(57)【要約】【課題】事前に背景画像を撮像する必要がなく、短時間で探索対象の全体を検出できるようにした画像処理方法及びそれを用いた画像処理装置を提供する。【解決手段】時刻ｔｎにカメラの撮像した濃淡画像（入力画像Ａ）が演算処理部に入力されると、演算処理部はこの入力画像Ａをもとに輪郭計算Ｓ１を行って輪郭画像を作成し、作成した輪郭画像Ｂ２を画像記憶部に記憶させる。画像記憶部には、前回（時刻ｔｎ−１）及び前々回（時刻ｔｎ−２）に撮像された濃淡画像より作成した輪郭画像Ｂ１，Ｂ０が記憶されており、演算処理部はこれらの輪郭画像Ｂ１，Ｂ０をもとに計算処理Ｓ２を行い、輪郭画像Ｂ１，Ｂ０の共通部分を抽出した中間画像Ｄを作成する。次に演算処理部は、今回作成した輪郭画像Ｂ２と中間画像Ｄをもとに計算処理Ｓ３を行い、今回作成した輪郭画像Ｂ２から中間画像Ｄを除いた画像を抽出することで、探索物体を含む探索画像Ｃを得ている。【選択図】      図１
2004157878.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理方法であって、
監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する段階と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する段階と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と、第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する段階と、今回作成した第３の輪郭画像から前記共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する段階とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理方法であって、
監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する段階と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する段階と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像と今回作成した第３の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する段階と、第３の輪郭画像から前記共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する段階とを含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項３】
所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理装置であって、
監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する手段と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する手段と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する手段と、今回作成した第３の輪郭画像から前記共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する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４】
所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理装置であって、
監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する手段と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する手段と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像と今回作成した第３の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する手段と、第３の輪郭画像から前記共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する手段とを備えて成ることを特徴とする画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、所定の監視エリアの画像から人や車輌などの探索物体の画像を自動的に抽出するための画像処理方法及びそれを用いた画像処理装置に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】
従来、所定の監視エリアの画像から人や車輌などの探索物体の画像を抽出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る。
【０００３】
先ず背景差分方法について図１０（ａ）〜（ｃ）を参照して説明する。この方法では、移動する物体が存在していない時の監視エリアＺの画像（図１０（ａ）参照）を事前に撮像し、この画像を背景画像として記憶させる。その後、監視エリアＺの画像を逐次撮像して、背景画像との差分を求め、差分の発生した領域を背景になかった物体の進入してきた部分であると判断している。例えば監視エリアＺに人Ｍが進入した場合、この時の監視エリアＺの画像（図１０（ｂ）参照）と背景画像との差分をとると、図１０（ｃ）に示すような差分二値画像が得られるので、この画像から人Ｍが進入したことを判別することができる（例えば特許文献１参照）。
【０００４】
次に、フレーム間差分方法について図１１（ａ）〜（ｃ）を参照して説明する。この方法では、監視エリアＺの画像を逐次撮像しており、異なる時刻に撮像された２枚の画像の差分をとることによって、移動する物体を検出している。図１１（ａ）はある時刻に撮像された監視エリアＺの画像、図１１（ｂ）はそれ以降の別の時刻に撮像された監視エリアＺの画像をそれぞれ示しており、この間に動いた人Ｍの部位が差分画像となって、図１１（ｃ）に示すような差分二値画像が得られるので、この画像から何らかの物体が移動していることを検出できる（例えば特許文献２参照）。
【０００５】
【特許文献１】
特開平１１−４１５８９号公報（段落番号［０００２］［０００３］）
【特許文献２】
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】
上述した画像処理方法の内、前者の方法（背景差分方法）では、予め人が存在していない監視エリアの画像（背景画像）を撮像しておく必要があるが、監視エリア内に人などの探索物体が存在していないことを作業者が目視で確認してから撮像しなければならず、背景画像を自動的に撮像することができなかった。また、背景画像を撮像する作業は実際の設置現場で行わねばならず、撮像作業の手間がかかるという問題があった。なお、背景画像を自動的に撮像するために、監視エリアを長時間撮像してその平均値を背景画像とすることが考えられるが、その間中ずっと監視エリア内で人が静止していると、人が背景画像の中に埋もれてしまうという問題がある。また、監視エリアを長時間撮像して、撮像した画像の中から変化の少ない領域又は変化の緩やかな領域を背景として、各領域毎に背景の画像を順次更新する方法も考えられるが、その間中ずっと人が静止していた場合は、上述と同様に、人が背景画像の中に埋もれてしまうという問題がある。
【０００７】
一方、後者の方法（フレーム間差分方法）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おり、移動中の物体は、その物体の画像が２重にだぶって抽出されてしまうため、抽出された物体が人であるか否かを判断する手段が複雑になるという問題がある。また、この方法では２枚の画像から変化のあった部分を抽出しているので、人体の一部分のみが動いている場合は、この部分しか抽出することができず、人体の全体を抽出することができなかった。例えば監視エリア内で人が座っていたり、寝ている場合に、手足だけが動いて胴体が静止していると、動いている手足のみが抽出され、しかも手と足が分離した状態で抽出されるから、抽出された手と足が同じ人物の手足なのか、それぞれ別人のものなのかを判別する必要があり、この手順がかなり複雑になるという問題があった。
【０００８】
このような問題点を解決するために、本発明者らは特願２００１−１６０７８０号に示すような画像処理方法を提案している。図１２はこの画像処理方法の説明図であり、時刻ｔｎにカメラの撮像した濃淡画像（入力画像Ａ）が演算処理部に入力されると、この入力画像Ａをもとに演算処理部が輪郭計算Ｓ１１を行って輪郭画像を作成するとともに、作成した輪郭画像Ｂ２を画像記憶部に記憶させる。画像記憶部には時刻ｔｎ−１に撮像された前回の輪郭画像Ｂ１が記憶されており、この輪郭画像Ｂ１と今回の輪郭画像Ｂ２とをもとに計算処理Ｓ１２を行い、２つの輪郭画像Ｂ１，Ｂ２の間で差分が存在しない部分を抽出して静止画像（前回から動いていない部分の画像）Ｆ１を作成し、作成した静止画像Ｆ１を画像記憶部に記憶させる。次に今回の静止画像Ｆ１と輪郭画像Ｂ２とをもとに計算処理Ｓ１３を行い、２つの画像Ｂ２，Ｆ１の間で差分が存在する部分を抽出して、探索物体の内移動している部位の画像（この画像を移動画像という）Ｇを作成するとともに、今回の静止画像Ｆ１と画像記憶部に記憶されている前回の静止画像Ｆ０とをもとに計算処理Ｓ１４を行って、前回の静止画像Ｆ０には存在せず今回の静止画像Ｆ１のみに存在する部分を抽出して、探索物体の内停止している部位の画像（この画像を停止画像という）Ｈを作成した後、移動画像Ｇと停止画像Ｈとの論理和の画像を作成する計算処理Ｓ１５を行って探索物体を含む画像（この画像を探索画像という）Ｃを作成するのである。
【０００９】
ここで、上述の計算処理Ｓ１２〜Ｓ１５により得られる画像を図１３（ａ）〜（ｅ）を参照して説明する。図１３（ａ）〜（ｅ）では画像全面の画素の集まりを１つの集合（全体集合）として、時刻ｔｎ−２の輪郭画像Ｂ０中の輪郭を構成する画素の集まりを部分集合ａ、時刻ｔｎ−１の輪郭画像Ｂ１中の輪郭を構成する画素の集まりを部分集合ｂ、時刻ｔｎの輪郭画像Ｂ２中の輪郭を構成する画素の集まりを部分集合ｃとしている。例えば図１４（ａ）に示すような輪郭画像の場合、輪郭Ｌを構成する画素の集まりを部分集合Ｕとすると、図１４（ｂ）に示すように輪郭Ｌ上にある座標（ａ，ｂ）の画素は部分集合Ｕに属しており、輪郭Ｌ上に無い座標（ｃ，ｄ）の画素は集合Ｕに属していない。
【００１０】
而して、上述の計算処理Ｓ１２で得られた静止画像Ｆ１を構成する画素の集合は図１３（ａ）の斜線部（＝ｂ∩ｃ）となり、計算処理Ｓ１３で得られた移動画像Ｇを構成する画素の集合は図１３（ｂ）の斜線部（＝ｃ−ｂ∩ｃ）となる。また、画像記憶部に記憶されている前回の静止画像Ｆ０を構成する画素の集合は図１３（ｃ）の斜線部（＝ａ∩ｂ）となり、計算処理Ｓ１４で得られた停止画像Ｈを構成する画素の集合は図１３（ｄ）の斜線部（＝ｂ∩ｃ−ａ∩ｂ∩ｃ）となる。したがって、計算処理Ｓ１５で得られた探索画像Ｃを構成する画素の集合は移動画像の集合と停止画像の集合との和の集合になり、図１３（ｅ）の斜線部（＝ｃ−ａ∩ｂ∩ｃ）となる。
【００１１】
この方法によれば、探索物体の内、移動している部位の画像と停止している部位の画像をそれぞれ求め、両者を合成して探索物体全体の画像を求めているので、フレーム間差分方法のように移動している部位のみを抽出する場合に比べて、探索物体の判別を容易に行うことができ、また探索物体の画像が２重にだぶって抽出されることはないから、テンプレートマッチングなどの処理を容易に行え、そのうえ背景差分方法のように探索物体が存在しない状態の背景画像を予め撮影しておく必要がないから、背景画像を撮像する手間を無くすことができるという利点がある。しかしながら、この方法では輪郭画像を作成するための計算処理Ｓ１１を除いても、静止画像、移動画像、停止画像、及び探索画像を抽出するために合計４回の計算処理Ｓ１２〜Ｓ１５が必要になるから、計算処理に長い時間がかかっていた。
【００１２】
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、事前に背景画像を撮像する必要がなく、短時間で探索対象の全体を検出できるようにした画像処理方法及びそれを用いた画像処理装置を提供することにある。
【００１３】
【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、所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理方法であって、監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する段階と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する段階と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する段階と、今回作成した第３の輪郭画像から共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する段階とを含むことを特徴とする。
【００１４】
請求項２の発明では、所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理方法であって、監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する段階と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する段階と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像と今回作成した第３の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する段階と、第３の輪郭画像から共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する段階とを含むことを特徴とする。
【００１５】
請求項３の発明では、所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理装置であって、監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する手段と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する手段と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する手段と、今回作成した第３の輪郭画像から共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する手段とを備えて成ることを特徴とする。
【００１６】
請求項４の発明では、所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理装置であって、監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する手段と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する手段と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像と今回作成した第３の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する手段と、第３の輪郭画像から共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する手段とを備えて成ることを特徴とする。
【００１７】
【発明の実施の形態】
本発明の画像処理方法を用いる画像処理装置について図面を参照して説明する。
【００１８】
（実施形態１）
図３に本実施形態の画像処理装置のブロック図を示す。この画像処理装置は、所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する装置であり、監視エリアの濃淡画像を逐次撮像するカメラ１と、カメラ１の撮像した濃淡画像を画像処理して探索物体の画像を抽出する演算処理部２と、画像処理の過程で作成した画像データを一時的に記憶する画像記憶部３とで構成される。
【００１９】
この画像処理装置による画像処理方法を図１及び図４〜図７を参照して説明する。図４（ａ）〜（ｃ）は時刻ｔｎ−２、時刻ｔｎ−１、時刻ｔｎの順番でカメラ１が撮像した監視エリアの濃淡画像を、図５（ａ）〜（ｃ）は時刻ｔｎ−２、時刻ｔｎ−１、時刻ｔｎにおいてカメラ１の撮像した濃淡画像から作成した輪郭画像をそれぞれ示している。また、時刻ｔｎ−２の画像は監視エリア内で人が倒れる途中の状態を、時刻ｔｎ−１の画像は人が倒れた瞬間の状態を、時刻ｔｎの画像は人が倒れたまま静止している状態をそれぞれ撮像したものである。尚、図４及び図５は模式図であり、物体の輪郭を示す線を同じ太さの線で図示しているが、実際には細い部分や太い部分があるので、処理の過程で消滅する部分や残る部分が発生する。
【００２０】
ここで、時刻ｔｎにカメラ１が監視エリアの濃淡画像（図４（ｃ）参照）を撮像すると、カメラ１の映像信号はＡ／Ｄ変換部（図示せず）によってディジタル信号に変換されて、演算処理部２に入力される。カメラ１から映像信号が演算処理部２に入力されると、演算処理部２ではこの映像信号をもとに微分画像を作成し、それを二値化して物体の境界線（エッジ）を検出する。すなわち、画像中の物体に対応する部分では、その特徴、例えば濃度が一様で、異なる物体あるいは物体の部分間では濃度が急激に変化すると考えられるので、濃度の急激に変化する場所を探すことによって、対象物の境界線（エッジ）を検出することができる。また、異なる２つの物体が重なっていると、両者の境界部分では濃度が不連続になり、濃度の変化量（傾き）が大きくなっているので、濃度の傾きが大きい場所を検出することによって、物体の境界線を検出することができる。一般に濃淡の不連続性を検出するには空間微分を行えば良く、ある時刻に撮像された白黒濃淡画像において隣接する画素間の差分を求めることによって、濃度の微分値、すなわち勾配（傾き）を検出することができる。そして、演算処理部２は白黒濃淡画像の画像データから濃度の勾配値を検出すると、検出した勾配値と所定のしきい値との高低を比較して、勾配値がしきい値よりも高ければ輪郭部、しきい値以下であれば平面部と判断する（二値化処理）。
【００２１】
例えば、図４（ａ）〜（ｃ）は時刻ｔｎ−２〜ｔｎの各時刻にカメラ１から入力された白黒濃淡画像（入力画像）、図５（ａ）〜（ｃ）は各時刻の白黒濃淡画像から求めた輪郭画像をそれぞれ示しており、図４（ａ）〜（ｃ）中の実線が物体の輪郭を示している。なお、図４及び図５の例では人体Ｍの胴体部分や顔と背景との区別がつきにくいため、図５（ａ）〜（ｃ）の輪郭画像では胴体部分や顔の輪郭を検出することができず、頭部や手足がばらばらに分離したような画像になっている。
【００２２】
上述のように演算処理部２が入力画像Ａをもとに輪郭計算Ｓ１を行って輪郭画像を作成すると、作成した輪郭画像Ｂ２を画像記憶部３に記憶させる（図５（ｃ）参照）。また、画像記憶部３には、前回（時刻ｔｎ−１）及び前々回（時刻ｔｎ−２）に撮像された濃淡画像（図４（ｂ）（ａ）参照）より作成した輪郭画像Ｂ１，Ｂ０（図５（ｂ）（ａ）参照）が記憶されており、演算処理部２はこれらの輪郭画像Ｂ１，Ｂ０をもとに計算処理Ｓ２を行って、第１及び第２の輪郭画像たる輪郭画像Ｂ０，Ｂ１の共通部分を抽出した中間画像Ｄを作成する（図６参照）。その後、演算処理部２は、今回作成した第３の輪郭画像たる輪郭画像Ｂ２と中間画像Ｄをもとに計算処理Ｓ３を行って、今回作成した輪郭画像Ｂ２から中間画像Ｄを除いた画像を抽出することで、探索物体を含む探索画像Ｃを得ている（図７参照）。
【００２３】
ここで、図２（ａ）（ｂ）を参照して本実施形態の画像処理方法で得られる画像を模式的に説明する。図２（ａ）（ｂ）では画像全面の画素の集まりを１つの集合として、前々回（時刻ｔｎ−２）の輪郭画像Ｂ０中の輪郭を構成する画素の集まりを部分集合ａ、前回（時刻ｔｎ−１）の輪郭画像Ｂ１中の輪郭を構成する画素の集まりを部分集合ｂ、今回（時刻ｔｎ）の輪郭画像Ｂ２中の輪郭を構成する画素の集まりを部分集合ｃとしている。本実施形態の画像処理方法では、計算処理Ｓ２で輪郭画像Ｂ１，Ｂ０の共通部分の中間画像Ｄを作成しており、中間画像Ｄに含まれる輪郭を構成する画素の集まりは、集合ａ，ｂの積集合ａ∩ｂとなる（図２（ａ）中の斜線部）。そして、計算処理Ｓ３では、今回の輪郭画像Ｂ２から中間画像Ｄを除いた画像を抽出して探索画像Ｃを作成しているので、探索画像Ｃに含まれる輪郭を構成する画素の集まりは、集合ｃに属し且つ積集合ａ∩ｂに属さない画素の集まり、つまり集合ｃと積集合ａ∩ｂとの差集合となる（図２（ｂ）中の斜線部）。
【００２４】
而して、本実施形態の画像処理方法で得られた探索画像Ｃを構成する画素の集まりは、従来例で説明した画像処理方法で得られた探索画像Ｃを構成する画素の集まり（図１３（ｅ）参照）と一致しており、輪郭画像を抽出する計算処理Ｓ１を除くと２回の計算処理Ｓ２，Ｓ３で同じ結果が得られるので、従来の画像処理方法に比べて計算処理の回数を少なくして、計算処理にかかる時間を短縮できる。また、従来の画像処理方法と同様に探索物体全体の画像を抽出できるから、フレーム間差分方法のように移動している部位のみを抽出する場合に比べて、探索物体の判別を容易に行うことができ、また探索物体の画像が２重にだぶって抽出されることはないから、テンプレートマッチングなどの処理を容易に行え、そのうえ背景差分方法のように探索物体が存在しない状態の背景画像を予め撮影しておく必要がないから、背景画像を撮像する手間を無くすことができるという利点がある。
【００２５】
（実施形態２）
本発明の実施形態２を図８及び図９を参照して説明する。尚、画像処理装置の構成は実施形態１と同様であるので、同一の構成要素には同一の符号を付して、その説明は省略する。
【００２６】
本実施形態の画像処理装置による画像処理方法を図８を参照して説明する。時刻ｔｎにカメラ１が監視エリアの濃淡画像を撮像すると、撮像した濃淡画像（入力画像Ａ）が演算処理部２に入力される。演算処理部２は、この入力画像Ａをもとに輪郭計算Ｓ４を行って輪郭画像を作成しており、作成した輪郭画像を画像記憶部３に記憶させる。また、画像記憶部３には、前回（時刻ｔｎ−１）及び前々回（時刻ｔｎ−２）に撮像された濃淡画像（図４（ｂ）（ａ）参照）より作成した輪郭画像Ｂ１，Ｂ０（図５（ｂ）（ａ）参照）が記憶されており、演算処理部２は、これらの第１及び第２の輪郭画像（以下、輪郭画像と略称す。）Ｂ０，Ｂ１と、今回の第３の輪郭画像（以下、輪郭画像を略称す。）Ｂ２とをもとに計算処理Ｓ５を行って、３つの輪郭画像Ｂ２，Ｂ１，Ｂ０の共通部分を抽出した中間画像Ｅを作成する。その後、演算処理部２は、今回作成した輪郭画像Ｂ２と中間画像Ｅをもとに計算処理Ｓ６を行って、今回作成した輪郭画像Ｂ２から中間画像Ｅを除いた画像を抽出することで、探索物体を含む探索画像Ｃを得ている。
【００２７】
ここで、図９（ａ）（ｂ）を参照して本実施形態の画像処理方法で得られる画像を模式的に説明する。図９（ａ）（ｂ）では画像全面の画素の集まりを１つの集合として、時刻ｔｎ−２の輪郭画像Ｂ０中の輪郭を構成する画素の集まりを部分集合ａ、時刻ｔｎ−１の輪郭画像Ｂ１中の輪郭を構成する画素の集まりを部分集合ｂ、時刻ｔｎの輪郭画像Ｂ２中の輪郭を構成する画素の集まりを部分集合ｃとしている。本実施形態の画像処理方法では、計算処理Ｓ５で輪郭画像Ｂ２，Ｂ１，Ｂ０の共通部分の中間画像Ｅを作成しており、中間画像Ｅに含まれる輪郭を構成する画素の集まりは、集合ａ，ｂ，ｃの積集合ａ∩ｂ∩ｃとなる（図９（ａ）中の斜線部）。そして、計算処理Ｓ６では、今回の輪郭画像Ｂ２から中間画像Ｅを除いた画像を抽出して探索画像Ｃを作成しているので、探索画像Ｃに含まれる輪郭を構成する画素の集まりは、集合ｃに属し且つ積集合ａ∩ｂ∩ｃに属さない画素の集まり（つまり集合ｃと積集合ａ∩ｂ∩ｃとの差集合）となる（図９（ｂ）中の斜線部）。
【００２８】
而して、本実施形態の画像処理方法で得られた探索画像Ｃを構成する画素の集まりは、従来例で説明した画像処理方法で得られた探索画像Ｃを構成する画素の集まり（図１３（ｅ）参照）と一致しており、輪郭画像を抽出する計算処理Ｓ４を除くと２回の計算処理Ｓ５，Ｓ６で従来と同じ結果が得られるので、従来の画像処理方法に比べて計算処理の回数を少なくして、計算処理にかかる時間を短縮できる。また、従来の画像処理方法と同様に探索物体全体の画像を抽出できるから、フレーム間差分方法のように移動している部位のみを抽出する場合に比べて、探索物体の判別を容易に行うことができ、また探索物体の画像が２重にだぶって抽出されることはないから、テンプレートマッチングなどの処理を容易に行え、そのうえ背景差分方法のように探索物体が存在しない状態の背景画像を予め撮影しておく必要がないから、背景画像を撮像する手間を無くすことができるという利点がある。
【００２９】
尚、上述の各実施形態では所定のタイミングで濃淡画像を撮像しており、前々回撮像した濃淡画像より作成した輪郭画像を第１の輪郭画像、前回撮像した濃淡画像より作成した輪郭画像を第２の輪郭画像、今回撮像した濃淡画像より作成した輪郭画像を第３の輪郭画像としているが、連続した３つの時点で撮像した濃淡画像から第１〜第３の輪郭画像を作成する必要はなく、過去のある時点で撮像した濃淡画像より第１の輪郭画像を作成し、第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で撮像した濃淡画像より第２の輪郭画像を作成するのであれば、とびとびの３つの時点で撮像した濃淡画像より第１〜第３の輪郭画像を作成するようにしても良い。
【００３０】
【発明の効果】
上述のように、請求項１の発明は、所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理方法であって、監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する段階と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する段階と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する段階と、今回作成した第３の輪郭画像から共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する段階とを含むことを特徴とし、今回作成した第３の輪郭画像から、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と、第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像との共通部分の画像を取り除くことで探索物体の全体を含む画像を作成しているので、背景差分方法のように背景の画像を撮像しておく必要が無く、またフレーム間差分方法のように探索物体の画像が２重にだぶって抽出されることはないから、テンプレートマッチングなどの処理を容易に行えるという効果がある。そのうえ輪郭画像を作成するための計算処理を除けば２回の計算処理で探索物体の画像が得られるので、従来の画像処理方法に比べて少ない計算処理で探索物体の画像を得ることができ、計算処理にかかる時間を短縮できるという効果もある。
【００３１】
請求項２の発明は、所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理方法であって、監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する段階と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する段階と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像と今回作成した第３の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する段階と、第３の輪郭画像から共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する段階とを含むことを特徴とし、今回作成した第３の輪郭画像から、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と、第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像と、第３の輪郭画像との共通部分の画像を取り除くことで探索物体の全体を含む画像を作成しているので、背景差分方法のように背景の画像を撮像しておく必要が無く、またフレーム間差分方法のように探索物体の画像が２重にだぶって抽出されることはないから、テンプレートマッチングなどの処理を容易に行えるという効果がある。そのうえ輪郭画像を作成するための計算処理を除けば２回の計算処理で探索物体の画像が得られるので、従来の画像処理方法に比べて少ない計算処理で探索物体の画像を得ることができ、計算処理にかかる時間を短縮できるという効果もある。
【００３２】
請求項３の発明は、所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理装置であって、監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する手段と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する手段と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する手段と、今回作成した第３の輪郭画像から共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する手段とを備えて成ることを特徴とし、今回作成した第３の輪郭画像から、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と、第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像との共通部分の画像を取り除くことで探索物体の全体を含む画像を作成しているので、背景差分方法のように背景の画像を撮像しておく必要が無く、またフレーム間差分方法のように探索物体の画像が２重にだぶって抽出されることはないから、テンプレートマッチングなどの処理を容易に行うことができ、さらに輪郭画像を作成するための計算処理を除けば２回の計算処理で探索物体の画像が得られるので、従来の画像処理方法に比べて少ない計算処理で探索物体の画像を得ることができ、計算処理にかかる時間を短縮した画像処理装置を提供できる。
【００３３】
請求項４の発明は、所定の監視エリアの画像から背景を除いた人や車輌などの探索物体の画像を抽出する画像処理装置であって、監視エリアの濃淡画像を逐次撮像する手段と、上記濃淡画像から物体の輪郭を示す輪郭画像を作成する手段と、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像と今回作成した第３の輪郭画像との共通部分の画像を抽出する手段と、第３の輪郭画像から共通部分の画像を取り除いた画像を抽出して、探索物体を含む画像を作成する手段とを備えて成ることを特徴とし、今回作成した第３の輪郭画像から、過去のある時点で作成した第１の輪郭画像と、第１の輪郭画像の作成時以降の過去の別の時点で作成した第２の輪郭画像と、第３の輪郭画像との共通部分の画像を取り除くことで探索物体の全体を含む画像を作成しているので、背景差分方法のように背景の画像を撮像しておく必要が無く、またフレーム間差分方法のように探索物体の画像が２重にだぶって抽出されることはないから、テンプレートマッチングなどの処理を容易に行うことができ、さらに輪郭画像を作成するための計算処理を除けば２回の計算処理で探索物体の画像が得られるので、従来の画像処理方法に比べて少ない計算処理で探索物体の画像を得ることができ、計算処理にかかる時間を短縮した画像処理装置を実現できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】実施形態１の画像処理装置による画像処理方法の説明図である。
【図２】（ａ）（ｂ）は同上の画像処理方法で作成される画像を模式的に説明する説明図である。
【図３】同上の概略構成図である。
【図４】同上のカメラで撮像された入力画像を示し、（ａ）は時刻ｔｎ−２の入力画像、（ｂ）は時刻ｔｎ−１の入力画像、（ｃ）は時刻ｔｎの入力画像の説明図である。
【図５】同上の演算処理部で作成された輪郭画像を示し、（ａ）は時刻ｔｎ−２の輪郭画像、（ｂ）は時刻ｔｎ−１の輪郭画像、（ｃ）は時刻ｔｎの輪郭画像の説明図である。
【図６】同上の演算処理部で作成された中間画像の説明図である。
【図７】同上の演算処理部で作成された探索画像の説明図である。
【図８】実施形態２の画像処理装置による画像処理方法の説明図である。
【図９】（ａ）（ｂ）は同上の画像処理方法で作成される画像を模式的に説明する説明図である。
【図１０】（ａ）〜（ｃ）は背景差分方法を用いた画像処理方法の説明図である。
【図１１】（ａ）〜（ｃ）はフレーム間差分方法を用いた画像処理方法の説明図である。
【図１２】従来の別の画像処理方法の説明図である。
【図１３】（ａ）〜（ｅ）は同上の画像処理方法で作成される画像を模式的に説明する説明図である。
【図１４】（ａ）は輪郭画像の説明図、（ｂ）は輪郭を構成する画素の集合を説明する説明図である。
【符号の説明】
Ａ  入力画像
Ｂ０〜Ｂ２  輪郭画像
Ｃ  探索画像
Ｄ  中間画像
【図１】
2004157878.tif 000003
【図２】
2004157878.tif 000004
【図３】
2004157878.tif 000005
【図４】
2004157878.tif 000006
【図５】
2004157878.tif 000007
【図６】
2004157878.tif 000008
【図７】
2004157878.tif 000009
【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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