(57)【要約】【課題】限られたハードウェア資源を用いて高精度に画像解析を行う。【解決手段】連続して撮像された複数の画像に含まれる第１の画像及び第２の画像を入力する。第１の画像及び第２の画像に対して同位置に、同サイズの検知領域を設定。第１の画像と第２の画像との間で、検知領域内の画像に差異があるか否かを判定する。差異があると判定した場合に、第１の画像と前記第２の画像とが異なることを示す通知を出力する。【選択図】図２
2012038104.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段によって連続して撮像された複数の画像に含まれる第１の画像及び第２の画像を入力する入力手段と、
前記第１の画像及び第２の画像に対して同位置に、同サイズの第１の領域を設定する設定手段と、
前記第１の画像と前記第２の画像のそれぞれから、前記第１の領域内の画像を部分画像として切り出す手段と、
前記部分画像を所定のサイズの変換画像へ変換する変換手段と、
前記第１の画像から得られた前記変換画像と前記第２の画像から得られた前記変換画像との間に差異があるか否かを判定する判定手段と、
前記差異があると前記判定手段が判定した場合に、前記第１の画像と前記第２の画像とが異なることを示す通知を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記設定手段は、前記第１の画像及び第２の画像に対して、同位置かつ同サイズの、検知領域を設定する手段を含み、前記第１の画像及び第２の画像に対して同位置であって、同サイズ、かつ、所定のアスペクト比を持ち、前記検知領域を含む前記第１の領域を設定することを特徴とする、請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記設定手段は、前記検知領域の位置及びサイズの指定をユーザから受け付けることを特徴とする、請求項２に記載の画像処理装置。
【請求項４】
画像処理装置が行う画像処理方法であって、
前記画像処理装置の入力手段が、撮像手段によって連続して撮像された複数の画像に含まれる第１の画像及び第２の画像を入力する入力工程と、
前記画像処理装置の設定手段が、前記第１の画像及び第２の画像に対して同位置に、同サイズの第１の領域を設定する設定工程と、
前記画像処理装置の変換手段が、前記第１の画像と前記第２の画像のそれぞれから、前記第１の領域内の画像を部分画像として切り出す工程と、
前記部分画像を所定のサイズの変換画像へ変換する変換工程と、
前記画像処理装置の判定手段が、前記第１の画像から得られた前記変換画像と前記第２の画像から得られた前記変換画像との間に差異があるか否かを判定する判定工程と、
前記画像処理装置の出力手段が、前記差異があると前記判定工程で判定した場合に、前記第１の画像と前記第２の画像とが異なることを示す通知を出力する出力工程と、
を含むことを特徴とする画像処理方法。
【請求項５】
コンピュータを、請求項１乃至３の何れか１項に記載の画像処理装置が有する各手段として機能させるための、コンピュータプログラム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は画像解析技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラなどの撮像装置から得られた画像に対する解析技術が、従来より知られている。例えば、画像内の特定の物体を検出する、画像認識方法が知られている。しかしながら画像解析は大きな処理能力を必要とするため、画像解析システムのコストが大きくなることが問題となっていた。
【０００３】
特許文献１の画像解析方法によれば、カメラで撮影されたそれぞれの画像が縮小される。そして縮小されたそれぞれの画像に対して画像解析が行われる。このように画像のデータ量を小さくすることにより、システムのコストが増えることが抑制されている。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００４】
【特許文献１】特開２００６−１２７１９５号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
しかしながら特許文献１の方法によれば、縮小された画像に対して画像解析が行われるため、縮小されていない画像に対して画像解析が行われる場合と比べ、解析精度が落ちてしまう。また、カメラで撮影された画像のそれぞれを縮小してから解析する必要があり、処理コストが増大する。
【０００６】
本発明は、限られたハードウェア資源を用いて高精度に画像解析を行うことを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００７】
本発明の目的を達成するために、例えば、本発明の画像処理装置は以下の構成を備える。すなわち、
撮像手段によって連続して撮像された複数の画像に含まれる第１の画像及び第２の画像を入力する入力手段と、
前記第１の画像及び第２の画像に対して同位置に、同サイズの第１の領域を設定する設定手段と、
前記第１の画像と前記第２の画像のそれぞれから、前記第１の領域内の画像を部分画像として切り出す手段と、
前記部分画像を所定のサイズの変換画像へ変換する変換手段と、
前記第１の画像から得られた前記変換画像と前記第２の画像から得られた前記変換画像との間に差異があるか否かを判定する判定手段と、
前記差異があると前記判定手段が判定した場合に、前記第１の画像と前記第２の画像とが異なることを示す通知を出力する出力手段と、
を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００８】
限られたハードウェア資源を用いて高精度に画像解析を行うことができる。
【図面の簡単な説明】
【０００９】
【図１】第１の実施例に係る情報処理装置の構成の一例を示すブロック図。
【図２】第１及び第２の実施例に係る画像解析処理の一例を説明する図。
【図３】第２の実施例に係る画像切り出し処理の一例を説明する図。
【図４】第２の実施例に係る画像切り出し処理のフローチャートの一例。
【図５】第１の実施例に係る処理を示すフローチャートの一例。
【図６】第３の実施例に係る画像切り出し処理の一例を説明する図。
【図７】第４の実施例に係る画像解析処理の一例を説明する図。
【図８】第５の実施例に係る画像解析処理の一例を説明する図。
【図９】第５の実施例に係る画像切り出し処理のフローチャートの一例。
【発明を実施するための形態】
【００１０】
以下に、本発明の好ましい実施の形態を、添付の図面に基づいて詳細に説明する。ただし、本発明の範囲は以下の実施例に限定されるものではない。
【実施例１】
【００１１】
本実施例では、画像に対する検知領域が設定される。検知領域内の画像は切り出され、切り出された画像に対して画像解析が行われる。画像解析を行う場合、撮像装置が撮像した画像全体を解析することも考えられる。例えば、撮像装置が撮像した１９２０×１０２４ピクセルの画像全体を解析することも考えられる。しかしながら、解析処理は負荷が大きく、特にＣＰＵやメモリなどの資源が限られている場合に処理速度の低下を招く。本実施例においては検知領域内の画像に対して画像解析が行われる。従って、限られたハードウェア資源を用いて高い精度の画像解析を行うことができる。
【００１２】
本実施例においては特に、動画像の連続するフレーム画像間で画像が変化したか否かが解析される。本実施例に従って、例えば画像内の物体が移動したか否かを検出することができる。本実施例は例えば、監視システムとして利用することが可能である。例えば本実施例によれば、物が持ち去られることを検知することができる。さらには本実施例によれば、物が置き去られること、及び物に対していたずらがされること、を検出することができる。検知領域は、それぞれのフレーム画像に対して同位置かつ同サイズとなるように設定されることができる。
【００１３】
しかしながら検出対象となる画像は動画像には限られず、複数の静止画像であってもよい。また、行われる画像解析の種類は本実施例には限定されない。例えばパターンマッチングを行うことにより、検知領域内に特定の画像が出現したことを検出することができる。また、検知領域内に対して文字認識処理を行うこともできる。例えば、複数の書類画像について、検知領域内に現れる数字を認識することもできる。
【００１４】
図１は、本実施例に係る情報処理装置のブロック図である。撮像部１０１は、撮像を行い、撮像画像を取得する（入力手段）。撮像部１０１は動画像を取得してもよい。また撮像部１０１は、複数の静止画像を取得してもよい。本実施例において撮像部１０１は、連続するフレーム画像からなる動画像を撮像するものとする。撮像部１０１は、撮像画像を格納することができる。
【００１５】
切り出し部１０２は、撮像部１０１に格納されているフレーム画像から、領域判定部１０６の指示に従い、部分画像を切り出す。変換部１０３は、切り出し部１０２によって切り出された部分画像に対して変換処理を行う（変換手段）。変換部１０３は例えば、拡大処理、縮小処理、及び回転処理を行うことができる。例えば部分画像の大きさが検知部１０４が処理できる画像の大きさよりも大きい場合、変換部１０３は部分画像を縮小してもよい。変換部１０３は、変換処理後の部分画像（変換画像）を格納してもよい。
【００１６】
検知部１０４は、変換部１０３によって変換処理が行われた部分画像に対し、上述のように解析処理を行う。本実施例においては、処理中のフレーム画像（第１の画像）から得られた部分画像と、処理中のフレーム画像に先行して撮像されたフレーム画像（第２の画像）から得られた部分画像との間に差異があるか否かを判定する（判定手段）。処理中のフレーム画像に先行するフレーム画像とは、処理中のフレーム画像の直前のフレーム画像であってもよい。差異を判定する処理は既知の方法に従って行うことができる。例えば検知部１０４は、背景差分などの画像解析手法を用いることができる。既知のように閾値を設け、２つの画像の差が閾値以上である場合に差異が存在すると判定することもできる。
【００１７】
別の方法として検知部１０４は、撮像部１０１から取得した連続する５枚のフレーム画像において、検知領域中の画像が一致するか否かを判定してもよい。さらに検知部１０４は、撮像部１０１から取得した連続する５枚のフレーム画像において、検知領域中の画像が全て異なるか否かを判定してもよい。このように、検知部１０４の解析精度は適宜設定されることができる。検知部１０４は、画像に差異があることを発見した場合、通信部１０８及びネットワーク１０９を介してクライアント１１０へと通知を行うことができる（出力手段）。検知部１０４は、画像に差異がない場合に、通信部１０８及びネットワーク１０９を介してクライアント１１０へと通知を行ってもよい。
【００１８】
領域記憶部１０５は、領域設定部１０７によって設定された検知領域の位置及び大きさを格納する。領域判定部１０６は上述のように、切り出し部１０２に対して、フレーム画像から切り出す画像部分を指示する。本実施例においては領域判定部１０６は、領域記憶部１０５に格納されている検知領域の位置及び大きさに従って、切り出し部１０２に対する指示を行う。
【００１９】
領域設定部１０７は、検知領域の位置及び大きさを決定し、検知領域の位置及び大きさを領域記憶部に格納する（設定手段）。領域設定部１０７は、ユーザの指示に基づいて検知領域を設定してもよい。例えば領域設定部１０７は、撮像部１０１に格納されているフレーム画像のうち１つを、通信部１０８及びネットワーク１０９を介してクライアント１１０に送信する。ユーザは、送信されたフレーム画像を表示しているクライアント１１０を用いて、フレーム画像中の変化を監視したい部分を位置及び大きさを指定する。例えば、フレーム画像に写っている金庫を含む領域が指定されてもよい。この場合本実施例に係る情報処理装置は、金庫が開かれる、金庫が移動されるなどの異常を検出することができる。そしてクライアント１１０は、この位置及び大きさを領域設定部１０７へと送信する。
【００２０】
ユーザによる検知領域の設定方法について、図２（Ａ）を参照して説明する。クライアント１１０は、設定画面２１に、撮像部１０１で撮影された画像を表示する。ユーザは、設定画面２１上で、検知領域を入力する。図２（Ａ）において、物体２２は検知対象を示す。物体２２が持ち去られたときに通知が発せられるように、ユーザは物体２２を囲む検知領域２３を指定する。本実施例においては検知領域は矩形であるが、円形、多角形などの他の形状を指定することが可能であってもよい。
【００２１】
また領域設定部１０７は、フレーム画像の解析結果に基づいて検知領域を設定してもよい。例えば領域設定部１０７は、撮像部１０１に格納されているフレーム画像のうち１つを検知部１０４に送り、画像解析を行わせる。例えば検知部１０４は、パターンマッチングなどの既知の方法を用いて、パソコンのディスプレイを検出することができる。領域設定部１０７は、検出されたディスプレイを含む領域を設定してもよい。こうして、ユーザが指定することなく、パソコンが起動されたことを検出することができる。
【００２２】
以下で、本実施例に係る検知処理のフローチャートである図５を参照して、本実施例に係る処理を詳しく説明する。ステップＳ１００１において、上述のように検知領域が設定される。ステップＳ１００２において、切り出し部１０２は撮像部１０１から最新のフレーム画像を取得する。本実施例において、撮像部１０１は横１９２０画素、縦１０２４画素の画像を撮像しているものとする。もっとも、撮像部１０１が異なる大きさの画像を撮像していてもよい。
【００２３】
撮像部１０１によって撮像された全てのフレーム画像に対して以下の処理を行う必要はなく、切り出し部１０２は定期的に撮像部１０１からフレーム画像を取得すればよい。ステップＳ１００３において切り出し部１０２は、領域判定部１０６の指示に従い、ステップＳ１００２で取得したフレーム画像から部分画像を切り抜く。切り出し部１０２は、生成された部分画像を格納してもよい。
【００２４】
ステップＳ１００４において検知部１０４は上述のように、部分画像に対して解析処理を行う。例えば検知部１０４は、部分画像を解析し、物体の有無や動体の存在を検知する処理を行う。本実施例のように部分画像内の画像の変化を検知するためには、検知部１０４は、複数の部分画像を比較すればよい。例えば、ステップＳ１００２〜Ｓ１００３の処理を複数のフレーム画像について行うと、それぞれのフレーム画像についての部分画像を切り出し部１０２が格納することができる。検知部１０４は、最新のフレーム画像についての部分画像と、より古いフレーム画像についての部分画像とを比較すればよい。
【００２５】
ステップＳ１００５において検知部１０４は、ステップＳ１００４における解析結果をクライアント１１０に通知する。本実施例においては、ステップＳ１００４において部分画像間に差異があると判定された場合、検知領域内に変化が生じたことを検知部１０４はクライアント１１０へと送信する。検知部１０４はこのとき、ステップＳ１００３で生成された部分領域と、ステップＳ１００２で取得されたフレーム画像との少なくとも一方を、クライアント１１０に送信してもよい。さらには検知部１０４は、これらの画像を検知部１０４内に格納しておくことにより、通知を受けたクライアント１１０に検知部１０４から画像をダウンロードさせるようにしてもよい。ステップＳ１００４において部分画像間に差異はないと判定された場合、検知部１０４は通知を行わなくてもよいし、異常がないことを示す情報をクライアント１１０に送信してもよい。
【００２６】
上述のように検知部１０４が文書から文字を読み取る場合には、ステップＳ１００５において検知部１０４は読み取られた文字をクライアント１１０に送信することができる。また、検知部１０４は読み取った文字を検知部１０４内に格納することもできる。こうして、クライアント１１０が、読み取られた文字を、検知部１０４からダウンロードすることもできる。
【００２７】
ステップＳ１００６において、検知部１０４は画像解析を終了するか否かを判断する。例えばユーザから検知終了命令が入力された場合に、画像解析が終了されてもよい。また、予め指定された時間が経過した時に、画像解析が終了されてもよい。画像解析を終了する場合、図５の処理は終了する。画像解析を続ける場合、処理はステップＳ１００２に戻る。
【００２８】
以上のように、本実施例に係る情報処理装置においては、設定された検知領域内の部分画像に対して画像解析がおこなわれる。このように、撮像画像の全体に対して画像解析が行われる必要はない。従って、撮像画像を縮小して解析精度を落とす必要はない。このように本実施例によれば、限られたハードウェア資源を用いて正確に画像解析を行うことができる。
【００２９】
本実施例においては、検知領域内の画像に対して画像解析が行われた。しかしながら、例えば検知領域が大きいために、検知部１０４が十分な速度で画像解析を行えない可能性がある。このような場合、変換部１０３は、切り出し部１０２が生成した部分画像を適切な大きさに縮小し、縮小画像を生成してもよい。検知部１０４は、この縮小画像に対して画像解析を行う。例えば縮小画像の大きさは、３２０×２４０画素以内としてもよい。従来技術のように撮像画像全体を縮小する場合、部分画像を縮小する場合と比べて、画像をより縮小する必要があり、これは画像解析精度の低下につながる。したがって部分画像を縮小する方法によれば、従来技術と比べてより高い精度で画像解析を行うことができる。
【実施例２】
【００３０】
本実施例においては、検知部１０４が所定の大きさの画像を解析するように最適化されている場合について説明する。例えば、検知部１０４は所定の大きさの画像を解析するのに最適化されたハードウェアによって実現されてもよい。また、検知部１０４は所定の大きさの画像を解析するのに最適化されたアルゴリズムを有するソフトウェアによって実現されてもよい。本実施例においては一例として、検知部１０４が３２０×２４０画素の画像を解析するように最適化されているものとする。本実施例における画像処理装置の構成は、実施例１と同様である。本実施例における処理も実施例１と類似しているが、ステップＳ１００３において切り出し部１０２が行う切り出し処理が実施例１とは異なる。
【００３１】
本実施例において特徴的なこととして、切り出し部１０２は、部分画像の縦画素数と横画素数との比が４対３となるように部分画像を生成する。そして、切り出し部１０２によって生成された部分画像は、変換部１０３によって３２０×２４０画素の画像へと変換される。そして検知部１０４は、変換部１０３が生成した３２０×２４０の画像に対して解析処理を行う。このように本実施例においては、最適な大きさを有し、アスペクト比が維持された画像が、検知部１０４へと入力される。
【００３２】
本実施例における切り出し部１０２の処理について、図２を参照して説明する。図２は、検知領域の設定から検知処理までの処理の流れを示す。実施例１で説明したように、ユーザは設定画面２１において検知領域２３を設定しているものとする。撮影画像２４は、ステップＳ１００２で取得されたフレーム画像である。本実施例において領域判定部１０６は、切り出し部１０２に対して、領域２５内の画像を切り出させる。こうして、切り出し部１０２は部分画像２６を生成する。領域２５（第１の領域）は、縦画素数と横画素数との比が４対３であり、かつ検知領域２３を含む。検知領域２３の位置及び大きさと、検知部１０４が最適化されている画像の大きさとに応じて、領域２５は領域判定部１０６によって決定される。検知部１０４はこうして、領域２５（第１の領域内）の画像に対して画像解析を行う。
【００３３】
領域判定部１０６は、領域２５の位置及び大きさをステップＳ１００３において決定してもよい。しかし領域判定部１０６は、ステップＳ１００１において検知領域２３が設定された際に領域２５の位置及び大きさを決定しても良い。この場合領域判定部１０６は、決定された領域２５の位置及び大きさを示す情報を、領域判定部１０６に格納してもよい。領域判定部１０６が行う処理の詳細は後述する。
【００３４】
その後変換部１０３は、切り出し部１０２が生成した部分画像２６を、検知部１０４が最適化されている画像の大きさへと拡大又は縮小する。本実施例においては、部分画像は３２０×２４０画素の大きさへと変換される。変換部１０３が行う変換処理は、既知の方法に従って行うことができる。こうして部分画像２６は、変換部１０３によって解析画像２７へと変換される。そして検知部１０４は、実施例１と同様に解析画像２７を画像解析する。
【００３５】
次に、領域判定部１０６が、切り出される画像領域を決定する処理について説明する。
図３は、検知領域３２と、切り出される画像領域３１との関係を示す。以下では説明のために、ｘ方向を横方向、ｙ方向を縦方向とするが、本実施例はこれに限られるわけではない。また、以下で「横幅」とは横方向の画素数を、「縦幅」とは縦方向の画素数を示す。また、右方向をｘ軸正方向、上方向をｙ軸正方向とする。
【００３６】
図３において、検知領域の左端のｘ座標はx1である。また、検知領域の右端のｘ座標はx2である。さらに、検知領域の下端のｙ座標はy1である。また、検知領域の上端のｙ座標はy2である。さらに図３において、切り出される領域の左端のｘ座標はxaである。また、切り出される領域の右端のｘ座標はxbである。さらに、切り出される領域の下端のｙ座標はyaである。また、切り出される領域の上端のｙ座標はybである。
【００３７】
図３（Ａ）は、検知領域の横幅が、検知領域の縦幅の３／４倍よりも大きい場合を示す。この場合、切り出される領域の横幅は検知領域の横幅に等しく、切り出される領域の縦幅は検知領域の縦幅よりも大きくなる。図３（Ｂ）は、検知領域の横幅が、検知領域の縦幅の３／４倍よりも小さい場合を示す。この場合、切り出される領域の縦幅は検知領域の縦幅に等しく、切り出される領域の横幅は検知領域の横幅よりも大きくなる。このように、切り出される領域が検知領域を含むように、かつ切り出される領域の大きさが４対３となるように、切り出される領域は決定される。
【００３８】
図４は、切り出される領域を決定するために領域判定部１０６が行う処理の一例のフローチャートである。ステップＳ４１において領域判定部１０６は、検知領域の縦幅と、検知領域の横幅の３／４倍との、どちらが大きいかを判定する。縦幅の方が長い場合（例えば検知領域が３２である場合）、処理はステップＳ４２に進む。横幅の３／４倍の方が長い場合（例えば検知領域が３４である場合）、処理はステップＳ４４に進む。
【００３９】
ステップＳ４２において、領域判定部１０６は切り出し位置３１のｘ座標を求める。ステップＳ４２においては、xa=x1、xb=x2とされる。続いてステップＳ４３において、領域判定部１０６は切り出し位置３１のｙ座標を求める。ステップＳ４３においては、ya=y1、yb=ya+3(xb-xa)/4とされる。ybの座標は、xb-xaの長さと、yb-yaの長さとの比が４対３となるように求められる。
【００４０】
ステップＳ４４において、領域判定部１０６は切り出し位置３３のｙ座標を求める。ステップＳ４２においては、ya=y1、yb=y2とされる。続いてステップＳ４５において、領域判定部１０６は切り出し位置３３のｘ座標を求める。ステップＳ４３においては、xa=x1、xb=xa+4(yb-ya)/3とされる。xbの座標は、xb-xaの長さと、yb-yaの長さとの比が４対３となるように求められる。
【００４１】
本実施例においては、検知領域と切り出される領域とが３辺を共有するように、切り出される領域が決定された。しかしながら、切り出される領域の決定方法はこの方法には限られない。切り出される領域が検知領域を含むように設定されればよい。例えば、検知領域と切り出される領域とが中心を共有するように、切り出される領域が決定されてもよい。また、切り出される領域をできるだけ小さくすることにより、不必要な縮小処理又は拡大処理を避けることができる。したがって本実施例においては、検知領域と切り出される領域とが少なくとも２辺を共有するように、切り出される領域が決定されることができる。
【００４２】
また、上述の計算方法によれば、切り出される領域の座標が小数になってしまう場合も考えられる。このような場合、例えば図４のフローチャートに従う領域よりも大きい領域を、切り出される領域として決定することもできる。この場合、変換部１０３が検知画像を生成した際に、検知画像が３２０×２４０画素とならない可能性がある。このとき変換部１０３は、検知画像の端部を削除することにより、検知画像の大きさを修正してもよい。
【００４３】
さらには、検知領域２３が画面の端にある場合、切り出し領域２５の一部が撮影画像２４から外れる可能性がある。この場合切り出し領域２５は、検知領域２３を含み、かつ撮影画像２４に含まれるように決定されてもよい。さらには、切り出し部１０２が特定のサイズの画像しか切り出せない場合もある。この場合には、上述のように変換部１０３が検知領域に該当しない部分を検知画像から削除してもよい。また、切り出し部１０２が複数の部分画像を切り出し、変換部が各部分画像を統合してもよい。このように、切り出し位置３１の座標は適宜補正することができる。
【００４４】
また本実施例においては、検知部１０４は３２０×２４０画素の画像の解析のために最適化されているものとした。しかしながら、検知部１０４が他の大きさの画像、例えば１６０×１２０画素の画像の解析のために最適化されていてもよい。また、画像のアスペクト比も４：３には限定されず、例えば１６：９の画像を処理するように検知部１０４が最適化されていてもよい。この場合、図４のフローチャートにおける式を修正すればよいことは、当業者には容易に理解されるだろう。
【００４５】
さらには、クライアント１１０からの指示に従って、検知部１０４に入力される検知画像の大きさが変更されうるようにしてもよい。例えば、より高精度な解析を１枚のフレーム画像に対して行いたい場合、検知部１０４に入力される検知画像の大きさを大きくすればよい。この場合も、クライアント１１０の指示する画像の大きさに従って、図４のフローチャートにおける式を修正すればよいことは、当業者には容易に理解されるだろう。
【００４６】
本実施例によれば、あらかじめ検知領域の大きさが指定され、さらに解析する画像の大きさも指定されている場合に、従来技術と比べてより高い精度で画像解析を行うことができる。すなわち、フレーム画像から、検知領域を含む部分画像が切り出される。この際、検知部１０４によって解析される画像のアスペクト比と、部分画像のアスペクト比とが一定になるようにする。この部分画像を縮小又は拡大することにより、指定された大きさの解析画像を生成することが可能となる。
【実施例３】
【００４７】
本実施例においては切り出し部１０２は、横４：縦３の大きさの画像を切り出すだけでなく、横３：縦４の大きさの画像をも切り出すことができる。さらに変換部１０３は横３：縦４の画像を９０度回転して横４：縦３の画像へと変換する。このように本実施例によれば、切り出し部１０２によって切り出された横３：縦４の画像を、検知部１０４が解析することができる。本実施例において切り出し部１０２は、切り出し部１０２が切り出した部分画像が変換部１０３によって大きく変換されないように、横幅が大きい画像を切り出すか、縦幅が大きい画像を切り出すかを選択することができる。切り出し領域３１に検知領域３２がより多く含まれる場合、検知部１０４に入力される検知画像における検知領域３２に相当する部分の割合が大きくなる。したがって、検知精度がより高められる。
【００４８】
本実施例に係る処理を図６を参照して説明する。実施例２では、切り出し領域３３の大きさは横４：縦３となるように決定された。本実施例においては、検知領域３４の縦幅が横幅の３／４倍よりも大きい場合には、切り出し領域６１の大きさが横３：縦４となるように決定される。領域３３よりも領域６１の方が小さい。従って、切り出し領域６１に従って切り出された部分画像は、切り出し領域３３に従って切り出された部分画像と比べて、大きく縮小されない。
【００４９】
本実施例における画像処理装置の構成は、実施例２と同様である。本実施例における処理も実施例２と類似しているが、ステップＳ４５における計算が異なる。例えば本実施例においては、ステップＳ４５において領域判定部１０６は、式xb=xa+3(yb-ya)/4を用いて、座標xbを求める。その後変換部１０３は、切り出し領域６１の大きさが横３：縦４である場合には、変換部１０３は部分画像を９０度回転し、横４：縦３の大きさの検知画像を生成する。
【実施例４】
【００５０】
本実施例においてユーザは、クライアントＰＣ１１０を操作して、撮像部１０１の動きを制御することができる。本実施例に係る画像処理装置は、実施例１に係る画像処理装置と類似しているが、不図示のＰＴＺ制御部を備える。ＰＴＺ制御部は、クライアント１１０からの指示を受け、撮像部１０１を動かすことができる。例えばＰＴＺ制御部は、撮像部１０１にパン、チルト、又はズームを行わせることができる。さらに領域設定部１０７は、上述の実施例のようにユーザが画面上で検知領域を指定する「通常モード」の他に、「設定時モード」を用いて検知領域を設定することができる。
【００５１】
図７は、「設定時モード」における、検知領域の設定から検知処理までの処理の流れを示す。本実施例に係る画像処理装置が行う処理は実施例１と類似しているが、検知領域が設定されるステップＳ１００１の処理が異なる。画面７１は、撮像部１０１によって撮像された画像である。ユーザはＰＴＺ制御部を介して撮像部１０１を操作し、検知対象７２が画面７１に表示されるようにする。そしてユーザは領域設定部１０７に対し、画面７１に映っている領域を検知領域とする指示を送る。さらにユーザはＰＴＺ制御部を介して撮像部１０１を操作し、画面７４に撮像部１０１が撮像する動画像が映るようにする。
【００５２】
この際領域設定部１０７は、画面７４における、検知領域に相当する領域の位置及び大きさを記録する。すなわち領域設定部１０７は、画面７４における、画面７１に相当する部分（領域７５）の位置及び大きさを記録する。そして、切り出し部１０２は領域７５内の画像を部分画像７６として切り出す。必要に応じて変換部１０３は部分画像７６を大きさ３２０×２４０の解析画像７７へと変換する。そして、検知部１０４は解析画像７７を解析する。
【００５３】
本実施例によれば、ＰＴＺ制御部を介して撮像部１０１の画角を制御することにより、検知領域を精密に設定することができる。本実施例では画面７１に映っている領域が検知領域として設定された。しかしながらユーザは、画面７１において領域７３を検知領域として設定することができる。この場合、画面７４において領域７３に相当する領域（点線で示される領域）が、部分画像として切り出される。
【実施例５】
【００５４】
本実施例においては、実施例２のように変換部１０３が分割画像を縮小して検知画像を生成する代わりに、変換部１０３は分割画像をさらに分割して複数のブロック画像を生成する。そして検知部１０４は、ブロック画像のそれぞれに対して解析処理を行う。検知部１０４に合わせて変換部１０３が分割画像の大きさを変換する場合、画質劣化のために検知結果に影響が出る恐れがある。そのため本実施例においては、分割画像を検知部１０４に合わせてさらに分割する。
【００５５】
図８は検知領域の設定から検知処理までの処理の流れを示す。画面８０１には検知対象８０２が映っている。ここでユーザは検知領域８０３を設定する。この際、検知領域８０３は６００×４６０画素の大きさであるものとする。本実施例において、検知部１０４は３２０×２４０画素の大きさの画像に対して最適化されているものとする。すなわち、検知部へ入力される画像の大きさは、検知領域の大きさよりも小さい。そこで領域設定部１０７は、切り出し領域８０５、切り出し領域８０６、切り出し領域８０７、及び切り出し領域８０８を設定する。つまり領域設定部１０７は、検知領域８０３を、３２０×２４０画素の大きさの複数の切り出し領域に分割する。
【００５６】
そして切り出し部１０２は、フレーム画像８０４から、切り出し領域に従って、複数の解析画像を切り出す。図８において切り出し部１０２は、解析画像８０９、解析画像８１０、解析画像８１１、及び解析画像８１２を切り出す。あらかじめ３２０×２４０の大きさとなるように解析画像を切り出しているため、変換部１０３が解析画像をさらに変換する必要はない。解析画像のそれぞれは検知部１０４に送られる。検知部１０４はそれぞれの解析画像を解析し、得られた解析結果を総合する。例えば、解析画像のうちの１つに変化が生じたと判定された場合、検知部１０４はユーザに通知を行ってもよい。
【００５７】
図９は、切り出し領域を複数に分割する方法を示すフローチャートである。以下の説明において、図８における切り出し領域８０５をK[1][1]、切り出し領域８０６をK[2][1]、切り出し領域８０７をK[1][2]、切り出し領域８０８をK[2][2]と表す。より一般的には、検知領域８０３の左下をK[1][1]とする。そして、K[1][1]からｘ軸方向にＸ番目でｙ軸方向にＹ番目に位置する切り出し領域をK[X][Y]と表す。
【００５８】
ステップＳ９１において領域設定部１０７は、初期化処理を行う。例えば領域設定部１０７は、Xを1とする。また、x及びyをx1及びy1とする。(x,y)、それぞれの切り出し領域についての左下の座標を示す。実施例１と同様に、右方向をｘ軸正方向、上方向をｙ軸正方向とする。また(x1,y1)は、検知領域８０３の左下の座標を表す。ステップＳ９２〜Ｓ９９は、縦１列の切り出し領域群のそれぞれについて繰り返されるループである。またステップＳ９３〜Ｓ９６は、それぞれの切り出し領域について繰り返されるループである。
【００５９】
ステップＳ９２で領域設定部１０７切り出し領域の左端を設定する。Ｓ９３でその時の座標を切り出し領域K[X][Y]の座標として記録する。切り出し領域K[X][Y]の座標とは、切り出し領域K[X][Y]の左下の座標である。ステップＳ９４で領域設定部１０７は、yに２４０を加算する。ステップＳ９５で領域設定部１０７は、座標を設定する切り出し領域をｙ軸正方向へ１つ移動させる(Y=Y+1)。ステップＳ９６で領域設定部１０７は、座標yが検知領域８０３に含まれるか否かを判断する。例えば領域設定部１０７は、yがy2以下であるか否かを判定する。yがy2以下であれば、処理はステップＳ９３へ戻る。yがy2よりも大きければ、処理はＳ９７へ進む。
【００６０】
ステップＳ９７において領域設定部１０７は、xに３２０を加算する。ステップＳ９８で領域設定部１０７は、座標を設定する切り出し領域をx軸正方向へ１つ移動させる(X=X+1)。ステップＳ９９において領域設定部１０７は、座標xが検知領域８０３に含まれるか否かを判断する。例えば領域設定部１０７は、xがx2以下であるか否かを判定する。xがx2以下であれば、処理はステップＳ９２へ戻る。xがx2よりも大きければ、処理は終了する。こうして、それぞれの切り出し領域K[X][Y]について、左下の座標が設定される。それぞれの切り出し領域の大きさは既に決まっている（３２０×２４０画素）。従って、それぞれの切り出し領域K[X][Y]の位置及び大きさを決定することができる。本実施例の方法によれば、検知部１０４が最適化されている解析画像の大きさが小さくても、検知精度を高めることができる。
【００６１】
［その他の実施例］
以上、本発明の好ましい実施形態について説明したが、本発明はこれらの実施形態に限定されず、その要旨の範囲内で種々の変形及び変更が可能である。また上述の各実施形態において各部はハードウェアで構成されるものとしたが、各部をソフトウェアで構成することもできる。この場合、記憶媒体に格納されたプログラムに従ってＣＰＵが動作することにより、上述の各部を実現できる。上述の処理において用いられる各変数は、メモリに格納することができる。
【００６２】
上述の各実施例においては、画像処理装置は１つの検知部１０４を有していた。しかしながら本発明に係る画像処理装置は複数の検知部１０４を有してもよい。複数の検知部１０４が並列に動作することにより、例えば１秒間に解析されるフレーム画像の数を増やすことができる。検知部１０４を複数有することは、実施例５のように複数の切り出し領域が設定される場合にも有利である。
【００６３】
本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェア（コンピュータプログラム）をネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給する。そして、そのシステム或いは装置のコンピュータ（又はＣＰＵやＭＰＵ等）がプログラムコードを読み出して実行する。この場合、そのプログラム、及び該プログラムを記憶した記憶媒体は本発明を構成することになる。
【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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