(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像手段と、
前記撮像手段の視野域へ所定光を照射する照射手段と、
前記照射手段の照射時において前記撮像手段によって撮像された照射時画像と、前記照射手段の非照射時において前記撮像手段によって撮像された非照射時画像との差分を演算する差分演算手段と、
少なくとも前記差分に基づいて、前記撮像手段の視野を遮るマスクを判定する判定手段と、
を含み、
前記判定手段は、前記照射時画像の輝度が第１閾値を超える第１判定条件、及び、前記差分が第２閾値を超える第２判定条件に基づいて、前記マスクを判定する、ことを特徴とする画像センサ。
【請求項２】
請求項１記載の画像センサにおいて、
前記判定手段は、前記第１判定条件及び前記第２判定条件をともに満足する範囲の大きさに基づいて、前記マスクを判定することを特徴とする画像センサ。
【請求項３】
請求項１記載の画像センサにおいて、
前記判定手段は、前記第１判定条件及び前記第２判定条件をともに満足する期間の時間的継続性に基づいて、前記マスクを判定することを特徴とする画像センサ。
【請求項４】
撮像手段と、
前記撮像手段の視野域へ所定光を照射する照射手段と、
前記照射手段の照射時において前記撮像手段によって撮像された照射時画像と、前記照射手段の非照射時において前記撮像手段によって撮像された非照射時画像との差分を演算する差分演算手段と、
少なくとも前記差分に基づいて、前記撮像手段の視野を遮るマスクを判定する判定手段と、
を含み、
前記判定手段は、
撮像画像における所定単位ごとに、前記所定光の照射時における輝度値と第１閾値とを比較する手段と、
前記所定単位ごとに、前記差分と第２閾値とを比較する手段と、
前記所定光の照射時における輝度値が前記第１閾値を超える第１判定条件と、前記差分が前記第２閾値を超える第２判定条件の２つの判定条件を同時に満たす単位数を演算する手段と、
前記単位数と第３閾値とを比較する手段と、
前記単位数が前記第３閾値を超える期間と第４閾値とを比較する手段と、
前記期間が第４閾値を超えることに基づいて、前記マスクを判定する手段と、
を含むことを特徴とする画像センサ。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は画像センサに関し、特に撮像カメラの視野域近傍に設けられたマスク（監視遮蔽部材）の検出に関する。
【０００２】
【従来の技術】
画像センサは、防犯用途をはじめ、各種の用途に用いられている。防犯用の画像センサは、例えば、天井や壁に設置され、監視領域を撮像することによって侵入者などが検知される。従来の画像センサにおいては、撮像カメラの前面側（撮像側）にカメラの隠蔽や保護のために窓部材（カバー）が設けられる。つまり、そのような窓部材を介して撮像カメラにて監視が行われる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、窓部材にガムテープなどのマスクが貼られたり、その近傍にマスクが垂らされたりすると、そのような画策行為による視野障害により監視が行えなくなる。また、画策行為とは言えなくても、商店内などにおいて、うっかり窓部材の近傍に天井から広告紙などが垂らされると、同様の問題が生じる。
【０００４】
従来においては、画像中のエッジ情報が少ないことを利用したマスク検出が提案されているが、縞模様などが入った特殊のマスクを利用すると、その判定精度が低下するという問題がある。
【０００５】
本発明は、上記従来の課題に鑑みなされたものであり、その目的は、撮像手段の近傍に存在するマスクを高精度に判定することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
本発明は、撮像手段と、前記撮像手段の視野域へ所定光を照射する照射手段と、前記照射手段の照射時において前記撮像手段によって撮像された照射時画像と、前記照射手段の非照射時において前記撮像手段によって撮像された非照射時画像との差分を演算する差分演算手段と、少なくとも前記差分に基づいて、前記撮像手段の視野を遮るマスクを判定する判定手段と、を含むものである。
【０００７】
上記構成によれば、撮像手段の視野内の近傍にマスクが存在すると、照射時画像と非照射時画像との差分、すなわち輝度差が大きくなるので、それをもって当該マスクの存在を判定可能である。
【０００８】
ここで、前記所定光は、視野域近傍にのみ実質的に到達する微弱光であるのが望ましい。その理由は、あまり強度の光を利用すると、本来の撮像対象自体が明るくなって、マスク判定の精度を低下させるからである。例えば、夜間照明用の光量よりも小さく、かつ窓部材を越えて視野域へ到達する程度の光量に設定するのが望ましい。
【０００９】
上記構成において、前記判定手段は、前記照射時画像の輝度が第１閾値を超える第１判定条件、及び、前記差分が第２閾値を超える第２判定条件に基づいて、前記マスクを判定する。照射時画像単独でマスク判定を行うと、背景（撮像対象）の変化や監視領域の明るさなどにより、その判定精度が低下するおそれがあるが、上記のように第１判定条件の他に、差分を基準とする第２判定条件を利用すれば、両者相俟って判定精度を向上可能である。つまり、例えば窓部材の表面上にマスクが貼られたり、あるいは、その近傍にマスクが垂らされたりすると、マスクによる光散乱又は反射によって、例えば照射時画像の輝度が上がり、同時に、差分も大きくなる。そこで、そのような２つの現象をともに評価対象として総合考慮し、これにより判定精度の向上を図るものである。なお、撮像環境によっては、差分単独でもマスク判定を行える。
【００１０】
望ましくは、上記構成において、前記判定手段は、前記第１判定条件及び前記第２判定条件をともに満足する範囲の大きさに基づいて、前記マスクを判定する。この構成によれば、範囲の大きさを考慮できるので、単なる小さい障害による誤報を防止できる。
【００１１】
望ましくは、上記構成において、前記判定手段は、前記第１判定条件及び前記第２判定条件をともに満足する期間の時間的継続性に基づいて、前記マスクを判定する。この構成によれば、期間の長さを考慮できるので、単なる虫の付着、窓部材又はカメラレンズの清掃などによる誤報を防止できる。
【００１２】
望ましくは、前記判定手段は、撮像画像における所定単位ごとに、前記所定光の照射時における輝度値と第１閾値とを比較する手段と、前記所定単位ごとに、前記差分と第２閾値とを比較する手段と、前記所定光の照射時における輝度値が前記第１閾値を超える第１判定条件と、前記差分が前記第２閾値を超える第２判定条件の２つの判定条件を同時に満たす単位数を演算する手段と、前記単位数と第３閾値とを比較する手段と、前記単位数が前記第３閾値を超える期間と第４閾値とを比較する手段と、前記期間が第４閾値を超えることに基づいて、前記マスクを判定する手段と、を含むことを特徴とする。
【００１３】
上記構成によれば、撮像画像が所定単位ごとに区分され、その所定単位ごとに第１判定条件及び第２判定条件のチェックが行われ、両条件を満足する範囲及び期間を考慮した上で、マスクの判定を行える。よって、各種条件を加味して高精度のマスク判定を行える。上記所定単位は例えば撮像画像を複数のブロックに区分した各ブロックに相当し、各ブロックごとに最初に平均輝度（代表値）を求めて、それを利用して各種の比較判定を行うのが望ましい。かかる構成によれば、計算時間の短縮、メモリ量の削減、対ノイズ性能の向上、などの利点を享受できる。もちろん、画像を構成する各画素を所定単位とすればより高精度の判定を行える。
【００１４】
なお、照明時には視野域近傍の全体が照明されるようにするのが望ましい。このため夜間照明用の照射器を単独で又は併用してもよい。但し、その場合には照射光量が微小光量になるように制御するのが望ましい。
【００１５】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の好適な実施形態を図面に基づいて説明する。
【００１６】
図１には、本発明に係る画像センサを有する監視システムの全体構成が概念的に示されている。この監視システムは、大別して、警備センタ８と、それに公衆電話回線あるいは専用回線からなる通信網１１を介して接続される１又は複数の監視部１０とで構成される。警備センタ８は、各監視部１０を外部において集中管理する設備である。
【００１７】
監視部１０は、例えば、警備を行うビルあるいはそのフロアごとに設置されるものである。監視部１０は、本発明に係る複数の画像センサ１２を備える。各画像センサ１２は、警備の必要な箇所に設置され、具体的には天井、壁、エレベータ内などに設置される。コントローラ１４は、各画像センサからの画像情報や報知信号などを受信し、それを通信網１１を介して、警備センタ８に送信する。また、コントローラ１４は、各画像センサの管理を行うとともに、火災センサ１６や非常ボタン１８などからの信号を処理し、それに基づいて各種の制御を実行する。コントローラ１４には必要に応じて、電話機２０やモニタ（図示せず）、その他の付帯設備が接続される。
【００１８】
以上の構成は従来の監視システムでも同様であるが、本実施形態においては、各画像センサ１２がその動作信頼性を確保するための各種の機能を有しており、以下、画像センサ１２について詳述する。
【００１９】
図２には、画像センサ１２の各機能がブロック図として示されている。演算処理部２２は例えばマイコンで構成され、その演算処理部２２には照射制御部３０を介して第１照射器２６及び第２照射器２８が接続されている。ここで、照射制御部３０は、演算処理部２２からの指令に基づいて、第１照射器２６及び第２照射器２８の動作を制御している。ここで、その動作のオンオフ制御の他、環境光レベルに従った光量制御を行うようにしてもよい。
【００２０】
後述するように、第１照射器２６は、夜間における撮像を行うために、比較的強度の赤外光（近赤外光）を監視エリアへ照射する装置である。第２照射器２８は、本実施形態において、窓部材（監視窓部材）１３に関連して生じる各種の監視阻害要因を検知するために、微弱の赤外光（近赤外光）を照射する装置である。なお、照射する光は可視光を利用することもできる。その微弱赤外光は窓部材１３を透過して撮像側へ放射されているが、後に図３に示すように、導光部材（プリズムないし拡散部材）によって、その外部へ出る赤外光の一部又は全部が窓部材１３の中央部に折り返されている。つまり、中央部及びその近傍が微弱赤外光によって照射される。なお、本実施形態では、後述する照射時画像の取得時には、第２照射器の他、夜間照明を主目的とした第１照射器２６も微小光量にて点灯駆動される。これによって、視野の広い範囲に微小光量の赤外光を行き渡らせることができる。
【００２１】
撮像部２４は、赤外光に感度を有するＣＣＤカメラなどによって構成されるものであり、その撮像部２４は撮像制御部３２を介して演算処理部２２によって制御されている。また、撮像部２４で撮像された画像は、撮像制御部３２を介して、演算処理部２２に送られている。
【００２２】
演算処理部２２における画像出力部４０は、撮像された画像を図１に示したコントローラ１４へ出力する回路である。通信部３８は図１に示したコントローラ１４との間で各種の通信を行う回路である。
【００２３】
メモリ３４には、上記の微弱赤外光を照射した状態で取得された照射時画像と、その照射を行わない状態で取得された非照射時画像とが格納される。図２においては、その格納エリアが照射時画像記憶部及び非照射時画像記憶部として概念的に示されている。
【００２４】
本実施形態において、画像演算部３６は、照射時画像と非照射時画像の差分（差分画像）を演算する機能と、その差分画像及び照射時画像の２つの画像情報に基づいて、マスクの存在を判定する機能を有している。
【００２５】
その判定結果は、通信部３８を介して外部へ出力される。演算処理部２２の具体的な動作例は後にフローチャートを用いて詳述する。
【００２６】
本実施形態の主たる特徴事項を概説すると、窓部材１３の外表面やその近傍を赤外光で照射した場合、その表面上にガムテープなどのマスク（遮蔽部材）があれば、そこで光散乱や光反射が生じ、照射時画像がより明るくなる。そこで、そのような変化を照射時画像及び差分画像上で特定することにより、マスクの有無の判定を行うものである。
【００２７】
図３には、図２に示した符合１００の部分に相当する構造が概念的に示されている。監視窓１３内には、撮像部２４を中心として、その周囲に、複数の発光素子２６ａからなる第１照射器２６、及び、複数の発光素子からなる第２照射器２８が設けられている。また、窓部材１３の外表面における中央部１３ａの周囲には、導光部材４２が設けられ、それによって第２照射器２８からの赤外光が中央部１３ａ側へ折り返されている。つまり、この導光部材４２によって、微弱の赤外光が屈折され、これにより中央部１３ａ自体及びその近傍空間に微弱の赤外光が照射される。ここで、第２照射器２８を窓部材１３の外側に設けてもよい。
【００２８】
また、マスク判定時には、照射時画像を取得する際に、上記のように第２照射器２８の他、第１照射器２６も微弱強度で駆動され、これにより窓部材１３の外表面及びその近傍の全域にわたって照射が行われる。
【００２９】
なお、図３において、符号１０２は撮像部２４の視野角を示し、符号１０４は第１照射器２６の照射範囲を示している。符号１０６は、導光部材４２により、導かれる光の光路の一例を示している。
【００３０】
図４には、正常状態とマスク状態が示されている。図４（Ａ）に示す正常状態では、窓部材１３を介してカメラ２４によって監視エリアが適正に撮像される。一方、図４（Ｂ）に示すように、例えば窓部材１３にテープなどによってマスクが貼られると、監視に支障が生じる。つまり、侵入者や異常状況が最早監視できない。これは図５のような可動タイプの撮像センサ１２’においても同様である。そこで、本実施形態では、図５に示すプロセス（マスク検知ロジック）によって、上記のようなマスクを高精度に判定可能である。
【００３１】
図６において、このプロセスは演算処理部２２によって例えば０．５秒おきに繰り返し実行されるが、その時間間隔は自在に設定可能である。Ｓ１０１では、第２照射器２８及び第１照明器２６によって窓部材１３の外表面及びその近傍が微弱光によって照らされ、その状態において、カメラ２４によって照射時画像（照射画像Ａ）が取得される。第１照射器２６の光量は照射制御部３０によって制御される。
【００３２】
次に、Ｓ１０２では、いずれの照射も行わない状態において、上記同様に非照射時画像（無光量画像Ｂ）が取得される。それらの画像は、図２に示したメモリ３４に一旦格納される。なお、Ｓ１０１とＳ１０２の順序は逆であってもよいが、監視エリア自体の変化による影響を避けるためには、両者を時間的に近接させておくのが望ましい。
【００３３】
Ｓ１０３では、例えば図７に示すように、画像Ａ及び画像Ｂがそれぞれ例えば８×６個のブロックに区分される。その分割数は任意指定可能である。そして、Ｓ１０４では、画像Ａにおいて、各ブロックごとにそれに属する各画素の輝度値の平均値（平均輝度）Ｌａ（ｋ）が演算され、画像Ｂについても同様に各ブロックごとに平均輝度Ｌｂ（ｋ）が演算される。なお、ｋはブロック番号を指す。
【００３４】
Ｓ１０５では、画像Ａと画像Ｂとの間において、各ブロックごとに、平均輝度の差Ｌｃ（ｋ）が演算される。この場合、その差分の絶対値や差分のプラス側だけを演算してもよい。
【００３５】
Ｓ１０６では、Ｌａ（ｋ）が第１閾値（ＴＨ１）以上という第１判定条件を満たし、かつ、Ｌｃ（ｋ）が第２閾値（ＴＨ２）以上という第２判定条件を満たすブロックの個数Ｅが演算される。Ｓ１０７では、そのブロック数Ｅが第３閾値（ＴＨ３）以上であるか否かが判断され、ＥがＴＨ３以上であればＳ１０８において所定のマスクカウンタが１つインクリメントされ、ＥがＴＨ３より小さければマスクカウンタがゼロにクリアされる。なお、そのカウンタはシステム立ち上げ時にゼロにリセットされるものである。
【００３６】
Ｓ１１０では、マスクカウンタが第４閾値（Ｔ）以上であるか否かが判断され、Ｔ以上であればＳ１１１においてマスクの存在が判定され、アラームが出力される。一方、Ｔより小さければＳ１１２において正常状態であると判定される。そして、以上のプロセスが所定サイクルで繰り返し実行される。
【００３７】
よって、以上の構成によれば、輝度に関する２つの判定条件を利用しつつ、範囲及び期間を考慮できるので、マスク判定を高精度に行える。
【００３８】
上記のＴＨ１は２つの照射器の光量やカメラの感度を考慮して設定する。この値が小さいと、照明時の画像が明るい時にマスクと判定し易くなる。この値が小さすぎると、もともと明るい画像や狭い部屋で誤報し易くなる。例えば、画素値が０〜２５５の範囲をとりうるとして、ＴＨ１として１００が設定される。
【００３９】
上記のＴＨ２は、２つの照射器の光量やカメラの感度を考慮して設定する。この値が小さいと、マスクと判定しやすくなるため、本来マスクではないような近くの壁等で誤報し易くなる。この値が大きすぎると、マスク行為を検出困難となる。例えば、６０が設定される。
【００４０】
上記のＴＨ３は、マスクらしいと判定されたブロックが画面の何割程度あるとマスクと判定するかを決定する閾値である。あまり小さいとカメラの近くに物体があるだけで発報してしまうので、状況に応じてその値を適宜設定する。例えば、画面の９割程度とする。８×６ブロックの場合には例えば４３ブロックにする。
【００４１】
上記のＴは、マスク状態の時間的継続を判定するための閾値である。カメラを清掃する時などに報知しないように適宜設定する。例えば、１０秒と設定する。
【００４２】
上記のプロセスによれば、図８の上段に示すように、マスクが存在しなければ、
画像Ａ（１Ａ参照）と画像Ｂ（１Ｂ参照）との差分としての差分画像Ｃ（１Ｃ参照）の値は小さい。一方、マスクが存在していれば、画像Ａ（２Ａ参照）と画像Ｂ（２Ｂ参照）との差分としての差分画像Ｃ（２Ｃ参照）に大きな輝度差が生じる。このような原理によって、マスクの有無を判定できる。
【００４３】
以上の本実施形態によれば、監視障害のうちで特にマスクの特有性を考慮し、当該マスクを高精度に判定可能であるので、信頼性を向上可能である。当然、この手法と、一例として、従来から採用されている画像認識処理による侵入者検知処理を組み合わせて、監視窓部材にガムテープ等が貼られたり、その近傍に垂れ幕が垂らされたりする画策行為や、また、その近傍に広告紙が垂らされたりする視野障害を検出した場合、侵入者検知処理を機能させないようにすると誤報が低減できるので、侵入者検知の信頼性が大幅に向上する。
【００４４】
また、この手法に加えて他の例の既存の各種の判定手法を同時に併用してもよく、これにより、信頼性の高いシステムが構築できる。
【００４５】
【発明の効果】
以上説明したように、本発明によれば、監視障害としてのマスクを高精度に判定し、画像センサの信頼性を高めることが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本実施形態に係る画像センサを備えたシステムの概略構成図である。
【図２】  画像センサの具体的な構成例を示すブロック図である。
【図３】  画像センサの要部構成を示す概念図である。
【図４】  マスクが取り付けられた状態の一例を示す図である。
【図５】  マスクが取り付けられた状態の他の例を示す図である。
【図６】  マスク検知ロジックを示すフローチャートである。
【図７】  ブロック分割を説明をするための図である。
【図８】  本実施形態に係るマスク検知ロジックによるマスク検出を説明するための図である。
【符号の説明】
８  警備センタ、１０  監視部、１２  画像センサ、１３  窓部材（監視窓部材）、１４  コントローラ、２２  演算処理部、２４  撮像部（カメラ）、２６第１照射器、２８  第２照射器、３０  照射制御部、３２  撮像制御部、３４メモリ、３６  画像演算部。
【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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