JPH06333050A - 監視画像の変化検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 部分的な照明のオン、オフ等によって監視画
像の一定の領域に大きな輝度変化が生じた場合において
も、誤動作することなく被検出物体の侵入を監視する。 【構成】 監視中の画像１Ａの輝度変化が生じた部分を
含む領域８Ａを切り出して、その部分を被検出物体が存
在しないときの状態と比較する。比較には、画像信号レ
ベルの急激な変化点を集めた特徴マップ９Ａを使用す
る。従って、輝度変化の生じた領域とその周辺との境界
部分における急峻な輝度の差は監視対象から除外され
る。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、テレビカメラ等によっ
て対象物を監視し、その監視中の画像の変化を検出する
ことによって被検出物体の侵入を監視するために使用さ
れる監視画像の変化検出方法に関する。

【０００２】

【従来の技術】例えば、テレビカメラを用いた防犯シス
テムにおいては、建物の廊下等の一定の対象物をテレビ
カメラで撮影し、その監視中の画像の変化を検出する。
なお、このような対象物は昼と夜、あるいは照明のオ
ン、オフ等によって全体としてあるいは部分的な照度変
化が生じる。このような変化を被検物体の侵入と捉える
と監視システムが誤動作してしまう。そこで従来、例え
ば特開昭６２−１４７８９２号公報に記載されたような
技術が開発されている。

【０００３】ここに紹介された技術では、まず被検出物
体が存在しない状態で撮影された背景画像と、その後時
間の経過とともに撮影される画像との差分をとった差分
画像を生成する。この差分画像に着目すると、被検出物
体が存在する場合、差分画像の被検出物体の位置につい
て、その輝度変化は急峻となり、差分画像の微分値が大
きな値になる。一方、被検出物体が存在しなければ、た
とえ照度変化が発生していたとしても、その差分画像の
輝度変化は全体として緩やかになり微分値は小さな値に
なる。従って、差分画像に対して照度変化が生じている
位置の微分値を求め、適当なしきい値で二値化すると、
被検出物体が存在する場合と、単に照明のオン、オフ等
によって照度変化が発生している場合との区別を行うこ
とができる。このようにして、従来テレビカメラ等によ
る監視システムの信頼度を高めていた。

【０００４】

【発明が解決しようとする課題】ところで、上記のよう
な従来の方法では、次のような場合については十分な効
果が得られず、解決すべき課題が生じていた。図２に、
監視画像の例説明図を示す。例えば、この図に示すよう
に、テレビカメラ等により撮影された監視中の画像１
は、廊下２の左右に壁３と壁４が存在し、天井には多数
の照明５があるものとする。なお、この状態では照明５
は点灯しているものとする。ここで、例えばこの画像１
中の照明５が消灯した場合を考える。

【０００５】図３には、照明消灯時の輝度変化説明図を
示す。この図に示すように、このような形状の照明５が
消灯すると、画像１の中に比較的明瞭に境界を持った輝
度変化が生じた領域７が発生する。上記のようなケース
では、この領域の境界で輝度変化が急峻になり、被検出
物体が存在しないにも関わらず被検出物体有りと認識し
てしまう誤動作が生じるおそれがある。

【０００６】本発明は以上の点に着目してなされたもの
で、上記のような部分的な照明のオン、オフ等によって
一定の領域に大きな輝度変化が生じた場合においても、
誤動作することなく被検出物体の侵入を監視することが
できる監視画像の変化検出方法を提供することを目的と
するものである。

【０００７】

【課題を解決するための手段】本発明の第１発明は、監
視中の画像の一部の領域に輝度変化が生じたとき、当該
領域に着目して、被検出物体が存在しないときの当該領
域の画像を面方向に走査したときの、走査線に沿う各画
素の画像信号レベルの急激な変化点を前記画像の特徴と
して抽出した特徴マップを生成し、時間の経過とともに
変化する前記画像の特徴マップを比較して、前記画像中
への前記被検出物体の浸入を監視することを特徴とする
監視画像の変化検出方法に関する。

【０００８】本発明の第２発明は、監視中の画像の一部
の領域に輝度変化が生じたとき、当該領域の画像を切り
出して、当該領域を面方向に走査したときの、走査線に
沿う各画素の画像信号レベルの急激な変化点を前記画像
の特徴として抽出した特徴マップを生成し、被検出物体
が存在しないときの、前記領域の一部の区画の前記特徴
を抽出した特徴テンプレートを予め用意して、前記特徴
テンプレートを前記特徴マップ内で走査しながら比較を
行い、特徴の一致度が最も高い区画が、前記被検出物体
が存在しないときの前記画像中の前記特徴テンプレート
の位置と同一かどうかを判定しながら、前記画像中への
前記被検出物体の浸入を監視することを特徴とする監視
画像の変化検出方法に関する。

【０００９】

【作用】この方法では、監視中の画像の輝度変化が生じ
た領域を切り出して、その部分を被検出物体が存在しな
いときの状態と比較する。比較には、画像信号レベルの
急激な変化点を集めた特徴マップを使用する。このよう
に、輝度変化の生じた領域とそれ以外の領域を別々に切
り離して原画像と比較すると、輝度変化の生じた領域と
その周辺との境界部分における急峻な輝度変化は監視対
象から除外される。監視中の画像と被検出物体が存在し
ないときの画像について、同一の領域を切り出し、更に
被検出物体が存在しないときの領域の一部の区画につい
て特徴テンプレートを生成する。この特徴テンプレート
を使用して監視中の画像の領域を比較走査すれば、更に
効果的な比較が可能となる。

【００１０】

【実施例】以下、本発明を図の実施例を用いて詳細に説
明する。図１は、本発明の方法の実施例を示す説明図で
ある。図１（ａ）は監視中の画像を示すもので、この画
像１Ａは既に従来技術において説明したと同様、廊下２
の両側に壁３及び壁４が存在し天井に照明５が設けられ
たものである。ここで、照明５が点灯している状態から
その後消灯されたケースを考える。本発明においては、
このようにして監視中の画像の一部の領域に輝度変化が
生じたとき、このような領域８Ａの画像を切り出す。
（ｂ）に切り出した領域８Ａを図示した。

【００１１】更に、本発明においては、例えば図のＸ及
びＹ方向に画像を走査し、その走査線に沿う各画素の画
像信号レベルの急峻な変化点を画像の特徴として抽出す
る。この変化点のデータを“１”、変化の小さい部分の
データを“０”とし、図１（ｃ）に示したような特徴マ
ップ９Ａを得る。照明５が点灯時、被検出物体が存在し
ない場合においても、予めこのような画像１Ａを保存し
ておき、対応する領域を切り出して同様の特徴マップ９
Ａを生成する。これを比較すれば、この領域についてそ
の特徴がほぼ一致したとき、被検出物体の侵入がないと
判断される。

【００１２】監視中の画像全体については、別途時間の
経過とともにその変化の比較が行われており、照明５の
点灯や消灯時に急激な輝度変化の生じた領域を検出する
と、上記のような本発明の判定を行えばよい。これによ
って、被検出物体の侵入と照明等のオン、オフとを区別
することができる。なお、これは監視中の画像に映し出
された物体の構造が不変であれば、上記のような特徴点
の位置は不変であるということを利用したものである。

【００１３】図４に、本発明の方法実施のためのハード
ウエアブロック図を示す。本発明の方法を実施するため
には、例えばこの図に示すような構成のハードウエアを
用意する。図において、この装置は、監視中の画像１を
撮影する撮像系１１と、背景画像メモリ１２、入力画像
メモリ１３、差分処理部１４、二値化処理部１５、変化
領域設定部１６、背景画像切り出し部１７、微分処理部
１８、二値化処理部１９、特徴テンプレート作成部２
０、入力画像切り出し部２１、微分処理部２２、二値化
処理部２３、マッチング処理部２４及び判定部２５から
構成される。

【００１４】撮像系１１は、監視対象を撮影するための
テレビカメラ等から構成される。背景画像メモリ１２
は、被検出物体の存在しない状態で撮影した画像を格納
しておく記憶装置から構成される。入力画像メモリ１３
は、監視中の画像を時間の経過とともに順次記憶してい
く記憶装置から構成される。差分処理部１４は、背景画
像と入力画像との差の絶対値を計算する信号処理部分で
ある。二値化処理部１５は、差分処理部１４において得
た差分画像を適当なしきい値を用いて二値化する部分で
ある。このような二値化処理を行うと、背景画像に比べ
輝度が変化した一定の領域、例えば図３に示したような
領域７の輪郭部分がその値を“１”とし、その他の部分
がその値を“０”とするようなデータが得られる。

【００１５】変化領域設定部１６は、上記のような輝度
変化の生じた領域を含む外接四辺形を設定するための部
分である。これは画像の切り出しに便利なＸ及びＹ方向
に平行な線で囲んだ領域を指定するための部分である。
背景画像切り出し部１７は、このような領域を背景画像
から切り出すための部分である。

【００１６】図５に、領域の切り出し説明図を示す。図
の（ａ）に示すように、被検出物体が存在しない場合で
あって、予め照明等が点灯している状態で、上記のよう
な背景画像の切り出しを行う特徴マップを得る。（ｂ）
は輝度変化が生じた領域７とこれを含む長方形の切り出
した領域８の関係を示す。微分処理部１８は、上記のよ
うな切り出した領域についてその特徴点を抽出するため
に、Ｘ軸方向、Ｙ軸方向について、各画素の画像信号レ
ベルの変化率を演算する部分である。二値化処理部１９
は微分処理部１８の出力について一定のしきい値を設定
し、変化量の急峻な点を“１”とし、その他の点を
“０”とするよう信号を二値化する部分である。これに
よって、背景画像の特徴マップが得られる。

【００１７】第１発明においては、図１（ｃ）に示した
特徴マップと図５（ａ）に示した領域８との特徴マップ
を比較して、監視画像の変化を監視する。このように、
輝度分布が変化した一定の領域について着目すると、そ
の領域内においては、たとえ輝度が変化していても、そ
の変化原因が被検出物体の発生といった被写体の構造の
変化によるものでなければ、背景画像と入力画像の特徴
点はほぼ等しくなる。第１発明においては、このよう
に、輝度変化が生じた領域と他の領域を別々にして、そ
の特徴点の比較を行って、照明等の点灯による場合につ
いて、システムの誤動作を防止する。

【００１８】第２発明においては、更に次のような特徴
テンプレートの生成を行う。図６に、特徴テンプレート
の生成方法説明図を示す。図の（ａ）は、背景画像から
切り出した領域８Ｂについての画像であって、（ｂ）は
その特徴マップ９Ｂを示す。ここで、この特徴マップ９
Ｂについて、その一部に一定の区画９Ｃを設定する。こ
の区画９Ｃにおける特徴マップを、図（ｃ）に示すよう
に特徴テンプレート１０と呼ぶことにする。この特徴テ
ンプレートは、切り出した領域８Ｂの特徴の顕著な部分
を選択して生成する。１個でなく２個以上の特徴テンプ
レートを生成してもよい。第２発明においては、この特
徴テンプレートを、監視中の画像における図１に示した
上記領域の特徴マップ９Ａと比較する。その比較方法
は、特徴テンプレート１０をその特徴マップ９Ａの中で
走査しながら区画単位で特徴比較を行う方法による。そ
して、その特徴の一致度を調べる。

【００１９】図４に示す特徴テンプレート作成部２０
は、図６に示したような要領で特徴テンプレートを生成
する部分である。また、図４に示す入力画像切り出し部
２１は、図１で説明したように、輝度変化の生じた一定
の領域８Ａを切り出す部分である。微分処理部２２は微
分処理部１８と同様に、その領域について特徴マップを
生成するための信号を処理する部分である。二値化処理
部２３も二値化処理部１９と同様の機能を持ち、特徴マ
ップを得るための部分である。マッチング処理部２４
は、二値化処理部２３の出力する監視画像の特徴マップ
と特徴テンプレート作成部２０の出力する特徴テンプレ
ートとを比較する部分である。上記特徴テンプレート１
０は、特徴マップ９Ｂからその一部を取り出したもの
で、特徴マップと同様、“０”あるいは“１”の値をと
る画像データの集合となる。マッチング処理部２４にお
いては、特徴マップを区画単位で、対応する画素につい
て特徴テンプレートと比較し、その信号の差の絶対値を
合計して一致度を得る。

【００２０】図７に、このような特徴テンプレート走査
方法説明図を示す。図（ａ）に示すように、特徴テンプ
レート１０のＸ方向の長さをＡ、Ｙ方向の長さをＢとす
る。この場合、図の（ｂ）に示すように、特徴マップ９
Ａに対し特徴テンプレート１０を重ね、その左上にある
基準座標ＸＳ、ＹＳを左から右へ上から下へ順に増加さ
せながら、区画単位の比較を実行する。

【００２１】なお、図７（ｂ）では、特徴マップｍａｐ
内の座標系が示されている。特徴テンプレートｔｍｐと
同様に、左上が原点、横にｘ座標、縦にｙ座標がとられ
ている。特徴テンプレートｔｍｐと特徴マップｍａｐと
の間の一致度を評価する際に用いる特徴テンプレートの
位置を特徴マップ内での特徴テンプレートの左上の座標
（ｘｓ、ｙｓ）で表す。

【００２２】図８に、特徴テンプレートの走査フローチ
ャートを示す。このフローチャートによる処理を実行し
て、特徴テンプレートと特徴マップとの一致度を評価す
る。フローチャート中で用いられる記号の説明は図７で
なされたとおりである。まず、ステップＳ１では、特徴
テンプレートと特徴マップの差の探索位置を示すｘ、ｙ
と、特徴テンプレートと特徴マップの差の合計を示すｓ
ｕｍの値が初期化される。ｘ、ｙは、それぞれ、特徴テ
ンプレート内の値、即ち０≦ｘ＜Ａ、０≦ｙ＜Ｂの範囲
の値をとる。ステップＳ２はｙの繰り返し判定、ステッ
プＳ３はｘの繰り返し判定を行う。ステップＳ４で、以
前に計算した特徴テンプレートｔｍｐと特徴マップの間
の差の絶対値の合計ｓｕｍに、現在の位置（ｘ、ｙ）で
の差の絶対値を加える。ちなみに、特徴テンプレートｔ
ｍｐ内での座標（ｘ、ｙ）は、特徴マップｍａｐ内の座
標に換算すると、特徴テンプレートの座標の原点は特徴
マップ内では座標（ｘｓ、ｙｓ）となるため、（ｘ＋ｘ
ｓ、ｙ＋ｙｓ）となる。

【００２３】即ち、｜ｍａｐ（ｘ＋ｘｓ、ｙ＋ｙｓ）−
ｔｍｐ（ｘ、ｙ）｜が計算される。ある座標での計算が
終了したら、ステップＳ５でｘ座標を増やして計算をｘ
の上限（ｘ＝Ａ−１）まで繰り返す。ステップＳ３でｘ
の上限になれば、ｙの値を増やしてｘの値を０に戻し
（ステップＳ６）、再び上記の計算をｙの上限（ｙ＝Ｂ
−１）になるまで繰り返す。計算終了時のｓｕｍは、特
徴テンプレートと特徴マップとの間で特徴点の位置が一
致しなかった点の数である。即ち、ｓｕｍの値が小さい
ほど一致度が高いと言える。

【００２４】上記のような処理によって、特徴マップ９
Ａの左上の部分に特徴テンプレート１０を重ね合わせた
場合の特徴点の比較が終了する。同様の処理をこの特徴
マップ９Ａの中で特徴テンプレートの位置をＸ方向、Ｙ
方向に動かしながら比較する。即ち、その場合のｘｓは
０〜（Ｃ−Ａ）の範囲で、ｙｓは０〜（Ｄ−Ｂ）の範囲
内で移動させる。こうして、最も一致度が高い特徴テン
プレートの位置を求める。

【００２５】図４に示す判定部２５においては、上記の
ように一致度が高い特徴テンプレートの位置を背景画像
から切り出した特徴テンプレートの位置と等しいかどう
かを判定する。もし両者が一致する場合には、背景画像
と入力画像の間で特徴点の位置は不変と判断することが
できる。従って、この領域の輝度変化は被検出物体の侵
入によるものでなく、照明等の変化によるものと判断す
ることができる。一方、上記の特徴テンプレートの位置
が異なる場合には、この領域における被写体に構造変化
が生じたと認めることができ、被検出物体が検出された
と判断できる。特徴テンプレートが複数あれば、それぞ
れについてこの判断を行う。以上のような第２発明は、
第１発明よりも判定の基準が明確になり、演算処理によ
る判定精度が向上する。

【００２６】本発明は以上の実施例に限定されない。上
記実施例中、例えば図４に示すハードウエア構成は、各
種の処理を実行する部分をそれぞれ別々に設けるものと
したが、これらは信号処理をするためのプロセッサ等に
一体化するようにしても差し支えない。また、上記特徴
テンプレートは２以上いくつ設けるようにしてもよい。
また、輝度変化が生じた領域を切り出す方法やその切り
出し範囲等についても、そのシステムに適した自由な設
定をして差し支えない。

【００２７】

【発明の効果】以上説明した本発明の監視画像の変化検
出方法によれば、監視中の画像の一部の領域に輝度変化
が生じたとき、その領域に着目して一定の特徴を抽出し
た特徴マップを生成し、時間の経過とともに変化する画
像の特徴マップを比較するようにしたので、照明のオ
ン、オフ等による輝度変化と被検出物体の侵入等による
輝度変化とを区別し、誤動作のない監視画像の変化を検
出することができる。また、被検出物体が存在しないと
きの上記領域の一部の区画の特徴を抽出した特徴テンプ
レートを監視中の画像の上記領域における特徴マップ内
で走査しながらその区画単位で比較を行い、一致度が高
い区画の位置を比較することによって、より正確にその
監視画像の変化検出を行うことが可能となる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の方法の実施例説明図である。

【図２】監視画像の例説明図である。

【図３】照明消灯時の輝度変化説明図である。

【図４】本発明の方法実施のためのハードウエアブロッ
ク図である。

【図５】領域の切り出し説明図である。

【図６】特徴テンプレート生成方法説明図である。

【図７】特徴テンプレート走査方法説明図である。

【図８】特徴テンプレートの走査フローチャートであ
る。

【符号の説明】

１Ａ 監視中の画像 ８Ａ 切り出した領域 ９Ａ 特徴マップ

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 監視中の画像の一部の領域に輝度変化が
   生じたとき、当該領域に着目して、 被検出物体が存在しないときの当該領域の画像を面方向
   に走査したときの、走査線に沿う各画素の画像信号レベ
   ルの急激な変化点を前記画像の特徴として抽出した特徴
   マップを生成し、 時間の経過とともに変化する前記画像の特徴マップを比
   較して、 前記画像中への前記被検出物体の浸入を監視することを
   特徴とする監視画像の変化検出方法。
2. 【請求項２】 監視中の画像の一部の領域に輝度変化が
   生じたとき、当該領域の画像を切り出して、 当該領域を面方向に走査したときの、走査線に沿う各画
   素の画像信号レベルの急激な変化点を前記画像の特徴と
   して抽出した特徴マップを生成し、 被検出物体が存在しないときの、前記領域の一部の区画
   の前記特徴を抽出した特徴テンプレートを予め用意し
   て、 前記特徴テンプレートを前記特徴マップ内で走査しなが
   ら比較を行い、特徴の一致度が最も高い区画が、前記被
   検出物体が存在しないときの前記画像中の前記特徴テン
   プレートの位置と同一かどうかを判定しながら、 前記画像中への前記被検出物体の浸入を監視することを
   特徴とする監視画像の変化検出方法。