JP2010109859A - 監視用画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【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
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Claims (4)
- 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。
- 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。
- 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。
- 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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