JPH0721388A - 画像認識装置 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】 背景の形状の変化領域を除去し、移動する対
象のみを検出する画像認識装置を得ること。 【構成】 予め連続的に撮られた複数の背景画像２から
背景の変化部分を検出する背景変化検出手段４と、連続
的に撮られた複数の対象画像１から対象の変化部分を検
出する対象変化検出手段３と、対象変化検出手段による
対象変化検出画像と背景変化検出手段による背景変化検
出画像の差分値あるいは相関値から得た画像を出力する
対象検出手段５を設けたもの。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は変化する画像を認識する
装置に係り、特に背景中の木のゆれ等の一定の範囲内で
起こる反復変化部分を除去し、監視等の複雑背景下の対
象認識を確実に行えるようにした画像認識装置に関す
る。

【０００２】

【従来の技術】画像を認識する方法として、予め入力さ
れた基準画像とのパタ―ンマッチングによる方法があ
る。パタ―ンマッチング法として簡単で代表的なものと
して入力画像と基準画像の差（差分画像）を求める差分
法がある。この差分法はある画素（ｘ，ｙ）について、
対象画像の濃淡値をｐ_xy，基準画像の濃淡値をｒ_xyとす
ると、

【０００３】

【数１】ｄ_xy＝｜ｐ_xy−ｒ_xy｜ を求めることで差分値ｄ_xyが求まる。従来の方法を図９
を用いて説明する。図９に示すように、移動する対象を
連続撮影した２枚の画像13ａ，13ｂについて差分画像15
を出力する。これにより背景が固定されている中で対象
物のみが移動している場合はそれを容易に識別できる。
しかし差分法はその演算方法から判るように背景の形状
が変化すると背景の一部の領域では対象があるものと誤
認識するなど背景の形状変化に弱いという問題がある。

【０００４】このため、最近背景の形状変化の影響をな
くすための改良16，17が試みられている。主なものとし
て、差分法により求めた変化領域の追跡処理を組合せ、
変化を引き起こした物体の動きを調べることで運動物体
の検出・追跡を行う方法がある。この方法は複雑環境下
でリアルタイムで移動物体を検出し、そのマクロ的な動
きを検出できる。しかし複数の変化領域が検出された場
合、限られた追跡モジュ―ルを如何なる基準で割り当て
るか等複雑な処理を必要とする問題がある。また、別の
改良法として抽出すべき対象の大きさ・形状をあらかじ
め設定し、差分画像上の変化領域の分離・統合処理を行
い、領域毎の大きさ・形状などから対象抽出を行う方法
もある。しかし、予め設定した大きさ・形状の物体以外
を検出できないことから監視などの不特定対象検出を行
う上で問題がある。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】以上のように従来の画
像認識方法においては、監視などの複雑背景下の不特定
の対象認識を十分に行うことができないという問題があ
る。本発明は、上述した問題を解決しようとしてなされ
たもので、その目的とするところは、予め連続的に撮ら
れた複数の背景画像の変化検出画像を用いることで、対
象認識時に連続的に撮られた複数の対象画像の変化検出
画像上に生じた背景の形状の変化検出領域を除去し、移
動する対象のみを検出することで、監視などの複雑背景
下の不特定の対象認識を確実に行えるようにした画像認
識装置を提供することにある。

【０００６】

【課題を解決するための手段】請求項１に記載の発明
は、予め連続的に撮られた複数の背景画像から背景の変
化部分を検出する背景変化検出手段と、連続的に撮られ
た複数の対象画像から対象の変化部分を検出する対象変
化検出手段と、この対象変化検出手段による対象変化検
出画像と前記背景変化検出手段による背景変化検出画像
の差分値あるいは相関値から得た画像を出力する対象検
出手段を設ける。

【０００７】請求項２に記載の発明は、連続入力された
複数の対象画像の対象の変化部分を検出する対象変化検
出手段と、連続入力された複数の対象画像から各位置に
おける濃淡値の時間的変化を検出する濃淡値変化検出手
段と、濃淡値の時間的変化のうち設定した濃淡値の範囲
を越えるものをもとにしてその変化が対象によるものか
判定し対象変化部分のみを検出した対象検出画像を出力
する対象判定手段とからなる。

【０００８】

【作用】請求項１に記載の構成によれば、まず、対象認
識の実環境下で対象が現われない時に、予め背景画像を
連続撮像する。これを背景変化検出手段に入力し、背景
画像の変化検出画像を出力する。これにより、木の揺れ
など背景の形状変化により一定の範囲内で常に変化して
いる部分を検出する。

【０００９】画像認識時には、予め入力した背景に類似
した背景を持つ対象画像を連続撮像する。これを対象変
化検出手段に入力し、対象画像の変化検出画像を出力す
る。これにより、対象と背景両方の位置的・形状的変化
が検出される。そしてこの対象変化検出画像から予め出
力してある背景変化検出画像を差し引く処理を対象検出
手段で行う。これにより、対象変化検出画像上の対象と
背景両方の位置的・形状的変化領域から背景の形状変化
領域のみを除去する。

【００１０】請求項２に記載の構成によれば、連続撮像
した対象画像は対象変化検出手段により画像間における
対象と背景の位置的・形状的変化が検出される。また対
象画像は濃淡値変化検出手段により画像間の各位置にお
ける濃淡値を抽出することにより濃淡値の時間的変化が
検出される。次に対象判定手段でこの濃淡値の時間的変
化が対象によるものならば一過性、背景になら断続性で
あることを利用して、濃淡値の時間的変化のうち、設定
した濃淡値の範囲を越えるものをもとにして一過性か断
続性か判定し、対象による変化部分のみを検出した対象
検出画像を出力する。濃淡値の範囲の設定は濃淡値の時
間的変化から平均値ｍ，偏差σを算出する。この値を用
いて範囲の上限をｍ＋ｋσ、下限をｍ−ｋσ（ｋは適当
な定数）に設定することで、ノイズによる微小変化に影
響されることなく、この範囲を越えるものから変化のピ
―クを適切にとらえることができる。これにより変化検
出画像上の対象と背景両方の位置的・形状的変化領域か
ら対象の位置的・形状変化領域のみを検出した対象検出
画像を出力する。

【００１１】

【実施例】本発明の請求項１に記載の第１実施例を図２
と図３を参照して説明する。第１実施例の構成を図２に
示す。まず請求項１に記載の発明の基本構成の図１との
対応を説明する。対象変化検出手段３は差分部７からな
り、背景変化検出手段４は複数の差分部８，９，10，11
と論理和画像出力部12からなり、対象検出手段５は減算
画像出力部15で構成している。

【００１２】ここで、差分部７，８，９，10，11は２つ
の画像の差分画像を出力するものである。論理和画像出
力部12は差分部８，９，10，11で求めた複数の差分画像
の論理和画像（背景差分画像）14を出力するものであ
る。また減算画像出力部15は対象差分画像13から背景差
分画像14を差し引いた対象検出画像６を出力するもので
ある。

【００１３】上記第１実施例の作用を図２、図３を用い
て説明する。まず、図３に示すように対象認識の実環境
下で対象が現れない時に、予め背景画像２ａ〜２ｄを連
続して撮像し、背景変化検出手段４に入力する。

【００１４】差分部８〜11は図３に示すように差分画像
16ａ，16ｂ，…を出力し、論理和画像出力部12から図３
に示すような背景差分画像14を出力する。すなわち、こ
の背景差分画像14は、複数の背景画像上の背景の形状の
異なる部分を検出する。つまり、木の揺れ等のある一定
の範囲内の反復変化している部分を検出する。これによ
り求めた複数の差分画像を論理和画像出力部12に入力し
て画像を重ね合わせた論理和の画像（背景差分画像）14
を出力する。このように複数の背景検出領域を重ねるこ
とで、対象画像入力時に起こり得る背景の反復変化領域
を検出できる。

【００１５】次に対象認識時において、予め入力した背
景画像に類似した背景を持つ入力画像１ａ，１ｂが、対
象変化検出手段３に入力され、２つの画像上の対象と背
景の形状の異なる部分を検出する。つまり対象の前後進
・横移動等による変化部分と共に背景も前述したように
背景の反復変化部分も含む対象差分画像13が検出され
る。

【００１６】この対象差分画像13と予め出力した背景差
分画像14は対象検出手段５に入力され、対象差分画像か
ら背景差分画像を減算した対象検出画像６を出力する。
これにより背景反復変化部分のみを除去することができ
る。従って対象検出画像は対象の前後進・横移動等によ
る変化部分のみを検出できる。

【００１７】なお、背景変化検出手段４は判り易く説明
するために複数の差分部で構成する例を示したが、１つ
の差分部で順次差分画像を演算するように構成できるこ
とは云うまでもない。

【００１８】きた、対象変化検出手段３と背景変化検出
手段４の差分部を相関部に置き替えて同様に実施するこ
とができる。この場合、比較すべき第１の画像をｐ，第
２の画像をｒとし、適当な領域Ａについて、ｐの平均ｐ
_a ，ｒの平均ｒ_a を用い

【００１９】

【数２】 から相関値

【００２０】

【数３】 を求める。但し、Ｎ_A は領域Ａ内の画素数である。相関
値Ｃ_prは−１≦Ｃ_pr≦１の範囲でありｐとｒの形状が同
一であればＣ_pr＝１となり、似ている程１に近くなる。

【００２１】この相関値Ｃ_prを指標として、Ｃ_prが規定
値より小さい場合、変化したものとみなすことができ
る。画像全体の明るさに変化があった場合、差分による
方法では大きな影響を受けるが、相関による方法では全
く影響を受けないという長所がある。

【００２２】次に請求項２に記載の発明の第２実施例を
図５〜図７を参照して説明する。第２実施例の詳細構成
を図５に示す。まず請求項２に記載の発明の基本構成の
図４との対応を説明する。対象変化検出手段22は平均画
像出力部22ａ，22ｂと差分部22ｃからなり、濃淡値変化
検出手段23は濃淡値変化検出部23ａからなり、対象判定
手段24は対象判定部24ａから構成している。

【００２３】ここで、平均画像出力部22ａ，22ｂは複数
の対象画像を前半・後半に分け、それぞれの平均画像を
出力するものである。差分部22ｃは２枚の平均画像の差
分画像を出力するものである。濃淡値変化測定部23ａは
複数の対象画像から各位置での濃淡値を検出するもので
ある。対象判定部24ａは対象変化検出部についての濃淡
値変化が対象による変化か判定し、対象による変化部分
のみを検出した対象検出画像25を出力するものである。

【００２４】まず図６に示すように連続撮像した対象画
像（１ａから１ｆまで）は平均画像出力部22ａ，22ｂと
濃淡値変化検出部23ａにそれぞれ入力される。平均画像
出力部では複数の対象画像は前半（１ａから１ｃ）・後
半（１ｄから１ｆ）に区切られ、それぞれの平均画像１
Ａ，１Ｂを出力する。この平均画像１Ａ，１Ｂを差分部
22ｃに入力することで２枚の平均画像の差分画像22ｘが
出力される。この平均画像が背景の木の揺れ等ある範囲
内での反復変化部分について濃淡値を平均化することで
２枚の平均画像の反復変化部分について同様な形状にす
ることで、差分時にその変化を検出しにくくする。濃淡
値変化検出部23ａでは連続撮像した対象画像から各位置
における濃淡値を検出することで濃淡値の時間的変化が
検出される。

【００２５】出力した差分画像と濃淡値の時間的変化は
対象判定部24ａにより全画像における濃淡値の時間的変
化から差分画像上の変化検出部分についてのみ取り出
す。つまり、差分により変化が検出されないということ
はその部分の時間的変化の幅が小さく移動物が存在しな
いことを意味する。それ以外の検出された部分について
は時間的変化が大きく、移動物が存在することを意味す
る。この変化が図７に示すように対象による変化ならば
画像上のある地点を通過することにより濃淡値が変化す
るので濃淡値は通過前後は変化はなく、対象の通過時の
み変化するので一過性がある。背景による変化ならば木
の揺れ等ある地点において常に濃淡値が変化しているの
で断続性がある。これを利用して、濃淡値の時間的変化
のうち、設定した濃淡値の範囲を越えるものが範囲の上
限・下限にどのようにあるかに基づいて一過性か断続性
か判定することで対象による変化のみ検出する。ここ
で、この範囲の設定は次の様に行う。まず、変化検出部
分の濃淡値の時間的変化（つまり検出位置での連続入力
した各対象画像の濃淡値）から平均値ｍ，偏差σを算出
し、濃淡値の範囲の上限をｍ＋ｋσ、下限をｍ−ｋσ
（ｋは適当な定数）に設定する。この範囲に設定するこ
とによりノイズ等による微小変化に影響されることな
く、この範囲を越えるものが存在することで、変化のピ
―クを適切にとらえることができる。

【００２６】とらえた変化のピ―クから一過性か断続性
かをどのように判定するかについては図７に示すように
対象による一過性の変化は設定した範囲の上限・下限ど
ちらか一方だけ越える変化をする。一方、背景による断
続的変化の方は上限・下限両方とも越える変化をする。
以上から判定基準は濃淡値変化が上限・下限どちらか一
方を越える変化をしたら対象と判定する。

【００２７】従って対象検出画像25は対象の前後進・横
移動等による変化部分のみを検出できる。この第２実施
例によれば、連続撮像した対象画像を前半・後半に区切
り、それぞれ平均画像を作成し、平均画像の差分画像を
出力することで対象の変化部分を検出する。また対象画
像から各位置における濃淡値の時間的変化を検出する。
以上から変化部分の濃淡値変化を取り出し、濃淡値の時
間的変化から設定した濃淡値の範囲を越えるものをもと
にして対象による変化か判定し、対象変化部分のみを検
出する。これにより対象画像上の背景反復変化部分を除
去し、対象の前後進・横移動等による変化のみを検出す
ることが可能になる。

【００２８】更に、請求項２に記載した発明の第３実施
例を図８に示して説明する。まず図５との対応を説明す
る。対象変化検出手段22は平均画像出力部22ａ，22ｂと
差分部22ａからなり、濃淡値変化検出手段23は画像記憶
部23ｂと濃淡値変化検出部23ｃからなり、対象判定手段
24は対象判定部24ａから構成している。

【００２９】ここで、平均画像出力部22ａ，22ｂと差分
部22ｃは図５で説明したものと同じものである。画像記
憶部23ｂは複数の対象画像を記憶するものである。濃淡
値変化検出部23ａは記憶された複数の対象画像について
差分部で検出された対象変化検出部分の濃淡値の時間的
変化を検出するものである。対象判定部24ａは対象変化
検出部分についての濃淡値の時間的変化のうち、設定し
た濃淡値の範囲を越えるものをもとにして対象による変
化か判定し、対象変化部分のみを検出した対象検出画像
25を出力するものである。

【００３０】先の第２実施例との違いは濃淡値検出手段
23に画像記憶部23ｂがあることである。この第３実施例
ではまず図６に示すように連続撮像した対象画像（１ａ
から１ｆまで）は平均画像出力部22ａ，22ｂと画像記憶
部23ｂにそれぞれ入力される。平均画像出力部では複数
の対象画像は前半（１ａから１ｃ）と後半（１ｄから１
ｆ）に区切られ、それぞれの平均画像１Ａ，１Ｂを出力
する。この平均画像１Ａ，１Ｂを差分部22ｃに入力する
ことで２枚の平均画像の差分画像22ｘが出力される。こ
の平均画像が背景の木の揺れ等ある範囲内での反復変化
部分について濃淡値を平均化することで２枚の平均画像
の反復変化部分について同様な形状にすることで、差分
時にその変化を検出しにくくする。濃淡値変化検出部23
ａでは画像記憶部23ｂで記憶された各対象画像について
差分部で検出された対象変化検出部分における濃淡値を
検出することで濃淡値の時間的変化が検出される。つま
り、差分により変化が検出されないということはその部
分の時間的変化の幅が小さく移動物が存在することを意
味する。それ以外の検出された部分については時間的変
化が大きく、移動物が存在することを意味する。この変
化が図７に示すように対象による変化ならば画像上のあ
る地点を通過することにより濃淡値が変化するのでその
変化は通過前後は変化はなく、対象の通過時のみ変化す
るので一過性がある。背景による変化ならば木の揺れ等
ある地点において常に変化しているので断続性がある。
これを利用して、濃淡値の時間的変化のうち、設定した
濃淡値の範囲を越えるものが範囲の上限・下限にどのよ
うにあるのかに基づいて一過性か断続性か判定すること
で対象による変化のみ検出する。ここで、この範囲の設
定は次の様に行う。まず、変化検出部分の濃淡値の時間
的変化（つまり検出位置での連続入力した各対象画像の
濃淡値）から平均値ｍ，偏差σを算出し、濃淡値の範囲
の上限をｍ＋ｋσ、下限をｍ−ｋσ（ｋは適当な定数）
に設定する。この範囲に設定することによりノイズ等に
よる微小変化に影響されることなく、この範囲を越える
ものが存在することで、変化のピ―クを適切にとらえる
ことができる。

【００３１】とらえた変化のピ―クから一過性か反復性
かをどのように判定するのかについては図７に示すよう
に対象の移動による一過性の変化は設定した範囲の上限
・下限どちらか一方だけ越える変化をする。一方、背景
の断続的変化の方は上限・下限両方とも越える変化をす
る。以上から判定基準は濃淡値変化が上限・下限どちら
か一方を越える変化をしたら対象と判定する。

【００３２】従って対象検出画像25は対象の前後進・横
移動等による変化部分のみを検出できる。先の第２実施
例と異なることは先の第２実施例が画像全体の各位置に
ついての濃淡値の時間的変化を求め、その後差分画像で
検出された部分についてのみ取り出して対象判定部に入
力していたのに対し、この第３実施例は連続画像を記憶
しておき、その後差分画像で検出された部分についての
み濃淡値変化を求め、対象判定部に入力している。従っ
て対象判定部に入力される内容は同一のものである。

【００３３】第２実施例は対象変化検出手段と濃淡値変
化検出手段を並列に実行させることで、画像を記憶する
必要がないが、画像全体について濃淡値変化検出をする
ため計算回数が増える。第３実施例では対象変化検出手
段と濃淡値変化検出手段が直列に実行されることで、変
化検出部分のみ濃淡値変化検出をすることで計算回数は
減るが、連続画像を記憶しておく必要があることから記
憶容量を小さくしたい場合は第２実施例、計算回数を少
なくしたい場合は第３実施例が適切である。

【００３４】

【発明の効果】請求項１に記載の発明によれば、対象認
識前に対象のない状態で予め背景を連続撮像してその変
化検出画像から背景中のある一定の範囲内の反復変化部
分を検出しておくことで、認識時には連続撮像した対象
画像の変化検出画像について先に検出した背景反復変化
部分を除去することで、移動する対象の変化部分だけを
認識できる。そして以上のような簡易な演算処理部のみ
の構成で監視などの複雑背景下の不特定の対象の認識を
確実に行うことが可能な画像認識装置を提供することが
できる。

【００３５】また、請求項２に記載の発明によれば、連
続撮像した対象画像の濃淡値の変化のうち設定した濃淡
値の範囲を越えるものをもとにして変化が対象によるも
のか判定し対象変化部分のみを検出する。そして以上の
ような簡易な演算処理部のみの構成で監視などの複雑背
景下の不特定の対象の認識を確実に行うことが可能な画
像認識装置を提供することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】請求項１に記載の発明の基本構成図。

【図２】図１の詳細構成図。

【図３】図２の作用を説明するための図

【図４】請求項２に記載の発明の基本構成図。

【図５】図４の詳細構成図。

【図６】図５の作用を説明するための図。

【図７】図５の対象判定手段の作用を説明するための
図。

【図８】図４の他の詳細構成図。

【図９】従来装置の構成図。

【符号の説明】

３…対象変化検出手段 ４…背景変化検出手段 ５…対象検出手段 ７，８，９，10，11…差分部または相関部 12…論理和画像出力部 15，16…減算画像出力部 22…対象変化検出手段 23…濃淡値変化検出手段 24…対象判定手段 22ａ，22ｂ…平均画像出
力部 22ｃ…差分部 23ａ…濃淡値変化検出部 23ｂ…画像記憶部 24ａ…対象判定部

Claims (2)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 予め連続的に撮られた複数の背景画像か
   ら背景の変化部分を検出する背景変化検出手段と、連続
   的に撮られた複数の対象画像から対象の変化部分を検出
   する対象変化検出手段と、対象変化検出手段による対象
   変化検出画像と背景変化検出手段による背景変化検出画
   像の差分値あるいは相関値から得た画像を出力する対象
   検出手段とからなり、背景が変化しても不特定対象を認
   識可能としたことを特徴とする画像認識装置。
2. 【請求項２】 連続的に撮られた複数の対象画像から対
   象の変化を検出する対象変化検出手段と、前記複数の対
   象画像から濃淡値の時間的変化を検出する濃淡値変化検
   出手段と、濃淡値の時間的変化のうち設定した濃淡値の
   範囲を越えるものをもとにして変化が対象によるものか
   判定し対象変化部分のみを検出する対象判定手段とから
   なり、背景が変化しても不特定対象を認識可能としたこ
   とを特徴とする画像認識装置。