(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
画像取得部により取得した画像から、移動物体を除去した背景画像を生成する背景画像生成装置において、
前記画像の任意の位置で所定の特徴量を抽出し入力特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル抽出部と、
前記入力特徴ベクトルに加算平均処理を施し前記画像において発生する例外値を低減した基準特徴ベクトルを算出する加算平均処理部と、
前記基準特徴ベクトルを蓄積できるデータ蓄積部と、
該データ蓄積部に蓄積された任意の位置における前記基準特徴ベクトルの時系列データから代表値を推定して前記背景画像の生成に用いられる背景特徴ベクトルを算出する統計処理部を持つことを特徴とする背景画像生成装置。
【請求項２】
請求項１に記載の背景画像生成装置において、
算出された前記基準特徴ベクトルを保存する加算平均処理結果保持部を持ち、
前記加算平均処理部は、前記加算平均処理結果保持部に保存された過去の前記基準特徴ベクトルと前記入力特徴ベクトルの差分値を算出する特徴ベクトル差分手段と、前記差分値に所定の係数を乗じたものを前記過去の前記基準特徴ベクトルに加算する平均加算手段とを有し、
前記データ蓄積部は、前記差分値が所定のしきい値以下であった場合のみ前記基準特徴ベクトルを蓄積することを特徴とする背景画像生成装置。
【請求項３】
請求項１又は請求項２の背景画像生成装置において、
前記背景特徴ベクトルを保存する統計処理結果保持部を有し、
前記統計処理部は、
前記データ蓄積部に蓄積された前記基準特徴ベクトルの前記時系列データを昇順または降順に整列するデータ整列手段と、
前記データ整列手段によって整列した前記時系列データの分布から所定の範囲以内に分布しない例外値を除去する例外値除去手段と、
前記例外値除去手段によって例外値を除去された前記時系列データ内の前記代表値を、前記時系列データを構成する前記基準特徴ベクトルの発生確率により求め前記背景特徴ベクトルを算出する代表値推定手段と
を有することを特徴とする背景画像生成装置。
【請求項４】
請求項１から請求項３のうちの一つの背景画像生成装置において、
前記入力特徴ベクトルと前記基準特徴ベクトルの基準差分を算出する基準差分算出手段と、
前記入力特徴ベクトルと前記背景特徴ベクトルの背景差分を算出する背景差分算出手段と、
前記基準差分と前記背景差分から抽出結果を算出する抽出結果統合判定手段を有した出現物体抽出部を持つことを特徴とする背景画像生成装置。
【請求項５】
請求項１から請求項４のうちの一つの背景画像生成装置において、
前記データ蓄積部に蓄積される間隔を画像取得の間隔に関わらず任意に設定することを特徴とする背景画像生成装置。
【請求項６】
請求項４の背景画像生成装置において、
前記基準差分の値が所定のしきい値以下、かつ前記背景差分の値が所定のしきい値以上の場合に前記抽出結果判定手段により移動物体の停止判定を行うことを特徴とする背景画像生成装置。
【請求項７】
請求項６の背景画像生成装置において、
前記停止判定により、所定のフレーム数停止判定が継続した場合に停止継続判断を行うことを特徴とする背景画像生成装置。
【請求項８】
画像取得部により取得した画像から、移動物体を除去した背景画像を生成する背景画像生成方法において、
前記画像の任意の位置で所定の特徴量を抽出し入力特徴ベクトルを算出すること、
前記入力特徴ベクトルに加算平均処理を施し前記画像において発生する例外値を低減した基準特徴ベクトルを算出すること、
前記基準特徴ベクトルを蓄積すること、
該蓄積された任意の位置における前記基準特徴ベクトルの時系列データから代表値を推定して前記背景画像の生成に用いられる背景特徴ベクトルを算出する統計処理を行うことを特徴とする背景画像生成方法。
【請求項９】
請求項８に記載の背景画像生成方法において、
前記加算平均処理を行うにあたり、算出された前記基準特徴ベクトルを保存し、保持された過去の前記基準特徴ベクトルと前記入力特徴ベクトルの差分値を算出し、該差分値に所定の係数を乗じたものを前記過去の前記基準特徴ベクトルに加算すること、
前記差分値が所定のしきい値以下であった場合のみ前記基準特徴ベクトルを蓄積することを特徴とする背景画像生成方法。
【請求項１０】
請求項８又は請求項９の背景画像生成方法において、
蓄積された前記基準特徴ベクトルの前記時系列データを昇順または降順に整列すること、
整列した前記時系列データの分布から所定の範囲以内に分布しない例外値を除去すること、
例外値を除去された前記時系列データ内の前記代表値を、前記時系列データを構成する前記基準特徴ベクトルの発生確率により求め前記背景特徴ベクトルを算出すること、
前記背景特徴ベクトルを保存することを特徴とする背景画像生成方法および装置。
【請求項１１】
請求項８から請求項１０のうちの一つの背景画像生成方法において、
前記入力特徴ベクトルと前記基準特徴ベクトルの基準差分を算出すること、
前記入力特徴ベクトルと前記背景特徴ベクトルの背景差分を算出すること、
前記基準差分と前記背景差分から抽出結果を算出することを特徴とする背景画像生成方法。
【請求項１２】
請求項８から請求項１１のうちの一つの背景画像生成方法において、
前記基準特徴ベクトルを蓄積する間隔を画像取得の間隔に関わらず任意に設定することを特徴とする背景画像生成方法。
【請求項１３】
請求項１１の背景画像生成方法において、
前記基準差分の値が所定のしきい値以下、かつ前記背景差分の値が所定のしきい値以上の場合に移動物体の停止判定を行うことを特徴とする背景画像生成方法。
【請求項１４】
請求項１３の背景画像生成方法において、
前記停止判定により、所定のフレーム数停止判定が継続した場合に停止継続判断を行うことを特徴とする背景画像生成方法。
【請求項１５】
取得した画像から移動体を検知する画像監視システムにおいて、
前記画像の任意の位置で所定の特徴量を抽出し入力特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル抽出部と、
前記入力特徴ベクトルに加算平均処理を施し前記画像において発生する例外値を低減した基準特徴ベクトルを算出する加算平均処理部と、
前記基準特徴ベクトルを蓄積できるデータ蓄積部と、
該データ蓄積部に蓄積された任意の位置における前記基準特徴ベクトルの時系列データから代表値を推定して背景画像の生成に用いられる背景特徴ベクトルを算出する統計処理部を持つことを特徴とする画像監視システム。
【請求項１６】
請求項１５に記載の画像監視システムにおいて、
算出された前記基準特徴ベクトルを保存する加算平均処理結果保持部を持ち、
前記加算平均処理部は、前記加算平均処理結果保持部に保存された過去の前記基準特徴ベクトルと前記入力特徴ベクトルの差分値を算出する特徴ベクトル差分手段と、前記差分値に所定の係数を乗じたものを前記過去の前記基準特徴ベクトルに加算する平均加算手段とを有し、
前記データ蓄積部は、前記差分値が所定のしきい値以下であった場合のみ前記基準特徴ベクトルを蓄積することを特徴とする画像監視システム。
【請求項１７】
請求項１５又は請求項１６の画像監視システムにおいて、
前記背景特徴ベクトルを保存する統計処理結果保持部を有し、
前記統計処理部は、
前記データ蓄積部に蓄積された前記基準特徴ベクトルの前記時系列データを昇順または降順に整列するデータ整列手段と、
前記データ整列手段によって整列した前記時系列データの分布から所定の範囲以内に分布しない例外値を除去する例外値除去手段と、
前記例外値除去手段によって例外値を除去された前記時系列データ内の前記代表値を、前記時系列データを構成する前記基準特徴ベクトルの発生確率により求め前記背景特徴ベクトルを算出する代表値推定手段と
を有することを特徴とする画像監視システム。
【請求項１８】
請求項１５から請求項１７のうちの一つの画像監視システムにおいて、
前記入力特徴ベクトルと前記基準特徴ベクトルの基準差分を算出する基準差分算出手段と、
前記入力特徴ベクトルと前記背景特徴ベクトルの背景差分を算出する背景差分算出手段と、
前記基準差分と前記背景差分から抽出結果を算出する抽出結果統合判定手段を有した出現物体抽出部を持つことを特徴とする画像監視システム。
【請求項１９】
請求項１５から請求項１８のうちの一つの画像監視システムにおいて、
前記データ蓄積部に蓄積される間隔を画像取得の間隔に関わらず任意に設定することを特徴とする画像監視システム。
【請求項２０】
請求項１８の画像監視システムにおいて、
前記基準差分の値が所定のしきい値以下、かつ前記背景差分の値が所定のしきい値以上の場合に前記抽出結果判定手段により移動物体の停止判定を行うことを特徴とする画像監視システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は入力画像から、移動または出現した物体を検知するための画像処理に係わり、特に背景画像の生成方法とその装置及び画像監視システムに関する。
【背景技術】
【０００２】
従来固定カメラなどの映像入力機器から得られる入力画像を用いて、そこに現れる人や車両などの動体を検知する手法において、比較するための基準画像と入力画像との比較処理により、その変化部分を抽出する差分法が広く用いられている。その基準画像の選択方法には、入力画像の前に入力された画像を基準画像とする方法や、予め作成した背景画像を基準画像とする方法がある。
【０００３】
これらの入力画像と基準画像の差分処理に基づく動体検知手法において、入力画像から選択された基準画像により差分処理を行う場合、基準画像に動体が含まれた画像が選択された場合はそれにより誤検知を起こす。監視セキュリティやＩＴＳ（高度道路交通システム）などに代表される人や車両などの交通量が多い撮像環境においては、動体の含まない画像を選択することは困難である。更に、これらの撮像対象では天候変化による明度変化が起こりやすく、刻々と変化する環境に基準画像が追従しなければ誤検知や検知漏れを起こす可能性がある。
【０００４】
動体を含まずに環境変化に追従した背景画像を生成する方法としては、リカーシブフィルタなど、動体や明度変化などを含む複数枚の時系列画像を時間平均化したものを基準画像とする手法や、時系列画像を蓄積し、そのデータに統計処理を施し背景部分を推定し、背景画像を生成する手法として特許文献１などが挙げられる。
【０００５】
【特許文献１】特開平９−８１７１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００６】
しかしながら、前者の方式においては、常に人や車両などが入り込む環境で動体の影響を除去するためには、長時間に渡り平均化処理を施す必要がある。しかし、動体などの影響また、動体を除去した基準画像を準備できたとしても、長時間のデータ解析によるため、天候や照明変化による緩やかな明度変化が起こった場合に対して基準画像の追従性が悪く、それにより誤検知が起こることが考えられる。
【０００７】
また、特許文献１に開示された後者の方式では動体の含まない背景部分を推定するためには長時間に渡り蓄積した画像データを必要とし、前者の方式と同じく追従性に問題がある。さらには、その膨大な蓄積データを保存するメモリ領域の確保や、多くのデータから統計処理を施すための処理コストも問題となる。
【０００８】
本発明は前述の問題を考慮したもので、人や車両などの動体を含まない背景画像を生成して、そこに現れる人や車両などの動体を高精度に検知する方法、その装置及び画像監視システムを提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【０００９】
上記課題を解決するために、本発明は画像取得部により取得した画像から、移動物体を除去した背景画像を生成する背景画像生成装置において、前記画像の任意の位置で所定の特徴量を抽出し入力特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル抽出部と、前記入力特徴ベクトルに加算平均処理を施し前記画像において発生する前記例外値を低減した基準特徴ベクトルを算出し、前記基準特徴ベクトルによって構成される基準画像を生成する加重平均処理部と、前記基準特徴ベクトルまたは前記基準画像を蓄積できるデータ蓄積部と、該データ蓄積部に蓄積された任意の位置における前記基準特徴ベクトルの時系列データから代表値を推定して背景特徴ベクトルを算出し、前記背景特徴ベクトルによって構成される前記背景画像を生成する統計処理部を持つことを特徴とするものである。
【００１０】
また、上記課題を解決するために、本発明は画像取得部により取得した画像から、移動物体を除去した背景画像を生成する背景画像生成方法において、前記画像の任意の位置で所定の特徴量を抽出し入力特徴ベクトルを算出すること、前記入力特徴ベクトルに加算平均処理を施し前記画像において発生する前記例外値を低減した基準特徴ベクトルを算出し、前記基準特徴ベクトルによって構成される基準画像を生成すること、前記基準特徴ベクトルまたは前記基準画像を蓄積すること、該蓄積された任意の位置における前記基準特徴ベクトルの時系列データから代表値を推定して背景特徴ベクトルを算出すること、該背景特徴ベクトルによって構成される前記背景画像を生成する統計処理を行うことを特徴とするものである。
【００１１】
また、上記課題を解決するために、本発明は取得した画像から移動体を検知する画像監視システムにおいて、前記画像の任意の位置で所定の特徴量を抽出し入力特徴ベクトルを算出する特徴ベクトル抽出部と、前記入力特徴ベクトルに加算平均処理を施し前記画像において発生する前記例外値を低減した基準特徴ベクトルを算出し、前記基準特徴ベクトルによって構成される基準画像を生成する加重平均処理部と、前記基準特徴ベクトルまたは前記基準画像を蓄積できるデータ蓄積部と、該データ蓄積部に蓄積された任意の位置における前記基準特徴ベクトルの時系列データから代表値を推定して背景特徴ベクトルを算出し、前記背景特徴ベクトルによって構成される前記背景画像を生成する統計処理部を持つことを特徴とするものである。
【発明の効果】
【００１２】
本発明により、加算平均処理を施し例外値を除外した特徴ベクトルを蓄積し、その時系列データから統計処理により代表値を算出することで、背景と停止物体のみが写る背景画像を生成することが可能になる。
【００１３】
また、加算平均処理を施し一定時間に発生する例外値を除外した特徴ベクトルを蓄積するため、背景画像を生成するために必要とする時系列データを低減することが可能であり、時系列データの統計処理にかかる処理時間を低減することが可能になる。
【００１４】
更に、統計処理に必要なフレーム数を抑え、メモリ領域と処理コストの削減を可能としながら、動体を含まない背景画像を生成することが実現できる。
【００１５】
これにより、精度の良い背景画像を生成することが実現出来るので、人や車両などの出現物体を精度良く抽出して検出することが可能になる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１６】
以下に、本発明の実施形態について図面を参照しながら説明する。
【００１７】
図１は、全体機能構成図であり、本発明を画像監視システムに適用した例であり、ハードウェアとしてはＣＰＵを備えた電子計算機システムにより構成され、それぞれの機能が実行されるようになっている。
【００１８】
この監視システムは、ＣＣＤ素子を有するカメラ等から入力される情景の画像データを取得する画像取得部１００，画像取得部１００より取得したデータから特徴ベクトルを抽出する特徴ベクトル抽出部２００，特徴ベクトル抽出部２００で算出した特徴ベクトルを保存する特徴ベクトル保持部２５０，特徴ベクトル抽出部２００で算出された特徴ベクトルと、過去の処理結果を保持する加算平均処理結果保持部３５０に保存したデータを用いて、短時間のノイズや明度変化などによる影響を除外した基準画像を算出する加算平均処理部３００，加算平均処理部３００で算出した特徴ベクトルに加算平均処理を施した時系列データを一定フレーム数蓄積するデータ蓄積部４００，データ蓄積部４００で保持した時系列データから統計的手法によって背景画像を算出する統計処理部５００，統計処理部５００で算出された結果を保持する統計処理結果保持部５５０，特徴ベクトル保持部250，加算平均処理結果保持部３５０および統計処理結果保持部５５０で保持したデータを利用し、情景内に現れる人物や車両などの出現物体を抽出する出現物体抽出部６００，出現物体抽出部６００の結果や、特徴ベクトル保持部２５０，加算平均処理結果保持部３５０および統計処理結果保持部５５０に保存したデータを出力する出力部７００を備えている。
【００１９】
画像取得部１００においてはリアルタイムのカメラからの画像データや、画像データが記録されている映像記録装置などから入力された映像信号から１次元配列もしくは２次元配列の画像データとして取得する。この画像データにおいては、前処理として平滑化フィルタや輪郭強調フィルタ，濃度変換などの処理を施してもよい。
【００２０】
特徴ベクトル抽出部２００において画像取得部１００で取得した画像データから任意の入力特徴ベクトルを抽出する。この入力特徴ベクトルは画像内の各画素で算出し、明度値，カラー画像のＲＧＢ値，ソーベルオペレータを用いた微分フィルタによって算出されるエッジ強度など、任意のオペレータによって算出される特徴量、またはそれらを統合したものとする。本実施例では入力特徴ベクトルに明度値を選択し、０から２５５までに正規化したものを用いる。ここで算出された入力特徴ベクトルは、特徴ベクトル保持部２５０において保存される。
【００２１】
特徴ベクトル抽出部２００において抽出された入力特徴ベクトルから背景や静止物体のみが写っている画像を生成するために、まず加算平均処理部３００にて時間軸方向に加算平均処理を施し、短時間に発生するノイズや日照や照明変化による明度変化、移動物体の出現による影響を低減する。この処理について図２を用いて説明する。
【００２２】
まず特徴ベクトル抽出部２００で画素毎に算出された入力画像の入力特徴ベクトルと、加算平均処理結果保持部３５０に保持されている前フレームまでに算出した結果を用いて基準画像における時刻ｔの基準特徴ベクトルを以下の数１に基づいて加算平均処理する。
（数１）
Ｂt(ｐ)＝α×（Ｂt-1(ｐ)−Ｉt(ｐ)）＋Ｂt-1(ｐ)
ここで、ｐは画像内の画素位置であり、Ｂは基準特徴ベクトル、Ｉは入力特徴ベクトルとする。これらの処理は選択した特徴量および画像内の全画素について入力フレーム毎に行われるが、以下簡単のため、指定しない限り時刻ｔの画素位置ｐにおける処理として説明する。
【００２３】
特徴ベクトル差分手段３１０にて入力特徴ベクトルＩと基準特徴ベクトルＢの差分値を算出し、平均加算手段３２０にて前述の差分値に対して係数αを乗じたものを基準特徴ベクトルＢに加算する。数１における係数αは入力特徴ベクトルＩの加算度合いを表し、その値が大きくなれば入力特徴ベクトルＩの変化がより大きく基準特徴ベクトルＢに反映される。
【００２４】
αは撮像状況などに応じて任意に設定することができる。ある時刻に情景内に現れた移動物体が停止した場合や日照や照明の変化した場合に、それに伴う入力特徴ベクトルＩの変化が基準特徴ベクトルＢに反映されるまでの時間はαの値によって異なり、早く反映させるためには大きく設定すればよい。本実施例においては図３に示すように、特徴ベクトル差分手段３１０にて算出された差分値に上限値または下限値を設け、それらを超える差分値が算出された場合は一定値とすることによって、基準特徴ベクトルＢに対する入力特徴ベクトルＩの大きな変化の影響を低減する。
【００２５】
上記、加算平均処理を画像内の画素毎に基準特徴ベクトルＢを作成し基準画像を構成する。その結果を加算平均処理結果保持部３５０に保存し、次フレームの処理に用いる。また、時系列データとしてデータ蓄積部４００に一定フレーム数保存し、その後背景画像を生成するために用いられる。保存する条件として、特徴ベクトル差分手段３１０において算出された差分値が設定したしきい値以下の場合にのみデータ蓄積部４００に保存することにする。これは、明らかに移動物体やノイズの影響と考えられる入力特徴ベクトルＩの例外値を除去したもので時系列データを構成することにより、背景画像の精度を確保することを目的としている。
【００２６】
データ蓄積部４００に保存された画素位置ｐの時系列データは、設定する蓄積フレーム数をＮとした場合、ＢN(ｐ)＝{Ｂ1(ｐ)，Ｂ2(ｐ)，ΛＢN(ｐ)}となる。時系列データ
ＢN(ｐ) は加算平均処理部３００において、短時間に発生するノイズや明度変化などの例外値を平均化した基準特徴ベクトルＢを要素として構成されているが、例外値の影響は時系列データＢN(ｐ) に未だ残った状態である。そのため、背景や静止物体ではない例外値の影響を含む時系列データＢN(ｐ) から背景画像を構成する背景特徴ベクトルＳを求める処理について、図４および図５を用いて説明する。
【００２７】
データ蓄積部４００に蓄積された時系列データＢN(ｐ) を統計処理部５００にて統計処理を施し、その時系列データの代表値を算出して背景特徴ベクトルＳを算出する。
【００２８】
時系列データＢN(ｐ) から代表値を算出する手段として平均値を用いた場合、時系列データＢN(ｐ) に含まれる例外値の影響を受けることが考えられる。他に代表値を求める方法として、Ｍ推定，ＬＭｅｄＳ推定などがあげられるが、本実施例では最も単純である中央値を代表値とする。これは、時系列データＢN(ｐ) において発生確率が１／２となる値（中央値）を求める方法である。これには、時系列データＢN(ｐ) のヒストグラムを作成する必要がある。そのため、データ整列手段５１０において時系列データの特徴ベクトルの値に基づいて昇順または降順に整列したものをＢ′N(ｐ) とし、ヒストグラムを作成する。また、この分布からしきい値以上外れた値を例外値除去手段５２０において除去してヒストグラムを再構成する。代表値推定手段５３０において、再構成後のヒストグラムから中央値Ｂ′N/2(ｐ)を求め、これを背景特徴ベクトルＳとする。
（数２）
Ｓ＝med{Ｂ′(ｐ)}＝Ｂ′N/2(ｐ)
算出された背景特徴ベクトルＳは統計処理結果保持部５５０に保存される。また、背景画像は画素毎に算出される背景特徴ベクトルＳにより構成する。
【００２９】
本実施例による背景画像の生成においては、加算平均処理を施し例外値を除外した特徴ベクトルを蓄積することで、背景と停止物体のみが写る画像を生成するために必要とする時系列データを低減することが可能であり、それにより時系列データから代表値を算出するための処理時間の低減に繋がる。
【００３０】
次に、図６を用いて出現物体抽出部６００における処理について説明する。ここでは、特徴ベクトル保持部２５０，加算平均処理結果保持部３５０と統計処理結果保持部５５０に保存されている、入力特徴ベクトルＩ，基準特徴ベクトルＢ，背景特徴ベクトルＳにより、情景内に出現した物体の抽出処理を行う。入力特徴ベクトルＩと基準特徴ベクトルＢの差分ＳｕｂB-I＝Ｂt(ｐ)−Ｉt(ｐ) を基準差分算出手段６１０にて算出し、入力特徴ベクトルＩと背景特徴ベクトルＳの差分ＳｕｂS-I＝Ｓt(ｐ)−Ｉt(ｐ) を背景差分算出手段６２０にて算出する。
【００３１】
算出した差分値を用いて抽出結果統合判定手段６３０で抽出結果を判定する。ＳubS-Iが設定するしきい値を超えた場合、出現物体であると判定する。これを画素毎に画像全体で行い出現物体と判断された領域を統合することで出現物体を抽出する。
【００３２】
出現物体抽出部６００で算出された抽出結果や判定結果、または入力特徴ベクトルＩ，基準特徴ベクトルＢおよび背景特徴ベクトルＳは出力部７００にて出力される。映像出力装置により出力されたデータを確認することで、抽出結果および特徴ベクトルデータを確認することができる。また、移動体の抽出をトリガーにしてネットワーク配信または映像入力装置へ出力することで、移動体を含む部分の画像、あるいは車両検知での車両通過時の画像のみを配信または記録することも可能である。さらに、警報の発報装置と組み合わせることで、不審者侵入や不正行為に対する発報を行うことも可能である。
【００３３】
本実施例においてＳｕｂB-I＝０でありＳｕｂS-Iが一定値以上となった場合、移動していた出現物体が停止した状態と判定することができる。さらに、データ蓄積部４００へ基準特徴ベクトルＢを蓄積させなければ、停止状態を判定し続けることができ、また、停止状態をカウントして停止時間を判定することも可能である。
【００３４】
本実施例においてデータ蓄積部４００への基準特徴ベクトルＢの蓄積間隔はフレーム毎としたが、入力レートに対して任意に蓄積間隔を定めることもできる。また、出現物体抽出処理の間隔と、蓄積間隔を別に設定することもできる。
【００３５】
また、本実施例は入力特徴ベクトルにとの差分処理を行う特徴ベクトルを、任意に定めた１つ以上の画像領域で個別に設定値を変更することも可能である。例えば入力特徴ベクトルに対して、領域Ａでは基準特徴ベクトル、領域ＢではＮフレーム蓄積した時系列データによって算出した背景特徴ベクトル、また領域ＣではＮ／２フレーム蓄積した時系列データによって算出した背景特徴ベクトルを選択する、などとしてもよい。
【００３６】
本発明の背景画像の生成においては、加算平均処理を施し例外値を除外した特徴ベクトルを蓄積し、その時系列データから統計処理により代表値を算出することで、背景と停止物体のみが写る背景画像を生成することが可能である。また、加算平均処理を施し一定時間に発生する例外値を除外した特徴ベクトルを蓄積するため、背景画像を生成するために必要とする時系列データを低減することが可能であり、時系列データの統計処理にかかる処理時間を低減することが可能である。さらには精度の良い背景画像を生成することにより、人や車両などの出現物体を精度良く抽出することが可能である。
【００３７】
図７は本実施例を用いた動体検知処理を、屋内の人物検知に適用した処理結果について示した説明図である。
【００３８】
入力画像８００として、ある建物のエントランスホールに人物が移動してきた画像を入力する。この入力画像８００に前述で説明した加算平均処理を施した結果が加算平均処理結果画像８１０であり、この加算平均処理結果画像８１０の蓄積データ画像８２０に前述で説明した統計処理を施したものが統計処理結果画像８３０である。この図で示されているように加算平均処理結果画像８１０では、短時間の人物の移動による写り込みが発生していることがわかる。一方、統計処理結果画像８３０では、人物の写り込みが除外され、エントランスホールの背景のみの画像となっていることがわかる。そして統計処理結果画像８３０を背景画像として、入力画像８００との差分処理により人物を検出した結果が、抽出結果画像８４０であり、エントランスホールを移動している人物のみが抽出されており、移動体としての人物が精度良く検出出来ていることがわかる。
【産業上の利用可能性】
【００３９】
以上に説明した本発明の内容によれば、入力した画像から、高精度に移動または出現した物体を検知する背景画像の生成方法、その装置及び画像監視システムを提供出来るので、例えば、監視セキュリティやＩＴＳ（高度道路交通システム）などに代表される人や車両などの交通量が多い撮像環境においても、人や車両などの出現物体を精度良く抽出することが可能である。
【図面の簡単な説明】
【００４０】
【図１】本実施例の全体構成を示した図である。
【図２】特徴ベクトルに加重平均処理を施す加重平均処理部について示した図である。
【図３】加重平均処理部における係数αの設定例を示した図である。
【図４】時系列データから統計的に代表値を算出する統計処理部について示した図である。
【図５】統計処理部における処理過程でのヒストグラムの遷移を表した図である。
【図６】本実施例の動体検知処理によって出現物体を抽出する出現物体抽出部について示した図である。
【図７】本実施例を用いた動体検知処理の結果を示した図である。
【符号の説明】
【００４１】
１００…画像取得部、２００…特徴ベクトル抽出部、２５０…特徴ベクトル保持部、
３００…加算平均処理部、３１０…特徴ベクトル差分手段、３２０…平均加算手段、350…加算平均処理結果保持部、４００…データ蓄積部、５００…統計処理部、５１０…データ整列手段、５２０…例外値除去手段、５３０…代表値推定手段、５５０…統計処理結果保持部、６００…出現物体抽出部、６１０…基準差分算出手段、６２０…背景差分算出手段、６３０…抽出結果統合判定手段、７００…出力部、８００…入力画像、８１０…加算平均処理結果画像、８２０…蓄積データ画像、８３０…統計処理結果画像、８４０…抽出結果画像。
【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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