JP2014219718A - 監視用画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】常に精度を落とすことなく精度の高い背景差分を実施し、失報を回避することができる監視用画像処理装置を得る。
【解決手段】現画像から色ヒストグラムを作成し、色ヒストグラムの分散にもとづいて、現画像がモノトーン状況であるかカラフル状況であるかを判断するカラフル判定部と、カラフル判定部がカラフル状況であると判断した場合に色背景差分を選択し、カラフル判定部がモノトーン状況であると判断した場合に輝度背景差分を選択するセレクタ部とを備えた。
【選択図】図１

Description

この発明は、例えば侵入者などの発報事象の出現を検知する監視用画像処理装置に関するものである。

従来の画像処理装置では、例えば、特許文献１に開示されているように、「輝度背景差分」方式を使用して移動物のシルエット（変化領域）を抽出し、変化領域の特徴量が特徴量パラメータ設定値に合致するか否かによって発報処理を行なう構成にしている。このように構成されることで背景差分ロジックはシンプルに構成できる。
また、従来の画像処理装置では、例えば、特許文献２に開示されているように、「輝度テンプレートマッチング」方式を採用して、複雑な検査や位置決めを高速に行なうように構成している。

特開２００３−２７４３９５号公報 特開平７−１２９７７０号公報

しかしながら、従来の監視用画像処理装置では、変化領域が発報すべき正規発報対象であっても、つまり、背景と色の異なる移動物であっても、背景と類似の輝度であれば、特徴量が特徴量パラメータ（例えば面積値）に合致せず、変化領域を抽出することが困難であり、この変化領域の不正確さによって、正規発報対象であるのに発報することができない失報となってしまうという課題があった。また、テンプレートマッチング方式においても、輝度データマッチングでは、色の異なる移動物であっても、背景と類似の輝度である限り、正確なテンプレートマッチングが実施できず、移動物の抽出が困難となり、失報となってしまうという課題があった。

例えば、黒い背景に赤い服の人物が移動するようなケースにおいて、黒色も赤色も、輝度はほぼ同一である。従って、従来の「輝度背景差分」方式や「輝度テンプレートマッチング」方式では、差分が得られず、変化領域を抽出することが困難であった。しかし、人間の目には、明確に「黒」と「赤」の色の違いがあり、このシーンでの移動物の見落とし、つまり失報は、奇異なものとして映ってしまう。

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、常に精度を落とすことなく精度の高い背景差分を実施し、失報を回避することができる監視用画像処理装置を得ることを目的とする。

この発明に係る監視用画像処理装置は、監視対象領域の現在の監視画像を映像信号として受信するビデオ入力部と、前記ビデオ入力部が受信した前記映像信号を量子化して現画像とするＡ／Ｄコンバータと、前記現画像と、前記現画像において発報事象が出現していない状態の前記監視画像を示す比較用画像とを比較し、前記監視画像内の輝度背景差分を抽出する輝度背景差分部と、前記現画像と、前記比較用画像とを比較し、前記監視画像内の色背景差分を抽出する色背景差分部と、前記現画像から色ヒストグラムを作成し、前記色ヒストグラムの分散にもとづいて、前記現画像がモノトーン状況であるかカラフル状況であるかを判断するカラフル判定部と、前記カラフル判定部が前記カラフル状況であると判断した場合に前記色背景差分を選択し、前記カラフル判定部が前記モノトーン状況であると判断した場合に前記輝度背景差分を選択するセレクタ部とを備えたものである。

この発明によれば、現画像がカラフル状況にあるかモノトーン状況にあるか判断した後、背景差分方式を「輝度背景差分」と「色背景差分」から選択できるようにしたので、背景と色の異なる移動物について、背景と類似の輝度であっても変化領域として精度よく抽出することができ、失報を回避できる。また、テンプレートマッチングとして、「輝度マッチング」と「色マッチング」の２種類の方式を搭載し、どちらの方式を採用するか選択できるようにしたので、背景と色の異なる移動物について、背景と類似の輝度であっても精度よく抽出することができ、失報を回避できる。

この発明の実施の形態１に係る監視用画像処理装置の構成図である。 この発明の実施の形態１に係る監視用画像処理装置の発報処理のフローチャートである。 この発明の実施の形態１のカラフル判定部によるカラフル判定のフローチャートである。 現画像がモノトーンな映像状況の例を示す図である。 現画像がカラフルな映像状況の例を示す図である。 モノトーン画像（図４）のヒストグラム例を示す図である。 カラフル画像（図５）のヒストグラム例を示す図である。 変化領域について説明する図である。 認識処理部１４による判定を詳細に示したフローチャートである。 モノトーン状況とカラフル状況が混在した状況での、色情報ヒストグラムを示す図である。 この発明の実施の形態２のカラフル判定部によるカラフル判定のフローチャートである。 この発明の実施の形態３に係る監視用画像処理装置の構成図である。 この発明の実施の形態３に係る監視用画像処理装置の発報処理のフローチャートである。 輝度テンプレート配置記憶部による輝度テンプレート配置について説明する図である。 図４（ａ）の現画像の先画像を示す図である。 色テンプレート配置記憶部による輝度テンプレート配置について説明する図である。 図５（ａ）の現画像の先画像を示す図である。 輝度テンプレートでテンプレートマッチングを行なった例を示す図である。 色テンプレートでテンプレートマッチングを行なった例を示す図である。

以下、この発明の実施の形態について、図面を参照しながら詳細に説明する。
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１に係る監視用画像処理装置の構成図である。
監視用画像処理装置は、ビデオ入力部１と、Ａ／Ｄコンバータ２と、カラフル判定部３と、現画像蓄積部４と、背景画像蓄積部５と、背景更新部６と、輝度背景差分部７と、色背景差分部８と、セレクタ部９と、閾値演算部１０と、２値化部１１と、特徴量演算部１２と、特徴量パラメータ設定値記憶部１３と、認識処理部１４と、発報部１５とを備える。

ビデオ入力部１は、電気所などに設置されたＴＶカメラ等、不図示の撮像装置から出力された監視対象領域の現在の監視映像を映像信号として受信する。
Ａ／Ｄコンバータ２は、ビデオ入力部１から受信する映像信号を量子化する。つまり、ビデオ入力部１から受信したアナログデータをデジタルデータに変換する。
カラフル判定部３は、Ａ／Ｄコンバータ２が出力した現在の映像データ（以下、現画像という）から色ヒストグラムを作成し、その分散具合いにより現画像が色彩鮮やかな状況（以降、カラフル状況という）か、逆に色彩が抑えられたモノトーンに近い状況（以降、モノトーン状況という）かを判断する。
現画像蓄積部４は、Ａ／Ｄコンバータ２が出力した現画像を受信し、記憶する。なお、現画像データは必要に応じ記録すればよく、現画像データを蓄積せず、受信した現画像データをそのまま輝度背景差分部７および色背景差分部８に出力することとしてもよい。

背景画像蓄積部５は、Ａ／Ｄコンバータ２が出力した現画像を受信し、相応の演算を行ない、発報事象（例えば、侵入者）が出現していない状態の監視対象領域を示す比較用の背景画像（例えば、発報事象が出現していないタイミングで、Ａ／Ｄコンバータ２により取得された画像データ。以下、背景画像という）を作成し、記憶する。なお、背景画像は、必要に応じて記録すればよく、背景画像を記憶しておかず、Ａ／Ｄコンバータ２から受信した現画像データから背景画像を作成し、そのまま輝度背景差分部７および色背景差分部８に出力することとしてもよいし、人為的に作成された背景画像を外部から取得し、そのまま輝度背景差分部７および色背景差分部８に出力することとしてもよい。

背景更新部６は、背景画像蓄積部５のデータを一定ルールで演算し、背景画像を更新する。一般的には、例えば、過去５枚の背景画像の平均を背景画像とするなど、単純なルールで更新する。
輝度背景差分部７は、現画像蓄積部４に記憶している現画像と背景画像蓄積部５に記憶している背景画像の２つの画像を比較し、監視画像内の移動物、変化物を輝度差分データ（輝度背景差分という）として抽出する。
色背景差分部８は、現画像蓄積部４に記憶している現画像と背景画像蓄積部５に記憶している背景画像の２つの画像を比較し、Ｃｂ（青成分），Ｃｒ（赤成分）（もしくはＲＧＢ等の色情報）での背景差分を行い、監視画像内の移動物、変化物を色差分データ（色背景差分という）として抽出する。
セレクタ部９は、カラフル判定部３の判定結果に従い、輝度背景差分と色背景差分のどちらを次工程に流すか判断する。

閾値演算部１０は、セレクタ部９が判断した輝度背景差分または色背景差分の背景差分データを２値化するための閾値を算出する。例えば、背景差分データの平均値を閾値にする等、背景差分データを元に単純なルールで最適閾値を求めるのが一般的である。
２値化部１１は、閾値演算部１０が求めた閾値により輝度背景差分または色背景差分の背景差分データを２値化する。２値化されたデータを変化領域とよぶ。ただし装置によってはこの２値化を行わずに直接背景差分データを認識処理する場合もある。

特徴量演算部１２は、２値化部１１から出力される２値データを受信し、特徴量、例えば、変化領域の面積、縦横寸法等を算出する。
特徴量パラメータ設定値記憶部１３は、あらかじめ発報対象の特徴量パラメータを記憶している。特徴量パラメータは、オペレータが事前に決定した正規発報対象（例えば人物、車）の特徴量（例えば、面積の上限，下限、縦横寸法の上限，下限、移動量）の範囲や条件である。
認識処理部１４は、特徴量演算部１２から出力される特徴量データと、特徴量パラメータ設定値記憶部１３に記憶している発報対象の特徴量パラメータ設定値を比較し、イベント発生か否かを判断する。また、イベント発生を知らせる通知（発報事象発生通知）を出力する。なお、認識処理部１４が、特徴量パラメータ設定値に該当すると判断した場合をイベント発生といい、イベントを発生させた発報対象をイベント対象という。
発報部１５は、認識処理部１４から発報事象発生を受信すると、発報処理を行なう。発報処理とは、例えば、ＢＥＥＰ音を出す等の処理をいう。

次に、動作について説明する。
図２は、この発明の実施の形態１に係る監視用画像処理装置の発報処理のフローチャートである。図２に沿って、発報するまでの動作について説明する。
ビデオ入力部１は、電気所などに設置されたＴＶカメラ等、外部の撮像装置から出力された映像信号（ビデオ信号）を受信し、Ａ／Ｄコンバータ２に送る（ステップＳＴ１）。
Ａ／Ｄコンバータ２は、ビデオ入力部１から受信したビデオ信号をデジタルデータに変換し、変換した現在の映像データ（現画像）をカラフル判定部３、現画像蓄積部４、背景画像蓄積部５に出力する（ステップＳＴ２）。具体的には、１画素あたり８ビットの多値データに変換するのが一般的である。

現画像蓄積部４は、Ａ／Ｄコンバータ２から受信した現画像を記憶する（ステップＳＴ３）。なお、現画像は必要に応じて記録すればよく、現画像を蓄積せず、受信した現画像をそのまま輝度背景差分部７または色背景差分部８に出力することとしてもよい。
背景画像蓄積部５は、Ａ／Ｄコンバータ２から受信した現画像を元に、発報事象（例えば、侵入者）が出現していない状態の監視対象領域を示す比較用の背景画像（例えば、発報事象が出現していないタイミングで、Ａ／Ｄコンバータ２により取得された画像データ。以下、背景画像という）を作成し、記憶する（ステップＳＴ４）。なお、背景画像は、必要に応じて記録すればよく、背景画像を記憶しておかず、Ａ／Ｄコンバータ２から受信した現画像データから背景画像を作成し、そのまま輝度背景差分部７および色背景差分部８に出力することとしてもよいし、人為的に作成された背景画像を外部から取得し、そのまま輝度背景差分部７および色背景差分部８に出力することとしてもよい。

背景更新部６は、背景画像蓄積部５に記憶してある背景画像を一定ルールで更新する（ステップＳＴ５）。定期的にサンプリングされた背景画像を元に演算処理されるのが一般で、例としては過去５シーンの背景画像の各画素の値を平均した平均画像を背景画像として更新する方法や、一定時間前の背景画像を入れ替える方法等が、一般的である。
輝度背景差分部７は、現画像蓄積部４および背景画像蓄積部５からの出力画像を比較し、各画素毎に輝度差分を求め、その差分データより成る画像（以降輝度差分画像とよぶ）を出力する（ステップＳＴ６）。輝度差分画像は、一般的には映像中で物体が移動したり光量が変化したりした際の輝度の変化した部分を表す。通常は人物や車両のような移動物が主であるが、周囲が暗い場合は、まれに正確な輝度差分画像が得られない場合もある。

色背景差分部８は、現画像蓄積部４および背景画像蓄積部５からの出力画像を比較し、色背景差分を実施し、各画素毎に色差分を求め、その差分データより成る画像（以降色差分画像とよぶ）を出力する（ステップＳＴ７）。色差分画像は、一般的には映像中で物体が移動したり色彩量が変化したりした際の色の変化した部分を表す。通常は人物や車両のような移動物が主であるが、背景画と移動物が同系色の場合は、まれに正確な色差分画像が得られない場合もある。
色背景差分の演算式の一例を以下に示す。
色背景差分＝｜背景画のＣｂ−現画のＣｂ｜＋｜背景画のＣｒ−現画のＣｒ｜
なお、これは一例にすぎず、別の演算式を用いて色背景差分を求めることとしてもよい。

カラフル判定部３は、Ａ／Ｄコンバータ２から受信した現画像に基づき、色ヒストグラムを作成し、その分布の様子より現画像がカラフル状況か、モノトーン状況かを判断するカラフル判定を行なう（ステップＳＴ８）。
図３は、この発明の実施の形態１のカラフル判定部３によるカラフル判定のフローチャートである。
図３に沿って、カラフル判定について詳細に説明する。
まず、カラフル判定部３は、Ａ／Ｄコンバータ２から受信した現画像の全画素のＣｂ値を取得し、ヒストグラムを作成する（ステップＳＴ２１）。
カラフル判定部３は、ステップＳＴ２１と同様に、Ａ／Ｄコンバータ２から受信した現画像の全画素のＣｒ値を取得し、ヒストグラムを作成する（ステップＳＴ２２）。
カラフル判定部３は、ステップＳＴ２１で作成したＣｂヒストグラムの平均を求め、Ｃｂの偏差、つまりＣｂ成分の分散具合いを算出する（ステップＳＴ２３）。
カラフル判定部４は、ステップＳＴ２３と同様に、ステップＳＴ２２で作成したＣｒヒストグラムの平均を求め、Ｃｒの偏差、つまりＣｒ成分の分散具合いを算出する（ステップＳＴ２４）。

カラフル判定部３は、事前に決められ、自身に記憶している偏差の閾値と、ステップＳＴ２３，ステップＳＴ２４でそれぞれ算出したＣｂ，Ｃｒの偏差の結果とを比較し、どちらか一方が閾値を超えていないかどうか判定する（ステップＳＴ２５）。
ステップＳＴ２５において、どちらか一方が閾値を超えている場合（ステップＳＴ２５の“ＹＥＳ”の場合）、カラフル判定部３は、「カラフル状況」であると判断して処理終了する（ステップＳＴ２６）。
一方、ステップＳＴ２５において、どちらとも閾値を超えていない場合（ステップＳＴ２５の“ＮＯ”の場合）、カラフル判定部３は、「モノトーン状況」であると判断して処理終了する（ステップＳＴ２７）。

セレクタ部９は、カラフル判定部３によるカラフル判定の判定結果を受け、輝度背景差分部７が出力した輝度背景差分か、色背景差分部８が出力した色背景差分か、いずれの背景差分を採用するかを決定し、決定した背景差分を閾値演算部１０へ出力する（ステップＳＴ９）。

ここで、ステップＳＴ６〜ステップＳＴ９までの処理について、画像例を用いて具体的に説明する。
図４は、現画像がモノトーンな映像状況の例を示す図である。まず、現画像がモノトーンである場合の輝度差分画像および色差分画像の出力について、図４に沿って説明する。
図４（ａ）は、現画像蓄積部４に記憶されている現画像であり、歩行者がいる画像であるとする。また、図４（ｂ）は、背景画像蓄積部５に記憶されている背景画像であり、歩行者がいない状況の画像であるとする。

輝度背景差分部７は、ステップＳＴ６において、図４（ａ）の現画像と図４（ｂ）の背景画像を比較し、輝度背景差分画像を出力する。図４（ｃ）は、輝度差分画像であり、一定量の輝度の差がある画素を塗りつぶしで示して現画像に重ねたものである。
色背景差分部８は、ステップＳＴ７において、図４（ａ）の現画像と図４（ｂ）の背景画像を比較し、色背景差分画像を出力する。図４（ｄ）は、色背景差分画像であり、一定量の色の差がある画素を塗りつぶしで示して現画像に重ねたものである。

図４は、積雪の風景であるため、背景画と歩行者の「色」の違いはほとんど無く、灰色、黒色の画像である。よって、色の差は微少である。
逆に、背景と歩行者の間の「輝度」の違いは明確であり、雪の地面と歩行者の間で輝度差が確認できる。よって、輝度の差は比較的大きい。
したがって、図４（ｄ）の塗りつぶしで示した部分の面積は小さく、図４（ｃ）の塗りつぶしで示した部分の面積は比較的大きい。つまり、輝度背景差分画像のほうが、色背景差分画像よりも変化領域が大きい。

図５は、現画像がカラフルな映像状況の例を示す図である。（図面上、色は出ていないが、カラフルな色つきの画像を表すものとする）
現画像がモノトーンである場合の輝度差分画像および色差分画像の出力について、図５に沿って説明する。
図５（ａ）は、現画像蓄積部４に記憶されている現画像であり、歩行者がいる画像であるとする。また、図５（ｂ）は、背景画像蓄積部５に記憶されている背景画像であり、歩行者がいない状況の画像であるとする。

輝度背景差分部７は、ステップＳＴ６において、図５（ａ）の現画像と図５（ｂ）の背景画像を比較し、輝度背景差分画像を出力する。図５（ｃ）は、輝度差分画像であり、一定量の輝度の差がある画素を塗りつぶしで示して現画像に重ねたものである。
色背景差分部８は、ステップＳＴ７において、図５（ａ）の現画像と図５（ｂ）の背景画像を比較し、色背景差分画像を出力する。図５（ｄ）は、色背景差分画像であり、一定量の色の差がある画素を塗りつぶしで示して現画像に重ねたものである。

図５は、昼間の風景であるため、背景画と歩行者の「色」の違いは明確である。よって、背景は緑系、歩行者は青色系の色となり、同系色の色はない。色の差は、比較的大きい。
逆に、背景と歩行者の間の「輝度」の違いは微少である。よって、背景の緑も歩行者の青色も、輝度値だけ見ると類似の値をとる。輝度の差は微少である。
したがって、図５（ｃ）の塗りつぶしで示した部分の面積は小さく、図５（ｄ）の塗りつぶしで示した部分の面積は比較的大きい。つまり、色背景差分画像のほうが、輝度背景差分画像よりも変化領域が大きい。
したがって、図４，図５のように、モノトーン状況では輝度差分、カラフル状況では色差分を使用することが、より大きな差分情報を得る方法であるといえる。

図６は、モノトーン画像（図４）のヒストグラム例を示す図である。
図７は、カラフル画像（図５）のヒストグラム例を示す図である。
ここで、カラフル判定部３におけるカラフル判定について、図６，７を用いて具体的に説明する。
図６では、全体に青色に偏り、他の色が少ないため、Ｃｂ成分（青成分）のヒストグラムが中央に集まっている（図６（ａ））。また、Ｃｒ成分（赤成分）は少ないため、Ｃｒのヒストグラムはほとんどない（図６（ｂ））。
モノトーン状況では、このようにＣｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが一極に集まり、分散が小さい。

図７では、全体に緑系、青系、赤系の色が混在しているため、Ｃｂ成分（青成分）、Ｃｒ成分（赤成分）のヒストグラムとも各色に散らばり分散している（図７（ａ），（ｂ））。
カラフル状況では、このようにＣｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが広く分散し、偏差が大きい。
カラフル判定部３は、Ａ／Ｄコンバータ２から受信した現画像の全画素のＣｂ値，Ｃｒ値を取得し、図６，図７に示すようなヒストグラムを作成し（ステップＳＴ２１，ＳＴ２２）、Ｃｂ，Ｃｒの分散値から偏差を算出して（ステップＳＴ２３，ＳＴ２４）、事前に取り決めた定数（閾値）を上回れば「カラフル状況」、下回れば「モノトーン状況」とのステータスの判断をする（ステップＳＴ２５〜ＳＴ２７）。
セレクタ部９では、この判断を受けていずれの背景差分を採用するかを決定する。

具体的には、例えば、現画像が図４（ａ）であった場合、ヒストグラムは図６のようになり、カラフル判定部３は、Ｃｂ，Ｃｒの偏差はともに閾値を下回ると判定し、Ｃｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが一極に集まり、分散が一定値より小さい「モノトーン」状況であると判断する。これを受けて、セレクタ部９では、輝度背景差分部７が出力した輝度背景差分画像（図４（ｃ））を採用すると決定する。
一方、例えば、現画像が図５（ａ）であった場合、ヒストグラムは図７のようになり、カラフル判定部３は、Ｃｂ，Ｃｒの偏差が閾値を上回ると判定し、Ｃｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが一定値より広く分散している「カラフル状況」であると判断する。これを受けて、セレクタ部９では、色背景差分部８が出力した色背景差分画像（図５（ｄ））を採用すると決定する。

図２のフローに戻る。
ステップＳＴ９において、セレクタ部９が輝度背景差分と色背景差分のうち決定したほうの背景差分を閾値演算部１０へ出力すると、閾値演算部１０は、受信した背景差分データを２値化するための閾値を算出する（ステップＳＴ１０）。背景差分データは、多値データであり、そのまま認識処理するのは不的確であるため、以降の処理を高速に行なうためにも２値化して２値化データに変換するのが一般的である。閾値は、例えば、背景差分データの平均値を閾値にする等、背景差分データをもとに、単純なルールで最適閾値を求めるのが一般的である。なお、これは一例にすぎず、他の方法で閾値を設定してもよい。

２値化部１１は、ステップＳＴ１０において閾値演算部１０が算出した閾値で背景差分データを２値化する（ステップＳＴ１１）。以降、背景差分データを変化領域という。ただし装置によってはこの２値化を行わずに直接背景差分データを認識処理する場合もある。
変化領域について、図８に基づいて説明する。
図８（ａ）は、通常の正門の映像である。図８（ａ）に示すように、今人物が画像内を移動している。この場合、移動している人物の位置がそのまま変化領域となる。
図８（ｂ）は、図８（ａ）の変化領域を黒く染めてスーパーインポーズした現画像を示した映像である。

特徴量演算部１２は、ステップＳＴ１１において２値化部１１が２値化した変化領域を受信し、特徴量を算出する（ステップＳＴ１２）。特徴量とは、変化領域の面積、縦横寸法等をいう。この実施の形態１では、例として、特徴量を「連続性」「面積」「縦横寸法」「速度」とする。「連続性」とは何フレーム変化領域が生存したかの連続時間をいい、「面積」は変化領域の画素数をいい、「縦横寸法」は変化領域の外接矩形の縦長さ，横長さをいい、「速度」は変化領域の移動速度を表す。

認識処理部１４は、ステップＳＴ１２において特徴量演算部１２が算出した特徴量データと、特徴量パラメータ設定値記憶部１３に記憶している特徴量パラメータ設定値を比較し、イベント発生か否か、つまり、発報対象が発生したか否かを判断し、発報対象である場合、発報対象通知を出力する（ステップＳＴ１３）。具体的には、特徴量演算部１２が算出した特徴量データが、特徴量パラメータ設定値記憶部１３に記憶している特徴量パラメータ設定値に示されている範囲や条件に合致しているか否かを判断し、合致している場合、イベント対象発見となり、イベント通知（発報事象発生通知）を出力する。

図９は、認識処理部１４による判定を詳細に示したフローチャートである。
ステップＳＴ１２において特徴量演算部１２が算出した変化領域の特徴量を受信すると、認識処理部１４は、変化領域が一定時間連続で存在するかどうかを判断する（ステップＳＴ３１）。具体的には、変化領域の存在する連続時間は、特徴量パラメータ設定値記憶部１３に記憶している範囲や条件に合致した場合にＯＫ、合致しなければＮＧと判断する。例えば、特徴量パラメータ設定値の範囲が「最小４フレーム最大１０フレーム」である場合、連続時間が４〜１０フレームであればＯＫ、それ以外であればＮＧと判断される。

ステップＳＴ３１で“ＮＧ”と判断された場合、以降の処理はスキップして処理終了する。
ステップＳＴ３１で“ＯＫ”と判断された場合、認識処理部１４は、変化領域の特徴量のうち、面積が所定値であるかどうかを判断する（ステップＳＴ３２）。具体的には、変化領域の面積が特徴量パラメータ設定値の範囲や条件に合致した際にＯＫ、合致しなかった場合にＮＧと判断する。例えば、特徴量パラメータ設定値の範囲が「最小５００画素、最大１０００画素」である場合、面積が５００〜１０００画素であればＯＫ、それ以外であればＮＧと判断される。

ステップＳＴ３２で“ＮＧ”と判断された場合、以降の処理はスキップして処理終了する。
ステップＳＴ３２で“ＯＫ”と判断された場合、認識処理部１４は、変化領域の特徴量のうち、縦横寸法が所定値であるかどうかを判断する（ステップＳＴ３３）。具体的には、縦横寸法が特徴量パラメータ設定値の範囲や条件に合致した際にＯＫ、合致しなかった場合にＮＧと判断する。例えば、特徴量パラメータ設定値の範囲が「縦最小５０画素、最大１００画素」「横最小５０画素、最大１００画素」である場合、縦横寸法とも５０〜１００画素であればＯＫ、それ以外であればＮＧと判断される。

ステップＳＴ３３で“ＮＧ”と判断された場合、以降の処理はスキップして処理終了する。
ステップＳＴ３３で“ＯＫ”と判断された場合、認識処理部１４は、変化領域の特徴量のうち、移動速度が所定値であるかどうかを判断する（ステップＳＴ３４）。具体的には、速度が特徴量パラメータ設定値の範囲や条件に合致した際にＯＫ、合致しなかった場合にＮＧと判断する。例えば、特徴量パラメータ設定値の範囲が「最小５０画素／秒、最大１００画素／秒」である場合、縦横寸法とも５０〜１００画素／秒であればＯＫ、それ以外であればＮＧと判断される。
ステップＳＴ３４で“ＮＧ”と判断された場合、以降の処理はスキップして処理終了する。
ステップＳＴ３４で“ＯＫ”と判断された場合、認識処理部１４は、正規発報対象と判断し、イベント通知、つまり、発報事象発生通知を出力する（ステップＳＴ３５）。

なお、「面積」「縦横寸法」「移動速度」は、ステップＳＴ３１で示される変化領域の連続する存在時間中の各画像における特徴量の平均を算出して、特徴量パラメータ設定値と比較されるのが一般的である。
また、ステップＳＴ３１〜ステップＳＴ３５の処理は、Ｓ／Ｗにて処理されるのが一般的である。
また、この認識処理部１４における発報対象通知出力判定は、従来の監視用画像処理装置における発報対象通知出力判定と同様である。ただし、ここに示すのは一例にすぎず、他の手順や方法で発報対象通知出力判定を行なうものとしてもよい。

図２に戻り、ステップＳＴ１３において、認識処理部１４が、発報対象が発生したと判断し、発報事象発生通知が出力された場合（ステップＳＴ１３の“ＹＥＳ”の場合）、発報部１５は、発報処理を行なう（ステップＳＴ１４）。発報処理とは、例えば、一般にはＢＥＥＰ音の出力やランプの点灯、上位ホストマシンへの通知・通信である。なお、発報処理は、発報対象の発生を知らせるものであればよく、他の方法であってもかまわない。
ステップＳＴ１３において、認識処理部１４が、発報対象が発生していないと判断した場合（ステップＳＴ１３の“ＮＯ”の場合）、発報処理はスキップされ、処理終了する。

以上のように、この実施の形態１によれば、現画像がモノトーンかカラフルかによって、輝度背景差分で発報対象を判定するか、色背景差分で発報対象を判定するかを切り替えるようにしたため、例えば夜間の暗がりを歩く赤いコートの人物のような、背景（暗がり）と移動物（赤いコートの人物）とが両方とも輝度が低く輝度差分背景が得られにくい状況においても、変化領域を正確に判断することができる。これにより、常に精度を落とすことなく精度の高い発報処理を実施することができるため、失報を回避することができる。

実施の形態２．
図１０は、モノトーン状況とカラフル状況が混在した状況での、色情報ヒストグラムを示す図である。
図１０（ａ）は、現画像であり、画像の上半分はカラフル状況で、画像の下半分が芝生でモノトーン状況である。
図１０（ａ）の下半分のヒストグラムを作成すると、Ｃｂ成分（青成分）とＣｒ成分（赤成分）のヒストグラムが中央に集まっている。（図１０（ｂ），（ｃ）参照）
図１０（ａ）の上半分のヒストグラムを作成すると、Ｃｂ成分（青成分）、Ｃｒ成分（赤成分）のヒストグラムとも各色に散らばり分散している。（図１０（ｄ），（ｅ）参照）

図１０に示すような状況で、実施の形態１で説明したように背景差分の方式を切り替えた場合、色背景差分を使用した場合は画像の下半分に精度劣化が発生し、輝度背景差分を使用した場合は画像の上半分に精度劣化が発生し、いずれを選択しても問題を有する事となる。
そこで、この実施の形態２では、図１０のようにモノトーン状況とカラフル状況混在した状況であっても、精度劣化を招くことなく、精度の高い発報処理を行なう実施の形態について説明する。

この発明の実施の形態２に係る監視用画像処理装置の構成は、実施の形態１において図１で示したものと同様であるため、図示および重複した説明を省略する。
この発明の実施の形態２に係る監視用画像処理装置と、実施の形態１の監視用画像処理装置とは、カラフル判定部３の動作のみが異なる。したがって、実施の形態１で示した動作については図示および重複した説明を省略し、カラフル判定部３の動作のみ説明する。

図１１は、この発明の実施の形態２のカラフル判定部３によるカラフル判定のフローチャートである。
なお、ここでは、図１０（ａ）に示す現画像をＡ／Ｄコンバータ２から受信するものとして説明する。
カラフル判定部３は、Ａ／Ｄコンバータ２から受信した現画像の上半分と下半分をそれぞれブロックＡ，ブロックＢとなるようブロック分割する（ステップＳＴ４１）。
なお、ここでは、カラフル判定部３は、現画像を上半分、下半分に分割することとしたが、これに限らず、右半分、左半分に分割することとしてもよいし、分割する単位については適宜設定可能とする。また、ここでは、２つのブロックに分割することとしているが、２つに限らず、２つ以上のブロックを適宜設定可能とする。また、各ブロックは同一形状である必要もなく、適宜動的に変更されてもよい。

カラフル判定部３は、ステップＳＴ４１で分割したブロックのうち、ブロックＡ、つまり、図１０（ａ）に示す現画像の上半分の範囲の現画像の全画素のＣｂ，Ｃｒ値を読み、各ヒストグラムを作成する（ステップＳＴ４２）。ステップＳＴ４２で作成されたＣｂ，Ｃｒ値の各ヒストグラムは図１０（ｄ），（ｅ）のようになる。
カラフル判定部３は、ステップＳＴ４１で分割したブロックのうち、ブロックＢ、つまり、図１０（ａ）に示す現画像の下半分の範囲の現画像の全画素のＣｂ，Ｃｒ値を読み、各ヒストグラムを作成する（ステップＳＴ４３）。ステップＳＴ４２で作成されたＣｂ，Ｃｒ値の各ヒストグラムは図１０（ｂ），（ｃ）のようになる。

カラフル判定部３は、ステップＳＴ４２で作成したブロックＡの範囲のＣｂ，Ｃｒ値のヒストグラムから平均を求め、Ｃｂ，Ｃｒの各偏差、つまりＣｂ，Ｃｒ成分の分散具合いを算出する（ステップＳＴ４４）。
カラフル判定部３は、ステップＳＴ４３で作成したブロックＢの範囲のＣｂ，Ｃｒ値のヒストグラムから平均を求め、Ｃｂ，Ｃｒの各偏差、つまりＣｂ成分の分散具合いを算出する（ステップＳＴ４５）。
カラフル判定部３は、ステップＳＴ４４で算出した各偏差と、事前に決められ、自身に記憶していた偏差の閾値を比較し、ステップＳＴ４４で算出した各偏差のどちらか一方が、閾値を超えていないかどうかを判定する（ステップＳＴ４６）。

ステップＳＴ４６において、どちらか一方の偏差が閾値を超えていた場合（ステップＳＴ４６の“ＹＥＳ”の場合）、カラフル判定部３は、ブロックＡの範囲は、Ｃｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが広く分散しているＣｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが一定値より広く分散している「カラフル状況」であると判断する（ステップＳＴ４７）。
一方、ステップＳＴ４６において、いずれも閾値を超えていない場合（ステップＳＴ４６の“ＮＯ”の場合）、カラフル判定部３は、ブロックＡの範囲は、Ｃｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが一極に集まり、分散が一定値より小さい「モノトーン状況」であると判断する（ステップＳＴ４８）。
図１０の場合、カラフル判定部３は、ブロックＡの範囲のＣｂ，Ｃｒ値の各偏差は閾値を超えており、「カラフル状況」であると判断する。

カラフル判定部３は、ステップＳＴ４５で算出した各偏差と、事前に決められ、自身に記憶していた偏差の閾値を比較し、ステップＳＴ４５で算出した各偏差のどちらか一方が、閾値を超えていないかどうかを判定する（ステップＳＴ４９）。
ステップＳＴ４９において、どちらか一方の偏差が閾値を超えていた場合（ステップＳＴ４９の“ＹＥＳ”の場合）、カラフル判定部３は、ブロックＢの範囲は、Ｃｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが一定値より広く分散している「カラフル状況」であると判断する（ステップＳＴ５０）。
一方、ステップＳＴ４９において、いずれも閾値を超えていない場合（ステップＳＴ５０の“ＮＯ”の場合）、カラフル判定部３は、ブロックＢの範囲は「モノトーン状況」であると判断する（ステップＳＴ５１）。
図１０の場合、カラフル判定部３は、ブロックＢの範囲のＣｂ，Ｃｒ値の各偏差はいずれも閾値を超えておらず、Ｃｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが一極に集まり、分散が一定値より小さい「モノトーン状況」であると判断する。

カラフル判定部３が、各ブロック毎にカラフル判定を行なうと、セレクタ部９は、各ブロック毎にカラフル判定部３が判断した背景差分に応じて採用する背景差分を決定する。以降の処理は、実施の形態１の図２のステップＳＴ９以降と同様である。

以上のように、この実施の形態２によれば、カラフルとモノトーンが混在した状況においても、精度を劣化することなく発報処理を実施することができるため、失報を回避することができる。

実施の形態３．
図１２は、この発明の実施の形態３に係る監視用画像処理装置の構成図である。
なお、実施の形態１，２で説明したものと同様の構成については、重複した説明を省略する。
この実施の形態３と実施の形態１との相違点は、図１に示した閾値演算部１０，２値化部１１を備えず、図１２に示すように、輝度テンプレート配置記憶部１６，色テンプレート配置記憶部１７，テンプレートマッチング部１８を備える点である。

輝度テンプレート配置記憶部１６は、輝度背景差分部７が出力した輝度差分画像をもとに、対象物の動きの大きな部分を中心に輝度テンプレートを配置し、かつその輝度テンプレートデータを最低でも１フレーム前のものまで記憶しておく。
色テンプレート配置記憶部１７は、色背景差分部８が出力した色差分画像をもとに、対象物の動きの大きな部分を中心に色テンプレートを配置し、かつその色テンプレートデータを最低でも１フレーム前のものまで記憶しておく。

テンプレートマッチング部１８は、輝度テンプレート配置記憶部１６もしくは色テンプレート配置記憶部１７において記憶されたテンプレートデータと、次に取りこまれた最新の現画像（以降、先画像という）の輝度差分画像データ、もしくは色差分画像データとの間でテンプレートマッチングを行なう。

動作について説明する。
図１３は、この発明の実施の形態３に係る監視用画像処理装置の発報処理のフローチャートである。
なお、図１３のステップＳＴ１〜ステップＳＴ８は、実施の形態１，２で説明した図２のステップＳＴ１〜ステップＳＴ８と同様であるため、重複した説明を省略し、ここでは実施の形態１，２と異なる動作についてのみ説明する。
輝度背景差分部７が出力した輝度差分画像を受信すると、輝度テンプレート配置記憶部１６は、輝度テンプレートの位置を特定し、記憶する（ステップＳＴ１５）。なお、輝度テンプレート配置記憶部１６は、テンプレートのイメージデータを少なくとも１フレーム間は記憶しておく。
ステップＳＴ７において色背景差分部８が出力した色差分画像を受信すると、色テンプレート配置記憶部１７は、色テンプレートの位置を特定し、記憶する（ステップＳＴ１６）。なお、色テンプレート配置記憶部１７は、テンプレートのイメージデータを少なくとも１フレーム間は記憶しておく。

ステップＳＴ８において、カラフル判定部３がカラフル判定を行なうと、セレクタ部９は、ステップＳＴ９において、輝度テンプレート配置記憶部１６が記憶している輝度テンプレートか、色テンプレート配置記憶部１７が記憶している色テンプレートか、いずれのテンプレートを採用してテンプレートマッチングを行なうかを決定し、決定したテンプレートをテンプレートマッチング部１８へ出力する（ステップＳＴ１７）

ここで、ステップＳＴ６〜ステップＳＴ８，ステップＳＴ１７までの処理について、画像例を用いて具体的に説明する。なお、実施の形態１同様、現画像がモノトーンな映像状況の例を示す図として図４、現画像がカラフルな映像状況の例を示す図として図５、モノトーン画像（図４）のヒストグラム例を示す図として図６、カラフル画像（図５）のヒストグラム例を示す図として図７を用いて説明する。
実施の形態１で説明したように、図４，図５のように、モノトーン状況では輝度差分、カラフル状況では色差分を使用することが、より大きな差分情報を得る方法であるといえる。これは、より背景と移動物が区別しやすいということでもある。言いかえれば、対象物のテンプレートデータが、背景のイメージと類似性が少ないということである。
すなわち、モノトーン状況では輝度テンプレートマッチング、カラフル状況では色テンプレートマッチングを行なうほうが、テンプレートマッチング精度がよいことを意味し、その結果、対象物の移動ベクトル等の特徴量が精度よく算出できるということを意味する。

カラフル判定部３によるカラフル判定については、実施の形態１，２と同様であるため詳細な説明を省略するが、例えば、現画像が図４（ａ）であった場合、ヒストグラムは図６のようになり、カラフル判定部３は、Ｃｂ，Ｃｒの偏差はともに閾値を下回ると判定し、Ｃｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが一極に集まり分散の小さい「モノトーン」状況であると判断する。これを受けて、セレクタ部９では、輝度テンプレート配置記憶部１６が出力した輝度テンプレートを採用すると決定する。
一方、例えば、現画像が図５（ａ）であった場合、ヒストグラムは図７のようになり、カラフル判定部３は、Ｃｂ，Ｃｒの偏差が閾値を上回ると判定し、Ｃｂ，Ｃｒ成分のヒストグラムが広く分散している「カラフル状況」であると判断する。これを受けて、セレクタ部９では、色テンプレート配置記憶部１７が記憶している色テンプレートを採用すると決定する。

図１４は、輝度テンプレート配置記憶部１６による輝度テンプレート配置について説明する図である。なお、図４（ａ）の現画像をもとに輝度テンプレートを配置するものとする。
輝度テンプレート配置記憶部１６では、輝度背景差分部７から受信した輝度背景差分画像（あるいはそれを２値化した後の変化領域データ）をもとに、テンプレートの位置を特定する。通常は、図１４（ａ）に示すように、変化領域エリア（塗りつぶし部分。ここでは、変化領域を適当な閾値にて２値化して２値データに変換し、色塗りしてスーパーインポーズしている）に重なる位置に正方形ブロックを密集配置し、変化領域エリアを覆う。
その結果、各ブロックが配置された位置が、図１４（ｂ）に示すように、正規のテンプレート位置となる。
さらに、輝度テンプレート配置記憶部１６では、これらの複数のテンプレートのイメージデータを、最低でも１フレーム間は保存記憶する。これは、次の画像（先画像）とのテンプレートマッチングを行なうために、その間は記憶し続けることが必要であるためである。図４（ａ）に示す現画像の先画像を、図１５に示す。

図１６は、色テンプレート配置記憶部１７による輝度テンプレート配置について説明する図である。なお、図５（ａ）の現画像をもとに輝度テンプレートを配置するものとする。
色テンプレート配置記憶部１７では、色背景差分部８から受信した色背景差分画像（あるいはそれを２値化した後の変化領域データ）をもとに、テンプレートの位置を特定する。通常は、図１６（ａ）に示すように、変化領域エリア（塗りつぶし部分。ここでは、変化領域を適当な閾値にて２値化して２値データに変換し、色塗りしてスーパーインポーズしている）に重なる位置に正方形ブロックを密集配置し、変化領域エリアを覆う。
その結果、各ブロックが配置された位置が、図１６（ｂ）に示すように、正規のテンプレート位置となる。
さらに、色テンプレート配置記憶部１７では、これらの複数のテンプレートのイメージデータを、最低でも１フレーム間は保存記憶する。これは、次の画像（先画像）とのテンプレートマッチングを行なうために、その間は記憶し続けることが必要であるためである。図５（ａ）に示す現画像の先画像を、図１７に示す。

このように、セレクタ部９は、ステップＳＴ１７において、「モノトーン」状況であれば、輝度テンプレート配置記憶部１６が出力する、図１４に示すような輝度テンプレートを採用し、「カラフル状況」であれば、色テンプレート配置記憶部１７が出力する、図１６に示すような色テンプレートを採用すると決定する。

図１３のフローに戻る。
ステップＳＴ１７において、セレクタ部９が輝度テンプレートと色テンプレートのうち決定したほうのテンプレートをテンプレートマッチング部１８に出力すると、テンプレートマッチング部１８は、輝度テンプレート配置記憶部１６もしくは色テンプレート配置記憶部１７に記憶されたテンプレートデータをもとに、現画像蓄積部４から先画像が入手でき次第、輝度テンプレートデータと先画像の輝度画像データとの間、もしくは、色テンプレートデータと先画像の色画像データとの間でテンプレートマッチングを行なう（ステップＳＴ１８）。

一般的なテンプレート手法は以下のようなものである。
輝度/色テンプレート画像と同じ大きさの輝度/色画像を先画像より切り出し、切り出した先画像と輝度/色テンプレートの同位置の画素間で、画素値の差を計算し、その合計が小さいものほど類似度が高いと判断する。
先画像からの切り出し位置を順にずらしながら輝度/色テンプレート画像との類似度を算出し、最も類似度の高い場所が、先のテンプレートデータが移動した位置と判断できる。

具体的に図を用いて説明する。
図１８は、輝度テンプレートでテンプレートマッチングを行なった例を示す図である。
図１８において、図１８（ａ）は現画像にテンプレートを配置した図、図１８（ｂ）は現画像のテンプレートデータが移動した位置を示す図である。
なお、図１８は、図４（ａ）を現画像、図１５を先画像とし、輝度テンプレート配置記憶部１６において、図１４に示すような輝度テンプレートを配置し、記憶していたものとする。

図１９は、色テンプレートでテンプレートマッチングを行なった例を示す図である。
図１９において、図１９（ａ）は現画像にテンプレートを配置した図、図１９（ｂ）は現画像のテンプレートデータが移動した位置を示す図である。
なお、図１９は、図５（ａ）を現画像、図１７を先画像とし、色テンプレート配置記憶部１７において、図１６に示すような輝度テンプレートを配置し、記憶していたものとする。

ステップＳＴ１８においてテンプレートマッチング部１８がテンプレートマッチングを行なったデータを受け、特徴量演算部１２は、特徴量を算出する（ステップＳＴ１２）。なお、実施の形態１，２では、例として、特徴量を「連続性」「面積」「縦横寸法」「速度」としたが、この実施の形態２では、対象物が移動したベクトルを特徴量とする。
以降、ステップＳＴ１３，ステップＳＴ１４の処理は、図２のステップＳＴ１３，ステップＳＴ１４と同様であるため説明を省略する。ただし、ステップＳＴ１３において認識処理部１４が比較する特徴量とは移動ベクトルとなり、認識処理部１４は、テンプレートマッチングデータから算出された移動ベクトルと特徴量パラメータ設定値記憶部１３に記憶されている特徴量（移動ベクトル）とを比較し、マッチングデータから算出された移動ベクトルが所定値であれば、正規発報対象と判断し、イベント通知、つまり、発報事象発生通知を出力する。

以上のように、この実施の形態３によれば、現画像がモノトーンかカラフルかによって、テンプレートマッチング方式が有効なものに切り替えられるため、例えば夜間の暗がりを歩く赤いコートの人物のような、背景（暗がり）と移動物（赤いコートの人物）とが両方とも輝度が低く輝度差分背景が得られにくい状況においても、移動物を精度よく抽出することができる。これにより、常に精度を落とすことなく精度の高い発報処理を実施することができるため、失報を回避することができる。

実施の形態４．
実施の形態３において、現画像がモノトーンかカラフルかによってテンプレートマッチング方式が有効なものに切り替えて発報処理を行なうことについて説明した。
しかしながら、実施の形態３の方法でテンプレートマッチングの方式を切り替えた場合、例えば図１０に示すような、モノトーン状況とカラフル状況が混在した状況では、色テンプレートマッチングを使用した場合は画像の下半分に精度劣化が発生し、輝度テンプレートマッチングを使用した場合は画像の上半分に精度劣化が発生し、いずれの選択も問題を有することとなる。
そこで、この実施の形態４では、図１０のようにモノトーン状況とカラフル状況が混在した状況であっても、精度劣化を招くことなく、精度の高いテンプレートマッチング方式を採用した発報処理を行なう実施の形態について説明する。

この発明の実施の形態４に係る監視用画像処理装置の構成は、実施の形態３において図１２で示したものと同様であるため、図示および重複した説明を省略する。
この発明の実施の形態４に係る監視用画像処理装置と、実施の形態３の監視用画像処理装置とは、カラフル判定部３の動作のみが異なる。この発明の実施の形態３におけるカラフル判定部３の動作は、実施の形態２において図１１で示したカラフル判定３の動作と同様である。

図１１で説明したように、カラフル判定部は、現画像の上半分と下半分をそれぞれブロックＡ，Ｂにブロック分割し（ステップＳＴ４１）、それぞれのブロックについてカラフル状況かモノトーン状況かを判断する（ステップＳＴ４２〜ステップＳＴ５１）。
なお、ここでも、カラフル判定部３は、現画像を上半分、下半分に分割することに限らず、右半分、左半分に分割することとしてもよいし、分割する単位については適宜設定可能とする。また、ここでは、２つのブロックに分割することとしているが、２つに限らず、２つ以上のブロックを適宜設定可能とする。また、各ブロックは同一形状である必要もなく、適宜動的に変更されてもよいものとする。

カラフル判定部３が、各ブロック毎にカラフル判定を行なうと、セレクタ部９は、各ブロック毎にカラフル判定部３が判断した背景差分に応じて採用するテンプレートを決定する。以降の処理は、実施の形態３の図１３のステップＳＴ１７以降と同様である。

以上のように、この実施の形態２によれば、カラフルとモノトーンが混在した状況においても、現画像を複数のブロックに分割し、各ブロック単位でテンプレートマッチング方式を切り替えるため、単一のテンプレートマッチング方式にて画面内を統一処理する場合に比べ、より精度よく差分（移動物）を抽出することができる。これにより、精度を劣化することなく発報処理を実施することができるため、失報を回避することができる。

なお、本願発明はその発明の範囲内において、各実施の形態の自由な組み合わせ、あるいは各実施の形態の任意の構成要素の変形、もしくは各実施の形態において任意の構成要素の省略が可能である。

１ ビデオ入力部、２ Ａ／Ｄコンバータ、３ カラフル判定部、４ 現画像蓄積部、５ 背景画像蓄積部、６ 背景更新部、７ 輝度背景差分部、８ 色背景差分部、９ セレクタ部、１０ 閾値演算部、１１ ２値化部、１２ 特徴量演算部、１３ 特徴量パラメータ設定値記憶部、１４ 認識処理部、１５ 発報部、１６ 輝度テンプレート配置記憶部、１７ 色テンプレート配置記憶部、１８ テンプレートマッチング部。

Claims (3)

1. 監視対象領域の現在の監視画像を映像信号として受信するビデオ入力部と、
   前記ビデオ入力部が受信した前記映像信号を量子化して現画像とするＡ／Ｄコンバータと、
   前記現画像と、前記現画像において発報事象が出現していない状態の前記監視画像を示す比較用画像とを比較し、前記監視画像内の輝度背景差分を抽出する輝度背景差分部と、
   前記現画像と、前記比較用画像とを比較し、前記監視画像内の色背景差分を抽出する色背景差分部と、
   前記現画像から色ヒストグラムを作成し、前記色ヒストグラムの分散にもとづいて、前記現画像がモノトーン状況であるかカラフル状況であるかを判断するカラフル判定部と、
   前記カラフル判定部が前記カラフル状況であると判断した場合に前記色背景差分を選択し、前記カラフル判定部が前記モノトーン状況であると判断した場合に前記輝度背景差分を選択するセレクタ部とを備えた監視用画像処理装置。
2. 監視対象領域の現在の監視画像を映像信号として受信するビデオ入力部と、
   前記ビデオ入力部が受信した前記映像信号を量子化して現画像とするＡ／Ｄコンバータと、
   前記現画像と、前記現画像において発報事象が出現していない状態の前記監視画像を示す比較用画像とを比較し、前記監視画像内の輝度背景差分を抽出する輝度背景差分部と、
   前記輝度背景差分部が抽出した前記輝度背景差分をもとに輝度テンプレートを配置し、前記輝度テンプレートを少なくとも１フレーム前のものまで記憶しておく輝度テンプレート配置記憶部と、
   前記現画像と、前記比較用画像とを比較し、前記監視画像内の色背景差分を抽出する色背景差分部と、
   色背景差分部が出力した前記色背景差分をもとに色テンプレートを配置し、前記色テンプレートを少なくとも１フレーム前のものまで記憶しておく色テンプレート配置記憶部と、
   前記現画像から色ヒストグラムを作成し、前記色ヒストグラムの分散にもとづいて、前記現画像がモノトーン状況であるかカラフル状況であるかを判断するカラフル判定部と、
   前記カラフル判定部が前記カラフル状況であると判断した場合に前記色テンプレートを選択し、前記カラフル判定部が前記モノトーン状況であると判断した場合に前記輝度テンプレートを選択するセレクタ部と、
   前記ビデオ入力部から新たに受信された現画像と、前記セレクタ部が選択した前記テンプレートとのテンプレートマッチングを行なうテンプレートマッチング部と、
   前記テンプレートマッチング部による前記テンプレートマッチング結果と、あらかじめ設定された発報対象の特徴量とにもとづき、発報事象が発生しているかどうかの判定を行ない、発報事象発生通知を出力する認識処理部と、
   前記発報事象発生通知にもとづき発報処理を行なう発報部とを備えた監視用画像処理装置。
3. 前記カラフル判定部は、
   前記現画像を複数のブロックに分割し、前記複数のブロック毎に前記現画像が前記カラフル状況であるか前記モノトーン状況であるかを判断する
   ことを特徴とする請求項１または請求項２記載の監視用画像処理装置。

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