JP2012118680A - 画像処理装置及び画像処理方法 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 差分画像を閾値処理で2値化し(S103)、異物と異物以外(ノイズ)とを判別した後、該閾値を画素毎に調整する(S104)。この閾値は、撮影環境で生じるノイズの大きさに応じて予め定められた閾値TH1と閾値TH1よりも所定値だけ低い閾値TH2との間で閾値を切り替え可能とする。上記所定値は、実測するノイズの変動量を基づいて決める。閾値調整(S104)では、初期の閾値TH1で異物が判別された場合に、閾値TH2値に調整し、その後、引き続いて行う閾値TH2による2値化処理で異物と判別されなくなったときに再び閾値TH1に戻す閾値調整を画素毎に実行し、この調整によって、発生するほとんどのノイズの影響を受けることがなく、異物検出動作が不安定になることを防ぐことができる。
【選択図】 図2
Description
この移動体検出装置では、CCD(Charge Coupled Device)等を変換手段とするビデオカメラによって撮影し画素の単位で変換される画像信号から異物を検出する手法が用いられる。この検出手法は、いわゆる背景差分法、即ち、予め監視対象の異物が存在しない状態で撮影しておいた監視場所の背景画像と、その後、その場所の監視時における撮影画像との差分をとって、監視対象の異物が存在する場合に現れる差分値から異物を検出する手法である。
本発明は、所定の場所に設置される動画を撮るカメラにより背景を撮影し画素の単位で変換される背景画像と背景撮影後に同場所を前記カメラにより撮影し得られる撮影画像との差分画像を基に異物を検出する処理を行う画像処理方法であって、前記差分画像を予め定めた閾値と画素毎に比較し、比較結果によって異物画素とそれ以外の画素に判別する閾値処理工程と、前記閾値処理工程で判別された異物画素よりなる画像を基に検出対象の異物であるか否かを判定する異物判定工程と、前記異物判定工程の判定結果を異物検出結果として出力する工程と、前記閾値処理工程で用いる閾値の設定を、撮影環境で生じるノイズの大きさに応じてノイズを検出しないように予め定められた第1閾値と第1閾値よりも所定値だけ低い第2閾値との間で切り替え可能として、異物画素と判別した場合に用いていた閾値が第1閾値であれば、該当する画素に対し次に行う閾値処理で用いる閾値の設定を第2閾値に切り替える一方、異物画素ではないと判別した場合に用いていた閾値が前記第2閾値であれば、設定を第1閾値に切り替えて閾値を調整する閾値調整工程と、を有したことを特徴とする。
本発明は背景差分法、即ち、所定の場所に設置される動画を撮るカメラにより背景を撮影し画素単位で変換される、背景画像と背景撮影後に同場所を前記カメラにより撮影し得られる撮影画像との画素毎の画素値の差分をとる背景差分法、によって得られる画像を基に異物を検出する処理を行う。
背景差分法によって得られる差分画像は、ノイズがなければ背景が除かれた異物の存在によって現れる差分のみの画像となるが、実際には重畳されるノイズ分が差分画像に現れるので、ノイズ分の差分値を検出しないように考慮して設定された閾値により差分画像を2値化処理し、異物とそれ以外の画素を判別する。
しかし、実際には異物画像自体にもノイズが含まれるため、異物画素の差分値が閾値程度の場合には、当該差分値に生じるノイズの影響により異物検出動作が不安定になり正確な異物検出が難しくなる。
そこで、本発明では、閾値調整、即ち画素毎に異物とそれ以外の画素を判別する2値化の閾値を調整(変更)することで、検出動作の安定化を図る。
この閾値調整では、異物画素の検出動作中に閾値を変動させる、つまり、1つの撮影画像に対する2値化の結果を基に次の撮影画像に対する閾値を変更する方式をとる。
閾値は、異物検出処理システムを起動したときなどに設定される値(「第1閾値TH1」という)と、第1閾値TH1よりも所定値(以下、「閾値調整値」或いは単に「調整値」という)だけ輝度値が低い閾値(「第2閾値TH2」という)との間で切り替える。
また、調整値は、画像のノイズ量を基にした統計的な手法で決定する(後記実施例における“調整値の決定”で詳述)。つまり、異物画素自体に含まれる撮影画像のノイズによる変動量を考慮する。
また、第2閾値TH2を越えることが途切れたときに再び第1閾値TH1に戻すのは、第2閾値TH2はノイズを検出しないように定められた閾値ではなく、異物を安定して検出するための閾値であり、ノイズを異物と誤判別する可能性があるため、ノイズを検出しないように定められた第1閾値TH1に戻せばその可能性が低減することから、第1閾値TH1に基づいて、再度異物画素の検知を行うためである。
特に、上述のように、一定時間、異物が継続的に検出されたことを条件に通報を行うようにする置き去り又は持ち去り検知では、有効性をより高めることができる。
なお、以上述べたように、この実施形態の安定化の手法は、画素毎に閾値を調整して異物検出を安定化させる手法であるため、背景差分法を用いた異物検出システム全般にプラスαの機能として利用可能である。
ここでは、背景差分法によって得られる差分画像を基に異物検出処理を行う画像処理装置についてその概要を説明する。
図1は、本実施形態に係る画像処理装置の概略構成を示すブロック図である。
図1に示すように、画像処理装置10は、制御部11と、制御部11の制御下で動作する画像処理部12、撮影環境検知部13、記憶部14、表示部15、入力部16及びインターフェース部17の各部と、データをやり取りするために上記各部11〜17を相互に接続するバス18を有する。
画像処理部12は、撮影画像から異物を検出する処理を行う手段であり、後記で図2、3及び図5〜7の処理フローを参照して詳述する検出処理を実行する手段を備える。なお、画像処理部12は、異物検出処理を行う専用の画像処理回路で構成してもよいが、異物検出処理を実行するプログラムを制御部11のコンピュータで駆動することにより実施してもよい。
記憶部14は、撮影画像や処理画像等の画像データを含む各種データを記憶する手段であるが、そのほかに制御部11のコンピュータが用いる異物検出処理や画像処理等に必要な各種プログラムを保存する。
表示部15は、入力部16とともにユーザーインターフェースとしての機能を提供する手段であり、入力部16を介して入力されたデータやカメラ1による撮影画像或いは画像処理部12によって処理された処理画像等のデータを表示するモニタ等の表示手段であり、異物検出処理の結果を撮影画像上で表示する際、入力時の設定データや検知結果等を表示する際に使用される。
インターフェース部17は、外部機器との間でデータを交換するための手段であり、この実施形態では、ここを介して検出対象を撮影するカメラ1からの撮影画像を画像処理部12等に取り込む。
画像処理装置10が行う異物検出処理の処理例を示す。なお、以下に示す処理例は、所定の監視場所に現れる異物を設置されたカメラ1により監視するシステムに実施し得る画像処理装置の処理例であり、この監視システムが立ち上げられると、すぐに異物検出の処理が起動されて処理を開始し、システムのシャットダウンにより処理を終了する。
制御部11は、図2に示すように、監視システムが起動されると処理を開始し、先ず、インターフェース部17を通してカメラ1により撮影された画像が入力される(ステップS101)。
次に、制御部11の制御下で画像処理部12は、入力された撮影画像と予め作成され記憶部14に保存しておいた背景画像の各画素の画素値との差分値(絶対値)を画素単位で求め、差分画像を生成する(ステップS102)。
次いで、画像処理部12は、異物とそれ以外の画素を判別するために画素毎に設定される閾値によって前段で求めた差分画像を2値化処理し、意図する2値画像を得る(ステップS103)。
ここで、このステップで行う処理例を下記“閾値調整処理”にて説明し、また、調整値の決め方についての処理例を下記“調整値の決定”にて説明する。
図3は、異物検出処理フロー(図2)の閾値調整ステップ(ステップS104)のサブシーケンスのフロー図である。なお、このサブシーケンスは、上述の「安定化手法」を適用して異物検出処理を実施する手順である。
ここで、異物と判別されたことを確認した場合には(ステップS201-YES)、そのときの閾値が第1閾値TH1(上記「安定化手法」、参照)であるか否かを確認する(ステップS202)。
この確認の結果、閾値が第1閾値TH1であれば(ステップS202-YES)、既に述べた理由により、第1閾値TH1よりも所定値だけ低い第2閾値TH2(上記「安定化手法」、参照)に変更して閾値を調整し(ステップS203)、このシーケンスを終える。
他方、ステップS202の確認の結果、閾値が第1閾値TH1でなければ(ステップS202-NO)、その場合の閾値は第2閾値TH2であるから、閾値を変更せずそのままの値(第2閾値TH2)にしておき、このシーケンスを終える。
この確認の結果、閾値が第2閾値TH2であれば(ステップS204-YES)、これも既に述べた理由により、第1閾値TH1に変更して閾値を初期値に戻し(ステップS205)、このシーケンスを終える。
他方、ステップS204の確認の結果、閾値が第2閾値TH2でなければ(ステップS204-NO)、その場合の閾値は第1閾値TH1であるから、閾値を変更せずそのままの値(第1閾値TH1)にしておく。
上記の閾値調整(図3)で異物検出動作を安定化させるために初期値の第1閾値TH1よりも所定値だけ輝度値が低い第2閾値TH2値に調整する際に適用する閾値調整値(前記所定値)の決定方法について説明する。
なお、この調整値は、監視場所の撮影環境下で生じるノイズ量に適応したものであることが求められ、具体的には監視場所に設置されたカメラ1の撮影画像を基にノイズ量を実測し、実測値からノイズの影響を受けずに異物検出を確実に行える、つまり異物検出を安定して行える調整値を決める。
下記の決定処理例では、監視場所を実際にカメラ1で撮影した画像のノイズ量を元にした統計的な手法で決定する方法について示す。また、撮影環境に適応すべく実測値に基づく閾値調整値の決定を異物検出においてどのようなタイミングで行うかについては、後述する「ノイズ量算出処理」にて説明する。
〈処理例1〉
この処理例は、下記1.〜5.に示す処理手順に従って実行する。
1.撮影画像のうちノイズ量の検出対象とする画像領域として、異物の入らない小領域を設定する。なお、この設定を行う理由は、異物が入らない画像領域の方が安定したノイズ量情報の取得ができるからである。また、小領域の設定方法は、モニタ画像上で上記の条件を満たす画像領域をマウスクリックなどにより手動で設定する方式や異物が入らない画像領域を自動設定する既知のアルゴリズムを用いる画像処理によって自動的に設定する方式が採用できるが、いずれの方式を用いてもよい。
2.上記1.で設定した小領域に対しフレーム間差分を求めることにより、画素毎の輝度値の変化量を差分値(絶対値)として得る。
3.上記2.で差分値を得た各画素のうち差分値の小さい方から該当する差分値を持つ画素の画素数を順に足していき、総数が小領域の画素数の大部分の割合(予め定められた割合であり、撮影環境により変動する経験値として、例えば、小領域の画素数の8〜9割)を占めたときに該当する画素の差分値を求める差分値とし、求めた差分値を記憶する。
なお、この方法によって求める差分値は、明るさ等の撮影環境によって異なった値となる。
上記〈処理例1〉では、ノイズ量の検出対象とする画像領域として、撮影画像のうちの異物の入らない小領域を設定したが、この処理例では、撮影画像の全画面を検出対象とする。なお、全画面とした場合も、処理中には撮影画像に異物が映り込まないという条件が必要であり、この条件を満たせば、上記〈処理例1〉と同じ方法による処理を行っても問題は生じない。
ただ、一定時間毎など決められたタイミングでこの決定処理を行う場合には、全画面を検出対象とすると、ノイズによる差分値(限界値)を求めるために得る撮影画像中に何かしらの異物が映り込む可能性が高くなるため、その分だけ精度が落ちてしまうおそれがある。求めるノイズ量に影響する何かしらの異物の映り込みが起きる状況では、この点を考慮して、ノイズによる差分値の限界値を求める上記〈処理例1〉の3.の手順において、対象画像領域の画素数の大部分を占めるとする割合を、上記〈処理例1〉のときに定めたよりは低くすることで精度の低下を抑制することができる。
次いで、ラベルの付された各領域の画像が検出対象の異物であるか否かを判定する(ステップS106)。このステップでは、異物と判定されてラベルの付された画像の中から、検出対象の異物(例えば、人間)らしいとみなされる画像を検出するために、当該異物が有する画像の大きさ、形状、等の特徴に合致する画像を判定し、その結果を得る。
背景更新を行った後、次の撮影画像に対する異物検出処理を実行するために、ステップS101に戻る。
ノイズ量算出処理は、調整値を決定するために、上述のように、監視場所を撮影した画像の画素値を基に統計的な処理手法を用いて実測ノイズ量を算出するので、相当の処理負担が生じる。この処理負担を軽減するためには、異物検出の精度が保たれる撮影環境があれば、できるだけ少なくすることが望ましい。そこで、以下の実施形態では、異物検出処理を行う度ごとに行わずに、処理負担が軽減できる所定のタイミングでノイズ量算出処理を行う方法について説明する。
異物検出処理におけるノイズ量算出処理を、処理負担が軽減できる所定のタイミングで行う方法は、主に次の2通りである。
1つは、予め決められた所定タイミングでノイズ量算出処理を行う方法であり、もう1つは、撮影環境が変化したタイミングでノイズ量算出処理を行う方法である。
以下、上記2方法を“所定タイミングによる処理”と“撮影環境の変化に対応する処理”と命名して、それぞれの処理例を示す。
まず、ノイズ量算出処理を所定タイミングで行う手順として、異物検出の処理が起動される時にだけ行うようにする。例えば、外光がなく、室内照明だけといった一定の条件で撮影場所が照明されているような撮影環境においては、動作が終了するまでノイズの変動がほとんどない、という前提のもとに異物検出動作を行う場合に適した処理である。この処理例では、起動時だけにノイズ量算出処理を行い、その後算出したノイズ量を使い続けて閾値を調整するので、最も処理負担の少ない処理といえる。
図5の処理フローによると、制御部11は、監視システムが起動されると処理を開始し、先ず、ノイズ量の算出処理を行い(ステップS301)、閾値調整値(上記“閾値調整値の決定”、参照)を求める。なお、求めた閾値調整値は、後段の閾値調整(ステップS305)で第1閾値TH1から第2閾値TH2値への調整に用いる。
ステップS301の処理後、異物検出動作をステップS302〜S309の異物検出の処理フローに従って行う。なお、ステップS302〜S309の処理は、上記「異物検出処理」において図2及び3を参照して説明した異物検出の基本処理(ステップS101〜S108)と同じであるから、先の説明を参照することとし、ここでは説明を省略する。
なお、異物検出動作をステップS402〜S411の異物検出の処理フローに従って行う。ただ、ステップS403及びS404を除くステップS402〜S411の処理は、上記「異物検出処理」において図2及び3を参照して説明した異物検出の基本処理(ステップS101〜S108)と同じである。したがって、先の説明を参照することとし、ここでは説明を省略する。
ここで、ステップS401のノイズ量の算出処理を行ったとき、次にノイズ量の算出処理を行う時間を管理するためにタイマーを始動する。なお、このステップで求めた閾値調整値は、後段の閾値調整(ステップS407)で第1閾値TH1から第2閾値TH2値への調整に用いる。
他方、ステップS403で一定時間の経過をタイマーにより確認し、一定時間が経過していない場合には(ステップS403-NO)、ノイズ量の算出処理を行うことなく、異物検出処理を進める。
この撮影環境の変化に対応する処理では、異物検出処理を行う度ごとに撮影環境の変化を調べて、調べた結果を基にノイズ量を算出し直すか否かを確認し、確認結果によってノイズ量算出処理を行う。例えば、撮影場所が日照の影響を受けるような撮影環境であり、雲によって日照が遮られ急激な明るさの変化が起きる場合、ノイズ量算出を上記のように一定時間周期で行うと、日照の変化に追従できない、という不都合が生じるが、この処理例では、異物検出処理時に撮影環境の変化を調べて、必要性を確認して実行することで、撮影環境の変化に追従したノイズ量の算出を行い、常時検出を高精度に保つことができる。この処理例によれば、所定のタイミングでノイズ量算出処理を行う上記処理例に比べて処理負担が大きくなる可能性があるが、撮影環境の制限をさらに緩和することができる。
また、撮影場所の明るさを検知する方法として、この実施形態では、カメラ1の撮影画像を基に画像全体の変化に基づいてこの検知を行う方法を採用する。
この処理例は、下記1.〜5.に示す処理手順に従って実行する。
1.撮影画像のうち処理対象とする画像領域として、異物の入らない小領域を設定する。なお、この設定を行う理由は、異物が入らない画像領域の方が安定した検知処理ができるからである。
2.上記1.で設定した小領域に対し背景差分を求めることにより、画素毎の輝度値の変化量を差分値(絶対値)として得る。なお、背景差分を求めるときに用いる背景画像は、異物検出の処理に用いるために保存されているものである。
3.上記2.で差分値を得た各画素のうち差分値の小さい方から該当する値を持つ画素の画素数を順に足していき、総数が小領域の画素数の大部分の割合(予め定められた割合であり、経験値として、例えば、小領域の画素数の9割といった数値を当てる)を占めたときの差分値を求める値とし、求めた値を記憶する。
5.上記4.で得られた差分値(大部分の画素が占める限界を定める差分値)を、ノイズ量を算出し直すか否かを判定するために設定した閾値と比較し、比較結果によりこの判定をする。なお、この判定は、異物検出処理を行うたびごとに行い、処理を繰り返す間に一定時間以上閾値を越え続けた場合に、画像全体の明るさの変化、つまり意図する(ノイズ量の算出を実行する)撮影環境の変化が生じたと判定する手順としてもよい。
なお、図示のフローにおいて、ステップS503〜S505を除くステップS502〜S512の処理は、上記「異物検出処理」において図2及び3を参照して説明した異物検出の基本処理(ステップS101〜S108)と同じである。したがって、先の説明を参照することとし、ここでは説明を省略する。
処理フローとしては、撮影画像を入力し(ステップS502)、その後、撮影画像全体の明るさ(撮影環境)の変化によりノイズ量を算出するか否かの判定をする(ステップS503)。
次いで、ステップS503の判定結果を確認して(ステップS504)、ノイズ量を算出すると判定された場合には(ステップS504-YES)、ノイズ量の算出処理を行う(ステップS505)。なお、このとき、先にノイズ量の算出処理により求められ、保存されている閾値調整値を今回求めた値で更新する。
他方、ステップS504でノイズ量を算出する必要がないと判定された場合には(ステップS504-NO)、ノイズ量の算出処理を行うことなく、異物検出処理を進める。
また、起動時だけにノイズ量算出処理を行う処理フロー(図5)によれば、ノイズ量算出処理の負担が少なくて済む。
また、一定時間周期にノイズ量算出処理を行う処理フロー(図6)によれば、起動時だけの処理に比べて処理負担が大きくなるが、撮影環境の制限を緩和することができる。撮影環境の変化に対応する処理フロー(図7)によれば、所定のタイミングでノイズ量算出処理を行う図5及び6の処理例に比べて処理負担が大きくなる可能性があるが、撮影環境の制限をさらに緩和することができる。
Claims (6)
- 所定の場所に設置される動画を撮るカメラにより背景を撮影し画素の単位で変換される背景画像と背景撮影後に同場所を前記カメラにより撮影し得られる撮影画像との差分画像を基に異物を検出する処理を行う画像処理装置であって、
前記差分画像を予め定めた閾値と画素毎に比較し、比較結果によって異物画素とそれ以外の画素に判別する閾値処理手段と、
前記閾値処理手段によって判別された異物画素よりなる画像を基に検出対象の異物であるか否かを判定する異物判定手段と、
前記異物判定手段の判定結果を異物検出結果として出力する手段と、
前記閾値処理手段で用いる閾値の設定を、撮影環境で生じるノイズの大きさに応じてノイズを検出しないように予め定められた第1閾値と第1閾値よりも所定値だけ低い第2閾値との間で切り替え可能として、異物画素と判別した場合に用いていた閾値が第1閾値であれば、該当する画素に対し次に前記閾値処理手段で処理に用いる閾値の設定を第2閾値に切り替える一方、異物画素ではないと判別した場合に用いていた閾値が前記第2閾値であれば、設定を第1閾値に切り替えて閾値を調整する閾値調整手段と、
を有したことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項1に記載された画像処理装置において、
前記カメラにより撮影される画像のうち異物が入らない画像領域の画素を対象にフレーム間差分値を得、得られる各画素のフレーム間差分値の中の異常値を除く画素の差分値の大部分が収まる限界値を求め、求めた限界値を第2閾値に係る前記所定値として前記閾値処理手段で用いる第2閾値を生成する第2閾値生成手段を有したことを特徴とする画像処理装置。 - 請求項2に記載された画像処理装置において、
前記第2閾値生成手段は、前記所定値を求める処理を複数回繰り返し、求まる複数の所定値の平均値、最頻値、中間値のいずれか1つを基に第2閾値を生成する手段であることを特徴とする画像処理装置。 - 請求項2又は3に記載された画像処理装置において、
予め定めたタイミングで前記第2閾値生成手段を動作させて第2閾値を生成することを特徴とする画像処理装置。 - 請求項2又は3に記載された画像処理装置において、
前記カメラにより撮影される画像全体の輝度値が変化したことを検出する撮影環境検知手段を有し、
前記撮影環境検知手段によって画像全体の輝度値の変化が検知されたときに前記第2閾値生成手段は、画像全体の変化を検出したときに前記第2閾値生成手段を動作させて第2閾値を生成することを特徴とする画像処理装置。 - 所定の場所に設置される動画を撮るカメラにより背景を撮影し画素の単位で変換される背景画像と背景撮影後に同場所を前記カメラにより撮影し得られる撮影画像との差分画像を基に異物を検出する処理を行う画像処理方法であって、
前記差分画像を予め定めた閾値と画素毎に比較し、比較結果によって異物画素とそれ以外の画素に判別する閾値処理工程と、
前記閾値処理工程で判別された異物画素よりなる画像を基に検出対象の異物であるか否かを判定する異物判定工程と、
前記異物判定工程の判定結果を異物検出結果として出力する工程と、
前記閾値処理工程で用いる閾値の設定を、撮影環境で生じるノイズの大きさに応じてノイズを検出しないように予め定められた第1閾値と第1閾値よりも所定値だけ低い第2閾値との間で切り替え可能として、異物画素と判別した場合に用いていた閾値が第1閾値であれば、該当する画素に対し次に行う閾値処理で用いる閾値の設定を第2閾値に切り替える一方、異物画素ではないと判別した場合に用いていた閾値が前記第2閾値であれば、設定を第1閾値に切り替えて閾値を調整する閾値調整工程と、
を有したことを特徴とする画像処理方法。
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