(57)【要約】      （修正有）【課題】撮像画像内でコントラストがばらついている場合であっても動体を高精度に検出できる動体検出装置を提供する。【解決手段】動体検出装置としてのＰＣ２００は、所定範囲を撮像した画像の領域を構成する複数の分割領域について、個別にコントラスト強調を行うコントラスト強調部２２１と、コントラスト強調部２２１によるコントラスト強調後の画像間の差分に基づき、所定範囲における動体を検出する動体検出部２２２とを有する。【選択図】図２
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定範囲を撮像した画像の領域を構成する複数の分割領域について、個別にコントラスト強調を行うコントラスト強調手段と、
前記コントラスト強調手段によるコントラスト強調後の画像間の差分に基づき、前記所定範囲における動体を検出する動体検出手段と
を有することを特徴とする動体検出装置。
【請求項２】
前記コントラスト強調手段は、前記複数の分割領域のそれぞれについて、当該分割領域の画素値に基づき、前記コントラスト強調のパラメータを決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の動体検出装置。
【請求項３】
前記コントラスト強調は、前記分割領域の各画素値に基づくγカーブを用いて当該分割領域の各画素値を変換するγ補正である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の動体検出装置。
【請求項４】
前記コントラスト強調は、前記分割領域を代表する画素値と当該分割領域の各画素値との差分が増すように、当該分割領域の各画素値を変更する処理である
ことを特徴とする請求項１または２に記載の動体検出装置。
【請求項５】
前記分割領域を代表する画素値は、当該分割領域の平均画素値である
ことを特徴とする請求項４に記載の動体検出装置。
【請求項６】
前記動体検出手段は、現在のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像と、過去のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像との差分を用いるフレーム間差分法により、前記動体を検出する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の動体検出装置。
【請求項７】
前記動体検出手段は、現在のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像と、予め用意された背景画像に対して前記コントラスト強調を行った画像との差分を用いる背景差分法により、前記動体を検出する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の動体検出装置。
【請求項８】
前記動体検出手段は、
現在のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像と、過去のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像との差分を用いるフレーム間差分法、及び、
前記現在のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像と、予め用意された背景画像に対して前記コントラスト強調を行った画像との差分を用いる背景差分法の組み合わせにより、前記動体を検出する
ことを特徴とする請求項１〜５のいずれか１項に記載の動体検出装置。
【請求項９】
前記フレーム間差分法により背景と判定される領域について、前記背景画像を、前記現在のフレームの画像に基づき更新する更新手段をさらに有する
ことを特徴とする請求項８に記載の動体検出装置。
【請求項１０】
前記コントラスト強調手段は、前記差分を得るための複数の画像を、同じパラメータを用いたコントラスト強調により生成する
ことを特徴とする請求項１〜９のいずれか１項に記載の動体検出装置。
【請求項１１】
前記動体検出手段により検出された動体の種別を判定する種別判定手段をさらに有することを特徴とする請求項１〜１０のいずれか１項に記載の動体検出装置。
【請求項１２】
前記所定範囲を撮像した画像を縮小する縮小手段をさらに有し、
前記コントラスト強調手段は、前記縮小手段による縮小後の画像に対して前記コントラスト強調を行う
ことを特徴とする請求項１〜１１のいずれか１項に記載の動体検出装置。
【請求項１３】
前記所定範囲を撮像した画像は、ＩＲ画像である
ことを特徴とする請求項１〜１２のいずれか１項に記載の動体検出装置。
【請求項１４】
所定範囲を撮像した画像の領域を構成する複数の分割領域について、個別にコントラスト強調を行うコントラスト強調ステップと、
前記コントラスト強調ステップによるコントラスト強調後の画像間の差分に基づき、前記所定範囲における動体を検出する動体検出ステップと
を有することを特徴とする動体検出方法。
【請求項１５】
請求項１４に記載の動体検出方法の各ステップをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、動体（動きのある物体）を検出する技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
監視などのための技術として、カメラで撮像された画像間の差分に基づき、動きのある物体（動体）を検出する動体検出技術が提案されている。この動体検出技術では、上記差分の大きい領域が、動体の領域として検出される。
【０００３】
上記動体検出技術では、撮像された画像（撮像画像）のコントラストが低い場合に、動体の領域であっても上記差分が小さく算出されるため、動体を高精度に検出できない。
【０００４】
特許文献１には、動体検出の前に、撮像画像のコントラスト強調を行う技術が提案されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００５】
【特許文献１】特開２０１４−０５９７９８号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
撮像画像の全体に亘ってコントラストが一様であれば、従来のコントラスト強調（撮像画像全体のコントラストを一律に強調する（高める）コントラスト強調）後の画像を用いて、動体を高精度に検出できる。
【０００７】
しかしながら、撮像画像の全体に亘ってコントラストが一様であるとは限らない。例えば、赤外光（ＩＲ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｒａｙ）光）を検知するカメラ（ＩＲカメラ）では、ＩＲカメラから発せられて物体で乱反射したＩＲ反射光が検知される。このため、ＩＲカメラから物体までの距離が長いほど、ＩＲ光の減衰が大きく、検知されるＩＲ反射光の強度（検知強度）が低くなる。その結果、撮像画像（ＩＲ画像）において、ＩＲカメラから撮像範囲の各位置までの距離に応じた検知強度のばらつきが生じ、ＩＲ画像内でコントラストがばらつく。自然光を検知するカメラであっても、影の多いシーンなどでは、撮像画像内でコントラストがばらつく。
【０００８】
そして、撮像画像内でコントラストがばらついている場合に、撮像画像全体のコントラストを一律に強調する従来のコントラスト強調では、撮像画像の一部の領域のコントラストが十分に強調されず、当該領域で動体を高精度に検出できない。
【０００９】
本発明は上記実情に鑑みなされたものであって、撮像画像内でコントラストがばらついている場合であっても動体を高精度に検出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】
【００１０】
上記目的を達成するために本発明は、以下の構成を採用する。
【００１１】
本発明の第一側面は、所定範囲を撮像した画像の領域を構成する複数の分割領域について、個別にコントラスト強調を行うコントラスト強調手段と、前記コントラスト強調手段によるコントラスト強調後の画像間の差分に基づき、前記所定範囲における動体を検出する動体検出手段とを有することを特徴とする動体検出装置を提供する。所定範囲は、室内
や屋外などにおける予め定められた範囲である。差分を得るための複数の画像は２枚以上の画像である。前記コントラスト強調手段は、前記複数の分割領域のそれぞれについて、当該分割領域の画素値に基づき、前記コントラスト強調のパラメータを決定するとしてもよい。
【００１２】
上述した構成によれば、撮像画像の領域を構成する複数の分割領域について個別にコントラスト強調が行われるため、各分割領域のコントラストを十分に強調でき、ひいては各分割領域で動体を高精度に検出できる。
【００１３】
前記コントラスト強調は、前記分割領域の各画素値に基づくγカーブを用いて当該分割領域の各画素値を変換するγ補正であるとしてもよい。この場合は、上記パラメータとして、γカーブなどを用いることができる。前記コントラスト強調は、前記分割領域を代表する画素値と当該分割領域の各画素値との差分が増すように、当該分割領域の各画素値を変更する処理であるとしてもよい。この場合は、上記パラメータとして、代表画素値（分割領域を代表する画素値）や、代表画素値との差分を増やすための係数（倍率）などを用いることができる。前記分割領域を代表する画素値は、当該分割領域の平均画素値であるとしてもよい。こうすることで、偏りなく画素値を変更（分散）できる。
【００１４】
前記動体検出手段は、現在のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像と、過去のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像との差分を用いるフレーム間差分法により、前記動体を検出するとしてもよい。過去のフレームは、現在のフレームの所定数前のフレームであり、所定数は１以上である。前記動体検出手段は、現在のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像と、予め用意された背景画像に対して前記コントラスト強調を行った画像との差分を用いる背景差分法により、前記動体を検出するとしてもよい。背景画像は、例えば、検出対象の動体（検出すべき動体）がいない状態で所定範囲を撮像した画像である。
【００１５】
フレーム間差分法と背景差分法には、それぞれ異なるメリット・デメリットがある。例えば、フレーム間差分法では、検出対象の動体が静止すると、当該動体が検出されなくなってしまう。また、人物がカメラに向かって歩いてくる場合に、或る領域において、現在のフレームと過去のフレームの両方に、当該人物の服などの同じ色の部分が存在し、フレーム間の差分が小さくなり、当該人物が検出されないことがある。背景差分法では、日照条件の変化などの外乱要因、つまり周囲の環境の変動により、動体検出の精度が低下してしまう。また、背景に動体（検出対象でない動体）が含まれている場合に、現在のフレームの画像と背景画像とで、背景に含まれる動体が異なり、不要な動体が誤検出されたり、背景の領域が動体の領域として誤検出されたりする。特に、背景に動体（検出対象でない動体）が多く含まれる場合に、このような誤検出が顕著となる。
【００１６】
このため、前記動体検出手段は、現在のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像と、過去のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像との差分を用いるフレーム間差分法、及び、前記現在のフレームの画像に対して前記コントラスト強調を行った画像と、予め用意された背景画像に対して前記コントラスト強調を行った画像との差分を用いる背景差分法の組み合わせにより、前記動体を検出するとしてもよい。こうすることで、フレーム間差分法と背景差分法のデメリットを解消したり、それらのメリットを活かしたりできるようになり、ひいては動体をより高精度に検出できるようになる。
【００１７】
太陽光やその他の光の時間変化や、部屋のレイアウト変更などによって、背景は変化することがある。このため、前記フレーム間差分法により背景と判定される領域について、前記背景画像を、前記現在のフレームの画像に基づき更新する更新手段をさらに有すると
してもよい。こうすることで、背景差分法による動体検出の精度を向上できる。
【００１８】
コントラスト強調後の画像間でのコントラストの違いにより、動体検出の精度は低下する。このため、前記コントラスト強調手段は、前記差分を得るための複数の画像を、同じパラメータを用いたコントラスト強調により生成するとしてもよい。こうすることで、コントラスト強調後の画像間でコントラストを合わせることができ、ひいては動体検出の精度を向上できる。
【００１９】
前記動体検出手段により検出された動体の種別を判定する種別判定手段をさらに有するとしてもよい。こうすることで、監視におけるセキュリティ向上などの更なる効果を得ることができる。種別は、車、バイク、自転車などの乗り物や、人、動物、物などである。
【００２０】
撮像画像の解像度が高いほど、当該撮像画像のコントラスト強調の処理負荷は大きい。このため、前記所定範囲を撮像した画像を縮小する縮小手段をさらに有し、前記コントラスト強調手段は、前記縮小手段による縮小後の画像に対して前記コントラスト強調を行うとしてもよい。こうすることで、コントラスト強調の処理負荷を低減できる。
【００２１】
前記所定範囲を撮像した画像は、ＩＲ画像であるとしてもよい。ＩＲ画像は、赤外光（ＩＲ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｒａｙ）光）を検知するカメラ（ＩＲカメラ）で撮像された画像である。
【００２２】
本発明の第二側面は、所定範囲を撮像した画像の領域を構成する複数の分割領域について、個別にコントラスト強調を行うコントラスト強調ステップと、前記コントラスト強調ステップによるコントラスト強調後の画像間の差分に基づき、前記所定範囲における動体を検出する動体検出ステップとを有することを特徴とする動体検出方法を提供する。
【００２３】
なお、本発明は、上記構成ないし機能の少なくとも一部を有する動体検出システムとして捉えることができる。また、本発明は、上記処理の少なくとも一部を含む、動体検出方法又は動体検出システムの制御方法や、これらの方法をコンピュータに実行させるためのプログラム、又は、そのようなプログラムを非一時的に記録したコンピュータ読取可能な記録媒体として捉えることもできる。上記構成及び処理の各々は技術的な矛盾が生じない限り互いに組み合わせて本発明を構成することができる。
【発明の効果】
【００２４】
本発明によれば、撮像画像内でコントラストがばらついている場合であっても動体を高精度に検出できる。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】図１は、本発明が適用された動体検出装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】図２（Ａ）は、本発明の実施形態に係る動体検出システムの大まかな構成例を示す模式図であり、図２（Ｂ）は、当該実施形態に係るＰＣ（動体検出装置）の構成例を示すブロック図である。
【図３】図３（Ａ）は従来のコントラスト強調の一例を示す図であり、図３（Ｂ）は本発明の実施形態に係るコントラスト強調の一例を示す図である。
【図４】図４（Ａ）〜４（Ｃ）は、本発明の実施形態に係るコントラスト強調（１つの分割領域に対するコントラスト強調）の一例を示す図である。
【図５】図５は、本発明の実施形態に係るコントラスト強調（１つの分割領域に対するコントラスト強調）の一例を示す図である。
【図６】図６は、本発明の実施形態に係るＰＣの処理フロー例を示すフローチャートである。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
＜適用例＞
本発明の適用例について説明する。動体を検出する従来技術では、撮像された画像（撮像画像）のコントラストが低い場合に、動体の領域であっても、撮像画像間の差分が小さく算出されるため、動体を高精度に検出できない。撮像画像の全体に亘ってコントラストが一様であれば、撮像画像全体のコントラストを一律に強調する（高める）従来のコントラスト強調を行うことにより、動体が高精度に検出可能になる。しかしながら、撮像画像内でコントラストがばらついている場合に、上記従来のコントラスト強調では、撮像画像の一部の領域のコントラストが十分に強調されず、当該領域で動体を高精度に検出できない。
【００２７】
図１は、本発明が適用された動体検出装置１００の構成例を示すブロック図である。動体検出装置１００は、コントラスト強調部１０１と動体検出部１０２を有する。コントラスト強調部１０１は、所定範囲を撮像した画像の領域を構成する複数の分割領域について、個別にコントラスト強調を行う。動体検出部１０２は、コントラスト強調部１０１によるコントラスト強調後の画像間の差分に基づき、所定範囲における動体を検出する。コントラスト強調部１０１は本発明のコントラスト強調手段の一例であり、動体検出部１０２は本発明の動体検出手段の一例である。
【００２８】
動体検出装置１００の上記構成によれば、撮像画像の領域を構成する複数の分割領域について個別にコントラスト強調が行われるため、各分割領域のコントラストを十分に強調でき、ひいては各分割領域で動体を高精度に検出できる。
【００２９】
＜実施形態＞
本発明の実施形態について説明する。
【００３０】
図２（Ａ）は、本実施形態に係る動体検出システムの大まかな構成例を示す模式図である。本実施形態に係る動体検出システムは、カメラ１０と、ＰＣ２００（パーソナルコンピュータ；動体検出装置）とを有する。カメラ１０とＰＣ２００は有線または無線で互いに接続されている。カメラ１０は、室内や屋外における予め定められた範囲を撮像し、撮像した動画をＰＣ２００へ出力する。カメラ１０は自然光を検知するカメラであってもよいが、本実施形態では赤外光（ＩＲ（Ｉｎｆｒａｒｅｄ  Ｒａｙ）光）を検知するカメラ（ＩＲカメラ）であるとする。つまり、カメラ１０で撮像される画像はＩＲ画像であるとする。ＰＣ２００は、カメラ１０で撮像された動画に基づき所定範囲における動体を検出する。ＰＣ２００は、動体の検出結果（動体の有無、動体が検出された領域など）を表示部に表示したり、動体の検出結果を記憶媒体に記録したり、動体の検出結果を他の端末（遠隔地にいる管理者のスマートフォンなど）へ出力したりする。
【００３１】
なお、本実施形態ではＰＣ１０がカメラ１０とは別体の装置であるものとするが、ＰＣ２００はカメラ１０に内蔵されてもよい。上述した表示部や記憶媒体は、ＰＣ２００の一部であってもよいし、そうでなくてもよい。また、ＰＣ２００の設置場所は特に限定されない。例えば、ＰＣ２００はカメラ１０と同じ部屋に設置されてもよいし、そうでなくてもよい。ＰＣ２００はクラウド上のコンピュータであってもよいし、そうでなくてもよい。ＰＣ２００は、管理者に携帯されるスマートフォンなどの端末であってもよい。
【００３２】
図２（Ｂ）は、ＰＣ２００の構成例を示すブロック図である。ＰＣ２００は、入力部２１０、制御部２２０、記憶部２３０、及び、出力部２４０を有する。制御部２２０は、コントラスト強調部２２１と動体検出部２２２を有する。
【００３３】
入力部２１０は、所定範囲を撮像した画像（動画のフレーム）をカメラ１０から取得して制御部２２０（コントラスト強調部２２１）へ出力する処理を、順次行う。なお、カメラ１０は静止画の撮像を順次行うものであってもよく、その場合は、入力部２１０は、所定範囲を撮像した静止画をカメラ１０から取得して制御部２２０（コントラスト強調部２２１）へ出力する処理を、順次行う。
【００３４】
制御部２２０は、ＣＰＵ（Ｃｅｎｔｒａｌ  Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ  Ｕｎｉｔ）やＲＡＭ（Ｒａｎｄｏｍ  Ａｃｃｅｓｓ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＲＯＭ（Ｒｅａｄ  Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）などを含み、各構成要素の制御や、各種情報処理などを行う。
【００３５】
コントラスト強調部２２１は、カメラ１０により得られた撮像画像の領域を構成する複数の分割領域について、個別にコントラスト強調を行う。例えば、コントラスト強調部２２１は、入力部２１０によって出力された画像のコントラスト強調を行う。そして、コントラスト強調部２２１は、コントラスト強調後の画像を動体検出部２２２へ出力する。コントラスト強調部２２１は、本発明のコントラスト強調手段の一例である。
【００３６】
本実施形態では、撮像画像の領域を構成する複数の分割領域について個別にコントラスト強調が行われるため、各分割領域のコントラストを十分に強調できる。具体的には、コントラスト強調部２２１は、複数の分割領域のそれぞれについて、当該分割領域の画素値に基づき、コントラスト強調のパラメータを動的に（適応的に）決定する。そして、コントラスト強調部２２１は、分割領域ごとに、決定したパラメータを用いてコントラスト強調を行う。これにより、各分割領域のコントラストを十分に強調できる。
【００３７】
これについて、図３（Ａ），３（Ｂ）を用いて具体的に説明する。図３（Ａ）は従来のコントラスト強調の一例を示し、図３（Ｂ）は本実施形態に係るコントラスト強調の一例を示す。図３（Ａ），３（Ｂ）では、撮像画像に動体としての人物Ｈ１，Ｈ２が写っている。コントラスト強調前において、人物Ｈ１周辺のコントラストは、人物Ｈ２周辺のコントラストよりもはるかに低い。
【００３８】
図３（Ａ）のコントラスト強調では、撮像画像全体のコントラストが一律に強調されるため、人物Ｈ２周辺のコントラストは十分に強調できたとしても、人物Ｈ１周辺のコントラスト（極めて低いコントラスト）は十分に強調できない。このため、動体検出において人物Ｈ１を検出できない。なお、人物Ｈ１周辺のコントラストを十分に強調すると、人物Ｈ２周辺で白飛びが発生するなどし、コントラストが低下してしまう。
【００３９】
本実施形態では、分割領域ごとにコントラスト強調が行われるため、図３（Ｂ）に示すように、人物Ｈ１周辺のコントラストも、人物Ｈ２周辺のコントラストも十分に強調できる。具体的には、人物Ｈ１周辺のコントラストに影響を及ぼすことなく、人物Ｈ２のコントラストを十分に強調でき、人物Ｈ２周辺のコントラストに影響を及ぼすことなく、人物Ｈ１のコントラストを十分に強調できる。つまり、他の分割領域のコントラストに影響を及ぼすことなく、分割領域のコントラストを十分に強調できる。
【００４０】
なお、図３（Ｂ）には水平方向４個×垂直方向３個のマトリクス状に配置された同サイズの１２個の矩形領域が複数の分割領域として示されているが、分割領域の数、配置、サイズ、形状などは特に限定されない。例えば、分割領域の数は１２個より多くても少なくてもよいし、複数の分割領域が千鳥格子状に配置されていてもよいし、複数の分割領域のサイズや形状は同じでなくてもよいし、分割領域の形状は台形や三角形などであってもよい。
【００４１】
コントラスト強調の具体的な方法について説明する。例えば、コントラスト強調部２２１は、コントラスト強調として、分割領域の各画素値に基づくγカーブを用いて当該分割領域の各画素値を変換するγ補正を行う。この処理について、図４（Ａ）〜４（Ｃ）を用いて具体的に説明する。なお、簡略化のため、１つの分割領域に対する処理について説明する。
【００４２】
図４（Ａ）〜４（Ｃ）のそれぞれは、コントラスト強調前のヒストグラム、γカーブ、及び、コントラスト強調後のヒストグラムの一例を示す。コントラスト強調前のヒストグラムは、コントラスト強調前の画素値ごとに、分割領域における画素数（度数）を示す。γカーブは、コントラスト強調前（変換前）の画素値とコントラスト強調後（変換後）の画素値との対応関係を示す。コントラスト強調後のヒストグラムは、コントラスト強調後の画素値ごとに、分割領域における画素数（度数）を示す。図４（Ａ），４（Ｂ）は、コントラスト強調前のヒストグラムにおけるピーク（度数の山）が１つである場合を示し、図４（Ｃ）は、コントラスト強調前のヒストグラムにおけるピーク（度数の山）が２つである場合を示す。図４（Ａ）と図４（Ｂ）とでは、上記ピークの広がり（画素値の範囲）が異なる。
【００４３】
図４（Ａ）〜４（Ｃ）に示すように、コントラスト強調部２２１は、ヒストグラムを引き伸ばす（分布の広がりを大きくする）γカーブを決定する。具体的には、コントラスト強調部２２１は、コントラスト強調前のヒストグラムにおけるピーク（度数の山）ごとに、度数が最大の画素値（ピーク画素値）Ｐａと、ピークの広がりＰｂとを判断する。そして、コントラスト強調部２２１は、ピーク画素値Ｐａに応じて、γカーブにおいて傾きをつける位置を決定し、広がりＰｂに応じて、γカーブにおいて傾きをつける範囲（コントラスト強調前の画素値の範囲）を決定する。具体的には、コントラスト強調部２２１は、ピーク画素値Ｐａを中心に、広がりＰｂが狭いほどピークを広げるγカーブを決定する。これにより、図４（Ａ），４（Ｂ）に示すように、広がりＰｂに依らず、ピークを十分に広げるように、γ補正を行うことができる。さらに、図４（Ｃ）に示すように、コントラスト強調前のヒストグラムに複数のピークが存在する場合には、各ピークを十分に広げるように、γ補正を行うことができる。ピークが十分に広がったことは、コントラストが十分に強調されたことに対応する。
【００４４】
この方法は、ヒストグラム平坦化やヒストグラム均等化などとも呼ばれる。つまり、コントラスト強調部２２１は、ヒストグラム平坦化によりコントラスト強調を実現するとも言える。
【００４５】
なお、ピーク画素値Ｐａ（最頻値）の代わりに、コントラスト強調前のヒストグラムにおけるピークを代表する他の画素値（平均値や中間値など）を用いてもよい。また、上記方法の場合は、上記パラメータとして、γカーブ、ピーク画素値Ｐａ、広がりＰｂなどを用いることができる。また、γカーブとして、変換前の画素値の変化に対して変換後の画素値が線形に変化する直線の繋ぎ合わせを図示したが、γカーブは、変換前の画素値の変化に対して変換後の画素値が非線形に変化する曲線であってもよい。
【００４６】
コントラスト強調部２２１は、コントラスト強調として、分割領域を代表する画素値と当該分割領域の各画素値との差分が増すように、当該分割領域の各画素値を変更する処理を行ってもよい。この処理について、図５を用いて具体的に説明する。なお、簡略化のため、１つの分割領域に対する処理について説明する。
【００４７】
図５は、コントラスト強調前のヒストグラムと、コントラスト強調後のヒストグラムとの一例を示す。例えば、コントラスト強調部２２１は、以下の式１を用いて画素値を変更する。式１の「Ｐａｖｅ」は、コントラスト強調前の分割領域の平均画素値であり、「Ｐ
」はコントラスト強調前の画素値であり、「Ｃ」は、平均画素値Ｐａｖｅとの差分を増やすための係数（倍率）であり、「Ｐ’」はコントラスト強調後の画素値である。係数Ｃは０より大きく且つ１以下の値である。これより、上述したような画素値の変更を実現できる。つまり、平均画素値Ｐａｖｅからの各画素値の偏差を大きくすることができ、コントラストを十分に強調することができる。
Ｐ’＝Ｐａｖｅ−Ｃ×（Ｐａｖｅ−Ｐ）  ・・・（式１）
【００４８】
なお、平均画素値Ｐａｖｅ（平均値）の代わりに、中間値など、コントラスト強調前の他の代表画素値（分割領域を代表する画素値）を用いてもよい。代表画素値として平均値や中間値を用いることで、偏りなく画素値を変更（分散）できる。また、上記方法の場合は、上記パラメータとして、平均画素値Ｐａｖｅや係数Ｃなどを用いることができる。
【００４９】
また、係数Ｃは、分割領域ごとに決定することが好ましい。例えば、コントラスト強調部２２１は、平均画素値Ｐａｖｅよりも小さい画素値を有する画素と、平均画素値Ｐａｖｅよりも大きい画素値と有する画素との間における画素値の差が所定の閾値よりも大きくなるように係数Ｃを決定することが好ましい。コントラスト強調部２２１は、分割領域内の全画素値の分散に基づき係数Ｃを決定してもよい。例えば、コントラスト強調部２２１は、分散が小さいほど係数Ｃを大きくしてもよい。
【００５０】
図２（Ｂ）の説明に戻る。動体検出部２２２は、コントラスト強調部１０１によって出力された複数の画像（コントラスト強調後の複数の画像）の間の差分に基づき、所定範囲における動体を検出する。そして、動体検出部２２２は、動体の検出結果を出力部２４０へ出力する。なお、動体検出にはどのようなアルゴリズムを用いてもよく、差分が所定の閾値よりも大きい領域を動体の領域として検出する単純な方法で動体を検出してもよいし、そうでなくてもよい。既存の機械学習により生成された学習済みモデルを用いて動体を検出してもよく、具体的にはディープラーニング（例えば、Ｒ−ＣＮＮ、Ｆａｓｔ  Ｒ−ＣＮＮ、ＹＯＬＯ、ＳＳＤなど）により生成された学習済みモデルを用いて動体を検出してもよい。また、本実施形態では２枚の画像の差分を得るものとするが、差分を得るための複数の画像は２枚より多くてもよい。動体検出部２２２は本発明の動体検出手段の一例である。
【００５１】
記憶部２３０は、制御部２２０で実行されるプログラムや、制御部２２０で使用される各種データなどを記憶する。例えば、記憶部２３０は、ハードディスクドライブ、ソリッドステートドライブ、等の補助記憶装置である。
【００５２】
出力部２４０は、動体検出部２２２により出力された検出結果（動体の検出結果）を、表示部に表示したり、記憶媒体に記録したり、他の端末（遠隔地にいる管理者のスマートフォンなど）へ出力したりする。なお、これらの処理が行われるように、動体検出部２２２や出力部２４０の処理が制御されてもよい。
【００５３】
図６は、ＰＣ２００の処理フロー例を示すフローチャートである。ＰＣ２００は、図６の処理フローを繰り返し実行する。図６の処理フローの繰り返し周期は特に限定されないが、本実施形態では、カメラ１０による撮像のフレームレート（例えば３０ｆｐｓ）で図６の処理フローが繰り返されるとする。
【００５４】
まず、入力部２１０は、所定範囲を撮像した画像（現在のフレームの画像；現画像）をカメラ１０から取得する（ステップＳ６０１）。
【００５５】
次に、コントラスト強調部２２１は、コントラスト強調のパラメータを決定し（ステップＳ６０２）、決定したパラメータを用いて、ステップＳ６０１で取得された現画像のコ
ントラストを強調する（ステップＳ６０３）。ステップＳ６０２，Ｓ６０３の処理の詳細は、上述したとおりである。そして、コントラスト強調部２２１は、ステップＳ６０３のコントラスト強調に用いたパラメータ（ステップＳ６０２で決定したパラメータ）を、記憶部２３０に記録する（ステップＳ６０４）。ステップＳ６０２〜Ｓ６０４の処理は、分割領域ごとに個別に行われる。さらに、コントラスト強調部２２１は、後述するステップＳ６０６の処理のために、ステップＳ６０１で取得された現画像を記憶部２３０に記録する。
【００５６】
次に、コントラスト強調部２２１は、記憶部２３０に予め用意された背景画像を取得し、取得した背景画像のコントラストを上述した方法で強調する（ステップＳ６０５）。背景画像は、例えば、検出対象の動体（検出すべき動体）がいない状態で所定範囲を撮像した画像である。そして、コントラスト強調部２２１は、記憶部２３０に記録された過去画像（過去のフレームの画像）を取得し、取得した過去画像のコントラストを上述した方法で強調する（ステップＳ６０６）。過去画像は、現画像の所定数前のフレームの画像であり、所定数は１以上である。ステップＳ６０５，Ｓ６０６の処理は、分割領域ごとに個別に行われる。
【００５７】
コントラスト強調後の画像間でのコントラストの違いにより、動体検出の精度は低下する。このため、本実施形態では、コントラスト強調部２２１は、ステップＳ６０５，Ｓ６０６のコントラスト強調において、ステップＳ６０３のコントラスト強調と同じパラメータ（ステップＳ６０２で決定されたパラメータ；ステップＳ６０４で記録されたパラメータ）を使用する。こうすることで、コントラスト強調後の画像間でコントラストを合わせることができ、ひいては動体検出の精度を向上できる。
【００５８】
なお、この限りではなく、コントラスト強調部２２１は、ステップＳ６０５のコントラスト強調で使用するパラメータを背景画像に基づき決定し、ステップＳ６０６のコントラスト強調で使用するパラメータを過去画像に基づき決定してもよい。コントラスト強調部２２１は、背景画像または過去画像に基づき決定したパラメータを、ステップＳ６０３，Ｓ６０５，Ｓ６０６のコントラスト強調で使用してもよい。
【００５９】
次に、動体検出部２２２は、ステップＳ６０３のコントラスト強調後の現画像と、ステップＳ６０５のコントラスト強調後の背景画像との差分を用いる背景差分法により、動体を検出する（ステップＳ６０７）。そして、動体検出部２２２は、ステップＳ６０３のコントラスト強調後の現画像と、ステップＳ６０６のコントラスト強調後の過去画像との差分を用いるフレーム間差分法により、動体を検出する（ステップＳ６０８）。次に、動体検出部２２２は、ステップＳ６０７，Ｓ６０８の検出結果に基づき、動体の検出結果を示す検出情報を生成する（ステップＳ６０９）。
【００６０】
なお、フレーム間差分法と背景差分法の一方のみを用いるようにしてもよい。背景差分法のみを用いる場合には、ステップＳ６０６，Ｓ６０８の処理が省略される。記憶部２３０への現画像の記録も省略してよい。フレーム間差分法のみを用いる場合には、ステップＳ６０５，Ｓ６０７の処理が省略される。
【００６１】
但し、フレーム間差分法と背景差分法には、それぞれ異なるメリット・デメリットがある。例えば、フレーム間差分法では、検出対象の動体が静止すると、当該動体が検出されなくなってしまう。また、人物がカメラに向かって歩いてくる場合に、或る領域において、現在のフレームと過去のフレームの両方に、当該人物の服などの同じ色の部分が存在し、フレーム間の差分が小さくなり、当該人物が検出されないことがある。背景差分法では、日照条件の変化などの外乱要因、つまり周囲の環境の変動により、動体検出の精度が低下してしまう。また、背景に動体（検出対象でない動体）が含まれている場合に、現在の
フレームの画像と背景画像とで、背景に含まれる動画が異なり、不要な動体が誤検出されたり、背景の領域が動体の領域として誤検出されたりする。特に、背景に動体（検出対象でない動体）が多く含まれる場合に、このような誤検出が顕著となる。
【００６２】
このため、本実施形態では、フレーム間差分法と背景差分法の組み合わせにより、動体を検出するようにしている。こうすることで、フレーム間差分法と背景差分法のデメリットを解消したり、それらのメリットを活かしたりできるようになり、ひいては動体をより高精度に検出できるようになる。例えば、ステップＳ６０９において、動体検出部２２２は、動体の領域を、フレーム間差分法と背景差分法の両方で動体が検出された領域に絞り込んで、検出情報を生成することができる。動体検出部２２２は、フレーム間差分法による検出結果と背景差分法による検出結果とを識別可能に検出情報を生成すること等もできる。
【００６３】
最後に、出力部２４０は、ステップＳ６０９で生成された検出情報を、表示部、記憶媒体、スマートフォンなどへ出力する（ステップＳ６１０）。
【００６４】
以上述べたように、本実施形態によれば、撮像画像の領域を構成する複数の分割領域について個別にコントラスト強調が行われるため、各分割領域のコントラストを十分に強調でき、ひいては各分割領域で動体を高精度に検出できる。
【００６５】
なお、太陽光やその他の光の時間変化や、部屋のレイアウト変更などによって、背景は変化することがある。このため、制御部２２０は、さらに、フレーム間差分法により背景と判定される領域について、背景画像を現画像に基づき更新してもよい。こうすることで、背景差分法による動体検出の精度を向上できる。背景画像の更新（一部領域の更新）は、現画像への置き換えであってもよいし、現画像と背景画像を重みづけ合成した画像への置き換えであってもよい。背景画像の更新は、フレーム間差分と背景差分の両方で背景と判定された領域（動体が検出されなかった領域）についてのみ行ってもよい。背景画像の更新は、フレームごとに行わずに、１時間おきなどの所定の時間間隔で行ってもよい。
【００６６】
また、制御部２２０は、動体検出部２２２により検出された動体の種別を判定する種別判定（動体認識；動体識別）をさらに行ってもよい。種別は、車、バイク、自転車などの乗り物や、人、動物、物などである。この場合は、検出情報に動体種別の情報をも含めることができる。こうすることで、監視におけるセキュリティ向上などの更なる効果を得ることができる。なお、種別判定にはどのようなアルゴリズムを用いてもよい。例えば、既存の種別判定により動体の種別を判定してもよく、具体的にはＨｏＧやＨａａｒ−ｌｉｋｅなどの画像特徴とブースティングを組み合わせた判定器（認識器；識別器）を用いて動体の種別を判定してもよい。既存の機械学習により生成された学習済みモデルを用いて動体の種別を判定してもよく、具体的にはディープラーニング（例えば、Ｒ−ＣＮＮ、Ｆａｓｔ  Ｒ−ＣＮＮ、ＹＯＬＯ、ＳＳＤなど）により生成された学習済みモデルを用いて動体の種別を判定してもよい。
【００６７】
また、撮像画像の解像度が高いほど、当該撮像画像のコントラスト強調の処理負荷は大きい。このため、制御部２２０は、所定範囲を撮像した画像を縮小する縮小処理をさらに行い、縮小後の画像に対してコントラスト強調を行ってもよい。こうすることで、コントラスト強調の処理負荷を低減できる。
【００６８】
＜その他＞
上記実施形態は、本発明の構成例を例示的に説明するものに過ぎない。本発明は上記の具体的な形態には限定されることはなく、その技術的思想の範囲内で種々の変形が可能である。
【００６９】
＜付記１＞
所定範囲を撮像した画像の領域を構成する複数の分割領域について、個別にコントラスト強調を行うコントラスト強調手段（１０１，２２１）と、
前記コントラスト強調手段によるコントラスト強調後の画像間の差分に基づき、前記所定範囲における動体を検出する動体検出手段（１０２，２２２）と
を有することを特徴とする動体検出装置（１００，２００）。
【００７０】
＜付記２＞
所定範囲を撮像した画像の領域を構成する複数の分割領域について、個別にコントラスト強調を行うコントラスト強調ステップ（Ｓ６０２，Ｓ６０４、Ｓ６０５）と、
前記コントラスト強調ステップによるコントラスト強調後の画像間の差分に基づき、前記所定範囲における動体を検出する動体検出ステップ（Ｓ６０６〜Ｓ６０８）と
を有することを特徴とする動体検出方法。
【符号の説明】
【００７１】
１００：動体検出装置  １０１：コントラスト強調部  １０２：動体検出部
１０：カメラ  ２００：ＰＣ（動体検出装置）
２１０：入力部  ２２０：制御部  ２２１：コントラスト強調部
２２２：動体検出部  ２３０：記憶部  ２４０：出力部
【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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