"コンピュータが、時系列画像を処理して画像中の移動物体を追跡する画像上移動物体追跡方法において、a各画像を、複数画素からなるブロックに分割し、b背景画像も移動物体の1つとみなして、ブロック単位で移動物体の識別符号を付与するとともにブロック単位で該移動物体の動きベクトルを求める、ことを特徴とする画像上移動物体追跡方法。該ステップbは、背景画像であるかどうかを区別せずに時刻t1の画像についてブロック毎の識別番号と動きベクトルが決定されている場合に、該時刻t2の画像に含まれる各ブロックBについて、ブロックBの識別符号及び動きベクトルをそれぞれID及びMVと仮定し、該時刻t1の画像と該時刻t2の画像との相関を示す各ブロックBの評価関数UID,MVの総和に基づいて、該ID及び該MVを決定する、ことを特徴とする請求項1記載の画像上移動物体追跡方法。該ステップbの評価関数UID,MVは、該ブロックBを-MV移動させたときの該時刻t1の画像上の領域をAXとしたとき、該ブロックBと該領域AXとの間のブロックマッチングの程度が大きいほど相関が大きいことを示す第1サブ評価関数と、該領域AXに含まれる、移動物体識別符号がIDであるブロックの画素数が多いほど相関が大きいことを示す第2サブ評価関数と、該時刻t2での該ブロックBの回りのブロックのうち移動物体識別符号が該IDと一致するブロックの数が多いほど相関が大きいことを示す第3サブ評価関数と、該時刻t2での該ブロックBの回りのブロックのうち移動物体識別符号が該IDと一致する各ブロックの動きベクトルと該ブロックBの動きベクトルMVとの差の絶対値の平均値小さいほど相関が大きいことを示す第4サブ評価関数と、の和を含むことを特徴とする請求項2記載の画像上移動物体追跡方法。各ブロックBについて、該ブロックBの動きベクトルMVを、該第1サブ評価関数が、相関が最大であることを示すときの動きベクトルであると近似し、このとき該第2サブ評価関数が、相関が最大であることを示すときのIDを、該ブロックBの移動物体識別符号であると近似し、次に各ブロックBに対応した該領域AXを所定範囲内で1画素ずつ移動させる毎に該総和の値を求め、該値が、相関が最大であることを示すときの各ブロックBの動きベクトルMV及び移動物体識別符号IDを近似解として求める、ことを特徴とする請求項3記載の画像上移動物体追跡方法。時系列画像及びプログラムが格納される記憶装置と、該記憶装置に結合されたプロセッサと、を有し、該プログラムが該プロセッサに対し、該時系列画像を読み出させ、各画像を、複数画素からなるブロックに分割させ、背景画像も移動物体の1つとみなして、ブロック単位で移動物体の識別符号を付与させるとともにブロック単位で該移動物体の動きベクトルを求めさせることにより画像中の移動物体を追跡させる画像上移動物体追跡装置であって、該プログラムは該プロセッサに対し、背景画像であるかどうかを区別せずに時刻t1の画像についてブロック毎の識別番号と動きベクトルが決定されている場合に、該時刻t2の画像に含まれる各ブロックBについて、ブロックBの識別符号及び動きベクトルをそれぞれID及びMVと仮定させ、該時刻t1の画像と該時刻t2の画像との相関を示す各ブロックBの評価関数UID,MVの総和に基づいて、該ID及び該MVを決定させる、ことを特徴とする画像上移動物体追跡装置。該評価関数UID,MVは、該ブロックBを-MV移動させたときの該時刻t1の画像上の領域をAXとしたとき、該ブロックBと該領域AXとの間のブロックマッチングの程度が大きいほど相関が大きいことを示す第1サブ評価関数と、該領域AXに含まれる、移動物体識別符号がIDであるブロックの画素数が多いほど相関が大きいことを示す第2サブ評価関数と、該時刻t2での該ブロックBの回りのブロックのうち移動物体識別符号が該IDと一致するブロックの数が多いほど相関が大きいことを示す第3サブ評価関数と、該時刻t2での該ブロックBの回りのブロックのうち移動物体識別符号が該IDと一致する各ブロックの動きベクトルと該ブロックBの動きベクトルMVとの差の絶対値の平均値小さいほど相関が大きいことを示す第4サブ評価関数と、の和を含むことを特徴とする請求項5記載の画像上移動物体追跡装置。該プログラムは該プロセッサに対し、各ブロックBについて、該ブロックBの動きベクトルMVを、該第1サブ評価関数が、相関が最大であることを示すときの動きベクトルであると近似させ、このとき該第2サブ評価関数が、相関が最大であることを示すときのIDを、該ブロックBの移動物体識別符号であると近似させ、次に各ブロックBに対応した該領域AXを所定範囲内で1画素ずつ移動させる毎に該総和の値を求めさせ、該値が、相関が最大であることを示すときの各ブロックBの動きベクトルMV及び移動物体識別符号IDを近似解として求めさせる、ことを特徴とする請求項6記載の画像上移動物体追跡装置。時系列画像を処理して画像中の移動物体を追跡する画像上移動物体追跡方法において、各画像が、複数画素からなるブロックに分割され、移動物体の動きベクトルがブロック単位で求められ、動きベクトルが未定の第1ブロックが存在する場合、a該第1ブロックの回りの決定済動きベクトルを抽出し、b該抽出された動きベクトルを、相互のベクトルの差の絶対値が所定値以下になるようにグループに分け、cベクトル数が最大のグループに含まれる動きベクトルの略平均ベクトルを、該第1ブロックの動きベクトルと推定する、ことを特徴とする画像上移動物体追跡方法。該ステップaにおいて抽出すべき決定済動きベクトルが存在しない場合、該ステップcで推定された動きベクトルを決定済動きベクトルとみなして、該ステップa~cを実行することを特徴とする請求項8記載の画像上移動物体追跡方法。時系列画像及びプログラムが格納される記憶装置と、該記憶装置に結合されたプロセッサと、を有する画像上移動物体追跡装置において、該プログラムは該プロセッサに対し該時系列画像を読み出して処理することにより画像中の移動物体を追跡し、該処理により、各画像が、複数画素からなるブロックに分割され、移動物体の動きベクトルがブロック単位で求められており、該プログラムは、動きベクトルが未定の第1ブロックが存在する場合、a該第1ブロックの回りの決定済動きベクトルを抽出する手順と、b該抽出された動きベクトルを、相互のベクトルの差の絶対値が所定値以下になるようにグループに分ける手順と、cベクトル数が最大のグループに含まれる動きベクトルの略平均ベクトルを、該第1ブロックの動きベクトルと推定する手順と、を有することを特徴とする画像上移動物体追跡装置。該プログラムはさらに、d該ステップaにおいて抽出すべき決定済動きベクトルが存在しない場合、該ステップcで推定された動きベクトルを決定済動きベクトルとみなし、該ステップa~cを実行させる手順、を有することを特徴とする請求項10記載の画像上移動物体追跡装置。しかしながら、背景に対しカメラが動くと移動物体を追跡できなくなるという問題点がある。本発明の目的は、このような問題点に鑑み、背景に対しカメラが動いても移動物体を追跡することが可能な、画像における移動物体の追跡方法及び装置を提供することにある。図1は、交差点及びこれに配置された本発明の実施例1の移動物体追跡装置の概略を示す。この装置は、交差点を撮像して画像信号を出力する電子カメラ10と、その画像を処理して移動物体を追跡する移動物体追跡装置20とを備えている。図2は、この移動物体追跡装置20の機能ブロック図である。移動物体追跡装置20の構成要素のうち、記憶部以外はコンピュータソフトウェア、専用のハードウェア又はコンピュータソフトウエアと専用のハードウエアの組み合わせで構成することができる。電子カメラ10で撮影された時系列画像は、例えば12フレーム/秒のレートで、画像メモリ21に格納され、最も古いフレームが新しいフレーム画像で書き換えられる。画像変換部22は、画像メモリ21内の各フレーム画像について、これをフレームバッファメモリ23にコピーし、コピーされた画像のデータを用いて画像メモリ21内の対応するフレーム画像を空間的差分フレーム画像に変換する。この変換は2段階で行われる。元のフレーム画像の第i行第j列の画素値輝度値をGi,jとすると、第1段階における変換後の第i行第j列の画素値Hi,jは、次式で表される。Hi,j=Σneighberpixcels|Gidi,jdj-Gi,j|1ここにΣneighberpixcelsは、cを自然数とすると、di=-c~c及びdj=-c~cにわたっての総和を意味し、例えばc=1のとき、第i行第j列の画素と隣り合う8画素にわたる総和である。照度が変化すると、画素値Gi,jとその付近の画素値Gidi,jdjが同様に変化するので、Hi,jの画像は、照度の変化に対し不変である。ここで、隣り合う画素の差分の絶対値は、一般に画素値が大きいほど大きい。移動物体追跡の成功率を高めるには、画素値が小さくて差分が小さい場合も、画素値及び差分が大きい場合とほぼ等価にエッジ情報を取得した方が好ましい。そこで、Hi,jを次のように規格化する。Hi,j=Σneighberpixcels|Gidi,jdj-Gi,j|/Gi,j,max/Gmax2ここに、Gi,j,maxは、Hi,jの計算に用いた元の画素の値の最大値であり、例えばc=1の場合、第i行第j列の画素を中心とする3×3画素の値の最大値であり、Gmaxは画素値Gi,jの取りうる最大値、例えば画素値が8ビットで表される場合、255である。以下、c=1、Gmax=255である場合について説明する。Hi,jの取りうる最大値は、移動物体毎に異なる。例えばGi,j=Gmaxで第i行第j列の画素に隣り合う8画素の値がいずれも0で有る場合、Hi,j=8Gmaxとなって、Hi,jを8ビットで表すことができない。一方、移動物体のエッジ部のHi,jの値のヒストグラムを作成してみると、頻度の大部分がH=50~110の範囲に含まれることがわかった。すなわち、Hの値が約110より大きくなるほど移動物体追跡のためのエッジ情報の数が少ないので、重要度が低い。したがって、Hの値の大きい部分を抑圧して変換画素のビット長を短くすることにより、画像処理を高速に行なったほうが好ましい。そこで、第2段階として、このHi,jを、シグモイド関数を用いた次式により、Ii,jに変換する。I=Gmax/{1exp-βH-α}3シグモイド関数はH=αの付近で線形性が良い。そこで、閾値αの値を、エッジ情報を持つHの度数分布の最頻値、例えば80にする。画像変換部22は、上式2及び3に基づいて、画素値Gi,jの画像を画素値Ii,jの空間的差分フレーム画像に変換し、これを画像メモリ21に格納する。背景画像生成部24、ID生成/消滅部25及び移動物体追跡部27は、画像メモリ21中の空間的差分フレーム画像に基づいて処理を行う。以下においては、空間的差分フレーム画像を単にフレーム画像と称す。背景画像生成部24は、記憶部と処理部とを備え、処理部は、画像メモリ21をアクセスし、例えば過去10分間の全てのフレーム画像の対応する画素について画素値のヒストグラムを作成し、その最頻値モードをその画素の画素値とする画像を、移動物体が存在しない背景画像として生成し、これを該記憶部に格納する。背景画像は、この処理が定期的に行われて更新される。ID生成/消滅部25には、図3に示す如くフレーム画像内の、交差点への4つの入口及び交差点からの4つの出口にそれぞれ配置されるスリットEN1~EN4及びEX1~EX4の位置及びサイズのデータが予め設定されている。ID生成/消滅部25は、画像メモリ21から入口スリットEN1~EN4内の画像データを読み込み、これら入口スリット内に移動物体が存在するかどうかをブロック単位で判定する。図3中のメッシュの升目はブロックであり、1ブロックは例えば8×8画素であり、1フレームが480×640画素の場合、1フレームは60×80ブロックに分割される。あるブロックに移動物体が存在するかどうかは、このブロック内の各画素と背景画像の対応する画素との差の絶対値の総和が所定値以上であるかどうかにより判定する。この判定は、移動物体追跡部27においても行われる。ID生成/消滅部25は、ブロック内に移動物体が存在すると判定すると、このブロックに新たなオブジェクト識別符号IDを付与する。ID生成/消滅部25は、ID付与済ブロックと隣接しているブロックに移動物体が存在すると判定すると、この隣接ブロックに付与済ブロックと同一のIDを付与する。このID付与済ブロックは入口スリットに隣接しているブロックも含まれる。例えば図3中の入口スリットEN1内のブロックにはID=1が付与される。IDの付与は、オブジェクトマップ記憶部26内の対応するブロックに対して行われる。オブジェクトマップ記憶部26は、上述の場合60×80ブロックのオブジェクトマップを記憶するためのものであり、各ブロックには、IDが付与されているかどうかのフラグ、IDが付与されている場合にはその番号と後述のブロック動きベクトルとがブロック情報として付与される。なお、該フラグを用いずに、ID=0のときIDが付与されていないと判定してもよい。また、IDの最上位ビットをフラグとしてもよい。入口スリットを通過したクラスタに対しては、移動物体追跡部27により、移動方向のブロックに対するIDの付与及び移動と反対方向のブロックに対するIDの消滅、すなわちクラスタの追跡処理が行われる。移動物体追跡部27による追跡処理は、各クラスタについて出口スリット内まで行われる。ID生成/消滅部25はさらに、オブジェクトマップ記憶部26の内容に基づき出口スリットEX1~EX4内のブロックにIDが付与されているかどうかを調べ、付与されていれば、出口スリットをクラスタが通過したときにそのIDを消滅させる。例えば図3中の出口スリットEX1内のブロックにID=3が付されている状態から、IDが付されない状態に変化したときに、ID=3を消滅させる。消滅IDは、次の生成IDとして用いることができる。移動物体追跡部27は、オブジェクトマップ記憶部26に格納されている時刻t-1のオブジェクトマップと、画像メモリ21に格納されている時刻t-1及びtのフレーム画像とに基づいて、時刻tのオブジェクトマップを記憶部26内に作成する。以下、これを説明する。図4~図7はいずれも、時刻t-1とtの画像を模式的に示す。図4、図6及び図7中の点線はブロックの境界線であり、図5中の点線は画素の境界線である。第i行第j列のブロックをBi,j、時刻tでの第i行第j列のブロックをBt:i,jと表記する。ブロックBt-1:1,4の動きベクトルがMVであるとする。ブロックBt-1:1,4をMV移動させた領域に最も対応する、時刻tのブロックを見つける。図4Bの場合、このブロックはBt:1,5である。図5に示すように、ブロックBt:1,5の画像と、時刻t-1のブロックサイズの領域AXの画像との相関度を、所定範囲AM内で領域AXを1画素移動させる毎に求めるブロックマッチング。範囲AMはブロックよりも大きく、その一辺は例えばブロックの一辺の画素数の1.5倍である。範囲AMの中心は、ブロックBt:1,5の中心を略-MV移動させた位置にある画素である。相関度は、例えば時空的テクスチャ相関度であり、ブロックBt:1,5と領域AXの対応する画素値の差の絶対値の総和である評価値UDが小さいほど、大きいとする。範囲AM内で相関度が最大になる領域AXを求め、この領域の中心を始点としブロックB1,5の中心を終点とするベクトルを、ブロックBt:1,5の動きベクトルと決定する。また、相関度が最大になる領域AXに最も近い、時刻t-1のブロックのIDを、ブロックBt:1,5のIDと決定する。移動物体追跡部27は、隣り合うブロックの動きベクトルの差の絶対値が所定値以下のブロックに同一のIDを付与する。これにより、1つのクラスタであっても、互いに異なるIDをもつ複数のオブジェクト移動物体に分割される。図6では、オブジェクト間の境界を太線で示している。オブジェクトマップ上には移動物体の画像が存在しないが、図6では理解を容易にするためにオブジェクトマップ上に移動物体が模式的に描かれている。図7は、オブジェクトマップにオブジェクトの境界を太線で示したものであり、図6に対応している。例えば図3の入口スリットEN1で1つのクラスタが検出され、複数のオブジェクトに分割されず、その後、時刻t1に上記のようにして複数のオブジェクトに分割された場合、時刻t1から時間を遡って、時間が正方向の場合と同様にオブジェクトマップを求めることにより、時刻t1よりも前のオブジェクトマップに対し、複数のオブジェクトに分割する。これにより、分割できなかったオブジェクトを分割して認識することができ、個々のオブジェクトを追跡することができる。特許文献1では、1つのクラスタが複数のクラスタに分離してから時間を遡って個々のオブジェクトを追跡していたが、本実施例によれば、複数のクラスタに分離する前に、例えば図28のt=4より前のt=2から、時間を遡って個々のオブジェクトを追跡することができるので、画像メモリ21の記憶容量を低減でき、また、画像処理量を低減してCPUの負担を軽くすることができる。上記説明では、クラスタ内のブロックの動きベクトルが求まる場合について説明したが、図9Aに示すように、動きベクトルが求まらないブロックが存在する場合、その位置によっては該ブロックがどちらのオブジェクトに属するのか不明である。ある移動物体に属するブロック内の各画素の色がほぼ同一であった場合、上述のブロックマッチングにより動きベクトルを決定することができない。例えば、画像空間的差分フレーム画像を2値画像に変換し、ブロック内に‘1’の画素の数が所定値以下であれば、上記方法により動きベクトルを求めるのに適しないブロックと判定する。このようなブロックの動きベクトルを、図8に示す方法で推定する。S1未定の動きベクトルが存在すればステップS2へ進み、そうでなければ未定動きベクトル推定処理を終了する。S2動きベクトルが未定のブロックBi,jの回りの8個のブロックのうち、決定されている動きベクトルMV1~MVnを取り出す。S3ステップS2で決定済動きベクトルが存在すればステップS4へ進み、そうでなければステップS6へ進む。S4動きベクトルMV1~MVnを、ベクトル間の差の絶対値が所定値以内のグループに分ける。S5動きベクトル数が最大のグループの動きベクトルの平均値を、ブロックBi,jの動きベクトルと推定する。動きベクトル数が最大のグループが複数存在する場合、任意の1つのグループの動きベクトルの平均値を、ブロックBi,jの動きベクトルと推定する。次にステップS1へ戻る。なお、同一グループの動きベクトルは互いに略等しいので、該同一グループの動きベクトルの任意の1つをブロックBi,jの動きベクトルと推定してもよい。S6ステップS5で推定された動きベクトルを、決定された動きベクトルとみなし、ステップS1へ戻る。このような処理により、未定動きベクトルを一意的に推定することができる。次に具体例を説明する。図9Aにおいて、第i行第j列のブロックBi,jの動きベクトルをMVi,jと表記する。図9Aでは、ブロックB2,2、B2,4及びB3,3の動きベクトルが未定である。ブロックB2,2の回りのブロックの動きベクトルは、MV2,1、MV3,1、MV3,2及びMV2,3のグループと、MV1,2及びMV1,3のグループに分けられるので、前者のグループを選択し、MV2,2=MV2,1MV3,1MV3,2MV2,3/4と推定する。ブロックB2,4の回りのブロックの動きベクトルは、MV2,3、MV3,4及びMV3,5のグループと、MV1,3、MV1,4、MV1,5及びMV2,5のグループに分けられるので、後者のグループを選択し、MV2,4=MV1,3MV1,4MV1,5MV2,5/4と推定する。ブロックB3,3の回りのブロックの動きベクトルは、MV2,3、MV3,2、MV4,2、MV4,4及びMV3,4の1グループであるので、MV3,3=MV2,3MV3,2MV4,2MV4,4MV3,4/5と推定する。このようにして、図9Bに示すようなオブジェクトマップが生成される。図9Bでは、オブジェクトの境界を太線で示している。図10Aのように未定動きベクトルの数が多い場合であっても、ステップS3で否定判定されるまで、ステップS1~S5を繰り返すと、一意的に動きベクトルが推定されて図10Bのようになる。次に、ステップS6で推定動きベクトルを、決定された動きベクトルとみなして、再度ステップS1~S5を実行することにより、ブロックB3,4の動きベクトルが一意的に推定されて、図10Cのようになる。次に、隣り合うブロックの動きベクトルの差の絶対値が所定値以下のブロックに同一のIDを付与することにより、1つのクラスタが、互いに異なるIDをもつ複数のオブジェクトに分割される。なお、移動物体追跡部27は、オブジェクトマップ26に格納されているオブジェクトマップの時系列を、追跡結果として不図示のハードディスクに格納する。上記実施例1では、未定動きベクトルをその周囲のブロックの動きベクトルのみに基づいて決定しているので、未定動きベクトルが多く存在する場合、それらのブロックのID及び動きベクトルの決定精度が低くなる。この精度を向上させるために、本発明の実施例2では、後述する評価関数の値に基づいて、全ブロックのID及び動きベクトルを同時に決定する。この実施例2においても上記実施例1と同様に、図2の移動物体追跡部27は、オブジェクトマップ記憶部26に格納されている時刻t-1のオブジェクトマップと、画像メモリ21に格納されている時刻t-1及びtのフレーム画像とに基づいて、時刻tのオブジェクトマップを記憶部26内に作成する。まず、移動物体の一部を含む任意のブロックBt:i,jの評価関数Ui,jについて説明する。評価関数Ui,jは、次式のように4つのサブ評価関数の一次結合で表される。Ui,j=aUDbUMcUNfUV1ここにa~c及びfは、定数であり、試行錯誤により定められる。以下において、1ブロックをm×m画素とし、時刻tの画像の第g行第h列の画素の値をGt:g,hで表し、ブロックBt:i,jの推定動きベクトルMVをMVX,MVYで表す。i≧0、j≧0とする。1時空的テクスチャ相関度を示すサブ評価関数UDサブ評価関数UDは、時空的テクスチャ相関度を示し、上記実施例1で説明したものと同一であって、次式で表される。UDi,j,MV=Σ|Gt:mix,mjy-Gt-1:mix-MVX,mjy-MVY|2ここにΣは、x=0~m-1及びy=0~m-1についての総和を意味している。図12において、点線はブロック境界線であり、ハッチングを施した部分は移動物体を示している。図12Bは、着目ブロックBt:1,2の推定動きベクトルがMVである場合を示し、図12Aは、ブロックBt-1:1,2を-MV移動させた領域AXを示す。この場合、ブロックBt:1,2の画像と領域AXの画像との評価関数UD1,2,MVが算出される。MVを変化させるとUDの値が変化し、UDの値が小さいほどブロックBt:1,2の画像と領域AXの画像との間のテクスチャ相関度が大きい。UDが最小値のときのMVが最も確からしい動きベクトルである。移動物体の速度には限度があるので、着目ブロックBt:1,2の中心から、所定範囲内、例えば上下±25画素、左右±25画素の範囲内で、領域AXを移動させてUDの最小値を求める。この所定範囲は、実施例1で述べたように、時刻t-1の動きベクトルを用いて予測した範囲AMであってもよい。2時空的ID相関度を示すサブ評価関数UM図13A及びBはそれぞれ図12A及びBに対応しており、ハッチングを施した部分は移動物体が存在すると判定されたブロックを示している。着目ブロックBt:1,2のIDがID1であると推定したとき、上記領域AX内に含まれるID=ID1の画素数をMとする。図13Aの場合、領域AX内のハッチングが施された部分の画素数がMである。但し、着目ブロックBt:1,2の推定IDが領域AX内のIDと全く異なる場合、M=0となる。Mの最大値はm2である。サブ評価関数UMは、時空的ID相関度を示し、次式で表される。UMi,j,MV=M-m223UMの値が小さいほど、時空的ID相関度が高い。着目ブロックBt:i,jの中心から、上記所定範囲内で領域AXを移動させてaUDbUMの最小値を求めることにより、着目ブロックのIDとMVを同時に決定することが可能である。3空間的ID相関度を示すサブ評価関数UN図13Bにおいて、着目ブロックBt:1,2のIDがID1であると推定したとき、着目ブロックの回りの8個のブロックBt:0,1、Bt:0,2、Bt:0,3、Bt:1,3、Bt:2,3、Bt:2,2、Bt:2,1及びBt:1,1のうち、IDがID1であるブロックの数をNとする。図13Bのハッチングが施された部分のIDが全て同一である場合、着目ブロックBt:1,2のNの値は5である。サブ評価関数UNは、空間的ID相関度を示し、次式で表される。UNi,j=N-824UNの値が小さいほど、空間的ID相関度が高い。4空間的MV相関度を示すサブ評価関数UV着目ブロックBt:i,jの中心から、上記所定範囲内で領域AXを移動させてaUDbUMcUNの最小値を求めることにより、着目ブロックのIDとMVを同時に決定することが可能である。しかしながら、領域AXを移動させたとき、着目ブロックと同一テクスチャの領域が複数存在する場合、動きベクトルMVが定まらない。この動きベクトルMVは、着目ブロックの近くかつ同一IDのブロックの動きベクトルMVとほぼ同じと推定できる。そこで、空間的MV相関度を示す次のようなサブ評価関数UVを定義する。UVi,j=Σ|MV-MVneigher|/L5ここに、MVは上記1で述べた着目ブロックBt:i,jの推定動きベクトルであり、MVneigherは、着目ブロックBt:i,jの回りの8個のブロックのうち、着目ブロックBt:i,jの推定IDと同一IDを有するブロックの動きベクトルであり、Σは該同一IDを有するブロックについての総和を意味し、Lは該同一IDを有するブロックの数である。図14Aの場合、ハッチングを施したブロックが同一IDであるとすると、UV1,2=|MV-MV1||MV-MV2||MV-MV3||MV-MV4||MV-MV5|/5である。時刻t-1での上記領域AXが図14Bの場合、UV1,2の値が大きくなり、推定動きベクトルMVの確からしさが小さい。UVの値が小さいほど、空間的MV相関度が高い。着目ブロックBt:i,jの中心から、上記所定範囲内で領域AXを移動させて、すなわちMVを変化させて、上式1の評価関数Uが最小値になるように、着目ブロックのIDとMVを同時に決定することが可能である。なお、MVneigherは、着目ブロックBt:i,jの回りのブロックのものであればよく、例えば、上下左右4個のブロック、着目ブロックBt:i,jの回り1回りの8個のブロックのうち任意の1個のブロック又は着目ブロックBt:i,jの回り2回りの24個のブロックのうち、着目ブロックBt:i,jの推定IDと同一IDを有するブロックの動きベクトルであってもよい。また、MVneigherは、時刻t-1の対応する動きベクトルで近似してもよい。すなわち、着目ブロックBt:i,jを-MV移動させた領域の中心が属するブロックをBt-1,p,qとすると、ブロックBt-1,p,qの近くのブロックのうち、着目ブロックBt:i,jの推定IDと同一IDを有するブロックの動きベクトルであってもよい。サブ評価関数UN及びUVはいずれも時刻tでの空間的相関度に関するので、理想的には、全てのブロックについての評価関数Uの総和の最小値を求めることにより、時刻tの全てのブロックのIDとMVを同時に決定する。実際には、処理時間を短くしてリアルタイム処理を可能にするために、図11に示すような近似法によりIDとMVを決定する。S11時刻tで移動物体の一部が含まれる各ブロックについて、上式2の評価関数UDの値を最小にする動きベクトルMVを求める。但し、上述の動きベクトルを求めるのに適しないブロックについては動きベクトルMVを求めない。次に、動きベクトルを求めるのに適しない各ブロックについて、上式5の評価関数UVの値を最小にする動きベクトルMVを求める。この場合、図8のステップS1~S3及びS6の処理を加えることにより、一意的に動きベクトルMVを決定してもよい。S12動きベクトルMVを有する各ブロックについて、上式3の評価関数UMが最小になるようにIDを決定する。この動きベクトルMVは、ステップS11で求められたものであり、固定である。時刻t-1でIDが付与されていない最初の画像については、隣り合うブロックの動きベクトルMVの差が所定値以内のブロックに同一IDを付与する。S13ID及びMVが求められた各ブロックの評価関数Uの値の総和UTを求める。S14総和UTをより小さくするID及びMVの分布を求めるために、該分布を変更する。S15ステップS13及びS14を所定回数繰り返したと判定され、又は、総和UTが収束したと判定されれば、処理を終了し、そうでなければステップS15へ戻る。このようにして、総和UTを略最小にするID及びMVの分布をリアルタイムで求めることができる。例えば、ステップS14で、1つのブロックのMVを所定範囲内で1画素ずらし又は1つのブロックのIDを変更し、ステップS13に戻って総和UTが前の値より大きくなれば、ステップS14で、変更したMV又はIDを元に戻し、小さくなれば、次のブロックについて同様の変更を行う。該所定範囲は例えば、上下左右の各々について4画素である。また、1つのブロックのMV又はIDを変更してもその影響は全てのブロックの評価関数に波及しないので、総和UTを求めずに、全ブロックのうち影響を受けるブロックの評価関数Uの値の総和UTportionを略最小にしてもよい。この場合、各ブロックの評価関数Uの値を一時記憶しておき、その前回値と今回値を比較することにより、影響の有無を判定することができる。さらに、ステップS13~S15の繰り返し処理を行う替わりに、総和UTを小さくする処理を予め推定し、この処理を行って総和UT又はUTportionを計算し、その値が処理前より小さくなっていればそのオブジェクトマップを採用し、そうでなければ処理前のオブジェクトマップを採用するようにしてもよい。この推定処理は例えば、上式5に基づく動きベクトルの空間的平均化である。すなわち、式5中のMVを、MV=ΣMVneigher/Lとすることにより式5の値を最小にすることができるので、既に求まっているMVneigherを用いて、MVをMV=ΣMVneigher/Lとする。また、ステップS11において、動きベクトルを求めるのに適しないブロックの動きベクトルを求めないで、ステップS13~S15の処理又はこれに替わる前記処理により、動きベクトルを求めるのに適しないブロックの動きベクトルを決定してもよい。次に、実施例2の実験結果を説明する。定数a~c及びfは試行錯誤により、a=32/1000000、b=1/256、c=1/2、f=1/4と決定された。また、ステップS13~S15の繰り返し処理を行う替わりに、上記動きベクトルの空間的平均化処理を行った。図15A及びBはそれぞれ、交差点での撮影画像及びそのIDのオブジェクトマップを示す。図中の太線は、同一IDが含まれる矩形を示す以下同様。図16A及びBはそれぞれ、高速道路での低角度撮影画像及びそのIDのオブジェクトマップを示す。図17A及びBはそれぞれ、横断歩道での撮影画像、及び、これとIDのオブジェクトマップのID付与部のメッシュとを重ね合わせた画像を示す。図16A及び図17B中の矩形に付与された番号は、オブジェクトのIDである。このような混雑し重なった移動物体を追跡することができた。図10Cのようにオブジェクト境界の両側に、推定された動きベクトルの数が多く、かつ、境界の両側の動きベクトルの差の絶対値が比較的小さい場合、オブジェクト境界の精度が悪くなる。このような場合、時間を遡ってオブジェクトを追跡すると、追跡精度も悪くなる。隣り合うブロックの動きベクトルMVの差が所定値以内のブロックに同一IDを付与するという規則における該所定値を大きくすることにより、この問題を解決することもできるが、この場合、時間を遡る追跡処理の開始時点が遅れることになる。そこで、本発明の実施例3ではこれらの問題を解決するため、図18に示す方法を行うことにより、時間を遡る追跡処理の開始時点を決定する。この方法では、連続するN画像、例えば3画像について、時間的に隣り合う画像における同一オブジェクト間の相関度オブジェクトの時空的相関度が所定値以上である場合、オブジェクト境界の信頼性が高いと判定する。例えば図19Aに示すような時刻t-1のオブジェクトマップが既に作成されているとする。S21カウンタCNTに初期値0を代入する。S22時刻tのオブジェクトマップを、上記実施例1で述べた方法で作成する。図19Bは時刻tのオブジェクトマップを示す。S231つのクラスタに複数のオブジェクトが含まれる場合にはステップS24へ進み、そうでなければステップS27へ進む。S24時刻t-1とtのオブジェクトマップについて、オブジェクトの時空的相関度を求める。例えば、図19Aの一方のオブジェクトOBJ1t-1を、このオブジェクトの平均動きベクトルだけ移動した図形と、図19Bの該一方に対応するオブジェクトOBJ1tの図形との図形論理積図19Cのハッチングが施された図形の面積A1を求め、オブジェクトOBJ1t-1の図形の面積A0を求め、比A1/A0を相関度として求める。面積A0は、オブジェクトOBJ1tの図形の面積であってもよい。S25A1/A0が所定値r0以上であればステップS26へ進み、そうでなければステップS27へ進む。S26カウンタCNTを1だけインクリメントし、ステップS28へ進む。S27カウンタCNTをゼロクリアする。S28CNT<N-1であればステップS29へ進み、そうでなければステップS30へ進む。S29次の時刻t1をtとしてステップS21へ戻る。S30オブジェクトの時空的相関度が高いと判定し、時間tから遡ってオブジェクトを追跡する。図20は、本発明の実施例4のオブジェクトマップ説明図である。ブロックサイズを小さくすればオブジェクトの境界精度が向上する。しかし、ブロックサイズを小さくするほど、ブロックマッチングにより動きベクトルを決定することが困難になる。この問題を解決するために、本発明の実施例4では、ID及び動きベクトルMVを付与する各ブロックBi,jの動きベクトルを決定するためのブロックB’i,jのサイズを、ブロックBi,jのサイズよりも大きくしている。ブロックB’i,jはブロックBi,jと同心であり、ブロックB’i,j内にブロックBi,jが含まれている。例えば図20において、ブロックB’t:3,10は、ブロックBt:3,10の動きベクトルを求めるためのものである。図5の場合と同様に、ブロックB’t:3,10の画像と、時刻t-1のブロックサイズの領域AXの画像とのテクスチャ相関度を、所定範囲AM内で領域AXを1画素移動させる毎に求める。他の点は、上記実施例1、2又は3と同一である。上記実施例では、ブロック単位で背景画像と比較することにより、オブジェクトが存在するかどうかを調べているので、背景画像を特別扱いしなければならない。また、例えば過去10分間の撮影画像に基づいて背景画像を生成しているので、カメラが揺れた場合には、この揺れを背景画像に反映させることができない。そこで、本発明の実施例5では、このような問題を解決するために、背景画像もオブジェクトとみなしてオブジェクトマップを作成する。オブジェクトマップ生成方法は、背景画像と比較してブロックに移動物体が存在するかどうかを判定する点以外は、上記実施例1、2、3又は4と同一である。背景画像もオブジェクトとみなすので、全てのブロックについて、ブロックマッチングを行うことによりIDを付与しMVを決定する。次に、図11の処理により時刻tのオブジェクトマップが作成される過程の概略を図21及び図22に基づいて説明する。S11時刻tで各ブロックについて、上式2の評価関数UDの値を最小にする動きベクトルMVを求める。但し、上述の動きベクトルを求めるのに適しないブロックについては動きベクトルMVを求めない。図21Aに示すような画像に対し、この処理を行うことにより、図21Bに示すような動きベクトルのオブジェクトマップが得られる。図21Bにおいて、点線はブロックの境界線であり、ドットは動きベクトルが0であることを示している。次に、動きベクトルを求めるのに適しない各ブロックについて、上式5の評価関数UVの値を最小にする動きベクトルMVを求める。これにより、図22Aに示すような動きベクトルのオブジェクトマップが得られる。ステップS12~S15の処理は実施例2と同一である。ステップS12の処理により、図22Bに示すようなIDのオブジェクトマップが得られる。このようにすれば、特別な背景画像を用いる必要がなく、また、カメラが揺れても、背景画像を識別することができる。また、画像上に入口スリットを設ける必要がなくなる。さらに、画像の枠から出たオブジェクトのIDを消滅させることにより、出口スリットを用いなくてもよい。以上の実施例では、画像をブロックに分割し、ブロック単位でオブジェクトのID及びMVを決定していたので、ブロックの境界と無関係な移動物体の一部、例えばブロックサイズの領域を追跡することができなかった。本発明の実施例6では、画像をブロックに分割し、ブロック単位でオブジェクトのID及びMVを決定するとともに、ブロックの境界と無関係な移動物体の一部を追跡する。図2のオブジェクトマップ記憶部26には、図23に示すように、時刻t~t-5の時系列画像に対応したオブジェクトマップOMt~OMt-5が格納されている。次の時刻では、t→t-1とされ、すなわちオブジェクトマップOMt~OMt-5がそれぞれOMt-1~OMt-6とされる。そして、最も古いオブジェクトマップOMt-6が新たなオブジェクトマップOMtで更新される。図2の移動物体追跡部27において、移動物体の一部の追跡が以下のようにして行われる。図24Aに示すように、オブジェクトマップOMt上の着目領域Atの動きベクトルがMVtであるとする。図24A中の点線はブロックの境界であり、この例では着目領域Atが1つのブロックに一致している。図24Bに示すように、着目領域Atを、-MVt移動させた領域に対応するオブジェクトマップOMt-1の着目領域At-1を求める。着目領域At-1の動きベクトルMVt-1を、次のような重み付き平均により求める。MVt-1=MV1S1MV2S2MV3S3MV4S4/S1S2S3S4ここに、MV1~MV4は着目領域At-1と重なった第1~4ブロックの動きベクトルであり、S1~S4は着目領域At-1と重なった第1~4ブロックの重なり部分画素数である。図24Cに示すように、着目領域At-1を、-MVt-1移動させた領域に対応するオブジェクトマップOMt-2の着目領域At-2を求める。着目領域At-2の動きベクトルMVt-2を、上記同様にして求める。このような着目領域の移動と移動後の着目領域の動きベクトル算出の処理を繰り返すことにより、着目領域を、ブロックの境界と無関係に追跡することができる。すなわち、時刻tの着目領域Atに対し、時刻t-1~t-5の着目領域At-1~At-5を求めることができる。本発明の実施例6によれば、移動物体の一部である着目領域を追跡することができ、例えば着目領域の行動パターンを解析したり、分類したり、特定の行動パターンであると判定したりすることが可能となる。また、複数の着目領域間の相対位置の行動パターンを解析したり、分類したり、特定の行動パターンであると判定したりすることが可能となる。上記の例では、時刻tでの着目領域が1つのブロックに一致する場合を説明したが、図24Bのように着目領域が1つのブロックに一致しない場合であってもよい。この場合の着目領域の動きベクトルは、上記のように重み付き平均により求める。また、上記の例では、時間を遡って着目領域を追跡する場合を説明したが、オブジェクトマップOMt-5上の着目領域At-5から出発し、動きベクトルの正方向へ着目領域を移動させることにより、着目領域を追跡してもよい。この場合、新たなオブジェクトマップOMtが求まる毎に、着目領域Atを求めることにより、着目領域を追跡することができる。さらに、着目領域はブロックサイズより大きくても小さくてもよい。次に、オブジェクト境界認識に上記実施例6の方法を利用した例を、実施例7として説明する。図25Aにおいて、オブジェクトマップOMt上の隣り合う着目領域Ait及びAjtの動きベクトルがそれぞれMVit及びMVjtであるとする。領域Ait及びAjtが互いに異なる移動物体の一部であっても、|MVit-MVjt|が比較的小さい場合、両者を異なる移動物体と認識することができない。特に、カメラから遠く離れた複数の移動物体が互いに重なって見える場合、この問題が生ずる。そこで、上記実施例6の方法により、オブジェクトマップOMt-5上の着目領域Ait-5及びAjt-5を決定する。領域Ait-5の中心から領域Aitの中心までの動きベクトルを、早送り動きベクトルMVit-5,tとして求める。同様に、領域Ajt-5の中心から領域Ajtの中心までの動きベクトルを、早送り動きベクトルMVjt-5,tとして求める。そして、|MVit-5,t-MVjt-5,t|の値が所定値εを越えていれば、着目領域AitとAjtの境界が互いに異なる移動物体の境界であると認識する。このような処理を、オブジェクトマップOMt上の1つのクラスタ内の全ての隣り合うブロックに適用することにより、該クラスタに含まれている複数の移動物体を分割認識することができる。上記の例では|MVit-k,t-MVjt-k,t|のkが5である場合を説明したが、重なって見える移動物体間の画像上相対速度が小さいほどkの値を大きくした方が好ましい。そこで、1つのクラスタについて、図26に示すような動きベクトルの絶対値のヒストグラムを作成する。ピークが複数存在すれば、このクラスタに複数の移動物体が含まれていると推定できる。ピーク間の距離ΔVに対し、kの値を、k=αΔV]と決定する。ここにαは試行錯誤により定められる定数であり、[]は四捨五入による整数化を意味する。図27は、本発明の実施例8の移動体境界認識方法を示すフローチャートである。この方法では、上記ヒストグラムを作成せずに、図25Aの2つの着目領域について、以下のようにkの値を0から最大値kmaxまで変化させる。kmaxは例えば、10フレーム/秒の場合、5である。S31kに初期値0を代入する。S32|MVit-k,t-MVjt-k,t|>εであればステップS33へ進み、そうでなければステップS34へ進む。S33着目領域AitとAjtの境界が互いに異なる移動物体の境界であると認識する。S34kの値を1だけインクリメントする。S35k>kmaxであればステップS36へ進み、そうでなければステップS32へ戻る。S36着目領域AitとAjtが同一移動物体に属すると認識する。他の点は、上記実施例7と同一である。この実施例8によれば、上記ヒストグラムを作成せずにkの値が自動的に決定される。なお、本発明には外にも種々の変形例が含まれる。例えば、上記実施例では空間的差分画像を処理して移動物体を追跡する場合を説明したが、本発明は各種エッジ画像や原画像を処理して移動物体移動物体の一部を含むを追跡する構成であってもよい。"