(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
監視領域を撮影する撮像手段と、前記撮像手段にて撮影された画像の変化領域に基づき検出対象移動体の有無を判定する画像処理手段と、を有する画像センサであって、
前記撮像手段は、前記変化領域の発生前後を通じ前記検出対象移動体が存在しうる該撮像手段から離れた領域に焦点が合致しており、
前記画像処理手段は、前記変化領域の重心から離れ、前記変化領域と背景との境界に近づくほど前記変化領域と前記背景との輝度の差が少なくなるとき、前記変化領域を非検出対象移動体と判定することを特徴とする画像センサ。
【請求項２】
前記変化領域における輝度分布を求め、該輝度分布が所定の関数に近似できるとき、前記変化領域を非検出対象移動体と判定することを特徴とする、請求項１に記載の画像センサ。
【請求項３】
前記所定の関数は、二次関数、三角関数、または、ガウス関数からなっていることを特徴とする、請求項２に記載の画像センサ。
【請求項４】
前記輝度分布を画像の重心点を通る縦方向、横方向および斜め方向のそれぞれにおいて求めることを特徴とする、請求項２に記載の画像センサ。
【請求項５】
現画像と基準画像の差分二値化画像を求め、得られた差分二値化画像の重心点を求め、前記重心点を通る水平線分、垂直線分、および、斜め線分において、差分二値化領域に対応する現画像の輝度分布を得ることを特徴とする請求項２または３に記載の画像センサ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、監視領域内に設置される画像センサ、特に、監視カメラのレンズに張り付いた虫等の非検出対象移動体と、監視カメラから離れた位置にいる侵入者等の検出対象移動体とを区別することができる画像センサに関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像センサとしては、建物の出入口やその他の監視領域の画像を継続して撮影し、撮影した画像と基準画像とを比較し、変化のある領域の大きさから侵入者の有無を判定する画像監視装置がある。
これら従来の画像センサでは、変化のある領域における侵入者の場合における画像の急激な変化と、例えば、エアコンによるゆっくりしたカーテンの揺れや太陽光が監視領域に差し込むなどの画像の徐々の変化とを区別するために、基準画像を一定時間ごとに最新の撮影した画像にて順次更新記憶している。
【０００３】
図７は、監視カメラのレンズに張り付いた虫の状態を示す図である。
図７に示すように、所望の監視領域を撮影するように設置された監視カメラのレンズに張り付いた虫１は、撮影された画像上に、遠くにいる侵入者と同一サイズの移動体として写る。更に、矢印２の方向に虫が移動すると、侵入者の移動と同様な状態として写る。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
上述したように、従来の画像監視装置では、監視カメラのレンズに張り付いた虫と、監視カメラから離れた位置の侵入者とは、概ね同一サイズの画像となる。更に、虫が移動すると、侵入者の移動と同様な状態を呈する。従って、監視カメラのレンズに張り付いた虫を、侵入者と誤って判定することがあり、誤報によって監視装置の信頼性を損ねるという問題点があった。
【０００５】
従って、本発明の目的は、従来の問題点を解決して、監視カメラのレンズに張り付いた虫等の非検出対象移動体と、侵入者等の検出対象移動体とを区別でき、非検出対象移動体による誤報を生じることなく、検出対象移動体を検出することができる信頼性の高い画像センサを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
発明者等は、上述した従来の問題点を解決するため、鋭意研究を重ねた。その結果、監視カメラのレンズに張り付いた虫の画像を子細に観察すると、焦点の合わない非焦点領域を有しており、従って、画像上の非焦点領域を非検出対象移動体と判定することができることを知見した。これは、監視カメラが監視領域における扉や机等に焦点を合致させるよう自動焦点調整機能を有しているが、レンズに張り付いた虫のように直近の物体に焦点を合致させることができないことに起因している。
【０００７】
更に、撮影された画像の変化領域の輝度を子細に観察すると、変化領域の重心から離れ、変化領域と背景との境界に近づくほど変化領域と背景との輝度の差が少なくなっており、即ち、虫の画像は境界に近づくほど背景の輝度値に近づく、従って、重心から離れ、境界に近づくほど変化領域と背景との輝度の差が少なくなるとき、変化領域を非検出対象移動体と判定することができることを知見した。
【０００８】
更に、変化領域における輝度分布を求めると、輝度分布が二次関数、三角関数、ガウス関数等の関数に近似していることが判明し、従って、変化領域の輝度分布を求め、その輝度分布が所定の関数に近似しているとき、変化領域を非検出対象移動体と判定することができることを知見した。
【０００９】
更に、現画像と基準画像の差分二値化画像を求め、その重心点を通る線分において、差分二値化領域に対応する現画像の輝度分布を得ることにより、非検出対象移動体をより精度良く判定することができることを知見した。
【００１０】
この発明は、上述した知見に基づいてなされたものであり、監視領域を撮影する撮像手段と、前記撮像手段にて撮影された画像の変化領域に基づき検出対象移動体の有無を判定する画像処理手段と、を有する画像センサであって、前記撮像手段は、前記変化領域の発生前後を通じ前記検出対象移動体が存在しうる該撮像手段から離れた領域に焦点が合致している。
【００１１】
この発明の画像センサの第１の態様は、監視領域を撮影する撮像手段と、前記撮像手段にて撮影された画像の変化領域に基づき検出対象移動体の有無を判定する画像処理手段と、を有する画像センサであって、前記撮像手段は、前記変化領域の発生前後を通じ前記検出対象移動体が存在しうる該撮像手段から離れた領域に焦点が合致しており、
前記画像処理手段は、前記変化領域の重心から離れ、前記変化領域と背景との境界に近づくほど前記変化領域と前記背景との輝度の差が少なくなるとき、前記変化領域を非検出対象移動体と判定することを特徴とするものである。
【００１２】
この発明の画像センサの第２の態様は、前記変化領域における輝度分布を求め、該輝度分布が所定の関数に近似できるとき、前記変化領域を非検出対象移動体と判定することを特徴とするものである。
【００１３】
この発明の画像センサの第３の態様は、前記所定の関数は、二次関数、三角関数、または、ガウス関数からなっていることを特徴とするものである。
【００１４】
この発明の画像センサの第４の態様は、前記輝度分布を画像の重心点を通る縦方向、横方向および斜め方向のそれぞれにおいて求めることを特徴とするものである。
【００１５】
この発明の画像センサの第５の態様は、現画像と基準画像の差分二値化画像を求め、得られた差分二値化画像の重心点を求め、前記重心点を通る水平線分、垂直線分、および、斜め線分において、差分二値化領域に対応する現画像の輝度分布を得ることを特徴とするものである。
【００１６】
【発明の実施の形態】
先ず、この発明の画像センサの態様について詳細に説明する。
本発明の画像センサは、監視領域を撮影する監視カメラ等の撮像手段と、撮像手段にて撮像された画像の変化領域に基づき検出対象移動体の有無を判定する画像処理手段とを備えている。
本発明の画像センサは、建物内の例えば複数の部屋のそれぞれに設置されて、監視対象（監視ポイント）を含む監視領域を撮影し、得られた画像上に現れる焦点の合っていない非焦点領域を非検出対象移動体と判定し、張り付き虫等による誤報を排除して、侵入者等の検出対象移動体の有無を精度良く判定する。
【００１７】
更に、この発明の画像センサにおいては、撮影された画像の変化領域の重心を求め、重心から離れ、変化領域と背景との境界に近づくほど変化領域と背景との輝度の差が少なくなるとき、前記変化領域を非検出対象移動体と判定する。
更に、この発明の画像センサにおいては、撮影された画像の変化領域における輝度分布を求め、輝度分布が所定の関数に近似できるとき、変化領域を非検出対象移動体と判定する。
【００１８】
更に、この発明の画像センサにおいては、上述した所定の関数は、二次関数、三角関数、または、ガウス関数からなっている。経験値から、非検出対象移動体は、求めた輝度分布が上述した関数に極めて近似している。
更に、この発明の画像センサにおいては、上述した輝度分布を画像の重心点を通る水平方向だけではなく、重心点を通る縦方向、横方向および斜め方向のそれぞれにおいて求めると、更に、精度が向上する。
【００１９】
更に、この発明の画像センサにおいては、現画像と基準画像の差分二値化画像を求め、得られた差分二値化画像の重心点を求め、重心点を通る水平線分、垂直線分、および、斜め線分において、差分二値化領域に対応する現画像の輝度分布を得る。
【００２０】
更に、本発明における画像処理の方法を詳細に説明する。
監視カメラのレンズに張り付いた虫等は、焦点があっていないので、焦点がぼけた画像として得られる。これに対して、侵入者はある程度テクスチャのある画像として得られる。従って、両者の特徴を利用することによって、差分抽出画像の焦点が合わない度合い（以下、「ピンぼけ度合い」という）を計算し、所定の閾値で処理して、非焦点領域を虫等の非検出対象移動体と判定する。
【００２１】
ピンぼけ度合いの計算方法として、差分抽出画像の輝度値データ（二次元データ）と、ピンぼけ状態を表す関数（二変数関数）とをマッチングさせて、マッチング度合いをピンぼけ度合いとする方法がある。
【００２２】
更に、ピンぼけ度合いの別の計算方法として、差分抽出画像の重心を通る直線（ライン）における輝度値データ（一次元データ）を取り出し、ピンぼけ状態を表す関数（一変数関数）と適合（マッチング）させて、マッチング度合いをそのラインでのピンぼけ度合いとする方法がある。この計算方法において、更に、ラインとして、いくつかの方向のラインを採用し、それらのラインのピンぼけ度合いの平均を元の差分抽出画像のピンぼけ度合いとする。
【００２３】
この場合には、ラインの取り方として、差分抽出画像の重心を通る、例えば、Ｘ方向、Ｙ方向の２方向や、それに加えて斜め４５度のラインを加えた４方向等がある。ピンぼけ状態を表す関数としては、上述した、二次関数、余弦関数（コサイン）、ガウス関数等が近似的に使用できる。マッチング方法としては、最小二乗法などの一般的なマッチング方法が使用できる。
【００２４】
マッチング度合いとして、最小二乗法を使用する場合には、その最小二乗誤差の平均を輝度値の分布の幅で正規化し、マッチング度合いとして使用する。その場合、誤差が小さいほどマッチングしているとみなす。他のマッチング方法を使用した場合でも同様に誤差をマッチング度合いとして使用する。
【００２５】
以下に、図面を参照しながら更に具体的に説明する。
図２は監視カメラのレンズに張り付いた虫の画像を示す図である。図２（ａ）に示す画像中の矩形の枠で囲まれた内に焦点の合っていない非焦点領域が存在する。図２（ｂ）に、非焦点領域を拡大して示す。非焦点領域を鮮明にするために背景を黒くしている。図２（ｂ）から明らかなように、撮影された画像の変化領域において、中心部（重心部）から境界に近づくほど輝度が高くなっている。即ち、背景との関係では、重心部から境界に近づくほど背景との輝度の差が少なくなっている。
【００２６】
図６は、非焦点領域の重心点、輝度値、位置の関係を示す図である。図６から明らかなように、非焦点領域の重心点を中心に、中心から遠ざかり境界に向って、左右対象に輝度値が高くなっている。
【００２７】
図３は、撮影された画像の変化領域における輝度分布の求め方を示す図である。非焦点領域の画像データを準備し、図３に示すように、非焦点領域の重心（Ｊｘ，Ｊｙ）を求める。次いで、重点を通る1ライン（図３（ａ）の例ではＸ方向）の輝度値データを求める。誤判定の危険性を避けるために、１ラインの輝度値データのみで判断するだけではなく、更に、精度を高めるために、重点を通る複数のライン（図３（ｂ）の例では縦横斜め方向）の輝度値データを求める。
【００２８】
図４は、輝度値データを展開した状態を示す図である。図４に示すように、重点を通るＸ方向の1ラインの輝度値データを展開すると、放物線（２次曲線）に極めて近似している。輝度値の分布は、上述したように、経験的に、二次関数、三角関数、ガウス関数に高い確率で近似している。
【００２９】
次に、本発明の画像センサを適用した監視システムの全体構成を説明する。
監視対象の建物にコントローラが設置され、このコントローラに複数の画像センサが接続される。なお、コントローラには、火災センサ、非常ボタン、モード設定器等を接続してもよい。コントローラは、通信回線としての電話回線を介して、遠隔地の監視センタに設けられた警備センター装置と接続される。
【００３０】
画像センサとコントローラとの接続は、アナログ信号線とディジタル信号線とによって行われる。アナログ信号線は、同軸ケーブルで構成され、映像信号（NTSC方式）を伝達し、そして、ディジタル信号線は、ツイストペア線で構成され、ディジタル信号線による制御信号を伝達する。
【００３１】
次に、監視システムの全体の動作について簡単に説明する。
モード設定器は、監視システムを警戒解除モードまたは警戒セットモードに設定する。警戒セットモード時に画像センサが異常を検出すると、コントローラは電話回線を介して警備センター装置に異常が発生したことを示す異常信号を送信する。
【００３２】
火災センサ、非常ボタンから異常信号が出力されると、コントローラは、警備モードに関係なく異常の種類、異常発生場所を示すデータを、電話回線を通じて警備センター装置に送信する。
なお、これらの異常信号の検出方法、伝達方法などは当該技術分野において良く知られたものを用いることができる。
【００３３】
図１は、本発明の画像センサの一般的な構成を示す図である。図１に示すように、画像センサには、CPU等により構成される制御手段１０１と電源１０２が設けられる。装置内部の各部分は、制御手段により制御され、電源から電力の供給を受ける。
【００３４】
なお、制御手段１０１には、現画像を取り込むタイミングを制御するための、図示しない計時手段が備えられている。この計時手段は、例えば０．５秒毎に起動する。
【００３５】
電源１０２は、外部から供給されるAC電源をDC電圧に変換する変換装置から構成される。なお、電源１０２を画像センサ内に設ける代わりに、コントローラから電力供給をさせても良い。
また、制御手段１０１には、記憶手段１０７が接続される。記憶手段１０７には、画像センサに所定の動作を実行させるためのプログラムを記憶したプログラム領域、パラメータ例えば画像センサの設置高さ・俯角、監視ポイント、感度設定などを記憶したパラメータ領域、ワークエリア、監視領域の状態、すなわち、現在の状態が正常であるか異常であるかの区別を記憶する状態記憶領域、監視領域が警戒セットモードまたは警戒解除モードのいずれかを記憶するモード記憶領域が設けられている。
【００３６】
記憶手段１０７は、更に撮像手段１０４が撮影した画像を記憶する領域として、基準画像記憶領域、現画像記憶領域、異常画像記憶領域を備えている。現画像記憶領域には、撮像手段１０４が撮影した、通常光量の画像、制御された光量の画像、照明を使用しないときの画像が記憶される。
【００３７】
監視領域を撮影する撮像手段１０４は、CCDカメラにより構成され、可視領域から赤外領域までの感度を有する。赤外線投光手段１０３が設けられ、夜間など暗くなった時に、監視領域に赤外線が投光される。
画像処理手段１０６は、記憶手段１０７に記憶された通常光量の画像、制御された光量の画像、照明を使用しないときの画像からなる現画像と基準画像とを比較照合して差分をとり２値化する。
【００３８】
表示手段１０８は、LEDにより構成され、異常検出時に点灯し、非検出時には消灯して、異常検出の有無を画像センサの外部に表示する。
通信手段１０９は、コントローラと信号の送受信を行うインターフェースで、ディジタル信号線によりコントローラと接続される。画像出力手段１１０は、異常発生時の画像を出力するためのインターフェースで、切換手段１１１を介してアナログ信号線と接続される。
【００３９】
アドレス設定手段１１２は、ディップスイッチにより構成され、コントローラが画像センサを特定するためのアドレスが設定される。
操作手段１０５は、電源１０２をオン・オフするための手段である。更に、操作手段１０５をオフすると切替手段１１１は、アナログ信号線の入力側と出力側を接続させて、当該画像センサをアナログ信号線からバイパスさせる。
現画像は、撮像手段で撮影された画像を計時手段の起動する例えば０．５秒毎に現画像記憶領域に記憶する。
【００４０】
図５は、この発明の画像センサの張り付き虫を除去するためのフローチャート図である。図５のフローチャートを用いて本発明の画像センサの動作について説明する。
【００４１】
撮像手段１０４によって撮影された通常光量での画像を計時手段が起動（０．５秒）する毎に取り込み（ステップＳ１）、次いで、予め撮影した基準画像との差分二値化を求める（ステップＳ２）。この際、差分二値化領域が存在しないときは、原画像を基準画像として画像記憶領域に記憶すると共に、正常と判断される。
【００４２】
上述した差分二値化領域が存在するとき、差分二値化画像の重心点を計算する（ステップＳ３）。次いで、この段階で、侵入者であるか否かを判断し（ステップＳ４）、侵入者の疑いがあると判断できるとき、次の処理を行う。
【００４３】
先ず、重心点を通る水平線分で、差分二値化領域に対応する現画像の輝度値分布を求める（ステップＳ５）。
次いで、水平方向輝度値分布を二次関数で近似する（ステップＳ６）。近似計算は、例えば、最小二乗法で行う。
【００４４】
更に、近似した二次関数と輝度値との平均二乗誤差を求める（ステップＳ７）。この際、平均二乗誤差以外（例えば、各点の差の絶対値の和等）でも構わない。
次いで、上述した平均二乗誤差を輝度分布の輝度値幅で割り算し、平均二乗誤差を正規化する（ステップＳ８）。即ち、輝度値幅で割り算することにより、輝度値レベルに依存せずに誤差評価できる。
【００４５】
次いで、正規化平均二乗誤差が所定値以下ならば、水平方向の輝度分布は虫らしいと判定することができる（ステップＳ９）。即ち、正規化した平均二乗誤差が所定値以下の場合には、近似が正しいといえる。
次いで、重心点を通る水平線分に関して行った、上述した、差分二値化領域に対応する現画像の輝度値分布を求める、水平方向輝度値分布を二次関数で近似する、近似した二次関数と輝度値との平均二乗誤差を求める、平均二乗誤差を輝度分布の輝度値幅で割り算し、平均二乗誤差を正規化することからなる一連の処理を、更に、垂直方向、斜め方向においてそれぞれ実行して、垂直方向、斜め方向の輝度分布について虫らしいかどうかを判定する。
【００４６】
その結果、水平方向、垂直方向、斜め方向の全方向で虫らしいかどうかを判定する（ステップＳ１０）。判定の結果、全方向で虫ではないと判定すると、侵入者であると判断し（ステップＳ１１）、全方向で虫らしいと判定すると、虫と判断する（ステップＳ１２）。
上述したように、撮影した画像を処理して輝度値分布を求め、所定の関数で近似することによって、撮影した映像を継続的に人が確認することなく、自動的に非焦点領域を非検出対象移動体と判定することができる。
【００４７】
【発明の効果】
上述したように、この発明によると、監視カメラのレンズに張り付いた虫等の非検出対象移動体と、侵入者等の検出対象移動体とを区別でき、非検出対象移動体による誤報を生じることなく、検出対象移動体を検出することができる信頼性の高い画像センサを提供することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】図１は、この発明の画像センサの構成を示す図である。
【図２】図２は、は監視カメラのレンズに張り付いた虫の画像を示す図である。
【図３】図３は、撮影された画像の変化領域における輝度分布の求め方を示す図である。
【図４】図４は、輝度値データを展開した状態を示す図である。
【図５】図５は、この発明の画像センサの張り付き虫を除去するためのフローチャート図である。
【図６】図６は、非焦点領域の重心点、輝度値、位置の関係を示す図である。
【図７】図７は、非焦点領域の重心点、輝度値、位置の関係を示す図である。
【符号の説明】
１．虫
１０１．制御手段
１０２．電源
１０３．赤外線投光手段
１０４．撮像手段
１０５．操作手段
１０６．画像処理手段
１０７．記憶手段
１０８．表示手段
１０９．通信手段
１１０．画像出力手段
１１１．切換手段
１１２．アドレス設定手段
【図１】
0003995832.tif 000002
【図２】
0003995832.tif 000003
【図３】
0003995832.tif 000004
【図４】
0003995832.tif 000005
【図５】
0003995832.tif 000006
【図６】
0003995832.tif 000007
【図７】
0003995832.tif 000008