JP2865442B2 - Method of extracting change area of surveillance image - Google Patents
Method of extracting change area of surveillance imageInfo
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Description
【0001】[0001]
【産業上の利用分野】本発明は、監視領域内における侵
入物体の検知を行なう画像監視装置において、監視画像
の変化領域を抽出する監視画像の変化領域抽出方法に関
する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a surveillance image change area extracting method for extracting a surveillance image change area in an image monitoring apparatus for detecting an intruding object in a surveillance area.
【0002】[0002]
【従来の技術】この種の画像監視装置の一例として、た
とえば図7および図8に示すものがある。すなわち、I
TVカメラ(撮像手段)1は監視領域8内の画像を撮像
し、電気信号に変換する。このITVカメラ1で撮像さ
れた画像は、伝送路2によって処理装置3、表示装置
5、およびビデオテープレコーダ(以後、単にVTRと
略称する)7に送られる。表示装置5は、ITVカメラ
1によって撮像された監視画像を表示し、VTR7は、
ITVカメラ1によって撮像された監視画像を連続的、
あるいは侵入物体を検知した場合に記録する。2. Description of the Related Art FIGS. 7 and 8 show an example of this type of image monitoring apparatus. That is, I
The TV camera (imaging means) 1 captures an image in the monitoring area 8 and converts it into an electric signal. The image picked up by the ITV camera 1 is sent to a processing device 3, a display device 5, and a video tape recorder (hereinafter simply abbreviated as VTR) 7 via a transmission path 2. The display device 5 displays a monitoring image captured by the ITV camera 1, and the VTR 7
Surveillance images captured by the ITV camera 1 are continuously
Alternatively, it is recorded when an intruding object is detected.
【0003】一方、処理装置3に送られた画像信号は、
サンプリングパルス発生回路10から出力される所定周
期のサンプリングパルスによりA/D変換器11でデジ
タル信号に変換され、たとえば時刻t=ti の画像デー
タとして画像メモリ12内に蓄えられる。On the other hand, the image signal sent to the processing device 3 is
The signal is converted into a digital signal by an A / D converter 11 by a sampling pulse of a predetermined cycle output from the sampling pulse generating circuit 10 and stored in the image memory 12 as image data at time t = ti, for example.
【0004】そして、差分2値化回路14において、こ
の時刻t=ti の画像データは、変化領域を抽出するた
めに、後述するように、これよりも前に画像メモリ12
内に取込まれていた時刻t=ti-1 の画像データと画素
間差分演算を行なうことより差分画像が求められ、さら
に変化があった画素が”1”で表わされる差分2値化画
像に変換され、差分2値化画像メモリ15に蓄えられ
る。Then, in the difference binarization circuit 14, the image data at the time t = ti is stored in the image memory 12 before the image data to extract the change area, as described later.
A difference image is obtained by performing a pixel-to-pixel difference operation on the image data at time t = ti-1 that has been captured in the image data, and the changed pixel is further converted to a difference binary image represented by "1". It is converted and stored in the difference binary image memory 15.
【0005】CPU13は、差分2値化画像メモリ15
内の差分2値化画像を用いて変化領域の解析を行ない、
変化領域が侵入物体であると判定した場合には、警報装
置6を鳴らしたり、VTR7が動作していなかった場合
は動作させて監視画像の記録などを行なう。もし、侵入
物体でないと判定した場合には、引続き画像を取込み、
上記処理を繰返す。[0005] The CPU 13 has a differential binarized image memory 15.
The analysis of the change area is performed using the difference binarized image in
If it is determined that the change area is an intruding object, the alarm device 6 is sounded, and if the VTR 7 is not operating, it is operated to record a monitoring image. If it is determined that the object is not an intruding object, the image is continuously acquired and
The above process is repeated.
【0006】ところで、変化領域の抽出のための画素間
演算としては、一般的に、侵入物体がない場合の背景画
像との差分、あるいは、所定時間Δ前の時刻t=ti-1
の画像との時系列差分のどちらかが用いられる。背景画
像との差分では、侵入物体が停止していても検出できる
が、屋外のように、明るさなどの環境が変化していく場
合には、背景画像を更新しないと、侵入物体がなくても
変化領域を生じるという特徴がある。[0006] Incidentally, as an inter-pixel operation for extracting a change area, generally, a difference from a background image when there is no intruding object, or a time t = ti-1 before a predetermined time Δ is used.
Either of the time-series differences from the image of FIG. With the difference from the background image, it can be detected even if the intruding object is stopped, but if the environment such as brightness changes, such as outdoors, the intruding object will not exist unless the background image is updated. Also has a characteristic that a change region is generated.
【0007】時系列差分の場合は、一般に、比較的近い
時間間隔での差分を行なうため、環境変化への追従性は
優れているが、侵入物体が停止した場合には検出でき
ず、さらに、侵入物体が動いていても、2画面での差分
では、侵入物体の消失部分と、発生部分の両方が検出さ
れるという特徴がある。In the case of a time-series difference, since the difference is generally made at relatively close time intervals, the follow-up to environmental changes is excellent. However, when the intruding object stops, it cannot be detected. Even if the intruding object is moving, the difference between the two screens is characterized in that both the disappeared portion and the generated portion of the intruding object are detected.
【0008】時系列差分の後者の欠点を取り除くため
に、t=ti とt=ti-1 の2画面でなく、さらに、t
=ti+1 の連続した3画面を用いて、前の2画面と後ろ
の2画面でそれぞれ差分演算を行ない、得られた2つの
差分画像の論理積により、t=ti の画像での侵入物体
を抽出する方法をとる場合もある。In order to eliminate the latter disadvantage of the time series difference, instead of the two screens of t = ti and t = ti−1, t
= Ti + 1, the difference calculation is performed on the previous two screens and the rear two screens, respectively, and the intrusion object in the image of t = ti is obtained by the logical product of the obtained two difference images. In some cases.
【0009】また、CPU13が、差分2値化画像から
変化領域の解析を行なう際、所定のまとまった領域を求
めるために、画像処理の基本的な手法として、値が”
1”である閉領域にシリアル番号を与え(ラベリン
グ)、それぞれの部分領域の面積や、距離などを求めて
まとまった領域を抽出し、この領域内で形状や値が”
1”である面積などを計算して解析する場合が多いが、
全画像領域でこの操作を行なうと、非常に時間がかか
る。Further, when the CPU 13 analyzes a changed area from a difference binary image, a value of "" is used as a basic method of image processing in order to obtain a predetermined integrated area.
A serial number is assigned to a closed area which is 1 "(labeling), and the area and distance of each partial area are extracted to collectively extract the area.
In many cases, the area that is 1 "is calculated and analyzed.
Performing this operation on the entire image area takes a very long time.
【0010】そこで、たとえば特開昭62−14789
1号公報に開示されているように、差分2値化画像から
変化のあった領域を粗く区分する方法が提案されてい
る。これは、差分2値化画像において、図9に示すよう
に、X,Y軸方向にそれぞれ射影ヒストグラムを求め
て、得られたヒストグラムのうち、所定値Xth,Yth以
上の高さが所定幅Xw ,Yw 以上であるような区分領域
を求め、この内部を解析するような手法である。Therefore, for example, Japanese Patent Application Laid-Open No. 62-14789
As disclosed in Japanese Patent Application Publication No. 1-101, there has been proposed a method of roughly classifying a changed area from a differential binary image. This is because, as shown in FIG. 9, projection histograms are obtained in the X and Y axis directions, respectively, in the binary difference image, and the heights equal to or larger than the predetermined values Xth and Yth are determined to be the predetermined width Xw. , Yw or more, and a method of analyzing the inside of the divided area.
【0011】すなわち、図9の区分領域A11〜A22のみ
を調べて、変化領域が侵入物体であるか否かといった解
析を行なう。変化領域の解析時には、前述のように、ラ
ベリングを行なった解析も行なえるし、図9の区分領域
A11,A22のように、区分領域が侵入物体の外接四角形
になる場合が多いことから、この区分領域が所定の大き
さの場合には、ラベリングなどの処理を行なわずに、直
接、その形状を検査したり、値が”1”である部分の面
積を求めるといった方法によって解析することもある。That is, only the divided areas A11 to A22 in FIG. 9 are examined to analyze whether or not the changed area is an intruding object. At the time of analysis of the changing area, analysis using labeling can be performed as described above. Since the sectioning area is often a circumscribed rectangle of the intruding object, as in the case of the sectioning areas A11 and A22 in FIG. When the segmented area has a predetermined size, analysis may be performed by a method such as directly inspecting the shape or calculating the area of a portion having a value of "1" without performing processing such as labeling. .
【0012】以上、画像の差分の手法と侵入物体の解析
方法について述べたが、取込んだ画像はノイズ成分を含
むために、空間フィルタリングや論理フィルタリングの
処理を施すことが一般的である。The method of image difference and the method of analyzing an intruding object have been described above. However, since the captured image contains a noise component, it is general to perform spatial filtering or logical filtering.
【0013】[0013]
【発明が解決しようとする課題】画像監視装置の場合に
大切なことは、変化領域を検出することと、検出した変
化領域が侵入物体であるか否かを判定することである。
そのために、侵入物体の検知を行なう全監視領域のうち
から、侵入物体の可能性のある変化領域を抽出し、この
抽出された各変化領域で侵入物体か否かの判断をしなけ
ればならない。What is important in the case of an image monitoring apparatus is to detect a changed area and determine whether the detected changed area is an intruding object.
For this purpose, it is necessary to extract a change area that is likely to be an intruding object from all monitoring areas for detecting an intruding object, and determine whether or not each extracted change area is an intruding object.
【0014】また、一般的に、画像処理は時間がかかる
ために、実際の装置で動作させるためには、これらの処
理を高速に行なわなければならない。この点から、上述
の方法について考えると、差分2値化画像のX,Y軸方
向へのヒストグラムから区分領域を求めて解析する方法
は、多くの場合、全画像領域を検査するより少ない時間
ですむと考えられ、図9のように侵入物体の数が少な
く、ノイズが少ない場合には、区分領域が侵入物体の外
接四角形となり、侵入物体の解析が行ない易いといえ
る。In general, image processing takes a long time, so that these processes must be performed at a high speed in order to operate on an actual device. From this point, considering the above method, the method of obtaining and analyzing the segmented area from the histogram of the difference binary image in the X and Y axis directions often requires less time than inspecting the entire image area. If the number of intruding objects is small and the noise is small as shown in FIG. 9, it can be said that the segmented area becomes a circumscribed rectangle of the intruding object, and the intruding object can be easily analyzed.
【0015】しかし、変化領域は、図9のように、まと
まった領域として抽出される場合はほとんど少なく、図
10に示すように、変化領域が分割されて数多くの領域
によって抽出されるような場合が多く、また、侵入物体
の数が増えた場合には、それぞれの区分領域と侵入物体
の外接四角形が一致せず、区分領域内全域で従来のよう
にラベリングなどの計算時間のかかる検査をしなければ
ならず、時間がかかるという問題があった。However, the change area is rarely extracted as a united area as shown in FIG. 9, and as shown in FIG. 10, the change area is divided and extracted by many areas. If the number of intruding objects increases, the circumscribed rectangle of each intruding object does not match the intruding object. And it takes time.
【0016】そこで、本発明は、侵入物体であるか否か
の解析をしなくてはならない領域が減り、また、抽出さ
れた領域が侵入物の外接四角形となる場合が増え、もっ
て以降の侵入物体の解析が高速に行なえるようになる監
視画像の変化領域抽出方法を提供することを目的とす
る。Therefore, according to the present invention, the number of areas in which it is necessary to analyze whether an object is an intruder is reduced, and the number of cases where the extracted area becomes a circumscribed rectangle of the intruder is increased. It is an object of the present invention to provide a method for extracting a change region of a monitoring image, which enables an object to be analyzed at high speed.
【0017】[0017]
【課題を解決するための手段】本発明の監視画像の変化
領域抽出方法は、監視領域内の画像を撮像し、この撮像
した画像を所定の時間間隔で連続的に取込んでデジタル
化し、このデジタル化された複数の画像を演算処理する
ことによって、前記監視領域内での侵入物体の監視を行
なう画像監視装置において、連続的に取込まれ、デジタ
ル化された画像間の差分画像を算出し、この算出した差
分画像を2値化した差分2値化画像を生成し、この生成
した差分2値化画像でX,Y軸方向にそれぞれ積算した
ヒストグラムを算出し、この算出した各ヒストグラムに
おいて、所定値よりも大きな区間が連続して所定区間以
上続いた領域を組合わせて第1の区分領域を求め、さら
に、この求めた各第1の区分領域において再度X,Y軸
方向にそれぞれ積算したヒストグラムを算出し、この算
出した各ヒストグラムにおいて、所定値よりも大きな区
間が連続して所定区間以上続いた領域を組合わせて第2
の区分領域を求め、この求めた第2の区分領域内で侵入
物体の解析を行なうことを特徴とする。According to the present invention, there is provided a method for extracting a change region of a monitoring image, wherein an image in the monitoring region is captured, and the captured image is continuously captured at predetermined time intervals and digitized. In an image monitoring apparatus that monitors an intruding object in the monitoring area by arithmetically processing a plurality of digitized images, a difference image between continuously captured and digitized images is calculated. A difference binarized image obtained by binarizing the calculated difference image is generated, and a histogram obtained by integrating the generated difference binarized image in the X and Y-axis directions is calculated. A first divided area is obtained by combining areas in which sections larger than the predetermined value continue for a predetermined section or more, and the obtained first divided areas are again multiplied in the X and Y axis directions, respectively. Histogram calculated was, in each histogram this calculation, the second by combining lasted region above the predetermined interval is continuously larger interval than the predetermined value
Is obtained, and an intruding object is analyzed in the obtained second divided area.
【0018】[0018]
【作用】第1の区分領域内において、さらに、第2の区
分領域を求めることにより、侵入物体であるか否かの解
析をしなくてはならない領域が減り、また、抽出された
領域が侵入物体の外接四角形となる場合が増えるため
に、以降の侵入物体の解析が高速に行なえるようにな
る。In the first divided area, by further obtaining the second divided area, the area which must be analyzed to determine whether or not the object is an intruding object is reduced, and the extracted area is intruded. Since the number of circumscribed rectangles of the object increases, the analysis of the subsequent intruding object can be performed at high speed.
【0019】[0019]
【実施例】以下、本発明の一実施例について図面を参照
して説明する。An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【0020】図2は本発明を説明するための一例とし
て、侵入物体が複数発生した場合の差分2値化画像の例
を示している。同図は、第1の区分領域を求めるための
説明図で、Hx1,Hy1は、それぞれX,Y軸方向へのヒ
ストグラム、Xth1 ,Yth1 は、それぞれヒストグラム
Hx1,Hy1で第1の区分領域を求めるための高さのしき
い値、Xw1,Yw1は、それぞれ第1の区分領域を求める
ための幅のしきい値である。この図で、Hx1,Hy1とX
th1 ,Yth1 ,Xw1,Yw1とから、第1の区分領域の境
界値X1s1 ,X1e1 ,X2s1 ,X2e1 ,Y1s1 ,Y1e1
,Y2s1 ,Y2e1が求まる。FIG. 2 shows an example of a differential binarized image when a plurality of intruding objects occur, as an example for explaining the present invention. This figure is an explanatory diagram for obtaining a first divided area. Hx1 and Hy1 are histograms in the X and Y-axis directions, respectively, and Xth1 and Yth1 are first histograms Hx1 and Hy1 respectively. Threshold values Xw1 and Yw1 are width threshold values for obtaining the first segmented area, respectively. In this figure, Hx1, Hy1 and X
From the values of th1, Yth1, Xw1, and Yw1, the boundary values X1s1, X1e1, X2s1, X2e1, Y1s1, and Y1e1 of the first partitioned area are obtained.
, Y2s1, Y2e1 are obtained.
【0021】これは、従来の区分領域と同じもので、同
図において、領域A11では、侵入物体が内部に1つ含ま
れているが、領域A12,A21の侵入物体の影響で区分領
域は広く抽出されており、さらに、ノイズ部を含んでい
るため、この侵入物体を検出するためには、領域A11内
で分離するためのラベリングなどの処理を行なわなけれ
ばならない。領域A12でも同様である。領域A21では、
侵入物体が2つ含まれているが、領域A11の影響で1つ
の領域として抽出されており、同様にラベリングなどの
処理を行なう必要がある。This is the same as the conventional divided area. In the figure, in the area A11, one intruding object is included, but the area is wide due to the influence of the intruding objects in the areas A12 and A21. Since it has been extracted and further includes a noise portion, in order to detect this intruding object, a process such as labeling for separating in the area A11 must be performed. The same applies to the area A12. In the area A21,
Although two invading objects are included, they are extracted as one area under the influence of the area A11, and it is necessary to perform processing such as labeling in the same manner.
【0022】図2において、区分領域A11〜A22のそれ
ぞれで再度、X,Y軸方向へのヒストグラムを求める。
図3ないし図6は、それぞれの第1の区分領域での第2
の区分領域を求めるための説明図である。同図におい
て、Hxi2 ,Hyi2 (i=1,2,3,4)は、それぞ
れ各区分領域A11〜A22でのX,Y軸方向へのヒストグ
ラム、Xth2 ,Yth2 は、それぞHxi2 ,Hyi2 で区分
領域を求めるための高さのしきい値、Xw2,Yw2は、そ
れぞれ区分領域を求めるための幅の閾値である。この図
で、Hxi2 ,Hyi2 とXth2 ,Yth2 ,Xw2,Yw2か
ら、第2の区分領域の境界値Xijs2,Xije2,Yijs2,
Yije2が求まる。In FIG. 2, histograms in the X and Y axis directions are obtained again in each of the divided areas A11 to A22.
FIG. 3 to FIG. 6 show the second section in each first section area.
FIG. 9 is an explanatory diagram for obtaining a divided area of FIG. In the figure, Hxi2, Hyi2 (i = 1, 2, 3, 4) are histograms in the X and Y directions in each of the divided areas A11 to A22, and Xth2, Yth2 are divided by Hxi2, Hyi2, respectively. The height thresholds Xw2 and Yw2 for obtaining the area are respectively the width thresholds for obtaining the divided area. In this figure, from Hxi2, Hyi2 and Xth2, Yth2, Xw2, Yw2, the boundary values Xijs2, Xije2, Yijs2,
Yije2 is found.
【0023】図3は区分領域A11を区分した図であり、
第2の区分領域が第1の区分領域よりも狭くなり、解析
する領域も狭くなっており、さらに、第2の区分領域が
侵入物体の外接四角形になっている。図4においても同
様である。図5では、第1の区分領域では、領域A11の
影響を受けなくなったために、X軸方向に接続されてい
た2つの侵入物体が切り離され、さらに、左側の侵入物
体では、第2の区分領域が侵入物体の外接四角形になっ
ていることがわかる。図6では、侵入物体がないため
に、X4js2,X4je2が得られず、この領域には侵入物体
がないことがわかり、解析する必要がなくなる。FIG. 3 is a view in which the section area A11 is sectioned.
The second divided area is smaller than the first divided area, the area to be analyzed is smaller, and the second divided area is a rectangle circumscribing the intruding object. The same applies to FIG. In FIG. 5, in the first sectioned area, the two intruded objects connected in the X-axis direction are cut off because the area A11 is no longer affected by the area A11. Is a circumscribed rectangle of the intruding object. In FIG. 6, since there is no intruding object, X4js2 and X4je2 cannot be obtained, and it can be seen that there is no intruding object in this area, and it becomes unnecessary to analyze.
【0024】すなわち、それぞれの第1の区分領域内で
第2の区分領域を求めることにより、図2における全て
の侵入物体がそれぞれ狭い領域で抽出され、そのうちの
数個では、区分領域が侵入物体の外接四角形となってい
ることがわかる。第2の区分領域内で侵入物体を判断す
るのは従来と同じ手法であり、必要によりラベリングな
どを行ない、形状や面積により侵入物体であるか否かを
判断する。つまり、第2の区分領域を求めることによ
り、従来よりも高速に侵入物体を検知することができ
る。That is, by finding the second divided area in each of the first divided areas, all the intruding objects in FIG. 2 are extracted in narrow areas, respectively, and in some of them, the intruding object is It can be seen that it is a circumscribed square. The method of determining an intruding object in the second sectioned area is the same as the conventional method. Labeling or the like is performed as necessary, and whether or not the object is an intruding object is determined based on the shape and area. That is, by obtaining the second segmented area, an intruding object can be detected at a higher speed than in the related art.
【0025】次に、図7および図8の画像監視装置、お
よび図1に示すフローチャートを用いて、本発明方法を
適用した侵入物体の監視処理の手順について説明する。
なお、ここでは、連続3枚の画像を用いて変化領域を求
める方法で説明するが、その他の方法でも全く問題はな
く、同様な効果が得られる。まず、侵入物体を検知する
ための検知感度レベルを設定する。検知感度レベルは、
後で時系列差分画像から、変化部分を表す差分2値化画
像を得るためのしきい値である。Next, the procedure of the monitoring process of an intruding object to which the method of the present invention is applied will be described with reference to the image monitoring apparatus shown in FIGS. 7 and 8 and the flowchart shown in FIG.
Here, a method of obtaining a change area using three consecutive images will be described. However, other methods have no problem at all, and similar effects can be obtained. First, a detection sensitivity level for detecting an intruding object is set. The detection sensitivity level is
This is a threshold value for obtaining a difference binary image representing a changed portion later from the time-series difference image.
【0026】以上で前準備を終え、処理装置3では、I
TVカメラ1からの画像信号をA/D変換器11でA/
D変換し、所定の時間間隔で、画像メモリ12に時刻t
=ti の画像データとして蓄えられる。そして、差分2
値化回路14において、この時刻t=ti の画像データ
と、これよりも時間間隔Δt前に画像メモリ12内に取
込まれていた時刻t=ti-1 の画像データとの画素間差
分演算を行なうことより、変化を表わす差分画像が求め
られ、さらに、この差分画像をあらかじめ設定された検
知感度レベルにより2値化して、差分2値化画像Bi を
生成する。With the above, the preparation is completed.
The A / D converter 11 converts the image signal from the TV camera 1 into an A / D signal.
D conversion is performed, and at a predetermined time interval, the time t is stored in the image memory 12.
= Ti. And the difference 2
The binarization circuit 14 calculates the difference between pixels between the image data at time t = ti and the image data at time t = ti-1 which was stored in the image memory 12 before the time interval Δt. As a result, a difference image representing the change is obtained, and further, this difference image is binarized by a preset detection sensitivity level to generate a difference binary image Bi.
【0027】この画像では、t=ti-1 からt=ti ま
での変化の消失部分と発生部分が含まれているため、さ
らに、所定時間間隔Δt後の時刻t=ti+1 で画像を取
込み、同様にt=ti とt=ti+1 での差分画像からt
=ti からt=ti+1 での変化を表す差分2値化画像B
i+1 を得る。差分2値化画像Bi+1 には、時刻t=ti
からt=ti+1 までの変化の消失部分と発生部分が含ま
れているため、Bi とBi+1 との論理積を取ることによ
り、時刻t=ti での侵入物体の差分2値化画像Pi が
得られる。この画像を差分2値化メモリ15に蓄える。
CPU13は、差分2値化メモリ15を参照することに
より、監視領域8内の変化領域の有無を検知する。Since this image includes a portion where the change from t = ti-1 to t = ti has disappeared and a portion where the change has occurred, the image is further captured at time t = ti + 1 after a predetermined time interval Δt. Similarly, from the difference image at t = ti and t = ti + 1, t
Binary image B representing a change from t = ti to t = ti + 1
get i + 1. The time t = ti is applied to the differential binary image Bi + 1.
Since the disappearance part and the occurrence part of the change from t to t + 1 are included, the binary image of the intruding object at time t = ti is obtained by taking the logical product of Bi and Bi + 1. Pi is obtained. This image is stored in the difference binarization memory 15.
The CPU 13 detects the presence or absence of a change area in the monitoring area 8 by referring to the difference binarization memory 15.
【0028】変化領域の有無の検知に当たり、CPU1
3は、差分2値化画像Pi において、X,Y軸方向に射
影ヒストグラムを求めて、得られたヒストグラムのう
ち、所定値Xth1 ,Yth1 以上の高さが所定幅Xw1,Y
w1以上であるような第1の区分領域を求める。第1の区
分領域が得られなかった場合には、時刻t=ti に監視
領域8内では何も変化が起きていないと判定し、引き続
き所定の取り込み時間間隔Δtで画像Bj (jは整数)
を取り込み、第1の区分領域を求め、変化領域の有無を
調べる。In detecting the presence or absence of a change area, the CPU 1
Reference numeral 3 denotes a projection histogram obtained in the X- and Y-axis directions in the difference binary image Pi, and a height equal to or more than a predetermined value Xth1 or Yth1 in the obtained histogram is a predetermined width Xw1 or Yw.
Find a first segmented area that is greater than or equal to w1. If the first segmented area cannot be obtained, it is determined that no change has occurred in the monitoring area 8 at time t = ti, and the image Bj (j is an integer) is continuously obtained at a predetermined capture time interval Δt.
Is obtained, a first section area is obtained, and the presence or absence of a change area is checked.
【0029】第1の区分領域が得られた場合には、侵入
物体である可能性があるため、差分2値化画像Pi から
得られた各第1の区分領域内において再び、X,Y軸方
向に積算したヒストグラムを算出し、各第1の区分領域
のそれぞれのヒストグラムにおいて、所定値Xth2 ,Y
th2 以上の高さが所定幅Xw2,Yw2以上であるような区
間を求め、その組合わせにより、第2の区分領域を求
め、この領域内で侵入物体の解析を行なう。When the first divided area is obtained, there is a possibility that the first divided area is an intruding object. Therefore, in each of the first divided areas obtained from the differential binarized image Pi, the X and Y axes are again obtained. The histogram integrated in the direction is calculated, and the predetermined values Xth2, Y
A section in which the height equal to or larger than th2 is equal to or larger than the predetermined widths Xw2, Yw2 is obtained, and a second sectioned area is obtained by combining the sections, and an intruding object is analyzed in this area.
【0030】すなわち、差分2値化画像Pi でラベリン
グを行ない、それぞれの部分領域の面積や距離などを求
めてまとまった領域を抽出し、この領域内で、形状や面
積などを計算して侵入物体であるか否かを判断する。こ
こで、第2の区分領域が予測される侵入物体の外接四角
形と同じくらいの大きさの場合には、ラベリングなどの
処理を行なわずに、形状や面積を求めることにより、侵
入物体であるか否かを判断することも可能である。侵入
物体の第2の区分領域は、一般的に侵入物体のようなま
とまった変化の領域を含んだ原画像よりも狭い領域であ
るため計算時間は短い。この侵入物体の解析において、
侵入物体であると判断した場合には、警報装置6に命令
を出し、これにより警報装置6は異常検知の警報を発す
る。That is, labeling is performed on the difference binarized image Pi, the area and distance of each partial area are obtained, a grouped area is extracted, and the shape and area are calculated and the intruding object is calculated in this area. Is determined. Here, if the second segmented area is about the same size as the circumscribed rectangle of the intruding object to be predicted, it is determined whether the intruding object is obtained by calculating the shape and area without performing processing such as labeling. It is also possible to determine whether or not. The calculation time of the second segmented region of the intruding object is short because the second segmented region is generally smaller than the original image including the region of the mass change such as the intruding object. In the analysis of this intruding object,
If it is determined that the object is an intruding object, a command is issued to the alarm device 6, whereby the alarm device 6 issues an alarm for abnormality detection.
【0031】[0031]
【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、差
分2値化画像から得られた第1の区分領域内において、
さらに、第2の区分領域を求めることにより、侵入物体
であるか否かの解析をしなくてはならない領域が減り、
また、抽出された領域が侵入物体の外接四角形となる場
合が増えるために、以降の侵入物体の解析が高速に行な
えるようになるる監視画像の変化領域抽出方法を提供で
きる。As described above in detail, according to the present invention, within the first segmented region obtained from the differential binarized image,
Further, by obtaining the second segmented area, the area that must be analyzed for an intruding object is reduced,
In addition, since the number of cases where the extracted region becomes a circumscribed rectangle of the intruding object increases, it is possible to provide a surveillance image changing region extracting method that enables high-speed subsequent analysis of the intruding object.
【図1】本発明の一実施例に係る監視画像の変化領域抽
出方法を適用した侵入物体の監視処理手順について説明
するフローチャート。FIG. 1 is a flowchart for explaining an intruding object monitoring processing procedure to which a monitoring image changing area extraction method according to an embodiment of the present invention is applied.
【図2】侵入物体が複数発生した場合の差分2値化画像
の一例を示す図。FIG. 2 is a diagram illustrating an example of a differential binarized image when a plurality of intruding objects occur.
【図3】第2の区分領域を求めるための説明図。FIG. 3 is an explanatory diagram for obtaining a second divided area.
【図4】第2の区分領域を求めるための説明図。FIG. 4 is an explanatory diagram for obtaining a second divided area.
【図5】第2の区分領域を求めるための説明図。FIG. 5 is an explanatory diagram for obtaining a second divided area.
【図6】第2の区分領域を求めるための説明図。FIG. 6 is an explanatory diagram for obtaining a second divided area.
【図7】画像監視装置の一例を示す構成図。FIG. 7 is a configuration diagram illustrating an example of an image monitoring device.
【図8】画像監視装置の構成を示すブロック図。FIG. 8 is a block diagram illustrating a configuration of an image monitoring device.
【図9】従来の監視画像の変化領域抽出方法を説明する
ための画像データの一例を示す図。FIG. 9 is a view showing an example of image data for explaining a conventional method of extracting a change area of a monitoring image.
【図10】従来の監視画像の変化領域抽出方法を説明す
るための画像データの一例を示す図。FIG. 10 is a view showing an example of image data for explaining a conventional method of extracting a change area of a monitoring image.
1……ITVカメラ(撮像手段)、2……伝送路、3…
…処理装置、4……ライトペン、5……表示装置、6…
…警報装置、7……VTR、8……監視領域、11……
A/D変換器、12……画像メモリ、13……CPU、
14……差分2値化回路、15……差分2値化画像メモ
リ。1 ... ITV camera (imaging means), 2 ... Transmission path, 3 ...
... Processing device, 4 ... Light pen, 5 ... Display device, 6 ...
... alarm device, 7 ... VTR, 8 ... monitoring area, 11 ...
A / D converter, 12 image memory, 13 CPU
14 ... Difference binarization circuit, 15 ... Difference binarization image memory.
フロントページの続き (72)発明者 阿部 省三 神奈川県川崎市幸区柳町70番地 株式会 社東芝柳町工場内 (56)参考文献 特開 昭62−147891(JP,A) 特開 平3−41582(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.6,DB名) H04N 7/18 G06T 7/20 G08B 13/196Continuation of front page (72) Inventor Shozo Abe 70, Yanagicho, Saiwai-ku, Kawasaki-shi, Kanagawa Prefecture Inside the Toshiba Yanagimachi Plant (56) References JP-A-62-147891 (JP, A) JP-A-3-41582 (JP, A) (58) Fields investigated (Int. Cl. 6 , DB name) H04N 7/18 G06T 7/20 G08B 13/196
Claims (1)
た画像を所定の時間間隔で連続的に取込んでデジタル化
し、このデジタル化された複数の画像を演算処理するこ
とによって、前記監視領域内での侵入物体の監視を行な
う画像監視装置において、連続的に取込まれ、 デジタル化された画像間の差分画像
を算出し、この算出した差分画像を2値化した差分2値
化画像を生成し、この生成した差分2値化画像でX,Y
軸方向にそれぞれ積算したヒストグラムを算出し、この
算出した各ヒストグラムにおいて、所定値よりも大きな
区間が連続して所定区間以上続いた領域を組合わせて第
1の区分領域を求め、さらに、この求めた各第1の区分
領域において再度X,Y軸方向にそれぞれ積算したヒス
トグラムを算出し、この算出した各ヒストグラムにおい
て、所定値よりも大きな区間が連続して所定区間以上続
いた領域を組合わせて第2の区分領域を求め、この求め
た第2の区分領域内で侵入物体の解析を行なうことを特
徴とする監視画像の変化領域抽出方法。An image in a monitoring area is captured, the captured image is continuously captured at predetermined time intervals and digitized, and a plurality of digitized images are processed to perform the monitoring. In an image monitoring apparatus for monitoring an intruding object in a region, a difference image between continuously captured and digitized images is calculated, and the calculated difference image is binarized into a difference binary image. Is generated, and X and Y are generated by the generated difference binarized image.
Histograms integrated in the axial direction are calculated, and in each of the calculated histograms, a region in which a section larger than a predetermined value is continuously continued for a predetermined section or more is obtained to obtain a first divided area. In each of the first divided regions, a histogram integrated in the X and Y-axis directions is calculated again, and in each of the calculated histograms, a region in which a section larger than a predetermined value continuously continues for a predetermined section or more is combined. A method of extracting a changed area of a monitoring image, comprising: obtaining a second divided area; and analyzing an intruding object in the obtained second divided area.
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JP3077905A JP2865442B2 (en) | 1991-04-10 | 1991-04-10 | Method of extracting change area of surveillance image |
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JPH04311187A JPH04311187A (en) | 1992-11-02 |
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ID=13647092
Family Applications (1)
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- 1991-04-10 JP JP3077905A patent/JP2865442B2/en not_active Expired - Lifetime
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