JP2001043383A - Image monitoring system - Google Patents
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- JP2001043383A JP2001043383A JP11214579A JP21457999A JP2001043383A JP 2001043383 A JP2001043383 A JP 2001043383A JP 11214579 A JP11214579 A JP 11214579A JP 21457999 A JP21457999 A JP 21457999A JP 2001043383 A JP2001043383 A JP 2001043383A
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- Image Processing (AREA)
- Closed-Circuit Television Systems (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
Description
【０００１】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、例えば、高速道路
においてＴＶカメラ等の撮像装置を用いて交通の障害と
なる障害物等を自動的に検出し、情報を監視者に分かり
やすい形で提供することを可能とする画像監視システム
に関するものである。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention automatically detects an obstacle or the like that interferes with traffic on an expressway by using an imaging device such as a TV camera, and provides information in a form that is easy for a supervisor to understand. The present invention relates to an image surveillance system capable of performing such operations.
【０００２】[0002]
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば、特開平４−３１３１９８号公報に開示されるよ
うなものがあった。2. Description of the Related Art Conventionally, techniques in such a field include:
For example, there is one disclosed in Japanese Patent Application Laid-Open No. 4-313198.
【０００３】この先行技術によれば、撮像画像を空間微
分したのちに二値化して二値空間微分画像を作成し、そ
の二値空間微分画像を予め車線毎に設定されている車両
の存在領域内で車両の進行方向と垂直な方向に積算して
１次元データを作成し、その１次元データを二値化して
車両の検出を行うように構成していた。According to the prior art, a captured image is spatially differentiated and then binarized to generate a binary spatial differential image, and the binary spatial differential image is set in advance in a vehicle existing area set for each lane. , One-dimensional data is created by integrating in the direction perpendicular to the traveling direction of the vehicle, and the one-dimensional data is binarized to detect the vehicle.
【０００４】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
手法においては、車線毎に進行方向と垂直な方向に積算
した１次元データのみを用いているため、道路に沿った
方向に関する位置情報しか得ることができない。従っ
て、車線が複数存在するときに車線をまたがって走行す
る車両に対しては両方の車線で車両が検出されてしま
う。However, in the conventional method, only one-dimensional data integrated in the direction perpendicular to the traveling direction is used for each lane, so that only position information on the direction along the road can be obtained. Can not. Therefore, for a vehicle traveling across a lane when there are a plurality of lanes, the vehicle is detected in both lanes.
【０００５】また、停止物体などの障害物が路上に現れ
た場合、物体の大きさの情報を得ることができない。こ
れらの課題を解決するためには、物体の２次元的な位置
情報を得るとともに、物体を完全な形で検出することが
必要となる。When an obstacle such as a stationary object appears on the road, information on the size of the object cannot be obtained. In order to solve these problems, it is necessary to obtain two-dimensional position information of the object and to detect the object in a perfect form.
【０００６】本発明は、特に物体の存在領域を限定する
ことなく画像内に現れた物体領域を検出し、その２次元
的な位置情報を得ることができる画像監視システムを提
供することを目的とする。SUMMARY OF THE INVENTION It is an object of the present invention to provide an image monitoring system capable of detecting an object region appearing in an image without limiting an existing region of the object and obtaining two-dimensional position information of the object region. I do.
【０００７】[0007]
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、 〔１〕画像監視システムにおいて、所定の監視区域の画
像を撮影する撮像装置と、この撮像装置から得られた画
像を処理し停止物体・低速移動物体等の障害物を検出す
る画像処理装置と、障害物が検出されたときは、前記撮
像装置からの映像と前記画像処理装置から出力された情
報を表示し、監視者に通知する表示装置を備え、前記画
像処理装置は、前記撮像装置から得られた画像と予め撮
影した背景画像との差分画像を２値化して背景画像に対
する変化領域を求める変化領域検出手段と、前記差分画
像に対してエッジ検出を行い、所定の値で２値化して所
定の強度のエッジ成分の検出を行い、背景差分により得
られた変化領域のうち所定の量のエッジ成分を含む領域
を物体領域として検出する物体検出手段と、背景画像の
更新において物体領域は過去の背景を保持し、物体以外
の領域は順次更新を行い、障害物の検出では入力画像と
同サイズのカウントバッファを用い、物体領域における
カウントバッファの値は１インクリメントし、それ以外
の領域におけるカウントバッファの値は０にリセット
し、カウントバッファの値が所定の値を超えた領域を障
害物として検出する障害物検出手段を有することを特徴
としたものである。According to the present invention, there is provided an image monitoring system, comprising: (1) an image capturing apparatus for capturing an image of a predetermined monitoring area, and an image obtained from the image capturing apparatus. An image processing device that processes and detects obstacles such as stationary objects and low-speed moving objects, and when an obstacle is detected, displays an image from the imaging device and information output from the image processing device, A display device for notifying a monitoring person, wherein the image processing device binarizes a difference image between an image obtained from the imaging device and a background image taken in advance to obtain a change region detecting means for obtaining a change region with respect to the background image And performing edge detection on the difference image, binarizing the difference image with a predetermined value, detecting an edge component having a predetermined intensity, and including a predetermined amount of an edge component in a change region obtained by the background difference. Area Object detection means for detecting as an object area, and in updating the background image, the object area retains the past background, areas other than the object are sequentially updated, and an obstacle is detected using a count buffer of the same size as the input image. An obstacle detecting means for incrementing the value of the count buffer in the object area by one, resetting the value of the count buffer in other areas to zero, and detecting an area where the value of the count buffer exceeds a predetermined value as an obstacle; Which is characterized by having
【０００８】〔２〕上記〔１〕記載の画像監視システム
において、前記物体検出手段は、背景差分により得られ
た変化領域の総画素数に対してこの領域に含まれるエッ
ジ成分を構成する総画素数の占める割合、もしくはこの
領域に含まれる所定の長さ以上のエッジの本数により物
体であるか否かを判別し、物体領域のみを検出すること
を特徴としたものである。[2] In the image surveillance system according to the above [1], the object detecting means may include a total pixel constituting an edge component included in this area with respect to a total number of pixels of the change area obtained by the background difference. It is characterized in that it is determined whether or not an object is an object based on the ratio of the number or the number of edges of a predetermined length or more included in this area, and only the object area is detected.
【０００９】〔３〕上記〔１〕記載の画像監視システム
において、前記変化領域検出手段は、前記撮像装置から
得られた画像と予め撮影した背景画像との差分画像を２
値化して背景画像に対する変化領域とその外接矩形を求
め、前記物体検出手段は、前記外接矩形における前記差
分画像に対してエッジ検出を行い、所定の値で２値化し
て所定の強度のエッジ成分の検出を行い、変化領域のう
ち所定の量のエッジ成分を含む領域を物体領域として検
出することを特徴としたものである。[3] In the image monitoring system according to the above [1], the change area detecting means generates a difference image between an image obtained from the image pickup device and a background image taken in advance by two.
The object detection means performs edge detection on the difference image of the circumscribed rectangle, binarizes the difference image with a predetermined value, and obtains an edge component having a predetermined strength. Is detected, and an area including a predetermined amount of edge component in the change area is detected as an object area.
【００１０】〔４〕上記〔１〕記載の画像監視システム
において、前記変化領域検出手段は、前記撮像装置から
得られた画像と予め撮影した背景画像との差分画像を２
値化して背景画像に対する変化領域を求め、前記物体検
出手段は、撮像画像に対してエッジ検出を行い、所定の
値で２値化して所定の強度のエッジ成分の検出を行い、
変化領域のうち所定の量のエッジ成分を含む領域を物体
領域として検出することを特徴としたものである。[4] In the image monitoring system according to the above [1], the change area detecting means calculates a difference image between an image obtained from the image pickup device and a background image taken in advance by two.
The object detection means performs edge detection on the captured image, binarizes it with a predetermined value, detects an edge component having a predetermined intensity,
It is characterized in that a region including a predetermined amount of edge component in the change region is detected as an object region.
【００１１】[0011]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て図を参照しながら詳細に説明する。Embodiments of the present invention will be described below in detail with reference to the drawings.
【００１２】図１は本発明の第１実施例を示す画像監視
システムのブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an image monitoring system according to a first embodiment of the present invention.
【００１３】この図に示すように、この実施例の画像監
視システムは、まず背景及び物体からなる映像を撮影す
るように設置されたＩＴＶカメラなどの撮像装置１０１
の映像が画像処理装置１００に入力される。As shown in FIG. 1, an image monitoring system according to this embodiment includes an imaging device 101 such as an ITV camera installed to capture an image composed of a background and an object.
Is input to the image processing apparatus 100.
【００１４】画像処理装置１００において、撮像装置１
０１から入力された映像はＡ／Ｄコンバータ１１０によ
りディジタル画像に変換され、入力画像記憶部１１１に
記憶されるとともに予め撮影された背景のみからなる背
景画像記憶部１１２の背景画像との差分が求められ、こ
の差分画像は２値化部１１３で２値化される。In the image processing apparatus 100, the imaging device 1
The image input from 01 is converted into a digital image by an A / D converter 110, stored in an input image storage unit 111, and a difference from a background image in a background image storage unit 112 consisting of only a previously captured background is obtained. The difference image is binarized by the binarization unit 113.
【００１５】また、エッジ検出部１１４では、前記差分
画像からエッジ成分の検出を行い、２値化部１１５で２
値化される。物体検出部１１６では、２値化された差分
画像およびエッジ画像から真に背景に存在しない物体の
みを検出する。物体検出部１１６で検出された物体の情
報を用いて背景画像更新部１１７において背景画像を更
新する。The edge detecting section 114 detects an edge component from the difference image, and the binarizing section 115
Valued. The object detection unit 116 detects only an object that does not truly exist in the background from the binarized difference image and the edge image. The background image updating unit 117 updates the background image using the information on the object detected by the object detecting unit 116.
【００１６】更に、障害物検出部１１８でカウントバッ
ファ１１９に蓄積された情報を用いて障害物の検出を行
い、障害物が検出された場合は画像合成部１２０におい
て入力画像および検出された障害物の情報を合成し、表
示装置１０２に合成画像を表示する。Further, an obstacle detection unit 118 detects an obstacle using the information accumulated in the count buffer 119, and when an obstacle is detected, the input image and the detected obstacle are detected by the image synthesizing unit 120. Are combined, and the combined image is displayed on the display device 102.
【００１７】以下、本発明の第１実施例の画像監視シス
テムの動作を図面を参照して説明する。The operation of the image monitoring system according to the first embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【００１８】撮像装置１０１は、道路、及び路上を走行
する車両といった背景及び物体からなる画像を撮影す
る。The image capturing apparatus 101 captures an image including a background and an object such as a road and a vehicle running on the road.
【００１９】画像処理装置１００には、撮像装置１０１
により撮影された映像が入力され、入力された映像信号
はＡ／Ｄコンバータ１１０でディジタル画像に変換さ
れ、入力画像記憶部１１１に記憶される。また、背景画
像記憶部１１２には予め撮像装置１０１で撮影された移
動物体・停止物体の存在しない背景のみからなる画像が
格納されている。The image processing apparatus 100 includes an image pickup apparatus 101
The input image signal is converted into a digital image by the A / D converter 110 and stored in the input image storage unit 111. Further, the background image storage unit 112 stores in advance an image consisting only of a background having no moving or stationary object photographed by the imaging apparatus 101.
【００２０】撮像装置１０１から入力された画像〔図４
（ａ）〕と背景画像記憶部１１２からの背景画像の間で
差分処理が行われ、この差分画像は２値化部１１３にお
いて適当な閾値で２値化される〔図４（ｂ）〕。また、
エッジ検出部１１４では前記差分画像からエッジ成分の
検出を行う。An image input from the image pickup device 101 [FIG.
(A)] and the background image from the background image storage unit 112 is subjected to difference processing, and the difference image is binarized by an appropriate threshold in the binarization unit 113 (FIG. 4 (b)). Also,
The edge detection unit 114 detects an edge component from the difference image.
【００２１】一般に車両には水平のエッジ成分が多く含
まれることから図５に示すようなオペレータを差分画像
に畳み込み積分することで水平方向のエッジ成分の検出
が可能である。なお、エッジ検出のオペレータとして
は、一般に知られているＳｏｂｅｌオペレータ等の他の
オペレータを用いても良い。Generally, a vehicle contains many horizontal edge components. Therefore, it is possible to detect a horizontal edge component by convolving an operator as shown in FIG. 5 with a difference image. Note that another operator such as a generally known Sobel operator may be used as the edge detection operator.
【００２２】エッジ検出部１１４で得られたエッジ画像
は２値化部１１５で適当な値で２値化され、図４（ｃ）
に示すように強度の強いエッジ成分のみを抽出する。The edge image obtained by the edge detecting unit 114 is binarized by an appropriate value in a binarizing unit 115, and FIG.
As shown in (1), only strong edge components are extracted.
【００２３】続いて、物体検出部１１６では、得られた
２枚の２値画像［差分画像〔図４（ｂ）〕およびエッジ
画像（図４（ｃ）〕］を用いて、真に背景に存在しない
物体を検出する。２値化された差分画像には図４（ｂ）
のように移動物体もしくは停止物体、天候等の変化のた
め発生するビルや木の影等が変化領域として検出され
る。Subsequently, the object detection unit 116 uses the obtained two binary images [differential image [FIG. 4 (b)] and edge image (FIG. 4 (c)]] to set a true background image. A non-existent object is detected, and the binarized difference image is shown in FIG.
A moving object or a stationary object, a building or a tree shadow generated due to a change in weather or the like is detected as a change area.
【００２４】しかしながら、２値化されたエッジ画像に
は車両のような物体の領域には輪郭以外にその内部にも
エッジ成分が現れるのに対し、路上に現れたビルや木の
影の領域には輪郭部分に若干のエッジ成分は現れるもの
の、その内部にはほとんどエッジ成分は存在しない。However, in the binarized edge image, an edge component appears not only in the outline of an object such as a vehicle but also in the interior of the object, whereas in a shadow of a building or a tree appearing on the road. Although some edge components appear in the outline portion, there are almost no edge components inside.
【００２５】従って、まず背景差分により得られた変化
領域について各領域の面積を求め、また各領域に含まれ
るエッジ成分の総画素数を求め、このエッジ成分の画素
数が変化領域に占める割合がある値以下であれば、この
領域は天候の変化などが原因で現れた変化領域であり、
真に背景に存在しない物体ではないと判定し、２値化さ
れた差分画像から削除する〔図４（ｄ）〕。Therefore, first, the area of each region is obtained for the changed region obtained by the background difference, and the total number of pixels of the edge components included in each region is obtained. If it is below a certain value, this area is a change area that has appeared due to a change in weather, etc.
It is determined that the object does not truly exist in the background, and is deleted from the binarized difference image (FIG. 4D).
【００２６】なお、ここでは物体か否かの判定に変化領
域の面積に対するエッジ成分の占める割合を用いたが、
変化領域内に含まれる所定の長さ以上のエッジの本数で
判定しても良い。In this case, the ratio of the edge component to the area of the change area is used to determine whether the object is an object or not.
The determination may be made based on the number of edges having a predetermined length or more included in the change area.
【００２７】次に、背景画像更新部１１７において背景
画像記憶部１１２の背景画像を更新する。天候の変化や
時間の経過により入力画像の明るさも変化するため、正
確な差分画像を得るためには、背景画像記憶部１１２の
背景画像を更新する必要がある。背景画像の更新におい
ては、時間・天候の変化による明るさの変化およびビル
や雲の影等を反映し、移動物体・停止物体の影響を排除
しなければならない。Next, the background image in the background image storage unit 112 is updated in the background image updating unit 117. Since the brightness of the input image also changes due to a change in weather or the passage of time, it is necessary to update the background image in the background image storage unit 112 to obtain an accurate difference image. In updating the background image, it is necessary to reflect the change in brightness due to the change in time and weather, the shadow of a building or a cloud, and exclude the influence of a moving object or a stationary object.
【００２８】そこで、物体検出部１１６で得られた物体
領域のみからなる２値画像〔図４（ｄ）〕を背景更新の
ためのマスク画像として用いる。つまり、物体検出部１
１６で検出された物体領域は過去の背景画像記憶部１１
２の背景画像の画素値を保持し、それ以外の領域は撮像
装置１０１からの入力画像の画素値と背景画像記憶部１
１２の画素値とを所定の割合でブレンドし、このブレン
ドされた値を新しく背景画像記憶部１１２の画素値とす
る。この背景画像の更新を新しく画像が入力される毎に
行うことによって背景画像記憶部１１２には常に最新の
背景画像を格納しておくことが可能となる。Therefore, a binary image (FIG. 4D) consisting only of the object region obtained by the object detection unit 116 is used as a mask image for updating the background. That is, the object detection unit 1
The object area detected at 16 is the background image storage unit 11 of the past.
2 holds the pixel values of the background image, and the other areas store the pixel values of the input image from the imaging device 101 and the background image storage unit 1.
Twelve pixel values are blended at a predetermined ratio, and the blended value is newly set as a pixel value of the background image storage unit 112. By updating the background image each time a new image is input, it is possible to always store the latest background image in the background image storage unit 112.
【００２９】上記背景画像の更新については、過去の背
景画像を所定の時間蓄積して、加算平均を取り背景画像
を更新する手法や、Ａ．Ｍｅｃｏｃｃｉ，“Ｍｏｖｉｎ
ｇＯｂｊｅｃｔ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ Ａｎｄ Ｃ
ｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｉｎ ｅｘｔｅｒｎａｌ
ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔｓ”，Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏ
ｃｅｓｓｉｎｇ（１９８９）Ｖｏｌ．１８，Ｎｏ．２，
ｐｐ．１８３−１９４で用いられている指数平滑化法に
上記処理で作成した背景画像を適用してもよい。For updating the background image, a method of accumulating the past background image for a predetermined time and taking an average to update the background image, and a method of updating the background image are described below. Mecocci, "Movin
gObject Recognition And C
lassification In external
environmentals ", Signal Pro
sessing (1989) Vol. 18, No. 2,
pp. The background image created by the above processing may be applied to the exponential smoothing method used in 183-194.
【００３０】障害物検出部１１８では、物体検出部１１
６で得られた物体領域からなる２値画像を用いて障害物
を検出する。まず前記２値画像を用いてカウントバッフ
ァ１１９の更新を行う。カウントバッファ１１９は入力
画像と同じサイズのメモリ領域であり、システム起動時
にはすべて０に初期化されている。In the obstacle detecting section 118, the object detecting section 11
An obstacle is detected using the binary image composed of the object area obtained in step 6. First, the count buffer 119 is updated using the binary image. The count buffer 119 is a memory area having the same size as the input image, and is all initialized to 0 when the system is started.
【００３１】物体検出部１１６で検出された物体領域を
構成する画素に相当するカウントバッファ領域の値は１
インクリメントされ、物体が検出されなかった領域に相
当するカウントバッファの値は０にリセットされる。つ
まり、カウントバッファの値は入力画像の各画素におい
て物体が連続して検出されたフレーム数を表しており、
画像の入力周期から物体が連続して検出された時間を求
めることができる。The value of the count buffer area corresponding to the pixels constituting the object area detected by the object detection unit 116 is 1
The value of the count buffer corresponding to the area that has been incremented and in which no object is detected is reset to zero. That is, the value of the count buffer represents the number of frames in which an object is continuously detected in each pixel of the input image,
The time at which the object is continuously detected can be obtained from the input cycle of the image.
【００３２】カウントバッファ１１９においては、移動
物体の領域は小さな値しか持たず、停止物体の領域は同
じ場所で長時間にわたって物体領域として検出されるこ
とから大きな値を持つ。In the count buffer 119, the area of the moving object has only a small value, and the area of the stopped object has a large value because it is detected as an object area at the same place for a long time.
【００３３】図６はカウントバッファの更新の様子を示
しており、図６（ａ）、図６（ｂ）は各々時刻ｔ、ｔ＋
１の物体領域であり、図６（ｃ）、図６（ｄ）は前記各
時刻における破線で囲まれた領域のカウントバッファ１
１９の値を示している。FIG. 6 shows how the count buffer is updated. FIGS. 6 (a) and 6 (b) show times t and t +, respectively.
6C and FIG. 6D show the count buffer 1 in the area surrounded by the broken line at each time.
19 are shown.
【００３４】更新されたカウントバッファ１１９におい
て、所定のフレーム数（時間）以上連続して物体が検出
された領域を障害物領域として検出する。In the updated count buffer 119, an area where an object is detected continuously for a predetermined number of frames (time) or more is detected as an obstacle area.
【００３５】また、障害物検出部１１８において障害物
が検出された場合は、画像合成部１２０で入力画像記憶
部１１１に記憶されている入力画像に障害物領域を合成
し、表示装置１０２においてユーザに対してどの地点で
障害物が検出されたかを見やすく表示する。When an obstacle is detected by the obstacle detection unit 118, the image synthesis unit 120 synthesizes an obstacle region with the input image stored in the input image storage unit 111, and the display device 102 , The location where the obstacle is detected is displayed in an easy-to-see manner.
【００３６】図７は本発明の第１実施例の画像表示の１
例を示しており、障害物の外接矩形を視認性の良い色で
オーバーレイ表示し、“障害物”というテキストを画面
上に点滅表示させた場合の表示例である。FIG. 7 shows an image display 1 according to the first embodiment of the present invention.
An example is shown, in which a circumscribed rectangle of an obstacle is displayed in an overlay color with good visibility, and a text “obstacle” is displayed blinking on the screen.
【００３７】このように、本発明の第１実施例の画像監
視システムによれば、背景画像と入力画像の差分を２値
化した背景差分２値画像とその２値画像からエッジ成分
を検出し、２値化した２値エッジ画像を用いて明るさの
変化により発生した変化領域か否かを判定するため、物
体のみを完全な形で検出できる。また、検出された物体
領域以外の領域を用いて背景画像の更新を行うため、天
候の変化などにも追従した正確な背景画像を常に得るこ
とができる。更に検出された物体領域を用いて容易に停
止物体の検出することができる。As described above, according to the image monitoring system of the first embodiment of the present invention, a background difference binary image obtained by binarizing a difference between a background image and an input image and an edge component is detected from the binary image. Since it is determined whether or not the area is a change area generated by a change in brightness using the binarized binary edge image, only the object can be completely detected. In addition, since the background image is updated using an area other than the detected object area, an accurate background image that follows the change in weather can be always obtained. Furthermore, a stationary object can be easily detected using the detected object region.
【００３８】次に、本発明の第２実施例について説明す
る。Next, a second embodiment of the present invention will be described.
【００３９】この第２実施例は、エッジ検出を差分画像
全体ではなく、必要な個所にのみ実施することにより高
速に物体のみを検出することが可能となる。In the second embodiment, it is possible to detect only an object at a high speed by performing edge detection only on a necessary portion instead of the entire difference image.
【００４０】図２は本発明の第２実施例を示す画像監視
システムのブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of an image monitoring system according to a second embodiment of the present invention.
【００４１】この図に示すように、ＩＴＶカメラ等の撮
像装置２０１で撮影された映像は画像処理装置２００へ
入力され、処理結果が表示装置２０２に表示される。As shown in this figure, a video image captured by an imaging device 201 such as an ITV camera is input to an image processing device 200, and a processing result is displayed on a display device 202.
【００４２】画像処理装置２００において撮像装置２０
１から入力された映像は、Ａ／Ｄコンバータ２１０によ
りディジタル画像に変換され、入力画像記憶部２１１に
記憶されるとともに、予め撮影された背景のみからなる
背景画像記憶部２１２の背景画像との差分が求められ、
この差分画像は２値化部２１３で２値化され、変化領域
検出部２１４で変化領域の検出を行う。In the image processing apparatus 200, the imaging device 20
1 is converted into a digital image by the A / D converter 210 and stored in the input image storage unit 211, and the difference from the background image in the background image storage unit 212 consisting of only the background captured in advance. Is required,
This difference image is binarized by the binarization unit 213, and the change area detection unit 214 detects a change area.
【００４３】エッジ検出部２１５では得られた変化領域
についてのみ前記差分画像からエッジ成分の検出を行
い、２値化部２１６で２値化される。物体判別部２１７
では、変化領域およびその領域のエッジ画像から真に背
景に存在しない物体のみを検出する。The edge detecting section 215 detects an edge component from the difference image only for the obtained changed area, and binarizes it by the binarizing section 216. Object discriminator 217
Detects only an object that does not really exist in the background from the change area and the edge image of the area.
【００４４】物体判別部２１７で物体であると判別され
た領域の情報を用いて背景画像更新部２１８において背
景画像記憶部２１２の背景画像を更新する。さらに障害
物検出部２１９でカウントバッファ２２０に蓄積された
情報を用いて障害物の検出を行い、障害物が検出された
場合は、画像合成部２２１において入力画像および検出
された障害物の情報を合成し、表示装置２０２に合成画
像を表示する。The background image in the background image storage unit 212 is updated in the background image update unit 218 using the information of the area determined to be an object by the object determination unit 217. Further, an obstacle is detected by the obstacle detection unit 219 using the information accumulated in the count buffer 220. When an obstacle is detected, the input image and the information on the detected obstacle are detected by the image synthesis unit 221. The images are combined and the combined image is displayed on the display device 202.
【００４５】以下、本発明の第２実施例の画像監視シス
テムの動作を図面を参照して説明する。Hereinafter, the operation of the image monitoring system according to the second embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
【００４６】撮像装置２０１は、道路及び路上を走行す
る車両といった背景及び物体からなる画像を撮影する。The imaging device 201 captures an image including a background and an object such as a road and a vehicle running on the road.
【００４７】画像処理装置２００には、撮像装置２０１
により撮影された映像が入力され、入力された映像信号
はＡ／Ｄコンバータ２１０でディジタル画像に変換さ
れ、入力画像記憶部２１１に記憶される。The image processing device 200 includes an imaging device 201
The input image signal is converted into a digital image by the A / D converter 210 and stored in the input image storage unit 211.
【００４８】また、背景画像記憶部２１２には予め撮像
装置２０１で撮影された移動物体・停止物体の存在しな
い背景のみからなる画像が格納されている。撮像装置２
０１から入力された画像〔図８（ａ）〕と背景画像記憶
部２１２の背景画像間で差分処理が行われ、この差分画
像は２値化部２１３において適当な閾値で２値化され、
変化領域検出部２１４で変化領域の外接矩形の検出を行
う。図８（ｂ）の例では、２つの領域が検出され各々の
外接矩形（ｘｓ１、ｙｓ１、ｘｅ１、ｙｅ１）、（ｘｓ
２、ｙｓ２、ｘｅ２、ｙｅ２）が変化領域情報として得
られる。In the background image storage unit 212, an image consisting of only a background without a moving object or a stationary object, which has been photographed by the imaging device 201 in advance, is stored. Imaging device 2
A difference process is performed between the image input from FIG. 1 (FIG. 8A) and the background image in the background image storage unit 212, and this difference image is binarized by a binarization unit 213 with an appropriate threshold.
The change area detection unit 214 detects a circumscribed rectangle of the change area. In the example of FIG. 8B, two regions are detected and their circumscribed rectangles (xs1, ys1, xe1, ye1), (xs
2, ys2, xe2, ye2) are obtained as change area information.
【００４９】エッジ検出部２１５では変化領域検出部２
１４で得られた各変化領域において、差分画像からエッ
ジ成分の検出を行う。エッジ検出部２１５で得られた各
変化領域のエッジ画像は２値化部２１６で適当な値で２
値化され、図８（ｃ）に示すように強度の強いエッジ成
分のみを抽出する。In the edge detecting section 215, the change area detecting section 2
In each of the change regions obtained in 14, an edge component is detected from the difference image. The edge image of each change region obtained by the edge detection unit 215 is converted into an appropriate value by the binarization unit 216.
Only the edge components having a high intensity are extracted as shown in FIG. 8C.
【００５０】物体判別部２１７では、得られた変化領域
情報及びそのエッジ情報を用いて、真に背景に存在しな
い物体か否かの判定を行う。２値化された差分画像には
図８（ｂ）に示すように移動物体、もしくは停止物体、
天候等のため発生するビルや木の影等が変化領域として
検出される。しかしながら２値化されたエッジ画像には
車両のような物体の領域には輪郭以外にその内部にもエ
ッジ成分が現れるのに対し、路上に現れたビルや木の影
の領域には輪郭部分に若干のエッジ成分は現れるもの
の、その内部にはほとんどエッジ成分は存在しない。The object discriminating section 217 judges whether or not the object does not exist in the background by using the obtained change area information and its edge information. A moving object or a stationary object, as shown in FIG.
A building or a tree shadow generated due to weather or the like is detected as a change area. However, in the binarized edge image, an edge component appears not only in the outline of an object such as a vehicle, but also in the interior of the object, such as a vehicle. Although some edge components appear, there are almost no edge components inside.
【００５１】従って、各変化領域を構成する総画素数
（面積）を求め、また各領域に含まれるエッジ成分の総
画素数を求め、このエッジ成分の画素数が変化領域に占
める割合がある値以下であれば、この領域は天候の変化
などが原因で現れた変化領域であり、真に背景に存在し
ない物体ではないと判定し、２値化された差分画像から
削除する〔図８（ｄ）〕。なお、ここでは物体か否かの
判定に変化領域の面積に対するエッジ成分の占める割合
を用いたが、変化領域内に含まれる所定の長さ以上のエ
ッジの本数で判定してもよい。Therefore, the total number of pixels (area) constituting each change region is obtained, and the total number of edge components included in each region is obtained. If this is the case, it is determined that this area is a change area that has appeared due to a change in weather and the like and is not an object that does not truly exist in the background, and is deleted from the binarized difference image [FIG. )]. Note that, here, the ratio of the edge component to the area of the change area is used to determine whether or not the object is an object. However, the determination may be made based on the number of edges having a predetermined length or more included in the change area.
【００５２】背景画像更新部２１８から画像合成部２２
１および表示装置２０２の動作は第１実施例のものと同
様である。The background image updating unit 218 to the image synthesizing unit 22
1 and the operation of the display device 202 are the same as those of the first embodiment.
【００５３】このように、本発明の第２実施例の画像監
視システムによれば、背景画像と入力画像の差分を２値
化した背景差分２値画像から変化領域を検出し、さらに
検出された変化領域の差分画像からエッジ成分を検出
し、検出されたエッジ情報を用いて明るさの変化により
発生した変化領域か否かを判定するため、物体のみを完
全な形で検出できる。また、検出された物体領域以外の
領域を用いて背景画像の更新を行うため、天候の変化な
どにも追従した正確な背景画像を常に得ることができ
る。更に、検出された物体領域を用いて容易に停止物体
の検出ができる。As described above, according to the image monitoring system of the second embodiment of the present invention, the change area is detected from the background difference binary image obtained by binarizing the difference between the background image and the input image, and the detected area is further detected. An edge component is detected from the difference image of the change area, and it is determined whether or not the change area is caused by a change in brightness using the detected edge information. Therefore, only the object can be completely detected. In addition, since the background image is updated using an area other than the detected object area, an accurate background image that follows the change in weather can be always obtained. Furthermore, a stationary object can be easily detected using the detected object region.
【００５４】次に、本発明の第３実施例について説明す
る。Next, a third embodiment of the present invention will be described.
【００５５】この第３実施例は、一般道のように初期の
背景画像として背景以外の物体が存在しない画像を撮影
するのが困難な状況下において、入力画像からエッジ成
分の検出を行い、背景差分で得られた変化領域とその領
域におけるエッジ情報を統合して物体領域か否かの判定
を行い、物体領域以外の領域を用いて背景画像の更新を
行うことにより、例え初期背景画像に車両等の物体が含
まれていても、その移動後には正常な背景画像に更新す
ることができ、背景であった停止物体がその移動後に誤
って物体領域として検出されることがない。The third embodiment detects an edge component from an input image in a situation where it is difficult to capture an image having no object other than the background as an initial background image, such as a general road, and detects an edge component from the input image. By integrating the change area obtained by the difference and the edge information in the area to determine whether the area is an object area, and updating the background image using an area other than the object area, for example, the vehicle is added to the initial background image. Even if such an object is included, the background image can be updated to a normal background image after the movement, and the stationary object which is the background is not erroneously detected as the object area after the movement.
【００５６】図３は本発明の第３実施例を示す画像監視
システムのブロック図である。FIG. 3 is a block diagram of an image monitoring system according to a third embodiment of the present invention.
【００５７】この図に示すように、撮像装置３０１で撮
影された映像は画像処理装置３００へ入力され、処理結
果が表示装置３０２に表示される。As shown in this figure, a video image captured by the imaging device 301 is input to the image processing device 300, and the processing result is displayed on the display device 302.
【００５８】画像処理装置３００において、撮像装置３
０１から入力された映像はＡ／Ｄコンバータ３１０によ
りディジタル画像に変換され、入力画像記憶部３１１に
記憶されるとともに予め撮影された背景のみからなる背
景画像記憶部３１２の背景画像との差分が求められ、こ
の差分画像は２値化部３１３で２値化される。In the image processing device 300, the image pickup device 3
The video input from 01 is converted into a digital image by the A / D converter 310 and stored in the input image storage unit 311 and the difference from the background image in the background image storage unit 312 consisting of only the background photographed in advance is obtained. The difference image is binarized by the binarization unit 313.
【００５９】エッジ検出部３１４では入力画像からエッ
ジ成分の検出を行い、２値化部３１５で２値化される。
物体検出部３１６では、背景差分で得られた変化領域お
よびその領域に含まれる入力画像のエッジ情報から真に
背景に存在しない物体のみを検出する。物体検出部３１
６で検出された物体の情報を用いて背景画像更新部３１
７において背景画像を更新する。The edge detection section 314 detects an edge component from the input image, and the binarization section 315 binarizes it.
The object detection unit 316 detects only an object that does not actually exist in the background from the change region obtained by the background difference and the edge information of the input image included in the region. Object detector 31
Background image updating unit 31 using the information of the object detected in step 6
At 7, the background image is updated.
【００６０】更に、障害物検出部３１８でカウントバッ
ファ３１９に蓄積された情報を用いて障害物の検出を行
い、障害物が検出された場合は画像合成部３２０におい
て入力画像及び検出された障害物の情報を合成し、表示
装置３０２に合成画像を表示する。Further, an obstacle detection unit 318 detects an obstacle by using the information accumulated in the count buffer 319. If an obstacle is detected, the input image and the detected obstacle are detected by the image synthesizing unit 320. Are combined, and the combined image is displayed on the display device 302.
【００６１】以下、本発明の第３実施例を示す画像監視
システムの動作を図面を参照して説明する。Hereinafter, the operation of the image monitoring system according to the third embodiment of the present invention will be described with reference to the drawings.
【００６２】撮像装置３０１は道路及び路上を走行する
車両といった背景及び物体からなる画像を撮影する。The imaging device 301 captures an image composed of a background and an object such as a road and a vehicle running on the road.
【００６３】画像処理装置３００には撮像装置３０１に
より撮影された映像が入力され、入力された映像信号は
Ａ／Ｄコンバータ３１０でディジタル画像に変換され、
入力画像記憶部３１１に記憶される。また、背景画像記
憶部３１２の背景画像には予め撮像装置３０１で撮影さ
れた移動物体・停止物体の存在しない背景のみからなる
画像が格納されている。An image captured by the imaging device 301 is input to the image processing device 300, and the input image signal is converted into a digital image by the A / D converter 310.
It is stored in the input image storage unit 311. In the background image of the background image storage unit 312, an image consisting of only a background that does not include a moving object or a stationary object, which is captured in advance by the imaging device 301, is stored.
【００６４】撮像装置３０１から入力された画像と背景
画像記憶部３１２の背景画像の間で差分処理が行われ、
この差分画像は２値化部３１３において適当な閾値で２
値化される。Difference processing is performed between the image input from the imaging device 301 and the background image in the background image storage unit 312,
This difference image is binarized by a binarizing unit 313 with an appropriate threshold.
Valued.
【００６５】エッジ検出部３１４では、入力画像に対し
てエッジ成分の検出を行う。エッジ検出部３１４で得ら
れたエッジ画像は２値化部３１５で適当な値で２値化さ
れる。The edge detector 314 detects an edge component from the input image. The edge image obtained by the edge detection unit 314 is binarized by a binarization unit 315 with an appropriate value.
【００６６】物体検出部３１６では、得られた２枚の２
値画像（差分２値画像およびエッジ２値画像）を用い
て、真に背景に存在しない物体を検出する。２値化され
た差分画像には図４（ｂ）に示すように移動物体もしく
は停止物体、天候等の変化のため発生するビルや木の影
等が変化領域として検出される。In the object detection unit 316, the two obtained 2
Using the value images (differential binary image and edge binary image), an object that does not really exist in the background is detected. As shown in FIG. 4B, a moving object or a stationary object, a building or a tree shadow generated due to a change in weather or the like is detected as a change area in the binarized difference image.
【００６７】しかしながら、２値化されたエッジ画像に
は車両のような物体の領域には輪郭以外にその内部にも
エッジ成分が現れるのに対し、路上に現れたビルや木の
影の領域には輪郭部分に若干のエッジ成分は現れるもの
の、その内部にはほとんどエッジ成分は存在しない。従
って、まず背景差分により得られた変化領域について各
領域の面積を求め、また、各領域に含まれるエッジ成分
の総画素数を求め、このエッジ成分の画素数が変化領域
に占める割合がある値以下であれば、この領域は天候の
変化などが原因で現れた変化領域であり、真に背景に存
在しない物体ではないと判定し、２値化された差分画像
から削除する〔図４（ｄ）〕。However, in the binarized edge image, an edge component appears not only in the outline of the object such as a vehicle but also in the interior of the object, such as a building or a tree shadow appearing on the road. Although some edge components appear in the outline portion, there are almost no edge components inside. Accordingly, first, the area of each region is obtained for the changed region obtained by the background difference, and the total number of pixels of the edge component included in each region is obtained. If this is the case, it is determined that this area is a change area that has appeared due to a change in weather, etc., is not an object that does not truly exist in the background, and is deleted from the binarized difference image [FIG. )].
【００６８】なお、ここでは物体か否かの判定に変化領
域の面積に対するエッジ成分の占める割合を用いたが、
変化領域内に含まれる所定の長さ以上のエッジの本数で
判定しても良い。In this case, the ratio of the edge component to the area of the change area is used to determine whether or not the object is an object.
The determination may be made based on the number of edges having a predetermined length or more included in the change area.
【００６９】また、図９に示すように、初期の背景画像
〔図９（ａ）〕に停止物体が含まれており、その後停止
物体が移動〔図９（ｂ）〕した場合、差分画像には図９
（ｃ）に示すように背景に存在する停止物体が変化領域
として検出されてしまう。しかしながら、停止物体が移
動した後の入力画像からはエッジ成分が検出されないた
め、先の変化領域は物体ではないと判定され、差分２値
画像から削除される。As shown in FIG. 9, when an initial background image [FIG. 9 (a)] includes a stationary object and then the stationary object moves [FIG. 9 (b)], a difference image is generated. Figure 9
As shown in (c), a stationary object existing in the background is detected as a change area. However, since the edge component is not detected from the input image after the stop object has moved, the previous change area is determined to be not the object, and is deleted from the differential binary image.
【００７０】背景画像更新部３１７から画像合成部３２
０及び表示装置３０２の動作は第１実施例のものと同様
である。The background image updating unit 317 to the image synthesizing unit 32
0 and the operation of the display device 302 are the same as those of the first embodiment.
【００７１】このように、本発明の第３実施例の画像監
視システムによれば、背景画像と入力画像の差分を２値
化した背景差分２値画像および入力画像からエッジ成分
を検出し、２値化した２値エッジ画像を用いて、背景差
分により検出された変化領域が物体か否かを判定するた
め、例え初期の背景画像に物体が含まれていても、物体
が移動した後は背景画像更新により正常な物体の存在し
ない背景画像に更新される。As described above, according to the image monitoring system of the third embodiment of the present invention, the edge component is detected from the input image and the background difference binary image obtained by binarizing the difference between the background image and the input image. Using the binarized binary edge image, it is determined whether or not the change area detected by the background difference is an object. Therefore, even if the object is included in the initial background image, the background remains after the object moves. The image is updated to a background image in which a normal object does not exist.
【００７２】なお、本発明は上記実施例に限定されるも
のではなく、本発明の趣旨に基づき種々の変形が可能で
あり、それらを本発明の範囲から排除するものではな
い。The present invention is not limited to the above embodiments, but various modifications are possible based on the spirit of the present invention, and they are not excluded from the scope of the present invention.
【００７３】[0073]
【発明の効果】以上、詳細に説明したように、本発明に
よれば、以下のような効果を奏することができる。As described above, according to the present invention, the following effects can be obtained.
【００７４】（Ａ）物体の存在領域を限定することなく
画像内に現れた物体領域を検出し、その２次元的な位置
情報を得ることができる。(A) It is possible to detect an object region appearing in an image without limiting the region where the object exists, and obtain its two-dimensional position information.
【００７５】（Ｂ）背景画像と入力画像の差分を２値化
した背景差分２値画像とその２値画像からエッジ成分を
検出し、２値化した２値エッジ画像を用いて明るさの変
化により発生した変化領域か否かを判定するため、物体
のみを完全な形で検出できる。また、検出された物体領
域以外の領域を用いて背景画像の更新を行うため、天候
の変化などにも追従した正確な背景画像を常に得ること
ができる。更に、検出された物体領域を用いて容易に停
止物体を検出することができる。(B) A background difference binary image obtained by binarizing the difference between the background image and the input image, and an edge component is detected from the binary image, and the brightness is changed using the binarized binary edge image. Since it is determined whether or not the region is a change region generated by the above, only the object can be completely detected. In addition, since the background image is updated using an area other than the detected object area, an accurate background image that follows the change in weather can be always obtained. Furthermore, a stationary object can be easily detected using the detected object region.
【００７６】（Ｃ）背景画像と入力画像の差分を２値化
した背景差分２値画像から変化領域を検出し、さらに検
出された変化領域の差分画像からエッジ成分を検出し、
検出されたエッジ情報を用いて明るさの変化により発生
した変化領域か否かを判定するため、物体のみを完全な
形で検出できる。また、検出された物体領域以外の領域
を用いて背景画像の更新を行うため、天候の変化などに
も追従した正確な背景画像を常に得ることができる。更
に、検出された物体領域を用いて容易に停止物体を検出
することができる。(C) A change region is detected from a background difference binary image obtained by binarizing a difference between a background image and an input image, and an edge component is further detected from a difference image of the detected change region.
Since it is determined whether or not the detected area is a change area caused by a change in brightness, only the object can be completely detected. In addition, since the background image is updated using an area other than the detected object area, an accurate background image that follows the change in weather can be always obtained. Furthermore, a stationary object can be easily detected using the detected object region.
【００７７】（Ｄ）背景画像と入力画像の差分を２値化
した背景差分２値画像および入力画像からエッジ成分を
検出し、２値化した２値エッジ画像を用いて、背景差分
により検出された変化領域が物体か否かを判定するた
め、例え初期の背景画像に物体が含まれていても、物体
が移動した後は背景画像更新により正常な物体の存在し
ない背景画像に更新できる。(D) An edge component is detected from the background difference binary image obtained by binarizing the difference between the background image and the input image and the input image, and is detected by the background difference using the binarized binary edge image. Since it is determined whether or not the changed area is an object, even if an object is included in the initial background image, the background image can be updated to a background image without a normal object by moving the background image after the object moves.
【図１】本発明の第１実施例を示す画像監視システムの
ブロック図である。FIG. 1 is a block diagram of an image monitoring system according to a first embodiment of the present invention.
【図２】本発明の第２実施例を示す画像監視システムの
ブロック図である。FIG. 2 is a block diagram of an image monitoring system according to a second embodiment of the present invention.
【図３】本発明の第３実施例を示す画像監視システムの
ブロック図である。FIG. 3 is a block diagram of an image monitoring system according to a third embodiment of the present invention.
【図４】物体検出処理部の処理手順を説明する図であ
る。FIG. 4 is a diagram illustrating a processing procedure of an object detection processing unit.
【図５】エッジ検出オペレータの１例を示す図である。FIG. 5 is a diagram illustrating an example of an edge detection operator.
【図６】カウントバッファ更新の１例を示す図である。FIG. 6 is a diagram illustrating an example of updating a count buffer.
【図７】画像表示の１例を示す図である。FIG. 7 is a diagram showing an example of image display.
【図８】本発明の第２実施例の変化領域検出部・物体判
別部を説明する図である。FIG. 8 is a diagram illustrating a change area detection unit and an object determination unit according to a second embodiment of the present invention.
【図９】本発明の第３実施例の物体検出部を説明する図
である。FIG. 9 is a diagram illustrating an object detection unit according to a third embodiment of the present invention.
１００，２００，３００ 画像処理装置 １０１，２０１，３０１ 撮像装置 １０２，２０２，３０２ 表示装置 １１０，２１０，３１０ Ａ／Ｄコンバータ １１１，２１１，３１１ 入力画像記憶部 １１２，２１２，３１２ 背景画像記憶部 １１３，２１３，２１６，３１３，３１５ ２値化部 １１４，２１５，３１４ エッジ検出部 １１６，３１６ 物体検出部 １１７，２１８，３１７ 背景画像更新部 １１８，２１９，３１８ 障害物検出部 １１９，２２０，３１９ カウントバッファ １２０，２２１，３２０ 画像合成部 ２１４ 変化領域検出部 ２１７ 物体判別部 100, 200, 300 Image processing devices 101, 201, 301 Imaging devices 102, 202, 302 Display devices 110, 210, 310 A / D converters 111, 211, 311 Input image storage units 112, 212, 312 Background image storage unit 113 , 213, 216, 313, 315 Binarization unit 114, 215, 314 Edge detection unit 116, 316 Object detection unit 117, 218, 317 Background image update unit 118, 219, 318 Obstacle detection unit 119, 220, 319 count Buffers 120, 221, 320 Image synthesis unit 214 Change area detection unit 217 Object discrimination unit
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） // Ｇ０８Ｇ 1/00 Ｇ０６Ｆ 15/70 ３３５Ａ Ｆターム(参考） 5B057 AA16 DA15 DA20 DB08 DC16 5C054 AA01 AA05 CA04 CC03 EA01 EA05 ED17 FC01 FC05 FC14 FC15 FC16 FE13 FE16 HA26 5H180 AA01 CC04 EE01 EE11 LL01 LL02 LL08 5L096 BA02 EA35 EA43 FA06 FA54 GA08 GA09 GA28 JA01 9A001 BB01 BB03 BB04 EE05 HH20 HH21 HH23 HH28 HH33 JJ77 KK31 KK37 KK42 ──────────────────────────────────────────────────続 き Continued on the front page (51) Int.Cl. 7 Identification symbol FI theme coat ゛ (reference) // G08G 1/00 G06F 15/70 335A F term (reference) 5B057 AA16 DA15 DA20 DB08 DC16 5C054 AA01 AA05 CA04 CC03 EA01 EA05 ED17 FC01 FC05 FC14 FC15 FC16 FE13 FE16 HA26 5H180 AA01 CC04 EE01 EE11 LL01 LL02 LL08 5L096 BA02 EA35 EA43 FA06 FA54 GA08 GA09 GA28 JA01 9A001 BB01 BB03 BB04 EE05 HH20 HH21H33 KKH
Claims (4)
置と、該撮像装置から得られた画像を処理し停止物体・
低速移動物体等の障害物を検出する画像処理装置と、障
害物が検出されたときは、前記撮像装置からの映像と前
記画像処理装置から出力された情報を表示し、監視者に
通知する表示装置を備え、 前記画像処理装置は、前記撮像装置から得られた画像と
予め撮影した背景画像との差分画像を２値化して背景画
像に対する変化領域を求める変化領域検出手段と、前記
差分画像に対してエッジ検出を行い、所定の値で２値化
して所定の強度のエッジ成分の検出を行い、背景差分に
より得られた変化領域のうち所定の量のエッジ成分を含
む領域を物体領域として検出する物体検出手段と、 背景画像の更新において物体領域は過去の背景を保持
し、物体以外の領域は順次更新を行い、障害物の検出で
は入力画像と同サイズのカウントバッファを用い、物体
領域におけるカウントバッファの値は１インクリメント
し、それ以外の領域におけるカウントバッファの値は０
にリセットし、カウントバッファの値が所定の値を超え
た領域を障害物として検出する障害物検出手段を有する
ことを特徴とする画像監視システム。An imaging device for capturing an image of a predetermined monitoring area, an image processing device that processes an image obtained from the imaging device, and
An image processing device that detects an obstacle such as a low-speed moving object, and a display that displays an image from the imaging device and information output from the image processing device when an obstacle is detected, and notifies a monitor. An image processing device, wherein the image processing device binarizes a difference image between an image obtained from the imaging device and a background image captured in advance to obtain a change region with respect to the background image; Edge detection, binarization with a predetermined value, detection of an edge component having a predetermined intensity, and detection of a region including a predetermined amount of edge components in a change region obtained by a background difference as an object region. In the background image update, the object area retains the past background, the area other than the object is sequentially updated, and the obstacle detection uses a count buffer of the same size as the input image, The value of the count buffer in the body region is incremented by one, the value of the count buffers in other regions 0
An image monitoring system comprising: an obstacle detection unit that detects an area in which the value of the count buffer exceeds a predetermined value as an obstacle.
て、 前記物体検出手段は、背景差分により得られた変化領域
の総画素数に対して該領域に含まれるエッジ成分を構成
する総画素数の占める割合、もしくは該領域に含まれる
所定の長さ以上のエッジの本数により物体であるか否か
を判別し、物体領域のみを検出することを特徴とする画
像監視システム。2. The image monitoring system according to claim 1, wherein the object detection unit calculates a total number of pixels constituting an edge component included in the change area with respect to a total number of pixels of the change area obtained by the background difference. An image monitoring system comprising: determining whether an object is an object based on a occupying ratio or the number of edges of a predetermined length or more included in the area, and detecting only the object area.
て、 前記変化領域検出手段は、前記撮像装置から得られた画
像と予め撮影した背景画像との差分画像を２値化して背
景画像に対する変化領域とその外接矩形を求め、 前記物体検出手段は、前記外接矩形における前記差分画
像に対してエッジ検出を行い、所定の値で２値化して所
定の強度のエッジ成分の検出を行い、変化領域のうち所
定の量のエッジ成分を含む領域を物体領域として検出す
ることを特徴とする画像監視システム。3. The image monitoring system according to claim 1, wherein the change area detection unit binarizes a difference image between an image obtained from the imaging device and a background image captured in advance, and changes the change area with respect to the background image. The object detection means performs edge detection on the difference image in the circumscribed rectangle, binarizes the difference image with a predetermined value, detects an edge component having a predetermined strength, and obtains a change area. An image surveillance system wherein an area including a predetermined amount of edge components is detected as an object area.
て、 前記変化領域検出手段は、前記撮像装置から得られた画
像と予め撮影した背景画像との差分画像を２値化して背
景画像に対する変化領域を求め、 前記物体検出手段は、撮像画像に対してエッジ検出を行
い、所定の値で２値化して所定の強度のエッジ成分の検
出を行い、変化領域のうち所定の量のエッジ成分を含む
領域を物体領域として検出することを特徴とする画像監
視システム。4. The image monitoring system according to claim 1, wherein the change area detection unit binarizes a difference image between an image obtained from the imaging device and a background image captured in advance, and changes the change area with respect to the background image. The object detection means performs edge detection on the captured image, binarizes the image with a predetermined value, detects an edge component having a predetermined intensity, and includes a predetermined amount of edge component in the change area. An image monitoring system for detecting an area as an object area.
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP11214579A JP2001043383A (en) | 1999-07-29 | 1999-07-29 | Image monitoring system |
Applications Claiming Priority (1)
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|---|---|---|---|
| JP11214579A JP2001043383A (en) | 1999-07-29 | 1999-07-29 | Image monitoring system |
Publications (1)
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|---|---|
| JP2001043383A true JP2001043383A (en) | 2001-02-16 |
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ID=16658064
Family Applications (1)
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|---|---|---|---|
| JP11214579A Withdrawn JP2001043383A (en) | 1999-07-29 | 1999-07-29 | Image monitoring system |
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- 1999-07-29 JP JP11214579A patent/JP2001043383A/en not_active Withdrawn
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