JPH0729015A - 画像認識装置 - Google Patents
画像認識装置Info
- Publication number
- JPH0729015A JPH0729015A JP5173844A JP17384493A JPH0729015A JP H0729015 A JPH0729015 A JP H0729015A JP 5173844 A JP5173844 A JP 5173844A JP 17384493 A JP17384493 A JP 17384493A JP H0729015 A JPH0729015 A JP H0729015A
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- JP
- Japan
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- moving
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- Pending
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- Image Processing (AREA)
- Alarm Systems (AREA)
- Image Analysis (AREA)
Abstract
(57)【要約】
【目的】 本発明は、屋外監視等の複雑背景下の不特定
の対象の認識を確実に行なうことができる画像認識装置
を提供する。 【構成】 本発明は、連続撮像された複数の画像から少
なくとも１画像おきの画像間の移動物を時系列的に順次
検出する検出手段と、この検出手段で検出された複数の
検出画像間で画像を重ね合わせ検出物が重なるかどうか
で検出物が連続して移動しているか判定する判定手段
と、ある時刻の検出画像からそれ以前の検出画像を減算
することで一定位置で移動する物体を除去し、一定方向
に連続移動する物体を検出する演算手段とを備え、指向
性のない背景の移動部分を除去し、一定方向に移動する
対象を認識する。
の対象の認識を確実に行なうことができる画像認識装置
を提供する。 【構成】 本発明は、連続撮像された複数の画像から少
なくとも１画像おきの画像間の移動物を時系列的に順次
検出する検出手段と、この検出手段で検出された複数の
検出画像間で画像を重ね合わせ検出物が重なるかどうか
で検出物が連続して移動しているか判定する判定手段
と、ある時刻の検出画像からそれ以前の検出画像を減算
することで一定位置で移動する物体を除去し、一定方向
に連続移動する物体を検出する演算手段とを備え、指向
性のない背景の移動部分を除去し、一定方向に移動する
対象を認識する。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、監視等の複雑背景下の
対象認識を行なう画像認識装置に関する。
対象認識を行なう画像認識装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来から移動物体認識法として、あらか
じめ撮像された基準画像と認識時の画像とのパターンマ
ッチング法がある。この方法の代表的なものとして、両
画像の同一アドレス上の濃淡値の差を求める差分法があ
る。これは図５に示すように、背景が固定されているな
かで対象が移動している場合は容易に認識できる。
じめ撮像された基準画像と認識時の画像とのパターンマ
ッチング法がある。この方法の代表的なものとして、両
画像の同一アドレス上の濃淡値の差を求める差分法があ
る。これは図５に示すように、背景が固定されているな
かで対象が移動している場合は容易に認識できる。
【０００３】しかし、差分法は、屋外背景の場合存在す
る木の揺れ等の背景の移動部分も検出してしまう問題が
ある。このため、最近背景の形状変化の影響をなくすた
め様々な方法が試みられている。差分法により求めた変
化領域の追跡処理を組合せ、その動きを調べることで運
動対象の検出・追跡を行う方法がある。この方法は、変
化領域毎に追跡モジュールが必要なため、複数の変化領
域が存在する場合如何なる基準で割り当てるか等複雑な
処理を必要としている。また、別の方法として、対象の
大きさ・形状をあらかじめ設定し、変化検出領域で適合
するものを見つけだす方法もある。しかし、あらかじめ
設定が必要なので、監視などの不特定対象検出を行うこ
とはできない。
る木の揺れ等の背景の移動部分も検出してしまう問題が
ある。このため、最近背景の形状変化の影響をなくすた
め様々な方法が試みられている。差分法により求めた変
化領域の追跡処理を組合せ、その動きを調べることで運
動対象の検出・追跡を行う方法がある。この方法は、変
化領域毎に追跡モジュールが必要なため、複数の変化領
域が存在する場合如何なる基準で割り当てるか等複雑な
処理を必要としている。また、別の方法として、対象の
大きさ・形状をあらかじめ設定し、変化検出領域で適合
するものを見つけだす方法もある。しかし、あらかじめ
設定が必要なので、監視などの不特定対象検出を行うこ
とはできない。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】以上のように従来の方
法では監視などの複雑背景下の不特定対象認識を十分に
行うことができないという問題がある。そこで、本発明
の目的は、例えば、車両等の対象物が一定方向に連続移
動し、背景の移動物は木の揺れなど指向性のない変動を
するという前提の下で連続撮像された複数の画像から移
動物検出画像を求め、その移動物検出画像上に生じた背
景の変化部分を簡単な方法で除去し、対象物を検出する
ことで複雑背景下の対象認識を行えるようにした画像認
識装置を提供することにある。
法では監視などの複雑背景下の不特定対象認識を十分に
行うことができないという問題がある。そこで、本発明
の目的は、例えば、車両等の対象物が一定方向に連続移
動し、背景の移動物は木の揺れなど指向性のない変動を
するという前提の下で連続撮像された複数の画像から移
動物検出画像を求め、その移動物検出画像上に生じた背
景の変化部分を簡単な方法で除去し、対象物を検出する
ことで複雑背景下の対象認識を行えるようにした画像認
識装置を提供することにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
に、本発明は、一定方向に連続移動する対象物を認識す
る画像認識装置において連続撮像された複数の画像から
少なくとも１画像おきの画像間の移動物を時系列的に順
次検出する検出手段と、複数の検出画像間で画像を重ね
合わせ検出物が重なるかどうかで検出物が連続して移動
しているか判定する判定手段と、ある時刻の検出画像か
らそれ以前の検出画像を減算することで一定位置で移動
する物体は除去し一定方向に連続移動する物体を検出す
る演算手段とを具備し、指向性のない背景の移動部分を
除去し、一定方向に移動する対象を認識することを特徴
とする画像認識装置を提供する。
に、本発明は、一定方向に連続移動する対象物を認識す
る画像認識装置において連続撮像された複数の画像から
少なくとも１画像おきの画像間の移動物を時系列的に順
次検出する検出手段と、複数の検出画像間で画像を重ね
合わせ検出物が重なるかどうかで検出物が連続して移動
しているか判定する判定手段と、ある時刻の検出画像か
らそれ以前の検出画像を減算することで一定位置で移動
する物体は除去し一定方向に連続移動する物体を検出す
る演算手段とを具備し、指向性のない背景の移動部分を
除去し、一定方向に移動する対象を認識することを特徴
とする画像認識装置を提供する。
【０００６】
【作用】このように構成された本発明の画像認識装置に
おいては、画像間における移動物体と背景の変化した画
像を検出し、ある時刻の検出画像からそれ以前の検出画
像を減算し、一定位置で移動する物体を除去し、一定方
向に連続移動する物体を検出した画像を出力する。又、
順次作成した検出画像から検出物が重なるかどうかで検
出物が連続して移動しているかどうか判定し、連続して
移動する物体のみを検出した画像を出力することで対象
物を認識する。
おいては、画像間における移動物体と背景の変化した画
像を検出し、ある時刻の検出画像からそれ以前の検出画
像を減算し、一定位置で移動する物体を除去し、一定方
向に連続移動する物体を検出した画像を出力する。又、
順次作成した検出画像から検出物が重なるかどうかで検
出物が連続して移動しているかどうか判定し、連続して
移動する物体のみを検出した画像を出力することで対象
物を認識する。
【０００７】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図面を用いて説明
する。図１に示すように、本実施例の画像認識装置は、
連続撮像した複数画像１から少なくとも１画像おきの画
像間の移動物体を検出した移動物検出画像３を作成する
移動物検出手段２と、時系列的に順次作成した検出画像
においてある時点の検出画像からそれ以前の検出画像を
減算した画像を作成する方向性判定手段４と、移動物検
出手段により順次作成した検出画像間で画像を重ね合わ
せて検出物体が重なるか判定する連続性判定手段６から
なる。
する。図１に示すように、本実施例の画像認識装置は、
連続撮像した複数画像１から少なくとも１画像おきの画
像間の移動物体を検出した移動物検出画像３を作成する
移動物検出手段２と、時系列的に順次作成した検出画像
においてある時点の検出画像からそれ以前の検出画像を
減算した画像を作成する方向性判定手段４と、移動物検
出手段により順次作成した検出画像間で画像を重ね合わ
せて検出物体が重なるか判定する連続性判定手段６から
なる。
【０００８】このように構成された本実施例において
は、図２に示すように、移動物検出手段２により画像間
における移動物体と背景の変化した移動物検出画像３が
検出される。方向性判定手段４ではある時刻の検出画像
からそれ以前の検出画像を減算することで一定位置で移
動する物体は除去し、一定方向に連続移動する物体を検
出した画像５に出力する。連続性判定手段６では順次作
成した検出画像から検出物が重なるかどうかで検出物が
連続して移動しているかどうか判定し、連続して移動す
る物体のみを検出した画像７を出力することで対象物を
認識する。
は、図２に示すように、移動物検出手段２により画像間
における移動物体と背景の変化した移動物検出画像３が
検出される。方向性判定手段４ではある時刻の検出画像
からそれ以前の検出画像を減算することで一定位置で移
動する物体は除去し、一定方向に連続移動する物体を検
出した画像５に出力する。連続性判定手段６では順次作
成した検出画像から検出物が重なるかどうかで検出物が
連続して移動しているかどうか判定し、連続して移動す
る物体のみを検出した画像７を出力することで対象物を
認識する。
【０００９】更に、図３に示すように、移動物検出手段
２は差分部８と二値化部９からなり、方向性判定手段４
は減算部10からなり、連続性判定手段６は重なり領域検
出部11から構成している。
２は差分部８と二値化部９からなり、方向性判定手段４
は減算部10からなり、連続性判定手段６は重なり領域検
出部11から構成している。
【００１０】ここで、差分部８は２枚の画像間の差分を
出力するものである。二値化部９は変化した部分の濃度
を１、変化しない部分の濃度を０に変換する。減算部10
はある差分画像から別の差分画像を引いた画像を出力す
るものである。重なり領域検出部11は２枚の画像をそれ
ぞれＡ，Ｂとしたとき、２つの画像の論理積とＡとの論
理和を求めることで、Ａの検出物のうちＢと重なる部分
がある検出物のみを取り出した画像を出力するものであ
る。
出力するものである。二値化部９は変化した部分の濃度
を１、変化しない部分の濃度を０に変換する。減算部10
はある差分画像から別の差分画像を引いた画像を出力す
るものである。重なり領域検出部11は２枚の画像をそれ
ぞれＡ，Ｂとしたとき、２つの画像の論理積とＡとの論
理和を求めることで、Ａの検出物のうちＢと重なる部分
がある検出物のみを取り出した画像を出力するものであ
る。
【００１１】以上の構成で、対象認識を行う。まず、画
像上に存在するものを挙げると以下のようになる。 ・一定方向に連続移動する対象物 ・静止した背景 ・ノイズ（赤外線カメラなどで起こるノイズ） ・一定領域で変化する背景（例えば木の揺れ） (1) 連続撮像した５枚の画像（１ａから１ｅ）は１ａと
１ｃ、１ｂと１ｄ、１ｃと１ｅというように１画像間隔
毎の組で差分部８に入力され差分する。差分画像は二値
化部９であらかじめ設定してある濃度以上の画素は１、
以下の画素を０にして二値画像にして濃度が設定値以上
変化した部分を取り出すことで移動領域を検出した移動
物検出画像（３ａから３ｃ）を時系列的に順次出力す
る。これにより、静止した背景は除去される。
像上に存在するものを挙げると以下のようになる。 ・一定方向に連続移動する対象物 ・静止した背景 ・ノイズ（赤外線カメラなどで起こるノイズ） ・一定領域で変化する背景（例えば木の揺れ） (1) 連続撮像した５枚の画像（１ａから１ｅ）は１ａと
１ｃ、１ｂと１ｄ、１ｃと１ｅというように１画像間隔
毎の組で差分部８に入力され差分する。差分画像は二値
化部９であらかじめ設定してある濃度以上の画素は１、
以下の画素を０にして二値画像にして濃度が設定値以上
変化した部分を取り出すことで移動領域を検出した移動
物検出画像（３ａから３ｃ）を時系列的に順次出力す
る。これにより、静止した背景は除去される。
【００１２】(2) 順次時系列的に作成した３枚の差分二
値画像のうち３ｃから３ａを減算部10で減算した一定方
向移動物検出画像５を出力する。この時、対象は一定方
向に連続移動するため３ｃにおいて移動物は以前に存在
した領域（３ａの領域）に存在しない部分が必ず存在す
るため除去されず残る部分がある。しかし、木の揺れ等
の一定領域で変化する背景は以前に存在した領域にいる
ので除去される。
値画像のうち３ｃから３ａを減算部10で減算した一定方
向移動物検出画像５を出力する。この時、対象は一定方
向に連続移動するため３ｃにおいて移動物は以前に存在
した領域（３ａの領域）に存在しない部分が必ず存在す
るため除去されず残る部分がある。しかし、木の揺れ等
の一定領域で変化する背景は以前に存在した領域にいる
ので除去される。
【００１３】これらの一定方向移動物検出画像は、図４
に示すように、対象とノイズでは次の様な違いが見られ
る。対象は連続移動するため画像間で移動物が重なる部
分が必ず存在する。しかし、ノイズの場合は連続移動し
ないため画像間で重なる部分が存在しない。
に示すように、対象とノイズでは次の様な違いが見られ
る。対象は連続移動するため画像間で移動物が重なる部
分が必ず存在する。しかし、ノイズの場合は連続移動し
ないため画像間で重なる部分が存在しない。
【００１４】このように１画像おきの差分画像から重な
る領域があるかどうかで対象判定できることから下記
(3) でこれを利用したノイズ除去を行う。 (3) 次に移動物検出画像３ａ、３ｂを重なり領域検出部
11により２枚の論理積画像と移動物検出画像３ｂの論理
和を求め、移動物検出画像３ｂの検出物の中で移動物検
出画像３ａの検出物と重なる部分がある検出物のみを検
出した重なり領域検出画像11ａを得る。さらに、検出し
た重なり領域検出画像11ａと一定方向移動対象検出画像
５を重なり領域検出部11で先ほどと同様の処理を行い、
重なり領域検出画像11ｂ（対象検出画像７に相当）を得
る。これにより、対象は画像間で移動物は重なる部分が
必ずあることから除去されない。しかし、ノイズの場合
は重なる部分が存在しないので除去される。
る領域があるかどうかで対象判定できることから下記
(3) でこれを利用したノイズ除去を行う。 (3) 次に移動物検出画像３ａ、３ｂを重なり領域検出部
11により２枚の論理積画像と移動物検出画像３ｂの論理
和を求め、移動物検出画像３ｂの検出物の中で移動物検
出画像３ａの検出物と重なる部分がある検出物のみを検
出した重なり領域検出画像11ａを得る。さらに、検出し
た重なり領域検出画像11ａと一定方向移動対象検出画像
５を重なり領域検出部11で先ほどと同様の処理を行い、
重なり領域検出画像11ｂ（対象検出画像７に相当）を得
る。これにより、対象は画像間で移動物は重なる部分が
必ずあることから除去されない。しかし、ノイズの場合
は重なる部分が存在しないので除去される。
【００１５】これにより、図４に示すように、撮像画像
上の対象物以外はすべて除去される。以上述べたよう
に、本実施例によれば、一定方向に移動する物体のみを
検出することで、木の揺れ等の指向性のない移動部分は
除去することで背景の変化に影響されない。またノイズ
が存在しても連続性がないために除去される。車両など
の対象物が一定方向に移動するという条件の下では以上
の作用により複雑背景下の対象認識を行うことができ
る。なお、本実施例においては、１画像おきとしたが、
移動量が少ない場合は１画像をこえた間隔で画像をとる
ことで画像認識を行なって本発明は実現できる。
上の対象物以外はすべて除去される。以上述べたよう
に、本実施例によれば、一定方向に移動する物体のみを
検出することで、木の揺れ等の指向性のない移動部分は
除去することで背景の変化に影響されない。またノイズ
が存在しても連続性がないために除去される。車両など
の対象物が一定方向に移動するという条件の下では以上
の作用により複雑背景下の対象認識を行うことができ
る。なお、本実施例においては、１画像おきとしたが、
移動量が少ない場合は１画像をこえた間隔で画像をとる
ことで画像認識を行なって本発明は実現できる。
【００１６】
【発明の効果】以上説明してきたように、本発明によれ
ば、背景は木の揺れ等の指向性のない変動で対象は一定
方向に連続移動するという前提のもとで、連続撮像した
複数の画像から背景の変動に影響されることなく対象物
を検出することができる。故に、簡易な構成で、屋外監
視などの複雑背景下の不特定の対象の認識を確実に行う
ことが可能な画像認識装置を提供することができる。
ば、背景は木の揺れ等の指向性のない変動で対象は一定
方向に連続移動するという前提のもとで、連続撮像した
複数の画像から背景の変動に影響されることなく対象物
を検出することができる。故に、簡易な構成で、屋外監
視などの複雑背景下の不特定の対象の認識を確実に行う
ことが可能な画像認識装置を提供することができる。
【図１】本発明の一実施例を示す全体構成図。
【図２】本発明の一実施例の作用を説明する図。
【図３】本発明の一実施例を示す詳細構成図。
【図４】本発明の一実施例の詳細な作用の説明する図。
【図５】従来の画像認識技術による移動対象認識を示す
図。
図。
２…移動物検出手段、５…方向性判定手段、６…連続性
判定手段。
判定手段。
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.6 識別記号 庁内整理番号 ＦＩ 技術表示箇所 Ｇ０８Ｂ 25/00 ５１０ Ｍ 9377−5Ｇ
Claims (1)
- 【請求項１】 一定方向に連続移動する対象物を認識す
る画像認識装置において、連続撮像された複数の画像か
ら少なくとも１画像おきの画像間の移動物を時系列的に
順次検出する検出手段と、この検出手段で検出された複
数の検出画像間で画像を重ね合わせ検出物が重なるかど
うかで検出物が連続して移動しているか判定する判定手
段と、ある時刻の検出画像からそれ以前の検出画像を減
算することで一定位置で移動する物体は除去し一定方向
に連続移動する物体を検出する演算手段とを具備し、指
向性のない背景の移動部分を除去し、一定方向に移動す
る対象を認識することを特徴とする画像認識装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5173844A JPH0729015A (ja) | 1993-07-14 | 1993-07-14 | 画像認識装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5173844A JPH0729015A (ja) | 1993-07-14 | 1993-07-14 | 画像認識装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0729015A true JPH0729015A (ja) | 1995-01-31 |
Family
ID=15968213
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP5173844A Pending JPH0729015A (ja) | 1993-07-14 | 1993-07-14 | 画像認識装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0729015A (ja) |
Cited By (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006203500A (ja) * | 2005-01-20 | 2006-08-03 | Ikegami Tsushinki Co Ltd | 移動物体抽出用画像作成方法 |
| JP2007249270A (ja) * | 2006-03-13 | 2007-09-27 | Secom Co Ltd | 画像センサ |
| JP2009116686A (ja) * | 2007-11-07 | 2009-05-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 撮像対象検出装置および方法 |
| US8233047B2 (en) | 2007-10-17 | 2012-07-31 | Hitachi Kokusai Electric Inc. | Object detection system |
-
1993
- 1993-07-14 JP JP5173844A patent/JPH0729015A/ja active Pending
Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2006203500A (ja) * | 2005-01-20 | 2006-08-03 | Ikegami Tsushinki Co Ltd | 移動物体抽出用画像作成方法 |
| JP4614778B2 (ja) * | 2005-01-20 | 2011-01-19 | 池上通信機株式会社 | 移動物体抽出用画像作成方法 |
| JP2007249270A (ja) * | 2006-03-13 | 2007-09-27 | Secom Co Ltd | 画像センサ |
| US8233047B2 (en) | 2007-10-17 | 2012-07-31 | Hitachi Kokusai Electric Inc. | Object detection system |
| JP2009116686A (ja) * | 2007-11-07 | 2009-05-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | 撮像対象検出装置および方法 |
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