(57)【要約】【課題】生体の検出処理の負荷を軽減しつつ、生体を容易に判別することが可能な生体検出方法を提供することを目的とする。【解決手段】本発明にかかる生体検出方法の構成は、動画像に映っている生体を検出する生体検出方法であって、赤外線カメラ２１０を搭載した飛行体２００によって動画像を撮影し、動画像から静止画像のフレームを元画像として取り出し、元画像をフーリエ変換することにより空間周波数の分布を解析し、周波数処理を行って空間周波数の分布から所定範囲の空間周波数を除去し、除去処理後の前記空間周波数の分布に逆フーリエ変換を行って抽出画像を生成し、抽出画像に対して二値化処理を行い、生体に相当する領域の輪郭を元画像に重畳することによって生体を強調表示することを特徴とする。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
動画像に映っている生体を検出する生体検出方法であって、
赤外線カメラを搭載した飛行体によって動画像を撮影し、
前記動画像から静止画像のフレームを元画像として取り出し、
前記元画像をフーリエ変換することにより空間周波数の分布を解析し、
周波数処理を行って前記空間周波数の分布から所定範囲の空間周波数を除去し、
除去処理後の前記空間周波数の分布に逆フーリエ変換を行って抽出画像を生成し、
前記抽出画像に対して二値化処理を行い、
生体に相当する領域の輪郭を前記元画像に重畳することによって生体を強調表示することを特徴とする生体検出方法。
【請求項２】
前記二値化処理を行った画像に対して、前後のフレームの元画像を用いて時空間メディアンフィルタ処理を行うことを特徴とする請求項１に記載の生体検出方法。
【請求項３】
前記二値化処理を行った画像に対して、注目画素の近傍の輝度のうち最大の値を注目画素の新しい輝度とする最大値フィルタ処理を行い、
最大の輝度の領域を生体に相当する領域とすることを特徴とする請求項１に記載の生体検出方法。
【請求項４】
前記二値化処理を行った画像に対して、注目画素の近傍の輝度のうち最小の値を注目画素の新しい輝度とする最小値フィルタ処理を行い、
最少の輝度の領域の輪郭を生体に相当する領域とすることを特徴とする請求項１に記載の生体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動画像に映っている生体を検出する生体検出方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から、生体の行動範囲や生息数の調査を行う際に、飛行体（マルチコプターやドローンとも称される）が用いられている。そして近年、例えばシカやイノシシ、クマなど、人間に危害を加える恐れのある動物や農作物に被害を及ぼす可能性のある動物（害獣）の調査について飛行体を用いることが検討されている。
【０００３】
例えば特許文献１では、赤外線サーモグラフィカメラを搭載した飛行体を用いた動物生息状況調査方法が開示されている。特許文献１では、赤外線サーモグラフィカメラを搭載した飛行体を予め設定した飛行ルートに沿って飛行させ、予め定めた撮影位置に到達したときまたは周期的に、赤外線サーモグラフィカメラで撮影し、撮影画像に緯度、経度、高度を含む撮影位置を付して記憶手段に保存している。そして、コンピュータ装置において、記憶手段に保存されている撮影画像から特定の動物を検出し、抽出したある範囲の動物の個体数をもとに対象エリア全体の当該動物の個体数を推定演算している。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特願２０１７−１９４７６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
特許文献１では、特定動物検出の際に、サーモ画像中の輝度画像をもとにパターンマッチングで個体位置を抽出する。このような手法であると、サーモ画像中の輝度画像がパターン形状と一致するかを照合する処理をするため、処理時の負荷が大きい。また上空からの写真では動物が極めて小さく映るため、パターンマッチングできるほど形状が明確に取得できるわけではない。したがって、特許文献１の技術には更なる改善の余地がある。
【０００６】
本発明は、このような課題に鑑み、生体の検出処理の負荷を軽減しつつ、生体を容易に判別することが可能な生体検出方法を提供することを目的としている。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
上記課題を解決するために、本発明にかかる生体検出方法の代表的な構成は、動画像に映っている生体を検出する生体検出方法であって、赤外線カメラを搭載した飛行体によって動画像を撮影し、動画像から静止画像のフレームを元画像として取り出し、元画像をフーリエ変換することにより空間周波数の分布を解析し、周波数処理を行って空間周波数の分布から所定範囲の空間周波数を除去し、除去処理後の前記空間周波数の分布に逆フーリエ変換を行って抽出画像を生成し、抽出画像に対して二値化処理を行い、生体に相当する領域の輪郭を元画像に重畳することによって生体を強調表示することを特徴とする。
【０００８】
上記構成では、動画像から取り出した元画像をフーリエ変換、周波数処理および逆フーリエ変換することにより、抽出画像が生成される。これにより、パターンマッチング処理を行うことなく生体を検出することができ、生体の検出処理に要する負荷を軽減することが可能となる。そして、抽出画像を元画像に重畳して生体を強調表示することにより、生体を容易に判別することが可能となる。
【０００９】
上記二値化処理を行った画像に対して、前後のフレームの元画像を用いて時空間メディアンフィルタ処理を行うとよい。かかる構成によれば、逆フーリエ変換後の抽出画像におけるノイズを好適に除去することが可能となる。
【００１０】
上記二値化処理を行った画像に対して、注目画素の近傍の輝度のうち最大の値を注目画素の新しい輝度とする最大値フィルタ処理を行い、最大の輝度の領域を生体に相当する領域とするとよい。上記二値化処理を行った画像に対して、注目画素の近傍の輝度のうち最小の値を注目画素の新しい輝度とする最小値フィルタ処理を行い、最少の輝度の領域の輪郭を生体に相当する領域とするとよい。これにより、抽出画像における生体の面積を拡大することができる。したがって、生体をより容易に判別することが可能となる。
【発明の効果】
【００１１】
本発明によれば、生体の検出処理の負荷を軽減しつつ、生体を容易に判別することが可能な生体検出方法を提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本実施形態にかかる生体検出方法において用いる装置を説明する図である。
【図２】本実施形態にかかる生体検出方法のフローチャートである。
【図３】処理画像の例を示す図である。
【図４】処理画像の例を示す図である。
【図５】処理画像の例を示す図である。
【図６】処理画像の例を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
以下に添付図面を参照しながら、本発明の好適な実施形態について詳細に説明する。かかる実施形態に示す寸法、材料、その他具体的な数値などは、発明の理解を容易とするための例示に過ぎず、特に断る場合を除き、本発明を限定するものではない。なお、本明細書及び図面において、実質的に同一の機能、構成を有する要素については、同一の符号を付することにより重複説明を省略し、また本発明に直接関係のない要素は図示を省略する。
【００１４】
図１は、本実施形態にかかる生体検出方法において用いる装置を説明する図である。本実施形態の生体検出方法では、図１に示す演算装置１００および飛行体２００を用いる。飛行体２００には、赤外線カメラ２１０が搭載されていて、かかる赤外線カメラ２１０によって動画像を撮影する。演算装置１００は、赤外線カメラ２１０によって撮影された動画像を受信し、かかる動画像に対して処理を行い、動画像に映っている生体Ｌを検出する。演算装置１００は、専用の装置であってもよいが、具体的には汎用のコンピュータで構築することができる。
【００１５】
図２は、本実施形態にかかる生体検出方法のフローチャートである。図３−図６は、処理画像の例を示す図である。本実施形態の生体検出方法では、飛行体２００を飛行させて赤外線カメラ２１０によって撮影した動画像に映っている生体Ｌを検出する。飛行体２００は、山間部や森林等、観測員が容易には立ち入れない場所を飛行して撮影を行うことができるため、見通せない箇所での調査を行うことが可能となる。
【００１６】
本実施形態の生体検出方法では、図２に示すように、演算装置１００は、飛行体２００の赤外線カメラ２１０によって撮影された動画像を受信することにより、動画像を取得する（ステップＳ３００）。次に、演算装置１００は、動画像から静止画像のフレームを元画像として取り出す（ステップＳ３０２）。取り出した元画像は、図３（ａ）に示すように、全く加工されていない状態である。
【００１７】
続いて演算装置１００は、図３（ａ）に示す元画像をフーリエ変換する（ステップＳ３０４）。これにより、元画像における空間周波数の分布が解析される。そして、演算装置１００は、フーリエ変換処理を行った元画像に対して周波数処理を行う（ステップＳ３０６）。周波数処理の内容としては、空間周波数の分布から所定範囲の空間周波数を除去する。一例として、樹木の葉は温度差が小さいため空間周波数が低くなる。生体は周辺に対して温度差が大きいので、画像上でも明暗の差が大きくなり、空間周波数が高くなる。したがって生体と周辺を表す帯域の空間周波数を残し、他の帯域を除去することにより、生体の輪郭を強調することが可能となる。
【００１８】
その後、演算装置１００は、除去処理後の空間周波数の分布に逆フーリエ変換を行う（ステップＳ３０６）。これにより、空間周波数から図３（ｂ）に示すような抽出画像が生成される。図３（ｂ）を参照して明らかなように、上述したように除去処理を行うことにより、生体以外の背景を大幅に除去可能であることが理解できる。
【００１９】
特に本実施形態の生体検出方法では、図２に示すように、逆フーリエ変換処理を行った後に二値化処理を行い（ステップＳ３１０）、二値化処理を行った画像に対して、前後のフレームの元画像を用いて時空間メディアンフィルタ処理を行う（ステップＳ３１２）。二値化処理を行うことにより、図３（ｂ）の抽出画像を、図４（ａ）に示すように生体Ｌとそれ以外の背景とからなるモノクロ画像とすることができる（本実施形態では白黒反転している）。そして、二値化処理に加えて時空間メディアンフィルタ処理を行うことにより、逆フーリエ変換後の抽出画像におけるノイズを好適に除去することが可能となる。
【００２０】
上述したように二値化処理および時空間メディアンフィルタ処理を行ったら、処理後の画像に対して最大値フィルタ処理または最小値フィルタ処理を行う（ステップＳ３１４）。最大値フィルタ処理では、二値化処理を行った画像に対して、注目画素の近傍の輝度のうち最大の値を注目画素の新しい輝度とし、最大の輝度の領域の輪郭を抽出する。最小値フィルタ処理では、二値化処理を行った画像に対して、注目画素の近傍の輝度のうち最小の値を注目画素の新しい輝度とし、最少の輝度の領域の輪郭を抽出する。
【００２１】
本実施形態では、図４（ａ）では白黒反転していて、生体が白（輝度が高い）によって表現されているから、最大値フィルタ処理を行う。これにより、図４（ａ）に示す画像における生体Ｌの面積が、図４（ｂ）に示すように拡大される。したがって、生体Ｌをより容易に判別することが可能となる。なお生体を黒（輝度が低い）によって表現している場合は、最小値フィルタ処理を用いればよい。
【００２２】
そして、図４（ｂ）に示す最大の輝度の領域、すなわち生体Ｌに相当する領域の輪郭Ｃを抽出すると、図５（ａ）に示す状態となる。輪郭Ｃを抽出したら、抽出画像の輪郭Ｃを元画像（図３（ａ）参照）に重畳する（ステップＳ３１６）。これにより、図５（ｂ）に示すように、輪郭Ｃによって生体Ｌが強調表示される。輪郭Ｃは、赤やオレンジ色など、目立つ色に適宜着色することができる。
【００２３】
図６（ａ）では、図５（ａ）に示す輪郭Ｃの太さを太くする処理をしている。そして、図６（ｂ）では、太くした輪郭Ｃを元画像に重畳している。これにより、輪郭Ｃが細い場合に比して、より容易に生体Ｌを視認しやすくすることが可能となる。
【００２４】
上記説明したように、本実施形態の生体検出方法によれば、動画像から取り出した元画像をフーリエ変換、周波数処理および逆フーリエ変換することにより、抽出画像を生成する。これにより、パターンマッチング処理を行うことなく生体を検出することができ、生体の検出処理に要する負荷を軽減することが可能となる。そして、抽出画像を元画像に重畳して生体を強調表示することにより、生体を容易に判別することが可能となる。
【００２５】
以上、添付図面を参照しながら本発明の好適な実施形態について説明したが、本発明は係る例に限定されないことは言うまでもない。当業者であれば、特許請求の範囲に記載された範疇内において、各種の変更例または修正例に想到し得ることは明らかであり、それらについても当然に本発明の技術的範囲に属するものと了解される。
【産業上の利用可能性】
【００２６】
本発明は、動画像に映っている生体を検出する生体検出方法として利用することができる。
【符号の説明】
【００２７】
１００…演算装置、２００…飛行体、２１０…赤外線カメラ、Ｃ…輪郭、Ｌ…生体
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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