(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
カメラから得られる画像を処理して火災が存在するかどうかを自動で判断する画像処理部を有する火災検知装置の前記画像処理部が実行する火災炎検知方法において、
カラーカメラから得られるＲＧＢカラー画像を各画素毎にＨＳＶ表色系に変換するステップと、
ＨＳＶ表色系に変換した結果ＨＳＶ表色系内に予め定めた領域に変換されるＲＧＢカラー画像の画素を抽出して炎色領域を得るステップと、
前記炎色領域に応じて得られる楕円の重心座標位置および長軸の長さを求め、該楕円の長軸の長さと予め設定した基準長との倍率により、重心座標位置を中心にして当該炎色領域を拡大または縮小し大きさについて正規化するステップと、
前記正規化された炎色領域についてエッジ抽出を行うことにより輪郭データを得るステップと、
前記輪郭データの重心座標位置を求め、該重心座標位置を中心として輪郭データについて水平に対する角度（θ）と重心からの距離（ｒ）により輪郭データを極座標変換するステップと、
前記一連のステップを所定時間（Ｔ）内に取り込む複数のＲＧＢカラー画像について行うことによって得られる、角度（θ）−時間（ｔ）−距離（ｒ）のデータをフーリエ変換するステップと、
前記フーリエ変換した結果から直流成分を除去することによって得られる周波数成分データにより火災炎を検知するステップ、を有することを特徴とする画像処理による火災炎検知方法。
【請求項２】
カメラから得られる画像を処理して火災が存在するかどうかを自動で判断する画像処理部を有する火災炎検知装置において、
前記画像処理部は、カラーカメラから得られるＲＧＢカラー画像を各画素毎にＨＳＶ表色系に変換する手段と、
ＨＳＶ表色系に変換した結果ＨＳＶ表色系内に予め定めた領域に変換されるＲＧＢカラー画像の画素を抽出して炎色領域を得る手段と、
前記炎色領域に応じて得られる楕円の重心座標位置および長軸の長さを求め、該楕円の長軸の長さと予め設定した基準長との倍率により、重心座標位置を中心にして当該炎色領域を拡大または縮小し大きさについて正規化する手段と、
前記正規化された炎色領域についてエッジ抽出を行うことにより輪郭データを得る手段と、
前記輪郭データの重心座標位置を求め、該重心座標位置を中心として輪郭データについて水平に対する角度（θ）と重心からの距離（ｒ）とにより輪郭データを極座標変換する手段と、
前記一連のステップを所定時間（Ｔ）内に取り込む複数のＲＧＢカラー画像について行うことによって得られる、角度（θ）−時間（ｔ）−距離（ｒ）のデータをフーリエ変換する手段と、
前記フーリエ変換した結果から直流成分を除去することによって得られる周波数成分データにより火災炎を検知する手段を有する火災炎検知装置。
【請求項３】
カメラから得られる画像を処理して火災が存在するかどうかを画像処理部が自動で判断するプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体において、カラーカメラから得られるＲＧＢカラー画像を各画素毎にＨＳＶ表色系に変換するステップと、
ＨＳＶ表色系に変換した結果ＨＳＶ表色系内に予め定めた領域に変換されるＲＧＢカラー画像の画素を抽出して炎色領域を得るステップと、
前記炎色領域に応じて得られる楕円の重心座標位置および長軸の長さを求め、該楕円の長軸の長さと予め設定した基準長との倍率により、重心座標位置を中心にして当該炎色領域を拡大または縮小し大きさについて正規化するステップと、
前記正規化された炎色領域についてエッジ抽出を行うことにより輪郭データを得るステップと、
前記輪郭データの重心座標位置を求め、該重心座標位置を中心として輪郭データについて水平に対する角度（θ）と重心からの距離（ｒ）とにより輪郭データを極座標変換するステップと、
前記一連のステップを所定時間（Ｔ）内に取り込む複数のＲＧＢカラー画像について行うことによって得られる、角度（θ）−時間（ｔ）−距離（ｒ）のデータをフーリエ変換するステップと、
前記フーリエ変換した結果から直流成分を除去することによって得られる周波数成分データにより火災炎を検知するステップとをコンピュータに実行させるためのプログラムを記録したコンピュータ読取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明はカメラで撮像された画像を処理することにより火災を自動検知する画像処理による火災検知方法及び装置に関する。
【０００２】
【従来の技術】
従来の画像処理により広範囲のエリアを監視する火災検知方法には、一定時間における画像の特定領域の輝度信号の加算値をフーリエ変換し周波数特性（炎の揺らぎ）を調べることにより火災を検出するものや、ＣＣＤカメラに赤外線フィルタを装着して得られる赤外画像の時間的な面積分散率、自己相関係数、増加率を計算することにより火災を検知するものがある。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかし上述方法では炎が小さい初期火災で距離が十分ある場合、揺らぎや輝度変化は観測されにくく、また人工光（例えば懐中電灯、回転灯など）と区別しにくいといったことから、ある程度の火災規模になるまで検知できなかった。また、風により、炎の大きさや形が大きく変化したり、煽られて見た目の面積が小さくなった場合、炎の成長度合いを検出パラメータにしにくいという問題があった。
【０００４】
そこで本発明は上述の問題点に鑑みて提案されたもので、炎の時間的な大きさや形の変動や距離に影響されにくく、人工光との区別も可能な火災炎検知方法を提供することにある。
【０００５】
【発明を解決するための手段】
本発明は、火災炎の形の変動に注目し、炎画像を処理して得られる変動特徴量により火災炎かどうかを判別するにあたり、画像内における炎色領域の迅速な検出と判別処理の負担の軽減を目的としてカラー画像を用い、また、火災炎の変化や非炎に影響されない信頼性の高い判別を可能とするように、以下のステップで画像処理を行う。
（１）カラーカメラから得られるＲＧＢカラー画像を各画素毎にＨＳＶ表色系に変換するステップ
（２）ＨＳＶ表色系内に予め定めた領域に変換されるＲＧＢカラー画像の画素を抽出して炎色領域を得るステップ
（３）前記炎色領域に応じて得られる楕円の重心座標位置および長軸の長さを求め、該楕円の長軸の長さと予め設定した基準長との倍率により、重心座標位置を中心にして当該炎色領域を拡大または縮小し大きさについて正規化するステップ
（４）前記正規化された炎色領域についてエッジ抽出を行うことにより輪郭データを得るステップ
（５）前記輪郭データの重心座標位置を求め、該重心座標位置を中心として輪郭データについて水平に対する角度（θ）と重心からの距離（ｒ）とにより輪郭データを極座標変換するステップ
（６）前記一連のステップを、所定時間内に取り込む複数のＲＧＢカラー画像について行うことによって得られる角度（θ）一時間（ｔ）一距離（ｒ）のデータをフーリエ変換するステップ
（７）前記フーリエ変換した結果から直流成分を除去することによって得られる周波数成分データにより火災炎を検知するステップ
【０００６】
【発明の実施の形態】
以下、本発明の実施の形態について図面を用いて詳細に説明する。
本実施例では、カラーカメラにより撮像した画像を処理することにより火災を自動的に検知する火災炎検知方法及び火災炎検知装置ついて説明する。
図１に本発明の実施例のブロック構成図を示す。本実施例の構成は監視領域を撮像するカラーカメラ１００、カラーカメラ１００により撮像された画像を取り込んで処理し画像中の火災炎を自動検出する画像処理部２００からなる。カラーカメラ１００は監視領域の画像を画像信号として画像処理部２００に供給する。
【０００７】
画像処理部２００は、カラーカメラ１００により撮像された画像をＲＧＢカラー画像として一時的に保存するＲＧＢカラー画像記憶部２０２、ＲＧＢカラー画像記憶部２０２から得られる画像を処理することによって火災炎が存在するかどうかを判断する演算処理部２０１、演算処理部２０１での処理のフローにおける各ステップの出力結果を一時的に保存するためのワーク領域としての画像記憶部２０３、一定時間間隔で取り込まれるＲＧＢカラー画像に対する毎回の出力結果としての極座標変換結果を所定時間蓄積するｒ（θ，ｔ）記憶部２０４により構成される。
【０００８】
画像処理部２００は、マイクロコンピュータ等よりなり、演算処理部２０１において、後述する処理フローにおける各ステップにより順次、炎色領域、正規化画像、輪郭画像を作成し、画像記憶部２０３の内容を順に書き換え、輪郭画像の極座標変換結果については、ｒ（θ，ｔ）記憶部２０４に蓄積する。そして所定時間（Ｔ）の間にｒ（θ，ｔ）記憶部２０４に蓄積されたｒ（θ，ｔ）をフーリエ変換し、その結果から直流成分を除去して得られる周波数成分の分布により火災炎かどうかを判別する。なお、これらの処理を実行するためのプログラムは画像処理部２００のプログラム記憶部２０５に格納されるが、このプログラム記憶部２０５は、演算処理部２０１の内部メモリとしてもよいし、また、別途設けた記憶装置に装着するハードディスクやフレキシブルディスクのような記録媒体に格納することもできる。
【０００９】
図２に本発明の一実施例の火災炎検知装置の画像処理部２００が行う火災炎検知処理のフローチャートを、図３乃至１３に各ステップでの処理動作の説明図を示す。
まず、ＲＧＢカラー画像記憶部２０２ではカラーカメラ１００から監視領域の画像をアナログまたはディジタルの画像信号として取り込み、画像信号がアナログの場合は図示しないＡ／Ｄ変換器でディジタル信号（ＲＧＢカラー画象）に変換する（ｓ１）。次に、演算処理部２０１は前記画像中の炎色と思われる領域を単純な範囲指定（パラメータ）で設定するために前記ＲＧＢカラー画像の各画素をＨ（色相）Ｓ（彩度）  （明度）表色系に変換する（ｓ２）。
【００１０】
なお、ＲＧＢ表色系を色彩で表現するものとして本実施例ではＨＳＶ表色系を用いたが、ＸＹＺ表色系やマンセル表色系、ＹＩＱ表色系などを用いてもよい。
〔ＲＧＢ表色系のＨＳＶ表色系への変換〕
ＲＧＢ表色系からＨＳＶ表色系への変換は下記の数式を用いて行うことができる。
【００１１】
ＲＧＢ表色系における３要素の値をそれぞれＲ，Ｇ，Ｂ（０≦Ｒ，Ｇ，Ｂ≦１）とする。
Ｖ＝ｍｘ
【００１２】
【数１】
0004331308.tif 000002
【００１３】
Ｓが０の場合はＨも０とする。それ以外の場合は、
【００１４】
【数２】
0004331308.tif 000003
【００１５】
Ｈが負ならば、３６０°を加える。ただし、
【００１６】
【数３】
0004331308.tif 000004
【００１７】
上記の式によりＲＧＢ表色系をＨＳＶ表色系に変換することができる。なお、ＨＳＶ表色系は図３に示すような円筒状の座標系に変換され、角度が色相、半径が彩度、高さが明度で表される。
次に、ｓ２でＨＳＶ表色系に変換された各画素において、演算処理部２０１は図３の炎色判定領域１に示されるようなＨＳＶ表色系内に予め設けた領域に変換されるＲＧＢカラー画像の画素を抽出して炎色領域を得て、画像記憶部２０３に保存する（ｓ３）。図４に懐中電灯、図５に新聞紙を、それぞれ、燃焼させた場合の炎色領域抽出前（ａ）と抽出後（ｂ）のイメージを示す。
【００１８】
次に、画像記憶部２０３に保存した炎色領域を演算処理部２０１において、炎色領域データー点一点のモーメントが釣り合う座標を計算することにより、図６に示すような炎色領域の重心座標位置（Ｇx,Ｇy ）、および楕円長軸の長さＬa が求められる。該Ｌa は以降の処理で炎色領域の大きさをほぼ一定にして扱うために用意した基準長Ｌと比較し、拡大縮小率Ｌ／Ｌa を求める。そして該拡大縮小率Ｌ／Ｌa を用いて炎色領域の重心座標を中心にして拡大または縮小することにより大きさについて正規化を行い画像記憶部２０３に格納する（ｓ４）。これにより、炎の大きさについて正規化することができ、規模の大小、距離の遠近に関わらず火災炎をほぼ同じ大きさで扱うことができる。
【００１９】
〔重心座標の計算式〕
画像構成画素（本発明では炎色領域構成画素または輪郭構成画素）について、水平方向座標値をｘ、垂直方向座標値をy 、座標（ｘ，y ）における画像構成画素の輝度値をｇとして画素をｇ（ｘ，y ）で表現する。重心座標位置においてｇ（ｘ，y ）に関する０次モーメントをｍ00，１次モーメントをｍ10，ｍ01，２次モーメントをｍ20，ｍ11，ｍ02とし、それらを次式により求める。
【００２０】
【数４】
0004331308.tif 000005
【００２１】
次に、画像構成画素にあてはめられる楕円の重心座標位置Ｇ（Ｘg ，Ｙg ）と主軸の長さＬを次式で求める。
【００２２】
【数５】
0004331308.tif 000006
【００２３】
ここで、
【００２４】
【数６】
0004331308.tif 000007
【００２５】
また、Ｍ20，Ｍ11，Ｍ02は重心Ｇの周りの２次モーメントであり、次式により計算される。
【００２６】
【数７】
0004331308.tif 000008
【００２７】
上記の式により重心座標位置（Ｇx ，Ｇy ）および楕円長紬の長さＬa が求められる。
次に、演算処理部２０１は、画像記憶部２０３に保存した正規化炎色領域のエッジ抽出を行うことにより該正規化炎色領域の輪郭画像を作成して画像記憶部２０３に保存し（ｓ５）、該輪郭画像の輪郭データについて一点一点のモーメントが釣り合う座標を計算することによって、輪郭データの重心座標位置を求める（ｓ６）。輪郭データの重心座標位置の計算は上述炎色領域における重心座標計算と同様なのでここでは省略する。
【００２８】
［エッジ抽出計算方法］
輪郭データは、一般には画像の雑音除去、エッジ抽出、２値化の処理過程を順に行うことによって得られる結果を指し、雑音除去のために平滑化やメディアン（中央値）フィルタなどが用いられ、エッジ検出にはSobel オペレータやForsenオペレータなど、そしてエッジ検出結果を適当な閾値で２値化することにより輪郭データが作成される。このように数通りかの組み合わせが考えられ、どの方法を組合せても良い。本実施例では一般によく用いられる雑音除去とエッジ検出を同時に行える効率の良い下記数式によって表されるMarr−Hildrethオペレータによるエッジ検出および零交差法による２値化によって輪郭データを作成する。なお、零交差法とはプラスからマイナスヘ、あるいはマイナスからプラスヘ変化するとき、０と交差する点をエッジとして抽出する方法である。
【００２９】
【数８】
0004331308.tif 000009
【００３０】
上記の式により炎色領域の輪郭が求められる。
次に、演算処理部２０１は図７に示すようにｓ６により求めた輪郭データの重心座標位置G を中心として、輪郭データの一点一点について水平に対する角度（θ）と重心からの距離（r ）を０から２πの範囲で求めることにより（ｓ７）、図８に示すような極座標変換結果を得、ｒ（θ，t ）記憶部２０４に保存する。この時半径方向の最も外側にある輪郭データを輪郭とし、輪郭データがない場合は距離を０とする。
【００３１】
以上のｓ１〜ｓ７を所定時間（Ｔ）繰り返すことにより（ｓ８）、図９に示すような角度（θ）−時間（ｔ）−距離（ｒ）の多重極座標変換結果ｒ（θ，t ）を得る（ｓ９）。本実施例では角度分解能を３６０／２５６〔ｄｅｇ〕、撮影時間を約８秒としており、画像の取り込みは通常のビデオレートとした場合の例について述べている。ここで、図１０に懐中電灯を揺らした場合、図１１に新聞紙を燃焼した場合のｒ（θ，t ）を示す。ここでは、縦軸を時間ｔ、横紬を角度θ、距離ｒは濃度値（黒〜白）に変換した結果を表しており、ｒ値が大きいほど明るく（白）なっている。なお、撮影時間は画像のフレーム数としてもよい。
【００３２】
次に、演算処理部２０１はｓ９により得られたｒ（θ，t ）についてフーリエ変換（一般に用いられているＦＦＴ）を行い、その結果から直流成分を除去する（ｓ１０）。図１２に懐中電灯を揺らした場合、図１３に新聞紙の燃焼の場合についての直流成分を除去後のフーリエ変換結果の鳥瞰図を示す。
ｓ１０により得られたフーリエ変換結果により、火災炎の場合は低周波領域に成分が集まり、一方、人工光の場合には中心（直流成分位置）から更に遠い位置に周波数成分が発生することが分かる。これにより、図１２および図１３の太線の内側の低周波領域に周波数成分が集まり、かつ、太線の外側に周波数成分がほとんど得られない場合に火災炎を検知できる（ｓ１１）。具体的には、図１２または図１３の太線内側における成分検出量をＤ1 、検出量が十分かどうかを判断する閾値をσ1 、太線外側での成分検出量をＤh としてＤ1 ＞σ1 かつ（Ｄ1 ／Ｄh ）＞σQ の場合にのみ火災炎を検知したと判断する。ここで、σQ は太線内側での成分検出量Ｄ1 と太線外側での成分検出量Ｄh との比の値が所定値を越えるかどうかを判断する閾値である。これら変数について、σ1 は、非炎領域も含めた画像の大きさ（縦方向画素数×横方向画素数）と、正規化炎色領域作成時において基準の長さとして用いたＬによって適正値が異なることから、システムの仕様（メモリ量など）の都合により決定すればよい。本実施例では、σ1 の値として３２０を用いた。
【００３３】
また、σQ は、炎らしさの値（Ｄ1 ／Ｄh ）を最終的に炎と判定するための値であり、このσQ の値を小さく設定した場合は炎色対象に反応しやすくなる反面、誤報が発生しやすくなり、σQ の値を大きく設定した場合は人工光などとの判別精度が高く、誤報を排除できる反面、炎信号が十分でない監視場面には反応しにくいという結果になる。このことから、σQ は、炎色対象への反応の程度と誤報排除とについて、どちらをどの程度重視するかによって決められる。また、このσQ は、システムの仕様（メモリ量など）の都合により決定されるσ1 の値に合わせて適切な値を設定すればよい。本実施例ではσQ の値として５を用いた。一方、太線の位置、すなわち中央からの半径については、極座標変換における角度分解能およびＦＦＴで扱うデータの大きさ（縦方向データ数×横方向データ数）によって異なるためシステムの仕様（メモリ量など）の都合により決定すればよい。本実施例では、太線の半径の値として９を用いた。
【００３４】
【発明の効果】
従来の画像処理による火災検知では炎が小さい初期火災で距離が十分ある場合、揺らぎや輝度変化は観測されにくく、また、人工光と区別しにくいといったことから、ある程度の火災規模になるまで検知結果としての確からしさは十分ではなかったが、本発明は、炎色領域の大きさの正規化および演算処理により人工光と区別するようにしているため、有用性の高い火災検知が可能となる。
【００３５】
また、従来は、風により炎の大きさや形が大きく変化したり、煽られて見た目の面積が小さくなった場合、炎の成長度合いを検出パラメータにしにくいという問題があったが、本発明では輪郭形状の変動に関する周波数成分の分布を扱うことにより上述問題を解決することができる。
以上のように、本発明によれば、懐中電灯や回転灯、太陽光反射などを火災と認識する誤報を排除するとともに屋内、屋外を問わず、使用範囲の広い火災炎自動監視を可能とする。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の実施例の構成のブロック図を示す。
【図２】本発明の一実施例である火災炎検知処理のフローチャートを示す。
【図３】Ｈ（色相）Ｓ（彩度）  （明度）表色系における炎色判定領域の図を示す。
【図４】懐中電灯における炎色領域の抽出前と抽出後のイメージを示す。
【図５】新聞紙燃焼時における炎色領域の抽出前と抽出後のイメージを示す。
【図６】炎色領域の大きさを正規化する際に求める値を示す図である。
【図７】炎色領域の輪郭の極座標変換の説明図である。
【図８】炎色領域の輪郭の極座標変換結果を示す図である。
【図９】多重極座標変換結果ｒ（θ，ｔ）を示す図である。
【図１０】懐中電灯を揺らした場合のｒ（θ，ｔ）を示す図である。
【図１１】新聞紙を燃焼した場合のｒ（θ，ｔ）を示す図である。
【図１２】懐中電灯を揺らした場合のフーリエ変換結果の鳥瞰図を示す図である。
【図１３】新聞紙を燃焼した場合のフーリエ変換結果の鳥瞰図を示す図である。
【符号の説明】
１００  カラーカメラ
２００  画像処理部
２０１  演算処理部
２０１Ａ  プログラム記憶部
２０２  ＲＧＢカラー画像記憶部
２０３  画像記憶部
２０４  ｒ（θ，ｔ）記憶部
【図１】
0004331308.tif 000010
【図２】
0004331308.tif 000011
【図３】
0004331308.tif 000012
【図４】
0004331308.tif 000013
【図５】
0004331308.tif 000014
【図６】
0004331308.tif 000015
【図７】
0004331308.tif 000016
【図８】
0004331308.tif 000017
【図９】
0004331308.tif 000018
【図１０】
0004331308.tif 000019
【図１１】
0004331308.tif 000020
【図１２】
0004331308.tif 000021
【図１３】
0004331308.tif 000022