(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
可視光に基づいて画像を生成する可視光撮像手段によって撮像された可視光画像と、
前記可視光撮像手段によって撮像される撮像領域に対応する撮像領域を撮像し赤外光に基づいて画像を生成する赤外光撮像手段によって撮像された赤外光画像と
を取得する取得手段と、
前記可視光画像及び前記赤外光画像の内の少なくともいずれかを対象に、画像において動きがある領域である動き領域を検出する動き検出手段と
前記可視光画像における画素値と前記赤外光画像における画素値との差分に基づいて、撮像領域における、特定の撮像対象に対応する領域である特定領域を検出する処理を、前記動き検出手段によって検出された前記動き領域を対象として実行する検出手段と、
前記可視光画像における前記特定領域の圧縮率を、前記特定領域以外の所定の領域の圧縮率よりも高くして、前記可視光画像を圧縮符号化する符号化手段と
を有することを特徴とする処理装置。
【請求項２】
前記検出手段は、前記撮像領域における所定の自然物質に対応する領域である自然領域を、前記特定領域として検出する
ことを特徴とする請求項１記載の処理装置。
【請求項３】
前記検出手段は、前記可視光画像における第１の領域の画素値と、前記赤外光画像における、前記第１の領域に対応する第２の領域の画素値との差分が、所定の閾値以上である場合、その領域を前記特定領域として検出する
ことを特徴とする請求項１又は２に記載の処理装置。
【請求項４】
前記検出手段は、前記赤外光画像における前記第２の領域の画素値から、前記可視光画像における前記第１の領域の画素値を減算した差分値が、所定の閾値以上である場合、その領域を前記特定領域として検出する
ことを特徴とする請求項３記載の処理装置。
【請求項５】
前記検出手段は、前記可視光画像における前記第１の領域の画素値から、前記赤外光画像における前記第２の領域の画素値を減算した差分値が、所定の閾値以上である場合、その領域を前記特定領域として検出する
ことを特徴とする請求項３又は４に記載の処理装置。
【請求項６】
前記特定領域の位置を識別可能に、前記可視光画像を表示部に表示させる制御手段
を有することを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の処理装置。
【請求項７】
前記符号化手段は、前記可視光画像における前記特定領域の量子化ステップを、前記特定領域以外の領域の量子化ステップよりも大きくすることで、前記可視光画像における前記特定領域の圧縮率を、前記所定の領域の圧縮率よりも高くする
を有することを特徴とする請求項１〜６のいずれか１項に記載の処理装置。
【請求項８】
前記動き領域における前記特定領域以外の領域を対象として、動きのあるオブジェクトに対応する領域である動物体領域を決定する決定手段と
を有することを特徴とする請求項１〜７のいずれか１項に記載の処理装置。
【請求項９】
前記動物体領域の位置を識別可能に、前記可視光画像を表示部に表示させる制御手段
を有することを特徴とする請求項８記載の処理装置。
【請求項１０】
前記符号化手段は、前記可視光画像における前記特定領域の圧縮率を、前記動物体領域の圧縮率よりも高くして、前記可視光画像を圧縮符号化する
を有することを特徴とする請求項８又は９に記載の処理装置。
【請求項１１】
前記符号化手段は、前記可視光画像における前記特定領域の量子化ステップを、前記動物体領域の量子化ステップよりも大きくすることで、前記可視光画像における前記特定領域の圧縮率を、前記動体領域の圧縮率よりも高くする
を有することを特徴とする請求項１０記載の処理装置。
【請求項１２】
光を可視光と赤外光とに分離して、前記可視光を前記可視光撮像手段へと入力し、前記赤外光を前記赤外光撮像手段へと入力する分離手段、
を有することを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の処理装置。
【請求項１３】
可視光に基づいて画像を生成する第１の撮像手段によって撮像された可視光画像を取得する工程と、
前記第１の撮像手段によって撮像される撮像領域に対応する撮像領域を撮像する第２の撮像手段であって、赤外光に基づいて画像を生成する前記第２の撮像手段によって撮像された赤外光画像を取得する工程と、
前記可視光画像及び前記赤外光画像の内の少なくともいずれかを対象に、画像において動きがある領域である動き領域を検出する動き検出工程と
前記可視光画像における画素値と前記赤外光画像における画素値との差分に基づいて、撮像領域における、特定の撮像対象に対応する領域である特定領域を検出する処理を、前記動き検出工程によって検出された前記動き領域を対象として実行する検出工程と、
前記可視光画像における前記特定領域の圧縮率を、前記特定領域以外の所定の領域の圧縮率よりも高くして、前記可視光画像を圧縮符号化する符号化工程と
を有することを特徴とする処理方法。
【請求項１４】
請求項１〜１２のいずれか１項に記載の処理装置の各手段としてコンピュータを機能させることを特徴とするプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像における特定の撮像対象に対応する領域を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
撮像装置によって撮像された撮像画像において、撮像画像に含まれる撮像領域が、人物や車両、動物等の動きのあるオブジェクトである動物体に対応する領域であるかどうかを識別することが望まれている。
【０００３】
例えば、フレーム間差分法や背景差分法等の公知の技術を用いて、動きのある領域を検出する技術がある。特許文献１には、背景差分法とフレーム間差分法とを用いて動物体を検出する技術が記載されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２０００−０２０７２２号公報
【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、海や河川等の水面や、植物の葉や枝等の自然物質も、風や波の影響で動くため、例えば、これらの自然物質と、前述の動物体とを精度良く識別することが困難であった。
【０００６】
そこで、特定の撮像対象に対応する領域を、より精度良く検出することができる技術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】
【０００７】
上記課題を解決するための一手段として、本発明の処理装置は以下の構成を備える。
【０００８】
すなわち、可視光に基づいて画像を生成する可視光撮像手段によって撮像された可視光画像と、前記可視光撮像手段によって撮像される撮像領域に対応する撮像領域を撮像し赤外光に基づいて画像を生成する赤外光撮像手段によって撮像された赤外光画像とを取得する取得手段と、前記可視光画像及び前記赤外光画像の内の少なくともいずれかを対象に、画像において動きがある領域である動き領域を検出する動き検出手段と前記可視光画像における画素値と前記赤外光画像における画素値との差分に基づいて、撮像領域における、特定の撮像対象に対応する領域である特定領域を検出する処理を、前記動き検出手段によって検出された前記動き領域を対象として実行する検出手段と、前記可視光画像における前記特定領域の圧縮率を、前記特定領域以外の所定の領域の圧縮率よりも高くして、前記可視光画像を圧縮符号化する符号化手段とを有する。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、特定の撮像対象に対応する領域を、より精度良く検出することができる。
【図面の簡単な説明】
【００１０】
【図１】本発明の第１実施形態に係る撮像装置を含む撮像システムを示す図である。
【図２】本発明の第１実施形態に係る撮像装置の撮像光学系を示す図である。
【図３】本発明の第１実施形態について説明するための機能ブロック図である。
【図４】本発明の第１実施形態について説明するための機能ブロック図である。
【図５】本発明の第１実施形態の動作を説明するためのフローチャートである。
【図６】本発明の第１実施形態における自然領域の検出方法を説明するためのフローチャートである。
【図７】本発明の第１実施形態における量子化ステップの決定方法を説明するためのフローチャートである。
【図８】自然領域の検出方法の他の例を説明するためのフローチャートである。
【図９】本発明の第１実施形態における自然領域の検出方法について説明するための図である。
【図１０】本発明の第１実施形態における画像の表示例について説明するための図である。
【図１１】本発明の各実施形態のハードウェア構成について説明するための図である。
【発明を実施するための形態】
【００１１】
以下、本発明の実施形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は以下の実施形態で説明する構成に限定されるものではない。
【００１２】
また、各実施形態において「自然物質」とは、海や河川等における水や、植物等を意味するものとする。また、「動物体」とは、人物や車両、動物等の動きのあるオブジェクトを意味するものとする。つまり、各実施形態においては、人物や動物等は「自然物質」ではなく「動物体」に含まれるものとする。
【００１３】
また、「自然物質」に対応する領域は、人物や車両、動物等の動物体以外の領域であるが、動物体に対応する領域として検出され易い被写体である。
【００１４】
また、「自然物質」は、「特定の撮像対象」の一例である。よって、自然物質に対応する領域である「自然領域」は「特定領域」の一例である。また、「特定の撮像対象」とは、「自然物質」と、その他の物質とを含む物質でもよい。また、「特定領域」とは、「自然物質」に対応する領域と、その他の物質に対応する領域の両方をその内部に含む領域であってもよい。その他にも、特定の撮像対象とは、可視光画像と赤外光画像とで画素値が変わり、その画素値の変化を利用して、その他の撮像対象と識別可能な撮像対象であればよい。
【００１５】
＜第１実施形態＞
以下、各図面を用いて、第１実施形態について説明する。図１は各実施形態における撮像システムの構成を示している。一例として、撮像装置１００は、ネットワーク３００を介して、クライアント装置２００と相互に通信可能となっている。撮像装置１００は、像装置１００によって撮像された画像や、各種コマンドを、ネットワークを介してクライアント装置２００と送受信する。例えば、クライアント装置２００は、撮像装置１００によって撮像された画像の配信を要求する送信要求コマンドを、撮像装置１００へと送信する。また、クライアント装置２００は、撮像装置における圧縮符号化の設定を示す設定コマンドを、撮像装置１００へと送信する。撮像装置１００は、配信要求コマンドに応じて、撮像した画像データをクライアント装置２００に送信する。この画像データは、例えば、動画データであり、映像ストリームとして、クライアント装置２００に送信される。
【００１６】
図２は、撮像装置１００の撮像光学系の構成を示す図である。なお、図２では、撮像装置１００の一部の構成要素を省略した図となっている。なお、撮像装置１００が動画を撮像する例について説明するが、静止画を撮像する撮像装置にも応用可能である。
【００１７】
図２において、入射された光の経路を光軸Ｏ１及び光軸Ｏ２で示している。
【００１８】
光が入射されると、対物レンズ４０１によって集光され、絞り４０２へと入射される。絞りを通過した光は、フォーカスレンズ４０３や撮像レンズ４０４からなるレンズ系に入射される。レンズ系を通過した光は、その後、波長分離のためのダイクロイックミラー４０５に入射される。
【００１９】
ダイクロイックミラー４０５は、可視光を透過し、赤外光を反射するように構成されている。なお、一例として、可視光とは略８００ｎｍ未満の波長の光であり、赤外光とは８００ｎｍ以上の波長の光であるものとする。よって、本実施形態では、ダイクロイックミラー４０５は、８００ｎｍ未満の波長の光を透過し、８００ｎｍ以上の波長の光を反射するように構成されているものとする。なお、本実施形態において可視光とは紫外光を含んでいてもよいものとする。また、ダイクロイックミラー４０５は、特定の範囲の波長の光のみを反射するようにしてもよい。例えば、９００ｎｍ〜１３００ｎｍの波長の光のみを反射するようにしてもよい。
【００２０】
ダイクロイックミラー４０５を透過した可視光は、ダイクロイックミラー４０５の後方に配置された可視光撮像素子４０６に入射される。
【００２１】
可視光撮像素子４０６は、入射された可視光を受光して、その受光した可視光を電荷に変換して撮像信号（可視光撮像信号）を生成する。
【００２２】
可視光画像処理部４０８は、可視光撮像素子４０６で変換された撮像信号をデジタル化して撮像画像データ（可視光画像データ）を生成する。
【００２３】
このように、可視光撮像素子４０６と可視光画像処理部４０８とは協働して、可視光画像を生成する可視光撮像部４１０として機能する。
【００２４】
一方、ダイクロイックミラー４０５で反射された赤外光成分は、光軸Ｏ２を通り、赤外光撮像素子４０７に入射される。
【００２５】
赤外光撮像素子４０７は、入射された赤外光を受光して、その受光した赤外視光を電荷に変換して撮像信号（赤外光撮像信号）を生成する。
【００２６】
赤外光画像処理部４０９は、赤外光撮像素子４０７で変換された撮像信号をデジタル化して撮像画像データ（赤外光画像データ）を生成する。
【００２７】
このように、赤外光撮像素子４０７と赤外光画像処理部４０９とは協働して、赤外光画像を生成する赤外光撮像部４１１として機能する。
【００２８】
なお、可視光撮像素子４０６や赤外光撮像素子４０７には、例えば、ＣＭＯＳイメージセンサ（Ｃｏｍｐｌｅｍｅｎｔａｒｙ  Ｍｅｔａｌ  Ｏｘｉｄｅ  ＳｅｍｉｃＯＮｄｕｃｔｏｒ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ）を用いることができる。また、可視光撮像素子４０６や赤外光撮像素子４０７にはＣＣＤイメージセンサ（Ｃｈａｒｇｅ  Ｃｏｕｐｌｅｄ  Ｄｅｖｉｃｅ  Ｉｍａｇｅ  Ｓｅｎｓｏｒ）を用いてもよい。
【００２９】
また、可視光撮像素子４０６および赤外光撮像素子４０７は、同じように結像させるため略共役な位置に配置されるが、赤外光と可視光の波長差により合焦位置がずれるため、赤外光撮像素子４０７は、光路上後方にずれて配置されている。さらに、撮像装置は不図示の赤外光を発するＬＥＤ光源からなる照明光源を持つことも可能である。
【００３０】
以上のような撮像光学系にすることにより、可視光に基づく可視光画像と、赤外光に基づく赤外光画像とを生成することができる。なお、図２ではダイクロイックミラーを用いて光を分離することで可視光画像と赤外光画像を同時に撮像しているが他の方法を用いてもよい。例えば、可視光画像を生成するための撮像光学系と、赤外光画像を生成するための撮像光学系との全てを別の光学系としてもよい。このようにすると、可視光画像の画角と赤外光画像の画角とは完全に一致しない可能性がある。しかし、少なくとも一部の撮像領域（画角）が重なっていれば、その重なっている領域について、人物や車両、動物等の動物体と、自然物質とを精度良く識別することができる。
【００３１】
次に、図３及び図４を用いて、撮像装置１００の各部の機能について説明する。図３及び図４は、撮像装置１００の各部の機能を示す機能ブロック図である。なお、本実施形態における処理装置は、少なくとも、処理部１０４で実現することができる。また、処理装置は、以下で説明する撮像装置１００の各部を有していてもよい。また、撮像装置１００が処理装置の機能を有する例について説明するが、クライアント装置２００等の他の装置が、処理装置の機能を有するようにしてもよい。
【００３２】
まず、撮像部１０１について説明する。撮像部１０１は、図２で説明した撮像光学系、可視光撮像素子４０６、可視光画像処理部４０８、赤外光撮像素子４０７、及び赤外光画像処理部４０９を有している。撮像部１０１は、図４（ａ）に示すように、可視光撮像部４１０及び赤外光撮像部４１１として機能する。
【００３３】
次に、図４（ｂ）を用いて記憶部１０２について説明する。図４（ｂ）に示すように、記憶部１０２は、後述する圧縮符号化や画像処理等に関する設定値等を格納するための設定値格納領域６００を有している。また、記憶部１０２は、可視光画像データや赤外光画像データ等を格納するためのデータ格納領域６０１を有している。また、記憶部１０２は、制御部１０３が実行するプログラムを格納するためのプログラム格納領域６０２を有している。また、記憶部１０２は、制御部１０３がプログラムを実行中に各種データを一時的に格納するためのワーク領域６０３を有している。その他にも、記憶部１０２は様々なデータの格納領域として使用される。記憶部１０２に格納された各データは、適宜、他部から読みだされて使用される。
【００３４】
記憶部１０２として、例えば、ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）を用いることができる。また、記憶部１０２は、ＲＡＭやＨＤＤ、フラッシュメモリ等を組み合わせて実現してもよい。
【００３５】
制御部１０３は、撮像装置１００の全体の制御を行う。制御部１０３は、例えば、ＣＰＵ等のプロセッサで実現することができる。ＣＰＵ以外にも、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のプロセッサやＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）を用いてもよい。制御部１０３の動作の詳細については後述する。
【００３６】
処理部１０４は、図４（ｃ）に示すように、動き領域検出部５００と自然領域検出部５０１とを有している。
【００３７】
動き領域検出部５００は、可視光撮像部４１０によって生成される可視光画像を取得し、フレーム間差分法を用いて、その可視光画像内の動きのある領域である動き領域を検出する。
【００３８】
動き領域検出部５００は、例えば、可視光画像撮像部４１０によって連続して撮像された複数の可視光画像（動画像）を取得する。そして、動き領域検出部５００は、取得した連続する可視光画像間の画素値（輝度）の差分値を算出し、所定の閾値以上の差分値だった領域を動き領域として検出する。なお、動き領域検出部５００は、フレームを所定の間隔で間引いた可視光画像を用いて、動き領域を検出してもよい。
【００３９】
また、動き領域検出部５００は、背景差分法を用いて、動き領域を検出してもよい。例えば、動物体がいない（または少ない）時刻に撮像された可視光画像を背景画像とする。そして、その背景画像の画素値と、その後、同じ画角で撮像された可視光画像の画素値との差分値を算出する。そして、所定の閾値以上の差分値だった領域を動き領域として検出するようにしてもよい。
【００４０】
また、自然領域検出部５０１は、少なくとも赤外光画像を用いて、撮像された領域における所定の自然物質に対応する領域である自然領域を検出する。自然領域検出部５０１の動作については、後で詳述する。
【００４１】
圧縮符号化部１０５は、可視光画像処理部４０６が生成した可視光画像の画像データに対してＨ．２６４やＨ．２６５等の任意の圧縮符号化方式に準拠した圧縮符号化処理を行う。
【００４２】
ここで、圧縮符号化部１０５は、自然領域検出部５０１によって検出された自然領域に対して、それ以外の領域よりも大きな量子化ステップで圧縮を行う。つまり、圧縮符号化部１０５は、自然領域については粗い量子化とする。その理由について説明する。
【００４３】
監視用途で画像を撮像する場合、長時間に渡って撮像するため、撮像した画像データは大きなデータ量になることが多い。そのため、画像データに対して圧縮符号化を施すことが一般的である。また、撮像装置１００によって撮像された画像を圧縮符号化することは、取得した映像を高速度で配信するためにも必要とされている。
【００４４】
一般的に、Ｈ．２６４やＨ．２６５等の圧縮符号化方式では、撮像した動画において動きがある領域に対しては比較的低い圧縮率（大きなデータ量）となることが多い。
【００４５】
ここで、海や河川等の水面や、植物の葉や枝等の自然物質は、風等の自然現象によって動きが生じることが多く、大きなデータ量となることが多い。しかし、監視用途では、人物や車両等が主な監視対象である。よって、自然領域は、監視用途ではあまり注目すべき領域ではないことが多い。
【００４６】
よって、圧縮符号化部１０５は、自然領域に対して、自然領域以外（特定領域以外）の領域よりも大きな量子化ステップで圧縮符号化を行う。また、圧縮符号化部１０５は、可視光画像における自然領域の圧縮率を、自然領域以外の領域の圧縮率よりも高くなるように圧縮符号化を行ってもよい。
【００４７】
次に、通信部１０６について説明する。通信部１０６は、クライアント装置２００と各種の情報を送受信する。例えば、通信部１０６は、クライアント装置２００から、撮像装置１００によって撮像された画像の配信を要求する送信要求コマンドを受信する。
【００４８】
また、通信部１０６は、圧縮符号化部１０５における圧縮符号化に関する設定を示す設定コマンドを、撮像装置１００から受信する。また、例えば、通信部１０６は、配信要求コマンドに応じて、撮像した可視光画像データをクライアント装置２００に送信する。この可視光画像データは、例えば、動画であり、映像ストリームとして、クライアント装置２００に送信される。なお、通信部１０６は、種々の通信規格に準拠した通信インターフェースで実現することができる。
【００４９】
また、表示部１０７は、可視光画像や赤外光画像を表示する。表示部１０７は、例えば液晶パネルで実現することができる。表示部１０７は、撮像装置１００とは別体にしてもよい。表示部１０７を撮像装置と別体とした場合、表示部１０７は、図示を省略する映像出力部や、通信部１０６から出力された可視光画像や赤外光画像を表示する。
【００５０】
以上、撮像装置１００の各部について説明したが、図３及び図４に示す機能ブロック図は、一例であり、この限りではない。例えば、撮像装置１００は、音声入力部、音声出力部、人物検出部等を有するようにしてもよい。
【００５１】
次に、図５のフローチャートを用いて、自然領域の検出処理と、その検出処理に応じた圧縮符号化部１０５の動作について説明する。図５の処理は、一例として、撮像装置１００が起動された時に開始される。
【００５２】
＜Ｓ５０１＞
まず、Ｓ５０１において、制御部１０３は、可視光画像データ及び赤外光画像データを取得する。そして、制御部１０３は取得した可視光画像データ及び赤外光画像データをデータ格納領域６０１に格納する。
【００５３】
＜Ｓ５０２＞
次のＳ５０２において、通信部１０６は、ユーザによってクライアント装置２００からネットワーク３００を通じて送信された、撮像装置１００における設定値を示す設定コマンドを受信する。このステップは、Ｓ５０１の前に行われてもよい。
【００５４】
そして制御部１０３は、通信部１０６が受信した設定コマンドを、設定値格納領域６００に格納する。ここで設定コマンドとは、撮像画像の画角やフレームレート、圧縮符号化方法や圧縮率などを指示するコマンドである。ただし、設定値格納領域６００に既に設定値が格納されている場合、Ｓ５０２は省略可能である。また、設定コマンドに依らずに予め設定された設定値に基づく設定を行ってもよい。
【００５５】
＜Ｓ５０３＞
次のＳ５０３において、動き領域検出部５００は、データ格納領域６０１に格納された可視光画像に基づいて、動き領域を検出する。
【００５６】
ここで、画像内で動き領域を検出する方法には、複数の方法が知られている。動き領域検出部５００は、例えば、下記で説明する方法を用いて動き領域を検出する。
【００５７】
例えば、フレーム間差分法が知られている。フレーム間差分法を用いた場合、動き領域検出部５００は、動画に含まれる複数のフレーム（静止画）の内、撮像時刻が前後するフレームを比較し、対応する画素同士の画素値の差分値を算出する。そして、動き領域検出部５００は、算出した差分値の絶対値が所定の閾値よりも大きな領域を動き領域として検出する方法が知られている。
【００５８】
このとき、各フレームを複数のブロックに分割し、ブロックごとに差分値を算出するようにしてもよい。例えば、ブロックに含まれる画素値の平均値や中央値をそのブロックにおける画素値とすればよい。ブロックの大きさは４×４ピクセルサイズ程度から、６４×６４ピクセルサイズ程度とするなど、自由に設定することが可能である。
【００５９】
また、グレースケールに変換した画素値を対象として、差分値を算出してもよい。また、ＲＧＢのいずれかの色の画素値を対象として、差分値を算出してもよい。または、各ブロック内での離散フーリエ変換や離散ウェーブレット変換、離散コサイン変換等の係数を比較することも可能である。また、可視光画像を用いて動き領域を検出してもよいし、赤外光画像を用いて動き領域を検出してもよい。
【００６０】
ここでは、各フレームに３×３ピクセルサイズの平均値フィルタを適応した後、各ピクセルの画素値の差分の平均値を３×３ピクセルサイズのブロックごとに算出する。平均値の大きさの差が、前後のフレームの対応する位置で閾値以上であった場合に、動きのある領域として抽出する。閾値は、閾値は、判別分析法により、各ブロックを２つのクラスに分けた時のクラス間分散とクラス内分散との比である分離度が最大となるような値として設定してもよい。また、閾値は、ユーザによって設定してもよいし、他の方法でもよい。
【００６１】
さらに、動き領域として検出された領域に囲まれた、動き領域として検出されなかった領域が有る場合、動き領域検出部５００は、その検出されなかった領域も動き領域として扱うようにしてもよい。
【００６２】
例えば、動き領域検出部５００は、動き領域として検出した領域を１、動き領域として検出されなかった領域に０を割り当てた２値化画像を生成する。そして、動き領域検出部５００は、その２値化画像に対して、モルフォロジーフィルター処理を行うことで、動き領域として検出した領域に囲まれた、動き領域として検出されなかった領域を、動き領域として変換する。このようにして決定された動きのある領域を以下、動き領域と称するものとする。また、動き領域として決定されなかった領域を、以下、非動き領域と称する。
【００６３】
なお、モルフォロジーフィルター処理とは、与えられた画像から特徴抽出をする非線形フィルタであり、集合演算処理によって特徴抽出を実現する。モルフォロジーフィルター処理には、いくつかの基本演算処理があり、例えばｃｌｏｓｉｎｇという演算をすることで、画像中の領域の穴埋め処理をすることができる。なお、このようなモルフォロジーフィルター処理は省略することもできる。
【００６４】
＜Ｓ５０４＞
次のＳ５０４において、制御部１０３は、現在の処理対象の可視光画像に動き領域があるか判断する。この判断は、Ｓ５０３の決定結果に基づいて行われる。
【００６５】
制御部１０３によって動き領域があると判断された場合、Ｓ５０５に遷移する。制御部１０３によって動き領域がないと判断された場合、Ｓ５０７に遷移する。
【００６６】
＜Ｓ５０５＞
現在の処理対象の画像に動き領域がある場合、次のＳ５０５において、自然領域検出部５０１は、画像における自然物質に対応する領域である自然領域を検出する。本実施形態においては、Ｓ５０３で決定された動き領域における自然領域を検出するものとするが、全ての撮像領域に対して自然領域を検出する処理を行ってもよい。
【００６７】
ここで、図６を用いて、Ｓ５０５の自然領域の検出処理を詳細に説明する。
【００６８】
＜Ｓ６０１＞
Ｓ６０１において、自然領域検出部５０１は、データ格納領域６０１に格納されている可視光画像に対して、グレースケール変換処理を行って、モノクロ画像を生成する。これは、赤外画像がモノクロであることが多く、それに合わせるためである。なお、グレースケール変換したモノクロ画像ではなく、ＲＧＢのいずれかの色の画素値に基づく画像を用いることも可能である。なお、可視光画像に基づくモノクロ画像の画素値と、赤外光画像の画素値とを正規化するとよい。つまり、モノクロ画像に含まれる画素値の最大値に、赤外光画像に含まれる画素値の最大値を対応させ、モノクロ画像に含まれる画素値の最小値に、赤外光画像に含まれる画素値の最小値を対応させるように、各画素値の値を調整するとよい。
【００６９】
＜Ｓ６０２＞
Ｓ６０２において、自然領域検出部５０１は、Ｓ６０１で取得した可視光画像に基づくモノクロ画像と赤外光画像との位置合わせを行う。
【００７０】
ここで画像の位置合わせとは、可視光画像を撮像する可視光撮像部４１０と、赤外光画像を撮像する赤外光画像撮像部４１１とを並べて撮像した場合に、それぞれの画像間の視点の違いによる位置ズレを補正する処理のことである。つまり、自然領域検出部５０１は、可視光画像における被写体の位置と、赤外光画像における被写体の位置とを合わせる処理を行う。ここで、一つの光学系により集光した被写体からの光を、分光して可視光画像と赤外光画像を撮像した場合には、ほぼ同じ画角の画像を撮像できるため、ここでの位置合わせ処理は行わなくてもよい。ただし分光して可視光画像と赤外光画像を撮像した場合でも、可視光画像と赤外光画像との撮像時刻が異なる場合には、位置合わせ処理を行った方がより良い。
【００７１】
位置合わせには様々な手法が知られているが、その一例について説明する。自然領域検出部５０１は、例えば、下記のいずれかの方法を用いて位置合わせ処理を行う。
【００７２】
まず、位置合わせを行いたい２枚の画像から１２８×１２８ピクセルサイズや２５６×２５６ピクセルサイズ等、２の累乗になるサイズの正方形領域を切り出す。そして、ＤＦＴ処理により正規化相関を取得して位置合わせする方法が知られている。この方法では、２枚のフレーム間の並行移動量が求められるが、２種類の視点の異なるカメラで動体を撮像した場合、その位置ずれは非剛体となるため、位置合わせの精度は高くならない。
【００７３】
そのため、例えば、次のようにしてもよい。まず、上記フレームから、より小さいサイズ（例えば６４×６４ピクセルサイズ）の正方形領域（以下パッチと呼ぶ）を切り出す。そして、それぞれ対応するパッチ同士間で正規化相関により相対位置を取得し、各パッチ間の位置ズレに基づき、２つのフレーム間のアフィン変換を行う。
【００７４】
また、映像中にエッジなどの特徴的な構造物が存在する場合には、可視光画像、赤外光画像それぞれで対応する構造物を検出し、それらの相対位置に基づきアフィン変換を行う方法なども知られている。可視光画像と赤外光画像では、同じような特徴を示す構造物と、異なる特徴を示す構造物が存在するため、同じような特徴を示す構造物を選択して検出する必要がある。これらの構造物は自動検出する方法もあるし、ユーザによって対応する点の組み合わせを選択して位置合わせすることも可能である。
【００７５】
＜Ｓ６０３＞
次に、Ｓ６０３において、自然領域検出部５０１は、Ｓ５０３で決定した動き領域から、自然領域の一例である植生領域を検出する。植生領域とは、樹木や草等の植物に対応する領域である。
【００７６】
まず、自然領域検出部５０１は、位置合わせされた、赤外光画像と、可視光に基づくモノクロ画像とに対して、平均値フィルタを適応して画像を平滑化する。そして、赤外光画像における画素の画素値と、その画素に対応するモノクロ画像における画素の画素値との差分値を算出する。そして、自然領域検出部５０１は、赤外光画像の画素値から可視光画像の画素値を減算した差分値が閾値を超える画素を抽出する。
【００７７】
そして、自然領域検出部５０１は、差分値が閾値を超える画素を１、それ以外を０とする２値化画像を生成する。そして、その２値化画像に対して、モルフォロジーフィルター処理を行う。そして、自然領域検出部５０１は、モルフォロジーフィルター処理を行った後に１となった領域を植生領域として決定する。このようにすることで、１とした領域に囲まれた領域における、０とされた領域も、植生領域とすることができる。なお、このようなモルフォロジーフィルター処理は省略することもできる。
【００７８】
植生領域は、植物の葉に含まれるクロロフィルが赤外光における特定の波長領域を強く反射する。そのため、植生領域は、赤外光画像において可視光画像よりも高輝度となる。そのことを利用して、赤外光画像の画素値から可視光画像の画素値を減算した値が閾値を超える画素を植生領域としている。上記の閾値は、例えば各画素の差分値の分離度が最大となるような値を閾値として設定してもよいし、他の方法でもよい。また、ユーザによって閾値を設定することも可能である。
【００７９】
なお、対応する画素値の差分値を算出するピクセルは、単一の画素でもよいし、所定の数の画素を含むブロックにおける画素値でもよい。
【００８０】
以上のように、自然領域検出部５０１は、赤外光画像における画素の画素値と、その画素に対応するモノクロ画像における画素の画素値との差分値に基づいて、植生領域であるかを決定している。このような差分値を用いて決定することによって、植生領域であるために赤外光画像において画素値が大きくなっている領域と、被写体の色や光のあたり具合が原因で可視画像及び赤外画像において画素値が大きい領域とを識別することができる。
【００８１】
＜Ｓ６０４＞
次に、Ｓ６０４において、自然領域検出部５０１は、Ｓ５０３で取得した動き領域から、自然領域の一例である水領域を検出する。水領域とは、海や河川等の水面に対応する領域である。
【００８２】
まず、自然領域検出部５０１は、位置合わせされた、赤外光画像と、可視光に基づくモノクロ画像とに対して、平均値フィルタを適応して画像を平滑化する。そして、赤外光画像における画素の画素値と、その画素に対応するモノクロ画像における画素の画素値との差分値を算出する。そして、可視光画像の画素値から赤外光画像の画素値を減算した差分値が閾値を超える画素を抽出する。
【００８３】
そして、自然領域検出部５０１は、差分値が閾値を超える画素を１、それ以外を０とする２値化画像を生成する。そして、その２値化画像に対して、モルフォロジーフィルター処理を行う。そして、自然領域検出部５０１は、モルフォロジーフィルター処理を行った後に１となった領域を見ず領域として決定する。このようにすることで、１とした領域に囲まれた領域における、０とされた領域も、水領域とすることができる。なお、このようなモルフォロジーフィルター処理は省略することもできる。
【００８４】
水領域は、水分子が赤外光における特定波長領域を強く吸収するために、赤外光画像では可視光画像よりも低輝度となる。そのことを利用して、可視光画像の画素値から赤外光画像の画素値を減算した値が閾値を超える画素を水領域としている。上記の閾値は、例えば各画素の差分値の分離度が最大となるような値を閾値として設定してもよいし、他の方法でもよい。また、ユーザによって閾値を設定することも可能である。なお、対応する画素値の差分値を算出するピクセルは、単一の画素でもよいし、所定の数の画素を含むブロックにおける画素値でもよい。
【００８５】
また、自然領域検出部５０１は、赤外光画像における画素の画素値と、その画素に対応するモノクロ画像における画素の画素値との差分値に基づいて、水領域であるかを決定している。このような差分値を用いて決定することによって、水領域であるために赤外光画像において画素値が小さくなっている領域と、被写体の色や光のあたり具合が原因で、可視画像及び赤外画像において画素値が小さい（低輝度）領域とを識別することができる。
【００８６】
ここで、水領域の検出方法について、図９を用いて更に詳細に説明する。
【００８７】
図９（Ａ）は、透明なペットボトルに入った水を撮像した可視光画像である。この可視光画像では、水に対応する領域と、ペットボトルの背景の領域とが近い画素値（輝度値）となっている。
【００８８】
図９（Ｂ）は、ペットボトルに入った水を撮像した赤外光画像である。この赤外光画像では、水に対応する領域の画素値が明らかに小さく（低輝度）なっているが、ペットボトルの背景の領域は、水に対応する領域と比較して、画素値が大きい（高輝度）。なお、図９（ｂ）において、画像の上端部分も画素値が小さい（低輝度）。
【００８９】
図９（Ｃ）は、可視光画像の画素値から赤外光画像の画素値を減算した差分値の画像である。図９（Ｃ）から明らかなように水に対応する領域は、差分値が大きい値（高輝度）となっており、自然領域検出部５０１は、この領域を水領域として検出することができる。
【００９０】
＜Ｓ６０５＞
Ｓ６０５において、自然領域検出部５０１は、Ｓ６０３で決定した植生領域と、Ｓ６０４で決定した水領域との両方を統合する処理を行う。
【００９１】
具体的には、Ｓ６０３で決定した植生領域に対応する画素を１、Ｓ６０４で決定した水領域に対応する画素も１、それ以外の領域のピクセルを０とした２値化画像を生成する。
【００９２】
そして、自然領域検出部５０１は、差分値が閾値を超える画素を１、それ以外を０とする２値化画像を生成する。そして、その２値化画像に対して、モルフォロジーフィルター処理を行う。そして、自然領域検出部５０１は、モルフォロジーフィルター処理を行った後に１となった領域を自然領域として決定する。このようにすることで、１とした領域に囲まれた領域における、０とされた領域も、自然領域とすることができる。なお、このようなモルフォロジーフィルター処理は省略することもできる。その場合は、植生領域と水領域の少なくともいずれかだと検出された領域を自然領域とすればよい。
【００９３】
そして、制御部１０３は、動き領域検出部５００によって決定された動き領域の内、自然領域以外の領域を、動物体に対応する領域である動物体領域として決定する。なお、制御部１０３は、自然領域以外の領域であって、所定の大きさ以上の領域を動物体領域として決定するようにしてもよい。
【００９４】
なお、次のようにしてもよい。まず、Ｓ６０５を繰り返し、自然領域検出部５０１がＳ６０５で設定した動物体領域を一定時間継続してデータ格納領域６０１に格納しておく。そして、格納された結果と現在の結果とを比較することで一定時間継続して動物体領域となっている領域を判別する。そして、その継続していた領域を最終的に動物体領域として決定してもよい。
【００９５】
制御部１０３は、画像における、自然領域と動物体領域の位置を示す情報を、データ格納領域６０１に格納する。なお、自然領域と動物体領域の位置を示す情報は、自然領域検出処理を行った対象の可視光画像と関連付けて格納してもよいし、赤外光画像に関連付けて格納してもよい。
【００９６】
ここで、可視光画像の表示例を示す図１０を用いて、図６で決定した各領域について説明する。図６において、樹木に対応する領域が、植生領域Ｖとして検出されている。また、池に対応する領域が、水領域Ｗとして検出されている。また、水領域Ｗに囲まれた領域において、船が動物体Ｍ１として検出されている。また、２人の人物が動物体Ｍ２，Ｍ３として検出されている。本実施形態によれば、前述のように、動き領域として検出されてしまう植生領域や水領域と、その他の動き領域とを、より正確に識別することができる。
【００９７】
また、制御部１０３は、図１０に示すように各領域を囲む枠等の指標を、表示部１０７やクライアント装置の表示部に表示させるようにしてもよい。また、可視光画像又は赤外光画像に各領域を囲む枠等の指標を重畳した画像を、クライアント装置２００に送信するようにしてもよい。また、自然領域と、動物体領域とで指標の色や形状等の表示態様を異ならせるようにしてもよい。また、指標は枠に限らず、各領域の位置を認識可能なものであればよい。例えば、各領域に対して色を付けるようにしてもよいし、タグを付すようにしてもよい。また、制御部１０３は、動物体領域に対する指標と、自然領域に対する指標との少なくともいずれかを表示させるようにすればよい。そうすれば、少なくとも動物体と、自然領域とを識別可能となる。
【００９８】
＜Ｓ５０６＞
図５の説明に戻り、Ｓ５０６において、制御部１０３は、自然領域を符号化する際の量子化ステップを決定する。また、制御部１０３は、動物体領域を符号化する際の量子化ステップを決定する。そして、その決定した量子化ステップを示す設定値を、設定値格納領域６００に格納する。
【００９９】
ここで、図７を用いて、Ｓ５０６の量子化ステップ設定方法を詳細に説明する。
【０１００】
＜Ｓ７０１＞
Ｓ７０１において、制御部１０３は、量子化ステップを設定する画像に含まれる、各領域の属性を示す情報を取得する。ここで、属性とは、前述の動物体領域、自然領域、非動き領域のいずれかであることを示すものである。
【０１０１】
＜Ｓ７０２＞
次にＳ７０２において、制御部１０３は、設定値格納領域６００から可変ビットレート制御を有効とするかを指定する設定情報を取得する。ここで、可変ビットレート制御とは、例えば、設定された上限ビットレートを超えないように、ビットレートを制御することである。本実施形態においては、上限ビットレートを超えないように量子化ステップを制御する。
【０１０２】
可変ビットレート制御をしない場合、制御部１０３は、自然領域の画素を符号化する際の量子化ステップを、動物体領域の画素を符号化する際の量子化ステップよりも大きくする（量子化を粗くして低画質とする）。制御部１０３は、自然領域の画素を符号化する際の量子化ステップを、動物体領域の画素を符号化する際の量子化ステップよりも、例えば、５だけ大きくする。また、制御部１０３は、自然領域の画素を符号化する際の量子化ステップを、非動き領域の画素を符号化する際の量子化ステップよりも大きくしてもよい。
【０１０３】
一方、可変ビットレート制御をする場合は、符号化した可視光画像を送信する際のビットレートが上限ビットレート以下に収まるように、自然領域に対する量子化ステップを他の領域よりも大きくする。また、必要に応じて、動物体領域や非動き領域の画素を符号化する際の量子化ステップも大きくしてもよいが、少なくとも動物体領域に対して、他の領域よりも小さな量子化ステップを設定する（量子化を細かくして高画質とする）。なお、上限ビットレートを超えない場合は、全ての領域の量子化ステップを同じにしてもよい。
【０１０４】
なお、量子化ステップ設定方法は以上の説明に限定されるものではなく、次のようにしてもよい。例えば、不図示のユーザがクライアント装置２００からネットワーク３００を通じてコマンドを送信し、撮像装置１００に直接自然領域に対する量子化ステップを設定してもよい。少なくとも、画質を制限することが必要な場合において、自然領域の方が、動物体領域よりも低画質になるように制御すればよい。
【０１０５】
＜Ｓ５０７＞
図５の説明に戻り、Ｓ５０７において、圧縮符号化部１０５は、可視光画像の各領域に対して、Ｓ５０６で設定した量子化ステップで、圧縮符号化を行う。そして、通信部１０６は、Ｓ５０７により圧縮された可視光画像データを、ネットワーク３００を介してクライアント装置２００に送信する。
【０１０６】
以上説明したように、第１実施形態の処理装置によれば、自然領域をより精度良く検出することができ、動物体と、自然領域とを精度良く識別することができる。また、それをユーザに提示することで、監視対象に対してより的確に監視を行うことができる。
【０１０７】
また、自然領域をより精度良く検出することができれば、例えば、各領域に対して、適切に量子化ステップを設定することができ、可視光画像全体のデータ量を削減することができる。
【０１０８】
また、量子化ステップの設定以外についても、自然領域と動物体領域とで設定を変えるようにしてもよい。例えば、パターンマッチングを行って人物を検出する人物検出処理において、自然領域を除いた動物体領域を対象に人物検出を行うようにしてもよい。その他にも種々の画像解析処理を自然領域と動物体領域とで設定を変えるようにしてもよい。また、種々の画像解析処理を自然領域と動物体領域とのいずれかのみで実行するようにしてもよい。つまり、制御部１０３は、本実施形態において高精度に検出された自然領域を示す情報を用いて、各種の制御を行うようにしてもよい。
【０１０９】
以上のように、可視光画像と赤外光画像の両方を用いて自然領域を検出した方がより精度良く検出することができる。しかし、以下のように赤外光画像のみを用いて自然領域を検出することも可能ではある。その方法について図８のフローチャートを用いて説明する。
【０１１０】
＜ステップ１００１＞
Ｓ８０１において、処理部１０４は、ユーザの操作入力等に応じたタイミングで、自然領域を検出する。そして、自然領域の位置を示す情報と、赤外光画像データをデータ格納領域６０１に格納する。ここで、格納される赤外光画像に動物体が含まれていないようにするため、ユーザによって格納するタイミングが決定される。ユーザに対して「動物体が存在しないときにボタンを押して下さい」等のメッセージを表示するようにしてもよい。
【０１１１】
ユーザによる操作入力に応じて、赤外光画像の格納要求コマンドを、クライアント装置２００から撮像装置１００に送信する。制御部１０３は、通信部１０６で受信した格納要求コマンドに基づき、赤外光画像をデータ格納領域６０１に格納する。
【０１１２】
＜Ｓ８０２＞
次に、Ｓ８０２において、処理部１０４は、Ｓ８０１で格納した赤外画像における自然領域と、現在撮像された赤外光画像との画素値の差分値を算出する。具体的には、各赤外光画像のフレームに対して、平均値フィルタを適応して画像を平滑化した後、対応する画素同士の画素値の差分値差を求める。
【０１１３】
＜Ｓ８０３＞
Ｓ８０３において、処理部１０４は、Ｓ８０２で算出した各画素の差分値に対し閾値を設定する。例えば、閾値は、判別分析法により、各ブロックを２つのクラスに分けた時のクラス間分散とクラス内分散との比である分離度が最大となるような値として設定してもよいし、他の方法でもよい。
【０１１４】
また、ユーザによって閾値を設定することも可能である。そして、処理部１０４は、各画素の差分値が閾値を超える画素を抽出し、抽出された画素を１、それ以外を０とする２値化画像を生成する。その２値化画像において、値が１の画素が存在しなければ終了処理へ遷移し、値が１のピクセルが存在すればＳ８０４へ遷移する。
【０１１５】
＜Ｓ８０４＞
Ｓ８０４において、処理部１０４は、Ｓ８０３で生成した２値化画像に対して、モルフォロジーフィルター処理を行い、値が１の画素を、０の画素へと変換する処理を行う。ここで、処理部１０４は、２値化画像に対して、画素数の閾値を設定する。例えば、画素の値が１の領域のピクセル数の統計データから閾値を設定してもよいし、他の方法でもよい。また、ユーザによって閾値を設定することも可能である。そして、処理部１０４は、２値化画像の画素の値が１の領域において、閾値以上の画素数の多さの領域が存在しなければ終了処理へ遷移し、閾値以上の画素数の多さの領域が存在すればＳ８０５へ遷移する。
【０１１６】
＜Ｓ８０５＞
Ｓ８０５において、自然領域検出部５０１は、Ｓ８０４で抽出された領域を動物体領域、それ以外の領域を自然領域とし、領域の属性を示す情報をデータ格納領域６０１へ格納する。なお、次のようにしてもよい。Ｓ８０５を繰り返し、自然領域検出部５０１がＳ８０５で設定した動物体領域を一定時間継続してデータ格納領域６０１に格納しておく。そして、格納された結果と現在の結果とを比較することで一定時間継続して動物体領域となっている領域を判別する。そして、その継続していた領域を最終的に動物体領域として設定するようにしてもよい。
【０１１７】
以上説明したように、不図示のユーザによって動物体領域の含まれていない自然領域の赤外光画像が格納された場合、格納している赤外光画像との差分計算のみによって、低い処理負荷で動物体領域と自然領域とを識別することができる。
【０１１８】
以上、本発明の実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。例えば、撮像装置１００が映像から動体やいたずらなどを検知する機能を備えていた場合、本発明で設定した自然領域を、その検知機能を有効としない非検知領域として設定することも可能である。
【０１１９】
（その他の実施例）
次に、図１１を用いて各実施形態における、撮像装置１００の記憶部１０２、制御部１０３、処理部１０４、圧縮符号化部１０５のハードウェア構成について説明する。これらの構成はそれぞれ図１１に示すハードウェア構成で実現可能である。
【０１２０】
ＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）２２２は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）２２１が実行するコンピュータプログラムを一時的に記憶する。また、ＲＡＭ２２２は、通信部１０６を介して外部から取得したデータなどを一時的に記憶する。また、ＲＡＭ２２２は、ＣＰＵ２２１が各種の処理を実行する際に用いるワークエリアを提供する。また、ＲＡＭ２２２は、例えば、画像を一次的に記憶するフレームメモリとして機能したり、バッファメモリとして機能したりする。
【０１２１】
ＣＰＵ２２１は、ＲＡＭ２２２に格納されるコンピュータプログラムを実行する。ＣＰＵ以外にも、ＤＳＰ（Ｄｉｇｉｔａｌ  Ｓｉｇｎａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）等のプロセッサやＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ  Ｓｐｅｃｉｆｉｃ  Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ  Ｃｉｒｃｕｉｔ）を用いてもよい。
【０１２２】
ＨＤＤ（Ｈａｒｄ  Ｄｉｓｋ  Ｄｒｉｖｅ）２２３は、オペレーティングシステムのプログラムや各画像データを記憶する。また、ＨＤＤ２２３は、コンピュータプログラムを記憶する。
【０１２３】
ＨＤＤ２２３に格納されているコンピュータプログラムやデータは、ＣＰＵ２２１による制御に従って、適宜、ＲＡＭ２２２にロードされ、ＣＰＵ２２１によって実行される。ＨＤＤ以外にもフラッシュメモリ等の他の記憶媒体を用いてもよい。バス２２４は、各ハードウェアを接続する。バス２２４を介して各ハードウェアがデータをやり取りする。以上が各実施形態におけるハードウェア構成である。
【０１２４】
なお、本発明は、各実施形態の１以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける１つ以上のプロセッサがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、１以上の機能を実現する回路（例えば、ＡＳＩＣ）によっても実現可能である。
【０１２５】
また、上述の各フローチャートは、ＣＰＵがメモリに読み込まれたプログラムに基づく処理を行うことで実行可能である。
【０１２６】
また、本発明は以上説明した各実施形態に限定されることはなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲において種々変更が可能である。例えば、各実施形態を組み合わせたものも本明細書の開示内容に含まれる。
【０１２７】
また、特定の撮像対象は自然物質に限らない。例えば、付け髭等の人工的な毛と、人間や動物の毛とは、可視光画像と赤外光画像とで画素値が大きく変わる。本発明は、特定の撮像対象として、このような撮像対象にも応用可能である。その他にも、可視光画像と赤外光画像とで画素値が変わり、その画素値の変化を利用して、その他の撮像対象と識別可能な撮像対象に応用可能である。
【符号の説明】
【０１２８】
１００  撮像装置
１０２  記憶部
１０３  制御部
１０４  処理部
１０５  圧縮符号化部
１０６  通信部
１０７  表示部
４１０  可視光撮像部
４１１  赤外光撮像部
５００  動き領域検出部
５０１  自然領域検出部
【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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