JP2016086364A - 画像処理装置、監視カメラシステム、画像処理方法及びプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】動体のコントラストを大きくして動体を見え易くすることができる技術を提供すること。
【解決手段】本技術に係る画像処理装置は、画像処理部を具備する。前記画像処理部は、画像データを入力し、前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定し、動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する。
【選択図】図２

Description

本技術は、画像情報を入力し、入力された画像情報の輝度を補正して出力する画像処理装置等の技術に関する。

従来から、入力された画像の輝度（諧調）を補正して出力する技術が広く知られている。例えば、下記特許文献１に記載の技術では、まず、入力された画像の輝度ヒストグラムが生成され、次に、この輝度ヒストグラムに基づいて、予め用意された複数のトーンカーブのうちいずれかのトーンカーブが選択される。そして、このトーンカーブに基づいて画像の輝度が補正されて出力される。

特許文献１に記載の技術では、例えば、輝度ヒストグラムにおいて輝度の頻度が中間部分に集中している画像に対しては、輝度の中間部分で傾斜角度が急になるトーンカーブが用いられ、輝度の中間部分について優先的に輝度の諧調が割り当てられる。引用文献１に記載の技術では、このようなトーンカーブを用いることによって、画像が明暗差のないはっきりとしない画像となってしまうことを防止している。

特許文献１に記載の技術では、入力画像において輝度の頻度が高い部分（つまり、同じ明るさで面積が広い部分）について優先的に輝度の諧調を割り当てるといった方法が採用されている。一方、例えば、空（高輝度、大面積）と、人物（中間輝度、小面積）とを含む画像においてこのような方法が用いられると、空に対して割り当てられる輝度の諧調が増加する一方で、人物に対して割り当てられる輝度の諧調が減少してしまう。このため、人物に対するコントラストが低下し、人物がはっきり見えないといった現象が生じる場合がある。

このような問題に関連する技術として下記特許文献２が挙げられる。この技術では、輝度ヒストグラムとは別に、高周波成分ヒストグラムを生成し、この高周波成分ヒストグラム基づいて、輝度ヒストグラムを補正するといった方法が採用されている。この方法によれば、低周波数成分に対応する空に割り当てられていた階調を、高周波成分に対応する人物に対して再分配することができる。

特開２０１３−２５０３１４号公報 特開２０１０−２２００３２号公報

このような技術分野において、人物や車などの動体のコントラストを大きくして動体を見え易くすることができる技術が求められている。特に、監視カメラシステムなど、動体をはっきり見えるようにする必要があるシステムにおいてこのような技術が求められている。

以上のような事情に鑑み、本技術の目的は、動体のコントラストを大きくして動体を見え易くすることができる技術を提供することにある。

本技術に係る画像処理装置は、画像処理部を具備する。
前記画像処理部は、画像データを入力し、前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定し、動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する。

この画像処理装置では、動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるため、動体（例えば、人や車など）を見え易くすることができる。

上記画像処理装置において、前記画像処理部は、前記画像データに基づいて画像内における高周波数成分のレベルを判定し、高周波数成分のレベルが高い物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力してもよい。

この画像処理装置では、高周波成分のレベルが高い物体のコントラストが大きくなるため、高周波成分のレベルが高い物体（例えば、人や車など）を見え易くすることができる。

上記画像処理装置において、前記画像処理部は、前記画像データにおける各画素の輝度の分布を示す、前記動き量が反映された輝度ヒストグラムを生成し、前記輝度ヒストグラムに基づいて、前記画像データの輝度を補正するためのトーンカーブを生成してもよい。

これにより、動き量が大きい物体のコントラストを適切に大きくするためのトーンカーブを生成することができる。

上記画像処理装置において、前記画像処理部は、前記画像データにおける各画素の輝度の分布を示す、前記動き量及び前記高周波数成分のレベルが反映された輝度ヒストグラムを生成し、前記輝度ヒストグラムに基づいて、前記画像データの輝度を補正するためのトーンカーブを生成してもよい。

これにより、動き量が大きく、高周波数成分のレベルが高い物体のコントラストを適切に大きくするためのトーンカーブを生成することができる。

上記画像処理装置において、前記画像処理部は、前記輝度ヒストグラムを生成するとき、画素の頻度をカウントするためのカウント値に対して、前記画素に対応する位置での前記動き量に応じた重みづけを行い、輝度に応じて区分された複数のビンのうち前記画素の輝度に対応するビンに対して、重み付されたカウント値を加算するといった処理を画素毎に実行することによって前記輝度ヒストグラムを生成してもよい。

これにより、動き量が大きい物体のコントラストを適切に大きくするための輝度ヒストグラムを生成することができる。

上記画像処理装置において、前記画像処理部は、前記輝度ヒストグラムを生成するとき、画素の頻度をカウントするためのカウント値に対して、前記画素に対応する位置での前記動き量及び前記高周波数成分のレベルに応じた重みづけを行い、輝度に応じて区分された複数のビンのうち前記画素の輝度に対応するビンに対して、重み付されたカウント値を加算するといった処理を画素毎に実行することによって前記輝度ヒストグラムを生成してもよい。

これにより、動き量が大きく、高周波数成分のレベルが高い物体のコントラストを適切に大きくするための輝度ヒストグラムを生成することができる。

本技術に係る監視カメラシステムは、撮像部と、画像処理部とを具備する。
前記撮像部は、監視位置に配置される。
前記画像処理部は、前記撮像部により撮像された画像データを入力し、前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定し、動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する。

本技術に係る画像処理方法は、画像データが入力される。
前記画像データに基づいて画像内における動き量が判定される。
前記動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度が補正されて出力される。

本技術に係るプログラムは、画像処理装置に、
画像データを入力するステップと、
前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定するステップと、
前記動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力するステップと
を実行させる。

以上のように、本技術によれば、動体のコントラストを大きくして動体を見え易くすることができる技術を提供することができる。

本技術の一実施形態に係る監視カメラシステムを示すブロック図である。 監視カメラシステムにおける画像処理部の処理を示すフローチャートである。 輝度ヒストグラムの一例を示す図である。 トーンカーブの一例を示す図である。 監視カメラユニットによって撮像された、画像処理前の画像の一例を示す図である。 画像処理によって輝度が補正された後の画像の一例を示す図である。 複数に分割されたブロック毎に輝度ヒスログラムを生成する場合の一例を説明するための補足図である。

以下、本技術に係る実施形態を、図面を参照しながら説明する。

〈監視カメラシステム１００の全体構成及び各部の構成〉
図１は、本技術の一実施形態に係る監視カメラシステム１００を示すブロック図である。図１に示すように、監視カメラシステム１００は、監視カメラユニット１０及び監視端末２０を備えている。

監視カメラユニット１０は、例えば、商店や金融機関、駅、路上など、監視する必要がある場所に適宜設置される。図１に示す例では、監視カメラユニット１０の台数が１台である場合について示されているが、監視カメラユニット１０の数は２台以上であってもよい。

監視カメラユニット１０は、レンズユニット１（撮像部）と、制御ユニット２（画像処理装置）と、レンズユニット１をパン方向（左右方向）及びチルト方向（上下方向）に旋回させる旋回ユニット３とを含む。

レンズユニット１は、光学レンズ系１１、レンズ駆動部１２、撮像素子１３及びタイミングジェネレータ（ＴＧ）１４を有している。制御ユニット２は、画像処理部１５、通信部１６、制御部１７及び記憶部１８を有しており、旋回ユニット３は、旋回駆動部１９を有している。

光学レンズ系１１は、撮像レンズ、ズームレンズ、フォーカスレンズなどの各種のレンズ、及び絞りを有している。レンズ駆動部１２は、モータなどにより構成されており、制御部１７からの指示に応じて、ズームレンズ、フォーカスレンズを光軸方向に沿って移動させたり、絞りの開度を調整したりする。

撮像素子１３は、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）センサや、ＣＣＤ（Charge Coupled Device）センサなどにより構成されている。撮像素子１３は、複数の画素（Ｒ画素、Ｇ画素、Ｂ画素）を有しており、撮像素子１３の露光面に入射された被写体光を画素毎に光電変換により電子信号に変換する。そして、撮像素子１３は、得られた３原色信号（Ｒ、Ｇ、Ｂ）を画像データとして画像処理部１５へ出力する。

タイミングジェネレータ１４（ＴＧ）は、制御部１７からの指示に応じて撮像素子１３の駆動に必要な駆動パルスを生成して撮像素子１３に供給する。このタイミングジェネレータ１４によって撮像素子１３が駆動されることで撮像が行われる。

画像処理部１５は、入力された画像データに対して、ノイズ除去処理や、輝度（諧調）補正処理などを施し、これらの処理が施された画像データを通信部１６へ出力する。

本実施形態に係る監視カメラシステム１００においては、画像処理部１５による輝度（諧調）補正処理において、画像データ内に含まれる動体や、高周波成分に対応する物体に対して優先的に輝度の諧調が割り当てられるといった処理が実行される。この処理については、動作説明の欄において後に詳述する。

通信部１６は、有線接続あるいは無線接続によって監視端末２０との間で信号を送受信する。この通信部１６は、輝度（諧調）補正処理が施された画像データを監視端末２０へ送信したり、監視端末２０から送信された、ズーム調整、フォーカス調整、旋回動作のための制御信号を受信して制御部１７へ出力したりする。

制御部１７は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）などにより構成されており、監視カメラユニット１０の各部を統括的に制御する。例えば、制御部１７は、監視端末２０からの制御信号に応じて、レンズ駆動部１２を駆動させてズーム調整、フォーカス調整を行ったり、旋回駆動部１９を駆動させてレンズユニット１を旋回させたりする。

記憶部１８は、制御部１７の作業領域として用いられる揮発性のメモリ（例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory））と、制御部１７の処理に必要な各種のプログラムやデータが固定的に記憶された不揮発性のメモリ（例えば、ＲＯＭ（Read Only Memory）とを含む。

旋回駆動部１９は、モータなどにより構成されており、制御部１７からの指示に応じて、レンズユニット１をパン方向及びチルト方向に旋回させる。

監視端末２０は、例えば、ＰＣ（Personal Computer）などによって構成されている。この監視端末２０は、監視室などに配置されており、監視者によって管理されている。監視端末２０は、制御部２１、記憶部２２、通信部２３、入力部２４、外部記憶装置２５及び表示装置２６を含む。

制御部２１は、例えば、ＣＰＵなどにより構成されており、監視端末２０の各部を統括的に制御する。この制御部２１は、監視カメラユニット１０から送信された画像データを表示装置２６の画面上に表示させる。また、制御部２１は、入力部２４から入力された監視者による指示に応じて、ズーム調整やフォーカス調整を行うための制御信号や、レンズユニット１を旋回させるための制御信号などを生成して、これらの信号を通信部２３から送信させる。

記憶部２２は、制御部２１の作業領域として用いられる揮発性のメモリ（例えば、ＲＡＭ）と、制御部２１の処理に必要な各種のプログラムやデータが固定的に記憶された不揮発性のメモリ（例えば、ＲＯＭ）とを含む。

通信部２３は、有線接続あるいは無線接続によって監視カメラユニット１０との間で信号を送受信する。この通信部２３は、監視カメラユニット１０から送信された画像データを受信したり、ズーム調整、フォーカス調整、旋回動作のための制御信号を監視カメラユニット１０へ送信したりする。

表示装置２６は、例えば、液晶ディスプレイや、有機ＥＬ（ＥＬ：Electro luminescence）ディスプレイなどにより構成されている。表示装置２６は、監視カメラユニット１０によって撮像された画像データを、制御部２１の制御に応じて画面上に表示させる。なお、表示装置２６は、基本的には、撮像された画像データをリアルタイムで画面上に表示させるが、外部記憶装置２５に録画された画像データを表示させることも可能されている。

入力部２４は、例えば、キーボードやマウスなどによって構成されている。入力部２４は、監視者による操作を操作信号に変換し、この信号を制御部１７へ出力する。監視者は、入力部２４を介して指示を入力することで、ズームやフォーカスを調整したり、レンズユニット１を旋回させたりすることができる。

外部記憶装置２５は、例えば、ハードディスクドライブ（ＨＤＤ）や、光ディスクドライブ（ＯＤＤ）などにより構成されており、監視カメラユニット１０から送信された画像データを保存（録画）する。外部記憶装置２５に保存された画像データは、必要に応じて外部記憶装置２５から読み出され、表示装置２６の画面上に表示される。

なお、本実施形態においては、画像データが監視端末２０に保存されるが、画像データは監視カメラユニット１０に保存されてもよいし、ネットワーク上に用意されたサーバ装置に保存されてもよい。

［動作説明］
次に、画像処理部１５における輝度（諧調）補正処理について説明する。図２は、画像処理部１５における処理を示すフローチャートである。

まず、画像処理部１５は、画像データを入力し（ステップ１０１）、画像データに含まれる複数の画素のうち１つの画素を対象画素として選択する（ステップ１０２）。

次に、画像処理部１５は、対象画素の位置における動き量を判定する（ステップ１０３）。この動き量の判定では、まず、画像処理部１５は、１フレーム前の画像データにおける、対象画素と同じ位置での画素の輝度情報を取得する。そして、画像処理部１５は、現在の画像データにおける画素の輝度と、１フレーム前の画像データにおける画素の輝度との差分量を算出し、この差分量に基づいて、その画素位置での動き量を判定する。動き量は、差分量が大きくなるに従って大きくなる値とされている。

動き量を判定するための他の方法としては、動きベクトル量に基づく方法が挙げられる。この場合、まず、画像処理部１５は、１フレーム前の画像データにおいて、対象画素を含む複数の画素によって構成される所定領域内（例えば８×８画素）で物体の位置を判断する。

そして、画像処理部１５は、現在の画像データにおいて上記所定領域内で物体の位置を判断し、１フレーム前の画像データにおける物体の位置と、現在の画像データにおける物体の位置との差分量（動きベクトル量）を算出する。そして、画像処理部１５は、この差分量を、対象画素の位置での動き量として判定する。

ここでの説明では、動き量を判定する方法として２つの方法を挙げたが、これらの２つの方法のうち一方が用いられてもよいし両方が用いられてもよい。

動き量を判定すると、次に、画像処理部１５は、判定された動き量に応じた動き量レベル判定値を決定する（ステップ１０４）。この動き量レベル判定値は、０〜１までの範囲の値のうちいずれかの値であり、動き量が大きくなるにしたがって大きくなる値とされている。

動き量レベル判定値を決定すると、次に、画像処理部１５は、対象画素における高周波成分のレベルを判定する処理を実行する（ステップ１０５）。このステップでは、まず、画像処理部１５は、対象画素の周辺に存在する周辺画素の輝度情報を取得する。次に、画像処理部１５は、周辺画素の輝度に対する対象画素の輝度の分散量を判断し、この分散量に基づいて、対象画素における高周波成分のレベルを判定する。

高周波成分のレベルを判定する他の方法としては、ハイパスフィルタを通過した高周波成分の絶対値を積算し、この積算値に基づいて高周波成分のレベルを判定する方法が挙げられる。

ここでの説明では、高周波成分のレベルを判定する方法として２つの方法を挙げたが、これらの２つの方法のうち一方が用いられてもよいし両方が用いられてもよい。

高周波成分のレベルを判定すると、次に、画像処理部１５は、判定された高周波成分のレベルに応じた高周波レベル判定値を決定する（ステップ１０６）。高周波レベル判定値は、０〜１までの範囲の値のうちいずれかの値であり、高周波成分のレベルが大きくなるにしたがって大きくなる値とされている。

ここで、図３を参照して、画像データの輝度の分布を示す輝度ヒストグラムについて説明する。図３は、輝度ヒストグラムの一例を示す図である。輝度ヒストグラムは、横軸が輝度レベルを表しており、縦軸が頻度（累積）を表している。

輝度ヒストグラムは、横軸において、輝度レベルが所定の輝度範囲毎に複数個に区分されている。この複数個に区分されたそれぞれの輝度範囲は、ビンと呼ばれる。図３に示す例では、輝度レベルが１６個のビンに区分された場合の一例が示されているが、ビンの個数については特に限定されない。

図２の説明に戻る。高周波レベル判定値を決定すると、次に、画像処理部１５は、輝度ヒストグラムにおいて頻度をカウントするためのカウント値（この値は、１に設定）に対して、動き量及び高周波成分のレベルに応じた重みづけを行う（ステップ１０７）。このステップでは、まず、画像処理部１５は、カウント値に対して重み付けを行うための重み値を決定する処理を実行する。

ここで、重み値を決定する方法として、以下の［１］〜［３］が挙げられる。［１］動き量レベル判定値及び高周波レベル判定値のうちいずれか大きい方の値を重み値として用いる。［２］動き量レベル判定値及び高周波レベル判定値を加算し、この和を重み値として用いる。［３］動き量レベル判定値及び高周波レベル判定値を乗算し、この積を重み値として用いる（なお、積が用いられる場合、動き量レベル判定値及び高周波レベル判定値として１以上の値が用いられる）。

画像処理部１５は、重み値を決定すると、この重み値をカウント値（本実施形態では、１に設定）に乗算し、カウント値に対して重み付けを行う。なお、以降の説明では、重み付けが行われたカウント値を便宜的に重み付けカウント値と呼ぶ。

カウント値に対して重み付けを行うと、次に、画像処理部１５は、対象画素の輝度を判定し、重み付けカウント値を加算すべきビンを判定する（ステップ１０８）。そして、画像処理部１５は、そのビンに対して重み付けカウント値を加算する（ステップ１０９）。

次に、画像処理部１５は、画像データに含まれる全ての画素について、頻度をカウントする処理が終了したかを判定する（ステップ１１０）。処理を行うべき画素が残っている場合（ステップ１１０のＮＯ）、画像処理部１５は、ステップ１０２へ戻り、残りの画素のうち１つの画素を対象画素として選択する。

一方、全ての画素について処理が終了した場合（ステップ１１０のＹＥＳ）、画像処理部１５は、輝度ヒストグラムの頻度においてとり得る値の最大値（縦軸の最大値）が１となるように、正規化を行う（ステップ１１１）。この場合、画像処理部１５は、各ビンにおけるカウント値（頻度）を、全てのビンのカウント値（頻度）の総数でそれぞれ除すことによって、上記正規化を行う。これにより、カウント値の重み付けにより上記最大値が変動してしまうことに適切に対応することができる。

本実施形態では、上述のステップ１０１〜ステップ１１０による処理によって、輝度ヒストグラムが生成されることになる。この輝度ヒストグラムは、上述のような重み付けカント値によるカウントによって生成されるため、動いている物体や高周波成分のレベルが高い物体の輝度に対応するビンの頻度が高くなることになる。

輝度ヒストグラムが生成されると、次に、画像処理部１５は、輝度ヒストグラムに基づいてトーンカーブを生成する（ステップ１１２）。図４は、トーンカーブの一例を示す図である。図４では、横軸が入力輝度（入力諧調）を表しており、縦軸が出力輝度（出力諧調）を示している。なお、図４では、ビンが破線において示されている。

このトーンカーブは、輝度ヒストグラムにおいて頻度が高い箇所に対して優先的に傾斜が割り当てられる。つまり、本実施形態においては、上述のように、動いている物体や高周波成分の物体に対応する輝度の頻度が高くされているため、動いている物体や高周波成分の物体に対応する輝度に対して、優先的に傾斜が割り当てられる。

なお、輝度ヒストグラム及びトーンカーブは、典型的には１フレーム毎に生成されるが、これらは、２フレーム以上のフレーム毎に生成されてもよい。

トーンカーブを生成すると、次に、画像処理部１５は、生成されたトーンカーブに基づいて、画像データの輝度（諧調）を補正し、輝度（諧調）が補正された画像データを出力する（ステップ１１３）。 このとき出力される画像データは、動いている物体や高周波成分の物体に対応する輝度に対して優先的に諧調が割り当てられた画像となる。

これにより、本実施形態では、動体や高周波成分に対応する物体のコントラストを大きくすることができる。このため、本実施形態では、監視者は、表示装置２６の画面上に表示された画像を視認するときに、例えば、歩いている人や走っている車などを識別することができる。

＜作用等＞
以降では、具体的な一例を挙げて、本実施形態に係る監視カメラシステム１００による作用について説明する。

ここでの例では、監視カメラユニット１０が商店の駐車場に設置されているとして説明する。図５は、監視カメラユニット１０によって撮像された画像の一例を示す図である。この画像は、夜に撮像された画像であり、画像の上側には商店が写っており、また、画像の下側には駐車場を歩いて左から右に横切る人物が写っている。なお、この図５に示す画像は、輝度（諧調）が補正される前の入力画像である。

商店は、商店の屋根部分に設けられた看板が明るく光っており、また、店内の明かりが出入り口のドアを介して店外に漏れ出している。このため、駐車場は、商店に近い部分は商店からの光によって照らされて明るくなっている。一方、商店から遠ざかるに従って、駐車場は徐々に暗くなっていく。駐車場を横切る人物は、店の光によって多少照らされているものの、暗くなっている。

ここで、比較例として、上述の重み付けによるカウントを行わずに、単純に輝度毎の画素数をカウントすることによって輝度ヒストグラムを生成し、このヒストグラムに基づいてトーンカーブを生成する場合について説明する。

この場合、輝度の頻度が高い部分（同じ明るさで面積が広い部分）について優先的に輝度の諧調が割り当てられるため、画像内において相対的に面積が広い、明るい商店及び駐車場において明るく照らされている部分に対して優先的に諧調が割り当てられることになる。一方、画像内において相対的に面積が小さい、暗い人物に対しては割り当てられる諧調の割合が相対的に少なくなってしまう。このため、駐車場を横切る人物の顔や服装を監視者が識別しにくくなってしまう。

一方、本実施形態に係る監視カメラユニット１０では、上述のように、動体、高周波成分に対応する輝度の頻度が高くなるようにカウントが行われることによって、輝度ヒストグラムが生成される（図３のビン２〜４を参照）。そして、この輝度ヒストグラムに基づいてトーンカーブが生成され、このトーンカーブに基づいて画像データの輝度（諧調）が補正される。

このため、本実施形態では、駐車場を横切る人物（動いており、かつ、顔や着ている服が高周波成分）（つまり、暗い部分）に対して優先的に諧調が割り当てられることになる（図４におけるビン２〜４の箇所参照）。一方で、人物とは輝度が異なる、明るい商店や、明るく照らされている駐車場（動いておらず、低周波成分）に割り当てられる諧調は相対的に低くなることになる（図４におけるビン１３〜１６の箇所参照）。

図６は、本実施形態に係る画像処理によって輝度が補正された後の画像の一例を示す図である。

図６に示すように、本実施形態によれば、駐車場を横切る人物のコントラストが大きくなり、監視者がこの人物の顔や服装を識別しやすくなる。

なお、駐車場において商店により明るく照らされている場所や店内を人物が横切る場合、画像処理部１５による処理によって、明るく照らされている人物（動いており、かつ、顔や着ている服が高周波成分）に対して、優先的に諧調が割り当てられることになる。一方で、人物とは輝度が異なる、暗い駐車場（動いておらず、かつ、低周波成分）に割り当てられる諧調は低くなることになる。

本実施形態では、このような場合においても、その人物のコントラストが大きくなり、監視者がこの人物の顔や服装を識別しやすくなる。
＜各種変形例＞

上述の説明では、画像処理部１５が監視カメラユニット１０に設けられる場合について説明したが、画像処理部１５は監視端末２０（つまり、表示装置２６側）に設けられていてもよい。

また、以上の説明では、本実施形態に係る画像処理部１５（画像処理装置）が監視カメラシステム１００に適用される場合について説明した。一方、画像処理部１５は、テレビジョン装置等の表示装置２６に適用されてもよいし、デジタルスチルカメラに等の撮像装置に適用されてもよい。

以上の説明では、動き量及び高周波成分のレベルに応じた重み付けをカウント値に対して行うことによって、動き量及び高周波成分のレベルが反映された輝度ヒストグラムを生成する場合について説明した。一方、動き量及び高周波成分のレベルが反映された輝度ヒストグラムを生成する方法はこれに限られない。

他の方法の一例では、まず、単純に輝度毎の画素数がカウントされて第１の輝度ヒストグラムが生成される。そして、第１の輝度ヒストグラムとは別に、動き量に基づいて第２の輝度ヒストグラムが生成され、かつ、高周波成分のレベルに基づいて第３の輝度ヒストグラムが生成される。そして、第２の輝度ヒストグラム及び第３の輝度ヒストグラムに基づいて第１の輝度ヒストグラムが補正される。

なお、動き量及び高周波成分に応じた重み付けをカウント値に対して行うことによって輝度ヒストグラムを生成する方法の場合、複数の輝度ヒストグラムを生成する場合に比べて処理が簡単になるため、この点で有利である。

処理に余裕がある場合、動き量及び高周波成分のレベルの判定の他に、顔検出などの人物検出が行われてもよい。この場合、輝度ヒストグラムにおいて人（顔）に対応する画素の頻度がカウントされるとき、他の部分より重い重み値がカウント値に対して乗算される（あるいは、人物検出に基づいて第４の輝度ヒストグラムが生成されて、第１のヒストグラムが補正される）。

以上の説明では、動き量及び高周波成分のレベルの両方（並びに、人物検出）を輝度ヒストグラムに反映させる場合について説明した。一方、動き量のみを輝度ヒストグラムに反映させてもよい。なお、この場合、動き量のみに基づいてカウント値に対する重み付けが行われる。

上述の説明では、画像全体について輝度ヒストグラムを生成する場合について説明したが、輝度ヒストグラムは、複数のブロック毎に生成されてもよい。

この場合、まず、画像全体が複数のブロック（例えば、横８×縦６の４８個）に分割される。そして、動き量及び高周波成分のレベル（並びに、人物検出）が反映された輝度ヒストグラムがブロック毎に生成される。その後、図７の左側に示すような分布がビン毎に生成される。

図７の左側に示す分布は、Ｘ軸方向及びＹ軸方向がブロックの位置を示しており、Ｚ軸方向が対応するビンの頻度を表している。図７の左側に示すビン毎の分布が生成された後、これらの分布に対してバイキュービック補間によるスケーリングが行われて、各分布が目的とする画像サイズ（例えば、１２８０×１０２４画素）に拡張される（図７の右側参照）。そして、この拡張された分布に基づいて、トーンカーブが生成される。これにより、各ブロックの境界線が不自然になってしまうことを防止することができる。

本技術は以下の構成をとることもできる。
（１）画像データを入力し、前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定し、動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する画像処理部
を具備する画像処理装置。
（２） 上記（１）に記載の画像処理装置であって、
前記画像処理部は、前記画像データに基づいて画像内における高周波数成分のレベルを判定し、高周波数成分のレベルが高い物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する
画像処理装置。
（３） 上記（１）又は（２）に記載の画像処理装置であって、
前記画像処理部は、前記画像データにおける各画素の輝度の分布を示す、前記動き量が反映された輝度ヒストグラムを生成し、前記輝度ヒストグラムに基づいて、前記画像データの輝度を補正するためのトーンカーブを生成する
画像処理装置。
（４） 上記（２）又は（３）に記載の画像処理装置であって、
前記画像処理部は、前記画像データにおける各画素の輝度の分布を示す、前記動き量及び前記高周波数成分のレベルが反映された輝度ヒストグラムを生成し、前記輝度ヒストグラムに基づいて、前記画像データの輝度を補正するためのトーンカーブを生成する
画像処理装置。
（５） 上記（３）又は（４）に記載の画像処理装置であって、
前記画像処理部は、前記輝度ヒストグラムを生成するとき、画素の頻度をカウントするためのカウント値に対して、前記画素に対応する位置での前記動き量に応じた重みづけを行い、輝度に応じて区分された複数のビンのうち前記画素の輝度に対応するビンに対して、重み付されたカウント値を加算するといった処理を画素毎に実行することによって前記輝度ヒストグラムを生成する
画像処理装置。
（６） 上記（４）又は（５）記載の画像処理装置であって、
前記画像処理部は、前記輝度ヒストグラムを生成するとき、画素の頻度をカウントするためのカウント値に対して、前記画素に対応する位置での前記動き量及び前記高周波数成分のレベルに応じた重みづけを行い、輝度に応じて区分された複数のビンのうち前記画素の輝度に対応するビンに対して、重み付されたカウント値を加算するといった処理を画素毎に実行することによって前記輝度ヒストグラムを生成する
画像処理装置。
（７）監視位置に配置された撮像部と、
前記撮像部により撮像された画像データを入力し、前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定し、動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する画像処理部と
を具備する監視カメラシステム。
（８）画像データを入力し、
前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定し、
前記動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する
画像処理方法。
（９）画像処理装置に、
画像データを入力するステップと、
前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定するステップと、
前記動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力するステップと
を実行させるプログラム。

１…レンズユニット
２…制御ユニット
３…旋回ユニット
１０…監視カメラユニット
１５…画像処理部
２０…監視端末
１００…監視カメラシステム

Claims (9)

1. 画像データを入力し、前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定し、動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する画像処理部
   を具備する画像処理装置。
2. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記画像処理部は、前記画像データに基づいて画像内における高周波数成分のレベルを判定し、高周波数成分のレベルが高い物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する
   画像処理装置。
3. 請求項１に記載の画像処理装置であって、
   前記画像処理部は、前記画像データにおける各画素の輝度の分布を示す、前記動き量が反映された輝度ヒストグラムを生成し、前記輝度ヒストグラムに基づいて、前記画像データの輝度を補正するためのトーンカーブを生成する
   画像処理装置。
4. 請求項２に記載の画像処理装置であって、
   前記画像処理部は、前記画像データにおける各画素の輝度の分布を示す、前記動き量及び前記高周波数成分のレベルが反映された輝度ヒストグラムを生成し、前記輝度ヒストグラムに基づいて、前記画像データの輝度を補正するためのトーンカーブを生成する
   画像処理装置。
5. 請求項３に記載の画像処理装置であって、
   前記画像処理部は、前記輝度ヒストグラムを生成するとき、画素の頻度をカウントするためのカウント値に対して、前記画素に対応する位置での前記動き量に応じた重みづけを行い、輝度に応じて区分された複数のビンのうち前記画素の輝度に対応するビンに対して、重み付されたカウント値を加算するといった処理を画素毎に実行することによって前記輝度ヒストグラムを生成する
   画像処理装置。
6. 請求項４に記載の画像処理装置であって、
   前記画像処理部は、前記輝度ヒストグラムを生成するとき、画素の頻度をカウントするためのカウント値に対して、前記画素に対応する位置での前記動き量及び前記高周波数成分のレベルに応じた重みづけを行い、輝度に応じて区分された複数のビンのうち前記画素の輝度に対応するビンに対して、重み付されたカウント値を加算するといった処理を画素毎に実行することによって前記輝度ヒストグラムを生成する
   画像処理装置。
7. 監視位置に配置された撮像部と、
   前記撮像部により撮像された画像データを入力し、前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定し、動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する画像処理部と
   を具備する監視カメラシステム。
8. 画像データを入力し、
   前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定し、
   前記動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力する
   画像処理方法。
9. 画像処理装置に、
   画像データを入力するステップと、
   前記画像データに基づいて画像内における動き量を判定するステップと、
   前記動き量が大きい物体のコントラストが大きくなるように前記画像データの輝度を補正して出力するステップと
   を実行させるプログラム。