JPH09288732A - 航行船舶認識装置 - Google Patents
航行船舶認識装置Info
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- JPH09288732A JPH09288732A JP8100969A JP10096996A JPH09288732A JP H09288732 A JPH09288732 A JP H09288732A JP 8100969 A JP8100969 A JP 8100969A JP 10096996 A JP10096996 A JP 10096996A JP H09288732 A JPH09288732 A JP H09288732A
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 海面状況に応じて２値化処理の閾値を最適に
設定でき、背景２値化ノイズを抑えることが可能な船舶
認識装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 船舶を抽出するための画像の航行船舶認
識装置おいて、一定値の閾値を用いるのではなく、時々
刻々テレビカメラから取り込まれる画像の輝度平均と輝
度標準偏差を算出し、その値が画像中船舶以外の背景部
分の輝度分布を反映しているかを判定し、２値化を行う
回路を有することを特徴とする。
設定でき、背景２値化ノイズを抑えることが可能な船舶
認識装置を提供することを目的とする。 【解決手段】 船舶を抽出するための画像の航行船舶認
識装置おいて、一定値の閾値を用いるのではなく、時々
刻々テレビカメラから取り込まれる画像の輝度平均と輝
度標準偏差を算出し、その値が画像中船舶以外の背景部
分の輝度分布を反映しているかを判定し、２値化を行う
回路を有することを特徴とする。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、航行船舶認識装置
に関する。詳しくは、海上を航行する船舶の映像から船
舶を抽出し認識する一般の画像処理装置、例えば、船舶
の衝突防止装置に組み込まれる画像処理装置に関する。
に関する。詳しくは、海上を航行する船舶の映像から船
舶を抽出し認識する一般の画像処理装置、例えば、船舶
の衝突防止装置に組み込まれる画像処理装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】テレビカメラにより、海上を撮影し、そ
の画像から警戒区域内に航行中の船舶が進入した場合
に、警報を発する類の監視装置として、例えば、図９に
示す装置が知られている。
の画像から警戒区域内に航行中の船舶が進入した場合
に、警報を発する類の監視装置として、例えば、図９に
示す装置が知られている。
【０００３】同図に示すように、テレビカメラ１で撮影
された画像は、ディジタル画像データとして、一旦、画
像メモリ２に原画像として取り込まれる。予め、準備段
階（監視処理を開始する前段階）において、監視する海
域に船舶が存在しない時の画像をテレビカメラ１で撮影
し、背景画像として画像メモリ３に保存しておく。
された画像は、ディジタル画像データとして、一旦、画
像メモリ２に原画像として取り込まれる。予め、準備段
階（監視処理を開始する前段階）において、監視する海
域に船舶が存在しない時の画像をテレビカメラ１で撮影
し、背景画像として画像メモリ３に保存しておく。
【０００４】時々刻々、画像メモリ２に取り込まれる原
画像と、画像メモリ３に保存されている背景画像とは、
差分回路４に送られ、図２に示すように差分処理され
る。差分処理で得られた差分画像のデータ値は、原画像
と背景画像との変化のない部分（画素）は０に近い値と
なり、新たに、船舶が現れた部分（画素）は正又は負の
大きな値となる。
画像と、画像メモリ３に保存されている背景画像とは、
差分回路４に送られ、図２に示すように差分処理され
る。差分処理で得られた差分画像のデータ値は、原画像
と背景画像との変化のない部分（画素）は０に近い値と
なり、新たに、船舶が現れた部分（画素）は正又は負の
大きな値となる。
【０００５】差分回路４で得られた差分画像は、２値化
回路１０に送られ、図３に示すように、予め設定された
閾値を用いて１と０の二つのデータ値を取る２値画像に
変換される。２値画像は、２値画像面積計算回路１１に
おいて船舶２値画像面積の計算が行われ、面積がある大
きさ以上であれば、監視区域内に船舶が進入したものと
見なし、外部に認識結果を出力する。
回路１０に送られ、図３に示すように、予め設定された
閾値を用いて１と０の二つのデータ値を取る２値画像に
変換される。２値画像は、２値画像面積計算回路１１に
おいて船舶２値画像面積の計算が行われ、面積がある大
きさ以上であれば、監視区域内に船舶が進入したものと
見なし、外部に認識結果を出力する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】海上の船舶を抽出し
て、つまり、２値化して認識する場合、図４（１）に示
す船舶以外の背景部分が２値化されて生じる「背景２値
化ノイズ」を抑圧すればするほど、船舶の抽出、認識性
能が向上する。海上を撮影した画像シーンを２値化する
場合に生じる背景２値化ノイズは、主に波が２値化され
て生じるノイズである。
て、つまり、２値化して認識する場合、図４（１）に示
す船舶以外の背景部分が２値化されて生じる「背景２値
化ノイズ」を抑圧すればするほど、船舶の抽出、認識性
能が向上する。海上を撮影した画像シーンを２値化する
場合に生じる背景２値化ノイズは、主に波が２値化され
て生じるノイズである。
【０００７】波は時間的に常時変動するため、時間的に
異なる二枚の画像を差分処理しても波の存在する海面部
分の輝度は値０に抑圧されることはなく、図４（２）の
ヒストグラムに示すように分布に広がりを持つ。また、
その分布の広がりは海面状況によって変化する性質を持
ち、具体的には、海が荒れて波が高い状況では分布の広
がりが大きく、海が穏やかで海面が鏡面のような状況で
は分布の広がりは狭くなる。
異なる二枚の画像を差分処理しても波の存在する海面部
分の輝度は値０に抑圧されることはなく、図４（２）の
ヒストグラムに示すように分布に広がりを持つ。また、
その分布の広がりは海面状況によって変化する性質を持
ち、具体的には、海が荒れて波が高い状況では分布の広
がりが大きく、海が穏やかで海面が鏡面のような状況で
は分布の広がりは狭くなる。
【０００８】海上を撮影した画像シーンは、上記のよう
な性質を持つため、従来の固定閾値法による２値化方法
では、背景の輝度分布に比べ、閾値を狭めに設定すると
個々の背景２値化ノイズ（波が２値化され生じるノイ
ズ）の面積が大きくなる。逆に、閾値を広めに設定すれ
ば個々の背景２値化ノイズの面積が小さくなるが、背景
との輝度差（以下、「船舶背景輝度コントラスト」と記
す）の小さい船舶は抽出できず、船舶抽出能力が低下す
る。
な性質を持つため、従来の固定閾値法による２値化方法
では、背景の輝度分布に比べ、閾値を狭めに設定すると
個々の背景２値化ノイズ（波が２値化され生じるノイ
ズ）の面積が大きくなる。逆に、閾値を広めに設定すれ
ば個々の背景２値化ノイズの面積が小さくなるが、背景
との輝度差（以下、「船舶背景輝度コントラスト」と記
す）の小さい船舶は抽出できず、船舶抽出能力が低下す
る。
【０００９】例えば、図１０（ａ）に示すように、海の
穏やかな状況を想定して閾値Ｔｈ１ｂ，Ｔｈ２ｂを設定
したが、実際には、海が荒れた場合には、背景輝度分布
に比べ、閾値Ｔｈ１ｂ〜Ｔｈ２ｂは狭めになるので、背
景輝度＞閾値Ｔｈ１ｂとなる部分及び背景輝度＜閾値Ｔ
ｈ２ｂとなる部分（図中破線で丸く囲んで示す）が背景
２値化ノイズとなるため、その面積が大きくなり、抽出
面積の小さな船舶の認識能力が低下する。
穏やかな状況を想定して閾値Ｔｈ１ｂ，Ｔｈ２ｂを設定
したが、実際には、海が荒れた場合には、背景輝度分布
に比べ、閾値Ｔｈ１ｂ〜Ｔｈ２ｂは狭めになるので、背
景輝度＞閾値Ｔｈ１ｂとなる部分及び背景輝度＜閾値Ｔ
ｈ２ｂとなる部分（図中破線で丸く囲んで示す）が背景
２値化ノイズとなるため、その面積が大きくなり、抽出
面積の小さな船舶の認識能力が低下する。
【００1 ０】逆に、図１０（ｂ）に示すように、海の荒
れた状況を想定して閾値Ｔｈ１ａ，Ｔｈ２ａを設定した
が、実際には、海が穏やかであった場合には、閾値は広
めになるため、船舶輝度＜閾値Ｔｈ１ａとなる船舶の輝
度分布が２値化されず（図中破線で丸く囲んで示す）、
船舶の抽出能力が低下する。
れた状況を想定して閾値Ｔｈ１ａ，Ｔｈ２ａを設定した
が、実際には、海が穏やかであった場合には、閾値は広
めになるため、船舶輝度＜閾値Ｔｈ１ａとなる船舶の輝
度分布が２値化されず（図中破線で丸く囲んで示す）、
船舶の抽出能力が低下する。
【００１１】結局、従来の方法では、海面状況に応じて
閾値を設定していため、その用途としては画像中の船舶
形状が大きく、船舶背景輝度コントラストが大きくなる
ようなテレビカメラとの距離が近い位置にある船舶の認
識に限られていたのである。
閾値を設定していため、その用途としては画像中の船舶
形状が大きく、船舶背景輝度コントラストが大きくなる
ようなテレビカメラとの距離が近い位置にある船舶の認
識に限られていたのである。
【００１２】
【課題を解決するための手段】差分画像の輝度平均と標
準偏差を計算し輝度平均と標準偏差を基に取り込まれる
画像毎に閾値を設定する。以下、「輝度平均」と「輝度
標準偏差」を併せたものを「輝度統計量」と記す。
準偏差を計算し輝度平均と標準偏差を基に取り込まれる
画像毎に閾値を設定する。以下、「輝度平均」と「輝度
標準偏差」を併せたものを「輝度統計量」と記す。
【００１３】また、輝度統計量を過去数回分保存してお
き、そのデータを基に輝度平均と輝度標準偏差の各々の
過去数回分のデータの平均とばらつきを算出しておく。
もし、差分画像から求めた輝度統計量が過去数回分のデ
ータのばらつきに比べ大きく変動していたならば、過去
数回分の輝度統計量の平均を基に閾値を算出する。
き、そのデータを基に輝度平均と輝度標準偏差の各々の
過去数回分のデータの平均とばらつきを算出しておく。
もし、差分画像から求めた輝度統計量が過去数回分のデ
ータのばらつきに比べ大きく変動していたならば、過去
数回分の輝度統計量の平均を基に閾値を算出する。
【００１４】
【発明の実施の形態】差分画像の輝度平均と標準偏差を
画像毎に求めることにより、背景の輝度分布範囲を推定
することが可能となるため、海面状況が変化した場合で
も最適な閾値を設定し、背景２値化ノイズを抑えること
ができる。つまり、図４（２）の輝度ヒストグラムに示
すように、海が荒れている場合でも穏やかな場合でも、
輝度ヒストグラムの山の裾野、換言すれば、輝度分布範
囲の両端に閾値を設定すれば、背景ノイズは２値化され
ない訳である。
画像毎に求めることにより、背景の輝度分布範囲を推定
することが可能となるため、海面状況が変化した場合で
も最適な閾値を設定し、背景２値化ノイズを抑えること
ができる。つまり、図４（２）の輝度ヒストグラムに示
すように、海が荒れている場合でも穏やかな場合でも、
輝度ヒストグラムの山の裾野、換言すれば、輝度分布範
囲の両端に閾値を設定すれば、背景ノイズは２値化され
ない訳である。
【００１５】この山の広がりは輝度平均と標準偏差を以
て推定できるので、閾値を輝度平均と標準偏差から設定
すれば、海面状況に応じて最適な閾値が設定できる。例
えば、海が荒れている場合は、標準偏差が大きくなり、
穏やかな場合には標準偏差が小さくなるため、海面状況
の変化に対応した閾値の設定が可能となる。
て推定できるので、閾値を輝度平均と標準偏差から設定
すれば、海面状況に応じて最適な閾値が設定できる。例
えば、海が荒れている場合は、標準偏差が大きくなり、
穏やかな場合には標準偏差が小さくなるため、海面状況
の変化に対応した閾値の設定が可能となる。
【００１６】また、差分画像は、時々刻々取り込まれる
原画像と背景画像から求めるため、背景の明るさが徐々
に変化する場合、差分画像の背景輝度分布の中心は０か
らずれる訳であるが、この場合でも分布中心のズレは輝
度平均により求めることができるため、背景の状況変化
に対応できる。
原画像と背景画像から求めるため、背景の明るさが徐々
に変化する場合、差分画像の背景輝度分布の中心は０か
らずれる訳であるが、この場合でも分布中心のズレは輝
度平均により求めることができるため、背景の状況変化
に対応できる。
【００１７】ところが、単に差分画像の輝度統計量から
閾値を求める方法では、画像中に特に大きな船舶が入っ
てきた場合、輝度平均の値は背景輝度分布の中心からズ
レ、標準偏差は背景輝度分布の広がりに比べて大きな値
となる。
閾値を求める方法では、画像中に特に大きな船舶が入っ
てきた場合、輝度平均の値は背景輝度分布の中心からズ
レ、標準偏差は背景輝度分布の広がりに比べて大きな値
となる。
【００１８】よって、単純に輝度平均と標準偏差から閾
値を求め２値化した場合、船舶自身が抽出できなくなる
虞がある。一方、背景画像そのものの輝度平均と標準偏
差の変化は画像中に船舶が現れる場合に比べれば、比較
的ゆっくりとしたものであるので、差分画像の輝度統計
データを過去数回分保存し常時その数回分のデータの平
均とばらつきを求め、新たに算出された輝度統計量をこ
れと比較すれば、画像中に船舶が出現したか否か判定で
きる。
値を求め２値化した場合、船舶自身が抽出できなくなる
虞がある。一方、背景画像そのものの輝度平均と標準偏
差の変化は画像中に船舶が現れる場合に比べれば、比較
的ゆっくりとしたものであるので、差分画像の輝度統計
データを過去数回分保存し常時その数回分のデータの平
均とばらつきを求め、新たに算出された輝度統計量をこ
れと比較すれば、画像中に船舶が出現したか否か判定で
きる。
【００１９】最新の輝度統計量が過去の輝度統計量のば
らつきの範囲外であると判定された場合、最新の輝度統
計量の代わりに前回又は過去の輝度統計量の平均値を以
て閾値を設定すれば船舶を消すことなく２値化できる。
らつきの範囲外であると判定された場合、最新の輝度統
計量の代わりに前回又は過去の輝度統計量の平均値を以
て閾値を設定すれば船舶を消すことなく２値化できる。
【００２０】
【実施例】本発明の一実施例に係る航行船舶認識装置を
図１に示す。同図に示すように、テレビカメラ１で撮影
された画像は、ディジタル画像データとして、一旦、画
像メモリ２に原画像として取り込まれる。予め、準備段
階（監視処理を開始する前段階）において、監視する海
域に船舶が存在しない時の画像をテレビカメラ１で撮影
し、背景画像として画像メモリ３に保存しておく。
図１に示す。同図に示すように、テレビカメラ１で撮影
された画像は、ディジタル画像データとして、一旦、画
像メモリ２に原画像として取り込まれる。予め、準備段
階（監視処理を開始する前段階）において、監視する海
域に船舶が存在しない時の画像をテレビカメラ１で撮影
し、背景画像として画像メモリ３に保存しておく。
【００２１】時々刻々、画像メモリ２に取り込まれる原
画像と、画像メモリ３に保存されている背景画像とは、
差分回路４に送られ、図２に示すように差分処理され
る。図２に示すように、差分回路４は、ｍ行ｎ列の１画
面のうちのｉ行目ｊ列目の画像データを画素（ｉ，ｊ）
とするとき、原画像の画素（ｉ，ｊ）の輝度Ｇ（ｉ，
ｊ）と背景画像の画素（ｉ，ｊ）の輝度Ｂ（ｉ，ｊ）と
から、Ｄ（ｉ，ｊ）＝Ｇ（ｉ，ｊ）−Ｂ（ｉ，ｊ）によ
り、Ｄ（ｉ，ｊ）を求め、輝度統計量算出回路５へ出力
する。尚、画像データの画素（ｉ，ｊ）のデータ値を
「画素（ｉ，ｊ）の輝度」と記す。
画像と、画像メモリ３に保存されている背景画像とは、
差分回路４に送られ、図２に示すように差分処理され
る。図２に示すように、差分回路４は、ｍ行ｎ列の１画
面のうちのｉ行目ｊ列目の画像データを画素（ｉ，ｊ）
とするとき、原画像の画素（ｉ，ｊ）の輝度Ｇ（ｉ，
ｊ）と背景画像の画素（ｉ，ｊ）の輝度Ｂ（ｉ，ｊ）と
から、Ｄ（ｉ，ｊ）＝Ｇ（ｉ，ｊ）−Ｂ（ｉ，ｊ）によ
り、Ｄ（ｉ，ｊ）を求め、輝度統計量算出回路５へ出力
する。尚、画像データの画素（ｉ，ｊ）のデータ値を
「画素（ｉ，ｊ）の輝度」と記す。
【００２２】輝度統計量算出回路５は、差分処理で得ら
れた差分画像の輝度平均μiと輝度標準偏差σiとを求
め、これらを併せた輝度統計量を算出する。算出された
差分画像の輝度統計量μi，σiは、輝度統計量判定回路
６に送られ、閾値を算出するに相応しいデータであるか
否か判定される。
れた差分画像の輝度平均μiと輝度標準偏差σiとを求
め、これらを併せた輝度統計量を算出する。算出された
差分画像の輝度統計量μi，σiは、輝度統計量判定回路
６に送られ、閾値を算出するに相応しいデータであるか
否か判定される。
【００２３】輝度統計量データ判定回路６では、図５に
示すように、輝度統計ばらつき算出回路８で算出された
過去数回の輝度平均、輝度標準偏差の各々の平均値（ば
らつきのあるデータの中心値）Ｍμi，Ｍσiとばらつき
の幅（ばらつきの範囲）Ｄμ i，Ｄσiを判定値として、
輝度統計量算出回路５で算出された輝度統計量μi，σi
が過去のデータのばらつきの範囲内であるか否か判定
し、輝度統計量算出回路５で算出された輝度統計量
μi，σiが過去のデータのばらつきの範囲内であれば、
その値を２値化閾値を設定するためのデータとして閾値
設定回路９に送り、もし、ばらつきの範囲外であれば、
輝度統計量ばらつき算出回路８で算出された過去の輝度
平均、輝度標準偏差の各々の平均値Ｍμi，Ｍσiを閾値
設定回路９に送る。
示すように、輝度統計ばらつき算出回路８で算出された
過去数回の輝度平均、輝度標準偏差の各々の平均値（ば
らつきのあるデータの中心値）Ｍμi，Ｍσiとばらつき
の幅（ばらつきの範囲）Ｄμ i，Ｄσiを判定値として、
輝度統計量算出回路５で算出された輝度統計量μi，σi
が過去のデータのばらつきの範囲内であるか否か判定
し、輝度統計量算出回路５で算出された輝度統計量
μi，σiが過去のデータのばらつきの範囲内であれば、
その値を２値化閾値を設定するためのデータとして閾値
設定回路９に送り、もし、ばらつきの範囲外であれば、
輝度統計量ばらつき算出回路８で算出された過去の輝度
平均、輝度標準偏差の各々の平均値Ｍμi，Ｍσiを閾値
設定回路９に送る。
【００２４】即ち、下式（１）が成立する場合には、輝
度平均μiが過去のデータのばらつきの範囲内であると
して、閾値を算出するのに用いる輝度平均μ0として輝
度統計量算出回路５で算出した輝度平均μiを用い、下
式（１）が成立しない場合には、輝度平均μiが過去の
データのばらつきの範囲外であるとして、閾値を算出す
るのに用いる輝度平均μ0として輝度平均データのばら
つきの中心値Ｍμiを用いる。
度平均μiが過去のデータのばらつきの範囲内であると
して、閾値を算出するのに用いる輝度平均μ0として輝
度統計量算出回路５で算出した輝度平均μiを用い、下
式（１）が成立しない場合には、輝度平均μiが過去の
データのばらつきの範囲外であるとして、閾値を算出す
るのに用いる輝度平均μ0として輝度平均データのばら
つきの中心値Ｍμiを用いる。
【００２５】また、下式（２）が成立する場合には、輝
度標準偏差σiが過去のデータのばらつきの範囲内であ
るとして、閾値を算出するのに用いる輝度標準偏差σ0
として輝度統計量算出回路５で算出した輝度標準偏差σ
iを用い、下式（２）が成立しない場合には、輝度標準
偏差σ0が過去のデータのばらつきの範囲外であるとし
て、閾値を算出するのに用いる輝度標準偏差σ0として
輝度標準偏差データのばらつきの中心値Ｍσiを用い
る。
度標準偏差σiが過去のデータのばらつきの範囲内であ
るとして、閾値を算出するのに用いる輝度標準偏差σ0
として輝度統計量算出回路５で算出した輝度標準偏差σ
iを用い、下式（２）が成立しない場合には、輝度標準
偏差σ0が過去のデータのばらつきの範囲外であるとし
て、閾値を算出するのに用いる輝度標準偏差σ0として
輝度標準偏差データのばらつきの中心値Ｍσiを用い
る。
【００２６】 （Ｍμi−ｋ０×Ｄμi）＜μi＜（Ｍμi＋ｋ０×Ｄμi） …（１） （Ｍσi−ｋ１×Ｄσi）＜σi＜（Ｍσi＋ｋ１×Ｄσi） …（２） 但し、ｋ０，ｋ１は定数である。
【００２７】Ｍμi，Ｍσi，Ｄμi，Ｄσiは、図７に示
すように、輝度統計量データ保存回路７から送られてき
た過去ｐ回分のデータμi-p…μi-2，μi-1及びσi-p…
σi- 2，σi-1から、輝度統計量ばらつき算出回路８によ
り、下式に従って求められる。輝度統計量データ保存回
路７には、過去ｐ回分のデータμi-p…μi-2，μi-1及
びσi-p…σi-2，σi-1が保存されている。
すように、輝度統計量データ保存回路７から送られてき
た過去ｐ回分のデータμi-p…μi-2，μi-1及びσi-p…
σi- 2，σi-1から、輝度統計量ばらつき算出回路８によ
り、下式に従って求められる。輝度統計量データ保存回
路７には、過去ｐ回分のデータμi-p…μi-2，μi-1及
びσi-p…σi-2，σi-1が保存されている。
【００２８】
【数１】
【００２９】閾値設定回路９では、輝度統計量データ判
定回路６で判定、選択された輝度平均μ0と輝度標準偏
差σ0を基に、図６に示すように２値化閾値を設定す
る。即ち、輝度平均μ0と輝度標準偏差σ0から、下式
（３）（４）に示すように、２値化閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２
を算出して、２値化回路１０に送る。 Ｔｈ１＝μ0＋ｍ×σ0 …（３） Ｔｈ２＝μ0−ｍ×σ0 …（４） 但し、ｍは定数である。
定回路６で判定、選択された輝度平均μ0と輝度標準偏
差σ0を基に、図６に示すように２値化閾値を設定す
る。即ち、輝度平均μ0と輝度標準偏差σ0から、下式
（３）（４）に示すように、２値化閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２
を算出して、２値化回路１０に送る。 Ｔｈ１＝μ0＋ｍ×σ0 …（３） Ｔｈ２＝μ0−ｍ×σ0 …（４） 但し、ｍは定数である。
【００３０】２値化回路１０では、差分回路４で得られ
た差分画像を閾値設定回路９で算出された閾値Ｔｈ１，
Ｔｈ２を用いて１と０との２値化のデータ値をとる２値
画像に変換する。例えば、図３に示すように、差分画像
の「第Ｋ行」の輝度データＤ（Ｋ，Ｊ）（Ｊ＝１，２…
ｎ）は、閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２により、Ｄ（ｉ，ｊ）＞Ｔ
ｈ１又はＤ（ｉ，ｊ）＜Ｔｈ２ならば、Ｅ（ｉ，ｊ）＝
１とし、その他の場合にはＥ（ｉ，ｊ）＝０とする２値
画像データＥ（Ｋ，Ｊ）に変換される。
た差分画像を閾値設定回路９で算出された閾値Ｔｈ１，
Ｔｈ２を用いて１と０との２値化のデータ値をとる２値
画像に変換する。例えば、図３に示すように、差分画像
の「第Ｋ行」の輝度データＤ（Ｋ，Ｊ）（Ｊ＝１，２…
ｎ）は、閾値Ｔｈ１，Ｔｈ２により、Ｄ（ｉ，ｊ）＞Ｔ
ｈ１又はＤ（ｉ，ｊ）＜Ｔｈ２ならば、Ｅ（ｉ，ｊ）＝
１とし、その他の場合にはＥ（ｉ，ｊ）＝０とする２値
画像データＥ（Ｋ，Ｊ）に変換される。
【００３１】２値画像は、２値画像面積計算回路１１に
送られ船舶２値化画像面積の計算が行われ、面積がある
大きさ以上であれば、監視区域内に船舶が進入したもの
と見なし、外部に認識結果を出力する。
送られ船舶２値化画像面積の計算が行われ、面積がある
大きさ以上であれば、監視区域内に船舶が進入したもの
と見なし、外部に認識結果を出力する。
【００３２】輝度統計量データ判定回路６で、ばらつき
が一定範囲内と見なされたデータは輝度統計量データ保
存回路７に送られ、過去数回分の輝度統計量が保存され
る。また、輝度統計ばらつき算出回路８では輝度統計量
データ保存回路７で保存されている輝度統計量データか
ら図７に示すようにばらつきの中心値とばらつき範囲を
算出する。
が一定範囲内と見なされたデータは輝度統計量データ保
存回路７に送られ、過去数回分の輝度統計量が保存され
る。また、輝度統計ばらつき算出回路８では輝度統計量
データ保存回路７で保存されている輝度統計量データか
ら図７に示すようにばらつきの中心値とばらつき範囲を
算出する。
【００３３】海上の映像のヒストグラムは、図４に示す
ように、その輝度分布は正規分布に近い形を示し、分布
の広がりは輝度標準偏差で、分布の中心は輝度平均で表
すことができる。本実施例は、差分画像の輝度平均と輝
度標準偏差を画像毎に求め、これらの輝度統計量を基に
２値化閾値を設定するため、海面状況の変化による背景
輝度分布の変化に対応可能となり、背景ノイズの２値化
を抑えた２値化画像を得ることができる。
ように、その輝度分布は正規分布に近い形を示し、分布
の広がりは輝度標準偏差で、分布の中心は輝度平均で表
すことができる。本実施例は、差分画像の輝度平均と輝
度標準偏差を画像毎に求め、これらの輝度統計量を基に
２値化閾値を設定するため、海面状況の変化による背景
輝度分布の変化に対応可能となり、背景ノイズの２値化
を抑えた２値化画像を得ることができる。
【００３４】このため、テレビカメラから遠方に位置
し、２値画像が小さくなってしまう船舶の識別も容易と
なり、船舶背景輝度コントラストの小さい船舶が抽出さ
れる可能性も増す。ところが、この方法を単純に適用す
ると、大きな船舶（またはテレビカメラから近い位置に
ある船舶）が画面に入った場合、差分画像から求めた輝
度統計量が背景輝度分布を表さなくなり、輝度統計量か
ら閾値を求めて２値化しても船舶自身が２値化されなく
なる虞がある。
し、２値画像が小さくなってしまう船舶の識別も容易と
なり、船舶背景輝度コントラストの小さい船舶が抽出さ
れる可能性も増す。ところが、この方法を単純に適用す
ると、大きな船舶（またはテレビカメラから近い位置に
ある船舶）が画面に入った場合、差分画像から求めた輝
度統計量が背景輝度分布を表さなくなり、輝度統計量か
ら閾値を求めて２値化しても船舶自身が２値化されなく
なる虞がある。
【００３５】例えば、大きな船舶が画面内に入った時の
輝度統計量の時系列的な変化を図８（１）に示すよう
に、画像の輝度平均と輝度標準偏差は船舶が存在しない
ときにはあるばらつきの範囲内で変動しているが、船舶
が画面内に入ってきた場合、輝度平均は著しく増大する
のに対し、標準偏差は大きく変動し、船舶が画面の大部
分を占めると一旦小さくなる（図中、破線で丸く囲んで
示す）。尚、図８中、ＴＧＴｉｎは船舶が画面内に入っ
てきた時刻、ＴＧＴｏｕｔは船舶が画面内から出てゆく
時刻である。
輝度統計量の時系列的な変化を図８（１）に示すよう
に、画像の輝度平均と輝度標準偏差は船舶が存在しない
ときにはあるばらつきの範囲内で変動しているが、船舶
が画面内に入ってきた場合、輝度平均は著しく増大する
のに対し、標準偏差は大きく変動し、船舶が画面の大部
分を占めると一旦小さくなる（図中、破線で丸く囲んで
示す）。尚、図８中、ＴＧＴｉｎは船舶が画面内に入っ
てきた時刻、ＴＧＴｏｕｔは船舶が画面内から出てゆく
時刻である。
【００３６】従って、本実施例では、常時過去数回分の
輝度統計量データから、データの中心値と変動分を算出
しておき、新たに算出されたデータがばらつきの範囲を
超えた場合には、過去のデータをバックアップデータと
して閾値算出に用いることにより、大きな船舶が画面内
に入ってきた場合にも安定して２値化できるのである。
輝度統計量データから、データの中心値と変動分を算出
しておき、新たに算出されたデータがばらつきの範囲を
超えた場合には、過去のデータをバックアップデータと
して閾値算出に用いることにより、大きな船舶が画面内
に入ってきた場合にも安定して２値化できるのである。
【００３７】また、輝度平均と輝度標準偏差の変動の様
子は、船舶自身のコントラストにより異なった傾向を示
す。例えば、全体的に白い色をしている様なコントラス
トが均一で大きな船舶が画面内に入って来た場合は、最
初は輝度平均、標準偏差共に変化し始めるが、船舶が画
面内の大部分を占める位になると標準偏差は一旦小さく
なる。
子は、船舶自身のコントラストにより異なった傾向を示
す。例えば、全体的に白い色をしている様なコントラス
トが均一で大きな船舶が画面内に入って来た場合は、最
初は輝度平均、標準偏差共に変化し始めるが、船舶が画
面内の大部分を占める位になると標準偏差は一旦小さく
なる。
【００３８】更に、コントラストに明暗のある船舶の場
合、例えば、舷側が黒くブリッジが白い様な船舶が画面
内に入って来たような場合には、図８（２）に示すよう
に、輝度の明るい部分（ブリッジの白い部分）と暗い部
分（舷側の黒い部分）がキャンセルし、輝度平均の大き
な変化は生じない（図中、破線で丸く囲んで示す）。
合、例えば、舷側が黒くブリッジが白い様な船舶が画面
内に入って来たような場合には、図８（２）に示すよう
に、輝度の明るい部分（ブリッジの白い部分）と暗い部
分（舷側の黒い部分）がキャンセルし、輝度平均の大き
な変化は生じない（図中、破線で丸く囲んで示す）。
【００３９】本実施例では、輝度統計量が背景の輝度分
布を表しているか否かの判定に、輝度平均と輝度標準偏
差の両方の変動を以て判定するため、上述した場合で
も、安定した２値化が可能となるのである。
布を表しているか否かの判定に、輝度平均と輝度標準偏
差の両方の変動を以て判定するため、上述した場合で
も、安定した２値化が可能となるのである。
【００４０】
【発明の効果】以上、実施例に基づいて具体的に説明し
たように、本発明では、船舶を抽出するための画像の２
値化回路において、一定値の閾値を用いるのではなく、
時々刻々テレビカメラから取り込まれる画像の輝度平均
と輝度標準偏差を算出し、その値が画像中船舶以外の背
景部分の輝度分布を反映しているかを判定し、２値化を
行う回路を有するため、海面状況に応じて２値化処理の
閾値を最適に設定でき、背景２値化ノイズを抑えること
が可能となった。また、大きな船舶等が進入して輝度統
計量が時系列的に大きく変化するが、過去数回分のデー
タを利用することにより、閾値の大幅な変動を押え、確
実に船舶を抽出し認識できる利点がある。
たように、本発明では、船舶を抽出するための画像の２
値化回路において、一定値の閾値を用いるのではなく、
時々刻々テレビカメラから取り込まれる画像の輝度平均
と輝度標準偏差を算出し、その値が画像中船舶以外の背
景部分の輝度分布を反映しているかを判定し、２値化を
行う回路を有するため、海面状況に応じて２値化処理の
閾値を最適に設定でき、背景２値化ノイズを抑えること
が可能となった。また、大きな船舶等が進入して輝度統
計量が時系列的に大きく変化するが、過去数回分のデー
タを利用することにより、閾値の大幅な変動を押え、確
実に船舶を抽出し認識できる利点がある。
【図１】本発明の一実施例に係る構成を示すブロック図
である。
である。
【図２】図１の差分回路の機能を示す説明図である。
【図３】図１の２値化回路の機能を示す説明図である。
【図４】差分画像の海面部分の輝度分布を示す説明図で
ある。
ある。
【図５】図１の輝度統計量データ判定回路の一例を示す
説明図である。
説明図である。
【図６】図１の閾値設定回路の一例を示す説明図であ
る。
る。
【図７】図１の輝度統計量ばらつき算出回路の一例を示
す説明図である。
す説明図である。
【図８】輝度統計量の時系列的な変動の一例を示す説明
図である。
図である。
【図９】従来の方式の機能を示す説明図である。
【図１０】従来の方式の問題点を示す説明図である。
１ テレビカメラ ２，３ 画像メモリ ４ 差分回路 ５ 輝度統計量算出回路 ６ 輝度統計量データ判定回路 ７ 輝度統計量データ保存回路 ８ 輝度統計量ばらつき算出回路 ９ 閾値設定回路 １０ ２値化回路 １１ ２値画像面積計算回路
Claims (3)
- 【請求項１】 船舶を抽出するための画像の航行船舶認
識装置において、一定値の閾値を用いるのではなく、時
々刻々テレビカメラから取り込まれる画像の輝度平均と
輝度標準偏差を算出し、その値が画像中船舶以外の背景
部分の輝度分布を反映しているかを判定し、２値化を行
う回路を有することを特徴とする航行船舶認識装置。 - 【請求項２】 監視海域に船舶が存在しない時の画像を
背景画像として予め記憶する画像メモリと、監視海域を
時々刻々と撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影
される画像を原画像として前記背景画像との輝度につい
ての差分処理を行い差分画像を得る差分回路と、該差分
画像に対する輝度平均及び輝度標準偏差を該画像毎に求
める統計量算出回路と、該輝度平均及び輝度標準偏差か
ら閾値を設定する閾値設定回路と、該閾値により前記差
分画像を２値化処理する２値化回路とを有することを特
徴とする航行船舶認識装置。 - 【請求項３】 監視海域に船舶が存在しない時の画像を
背景画像として予め記憶する画像メモリと、監視海域を
時々刻々と撮影する撮影手段と、該撮影手段により撮影
される画像を原画像として前記背景画像との輝度につい
ての差分処理を行い差分画像を得る差分回路と、該差分
画像に対する輝度平均及び輝度標準偏差を該画像毎に求
める統計量算出回路と、該輝度平均及び輝度標準偏差を
過去複数回の画像について記憶する統計量データ保存回
路と、過去複数回分の差分画像についての前記輝度平均
及び輝度標準偏差のばらつきの中心値及びその範囲を算
出する統計量ばらつき算出回路と、前記輝度平均及び輝
度標準偏差が前記ばらつきの中心値及びその範囲を判定
値とした一定範囲内であるか否か判定する統計量データ
判定回路と、該統計量データ判定回路により、前記輝度
平均及び輝度標準偏差が前記ばらつきの中心値及びその
範囲を判定値とした一定範囲内であると判定されたとき
には、当該輝度平均及び輝度標準偏差から閾値を設定
し、また、前記輝度平均及び輝度標準偏差が前記ばらつ
きの中心値及びその範囲を判定値とした一定範囲外であ
ると判定されたときには、前記ばらつきの中心値及びそ
の範囲から閾値を算出するる閾値設定回路と、該閾値に
より前記差分画像を２値化処理する２値化回路とを有す
ることを特徴とする航行船舶認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8100969A JPH09288732A (ja) | 1996-04-23 | 1996-04-23 | 航行船舶認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP8100969A JPH09288732A (ja) | 1996-04-23 | 1996-04-23 | 航行船舶認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09288732A true JPH09288732A (ja) | 1997-11-04 |
Family
ID=14288188
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP8100969A Withdrawn JPH09288732A (ja) | 1996-04-23 | 1996-04-23 | 航行船舶認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH09288732A (ja) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2003028812A (ja) * | 2001-07-17 | 2003-01-29 | Shimadzu Corp | Ｘ線透視装置 |
| US7215795B2 (en) | 2000-09-28 | 2007-05-08 | Hitachi Kokusai Electric Inc. | Intruding object detecting method and intruding object monitoring apparatus employing the method |
| US7805000B2 (en) | 2000-05-01 | 2010-09-28 | Minolta Co., Ltd. | Image processing for binarization of image data |
| RU2661793C1 (ru) * | 2017-05-10 | 2018-07-19 | Акционерное общество "Научно-Производственный Комплекс "Альфа-М" | Способ обработки матрицы чисел |
| JP2021072003A (ja) * | 2019-10-31 | 2021-05-06 | りんかい日産建設株式会社 | 安全航行のための警報装置、警報方法、及び警報プログラム |
| JPWO2021210181A1 (ja) * | 2020-04-17 | 2021-10-21 | ||
| CN118247933A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-06-25 | 江苏臻星美悦健康科技有限公司 | 应用图像大数据处理的现场劝阻警示系统 |
-
1996
- 1996-04-23 JP JP8100969A patent/JPH09288732A/ja not_active Withdrawn
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7805000B2 (en) | 2000-05-01 | 2010-09-28 | Minolta Co., Ltd. | Image processing for binarization of image data |
| US7215795B2 (en) | 2000-09-28 | 2007-05-08 | Hitachi Kokusai Electric Inc. | Intruding object detecting method and intruding object monitoring apparatus employing the method |
| JP2003028812A (ja) * | 2001-07-17 | 2003-01-29 | Shimadzu Corp | Ｘ線透視装置 |
| RU2661793C1 (ru) * | 2017-05-10 | 2018-07-19 | Акционерное общество "Научно-Производственный Комплекс "Альфа-М" | Способ обработки матрицы чисел |
| JP2021072003A (ja) * | 2019-10-31 | 2021-05-06 | りんかい日産建設株式会社 | 安全航行のための警報装置、警報方法、及び警報プログラム |
| JPWO2021210181A1 (ja) * | 2020-04-17 | 2021-10-21 | ||
| WO2021210181A1 (ja) * | 2020-04-17 | 2021-10-21 | 日本電気株式会社 | 画像処理方法 |
| CN118247933A (zh) * | 2024-04-18 | 2024-06-25 | 江苏臻星美悦健康科技有限公司 | 应用图像大数据处理的现场劝阻警示系统 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Application deemed to be withdrawn because no request for examination was validly filed |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 20030701 |