JP4228082B2 - カメラの姿勢変化の検知方法及びその装置 - Google Patents

Description

本発明は、静止部に固定的に設置されたカメラの姿勢変化（カメラの向きの変化）を検知する検知方法及びその装置に関するものである。

下記の特許文献１に開示された車載用カメラ装置では、振動や接触等により車両に対するカメラの取り付け位置が初期設定位置に対して経時的に変化してカメラ軸の位置ずれを起こした場合に正確な画像処理を行うことができない場合があることに鑑み、カメラで撮像された画像からカメラの軸がどこを向いているか推測し、その結果に応じて、画像処理を行うための原点補正を行う。そして、この車載用カメラ装置では、具体的には、撮像画像中から、フロントガラスに設けた原補正ターゲットの像又はボンネット上のマスコットの像を認識してその位置を画像処理により検出するか、あるいは、カーナビゲーションのデータから自車が平坦な直線路を走行中であることを知った上で自車両が平坦な直線路を走行中にカメラ部で路面の白線や路肩や街灯などから消失点（白線や路肩や街灯など互いに平行に配置されているものをそれぞれ直線で結ぶと無限遠方で交わる点）を画像処理により算出し、ターゲット位置又は消失点位置の初期位置に対するずれを求め、このずれから原点補正を行う。また、この車載用カメラ装置では、そのずれが補正できないほど大きければ、警報装置を用いて運転者に警告する。

また、下記の特許文献２に開示された監視カメラシステムでは、カメラで撮像した画像から目的の対象を画像処理により検出し、その検出位置の画面の所定位置からのずれを求め、そのずれに応じてカメラの姿勢制御を行い、目的の対象を画面の所定位置に補足する。

さらに、従来から、特許文献１に開示されたような車載用カメラや特許文献２に開示されたような姿勢制御を行うカメラとは異なり、静止部に固定的に設置されたカメラも提供されている。このようなカメラの例として、道路やトンネル等に設置された交通状態を監視する監視カメラを挙げることができる。このような監視カメラで撮像された画像は、単に画像表示されるに留まらず、撮像した画像から画像処理して、例えば交通量、避走の有無、落下物の有無、火災の有無などの種々の情報を得るためにも用いられている。

従来は、静止部に固定的に設置されたカメラでは、車載用カメラ装置の場合などや目標対象の動きに追従して姿勢を変えることを前提とするカメラと異なり、一旦設置するとカメラの姿勢は当然に全く変化しないものと考えるのが、常識となっていた。

したがって、静止部に固定的に設置されたカメラでは、車載用カメラ装置と異なり、カメラの姿勢変化に対する何らの配慮もなされていなかった。
特開２００４−２４７９７９号公報 特開平９−１８１９６１号公報

しかしながら、静止部に固定的に設置されたカメラで撮像された画像を処理して前述したような種々の情報を得る場合、長期に渡る使用などによって、当該情報の精度が低下してしまう場合があった。

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、静止部に固定的に設置されたカメラにより撮像された画像を処理して何らかを情報を得る場合にその情報の精度の低下を招くような事態を比較的簡単な処理で精度良く安定して検知することができる検知方法及びその装置を提供することを目的とする。

前述した常識に反して、静止部に固定的に設置されたカメラであっても、車両通過に伴う振動やその他の原因でカメラの姿勢は初期の姿勢から変化してしまう場合があり、それに起因して、静止部に固定的に設置されたカメラで撮像された画像を処理して前述したような種々の情報を得る場合、長期に渡る使用などによって、当該情報の精度が低下してしまうことが、判明した。

このような原因の究明の結果、静止部に固定的に設置されたカメラの姿勢変化を検知することによって、静止部に固定的に設置されたカメラにより撮像された画像を処理して何らかを情報を得る場合にその情報の精度の低下を招くような事態を検知することができることが、判明した。

ところが、静止部に固定的に設置されたカメラの姿勢変化の検知を、特許文献１，２のカメラ装置に準じて特別なターゲットの認識や消失点の算出などによって行おうとすると、処理が複雑となったり、いちいちターゲットを設置する手数を要したり、カメラの設置場所によっては消失点の算出が不可能であったりする。

これに対し、本発明者の研究の結果、静止部に固定的に設置されたカメラにより撮像された画像の所定領域（初期的に直線部が存する領域）からハフ変換処理により直線を検出し、この直線を示す少なくとも１つのパラメータに基づいてカメラの姿勢変化を検知することで、カメラの姿勢変化を比較的簡単な処理で精度良く安定して検知することができることが判明した。

すなわち、カメラの視野内には通常は直線部又は直線部とみなせる部分が存在する。例えば、カメラが交通状況を監視する監視カメラである場合、カメラの視野内には、このような直線部等として、車道の白線やガードレールなどの、道路と歩道（あるいは監査路など）の境界線を挙げることができる。そして、カメラの姿勢が変化すると、撮像画像中の前記直線部等の位置や傾きが変化する。したがって、特別なターゲット等を設置することなく、撮像画像中の前記直線部等の位置や傾きが変化したか否かによって、カメラの姿勢変化を検知することができる。そして、画像中の直線の検出をハフ変換処理により行うと、線が実線でも破線でも一部がかすれていても抽出でき、線の太さにばらつきがあっても検出でき、しかも、ハフ変換処理自体は周知の処理であって比較的簡単な処理である。したがって、静止部に固定的に設置されたカメラにより撮像された画像の所定領域（初期的に直線部が存する領域）からハフ変換処理により直線を検出し、この直線を示す少なくとも１つのパラメータに基づいてカメラの姿勢変化を検知することで、カメラの姿勢変化を簡単な処理で精度良く安定して検知することができるのである。

本発明は、このような研究の結果に基づいてなされたものである。すなわち、前記課題を解決するため、本発明の第１の態様によるカメラの姿勢変化の検知方法は、画像を撮像し静止部に固定的に設置されたカメラの姿勢変化を検知する検知方法であって、前記カメラにより撮像された画像のうちの所定領域の画像信号に基づいて、前記所定領域内の直線をハフ変換処理により検出し、前記検出された直線を示す少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記カメラの姿勢変化の有無を判定するものである。

この第１の態様によれば、前述した研究の結果に従い、静止部に固定的に設置されるカメラの姿勢変化（ひいては、そのカメラにより撮像された画像を処理して何らかを情報を得る場合においてその情報の精度の低下を招くような事態）を、比較的簡単な処理で精度良く安定して検知することができる。

本発明の第２の態様によるカメラの姿勢変化の検知方法は、前記第１の態様において、前記ハフ変換処理の前に前記所定領域の画像に対してエッジ検出処理を行い、該エッジ検出処理された画像に対して前記ハフ変換処理を行うものである。

この第２の態様によれば、ハフ変換処理の前にエッジ検出処理を行うので、より精度良く直線を検出することができ、ひいては、より精度良くカメラの姿勢変化を検知することができる。

本発明の第３の態様によるカメラの姿勢変化の検知装置は、画像を撮像し静止部に固定的に設置されたカメラの姿勢変化を検知する検知装置であって、前記カメラにより撮像された画像のうちの所定領域の画像信号に基づいて、前記所定領域内の直線をハフ変換処理により検出する直線検出部と、前記直線検出部により検出された直線を示す少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記カメラの姿勢変化の有無を判定する判定部と、を備えたものである。

この第３の態様によれば、前述した研究の結果に従い、静止部に固定的に設置されるカメラの姿勢変化を、比較的簡単な処理で精度良く安定して検知することができる。

本発明の第４の態様によるカメラの姿勢変化の検知装置は、前記第３の態様において、前記直線検出部は、前記ハフ変換処理の前に前記所定領域の画像に対してエッジ検出処理を行うエッジ検出部を含み、前記直線検出部は、前記エッジ検出部によりエッジ検出処理された画像に対して前記ハフ変換処理を行うものである。

この第４の態様によれば、ハフ変換処理の前にエッジ検出処理を行うので、より精度良く直線を検出することができ、ひいては、より精度良くカメラの姿勢変化を検知することができる。

本発明によれば、静止部に固定的に設置されるカメラの姿勢変化を比較的簡単な処理で精度良く安定して検知することができ、ひいては、そのカメラにより撮像された画像を処理して何らかを情報を得る場合においてその情報の精度の低下を招くような事態を比較的簡単な処理で精度良く安定して検知することができる。

以下、本発明によるカメラの姿勢変化の検知方法及びその装置について、図面を参照して説明する。

図１は、本発明の一実施の形態による姿勢変化検知装置４等を示す概略ブロック図である。

図１に示す例では、交通状況を監視するためのＣＣＤカメラ等のカメラ１からの画像信号が、分配器２により２つに分配される。本実施の形態による姿勢変化検知装置４は、分配器２で分配されたカメラ１からの画像信号を受け、カメラ１の姿勢変化を検知する。分配器２で分配された他方の画像信号は、その画像信号を処理して、例えば、交通量、避走の有無、落下物の有無、火災の有無などの情報を得る公知の画像処理装置３に供給される。なお、図面には示していないが、カメラ１からの画像信号は、その画像を監視者が目視し得るように画像表示するためにも用いられる。

カメラ１は、図面には示していないが、例えばトンネル内の天井又は高所の壁等の静止部に固定的に設置されている。カメラ１が撮像する画像の一例を図３に示している。なお、図３には、処理対象領域を示す四角形（台形）も、撮像画像に重ね合わせて示している。

本実施の形態による姿勢変化検知装置４は、図１に示すように、カメラ１からの画像アナログ信号を画素ごとに所定階調のデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器５と、デジタル信号に変換された画像（画像信号）を記憶する画像メモリ６と、画像メモリ６からの画像に対して後述する処理を行う処理部７とを備えている。図面には示していないが、処理部７は、後述する動作を実現するように、マイクロコンピュータ及び他の電子回路等で構成されている。

次に、本実施の形態による姿勢変化検知装置４の動作について、図２に示すフローチャートを参照して説明する。

まず、初期設定として、カメラ１が撮像する画像中における処理対象領域を設定する（ステップＳ１）。この設定は、カメラ１及び姿勢変化検知装置４を設置する際に行われる。この設定は、例えば、処理部７にパーソナルコンピュータを接続し、そのパーソナルコンピュータにカメラ１から撮像画像を表示させ、設定者がその画像を見ながらマウス等により処理対象領域を指示することで、その処理対象領域を示す情報が処理部７の内部メモリ（図示せず）に格納されるようにすることによって、行うことができる。なお、処理対象領域の設定後にパーソナルコンピュータは取り外される。処理対象領域は、例えば車道の白線やガードレールなどの、道路と歩道（あるいは監査路など）の境界線などの、直線部（破線のような断続したものでもよい。）又は直線部とみなせる部分を含むように設定される。処理対象領域は、自動車等による隠蔽（オクルージョン）が発生しない領域とすることが好ましい。図３中には、処理対象領域の例を四角形（台形）で示している。

次に、処理部７は、カメラ１からの画像を１枚サンプリングし（ステップＳ２）、サンプリングした画像を画像メモリ６に格納させる。

次いで、処理部７は、ステップＳ１でサンプリングした画像中の処理対象領域に対して、Sobelフィルタなどを用いてエッジ検出処理を行う（ステップＳ３）。このとき、処理対象領域に対してのみエッジ検出処理が行われるので、他の領域のエッジは抽出されない。

引き続いて、処理部７は、ステップＳ３で得られたエッジ画像を２値化する（ステップＳ４）。この２値化は、予め設定していた固定閾値を用いて行ってもよいし、各種の可変閾値決定手法を用いて行ってもよい。

その後、処理部７は、ステップＳ４で得られた画像に対してハフ（Hough）変換処理を行い、前記処理対象領域内の直線を検出し、検出された直線を示すパラメータρ，θを得る（ステップＳ５）。

ここで、図４及び図５を参照して、このハフ変換処理について簡単に説明する。図４は、ｘ−ｙ平面での直線を示す図である。ｘ−ｙ平面は撮像された画像の座標系であり、各画素に（ｘ，ｙ）の座標が与えられる。ある座標（ｘ_ｉ，ｙ_ｉ）を通る直線群は、下記の数１により表される。

ここで、ρ，θは原点から直線への距離と角度である。数１をρ，θに関する方程式と考え、その軌跡をθ−ρ空間に描くと図５のようになる。こうした軌跡をハフ曲線という。ステップＳ４で得られた画像の各画素に対し、この写像を行い、θ−ρ空間に描いていく。図４の（ａ，ｂ）はθ−ρ空間では、下記の数２で表される曲線となる。

多くのハフ曲線が交差する点は同一直線上に多数の特徴点がのっていることを示している。θ−ρ空間内のハフ曲線上の１点で、交差本数の多い点を（ρ_０，θ_０）としたとき、（ρ_０，θ_０）を用いた下記の数３によって定義される直線が画像中に存在するとみなすことができる。

この原理を利用して、直線を検出することができる。図５は、ハフ変換を行ったθ−ρ平面画像であり、このθ−ρ平面内の交差本数の最も多い点を数３の直線で表して１本の直線が検出される。本実施の形態では、ステップＳ５において、ステップＳ４で得られた画像に対してハフ（Hough）変換処理を行い、検出した１本の直線を示すパラメータρ＝ρ_０、θ＝θ_０を得る。

次に、処理部７は、最初にステップＳ２を開始してから予め定めた一定時間を経過したか（すなわち、順次サンプリングした所定数の画像についてステップＳ２〜Ｓ５の処理が完了したか）否かを判定する（ステップＳ６）。経過していなければステップＳ２へ戻り、経過していればステップＳ７へ移行する。

ステップＳ７において、処理部７は、各サンプリング画像についてステップＳ５で得たパラメータρ，θに基づいて、初期状態（カメラ１の初期の姿勢）を示す初期値を決定する。この初期値として、例えば、各サンプリング画像についてステップＳ５で得たパラメータρの平均値（中央値でもよい）及び各サンプリング画像についてステップＳ５で得たパラメータθの平均値（中央値でもよい）を得る。なお、姿勢変化の検知精度を高める上で、このように複数のサンプリング画像について得られたパラメータρ，θの平均値や中央値などを採用することが好ましいが、必ずしもこれに限定されるものではない。例えば、１つのサンプリング画像について得たパラメータρ，θを初期値として採用してもよい。

以上説明したステップＳ１〜Ｓ７は初期動作であり、この初期動作の後に、ステップＳ８以降で実際の検知動作を行う。

ステップＳ８において、処理部７は、カメラ１からの画像を１枚サンプリングする。

次に、処理部７は、ステップＳ３と同様に、ステップＳ８でサンプリングした画像中の処理対象領域に対して、エッジ検出処理を行う（ステップＳ９）。

引き続いて、処理部７は、ステップＳ４と同様に、ステップＳ９で得られたエッジ画像を２値化する（ステップＳ１０）。

その後、処理部７は、ステップＳ５と同様に、ステップＳ１０で得られた画像に対してハフ変換処理を行い、前記処理対象領域内の直線を検出し、検出された直線を示すパラメータρ，θを得る（ステップ１１）。

次に、処理部７は、ステップＳ１１で得たパラメータρ，θをステップＳ７で決定した初期値ρ，θと比較して、カメラ１の現在の状態（ステップＳ８で最新にサンプリングされた画像が撮像されたときのカメラ１の向き）が、カメラ１の初期状態と異なる状態であるか否かを判定する（ステップＳ１２，Ｓ１３）。具体的には、例えば、処理部７は、現在の状態が初期状態と異なる状態であるか否かを判定するための指標値ＬをステップＳ１２で算出し、この指標値Ｌを所定値と比較することで現在の状態が初期状態と異なる状態であるか否かをステップＳ１３で判定する。

前記指標値Ｌとしては、例えば、下記の数４で示される値を用いることができる。数４において、ΔρはステップＳ７で決定したρの初期値とステップＳ１１で得たρの値との差を示し、ΔθステップＳ７で決定したθの初期値とステップＳ１１で得たθの値との差を示す。

前記指標値Ｌとして、数４で示される値に代えて、ρとθに重みを加えた下記数５で示される値を用いてもよい。数５において、ｗ_１はρに対する重み係数、ｗ_２はθに対する重み係数である。

前記指標値Ｌとして数４又は数５に示される値を採用した場合、処理部７は、ステップＳ１３で、指標値Ｌが所定値以上である場合は現在の状態が初期状態と異なる（すなわち、カメラ１の姿勢が変化した）と判定し、指標値Ｌが所定値より小さい場合は現在の状態が初期状態と同じである（すなわち、カメラ１の姿勢が変化していない）と判定すればよい。

ステップＳ１３で初期状態と同じであると判定されると、ステップＳ８へ戻る。一方、ステップＳ１３で初期状態と異なると判定されると、ステップＳ１４へ移行する。

ステップＳ１４において、処理部７は、カメラ１の姿勢が変化した旨を示す姿勢変化検知信号を出力し、処理を終了する。この姿勢変化検知信号に応答して、警報を発する警報部を設け、例えば、管理センタの管理者にカメラ１の姿勢が変化した旨を警報することができる。管理者は、カメラ１の姿勢を元に戻したり、カメラ１の姿勢に応じて画像処理装置３の必要な初期設定をやり直したりする。これにより、画像処理装置３からの情報の精度が低下した事態が継続してしまうのを防止することができる。

ここで、本発明者が行った実験の結果について、図６〜図１８を参照して説明する。

本発明者は、本実施の形態による姿勢変化検知装置４を実際に作製し、トンネル内に設置されたカメラ１の姿勢（向き）を経過時間に従って初期状態→状態１→状態２→・・・→状態９と順次変化させて、カメラ１の姿勢変化の検知に関するデータを得た。

図６は初期状態でのカメラ１の撮像画像の一例、図７は状態１でのカメラ１の撮像画像の一例、図８は状態２でのカメラ１の撮像画像の一例、図９は状態３でのカメラ１の撮像画像の一例、図１０は状態４でのカメラ１の撮像画像の一例、図１１は状態５でのカメラ１の撮像画像の一例、図１２は状態６でのカメラ１の撮像画像の一例、図１３は状態７でのカメラ１の撮像画像の一例、図１４は状態８でのカメラ１の撮像画像の一例、図１５は状態９でのカメラ１の撮像画像の一例を、それぞれ示す。図６〜図１５には、その画像からハフ変換処理により検出された直線、及び、その直線を示すパラメータρ，θの値も、撮像画像に重ね合わせて示している。

図１６は、各状態における各サンプリング画像について図２中のステップＳ１１で得たρを示している。図１７は、各状態における各サンプリング画像について図２中のステップＳ１１で得たθを示している。図１８は、各状態における各サンプリング画像について図２中のステップＳ１２で得た数４で示される指標値Ｌを示している。

図１６及び図１７から、カメラ１の姿勢が初期の姿勢から変化すると、ρもθも変化することがわかる。また、図１８から、カメラ１の姿勢が初期の姿勢から変化すると、指標値Ｌが大きくなることがわかる。図１８に示す例では、カメラ１の姿勢が初期の姿勢から変化すると指標値Ｌが５０以上となっているため、図２中のステップＳ１３で用いる閾値を、例えば、０より若干大きい値から、５０より若干小さい値までの範囲内において、適当な値とすることで、カメラ１の姿勢変化を適切に検知することができることがわかる。

本実施の形態によれば、静止部に固定的に設置されたカメラ１により撮像された画像の所定領域（処理対象領域）からハフ変換処理により直線を検出し、この直線を示す少なくとも１つのパラメータに基づいてカメラ１の姿勢変化を検知するので、カメラ１の姿勢変化を比較的簡単な処理で精度良く安定して検知することができる。したがって、本実施の形態によれば、画像処理装置３がカメラ１により撮像された画像を処理して交通量等の情報を得る場合においてその情報の精度の低下を招くような事態を、比較的簡単な処理で精度良く安定して検知することができる。また、図２中のステップＳ８のエッジ検出処理は必ずしも必要ではないが、本実施の形態では、このエッジ検出処理を行うので、より精度良く直線を検出することができ、ひいては、より精度良くカメラ１の姿勢変化を検知することができる。

以上、本発明の一実施の形態について説明したが、本発明はこの実施の形態に限定されるものではない。

例えば、前記実施の形態では、ハフ変換処理により検出された直線を示す２つのパラメータρ，θの両方に基づいてカメラ１の姿勢変化の有無を判定しているが、本発明では、いずれか一方のパラメータのみに基づいてカメラ１の姿勢変化の有無を判定してもよい。

また、前記実施の形態では、図２中のステップＳ８でサンプリングした１枚の画像毎にステップＳ１３でカメラ１の姿勢変化の有無を判定しているが、本発明では、ステップＳ７の初期状態の決定の場合と同様に、順次サンプリングされた複数の画像についてそれぞれ得たパラメータρ，θを総合的に勘案して（具体的には、例えば、ρの平均値（又は中央値）やθの平均値（又は中央値）を用いて）、カメラ１の姿勢変化の有無を判定してもよい。

さらに、前記実施の形態では、姿勢変化検知装置４は画像処理装置３とハードウエアが別個に構成されているが、本発明では、例えば、両者のハードウエアを共通化して、画像処理装置３に姿勢変化検知装置４の機能を実現するソフトウエアを搭載して、姿勢変化検知装置４と画像処理装置３とを一体化してもよい。

さらにまた、前記実施の形態では、１台の姿勢変化検知装置４が１台のカメラ１の姿勢変化を検知しているが、本発明では、複数台のカメラからの画像信号を順次切り替えて１つの姿勢変化検知装置４に循環的に入力させ、１台の姿勢変化検知装置４によって、複数台のカメラの姿勢変化を順次検知するようにしてもよい。

本発明の一実施の形態による姿勢変化検知装置等を示す概略ブロック図である。 図１に示す姿勢変化検知装置の動作を示す概略フローチャートである。 撮像画像の一例と処理対象領域を示す図である。 ハフ変換処理の原理を説明するためのｘ−ｙ平面図である。 ハフ変換処理の原理を説明するためのθ−ρ平面図である。 撮像画像の一例を示す図である。 撮像画像の他の例を示す図である。 撮像画像の更に他の例を示す図である。 撮像画像の更に他の例を示す図である。 撮像画像の更に他の例を示す図である。 撮像画像の更に他の例を示す図である。 撮像画像の更に他の例を示す図である。 撮像画像の更に他の例を示す図である。 撮像画像の更に他の例を示す図である。 撮像画像の更に他の例を示す図である。 カメラの各状態における各サンプリング画像について得たρを示す図である。 カメラの各状態における各サンプリング画像について得たθを示す図である。 カメラの各状態における各サンプリング画像について得た指標値Ｌを示す図である。

符号の説明

１ カメラ
２ 分配器
３ 画像処理装置
４ 姿勢変化検知装置

Claims (8)

1. 画像を撮像し静止部に固定的に設置されたカメラの姿勢変化を検知する検知方法であって、
   前記カメラにより撮像された画像のうちの所定領域の画像信号に基づいて、前記所定領域内の直線をハフ変換処理により検出し、
   前記検出された直線を示す少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記カメラの姿勢変化の有無を判定し、
   前記カメラの姿勢変化が有ると判定された場合に、その旨を示す姿勢変化検知信号を出力することを特徴とするカメラの姿勢変化の検知方法。
2. 前記ハフ変換処理の前に前記所定領域の画像に対してエッジ検出処理を行い、該エッジ検出処理された画像に対して前記ハフ変換処理を行うことを特徴とする請求項１記載のカメラの姿勢変化の検知方法。
3. 前記カメラの姿勢変化の有無の判定は、前記少なくとも１つのパラメータに基づいて現在の状態が初期状態と異なる状態であるか否かを判定するための指標値を算出し、この指標値を所定値と比較することで現在の状態が初期状態と異なる状態であるか否かを判定することによって、行うことを特徴とする請求項１又は２記載のカメラの姿勢変化の検知方法。
4. 前記指標値をＬとし、前記検出された前記直線への所定原点からの距離と角度をそれぞれρ，θとし、初期状態を示す直線のρと現在の状態で検出された直線のρとの差をΔρとし、初期状態を示す直線のθと現在検出された直線のθとの差をΔθとし、２つの重み係数をそれぞれｗ _１ ，ｗ _２ としたとき、Ｌ＝（Δρ ^２ ＋Δθ ^２ ） ^１／２ 又はＬ＝｛（ｗ _１ ・Δρ） ^２ ＋（ｗ _２ ・Δθ） ^２ ｝ ^１／２ であることを特徴とする請求項３記載のカメラの姿勢変化の検知方法。
5. 画像を撮像し静止部に固定的に設置されたカメラの姿勢変化を検知する検知装置であって、
   前記カメラにより撮像された画像のうちの所定領域の画像信号に基づいて、前記所定領域内の直線をハフ変換処理により検出する直線検出部と、
   前記直線検出部により検出された直線を示す少なくとも１つのパラメータに基づいて、前記カメラの姿勢変化の有無を判定する判定部と、
   を備え、
   前記判定部により前記カメラの姿勢変化が有ると判定された場合に、その旨を示す姿勢変化検知信号を出力することを特徴とするカメラの姿勢変化の検知装置。
6. 前記直線検出部は、前記ハフ変換処理の前に前記所定領域の画像に対してエッジ検出処理を行うエッジ検出部を含み、
   前記直線検出部は、前記エッジ検出部によりエッジ検出処理された画像に対して前記ハフ変換処理を行うことを特徴とする請求項５記載のカメラの姿勢変化の検知装置。
7. 前記判定部は、前記少なくとも１つのパラメータに基づいて現在の状態が初期状態と異なる状態であるか否かを判定するための指標値を算出し、この指標値を所定値と比較することで現在の状態が初期状態と異なる状態であるか否かを判定することによって、前記カメラの姿勢変化の有無を判定することを特徴とする請求項５又は６記載のカメラの姿勢変化の検知装置。
8. 前記指標値をＬとし、前記検出された前記直線への所定原点からの距離と角度をそれぞれρ，θとし、初期状態を示す直線のρと現在の状態で検出された直線のρとの差をΔρとし、初期状態を示す直線のθと現在検出された直線のθとの差をΔθとし、２つの重み係数をそれぞれｗ _１ ，ｗ _２ としたとき、Ｌ＝（Δρ ^２ ＋Δθ ^２ ） ^１／２ 又はＬ＝｛（ｗ _１ ・Δρ） ^２ ＋（ｗ _２ ・Δθ） ^２ ｝ ^１／２ であることを特徴とする請求項７記載のカメラの姿勢変化の検知装置。