(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、前記検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出装置において、
前記検出領域の温度分布を検出する温度分布センサと、
前記温度分布センサの出力に基いて前記背景画像を生成する演算処理部とを備え、
前記演算処理部は、
前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の温度分布を示す画像であって、前記背景画像を生成するための基礎とする画像である基礎画像を生成し、
前記基礎画像に対して、該基礎画像又は該基礎画像を平滑化した平滑画像の２次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする物体検出装置。
【請求項２】
前記演算処理部は、
前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を生成し、これら複数の画像を平均することにより、前記基礎画像を生成する、ことを特徴とする請求項１に記載の物体検出装置。
【請求項３】
前記演算処理部は、
前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の１つの時点における温度分布を示す画像、又は、前記検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を平均した画像を生成し、この画像を平滑化することにより、前記基礎画像を生成する、ことを特徴とする請求項１又は請求項２に記載の物体検出装置。
【請求項４】
前記検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、
前記演算処理部は、
前記基礎画像又は前記平滑画像の２次微分値が負である領域、又は、負か０のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、前記基礎画像又は前記平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、
前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、第１の処理を施し、前記温度凸領域については、前記第１の処理とは異なる第２の処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項５】
前記検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、
前記演算処理部は、
前記基礎画像又は前記平滑画像の２次微分値が正である領域、又は、正か０のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、前記基礎画像又は前記平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、
前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、第１の処理を施し、前記温度凸領域については、前記第１の処理とは異なる第２の処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項６】
前記演算処理部は、
前記基礎画像に対して、
前記温度凹領域については、前記第１の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、
前記温度凸領域については、前記第２の処理として、該温度凸領域の温度を、前記温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、
前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項７】
前記演算処理部は、
前記基礎画像に対して、
前記温度凹領域については、前記第１の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、
前記温度凸領域については、前記第２の処理として、該温度凸領域の温度を、該温度凸領域の近傍の領域であって前記温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、
前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項８】
前記演算処理部は、
前記温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、前記第２の処理を施す、ことを特徴とする請求項７に記載の物体検出装置。
【請求項９】
前記演算処理部は、
前記温度凸領域が分離して複数存在している場合、その分離して存在している温度凸領域の形状又は面積が所定の条件を満たさなければ、又は、その分離して存在している温度凸領域の温度又は温度分布が所定の条件を満たさなければ、その分離して存在している温度凸領域に対しては、前記第２の処理を施さず、その分離して存在している温度凸領域の温度を、そのまま維持する処理を施す、ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項１０】
前記演算処理部は、
前記基礎画像に対して前記第１の処理及び前記第２の処理を施した画像を生成し、この画像の前記第１の処理を施した領域と前記第２の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項４乃至請求項９のいずれか一項に記載の物体検出装置。
【請求項１１】
前記演算処理部は、
前記基礎画像に対して、
前記温度凹領域については、前記第１の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、
前記温度凸領域については、前記第２の処理として、前記温度凸領域の画素のうちの任意の画素に着目すると、
前記任意に着目する画素を着目画素とし、前記温度凹領域の画素のうちの前記着目画素から最短距離にある画素を最短画素とし、前記着目画素から前記最短画素までの距離を最短画素距離とし、前記温度凹領域の平均温度を内側基準温度とし、前記最短画素が１つの場合には、その最短画素の温度を外側基準温度とし、前記最短画素が複数の場合には、それら複数の最短画素の平均温度を外側基準温度として、
前記着目画素の温度を、前記最短画素距離が大きいほど前記内側基準温度の重みが前記外側基準温度の重みよりも大きくなるような重みつき平均による重みつき平均温度に置き換える処理を施すことにより、
前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項４又は請求項５に記載の物体検出装置。
【請求項１２】
検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、前記検出領域の温度分布を示す画像であって、前記検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出方法において、
前記検出領域の温度分布を検出する温度分布センサの出力に基いて前記背景画像を生成する背景画像生成処理と、
前記温度分布センサの出力に基いて前記検出対象画像を生成する検出対象画像生成処理と、
前記背景画像と前記検出対象画像との差分に基いて検出対象物体を検出する物体検出処理とを実行し、
前記背景画像生成処理において、
前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の温度分布を示す画像であって、前記背景画像を生成するための基礎とする画像である基礎画像を生成し、
前記基礎画像に対して、該基礎画像又は該基礎画像を平滑化した平滑画像の２次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする物体検出方法。
【請求項１３】
前記背景画像生成処理において、
前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を生成し、これら複数の画像を平均することにより、前記基礎画像を生成する、ことを特徴とする請求項１２に記載の物体検出方法。
【請求項１４】
前記背景画像生成処理において、
前記温度分布センサの出力に基いて、前記検出領域の１つの時点における温度分布を示す画像、又は、前記検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を平均した画像を生成し、この画像を平滑化することにより、前記基礎画像を生成する、ことを特徴とする請求項１２又は請求項１３に記載の物体検出方法。
【請求項１５】
前記検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、
前記背景画像生成処理において、
前記基礎画像又は前記平滑画像の２次微分値が負である領域、又は、負か０のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、前記基礎画像又は前記平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、
前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、第１の処理を施し、前記温度凸領域については、前記第１の処理とは異なる第２の処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項１２乃至請求項１４のいずれか一項に記載の物体検出方法。
【請求項１６】
前記検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、
前記背景画像生成処理において、
前記基礎画像又は前記平滑画像の２次微分値が正である領域、又は、正か０のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、前記基礎画像又は前記平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、
前記基礎画像に対して、前記温度凹領域については、第１の処理を施し、前記温度凸領域については、前記第１の処理とは異なる第２の処理を施すことにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項１２乃至請求項１４のいずれか一項に記載の物体検出方法。
【請求項１７】
前記背景画像生成処理において、
前記基礎画像に対して、
前記温度凹領域については、前記第１の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、
前記温度凸領域については、前記第２の処理として、該温度凸領域の温度を、前記温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、
前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項１５又は請求項１６に記載の物体検出方法。
【請求項１８】
前記背景画像生成処理において、
前記基礎画像に対して、
前記温度凹領域については、前記第１の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、
前記温度凸領域については、前記第２の処理として、該温度凸領域の温度を、該温度凸領域の近傍の領域であって前記温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、
前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項１５又は請求項１６に記載の物体検出方法。
【請求項１９】
前記背景画像生成処理において、
前記温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、前記第２の処理を施す、ことを特徴とする請求項１８に記載の物体検出方法。
【請求項２０】
前記背景画像生成処理において、
前記温度凸領域が分離して複数存在している場合、その分離して存在している温度凸領域の形状又は面積が所定の条件を満たさなければ、又は、その分離して存在している温度凸領域の温度又は温度分布が所定の条件を満たさなければ、その分離して存在している温度凸領域に対しては、前記第２の処理を施さず、その分離して存在している温度凸領域の温度を、そのまま維持する処理を施す、ことを特徴とする請求項１５又は請求項１６に記載の物体検出方法。
【請求項２１】
前記背景画像生成処理において、
前記基礎画像に対して前記第１の処理及び前記第２の処理を施した画像を生成し、この画像の前記第１の処理を施した領域と前記第２の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項１５乃至請求項２０のいずれか一項に記載の物体検出方法。
【請求項２２】
前記背景画像生成処理において、
前記基礎画像に対して、
前記温度凹領域については、前記第１の処理として、前記温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、
前記温度凸領域については、前記第２の処理として、前記温度凸領域の画素のうちの任意の画素に着目すると、
前記任意に着目する画素を着目画素とし、前記温度凹領域の画素のうちの前記着目画素から最短距離にある画素を最短画素とし、前記着目画素から前記最短画素までの距離を最短画素距離とし、前記温度凹領域の平均温度を内側基準温度とし、前記最短画素が１つの場合には、その最短画素の温度を外側基準温度とし、前記最短画素が複数の場合には、それら複数の最短画素の平均温度を外側基準温度として、
前記着目画素の温度を、前記最短画素距離が大きいほど前記内側基準温度の重みが前記外側基準温度の重みよりも大きくなるような重みつき平均による重みつき平均温度に置き換える処理を施すことにより、
前記背景画像を生成する、ことを特徴とする請求項１５又は請求項１６に記載の物体検出方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、背景差分法により物体を検出する物体検出装置及び物体検出方法に関するものである。
【背景技術】
【０００２】
従来から、物体検出方法として、背景差分法による物体検出方法がある。背景差分法による物体検出方法では、背景画像（検出対象物体が存在しないことの基準とする画像）と検出対象画像（検出対象物体を検出するための検出対象の画像）との差分に基いて、検出対象物体を検出する。すなわち、背景画像と検出対象画像との差分値が所定の閾値を超える部分を検出対象物体とする。背景差分法による物体検出方法は、物体を検出する方法として、よく行われている方法であり、背景が変化しない状況では、安定した検出性能を得ることができる。
【０００３】
ところで、背景画像は、検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とするものであるため、検出対象物体を排除した状態（検出領域内に検出対象物体が存在していない状態）で背景画像を生成する必要がある。しかし、実際には、必ずしも検出対象物体を排除した状態で背景画像を生成できない場合がある。
【０００４】
このため、背景画像の生成方法は、従来より工夫が行われている。例えば、フレーム間の画像（異なる時点における複数の画像）の差分に基いて、動きのある部分を検出し、動きのある部分を検出対象物体とすると共に、動きのない部分を背景として、背景画像を生成する方法が知られている（例えば特許文献１参照）。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開平５−１５９０６０号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、上述した従来の物体検出方法の背景画像の生成方法においては、検出領域内に存在している検出対象物体が静止している場合には、背景と検出対象物体とを区別することができないため、背景画像を生成することができない。
【０００７】
本発明は、上記課題を解決するためになされたものであり、検出領域内に検出対象物体が存在していて、その検出対象物体が静止している場合でも、背景画像を生成することができる物体検出装置及び物体検出方法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】
【０００８】
上記目的を達成するために本発明の物体検出装置は、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出装置において、検出領域の温度分布を検出する温度分布センサと、温度分布センサの出力に基いて背景画像を生成する演算処理部とを備え、演算処理部は、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の温度分布を示す画像であって、背景画像を生成するための基礎とする画像である基礎画像を生成し、基礎画像に対して、該基礎画像又は該基礎画像を平滑化した平滑画像の２次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものである。
【０００９】
また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を生成し、これら複数の画像を平均することにより、基礎画像を生成する、ものが好ましい。
【００１０】
また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の１つの時点における温度分布を示す画像、又は、検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を平均した画像を生成し、この画像を平滑化することにより、基礎画像を生成する、ものが好ましい。
【００１１】
また、本発明の物体検出装置において、検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、演算処理部は、基礎画像又は平滑画像の２次微分値が負である領域、又は、負か０のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、基礎画像又は平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、基礎画像に対して、温度凹領域については、第１の処理を施し、温度凸領域については、第１の処理とは異なる第２の処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００１２】
また、本発明の物体検出装置において、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、演算処理部は、基礎画像又は平滑画像の２次微分値が正である領域、又は、正か０のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、基礎画像又は平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、基礎画像に対して、温度凹領域については、第１の処理を施し、温度凸領域については、第１の処理とは異なる第２の処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００１３】
また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、基礎画像に対して、温度凹領域については、第１の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第２の処理として、該温度凸領域の温度を、温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００１４】
また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、基礎画像に対して、温度凹領域については、第１の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第２の処理として、該温度凸領域の温度を、該温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００１５】
また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、第２の処理を施す、ものが好ましい。
【００１６】
また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、温度凸領域が分離して複数存在している場合、その分離して存在している温度凸領域の形状又は面積が所定の条件を満たさなければ、又は、その分離して存在している温度凸領域の温度又は温度分布が所定の条件を満たさなければ、その分離して存在している温度凸領域に対しては、第２の処理を施さず、その分離して存在している温度凸領域の温度を、そのまま維持する処理を施す、ものが好ましい。
【００１７】
また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、基礎画像に対して第１の処理及び第２の処理を施した画像を生成し、この画像の第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００１８】
また、本発明の物体検出装置において、演算処理部は、基礎画像に対して、温度凹領域については、第１の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第２の処理として、温度凸領域の画素のうちの任意の画素に着目すると、任意に着目する画素を着目画素とし、温度凹領域の画素のうちの着目画素から最短距離にある画素を最短画素とし、着目画素から最短画素までの距離を最短画素距離とし、温度凹領域の平均温度を内側基準温度とし、最短画素が１つの場合には、その最短画素の温度を外側基準温度とし、最短画素が複数の場合には、それら複数の最短画素の平均温度を外側基準温度として、着目画素の温度を、最短画素距離が大きいほど内側基準温度の重みが外側基準温度の重みよりも大きくなるような重みつき平均による重みつき平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００１９】
また、本発明の物体検出方法は、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内に検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、検出領域の温度分布を示す画像であって、検出領域内の検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する物体検出方法において、検出領域の温度分布を検出する温度分布センサの出力に基いて背景画像を生成する背景画像生成処理と、温度分布センサの出力に基いて検出対象画像を生成する検出対象画像生成処理と、背景画像と検出対象画像との差分に基いて検出対象物体を検出する物体検出処理とを実行し、背景画像生成処理において、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の温度分布を示す画像であって、背景画像を生成するための基礎とする画像である基礎画像を生成し、基礎画像に対して、該基礎画像又は該基礎画像を平滑化した平滑画像の２次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものである。
【００２０】
また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を生成し、これら複数の画像を平均することにより、基礎画像を生成する、ものが好ましい。
【００２１】
また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、温度分布センサの出力に基いて、検出領域の１つの時点における温度分布を示す画像、又は、検出領域の複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像を平均した画像を生成し、この画像を平滑化することにより、基礎画像を生成する、ものが好ましい。
【００２２】
また、本発明の物体検出方法において、検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出し、背景画像生成処理において、基礎画像又は平滑画像の２次微分値が負である領域、又は、負か０のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、基礎画像又は平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、基礎画像に対して、温度凹領域については、第１の処理を施し、温度凸領域については、第１の処理とは異なる第２の処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００２３】
また、本発明の物体検出方法において、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出し、背景画像生成処理において、基礎画像又は平滑画像の２次微分値が正である領域、又は、正か０のいずれかである領域を温度凸領域とすると共に、基礎画像又は平滑画像のそれ以外の領域を温度凹領域として、基礎画像に対して、温度凹領域については、第１の処理を施し、温度凸領域については、第１の処理とは異なる第２の処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００２４】
また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、基礎画像に対して、温度凹領域については、第１の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第２の処理として、該温度凸領域の温度を、温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００２５】
また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、基礎画像に対して、温度凹領域については、第１の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第２の処理として、該温度凸領域の温度を、該温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００２６】
また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、温度凸領域が分離して複数存在している場合、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、第２の処理を施す、ものが好ましい。
【００２７】
また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、温度凸領域が分離して複数存在している場合、その分離して存在している温度凸領域の形状又は面積が所定の条件を満たさなければ、又は、その分離して存在している温度凸領域の温度又は温度分布が所定の条件を満たさなければ、その分離して存在している温度凸領域に対しては、第２の処理を施さず、その分離して存在している温度凸領域の温度を、そのまま維持する処理を施す、ものが好ましい。
【００２８】
また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、基礎画像に対して第１の処理及び第２の処理を施した画像を生成し、この画像の第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【００２９】
また、本発明の物体検出方法において、背景画像生成処理において、基礎画像に対して、温度凹領域については、第１の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施し、温度凸領域については、第２の処理として、温度凸領域の画素のうちの任意の画素に着目すると、任意に着目する画素を着目画素とし、温度凹領域の画素のうちの着目画素から最短距離にある画素を最短画素とし、着目画素から最短画素までの距離を最短画素距離とし、温度凹領域の平均温度を内側基準温度とし、最短画素が１つの場合には、その最短画素の温度を外側基準温度とし、最短画素が複数の場合には、それら複数の最短画素の平均温度を外側基準温度として、着目画素の温度を、最短画素距離が大きいほど内側基準温度の重みが外側基準温度の重みよりも大きくなるような重みつき平均による重みつき平均温度に置き換える処理を施すことにより、背景画像を生成する、ものが好ましい。
【発明の効果】
【００３０】
本発明によれば、検出領域の温度分布を示す基礎画像に対して、基礎画像又は基礎画像を平滑化した平滑画像の２次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、背景画像を生成する。このように背景画像を生成することにより、検出領域内に検出対象物体が存在している場合に、背景画像を、検出対象物体の影響を除去したものにすることができる。従って、検出領域内に検出対象物体が存在していて、その検出対象物体が静止している場合でも、検出対象物体の影響を排除した背景画像を生成することができる。
【図面の簡単な説明】
【００３１】
【図１】本発明の第１の実施形態に係る物体検出装置の構成を示す電気的ブロック構成図。
【図２】同物体検出装置の温度分布センサの出力である検出温度画像を説明する図。
【図３】同物体検出装置の動作を示すフローチャート。
【図４】同物体検出装置の背景画像生成処理を示すフローチャート。
【図５】同物体検出装置の背景画像生成処理において生成される基礎画像を説明する図。
【図６】同物体検出装置の背景画像生成処理において生成される２次微分２値画像を説明する図。
【図７】同物体検出装置の背景画像生成処理において生成される基礎画像の温度凸領域と温度凹領域との区分例を示す図。
【図８】（ａ）は本発明の第２の実施形態に係る物体検出装置の背景画像生成処理において生成される基礎画像の温度凸領域と温度凹領域との区分例を示す図、（ｂ）は同基礎画像の温度凸領域のラベリング例を示す図、（ｃ）は同基礎画像の平均温度算出対象画素の例を示す図。
【図９】（ａ）は本発明の第３の実施形態に係る物体検出装置の背景画像生成処理において生成される基礎画像の温度凸領域と温度凹領域との区分例を示す図、（ｂ）は同基礎画像の温度凸領域のラベリング例を示す図、（ｃ）は同基礎画像の第２の処理を施す処理対象領域及び第２の処理を施さない処理非対象領域の例を示す図。
【図１０】（ａ）は本発明の第１の実施形態に係る物体検出装置において生成される背景画像の温度分布を示す図、（ｂ）は本発明の第４の実施形態に係る物体検出装置において生成される背景画像の温度分布を示す図。
【図１１】本発明の第５の実施形態に係る物体検出装置の背景画像生成処理において生成される基礎画像の着目画素及び最短画素の例を示す図。
【発明を実施するための形態】
【００３２】
以下、本発明を具体化した実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について図面を参照して説明する。
＜第１の実施形態＞
まず、第１の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。図１は、第１の実施形態による物体検出装置の構成を示す。物体検出装置１は、背景差分法により物体を検出する装置である。すなわち、物体検出装置１は、検出対象物体が存在しないことの基準とする画像である背景画像と、検出対象物体を検出するための検出対象の画像である検出対象画像との差分に基いて、検出対象物体を検出する装置である。この物体検出装置１は、例えば人体などの熱体を検出対象物体として検出する。また、物体検出装置１は、検出対象物体の温度が検出領域の背景の温度よりも高いことを想定しており、検出領域の背景の温度よりも高い温度の検出対象物体を検出する。
【００３３】
物体検出装置１は、検出領域Ｒの温度分布を検出する温度分布センサ２と、各種処理を行う演算処理部３と、各種情報を記憶するための記憶部４と、各種情報を出力するための出力部５とを備える。
【００３４】
温度分布センサ２は、検出領域Ｒから放射される赤外線を検出して、検出領域Ｒの温度分布を検出し、その検出結果を出力する。演算処理部３は、温度分布センサ２の出力に基いて、各種処理を実行することにより、検出領域Ｒ内の検出対象物体Ｓを検出する。記憶部４は、演算処理部３の各種処理により生成される各種情報を記憶する。出力部５は、演算処理部３による検出対象物体Ｓの検出結果（検出対象物体Ｓの個数や位置などの情報）を、無線又は有線の通信によって、外部装置に送信する。
【００３５】
ここで、温度分布センサ２及び温度分布センサ２の出力について説明する。温度分布センサ２は、２次元状に配列された多数の赤外線検出素子を有しており、検出領域Ｒから放射される赤外線をこれら多数の赤外線検出素子により検出して、検出領域Ｒの温度分布を検出する。すなわち、温度分布センサ２は、検出領域Ｒを平面的に捉え、平面的に捉えた検出領域Ｒの各位置の温度、すなわち、平面的に捉えた検出領域Ｒの温度分布を検出する。そして、温度分布センサ２は、平面的に捉えた検出領域Ｒの各位置の温度、すなわち、平面的に捉えた検出領域Ｒの温度分布を検出温度画像として出力する。
【００３６】
温度分布センサ２は、平面的に捉えた検出領域Ｒをｕ行×ｖ列（本実施形態では、８行×８列（ｕ＝８、ｖ＝８））に分割した各領域をｐ（ｉ、ｊ）（ｉ＝１、２、・・・、ｕ；ｊ＝１、２、・・・、ｖ）として、各領域（各位置）ｐ（ｉ、ｊ）の温度を検出する。そして、温度分布センサ２は、検出した各領域ｐ（ｉ、ｊ）の温度をＡ（ｉ、ｊ）として、検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）を出力する。Ａ（ｘ、ｙ）は、Ａ（ｉ、ｊ）（ｉ＝１、２、・・・、ｕ；ｊ＝１、２、・・・、ｖ）の全体である。すなわち、Ａ（ｘ、ｙ）は、Ａ（１、１）、Ａ（１、２）、・・・、Ａ（１、ｖ）、Ａ（２、１）、Ａ（２、２）、・・・、Ａ（２、ｖ）、・・・、Ａ（ｕ、１）、Ａ（ｕ、２）、・・・、Ａ（ｕ、ｖ）の全体である。Ａ（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける値（温度）が、Ａ（ｉ、ｊ）である。
【００３７】
検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）は、図２に示すように、捉えることができる。すなわち、検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）は、ｕ行×ｖ行の画素ｑ（ｉ、ｊ）（ｉ＝１、２、・・・、ｕ；ｊ＝１、２、・・・、ｖ）から成り、Ａ（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける値Ａ（ｉ、ｊ）を画素ｑ（ｉ、ｊ）の値とする画像である、と捉えることができる。図２において、画素ｑ（ｉ、ｊ）の濃淡によって、画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ（ｉ、ｊ）の大小を示している。検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）に対応し、検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ（ｉ、ｊ）は、温度分布センサ２による検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）の検出温度である。
【００３８】
温度分布センサ２は、所定時間毎（例えば０．１秒毎）に、検出領域Ｒの温度分布を検出して、検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）を出力する。すなわち、温度分布センサ２は、検出時点ｔにおける検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）をＡ［ｔ］（ｘ、ｙ）として、検出温度画像Ａ［ｔ］（ｘ、ｙ）（ｔ＝ｔ１、ｔ２、ｔ３、・・・）を出力する。ここで、ｔ１、ｔ２、ｔ３、・・・は、所定時間毎の検出時点である。つまり、温度分布センサ２は、時間の経過につれて、所定時間毎に、検出温度画像Ａ［ｔ１］（ｘ、ｙ）、検出温度画像Ａ［ｔ２］（ｘ、ｙ）、検出温度画像Ａ［ｔ３］（ｘ、ｙ）、・・・を順次出力する。
【００３９】
図３は、物体検出装置１の演算処理部３の動作のフローチャートを示す。演算処理部３は（物体検出装置１は）、検出領域Ｒ内の検出対象物体Ｓを検出するために、以下のように動作する。
【００４０】
演算処理部３は、物体検出装置１の電源が投入されると、まず、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する背景画像生成処理を実行する（Ｓ１）。背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）とは、検出領域Ｒの温度分布を示す画像であって、検出領域Ｒ内に検出対象物体Ｓが存在しないことの基準とする画像である。背景画像生成処理において、演算処理部３は、温度分布センサ２の出力である検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）に基いて、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）は、検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）と同様に、ｕ行×ｖ行の画素ｑ（ｉ、ｊ）から成り、Ｂ（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける値Ｂ（ｉ、ｊ）を画素ｑ（ｉ、ｊ）の値とする画像である。背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）に対応し、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ｂ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）の背景温度（検出対象物体Ｓが存在しないことの基準とする温度）を示す。背景画像生成処理における背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）の生成方法の詳細については後述する。演算処理部３は、背景画像生成処理により生成した背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を記憶部４に記憶する。
【００４１】
続いて、演算処理部３は、検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）を生成する検出対象画像生成処理を実行する（Ｓ２）。検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）とは、検出領域Ｒの温度分布を示す画像であって、検出領域Ｒ内の検出対象物体Ｓを検出するための検出対象の（背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）と比較される）画像である。検出対象画像生成処理において、演算処理部３は、温度分布センサ２の出力である検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）に基いて、検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）を生成する。検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）は、検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）と同様に、ｕ行×ｖ行の画素ｑ（ｉ、ｊ）から成り、Ｅ（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける値Ｅ（ｉ、ｊ）を画素ｑ（ｉ、ｊ）の値とする画像である。検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）に対応し、検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ｅ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）の温度を示す。演算処理部３は、任意の１つの時点（検出しようとする時点）における温度分布センサ２の出力である検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）を検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）とすることにより、検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）を生成する。
【００４２】
続いて、演算処理部３は、検出領域Ｒ内の検出対象物体Ｓを検出する物体検出処理を実行する（Ｓ３）。物体検出処理において、演算処理部３は、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）と検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）との差分に基いて、検出対象物体Ｓを検出する。上述のように、物体検出装置１は、検出領域Ｒの背景の温度よりも高い温度の検出対象物体Ｓを検出するものである。従って、演算処理部３は、検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）から背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を差し引いた差分値が所定の閾値を超える部分を検出対象物体Ｓとして検出する。すなわち、演算処理部３は、ｉ＝１、２、・・・、ｕ；ｊ＝１、２、・・・、ｖの各ｉ、ｊについて、Ｅ（ｉ、ｊ）−Ｂ（ｉ、ｊ）を差分値Ｈ（ｉ、ｊ）とし、差分値Ｈ（ｉ、ｊ）が所定の閾値を超える領域を検出対象物体Ｓとして検出する。演算処理部３は、物体検出処理による検出対象物体Ｓの検出結果を出力部５に送信する。これにより、出力部５は、検出対象物体Ｓの検出結果を出力する。
【００４３】
物体検出処理の後、演算処理部３は、上記Ｓ２以降の処理を繰り返す。Ｓ２、Ｓ３の処理は、所定の周期（例えば０．１秒周期）で繰り返される。Ｓ２、Ｓ３の処理が所定の周期で繰り返されることにより、定常的に、検出領域Ｒ内の検出対象物体Ｓが検出される。
【００４４】
このように、演算処理部３は（物体検出装置１は）、背景画像生成処理と、検出対象画像生成処理と、物体検出処理とを実行することにより、検出領域Ｒ内の検出対象物体Ｓを検出する。つまり、温度分布センサ２の出力に基いて、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成すると共に、検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）を生成し、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）と検出対象画像Ｅ（ｘ、ｙ）との差分に基いて、検出領域Ｒの背景の温度よりも高い温度の検出対象物体Ｓを検出する。
【００４５】
ここで、上記背景画像生成処理における背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）の生成方法の概略について説明する。背景画像生成処理における背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）の生成は、検出領域Ｒ内に検出対象物体Ｓが存在している状態で行ってもよいし、検出領域Ｒ内に検出対象物体Ｓが存在していない状態で行ってもよい。すなわち、背景画像生成処理における背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）の生成において、検出領域Ｒ内から検出対象物体Ｓを排除することを特に必要としない。
【００４６】
まず、演算処理部３は、温度分布センサ２の出力に基いて、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を生成する。基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）とは、検出領域Ｒの温度分布を示す画像であって、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成するための基礎とする画像である。
【００４７】
そして、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を平滑化した平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）の２次微分（２階微分）値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。すなわち、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）のうち、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）の２次微分値が負である領域に対応する領域を温度凸領域とする。また、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）のうち、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）のそれ以外の領域（２次微分値が正か０のいずれかである領域）に対応する領域を温度凹領域とする。そして、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凹領域については、第１の処理を施し、温度凸領域については、第１の処理とは異なる第２の処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【００４８】
温度分布の２次微分値について考えた場合、温度の上昇率が減少する領域及び温度の低下率が増加する領域は、温度分布の２次微分値が負になり、温度の上昇率が増加する領域及び温度の低下率が減少する領域は、温度分布の２次微分値が正になる。そして、温度の上昇率が減少する領域及び温度の低下率が増加する領域、すなわち、温度分布の２次微分値が負になる領域は、周囲よりも温度の高い領域がある場合に、その領域内に生じ得る。また、温度の上昇率が増加する領域及び温度の低下率が減少する領域、すなわち、温度分布の２次微分値が正になる領域は、周囲よりも温度の低い領域がある場合に、その領域内に生じ得る。
【００４９】
基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）は、検出領域Ｒの温度分布を示す画像であり、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を平滑化した平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）も、検出領域Ｒの温度分布を示す画像である。従って、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凸領域（平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）の２次微分値が負である領域に対応する領域）は、検出領域Ｒの温度分布の２次微分値が負である領域に対応する。つまり、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凸領域は、検出領域Ｒ内における周囲よりも温度の高い領域に対応する。また、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凹領域（平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）の２次微分値が正か０のいずれかである領域に対応する領域）は、検出領域Ｒの温度分布の２次微分値が正か０のいずれかである領域に対応する。つまり、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凹領域は、検出領域Ｒ内における周囲よりも温度の低い領域に対応する。そして、物体検出装置１は、検出対象物体Ｓの温度が背景の温度（周囲の温度）よりも高いことを想定している。従って、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凸領域は、検出対象物体Ｓが存在している可能性のある領域である。また、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凹領域は、検出対象物体Ｓが存在している可能性のない領域である。
【００５０】
そこで、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凹領域については、第１の処理として、検出対象物体Ｓが存在している可能性のないことを考慮した所定の処理を施す。すなわち、演算処理部３は、温度凹領域については、温度凹領域の温度が背景温度を反映しているとして、第１の処理として、温度凹領域の温度を、そのまま維持する処理を施す。また、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凸領域については、第２の処理として、検出対象物体Ｓが存在している可能性のあることを考慮した所定の処理を施す。すなわち、演算処理部３は、温度凸領域については、温度凸領域の温度が背景温度を反映していないとして、第２の処理として、温度凸領域の温度を、温度凹領域の温度に基いて算出した背景温度を反映していると推定される温度に置き換える処理を施す。
【００５１】
演算処理部３は、このように、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凹領域については、第１の処理を施し、温度凸領域については、第２の処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。このように生成された背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）は、検出領域Ｒ内に検出対象物体Ｓが存在している場合には、その検出対象物体Ｓの影響が除去されたものとなる。
【００５２】
図４は、上記背景画像生成処理のフローチャートを示す。背景画像生成処理は、検出領域Ｒ内から検出対象物体Ｓを排除することを特に必要とせずに実行させてよい。背景画像生成処理において、演算処理部３は、以下のようにして、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【００５３】
演算処理部３は、まず、温度分布センサ２から、複数（例えば５つ）の異なる検出時点ｔ（ｔ＝ｔ１、ｔ２、・・・）における検出温度画像Ａ［ｔ］（ｘ、ｙ）（ｔ＝ｔ１、ｔ２、・・・）を取得する（Ｓ１１）。すなわち、演算処理部３は、温度分布センサ２から、所定時間毎（例えば０．１秒毎）に検出される複数（例えば５つ）の検出温度画像Ａ［ｔ１］（ｉ、ｊ）、Ａ［ｔ２］（ｉ、ｊ）、・・・を取得する。
【００５４】
そして、演算処理部３は、検出温度画像Ａ［ｔ］（ｘ、ｙ）に基いて、基礎画像（移動平均画像）Ａ’（ｘ、ｙ）を生成する（Ｓ１２）。本実施形態では、複数の異なる時点における検出温度画像Ａ［ｔ］（ｘ、ｙ）（検出領域Ｒの複数の異なる時点における温度分布を示す複数の画像）を平均した移動平均画像を、基礎画像Ａ’とする。すなわち、演算処理部３は、複数の異なる時点における検出温度画像Ａ［ｔ］（ｘ、ｙ）を平均することにより、基礎画像（移動平均画像）Ａ’を生成する。つまり、演算処理部３は、ｉ＝１、２、・・・、ｕ；ｊ＝１、２、・・・、ｖの各ｉ、ｊについて、Ａ［ｔ１］（ｉ、ｊ）、Ａ［ｔ２］（ｉ、ｊ）、・・・を平均した値をＡ’（ｉ、ｊ）とすることにより、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を生成する。Ａ’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける値が、Ａ’（ｉ、ｊ）である。基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）は、検出領域Ｒの温度分布を示す画像である。
【００５５】
基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）は、例えば、図５に示すようになる。基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）は、検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）と同様に、ｕ行×ｖ行の画素ｑ（ｉ、ｊ）から成り、Ａ’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊの値Ａ’（ｉ、ｊ）を画素ｑ（ｉ、ｊ）の値とする画像である。図５において、画素ｑ（ｉ、ｊ）の濃淡によって、画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ（ｉ、ｊ）の大小を示している。基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）に対応し、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）の温度を示す。
【００５６】
続いて、演算処理部３は、基礎画像（移動平均画像）Ａ’（ｘ、ｙ）を平滑化することにより、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）を生成する（Ｓ１３）。すなわち、演算処理部３は、ｉ＝１、２、・・・、ｕ；ｊ＝１、２、・・・、ｖの各ｉ、ｊについて、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける平滑値をＡ’’（ｘ、ｙ）とすることにより、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）を生成する。基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける平滑値は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける画素及びその周辺の画素の値に基いて、所定の平滑化処理を施すことにより求められる。本実施形態では、演算処理部３は、平滑化処理の一種であるガウシアンフィルタ処理を施すことにより、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける平滑値を求めて、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）を生成する。Ａ’’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける値が、Ａ’’（ｉ、ｊ）である。平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）は、検出領域Ｒの温度分布を示す画像である。
【００５７】
平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）は、検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）と同様に、ｕ行×ｖ行の画素ｑ（ｉ、ｊ）から成り、Ａ’’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊの値Ａ’’（ｉ、ｊ）を画素ｑ（ｉ、ｊ）の値とする画像である。平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）に対応し、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’’（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）の温度を示す。
【００５８】
続いて、演算処理部３は、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）を２次微分することにより、２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）を生成する（Ｓ１４）。すなわち、演算処理部３は、ｉ＝１、２、・・・、ｕ；ｊ＝１、２、・・・、ｖの各ｉ、ｊについて、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける２次微分値をＣ（ｉ、ｊ）とすることにより、２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）を生成する。平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける２次微分値は、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける画素及びその周辺の画素の値に基いて、所定の２次微分値算出処理を施すことにより求められる。本実施形態では、演算処理部３は、２次微分値算出処理の一種であるラプラシアンフィルタ処理を施すことにより、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける２次微分値を求めて、２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）を生成する。Ｃ（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける値が、Ｃ（ｉ、ｊ）である。２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）は、検出領域Ｒの温度分布の２次微分値（すなわち、検出領域Ｒ内の温度変化率の増減度合い）を示す画像である。
【００５９】
２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）は、検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）と同様に、ｕ行×ｖ行の画素ｑ（ｉ、ｊ）から成り、Ｃ（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊの値Ｃ（ｉ、ｊ）を画素ｑ（ｉ、ｊ）の値とする画像である。２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）に対応する。２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ｃ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒの温度分布の、画素ｑ（ｉ、ｊ）に対応する検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）における２次微分値を示す。すなわち、２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ｃ（ｉ、ｊ）は、画素ｑ（ｉ、ｊ）に対応する検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）の、周辺の領域に対する温度変化率の増減度合いを示す。
【００６０】
続いて、演算処理部３は、２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）を２値化することにより、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）を生成する（Ｓ１５）。すなわち、演算処理部３は、ｉ＝１、２、・・・、ｕ；ｊ＝１、２、・・・、ｖの各ｉ、ｊについて、Ｃ（ｉ、ｊ）を所定の閾値で２値化した値をＤ（ｉ、ｊ）とすることにより、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）を生成する。つまり、演算処理部３は、所定の閾値を０として、Ｃ（ｉ、ｊ）が負であれば、Ｄ（ｉ、ｊ）を１とすると共に、Ｃ（ｉ、ｊ）が負でなければ（正か０のいずれかであれば）、Ｄ（ｉ、ｊ）を０とすることにより、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）を生成する。Ｄ（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける値が、Ｄ（ｉ、ｊ）である。２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）は、検出領域Ｒ内の温度分布の２次微分値（検出領域Ｒ内の温度変化率の増減度合い）を２値化して示す画像である。すなわち、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）は、検出領域Ｒを、検出領域Ｒ内の温度分布の２次微分値が負である領域と、検出領域Ｒ内の温度分布の２次微分値が負でない（正か０のいずれかである）領域とに、区分して示す画像である。温度分布の２次微分値が負である領域は、温度の上昇率が減少する領域及び温度の低下率が増加する領域であり、温度分布の２次微分値が正である領域は、温度の上昇率が増加する領域及び温度の低下率が減少する領域である。
【００６１】
２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）は、例えば、図６に示すようになる。２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）は、検出温度画像Ａ（ｘ、ｙ）と同様に、ｕ行×ｖ行の画素ｑ（ｉ、ｊ）から成り、Ｄ（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊの値Ｄ（ｉ、ｊ）を画素ｑ（ｉ、ｊ）の値とする画像である。図６において、各画素ｑ（ｉ、ｊ）に記している「０」「１」の数値は、その画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）を示している。２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）に対応する。２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）は、検出領域Ｒの温度分布の、画素ｑ（ｉ、ｊ）に対応する検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）における２次微分値が負であるか否かを示す。すなわち、画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）が１であることは、検出領域Ｒの温度分布の、その画素ｑ（ｉ、ｊ）に対応する領域ｐ（ｉ、ｊ）における２次微分値が負であることを示す。また、画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）が０であることは、その画素ｑ（ｉ、ｊ）に対応する検出領域Ｒ内の領域ｐ（ｉ、ｊ）における検出領域Ｒの温度分布の２次微分値が負でない（正か０のいずれかである）ことを示す。
【００６２】
ここで、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）のうち、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）が１である領域（平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）の２次微分値Ｃ（ｉ、ｊ）が負である領域）に対応する領域を、温度凸領域とする。また、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）のうち、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）が０である領域（平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）の２次微分値Ｃ（ｉ、ｊ）が正か０のいずれかである領域）に対応する領域を、温度凹領域とする。すなわち、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）に基いて、温度凸領域と温度凹領域とに区分する。
【００６３】
基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）は、例えば、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）が上記図６に示す画像であるとすると、図７に示すように、温度凸領域と温度凹領域とに区分される。図７に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、「１」と記してある画素ｑ（ｉ、ｊ）は、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）が１である画素に対応する画素であり、「１」と記してある画素ｑ（ｉ、ｊ）の領域が、温度凸領域である。また、「１」と記してない画素ｑ（ｉ、ｊ）は、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）が０である画素に対応する画素であり、「１」と記してない画素ｑ（ｉ、ｊ）の領域が、温度凹領域である。
【００６４】
基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凸領域は、検出領域Ｒの温度分布の２次微分値が負である領域に対応する。すなわち、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凸領域は、検出領域Ｒ内における周囲よりも温度の高い領域に対応し、検出対象物体Ｓが存在している可能性のある領域である。また、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凹領域は、検出領域Ｒの温度分布の２次微分値が正か０のいずれかである領域に対応する。すなわち、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凹領域は、検出領域Ｒ内における周囲よりも温度の低い領域に対応し、検出対象物体Ｓが存在している可能性のない領域である。
【００６５】
続いて、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凹領域の平均温度ａｖｅＡ’を算出する（Ｓ１６）。すなわち、演算処理部３は、Ａ’（ｘ、ｙ）の全ての画素ｑ（ｉ、ｊ）のうち、温度凹領域に該当する画素（Ｄ（ｉ、ｊ）が０であるＤ（ｘ、ｙ）の画素に対応する画素）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を加算して、その加算値をｓｕｍＡ’とする。そして、演算処理部３は、温度凹領域に該当する画素の個数をｋとし、ｓｕｍＡ’をｋで除算して、その除算値をａｖｅＡ’とする。ａｖｅＡ’は、温度凹領域に該当する画素の値Ａ’（ｉ、ｊ）の平均値であり、温度凹領域の平均温度である。
【００６６】
そして、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を基礎にして、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する（Ｓ１７）。ここで、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凹領域については、第１の処理として、温度凹領域の温度をそのまま維持する処理を施す。すなわち、演算処理部３は、Ｄ（ｉ、ｊ）が０である各ｉ、ｊについて、Ａ’（ｉ、ｊ）をＢ（ｉ、ｊ）とする。つまり、演算処理部３は、Ａ’（ｘ、ｙ）の全ての画素ｑ（ｉ、ｊ）のうち、温度凹領域に該当する各画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、そのまま採用して、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。また、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凸領域については、第２の処理として、温度凸領域の温度を温度凹領域の平均温度ａｖｅＡ’に置き換える処理を施す。すなわち、演算処理部３は、Ｄ（ｉ、ｊ）が１である各ｉ、ｊについて、ａｖｅＡをＢ（ｉ、ｊ）とする。つまり、演算処理部３は、Ａ’（ｘ、ｙ）の全ての画素ｑ（ｉ、ｊ）のうち、温度凸領域に該当する各画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、ａｖｅＡ’に置き換えて、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。演算処理部３は、このように基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。Ｂ（ｘ、ｙ）のｘ＝ｉ、ｙ＝ｊにおける値が、Ｂ（ｉ、ｊ）である。
【００６７】
演算処理部３は、このように背景画像生成処理を実行して、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。このように生成された背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）は、検出対象物体Ｓが存在している可能性のある温度凸領域の温度が、検出対象物体Ｓが存在している可能性のない温度凹領域の平均温度（つまり、背景温度を反映していると推定される温度）に置き換えられる。従って、このように生成された背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）は、検出領域Ｒ内に検出対象物体Ｓが存在している場合には、その検出対象物体Ｓの影響が除去されたものとなる。
【００６８】
本実施形態の物体検出装置１及び物体検出方法によれば、検出領域の温度分布を示す基礎画像Ａ’に対して、基礎画像Ａ’を平滑化した平滑画像Ａ’’の２次微分値に応じて区分した領域毎に、異なる処理を施すことにより、背景画像Ｂを生成する。このように背景画像Ｂを生成することにより、背景画像Ｂにおいて、検出対象物体Ｓが存在している可能性のある領域の温度を、検出対象物体Ｓが存在している可能性のない領域の温度に基づく、背景温度を反映していると推定される温度に置き換えることができる。つまり、検出領域Ｒ内に検出対象物体Ｓが存在している場合に、背景画像Ｂを、検出対象物体Ｓの影響を除去したものにすることができる。従って、検出領域Ｒ内に検出対象物体Ｓが存在していて、その検出対象物体Ｓが静止している場合でも、検出対象物体Ｓの影響を排除した背景画像Ｂを生成することができる。
【００６９】
しかも、温度凸領域（検出対象物体Ｓが存在している可能性のある領域）の温度を温度凹領域（検出対象物体Ｓが存在している可能性のない領域）の平均温度に置き換えることにより、背景画像Ｂを生成する。これにより、検出対象物体Ｓの影響を排除しつつ、温度凸領域に存在する検出対象物体Ｓを物体検出処理により（背景差分法により）検出可能な背景画像Ｂを生成することができる。
【００７０】
また、移動平均画像（複数の異なる時点における検出温度画像Ａを平均した画像）を、背景画像Ｂを生成するための基礎とする基礎画像Ａ’とすることにより、ノイズを低減した、安定した背景画像Ｂを生成することができる。
【００７１】
なお、本実施形態において、移動平均画像（複数の異なる時点における検出温度画像Ａを平均した画像）を基礎画像Ａ’とすることに代えて、１つの時点における検出温度画像Ａを基礎画像Ａ’としてもよい。また、平滑画像Ａ’’（複数の異なる時点における複数の検出温度画像Ａを平均した画像を平滑化した画像）を基礎画像Ａ’としてもよく、１つの時点における検出温度画像Ａを平滑化した画像を基礎画像Ａ’としてもよい。
【００７２】
また、本実施形態において、平滑画像Ａ’’を生成するときの平滑化処理は、ガウシアンフィルタ処理に限られず、他の平滑化処理であってもよい。また、２次微分値画像Ｃを生成するときの２次微分値算出処理は、ラプラシアンフィルタ処理に限られず、他の２次微分値算出処理であってもよい。
【００７３】
また、本実施形態において、検出対象画像Ｅは、１つの時点における検出温度画像Ａに限られず、複数の異なる時点における複数の検出温度画像Ａを平均した画像であってもよい。
【００７４】
また、本実施形態において、基礎画像Ａ’のうち、平滑画像Ａ’’の２次微分値が負か０のいずれかである領域に対応する領域を温度凸領域とし、平滑画像Ａ’’のそれ以外の領域（２次微分値が正の領域）に対応する領域を温度凹領域としてもよい。
【００７５】
また、本実施形態において、平滑画像Ａ’’の２次微分値に代えて、基礎画像Ａ’の２次微分値が負である領域を温度凸領域とし、基礎画像Ａ’のそれ以外の領域（基礎画像Ａ’の２次微分値が正か０のいずれかである領域）を温度凹領域としてもよい。また、基礎画像Ａ’の２次微分値が負か０のいずれかである領域を温度凸領域とし、基礎画像Ａ’のそれ以外の領域（基礎画像Ａ’の２次微分値が正である領域）を温度凹領域としてもよい。
【００７６】
また、物体検出装置１は、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合にも適用可能である。検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合、基礎画像Ａ’のうち、平滑画像Ａ’’の２次微分値が正の領域に対応する領域を温度凸領域とし、平滑画像Ａ’’のそれ以外の領域に対応する領域を温度凹領域とすればよい。そして、温度凹領域については、第１の処理を施し、温度凸領域については、第２の処理を施せばよい。また、物体検出処理において、背景画像Ｂから検出対象画像Ｅを差し引いた差分値が所定の閾値を超える部分を検出対象物体Ｓとして検出すればよい。
【００７７】
なお、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合において、基礎画像Ａ’のうち、平滑画像Ａ’’の２次微分値が正か０のいずれかである領域に対応する領域を温度凸領域としてもよい。そして、基礎画像Ａ’のうち、平滑画像Ａ’’のそれ以外の領域（２次微分値が負の領域）に対応する領域を温度凹領域としてもよい。
【００７８】
また、検出領域の背景の温度よりも低い温度の検出対象物体を検出する場合において、平滑画像Ａ’’の２次微分値に代えて、基礎画像Ａ’の２次微分値が正である領域を温度凸領域とし、基礎画像Ａ’のそれ以外の領域を温度凹領域としてもよい。また、基礎画像Ａ’の２次微分値が正か０のいずれかである領域を温度凸領域とし、基礎画像Ａ’のそれ以外の領域を温度凹領域としてもよい。
【００７９】
＜第２の実施形態＞
次に、第２の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置１及び物体検出方法は、背景画像生成処理（背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）の生成方法）が上記第１の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第１の実施形態と同様である。
【００８０】
本実施形態では、背景画像生成処理において、演算処理部３は、以下のようにして、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【００８１】
まず、演算処理部３は、上記第１の実施形態と同様に、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）、２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）を生成する。また、演算処理部３は、上記第１の実施形態と同様に、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）に基いて、温度凸領域と温度凹領域とに区分する。
【００８２】
そして、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を基礎にして、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。ここで、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凹領域については、上記第１の実施形態と同様に、第１の処理として、温度凹領域の温度をそのまま維持する処理を施す。一方、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凸領域については、上記第１の実施形態とは異なり、第２の処理として、温度凸領域の温度を、温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施す。また、演算処理部３は、温度凸領域が分離して複数存在している場合には、それら分離して存在している各温度凸領域毎に、第２の処理を施す。すなわち、演算処理部３は、分離して存在している各温度凸領域毎に、その温度凸領域の温度を、その温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施す。演算処理部３は、このように基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【００８３】
温度凸領域が分離して複数存在している場合、演算処理部３は、温度凸領域について、以下のようにして、第２の処理を施す。
【００８４】
まず、演算処理部３は、ラベリング処理を行うことにより、分離して複数存在している各温度凸領域に（温度凸領域を構成する画素群の各画素に）ラベル番号Ｌ（Ｌ＝１、２、・・・）を付与する。例えば、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凸領域が、図８（ａ）に示すように存在しているとする。図８（ａ）に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、「１」と記してある画素ｑ（ｉ、ｊ）の領域が、温度凸領域であり、「１」と記してない画素ｑ（ｉ、ｊ）の領域が、温度凹領域である。図８（ａ）に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）では、温度凸領域が２つに分離しており、温度凸領域が分離して２つ存在している。この場合、ラベル番号Ｌは、図８（ｂ）に示すように付与される。図８（ｂ）に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、「１」と記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）は、ラベル番号Ｌ＝１の付与された温度凸領域の画素を示し、「２」と記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）は、ラベル番号Ｌ＝２の付与された温度凸領域の画素を示している。温度凸領域が分離して２つ存在しているので、１つの温度凸領域にラベル番号Ｌ＝１が付与され、別の１つの温度凸領域にラベル番号Ｌ＝２が付与されている。
【００８５】
続いて、演算処理部３は、ラベル番号Ｌの温度凸領域の近傍の画素であって温度凹領域に属する画素を、そのラベル番号Ｌの温度凸領域についての平均温度算出対象画素とする。本実施形態では、演算処理部３は、ラベル番号Ｌの温度凸領域に隣接する画素を、そのラベル番号Ｌの温度凸領域についての平均温度算出対象画素とする。各ラベル番号Ｌの温度凸領域についての平均温度算出対象画素は、ラベル番号Ｌが図８（ｂ）に示すように付与されているとすると、図８（ｃ）に示すようになる。図８（ｃ）に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、「１」と記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）は、ラベル番号Ｌ＝１の付与された温度凸領域の画素を示し、「２」と記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）は、ラベル番号Ｌ＝２の付与された温度凸領域の画素を示している。また、図８（ｃ）に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、「Ｑ１」と記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）が、ラベル番号Ｌ＝１の温度凸領域についての平均温度算出対象画素である。また、「Ｑ２」と記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）が、ラベル番号Ｌ＝２の温度凸領域についての平均温度算出対象画素である。
【００８６】
続いて、演算処理部３は、各ラベル番号Ｌについての近傍平均温度Ｚを算出する。すなわち、演算処理部３は、各ラベル番号Ｌ毎に、そのラベル番号Ｌの温度凸領域についての平均温度算出対象画素の値の平均値を求めて、その平均値をそのラベル番号Ｌについての近傍平均温度Ｚとする。各ラベル番号Ｌについての近傍平均温度Ｚは、そのラベル番号の温度凸領域の近傍の領域の画素の値Ａ’（ｉ、ｊ）の平均値であり、そのラベル番号Ｌの温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度である。図８（ｃ）の例では、「Ｑ１」と記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）の平均値が、ラベル番号Ｌ＝１についての近傍平均温度Ｚであり、「Ｑ２」と記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）の平均値が、ラベル番号Ｌ＝２についての近傍平均温度Ｚである。
【００８７】
そして、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、各ラベル番号Ｌの温度凸領域の温度を、そのラベル番号Ｌについての近傍平均温度Ｚに置き換える。つまり、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の全画素ｑ（ｉ、ｊ）のうち、各ラベル番号Ｌの温度凸領域の各画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、そのラベル番号Ｌについての近傍平均温度Ｚに置き換えて、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。図８（ｃ）の例では、ラベル番号Ｌ＝１の温度凸領域の各画素（「１」と記されている画素）ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、ラベル番号Ｌ＝１についての近傍平均温度Ｚ（「Ｑ１」と記されている画素の値の平均値）に置き換えて、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。また、ラベル番号Ｌ＝２の温度凸領域の各画素（「２」と記されている画素）ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、ラベル番号Ｌ＝２についての近傍平均温度Ｚ （「Ｑ２」と記されている画素の値の平均値）に置き換えて、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。
【００８８】
本実施形態の物体検出装置１及び物体検出方法によれば、上記第１の実施形態と同様に、検出対象物体Ｓの影響を排除した背景画像Ｂを生成することができる。しかも、温度凸領域の温度を温度凸領域の近傍の領域の平均温度に置き換えることにより、検出温度画像Ａの温度分布が均一でない場合に、検出対象物体Ｓの影響をより確実に排除した、より正確な背景画像Ｂを生成することができる。
【００８９】
＜第３の実施形態＞
次に、第３の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置１及び物体検出方法は、背景画像生成処理（背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）の生成方法）が上記第１の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第１の実施形態と同様である。
【００９０】
本実施形態では、背景画像生成処理において、演算処理部３は、以下のようにして、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【００９１】
まず、演算処理部３は、上記第１の実施形態と同様に、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）、２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）を生成する。また、演算処理部３は、上記第１の実施形態と同様に、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）に基いて、温度凸領域と温度凹領域とに区分する。
【００９２】
そして、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を基礎にして、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。ここで、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凹領域については、上記第１の実施形態と同様に、第１の処理として、温度凹領域の温度をそのまま維持する処理を施す。また、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凸領域については、上記第１の実施形態とは異なる処理を施す。すなわち、演算処理部３は、温度凸領域が分離して複数存在している場合、その分離して存在している温度凸領域が所定の条件を満たすか否かによって別々の処理を施す。
【００９３】
ここで、所定の条件とは、温度凸領域が検出対象物体Ｓによるものか否かを判別するための条件である。演算処理部３は、温度凸領域の面積が所定の条件を満たしている場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとする。すなわち、演算処理部３は、温度凸領域の面積が所定値（温度凸領域の画素数が所定数）以上である場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとする。本実施形態では、演算処理部３は、温度凸領域の面積が５（温度凸領域の画素数が５）以上である場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとする。
【００９４】
演算処理部３は、分離して存在している温度凸領域が所定の条件を満たせば、その所定の条件を満たす温度凸領域については、第２の処理を施す。このとき、演算処理部３は、第２の処理として、その所定の条件を満たす温度凸領域の温度を、温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施す。一方、演算処理部３は、分離して存在している温度凸領域が所定の条件を満たさなければ、その所定の条件を満たさない温度凸領域については、第２の処理を施さない。このとき、演算処理部３は、その所定の条件を満たさない温度凸領域温度を、そのまま維持する処理を施す。演算処理部３は、このように基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【００９５】
温度凸領域が分離して複数存在している場合、演算処理部３は、温度凸領域について、以下のようにして、処理を施す。
【００９６】
まず、演算処理部３は、ラベリング処理を行うことにより、分離して複数存在している各温度凸領域に（温度凸領域を構成する画素群の各画素に）ラベル番号Ｌ（Ｌ＝１、２、・・・）を付与する。例えば、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凸領域が、図９（ａ）に示すように存在しているとする。図９（ａ）に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、「１」と記してある画素ｑ（ｉ、ｊ）の領域が、温度凸領域であり、「１」と記してない画素ｑ（ｉ、ｊ）の領域が、温度凹領域である。図９（ａ）に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）では、温度凸領域が２つに分離しており、温度凸領域が分離して２つ存在している。この場合、ラベル番号Ｌは、図９（ｂ）に示すように付与される。図９（ｂ）に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、「１」と記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）は、ラベル番号Ｌ＝１の付与された温度凸領域の画素を示し、「２」と記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）は、ラベル番号Ｌ＝２の付与された温度凸領域の画素を示している。温度凸領域が分離して２つ存在しているので、１つの温度凸領域にラベル番号Ｌ＝１が付与され、別の１つの温度凸領域にラベル番号Ｌ＝２が付与されている。
【００９７】
続いて、演算処理部３は、分離して存在している各温度凸領域が所定の条件を満たすか否かを判断する。すなわち、演算処理部３は、分離して存在している各温度凸領域について、その温度凸領域の面積が５（その温度凸領域の画素数が５）以上であれば、その温度凸領域は所定の条件を満たしているとする。一方、演算処理部３は、その温度凸領域の面積が５（その温度凸領域の画素数が５）未満であれば、その温度凸領域は所定の条件を満たしていないとする。図９（ｂ）に示す例では、ラベル番号Ｌ＝１の温度凸領域は、面積が６（画素数が６）であり、面積が５以上なので、所定の条件を満たしている。また、ラベル番号Ｌ＝２の温度凸領域は、面積が４（画素数が４）であり、面積が５未満なので、所定の条件を満たしていない。従って、図９（ｂ）に示す例では、ラベル番号Ｌ＝１の温度凸領域は所定の条件を満たしていると判断され、ラベル番号Ｌ＝２の温度凸領域は所定の条件を満たしていないと判断される。
【００９８】
続いて、演算処理部３は、所定の条件を満たす温度凸領域を、第２の処理を施す処理対象領域とし、所定の条件を満たさない温度凸領域を、第２の処理を施さない処理非対象領域とする。処理対象領域及び処理非対象領域は、温度凸領域が図９（ａ）（ｂ）に示すように存在しているとすると、図９（ｃ）に示すようになる。図９（ｃ）に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、「○」の記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）の領域が処理対象領域であり、「×」の記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）の領域が処理非対象領域である。ラベル番号Ｌ＝１の温度凸領域が所定の条件を満たしているので、ラベル番号Ｌ＝１の温度凸領域が処理対象領域とされ、ラベル番号Ｌ＝２の温度凸領域が所定の条件を満たしていないので、ラベル番号Ｌ＝２の温度凸領域が処理非対象領域とされている。
【００９９】
そして、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、処理対象領域の温度を、温度凹領域の平均温度に置き換える。つまり、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の全画素ｑ（ｉ、ｊ）のうち、処理対象領域の各画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、温度凹領域の平均温度に置き換えて、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。また、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、処理非対象領域の温度を、そのまま維持する。つまり、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の全画素ｑ（ｉ、ｊ）のうち、処理非対象領域の各画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、そのまま採用して、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。図８（ｃ）の例では、「○」の記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、温度凹領域の平均温度に置き換えて、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。また、「×」の記されている画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、そのまま採用して、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。
【０１００】
本実施形態の物体検出装置１及び物体検出方法によれば、上記第１の実施形態と同様に、検出対象物体Ｓの影響を排除した背景画像Ｂを生成することができる。しかも、検出対象物体Ｓの特徴が既知の場合、検出対象物体Ｓの特徴に応じて、所定の条件を設定することにより、背景の中の温度の高い部分を検出対象物体Ｓと間違えて排除してしまうのを防ぐことができ、より正確な背景画像Ｂを生成することができる。
【０１０１】
なお、本実施形態において、温度凸領域の面積に代えて、温度凸領域の温度が所定の条件を満たしている場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとしてもよい。この場合、例えば、温度凸領域内の温度の最大値が所定値以上の場合や、温度凸領域内の温度の最大値と最小値との差が所定値以上の場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとすればよい。また、温度凸領域の温度分布が所定の条件を満たしている場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとしてもよい。また、温度凸領域の形状が所定の条件を満たしている場合に、温度凸領域が所定の条件を満たしているとしてもよい。
【０１０２】
また、本実施形態において、所定の条件を満たす温度凸領域に施す第２の処理として、所定の条件を満たす温度凸領域の温度を、所定の条件を満たす温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施してもよい。
【０１０３】
＜第４の実施形態＞
次に、第４の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置１及び物体検出方法は、背景画像生成処理（背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）の生成方法）が上記第１の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第１の実施形態と同様である。
【０１０４】
本実施形態では、背景画像生成処理において、演算処理部３は、以下のようにして、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【０１０５】
まず、演算処理部３は、上記第１の実施形態と同様に、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）、２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）を生成する。また、演算処理部３は、上記第１の実施形態と同様に、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）に基いて、温度凸領域と温度凹領域とに区分する。
【０１０６】
そして、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を基礎にして、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して処理を施す。ここで、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凹領域については、上記第１の実施形態と同様に、第１の処理として、温度凹領域の温度をそのまま維持する処理を施す。また、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凸領域については、上記第１の実施形態と同様に、第２の処理として、温度凸領域の温度を、温度凹領域の平均温度に置き換える処理を施す。但し、本実施形態では、上記第１の実施形態と異なり、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して第１の処理及び第２の処理を施した画像を背景画像としない。
【０１０７】
そして、演算処理部３は、上記第１の実施形態と異なり、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して第１の処理及び第２の処理を施した画像の、第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。演算処理部３は、このように基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【０１０８】
すなわち、本実施形態では、演算処理部３は、上記第１の実施形態において背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）とした画像の、第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【０１０９】
第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界付近の平滑化は、所定の平滑化処理を施すことにより行われる。本実施形態では、演算処理部３は、平滑化処理の一種であるガウシアンフィルタ処理を施すことにより、第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界付近を平滑化する。
【０１１０】
図１０（ａ）は、基礎画像Ａ’に対して、温度凹領域について第１の処理を施すと共に、温度凸領域について第２の処理を施しただけの画像（第１の実施形態において生成される背景画像Ｂ）の温度分布を示す。また、図１０（ｂ）は、本実施形態において生成される背景画像Ｂの温度分布を示す。図１０（ａ）（ｂ）において、横軸は、背景画像Ｂ上の位置（ｘ、ｙ）であり、縦軸は、温度である。
【０１１１】
基礎画像Ａ’に対して、温度凹領域について第１の処理を施すと共に、温度凸領域について第２の処理を施しただけの画像では、図１０（ａ）に示すように、第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界ｂで、温度変化が不連続になる可能性がある。これに対し、本実施形態において生成される背景画像Ｂでは、図１０（ｂ）に示すように、第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界ｂで、温度変化が滑らかになる。
【０１１２】
本実施形態の物体検出装置１及び物体検出方法によれば、上記第１の実施形態と同様に、検出対象物体Ｓの影響を排除した背景画像Ｂを生成することができる。しかも、第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界付近を平滑化することにより、第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界で温度が滑らかに変化する背景画像Ｂを生成することができる。これにより、物体検出処理による（背景差分法による）検出対象物体Ｓの検出を安定化させることができる。
【０１１３】
また、本実施形態において、温度凸領域に施す第２の処理として、温度凸領域の温度を、温度凸領域の近傍の領域であって温度凹領域に属する領域の平均温度に置き換える処理を施してもよい。また、温度凸領域が分離して複数存在している場合、所定の条件を満たす温度凸領域については、第２の処理を施し、所定の条件を満たさない温度凸領域については、第２の処理を施さないようにしてもよい。
【０１１４】
＜第５の実施形態＞
次に、第５の実施形態による物体検出装置及び物体検出方法について説明する。本実施形態の物体検出装置１及び物体検出方法は、背景画像生成処理（背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）の生成方法）が上記第１の実施形態の構成と異なっている。本実施形態における他の構成については、上記第１の実施形態と同様である。
【０１１５】
本実施形態では、背景画像生成処理において、演算処理部３は、以下のようにして、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【０１１６】
まず、演算処理部３は、上記第１の実施形態と同様に、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）、平滑画像Ａ’’（ｘ、ｙ）、２次微分値画像Ｃ（ｘ、ｙ）、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）を生成する。また、演算処理部３は、上記第１の実施形態と同様に、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を、２次微分２値画像Ｄ（ｘ、ｙ）の値Ｄ（ｉ、ｊ）に基いて、温度凸領域と温度凹領域とに区分する。
【０１１７】
そして、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）を基礎にして、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。ここで、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凹領域については、上記第１の実施形態と同様に、第１の処理として、温度凹領域の温度をそのまま維持する処理を施す。一方、演算処理部３は、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して、温度凸領域については、上記第１の実施形態とは異なり、第２の処理として、温度凸領域の温度を、温度凹領域の温度に基づく重みつき平均による重みつき平均温度に置き換える処理を施す。演算処理部３は、このように基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）に対して処理を施すことにより、背景画像Ｂ（ｘ、ｙ）を生成する。
【０１１８】
演算処理部３は、温度凸領域について、以下のようにして、第２の処理を施す。すなわち、演算処理部３は、温度凸領域の各画素ｑ（ｉ、ｊ）の温度を、その画素についての重みつき平均温度に置き換える。つまり、演算処理部３は、温度凸領域の各画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、その画素についての重みつき平均温度Ｗに置き換えて、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。
【０１１９】
演算処理部３は、以下のようにして、温度凸領域の各画素ｑ（ｉ、ｊ）についての重みつき平均温度Ｗを算出する。
【０１２０】
まず、演算処理部３は、温度凸領域の各画素ｑ（ｉ、ｊ）のうち、処理を施そうとする対象の画素（任意に着目する画素）ｑ（ｉ、ｊ）を着目画素とする。また、演算処理部３は、着目画素から最短距離にある画素を最短画素とする。例えば、基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）の温度凸領域が、図１１に示すように存在しているとする。図１１に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、「１」と記してある画素ｑ（ｉ、ｊ）の領域が、温度凸領域であり、「１」と記してない画素ｑ（ｉ、ｊ）の領域が、温度凹領域である。そして、図１１に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、色の濃い画素が着目画素であるとする。すると、図１１に示す基礎画像Ａ’（ｘ、ｙ）において、「Ｍ１」と記している画素及び「Ｍ２」と記している画素が、最短画素である。
【０１２１】
そして、演算処理部３は、着目画素から最短画素までの距離を最短画素距離Ｎとする。また、演算処理部３は、温度凹領域の平均温度を内側基準温度Ｆとする。また、演算処理部３は、最短画素が１つの場合には、その最短画素の温度を外側基準温度Ｇとし、最短画素が複数の場合には、それら複数の最短画素の平均温度を外側基準温度Ｇとする。図１１に示す例では、隣接する画素間の距離をΔとすると、２１／２×Δが、最短画素距離Ｎである。また、「１」と記していない画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）の平均値が、内側基準温度Ｆである。また、「Ｍ１」と記している画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）と「Ｍ２」と記している画素ｑ（ｉ、ｊ）の値Ａ’（ｉ、ｊ）の平均値が、外側基準温度Ｇである。
【０１２２】
続いて、演算処理部３は、重みつき平均温度Ｗを算出する。すなわち、演算処理部３は、着目画素についての重みつき平均温度Ｗを、ｎを任意に定める正の定数として、Ｎ≦ｎのとき、Ｗ＝（（Ｆ−Ｇ）／ｎ）Ｎ＋Ｇ＝（Ｎ／ｎ）Ｆ＋（１−Ｎ／ｎ）Ｇとする。また、Ｎ＞ｎのとき、Ｗ＝Ｆとする。この重みつき平均温度Ｗは、温度凹領域の温度に基づく重みつき平均による重みつき平均温度であって、最短画素距離Ｎが大きいほど内側基準温度Ｆの重みが外側基準温度Ｇの重みよりも大きくなるような重みつき平均による重みつき平均温度である。また、この重みつき平均温度Ｗは、着目画素によって異なる値となり、着目画素についての（処理を施そうとする対象の画素についての）重みつき平均温度である。
【０１２３】
演算処理部３は、温度凸領域の各画素ｑ（ｉ、ｊ）に順番に着目し、着目した画素についての重みつき平均温度Ｗを上記のように算出して、着目した画素の値Ａ’（ｉ、ｊ）を、着目した画素についての重みつき平均温度Ｗに置き換えて、Ｂ（ｉ、ｊ）とする。
【０１２４】
本実施形態の物体検出装置１及び物体検出方法によれば、上記第１の実施形態と同様に、検出対象物体Ｓの影響を排除した背景画像Ｂを生成することができる。しかも、温度凸領域の温度を重みつき平均による重みつき平均温度に置き換えることにより、上記第４の実施形態と比較して、第１の処理を施した領域と第２の処理を施した領域との境界で温度がより滑らかに変化する背景画像Ｂを生成することができる。これにより、上記第４の実施形態と比較して、物体検出処理による（背景差分法による）検出対象物体Ｓの検出をより安定化させることができる。
【符号の説明】
【０１２５】
１    物体検出装置
２    温度分布センサ
３    演算処理部
４    記憶部
５    出力部
【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１】
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