JPH07160858A - 移動体検出方法および装置 - Google Patents
移動体検出方法および装置Info
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- JPH07160858A JPH07160858A JP33916893A JP33916893A JPH07160858A JP H07160858 A JPH07160858 A JP H07160858A JP 33916893 A JP33916893 A JP 33916893A JP 33916893 A JP33916893 A JP 33916893A JP H07160858 A JPH07160858 A JP H07160858A
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- Burglar Alarm Systems (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
Abstract
(57)【要約】 （修正有）
【目的】ノイズや日照変化、雲の移動などの影響を受け
ずに、移動体検出を確実にするような閾値を得る方法、
手段を備えた移動体検出装置を提供する。 【構成】ある時間間隔の間における、監視領域内の複数
の多値画像の各対応画素の輝度変化値を表わす変化領域
画像を形成し、閾値を更新しながら変化領域画像を２値
化して得られる２値化画像を記憶し、前記２値化画像に
収縮処理および膨脹処理を順次施して得られる収縮およ
び膨脹画像を記憶し、前記２値化画像、収縮画像および
膨脹画像の各面積Ｓ、Ｓ0 、Ｓ1 に基づいて評価基準
（Ｓ1 −Ｓ0）および（Ｓ−Ｓ1 ）を各閾値に対応して
求め、前記評価基準に基づいて、判定用閾値を求める。
ずに、移動体検出を確実にするような閾値を得る方法、
手段を備えた移動体検出装置を提供する。 【構成】ある時間間隔の間における、監視領域内の複数
の多値画像の各対応画素の輝度変化値を表わす変化領域
画像を形成し、閾値を更新しながら変化領域画像を２値
化して得られる２値化画像を記憶し、前記２値化画像に
収縮処理および膨脹処理を順次施して得られる収縮およ
び膨脹画像を記憶し、前記２値化画像、収縮画像および
膨脹画像の各面積Ｓ、Ｓ0 、Ｓ1 に基づいて評価基準
（Ｓ1 −Ｓ0）および（Ｓ−Ｓ1 ）を各閾値に対応して
求め、前記評価基準に基づいて、判定用閾値を求める。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ＩＴＶなどで撮影した
画像を用いて、監視領域内に移動体（人や動物、車両な
ど）が存在するか否かを判別、検出する移動体検出方法
およびその装置に関し、特に屋外用に適した移動体検出
方法およびその装置に関する。
画像を用いて、監視領域内に移動体（人や動物、車両な
ど）が存在するか否かを判別、検出する移動体検出方法
およびその装置に関し、特に屋外用に適した移動体検出
方法およびその装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】監視領域をＩＴＶなどで撮影した画像を
監視し、監視領域（ＩＴＶ視野）内の画像を構成する各
画素の輝度変化状態に基づいて移動体、例えば不法侵入
者や車両などの検出を行なうことが従来より行なわれて
いる。例えば、ある時間間隔で撮影した２つの画像の各
対応画素同士の輝度を比較して輝度分布の変化状態を抽
出し、輝度変化の大きい画素の個数、形状、寸法などに
基づいて当該視野内に移動体が存在するかどうかが判別
されている。
監視し、監視領域（ＩＴＶ視野）内の画像を構成する各
画素の輝度変化状態に基づいて移動体、例えば不法侵入
者や車両などの検出を行なうことが従来より行なわれて
いる。例えば、ある時間間隔で撮影した２つの画像の各
対応画素同士の輝度を比較して輝度分布の変化状態を抽
出し、輝度変化の大きい画素の個数、形状、寸法などに
基づいて当該視野内に移動体が存在するかどうかが判別
されている。
【０００３】このような検出法の代表例としては、監視
領域内の画像を予定の時間間隔で撮像し、ある時間間隔
の間における２つの画像の各対応画素の輝度変化値を表
わす変化領域画像を形成し、この変化領域画像の各画素
をある閾値で２値化して、前記閾値以上の輝度変化値を
有する画素のみからなる２値画像を得、この２値画像を
形成する画素の総数、分布形状、寸法などに基づいて当
該視野内に移動体が存在するかどうかを判別することが
知られている。この場合、２値化のための閾値として
は、検出対象物や背景に応じて経験的、実験的に予め求
められた固定値や、変化領域画像に基づいてその都度演
算された変動値が用いられる。
領域内の画像を予定の時間間隔で撮像し、ある時間間隔
の間における２つの画像の各対応画素の輝度変化値を表
わす変化領域画像を形成し、この変化領域画像の各画素
をある閾値で２値化して、前記閾値以上の輝度変化値を
有する画素のみからなる２値画像を得、この２値画像を
形成する画素の総数、分布形状、寸法などに基づいて当
該視野内に移動体が存在するかどうかを判別することが
知られている。この場合、２値化のための閾値として
は、検出対象物や背景に応じて経験的、実験的に予め求
められた固定値や、変化領域画像に基づいてその都度演
算された変動値が用いられる。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】従来の移動体検出方法
では、２つの画像の輝度分布を画素単位で比較して輝度
分布の変化状態を抽出し、これを適当な閾値で２値化し
て変化量の大きい画素の総数、分布形状、寸法などに基
づいて当該視野内の移動体の有無を検出するが、２値化
のための閾値を最適に設定することは容易ではない。閾
値が低すぎると、得られた２値画像に移動体以外のノイ
ズが多く現れ、ノイズ除去操作が煩雑になったり、移動
体の形状、寸法の判定誤差が大きくなったりし、ひいて
は誤検出の原因となっていた。反対に閾値が高すぎる
と、移動体関連画素の一部が欠落して正確な形状、寸法
の計測が不能となり、やはり誤検出の原因となってい
た。
では、２つの画像の輝度分布を画素単位で比較して輝度
分布の変化状態を抽出し、これを適当な閾値で２値化し
て変化量の大きい画素の総数、分布形状、寸法などに基
づいて当該視野内の移動体の有無を検出するが、２値化
のための閾値を最適に設定することは容易ではない。閾
値が低すぎると、得られた２値画像に移動体以外のノイ
ズが多く現れ、ノイズ除去操作が煩雑になったり、移動
体の形状、寸法の判定誤差が大きくなったりし、ひいて
は誤検出の原因となっていた。反対に閾値が高すぎる
と、移動体関連画素の一部が欠落して正確な形状、寸法
の計測が不能となり、やはり誤検出の原因となってい
た。
【０００５】また従来法では、移動体とは無関係な日照
変化や雲、霧の動きによる輝度変化も２値画像に抽出さ
れるが、日照変化や雲、霧の動きによる視野内各画素の
輝度変化は、その大きさや形状が不定であるため、輝度
変化度合が設定した閾値より大きい画素のみに着目した
のでは、その輝度変化が移動体によるのか日照変化や
雲、霧の動きによるのかを正しく識別するのが難しく、
誤検出の原因になっていた。
変化や雲、霧の動きによる輝度変化も２値画像に抽出さ
れるが、日照変化や雲、霧の動きによる視野内各画素の
輝度変化は、その大きさや形状が不定であるため、輝度
変化度合が設定した閾値より大きい画素のみに着目した
のでは、その輝度変化が移動体によるのか日照変化や
雲、霧の動きによるのかを正しく識別するのが難しく、
誤検出の原因になっていた。
【０００６】本発明の目的は、ある時間間隔で撮影した
２またはそれ以上の多値画像の各対応画素同士を比較し
て得られた多値（変化領域）画像を、ある閾値で２値化
して２値画像を生成し、２値画像の画素の総数、形状、
寸法などに基づいて、当該視野内に移動体が存在するか
どうかを判別する場合に、日照変化や雲、霧の動きによ
る輝度変化を分別して誤検出を防止すると共に、ノイズ
を可及的低減して移動体対応の画素の総数、形状、寸法
などを正確に検出することを可能にするような閾値を決
定できる移動体検出方法およびその装置を提供すること
にある。
２またはそれ以上の多値画像の各対応画素同士を比較し
て得られた多値（変化領域）画像を、ある閾値で２値化
して２値画像を生成し、２値画像の画素の総数、形状、
寸法などに基づいて、当該視野内に移動体が存在するか
どうかを判別する場合に、日照変化や雲、霧の動きによ
る輝度変化を分別して誤検出を防止すると共に、ノイズ
を可及的低減して移動体対応の画素の総数、形状、寸法
などを正確に検出することを可能にするような閾値を決
定できる移動体検出方法およびその装置を提供すること
にある。
【０００７】本発明の他の目的は、前記のような閾値の
決定をより高速に行なうことのできる移動体検出方法お
よびその装置を提供することにある。
決定をより高速に行なうことのできる移動体検出方法お
よびその装置を提供することにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、ある時間間隔
の間における、監視領域内の複数の多値画像の各対応画
素の輝度変化値を表わす変化領域画像を形成し、閾値を
更新しながら変化領域画像を２値化して得られる２値化
画像を記憶し、前記２値化画像に収縮処理および膨脹処
理を順次施して得られる収縮および膨脹画像を記憶し、
前記２値化画像、収縮画像および膨脹画像の各面積Ｓ、
Ｓ0 、Ｓ1 に基づいて評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および
（Ｓ−Ｓ1 ）を各閾値に対応して求め、前記評価基準に
基づいて、判定用閾値を求めるようにした点に特徴があ
る。
の間における、監視領域内の複数の多値画像の各対応画
素の輝度変化値を表わす変化領域画像を形成し、閾値を
更新しながら変化領域画像を２値化して得られる２値化
画像を記憶し、前記２値化画像に収縮処理および膨脹処
理を順次施して得られる収縮および膨脹画像を記憶し、
前記２値化画像、収縮画像および膨脹画像の各面積Ｓ、
Ｓ0 、Ｓ1 に基づいて評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および
（Ｓ−Ｓ1 ）を各閾値に対応して求め、前記評価基準に
基づいて、判定用閾値を求めるようにした点に特徴があ
る。
【０００９】また本発明は、監視領域内を予定の時間間
隔で撮像した複数の多値画像の各対応画素の輝度変化値
を表わす変化領域画像を形成し、変化領域画像に最小値
フィルタ処理および最大値フィルタ処理を順次施して得
た最小値および最大値フィルタ画像を得、変化領域画
像、最小値フィルタ画像、および最大値フィルタ画像の
それぞれのヒストグラムを生成し、前記各ヒストグラム
に基づいて、前記の評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ
−Ｓ1 ）を求め、これらに基づいて判定用閾値を求め、
変化領域画像、最小値フィルタ画像および最大値フィル
タ画像のいずれかを前記判定用閾値で２値化して判定用
２値画像を得るようにした点に特徴がある。
隔で撮像した複数の多値画像の各対応画素の輝度変化値
を表わす変化領域画像を形成し、変化領域画像に最小値
フィルタ処理および最大値フィルタ処理を順次施して得
た最小値および最大値フィルタ画像を得、変化領域画
像、最小値フィルタ画像、および最大値フィルタ画像の
それぞれのヒストグラムを生成し、前記各ヒストグラム
に基づいて、前記の評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ
−Ｓ1 ）を求め、これらに基づいて判定用閾値を求め、
変化領域画像、最小値フィルタ画像および最大値フィル
タ画像のいずれかを前記判定用閾値で２値化して判定用
２値画像を得るようにした点に特徴がある。
【００１０】
【作用】監視領域内の画像を予定の時間間隔で、例えば
ＩＴＶカメラで順次に撮像し、複数の画像の間における
各対応画素の輝度変化値（輝度の差または比）を表わす
変化領域画像を種々の閾値で２値化して、その収縮画
像、さらにその膨脹画像をそれぞれ形成し、３種の画像
それぞれの面積を計数し、各計数値に基づいて評価基準
（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）を求め、これらの評
価基準を用いて判定用２値画像生成用の閾値を求めるの
で、日照変化や雲の存在、移動などの影響を受けにくい
輝度変化領域の抽出が可能となり、誤差の少ない移動体
検出を実現できる。
ＩＴＶカメラで順次に撮像し、複数の画像の間における
各対応画素の輝度変化値（輝度の差または比）を表わす
変化領域画像を種々の閾値で２値化して、その収縮画
像、さらにその膨脹画像をそれぞれ形成し、３種の画像
それぞれの面積を計数し、各計数値に基づいて評価基準
（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）を求め、これらの評
価基準を用いて判定用２値画像生成用の閾値を求めるの
で、日照変化や雲の存在、移動などの影響を受けにくい
輝度変化領域の抽出が可能となり、誤差の少ない移動体
検出を実現できる。
【００１１】また、前記変化領域画像に最小値フィルタ
処理および最大値フィルタ処理を順次施して得た最小値
および最大値フィルタ画像を得、変化領域画像、最小値
フィルタ画像、および最大値フィルタ画像のそれぞれの
ヒストグラムを生成し、前記各ヒストグラムに基づい
て、前記評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）を
求めるようにすれば、上記のような移動体検出をより高
速に実行することができる。
処理および最大値フィルタ処理を順次施して得た最小値
および最大値フィルタ画像を得、変化領域画像、最小値
フィルタ画像、および最大値フィルタ画像のそれぞれの
ヒストグラムを生成し、前記各ヒストグラムに基づい
て、前記評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）を
求めるようにすれば、上記のような移動体検出をより高
速に実行することができる。
【００１２】
【実施例】図１は本発明の第１実施例を示すブロック図
である。監視領域内の画像はＩＴＶカメラ１で撮影さ
れ、その画信号は予定のサンプリング時間間隔ごとに多
階調（ここでは、例えば０〜２５５の２５６階調である
と仮定する）輝度の画像または画信号として（ｎ×ｍ）
画素の形で、入力回路２を介して、第１および第２画像
メモリ３、４に交互に記憶される。２つの画像メモリ
３、５の画信号Ｍi-1 、Ｍi は各画素ごとに減算回路７
に供給され、対応位置の画素デ−タ同士で減算され、差
の絶対値すなわち輝度変化量が得られる。減算結果、す
なわち１サンプリング時間間隔の間における各画素の輝
度変化（絶対値）デ−タを表わす変化領域画像が変化領
域画像メモリ９に記憶される。
である。監視領域内の画像はＩＴＶカメラ１で撮影さ
れ、その画信号は予定のサンプリング時間間隔ごとに多
階調（ここでは、例えば０〜２５５の２５６階調である
と仮定する）輝度の画像または画信号として（ｎ×ｍ）
画素の形で、入力回路２を介して、第１および第２画像
メモリ３、４に交互に記憶される。２つの画像メモリ
３、５の画信号Ｍi-1 、Ｍi は各画素ごとに減算回路７
に供給され、対応位置の画素デ−タ同士で減算され、差
の絶対値すなわち輝度変化量が得られる。減算結果、す
なわち１サンプリング時間間隔の間における各画素の輝
度変化（絶対値）デ−タを表わす変化領域画像が変化領
域画像メモリ９に記憶される。
【００１３】２値化回路１１は、閾値設定回路１３から
供給される輝度値ｊを閾値としてメモリ９の変化領域画
像を２値化し、得られた２値画像を２値画像メモリ１５
に記憶する。収縮処理部１７は前記２値画像に収縮処理
（これについては、第２、３図を参照して後述する）を
施すと共に、得られた収縮画像を記憶する。膨脹処理部
１９は、前記収縮画像を対象として、膨脹処理（これに
ついては、第２、３図を参照して後述する）を施すと共
に、得られた膨脹画像を記憶し、さらに閾値設定回路１
３を起動して閾値となる輝度値を（ｊ＋１）に更新す
る。このような各部の動作は、閾値となる輝度値を１か
ら２５５まで順次更新しながら繰返される。なおこの場
合の閾値の更新は、１づつに限られるものではなく、検
出精度と演算速度の兼ね合いを考慮して、２または３づ
つのように、複数づつ飛ばして行なっても良い。
供給される輝度値ｊを閾値としてメモリ９の変化領域画
像を２値化し、得られた２値画像を２値画像メモリ１５
に記憶する。収縮処理部１７は前記２値画像に収縮処理
（これについては、第２、３図を参照して後述する）を
施すと共に、得られた収縮画像を記憶する。膨脹処理部
１９は、前記収縮画像を対象として、膨脹処理（これに
ついては、第２、３図を参照して後述する）を施すと共
に、得られた膨脹画像を記憶し、さらに閾値設定回路１
３を起動して閾値となる輝度値を（ｊ＋１）に更新す
る。このような各部の動作は、閾値となる輝度値を１か
ら２５５まで順次更新しながら繰返される。なおこの場
合の閾値の更新は、１づつに限られるものではなく、検
出精度と演算速度の兼ね合いを考慮して、２または３づ
つのように、複数づつ飛ばして行なっても良い。
【００１４】前述の収縮処理および膨脹処理は２値画像
処理分野においては良く知られているが、図２および３
を参照して、簡単に説明する。収縮処理では、対象とな
る２値画像を構成する個々の画素に注目し、ある注目画
素の周辺に背景画素が存在する場合には、前記注目画素
の輝度値を背景画素のそれに変換する。この場合、周辺
画素としては４近傍または８近傍を考慮するのが普通で
ある。図２において、中央のＰ０を注目画素とすると、
４近傍方式ならばその上下左右の４画素（Ｐ１、Ｐ３、
Ｐ５、Ｐ７）が考慮対象となり、８近傍方式ならば、こ
れに斜め位置を加えた８画素（Ｐ１〜Ｐ８）が考慮対象
となる。 図２の例で、Ｐ０〜Ｐ４が図形（画像）部で
あり、他のＰ５〜Ｐ８は背景部であると仮定し、注目画
素Ｐ０に対して収縮処理を施す場合には、４近傍、８近
傍のいずれの方式でも、注目画素Ｐ０は、その周辺画素
に背景画素が含まれているから背景画素の輝度値に変換
される。一方の膨脹処理では反対に、注目画素の周辺
（４近傍または８近傍）に図形画素が存在する場合は、
当該注目画素の輝度値を図形画素のそれに変換する。こ
のように２値画像に対して収縮・膨脹処理を少なくとも
１セット行なうと、図形中の微小面積のノイズを消去す
ることができる。
処理分野においては良く知られているが、図２および３
を参照して、簡単に説明する。収縮処理では、対象とな
る２値画像を構成する個々の画素に注目し、ある注目画
素の周辺に背景画素が存在する場合には、前記注目画素
の輝度値を背景画素のそれに変換する。この場合、周辺
画素としては４近傍または８近傍を考慮するのが普通で
ある。図２において、中央のＰ０を注目画素とすると、
４近傍方式ならばその上下左右の４画素（Ｐ１、Ｐ３、
Ｐ５、Ｐ７）が考慮対象となり、８近傍方式ならば、こ
れに斜め位置を加えた８画素（Ｐ１〜Ｐ８）が考慮対象
となる。 図２の例で、Ｐ０〜Ｐ４が図形（画像）部で
あり、他のＰ５〜Ｐ８は背景部であると仮定し、注目画
素Ｐ０に対して収縮処理を施す場合には、４近傍、８近
傍のいずれの方式でも、注目画素Ｐ０は、その周辺画素
に背景画素が含まれているから背景画素の輝度値に変換
される。一方の膨脹処理では反対に、注目画素の周辺
（４近傍または８近傍）に図形画素が存在する場合は、
当該注目画素の輝度値を図形画素のそれに変換する。こ
のように２値画像に対して収縮・膨脹処理を少なくとも
１セット行なうと、図形中の微小面積のノイズを消去す
ることができる。
【００１５】この様子を図３に模式的に示す。同図のＡ
は元になる２値画像、Ｂ、Ｃは４近傍方式でそれぞれ収
縮、膨脹処理を施したときの２値画像Ａの変換状態であ
り、一方Ｄ、Ｅは８近傍方式でそれぞれ収縮、膨脹処理
を施したときの２値画像Ａの変換状態である。同図の
Ｂ、Ｄにおける×印は収縮処理で削除される画素であ
り、またＣ、Ｅ中の○印は膨脹処理で復活された画素、
×印は最終的に削除された画素である。この図から、元
の２値画像Ａ中の微小面積部分が消去される一方、大面
積部分はその形状、寸法をほぼ保持されていることが理
解できるであろう。
は元になる２値画像、Ｂ、Ｃは４近傍方式でそれぞれ収
縮、膨脹処理を施したときの２値画像Ａの変換状態であ
り、一方Ｄ、Ｅは８近傍方式でそれぞれ収縮、膨脹処理
を施したときの２値画像Ａの変換状態である。同図の
Ｂ、Ｄにおける×印は収縮処理で削除される画素であ
り、またＣ、Ｅ中の○印は膨脹処理で復活された画素、
×印は最終的に削除された画素である。この図から、元
の２値画像Ａ中の微小面積部分が消去される一方、大面
積部分はその形状、寸法をほぼ保持されていることが理
解できるであろう。
【００１６】図１に戻って、第１〜第３面積計測部２
１、２３、２５はそれぞれ対応するメモリに記憶された
２値画像の面積（すなわち、画素数）Ｓ、Ｓ0 、Ｓ1 を
計測する。評価基準演算部２９はこれら各面積のデ−タ
を受取って評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）
を演算する。閾値を１から２５５まで更新すると、図４
に示すような各評価基準のグラフが得られる。図におい
て、横軸は多値画像の２値化のための閾値（輝度値）
ｊ、縦軸は当該閾値ｊで２値化したときの評価基準の値
（画素）である。図２のＡは画面中に移動体のみが存在
する場合の代表的な評価基準のグラフ、同図Ｂは日照変
化や雲の移動などのみが存在する場合、また同図Ｃは移
動体の存在と日照変化や雲の移動などが重なった時の評
価基準のグラフである。以上の説明から分かるように、
評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）は微小な凸部や微小ノイズを除
去された移動体の境界画素の総数であり、（Ｓ−Ｓ1 ）
は移動体境界部の微小凸部や微小面積ノイズの総数であ
る。
１、２３、２５はそれぞれ対応するメモリに記憶された
２値画像の面積（すなわち、画素数）Ｓ、Ｓ0 、Ｓ1 を
計測する。評価基準演算部２９はこれら各面積のデ−タ
を受取って評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）
を演算する。閾値を１から２５５まで更新すると、図４
に示すような各評価基準のグラフが得られる。図におい
て、横軸は多値画像の２値化のための閾値（輝度値）
ｊ、縦軸は当該閾値ｊで２値化したときの評価基準の値
（画素）である。図２のＡは画面中に移動体のみが存在
する場合の代表的な評価基準のグラフ、同図Ｂは日照変
化や雲の移動などのみが存在する場合、また同図Ｃは移
動体の存在と日照変化や雲の移動などが重なった時の評
価基準のグラフである。以上の説明から分かるように、
評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）は微小な凸部や微小ノイズを除
去された移動体の境界画素の総数であり、（Ｓ−Ｓ1 ）
は移動体境界部の微小凸部や微小面積ノイズの総数であ
る。
【００１７】容易に理解されるように、多値画像を２値
化する場合の閾値が小さいと画面全体にノイズ成分が現
れ、煩雑で移動体識別の困難な図形となる。閾値を上げ
ていくと、ノイズ成分が減少して移動体や雲の移動、日
照変化による輝度値変化領域が図形として抽出されるよ
うになり、さらに閾値を高くすると、雲の移動、日照変
化による輝度値変化領域や移動体の微小な凸部も次第に
消去されていく。一般に移動体は画面中である程度まと
まった面積を有するため、ある閾値で移動体全体が抽出
された後では、２値化の閾値が大きくなっても、全画素
数はほぼ一定に保持されるか、または緩やかに減少する
に止まる。したがって、図４のＡに示すように、閾値が
小さい範囲では移動体の境界画素総数に相当する評価基
準（Ｓ1−Ｓ0 ）はノイズなどに相当する評価基準（Ｓ
−Ｓ1 ）よりも小さいが、閾値が適正値になるとその大
小関係が逆転する。
化する場合の閾値が小さいと画面全体にノイズ成分が現
れ、煩雑で移動体識別の困難な図形となる。閾値を上げ
ていくと、ノイズ成分が減少して移動体や雲の移動、日
照変化による輝度値変化領域が図形として抽出されるよ
うになり、さらに閾値を高くすると、雲の移動、日照変
化による輝度値変化領域や移動体の微小な凸部も次第に
消去されていく。一般に移動体は画面中である程度まと
まった面積を有するため、ある閾値で移動体全体が抽出
された後では、２値化の閾値が大きくなっても、全画素
数はほぼ一定に保持されるか、または緩やかに減少する
に止まる。したがって、図４のＡに示すように、閾値が
小さい範囲では移動体の境界画素総数に相当する評価基
準（Ｓ1−Ｓ0 ）はノイズなどに相当する評価基準（Ｓ
−Ｓ1 ）よりも小さいが、閾値が適正値になるとその大
小関係が逆転する。
【００１８】一方日照変化や雲の場合は、輪郭が複雑か
つ不明瞭で、内部に多くの空白部を持つ形状であるか
ら、同図Ｂに示すように、評価基準（Ｓ−Ｓ1 ）は常に
（Ｓ1−Ｓ0 ）より大きな値となり、輝度値の分布範囲
も移動体のみの場合に比べて狭くなる。移動体と日照変
化や雲とが並存する場合は、同図Ｃに示すように、移動
体のみの場合に比べて（Ｓ−Ｓ1 ）が多くなるが、ノイ
ズが十分に小さくなるような閾値では逆転して（Ｓ1 −
Ｓ0 ）の方が大きくなる。
つ不明瞭で、内部に多くの空白部を持つ形状であるか
ら、同図Ｂに示すように、評価基準（Ｓ−Ｓ1 ）は常に
（Ｓ1−Ｓ0 ）より大きな値となり、輝度値の分布範囲
も移動体のみの場合に比べて狭くなる。移動体と日照変
化や雲とが並存する場合は、同図Ｃに示すように、移動
体のみの場合に比べて（Ｓ−Ｓ1 ）が多くなるが、ノイ
ズが十分に小さくなるような閾値では逆転して（Ｓ1 −
Ｓ0 ）の方が大きくなる。
【００１９】判定用閾値演算部３０は、前記評価基準の
大小関係を対比判別し、例えば（Ｓ1 −Ｓ0 ）＞（Ｓ−
Ｓ1 ）の関係を満足する輝度値を判定用２値画像形成の
ための閾値として選定し、判定用２値化回路３３に転送
する。この場合、閾値が大幅に過大になるとノイズはな
くなるが、移動体の微小凸部などが消去されて崩れてく
ることを考慮すると、移動体の輪郭情報をなるべく残
し、形状を忠実に抽出検知するためには、閾値はなるべ
く小さい方が望ましいので、前記関係を満足する輝度値
のうち最小のものを閾値とするのが良い。なお、図４の
Ｂに該当する場合は、上記基準を満足する閾値が得られ
ないので移動体が存在しないと判定し、その旨を出力３
１に出力する。この場合、判定用２値化回路３３の作動
は不要である。
大小関係を対比判別し、例えば（Ｓ1 −Ｓ0 ）＞（Ｓ−
Ｓ1 ）の関係を満足する輝度値を判定用２値画像形成の
ための閾値として選定し、判定用２値化回路３３に転送
する。この場合、閾値が大幅に過大になるとノイズはな
くなるが、移動体の微小凸部などが消去されて崩れてく
ることを考慮すると、移動体の輪郭情報をなるべく残
し、形状を忠実に抽出検知するためには、閾値はなるべ
く小さい方が望ましいので、前記関係を満足する輝度値
のうち最小のものを閾値とするのが良い。なお、図４の
Ｂに該当する場合は、上記基準を満足する閾値が得られ
ないので移動体が存在しないと判定し、その旨を出力３
１に出力する。この場合、判定用２値化回路３３の作動
は不要である。
【００２０】判定用２値化回路３３は、変化領域画像メ
モリ９の図形をこの閾値に基づいて２値化（なるべくは
輝度０と２５５に）し、判定用２値画像メモリ３５に記
憶する。判定部３７は適宜の手法（例えば、特願平４−
２７６６９０号の明細書参照）で判定用２値画像を分析
し、その画素の総数、形状、寸法、分布状態などの特徴
事項に基づいて移動体の存在、不存在を判定し、その結
果を出力３９に出力する。前記の判定は、例えば、次の
ような基準で「移動体あり」と判定するのが好適であ
る。 （１）図形（この例では、輝度値が２５５の画素）の画
素総数すなわち図形面積が予定値以上の場合。 （２）図形に外接する矩形の縦横比が予定範囲以内であ
る場合。 （３）図形の重心が予定範囲にある場合。 （４）図形に外接する矩形の面積と図形の画素総数との
比が予定範囲にある場合。 （５）前記（１）〜（４）の少なくとも２つの論理積に
よる場合。
モリ９の図形をこの閾値に基づいて２値化（なるべくは
輝度０と２５５に）し、判定用２値画像メモリ３５に記
憶する。判定部３７は適宜の手法（例えば、特願平４−
２７６６９０号の明細書参照）で判定用２値画像を分析
し、その画素の総数、形状、寸法、分布状態などの特徴
事項に基づいて移動体の存在、不存在を判定し、その結
果を出力３９に出力する。前記の判定は、例えば、次の
ような基準で「移動体あり」と判定するのが好適であ
る。 （１）図形（この例では、輝度値が２５５の画素）の画
素総数すなわち図形面積が予定値以上の場合。 （２）図形に外接する矩形の縦横比が予定範囲以内であ
る場合。 （３）図形の重心が予定範囲にある場合。 （４）図形に外接する矩形の面積と図形の画素総数との
比が予定範囲にある場合。 （５）前記（１）〜（４）の少なくとも２つの論理積に
よる場合。
【００２１】第１実施例によれば、日照変化や雲の存
在、移動などの影響を除去して移動体のみによる輝度変
化を抽出することができ、誤差の少ない移動体検出を実
現できる。しかし、この場合は、変化領域画像を閾値１
から２５５までの全段階で２値化し、それぞれについて
収縮、膨脹処理を施さなければならないので、処理時間
が膨大となり、処理コンピュ−タの負荷が重くなると言
う問題が予想される。この問題を解決し、処理時間の短
縮を図るための第２実施例を以下に説明する。
在、移動などの影響を除去して移動体のみによる輝度変
化を抽出することができ、誤差の少ない移動体検出を実
現できる。しかし、この場合は、変化領域画像を閾値１
から２５５までの全段階で２値化し、それぞれについて
収縮、膨脹処理を施さなければならないので、処理時間
が膨大となり、処理コンピュ−タの負荷が重くなると言
う問題が予想される。この問題を解決し、処理時間の短
縮を図るための第２実施例を以下に説明する。
【００２２】第２実施例は、「ある多値画像に最小値ま
たは最大値フィルタ処理を施した後、ある閾値ｔで２値
化した画像は、元の多値画像を同じ閾値ｔで２値化して
得られる画像に収縮または膨脹処理を施した画像に一致
する」こと、換言すれば、第１実施例のように、濃淡画
像である多値画像をある閾値ｔで２値化し、これに収
縮、膨脹処理を施して得られる各２値画像の画素総数を
求めることは、同じ多値画像、これに最小値フィルタ処
理、最大値フィルタ処理を施した各画像の濃度（輝度
値）ヒストグラムをそれぞれ求め、これらのヒストグラ
ムにおいて前記閾値ｔの輝度値以上の画素総数を求める
ことに等しいことに着目して処理時間の短縮を図ったも
のである。
たは最大値フィルタ処理を施した後、ある閾値ｔで２値
化した画像は、元の多値画像を同じ閾値ｔで２値化して
得られる画像に収縮または膨脹処理を施した画像に一致
する」こと、換言すれば、第１実施例のように、濃淡画
像である多値画像をある閾値ｔで２値化し、これに収
縮、膨脹処理を施して得られる各２値画像の画素総数を
求めることは、同じ多値画像、これに最小値フィルタ処
理、最大値フィルタ処理を施した各画像の濃度（輝度
値）ヒストグラムをそれぞれ求め、これらのヒストグラ
ムにおいて前記閾値ｔの輝度値以上の画素総数を求める
ことに等しいことに着目して処理時間の短縮を図ったも
のである。
【００２３】図５は第２実施例のブロック図であり、図
１と同一の符号は同一または同等部分を表わす。最初に
最小値フィルタ回路４１および最大値フィルタ回路４５
の動作について、図６を参照して説明する。最小値フィ
ルタ処理は、多値画像中のある注目画素の輝度値を周辺
画素（前述の４近傍または８近傍）の各輝度値の中で最
小の値に変換する処理であり、最大値フィルタ処理は反
対に、前記注目画素の輝度値を周辺画素の各輝度値の中
で最大の値に変換する処理である。最小値フィルタ処理
を施した多値画像に最大値フィルタ処理を施すと、前述
の収縮・膨脹処理と同様に、画像中に含まれていたノイ
ズを低減することができる。
１と同一の符号は同一または同等部分を表わす。最初に
最小値フィルタ回路４１および最大値フィルタ回路４５
の動作について、図６を参照して説明する。最小値フィ
ルタ処理は、多値画像中のある注目画素の輝度値を周辺
画素（前述の４近傍または８近傍）の各輝度値の中で最
小の値に変換する処理であり、最大値フィルタ処理は反
対に、前記注目画素の輝度値を周辺画素の各輝度値の中
で最大の値に変換する処理である。最小値フィルタ処理
を施した多値画像に最大値フィルタ処理を施すと、前述
の収縮・膨脹処理と同様に、画像中に含まれていたノイ
ズを低減することができる。
【００２４】図６のＡは処理対象の原画像であり、図示
した４×４領域の外側画素はすべて輝度値が０であると
仮定する。同図Ｂ、Ｃは４近傍方式によって、またＤ、
Ｅは８近傍方式によって処理された場合の輝度値の変換
状態を示している。右上隅の画素（輝度値４０）に注目
すると、４近傍、８近傍のいずれの場合も、その周辺画
素の最小輝度値は０であるから、最小値フィルタ処理に
よって当該画素の輝度値は０に変換される。同様の処理
が全ての画素に対して実行されＢ、Ｄの画素分布が得ら
れる。ひき続く最大値フィルタ処理では、前記右上隅画
素の輝度値は、４近傍処理ならば０のままにされ、一方
８近傍処理ならば輝度値１０に変換される。以上の説明
から明らかなように、図６のＡは図５の変化領域画像メ
モリ９に記憶された画像に、Ｂ、Ｄは第３画像メモリ４
３に記憶される画像に、またＤ、Ｅは第４画像メモリ４
７に記憶される画像にそれぞれ相当する。
した４×４領域の外側画素はすべて輝度値が０であると
仮定する。同図Ｂ、Ｃは４近傍方式によって、またＤ、
Ｅは８近傍方式によって処理された場合の輝度値の変換
状態を示している。右上隅の画素（輝度値４０）に注目
すると、４近傍、８近傍のいずれの場合も、その周辺画
素の最小輝度値は０であるから、最小値フィルタ処理に
よって当該画素の輝度値は０に変換される。同様の処理
が全ての画素に対して実行されＢ、Ｄの画素分布が得ら
れる。ひき続く最大値フィルタ処理では、前記右上隅画
素の輝度値は、４近傍処理ならば０のままにされ、一方
８近傍処理ならば輝度値１０に変換される。以上の説明
から明らかなように、図６のＡは図５の変化領域画像メ
モリ９に記憶された画像に、Ｂ、Ｄは第３画像メモリ４
３に記憶される画像に、またＤ、Ｅは第４画像メモリ４
７に記憶される画像にそれぞれ相当する。
【００２５】図５に戻って、ヒストグラム生成部４９は
変化領域画像メモリ９、第３画像メモリ４３、および第
４画像メモリ４７に記憶された各画像の濃度（輝度値）
ヒストグラムを生成する。このヒストグラムに基づい
て、評価基準演算部２９Ａが評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ），
（Ｓ−Ｓ1 ）を演算して判定用閾値演算部３０に転送
し、そこで判定用閾値が、前述と同様の手法で演算され
る。判定用２値化回路３３は、例えば第４画像メモリ４
７の画像にこの閾値を適用して２値画像を生成し、判定
用２値画像メモリ３５に記憶させる。判定部３７はこれ
に基づいて当該画像内における移動体の有無を判別す
る。第２実施例によれば、移動体の有無判別が第１実施
例に比べて高速化される利点がある。
変化領域画像メモリ９、第３画像メモリ４３、および第
４画像メモリ４７に記憶された各画像の濃度（輝度値）
ヒストグラムを生成する。このヒストグラムに基づい
て、評価基準演算部２９Ａが評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ），
（Ｓ−Ｓ1 ）を演算して判定用閾値演算部３０に転送
し、そこで判定用閾値が、前述と同様の手法で演算され
る。判定用２値化回路３３は、例えば第４画像メモリ４
７の画像にこの閾値を適用して２値画像を生成し、判定
用２値画像メモリ３５に記憶させる。判定部３７はこれ
に基づいて当該画像内における移動体の有無を判別す
る。第２実施例によれば、移動体の有無判別が第１実施
例に比べて高速化される利点がある。
【００２６】第２実施例では、判定用２値化回路３３で
利用する多値画像は、第４画像メモリ４７の記憶画像の
代わりに、図に点線で示したように、変化領域画像メモ
リ９または第３画像メモリ４３の記憶画像としても良
い。また、第１実施例の収縮・膨脹処理や第２実施例の
最小値・最大値フィルタ処理をセットとして複数回繰返
しても良く、そうすればノイズ除去効果の一層の改善が
期待できる。さらに両実施例において、検知対象物の特
性、形状などに応じて評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ），（Ｓ−
Ｓ1 ）に重み付けを行なっても良い。重み付けは実験
的、経験的に予め決めることができる。また収縮、膨脹
処理における図形、背景間の変換を多数決原理にしたが
って行なったり、最小、最大フィルタ処理における輝度
値変換を平均値原理にしたがって行なったりすることも
できるので、本発明における収縮、膨脹処理や最小、最
大フィルタ処理はこのような手法をも含むものと解され
るべきである。
利用する多値画像は、第４画像メモリ４７の記憶画像の
代わりに、図に点線で示したように、変化領域画像メモ
リ９または第３画像メモリ４３の記憶画像としても良
い。また、第１実施例の収縮・膨脹処理や第２実施例の
最小値・最大値フィルタ処理をセットとして複数回繰返
しても良く、そうすればノイズ除去効果の一層の改善が
期待できる。さらに両実施例において、検知対象物の特
性、形状などに応じて評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ），（Ｓ−
Ｓ1 ）に重み付けを行なっても良い。重み付けは実験
的、経験的に予め決めることができる。また収縮、膨脹
処理における図形、背景間の変換を多数決原理にしたが
って行なったり、最小、最大フィルタ処理における輝度
値変換を平均値原理にしたがって行なったりすることも
できるので、本発明における収縮、膨脹処理や最小、最
大フィルタ処理はこのような手法をも含むものと解され
るべきである。
【００２７】以上では、変化領域画像を２つの連続サン
プリング時の画像の差演算で求めたが、３この連続画像
から得ても良い。すなわち、ＩＴＶカメラ１からの連続
サンプリング画像をＶ１、Ｖ２、Ｖ３とし、Ｖ１〜Ｖ
２、Ｖ２〜Ｖ３の演算によって２つの変化領域画像Ｖ
４、Ｖ５を生成し、これらの画像Ｖ４、Ｖ５に対して最
小、または最大値演算（両画像の対応する画素同士の輝
度値を比較して小さい方、または大きい方を採用する）
または平均値演算を行ない、得られた画像をメモリ９に
記憶するようにしてもよい。これによれば、日照変化な
どの移動体ではない要因、事象に起因する輝度変化が消
去されやすいので、移動体の誤判断が少なくなる利点が
ある。
プリング時の画像の差演算で求めたが、３この連続画像
から得ても良い。すなわち、ＩＴＶカメラ１からの連続
サンプリング画像をＶ１、Ｖ２、Ｖ３とし、Ｖ１〜Ｖ
２、Ｖ２〜Ｖ３の演算によって２つの変化領域画像Ｖ
４、Ｖ５を生成し、これらの画像Ｖ４、Ｖ５に対して最
小、または最大値演算（両画像の対応する画素同士の輝
度値を比較して小さい方、または大きい方を採用する）
または平均値演算を行ない、得られた画像をメモリ９に
記憶するようにしてもよい。これによれば、日照変化な
どの移動体ではない要因、事象に起因する輝度変化が消
去されやすいので、移動体の誤判断が少なくなる利点が
ある。
【００２８】
【発明の効果】本発明によれば、監視領域内の画像を予
定の時間間隔で、例えばＩＴＶカメラで順次に撮像し、
複数の画像の間における各対応画素の輝度変化値（輝度
の差または比）を表わす変化領域画像、その収縮画像、
さらにその膨脹画像をそれぞれ形成し、３種の画像を種
々の閾値で２値化してそれぞれの面積を計数し、各計数
値に基づいて評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1
）を求め、これらの評価基準を用いて判定用２値画像
生成用の閾値を求めるので、日照変化や雲の存在、移動
などの影響を受けにくい輝度変化の抽出が可能となり、
誤差の少ない移動体検出を実現できる。
定の時間間隔で、例えばＩＴＶカメラで順次に撮像し、
複数の画像の間における各対応画素の輝度変化値（輝度
の差または比）を表わす変化領域画像、その収縮画像、
さらにその膨脹画像をそれぞれ形成し、３種の画像を種
々の閾値で２値化してそれぞれの面積を計数し、各計数
値に基づいて評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1
）を求め、これらの評価基準を用いて判定用２値画像
生成用の閾値を求めるので、日照変化や雲の存在、移動
などの影響を受けにくい輝度変化の抽出が可能となり、
誤差の少ない移動体検出を実現できる。
【００２９】また、前記変化領域画像に最小値フィルタ
処理および最大値フィルタ処理を順次施して得た最小値
および最大値フィルタ画像を得、変化領域画像、最小値
フィルタ画像、および最大値フィルタ画像のそれぞれの
ヒストグラムを生成し、前記各ヒストグラムに基づい
て、評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）を求め
るようにすれば、上記の他に、移動体検出をより高速に
実行することができる利点がある。
処理および最大値フィルタ処理を順次施して得た最小値
および最大値フィルタ画像を得、変化領域画像、最小値
フィルタ画像、および最大値フィルタ画像のそれぞれの
ヒストグラムを生成し、前記各ヒストグラムに基づい
て、評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）を求め
るようにすれば、上記の他に、移動体検出をより高速に
実行することができる利点がある。
【図１】本発明の第１実施例を示すブロック図である。
【図２】２値図形の収縮処理および膨脹処理の概要を説
明するための図である。
明するための図である。
【図３】２値図形の収縮処理および膨脹処理の具体例を
示す図である。
示す図である。
【図４】評価基準の具体例を示す図である。
【図５】本発明の第２実施例を示すブロック図である。
【図６】最小、最大フィルタ処理の具体例を示す図であ
る。
る。
１…ＩＴＶ ２…入力回路 ３…第１画像メモリ
５…第２画像メモリ ７…減算回路 ９…変化領域画像メモリ １１…２
値化回路 １３…閾値設定回路 １５…２値画像メ
モリ １７…収縮処理部 １９…膨脹処理部 ２
１〜２３…第１〜第３面積計測部 ２９、２９Ａ…評
価基準演算部 ３０…判定用閾値演算部 ３３…判定用２値化回路
３５…判定用２値画像メモリ… ３７…判定部
４１、４５…最小、最大値フィルタ回路 ４３、４７…第３、第４画像メモリ ４９…ヒストグ
ラム生成部
５…第２画像メモリ ７…減算回路 ９…変化領域画像メモリ １１…２
値化回路 １３…閾値設定回路 １５…２値画像メ
モリ １７…収縮処理部 １９…膨脹処理部 ２
１〜２３…第１〜第３面積計測部 ２９、２９Ａ…評
価基準演算部 ３０…判定用閾値演算部 ３３…判定用２値化回路
３５…判定用２値画像メモリ… ３７…判定部
４１、４５…最小、最大値フィルタ回路 ４３、４７…第３、第４画像メモリ ４９…ヒストグ
ラム生成部
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０８Ｂ 13/194 4234−5Ｇ 25/00 ５１０ Ｍ 9377−5Ｇ Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｗ 9191−5Ｌ Ｇ０６Ｆ 15/68 ３２０ Ｚ
Claims (10)
- 【請求項１】監視領域内の多値画像を予定の時間間隔で
撮像する段階と、 ある時間間隔の間における複数の多値画像の各対応画素
の輝度変化値を表わす変化領域画像を形成する段階と、 閾値を更新しながら変化領域画像を２値化して２値化画
像を得る段階と、 前記２値化画像に収縮処理を施して収縮画像を得る段階
と、 前記収縮画像に膨脹処理を施して膨脹画像を得る段階
と、 前記２値化画像、収縮画像および膨脹画像の各面積Ｓ、
Ｓ0 、Ｓ1 を各閾値に対応して計測する段階と、 評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）を各閾値に
対応して求める段階と、 評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）に基づい
て、判定用閾値を求める段階と、変化領域画像を前記判
定用閾値で２値化して判定用２値画像を得る段階と、 前記判定用２値画像に基づいて前記監視領域内に移動体
が存在するか否かを判定する段階とよりなることを特徴
とする移動体検出方法。 - 【請求項２】収縮処理、膨脹処理を複数回繰返すことを
特徴とする請求項１記載の移動体検出方法。 - 【請求項３】監視領域内の多値画像を予定の時間間隔で
撮像する段階と、 ある時間間隔の間における複数の多値画像の各対応画素
の輝度変化値を表わす変化領域画像を形成する段階と、 変化領域画像に最小値フィルタ処理を施して最小値フィ
ルタ画像を得る段階と、 前記最小値フィルタ画像に最大値フィルタ処理を施して
最大値フィルタ画像を得る段階と、 変化領域画像、最小値フィルタ画像および最大値フィル
タ画像のそれぞれのヒストグラムを生成する段階と、 前記各ヒストグラムに基づいて、評価基準（Ｓ1 −Ｓ0
）および（Ｓ−Ｓ1 ）を求める段階と、 評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）に基づい
て、判定用閾値を求める段階と、変化領域画像、最小値
フィルタ画像および最大値フィルタ画像のいずれかを前
記判定用閾値で２値化して判定用２値画像を得る段階
と、 前記判定用２値画像に基づいて前記監視領域内に移動体
が存在するか否かを判別する段階とよりなることを特徴
とする移動体検出方法。 - 【請求項４】最小値フィルタ処理、最大値フィルタ処理
を複数回繰返すことを特徴とする請求項３記載の移動体
検出方法。 - 【請求項５】判定用閾値は、評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）が
他の評価基準（Ｓ−Ｓ1 ）よりも大きいような、変化領
域画像の２値化に用いた閾値のいずれかに等しいことを
特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載の移動体
検出方法。 - 【請求項６】判定用閾値は、評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）と
（Ｓ−Ｓ1 ）との大小関係が逆転するときの、変化領域
画像の２値化に用いた閾値に等しいことを特徴とする請
求項１ないし４のいずれかに記載の移動体検出方法。 - 【請求項７】評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1
）の少なくとも一方に重み付けすることを特徴とする
請求項５または６のいずれかに記載の移動体検出方法。 - 【請求項８】監視領域内の多値画像を予定の時間間隔で
撮像する手段と、 ある時間間隔の間における複数の多値画像の各対応画素
の輝度変化値を表わす変化領域画像を形成する手段と、 変化領域画像を２値化して２値化画像を得る手段と、 前記２値化のための閾値を順次更新する閾値設定手段
と、 前記２値化画像に収縮処理を施して収縮画像を得る手段
と、 前記収縮画像に膨脹処理を施して膨脹画像を得る手段
と、 各閾値に対応する前記２値化画像、収縮画像および膨脹
画像の各面積Ｓ、Ｓ0、Ｓ1 を計測する手段と、 評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）を各閾値に
対応して求める手段と、 評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）に基づい
て、判定用閾値を求める手段と、変化領域画像を前記判
定用閾値で２値化して判定用２値画像を得る手段と、 前記判定用２値画像に基づいて前記監視領域内に移動体
が存在するか否かを判定する段階とを具備したことを特
徴とする移動体検出装置。 - 【請求項９】監視領域内の多値画像を予定の時間間隔で
撮像する手段と、 ある時間間隔の間における複数の多値画像の各対応画素
の輝度変化値を表わす変化領域画像を形成する手段と、 変化領域画像に最小値フィルタ処理を施して最小値フィ
ルタ画像を得る手段と、 前記最小値フィルタ画像に最大値フィルタ処理を施して
最大値フィルタ画像を得る手段と、 前記変化領域画像、最小値フィルタ画像および最大値フ
ィルタ画像のそれぞれのヒストグラムを生成する手段
と、 前記各ヒストグラムに基づいて、評価基準（Ｓ1 −Ｓ0
）および（Ｓ−Ｓ1 ）を演算する手段と、 評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ−Ｓ1 ）に基づい
て、判定用閾値を求める手段と、変化領域画像、最小値
フィルタ画像および最大値フィルタ画像のいずれかを前
記判定用閾値で２値化して判定用２値画像を得る手段
と、 前記判定用２値画像に基づいて前記監視領域内に移動体
が存在するか否かを判定別する手段とを具備したことを
特徴とする移動体検出装置。 - 【請求項１０】前記評価基準（Ｓ1 −Ｓ0 ）および（Ｓ
−Ｓ1 ）の少なくとも一方に重み付けする手段をさらに
具備したことを特徴とする請求項８または９記載の移動
体検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33916893A JP3091356B2 (ja) | 1993-12-06 | 1993-12-06 | 移動体検出方法および装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP33916893A JP3091356B2 (ja) | 1993-12-06 | 1993-12-06 | 移動体検出方法および装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH07160858A true JPH07160858A (ja) | 1995-06-23 |
| JP3091356B2 JP3091356B2 (ja) | 2000-09-25 |
Family
ID=18324888
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP33916893A Expired - Fee Related JP3091356B2 (ja) | 1993-12-06 | 1993-12-06 | 移動体検出方法および装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3091356B2 (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0944760A (ja) * | 1995-08-01 | 1997-02-14 | Nippon Signal Co Ltd:The | 監視装置 |
| JP2009222580A (ja) * | 2008-03-17 | 2009-10-01 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 検査装置 |
-
1993
- 1993-12-06 JP JP33916893A patent/JP3091356B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPH0944760A (ja) * | 1995-08-01 | 1997-02-14 | Nippon Signal Co Ltd:The | 監視装置 |
| JP2009222580A (ja) * | 2008-03-17 | 2009-10-01 | Mitsubishi Heavy Ind Ltd | 検査装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JP3091356B2 (ja) | 2000-09-25 |
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