JPH11175734A - 画像変化検出装置及びその方法 - Google Patents
画像変化検出装置及びその方法Info
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- JPH11175734A JPH11175734A JP9342606A JP34260697A JPH11175734A JP H11175734 A JPH11175734 A JP H11175734A JP 9342606 A JP9342606 A JP 9342606A JP 34260697 A JP34260697 A JP 34260697A JP H11175734 A JPH11175734 A JP H11175734A
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- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 撮像手段から得られる時系列画像から、近傍
領域内での画素特徴の時間相関を算出することにより、
検出目的とする画像上の特定の時間的変化をしている領
域を自動検出できるようになし、また、検出目的の画像
変化以外の誤検出を大幅に減少させる画像変化検出装置
を提供する。 【解決手段】 画像変化検出装置１は、画像蓄積部１１
と、画像蓄積部１１に蓄積されている時系列画像におけ
る（２つ以上の）画素間での画素特徴の時間相関を算出
する相関演算部１２と、予め定められた領域内での画素
間で相関演算部１２を用いて算出された相関値から評価
値を算出する評価値算出部１３と、画像中に設定されて
いる全ての領域での評価値から検出目的とする特定の画
像変化領域を求める変化領域決定部１４とからなる。
領域内での画素特徴の時間相関を算出することにより、
検出目的とする画像上の特定の時間的変化をしている領
域を自動検出できるようになし、また、検出目的の画像
変化以外の誤検出を大幅に減少させる画像変化検出装置
を提供する。 【解決手段】 画像変化検出装置１は、画像蓄積部１１
と、画像蓄積部１１に蓄積されている時系列画像におけ
る（２つ以上の）画素間での画素特徴の時間相関を算出
する相関演算部１２と、予め定められた領域内での画素
間で相関演算部１２を用いて算出された相関値から評価
値を算出する評価値算出部１３と、画像中に設定されて
いる全ての領域での評価値から検出目的とする特定の画
像変化領域を求める変化領域決定部１４とからなる。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、ＴＶカメラ等の撮
像手段を用いて撮影した時系列画像において、検出目的
とする特定の画像変化を検出する画像変化検出装置及び
その方法に関するものである。
像手段を用いて撮影した時系列画像において、検出目的
とする特定の画像変化を検出する画像変化検出装置及び
その方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】ＴＶカメラ等の撮像手段を用いて画像中
の変化領域を検出する画像処理技術は、監視装置等に搭
載され、セキュリティ等の分野で用いられてきた。他に
も、近年の急速な高齢化社会化にともなって、自宅や介
護施設での介護が必要とされる高齢者や入院患者等の状
態監視への応用が期待されている。
の変化領域を検出する画像処理技術は、監視装置等に搭
載され、セキュリティ等の分野で用いられてきた。他に
も、近年の急速な高齢化社会化にともなって、自宅や介
護施設での介護が必要とされる高齢者や入院患者等の状
態監視への応用が期待されている。
【０００３】ところで、近年の高齢化に関しては、我が
国においても高齢者の占める割合が増加傾向にあり、２
０２０年には６５歳以上の高齢者が全人口の４分の１を
超え、この状態が１世紀続くと予想されている。これに
伴い、寝たきりや痴呆といった介護の必要な人（被介護
者）の数も大幅に増加する。要介護高齢者の発生率は加
齢に伴い増加し、現在、６５〜６９歳では１．５％程度
であるが、８５歳以上では２４％に達する。一方、この
介護を行う人自体も配偶者などの高齢者が５割以上を占
めており、深刻な社会問題となりつつある。
国においても高齢者の占める割合が増加傾向にあり、２
０２０年には６５歳以上の高齢者が全人口の４分の１を
超え、この状態が１世紀続くと予想されている。これに
伴い、寝たきりや痴呆といった介護の必要な人（被介護
者）の数も大幅に増加する。要介護高齢者の発生率は加
齢に伴い増加し、現在、６５〜６９歳では１．５％程度
であるが、８５歳以上では２４％に達する。一方、この
介護を行う人自体も配偶者などの高齢者が５割以上を占
めており、深刻な社会問題となりつつある。
【０００４】このため、被介護者の生理状態を被接触で
簡便に観測し、異常が発生した時に警報を発する装置及
び方法が期待されており、被介護者を撮影した動画像上
の局所領域の差分情報を解析することにより呼吸に伴う
体動を計測する手法が提案され注目を集めている（参考
文献１：石原他、ビデオ信号差分処理による在宅医療支
援システム、日本ＭＥ学会包括医療におけるマルチメデ
ィア研究会報告集、VoL.2,no.1,PP.1-4,1997.7）。
簡便に観測し、異常が発生した時に警報を発する装置及
び方法が期待されており、被介護者を撮影した動画像上
の局所領域の差分情報を解析することにより呼吸に伴う
体動を計測する手法が提案され注目を集めている（参考
文献１：石原他、ビデオ信号差分処理による在宅医療支
援システム、日本ＭＥ学会包括医療におけるマルチメデ
ィア研究会報告集、VoL.2,no.1,PP.1-4,1997.7）。
【０００５】しかし上記方法では、呼吸に伴う体動を観
測するための局所領域は観測者が予め手動で設定せねば
ならず、この設定に熟練を要するという問題点があっ
た。
測するための局所領域は観測者が予め手動で設定せねば
ならず、この設定に熟練を要するという問題点があっ
た。
【０００６】また、被介護者が寝返りなど、呼吸以外の
大きな体動等による大きな画像変動があった際には、こ
の局所領域を手動で再設定せねばならず、簡便に利用で
きないといった問題点があった。
大きな体動等による大きな画像変動があった際には、こ
の局所領域を手動で再設定せねばならず、簡便に利用で
きないといった問題点があった。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】このように、撮像手段
を用いた変化検出技術では、観測領域を予め手動で設定
しなければならないことや、大きな変動があったときに
再度設定し直す必要があったことから、簡便に利用でき
ないといった問題点があった。
を用いた変化検出技術では、観測領域を予め手動で設定
しなければならないことや、大きな変動があったときに
再度設定し直す必要があったことから、簡便に利用でき
ないといった問題点があった。
【０００８】本発明はこのような事情を考慮してなされ
たもので、その目的とするところは、撮像手段から得ら
れる時系列画像から、近傍領域内での画素特徴の時間相
関を算出することにより、検出目的とする画像変動を自
動検出できるようにするとともに、検出目的の画像変化
以外の誤検出を大幅に減少させることにある。
たもので、その目的とするところは、撮像手段から得ら
れる時系列画像から、近傍領域内での画素特徴の時間相
関を算出することにより、検出目的とする画像変動を自
動検出できるようにするとともに、検出目的の画像変化
以外の誤検出を大幅に減少させることにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】請求項１の発明は、同一
対象物を写した時系列画像上において特定の時間的変化
をしている領域を検出する画像変化検出装置であって、
前記時系列画像上における画素間での所定の画素的特徴
に関する時間的相関値を算出する相関演算手段と、前記
時系列画像上を複数の範囲に分割し、この分割範囲内の
画素間における前記相関演算手段によって算出した時間
的相関値を用いて特定の時間的変化に対応する評価値を
前記分割範囲毎に算出する評価値算出手段と、前記評価
値算出手段によって算出した前記分割範囲毎の評価値の
中で最も妥当な評価値を有する分割範囲を、前記特定の
時間的変化をしている領域とする変化領域決定手段とか
らなることを特徴とする画像変化検出装置である。
対象物を写した時系列画像上において特定の時間的変化
をしている領域を検出する画像変化検出装置であって、
前記時系列画像上における画素間での所定の画素的特徴
に関する時間的相関値を算出する相関演算手段と、前記
時系列画像上を複数の範囲に分割し、この分割範囲内の
画素間における前記相関演算手段によって算出した時間
的相関値を用いて特定の時間的変化に対応する評価値を
前記分割範囲毎に算出する評価値算出手段と、前記評価
値算出手段によって算出した前記分割範囲毎の評価値の
中で最も妥当な評価値を有する分割範囲を、前記特定の
時間的変化をしている領域とする変化領域決定手段とか
らなることを特徴とする画像変化検出装置である。
【００１０】請求項２の発明は、前記特定の時間的変化
が、周期的な変化の場合には、前記評価値算出手段の評
価値は、前記相関演算手段によって算出した時間的相関
値を用いて前記変化状態を評価する値であることを特徴
とする画像変化検出装置である。
が、周期的な変化の場合には、前記評価値算出手段の評
価値は、前記相関演算手段によって算出した時間的相関
値を用いて前記変化状態を評価する値であることを特徴
とする画像変化検出装置である。
【００１１】請求項３の発明は、特定の時間的変化が一
度変化をして、その後変化しない状態の場合には、前記
評価値算出手段の評価値は、前記相関演算手段によって
算出した時間的相関値を用いて前記変化状態を評価する
値であることを特徴とする画像変化検出装置である。
度変化をして、その後変化しない状態の場合には、前記
評価値算出手段の評価値は、前記相関演算手段によって
算出した時間的相関値を用いて前記変化状態を評価する
値であることを特徴とする画像変化検出装置である。
【００１２】請求項４の発明は、特定の時間的変化が一
度変化をして、その後元の状態に復帰する復帰状態の場
合には、前記評価値算出手段の評価値は、前記相関演算
手段によって算出した時間的相関値を用いて前記変化状
態を評価する値であることを特徴とする画像変化検出装
置である。
度変化をして、その後元の状態に復帰する復帰状態の場
合には、前記評価値算出手段の評価値は、前記相関演算
手段によって算出した時間的相関値を用いて前記変化状
態を評価する値であることを特徴とする画像変化検出装
置である。
【００１３】請求項５の発明は、同一対象物を写した時
系列画像上において特定の時間的変化をしている領域を
検出する画像変化検出方法であって、前記時系列画像上
における画素間での所定の画素的特徴に関する時間的相
関値を算出する相関演算ステップと、前記時系列画像上
を複数の範囲に分割し、この分割範囲内の画素間におけ
る前記相関演算ステップによって算出した時間的相関値
を用いて特定の時間的変化に対応する評価値を前記分割
範囲毎に算出する評価値算出ステップと、前記評価値算
出ステップによって算出した前記分割範囲毎の評価値の
中で最も妥当な評価値を有する分割範囲を、前記特定の
時間的変化をしている領域とする変化領域決定ステップ
とからなることを特徴とする画像変化検出方法である。
系列画像上において特定の時間的変化をしている領域を
検出する画像変化検出方法であって、前記時系列画像上
における画素間での所定の画素的特徴に関する時間的相
関値を算出する相関演算ステップと、前記時系列画像上
を複数の範囲に分割し、この分割範囲内の画素間におけ
る前記相関演算ステップによって算出した時間的相関値
を用いて特定の時間的変化に対応する評価値を前記分割
範囲毎に算出する評価値算出ステップと、前記評価値算
出ステップによって算出した前記分割範囲毎の評価値の
中で最も妥当な評価値を有する分割範囲を、前記特定の
時間的変化をしている領域とする変化領域決定ステップ
とからなることを特徴とする画像変化検出方法である。
【００１４】請求項６の発明は、前記特定の時間的変化
が、周期的な変化の場合には、前記評価値算出ステップ
の評価値は、前記相関演算ステップによって算出した時
間的相関値を用いて前記変化状態を評価する値であるこ
とを特徴とする画像変化検出方法である。
が、周期的な変化の場合には、前記評価値算出ステップ
の評価値は、前記相関演算ステップによって算出した時
間的相関値を用いて前記変化状態を評価する値であるこ
とを特徴とする画像変化検出方法である。
【００１５】請求項７の発明は、特定の時間的変化が一
度変化をして、その後変化しない状態の場合には、前記
評価値算出ステップの評価値は、前記相関演算ステップ
によって算出した時間的相関値を用いて前記変化状態を
評価する値であることを特徴とする画像変化検出方法で
ある。
度変化をして、その後変化しない状態の場合には、前記
評価値算出ステップの評価値は、前記相関演算ステップ
によって算出した時間的相関値を用いて前記変化状態を
評価する値であることを特徴とする画像変化検出方法で
ある。
【００１６】請求項８の発明は、特定の時間的変化が一
度変化をして、その後元の状態に復帰する復帰状態の場
合には、前記評価値算出ステップの評価値は、前記相関
演算ステップによって算出した時間的相関値を用いて前
記変化状態を評価する値であることを特徴とする画像変
化検出方法である。
度変化をして、その後元の状態に復帰する復帰状態の場
合には、前記評価値算出ステップの評価値は、前記相関
演算ステップによって算出した時間的相関値を用いて前
記変化状態を評価する値であることを特徴とする画像変
化検出方法である。
【００１７】請求項９の発明は、同一対象物を写した時
系列画像上において特定の時間的変化をしている領域を
検出する画像変化検出方法を実現するためのプログラム
を記憶した記録媒体であって、前記時系列画像上におけ
る画素間での所定の画素的特徴に関する時間的相関値を
算出する相関演算機能と、前記時系列画像上を複数の範
囲に分割し、この分割範囲内の画素間における前記相関
演算機能によって算出した時間的相関値を用いて特定の
時間的変化に対応する評価値を前記分割範囲毎に算出す
る評価値算出機能と、前記評価値算出機能によって算出
した前記分割範囲毎の評価値の中で最も妥当な評価値を
有する分割範囲を、前記特定の時間的変化をしている領
域とする変化領域決定機能とからなるプログラムを記憶
したことを特徴とする画像変化検出方法に関する記録媒
体である。
系列画像上において特定の時間的変化をしている領域を
検出する画像変化検出方法を実現するためのプログラム
を記憶した記録媒体であって、前記時系列画像上におけ
る画素間での所定の画素的特徴に関する時間的相関値を
算出する相関演算機能と、前記時系列画像上を複数の範
囲に分割し、この分割範囲内の画素間における前記相関
演算機能によって算出した時間的相関値を用いて特定の
時間的変化に対応する評価値を前記分割範囲毎に算出す
る評価値算出機能と、前記評価値算出機能によって算出
した前記分割範囲毎の評価値の中で最も妥当な評価値を
有する分割範囲を、前記特定の時間的変化をしている領
域とする変化領域決定機能とからなるプログラムを記憶
したことを特徴とする画像変化検出方法に関する記録媒
体である。
【００１８】本発明によれば、時系列画像から、近傍領
域内での画素特徴の時間相関を算出することにより、検
出目的とする画像上の特定の時間的変化をしている領域
を自動検出できるようにするとともに、検出目的の画像
変化以外の誤検出を大幅に減少させることが可能とな
る。
域内での画素特徴の時間相関を算出することにより、検
出目的とする画像上の特定の時間的変化をしている領域
を自動検出できるようにするとともに、検出目的の画像
変化以外の誤検出を大幅に減少させることが可能とな
る。
【００１９】
【発明の実施の形態】図１は、本発明の実施形態の一実
施例の画像変化検出装置１の概略構成図である。
施例の画像変化検出装置１の概略構成図である。
【００２０】この画像変化検出装置１は、画像蓄積部１
１と、画像蓄積部１１に蓄積されている時系列画像にお
ける（２つ以上の）画素間での画素特徴の時間相関を算
出する相関演算部１２と、予め定められた領域内での画
素間で相関演算部１２を用いて算出された相関値から評
価値を算出する評価値算出部１３と、画像中に設定され
ている全ての領域での評価値から検出目的とする特定の
画像変化領域を求める変化領域決定部１４とからなる。
１と、画像蓄積部１１に蓄積されている時系列画像にお
ける（２つ以上の）画素間での画素特徴の時間相関を算
出する相関演算部１２と、予め定められた領域内での画
素間で相関演算部１２を用いて算出された相関値から評
価値を算出する評価値算出部１３と、画像中に設定され
ている全ての領域での評価値から検出目的とする特定の
画像変化領域を求める変化領域決定部１４とからなる。
【００２１】画像蓄積部１１は、ＴＶカメラである撮像
部２で逐次撮影される画像を時系列画像として蓄積して
もよいし、変化領域決定部１４で検出した結果をディス
プレーよりなる結果表示部３で表示してもよい。
部２で逐次撮影される画像を時系列画像として蓄積して
もよいし、変化領域決定部１４で検出した結果をディス
プレーよりなる結果表示部３で表示してもよい。
【００２２】そして、画像変化検出装置１の画像蓄積部
１１と、相関演算部１２と、評価値算出部１３と、変化
領域決定部１４は、パソコンで実現可能であり、このパ
ソコンにＴＶカメラ（撮像部２）とディスプレー（結果
表示部３）を接続すればよい。この場合に、画像蓄積部
１１はメモリで実現でき、相関演算部１２と、評価値算
出部１３と、変化領域決定部１４は、下記に説明する動
作を実現するプログラムをハードディスク、ＦＤ、ＣＤ
−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶させておけばよい。
１１と、相関演算部１２と、評価値算出部１３と、変化
領域決定部１４は、パソコンで実現可能であり、このパ
ソコンにＴＶカメラ（撮像部２）とディスプレー（結果
表示部３）を接続すればよい。この場合に、画像蓄積部
１１はメモリで実現でき、相関演算部１２と、評価値算
出部１３と、変化領域決定部１４は、下記に説明する動
作を実現するプログラムをハードディスク、ＦＤ、ＣＤ
−ＲＯＭ等の記録媒体に記憶させておけばよい。
【００２３】画像蓄積部１１ 最初に、画像蓄積部１１に時系列画像が蓄積される。
【００２４】画像蓄積部１１に貯えられている時系列画
像をＩ（ｘ，ｙ，ｔ）と表す。ｘ，ｙは画像中の画素の
座標（ｘ：［１，２，……Ｘ］，ｙ：［１，２，……
Ｙ］）であり、ｔはその画像が撮影された時刻あるいは
フレーム番号（ｔ：［１，２，……Ｔ］）である。この
時系列画像は、撮像部２で撮影される画像の全画面であ
ってもよいし、予め定められた特定の領域であってもよ
い。
像をＩ（ｘ，ｙ，ｔ）と表す。ｘ，ｙは画像中の画素の
座標（ｘ：［１，２，……Ｘ］，ｙ：［１，２，……
Ｙ］）であり、ｔはその画像が撮影された時刻あるいは
フレーム番号（ｔ：［１，２，……Ｔ］）である。この
時系列画像は、撮像部２で撮影される画像の全画面であ
ってもよいし、予め定められた特定の領域であってもよ
い。
【００２５】相関演算部１２ 相関演算部１２では、時系列画像の２つの画素の特徴量
の時間波形の間で相関値ｆを求める。ここで、まず、特
徴量として最も単純な場合、つまり画素毎での輝度値Ｉ
をそのまま特徴量とした場合について、相関値を求める
方法について述べる。
の時間波形の間で相関値ｆを求める。ここで、まず、特
徴量として最も単純な場合、つまり画素毎での輝度値Ｉ
をそのまま特徴量とした場合について、相関値を求める
方法について述べる。
【００２６】画像中での座標が（ｘｉ，ｙｉ）と（ｘ
ｊ，ｙｊ）の２つの画素での輝度値は、図２に示すよう
に時系列画像ではｉ（ｘｉ，ｙｉ，１），ｉ（ｘｉ，ｙ
ｉ，２），…，ｉ（ｘｉ，ｙｉ，Ｔ）とｉ（ｘｊ，ｙ
ｊ，１），ｉ（ｘｊ，ｙｊ，２），…，ｉ（ｘｊ，ｙ
ｊ，Ｔ）のように観測される。これを時間信号とみなし
て、座標（ｘｉ，ｙｉ）と（ｘｊ，ｙｊ）で観測された
輝度値から、平均ｍｉ，ｍｊと分散ｓｉ，ｓｊ及び共分
散ｓｉｊを下式に示すように求めれば、
ｊ，ｙｊ）の２つの画素での輝度値は、図２に示すよう
に時系列画像ではｉ（ｘｉ，ｙｉ，１），ｉ（ｘｉ，ｙ
ｉ，２），…，ｉ（ｘｉ，ｙｉ，Ｔ）とｉ（ｘｊ，ｙ
ｊ，１），ｉ（ｘｊ，ｙｊ，２），…，ｉ（ｘｊ，ｙ
ｊ，Ｔ）のように観測される。これを時間信号とみなし
て、座標（ｘｉ，ｙｉ）と（ｘｊ，ｙｊ）で観測された
輝度値から、平均ｍｉ，ｍｊと分散ｓｉ，ｓｊ及び共分
散ｓｉｊを下式に示すように求めれば、
【数１】 となる。
【００２７】２つの画素間での輝度の時間相関係数Ｆｉ
ｊは下式で求められる。
ｊは下式で求められる。
【００２８】
【数２】 相関演算部１２では、この相関係数Ｆｉｊを算出する （変更例１）相関演算部１２では、この相関係数Ｆｉｊ
を算出してもよいが、この相関係数演算は計算量が多い
ことから、次に示すような簡易計算方法もある。
を算出してもよいが、この相関係数演算は計算量が多い
ことから、次に示すような簡易計算方法もある。
【００２９】まず、２つの時間信号の差を求め、その逆
数等を求めることにより、時間相関の近似値として用い
ることができる。最も簡易に求められるのは、各々の画
素での各時点の輝度差の和（ＳＤ：sum of difference
s）であり、（ｘｉ，ｙｉ）と（ｘｊ，ｙｊ）との間で
の差の和ＳＤ（ｉ，ｊ）は下式で計算できる。
数等を求めることにより、時間相関の近似値として用い
ることができる。最も簡易に求められるのは、各々の画
素での各時点の輝度差の和（ＳＤ：sum of difference
s）であり、（ｘｉ，ｙｉ）と（ｘｊ，ｙｊ）との間で
の差の和ＳＤ（ｉ，ｊ）は下式で計算できる。
【００３０】
【数３】 また、このＳＤと同様に一般によく用いられるものとし
て、差の二乗の和（ＳＳＤ：sum of squared differenc
es）がある。差の二乗和ＳＳＤ（ｉ，ｊ）は、以下の式
で求められる。
て、差の二乗の和（ＳＳＤ：sum of squared differenc
es）がある。差の二乗和ＳＳＤ（ｉ，ｊ）は、以下の式
で求められる。
【００３１】
【数４】 このようにして求めた時間信号の画素間の差の総和か
ら、任意の関数により相関値の近似値を求めることがで
きる。具体的には、差の総和ＳＤあるいはＳＳＤの逆数
や、予め定められている定数から差の総和を引いた値等
が挙げられる。
ら、任意の関数により相関値の近似値を求めることがで
きる。具体的には、差の総和ＳＤあるいはＳＳＤの逆数
や、予め定められている定数から差の総和を引いた値等
が挙げられる。
【００３２】（変更例２）上記の例では、相関演算部１
２で用いられる画素の特徴として画素の輝度Ｉを使用す
る法について説明を行なったが、輝度Ｉの代りにさまざ
まな特徴量を用いたり、さらにはこれらを組み合わせて
２次元以上の特徴ベクトルを構成して用いる方法が考え
られる。
２で用いられる画素の特徴として画素の輝度Ｉを使用す
る法について説明を行なったが、輝度Ｉの代りにさまざ
まな特徴量を用いたり、さらにはこれらを組み合わせて
２次元以上の特徴ベクトルを構成して用いる方法が考え
られる。
【００３３】例えば、撮像部２としてカラーのＴＶカメ
ラを用いる場合には、各画素についてＲＧＢの色要素値
が得られる。これらの要素を単にＩの代りに用いても良
いし、ＲＧＢ各値を要素とする任意の関数により画素の
特徴量を求めてもよい。例えば下式に示すようなＲＧＢ
値の線形結合により、画素輝度の近似値ｖを求めること
もできる。
ラを用いる場合には、各画素についてＲＧＢの色要素値
が得られる。これらの要素を単にＩの代りに用いても良
いし、ＲＧＢ各値を要素とする任意の関数により画素の
特徴量を求めてもよい。例えば下式に示すようなＲＧＢ
値の線形結合により、画素輝度の近似値ｖを求めること
もできる。
【００３４】但し、ｒ（ｘ，ｙ），ｇ（ｘ，ｙ），ｂ
（ｘ，ｙ）は各々カラー画像のＲＧＢ値である。
（ｘ，ｙ）は各々カラー画像のＲＧＢ値である。
【００３５】
【数５】 （変更例３）さらに、単に色要素値をそのまま用いるだ
けではなく、これらから算出することができるマンセル
表色系における色相Ｈや彩度Ｓといった要素値や、これ
らの任意関数による組み合わせも画素の特徴として用い
ることができる。以上のＲＧＢ表色系やマンセル表色系
の他にも、一般に知られているＸＹＺ、ＵＣＳ、ＣＭ
Ｙ、ＹＩＱ、オストワルト、Ｌ＊Ｕ＊Ｖ＊、Ｌ＊ａ＊ｂ
＊といった表色系が規定されており、各表色系の要素値
を前述と同様に組み合わせ、画素の特徴量として用いる
ことが可能である。各々の表色系間での変換方式につい
ては、例えば参考文献２（参考文献２：高木，下田監修
「画像解析ハンドブック」東京大学出版会ISB 4-13-061
107-0 C3050 ）に詳しい。
けではなく、これらから算出することができるマンセル
表色系における色相Ｈや彩度Ｓといった要素値や、これ
らの任意関数による組み合わせも画素の特徴として用い
ることができる。以上のＲＧＢ表色系やマンセル表色系
の他にも、一般に知られているＸＹＺ、ＵＣＳ、ＣＭ
Ｙ、ＹＩＱ、オストワルト、Ｌ＊Ｕ＊Ｖ＊、Ｌ＊ａ＊ｂ
＊といった表色系が規定されており、各表色系の要素値
を前述と同様に組み合わせ、画素の特徴量として用いる
ことが可能である。各々の表色系間での変換方式につい
ては、例えば参考文献２（参考文献２：高木，下田監修
「画像解析ハンドブック」東京大学出版会ISB 4-13-061
107-0 C3050 ）に詳しい。
【００３６】（変更例４）また、輝度等の画素特徴に対
して空間的あるいは時間的に微分演算や積分演算を行な
った結果を、さらに画素の特徴量として用いることも考
えられる。具体的には、空間的な微分演算として、一般
に良く知られているものにSobel,roberts,robinson,Pre
witt,Kirsch,canny といった微分オペレータや、▽＾２
ｇ（ラプラシアンガウシアン）やモーメントオペレータ
等がある。これらのオペレータを作用させた結果の画像
エッジ強度を特徴ベクトルの要素として用いる。また、
積分的な平均フィルタやメディアンフィルタといった雑
音除去処理の結果を特徴量として用いることも考えられ
る。以上のオペレータやフィルタについても参考文献２
で詳しく述べられている。このような空間的な画素間処
理だけでなく、画像列の時間軸方向で対応する画素間で
の演算、例えば連続フレームでの差分（微分）処理や一
定時間内で重み付け加算した積分処理などの結果を特徴
量として用いることもできる。
して空間的あるいは時間的に微分演算や積分演算を行な
った結果を、さらに画素の特徴量として用いることも考
えられる。具体的には、空間的な微分演算として、一般
に良く知られているものにSobel,roberts,robinson,Pre
witt,Kirsch,canny といった微分オペレータや、▽＾２
ｇ（ラプラシアンガウシアン）やモーメントオペレータ
等がある。これらのオペレータを作用させた結果の画像
エッジ強度を特徴ベクトルの要素として用いる。また、
積分的な平均フィルタやメディアンフィルタといった雑
音除去処理の結果を特徴量として用いることも考えられ
る。以上のオペレータやフィルタについても参考文献２
で詳しく述べられている。このような空間的な画素間処
理だけでなく、画像列の時間軸方向で対応する画素間で
の演算、例えば連続フレームでの差分（微分）処理や一
定時間内で重み付け加算した積分処理などの結果を特徴
量として用いることもできる。
【００３７】（変更例５）以上では、各画素毎に一意に
決まる特徴量について述べたが、これらの特徴量につい
て、画像内で予め決められている微小な領域内で求める
ことができる統計量も、特徴量として用いることができ
る。統計量の例としては、平均値、中央値、最頻値、範
囲、分散、標準偏差、平均偏差などが挙げられる。
決まる特徴量について述べたが、これらの特徴量につい
て、画像内で予め決められている微小な領域内で求める
ことができる統計量も、特徴量として用いることができ
る。統計量の例としては、平均値、中央値、最頻値、範
囲、分散、標準偏差、平均偏差などが挙げられる。
【００３８】（変更例６）さらに、以上に挙げた特徴量
を要素とする任意次元の特徴ベクトルを、画素の特徴と
することもできる。特徴量として多次元ベクトルを用い
る場合には、和差演算については各要素毎に行うものと
し、積演算についてはベクトルの外積を用いるものとす
れば、数式１から数式４までが同様に成り立つことか
ら、これまで述べたのと同様の方式により、画素あるい
は微小領域での特徴ベクトルを定めることができる。
を要素とする任意次元の特徴ベクトルを、画素の特徴と
することもできる。特徴量として多次元ベクトルを用い
る場合には、和差演算については各要素毎に行うものと
し、積演算についてはベクトルの外積を用いるものとす
れば、数式１から数式４までが同様に成り立つことか
ら、これまで述べたのと同様の方式により、画素あるい
は微小領域での特徴ベクトルを定めることができる。
【００３９】特徴ベクトルとして用いることができるも
のとして、これまでのとは別のものとしては、各画素で
の動きベクトルも挙げられる。これは、別名オプティカ
ルフローとも呼ばれるが、Horn&Shunck の方法に代表さ
れる濃淡画像の時空間勾配から求める方法と、ＭＰＥＧ
等の映像圧縮に用いられるような相関演算によるブロッ
クマッチングによって求める方法がある（参考文献３：
D.H. BaLLard. C. M.Brown著 福島他訳 コンピュータ
サイエンス研究書シリーズ29「コンピュータ・ビジョ
ン」日本コンピュータ協会）。
のとして、これまでのとは別のものとしては、各画素で
の動きベクトルも挙げられる。これは、別名オプティカ
ルフローとも呼ばれるが、Horn&Shunck の方法に代表さ
れる濃淡画像の時空間勾配から求める方法と、ＭＰＥＧ
等の映像圧縮に用いられるような相関演算によるブロッ
クマッチングによって求める方法がある（参考文献３：
D.H. BaLLard. C. M.Brown著 福島他訳 コンピュータ
サイエンス研究書シリーズ29「コンピュータ・ビジョ
ン」日本コンピュータ協会）。
【００４０】評価値算出部１３ 次に、予め定められた画像領域内で、検出目的の特定の
画像変化の評価値を算出する評価値算出部１３について
説明する。
画像変化の評価値を算出する評価値算出部１３について
説明する。
【００４１】この評価値算出部１３では、画像中の全て
の画素（ｘ，ｙ）について予め近傍領域Ｒｘｙを定める
（図３）。この近傍領域Ｒｘｙ内に設定されている任意
の画素間での相関値Ｆｉｊが先に述べた相関演算部１２
で求められ、この結果を用いて検出目的の画像変化の評
価値を算出して出力する。
の画素（ｘ，ｙ）について予め近傍領域Ｒｘｙを定める
（図３）。この近傍領域Ｒｘｙ内に設定されている任意
の画素間での相関値Ｆｉｊが先に述べた相関演算部１２
で求められ、この結果を用いて検出目的の画像変化の評
価値を算出して出力する。
【００４２】いま、近傍領域Ｒｘｙにおいて、時間相関
の強い領域の画像変化、すなわち、周期的に変化してい
る画像の領域を検出したいとすれば、下式に示すように
近傍領域Ｒｘｙ内で相関値Ｆｉｊの総和を求めることに
より、評価値Ｇｘｙを求めることができる。
の強い領域の画像変化、すなわち、周期的に変化してい
る画像の領域を検出したいとすれば、下式に示すように
近傍領域Ｒｘｙ内で相関値Ｆｉｊの総和を求めることに
より、評価値Ｇｘｙを求めることができる。
【００４３】
【数６】 この具体的な例として、画素（ｘｉ，ｙｉ）の近傍領域
Ｒｘｙとして４近傍画素が設定されているとすれば（図
４）、下式で評価値Ｇｘｙを求められる。
Ｒｘｙとして４近傍画素が設定されているとすれば（図
４）、下式で評価値Ｇｘｙを求められる。
【００４４】
【数７】 また、個々の画素間（ｉ，ｊ）毎に重み係数ｗｉｊを予
め設定し、下式のように相関値Ｆｉｊの重み付けの総和
を評価値Ｇｘｙとして求めることもできる。
め設定し、下式のように相関値Ｆｉｊの重み付けの総和
を評価値Ｇｘｙとして求めることもできる。
【００４５】
【数８】 評価値Ｇｘｙを算出するための相関値Ｆｉｊを求める画
素関係は、上記のように近傍領域Ｒｘｙ内にある全ての
画素間で求めてもよいし、任意の画素間のみで求めても
よい。また、以上の例は、近傍画素との時間相関の強い
領域を検出目的としている場合であるが、Ｆｉｊを要素
とする任意の関数を用いることにより、近傍領域と無相
関な画像変化や、特定の画像方向にのみ相関を持つ画像
変化等、任意の性質を持つ映像変化について、その評価
値を算出することができる。
素関係は、上記のように近傍領域Ｒｘｙ内にある全ての
画素間で求めてもよいし、任意の画素間のみで求めても
よい。また、以上の例は、近傍画素との時間相関の強い
領域を検出目的としている場合であるが、Ｆｉｊを要素
とする任意の関数を用いることにより、近傍領域と無相
関な画像変化や、特定の画像方向にのみ相関を持つ画像
変化等、任意の性質を持つ映像変化について、その評価
値を算出することができる。
【００４６】変化領域決定部１４ 続いて、変化領域決定部１４について説明する。
【００４７】変化領域決定部１４では、評価値算出部１
３にて算出された各画素での評価値を全画面について走
査し、最も評価値の高い画素あるいは領域を決定する。
３にて算出された各画素での評価値を全画面について走
査し、最も評価値の高い画素あるいは領域を決定する。
【００４８】最も簡単には、全画面について評価値を走
査した結果、最も評価値の高い画素を含む任意の領域Ｓ
を出力することができる。
査した結果、最も評価値の高い画素を含む任意の領域Ｓ
を出力することができる。
【００４９】また、予め任意の走査領域Ｓを定めてお
き、このＳ内で評価値の総和Ｈを下式のようにして求
め、この評価値の総和Ｈが最大となる領域Ｓを結果とし
て出力しても良い。領域Ｓとしては、図５に示すような
矩形領域であっても良いし、（ｘ，ｙ）の１画素だけで
あっても良い等、任意の領域を指定することができる。
き、このＳ内で評価値の総和Ｈを下式のようにして求
め、この評価値の総和Ｈが最大となる領域Ｓを結果とし
て出力しても良い。領域Ｓとしては、図５に示すような
矩形領域であっても良いし、（ｘ，ｙ）の１画素だけで
あっても良い等、任意の領域を指定することができる。
【００５０】
【数９】 さらに、Ｓ内の画素（ｘ，ｙ）毎に任意の重み係数ｕｘ
ｙを予め設定し、下式のように評価値Ｇｘｙの重み付け
の総和を評価値Ｈとして求めることもできる。
ｙを予め設定し、下式のように評価値Ｇｘｙの重み付け
の総和を評価値Ｈとして求めることもできる。
【００５１】
【数１０】 このようにして変化領域決定部１４にて決定された領域
Ｓが、検出目的の画像変化領域であるとして結果表示部
３から出力される。
Ｓが、検出目的の画像変化領域であるとして結果表示部
３から出力される。
【００５２】具体例１ 上記実施例の画像変化検出装置１を呼吸モニタリング装
置として使用した場合について図６に基づいて説明す
る。
置として使用した場合について図６に基づいて説明す
る。
【００５３】一般には被介護者２０は、図６に示すよう
に寝ている状態が多い。そのため、画像変化検出装置１
は撮影部２で撮影した画像から周期的に上下動している
領域Ｓ、すなわち、被介護者２０に被さっている布団２
２の動きからも被介護者２０の体動状態を検知する。こ
の場合には、評価値算出部１３の数６の内容の評価を行
って、周期的に変化している画像上の領域を抽出する。
に寝ている状態が多い。そのため、画像変化検出装置１
は撮影部２で撮影した画像から周期的に上下動している
領域Ｓ、すなわち、被介護者２０に被さっている布団２
２の動きからも被介護者２０の体動状態を検知する。こ
の場合には、評価値算出部１３の数６の内容の評価を行
って、周期的に変化している画像上の領域を抽出する。
【００５４】具体例２ 工場に設置された機械に設けられたランプが周期的に点
滅している場合に、上記実施例の画像変化検出装置１を
使用すれば、この点滅しているランプが写っている領域
のみを画像から抽出できる。この場合には、評価値算出
部１３の数６の内容の評価を行って、周期的に変化して
いる画像上の領域を抽出する。
滅している場合に、上記実施例の画像変化検出装置１を
使用すれば、この点滅しているランプが写っている領域
のみを画像から抽出できる。この場合には、評価値算出
部１３の数６の内容の評価を行って、周期的に変化して
いる画像上の領域を抽出する。
【００５５】具体例３ 工場に設置された機械に設けられたランプが点灯した場
合に、上記実施例の画像変化検出装置１を使用すれば、
この点灯したランプが写っている領域のみを画像から抽
出できる。この場合には、評価値算出部１３において、
輝度が強くなってその後この輝度を維持している領域を
抽出できるように評価値を与えてやれば、目的の領域を
画像上から抽出できる。
合に、上記実施例の画像変化検出装置１を使用すれば、
この点灯したランプが写っている領域のみを画像から抽
出できる。この場合には、評価値算出部１３において、
輝度が強くなってその後この輝度を維持している領域を
抽出できるように評価値を与えてやれば、目的の領域を
画像上から抽出できる。
【００５６】具体例４ 工場に設置された機械の前を人が通過した場合に、上記
実施例の画像変化検出装置１を使用すれば、この通過し
た人が写っている領域のみを画像から抽出できる。この
場合には、評価値算出部１３において、輝度が強くなっ
てその後元の輝度に復帰している領域を抽出できるよう
に評価値を与えてやれば、目的の領域を画像上から抽出
できる。
実施例の画像変化検出装置１を使用すれば、この通過し
た人が写っている領域のみを画像から抽出できる。この
場合には、評価値算出部１３において、輝度が強くなっ
てその後元の輝度に復帰している領域を抽出できるよう
に評価値を与えてやれば、目的の領域を画像上から抽出
できる。
【００５７】
【発明の効果】本発明によれば、時系列画像から、近傍
領域内での画素特徴の時間相関を算出することにより、
検出目的とする画像上の特定の時間的変化をしている領
域を自動検出できるようにするとともに、検出目的の画
像変化以外の誤検出を大幅に減少させることが可能とな
る等の実用上多大なる効果が奏せられる。
領域内での画素特徴の時間相関を算出することにより、
検出目的とする画像上の特定の時間的変化をしている領
域を自動検出できるようにするとともに、検出目的の画
像変化以外の誤検出を大幅に減少させることが可能とな
る等の実用上多大なる効果が奏せられる。
【図１】本発明の一実施例の画像変化検出装置の概略構
成図である。
成図である。
【図２】時系列画像Ｉ（ｘ，ｙ，ｔ）の模式図である。
【図３】近傍領域Ｒｘｙを示す図である。
【図４】近傍領域Ｒｘｙとして４近傍画素領域が指定さ
れた場合を示す図である。
れた場合を示す図である。
【図５】走査領域Ｓを示す図である。
【図６】画像変化検出装置を呼吸モニタリング装置とし
て使用した場合の図である。
て使用した場合の図である。
１ 画像変化検出装置 １１ 画像蓄積部 １２ 相関演算部 １３ 評価値算出部 １４ 変化領域決定部
Claims (9)
- 【請求項１】同一対象物を写した時系列画像上において
特定の時間的変化をしている領域を検出する画像変化検
出装置であって、 前記時系列画像上における画素間での所定の画素的特徴
に関する時間的相関値を算出する相関演算手段と、 前記時系列画像上を複数の範囲に分割し、この分割範囲
内の画素間における前記相関演算手段によって算出した
時間的相関値を用いて特定の時間的変化に対応する評価
値を前記分割範囲毎に算出する評価値算出手段と、 前記評価値算出手段によって算出した前記分割範囲毎の
評価値の中で最も妥当な評価値を有する分割範囲を、前
記特定の時間的変化をしている領域とする変化領域決定
手段とからなることを特徴とする画像変化検出装置。 - 【請求項２】前記特定の時間的変化が、周期的な変化の
場合には、 前記評価値算出手段の評価値は、前記相関演算手段によ
って算出した時間的相関値を用いて前記変化状態を評価
する値であることを特徴とする画像変化検出装置。 - 【請求項３】特定の時間的変化が一度変化をして、その
後変化しない状態の場合には、 前記評価値算出手段の評価値は、前記相関演算手段によ
って算出した時間的相関値を用いて前記変化状態を評価
する値であることを特徴とする画像変化検出装置。 - 【請求項４】特定の時間的変化が一度変化をして、その
後元の状態に復帰する復帰状態の場合には、 前記評価値算出手段の評価値は、前記相関演算手段によ
って算出した時間的相関値を用いて前記変化状態を評価
する値であることを特徴とする画像変化検出装置。 - 【請求項５】同一対象物を写した時系列画像上において
特定の時間的変化をしている領域を検出する画像変化検
出方法であって、 前記時系列画像上における画素間での所定の画素的特徴
に関する時間的相関値を算出する相関演算ステップと、 前記時系列画像上を複数の範囲に分割し、この分割範囲
内の画素間における前記相関演算ステップによって算出
した時間的相関値を用いて特定の時間的変化に対応する
評価値を前記分割範囲毎に算出する評価値算出ステップ
と、 前記評価値算出ステップによって算出した前記分割範囲
毎の評価値の中で最も妥当な評価値を有する分割範囲
を、前記特定の時間的変化をしている領域とする変化領
域決定ステップとからなることを特徴とする画像変化検
出方法。 - 【請求項６】前記特定の時間的変化が、周期的な変化の
場合には、 前記評価値算出ステップの評価値は、前記相関演算ステ
ップによって算出した時間的相関値を用いて前記変化状
態を評価する値であることを特徴とする画像変化検出方
法。 - 【請求項７】特定の時間的変化が一度変化をして、その
後変化しない状態の場合には、 前記評価値算出ステップの評価値は、前記相関演算ステ
ップによって算出した時間的相関値を用いて前記変化状
態を評価する値であることを特徴とする画像変化検出方
法。 - 【請求項８】特定の時間的変化が一度変化をして、その
後元の状態に復帰する復帰状態の場合には、 前記評価値算出ステップの評価値は、前記相関演算ステ
ップによって算出した時間的相関値を用いて前記変化状
態を評価する値であることを特徴とする画像変化検出方
法。 - 【請求項９】同一対象物を写した時系列画像上において
特定の時間的変化をしている領域を検出する画像変化検
出方法を実現するためのプログラムを記憶した記録媒体
であって、 前記時系列画像上における画素間での所定の画素的特徴
に関する時間的相関値を算出する相関演算機能と、 前記時系列画像上を複数の範囲に分割し、この分割範囲
内の画素間における前記相関演算機能によって算出した
時間的相関値を用いて特定の時間的変化に対応する評価
値を前記分割範囲毎に算出する評価値算出機能と、 前記評価値算出機能によって算出した前記分割範囲毎の
評価値の中で最も妥当な評価値を有する分割範囲を、前
記特定の時間的変化をしている領域とする変化領域決定
機能とからなるプログラムを記憶したことを特徴とする
画像変化検出方法に関する記録媒体。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9342606A JPH11175734A (ja) | 1997-12-12 | 1997-12-12 | 画像変化検出装置及びその方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP9342606A JPH11175734A (ja) | 1997-12-12 | 1997-12-12 | 画像変化検出装置及びその方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH11175734A true JPH11175734A (ja) | 1999-07-02 |
Family
ID=18355080
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP9342606A Pending JPH11175734A (ja) | 1997-12-12 | 1997-12-12 | 画像変化検出装置及びその方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH11175734A (ja) |
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012519527A (ja) * | 2009-03-06 | 2012-08-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 生体の存在を検出するデバイス及びシステムの機能を制御する方法 |
| JP2014502187A (ja) * | 2010-11-17 | 2014-01-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 入力信号を出力信号に変換するためのシステム及び方法 |
| JP2016077426A (ja) * | 2014-10-14 | 2016-05-16 | 富士通株式会社 | 脈波伝搬速度算出システム、脈波伝搬速度算出方法及び脈波伝搬速度算出プログラム |
-
1997
- 1997-12-12 JP JP9342606A patent/JPH11175734A/ja active Pending
Cited By (3)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2012519527A (ja) * | 2009-03-06 | 2012-08-30 | コーニンクレッカ フィリップス エレクトロニクス エヌ ヴィ | 生体の存在を検出するデバイス及びシステムの機能を制御する方法 |
| JP2014502187A (ja) * | 2010-11-17 | 2014-01-30 | コーニンクレッカ フィリップス エヌ ヴェ | 入力信号を出力信号に変換するためのシステム及び方法 |
| JP2016077426A (ja) * | 2014-10-14 | 2016-05-16 | 富士通株式会社 | 脈波伝搬速度算出システム、脈波伝搬速度算出方法及び脈波伝搬速度算出プログラム |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A02 | Decision of refusal |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A02 Effective date: 20040316 |