(57)【要約】【課題】検出対象の動きが速くても、遅くても、又は静止していても、どんな動きに対しても検出対象を精度良く検出できる画像処理装置を提供する。【解決手段】第１の移動輪郭抽出手段５１は、輪郭画像記憶手段４に記憶された輪郭画像をもとに所定期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出し、第２の移動輪郭抽出手段５２は、輪郭画像記憶手段４に記憶された輪郭画像をもとに、所定期間よりも長い期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出して、検出対象時間における移動輪郭画像を夫々作成する。第１〜第３の探索範囲設定手段６１〜６３は、第１、第２の移動輪郭抽出手段５１，５２が作成した画像又は輪郭抽出手段３の作成した輪郭画像に対し第１〜第３の探索範囲を夫々設定し、第１〜第３の類似度算出手段７１〜７３は夫々第１〜第３の探索範囲において検出対象との類似度を算出し、その結果から検知判断手段８は検出対象の有無を判断する。【選択図】      図１
2004295416.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の検知エリアを撮像した画像から人や車輌などの検出対象の有無及び動きを検出する画像処理装置において、検知エリアの画像を所定の時間間隔で撮像する撮像手段と、撮像手段が撮像した画像から輪郭を抽出した輪郭画像を作成する輪郭抽出手段と、輪郭抽出手段が作成した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された１乃至複数の輪郭画像をもとに所定期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出し、検出対象時間における移動輪郭画像を作成する第１の移動輪郭抽出手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された複数の輪郭画像をもとに前記所定期間よりも長い期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出し、検出対象時間における移動輪郭画像を作成する第２の移動輪郭抽出手段と、第１の移動輪郭抽出手段が作成した画像に対し、前回の検出対象の検出位置から当該検出対象が移動可能な範囲を第１の探索範囲として設定する第１の探索範囲設定手段と、第１の探索範囲において第１の移動輪郭抽出手段が抽出した輪郭と検出対象との類似度を算出する第１の類似度算出手段と、第２の移動輪郭抽出手段が作成した画像に対し、前回の検出対象の検出位置近傍で第１の探索範囲よりも狭い範囲を第２の探索範囲として設定する第２の探索範囲設定手段と、第２の探索範囲において第２の移動輪郭抽出手段が抽出した輪郭と検出対象との類似度を算出する第２の類似度算出手段と、輪郭抽出手段が作成した検出対象時間における輪郭画像に対し、前回の検出対象の検出位置近傍で第２の探索範囲よりも狭い範囲を第３の探索範囲として設定する第３の探索範囲設定手段と、第３の探索範囲において今回輪郭抽出手段が抽出した輪郭と検出対象との類似度を算出する第３の類似度算出手段と、第１、第２及び第３の類似度算出手段がそれぞれ算出した類似度をもとに検出対象の有無を判断する検知判断手段とを備えて成ることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
第１の移動輪郭抽出手段を、輪郭画像記憶手段に記憶された前々回撮像時の輪郭画像と前回撮像時の輪郭画像との差分を抽出した第１の差分画像を作成する第１の輪郭画像差分手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された前回撮像時の輪郭画像と今回輪郭抽出手段が作成した輪郭画像との差分を抽出した第２の差分画像を作成する第２の輪郭画像差分手段と、第１の差分画像と第２の差分画像との共通部分を抽出した画像を作成する共通輪郭抽出手段とで構成したことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
第２の移動輪郭抽出手段を、輪郭画像記憶手段に記憶された前々回撮像時の輪郭画像と今回輪郭抽出手段が作成した輪郭画像との差分を抽出した第１の差分画像を作成する第１の輪郭画像差分手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された前回撮像時の輪郭画像と今回輪郭抽出手段が作成した輪郭画像との差分を抽出した第２の差分画像を作成する第２の輪郭画像差分手段と、第１の差分画像と第２の差分画像とを合成した画像を作成する輪郭合成手段とで構成したことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項４】
第１の類似度算出手段を、検出対象の輪郭を表すテンプレート画像を記憶する記憶手段と、第１の移動輪郭抽出手段が作成した画像を探索対象の画像として第１の探索範囲内を走査し、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭が存在する画素の数を計数する計数手段と、計数手段の計数値をテンプレート画像の総画素数で正規化することで類似度を算出する手段とで構成したことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項５】
第２の類似度算出手段を、検出対象の輪郭を表すテンプレート画像を記憶する記憶手段と、第２の移動輪郭抽出手段が作成した画像を探索対象の画像として第２の探索範囲内を走査し、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がある画素の数を計数する第１の計数手段と、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がない画素の数を計数する第２の計数手段と、第１の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がある画素数で正規化した値と第２の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がない画素数で正規化した値とを加算することによって類似度を算出する手段とで構成したことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項６】
第３の類似度算出手段を、検出対象の輪郭を表すテンプレート画像を記憶する記憶手段と、今回輪郭抽出手段が作成した画像を探索対象の画像として第３の探索範囲内を走査し、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がある画素の数を計数する第１の計数手段と、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がない画素の数を計数する第２の計数手段と、第１の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がある画素数で正規化した値と第２の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がない画素数で正規化した値とを加算することによって類似度を算出する手段とで構成したことを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項７】
検知判断手段は、第３の類似度算出手段で算出した第３の類似度が第１のしきい値以上であれば検出対象が静止していると判断するとともに、第３の類似度が第１のしきい値よりも低い場合に第２の類似度算出手段で算出した第２の類似度が第２のしきい値以上であれば検出対象が微少な動きをしていると判断し、第３の類似度が第１のしきい値よりも低く且つ第２の類似度が第２のしきい値よりも低い場合に第１の類似度算出手段で算出した第１の類似度が第３のしきい値以上であれば検出対象がより大きな動きをしていると判断することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、所定の検知エリアを撮像した画像から検知エリア内の人や車輌などの検出対象の有無や動きを検知する画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像処理装置では、所定の検知エリアの画像から人や車輌などの検出対象の有無や動きを検知するために背景差分方法やフレーム間差分方法などの手法が用いられていた。
【０００３】
背景差分方法を用いるものでは、予め検出対象が存在しない画像を撮像し、この画像を背景画像として記憶させる。その後、検知エリアの画像を逐次撮像して、背景画像との差分を抽出し（この処理を背景差分と言う。）、抽出された部位の領域の特徴に基づいて検出対象の有無を検出していた。例えば背景差分により抽出された領域の画像を二値化し、その大きさや形状と検出対象（例えば人）のテンプレート画像とのずれが所定の範囲内にあれば人であると判断し、所定の範囲から外れていれば人ではないと判断する。
【０００４】
またフレーム間差分方法を用いるものでは、時刻（ｔ−１）に撮像した画像と時刻ｔに撮像した画像との差分を抽出し、抽出された部位の領域の特徴に基づいて検出対象の有無を検出していた。なおフレーム間差分方法においても背景差分方法と同様の処理を行って検出対象か否かを判断していた（例えば特許文献１参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開平６−２０１７１５号公報（第３頁、及び、第４図）
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】
上述した画像処理装置の内、背景差分方法を用いるものでは、背景画像が適切な画像であれば検出対象の領域を精度良く検出できるが、検出対象の存在しない画像を撮像し、背景画像として記憶しておく必要があり、背景画像の撮像は容易ではない。例えば背景画像を手動で撮像する場合には、検出対象が存在していないタイミングで撮像しなければならないため人手がかかるという問題があった。また、日照の変化などの影響を受けて検知エリアの明るさが変化する場合は、その変化が背景差分で求めた画像に残るため、このような環境下では検知エリアの明るさが変化する毎に背景画像を更新する必要があり、人手では対応できなかった。そのため背景画像を自動的に撮像する方法も提案されており、例えば長時間撮像した画像の平均値を背景画像とする方法や、画像内の画素毎に輝度変化が大きい場合には更新を遅く、小さい場合には更新を早くして画素毎に背景画像を順次更新する方法があるが、いずれの方法でも検知エリア内で人が長時間静止していると、人が背景画像の中に埋もれてしまい、人を検出できなくなるという問題があった。
【０００７】
またフレーム間差分方法を用いるものでは、異なる時刻に撮像された２枚の画像の差分を求めているので、その間に検出対象が大きく移動していれば、検出対象を精度良く抽出できるものの、検出対象の動きが小さい場合や同じ場所で停止している場合には、検出対象の一部しか抽出できないか、或いは全く抽出できなくなるという問題があった。また検出対象の動きが遅い場合でも検出対象を精度良く抽出するためには、検知エリアの画像を撮像する間隔を長くすることによって、フレーム間での検出対象の移動量を大きくすることが考えられるが、この場合、動きの大きな検出対象ではフレーム間で検出対象の位置が非常に大きく変化するため、検出対象の探索が難しくなるという問題があった。
【０００８】
本発明は上記問題点に鑑みて為されたものであり、その目的とするところは、検出対象の動きが速くても、遅くても、又は静止していても、どんな動きに対しても検出対象を精度良く検出できる画像処理装置を提供することにある。
【０００９】
【課題を解決するための手段】
上記目的を達成するために、請求項１の発明では、所定の検知エリアを撮像した画像から人や車輌などの検出対象の有無及び動きを検出する画像処理装置において、検知エリアの画像を所定の時間間隔で撮像する撮像手段と、撮像手段が撮像した画像から輪郭を抽出した輪郭画像を作成する輪郭抽出手段と、輪郭抽出手段が作成した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された１乃至複数の輪郭画像をもとに所定期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出し、検出対象時間における移動輪郭画像を作成する第１の移動輪郭抽出手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された複数の輪郭画像をもとに前記所定期間よりも長い期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出し、検出対象時間における移動輪郭画像を作成する第２の移動輪郭抽出手段と、第１の移動輪郭抽出手段が作成した画像に対し、前回の検出対象の検出位置から当該検出対象が移動可能な範囲を第１の探索範囲として設定する第１の探索範囲設定手段と、第１の探索範囲において第１の移動輪郭抽出手段が抽出した輪郭と検出対象との類似度を算出する第１の類似度算出手段と、第２の移動輪郭抽出手段が作成した画像に対し、前回の検出対象の検出位置近傍で第１の探索範囲よりも狭い範囲を第２の探索範囲として設定する第２の探索範囲設定手段と、第２の探索範囲において第２の移動輪郭抽出手段が抽出した輪郭と検出対象との類似度を算出する第２の類似度算出手段と、輪郭抽出手段が作成した検出対象時間における輪郭画像に対し、前回の検出対象の検出位置近傍で第２の探索範囲よりも狭い範囲を第３の探索範囲として設定する第３の探索範囲設定手段と、第３の探索範囲において今回輪郭抽出手段が抽出した輪郭と検出対象との類似度を算出する第３の類似度算出手段と、第１、第２及び第３の類似度算出手段がそれぞれ算出した類似度をもとに検出対象の有無を判断する検知判断手段とを備えて成ることを特徴とする。
【００１０】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、第１の移動輪郭抽出手段を、輪郭画像記憶手段に記憶された前々回撮像時の輪郭画像と前回撮像時の輪郭画像との差分を抽出した第１の差分画像を作成する第１の輪郭画像差分手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された前回撮像時の輪郭画像と今回輪郭抽出手段が作成した輪郭画像との差分を抽出した第２の差分画像を作成する第２の輪郭画像差分手段と、第１の差分画像と第２の差分画像との共通部分を抽出した画像を作成する共通輪郭抽出手段とで構成したことを特徴とする。
【００１１】
請求項３の発明では、請求項１の発明において、第２の移動輪郭抽出手段を、輪郭画像記憶手段に記憶された前々回撮像時の輪郭画像と今回輪郭抽出手段が作成した輪郭画像との差分を抽出した第１の差分画像を作成する第１の輪郭画像差分手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された前回撮像時の輪郭画像と今回輪郭抽出手段が作成した輪郭画像との差分を抽出した第２の差分画像を作成する第２の輪郭画像差分手段と、第１の差分画像と第２の差分画像とを合成した画像を作成する輪郭合成手段とで構成したことを特徴とする。
【００１２】
請求項４の発明では、請求項１の発明において、第１の類似度算出手段を、検出対象の輪郭を表すテンプレート画像を記憶する記憶手段と、第１の移動輪郭抽出手段が作成した画像を探索対象の画像として第１の探索範囲内を走査し、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭が存在する画素の数を計数する計数手段と、計数手段の計数値をテンプレート画像の総画素数で正規化することで類似度を算出する手段とで構成したことを特徴とする。
【００１３】
請求項５の発明では、請求項１の発明において、第２の類似度算出手段を、検出対象の輪郭を表すテンプレート画像を記憶する記憶手段と、第２の移動輪郭抽出手段が作成した画像を探索対象の画像として第２の探索範囲内を走査し、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がある画素の数を計数する第１の計数手段と、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がない画素の数を計数する第２の計数手段と、第１の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がある画素数で正規化した値と第２の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がない画素数で正規化した値とを加算することによって類似度を算出する手段とで構成したことを特徴とする。
【００１４】
請求項６の発明では、請求項１の発明において、第３の類似度算出手段を、検出対象の輪郭を表すテンプレート画像を記憶する記憶手段と、今回輪郭抽出手段が作成した画像を探索対象の画像として第３の探索範囲内を走査し、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がある画素の数を計数する第１の計数手段と、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がない画素の数を計数する第２の計数手段と、第１の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がある画素数で正規化した値と第２の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がない画素数で正規化した値とを加算することによって類似度を算出する手段とで構成したことを特徴とする。
【００１５】
請求項７の発明では、請求項１の発明において、検知判断手段は、第３の類似度算出手段で算出した第３の類似度が第１のしきい値以上であれば検出対象が静止していると判断するとともに、第３の類似度が第１のしきい値よりも低い場合に第２の類似度算出手段で算出した第２の類似度が第２のしきい値以上であれば検出対象が微少な動きをしていると判断し、第３の類似度が第１のしきい値よりも低く且つ第２の類似度が第２のしきい値よりも低い場合に第１の類似度算出手段で算出した第１の類似度が第３のしきい値以上であれば検出対象がより大きな動きをしていると判断することを特徴とする。
【００１６】
【発明の実施の形態】
（実施形態１）
本発明の実施形態１を図１〜図７に基づいて説明する。本実施形態の画像処理装置は所定の検知エリアにおける人や車輌などの検出対象の有無や動きを検出するためのものである。図１は画像処理装置の概略構成を示すブロック図であり、例えば天井面に設置され、所定の時間間隔で天井面から室内を撮影するＴＶカメラのような撮像手段１と、撮像手段１から入力される画像信号を取り込む画像入力手段２と、画像入力手段を介して入力される画像信号をもとに物体の輪郭（エッジ）を抽出して輪郭画像を作成する輪郭抽出手段３と、輪郭抽出手段３が抽出した輪郭の画像を記憶する輪郭画像記憶手段４と、輪郭画像記憶手段４に記憶された１乃至複数の輪郭画像をもとに所定期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出し、検出対象時間における移動輪郭画像を作成する第１の移動輪郭抽出手段５１と、第１の移動輪郭抽出手段５１が作成した画像（移動輪郭画像）に対し検出対象が移動可能な範囲を第１の探索範囲として設定する第１の探索範囲設定手段６１と、第１の探索範囲内の輪郭と検出対象（例えば人体）との類似度を計算する第１の類似度算出手段７１と、輪郭画像記憶手段４に記憶された複数の輪郭画像をもとに上記所定期間よりも長い期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出し、検出対象時間における移動輪郭画像を作成する第２の移動輪郭抽出手段５２と、第２の移動輪郭抽出手段５２が作成した画像（移動輪郭画像）に対し、前回の検出対象の検出位置近傍で第１の探索範囲よりも狭い範囲を第２の探索範囲として設定する第２の探索範囲設定手段６２と、第２の探索範囲内の輪郭と検出対象（人体）との類似度を計算する第２の類似度算出手段７２と、輪郭抽出手段３が作成した検出対象時間における輪郭画像に対し、前回の検出対象の検出位置近傍で第２の探索範囲よりも狭い範囲を第３の探索範囲として設定する第３の探索範囲設定手段６３と、第３の探索範囲内の輪郭と検出対象（人体）との類似度を計算する第３の類似度算出手段７３と、第１〜第３の類似度算出手段７１〜７３が算出した類似度をもとに検出対象が検知エリア内に存在するか否か、また存在する場合には検出対象の存在位置を検出する検知判断手段８とで構成される。尚、輪郭抽出手段３、第１及び第２の移動輪郭抽出手段５１，５２、第１〜第３の探索範囲設定手段６１〜６３、第１〜第３の類似度算出手段７１〜７３、及び検知判断手段８は例えばパーソナルコンピュータの演算機能により構成される。
【００１７】
輪郭抽出手段３は例えばＳＯＢＥＬ演算子を用いて輪郭を抽出する。ＳＯＢＥＬ演算子は３×３のフィルタであり、３ライン分のラインバッファを用いることで、画像入力を行いながら輪郭を抽出することができる。尚、１画面分の画像信号を記憶するフレームメモリを設け、画像入力手段２から入力される１画面分の画像信号をフレームメモリに記憶させた後、輪郭抽出手段３がフレームメモリから必要な画像信号を読み出し、読み出した画像信号にＳＯＢＥＬ演算子を用いた演算処理を施して、抽出した輪郭を輪郭画像記憶手段４に書き込むようにしても良い。
【００１８】
第１の移動輪郭抽出手段５１は、検出対象が大きく移動したりその動きが大きい場合にその輪郭を精度良く抽出できるような処理を行う。例えば図２に示すように第１の移動輪郭抽出手段５１は、輪郭画像記憶手段４に記憶された前回撮像時（時刻（ｔ−１））の輪郭画像Ｂ２と今回撮像時（時刻ｔ）の輪郭画像Ｂ３との間で差分処理及び二値化処理を行うことによって、所定期間内（前回撮像時と今回撮像時との間）で変化のあった輪郭の部分を抽出し、検出対象時間における移動輪郭画像Ｃ１を出力する。因みに検出対象が完全に静止している場合には前回撮像時の輪郭画像Ｂ１と今回の輪郭画像Ｂ２との間に差分が存在しないので、移動輪郭画像Ｃ１には輪郭が抽出されない。
【００１９】
第１の探索範囲設定手段６１は、図３に示すように検出対象が検出される前の状態では検出対象が画面のどこに現れるか分からないので、画像Ｗ０の全体を探索範囲として、検出対象を探索する。つまり、初期動作時には画像Ｗ０内で移動している全ての輪郭から検出対象を探し出すようにしている。そして、一旦検出対象が検出された後は、前回撮像時の検出対象の検出位置を記憶しておき、前回撮像時の検出位置を中心に検出対象が移動可能な範囲を第１の探索範囲Ｗ１とし、第１の探索範囲Ｗ１に限定して探索することで、外乱の影響を受けにくくしている。
【００２０】
第１の類似度算出手段７１は、図示しないメモリ（記憶手段）に予め記憶させておいた検出対象の輪郭の特徴（テンプレート画像）と、移動輪郭画像Ｃ１に現れた輪郭Ｘの特徴との類似度を算出する。第１の類似度算出手段７１では検出対象の移動量や動きが大きい場合に精度良く検出できるような処理を行っており、この場合は検出対象のほぼ全体の輪郭が抽出されるが、大きさや形状は比較的大きく変化する傾向がある。したがって、第１の類似度算出手段７１では、その特徴を厳密に評価するのではなく、比較的大まかな評価を行っている。例えば第１の類似度算出手段７１では、予め検出対象のテンプレート画像の輪郭部分の画素数を参照特徴量として記憶しておき、移動輪郭画像Ｃ１内の第１の探索範囲を走査し、各走査点においてテンプレート画像と同じサイズの枠を設定し、枠内に存在する輪郭の画素数を計算しており、計算で求めた画素数と上記参照特徴量との比率を類似度として求めている。そして、第１の探索範囲において画素数の比率（類似度）が最も１に近く、且つ、所定の閾値よりも１に近ければ、その走査点に検出対象が存在すると判断し、その位置を検出対象の存在位置として出力する。
【００２１】
第２の移動輪郭抽出手段５２は、検出対象がわずかに移動したり、その動きが小さい場合にその輪郭を精度良く抽出できるような処理を行う。例えば図４に示すように第２の移動輪郭抽出手段５２は、輪郭画像記憶手段４に記憶された前々回撮像時（時刻（ｔ−２））の輪郭画像Ｂ１と、今回輪郭抽出手段３が作成した輪郭画像Ｂ３との間で差分処理及び二値化処理を行うことによって、上記所定期間よりも長い期間内（前々回撮像時と今回撮像時との間）で変化のあった輪郭の部分を抽出し、検出対象時間における移動輪郭画像Ｃ２を出力する。上述した第１の移動輪郭抽出手段５１に比べて差分処理を行う２つの輪郭画像Ｂ１，Ｂ２のサンプリング間隔が２倍になるため、動きの遅い検出対象の輪郭Ｙを抽出するのに適している。因みに検出対象が静止している場合には前々回撮像時の輪郭画像Ｂ１と今回の輪郭画像Ｂ３との間に差分が存在しないので、移動輪郭画像Ｃ２には輪郭が抽出されない。
【００２２】
検出対象の移動量や動きが小さい場合には前回撮像時の検出位置の近傍に検出対象が存在していると想定されるので、第２の探索範囲設定手段６２では、図５に示すように前回の検出対象の検出位置の近傍で第１の探索範囲Ｗ１よりも狭い範囲を第２の探索範囲Ｗ２とし、第２の探索範囲Ｗ２に限定して検出対象を探索することで外乱の影響を受けにくくしている。
【００２３】
第２の類似度算出手段７２は、メモリに予め記憶させておいた検出対象の輪郭の特徴（テンプレート画像）と、移動輪郭画像Ｃ２に現れた輪郭Ｘの特徴との類似度を算出する。第２の類似度算出手段７２では検出対象の移動量や動きが小さい場合に精度良く検出できるような処理を行っており、この場合は検出対象の大きさや形状があまり変化しない傾向がある。したがって、第２の類似度算出手段７２では輪郭の特徴を比較的厳密に評価しており、例えば移動輪郭画像Ｃ２内の探索範囲Ｗ２を走査し、各走査点においてテンプレート画像と同じサイズの枠を設定して、枠内の輪郭とテンプレート画像とを比較する。そして、対応する画素に共に輪郭が存在する場合、又は、共に輪郭が存在しない場合にカウントアップし、そのカウント値が探索範囲Ｗ２内で最も高く、且つ所定の閾値よりも高ければ、その走査点に検出対象が存在すると判断し、その位置を検出対象の存在位置として出力する。
【００２４】
また輪郭抽出手段３は、検出対象が静止している場合にその輪郭を精度良く抽出できるような処理を行う。例えば図６に示すように輪郭抽出手段３は、時刻ｔにおいて画像入力手段２から入力された画像Ａに対して輪郭抽出及び二値化処理を行って、輪郭画像Ｂ３を出力する。この輪郭画像Ｂ３には検出対象の移動、静止に関わらず、背景も含め検出対象の全ての輪郭が抽出される。
【００２５】
検出対象が静止している場合には前回撮像時の検出位置のごく近傍に検出対象が存在していると想定されるので、第３の探索範囲設定手段６３では、図７に示すように前回の検出対象の検出位置又はその近傍であって第２の探索範囲よりも狭い範囲Ｗ３又はＷ４を第３の探索範囲とし、第３の探索範囲Ｗ３又はＷ４に限定して検出対象を探索することで、外乱の影響を受けにくくしている。輪郭抽出手段３の抽出した輪郭画像Ｂ３には検出対象以外の物体（背景など）の輪郭が多く含まれているため、第３の探索範囲をできるだけ絞り込むことが望ましい。尚、図７中のＷ３は検出対象の前回の検出位置に範囲を限定した場合の探索範囲、Ｗ４は前回の検出位置の近傍に範囲を限定した場合の探索範囲である。
【００２６】
第３の類似度算出手段７３は、メモリに予め記憶させておいた検出対象の輪郭の特徴（テンプレート画像）と、今回輪郭抽出手段３が作成した輪郭画像Ｂ３の輪郭の特徴との類似度を計算する。ここでは検出対象が静止している場合に精度良く検出できるよう考慮しており、この場合は検出対象の大きさや形状は殆ど変化しないものと想定される。したがって、第３の類似度算出手段７３は輪郭の特徴を厳密に評価しており、例えば輪郭画像Ｂ３内の探索範囲を走査して、各走査点においてテンプレート画像と同じサイズの枠を設定し、この枠内の輪郭とテンプレート画像とを比較する。そして、対応する画素に共に輪郭がある場合、又は、共に輪郭がない場合にカウントアップし、そのカウント値が探索範囲Ｗ３内で最も高く、且つ所定の閾値よりも高ければ、その走査点に検出対象が存在すると判断し、その位置を検出対象の存在位置として出力する。
【００２７】
そして、検知判断手段８は、第１〜第３の類似度算出手段７１〜７３の算出結果をもとに検出対象の有無などを判定しており、例えば第１の類似度算出手段７１の算出結果を最優先として、第２の類似度算出手段７２の算出結果、第３の類似度算出手段７３の算出結果の順番に重み付けし、何れかの類似度算出手段７１〜７３から検出対象の位置が出力されていれば検出対象（例えば人）が存在し、出力がなければ人が存在しないと判断する。
【００２８】
以上説明したように本実施形態では、検出対象の移動量や動きが大きい場合に検出対象を精度良く検出できる第１の移動輪郭抽出手段５１と、移動量や動きが比較的小さい場合に検出対象を精度良く検出できる第２の移動輪郭抽出手段５２と、検出対象が静止している場合に検出対象を精度良く検出できる輪郭抽出手段３とを設け、しかも検出対象の移動量や動きが大きい場合は探索範囲を広く設定し、検出対象の移動量や動きが比較的小さい場合は前回撮像時の検出位置の近傍に第２の探索範囲を設定し、検出対象が静止している場合は前回撮像時の検出位置の近傍で第２の探索範囲よりも狭い範囲を第３の探索範囲として設定しているので、検出対象がどのような挙動をしていても検出対象を精度良く確実に検出することができる。
【００２９】
（実施形態２）
本発明の実施形態２を図８及び図９に基づいて説明する。本実施形態では、上述した実施形態１において、第１の移動輪郭抽出手段５１を、輪郭画像記憶手段４に記憶された前々回撮像時（時刻（ｔ−２））の輪郭画像Ｂ１と前回撮像時（時刻（ｔ−１））の輪郭画像Ｂ２との差分をとることによって、所定期間内（前々回撮像時と前回撮像時との間）で変化した部分の輪郭を抽出した第１の差分画像Ｄ１を作成する第１の輪郭画像差分手段５１ａと、輪郭画像記憶手段４に記憶された前回撮像時の輪郭画像Ｂ２と今回撮像時（時刻ｔ）の輪郭画像Ｂ３との差分をとることによって、所定期間内（前回撮像時と今回撮像時との間）で変化した部分の輪郭を抽出した第２の差分画像Ｄ２を作成する第２の輪郭画像差分手段５１ｂと、第１の差分画像Ｄ１と第２の差分画像Ｄ２との共通部分を抽出することにより、検出対象時間における画像（移動輪郭画像）を出力する共通輪郭抽出手段５１ｃとで構成している。尚、第１の移動輪郭抽出手段５１以外の構成は実施形態１と同様であるので、共通する構成要素には同一の符号を付して、その説明は省略する。
【００３０】
以下に第１の移動輪郭抽出手段５１の動作を図９に基づいて説明する。撮像手段１は所定の時間間隔で検知エリアの画像を撮像しており、輪郭抽出手段３は画像入力手段２を介して入力された撮像手段１の画像信号をもとに輪郭を抽出した輪郭画像を作成し、作成した画像を輪郭画像記憶手段４に逐次記憶させている。そして、第１の移動輪郭抽出手段５１では、第１の輪郭画像差分手段５１ａが、前々回撮像時の輪郭画像Ｂ１と前回撮像時の輪郭画像Ｂ２との差分処理を行い、前々回撮像時と前回撮像時との間で変化した輪郭を抽出して差分画像Ｄ１を作成する。また、第２の輪郭画像差分手段５１ｂは、前回撮像時の輪郭画像Ｂ２と今回の輪郭画像Ｂ３との差分処理を行い、前回撮像時と今回撮像時との間で変化した輪郭を抽出して差分画像Ｄ２を作成する。そして、共通輪郭抽出手段５１ｃが、第１及び第２の輪郭画像差分手段５１ａ，５１ｂから出力された差分画像Ｄ１，Ｄ２の共通部分を抽出した画像Ｄ１を作成する。
【００３１】
例えば前々回撮像時から今回撮像時にかけて検出対象が大きく移動した場合、第１の輪郭画像差分手段５１ａが輪郭画像Ｂ１，Ｂ２の差分をとることで差分画像Ｄ１に検出対象の輪郭Ｘが抽出されるが、前々回撮像時に検出対象の影に隠れていた背景部分の輪郭が前回撮像時の輪郭画像Ｂ２に現れるため、この部分も差分画像Ｄ１に抽出されることになる。同様に、第２の輪郭画像差分手段５１ｂが輪郭画像Ｂ２，Ｂ３の差分をとることで差分画像Ｄ２に検出対象の輪郭Ｘが抽出されるが、前回撮像時に検出対象の影に隠れていた背景部分の輪郭が今回の輪郭画像Ｂ３に現れるため、この部分も差分画像Ｄ２に抽出されることになる。そして、共通輪郭抽出手段５１ｃでは差分画像Ｄ１，Ｄ２に共通する輪郭を抽出し（ＭＩＮ処理）、二値化処理を行って、移動輪郭画像Ｃ１を作成しており、差分画像Ｄ１，Ｄ２にそれぞれ現れた背景部分の輪郭は一方の画像にしか存在しないので、共通部分を抽出する際に背景部分の輪郭を取り除くことができ、検出対象時間における検出対象の輪郭Ｘのみを精度良く抽出することができる。
【００３２】
そして、第２の類似度算出手段７１では、上述の処理で得られた移動輪郭画像Ｃ１から検出対象の有無を探索しているので、検出対象の移動量や動きが大きい場合にも背景の影響を受けずに精度良く検出対象を検出することができる。
【００３３】
（実施形態３）
本発明の実施形態２を図１０及び図１１に基づいて説明する。本実施形態では、上述した実施形態１において、第２の移動輪郭抽出手段５２を、輪郭画像記憶手段４に記憶された前々回撮像時（時刻（ｔ−２））の輪郭画像Ｂ１と今回撮像時（時刻ｔ）の輪郭画像Ｂ３との差分をとり、この間に変化した部分の輪郭を抽出した第１の差分画像Ｄ３を作成する第１の輪郭画像差分手段５２ａと、輪郭画像記憶手段４に記憶された前回撮像時（時刻（ｔ−１））の輪郭画像Ｂ２と今回の輪郭画像Ｂ３との差分をとり、この間に変化した部分の輪郭を抽出した第２の差分画像Ｄ４を作成する第２の輪郭画像差分手段５２ｂと、第１の差分画像Ｄ３と第２の差分画像Ｄ４とを合成した画像Ｃ２を出力する輪郭合成手段５２ｃとで構成している。このように、前々回撮像時と今回撮像時の輪郭画像Ｂ１，Ｂ３との差分をとって、この間に変化した部分の輪郭画像を抽出するとともに、前回撮像時と今回撮像時の輪郭画像Ｂ２，Ｂ３との差分をとって、この間に変化した部分の輪郭画像を抽出し、それらを合成しているので、上記所定期間よりも長い期間で変化した部分の輪郭を抽出することになる。尚、第２の移動輪郭抽出手段５２以外の構成は実施形態１と同様であるので、共通する構成要素には同一の符号を付して、その説明は省略する。
【００３４】
以下に第２の移動輪郭抽出手段５２による画像処理の手順を図１１に基づいて説明する。撮像手段１は所定の時間間隔で検知エリアの画像を撮像しており、輪郭抽出手段３は画像入力手段２を介して入力された撮像手段１の画像信号をもとに輪郭を抽出した輪郭画像を作成し、作成した画像を輪郭画像記憶手段４に逐次記憶させている。第２の移動輪郭抽出手段５２では、第１の輪郭画像差分手段５２ａが前々回撮像時の輪郭画像Ｂ１と今回の輪郭画像Ｂ３との差分処理を行い、前々回撮像時と今回撮像時との間で変化した輪郭を抽出して差分画像Ｄ３を作成する。また、第２の輪郭画像差分手段５２ｂは、前回撮像時の輪郭画像Ｂ２と今回撮像時の輪郭画像Ｂ３との差分処理を行い、前回撮像時と今回との間で変化した輪郭の部位を抽出して差分画像Ｄ４を作成する。そして、輪郭合成手段５２ｃが、第１及び第２の差分画像Ｄ３，Ｄ４を合成して、二値化処理を行い、移動輪郭抽出画像Ｃ２を作成する。
【００３５】
このように第２の移動輪郭抽出手段５２では、前々回撮像時と今回撮像時との間の動きと、前回撮像時と今回撮像時との間の動きの両方が抽出され、その結果を合成しているため、例えば前々回撮像時から前回撮像時の間で検出対象の人が手をある位置まで動かし、その後今回撮像時までの間に前々回撮像時にあった位置まで手を戻した場合を考えると、前々回撮像時と今回撮像時との間では人の動きがないため輪郭画像Ｂ１，Ｂ３の差分をとっても移動輪郭として抽出することはできないが、前回撮像時と今回撮像時との間では人の動きがあるため、輪郭画像Ｂ２，Ｂ３の差分をとれば移動輪郭として抽出することができる。また、前々回撮像時から前回撮像時の間で検出対象の人が手をある位置まで動かし、その後今回撮像時では前回撮像時と同じ位置に手があった場合（つまり前回撮像時から今回撮像時までの間で手を止めた場合）を考えると、前回撮像時と今回撮像時との間では人の動きがないため、輪郭画像Ｂ２，Ｂ３の差分をとっても移動輪郭として抽出することはできないが、前々回撮像時と今回撮像時との間では人の動きがあるため、輪郭画像Ｂ１，Ｂ３の差分をとれば移動輪郭として抽出することができる。
【００３６】
検出対象の人物が上述のように動いた場合、本実施形態では第１又は第２の輪郭画像差分手段５２ａ，５２ｂの何れか一方で移動輪郭を抽出することができるから、輪郭合成手段５２ｃが第１、第２の輪郭画像差分手段５２ａ，５２ｂの出力を合成しているので、何れの場合にも移動輪郭を抽出することができ、このようにして得られた移動輪郭画像Ｃ２から検出対象の有無を探索しているので、検出対象又はその一部の移動量や動きが小さい場合や動いたり止まったりしている場合でも、精度良く検出対象を検出することができる。
【００３７】
（実施形態４）
本発明の実施形態４を図１２及び図１３に基づいて説明する。本実施形態は、第１の類似度算出手段７１による類似度の算出処理以外は実施形態１と同様であるので、共通する構成要素には同一の符号を付してその説明は省略し、本実施形態の特徴部分のみを説明する。
【００３８】
第１の類似度算出手段７１は、図１２に示すように検出対象の画像Ｗ０内で第１の探索範囲設定手段６１が設定した第１の探索範囲Ｗ１を走査し、各走査点において予め記憶した検出対象のテンプレート画像Ｔと同じサイズの枠を設定し、この枠内の画像Ｅとテンプレート画像Ｔとの間でマッチング処理を行う。第１の類似度算出手段７１は、実施形態１で説明したように第２及び第３の類似度算出手段７２，７３に比べて厳密でない類似度演算を行っており、テンプレート画像Ｔ内の画素と、この画素に対応する画像Ｅの画素とで共に輪郭のある画素の数を計数し、その計数値をテンプレート画像Ｔのサイズ（総画素数）で正規化する。
【００３９】
ここで、第１の類似度算出手段７１による類似度の演算手順を図１３（ａ）〜（ｄ）の画像を例に説明する。図１３（ａ）はテンプレート画像Ｔの一例を示し、このテンプレート画像Ｔは７×８画素の二値画像（総画素数５６画素）からなる。個々の升目が画素を示しており、白抜きの画素は輪郭がある部分、斜線を付した画素は輪郭のない部分である。図１３（ｂ）〜（ｄ）は、それぞれ、第１の探索範囲Ｗ１内の３つの走査点で設定した枠内の画像Ｅ１，Ｅ２，Ｅ３を示し、画像Ｅ１は比較的輪郭の多い画像で、画像Ｅ１の画素とテンプレート画像Ｔの対応する画素とで共に輪郭がある画素の数は１７、共に輪郭がない画素の数は２１である。また画像Ｅ２はやや輪郭の少ない画像で、画像Ｅ２の画素とテンプレート画像Ｔの対応する画素とで共に輪郭がある画素の数は１１、共に輪郭がない画素の数は３５である。また画像Ｅ３は、３つの画像Ｅ１〜Ｅ３の中で輪郭が最も少なく、画像Ｅ３の画素とテンプレート画像Ｔの対応する画素とで共に輪郭がある画素の数は３、共に輪郭がない画素の数は３５である。第１の類似度算出手段７１は、テンプレート画像Ｔ内の画素と、この画素に対応する探索対象の画像Ｅ１〜Ｅ３の画素とで共に輪郭がある画素の数を計数し、その結果をテンプレート画像Ｔのサイズ（総画素数）で正規化することで類似度（一致度）を求めており、画像Ｅ１の場合は共に輪郭がある画素の数が１７であるから、類似度は１７／５６＝０．３０４、画像Ｅ２の場合は共に輪郭がある画素の数が１１であるから、類似度は１１／５６＝０．１９６、画像Ｅ３の場合は共に輪郭がある画素の数が３であるから、類似度は３／５６＝０．０５３６となり、３つの画像Ｅ１〜Ｅ３の中では画像Ｅ１の類似度が最も高くなる。
【００４０】
このように第１の類似度算出手段７１は第１の探索範囲Ｗ１内の全ての走査点においてテンプレート画像Ｔと同じサイズの枠を設定し、枠内の画像とテンプレート画像Ｔとの類似度を求めており、類似度の最大値が所定の閾値よりも高ければ、類似度が最大の画像内に検出対象が存在すると判断し、その走査点を検出対象の存在位置として出力する。なお本実施形態の演算の特徴は、比較的輪郭の多い位置で類似度が高くなることであり、これは検出対象の移動量や動きが大きい場合を想定しているからである。またテンプレート画像Ｔのサイズ（総画素数）で正規化することで類似度を求めているので、テンプレート画像Ｔの大きさに関わらず類似度を同じ尺度で使用できるという利点がある。
【００４１】
（実施形態５）
本発明の実施形態５を図１４及び図１５に基づいて説明する。本実施形態は、第２の類似度算出手段７２による類似度の算出処理以外は実施形態１と同様であるので、共通する構成要素には同一の符号を付してその説明は省略し、本実施形態の特徴部分のみを説明する。
【００４２】
第２の類似度算出手段７２は、図１４に示すように検出対象の画像Ｗ０内で第２の探索範囲設定手段６２が設定した第２の探索範囲Ｗ２を走査し、各走査点において予め記憶した検出対象のテンプレート画像Ｔと同じサイズの枠を設定し、この枠内の画像Ｆとテンプレート画像Ｔとの間でマッチング処理を行う。第２の類似度算出手段７２は、実施形態１で説明したように第１の類似度算出手段７１に比べて比較的厳密な類似度演算を行っており、テンプレート画像Ｔ内の画素と、この画素に対応する画像Ｆ内の画素とで共に輪郭がある画素の数と共に輪郭がない画素とを各々別個に計数し、輪郭がある画素とない画素との割合で正規化することにより類似度を求めているので、輪郭のある部分も無い部分もバランス良くテンプレート画像に一致している画像の類似度が高くなり、逆の場合は類似度が低くなる。
【００４３】
ここで、第２の類似度算出手段７２による類似度の演算手順を図１５（ａ）〜（ｄ）の画像を例に説明する。図１５（ａ）はテンプレート画像Ｔの一例を示し、このテンプレート画像Ｔは７×８画素の二値画像（総画素数５６画素）からなる。各々の升目は画素を示し、輪郭のある画素（白抜きの画素）の数が２１、輪郭のない画素（斜線部の画素）の数が３５である。図１５（ｂ）〜（ｄ）は、それぞれ、第２の探索範囲Ｗ２内の３つの走査点で設定した枠内の画像Ｆ１，Ｆ２，Ｆ３を示し、画像Ｆ１は比較的輪郭の多い画像で、画像Ｆ１の画素とテンプレート画像Ｔの対応する画素とで共に輪郭がある画素の数は１７、共に輪郭がない画素の数は２１である。また画像Ｆ２はやや輪郭の少ない画像で、画像Ｆ２の画素とテンプレート画像Ｔの対応する画素とで共に輪郭がある画素の数は１１、共に輪郭がない画素の数は３５である。また画像Ｆ３は、３つの画像Ｆ１〜Ｆ３の中で輪郭が最も少なく、画像Ｆ３の画素とテンプレート画像Ｔの対応する画素とで共に輪郭がある画素の数は３、共に輪郭がない画素の数は３５である。
【００４４】
第２の類似度算出手段７２は、テンプレート画像Ｔ内の画素と、この画素に対応する探索対象の画像Ｆ１〜Ｆ３の画素とで共に輪郭がある画素の数と、共に輪郭がない画素の数とを各々別個に計数し、各々の計数結果をテンプレート画像Ｔの輪郭がある画素の数と輪郭がない画素の数とでそれぞれ正規化することによって類似度（一致度）を求め、輪郭がある画素の類似度と輪郭がない画素の類似度とを加算してトータルの類似度を求めている。すなわち、画像Ｆ１の場合は共に輪郭がある画素の数が１７、共に輪郭がない画素の数が２１であるから、共に輪郭がある部分の類似度は１７／２１＝０．８１０、共に輪郭がない部分の類似度は２１／３５＝０．６０で、トータルの類似度（類似度の和）は１．４１０である。また、画像Ｆ２の場合は共に輪郭がある画素の数が１１、共に輪郭がない画素の数が３５であるから、共に輪郭がある部分の類似度は１１／２１＝０．５２４、共に輪郭がない部分の類似度は３５／３５＝１．０で、トータルの類似度は１．５２４である。また、画像Ｆ３の場合は共に輪郭がある画素の数が３、共に輪郭がない画素の数が３５であるから、共に輪郭がある部分の類似度は３／２１＝０．１４３、共に輪郭がない部分の類似度は３５／３５＝１．０で、トータルの類似度は１．１４３である。而して、３つの画像Ｆ１〜Ｆ３の中では画像Ｆ２の類似度が最も高くなる。
【００４５】
このように第２の類似度算出手段７２は第２の探索範囲Ｗ２内の全ての走査点においてテンプレート画像Ｔと同じサイズの枠を設定し、枠内の画像とテンプレート画像Ｔとの類似度をそれぞれ求めており、類似度の最大値が所定の閾値よりも高ければ、類似度が最大の画像内に検出対象が存在すると判断し、その走査点を検出対象の存在位置として出力する。なお本実施形態の演算の特徴は、輪郭のある部分も輪郭の無い部分もバランス良くテンプレート画像と一致している場合に類似度が高くなることであり、これは検出対象の移動量や動きが小さい場合を想定しているからである。
【００４６】
（実施形態６）
本発明の実施形態６を図１６に基づいて説明する。本実施形態は、第３の類似度算出手段７３による類似度の算出処理以外は実施形態１と同様であるので、共通する構成要素には同一の符号を付してその説明は省略し、本実施形態の特徴となる部分のみを説明する。
【００４７】
第３の類似度算出手段７３は、検出対象の画像Ｗ０内で第３の探索範囲設定手段６３が設定した第３の探索範囲Ｗ３又はＷ４を走査しており、本実施形態では前回撮像時の検出位置のみで予め記憶した検出対象のテンプレート画像Ｔと同じサイズの枠を設定し、この枠内の画像Ｇとテンプレート画像Ｔとの間でマッチング処理を行う。ここで、第３の類似度算出手段７３は、実施形態５で説明した第２の類似度算出手段７２による算出処理と同様の算出処理を行って類似度を求めており、類似度の算出結果が所定の閾値よりも高ければ画像Ｇ内に検出対象が存在すると判断し、その走査点を検出対象の存在位置として出力する。本実施形態による類似度の演算の特徴は、輪郭のある部分も輪郭の無い部分もバランス良くテンプレート画像Ｔと一致している場合に類似度が高くなることであり、これは検出対象が静止していることを想定しているからである。尚、静止の度合いをより厳密にする場合は類似度の閾値を高めれば良い。
【００４８】
（実施形態７）
本発明の実施形態７を図１６に基づいて説明する。本実施形態は、検知判断手段８による判断処理以外は実施形態１と同様であるので、共通する構成要素には同一の符号を付してその説明は省略し、本実施形態の特徴部分のみを説明する。
【００４９】
検知判断手段８は、先ず第３の類似度算出手段７３が求めた類似度（第３の類似度）の最大値が第１のしきい値以上か否かを判定し（Ｓ１）、第３の類似度の最大値が第１のしきい値以上であれば検出対象が静止していると判断する（Ｓ２）。またＳ１の判定の結果、第３の類似度の最大値が第１のしきい値よりも低い場合は、検知判断手段８は第２の類似度算出手段７２が求めた類似度（第２の類似度）の最大値が第２のしきい値以上か否かを判定し（Ｓ３）、第２の類似度の最大値が第２のしきい値以上であれば検出対象が微少な動きをしていると判断する（Ｓ４）。さらにＳ３の判定の結果、第２の類似度の最大値が第２のしきい値よりも低い場合は、検知判断手段８は第１の類似度算出手段７１が求めた類似度（第１の類似度）の最大値が第３のしきい値以上か否かを判定し（Ｓ５）、第１の類似度の最大値が第３のしきい値以上であれば検出対象が大きな動きをしていると判断する（Ｓ６）。またＳ５の判定の結果、第３の類似度の最大値が第３のしきい値よりも低ければ、検知判断手段８は検出対象が存在しないと判断する。
【００５０】
このように検知判断手段８は、先ず検出対象が静止しているか否かを判断し、ついで微少な動きをしているか否かを判断した後、大きな動きをしているか否かを判断しているので、外乱の影響を受けにくく、精度良く検出対象を検知できる。また、第１〜第３の類似度算出手段７１〜７３がそれぞれ類似度を求めた第１〜第３の探索範囲は、第１の探索範囲よりも第２の探索範囲の方が狭く、且つ、第２の探索範囲よりも第３の探索範囲の方が狭くなっているので、検出対象が複数ある場合でも各検出対象の近傍から探索を行うので、複数の検出対象の間の識別が可能となり、個々の検出対象の追跡が容易に行えるという利点がある。
【００５１】
【発明の効果】
上述のように、請求項１の発明は、所定の検知エリアを撮像した画像から人や車輌などの検出対象の有無及び動きを検出する画像処理装置において、検知エリアの画像を所定の時間間隔で撮像する撮像手段と、撮像手段が撮像した画像から輪郭を抽出した輪郭画像を作成する輪郭抽出手段と、輪郭抽出手段が作成した輪郭画像を記憶する輪郭画像記憶手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された１乃至複数の輪郭画像をもとに所定期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出し、検出対象時間における移動輪郭画像を作成する第１の移動輪郭抽出手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された複数の輪郭画像をもとに前記所定期間よりも長い期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出し、検出対象時間における移動輪郭画像を作成する第２の移動輪郭抽出手段と、第１の移動輪郭抽出手段が作成した画像に対し、前回の検出対象の検出位置から当該検出対象が移動可能な範囲を第１の探索範囲として設定する第１の探索範囲設定手段と、第１の探索範囲において第１の移動輪郭抽出手段が抽出した輪郭と検出対象との類似度を算出する第１の類似度算出手段と、第２の移動輪郭抽出手段が作成した画像に対し、前回の検出対象の検出位置近傍で第１の探索範囲よりも狭い範囲を第２の探索範囲として設定する第２の探索範囲設定手段と、第２の探索範囲において第２の移動輪郭抽出手段が抽出した輪郭と検出対象との類似度を算出する第２の類似度算出手段と、輪郭抽出手段が作成した検出対象時間における輪郭画像に対し、前回の検出対象の検出位置近傍で第２の探索範囲よりも狭い範囲を第３の探索範囲として設定する第３の探索範囲設定手段と、第３の探索範囲において今回輪郭抽出手段が抽出した輪郭と検出対象との類似度を算出する第３の類似度算出手段と、第１、第２及び第３の類似度算出手段がそれぞれ算出した類似度をもとに検出対象の有無を判断する検知判断手段とを備えて成ることを特徴とする。
【００５２】
而して、第２の移動輪郭抽出手段は、第１の移動輪郭抽出手段のサンプリング間隔（上記所定期間）よりも長い期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出した画像を作成しているので、第１の移動輪郭抽出手段に比べてサンプリングの時間間隔を長くすることで、検出対象の移動量や動きが小さい場合でも検出対象の輪郭を確実に抽出することができ、さらに検出対象の移動量や動きが小さい場合は前回撮像時の検出位置付近に検出対象が存在すると考えられるので、第２の探索範囲設定手段が前回の検出位置の近傍で第１の探索範囲よりも狭い範囲を第２の探索範囲とし、第２の探索範囲内で第２の類似度算出手段が検出対象との類似度を求めているから、検出対象以外の輪郭の影響を受けにくく、移動量や動きの小さい検出対象を精度良く検知できる。また第１の移動輪郭抽出手段は、第２の移動輪郭抽出手段のサンプリング間隔よりも短い所定期間内で変化のあった輪郭の部分を抽出した画像を作成しているので、検出対象の移動量や動きが比較的大きい場合でも検出対象の輪郭を確実に抽出することができ、そのうえ第１の探索範囲設定手段は検出対象が移動可能な範囲を第１の探索範囲とし、第１の探索範囲において第１の類似度算出手段が検出対象との類似度を求めているので、検出対象の移動量や動きが比較的大きい場合でも検出対象を精度良く検知できる。また更に、第３の探索範囲設定手段は、今回輪郭画像抽出手段が抽出した輪郭画像に対し、前回撮像時の検出対象の検出位置近傍で第２の探索範囲よりも狭い範囲を第３の探索範囲として、第３の探索範囲内で第３の類似度算出手段が検出対象との類似度を求めており、今回輪郭画像抽出手段が抽出した輪郭画像には背景も含めて全ての輪郭が現れるので、検出物体が静止している場合でもその輪郭を正確に抽出することができ、且つ検出物体が静止している場合は前回の検出位置付近にいると考えられるので、前回の検出位置近傍で第２の探索範囲よりも狭い範囲を第３の探索範囲とすることで、検出対象以外の輪郭の影響を受けにくくして、静止している検出対象を精度良く検知できる。そして、検知判断手段は第１、第２及び第３の類似度算出手段の算出結果をもとに検出物体の有無及び動きを判断しており、移動量や動きの比較的大きな検出物体は第１の類似度算出手段で、移動量や動きの小さい検出物体は第２の類似度算出手段で、静止している検出物体は第３の類似度算出手段でそれぞれ検出しているから、各類似度算出手段の算出結果をもとに検出対象の有無及び動きを判断することによって、検出物体がどのような挙動をしていても検出対象を精度良く確実に検出できるという効果がある。
【００５３】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、第１の移動輪郭抽出手段を、輪郭画像記憶手段に記憶された前々回撮像時の輪郭画像と前回撮像時の輪郭画像との差分を抽出した第１の差分画像を作成する第１の輪郭画像差分手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された前回撮像時の輪郭画像と今回輪郭抽出手段が作成した輪郭画像との差分を抽出した第２の差分画像を作成する第２の輪郭画像差分手段と、第１の差分画像と第２の差分画像との共通部分を抽出した画像を作成する共通輪郭抽出手段とで構成したことを特徴とし、前々回撮像時と前回撮像時と今回とで時間間隔が比較的長い場合（つまり検出対象の移動量や動きが大きい場合）、第１の差分画像では、前々回撮像時に検出対象の影に隠れて前回撮像時に現れた背景の輪郭が抽出されるが、この背景の輪郭が前回撮像時の輪郭画像と今回の輪郭画像に共に現れていれば第２の差分画像には現れないので、共通輪郭抽出手段が第１の差分画像と第２の差分画像との共通部分を抽出することによって背景の輪郭を除去することができ、背景の影響を受けずに検出対象の輪郭を精度良く抽出できるという効果がある。
【００５４】
請求項３の発明は、請求項１の発明において、第２の移動輪郭抽出手段を、輪郭画像記憶手段に記憶された前々回撮像時の輪郭画像と今回輪郭抽出手段が作成した輪郭画像との差分を抽出した第１の差分画像を作成する第１の輪郭画像差分手段と、輪郭画像記憶手段に記憶された前回撮像時の輪郭画像と今回輪郭抽出手段が作成した輪郭画像との差分を抽出した第２の差分画像を作成する第２の輪郭画像差分手段と、第１の差分画像と第２の差分画像とを合成した画像を作成する輪郭合成手段とで構成したことを特徴とし、第１の輪郭画像差分手段が前々回撮像時の輪郭画像と今回撮像時の輪郭画像との差分を取って第１の差分画像を作成するとともに、第２の輪郭画像差分手段が前回撮像時の輪郭画像と今回撮像時の輪郭画像との差分を取って第２の差分画像を作成し、輪郭合成手段が第１の差分画像と第２の差分画像とを合成しているので、前々回撮像時と今回との間で変化のあった部分に加え、前回撮像時と今回との間で変化のあった部分も抽出できるから、検出対象の移動量や動きが小さい場合でも検出対象の輪郭を精度良く抽出できるという効果がある。
【００５５】
請求項４の発明は、請求項１の発明において、第１の類似度算出手段を、検出対象の輪郭を表すテンプレート画像を記憶する記憶手段と、第１の移動輪郭抽出手段が作成した画像を探索対象の画像として第１の探索範囲内を走査し、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭が存在する画素の数を計数する計数手段と、計数手段の計数値をテンプレート画像の総画素数で正規化することで類似度を算出する手段とで構成したことを特徴とし、各走査点においてテンプレート画像の各画素と、探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がある画素の数を計数しているので、検出対象の形状や大きさの変化の影響を受けにくいという効果があり、さらに計数結果をテンプレート画像の総画素数で正規化しているから、検出対象の大きさに関わらず同じ尺度で類似度を評価できるという効果がある。
【００５６】
請求項５の発明は、請求項１の発明において、第２の類似度算出手段を、検出対象の輪郭を表すテンプレート画像を記憶する記憶手段と、第２の移動輪郭抽出手段が作成した画像を探索対象の画像として第２の探索範囲内を走査し、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がある画素の数を計数する第１の計数手段と、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がない画素の数を計数する第２の計数手段と、第１の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がある画素数で正規化した値と第２の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がない画素数で正規化した値とを加算することによって類似度を算出する手段とで構成したことを特徴とし、第１及び第２の計数手段により、テンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がある画素の数、共に輪郭がない画素の数をそれぞれ計数しているので、移動量や動きの小さい検出対象を精度良く検知でき、さらに第１及び第２の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭が存在する画素の数、輪郭が存在しない画素の数でそれぞれ正規化しているから、検出対象の輪郭の抽出度合いや大きさに関わらず同じ尺度で類似度を評価できるという効果もある。
【００５７】
請求項６の発明は、請求項１の発明において、第３の類似度算出手段を、検出対象の輪郭を表すテンプレート画像を記憶する記憶手段と、今回輪郭抽出手段が作成した画像を探索対象の画像として第３の探索範囲内を走査し、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がある画素の数を計数する第１の計数手段と、各走査点においてテンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がない画素の数を計数する第２の計数手段と、第１の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がある画素数で正規化した値と第２の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がない画素数で正規化した値とを加算することによって類似度を算出する手段とで構成したことを特徴とし、第１及び第２の計数手段により、テンプレート画像の各画素と探索対象の画像の対応する画素とで共に輪郭がある画素の数、共に輪郭がない画素の数をそれぞれ計数しているので、移動量や動きの小さい検出対象を精度良く検知でき、さらに第１及び第２の計数手段の計数結果をテンプレート画像の輪郭がある画素の数、輪郭がない画素の数でそれぞれ正規化しているから、検出対象の輪郭の抽出度合いや大きさに関わらず同じ尺度で類似度を評価できるという効果もある。
【００５８】
請求項７の発明は、請求項１の発明において、検知判断手段は、第３の類似度算出手段で算出した第３の類似度が第１のしきい値以上であれば検出対象が静止していると判断するとともに、第３の類似度が第１のしきい値よりも低い場合に第２の類似度算出手段で算出した第２の類似度が第２のしきい値以上であれば検出対象が微少な動きをしていると判断し、第３の類似度が第１のしきい値よりも低く且つ第２の類似度が第２のしきい値よりも低い場合に第１の類似度算出手段で算出した第１の類似度が第３のしきい値以上であれば検出対象がより大きな動きをしていると判断することを特徴とし、先ず探索範囲の最も狭い第３の探索範囲について第３の類似度算出手段で算出した第３の類似度と第１のしきい値との高低を比較することで、検出対象が静止しているか否かを判断し、次いで探索範囲が二番目に狭い第２の探索範囲について第２の類似度算出手段で算出した第２の類似度と第２のしきい値との高低を比較することで、検出対象が比較的小さな動きをしているか否かを判断した後、探索範囲が最も広い第１の探索範囲について第１の類似度算出手段で算出した第１の類似度と第３のしきい値との高低を比較することで、検出対象が比較的大きな動きをしているか否かを判断しているので、外乱の影響を受け難くして検出対象を精度良く検出することができる。また、第１の探索範囲よりも第２の探索範囲の方が狭く、且つ、第２の探索範囲よりも第３の探索範囲の方が狭くなっているので、検出対象が複数ある場合でも検出対象の前回撮像時の検出位置の近傍から探索を行うので、複数の検出対象の間の識別が可能となり、個々の検出対象の追跡が容易に行えるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１の画像処理装置の概略構成のブロック図である。
【図２】同上の画像処理の手順を説明する説明図である。
【図３】同上の第１の探索範囲の説明図である。
【図４】同上の別の画像処理の手順を説明する説明図である。
【図５】同上の第２の探索範囲の説明図である。
【図６】同上のまた別の画像処理の手順を説明する説明図である。
【図７】同上の第３の探索範囲の説明図である。
【図８】実施形態２の画像処理装置の要部のブロック図である。
【図９】同上の画像処理の手順を説明する説明図である。
【図１０】実施形態３の画像処理装置の要部のブロック図である。
【図１１】同上の画像処理の手順を説明する説明図である。
【図１２】実施形態４の画像処理装置による画像処理の説明図である。
【図１３】（ａ）はテンプレート画像の一例であり、（ｂ）〜（ｄ）は探索対象の画像の一例である。
【図１４】実施形態５の画像処理装置による画像処理の説明図である。
【図１５】（ａ）はテンプレート画像の一例であり、（ｂ）〜（ｄ）は探索対象の画像の一例である。
【図１６】実施形態６の画像処理装置による画像処理の説明図である。
【図１７】実施形態７の画像処理装置による画像処理のフロー図である。
【符号の説明】
３  輪郭抽出手段
４  輪郭画像記憶手段
８  検知判断手段
５１，５２  第１、第２の移動輪郭抽出手段
６１〜６３  第１〜第３の探索範囲設定手段
７１〜７３  第１〜第３の類似度算出手段
【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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【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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