(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
お互いに近似した値を示す複数のピクセル値で構成された監視領域の変化を検出する画像監視装置において、
前記監視領域の画像データを構成する複数のピクセル値を出力し得る画像センサと、
前記複数のピクセル値の分布を検出する分布検出手段と、
前記ピクセル値の分布を、通常値の集合と、前記通常値から変化した変化値の集合で構成される混合分布と仮定することの確からしさを表す変化評価値を演算する変化評価値算出手段と、
前記ピクセル値の分布を、前記通常値の集合のみで構成される非変化分布と仮定することの確からしさを表す非変化評価値を演算する非変化評価値算出手段と、
前記変化評価値と、前記非変化評価値とに基づいて、前記監視領域に通常状態からの変化が生じたか否かを判断する判断手段と、
を備えることを特徴とする画像監視装置。
【請求項２】
前記監視領域の基準状態に対応する参照画像データを記憶する参照画像データ記憶手段と、
前記画像センサが取得する画像データと、前記参照画像データとの差分に相当する差分画像を作成する差分画像作成手段とを備え、
前記分布検出手段は、前記差分画像を構成する複数のピクセル値の分布を検出することを特徴とする請求項１記載の画像監視装置。
【請求項３】
前記変化評価値算出手段は、前記複数のピクセル値のそれぞれを、前記通常値の集合と仮定した通常値集合と、前記変化値の集合と仮定した変化値集合とに分類する分類手段を備え、
前記監視領域に変化が生じたと判断される場合に、前記変化値の集合に属するピクセル値に対応する部位の集合を変化範囲と特定する変化範囲特定手段を備えることを特徴とする請求項１または２記載の画像監視装置。
【請求項４】
前記分類手段による分類を適当に変化させる分類変更手段と、
前記通常値の集合に属するピクセル値の分布および前記変化値の集合に属するピクセル値の分布と、所定の分布との適合度合いに基づいて前記分類手段による分類の適性を評価する分類評価手段とを備え、
前記評価値演算手段は、前記分類評価手段により最適な評価の得られた分類を有する混合分布に基づいて前記変化評価値を演算することを特徴とする請求項３記載の画像監視装置。
【請求項５】
前記複数のピクセル値の分布の種類を、予め想定した複数の分布種類の中の一つに特定する分布種類特定手段を備えると共に、
前記変化評価値算出手段および前記非変化値演算手段は、前記分布特定手段により特定される分布種類を前記通常値の集合により構成される分布の種類と認識して前記変化評価値または前記非変化評価値を演算することを特徴とする請求項４記載の画像監視装置。
【請求項６】
前記変化評価値算出手段および前記非変化値演算手段は、それぞれ、自由パラメータ数の異なるモデル間の優劣比較を可能とする所定の基準値を演算する手法で、前記複数のピクセル値に基づいて、前記変化評価値または前記非変化評価値を演算することを特徴とする請求項１乃至５の何れか１項記載の画像監視装置。
【請求項７】
お互いに近似した値を示す複数のピクセル値で構成された監視領域の変化を検出する画像監視方法において、
画像センサから、前記監視領域の画像データを構成する複数のピクセル値を取得するピクセル値検出ステップと、
前記複数のピクセル値の分布を検出する分布検出ステップと、
前記ピクセル値の分布を、通常値の集合と、前記通常値から変化した変化値の集合で構成される混合分布と仮定することの確からしさを表す変化評価値を演算する変化評価値算出ステップと、
前記ピクセル値の分布を、前記通常値の集合のみで構成される非変化分布と仮定することの確からしさを表す非変化評価値を演算する非変化評価値算出ステップと、
前記変化評価値と、前記非変化評価値とに基づいて、前記監視領域に通常状態からの変化が生じたか否かを判断する判断ステップと、
を備えることを特徴とする画像監視方法。
【請求項８】
前記監視領域の基準状態に対応する参照画像データを記憶する参照画像データ記憶ステップと、
前記画像センサが取得する画像データと、前記参照画像データとの差分に相当する差分画像を作成する差分画像作成ステップとを備え、
前記分布検出ステップは、前記差分画像を構成する複数のピクセル値の分布を検出することを特徴とする請求項７記載の画像監視方法。
【請求項９】
前記変化評価値算出ステップは、前記複数のピクセル値のそれぞれを、前記通常値の集合と仮定した通常値集合と、前記変化値の集合と仮定した変化値集合とに分類する分類ステップを備え、
前記監視領域に変化が生じたと判断される場合に、前記変化値の集合に属するピクセル値に対応する部位の集合を変化範囲と特定する変化範囲特定ステップを備えることを特徴とする請求項７または８記載の画像監視方法。
【請求項１０】
前記分類ステップによる分類を適当に変化させる分類変更ステップと、
前記通常値の集合に属するピクセル値の分布および前記変化値の集合に属するピクセル値の分布と、所定の分布との適合度合いに基づいて前記分類ステップによる分類の適性を評価する分類評価ステップとを備え、
前記評価値演算ステップは、前記分類評価ステップにより最適な評価の得られた分類を有する混合分布に基づいて前記変化評価値を演算することを特徴とする請求項９記載の画像監視方法。
【請求項１１】
前記複数のピクセル値の分布の種類を、予め想定した複数の分布種類の中の一つに特定する分布種類特定ステップを備えると共に、
前記変化評価値算出ステップおよび前記非変化値演算ステップは、前記分布特定ステップにより特定される分布種類を前記通常値の集合により構成される分布の種類と認識して前記変化評価値または前記非変化評価値を演算することを特徴とする請求項１０記載の画像監視方法。
【請求項１２】
前記変化評価値算出ステップおよび前記非変化値演算ステップは、それぞれ、自由パラメータ数の異なるモデル間の優劣比較を可能とする所定の基準値を演算する手法で、前記複数のピクセル値に基づいて、前記変化評価値または前記非変化評価値を演算することを特徴とする請求項７乃至１１の何れか１項記載の画像監視方法。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像監視装置および画像監視方法に係り、特に、画像センサが監視する監視領域内での変化を検出する装置および方法として好適な画像監視装置および画像監視方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来より、例えば特開平４−２９１６０６号公報に開示される如く、画像センサにより所定領域を監視して、その領域内における異常の発生を検知する装置が知られている。
上記従来の装置は、画像センサで取得した画像データから時間的または空間的な変化の特徴を抽出し、その特徴に基づいて画像データに有意な変化が認められると判断できる場合に監視領域における異常を検知する。上記の手法によれば、監視領域に発生する異常を容易に検出することができる。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
画像データは、2次元的に配置された複数のピクセル値の集合と把握することができる。従って、画像データに変化が生じたか否かは、例えば、複数のピクセル値の一部に変化が生じたか否かを判断することにより判断できる。一部のピクセル値に変化が生じたか否かは、例えば、ピクセル値毎に通常値からの変化が生じているかを判断することにより、または、複数のピクセル値の分布に通常の分布からの変化が生じているかを判断することにより判断できる。
【０００４】
従って、上記従来の装置においては、画像データを構成する複数のピクセル値のそれぞれについて、通常値からの変化が生じているか否かを判断することにより、または、複数のピクセル値の分布に通常分布からの変化が生じているか否かを判断することにより画像データ内における変化の有無、すなわち、監視領域内での異常の有無を判断することができる。
【０００５】
しかし、画像データを構成するピクセル値の値は、監視される対象物と画像センサとの間に介在する空気の状態や、対象物に照射される光の強度等に大きな影響を受ける。このため、各ピクセル値の通常値や複数のピクセル値の通常の分布は、対象物の状態が一定であっても、天候や季節等に応じた変化を示す。従って、通常値や通常の分布を予め定める必要のある従来の手法によっては、対象物の変化を常に優れた精度で検出することが困難である。
【０００６】
本発明は、上記のような課題を解決するためになされたもので、天候や季節の変化に影響されることなく、常に優れた精度で監視領域内の変化を検出する画像監視装置を提供することを第１の目的とする。
【０００７】
また、本発明は、天候や季節の変化に影響されることなく、常に優れた精度で監視領域内の変化を検出する画像監視方法を提供することを第２の目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】
本発明の請求項１に係る画像監視装置は、お互いに近似した値を示す複数のピクセル値で構成された監視領域の変化を検出する画像監視装置において、
監視領域の画像データを構成する複数のピクセル値を出力し得る画像センサと、
前記複数のピクセル値の分布を検出する分布検出手段と、
前記ピクセル値の分布を、通常値の集合と、前記通常値から変化した変化値の集合で構成される混合分布と仮定することの確からしさを表す変化評価値を演算する変化評価値算出手段と、
前記ピクセル値の分布を、前記通常値の集合のみで構成される非変化分布と仮定することの確からしさを表す非変化評価値を演算する非変化評価値算出手段と、
前記変化評価値と、前記非変化評価値とに基づいて、前記監視領域に通常状態からの変化が生じたか否かを判断する判断手段と、
を備えるものである。
【０００９】
本発明の請求項２に係る画像監視装置は、前記監視領域の基準状態に対応する参照画像データを記憶する参照画像データ記憶手段と、
前記画像センサが取得する画像データと、前記参照画像データとの差分に相当する差分画像を作成する差分画像作成手段とを備え、
前記分布検出手段が、前記差分画像を構成する複数のピクセル値の分布を検出するものである。
【００１０】
本発明の請求項３に係る画像監視装置は、前記変化評価値算出手段が、前記複数のピクセル値のそれぞれを、前記通常値の集合と仮定した通常値集合と、前記変化値の集合と仮定した変化値集合とに分類する分類手段を備え、
前記監視領域に変化が生じたと判断される場合に、前記変化値の集合に属するピクセル値に対応する部位の集合を変化範囲と特定する変化範囲特定手段を備えるものである。
【００１１】
本発明の請求項４に係る画像監視装置は、前記分類手段による分類を適当に変化させる分類変更手段と、
前記通常値の集合に属するピクセル値の分布および前記変化値の集合に属するピクセル値の分布と、所定の分布との適合度合いに基づいて前記分類手段による分類の適性を評価する分類評価手段とを備え、
前記評価値演算手段が、前記分類評価手段により最適な評価の得られた分類を有する混合分布に基づいて前記変化評価値を演算するものである。
【００１２】
本発明の請求項５に係る画像監視装置は、前記複数のピクセル値の分布の種類を、予め想定した複数の分布種類の中の一つに特定する分布種類特定手段を備えると共に、
前記変化評価値算出手段および前記非変化値演算手段が、前記分布特定手段により特定される分布種類を前記通常値の集合により構成される分布の種類と認識して前記変化評価値または前記非変化評価値を演算するものである。
【００１３】
本発明の請求項６に係る画像監視装置は、前記変化評価値算出手段および前記非変化値演算手段が、それぞれ、自由パラメータ数の異なるモデル間の優劣比較を可能とする所定の基準値を演算する手法で、前記複数のピクセル値に基づいて、前記変化評価値または前記非変化評価値を演算するものである。
【００１４】
本発明の請求項７に係る画像監視方法は、お互いに近似した値を示す複数のピクセル値で構成された監視領域の変化を検出する画像監視方法において、
画像センサから、監視領域の画像データを構成する複数のピクセル値を取得するピクセル値検出ステップと、
前記複数のピクセル値の分布を検出する分布検出ステップと、
前記ピクセル値の分布を、通常値の集合と、前記通常値から変化した変化値の集合で構成される混合分布と仮定することの確からしさを表す変化評価値を演算する変化評価値算出ステップと、
前記ピクセル値の分布を、前記通常値の集合のみで構成される非変化分布と仮定することの確からしさを表す非変化評価値を演算する非変化評価値算出ステップと、
前記変化評価値と、前記非変化評価値とに基づいて、前記監視領域に通常状態からの変化が生じたか否かを判断する判断ステップと、
を備えるものである。
【００１５】
本発明の請求項８に係る画像監視方法は、前記監視領域の基準状態に対応する参照画像データを記憶する参照画像データ記憶ステップと、
前記画像センサが取得する画像データと、前記参照画像データとの差分に相当する差分画像を作成する差分画像作成ステップとを備え、
前記分布検出ステップが、前記差分画像を構成する複数のピクセル値の分布を検出するものである。
【００１６】
本発明の請求項９に係る画像監視方法は、前記変化評価値算出ステップが、前記複数のピクセル値のそれぞれを、前記通常値の集合と仮定した通常値集合と、前記変化値の集合と仮定した変化値集合とに分類する分類ステップを備え、
前記監視領域に変化が生じたと判断される場合に、前記変化値の集合に属するピクセル値に対応する部位の集合を変化範囲と特定する変化範囲特定ステップを備えるものである。
【００１７】
本発明の請求項１０に係る画像監視方法は、前記分類ステップによる分類を適当に変化させる分類変更ステップと、
前記通常値の集合に属するピクセル値の分布および前記変化値の集合に属するピクセル値の分布と、所定の分布との適合度合いに基づいて前記分類ステップによる分類の適性を評価する分類評価ステップとを備え、
前記評価値演算ステップが、前記分類評価ステップにより最適な評価の得られた分類を有する混合分布に基づいて前記変化評価値を演算するものである。
【００１８】
本発明の請求項１１に係る画像監視方法は、前記複数のピクセル値の分布の種類を、予め想定した複数の分布種類の中の一つに特定する分布種類特定ステップを備えると共に、
前記変化評価値算出ステップおよび前記非変化値演算ステップが、前記分布特定ステップにより特定される分布種類を前記通常値の集合により構成される分布の種類と認識して前記変化評価値または前記非変化評価値を演算するものである。
【００１９】
本発明の請求項１２に係る画像監視方法は、前記変化評価値算出ステップおよび前記非変化値演算ステップが、それぞれ、自由パラメータ数の異なるモデル間の優劣比較を可能とする所定の基準値を演算する手法で、前記複数のピクセル値に基づいて、前記変化評価値または前記非変化評価値を演算するものである。
【００２０】
【発明の実施の形態】
以下、図面を参照してこの発明の実施の形態について説明する。尚、各図において共通する要素には同一の符号を付して重複する説明を省略する。
【００２１】
実施の形態１．
図１は本発明の実施の形態１の画像監視装置のシステム構成図を示す。本実施形態の画像監視装置は、画像センサ１０を備えている。画像センサ１０は、所定の監視領域し、その監視領域に対応する２次元的な画像データを取得するセンサである。画像センサ１０は、例えば、テレビカメラのような可視撮像装置やIR撮像装置、或いは、合成開口レーダ(SAR)などにより実現される。
【００２２】
画像センサ１０により得られる画像データは、２次元的に配置された複数のピクセル値の集合と把握することができる。また、この場合、複数のピクセル値のそれぞれは、２次元的な広がりを有する監視領域の特定部分の状態に対応していると把握することができる。より具体的には、個々のピクセル値は、そのピクセル値に対応する特定部分から画像センサ１０に到達する可視光の強度、赤外線の強度、或いは、レーダ送信波に起因する反射波の強度等に相当する。
【００２３】
本実施形態の画像監視装置は領域分割部１２を備えている。画像センサ１０で取得された画像データは領域分割部１２に供給される。領域分割部１２は、監視領域全域に対応する画像データを、複数の所定領域に対応する領域データに分割する処理を実行する。
【００２４】
図２は、画像センサ１０が取得する画像データ１４と、領域分割部１２により生々される領域データの一部１６，１８，２０を示す。
本実施形態において、画像センサ１０は、山、河川および森林を含む広大な領域を監視している。このため、画像データ１４には、山、河川および森林のそれぞれに対応する領域が存在する。
【００２５】
画像データ１４を構成する複数のピクセル値のうち、山の領域に対応するピクセル値同士は、互いに近似した値を示す。同様に、河川の領域に対応するピクセル値同士、および、森林の領域に対応するピクセル値同士は、互いに近似した値を示す。このように、画像データ１４内には、ピクセル値同士が近似した値を示す小領域が存在する。領域分割部１２は、画像データ１４を、特に近似するピクセル値のみが含まれる小領域に分割し、各小領域に対応する領域データを生成する。このため、領域分割部１２で生成される領域データには、その領域内に変化が生じない限り、値の近似したピクセル値のみが含まれる。
【００２６】
図３は、領域分割部１２により生成された領域データの一例２２を示す。図３に示す領域データ２２は、対応する小領域のほぼ中央部に、他の部分に比してピクセル値の高い領域を有している。
図４は、図３に示す領域データ２２に含まれるピクセル値の分布を示す。尚、図４に示す分布は、領域データ２２に最も多数含まれるピクセル値、すなわち、分布のピークとなるピクセル値が“０”であるものとして表されている。
【００２７】
本実施形態において、画像センサ１０の監視領域は、予め定められた既知の領域に設定されている。従って、領域分割部１２により生成される領域データのそれぞれも、予め設定された既知の小領域に対応している。また、既知の小領域に対応するピクセル値の分布の種類は、その小領域に変化が生じない限りほぼ一定に維持される。以下、この分布形状を基本分布種類と称す。本実施形態において、画像監視装置は、後述の如く、全ての小領域に対応する基本分布種類を記憶している。
【００２８】
領域データ２２に対応する小領域は、基本分布種類が正規分布である領域である。従って、その小領域に変化が生じていない場合は、領域データ２２の分布がほぼ正規分布に従う。上記の如く、図３に示す領域データ２２には、他の部分に比してピクセル値の高い領域が含まれている。このため、図４に示す分布は、ピクセル値の大きな領域に、正規分布から外れる部分が形成されている。
【００２９】
本実施形態の画像監視装置は、変化評価値算出部２４および非変化評価値算出部２６を備えている。領域分割部１２で生成された領域データは、変化評価値算出部２４および非変化評価値算出部２６の双方に供給される。変化評価値算出部２４は、領域データ内に変化が生じていることの確からしさを表す変化評価値ＪAを算出する部分である。一方、非変化評価値算出部２６は、領域データ内に変化が生じていないことの確からしさを表す非変化評価値ＪBを算出する部分である。
【００３０】
図５は、変化評価値算出部２４で実行される一連の処理のフローチャートを示す。図５に示す一連の処理は、個々の領域データに対して実行される。図５に示す一連の処理においては、先ずステップ３０の処理が実行される。
【００３１】
ステップ３０では、領域分割部１２から領域データを取り込む処理が実行される。
【００３２】
ステップ３２では、領域データ内に変化が生じていることを仮定して、領域データに含まれるピクセル値の分布(以下、ピクセル値分布と称す)をモデル化する処理が実行される。以下、本ステップ３２で設定されるモデルを変化仮定モデルと称す。変化仮定モデルは、ピクセル値の分布が、通常値から変化していないピクセル値の分布（以下、通常値分布と称す）と、通常値から変化しているピクセル値の分布(以下、変化値分布と称す)の混合分布である場合に現実のピクセル値分布と良好に適合する。
【００３３】
上述の如く、本実施形態においては、各小領域に対応する基本分布種類が予め設定されている。基本分布種類は、ピクセル値の通常値の集合により形成される分布の種類である。従って、変化仮定モデルにおいても、通常値分布の種類は基本分布種類に一致する。また、本実施形態において、小領域の変化に伴って通常値から変化したピクセル値の集合は、正規分布に従うとものとして扱うことができる。従って、変化仮定モデルにおいて、変化値分布の種類は、正規分布とみなすことができる。
【００３４】
このように、本実施形態においては、変化仮定モデルを構成する２つの分布（通常値分布および変化値分布）の種類を何れも既知のものとして扱うことができる。領域データに含まれる複数のピクセル値を、２の集合に分ける分類は多数存在する。上記ステップ３２では、これら多数の分類のうちで、既知の通常値分布の種類と、既知の変化値分布の種類との組み合わせに最も適合する分類を検出し、その分類に従う混合分布を変化仮定モデルとして設定する。
【００３５】
上記ステップ３２の処理は、例えば、公知のk-means法や、公知のロバストクラスタリング等の手法を用いることにより実現できる。K-means法は、▲１▼所定の分布に含まれる複数のデータを適当に２つの集合に分類し、▲２▼その分類に対する尤度や対数尤度（既知の分布種類に対する適合度を表す評価値）を演算し、▲３▼尤度や対数尤度に基づいて最良の分類が得られるまで上記の処理を繰り返すことにより最適な分類を検出する手法である。
【００３６】
一方、ロバストクラスタリングは、ほぼk-means法と同じ処理を行うが、２つの集合にデータを分類し、その分類に対する評価値を算出する際、各集合の中心から大きく離れたデータは無視して算出するほうほうである。
【００３７】
本実施形態において、上記ステップ３２では、具体的には、対数尤度を評価値として、k-means法により最適分類を検出する処理が実行される。以下、上記ステップ３２において実行される処理の一例を説明する。尚、以下の例は、領域データに含まれるピクセル数がＮであり、それらのピクセル値がスカラー値yi（１≦ｉ≦Ｎ）であり、かつ、通常値分布および変化値分布が共に正規分布に従う場合の処理である。
【００３８】
上記ステップ３２では、先ず、適当なピクセル値をしきい値として、Ｎ個のピクセル値yi（１≦ｉ≦Ｎ）を集合１および集合２に分類する処理が実行される。変化評価値算出部２４では、ピクセル番号ｉおよび集合番号ｋに対応してλik（１≦ｉ≦Ｎ；k=１または２）が定義されている。ピクセル値yiが集合１に含まれる場合、λi1およびλi2は、それぞれλi1＝１，λi2＝０に設定される。一方、ピクセル値yiが集合２に含まれる場合、λi1およびλi2は、それぞれλi1＝０，λi2＝１に設定される。上記のλikによれば、Ｎ個のピクセル値yiの分類結果をＮ行２列の行列Λで表すことができる。
【００３９】
上述した行列の対数尤度Ｊ(Λ)は、次式（１）により表すことができる。
【００４０】
【数１】
0004112068.tif 000002
【００４１】
但し、上記（１）式に示すyavekは集合ｋに含まれるピクセル値yiの平均値である。また、上記（１）式に示すσk2は集合ｋに含まれるピクセル値yiの誤差の分散である。これらの値は、それぞれ次式（２）および（３）により表すことができる。
【００４２】
【数２】
0004112068.tif 000003
【００４３】
尚、集合ｋに含まれるピクセル値yiの誤差の分散σk2は、上記（３）式に代えて次式（４）により演算しても良い。
【００４４】
【数３】
0004112068.tif 000004
【００４５】
上記（１）式により演算される対数尤度Ｊ(Λ)は、集合１に含まれるピクセル値の分布、および、集合２に含まれるピクセル値の分布が、共に正規分布に適合するほど小さな値となる特性値である。上記ステップ３２では、対数尤度Ｊ(Λ)を最小とする分類が検出されるまで、異なる分類を設定し、その分類に対する対数尤度Ｊ(Λ)を演算する処理が繰り返される。その結果、上記ステップ３２の処理によれば、通常値分布および変化値分布を、共に既知の分布種類に適合させるうえで最適な変化仮定モデルを得ることができる。
【００４６】
上記図３および図４に示す領域データ２２については、ピクセル値“６”をしきい値として、その値“６”に満たないピクセル値を通常値の集合に分類し、かつ、“６”以上のピクセル値を変化値の集合に分類した場合に対数尤度Ｊ(Λ)を最小値とすることができる。従って、上記ステップ３２の処理によれば、領域データ２２に対して、上記の分類に従う混合分布が変化仮定分布として設定される。上記ステップ３２の処理が終了すると、次に、変化評価値算出部２４においてステップ３４の処理が実行される。
【００４７】
ステップ３４では、領域分割部１２から出力される領域データを、通常値分布と変化値分布の混合分布であると仮定することの確からしさを表す変化評価値ＪAが演算される。
【００４８】
ところで、本実施形態の画像監視装置は、領域データに含まれている複数のピクセル値に基づいて、領域データに対応する小領域に変化が生じているか否かを判断する。領域データ内に変化が生じたか否かは、例えば、領域データ内に通常値と異なるピクセル値が含まれているか否かに基づいて判断することができる。また、領域データ内に変化が生じたか否かは、例えば、ピクセル値分布が通常の分布と異なっているか否かに基づいても判断することができる。
【００４９】
しかし、各ピクセル値の通常値、および、領域データに含まれるピクセル値の通常の分布は、天候や季節等の外因により大きな変化を示す。このため、通常値や通常分布を一定値または一定分布に設定して上記の判別を行うことによっては、領域データ内における変化の発生を常に精度良く検出することはできない。
【００５０】
本実施形態の画像監視装置は、ピクセル値分布のモデルとして、上記の如く変化仮定モデルを設定すると共に、後述の如く、領域データに変化が生じていないとの仮定に基づく非変化仮定モデルを設定する。非変化仮定モデルは、基本分布種類と同じ種類の分布を有するモデルである。
【００５１】
ピクセル値分布の種類(例えば、正規分布、ワイブル分布，Ｋ分布等)は、小領域に変化が生じない限りは、ほぼ常に一定の種類に維持される。従って、小領域に変化が生じていない場合は、ピクセル値分布の種類が基本分布種類に一致するはずである。この場合、現実のピクセル値分布は、変化仮定モデルより非変化仮定モデルに良好に適合する。
【００５２】
一方、小領域内に変化が発生し、その結果、領域データに含まれる一部のピクセル値に変化が生ずると、現実のピクセル値分布の種類が、基本分布種類と異なるものとなる。そして、小領域内に明らかな変化が発生すると、現実のピクセル値分布が、非変化仮定モデルより変化仮定モデルに良好に適合する事態が生ずる。
【００５３】
換言すると、本実施形態の画像監視装置においては、現実のピクセル値分布が、変化仮定モデルより非変化仮定モデルに適合する場合は、領域データ内に変化が生じていないと判断することができる。また、現実のピクセル値分布が、非変化仮定モデルより変化仮定モデルに適合する場合には、領域データ内に変化が発生したと判断することができる。このような手法によれば、天候や季節に関わらず、常に優れた精度で小領域内の変化の有無を判断することが可能である。本実施形態の画像監視装置は、小領域内の変化の有無を上記の手法で判断する点に特徴を有している。
【００５４】
上述の如く、尤度や対数尤度は、設定したモデルと現実の分布との適合度合いを表す特性値である。従って、尤度や対数尤度によれば、設定したモデルの適性を判断することができる。しかしながら、尤度や対数尤度は、モデルの自由パラメータ数が大きい程、高い適合度合いを表す値となり易い傾向を有している。このため、尤度や対数尤度によっては、自由パラメータ数の異なるモデル間の優劣を比較することができない。
【００５５】
本実施形態において設定される変化仮定モデルには２つの分布が含まれている。一方、非変化仮定モデルには一つの分布のみが含まれている。このため、これら２つのモデルの自由パラメータ数は互いに相違している。従って、変化仮定モデルと非変化仮定モデルの優劣は、尤度や対数尤度によっては直接比較することができない。
【００５６】
自由パラメータ数の異なるモデル間同士での優劣比較を可能とする手法としては、例えば、AIC(Akaike Information Criterion)、MDL(Minimum Description Length)基準、および、MDL原理等を用いる手法が知られている。本実施形態の画像監視装置は、これらの手法のうちMDL原理を用いる手法で変化仮定モデルと非変化仮定モデルの優劣比較を行うこととしている。
【００５７】
すなわち、上述したステップ３４では、MDL原理に基づく手法で、変化仮定モデルに対する変化評価値ＪAが演算される。上記ステップ３２の処理により設定された変化仮定モデルに対する変化評価値ＪAは、次式（５）により求めることができる。
【００５８】
【数４】
0004112068.tif 000005
【００５９】
上記（５）式により得られる変化評価値ＪAは、変化仮定モデルが現実のピクセル値分布に適合しているほど小さな値となる特性値である。上記の演算処理が終了すると、変化評価値算出部２４において、次にステップ３６の処理が実行される。
ステップ３６では、変化仮定範囲Ｃを特定する処理が実行される。本ステップ３６では、変化仮定モデルの設定時に変化値集合に分類されたピクセル値の存在範囲が範囲変化仮定範囲Ｃとして特定される。
【００６０】
図６は、上記図３に示す領域データ２２を、ピクセル値“６”以上の部分と、ピクセル値“６”未満の部分とに分類して表した図を示す。領域データ２２が処理の対象である場合、本ステップ３６では、図６中に白抜きで表した範囲が変化仮定範囲Ｃとして特定される。上記の処理が終了すると、変化評価値算出部２４において実行すべき一連の処理が終了する。
【００６１】
図７は、非変化評価値算出部２６で実行される一連の処理のフローチャートを示す。図７に示す一連の処理は、個々の領域データに対して実行される。図７に示す一連の処理においては、先ずステップ４０の処理が実行される。
【００６２】
ステップ４０では、領域分割部１２から領域データを取り込む処理が実行される。
【００６３】
ステップ４２では、領域データ内に変化が生じていないことを仮定して、ピクセル値分布を、基本分布種類と同種の分布でモデル化する処理が実行される。以下、本ステップ４２で設定されるモデルを非変化仮定モデルと称す。非変化仮定モデルは、領域データに含まれる全てのピクセル値が通常値の集合に含まれる場合に現実のピクセル値分布と良好に適合する。
【００６４】
ステップ４４では、領域分割部１２から出力される領域データを、通常値分布のみで構成される分布であると仮定することの確からしさを表す非変化評価値ＪBが演算される。本実施形態において、非変化評価値ＪBは、上述した変化評価値ＪAと同様に、MDL原理に従う手法で演算される。非変化評価値ＪBは、例えば、領域データの基本分布種類が正規分布であり、領域データにピクセル数Ｎのピクセル値yi（１≦ｉ≦Ｎ）が含まれている場合には次式（６）により表される。
【００６５】
【数５】
0004112068.tif 000006
【００６６】
但し、上記（６）式に示すyaveは全てのピクセル値yiの平均値である。また、上記（６）式に示すσ２は全てのピクセル値yiの誤差の分散である。これらの値は、それぞれ次式（７）および（８）により表すことができる。
【００６７】
【数６】
0004112068.tif 000007
【００６８】
上記（６）で表される非変化評価値ＪBは、非変化仮定モデルが現実のピクセル値分布と適合するほど小さな値となる特性値である。また、上記の非変化評価値ＪBは、同一の領域データに対して演算される変化評価値ＪA(上記（５）式参照)との比較により、非変化仮定モデルと変化仮定モデルとの優劣比較を可能とする値である。上記ステップ４４で、非変化評価値ＪBが演算されると、非変化評価値算出部２６で実行すべき一連の処理が終了する。
【００６９】
本実施形態の画像監視装置は、図１に示す如く、変化判断部４８を備えている。変化評価値算出部２４で算出または特定された変化評価値ＪAおよび変化仮定範囲Ｃ、および、非変化評価値算出部２６で算出された非変化評価値ＪBは、変化判断部４８に供給される。変化判断部４８は、上記の如く供給される各種データに基づいて後述する処理を実行することで、小領域内の変化の有無を判断し、また、変化範囲を特定する。
【００７０】
図８は、変化判断部４８で実行される一連の処理のフローチャートを示す。図８に示す一連の処理は、個々の領域データに対して実行される。図８に示す一連の処理においては、先ずステップ５０の処理が実行される。
【００７１】
ステップ５０〜５４では、それぞれ、変化評価値ＪA、変化仮定範囲Ｃ、および、非変化評価値ＪBを取り込む処理が実行される。
【００７２】
ステップ５６では、変化評価値ＪAと非変化評価値ＪBとを比較する処理が実行される。上述の如く変化評価値ＪAおよび非変化評価値ＪBは、MDL原理に従って演算されており、モデルが現実の分布に適合しているほど小さな値となる。従って、ＪA＜ＪBが成立する場合は変化仮定モデルが非変化仮定モデルに比して優れていると判断でき、一方、ＪA＞ＪBが成立する場合は、非変化仮定モデルが変化仮定モデルに比して優れていると判断できる。
【００７３】
ステップ５８では、上記ステップ５６の比較処理により、変化仮定モデルが非変化仮定モデルに比して優れている、すなわち、ピクセル値分布のモデルとしては変化仮定モデルが適正であるとする結果が得られたか否かが判別される。その結果、変化仮定モデルが適正であると判別される場合は、領域データ内に何らかの変化が発生したと判断することが適切である。この場合、本ステップ５８に次いでステップ６０の処理が実行される。一方、本ステップ５８で変化仮定モデルが適正でないと判別される場合は、領域データ内に変化が生じていないと判断することが適切である。この場合、次にステップ６２の処理が実行される。
【００７４】
ステップ６０では、領域データ内における変化の発生を表す判断結果R1と、領域データ内における変化範囲ＣRとが出力される。変化範囲ＣRは、変化評価値算出部２４から供給された変化仮定範囲Ｃと一致する範囲である。
【００７５】
ステップ６２では、領域データ内に変化が発生していないことを表す判断結果R2が出力される。本ステップ６２の処理、または、上記ステップ６０の処理が終了すると、変化判断部４８において実行すべき一連の処理が終了される。
【００７６】
本実施形態の画像監視装置は、図1に示す如く、判断結果収集部６４を備えている。変化判断部４８が出力する判断結果R1,R2および変化範囲ＣRは、変化判断結果収集部６４に供給される。変化判断結果収集部６４は、個々の領域データに対応して出力されるそれらの判断結果R1,R2および変化範囲ＣRを収集して、画像センサ１０の監視領域全域に対応するデータを生成する。従って、変化判断結果収集部６４で生成されたデータによれば、監視領域の全域を対象として変化が生じているか否かを判断することができる。
【００７７】
上述の如く、本実施形態の画像監視装置によれば、ピクセル値分布のモデルとして変化仮定モデルと非変化仮定モデルの何れが優れているかに基づいて監視領域内の変化の有無を判断することができる。変化仮定モデルと非変化仮定モデルの優劣は、天候や季節などの外因に影響されることなく、監視領域内に変化が生じているか否かのみにより決定される。このため、本実施形態の画像監視装置によれば、監視領域内における変化の有無を常に優れた精度で判断することができる。
【００７８】
ところで、上記の実施形態においては、ピクセル値をスカラー値に限定しているが、本発明はこれに限定されるものではなく、ピクセル値を、強度と位相等複数の要素を含むベクトルまたは虚数などで表してもよい。
【００７９】
また、上記の実施形態においては、変化評価値算出部２４が複数のピクセル値を２つの集合に分類する手法としてk-means法を用いているが、本発明はこれに限定されるものではなく、上記の手法としてロバストクラスタリングを用いてもよい。
【００８０】
また、上記の実施形態においては、変化仮定モデルと非変化仮定モデルの優劣を判断する手法として、MDL原理に基づいた手法を用いているが、本発明はこれに限定されるものではなく、上記の判断を、例えば、AICまたはMDL基準を用いた手法で行うこととしても良い。
【００８１】
また、上記の実施形態においては、変化評価値算出部２４が、変化値集合に分類されたピクセル値、すなわち、所定のしきい値以上の値を有するピクセル値の存在範囲異を変化仮定範囲Ｃとして特定することとしているが、変化仮定範囲Ｃを特定する手法はこれに限定されるものではなく、変化評価値算出部２４によってピクセル数の少ない側の集合に分類されたピクセル値の存在範囲を変化仮定範囲Ｃとして特定してもよい。
【００８２】
更に、上記の実施形態においては、画像データを構成するピクセル値が直接領域分割部１２に供給されているが、本発明はこれに限定されるものではなく、何らかのフィルタ処理を施した後のピクセル値を領域分割部１２に供給することとしてもよい。
【００８３】
例えば、画像データを構成するピクセル値の数が多大である場合は、上記のフィルタ処理として、隣接する複数のピクセル値を１つのピクセル値に変換する処理を実行することが有効である。上記の処理によれば、領域分割部１２に供給されるピクセル値の数を減少させることができる。このため、上記の処理を実行することによれば、画像データに多大なピクセル値が含まれる場合に、不必要に膨大な処理を実行することなく所望の監視機能を実現することが可能となる。
【００８４】
また、例えば、画像データに大きなノイズが重畳する場合は、上記のフィルタ処理として、１つのピクセル値を、隣接する複数のピクセル値の平均値に変換する移動平均処理を実行することが有効である。上記の処理によれば、個々のピクセル値に対するノイズの影響を有効に抑制することができる。このため、上記の処理を実行することによれば、画像データにノイズが重畳し易い状況下で、正確な監視機能を実現することが可能となる。
【００８５】
尚、上記の実施形態においては、上記ステップ３０〜３４の処理により前記請求項１記載の「分布検出手段」および「変化評価値算出手段」、および、前記請求項１２記載の「分布検出ステップ」および「変化評価値算出ステップ」が、上記ステップ４０〜４４の処理により前記請求項１記載の「非変化評価値算出手段」および前記請求項１２記載の「非変化評価算出ステップ」が、それぞれ実現されている。
【００８６】
また、上記の実施形態においては、上記ステップ３２の処理により前記請求項３記載の「分類手段」および前記請求項９記載の「分類ステップ」が、上記ステップ３６，５８および６０の処理により前記請求項３記載の「変化範囲特定手段」および前記請求項９記載の「変化範囲特定ステップ」が、それぞれ実現されている。
【００８７】
また、上記の実施形態においては、上記ステップ３２の処理により前記請求項４記載の「分類変更手段」および「分類評価手段」、および、前記請求項１０記載の「分類変更ステップ」および「分類評価ステップ」が、それぞれ実現されている。
【００８８】
更に、上記の実施形態においては、AIC、MDL基準またはMDL原理を用いた手法が、前記請求項６または１２記載の「自由パラメータ数の異なるモデル間の優劣比較を可能とする所定の基準値を演算する手法」に相当している。
【００８９】
実施の形態２．
次に、図９を参照して、本発明の実施の形態２の画像監視装置について説明する。
図９は、本実施形態の画像監視装置のシステム構成図を示す。本実施形態の画像監視装置は、上記図１に示すシステム構成において、参照画像記憶部７０および差分画像作成部７２を備えている点に特徴を有している。
【００９０】
参照画像記憶部７０には、監視領域の基準状態を表す画像データが、参照画像として記憶されている。参照画像記憶部７０は、差分画像作成部７２に対して上記の参照画像を供給する。差分画像作成部７２には、参照画像記憶部７０から参照画像が供給されると共に、画像センサ１０から画像データが供給される。差分画像作成部７２は、後述の処理を行うことで画像データと参照画像の差分画像を作成し、作成した差分画像を領域分割部１２に供給する。
【００９１】
図１０は、差分画像作成部７２において実行される一連の処理のフローチャートを示す。本実施形態の画像監視装置は、例えば１時間毎等、所定時間毎に監視領域の監視処理を実行する。図１０に示す一連の処理は、上記の所定時間毎に繰り返し実行される。図１０に示す処理においては、先ずステップ８０の処理が実行される。
【００９２】
ステップ８０では、画像センサ１０から画像データを取り込む処理が実行される。本ステップ８０で取り込まれた画像データは、差分画像作成部７２において、２次元的に配置されたピクセル値の集合として扱われる。
【００９３】
ステップ８２では、参照画像記憶部７０から参照画像を取り込む処理が実行される。本ステップ８２で取り込まれた参照画像は、画像データと同様に、差分画像作成部７２において、２次元的に配置されたピクセル値の集合として扱われる。
【００９４】
ステップ８４では、対応するピクセル値同士の差分を求めることにより、画像データと参照画像の差分画像を作成し、その差分画像を領域分割部１２に出力する処理が実行される。
【００９５】
ステップ８６では、参照画像記憶部７０に、今回の処理サイクルで取得した画像データを新たな参照画像として記憶させる処理が実行される。本ステップ８６の処理が終了すると、差分画像作成部７２において実行すべき一連の処理が終了される。
【００９６】
上記の処理によれば、領域分割部１２には、画像データと参照画像７０との差分画像が供給される。差分画像を構成するピクセル値は、画像データと参照画像とが一致する範囲内では“０”となり、画像データと参照画像とが一致しない範囲で“０”と異なる値となる。
【００９７】
画像データは、広範な監視領域に対応している。このため、画像データの中には、ピクセル値（通常値）が比較的大きな領域や、ピクセル値の比較的小さな領域が混在している。このため、画像データを分割して画像データから直接的に領域データを作成すると、作成された複数の領域データに、画像データ内での位置の差に起因するバイアス誤差が残存する。
【００９８】
これに対して、上述した差分画像は、広範な監視領域に対応しているにも関わらず、全域においてほぼ等しくピクセル値“０”を有している。このため、差分画像を分割することにより領域データを作成することによれば、バイアス誤差の無い領域データを得ることができる。更に、上記の手法で作成された領域データによれば、単純に、ピクセル値の絶対値が大きい部位を変化部位と把握することが可能となる。このため、本実施形態の画像監視装置によれば、実施の形態１の画像監視装置に比して、容易に高精度な監視機能を実現することができる。
【００９９】
ところで、上記の実施形態においては、画像監視装置による監視処理を所定時間毎に実行することとしているが、本発明はこれに限定されるものではなく、画像監視装置による監視処理を常時実行し、参照画像の更新処理のみを所定時間毎に実行することとしてもよい。
【０１００】
尚、上記の実施形態においては、参照画像記憶手段７０により前記請求項２記載の「参照画像データ記憶手段」が、上記ステップ８６の処理により前記請求項８記載の「参照画像データ記憶ステップ」が、上記ステップ８４の処理により前記請求項２記載の「差分画像作成手段」および前記請求項８記載の「差分画像作成ステップ」が、それぞれ実現されている。
【０１０１】
実施の形態３．
次に、図１１および１２を参照して、本発明の実施の形態３の画像監視装置について説明する。
図１１は、本実施形態の画像監視装置のシステム構成図を示す。本実施形態の画像監視装置は、分布検定部９０を備えている。分布検定部９０には領域分割部１２から領域データが供給されている。分布検定部９０は、後述した処理を行うことにより、領域データに含まれるピクセル値の分布の種類を検定し、その分布の種類を予め設定されている複数の分布種類の一つに特定する。
【０１０２】
本実施形態の画像監視装置は、分布検定型変化評価値算出部９２および分布検定型非変化評価値算出部９４を備えている。分布検定型変化評価値算出部９２および分布検定型非変化評価値算出部９４には、領域分割部１２から領域データが供給されると共に、分布検定部９０から特定された分布の種類に関するデータが供給される。
【０１０３】
上述した実施の形態１および２の画像監視装置において、変化評価値ＪAおよび非変化評価値ＪBは、領域データに含まれるピクセル値の基本分布種類（変化が無い場合の分布種類）が既知であることを前提に算出される。従って、実施の形態１および２の画像監視装置においては、全ての監視領域に含まれる全ての小領域について予め基本分布種類を決定しておくことが必要となる。
【０１０４】
本実施形態の画像監視装置は、分布検定型変化評価値算出部９２および分布検定型非変化評価値算出部９４が、領域データに含まれるピクセル値の基本分布種類が分布検定部９０によって特定された分布種類であるとして、変化評価値ＪAおよび非変化評価値ＪBを演算する点に特徴を有している。上記の手法によれば、小領域に対する基本分布種類を予め決定することなく、全ての小領域を対象として高精度に変化評価値ＪAおよび非変化評価値ＪBを求めることができる。
【０１０５】
図１２は、分布検定部９０において実行される一連の処理のフローチャートを示す。図１２に示す一連の処理は領域データ毎に実行される。図１２に示す処理においては、先ず、ステップ１００の処理が実行される。
【０１０６】
ステップ１００では、領域分割部１２から領域データを取り込む処理が実行される。
【０１０７】
ステップ１０２では、領域データに含まれるピクセル値の分布種類の検定が行われる。本実施形態において、各領域データに対応する小領域は、変化の生ずる範囲が、変化の生じない範囲に比して十分に小さくなるように設定されている。このため、領域データに含まれるピクセル値の分布種類は、領域データ内における変化の有無に関わらず常に同じ種類とみなすことができる。本実施形態においては、その分布種類を基本分布種類と称す。
【０１０８】
本実施形態の画像監視装置は、正規分布やワイブル分布やＫ分布などの分布種類を予め記憶している。上記ステップ１０２では、具体的には、適合度検定などの手法により、予め記憶されているそれらの分布種類の中で現実のピクセル値分布に最も近似する分布種類を選択する処理が実行される。
【０１０９】
ステップ１０４では、上記ステップ１０２で選択された分布種類が基本分布種類として特定され、更に、その基本分布種類を表すデータが分布検定型変化評価値算出部９２、および、分布検定型非変化評価値算出部９４に出力される。本ステップの処理が終了すると、分布検定部９０で実行すべき一連の処理が終了される。
【０１１０】
本実施形態の画像監視装置において、分布検定型変化評価値算出部９２は、領域データ含まれるピクセルのうち、通常値集合に含まれるピクセル値が上記の基本分布種類に従うものとして変化仮定モデルを設定し、更に、実施の形態１の場合と同様の処理により変化評価値ＪAを演算する。尚、実施の形態１においては、変化値集合に含まれるピクセル値の分布種類が既知であるとしているが、本実施形態において、その分布種類は、既知であるとしても、また、基本分布種類と同種であるとしてもよい。
【０１１１】
また、本実施形態の画像監視装置において、分布検定型非変化評価値算出部９４は、領域データに含まれるピクセル値が基本分布種類と同種の分布を形成するとして非変化仮定モデルを設定し、更に、実施の形態１の場合と同様の処理により非変化評価値ＪBを演算する。上記の処理によれば、予め小領域に対する基本分布種類を定める作業が不要となると共に、現実のピクセル値分布の種類を正確に変化評価値ＪAおよび非変化評価値ＪBに反映させることが可能となる。このため、本実施形態の画像監視装置によれば、容易かつ高精度に監視領域における変化を検出することができる。
【０１１２】
尚、上記の実施形態においては、上記ステップ１０２の処理により前記請求項５記載の「分布種類特定手段」および前記請求項１１記載の「分布種類特定ステップ」が、また、分布検定型変化評価値算出部９２および分布検定型非変化評価値算出部９４により前記請求項５記載の「変化評価値算出手段および非変化値演算手段」、および、前記請求項１１記載の「変化評価値算出ステップおよび非変化値演算ステップ」が、それぞれ実現されている。
【０１１３】
【発明の効果】
この発明は以上説明したように構成されているので、以下に示すような効果を奏する。
請求項１または７記載の発明によれば、変化評価値と非変化評価値とを比較することで、ピクセル値の分布を混合分布と仮定すべきか、或いは非変化分布と仮定すべきかを適正に判断することができる。そして、その判断結果に基づいて、監視領域に変化が生じたか否かを判断することができる。上記の手法によれば、天候や季節等の変化に影響されることなく、監視領域内での変化を常に優れた精度で検出することができる。
【０１１４】
請求項２または８記載の発明によれば、分布検出手段に、差分画像を構成する複数のピクセル値の分布を検出させることができる。画像データおよび参照画像データは、天候等の外部因子の影響をほぼ等しく受ける。このため、差分画像データには、それらの外部因子の影響が殆ど及ばない。本発明においては、上記の特性を有する差分画像データに基づい監視領域における変化の有無が判断される。このような手法によれば、外部因子に影響されることなく常に高い精度で監視領域の変化を検出することができる。
【０１１５】
請求項３または９記載の発明によれば、監視領域に変化が生じたと判断される場合に、変化値集合に属するピクセル値に対応する部位の集合が変化範囲と認識される。上記の手法によれば、監視領域内で通常状態から変化した範囲を容易かつ正確に検出することができる。
【０１１６】
請求項４または１０記載の発明によれば、通常値集合に属するピクセル値の分布および変化値集合に属するピクセル値の分布を所定の分布と最も適合させる分類が特定されると共に、その分類に従う混合分布に基づいて変化評価値が演算される。上記の手法によれば、ピクセル値の分布が混合分布であると仮定することの確からしさを、最適な混合分布に基づいて判断することができる。このため、本発明によれば、監視領域における変化の有無を正確に判断することができる。
【０１１７】
請求項５または１１記載の発明によれば、通常値の集合により構成される分布の種類を適性な分布に特定したうえで変化評価値および非変化評価値を演算することができる。これらの評価値は、それらの演算時に設定した仮定が現実の状態に一致しているほど精度良く演算できる。上記の処理によれば、通常値の集合により構成される分布の種類を現実の分布種類に近い種類に設定することができる。このため、本発明によれば、監視領域における変化の有無を正確に判断することができる。
【０１１８】
請求項６または１２記載の発明によれば、変化評価値および非変化評価値は、それぞれ、自由パラメータ数の異なるモデル間での優劣比較が可能となる基準値として演算される。変化評価値は、複数のピクセル値が２つの分布を構成するモデルを仮定して演算される。一方、非変化評価値は、複数のピクセル値が１つの分布を構成するモデルを仮定して演算される。これら２つのモデルには、異なる数の自由パラメータが含まれる。このため、これら２つのモデルの優劣を判断するためには、自由パラメータ数の相違を考慮した判断が必要となる。本発明によれば、上記の要求を満たす優劣比較が実行される。このため、本発明によれば、監視領域における変化の有無を正確に判断することができる。
【図面の簡単な説明】
【図１】  本発明の実施の形態１の画像監視装置のシステム構成図である。
【図２】  図１に示す画像監視装置で得られる画像データの一例である。
【図３】  図１に示す画像監視装置で得られる領域データの一例である。
【図４】  図３に示す領域データに含まれるピクセル値の分布である。
【図５】  図１に示す変化評価値算出部で実行される一連の処理のフローチャートである。
【図６】  図５に示すルーチンにより特定される変化仮定範囲を表す図である。
【図７】  図１に示す非変化評価値算出部で実行される一連の処理のフローチャートである。
【図８】  図１に示す変化判断部で実行される一連の処理のフローチャートである。
【図９】  本発明の実施の形態２の画像監視装置のシステム構成図である。
【図１０】  図９に示す差分画像作成部で実行される一連の処理のフローチャートである。
【図１１】  本発明の実施の形態３の画像監視装置のシステム構成図である。
【図１２】  図１１に示す差分画像作成部で実行される一連の処理のフローチャートである。
【符号の説明】
１０ 画像センサ、 １２ 領域分割部、 １４ 画像データ、 １６〜２２ 領域データ、 ２４ 変化評価値算出部、 ２６ 非変化評価値算出部、 ４８ 変化判断部、 ７０ 参照画像記憶部、 ７２ 差分画像作成部、 ９０ 分布検定部、 ９２ 分布検定型変化評価値算出部、 ９４ 分布検定型非変化評価値算出部、 ＪA 変化評価値、 ＪB 非変化評価値、 Ｃ 変化仮定範囲、 Ｒ1,Ｒ2 判断結果、 ＣR 変化範囲。
【図１】
0004112068.tif 000008
【図２】
0004112068.tif 000009
【図３】
0004112068.tif 000010
【図４】
0004112068.tif 000011
【図５】
0004112068.tif 000012
【図６】
0004112068.tif 000013
【図７】
0004112068.tif 000014
【図８】
0004112068.tif 000015
【図９】
0004112068.tif 000016
【図１０】
0004112068.tif 000017
【図１１】
0004112068.tif 000018
【図１２】
0004112068.tif 000019