JP4701093B2 - 画像処理装置、監視センタ、監視システム、画像処理方法、および画像処理プログラム - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置、監視センタ、監視システム、画像処理方法、および画像処理プログラムに関するものであり、特にモノクロ画像からカラー画像への変換に関するものである。

従来、警備装置の監視カメラによって監視領域が撮像され、監視センタに送信され、モニタに表示される画像データは、監視員が監視して不審者などを確認するため、視認性が高いカラー画像で表示されることが望ましい。しかし、監視カメラでカラー画像を撮像し、カラー画像データを送信する場合には、送信するデータ量が大きいため、ネットワークに対する負荷が高くなるという問題があった。

ここで、警備装置から監視センタにカラー画像データを送信する際のネットワークの負荷を軽減するために、カラー画像データを圧縮・復元する技術を考えると、画像を構成するＲＧＢの各色の画素値が相互に強い相関関係を持つことを利用してカラー画像のデータを圧縮する技術が一般に知られている。かかる技術では、最適な基準色を予め知ることができないので、前もって基準色を異ならせた３種類の復元画像を求め、それらを比較して最適な基準色を決定する必要があり、処理が煩雑であるという問題があった。

このような問題を解決するものとして、カラー画像を構成するＲＧＢ色の画素値のうち１色を選択し、他の２色の画像値を圧縮してデータ量を削減して送信し、送信先において圧縮した２色の画素値を復元し、カラー画像を生成する技術が開示されている（特許文献１参照）。

特開２０００−２２４６１１号公報

しかしながら、上記特許文献１の技術では、カラー画像のＲＧＢ値について、２色のデータを圧縮してデータ量を削減するものであるため、送信されるカラー画像データは少なくとも１色のデータ量より多くなり、それ以上のデータ量の削減を行うことができないという問題があった。監視領域での不審者の侵入などを監視するためには、１分間に静止画であれば数十枚から数百枚、動画であれば数百枚以上という大量の画像データを、警備装置から監視センタに送信することになるため、ネットワークの負荷を考慮すると、監視センタに送信するデータ量はできるだけ削減する必要がある。

また、監視カメラのうち特にカラー画像を撮像する暗視カメラは高価であるため、モノクロ用暗視カメラが使用されることが現状として多い。従って、暗視カメラの監視員は、モニタに表示されるモノクロ画像で、不審者や訪問者や火災などを確認することとなる。しかし、このようなモノクロ画像はカラー画像と比較すると視認性が低いため、監視員は常時緊張状態を強いられ、作業負担が多大であるという問題があった。

本発明は、上記に鑑みてなされたものであって、送信するデータ量が削減でき、また、撮像する画像がモノクロであっても視認性が高く、監視員の作業負担が軽減される画像処理装置、監視センタ、監視システム、画像処理方法、および画像処理プログラムを提供することを目的とする。

上述した課題を解決し、目的を達成するために、請求項１にかかる発明は、監視領域を撮像する監視カメラを備え、撮像した画像情報を送信する警備装置と、ネットワークを介して接続され、送信された前記画像情報を受信する監視センタにおいて、物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換記憶手段と、物体の種別と、物体の形状とを対応付けた形状情報を記憶する形状情報記憶手段と、前記警備装置から送信され、前記監視領域を撮像したモノクロ画像情報を受信する画像受信手段と、前記形状情報における前記物体の形状と、前記画像受信手段によって受信された前記モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して前記物体の種別を特定する種別特定手段と、前記色変換情報から、前記種別特定手段によって特定された前記物体の種別および前記画像受信手段によって受信された前記モノクロ画像情報の前記濃淡値に対応する前記各色の画素値を特定する色特定手段と、前記色特定手段によって特定された前記各色の画素値に基づいて、前記モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成するカラー画像生成手段と、前記カラー画像生成手段によって生成された前記カラー画像情報を出力する画像出力手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項２にかかる発明は、請求項１に記載の監視センタにおいて、前記カラー画像生成手段は、さらに前記モノクロ画像情報に含まれる前記物体の形状を構成する画素の前記濃淡値と前記色特定手段によって特定された前記各色の画素値とを置換え、前記モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成すること、を特徴とする。

また、請求項３にかかる発明は、物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換情報記憶手段と、カラー画像情報を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段によって取得された前記カラー画像情報の物体の種別を取得する種別取得手段と、前記画像取得手段によって取得された前記カラー画像情報および前記種別取得手段によって取得された前記物体の種別に基づいて、当該物体の種別での当該濃淡値に対応する前記各色の画素値の組合せを生成する変換情報生成手段と、前記変換情報生成手段によって生成された前記物体の種別と、前記濃淡値と、前記各色の画素値との組合せを前記色変換情報記憶手段に格納する格納手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項４にかかる発明は、請求項３に記載の監視センタにおいて、前記変換情報生成手段は、さらに前記画像取得手段によって取得された前記カラー画像情報を構成する画素の前記各色の画素値を前記濃淡値に変換し、前記物体の種別ごとに前記濃淡値と前記各色の画素値との組合せを計数し、最多の組合せを当該物体の種別の当該濃淡値に対応する前記各色の画素値の組合せとすること、を特徴とする。

また、請求項５にかかる発明は、請求項１〜４のいずれか一つに記載の監視センタにおいて、前記濃淡値は、所定の色空間における各色の画素値を加算して平均した値であること、を特徴とする。

また、請求項６にかかる発明は、監視領域を撮像する監視カメラを備え、撮像した画像情報を送信する警備装置と、前記警備装置とネットワークを介して接続され、送信された前記画像情報を受信する監視センタと、を備える監視システムにおいて、前記警備装置は、前記監視カメラによって撮像されたカラー画像情報を取得する取得手段と、前記取得手段によって取得された前記カラー画像情報をモノクロ画像情報に変換する変換手段と、前記変換手段によって変換された前記モノクロ画像情報を送信する送信手段と、を備え、前記監視センタは、物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換記憶手段と、物体の種別と、物体の形状とを対応付けた形状情報を記憶する形状記憶手段と、前記警備装置から送信され、前記監視領域を撮像したモノクロ画像情報を受信する画像受信手段と、前記形状情報における前記物体の形状と、前記画像受信手段によって受信された前記モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して前記物体の種別を特定する種別特定手段と、前記色変換情報から、前記種別特定手段によって特定された前記物体の種別および前記画像受信手段によって受信された前記モノクロ画像情報の前記濃淡値に対応する前記各色の画素値を特定する色特定手段と、前記色特定手段によって特定された前記各色の画素値に基づいて、前記モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成するカラー画像生成手段と、前記カラー画像生成手段によって生成された前記カラー画像情報を出力する画像出力手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項７にかかる発明は、物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換記憶手段と、物体の種別と、物体の形状とを対応付けた形状情報を記憶する形状記憶手段と、モノクロ画像情報を取得する画像取得手段と、前記形状情報における前記物体の形状と、前記画像取得手段によって取得された前記モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して前記物体の種別を特定する種別特定手段と、前記色変換情報から、前記種別特定手段によって特定された前記物体の種別および前記画像取得手段によって取得された前記モノクロ画像情報の前記濃淡値に対応する前記各色の画素値を特定する色特定手段と、前記色特定手段によって特定された前記各色の画素値に基づいて、前記モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成するカラー画像生成手段と、前記カラー画像生成手段によって生成された前記カラー画像情報を出力する画像出力手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項８にかかる発明は、物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換情報記憶手段と、カラー画像情報を取得する画像取得手段と、前記画像取得手段によって取得された前記カラー画像情報の物体の種別を取得する種別取得手段と、前記画像取得手段によって取得された前記カラー画像情報および前記種別取得手段によって取得された前記物体の種別に基づいて、当該物体の種別での当該濃淡値に対応する前記各色の画素値の組合せを生成する変換情報生成手段と、前記変換情報生成手段によって生成された前記物体の種別と、前記濃淡値と、前記各色の画素値との組合せを前記色変換情報記憶手段に格納する格納手段と、を備えることを特徴とする。

また、請求項９にかかる発明は、モノクロ画像情報を取得する画像取得ステップと、物体の種別と、物体の形状とを対応付けた形状情報における前記物体の形状と、前記画像取得ステップによって取得された前記モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して前記物体の種別を特定する種別特定ステップと、物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報から、前記種別特定ステップによって特定された前記物体の種別および前記画像取得ステップによって取得された前記モノクロ画像情報の前記濃淡値に対応する前記各色の画素値を特定する色特定ステップと、前記色特定ステップによって特定された前記各色の画素値に基づいて、前記モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成するカラー画像生成ステップと、前記カラー画像生成ステップによって生成された前記カラー画像情報を出力する画像出力ステップと、を有することを特徴とする。

また、請求項１０にかかる発明は、カラー画像情報を取得する画像取得ステップと、前記画像取得ステップによって取得された前記カラー画像情報の物体の種別を取得する種別取得ステップと、前記画像取得ステップによって取得された前記カラー画像情報および前記種別取得ステップによって取得された前記物体の種別に基づいて、当該物体の種別での当該所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値に対応する前記各色の画素値の組合せを生成する変換情報生成ステップと、前記変換情報生成ステップによって生成された前記物体の種別と、前記濃淡値と、前記各色の画素値との組合せを、前記物体の種別と、前記濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換情報記憶手段に格納する格納ステップと、を有することを特徴とする。

また、請求項１１にかかる発明は、請求項９または請求項１０に記載された画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする。

請求項１にかかる発明によれば、種別特定手段によって、物体の形状と、モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して物体の種別を特定し、色特定手段によって、色変換情報から、物体の種別およびモノクロ画像情報の濃淡値に対応する各色の画素値を特定し、カラー画像生成手段によって、各色の画素値に基づいて、モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成することにより、カラー画像データよりデータ量が小さいモノクロ画像データからカラー画像データを生成することができるため、警備装置から送信されるデータ量を削減することができるという効果を奏する。また、監視カメラがモノクロ画像を撮像するものであっても、監視領域を撮像したモノクロ画像データからカラー画像データを生成することができるため、監視員が監視する画像の視認性が高くなり、監視員の作業負担を軽減することができるという効果を奏する。

また、請求項２にかかる発明によれば、カラー画像生成手段は、さらにモノクロ画像情報に含まれる物体の形状を構成する画素の濃淡値と各色の画素値とを置換え、モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成することにより、モノクロ画像データに含まれる物体の種別ごとに最適な色に置換えられ、カラー画像データが生成されるため、監視員が監視する画像の視認性が高くなり、監視員の作業負担を軽減することができるという効果を奏する。

また、請求項３にかかる発明によれば、画像取得手段によって、カラー画像情報を取得し、種別取得手段によって、カラー画像情報の物体の種別を取得し、変換情報生成手段によって、カラー画像情報および物体の種別に基づいて、当該物体の種別での当該濃淡値に対応する各色の画素値の組合せを生成し、格納手段によって、物体の種別と、濃淡値と、各色の画素値との組合せを色変換情報記憶手段に格納することにより、実際のカラー画像データを取得して物体の種別ごとの濃淡値に対応する各色の画素値を決定することができるため、物体の種別ごとに最適な色味でのカラー画像データを生成することができるという効果を奏する。

また、請求項４にかかる発明によれば、変換情報生成手段は、さらにカラー画像情報を構成する画素の各色の画素値を濃淡値に変換し、物体の種別ごとに濃淡値と各色の画素値との組合せを計数し、最多の組合せを当該物体の種別の当該濃淡値に対応する各色の画素値の組合せとすることにより、多くのカラー画像データを取得して物体の種別ごとの濃淡値に対する最適な各色の画素値を選択することができるため、偏りの少ないカラー画像データを生成することができるという効果を奏する。

また、請求項５にかかる発明によれば、濃淡値は、所定の色空間における各色の画素値を加算して平均した値であることにより、各色の画素値から濃淡値を算出し、置換えることができるため、データ量を削減することができるという効果を奏する。

また、請求項６にかかる発明によれば、種別特定手段によって、物体の形状と、モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して物体の種別を特定し、色特定手段によって、色変換情報から、物体の種別およびモノクロ画像情報の濃淡値に対応する各色の画素値を特定し、カラー画像生成手段によって、各色の画素値に基づいて、モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成することにより、カラー画像データよりデータ量が小さいモノクロ画像データからカラー画像を生成することができるため、警備装置から送信されるデータ量を削減することができるという効果を奏する。また、監視カメラがモノクロ画像を撮像するものであっても、監視領域を撮像したモノクロ画像データからカラー画像データを生成することができるため、監視員が監視する画像の視認性が高くなり、監視員の作業負担を軽減することができるという効果を奏する。

また、請求項７にかかる発明によれば、種別特定手段によって、物体の形状と、モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して物体の種別を特定し、色特定手段によって、色変換情報から、物体の種別およびモノクロ画像情報の濃淡値に対応する各色の画素値を特定し、カラー画像生成手段によって、各色の画素値に基づいて、モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成することにより、カラー画像データよりデータ量が小さいモノクロ画像データからカラー画像を生成することができるため、警備装置から送信されるデータ量を削減することができるという効果を奏する。また、監視カメラがモノクロ画像を撮像するものであっても、監視領域を撮像したモノクロ画像データからカラー画像データを生成することができるため、監視員が監視する画像の視認性が高くなり、監視員の作業負担を軽減することができるという効果を奏する。

また、請求項８にかかる発明によれば、画像取得手段によって、カラー画像情報を取得し、種別取得手段によって、カラー画像情報の物体の種別を取得し、変換情報生成手段によって、カラー画像情報および記物体の種別に基づいて、当該物体の種別での当該濃淡値に対応する各色の画素値の組合せを生成し、格納手段によって、物体の種別と、濃淡値と、各色の画素値との組合せを色変換情報記憶手段に格納することにより、実際のカラー画像データを取得して物体の種別ごとの濃淡値に対応する各色の画素値を決定することができるため、物体の種別ごとに最適な色味でのカラー画像データを生成することができるという効果を奏する。

また、請求項９にかかる発明によれば、種別特定ステップによって、物体の種別と、物体の形状とを対応付けた形状情報における物体の形状と、モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して物体の種別を特定し、色特定ステップによって、物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、各色の画素値とを対応付けた色変換情報から、物体の種別およびモノクロ画像情報の濃淡値に対応する各色の画素値を特定し、カラー画像生成ステップによって、各色の画素値に基づいて、モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成することにより、カラー画像データよりデータ量が小さいモノクロ画像データからカラー画像を生成することができるため、警備装置から送信されるデータ量を削減することができるという効果を奏する。また、監視カメラがモノクロ画像を撮像するものであっても、監視領域を撮像したモノクロ画像データからカラー画像データを生成することができるため、監視員が監視する画像の視認性が高くなり、監視員の作業負担を軽減することができるという効果を奏する。

また、請求項１０にかかる発明によれば、画像取得ステップによって、カラー画像情報を取得し、種別取得ステップによって、カラー画像情報の物体の種別を取得し、変換情報生成ステップによって、カラー画像情報および物体の種別に基づいて、当該物体の種別での当該所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値に対応する各色の画素値の組合せを生成し、格納ステップによって、物体の種別と、濃淡値と、各色の画素値との組合せを、物体の種別と、濃淡値と、各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換情報記憶手段に格納することにより、実際のカラー画像データを取得して物体の種別ごとの濃淡値に対応する各色の画素値を決定することができるため、物体の種別ごとに最適な色味でのカラー画像データを生成することができるという効果を奏する。

また、請求項１１にかかる発明によれば、請求項９または請求項１０に記載された画像処理方法をコンピュータに実行させることにより、カラー画像データよりデータ量が小さいモノクロ画像データからカラー画像データを生成することができるため、警備装置から送信されるデータ量を削減することができるという効果を奏する。また、監視カメラがモノクロ画像を撮像するものであっても、監視領域を撮像したモノクロ画像データからカラー画像データを生成することができるため、監視員が監視する画像の視認性が高くなり、監視員の作業負担を軽減することができるという効果を奏する。さらに、実際のカラー画像データを取得して物体の種別ごとの濃淡値に対応する各色の画素値を決定することができるため、物体の種別ごとに最適な色味でのカラー画像データを生成することができるという効果を奏する。

以下に添付図面を参照して、この発明にかかる画像処理装置、監視センタ、監視システム、画像処理方法、および画像処理プログラムの最良な実施の形態を詳細に説明する。なお、本発明はこれらの実施の形態に限定されるものではない。本実施の形態では、本発明の画像処理装置を監視システムの監視センタに適応した例を示す。

（第１の実施の形態）
第１の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。第１の実施の形態にかかる監視センタは、警備装置から送信されたモノクロ画像をカラー画像に変換するものである。

まず、本発明が適用される監視センタを含む監視システムの構成例について説明する。図１は、第１の実施の形態にかかる監視システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態にかかる監視システム１０は、警備装置２００と、監視センタ１００と、を備えている。警備装置２００と監視センタ１００とは、電話回線、無線ネットワーク、インターネットなどのネットワーク３００を介して接続されている。

警備装置２００は、監視領域に配置された、図示しないセンサが検知した異状を警報として、ネットワーク３００を介して監視センタ１００に送信するものである。また、警備装置２００は、監視カメラ２１０が監視領域を撮像したモノクロ画像データを、ネットワーク３００を介して監視センタ１００に送信するものである。

警備装置２００は、監視カメラ２１０と、モノクロ画像取得部２０１と、画像送信部２０３と、を備えている。監視カメラ２１０は、監視領域をモノクロ画像で撮像するものである。また、監視カメラ２１０は、通常の監視カメラと代えて暗視カメラなどの特殊なカメラであってもよい。監視カメラによって撮像されるモノクロ画像は静止画であっても動画であってもよい。

モノクロ画像取得部２０１は、監視カメラ２１０が撮像したモノクロ画像データを入力し、所定の画像処理を行うものである。画像送信部２０３は、モノクロ画像取得部２０１によって取得されたモノクロ画像データを監視センタ１００に送信するものである。

監視センタ１００は、警備装置２００から送信されたモノクロ画像データをカラー画像データに変換するものである。監視センタ１００は、さらに形状データベース１０００と、色変換データベース２０００と、画像受信部１１０と、画像処理部１２０と、画像出力部１３０と、モニタ１４０と、スキャナ１５０と、画像取得部１６０と、操作部１７０と、種別取得部１８０と、色変換情報生成部１９０と、を備えている。

形状データベース１０００は、物体の種別ごとの形状情報を規定する。図２は、形状データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。形状データベース１０００は、物体の種別と、物体の形状とを対応付けて記憶している。例えば、“人の顔”という物体の種別に対応付けて“形状Ａ”という物体の形状としての画像データが格納されている。なお、図２では、便宜上物体の形状を“形状Ａ”などの文字列で表しているが、実際には形状を表す画像データとなっている。

色変換データベース２０００は、物体の種別ごとの色変換情報を規定する。図３は、色変換データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。色変換データベース２０００は、物体の種別と、モノクロ画像の濃淡値と、カラー画像のＲＧＢ値を対応付けて記憶している。例えば、“人の顔”という物体の種別について、モノクロ画像の濃淡値は０〜２５５の値であり、その濃淡値０〜２５５に対応するＲＧＢの各色について０〜２５５の値が設定されている。

ここで、モノクロ画像の濃淡値とカラー画像のＲＧＢ値との変換方法について説明する。色空間の国際標準規格であるｓＲＧＢ（standard RGB）を用いて、モノクロ画像からカラー画像へ変換する式は、以下の通りである。

モノクロ画像の濃淡値＝（Ｒ色の画素値＋Ｇ色の画素値＋Ｂ色の画素値）／３ ・・・式(1)

上述のように１つのモノクロ画像の濃淡値をカラー画像に変換しようとする場合には、ＲＧＢ色の画素値について複数の組合せが考えられる。本データベースでは、例えば人の顔や、炎、木などの物体の種別ごとに濃淡値に対応するＲＧＢ値を設定しておくことによって、ある物体の種別の１つの濃淡値に対して１組のＲＧＢ値を決定することができ、モノクロ画像をカラー画像に変換することが可能となる。なお、濃淡値は、上述した算出方法に限定されるものではなく、例えば、各色の画素値に所定の係数をかけて３で割るような算出方法で求めてもよい。

なお、本実施の形態では、ｓＲＧＢの色空間を用いて説明しているが、かかる色空間に限定されるものではなく、ＹＭＣＫなどの他の色空間を用いてもよい。

図４は、モノクロ画像の濃淡値と対応するＲＧＢ値によって表されるカラー画像の一例を示す説明図である。この例では、物体の種別として“人の顔”の濃淡値に対して、設定されているＲＧＢ値から生成されるカラー画像を示したものである。人の顔において濃淡値が“０”の場合は、黒色が表示され、濃淡値が増すごとにだんだん薄くなり、肌色と混ざった色となっている。また、濃淡値の中央部分は肌色が表され、濃淡値が小さい値では濃い肌色、濃淡値が大きな値では薄い肌色に変換されることがわかる。例えば、濃淡値が“１００”の場合には、少し濃い肌色に変換されることになる。

このように、物体の種別が“人の顔”と判定された場合であっても、濃淡値に対応した肌色でカラー画像を生成するため、予め定められた１色で表示する場合に比べ、顔の陰影が明確に表示され、人物の顔を判別しやすい。眉や髪の毛なども濃淡値に対応した色、例えば黒色として表現される。また、人種によって顔色や髪の毛の色が異なる場合でも、濃淡値に対応したＲＧＢ値によって表示されるため、人種の判別がしやすいという効果が考えられる。

画像受信部１１０は、警備装置２００から送信された、監視カメラ２１０が監視領域を撮像したモノクロ画像データを受信するものである。

画像処理部１２０は、画像受信部１１０によって受信されたモノクロ画像データをカラー画像データに変換するものである。図５は、画像処理部の構成を示すブロック図である。画像処理部１２０は、さらに種別特定部１２１と、色変換部１２２と、カラー画像生成部１２３と、を備える。

種別特定部１２１は、画像受信部１１０によって受信したモノクロ画像データに含まれる形状と、形状データベース１０００に格納されている物体の種別に対応する形状とをパターンマッチングなどの公知の技術によって照合し、モノクロ画像データに含まれる物体の種別と形状を特定するものである。なお、モノクロ画像データから物体の種別と形状を特定する方法は、パターンマッチングに限定されるものではなく、他の公知の特定方法を用いて行ってもよい。

色変換部１２２は、色変換データベース２０００を検索し、種別特定部１２１によって特定された物体の種別と、物体の形状に含まれるモノクロ画像データの濃淡値に対応するＲＧＢ値を特定するものである。

カラー画像生成部１２３は、モノクロ画像データの濃淡値を色変換部１２２によって特定されたＲＧＢ値に置換えるものである。これによって、モノクロ画像データからカラー画像データを生成することができる。

画像出力部１３０は、カラー画像生成部１２３によって生成されたカラー画像データをモニタ１４０に出力するものである。モニタ１４０は、画像出力部１３０によって出力されたカラー画像を表示するものである。

スキャナ１５０は、原稿を読取り、カラー画像データを生成するものである。画像取得部１６０は、スキャナ１５０によって生成されたカラー画像データを取得するものである。

操作部１７０は、画像取得部１６０によって取得されたカラー画像データの物体の種別を入力するものである。例えば、“人の顔”や“木”などを入力する。また、操作部１７０は、画像取得部１６０によって取得されたカラー画像データに対して、対象となる物体の領域を入力する。

種別取得部１８０は、操作部１７０での物体の種別や物体の領域の入力を受付けるものである。色変換情報生成部１９０は、画像取得部１６０によって取得されたカラー画像データ、および種別取得部１８０によって受付けられた物体の種類や領域から、色変換情報を生成し、生成した色変換情報を色変換データベース２０００に格納するものである。

具体的には、物体の種別ごとに取得したカラー画像データについて、対象の物体の領域に含まれる画素のＲＧＢ値から、濃淡値を求め、濃淡値とＲＧＢ値の組合せごとの出現頻度を求める。ある濃淡値について、最も出現頻度が大きいＲＧＢ値を、その物体の種別でのある１つの濃淡値に対するＲＧＢ値と決定して、色変換データベース２０００に格納するものである。これにより、ある物体の種別の濃淡値０〜２５５に対応して、ＲＧＢ値が決定される。

以上のように構成されている監視センタ１００による色変換処理について説明する。図６は、画像受信部、種別特定部、色特定部、カラー画像生成部、画像出力部が行う色変換処理手順を示すフローチャートである。

画像受信部１１０は、警備装置２００から送信されたモノクロ画像データを受信する（ステップＳ６０１）。種別特定部１２１は、形状データベース１０００から物体の形状を検索し、モノクロ画像データに含まれる形状と照合することによって、物体の種別を特定する（ステップＳ６０２）。なお、物体の種別の特定は、モノクロ画像データに含まれるすべての物体について特定しても、特に注意すべき物体、例えば人の顔や、炎などに限定してもよい。このように、特に注意すべき物体のみをカラー画像化すれば、監視員の注意をより喚起できるという効果が得られる。

色特定部１２２は、色変換データベース２０００を検索し、特定された物体の種別であり、物体の領域に含まれるモノクロ画像の濃淡値に対応するＲＧＢ値を取得する（ステップＳ６０３）。カラー画像生成部１２３は、色変換データベース２０００から取得したＲＧＢ値をモノクロ画像データの濃淡値に置換えることによってカラー画像データを生成する（ステップＳ６０４）。画像出力部１３０は、生成したカラー画像データをモニタ１４０に出力する（ステップＳ６０５）。

このように、警備装置から送信されたモノクロ画像データをカラー画像データに変換することができるため、監視員にとって視認性の高い画像をモニタに表示することができ、監視員の作業負担を軽減することができる。また、注意すべき物体のみをカラー画像化することができるため、監視員の注意を喚起することができ、監視員の作業負担を軽減することができる。

次に、上述したように構成されている監視センタ１００による色変換データベース生成処理について説明する。図７は、画像取得部、種別取得部、色変換情報生成部が行う色変換データベース生成処理手順を示すフローチャートである。

画像取得部１６０は、スキャナ１５０によって原稿を読取り、生成されたカラー画像データを取得、所定の画像処理を行う（ステップＳ７０１）。種別取得部１８０は、操作部１７０から入力されたカラー画像データに対する物体の種別および物体の領域の入力を受付ける（ステップＳ７０２）。具体的には、操作部１７０のキーボードなどによる物体の種別の入力を受付けるとともに、マウスなどによって指示されたカラー画像データに対する物体の境界を示す領域の入力を受付ける。

色変換情報生成部１９０は、物体の領域に含まれるカラー画像データの画素のすべてについて、ＲＧＢの各色の画素値からモノクロ画像の濃淡値を算出し、濃淡値とＲＧＢ値の組合せと出現頻度をメモリに格納する（ステップＳ７０３）。スキャナ１５０からのカラー画像データの読込が終了したか否かを判断する（ステップＳ７０４）。このように、複数枚、例えば１００枚のカラー画像データを読込むことによって、偏りの少ない色変換情報を生成することができる。

スキャナ１５０からのカラー画像データの読込が終了していないと判断した場合には（ステップＳ７０４：Ｎｏ）、ステップＳ７０１に戻り、さらにカラー画像データを取得する。スキャナ１５０からのカラー画像データの読込が終了したと判断した場合には（ステップＳ７０４：Ｙｅｓ）、色変換情報生成部１９０はメモリに格納された濃淡値とＲＧＢ値の組合せと出現頻度から、出現頻度が最も大きい濃淡値とＲＧＢ値の組合せを選択し、物体の種別ごとに色変換データベース２０００に格納する（ステップＳ７０５）。

このように、予め物体の種別ごとにモノクロ画像データの濃淡値に対応するＲＧＢ値を設定しておくことができるため、モノクロ画像データの濃淡値から適切なカラー画像データを再現することができ、監視員の視認性を高めることができる。

他の変形例として、背景に関しては、カラー画像データを予め格納しておき、カラー画像データに変換した物体の画像を合成してもよい。これにより、多くの処理時間をかけることなく、モノクロ画像データ全体をカラーに変換したカラー画像データを生成することができる。

（第２の実施の形態）
第２の実施の形態について、添付図面を参照して説明する。第２の実施の形態にかかる監視システムは、警備装置の監視カメラが撮像したカラー画像データをモノクロ画像データに変換して監視センタに送信し、監視センタにおいてモノクロ画像データをカラー画像データに変換するものである。

本発明が適用される監視システムの構成例について、第１の実施の形態を異なる部分を説明する。他の部分については第１の実施の形態と同様であるので、上述した説明を参照し、ここでの説明を省略する。図８は、第２の実施の形態にかかる監視システムの構成を示すブロック図である。本実施の形態の監視システム８０は、警備装置４００と、監視センタ１００とを備えている。警備装置４００と監視センタ１００とは、電話回線、無線ネットワーク、インターネットなどのネットワーク３００を介して接続されている。

警備装置４００は、監視カメラ４１０によって撮像したカラー画像データをモノクロ画像データに変換して監視センタ１００に送信するものである。警備装置４００は、さらに監視カメラ４１０と、カラー画像取得部４０１と、画像変換部４０２と、画像送信部２０３と、を備える。ここで、画像送信部２０３の構成、機能は、第１の実施の形態と同様であるので、説明を省略する。

監視カメラ４１０は、監視領域をカラー画像で撮像するものである。カラー画像取得部４０１は、監視カメラ４１０によって撮像されたカラー画像データを取得するものである。画像変換部４０２は、カラー画像取得部４０１によって取得されたカラー画像データをモノクロ画像データに変換するものである。

次に、以上のように構成されている監視システム８０による色変換処理について説明する。図９は、カラー画像取得部、画像変換部、画像送信部、画像受信部、種別特定部、色特定部、カラー画像生成部、画像出力部が行う色変換処理手順を示すフローチャートである。

本実施の形態にかかる色変換処理の手順は、図６に示すフローチャートとほぼ同様であるので、異なる部分のみ説明する。ステップＳ９０４〜ステップＳ９０８は、図６での説明を参照し、ここでの説明を省略する。

カラー画像取得部４０１は、監視カメラ４１０が撮像したカラー画像データを取得、所定の画像処理を行う（ステップＳ９０１）。画像変換部４０２は、カラー画像取得部４０１によって取得されたカラー画像データをモノクロ画像データに変換する（ステップＳ９０２）。具体的には、上述した式（１）と同様に、カラー画像データにおけるＲＧＢ色の画素値を加算し平均を取って濃淡値を求め、カラー画像データのＲＧＢ値を濃淡値に置換えることによって、カラー画像データをモノクロ画像データに変換する。

画像送信部２０３は、画像変換部４０２によって変換されたモノクロ画像データを監視センタ１００に送信する（ステップＳ９０３）。ステップＳ９０４以降は、図６の説明を参照する。

このように、警備装置４００においてカラー画像データをモノクロ画像データに変換して、監視センタ１００に送信し、監視センタ１００でモノクロ画像データをカラー画像データに変換することができるため、画像データのデータ量を削減して送信することができる。また、送信されたモノクロ画像データは、カラー画像データに変換され、カラー画像がモニタに表示されるため、監視員による視認性が高まり、監視員の作業負担が削減される。

他の変形例として、警備装置での監視カメラ４１０によって撮像されたカラー画像データを用いて、色変換データベース２０００を更新してもよい。このように、予め格納されている色変換情報ではなく、監視カメラ４１０が設置されている場所に応じた色変換情報を生成してデータベースに格納することにより、環境に応じた色変換を行うことができる。

図１０は、第１および第２の実施の形態における色変換機能および色変換データベース生成機能を実現するための監視センタのハードウェア構成を示した図である。本実施の形態の監視センタ１００は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）８１等の制御装置と、ＲＯＭ（Read Only Memory）８２やＲＡＭ（Random Access Memory）８３等の記憶装置と、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、ＣＤ（Compact Disk）ドライブ装置等の外部記憶装置８４と、ディスプレイ装置等の表示装置８６と、キーボードやマウス等の入力装置８７と、外部のネットワークと接続する通信インターフェース８５と、これらを接続するバス８８を備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。

また、形状データベース１０００および色変換データベース２０００は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、光ディスク、メモリカードなどの一般的に利用されているあらゆる記憶媒体により構成することができる。

また、監視センタ１００で実行可能な色変換プログラム、または色変換データベース生成プログラムは、インストール可能な形式又は実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、フレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−Ｒ、ＤＶＤ（Digital Versatile Disk）等のコンピュータで読み取り可能な記録媒体に記録されて提供される。

また、監視センタ１００で実行可能な色変換プログラム、または色変換データベース生成プログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するように構成してもよい。また、本実施形態の監視センタ１００で実行可能な色変換プログラム、または色変換データベース生成プログラムをインターネット等のネットワーク経由で提供または配布するように構成しても良い。

また、上述した実施の形態で用いることが可能な色変換プログラム、または色変換データベース生成プログラムを、ＲＯＭ等に予め組み込んで提供するように構成してもよい。

上述した実施の形態で用いることが可能な監視センタ１００で実行される色変換プログラムまたは色変換データベース生成プログラムは、上述した各部（画像受信部、種別特定部、色特定部、カラー画像生成部、画像出力部、画像取得部、種別取得部、色変換情報生成部）を含むモジュール構成となっており、実際のハードウェアとしてはＣＰＵが上記記録媒体から色変換プログラムまたは色変換データベース生成プログラムを読み出して実行することにより上記各部が主記憶装置上にロードされ、画像受信部、種別特定部、色特定部、カラー画像生成部、画像出力部、画像取得部、種別取得部、色変換情報生成部が主記憶装置上に生成されるようになっている。

第１の実施の形態にかかる監視システムの構成を示すブロック図である。 形状データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 色変換データベースのデータ構成の一例を示す説明図である。 モノクロ画像の濃淡値と対応するＲＧＢ値によって表されるカラー画像の一例を示す説明図である。 画像処理部の構成を示すブロック図である。 画像受信部、種別特定部、色特定部、カラー画像生成部、画像出力部が行う色変換処理手順を示すフローチャートである。 画像取得部、種別取得部、色変換情報生成部が行う色変換データベース生成処理手順を示すフローチャートである。 第２の実施の形態にかかる監視システムの構成を示すブロック図である。 カラー画像取得部、画像変換部、画像送信部、画像受信部、種別特定部、色特定部、カラー画像生成部、画像出力部が行う色変換処理手順を示すフローチャートである。 第１および第２の実施の形態における色変換機能および色変換データベース生成機能を実現するための監視センタのハードウェア構成を示した図である。

符号の説明

１０ ８０ 監視システム
１００ 監視センタ
１１０ 画像受信部
１２０ 画像処理部
１２１ 種別特定部
１２２ 色特定部
１２３ カラー画像生成部
１３０ 画像出力部
１４０ モニタ
１５０ スキャナ
１６０ 画像取得部
１７０ 操作部
１８０ 種別取得部
１９０ 色変換情報生成部
２００ ４００ 警備装置
２０１ モノクロ画像取得部
２０３ 画像送信部
２１０ ４１０ 監視カメラ
３００ ネットワーク
４０１ カラー画像取得部
４０２ 画像変換部
１０００ 形状データベース
２０００ 色変換データベース

Claims (11)

1. 監視領域を撮像する監視カメラを備え、撮像した画像情報を送信する警備装置と、ネットワークを介して接続され、送信された前記画像情報を受信する監視センタにおいて、
   物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換記憶手段と、
   物体の種別と、物体の形状とを対応付けた形状情報を記憶する形状情報記憶手段と、
   前記警備装置から送信され、前記監視領域を撮像したモノクロ画像情報を受信する画像受信手段と、
   前記形状情報における前記物体の形状と、前記画像受信手段によって受信された前記モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して前記物体の種別を特定する種別特定手段と、
   前記色変換情報から、前記種別特定手段によって特定された前記物体の種別および前記画像受信手段によって受信された前記モノクロ画像情報の前記濃淡値に対応する前記各色の画素値を特定する色特定手段と、
   前記色特定手段によって特定された前記各色の画素値に基づいて、前記モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成するカラー画像生成手段と、
   前記カラー画像生成手段によって生成された前記カラー画像情報を出力する画像出力手段と、
   を備えることを特徴とする監視センタ。
2. 前記カラー画像生成手段は、さらに前記モノクロ画像情報に含まれる前記物体の形状を構成する画素の前記濃淡値と前記色特定手段によって特定された前記各色の画素値とを置換え、前記モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成すること、を特徴とする請求項１に記載の監視センタ。
3. 物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換情報記憶手段と、
   カラー画像情報を取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段によって取得された前記カラー画像情報の物体の種別を取得する種別取得手段と、
   前記画像取得手段によって取得された前記カラー画像情報および前記種別取得手段によって取得された前記物体の種別に基づいて、当該物体の種別での当該濃淡値に対応する前記各色の画素値の組合せを生成する変換情報生成手段と、
   前記変換情報生成手段によって生成された前記物体の種別と、前記濃淡値と、前記各色の画素値との組合せを前記色変換情報記憶手段に格納する格納手段と、
   を備えることを特徴とする監視センタ。
4. 前記変換情報生成手段は、さらに前記画像取得手段によって取得された前記カラー画像情報を構成する画素の前記各色の画素値を前記濃淡値に変換し、前記物体の種別ごとに前記濃淡値と前記各色の画素値との組合せを計数し、最多の組合せを当該物体の種別の当該濃淡値に対応する前記各色の画素値の組合せとすること、を特徴とする請求項３に記載の監視センタ。
5. 前記濃淡値は、所定の色空間における各色の画素値を加算して平均した値であること、を特徴とする請求項１〜４のいずれか一つに記載の監視センタ。
6. 監視領域を撮像する監視カメラを備え、撮像した画像情報を送信する警備装置と、前記警備装置とネットワークを介して接続され、送信された前記画像情報を受信する監視センタと、を備える監視システムにおいて、
   前記警備装置は、
   前記監視カメラによって撮像されたカラー画像情報を取得する取得手段と、
   前記取得手段によって取得された前記カラー画像情報をモノクロ画像情報に変換する変換手段と、
   前記変換手段によって変換された前記モノクロ画像情報を送信する送信手段と、を備え、
   前記監視センタは、
   物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換記憶手段と、
   物体の種別と、物体の形状とを対応付けた形状情報を記憶する形状記憶手段と、
   前記警備装置から送信され、前記監視領域を撮像したモノクロ画像情報を受信する画像受信手段と、
   前記形状情報における前記物体の形状と、前記画像受信手段によって受信された前記モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して前記物体の種別を特定する種別特定手段と、
   前記色変換情報から、前記種別特定手段によって特定された前記物体の種別および前記画像受信手段によって受信された前記モノクロ画像情報の前記濃淡値に対応する前記各色の画素値を特定する色特定手段と、
   前記色特定手段によって特定された前記各色の画素値に基づいて、前記モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成するカラー画像生成手段と、
   前記カラー画像生成手段によって生成された前記カラー画像情報を出力する画像出力手段と、
   を備えることを特徴とする監視システム。
7. 物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換記憶手段と、
   物体の種別と、物体の形状とを対応付けた形状情報を記憶する形状記憶手段と、
   モノクロ画像情報を取得する画像取得手段と、
   前記形状情報における前記物体の形状と、前記画像取得手段によって取得された前記モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して前記物体の種別を特定する種別特定手段と、
   前記色変換情報から、前記種別特定手段によって特定された前記物体の種別および前記画像取得手段によって取得された前記モノクロ画像情報の前記濃淡値に対応する前記各色の画素値を特定する色特定手段と、
   前記色特定手段によって特定された前記各色の画素値に基づいて、前記モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成するカラー画像生成手段と、
   前記カラー画像生成手段によって生成された前記カラー画像情報を出力する画像出力手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
8. 物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換情報記憶手段と、
   カラー画像情報を取得する画像取得手段と、
   前記画像取得手段によって取得された前記カラー画像情報の物体の種別を取得する種別取得手段と、
   前記画像取得手段によって取得された前記カラー画像情報および前記種別取得手段によって取得された前記物体の種別に基づいて、当該物体の種別での当該濃淡値に対応する前記各色の画素値の組合せを生成する変換情報生成手段と、
   前記変換情報生成手段によって生成された前記物体の種別と、前記濃淡値と、前記各色の画素値との組合せを前記色変換情報記憶手段に格納する格納手段と、
   を備えることを特徴とする画像処理装置。
9. モノクロ画像情報を取得する画像取得ステップと、
   物体の種別と、物体の形状とを対応付けた形状情報における前記物体の形状と、前記画像取得ステップによって取得された前記モノクロ画像情報に含まれる形状とを照合して前記物体の種別を特定する種別特定ステップと、
   物体の種別と、所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報から、前記種別特定ステップによって特定された前記物体の種別および前記画像取得ステップによって取得された前記モノクロ画像情報の前記濃淡値に対応する前記各色の画素値を特定する色特定ステップと、
   前記色特定ステップによって特定された前記各色の画素値に基づいて、前記モノクロ画像情報からカラー画像情報を生成するカラー画像生成ステップと、
   前記カラー画像生成ステップによって生成された前記カラー画像情報を出力する画像出力ステップと、
   を有することを特徴とする画像処理方法。
10. カラー画像情報を取得する画像取得ステップと、
    前記画像取得ステップによって取得された前記カラー画像情報の物体の種別を取得する種別取得ステップと、
    前記画像取得ステップによって取得された前記カラー画像情報および前記種別取得ステップによって取得された前記物体の種別に基づいて、当該物体の種別での当該所定の色空間における各色の画素値に基づいた濃淡値に対応する前記各色の画素値の組合せを生成する変換情報生成ステップと、
    前記変換情報生成ステップによって生成された前記物体の種別と、前記濃淡値と、前記各色の画素値との組合せを、前記物体の種別と、前記濃淡値と、前記各色の画素値とを対応付けた色変換情報を記憶する色変換情報記憶手段に格納する格納ステップと、
    を有することを特徴とする画像処理方法。
11. 請求項９または請求項１０に記載された画像処理方法をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。

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