JP2002099909A - 侵入物体検出画像処理方法及び装置 - Google Patents
侵入物体検出画像処理方法及び装置Info
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 進入物体検出のための背景画像更新処理にお
いて、背景画像更新処理は入力画像との加重平均演算に
よって行われていた。このため侵入物体が停止した場合
に背景画像に虚像として現れ、誤検出の原因となってい
た。 【解決手段】 誤検出の原因である検出すべき物体が、
背景画像の更新処理によって背景画像に虚像として現れ
るのを防ぐため、検出した物体の存在する範囲と入力画
像の輝度値変化、すなわちランダムノイズの影響を受け
る物体周囲の範囲は背景画像の更新処理を止め、存在し
ない範囲は背景画像の更新処理を行い、誤検出を低減す
るものである。
いて、背景画像更新処理は入力画像との加重平均演算に
よって行われていた。このため侵入物体が停止した場合
に背景画像に虚像として現れ、誤検出の原因となってい
た。 【解決手段】 誤検出の原因である検出すべき物体が、
背景画像の更新処理によって背景画像に虚像として現れ
るのを防ぐため、検出した物体の存在する範囲と入力画
像の輝度値変化、すなわちランダムノイズの影響を受け
る物体周囲の範囲は背景画像の更新処理を止め、存在し
ない範囲は背景画像の更新処理を行い、誤検出を低減す
るものである。
Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、カメラ等の撮像装
置で撮影された画像から侵入物体を自動検出する画像処
理システムに関するものである。
置で撮影された画像から侵入物体を自動検出する画像処
理システムに関するものである。
【０００２】
【従来の技術】カメラ等の撮像装置を用いた映像監視シ
ステムにおいて、その監視エリアに侵入する人間や自動
車（車輌）等の物体を、映像から自動的に検出し、警報
処置が施される侵入物体検出装置について、撮像装置か
ら得られた入力画像と侵入物体の映っていない背景画像
で画素毎に輝度値の差分を求め、その差分値が大きい部
分を侵入物体として検出する差分法が、従来から広く用
いられている。
ステムにおいて、その監視エリアに侵入する人間や自動
車（車輌）等の物体を、映像から自動的に検出し、警報
処置が施される侵入物体検出装置について、撮像装置か
ら得られた入力画像と侵入物体の映っていない背景画像
で画素毎に輝度値の差分を求め、その差分値が大きい部
分を侵入物体として検出する差分法が、従来から広く用
いられている。
【０００３】この差分法の処理を図６によって説明す
る。同図は従来の画像処理を説明する概念図である。同
図において、１０２は入力画像、１０１は背景画像、１
０３は差分画像、６０１は二値化画像、１１０は減算処
理、６０２は二値化処理を示す。減算処理１１０は入力
画像１０２と背景画像１０１との画素毎の輝度値の差分
を計算し、差分画像１０３を出力し、二値化処理６０２
は差分画像１０３の画素毎の輝度値が、所定のしきい値
に満たない輝度値を０、しきい値以上の輝度値を２５５
として二値化画像６０１を得る。これにより、入力画像
１０２に映った侵入物等の物体１２０（図示は人物を示
す）は、減算器１１０によって差分が生じた部分６０３
として出現し、さらに、これは二値化処理６０２によっ
てしきい値以上の輝度値２５５のかたまりの画像６０４
として検出される。
る。同図は従来の画像処理を説明する概念図である。同
図において、１０２は入力画像、１０１は背景画像、１
０３は差分画像、６０１は二値化画像、１１０は減算処
理、６０２は二値化処理を示す。減算処理１１０は入力
画像１０２と背景画像１０１との画素毎の輝度値の差分
を計算し、差分画像１０３を出力し、二値化処理６０２
は差分画像１０３の画素毎の輝度値が、所定のしきい値
に満たない輝度値を０、しきい値以上の輝度値を２５５
として二値化画像６０１を得る。これにより、入力画像
１０２に映った侵入物等の物体１２０（図示は人物を示
す）は、減算器１１０によって差分が生じた部分６０３
として出現し、さらに、これは二値化処理６０２によっ
てしきい値以上の輝度値２５５のかたまりの画像６０４
として検出される。
【０００４】この差分処理のフローチャートが図５であ
る。まず、背景画像を作成するステップ２０１では、一
定間隔で取込んだ入力画像を何回か加重平均演算し背景
画像１０１（図６参照）を作成する。画像入力ステップ
２０２では、取込んだ画像に、必要があれば補正や加工
等の処理を施し入力画像１０２（図６参照）を得る。差
分処理ステップ２０３では、背景画像と入力画像での差
分演算し、差分画像１０３（図６参照）を得る。二値化
処理ステップ２０４では差分画像１０３から二値化画像
６０１（図６参照）を作り、侵入物体の判断をするステ
ップ２０５では、二値化画像６０１を基に、侵入物体の
番号付けや大きさ判定等の処理を行い、侵入物体が存在
した場合、ステップ２０６の条件分岐で必要に応じて警
報処置２０７を施す。背景画像の更新ステップ２０８で
は、入力画像と背景画像とで加重平均演算を行い背景画
像を更新する。
る。まず、背景画像を作成するステップ２０１では、一
定間隔で取込んだ入力画像を何回か加重平均演算し背景
画像１０１（図６参照）を作成する。画像入力ステップ
２０２では、取込んだ画像に、必要があれば補正や加工
等の処理を施し入力画像１０２（図６参照）を得る。差
分処理ステップ２０３では、背景画像と入力画像での差
分演算し、差分画像１０３（図６参照）を得る。二値化
処理ステップ２０４では差分画像１０３から二値化画像
６０１（図６参照）を作り、侵入物体の判断をするステ
ップ２０５では、二値化画像６０１を基に、侵入物体の
番号付けや大きさ判定等の処理を行い、侵入物体が存在
した場合、ステップ２０６の条件分岐で必要に応じて警
報処置２０７を施す。背景画像の更新ステップ２０８で
は、入力画像と背景画像とで加重平均演算を行い背景画
像を更新する。
【０００５】この背景画像の更新方法を図７に表した。
入力画像１０２に係数ａを乗算した画像と、背景画像１
０１に係数ｂを乗算した画像を加算し、係数の和（ａ＋
ｂ）で除算した画像１０６を更新した背景画像として使
用する。この方法によって、侵入物体１２０が、更新さ
れた背景画像１０６に、虚像１２１として現れる。ここ
で、侵入物体１２０が停止していた場合には、この更新
方法の繰返しの処理によって、次第に更新した背景画像
の虚像１２１は明確になって、最終的には侵入物体１２
０が背景画像となってしまう。このため、このような場
合には侵入物体の検出精度に著しい悪影響を与える。
入力画像１０２に係数ａを乗算した画像と、背景画像１
０１に係数ｂを乗算した画像を加算し、係数の和（ａ＋
ｂ）で除算した画像１０６を更新した背景画像として使
用する。この方法によって、侵入物体１２０が、更新さ
れた背景画像１０６に、虚像１２１として現れる。ここ
で、侵入物体１２０が停止していた場合には、この更新
方法の繰返しの処理によって、次第に更新した背景画像
の虚像１２１は明確になって、最終的には侵入物体１２
０が背景画像となってしまう。このため、このような場
合には侵入物体の検出精度に著しい悪影響を与える。
【０００６】その様子を時間経過とともに示したのが図
８である。Ａは入力画像１０２、Ｂは背景画像１０１、
Ｃは差分画像１０３が並んでいて、参照符号１〜５は時
間の経過と共に、それぞれの演算処理を表している。入
力画像Ａ１、背景画像Ｂ１の差分画像Ｃ１は侵入物体が
無く、正常な検出動作である。入力画像Ａ２では侵入物
体が出現し、背景画像Ｂ２に虚像を造り始めるが、差分
画像Ｃ２には侵入物体が出現し、正常に検出動作する。
この状態が長く続いたとき、つまり侵入物体が長時間停
止したときの背景画像Ｂ３は、虚像がはっきりと現れ、
入力画像Ａ３との差分Ｃ３がしきい値未満となり検出で
きなくなり、誤検出となる。このときは侵入物体１２０
が存在しているにもかかわらず侵入物体なしと判定され
てしまう。この後、侵入物体が退去したとき、背景画像
Ｂ４にはまだ虚像がはっきりとしているが、入力画像Ａ
４には既に侵入物体が無く、差分画像Ｃ４には虚像が検
出されてしまい誤検出となる。つまり、侵入物体１２０
が存在していないにもかかわらず侵入物体ありと判定さ
れてしまう。その後侵入物体が退去したことで、虚像が
次第に消えて入力画像Ａ５、背景画像Ｂ５、差分画像Ｃ
５は正常に戻っている。
８である。Ａは入力画像１０２、Ｂは背景画像１０１、
Ｃは差分画像１０３が並んでいて、参照符号１〜５は時
間の経過と共に、それぞれの演算処理を表している。入
力画像Ａ１、背景画像Ｂ１の差分画像Ｃ１は侵入物体が
無く、正常な検出動作である。入力画像Ａ２では侵入物
体が出現し、背景画像Ｂ２に虚像を造り始めるが、差分
画像Ｃ２には侵入物体が出現し、正常に検出動作する。
この状態が長く続いたとき、つまり侵入物体が長時間停
止したときの背景画像Ｂ３は、虚像がはっきりと現れ、
入力画像Ａ３との差分Ｃ３がしきい値未満となり検出で
きなくなり、誤検出となる。このときは侵入物体１２０
が存在しているにもかかわらず侵入物体なしと判定され
てしまう。この後、侵入物体が退去したとき、背景画像
Ｂ４にはまだ虚像がはっきりとしているが、入力画像Ａ
４には既に侵入物体が無く、差分画像Ｃ４には虚像が検
出されてしまい誤検出となる。つまり、侵入物体１２０
が存在していないにもかかわらず侵入物体ありと判定さ
れてしまう。その後侵入物体が退去したことで、虚像が
次第に消えて入力画像Ａ５、背景画像Ｂ５、差分画像Ｃ
５は正常に戻っている。
【０００７】
【発明が解決しようとする課題】このように、従来の加
重平均演算方式による侵入物体検出では侵入物体を検出
すべき場合に検出されない。あるいは、検出すべきでな
い場合に検出してしまう等の誤検出をしてしまう。本発
明の目的は、これらの誤検出を低減させ、より正常な侵
入物体の検出動作を行うことにある。
重平均演算方式による侵入物体検出では侵入物体を検出
すべき場合に検出されない。あるいは、検出すべきでな
い場合に検出してしまう等の誤検出をしてしまう。本発
明の目的は、これらの誤検出を低減させ、より正常な侵
入物体の検出動作を行うことにある。
【０００８】
【課題を解決するための手段】前述のように、このよう
な問題が発生する原因である検出すべき物体が背景画像
の更新処理によって背景画像に虚像として現れるのを防
ぐため、本発明では検出した物体の存在する範囲は背景
画像の更新処理を止め、存在しない範囲は背景画像の更
新処理を行い、誤検出を低減するものである。
な問題が発生する原因である検出すべき物体が背景画像
の更新処理によって背景画像に虚像として現れるのを防
ぐため、本発明では検出した物体の存在する範囲は背景
画像の更新処理を止め、存在しない範囲は背景画像の更
新処理を行い、誤検出を低減するものである。
【０００９】つまり、本発明は、ＴＶカメラにより撮像
して得た映像信号をＡ／Ｄ変換しディジタル画像データ
とし、該画像データから、前記ＴＶカメラの撮像エリア
への侵入物の画像を得るための背景画像を作成し、該背
景画像と新たに前記ＴＶカメラにより撮像された画像デ
ータとを比較することにより前記ＴＶカメラの撮像エリ
アすなわちエリアへ侵入した侵入物を検出する侵入物検
出画像処理方法に於いて、ソフト処理により、前記侵入
物を検出した場合に少なくとも該進入物を検出した部分
の前記背景画像の更新を停止するようにしたものであ
る。
して得た映像信号をＡ／Ｄ変換しディジタル画像データ
とし、該画像データから、前記ＴＶカメラの撮像エリア
への侵入物の画像を得るための背景画像を作成し、該背
景画像と新たに前記ＴＶカメラにより撮像された画像デ
ータとを比較することにより前記ＴＶカメラの撮像エリ
アすなわちエリアへ侵入した侵入物を検出する侵入物検
出画像処理方法に於いて、ソフト処理により、前記侵入
物を検出した場合に少なくとも該進入物を検出した部分
の前記背景画像の更新を停止するようにしたものであ
る。
【００１０】さらに、詳しくは、前記侵入物を検出した
場合に該進入物を検出した部分を含むその周囲のエリア
の背景画像の更新処理を停止し、かつ該エリア以外の撮
像エリアの背景画像更新処理は継続して行うものであ
る。
場合に該進入物を検出した部分を含むその周囲のエリア
の背景画像の更新処理を停止し、かつ該エリア以外の撮
像エリアの背景画像更新処理は継続して行うものであ
る。
【００１１】また、本発明はソフト処理に代え、ハード
ウエアにより構成してもよい。すなわち、本発明は、侵
入物を検出するＴＶカメラを有し、侵入物の立ち入り禁
止区域等の特定エリアの画像をレンズを介して結像させ
て、得た映像信号をＡ／Ｄ変換により画像データに変換
する手段と、該画像データ変換手段により得た画像デー
タから、前記侵入物の画像を得るための背景画像を加重
平均演算により作成する手段と、該作成手段により得た
画像データを記憶する手段と、前記作成手段により得た
基準画像と侵入物を検出するための入力画像から差分画
像を得て侵入物を検出する手段を有する侵入物検出画像
処理装置に於いて、侵入物を検出した場合に前記背景画
像の更新を停止する手段を設けるものである。
ウエアにより構成してもよい。すなわち、本発明は、侵
入物を検出するＴＶカメラを有し、侵入物の立ち入り禁
止区域等の特定エリアの画像をレンズを介して結像させ
て、得た映像信号をＡ／Ｄ変換により画像データに変換
する手段と、該画像データ変換手段により得た画像デー
タから、前記侵入物の画像を得るための背景画像を加重
平均演算により作成する手段と、該作成手段により得た
画像データを記憶する手段と、前記作成手段により得た
基準画像と侵入物を検出するための入力画像から差分画
像を得て侵入物を検出する手段を有する侵入物検出画像
処理装置に於いて、侵入物を検出した場合に前記背景画
像の更新を停止する手段を設けるものである。
【００１２】
【発明の実施の形態】本発明の一実施例を図１の画像処
理説明図と図２のフローチャートを中心に説明する。図
１は本実施例の動作を処理とそのときの画像に基づき模
式的に表したもので、図２はこれに対応するフローチャ
ートである。
理説明図と図２のフローチャートを中心に説明する。図
１は本実施例の動作を処理とそのときの画像に基づき模
式的に表したもので、図２はこれに対応するフローチャ
ートである。
【００１３】同フローチャートのステップ２０１からス
テップ２０６は従来の方法と同じである。すなわち、検
出すべき物体１２０（図１参照）を認識し、侵入物体が
存在した場合に、警報処置２０７を従来通り実施する。
テップ２０６は従来の方法と同じである。すなわち、検
出すべき物体１２０（図１参照）を認識し、侵入物体が
存在した場合に、警報処置２０７を従来通り実施する。
【００１４】しかしながら、本実施例では警報処理２０
７以降の処理が異なる。次にこの動作を図１、図２を参
照し、詳細に説明する。二値化処理ステップ２２０にお
いて、差分処理ステップ２０３で減算処理１１０によっ
て得られた差分画像１０３を元に、二値化処理ステップ
２０４で物体検出に用いたしきい値よりも小さいしきい
値を用いて二値化処理１１２を実施する。これにより、
二値化画像１０４を得る。
７以降の処理が異なる。次にこの動作を図１、図２を参
照し、詳細に説明する。二値化処理ステップ２２０にお
いて、差分処理ステップ２０３で減算処理１１０によっ
て得られた差分画像１０３を元に、二値化処理ステップ
２０４で物体検出に用いたしきい値よりも小さいしきい
値を用いて二値化処理１１２を実施する。これにより、
二値化画像１０４を得る。
【００１５】次に背景画像の保持ステップ２２１で、二
値化処理ステップ２２０で得られた二値化画像１０４と
背景画像１０１とで論理積演算処理１１４を実施し、背
景画像１０１の検出物体が存在するエリア１２４のみを
保持した画像１０７を得る。ここでの論理積演算処理１
１４は、背景画像１０１から二値化画像１０４の輝度値
２５５にあたるエリア１２２を残し、それ以外（背景画
像１０１の二値化画像１０４の輝度値０にあたる）のエ
リアを輝度値０にする画像を得るためにある。次に背景
画像の更新処理ステップ２０８で、加重平均演算処理１
１１で背景画像を更新した画像１０６を得る。分岐ステ
ップ２２２で背景画像が保持されている場合、更新画像
のマスクステップ２２３に移る。ここでは、二値化画像
１０５と、更新背景画像１０６からマスク画像１０８を
作る。このニ値化画像１０５は、二値化処理ステップ２
２０で得た二値化画像１０４を反転演算処理１１３によ
り反転して作る。この二値化画像１０５と背景画像の更
新処理ステップ２０８で得られた背景画像を更新した画
像１０６とで論理演算処理１１５を実施し、マスク画像
１０８を得る。この結果、マスク画像１０８は検出物体
の存在する領域１２０が背景画像の更新処理ステップ２
０８での加重平均演算処理１１１によって、背景画像を
更新した画像１０６に造る虚像の領域１２１を埋めて輝
度値０のエリア１２５がマスクされた画像となる。合成
処理ステップ２２４で、マスク画像１０８と背景画像の
保持ステップ２２１で作成した検出物体存在エリア保持
画像１０７を加算処理１１６によって加算する。これに
よって、マスクされた検出物体の存在するエリア１２０
は更新処理せず、それ以外のエリアを更新処理した画像
１０９を得て、この画像１０９が背景画像１０１となり
画像入力ステップ２０２に戻る。
値化処理ステップ２２０で得られた二値化画像１０４と
背景画像１０１とで論理積演算処理１１４を実施し、背
景画像１０１の検出物体が存在するエリア１２４のみを
保持した画像１０７を得る。ここでの論理積演算処理１
１４は、背景画像１０１から二値化画像１０４の輝度値
２５５にあたるエリア１２２を残し、それ以外（背景画
像１０１の二値化画像１０４の輝度値０にあたる）のエ
リアを輝度値０にする画像を得るためにある。次に背景
画像の更新処理ステップ２０８で、加重平均演算処理１
１１で背景画像を更新した画像１０６を得る。分岐ステ
ップ２２２で背景画像が保持されている場合、更新画像
のマスクステップ２２３に移る。ここでは、二値化画像
１０５と、更新背景画像１０６からマスク画像１０８を
作る。このニ値化画像１０５は、二値化処理ステップ２
２０で得た二値化画像１０４を反転演算処理１１３によ
り反転して作る。この二値化画像１０５と背景画像の更
新処理ステップ２０８で得られた背景画像を更新した画
像１０６とで論理演算処理１１５を実施し、マスク画像
１０８を得る。この結果、マスク画像１０８は検出物体
の存在する領域１２０が背景画像の更新処理ステップ２
０８での加重平均演算処理１１１によって、背景画像を
更新した画像１０６に造る虚像の領域１２１を埋めて輝
度値０のエリア１２５がマスクされた画像となる。合成
処理ステップ２２４で、マスク画像１０８と背景画像の
保持ステップ２２１で作成した検出物体存在エリア保持
画像１０７を加算処理１１６によって加算する。これに
よって、マスクされた検出物体の存在するエリア１２０
は更新処理せず、それ以外のエリアを更新処理した画像
１０９を得て、この画像１０９が背景画像１０１となり
画像入力ステップ２０２に戻る。
【００１６】次に、二値化処理ステップ２０４の二値化
処理６０２と二値化処理ステップ２２０の二値化器１１
２で用いるしきい値の差異について、図３を用いて説明
する。同図は差分画像上の侵入物体とその周囲を合わせ
た輝度値変化の様子の一例を表したものである。なお、
この実施例では、画像を得る手段として、赤外線カメラ
を使用しており、図3は赤外線カメラからの画像につい
て示している。
処理６０２と二値化処理ステップ２２０の二値化器１１
２で用いるしきい値の差異について、図３を用いて説明
する。同図は差分画像上の侵入物体とその周囲を合わせ
た輝度値変化の様子の一例を表したものである。なお、
この実施例では、画像を得る手段として、赤外線カメラ
を使用しており、図3は赤外線カメラからの画像につい
て示している。
【００１７】同図では画像の物体（例えば人物・エリア
３０１で示す）部分水平方向の線３０６における輝度分
布を下方に示している。線３０６は輝度値変化を計測し
た位置を示す線である。エリア３０２は検出した物体の
エリア３０１がしきい値３０３以上の輝度値を持つかた
まりである。線３０５は輝度値０の線である。侵入物体
エリア３０１を判定するしきい値の線３０３が二値化処
理ステップ２０３の二値化器６０２でのしきい値とな
る。上方にエリア３０１を囲むように示した線３０４、
３１３、３１４はそれぞれ、同じ輝度レベルを結んで、
等高線のように表したものである。この輝度レベルは、
同図下方で、同じ参照符号を用いて示している。
３０１で示す）部分水平方向の線３０６における輝度分
布を下方に示している。線３０６は輝度値変化を計測し
た位置を示す線である。エリア３０２は検出した物体の
エリア３０１がしきい値３０３以上の輝度値を持つかた
まりである。線３０５は輝度値０の線である。侵入物体
エリア３０１を判定するしきい値の線３０３が二値化処
理ステップ２０３の二値化器６０２でのしきい値とな
る。上方にエリア３０１を囲むように示した線３０４、
３１３、３１４はそれぞれ、同じ輝度レベルを結んで、
等高線のように表したものである。この輝度レベルは、
同図下方で、同じ参照符号を用いて示している。
【００１８】以下の説明は一実施例として、赤外線カメ
ラを用いた侵入物体検出について説明する。
ラを用いた侵入物体検出について説明する。
【００１９】二値化処理ステップ２２０の二値化処理１
１２でのしきい値は線分３０４で表されている。このよ
うに、この二値化しきい値３０４は侵入物体エリア３０
１を内包し周囲部分を含むエリア３０４Ｐとなる。この
ように、しきい値３０４で判定される区間が区間３０８
である。この区間３０８で示されたエリアが背景画像を
保持するエリア１２２及び１２４と侵入物体の虚像１２
１部分をマスクするエリア１２３及び１２５となる。
１２でのしきい値は線分３０４で表されている。このよ
うに、この二値化しきい値３０４は侵入物体エリア３０
１を内包し周囲部分を含むエリア３０４Ｐとなる。この
ように、しきい値３０４で判定される区間が区間３０８
である。この区間３０８で示されたエリアが背景画像を
保持するエリア１２２及び１２４と侵入物体の虚像１２
１部分をマスクするエリア１２３及び１２５となる。
【００２０】図４は入力画像の任意の画素一点における
輝度値の変化と背景画像の同一位置の画素における輝度
値の時間的変化と、しきい値線３０３，３０４との関係
を示したものである。同図において、横軸は時間軸であ
り、縦軸は差分の画像の輝度値を絶対値で作成した場合
の一例である。線分４０２は入力画像の任意の画素一点
における輝度値の変化を示している。線分４０１は同じ
画素点の入力画像を加重平均して作成されている背景画
像の輝度値変化を示す。この背景画像の輝度値線４０１
を基準として、上下に同一間隔で平行に存在する線３０
３、３０４は、それぞれ物体検出に用いるしきい値を示
した線（図３参照）である。つまり、線３０３、３０４
は、更新をしないエリアを決定するエリアのしきい値を
示した線となる。区間４０３では侵入物体が出現してそ
の区間で輝度値が急激に変化していてる。このとき、物
体を検出するしきい値３０３と更新しないエリアを決定
するしきい値３０４との間隔３０７は、入力画像の輝度
値が示すランダムノイズの影響を受けない間隔をとるこ
とで、背景画像の更新処理ステップ２０８においてラン
ダムノイズの影響で検出される確率の高い虚像が作られ
るのを防いでいる。
輝度値の変化と背景画像の同一位置の画素における輝度
値の時間的変化と、しきい値線３０３，３０４との関係
を示したものである。同図において、横軸は時間軸であ
り、縦軸は差分の画像の輝度値を絶対値で作成した場合
の一例である。線分４０２は入力画像の任意の画素一点
における輝度値の変化を示している。線分４０１は同じ
画素点の入力画像を加重平均して作成されている背景画
像の輝度値変化を示す。この背景画像の輝度値線４０１
を基準として、上下に同一間隔で平行に存在する線３０
３、３０４は、それぞれ物体検出に用いるしきい値を示
した線（図３参照）である。つまり、線３０３、３０４
は、更新をしないエリアを決定するエリアのしきい値を
示した線となる。区間４０３では侵入物体が出現してそ
の区間で輝度値が急激に変化していてる。このとき、物
体を検出するしきい値３０３と更新しないエリアを決定
するしきい値３０４との間隔３０７は、入力画像の輝度
値が示すランダムノイズの影響を受けない間隔をとるこ
とで、背景画像の更新処理ステップ２０８においてラン
ダムノイズの影響で検出される確率の高い虚像が作られ
るのを防いでいる。
【００２１】この背景を更新しないエリアを決定するし
きい値３０４を決定するひとつの手法として、侵入物体
が存在しないときの入力画像の輝度値変化幅４０４を物
体検出するしきい値３０３から減算した値を選定する。
きい値３０４を決定するひとつの手法として、侵入物体
が存在しないときの入力画像の輝度値変化幅４０４を物
体検出するしきい値３０３から減算した値を選定する。
【００２２】以上の実施例では赤外線カメラを用いた例
を説明したが、赤外線カメラの場合には、突発的な輝度
変化が少ないため、特に有効である。また、物体の画像
範囲３０１に対し、より広い範囲３０４Ｐを設定するこ
とで、侵入物体が若干移動した場合にもその影響を防止
することができる。
を説明したが、赤外線カメラの場合には、突発的な輝度
変化が少ないため、特に有効である。また、物体の画像
範囲３０１に対し、より広い範囲３０４Ｐを設定するこ
とで、侵入物体が若干移動した場合にもその影響を防止
することができる。
【００２３】以上の説明では、これらの侵入物体検出動
作はコンピュータ処理により行われるように説明した
が、これらの動作をハードウエアにより行うように構成
してもよい。
作はコンピュータ処理により行われるように説明した
が、これらの動作をハードウエアにより行うように構成
してもよい。
【００２４】
【発明の効果】本発明では、物体を検出するしきい値が
前述した条件とならない場合に、従来手法では検出すべ
き物体が長時間停止した場合に生じた誤検出を大幅に減
らす事が可能となる。特に本発明は遠赤外線カメラ画像
のような突発的な輝度値変化が少ない場合には、良好な
検出動作が提供できる。
前述した条件とならない場合に、従来手法では検出すべ
き物体が長時間停止した場合に生じた誤検出を大幅に減
らす事が可能となる。特に本発明は遠赤外線カメラ画像
のような突発的な輝度値変化が少ない場合には、良好な
検出動作が提供できる。
【図１】本発明の背景画像の更新処理における動作を説
明するための説明図。
明するための説明図。
【図２】本発明の一実施例のフローチャート。
【図３】本発明の実施例におけるしきい値が示すエリア
を説明するための図。
を説明するための図。
【図４】本発明の実施例における画像の輝度値としきい
値の関係を説明するための説明図。
値の関係を説明するための説明図。
【図５】従来技術における物体検出画像処理のフローチ
ャート。
ャート。
【図６】従来技術における物体検出の方法を説明するた
めの説明図。
めの説明図。
【図７】従来技術における背景画像の更新処理を説明す
るための説明図。
るための説明図。
【図８】従来方式による誤検出を説明するための説明
図。
図。
１０１：背景画像、１０２：入力画像、１０３：差分画
像、１０４：二値化画像、１０５：反転二値化画像、１
０６：背景画像を更新した画像、１０７：背景画像から
侵入物体エリアを保持した画像、１０８：背景画像を更
新した画像から侵入物体の虚像をマスクした画像、１０
９：虚像のない背景画像、１１０：減算器、１１１：加
重平均演算器、１１２：二値化器、１１３：反転演算
器、１１４：論理積演算器、１１５：加算器、１２０：
侵入物体、１２１：侵入物体の虚像、１２２，１２３：
侵入物体の存在するエリア、１２４：背景画像の侵入物
体が存在するエリアを保持したエリア、１２５：背景画
像を更新した画像の侵入物体の虚像がマスクされたエリ
ア、２０１：背景画像の作成ステップ、２０２：画像入
力ステップ、２０３：差分処理ステップ、２０４：二値
化処理ステップ、２０５：侵入物体の判断ステップ、２
０７：警報処置ステップ、２０８：背景画像の更新処理
ステップ、２２０：二値化処理ステップ、２２１：背景
画像の保持ステップ、２２３：背景画像のマスクステッ
プ、２２４：合成処理ステップ、３０１：検出した物体
のエリア、３０２：輝度値変化の曲線、３０３：物体を
検出するしきい値、３０４：未更新エリアを決定するし
きい値、３０５：差分値０の線、３０６：輝度値変化の
測定線、３０７：しきい値の差分、４０１：背景画像の
一画素の輝度値線、４０２：入力画像の一画素の輝度値
線、４０３：侵入物体の存在していた間隔、４０４：入
力画像のランダムノイズの変化幅、６０１：二値化画
像、６０２：二値化器、Ａ：入力画像の変化、Ｂ：背景
画像の変化、Ｃ：差分画像の変化、：時間的変化。
像、１０４：二値化画像、１０５：反転二値化画像、１
０６：背景画像を更新した画像、１０７：背景画像から
侵入物体エリアを保持した画像、１０８：背景画像を更
新した画像から侵入物体の虚像をマスクした画像、１０
９：虚像のない背景画像、１１０：減算器、１１１：加
重平均演算器、１１２：二値化器、１１３：反転演算
器、１１４：論理積演算器、１１５：加算器、１２０：
侵入物体、１２１：侵入物体の虚像、１２２，１２３：
侵入物体の存在するエリア、１２４：背景画像の侵入物
体が存在するエリアを保持したエリア、１２５：背景画
像を更新した画像の侵入物体の虚像がマスクされたエリ
ア、２０１：背景画像の作成ステップ、２０２：画像入
力ステップ、２０３：差分処理ステップ、２０４：二値
化処理ステップ、２０５：侵入物体の判断ステップ、２
０７：警報処置ステップ、２０８：背景画像の更新処理
ステップ、２２０：二値化処理ステップ、２２１：背景
画像の保持ステップ、２２３：背景画像のマスクステッ
プ、２２４：合成処理ステップ、３０１：検出した物体
のエリア、３０２：輝度値変化の曲線、３０３：物体を
検出するしきい値、３０４：未更新エリアを決定するし
きい値、３０５：差分値０の線、３０６：輝度値変化の
測定線、３０７：しきい値の差分、４０１：背景画像の
一画素の輝度値線、４０２：入力画像の一画素の輝度値
線、４０３：侵入物体の存在していた間隔、４０４：入
力画像のランダムノイズの変化幅、６０１：二値化画
像、６０２：二値化器、Ａ：入力画像の変化、Ｂ：背景
画像の変化、Ｃ：差分画像の変化、：時間的変化。
フロントページの続き Ｆターム(参考） 5B057 AA19 BA08 BA29 CH08 DA08 DB02 DC32 5C054 CA05 CC03 ED17 FC01 FC04 FC05 FE28 HA18 5C084 AA02 AA07 AA08 AA13 BB04 CC16 CC19 DD15 GG42 GG43 GG52 GG56 GG57 GG61 GG78 5L096 BA02 CA04 CA18 EA43 FA32 GA08 GA10 GA51 HA01 LA04
Claims (8)
- 【請求項１】 ＴＶカメラにより撮像して得た映像信号
をＡ／Ｄ変換しディジタル画像データとし、該画像デー
タから、前記ＴＶカメラの撮像エリアへの侵入物の画像
を得るための背景画像を作成し、該背景画像と新たに前
記ＴＶカメラにより撮像された画像データとを比較する
ことにより前記ＴＶカメラの撮像エリアへ侵入した侵入
物を検出する侵入物検出画像処理方法に於いて、 前記侵入物を検出した場合に少なくとも該進入物を検出
した部分の前記背景画像の更新を停止することを特徴と
する侵入物検出画像処理方法。 - 【請求項２】 ＴＶカメラにより撮像して得た映像信号
をＡ／Ｄ変換しディジタル画像データとし、該画像デー
タから、前記ＴＶカメラの撮像エリアへの侵入物の画像
を得るための背景画像を加重平均演算による背景画像更
新処理により作成し、該更新処理により求めた背景画像
と新たに前記ＴＶカメラにより撮像された画像データと
を比較することにより前記ＴＶカメラの撮像エリアへの
侵入物を検出する侵入物検出画像処理方法に於いて、 前記侵入物を検出した場合に該進入物を検出した部分を
含むその周囲のエリアの背景画像の更新処理を停止し、
かつ該エリア以外の撮像エリアの背景画像更新処理は継
続して行うことを特徴とする侵入物検出画像処理方法。 - 【請求項３】 ＴＶカメラにより撮像して得た映像信号
をＡ／Ｄ変換しディジタル画像データとし、該画像デー
タから、前記ＴＶカメラの撮像エリアへの侵入物の画像
を得るための背景画像を加重平均演算による背景画像更
新処理により作成し、該更新処理により求めた背景画像
と新たに前記ＴＶカメラにより撮像された画像データと
を比較することにより前記ＴＶカメラの撮像エリアへの
侵入物を検出する侵入物検出画像処理方法に於いて、 前記侵入物を検出した場合に該進入物を検出した部分を
含む輝度レベルのしきい値を設定し、該しきい値を基に
侵入物エリアを決定し、該エリアの背景画像の更新処理
を停止すると共に該エリア以外の撮像エリアの背景画像
更新処理は継続して行うことを特徴とする侵入物検出画
像処理方法。 - 【請求項４】 前記請求項１乃至３において、前記ＴＶ
カメラから得る画像は、赤外線画像であることを特徴と
する侵入物検出画像処理方法。 - 【請求項５】 侵入物を検出するＴＶカメラを有し、特
定エリアの画像を撮像し得た前期ＴＶカメラの映像信号
を画像データに変換する画像データ変換手段と、該画像
データ変換手段により得た画像データから、前記侵入物
の画像を得るための背景画像を加重平均演算により作成
する手段と、該背景画像作成手段により作成された画像
データを記憶する手段と、前記背景画像作成手段により
得た基準画像と前記ＴＶカメラからの入力画像から差分
画像を得て侵入物を検出する手段を有する侵入物検出画
像処理装置に於いて、侵入物検出手段が侵入物を検出し
た場合には前記背景画像作成手段における背景画像の更
新を停止する手段を有することを特徴とする侵入物検出
画像処理装置。 - 【請求項６】 侵入物を検出するＴＶカメラを有し、立
ち入り禁止区域等の特定エリアの画像を撮像し得た映像
信号を画像データに変換する手段と、該画像データ変換
手段により得た画像データから、前記侵入物の画像を得
るための背景画像を加重平均演算により作成する手段
と、該背景画像作成手段により得た画像データを記憶す
る手段と、前記作成手段により得た基準画像と前記ＴＶ
カメラからの入力画像から差分画像を得て侵入物を検出
する侵入物検出手段を有する侵入物検出画像処理装置に
於いて、 前期侵入物検出手段が侵入物を検出した場合に該侵入物
を含む前記特定エリアを設定するエリア設定手段と、該
エリア設定手段により設定されたエリアの背景画像の更
新を停止する手段と、該侵入物を含むエリアを除く前記
特定エリアの背景画像更新を更新する手段とを有するこ
とを特徴とする侵入物検出画像処理装置。 - 【請求項７】 侵入物を検出するＴＶカメラを有し、立
ち入り禁止区域等の特定エリアの画像をレンズを介して
結像させて、得た映像信号をＡ／Ｄ変換により画像デー
タに変換する手段と、該画像データ変換手段により得た
画像データから、前記侵入物の画像を得るための背景画
像を加重平均演算により作成する手段と、該作成手段に
より得た画像データを記憶する手段と、前記作成手段に
より得た基準画像と侵入物を検出するための入力画像か
ら差分画像を得て侵入物を検出する手段を有する侵入物
検出画像処理装置に於いて、 侵入物を検出した場合に前記背景画像の更新を停止する
手段を有することを特徴とする侵入物検出画像処理装
置。 - 【請求項８】 前記請求項５乃至７において、ＴＶカメ
ラは赤外線テレビカメラであるを特徴とする侵入物検出
画像処理装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000290209A JP2002099909A (ja) | 2000-09-25 | 2000-09-25 | 侵入物体検出画像処理方法及び装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP2000290209A JP2002099909A (ja) | 2000-09-25 | 2000-09-25 | 侵入物体検出画像処理方法及び装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JP2002099909A true JP2002099909A (ja) | 2002-04-05 |
Family
ID=18773474
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP2000290209A Pending JP2002099909A (ja) | 2000-09-25 | 2000-09-25 | 侵入物体検出画像処理方法及び装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2002099909A (ja) |
Cited By (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008191884A (ja) * | 2007-02-05 | 2008-08-21 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP2010079408A (ja) * | 2008-09-24 | 2010-04-08 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 車両感知システム |
| US8737740B2 (en) | 2011-05-11 | 2014-05-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer-readable storage medium |
| US8942478B2 (en) | 2010-10-28 | 2015-01-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus, processing method therefor, and non-transitory computer-readable storage medium |
| WO2015182752A1 (ja) * | 2014-05-30 | 2015-12-03 | 株式会社日立国際電気 | 無線通信装置及び無線通信システム |
| WO2020161888A1 (ja) * | 2019-02-08 | 2020-08-13 | 三菱電機株式会社 | 背景モデル生成装置、背景モデル生成プログラム、及び背景モデル生成方法 |
-
2000
- 2000-09-25 JP JP2000290209A patent/JP2002099909A/ja active Pending
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2008191884A (ja) * | 2007-02-05 | 2008-08-21 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP4672680B2 (ja) * | 2007-02-05 | 2011-04-20 | 日本電信電話株式会社 | 画像処理方法、画像処理装置、画像処理プログラム及びそのプログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体 |
| JP2010079408A (ja) * | 2008-09-24 | 2010-04-08 | Sumitomo Electric Ind Ltd | 車両感知システム |
| US8942478B2 (en) | 2010-10-28 | 2015-01-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus, processing method therefor, and non-transitory computer-readable storage medium |
| US8737740B2 (en) | 2011-05-11 | 2014-05-27 | Canon Kabushiki Kaisha | Information processing apparatus, information processing method, and non-transitory computer-readable storage medium |
| WO2015182752A1 (ja) * | 2014-05-30 | 2015-12-03 | 株式会社日立国際電気 | 無線通信装置及び無線通信システム |
| US9973947B2 (en) | 2014-05-30 | 2018-05-15 | Hitachi Kokusai Electric, Inc. | Wireless communication device and wireless communication system that performs wireless communication with a counterpart device using a directional antenna |
| WO2020161888A1 (ja) * | 2019-02-08 | 2020-08-13 | 三菱電機株式会社 | 背景モデル生成装置、背景モデル生成プログラム、及び背景モデル生成方法 |
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