JPH099249A - 画像処理を用いた侵入監視方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【目的】背景画像の明るさの急激な大きな変化にも対応
できて、監視画像に映る侵入物の誤検出を少なくする。 【構成】背景画像の輝度ヒストグラムと監視画像の輝度
ヒストグラムとを求め（ステップ１０２、１０５）、各
輝度ヒストグラムから最頻値をそれぞれ求め（ステップ
１０３、１０６）。これらの最頻値から背景画像から監
視画像に至る明るさの変化分を表す係数を計算し（ステ
ップ１０７）、この係数を用いて背景画像の輝度を更新
する（ステップ１０８）。更新された背景画像と監視画
像との差分画像を求め（ステップ１０９）、差分画像の
輝度が予め設定されたしきい値以上である部分を抽出し
て監視領域の侵入物を検知する（ステップ１１０）。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【産業上の利用分野】本発明は、監視領域の侵入物を監
視するための画像処理を用いた侵入監視方法に係り、特
に、背景の急激な輝度変化による侵入物の誤検出を改善
したものに関する。

【０００２】

【従来の技術】進入物または侵入者（以下、単に侵入物
という）の監視方法として、画像処理技術を用いた侵入
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について、予めオペレータに
より指定された監視領域内に侵入物が撮影されると、そ
の領域内に輝度変化が生じる。この輝度変化は、監視画
像と背景画像との差をとることで求められる。この輝度
変化が生じた部分（予め設定しておくしきい値以上変化
した部分）の画素数を計測し、その計測結果から侵入物
を検知するものである。

【０００３】これをフローチャートで示せば図８に示す
ようになる。すなわち、予め背景画像を入力しておき
（ステップ８０１）、その後監視画像を入力する（ステ
ップ８０２）。つぎに、背景画像と監視画像との差分画
像をとり（ステップ８０３）、この差分画像において輝
度が一定量以上変化している部分を検出して侵入物検知
の判断材料としている（ステップ８０４）。

【０００４】しかし、このような機能を有する侵入検知
装置は、監視領域内の背景の輝度値がほぼ一定であるこ
とを前提として検知するようになっているため、輝度変
化が生じた部分を計測しただけでは、太陽や雲の動き等
による明るさの急激な変化をも侵入物と判断してしまう
という問題がある。

【０００５】そこで、この問題に対処するために、明る
さの変化を、全画像中全ての部分で一定であるとみなし
て、その変化を補正する手法が考案されている。この手
法は、画像の輝度をｆ_t （ｘ，ｙ）とおき（ｔは時刻、
ｘ，ｙは画像上の位置）、時刻ｔ＝０における画像ｆ₀
（ｘ，ｙ）を監視における背景画像とすると、ｆ
_t （ｘ，ｙ）＝ｆ₀ （ｘ，ｙ）＋Ａ_t とするものである
（Ａ_t は明るさの変化を表す係数である）。つまり、明
るさの変化を一定量の変化分としている。

【０００６】これをフローチャートで示せば図９に示す
ようになる。すなわち、背景画像を入力し（ステップ９
０１）、背景画像のヒストグラムを求め（ステップ９０
２）、背景画像のヒストグラムの最頻値を求める（ステ
ップ９０３）。次に監視画像を入力し（ステップ９０
４）、監視画像のヒストグラムを求め（ステップ９０
５）、監視画像のヒストグラムの最頻値を求める（ステ
ップ９０６）。その後、明るさの変化分を表す定数項を
計算し（ステップ９０７）、背景画像を更新し（ステッ
プ９０８）、監視画像から更新背景画像を引いて差分画
像を求め（ステップ９０９）、この差分画像において輝
度が一定量以上変化している部分を検出して侵入物検知
の判断材料としている（ステップ９１０）。

【０００７】

【発明が解決しようとする課題】しかし、実際の画像で
は、画像の明るさが変化したときの、部分ごとの明るさ
の変化は異なるため、明るさが急激に大きく変化した場
合には、上述した従来の手法を用いても、誤った判断を
してしまうという問題があった。

【０００８】本発明の目的は、上述した従来技術の問題
点を解消して、明るさの急激な大きな変化にも対応でき
て、侵入物の誤検出の少ない画像処理を用いた侵入監視
方法を提供することにある。

【０００９】

【課題を解決するための手段】第１の発明の画像処理を
用いた侵入監視方法は、背景画像の輝度ヒストグラムと
監視画像の輝度ヒストグラムとを求め、これらの輝度ヒ
ストグラムから最大頻度を示す輝度の値（最頻値）をそ
れぞれ求め、これらの最頻値から、背景画像から監視画
像に至る明るさの変化分を表す係数を求め、この係数を
用いて背景画像を更新し、更新された背景画像と監視画
像との差分画像を求め、差分画像の輝度が予め設定され
たしきい値以上である部分を抽出して監視領域の侵入物
を検知するものである。

【００１０】第２の発明の画像処理を用いた侵入監視方
法は、背景画像の輝度ヒストグラムと、背景画像と監視
画像との差分画像の輝度ヒストグラムとを求め、これら
の輝度ヒストグラムから最頻値をそれぞれ求め、これら
の最頻値から、背景画像から監視画像に至る明るさの変
化分を表す係数を求め、この係数を用いて背景画像を更
新し、更新された背景画像と監視画像との差分画像を求
め、差分画像の輝度が予め設定されたしきい値以上であ
る部分を抽出して監視領域の侵入物を検知するものであ
る。

【００１１】第３の発明の画像処理を用いた侵入監視方
法は、監視画像の輝度ヒストグラムと、監視画像と背景
画像との差分画像の輝度ヒストグラムとを求め、これら
の輝度ヒストグラムから最頻値をそれぞれ求め、これら
の最頻値から、背景画像から監視画像に至る明るさの変
化分を表す係数を求め、この係数を用いて背景画像を更
新し、更新された背景画像と監視画像との差分画像を求
め、差分画像の輝度が予め設定されたしきい値以上であ
る部分を抽出して監視領域の侵入物を検知するものであ
る。

【００１２】第４の発明の画像処理を用いた侵入監視方
法は、第１の発明において、予め入力されている背景画
像の輝度ヒストグラムと監視画像の輝度ヒストグラムと
から最頻値を求める代わりに最大値を求め、最大値から
明るさの変化分を表す係数を求めるようにしたものであ
る。

【００１３】第５の発明の画像処理を用いた侵入監視方
法は、第２の発明において、予め入力されている背景画
像の輝度ヒストグラムと、監視画像と背景画像との差分
画像の輝度ヒストグラムとから最頻値を求める代わりに
最大値を求め、最大値から明るさの変化分を表す係数を
求めるようにしたものである。

【００１４】第６の発明の画像処理を用いた侵入監視方
法は、第３の発明において、監視画像の輝度ヒストグラ
ムと、監視画像と背景画像との差分画像の輝度ヒストグ
ラムとから最頻値を求める代わりに最大値を求め、最大
値から明るさの変化分を表す係数を求めるようにしたも
のである。

【００１５】

【作用】画像処理を用いた侵入監視方法の基本的な流れ
は、まず、予め背景画像を入力しておき、その後監視画
像を入力する。つぎに、背景画像と監視画像との差分画
像をとり、この差分画像において輝度が一定量以上変化
している部分を抽出し、この抽出結果により侵入物を検
知するというものである。

【００１６】本発明では、この基本的な流れにおいて、
最終的な差分画像をとるときに、入力した監視画像ごと
に背景画像を更新して背景の輝度変化を除去することに
より、明るさの急激な変化に対応させるようにしてい
る。

【００１７】まず、背景画像の更新方法について説明す
る。

【００１８】明るさが連続的に変化する侵入物のない画
像を考える（なお、「明るさが連続的に変化する侵入物
のない画像」は、「明るさが急激に大きく変化した画
像」でも「明るさがあまり変化しなかった画像」でもか
まわず、本発明では、明るさの変化量の大きさには左右
されない。）。この画像の輝度をｆ_t （ｘ，ｙ）とお
く。ここでｔは時刻、ｘ，ｙは画像上の位置を表す。時
刻ｔ＝０における画像ｆ₀（ｘ，ｙ）を監視における背
景画像とする。時刻ｔにおけるｆ_t （ｘ，ｙ）は，ｆ₀
（ｘ，ｙ）を用いて次のように表される。つまり、明る
さの変化は、一定量の変化分としてではなく、一定比の
変化分としている。

【００１９】 ｆ_t （ｘ，ｙ）＝Ａ_t ・ｆ₀ （ｘ，ｙ） (1) ここで、Ａ_t は明るさの変化を表す係数である。明るさ
の変化のないときは、Ａ_t ＝１、明るさが変化したとき
は、Ａ_t は１以外の値をとる。このＡ_t は、光源の明る
さの変化に対応している。

【００２０】このＡ_t を次のようにおく。ここで、ε_t
は、明るさの変化分を表す係数である。

【００２１】 Ａ_t ＝１＋ε_t (2) すると、(1) 式は、 ｆ_t （ｘ，ｙ）＝（１＋ε_t ）・ｆ₀ （ｘ，ｙ） (3) となる。背景画像ｆ₀ （ｘ，ｙ）と時刻ｔにおける画像
ｆ_t （ｘ，ｙ）との変化分となる差分画像ｇ_t （ｘ，
ｙ）は、次のようになる。

【００２２】 ｇ_t （ｘ，ｙ）＝ｆ_t （ｘ，ｙ）−ｆ₀ （ｘ，ｙ） ＝（１＋ε_t ）・ｆ₀ （ｘ，ｙ）−ｆ₀ （ｘ，ｙ） ＝ε_t ・ｆ₀ （ｘ，ｙ） (4) ここで、後述する方法でこのε_t を求め、背景画像ｆ₀
（ｘ，ｙ）に対して、 ｆ' ₀ （ｘ，ｙ）＝（１＋ε_t ）・ｆ₀ （ｘ，ｙ） (5) の更新を行う。これにより新たな変化分ｇ' _t （ｘ，
ｙ）は、 ｇ' _t （ｘ，ｙ）＝ｆ_t （ｘ，ｙ）−ｆ' ₀ （ｘ，ｙ）＝０ (6) となり、背景の輝度変化を除去することができる。

【００２３】次に、このε_t の求め方について説明す
る。

【００２４】まず、背景画像ｆ₀ （ｘ，ｙ）の輝度のヒ
ストグラムを、例えば、図４に示すような分布であると
する。そのときｆ_t （ｘ，ｙ）の輝度のヒストグラム
は、例えば、図５に示すような分布となるものとする。
ここでは、Ａ_t ＞１の例を示した。

【００２５】ここで、それぞれのヒストグラムにおい
て、最大頻度を示す輝度の値（輝度の最頻値）をそれぞ
れ図示するようにｐ₀ 、ｐ_t とする。また、輝度の最大
値をそれぞれ図示するようにｍ₀ 、ｍ_t とする。

【００２６】式(1) からこれらの値には次の関係が成り
立つ。

【００２７】 ｐ_t ＝Ａ_t ・ｐ₀ ＝（１＋ε_t ）ｐ₀ (7) ｍ_t ＝Ａ_t ・ｍ₀ ＝（１＋ε_t ）ｍ₀ (8) したがって、 ε_t ＝ｐ_t ／ｐ₀ −１ (9) ε_t ＝ｍ_t ／ｍ₀ −１ (10) となる。

【００２８】したがって、監視画像ｆ_t （ｘ，ｙ）を背
景画像ｆ₀ （ｘ，ｙ）の最頻値（ｐ_t ，ｐ₀ ）、また
は、最大値（ｍ_t ，ｍ₀ ）を求めることにより、(9) 式
または(10)式から、明るさの変化分を表す係数ε_t を求
めることができる。これが第１及び第４の発明である。

【００２９】また、ε_t の別の求め方について説明す
る。

【００３０】背景画像ｆ₀ ( ｘ，ｙ）の輝度のヒストグ
ラムを、前と同様、例えば、図４に示すような分布であ
るとする。差分画像ｇ_t （ｘ，ｙ）の輝度のヒストグラ
ムは、例えば、図６に示すものとする。ここでは、ε_t
＞０の例を示した。

【００３１】ここで、差分画像ｇ_t （ｘ，ｙ）の輝度の
ヒストグラムの最大値をｍ_tA、最頻値をｐ_tAとした。式
(4) から、これらの値と前述したｐ₀ ，ｍ₀ には、次の
関係が成り立つ。

【００３２】 ｐ_tA＝ε_t ・ｐ₀ (11) ｍ_tA＝ε_t ・ｍ₀ (12) したがって、 ε_t ＝ｐ_tA／ｐ₀ (13) ε_t ＝ｍ_tA／ｍ₀ (14) となる。

【００３３】したがって、差分画像ｇ_t （ｘ，ｙ）と背
景画像ｆ_t （ｘ，ｙ）の最頻値（ｐ_tA，ｐ₀ ）、また
は、最大値（ｍ_tA，ｍ₀ ）を求めることにより、(13)式
または(14)式から、明るさの変化分を表す係数ε_t を求
めることができる。これが第２の発明及び第５の発明で
ある。

【００３４】また、ε_t のさらに別の求め方について説
明する。ｍ_tA、ｐ_tA、ｍ_t 、ｐ_t の関係は、(4) 式から ｐ_tA＝（ｐ_t −ｐ_tA）・ε_t (15) ｍ_tA＝（ｍ_t −ｍ_tA）・ε_t （１
６） したがって、 ε_ｔ ＝ｐ_tA／（ｐ_t −ｐ_tA） (17) ε_t ＝ｍ_tA／（ｍ_t −ｍ_tA） (18) となる。

【００３５】したがって、差分画像ｇ_t （ｘ，ｙ）と監
視画像ｆ_t （ｘ，ｙ）の最頻値（ｐ_tA，ｐ_t ）、または
最大値（ｍ_tA，ｍ_t ）を求めることにより(17)式または
(18)式から、明るさの変化分を表す係数ε_t を求めるこ
とができる。これが第３及び第６の発明である。

【００３６】以上説明した６つのいずれかの方法でε_t
を求め、背景画像に対して(5) 式の更新を施すことで、
明るさの急激な大きな変化に対応できる。

【００３７】このように本発明では、背景画像、監視画
像、差分画像の３つの画像から２つを選んで組合わせ、
そられの輝度のヒストグラムを用いて背景画像の輝度を
更新することにより、背景の輝度変化を除去するように
したので、従来方式では誤動作の要因のひとつであった
明るさの急激な大きな変化にも対応でき、誤って侵入物
ありと判断するおそれがなくなる。本発明は、特に鉄塔
敷地内への人の侵入検出またはクレーン接近の検出に有
効である。

【００３８】

【実施例】以下に本発明の実施例を説明する。

【００３９】（実施例１）図１及び図７を用いて説明す
る。

【００４０】まず、監視を開始する前に、侵入がない画
像を背景画像としてＩＴＶカメラ１で撮影し、画像処理
回路２のメモリに記憶させておく（ステップ１０１）。
この背景画像の輝度のヒストグラムを画像処理回路２に
おいて求め（ステップ１０２）、この輝度のヒストグラ
ムから最頻値を求め、同じく画像処理回路２のメモリに
記憶させておく（ステップ１０３）。

【００４１】この状態で、監視処理を開始する。まず、
ＩＴＶカメラ１で監視画像を撮影する（ステップ１０
４）。この撮影した監視画像は、画像処理回路２に送ら
れ、この画像処理回路２において監視画像の輝度のヒス
トグラムが求められ（ステップ１０５）、この輝度のヒ
ストグラムの最頻値を求める（ステップ１０６）。

【００４２】ここで、この監視画像の輝度のヒストグラ
ムの最頻値と、予め画像処理回路２で計算しておいた背
景画像の輝度のヒストグラムの最頻値とを用いて、明る
さの変化分を表す係数を式(9) を用いて画像処理回路２
で計算する（ステップ１０７）。この画像処理回路２で
計算して得られた明るさの変化分を表す係数ε_t を用い
て、予め画像処理回路２のメモリに記憶しておいた背景
画像を式(5) を用いて更新する（ステップ１０８）。

【００４３】この更新した背景画像と、監視画像との対
応する各画素の点の輝度の値を画像処理回路２を用いて
減算して差分画像を求める（ステップ１０９）。

【００４４】次に、この差分画像の各画素点の値の絶対
値を求める。その値が、予め設定されているしきい値以
上の値を持つ画素点の数を画像処理回路２を用いて数え
る。この画素数が、予め設定されたもう一つのしきい値
以上のときに、侵入物ありとして、出力回路３にこの検
出結果を送る。画素数がしきい値未満のときには、侵入
物なしとして、出力回路３にこの検出結果を送る。出力
回路３は、画像処理回路２より送られてきたこの検出結
果を出力する（ステップ１１０）。

【００４５】以降、ステップ１０４〜ステップ１１０の
一連の作業を繰り返し、連続的に侵入物検出処理を続け
る。

【００４６】（実施例２）図２及び図７を用いて説明す
る。

【００４７】まず、監視を開始する前に、侵入がない画
像を背景画像としてＩＴＶカメラ１で撮影し、画像処理
回路２のメモリに記憶させておく（ステップ２０１）。
この背景画像の輝度のヒストグラムを画像処理回路２に
おいて求め（ステップ２０２）、この輝度のヒストグラ
ムの最頻値を求め、同じく画像処理回路２のメモリに記
憶させておく（ステップ２０３）。

【００４８】この状態で、監視処理を開始する。まず、
このＩＴＶカメラ１で監視画像を撮影する（ステップ２
０４）。この撮影した監視画像は、画像処理回路２に送
られ、背景画像と、この監視画像との対応する各画素の
点の輝度の値を画像処理回路２を用いて減算して差分画
像を求める（ステップ２０５）。この画像処理回路２に
おいて差分画像の輝度のヒストグラムが計算され（ステ
ップ２０６）、この輝度のヒストグラムの最頻値を求め
る（ステップ２０７）。

【００４９】ここで、この差分画像の輝度のヒストグラ
ムの最頻値と、予め画像処理回路２で計算しておいた背
景画像の輝度のヒストグラムの最頻値とを用いて、明る
さの変化分を表す係数を式(13)を用いて画像処理回路２
で計算する（ステップ２０８）。この画像処理回路２で
計算して得られた明るさの変化分を表す係数ε_t を用い
て、予め画像処理回路２のメモリに記憶しておいた背景
画像を式(5) を用いて更新する（ステップ２０９）。

【００５０】この更新した背景画像と、監視画像との対
応する各画素の点の輝度の値を画像処理回路２を用いて
減算して差分画像を求める（ステップ２１０）。

【００５１】次に、この差分画像の各画素点の値の絶対
値を求める。その値が、予め設定されているしきい値以
上の値を持つ画素点の数を画像処理回路２を用いて数え
る。この画素数が、予め設定されたもう一つのしきい値
以上のときには、侵入物ありとして、出力回路３にこの
検出結果を送る。画素数がしきい値未満のときには、侵
入物なしとして、出力回路３にこの検出結果を送る。こ
の出力回路３は、画像処理回路２より送られてきたこの
検出結果を出力する（ステップ２１１）。

【００５２】以降、ステップ２０４〜ステップ２１１の
一連の作業を繰り返し、連続的に侵入物検出処理を続け
る。

【００５３】（実施例３）図３及び図７を用いて説明す
る。

【００５４】まず、監視を開始する前に、侵入がない画
像を背景画像としてＩＴＶカメラ１で撮影し、画像処理
回路２のメモリに記憶させておく（ステップ３０１）。

【００５５】この状態で監視処理を開始する。まず、こ
のＩＴＶカメラ１で監視画像を撮影する（ステップ３０
２）。この撮影した監視画像は、画像処理回路２に送ら
れ、この画像処理回路２において監視画像の輝度のヒス
トグラムが求められ（ステップ３０３）、この輝度のヒ
ストグラムの最頻値を求める（ステップ３０４）。

【００５６】また、背景画像とこの監視画像との対応す
る各画素の点の輝度の値を画像処理回路２を用いて減算
して差分画像を求める（ステップ３０５）。この画像処
理回路２において差分画像の輝度のヒストグラムが計算
され（ステップ３０６）、この輝度のヒストグラムの最
頻値を求める（ステップ３０７）。

【００５７】ここで、この監視画像の輝度のヒストグラ
ムの最頻値と、この差分画像の輝度のヒストグラムの最
頻値とを用いて、明るさの変化分を表す係数を式(17)を
用いて画像処理回路２で計算する（ステップ３０８）。
この画像処理回路２で計算して得られた明るさの変化分
を表す係数ε_t を用いて、予め画像処理回路２のメモリ
に記憶しておいた背景画像を式(5) を用いて更新する
（ステップ３０９）。

【００５８】この更新した背景画像と、監視画像との対
応する各画素の点の輝度の値を画像処理回路２を用いて
減算して差分画像を求める（ステップ３１０）。

【００５９】次に、この差分画像の各画素点の値の絶対
値を求める。その値が、予め設定されているしきい値以
上の値を持つ画素点の数を画像処理回路２を用いて数え
る。この画素数が、予め設定されたもう一つのしきい値
以上のときに、侵入物ありとして、出力回路３にこの検
出結果を送る。画素数がしきい値未満のときには、侵入
物なしとして、出力回路３にこの検出結果を送る。この
出力回路３は、画像処理回路２より送られてきたこの検
出結果を出力する（ステップ３１１）。

【００６０】以降、ステップ３０２〜ステップ３１１の
一連の作業を繰り返し、連続的に侵入物検出処理を続け
る。

【００６１】（変形例１）実施例１において、輝度ヒス
トグラムから最頻値を求める代りに最大値を求め、最頻
値の式(9) を用いて計算する部分を、式(9) の代わりに
最大値の式(10)を用いて計算する。

【００６２】（変形例２）実施例２において、輝度ヒス
トグラムから最頻値を求める代りに最大値を求め、最頻
値の式(13)を用いて計算する部分を、式(13)の代わりに
最大値の式(14)を用いて計算する。

【００６３】（変形例３）実施例３において、輝度ヒス
トグラムから最頻値を求める代りに最大値を求め、最頻
値の式(17)を用いて計算する部分を、式(17)の代わりに
最大値の式(18)を用いて計算する。

【００６４】

【発明の効果】本発明によれば、背景画像の輝度ヒスト
グラムと監視画像の輝度ヒストグラムとを求めて両者の
結果から明るさの変化分を表す係数を求めることで、も
しくは、背景画像の輝度ヒストグラムと、背景画像と監
視画像との差分画像の輝度ヒストグラムとを求めて両者
の結果から明るさの変化分を表す係数を求めることで、
もしくは、監視画像の輝度ヒストグラムと、背景画像と
監視画像との差分画像の輝度ヒストグラムとを求めて両
者の結果から明るさの変化分を表す係数を求めること
で、背景画像の更新を行うようにして、明るさの急激な
大きな変化を的確に検知するようにしたので、明るさの
急激な大きな変化に左右されない画像処理を行うことが
でき、侵入物の検出精度を上げることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の画像処理を用いた侵入監視方法の実施
例１の手順を示すフローチャート。

【図２】実施例２の手順を示すフローチャート。

【図３】実施例３の手順を示すフローチャート。

【図４】時刻ｔ＝０における画像ｆ_t （ｘ，ｙ）の輝度
の一例を示すヒストグラム。

【図５】時刻ｔにおける画像ｆ_t （ｘ，ｙ）の輝度の一
例を示すヒストグラム。

【図６】差分画像ｇ_t （ｘ，ｙ）の輝度の一例を示すヒ
ストグラム。

【図７】本発明を実施するための画像処理装置例のブロ
ック図。

【図８】従来例の手順を示すフローチャート。

【図９】他の従来例の手順を示すフローチャート。

【符号の説明】

１ ＩＴＶカメラ ２ 画像処理回路 ３ 出力回路

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】背景画像の輝度ヒストグラムと監視画像の
   輝度ヒストグラムとを求め、これらの輝度ヒストグラム
   から最大頻度を示す輝度の値（最頻値）をそれぞれ求
   め、これらの最頻値から、背景画像から監視画像に至る
   明るさの変化分を表す係数を求め、この係数を用いて背
   景画像を更新し、更新された背景画像と監視画像との差
   分画像を求め、差分画像の輝度が予め設定されたしきい
   値以上である部分を抽出して監視領域の侵入物を検知す
   ることを特徴とする画像処理を用いた侵入監視方法。
2. 【請求項２】背景画像の輝度ヒストグラムと、背景画像
   と監視画像との差分画像の輝度ヒストグラムとを求め、
   これらの輝度ヒストグラムから最頻値をそれぞれ求め、
   これらの最頻値から、背景画像から監視画像に至る明る
   さの変化分を表す係数を求め、この係数を用いて背景画
   像を更新し、更新された背景画像と監視画像との差分画
   像を求め、差分画像の輝度が予め設定されたしきい値以
   上である部分を抽出して監視領域の侵入物を検知するこ
   とを特徴とする画像処理を用いた侵入監視方法。
3. 【請求項３】監視画像の輝度ヒストグラムと、監視画像
   と背景画像との差分画像の輝度ヒストグラムとを求め、
   これらの輝度ヒストグラムから最頻値をそれぞれ求め、
   これらの最頻値から、背景画像から監視画像に至る明る
   さの変化分を表す係数を求め、この係数を用いて背景画
   像を更新し、更新された背景画像と監視画像との差分画
   像を求め、差分画像の輝度が予め設定されたしきい値以
   上である部分を抽出して監視領域の侵入物を検知するこ
   とを特徴とする画像処理を用いた侵入監視方法。
4. 【請求項４】請求項１の画像処理を用いた侵入監視方法
   において、背景画像の輝度ヒストグラムと監視画像の輝
   度ヒストグラムとから最頻値を求める代わりに最大値を
   求め、この最大値から明るさの変化分を表す係数を求め
   るようにした画像処理を用いた侵入監視方法。
5. 【請求項５】請求項２の画像処理を用いた侵入監視方法
   において、背景画像の輝度ヒストグラムと監視画像と背
   景画像との差分画像の輝度ヒストグラムとから最頻値を
   求める代わりに最大値を求め、この最大値から明るさの
   変化分を表す係数を求めるようにした画像処理を用いた
   侵入監視方法。
6. 【請求項６】請求項３の画像処理を用いた侵入監視方法
   において、監視画像の輝度ヒストグラムと監視画像と背
   景画像との差分画像の輝度ヒストグラムとから最頻値を
   求める代わりに最大値を求め、この最大値から明るさの
   変化分を表す係数を求めるようにした画像処理を用いた
   侵入監視方法。