(57)【要約】      （修正有）【課題】熱カメラによって取得される画像シーケンスの画像内の変化を強調するための方法、デバイス及びシステムを提供する。【解決手段】方法は、画像シーケンスの一部である画像を受信しＳ０２、シーケンス内の他の画像に対して変化した画像内のピクセルを識別しＳ０４、識別ピクセルの輝度値に基づいて、画像内で変化ピクセルならびに非変化ピクセルの輝度値を再分配するために使用される関数を決定するＳ０６。関数は、識別ピクセルの輝度値の範囲内の第１の輝度値２について最大を有し、また、第１の輝度値からの距離の増加と共に減衰する。【選択図】図３
2020115323.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
熱カメラ（１０２）によって取得される画像シーケンス（１０３）の画像（１０３ａ）内の変化を強調するための方法であって、
熱カメラ（１０２）によって取得される画像シーケンス（１０３）の一部である画像（１０３ａ）を受信する（Ｓ０２）こと、
前記画像シーケンス（１０３）内の別の画像（１０３ｂ）に対して変化した前記画像（１０３ａ）内のピクセル（４０８）を、前記画像シーケンス（１０３）内の前記他の画像（１０３ｂ）と前記画像（１０３ａ）を比較することによって、識別する（Ｓ０４）こと、
前記識別ピクセル（４０８）の輝度値に基づいて、前記画像（１０３ａ）内でピクセルの輝度値を再分配するための関数（２１２，２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃ，２１２ｄ，２１２ｅ）を決定する（Ｓ０６）ことであって、前記関数（２１２，２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃ，２１２ｄ，２１２ｅ）は、前記識別ピクセル（４０８）の輝度値の範囲（５１４）内の第１の輝度値（６０２）について最大を有し、また、前記第１の輝度値（６０２）からの距離の増加と共に減衰し、前記関数は、前記第１の輝度値（６０２）に対するよりも、前記範囲（５１４）の外の輝度値に対してより低い値を割り当てる、決定する（Ｓ０６）こと、および、
前記決定された関数（２１２，２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃ，２１２ｄ，２１２ｅ）を使用することによって、前記他の画像（１０３ｂ）に対して変化した前記画像（１０３ａ）内のピクセルの輝度値および前記他の画像（１０３ｂ）に対して変化しなかった前記画像（１０３ａ）内のピクセルの輝度値を再分配する（Ｓ０８）ことであって、前記画像（１０３ａ）内の変化を強調する、再分配する（Ｓ０８）こと
を含む、方法。
【請求項２】
前記関数（２１２，２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃ，２１２ｄ，２１２ｅ）の減衰レートは、前記識別ピクセル（４０８）の前記輝度値の変動に基づいて決定され、より高い変動はより低い減衰レートを与える、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記識別ピクセル（４０８）の輝度値の前記変動は、前記識別ピクセル（４０８）の輝度値の前記範囲（５１４）の幅に基づいて決定される、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記関数（２１２，２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃ，２１２ｄ，２１２ｅ）の前記減衰レートは、前記他の画像（１０３ｂ）に対して変化したと識別されない前記画像（１０３ａ）内のピクセルの輝度値の変動にさらに基づき、前記他の画像（１０３ｂ）に対して変化したと識別されない前記画像（１０３ａ）内のピクセルの輝度値のより高い変動はより低い減衰レートを与える、請求項２または３に記載の方法。
【請求項５】
前記第１の輝度値（６０２）は、前記識別ピクセル（４０８）の輝度値のモードに対応する、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項６】
前記第１の輝度値（６０２）は、前記識別ピクセル（４０８）の輝度値の前記範囲（５１４）の中間点に対応する、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項７】
前記第１の輝度値（６０２）は、前記識別ピクセル（４０８）の輝度値の平均値に対応する、請求項１から４のいずれか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記関数（２１２，２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃ，２１２ｅ）は、前記第１の輝度値（６０２）の周りに対称である、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項９】
前記関数（２１２，２１２ｄ）は、前記第１の輝度値（６０２）の周りに歪む(skew)、請求項１から７のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１０】
前記関数（２１２，２１２ｄ）は、より低い輝度値に比べて、より高い輝度値についてより重いテールを有するように歪む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
前記関数（２１２，２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｅ）は、ガウス関数またはスキュードガウス関数である、請求項１から１０のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記画像シーケンス（１０３）内の別の画像（１０３ｂ）に対して変化した前記画像（１０３ａ）内のピクセルを識別する（Ｓ０４）ステップは、前記画像シーケンス（１０３）内の前記他の画像（１０３ｂ）の対応するピクセルの輝度値と、閾値より大きい値だけ異なる輝度値を有する前記画像（１０３ａ）内のピクセルを識別することを含む、請求項１から１１のいずれか一項に記載の方法。
【請求項１３】
熱カメラ（１０２）によって取得される画像シーケンス（１０３）の画像（１０３ａ）内の変化を強調するためのデバイス（１０４）であって、
熱カメラ（１０２）によって取得される画像シーケンス（１０３）の一部である画像（１０３ａ）を受信するように構成される受信器（２０２）と、
前記画像シーケンス（１０３）内の別の画像（１０３ｂ）に対して変化した前記画像（１０３ａ）内のピクセル（４０８）を、前記画像シーケンス（１０３）内の前記他の画像（１０３ｂ）と前記画像（１０３ａ）を比較することによって、識別するように構成される変化検出器（２０４）と、
前記識別ピクセル（４０８）の輝度値に基づいて、前記画像（１０３ａ）内でピクセルの輝度値を再分配するための関数（２１２，２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃ，２１２ｄ，２１２ｅ）を決定するように構成される再分配関数決定器（２０６）であって、前記関数（２１２，２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃ，２１２ｄ，２１２ｅ）は、前記識別ピクセル（４０８）の輝度値の範囲（５１４）内の第１の輝度値（６０２）について最大を有し、また、前記第１の輝度値（６０２）からの距離の増加と共に減衰し、前記関数は、前記第１の輝度値（６０２）に対するよりも、前記範囲（５１４）の外の輝度値に対してより低い値を割り当てる、再分配関数決定器（２０６）と、
前記決定された関数（２１２，２１２ａ，２１２ｂ，２１２ｃ，２１２ｄ，２１２ｅ）を使用することによって、前記他の画像（１０３ｂ）に対して変化した前記画像（１０３ａ）内のピクセルの輝度値および前記他の画像（１０３ｂ）に対して変化しなかった前記画像（１０３ａ）内のピクセルの輝度値を再分配するように構成される輝度値再分配器（２０８）であって、前記画像（１０３ａ）内の変化を強調する、輝度値再分配器（２０８）と
を備える、デバイス（１０４）。
【請求項１４】
熱カメラ（１０２）によって取得される画像シーケンス（１０３）の画像（１０３ａ）内の変化を強調するためのシステム（１００）であって、
画像シーケンス（１０３）を取得するように構成される熱カメラ（１０２）と、
前記熱カメラ（１０２）によって取得される前記画像シーケンス（１０３）の画像（１０３ａ，１０３ｂ）を受信するために配置される、請求項１３に記載のデバイス（１０４）と
を備える、システム（１００）。
【請求項１５】
コンピュータ可読記憶媒体であって、コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されたコンピュータコード命令を有し、前記コンピュータコード命令は、プロセッサによって実行されると、請求項１から１２のいずれか一項に記載の方法を前記プロセッサに実施させる、コンピュータ可読記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、熱画像を処理する分野に関係する。特に、本発明は、熱カメラによって取得される画像シーケンスの画像内の変化を強調するための方法、デバイス、およびシステムに関係する。
【背景技術】
【０００２】
熱カメラは、今日、監視のためにしばしば使用される。熱カメラは、長い距離においてまた困難な状況下で、オブジェクトを検出すると共に分類するために使用され得る偉大な検出器であり、しばしば、可視光カメラよりずっとよい。しかしながら、可視光カメラと比較して熱カメラの解像度が全体的に低いため、この検出潜在力は、自動化動き検出システムなどの自動システムにおいて利用することが難しい。解像度が低いため、シーン内の小さいまたは遠いオブジェクトは、取得される熱画像の１つまたは少数のピクセルを覆うだけである場合がある。シーン内の動きが熱画像から検出されると、小さいまたは遠いオブジェクトは、したがって、移動オブジェクトとして検出される代わりに、容易にノイズと間違えられる場合がある。さらに、ほとんどの動き検出エンジンは、熱カメラ画像のためでなく、可視カメラ画像のために最適化される。
【０００３】
これらの問題は、ＥＰ３０１６３８３  Ａ１において認識される。その文書において、画像シーケンス内の以前の画像以降に変化した画像シーケンス内の画像のピクセルを強調することが提案される。そうして、シーン内の小さいまたは遠い移動オブジェクトは、画像内でより大きいものとして現れることになる。すなわち、オブジェクトは、画像内の増加した量のピクセルを覆うであろう。したがって、ノイズと間違える可能性が少なく、移動オブジェクトとして検出される可能性が高い。
【０００４】
ＥＰ３０１６３８３  Ａ１は、ピクセル値を増加させるまたはピクセル値にオフセットを付加することによって、以前のフレーム以降に変化したピクセルを強調する過度に単純化したアプローチをとる。しかしながら、熱画像シーケンスから移動オブジェクトを正しく検出する機会をさらに改善するため、熱画像シーケンス内の変化をさらにもっと強調するのに役立つ方法についての必要性が存在する。
【０００５】
上記を考慮して、したがって、上記問題を軽減し、熱画像シーケンス内の変化の強調をさらに改善することが本発明の目的である。
【発明の概要】
【０００６】
第１の態様によれば、上記目的は、熱カメラによって取得される画像シーケンスの画像内の変化を強調するための方法によって達成される。方法は、
熱カメラによって取得される画像シーケンスの一部である画像を受信すること、
画像シーケンス内の別の画像に対して変化した画像内のピクセルを、その画像を、画像シーケンス内の他の画像と比較することによって、識別すること、
識別ピクセルの輝度値に基づいて、画像内でピクセルの輝度値を再分配するための関数を決定することであって、関数は、識別ピクセルの輝度値の範囲内の第１の輝度値について最大を有し、また、第１の輝度値からの距離の増加と共に減衰し、それにより、関数は、第１の輝度値に対するよりも、範囲の外の輝度値に対してより低い値を割り当てる、決定すること、および、
決定された関数を使用することによって、他の画像に対して変化した画像内のピクセルの輝度値および他の画像に対して変化しなかった画像内のピクセルの輝度値を再分配することであって、それにより、画像内の変化を強調する、再分配することを含む。
【０００７】
この方法によって、シーケンス内の別の画像以降に変化したピクセルが識別される。識別ピクセルの輝度値に基づいて、画像内で輝度値を再分配するときに後で使用される関数が決定される。そうすることによって、関数は、画像内の変化ピクセルの輝度値後に調節することができ、それにより、これらの輝度値は、再分配動作を実施すると、所望の方法で、画像内で強調される。
【０００８】
関数は、画像内で変化ピクセルならびに非変化ピクセルの輝度値を再分配するために使用される。換言すれば、他の画像に対して変化したピクセルと他の画像に対して変化しなかったピクセルの両方の輝度値が再分配される。これは、画像内の全てのピクセル又は画像内のピクセルの少なくとも大多数を含むことができる。その形状のせいで、変化ピクセルの輝度値の範囲内の最大及び最大からの距離の増加に伴う減衰によって、関数は幾つかの目的を果たす。より具体的には、関数は、変化ピクセルのピクセル輝度に対応するピクセル輝度により高い重みを与える傾向があるだけでなく、関数は、変化ピクセルの輝度範囲内にないピクセル輝度を抑制する傾向もある。そうして、変化ピクセルの輝度範囲内の輝度値を有するピクセルとその輝度範囲の外の輝度値を有するピクセルとの間のコントラストが増加する。結果として、移動オブジェクトは、例えば、画像の処理において後で適用される動き検出を使用することによって、オリジナルの画像と比較して、強調画像内で区別し検出することが容易になるであろう。
【０００９】
識別ピクセルの輝度値の範囲によって、概して、識別ピクセルの最小輝度値と最大輝度値との間の輝度値の間隔が意味される。
【００１０】
画像内でピクセルの輝度値を再分配するための関数は、ピクセル内の輝度値を重み付け係数にマッピングする関数である。そのため、関数は、画像内でピクセルの輝度値に重み付けるための関数と同様に考えることができる。関数は、関数によって輝度値に割り当てられる重み付け係数によって、画像内の各ピクセルの輝度値を重み付けることによって、画像内の全てのピクセルの輝度値を再分配するために使用することができる。
【００１１】
距離の増加に伴う関数の減衰によって、関数が距離の増加と共に減少することが意味される。減少は狭義（ｓｔｒｉｃｔ)または非狭義（ｎｏｎ−ｓｔｒｉｃｔ)であることができる。しかしながら、関数は、範囲の内部にある第１の輝度値に対するよりも、範囲の外の輝度値に対してより低い値を割り当てるため、識別ピクセルの輝度値の範囲の少なくとも一部分について距離と共に狭義単調減少する(ｓｔｒｉｃｔｌｙ  ｄｅｃｒｅａｓｅ)。
【００１２】
関数の減衰レートは、識別ピクセルの輝度値の変動に基づいて決定することができ、より高い変動はより低い減衰レートを与える。こうして、関数は、変化ピクセルの輝度値の変動に適応することができる。より具体的には、識別ピクセルの輝度値の変動に対して減衰レートがあまりにも速くなることを回避することができ、なぜならば、あまりにも速くなることが、変化ピクセルの一部が適切に強調されなくさせることになるからである。逆に、識別ピクセルの輝度値の変動に対して減衰レートがあまりにもゆっくりであることを回避することができ、なぜならば、あまりにもゆっくりであることが、変化ピクセルの輝度範囲内の輝度値を有するピクセルと、その輝度範囲の外の輝度値を有するピクセルとの間の不十分なコントラストをもたらすことになるからである。例として、識別ピクセルの輝度値がヒストグラム内の狭いピークとして現れる場合、変化ピクセルの輝度値がヒストグラム内の幅広のピークとして現れる場合と比較して、より速い減衰関数を使用することができる。
【００１３】
識別ピクセルの輝度値の変動は、識別ピクセルの輝度値の範囲の幅に基づいて決定することができる。代替的に、識別ピクセルの輝度値の変動は、識別ピクセルの輝度値の標準偏差に基づいて計算することができる。
【００１４】
関数の減衰レートは、他の画像に対して変化したと識別されない画像内のピクセルの輝度値の変動にさらに基づくことができ、他の画像に対して変化したと識別されない画像内のピクセルの輝度値のより高い変動はより低い減衰レートを与える。同様にこの場合、変動は、関心のあるピクセルの輝度値の範囲の幅または輝度値の標準偏差に基づいて計算することができる。こうして、変化ピクセルの輝度値の変動だけでなく、非変化ピクセルの輝度値の変動もまた考慮される。例えば、非変化ピクセルの輝度値の変動と変化ピクセルの輝度値の変動との間の関係は、関数の減衰レートを設定するときに考慮することができる。非変化ピクセルの輝度値の変動が、変化ピクセルの変動に対して大きい場合、例えば、より低い減衰レートを有する関数を有することが有利である場合がある。そのような状況は、少数のピクセルのみが、他の画像に対して変化したと識別されたときに起こる場合がある。こうした少数の変化ピクセル（可能である場合）から変動を推定することによって、減衰レートであって、速過ぎて、画像内の変化の適切な強調を可能にしない、減衰レートに到達することができることが見出された。非変化ピクセルの輝度値の変動を同様に考慮することによって、代わりに、より低い減衰レートを有する関数に到達し、それにより、画像内の変化の強調を改善することができる。
【００１５】
異なるアプローチは、決定される関数が、それについて最大を有する第１の輝度値を選択するために採用することができる。
【００１６】
１つのアプローチにおいて、第１の輝度値は、識別ピクセルの輝度値のモードに対応する。モードは、識別ピクセルの最も頻度の高い輝度値である。モードは、輝度値のヒストグラムから抽出することができる。
【００１７】
別のアプローチにおいて、第１の輝度値は、識別ピクセルの輝度値の範囲の中間点に対応する。これは、ヒストグラムの計算を必要としない、第１の輝度値を設定する単純な方法である。
【００１８】
さらに別のアプローチにおいて、第１の輝度値は、識別ピクセルの輝度値の平均値に対応する。これは、第１の輝度値を設定する単純な方法を同様に提供する。
【００１９】
さらなるアプローチは、識別ピクセルの輝度値の中央値または輝度値の分布の重心を含む。
【００２０】
特定の状況においてどのアプローチを選択すべきかは、例えば、識別ピクセルの輝度値の分布の形状に依存することができる。分布の形状が対称である場合、平均値で間に合う場合があり、一方、分布の形状がより複雑である場合、モードまたは範囲の中間点が好ましい場合がある。一部の場合に、その選択は、識別ピクセルの輝度値が輝度スケール上のどこに位置するかに依存することができる。例えば、変化ピクセルの輝度値の範囲が、輝度スケールの上側端に位置する場合、第１の輝度値を、変化ピクセルの輝度値の範囲の下側端になるように設定することが有益である場合があり、また、その逆も同様である。
【００２１】
関数は、第１の輝度値の周りに対称であることができる。これは、識別ピクセルの輝度値の分布がほぼ対称である場合に適切であることができる。
【００２２】
代替的に、関数は、第１の輝度値の周りに歪む(ｓｋｅｗ)ことができる。関数が歪むことによって、そのテールのうちの１つのテールが他のテールより重いことが意味される。スキュード関数（ｓｋｅｗｅｄ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）を使用する理由は、スキュード関数が、第１の輝度より低い輝度値に比べて、第１の輝度より高い輝度値をより強調することを可能にする、または、その逆も同様であることである。
【００２３】
例えば、関数は、より低い輝度値の場合に比べて、より高い輝度値の場合に重いテールを有するように歪むことができる。これは、例えば、人間または動物の身体温度より冷たい環境内の人間または動物を検出することを扱う用途で使用することができる。そして、より高い輝度値についてより重いテールを有することは、背景と比較して人間に関連する輝度値をより強調することを可能にすることになる。
【００２４】
より温かい環境内の人間または動物が検出される逆の状況において、より重いテールを、代わりに、より低い輝度値について位置付けることができる。
【００２５】
実際には、例えば、熱カメラ内に位置する温度センサは、周囲温度を決定するために使用される可能性があり、歪の側は、測定される周囲温度に基づいて決定することができる。周囲温度が、関心のオブジェクトの典型的な温度より低い場合、関数の歪は、より低い輝度値の場合よりも、より高い輝度値の場合に重いテールを有するように設定することができ、また、その逆も同様である。周囲温度は、熱カメラ内のボロメータータイプの熱検出器を使用して測定することができる。
【００２６】
関数はパラメトリック関数であることができる。例えば、関数は、ガウス関数（対称の場合）またはスキュードガウス関数（非対称の場合）であることができる。これは、識別ピクセルの輝度値から抽出される少数のパラメータから関数を容易に決定することができる点で有利である。
【００２７】
画像シーケンス内の別の画像に対して変化した画像内のピクセルを識別するステップは、画像シーケンス内の他の画像の対応するピクセルの輝度値と、閾値よい大きい値だけ異なる輝度値を有する画像内のピクセルを識別することを含むことができる。閾値を適用することによって、小さくかつ取るに足らない変化（ノイズなど）を排除することができる。
【００２８】
第２の態様によれば、熱カメラによって取得される画像シーケンスの画像内の変化を強調するためのデバイスが提供され、デバイスは、
熱カメラによって取得される画像シーケンスの一部である画像を受信するように構成される受信器と、
画像シーケンス内の別の画像に対して変化した画像内のピクセルを、その画像を、画像シーケンス内の他の画像と比較することによって、識別するように構成される変化検出器と、
識別ピクセルの輝度値に基づいて、画像内でピクセルの輝度値を再分配するための関数を決定するように構成される再分配関数決定器であって、関数は、識別ピクセルの輝度値の範囲内の第１の輝度値について最大を有し、また、第１の輝度値からの距離の増加と共に減衰し、それにより、関数は、第１の輝度値に対するよりも、範囲の外の輝度値に対してより低い値を割り当てる、再分配関数決定器と、
決定された関数を使用することによって、他の画像に対して変化した画像内のピクセルの輝度値および他の画像に対して変化しなかった画像内のピクセルの輝度値を再分配するように構成される輝度値再分配器であって、それにより、画像内の変化を強調する、輝度値再分配器と
を備える。
【００２９】
第３の態様によれば、熱カメラによって取得される画像シーケンスの画像内の変化を強調するためのシステムが提供され、システムは、
画像シーケンスを取得するように構成される熱カメラと、
熱カメラによって取得される画像シーケンスの画像を受信するために配置される、第２の態様によるデバイスと
を備える。
【００３０】
第４の態様によれば、コンピュータ可読記憶媒体が提供され、コンピュータ可読記憶媒体は、コンピュータ可読記憶媒体上に記憶されたコンピュータコード命令を有し、コンピュータコード命令は、プロセッサによって実行されると、第１の態様の方法をプロセッサに実施させる。コンピュータ可読記憶媒体は非一時的コンピュータ可読記憶媒体であることができる。
【００３１】
第２、第３、および第４の態様は、概して、第１の態様と同じ特徴および利点を有することができる。本発明が、別段に明示的に述べられない限り、特徴の考えられる全ての組み合わせに関係することがさらに留意される。
【００３２】
本発明の、上記のならびにさらなる目的、特徴、および利点は、同じ参照数字が同様の要素のために使用される添付図面を参照して、本発明の、以下の例証的かつ非制限的な詳細な説明を通してよりよく理解される。
【図面の簡単な説明】
【００３３】
【図１】実施形態による熱カメラによって取得される画像シーケンス内の変化を強調するためのシステムを概略的に示す図である。
【図２】実施形態による熱カメラによって取得される画像シーケンス内の変化を強調するためのデバイスを概略的に示す図である。
【図３】実施形態による熱カメラによって取得される画像シーケンス内の変化を強調するための方法のフローチャートである。
【図４】実施形態による別の画像に対して変化した現在の画像内のピクセルを識別する方法を概略的に示す図である。
【図５ａ】現在の画像の輝度値のヒストグラムの例を示す図である。
【図５ｂ】別の画像に対して変化した現在の画像の輝度値のヒストグラムの例を示す図である。
【図５ｃ】変化が強調された画像の輝度値のヒストグラムの例を示す図である。
【図６】実施形態による、画像内のピクセルの輝度値を再分配するために使用することができる関数の種々の例を概略的に示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００３４】
本発明は、ここで、本発明の実施形態がそこで示される添付図面を参照して、以降でより完全に述べられる。
【００３５】
図１はシステム１００を示す。システム１００は、熱カメラ１０２によって取得される画像シーケンスの画像内の変化を強調するために使用することができる。システム１００は熱カメラ１０２および画像強調デバイス１０４を備える。システム１００は動き検出器１０６を同様に備えることができる。画像強調デバイス１０４は熱カメラ１０２の一体部分であることができる。例えば、画像強調デバイス１０４は、熱カメラ１０２の画像処理パイプライン内に一体化することができる。したがって、画像強調デバイス１０４は、熱カメラの分離コンポーネントである必要があるのではなく、コンポーネント、例えばプロセッサを、熱カメラの他の部分と共有することができる。代替的にまた図１に示すように、画像強調デバイス１０４は、熱カメラ１０２から離れて設けることができる。
【００３６】
システム１００は、モニタリングまたは監視のために使用することができる。したがって、熱カメラはモニタリングカメラであることができる。システム１００は、例えば、周辺監視のためなど、ほとんどの時間、静的であるシーン内の動き検出のために使用することができる。そのような目的で使用されるとき、システム１００は、画像内の変化を強調することによって動き検出の性能を改善するのに役立ち、それにより、画像内の変化をより見易く、また、動き検出器１０６にとって検出するのをより容易にする。
【００３７】
熱カメラ１０２は、シーン内の熱差を可視化するために熱センサを利用する。当技術分野で知られているように、熱センサは、シーン内のオブジェクトによって放出される熱エネルギーを検出し、検出された熱エネルギーを電気信号に変換して、熱画像または熱ビデオ、すなわち、熱画像１０３のシーケンスを生成する。そのため、そのように生成される画像のピクセルの輝度値は、シーン内のオブジェクトによって放出される熱エネルギーを示し、その熱エネルギーは、次に、放出オブジェクトの温度に依存する。したがって、熱カメラ１０２は、熱画像１０３のシーケンスを提供することができ、そのシーケンス内で、人間または動物などの温かいオブジェクトは、周囲のより冷たい背景に対して目立つ、または、その逆も同様である。本発明をそのために使用することができる他のオブジェクトの例は、車またはドローンなどの異なるタイプの電動乗り物である。例として、図５ａは、より冷たい背景内の人間を描写する熱画像の輝度値のヒストグラム５００を概略的に示す。人間は、ヒストグラム５００内のピーク５０２として現れる。
【００３８】
システム１００は、熱カメラ１０２が完全に較正されるか否かによらず、画像シーケンス１０３の画像内の変化を強調することが可能である。完全に較正される熱カメラの場合、熱画像の輝度値は、温度スケールに関して較正される。これは、熱画像１０３の輝度値から温度を直接読み出すことができることを示唆する。
【００３９】
熱カメラ１０２は、画像強調デバイス１０４に熱画像１０３のシーケンスを提供するために配置される。画像強調デバイス１０４が熱カメラ１０２から離れている場合、熱画像１０３のシーケンスは、熱カメラ１０２からデバイス１０４に、ケーブルを介してまたはネットワークを通じて無線で送信することができる。画像強調デバイス１０４は、次に、シーケンスの画像１０３を処理して、画像内の変化がそこで強調される、画像の強調シーケンス１０５を生成する。処理の結果として、画像内の変化は、周囲背景からより明瞭に目立つように強調されるであろう。例えば、処理は、画像内で変化ピクセルと背景との間のコントラストの増加をもたらす。画像強調デバイス１０４は、熱カメラ１０２の処理チェーンまたはパイプライン内に早期に位置付けることができる。幾つかの実施形態において、画像強調デバイス１０４は、画像未処理データにさらに作用する。処理チェーンにおける早期において、画像データは、高空間解像度および／または高ビット解像度（ピクセル当たりのより多くのビット数）などの高解像度で、通常表される。処理チェーンにおいて後で（動き検出の前になどで）、画像データの解像度は、例えば、空間解像度および／またはビット解像度を低減することによって、ダウンスケールすることができる。早期段階で、より高い解像度で変化を強調することによって、ダウンスケールすることによって普通なら失われることになる変化も検出し強調することができる。そうして、変化の強調は、処理チェーン内で早期に行われる場合、より大きい影響を及ぼす。
【００４０】
一部の場合、これは、熱カメラ１０２によって取得される画像のシーケンス１０３内の移動オブジェクトの検出を改善するために利用することができる。より詳細には、画像の強調シーケンス１０５は、動き検出器１０６に入力することができる。動き検出器１０６は、知られている動き検出アルゴリズムを実装する、標準的で商業的に入手可能な動き検出器であることができる。動き検出器１０６は、熱画像を処理するように特に適合する必要はない。むしろ、しばしばそうであるように、動き検出器１０６は、可視光カメラによって取得される画像内の動きを検出するように設計することができる。画像内の変化が、強調画像シーケンス１０５内で強調されるため、代わりに、オリジナルの画像シーケンス１０３がその入力に提供された場合と比較して、画像内の変化は、動き検出器１０６にとって検出するのがより容易である。例えば、また、上述したように、熱画像内で１つまたは少数のピクセルを覆うだけであるシーン内の小さいまたは遠いオブジェクトを検出する機会が改善される。したがって、画像強調デバイス１０４によって実施される処理は、一部の場合に、動き検出に先立つ、熱画像のシーケンス１０３の前処理と見なすことができる。
【００４１】
他の場合に、画像内の変化の強調は、形状検出を実施することによってなどで、画像のシーケンス１０３内の移動オブジェクトの識別を改善するために利用することができる。したがって、システム１００は、動き検出１０６の代わりにまたはそれに加えて、形状検出器を含むことができる。形状検出器を使用することによって、動きを検出するだけでなく、どんな種類のオブジェクトが移動しているかを識別することも可能である。
【００４２】
図２は、画像強調デバイス１０４をより詳細に示す。画像強調デバイス１０４は、受信器２０２、変化検出器２０４、再分配関数決定器２０６、および輝度値再分配器２０８を備える。
【００４３】
そのため、画像強調デバイス１０４は、デバイス１０４の機能を実装するように構成される種々のコンポーネント２０２、２０４、２０６、２０８を備える。特に、示す各コンポーネントは、デバイス１０４の機能に対応する。概して、デバイス１０４は、コンポーネント２０２、２０４、２０６、２０８、より具体的には、それらの機能を実装するように構成される回路要素(ｃｉｒｃｕｉｔｒｙ)を備えることができる。
【００４４】
ハードウェア実装態様において、コンポーネント２０２、２０４、２０６、２０８のそれぞれは、コンポーネントの機能を提供するために専用でありかつ特別に設計される回路要素に対応することができる。回路要素は、１つまたは複数の特定用途向け集積回路あるいは１つまたは複数のフィールドプログラマブルゲートアレイなどの１つまたは複数の集積回路の形態であることができる。例として、変化検出器２０４は、そのため、使用中であるときに、画像シーケンス内の別の画像に対して変化した画像内のピクセルを識別する回路要素を備えることができる。
【００４５】
ソフトウェア実装態様において、回路要素は、代わりに、マイクロプロセッサなどのプロセッサの形態であることができ、プロセッサは、不揮発性メモリなどの（非一時的）コンピュータ可読媒体上に記憶されたコンピュータコード命令と連携して、本明細書で開示される任意の方法をデバイス１０４に実施させる。不揮発性メモリの例は、読み出し専用メモリ、フラッシュメモリ、強誘電体ＲＡＭ、磁気コンピュータ記憶デバイス、光ディスク、および同様なものを含む。ソフトウェアの場合、コンポーネント２０２、２０４、２０６、２０８は、そのため、それぞれ、コンピュータ可読媒体上に記憶されたコンピュータコード命令の一部分に対応することができ、コンピュータコード命令は、プロセッサによって実行されると、コンポーネントの機能をデバイス１０４に実施させる。
【００４６】
ハードウェアおよびソフトウェア実装態様の組み合わせを有することが同様に可能であり、コンポーネント２０２、２０４、２０６、２０８の一部のコンポーネントの機能がハードウェアで実装され、他のコンポーネントの機能がソフトウェアで実装されることを意味することが理解される。
【００４７】
熱カメラ１０２によって取得される画像のシーケンス１０３の画像内の変化を強調するときの画像強調デバイス１０４の動作は、ここで、図１、図２、および図３のフローチャートを参照して述べられる。
【００４８】
図３のステップＳ０２にて、画像強調デバイス１０４の受信器２０２は、熱カメラ１０２によって取得される画像シーケンス１０３を受信する。画像のシーケンス１０３は、熱カメラ１０２によって取得されるときに順次受信することができる。特に、受信器２０２は、強調されようとしている現在の画像１０３ａおよびシーケンス１０３の別の画像１０３ｂを受信する。他の画像１０３ｂは、画像シーケンス１０３内の現在の画像１０３ａの以前のものであることができる、または、画像シーケンス１０３内の現在の画像１０３ａより後のものであることができる。他の画像１０３ｂは、シーケンス１０３内の現在の画像１０３ａに隣接することができる。例えば、他の画像１０３ｂは、シーケンス１０３内の現在の画像１０３ａに対して直前の画像であることができる。しかしながら、他の画像１０３ｂは、原理上、シーケンス１０３内の早期のまたは後期の任意の画像であることができる。
【００４９】
例示するため、図４は、シーケンス１０３内の現在の画像１０３ａおよび以前の画像１０３ｂを示す。以前の画像１０３ｂおよび現在の画像１０３ａのそれぞれは、第１のオブジェクト４０２、第２のオブジェクト４０４、および背景４０６を描写する。例において、オブジェクト４０２、４０４は、人間として示される。第１のオブジェクト４０２は以前のフレーム１０３ｂと現在のフレーム１０３ａとの間で移動しており、一方、第２のオブジェクト４０４は静止している。このことを示すため、以前のフレーム１０３ｂ内の第１のオブジェクト４０２の位置は、破線で現在の画像１０３ａ内に示される。
【００５０】
現在の画像１０３ａおよび他の画像１０３ｂは変化検出器２０４に入力される。ステップＳ０４にて、変化検出器２０４は、他の画像１０３ｂに対して変化した画像１０３ａ内のピクセルを識別する。そのため、変化検出器２０４は、現在の画像１０３ａを他の画像１０３ｂとピクセルごとに比較して、どのピクセルが変化しているかを調べることができる。そうして、画像１０３ａ内の変化を迅速に識別することができる。どのピクセルが変化しているかを決定するため、変化検出器２０４は閾値を適用することができる。以前のフレーム以降に、閾値より大きい値だけ変化した輝度値を有するピクセルを、変化したピクセルとして識別することができる。他のピクセルは変化していないピクセルとして識別される。閾値の値は、熱センサにおけるノイズの変動に応じて設定することができる。特に、熱カメラの場合、閾値は、熱カメラについてのシグナルノイズ比である、ノイズ等価温度差、ＮＥＴＤ（：Ｎｏｉｓｅ  Ｅｑｕｉｖａｌｅｎｔ  Ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ  Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ）に関係することができる。例えば、センサノイズの標準偏差の２倍に等しい閾値を使用することができる。そうして、変化検出器２０４によって識別される画像１０３ａ内の変化のほとんどは、ノイズの結果であるのではなく、シーン内の変化に対応するであろう。
【００５１】
代替的にまたは付加的に、変化検出器２０４は、分離ピクセルまたは隣接ピクセルの小群を、識別ピクセルのセットから取り除くことができる。例えば、変化検出器２０４は、その群内の隣接ピクセルの数が閾値より小さい場合、ピクセルの群を、識別ピクセルのセットから取り除くことができる。そうして、識別ピクセルのセットは、各群内の隣接ピクセルの数が閾値以上である隣接ピクセルの群を含むだけである。
【００５２】
変化検出器２０４は、３つの画像など、３つ以上の画像を同様に比較することができる。連続した画像の各対の間で変化したピクセルは、変化ピクセルとして識別することができる。
【００５３】
変化検出器２０４は、現在の画像１０３ａ内のどのピクセルが他の画像１０３ｂに対して変化したかについての指示２１０を再分配関数決定器２０６に送信することができる。指示は、例えば、変化したことが見出されるピクセルについて１つの値（値「１」など）を、また、変化したことが見出されないピクセルについて別の値（値「０」など）をとるマスクの形態であることができる。
【００５４】
図４の例に戻ると、変化検出器２０４は、ステップＳ０４にて、現在の画像１０３ａ内にあるものとしてまたは以前の画像１０３ｂ内あるものとして位置決めされたときの、第１のオブジェクト４０２に対応する現在の画像１０３ａ内のピクセルが変化したことを見出すことになる。変化検出器２０４は、第２のオブジェクト４０４または背景４０６に対応する現在の画像１０３ａ内のピクセルが変化していないことをさらに見出すことになり、なぜならば、第２のオブジェクト４０４ならびに背景４０６が静止しているからである。その発見に基づいてまた図４に示すように、変化検出器２０４は、以前の画像以降に、どのピクセル４０８が変化したかについての指示２１０を生成することができる。変化ピクセル４０８は、図４において黒で示される。図４の例は、本発明の原理を示すために簡略化される。現実の状況では、第１のオブジェクト４０２の内部の全てのピクセルが、変化したとして識別されることになるわけではなく、なぜならば、オブジェクト４０２の内部のピクセルの多くが、本質的に同じ温度を有し、したがって、オブジェクトの内部のピクセルの値が、オブジェクトが移動した場合でも、本質的に同じであることになるからである。しかしながら、オブジェクト４０２の境界にあるほとんどのピクセルは、変化したものとして識別されることになり、なぜならば、これらのピクセルが、背景ピクセルからオブジェクトピクセルへの変化を表す、また、その逆も同様であるからである。
【００５５】
上記例において、変化検出器２０４は、他の画像１０３ｂに対して、閾値より大きい値だけ変化した現在の画像１０３ａ内の全てのピクセルを、変化ピクセルとして識別した。他の実施形態において、変化検出器２０４は、変化の方向を同様に考慮することができる。例えば、変化検出器２０４は、他の画像１０３ｂに対して、閾値より大きい値だけ増加した現在の画像１０３ａ内のピクセルを、変化ピクセルとして識別するだけである場合がある。これは、背景より暖かいオブジェクトが興味深いときに重要である場合がある。代替的に、変化検出器２０４は、他の画像１０３ｂに対して、閾値より大きい値だけ減少した現在の画像１０３ａ内のピクセルを、変化ピクセルとして識別するだけである場合がある。これは、背景より冷たいオブジェクトが興味深いときに重要である場合がある。
【００５６】
変化ピクセルを識別するときに、変化の方向（輝度値の増加または減少）を考慮することが必要でないことが見出されている。本発明は、変化した全てのピクセルが、変化の方向によらず、変化ピクセルとして識別される、図４に示す状況において依然として十分にうまく働く。これは、背景より暖かいオブジェクトが興味深いか、冷たいオブジェクトが興味深いかがわかっているときに特に有用である場合がある。これらの変化ピクセルの一部は、原理上、現在の画像１０３ａ内の背景に属することになる。しかしながら、現実には、屈折によって、オブジェクトの先鋭な輪郭が全く存在しない。これは、オブジェクトの輪郭にあるピクセルが、背景およびオブジェクトピクセルの混合であることになることを意味する。２つのフレーム間の移動が、屈折と同じ規模である（通常、各方向に、２〜３ピクセルなどの数ピクセルである）限り、変化ピクセルを識別するときに、変化の方向を考慮することは必要でない。オブジェクトの輪郭にある変化ピクセルは、いずれにしても、オブジェクトおよび背景ピクセルの混合であることになり、良好な結果を伴う場合がある。
【００５７】
ステップＳ０６にて、再分配関数決定器２０６は、現在の画像１０３ａ内のピクセルの輝度値を再分配するときに使用することができる関数２１２を決定することに進む。関数２１２の決定は、変化検出器２０４によって識別される変化ピクセル４０８の輝度値に基づく。そうするため、再分配関数決定器２０６は、変化検出器２０４によって生成される指示２１０を使用して、現在の画像１０３ａから変化ピクセル４０８の輝度値を抽出することができる。例えば、指示２１０がマスクとして提供される場合、これは、マスキング手順によって実施することができる。
【００５８】
図５ａは、現在の画像１０３ａ内の全てのピクセルの輝度値のヒストグラム５００を概略的に示す。ヒストグラム５００は、現在の画像１０３ａ内のピクセルの輝度値がどのように分配されるかを示す。ヒストグラム５００は、輝度スケールの下側部分に第１のピーク５０１を、また、輝度スケールの上側部分に第２のピーク５０２を有する。第１のピーク５０１は、シーン内の背景４０６によって放出される熱エネルギーに関連し、第２のピーク５０２は、第１のオブジェクト４０２および第２のオブジェクト４０４によって放出される熱エネルギーに関連する。そのため、これは、オブジェクト４０２および４０４が背景４０６より暖かい例である。しかしながら、逆である状況が存在する可能性があること、すなわち、オブジェクトが背景より冷たいことが理解される。図５ｂは、現在の画像１０３ａの変化ピクセル４０８の輝度値のヒストグラム５１０を概略的に示す。ヒストグラム５１０は、現在の画像１０３ａ内の変化ピクセル４０８の輝度値がどのように分配されるかを示す。この場合、ヒストグラム５１０は、第１の移動オブジェクト４０２によって放出される熱エネルギーに主に対応する単一ピーク５１２を有する。ヒストグラム５１０から見てわかるように、変化ピクセル４０８の輝度値は、最小輝度値「ｌｍｉｎ」と最大輝度値「ｌｍａｘ」との間の範囲５１４内の値をとる。
【００５９】
再分配関数決定器２０６は、概して、輝度値の分布または輝度値の特性などの、変化ピクセル４０８の輝度値を解析して、関数２１２を決定することができる。図６は、関数２１２がどのようなものであるかを、５つの例の関数２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃ、２１２ｄ、２１２ｅによって示す。ヒストグラム５１０の形状は、参照だけのために、図６に同様に示される。図６は一定比例尺にしたがって描かれていない。
【００６０】
関数２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃ、２１２ｄ、２１２ｅは、７つの特徴を共通に有する。第１に、関数は、変化ピクセル４０８の輝度値の範囲５１４内の第１の輝度値６０２について最大６０１を有する。最大６０１は、値１をとることができ、関数が第１の輝度値に値１を割り当てることを意味する。最大６０１は、上側端点「Ｉｍａｘ」になど、その端点の一方にではなく、範囲５１４の内部に位置することができる。これは、範囲５１４が輝度スケールの上側端に近い場合に特に有利であり、なぜならば、関数２１２を使用して再分配されると、範囲５１４内の輝度が飽和するリスクが、普通なら存在するからである。関数２１２ｃおよび２１２ｅの場合、最大６０１は、単一の第１の輝度値についてではなく、範囲５１４の部分範囲内の輝度値について達成される。
【００６１】
第２に、関数２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃ、２１２ｄ、２１２ｅは、第１の輝度値６０２からの距離の増加と共に減衰する。関数２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｄの場合、減衰は狭義であり、一方、関数２１２ｃおよび２１２ｅの場合、減衰は、輝度の部分範囲にわたって非狭義である。
【００６２】
第３に、関数２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃ、２１２ｄ、２１２ｅは、第１の輝度値６０２に対するよりも、範囲５１４の外の輝度値に対してより低い値を割り当てる。関数２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｄ、２１２ｅは、範囲内の各輝度値に対するよりも、範囲５１４の外の輝度値に対してより低い値を割り当てる。しかしながら、これは、関数２１２ｄついては当てはまらない。
【００６３】
関数２１２は、これらの共通の特徴によって設定される境界内で概して変動することができ、図６に示す例よりもっと多い例を考えることができる。例示するため、関数２１２は第１の輝度値６０２の周りに対称であることができる（関数２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃ、２１２ｅ参照）、または、関数２１２は第１の輝度値の周りに非対称であることができる（関数２１２ｄ参照）。例えば、関数２１２は、第１の輝度値６０２の周りで歪むことができる。例の関数２１２ｄで示すように、関数２１２は、より低い輝度値についてよりも、より高い輝度値についてより重いテールを有することができる。これは、より低い輝度に対するよりも、より高い輝度に対してより大きい強調を与えるのに役立つであろう。これは、背景より暖かいオブジェクトを画像が描写する状況において重要である場合がある。暑いサバンナの上の動物など、関心のオブジェクトが背景より冷たい、反対の状況において、テールは、代わりに、より低い輝度についてより重い場合がある。関数２１２は、連続（関数２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｃ、２１２ｄ参照）または不連続（関数２１２ｅ参照）であることができる。さらに、関数２１２は、平滑（微分可能であるなど、関数２１２ａ、２１２ｂ、２１２ｄ参照）または非平滑（関数２１２ｅ参照）であることができる。
【００６４】
上述した共通の特徴を有する関数２１２を決定するため、再分配関数決定器２０６は、パラメトリック関数を使用することができる。パラメトリック関数は、例えば、ガウス関数またはスキュードガウス関数（ｓｋｅｗｅｄ  Ｇａｕｓｓｉａｎ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であることができる。関数２１２ａおよび２１２ｂはガウス関数を概略的に示し、一方、関数２１２ｄはスキュードガウス関数を概略的に示す。パラメトリック関数は、パラメータのセットによって完全に規定される。再分配関数決定器２０６は、変化ピクセル４０８の分布の種々の特性に基づくなど、変化ピクセル４０８の輝度値に基づいて、パラメトリック関数のパラメータを決定することができる。これらの特性は、輝度値の平均、輝度値のモード、輝度値の範囲の中間点、および輝度値の変動の１つまたは複数を含むことができる。例えば、関数の最大のロケーションは、輝度値の平均、輝度値のモード、または輝度値の範囲の中間点に基づいて決定することができる。さらに、関数の幅（関数の減衰レートに逆に関連する）は、変化ピクセル４０８の輝度値の変動に応じて、また一部の場合、同様に、現在の画像１０３ａ内の非変化ピクセルの変動に応じて設定することができる。
【００６５】
例示するため、ガウス関数は、形態：
2020115323.tif 000003
である。ガウス関数は、３つのパラメータ：利得パラメータａ、ロケーションパラメータｂ、および曲線の幅を左右するパラメータｃ（したがって、１／ｃは、曲線の減衰レートを左右する）を有する。利得パラメータａは、１に等しくなるように設定することができるが、これは、必要な要件ではない。
【００６６】
ガウス関数は、ｘ＝ｂの場合、その最大を有する。したがって、ロケーションパラメータｂは、第１の輝度値６０２に対応する。再分配関数決定器２０６は、ロケーションパラメータｂを、変化ピクセル４０８の輝度値のモード（すなわち、ヒストグラム５１０がその最大を有する輝度値）、変化ピクセル４０８の輝度値の平均値、および範囲５１４の中間点（すなわち、Ｉｍｉｎ＋（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ）／２）のうちの１つに等しくなるように設定することができる。
【００６７】
関数の幅、すなわち、パラメータｃは、変化ピクセル４０８の輝度値の変動に応じて設定することができる。概して、輝度値の変動が大きければ大きいほど関数の幅は広い。変化ピクセルの輝度値の変動は、変化ピクセル４０８の輝度値の標準偏差から、または、変化ピクセル４０８の輝度値の範囲５１４の幅から決定することができる。例えば、再分配関数決定器２０６は、幅パラメータｃを、或る係数ｄについて、ｃ＝ｄ（Ｉｍａｘ−Ｉｍｉｎ）として設定することができる。図６の関数２１２ａ、２１２ｂを参照すると、係数ｄは、関数２１２ａについてよりも、関数２１２ｂについて大きくなるように設定される。
【００６８】
係数ｄは、固定値を有することができ、その固定値は、或る用途について適切であることを経験的に見出される。代替的に、係数ｄは、変化したと識別されない現在の画像１０３ａ内のピクセルについて、輝度の変動に応じて設定することができる。例えば、係数ｄは、非変化ピクセルの輝度値の変動に比例することができる。変動は、標準偏差を計算することによって、または、関心のある輝度値の範囲の幅を計算することによって、再び推定することができる。
【００６９】
図３のステップＳ０８によれば、関数２１２が決定されると、輝度値再分配器２０８は、関数２１２を使用して、現在の画像１０３ａ内のピクセルの輝度値を再分配し、それにより、シーケンス１０５の強調画像を生成する。換言すれば、関数２１２は、変化ピクセル４０８と非変化ピクセルの両方の輝度値を再分配するために使用される。輝度値の再分配は、現在の画像１０３ａ内のピクセルの大多数に、また好ましくは、現在の画像１０３ａ内の全てのピクセルに適用される。
【００７０】
より詳細に、関数２１２は、現在の画像１０３ａ内のピクセルについて重み付け係数を計算するために使用することができる。重み付け係数は、ピクセルについて、そのピクセル内の輝度値について関数２１２を評価することによって計算される。シーケンス１０５の強調画像は、その後、ピクセル内の輝度値を、それらのピクセルの対応する重み付け係数で掛けることによって決定される。例えば、ピクセル内の輝度値をＩで、また、関数２１２をｆで表示すると、シーケンス１０５の強調画像内のピクセルの輝度値は、Ｉ・ｆ（Ｉ）として計算される。
【００７１】
上述した関数２１２の特性によって、関数２１２は、概して、範囲５１４の外の輝度値に対してよりも、範囲５１４内の輝度値に対して、より大きい重み付け係数を割り当てるであろう。特に、より大きい重み付け係数は、背景４０６の輝度値に対してよりも、第１の移動オブジェクト４０２に対応する変化ピクセルの輝度値に対して適用されるであろう。結果として、第１のオブジェクト４０２と背景４０６との間のコントラストは増加する。特に、同様に、第２のオブジェクト４０４（第１のオブジェクト４０２と同様に人間である）は、背景４０６より大きい重み付け係数を与えられることになり、なぜならば、その輝度値が、通常、範囲５１４内にあるからである。
【００７２】
したがって、関数２１２を適用する効果は、画像内の輝度値が再分配されることである。換言すれば、輝度値の分布が、第１の分布から第２の分布に変更される。これは、図５ａおよび図５ｃにさらに例示される。図５ａは現在の画像１０３ａのヒストグラム５００を示し、一方、図５ｃは、シーケンス１０５の強調画像の、すなわち、現在の画像１０３ａ内の輝度値の再分配後のヒストグラム５２０を示す。図５ｃから、背景の輝度（ピーク５２１に対応する）が、オブジェクト４０２、４０４の輝度（ピーク５２２に対応する）からさらに分離されるように、より低い輝度に向かってシフトされることが見られる。
【００７３】
上記の例において、シーン内に１つのタイプのオブジェクトのみ、すなわち人間４０２および４０４が存在した。用途に応じて、シーン内に幾つかのタイプのオブジェクトが存在することができる。異なるタイプのオブジェクトは、異なる温度に関連することができ、したがって、輝度値のヒストグラム内の異なるピークとして現れることができる。特に、変化ピクセルの輝度値に関連してヒストグラム内の幾つかの別個のピークが存在することができる。換言すれば、ヒストグラムはマルチモードであることができる。そのような状況において、ヒストグラム内の異なるピークを、互いに別個に考えることができる。より詳細に、関数は、上記で説明したように、ヒストグラム内の各ピークについて決定することができる。そのため、各関数は、ピークのうちの１つのピークに関連する範囲内の輝度についての最大を有し、その距離からの距離が増加すると共に減衰し、それにより、関数は、それについて最大に達する輝度に対してよりも、範囲の外の輝度値に対してより低い値を割り当てる。異なるピークは、互いに対して異なる重み付け係数を与えられることができる。重みの間の関係は、例えば、ピークの間の強度比を表すことができる。異なる重みは、上述した利得パラメータａが異なるピークについて異なることを可能にすることによって実装することができる。決定された関数は、その後、例えば、各輝度値について関数の最大をとることによって、単一関数に統合することができる。複数の関数を単一関数に統合するための他のオプションが存在することが理解される。これは、関数がオーバラップする場合に輝度値について関数の平均値をとること、変化ピクセルに対応する輝度値について関数の最大をとること、および、非変化ピクセルに対応する輝度値について関数の最小をとることを含む。単一関数が、その後、使用されて、上記にしたがって画像内の全てのピクセルの輝度値を再分配することができる。
【００７４】
当業者が、上述した実施形態を多くの方法で修正し、上記実施形態において示す本発明の利点を依然として使用することができることが認識されるであろう。したがって、本発明は、示す実施形態に限定されるべきではなく、添付特許請求項によって規定されるだけであるべきである。さらに、当業者が理解するように、示す実施形態を組み合わすことができる。
【図１】
2020115323.tif 000004
【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５ａ】
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【図５ｂ】
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【図５ｃ】
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【図６】
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【外国語明細書】
2020115323000001.pdf
2020115323000002.pdf
2020115323000003.pdf
2020115323000004.pdf