JP4085844B2

JP4085844B2 - 画像処理装置

Info

Publication number: JP4085844B2
Application number: JP2003056358A
Authority: JP
Inventors: 健一萩尾
Original assignee: Matsushita Electric Works Ltd
Current assignee: Panasonic Electric Works Co Ltd
Priority date: 2003-03-03
Filing date: 2003-03-03
Publication date: 2008-05-14
Anticipated expiration: 2023-03-03
Also published as: JP2004265252A

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、移動する対象を追跡するための画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
移動する対象を追跡するために、画像から対象の領域を抽出し、その領域の外接長方形を生成する装置が従来提供されている。一般的に用いられるのは画像から対象の領域を抽出する際に予め対象の写っていない背景画像を記憶しておき、その背景画像を監視画像との差分をとり、その差分結果を二値化処理し、監視画像中にのみ存在する物体の領域をブロック毎に分類するために、物体の領域の画素の内隣接する画素に同じラベルを与えるラベリング処理を行い、このラベリング処理の結果から外接長方形を生成するものである（特許文献１）。
【０００３】
【特許文献１】
特開平７−２９６１６２号公報
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
ところで従来の装置では、対象の領域を抽出する際に背景画像と監視画像との差分を行うため、背景画像が必要となり、日照の変化などの環境変化を受けやすいという問題があった。また従来のラベリング処理は画素毎に隣接関係を調べるため、処理時間がかかりラベリングデータ用のメモリも画面の画素数と同じだけ必要となり大容量のものが必要であった。また画素単位での結合では対象の領域が分裂して抽出されることが多く、それらの領域を結合する処理として例えば膨張・収縮処理があるが、これら分裂のギャップが大きいと膨張・収縮のためのフィルタのサイズも大きくする必要があり、処理時間がかかる問題があった。
【０００５】
本発明は、上述の点に鑑みて為されたもので、請求項１の発明の目的とするところは背景画像を必要とせず、環境変動に強く、移動する対象の特徴を高速に抽出することができ、しかも移動停止を繰り返す対象に対しても精度良く領域を抽出することができ、更に検知エリア内で静止した対象と通過して検知エリアから出た対象とを区別できる画像処理装置を提供することにある。
【０００６】
また請求項２の発明の目的は、請求項１の発明の目的に加え、輪郭の結合が精度良く行える画像処理装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上述の目的を達成するために、請求項１の発明では、所定の時間間隔で検知エリアを撮像する撮像手段と、撮像した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像からある時刻（Ｔ）における対象の移動輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段と、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を同一対象の移動輪郭毎に移動領域として統合する移動領域抽出手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像及び前記移動領域抽出手段が抽出した領域から停止した領域を抽出する停止領域抽出手段と、前記移動領域抽出手段が抽出した領域及び停止領域抽出手段が抽出した領域の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて領域を追跡する領域追跡手段とを備え、
前記移動領域抽出手段を、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を所定の大きさのブロックに分割する第１のブロック化手段と、各ブロック内に存在する移動輪郭に基づき当該ブロックを移動ブロックと判定する移動ブロック判定手段と、移動ブロックに分類されたブロックの連結状態を調べグループ化する第１のグループ化手段とで構成し、
前記停止領域抽出手段を、抽出したある時刻（Ｔ−ΔＴ１）における移動領域情報を記憶しておく移動領域情報記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した時刻（Ｔ）の輪郭画像及び時刻（Ｔ−ΔＴ１）の輪郭画像を所定の大きさのブロックに分割する第２のブロック化手段と、第２のブロック化手段でブロック化したデータのうち時刻（Ｔ−ΔＴ１）において移動領域であったブロックに対応するデータ間で類似度を計算し、当該ブロックが停止ブロックか否かを判定する停止ブロック判定手段と、停止ブロックと判定されたブロックをグループ化する第２のグループ化手段とで構成し、
前記領域追跡手段は、時刻（Ｔ）における各領域に含まれる移動ブロックの数に対する停止ブロックの数の割合が所定のしきい値以上であれば当該領域を停止領域と判断し、移動領域が停止領域になってから追跡不能になれば対象は静止したものと判定し、移動領域のまま追跡不能となれば対象は検知エリア外に出たと判定することを特徴とする。
【００１０】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、前記第１のブロック化手段において、撮像された対象の画像の画面に対する大きさを記憶する対象サイズ記憶手段と、該対象サイズ記憶手段に記憶された対象の大きさに応じてブロックサイズを決定するブロックサイズ決定手段とを備えていることを特徴とする。
【００１３】
【発明の実施の形態】
以下本発明を実施形態により説明する。
（参考例１）
図１に本参考例の画像処理装置の構成図を示す。本参考例の画像処理装置は、所定の時間間隔で検知エリアを撮像する撮像手段１と、撮像手段１が撮像した検知エリアの画像を取り込む画像入力手段２と、画像入力手段２が入力した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段３と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段４と、輪郭画像記憶手段４に記憶した時系列の輪郭画像を用いて動きのあった輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段５と、抽出した輪郭を塊ごとに移動領域として統合する移動領域抽出手段６と、抽出した領域の特徴量を抽出する領域特徴量抽出手段７とで構成される。
【００１４】
移動領域抽出手段６は、移動輪郭記憶手段６１、第１のブロック化手段６２、移動ブロック判定手段６３、第１のグループ化手段６４からなる。
【００１５】
図２に本参考例の画像処理装置の処理フローを示しており、以下この処理フローに基づいて本参考例の動作を説明する。
【００１６】
而して対象Ｘを撮像手段１で撮像し、この撮像手段１が撮像した画像を画像入力手段２で取り込む。そして輪郭抽出手段３は、ある時刻（Ｔ）における入力画像Ｉ（Ｔ）に対してＳＯＢＥＬオペレータなどの微分フィルタを用いて輪郭抽出を行い（Ｓ１）、所定のしきい値で二値化した結果を輪郭画像記憶手段４に時刻（Ｔ）における輪郭画像Ｅ（Ｔ）として書き込む（Ｓ２）。
【００１７】
この輪郭画像Ｅの生成は時刻（Ｔ）に対して（ΔＴ１）前、（ΔＴ２）前の時刻においても行われ、更に時刻（Ｔ）からΔＴ１後、ΔＴ２後においても行われる。
【００１８】
そして時刻（Ｔ＋Δ２）において輪郭画像Ｅの生成後、移動輪郭抽出手段５はまず時刻（Ｔ−ΔＴ２）において既に生成して輪郭画像記憶手段４に記憶している輪郭画像Ｅ（Ｔ−ΔＴ２）と、時刻（Ｔ）において生成した輪郭画像Ｅ（Ｔ）と、時刻（Ｔ＋ΔＴ２）において生成した輪郭画像Ｅ（Ｔ＋ΔＴ２）を用いて、輪郭画像Ｅ（Ｔ−ΔＴ２）と輪郭画像Ｅ（Ｔ＋ΔＴ２）の論理積を計算し（Ｓ３１）、その論理積値（画像Ａ）の反転値と輪郭画像Ｅ（Ｔ）との論理積を計算する（Ｓ３２）。そして時刻（Ｔ）における対象Ｘの輪郭と、時刻（Ｔ−ΔＴ２）に対象Ｘによって隠されていて時刻（Ｔ）に現れた背景Ｙの輪郭と、時刻（Ｔ）には対象Ｘによって隠されてなく時刻（Ｔ＋ΔＴ２）では隠された背景Ｙの輪郭が抽出される（画像Ｃ）。
【００１９】
次いで移動輪郭抽出手段５は時刻（Ｔ−ΔＴ１）において生成した輪郭画像Ｅ（Ｔ−ΔＴ１）と、時刻（Ｔ）において生成した輪郭画像Ｅ（Ｔ）と、時刻（Ｔ＋ΔＴ１）において生成した輪郭画像Ｅ（Ｔ＋ΔＴ１）を用いて、輪郭画像Ｅ（Ｔ−ΔＴ１）と輪郭画像Ｅ（Ｔ＋ΔＴ１）の論理積を計算し（Ｓ４１）、その論理積値（画像Ｂ）の反転値と輪郭画像Ｅ（Ｔ）との論理積を計算し（Ｓ４２）、時刻（Ｔ）における対象Ｘの輪郭と、時刻（Ｔ−ΔＴ１）に対象Ｘによって隠されていて時刻（Ｔ）には現れた背景Ｙの輪郭と時刻（Ｔ）には対象Ｘによって隠されてなく時刻（Ｔ＋ΔＴ１）では隠された背景Ｙの輪郭が抽出される（画像Ｄ）。
【００２０】
そして移動輪郭抽出手段５は画像Ｃと、画像Ｄの論理積を計算し（Ｓ５）、移動輪郭画像Ｆを抽出する。
【００２１】
そして移動領域抽出手段６は移動輪郭抽出手段５が抽出した移動輪郭を移動輪郭記憶手段６１に記憶し、図３（ａ）に示すように、ブロック化手段６２にて、所定の大きさのブロックに分割する。
【００２２】
移動ブロック判定手段６３は図４に示すように輪郭画素カウント部６３１と移動ブロック判定部６３２により構成されており、輪郭画素カウント部６３１により各ブロック内に存在する移動輪郭をカウントする（図３（ｂ）参照）。
【００２３】
移動ブロック判定部６３２は、この移動輪郭（白）のカウント値が所定のしきい値６３３よりも大きければ当該ブロックは移動ブロックであると判定し、そうでなければ非移動ブロックと判定する。
【００２４】
この判定結果として図５に示すように予め付与した各ブロックのブロック番号に、移動ブロックであれば”１”（図中斜線部）、そうでなければ”０”の値を付けて記憶する。
【００２５】
グループ化手段６４は移動ブロックと判定されたブロックの連結関係を調べてグループ化する。この手法は所謂ラベリング処理と同様の処理で通常画素単位で行うものをブロックへ拡張したものである。この処理により図６に示すように連結関係のあるブロックには同一の番号（ラベル）が付与されるので、各ブロック番号に対応するラベルを記憶する。これら同一ラベルが付与された移動ブロックを対象Ｘのまとまった領域（移動領域）とする。
【００２６】
図６では二つの移動領域が抽出され、夫々ラベル”１”、ラベル”２”を割り当ている。領域特徴量抽出手段７はラベル付けした移動領域の情報を元に、各移動領域の外接長方形や大きさといった特徴量を計算する。このようにして得た特徴量は即ちモニタ画面上の対象Ｘの特徴量を示すものとなる。
【００２７】
以上のように本参考例では、ブロック手段６２で移動輪郭を所定の大きさのブロックに分割するので、例えばブロックサイズを８画素×８画像とした場合、データ量を６４分の１に、ブロックサイズを１６画素×１６画素とした場合には、データ量を２５６分の１というように大幅に削減でき、そのためハードウェア規模を小さくできて処理速度の高速化もできる。
【００２８】
また画素単位の処理では同一対象の輪郭であっても分離してしまうので、これを防ぐために画素単位で膨張処理して連結する方法、例えば３画素×３画素のウィンドウを走査してウィンドウ内の輪郭画素の有無に基づいて膨張方法では本参考例の場合に比べて約９倍の処理量があり、しかも１回の走査で周囲１画素の拡大しかできないので充分な結合が行われない場合もある。
（参考例２）
本参考例の画像処理装置は移動領域抽出手段６のブロック化手段６２を、図７に示す如くブロックサイズ決定手段６２１、ブロック化手段６２２、対象サイズ記憶手段６２３で構成した点に特徴がある。尚その他の構成は図１に示す構成と同じであるので図示と説明は省略する。
【００２９】
而してブロック化手段６２のブロックサイズ決定手段６２１は、ブロックを対象Ｘのモニタ画面上の大きさに合わせて適切な数を割り当てるために、予め対象サイズ記憶部６３２にモニタ画面上の対象Ｘの大きさを記憶しておき、その大きさと割り当てたいブロック数からブロックサイズを計算する。例えば、画面上の対象Ｘの大きさ（横方向の長さ）が大体３２画素程度であるとしたら、３２画素を対象Ｘサイズ記憶手段６２３に記憶し、割り当てたいブロック数を４ブロックとするならば、ブロックサイズ決定手段６２１は３２を４で割った８画素をブロックサイズとする（実際には８画素×８画素）。一般的には８画素の倍数が処理の容易さからみて適切である。
【００３０】
本参考例により対象Ｘに対して適切なブロック数が割り当てられ、輪郭の結合が精度良く行われることになる。
【００３１】
一方、ブロックサイズ固定の場合は、モニタ画面上の対象のサイズが小さい場合、対象に対してブロックサイズが相対的に大きくなり輪郭が結合しすぎ、分解能が悪くなる。逆に画面上の対象のサイズが大きい場合にはブロックサイズが相対的に小さくなり輪郭が結合がしにくくなる問題がある。
（参考例３）
図８に本参考例の画像処理装置の構成図を示す。本参考例の画像処理装置は、所定の時間間隔で画像を撮像する撮像手段１と、撮像手段１が撮像した画像を取り込む画像入力手段２と、入力した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段３と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段４と、輪郭画像記憶手段４に記憶した時系列の輪郭画像を用いて動きのあった輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段５と、抽出した輪郭を塊ごとに移動領域として統合する移動領域抽出手段６と、抽出した領域の特徴量を抽出する領域特徴量抽出手段７と、移動後静止した領域である停止領域を抽出する停止領域抽出手段８とで構成される。
【００３２】
停止領域抽出手段８は第２のブロック化手段８１、移動領域情報記憶手段８２、停止ブロック判定手段８３、第２のグループ化手段８４からなる。
【００３３】
尚１乃至７の各手段は参考例１の各手段１乃至７に基本的に対応するものであるので、相違する点以外の説明は省略する。
【００３４】
而して本参考例の画像処理装置は、上述した参考例１と同様にして、輪郭抽出手段３が入力画像の輪郭を抽出し、輪郭画像記憶手段４にて二値化した輪郭画像を記憶し移動輪郭抽出手段５で移動輪郭を抽出する。
【００３５】
そして移動領域抽出手段６では移動輪郭記憶手段６１に記憶した移動輪郭をブロック化手段６２にて所定の大きさのブロックに分割し、更に移動ブロック判定手段６３で各ブロック内の移動輪郭をカウントしてそのカウント値に基づいて各ブロックが移動ブロックか、或いは非移動ブロックかを判定する。そしてグループ化手段６４は移動ブロックと判定されたブロックの連結状態を調べてグループ化する。その処理により連結したブロックには同一の番号（ラベル）が付与され、各ブロック番号に対応するラベルを記憶しておく。これら同一のラベルが付与された移動ブロックを対象Ｘのまとまった領域（移動領域）とする。
【００３６】
そして図９に示すように停止領域抽出手段８は輪郭画像記憶手段４に記憶した時刻（Ｔ）の輪郭画像Ｅ（Ｔ）と、ΔＴ１前、つまり時刻（Ｔ−ΔＴ１）の輪郭画像Ｅ（Ｔ−ΔＴ１）とをブロック化手段８１にて所定の大きさのブロックに夫々分割する。停止ブロック判定手段８３は移動領域情報記憶手段８２にて記憶していた、移動領域抽出手段６が時刻（Ｔ−ΔＴ１）で抽出した移動領域情報（ラベルブロックデータ）、つまり前回抽出したものを読み出して、０以外のラベル、換言すればラベル”１”以上の番号が付与されているブロックに対してはブロック番号Ｎの画像を図示するように読み出し、当該ブロックが停止（非移動）しているのかどうかの判定を行う。
【００３７】
この判定は例えばブロック間で白画素（輪郭あり）同士（或いは黒画素（輪郭なし）同士）の数をカウントして、そのカウント値が所定の停止判定画素数のしきい値よりも大きければ、両ブロックの一致度は高い、つまり動きがないと判断する一致度計算を行う。この場合、前回は移動ブロックと判定され、今回動きがないブロックと判定されたことになるので、このブロックは停止ブロックと判断する。
【００３８】
グループ化手段８４はグループ化手段６４と同様の方法で停止ブロックのグループ化を行い、連結したブロックには同一の番号を付与する。または連結関係に関わらず停止ブロックに対応するブロック番号の移動ブロックと同じラベル番号を付与しても良い。領域特徴量抽出手段７はラベル付けした移動領域及び停止領域の情報を元に、例えば移動領域と停止領域の対応する領域の論理和を計算して、その外接長方形や大きさといった特徴量を計算する。これにより移動停止を繰り返す対象Ｘに対しても精度良く領域を抽出することができ、従ってその領域の特徴量は、即ち対象Ｘの形状の特徴を精度良く示すものとなる。
【００３９】
（実施形態１）
図１０に本実施形態の画像処理装置の構成図を示す。本実施形態の画像処理装置は、所定の時間間隔で画像を撮像する撮像手段１と、撮像手段１が撮像した画像を取り込む画像入力手段２と、入力した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段３と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段４と、輪郭画像記憶手段４に記憶した時系列の輪郭画像を用いて動きのあった輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段５と、抽出した輪郭を塊ごとに移動領域として統合する移動領域抽出手段６と、抽出した領域の特徴量を抽出する領域特徴量抽出手段７と、移動後静止した領域である停止領域を抽出する停止領域抽出手段８と、抽出した特徴量を用いて領域を追跡する領域追跡手段９とで構成される。尚１乃至８の各手段は参考例３の各手段１乃至８に対応するものであるので、相違点以外の説明は省略する。また停止領域抽出手段８の詳細構成は図８の構成を参照する。
【００４０】
而して本実施形態の画像処理装置は、上述した参考例１と同様にして、輪郭抽出手段３が入力画像の輪郭を抽出し、輪郭画像記憶手段４にて輪郭画像を記憶する。そして移動領域抽出手段６では移動輪郭記憶手段６１に記憶した移動輪郭をブロック化手段６２にて所定の大きさのブロックに分割し、更に移動ブロック判定手段６３で各ブロック内の移動輪郭をカウントしてそのカウント値に基づいて各ブロックが移動ブロックか、或いは非移動ブロックかを判定する。そしてグループ化手段６４は移動ブロックと判定されたブロックの連結状態を調べてグループ化する。その処理により連結したブロックには同一の番号（ラベル）が付与され、各ブロック番号に対応するラベルを記憶しておく。これら同一のラベルが付与された移動ブロックを対象Ｘのまとまった領域（移動領域）とする。
【００４１】
さて停止領域抽出手段８は輪郭画像記憶手段４に記憶した時刻（Ｔ）、時刻（Ｔ−ΔＴ１）の２枚の輪郭画像Ｅ（Ｔ）、輪郭画像Ｅ（Ｔ−ΔＴ１）をブロック化手段８１にて所定の大きさのブロックに分割し、停止ブロック判定手段８３は移動領域情報記憶手段８２にて記憶していた、移動領域抽出手段６が時刻（Ｔ−ΔＴ１）で抽出した移動領域情報（ラベルブロックデータ）、つまり前回抽出したものを読み出し、ラベル”１”以上の番号が付与されているブロックに対しては、そのブロック番号Ｎに対応する輪郭画像Ｅ_N（Ｔ）及びＥ_N（Ｔ−ΔＴ１）を読み出し、当該ブロックが停止ブロックであるか、または非停止ブロックであるかの判定を行う。この判定は例えばブロック間で白（輪郭あり）同士、或いは黒（輪郭なし）同士の数をカウントして、そのカウント値が所定のしきい値よりも大きければ、両ブロックの一致度は高い、つまり動きがないと判断する。この場合、前回は移動ブロックと判定され、今回動きがないブロックと判定されたことになるので、このブロックは停止ブロックと判断する。
【００４２】
グループ化手段８４はグループ化手段６４と同様の方法で停止ブロックのグループ化を行い、連結関係に関わらず停止ブロックに対応するブロック番号の移動ブロックと同じラベル番号を付与する。領域特徴量抽出手段７はラベル付けした移動領域及び停止領域の情報を元に、各領域に含まれる移動ブロック数、停止ブロックの数、外接長方形や大きさといった特徴量を計算する。
【００４３】
領域追跡手段９は、通常、特徴量抽出手段７が計算する移動ブロックの外接長方形や大きさを利用し、所定の大きさで且つ前回移動領域が検出された位置の近傍に移動領域が検出された場合に同一対象Ｘとして対応付け、この処理を連続的に行う。但し、対象Ｘがものに隠れたり、検知エリアから出た場合と、静止した場合の区別が難しいという課題があった。
【００４４】
そこで本実施形態では、領域特徴量抽出手段７が計算する移動ブロック数ＭＮと、停止ブロック数ＳＮの間に図１１に示すような停止前に停止ブロック数が増加する性質があることを用い、例えばＳＮ／ＭＮが所定のしきい値以上であれば前回移動であったブロック数に対して今回停止したブロックの割合が高いので、この領域を停止領域と判断する。従って図１２（ａ）（ｂ）に示すように移動領域αを追跡している際に、図１２（ｂ）に示すように一度停止領域βになってから追跡不能になれば対象Ｘは静止したと判断し、図１２（ａ）に示すように移動領域αのまま追跡不能となれば対象Ｘは隠れたか又は検知エリア外に出たと判断することで、対象Ｘの停止或いは静止を精度良判断できる。例えば検知エリア内で動けなくなった人と通過して検知エリアから出た人とを区別できるのである。
【００４５】
【発明の効果】
請求項１の発明は、所定の時間間隔で検知エリアを撮像する撮像手段と、撮像した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像からある時刻（Ｔ）における対象の移動輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段と、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を同一対象の移動輪郭毎に移動領域として統合する移動領域抽出手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像及び前記移動領域抽出手段が抽出した領域から停止した領域を抽出する停止領域抽出手段と、前記移動領域抽出手段が抽出した領域及び停止領域抽出手段が抽出した領域の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて領域を追跡する領域追跡手段とを備え、
前記移動領域抽出手段を、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を所定の大きさのブロックに分割する第１のブロック化手段と、各ブロック内に存在する移動輪郭に基づき当該ブロックを移動ブロックと判定する移動ブロック判定手段と、移動ブロックに分類されたブロックの連結状態を調べグループ化する第１のグループ化手段とで構成し、
前記停止領域抽出手段を、抽出したある時刻（Ｔ−ΔＴ１）における移動領域情報を記憶しておく移動領域情報記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した時刻（Ｔ）の輪郭画像及び時刻（Ｔ−ΔＴ１）の輪郭画像を所定の大きさのブロックに分割する第２のブロック化手段と、第２のブロック化手段でブロック化したデータのうち時刻（Ｔ−ΔＴ１）において移動領域であったブロックに対応するデータ間で類似度を計算し、当該ブロックが停止ブロックか否かを判定する停止ブロック判定手段と、停止ブロックと判定されたブロックをグループ化する第２のグループ化手段とで構成し、
前記領域追跡手段は、時刻（Ｔ）における各領域に含まれる移動ブロックの数に対する停止ブロックの数の割合が所定のしきい値以上であれば当該領域を停止領域と判断し、移動領域が停止領域になってから追跡不能になれば対象は静止したものと判定し、移動領域のまま追跡不能となれば対象は検知エリア外に出たと判定するので、背景画像を必要とせず、環境変動に強く、しかも移動輪郭のブロック化により、大幅にデータ量を削減でき、そのためハードウェア規模を小さくできて処理速度の高速化もできる、またブロック化するので移動輪郭の結合が容易に行え、しかもモニタ画面の画像に１回だけアクセスすれば良いので処理量が少なく、輪郭画素間が広くても同一ブロック内の輪郭画像であれば結合できるという効果がある。また、移動領域だけでなく停止領域も検出することができ、そのため例えば移動領域と停止領域の論理和を取ることにより間欠的な動きを行う対象を精度良く抽出することが可能となる。更に、例えば検知エリア内で動けなくなった人（対象）と通過して検知エリアから出た人（対象）とを区別できるという効果がある。
【００４６】
請求項２の発明は、前記第１のブロック化手段において、撮像された対象の画像の画面に対する大きさを記憶する対象サイズ記憶手段と、該対象サイズ記憶手段に記憶された対象の大きさに応じてブロックサイズを決定するブロックサイズ決定手段とを備えているので、ブロックサイズ決定手段が対象の大きさに応じたブロックサイズを決めることで、対象に割り当てられるブロック数がほぼ一定になって安定した輪郭の結合が行えるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の参考例１の構成図である。
【図２】同上の処理フロー図である。
【図３】同上でブロック化された移動輪郭例図である。
【図４】同上での移動輪郭のブロック例図である。
【図５】同上の移動ブロックの抽出例図である。
【図６】同上のラベリングの説明図である。
【図７】本発明の参考例２に用いるブロック化手段の構成図である。
【図８】本発明の参考例３の構成図である。
【図９】同上の停止領域抽出手段の処理フロー図である。
【図１０】本発明の実施形態１の構成図である。
【図１１】同上での移動ブロック数と停止ブロック数の説明図である。
【図１２】同上の対象の隠れ、静止の判定の説明図である。
【符号の説明】
１撮像手段
２画像入力手段
３輪郭抽出手段
４輪郭画像記憶装置
５移動輪郭抽出手段
６移動領域抽出手段
６１移動輪郭記憶手段
６２ブロック化手段
６３移動ブロック判定手段
６４グループ化手段
７領域特徴量抽出手段

Claims

所定の時間間隔で検知エリアを撮像する撮像手段と、撮像した画像から輪郭を抽出する輪郭抽出手段と、抽出した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像からある時刻（Ｔ）における対象の移動輪郭を抽出する移動輪郭抽出手段と、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を同一対象の移動輪郭毎に移動領域として統合する移動領域抽出手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した複数の輪郭画像及び前記移動領域抽出手段が抽出した領域から停止した領域を抽出する停止領域抽出手段と、前記移動領域抽出手段が抽出した領域及び停止領域抽出手段が抽出した領域の特徴量を抽出する特徴量抽出手段と、前記特徴量抽出手段が抽出した特徴量に基づいて領域を追跡する領域追跡手段とを備え、
前記移動領域抽出手段を、前記移動輪郭抽出手段が抽出した移動輪郭を所定の大きさのブロックに分割する第１のブロック化手段と、各ブロック内に存在する移動輪郭に基づき当該ブロックを移動ブロックと判定する移動ブロック判定手段と、移動ブロックに分類されたブロックの連結状態を調べグループ化する第１のグループ化手段とで構成し、
前記停止領域抽出手段を、抽出したある時刻（Ｔ−ΔＴ１）における移動領域情報を記憶しておく移動領域情報記憶手段と、前記輪郭画像記憶手段に記憶した時刻（Ｔ）の輪郭画像及び時刻（Ｔ−ΔＴ１）の輪郭画像を所定の大きさのブロックに分割する第２のブロック化手段と、第２のブロック化手段でブロック化したデータのうち時刻（Ｔ−ΔＴ１）において移動領域であったブロックに対応するデータ間で類似度を計算し、当該ブロックが停止ブロックか否かを判定する停止ブロック判定手段と、停止ブロックと判定されたブロックをグループ化する第２のグループ化手段とで構成し、
前記領域追跡手段は、時刻（Ｔ）における各領域に含まれる移動ブロックの数に対する停止ブロックの数の割合が所定のしきい値以上であれば当該領域を停止領域と判断し、移動領域が停止領域になってから追跡不能になれば対象は静止したものと判定し、移動領域のまま追跡不能となれば対象は検知エリア外に出たと判定することを特徴とする画像処理装置。
前記第１のブロック化手段において、撮像された対象の画像の画面に対する大きさを記憶する対象サイズ記憶手段と、該対象サイズ記憶手段に記憶された対象の大きさに応じてブロックサイズを決定するブロックサイズ決定手段とを備えていることを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。