG. Here, in order to simplify the description, a case where there is no fake water line will be described. As shown in FIG. 2A, the waterline extraction image processing unit 3 includes an edge extraction unit 31, a range designation unit 32, a straight line detection unit 33, and a water level detection unit 34. The edge extraction unit 31 performs edge extraction processing on the image data as shown in FIG. 2B input from the image information input unit 2 to generate an edge image as shown in FIG. The range designating unit 32 designates a search range, which is a range in which edge extraction is performed, from the edge information of the edge image output from the edge extracting unit 31 and extracts edge information within the range. Note that the edge extraction means 31 may perform edge extraction processing only within the search range of the input image.

直線検出手段33は、範囲指定手段32で指定された範囲内のエッジ情報について特定の方向に一次元射影処理し、図2(d)に示すような射影加算値の強度分布(パターン)のピーク値に基づいて直線成分を検出する。この直線成分が複数抽出される場合は、偽の喫水線が存在することになる。水位検出手段34は、直線検出手段33で検出された直線成分を喫水線と判断し、喫水線の位置情報と記憶手段4に記憶されている喫水線の位置に対応した水位の絶対値情報を出力する。   The straight line detection means 33 performs one-dimensional projection processing in a specific direction on the edge information within the range specified by the range specification means 32, and the peak of the intensity distribution (pattern) of the projection addition value as shown in FIG. A linear component is detected based on the value. When a plurality of straight line components are extracted, a false water line exists. The water level detection means 34 determines that the straight line component detected by the straight line detection means 33 is a draft line, and outputs the position information of the draft line and the absolute value information of the water level corresponding to the position of the draft line stored in the storage means 4.

図3を用いて差分切り出し手段7で生成される差分画像について説明する。(a)は現画像、(b)は現画像の4フレーム前の背景画像、(c)は探索範囲内において現画像と背景画像との差分演算により生成された差分画像である。(c)については、説明の便宜上、差分画像を現画像に重ねたものとしている。図3の例における差分方式は4フレーム間差分方式となり、得られる差分画像は4フレーム間差分画像となる。また、ここでは探索範囲内のみについて差分演算を行っているので、差分の位置を表す画素は探索範囲内でのみ生じているが、これに限定されるものではなく、全画面において差分演算を行ってもかまわない。   A difference image generated by the difference cutout unit 7 will be described with reference to FIG. (A) is the current image, (b) is the background image four frames before the current image, and (c) is the difference image generated by the difference calculation between the current image and the background image within the search range. For (c), the difference image is assumed to be superimposed on the current image for convenience of explanation. The difference method in the example of FIG. 3 is a 4-frame difference method, and the obtained difference image is a 4-frame difference image. In addition, since the difference calculation is performed only within the search range here, the pixel indicating the position of the difference is generated only within the search range. It doesn't matter.

図4を用いて差分累積手段8で生成される累積差分画像について説明する。図4の画像は、説明の便宜上、累積差分画像を現画像に重ねたものとしている。差分切り出し手段7で生成される、図3(c)のような累積前の1枚の差分画像においては、生じる差分は現画像と背景画像との間のある瞬間の波等の動きによって作られる小さな差分であり、また差分が生じる位置も移動、変化するので安定しない。しかし、各差分画像を所定時間累積することによって、図4に示すように、散発的かつ不規則に発生する差分を1枚の画像に集合させることが可能となる。こういったことから、1枚1枚の差分画像が微少、すなわち現画像と背景画像との輝度差が小さくとも、所定時間差分画像を累積することにより、両画像の間の変化(差分)を顕著に浮かび上がらせることができる。   The accumulated difference image generated by the difference accumulation unit 8 will be described with reference to FIG. The image in FIG. 4 is obtained by superimposing a cumulative difference image on the current image for convenience of explanation. In one difference image before accumulation as shown in FIG. 3C, which is generated by the difference cutout means 7, the difference that is generated is created by a motion such as a wave at a certain moment between the current image and the background image. It is a small difference, and the position where the difference occurs moves and changes, so it is not stable. However, by accumulating each difference image for a predetermined time, as shown in FIG. 4, it is possible to aggregate the differences that occur sporadically and irregularly into one image. As a result, even if the difference image of each image is very small, that is, even if the luminance difference between the current image and the background image is small, the difference image between the two images can be changed by accumulating the difference images for a predetermined time. It can be remarkably raised.

図5を用いて水面判定手段9における水面判定について説明する。水面判定は、例えば、変化領域2値化法や変化領域2値化法ライン拡大法により行う。   The water surface determination in the water surface determination means 9 is demonstrated using FIG. The water surface determination is performed by, for example, a change area binarization method or a change area binarization method line expansion method.

まず変化領域2値化法について説明する。変化領域2値化法では、各画素に多値を持つ累積差分画像に対し、所定の閾値をもって2値化処理を行う。2値化処理により、所定の閾値より大きな値を持つ画素(大きな差分を持つ画素)は「1」に、所定の閾値より小さな値を持つ画素(小さな差分を持つ画素)は「0」に定まる。ここで「1」となった画素の集合を変化領域と定義する。この変化領域を「水面」と仮定するのが変化領域2値化法である。図5(a)に示すように、変化領域2値化法を用いると、変化領域である斜線部分が水面と判定される。   First, the change area binarization method will be described. In the change area binarization method, binarization processing is performed with a predetermined threshold on the accumulated difference image having multiple values in each pixel. By the binarization processing, a pixel having a value larger than a predetermined threshold (a pixel having a large difference) is determined as “1”, and a pixel having a value smaller than the predetermined threshold (a pixel having a small difference) is determined as “0”. . Here, a set of pixels that are “1” is defined as a change region. The change region binarization method assumes that this change region is the “water surface”. As shown in FIG. 5A, when the change area binarization method is used, the hatched portion that is the change area is determined to be the water surface.

次に変化領域2値化法ライン拡大法について説明する。変化領域を「水面」と判定していた変化領域2値化法に対し、変化領域2値化法ライン拡大法は、2値化後「1」の値を持つ画素をライン方向に拡大した領域を「水面」と判定する点で異なる。そのため、変化領域2値化法ライン拡大法においては、2値化後「1」の値を持つ画素が1画素でもあるラインは、そのライン単位で水面と仮定される。一般に変化領域2値化法よりも大きな範囲が「水面」と判定されることとなる。図5(b)に示すように、変化領域2値化法ライン拡大法を用いると、破線領域が水面と判定される。   Next, the change region binarization method line expansion method will be described. In contrast to the change area binarization method in which the change area is determined to be “water surface”, the change area binarization method line enlargement method is an area in which pixels having a value of “1” after binarization are enlarged in the line direction. Is different in that it is determined as “water surface”. Therefore, in the change area binarization method line expansion method, a line having even one pixel having a value of “1” after binarization is assumed to be the water surface in units of the line. In general, a range larger than the change area binarization method is determined as the “water surface”. As shown in FIG. 5B, when the change region binarization method line enlargement method is used, the broken line region is determined as the water surface.

図6を用いて喫水線決定手段10における喫水線の決定方法について説明する。接触判定手段101は、喫水線抽出画像処理手段3で抽出された複数の喫水線が水面判定手段9で判定された水面領域に接触しているか(重なっているか)否かを判定する。図6(a)において、喫水線51は水面領域に接触しておらず、喫水線52は水面領域に接触している。接触判定手段101は、水面領域に接触する喫水線52を偽の喫水線であると判定して棄却するとともに、水面領域に接触しない喫水線51真の喫水線であると判定し、その真の喫水線の位置を水位に換算した水位情報を結果出力手段11に出力する。なお、喫水線52は波が偶然直線に揃った為に誤認識された偽の喫水線である。   A method for determining a water line in the water line determining means 10 will be described with reference to FIG. The contact determination unit 101 determines whether or not the plurality of waterlines extracted by the waterline extraction image processing unit 3 are in contact with (overlap with) the water surface area determined by the water surface determination unit 9. In FIG. 6A, the water line 51 is not in contact with the water surface area, and the water line 52 is in contact with the water surface area. The contact determination means 101 determines that the waterline 52 that contacts the water surface area is a false waterline and rejects it, determines that the waterline 51 does not contact the water surface area is a true waterline, and determines the position of the true waterline. The water level information converted into the water level is output to the result output means 11. In addition, the water line 52 is a false water line that is erroneously recognized because the waves are aligned on a straight line.

図6(b)においては、喫水線53及び喫水線54の両方が水面領域に接触している。この場合、接触判定手段101は、両方の喫水線とも偽の喫水線と判定して棄却し、喫水線は見つからずとの結論を表すエラー信号を最上位判定手段102に出力する。   In FIG.6 (b), both the waterline 53 and the waterline 54 are contacting the water surface area | region. In this case, the contact determination unit 101 determines that both the water lines are fake water lines and rejects them, and outputs an error signal indicating the conclusion that no water line is found to the highest level determination means 102.

エラー信号が入力された最上位判定手段102は、水面領域に接触している複数の喫水線のうち、最も上方に存在する喫水線を真の喫水線と決定し、他の喫水線を棄却する。つまり、喫水線53及び喫水線54のうち、最上位にある喫水線53を真の喫水線と決定し、喫水線54を偽の喫水線と判定する。そして、喫水線54を棄却し、真の喫水線53の位置を水位に換算した水位情報を結果出力手段11に出力する。なお、図6の例においては喫水線が2本抽出された場合について説明を行ったが、例えば3本以上であっても偽の喫水線を棄却し、真の喫水線を決定することが可能である。   The uppermost determination means 102 to which the error signal has been input determines that the water line that is present at the uppermost position among the plurality of water lines that are in contact with the water surface region is the true water line, and rejects the other water lines. That is, of the draft line 53 and the draft line 54, the highest draft line 53 is determined as a true draft line, and the draft line 54 is determined as a false draft line. Then, the water line 54 is rejected, and the water level information obtained by converting the position of the true water line 53 into the water level is output to the result output unit 11. In the example of FIG. 6, the case where two draft lines are extracted has been described. For example, even if there are three or more draft lines, it is possible to reject a false draft line and determine a true draft line.

以上のように実施の形態1によれば、現画像データと背景画像データ(過去画像データ)とから得られた差分画像データに基づいて水面領域を判定し、複数の喫水線のうち水面領域に接触する喫水線を偽の喫水線として棄却することにより、真の喫水線の検出精度を向上させることが可能となる。   As described above, according to the first embodiment, the water surface area is determined based on the difference image data obtained from the current image data and the background image data (past image data), and the water surface area is touched among the plurality of water lines. It is possible to improve the detection accuracy of the true draft line by rejecting the draft line as a false draft line.

なお、背景画像データを生成するルールとして、過去4フレーム前の過去画像データを背景画像データとする例を説明したが、この過去画像データには、現画像データが出力された時から例えば過去1秒の間に蓄積された各過去画像データを平均化した画像データも含む。   As an example of the rule for generating the background image data, the example in which the past image data of the past four frames is used as the background image data has been described. The past image data includes, for example, the past one from the time when the current image data is output. It also includes image data obtained by averaging the past image data accumulated during the second.

なお、水位検出手段34は、喫水線決定手段10の後段に設けられ、喫水線決定手段10で決定された喫水線の位置を水位に換算した水位情報を結果出力手段11に出力することとしてもよい。   The water level detection unit 34 may be provided at the subsequent stage of the water line determination unit 10, and may output water level information obtained by converting the position of the water line determined by the water line determination unit 10 into a water level to the result output unit 11.

実施の形態2.
以下、図面に基づいて本発明の実施の形態2について詳細に説明する。図7は本発明の実施の形態2の水位検出装置の主要な構成手段を示す構成図である。実施の形態1に相当する部分には図1と同一の符号を付してその説明を省略する。実施の形態2では、喫水線抽出画像処理手段3の前段に追加マスク手段13が追加されている点において、実施の形態1と異なる。以下、実施の形態1で説明したような先頭(画像情報入力I/F1)から終端(画像情報出力I/F12)までを実施し、喫水線を決定するまでの一連の画像処理作業の流れを、1処理サイクルと呼ぶ。
Embodiment 2. FIG.
Hereinafter, a second embodiment of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 7 is a block diagram showing main components of the water level detection device according to the second embodiment of the present invention. Parts corresponding to those of the first embodiment are denoted by the same reference numerals as those in FIG. The second embodiment is different from the first embodiment in that an additional mask unit 13 is added before the draft line image processing unit 3. Hereinafter, a flow of a series of image processing operations from the start (image information input I / F1) to the end (image information output I / F12) as described in the first embodiment to the determination of the waterline will be described. This is called one processing cycle.

ある処理サイクル(仮にN処理サイクルとする)の1サイクル前の処理サイクル(N−1処理サイクルとする)で、喫水線決定手段10において偽の喫水線を発見した場合、その処理サイクル(N−1サイクル)では喫水線の誤認識が防止され、問題ない。しかし、偽の喫水線は上述したように、波、影等を原因とする直線成分が存在するために抽出され、この直線成分は、特に大きな水位変化がない限り、その位置に存在し続けるのが一般的である。従って、一旦偽の喫水線が抽出された近傍の位置には偽の喫水線が一定時間抽出され続けることが多い。   When a false draft line is found in the draft determination means 10 in a treatment cycle (assumed to be N-1 treatment cycle) one cycle before a certain treatment cycle (assuming N treatment cycle), the treatment cycle (N-1 cycle) ) Prevents misrecognition of the waterline, and there is no problem. However, as described above, the false waterline is extracted because there is a linear component caused by waves, shadows, etc., and this linear component continues to exist at that position unless there is a particularly large water level change. It is common. Therefore, in many cases, a fake draft line is continuously extracted for a certain period of time in the vicinity of a fake draft line once extracted.

こういったことから、N−1処理サイクル以後の処理サイクルにおいても、喫水線抽出画像処理手段3では偽の喫水線も真の喫水線も区別することなく継続的に抽出作業が行われており、その作業負荷は、抽出対象の喫水線本数に比例する。真の喫水線は常に1本であるが、偽の喫水線は本数に上限はない。そのため河川の状況によって偽の喫水線の本数が増大した場合には、喫水線抽出画像処理手段3における作業は重大な負荷となり、1処理サイクルに要する時間が増大し、喫水線認識作業のリアルタイム性が損なわれてしまう。   For these reasons, even in the processing cycle after the N-1 processing cycle, the draft extraction image processing means 3 continuously performs the extraction work without distinguishing between the false draft line and the true draft line. The load is proportional to the number of draft lines to be extracted. There is always one true waterline, but there is no upper limit on the number of false waterlines. Therefore, when the number of false drafts increases due to river conditions, the work in the draft extraction image processing means 3 becomes a heavy load, the time required for one processing cycle increases, and the real-time nature of the draft recognition work is impaired. End up.

追加マスク手段13は、N処理サイクルにおいて、N−1処理サイクルでの喫水線決定手段10により判定された偽の喫水線の位置情報を取得し、N処理サイクルから所定処理サイクルの間、その位置情報に基づき、画像入力手段2から入力された現画像データに対して、偽の喫水線近傍の位置にマスク処理を施す。   The additional mask means 13 acquires the position information of the false water line determined by the water line determination means 10 in the N-1 processing cycle in the N processing cycle, and adds the position information to the position information during the predetermined processing cycle from the N processing cycle. Based on this, the current image data input from the image input means 2 is subjected to mask processing at a position near the false waterline.

ここでいう近傍とは、例えばN−1処理サイクルにおいて判定した偽の喫水線が存在する位置の上下8ライン(画素列)程度であればいいが、特に制限はない。また、所定処理サイクルとは、例えば30秒に対応する処理サイクル数が適当であるが、特に制限はない。所定処理サイクルが経過すると、追加マスク手段13はマスクを外す。こうすることにより、一定時間ごとに画像処理が初期化され、次の処理サイクルで再び正しいマスクの更新が行われる。   The neighborhood here may be, for example, about 8 lines (pixel row) above and below the position where the false draft line determined in the N-1 processing cycle exists, but is not particularly limited. Further, the number of processing cycles corresponding to, for example, 30 seconds is appropriate as the predetermined processing cycle, but there is no particular limitation. When the predetermined processing cycle elapses, the additional mask means 13 removes the mask. In this way, image processing is initialized at regular intervals, and the correct mask is updated again in the next processing cycle.

喫水線抽出画像処理手段3は、追加マスク手段13でマスク処理が施された現画像データに対し喫水線抽出処理を行う。N−1処理サイクルで何らかの直線成分があったと見られる偽の喫水線の近傍は、マスク処理が施されているため一切の画像がない。そのためN処理サイクルにおいて、喫水線抽出画像処理手段3はマスク処理が施されている箇所については喫水線抽出処理を行わないようになる。   The waterline extraction image processing means 3 performs a waterline extraction process on the current image data subjected to the mask processing by the additional mask means 13. In the vicinity of the fake water line that is considered to have some linear component in the N-1 processing cycle, there is no image because the mask processing is performed. Therefore, in the N processing cycle, the waterline extraction image processing means 3 does not perform the waterline extraction processing for the portion where the mask processing is performed.

以上のように実施の形態2によれば、追加マスク手段13は1サイクル前の処理サイクルにおける偽の喫水線の位置情報に基づいてその位置近傍にマスク処理を施すので、喫水線抽出画像処理手段3は偽の喫水線を繰り返し抽出する必要はなくなり、作業負荷が軽減され、1処理サイクルに要する時間が増大することなく喫水線認識作業のリアルタイム性を確保できるようになる。   As described above, according to the second embodiment, the additional mask means 13 performs mask processing in the vicinity of the position based on the position information of the false waterline in the processing cycle one cycle before. There is no need to repeatedly extract fake waterlines, the work load is reduced, and real-time performance of waterline recognition work can be secured without increasing the time required for one processing cycle.

1 画像情報入力I/F
2 画像情報入力手段
3 喫水線抽出画像処理手段
31 エッジ抽出手段
32 範囲指定手段
33 直線検出手段
34 水位検出手段
4 記憶手段
5 現画像蓄積手段
6 背景画像蓄積手段
7 差分切り出し手段
8 差分累積手段
9 水面判断手段
10 喫水線決定手段
101 接触判定手段
102 最上位判定手段
11 結果出力手段
12 画像情報出力I/F
13 追加マスク手段
1 Image information input I / F
2 Image information input means 3 Waterline extraction image processing means 31 Edge extraction means 32 Range designation means 33 Straight line detection means 34 Water level detection means 4 Storage means 5 Current image storage means 6 Background image storage means 7 Difference extraction means 8 Difference accumulation means 9 Water surface Determination means 10 Drunk line determination means 101 Contact determination means 102 Top level determination means 11 Result output means 12 Image information output I / F
13 Additional mask means

Claims (6)

喫水線を含む撮影画像が入力される画像入力手段と、
前記撮影画像からエッジ画像を生成し、このエッジ画像の設定された領域において特定の方向に射影加算し、その射影加算のパターンに基づいて直線成分を抽出する直線成分抽出画像処理手段と、
前記撮影画像と前記撮影画像の所定フレーム前の各過去画像それぞれとの差分となる差分画像を生成し、各差分画像の各画素が持つ輝度をそれぞれ累積加算し累積差分画像を生成する差分累積手段と、
前記累積差分画像のうち、所定の閾値を超えた輝度を持つ画素の集合を水面領域と判断する水面判断手段と、
前記抽出された直線成分のうち前記水面領域に重ならない直線成分を真の喫水線として決定する喫水線決定手段とを備えることを特徴とする水位検出装置。
An image input means for inputting a photographed image including a water line;
An edge image is generated from the photographed image, a projection addition is performed in a specific direction in a set region of the edge image, and a linear component extraction image processing unit that extracts a linear component based on the projection addition pattern;
Difference accumulation means for generating a difference image that is a difference between the photographed image and each past image of the photographed image before a predetermined frame, and cumulatively adding the luminance of each pixel of each difference image to generate a cumulative difference image When,
A water surface determination means for determining a set of pixels having luminance exceeding a predetermined threshold among the cumulative difference images as a water surface region;
A water level detection device comprising: a water line determining means for determining, as a true water line, a linear component that does not overlap the water surface region among the extracted linear components.
前記水面判断手段は、前記所定の閾値を超えた輝度を持つ画素の水平方向の画素列の集合を水面領域と判断することを特徴とする請求項1に記載の水位検出装置。   The water level detection device according to claim 1, wherein the water surface determination unit determines a set of horizontal pixel rows of pixels having luminance exceeding the predetermined threshold as a water surface region. 前記喫水線決定手段は、前記抽出された直線成分が全て前記水面領域に含まれる場合にはエラー信号を出力する接触判定手段と、
前記エラー信号が入力された場合に、前記抽出された直線成分のうち最も上方にある直線成分を喫水線として決定する最上位判定手段とを備えることを特徴とする請求項1又は2に記載の水位検出装置。
The water line determining means is a contact determining means for outputting an error signal when all the extracted linear components are included in the water surface area,
3. The water level according to claim 1, further comprising: a highest level determination unit that determines, as a water line, a linear component that is uppermost among the extracted linear components when the error signal is input. Detection device.
前記抽出された直線成分のうち前記真の喫水線に対応する直線成分以外の直線成分の位置情報を前記喫水線決定手段から入力され、前記直線成分の位置近傍に所定時間マスクする追加マスク手段を備えたことを特徴とする請求項1乃至3のいずれかに記載の水位検出装置。   An additional mask means for masking a predetermined time in the vicinity of the position of the straight line component is inputted from the draft line determining means, and the position information of straight line components other than the straight line component corresponding to the true water line among the extracted straight line components is provided. The water level detection device according to any one of claims 1 to 3. 喫水線を含むエリアを撮影する撮影装置と、
前記撮影装置で撮影された画像を取り込み喫水線を決定する処理を行う請求項1乃至3のいずれかに記載された水位検出装置とを備えることを特徴とする水位検出システム。
A photographing device for photographing an area including a water line;
A water level detection system comprising: the water level detection device according to any one of claims 1 to 3, wherein the water level detection device performs processing for taking an image photographed by the photographing device and determining a water line.
喫水線を含む撮影画像からエッジ画像を生成し、このエッジ画像の設定された領域において特定の方向に射影加算し、その射影加算のパターンに基づいて直線成分を抽出する直線成分抽出ステップと、
前記撮影画像と前記撮影画像の所定フレーム前の各過去画像それぞれとの間で差分演算する差分演算ステップと、
各差分演算結果の各画素が持つ輝度をそれぞれ累積加算して演算する差分累積ステップと、
前記累積差分演算の結果、所定の閾値を超えた輝度を持つ画素の集合を水面領域と判断する水面判断ステップと、
前記抽出された直線成分のうち前記水面領域に含まれない直線成分を喫水線として決定する喫水線決定ステップとを有することを特徴とする水位検出方法。
A linear component extraction step for generating an edge image from a photographed image including a water line, performing projection addition in a specific direction in a set region of the edge image, and extracting a linear component based on the projection addition pattern;
A difference calculation step for calculating a difference between the captured image and each past image before a predetermined frame of the captured image;
A difference accumulation step of calculating by adding the luminance of each pixel of each difference calculation result,
As a result of the cumulative difference calculation, a water surface determination step of determining a set of pixels having luminance exceeding a predetermined threshold as a water surface region;
A water level detection method comprising: determining a straight line component that is not included in the water surface region among the extracted straight line components as a draft line.
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