JP6935247B2 - 画像処理装置、画像処理方法、及びプログラム - Google Patents

Description

本発明は、監視カメラなどで取得した画像について、画像処理によってプライバシーを保護するための技術に関する。

近年、監視カメラが広く設置されている一方で、監視カメラで撮影された画像に映る個人のプライバシーや個人情報保護の重要性が高まっている。
例えば、特許文献１には、画像中の人体領域を、背景画像を用いて抽出して、その人体領域にぼかし処理を行う技術が開示されている。
また、特許文献２には、複数の検出器（動体検出部と人体検出部）を使用し、背景変化に追従しながら前景物のない安定背景画像を更新することで、保護領域を高精度に検出可能としてプライバシー保護の精度を高める技術が開示されている。

特開２００８−１９１８８４号公報 特開２０１６−１１５２１４号公報

しかしながら、前述した技術の場合、例えば、監視カメラの撮影範囲内に多数の人が存在していて非常に混雑しており、人々が移動できなくなって滞留してくると、人体の検出が難くなり、また人体を動体として検出することも難い状況になってくる。このような撮影環境になった場合、例えば背景変化に追従しながら安定背景画像を更新する処理を行っていくと、被写体の人体が次第に背景として検出されてしまうようになる。つまり、人体が背景として検出されてしまうことで、人体の領域を隠蔽（マスク処理等）するプライバシー保護の処理が正常に機能しなくなってしまい、人体（人物）を視認可能な状態で表示してしまうようになる。

そこで、本発明は、撮影範囲内の人体の状況に応じてプライバシー保護の処理を適切に行うことを可能とすることを目的とする。

本発明に係る画像処理装置は、撮像手段により撮像された、人物が含まれない画像を第１の背景画像として保持する保持手段と、前記撮像手段により撮像された撮像画像に対する人物を検出する人物検出の結果に基づき、前記第１の背景画像を第２の背景画像として更新する更新手段と、前記撮像画像と前記第１の背景画像とに基づいて特定される特定領域を抽象化する第１の抽象化処理、および、前記撮像画像と前記第２の背景画像とに基づいて特定される特定領域を抽象化する第２の抽象化処理、のいずれか一方を、前記撮像画像における人物の混雑状況に基づき、実行する抽象化手段と、を有することを特徴とする。

本発明によれば、撮影範囲内の人体の検出状況に基づいてプライバシーや個人情報を保護するための抽象化処理を適切に行うことが可能となる。

画像処理装置の概略構成例を示すブロック図である。 画像処理装置の動作を示すフローチャートである。 動体情報に基づく混雑状況検知の説明のための模式図である。 人体情報に基づく混雑状況検知の説明のための模式図である。 背景画像更新処理の説明のための模式図である。

以下、本発明の好ましい実施形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。
本実施形態の画像処理装置は、例えば監視カメラにより撮影された映像からプライバシーを保護した画像を作成する装置である。
図１は、本発明が適用される実施形態の画像処理装置１００の概略構成例を示したブロック図である。本実施形態の画像処理装置１００は、撮像センサ部１０１、現像処理部１０２、動体検出部１０３、人体検出部１０４、混雑状況検知部１０５、背景画像更新部１０６、固定背景画像記録部１０７、画像比較部１０８、画像合成部１０９と出力部１１０を有する。なお、本実施形態の画像処理装置は、図１に示された構成に限定されるものではない。

撮像センサ部１０１は、不図示の光学系を介して撮像面に結像された光像を光電変換により電気信号に変換するＣＭＯＳなどの撮像素子と、その電気信号をデジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換器等を有する。図１では、映像を撮影するカメラ（撮像センサ部１０１）を備えた構成例を挙げているが、カメラは外部カメラであってもよい。また、映像を撮影するカメラは、監視カメラに限定されず、デジタルカメラ、カメラ機能を備えたスマートフォンやタブレット端末、パーソナルコンピュータ等の各種情報端末、工業用カメラ、車載カメラなどであってもよい。

現像処理部１０２は、撮像センサ部１０１から出力されたデジタル信号に対して所定の画素補間や色変換処理を行い、Ｒ（赤），Ｇ（緑），Ｂ（青）、或いはＹ（輝度），ＵＶ（色差）などのデジタル映像データを生成する。また、現像処理部１０２は、現像処理を施した後のデジタル映像データを用いて所定の演算処理を行い、得られた演算結果に基づいてホワイトバランス、シャープネス、コントラスト、色変換などの画像処理を行う。現像処理部１０２による画像処理がなされた後の撮像画像データは、入力画像データとして、動体検出部１０３、人体検出部１０４、背景画像更新部１０６等に送られる。

動体検出部１０３は、現像処理部１０２からの入力画像を用い、動きのある被写体（動体）を検出する処理を行う。本実施形態の動体検出部１０３は、入力画像における被写体等の時間的な変化に基づいて動きのある前景物を認識し、その認識した前景物を動体として検出する。動体検出の手法としては、例えば、背景モデルを作成した上で、その背景モデルと入力画像とを比較することによって動体を検出する、いわゆる背景差分法などを用いることができる。なお、背景モデルは、例えば後述する背景画像更新部１０６により生成され、画像内の状況の変化や動体検出結果（動体検出が無い場面や領域を背景画像として追加する）に追従するように適宜更新される。そして、動体検出部１０３は、入力画像における動体の中心座標と形状情報とからなる動体の情報（動体情報）を、画像を処理する度に生成して、混雑状況検知部１０５と背景画像更新部１０６に出力する。

人体検出部１０４は、現像処理部１０２からの入力画像を用い、人物の被写体（人体）の検出処理を行い、さらに検出した人体の追尾処理を行う。本実施形態の人体検出部１０４は、入力画像の特徴に基づいて人体としての特徴を持つ前景物を認識し、その認識した前景物を人体として検出する。人体検出の手法としては、例えば、パターンマッチング処理により画像内の人体の中心座標と外接矩形座標を検出する処理などを用いることができる。人体検出部１０４は、入力画像における人体の領域の外接矩形の座標からなる人体の情報（人体情報）を、画像を処理する度に生成して、混雑状況検知部１０５と背景画像更新部１０６に出力する。

混雑状況検知部１０５は、動体検出部１０３から出力された動体情報、あるいは人体検出部１０４から出力された人体情報に基づき、被写体の混雑状況を検知し、その混雑状況を表す情報を、背景画像更新部１０６と固定背景画像記録部１０７に出力する。混雑状況検知部１０５における混雑状況検知の詳細は後述する。

本実施形態の画像処理装置１００は、混雑状況検知部１０５において、被写体としての人体が混雑している状況が検知された場合に第１のモードの動作を行い、一方、混雑していない状況が検知された場合に第２のモードの動作を行う。第１のモードと第２のモードの動作の詳細は後述する。

背景画像更新部１０６は、現像処理部１０２からの入力画像と動体検出部１０３からの動体情報と人体検出部１０４からの人体情報と画像比較部１０８からの後述する保護対象情報とを基に、保護対象が存在しない背景画像を作成して保持する。ここで、保護対象とはプライバシーや個人情報を保護すべき対象であり、本実施形態の場合、入力画像の中に写っている被写体としての人体の画像領域が保護対象となされる。なお、本実施形態では保護対象を人体（人物）としたが、保護対象は人体以外の物体等であってもよい。また背景画像更新部１０６は、混雑状況検知部１０５にて人体が混雑していない状況が検知された場合に、第２のモードに含まれる動作として背景画像の更新を行い、その背景画像を保持するとともに、画像比較部１０８と画像合成部１０９とに出力する。以下、背景画像更新部１０６において作成、更新される、保護対象が存在しない背景画像を、基本背景画像と表記する。背景画像更新部１０６における基本背景画像の更新処理の詳細は後述する。なお、本実施形態の背景画像更新部１０６は、前述した動体検出部１０３において動体検出の際に用いられる背景モデルを生成し、また、固定背景画像記録部１０７に記録される背景画像を予め生成することも行う。

固定背景画像記録部１０７は、保護対象としての被写体（人体）が存在していない（人体が写っていない）時の画像を、保護対象が存在しない背景画像として記録（保持）している。固定背景画像記録部１０７に記録される背景画像は、保護対象としての人体やその他の前景物が存在していない状態の監視対象エリアを、予め撮像センサ部１０１にて撮像して現像処理部１０２の現像及び画像処理を行った後の撮像画像となされる。以下、固定背景画像記録部１０７に記録される、保護対象が存在しない背景画像を、固定背景画像と表記する。固定背景画像は時間帯や環境の変化を考慮して複数用意しておくことが望ましく、本実施形態の固定背景画像記録部１０７には、それら時間帯や環境の変化を考慮して予め作成された複数の固定背景画像が記録されているとする。画像処理装置１００は、固定背景画像記録部１０７に記録されている複数の固定背景画像の中から、本実施形態の監視システムが使用される時間帯、照明環境などを基に、何れの固定背景画像を用いるかを選択する。そして、本実施形態の固定背景画像記録部１０７は、混雑状況検知部１０５において人体が混雑している状況が検知された場合に、第１のモードに含まれる動作として固定背景画像を読み出し、画像比較部１０８と画像合成部１０９とに出力する。

画像比較部１０８は、現像処理部１０２からの入力画像と、背景画像更新部１０６からの基本背景画像又は固定背景画像記録部１０７からの固定背景画像とを比較することで、入力画像の中の保護対象をマスクするための保護対象情報を作成する。詳細は後述するが、保護対象情報は、入力画像の中の保護対象の被写体である人体をシルエットとしてマスクした画像として生成される。本実施形態の場合、画像比較部１０８は、人体が混雑していない状況が検知された場合の第２のモードにおいては、背景画像更新部１０６からの基本背景画像と、現像処理部１０２からの入力画像とを比較することで保護対象情報を作成する。一方、画像比較部１０８は、人体が混雑している状況が検知された場合の第１のモードにおいては、固定背景画像記録部１０７からの固定背景画像と、現像処理部１０２からの入力画像とを比較することで保護対象情報を作成する。画像比較部１０８は、保護対象の被写体（人体）の、入力画像上での位置及び形状の情報を含む保護対象情報を生成して、画像合成部１０９と背景画像更新部１０６に出力する。

画像合成部（抽象化部）１０９は、画像比較部１０８から取得した保護対象情報（後述するマスク画像）を、背景画像更新部１０６から出力された基本背景画像と合成して、プライバシー保護画像を作成する。すなわち画像合成部１０９は、人体が混雑していない状況が検知された場合の第２のモードでは、その第２のモードで作成されたマスク画像を、背景画像更新部１０６からの基本背景画像と合成してプライバシー保護画像を作成する。また、画像合成部１０９は、人体が混雑している状況が検知された場合の第１のモードでは、その第１のモードで作成されたマスク画像を、背景画像更新部１０６からの基本背景画像と合成してプライバシー保護画像を作成する。そして、画像合成部１０９は、その作成したプライバシー保護画像を出力部１１０へ送る。なお、プライバシーや個人情報を保護するために個人を特定できなくする画像処理を抽象化処理とする。本実施形態では説明の簡便のため人体の領域に対応する画素値について特定色を示す"１"それ以外を"０"として２次元の配列と対応づけた情報をマスク画像とし、マスク画像の"１"の部分を背景画像と合成することで、抽象化処理を実現している。抽象化処理としては、単純に背景画像について人体領域だけを白抜きにしたり、人体領域を２値化したり、人体領域についてぼかし処理をしたりする等、種々の方法がある。

出力部１１０は、画像合成部１０９にて作成されたプライバシー保護画像を、画面上に表示させる。図１では、出力部１１０が表示装置としての機能を有する例を挙げたが、表示装置は外部表示装置であってもよい。また、出力部１１０からの出力先は、表示装置に限定されるものではなく、例えばネットワークや記憶装置、その他の装置であってもよい。

図２は、本実施形態の画像処理装置１００における動作を示すフローチャートである。なお、図２のフローチャートの処理は、ハードウェア構成により実現される場合のみならず、ソフトウェア構成により実行されてもよいし、一部がソフトウェア構成で残りがハードウェア構成により実現されてもよい。ソフトウェア構成の場合、例えばＣＰＵが、不揮発性メモリに格納されているプログラムを実行することなどにより、図２のフローチャートの処理が実現される。このソフトウェア構成に係るプログラムは、不揮発性メモリに予め用意されている場合だけでなく、例えば着脱可能な半導体メモリから読み出されたり、不図示のインターネット等のネットワークからダウンロードされたりしてもよい。

本実施形態の画像処理装置１００では、図２のフローチャートの処理を開始する前に、固定背景画像として使用される画像が予め固定背景画像記録部１０７に記録されているとする。また、画像処理装置１００は、監視システムが使用される時間帯、照明環境などによって、固定背景画像記録部１０７の中の何れの固定背景画像を使用するかが決定されているとする。

図２のフローチャートの処理を開始すると、画像処理装置１００は、ステップＳ１の処理として、現像処理部１０２による現像及び画像処理後の画像データを、動体検出部１０３と人体検出部１０４とにそれぞれ入力させる。ステップＳ１の後、画像処理装置１００の処理は、ステップＳ２に進む。

ステップＳ２の処理に進むと、前述したように、画像処理装置１００の動体検出部１０３は入力画像から動体を検出する処理を行い、また、人体検出部１０４は入力画像から人体を検出する処理を行う。そして、混雑状況検知部１０５では、動体検出処理による動体情報と人体検出処理による人体情報とを基に、監視対象エリア内における人体の混雑状況の検知が行われる。

図３（ａ）は、動体情報を基に、動体である人体２０１が少なく混雑していない状況であると検知される画像２００の例を表している。一方、図３（ｂ）は、動体情報を基に、動体である人体２０１が多数存在していて混雑している状況であると検知される画像２００の例を表している。混雑状況検知部１０５は、図３（ａ）に例示した画像２００のように、カメラの撮影画角に対応した撮影範囲内で動体検出された人体２０１により占められている範囲が、予め決めた所定範囲未満である場合には、混雑していない状況であると判定する。一方、混雑状況検知部１０５は、図３（ｂ）に例示した画像２００のように、カメラの撮影画角に対応した撮影範囲内で動体検出された各人体２０１により占められている範囲が、所定範囲以上である場合には、混雑している状況であると判定する。

また、図４（ａ）は、人体情報を基に、被写体の人体３０１が少なく混雑していない状況であると検知される画像３００の例を表している。一方、図４（ｂ）は、人体情報を基に、被写体の人体３０１が多数存在していて混雑している状況であると検知される画像３００の例を表している。混雑状況検知部１０５は、図４（ａ）に例示した画像３００のように、カメラの撮影範囲内で人体検出された人体３０１の数が、予め決めた所定数未満である場合には、混雑していない状況であると判定する。一方、混雑状況検知部１０５は、図４（ｂ）に例示した画像３００のように、カメラの撮影範囲内で人体検出された人体３０１の数が、所定数以上である場合には、混雑している状況であると判定する。

そして、混雑状況検知部１０５による混雑状況検知において混雑している状況にあると検知された場合、画像処理装置１００は、固定背景画像記録部１０７の固定背景画像を、画像比較部１０８と画像合成部１０９とに送る。すなわち画像処理装置１００は、混雑状況検知部１０５にて混雑していると検知された場合、保護対象が存在しない背景画像として、固定背景画像記録部１０７に記録されている固定背景画像を用いるように、画像比較部１０８と画像合成部１０９を制御する。その後、画像処理装置１００は、図２のステップＳ４に処理を進める。

一方、画像処理装置１００は、混雑状況検知部１０５による混雑状況検知において混雑していない状況にあると検知された場合には、ステップＳ３に処理を進める。
ステップＳ３の処理に進むと、画像処理装置１００は、背景画像更新部１０６に対し、基本背景画像の更新処理を行わせる。そして、画像処理装置１００は、背景画像更新部１０６による更新後の基本背景画像を、画像比較部１０８と画像合成部１０９とに送る。すなわち画像処理装置１００は、混雑状況検知部１０５にて混雑していないと検知された場合、保護対象が存在しない背景画像として、背景画像更新部１０６による更新後の基本背景画像を用いるように、画像比較部１０８と画像合成部１０９を制御する。

図５は、図２のステップＳ３で背景画像更新部１０６において行われる基本背景画像の更新処理の動作説明に用いる図である。図５において、背景画像更新部１０６への入力画像５００には例えば人体５２０や鞄５１０等が写っているとする。図５の安定背景時間５０１は、入力画像５００内の被写体等に動きがなく変化していない時間の長さを表したものである。図５に示すように、安定背景時間５０１では、入力画像５００を複数ブロックに分割したブロック毎に、被写体等の変化がない時間の長さが数値として表されている。具体的には、安定背景時間５０１の各ブロック内の数値は、その値が大きいほど被写体等の変化がない時間が長くなっていることを表している。本実施形態の背景画像更新部１０６は、動体検出部１０３から得られる動体情報を基に、前述したブロック毎に被写体等の変化がない時間の長さを算出している。なお、図５の例の場合、画像処理装置１００は、安定背景時間５０１における各時間の長さをブロック単位で管理しているが、ブロック単位に限定されず、例えばピクセル単位や任意形状単位で各時間の長さが管理されてもよい。

ここで、本実施形態の場合、入力画像５００のうち基本背景画像の更新に用いる画像領域は、被写体等に動きがなく所定時間以上変化していない安定した画像領域であって、且つ、人体領域を除いた画像領域となされる。図５の例では、被写体等に動きがなく変化していない安定した画像領域か否かの判定に用いる所定時間の閾値を、例えば数値「６」で表される時間以上としている。また、本実施形態の場合、背景画像更新部１０６は、安定背景時間５０１の各ブロックのうち、人体検出部１０４により検出された人体５２０に対応した各ブロック５２１については、被写体等に変化がない時間の数値を「０（ゼロ）」に設定する。したがって、背景画像更新部１０６は、安定背景時間５０１の数値が「６」以上となっている各ブロック５１１に対応した画像領域（鞄５１０の画像領域）を、更新領域として入力画像５００から抽出する。そして、背景画像更新部１０６は、その更新領域（鞄５１０の画像領域）を、更新前の基本背景画像５０３に対して加重平均又は置き換えによって合成することで、更新後の基本背景画像５０４を生成する。更新後の基本背景画像５０４は、入力画像５００の中で、人体５２０が除かれ且つ被写体等に変化がない時間が数値「６」以上の各ブロック５１１に対応した画像領域（つまり鞄５１０）が、更新前の基本背景画像５０３に合成された画像となる。また、本実施形態の場合、背景画像更新部１０６は、人体５２０の画像領域を更新領域として抽出しないようになされているため、例えば人体５２０が所定時間以上動いていない場合であっても合成されず、人体５２０が背景化されることはない。

図２のフローチャートに説明を戻す。
画像処理装置１００は、前述したステップＳ３の基本背景画像の更新処理後、又は、前述したステップＳ２で混雑した状況であると検知された場合、画像比較部１０８にて行われるステップＳ４の処理に進む。
ステップＳ４において、画像比較部１０８は、前述のように混雑状況に応じて切り替えて使用される固定背景画像又は更新後の基本背景画像と、入力画像との差分により、シルエット画像を作成する。このシルエット画像は、入力画像の中の保護対象の被写体つまり人体をシルエットとしてマスクした画像となされて生成される。すなわち本実施形態の場合、混雑した状況が検出された第１のモードでは固定背景画像にマスク画像を合成したシルエット画像が生成され、混雑していない状況が検出された第２のモードでは基本背景画像にマスク画像を合成したシルエット画像が生成される。次に、画像処理装置１００の処理は画像合成部１０９にて行われるステップＳ５の処理に進む。

ステップＳ５において、画像合成部１０９は、前述した基本背景画像とシルエット画像とを合成して、プライバシー保護画像を作成する。このプライバシー保護画像は、入力画像の中でプライバシー保護対象の被写体（人体）がシルエットとしてマスクされた画像となり、人物（人体）のプライバシーが保護された画像となる。すなわち本実施形態によれば、混雑状況に応じて、固定背景画像にマスク画像を合成する第１のモードと、基本背景画像にマスク画像を合成する第２のモードとが、切り替えられてプライバシー保護画像が作成されることになる。

その後、ステップＳ６において、画像処理装置１００は、システムの管理者等から終了の指示がなされたことで終了するか、又は処理を継続するかを判定し、継続する場合にはステップＳ１に処理を戻し、終了する場合には図２のフローチャートの処理を終了する。

以上説明したように、本実施形態の画像処理装置１００においては、固定背景画像記録部１０７は保護対象の被写体が存在しない状況の固定背景画像を保持しており、背景画像更新部１０６は混雑していない状況において基本背景画像の更新を行う。そして、本実施形態の画像処理装置１００は、撮影範囲内における人体の混雑状況に応じて、固定背景画像にマスク画像を合成する第１のモードと、基本背景画像にマスク画像を合成する第２のモードとを、切り替えてプライバシー保護画像を合成する。すなわち、本実施形態の画像処理装置１００によれば、撮影環境（プライバシーの保護対象である人体の混雑度）に応じた背景画像を用いて生成したマスク画像が用いられることで、高いプライバシー保護性能を実現することができる。

＜その他の実施形態＞
本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。

上述の実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。即ち、本発明は、その技術思想、又はその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。

１００：画像処理装置、１０１：撮像センサ部、１０２：現像処理部、１０３：動体検出部、１０４：人体検出部、１０５：混雑状況検知部、１０６：背景画像更新部、１０７：固定背景画像記録部、１０８：画像比較部、１０９：画像合成部、１１０：出力部

Claims (11)

1. 撮像手段により撮像された、人物が含まれない画像を第１の背景画像として保持する保持手段と、
   前記撮像手段により撮像された撮像画像に対する人物を検出する人物検出の結果に基づき、前記第１の背景画像を第２の背景画像として更新する更新手段と、
   前記撮像画像と前記第１の背景画像とに基づいて特定される特定領域を抽象化する第１の抽象化処理、および、前記撮像画像と前記第２の背景画像とに基づいて特定される特定領域を抽象化する第２の抽象化処理、のいずれか一方を、前記撮像画像における人物の混雑状況に基づき、実行する抽象化手段と、
   を有することを特徴とする画像処理装置。
2. 前記特定領域に対応するマスク画像を生成する生成手段をさらに備え、
   前記抽象化手段は、前記第１の抽象化処理において、前記撮像画像と前記第１の背景画像とに基づき特定される前記特定領域に対応するマスク画像を前記第１の背景画像に合成し、前記第２の抽象化処理において、前記撮像画像と前記第２の背景画像とに基づき特定される前記特定領域に対応するマスク画像を前記第２の背景画像に合成することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記撮像画像に対する前記人物検出の結果、又は、前記撮像画像に対し動体を検出する動体検出の結果、に基づき、前記撮像画像における人物の混雑状況を判定する判定手段を更に有し、
   前記抽象化手段は、前記撮像画像において人物で混雑していると前記判定手段に判定された場合、前記第１の抽象化処理を実行し、前記撮像画像において人物で混雑していないと前記判定手段に判定された場合、前記第２の抽象化処理を実行することを特徴とする請求項１または２に記載の画像処理装置。
4. 前記判定手段は、前記撮像画像において前記人物検出により検出された人物の数が所定数以上である場合、前記撮像画像において人物で混雑していると判定し、前記撮像画像において前記人物検出により検出された人物の数が前記所定数未満である場合、前記撮像画像において人物で混雑していないと判定することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記更新手段は、前記撮像画像に対する前記人物検出の結果と、前記撮像画像に対し動体を検出する動体検出の結果に基づいて、前記第１の背景画像を前記第２の背景画像として更新することを特徴とする請求項１から４の何れか１項に記載の画像処理装置。
6. 撮像手段により撮像された、人物が含まれない画像を第１の背景画像として保持する保持工程と、
   前記撮像手段により撮像された撮像画像に対する人物を検出する人物検出の結果に基づき、前記第１の背景画像を第２の背景画像として更新する更新工程と、
   前記撮像画像と前記第１の背景画像とに基づいて特定される特定領域を抽象化する第１の抽象化処理、および、前記撮像画像と前記第２の背景画像とに基づいて特定される特定領域を抽象化する第２の抽象化処理、のいずれか一方を、前記撮像画像における人物の混雑状況に基づき、実行する抽象化工程と、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
7. 前記特定領域に対応するマスク画像を生成する生成工程をさらに備え、
   前記第１の抽象化処理において、前記撮像画像と前記第１の背景画像とに基づき特定される前記特定領域に対応するマスク画像を前記第１の背景画像に合成し、前記第２の抽象化処理において、前記撮像画像と前記第２の背景画像とに基づき特定される前記特定領域に対応するマスク画像を前記第２の背景画像に合成することを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
8. 前記撮像画像に対する前記人物検出の結果、又は、前記撮像画像に対し動体を検出する動体検出の結果、に基づき、前記撮像画像における人物の混雑状況を判定する判定工程を更に有し、
   前記抽象化工程において、前記撮像画像において人物で混雑していると前記判定工程に判定された場合、前記第１の抽象化処理を実行し、前記撮像画像において人物で混雑していないと前記判定工程において判定された場合、前記第２の抽象化処理を実行することを特徴とする請求項６または７に記載の画像処理方法。
9. 前記判定工程において、前記撮像画像において前記人物検出により検出された人物の数が所定数以上である場合、前記撮像画像において人物で混雑していると判定し、前記撮像画像において前記人物検出により検出された人物の数が前記所定数未満である場合、前記撮像画像において人物で混雑していないと判定することを特徴とする請求項８に記載の画像処理方法。
10. 前記更新工程において、前記撮像画像に対する前記人物検出の結果と、前記撮像画像に対し動体を検出する動体検出の結果とに基づいて、前記第１の背景画像を前記第２の背景画像として更新することを特徴とする請求項６から９の何れか１項に記載の画像処理方法。
11. コンピュータを、請求項１から５の何れか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。

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