(57)【要約】【課題】画像を用いて精度よく揮発物の存在位置を検出する。【解決手段】フレーム取得部は、時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得し（Ｓ１０）、評価部は、第１の画像から抽出した特徴量と第２の画像から抽出した特徴量を比較し（Ｓ１６、Ｓ１８）、第１の画像から抽出した特徴量と第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の大きさが所定の大きさ以下である画像領域を特定し（Ｓ２０）、検出部は、特定した画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する（Ｓ２２）。【選択図】図３
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の大きさが所定の大きさ以下である画像領域を特定し、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項２】
前記検出する処理では、特定した前記画像領域を所定割合以上含む範囲を前記揮発物の存在位置として検出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理プログラム。
【請求項３】
特定した前記画像領域を所定割合以上含む範囲の大きさに応じた通知を行うことを特徴とする請求項１又は２に記載の画像処理プログラム。
【請求項４】
前記画像領域を特定する処理では、前記変化の大きさが閾値を超えた場合に、変化が検出されたとすることを特徴とする請求項１〜３のいずれか一項に記載の画像処理プログラム。
【請求項５】
時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の大きさが所定の大きさ以下である画像領域を特定し、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項６】
時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得する取得部と、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の大きさが所定の大きさ以下である画像領域を特定する特定部と、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する検出部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【請求項７】
時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の方向の分布が不均一な画像領域を特定し、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
【請求項８】
前記検出する処理では、特定した画像領域を所定割合以上含む範囲を前記揮発物の存在位置として検出することを特徴とする請求項７に記載の画像処理プログラム。
【請求項９】
前記画像領域を特定する処理では、前記変化の大きさが閾値を超えた場合に、変化が検出されたとすることを特徴とする請求項７又は８に記載の画像処理プログラム。
【請求項１０】
時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の方向の分布が不均一な画像領域を特定し、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする画像処理方法。
【請求項１１】
時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得する取得部と、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の方向の分布が不均一な画像領域を特定する特定部と、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する検出部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理プログラム、画像処理方法及び画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来、揮発物を検出する方法として、化学的に成分を検出するセンサを用いる方法が知られている。また、監視カメラの画像に基づいて火災や物体移動を検知する技術が知られている（例えば、特許文献１等参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開平９−３０５８８２号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、センサは検出範囲が狭いため、検出範囲よりも広い範囲において揮発物の存在位置を精度よく検出するためには高価なセンサを多数用意する必要があり、コスト的に現実的でない。また、上記特許文献１等の方法を用いても、画像から揮発物の存在位置を検出することはできない。
【０００５】
１つの側面では、本発明は、画像を用いて精度よく揮発物の存在位置を検出することが可能な画像処理プログラム、画像処理方法及び画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
一つの態様では、画像処理プログラムは、時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得し、前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の大きさが所定の大きさ以下である画像領域を特定し、特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する、処理をコンピュータに実行させるプログラムである。
【発明の効果】
【０００７】
画像を用いて精度よく揮発物の存在位置を検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】第１の実施形態に係る揮発物検出システムの構成を概略的に示す図である。
【図２】図２（ａ）は、サーバのハードウェア構成を示す図であり、図２（ｂ）は、サーバの機能ブロック図である。
【図３】第１の実施形態におけるサーバの処理を示すフローチャートである。
【図４】図３のステップＳ１０を説明するための図である。
【図５】図５（ａ）〜図５（ｃ）は、検出単位格子と差分分析単位格子について説明するための図である。
【図６】図６（ａ）は、差分分析単位格子におけるピーク値を模式的に示す図であり、図６（ｂ）は、特定のズレ幅か否かを判断するための差分分析単位格子内の領域を示す図であり、図６（ｃ）は、図６（ｂ）の変形例を示す図である。
【図７】図３のステップＳ２４を説明するための図である。
【図８】図８（ａ）〜図８（ｄ）は、第１の実施形態のサーバの処理の概要を示す図である。
【図９】第２の実施形態におけるサーバの処理を示すフローチャートである。
【図１０】図１０（ａ）は、ピーク値のズレ方向を判断するための差分分析単位格子内の領域を示す図であり、図１０（ｂ）、図１０（ｃ）は、図１０（ａ）の変形例を示す図である。
【図１１】図１１（ａ）、図１１（ｂ）は、図９のステップＳ１２０、Ｓ１２２を説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
≪第１の実施形態≫
以下、揮発物検出システムの第１の実施形態について、図１〜図８に基づいて詳細に説明する。
【００１０】
図１には、第１の実施形態に係る揮発物検出システム１００の構成が概略的に示されている。本第１の実施形態の揮発物検出システム１００は、例えば、揮発物を取り扱う環境（ガソリンスタンド、石油プラント、家庭用灯油給湯設備の設置箇所など）や、揮発物が外部から持ち込まれるべきでない環境（公共施設、バス、電車、新幹線、駅、空港など）において、揮発物を検出するためのシステムである。揮発物検出システム１００は、揮発物を取り扱う環境においては、揮発物の管理（漏れ検出など）のために用いられ、揮発物が持ち込まれるべきでない環境においては、外部から持ち込まれた揮発物の存在を検出するために用いられる。
【００１１】
揮発物検出システム１００は、図１に示すように、複数のカメラ７０と、画像処理装置としてのサーバ１０と、複数の報知装置７２と、を備える。カメラ７０、サーバ１０、及び報知装置７２は、インターネットなどのネットワーク８０に接続されている。
【００１２】
カメラ７０は、揮発物を検出する必要のある場所に設置され、動画を撮影し、撮影した動画データをネットワーク８０を介してサーバ１０に送信する。なお、カメラ７０としては、防犯を目的として設置される防犯カメラ（監視カメラ）を流用してもよい。
【００１３】
サーバ１０は、カメラ７０が撮影した動画データを取得し、取得した動画データに基づいて揮発物の存在位置を検出する。また、サーバ１０は、揮発物の存在位置を検出した場合に、ネットワーク８０を介して報知装置７２に通知する。図２（ａ）には、サーバ１０のハードウェア構成が概略的に示されている。図２（ａ）に示すように、サーバ１０は、ＣＰＵ（Central Processing Unit）９０、ＲＯＭ（Read Only Memory）９２、ＲＡＭ（Random Access Memory）９４、記憶部（ここではＨＤＤ（Hard Disk Drive））９６、ネットワークインタフェース９７、及び可搬型記憶媒体用ドライブ９９等を備えている。これらサーバ１０の構成各部は、バス９８に接続されている。サーバ１０では、ＲＯＭ９２あるいはＨＤＤ９６に格納されているプログラム（画像処理プログラムを含む）、或いは可搬型記憶媒体用ドライブ９９が可搬型記憶媒体９１から読み取ったプログラム（画像処理プログラムを含む）をＣＰＵ９０が実行することにより、図２（ｂ）に示す各部の機能が実現される。なお、図２（ｂ）には、サーバ１０のＨＤＤ９６等に格納されている動画ＤＢ（database）３０も図示されている。
【００１４】
図２（ｂ）に示すように、サーバ１０においては、ＣＰＵ９０がプログラムを実行することにより、動画取得部２０、取得部としてのフレーム取得部２１、領域分割部２２、特定部としての評価部２３、検出部２４、通知部２５として機能する。
【００１５】
動画取得部２０は、カメラ７０で撮影された動画データを取得し、動画ＤＢ３０に格納する。動画ＤＢ３０には、各カメラ７０で撮影された動画データが格納される。
【００１６】
フレーム取得部２１は、動画ＤＢ３０に格納された動画データから所定の２枚のフレームを取得し、領域分割部２２に送信する。
【００１７】
領域分割部２２は、フレーム取得部２１が取得した２枚のフレームを検出単位格子に分割し、さらに差分分析単位格子に分割する。ここで、差分分析単位格子は、各フレームの特徴量を比較するための単位格子（微小矩形領域）であり、２枚のフレームの対応する差分分析単位格子の画素値を用いて相互相関関数処理が行われる。検出単位格子は、差分分析単位格子を所定数まとめた矩形領域である。本実施形態では、検出単位格子ごとに揮発物が存在しているか否かの判断が行われる。なお、各格子のサイズは、画像の解像度や動画のフレームレート等により決定されるものであり、固定値ではないものとする。例えば、フレームの解像度が４０００×３０００ピクセルである場合には、検出単位格子を１００×１００ピクセル程度とし、差分分析単位格子を１０×１０ピクセル程度とすることができる。
【００１８】
評価部２３は、領域分割部２２により分割された２枚のフレームを用いて、差分分析単位格子ごとに、相互相関関数のピーク値の位置のズレ幅を評価する。この場合、評価部２３は、特定のズレ幅の差分分析単位格子を抽出する。
【００１９】
検出部２４は、評価部２３の評価結果に基づいて、揮発物の存在位置に対応する検出単位格子を特定し、特定した検出単位格子を検出領域とする。
【００２０】
通知部２５は、検出領域の集中度合いに基づいて警報の強さ（通知なし、注意、警告、警報など）を決定し、報知装置７２に対してネットワーク８０を介して通知を行う。
【００２１】
図１に戻り、報知装置７２は、表示部やスピーカ等を有し、サーバ１０（通知部２５）からの通知を受信し、報知を行う。報知装置７２は、例えば、揮発物を検出する必要のある場所に設置され、近傍に存在する人に対して揮発物が漏れていることや揮発物が外部から持ち込まれたことなどを報知する。また、報知装置７２は、揮発物検出システム１００の管理者が保持可能な端末であったり、管理者が存在する場所に設置される端末であってもよく、この場合には、管理者に対して揮発物が漏れていることや揮発物が外部から持ち込まれたことなどを報知する。
【００２２】
（サーバの処理）
次に、サーバ１０の処理の詳細について、図３のフローチャートに沿って、その他図面を適宜参照しつつ説明する。なお、図３の処理は、所定時間ごと（揮発物の検出タイミングごと）に繰り返し実行される処理である。
【００２３】
図３の処理では、まず、ステップＳ１０において、フレーム取得部２１が、複数のカメラ７０のうちの１つにより撮影された動画データからフレームを２枚取得する。すなわち、フレーム取得部２１は、カメラ７０において時間的に前後するタイミングで撮影された２枚のフレーム（第１の画像と第２の画像）を動画ＤＢ３０から取得する。この場合、フレーム取得部２１は、図４において模式的に示すように、動画ＤＢ３０に格納されている所定のカメラ７０で撮影された動画データから、予め定められた時間間隔で撮影された２枚のフレームを抽出し、取得する。
【００２４】
次いで、ステップＳ１２では、領域分割部２２が、各フレーム画像を検出単位格子で領域分割する。また、ステップＳ１４では、領域分割部２２が、各フレーム画像の検出単位格子を差分分析単位格子で領域分割する。図５（ａ）〜図５（ｃ）には、検出単位格子、差分分析単位格子、及び画素の大きさの関係が模式的に示されている。図５（ａ）〜図５（ｃ）に示すように、画素の集合が差分分析単位格子であり、差分分析単位格子の集合が検出単位格子であり、検出単位格子の集合がフレーム画像となる。
【００２５】
次いで、ステップＳ１６では、評価部２３が、２枚のフレームの同一位置の差分分析単位格子毎に、相互相関関数処理を実施する。ここで、相互相関関数処理とは、２枚のフレームの同一の位置に存在する差分分析単位格子内において、２枚のフレームをずらしたときに同一位置となる画素（重なる画素）を特定し、差分分析単位格子内で重なる画素の画素値の積の和を算出する処理を、２枚のフレームをずらしながら繰り返し行う処理である。本処理により得られる積和演算値Ｆ（Ｘ，Ｙ）は、次式（１）にて表すことができる。
【００２６】
【数１】
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【００２７】
上式（１）において、Ｆａ（ｘ、ｙ）は、一方のフレームの（ｘ，ｙ）座標の画素値であり、Ｆｂ（ｘ，ｙ）は、他方のフレームの（ｘ，ｙ）座標の画素値である。また、Ｘ，Ｙは、相互相関時の縦横ズレ量（０≦Ｘ≦Ｓｘ、０≦Ｙ≦Ｓｙ）であり、ｘ，ｙは、差分分析単位格子内の縦横座標値である。更に、Ｓｘは、差分分析単位格子の横画素数であり、Ｓｙは、差分分析単位格子の縦画素数である。
【００２８】
次いで、ステップＳ１８では、評価部２３が、差分分析単位格子毎に、相互相関関数のピーク値の位置のズレ幅を評価する。この場合、差分分析単位格子内におけるＦ（Ｘ，Ｙ）が最も大きい位置をピーク値の位置とし、差分分析単位格子の中心とピーク値の位置との距離をズレ幅とする。図６（ａ）には、相互相関関数処理の結果として表れるピーク値の位置が模式的に示されている。このピーク値のズレ幅が大きい差分分析単位格子は、動いている人や物体などを撮影した差分分析単位格子である可能性が高く、ピーク値のズレ幅が小さい差分分析単位格子は、空気揺らぎを撮影した差分分析単位格子である可能性が高いことを意味する。また、ピーク値のズレ幅が０又はおよそ０の差分分析単位格子は、動いていない被写体を撮影した差分分析単位格子である可能性が高いことを意味する。なお、本実施形態において、評価部２３が、差分分析単位格子毎に相互相関関数のピーク値の位置のズレ幅を評価する処理は、２枚のフレームそれぞれから抽出した特徴量を比較する処理であるといえる。
【００２９】
次いで、ステップＳ２０では、評価部２３が、特定のズレ幅の差分分析単位格子を抽出する。本実施形態では、例えば、図６（ｂ）に示すように、差分分析単位格子内が区分けされており、ピーク値が領域Ａ２（実線で囲まれた領域のうち破線で囲まれた領域Ａ１を除く領域）に含まれる差分分析単位格子を、特定のズレ幅の差分分析単位格子として扱うこととしている。なお、ピーク値が領域Ａ２に含まれる場合には、空気揺らぎがあるため揮発物が存在している可能性が高いことを意味する。また、ピーク値が領域Ａ１（破線で囲まれた領域内）に含まれる場合には、ピーク値のズレ量が所定の閾値より小さく、被写体（人や物体）に動きがなく、揮発物も存在しない可能性が高いことを意味する。また、ピーク値が領域Ａ３（Ａ１，Ａ２以外の領域）に含まれる場合には、被写体（人や物体）が動いている可能性が高いことを意味する。
【００３０】
なお、図６（ｂ）の例では、領域Ａ１〜Ａ３が矩形の線で区画されている場合について説明したが、これに限らず、図６（ｃ）に示すように、領域が円形の線で区画されていてもよい。図６（ｂ）の場合には、領域を縦横の範囲で簡易に区画できるため、画像処理を行う上で処理を簡素化できるという利点があり、図６（ｃ）の場合には、処理が複雑になるものの、領域を中心からの距離で規定できるため、画像工学的に適切な処理を行うことができるという利点がある。
【００３１】
なお、ステップＳ２０においては、検出部２４は、ピーク値が差分分析単位格子の中心に無く、領域Ａ１と領域Ａ２を含む領域にピーク値が含まれる差分分析単位格子（ズレ幅が所定の大きさ以下の差分分析単位格子）を、特定のズレ幅の差分分析単位格子として抽出することとしてもよい。
【００３２】
なお、本実施形態において、特定のズレ幅の差分分析単位格子を抽出する処理は、２枚のフレームから抽出した特徴量の間に変化が検出され、かつ、変化の大きさが所定の大きさ以下である画像領域を特定する処理である。
【００３３】
図３に戻り、次のステップＳ２２では、検出部２４が、検出単位格子内において抽出された差分分析単位格子の数を評価し、抽出された差分分析単位格子が規定以上の割合だけ含まれている検出単位格子を検出領域（揮発物の存在位置）とみなす。例えば、検出部２４は、検出単位格子内に含まれる差分分析単位格子のうちの所定割合（例えば６０％）以上の差分分析単位格子が、ステップＳ２０において抽出された場合には、その検出単位格子を検出領域とみなす。なお、所定割合については、検出単位格子のサイズや、差分分析単位格子のサイズ、動画のフレームレートや動画の解像度、予め定めた検出判断の精度などに基づいて定められるものとする。
【００３４】
次いで、ステップＳ２４では、通知部２５が、検出領域が集中している度合いで警報の強さを決定し、報知装置７２に通知する。図７（ａ）〜図７（ｄ）には、検出領域の集中度合いに応じた通知の例が示されている。なお、図７（ａ）〜図７（ｄ）において、黒塗りで示す検出単位格子は、検出領域を意味する。例えば、通知部２５は、図７（ａ）に示すように複数の検出領域が集中していない場合には、「通知なし」と決定し、図７（ｂ）に示すように検出領域が２つ集中している場合には、「注意」と決定する。また、通知部２５は、図７（ｃ）に示すように検出領域が３つ以上５つ未満だけ集中している場合には、「警告」と決定し、図７（ｄ）に示すように検出領域が５つ以上集中している場合には、「警報」と決定する。そして、通知部２５は、「通知なし」と決定した場合には、報知装置７２への通知を行わず、「注意」、「警告」、「警報」と決定した場合には、報知装置７２に対して決定内容に応じた通知を行う。このように、本実施形態では、空気揺らぎが検出された検出単位格子の密集度を検出し、密集している量が多いほど高い警告を発信するようにしている。なお、図７（ａ）〜図７（ｄ）は一例である。したがって、警報の強さを決定する基準は、例えば、カメラ７０の設置位置、被写体からの距離等に基づいて変更してもよい。
【００３５】
図８（ａ）〜図８（ｄ）は、図３の処理内容を模式的に示す図である。例えば、図３のステップＳ１０において、図８（ａ）及び図８（ｂ）に示すような２枚のフレームが取得されたとする。２枚のフレームにおいては、人の動きが撮影されているとともに、揮発物による空気揺らぎも撮影されている。この場合、揮発物が存在し、空気揺らぎが発生している範囲のうち、人の動きと重なっていない範囲（図８（ｃ）において黒塗りで示す範囲）に対応する検出単位格子（図８（ｄ）において黒塗りで示す範囲）が図３のステップＳ２２において検出領域としてみなされることになる。この場合の検出領域の密集度であれば、図７（ａ）〜図７（ｄ）のうち図７（ｄ）の「警報」に相当するため、通知部２５から報知装置７２に対して「警報」が通知されることになる。この場合、報知装置７２から「警報」が発せられることで、管理者等は揮発物の存在に関する警報を認識することが可能となる。
【００３６】
以上、詳細に説明したように、本第１の実施形態によると、フレーム取得部２１は、時間的に前後するタイミングで撮影して得られた２枚のフレームを取得し（Ｓ１０）、評価部２３は、相互相関関数処理により、２枚のフレームの差分分析単位格子ごとの相互相関関数のピーク値の位置のズレ幅を評価することで、各フレームから抽出した特徴量を比較（Ｓ１６，Ｓ１８）し、ズレ幅が領域Ａ２（図６（ｂ））に含まれる差分分析単位格子を抽出する（Ｓ２０）。そして、検出部２４は、評価部２３が抽出した差分分析単位格子の割合が規定以上である検出単位格子を検出領域（揮発物の存在位置）とみなす（Ｓ２２）。これにより、本実施形態では、相互相関関数のピーク値の位置のズレ幅が領域Ａ２に含まれるような、空気揺らぎが生じている範囲を揮発物の存在位置とみなすため、画像（動画から抽出したフレーム）を用いて、揮発物の存在位置を精度よく検出することが可能である。また、本実施形態では、カメラの撮影範囲を揮発物の検出範囲とすることができるため、揮発物の成分を検出するセンサよりも広範囲において揮発物を検出することができる。このため、高価なセンサを多数設置する場合に比べ、システムを低コスト化することができる。また、本実施形態では、カメラ７０として防犯カメラを流用することができるため、設備の共有化による低コスト化を図ることもできる。また、本実施形態では、相互相関関数のピーク値の位置のズレ幅が領域Ａ２を超える場合には、揮発物の存在位置として扱わないため、動きのある人や物体などが揮発物の近傍に存在していても、揮発物を精度よく検出することができる。
【００３７】
なお、上記実施形態のステップＳ２２では、ステップＳ２０で抽出された差分分析単位格子のすべてを検出領域（揮発物の存在位置）とみなすようにしてもよい。
【００３８】
なお、揮発物や水蒸気（湯気）は、その分子の重さにより光の屈折率が異なることが知られている。この屈折率の違いは、空気揺らぎの幅の大きさに表れる。したがって、動画を撮影するカメラを高解像度とし、揺らぎの幅（相互相関関数のピーク値のズレ幅）を高精度に算出することで、水蒸気などと揮発物（灯油、ガソリンなどの石油系物質）との違いを判別することが可能である。この場合、サーバ１０では、図６（ｂ）や図６（ｃ）の領域を物質ごとに分けることで、各物質を高精度に検出することが可能である。
【００３９】
≪第２の実施形態≫
以下、第２の実施形態について、図９〜図１１に基づいて詳細に説明する。なお、本第２の実施形態の揮発物検出システム１００の構成は、第１の実施形態と同様であるが、サーバ１０の処理の一部が異なっている。以下、サーバ１０の処理について詳細に説明する。
【００４０】
図９には、第２の実施形態のサーバ１０の処理の流れがフローチャートにて示されている。なお、図９においては、図３の処理と異なる処理を太枠にて示している。
【００４１】
図９に示すように、第２の実施形態では、ステップＳ１０〜Ｓ１６を第１の実施形態と同様に実行する。具体的には、ステップＳ１０において、フレーム取得部２１が、動画ＤＢ３０に格納されている動画データからフレームを２枚取得し、領域分割部２２が、ステップＳ１２、Ｓ１４において、各フレームを検出単位格子及び差分分析単位格子に分割する。そして、評価部２３が、ステップＳ１６において、２枚のフレームの同一位置の差分分析単位格子毎に相互相関関数処理を実施する。
【００４２】
ステップＳ１６の後は、ステップＳ１１８に移行し、評価部２３は、差分分析単位格子毎に、相互相関関数のピーク値の位置を算出する（図６（ａ）参照）。
【００４３】
次いで、ステップＳ１２０では、評価部２３が、ピーク値のズレ方向別に差分分析単位格子を分類する。本第２の実施形態では、図１０（ａ）に示すように、差分分析単位格子が予め４つの領域に分割されているものとする。そして、評価部２３は、ピーク値が図１０（ａ）のどの領域に存在しているかに基づいて、差分分析単位格子それぞれを「↑」、「→」、「↓」、「←」に分類する。ここで、図１１（ａ）には、４つの検出単位格子に含まれる差分分析単位格子が模式的に示されている。図１１（ａ）に示すように、ステップＳ１２０が実行されることで、各差分分析単位格子が「↑」、「→」、「↓」、「←」に分類される。なお、空白の差分分析単位格子は、ピーク値のズレ幅が０又はほぼ０である差分分析単位格子を意味している。
【００４４】
なお、差分分析単位格子は、図１０（ｂ）、図１０（ｃ）に示すように領域分割されてもよい。図１０（ｂ）、図１０（ｃ）の場合、ピーク値の位置のズレ方向を８方向に分類することができる。なお、図１０（ｃ）の中央の領域にピーク値が存在する場合（ピーク値の位置のズレ量が所定の閾値以下である場合）には、「ズレ無し」に分類されることになる。
【００４５】
図９に戻り、次のステップＳ１２２では、評価部２３が、隣接する差分分析単位格子の方向と異なる差分分析単位格子を抽出する。具体的には、評価部２３は、図１１（ａ）のようにピーク値のズレ方向別に分類された差分分析単位格子から、上下左右方向に隣接する４つの差分分析単位格子すべてと分類（ズレ方向）が異なるものを抽出する。なお、本処理においては、ズレ無しの差分分析単位格子を除外して処理を行うこととしている。図１１（ｂ）においては、上下左右方向に関して隣接する４つの差分分析単位格子のいずれかと分類が同一であった差分分析単位格子に「×」を表示している。なお、図１１（ｂ）の例では、ステップＳ１２２で抽出された差分分析単位格子に、「↑」、「→」、「↓」、「←」のいずれかが表示された状態となっている。
【００４６】
なお、ステップＳ１２２では、周囲８方向に関して隣接する８つの差分分析単位格子のすべてと分類が異なる差分分析単位格子を抽出するようにしてもよい。なお、検出部２４は、隣接する差分分析単位格子のすべてと分類が異なる差分分析単位格子を抽出する場合に限らず、例えば、隣接する所定数（又は所定割合）以上の差分分析単位格子と分類が異なっている差分分析単位格子を抽出するようにしてもよい。
【００４７】
次いで、ステップＳ２２では、検出部２４は、第１の実施形態と同様、検出単位格子内において抽出された差分分析単位格子の数を評価し、抽出された差分分析単位格子が規定以上の割合だけ含まれる検出単位格子を検出領域とみなす。すなわち、本実施形態では、ピーク値のズレ方向が不均一な差分分析単位格子を規定以上の割合だけ含む検出単位格子を空気揺らぎのある範囲（揮発物の存在範囲）とみなす。次いで、ステップＳ２４では、通知部２５が、第１の実施形態と同様、複数の検出領域が集中している度合いで警報の強さを決定し、報知装置７２に通知する。
【００４８】
なお、本第２の実施形態においても、前述した第１の実施形態と同様、図８（ａ）〜図８（ｄ）で示すような処理が行われ、揮発物の存在位置の検出及び報知を行うことが可能となっている。
【００４９】
以上、詳細に説明したように、本第２の実施形態によると、フレーム取得部２１は、時間的に前後するタイミングで撮影して得られた２枚のフレームを取得し（Ｓ１０）、評価部２３は、相互相関関数処理により、２枚のフレームの差分分析単位格子ごとの相互相関関数のピーク値の位置のズレ方向を評価することで、各フレームから抽出した特徴量を比較し（Ｓ１１８）、ピーク値の位置のズレ方向が不均一な検出単位格子を抽出する（Ｓ１２２）。そして、検出部２４は、抽出した検出単位格子が規定以上の割合だけ含まれる検出単位格子を検出領域（揮発物の存在位置）とみなす（Ｓ２２）。これにより、本第２の実施形態では、ピーク値のズレ方向が不均一で、空気揺らぎが発生している範囲を揮発物の存在位置とみなすので、画像（動画から抽出したフレーム）を用いて、揮発物の存在位置を精度よく検出することが可能である。このように、本実施形態では、カメラの撮影範囲を揮発物の検出範囲とすることができるため、揮発物の成分を検出するセンサよりも広範囲において揮発物を検出することができる。このため、高価なセンサを多数設置する場合に比べ、システムを低コスト化することができる。また、本実施形態では、カメラ７０として防犯カメラを流用することができるため、設備の共有化による低コスト化を図ることもできる。
【００５０】
なお、上記各実施形態では、フレーム取得部２１は、カメラが撮影した動画から２枚のフレームを取得する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、フレーム取得部２１は、カメラが静止画を撮影する場合には、所定時間間隔で撮影された２枚の画像を取得してもよい。
【００５１】
なお、上記各実施形態では、２枚のフレームから抽出された特徴量の比較として、差分分析単位格子毎に、画素値の相互相関関数のピーク値の位置を求める場合について説明したが、これに限られるものではない。すなわち、フレームから抽出可能なその他の特徴量を比較してもよい。
【００５２】
なお、上記各実施形態では、図３や図９の処理をサーバ１０が実行する場合について説明したが、これに限られるものではない。例えば、各カメラ７０が有するＣＰＵが、図３や図９の処理を実行することとしてもよい。この場合、各カメラ７０から、報知装置７２に通知が行われることになる。なお、カメラ７０が報知装置７２と同様の機能を有する場合（報知用のスピーカ等を有する場合）には、報知装置７２を省略してもよい。
【００５３】
なお、上記の処理機能は、コンピュータによって実現することができる。その場合、処理装置が有すべき機能の処理内容を記述したプログラムが提供される。そのプログラムをコンピュータで実行することにより、上記処理機能がコンピュータ上で実現される。処理内容を記述したプログラムは、コンピュータで読み取り可能な記録媒体（ただし、搬送波は除く）に記録しておくことができる。
【００５４】
プログラムを流通させる場合には、例えば、そのプログラムが記録されたＤＶＤ（Digital Versatile Disc）、ＣＤ−ＲＯＭ（Compact Disc Read Only Memory）などの可搬型記録媒体の形態で販売される。また、プログラムをサーバコンピュータの記憶装置に格納しておき、ネットワークを介して、サーバコンピュータから他のコンピュータにそのプログラムを転送することもできる。
【００５５】
プログラムを実行するコンピュータは、例えば、可搬型記録媒体に記録されたプログラムもしくはサーバコンピュータから転送されたプログラムを、自己の記憶装置に格納する。そして、コンピュータは、自己の記憶装置からプログラムを読み取り、プログラムに従った処理を実行する。なお、コンピュータは、可搬型記録媒体から直接プログラムを読み取り、そのプログラムに従った処理を実行することもできる。また、コンピュータは、サーバコンピュータからプログラムが転送されるごとに、逐次、受け取ったプログラムに従った処理を実行することもできる。
【００５６】
上述した実施形態は本発明の好適な実施の例である。但し、これに限定されるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲内において種々変形実施可能である。
【００５７】
なお、以上の第１、第２の実施形態の説明に関して、更に以下の付記を開示する。
（付記１）  時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の大きさが所定の大きさ以下である画像領域を特定し、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
（付記２）  前記検出する処理では、特定した前記画像領域を所定割合以上含む範囲を前記揮発物の存在位置として検出することを特徴とする付記１に記載の画像処理プログラム。
（付記３）
特定した前記画像領域を所定割合以上含む範囲の大きさに応じた通知を行うことを特徴とする付記１又は２に記載の画像処理プログラム。
（付記４）  前記画像領域を特定する処理では、前記変化の大きさが閾値を超えた場合に、変化が検出されたとすることを特徴とする付記１〜３のいずれかに記載の画像処理プログラム。
（付記５）  時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の大きさが所定の大きさ以下である画像領域を特定し、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする画像処理方法。
（付記６）  時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得する取得部と、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の大きさが所定の大きさ以下である画像領域を特定する特定部と、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する検出部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
（付記７）  前記検出部は、特定した前記画像領域を所定割合以上含む範囲を前記揮発物の存在位置として検出することを特徴とする付記６に記載の画像処理装置。
（付記８）  前記特定部は、前記変化の大きさが閾値を超えた場合に、変化が検出されたとすることを特徴とする付記６又は７に記載の画像処理装置。
（付記９）  時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の方向の分布が不均一な画像領域を特定し、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする画像処理プログラム。
（付記１０）  前記検出する処理では、特定した画像領域を所定割合以上含む範囲を前記揮発物の存在位置として検出することを特徴とする付記９に記載の画像処理プログラム。
（付記１１）  前記画像領域を特定する処理では、前記変化の大きさが閾値を超えた場合に、変化が検出されたとすることを特徴とする付記９又は１０に記載の画像処理プログラム。
（付記１２）  時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の方向の分布が不均一な画像領域を特定し、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする画像処理方法。
（付記１３）  時間的に前後するタイミングで撮影して得られた第１の画像と、第２の画像とを取得する取得部と、
前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量を比較し、前記第１の画像から抽出した特徴量と前記第２の画像から抽出した特徴量との間に変化が検出され、かつ、変化の方向の分布が不均一な画像領域を特定する特定部と、
特定した前記画像領域に基づいて揮発物の存在位置を検出する検出部と、
を有することを特徴とする画像処理装置。
（付記１４）  前記検出部は、特定した画像領域を所定割合以上含む範囲を前記揮発物の存在位置として検出することを特徴とする付記１３に記載の画像処理装置。
（付記１５）  前記特定部は、前記変化の大きさが閾値を超えた場合に、変化が検出されたとすることを特徴とする付記１３又は１４に記載の画像処理装置。
【符号の説明】
【００５８】
１０  サーバ（画像処理装置）
２１  フレーム取得部（取得部）
２３  評価部（特定部）
２４  検出部
【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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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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