(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
所定の監視エリアにおける人や車輌などの探索物体の存否やその動きを検出するための画像処理方法であって、
所定のタイミングで監視エリアの濃淡画像をカメラに撮像させるとともに、カメラより入力される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処理と、前回作成した第１の輪郭画像と今回作成した第２の輪郭画像とから、この間で動いていない静止物体の画像を抽出する処理と、上記第２の輪郭画像と今回抽出した静止物体の画像とから、この間で移動した探索物体の移動部位の画像を抽出する処理と、前回抽出した静止物体の画像には存在せず今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を、探索物体の停止部位の画像として抽出する処理と、今回抽出した移動部位及び停止部位の画像から探索物体を含む探索領域の画像を作成する処理と、探索領域の画像及び今回作成した第２の輪郭画像とテンプレート画像とのマッチング処理を行って探索物体の存否やその動きを判断する処理とをＣＰＵに行わせることを特徴とする画像処理方法。
【請求項２】
今回抽出した移動部位の画像と停止部位の画像との論理和を求めて得た画像の内、物体の輪郭を含む領域をテンプレートマッチングを行う探索領域に設定する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項３】
今回抽出した移動部位の画像と停止部位の画像との論理和を求めて得た画像をテンプレートマッチングを行う第１の探索画像とし、第１の探索画像の内、物体の輪郭を含む領域についてテンプレート画像との相関値を求めるとともに、今回作成した輪郭画像をテンプレートマッチングを行う第２の探索画像とし、第２の探索画像における探索物体の前回の検出位置近傍を探索領域として、この探索領域内でテンプレート画像との相関値を求め、相関値が最も高く且つ予め設定された閾値よりも高い領域を探索物体の検出位置とし、この検出位置の画像に基づいて次回のテンプレート画像を設定する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項４】
前回抽出した停止部位の画像に存在する領域の内、今回抽出した停止部位及び移動部位の画像に存在しない領域を、今回抽出した停止部位の画像に加える処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とする請求項１記載の画像処理方法。
【請求項５】
静止物体の画像として、第１の輪郭画像と第２の輪郭画像との間で差分が存在しない部分を抽出する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とする請求項１乃至４の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項６】
探索物体の移動部位の画像として、第２の輪郭画像と今回抽出した静止物体の画像との間で差分が存在した部分を抽出する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項に記載の画像処理方法。
【請求項７】
所定の監視エリアにおける人や車輌などの探索物体の存否やその動きを検出するための画像処理装置において、所定のタイミングで監視エリアの濃淡画像を撮像する手段と、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、前回作成した第１の輪郭画像と今回作成した第２の輪郭画像とから、この間で動いていない静止物体の画像を抽出する手段と、上記第２の輪郭画像と今回抽出した静止物体の画像とから、この間で移動した探索物体の移動部位の画像を抽出する手段と、前回抽出した静止物体の画像には存在せず、今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を、探索物体の停止部位の画像として抽出する手段と、今回抽出した移動部位及び停止部位の画像から探索物体を含む探索領域の画像を作成する手段と、探索領域の画像及び今回作成した輪郭画像とテンプレート画像とのマッチング処理を行って探索物体の存否やその動きを判断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、所定の監視エリアにおける人や車輌などの物体の動きを自動的に検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】
この種の画像処理方法としては背景差分方法とフレーム間差分方法とが従来より提供されている。
【０００３】
先ず背景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、事前に移動する物体が存在していない時の監視エリアＡの画像（図１１（ａ）参照）を撮像し、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Ａ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侵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Ａに人Ｈが侵入した場合、この時の監視エリアＡの画像（図１１（ｂ）参照）と背景画像との差分をとると、図１１（ｃ）に示すような差分二値画像が得られるので、この画像から人Ｈが侵入したことを判別することができる。
【０００４】
次に、フレーム間差分方法について図１２（ａ）〜（ｃ）を参照して説明する。この方法では、監視エリアＡ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１２（ａ）はある時刻に撮像された監視エリアＡの画像、図１２（ｂ）はそれ以降のある時刻に撮像された監視エリアＡの画像をそれぞれ示しており、この間に動いた人Ｈの部位が差分画像となって、図１２（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。
【０００５】
【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、監視エリア内に人が存在していないことを作業者が目視により確認して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。
【０００６】
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。
【０００８】
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、人体の形状そのもの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。
【０００９】
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、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にある。
【００１０】
【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、所定の監視エリアにおける人や車輌などの探索物体の存否やその動きを検出するための画像処理方法であって、所定のタイミングで監視エリアの濃淡画像をカメラに撮像させるとともに、カメラより入力される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処理と、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処理と、前回作成した第１の輪郭画像と今回作成した第２の輪郭画像とから、この間で動いていない静止物体の画像を抽出する処理と、上記第２の輪郭画像と今回抽出した静止物体の画像とから、この間で移動した探索物体の移動部位の画像を抽出する処理と、前回抽出した静止物体の画像には存在せず今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を、探索物体の停止部位の画像として抽出する処理と、今回抽出した移動部位及び停止部位の画像から探索物体を含む探索領域の画像を作成する処理と、探索領域の画像及び今回作成した第２の輪郭画像とテンプレート画像とのマッチング処理を行って探索物体の存否やその動きを判断する処理とをＣＰＵに行わせることを特徴とし、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、両者の画像から探索物体の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る。さらに、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。
【００１１】
しかも、探索物体の停止部位の画像として、前回抽出した静止物体の画像には存在せず、今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を抽出しているので、探索物体の停止部位の画像を簡単な方法で抽出することができる。
【００１２】
請求項２の発明では、請求項１の発明において、今回抽出した移動部位の画像と停止部位の画像との論理和を求めて得た画像の内、物体の輪郭を含む領域をテンプレートマッチングを行う探索領域に設定する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とし、請求項１の発明の作用に加えて、移動部位の画像と停止部位の画像との論理和を求めているので、探索物体の全体の形状を判別することができ、テンプレート画像との相関値を正確に求めることができる。
【００１３】
請求項３の発明では、請求項１の発明において、今回抽出した移動部位の画像と停止部位の画像との論理和を求めて得た画像をテンプレートマッチングを行う第１の探索画像とし、第１の探索画像の内、物体の輪郭を含む領域についてテンプレート画像との相関値を求めるとともに、今回作成した輪郭画像をテンプレートマッチングを行う第２の探索画像とし、第２の探索画像における探索物体の前回の検出位置近傍を探索領域として、この探索領域内でテンプレート画像との相関値を求め、相関値が最も高く且つ予め設定された閾値よりも高い領域を探索物体の検出位置とし、この検出位置の画像に基づいて次回のテンプレート画像を設定する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とし、請求項１の発明の作用に加えて、今回抽出した移動部位の画像と停止部位の画像との論理和を求めて得た画像を第１の探索画像、今回作成した輪郭画像を第２の探索画像としてそれぞれテンプレートマッチングを行っているので、探索物体が移動している場合でも停止している場合でも、探索物体の存否を確実に検出することができる。
【００１４】
請求項４の発明では、請求項１の発明において、前回抽出した停止部位の画像に存在する領域の内、今回抽出した停止部位及び移動部位の画像に存在しない領域を、今回抽出した停止部位の画像に加える処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とし、請求項１の発明の作用に加えて、前回停止していた停止部位が停止し続けている場合、この停止部位は今回抽出した停止部位及び移動部位の画像の何れにも現れないため、前回抽出した停止部位の画像に存在する領域の内、今回抽出した停止部位及び移動部位の画像に存在しない領域を、今回抽出した停止部位の画像に加えることによって探索物体の形状を正確に検出することができる。
【００１５】
請求項５の発明では、請求項１乃至４の発明において、静止物体の画像として、第１の輪郭画像と第２の輪郭画像との間で差分が存在しない部分を抽出する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とし、請求項１乃至４の発明の作用に加えて、静止物体の画像を簡単な処理で抽出することができる。
【００１６】
請求項６の発明では、請求項１乃至５の発明において、探索物体の移動部位の画像として、第２の輪郭画像と今回抽出した静止物体の画像との間で差分が存在した部分を抽出する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とし、請求項１乃至５の発明の作用に加えて、移動部位の画像を簡単な処理で抽出することができる。
【００１７】
請求項７の発明では、所定の監視エリアにおける人や車輌などの探索物体の存否やその動きを検出するための画像処理装置において、所定のタイミングで監視エリアの濃淡画像を撮像する手段と、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、前回作成した第１の輪郭画像と今回作成した第２の輪郭画像とから、この間で動いていない静止物体の画像を抽出する手段と、上記第２の輪郭画像と今回抽出した静止物体の画像とから、この間で移動した探索物体の移動部位の画像を抽出する手段と、前回抽出した静止物体の画像には存在せず、今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を、探索物体の停止部位の画像として抽出する手段と、今回抽出した移動部位及び停止部位の画像から探索物体を含む探索領域の画像を作成する手段と、探索領域の画像及び今回作成した輪郭画像とテンプレート画像とのマッチング処理を行って探索物体の存否やその動きを判断する手段とを備えて成ることを特徴とし、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、両者の画像から探索物体の全体の画像を求めているので、フレーム間差分方法を用いる場合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、またフレーム間差分方法を用いる場合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画像処理装置を提供できる。さらに、背景差分方法を用いる場合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した画像処理装置を提供できる。しかも、探索物体の停止部位の画像として、前回抽出した静止物体の画像には存在せず、今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を抽出しているので、探索物体の停止部位の画像を簡単な方法で抽出できる。
【００１８】
【発明の実施の形態】
本発明の実施形態１を図１乃至図１０を参照して説明する。この画像処理装置は、所定の監視エリアＡ（例えば建物の部屋など）における人Ｈ（探索物体）の存否やその動きを自動的に検出するものである。図１はこの画像処理装置の概略構成図であり、例えば部屋の天井などに設置され、部屋内の白黒濃淡画像を撮像するＣＣＤカメラのようなカメラ１と、カメラ１から入力されるアナログの映像信号をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換部２と、Ａ／Ｄ変換部２の出力信号を信号処理して人Ｈの存否や動きを検出するＣＰＵ３と、直流電源（図示せず）から供給される電源電圧を所望の電圧値の直流電圧に変換してカメラ１に給電する電源回路４とを備えている。
【００１９】
この画像処理装置の画像処理方法を図２乃至図１０を参照して説明する。図３（ａ）は人Ｈが倒れる途中の時刻Ｔ０における入力画像、図３（ｂ）は人Ｈが倒れた（床に横たわった）瞬間の時刻Ｔ１における入力画像、図３（ｃ），（ｄ）は人Ｈが倒れたまま静止している状態の時刻Ｔ２，Ｔ３における入力画像をそれぞれ示しており、時刻Ｔ１〜Ｔ３の間、人Ｈは静止している。また、図４（ａ）〜（ｄ）は時刻Ｔ０〜Ｔ３における輪郭画像を、図５（ａ）〜（ｄ）は時刻Ｔ０〜Ｔ３における静止物体の抽出画像を、図６（ａ）〜（ｄ）は時刻Ｔ０〜Ｔ３における探索物体の移動部位の抽出画像を、図７（ａ）〜（ｄ）は時刻Ｔ０〜Ｔ３における探索物体の停止部位の抽出画像を、図８（ａ）〜（ｄ）は時刻Ｔ０〜Ｔ３における探索画像を、図８（ｅ）（ｇ）（ｉ）（ｋ）は各時刻でテンプレートマッチングを行う際に用いるテンプレート画像ｔ０１，ｔ１１，ｔ２１，ｔ３１を、図８（ｆ）（ｈ）（ｊ）（ｌ）はテンプレートマッチングを行った結果が反映されたテンプレート画像ｔ０２，ｔ１２，ｔ２２，ｔ３２を、それぞれ示している。尚、図４〜図８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】
カメラ１は監視エリアＡの白黒濃淡画像を所定の時間間隔で撮像しており、カメラ１の映像信号はＡ／Ｄ変換部２によってディジタル信号に変換されて、ＣＰＵ３に逐次入力される（図２のステップＳ１）。カメラ１からの白黒濃淡画像がＣＰＵ３に入力されると、ＣＰＵ３ではこの白黒濃淡画像から微分画像を作成し、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り、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。尚、エッジ検出の方法としては種々の方法が提供されており、一般的にソーベルの演算式を用いた方法が行われている。
【００２１】
つまり、ＣＰＵ３は白黒濃淡画像の画像データを画像処理して濃度の勾配値を求めており、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している（二値化処理）。例えば、図３（ａ）〜（ｄ）は時刻Ｔ０〜Ｔ３においてカメラ１から入力された白黒濃淡画像（入力画像）、図４（ａ）〜（ｄ）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）〜（ｄ）中の実線が物体の輪郭を示している。なお、本実施形態では人体Ｈの胴体部分や顔と背景との区別がつきにくいため、図４（ａ）〜（ｄ）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】
次にＣＰＵ３は、前回作成した輪郭画像（第１の微分画像）と今回作成した輪郭画像（第２の微分画像）との論理積を求めることによって、第１の微分画像と第２の微分画像との間で差分が存在しない部分（すなわち変化していない部分）を抽出し、前回の撮像時点から今回の撮像時点までの間、静止していた物体（静止物体）の画像（図５（ａ）〜（ｄ）参照）を作成する（図２のステップＳ２）。例えば時刻Ｔ２ではＣＰＵ３が、時刻Ｔ１における輪郭画像（図４（ｂ）参照）と時刻Ｔ２における輪郭画像（図４（ｃ）参照）との論理積を求めることにより、この間に移動していない静止物体の画像（図５（ｃ）参照）を抽出している。
【００２３】
またＣＰＵ３は、今回作成した輪郭画像（第２の微分画像）と、ステップＳ２で抽出した静止物体の画像との差分を求めることによって、２つの画像の間で差分が存在した部分（すなわち移動した部分）を抽出し、前回の撮像時点から今回の撮像時点までの間に移動した探索物体の移動部位の画像（図６（ａ）〜（ｄ）参照）を作成する（図２のステップＳ３）。例えば時刻Ｔ１ではＣＰＵ３が、この時点での輪郭画像（図４（ｂ）参照）と静止物体の画像（図５（ｂ）参照）との差分を取ることによって、移動部位の画像（図６（ｂ）参照）を抽出している。時刻Ｔ１では人Ｈの頭及び手の一部と左足とが静止しているので、頭及び手の移動している部分と右足の部分が残ったような画像となる。
【００２４】
また更にＣＰＵ３は、前回抽出した静止物体の画像と今回抽出した静止物体の画像との差分を求めることによって、前回抽出した静止物体の画像には存在せず、今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を抽出し、今回抽出した静止物体の画像から探索物体の停止部位のみの画像（図７（ａ）〜（ｄ）参照）を抽出する（図２のステップＳ４）。例えば時刻Ｔ２ではＣＰＵ３が、時刻Ｔ２で抽出した静止物体の画像（図５（ｃ）参照）と、時刻Ｔ１で抽出した静止物体の画像（図５（ｂ）参照）との差分を求めることによって、探索物体の停止部位のみの画像（図７（ｃ）参照）を抽出している。
【００２５】
尚、探索物体の停止部位を抽出する際に、ＣＰＵ３が、前回抽出した停止部位の画像に存在する領域の内、今回抽出した停止部位及び移動部位の画像に存在しない領域を、今回抽出した停止部位の画像に加えるようにしても良い。例えば時刻Ｔ３では時刻Ｔ２で停止していた停止部位が停止し続けているため、この停止部位は今回抽出した停止部位及び移動部位の画像の何れにも現れず、その結果探索画像（図８（ｄ）参照）には何も現れなくなるが、前回抽出した停止部位の画像に存在する領域の内、今回抽出した停止部位及び移動部位の画像に存在しない領域を、今回抽出した停止部位の画像に加えるようにすれば、探索物体（人Ｈ）の形状を正確に検出することができる。
【００２６】
その後ＣＰＵ３は、ステップＳ３で抽出した移動部位の画像と、ステップＳ４で抽出した停止部位の画像との論理和を求め、さらにノイズ成分を除去することにより、テンプレートマッチングを行って探索物体（人体）を探索するための探索画像（図８（ａ）〜（ｄ）参照）を作成する（図２のステップＳ５）。
【００２７】
ここで、テンプレートマッチングを行うことにより探索物体の有無やその位置を検出する方法について以下に説明する。
【００２８】
先ずＣＰＵ３は、ステップＳ５で作成した探索画像から探索物体が存在すると思われる探索領域を抽出する。図９（ａ）はステップＳ５で作成された探索画像の一例を示しており、この図に示されるように探索画像では探索物体（人Ｈ）の境界線Ｅが細切れに分割され、しかも境界線の一部が抜け落ちているので、どの部分に探索物体である人Ｈが存在するのか分からないという問題がある。そこで、ＣＰＵ３では、ステップＳ５で得られた探索画像に膨張処理を施し、細切れに分割された境界線Ｅを膨張させることによって、図９（ｂ）に示すようなブロックＢを形成しており、この画像中のブロックＢに外接する外接長方形を求める。また、各ブロックＢを含む外接長方形がある程度近接している場合には、これら複数の外接長方形を１つに纏めており、このようにして求めた外接長方形から探索領域Ｃ１〜Ｃ３を決定している。なお探索領域Ｃ１〜Ｃ３を決定する場合には、ある程度の余裕を見込むためにブロックＢに外接する外接長方形よりも大きめの領域を設定している。例えば図９（ａ）に示す探索画像では人体の境界線の一部しか現れておらず、頭部及び脚部の境界線Ｅが細切れになっているが、膨張処理を行うことによって、細切れになった境界線Ｅを一体化し、人体の境界線を復元することができる。また細切れになった人体の境界線Ｅを膨張させて複数のブロックＢを形成した場合、これらのブロックＢをそれぞれ含む複数の外接長方形は互いに近接しているので、人体を含む探索領域Ｃ１は最終的に１つの領域に纏められる。
【００２９】
ＣＰＵ３は、上述のような方法で探索画像内に探索領域を設定しており、探索領域内の画像と所定のテンプレート画像とのマッチング処理を行うことによって、両者の相関値を求めている（図２のステップＳ６）。例えば時刻Ｔ１では、ＣＰＵ３がこの時刻における探索画像（図８（ｂ）参照）の探索領域に、図８（ｇ）に示すテンプレート画像ｔ１１を重ね合わせ、テンプレート画像ｔ１１の位置を１画素づつずらしながら、相関値を検出する。そして、この探索領域内で最も高い相関値が予め設定された閾値を超えていれば、人が存在しているものと判断し、この相関値に対応する探索領域を人が存在する位置に設定ている。
【００３０】
また、ＣＰＵ３では探索画像についてテンプレートマッチングを行うと同時に、同時刻に作成した輪郭画像に対してテンプレートマッチングを行っている。この場合、ＣＰＵ３は、輪郭画像において前回の人体検出位置近傍を探索領域（図示せず）に設定し、この探索領域の画像とテンプレート画像とのマッチング処理を行って、両者の相関値を求めている。例えば時刻Ｔ１では、ＣＰＵ３がこの時刻の輪郭画像（図４（ｂ）参照）について前回の人体検出位置近傍を探索領域に設定した後、探索領域内の画像にテンプレート画像ｔ１１を重ね合わせ、テンプレート画像ｔ１１の位置を１画像づつずらしながら、相関値を検出する。そして、この探索領域内で最も高い相関値が予め設定された閾値を超えていれば、人が存在しているものと判断し、この相関値に対応する探索領域を人が存在する位置に設定ている。
【００３１】
ここで、探索画像についてテンプレートマッチングを行って得た相関値が、輪郭画像についてテンプレートマッチングを行って得た相関値よりも高い場合、ＣＰＵ３は人体が動いているものと判断し、人が存在すると判断した探索画面内の探索領域の画像を次回のテンプレート画像に設定するとともに、人Ｈの検出位置を更新する（図２のステップＳ７）。例えば時刻Ｔ１では、探索画像についてテンプレートマッチングを行って得た相関値が、輪郭画像についてテンプレートマッチングを行って得た相関値よりも高くなるので、探索画像内に設定した探索領域の画像をテンプレート画像ｔ１２に設定する。
【００３２】
一方、輪郭画像についてテンプレートマッチングを行って得た相関値が、探索画像についてテンプレートマッチングを行って得た相関値よりも高い場合、ＣＰＵ３は人体が止まっているものと判断し、テンプレート画像の更新は行わない。例えば時刻Ｔ３では、時刻Ｔ１〜Ｔ３まで人Ｈがずっと静止しているために探索画像には何も現れなくなり、その結果輪郭画像についてテンプレートマッチングを行って得た相関値が、探索画像についてテンプレートマッチングを行って得た相関値よりも高くなるので、テンプレート画像の更新は行わず、今回のテンプレート画像ｔ３１をそのまま次回のテンプレート画像ｔ３２とする。なお、図１０（ａ）〜（ｃ）は電源投入時に用いるテンプレート画像ｔａ〜ｔｃを示しており、人体Ｈの頭部と胴体をシンボル化したような形状のテンプレート画像を用いている。
【００３３】
以上説明したように本実施形態の画像処理装置では、探索物体（人Ｈ）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、両者の画像から探索物体の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。さらに、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。
【００３４】
【発明の効果】
上述のように、請求項１の発明は、所定の監視エリアにおける人や車輌などの探索物体の存否やその動きを検出するための画像処理方法であって、所定のタイミングで監視エリアの濃淡画像をカメラに撮像させるとともに、カメラより入力される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処理と、前回作成した第１の輪郭画像と今回作成した第２の輪郭画像とから、この間で動いていない静止物体の画像を抽出する処理と、上記第２の輪郭画像と今回抽出した静止物体の画像とから、この間で移動した探索物体の移動部位の画像を抽出する処理と、前回抽出した静止物体の画像には存在せず今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を、探索物体の停止部位の画像として抽出する処理と、今回抽出した移動部位及び停止部位の画像から探索物体を含む探索領域の画像を作成する処理と、探索領域の画像及び今回作成した第２の輪郭画像とテンプレート画像とのマッチング処理を行って探索物体の存否やその動きを判断する処理とをＣＰＵに行わせることを特徴とし、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、両者の画像から探索物体の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。さらに、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効果がある。
【００３５】
しかも、探索物体の停止部位の画像として、前回抽出した静止物体の画像には存在せず、今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を抽出しているので、探索物体の停止部位の画像を簡単な方法で抽出できるという効果がある。
【００３６】
請求項２の発明は、請求項１の発明において、今回抽出した移動部位の画像と停止部位の画像との論理和を求めて得た画像の内、物体の輪郭を含む領域をテンプレートマッチングを行う探索領域に設定する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とし、請求項１の発明の作用に加えて、移動部位の画像と停止部位の画像との論理和を求めているので、探索物体の全体の形状を判別することができ、テンプレート画像との相関値を正確に求めることができるという効果がある。
【００３７】
請求項３の発明は、請求項１の発明において、今回抽出した移動部位の画像と停止部位の画像との論理和を求めて得た画像をテンプレートマッチングを行う第１の探索画像とし、第１の探索画像の内、物体の輪郭を含む領域についてテンプレート画像との相関値を求めるとともに、今回作成した輪郭画像をテンプレートマッチングを行う第２の探索画像とし、第２の探索画像における探索物体の前回の検出位置近傍を探索領域として、この探索領域内でテンプレート画像との相関値を求め、相関値が最も高く且つ予め設定された閾値よりも高い領域を探索物体の検出位置とし、この検出位置の画像に基づいて次回のテンプレート画像を設定する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とし、請求項１の発明の作用に加えて、今回抽出した移動部位の画像と停止部位の画像との論理和を求めて得た画像を第１の探索画像、今回作成した輪郭画像を第２の探索画像としてそれぞれテンプレートマッチングを行っているので、探索物体が移動している場合でも停止している場合でも、探索物体の存否を確実に検出できるという効果がある。
【００３８】
請求項４の発明は、請求項１の発明において、前回抽出した停止部位の画像に存在する領域の内、今回抽出した停止部位及び移動部位の画像に存在しない領域を、今回抽出した停止部位の画像に加える処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とし、請求項１の発明の作用に加えて、前回停止していた停止部位が停止し続けている場合、この停止部位は今回抽出した停止部位及び移動部位の画像の何れにも現れないため、前回抽出した停止部位の画像に存在する領域の内、今回抽出した停止部位及び移動部位の画像に存在しない領域を、今回抽出した停止部位の画像に加えることによって探索物体の形状を正確に検出できるという効果がある。
【００３９】
請求項５の発明は、請求項１乃至４の発明において、静止物体の画像として、第１の輪郭画像と第２の輪郭画像との間で差分が存在しない部分を抽出する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とし、請求項１乃至４の発明の作用に加えて、静止物体の画像を簡単な処理で抽出できるという効果がある。
【００４０】
請求項６の発明は、請求項１乃至５の発明において、探索物体の移動部位の画像として、第２の輪郭画像と今回抽出した静止物体の画像との間で差分が存在した部分を抽出する処理を、ＣＰＵに行わせることを特徴とし、請求項１乃至５の発明の作用に加えて、移動部位の画像を簡単な処理で抽出できるという効果がある。
【００４１】
請求項７の発明は、所定の監視エリアにおける人や車輌などの探索物体の存否やその動きを検出するための画像処理装置において、所定のタイミングで監視エリアの濃淡画像を撮像する手段と、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、前回作成した第１の輪郭画像と今回作成した第２の輪郭画像とから、この間で動いていない静止物体の画像を抽出する手段と、上記第２の輪郭画像と今回抽出した静止物体の画像とから、この間で移動した探索物体の移動部位の画像を抽出する手段と、前回抽出した静止物体の画像には存在せず、今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を、探索物体の停止部位の画像として抽出する手段と、今回抽出した移動部位及び停止部位の画像から探索物体を含む探索領域の画像を作成する手段と、探索領域の画像及び今回作成した輪郭画像とテンプレート画像とのマッチング処理を行って探索物体の存否やその動きを判断する手段とを備えて成ることを特徴とし、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、両者の画像から探索物体の全体の画像を求めているので、フレーム間差分方法を用いる場合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、またフレーム間差分方法を用いる場合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画像処理装置を提供できるという効果がある。さらに、背景差分方法を用いる場合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した画像処理装置を提供できるという効果がある。しかも、探索物体の停止部位の画像として、前回抽出した静止物体の画像には存在せず、今回抽出した静止物体の画像のみに存在する部分を抽出しているので、探索物体の停止部位の画像を簡単な方法で抽出できる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本実施形態の画像処理装置の概略構成図である。
【図２】同上の動作を説明するフローチャートである。
【図３】（ａ）〜（ｄ）は各時刻における入力画像の説明図である。
【図４】（ａ）〜（ｄ）は各時刻における輪郭画像の説明図である。
【図５】（ａ）〜（ｄ）は各時刻における静止物体の抽出画像の説明図である。
【図６】（ａ）〜（ｄ）は各時刻における移動物体の抽出画像の説明図である。
【図７】（ａ）〜（ｄ）は各時刻における停止物体の抽出画像の説明図である。
【図８】（ａ）〜（ｄ）は各時刻における探索画像の説明図、（ｅ）〜（ｌ）は各時刻におけるテンプレート画像の説明図である。
【図９】（ａ）（ｂ）は探索画像から探索領域を作成する手順を説明する説明図である。
【図１０】（ａ）〜（ｃ）は電源投入時のテンプレート画像の説明図である。
【図１１】（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１２】（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。
【符号の説明】
１  カメラ
３  ＣＰＵ
Ａ  監視エリア
【図１】
0004470342.tif 000002
【図２】
0004470342.tif 000003
【図３】
0004470342.tif 000004
【図４】
0004470342.tif 000005
【図５】
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【図６】
0004470342.tif 000007
【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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