(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視対象領域を撮像装置で逐次撮影した映像データにおける複数の画像から、所定の動作パラメータに基づいて、前記監視対象領域中の変化領域を抽出すると共に、当該変化領域に基づいてイベント発生の有無を検知する画像認識手段と、
前記監視対象領域を撮影した画像の空間周波数を算出する周波数展開部と、
前記周波数展開部で算出された所定期間の前記空間周波数から空間周波数の値と、所定の周波数要素とを抽出する周波数要素抽出部と、
前記周波数要素抽出部で抽出された空間周波数の値と、前記所定の周波数要素とに基づいて、前記撮像装置の設置環境と前記監視対象領域の状況とを類推し、この類推結果に対応して、前記動作パラメータの補正を行う補正実施部とを備え、
前記所定の周波数要素は、空間周波数の変動周期と、空間周波数の変動幅と、空間周波数のピーク値とのいずれか１つ以上の値を含む
監視用画像処理装置。
【請求項２】
画像認識手段は、監視対象領域の背景画像と現画像との差分を所定の動作パラメータに基づいて演算する背景差分演算部と、当該背景差分演算部で演算された差分値を２値化して変化領域を抽出する２値化部と、当該変化領域に基づく前記監視対象領域の特徴量と、予め定められた特徴量の設定値とを比較して前記監視対象領域におけるイベント発生の有無を判定する認識処理部とを備え、
補正実施部は、前記動作パラメータを補正することを特徴とする請求項１記載の監視用画像処理装置。
【請求項３】
画像認識手段は、監視対象領域の背景画像と現画像との差分を演算する背景差分演算部と、前記背景差分演算部で演算された差分値に基づいて、２値化のための閾値を所定の動作パラメータとして演算する閾値演算部と、前記背景差分演算部で演算された差分値を前記閾値で２値化して変化領域を抽出する２値化部と、当該変化領域に基づく前記監視対象領域の特徴量と、予め定められた特徴量の設定値とを比較して前記監視対象領域におけるイベント発生の有無を判定する認識処理部とを備え、
補正実施部は、前記閾値演算部で演算する閾値を補正することを特徴とする請求項１記載の監視用画像処理装置。
【請求項４】
画像認識手段は、監視対象領域の背景画像と現画像との差分を演算する背景差分演算部と、前記背景差分演算部で演算された差分値を２値化する２値化部と、２値化したデータに基づく前記監視対象領域の特徴量と、予め定められた特徴量の設定値とを比較して前記監視対象領域におけるイベント発生の有無を判定する認識処理部とを備え、
補正処理部は、前記特徴量の設定値を補正することを特徴とする請求項１記載の監視用画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、監視対象領域を逐次撮影した画像から変化領域を抽出し、この変化領域に基づいてイベント発生の有無を検知する監視用画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来より、監視対象領域を逐次撮影した時系列の画像から変化領域を抽出し、この変化領域に基づいてイベント発生の有無を判定し、イベントが発生した場合に発報を行う監視装置があった（例えば、特許文献１参照）。
このような監視装置に用いられる画像処理装置では、逐次取得される画像を現画像として蓄積すると共に、過去の背景画像と演算処理を行って新たな背景画像を作成し、これを背景画像として蓄積する。そして、現画像と背景画像との差分データを作成し、これを２値化して特徴量を演算し、この特徴量が予め定められた設定値を満足した場合、監視装置は、イベント発生として発報を行うよう構成されていた。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特許第４０６５１３７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
上記のような従来の画像処理装置では、変化領域を元に特徴量を演算する。変化領域は、多値差分データと２値化閾値によって作成されるが、その演算の基本は多値差分データとなる。多値差分データは、２枚の画像（現画像と背景画像）に差分があった場合に求まるデータであるが、以下のような状況ではこの２枚の画像に差分が出にくくなる。これを「コントラストが低い」状況という。
【０００５】
状況１：照明不足により全体に暗い事によりコントラストが低くなる→現画像と背景画像のどちらも暗く、例えば、グラウンドを人が歩くシーンにおいても人の差分データが十分に算出されず、変化領域がきれいな人のシルエットとならず小さく崩れたシルエットとなる。
状況２：照明不足を補完する為カメラが電子増感機能を働かせる事により、コントラストが低くなる→現画像と背景画像のどちらも移動物に対し輪郭がぼやけ、グラウンドを人が歩くシーンにおいても人の差分データが十分に算出されず、変化領域がきれいな人のシルエットとならず小さく崩れたシルエットとなる。
【０００６】
上記のように、コントラストが低いと、差分が小さくなる。そして、差分が小さくなると、その後の２値化でも、精度良く変化領域を切り出せなくなる。更に、変化領域が精度良く求まらなければ、その後の特徴量演算での精度も劣化する。その場合は、結果的にそこより算出される特徴量も影響を受け、面積や縦横寸法が実際の歩行者と比べて小さな値になる傾向があった。
このように従来の画像処理装置では、上記の傾向は排除する事が出来ず、認識処理の精度劣化の大きな原因となっていた。それによって、監視装置としても発報が不正確になるという欠点があった。
【０００７】
この発明は、上記のような問題点を解消するためになされたもので、撮影画像が輝度の低いコントラストの小さい画像であっても、精度良くイベント検知を行うことのできる監視用画像処理装置を得ることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
この発明に係る監視用画像処理装置は、監視対象領域を撮像装置で逐次撮影した映像データにおける複数の画像から、所定の動作パラメータに基づいて、監視対象領域中の変化領域を抽出すると共に、変化領域に基づいてイベント発生の有無を検知する画像認識手段と、監視対象領域を撮影した画像の空間周波数を算出する周波数展開部と、周波数展開部で算出された所定期間の空間周波数から空間周波数の値と、所定の周波数要素とを抽出する周波数要素抽出部と、周波数要素抽出部で抽出された空間周波数の値と、所定の周波数要素とに基づいて、撮像装置の設置環境と監視対象領域の状況とを類推し、この類推結果に対応して、動作パラメータの補正を行う補正実施部とを備え、所定の周波数要素は、空間周波数の変動周期と、空間周波数の変動幅と、空間周波数のピーク値とのいずれか１つ以上の値を含むようにしたものである。
【発明の効果】
【０００９】
この発明の監視用画像処理装置は、監視対象領域の画像の所定期間の空間周波数から、空間周波数の値と、空間周波数の変動周期、変動幅およびピーク値のいずれか１つ以上の値を含んだ値とを抽出し、これらの値に基づいて撮像装置の設置環境と監視対象領域の状況とを類推して動作パラメータを補正するようにしたので、撮影画像が輝度の低いコントラストの小さい画像であっても、精度良くイベント検知を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】この発明の実施の形態１による監視用画像処理装置を示す構成図である。
【図２】この発明の実施の形態１による監視用画像処理装置の現画像の一例を示す説明図である。
【図３】この発明の実施の形態１による監視用画像処理装置の変化領域を重ねた現画像の一例を示す説明図である。
【図４】この発明の実施の形態１による監視用画像処理装置の空間周波数の算出例を示す説明図である。
【図５】この発明の実施の形態１による監視用画像処理装置の認識処理部の動作を示すフローチャートである。
【図６】この発明の実施の形態２による監視用画像処理装置を示す構成図である。
【図７】この発明の実施の形態３による監視用画像処理装置を示す構成図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
実施の形態１．
図１は、この発明の実施の形態１による監視用画像処理装置を適用した監視装置の構成図である。
図１に示す監視装置は、ビデオ入力部１、Ａ／Ｄコンバータ２、現画像蓄積部３、背景画像蓄積部４、背景更新部５、背景差分演算部６、閾値演算部７、２値化部８、特徴量演算部９、特徴量パラメータ設定値１０、認識処理部１１、発報処理部１３、周波数展開部１４、周波数要素抽出部１５、補正実施部１６を備えている。
【００１２】
ビデオ入力部１は、図示しない撮像装置で撮像された映像データを入力するための入力インタフェースである。Ａ／Ｄコンバータ２は、ビデオ入力部１から入力されたアナログ信号である映像データを量子化してディジタル信号に変換する変換部である。現画像蓄積部３は、Ａ／Ｄコンバータ２によってディジタル信号に変換された現在の映像データ（以下、現画像データと称する）を入力し蓄積するデータ格納部である。背景画像蓄積部４は、Ａ／Ｄコンバータ２から入力した現画像データに所定の演算を施して比較用の背景画像データを生成し記憶するデータ格納部である。背景更新部５は、背景画像蓄積部４が記憶する背景画像データに対して所定の演算を施してデータ内容（背景）を更新するデータ更新部である。例えば、過去５シーンに対応する現画像データの各画素値の平均をとったものを更新後の背景画像データとする。
【００１３】
背景差分演算部６は、現画像蓄積部３と背景画像蓄積部４とが記憶する各画像データを比較してその差分画像データを算出する演算部である。閾値演算部７は、背景差分演算部６が算出した差分画像データを２値化するための閾値を算出する演算部である。一般的に、差分画像データを元にして単純なルールで最適な閾値が求められ、例えば差分画像データの画素値の平均が閾値として設定される。２値化部８は、閾値演算部７が求めた閾値で差分画像データを２値化する演算部である。特徴量演算部９は、２値化部８が算出した２値データを受けて特徴量を算出する演算部である。この特徴量を規定するパラメータには、例えば画像中の経時的に変化した画素領域を示す変化領域の面積、縦横寸法などがある。
【００１４】
特徴量パラメータ設定値１０は、特徴量パラメータ設定値（予め定めた設定値）で、発報対象を規定する所定の条件の下に予め設定しておいた特徴量の各パラメータ値である。この特徴量パラメータ設定値１０は、認識処理部１１として機能するコンピュータ装置の演算処理部が適宜読み出し可能な記憶装置に格納される。認識処理部１１は、特徴量演算部９が算出した特徴量データと発報対象の特徴量パラメータ設定値１０とを比較してイベント発生か否かを判断する判定部である。そして、認識処理部１１は、イベント発生を検知した場合は、イベント検知信号１２を出力するよう構成されている。
【００１５】
また、これら背景差分演算部６〜認識処理部１１によって、監視対象領域を逐次撮影した映像データにおける複数の画像から、所定の動作パラメータに基づいて、監視対象領域中の変化領域を抽出すると共に、この変化領域に基づいてイベント発生の有無を検知する画像認識手段が構成されている。
【００１６】
発報処理部１３は、認識処理部１１からイベント検知信号１２が出力された場合、これを受けてオペレータに対して発報を行う処理部である。発報の方法としては、例えば適当な音源と共に発報処理部１３を構成しビープ音を出して発報することなどが考えられる。
【００１７】
周波数展開部１４は、Ａ／Ｄコンバータ２で量子化された画像の空間周波数を算出する演算部である。周波数要素抽出部１５は、空間周波数や空間周波数変動周期、空間周波数変動幅といった空間周波数要素を求める演算部である。補正実施部１６は、周波数要素抽出部１５で抽出された周波数要素に基づいて、背景差分演算部６における動作パラメータを補正するものである。また、補正値テーブル１７は、動作パラメータの補正値を示すテーブルである。
【００１８】
尚、本発明の監視用画像処理装置をコンピュータを用いて実現し、上記の背景更新部５〜特徴量演算部９および認識処理部１１〜補正実施部１６を、それぞれの機能に対応したソフトウェアと、これらソフトウェアを実行するＣＰＵやメモリといったハードウェアで構成してもよい。あるいは、いずれかの構成を専用のハードウェアで構成してもよい。
【００１９】
次に、実施の形態１の監視用画像処理装置の動作について説明する。
ビデオ入力部１でカメラ映像を取り込み、Ａ／Ｄコンバータ２でデジタルデータに変換し、それを現画像蓄積部３は「現画像」として蓄積する。同時に、背景更新部５は、現画像を過去の背景画像と演算処理し（例：過去のｎ秒間の背景と平均する等）、新たな背景画像を作成し、改めて背景画像蓄積部４へ「背景画像」として蓄積する。背景差分演算部６では、上記「現画像」と「背景画像」の差分演算を行い、差分データを作成する。ここは単純な差分ではなく、小さい差分をノイズと判断して除去する、いわゆるノイズ除去を加えておくのが一般的である。
差分データはこの時点では多値データであるが、２値化部８で２値化され、２値データとなる。２値化の際の閾値は、閾値演算部７にて「差分データ」を用いて演算されるのが一般的であるが（例：差分データのヒストグラムよりピークを求め、そこよりｍ値減算した値を閾値とする等）、固定値の場合もある。
２値化された差分データは、１，０で示される。この「１」の画素を整列し画面上に重ねると、図２のように、平坦な背景上で人が歩いているシーンであれば、図３のように「人」のシルエットとなる。このシルエット画像は、一般に変化領域と呼ばれる。
【００２０】
一方、周波数展開部１４では、画像を小さいブロックに分割し（例：１６×１６画素）、その中の画像の空間周波数を算出する。例えば、図４に示すように、１つのブロック（例：１６×１６画素）において、あるライン（１６画素）を取り出し、その輝度値をグラフにプロットする。Ｘ軸が１〜１６，Ｙ軸が０〜２５５の座標系に１本の線が引かれたグラフになる。このグラフをフーリエ級数展開し、形状が９割以上一致する級数を求めてやれば、それが該当ライン（１６画素）の空間周波数を示す。この作業をブロック内の全ラインで行い、最多の級数を選択すれば、それが該当ブロック（１６×１６画素）の空間周波数を示す、等である（以上は、空間周波数の求め方の１例である）。
【００２１】
周波数要素抽出部１５では、各ブロックで求めた空間周波数を長時間分（例：４８時間）保存し、その間の空間周波数の変動を観察し、各ブロックの周波数要素を算出し、保管する。周波数要素としては例えば次のようなものがある。
（１）空間周波数（上述した空間周波数そのもの）
（２）空間周波数変動周期（上記保存期間の中で変動にサイクルが有れば、そのサイクル周期）
（３）空間周波数変動幅（画面の中の全ブロックの空間周波数を同時に見た場合の、変動幅）
（４）空間周波数ピーク値（画面の中の全ブロックの空間周波数を同時に見た場合の、最大値）
【００２２】
補正実施部１６では、先ず周波数要素を見て、映像の各ブロックがどういう状況かを類推する。
例えば、（１）空間周波数は、ブロックの中のコントラストが低いと下がり、高いと上がる相関関係を持つ。仮に空間周波数は低ければ、そのブロックは「照度不足で暗い」「照度不足で暗い為電子増感がＯＮして、明るくは見えるが動きはぼやけている」「見えているブロックの風景がたまたま単一」のいずれかであると類推出来る。
また、（４）空間周波数ピーク値は、画面中のブロックに空間周波数の最大値を示すもので、最も複雑な風景を見ているブロックの値となる。この値が高ければ、空間周波数が低いブロックが多くても、カメラの視野全体で論じれば、実は「照度不足で暗い」「照度不足で暗い為電子増感がＯＮして、明るくは見えるが動きはぼやけている」ではないと類推する事が出来る。
また、（２）空間周波数変動周期は、周期が２４時間に類似で有ればカメラは屋外を観測し、不規則で有れば屋内を観測するカメラであるという予測が出来る。これは各ブロックで観測せず、全画面のブロックより代表的な複数のブロックを選出し測定すると良い。
また、（３）空間周波数変動幅は、画面中のブロックに空間周波数の差が有れば大きく、差がなければ小さくなる。仮に空間周波数変動幅が低ければ、カメラが見ているエリアは、複雑さが均一（例：床面のみ見ている）であると予測出来、逆に空間周波数変動幅が高ければ、カメラが見ているエリアは、複雑さがばらついている（例：道路と木立と家並みが見えている）と予測出来る。
【００２３】
以下、具体例で示す。
＜例１＞
２４時間観測し、
（ａ）空間周波数が常に低い
（ｂ）空間周波数変動周期が不明瞭
（ｃ）空間周波数変動幅が常に小さい
（ｄ）空間周波数ピーク値が常に低い
このような場合は、上記（ａ）（ｄ）から、該当ブロックは「照度不足で暗い」「照度不足で暗い為電子増感がＯＮして、明るくは見えるが動きはぼやけている」「見えているブロックの風景がたまたま単一」等の状況であると類推出来る。
また、（ｂ）から、カメラ視野は照明変動が小さい為、屋内と類推出来る。
更に、（ｃ）から、カメラ視野は平坦な風景を撮像していると類推出来る。（例：屋内の通路等）
以上により、本カメラは「屋内の通路等、平坦な風景を撮像している」と類推出来る。
【００２４】
＜例２＞
２４時間観測し、
（ａ）空間周波数が周期的に変動
（ｂ）空間周波数変動周期が２４時間近傍で、且つ正午付近で高い傾向
（ｃ）空間周波数変動幅が日中時間帯は大きい、夜間時間帯は小さい
（ｄ）空間周波数ピーク値が日中時間帯は高い、夜間時間帯は小さい
このような場合、（ｂ）から、本カメラは屋外を撮像していると類推出来る。
また、（ｃ）から、本カメラは平坦な場所と複雑な場所とを撮影している。（例：屋外の床面と、木立の枝葉等）
更に、（ａ）（ｄ）から、日中の視野の照度は十分だが、夜間の照度は不足しており「照度不足で暗い」「照度不足で暗い為電子増感がＯＮして、明るくは見えるが動きはぼやけている」の状況にあると類推出来る。
→以上により、本カメラは「屋外の床面や木立を含んだ複雑な風景を撮像しており、夜間は無照明」と類推出来る。
【００２５】
＜例３＞
２４時間観測し、
（ａ）空間周波数が周期的に変動
（ｂ）空間周波数変動周期が２４時間近傍で、且つ正午付近と夜間に高い傾向
（ｃ）空間周波数変動幅は常に小さい
（ｄ）空間周波数ピーク値は日中時間帯は小さい、夜間時間帯は大きい
このような場合、（ｂ）から、本カメラは屋外を撮像していると類推出来る。
また、（ｃ）から、本カメラは平坦な場所を撮影している。（例：屋外の床面等）
更に、（ａ）（ｄ）から、日中の視野の照度は不足だが、夜間の照度は十分あると類推出来る。よって「照度不足で暗い」「照度不足で暗い為電子増感がＯＮして、明るくは見えるが動きはぼやけている」の状況には無いと類推出来る。
以上により、本カメラは「屋外の床面等平坦な風景を撮像しており、夜間は照明が十分」と類推出来る。
【００２６】
このように、本実施の形態では、周波数要素を長時間観測する事によって、カメラの設置環境や撮像対象の風景を類推する事が出来る。
カメラの設置環境や撮像対象の風景は、カメラから取得出来る画像を直接左右する。屋外で有れば昼夜の映像の激変を伴い、照度不足で有れば夜間のコントラストを低下させる。
しかし、従来の装置では、この様な「カメラの設置環境や撮像対象の風景」の情報はない為、いかなる映像であっても共通の画像処理を行うことしかできなかった。
本装置は、「カメラの設置環境や撮像対象の風景」を類推する手段を有する為、これらの影響を予測し画像処理を補正する事が可能となる。
【００２７】
補正実施部１６では、以上のように「カメラの設置環境や撮像対象の風景」の状況を把握したら、補正値テーブル１７を参照し、状況に応じた補正を行う。
これは、ブロック毎に補正を変えても、全画面に同一の補正を実施しても構わない。補正値テーブル１７には、予め周波数要素の組合せに応じて複数の補正パターンが登録されている。その補正値は、背景差分演算部６における動作パラメータの補正を行う。以下、例で示す。
【００２８】
［例１］：屋内の通路等平坦な場所を撮像していると予測される
→照度変動が小さいので、通常はノイズと判断される小さな差分値でも、ノイズではない可能性が高い。よって背景差分演算部６では、ノイズ除去をしないよう動作パラメータを設定する。
［例２］：屋外の床面や木立を含んだ複雑な風景を撮像しており、夜間は無照明と予想される
→屋外であるので、日中は照度が十分であり、問題無し。
→夜間照明が無いので、夜間は差分が抽出されにくくなる。空間周波数が下がった夜間では、背景差分演算部６にて、現画像と背景画像に輪郭強調処理を施すよう動作パラメータを設定してから差分を取り、夜間のコントラスト不足を補う。
［例３］：屋外の床面等平坦な風景を撮像しており、夜間は照明が十分と予想される
→屋外ではあるが、夜間の照明がしっかりしており照度が十分。問題無し。
→日照が届かない物陰であり、天候によっては日中の差分が抽出されにくくなる。空間周波数が下がった日中では、背景差分演算部６にて現画像と背景画像に輪郭強調処理を施してから差分を取り、コントラスト不足を補う。
【００２９】
以上説明したように、周波数展開部１４〜補正実施部１６により、コントラスト不足を適宜補う結果、変化領域は本来のシルエットに近い形状に回復される。これは、それまではコントラストが低く精度良く変化領域が切り出せなかった問題を、補正により軽減した結果である。その結果、特徴量演算部９で演算される各種特徴量は、十分なコントラストがあって変化領域が精度良く切り出されていた状況と、近似の値を取る。変化領域の面積や縦横寸法や移動ベクトルなどは、本来の値と類似となる為、認識精度の劣化が防げる。
【００３０】
それら特徴量は、認識処理部１１にて、特徴量パラメータ設定値１０と比較され、設定値に該当すれば、イベント発生を示すイベント検知信号１２が出力される。
図５は、認識処理部１１の動作を示すフローチャートである。
先ず、認識処理部１１は、特徴量演算部９から特徴量データを取得する（ステップＳＴ１）と、その「連続性」が特徴量パラメータ設定値１０に合致するか否かを判定する（ステップＳＴ２）。この「連続性」の判定には、例えば処理対象となる差分画像データにおける変化領域が映像中に何フレーム生存したかを示す連続時間が用いられる。具体的には、特徴量パラメータ設定値１０の範囲が「最小４フレーム、最大１０フレーム」である場合、変化領域が生存する連続時間が４〜１０フレームであれば合致すると判断される。また、それ以外であれば、特徴量パラメータ設定値１０の範囲に合致しないと判断される。ここで、特徴量パラメータ設定値１０の範囲に合致すると判断されると、ステップＳＴ３の処理に進み、合致しないと処理を終了する。
【００３１】
ステップＳＴ３において、認識処理部１１は、特徴量演算部９が求めた特徴量データの「面積」が特徴量パラメータ設定値１０に合致するか否かを判定する。この「面積」の判定には、例えば差分画像データの２値変化領域の画素数が用いられる。具体的には、特徴量パラメータ設定値１０の範囲が「最小５００画素、最大１０００画素」である場合、２値変化領域の面積が５００〜１０００画素であれば合致すると判断される。また、それ以外であれば、特徴量パラメータ設定値１０の範囲に合致しないと判断される。ここで、特徴量パラメータ設定値１０の範囲に合致すると判断されると、ステップＳＴ４の処理に進み、合致しないと処理を終了する。
【００３２】
次に、認識処理部１１は、特徴量演算部９が求めた特徴量データの「縦横寸法」が特徴量パラメータ設定値１０に合致するか否かを判定する（ステップＳＴ４）。この「縦横寸法」の判定には、例えば２値の変化領域を規定する外接矩形の縦の長さや横の長さが用いられる。具体的には、特徴量パラメータ設定値１０の範囲が「縦最小５０画素、最大１００画素」、「横最小５０画素、最大１００画素」である場合、２値変化領域の縦横寸法が共に５０〜１００画素であれば合致すると判断される。また、それ以外であれば、特徴量パラメータ設定値１０の範囲に合致しないと判断される。ここで、特徴量パラメータ設定値１０の範囲に合致すると判断されると、ステップＳＴ５の処理に進み、合致しないと処理を終了する。
【００３３】
続いて、認識処理部１１は、特徴量演算部９が求めた特徴量データの「速度」が特徴量パラメータ設定値１０に合致するか否かを判定する（ステップＳＴ５）。この「速度」の判定には、例えば、当該変化領域の映像中における移動速度が用いられる。具体的には、特徴量パラメータ設定値１０の範囲が「最小５０画素／秒、最大１００画素／秒」である場合、２値変化領域の映像中における移動速度が５０〜１００画素／秒であれば合致すると判断される。また、それ以外であれば、特徴量パラメータ設定値１０の範囲に合致しないと判断される。ここで、特徴量パラメータ設定値１０の範囲に合致すると判断されると、ステップＳＴ６の処理に進み、合致しないと処理を終了する。
【００３４】
尚、上述した「面積」、「縦横寸法」、「移動速度」は、ステップＳＴ２で判定に使用する、２値変化領域の生存時間中における各画像の特徴量の平均値を算出して、特徴量パラメータ設定値１０と比較するのが一般的である。
【００３５】
ステップＳＴ６において、認識処理部１１は、正規の発報対象を特定する全ての特徴量パラメータ設定値１０に合致すると判断し、イベント検知信号１２を発報処理部１３に出力する。尚、ステップＳＴ１からステップＳＴ６までの処理は、コンピュータ装置によって認識処理部１１の機能を有するソフトウェアを実行することで実現することができる。
発報処理部１３では、認識処理部１１からのイベント検知信号１２を受けると、発報処理を行う。
【００３６】
以上のように、実施の形態１の監視用画像処理装置によれば、監視対象領域を撮像装置で逐次撮影した映像データにおける複数の画像から、所定の動作パラメータに基づいて、監視対象領域中の変化領域を抽出すると共に、変化領域に基づいてイベント発生の有無を検知する画像認識手段と、監視対象領域を撮影した画像の空間周波数を算出する周波数展開部１４と、周波数展開部１４で算出された所定期間の空間周波数から空間周波数の値と、所定の周波数要素とを抽出する周波数要素抽出部１５と、周波数要素抽出部１５で抽出された空間周波数の値と、所定の周波数要素とに基づいて、撮像装置の設置環境と監視対象領域の状況とを類推し、この類推結果に対応して、動作パラメータの補正を行う補正実施部１６とを備え、所定の周波数要素は、空間周波数の変動周期と、空間周波数の変動幅と、空間周波数のピーク値とのいずれか１つ以上の値を含むようにしたので、撮影画像が輝度の低いコントラストの小さい画像であっても、精度良くイベント検知を行うことができる。
【００３７】
また、実施の形態１の監視用画像処理装置によれば、画像認識手段は、監視対象領域の背景画像と現画像との差分を所定の動作パラメータに基づいて演算する背景差分演算部６と、背景差分演算部６で演算された差分値を２値化して変化領域を抽出する２値化部８と、変化領域に基づく監視対象領域の特徴量と、予め定められた特徴量の設定値とを比較して監視対象領域におけるイベント発生の有無を判定する認識処理部１１とを備え、補正実施部１６は、動作パラメータを補正するようにしたので、撮影画像が輝度の低いコントラストの小さい画像であっても、背景画像と現画像との差分を正確に求めることができ、その結果、精度良くイベント検知を行うことができる。
【００３８】
実施の形態２．
図６は、実施の形態２の監視用画像処理装置の構成図である。
実施の形態２は、補正実施部１６ａが動作パラメータの補正として、閾値演算部７における閾値の補正を行うようにしたものである。即ち、補正実施部１６ａが保有する補正値テーブル１７ａには、閾値演算部７における閾値の補正値が登録されており、補正実施部１６ａは、この補正値に基づいて閾値演算部７の補正を行う。その他の構成については図１に示した実施の形態１と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
【００３９】
次に、実施の形態２の動作について説明する。
ここで、ビデオ入力部１〜発報処理部１３までの基本的な動作および周波数展開部１４〜周波数要素抽出部１５までの動作は実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。
【００４０】
補正実施部１６ａでは、周波数要素抽出部１５で抽出した周波数要素に基づいて「カメラの設置環境や撮像対象の風景」の状況を把握したら、次に、補正値テーブル１７ａを参照し、状況に応じた補正を行う。尚、ここで、補正の方法については、ブロック毎に補正を変えても、全画面に同一の補正を実施しても構わない。
補正値テーブル１７ａには、予め周波数要素の組合せに応じて複数の補正パターンが登録されており、補正実施部１６ａは、この補正パターンを用いて閾値演算部７の閾値を補正する。以下、その例を示す。
【００４１】
［例１］：屋内の通路等平坦な場所を撮像していると予測される
→照度変動が小さいので、通常はノイズと判断される小さな差分値でも、ノイズではない可能性が高い。よって、閾値演算部７において、変化領域をより大きめに切り出せるように、閾値を通常より一定量小さく求める。
［例２］：屋外の床面や木立を含んだ複雑な風景を撮像しており、夜間は無照明と予想される
→屋外であるので、日中は照度が十分であり、問題無し。
→夜間照明が無いので、夜間は差分が抽出されにくくなる。空間周波数が下がった夜間では、閾値演算部７において、変化領域をより大きめに切り出せるように、閾値を通常より一定量小さく求め、コントラスト不足を補う。
［例３］：屋外の床面等平坦な風景を撮像しており、夜間は照明が十分と予想される
→屋外ではあるが、夜間の照明がしっかりしており照度が十分。問題無し。
→日照が届かない物陰であり、天候によっては日中の差分が抽出されにくくなる。空間周波数が下がった日中では、閾値演算部７において変化領域をより大きめに切り出せるように、閾値を通常より一定量小さく求め、コントラスト不足を補う。
【００４２】
以上のように、周波数展開部１４〜補正実施部１６ａによって、コントラスト不足を適宜補う結果、変化領域は本来のシルエットに近い形状に回復される。これは、それまではコントラストが低く精度良く変化領域が切り出せなかった問題を、補正により軽減した結果である。その結果、特徴量演算部９で演算される各種特徴量は、十分なコントラストがあって変化領域が精度良く切り出されていた状況と、近似の値を取る。変化領域の面積や縦横寸法や移動ベクトルなどは、本来の値と類似となる為、認識精度の劣化が防げる。
【００４３】
また、各種特徴量は、認識処理部１１にて、予め特徴量パラメータ設定値１０に蓄えられていた特徴量パラメータ設定値と比較され、設定値に該当すれば、イベント検知を示すイベント検知信号１２が出力される。認識処理部１１における処理は図５に示した通りである。そして、発報処理部１３では、認識処理部１１からイベント検知信号１２を受け取ると、処理の発報処理を行う。
【００４４】
以上のように、実施の形態２の監視用画像処理装置によれば、画像認識手段は、監視対象領域の背景画像と現画像との差分を演算する背景差分演算部６と、背景差分演算部６で演算された差分値に基づいて、２値化のための閾値を所定の動作パラメータとして演算する閾値演算部７と、背景差分演算部６で演算された差分値を閾値で２値化して変化領域を抽出する２値化部８と、変化領域に基づく監視対象領域の特徴量と、予め定められた特徴量の設定値とを比較して監視対象領域におけるイベント発生の有無を判定する認識処理部１１とを備え、補正実施部１６ａは、閾値演算部７で演算する閾値を補正するようにしたので、撮影画像が輝度の低いコントラストの小さい画像であっても、この画像に応じた閾値とすることができ、その結果、精度良くイベント検知を行うことができる。
【００４５】
実施の形態３．
図７は、実施の形態３の監視用画像処理装置の構成図である。
実施の形態３は、補正実施部１６ｂが動作パラメータの補正として、特徴量パラメータ設定値１０の補正を行うようにしたものである。即ち、補正実施部１６ｂが保有する補正値テーブル１７ｂは、特徴量パラメータ設定値１０の補正値が登録されており、補正実施部１６ｂは、この補正値に基づいて特徴量パラメータ設定値１０の補正を行う。その他の構成については図１に示した実施の形態１と同様であるため、対応する部分に同一符号を付してその説明を省略する。
【００４６】
次に、実施の形態３の動作について説明する。
ここで、ビデオ入力部１〜発報処理部１３までの基本的な動作および周波数展開部１４〜周波数要素抽出部１５までの動作は実施の形態１と同様であるため、ここでの説明は省略する。
補正実施部１６ｂでは、周波数要素抽出部１５で抽出した周波数要素に基づいて「カメラの設置環境や撮像対象の風景」の状況を把握したら、補正値テーブル１７ｂを参照し、状況に応じた補正を行う。尚、この補正は、ブロック毎に補正を変えても、全画面に同一の補正を実施しても構わない。
補正値テーブル１７ｂには、予め周波数要素の組合せに応じて複数の補正パターンが登録されており、補正実施部１６ｂは、この補正パターンを用いて特徴量パラメータ設定値１０の補正を行う。以下、その例で示す。
【００４７】
［例１］：屋内の通路等平坦な場所を撮像していると予測される
→照度変動が小さいので、通常はノイズと判断される小さな差分値でも、ノイズではない可能性が高い。よって、特徴量パラメータ設定値１０では面積判断や縦横判断の設定値をより小さい変化領域でも合格となるように設定切り替えする。
［例２］：屋外の床面や木立を含んだ複雑な風景を撮像しており、夜間は無照明と予想される
→屋外であるので、日中は照度が十分であり、問題無し。
→夜間照明が無いので、夜間は差分が抽出されにくくなる。空間周波数が下がった夜間では、特徴量パラメータ設定値では面積判断や縦横判断の設定値をより小さい変化領域でも合格となるように設定切り替えし、コントラスト不足を補う。
例３：屋外の床面等平坦な風景を撮像しており、夜間は照明が十分と予想される
→屋外ではあるが、夜間の照明がしっかりしており照度が十分。問題無し。
→日照が届かない物陰であり、天候によっては日中の差分が抽出されにくくなる。空間周波数が下がった日中では、特徴量パラメータ設定値１０では面積判断や縦横判断の設定値をより小さい変化領域でも合格となるように設定切り替えし、コントラスト不足を補う。
【００４８】
以上のように、周波数展開部１４〜補正実施部１６ｂによりコントラスト不足を適宜補う結果、変化領域は本来のシルエットに近い形状に回復される。これは、それまではコントラストが低く精度良く変化領域が切り出せなかった問題を、補正により軽減した結果である。その結果、特徴量演算部９で演算される各種特徴量は、十分なコントラストがあって変化領域が精度良く切り出されていた状況と、近似の値を取る。変化領域の面積や縦横寸法や移動ベクトルなどは、本来の値と類似となる為、認識精度の劣化が防げる。
【００４９】
それら特徴量は、認識処理部１１にて、補正された特徴量パラメータ設定値１０と比較され、設定値に該当すれば、イベント検知を示すイベント検知信号１２を出力する。尚、認識処理部１１は、図５に示した通りである。そして、発報処理部１３では、認識処理部１１からイベント検知信号１２を受け取ると、処理の発報処理を行う。
【００５０】
尚、上記実施の形態３では、補正実施部１６ｂにおける特徴量パラメータ設定値１０の補正として、面積判断や縦横判断の設定値を補正したが、これ以外にも連続性や速度といった動作パラメータの補正を行ってもよい。
【００５１】
以上のように、実施の形態３の監視用画像処理装置によれば、画像認識手段は、監視対象領域の背景画像と現画像との差分を演算する背景差分演算部６と、背景差分演算部６で演算された差分値を２値化する２値化部と、２値化したデータに基づく監視対象領域の特徴量と、予め定められた特徴量の設定値とを比較して監視対象領域におけるイベント発生の有無を判定する認識処理部１１とを備え、補正処理部は、特徴量の設定値を補正するようにしたので、撮影画像が輝度の低いコントラストの小さい画像であっても、この画像に応じた特徴量パラメータ設定値とすることができ、その結果、精度良くイベント検知を行うことができる。
【００５２】
尚、上記実施の形態１〜３では、それぞれ背景差分演算部６、閾値演算部７、特徴量パラメータ設定値１０の補正を行うようにしたが、これらを組み合わせて補正を行うようにしてもよい。
【符号の説明】
【００５３】
１  ビデオ入力部、２  Ａ／Ｄコンバータ、３  現画像蓄積部、４  背景画像蓄積部、５  背景更新部、６  背景差分演算部、７  閾値演算部、８  ２値化部、９  特徴量演算部、１０  特徴量パラメータ設定値、１１  認識処理部、１２  イベント検知信号、１３  発報処理部、１４  周波数展開部、１５  周波数要素抽出部、１６，１６ａ，１６ｂ  補正実施部、１７，１７ａ，１７ｂ  補正値テーブル。
【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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【図７】
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