JPH06308256A - 雲霧検出方法 - Google Patents
雲霧検出方法Info
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- JPH06308256A JPH06308256A JP9923193A JP9923193A JPH06308256A JP H06308256 A JPH06308256 A JP H06308256A JP 9923193 A JP9923193 A JP 9923193A JP 9923193 A JP9923193 A JP 9923193A JP H06308256 A JPH06308256 A JP H06308256A
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- C—CHEMISTRY; METALLURGY
- C04—CEMENTS; CONCRETE; ARTIFICIAL STONE; CERAMICS; REFRACTORIES
- C04B—LIME, MAGNESIA; SLAG; CEMENTS; COMPOSITIONS THEREOF, e.g. MORTARS, CONCRETE OR LIKE BUILDING MATERIALS; ARTIFICIAL STONE; CERAMICS; REFRACTORIES; TREATMENT OF NATURAL STONE
- C04B28/00—Compositions of mortars, concrete or artificial stone, containing inorganic binders or the reaction product of an inorganic and an organic binder, e.g. polycarboxylate cements
- C04B28/02—Compositions of mortars, concrete or artificial stone, containing inorganic binders or the reaction product of an inorganic and an organic binder, e.g. polycarboxylate cements containing hydraulic cements other than calcium sulfates
- C04B28/08—Slag cements
Abstract
(57)【要約】
【目的】監視画像の輝度ヒストグラムを利用することに
よって、屋外に発生する雲霧を正確に検知する。 【構成】予めＩＴＶカメラで撮影された監視基準画像を
画像処理回路に入力しておき（ステップ１１）、その
後、監視画像を入力する（ステップ１２）。監視画像を
入力した後、監視画像から基準画像を減算する処理を行
って、両者の差の画像を得る（ステップ１３）。この差
の画像から輝度ヒストグラムを計算する（ステップ１
４）。この輝度ヒストグラムより輝度分散を求める（ス
テップ１５）。求めた分散としきい値との大小を判断し
（ステップ１６）、求めた分散がしきい値より大きな場
合は雲霧が発生した旨を出力回路に出力した後（ステッ
プ１７）、画像入力ステップ１２に戻る。輝度分散がし
きい値より小さい場合は、何もせずに同じく画像入力ス
テップ１２に戻る。
よって、屋外に発生する雲霧を正確に検知する。 【構成】予めＩＴＶカメラで撮影された監視基準画像を
画像処理回路に入力しておき（ステップ１１）、その
後、監視画像を入力する（ステップ１２）。監視画像を
入力した後、監視画像から基準画像を減算する処理を行
って、両者の差の画像を得る（ステップ１３）。この差
の画像から輝度ヒストグラムを計算する（ステップ１
４）。この輝度ヒストグラムより輝度分散を求める（ス
テップ１５）。求めた分散としきい値との大小を判断し
（ステップ１６）、求めた分散がしきい値より大きな場
合は雲霧が発生した旨を出力回路に出力した後（ステッ
プ１７）、画像入力ステップ１２に戻る。輝度分散がし
きい値より小さい場合は、何もせずに同じく画像入力ス
テップ１２に戻る。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、屋外に発生する雲霧を
検知する雲霧検出方法に係り、特に、画像処理における
画像中の雲霧の検出に好適なものに関する。
検知する雲霧検出方法に係り、特に、画像処理における
画像中の雲霧の検出に好適なものに関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に、屋外の危険区域内への侵入者ま
たは進入物（以下、侵入者等という）の監視方法とし
て、画像処理技術を用いた検知装置が知られている。こ
れは、ＩＴＶカメラ等により撮影された監視画像全域を
用いて、予めオペレータにより指定された部分領域内に
進入者等が撮影されると、その領域内に輝度変化が生じ
る。この輝度変化をトリガにして、輝度変化が生じた部
分領域内の画素数を計測し、その計測結果から侵入者等
を検知するものである。
たは進入物（以下、侵入者等という）の監視方法とし
て、画像処理技術を用いた検知装置が知られている。こ
れは、ＩＴＶカメラ等により撮影された監視画像全域を
用いて、予めオペレータにより指定された部分領域内に
進入者等が撮影されると、その領域内に輝度変化が生じ
る。この輝度変化をトリガにして、輝度変化が生じた部
分領域内の画素数を計測し、その計測結果から侵入者等
を検知するものである。
【０００３】しかし、この侵入検知装置は、危険区域内
の視界が良好であることを前提として検知するようにな
っているため、天候が悪化して雲や霧等が発生したの
に、それに気付かずにいると、検知に支障が生じるとい
う問題があった。
の視界が良好であることを前提として検知するようにな
っているため、天候が悪化して雲や霧等が発生したの
に、それに気付かずにいると、検知に支障が生じるとい
う問題があった。
【０００４】したがって、従来、このような画像処理技
術を用いた侵入検知装置にあっては、その装置をそのま
ま利用して雲霧等を検知することが行われている。これ
は、雲霧によって輝度変化する画素数が、侵入者等によ
る輝度変化画素数より非常に多いことを利用したもので
あり、撮影した全画素に占める輝度変化画素数の割合に
よって雲霧を検知するものである。
術を用いた侵入検知装置にあっては、その装置をそのま
ま利用して雲霧等を検知することが行われている。これ
は、雲霧によって輝度変化する画素数が、侵入者等によ
る輝度変化画素数より非常に多いことを利用したもので
あり、撮影した全画素に占める輝度変化画素数の割合に
よって雲霧を検知するものである。
【０００５】
【発明が解決しようとする課題】しかし、侵入検知装置
を利用した従来の雲霧検出方式では、輝度変化した画素
数を計測して或るしきい値を基準に判断するため、侵入
者等が多数いたり、侵入者等がＩＴＶカメラ等の近くを
通過して全画素に占める輝度変化画素数の割合が大きく
なった場合に、誤って雲霧が発生したと判断する虞れが
ある。もし、このように実際には侵入者等が存在したに
もかかわらず、これを雲霧であると誤判断してしまう
と、侵入検知の機能が著しく阻害されることになる。
を利用した従来の雲霧検出方式では、輝度変化した画素
数を計測して或るしきい値を基準に判断するため、侵入
者等が多数いたり、侵入者等がＩＴＶカメラ等の近くを
通過して全画素に占める輝度変化画素数の割合が大きく
なった場合に、誤って雲霧が発生したと判断する虞れが
ある。もし、このように実際には侵入者等が存在したに
もかかわらず、これを雲霧であると誤判断してしまう
と、侵入検知の機能が著しく阻害されることになる。
【０００６】このような誤判断を回避するために、適切
な輝度変化画素数のしきい値を決定できるかというと、
それも困難である。そこで、雲霧を正確に検知し、画像
処理による侵入検知装置における雲霧などの影響を除去
ないし軽減して、侵入監視の精度を向上させることが切
に要請されている。
な輝度変化画素数のしきい値を決定できるかというと、
それも困難である。そこで、雲霧を正確に検知し、画像
処理による侵入検知装置における雲霧などの影響を除去
ないし軽減して、侵入監視の精度を向上させることが切
に要請されている。
【０００７】本発明の目的は、輝度変化の画素数ではな
く、輝度のヒストグラムを利用することによって、前記
した従来技術の欠点を解消し、雲霧を正確に検知するこ
とが可能な雲霧検出方法を提供することにある。
く、輝度のヒストグラムを利用することによって、前記
した従来技術の欠点を解消し、雲霧を正確に検知するこ
とが可能な雲霧検出方法を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明の雲霧検出方法
は、屋外の監視区域を画像入力装置で撮影して監視画像
を得、この監視画像全域の輝度ヒストグラムを測定し、
この輝度ヒストグラムの分布状態から雲霧の発生を検知
するようにしたものである。
は、屋外の監視区域を画像入力装置で撮影して監視画像
を得、この監視画像全域の輝度ヒストグラムを測定し、
この輝度ヒストグラムの分布状態から雲霧の発生を検知
するようにしたものである。
【０００９】また、本発明の雲霧検出方法は、屋外の監
視区域を画像入力装置で撮影して監視画像を得、この監
視画像と予め撮影した上記監視区域の基準画像との輝度
の差を計算し、この輝度の差のヒストグラムを測定し、
この輝度差のヒストグラムの分布状態から雲霧を検知す
るようにしたものである。
視区域を画像入力装置で撮影して監視画像を得、この監
視画像と予め撮影した上記監視区域の基準画像との輝度
の差を計算し、この輝度の差のヒストグラムを測定し、
この輝度差のヒストグラムの分布状態から雲霧を検知す
るようにしたものである。
【００１０】これらの場合において、輝度ヒストグラム
の分布状態、または輝度の差のヒストグラムの分布状態
を調べるには、分散を始めとして標準偏差、レンジ（最
大値と最小値との差）などの指数を求める手法がある
が、しきい値決定の容易さから分散を用いることが好ま
しい。また、雲霧には煙、霞、靄等も含まれる。
の分布状態、または輝度の差のヒストグラムの分布状態
を調べるには、分散を始めとして標準偏差、レンジ（最
大値と最小値との差）などの指数を求める手法がある
が、しきい値決定の容易さから分散を用いることが好ま
しい。また、雲霧には煙、霞、靄等も含まれる。
【００１１】
【作用】監視画像全域の輝度ヒストグラムを測定し、そ
の分布状態から雲霧の発生を検知するようにすると、検
知に重要なしきい値の決定が容易となり、雲霧の発生を
的確に検知することができる。
の分布状態から雲霧の発生を検知するようにすると、検
知に重要なしきい値の決定が容易となり、雲霧の発生を
的確に検知することができる。
【００１２】また、監視画像と基準画像との輝度の差の
ヒストグラムを測定し、その分布状態から雲霧の発生を
検知するようにすると、画像ノイズが相殺されるため、
雲霧の発生をより的確に検知することができる。
ヒストグラムを測定し、その分布状態から雲霧の発生を
検知するようにすると、画像ノイズが相殺されるため、
雲霧の発生をより的確に検知することができる。
【００１３】特に、輝度ヒストグラムや輝度差のヒスト
グラムの分布状態を分散から求めるようにすると、雲霧
発生の可否の境界が明瞭になり、雲霧の発生の判定が容
易となる。
グラムの分布状態を分散から求めるようにすると、雲霧
発生の可否の境界が明瞭になり、雲霧の発生の判定が容
易となる。
【００１４】このように、本発明では輝度ヒストグラム
の分布状態から雲霧の発生を検知するようにしたことに
より、輝度変化画素数の計測により侵入者等を検知する
方式を拡張して変化画素数が非常に多いか少ないかで雲
霧の発生を検知するようにした従来方式とは基本的に方
式が異なり、したがって、侵入者等が多数いたり、侵入
者等がＩＴＶカメラ等の近くを通過しても、従来のよう
に、それらを誤って雲霧が発生したと判断する虞れがな
い。
の分布状態から雲霧の発生を検知するようにしたことに
より、輝度変化画素数の計測により侵入者等を検知する
方式を拡張して変化画素数が非常に多いか少ないかで雲
霧の発生を検知するようにした従来方式とは基本的に方
式が異なり、したがって、侵入者等が多数いたり、侵入
者等がＩＴＶカメラ等の近くを通過しても、従来のよう
に、それらを誤って雲霧が発生したと判断する虞れがな
い。
【００１５】
【実施例】以下、本発明の実施例を説明する。ここで
は、屋外の固定監視区域として、鉄塔周囲の危険区域の
場合を例示している。したがって、監視画像には、鉄塔
の脚部と、その周囲の景色が映し出される。また、本実
施例で共通使用する装置は、既述した侵入検知装置をそ
のまま利用する。図８にその概略構成を示す。ＩＴＶカ
メラ１で撮影した監視画像データは画像処理回路２に送
られて必要な処理を施され、処理結果を出力回路３に入
力し、これより検知結果を出力する。
は、屋外の固定監視区域として、鉄塔周囲の危険区域の
場合を例示している。したがって、監視画像には、鉄塔
の脚部と、その周囲の景色が映し出される。また、本実
施例で共通使用する装置は、既述した侵入検知装置をそ
のまま利用する。図８にその概略構成を示す。ＩＴＶカ
メラ１で撮影した監視画像データは画像処理回路２に送
られて必要な処理を施され、処理結果を出力回路３に入
力し、これより検知結果を出力する。
【００１６】［実施例１］実施例１は、基準画像は使わ
ず、監視画像全域の輝度ヒストグラムを測定し、この輝
度ヒストグラムの分布状態から雲霧の発生を検知するも
のである。
ず、監視画像全域の輝度ヒストグラムを測定し、この輝
度ヒストグラムの分布状態から雲霧の発生を検知するも
のである。
【００１７】鉄塔周囲の危険区域は、その近傍に固設さ
れたＩＴＶカメラ１で撮影され、これより監視画像を得
る。
れたＩＴＶカメラ１で撮影され、これより監視画像を得
る。
【００１８】図２に、ＩＴＶカメラ１で撮影された監視
画像（Ａ）及びその輝度ヒストグラム（Ｂ）の一例を示
す。なお、監視画像（Ａ）は図面作成上、極端に簡略化
して描いてある。実際の監視画像は、鉄塔構成がもっと
複雑で、背景も木や茂み等が映っている。ヒストグラム
（Ｂ）は、実際の監視画像に基づいて測定されたもので
ある。このことは図４、図５（Ａ）、図６（Ａ）も同じ
である（図３は実際の画像である）。特に図５では、下
半分の左側に描いた斜め下方向の連鎖状の模様は、実際
には右側の端まで一様に繰り返されているが、ここでは
省略してある。輝度ヒストグラム（Ｂ）は、監視画像
（Ａ）の各点の輝度を２５６階調に分け、横軸に輝度、
縦軸に画素数を表わしたものである。この輝度ヒストグ
ラム（Ｂ）の分散を求めると２５〜２８の範囲となり、
その範囲内にピークができる。
画像（Ａ）及びその輝度ヒストグラム（Ｂ）の一例を示
す。なお、監視画像（Ａ）は図面作成上、極端に簡略化
して描いてある。実際の監視画像は、鉄塔構成がもっと
複雑で、背景も木や茂み等が映っている。ヒストグラム
（Ｂ）は、実際の監視画像に基づいて測定されたもので
ある。このことは図４、図５（Ａ）、図６（Ａ）も同じ
である（図３は実際の画像である）。特に図５では、下
半分の左側に描いた斜め下方向の連鎖状の模様は、実際
には右側の端まで一様に繰り返されているが、ここでは
省略してある。輝度ヒストグラム（Ｂ）は、監視画像
（Ａ）の各点の輝度を２５６階調に分け、横軸に輝度、
縦軸に画素数を表わしたものである。この輝度ヒストグ
ラム（Ｂ）の分散を求めると２５〜２８の範囲となり、
その範囲内にピークができる。
【００１９】図３に、霧が発生したときに同じ危険区域
を撮影した監視画像（Ａ）及びその輝度ヒストグラム
（Ｂ）の一例を示す。図示するように、ＩＴＶカメラ近
傍にある針状体像を除いて、鉄塔、背景は見えなくなっ
ている。同様にして輝度分散を求めると１５〜２０の範
囲となり、そこにピークができる。
を撮影した監視画像（Ａ）及びその輝度ヒストグラム
（Ｂ）の一例を示す。図示するように、ＩＴＶカメラ近
傍にある針状体像を除いて、鉄塔、背景は見えなくなっ
ている。同様にして輝度分散を求めると１５〜２０の範
囲となり、そこにピークができる。
【００２０】したがって、２個のピークの間にできる２
０〜２５の谷の範囲で輝度分散のしきい値を設定するこ
とにより、霧又は雲の発生を検知できる。
０〜２５の谷の範囲で輝度分散のしきい値を設定するこ
とにより、霧又は雲の発生を検知できる。
【００２１】本実施例の検出手順を図７を用いて説明す
る。まずＩＴＶカメラ１で撮影された監視画像（図２
（Ａ））を画像処理回路２に入力し（ステップ７１）、
入力された監視画像に対し輝度ヒストグラムを測定する
（ステップ７２）。求めた輝度ヒストグラムから輝度分
散をさらに計算する（ステップ７３）。求めた分散とし
きい値との大小関係を判断し（ステップ７４）、求めた
分散がしきい値より大きい場合は、雲霧が発生しつた旨
を出力回路３に出力した後（ステップ７５）、画像入力
ステップ７１に戻り、上記した一連の処理を繰り返す。
分散がしきい値より小さい場合は、何もせずに同じく画
像入力ステップ７１に戻り、上記した一連の処理を繰り
返す。
る。まずＩＴＶカメラ１で撮影された監視画像（図２
（Ａ））を画像処理回路２に入力し（ステップ７１）、
入力された監視画像に対し輝度ヒストグラムを測定する
（ステップ７２）。求めた輝度ヒストグラムから輝度分
散をさらに計算する（ステップ７３）。求めた分散とし
きい値との大小関係を判断し（ステップ７４）、求めた
分散がしきい値より大きい場合は、雲霧が発生しつた旨
を出力回路３に出力した後（ステップ７５）、画像入力
ステップ７１に戻り、上記した一連の処理を繰り返す。
分散がしきい値より小さい場合は、何もせずに同じく画
像入力ステップ７１に戻り、上記した一連の処理を繰り
返す。
【００２２】本実施例によれば、侵入検知装置における
画像処理技術をそのまま利用することができる。また、
監視画像全域の輝度ヒストグラムを測定し、この輝度ヒ
ストグラムの分布状態から、屋外に雲霧が発生したこと
を正確に検知できる。したがって、雲霧の発生が検知さ
れた場合には、屋外に設置した画像処理による侵入検知
装置のＩＴＶカメラからの入力画像の処理を停止させる
等することにより、画像処理装置が天候の影響を受けて
誤認識するのを有効に防止することができる。これによ
り、雲霧等の気象条件の変化による誤判定を著しく低減
することが可能となり、侵入検知の精度を向上させるこ
とができる。
画像処理技術をそのまま利用することができる。また、
監視画像全域の輝度ヒストグラムを測定し、この輝度ヒ
ストグラムの分布状態から、屋外に雲霧が発生したこと
を正確に検知できる。したがって、雲霧の発生が検知さ
れた場合には、屋外に設置した画像処理による侵入検知
装置のＩＴＶカメラからの入力画像の処理を停止させる
等することにより、画像処理装置が天候の影響を受けて
誤認識するのを有効に防止することができる。これによ
り、雲霧等の気象条件の変化による誤判定を著しく低減
することが可能となり、侵入検知の精度を向上させるこ
とができる。
【００２３】［実施例２］実施例２は、基準画像を使う
ことにより実施例１をさらに一歩進めたもので、監視画
像と予め撮影した基準画像との輝度の差を計算し、この
輝度差のヒストグラムを測定し、この輝度差のヒストグ
ラムの分布状態から雲霧を検知するものである。
ことにより実施例１をさらに一歩進めたもので、監視画
像と予め撮影した基準画像との輝度の差を計算し、この
輝度差のヒストグラムを測定し、この輝度差のヒストグ
ラムの分布状態から雲霧を検知するものである。
【００２４】図４に、雲霧の発生していない晴れた時に
上記と同じ危険区域をＩＴＶカメラ１で撮影した監視基
準画像の一例を示す。本実施例では、この監視基準画像
（図４）と、監視画像（図２（Ａ））、霧発生監視画像
（図３（Ａ））を利用する。図５（Ａ）に、対応する画
素毎に監視画像（図２（Ａ））の輝度から監視基準画像
（図４）の輝度を減算したとき画像結果を示す。図５
（Ｂ）に減算処理後の画像（図５（Ａ））における各画
素の輝度を２５６階調に分けた時の輝度のヒストグラム
を示す。輝度ヒストグラム（Ｂ）は横軸に輝度、縦軸に
画素数をとったものである。このヒストグラム（Ｂ）に
おいては、符号なしで減算を行うため、両端に分布が集
中する。このときの輝度分散を直接求めると１２０程度
と高くなる。したがって、これを避けるために、輝度で
データを適当にシフトして分布が１つになる様に処理す
る。この様な処理を行った後、あらためて分散を求める
と５〜９程度になり、そこにピークができる。
上記と同じ危険区域をＩＴＶカメラ１で撮影した監視基
準画像の一例を示す。本実施例では、この監視基準画像
（図４）と、監視画像（図２（Ａ））、霧発生監視画像
（図３（Ａ））を利用する。図５（Ａ）に、対応する画
素毎に監視画像（図２（Ａ））の輝度から監視基準画像
（図４）の輝度を減算したとき画像結果を示す。図５
（Ｂ）に減算処理後の画像（図５（Ａ））における各画
素の輝度を２５６階調に分けた時の輝度のヒストグラム
を示す。輝度ヒストグラム（Ｂ）は横軸に輝度、縦軸に
画素数をとったものである。このヒストグラム（Ｂ）に
おいては、符号なしで減算を行うため、両端に分布が集
中する。このときの輝度分散を直接求めると１２０程度
と高くなる。したがって、これを避けるために、輝度で
データを適当にシフトして分布が１つになる様に処理す
る。この様な処理を行った後、あらためて分散を求める
と５〜９程度になり、そこにピークができる。
【００２５】図６（Ａ）に、霧が発生したときに、対応
する画素毎に上記監視画像（図２（Ａ））の輝度から監
視基準画像（図４）の輝度を減算した画像結果を示す。
図６（Ｂ）のヒストグラムは、横軸に減算後の輝度、縦
軸に画素数を取ったものである。この演算結果のヒスト
グラム（Ｂ）５の輝度分散を求めると１５〜２０とな
り、そこにピークができる。
する画素毎に上記監視画像（図２（Ａ））の輝度から監
視基準画像（図４）の輝度を減算した画像結果を示す。
図６（Ｂ）のヒストグラムは、横軸に減算後の輝度、縦
軸に画素数を取ったものである。この演算結果のヒスト
グラム（Ｂ）５の輝度分散を求めると１５〜２０とな
り、そこにピークができる。
【００２６】したがって、２個のピークの間にできる９
〜１５の谷の範囲で適当なしきい値を設定することによ
り、輝度の分散の大小から雲霧の有無を正確に検知でき
る。本実施例の検出手順を図１に示す。予めＩＴＶカメ
ラ１で撮影された監視基準画像（図４）を画像処理回路
２に入力しておく（ステップ１１）。しかる後、監視画
像（図２（Ａ））を入力する（ステップ１２）。監視画
像を入力した後、この監視画像から基準画像を減算する
処理を行って、両者の差の画像を得る（ステップ１
３）。そして、この差の画像から輝度ヒストグラムを計
算する（ステップ１４）。さらに、この輝度ヒストグラ
ムより輝度分散を求める（ステップ１５）。求めた分散
としきい値との大小を判断し（ステップ１６）、求めた
分散がしきい値より大きな場合は雲霧が発生した旨を出
力回路３に出力した後（ステップ１７）、画像入力ステ
ップ１２に戻り、上記した一連の処理を繰り返す。輝度
分散がしきい値より小さい場合は、何もせずに同じく画
像入力ステップ１２に戻り、上記した一連の処理を繰り
返す。
〜１５の谷の範囲で適当なしきい値を設定することによ
り、輝度の分散の大小から雲霧の有無を正確に検知でき
る。本実施例の検出手順を図１に示す。予めＩＴＶカメ
ラ１で撮影された監視基準画像（図４）を画像処理回路
２に入力しておく（ステップ１１）。しかる後、監視画
像（図２（Ａ））を入力する（ステップ１２）。監視画
像を入力した後、この監視画像から基準画像を減算する
処理を行って、両者の差の画像を得る（ステップ１
３）。そして、この差の画像から輝度ヒストグラムを計
算する（ステップ１４）。さらに、この輝度ヒストグラ
ムより輝度分散を求める（ステップ１５）。求めた分散
としきい値との大小を判断し（ステップ１６）、求めた
分散がしきい値より大きな場合は雲霧が発生した旨を出
力回路３に出力した後（ステップ１７）、画像入力ステ
ップ１２に戻り、上記した一連の処理を繰り返す。輝度
分散がしきい値より小さい場合は、何もせずに同じく画
像入力ステップ１２に戻り、上記した一連の処理を繰り
返す。
【００２７】本実施例によれば、基準画像との差に基づ
く輝度ヒストグラムを用いて画像ノイズが相殺されるよ
うにしたので、屋外に雲霧が発生したことをより正確に
検知でき、したがって、この雲霧検知により侵入検知の
精度を著しく向上させることができる。
く輝度ヒストグラムを用いて画像ノイズが相殺されるよ
うにしたので、屋外に雲霧が発生したことをより正確に
検知でき、したがって、この雲霧検知により侵入検知の
精度を著しく向上させることができる。
【００２８】
（１）請求項１に記載の雲霧検出方法によれば、監視画
像全域の輝度ヒストグラムを測定し、その分布状態から
雲霧の発生を検知するようにしたので、雲霧の発生を的
確に検知することができる。
像全域の輝度ヒストグラムを測定し、その分布状態から
雲霧の発生を検知するようにしたので、雲霧の発生を的
確に検知することができる。
【００２９】（２）請求項２に記載の雲霧検出方法によ
れば、監視画像と基準画像との輝度の差のヒストグラム
を測定し、その分布状態から雲霧の発生を検知するよう
にしたので、雲霧の発生をより的確に検知することがで
きる。
れば、監視画像と基準画像との輝度の差のヒストグラム
を測定し、その分布状態から雲霧の発生を検知するよう
にしたので、雲霧の発生をより的確に検知することがで
きる。
【００３０】（３）請求項３に記載の雲霧検出方法によ
れば、輝度ヒストグラムや輝度の差のヒストグラムの分
布状態を分散から求めるようにしたので、雲霧発生の可
否の境界が明瞭になり、雲霧の発生の判定が容易とな
る。
れば、輝度ヒストグラムや輝度の差のヒストグラムの分
布状態を分散から求めるようにしたので、雲霧発生の可
否の境界が明瞭になり、雲霧の発生の判定が容易とな
る。
【図１】本発明の雲霧検出方法の第２実施例の手順を説
明するフローチャート。
明するフローチャート。
【図２】第１および第２実施例に共通な監視画像とその
輝度のヒストグラムを示す説明図。
輝度のヒストグラムを示す説明図。
【図３】第１および第２実施例に共通な霧が発生したと
きの監視画像とその輝度分布を示す説明図。
きの監視画像とその輝度分布を示す説明図。
【図４】第２実施例による監視基準画像を示す説明図。
【図５】第２実施例による減算処理後の監視画像とその
輝度のヒストグラムを示す説明図。
輝度のヒストグラムを示す説明図。
【図６】第２実施例による雲霧が発生した時の減算処理
後の監視画像とその輝度のヒストグラムを示す説明図。
後の監視画像とその輝度のヒストグラムを示す説明図。
【図７】本発明の雲霧検出方法の第１実施例の手順を説
明するフローチャート。
明するフローチャート。
【図８】第１および第２実施例に共通な雲霧検出方法を
実施するための雲霧検出装置例のブロック図。
実施するための雲霧検出装置例のブロック図。
１ ＩＴＶカメラ ２ 画像処理回路 ３ 出力回路
Claims (3)
- 【請求項１】屋外の監視区域を画像入力装置で撮影して
監視画像を得、この監視画像全域の輝度ヒストグラムを
測定し、この輝度ヒストグラムの分布状態から雲霧の発
生を検知することを特徴とする雲霧検出方法。 - 【請求項２】屋外の監視区域を画像入力装置で撮影して
監視画像を得、この監視画像と予め撮影した上記監視区
域の基準画像との輝度の差を計算し、この輝度の差のヒ
ストグラムを測定し、この輝度差のヒストグラムの分布
状態から雲霧を検知することを特徴とする雲霧検出方
法。 - 【請求項３】上記輝度ヒストグラムの分布状態または輝
度差のヒストグラムの分布状態に、分散を用いた請求項
１または２に記載の雲霧検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9923193A JPH06308256A (ja) | 1993-04-26 | 1993-04-26 | 雲霧検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9923193A JPH06308256A (ja) | 1993-04-26 | 1993-04-26 | 雲霧検出方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06308256A true JPH06308256A (ja) | 1994-11-04 |
Family
ID=14241909
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9923193A Pending JPH06308256A (ja) | 1993-04-26 | 1993-04-26 | 雲霧検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH06308256A (ja) |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| FR2745915A1 (fr) * | 1996-03-07 | 1997-09-12 | Com 1 | Dispositif detecteur de brouillard |
| JPH09280964A (ja) * | 1996-04-12 | 1997-10-31 | Nec Corp | 観測域選択機能付き放射計 |
| JPH09329671A (ja) * | 1996-06-11 | 1997-12-22 | Hitachi Ltd | 霧監視システム |
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| JP2015211341A (ja) * | 2014-04-25 | 2015-11-24 | キヤノン株式会社 | 画像処理装置、撮像装置、画像処理方法及びプログラム |
-
1993
- 1993-04-26 JP JP9923193A patent/JPH06308256A/ja active Pending
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