JP2010109859A - 監視用画像処理装置 - Google Patents

Abstract

【課題】カメラにより絞り補正やホワイトバランス補正が実施されて、映像中のコントラストが変動しても、精度よく、映像中に存在する人物の数を類推することができるようにする。
【解決手段】輝度データ抽出部９により抽出された輝度データを参照して、映像の輝度の分布を示す輝度ヒストグラムを作成する輝度ヒストグラム作成部９を設け、補正係数特定部１０が輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがってコーナー点抽出部８により計数された個数を補正することで、人数類推部１３により類推される人物の数を間接的に補正する。
【選択図】図１

Description

この発明は、カメラにより撮影された映像を解析して、その映像中に存在する人物の数を類推する監視用画像処理装置に関するものである。

カメラにより撮影された映像を解析して、その映像中に存在する人物の数を類推する監視用画像処理装置の一般的な構成は、図１２のような構成である。
以下、従来の監視用画像処理装置の処理内容を説明する。
Ａ／Ｄコンバータ１０２は、ビデオ入力部１０１がカメラにより撮影された映像を示すビデオ信号を入力すると、そのビデオ信号をアナログデータからデジタルデータに変換し、そのデジタルデータである画像データを画像蓄積部１０３に格納する。
なお、Ａ／Ｄコンバータ１０２は、アナログデータからデジタルデータに変換するに際して、１画素当り、８ビットの多値データに変換するのが一般的である。

輝度抽出部１０４は、画像蓄積部１０３から画像データを読み込み、その画像データから映像を構成する各画素の輝度データを抽出する。
コントラスト算出部１０５は、輝度抽出部１０４が各画素の輝度データを抽出すると、その輝度データを参照して、映像中の各箇所のコントラストを算出する。
図２はコントラストの算出例を示す説明図である。
図２では、四角（３×３の範囲）で表されている箇所のコントラストを算出する例、即ち、人物Ａの服の輝度と床の輝度からコントラストを算出する例を示しており、映像中の注目画素（３×３の範囲の中央の画素）の輝度と、その注目画素の上下左右に存在する４つの画素の輝度との輝度差の絶対値を算出し、４つの絶対値の平均値をコントラストとして算出している。
図２の算出例では、コントラストが「１５」となっている。

フィルタリング部１０６は、コントラスト算出部１０５により算出されたコントラストのうち、ノイズの影響で値が高くなっていると思われるコントラストの値を「０」に修正する処理を行う。
例えば、時間的に一瞬だけ値が高くなり、継続的に値が高くないコントラストは、ノイズの影響で値が高くなっていると判断する。
具体的には、コントラスト算出部１０５により算出された値「１５」のコントラストが、例えば、１フレーム（３３ｍｓ）しか現れない場合には、画像中のノイズであると判断する。この場合、当該箇所のコントラストの値を「０」に修正する。
なお、通常、人物であれば、１フレーム（３３ｍｓ）だけ現れるような高速移動はないので、フィルタリングによって、コントラストの値が「０」に修正されることはない。

コーナー点抽出部１０８は、フィルタリング部１０６によるフィルタリング後のコントラストのうち、コントラスト閾値記憶部１０７により記憶されているコントラスト閾値より大きいコントラストを有する箇所をコーナー点として抽出し、その抽出したコーナー点の個数を計数する。
例えば、コントラスト閾値が「１２」であるとき、図２に示す人物Ａの服装の箇所は、そのコントラスト閾値を上回る「１５」のコントラストを有しているので、コーナー点があると判断される。

コントラスト算出部１０５が一定間隔（例えば、３画素間隔）おきにコントラストを算出すると、図３に示すように、コーナー点抽出部１０８によって、人物Ａの服装に沿って、コーナー点が等間隔に抽出される。
図３では、２１個のコーナー点が抽出されている例を示している。図中、○印がコーナー点である。
なお、通常のコーナー点は、明確に背景とコントラストを持つ物体の輪郭に沿って、均等に発生する。その発生量は、輪郭線の総長に比例するのが理想的である。

人数類推部１１０は、コーナー点抽出部１０８がコーナー点の個数を計数すると、そのコーナー点の個数と、人物コーナー点数記憶部１０９により記憶されている人物に係る個数（オペレータにより事前に決定された個数）を比較して、映像中に存在する人物の数を類推する。
例えば、人物に係る個数が「２０」であるとすると、図３の例では、２１個のコーナー点が抽出されており、ほぼ１人分のコーナー点の個数であるため、映像中に存在する人物の数は１名であると類推される。
人数類推部１１０の類推結果は、他の装置等に通知される。

ここまでは、カメラが映像を撮影する際、絞り補正やホワイトバランス補正などを実施することについて言及していないが、絞り補正やホワイトバランス補正などが自動的に実施される場合、同じ背景と同じ対象物であっても、コントラストが変化することがある。
例えば、図４のように、一人の人物Ａだけが存在している環境下の映像では、床と人物Ａのコントラストは図２の場合と同様に「１５」となる。
しかし、全く同じ床であっても、図５のように、多数の人物（人物Ａを含む）が存在している環境下の映像では、カメラが映像中の濃度分布を独自に判断して、レンズの絞りを適度に解放するため、映像の全体が明るく撮影されるようになり、映像の平均輝度が高くなる。

この結果、図５の環境下において、例えば、床の輝度が「８８」、人物Ａの服装の輝度が「４８」になると、図６に示すように、コントラストが「１１」になる（図４の環境下では、床の輝度が「６７」、人物Ａの服装の輝度が「１５」、コントラストが「１５」）。
したがって、コントラスト閾値が同じ「１２」のままであるとすると、図５の人物Ａの服装の位置において、そのコントラスト閾値を上回るコントラストが存在しなくなるか、非常に少なくなる。
図７は図５の環境下でのコーナー点の抽出例を示す説明図である。
図７の例では、人物Ａに発生するコーナー点が極端に減り、７個となっている。また、人物Ａを含む全人物に発生するコーナー点は４６個となっている。

例えば、人物に係る個数が「２０」のままであるとすると、図７の例では、４６個のコーナー点が抽出されており、ほぼ２人分のコーナー点の個数であるため、実際には、７人の人物が存在しているにもかかわらず、映像中に存在する人物の数が２名であると類推される。

なお、上記の監視用画像処理装置の他に、ヒストグラムを用いて、逆光のレベルを判別している技術が以下の特許文献１に開示されているが、絞り補正やホワイトバランス補正を逆補正するものとは異なる。

特開２０００−１３４４６７号公報（段落番号［００１８］）

従来の監視用画像処理装置は以上のように構成されているので、カメラにより絞り補正やホワイトバランス補正が実施されることで、映像中のコントラストが変動すると、コーナー点が抽出される個数が変動して、映像中に存在する人物の数の類推精度が劣化してしまうなどの課題があった。

この発明は上記のような課題を解決するためになされたもので、カメラにより絞り補正やホワイトバランス補正が実施されて、映像中のコントラストが変動しても、精度よく、映像中に存在する人物の数を類推することができる監視用画像処理装置を得ることを目的とする。

この発明に係る監視用画像処理装置は、輝度データ抽出手段により抽出された輝度データを参照して、映像の輝度の分布を示すヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、ヒストグラム作成手段により作成されたヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがって人数類推手段により類推される人物の数を補正する補正手段とを設けるようにしたものである。

この発明によれば、輝度データ抽出手段により抽出された輝度データを参照して、映像の輝度の分布を示すヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、ヒストグラム作成手段により作成されたヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがって人数類推手段により類推される人物の数を補正する補正手段とを設けるように構成したので、カメラにより絞り補正やホワイトバランス補正が実施されて、映像中のコントラストが変動しても、精度よく、映像中に存在する人物の数を類推することができる効果がある。

実施の形態１．
図１はこの発明の実施の形態１による監視用画像処理装置を示す構成図であり、図において、ビデオ入力部１はカメラにより撮影された映像を示すビデオ信号を入力する端子である。
Ａ／Ｄコンバータ２はビデオ入力部１より入力されたビデオ信号をアナログデータからデジタルデータに変換し、そのデジタルデータである画像データを画像蓄積部３に格納する処理を実施する。
画像蓄積部３は画像データを蓄積するメモリである。

輝度抽出部４は画像蓄積部３に格納されている現在の映像の画像データから映像を構成する各画素の輝度データを抽出する処理を実施する。なお、輝度抽出部４は輝度データ抽出手段を構成している。
コントラスト算出部５は輝度抽出部４により抽出された輝度データを参照して、映像中の各箇所のコントラストを算出する処理を実施する。なお、コントラスト算出部５はコントラスト算出手段を構成している。

フィルタリング部６はコントラスト算出部５により算出されたコントラストのうち、ノイズの影響で値が高くなっていると思われるコントラストの値を「０」に修正する処理を行う。
コントラスト閾値記憶部７は事前にオペレータにより設定されたコントラスト閾値を記憶するメモリである。

コーナー点抽出部８はフィルタリング部６によるフィルタリング後のコントラストのうち、コントラスト閾値記憶部７により記憶されているコントラスト閾値より大きいコントラストを有する箇所をコーナー点として抽出し、その抽出したコーナー点の個数を計数する処理を実施する。
なお、コントラスト閾値記憶部７及びコーナー点抽出部８から計数手段が構成されている。

輝度ヒストグラム作成部９は輝度抽出部４により抽出された輝度データを参照して、映像の輝度の分布を示す輝度ヒストグラムを作成する処理を実施する。なお、輝度ヒストグラム作成部９はヒストグラム作成手段を構成している。
補正係数特定部１０は輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがって補正係数を特定する処理を実施する。
補正係数乗算部１１は補正係数特定部１０により特定された補正係数をコーナー点抽出部８により計数されたコーナー点の個数に乗算することで、コーナー点の個数を補正する処理を実施する。
なお、補正係数特定部１０及び補正係数乗算部１１から補正手段が構成されている。

人物コーナー点数記憶部１２は事前にオペレータにより設定された人物に係る個数を記憶するメモリである。
人数類推部１３は補正係数乗算部１１により補正された個数と人物コーナー点数記憶部１２により記憶されている人物に係る個数を比較して、映像中に存在する人物の数を類推する処理を実施する。
なお、人物コーナー点数記憶部１２及び人数類推部１３から人数類推手段が構成されている。

次に動作について説明する。
Ａ／Ｄコンバータ２は、ビデオ入力部１がカメラにより撮影された映像を示すビデオ信号を入力すると、そのビデオ信号をアナログデータからデジタルデータに変換し、そのデジタルデータである画像データを画像蓄積部３に格納する。
なお、Ａ／Ｄコンバータ２は、アナログデータからデジタルデータに変換するに際して、１画素当り、８ビットの多値データに変換するのが一般的である。

輝度抽出部４は、画像蓄積部３から画像データを読み込み、その画像データから映像を構成する各画素の輝度データを抽出する。
コントラスト算出部５は、輝度抽出部４が各画素の輝度データを抽出すると、その輝度データを参照して、映像中の各箇所のコントラストを算出する。
図２はコントラストの算出例を示す説明図である。
図２では、四角（３×３の範囲）で表されている箇所のコントラストを算出する例、即ち、人物Ａの服の輝度と床の輝度からコントラストを算出する例を示しており、映像中の注目画素（３×３の範囲の中央の画素）の輝度と、その注目画素の上下左右に存在する４つの画素の輝度との輝度差の絶対値を算出し、４つの絶対値の平均値をコントラストとして算出している。
図２の算出例では、コントラストが「１５」となっている。

フィルタリング部６は、コントラスト算出部５により算出されたコントラストのうち、ノイズの影響で値が高くなっていると思われるコントラストの値を「０」に修正する処理を行う。
例えば、時間的に一瞬だけ値が高くなり、継続的に値が高くないコントラストは、ノイズの影響で値が高くなっていると判断する。
具体的には、コントラスト算出部５により算出された値「１５」のコントラストが、例えば、１フレーム（３３ｍｓ）しか現れない場合には、画像中のノイズであると判断する。この場合、当該箇所のコントラストの値を「０」に修正する。
なお、通常、人物であれば、１フレーム（３３ｍｓ）だけ現れるような高速移動はないので、フィルタリングによって、コントラストの値が「０」に修正されることはない。

コーナー点抽出部８は、フィルタリング部６によるフィルタリング後のコントラストのうち、コントラスト閾値記憶部７により記憶されているコントラスト閾値より大きいコントラストを有する箇所をコーナー点として抽出し、その抽出したコーナー点の個数を計数する。
例えば、コントラスト閾値が「１２」であるとき、図２に示す人物Ａの服装の箇所は、そのコントラスト閾値を上回る「１５」のコントラストを有しているので、コーナー点があると判断される。

コントラスト算出部５が一定間隔（例えば、３画素間隔）おきにコントラストを算出すると、図３に示すように、コーナー点抽出部８によって、人物Ａの服装に沿って、コーナー点が等間隔に抽出される。
図３では、２１個のコーナー点が抽出されている例を示している。図中、○印がコーナー点である。
なお、通常のコーナー点は、明確に背景とコントラストを持つ物体の輪郭に沿って、均等に発生する。その発生量は、輪郭線の総長に比例するのが理想的である。

輝度ヒストグラム作成部９は、輝度抽出部４が各画素の輝度データを抽出すると、その輝度データを参照して、映像の輝度の分布を示す輝度ヒストグラムを作成する。
ここで、図８及び図９は輝度ヒストグラムの作成例を示す説明図である。
図８では、一人の人物Ａだけが存在しているため、輝度ヒストグラムがほぼ背景色に偏っている例を示している。図８では、人物Ａが輝度ヒストグラムの中に埋もれており、人物Ａの存在に伴う輝度ヒストグラムの目立った変形が生じていない。
一方、図９では、多数の人物が存在しているため、カメラの絞り補正が働いて、図８よりも、背景色の中心と思われる位置が右（輝度の高い方）にシフトしている。これは人数が増えて、全体に黒い色が増えたために絞りが開いた結果である。
また、図９では、その絞りを動かす原因となった人物達の輝度の中央点らしきものが左側に現れている。これは、カメラの絞りが映像全体のバランスを取るために、絞りを開いて、全体に輝度を高い方向にシフトしているが、映像中の輝度平均値については変化しないようにしているためである。

補正係数特定部１０は、輝度ヒストグラム作成部９が輝度ヒストグラムを作成すると、その輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがって補正係数を特定する。
以下、補正係数特定部１０による補正係数の特定例を説明する。

補正係数特定部１０は、輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラム形状を解析して、その輝度ヒストグラムのピーク点の個数Ｐを計数する。
また、補正係数特定部１０は、その輝度ヒストグラム上の人物達の輝度（人物達の中央点の輝度）と、背景色の輝度（背景色の中央点の輝度）との差分Ｌを算出する。
また、補正係数特定部１０は、その輝度ヒストグラムの中で、白い色（右側）が飽和している数（サチっている数）Ｗを計数する。

補正係数特定部１０は、予め、輝度ヒストグラムのピーク点の個数Ｐと、人物達と背景色の輝度の差分Ｌと、白い色（右側）が飽和している数Ｗとの組み合わせに対応する補正係数Ｈを示す補正係数テーブル（３次元のテーブル）を保持しており、その補正係数テーブルから、ピーク点の個数Ｐ、輝度の差分Ｌ及び飽和している数Ｗに対応する補正係数Ｈを取得する。
ピーク点の個数Ｐ、輝度の差分Ｌ及び飽和している数Ｗに対応する補正係数Ｈは、例えば、カメラの性能や監視対象場所などの設置条件等によって変化するので、これらの設置条件等に合わせて適宜設定される。

例えば、ピーク点の個数Ｐが１個の場合、存在している人物の数が少なく、カメラの絞り補正が働いていない可能性が高いので、他の条件（輝度の差分Ｌ、飽和している数Ｗ）にもよるが、“１”に近い補正係数Ｈが特定される。
一方、ピーク点の個数Ｐが２個の場合、存在している人物の数が多く、カメラの絞り補正が働いて、絞りが開いている可能性が高いので、他の条件（輝度の差分Ｌ、飽和している数Ｗ）にもよるが、“１”よりも大きい補正係数Ｈが特定される。例えば、輝度の差分Ｌが“３０”ぐらいであれば、“３”程度の補正係数Ｈが特定される。

ここでは、補正係数特定部１０が、予め保持している補正係数テーブルを参照して、補正係数Ｈを特定するものについて示したが、これは一例に過ぎず、例えば、ピーク点の個数Ｐ、輝度の差分Ｌや飽和している数Ｗなどを計算式に代入して、補正係数Ｈを計算により求めるようにしてもよい。

補正係数乗算部１１は、補正係数特定部１０が補正係数Ｈを特定すると、その補正係数Ｈをコーナー点抽出部８により計数されたコーナー点の個数Ｃに乗算することで、コーナー点の個数を補正する。
補正後の個数Ｃ’＝Ｃ×Ｈ
補正係数乗算部１１による補正は、カメラの絞り補正やホワイトバランス補正がキャンセルされる方向に作用する。

多数の人物（人物Ａを含む）が存在している図５のような環境下では、図７に示すように、人物Ａに発生するコーナー点が極端に減って７個となり、人物Ａを含む全人物に発生するコーナー点が４６個となることを上述しているが、例えば、補正係数Ｈが“３”であれば、補正係数乗算部１１によって、人物Ａに発生するコーナー点が２１個（＝７×３）、人物Ａを含む全人物に発生するコーナー点が１３８個（＝４６×３）となる。

人数類推部１３は、補正係数乗算部１１による補正後のコーナー点の個数Ｃ’を受けると、補正後のコーナー点の個数Ｃ’と、人物コーナー点数記憶部１２により記憶されている人物に係る個数（オペレータにより事前に決定された個数）を比較して、映像中に存在する人物の数を類推する。
例えば、人物に係る個数が「２０」であるとすると、補正後のコーナー点の個数Ｃ’が１３８個であれば、ほぼ７人分のコーナー点の個数であるため、映像中に存在する人物の数は７名であると類推される（図７を参照）。
人数類推部１３の類推結果は、他の装置等に通知される。

以上で明らかなように、この実施の形態１によれば、輝度データ抽出部９により抽出された輝度データを参照して、映像の輝度の分布を示す輝度ヒストグラムを作成する輝度ヒストグラム作成部９を設け、補正係数特定部１０が輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがってコーナー点抽出部８により計数された個数を補正することで、人数類推部１３により類推される人物の数を間接的に補正するように構成したので、カメラにより絞り補正やホワイトバランス補正が実施されて、映像中のコントラストが変動しても、精度よく、映像中に存在する人物の数を類推することができる効果を奏する。

実施の形態２．
図１０はこの発明の実施の形態２による監視用画像処理装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
閾値補正部２１は輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがってコントラスト閾値記憶部７により記憶されているコントラスト閾値を補正する処理を実施する。なお、閾値補正部２１は補正手段を構成している。

上記実施の形態１では、補正係数特定部１０が輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがってコーナー点抽出部８により計数された個数を補正することで、人数類推部１３により類推される人物の数を間接的に補正するものについて示したが、閾値補正部２１が輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがってコントラスト閾値記憶部７により記憶されているコントラスト閾値を補正することで、人数類推部１３により類推される人物の数を間接的に補正するようにしてもよい。

即ち、閾値補正部２１は、図１の補正係数特定部１０と同様にして、輝度ヒストグラムの形状を解析することで、輝度ヒストグラムのピーク点の個数Ｐと、人物達と背景色の輝度の差分Ｌと、白い色（右側）が飽和している数Ｗとを特定する。
閾値補正部２１は、予め、ピーク点の個数Ｐと、輝度の差分Ｌと、飽和している数Ｗとの組み合わせに対応する補正値Ｔを示す補正値テーブル（３次元のテーブル）を保持しており、その補正値テーブルから、ピーク点の個数Ｐ、輝度の差分Ｌ及び飽和している数Ｗに対応する補正値Ｔを取得する。
ピーク点の個数Ｐ、輝度の差分Ｌ及び飽和している数Ｗに対応する補正値Ｔは、例えば、カメラの性能や監視対象場所などの設置条件等によって変化するので、これらの設置条件等に合わせて適宜設定される。

例えば、ピーク点の個数Ｐが１個の場合、存在している人物の数が少なく、カメラの絞り補正が働いていない可能性が高いので、他の条件（輝度の差分Ｌ、飽和している数Ｗ）にもよるが、“１”に近い補正値Ｔが取得される。
一方、ピーク点の個数Ｐが２個の場合、存在している人物の数が多く、カメラの絞り補正が働いて、絞りが開いている可能性が高いので、他の条件（輝度の差分Ｌ、飽和している数Ｗ）にもよるが、“１”よりも小さい補正値Ｔが取得される。例えば、輝度の差分Ｌが“３０”ぐらいであれば、“０．８”程度の補正値Ｔが取得される。

閾値補正部２１は、補正値テーブルから補正値Ｔを取得すると、例えば、その補正値Ｔをコントラスト閾値記憶部７により記憶されているコントラスト閾値に乗算することで、そのコントラスト閾値を補正する。
これにより、カメラにより絞り補正やホワイトバランス補正が実施されて、映像中のコントラストが変動している場合でも、コーナー点抽出部８により抽出されるコーナー点の個数が、映像中に存在している人数分ぐらいまで増加する。
よって、上記実施の形態１と同様の効果を奏することができる。

ここでは、閾値補正部２１が、予め保持している補正値テーブルを参照して、補正値Ｔを取得するものについて示したが、これは一例に過ぎず、例えば、ピーク点の個数Ｐ、輝度の差分Ｌや飽和している数Ｗなどを計算式に代入して、補正値Ｔを計算により求めるようにしてもよい。

実施の形態３．
図１１はこの発明の実施の形態３による監視用画像処理装置を示す構成図であり、図において、図１と同一符号は同一又は相当部分を示すので説明を省略する。
人物コーナー点数補正部３１は輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがって人物コーナー点数記憶部１２により記憶されている人物に係る個数を補正する処理を実施する。なお、人物コーナー点数補正部３１は補正手段を構成している。

上記実施の形態１では、補正係数特定部１０が輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがってコーナー点抽出部８により計数された個数を補正することで、人数類推部１３により類推される人物の数を間接的に補正するものについて示したが、人物コーナー点数補正部３１が輝度ヒストグラム作成部９により作成された輝度ヒストグラムの形状を解析し、その形状の解析結果にしたがって人物コーナー点数記憶部１２により記憶されている人物に係る個数を補正することで、人数類推部１３により類推される人物の数を間接的に補正するようにしてもよい。

即ち、人物コーナー点数補正部３１は、図１の補正係数特定部１０と同様にして、輝度ヒストグラムの形状を解析することで、輝度ヒストグラムのピーク点の個数Ｐと、人物達と背景色の輝度の差分Ｌと、白い色（右側）が飽和している数Ｗとを特定する。
人物コーナー点数補正部３１は、予め、ピーク点の個数Ｐと、輝度の差分Ｌと、飽和している数Ｗとの組み合わせに対応する点数補正値Ｋを示す点数補正テーブル（３次元のテーブル）を保持しており、その点数補正テーブルから、ピーク点の個数Ｐ、輝度の差分Ｌ及び飽和している数Ｗに対応する点数補正値Ｋを取得する。
ピーク点の個数Ｐ、輝度の差分Ｌ及び飽和している数Ｗに対応する点数補正値Ｋは、例えば、カメラの性能や監視対象場所などの設置条件等によって変化するので、これらの設置条件等に合わせて適宜設定される。

例えば、ピーク点の個数Ｐが１個の場合、存在している人物の数が少なく、カメラの絞り補正が働いていない可能性が高いので、他の条件（輝度の差分Ｌ、飽和している数Ｗ）にもよるが、“１”に近い点数補正値Ｋが取得される。
一方、ピーク点の個数Ｐが２個の場合、存在している人物の数が多く、カメラの絞り補正が働いて、絞りが開いている可能性が高いので、他の条件（輝度の差分Ｌ、飽和している数Ｗ）にもよるが、“１”よりも小さい点数補正値Ｋが取得される。例えば、輝度の差分Ｌが“３０”ぐらいであれば、“０．５”程度の点数補正値Ｋが取得される。

人物コーナー点数補正部３１は、点数補正テーブルから点数補正値Ｋを取得すると、例えば、その点数補正値Ｋを人物コーナー点数記憶部１２により記憶されている人物に係る個数に乗算することで、その人物に係る個数を補正する。
これにより、カメラにより絞り補正やホワイトバランス補正が実施されて、映像中のコントラストが変動している場合でも、人数類推部１３によって、実際に映像中に存在している人数が類推される。
よって、上記実施の形態１と同様の効果を奏することができる。

ここでは、人物コーナー点数補正部３１が、予め保持している点数補正テーブルを参照して、点数補正値Ｋを取得するものについて示したが、これは一例に過ぎず、例えば、ピーク点の個数Ｐ、輝度の差分Ｌや飽和している数Ｗなどを計算式に代入して、点数補正値Ｋを計算により求めるようにしてもよい。

この発明の実施の形態１による監視用画像処理装置を示す構成図である。 コントラストの算出例を示す説明図である。 コーナー点の抽出例を示す説明図である。 一人の人物Ａだけが存在している環境下の映像を示す説明図である。 多数の人物（人物Ａを含む）が存在している環境下の映像を示す説明図である。 コントラストの算出例を示す説明図である。 コーナー点の抽出例を示す説明図である。 輝度ヒストグラムの作成例を示す説明図である。 輝度ヒストグラムの作成例を示す説明図である。 この発明の実施の形態２による監視用画像処理装置を示す構成図である。 この発明の実施の形態３による監視用画像処理装置を示す構成図である。 従来の監視用画像処理装置を示す構成図である。

符号の説明

１ ビデオ入力部、２ Ａ／Ｄコンバータ、３ 画像蓄積部、４ 輝度抽出部（輝度データ抽出手段）、５ コントラスト算出部（コントラスト算出手段）、６ フィルタリング部、７ コントラスト閾値記憶部（計数手段）、８ コーナー点抽出部（計数手段）、９ 輝度ヒストグラム作成部（ヒストグラム作成手段）、１０ 補正係数特定部（補正手段）、１１ 補正係数乗算部（補正手段）、１２ 人物コーナー点数記憶部、１３ 人数類推部（人数類推手段）、２１ 閾値補正部（補正手段）、３１ 人物コーナー点数補正部（補正手段）、１０１ ビデオ入力部、１０２ Ａ／Ｄコンバータ、１０３ 画像蓄積部、１０４ 輝度抽出部、１０５ コントラスト算出部、１０６ フィルタリング部、１０７ コントラスト閾値記憶部、１０８ コーナー点抽出部、１０９ 人物コーナー点数記憶部、１１０ 人数類推部。

Claims (4)

1. カメラにより撮影された映像の画像データから映像を構成する各画素の輝度データを抽出する輝度データ抽出手段と、上記輝度データ抽出手段により抽出された輝度データを参照して、上記映像中の各箇所のコントラストを算出するコントラスト算出手段と、上記コントラスト算出手段により算出されたコントラストのうち、予め設定されている閾値より大きいコントラストを有する箇所の個数を計数する計数手段と、上記計数手段により計数された個数と予め設定されている人物に係る個数を比較して、上記映像中に存在する人物の数を類推する人数類推手段とを備えた監視用画像処理装置において、上記輝度データ抽出手段により抽出された輝度データを参照して、上記映像の輝度の分布を示すヒストグラムを作成するヒストグラム作成手段と、上記ヒストグラム作成手段により作成されたヒストグラムの形状を解析し、上記形状の解析結果にしたがって上記人数類推手段により類推される人物の数を補正する補正手段とを設けたことを特徴とする監視用画像処理装置。
2. 補正手段は、ヒストグラム作成手段により作成されたヒストグラムの形状を解析し、上記形状の解析結果にしたがって計数手段により計数された個数を補正することで、人数類推手段により類推される人物の数を間接的に補正することを特徴とする請求項１記載の監視用画像処理装置。
3. 補正手段は、ヒストグラム作成手段により作成されたヒストグラムの形状を解析し、上記形状の解析結果にしたがって予め設定されている閾値を補正することで、人数類推手段により類推される人物の数を間接的に補正することを特徴とする請求項１記載の監視用画像処理装置。
4. 補正手段は、ヒストグラム作成手段により作成されたヒストグラムの形状を解析し、上記形状の解析結果にしたがって予め設定されている人物に係る個数を補正することで、人数類推手段により類推される人物の数を間接的に補正することを特徴とする請求項１記載の監視用画像処理装置。

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