監視領域を撮像するカメラから入力画像を取込み、該取込んだ入力画像を画像処理して物体検出処理し、前記監視領域内の侵入者あるいは侵入物を検出する物体検出装置の物体検出方法において、前記入力画像を複数のブロックに分割し、該分割したブロックごとの相関値および差分値から物体の存在領域を判定し、該物体の存在領域が所定の閾値以上の場合には、前記物体検出処理を停止することを特徴とする物体検出方法。図4と図5によって、上述の従来技術での車判定の弱点を説明する。図5は、従来の物体検出方法の一例を説明するための模式図である。501は入力画像、502~505は入力画像501内から検出された侵入者や侵入物体等の物体である。物体502は侵入者、物体503~505は、侵入物体例えば、侵入車の一部である。上述の従来技術では、画素ごとに、背景画像閾値作成処理ステップ402で得られた閾値に係数を乗じた値で二値化処理を行う。このため、例えば、日照変化や照明の点滅等の影響で、影があった部分が増えたり無くなったりすることにより、一定時間、閾値が大きな値となっている画素が存在する。このような場合には、図5に示す入力画像501のように、例えば、人は物体502として1つの物体と認識できる。しかし、車は、物体503~505に分かれて検出されてしまう場合がある。図5の場合、物体503~505それぞれに対して、車のサイズか否かを判定するため、車のサイズよりも高さが小さく算出され、車が存在すると認識できない。従来の物体検出方法では、加重平均を用いて、画素ごとに二値化閾値を決定するため、日照変化が発生した場合、一定時間は二値化閾値が比較的大きな値に設定され、物体が複数に分かれて検出される確率が増加する。物体が複数に分かれて検出された場合、個々の物体サイズは小さくなるため、車が存在するにもかかわらず車が存在しないと判定してしまうことがある。上述のように、従来、監視領域に車が存在することを、差分、二値化、ノイズ除去、ラベリング、大きさ判定処理で行った場合には、二値化のしきい値は環境変化に応じて高くなったり、低くなったりするため、二値化しきい値によっては、1つの物体が複数に分かれて検出されることにより、個々のサイズが小さくなり、車が存在することを認識することができなかった。本発明の目的は、上記のような問題に鑑み、物体の検出精度が向上する物体検出方法を提供することにある。上記の目的を達成するため、本発明の物体検出方法は、監視領域を撮像するカメラから入力画像を取込み、該取込んだ入力画像を画像処理して物体検出処理し、前記監視領域内の侵入者あるいは侵入物を検出する物体検出装置の物体検出方法において、前記入力画像を複数のブロックに分割し、該分割したブロックごとの相関値および差分値から物体の存在領域を判定し、該物体の存在領域が所定の閾値以上の場合には、前記物体検出処理を停止するものである。本発明によれば、正規化相関を用いることにより、物体存在領域の認識精度の向上が可能となる。また、正規化相関で認識するためには、ある程度の大きさパターンが必要であることから、画素ごとではなくブロックごとに物体存在領域を判断することになり、物体存在領域が分割され難くなる。本発明は、監視領域に人、車の両方が入ってくる環境において、監視領域に車が存在するときには誤検知防止のために処理を停止し、車が存在しないときに侵入者の検知を行う場合、正規化相関処理、差分処理を組合せることにより、車が存在することを認識する性能を向上するものである。上記の処理において、正規化相関を使用することで物体の存在領域の認識精度を向上する。また、正規化相関は、アスファルト等均一なパターン明るさの部分では相関が低く出る場合があるため、正規化相関以外に、差分も組合せ、正規化相関が一定以下でかつ、存在領域検知用の閾値物体検出よりは小さな値以上の差分が発生する部分を物体存在領域とすることで、正規化相関に認識精度低下を補う。以下、添付図面を参照しながら本発明の実施形態を詳細に説明する。なお、既に従来技術で説明した図4および図5も含め、各図の説明において、共通な機能を有する構成要素には同一の参照番号を付し、できるだけ説明の重複を避ける。また、以下の説明は、本発明の一実施形態を説明するためのものであり、本願発明の範囲を制限するものではない。従って、当業者であればこれらの各要素若しくは全要素をこれと均等なものに置換した実施形態を採用することが可能であり、これらの実施形態も本願発明の範囲に含まれる。図6は、本発明に係る監視用CCTV装置の構成を示す図である。監視用CCTV装置は、カメラ601、物体検出装置600、指示装置609、および表示装置610で構成される。物体検出装置600は、映像入力回路602と、画像処理プロセッサ603と、プログラムメモリ604と、ワークメモリ605と、外部I/F回路606と、映像出力回路607と、バス608とを具備している。映像入力回路602と、画像処理プロセッサ603と、プログラムメモリ604と、ワークメモリ605と、外部I/F回路606と、映像出力回路607は、バス608に接続されている。バス608は、物体検出装置600内の各機器が、それぞれ、相互にアクセスするためのデータバスである。カメラ601は、監視の対象となる領域監視領域を撮像し、撮像した画像を入力画像として物体検出装置600に出力する。物体検出装置600において、カメラ601から入力された画像は、映像入力回路602に入力される。映像入力回路602は、入力画像を取込み、ワークメモリ605に出力する。ワークメモリ605は、入力画像を記録する。画像処理プロセッサ603は、プログラムメモリ604に記録されているプログラムに従って、ワークメモリ605内に記録された入力画像を処理し、その処理結果を映像出力回路607を介して表示装置610に出力する。表示装置610は、映像出力回路607から入力された処理結果を表示部に表示する。また、指示装置609は、例えばマウス、キーボードなどの指示装置609を使って、オペレータが物体検出装置600を操作する入力装置である。画像処理プロセッサ603は、指示装置609から、外部I/F回路606を介して入力されるオペレータからの指示に基づいて、プログラムメモリ604に記憶されているプログラムのパラメータを変更および修正しながら、入力画像の処理をする。図3によって、本発明の物体検出方法の一実施例を説明する。図3は、本発明の物体検出方法の一実施例について説明するためのフローチャートである。なお、図3のフローチャートの処理は、図6で説明した物体検出装置600の画像処理プロセッサ603が、プログラムメモリ604に記録されているプログラムに従って実行する。図3は、図4で説明した従来の物体検出方法のフローチャートに対して、大きさによる処理停止判定ステップ409を削除し、差分処理ステップ405の前に、検知停止判定処理ステップ301および、検知処理実行判定ステップ302を追加したものである。検知停止判定処理ステップ301の詳細については、後述する。検知処理実行判定ステップ302では、検知停止判定処理ステップ301で判定された結果検知処理実行、または検知処理停止に基づいて、検知処理実行と判定された場合にのみ、差分処理ステップ405、二値化処理ステップ406、ノイズ除去処理ステップ407、ラベリング処理ステップ408、物体判定処理ステップ410、侵入者判定ステップ411、警報処理ステップ412、背景画像閾値作成処理ステップ413、および映像表示処理ステップ414を行う。なお、検知停止判定処理ステップ301が検知処理停止と判定した場合には、入力画像取込ステップ404の処理に戻り、次の入力画像を取込んで、物体の検知処理を行う。次に、検知停止判定処理ステップ301の詳細について、図1および図2を用いて説明する。図1は、本発明の物体検出方法の一実施例における検知停止判定処理ステップを説明するためのフローチャートである。図2は、本発明の物体検出方法の一実施例を説明するための模式図である。図2aは背景画像201、図2bは入力画像202を示す。図2aおよび図2bは、どちらも、画像の幅をM1個のブロックに分割し、画像の高さをN1個のブロックに分割した処理を説明するものである。Br00~BrM0は背景画像201の1行目の0~M番目のブロック、Br0N~BrMNは背景画像201のN行目の0~M番目のブロックである。また、Bn00~BnM0は入力画像202の1行目の0~M番目のブロック、Bn0N~BnMNは入力画像202のN行目の0~M番目のブロックである。さらに、背景画像201および入力画像202において、1ブロックの幅はWB、高さはHBである。またさらに、図2の背景画像201および入力画像202では、門を通過する人および車を監視している。従って、背景画像201には、門と塀がある画像が映り、入力画像202には、門と塀に加え、人を示す物体203と車を示す物体204が映っている。検知停止判定処理ステップ301は、背景画像および入力画像を、画像の幅をM1個のブロック、画像の高さをN1個のブロックに分割し、分割したブロックごとに正規化相関の値および差分値により、物体存在領域を判定する処理である。なお、図1のフローチャートの処理もまた、図6で説明した物体検出装置600の画像処理プロセッサ603が、プログラムメモリ604に記録されているプログラムに従って実行する。図1において、物体存在領域数初期化ステップ101では、物体存在領域のカウンタCを0で初期化するC=0。処理回数N判定ステップ102では、画像の高さ方向のブロック処理回数PnがN以下か否かを判定する。処理回数PnがN以下Pn≦Nであれば処理回数M判定ステップ103の処理に移行し、処理回数PnがNより大きいPn>Nであれば物体存在領域判定処理ステップ108の処理に移行する。なお、判定後、Pnに1を加えて次の処理に移行するPn=Pn1。処理回数M判定ステップ103では、画像の幅方向のブロック処理回数PmがM以下か否かを判定する。処理回数PmがN以下Pm≦Mであれば平均相関値算出ステップ104の処理に移行し、処理回数PmがMより大きいPn>Nであれば処理回数N判定ステップ102の処理に移行する。なお、判定後、Pmに1を加えて次の処理に移行するPm=Pm1。平均相関値算出ステップ104では、処理回数Pn=0、処理回数Pm=0の場合、背景画像201のBr00と、入力画像202のBn00の正規化相関を算出する。正規化相関を用いることにより、差分よりも日照変化等が発生しレベルが変化した場合でも影響を受け難いため、差分処理よりも物体の存在領域の認識精度が高い。平均差分値算出ステップ105では、背景画像201のBr00と、入力画像202のBn00の各画素に対して、差分入力画像-背景画像、正負の符号付で算出しても、絶対値でもどちらでも良いを算出し、平均差分値を算出する。正規化相関では、パターンが無い部分は相関値が正しく得られないため、正規化相関値が0.95未満でも平均差分値の低い部分は物体が存在しないと判定する。相関値および差分を用いた物体領域判定ステップ106では、平均相関値算出ステップ104で得られた平均相関値Raを予め定められた閾値Thcと比較し、かつ、平均差分値算出ステップ105で得られた平均差分値Daを予め定められた閾値Thsと比較し、物体が存在する領域であるか否かを判定する。即ち、Ra<Thcであり、かつ、Da>Thsであった場合には、物体が存在すると判定し、物体存在領域インクリメントステップ107の処理に移行する。また、それ以外であれば、処理回数M判定ステップ103の処理に戻る。物体存在領域インクリメントステップ107では、物体存在領域をカウントアップする。本実施例では、Thc=0.95背景と5以上異なる場合、物体が存在する、Ths=9差分が9以上の場合、物体が存在するとした。例えば、平均相関値算出ステップ104で、処理回数Pn=0、処理回数Pm=0の場合、このステップ107の処理の結果、処理回数Pn=0、処理回数Pm=1となり、背景画像201のBr10と、入力画像202のBn10に対して、平均相関値算出ステップ104、平均差分値算出ステップ105、相関値および差分を用いた物体領域判定ステップ106で物体が存在しているか否かを判定し、物体が存在していると判断した場合、物体存在領域インクリメントステップ107で、物体存在領域をカウントアップする。この処理を、処理回数Pn=N、処理回数Pm=Mとなるまで繰り返す。処理回数Pn=N、処理回数Pm=Mとなった場合には、検知処理停止判定ステップ108の処理に移行する。検知処理停止判定ステップ108では、物体存在領域>ThAが成立した場合には、車が存在すると判定し、検知処理停止フラグ設定ステップ110の処理に移行する。また、物体存在領域>ThAが成立しなかった場合には、検知処理実行フラグ設定ステップ109の処理に移行する。検知処理実行フラグ設定ステップ109では、検知処理実行フラグを設定する。検知処理停止フラグ設定ステップ110では、検知処理停止フラグを設定する。図1~図3の実施例によれば、正規化相関を使用することで物体の存在領域の認識精度を向上する。正規化相関以外に、差分も組合せることにより、パターンが少ない明るさが均一内場所での認識精度の低下を防ぐことができる。また、画素ごとではなく、ブロックごとに物体存在領域を判断するため、物体存在領域が分割され難くなる。その結果、監視領域に人、車の両方が入ってくる環境において、監視領域に車が存在するときには誤検知防止のために処理を停止し、車が存在しないときに侵入者の検知を行う場合、正規化相関処理、差分処理を組合せることにより、車が存在することを認識する性能認識精度が向上した。