(57)【要約】【課題】  画像に映る人物のプライバシーを保護しつつ、撮像された環境の状況を適切に反映させた表示を可能とする技術の提供を目的とする。【解決手段】  抽出手段は、撮像された入力画像から前景領域を抽出する。検出手段は、入力画像から特定の物体を検出する。生成手段は、検出手段により検出された特定の物体に対応する領域である第１領域を抽象化した第１シルエット画像と、抽出手段により抽出された前景領域のうち、少なくとも第１領域以外の領域である第２領域を抽象化したシルエット画像であって、第１シルエット画像と表示態様が異なる第２シルエット画像とを所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成する。【選択図】  図３
2020106889.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像された入力画像から前景領域を抽出する抽出手段と、
前記入力画像から特定の物体を検出する検出手段と、
前記検出手段により検出された特定の物体に対応する領域である第１領域を抽象化した第１シルエット画像と、前記抽出手段により抽出された前景領域のうち、少なくとも前記第１領域以外の領域である第２領域を抽象化したシルエット画像であって、前記第１シルエット画像と表示態様が異なる第２シルエット画像とを所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成する生成手段と、を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記検出手段により検出された特定の物体の位置に基づいて、少なくとも一部が曲線の形状の領域である特定領域を設定する設定手段を更に有し、
前記設定手段により設定された特定領域における前記前景領域を前記第１領域とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記検出手段により検出された特定の物体の画像における領域を前記第１領域とすることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記生成手段は、前記検出手段により検出された特定の物体の数が閾値未満である場合、前記第１シルエット画像を前記所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成し、前記検出手段により検出された特定の物体の数が閾値以上である場合、前記第１シルエット画像と前記第２シルエット画像とを前記所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記生成手段は、前記検出手段により検出された特定の物体の領域を前記前景領域が含まない場合、前記第１シルエット画像を前記所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成し、前記検出手段により検出された特定の物体の領域を前記前景領域が含む場合、前記第１シルエット画像と前記第２シルエット画像とを前記所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記生成手段は、前記入力画像における床面の位置と、前記第二領域の位置との距離が閾値以上である場合、前記第１シルエット画像を前記所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成し、前記入力画像における床面の位置と、前記第二領域の位置との距離が閾値未満である場合、前記第１シルエット画像と前記第２シルエット画像とを前記所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成することを特徴とする請求項１乃至３のいずれか１項に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記所定の画像は、前記前景領域を抽出するために用いられる背景画像であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記抽出手段は、撮像された入力画像と前記背景画像とを比較することで前記前景領域を抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記抽出手段は、前記入力画像の各画素と、前記背景画像の各画素とで算出された差分値と閾値とを比較することで前記前景領域を抽出することを特徴とする請求項３に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記特定の物体は、人物であることを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
撮像された入力画像から前景領域を抽出する抽出工程と、
前記入力画像から特定の物体を検出する検出工程と、
前記検出工程により検出された特定の物体に対応する領域である第１領域を抽象化した第１シルエット画像と、前記抽出工程により抽出された前景領域のうち、少なくとも前記第１領域以外の領域である第２領域を抽象化したシルエット画像であって、前記第１シルエット画像と表示態様が異なる第２シルエット画像とを所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成する生成工程と、を有することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１２】
コンピュータを請求項１乃至１０のいずれか１項に記載の画像処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
近年、監視カメラが広く設置されるようになっている。このような監視カメラが用いられるシステムは、撮像された人物の動きを特定することにより、防犯、マーケティング分析、サービス向上を行うことができる点で有用である。その一方で、このようなシステムでは、撮像された人物に関するプライバシーが保護されることが重要である。
【０００３】
また、撮像された画像中に映っている人物のプライバシーを保護しつつ、撮像された環境の状況が判別可能な画像を表示する方法が提案されている。特に、駅などの混雑状況を映像で配信することにより、利用者が一目で状況を把握できるようにするシステムが提案されている。
【０００４】
特許文献１では、予め撮像された背景画像に対して、画像から検出された人物が移動しているか否かに応じて色が異なる人型アイコンを重畳する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】国際公開第２０１７／１４１４５４号
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
画像において複数の人物で混雑している場合に、人物同士が重なったりすることで、画像から人物を検出できないことがある。このとき、特許文献１では、画像から人物を検出できなかった場合に、当該人物に対応する人型アイコンが背景画像に重畳されないため、実際の人物の数に対応した表示が生成されないことがある。
【０００７】
そこで、本発明は、画像に映る隠蔽対象である特定の物体のプライバシーを保護しつつ、撮像された環境の状況を適切に反映させた表示を可能とする技術の提供を目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本発明の一態様による画像処理装置は、撮像された入力画像から前景領域を抽出する抽出手段と、前記入力画像から特定の物体を検出する検出手段と、前記検出手段により検出された特定の物体に対応する領域である第１領域を抽象化した第１シルエット画像と、前記抽出手段により抽出された前景領域のうち、少なくとも前記第１領域以外の領域である第２領域を抽象化したシルエット画像であって、前記第１シルエット画像と表示態様が異なる第２シルエット画像とを所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成する生成手段と、を有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、画像に映る隠蔽対象である特定の物体のプライバシーを保護しつつ、撮像された環境の状況を適切に反映させた表示を可能とすることができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】システム構成の一例を示す図である。
【図２】画像処理装置の機能ブロックを示す図である。
【図３】出力画像を生成する処理の流れを示すフローチャートである。
【図４】出力画像を生成する処理を説明するための図である。
【図５】特定領域の形状を説明するための図である。
【図６】第１シルエット画像を説明するための図である。
【図７】出力画像を生成する処理を説明するための図である。
【図８】画像処理装置の機能ブロックを示す図である。
【図９】各装置のハードウェア構成を示す図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、添付図面を参照しながら、本発明に係る実施形態について説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、図示された構成に限定されるものではない。
【００１２】
（実施形態１）
図１は、本実施形態におけるシステム構成を示す図である。本実施形態におけるシステムは、画像処理装置１００、撮像装置１１０、記録装置１２０、およびディスプレイ１３０を有している。
【００１３】
画像処理装置１００、撮像装置１１０、および記録装置１２０は、ネットワーク１４０を介して相互に接続されている。ネットワーク１４０は、例えばＥＴＨＥＲＮＥＴ（登録商標）等の通信規格に準拠する複数のルータ、スイッチ、ケーブル等から実現される。
【００１４】
なお、ネットワーク１４０は、インターネットや有線ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）、無線ＬＡＮ（Ｗｉｒｅｌｅｓｓ  Ｌａｎ）、ＷＡＮ（Ｗｉｄｅ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）等により実現されてもよい。
【００１５】
画像処理装置１００は、例えば、後述する画像処理の機能を実現するためのプログラムがインストールされたパーソナルコンピュータ等によって実現される。
【００１６】
撮像装置１１０は、画像を撮像する装置である。撮像装置１１０は、撮像した画像に基づく画像データと、画像を撮像した撮像時刻の情報と、撮像装置１１０を識別する情報である識別情報とを関連付けて、ネットワーク１４０を介し、画像処理装置１００や記録装置１２０等の外部装置へ送信する。なお、本実施形態に係るシステムにおいて、撮像装置１１０は１つとするが、複数であってもよい。
【００１７】
記録装置１２０は、撮像装置１１０が撮像した画像の画像データと、画像を撮像した撮像時刻の情報と、撮像装置１１０を識別する識別情報とを関連付けて記録する。そして、画像処理装置１００からの要求に従って、記録装置１２０は、記録したデータ（画像、識別情報など）を画像処理装置１００へ送信する。
【００１８】
ディスプレイ１３０は、ＬＣＤ（Ｌｉｑｕｉｄ  Ｃｒｙｓｔａｌ  Ｄｉｓｐｌａｙ）等により構成されており、画像処理装置１００の画像処理の結果や、撮像装置１１０が撮像した画像などを表示する。ディスプレイ１３０は、ＨＤＭＩ（登録商標）（Ｈｉｇｈ  Ｄｅｆｉｎｉｔｉｏｎ  Ｍｕｌｔｉｍｅｄｉａ  Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）等の通信規格に準拠したディスプレイケーブルを介して画像処理装置１００と接続されている。
【００１９】
また、ディスプレイ１３０は、表示手段として機能し、撮像装置１１０が撮像した画像や、後述する画像処理に係る設定画面等を表示する。なお、ディスプレイ１３０、画像処理装置１００、および記録装置１２０の少なくともいずれか２つ又は全ては、単一の筐体に設けられてもよい。
【００２０】
なお、画像処理装置１００の画像処理の結果や、撮像装置１１０により撮像された画像は、画像処理装置１００にディスプレイケーブルを介して接続されたディスプレイ１３０に限らず、例えば、次のような外部装置が有するディスプレイに表示されてもよい。すなわち、ネットワーク１４０を介して接続されたスマートフォン、タブレット端末などのモバイルデバイスが有するディスプレイに表示されていてもよい。
【００２１】
次に、図２に示す本実施形態に係る画像処理装置１００の機能ブロックを参照して、本実施形態に係る画像処理装置１００の画像処理について説明する。
【００２２】
なお、図２に示す各機能は、本実施形態の場合、図９を参照して後述するＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）９２０とＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）９００とを用いて、次のようにして実現されるものとする。図２に示す各機能は、画像処理装置１００のＲＯＭ９２０に格納されたコンピュータプログラムを画像処理装置１００のＣＰＵ９００が実行することにより実現される。なお、以降の説明において、特定の物体は、人物であるものとする。
【００２３】
通信部２００は、図９を参照して後述するＩ／Ｆ（Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）９４０によって実現でき、ネットワーク１４０を介して、撮像装置１１０や記録装置１２０と通信を行う。通信部２００は、例えば、撮像装置１１０が撮像した画像の画像データを受信したり、撮像装置１１０を制御するための制御コマンドを撮像装置１１０へ送信したりする。なお、制御コマンドは、例えば、撮像装置１１０に対して画像を撮像するよう指示を行うコマンドなどを含む。
【００２４】
記憶部２０１は、図９を参照して後述するＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）９１０やＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）９３０等によって実現でき、画像処理装置１００による画像処理に関わる情報やデータを記憶する。例えば、記憶部２０１は、画像から検出された人物の位置に関する情報を記憶する。
【００２５】
表示制御部２０２は、撮像装置１１０が撮像した画像や、本実施形態に係る画像処理に関する設定を行う設定画面、画像処理の結果を示す情報などをディスプレイ１３０に表示させる。例えば、表示制御部２０２は、後述する生成部２０７により生成された出力画像をディスプレイ１３０に表示させる。操作受付部２０３は、キーボードやマウス等の入力装置（不図示）を介して、ユーザが行った操作を受け付ける。
【００２６】
抽出部２０４は、撮像された入力画像から前景領域を抽出する。抽出部２０４は、通信部２００が受信した入力画像と背景画像とを比較することにより、前景領域を抽出する。なお、背景画像は、プライバシーを保護する対象（隠蔽対象）とする特定の物体（本実施形の場合は人物）が含まれていない状態の画像であるものとする。
【００２７】
抽出部２０４は、通信部２００が受信した入力画像と背景画像とを比較することにより、前景領域を抽出する。抽出部２０４は、例えば、背景画像に対する差分の領域を示す前景領域を「１」とし、その他の領域を「０」とする２値画像を生成する。この場合、抽出部２０４は、例えば、背景画像の各画素と入力画像の各画素とで差分値を算出し、算出した差分値が閾値以上の画素については前景領域を表す「１」を設定し、閾値未満の場合は「０」を設定することにより、２値画像を生成することができる。なお、抽出部２０４は、背景差分のみならず、他の手法によって前景領域を特定してもよい。
【００２８】
検出部２０５は、画像から特定の物体を検出する。例えば、検出部２０５は、照合パターン（辞書）を用いて、画像から特定の物体を検出する。なお、画像から特定の物体として人物を検出する場合において、人物が正面向きである場合と横向きである場合とで使用する照合パターンを両方使うことで検出精度の向上が期待できる。例えば、正面（背面）向きの人物の画像と照合させるための照合パターンと、横向きの人物の画像と照合させるための照合パターンとを保持し、撮像装置１１０の設置状態やユーザの指定に基づいて両方使うことができる。
【００２９】
また、照合パターンは、斜め方向からや上方向からなど他の角度からのものを用意しておいてもよい。また、人物を検出する場合、必ずしも全身の特徴を示す照合パターン（辞書）を用意しておく必要はなく、上半身、下半身、頭部、顔、足などの人物の一部について照合パターンを用意してもよい。なお、検出部２０５は、画像から人物を検出する機能を有していればよく、パターンマッチング処理にのみ限定されるものではない。
【００３０】
なお、以降の説明において、本実施形態における検出部２０５は、人物の上半身の照合パターンを用いて画像から人物の上半身を検出するものとする。そして、検出部２０５は、検出した人物の上半身を示す画像の領域（画像領域）から当該人物の全身の画像領域を特定する。例えば、検出部２０５は、人物の上半身を示す画像領域の垂直方向のサイズを所定の倍率（例えば２倍）だけ画像における垂直方向の下方向に拡大した画像領域を当該人物の全身の画像領域として特定する。なお、検出部２０５により検出された人物の位置は、画像の左上の端点を原点として、当該人物の全身の画像領域における重心点の座標であるものとする。
【００３１】
設定部２０６は、検出部２０５により検出された特定の物体の画像における位置に基づいて、当該特定の物体に対応する形状の領域（特定領域）を設定する。本実施形態における設定部２０６は、検出部２０５により検出された画像における人物の位置に基づいて、人物に対応する形状の領域である人物領域を設定する。例えば、設定部２０６は、検出部２０５により検出された人物の全身の画像領域を囲うように人物領域を設定する。なお、以降の説明において特定領域と人物領域は同じものとして説明する。
【００３２】
生成部２０７は、検出部２０５により検出された特定の物体に対応する領域である第１領域を抽象化した第１シルエット画像を生成する。なお、第１領域は、例えば、特定の物体を人物とした場合、検出部２０５により検出された人物の位置に基づき、設定部２０６により設定された人物領域（特定領域）における前景領域である。この場合、生成部２０７は、検出部２０５により検出された人物の位置に基づき、設定部２０６により設定された人物領域における前景領域を抽象化した画像を第１シルエット画像として生成する。なお、第１領域は、例えば、検出された特定の物体の画像領域であってもよい。例えば、第１領域は、検出された人物の画像における全身の画像領域であってもよい。
【００３３】
また、生成部２０７は、抽出部２０４により抽出された前景領域のうち、少なくとも第１領域以外の領域である第２領域を抽象化したシルエット画像であって、第１シルエット画像と表示態様が異なるシルエット画像を第２シルエット画像として生成する。なお、第２領域は、例えば、抽出部２０４により抽出された前景領域の全体の領域であってもよい。
【００３４】
また、生成部２０７は、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成する。このとき、生成部２０７は、第１シルエット画像と第２シルエット画像の各々が表示されるよう、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。なお、本実施形態における所定の画像は、抽出部２０４による前景領域の抽出に用いられる背景画像とするが、これに限らない。例えば、所定の画像は、背景画像とは異なる、予め用意した表示用の画像であってもよい。
【００３５】
ここで第１シルエット画像や第２シルエット画像を生成させる方法について説明する。生成部２０７は、例えば、第１領域（または第２領域）を、任意の色（ＲＧＢ値）で塗りつぶすことで、抽象化（隠蔽）した第１シルエット画像（または第２シルエット画像）を生成する。なお、シルエット画像を生成させる方法としては、例えば、テクスチャを付与した画像や、モザイク処理を施したモザイク画像、ぼかし処理を施したぼかし画像などであってもよい。なお、第１シルエット画像の表示態様と、第２シルエット画像の表示態様とを異ならせる方法としては、例えば、生成部２０７は、次のような処理を行う。すなわち、生成部２０７は、第１領域と、第２領域とで異なる色で塗りつぶすことで、第１シルエット画像の表示態様と、第２シルエット画像の表示態様とを異ならせる。
【００３６】
次に、図３および図４を参照して、本実施形態に係る画像処理装置１００の画像処理について更に詳細に説明する。図３は、本実施形態に係る画像処理装置１００の画像処理の流れを示すフローチャートである。また、図４は、本実施形態に係る画像処理装置１００の画像処理を説明するための図である。
【００３７】
なお、図３に示すフローを実行することで、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを重畳して表示した出力画像を生成することができる。なお、図３に示すフローの処理は、例えば、ユーザによる指示に従って、開始又は終了するものとする。なお、図３に示すフローチャートの処理は、撮像装置１００のＲＯＭ９２０に格納されたコンピュータプログラムを撮像装置１００のＣＰＵ９００が実行して実現される図２に示す機能ブロックにより実行されるものとする。
【００３８】
まず、Ｓ３０１にて、通信部２００は、撮像装置１１０が撮像した画像（入力画像）を受信する。図４（ａ）は、通信部２００が受信する入力画像の一例を示す図である。図４（ａ）に示す画像には、複数の人物で混雑した領域である混雑領域４４０および混雑領域４４１が発生している際に撮像された画像の一例を示している。人物４００は、混雑領域４４０、４４１外に単独で存在している人物を示している。人物４０１は、混雑領域４４０に存在する人物を示しており、比較的大きなサイズで映るため検出部２０５による検出が可能な状態で映っている。一方、人物４０２は、混雑領域４４０における人物と比較し、撮像装置１１０から遠方に存在する人物を示しており、サイズが小さいために、検出部２０５による検出が困難な状態で映っている。
【００３９】
次に、Ｓ３０２にて、抽出部２０４は、前景領域を抽出するために用いる背景画像を取得する。なお、抽出部２０４は、例えば、予め設定された背景画像を取得してもよい。具体的には、抽出部２０４は、図５（ａ）に示す入力画像と同じ撮像範囲を人物が存在していない場合に予め撮像しておいた画像を背景画像として取得する。また、抽出部２０４は、現在のフレームから過去Ｎフレーム分の入力画像に基づいて生成された背景画像を取得してもよい。例えば、生成部２０７は、現在のフレームから直近５フレーム分の入力画像の各画素値の平均値を求めることで背景画像を生成する。そして、抽出部２０４は、生成部２０７により生成された背景画像を取得してもよい。図４（ｂ）に示す画像は、Ｓ３０２にて抽出部２０４により取得される背景画像の一例を示す図である。
【００４０】
次に、Ｓ３０３にて、抽出部２０４は、撮像された入力画像から前景領域を抽出する。本実施形態における抽出部２０４は、通信部２００が受信した入力画像と背景画像とを比較することにより、前景領域を抽出する。図４（ｃ）に示す前景領域４０３〜４０５は、Ｓ３０３にて、抽出部２０４により、図４（ａ）に示す入力画像と、図４（ｂ）に示す背景画像との差分により抽出された前景領域である。図４（ｃ）に示すように、図４（ｂ）の背景画像には存在していない前景領域４０３〜４０５が抽出部２０４により抽出されている。図４（ｃ）に示す例において、前景領域４０３は、人物４００に対応する前景領域であり、周囲に他の前景領域が無いことから人物の形状が明瞭である。また、前景領域４０４は、混雑領域４４０に存在する複数の人物に対応する前景領域である。また、前景領域４０５は、混雑領域４４１に存在する複数の人物に対応する前景領域である。
【００４１】
なお、本実施形態において、抽出部２０４は、入力画像と背景画像とを比較することにより、前景領域を抽出するが、これに限らない。例えば、抽出部２０４は、複数の入力画像の差を取るフレーム間差分を用いて、画像における動体の領域（前景領域）を抽出してもよい。
【００４２】
次に、Ｓ３０４にて、検出部２０５は、照合パターン（辞書）を用いて、入力画像から人物を検出する。図４に示す例において、検出部２０５は、図４（ａ）に示す入力画像から、人物を検出する。
【００４３】
次に、Ｓ３０５にて、生成部２０７は、検出部２０５により検出された特定の物体に対応する領域である第１領域を抽象化した第１シルエット画像を生成する。なお、本実施形態において、生成部２０７は、次のような処理を行うことで第１シルエット画像を生成する。すなわち、生成部２０７は、検出部２０５により検出された人物の位置に基づき、設定部２０６により設定された人物領域における前景領域を第１領域とし、当該第１領域を抽象化した画像を第１シルエット画像として生成する。
【００４４】
ここで図４（ｄ）および図４（ｅ）を参照して、設定部２０６により人物領域が設定される処理と、生成部２０７により第１シルエット画像が生成される処理について説明する。まず、図４（ｄ）を参照して、設定部２０６により人物領域が設定される処理について説明する。
【００４５】
図４（ｄ）は、図４（ａ）に示す入力画像に対し検出部２０５により検出された人物の位置に基づき、設定部２０６により設定された人物領域を示している。人物領域４０６は、検出部２０５により検出された人物４００の位置に基づいて、設定部２０６により、人物４００の全身（画像領域）を囲うよう設定された人物領域である。また、人物領域４０７は、検出部２０５により検出された混雑領域４４０における複数の人物ごとの位置に基づいて、設定部２０６により、当該複数の人物ごとに設定された複数の人物領域の内の１つである。なお、図４（ｄ）に示すように、混雑領域４４１に存在する複数の人物の各々は画像におけるサイズが小さいため、当該複数の人物の各々は検出部２０５により検出されず、当該複数の人物の各々に対し、設定部２０６により人物領域が設定されていない。なお、図４（ｄ）に示す人物領域４０６、４０７の形状は楕円形であり、検出された各々の人物のサイズに対応したサイズで設定部２０６により設定される。なお、人物領域４０６、４０７の形状は楕円形であるが、例えば、人物の少なくとも頭部に対応する第１形状と、人物の動体に対応する第２形状とを含む形状の領域であってもよい。なお、人物領域の形状は、検出された人物の全身を全て囲うような形状にしてもよいし、人物の一部がはみ出るような形状であっても構わない。例えば、人物領域の形状は、人物の頭部、上半身など人物の一部のみを覆う形状であってもよい。なお、設定部２０６により設定される人物領域の形状についての詳細な説明は、図５を参照して後述する。
【００４６】
次に、図４（ｅ）を参照して、生成部２０７により第１シルエット画像が生成される処理について説明する。本実施形態における生成部２０７は、検出部２０５により検出された人物の位置に基づき、設定部２０６により設定された人物領域における前景領域を第１領域とし、当該第１領域を抽象化した画像を第１シルエット画像として生成する。図４（ｅ）に示す第１シルエット画像４０８は、設定部２０６により設定された人物領域４０６における前景領域を抽象化した第１シルエット画像である。第１シルエット画像４０９は、設定部２０６により設定された混雑領域４４０での人物領域における前景領域を抽象化することで生成された第１シルエット画像である。図４（ｅ）に示すように、混雑領域４４０における人物に対し設定された各人物領域（楕円）は重なっているため、混雑領域４４０における人物各々に対する第１シルエット画像では、生成部２０７は、個々を区別できるように人物領域ごとに色を異ならせている。図４（ｅ）のような第１シルエット画像を生成することで、画像に映る人物のプライバシーを保護しつつ、個々の人物を区別した表示を行うことが可能になる。
【００４７】
次に、Ｓ３０６にて、生成部２０７は、抽出部２０４により抽出された前景領域のうち、少なくとも第１領域以外の領域である第２領域を抽象化したシルエット画像であって、第１シルエット画像と表示態様が異なる第２シルエット画像を生成する。なお、本実施形態において、第２領域は、抽出部２０４により抽出された前景領域であるものとする。すなわち、本実施形態では、図４（ｃ）に示す前景領域４０３〜４０５を第２領域とする。
【００４８】
次に、Ｓ３０７にて、生成部２０７は、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。なお、このとき、生成部２０７は、第１シルエット画像を優先的に表示されるように、出力画像を生成する。言い換えれば、生成部２０７は、第１シルエット画像と第２シルエット画像の各々が表示されるように、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを重畳した出力画像を生成する。なお、本実施形態において、所定の画像は図４（ｂ）に示す背景画像とする。
【００４９】
図４（ｆ）には、Ｓ３０５にて生成された第１シルエット画像と、Ｓ３０６にて生成された第２シルエット画像とを背景画像に重畳した出力画像の一例を示す図である。図４（ｆ）に示すように、Ｓ３０５にて生成された第１シルエット画像４０８、４０９と、Ｓ３０６にて生成された第２シルエット画像４１０が背景画像に重畳されている。なお、第２シルエット画像４１０は、生成部２０７により、前景領域４０５を抽象化することで生成されたシルエット画像である。
【００５０】
なお、生成部２０７は、第１シルエット画像および第２シルエット画像の各々が表示されるように、第２シルエット画像より表側（上側）に第１シルエット画像が位置するよう、第１シルエット画像および第２シルエット画像を背景画像に重畳する。
【００５１】
次に、Ｓ３０８にて、表示制御部２０２は、生成部２０７により生成された出力画像を出力する。なお、本実施形態において、表示制御部２０２は、生成部２０７により生成された出力画像をディスプレイ１３０に表示させる。
【００５２】
次に、Ｓ３０９にて、ユーザにより処理を終了する指示がある場合（Ｓ３０９にてＹｅｓ）、処理を終了する。一方、ユーザにより処理を終了する指示がない場合（Ｓ３０９にてＮｏ）、Ｓ３０１へ戻り、通信部２００は次のフレームの画像（入力画像）を受信する。
【００５３】
以上説明したように本実施形態に係る画像処理装置１００の画像処理は、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。
【００５４】
ここで、図５を参照して、設定部２０６により設定される人物領域の形状について説明する。図４を参照して説明した上述の内容においては、設定部２０６により設定される人物領域４０６、４０７として、図５に示す楕円形状５００を例に挙げて説明したが、これに限らない。人物領域の形状としては、例えば、図５に示す矩形５０１や台形５０２といった単純な図形でもよい。
【００５５】
また、人物領域の形状としては、人物の少なくとも頭部に対応する第１形状と、人物の胴体に対応する第２形状とを含む形状であってもよい。例えば、人物領域の形状として、形状５０３のように、頭部に対応する円形の第１形状５１０と、人物の胴体に対応する三角形の第２形状５１１とを含む形状であってもよい。また、人物領域の形状として、形状５０４のように、頭部に対応する円形の第１形状５２０と、人物の胴体に対応する楕円を一部である第２形状５２１とを含む形状であってもよい。また、人物領域の形状として、形状５０５のように、頭部に対応する円形の第１形状５３０と、人物の胴体に対応する略矩形の第２形状５３１とを含む形状であってもよい。
【００５６】
なお、人物領域の形状の一例である形状５０３〜５０５に示すように、上述したように、人物の頭部を模した第１形状と、人物の胴体を模した第２形状とを含む形状であるが、これに限らない。例えば、人物領域の形状としては、人物の頭部を模した第１形状と、人物の胴体を模した第２形状と、更に、例えば、人物の下半身を模した第３形状を含む形状であってもよい。
【００５７】
なお、本実施形態における人物領域の形状は、図５に示す矩形５０１や台形５０２のように曲線を有していない形状であってもよいし、楕円形５００、形状５０３〜５０５のように、一部曲線を有する形状であってもよい。
【００５８】
以上説明したように、本実施形態に係る画像処理装置１００の画像処理は、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。ここで、第１シルエット画像および第２シルエット画像を所定の画像に重畳した出力画像を生成する効果について説明する。
【００５９】
図４（ｅ）に示すように、第一シルエット画像では、画像に含まれる人物の各々を区別可能に表示することが可能である反面、画像から検出されなかった人物（人物４０２等）に対応するシルエット画像が表示されない。その結果、実際の人物の数に対応した表示が生成されない。例えば、駅などにおいて電車遅延が発生し、プラットホームに入場制限が行われて発生した人物の行列を撮像している場合を想定する。このとき、第１シルエット画像だけでは、検出されない人物を反映した表示が行えないため、実際の人物の数に対応した表示が生成されないことがある。つまり、第１シルエット画像だけを所定の画像に重畳した出力画像では、撮像された環境（人物の数）を適切に反映できないことがある。
【００６０】
そこで、本実施形態では、第１シルエット画像に加え、更に、抽出部２０４により抽出された前景領域に対応する第２シルエット画像を重畳した出力画像を生成する。これにより、人物として検出されなかったものの、何らかの動体の存在が表示される。よって、ユーザは、混雑状態の有無を画像から知ることが可能になる。言い換えれば、撮像された環境（人物の数）を適切に反映した出力画像の生成が可能となる。
【００６１】
なお、上述の説明では混雑領域４４０に存在する各人物は検出部２０５により検出可能であるものとして説明したが、実際には、混雑状態では人物同士が重なってしまう場合があり、人物が検出できないことがある。このような場合、人物の検出に基づく第１シルエット画像だけを所定の画像に重畳した出力画像では、実際の混雑状況（人物の数）を適切に反映していない。しかし、本実施形態によれば、人物の検出ができなかった領域であっても、抽出部２０４により抽出された前景領域を表示することで、何らかの動体の存在を示す表示を行うことが可能である。そのため、混雑状況を適切に反映させた出力画像を生成することが可能となる。なお、このような場合には、第１シルエット画像中に第１シルエットが混在することになるため、第１シルエット画像と第２シルエット画像とをより識別しやすくするとよい。例えば、第２のシルエットの色を、第１シルエット画像の色に対して補色の関係にある色にするとよい。
【００６２】
なお、本実施形態では、第１領域を、設定部２０６により設定された人物領域（特定領域）における前景領域とし、当該第１領域を抽象化した第１シルエット画像を生成したがこれに限らない。例えば、第１領域を、検出部２０５により検出された人物の画像領域とし、当該第１領域を抽象化した第１シルエット画像を生成してもよい。
【００６３】
なお、本実施形態では、第１領域の色を変更することで、第１領域を抽象化した第１シルエット画像を生成したが、第１領域を抽象化した第１シルエット画像を生成する方法としては、これに限らず、様々な方法が適用可能である。以下、図６を参照して、第１領域を抽象化した第１シルエット画像を生成する方法について説明する。
【００６４】
図６は、第１領域を抽象化した第１シルエット画像を生成する方法を説明するための図である。テンプレート６００は、予め登録されたテンプレートであり、第１シルエット画像の一例である。例えば、生成部２０７は、検出された人物に対応する第１領域に対し、当該人物のサイズに近いサイズのテンプレート６００を背景画像に重畳する。
【００６５】
また、第１領域を、検出部２０５により検出された人物の画像領域としたとき、生成部２０７は、当該画像領域から抽出されたエッジを、第１シルエット画像として生成してもよい。つまり、第１領域を抽象化した第１シルエット画像とは、第１領域から抽出されたエッジを含む。このようにして生成された第１シルエット画像の一例が、エッジ６０１である。
【００６６】
また、第１領域を、検出部２０５により検出された人物の画像領域としたとき、生成部２０７は、当該画像領域から抽出された、画像領域の外周を縁取る輪郭線を、第１シルエット画像として生成してもよい。つまり、第１領域を抽象化した第１シルエット画像とは、第１領域から抽出された輪郭線を含む。このようにして生成された第１シルエット画像の一例が、輪郭線６０２である。
【００６７】
また、第１領域を、検出部２０５により検出された人物の画像領域としたとき、生成部２０７は、当該画像領域から抽出された輪郭線の内部を所定の色で塗りつぶした画像を、第１シルエット画像として生成してもよい。このようにして生成された第１シルエット画像の一例が、輪郭線６０３である。
【００６８】
図６に示すエッジ６０１、輪郭線６０２、輪郭線６０３などを第１シルエット画像として活用することで、本来画像中に存在する人物が有している色の情報（肌の色や服の色等）が無くなるため、個人の識別性が低くすることが可能となる。
【００６９】
なお、生成部２０７は、例えば、テンプレート６００、エッジ６０１、輪郭線６０２、および輪郭線６０３の少なくとも２つを用いて、第１シルエット画像を生成してもよい。例えば、画像から複数の人物が検出された場合、人物ごとに生成される第１シルエット画像の種類（テンプレート６００、エッジ６０１など）を異ならせてもよい。
【００７０】
なお、本実施形態において、第２領域を、抽出部２０４により抽出された前景領域のうち、少なくとも第１領域以外の領域としたが、これに限らない。例えば、検出部２０５が肌色の画像領域の検出だけで画像から人物を検出していない場合を想定する。このとき、人物の肌色に類似した画像領域など、人物の可能性を示唆する特徴が人物としては検出されないことがある。このように個々の人物として検出対象にならない特徴を有する領域を検出し、検出された領域を第２領域としてもよい。例えば、抽出部２０４は、画像から人物の肌の色に類似した領域を抽出し、生成部２０７は、抽出部２０４により抽出された領域を第２領域とし、第２領域を抽象化した第２シルエット画像を生成してもよい。
【００７１】
なお、本実施形態では、第２領域の色を変更することで、第２領域を抽象化した第２シルエット画像を生成したが、第２領域を抽象化した第２シルエット画像を生成する方法としては、これに限らず、様々な方法が適用可能である。例えば、図６に示すテンプレート６００を用いて、第２領域を抽象化した第２シルエット画像を生成してもよい。
【００７２】
この場合、例えば、図４に示す前景領域４０５に対応する位置に、テンプレート６００を重畳することで、第２シルエット画像を生成してもよい。図７に示す第１シルエット画像７０８は、図４（ｃ）に示す第１シルエット画像４０８の変形例であり、テンプレート６００が用いられている。また、第１シルエット画像７０９は、図４（ｃ）に示す第１シルエット画像４０９の変形例であり、テンプレート６００が用いられている。
【００７３】
一方、第２シルエット画像７１０は、図４（ｃ）に示す第２シルエット画像４１０の変形例であり、第１シルエット画像７０８、７０９と異なる色で塗りつぶされている。生成部２０７は、第２シルエット画像７１０を生成するために以下のような処理を実行する。すなわち、生成部２０７は、図４に示す前景領域４０５（第２領域）のサイズに基づいて、前景領域４０５に対しテンプレート６００を配置することで、前景領域４０５を抽象化した第２シルエット画像を生成する。この場合、生成部２０７は、前景領域４０５の画像における垂直方向のサイズに基づいて、テンプレート６００の垂直方向のサイズを決定する。例えば、前景領域４０５の画像における垂直方向のサイズと、テンプレート６００の垂直方向のサイズとが略同一となるよう、生成部２０７は、テンプレート６００を前景領域４０５に対して配置する。
【００７４】
また更に、前景領域４０５の画像における水平方向のサイズに基づいて、テンプレート６００の水平方向のサイズを決定する。例えば、前景領域４０５の画像における水平方向のサイズと、テンプレート６００の水平方向のサイズとが略同一となるよう、生成部２０７は、テンプレート６００を前景領域４０５に対して配置する。このように、前景領域４０５が示す領域では、詳細な人数、人物の位置、人物のサイズは不明であるが、人物が存在していることが分かるようにテンプレート６００を適用してもよい。
【００７５】
なお、画像の奥側から手前側にかけて映る人物のサイズが大きくなるような場合において、人物に対応する前景領域の垂直方向のサイズが大きくなる傾向にある。そこで、画像における前景領域（第２領域）の位置に基づいて、前景領域（第２領域）に配置するテンプレート６００のサイズを変化させて配置してもよい。例えば、生成部２０７は、画像の奥側における前景領域（第２領域）に対して、サイズが比較的小さいテンプレート６００を配置し、画像の手前側における前景領域（第２領域）に対して、サイズが比較的大きいテンプレート６００を配置する。なお、生成部２０７は、テンプレート６００に限らず、他の方法を用いて、第２領域を抽象化した第２シルエット画像を生成してもよい。
【００７６】
以上説明したように、本実施形態に係る画像処理装置１００は、画像から検出された特定の物体に対応する領域である第１領域を抽象化した第１シルエット画像を生成する。そして、画像処理装置１００は、抽出された前景領域のうち、少なくとも第１領域以外の領域である第２領域を抽象化したシルエット画像であって、第１シルエット画像と表示態様が異なる第２シルエット画像を生成する。そして、画像処理装置１００は、生成した第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成する。このようにすることで、画像に映る人物のプライバシーを保護しつつ、撮像された環境の状況を適切に反映させた表示を可能とすることができる。
【００７７】
（実施形態２）
実施形態１では、生成した第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成することで、プライバシーを保護しつつ、撮像された環境の状況を適切に反映させた表示を可能とする実施形態について説明した。
【００７８】
実施形態１において、第２シルエット画像は、抽出部２０４により抽出された前景領域のうち、少なくとも第１領域以外の領域である第２領域を抽象化した画像であった。しかしながら、抽出部２０４により抽出される前景領域には、光源の変化によるノイズの領域（以下、ノイズ領域）や人物の影が床や壁に映ったノイズ領域が含まれる場合がある。このようなノイズ領域を抽象化したシルエット画像が出力画像に表示されると、混雑状況（人の数など）の把握のためには不適切な表示になることがある。
【００７９】
そこで、本実施形態における画像処理装置１００は、次のような処理を行う。すなわち、画像処理装置１００は、画像における混雑領域を判定し、混雑領域の判定結果に応じて、第１シルエット画像を所定の画像に重畳した出力画像、または第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。以下、実施形態１と異なる部分を主に説明し、実施形態１と同一または同等の構成要素、および処理には同一の符号を付すとともに、重複する説明は省略する。
【００８０】
以下、図８に示す機能ブロック図を参照して本実施形態に係る画像処理装置１００の処理について説明する。図８は、本実施形態に係る画像処理装置１００の機能ブロックを示す図である。なお、図８の機能ブロックが示す各機能は、本実施形態において、ＲＯＭ９２０とＣＰＵ９００とを用いて、次のようにして実現されるものとする。図８に示す各機能は、画像処理装置１００のＲＯＭ９２０に格納されたコンピュータプログラムを画像処理装置１００のＣＰＵ９００が実行することにより実現される。
【００８１】
図８における通信部２００、記憶部２０１、表示制御部２０２、操作受付部２０３、抽出部２０４、検出部２０５、設定部２０６の処理は、実施形態１と同様であるため説明を省略する。
【００８２】
図８に示す判定部８０８は、画像における混雑領域を判定する。例えば、判定部８０８は、検出部２０５により検出された人物の数に基づいて、画像における混雑領域を判定する。この場合、判定部８０８は、例えば、検出された人物の数が閾値以上の場合、画像全体が混雑領域であると判定する。
【００８３】
また、判定部８０８は、例えば、次のようにして画像における混雑領域を判定してもよい。すなわち、判定部８０８は、画像を複数のエリアに分割し、エリア毎に検出された人物の数を計数し、人物の数が閾値を超えるエリアを混雑領域として判定する。
【００８４】
また、判定部７０８は、例えば、画像から抽出部２０４により抽出された前景領域の位置とサイズに基づいて、混雑領域を判定してもよい。具体的には、判定部７０８は、抽出部２０４により抽出された１つの前景領域のサイズが閾値以上である場合に当該前景領域を混雑領域として判定してもよい。なお、１つの前景領域とは、２値画像において前景領域を示す「１」である画素のうち、隣接した画素を連結させることで形成される領域とする。
【００８５】
また、判定部７０８は、例えば、画像から抽出部２０４により抽出された前景領域の位置およびサイズと、画像から検出部２０５により検出された人物の数とに基づいて、画像における混雑領域を判定してもよい。具体的には、判定部７０８は、例えば、画像から抽出されたサイズが第１閾値以上の前景領域、または、画像を複数のエリアに分割したときに検出された人物の数が第２閾値以上のエリア、を混雑領域として判定する。
【００８６】
そして、本実施形態に係る生成部２０７は、判定部８０８による判定結果に基づいて、第１シルエット画像を所定の画像に重畳した出力画像を生成するか、もしくは、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。
【００８７】
例えば、判定部８０８により混雑領域が存在すると判定されれば、生成部２０７は、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。例えば、図３に示すＳ３０４にて、検出部２０５により検出された人物の数が閾値以上であれば、生成部２０７は、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。
【００８８】
実施形態１でも説明したように、混雑領域では人物同士が重なることにより、人物の検出ができない可能性が高まる。そこで、画像から検出された人物の数が閾値以上であれば、言い換えれば、混雑領域が存在していれば、画像から全員の人物を検出できていないと判定し、生成部２０７は、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。
【００８９】
一方、例えば、判定部８０８により混雑領域が存在すると判定されれば、生成部２０７は、第１シルエット画像のみを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。例えば、図３に示すＳ３０４にて、検出部２０５により検出された人物の数が閾値未満であれば、生成部２０７は、第１シルエット画像を所定の画像に重畳した出力画像を生成する。これは、画像から検出された人物の数が閾値未満であれば、言い換えれば、混雑領域が存在していなければ、画像から全員の人物を検出できているとし、生成部２０７は、第１シルエット画像のみを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。このようにすることで、人物の影などが前景領域として抽出されている場合であっても、ユーザに誤解を与えるような表示を行うことを抑制する。
【００９０】
なお、上述した処理は、混雑領域ではない領域（以下、非混雑領域）と混雑領域とで使い分けてもよい。例えば、判定部８０８は、画像を複数のエリアに分割し、エリア毎に検出された人物の数を計数し、人物の数が閾値を超えるエリアを混雑領域として判定する場合を想定する。このとき、生成部２０７は、非混雑領域に対しては、第１シルエット画像のみを所定の画像に重畳し、混雑領域に対しては、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成する。このようにすることで、非混雑領域に発生したノイズを排除した出力画像を生成でき、更に、混雑領域において検出できなかった人物に対応するシルエット画像を表示した出力画像を生成することができる。
【００９１】
また、判定部８０８は、画像から抽出部２０４により抽出された前景領域のサイズが閾値以上である場合に当該前景領域を混雑領域として判定する場合を想定する。このとき、画像において前景領域が存在しない領域、または、サイズが閾値未満の前景領域を非混雑領域とする。このとき、生成部２０７は、非混雑領域に対しては、第１シルエット画像のみを所定の画像に重畳し、混雑領域に対しては、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳して表示した出力画像を生成する。
【００９２】
一般に、非混雑領域において単独で存在する人物からは、当該人物の画像領域に沿った、言い換えれば、当該人物の形状が反映された前景領域が抽出される。一方、混雑領域において検出されない人物が存在する場合がある。そこで、本実施形態に係る画像処理装置１００は、混雑領域か否かに応じて、第１シルエット画像を所定の画像に重畳した出力画像、もしくは、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを重畳した出力画像を生成する。
【００９３】
なお、本実施形態における生成部２０７は、混雑領域の判定結果に応じて、第１シルエット画像を所定の画像に重畳した出力画像、もしくは、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを重畳した出力画像を生成するが、これに限らない。例えば、生成部２０７は、検出された人物の近傍における第２領域（前景領域）のサイズに基づいて、第１シルエット画像を所定の画像に重畳した出力画像、もしくは、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを重畳した出力画像を生成してもよい。
【００９４】
上述したように、非混雑領域において単独で存在する人物からは、当該人物の画像領域に沿った、言い換えれば、当該人物の形状が反映された前景領域が抽出される。一方、混雑領域において検出されない人物が存在する場合がある。そこで、生成部２０７は、次のような処理を行う。生成部２０７は、検出された人物の全身の画像領域を包含するように第２領域が存在する場合、当該人物に対応する第１領域を抽象化した第１シルエット画像と、当該第２領域を抽象化した第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。一方、生成部２０７は、検出された人物の全身の画像領域を包含するように第２領域が存在しない場合、当該人物に対応する第１領域を抽象化した第１シルエット画像のみを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。
【００９５】
なお、本実施形態における生成部２０７は、混雑領域の判定結果に応じて、第１シルエット画像を所定の画像に重畳した出力画像、もしくは、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを重畳した出力画像を生成するが、これに限らない。例えば、生成部２０７は、前景領域の位置と画像における床面の位置とに基づいて、第１シルエット画像を所定の画像に重畳した出力画像、もしくは、第１シルエット画像と第２シルエット画像とを重畳した出力画像を生成してもよい。
【００９６】
この場合、判定部８０８は、撮像装置１１０が撮像する画像における床面の位置情報を取得する。例えば、判定部８０８は、撮像装置１１０の設置状況に基づき、撮像した画像における床面の位置を取得する。または、判定部８０８は、ユーザにより指定された領域を床面の位置として取得してもよい。そして、判定部８０８は、取得した床面の位置に対し第２領域（前景領域）が近いか否かを判定する。このとき、判定部８０８は、例えば、第２領域の外周における任意の点のうち床面に最も近い点と、当該点を通る床面に垂直な線分と床面との交点との距離が閾値未満か否かを判定する。そして、生成部２０７は、判定部８０８により距離が閾値未満であると判定された場合、当該第２領域を抽象化した第２シルエット画像と、第１シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。一方、生成部２０７は、判定部８０８により距離が閾値以上であると判定された場合、第１シルエット画像のみを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。このようにすることで、照明変化などにより壁や天井などにノイズとして発生した前景領域を抽象化した第２シルエット画像が出力画像として表示されてしまうことを抑制することができる。
【００９７】
以上説明したように、本実施形態における生成部２０７は、混雑領域の判定結果に応じて、第１シルエット画像を所定の画像に重畳した出力画像、または第１シルエット画像と第２シルエット画像とを所定の画像に重畳した出力画像を生成する。このようにすることで、プライバシーを保護しつつ、撮像された環境の状況を適切に反映させた表示をすることができる。
【００９８】
（その他の実施形態）
次に図９を参照して、各実施形態の各機能を実現するための画像処理装置１００のハードウェア構成を説明する。なお、以降の説明において画像処理装置１００のハードウェア構成について説明するが、記録装置１２０および撮像装置１１０も同様のハードウェア構成によって実現されるものとする。
【００９９】
本実施形態における画像処理装置１００は、ＣＰＵ９００と、ＲＡＭ９１０と、ＲＯＭ９２０、ＨＤＤ９３０と、Ｉ／Ｆ９４０と、を有している。
【０１００】
ＣＰＵ９００は画像処理装置１００を統括制御する中央処理装置である。ＲＡＭ９１０は、ＣＰＵ９００が実行するコンピュータプログラムを一時的に記憶する。また、ＲＡＭ９１０は、ＣＰＵ９００が処理を実行する際に用いるワークエリアを提供する。また、ＲＡＭ９１０は、例えば、フレームメモリとして機能したり、バッファメモリとして機能したりする。
【０１０１】
ＲＯＭ９２０は、ＣＰＵ９００が画像処理装置１００を制御するためのプログラムなどを記憶する。ＨＤＤ９３０は、画像データ等を記録する記憶装置である。
【０１０２】
Ｉ／Ｆ９４０は、ネットワーク１４０を介して、ＴＣＰ／ＩＰやＨＴＴＰなどに従って、外部装置との通信を行う。
【０１０３】
なお、上述した各実施形態の説明では、ＣＰＵ９００が処理を実行する例について説明するが、ＣＰＵ９００の処理のうち少なくとも一部を専用のハードウェアによって行うようにしてもよい。例えば、ディスプレイ１３０にＧＵＩ（ＧＲＡＰＨＩＣＡＬ  ＵＳＥＲ  ＩＮＴＥＲＦＡＣＥ）や画像データを表示する処理は、ＧＰＵ（ＧＲＡＰＨＩＣＳ  ＰＲＯＣＥＳＳＩＮＧ  ＵＮＩＴ）で実行してもよい。また、ＲＯＭ９２０からプログラムコードを読み出してＲＡＭ９０１に展開する処理は、転送装置として機能するＤＭＡ（ＤＩＲＥＣＴ  ＭＥＭＯＲＹ  ＡＣＣＥＳＳ）によって実行してもよい。
【０１０４】
なお、本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを１つ以上のプロセッサが読出して実行する処理でも実現可能である。プログラムは、ネットワーク又は記憶媒体を介して、プロセッサを有するシステム又は装置に供給するようにしてもよい。また、本発明は、上述の実施形態の１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。また、画像処理装置１００の各部は、図９に示すハードウェアにより実現してもよいし、ソフトウェアにより実現することもできる。
【０１０５】
なお、上述の各実施形態において、特定の物体を人物として説明したが、本発明はこれに限らない。例えば、背景画像上に映っていない物体であって、撮像範囲の状況を把握するために有用な物体であれば人物検出と同様に当該物体検出を行い、上述の処理を適用してシルエット画像を生成して背景画像に重畳した出力画像を生成してもよい。状況の把握に有用な物体としては例えば、邪魔になりやすい旅行用の大きなカバンや、工事個所に設置される進入禁止を示すバリケードなど様々な物体が挙げられる。
【０１０６】
なお、上述した各実施形態に係る画像処理装置１００の１以上の機能を他の装置が有していてもよい。例えば、各実施形態に係る画像処理装置１００の１以上の機能を撮像装置１１０が有していてもよい。このとき、撮像装置１１０と画像処理装置１００の分散処理の例としては、次のようなものがある。例えば、ユーザによる画像内の所定領域の指定や、ユーザによる背景画像の指定などを受け付ける操作受付部２０３や、ディスプレイ１３０に出力画像を表示させる表示制御部２０２は、画像処理装置１００が有する。一方、人物を検出する検出部２０５や、前景領域を抽出する抽出部２０４は、撮像装置１１０が有していてもよい。このような構成にすることで、複数の撮像装置１１０が接続されている場合において、画像処理装置１００の処理負荷が低減し、より多くの撮像装置１１０と接続することが可能となる。
【０１０７】
なお、上述した各実施形態を組み合わせて、例えば、上述した実施形態を任意に組み合わせて実施してもよい。
【０１０８】
以上、本発明を実施形態と共に説明したが、上記実施形態は本発明を実施するにあたっての具体化の例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲は限定的に解釈されるものではない。すなわち、本発明はその技術思想、又はその主要な特徴から逸脱しない範囲において、様々な形で実施することができる。例えば、各実施形態を組み合わせたものも本明細書の開示内容に含まれる。
【符号の説明】
【０１０９】
１００  画像処理装置
１１０  撮像装置
２００  通信部
２０１  記憶部
２０２  表示制御部
２０３  操作受付部
２０４  抽出部
２０５  検出部
２０６  設定部
２０７  生成部
８０８  判定部
【図１】
2020106889.tif 000003
【図２】
2020106889.tif 000004
【図３】
2020106889.tif 000005
【図４】
2020106889.tif 000006
【図５】
2020106889.tif 000007
【図６】
2020106889.tif 000008
【図７】
2020106889.tif 000009
【図８】
2020106889.tif 000010
【図９】
2020106889.tif 000011