(57)【要約】【課題】監視領域の検出感度を損なうことなく、誤検知をより低減する。【解決手段】  本開示の一側面の画像処理装置は、差分処理部と、カウント部と、最終差分判定部を備えて構成される。  差分処理部は、混合確率分布による背景差分法を利用し、入力画像の画素ごとに背景画像との差異を検出する。カウント部は、差分処理部で検出された差異の時間方向の連続性を計算する。最終差分判定部は、カウント部で計算された差異の時間方向の連続性により差異が外乱であるか否かを判定する。  差異の時間方向の連続性の指標として、例えば、差異が継続して検出された継続時間と、その継続時間が閾値以下であるときにインクリメントを行う短時間出現回数を算出する。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
混合確率分布による背景差分法を利用し、入力画像の画素ごとに背景画像との差異を検出する差分処理部と、
前記差分処理部で検出された差異の時間方向の連続性を計算するカウント部と、
前記カウント部で計算された前記差異の時間方向の連続性により前記差異が外乱であるか否かを判定する最終差分判定部と、を備える
画像処理装置。
【請求項２】
前記カウント部は、前記差異の時間方向の連続性の指標として、前記差異が継続して検出された継続時間と、前記継続時間が閾値以下であるときにインクリメントを行う短時間出現回数を算出し、
前記最終差分判定部は、前記継続時間が閾値以下、かつ、前記短時間出現回数が閾値以上であるとき、検出された差異は外乱であると判定する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記カウント部は、前記差異が所定時間検出されない場合、前記差異の現時点の短時間出現回数をｂ_ｔ、係数をαとしたとき、前記現時点の短時間出現回数ｂ_ｔを次式に従い減衰させる
ｂ_ｔ＝αｂ_ｔ−１
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記混合確率分布を構成する任意の確率分布が消滅したとき、前記確率分布と対応づけられて算出された継続時間及び短時間出現回数を初期化する
請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記最終差分判定部は、前記差異が外乱でない場合に前記差分処理部で検出された差分を出力する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
撮像部と、
混合確率分布による背景差分法を利用し、前記撮像部から入力される画像の画素ごとに背景画像との差異を検出する差分処理部と、
前記差分処理部で検出された差異の時間方向の連続性を計算するカウント部と、
前記カウント部で計算された前記差異の時間方向の連続性により前記差異が外乱であるか否かを判定する最終差分判定部と、を備える
監視カメラ。
【請求項７】
画像処理装置が備える差分処理部において、混合確率分布による背景差分法を利用し、入力画像の画素ごとに背景画像との差異を検出することと、
カウント部により、前記差分処理部で検出された差異の時間方向の連続性を計算することと、
最終差分判定部により、前記カウント部で計算された前記差異の時間方向の連続性により前記差異が外乱であるか否かを判定すること、を含む
画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、撮影された画像中の移動物体領域を検出するための画像処理装置、この画像処理装置を備える監視カメラ及び画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、監視カメラは、撮影により監視領域の画像を生成すると同時に移動物体を検知する機能を備えている。監視領域に物体が進入してくると、物体領域の明るさ、即ち画像中の物体領域の輝度値が変化する。したがって、画像内で輝度値に差異がある領域を差異領域として検出することで物体の検知が可能になる。
【０００３】
このような画像の差異領域を検出する技術としては、例えばフレーム間差分を用いたフレーム間差分法がある。フレーム間差分法では、一般に連続するフレーム間における輝度の差分を計算することで差異を検出し、差異のある領域に物体が存在すると判定する。しかしながら、単純なフレーム間における輝度の差分では、木の揺らぎ、水しぶきや水面の揺れ、あるいは旗の揺らめきなどの外乱まで検出してしまう。
【０００４】
これに対し、特許文献１では、現在の画像データと過去の複数枚の画像データとの間で差異を検出し、差異の連続性あるいは出現性を元に画像データ中の移動物体の検出を行うことが開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２００６−１０７４５７号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
特許文献１には、簡単な処理及びパラメータを用いて木の揺らぎなどの外乱を除去する方法が開示されている。しかしながら、特許文献１に記載の技術では、過去の複数枚の画像データを保持する必要があるので、必要なメモリ量が多くなる。さらに、画像中のしばらく停止した物体や大きい物体の真ん中の領域は、現在の画像データと時間的に近い過去の画像データ群との間に差異が出にくいので、検知できない可能性がある。
【０００７】
以上の状況から、監視領域の検出感度を損なうことなく、誤検知をより低減する手法が要望されていた。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
本開示の一側面の画像処理装置は、差分処理部と、カウント部と、最終差分判定部を備えて構成される。
差分処理部は、混合確率分布による背景差分法を利用し、入力画像の画素ごとに背景画像との差異を検出する。
カウント部は、差分処理部で検出された差異の時間方向の連続性を計算する。
最終差分判定部は、カウント部で計算された差異の時間方向の連続性により差異が外乱であるか否かを判定する。
差異の時間方向の連続性の指標として、例えば、差異が継続して検出された継続時間と、その継続時間が閾値以下であるときにインクリメントを行う短時間出現回数を算出する。
【０００９】
本開示の一側面によれば、カウント部において差分処理部で検出された差異の時間方向の連続性が計算され、最終差分判定部において差異の時間方向の連続性により差異が外乱であるか否かが判定される。
【発明の効果】
【００１０】
本開示の少なくとも一つの実施の形態によれば、監視領域の検出感度を損なうことなく、誤検知をより低減することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１１】
【図１】本開示の第１の実施の形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】混合確率分布を用いた背景差分法についての説明図である。
【図３】混合確率分布による背景モデルの更新処理を示すフローチャートである。
【図４】入力画像の例を示す図である。
【図５】本開示の第１の実施の形態に係る差違の継続時間及び短時間出現回数の計算についての説明図である。
【図６】短時間出現回数の減衰処理についての説明に供する入力画像の例を示す図である。
【図７】短時間出現回数の減衰処理の説明に供する図である。
【図８】確率分布消滅時における継続時間及び短時間出現回数の初期化処理の説明に供する入力画像の例を示す図である。
【図９】確率分布消滅時における継続時間及び短時間出現回数の初期化処理の説明に供する図である。
【図１０】確率分布消滅時における継続時間及び短時間出現回数の初期化処理についての説明図である。
【図１１】本開示の第２の実施の形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１２】本開示の第３の実施の形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図１３】画像処理装置が適用されるコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１２】
以下、本発明を実施するための形態（以下、実施の形態という）の例について説明する。本明細書及び図面において、実質的に同一の機能又は構成を有する構成要素については、同一の符号を付することにより重複する説明を省略する。説明は以下の順序で行う。
１．第１の実施の形態（カウント部：差分の発生継続時間と頻度を計算する例）
２．第２の実施の形態（スタビライズ処理部を備えた例）
３．第３の実施の形態（画質向上処理部を備えた例）
４．その他
【００１３】
＜１．第１の実施の形態＞
［画像処理装置の構成例］
図１は、本開示の第１の実施の形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
図１に示す画像処理装置１は、監視カメラに適用した例である。画像処理装置１には、ＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）又はＣＣＤ（Charge Coupled Devices）等を用いたイメージセンサ（撮像素子）である映像撮像部１０で監視領域を撮像及び生成された画像データが入力される。画像処理装置１に映像撮像部１０で撮像された画像データが入力されるが、画像処理などによって高精細化された画像データが入力される構成としてもよい。また、縮小処理を施した画像データを入力することによって、画像処理装置１の処理速度を上げるようにしてもよい。以下では「画素」を用いて第１の実施の形態の画像処理について説明するが、入力画像が縮小画像の場合、「小領域」を対象とする画像処理になる。
【００１４】
画像処理装置１は、物体検知部２０と、混合確率分布記録部３０と、カウント値保持部４０を備えて構成される。物体検知部２０は、映像撮像部１０によって撮影された画像中の移動物体領域（以下、単に物体領域ともいう）を検出するものであり、差分処理部２１と、カウント部２２と、最終差分判定部２３を備えている。
【００１５】
差分処理部２１は、映像撮像部１０によって撮影された画像データの画素に対し、混合確率分布（混合ガウス分布とも呼ばれる）を利用した背景差分法などを用いて、入力画像と背景画像（背景モデル）との差異を検出する。混合確率分布より構成される背景モデルのデータは、混合確率分布記録部３０に保存されている。混合確率分布記録部３０としては、フラッシュメモリ等の読み出し及び書き込み可能な記録部を適用できる。
【００１６】
カウント部２２は、差異が検出された場合、その差異の時間的な連続性を計算する。より具体的には、カウント部２２は、差異の時間方向の連続性の指標として、その差異の対応する背景候補毎の継続時間と短時間出現回数を算出する。「継続時間」は、その差異が発生して消えるまでの時間であり、「短時間出現回数」は、その差異の継続時間が所定値（閾値）以下であった場合にカウントされる。差異の対応する背景候補毎の継続時間と短時間出現回数の値は、カウント値保持部４０に保持される。カウント値保持部４０としては、混合確率分布記録部３０と同様に書き込み可能な記録部を適用でき、例えばＲＡＭでもよい。
【００１７】
最終差分判定部２３は、その差異の連続性に基づいて画像データ中の物体領域の検出を行う。
【００１８】
本実施の形態では、差分処理部２１は、混合確率分布記録部３０に保存されている混合確率分布を用いて様々な背景モデルを推定している。以下、混合確率分布を用いて背景モデルを推定する処理を説明するが、入力画像の画素毎に複数の確率分布（一般にガウス分布）を用いて背景モデルを構築するため、以下では特に断りがない限り、一つの画素に注目して説明していく。
【００１９】
差分処理部２１では、入力される画像データのフレーム毎に背景モデルを更新し、確率分布の中から重みの大きい確率分布（複数の場合もある）を背景として定義し、他の確率分布を背景候補と定義する。
【００２０】
図２は、混合確率分布を用いた背景差分法についての説明図である。横軸は画素の輝度値（画素値）、縦軸は確率分布の重みを示している。例えば、入力画像１１の画素１２について確率分布１３−１を背景と定義した場合、その他の確率分布１３−２〜１３−ｎが背景候補と定義される。確率分布１３−１から確率分布１３−ｎまですべての確率分布の重みの総和が１となるように設定されている。以下の説明において、背景候補と定義された確率分布を、背景候補分布と記す。
【００２１】
差分処理部２１は、注目画素の入力輝度値と背景輝度値との差分絶対値が差分閾値より小さい場合、入力輝度値が背景と定義された確率分布（背景分布）に含まれ背景差分なしと判定し、それ以外の場合は、背景差分ありと判定する。なお、背景分布が複数である場合、入力輝度値がどれか一つの背景分布に含まれたときは、背景差分なしと判定する。また、入力輝度値が各確率分布の平均値から標準偏差が例えば２．５以内であれば、その確率分布にマッチングしたとみなし、背景差分の有無を判定する。
【００２２】
図３は、混合確率分布による画素毎の背景モデルの更新処理を示すフローチャートである。
まず、差分処理部２１に画像データ（画素毎の輝度値）が入力され（ステップＳ１）、混合確率分布による背景モデルの更新処理が開始される。
差分処理部２１は、混合確率分布記録部３０から注目画素に対応する背景モデルを読み出し、注目画素の入力輝度値が背景モデル中のどの確率分布に含まれるかを判定する（ステップＳ２）。注目画素の入力輝度値が含まれる確率分布がある場合はステップＳ３へ、含まれる確率分布がない場合はステップＳ８へ移行する。
【００２３】
次に、差分処理部２１は、背景モデル中の確率分布に対し、その確率分布は入力輝度値が含まれる確率分布であるか否かを判定する（ステップＳ３）。
【００２４】
ステップＳ３において対象確率分布は入力輝度値が含まれる確率分布である場合、差分処理部２１は、入力輝度値が含まれる当該確率分布の重みを増加（成長）させる（ステップＳ４）。例えば、現在の重み値に１を加算（＋１）する。
一方、ステップＳ３において対象確率分布は入力輝度値が含まれる確率分布ではない場合、差分処理部２１は、当該確率分布の重みを減少（衰退）させる（ステップＳ５）。例えば、現在の重み値から１を減算（−１）する。
ステップＳ４，Ｓ５の処理が終了後、差分処理部２１は、その画素に対応する全確率分布の重みの平均値を計算し、混合確率分布記録部３０に保存されたデータを更新する（ステップＳ６）。
【００２５】
そして、差分処理部２１は、注目画素に対応する背景モデル中のすべての確率分布に対し、ステップＳ３〜Ｓ６の処理を行ったかどうかを判定する（ステップＳ７）。全調査が完了した場合は背景モデルの更新処理を終了し、完了していない場合はステップＳ３の処理へ移動する。
【００２６】
また、ステップＳ２において注目画素の入力輝度値が含まれる確率分布がない場合、差分処理部２１は、背景モデル中のすべての確率分布の重みを衰退させる（ステップＳ８）。そして、差分処理部２１は、最も重みの小さい確率分布を、現在の入力輝度値で初期化する。すなわち、最も重みの小さい確率分布を削除し、現在の入力輝度値に基づき新しい確率分布を生成する（ステップＳ９）。この処理が終了後、背景モデルの更新処理を終了する。
【００２７】
図１の説明に戻る。カウント部２２は、差分処理部２１の差分処理結果と入力輝度値がどの確率分布に含まれるかを示す情報が入力される。カウント部２２は、差分処理部２１で検出された背景差分に対し、入力輝度値が含まれる確率分布において差分発生継続時間と頻度（短時間出現回数）をカウントする。そのカウント値を最終差分判定部２３において閾値と比較処理することにより、物体領域のみを最終の結果として出力する。
【００２８】
このような処理を画像内の全画素に対して行うことによって、木々の揺れなどの外乱を除去し、画像中から物体の存在する画素のみ検出することができる。そして、検出した画素に対し、隣接画素との結合処理などによるラベリングを行うことで物体領域を検知する。
【００２９】
［画像処理装置の動作例］
次に、図４，図５を参照して、本開示の第１の実施の形態に係る画像処理、特にカウント部２２と最終差分判定部２３による処理について説明する。
図４は、入力画像の例を示す図である。図４に示す入力画像１１では、揺らぎ領域として噴水と、物体領域として女性が例示されている。図５Ａ，５Ｂは、本開示の第１の実施の形態に係る差違の継続時間及び短時間出現回数の計算についての説明に供するグラフである。
【００３０】
カウント部２２の主な処理は以下のとおりである。ただし、継続時間ａ（ｍ）、短時間出現回数ｂ（ｍ）は、背景候補分布ｍ（任意の確率分布）と対応づけて算出される値（カウント値）であり、初期値０である。
（１）入力輝度値が背景候補分布ｍに入る（背景差分あり）継続時間を計測する。連続的に背景候補分布ｍに含まれるとき、ａ（ｍ）の計測を継続し、外れた瞬間にａ（ｍ）＝０にクリアする。
（２）入力輝度値が背景候補分布ｍから外れた瞬間、継続時間ａ（ｍ）をクリアする前に、下記式を満足する場合、短時間出現回数ｂ（ｍ）をインクリメントする。
ａ（ｍ）＜Ｔｈ_ａ（継続時間閾値）
（３）入力輝度値が背景候補分布ｍから外れたとき、ｂ（ｍ）を衰退させる。衰退の方法については後述する。
（４）背景候補分布ｍが消滅されたとき、継続時間ａ（ｍ）と短時間出現回数ｂ（ｍ）を０にクリアする。
（５）背景候補分布ｍが背景になるとき、継続時間ａ（ｍ）と短時間出現回数ｂ（ｍ）を０にクリアし、新しい背景候補に使用する。
【００３１】
最終差分判定部２３の処理は以下のとおりである。
（６）下記式により外乱判定を行い、外乱である場合には背景差分を出力せず、その他の場合には背景差分を出力する。なお、下記式では等号「＜」及び「＞」を用いているが、「≦」及び「≧」を用いてもよい。
ａ（ｍ）＜Ｔｈ_ａ（継続時間閾値）、かつ、ｂ（ｍ）＞Ｔｈ_ｂ（短時間出現回数閾値）
【００３２】
例えば、ある画素に対し現在時刻の画像と背景画像との差分値を計算した結果を、図４で示すような入力画像中のある時間帯の背景差分絶対値の変化を、横軸に時間（時刻）、縦軸に輝度差分絶対値を取ったグラフとして表す。監視領域に物体がある場合、図５Ｂに示すように、背景差分は継続的に検出される。なお、詳細は後述するが、背景モデルの更新速度により背景差分の継続的に発生する時間が変わる。
【００３３】
一方、監視領域に物体ではなく木々の揺れなどの外乱がある場合は、図５Ａに示すように、背景差分はランダムに出ている。つまり、物体が侵入したときは、一定時間、背景差分絶対値が大きい状態が継続する。ここで、背景差分は背景候補分布ｍによるものと仮定し、継続時間ａ（ｍ）を用いて背景差分の継続時間をカウントし、更に閾値Ｔｈ_ａとの比較処理を行うことで、継続時間の長さを判定する。
【００３４】
継続時間ａ（ｍ）が閾値Ｔｈ_ａより短い場合は、カウント値保持部４０に保持された短時間出現回数ｂ（ｍ）をインクリメントする。例えば、処理レートは１５ｆｐｓとして、継続時間ａ（ｍ）が８フレーム（約０．５秒）の閾値より小さい場合に、短時間出現回数ｂ（ｍ）をカウントアップする。図５に例示したように、現時点においては、図５Ａは差分が外乱の場合であり、短時間出現回数ｂ（ｍ）＝３になる。また、図５Ｂは差分が物体の場合であり、継続時間ａ（ｍ）＝２０フレーム、短時間出現回数ｂ（ｍ）＝０になる。
【００３５】
次に、最終差分判定部２３では、外乱の有無を判定する。例えば、物体判定用の短時間出現回数閾値Ｔｈ_ｂ＝２、継続時間閾値Ｔｈ_ａ＝８に設定し、判定式を「ａ（ｍ）＜Ｔｈ_ａ、かつ、ｂ（ｍ）＞Ｔｈ_ｂ」とする。
このとき、図５Ａの場合、ａ（ｍ）＝７＜８、かつ、ｂ（ｍ）＝３＞２であるので、検出された背景差分は外乱であると判定する。
一方、図５Ｂの場合、ｂ（ｍ）＝０＜２なので、検出された背景差分は物体であると判定する。すなわち、図５Ｂの場合のみ、最終差分判定部２３は背景差分を最終的に出力する。
【００３６】
［短時間出現回数の減衰処理］
更に、環境の時間変化に適応するために、カウント値保持部４０に保持された古いカウント値を忘却させる基準を導入する。つまり、所定時間以上、背景差分が検出されないときに、カウント部２２は短時間出現回数ｂ（ｍ）を減衰させる。現時点ｔの短時間出現回数をｂ（ｍ）_ｔとした場合、減衰式は
ｂ（ｍ）_ｔ＝αｂ（ｍ）_ｔ−１
で表される。
この減衰式の係数αの値を大きくすることで減衰速度が遅くなり、短時間出現回数がより履歴に影響される。逆に、係数αを小さな値にした場合、減衰速度が速くなり、短時間出現回数が履歴から受ける影響を小さくすることができる。例えば、背景差分が検出されない時間に応じて係数αの設定を変えたテーブルを、カウント値保持部４０などの記録部に保存しておいてもよい。
【００３７】
図６Ａ，６Ｂは、短時間出現回数の減衰処理についての説明に供する入力画像の例を示す図である。図７は、短時間出現回数の減衰処理についての説明に供するグラフである。
入力画像１１の画素１２において、背景は建物の灰、背景候補は噴水の白（背景候補分布ｍ）とする。時間ｔ１では入力画像１１に噴水あり（ａ（ｍ）小、ｂ（ｍ）大）、時間ｔ２では噴水なし（ｂ（ｍ）減衰、）、時間ｔ３では噴水と同じ程度の輝度値の物体１４（図６Ｂ）が出現している。
【００３８】
最初の時間ｔ１では、噴水がちらちらして短時間出現回数ｂ（ｍ）は大きな値になる。そのとき、最終差分判定部２３で差分を出力しないように処理される。もし、時間ｔ２のときに短時間出現回数の減衰処理を実施しなければ、噴水がなくなっても継続時間ａ（ｍ）と短時間出現回数ｂ（ｍ）の値はそのまま保持され、その後の時間ｔ３において噴水と同じ色の物体１４が現れても検知されない可能性がある。このような現象を防ぐために、短時間出現回数の減衰処理が有効である。
【００３９】
［確率分布消滅時における継続時間及び短時間出現回数の初期化］
差分処理部２１によって背景候補分布ｍが消滅されたとき、その分布の継続時間ａ（ｍ）と短時間出現回数ｂ（ｍ）を０にクリアする。つまり、今までと違う色の物体が映った可能性があるので、カウントした継続時間ａ（ｍ）と短時間出現回数ｂ（ｍ）は現在の色に対応していないため、カウントし直す必要がある。
【００４０】
図８Ａ，８Ｂは、確率分布消滅時における継続時間及び短時間出現回数の初期化処理の説明に供する入力画像の例を示す図である。図９は、確率分布消滅時における継続時間及び短時間出現回数の初期化処理の説明に供するグラフである。図１０Ａ、１０Ｂは、確率分布消滅時における継続時間及び短時間出現回数の初期化処理についての説明図である。
【００４１】
入力画像１１の画素１２において、背景は建物の灰、背景候補は噴水の白（背景候補分布ｍ）とする。時間ｔ１１では入力画像１１に噴水あり（ａ（ｍ）小、ｂ（ｍ）大）、時間ｔ１２では噴水及び背景とも異なる輝度値の物体１５（図８Ｂ）が出現している。
【００４２】
最初に、噴水がちらちらして短時間出現回数ｂ（ｍ）は大きな値になる。そのとき、最終差分判定部２３で差分を出力しないように処理される。噴水の前に物体１５（物体色≠噴水色≠建物色）が現れ、背景候補分布ｍが消滅され、物体１５の輝度値により確率分布Ｂを更新して新しい混合確率分布を構築した場合を想定する。継続時間ａ（ｍ）と短時間出現回数ｂ（ｍ）の０クリア処理がなければ、継続ａ（ｍ）と短時間出現回数ｂ（ｍ）の値はそのまま保持され、物体が検知されない可能性がある。このような現象を防ぐために、継続ａ（ｍ）と短時間出現回数ｂ（ｍ）の値を初期化する処理が有効である。
【００４３】
上述した第１の実施の形態によれば、光や影の変化など緩やかな変化による誤検知などを、混合確率分布を用いた背景差分処理により削減することができる。さらに、木々の揺れなどの外乱を、検出される背景差分の継続時間と短時間出現回数を算出し、算出値と閾値を比較処理することにより除去することができる。即ち、本実施の形態によって、監視領域の検出感度を損なうことなく、誤検知を低減することができ、監視カメラの性能を高めることが可能となる。
また、過去の複数枚の画像データを保持する必要がないので、必要なメモリ量が少なくて済む。さらに、画像中のしばらく停止した物体や大きい物体の真ん中の領域についても、良好に検知できる。
【００４４】
＜２．第２の実施の形態＞
画像の撮像時にカメラのブレによって撮影位置がずれると、画像の各座標における撮影ポイントが異なってしまう。したがって、ブレが生じた状態で撮影された画像を用いて背景差分処理を行うと、実際には移動していない領域が移動領域として誤検出されてしまうことがある。そこで、背景差分処理を行う前にブレを補正するとよい。
【００４５】
図１１は、本開示の第２の実施の形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
第２の実施の形態に係る画像処理装置１Ａは、第１の実施の形態に係る画像処理装置１（図１参照）に対して、差分処理部２１の前にスタビライズ処理部２４を備えている。
【００４６】
スタビライズ処理部２４は、ブレ補正処理部の一例である。映像撮像部１０から画像処理装置１Ａに画像が入力されたとき、スタビライズ処理部２４は入力画像にスタビライズ処理を行い、ブレを補正した画像を差分処理部２１に供給する。差分処理部２１では、ブレが補正された状態の画像を用いて背景差分処理を行うので、ブレによる誤検知を減らすことができる。それゆえ、本実施の形態によって、監視領域の検出感度を損なうことなく、さらに誤検知を低減することができる。
【００４７】
＜３．第３の実施の形態＞
ノイズが多いなど画質がよくない画像に対して背景差分処理を行うと、ノイズ等に起因して移動物体として誤検出してしまう可能性がある。そこで、画質向上処理（ノイズリダクション処理、コントラスト強調処理など）と組み合わせると、より良い検出結果が期待できる。
【００４８】
図１２は、本開示の第３の実施の形態に係る画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
第３の実施の形態に係る画像処理装置１Ｂは、第１の実施の形態に係る画像処理装置１（図１参照）に対して、差分処理部２１の前に画質向上処理部２５を備えている。
【００４９】
画質向上処理部２５は、ノイズリダクション処理又はコントラスト強調処理などを行い、画像の画質を向上させる処理ブロックである。映像撮像部１０から画像処理装置１Ｂに画像が入力されたとき、画質向上処理部２５は入力画像にノイズリダクション等の画質向上処理を行い、画質を向上させた画像を差分処理部２１に供給する。差分処理部２１では、画質が向上された状態の画像を用いて背景差分処理を行うので、ノイズ等による誤検知を減らすことができる。例えば、画質向上処理により画像内の画素間の輝度値の差が大きくなることで、物体が検知しやすくなる。それゆえ、本実施の形態によって、監視領域の検出感度を損なうことなく、さらに誤検知を低減することができる。
【００５０】
第３の実施形態と第２の実施の形態を組み合わせてもよいことは勿論である。
【００５１】
＜４．その他＞
上述した第１〜第３の実施の形態では、画像処理装置を監視カメラに適用した例について説明したが、この例に限られない。例えば、映像撮像部１０（撮像装置）で生成された画像データを記録したリムーバブルメディア（記録媒体）から、画像データが画像処理装置に入力されてもよい。また、本開示の技術は、例えば、映像撮像部１０（監視カメラ）で生成された画像データがインターネット等の電気通信回線を通じて画像処理装置に入力される監視カメラシステムに適用することができる。
【００５２】
上述した一連の処理は、ハードウェアにより実行することもできるし、ソフトウェアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウェアにより実行する場合には、そのソフトウェアを構成するプログラムが、専用のハードウェアに組み込まれているコンピュータ、または、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な、例えば汎用のパーソナルコンピュータなどに、プログラム記録媒体からインストールされる。
【００５３】
図１３は、画像処理装置が適用されるコンピュータのハードウェア構成例を示すブロック図である。
コンピュータにおいて、ＣＰＵ１０１，ＲＯＭ（Read Only Memory）１０２，ＲＡＭ１０３は、バス１０４により相互に接続されている。
【００５４】
バス１０４には、さらに、入出力インターフェース１０５が接続されている。入出力インターフェース１０５には、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる入力部１０６、ディスプレイ、スピーカなどよりなる出力部１０７、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる記録部１０８、ネットワークインターフェースなどよりなる通信部１０９、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、或いは半導体メモリなどのリムーバブルメディア１１１を駆動するドライブ１１０が接続されている。
【００５５】
以上のように構成されるコンピュータでは、ＣＰＵ１０１が、例えば、記録部１０８に記録されているプログラムを、入出力インターフェース１０５及びバス１０４を介して、ＲＡＭ１０３にロードして実行することにより、上述した一連の処理が行われる。
【００５６】
コンピュータ（ＣＰＵ１０１）が実行するプログラムは、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｃ−Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ），ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｃ）等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディアであるリムーバブルメディア１１１に記録して、あるいは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供される。
【００５７】
そして、プログラムは、リムーバブルメディア１１１をドライブ１１０に装着することにより、入出力インターフェース１０５を介して、記録部１０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部１０９で受信し、記録部１０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ＲＯＭ１０２や記録部１０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【００５８】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要なタイミングで処理が行われるプログラムであってもよい。
【００５９】
なお、本開示は以下のような構成も取ることができる。
（１）
混合確率分布による背景差分法を利用し、入力画像の画素ごとに背景画像との差異を検出する差分処理部と、
前記差分処理部で検出された差異の時間方向の連続性を計算するカウント部と、
前記カウント部で計算された前記差異の時間方向の連続性により前記差異が外乱であるか否かを判定する最終差分判定部と、を備える
画像処理装置。
（２）
前記カウント部は、前記差異の時間方向の連続性の指標として、前記差異が継続して検出された継続時間と、前記継続時間が閾値以下であるときにインクリメントを行う短時間出現回数を算出し、
前記最終差分判定部は、前記継続時間が閾値以下、かつ、前記短時間出現回数が閾値以上であるとき、検出された差異は外乱であると判定する
前記（１）に記載の画像処理装置。
（３）
前記カウント部は、前記差異が所定時間検出されない場合、前記差異の現時点の短時間出現回数をｂ_ｔ、係数をαとしたとき、前記現時点の短時間出現回数ｂ_ｔを次式に従い減衰させる
ｂ_ｔ＝αｂ_ｔ−１
前記（２）に記載の画像処理装置。
（４）
前記混合確率分布を構成する任意の確率分布が消滅したとき、前記確率分布と対応づけられて算出された継続時間及び短時間出現回数を初期化する
前記（２）又は（３）に記載の画像処理装置。
（５）
前記最終差分判定部は、前記差異が外乱でない場合に前記差分処理部で検出された差分を出力する
前記（１）〜（４）のいずれかに記載の画像処理装置。
（６）
撮像部と、
混合確率分布による背景差分法を利用し、前記撮像部から入力される画像の画素ごとに背景画像との差異を検出する差分処理部と、
前記差分処理部で検出された差異の時間方向の連続性を計算するカウント部と、
前記カウント部で計算された前記差異の時間方向の連続性により前記差異が外乱であるか否かを判定する最終差分判定部と、を備える
監視カメラ。
（７）
画像処理装置が備える差分処理部において、混合確率分布による背景差分法を利用し、入力画像の画素ごとに背景画像との差異を検出することと、
カウント部により、前記差分処理部で検出された差異の時間方向の連続性を計算することと、
最終差分判定部により、前記カウント部で計算された前記差異の時間方向の連続性により前記差異が外乱であるか否かを判定すること、を含む
画像処理方法。
【００６０】
以上、本開示は上述した各実施の形態に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された要旨を逸脱しない限りにおいて、その他種々の変形例、応用例を取り得ることは勿論である。
すなわち、上述した各実施形態の例は、本開示の好適な具体例であるため、技術的に好ましい種々の限定が付されている。しかしながら、本開示の技術範囲は、各説明において特に本開示を限定する旨の記載がない限り、これらの形態に限られるものではない。例えば、以上の説明で挙げた使用材料とその使用量、処理時間、処理順序および各パラメータの数値的条件等は好適例に過ぎず、また説明に用いた各図における寸法、形状および配置関係も概略的なものである。
【符号の説明】
【００６１】
１，１Ａ，１Ｂ…画像処理装置、  １０…映像撮像部、  １１…入力画像、  １２…画素、  １３−１〜１３−ｎ…確率分布、  １４，１５…物体、  ２０，２０Ａ，２０Ｂ…物体検知部、  ２１…差分処理部、  ２２…カウント部、  ２３…最終差分判定部、  ２４…スタビライズ部、  ２５…画質向上処理部、  ３０…混合確率分布記録部、  ４０…カウント値保持部
【図１】
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【図３】
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【図５】
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【図７】
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【図９】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図２】
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【図４】
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【図６】
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【図８】
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【図１０】
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