(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像された複数の画像と前記画像を撮像した時の環境条件を特定する環境条件特定情報とを対応付けて記憶する記憶手段と、
新たに撮像された入力画像を入力する第１の入力手段と、
前記入力画像を撮像した時の環境条件を特定する環境条件特定情報を入力する第２の入力手段と、
前記記憶手段に記憶された各画像と前記第１の入力手段により入力された入力画像とに対して差分処理を行ない、各差分画像を生成する生成手段と、
前記記憶手段により記憶された各環境条件特定情報と、前記第２の入力手段により入力された環境条件特定情報とに基づいた重み係数を、前記各差分画像の画素毎に積算する積算手段と、
前記積算手段により積算された各重み差分画像に対し、同じ位置にある重み付けされた差分値を加算した結果画像に基づいて、前記入力画像の異常領域を検出する検出手段と、
を備えることを特徴とする画像処理装置。
【請求項２】
前記生成手段は、画素毎に画像間の差異を検出し、差異がある画素を１、差異がない画素を０とする差分画像を生成することを特徴とする請求項１記載の画像処理装置。
【請求項３】
前記環境条件特定情報は、撮像時刻、撮像位置、又は撮像時の天気情報を含んでいることを特徴する請求項１又は２記載の画像処理装置。
【請求項４】
前記積算手段は、
前記記憶手段により記憶された各環境条件特定情報と、前記第２の入力手段により入力された環境条件特定情報との類似度を算出する算出手段を備え、
前記類似度に応じた重み係数を、前記各差分画像の画素毎に積算することを特徴とする請求項１ないし３いずれか一項に記載の画像処理装置。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、画像処理装置に関する。
【背景技術】
【０００２】
従来から監視カメラなどを用いて異常領域を検出する画像処理装置が提案されている。異常領域の検出において、例えば、特許文献１には、既に検出された異常領域内では、異なる時刻に撮像された監視画像間の差分処理によって変化領域を算出し、異常領域外では、背景画像と監視画像との差分処理によって変化領域を算出することが開示されている。
【０００３】
ここで、特許文献１では、画像撮像時の環境条件を考慮していないため、屋外で撮像したり、屋内の照明条件が異なったりした場合には、異常領域を的確に検出できない可能性がある。そこで、特許文献２には、交通監視装置において、入力された画像における画像領域の画像特徴を抽出し、抽出した画像特徴に基づいて外部環境を判定し、判定結果に基づく閾値により、画像間の差分画像から異常領域を検出する技術が開示されている。
【特許文献１】特開２００７−１８０９３３号公報
【特許文献２】特開２００２−８３３０１号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上記特許文献２では、入力された画像の環境条件に応じて、異常領域の判定に用いる閾値を変更しているが、そもそも背景画像と入力画像との関係が考慮されていない。つまり、入力された画像の環境条件に応じて閾値を変更するだけでは、環境条件による部分的な影響を取り除くことができない。係る場合について図１４を例に用いて説明する。
【０００５】
図１４は、背景画像と入力画像とを示す図である。例えば、図１４に示すように背景画像と入力画像とに異なる影Ａが写りこんでいる場合に、背景画像と入力画像との差分画像において、影Ａによる輝度差と異常領域（物体Ｂ）による輝度差とが同じだった場合、どちらも異常領域だと判定されてしまう可能性がある。
【０００６】
よって、異常領域判定の閾値を変更するだけでは、背景画像の環境条件を考慮しているとは言えず、異常領域を検出する画像間の環境条件を対応させることはできない。また、背景画像を１つ用いて異常領域を検出する方法では、入力画像と類似する背景画像がなかった場合には、適切に異常領域を検出することができないという問題もある。
【０００７】
本発明は、上記問題に鑑みてなされたものであり、複数の背景画像を用いて、画像間の環境条件を考慮しつつ適切な異常領域を検出することができる画像処理装置を提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００８】
撮像された複数の画像と前記画像を撮像した時の環境条件を特定する環境条件特定情報とを対応付けて記憶する記憶手段と、新たに撮像された入力画像を入力する第１の入力手段と、前記入力画像を撮像した時の環境条件を特定する環境条件特定情報を入力する第２の入力手段と、前記記憶手段に記憶された各画像と前記第１の入力手段により入力された入力画像とに対して差分処理を行ない、各差分画像を生成する生成手段と、前記記憶手段により記憶された各環境条件特定情報と、前記第２の入力手段により入力された環境条件特定情報とに基づいた重み係数を、前記各差分画像の画素毎に積算する積算手段と、前記積算手段により積算された各重み差分画像に対し、同じ位置にある重み付けされた差分値を加算した結果画像に基づいて、前記入力画像の異常領域を検出する検出手段と、を備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００９】
本発明によれば、複数の背景画像を用いて、画像間の環境条件を考慮しつつ適切な異常領域を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００１０】
以下、本発明の実施例を図面に基づいて説明する。
【実施例１】
【００１１】
本発明の一実施例に係る画像処理装置は、例えば、図１に示すような機能構成を成す。
図１は、本発明の一実施例に係る画像処理装置の概略機能ブロック図である。
【００１２】
本実施例１に係る画像処理装置１００は、データベース１０１、画像入力手段１０２、差分画像生成手段１０３、環境条件特定情報入力手段１０４、類似度算出手段１０５、重み差分結果画像生成手段１０６、異常領域検出手段１０９を含んで構成される。
【００１３】
データベース１０１は、小型カメラや監視カメラなどの撮像手段により撮像された画像を記憶する（以下、データベース１０１に記憶された画像を背景画像という）。また、データベース１０１は、記憶している背景画像に対応させて環境条件特定情報を記憶する。
【００１４】
環境条件特定情報について図２を用いて説明する。図２は、環境条件特定情報の一例を示す図である。図２に示すように、環境条件特定情報は、画像を撮像した時刻、位置、天気情報などを含む。ここで、撮像したときの天気情報とは、撮像手段により空を撮像したときの画像の全部又は一部や、撮像した空の画像から抽出した特徴量などをいう。
【００１５】
図３は、晴れ、曇り、雨の典型的な天気に空を撮像した画像の一部の一例を示す図である。図３（ａ）は、晴れの日の画像であり、青空が撮像されている。図３（ｂ）は、曇りの日の画像であり、くすんだ色の雲が撮像されている。図３（ｃ）は、雨の日の画像であり、暗い色の雨雲が撮像されている。
【００１６】
また、撮像した画像から抽出した特徴量とは、図３に示すような空の画像の全部又は一部の領域の平均のＲＧＢ値や色のばらつき量などである。また、この特徴量は、人手によって抽出されてもよい。
【００１７】
画像入力手段１０２は、撮像手段により撮像された画像（新たに撮像された画像を入力画像という）を入力し、差分画像生成手段１０３に出力する。
【００１８】
差分画像生成手段１０３は、データベース１０１に記憶されている背景画像Ｎ枚それぞれに対して、画像入力手段１０２より取得した入力画像との差分画像ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）を生成する。また、差分画像生成手段１０３は、生成した差分画像ｎを重み差分結果画像生成手段１０６に出力する。
【００１９】
ここで、差分画像について図４と図５とを用いて説明する。図４は、入力画像と背景画像ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）とを示す図である。
【００２０】
図４（ａ）は、位置Ａ、時刻Ａに撮像された入力画像を示す。入力画像には、建物の影Ａ、物体Ａが撮像されている。図４（ｂ）は、位置Ａ、時刻Ｂに撮像された背景画像１を示す。背景画像１に影Ｂが撮像されている。図４（ｃ）は、位置Ａ、時刻Ｃに撮像された背景画像２を示す。背景画像２には、影Ｃが撮像されている。図４（ｄ）は、位置Ｂ、時刻Ｃに撮像された背景画像Ｎである。背景画像Ｎには、物体Ｂ（信号機）、物体Ｃ（車両）が撮像されている。
【００２１】
このとき、差分画像生成手段１０３は、まず、入力画像と背景画像ｎとについて画素ごとに差分値を算出する。次に、差分値が、設定された閾値以上であれば、異常位置であると判断して差分値を１にし、設定された閾値未満であれば、画素間にさほど差はないと
判断して差分値を０にする。この処理を全画素に対して行い、各画素が１か０に変換された画像が差分画像である。
【００２２】
なお、本実施例では、差分画像は全て０か１の値を有することになるが、差分値そのものや差分値の絶対値を用いて差分画像としても良い。
【００２３】
図５は、図４に示す入力画像と、背景画像ｎとの差分画像ｎを示す図である。差分画像１では、物体Ａと、影Ａ、影Ｂの差分部分とが異常位置であると判断され、値が１となっている。同様の処理を行なうと、差分画像２では、物体Ａと、影Ａ、影Ｃの差分部分とが異常位置であると判断され、差分画像Ｎでは、主に物体Ａ、物体Ｂ、物体Ｃが異常位置であると判断されている。
【００２４】
図１に戻り、環境条件特定情報入力手段１０４は、入力画像を撮像した時刻、位置、天気情報を入力し、これら環境条件特定情報を類似度算出手段１０５に出力する。より具体的に説明すると、入力画像を撮像した時刻については、内蔵する時計や電波から受信することにより時刻が入力される。
【００２５】
また、撮像した位置については、画像処理装置１００が車両などの移動体に内蔵されている場合は、ＧＰＳ機能を用いて現在位置を取得したり、画像処理装置１００が監視カメラなどの静止物に接続されている場合は、直接現在位置を入力したり設定したりして入力される。
【００２６】
また、静止物に接続されている場合には、位置は変化しないので、環境条件特定情報における位置の要素を無視してもよい。また、撮像した天気情報については、空を撮像した撮像手段により入力される。
【００２７】
類似度算出手段１０５は、環境条件特定情報入力手段１０４により取得した環境条件特定情報とデータベース１０１から読み出した環境条件特定情報ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）との類似度を計算する。また、類似度算出手段１０５は、算出した類似度ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）を重み差分結果画像生成手段１０６に出力する。
【００２８】
ここで、類似度については図６を用いて説明する。図６は、環境情報特定情報を一次元配列にした例を示す図である。図６（ａ）は、環境条件特定情報の各要素を横に配列した図である。図６（ｂ）は、各要素の具体的な値を一次元配列にした図である。図６（ｃ）は、図６（ｂ）の具体値を類似度が算出しやすいように要素ごとに数値で表した図である。なお、この場合、図６（ｃ）では、ＲＧＢや北緯、東経をまとめて数値化したが、それぞれ別にしておいてもよい。
【００２９】
次に、類似度算出手段１０５は、入力した環境条件特定情報を図６（ｃ）のように一次元配列にしてベクトル定義し、ベクトル間のユークリッド距離を類似度とする。ここで、図７を用いて、ユークリッド距離の算出方法を説明する。図７（ａ）は背景画像の環境条件特定情報の１次配列を示す図である。図７（ｂ）は入力画像の環境条件特定情報の１次配列を示す図である。図７（ｃ）はユークリッド距離の式を示す図である。図７（ｃ）に示すようにユークリッド距離は、各要素ごとに差分値をとり、差分値の平方和を平方根して算出される。
【００３０】
また、類似度としてユークリッド距離以外にも、ベクトル間のなす角度を類似度としてもよい。ベクトル間のなす角度については、ベクトル間の内積を、各ベクトルの大きさを積算した値で除算すると、ベクトル間のなす角度の余弦値が算出される。
【００３１】
図１に戻り、重み差分結果画像生成手段１０６は、積算手段１０７と加算手段１０８とを含んで構成される。積算手段１０７は、類似度算出手段１０５より取得した類似度ｎに応じた重み係数ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）を、差分画像生成手段１０３より取得した差分画像ｎに対して画素ごとに積算して重み差分画像ｎ（１≦ｎ≦Ｎ）を生成する。
【００３２】
ここで、重み係数ｎは、類似度ｎであるユークリッド距離が小さければ小さいほど大きい係数とする。なお、重み係数は予め実験などにより、類似度に応じた値に設定しておく。
【００３３】
また、ここでは、類似度であるユークリッド距離が閾値以上になれば重み係数を０とする。これより、入力画像の環境条件特定情報に対して、類似度であるユークリッド距離が大きい環境条件特定情報に対応する差分画像は、異常領域検出処理から取り除かれることになる。
【００３４】
次に、加算手段１０８は、全ての重み差分画像ｎに対して、同じ画素位置の値を加算して、１つの重み差分結果画像を生成する。重み差分結果画像を生成する処理について図８と図９とを用いて具体的に説明する。
【００３５】
図８は、差分画像ｎに対して重み係数ｎを積算する例を示す図である。図８の例では、差分画像１には重み係数１５を、差分画像２には重み係数８０を、差分画像Ｎには重み係数０を画素ごとに積算することで重み差分画像ｎを生成する。
【００３６】
図９は、重み差分結果画像の一例を示す図である。図９に示す例では、全ての重み差分画像ｎに対して、同じ画素位置の値を加算することで重み差分結果画像を生成する。
【００３７】
ここで、重み差分画像Ｎの値が全て０になっていることに注目する。環境条件特定情報Ｎと入力画像との環境条件特定情報間の類似度を算出した結果、入力画像と背景画像Ｎとは異なる環境条件で撮像されたことがわかる。よって、類似度Ｎに応じた重み係数を０とし、異常領域検出における差分画像Ｎの影響を取り除いている。
【００３８】
図１に戻り、重み差分結果画像生成手段１０６は、加算手段１０８により生成された重み差分結果画像を異常領域検出手段１０９に出力する。
【００３９】
異常領域検出手段１０９は、重み差分結果画像生成手段１０６より重み差分結果画像を取得すると、重み差分結果画像の画素ごとに閾値以上であるか否かの判定を行なう。また、異常領域検出手段１０９は、閾値以上と判定された位置を異常位置とし、異常位置の集合を異常領域とする。
【００４０】
図１０は、本実施例１に係る画像処理装置における異常領域検出処理を示すフローチャートである。ステップ１００１では、画像入力手段１０２が、撮像手段により撮像された入力画像を入力し、差分画像生成手段１０３に出力する。
【００４１】
ステップ１００１に続いてステップ１００２に進み、差分画像生成手段１０３が、画像入力手段１０２より取得した入力画像と、データベース１０１に記憶されている背景画像ｎとの差分画像ｎを生成し、差分画像ｎを重み差分結果画像生成手段１０６に出力する。
【００４２】
ステップ１００３では、環境条件特定情報入力手段１０４が、入力画像に対応する環境条件特定情報を入力し、類似度算出手段１０５に出力する。
【００４３】
ステップ１００３に続いてステップ１００４に進み、類似度算出手段１０５は、環境条件特定情報入力手段１０４より取得した環境条件特定情報と、データベース１０１に記憶されている環境条件特定情報ｎとの類似度ｎを算出し、類似度ｎを重み差分結果画像生成手段１０６に出力する。
【００４４】
ステップ１００２、ステップ１００４に続いてステップ１００５に進み、積算手段１０７が、差分画像生成手段１０３より取得した差分画像ｎに、類似度算出手段１０５より取得した類似度ｎに応じた重み係数ｎを積算し、重み差分画像ｎを生成する。
【００４５】
また、加算手段１０８が、全ての重み差分画像ｎに対して、同じ画素位置の値を加算することで重み差分結果画像を生成する。次に、重み差分結果画像生成手段１０６が、重み差分結果画像を異常領域検出手段１０９に出力する。
【００４６】
ステップ１００５に続いてステップ１００６に進み、異常領域検出手段１０９が、重み差分結果画像生成手段１０６より取得した重み差分結果画像の画素ごとに、閾値以上であるか否かの判定を行なって、閾値以上である位置を異常位置であるとし、異常位置の集合を異常領域とする。
【００４７】
以上、本実施例１に係る画像処理装置によれば、複数の背景画像を用いて、画像間の環境条件を考慮しつつ適切な異常領域を検出することができる。つまり、入力画像における異常領域の検出において、入力画像と類似する背景画像がない場合であっても、複数の背景画像を用いることで適切な異常領域を検出することができる。
【００４８】
また、データベースに記憶されている背景画像が少ない場合であっても、記憶されている複数の背景画像を用いることで、異常領域の検出精度を上げることができる。
【００４９】
ここで、上記で説明した本実施例１に係る画像処理装置の適用例を図１１に示す。図１１（ａ）は、本実施例１に係る画像処理装置を車両に搭載する場合の例を示す図である。撮像手段が車両の前方に備え付けられ、車両に搭載された画像処理装置と接続されている。
【００５０】
図１１（ａ）の場合、車両は同様の時刻に同じ場所を通ることを想定し、画像処理装置が異常領域を検出したときには、警告を発するなどして、運転手に対して前方に普段にはない何か（異常物）があることを知らせることができる。
【００５１】
図１１（ｂ）は、撮像手段が監視カメラなどで、本実施例１の画像処理装置がパーソナルコンピュータなどの場合を示す図である。図１１（ｂ）の場合、監視画面に写る物体の影の影響などを取り除いた上で、真の侵入者などを検出することができる。
【００５２】
なお、本発明の適用例として上記２つの例を示したが、複数の背景画像を用いて入力画像の異常領域を検出する目的であれば、上記例に限らず本発明を適用できることは言うまでもない。
【００５３】
（変形例１）
実施例１に係る画像処理装置の変形例１は、上記で説明した類似度算出の方法とは異なる方法で類似度を算出する。変形例１では、類似度を算出する際に、入力画像に対応する環境条件特定情報の各要素のうち、特定できる要素があれば、特定できる要素について類似度の中間値を予め算出しておく。
【００５４】
例えば、図１１（ａ）の場合について説明すると、同様の時刻に同様の場所を通ることを想定しているため、環境条件特定情報のうち、撮像時刻と撮像位置は予め特定することができる。あとは入力画像撮像時の天気情報を入力すれば類似度を算出することができる。
【００５５】
このとき、予め特定できる撮像時刻と撮像位置については、類似度の中間値を算出しておいて、天気情報が入力されたときに、最終的に類似度を算出するようにする。ここで、図１２を用いて、中間値について説明する。
【００５６】
図１２は、天気情報のみがわかっていない場合の中間値を示す図である。図１２（ａ）は、背景画像の環境条件特定情報を示す。図１２（ｂ）は、入力画像の環境条件特定情報を示す。図１２（ｃ）は、類似度の中間値を示す。図１２（ｂ）に示すように、環境条件特定情報のうち天気情報の要素のみがまだ特定されていない。このとき、すでに特定されている環境条件特定情報の要素のみを用いて類似度と同様の算出処理を行い、求められた値を中間値とする。あとは天気情報が入力され次第、中間値を用いて最終的な類似度を算出する。
【００５７】
以上より、変形例１に係る画像処理装置によれば、中間値を算出することで、類似度算出におけるオンラインでの処理負荷を軽減させることができる。
【００５８】
（変形例２）
実施例１に係る画像処理装置の変形例２は、上記で説明した類似度算出の方法とは異なる方法で類似度を算出する。変形例２では、類似度を算出する際に、環境条件特定情報の各要素のばらつき量（例えば分散など）を計測し、ばらつき量で各要素の正規化を行なっておいてから類似度を算出する。
【００５９】
例えば、天気情報を空のＲＧＢ値で表し、ＲＧＢをそれぞれ環境条件特定情報の要素だとした場合、ＲＧＢのそれぞれのばらつき量を予め計測しておく。つまり、空の色については、Ｒが一番ばらつき、Ｇ、Ｂはそれほどばらつかないということがわかっていれば、Ｒ、Ｇ、Ｂのそれぞれのばらつき量で正規化を予め行なうようにする。
【００６０】
以上より、変形例２に係る画像処理装置によれば、環境条件特定情報の各要素のばらつき量を考慮した類似度を算出することができる。
【００６１】
（変形例３）
実施例１に係る画像処理装置の変形例３は、差分画像の生成よりも先に環境条件特定情報間の類似度を算出し、類似度であるユークリッド距離が大きい場合には、対応する差分画像を生成しないという構成にする。類似度であるユークリッド距離が大きいと重み係数が０になるので、差分画像を生成しても異常領域検出には考慮されなくなるからである。
【００６２】
係る場合、類似度算出手段１０５は、算出した類似度ｍ（１≦ｍ≦N）が閾値以上になった場合（類似度ｍに対応する重み係数ｍが０になる場合）は、差分画像生成手段１０３に対して、対応する背景画像ｍと入力画像との差分画像ｍを生成しないよう指示する。
【００６３】
差分画像生成手段１０３は、類似度算出手段１０５より差分画像ｍを生成しないよう指示された場合は、差分画像ｍを生成しない。
【００６４】
以上より、変形例３に係る画像処理装置によれば、複数の背景画像を用いる場合でも、処理負荷を考慮した異常領域の検出を行なうことができる。
【００６５】
（変形例４）
実施例１に係る画像処理装置の変形例４は、データベースに記憶されている背景画像の数に応じて、異常領域検出の方法を変える構成とする。データベースに記憶されている背景画像の数が増えると処理負荷が大きくなってしまうので、背景画像の数が閾値以上になると、環境条件特定情報間の類似度に基づいて１つの背景画像を選定するようにする。
【００６６】
これは、データベースに記憶される背景画像の数が増えれば、入力画像に類似する背景画像が少なくとも１つは見つかるという前提に基づく。
【００６７】
より具体的には、背景画像数判定手段を新たに設け、背景画像数判定手段により背景画像数が閾値未満であると判定された場合、上記実施例や変形例と同様の処理を行なう。
【００６８】
また、背景画像数判定手段により背景画像数が閾値以上であると判定された場合、図１３に示す処理を行なう。図１３は、背景画像数が閾値以上である場合の異常領域検出処理を示すフローチャートである。
【００６９】
ステップ１３０１では、環境条件特定情報入力手段１０４が、撮像手段により撮像された入力画像に対応する環境条件特定情報を入力する。
【００７０】
ステップ１３０１に続いてステップ１３０２に進み、類似度算出手段１０５が、環境情報特定情報入力手段１０４より取得した環境条件特定情報とデータベース１０１に記憶される環境条件特定情報との類似度を算出する。
【００７１】
ステップ１３０２に続いてステップ１３０３に進み、類似度算出手段１０５が、算出した類似度であるユークリッド距離が一番小さい環境条件特定情報に対応する背景画像をデータベース１０１から選定し、選定された背景画像を差分画像生成手段１０３に通知する。
【００７２】
ステップ１３０３に続いてステップ１３０４に進み、画像入力手段１０２が、撮像手段により撮像された画像を入力し、差分画像生成手段１０３に出力する。
【００７３】
ステップ１３０４に続いてステップ１３０５に進み、差分画像生成手段１０３が、類似度算出手段１０５より通知された背景画像をデータベース１０１から取得し、取得した背景画像と画像入力手段１０２より入力した画像とに対して、画素毎に差分値を算出する。また、差分画像生成手段１０３は、算出した差分値を異常領域検出手段１０９に出力する。
【００７４】
ステップ１３０５に続いてステップ１３０６に進み、異常領域検出手段１０９が、差分画像生成手段１０３より取得した差分値の絶対値が、設定された閾値以上であるか否かを判定し、閾値以上であれば異常位置として検出し、検出した異常位置の集合を異常領域とする。
【００７５】
以上より、変形例４に係る画像処理装置によれば、データベースに記憶されている背景画像の数に応じて、適切な異常領域検出処理を選択することができる。
【００７６】
以上、本発明の実施例について詳述したが、本発明は係る特定の実施例に限定されるものではなく、特許請求の範囲に記載された本発明の要旨の範囲内において、上記変形例以外にも種々の変形・変更が可能である。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明の一実施例に係る画像処理装置の概略機能ブロックを示す図。
【図２】環境条件特定情報の一例を示す図。
【図３】空を撮像した画像の一部の一例を示す図。
【図４】入力画像と背景画像の一例を示す図。
【図５】差分画像の一例を示す図。
【図６】環境情報特定情報を一次元配列にした例を示す図。
【図７】環境条件特定情報に基づくユークリッド距離の求め方を示す図。
【図８】重み差分画像の算出処理を示す図。
【図９】重み差分結果画像の算出処理を示す図。
【図１０】本実施例１に係る画像処理装置の異常検出処理を示すフローチャート。
【図１１】本実施例１に係る画像処理装置の適用例を示す図。
【図１２】中間値を示す図。
【図１３】変形例４に係る画像処理装置の異常領域検出処理を示すフローチャート。
【図１４】背景画像と入力画像の一例を示す図。
【符号の説明】
【００７８】
１００  画像処理装置
１０１  データベース
１０２  画像入力手段
１０３  差分画像生成手段
１０４  環境条件特定情報入力手段
１０５  類似度算出手段
１０６  重み差分結果画像生成手段
１０７  積算手段
１０８  加算手段
１０９  異常領域検出手段
【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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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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