JPH11215482A - Monitoring system - Google Patents

Abstract

PROBLEM TO BE SOLVED: To send an image area, including a person a user regards important with a higher image quality, when a monitoring image with an automobile photographed through a transmission line with a limited band width is sent. SOLUTION: A monitoring system is constituted of an image-pickup means 101 for image pickup of a monitor object, a transmission means to send a picked up image signal and a display means for displaying the transmitted image. The signal including an image area with a high image quality in the picked up image signal is coded at a low compression ratio, and the signal including an image area with a low image quality is coded at a high compression ratio in this monitor system.

Description

【発明の詳細な説明】DETAILED DESCRIPTION OF THE INVENTION

【０００１】[0001]

【発明の属する技術分野】この発明は、走行している自
動車等をカメラ等で監視する監視システムに関するもの
である。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a monitoring system for monitoring a running automobile or the like with a camera or the like.

【０００２】[0002]

【従来の技術】[Prior art]

【０００３】[0003]

【発明が解決しようとする課題】カメラ等で撮像した画
像を通信回線を通じて伝送し受信側でその画像を復号、
表示して監視するシステムにおいて、その通信回線の帯
域幅には制限があるため、送信できるデータ量も制限さ
れることになる。例えば、帯域幅の狭い伝送路を用いて
画像を伝送する場合には高い圧縮率で符号化する必要が
あり、この場合画品質の劣化の程度も当然大きくなるわ
けであり、受信側では十分な画品質の画像を表示するこ
とができないという問題があった。例えば図１８に示す
ような自動車等を監視する交通監視システムでは、道路
際に設置されたカメラで撮像した画像をＪＰＥＧ符号化
処理等を用いて符号化して符号化画像を伝送路上に送出
し、受信側のセンター装置ではそれを蓄積装置に蓄積す
ると同時に符号化画像を復号してディスプレイなどの表
示装置に表示している。このような自動車等の監視シス
テムの目的の一つに、交通規則の違反者や犯罪者等を検
出することがあげられるため、運転手や同乗者等人物に
関する情報が最も重要な情報となる。ところが、前記し
たようにシステム構成上帯域幅の狭い伝送路を使用しな
ければならない場合には、必然的に圧縮率も高めなけれ
ばならないため、受信側で表示される画像にはブロック
歪みと呼ばれるＪＰＥＧ符号化特有のノイズが非常に多
く、しかも画像全体に一様に含まれることになる。従っ
て、送信されてきた画像を見ると受信側のユーザは、本
来その画像から抽出しなければならない人相等の人物に
関する情報が抽出できなくなってしまうという問題点が
ある。An image picked up by a camera or the like is transmitted through a communication line, and the image is decoded on a receiving side.
In a display and monitoring system, since the bandwidth of the communication line is limited, the amount of data that can be transmitted is also limited. For example, when transmitting an image using a transmission path with a narrow bandwidth, it is necessary to perform encoding at a high compression rate. In this case, the degree of image quality deterioration naturally increases, and the receiving side has a sufficient degree of quality. There is a problem that an image of image quality cannot be displayed. For example, in a traffic monitoring system for monitoring an automobile or the like as shown in FIG. 18, an image captured by a camera installed on a road is encoded using JPEG encoding processing or the like, and the encoded image is transmitted over a transmission path. The receiving-side center device stores the data in the storage device, decodes the coded image, and displays the decoded image on a display device such as a display. One of the purposes of such a monitoring system for automobiles and the like is to detect violators of traffic rules, criminals, and the like. Therefore, information on drivers and passengers is the most important information. However, as described above, if a transmission path with a narrow bandwidth is used due to the system configuration, the compression rate must be increased inevitably, so the image displayed on the receiving side is called block distortion. The noise peculiar to JPEG encoding is very large, and is included uniformly in the entire image. Therefore, there is a problem in that when viewing the transmitted image, the user on the receiving side cannot extract information about a person, such as a human face, which should be originally extracted from the image.

【０００４】この発明は上記のような問題点を解決する
ためになされたもので、自動車等を撮像した画像の中か
ら最も重要な特定情報（例えば人物が含まれる領域）を
自動的に識別し、その領域には圧縮率を低く設定し劣化
の少ない高品質な画像が得られるように符号化を行い、
反対に人物等以外の重要でない領域は画品質を低下させ
ても圧縮率を高く設定して符号化を行う。また全く必要
でない領域については伝送しないようにすることで、限
られた帯域幅の伝送路でより有益な画像情報を伝送する
ことができる監視システムを提供することを目的とす
る。The present invention has been made to solve the above-mentioned problems, and automatically identifies the most important specific information (for example, an area including a person) from an image of a car or the like. , Set a low compression ratio in that area and perform encoding so that a high-quality image with little deterioration is obtained,
Conversely, non-important areas other than a person or the like are encoded with a high compression ratio set even if the image quality is reduced. It is another object of the present invention to provide a surveillance system capable of transmitting more useful image information through a transmission path having a limited bandwidth by not transmitting a region that is not necessary at all.

【０００５】[0005]

【課題を解決するための手段】本発明の請求項１に係る
監視システムは、撮像された画像信号中で高画質な画像
領域を得る部分については低い圧縮率で符号化し、低画
質な画像領域を得る部分については高い圧縮率で符号化
するものである。According to a first aspect of the present invention, there is provided a surveillance system which encodes a portion for obtaining a high-quality image area in a picked-up image signal at a low compression ratio, Are encoded at a high compression rate.

【０００６】また、本発明の請求項２に係る監視システ
ムは、撮像された画像信号中で、低画質な画像領域を得
る部分については縮小するものである。[0006] In a surveillance system according to a second aspect of the present invention, a portion for obtaining a low-quality image area in a captured image signal is reduced.

【０００７】また、本発明の請求項３に係る監視システ
ムは、画像符号化処理においてＪＰＥＧ符号化を用い、
その圧縮率の制御にスケールファクタを利用するもので
ある。[0007] A surveillance system according to claim 3 of the present invention uses JPEG encoding in image encoding processing.
The scale factor is used to control the compression ratio.

【０００８】また、本発明の請求項４に係る監視システ
ムは、表示手段において画像を復号した後に低画質な画
像領域の解像度を高画質な画像領域と同一の解像度まで
拡大するものである。According to a fourth aspect of the present invention, the resolution of a low-quality image area is enlarged to the same resolution as that of a high-quality image area after decoding the image on the display means.

【０００９】また、本発明の請求項５に係る監視システ
ムは、撮像された画像信号から複数の横エッジ画素を抽
出し、横エッジ画素を多く含む画像領域以外を削除する
ものである。A monitoring system according to a fifth aspect of the present invention extracts a plurality of horizontal edge pixels from a captured image signal and deletes an area other than an image area including a large number of horizontal edge pixels.

【００１０】また、本発明の請求項６に係る監視システ
ムは、撮像された画像信号の分散値の平均を求め、この
平均分散値と予め定められた値との比較に基づいて、撮
像された画像信号中で高画質に伝送すべき部分を検出す
るものである。A monitoring system according to a sixth aspect of the present invention obtains an average of variance values of a captured image signal, and captures an image based on a comparison between the average variance value and a predetermined value. It detects a portion of the image signal to be transmitted with high image quality.

【００１１】[0011]

【発明の実施の形態】実施の形態１．図１はこの発明の
実施の形態１の構成を示すブロック図である。図１にお
いて、１０１はＣＣＤ等の光学的に撮影した画像を電気
信号に変換する画像撮像部、１０２は画像撮像部１０１
から出力されるアナログ画像信号をディジタル画像信号
に変換するＡ／Ｄ変換部、１０３は撮像した画像を一時
的に蓄えるフレームメモリ、１０４は撮像した画像から
自動車の幅を検出する車幅検出部、１０５は前記車幅検
出部１０４から得られた車幅情報Ｓ１０４ａをもとに自
動車の幅の分だけ画像を切り出す自動車領域抽出部、１
０６は前記自動車領域抽出部１０５で得られた自動車画
像からフロントウィンドの部分をストライプ領域として
検出するフロントウィンド検出部、１０７はフロントウ
ィンド領域を高画質に符号化するように圧縮率が低くな
るような符号化パラメータを設定しフロントウィンド以
外の領域には圧縮率が高くなるような符号化パラメータ
を設定するパラメータ設定部、１０８は前記パラメータ
設定部１０７のパラメータを受けて、自動車領域抽出部
で得られた自動車画像をＪＰＥＧ符号化するためのＪＰ
ＥＧ符号化部である。DESCRIPTION OF THE PREFERRED EMBODIMENTS Embodiment 1 FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of the first embodiment of the present invention. In FIG. 1, reference numeral 101 denotes an image capturing unit that converts an optically captured image such as a CCD into an electric signal, and 102 denotes an image capturing unit 101.
An A / D converter for converting an analog image signal output from a digital image signal into a digital image signal; 103, a frame memory for temporarily storing a captured image; 104, a vehicle width detector for detecting the width of an automobile from the captured image; Reference numeral 105 denotes an automobile region extraction unit that extracts an image corresponding to the width of the automobile based on the vehicle width information S104a obtained from the vehicle width detection unit 104;
Reference numeral 06 denotes a front window detection unit for detecting a front window portion as a stripe region from the vehicle image obtained by the vehicle region extraction unit 105. Reference numeral 107 denotes a low compression ratio for encoding the front window region with high image quality. The parameter setting unit 108 sets an appropriate encoding parameter and sets an encoding parameter to increase the compression ratio in an area other than the front window. The parameter setting unit 108 receives the parameter of the parameter setting unit 107 and obtains the parameter by the automobile area extracting unit. For JPEG encoding of a car image
An EG encoding unit.

【００１２】図１の動作について説明する前に、交通監
視システムにおける自動車画像のもつ意味について簡単
に説明する。監視システムを利用するユーザは道路際に
設置されている固定カメラで撮像された自動車画像か
ら、車種、車の色、運転手、同乗者に関する情報等を抽
出するが、元々このような自動車を監視するシステムで
は交通規則の違反者や犯罪者を検出することが目的の一
つにあるため、前記した抽出情報の中でも特に、運転手
や同乗者に関する人物情報が最も重要となる。反対に、
車については、色や形状等の情報が分かればよく、さら
に細かく言えば、背景として写る道路の部分はユーザか
らしてみれば既知の情報であり伝送するに値しない情報
であるといえる。Before describing the operation of FIG. 1, the meaning of a vehicle image in a traffic monitoring system will be briefly described. The user of the monitoring system extracts information about the type of car, the color of the car, the driver, the passengers, etc. from the image of the car taken by a fixed camera installed along the road, but originally monitors such a car. One of the objectives of such a system is to detect violators or criminals of traffic rules, and among the extracted information described above, personal information on the driver and passengers is most important. Conversely,
For a car, it is only necessary to know information such as color and shape. More specifically, a road portion reflected as a background is known information from the user's point of view and is not worth transmitting.

【００１３】以上を踏まえた上で、次に図１の動作につ
いて説明する。ＣＣＤカメラ等の画像撮像部１０１で取
り込まれたアナログ画像信号はまず最初にＡ／Ｄ変換部
１０２でディジタル信号に変換され、フレームメモリ１
０３に蓄積される。フレームメモリに蓄積された画像か
ら車幅検出部１０４では図２に示すように自動車の車幅
を検出し、自動車領域抽出部１０５ではその領域を切り
出して図３のような画像を生成し、フレームメモリ１０
３の内容を書き替える。これは道路際に設置されている
固定カメラで撮影していることからカメラ自身の場所は
既知情報となるため、自動車の背景に写っている道路は
送信する価値の無い画像領域となるからである。従っ
て、自動車の車幅を検出しその領域のみを符号化、また
は伝送対象の画像としフレームメモリの内容を書き換え
る。なお、車幅の検出方法については後述する。Based on the above, the operation of FIG. 1 will be described next. An analog image signal captured by an image capturing unit 101 such as a CCD camera is first converted to a digital signal by an A / D converter 102, and the frame memory 1
03. The vehicle width detecting unit 104 detects the vehicle width from the image stored in the frame memory as shown in FIG. 2, and the vehicle region extracting unit 105 cuts out the region to generate an image as shown in FIG. Memory 10
Rewrite the contents of 3. This is because the location of the camera itself is known information because the camera is photographed with the fixed camera installed on the roadside, and the road in the background of the car is an image area that is not worth transmitting. . Therefore, the width of the automobile is detected and only the area is encoded, or the content of the frame memory is rewritten as an image to be transmitted. The method for detecting the vehicle width will be described later.

【００１４】フロントウィンド検出部１０６では、図３
に示すような車幅に応じて切り出した画像からフロント
ウィンドの領域を検出する。これは、前述したように監
視システムにおける自動車画像では、その運転手、同乗
者に関する人物情報が最も有用な情報だからである。な
お、フロントウィンドは図４に示すようにストライプ領
域として検出するため、図３の画像は中央のフロントウ
ィンド画像とそれを挟む２つの画像、計３つの画像領域
に分割される。フロントウィンドの検出方法についても
後述する。In the front window detecting section 106, FIG.
The area of the front window is detected from the image cut out according to the vehicle width as shown in FIG. This is because, as described above, in the vehicle image in the monitoring system, the personal information on the driver and the fellow passenger is the most useful information. Since the front window is detected as a stripe region as shown in FIG. 4, the image in FIG. 3 is divided into a central front window image and two images sandwiching the front window image, for a total of three image regions. The method of detecting the front window will also be described later.

【００１５】次に実際の符号化処理を説明する前にＪＰ
ＥＧ符号化処理の概要を図５を用いて簡単に説明する。
ＪＰＥＧ符号化では、８画素×８画素のブロックを基本
処理単位として、ＤＣＴ変換部５０１、量子化部５０
２、乗算器５０３、基本量子化テーブル５０４、エント
ロピー符号化部５０５により符号化が行われる。ＤＣＴ
変換部５０１は以下の（数式１）に従って、空間的に広
がる画像信号を周波数領域の信号に変換する。Next, before describing the actual encoding process, JP
The outline of the EG encoding process will be briefly described with reference to FIG.
In the JPEG encoding, a DCT conversion unit 501 and a quantization unit 50 use a block of 8 pixels × 8 pixels as a basic processing unit.
2. Encoding is performed by a multiplier 503, a basic quantization table 504, and an entropy encoding unit 505. DCT
The conversion unit 501 converts a spatially spread image signal into a frequency domain signal according to the following (Equation 1).

【００１６】[0016]

【数１】 (Equation 1)

【００１７】数式１より得られるＤＣＴ変換係数は次の
量子化部５０２で量子化処理される。一般に、周波数の
低い信号ほど画像としての重要度が高いため低周波数成
分ほど細かく量子化し、高周波数成分ほど粗く量子化す
る。実際には、このことを反映したある基本となる量子
化テーブル（基本量子化テーブル５０４）を求めてお
き、これに適当な係数（以後、スケールファクタ）を乗
算器５０３で乗じて量子化処理の量子化幅を制御する。
この時量子化幅が粗いほどデータ量は少なくなるため圧
縮率が高まることになる。反対に量子化幅が細いほど圧
縮率は低くなるが、その分画質の良好な再生画像が得ら
れることになる。最後にエントロピー符号化部５０５に
より可逆符号化を行い、符号データに変換する。このよ
うにスケールファクタを利用することで、ＪＰＥＧ符号
化時の符号量と画質の関係をある程度制御することがで
きる。The DCT transform coefficient obtained from the equation (1) is quantized by a quantization unit 502 described below. In general, a signal with a lower frequency has a higher importance as an image, so that a lower frequency component is finely quantized and a higher frequency component is coarsely quantized. In practice, a certain basic quantization table (basic quantization table 504) reflecting this fact is obtained, and an appropriate coefficient (hereinafter referred to as a scale factor) is multiplied by a multiplier 503 to perform quantization processing. Control the quantization width.
At this time, the compression rate increases because the data amount decreases as the quantization width becomes coarser. Conversely, the smaller the quantization width, the lower the compression ratio, but the higher the quality of the reproduced image is obtained. Finally, lossless encoding is performed by the entropy encoding unit 505, and the data is converted into encoded data. By using the scale factor in this way, the relationship between the code amount and the image quality during JPEG encoding can be controlled to some extent.

【００１８】図１に戻って、パラメータ設定部１０７で
は、上記のＪＰＥＧ符号化の符号化特性とフロントウィ
ンド検出情報をもとに、スケールファクタを設定する。
具体的には、フロントウィンド画像には高画質な画像を
送信しなければならないため、スケールファクタに小さ
い値を設定し、反対にフロントウィンド以外の画像では
スケールファクタに高い値を設定する。このスケールフ
ァクタ値を得て図４に示す３つの画像領域はＪＰＥＧ符
号化される。Returning to FIG. 1, the parameter setting unit 107 sets a scale factor based on the coding characteristics of the JPEG coding and the front window detection information.
Specifically, since a high-quality image must be transmitted to the front window image, a small value is set for the scale factor, and conversely, a high value is set for the scale factor for images other than the front window. With this scale factor value obtained, the three image areas shown in FIG. 4 are JPEG encoded.

【００１９】それでは、次に先に述べた車幅検出方法、
及びフロントウィンド検出方法について詳しく説明す
る。最初に車幅検出方法について説明する。図６は車幅
検出部１０４のブロック構成図を示している。６０１は
注目画素周辺４つの領域の平均値を演算する平均値演算
部、６０２は平均値演算部６０１で求めた４つの平均値
から横（主走査）方向のエッジ成分を多く含む画素を抽
出する横エッジ画素抽出部、６０３は主走査方向の各画
素位置における横エッジ画素数を求める横エッジ画素数
演算部、６０４は横エッジ画素数と予め定められた閾値
を比較して車幅領域の候補画素を検出する閾値処理部、
６０５は車幅領域候補画素を補正する補正処理部、６０
６は自動車の車幅を求める車幅演算部である。Then, the vehicle width detecting method described above will be described next.
And a method of detecting a front window will be described in detail. First, a vehicle width detection method will be described. FIG. 6 shows a block diagram of the vehicle width detection unit 104. Reference numeral 601 denotes an average calculation unit for calculating an average value of four areas around the target pixel, and 602 extracts a pixel including a large number of edge components in the horizontal (main scanning) direction from the four average values obtained by the average calculation unit 601. A horizontal edge pixel extracting unit 603 is a horizontal edge pixel number calculating unit that calculates the number of horizontal edge pixels at each pixel position in the main scanning direction, and 604 compares the number of horizontal edge pixels with a predetermined threshold value to select a vehicle width region candidate. A threshold processing unit for detecting pixels,
A correction processing unit 605 corrects a vehicle width region candidate pixel.
Reference numeral 6 denotes a vehicle width calculation unit for calculating the vehicle width of the vehicle.

【００２０】図６の動作について説明する。まず、平均
値演算部６０１では図７に示すような注目画素近傍の点
線で囲んだ四つの領域ｈ１，ｈ２，ｖ１，ｖ２について
平均値を演算し、それぞれをＡｈ１，Ａｈ２，Ａｖ１，
Ａｖ２とする。横エッジ画素抽出部６０２では、以下の
（数式２）に従って注目画素が横エッジ成分を多く含ん
だ画素（以後、横エッジ画素）であるか否かを識別す
る。The operation of FIG. 6 will be described. First, the average value calculation unit 601 calculates the average value of four regions h1, h2, v1, and v2 surrounded by dotted lines near the target pixel as shown in FIG.
Av2. The horizontal edge pixel extraction unit 602 determines whether or not the target pixel is a pixel containing a large number of horizontal edge components (hereinafter, horizontal edge pixel) according to the following (Equation 2).

【００２１】[0021]

【数２】 (Equation 2)

【００２２】即ち、縦（副走査）方向、横方向で平均値
の差分の絶対値を演算しそれらを横エッジ成分、縦エッ
ジ成分とし、横エッジ成分が縦エッジ成分を上回り、か
つ、その差分があらかじめ定めた閾値（Ｔｈ１）以上あ
る場合に注目画素が横エッジ画素であると判定する。こ
こまでの処理で各画素が横エッジ画素であるかそうでな
いかが識別されたことになる。そして、次の横エッジ画
素数演算部６０３では主走査方向の各画素位置に対して
横エッジ画素の個数を求めることとする。図８はその主
走査方向の各画素位置における横エッジ画素数をプロッ
トした一例を示している。That is, the absolute value of the difference between the average values in the vertical (sub-scanning) direction and the horizontal direction is calculated, and these are regarded as a horizontal edge component and a vertical edge component. The horizontal edge component exceeds the vertical edge component and the difference is calculated. Is greater than or equal to a predetermined threshold (Th1), it is determined that the pixel of interest is a horizontal edge pixel. In the processing up to this point, it is determined whether each pixel is a horizontal edge pixel or not. Then, the next horizontal edge pixel number calculation unit 603 determines the number of horizontal edge pixels for each pixel position in the main scanning direction. FIG. 8 shows an example in which the number of horizontal edge pixels at each pixel position in the main scanning direction is plotted.

【００２３】自動車を撮像した画像において、背景領域
は道路や道路に描かれたセンターラインなど横エッジ成
分のない画像であるのに対し、自動車がある領域はフロ
ントウィンド境界部やヘッドライト周辺等横エッジ成分
が非常に多い画像領域である。このことを利用して、次
の閾値処理部６０４では、各横エッジ画素数と予め定め
られた閾値（Ｔｈ２）とを比較して、閾値以上の画素を
車幅領域候補画素と判定する。この時、図８からも明ら
かなように、車幅領域候補画素を示す信号は主走査方向
のみの１次元の信号となる。In an image obtained by capturing an automobile, the background area is an image having no horizontal edge component such as a road or a center line drawn on the road, whereas the area where the automobile is located is a horizontal area such as a front window boundary or a headlight area. This is an image area having a very large number of edge components. Utilizing this, the next threshold processing unit 604 compares each number of horizontal edge pixels with a predetermined threshold (Th2), and determines a pixel that is equal to or larger than the threshold as a vehicle width region candidate pixel. At this time, as is clear from FIG. 8, the signal indicating the vehicle width region candidate pixel is a one-dimensional signal only in the main scanning direction.

【００２４】しかしながら、実際には上記の閾値処理を
行っても、車幅領域候補画素は実際の車幅領域内に完全
に含まれているわけではなく、誤判定画素も存在するこ
とになる。特に、実際の車幅領域以外の領域で車幅領域
候補画素が点在する場合があるので、その孤立点を除去
するために以下の補正処理を補正処理部６０５で行う。 注目画素を含む近傍（ｍ＋１）画素のうち車幅領域候補
画素がｍ／２個より大きい場合……注目画素は車幅領域
候補画素 注目画素を含む近傍（ｍ＋１）画素のうち車幅領域候補
画素がｍ／２個以下……注目画素は車幅領域候補画素で
ない なお、ｍ＝４の場合の上記近傍画素は図９に示す５画素
とする。However, even if the above-described threshold processing is actually performed, the vehicle width region candidate pixels are not completely included in the actual vehicle width region, and erroneously determined pixels also exist. In particular, since the vehicle width region candidate pixels may be scattered in an area other than the actual vehicle width area, the following correction processing is performed by the correction processing unit 605 to remove the isolated point. When the vehicle width region candidate pixels among the neighboring (m + 1) pixels including the target pixel are larger than m / 2 pixels .... The target pixel is a vehicle width region candidate pixel. The vehicle width region candidate pixel among the neighboring (m + 1) pixels including the target pixel. Is not more than m / 2 pixels. The target pixel is not a vehicle width region candidate pixel. In the case where m = 4, the neighboring pixels are five pixels shown in FIG.

【００２５】最後に車幅演算部６０６では車幅の左端と
右端の画素位置を以下の処理により決定する。車幅左端
の位置：車幅領域候補画素の信号において最も左にある
車幅領域候補画素の位置車幅右端の位置：車幅領域候補
画素の信号において最も右にある車幅領域候補画素の位
置 以上の処理によって車幅を求めることができる。Finally, the vehicle width calculation unit 606 determines the left and right pixel positions of the vehicle width by the following processing. Left position of vehicle width: position of leftmost vehicle width region pixel in signal of vehicle width region candidate pixel Right position of vehicle width: position of rightmost vehicle width region candidate pixel in signal of vehicle width region candidate pixel The vehicle width can be obtained by the above processing.

【００２６】次にフロントウィンドの検出方法について
説明する。撮像した画像の中に自動車全体が入ることを
前提にするとフロントウィンド領域は画像の中央付近に
ある場合がほとんどである。従って、フロントウィンド
領域を探索する領域は図３のうち上部３／４領域とす
る。Next, a method of detecting a front window will be described. Assuming that the entire vehicle is included in the captured image, the front window region is almost always near the center of the image. Therefore, the area for searching the front window area is the upper 3/4 area in FIG.

【００２７】図１０はフロントウィンド検出部のブロッ
ク構成図を表している。１００１は横エッジ画素を補正
する補正処理部、１００２は横エッジ画素が横方向につ
ながる横ラインを検出する横ライン検出部、１００３は
隣り合う横ライン間の間隔を検出する横ライン間隔検出
部、１００４は最も短い横ラインを検出する最短横ライ
ン検出部、１００５は横ラインに囲まれた矩形領域にお
ける分散値を演算する平均分散値演算部、１００６は平
均分散値を予め定められた閾値との比較によりフロント
ウィンド領域を抽出するフロントウィンド領域抽出部で
ある。FIG. 10 is a block diagram of the front window detecting section. 1001 is a correction processing unit that corrects horizontal edge pixels, 1002 is a horizontal line detection unit that detects horizontal lines connecting horizontal edge pixels in the horizontal direction, 1003 is a horizontal line interval detection unit that detects the interval between adjacent horizontal lines, Reference numeral 1004 denotes a shortest horizontal line detection unit that detects the shortest horizontal line, 1005 denotes an average variance value calculation unit that calculates a variance value in a rectangular area surrounded by the horizontal line, and 1006 denotes an average variance value of a predetermined threshold. This is a front window area extraction unit that extracts a front window area by comparison.

【００２８】図１０の動作について説明する。補正処理
部１００１では、注目ラインの横エッジ画素を近傍ライ
ンの横エッジ画素情報を参照して補正する。具体的に
は、図１２に示すように注目ラインとその近傍±ｎライ
ンを参照し（図１２ではｎ＝１）、主走査方向に対して
同一画素位置にある（２ｎ＋１）画素の中に１画素でも
横エッジ画素があればその画素を横エッジ画素とする。
補正が終了したら、横ライン検出部１００２では横エッ
ジ画素が横（主走査）方向につながる線（以後、横ライ
ン）を検出する。実際の自動車画像に於いては、図１１
の点線に示すように横エッジがつながる部分が検出され
ることになる。その検出方法は、補正された横エッジ画
素信号から注目ラインの中の横エッジ画素数を計数し、
それを予め定められた閾値（Ｔｈ３）と比較することに
より横ラインを検出するというものである。具体的には
横エッジ画素数が閾値以上ある場合に注目ラインを横ラ
インと判定する。なお、検出される横ラインは数ライン
連続して検出されることが多いため、それらをまとめて
一つの横ラインと定義する。The operation of FIG. 10 will be described. The correction processing unit 1001 corrects the horizontal edge pixel of the target line with reference to the horizontal edge pixel information of the neighboring line. Specifically, as shown in FIG. 12, the target line and its vicinity ± n lines are referred to (n = 1 in FIG. 12), and one out of the (2n + 1) pixels located at the same pixel position in the main scanning direction. If a pixel has a horizontal edge pixel, the pixel is determined as a horizontal edge pixel.
When the correction is completed, the horizontal line detection unit 1002 detects a line (hereinafter, horizontal line) in which the horizontal edge pixels are connected in the horizontal (main scanning) direction. In an actual car image, FIG.
As shown by the dotted line, a portion where the horizontal edge is connected is detected. The detection method counts the number of horizontal edge pixels in the line of interest from the corrected horizontal edge pixel signal,
The horizontal line is detected by comparing it with a predetermined threshold value (Th3). Specifically, when the number of horizontal edge pixels is equal to or larger than the threshold value, the line of interest is determined to be a horizontal line. In addition, since the detected horizontal lines are often detected in succession of several lines, they are collectively defined as one horizontal line.

【００２９】横ライン間隔検出部１００３では、横ライ
ン検出部１００２で求められた各横ラインの位置から横
ラインと横ラインの間隔が何ラインあるかを検出し、さ
らにこのライン間隔が予め定められた閾値（Ｔｈ４）よ
りも大きい場合にフロントウィンド領域の候補とするも
のである。これは、次段落以降で検出するフロントウィ
ンド領域が横ラインと横ラインの間に必ず挟まれてお
り、その領域は必ずある程度の幅を持って検出されるは
ずである、という特徴を利用しているためである。The horizontal line interval detecting section 1003 detects how many horizontal lines are present from the position of each horizontal line obtained by the horizontal line detecting section 1002, and further determines the line interval. If it is larger than the threshold value (Th4), it is determined as a candidate for the front window area. This utilizes the feature that the front window area detected in the following paragraphs is always sandwiched between horizontal lines, and that area should be detected with a certain width without fail. Because it is.

【００３０】次に、最短横ライン検出部１００４では、
横ライン検出部１００２で求められた横ラインに対し、
最も短い横ラインの両端の画素位置（ＬＥ，ＲＥ）、及
び中央の画素位置（ＣＰ）を検出し、平均分散値演算部
１００５へ送出する。最短横ラインは、各横ラインにお
ける最も左端にある横エッジ画素の位置と最も右端にあ
る横エッジ画素の位置の差分により求めることができ
る。以上の処理から図１３のように、横ライン、最短横
ラインの両端の画素位置（ＬＥ，ＲＥ）、及び中央の画
素位置（ＣＰ）が求めることになる。Next, in the shortest horizontal line detection unit 1004,
For the horizontal line determined by the horizontal line detection unit 1002,
The pixel positions (LE, RE) at both ends of the shortest horizontal line and the pixel position (CP) at the center are detected and sent to the average variance value calculation unit 1005. The shortest horizontal line can be obtained from the difference between the position of the leftmost horizontal edge pixel and the position of the rightmost horizontal edge pixel in each horizontal line. From the above processing, the pixel positions (LE, RE) at both ends of the horizontal line, the shortest horizontal line, and the central pixel position (CP) are obtained as shown in FIG.

【００３１】平均分散値演算部１００５では、最短横ラ
イン検出部１００４で求められた画素位置ＬＥ，ＣＰ及
び横ラインで区切られた矩形領域を、例えば図１４のよ
うにＡ，Ｂ，Ｃとし、それぞれの領域内で平均の分散値
を求める。図からも明らかなように、実際にはＡより
上、Ｃより下の部分でも矩形領域が存在するが、それら
は前記横ライン間隔検出部１００３で横ライン間の間隔
が閾値Ｔｈ４よりも小さくフロントウィンド領域の候補
とならなかったためであり、これらの領域は分散値演算
の対象から除くすることとする。分散値の求め方は次の
ように行う。まず、Ａ，Ｂ，Ｃそれぞれの矩形領域の信
号をｐ×ｑ画素のブロック単位に分割し、このブロック
内での分散値を演算する。図１５の例としてｐ＝ｑ＝４
の時のブロック分割の様子を示したものである。この
時、各ブロックは画素位置ＬＥ，ＣＰや横ラインを含ま
ないよう各矩形領域の内側に確保される。なお、図１５
において演算対象のブロックに含まれない画素は演算対
象外とする。各ブロックでは以下の（数式３）により分
散値が演算される。In the average variance value calculation unit 1005, the rectangular areas divided by the pixel positions LE and CP and the horizontal lines obtained by the shortest horizontal line detection unit 1004 are defined as A, B and C as shown in FIG. The average variance value is determined in each area. As is apparent from the figure, although there are actually rectangular areas in the portion above A and below C, the horizontal line interval detector 1003 determines that the horizontal line interval is smaller than the threshold Th4 and This is because they were not candidates for the window area, and these areas are excluded from the target of the variance value calculation. The variance value is obtained as follows. First, the signals of the rectangular areas A, B, and C are divided into blocks of p × q pixels, and a variance value in the blocks is calculated. As an example of FIG. 15, p = q = 4
The state of the block division at the time of is shown. At this time, each block is secured inside each rectangular area so as not to include the pixel positions LE and CP and the horizontal line. Note that FIG.
In, pixels that are not included in the block to be calculated are excluded from the calculation. In each block, a variance value is calculated by the following (Equation 3).

【００３２】[0032]

【数３】 (Equation 3)

【００３３】各ブロックでの分散値をもとに矩形領域
Ａ，Ｂ，Ｃにおいて、それぞれ分散値の平均を求める。On the basis of the variance value in each block, the average of the variance values in the rectangular areas A, B, and C is obtained.

【００３４】フロントウィンド領域抽出部１００６で
は、各矩形領域での平均分散値をもとにその領域がフロ
ントウィンド領域か否かを識別する。ここで識別するた
めの原理及び方法について説明する。横ラインで仕切ら
れた矩形領域Ａ，Ｂ，Ｃは道路、車のトランクルームの
上、車の屋根、フロントウィンド、車のボンネット等の
領域である可能性が高い。一般には自動車や道路に模様
が描かれていることはないので、これらの中でフロント
ウィンド以外の領域は平坦な画像信号となるはずであ
る。反対にフロントウィンド領域には人物が写り、ある
程度起伏のある画像信号となるため、他の領域に比べ分
散値が高くなるはずである。従って、フロントウィンド
領域抽出部１００６では、平均分散値演算部１００５で
得られた各矩形領域の平均分散値を予め定められた閾値
（Ｔｈ５）と比較し、閾値よりも大きい分散値を持つ領
域をフロントウィンドとして抽出する。The front window area extraction unit 1006 identifies whether or not the area is a front window area based on the average variance value in each rectangular area. Here, the principle and method for identification will be described. The rectangular areas A, B, and C separated by the horizontal line are likely to be areas such as a road, above a trunk room of a car, a roof of a car, a front window, and a hood of a car. In general, since no pattern is drawn on a car or a road, a region other than the front window among these should be a flat image signal. Conversely, a person is captured in the front window area, and the image signal has a certain degree of undulation. Therefore, the variance should be higher than in other areas. Therefore, the front window area extraction unit 1006 compares the average variance value of each rectangular area obtained by the average variance value calculation unit 1005 with a predetermined threshold value (Th5), and determines an area having a variance value larger than the threshold value. Extract as front window.

【００３５】ところで、平均分散値を中央画素位置から
左半分の領域で検出しているのは、基本的に運転手がい
る部分が分散値が高くなると想定してフロントウィンド
を検出しているからであり、従って助手席である右半分
の領域は計算しないでも問題ない。しかしながら、実際
には左ハンドルの自動車も存在するため、フロントウィ
ンド領域抽出部１００６で予め定められた閾値（Ｔｈ
５）を超える分散値を持つ領域が一つも存在しなかった
場合には、中央画素位置ＣＰから右半分についても計算
することになる。The reason why the average variance is detected in the left half region from the center pixel position is that the front window is basically detected on the assumption that the variance is high in the part where the driver is present. Therefore, there is no problem in calculating the right half area, which is the passenger seat, without calculating. However, since a vehicle with a left-hand drive actually exists, a threshold (Th
If there is no region having a variance value exceeding 5), the calculation is also performed for the right half from the center pixel position CP.

【００３６】また、最短の横ラインを抽出して、その範
囲内で調べているのは、その範囲内で運転手が十分入る
こと、最短横ラインの外側にある人物とは無関係な画像
信号により分散値が高くなり誤判定を招く危険性がある
こと、が理由である。さらに、図１５に示すように横ラ
インが含まれるラインを演算対象外としているのは、エ
ッジ成分を多く含む横ラインを含めることにより人物情
報以外の分散値の高い信号が混ざり、平均分散値が極端
に高い値になって誤判定を招く危険性があるからであ
る。Further, the shortest horizontal line is extracted and examined within the range because the driver can enter sufficiently within the range and an image signal irrelevant to a person outside the shortest horizontal line. This is because there is a risk that the variance value becomes high and erroneous determination is caused. Further, as shown in FIG. 15, a line including a horizontal line is excluded from the calculation target because a signal having a high variance value other than person information is mixed by including a horizontal line including many edge components, and the average variance value is reduced. This is because there is a risk that an extremely high value may cause an erroneous determination.

【００３７】以上の処理によりフロントウィンドが含ま
れる領域の上下２個所のライン位置が求められることに
なる。With the above processing, two line positions above and below the area including the front window are obtained.

【００３８】図１８に示すように、上記のように符号化
された画像は通信回線を通じて伝送され、受信側となる
センター装置では蓄積装置に画像を蓄積すると同時に、
３つの領域の画像をＪＰＥＧ復号して表示装置に再構成
して表示する。As shown in FIG. 18, the image encoded as described above is transmitted through a communication line, and the center device on the receiving side stores the image in the storage device at the same time as storing the image in the storage device.
The images in the three areas are JPEG decoded, reconstructed and displayed on a display device.

【００３９】以上のように、自動車の車幅を検出してそ
の領域のみを伝送・符号化する対象領域とし、さらにそ
の符号化対象領域の中でも、ユーザが最も知りたい情報
である人物が撮影されているフロントウィンド領域を検
出し、その領域には受信側で高品質に表示できるよう低
い圧縮率で符号化し、その他の領域については画品質を
低下させても高い圧縮率で符号化することで、帯域幅の
限られた、または帯域幅の狭い伝送路でユーザが必要と
する画像情報を高品質に伝送することができ、さらにユ
ーザにとって最も重要な人物情報を含むフロントウィン
ド領域を特に高品質な画像で伝送することが可能とな
る。As described above, the width of an automobile is detected, and only that area is set as a target area to be transmitted / encoded, and a person who is the information that the user most wants to know is photographed in the encoding target area. By detecting the front window area that is being encoded, the area is coded at a low compression rate so that the reception side can display it with high quality, and the other areas are coded at a high compression rate even if the image quality is reduced. It is possible to transmit the image information required by the user with high quality through a transmission path with a limited bandwidth or a narrow bandwidth, and furthermore, the front window area including the most important person information for the user is particularly high quality. It is possible to transmit with a simple image.

【００４０】実施の形態２．上記実施の形態１では、重
要な人物情報が含まれるフロントウィンド画像には低い
スケールファクタ値を割り当て圧縮率が低くなるよう符
号化し、そうでない領域の画像には高いスケールファク
タ値を割り当て圧縮率が高くなるようにＪＰＥＧ符号化
するようにしたが、本実施の形態２では重要でない領域
の画像のデータ量をさらに少なくするものである。図１
６は、この実施の形態２のブロック構成図である。Embodiment 2 In the first embodiment, a low scale factor value is assigned to a front window image including important person information, and coding is performed so that the compression ratio is low. Although the JPEG encoding is performed so as to increase, the data amount of the image in the unimportant area is further reduced in the second embodiment. FIG.
FIG. 6 is a block diagram of the second embodiment.

【００４１】図１６において、１６０１はフレームメモ
リに格納されている画像信号に対して縮小処理を施す画
像縮小部、１６０２は縮小した画像かまたは縮小しない
画像かを選択する選択器である。Referring to FIG. 16, reference numeral 1601 denotes an image reduction unit for performing reduction processing on an image signal stored in a frame memory; and 1602, a selector for selecting a reduced image or an image not reduced.

【００４２】次に動作について説明する。図１６におい
て画像縮小部１６０１と選択器１６０２以外は全て図１
と同一のものであり、その動作についても実施の形態１
で説明したものと同一である。実施の形態１ではフロン
トウィンド検出部１０６で検出されたフロントウィンド
以外の領域の画像は、車の色や形等が分かれば良いこと
からスケールファクタを高い値に設定してデータ量が少
なくなるように符号化しているが、さらにデータ量を少
なくするために、本実施の形態２ではフロントウィンド
領域以外の画像については画像縮小部１６０１で縮小し
た後高いスケールファクタ値を割り当てＪＰＥＧ符号化
している。なお、フロントウィンド領域の画像について
は実施の形態１と同様に低いスケールファクタ値で高画
質にＪＰＥＧ符号化を行うものとする。Next, the operation will be described. 16 except for the image reduction unit 1601 and the selector 1602 in FIG.
The operation is the same as that of the first embodiment.
This is the same as that described above. In the first embodiment, since the image of the area other than the front window detected by the front window detection unit 106 only needs to know the color and shape of the car, the scale factor is set to a high value and the data amount is reduced. In the second embodiment, in order to further reduce the data amount, the image other than the front window area is reduced by the image reduction unit 1601 and then assigned a high scale factor value and JPEG-coded. It should be noted that JPEG encoding with a low scale factor value and high image quality is performed on the image in the front window area as in the first embodiment.

【００４３】縮小処理には、単純な間引き処理を用いて
もよいし、少しでも高品質に縮小したい場合には、投影
法などを用いてもよい。この投影法は、例えば森田、小
町、安田らによる“投影法に基づく高速画素密度変換方
式”、画像電子学会誌、第１１巻、第２号、７２〜８３
ページ、１９８２年に記載されている。For the reduction processing, a simple thinning-out processing may be used, or a projection method or the like may be used when it is desired to reduce even a little quality. This projection method is described in, for example, "High-speed pixel density conversion method based on projection method" by Morita, Komachi, Yasuda et al., Journal of the Institute of Image Electronics Engineers of Japan, Vol. 11, No. 2, 72-83.
Page, 1982.

【００４４】本実施の形態２では送信側で縮小処理が施
されるため、受信側での構成が実施の形態１とは異なっ
てくる。実施の形態１では図１８の受信側（センター装
置）と記載された部分が受信側の構成になるが、本実施
の形態２の受信側の構成は図１７のようになる。即ち、
ＪＰＥＧ復号された画像に対して画像拡大部１７０１で
拡大処理を施し、フロントウィンド領域であるか否かの
信号をもとに拡大された画像か、または拡大されていな
い画像かを選択器１７０２で選択してディスプレイ等の
表示装置に表示する。当然、フロントウィンド領域の画
像の場合は拡大無しの画像を選択し、フロントウィンド
領域以外の画像の場合には拡大した画像を選択すること
になる。フロントウィンド領域であるか否かの信号は送
信側から画像データと同時に送信してもよいし、またそ
の識別信号を送信しなくても復号した画像のサイズをか
らフロントウィンド領域か否かは検出することができ
る。具体的には主走査方向の画素数が最大の画像が縮小
されていない画像であるため、それがフロントウィンド
領域の画像になる。さらに受信側の拡大処理では拡大率
も必要になるが、この場合も上記と同様に、倍率情報を
送信側から画像データと同時に送信することが考えられ
るが、それをしなくても送信側で「主走査方向と副走査
方向の縮小率を同一の値に設定する」という条件のもと
に縮小処理をすれば、受信側での拡大率は画像サイズか
ら導出することができる。具体的には、伝送されてくる
３つの画像が縮小あり、縮小無しの２通りの画像のいず
れかになるため、縮小無しの主走査方向の画素数をＨ
ｎ、縮小ありの主走査方向の画素数Ｈｙとすれば、主走
査方向の拡大率αｈはIn the second embodiment, since the reduction process is performed on the transmission side, the configuration on the reception side is different from that of the first embodiment. In the first embodiment, the portion described as the receiving side (center apparatus) in FIG. 18 has a configuration on the receiving side, but the configuration on the receiving side in the second embodiment is as shown in FIG. That is,
The JPEG-decoded image is subjected to enlargement processing by an image enlargement unit 1701, and an image enlarged based on a signal indicating whether or not the image is a front window area or an image not enlarged is selected by a selector 1702. Select and display on a display device such as a display. Naturally, an image without enlargement is selected for an image in the front window area, and an enlarged image is selected for an image outside the front window area. The signal indicating whether or not the image is in the front window area may be transmitted from the transmission side simultaneously with the image data, or the size of the decoded image may be detected without transmitting the identification signal to determine whether the image is in the front window area. can do. Specifically, since the image having the largest number of pixels in the main scanning direction is an image that has not been reduced, it is an image in the front window area. Further, in the enlarging process on the receiving side, an enlarging ratio is also required. In this case, as in the above case, it is conceivable that the magnification information is transmitted from the transmitting side simultaneously with the image data. If the reduction process is performed under the condition that “the reduction ratio in the main scanning direction and the sub-scanning direction is set to the same value”, the enlargement ratio on the receiving side can be derived from the image size. Specifically, since the three transmitted images are reduced and one of two images without reduction, the number of pixels in the main scanning direction without reduction is H.
n, the number of pixels Hy in the main scanning direction with reduction, the enlargement ratio αh in the main scanning direction is

【００４５】[0045]

【数４】 (Equation 4)

【００４６】で求めることができる。先に記述した送信
側での縮小率に関する条件を考慮すれば、副走査方向の
拡大率αｖは、Can be obtained. Considering the condition on the reduction ratio on the transmitting side described above, the enlargement ratio αv in the sub-scanning direction is

【００４７】[0047]

【数５】 (Equation 5)

【００４８】として求めることができる。これらの拡大
率や、フロントウィンド領域か否かの識別信号は情報抽
出部１７０３で抽出されることになる。Can be obtained as The enlargement ratio and the identification signal indicating whether or not the area is the front window area are extracted by the information extracting unit 1703.

【００４９】なお、拡大方法については最近隣内挿法な
どの単純な画素の繰り返しによる手法を用いてもよい
し、より高品質に拡大したければ、Ｂｉ−１ｉｎｅａｒ
ＩｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎやＣｕｂｉｃ Ｃｏｎｖ
ｏｌｕｔｉｏｎ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎを用いて
もよい。これらの拡大方法は、“画像解析ハンドブッ
ク”、東京大学出版会、４４２〜４４４ページ、１９９
１年に記載されている。As for the enlargement method, a method based on simple pixel repetition such as the nearest neighbor interpolation method may be used.
Interpolation and Cubic Conv
solution Interpolation may be used. These enlargement methods are described in "Image Analysis Handbook", The University of Tokyo Press, 442-444, 199.
It is listed for one year.

【００５０】以上のような構成をとることにより、実施
の形態１と同様の効果を奏することができる。さらに、
フロントウィンド領域以外の画像については縮小処理を
してから符号化を行うため伝送するデータ量をさらに少
なくすることができ、より帯域幅の狭い伝送路でも伝送
することが可能になるという効果がある。With the above configuration, the same effects as in the first embodiment can be obtained. further,
Since the image other than the front window area is subjected to reduction processing and then encoding, the amount of data to be transmitted can be further reduced, and there is an effect that transmission can be performed even on a transmission path with a narrower bandwidth. .

【００５１】以上のように本実施の形態では、第１に、
人物情報が写ることのない比較的重要度の低いフロント
ウィンド以外の画像領域については、低画質な画像でも
車の色や形等の十分な情報が抽出できるため、縮小処理
を施して解像度を低下させ伝送するデータ量をさらに少
なくすることで、より帯域幅の狭い伝送路で高品質な画
像情報を伝送することが可能になる。As described above, in the present embodiment, first,
For image areas other than the front window, which has relatively low importance and does not show person information, sufficient information such as the color and shape of the car can be extracted from low-quality images, so the resolution is reduced by performing reduction processing. By further reducing the amount of data to be transmitted, it becomes possible to transmit high-quality image information through a transmission path with a narrower bandwidth.

【００５２】第２に、画像を符号化処理する際にはＪＰ
ＥＧ符号化方式を用いることにより、フロントウィンド
領域とそうでない領域の圧縮率の制御がスケールファク
タを用いて容易に行えることができる。Second, when encoding an image, JP
By using the EG coding method, it is possible to easily control the compression ratio of the front window region and the region other than the front window region by using the scale factor.

【００５３】第３に、受信側ではフロントウィンド領域
以外の画像が縮小されているか否かを検出し、縮小され
ている場合にはその画像を拡大処理することで、原画像
と同一サイズの画像を再構成することができる。Third, on the receiving side, it is detected whether or not an image other than the front window area has been reduced, and if the image has been reduced, the image is enlarged so that an image of the same size as the original image is obtained. Can be reconstructed.

【００５４】第４に、自動車を撮像した画像信号から、
自動車が写っている画像領域に多く含まれる横（主走
査）方向のエッジ成分を検出し、そのエッジ成分を多く
含む画素を主走査方向の各画素位置毎で計数し、それを
予め定められた閾値と比較することにより、自動車の車
幅を検出することができる。これにより、自動車の車幅
以外の領域は受信側への伝送を止めることができるた
め、その分自動車が写っている部分の画像を高品質に伝
送することができる。Fourth, from an image signal of an image of an automobile,
An edge component in the horizontal (main scanning) direction included in an image area where a car is often detected is detected, and a pixel including a large amount of the edge component is counted for each pixel position in the main scanning direction. By comparing with the threshold value, the width of the vehicle can be detected. As a result, transmission to the receiving side can be stopped in an area other than the width of the vehicle, so that an image of a portion where the vehicle is shown can be transmitted with high quality.

【００５５】第５に、横エッジを多く含むラインである
横ラインを検出し、隣り合う横ライン間での分散値の平
均を求め、これと予め定められた閾値と比較することに
より、撮像された画像信号中で高画質に伝送すべきフロ
ントウィンド領域を検出することができる。これによ
り、ユーザが最も重要と考える人物情報を含むフロント
ウィンド領域の画像を高品質に符号化し、伝送すること
が可能となる。Fifth, a horizontal line, which is a line containing many horizontal edges, is detected, an average of the variance between adjacent horizontal lines is obtained, and the average is compared with a predetermined threshold value. The front window area to be transmitted with high image quality can be detected in the image signal. This makes it possible to encode and transmit a high-quality image of the front window area including the person information that the user considers most important.

【００５６】[0056]

【発明の効果】以上のように、本発明の構成によれば帯
域幅の限られた、または帯域幅の狭い伝送路でユーザが
必要とする画像情報を高品質に伝送することができ、さ
らにユーザにとって最も重要な特定情報を特に高品質な
画像で伝送することが可能となる。As described above, according to the configuration of the present invention, image information required by a user can be transmitted with high quality through a transmission path having a limited bandwidth or a narrow bandwidth. The most important specific information for the user can be transmitted in a particularly high-quality image.

【図面の簡単な説明】[Brief description of the drawings]

【図１】 この発明の実施の形態１の構成を示すブロッ
ク図。FIG. 1 is a block diagram showing a configuration of a first embodiment of the present invention.

【図２】 車幅領域を説明する画像の一例。FIG. 2 is an example of an image for explaining a vehicle width area.

【図３】 車幅領域をもとに切り出した画像の一例。FIG. 3 is an example of an image cut out based on a vehicle width area.

【図４】 フロントウィンド画像とそれ以外の画像に分
割した画像の一例。FIG. 4 is an example of an image divided into a front window image and other images.

【図５】 ＪＰＥＧ符号化部の構成を示すブロック図。FIG. 5 is a block diagram showing a configuration of a JPEG encoding unit.

【図６】 車幅検出部の構成を示すブロック図。FIG. 6 is a block diagram illustrating a configuration of a vehicle width detection unit.

【図７】 平均値演算対象となる画素を示す図。FIG. 7 is a diagram showing pixels to be subjected to an average value calculation.

【図８】 主走査方向の各画素位置における横エッジ画
素数の一例を示す図。FIG. 8 is a diagram showing an example of the number of horizontal edge pixels at each pixel position in the main scanning direction.

【図９】 車幅領域候補画素の孤立点を除くための補正
処理を行う際の参照画素を示す図。FIG. 9 is a diagram showing reference pixels when performing a correction process for removing an isolated point of a vehicle width region candidate pixel.

【図１０】 フロントウィンド検出部の構成を示すブロ
ック図。FIG. 10 is a block diagram showing a configuration of a front window detection unit.

【図１１】 自動車画像において横ラインが検出される
領域を示す画像。FIG. 11 is an image showing a region where a horizontal line is detected in a car image.

【図１２】 横エッジ画素の補正処理を行う際の参照領
域を示す図。FIG. 12 is a diagram illustrating a reference area when performing a correction process of a horizontal edge pixel.

【図１３】 横ライン検出結果の一例を示す図。FIG. 13 is a diagram showing an example of a horizontal line detection result.

【図１４】 分散値計算対象となる矩形領域を説明する
図。FIG. 14 is a view for explaining a rectangular area for which a variance value is calculated.

【図１５】 分散値計算時のブロック分割の様子を示す
図。FIG. 15 is a view showing a state of block division at the time of variance value calculation.

【図１６】 実施の形態２の構成を示すブロック図。FIG. 16 is a block diagram illustrating a configuration of Embodiment 2;

【図１７】 実施の形態２の受信側の構成を示すブロッ
ク図。FIG. 17 is a block diagram showing a configuration of a receiving side according to the second embodiment.

【図１８】 監視システムの構成を示すブロック図。FIG. 18 is a block diagram showing a configuration of a monitoring system.

【符号の説明】 １０１ 画像撮像部、１０２ Ａ／Ｄ変換部、１０３
フレームメモリ、１０４ 車幅検出部、１０５ 自動車
領域抽出部、１０６ フロントウィンド検出部、１０７
パラメータ設定部、１０８ ＪＰＥＧ符号化部。[Description of Reference Numerals] 101 image pickup unit, 102 A / D conversion unit, 103
Frame memory, 104 Vehicle width detection unit, 105 Vehicle region extraction unit, 106 Front window detection unit, 107
Parameter setting unit, 108 JPEG encoding unit.

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁶ 識別記号 ＦＩ Ｈ０４Ｎ 5/262 Ｇ０６Ｆ 15/62 ４００ 7/30 Ｈ０４Ｎ 7/133 Ｚ ──────────────────────────────────────────────────の Continued on the front page (51) Int.Cl. ⁶ Identification code FI H04N 5/262 G06F 15/62 400 7/30 H04N 7/133 Z

Claims (6)

【特許請求の範囲】[Claims] 【請求項１】 監視対象物を撮像する撮像手段と、この
撮像された画像信号を送信する送信手段と、送信された
画像を表示する表示手段とから構成される監視システム
において、上記撮像された画像信号中で高画質な画像領
域を得る部分については低い圧縮率で符号化し、低画質
な画像領域を得る部分については高い圧縮率で符号化す
ることを特徴とする監視システム。In a surveillance system comprising: an imaging unit for imaging a monitoring target; a transmission unit for transmitting the image signal; and a display unit for displaying the transmitted image. A monitoring system characterized in that a portion for obtaining a high-quality image region in an image signal is coded at a low compression ratio, and a portion for obtaining a low-quality image region is coded at a high compression ratio. 【請求項２】 上記撮像された画像信号中で、低画質な
画像領域を得る部分については縮小することを特徴とす
る請求項第１項記載の監視システム。2. The surveillance system according to claim 1, wherein a portion for obtaining a low-quality image area in the captured image signal is reduced. 【請求項３】 画像符号化処理においてＪＰＥＧ符号化
を用い、その圧縮率の制御にスケールファクタを利用す
ることを特徴とした請求項第１項記載の監視システム。3. The monitoring system according to claim 1, wherein JPEG encoding is used in the image encoding processing, and a scale factor is used to control the compression ratio. 【請求項４】 表示手段において画像を復号した後に低
画質な画像領域の解像度を高画質な画像領域と同一の解
像度まで拡大することを特徴とした請求項第１項記載の
監視システム。4. The surveillance system according to claim 1, wherein the resolution of the low-quality image area is enlarged to the same resolution as the high-quality image area after decoding the image on the display means. 【請求項５】 撮像された画像信号から複数の横エッジ
画素を抽出し、横エッジ画素を多く含む画像領域以外を
削除することを特徴とする請求項第１項記載の監視シス
テム。5. The monitoring system according to claim 1, wherein a plurality of horizontal edge pixels are extracted from a captured image signal, and an area other than an image area including a large number of horizontal edge pixels is deleted. 【請求項６】 撮像された画像信号の分散値の平均を求
め、この平均分散値と予め定められた値との比較に基づ
いて、撮像された画像信号中で高画質に伝送すべき部分
を検出する請求項第１項記載の監視システム。6. An average of variance values of a captured image signal is obtained, and a portion of the captured image signal to be transmitted with high image quality is determined based on a comparison between the average variance value and a predetermined value. The monitoring system according to claim 1, wherein the detection is performed.