JPH11215482A - 監視システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 自動車を撮影した監視画像を限られた帯域幅
の伝送路で伝送する際に、ユーザが重要と考える人物が
含まれる画像領域をより高画質に伝送することができる
監視システムを提供する。 【解決手段】 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。

Description

【発明の詳細な説明】

【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。

【０００２】

【従来の技術】

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【００１６】

【数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。

【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。

【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。

【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。

【００２１】

【数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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【００３２】

【数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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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

【００４５】

【数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、

【００４７】

【数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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【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。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明の実施の形態１の構成を示すブロッ
ク図。

【図２】 車幅領域を説明する画像の一例。

【図３】 車幅領域をもとに切り出した画像の一例。

【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。

【図５】 ＪＰＥＧ符号化部の構成を示すブロック図。

【図６】 車幅検出部の構成を示すブロック図。

【図７】 平均値演算対象となる画素を示す図。

【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。

【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。

【図１０】 フロントウィンド検出部の構成を示すブロ
ック図。

【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。

【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。

【図１３】 横ライン検出結果の一例を示す図。

【図１４】 分散値計算対象となる矩形領域を説明する
図。

【図１５】 分散値計算時のブロック分割の様子を示す
図。

【図１６】 実施の形態２の構成を示すブロック図。

【図１７】 実施の形態２の受信側の構成を示すブロッ
ク図。

【図１８】 監視システムの構成を示すブロック図。

【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。

───────────────────────────────────────────────────── 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

Claims (6)

【特許請求の範囲】
1. 【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。
2. 【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。
3. 【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。
4. 【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。
5. 【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。
6. 【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。