JP3336102B2 - 影を消去する画像処理方法および画像監視装置 - Google Patents
影を消去する画像処理方法および画像監視装置Info
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Description
【0001】
【産業上の利用分野】本発明は対象物の画像監視(認
識)装置に係り、特に対象物の影を除去する画像処理方
式に関する。
識)装置に係り、特に対象物の影を除去する画像処理方
式に関する。
【0002】
【従来の技術】不特定の移動物体(人、車など)の位置
や通過量などを画像認識する場合に、移動物体の無い背
景画像と移動物体を含んだ対象監視画像との差分画像を
作成して、対象物の抽出を行っている。
や通過量などを画像認識する場合に、移動物体の無い背
景画像と移動物体を含んだ対象監視画像との差分画像を
作成して、対象物の抽出を行っている。
【0003】ところで、日差しや照明が強い場所あるい
は光が乱反射する場所では、対象物の影が正しい認識に
とって障害になる。このため、対象物体のサイズ、光源
の位置や移動軌跡等を利用して影画像を計算により分離
し、対象物体の正しい形状や位置を認識している。
は光が乱反射する場所では、対象物の影が正しい認識に
とって障害になる。このため、対象物体のサイズ、光源
の位置や移動軌跡等を利用して影画像を計算により分離
し、対象物体の正しい形状や位置を認識している。
【0004】一方、監視画像の濃度値を調べ、この濃度
値から影の部分を特定する方法もある(竹内他、電子情
報通信学会技術報告IE90−60,「画像を利用した
群衆流動解析法に関する研究」、1990年)。
値から影の部分を特定する方法もある(竹内他、電子情
報通信学会技術報告IE90−60,「画像を利用した
群衆流動解析法に関する研究」、1990年)。
【0005】
【発明が解決しようとする課題】影を消去するための従
来技術は、上記のように対象物や光源等について多くの
情報を必要とし、不特定多数の移動体の認識には困難が
多い。また、濃度差による場合にも、背景の濃度が一様
であること、監視対象物で濃度の一様な部分は小面積で
なければならない等の制約が多く、不特定多数の移動体
や明るさが変動する環境では、影の判定精度が著しく低
下するという問題点があった。
来技術は、上記のように対象物や光源等について多くの
情報を必要とし、不特定多数の移動体の認識には困難が
多い。また、濃度差による場合にも、背景の濃度が一様
であること、監視対象物で濃度の一様な部分は小面積で
なければならない等の制約が多く、不特定多数の移動体
や明るさが変動する環境では、影の判定精度が著しく低
下するという問題点があった。
【0006】本発明の目的は、対象物の形状情報や光源
情報が無くても、影画像を容易に消去できる画像処理方
法を提供することにある。
情報が無くても、影画像を容易に消去できる画像処理方
法を提供することにある。
【0007】本発明の他の目的は、不特定多数の移動体
あるいは明るさの変動する環境での移動体を、その影を
消去して正確に検出でき且つ、構成の簡単な画像監視方
法及び装置を提供することにある。
あるいは明るさの変動する環境での移動体を、その影を
消去して正確に検出でき且つ、構成の簡単な画像監視方
法及び装置を提供することにある。
【0008】
【課題を解決するための手段】本発明の目的は、対象物
の画像信号から影を消去する画像処理方法において、監
視エリアに描かれている所定模様を示し対象物を含まな
い背景画像と前記監視エリアに対象物を含む監視画像と
の間で、前記監視画像中の対象物の影を消去すると共
に、対象物の画像領域に対応する前記所定模様を利用し
て対象物を抽出する所定の論理演算を行うことにより達
成される。
の画像信号から影を消去する画像処理方法において、監
視エリアに描かれている所定模様を示し対象物を含まな
い背景画像と前記監視エリアに対象物を含む監視画像と
の間で、前記監視画像中の対象物の影を消去すると共
に、対象物の画像領域に対応する前記所定模様を利用し
て対象物を抽出する所定の論理演算を行うことにより達
成される。
【0009】本発明の他の目的は、監視エリアを撮像す
るカメラと、カメラからの画像をA/D変換して画像処
理する画像処理装置と、画像処理によって認識された移
動体の存在を報知する出力装置を備える画像監視装置に
おいて、前記画像処理装置は、監視エリアに描かれてい
る所定模様を示す移動体を含まない背景画像と前記監視
エリアの状況を周期的に撮像し移動体を含む監視画像と
を各々の記憶領域に記憶する画像メモリと、前記背景画
像と前記監視画像間の所定の論理演算を行って前記監視
画像中の移動体の影を消去すると共に前記所定模様を利
用して前記移動体を再現する論理演算手段と、前記移動
体の位置または位置及び形状を求める特徴量抽出手段
と、前記移動体の位置が前記監視エリアの所定区域に入
っている場合を判定して移動体情報を出力する判定手段
を備えることにより達成される。
るカメラと、カメラからの画像をA/D変換して画像処
理する画像処理装置と、画像処理によって認識された移
動体の存在を報知する出力装置を備える画像監視装置に
おいて、前記画像処理装置は、監視エリアに描かれてい
る所定模様を示す移動体を含まない背景画像と前記監視
エリアの状況を周期的に撮像し移動体を含む監視画像と
を各々の記憶領域に記憶する画像メモリと、前記背景画
像と前記監視画像間の所定の論理演算を行って前記監視
画像中の移動体の影を消去すると共に前記所定模様を利
用して前記移動体を再現する論理演算手段と、前記移動
体の位置または位置及び形状を求める特徴量抽出手段
と、前記移動体の位置が前記監視エリアの所定区域に入
っている場合を判定して移動体情報を出力する判定手段
を備えることにより達成される。
【0010】
【作用】本発明の作用として、影の透過性によって背景
模様が識別できることを利用し、2値の背景画像と監視
画像間の所定の論理演算、たとえば論理積によって一
旦、対象物と影の画像を消去して対象物の画像領域を白
抜きした背景画像を得、これを背景画像との排他的論理
和により反転することによって、対象物は背景模様によ
って具象化され再現する。
模様が識別できることを利用し、2値の背景画像と監視
画像間の所定の論理演算、たとえば論理積によって一
旦、対象物と影の画像を消去して対象物の画像領域を白
抜きした背景画像を得、これを背景画像との排他的論理
和により反転することによって、対象物は背景模様によ
って具象化され再現する。
【0011】さらに、背景画像と監視画像の各々は、入
力される濃淡画像を所定量シフトして元画像と差分した
のち2値化するので、差分によって影と重畳する背景模
様の濃度が強調され、濃い影の場合にもその消去を確実
に行うことができる。
力される濃淡画像を所定量シフトして元画像と差分した
のち2値化するので、差分によって影と重畳する背景模
様の濃度が強調され、濃い影の場合にもその消去を確実
に行うことができる。
【0012】このような本発明によれば、対象物の形状
情報や光源情報が無くても、影画像を容易に消去できる
画像処理方法を実現できる。
情報や光源情報が無くても、影画像を容易に消去できる
画像処理方法を実現できる。
【0013】また、この影消去方式を車両や侵入者など
移動体の画像監視に適用することにより、不特定多数の
移動体あるいは明るさの変動する環境での移動体から、
その影を消去して、それら移動体の位置や個数あるいは
種別を正確に検出する画像監視方式を実現できる。
移動体の画像監視に適用することにより、不特定多数の
移動体あるいは明るさの変動する環境での移動体から、
その影を消去して、それら移動体の位置や個数あるいは
種別を正確に検出する画像監視方式を実現できる。
【0014】
【実施例】以下、本発明の実施例を図面を参照して詳細
に説明する。
に説明する。
【0015】図2は、本発明の画像監視システムを、美
術館等の展示物の監視に適用した例である。展示物5を
盗難や毀損から守るために、侵入禁止区域7を含む展示
ホール6(監視エリア)をテレビカメラ(ITVやCC
D)1,2によって監視している。画像処理装置3はカ
メラ1,2から入力され、不特定多数の人や物が移動す
る時々刻々の濃淡画像を2値化し、予め記憶してある移
動物体の無い状態の背景画像と差分して、監視エリア内
の侵入物の有無を判定し、侵入物の有る場合にアラーム
をモニタ装置4に出力する。
術館等の展示物の監視に適用した例である。展示物5を
盗難や毀損から守るために、侵入禁止区域7を含む展示
ホール6(監視エリア)をテレビカメラ(ITVやCC
D)1,2によって監視している。画像処理装置3はカ
メラ1,2から入力され、不特定多数の人や物が移動す
る時々刻々の濃淡画像を2値化し、予め記憶してある移
動物体の無い状態の背景画像と差分して、監視エリア内
の侵入物の有無を判定し、侵入物の有る場合にアラーム
をモニタ装置4に出力する。
【0016】ところで、同図における2人の人物8、9
は侵入禁止区域7の外にいる。しかし、室内の複数の照
明によって各々の人物に影10、11が生じ、このうち
影11は侵入禁止区域7の内側に到達している。この場
合、監視画像と背景画像の差分のみでは影10、11が
残存し、禁止区域7内の影11は侵入物と誤認される場
合がある。
は侵入禁止区域7の外にいる。しかし、室内の複数の照
明によって各々の人物に影10、11が生じ、このうち
影11は侵入禁止区域7の内側に到達している。この場
合、監視画像と背景画像の差分のみでは影10、11が
残存し、禁止区域7内の影11は侵入物と誤認される場
合がある。
【0017】本実施例では、監視ホール6の床や展示物
5の展示台などに、黒線による格子パターンを背景模様
として描いておき、この背景模様を利用して影を消去す
ると共に人物や展示物などの対象物を抽出している。
5の展示台などに、黒線による格子パターンを背景模様
として描いておき、この背景模様を利用して影を消去す
ると共に人物や展示物などの対象物を抽出している。
【0018】図3は、本発明の画像監視装置の一実施例
を示す機能ブロック図である。画像処理装置3はCPU
を備え、カメラ1、2から背景画像や対象画像のアナロ
グ情報を入力し、濃淡画像のデジタル情報に変換するA
/D変換器30、背景画像や対象画像の全画素の情報を
処理段階毎に濃淡画像や2値画像として記憶する画像メ
モリ31、影画像の除去処理を行い対象物を認識する画
像処理手段32、認識された対象物などをアナログ画像
に変換してモニタ装置4に出力するD/A変換器33に
よって構成される。
を示す機能ブロック図である。画像処理装置3はCPU
を備え、カメラ1、2から背景画像や対象画像のアナロ
グ情報を入力し、濃淡画像のデジタル情報に変換するA
/D変換器30、背景画像や対象画像の全画素の情報を
処理段階毎に濃淡画像や2値画像として記憶する画像メ
モリ31、影画像の除去処理を行い対象物を認識する画
像処理手段32、認識された対象物などをアナログ画像
に変換してモニタ装置4に出力するD/A変換器33に
よって構成される。
【0019】画像認識処理手段32は、A/D変換され
画像メモリ31の所定領域に記憶されている入力画像の
情報を任意の方向に画素単位でシフトする画像シフト手
段321、入力画像とシフト画像の画素毎の濃淡差分処
理を行なう画像差分手段322、設定されている任意の
しきい値で差分画像を2値化する2値化手段323、2
値化した背景画像及び対象画像の論理積を求め、さらに
その論理積画像を反転する(背景画像との排他的論理
和)論理演算回路324、格子模様で抽出(具象)され
た対象物の包括線を作成する外周確定手段325、対象
物の位置座標や形状情報などの特徴量を抽出する特徴量
抽出手段326、位置や形状により特定された対象物に
識別符号を付与するラベリング手段327、各対象物が
禁止区域内に有るか否かを判定する侵入判定手段328
を有している。
画像メモリ31の所定領域に記憶されている入力画像の
情報を任意の方向に画素単位でシフトする画像シフト手
段321、入力画像とシフト画像の画素毎の濃淡差分処
理を行なう画像差分手段322、設定されている任意の
しきい値で差分画像を2値化する2値化手段323、2
値化した背景画像及び対象画像の論理積を求め、さらに
その論理積画像を反転する(背景画像との排他的論理
和)論理演算回路324、格子模様で抽出(具象)され
た対象物の包括線を作成する外周確定手段325、対象
物の位置座標や形状情報などの特徴量を抽出する特徴量
抽出手段326、位置や形状により特定された対象物に
識別符号を付与するラベリング手段327、各対象物が
禁止区域内に有るか否かを判定する侵入判定手段328
を有している。
【0020】図1は、上記した画像処理装置3の動作を
説明する画像遷移図で、画像メモリ30に記憶されてい
る各処理段階での画像情報を模式的に示したものであ
る。以下、図4に示すフローチャートを併用しながら、
本実施例の画像監視装置の動作を説明する。
説明する画像遷移図で、画像メモリ30に記憶されてい
る各処理段階での画像情報を模式的に示したものであ
る。以下、図4に示すフローチャートを併用しながら、
本実施例の画像監視装置の動作を説明する。
【0021】まず、画像監視の前処理として、監視エリ
ア6内に人や不要物が存在しない初期状態の背景画像A
0を、白黒の濃淡画像(たとえば、256階調)として
取り込む(s101)。本例では、格子模様12を主体
とする背景画像A0が画像メモリ32の記憶領域110
に格納される。なお、説明を簡単にするために展示物5
は省略している。
ア6内に人や不要物が存在しない初期状態の背景画像A
0を、白黒の濃淡画像(たとえば、256階調)として
取り込む(s101)。本例では、格子模様12を主体
とする背景画像A0が画像メモリ32の記憶領域110
に格納される。なお、説明を簡単にするために展示物5
は省略している。
【0022】次ぎに、背景画像A0を水平方向と垂直方
向に1画素だけシフトした背景シフト画像A1を作成し
(s102)、このA0とA1の差分をとった背景差分
画像A2を作成し(s103)、所定の濃度範囲に設定
されたしきい値Thで2値化した背景2値化画像A3を
作成し(s104)、前処理を終了する。
向に1画素だけシフトした背景シフト画像A1を作成し
(s102)、このA0とA1の差分をとった背景差分
画像A2を作成し(s103)、所定の濃度範囲に設定
されたしきい値Thで2値化した背景2値化画像A3を
作成し(s104)、前処理を終了する。
【0023】監視が開始されると、カメラ1,2から監
視領域の監視画像B0が周期的に取り込まれる。(s1
05)。この監視対象画像B0には、背景の格子模様1
2と共に対象物13とその影14が含まれる。対象物の
画像13は不透明で、その背部に格子模様12が透けて
見えることはない。一方、影の画像14は透過性があ
り、影の無い背景部分に比べコントラストは弱いものの
格子模様12が透けて見える。
視領域の監視画像B0が周期的に取り込まれる。(s1
05)。この監視対象画像B0には、背景の格子模様1
2と共に対象物13とその影14が含まれる。対象物の
画像13は不透明で、その背部に格子模様12が透けて
見えることはない。一方、影の画像14は透過性があ
り、影の無い背景部分に比べコントラストは弱いものの
格子模様12が透けて見える。
【0024】対象画像B0からは、背景画像の場合と同
様にして監視対象シフト画像B1、監視対象差分画像B
2、監視対象2値化画像B3を作成する(s106〜s
108)。この過程で、影画像14と重複する格子模様
12が差分画像B2で強調され、2値化画像B3にて抽
出される。
様にして監視対象シフト画像B1、監視対象差分画像B
2、監視対象2値化画像B3を作成する(s106〜s
108)。この過程で、影画像14と重複する格子模様
12が差分画像B2で強調され、2値化画像B3にて抽
出される。
【0025】図5に、画像B1と画像B2の濃度の差分
によって、影と重複する格子模様12の濃度が強調され
るしくみを説明する。同図(a)は従来の背景に模様の
無い場合で、背景画像A0と監視対象画像B0および監
視対象差分画像B2である。各数値は濃度を示し、背景
白:70、物体:40、影:40とする。このとき、画
像B0と図示を省略しているシフト画像B1を差分する
と、物体と影の輪郭線の濃度が30、他は0となる。こ
の差分画像をたとえば、濃度=25以上で2値化して
も、得られるのは物体と影の輪郭線が一体化した画像の
みである。
によって、影と重複する格子模様12の濃度が強調され
るしくみを説明する。同図(a)は従来の背景に模様の
無い場合で、背景画像A0と監視対象画像B0および監
視対象差分画像B2である。各数値は濃度を示し、背景
白:70、物体:40、影:40とする。このとき、画
像B0と図示を省略しているシフト画像B1を差分する
と、物体と影の輪郭線の濃度が30、他は0となる。こ
の差分画像をたとえば、濃度=25以上で2値化して
も、得られるのは物体と影の輪郭線が一体化した画像の
みである。
【0026】同図(b)は本実施例の背景模様の有る場
合で、各々の濃度は背景白:70、背景模様線:10、
物体40、影:40及び影に重複する背景模様線:6と
する。画像B0をそのシフト画像B1を差分してその濃
度を絶対化すると、画像B2に示すように、影と重複し
ない模様線の濃度は60、物体及び影の輪郭線の濃度は
30となる。さらに、影と重複する模様線の濃度は34
に強調される。
合で、各々の濃度は背景白:70、背景模様線:10、
物体40、影:40及び影に重複する背景模様線:6と
する。画像B0をそのシフト画像B1を差分してその濃
度を絶対化すると、画像B2に示すように、影と重複し
ない模様線の濃度は60、物体及び影の輪郭線の濃度は
30となる。さらに、影と重複する模様線の濃度は34
に強調される。
【0027】この差分画像B2をたとえば、濃度=25
以上で2値化すると、物体と影の輪郭線及びそれら輪郭
線の外の背景模様の他に、影の輪郭線内の背景模様が抽
出される。このように、物体の画像領域には抽出され
ず、影の画像領域に抽出される背景模様を利用すること
で、以下のように影の消去が可能になる。
以上で2値化すると、物体と影の輪郭線及びそれら輪郭
線の外の背景模様の他に、影の輪郭線内の背景模様が抽
出される。このように、物体の画像領域には抽出され
ず、影の画像領域に抽出される背景模様を利用すること
で、以下のように影の消去が可能になる。
【0028】すなわち、背景2値化画像A3と監視対象
2値化画像B3の排他的論理和(XOR)を求め(s1
09)、排他的論理和画像C0が得られる。この画像C
0には、対象物13と影14の輪郭線と対象物13の輪
郭線内の格子模様15が抽出される。したがって、画像
A3と画像C0の論理積(AND)を求めると(s11
0)、論理積画像C1には影画像13が消去されて格子
模様15のみが残る。
2値化画像B3の排他的論理和(XOR)を求め(s1
09)、排他的論理和画像C0が得られる。この画像C
0には、対象物13と影14の輪郭線と対象物13の輪
郭線内の格子模様15が抽出される。したがって、画像
A3と画像C0の論理積(AND)を求めると(s11
0)、論理積画像C1には影画像13が消去されて格子
模様15のみが残る。
【0029】上記の論理演算は、論理積(AND)を先
行して背景画像A3から対象物13の輪郭線内を白抜き
し、その後に排他的論理和(XOR)による反転画像を
求めても同様の結果が得られる。
行して背景画像A3から対象物13の輪郭線内を白抜き
し、その後に排他的論理和(XOR)による反転画像を
求めても同様の結果が得られる。
【0030】次ぎに、対象物13の形状および位置を確
定する。画像C1は、対象物13を背景画像の格子模様
を利用して再び具象化したものであり、さらに隣り合う
小さな外側への凸部分を線分で結んで1つの閉曲線を得
る外周確定処理を行い、対象物画像C2を作成する(s
111)。
定する。画像C1は、対象物13を背景画像の格子模様
を利用して再び具象化したものであり、さらに隣り合う
小さな外側への凸部分を線分で結んで1つの閉曲線を得
る外周確定処理を行い、対象物画像C2を作成する(s
111)。
【0031】対象物画像C2の対象物16は、元の画像
B0の対象物13の輪郭に近い形状を再現しているの
で、これより対象物16の最下点座標を抽出する(s1
12)。対象物が人物の場合、最下点座標は人物の足元
の位置を示している。この座標位置が、侵入禁止区域7
の内部か否か判定し(s113)、禁止区域7の内部で
あれば侵入者検出情報(アラーム)を報知する(s11
4)。
B0の対象物13の輪郭に近い形状を再現しているの
で、これより対象物16の最下点座標を抽出する(s1
12)。対象物が人物の場合、最下点座標は人物の足元
の位置を示している。この座標位置が、侵入禁止区域7
の内部か否か判定し(s113)、禁止区域7の内部で
あれば侵入者検出情報(アラーム)を報知する(s11
4)。
【0032】図6は、侵入判定手段328の判定処理を
示す説明図である。入力背景画像A0を2値化して、侵
入禁止区域7を示す2値画像A4を予め画像メモリ30
の領域114に格納しておく。一方、対象物画像C2か
ら求められた最下点座標Lを、画像メモリの領域133
の2値画像C3に足し込み、画像A4とC3の論理積演
算を行って侵入禁止エリア判定画像C4を得る。対象物
の最下点座標LがC4に残っているか否か判定し、残っ
ていれば侵入禁止区域7に侵入者があると判定される。
なお、対象物が複数あるときは、ラベリング手段327
によって付与されたラベルによって識別できる。
示す説明図である。入力背景画像A0を2値化して、侵
入禁止区域7を示す2値画像A4を予め画像メモリ30
の領域114に格納しておく。一方、対象物画像C2か
ら求められた最下点座標Lを、画像メモリの領域133
の2値画像C3に足し込み、画像A4とC3の論理積演
算を行って侵入禁止エリア判定画像C4を得る。対象物
の最下点座標LがC4に残っているか否か判定し、残っ
ていれば侵入禁止区域7に侵入者があると判定される。
なお、対象物が複数あるときは、ラベリング手段327
によって付与されたラベルによって識別できる。
【0033】図7は、立入禁止区域に物体が認識された
ときの報知方式を示したものである。画像処理装置3か
らの侵入物体の報知信号は、モニタ4でのメッセージや
画像表示、ブザー、ランプ、ポケットベルなどでのアラ
ーム出力が可能である。また、遡及調査用に、ハードデ
ィスクなどへの画像情報の記憶や、侵入発生時刻や位置
などの記録など種々の報知パターンをとり得る。
ときの報知方式を示したものである。画像処理装置3か
らの侵入物体の報知信号は、モニタ4でのメッセージや
画像表示、ブザー、ランプ、ポケットベルなどでのアラ
ーム出力が可能である。また、遡及調査用に、ハードデ
ィスクなどへの画像情報の記憶や、侵入発生時刻や位置
などの記録など種々の報知パターンをとり得る。
【0034】本実施例によれば、影は透明性があって床
などの背景模様が識別できることを利用し、所定の模様
をもつ背景画像との論理演算により監視画像中の影を消
去して真の対象物体画像を抽出するので、物体の影によ
る誤認識を防止して画像監視の精度を向上できる。特
に、影除去に従来のような物体情報や光源情報を必要と
しないので、処理が容易で構成も簡単になると共に、不
特定多数の移動物体や明るさの変動する環境に広く適用
できる。
などの背景模様が識別できることを利用し、所定の模様
をもつ背景画像との論理演算により監視画像中の影を消
去して真の対象物体画像を抽出するので、物体の影によ
る誤認識を防止して画像監視の精度を向上できる。特
に、影除去に従来のような物体情報や光源情報を必要と
しないので、処理が容易で構成も簡単になると共に、不
特定多数の移動物体や明るさの変動する環境に広く適用
できる。
【0035】上記の実施例における背景模様は、白地に
黒線を描いた格子模様を用いたが、これに限られるもの
ではない。図8は、利用可能な背景模様の複数の例を示
し、格子模様(a)、細縞模様(b)、ランダム方向の
線分模様(c)、市松模様(d)、太縞模様(e)、ラ
ンダム円模様(f)などがあげられるが、一般には細か
いサイズの模様の方が精度が高くなる。
黒線を描いた格子模様を用いたが、これに限られるもの
ではない。図8は、利用可能な背景模様の複数の例を示
し、格子模様(a)、細縞模様(b)、ランダム方向の
線分模様(c)、市松模様(d)、太縞模様(e)、ラ
ンダム円模様(f)などがあげられるが、一般には細か
いサイズの模様の方が精度が高くなる。
【0036】また、元画像からシフト画像を作成するた
めのシフト量は、水平及び垂直方向に1画素分とした
が、差分画像でのコントラストを最大にするには、背景
模様の線幅分に相当する画素数だけシフトするのがよ
い。
めのシフト量は、水平及び垂直方向に1画素分とした
が、差分画像でのコントラストを最大にするには、背景
模様の線幅分に相当する画素数だけシフトするのがよ
い。
【0037】なお、本実施例の画像監視システムでは、
抽出された物体(人物)の最下点の位置情報(足の位置)
を利用しているが、この位置情報および確定した外周よ
り得られる形状情報(面積、縦長、横長等)を使用して、
複数の監視対象画像を連続して処理し、特定の対象物の
移動軌跡を追跡することにより、より高い精度で侵入物
を検出することができる。
抽出された物体(人物)の最下点の位置情報(足の位置)
を利用しているが、この位置情報および確定した外周よ
り得られる形状情報(面積、縦長、横長等)を使用して、
複数の監視対象画像を連続して処理し、特定の対象物の
移動軌跡を追跡することにより、より高い精度で侵入物
を検出することができる。
【0038】次ぎに、本発明の他の応用例として図9を
参照しながら、画像処理による交通量計測システムへの
適用例を説明する。
参照しながら、画像処理による交通量計測システムへの
適用例を説明する。
【0039】道路上の交通量計測エリアに複数の車両が
存在し、車両の影が発生して1台の車両の影が他の車両
に重なっている状態を想定する。この場合、監視カメラ
から入力される背景画像と対象画像の差分から車両を抽
出しようとすると、影の部分も車両とともに抽出されて
2台の車両が分離できず、1台の車両として認識してし
まう。
存在し、車両の影が発生して1台の車両の影が他の車両
に重なっている状態を想定する。この場合、監視カメラ
から入力される背景画像と対象画像の差分から車両を抽
出しようとすると、影の部分も車両とともに抽出されて
2台の車両が分離できず、1台の車両として認識してし
まう。
【0040】本実施例では、交通量計測エリアに予め格
子模様を描いておく。上記した第一の実施例の場合と同
様に、入力背景画像D0、背景シフト画像D1、背景差
分画像D2、背景2値画像D3を予め作成し記憶してい
る。次いで、周期的に計測エリアを監視して交通流画像
を取り込み、交通流入力画像E0、交通流シフト画像E
1、交通流差分画像E2、交通流2値画像E3を順次作
成する。この後、画像D3と画像E3の排他的論理和に
よる画像F0と、この画像F0と画像D3との論理積に
よって車両を背景模様で具現化した画像F1を作成し、
この画像F1を包括線処理して計測エリア内の影の無い
2値の車両画像F2を作成する。
子模様を描いておく。上記した第一の実施例の場合と同
様に、入力背景画像D0、背景シフト画像D1、背景差
分画像D2、背景2値画像D3を予め作成し記憶してい
る。次いで、周期的に計測エリアを監視して交通流画像
を取り込み、交通流入力画像E0、交通流シフト画像E
1、交通流差分画像E2、交通流2値画像E3を順次作
成する。この後、画像D3と画像E3の排他的論理和に
よる画像F0と、この画像F0と画像D3との論理積に
よって車両を背景模様で具現化した画像F1を作成し、
この画像F1を包括線処理して計測エリア内の影の無い
2値の車両画像F2を作成する。
【0041】次ぎに、車両画像F2から車両の進行方向
の先端または後端の座標を抽出し、この座標が計測エリ
ア内の所定の計数域に入っているとき台数をカウントす
る。この場合、車両の座標情報および確定した外周より
得られる車両の形状情報(面積、縦長、横長等)から、大
形、小形など車種別に区分した台数計測を行うことも可
能である。
の先端または後端の座標を抽出し、この座標が計測エリ
ア内の所定の計数域に入っているとき台数をカウントす
る。この場合、車両の座標情報および確定した外周より
得られる車両の形状情報(面積、縦長、横長等)から、大
形、小形など車種別に区分した台数計測を行うことも可
能である。
【0042】さらに、画像F2の車両にラベリングを行
うと共に複数の交通流画像を連続して処理し、同一ラベ
ルの車両の移動軌跡を追跡することにより、渋滞時など
に同一車両が重複してカウントされるのを回避する。
うと共に複数の交通流画像を連続して処理し、同一ラベ
ルの車両の移動軌跡を追跡することにより、渋滞時など
に同一車両が重複してカウントされるのを回避する。
【0043】本実施例によれば、交通流画像から車両の
影を除去して1台づつ正しく認識できるので、正確な交
通量計測が可能になる。しかも、従来の計測設備を何ら
変更することなく適用できる。
影を除去して1台づつ正しく認識できるので、正確な交
通量計測が可能になる。しかも、従来の計測設備を何ら
変更することなく適用できる。
【0044】
【発明の効果】本発明の画像処理方式によれば、監視領
域に描かれた所定模様の背景画像を利用することで、物
体情報や光源情報を必要とすることなく簡易に影画像を
除去することができるので、不特定多数の移動物体や明
るさの変動する環境での画像認識の精度を向上できる。
域に描かれた所定模様の背景画像を利用することで、物
体情報や光源情報を必要とすることなく簡易に影画像を
除去することができるので、不特定多数の移動物体や明
るさの変動する環境での画像認識の精度を向上できる。
【0045】これによって、侵入監視システムや交通量
計測システムの基本設備を変更することなく、システム
の監視精度を向上できる。
計測システムの基本設備を変更することなく、システム
の監視精度を向上できる。
【図1】本発明の画像監視方法の一実施例の説明図で、
影の消去処理を含む各処理段階の画像遷移図である。
影の消去処理を含む各処理段階の画像遷移図である。
【図2】侵入禁止エリアの画像監視システムを示す外観
図である。
図である。
【図3】本発明の画像監視装置の一実施例の機能構成図
である。
である。
【図4】本発明の画像監視方法の一実施例を示すフロー
チャートである。
チャートである。
【図5】影部の透過背景模様を強調する差分画像処理の
説明図である。
説明図である。
【図6】侵入判定手段の画像処理方法を説明する画像遷
移図である。
移図である。
【図7】侵入者検出情報の報知システムを示す概略構成
図である。
図である。
【図8】監視エリアの背景模様として使用可能なパター
ン例である。
ン例である。
【図9】本発明の画像監視方法を、交通量計測システム
に適用した例を説明する画像遷移図である。
に適用した例を説明する画像遷移図である。
1,2…テレビカメラ、3…画像処理装置、4…モニタ
装置、6…監視エリア、7…侵入(立入り)禁止区域、
8,9…人物、10,11…人物の影、12…背景模
様、13…監視(認識)対象物の画像、14…対象物の
影の画像、15…対象物の白抜き部、16…再現された
対象物の画像、31…画像メモリ、32…画像処理手
段、321…画像シフト手段、322…画像差分手段、
323…2値化手段、324…論理演算手段、325…
外周確定手段、326…特徴量抽出手段、327…ラベ
リング手段、328…侵入判定手段。
装置、6…監視エリア、7…侵入(立入り)禁止区域、
8,9…人物、10,11…人物の影、12…背景模
様、13…監視(認識)対象物の画像、14…対象物の
影の画像、15…対象物の白抜き部、16…再現された
対象物の画像、31…画像メモリ、32…画像処理手
段、321…画像シフト手段、322…画像差分手段、
323…2値化手段、324…論理演算手段、325…
外周確定手段、326…特徴量抽出手段、327…ラベ
リング手段、328…侵入判定手段。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (56)参考文献 特開 平2−130687(JP,A) 特開 平3−265100(JP,A) 特開 平4−309199(JP,A) 特開 平5−298594(JP,A) (58)調査した分野(Int.Cl.7,DB名) G06T 1/00 280
Claims (5)
- 【請求項1】 対象物の画像信号から影を消去する画像
処理方法において、予め 監視エリアに描かれている背景模様を示す背景画像
を入力して、該背景画像を少なくとも1画素分シフトし
て、該シフト画像と前記背景画像とによる背景差分画像
を取得し、 前記監視エリアに対象物を含む監視画像を入力し、該監
視画像を少なくとも1画素分シフトして、該シフト画像
と前記監視画像とによる対象差分画像を取得し、 前記対象差分画像またはその2値画像と前記背景差分画
像またはその2値画像との排他的論理和を行い、その結
果と前記背景差分画像またはその2値画像との論理積を
行なって、前記対象物の影を消去すると共に 前記対象物
の画像領域を前記背景模様によって具象化することを特
徴とする影を消去する画像処理方法。 - 【請求項2】 対象物の画像信号から影を消去する画像
処理方法において、 予め監視エリアに描かれている背景模様を示す背景画像
を入力して、該背景画像を少なくとも1画素分シフトし
て、該シフト画像と前記背景画像とによる背景差分画像
を取得し、前記監視エリアに対象物を含む監視画像を入力し、該監
視画像を少なくとも1画素分シフトして、該シフト画像
と前記監視画像とによる対象差分画像を取得し、 前記対象差分画像またはその2値画像と前記背景差分画
像またはその2値画像との論理積を行い、その結果と前
記背景差分画像またはその2値画像との排他的論理和を
行なって、前記対象物の影を消去すると共に前記対象物
の画像領域を前記背景模様によって具象化することを特
徴とする影を消去する画像処理方法。 - 【請求項3】 請求項1または2において、前記対象物の 画像領域の背景模様に対し、外周確定処理
を行って対象物の輪郭を再現することを特徴とする影を
消去する画像処理方法。 - 【請求項4】 監視エリアを撮像するカメラと、カメラ
からの画像をA/D変換して画像処理する画像処理装置
と、画像処理によって認識された対象物の存在を報知す
る出力装置を備える画像監視装置において、 前記画像処理装置は、予め監視エリアに描かれている背景模様を示す背景画像
を入力して、該背景画像を少なくとも1画素分シフトし
て、該シフト画像と前記背景画像とによる背景差分画像
を取得して記憶し、また、前記監視エリアの状況を周期
的に撮像し対象物を含む監視画像を少なくとも1画素分
シフトして、該シフト画像と前記監視画像とによる対象
差分画像を取得して 記憶する画像メモリと、前記対象差分画像と前記背景差分画像との排他的論理和
/論理積を行い、その結果と前記背景差分画像との論理
積/排他的論理和を行なう論理演算手段と、 前記対象物 の位置または位置及び形状を求める特徴量抽
出手段と、前記対象物 の位置が前記監視エリアの所定区域に入って
いる場合を判定して対象物情報を出力する判定手段と、 を備えることを特徴とする画像監視装置。 - 【請求項5】 請求項4において、 前記背景模様は、白線または黒線による格子状パターン
であることを特徴とする画像監視装置。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP01333594A JP3336102B2 (ja) | 1994-02-07 | 1994-02-07 | 影を消去する画像処理方法および画像監視装置 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
JP01333594A JP3336102B2 (ja) | 1994-02-07 | 1994-02-07 | 影を消去する画像処理方法および画像監視装置 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
JPH07220049A JPH07220049A (ja) | 1995-08-18 |
JP3336102B2 true JP3336102B2 (ja) | 2002-10-21 |
Family
ID=11830265
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
JP01333594A Expired - Fee Related JP3336102B2 (ja) | 1994-02-07 | 1994-02-07 | 影を消去する画像処理方法および画像監視装置 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
JP (1) | JP3336102B2 (ja) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10706553B2 (en) | 2017-12-06 | 2020-07-07 | Toshiba Elevator Kabushiki Kaisha | Image detection device for detecting shadow or light based on detected edges |
Families Citing this family (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US7433494B2 (en) | 2002-09-19 | 2008-10-07 | Denso Corporation | Moving body detecting apparatus |
JP4932161B2 (ja) * | 2005-01-14 | 2012-05-16 | 三菱電機株式会社 | 視聴者情報測定装置 |
-
1994
- 1994-02-07 JP JP01333594A patent/JP3336102B2/ja not_active Expired - Fee Related
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US10706553B2 (en) | 2017-12-06 | 2020-07-07 | Toshiba Elevator Kabushiki Kaisha | Image detection device for detecting shadow or light based on detected edges |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
JPH07220049A (ja) | 1995-08-18 |
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |