(57)【特許請求の範囲】
【請求項１】
撮像カメラで所定の室内を撮像する場合に、撮像した撮像画像のなかから画像処理によって窓領域を抽出する窓領域抽出方法であって、
前記室内の様子を前記撮像カメラで所定時間撮像する第１の工程と、
前記撮像カメラで撮像された撮像画像に対して、当該撮像画像内の所定の単位のブロック毎に時間軸方向に変化する輝度変化の大きさを求める第２の工程と、
前記輝度変化の大きさを所定の閾値と比較する第３の工程と、
前記第３の工程で得られた比較結果に基づいて、前記各ブロックが窓領域であるか否かを判別する第４の工程と
を備え、
前記撮像画像の各フレーム内で隣接する前記ブロック同士の輝度変化の大きさの差分絶対値と所定の固定閾値とを比較し、前記差分絶対値が前記固定閾値より大きい場合に、当該隣接する前記両ブロックの輝度変化の大きさの平均値を求め、これを前記閾値とする窓領域抽出方法。
【請求項２】
撮像カメラで所定の室内を撮像する場合に、撮像した撮像画像のなかから画像処理によって窓領域を抽出する窓領域抽出方法であって、
前記室内の様子を前記撮像カメラで所定時間撮像する第１の工程と、
前記撮像カメラで撮像された撮像画像に対して、当該撮像画像内の所定の単位のブロック毎に時間軸方向に変化する輝度変化の大きさを求める第２の工程と、
前記輝度変化の大きさを所定の閾値と比較する第３の工程と、
前記第３の工程で得られた比較結果に基づいて、前記各ブロックが窓領域であるか否かを判別する第４の工程と
を備え、
前記第４の工程が、
前記第３の工程で得られた比較結果に基づいて、前記各ブロックが仮の窓領域であるか否かを仮定する工程と、
前記仮の窓領域と仮定された前記ブロックと、当該ブロックに隣接するブロックとを対象として、これらの各ブロックの輝度の大きさを時間軸方向に並べたデータ列の相互相関係数が所定の固定値より大きいかどうかを比較判断する工程と、
データ列の相互相関係数が所定の固定値より大きいブロックを窓領域に含めて前記仮の窓領域を領域拡張する工程と
を備える窓領域抽出方法。
【請求項３】
請求項１または請求項２に記載の窓領域抽出方法であって、
前記輝度変化の大きさが、時間軸方向での前記各ブロックの輝度のばらつきの値または標準偏差の値であることを特徴とする窓領域抽出方法。
【請求項４】
コンピュータにより実行させることにより、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の窓領域抽出方法を実現させるプログラム。
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
この発明は、監視カメラから入力される画像情報を基に、例えばエレベータ等の人の出入りの発生する室内における窓の領域を抽出する窓領域抽出方法及びプログラムに関する。
【０００２】
【従来の技術】
ビル内のセキュリティー管理のため、若しくは、緊急事態における情報取得のため、エレベータ等の利用者の出入りが発生する室内には、監視カメラが設置されており、室内の状況をリアルタイムに、又、録画情報を基に把握可能としている。
【０００３】
ところで、このような監視カメラを用いて、撮像された画像の動き検出を行い、これによって室内に人の出入りがあった旨を自動的に検知することがある。この場合、室内に窓があると、人が室内に進入していないにも拘わらず、窓の外側の動きを検出してしまい、人が進入したものと誤判断してしまうおそれがある。そこで、このような人の出入りを動き検出により検知する場合には、監視カメラを運用する監視員等が、この監視カメラを設置する際に、監視カメラで撮像された撮像映像中の窓の位置を所定のモニタで確認し、監視カメラの画角（動き検出対象位置）から窓の位置が外れるように、監視カメラの撮像方向を手作業で調整していた。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、監視員等がひとつひとつの監視カメラの撮像方向を手作業で調整するのは、多くの労力を必要とし、便宜性に欠けることとなっていた。
【０００５】
そこで、この発明の課題は、監視カメラ等の撮像カメラで撮像した撮像映像について動き検出により人の出入り等を自動的に確認するような場合に、窓領域を自動的に抽出することの可能な窓領域抽出方法及びプログラムを提供することにある。
【０００６】
【課題を解決するための手段】
上記課題を解決すべく、請求項１に記載の発明は、撮像カメラで所定の室内を撮像する場合に、撮像した撮像画像のなかから画像処理によって窓領域を抽出する窓領域抽出方法であって、前記室内の様子を前記撮像カメラで所定時間撮像する第１の工程と、前記撮像カメラで撮像された撮像画像に対して、当該撮像画像内の所定の単位のブロック毎に時間軸方向に変化する輝度変化の大きさを求める第２の工程と、前記輝度変化の大きさを所定の閾値と比較する第３の工程と、前記第３の工程で得られた比較結果に基づいて、前記各ブロックが窓領域であるか否かを判別する第４の工程とを備え、前記撮像画像の各フレーム内で隣接する前記ブロック同士の輝度変化の大きさの差分絶対値と所定の固定閾値とを比較し、前記差分絶対値が前記固定閾値より大きい場合に、当該隣接する前記両ブロックの輝度変化の大きさの平均値を求め、これを前記閾値とする。
また、請求項２に記載の発明は、撮像カメラで所定の室内を撮像する場合に、撮像した撮像画像のなかから画像処理によって窓領域を抽出する窓領域抽出方法であって、前記室内の様子を前記撮像カメラで所定時間撮像する第１の工程と、前記撮像カメラで撮像された撮像画像に対して、当該撮像画像内の所定の単位のブロック毎に時間軸方向に変化する輝度変化の大きさを求める第２の工程と、前記輝度変化の大きさを所定の閾値と比較する第３の工程と、前記第３の工程で得られた比較結果に基づいて、前記各ブロックが窓領域であるか否かを判別する第４の工程とを備え、前記第４の工程が、前記第３の工程で得られた比較結果に基づいて、前記各ブロックが仮の窓領域であるか否かを仮定する工程と、前記仮の窓領域と仮定された前記ブロックと、当該ブロックに隣接するブロックとを対象として、これらの各ブロックの輝度の大きさを時間軸方向に並べたデータ列の相互相関係数が所定の固定値より大きいかどうかを比較判断する工程と、データ列の相互相関係数が所定の固定値より大きいブロックを窓領域に含めて前記仮の窓領域を領域拡張する工程とを備える。
【０００７】
請求項３に記載の発明は、請求項１または請求項２に記載の窓領域抽出方法であって、前記輝度変化の大きさが、時間軸方向での前記各ブロックの輝度のばらつきの値または標準偏差の値である。
【００１０】
請求項４に記載の発明は、コンピュータにより実行させることにより、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の窓領域抽出方法を実現させるプログラムである。
【００１１】
【発明の実施の形態】
｛第１の実施の形態｝
図１はこの発明の第１の実施の形態に係る窓領域抽出方法を示す図である。この窓領域抽出方法は、図１の如く、撮像カメラ１でエレベータ等の所定の室内２の例えば出入り口４等を撮像する場合に、撮像した撮像画像のなかから画像処理によって窓３の領域を抽出する方法である。
【００１２】
一般に、窓３は透光性のガラス等が填め込まれているため、例えば室内２の出入り口４を撮像カメラ１で監視して動き検出を行うことで出入り口４への人の出入りを検知するような場合に、窓３を透過した室外の動きを検知してしまうことがあるため、これによる誤検知を避ける目的などで、この実施の形態の窓領域抽出方法が使用される。
【００１３】
具体的に、この窓領域抽出方法は、撮像カメラ１に内蔵されたコンピュータまたは撮像カメラ１が接続される外部のコンピュータ（図示省略）により実現されるプログラムによって規定されたものであって、人物の乗り降りや扉等の開閉がなされない状態の室内２の様子を撮像カメラ１で撮像し、この撮像カメラ１で撮像された撮像映像に対して、当該撮像映像内の所定の単位ブロックＢ毎に時間軸方向Ｔに変化する輝度変化の大きさを求める。
【００１４】
この場合、例えばエレベータの室内２で撮像を行う場合には、施工後でエレベータへの乗り降りが無い状態で、このエレベータを例えば１階から最上階まで無人で所定時間昇降させる。そうすると、窓３の部分だけが昇降に伴って輝度変化を起こし、窓３以外の部分は輝度変化が少ない状態となる。
【００１５】
あるいは、施工後間もない建造物内の静止した室内２での撮像を行う場合等において、室外の照明のみをオンオフさせたり、例えば２４時間の昼夜の輝度変化を窓３の外側に臨みながら、窓３の部分のみの輝度変化をそれ以外の部分に比べて大きくする状況を設定することが可能である。
【００１６】
そして、これらの輝度変化の値を所定の閾値と比較し、その比較結果に基づいて、各ブロックＢが窓領域であるか否かを判別する。
【００１７】
ここで、輝度変化の大きさを求める方法を説明する。
【００１８】
例えば図２の如く、まず、８×８画素ブロックＢ毎の内部の各画素についての輝度値の平均をＹi（ｘ，ｙ）とする。こでｉは時間軸に沿って変化する各フレームの番号であり、ｘ，ｙは各フレーム中の注目ブロックの占める座標位置をｘ−ｙ座標内で表した番号である（以下の説明において全て同様である）。
【００１９】
そして、これらの各ブロックＢ毎の時間軸方向ＴのＮ個の平均値（平均輝度値）バーＹ（ｘ，ｙ）を用いて、次の数１（（１）式）に従って各ブロック毎の時間軸方向Ｔの標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）を演算する。
【００２０】
【数１】
0003776347.tif 000002
【００２１】
次に、数１で演算された各ブロックＢの標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）を、予め設定されている固定閾値ｔｈ０と比較し、この固定閾値ｔｈ０よりも標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）が大きければ（Ｓ（ｘ，ｙ）＞ｔｈ０）、このブロックＢを窓領域３と決定する。
【００２２】
このようにして窓領域を抽出した後、当該窓領域を動き検出の対象から除外して、室内２の出入り口４での人の出入りを動き検出により検知すればよい。
【００２３】
このようにすれば、監視員等がひとつひとつの監視カメラの撮像方向を手作業で調整しなくても、窓領域を動き検出の対象から除外できるなど、便利である。
【００２４】
そして、この実施の形態では、例えばエレベータが昇降するような場合に、窓領域３の形状等に拘わらず、たいていの場合は窓領域３のみが大きな輝度変化を示すことを利用している。そのため、静止画像のみを用いて特徴抽出の手法等により窓領域を決定する場合に比べて、正確に窓領域を決定できるという利点がある。
【００２５】
｛第２の実施の形態｝
この発明の第２の実施の形態に係る窓領域抽出方法は、時間軸方向Ｔの各ブロックＢ毎の輝度変化の大きさを標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）として求め、この標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）と閾値ｔｈ２（第１の実施の形態では閾値ｔｈ０）とを比較して窓領域であるか否かを判断する点で、第１の実施の形態と共通している。ただし、閾値ｔｈ２について、ひとつの固定閾値だけを使用するのではなく、注目ブロックの標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）とこれに隣接するブロックの標準偏差Ｓ（ｘ＋１，ｙ）との差分絶対値と固定閾値ｔｈ１を比較し、このときの比較結果に基づいて第２の閾値ｔｈ２を求める点で、第１の実施の形態とは異なる。
【００２６】
具体的には、閾値ｔｈ２を以下の手順で求める。
【００２７】
まず、各ブロックＢ毎に求めた輝度変化の大きさについて、変数ｊを時間軸方向Ｔのフレーム番号として、次の数２のように、注目ブロックＢの輝度値の標準偏差Ｓｊ（ｘ，ｙ）とその右隣のブロックＢの各輝度値の標準偏差Ｓｊ（ｘ＋１，ｙ）との差分絶対値が、予め設定されている第１の固定閾値ｔｈ１より大きいかどうかを比較する。
【００２８】
【数２】
0003776347.tif 000003
【００２９】
そして、差分絶対値が、予め設定されている第１の固定閾値ｔｈ１より大きければ、その注目ブロックＢとその右隣のブロックＢの各標準偏差Ｓｊ（ｘ，ｙ），Ｓｊ（ｘ＋１，ｙ）の平均を求める。かかる処理を、フレーム番号として１からＭまで実行し、これらの時間軸方向Ｔの平均値を求めて、これを閾値ｔｈ２とする（数３（（３）式））。
【００３０】
【数３】
0003776347.tif 000004
【００３１】
そして、求められた閾値ｔｈ２に対して各ブロックＢの標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）を比較し、閾値ｔｈ２よりも標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）の値が大きければ、これを窓領域３として決定する。
【００３２】
ここで、第１の固定閾値ｔｈ１を用いて数２のように選ばれるブロックＢ群は、窓領域３の垂直エッジ成分を挟むと考えられ、それらを平均することで、撮像画像の状況に応じた閾値ｔｈ２を求めることができる。これにより、ひとつの固定閾値で窓領域を決定する方法に比べて、映像依存のリスクが軽減される。
【００３３】
｛第３の実施の形態｝
この発明の第３の実施の形態に係る窓領域抽出方法は、時間軸方向Ｔの各ブロックＢ毎の輝度値の標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）を、上記した数２及び数３で求めた閾値ｔｈ２と比較した比較結果に基づいて窓領域３を決定する点で第２の実施の形態と同様であるが、さらに、比較結果に基づいて抽出されたブロックＢを外方向に拡張して、確実に窓領域３を抽出する点で第２の実施の形態と異なる。
【００３４】
この実施の形態における窓領域抽出方法の処理手順を図３に示す。
【００３５】
まず、図３中のステップＳ０１において、人物の乗り降りや扉等の開閉がなされない状態の室内２の様子について、撮像カメラ１でフレーム番号ｉとして１番目の画像を撮像する。
【００３６】
次に、ステップＳ０２において、８×８画素ブロックＢ毎の内部の各画素についての輝度値の平均Ｙi（ｘ，ｙ）を求める。このステップＳ０２処理を、ｉが所定の値Ｎになるまで繰り返す（ステップＳ０３，Ｓ０４）。
【００３７】
そして、ステップＳ０５において、時間軸方向ＴにＹi（ｘ，ｙ）の標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）を上述した数１に従って計算する。
【００３８】
尚、ここまでのステップＳ０１〜Ｓ０５は、第１の実施の形態及び第２の実施の形態で説明した窓領域抽出方法と同様である。
【００３９】
次に、ステップＳ０６において、数２及び数３に従って閾値ｔｈ２を求め、さらに、この閾値ｔｈ２よりも各ブロックＢの標準偏差Ｓ（ｘ，ｙ）の値の方が大きければ（Ｓ（ｘ，ｙ）＞ｔｈ２）、これを仮の窓領域３（win_area）として決定する（図４）。このステップＳ０６及びＳ０７の詳細な手順は第２の実施の形態と同様である。
【００４０】
ここで、ステップＳ０７においては、閾値ｔｈ２を用いて決定したブロック群を仮の窓領域３（win_area）とした場合に、この仮の窓領域３（win_area）が図４のように複数の領域に存在することがある。この場合は、ステップＳ０８において、これらの領域毎に識別番号（ラベル番号）ｌａｂｅｌを振る（ラベリング）。この際、仮の窓領域３（win_area）とされた各ブロックＢのうち、上下、左右または斜めに隣接する（即ち、点または線を介して接している）ブロックＢ同士には、例えば図５のように、同じ識別番号（ラベル番号）ｌａｂｅｌを振る。
【００４１】
このようにラベリングした後、ステップＳ０９において、ラベリングされた領域毎に拡張処理を行う。ここでは、各ブロックＢに対し、上下、左右及び斜め方向に隣接する周囲８ブロックにおいて、輝度変化の相関が高いものがあれば、その相関の高いブロック同士について同一の識別番号ｌａｂｅｌ（ラベル番号）を振って（ラベリング）、窓領域３の拡張を行う。
【００４２】
図６は、このときの具体的な処理手順について示している。尚、ここでは、領域拡張前の仮の窓領域３をwin_area、領域拡張後に最終的に決定された窓領域３をwin_area2と記す。
【００４３】
まず、ステップＴ０１において、各ブロックＢについて、その最終的な領域の属性を示すパラメータwin_area2を想定し、この変数win_area2の値を初期化する。ここでは、全てのwin_area2の値を０に設定する。尚、以下の説明において、各ブロックＢの座標を（ｘ，ｙ）としたときの当該ブロックＢのパラメータwin_area2をwin_area2（ｘ，ｙ）と示すようにする。
【００４４】
次に、ステップＴ０２で、識別番号（ラベル番号）ｌａｂｅｌを示すパラメータｋの値を１に初期化する。ここで、パラメータｋは、後述するステップＴ１０でインクリメントして、全ての仮の窓領域３の領域拡張を行っていくためのものであり、ステップＴ０２でパラメータｋのインクリメントの始値を１としたものである。尚、パラメータｋのインクリメントの始値を０とせずに１としたのは、仮の窓領域３でない領域の領域拡張が行われることがないようにするためである。
【００４５】
続いて、ステップＴ０３で、識別番号（ラベル番号）ｌａｂｅｌ（ｋ）に属するブロックＢ内の平均輝度値Ｙ（ｘ，ｙ）を初期化して、次のステップＴ０４に進む。
【００４６】
ステップＴ０４では、まず各ブロックＢの平均輝度値Ｙ（ｘ，ｙ）のパラメータwin_area2（ｘ，ｙ）の値が０であるかどうか（即ち、すでに後述するステップＴ０６の処理により注目ブロックの領域拡張が終了していないかどうか）を判断する。パラメータwin_area2の値が０（仮の窓領域３でない）場合は、次のステップＴ０５に進み、各注目ブロックについて、上下、左右及び斜めの方向の近傍８ブロックとの輝度変化の相関を示す変数（相関係数）Ｃｏｒ1〜Ｃｏｒ8を求める。
【００４７】
このときの処理手順は次の通りである。
【００４８】
まず、図７の如く、注目ブロックのブロック番号ｎを０、注目ブロックに対する上、左、右、下、斜め左上、斜め右上、斜め左下及び斜め右下の近傍８ブロックのブロック番号ｎをそれぞれ１，２，３，４，５，６，７，８とした場合に、時間軸方向Ｔの輝度値Ｙ（ｘ，ｙ）のデータ列ｄn＝ｄ0〜ｄ8を、次の数４（（４）式）のようにして求める。
【００４９】
【数４】
0003776347.tif 000005
【００５０】
次に、ｄ0とｄ1〜ｄ8との相互相関係数Ｃｏｒｍｔｘ［ｉ］を、次の数５（（５）式）に従って求める。尚、変数ｉは、上述のように、時間軸に沿って変化する各フレームの番号である。
【００５１】
【数５】
0003776347.tif 000006
【００５２】
尚、数５中のバーｄ0及びバーｄnはそれぞれ次の数６（（６）式）で示された計算により求められる。
【００５３】
【数６】
0003776347.tif 000007
【００５４】
また、ｓｄ0とｓｄnとは、ｉの値によって次の数７（（７）式）のように求められる。
【００５５】
【数７】
0003776347.tif 000008
【００５６】
ここで、同じ領域内であっても、位置によって（例えば主として上下で）変化に時間ずれが生じる場合があるため、数７のようにフレームの番号ｉの値によって複数の相関係数を求める。
【００５７】
そして、次の数８（（８）式）のように、求められたＣｏｒｍｔｘ［ｉ］のうちの最大値を、注目ブロック（図７中の０番のブロック）に対する近傍８ブロック（図７中の１〜８番のブロック）の相関係数Ｃｏｒ1〜Ｃｏｒ8とする。
【００５８】
【数８】
0003776347.tif 000009
【００５９】
次に、図６中のステップＴ０６において、上述のように求められた相関係数Ｃｏｒ1〜Ｃｏｒ8について、所定の固定閾値ｔｈ３（例えば、０．８という値が採用される）よりも大きいかどうかを比較判断する。そして、相関係数Ｃｏｒ1〜Ｃｏｒ8が固定閾値ｔｈ３より大きい場合に、そのブロック（ブロック番号ｎ＝１〜８）が正味の窓領域３であるか、あるいは窓領域３から入射される光の反射等により窓領域３での情景の変化を受けやすい領域であるものと判断し、このブロックのパラメータwin_area2（ｘ，ｙ）の値にｋの値を代入し、これを拡張領域として窓領域３に含めて取り扱う。尚、ここでいうｘ，ｙは各ブロックの座標を意味している。また、ブロック番号ｎが０である注目ブロックについても当然に窓領域３として含める。しかる後、次のステップＴ０７に進む。
【００６０】
ここで、上述したステップＴ０４において、注目ブロックＢのパラメータwin_area2（ｘ，ｙ）の値が０でない（即ち、１以上のラベル番号が付与されている）場合は、当該ブロックＢはすでに領域拡張の処理（ステップＴ０６）が行われた状態であるため、ステップＴ０５〜Ｔ０６の処理を省略してステップＴ０７に進む。
【００６１】
そして、ステップＴ０７において、ラベル番号ｋ内の全てのブロックＢの領域拡張処理が終了したかどうかを判断し、終了していないと判断した場合には、ステップＴ０８に進んで、ラベル番号ｋ内のブロックＢを変更した後、ステップＴ０４〜Ｔ０６の処理を繰り返す。
【００６２】
このようにして、ステップＴ０７で、ラベル番号ｋ内の全てのブロックＢの領域拡張処理が終了したと判断した場合には、次のステップＴ０９に進む。
【００６３】
ステップＴ０９では、図３中のステップＳ８でラベリングしたときのラベル番号（ｋ）の最大値をＬとし、パラメータｋの値が最大値Ｌに達しているかどうかを判断する。ここで、パラメータｋが最大値Ｌに達していない場合には、パラメータ（注目ブロックＢのラベル番号）ｋの値をインクリメントし（ステップＴ１０）、さらに新たなラベル番号ｋについて、ステップＴ０３〜Ｔ０８の処理を繰り返す。
【００６４】
このようにして、図３中のステップＳ８でラベリングされた全ての仮の窓領域３の各ブロックＢについて、パラメータwin_area2の値にラベル番号ｋを代入しながら領域拡張の演算を行い、最終的に、ステップＴ１１において、画像中の全てのブロックＢにおいて、パラメータwin_area2の値が０より大きなブロックＢが窓領域３に属するものとみなされる。この場合のwin_area2の値は、窓領域３が複数抽出された場合の窓領域３の番号（ラベル番号ｋ＞０）として認識される。
【００６５】
このように、各ブロックＢ毎に求めた輝度変化値を時間軸方向Ｔに並べたデータ列の相互の相関係数Ｃｏｒ1〜Ｃｏｒ8を用いて、仮に設定された仮の窓領域３の周囲ブロックＢに領域拡張を行うので、単に閾値により窓領域を抽出する第１の実施の形態及び第２の実施の形態では抽出しきれなかった窓領域３のブロックＢをも容易に抽出することができる。
【００６６】
しかも、仮の窓領域３に指定された領域内の各ブロックＢについて、一旦領域拡張された注目ブロック及びその注目ブロックの近傍８ブロックで拡張されたブロックを除外して領域拡張を行うようにするので、無駄な領域拡張の演算をしなくて済み、検出領域を狭めてセンサの検出性能を低下させる事態を防止できる。
【００６７】
尚、上記各実施の形態で、前記各ブロックＢの輝度変化の大きさとして時間軸方向の標準偏差を採用していたが、これに代えて、ばらつきの値を採用してもよい。
【００６８】
【発明の効果】
請求項１、請求項２及び請求項４に記載の発明によれば、撮像カメラで所定の室内を撮像する場合に、撮像した撮像画像のなかから画像処理によって窓領域を抽出する窓領域抽出方法として、静止した状態の室内の様子を撮像カメラで撮像し、撮像カメラで撮像された撮像画像に対して、当該撮像画像内の所定の単位のブロック毎に時間軸方向に変化する輝度変化の大きさを求め、輝度変化の大きさを所定の閾値と比較して、このときの比較結果に基づいて、各ブロックが窓領域であるか否かを判別するようにしているので、監視員等の作業員がひとつひとつの撮像カメラの撮像方向を手作業で調整しなくても、画像処理において窓領域を動き検出の対象から除外でき便利である。そして、例えば、撮像画像の各フレーム内で静止画として特徴抽出の手法等により窓領域を決定する場合に比べて、正確に窓領域を決定できるという利点がある。
【００６９】
請求項３及び請求項４に記載の発明によれば、輝度変化の大きさとして、時間軸方向での各ブロックの輝度のばらつきの値または標準偏差の値を採用しているので、容易にかつ正確に輝度変化の大きさを把握して窓領域を決定することができる。
【００７０】
請求項１及び請求項４に記載の発明によれば、閾値として、撮像画像の各フレーム内で隣接するブロック同士の輝度変化の大きさの差分絶対値と所定の固定閾値とを比較し、差分絶対値が固定閾値より大きい場合に、当該隣接する両ブロックの輝度変化の大きさの平均値を採用しているので、ひとつの固定閾値に対して顧客することのみをもって窓領域を決定する場合に比べて、画像依存のリスクが軽減される。
【００７１】
請求項２及び請求項４に記載の発明によれば、第４の工程において、第３の工程で得られた比較結果に基づいて、各ブロックが仮の窓領域であるか否かを仮定し、仮の窓領域と仮定されたブロックと、当該ブロックに隣接するブロックとを対象として、これらの各ブロックの輝度の大きさを時間軸方向に並べたデータ列の相互相関係数が所定の固定値より大きいかどうかを比較判断し、データ列の相互相関係数が所定の固定値より大きいブロックを窓領域に含めて仮の窓領域を領域拡張するようにしているので、単に閾値により窓領域を抽出する方法では抽出しきれない窓領域のブロックをも容易に抽出することができる。
【００７２】
請求項４に記載の発明によれば、請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の窓領域抽出方法をコンピュータにより実行させることにより、上記各請求項の効果を自動的に容易に実現することができるという効果がある。
【図面の簡単な説明】
【図１】所定の室内の様子を撮像カメラで撮像する状態を示す斜視図である。
【図２】この発明の第１の実施の形態において時間軸方向に撮像画像を並べた状態を示す概念図である。
【図３】この発明の第３の実施の形態に係る窓領域抽出方法を示すフローチャートである。
【図４】この発明の第３の実施の形態において抽出された窓領域を示す概念図である。
【図５】この発明の第３の実施の形態において複数の仮の窓領域をラベリングした状態を示す概念図である。
【図６】この発明の第３の実施の形態において窓領域を領域拡張する動作を示すフローチャートである。
【図７】この発明の第３の実施の形態において中央の注目ブロックとその周囲の近傍８ブロックとの位置関係を示す図である。
【符号の説明】
１  撮像カメラ
２  室内
３  窓領域
Ｂ  ブロック
【図１】
0003776347.tif 000010
【図２】
0003776347.tif 000011
【図３】
0003776347.tif 000012
【図４】
0003776347.tif 000013
【図５】
0003776347.tif 000014
【図６】
0003776347.tif 000015
【図７】
0003776347.tif 000016