JP6693624B2 - 画像検知システム - Google Patents

Description

本発明の実施形態は、エレベータのドア制御などに用いられる画像検知システムに関する。

カメラを利用して人物を検知してドア制御を行うシステムでは、撮影画像に映り込んだ影を除去しておく必要がある。ここで、影の判定方法としては、撮影対象の背景に格子模様等のテクスチャを施しておき、入力画像の中で背景テクスチャが残っている暗い領域を影として判定する方法がある。また、背景画像と入力画像の輝度比に基づいて影を判定する方法がある。

特許第３３３６１０２号公報 特許第４４６７７０２号公報

しかしながら、背景テクスチャ（背景模様）を用いる方法は、背景の模様を自由に設定できない場合には適用できない。また、カメラの解像度が低く、背景テクスチャ（背景模様）を捕らえることができない場合も適用できない。背景画像と入力画像の輝度を比較する方法は、暗くなった領域を影として判定するため、例えば暗い服を着た人を影として誤判定してしまうことがある。

本発明が解決しようとする課題は、撮影画像に映り込んだ影あるいは光を正しく検知することのできる画像検知システムを提供することである。

一実施形態に係る画像検知システムは、撮像手段と、検知手段と、エッジ抽出手段と、特定エッジ抽出手段と、候補領域抽出手段と、検知対象領域判定手段と、制御手段とを具備する。
上記撮像手段は、エレベータの乗りかごのドア付近に設置され、上記乗りかごが乗場に到着したときに、上記ドア付近から上記乗場の方向に向けて所定の範囲を撮影する。上記検知手段は、上記撮像手段によって撮影された画像を用いて予め設定されたエリア内で利用者または物を検知する。上記エッジ抽出手段は、上記画像から特徴が異なる領域の境界線を表すエッジを抽出する。上記特定エッジ抽出手段は、上記エッジ抽出手段によって予め背景画像から抽出されたエッジと入力画像から抽出されたエッジとを比較し、少なくとも両画像に共通して存在する残存エッジを含む特定エッジを抽出する。上記候補領域抽出手段は、上記入力画像から予め設定された検知対象領域の候補を抽出する。上記検知対象領域判定手段は、上記特定エッジ抽出手段によって抽出された特定エッジに基づいて、上記候補領域抽出手段によって抽出された候補領域の中から上記検知対象領域を判定する。上記制御手段は、上記検知対象領域判定手段の判定結果を上記検知手段の検知動作に反映させて上記乗りかごのドアの開閉動作を制御する。

図１は第１の実施形態に係る画像検知システムの構成を示すブロック図である。 図２は第１の実施形態における画像処理装置によって実行される影領域検知処理を示すフローチャートである。 図３は上記影領域検知処理を説明するための背景画像と入力画像の概念図である。 図４は第１の実施形態における背景／入力の画像とエッジ領域との関係を説明するための図である。 図５は第１の実施形態における各種エッジを説明するための具体例を示す図である。 図６は第２の実施形態に係る画像検知システムの構成を示すブロック図である。 図７は第２の実施形態における画像処理装置によって実行される影領域検知処理を示すフローチャートである。 図８は第２の実施形態における各種エッジの判定条件を説明するための図である。 図９は第２の実施形態の変形例を説明するための背景画像と入力画像の概念図である。 図１０は第３の実施形態に係る画像検知システムの構成を示すブロック図である。 図１１は第３の実施形態における画像処理装置によって実行される影領域検知処理を示すフローチャートである。 図１２は第３の実施形態における均一領域の分割を説明するための概念図である。 図１３は第４の実施形態における画像処理装置によって実行される光部分領域検知処理を示すフローチャートである。 図１４は上記光部分領域検知処理を説明するための背景画像と入力画像の概念図である。 図１５は第４の実施形態における背景／入力の画像とエッジ領域との関係を説明するための図である。 図１６は第４の実施形態における各種エッジを説明するための具体例である。 図１７は第５の実施形態における画像処理装置によって実行される光部分領域検知処理を示すフローチャートである。 図１８は第５の実施形態における各種エッジの判定条件を説明するための図である。 図１９は第５の実施形態の変形例を説明するための背景画像と入力画像の概念図である。 図２０は第６の実施形態における画像処理装置によって実行される光部分領域検知処理を示すフローチャートである。 図２１は第６の実施形態における均一領域の分割を説明するための概念図である。 図２２は応用例としてエレベータの乗車検知システムの構成を示す図である。 図２３は上記乗車検知システムのカメラによって撮影された画像の一例を示す図である。

本発明の画像検知システムは、例えばエレベータのドアやビルの自動ドアなどの開閉制御に用いられる。この画像検知システムは、カメラによって撮影された画像に映り込んだ影や光を検知する機能を有する。以下では、影を検知対象とする場合と光を検知対象とする場合に分けて説明する。

（第１の実施形態）
図１は第１の実施形態に係る画像検知システムの構成を示すブロック図である。

本実施形態における画像検知システムは、撮像装置１０１と、画像処理装置１０２とを備える。撮像装置１０１は、例えば車載カメラなどの小型の監視用カメラであり、広角レンズを有し、１秒間に数コマ（例えば３０コマ／秒）の画像を連続撮影可能である。撮像装置１０１は、例えばエレベータであれば、乗りかごのドア上部付近に設置され、所定の撮影範囲内で乗りかご内に乗車する利用者を撮影する。なお、撮像装置１０１の設置箇所は、エレベータの乗りかごに限らず、本システムを利用可能な場所であれば、どこでも良い。

ここで、第１の実施形態では、撮影画像に映り込んだ影を検知対象としている。画像処理装置１０２には、影を検知するための機能として、エッジ抽出部１０３、背景エッジ記憶部１０４、特定エッジ抽出部１０５、候補領域抽出部１０６、検知対象領域判定部１０７が備えられている。

エッジ抽出部１０３は、撮像装置１０１によって逐次撮影される画像からエッジを抽出する。「エッジ」とは、画像内の直線や曲線に加えて、色・輝度・模様などの特徴が異なる領域間の境界線を意味する。このエッジの抽出は、既知の手法で行えば良い。例えばＳｏｂｅｌエッジフィルタやＣａｎｎｙエッジフィルタを用いても良いし、画素の輝度値の分散の違いによって領域の境界位置を求めても良い。

背景エッジ記憶部１０４には、エッジ抽出部１０３によって背景画像から抽出されたエッジの情報（画像上の座標位置など）が記憶される。「背景画像」は、人や物などが存在しない環境で撮影された画像であり、後述する入力画像と比較するための基準画像として用いられる。「入力画像」は、検知時に撮影された画像であり、人や物、さらに影や光などが含まれることがある。

特定エッジ抽出部１０５は、背景画像から抽出されたエッジと入力画像から抽出されたエッジとを比較し、検知対象領域の条件となる特定のエッジを抽出する。第１の実施形態において、「検知対象領域」は、人や物の影が存在する領域のことである。「特定のエッジ」は、少なくとも背景画像と入力画像に共通して存在する残存エッジを含む。特定エッジ抽出部１０５は、残存エッジ抽出部１０５ａを有し、背景画像のエッジと入力画像のエッジとを比較し、これらのエッジから両画像に共通して存在する残存エッジを影領域の判定に必要な特定エッジとして抽出する。

候補領域抽出部１０６は、入力画像から予め検知対象領域として設定された影領域の候補（以下、影候補領域と称す）を抽出する。なお、影候補領域の抽出は、例えば公知の背景差分法や、下記の非特許文献１の手法を用いれば良い。

「Shadow Detection: A Survey and Comparative Evaluation of Recent Methods」（A.Sanin et al. Pattern Recognition-2012）
検知対象領域判定部１０７は、特定エッジ抽出部１０５によって抽出された残存エッジに基づいて、候補領域抽出部１０６によって抽出された影候補領域の中から影領域を判定する。

次に、第１の実施形態の動作について説明する。

図２は画像処理装置１０２によって実行される影領域検知処理を示すフローチャートである。図３は上記影領域検知処理を説明するための背景画像と入力画像の概念図である。図３の例では、一対の柱を隔てて部屋の内側と外側に分けられた環境を想定している。例えばエレベータの乗りかごであれば、柱はドア枠、内側はかご室内側、外側はホールである（図２３参照）。撮像装置１０１は、部屋の出入口上部に設置され、部屋の内側から外側に向けて所定の範囲内を撮影しているものとする。

第１の実施形態では、影領域を検知対象領域としている。初期設定として、予め人や物などが存在しない環境で背景エッジを取得しておく。具体的には、まず、撮像装置１０１により背景画像を取得して画像処理装置１０２に取り込む（ステップＳ１０１）。画像処理装置１０２のエッジ抽出部１０３は、例えばＳｏｂｅｌエッジフィルタやＣａｎｎｙエッジフィルタなどを用いて当該背景画像から特徴が異なる領域の境界線を表すエッジを抽出し（ステップＳ１０２）、そのエッジに関する情報を背景エッジ記憶部１０４に記憶しておく（ステップＳ１０３）。

図３に示す背景画像２０１には人や物などは含まれておらず、その背景画像２０１から抽出されるエッジ２０２にも人や物などは含まれていない。なお、ここでは便宜的に大きな枠しか描いていないが、実際にはもっと複雑な線や曲線などがエッジ２０２として抽出される。

次に、検知時において、撮像装置１０１により入力画像を取得して画像処理装置１０２に取り込む（ステップＳ１０４）。入力画像は、人や物などが存在する環境で撮影されたものである。画像処理装置１０２のエッジ抽出部１０３は、上記背景画像のときと同様に当該入力画像から特徴が異なる領域の境界線を表すエッジを抽出する（ステップＳ１０５）。

なお、実際には１秒間に数コマ（例えば３０コマ／秒）の入力画像が画像処理装置１０２に逐次取り込まれており、これらの入力画像に対して影領域の検知処理が行われる。図３の例では、第１の入力画像２１１には部屋に人の足が存在し、その人の足を含めたエッジ２１２が抽出される。一方、第２の入力画像２２１には部屋の中に人あるいは物の影が存在し、その影を含めたエッジ２２２が抽出される。

入力画像のエッジが抽出されると、特定エッジ抽出部１０５は、背景エッジ記憶部１０４に記憶された背景画像のエッジとその入力画像のエッジとを比較することにより、両画像に共通して存在する残存エッジを影領域の判定に必要な特定エッジとして抽出する（ステップＳ１０６）。

図３に示す第１の入力画像２１１については、人の足で背景が隠れるので、部分的に途切れた残存エッジ２１３が得られる。また、通常、影の下に存在する背景は消えないため、第２の入力画像２２１については、背景と影を含んだ残存エッジ２２３が得られる。

一方、候補領域抽出部１０６は、例えば背景差分法などの公知の方法を用いて、入力画像から影候補領域を抽出する（ステップＳ１０７）。図３の例では、第１の入力画像２１１では人の足が影候補領域２１４として抽出され、第２の入力画像２２１では影が映り込んでいる部分が影候補領域２２４として抽出される。

検知対象領域判定部１０７は、特定エッジ抽出部１０５によって抽出された残存エッジに基づいて、候補領域抽出部１０６によって抽出された影候補領域の中で影領域を判定する（ステップＳ１０８）。この場合、領域内部に残存エッジを十分に含んでいるものが影領域として判定される。図３の例では、第１の入力画像２１１から得られた影候補領域２１４には残存エッジがなく、第２の入力画像２２１から得られた影候補領域２２４には残存エッジが含まれている。したがって、第２の入力画像２２１から得られた影候補領域２２４が影領域２２５として抽出されることになる。

図４および図５を参照して影領域の判定処理について詳しく説明する。

図４は背景／入力の画像とエッジ領域との関係を説明するための図である。背景画像において、エッジがある領域とエッジがない領域を縦軸で分類し、入力画像において、エッジがある領域とエッジがない領域を横軸で分類している。図５は各種エッジを説明するための具体例であり、背景である部屋に足と影が混在した状態が示されている。

図４において、（ａ）の欄は背景画像と入力画像に共通に存在するエッジ（残存エッジ）を示す。図５の例で、影の下に見える背景の部分（ｅ１）、前景で隠されていない背景の各部分（ｅ２）が残存エッジに相当する。ここで言う「前景」とは、背景画像に上書きされている入力画像のことである。

（ｂ）の欄は背景画像ではエッジとして存在していたが、前景で上書きされた部分（消滅エッジ）を示す。図５の例で、前景により背景が隠れた部分（ｅ３）が消滅エッジに相当する。

（ｃ）の欄は背景画像でエッジが存在しなかったが、入力画像で発生した部分（追加エッジ）である。図５の例で、前景の輪郭以外のエッジ（ｅ４）、前景の輪郭（ｅ５）、影の輪郭（ｅ６）が追加エッジに相当する。

（ｄ）の欄は背景画像でも入力画像でもエッジが存在していな領域を示す。図５の例で、前景の内部（ｅ７）、背景の内部（ｅ８）、影の内部（ｅ９）がエッジなし領域に相当する。

ここで、背景である部屋よりも暗い領域が影候補領域として抽出される。この影候補領域の中で内部に残存エッジが十分にない領域は影ではないと判定し、内部に残存エッジが十分にある領域は影であると判定すれば良い。

残存エッジの十分性の判断は、例えば予め設定された閾値ＴＨに対して、残存エッジの画素数Ｅが「Ｅ≧ＴＨ」の場合に残存エッジが十分に多い領域だと判断し、そうでない場合に残存エッジが十分に少ない領域だと判断すれば良い。

閾値ＴＨの決め方については、影候補領域の面積Ｓに対して、画像サイズや環境等に応じて設定される係数Ｗを乗算し、
ＴＨ＝Ｓ＊Ｗ
としても良い。

なお、上記判定方法について、実画像で影領域に残存エッジが多く存在することを複数回の実験により確認済みである。

このように第１の実施形態によれば、背景画像と入力画像に共通して存在する残存エッジを抽出することで、画像に含まれる影領域を検知することができる。したがって、例えば撮影画像を利用して人物を検知するシステムであれば、撮影画像に影が映り込んでいても、これを除外して人物だけを正しく検知することができる。

また、背景にテクスチャ（格子パターンなどの模様）を必要としないので、背景の模様を自由に設定できない場合や、カメラの解像度が低くて背景テクスチャをとらえることができない場合にも対応できる。

なお、撮影画像からエッジをより多く安定的に抽出するため、例えば柱と床などの境界線に塗装・マーキングを施して強調したり、異なる床材を使用して境界線を強調するようにしても良い。境界線を強調する塗装・マーキングは、比較的容易に行えるため、費用対効果が高い。

（第２の実施形態）
次に、第２の実施形態について説明する。

上記第１の実施形態では、背景画像と入力画像に共通して存在する残存エッジに着目して影領域を判定したが、第２の実施形態では、残存エッジに加え、消滅エッジと追加エッジも考慮して影領域を判定する。

図６は第２の実施形態に係る画像検知システムの構成を示すブロック図である。なお、上記第１の実施形態における図１の構成と同じ部分には同一符号を付して、その説明は省略するものとする。

第２の実施形態は、上記第１の実施形態と同様に撮影画像内に存在する影を検知対象としている。ここで、特定エッジ抽出部１０５には、残存エッジ抽出部１０５ａに加え、消滅エッジ抽出部１０５ｂと追加エッジ抽出部１０５ｃが設けられている。消滅エッジ抽出部１０５ｂは、背景画像に存在していたが、入力画像に存在しない消滅エッジを抽出する。追加エッジ抽出部１０５ｃは、背景画像に存在していなかったが、入力画像に存在していた追加エッジを抽出する。特定エッジ抽出部１０５は、背景画像から抽出されたエッジと入力画像から抽出されたエッジとを比較し、上記３種類のエッジ（残存エッジ，消滅エッジ，追加エッジ）を影領域の判定に必要な特定エッジとして抽出する。

検知対象領域判定部１０７は、特定エッジ抽出部１０５によって抽出された上記３種類のエッジに基づいて、候補領域抽出部１０６によって抽出された候補領域の中から影領域を判定する。

次に、第２の実施形態の動作について説明する。

図７は第２の実施形態における画像処理装置１０２によって実行される影領域検知処理を示すフローチャートである。なお、ステップＳ２０１〜Ｓ２０５までの処理は、図２のステップＳ１０１〜Ｓ１０５までの処理と同様であるため、その説明を省略する。

入力画像のエッジが抽出されると、特定エッジ抽出部１０５は、背景エッジ記憶部１０４に記憶された背景画像のエッジとその入力画像のエッジとを比較することにより、残存エッジ、消滅エッジ，追加エッジを影領域の判定に必要な特定エッジとして抽出する（ステップＳ２０６）。

残存エッジは、背景画像と入力画像に共通に存在するエッジである（図４の（ａ），図５のｅ１，ｅ２参照）。消滅エッジは、背景画像で存在していたエッジが入力画像の前景で上書きされて消えたエッジである（図４の（ｂ），図５のｅ３参照）。追加エッジは、背景画像では存在しなかったが、入力画像で発生したエッジである（図４の（ｃ），図５のｅ４，ｅ５，ｅ６参照）。

一方、候補領域抽出部１０６は、例えば背景差分法などの公知の方法を用いて、入力画像から影領域の候補（影候補領域）を抽出する（ステップＳ２０７）。検知対象領域判定部１０７は、特定エッジ抽出部１０５によって抽出された上記３種類のエッジに基づいて、候補領域抽出部１０６によって抽出された影候補領域の中で影領域を判定する（ステップＳ２０８）。この場合、エッジの種類に応じて判定方法が異なる。

すなわち、図８に示すように、残存エッジについては、影候補領域の内部に残存エッジを十分に含んでいる領域が影領域として判定される。消滅エッジについては、影候補領域の内部に消滅エッジを十分に含んでいない領域が影領域として判定される。追加エッジについては、影候補領域の内部に追加エッジを十分に含んでいない領域が影領域として判定される。逆に、影候補領域の内部に残存エッジを十分に含んでいない領域や、消滅エッジを十分に含んでいる領域、追加エッジを十分に含んでいる領域は前景であり、影領域ではないと判定される。

エッジの十分性の判断は、例えば各種エッジ毎に予め設定された閾値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３を用いる。すなわち、残存エッジの画素数Ｅ１が「Ｅ１≧ＴＨ１」の場合に残存エッジが十分に多い領域だと判断し、そうでない場合に残存エッジが十分に少ない領域だと判断すれば良い。消滅エッジの画素数Ｅ２が「Ｅ２≧ＴＨ２」の場合に消滅エッジが十分に多い領域だと判断し、そうでない場合に消滅エッジが十分に少ない領域だと判断すれば良い。追加エッジの画素数Ｅ３が「Ｅ３≧ＴＨ３」の場合に追加エッジが十分に多い領域だと判断し、そうでない場合に追加エッジが十分に少ない領域だと判断すれば良い。

閾値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３の決め方については、影候補領域の面積Ｓに対して、画像サイズや環境等に応じて設定される係数Ｗ１，Ｗ２，Ｗ３をそれぞれ乗算し、
ＴＨ１＝Ｓ＊Ｗ１
ＴＨ２＝Ｓ＊Ｗ２
ＴＨ３＝Ｓ＊Ｗ３
としても良い。

ここで、撮影環境などによっては、上記３種類のエッジのすべてが抽出されるとは限らないため、上記３種類のエッジのうちの少なくとも１つを使用して影領域を判定すれば良い。この場合、他のエッジに比べて顕著に多いあるいは少ないエッジを１種類／２種類だけ使用することでも良い。

・上記３種類のエッジのうちの１つを使用する場合
例えば消滅エッジだけを使用する場合において、消滅エッジの十分性の判断は、下記のようになる。

すなわち、消滅エッジの画素数Ｅ２が「Ｅ２≧ＴＨ２」の場合に消滅エッジが十分多い領域だと判断し、それ以外の場合に消滅エッジが十分に少ない領域だと判断すれば良い。上記ステップＳ２０８の判定処理では、消滅エッジが少なければ影と判定し、消滅エッジが多ければ前景（影ではない）と判定すれば良い。

・上記３種類のエッジのうちの２つを使用する場合
例えば残存エッジと消滅エッジを使用する場合において、これらのエッジの十分性の判断は、下記のようになる。

残存エッジの画素数Ｅ１が「Ｅ１≧ＴＨ１」の場合に残存エッジが十分多い領域だと判断し、消滅エッジの画素数Ｅ２が「Ｅ２≧ＴＨ２」の場合に消滅エッジが十分多い領域だと判断し、それ以外の場合に残存エッジ、消滅エッジエッジが十分少ない領域だと判断すれば良い。

上記ステップＳ２０８の判定処理では、残存エッジが多く、消滅エッジが少なければ影と判定し、残存エッジが少なく、消滅エッジが多ければ前景と判定する。またそれ以外については、前景（影ではない）と判定すれば良い。

なお、図８の組み合わせにおいて、「残存エッジは多い、消滅エッジは少ない」→影と判定し、「残存エッジは少ない、消滅エッジは多い」→前景（影ではない）と判定する。それ以外の場合、つまり、例えば「残存エッジは多い、消滅エッジは多い」の場合や「残存エッジは少ない、消滅エッジは少ない」の場合には、影と判定しても良いし、前景と判定しても良い。ただし、「前景（人）」を誤って影と判定し、例えばドアを閉めてしまうことを考えると、「前景」と判定することが好ましい。

ここで、追加エッジについては前景の輪郭にも影の輪郭にも存在する。そのため、追加エッジのうち、候補領域の輪郭近辺にあるものについては影かどうかの判定には用いず、候補領域の内部に追加エッジが十分に多くある領域を影ではない（前景）と判定する。

（変形例）
図９は第２の実施形態の変形例を説明するための背景画像と入力画像の概念図であり、２つの影が重なる環境を想定している。いま、背景画像３０１において、外光による影ａが存在しているものとする。その背景画像３０１から抽出されたエッジ３０２には、影ａに対応したエッジが含まれる。

ここで、入力画像３１１において、新たな影ｂが影ａに重なると、影ａと影ｂを１つの影としたエッジ３１２が得られる。この場合、背景の影ａと入力の影ｂは、同じ床領域に生じているため、輝度値がほぼ同じになり、その境界にはエッジ（輝度差）は生じない。このため、影ａと影ｂの境界部分のエッジは消滅し、図示のような残存エッジ３１３が得られる。また、入力画像３１１から得られる影候補領域３１４には、影ａと影ｂの境界部分に消滅エッジが含まれることになる。

図８の判定条件では、消滅エッジが多い領域は前景（影ではない）と判定される。このため、図９の例のように、入力画像３１１の影ｂの輪郭に消滅エッジが生じる場合には前景として誤判定される可能性が高まる。そこで、消滅エッジについては、影候補領域の「輪郭を除く内部」を対象とすることで、影ｂを前景（影ではない）として誤判定することを防ぐことができる。

このように第２の実施形態によれば、残存エッジに加え、消滅エッジ、追加エッジを考慮することで、例えば影の下で背景のエッジが消されて残存エッジだけでは判定できないような場合であっても、消滅エッジあるいは追加エッジを使って影領域を判定することができる。

（第３の実施形態）
次に、第３の実施形態について説明する。

第３の実施形態では、影候補領域の中で輝度分布が類似した近接領域を分割し、これらを影候補領域として抽出するようにしたものである。

図１０は第３の実施形態に係る画像検知システムの構成を示すブロック図である。なお、上記第１の実施形態における図１の構成と同じ部分には同一符号を付して、その説明は省略するものとする。

第３の実施形態は、上記第１の実施形態と同様に撮影画像内に存在する影を検知対象としている。ここで、画像処理装置１０２には、上記第１の実施形態の構成に加えて、均一領域分割部１０８が備えられている。均一領域分割部１０８は、候補領域抽出部１０６によって抽出された影候補領域の中で輝度分布が類似した近接領域を分割する。

検知対象領域判定部１０７は、特定エッジ抽出部１０５によって抽出された残存エッジに基づいて、均一領域分割部１０８によって分割された各候補領域の中で影領域を判定する。

次に、第３の実施形態の動作について説明する。

図１１は第３の実施形態における画像処理装置１０２によって実行される影領域検知処理を示すフローチャートである。なお、ステップＳ３０１〜Ｓ３０７までの処理は、図２のステップＳ１０１〜Ｓ１０７までの処理と同様であるため、その説明を省略する。

第３の実施形態では、候補領域抽出部１０６によって影候補領域が得られると、均一領域分割部１０８によって影候補領域の中で輝度分布が類似した近接領域が１つの影候補領域として個別に抽出される（ステップＳ３０８）。

図１２に具体例を示す。

いま、図１２（ａ）に示すように人の足と影がつながった入力画像４０１に対して、同図（ｂ）に示すような影候補領域４０２が抽出されたとする。この例では、人の足（ズボンと靴）と影が１つの影候補領域４０２として抽出される。

ここで、影候補領域４０２を輝度分布が類似した領域で分割すると、同図（ｃ）に示すように、影候補領域４０３として３つの領域４０３ａ，４０３ｂ，４０３ｃが得られる。領域４０３ａはズボンに対応しており、領域４０３ｂは靴に対応している。領域４０３ｃは影に対応しており、残存エッジを有する。

検知対象領域判定部１０７は、均一領域分割部１０８によって得られた各候補領域の中で影領域を判定する（ステップＳ３０９）。この場合、上記第１の実施形態で説明したように、領域内部に残存エッジを十分に含んでいる候補が影領域として判定される。図１２（ｃ）の例では、領域４０３ａ，４０３ｂには残存エッジがなく、領域４０３ｃには内部に残存エッジが含まれている。したがって、同図（ｄ）に示すように、領域４０３ｃが最終的に影領域４０４として抽出されることになる。

このように第３の実施形態によれば、撮影画像の中で人の領域と影の領域が連続している場合において、その領域全体で影かどうかを判定するのではなく、輝度分布が類似する領域に分割してから個々に判定することで、影の領域だけを正しく検知することができる。

なお、上記ステップＳ３０９の判定処理では、上記第２の実施形態のように、残存エッジだけでなく、消滅エッジと追加エッジを用いることで、影の領域をより正しく判定することができる。

（第４の実施形態）
次に、第４の実施形態について説明する。

上記第１乃至第３の実施形態では、撮影画像内に存在する影を検知する場合について説明したが、第４の実施形態では、撮影画像内に存在する光を検知する場合について説明する。ここで言う「光」とは、例えば照明機器により部屋内に部分的に差し込む光（スポット光）や、太陽の光が部屋の隙間などから部分的に差し込む光などである。このような部分的な光も人や物の影と同様にカメラを利用した検知動作に影響を与えることがある。例えば、部屋の中で光が部分的に当たっている領域があった場合に、撮影画像上ではそれが光部分の領域なのか白い服を着た人の領域なのか判別できないことがある。

以下では、このような光部分の領域を判定する処理について詳しく説明する。なお、装置構成については、上記第１の実施形態における図１の構成と基本的に同じであるため、図示を省略する。ただし、図１の構成において、検知対象領域が影領域ではなく、光が部分的に存在する領域（以下、光部分領域と称す）となる。候補領域抽出部１０６は、その光部分領域の候補を抽出する。なお、部分候補領域の抽出は、例えば公知の背景差分法によって得られた差分領域のうち、過去の背景よりも明るくなった領域を抽出すれば良い。

検知対象領域判定部１０７は、特定エッジ抽出部１０５によって抽出された残存エッジに基づいて、候補領域抽出部１０６によって抽出された光部分候補領域の中から光部分領域を判定する。

次に、第４の実施形態の動作について説明する。

図１３は第４の実施形態における画像処理装置１０２によって実行される光部分領域検知処理を示すフローチャートである。図１４は上記光部分領域検知処理を説明するための背景画像と入力画像の概念図であり、図３と同様に、一対の柱を隔てて部屋の内側と外側に分けられた環境を想定している。ただし、ここでは部屋の内側と外側は多少暗い状態にあるものとする。

基本的な処理の流れは上記第１の実施形態の図２と同様である。ただし、第４の実施形態では、光部分領域を検知対象領域としている。上述したように、「光部分領域」とは光が部分的に存在する領域のことであり、影と同様にカメラを利用した検知動作に影響を与える。

初期設定として、予め人や物などが存在しない環境で背景エッジを取得しておく。具体的には、まず、撮像装置１０１により背景画像を取得して画像処理装置１０２に取り込む（ステップＳ４０１）。画像処理装置１０２のエッジ抽出部１０３は、例えばＳｏｂｅｌエッジフィルタやＣａｎｎｙエッジフィルタなどを用いて当該背景画像から特徴が異なる領域の境界線を表すエッジを抽出し（ステップＳ４０２）、そのエッジに関する情報を背景エッジ記憶部１０４に記憶しておく（ステップＳ４０３）。

図１４に示す背景画像５０１には人や物などは含まれておらず、その背景画像５０１から抽出されるエッジ５０２にも人や物などは含まれていない。なお、ここでは便宜的に大きな枠しか描いていないが、実際にはもっと複雑な線や曲線などがエッジ５０２として抽出される。

次に、検知時において、撮像装置１０１により入力画像を取得して画像処理装置１０２に取り込む（ステップＳ４０４）。入力画像は、人や物などが存在する環境で撮影されたものである。画像処理装置１０２のエッジ抽出部１０３は、上記背景画像のときと同様に当該入力画像から特徴が異なる領域の境界線を表すエッジを抽出する（ステップＳ４０５）。

なお、実際には１秒間に数コマ（例えば３０コマ／秒）の入力画像が画像処理装置１０２に逐次取り込まれており、これらの入力画像に対して光部分領域の検知処理が行われる。図１４の例では、第１の入力画像５１１には明るい色（例えば白）のズボンと靴を履いた人の足が存在し、その人の足を含めたエッジ５１２が抽出される。一方、第２の入力画像５２１には例えば照明機器の光や日差しの光などが部分的に存在し、その光部分を含めたエッジ５２２が抽出される。

入力画像のエッジが抽出されると、特定エッジ抽出部１０５は、背景エッジ記憶部１０４に記憶された背景画像のエッジとその入力画像のエッジとを比較することにより、両画像に共通して存在する残存エッジを光部分領域の判定に必要な特定エッジとして抽出する（ステップＳ４０６）。

図１４に示す第１の入力画像５１１については、人の足で背景が隠れるので、部分的に途切れた残存エッジ５１３が得られる。また、通常、光の下に存在する背景は消えないため、第２の入力画像５２１については、背景と光部分を含んだ残存エッジ５２３が得られる。

一方、候補領域抽出部１０６は、例えば背景差分法などの公知の方法を用いて、入力画像から光部分候補領域を抽出する（ステップＳ４０７）。図１４の例では、第１の入力画像５１１では人の足が光部分候補領域５１４として抽出され、第２の入力画像５２１では光が映り込んでいる部分が光部分候補領域５２４として抽出される。

検知対象領域判定部１０７は、特定エッジ抽出部１０５によって抽出された残存エッジに基づいて、候補領域抽出部１０６によって抽出された光部分候補領域の中で光部分領域を判定する（ステップＳ４０８）。この場合、領域内部に残存エッジを十分に含んでいるものが光部分領域として判定される。図１４の例では、第１の入力画像５１１から得られた光部分候補領域５１４には残存エッジがなく、第２の入力画像５２１から得られた光部分候補領域５２４には残存エッジが含まれている。したがって、第２の入力画像５２１から得られた光部分候補領域５２４が光部分領域５５２として抽出されることになる。

図１５および図１６を参照して光部分領域の判定処理について詳しく説明する。

図１５は背景／入力の画像とエッジ領域との関係を説明するための図である。図４と同様に、背景画像において、エッジがある領域とエッジがない領域を縦軸で分類し、入力画像において、エッジがある領域とエッジがない領域を横軸で分類している。ただし、ここでは影領域ではなく、光部分領域を検知対象領域としている。図１６は各種エッジを説明するための具体例であり、背景である部屋に足と光が混在した状態が示されている。

図１５において、（ａ）の欄は背景画像と入力画像に共通に存在するエッジ（残存エッジ）を示す。図１６の例で、光の下に見える背景の部分（ｅ１１）、前景で隠されていない背景の各部分（ｅ１２）が残存エッジに相当する。ここで言う「前景」とは、背景画像に上書きされている入力画像のことである。

（ｂ）の欄は背景画像ではエッジとして存在していたが、前景で上書きされた部分（消滅エッジ）を示す。図１６の例で、前景により背景が隠れた部分（ｅ１３）が消滅エッジに相当する。

（ｃ）の欄は背景画像でエッジが存在しなかったが、入力画像で発生した部分（追加エッジ）である。図１６の例で、前景の輪郭以外のエッジ（ｅ１４）、前景の輪郭（ｅ１５）、光部分の輪郭（ｅ１６）が追加エッジに相当する。

（ｄ）の欄は背景画像でも入力画像でもエッジが存在していな領域を示す。図１６の例で、前景の内部（ｅ１７）、背景の内部（ｅ１８）、光部分の内部（ｅ１９）がエッジなし領域に相当する。

ここで、背景である部屋よりも明るい領域が光候補領域として抽出される。この光候補領域の中で内部に残存エッジが十分にない領域は光部分ではないと判定し、内部に残存エッジが十分にある領域は光部分であると判定すれば良い。

残存エッジの十分性の判断は、上記第１の実施形態と同様であり、例えば予め設定された閾値ＴＨに対して、残存エッジの画素数Ｅが「Ｅ≧ＴＨ」の場合に残存エッジが十分に多い領域だと判断し、そうでない場合に残存エッジが十分に少ない領域だと判断すれば良い。なお、検知対象を影とする場合と光とする場合とで、上記閾値ＴＨを変えることでも良い。

このように第４の実施形態によれば、光が映り込んでいる領域を検知対象領域とした場合でも、上記第１の実施形態と同様に、背景画像と入力画像に共通して存在する残存エッジを抽出することで、画像に含まれる光部分領域を検知することができる。したがって、例えば撮影画像を利用して人物を検知するシステムであれば、例えば検知範囲の中に照明機器の光や日の光が存在していたとしても、これらを除外して人物だけを正しく検知することができる。

なお、第４の実施形態において、上記第１の実施形態と組み合わせて、影と光の両方を検知する構成も可能である。

（第５の実施形態）
次に、第５の実施形態について説明する。

上記第４の実施形態では、背景画像と入力画像に共通して存在する残存エッジに着目して光部分領域を判定したが、第５の実施形態では、残存エッジに加え、消滅エッジと追加エッジも考慮して光部分領域を判定する。

なお、装置構成については、上記第２の実施形態における図６の構成と基本的に同じであるため、図示を省略する。ただし、図６の構成において、検知対象領域が影領域ではなく、光部分領域である。候補領域抽出部１０６は、その光部分領域の候補を抽出する。また、特定エッジ抽出部１０５には、残存エッジ抽出部１０５ａに加え、消滅エッジ抽出部１０５ｂと追加エッジ抽出部１０５ｃが設けられている。消滅エッジ抽出部１０５ｂは、背景画像に存在していたが、入力画像に存在しない消滅エッジを抽出する。追加エッジ抽出部１０５ｃは、背景画像に存在していなかったが、入力画像に存在していた消滅エッジを抽出する。特定エッジ抽出部１０５は、背景画像から抽出されたエッジと入力画像から抽出されたエッジとを比較し、上記３種類のエッジ（残存エッジ，消滅エッジ，追加エッジ）を光部分領域の判定に必要な特定エッジとして抽出する。

検知対象領域判定部１０７は、特定エッジ抽出部１０５によって抽出された上記３種類のエッジに基づいて、候補領域抽出部１０６によって抽出された候補領域の中から光部分領域を判定する。

次に、第５の実施形態の動作について説明する。

図１７は第５の実施形態における画像処理装置１０２によって実行される光部分領域検知処理を示すフローチャートである。なお、ステップＳ５０１〜Ｓ５０５までの処理は、図１３のステップＳ４０１〜Ｓ４０５までの処理と同様であるため、その説明を省略する。

入力画像のエッジが抽出されると、特定エッジ抽出部１０５は、背景エッジ記憶部１０４に記憶された背景画像のエッジとその入力画像のエッジとを比較することにより、残存エッジ、消滅エッジ，追加エッジを光部分領域の判定に必要な特定エッジとして抽出する（ステップＳ５０６）。

残存エッジは、背景画像と入力画像に共通に存在するエッジである（図１５の（ａ），図１６のｅ１１，ｅ１２参照）。消滅エッジは、背景画像で存在したエッジが入力画像の前景で上書きされて消えたエッジである（図１５の（ｂ），図１６のｅ１３参照）。追加エッジは、背景画像では存在してなかったが、入力画像で発生したエッジである（図１５の（ｃ），図１６のｅ１４，ｅ１５，ｅ１６参照）。

一方、候補領域抽出部１０６は、例えば背景差分法などの公知の方法を用いて、入力画像から光部分領域の候補（光部分候補領域）を抽出する（ステップＳ５０７）。検知対象領域判定部１０７は、特定エッジ抽出部１０５によって抽出された上記３種類のエッジに基づいて、候補領域抽出部１０６によって抽出された光部分候補領域の中で光部分領域を判定する（ステップＳ５０８）。この場合、エッジの種類に応じて判定方法が異なる。

すなわち、図１８に示すように、残存エッジについては、光部分候補領域の内部に残存エッジを十分に含んでいる領域が光部分領域として判定される。消滅エッジについては、光部分候補領域の内部に消滅エッジを十分に含んでいない領域が光部分領域として判定される。追加エッジについては、光部分候補領域の内部に追加エッジを十分に含んでいない領域が光部分領域として判定される。逆に、光部分候補領域の内部に残存エッジを十分に含んでいない領域や、消滅エッジを十分に含んでいる領域、追加エッジを十分に含んでいる領域は前景であり、光部分領域ではないと判定される。

エッジの十分性の判断は、上記第２の実施形態と同様であり、例えば各種エッジ毎に予め設定された閾値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３を用いる。なお、検知対象を影とする場合と光とする場合とで、上記閾値ＴＨ１，ＴＨ２，ＴＨ３を変えることでも良い。

ここで、撮影環境などによっては、上記３種類のエッジのすべてが抽出されるとは限らないため、上記３種類のエッジのうちの少なくとも１つを使用して光部分領域を判定すれば良い。この場合、他のエッジに比べて顕著に多いあるいは少ないエッジを１種類／２種類だけ使用することでも良い。

なお、図１８の組み合わせにおいて、「残存エッジは多い、消滅エッジは少ない」→光部分と判定し、「残存エッジは少ない、消滅エッジは多い」→前景（光部分ではない）と判定する。それ以外の場合、つまり、例えば「残存エッジは多い、消滅エッジは多い」の場合や「残存エッジは少ない、消滅エッジは少ない」の場合には、光部分と判定しても良いし、前景と判定しても良い。ただし、「前景（人）」を誤って光部分と判定し、例えばドアを閉めてしまうことを考えると、「前景」と判定することが好ましい。

ここで、追加エッジについては前景の輪郭にも光部分の輪郭にも存在する。そのため、追加エッジのうち、候補領域の輪郭近辺にあるものについては光部分かどうかの判定には用いず、候補領域の内部に追加エッジが十分に多くある領域を光部分ではない（前景）と判定する。

（変形例）
図１９は第５の実施形態の変形例を説明するための背景画像と入力画像の概念図であり、２つの光が重なる環境を想定している。いま、背景画像６０１において、例えば部屋の中に設置された照明機器などにより、予め光ａの部分が存在しているものとする。その背景画像６０１から抽出されたエッジ６０２には、光ａに対応したエッジが含まれる。

ここで、入力画像６１１において、例えば外の照明機器や車のヘッドライトなどにより新たな光ｂが光ａに重なると、光ａと光ｂを１つの光部分としたエッジ６１２が得られる。この場合、背景の光ａと入力の光ｂは、同じ床領域に生じているため、輝度値がほぼ同じになり、その境界にはエッジ（輝度差）は生じない。このため、光ａと光ｂの境界部分のエッジは消滅し、図示のような残存エッジ６１３が得られる。また、入力画像６１１から得られる光部分候補領域６１４には、光ａと光ｂの境界部分に消滅エッジが含まれることになる。

図１８の判定条件では、消滅エッジが多い領域は前景（光部分ではない）と判定される。このため、図１９の例のように、入力画像６１１の光ｂの輪郭に消滅エッジが生じる場合には前景として誤判定される可能性が高まる。そこで、図８で説明した影が重なる場合と同様に、消滅エッジについては、光部分候補領域の「輪郭を除く内部」を対象とすることで、光ｂを前景（光部分ではない）として誤判定することを防ぐことができる。

このように第５の実施形態によれば、残存エッジに加え、消滅エッジ、追加エッジを考慮することで、例えば光の下で背景のエッジが消されて残存エッジだけでは判定できないような場合であっても、消滅エッジあるいは追加エッジを使って光部分領域を判定することができる。

なお、第５の実施形態において、上記第２の実施形態と組み合わせて、影と光の両方を検知する構成も可能である。

（第６の実施形態）
次に、第６の実施形態について説明する。

第６の実施形態では、光部分候補領域の中で輝度分布が類似した近接領域を分割し、これらを光部分候補領域として抽出するようにしたものである。

なお、装置構成については、上記第３の実施形態における図１０の構成と基本的に同じであるため、図示を省略する。ただし、図１０の構成において、検知対象領域が影領域ではなく、光部分領域である。候補領域抽出部１０６は、その光部分領域の候補を抽出する。また、均一領域分割部１０８は、候補領域抽出部１０６によって抽出された光部分候補領域の中で輝度分布が類似した近接領域を分割する。

検知対象領域判定部１０７は、特定エッジ抽出部１０５によって抽出された残存エッジに基づいて、均一領域分割部１０８によって分割された各候補領域の中で光部分領域を判定する。

次に、第６の実施形態の動作について説明する。

図２０は第６の実施形態における画像処理装置１０２によって実行される光部分領域検知処理を示すフローチャートである。なお、ステップＳ６０１〜Ｓ６０７までの処理は、図１３のステップＳ４０１〜Ｓ４０７までの処理と同様であるため、その説明を省略する。

第６の実施形態では、候補領域抽出部１０６によって光部分候補領域が得られると、均一領域分割部１０８によって光部分候補領域の中で輝度分布が類似した近接領域が１つの光部分候補領域として個別に抽出される（ステップＳ６０８）。

図２１に具体例を示す。

いま、図２１（ａ）に示すように人の足と光の差し込みがつながった入力画像７０１に対して、同図（ｂ）に示すような光部分候補領域７０２が抽出されたとする。この例では、人の足（ズボンと靴）が明るい色（例えば白）にあり、そこに例えば外部の照明機器の光が差し込んでいる状態を想定している。このような場合、人の足と光の差し込み部分が１つの光部分候補領域７０２として抽出される。

ここで、光部分候補領域７０２を輝度分布が類似した領域で分割すると、同図（ｃ）に示すように、光部分候補領域７０３として３つの領域７０３ａ，７０３ｂ，７０３ｃが得られる。領域７０３ａはズボンに対応しており、領域７０３ｂは靴に対応している。領域７０３ｃは光部分に対応しており、残存エッジを有する。

検知対象領域判定部１０７は、均一領域分割部１０８によって得られた各候補領域の中で光部分領域を判定する（ステップＳ６０９）。この場合、上記第４の実施形態で説明したように、領域内部に残存エッジを十分に含んでいる候補が光部分領域として判定される。図２１（ｃ）の例では、領域７０３ａ，７０３ｂには残存エッジがなく、領域７０３ｃには内部に残存エッジが含まれている。したがって、同図（ｄ）に示すように、領域７０３ｃが最終的に光部分領域７０４として抽出されることになる。

このように第６の実施形態によれば、撮影画像の中で人の領域と光部分の領域が連続している場合において、その領域全体で光部分かどうかを判定するのではなく、輝度分布が類似する領域に分割してから個々に判定することで、光部分の領域だけを正しく検知することができる。

なお、上記ステップＳ６０９の判定処理では、上記第５の実施形態のように、残存エッジだけでなく、消滅エッジと追加エッジを用いることで、光部分領域をより正しく判定することができる。

また、第６の実施形態において、上記第３の実施形態と組み合わせて、影と光の両方を検知する構成も可能である。

（応用例）
次に、本発明の画像検知システムをエレベータに適用した場合について説明する。

図２２はエレベータの乗車検知システムの構成を示す図である。なお、ここでは、１台の乗りかごを例にして説明するが、複数台の乗りかごでも同様の構成である。

乗りかご１１の出入口上部に、本システムの撮像装置１０１に相当するカメラ１２が設置されている。具体的には、乗りかご１１の出入口上部を覆う幕板１１ａの中にカメラ１２のレンズ部分を乗場１５側に向けて設置されている。カメラ１２は、例えば車載カメラなどの小型の監視用カメラであり、広角レンズを有し、１秒間に数コマ（例えば３０コマ／秒）の画像を連続撮影可能である。乗りかご１１が各階に到着して戸開したときに、乗場１５の状態を乗りかご１１内のかごドア１３付近の状態を含めて撮影する。

このときの撮影範囲はＬ１＋Ｌ２に調整されている（Ｌ１≫Ｌ２）。Ｌ１は乗場側の撮影範囲であり、かごドア１３から乗場１５に向けて例えば３ｍである。Ｌ２はかご側の撮影範囲であり、かごドア１３からかご背面に向けて例えば５０ｃｍである。なお、Ｌ１，Ｌ２は奥行き方向の範囲であり、幅方向（奥行き方向と直交する方向）の範囲については少なくとも乗りかご１１の横幅より大きいものとする。

なお、各階の乗場１５において、乗りかご１１の到着口には乗場ドア１４が開閉自在に設置されている。乗場ドア１４は、乗りかご１１の到着時にかごドア１３に係合して開閉動作する。動力源（ドアモータ）は乗りかご１１側にあり、乗場ドア１４はかごドア１３に追従して開閉するだけである。以下の説明において、かごドア１３を戸開しているときには乗場ドア１４も戸開しており、かごドア１３を戸閉しているときには乗場ドア１４も戸閉しているものとする。

カメラ１２によって撮影された各画像（映像）は、本システムの画像処理装置１０２に相当する画像処理装置２０によってリアルタイムに解析処理される。なお、図２２では、便宜的に画像処理装置２０を乗りかご１１から取り出して示しているが、実際には画像処理装置２０はカメラ１２と共に幕板１１ａの中に収納されている。

ここで、画像処理装置２０には、記憶部２１と利用者検知部２２が備えられている。記憶部２１は、カメラ１２によって撮影された画像を逐次保存すると共に、利用者検知部２２の処理に必要なデータを一時的に保持しておくためのバッファエリアを有する。利用者検知部２２は、カメラ１２によって撮影された時系列的に連続した複数枚の画像の中でかごドア１３に最も近い人・物の動きに着目して乗車意思のある利用者の有無を検知する。この利用者検知部２２を機能的に分けると、動き検知部２２ａ、位置推定部２２ｂ、乗車意思推定部２２ｃで構成される。

動き検知部２２ａは、各画像の輝度をブロック単位で比較して人・物の動きを検知する。ここで言う「人・物の動き」とは、乗場１５の人物や車椅子等の移動体の動きのことである。

位置推定部２２ｂは、動き検知部２２ａによって各画像毎に検知された動きありのブロックの中からかごドア１３に最も近いブロックを抽出し、当該ブロックにおけるかごドア１３の中心（ドア間口の中心）から乗場方向の座標位置（図５に示すＹ座標）を利用者の位置（足元位置）として推定する。乗車意思推定部２２ｃは、位置推定部２２ｂによって推定された位置の時系列変化に基づいて当該利用者の乗車意思の有無を判定する。

なお、これらの機能（動き検知部２２ａ、位置推定部２２ｂ、乗車意思推定部２２ｃ）はカメラ１２に設けられていても良いし、かご制御装置３０に設けられていても良い。

かご制御装置３０は、図示せぬエレベータ制御装置に接続され、このエレベータ制御装置との間で乗場呼びやかご呼びなどの各種信号を送受信する。なお、「乗場呼び」とは、各階の乗場１５に設置された図示せぬ乗場呼び釦の操作により登録される呼びの信号のことであり、登録階と行先方向の情報を含む。「かご呼び」とは、乗りかご１１のかご室内に設けられた図示せぬ行先呼び釦の操作により登録される呼びの信号のことであり、行き先階の情報を含む。

また、かご制御装置３０は、戸開閉制御部３１を備える。戸開閉制御部３１は、乗りかご１１が乗場１５に到着したときのかごドア１３の戸開閉を制御する。詳しくは、戸開閉制御部３１は、乗りかご１１が乗場１５に到着したときにかごドア１３を戸開し、所定時間経過後に戸閉する。ただし、かごドア１３の戸開中に画像処理装置２０の利用者検知部２２によって乗車意思のある人物が検知された場合には、戸開閉制御部３１は、かごドア１３の戸閉動作を禁止して戸開状態を維持する。

図２３はカメラ１２によって撮影された画像の一例を示す図である。図中のＥ０は位置推定エリア、ｙｎは利用者の足元位置が検知されたＹ座標を表している。

カメラ１２は乗りかご１１の出入口上部に設置されている。したがって、乗りかご１１が乗場１５で戸開したときに、乗場側の所定範囲（Ｌ１）とかご内の所定範囲（Ｌ２）が撮影される。ここで、カメラ１２を利用すると検知範囲が広がり、乗りかご１１から少し離れた場所にいる利用者でも検知することができる。しかし、その一方で、乗場１５を通過しただけの人物（乗りかご１１に乗車しない人物）を誤検知して、かごドア１３を開いてしまう可能性がある。そこで、カメラ１２で撮影した画像を一定サイズのブロックに区切り、人・物の動きがあるブロックを検知し、その動きありのブロックを追うことで乗車意思のある利用者であるか否かを判断する。

このような構成において、画像処理装置２０に本システムの画像処理装置１０２の各機能を設けておき、上記各実施形態で説明した方法でカメラ１２の撮影画像から影の領域あるいは光部分の領域を判定すれば、乗車意思のある利用者だけを正確に検知してドアの開閉制御に反映させることができる。

なお、本発明の画像検知システムは、上述したエレベータのドアの開閉制御に限らず、例えばビルの自動ドアの開閉制御に対しても上記同様に適用可能である。また、ドアの開閉制御に限らず、影あるいは光部分を検知して何らかの制御を行うシステム全般に適用可能である。

以上述べた少なくとも１つの実施形態によれば、撮影画像に映り込んだ影あるいは光を正しく検知することのできる画像検知システムを提供することができる。

なお、本発明のいくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら新規な実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。

１０１…撮像装置、１０２…画像処理装置、１０３…エッジ抽出部、１０４…背景エッジ記憶部、１０５…特定エッジ抽出部、１０５ａ…残存エッジ抽出部、１０５ｂ…消滅エッジ抽出部、１０５ｃ…追加エッジ抽出部、１０６…候補領域抽出部、１０７…検知対象領域判定部、１０８…均一領域分割部。

Claims (10)

1. エレベータの乗りかごのドア付近に設置され、上記乗りかごが乗場に到着したときに、上記ドア付近から上記乗場の方向に向けて所定の範囲を撮影する撮像手段と、
   上記撮像手段によって撮影された画像を用いて予め設定されたエリア内で利用者または物を検知する検知手段と、
   上記画像から特徴が異なる領域の境界線を表すエッジを抽出するエッジ抽出手段と、
   上記エッジ抽出手段によって予め背景画像から抽出されたエッジと入力画像から抽出されたエッジとを比較し、少なくとも両画像に共通して存在する残存エッジを含む特定エッジを抽出する特定エッジ抽出手段と、
   上記入力画像から予め設定された検知対象領域の候補を抽出する候補領域抽出手段と、
   上記特定エッジ抽出手段によって抽出された特定エッジに基づいて、上記候補領域抽出手段によって抽出された候補領域の中から上記検知対象領域を判定する検知対象領域判定手段と
   上記検知対象領域判定手段の判定結果を上記検知手段の検知動作に反映させて上記乗りかごのドアの開閉動作を制御する制御手段と
   を具備したことを特徴とする画像検知システム。
2. 上記検知手段は、
   上記入力画像から上記検知対象領域を除外して利用者または物を検知し、
   上記制御手段は、
   上記検知手段の検知結果に基づいて上記乗りかごのドアの開閉動作を制御することを特徴とする請求項１記載の画像検知システム。
3. 上記検知対象領域判定手段は、
   上記候補領域の中で上記残存エッジが予め設定された閾値より多い領域を上記検知対象領域として判定することを特徴とする請求項１記載の画像検知システム。
4. 上記検知対象領域判定手段は、
   上記候補領域の輪郭を除く内部に上記残存エッジが上記閾値より多い場合に上記検知対象領域として判定することを特徴とする請求項３記載の画像検知システム。
5. 上記特定エッジ抽出手段は、
   上記残存エッジの他に、上記背景画像に存在し、上記入力画像に存在しない消滅エッジと、上記背景画像に存在せず、上記入力画像に存在する追加エッジを抽出することを含み、
   上記検知対象領域判定手段は、
   上記残存エッジ、上記消滅エッジ、上記追加エッジの少なくとも１つ以上の組み合わせに基づいて、上記候補領域の中から上記検知対象領域を判定することを特徴とする請求項１記載の画像検知システム。
6. 上記検知対象領域判定手段は、
   上記残存エッジが予め設定された第１の閾値より多い領域、上記消滅エッジが予め設定された第２の閾値より少ない領域、あるいは、上記追加エッジが予め設定された第３の閾値より少ない領域を上記検知対象領域として判定することを特徴とする請求項５記載の画像検知システム。
7. 上記検知対象領域判定手段は、
   上記候補領域の輪郭を除く内部に上記残存エッジが上記第１の閾値より多い場合、上記候補領域の輪郭を除く内部に上記消滅エッジが上記第２の閾値より少ない場合、あるいは、上記候補領域の輪郭を除く内部に上記追加エッジが上記第３の閾値より少ない場合に上記検知対象領域として判定することを特徴とする請求項６記載の画像検知システム。
8. 上記候補領域を輝度分布が類似する均一領域に分割する均一領域分割手段を備え、
   上記検知対象領域判定手段は、
   上記均一領域分割手段によって分割された領域毎に上記検知対象領域の判定を行うことを特徴とする請求項１記載の画像検知システム。
9. 上記検知対象領域は、人あるいは物の影が存在する領域を含むことを特徴とする請求項１乃至８のいずれか１つに記載の画像検知システム。
10. 上記検知対象領域は、光が部分的に存在する領域を含むことを特徴とする請求項１乃至８のいずれかに１つに記載の画像検知システム。

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