(57)【要約】【課題】画像における特定の領域の、対象の密度分布を推定する。【解決手段】画像処理装置は、画像取得機能と、算出機能と、領域取得機能と、推定機能と、を備える。画像取得機能は、対象画像を取得する。算出機能は、対象画像に含まれる対象（人）の密度分布を算出する。領域取得機能は、対象画像内に設定された第１領域を取得する。推定機能は、対象画像内の第１領域の周辺領域の密度分布に基づいて、対象画像内の第１領域の密度分布を推定する。【選択図】図１
2018022343.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象画像を取得する画像取得部と、
前記対象画像に含まれる対象の密度分布を算出する算出部と、
前記対象画像内に設定された第１領域を取得する領域取得部と、
前記対象画像内の前記第１領域の周辺領域の前記密度分布に基づいて、前記対象画像内の前記第１領域の前記密度分布を推定する推定部と、
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記推定部は、
前記対象画像内の前記周辺領域の前記密度分布を多項式補完することによって、前記第１領域の前記密度分布を推定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記推定部は、
前記対象画像内の前記周辺領域の前記密度分布によって表される密度の平均値を用いて、前記第１領域の前記密度分布を推定する、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記推定部は、
前記対象画像内の前記周辺領域に含まれる区画領域の密度に基づいて、前記対象画像内の密度分布を近似した、回帰平面または回帰曲面を示す関数を用いて、前記対象画像内の前記周辺領域の前記密度分布から該対象画像内の前記第１領域の密度分布を推定する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記推定部は、
参照画像における前記第１領域および前記第１領域の周辺領域の密度分布と、前記対象画像における前記第１領域の周辺領域の密度分布と、に基づいて、前記対象画像の前記第１領域の前記密度分布を推定する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記参照画像は、
複数の前記対象画像における前記対象の密度の平均値を規定した平均密度分布画像である、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記推定部は、
前記参照画像における前記周辺領域の前記密度分布に対する、前記対象画像における前記周辺領域の前記密度分布の比を、前記参照画像における前記第１領域の密度分布に乗算した乗算結果を、前記対象画像における前記第１領域の密度分布として算出する、
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記推定部は、
前記参照画像の区画領域の前記対象の密度に対する、前記対象画像における対応する前記区画領域の前記対象の密度の比の分布を近似した、回帰平面または回帰曲面を示す関数に基づいて、前記対象画像における前記第１領域の前記密度分布を推定する、
請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記推定部は、
前記参照画像における、撮影シーンに応じた密度のばらつきの度合いを示す分散値が閾値以下の前記区画領域の前記対象の密度に対する、前記対象画像における対応する前記区画領域の前記対象の密度の比の分布を近似した、回帰平面または回帰曲面を示す関数に基づいて、前記対象画像における前記第１領域の前記密度分布を推定する、
請求項８に記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記推定部は、
前記対象画像の撮影シーンに対応する前記参照画像における前記第１領域および前記第１領域の周辺領域の密度分布と、前記対象画像における前記第１領域の周辺領域の密度分布と、に基づいて、前記対象画像の前記第１領域の前記密度分布を推定する、請求項５に記載の画像処理装置。
【請求項１１】
前記推定部は、
前記対象画像の前記周辺領域における、前記周辺領域から前記第１領域への進入方向へ移動する前記対象の密度および前記第１領域から前記周辺領域への退出方向へ移動する前記対象の密度を算出する第１算出部と、
参照画像の前記周辺領域における、前記進入方向へ移動する前記対象の密度および前記退出方向へ移動する前記対象の密度を算出する第２算出部と、
前記参照画像の前記周辺領域における、前記進入方向へ移動する前記対象の密度から、前記対象画像の前記周辺領域における前記退出方向へ移動する前記対象の密度を減算した密度変化値に基づいて、前記対象画像における前記第１領域の密度分布を推定する、密度分布推定部と、
を有する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１２】
前記推定部は、
前記対象画像の前記周辺領域における、前記周辺領域から前記第１領域への進入方向へ移動する前記対象の密度および前記第１領域から前記周辺領域への退出方向へ移動する前記対象の密度を算出する第１算出部と、
参照画像の前記周辺領域における、前記進入方向へ移動する前記対象の密度および前記退出方向へ移動する前記対象の密度を算出する第２算出部と、
前記対象画像の前記周辺領域における、前記進入方向へ移動する前記対象の密度から、前記参照画像の前記周辺領域における前記退出方向へ移動する前記対象の密度を減算した密度変化値に基づいて、前記対象画像における前記第１領域の密度分布を推定する、密度分布推定部と、
を有する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１３】
前記推定部は、
前記対象画像の前記周辺領域における、前記周辺領域から前記第１領域への進入方向へ移動する前記対象の密度および前記第１領域から前記周辺領域への退出方向へ移動する前記対象の密度を算出する第１算出部と、
前記対象画像の前記周辺領域における、前記進入方向へ移動する前記対象の密度から前記退出方向へ移動する前記対象の密度を減算した密度変化値に基づいて、前記対象画像における前記第１領域の密度分布を推定する、密度分布推定部と、
を有する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１４】
前記推定部は、
前記対象画像の前記周辺領域における、前記進入方向へ移動する前記対象の密度と移動速度、および前記退出方向へ移動する前記対象の密度と移動速度を算出する第１算出部と、
参照画像の前記周辺領域における、前記進入方向へ移動する前記対象の密度と移動速度、および前記退出方向へ移動する前記対象の密度と移動速度を算出する第２算出部と、
前記対象画像の前記周辺領域における前記進入方向へ移動する前記対象の密度から、前記参照画像の前記周辺領域における前記退出方向へ移動する対象の密度を減算した密度変化値と、前記移動速度から推定した移動後の前記対象の推定位置と、に基づいて、前記対象画像における前記第１領域の密度分布を推定する、密度分布推定部と、
を有する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１５】
前記領域取得部は、
前記対象画像内における、予め定めた領域を前記第１領域として設定する設定部を有する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１６】
前記領域取得部は、設定部を有し、
前記設定部は、
前記対象画像内における、
輝度が第１閾値以下の領域と、輝度が第２閾値以上の領域と、前記対象画像に含まれる複数の区画領域の内、密度が第３閾値以下の領域と、前記区画領域の内、前記区画領域の周辺の他の区画領域に比べて密度が第４閾値以上小さい領域と、周辺の他の区画領域に対する密度比が第５閾値以下の領域と、密度が第６閾値以下で且つ周辺の他の区画領域に向かって移動する前記対象の密度が第７閾値以上と、撮影タイミングの異なる他の前記対象画像における対応する区画領域の密度との差が第８閾値以上と、の内、少なくとも１つを満たす領域を、前記第１領域として設定する、
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項１７】
対象画像を取得するステップと、
前記対象画像に含まれる対象の密度分布を算出するステップと、
前記対象画像内に設定された第１領域を取得するステップと、
前記対象画像内の前記第１領域の周辺領域の前記密度分布に基づいて、前記対象画像内の前記第１領域の前記密度分布を推定するステップと、
を含む画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置、および画像処理方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
画像に含まれる対象の密度を推定する技術が開示されている。例えば、画像内に含まれる人物の密度を推定する技術が開示されている。また、撮影画像を用いて、交通量の計測不可能な期間の交通量を、計測可能な期間の交通量から推定する技術が開示されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００３】
【特許文献１】特開２０１４−２３２４８７号公報
【非特許文献】
【０００４】
【非特許文献１】Ｌ．  Ｆｉａｓｃｈｉ，  Ｒ．  Ｎａｉｒ，  Ｕ．  Ｋｏｅｔｈｅ  ａｎｄ  Ｆ．  Ｈａｍｐｒｅｃｈｔ：  “Ｌｅａｒｎｉｎｇ  ｔｏ  ｃｏｕｎｔ  ｗｉｔｈ  ａ  ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ  ｆｏｒｅｓｔ  ａｎｄ  ｓｔｒｕｃｔｕｒｅｄ  ｌａｂｅｌｓ”，  ｉｎ  Ｐｒｏｃｅｅｄｉｎｇｓ  ｏｆ  Ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ  Ｃｏｎｆｅｒｅｎｃｅ  ｏｎ  Ｐａｔｔｅｒｎ  Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，  ｐｐ．２６８５−２６８８  （２０１２）．
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら、従来では、画像における計測不可能な領域などの特定の領域について、対象の密度の分布を推定することは出来なかった。すなわち、従来では、画像における特定の領域の、対象の密度分布を推定することは困難であった。
【０００６】
本発明が解決しようとする課題は、画像における特定の領域の、対象の密度分布を推定することができる、画像処理装置、および画像処理方法を提供することである。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
実施形態の画像処理装置は、画像取得部と、算出部と、領域取得部と、推定部と、を備える。画像取得部は、対象画像を取得する。算出部は、対象画像に含まれる対象の密度分布を算出する。領域取得部は、前記対象画像内に設定された第１領域を取得する。推定部は、前記対象画像内の前記第１領域の周辺領域の密度分布に基づいて、前記対象画像内の前記第１領域の前記密度分布を推定する。
【図面の簡単な説明】
【０００８】
【図１】画像処理システムの機能的構成を示すブロック図。
【図２】対象画像の一例を示す図。
【図３】対象画像に対する処理の流れを示す模式図。
【図４】区画領域の密度比演算を示す説明図。
【図５】加重平均を用いた密度比算出の説明図。
【図６】加重平均を用いた密度比算出の説明図。
【図７】第１領域の設定の説明図。
【図８】撮影画像管理情報のデータ構成の一例を示す模式図。
【図９】表示画像の一例を示す模式図。
【図１０】画像処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図１１】画像処理システムの機能的構成を示すブロック図。
【図１２】第１領域の密度分布の推定の説明図。
【図１３】画像処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図１４】画像処理システムの機能的構成を示すブロック図。
【図１５】第１領域の密度分布の推定の説明図。
【図１６】画像処理の手順の一例を示すフローチャート。
【図１７】ハードウェア構成の一例を示すブロック図。
【発明を実施するための形態】
【０００９】
以下に添付図面を参照して、画像処理装置、および画像処理方法の一の実施形態を詳細に説明する。
【００１０】
（第１の実施の形態）
図１は、本実施の形態の画像処理システム１０の機能的構成を示すブロック図である。
【００１１】
画像処理システム１０は、ＵＩ（ユーザ・インターフェース）１６と、撮影装置１８と、画像処理装置２０と、を備える。ＵＩ１６および撮影装置１８は、バス２０Ｉを介して画像処理装置２０に接続されている。
【００１２】
ＵＩ１６は、各種画像を表示する表示機能と、ユーザからの各種操作指示を受付ける入力機能と、を有する。本実施の形態では、ＵＩ１６は、ディスプレイ１２と、入力装置１４と、を含む。ディスプレイ１２は、種々の画像を表示する。ディスプレイ１２は、例えばＣＲＴディスプレイ、液晶ディスプレイ、有機ＥＬディスプレイ、プラズマディスプレイなどである。入力装置１４は、ユーザからの各種指示や情報入力を受け付ける。入力装置１４は、例えば、キーボード、マウス、スイッチ、マイクなどである。
【００１３】
なお、ＵＩ１６は、ディスプレイ１２と入力装置１４とを一体的に構成したタッチパネルであってもよい。
【００１４】
撮影装置１８は、撮影によって画像を得る。本実施の形態では、撮影装置１８は、対象画像（詳細後述）を得る。
【００１５】
撮影装置１８は、例えば、公知のデジタルカメラである。撮影装置１８は、処理回路２０Ａから離れた位置に配置されていてもよい。例えば、撮影装置１８は、道路、公共スペース、ビル構内などに配置された監視カメラであってもよい。また、撮影装置１８は、車両などの移動体に配置された車載カメラや、携帯端末に設けられたカメラであってもよい。また、撮影装置１８は、画像処理装置２０と一体的に構成されたカメラであってもよい。また、撮影装置１８は、ウェアラブルカメラであってもよい。
【００１６】
なお、撮影装置１８は、可視光による反射光を撮影する可視光カメラに限定されず、赤外カメラ、デプスマップを取得可能なカメラや、距離センサや超音波センサなどを用いて撮影を行うカメラであってもよい。デプスマップは、画素毎に撮影装置１８からの距離を規定した画像である（距離画像と称される場合もある）。
【００１７】
すなわち、本実施の形態で用いる対象画像は、可視光による反射光の撮影画像（可視光画像）、赤外画像、デプスマップ、超音波撮影画像などである。すなわち、対象画像は、特定の波長領域の光の反射光の撮影画像に限定されない。本実施の形態では、対象画像が、可視光による反射光の撮影画像である場合を、一例として説明する。
【００１８】
画像処理装置２０は、対象画像を用いた画像処理を行う。対象画像は、対象を含む画像である。
【００１９】
対象は、画像解析により識別可能な被写体を示す。対象は、例えば、移動体、非移動体である。移動体は、移動可能な物である。移動体は、例えば、車両（自動二輪車、自動四輪車、自転車）、台車、飛行可能な物体（有人飛行機、無人飛行機（例えば、ドローン））、ロボット、人などである。非移動体は、移動不可能な物である。また、移動体は、生物および非生物の何れであってもよい。生物は、例えば、人、動物、植物、細胞、細菌、などである。非生物は、例えば、車、花粉、放射線、などである。
【００２０】
また、対象画像に含まれる対象は、上記一例の内の１種であってもよいし、複数種であってもよい。すなわち、画像処理装置２０は、対象画像に含まれる対象として、上記に挙げた一例の内の１種（例えば、人）について、後述する画像処理を行ってもよいし、複数種（例えば、人と車）について、画像処理を行ってもよい。
【００２１】
本実施の形態では、対象が、人である場合を一例として説明する。
【００２２】
画像処理装置２０は、例えば、専用または汎用コンピュータである。画像処理装置２０は、例えば、撮影装置１８に接続されたＰＣ（パーソナルコンピュータ）、画像を保存・管理するサーバ、クラウド上で処理を実行するクラウドサーバなどである。
【００２３】
画像処理装置２０は、処理回路２０Ａと、記憶回路２０Ｂと、通信回路２０Ｃと、を有する。すなわち、ディスプレイ１２、入力装置１４、撮影装置１８、記憶回路２０Ｂ、通信回路２０Ｃ、および処理回路２０Ａは、バス２０Ｉを介して接続されている。
【００２４】
なお、ディスプレイ１２、入力装置１４、撮影装置１８、記憶回路２０Ｂ、および通信回路２０Ｃ、の少なくとも１つは、有線または無線で処理回路２０Ａに接続すればよい。また、ディスプレイ１２、入力装置１４、撮影装置１８、記憶回路２０Ｂ、および通信回路２０Ｃ、の少なくとも１つと、処理回路２０Ａと、をネットワークを介して接続してもよい。
【００２５】
記憶回路２０Ｂは、各種データを記憶する。本実施の形態では、記憶回路２０Ｂは、撮影画像管理情報（詳細後述）などを記憶する。
【００２６】
記憶回路２０Ｂは、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、光ディスク等である。なお、記憶回路２０Ｂは、画像処理装置２０の外部に設けられた記憶装置であってもよい。また、記憶回路２０Ｂは、記憶媒体であってもよい。具体的には、記憶回路２０Ｂは、プログラムや各種情報を、ＬＡＮ（Ｌｏｃａｌ  Ａｒｅａ  Ｎｅｔｗｏｒｋ）やインターネットなどを介してダウンロードして記憶または一時記憶した記憶媒体であってもよい。また、記憶回路２０Ｂを、複数の記憶媒体から構成してもよい。
【００２７】
通信回路２０Ｃは、有線または無線で接続された外部装置と情報の入出力を行うインタフェースである。通信回路２０Ｃは、ネットワークに接続して通信を行ってもよい。
【００２８】
処理回路２０Ａは、画像取得機能２０Ｄと、算出機能２０Ｅと、領域取得機能２０Ｆと、推定機能２０Ｇと、出力制御機能２０Ｈと、を有する。なお、図１には、本実施の形態に関する機能を主に例示した。しかし、処理回路２０Ａの有する機能は、これらに限定されない。
【００２９】
処理回路２０Ａにおける各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路２０Ｂへ記憶されている。処理回路２０Ａは、プログラムを記憶回路２０Ｂから読出、実行することで、各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。
【００３０】
各プログラムを読み出した状態の処理回路２０Ａは、図１の処理回路２０Ａ内に示された各機能を有することになる。図１においては単一の処理回路２０Ａによって、画像取得機能２０Ｄ、算出機能２０Ｅ、領域取得機能２０Ｆ、推定機能２０Ｇ、および出力制御機能２０Ｈが実現されるものとして説明する。
【００３１】
なお、各機能の各々を実現するための独立した複数のプロセッサを組み合わせて処理回路２０Ａを構成してもよい。この場合、各プロセッサがプログラムを実行することにより各機能を実現する。また、各処理機能がプログラムとして構成され、１つの処理回路が各プログラムを実行する場合であってもよいし、特定の機能が専用の独立したプログラム実行回路に実装される場合であってもよい。
【００３２】
なお、本実施の形態および後述する実施の形態において用いる「プロセッサ」との文言は、例えば、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）、ＧＰＵ（Ｇｒａｐｈｉｃａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）或いは、特定用途向け集積回路（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Ｓｉｍｐｌｅ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ：ＳＰＬＤ））、複合プログラマブル論理デバイス（Ｃｏｍｐｌｅｘ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｌｏｇｉｃ  Ｄｅｖｉｃｅ：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Ｆｉｅｌｄ  Ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ  Ｇａｔｅ  Ａｒｒａｙ：ＦＰＧＡ）の回路を意味する。
【００３３】
プロセッサは、記憶回路２０Ｂに保存されたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。なお、記憶回路２０Ｂにプログラムを保存する代わりに、プロセッサの回路内にプログラムを直接組み込むよう構成しても構わない。この場合、プロセッサは回路内に組み込まれたプログラムを読み出し実行することで機能を実現する。
【００３４】
画像取得機能２０Ｄは、画像取得部の一例である。画像取得機能２０Ｄは、対象を含む対象画像を取得する。本実施の形態では、画像取得機能２０Ｄは、撮影装置１８から対象画像を取得する。なお、画像取得機能２０Ｄは、外部装置や記憶回路２０Ｂから、対象画像を取得してもよい。
【００３５】
図２は、対象画像３０の一例を示す図である。対象画像３０は、実空間の撮影領域２８を撮影した画像である（図２（Ａ）、図２（Ｂ）参照）。本実施の形態では、対象画像３０が、対象として、人３２を含む場合を説明する。
【００３６】
図１に戻り、説明を続ける。算出機能２０Ｅは、算出部の一例である。算出機能２０Ｅは、対象画像３０に含まれる、人３２の密度分布を算出する。密度分布とは、対象画像３０における領域ごとの密度の分布を示す。本実施の形態では、算出機能２０Ｅは、対象画像３０を複数の区画領域に分割し、区画領域毎に、含まれる人３２の密度を算出する。これにより、算出機能２０Ｅは、対象画像３０に含まれる、人３２の密度分布を作成する。
【００３７】
図２（Ｃ）は、対象画像３０を複数の区画領域Ｐに分割した状態を示す模式図である。算出機能２０Ｅは、対象画像３０を複数の区画領域Ｐに分割する。対象画像３０の分割数や区画領域Ｐの大きさは、任意の値を設定可能である。
【００３８】
例えば、区画領域Ｐは、対象画像３０を、縦Ｍ個および横Ｎ個のＭ×Ｎ個に分割した各領域であってもよい。なお、ＭおよびＮは、１以上の整数であり、且つ、少なくとも一方が２以上の整数である。
【００３９】
また、区画領域Ｐは、対象画像３０を構成する各画素について、輝度および色の少なくとも一方が類似する画素の群を１つの領域としたものであってもよい。また、区画領域Ｐは、予め定めた環境属性に応じて対象画像３０を分割した領域であってもよい。環境属性は、対象画像３０内における特定の環境を示す領域である。環境属性は、例えば、横断歩道を示す領域、左車線を示す領域、立ち入り禁止区域を示す領域、危険領域、などである。
【００４０】
また、区画領域Ｐは、複数の画素を含む画素領域であってもよいし、１つの画素を含む画素領域であってもよい。なお、区画領域Ｐの広さが１画素に相当する広さに近づくほど、画像処理装置２０は、より高精度に密度分布を算出することができる。このため、区画領域Ｐは、１画素に相当する領域であることが好ましい。但し、上述したように、区画領域Ｐは、複数の画素を含む領域であってもよい。
【００４１】
算出機能２０Ｅは、例えば、区画領域Ｐの分割条件を予め記憶する。分割条件は、例えば、縦Ｍ個×横Ｎ個に分割、輝度および色ごとに分割、環境属性に応じて分割、などである。
【００４２】
そして、算出機能２０Ｅは、予め記憶した分割条件に沿って、対象画像３０を複数の区画領域Ｐに分割すればよい。分割条件は、ユーザによる入力装置１４の操作指示などによって適宜変更可能とすればよい。
【００４３】
例えば、環境属性に応じて対象画像３０を分割する場合、算出機能２０Ｅは、対象画像３０の特徴量を用いて、環境属性の付与された正解データを予め機械学習し、識別器を生成する。そして、算出機能２０Ｅは、識別器を用いて、環境属性に応じて対象画像３０を複数の区画領域Ｐに分割すればよい。また、例えば、危険領域を示す環境属性に応じて対象画像３０を分割する場合、算出機能２０Ｅは、複数の危険領域を示した地図データを予め用意し、対象画像３０における該地図データの危険領域に対応する領域と該危険領域外の領域との各々に、対象画像３０を分割すればよい。また、算出機能２０Ｅは、ユーザによるＵＩ１６の操作指示によって指示された境界線に沿って対象画像３０を複数の区画領域Ｐに分割してもよい。
【００４４】
本実施の形態では、一例として、算出機能２０Ｅは、対象画像３０を縦Ｍ個および横Ｎ個に分割する場合を説明する。
【００４５】
そして、算出機能２０Ｅは、対象画像３０における区画領域Ｐごとに、各区画領域Ｐに含まれる対象の密度を算出する。本実施の形態では、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐごとに、含まれる人３２の密度を算出する。これによって、算出機能２０Ｅは、対象画像３０に含まれる人３２の密度分布を算出する。
【００４６】
各区画領域Ｐに含まれる人３２の密度の算出には、例えば、以下の方法を用いればよい。
【００４７】
例えば、算出機能２０Ｅは、各区画領域Ｐ内の人３２の人数を、公知の方法によりカウントする。人３２の身体の一部が区画領域Ｐ内に位置する場合、人３２の該区画領域Ｐ内に位置する部分の面積を、該人３２の面積で除算した結果を、該人３２の人数としてカウントすればよい。例えば、人３２の身体の５０％が該区画領域Ｐに位置する場合、該人３２を０．５人分としてカウントすればよい。
【００４８】
そして、算出機能２０Ｅは、各区画領域Ｐ内に位置する人３２の人数を、区画領域Ｐの面積で除算した値を、各区画領域Ｐにおける人３２の密度として算出すればよい。また、算出機能２０Ｅは、各区画領域Ｐに含まれる人３２の人数を、区画領域Ｐを構成する画素の画素数で除算した値を、各区画領域Ｐにおける人３２の密度として算出してもよい。
【００４９】
また、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐ内における人３２の分散度を、各区画領域Ｐにおける人３２の密度として算出してもよい。例えば、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐ内における人３２の位置を、区画領域Ｐを更に複数の小領域に分割した小領域（例えば、画素）ごとに算出する。そして、区画領域Ｐ内における、人３２が位置する小領域の分散度を、区画領域Ｐにおける人３２の密度として算出してもよい。
【００５０】
また、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐを複数の小領域に分割し、含まれる人３２の人数を小領域ごとに算出してもよい。そして、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐに含まれる人３２の人数の平均値を、該区画領域Ｐの密度として算出してもよい。
【００５１】
なお、算出機能２０Ｅは、公知の算出方法を用いて、各区画領域Ｐに含まれる対象（本実施の形態では人３２）の密度を算出してもよい。例えば、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐの各々について、公知の顔検出手法により顔の数を検出する。そして、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐの各々について、検出した顔の数を、区画領域Ｐを構成する画素の画素数で除算する。算出機能２０Ｅは、この除算によって得た値（除算結果）を、各区画領域Ｐにおける人３２の密度として用いればよい。
【００５２】
また、画像取得機能２０Ｄが、赤外線カメラで撮影された画像を取得したとする。この場合、取得した画像は、人物領域の画素値が高くなる傾向にある。この場合、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐの各々について、所定の閾値以上の画素値を示す画素数を、区画領域Ｐを構成する画素の画素数で除算する。算出機能２０Ｅは、この除算によって得た値（除算結果）を、各区画領域Ｐにおける人３２の密度として用いてもよい。
【００５３】
また、画像取得機能２０Ｄが、深度カメラで撮影された距離画像（デプス画像）を取得したとする。この場合、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐの各々について、地面から予め定めた高さ（例えば、８０ｃｍ〜２ｍ）を示す画素の画素数を、区画領域Ｐを構成する画素の画素数で除算する。算出機能２０Ｅは、この除算によって得た値（除算結果）を、各区画領域Ｐにおける人３２の密度として用いてもよい。
【００５４】
なお、算出機能２０Ｅは、その他、公知の方法を用いて、区画領域Ｐに含まれる人３２の密度を算出してもよい。
【００５５】
なお、算出機能２０Ｅは、対象画像３０における、少なくとも、後述する領域取得機能２０Ｆで取得した第１領域（詳細後述）以外の領域について、人３２の密度を算出すればよい。
【００５６】
図３は、対象画像３０に対する処理の流れを示す模式図である。例えば、撮影装置１８が、図３（Ａ）に示す実空間の撮影領域２８を撮影し、図３（Ｂ）に示す対象画像３０を取得したとする。この場合、算出機能２０Ｅは、対象画像３０を、複数の区画領域Ｐに分割する。図３（Ｃ）には、算出機能２０Ｅが、縦５個×横５個の合計２５個の区画領域Ｐに対象画像３０を分割した場合を示した。
【００５７】
そして、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐごとに、人３２の密度を算出する。図３（Ｄ）は、密度分布３１の一例を示す図である。図３（Ｄ）に示すように、算出機能２０Ｅは、区画領域Ｐの各々について、各区画領域Ｐに含まれる人３２の密度を算出する。これにより、算出機能２０Ｅは、密度分布３１を得る。
【００５８】
図１に戻り、説明を続ける。領域取得機能２０Ｆは、領域取得部の一例である。領域取得機能２０Ｆは、対象画像３０内に設定された第１領域を取得する。第１領域は、対象画像３０内における任意の領域である。
【００５９】
第１領域は、対象画像３０の撮影シーンごとに予め設定されていてもよいし、領域取得機能２０Ｆが設定してもよい。
【００６０】
撮影シーンは、撮影環境を特定可能な情報である。例えば、撮影シーンは、撮影場所、撮影タイミング、撮影時の天気、撮影した撮影装置１８の識別情報（以下、撮影装置ＩＤと称する場合がある）、撮影時に該撮影場所で開催されていたイベント（催し）の内容、などを含む。
【００６１】
撮影タイミングは、例えば、撮影時刻、撮影時期（季節、撮影時間帯（朝、昼、夜、など）、撮影した月、撮影した曜日）、特定のタイミングに出現する物体の種類、などである。特定のタイミングに出現する物体の種類は、例えば、特定のホームに到着する電車の車両数である。これは、電車の車両数によって、ホームにおける人３２の密度分布が異なるものとなるためである。
【００６２】
第１領域が予め設定されている場合、領域取得機能２０Ｆは、処理対象の対象画像３０と同じ撮影シーンに対応する（例えば、撮影装置ＩＤ、撮影場所、撮影タイミング、およびイベントの内容、の何れか１つが一致する）第１領域を示す情報を、記憶回路２０Ｂから読取る。これにより、領域取得機能２０Ｆは、第１領域を取得する。第１領域を示す情報は、例えば、対象画像３０における、位置座標で示される。
【００６３】
なお、領域取得機能２０Ｆは、処理対象の対象画像３０に応じて、第１領域を設定してもよい。この場合、領域取得機能２０Ｆは、設定部２０Ｓを含む。
【００６４】
設定部２０Ｓは、処理対象の対象画像３０内に、第１領域を設定する。なお、設定部２０Ｓは、処理対象の対象画像３０における任意の領域を、第１領域として設定してもよい。また、設定部２０Ｓは、処理対象の対象画像３０における、ユーザによる入力装置１４の操作指示によって指示された領域を、第１領域として設定してもよい。この場合、例えば、ユーザは、ディスプレイ１２を視認しながら入力装置１４を操作することで、第１領域を示すアイコンの配置や、第１領域の外枠を示す線を描画することで、第１領域を設定すればよい。
【００６５】
また、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、予め定めた設定条件を満たす領域を、第１領域として設定してもよい。
【００６６】
本実施の形態では、領域取得機能２０Ｆの設定部２０Ｓが、対象画像３０における予め定めた設定条件を満たす領域を、第１領域として設定する場合を、一例として説明する。
【００６７】
ここで、図２および図３に示すように、撮影装置１８が実空間の撮影領域２８（図２（Ａ）、図３（Ａ）参照）を撮影するときに、閾値以上の強度の光の映り込みが発生する場合がある。閾値以上の強度の光の映り込みは、例えば、直射日光による白とびである。また、実空間の実空間の撮影領域２８には、遮蔽物や、遮蔽物の影等が存在する場合がある。遮蔽物は、撮影装置１８の撮影方向を一時的に遮蔽する物体（例えば、鳥、虫、など）や、撮影画角内に配置された物などである。このような、光の映り込みや、遮蔽物や、遮蔽物の影等を含む、実空間の撮影領域２８を撮影した場合、得られた対象画像３０が、人３２などの対象物を正確に画像認識することが困難な領域を含む場合がある。
【００６８】
具体的には、図２（Ａ）および図３（Ａ）に示すように、実空間の撮影領域２８における所定領域Ｗに閾値以上の光の映り込みが生じている場合、該実空間の撮影領域２８の撮影によって得られた対象画像３０（図２（Ｂ）、図３（Ｂ）参照）における、該所定領域Ｗに対応する領域には、実際には存在していた人３２が撮影されていない場合がある。
【００６９】
このような場合、従来技術では、対象画像３０を画像解析しても、対象画像３０における所定領域Ｗに対応する領域については、人３２の密度を算出することは困難であった。すなわち、従来技術では、所定領域Ｗを含む実空間の撮影領域２８を撮影した対象画像３０を解析しても、該所定領域Ｗの人３２の密度分布を得ることは、困難であった。
【００７０】
そこで、本実施の形態では、領域取得機能２０Ｆの設定部２０Ｓは、対象画像３０における、人３２の画像解析の困難な領域を、第１領域３４として設定する。
【００７１】
具体的には、設定部２０Ｓは、処理対象の対象画像３０における、以下の設定条件の少なくとも１つを満たす領域を、第１領域３４として設定する。
【００７２】
例えば、設定条件は、対象画像３０における、輝度が第１閾値以下の領域である。この場合、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、第１閾値以下の輝度の領域を、第１領域３４として設定する。この設定により、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、遮蔽物や遮蔽物の影に相当する領域を、第１領域３４として設定することができる。
【００７３】
また、設定条件は、輝度が第２閾値以上の領域であってもよい。この場合、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、第２閾値以上の輝度の領域を、第１領域３４として設定する。第２閾値は、第１閾値以上の値である。この設定により、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、光の映り込みの生じている領域を、第１領域３４として設定することができる。
【００７４】
また、設定条件は、対象画像３０に含まれる複数の区画領域Ｐの内、人３２の密度が第３閾値以下の領域であってもよい。この場合、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、第３閾値以下の人３２の密度の区画領域Ｐを、第１領域３４として設定する。この設定により、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、実際には存在していた人３２が撮影されていないと推測される領域を、第１領域３４として設定することができる。
【００７５】
また、設定条件は、対象画像３０に含まれる区画領域Ｐの内、区画領域Ｐの周辺の他の区画領域Ｐに比べて密度が第４閾値以上小さい領域であってもよい。この場合、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、周辺の他の区画領域Ｐに比べて第４閾値以上密度の小さい領域を、第１領域３４として設定する。この設定により、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、実際には存在していた人３２が撮影されていないと推測される領域を、第１領域３４として設定することができる。
【００７６】
また、設定条件は、対象画像３０に含まれる区画領域Ｐの内、周辺の他の区画領域Ｐに対する密度比が第５閾値以下の領域であってもよい。この場合、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、周辺の他の区画領域Ｐに対する密度比が第５閾値以下の領域を、第１領域３４として設定する。
【００７７】
この設定により、設定部２０Ｓは、実際には存在していた人３２が撮影されていないと推測される領域を、第１領域３４として設定することができる。すなわち、この場合、連続的に人３２が分布している撮影環境において、遮蔽や環境変化などにより人３２の撮影されなかった領域を、第１領域３４として設定することができる。
【００７８】
また、設定条件は、密度が第６閾値以下で且つ周辺の他の区画領域Ｐに向かって移動する人３２の密度が第７閾値以上の領域であってもよい。この場合、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、密度が第６閾値以下で且つ周辺の区画領域Ｐに向かって移動する人３２の密度が第７閾値以上の領域を、第１領域３４として設定する。
【００７９】
この設定により、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、実際には存在していた人３２が撮影されていないと推測される領域を、第１領域３４として設定することができる。すなわち、この場合、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、密度が第６閾値以下の領域であるが、該領域から出ていく方向に移動する人３２の密度が多い領域を、第１領域３４として設定することができる。
【００８０】
また、設定条件は、処理対象の対象画像３０における、該対象画像３０より前（例えば直前）に撮影された他の対象画像３０に示される密度との差が第８閾値以上の領域を、第１領域３４として設定してもよい。この場合、設定部２０Ｓは、対象画像３０における、撮影時に一時的に遮蔽された領域を、第１領域３４として設定することができる。
【００８１】
なお、上記第１閾値〜第８閾値の各々には、任意の値を予め定めればよい。また、これらの第１閾値〜第８閾値の各々は、ユーザによる入力装置１４の操作指示によって適宜変更可能としてもよい。
【００８２】
設定部２０Ｓが、対象画像３０における、周辺の他の区画領域Ｐに対する密度比が第５閾値以下の領域を、第１領域３４として設定する場合を、具体的に説明する。
【００８３】
設定部２０Ｓは、対象画像３０における、算出機能２０Ｅによって分割された複数の区画領域Ｐの各々を、密度比の算出対象の密度比算出領域として順次設定する。そして、設定部２０Ｓは、周辺の他の区画領域Ｐの密度に対する、密度比算出領域の密度の、密度比を演算する。
【００８４】
周辺の他の区画領域Ｐとは、対象画像３０における、密度比算出領域（区画領域Ｐ）に対して隣接して配置された他の区画領域Ｐを少なくとも含む。
【００８５】
なお、周辺の他の区画領域Ｐは、密度比算出領域に対して隣接して配置された他の区画領域Ｐを少なくとも含む領域であればよい。例えば、周辺の他の区画領域Ｐは、該密度比算出領域に接する位置から離れる方向に向かって連続して配置された複数の他の区画領域Ｐを含む領域であってもよい。なお、周辺の他の区画領域Ｐは、密度比算出領域の周囲を３６０°に渡って囲む他の区画領域Ｐであってもよいし、密度比算出領域の周囲の一部に隣接する他の区画領域Ｐであってもよい。
【００８６】
そして、設定部２０Ｓは、対象画像３０に含まれる区画領域Ｐの各々について、周辺の他の区画領域Ｐの密度に対する密度比を演算する。
【００８７】
図４は、各区画領域Ｐの密度比の演算の一例を示す説明図である。設定部２０Ｓは、対象画像３０における複数の区画領域Ｐ（図４では、区画領域Ｐ１〜区画領域Ｐ１６）の各々を、密度比算出領域として順次設定し、各密度比算出領域（区画領域Ｐ１〜区画領域Ｐ１６）の各々について、周辺の他の区画領域Ｐの密度に対する密度比を演算する。これによって、設定部２０Ｓは、対象画像３０に含まれる区画領域Ｐの各々について、周辺の他の区画領域Ｐの密度に対する密度比を演算する。
【００８８】
図４（Ａ）には、設定部２０Ｓが、区画領域Ｐ１を密度比算出領域として設定した状態を示した。この場合、区画領域Ｐ１の周辺の他の区画領域Ｐは、例えば、該区画領域Ｐ１に隣接して配置された区画領域Ｐ２、区画領域Ｐ５、および区画領域Ｐ６を含む。
【００８９】
この場合、設定部２０Ｓは、区画領域Ｐ２、区画領域Ｐ５、および区画領域Ｐ６の各々の密度の平均値を、区画領域Ｐ１の周辺の他の区画領域Ｐの密度として算出する。そして、設定部２０Ｓは、区画領域Ｐ１の周辺の他の区画領域Ｐの密度に対する、区画領域Ｐ１の密度の密度比を、該区画領域Ｐ１の密度比として算出すればよい。
【００９０】
図４（Ｂ）には、設定部２０Ｓが区画領域Ｐ６を密度比算出領域として設定した場合を示した。この場合、区画領域Ｐ６の周辺の他の区画領域Ｐは、例えば、該区画領域Ｐ６に隣接して配置された区画領域Ｐ１〜区画領域Ｐ３、区画領域Ｐ５、区画領域Ｐ７、区画領域Ｐ９〜区画領域Ｐ１１を含む。
【００９１】
設定部２０Ｓは、区画領域Ｐ６の周辺の他の区画領域Ｐを構成する、区画領域Ｐ１〜区画領域Ｐ３、区画領域Ｐ５、区画領域Ｐ７、区画領域Ｐ９〜区画領域Ｐ１１、の密度の平均値を、該区画領域Ｐ６の周辺の他の区画領域Ｐの人３２の密度として算出する。そして、設定部２０Ｓは、区画領域Ｐ６の周辺の他の区画領域Ｐの人３２の密度に対する、区画領域Ｐ６の人３２の密度の密度比を算出する。
【００９２】
設定部２０Ｓは、区画領域Ｐ２〜区画領域Ｐ５、区画領域Ｐ７〜区画領域Ｐ１６の各々についても、同様にして、順次、密度比算出領域として設定し、各々の周辺の他の区画領域Ｐの人３２の密度に対する密度比を算出する。
【００９３】
なお、設定部２０Ｓによる密度比の算出方法は、上記方法に限定されない。
【００９４】
例えば、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐにおける、密度比算出領域に対する距離に応じた加重平均による平均値を用いて、区画領域Ｐの各々の密度比を算出してもよい。
【００９５】
図５は、加重平均を用いた密度比の算出の説明図である。
【００９６】
図５には、設定部２０Ｓが、区画領域Ｐ６を密度比算出領域として設定した状態を示した。また、図５には、区画領域Ｐ６の周辺の他の区画領域Ｐが、該区画領域Ｐ６に接する位置から離れる方向に向かって配置された複数の他の区画領域Ｐを含む領域である場合を示した。すなわち、図５に示す例では、区画領域Ｐ６の周辺の他の区画領域Ｐは、該区画領域Ｐ６に隣接する他の区画領域Ｐ、および、該他の区画領域Ｐを介して区画領域Ｐ６に隣接する他の区画領域Ｐを含む。詳細には、図５では、区画領域Ｐ６の周辺の他の区画領域Ｐには、区画領域Ｐ１〜区画領域Ｐ５、区画領域Ｐ７〜区画領域Ｐ１６が含まれる場合を示した。
【００９７】
この場合、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの各々における人３２の密度に、第１重み付け値ｍを乗算する。ｍは、例えば、０より大きく、且つ、１未満の値である。第１重み付け値ｍは、設定された密度比算出領域（図５では、区画領域Ｐ６）に近い位置に配置された区画領域Ｐほど大きい値である。
【００９８】
設定部２０Ｓは、密度比算出領域からの距離と、第１重み付け値ｍと、を対応づけて予め記憶する。
【００９９】
そして、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの各々の人３２の密度に、密度比算出領域に対する距離に対応する第１重み付け値ｍを乗算する。例えば、設定部２０Ｓは、密度比算出領域である区画領域Ｐ６に隣接する他の区画領域Ｐ（区画領域Ｐ１〜区画領域Ｐ３、区画領域Ｐ５、区画領域Ｐ７、区画領域Ｐ９〜区画領域Ｐ１１）の各々の密度には、第１重み付け値ｍ“０．８”を乗算する。また、設定部２０Ｓは、これらの区画領域Ｐに比べて区画領域Ｐ６から離れた位置に配置された区画領域Ｐ４、区画領域Ｐ８、区画領域Ｐ１２、区画領域Ｐ１３〜区画領域Ｐ１６の各々の密度には、第１重み付け値ｍ“０．５”を乗算する。
【０１００】
これによって、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの各々について、人３２の密度に、対応する第１重み付け値ｍを乗算した乗算結果を算出する。
【０１０１】
そして、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの各々について算出した乗算結果の平均値を、該密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの密度として算出する。
【０１０２】
そして、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの密度に対する、該密度比算出領域の密度の比を、該密度比算出領域の密度比として算出する。そして、設定部２０Ｓは、他の区画領域Ｐ（区画領域Ｐ１〜区画領域Ｐ５、区画領域Ｐ７〜区画領域Ｐ１６）の各々についても同様にして、密度比算出領域として順次設定し、密度比を算出すればよい。
【０１０３】
このように、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの、密度比算出領域に対する距離に応じた加重平均による平均値を用いて、密度比を算出してもよい。
【０１０４】
また、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの各々に含まれる人３２と、密度比算出領域と、の距離に応じた加重平均による平均値を用いて、密度比を算出してもよい。
【０１０５】
図６は、加重平均を用いた密度比の算出の説明図である。
【０１０６】
図６には、設定部２０Ｓが、区画領域Ｐ６を密度比算出領域として設定した状態を示した。また、図６には、密度比算出領域である区画領域Ｐ６の周辺の他の区画領域Ｐが、該区画領域Ｐ６に隣接する区画領域Ｐ１〜区画領域Ｐ３、区画領域Ｐ５、区画領域Ｐ７、区画領域Ｐ９〜区画領域Ｐ１１である場合を示した。
【０１０７】
この場合、設定部２０Ｓは、密度比算出領域である区画領域Ｐ６の周辺の他の区画領域Ｐの各々の密度に、第２重み付け値ｎを乗算する。ｎは、例えば、０より大きく且つ１未満の値である。第２重み付け値ｎは、該他の区画領域Ｐ内に含まれる人３２と密度比算出領域（図６では、区画領域Ｐ６）との距離が近いほど、大きい値である。
【０１０８】
例えば、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの各々について、含まれる人３２と密度比算出領域との距離を算出する。例えば、設定部２０Ｓは、区画領域Ｐごとの密度と、各区画領域Ｐにおける人３２の位置と、を算出すればよい。そして、設定部２０Ｓは、人３２の位置から、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの各々について、含まれる人３２と密度比算出領域との距離を算出すればよい。
【０１０９】
設定部２０Ｓは、数値“１”を、人３２と密度比算出領域との距離で除算した除算結果を、該人３２を含む区画領域Ｐの第２重み付け値ｎとして算出する。このため、含まれる人３２と密度比算出領域との距離が近い、他の区画領域Ｐほど、大きい値の第２重み付け値ｎが算出される。
【０１１０】
なお、１つの区画領域Ｐに複数の人３２が存在する場合がある。この場合、通信回路２０Ｃは、区画領域Ｐに含まれる人３２の各々について、数値“１”を人３２と密度比算出領域との距離で除算した除算結果を算出する。そして、設定部２０Ｓは、同一の区画領域Ｐ内に含まれる人３２ごとに算出した該除算結果の合計値を、該区画領域Ｐの第２重み付け値ｎとして算出すればよい。このため、含まれる人３２の人数が多いほど、大きい値の第２重み付け値ｎが算出されることとなる。
【０１１１】
なお、人３２が含まれない区画領域Ｐについては、設定部２０Ｓは、対象画像３０内における、人３２が存在する区画領域Ｐの第２重み付け値ｎの最低値より小さい値を、第２重み付け値ｎとして算出すればよい。
【０１１２】
そして、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの密度の各々に、対応する第２重み付け値ｎを乗算した乗算結果の平均値を、該他の区画領域Ｐの密度として算出する。すなわち、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの各々の密度に、対応する第２重み付け値ｎを乗算した乗算結果を合計した、合計値を算出する。そして、設定部２０Ｓは、この合計値を、該他の区画領域Ｐの数で除算することで、平均値を算出する。そして、設定部２０Ｓは、この平均値を、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの人３２の密度として演算する。
【０１１３】
更に、設定部２０Ｓは、密度比算出領域の周辺の他の区画領域Ｐの密度に対する、密度比算出領域として設定した区画領域Ｐ（例えば区画領域Ｐ６）の密度の比を、該区画領域Ｐ６の密度比として算出する。そして、設定部Ｓは、他の区画領域Ｐ（区画領域Ｐ１〜区画領域Ｐ５、区画領域Ｐ７〜区画領域Ｐ１６）の各々についても同様にして、密度比算出領域として順次設定し、密度比を算出すればよい。
【０１１４】
図７は、区画領域Ｐの各々の密度比から第１領域３４を設定する説明図である。例えば、処理対象の対象画像３０の密度分布が、図７（Ａ）に示す密度分布３１であったとする。そして、通信回路２０Ｃが、密度分布３１から、各区画領域Ｐの各々について、周辺の他の区画領域Ｐの密度に対する密度比を算出したと仮定する。図７（Ｂ）は、密度比分布３３の一例を示す図である。
【０１１５】
この場合、通信回路２０Ｃは、密度比分布３３における、密度比が第５閾値（例えば、０．０）以下の領域を、第１領域３４として設定する（図７（Ｃ）参照）。
【０１１６】
なお、上述したように設定部２０Ｓは、対象画像３０における予め定めた設定条件を満たす領域を、第１領域３４として設定すればよく、密度比を用いる形態に限定されない。
【０１１７】
図３に戻り、このようにして、領域取得機能２０Ｆは、対象画像３０における第１領域３４を取得する（図３（Ｅ）参照）。すなわち、上述したように、第１領域３４は、実空間の撮影領域２８における、所定領域Ｗに対応する領域である（図３（Ａ）〜図３（Ｃ）参照）。
【０１１８】
なお、第１領域３４の形は限定されない。第１領域３４の形は、曲線や直線の組合せによって表される閉じた領域を示す形であればよい。第１領域３４の形は、例えば、多角形状であってもよいし、円状であってもよい。
【０１１９】
また、対象画像３０内に設定される第１領域３４の数は、限定されず、１つであってもよいし、複数であってもよい。なお、隣接する第１領域３４については、連続する１つの第１領域３４として扱うものとする。
【０１２０】
なお、領域取得機能２０Ｆは、第１領域３４を示す情報（例えば、対象画像３０上における位置座標）を、該対象画像３０の撮影シーンに対応づけて記憶回路２０Ｂに記憶してもよい。
【０１２１】
この場合、領域取得機能２０Ｆは、図８に示す撮影画像管理情報４０を記憶回路２０Ｂに記憶する。図８は、撮影画像管理情報４０のデータ構成の一例を示す模式図である。撮影画像管理情報４０は、撮影シーンごとに第１領域３４を示す情報を登録したデータベースである。なお、撮影画像管理情報４０のデータ形式は、データベースに限定されない。
【０１２２】
図８に示す例では、撮影画像管理情報４０は、撮影シーンと、画像ＩＤと、対象画像３０と、第１領域を示す情報と、密度分布と、を対応づけたものである。
【０１２３】
撮影画像管理情報４０における密度分布は、算出機能２０Ｅで人３２の密度分布３１が算出されるごとに更新される。また、第１領域３４の密度分布については、後述する推定機能２０Ｇで推定された値に更新されることが好ましい。
【０１２４】
そして、記憶回路２０Ｂに撮影画像管理情報４０が記憶されている場合、領域取得機能２０Ｆは、処理対象の対象画像３０と同じ撮影環境を少なくとも１つ含む撮影シーンに対応する、第１領域３４を示す情報を、撮影画像管理情報４０から読取ることで、第１領域３４を取得すればよい。
【０１２５】
処理対象の対象画像３０と同じ撮影環境を少なくとも１つ含む撮影シーンとは、撮影場所、撮影タイミング、撮影時の天気、および、撮影装置ＩＤの少なくとも１つが、処理対象の対象画像３０と同じ撮影シーンであることを示す。
【０１２６】
図１に戻り説明を続ける。推定機能２０Ｇは、推定部の一例である。推定機能２０Ｇは、対象画像３０内の第１領域３４の周辺領域の、人３２の密度分布に基づいて、対象画像３０内の第１領域３４の密度分布を推定する。
【０１２７】
なお、本実施の形態および以下の実施の形態では、説明の簡略化のために、人３２の密度分布を、単に、密度分布と称して説明する場合がある。また、同様に、本実施の形態および以下の実施の形態では、人３２の密度を、単に、密度、と称して説明する場合がある。すなわち、本実施の形態および以下の実施の形態では、密度および密度分布は、あくまでも、人３２の、密度および密度分布を示す。
【０１２８】
推定機能２０Ｇについて、詳細に説明する。まず、推定機能２０Ｇは、対象画像３０における、第１領域３４の周辺領域を設定する。図３を用いて説明する。例えば、推定機能２０Ｇは、第１領域３４の周辺の周辺領域３５を設定する（図３（Ｆ）参照）。
【０１２９】
周辺領域３５は、対象画像３０における、第１領域３４に隣接する領域である。周辺領域３５は、第１領域３４の周囲の少なくとも一部に隣接する領域であればよく、第１領域３４の周囲３６０°の一周に渡って隣接する領域に限定されない。
【０１３０】
具体的には、周辺領域３５は、第１領域３４を構成する区画領域Ｐの周囲に、該第１領域３４に対して隣接された他の区画領域Ｐを含む。
【０１３１】
なお、第１領域３４の周辺領域３５は、該第１領域３４の周囲に隣接して配置された他の区画領域Ｐを少なくとも含む領域であればよい。例えば第１領域３４の周辺領域３５は、該第１領域３４に接する位置から離れる方向に向かって連続して配置された複数の他の区画領域Ｐを含む領域であってもよい。また、第１領域３４の周辺領域３５は、第１領域３４に連続して配置され、且つ、第１領域３４の周囲の少なくとも一部を囲む、他の区画領域Ｐを含むものあればよい。
【０１３２】
図３（Ｆ）には、区画領域Ｐｘ、区画領域Ｐｙ、区画領域Ｐｚから構成される第１領域３４の周辺領域３５が、区画領域Ｐａ〜区画領域Ｐｈである場合を、一例として示した。
【０１３３】
次に、推定機能２０Ｇは、周辺領域３５の密度分布に基づいて、第１領域３４の密度分布を推定する。
【０１３４】
例えば、推定機能２０Ｇは、対象画像３０内の周辺領域３５の密度分布によって表される密度の平均値を用いて、第１領域３４の密度分布を推定する。
【０１３５】
具体的には、推定機能２０Ｇは、第１領域３４に含まれる複数の区画領域Ｐ（図３では、区画領域Ｐｘ、区画領域Ｐｙ、区画領域Ｐｚ）の各々について、周辺領域３５における、各区画領域Ｐに隣接する他の区画領域Ｐの密度の平均値を、第１領域３４に含まれる区画領域Ｐの各々の密度として推定する。
【０１３６】
図３（Ｆ）を用いて説明する。例えば、推定機能２０Ｇは、第１領域３４における区画領域Ｐｘに隣接する、周辺領域３５における区画領域Ｐａ、区画領域Ｐｂ、区画領域Ｐｃの各々の密度の平均値（（１．０＋１．０＋０．２）／３≒０．７）を、該区画領域Ｐｘの密度として算出する（図３（Ｇ）参照）。
【０１３７】
また、推定機能２０Ｇは、第１領域３４における区画領域Ｐｚに隣接する、周辺領域３５における区画領域Ｐｆ、区画領域Ｐｇ、区画領域Ｐｈの各々の密度の平均値（（０．５＋０．５＋０．５）／３≒０．５）を、該区画領域Ｐｚの密度として算出する（図３（Ｇ）参照）。
【０１３８】
そして、推定機能２０Ｇは、第１領域３４における区画領域Ｐｙに隣接する、周辺領域３５における区画領域Ｐｄおよび区画領域Ｐｅと、区画領域Ｐｙに隣接する、密度を推定した区画領域Ｐｘおよび区画領域Ｐｚと、の各々の密度の平均値（（０．０＋０．０＋０．７＋０．５）／４≒０．３）を、該区画領域Ｐｙの密度として算出する（図３（Ｇ）参照）。
【０１３９】
なお、第１領域３４が対象画像３０の端部に位置する場合、第１領域３４に含まれる区画領域Ｐに、周辺領域３５に隣接しない区画領域Ｐが含まれる場合がある。この場合、推定機能２０Ｇは、第１領域３４における、周辺領域３５に隣接していない該区画領域Ｐについては、周辺領域３５の密度を“０．０”として密度を算出すればよい。また、推定機能２０Ｇは、第１領域３４における、周辺領域３５に隣接していない区画領域Ｐについては、周辺領域３５に含まれる区画領域Ｐの密度から補完した値を用いて、密度を算出してもよい。
【０１４０】
上記処理によって、推定機能２０Ｇは、第１領域３４を構成する各区画領域Ｐ（区画領域Ｐｘ〜区画領域Ｐｚ）の各々の密度を算出する。この算出によって、推定機能２０Ｇは、第１領域３４の密度分布を推定する（図３（Ｇ）参照）。言い換えると、推定機能２０Ｇは、対象画像３０における第１領域３４以外の密度分布と、対象画像３０における第１領域３４内の推定した密度分布と、を含む、密度分布３１’を生成する。
【０１４１】
なお、推定機能２０Ｇは、他の方法を用いて、第１領域３４の密度分布を推定してもよい。
【０１４２】
例えば、推定機能２０Ｇは、対象画像３０内の周辺領域３５の密度分布を多項式補完することによって、第１領域３４の密度分布を推定してもよい。多項式補完には、公知の方法を用いればよい。また、推定機能２０Ｇは、多項式として一次式を用いる線形補間によって、第１領域３４の密度分布を推定してもよい。
【０１４３】
また、推定機能２０Ｇは、回帰平面または回帰曲面を示す関数を用いて、第１領域３４の密度分布を推定してもよい。この場合、推定機能２０Ｇは、対象画像３０内の周辺領域３５に含まれる区画領域Ｐの密度に基づいて、対象画像３０内の密度分布を近似した、回帰平面または回帰曲面を示す関数を生成する。回帰平面や回帰曲面を示す関数の生成には、公知の方法を用いればよい。そして、推定機能２０Ｇは、該関数を用いて、対象画像３０内の周辺領域３５の密度分布から、第１領域３４の密度分布を推定すればよい。
【０１４４】
図１に戻り、説明を続ける。出力制御機能２０Ｈは、推定機能２０Ｇの推定結果を示す情報を、出力する制御を行う。
【０１４５】
推定機能２０Ｇの推定結果は、対象画像３０における、第１領域３４以外の領域（以下、第２領域と称する場合がある）の密度分布と、推定機能２０Ｇで推定された第１領域３４の密度分布と、を含む密度分布３１’（図３（Ｇ）参照）である。なお、第２領域の密度分布には、算出機能２０Ｅで算出された各区画領域Ｐの密度を用いればよい。
【０１４６】
例えば、出力制御機能２０Ｈは、推定機能２０Ｇの推定結果を示す表示画像をディスプレイ１２へ表示する。図９は、表示画像５０の一例を示す模式図である。例えば、図９に示す実空間の撮影領域２８を撮影することで、図９（Ｂ）に示す対象画像３０が得られたと仮定する。そして、実空間の撮影領域２８の所定領域Ｗには、閾値以上の光の映り込みなどが生じており、該実空間の撮影領域２８の撮影によって得られた対象画像３０（図９（Ｂ））には、所定領域Ｗ内の人３２が撮影されていなかったと仮定する。
【０１４７】
このような場合であっても、本実施の形態では、所定領域Ｗが第１領域３４として設定されることで、推定機能２０Ｇが、該第１領域３４の周辺領域３５から、第１領域３４の人３２の密度分布を推定する。
【０１４８】
そして、出力制御機能２０Ｈは、密度分布３１’を示す表示画像５０を作成する。例えば、出力制御機能２０Ｈは、対象画像３０に含まれる区画領域Ｐの各々を、各区画領域Ｐの密度に応じた表示形態（例えば、密度に応じた色など）で表した、表示画像５０を生成する。このため、図９（Ｃ）に示すように、ディスプレイ１２には、第１領域３４内の密度の推定結果を示す、表示画像５０が表示される。
【０１４９】
なお、出力制御機能２０Ｈは、推定機能２０Ｇの推定結果を示す情報を、通信回路２０Ｃを介して外部装置へ出力してもよい。また、出力制御機能２０Ｈは、推定機能２０Ｇの推定結果を示す情報を、記憶回路２０Ｂへ記憶してもよい。
【０１５０】
次に、本実施の形態の処理回路２０Ａの実行する、画像処理の手順の一例を説明する。図１０は、本実施の形態の処理回路２０Ａの実行する、画像処理の手順の一例を示す、フローチャートである。
【０１５１】
まず、画像取得機能２０Ｄが対象画像３０を取得する（ステップＳ１００）。次に、算出機能２０Ｅが、ステップＳ１００で取得した対象画像３０における、人３２の密度分布を算出する（ステップＳ１０２）。本実施の形態では、算出機能２０Ｅは、ステップＳ１００で取得した対象画像３０を複数の区画領域Ｐに分割した区画領域Ｐごとに、区画領域Ｐに含まれる人３２の密度を算出する。これにより、算出機能２０Ｅは、密度分布３１を算出する。
【０１５２】
次に、領域取得機能２０Ｆが、対象画像３０の第１領域３４を取得する（ステップＳ１０４）。次に、推定機能２０Ｇが、ステップＳ１００で取得した対象画像３０における、ステップＳ１０４で取得した第１領域３４の周辺領域３５の、人３２の密度分布を算出する（ステップＳ１０８）。
【０１５３】
次に、推定機能２０Ｇが、ステップＳ１０６で算出した、周辺領域３５の密度分布に基づいて、ステップＳ１０４で取得した第１領域３４の、人３２の密度分布を推定する（ステップＳ１０８）。そして、出力制御機能２０Ｈが、ステップＳ１０８の推定結果を出力する（ステップＳ１１０）。そして、本ルーチンを終了する。
【０１５４】
以上説明したように、本実施の形態の画像処理装置２０は、画像取得機能２０Ｄと、算出機能２０Ｅと、領域取得機能２０Ｆと、推定機能２０Ｇと、を備える。画像取得機能２０Ｄは、対象画像３０を取得する。算出機能２０Ｅは、対象画像３０に含まれる対象（人３２）の密度分布３１を算出する。領域取得機能２０Ｆは、対象画像３０内に設定された第１領域３４を取得する。推定機能２０Ｇは、対象画像３０内の第１領域３４の周辺領域３５の密度分布に基づいて、対象画像３０内の第１領域３４の密度分布を推定する。
【０１５５】
このように、本実施の形態の画像処理装置２０では、対象画像３０における第１領域３４について、第１領域３４の周辺の周辺領域３５における対象（人３２）の密度分布から、第１領域３４における対象（人３２）の密度分布を推定する。
【０１５６】
このため、本実施の形態の画像処理装置２０では、第１領域３４が対象画像３０における、人３２の計測不可能な領域である場合であっても、第１領域３４の周辺領域３５における人３２の密度分布から、第１領域３４の密度分布を推定することができる。
【０１５７】
従って、本実施の形態の画像処理装置２０は、画像における特定の領域の、対象の密度分布を推定することができる。
【０１５８】
なお、本実施の形態では、処理回路２０Ａが、対象画像３０の第１領域３４における、人３２の密度分布を推定する場合を、一例として説明した。
【０１５９】
しかし、上述したように、密度分布の推定対象は、対象であればよく、人３２に限定されない。
【０１６０】
また、処理回路２０Ａは、対象の属性ごとに、第１領域３４における密度分布を推定してもよい。
【０１６１】
対象の属性は、対象が人３２である場合、性別、年齢、年代、顔の向き、などである。対象画像３０から対象の属性を判別する方法には、公知の画像解析方法を用いればよい。
【０１６２】
なお、対象画像３０に含まれる人３２の内、一部の人３２について属性の判別が困難である場合には、処理回路２０Ａは、以下の処理を行えばよい。具体的には、処理回路２０Ａは、対象画像３０に含まれる人３２の内、属性を判別可能な人３２を用いて、密度分布に含まれる人３２の属性の比率（例えば、男女比、年代の比率など）を算出する。そして、処理回路２０Ａは、対象画像３０に含まれる人３２の内、属性を判別不可能であった人３２については、算出した比率から、属性を推定すればよい。
【０１６３】
（第２の実施の形態）
本実施の形態では、第１の実施の形態とは異なる方法で、第１領域３４の密度分布を推定する。
【０１６４】
図１１は、本実施の形態の画像処理システム１０Ａの機能的構成を示すブロック図である。
【０１６５】
画像処理システム１０Ａは、ＵＩ１６と、撮影装置１８と、画像処理装置２１と、を備える。ＵＩ１６および撮影装置１８は、バス２０Ｉを介して画像処理装置２１に接続されている。画像処理システム１０Ａは、画像処理装置２０に代えて画像処理装置２１を備える以外は、第１の実施の形態の画像処理装置２０と同様である。
【０１６６】
画像処理装置２１は、例えば、専用または汎用コンピュータである。画像処理装置２１は、例えば、撮影装置１８に接続されたＰＣ（パーソナルコンピュータ）、画像を保存・管理するサーバ、クラウド上で処理を実行するクラウドサーバなどである。
【０１６７】
画像処理装置２１は、処理回路２１Ａと、記憶回路２０Ｂと、通信回路２０Ｃと、を有する。画像処理装置２１は、処理回路２０Ａに代えて処理回路２１Ａを備えた以外は、第１の実施の形態の画像処理装置２０と同様である。
【０１６８】
処理回路２１Ａは、画像取得機能２０Ｄと、算出機能２０Ｅと、領域取得機能２０Ｆと、推定機能２１Ｇと、出力制御機能２０Ｈと、を有する。なお、図１１には、本実施の形態に関する機能を主に例示した。しかし、処理回路２１Ａの有する機能は、これらに限定されない。
【０１６９】
処理回路２１Ａは、推定機能２０Ｇに代えて推定機能２１Ｇを備えた以外は、第１の実施の形態の処理回路２０Ａと同様である。
【０１７０】
推定機能２１Ｇは、参照画像における第１領域３４および周辺領域３５の密度分布と、対象画像３０における周辺領域３５の密度分布と、に基づいて、対象画像３０の第１領域３４の密度分布を推定する。
【０１７１】
本実施の形態では、参照画像は、対象画像３０内の平均的な密度の分布を示す、平均密度分布画像である。本実施の形態では、参照画像は、第１領域３４の密度分布の推定対象の対象画像３０に対応する撮影シーンに撮影された、１または複数の撮影画像における、人３２の密度の平均値を区画領域Ｐごとに規定した平均密度分布画像である。
【０１７２】
言い換えると、本実施の形態では、参照画像は、処理対象の対象画像３０以外の、該対象画像３０に対応する撮影シーンに撮影された複数の他の対象画像３０における、人３２の密度の平均値を区画領域Ｐごとに規定した画像である。
【０１７３】
なお、処理対象の対象画像３０とは、第１領域３４における人３２の密度分布の推定対象の対象画像３０を示す。
【０１７４】
処理対象の対象画像３０に対応する撮影シーンに撮影された撮影画像（他の対象画像３０）とは、処理対象の対象画像３０に対して、撮影場所が同じで、且つ、撮影タイミング、撮影時の天気、および撮影時に該撮影場所で開催されていたイベント（催し）の内容、の少なくとも１つが異なる他の対象画像３０である。
【０１７５】
そして、本実施の形態における、参照画像は、これらの他の対象画像３０における、人３２の密度の平均値を区画領域Ｐごとに規定した、平均密度分布画像である。
【０１７６】
なお、本実施の形態における参照画像は、処理対象の対象画像３０と同じ撮影場所で撮影された他の対象画像３０であって、処理対象の対象画像３０における第１領域３４に相当する領域内に、画像解析可能な人３２の撮影されている対象画像３０を用いて、区画領域Ｐごとに平均密度を算出したものであってもよい。
【０１７７】
また、本実施の形態における参照画像は、これらの他の対象画像３０における、これらの他の対象画像３０の各々における密度推定時に設定された、第１領域３４以外の領域の人３２の密度を用いて、区画領域Ｐごとに平均密度を算出したものであってもよい。
【０１７８】
また、本実施の形態における参照画像は、これらの他の対象画像３０における、後述する推定機能２１Ｇによって第１領域３４の密度分布が推定された後の密度分布を用いて、人３２の密度の平均を、区画領域Ｐごとに規定した平均密度分布画像であってもよい。
【０１７９】
図１２は、本実施の形態の参照画像３７を用いた、第１領域３４内の密度分布の推定の説明図である。例えば、算出機能２０Ｅが、対象画像３０から、密度分布３１を算出したと仮定する（図１２（Ａ）参照）。そして、領域取得機能２０Ｆが、対象画像３０における第１領域３４と、第１領域３４の周辺の周辺領域３５と、を設定したと仮定する（図１２（Ａ）参照）。図１２（Ａ）に示す例では、対象画像３０の第１領域３４には、区画領域Ｐｘ、区画領域Ｐｙ、区画領域Ｐｚが含まれる。また、対象画像３０の周辺領域３５には、区画領域Ｐａ〜区画領域Ｐｌが含まれる。
【０１８０】
そして、推定機能２１Ｇが、図１２（Ｂ）に示す参照画像３７を取得したと仮定する。例えば、推定機能２１Ｇは、処理対象の対象画像３０と同じ撮影場所で、対象画像３０より前の（過去）の撮影タイミングで撮影された複数の他の対象画像３０について、区画領域Ｐごとに人３２の密度の平均値を算出する。そして、推定機能２１Ｇは、区画領域Ｐ’ごとに人３２の密度の平均値を規定した、参照画像３７を生成する。これによって、推定機能２１Ｇは、参照画像３７を取得する（図１２（Ｂ）参照）。
【０１８１】
なお、参照画像３７における区画領域Ｐ’と、対象画像３０における区画領域Ｐと、は、同じ分割条件で分割された領域である。このため、参照画像３７における区画領域Ｐ’の各々と、対象画像３０における区画領域Ｐの各々と、は１対１の関係で対応する。
【０１８２】
次に、推定機能２１Ｇは、参照画像３７における、処理対象の対象画像３０の第１領域３４および周辺領域３５に対応する領域（第１領域３４’、周辺領域３５’）を特定する（図１２（Ｂ）参照）。
【０１８３】
そして、推定機能２１Ｇは、参照画像３７における、周辺領域３５’の密度分布（Ａ’）に対する、対象画像３０における周辺領域３５の密度分布（Ａ）の比（Ａ／Ａ’）を、参照画像３７における第１領域３４’の密度分布（Ｂ’）に乗算した乗算結果（Ｂ’×Ａ／Ａ’）を、対象画像３０における第１領域３４の密度分布（Ｂ）として算出する（Ｂ＝（Ｂ’×Ａ／Ａ’））（図１２（Ｃ）参照）。
【０１８４】
具体的には、推定機能２１Ｇは、参照画像３７における、周辺領域３５’に含まれる区画領域Ｐ’の密度の平均値（Ａ’）に対する、対象画像３０における周辺領域３５に含まれる区画領域Ｐの密度の平均値（Ａ）の比（Ａ／Ａ’）を、参照画像３７の第１領域３４’に含まれる区画領域Ｐ’の各々の密度に乗算する。そして、推定機能２１Ｇは、参照画像３７の第１領域３４’に含まれる区画領域Ｐ’の各々に対する該乗算結果を、対象画像３０の第１領域３４に含まれる対応する区画領域Ｐの各々の密度として用いる。これにより、推定機能２１Ｇは、対象画像３０における第１領域３４の密度分布を推定する。
【０１８５】
なお、推定機能２１Ｇは、参照画像３７の区画領域Ｐ’の密度に対する、対象画像３０における対応する区画領域Ｐの人３２の密度の比の分布を近似した、回帰平面または回帰曲面を示す関数を用いて、対象画像３０における第１領域３４の密度分布を推定してもよい。
【０１８６】
この場合、推定機能２１Ｇは、参照画像３７の周辺領域３５’に含まれる区画領域Ｐ’の各々の人３２の密度に対する、対象画像３０の周辺領域３５に含まれる対応する区画領域Ｐの各々の人３２の密度の比を用いて、関数を生成する。この関数は、参照画像３７全体における該密度の比の分布を近似した、回帰平面または回帰曲面を示す関数である。そして、推定機能２１Ｇは、該関数を用いて、参照画像３７全体における該密度の比の分布（参照画像３７の区画領域Ｐ’の各々における該密度の比）を示すマップを生成する。
【０１８７】
さらに、推定機能２１Ｇは、参照画像３７の第１領域３４’に含まれる区画領域Ｐ’の各々の密度に、該マップにおける第１領域３４’に含まれる対応する区画領域Ｐ’の各々における該密度の比を乗算し、乗算結果を得る。そして、推定機能２１Ｇは、この第１領域３４’に含まれる区画領域Ｐ’の各々における該乗算結果を、対象画像３０における第１領域３４に含まれる、対応する区画領域Ｐの各々の密度として用いる。これによって、推定機能２１Ｇは、対象画像３０における第１領域３４の区画領域Ｐの各々の密度を推定する。すなわち、推定機能２１Ｇは、対象画像３０における第１領域３４の密度分布を推定する。
【０１８８】
なお、推定機能２１Ｇは、参照画像３７における、分散値が閾値以下の区画領域Ｐ’の人３２の密度に対する、対象画像３０における対応する区画領域Ｐの人３２の密度の比の分布を近似した、回帰平面または回帰曲面を示す関数を用いて、対象画像３０における第１領域３４の密度分布を推定してもよい。
【０１８９】
分散値は、参照画像３７の撮影シーン（撮影タイミング（撮影時刻、撮影時期（季節））など）に応じた密度のばらつきの度合いを示す値である。推定機能２１Ｇは、参照画像３７の算出時に、区画領域Ｐごとに分散値を規定すればよい。このため、この場合、推定機能２１Ｇは、平均密度および分散値を区画領域Ｐ’ごとに規定した、参照画像３７を用いればよい。
【０１９０】
詳細には、この場合、推定機能２１Ｇは、参照画像３７の周辺領域３５’に含まれる区画領域Ｐ’の内、分散値が閾値以下（分散の度合いの小さい）区画領域Ｐ’を特定する。そして、推定機能２１Ｇは、特定した区画領域Ｐ’の各々の人３２の密度に対する、対象画像３０の周辺領域３５に含まれる対応する区画領域Ｐの各々の人３２の密度の比を用いて、参照画像３７全体における該密度の比の分布を近似した、回帰平面または回帰曲面を示す関数を生成すればよい。そして、推定機能２１Ｇは、該関数を用いて、参照画像３７全体における該密度の比の分布（参照画像３７の区画領域Ｐ’の各々における該密度の比）を示すマップを生成する。
【０１９１】
さらに、推定機能２１Ｇは、参照画像３７における第１領域３４’に含まれる区画領域Ｐ’の各々の人３２の密度に、該マップにおける第１領域３４に含まれる対応する区画領域Ｐの各々における該密度の比を乗算し、乗算結果を得る。そして、推定機能２１Ｇは、この第１領域３４’に含まれる区画領域Ｐ’の各々の該乗算結果を、対象画像３０における第１領域３４に含まれる、対応する区画領域Ｐの各々の密度として用いる。
【０１９２】
これによって、推定機能２１Ｇは、対象画像３０における第１領域３４に含まれる区画領域Ｐの各々の密度を推定する。すなわち、推定機能２１Ｇは、対象画像３０における第１領域３４の密度分布を推定する。
【０１９３】
次に、本実施の形態の画像処理装置２１が実行する画像処理の手順を説明する。
【０１９４】
図１３は、本実施の形態の画像処理装置２１が実行する画像処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【０１９５】
まず、画像取得機能２０Ｄが、第１領域３４の検出対象の対象画像３０を取得する（ステップＳ２００）。次に、算出機能２０Ｅが、ステップＳ２００で取得した対象画像３０における、人３２の密度分布を算出する（ステップＳ２０２）。本実施の形態では、算出機能２０Ｅは、ステップＳ２００で取得した対象画像３０を複数の区画領域Ｐに分割した区画領域Ｐごとに、区画領域Ｐに含まれる人３２の密度を算出することで、密度分布３１を算出する。
【０１９６】
次に、領域取得機能２０Ｆが、対象画像３０の第１領域３４を取得する（ステップＳ２０４）。次に、推定機能２１Ｇが、ステップＳ２００で取得した対象画像３０における、ステップＳ２０４で取得した第１領域３４の周辺の周辺領域３５の、人３２の密度分布を算出する（ステップＳ２０６）。
【０１９７】
次に、推定機能２１Ｇが、参照画像３７を取得する（ステップＳ２０８）。次に、推定機能２１Ｇが、ステップＳ２０８で取得した参照画像３７を用いて、ステップＳ２００で取得した対象画像３０における、ステップＳ２０４で取得した第１領域３４の、人３２の密度分布を推定する（ステップＳ２１０）。そして、出力制御機能２０Ｈが、ステップＳ２１０の推定結果を出力する（ステップＳ２１２）。そして、本ルーチンを終了する。
【０１９８】
以上説明したように、本実施の形態の画像処理装置２１では、推定機能２１Ｇが、対象画像３０における周辺領域３５の密度分布と、参照画像３７における第１領域３４’および周辺領域３５’の密度分布と、に基づいて、対象画像３０の第１領域３４の密度分布を推定する。
【０１９９】
このように、参照画像３７を用いることで、本実施の形態の画像処理装置２１では、第１の実施の形態の効果に加えて、更に精度良く、画像における特定の領域の、対象（人３２）の密度分布を推定することができる。
【０２００】
（第３の実施の形態）
本実施の形態では、第１の実施の形態とは異なる方法で、第１領域３４の密度分布を推定する。
【０２０１】
図１４は、本実施の形態の画像処理システム１０Ｂの機能的構成を示すブロック図である。
【０２０２】
画像処理システム１０Ｂは、ＵＩ１６と、撮影装置１８と、画像処理装置２３と、を備える。ＵＩ１６および撮影装置１８は、バス２０Ｉを介して画像処理装置２３に接続されている。画像処理システム１０Ｂは、画像処理装置２０に代えて画像処理装置２３を備える以外は、第１の実施の形態の画像処理装置２０と同様である。
【０２０３】
画像処理装置２３は、例えば、専用または汎用コンピュータである。画像処理装置２３は、例えば、撮影装置１８に接続されたＰＣ（パーソナルコンピュータ）、画像を保存・管理するサーバ、クラウド上で処理を実行するクラウドサーバなどである。
【０２０４】
画像処理装置２３は、処理回路２３Ａと、記憶回路２０Ｂと、通信回路２０Ｃと、を有する。画像処理装置２３は、処理回路２０Ａに代えて処理回路２３Ａを備えた以外は、第１の実施の形態の画像処理装置２０と同様である。
【０２０５】
処理回路２３Ａは、画像取得機能２０Ｄと、算出機能２０Ｅと、領域取得機能２０Ｆと、推定機能２３Ｇと、出力制御機能２０Ｈと、を有する。なお、図１４には、本実施の形態に関する機能を主に例示した。しかし、処理回路２３Ａの有する機能は、これらに限定されない。
【０２０６】
処理回路２３Ａは、推定機能２０Ｇに代えて推定機能２３Ｇを備えた以外は、第１の実施の形態の処理回路２０Ａと同様である。
【０２０７】
推定機能２３Ｇは、推定部の一例である。推定機能２３Ｇは、参照画像の周辺領域３５’における人３２の移動方向と、対象画像３０の周辺領域３５における人３２の移動方向と、に基づいて、対象画像３０の第１領域３４の密度分布を推定する。
【０２０８】
本実施の形態では、参照画像は、処理対象の対象画像３０に対応する撮影シーンに撮影された、他の対象画像３０である。詳細には、本実施の形態では、処理対象の対象画像３０と、参照画像とは、撮影場所（撮影画角）、撮影時に該撮影場所で開催されていたイベントの内容、の少なくとも１つが同じであり、且つ、撮影タイミングが異なる。
【０２０９】
具体的には、本実施の形態では、参照画像は、処理対象の対象画像３０と同じ撮影装置１８で、同じ撮影場所を、異なる撮影タイミングで撮影した撮影画像である場合を説明する。更に具体的には、本実施の形態では、参照画像は、処理対象の対象画像３０と同じ撮影装置１８で、同じ撮影場所を、処理対象の対象画像３０より前に（過去に）撮影することで得られた、他の対象画像３０である。
【０２１０】
本実施の形態では、推定機能２３Ｇは、このような参照画像を用いて、対象画像３０の第１領域３４における、人３２の密度分布を推定する。
【０２１１】
また、本実施の形態では、推定機能２３Ｇは、人３２の移動方向を更に用いて、対象画像３０の第１領域３４における、人３２の密度分布を推定する。
【０２１２】
具体的には、推定機能２３Ｇは、第１算出機能２３Ｊと、第２算出機能２３Ｋと、密度分布推定機能２３Ｌと、を有する。
【０２１３】
第１算出機能２３Ｊは、第１算出部の一例である。第２算出機能２３Ｋは、第２算出部の一例である。密度分布推定機能２３Ｌは、密度分布推定部の一例である。
【０２１４】
図１５は、推定機能２３Ｇによる、第１領域３４の密度分布の推定の説明図である。
【０２１５】
例えば、算出機能２０Ｅが、対象画像３０における区画領域Ｐの各々の人３２の密度を算出することで、密度分布３１を算出したと仮定する。そして、領域取得機能２０Ｆが、対象画像３０における第１領域３４と、第１領域３４の周辺の周辺領域３５と、を設定したと仮定する。図１５（Ａ）に示す例では、対象画像３０の第１領域３４には、区画領域Ｐｘ、区画領域Ｐｙ、が含まれる。また、対象画像３０の周辺領域３５には、区画領域Ｐａ〜区画領域Ｐｄが含まれる。
【０２１６】
第１算出機能２３Ｊは、対象画像３０の周辺領域３５における、周辺領域３５から第１領域３４への進入方向Ｘへ移動する人３２の密度と、第１領域３４から周辺領域３５への退出方向Ｙへ移動する人３２の密度と、を算出する。
【０２１７】
第１算出機能２３Ｊは、周辺領域３５に含まれる区画領域Ｐ（図１５では、区画領域Ｐａ〜区画領域Ｐｄ）の各々について、進入方向Ｘへ移動する人３２の密度と、退出方向Ｙへ移動する人３２の密度と、の各々を算出する。
【０２１８】
まず、第１算出機能２３Ｊは、周辺領域３５に含まれる区画領域Ｐの各々に含まれる人３２の位置を特定する。人３２の位置の特定には、公知の画像解析を用いればよい。そして、第１算出機能２３Ｊは、処理対象の対象画像３０より前に（過去に）、同じ撮影場所について撮影された他の対象画像３０における、対応する人３２の位置を特定する。
【０２１９】
そして、第１算出機能２３Ｊは、処理対象の対象画像３０と、他の対象画像３０と、の間における、対応する人３２の位置の移動方向を特定する。なお、移動方向の特定には、公知の方法を用いればよい。例えば、第１算出機能２３Ｊは、オプティカルフローなどの公知の方法を用いて、人３２の移動方向を特定すればよい。
【０２２０】
これによって、第１算出機能２３Ｊは、処理対象の対象画像３０の、周辺領域３５に含まれる人３２について、移動方向が進入方向Ｘであるか退出方向Ｙであるかを特定する。
【０２２１】
さらに、第１算出機能２３Ｊは、周辺領域３５の区画領域Ｐごとに、進入方向Ｘに移動する人３２の人数と、退出方向Ｙに移動する人３２の人数と、を算出する。そして、第１算出機能２３Ｊは、各区画領域Ｐの面積（ここでは“１”とする）を用いて、周辺領域３５の区画領域Ｐごとに、進入方向Ｘに移動する人３２の密度と、退出方向Ｙに移動する人３２の密度と、を算出する（図１５（Ａ）参照）。
【０２２２】
なお、第１算出機能２３Ｊは、周辺領域３５の区画領域Ｐごとに、退出方向Ｙに移動する人３２の密度と、進入方向Ｘに移動する人３２の密度と、を算出すればよく、その算出方法は限定されない。このため、第１算出機能２３Ｊは、人３２の各々について移動方向を算出する方法を用いずに、他の方法を用いて、区画領域Ｐごとに、退出方向Ｙと進入方向Ｘの各々に移動する人３２の密度を算出すればよい。
【０２２３】
次に、第２算出機能２３Ｋは、処理対象の対象画像３０に対応する参照画像３８を取得する（図１５（Ｂ）参照）。本実施の形態の参照画像３８の定義は、上述した通りである。そして、第２算出機能２３Ｋは、参照画像３８における、処理対象の対象画像３０の第１領域３４および周辺領域３５に対応する領域（第１領域３４’、周辺領域３５’）を特定する。
【０２２４】
そして、第２算出機能２３Ｋは、参照画像３８の周辺領域３５’における、進入方向Ｘへ移動する人３２の密度と、退出方向Ｙへ移動する人３２の密度と、を区画領域Ｐ’ごとに算出する。第２算出機能２３Ｋは、第１算出機能２３Ｊと同様にして、参照画像３８の周辺領域３５’に含まれる区画領域Ｐ’（区画領域Ｐａ’〜区画領域Ｐｄ’）の各々について、進入方向Ｘへ移動する人３２の密度と、退出方向Ｙへ移動する人３２の密度と、を算出すればよい。
【０２２５】
そして、密度分布推定機能２３Ｌは、参照画像３８の周辺領域３５’における人３２の密度変化値と、対象画像３０の周辺領域３５における人３２の密度変化値と、に基づいて、対象画像３０における周辺領域３５の人３２の密度分布を推定する。
【０２２６】
密度変化値は、周辺領域３５（または周辺領域３５’）から第１領域３４（または第１領域３４’）の方向（進入方向Ｘ）へ移動する人３２の密度から、第１領域３４（または第１領域３４’）から周辺領域３５（または周辺領域３５’）の方向（退出方向Ｙ）へ移動する人３２の密度を減算した値である。
【０２２７】
詳細には、密度分布推定機能２３Ｌは、周辺領域３５（または周辺領域３５’）から第１領域３４（または第１領域３４’）の方向（進入方向Ｘ）へ移動する人３２の人数から、第１領域３４（または第１領域３４’）から周辺領域３５（または周辺領域３５’）の方向（退出方向Ｙ）へ移動する人３２の人数を減算する。そして、密度分布推定機能２３Ｌは、この減算結果と、各区画領域Ｐ（区画領域Ｐ’）の面積（ここでは“１”とする）と、を用いて、進入方向Ｘへ移動する人３２の密度と、退出方向Ｙへ移動する人３２の密度と、を算出する。
【０２２８】
例えば、密度分布推定機能２３Ｌは、参照画像３８の周辺領域３５’における、進入方向Ｘへ移動する人３２の密度から、対象画像３０の周辺領域３５における、退出方向Ｙへ移動する人３２の密度を減算した減算値を、密度変化値として用いる。そして、密度分布推定機能２３Ｌは、この密度変化値に基づいて、対象画像３０における周辺領域３５の人３２の密度分布を推定する。
【０２２９】
具体的には、密度分布推定機能２３Ｌは、対象画像３０の周辺領域３５に含まれる区画領域Ｐの各々について、参照画像３８の周辺領域３５’の対応する区画領域Ｐ’における進入方向Ｘへ移動する人３２の密度から、対象画像３０の周辺領域３５の対応する区画領域Ｐにおける退出方向Ｙへ移動する人３２の密度を減算し、密度変化値を算出する。
【０２３０】
図１５に示す例の場合、密度分布推定機能２３Ｌは、対象画像３０の区画領域Ｐａについて、参照画像３８の区画領域Ｐａ’における進入方向Ｘへ移動する人３２の密度“０．０”から、対象画像３０の区画領域Ｐａにおける退出方向Ｙへ移動する人３２の密度“０．１”を減算した、密度変化値“−０．１”を算出する。
【０２３１】
同様に、密度分布推定機能２３Ｌは、対象画像３０の周辺領域３５における、他の区画領域Ｐ（区画領域Ｐｂ〜区画領域Ｐｄ）の各々についても、同様にして、密度変化値“０”、“０．５”、“−０．１”を算出する。
【０２３２】
そして、密度分布推定機能２３Ｌは、対象画像３０の第１領域３４における各区画領域Ｐの各々に隣接する、周辺領域３５における区画領域Ｐの各々の上記密度変化値の合計値を、第１領域３４における区画領域Ｐの各々の人３２の密度変化値として算出する。
【０２３３】
具体的には、密度分布推定機能２３Ｌは、第１領域３４の区画領域Ｐｘについて、隣接する区画領域Ｐａと区画領域Ｐｂの各々の密度変化値（“−０．１”、“０”）の合計値（“−０．１”）を、区画領域Ｐｘの密度変化値として算出する（図１５（Ｃ）参照）。
【０２３４】
同様に、密度分布推定機能２３Ｌは、第１領域３４の区画領域Ｐｙについて、隣接する区画領域Ｐｃと区画領域Ｐｄの各々の密度変化値（“０．５”、“−０．１”）の合計値（“０．４”）を、区画領域Ｐｙの密度変化値として算出する（図１５（Ｃ）参照）。
【０２３５】
そして、密度分布推定機能２３Ｌは、対象画像３０における第１領域３４の各区画領域Ｐ（区画領域Ｐｘ、区画領域Ｐｙ）の各々について、初期密度に、算出した密度変化値を加算する。初期密度は、処理対象の対象画像３０と同じ撮影場所で過去に撮影された他の対象画像３０の内、第１領域３４に相当する領域内に人３２が撮影されている対象画像３０における、該第１領域３４に相当する領域内の人３２の密度を用いればよい。
【０２３６】
例えば、密度分布推定機能２３Ｌは、第１領域３４における区画領域Ｐｘの初期密度（例えば、“０．８”）に、該区画領域Ｐｘの密度変化値（“−０．１”）を加算する。そして、密度分布推定機能２３Ｌは、この加算によって得られた値（“０．７”）を、該区画領域Ｐｘの密度として用いる。
【０２３７】
同様に、密度分布推定機能２３Ｌは、第１領域３４における区画領域Ｐｙの初期密度（例えば、“０．１”）に、該区画領域Ｐｙの密度変化値（“０．４”）を加算する。そして、密度分布推定機能２３Ｌは、この加算によって得られた値（“０．３”）を、該区画領域Ｐｙの密度として用いる。
【０２３８】
この処理によって、密度分布推定機能２３Ｌは、対象画像３０における第１領域３４の各区画領域Ｐの密度を算出する。
【０２３９】
なお、密度分布推定機能２３Ｌは、基準となる撮影画像における人３２の密度を初期密度とし、該初期密度に、該基準となる撮影画像より後に撮影された対象画像３０の人３２の密度変化値を、区画領域Ｐごとに加算した値を用いて、処理対象の対象画像３０における第１領域３４の区画領域Ｐの密度を算出してもよい。
【０２４０】
また、密度分布推定機能２３Ｌは、第１領域３４以外の領域に人３２の存在しない対象画像３０が撮影装置１８によって撮影されたときに、該対象画像３０を基準となる撮影画像として用い、初期密度を“０．０”に再設定すればよい。
【０２４１】
また、密度分布推定機能２３Ｌは、処理対象の対象画像３０における第１領域３４について、人３２の撮影されている他の対象画像３０を、基準となる撮影画像として用いてもよい。
【０２４２】
なお、密度分布推定機能２３Ｌは、密度変化値として、対象画像３０の周辺領域３５における進入方向Ｘへ移動する人３２の密度から、参照画像３８の周辺領域３５’における退出方向Ｙへ移動する人３２の密度を減算した、減算値を用いてもよい。密度分布推定機能２３Ｌは、上記と同様に、対象画像３０と参照画像３８の対応する区画領域毎に（区画領域Ｐと区画領域Ｐ’）、上記減算値を算出すればよい。
【０２４３】
また、密度分布推定機能２３Ｌは、密度変化値として、対象画像３０の周辺領域３５における、進入方向Ｘへ移動する人３２の密度から、該周辺領域３５における退出方向Ｙへ移動する人３２の密度を減算した、減算値を用いてもよい。密度分布推定機能２３Ｌは、対象画像３０の区画領域Ｐ毎に、該減算値を算出すればよい。
【０２４４】
なお、密度分布推定機能２３Ｌは、人３２の移動方向に加えて、人３２の移動速度を用いて、対象画像３０における第１領域３４の密度分布を推定してもよい。すなわち、密度分布推定機能２３Ｌは、人３２の密度変化値と、人３２の移動速度と、を用いて、対象画像３０における第１領域３４の人３２の密度分布を推定してもよい。
【０２４５】
この場合、第１算出機能２３Ｊは、対象画像３０の周辺領域３５における、進入方向Ｘへ移動する人３２の密度と移動速度、および、退出方向Ｙへ移動する人３２の密度と移動速度を算出する。
【０２４６】
人３２の移動速度は、公知の方法を用いて求めればよい。例えば、過去に撮影された他の対象画像３０における人３２の位置と、処理対象の対象画像３０における対応する人３２の位置と、撮影タイミングの差と、を用いて、人３２の移動速度を算出すればよい。
【０２４７】
また、第２算出機能２３Ｋは、参照画像３８の周辺領域３５’における、進入方向Ｘへ移動する人３２の密度と移動速度、および、退出方向Ｙへ移動する人３２の密度と移動速度を算出する。第２算出機能２３Ｋは、第１算出機能２３Ｊと同様にして、人３２の移動速度を算出すればよい。
【０２４８】
さらに、密度分布推定機能２３Ｌは、上記と同様にして、対象画像３０の周辺領域３５における進入方向Ｘへ移動する人３２の密度から、参照画像３８の周辺領域３５’における退出方向Ｙへ移動する人３２の密度を減算した、密度変換値を算出する。そして、密度分布推定機能２３Ｌは、上記と同様にして、対象画像３０の第１領域３４に含まれる区画領域Ｐの各々について、密度変化値を算出する。そして、密度分布推定機能２３Ｌは、上記と同様にして、第１領域３４に含まれる区画領域Ｐの各々について、人３２の密度を推定する。
【０２４９】
さらに、密度分布推定機能２３Ｌは、対象画像３０の周辺領域３５に含まれる人３２の各々について、算出した移動速度を用いて、対象画像３０の第１領域３４内における、移動後の人３２の位置（推定位置）を推定する。
【０２５０】
そして、密度分布推定機能２３Ｌは、対象画像３０の第１領域３４における、推定した移動後の人３２の位置の各々に、該位置を含む区画領域Ｐに対応する密度を分散して配置する。
【０２５１】
具体的には、対象画像３０の周辺領域３５において、第１領域３４内に移動速度０．５ｍ／ｓで進入する（進入方向Ｘへ移動する）人３２の密度が０．３（人）であり、１．０ｍ／ｓで進入する人３２の密度が０．４（人）であったと仮定する。この場合、第１領域３４の密度変化値は“＋０．７”（人）となる。そして、この場合、密度分布推定機能２３Ｌは、第１領域３４内における、周辺領域３５から第１領域３４の内側に向かって移動速度０．５ｍ／ｓで進入した位置（経過時間を乗算した位置）に０．３（人）、移動速度１．０ｍ／ｓで進入した位置に０．４（人）が存在するように、第１領域３４内の密度分布を推定する。
【０２５２】
このように、密度分布推定機能２３Ｌが、人３２の移動方向に加えて、人３２の移動速度を用いて、対象画像３０における第１領域３４の密度分布を推定することで、移動速度を用いない場合に比べて、第１領域３４における、より詳細な密度分布を推定することができる。
【０２５３】
次に、本実施の形態の画像処理装置２３が実行する画像処理の手順を説明する。
【０２５４】
図１６は、本実施の形態の画像処理装置２３が実行する画像処理の手順の一例を示すフローチャートである。
【０２５５】
まず、画像取得機能２０Ｄが、第１領域３４の検出対象の対象画像３０を取得する（ステップＳ３００）。次に、算出機能２０Ｅが、ステップＳ３００で取得した対象画像３０における、人３２の密度分布を算出する（ステップＳ３０２）。
【０２５６】
次に、領域取得機能２０Ｆが、対象画像３０の第１領域３４を取得する（ステップＳ３０４）。
【０２５７】
次に、推定機能２３Ｇの第１算出機能２３Ｊが、ステップＳ３００で取得した対象画像３０の周辺領域３５における、周辺領域３５から第１領域３４への進入方向Ｘへ移動する人３２の密度と、第１領域３４から周辺領域３５への退出方向Ｙへ移動する人３２の密度と、を算出する（ステップＳ３０６）。
【０２５８】
次に、第２算出機能２３Ｋが、参照画像３８を取得する（ステップＳ３０８）。上述したように、例えば、第２算出機能２３Ｋは、ステップＳ３００で取得した対象画像３０と同じ撮影場所について、異なる撮影時間（例えば、過去の撮影時間）に撮影された他の対象画像３０を、参照画像３８として取得する。
【０２５９】
次に、第２算出機能２３Ｋは、ステップＳ３０８で取得した参照画像３８の周辺領域３５’における、周辺領域３５’から第１領域３４’への進入方向Ｘへ移動する人３２の密度と、第１領域３４’から周辺領域３５’への退出方向Ｙへ移動する人３２の密度と、を算出する（ステップＳ３１０）。
【０２６０】
次に、密度分布推定機能２３Ｌが、上記ステップＳ３０６の算出結果と、ステップＳ３１０の算出結果と、を用いて、ステップＳ３００で取得した対象画像３０における、ステップＳ３０４で取得した第１領域３４における、人３２の密度分布を推定する（ステップＳ３１２）。
【０２６１】
次に、出力制御機能２０Ｈが、ステップＳ３１２の推定結果を出力する（ステップＳ３１４）。そして、本ルーチンを終了する。
【０２６２】
以上説明したように、本実施の形態の画像処理装置２３は、推定機能２３Ｇが、人３２の移動方向を更に用いて、対象画像３０の第１領域３４の密度分布を推定する。
【０２６３】
このため、本実施の形態の画像処理装置２３は、上記第１の実施の形態の効果に加えて、対象画像３０の第１領域３４における、人３２の密度分布を、より精度良く推定することができる。
【０２６４】
すなわち、第１領域３４が、地面に固定された柱などの非移動体によって遮蔽された領域である場合も、推定機能２３Ｇが、人３２の移動方向を更に用いて密度分布を推定することで、第１領域３４の密度分布を、より精度良く推定することができる。
【０２６５】
なお、上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３は、対象画像３０に含まれる人３２を検出する各種装置に適用可能である。例えば、上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３は、特定の監視領域を監視する監視装置などに適用可能である。この場合、撮影装置１８を、監視対象の監視領域を撮影可能な位置に配置すればよい。そして、撮影装置１８が撮影した監視対象の対象画像３０を用いて、上記第１領域３４における人３２の密度分布を推定すればよい。
【０２６６】
また、上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３は、スマートコミュニティ向けの監視システム、植物監視システム、医療向けの異常個所検出システムなどにも適用可能であり、その適用範囲は限定されない。
【０２６７】
次に、上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３のハードウェア構成を説明する。図１７は、上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３は、ＣＰＵ９０２と、ＲＡＭ９０６と、プログラムなどを記憶するＲＯＭ９０４と、ＨＤＤ９０８と、ＨＤＤ９０８とのインタフェースであるＩ／Ｆ９１０と、画像入力用のインタフェースであるＩ／Ｆ９１２と、バス９２２とを、備えており、通常のコンピュータを利用したハードウェア構成となっている。なおＣＰＵ９０２、ＲＯＭ９０４、ＲＡＭ９０６、Ｉ／Ｆ９１０、及びＩ／Ｆ９１２は、バス９２２を介して互いに接続されている。
【０２６８】
上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３では、ＣＰＵ９０２が、ＲＯＭ９０４からプログラムをＲＡＭ９０６上に読み出して実行することにより、上記各部がコンピュータ上で実現される。
【０２６９】
なお、上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＨＤＤ９０８に記憶されていてもよい。また、上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３で実行される上記各処理を実行するためのプログラムは、ＲＯＭ９０４に予め組み込まれて提供されていてもよい。
【０２７０】
また、上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３で実行される上記処理を実行するためのプログラムは、インストール可能な形式または実行可能な形式のファイルでＣＤ−ＲＯＭ、ＣＤ−Ｒ、メモリカード、ＤＶＤ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｖｅｒｓａｔｉｌｅ  Ｄｉｓｋ）、フレキシブルディスク（ＦＤ）等のコンピュータで読み取り可能な記憶媒体に記憶されてコンピュータプログラムプロダクトとして提供されるようにしてもよい。
【０２７１】
また、上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネット等のネットワークに接続されたコンピュータ上に格納し、ネットワーク経由でダウンロードさせることにより提供するようにしてもよい。また、上記実施の形態の画像処理装置２０、２１、２３で実行される上記処理を実行するためのプログラムを、インターネット等のネットワーク経由で提供または配布するようにしてもよい。
【０２７２】
なお、上記には、本発明の実施の形態を説明したが、これらの実施の形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。この新規な実施の形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更を行うことができる。この実施の形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれるとともに、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれる。
【０２７３】
例えば、上記実施の形態のフローチャートにおける各ステップを、その性質に反しない限り、実行順序を変更し、複数同時に実施し、あるいは実施毎に異なった順序で実施してもよい。
【符号の説明】
【０２７４】
１０、１０Ａ、１０Ｂ  画像処理システム
２０、２１、２３  画像処理装置
２０Ａ、２１Ａ、２３Ａ  処理回路
２０Ｄ  画像取得機能
２０Ｅ  算出機能
２０Ｆ  領域取得機能
２０Ｇ、２１Ｇ、２３Ｇ  推定機能
２０Ｈ  出力制御機能
２０Ｓ  設定部
２３Ｊ  第１算出機能
２３Ｋ  第２算出機能
２３Ｌ  密度分布推定機能
【図１】
2018022343.tif 000003
【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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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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【図１５】
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【図１６】
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【図１７】
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