JPH04311187A

JPH04311187A - 監視画像の変化領域抽出方法

Info

Publication number: JPH04311187A
Application number: JP3077905A
Authority: JP
Inventors: Hajime Ohata; 大波多　元; Yuichi Togashi; 雄一富樫; Hiroshi Fukuda; 浩福田; Shozo Abe; 省三阿部
Original assignee: Toshiba Corp
Current assignee: Toshiba Corp
Priority date: 1991-04-10
Filing date: 1991-04-10
Publication date: 1992-11-02
Anticipated expiration: 2014-03-08
Also published as: JP2865442B2

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるた
め要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【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、Ｉ
ＴＶ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。

【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。

【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１
２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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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
。

【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、デジタル化された画像の差
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値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値以上
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。

【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。

【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。

【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Ｘｔｈ１　，Ｙｔｈ１　，Ｘｗ１
，Ｙｗ１とから、第１の区分領域の境界値Ｘ１ｓ１　，
Ｘ１ｅ１　，Ｘ２ｓ１　，Ｘ２ｅ１　，Ｙ１ｓ１　，Ｙ
１ｅ１　，Ｙ２ｓ１　，Ｙ２ｅ１が求まる。

【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Ａ１
１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。

【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Ｈ
ｘｉ２　，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　，Ｈｙ
ｉ２　とＸｔｈ２　，Ｙｔｈ２　，Ｘｗ２，Ｙｗ２から
、第２の区分領域の境界値Ｘｉｊｓ２，Ｘｉｊｅ２，Ｙ
ｉｊｓ２，Ｙｉｊｅ２が求まる。

【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Ａ１
１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。

【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。

【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。

【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。

【００２７】この画像では、ｔ＝ｔｉ−１　からｔ＝ｔ
ｉ　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Ｂｉ＋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。

【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，Ｙｗ１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Ｂ
ｊ　（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。

【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
　，Ｙｔｈ２　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
。

【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。

【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。

【図面の簡単な説明】

【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。

【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。

【図３】第２の区分領域を求めるための説明図。

【図４】第２の区分領域を求めるための説明図。

【図５】第２の区分領域を求めるための説明図。

【図６】第２の区分領域を求めるための説明図。

【図７】画像監視装置の一例を示す構成図。

【図８】画像監視装置の構成を示すブロック図。

【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。

【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。

【符号の説明】

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。

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】　　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、デジタル化された画像の差
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値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値以上
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。