(57)【要約】【課題】背景の変化に追従しつつも、安定的な背景を生成することができる。【解決手段】背景画像生成部は、短期・長期のヒストグラムのそれぞれにおいてピークであるか否かのピーク判定を行い、どちらかのヒストグラムのピーク（すなわち、最大頻度の位置（画素値））を背景値として決定する。具体的には、背景値の決定には、長期のヒストグラムが優先される。ただし、長期のヒストグラムのピークが曖昧で、かつ、短期のヒストグラムのピークが先鋭であるときのみ、短期のヒストグラムで、背景値が決定される。これにより背景画像が生成される。本開示は、例えば、背景差分アルゴリズムを用いる画像処理装置に適用することができる。【選択図】図１
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【特許請求の範囲】
【請求項１】
それぞれ複数の入力フレームから構成される時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づく複数の背景モデルを生成する背景モデル生成部と、
前記複数の背景モデルを参照して、背景画像を生成する背景画像生成部と
を備える画像処理装置。
【請求項２】
前記背景画像生成部は、長い期間の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づいて生成された長期間の背景モデルにおいて先鋭度が閾値より高いピークがなく、かつ、短い期間の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づいて生成された短期間の背景モデルにおいて先鋭度が閾値より高いピークがある場合、前記短期間の背景モデルの画素値を採用して背景画像を生成し、その他の場合は、前記長期間の背景モデルの画素値を優先して採用して背景画像を生成する
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項３】
新たに入力された入力フレームと、前記背景画像とを比較して、前記新たに入力された入力フレームを背景の領域と非背景の領域とに分離する差分計算処理部を
さらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項４】
所定枚数の入力フレームの更新毎に、前記画像フレーム集合を更新する画像フレーム集合更新部を
さらに備える請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項５】
前記複数の画像フレーム集合は、複数の入力フレームの一部が間引かれた集合である
請求項１に記載の画像処理装置。
【請求項６】
前記複数の画像フレーム集合は、互いの先頭フレームの撮影時刻が同一ではない
請求項１の記載の画像処理装置。
【請求項７】
前記複数の画像フレーム集合は、互いの撮影時間が重複していない
請求項１の記載の画像処理装置。
【請求項８】
前記統計的分布は、画素値のヒストグラムである
請求項１の記載の画像処理装置。
【請求項９】
前記統計的分布は、混合ガウス分布である
請求項１の記載の画像処理装置。
【請求項１０】
前記統計的分布は、画素値分布の関数近似である
請求項１の記載の画像処理装置。
【請求項１１】
画像処理装置が、
それぞれ複数の入力フレームから構成される時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づく複数の背景モデルを生成し、
複数の背景モデルを参照して、背景画像を生成する
画像処理方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本開示は、画像処理装置および方法に関し、特に、背景の変化に追従しつつも、安定的な背景を生成することができるようにした画像処理装置および方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
カメラ等からの入力画像と事前に構築した背景画像を比較することで、背景画像には存在しない物体を抽出する処理は、一般的に背景差分(background subtraction)アルゴリズムと呼ばれる（例えば、特許文献１乃至３参照）。
【０００３】
背景差分アルゴリズムにおいては、適用する状況に応じて背景画像に対して以下のような仮定を行う。
・ 背景値が基本的に変化しない
・ 背景値変化が一定の範囲内に収まっている
・ 背景値変化が複数の一定の範囲内に収まっている
・ 背景値変化が何らかの形で予測可能である
【０００４】
これらの仮定を統計的に記述したものが背景モデルである。また背景モデルに対して何らかの処理を行い、入力画像と比較可能な形（通常の画像データの形式）に変換したものが背景画像である。
【０００５】
背景モデルの構築にあたっては過去の入力画像群の統計的分布を用いるため、安定的に
背景・非背景の判別を行うためには入力画像群の長時間に渡る観測が望ましい。
【０００６】
一方、現実の利用環境を想定した場合、上記の仮定に反して
・ 照明条件の変化（日照、室内照明）
・ 背景オブジェクトの変化（車が画像フレーム内に入ってきて停止した場合など）
・ カメラ向きの変化
など背景の変化は十分に考えられ、これらに対しても対応が必要である。
【先行技術文献】
【特許文献】
【０００７】
【特許文献１】特開２００９−３１９３９号公報
【特許文献２】特開２００９−２６５８２７号公報
【特許文献３】特開２００９−６９９９６号公報
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００８】
しかしながら、安定的な背景・非背景の判別のために長時間の入力画像群の観測を行うと、これらの背景の変化に素早く追従することができないという矛盾が生じる。
【０００９】
すなわち、これまでは、
・ 安定的に背景・非背景の判別を行う
・ 背景の変化に素早く追従する
という二つの相反する目的を両立させることが難しかった。
【００１０】
本開示は、このような状況に鑑みてなされたものであり、背景の変化に追従しつつも、安定的な背景を生成することができるものである。
【課題を解決するための手段】
【００１１】
本技術の一側面の画像処理装置は、それぞれ複数の入力フレームから構成される時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づく複数の背景モデルを生成する背景モデル生成部と、前記複数の背景モデルを参照して、背景画像を生成する背景画像生成部とを備える。
【００１２】
前記背景画像生成部は、長い期間の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づいて生成された長期間の背景モデルにおいて先鋭度が閾値より高いピークがなく、かつ、短い期間の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づいて生成された短期間の背景モデルにおいて先鋭度が閾値より高いピークがある場合、前記短期間の背景モデルの画素値を採用して背景画像を生成し、その他の場合は、前記長期間の背景モデルの画素値を優先して採用して背景画像を生成することができる。
【００１３】
新たに入力された入力フレームと、前記背景画像とを比較して、前記新たに入力された入力フレームを背景の領域と非背景の領域とに分離する差分計算処理部をさらに備えることができる。
【００１４】
所定枚数の入力フレームの更新毎に、前記画像フレーム集合を更新する画像フレーム集合更新部をさらに備えることができる。
【００１５】
前記複数の画像フレーム集合は、複数の入力フレームの一部が間引かれた集合である。
【００１６】
前記複数の画像フレーム集合は、互いの先頭フレームの撮影時刻が同一ではない。
【００１７】
前記複数の画像フレーム集合は、互いの撮影時間が重複していない。
【００１８】
前記統計的分布は、画素値のヒストグラムである。
【００１９】
前記統計的分布は、混合ガウス分布である。
【００２０】
前記統計的分布は、画素値分布の関数近似である。
【００２１】
本技術の一側面の画像処理方法は、画像処理装置が、それぞれ複数の入力フレームから構成される時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づく複数の背景モデルを生成し、複数の背景モデルを参照して、背景画像を生成する。
【００２２】
本技術の一側面においては、それぞれ複数の入力フレームから構成される時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づく複数の背景モデルが生成される。そして、複数の背景モデルを参照して、背景画像が生成される。
【発明の効果】
【００２３】
本技術によれば、背景の変化に追従しつつも、安定的な背景を生成することができる。
【００２４】
なお、本明細書に記載された効果は、あくまで例示であり、本技術の効果は、本明細書に記載された効果に限定されるものではなく、付加的な効果があってもよい。
【図面の簡単な説明】
【００２５】
【図１】本技術を適用した画像処理装置の構成例を示すブロック図である。
【図２】背景モデル生成方法を説明する図である。
【図３】画像処理装置の画像処理を説明するフローチャートである。
【図４】図３のステップＳ１０４の背景画像生成処理を説明するフローチャートである。
【図５】パーソナルコンピュータの構成例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００２６】
以下、本開示を実施するための形態（以下実施の形態とする）について説明する。
【００２７】
＜画像処理装置の構成例＞
図１は、本技術を適用した画像処理装置の構成例を示す図である。図１の例においては、カメラなどからの入力画像と予め構築された背景画像を比較することで、背景画像には存在しない物体を抽出する処理である背景差分アルゴリズムを用いる画像処理装置が示されている。
【００２８】
すなわち、図１の画像処理装置１００は、画像処理として、入力画像から背景モデルを生成し、背景画像を生成し、背景差分を求める装置である。
【００２９】
図１の例において、画像処理装置１００は、画像フレーム集合更新部１０１、画像フレーム集合記憶部１０２、背景モデル生成部１０３、背景モデル記憶部１０４、背景画像生成部１０５、および差分計算・閾値処理部１０６を含むように構成される。
【００３０】
画像フレーム集合更新部１０１は、入力画像の更新ごとに、画像フレーム集合記憶部１０２に記憶される「時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合」を更新する。具体的には、画像フレーム集合更新部１０１は、画像フレーム集合毎に設定した最大枚数（例えば、１番目の集合は100枚、２番目の集合は1000枚）で入力画像が更新されるたびに、各画像フレーム集合に追加する。また、各画像フレーム集合は最大枚数を超過するたびのその集合で最も過去の時刻の画像フレームを破棄する。
【００３１】
なお、次のようにしてもよい。画像フレーム集合更新部１０１は、集合毎にある「間引き間隔」N_i(iは、複数ある画像フレーム集合の１つを差す)を持つ。画像フレーム集合更新部１０１は、あるi番目の画像フレーム集合では、入力画像がN_i枚更新されるたびに、その入力画像を集合に追加すると共に集合の中で最も過去の時刻のフレームを破棄する。例えば、全体で２つの画像フレーム集合があり、１番目では間引き画像N_1＝１、２番目では、間引き間隔N_2とすると１番目の集合に比べて２番目の集合は１０倍長い時間スケールの画像フレームを保持する集合となる。
【００３２】
画像フレーム集合記憶部１０２は、時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合を記憶する。なお、画像フレーム集合は、上述したように、入力フレームにおいて間引かれたものであってもよい。また、画像フレーム集合のそれぞれは、先頭フレームの撮影時刻が同一であってもよいし、同一でなくてもよい。すなわち、時間軸はずれていてもよい。また、複数の画像フレーム集合について、撮影時間は、重複していなくてもよい。すなわち、複数の画像フレーム集合について、撮影時間は、完全一致でなくてもよく、部分的にあっていればよい。
【００３３】
背景モデル生成部１０３は、画像フレーム集合記憶部１０２に記憶される画像フレーム集合毎に統計的な分布を解析して背景モデルを生成する。具体的には、画像フレーム集合毎に、図２に示されるように、画素位置毎の画素値のヒストグラムを生成する。この結果、背景モデルとして、画素位置毎に、時間的に異なる長さを観測したヒストグラムの集合が得られる。
【００３４】
上記説明においては、画像フレーム集合の画素値を直接にヒストグラムとしているが、そのヒストグラムを適当な数式（例えば、高次多項式）で近似したり、各ヒストグラムを混合ガウス分布で表現してもよい。
【００３５】
また、背景ヒストグラムの別の生成方法（より過去の傾向を強く記憶する方法）として、１フレーム前の時刻のヒストグラムと、現時刻の画像フレーム集合から上記の方法で生成されたヒストグラムを一定割合で混合してもよい。
【００３６】
背景モデル記憶部１０４は、画素位置毎に、時間的に異なる長さを観測したヒストグラムの集合を、背景モデルとして記憶する。
【００３７】
背景画像生成部１０５は、背景モデル記憶部１０４の背景モデルとしての背景ヒストグラムから、背景画像を生成する。具体的には、背景画像生成部１０５は、画素毎に時間的に異なる長さで観測した複数のヒストグラムから背景画像の画素値を決定する。背景の場合、画素値はほぼ一定となるため、いずれのヒストグラムにおいても明確なピーク（すなわち、最大頻度の位置（画素値））が形成される。よって、ヒストグラムにおいて、明確なピークが存在するか否かを判別することにより、背景値が確定される。なお、最大値、トップ部分の先鋭度がある閾値より高いとき、それをピークと判定するのが望ましい。
【００３８】
以下、簡単のため、時間的に２種類の異なる長さ（短期・長期）のヒストグラムを用いて説明する。なお、もちろん、ヒストグラムは、２種類より多くてもよい。
【００３９】
背景画像生成部１０５は、短期・長期のヒストグラムのそれぞれにおいてピークであるか否かのピーク判定を行い、どちらかのヒストグラムのピークを背景値として決定する。具体的には、背景値の決定には、長期のヒストグラムが優先される。ただし、長期のヒストグラムのピークが曖昧で、かつ、短期のヒストグラムのピークが先鋭であるときのみ、短期のヒストグラムで、背景値が決定される。これにより背景画像が生成される。
【００４０】
差分計算・閾値処理部１０６背景画像生成部１０５により生成された背景画像と現在のフレームの入力画像を比較して、背景と非背景の領域を分離する。具体的には、画素値の差分絶対値が、予め定めた一定の閾値より大きければ「非背景領域」、それ以外（閾値以下）ならば「背景領域」とする。他にも、計算対象の画素位置を中心とする画素パッチを対象として、「正規化相互相関」を計算して、閾値比較する方法もある。
【００４１】
＜画像処理装置の処理例＞
次に、図３のフローチャートを参照して、画像処理装置１００の画像処理を説明する。
【００４２】
ステップＳ１０１において、画像フレーム集合更新部１０１は、入力画像を取り込む。ステップＳ１０２において、画像フレーム集合更新部１０１は、画像フレーム集合記憶部１０２に記憶される、時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合を更新する。
【００４３】
ステップＳ１０３において、背景モデル生成部１０３は、画像フレーム集合記憶部１０２に記憶される画像フレーム集合毎に統計的な分布を解析して背景モデルを生成する。
【００４４】
ステップＳ１０４において、背景画像生成部１０５は、背景モデル記憶部１０４の背景モデルとしての背景ヒストグラムから、背景画像を生成する。この背景画像生成処理の詳細は、図４を参照して後述されるが、ステップＳ１０４により、画素毎に時間的に異なる長さを観測した複数のヒストグラムから背景画像の画素値が決定され、背景画像が生成される。
【００４５】
ステップＳ１０５において、差分計算・閾値処理部１０６は、差分計算・閾値処理を行う。すなわち、差分計算・閾値処理部１０６は、ステップＳ１０４により生成された背景画像と現在のフレームの入力画像を比較して、背景と非背景の領域を分離し、背景差分画像を生成する。
【００４６】
以上のようにして、背景差分画像が生成される。
【００４７】
次に、図４のフローチャートを参照して、図３のステップＳ１０４の背景画像生成処理について説明する。なお、この処理は、画素毎に行われる。
【００４８】
背景画像生成部１０５は、ステップＳ１３１において、時間的に異なる長さを観測した複数のヒストグラムのうち、短期ヒストグラム（以下、H0と記す）にピークがあるか否かを判定する。ステップＳ１３１において、短期ヒストグラム（H0）にピークがあると判定された場合、処理は、ステップＳ１３２に進む。
【００４９】
ステップＳ１３２において、背景画像生成部１０５は、長期ヒストグラム(以下、H1と記す)にピークがあるか否かと判定する。ステップＳ１３２において、長期ヒストグラム(H1)にピークがないと判定された場合、処理は、ステップＳ１３３に進む。ステップＳ１３３において、背景画像生成部１０５は、短期ヒストグラムのピークH0を背景画素値として、背景画像の画素を生成する。
【００５０】
ステップＳ１３２において、長期ヒストグラム(H1)にピークがあると判定された場合、処理は、ステップＳ１３４に進む。ステップＳ１３４において、背景画像生成部１０５は、短期ヒストグラムのピークH0と長期ヒストグラムのピークH1が同じ画素値であるか否かを判定する。
【００５１】
ステップＳ１３４において、短期ヒストグラムのピークH0と長期ヒストグラムのピークH1が同じ画素値であると判定された場合、処理は、ステップＳ１３５に進む。ステップＳ１３５において、背景画像生成部１０５は、短期ヒストグラムのピークH0（すなわち、長期ヒストグラムのピークH1）を背景画素値として、背景画像の画素を生成する。
【００５２】
一方、ステップＳ１３１において、短期ヒストグラム（H0）にピークがないと判定された場合、すなわち、背景領域ではなく、プレイヤー領域であるとして、処理は、ステップＳ１３６に進む。ステップＳ１３６において、背景画像生成部１０５は、長期ヒストグラム(H1)にピークがあるか否かと判定する。ステップＳ１３６において、長期ヒストグラム(H1)にピークがあると判定された場合、処理は、ステップＳ１３７に進む。
【００５３】
また、ステップＳ１３４において、短期ヒストグラムのピークH0と長期ヒストグラムのピークH1が同じ画素値ではないと判定された場合も、処理は、ステップＳ１３７に進む。
【００５４】
ステップＳ１３７において、背景画像生成部１０５は、長期ヒストグラムのピークH1を背景画素値として、背景画像の画素を生成する。
【００５５】
ステップＳ１３６において、長期ヒストグラム(H1)にピークがないと判定された場合、処理は、ステップＳ１３８に進む。ステップＳ１３８において、背景画像生成部１０５は、どちらのヒストグラムにもピークがなく、不明とするが、どちらかに決める場合、例えば、長期ヒストグラムのピークH1を背景画素値として、背景画像の画素を生成する。
【００５６】
ステップＳ１３３、Ｓ１３５、Ｓ１３７、およびＳ１３８の後、図３のステップＳ１０４に戻り、ステップＳ１０５に進む。
【００５７】
以上のように、背景画像を生成する際、背景値の決定には、長期のヒストグラムが優先されるが、長期のヒストグラムのピークが曖昧で、かつ、短期のヒストグラムのピークが先鋭であるときのみ、短期のヒストグラムで、背景値が決定される。
【００５８】
このように、本技術においては、背景差分アルゴリズムとして、時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づく複数の背景モデルを有し、その複数の背景モデルを参照して、背景画像を構築するようにした。
【００５９】
これにより、長時間の入力画像群の観測を行うことによって得られる安定的な背景・非背景の判別性と、短時間の入力画像群の観測を行うことによって得られる背景の変化への素早い追従性の、２つの相反する特性をどちらも向上させることができる。
【００６０】
以上により、本技術によれば、背景の変化に追従しつつも、安定的な背景を生成することができる。
【００６１】
＜パーソナルコンピュータ＞
上述した一連の処理は、ハードウエアにより実行することもできるし、ソフトウエアにより実行することもできる。一連の処理をソフトウエアにより実行する場合には、そのソフトウエアを構成するプログラムが、コンピュータにインストールされる。ここで、コンピュータには、専用のハードウエアに組み込まれているコンピュータや、各種のプログラムをインストールすることで、各種の機能を実行することが可能な汎用のパーソナルコンピュータなどが含まれる。
【００６２】
図５は、上述した一連の処理をプログラムにより実行するパーソナルコンピュータのハードウエアの構成例を示すブロック図である。
【００６３】
パーソナルコンピュータ５００において、CPU（Central Processing Unit）５０１、ROM（Read Only Memory）５０２、RAM（Random Access Memory）５０３は、バス５０４により相互に接続されている。
【００６４】
バス５０４には、さらに、入出力インタフェース５０５が接続されている。入出力インタフェース５０５には、入力部５０６、出力部５０７、記憶部５０８、通信部５０９、及びドライブ５１０が接続されている。
【００６５】
入力部５０６は、キーボード、マウス、マイクロホンなどよりなる。出力部５０７は、ディスプレイ、スピーカなどよりなる。記憶部５０８は、ハードディスクや不揮発性のメモリなどよりなる。通信部５０９は、ネットワークインタフェースなどよりなる。ドライブ５１０は、磁気ディスク、光ディスク、光磁気ディスク、又は半導体メモリなどのリムーバブルメディア５１１を駆動する。
【００６６】
以上のように構成されるパーソナルコンピュータ５００では、CPU５０１が、例えば、記憶部５０８に記憶されているプログラムを、入出力インタフェース５０５及びバス５０４を介して、RAM５０３にロードして実行する。これにより、上述した一連の処理が行われる。
【００６７】
コンピュータ（CPU５０１）が実行するプログラムは、リムーバブルメディア５１１に記録して提供することができる。リムーバブルメディア５１１は、例えば、磁気ディスク（フレキシブルディスクを含む）、光ディスク（CD-ROM(Compact Disc-Read Only Memory),DVD(Digital Versatile Disc)等）、光磁気ディスク、もしくは半導体メモリなどよりなるパッケージメディア等である。また、あるいは、プログラムは、ローカルエリアネットワーク、インターネット、デジタル衛星放送といった、有線または無線の伝送媒体を介して提供することができる。
【００６８】
コンピュータにおいて、プログラムは、リムーバブルメディア５１１をドライブ５１０に装着することにより、入出力インタフェース５０５を介して、記憶部５０８にインストールすることができる。また、プログラムは、有線または無線の伝送媒体を介して、通信部５０９で受信し、記憶部５０８にインストールすることができる。その他、プログラムは、ROM５０２や記憶部５０８に、あらかじめインストールしておくことができる。
【００６９】
なお、コンピュータが実行するプログラムは、本明細書で説明する順序に沿って時系列に処理が行われるプログラムであっても良いし、並列に、あるいは呼び出しが行われたとき等の必要な段階で処理が行われるプログラムであっても良い。
【００７０】
また、本明細書において、記録媒体に記録されるプログラムを記述するステップは、記載された順序に沿って時系列的に行われる処理はもちろん、必ずしも時系列的に処理されなくとも、並列的あるいは個別に実行される処理をも含むものである。
【００７１】
また、本明細書において、システムとは、複数のデバイス（装置）により構成される装置全体を表すものである。
【００７２】
なお、本開示における実施の形態は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本開示の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【００７３】
例えば、本開示は、１つの機能を、ネットワークを介して複数の装置で分担、共同して処理するクラウドコンピューティングの構成をとることができる。
【００７４】
また、以上において、１つの装置（または処理部）として説明した構成を分割し、複数の装置（または処理部）として構成するようにしてもよい。逆に、以上において複数の装置（または処理部）として説明した構成をまとめて１つの装置（または処理部）として構成されるようにしてもよい。また、各装置（または各処理部）の構成に上述した以外の構成を付加するようにしてももちろんよい。さらに、システム全体としての構成や動作が実質的に同じであれば、ある装置（または処理部）の構成の一部を他の装置（または他の処理部）の構成に含めるようにしてもよい。つまり、本技術は、上述した実施の形態に限定されるものではなく、本技術の要旨を逸脱しない範囲において種々の変更が可能である。
【００７５】
以上、添付図面を参照しながら本開示の好適な実施形態について詳細に説明したが、開示はかかる例に限定されない。本開示の属する技術の分野における通常の知識を有するのであれば、特許請求の範囲に記載された技術的思想の範疇内において、各種の変更例また修正例に想到し得ることは明らかであり、これらについても、当然に本開示の技術的範囲に属するものと了解される。
【００７６】
なお、本技術は以下のような構成も取ることができる。
（１）  それぞれ複数の入力フレームから構成される時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づく複数の背景モデルを生成する背景モデル生成部と、
前記複数の背景モデルを参照して、背景画像を生成する背景画像生成部と
を備える画像処理装置。
（２）  前記背景画像生成部は、長い期間の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づいて生成された長期間の背景モデルにおいて先鋭度が閾値より高いピークがなく、かつ、短い期間の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づいて生成された短期間の背景モデルにおいて先鋭度が閾値より高いピークがある場合、前記短期間の背景モデルの画素値を採用して背景画像を生成し、その他の場合は、前記長期間の背景モデルの画素値を優先して採用して背景画像を生成する
前記（１）に記載の画像処理装置。
（３）  新たに入力された入力フレームと、前記背景画像とを比較して、前記新たに入力された入力フレームを背景の領域と非背景の領域とに分離する差分計算処理部を
さらに備える前記（１）または（２）に記載の画像処理装置。
（４）  所定枚数の入力フレームの更新毎に、前記画像フレーム集合を更新する画像フレーム集合更新部を
さらに備える前記（１）乃至（３）のいずれかに記載の画像処理装置。
（５）  前記複数の画像フレーム集合は、複数の入力フレームの一部が間引かれた集合である
前記（１）乃至（４）のいずれかに記載の画像処理装置。
（６）  前記複数の画像フレーム集合は、互いの先頭フレームの撮影時刻が同一ではない
前記（１）乃至（５）のいずれかに記載の画像処理装置。
（７）  前記複数の画像フレーム集合は、互いの撮影時間が重複していない
前記（１）乃至（６）のいずれかに記載の画像処理装置。
（８）  前記統計的分布は、画素値のヒストグラムである
前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の画像処理装置。
（９）  前記統計的分布は、混合ガウス分布である
前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１０）  前記統計的分布は、画素値分布の関数近似である
前記（１）乃至（７）のいずれかに記載の画像処理装置。
（１１）  画像処理装置が、
それぞれ複数の入力フレームから構成される時間的に異なる長さの複数の画像フレーム集合に対する統計的分布に基づく複数の背景モデルを生成し、
複数の背景モデルを参照して、背景画像を生成する
画像処理方法。
【符号の説明】
【００７７】
１００  画像処理装置，  １０１  画像フレーム集合更新部，  １０２  画像フレーム集合記憶部，  １０３  背景モデル生成部，  １０４  背景モデル記憶部，  １０５  背景画像生成部，  １０６  差分計算・閾値処理部
【図１】
2017097536.tif 000003
【図２】
2017097536.tif 000004
【図３】
2017097536.tif 000005
【図４】
2017097536.tif 000006
【図５】
2017097536.tif 000007