"背景との差分から映像中の特徴量を抽出する画像処理装置であって、前記映像中の特徴量を検出する手段と、前記特徴量の継続する時間を検出する手段と、前記特徴量が外乱であるか否かを判定する判定手段とを備え、前記判定手段は、前記継続する時間に基づいて、安定して出現している特徴量が存在するかどうかを判定し、安定して出現している特徴量が存在しない場合は、外乱であると判定することを特徴とする画像処理装置。前記特徴量は、前記映像中の所定の領域毎に抽出されることを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。前記領域とは8×8画素のブロックであることを特徴とする請求項2に記載の画像処理装置。背景との差分から映像中の特徴量を抽出する画像処理方法であって、前記映像中の特徴量を検出する工程と、前記特徴量の継続する時間を検出する工程と、前記特徴量が外乱であるか否かを判定する判定工程とを備え、前記判定工程においては、前記継続する時間に基づいて、安定して出現している特徴量が存在するかどうかを判定し、安定して出現している特徴量が存在しない場合は、外乱であると判定することを特徴とする画像処理方法。請求項4に記載の画像処理方法の各工程をコンピュータに実行させるためのプログラム。しかしながら、水面での光の反射のように常に見えが変化し続けているような外乱に対しては、特許文献1に記載の方法では、差異が連続的に存在するために、やはり物体として検知されてしまうという問題があった。本発明は前述の問題点に鑑み、画像中に外乱が存在する場合であっても、物体と外乱の区別ができるようにすることを目的としている。本発明の画像処理装置は、背景との差分から映像中の特徴量を抽出する画像処理装置であって、前記映像中の特徴量を検出する手段と、前記特徴量の継続する時間を検出する手段と、前記特徴量が外乱であるか否かを判定する判定手段とを備え、前記判定手段は、前記継続する時間に基づいて、安定して出現している特徴量が存在するかどうかを判定し、安定して出現している特徴量が存在しない場合は、外乱であると判定することを特徴とする。本発明によれば、継続して安定する特徴量に注目することにより、水面のように常に見えが変化し続けているような外乱であっても、物体と外乱との区別ができる。以下、本発明の実施形態について、図面を参照しながら説明する。ハードウェア構成図1は、本実施形態における画像処理装置100のハードウェア構成例を示すブロック図である。図1において、CPU101は、ROM102やRAM103に格納されたプログラムに従って命令を実行する。ROM102は、不揮発性メモリであり、本実施形態に係る処理を実行させるためのプログラムやその他の制御に必要なプログラムやデータを格納する。RAM103は、揮発性メモリであり、フレーム画像データなどの一時的なデータを記憶する。2次記憶装置104は、ハードディスクドライブやフラッシュメモリーなどの書き換え可能な記憶装置であり、画像特徴量の情報や画像処理プログラムなどを記憶する。これらの情報はRAM103に転送され、CPU101がプログラムを実行することによりデータを利用する。画像入力装置105は、デジタルビデオカメラやネットワークカメラ、赤外線カメラなどで構成され、画像を入力するものである。入力装置106は、キーボードやマウスなどであり、ユーザからの入力を可能とするものである。表示装置107は、ブラウン管CRTや液晶ディスプレイなどであり、ユーザに対して処理結果などを表示するものである。ネットワークI/F108は、インターネットやイントラネットなどのネットワークと接続を行うモデムやLANなどである。バス109は、これらを接続して相互にデータの入出力を行う。機能構成図2は、本実施形態に係る画像処理装置100の機能構成例を示すブロック図である。図2において、201は映像入力部であり、画像入力装置105により構成され、映像データを入力するものである。202は特徴量抽出部であり、映像より特徴量を抽出するものである。203は差分算出部であり、後述する基準モデル記憶部204より読み出した基準モデル中の特徴量と入力映像の特徴量との差分を求めるものである。204は基準モデル記憶部であり、RAM103や2次記憶装置104により構成され、映像内の各位置の状態を画像特徴量で代表させた基準モデルとして記憶するものである。205は基準モデル更新部であり、差分算出部203の結果に基づいて、入力されるフレーム画像に近い状態を求め、基準モデル記憶部204に記憶している基準モデルを更新するものである。206は外乱判定部であり、基準モデル記憶部204に記憶している基準モデルをもとに、映像中の各位置が所定領域毎に外乱であるかどうかを判定するものである。207は前景背景判定部であり、基準モデル更新部205及び外乱判定部206の処理結果に基づいて、入力映像中の各位置が前景であるか背景であるかを判定するものである。概略処理フロー次に、本実施形態の処理の流れについて図3を用いて説明する。図3は、本実施形態における画像処理装置100による全体的な処理手順の一例を示すフローチャートである。まず、映像入力部201において、撮像などが行われることにより映像データを入力し、所定時間ごとにフレーム画像を得るステップS301。次に、特徴量抽出部202において、フレーム画像から特徴量を抽出し、差分算出部203において、基準モデル記憶部204より基準モデル中の特徴量を読み出して、フレーム画像中の特徴量との差分を算出するステップS302。なお、この処理の詳細については後述する。次に、基準モデル更新部205において、差分算出部203の算出結果に基づいて、入力フレーム画像に近い状態を求め、基準モデル記憶部204中の基準モデルを更新するステップS303。なお、この処理の詳細については後述する。次に、外乱判定部206において、基準モデル記憶部204の基準モデルを参照して、入力フレーム画像内の各位置が外乱であるかどうかを判定するステップS304。なお、この処理の詳細については後述する。次に、前景背景判定部207において、ステップS303における基準モデル更新処理及びステップS304における外乱判定処理の結果より、入力フレーム画像を背景領域と、前景領域とに分けるステップS305。ここで、前景領域が物体の領域に対応する。なお、この処理の詳細については後述する。次に、検出された前景領域を出力するステップS306。出力された前景領域は、表示装置107で入力された映像に矩形として重ね描きされて表示するなどの用途に使用される。次に、電源OFFなどによるユーザからの終了指示の判定を行うS307。この判定の結果、終了指示がない場合は、ステップS301~S306の処理を繰り返す。一方、終了指示があった場合は処理を終了する。次に、ステップS302の差分算出処理の詳細について、図4を用いて説明する。まず、フレーム画像より各位置の状態を表す値として、画像特徴量を取得するステップS401。画像特徴量の例としては、輝度、色、エッジなどが挙げられるが、特にこれらに限定されるものではない。また、画素ごとの特徴量であっても、部分領域毎の特徴量であってもよい。部分領域ごとの特徴量の例としては、8×8画素ブロック内の画素の平均輝度やDCT係数などがあげられる。DCT係数とは、離散コサイン変換DiscreteCosineTransformした結果である。入力フレーム画像がJPEG形式で圧縮符号化されている場合は、既に画像圧縮時に特徴量抽出されているのと同じことになる。したがってこの場合は、JPEG形式の入力フレーム画像よりDCT係数を直接取り出し、これを特徴量として使用するようにしてもよい。本実施形態では、画素ごとの輝度であるとする。なお、フレーム画像の左上の画素を開始点とし、以降、左より右へ、行ごとに下へ移動しながら以降の処理を行うものとする。次に、基準モデル記憶部204に記憶されている基準モデルより、注目している位置の画素の特徴量を取得するステップS402。ここで、基準モデル記憶部204に記憶されている基準モデルについて図5を用いて説明する。アクティブ状態情報の一例を示は、フレーム画像中の各位置の状態を、画像特徴量で現したものである。基準モデルは、基準モデル管理情報及び位置毎基準モデル情報の2つの部分から構成されている。基準モデル管理情報は、位置情報と各位置における位置毎基準モデル情報へのポインタとから構成されている。位置情報はフレーム画像の画素の位置をXY座標で示した値であってもいいし、8×8画素のブロックの位置を、左上から右へ、行ごとに順に振った番号であってもよい。なお、本実施形態では、左上を原点としたフレーム画像の画素の位置をXY座標で示した値であるものとする。位置毎基準モデル情報は、各位置に対応する状態を複数保持する。これは照明の変化や新たな静止物体花瓶などの出現などにより継続する時間と共に変化する背景に対応するためである。保持が可能な状態は上限値が決められており、上限を超えて状態を保持することはできないものとする。各状態には、状態の番号、状態を代表する画像特徴量、作成時刻、出現回数、前回出現時刻、及びアクティブフラグが保持されている。作成時刻とは、その状態が始めて基準モデル内に作成された時刻であり、時間やフレーム番号で表現される。出現回数は、その状態が作成されてから現在までに、入力映像中に類似した状態が出現した回数である。前回出現時刻は、その状態が前回出現した時刻であり、時間やフレーム番号で表現される。アクティブフラグとは、その状態が現在の入力フレーム画像に出現した状態と類似していることを示すフラグである。そして、フレーム画像内で同じ位置における複数の状態は、基準モデル管理情報のポインタで参照された先に、連続して格納される。図5の例では、位置X1,Y1は、1200番地に状態番号1の状態が、続いて、1201番地に状態番号2の状態が格納されている。従って、注目する位置に対応する全ての状態を読み出すためには、基準モデル管理情報から注目する位置とその次の位置のポインタとを参照し、注目位置のアドレスから次の位置の一つ手前のアドレスの前までを読み出せばよい。図4の説明に戻り、基準モデル管理情報より注目している位置の位置毎基準モデル情報へのポインタを参照し、ひとつの状態の特徴量を取得するステップS402。初めての位置であれば、状態番号1の特徴量図5の例では100を取得することになる。次に、前述の基準モデル記憶部204から取得した特徴量と、入力フレーム画像中の同じ位置の特徴量との差分を算出するステップS403。差分の算出方法として、本実施形態では2つの特徴量の差の絶対値を用いるが、特にこれに限定されるものではなく、例えば、差を2乗した値であってもよい。そして差分値をRAM103に入力フレーム画像内の位置と関連付けて一時記憶する。次に、注目する位置で差分を算出していない状態が存在するかどうかを、基準モデル管理情報にある注目する次の位置のポインタに書かれているアドレスまで読み出したかどうかにより判定するステップS404。この判定の結果、差分を算出していない状態が存在する場合は、位置毎基準モデル情報を読み出すアドレスをインクリメントして、次の状態を読み出すステップS405。そして、ステップS402及びS403の処理を繰り返す。一方、ステップS404の判定の結果、差分を算出していない状態が存在する場合は、次に、注目する位置について、入力フレーム画像と基準モデル中の全ての状態との差分値の中から、最小の値を求めるステップS406。このときの最小差分値と対応する状態番号、及び入力フレーム画像内の位置を関連付けて最小差分値情報としてRAM103に一時記憶する。なお、図6には、最小差分値情報の一例を示している。次に、フレーム画像中の全ての画素位置について、処理を行ったかどうかを判定するステップS407。この判定の結果、全ての画素の処理を行っていない場合は次の画素へ処理を進めステップS408、ステップS401~S406までの処理を繰り返す。一方、全ての画素の処理を行った場合は処理を終了する。なお、本実施形態における処理の開始時は基準モデルが記憶されていないので、差分算出の値として、最大値などを設定しておく。後述するようにこれらは全て、新規の状態と判定されることになる。次に、ステップS303の基準モデルの更新処理の詳細について、図7を用いて説明する。まず、ステップS302の差分差出処理の結果である最小差分値を、フレーム画像の左上の画素を開始点とし、以降、左より右へ、行ごとに下へ移動しながら順に一つずつRAM103中の図6に示した最小差分値情報より取得するステップS701。次に、注目する位置における最小差分値と閾値Aとを比較するステップS702。この比較では、差分値が閾値Aより小さい場合は、基準モデルに記憶されている状態に類似していると判定できる。逆に差分値が閾値A以上である場合は、基準モデルに記憶されているどの状態とも違い、新しい状態であると判定できる。このように、ステップS702の比較により基準モデルに類似する状態が存在すると判定した場合は、最小差分値情報中の状態番号を参照し、基準モデル中のその状態のアクティブフラグをONに設定するステップS703。そして、出現回数をインクリメントするステップS704。なお、出現回数は入力フレーム画像内の位置に関連付けてアクティブ状態情報としてRAM103に一時記憶される。図8には、アクティブ状態情報の一例を示している。一方、ステップS702の比較により新しい状態であると判定された場合は、基準モデルへの追加を行うために、まず、基準モデル中の状態数が上限に達しているかどうかを判定するステップS705。この判定の結果、上限に達していない場合はステップS707に進み、上限に達している場合は、これ以上追加できないので、前回出現時刻が最も古い状態をクリアするステップS706。これは前回出現時刻が最も古い状態が、次に出現する可能性が最も小さいと考えられるからである。次に、入力フレーム画像の特徴量を追加するステップS707。そして、現在時刻を本状態の基準モデル内に作成した時刻として追加するステップS708。なお、本実施形態では現在のフレーム番号を用いるが、もちろん、何時何分何秒といった通常の時刻表現を用いても構わない。そして、出現回数は新しく出現した状態であるので1とするステップS709。なお、ステップS704と同様に出現回数は入力フレーム画像内の位置に関連付けてアクティブ状態情報としてRAM103に一時記憶される。そして、アクティブフラグをONに設定するステップS710。次に、現在時刻を前回出現時刻に設定し、次回参照されたときに、前回出現した時刻がわかるようにするステップS711。そして、フレーム画像中の全ての画素位置について、処理を行ったかどうかを判定するステップS712。この判定の結果、全ての画素について処理を行っていない場合は次の画素へ処理が進みステップS713、ステップS701~S711までの処理を繰り返す。一方、全ての画素について処理を行った場合はそのまま処理を終了する。なお、ステップS302の差分算出処理の詳細な説明で述べたように、処理の開始時は、差分値が最大値に設定されている。従って、ステップS702において、新規の状態と判定され、全て基準モデルに追加されることになる。このようにして装置の開始時に、基準モデルが初期化される。このように更新の間隔が大きいほど安定した特徴量となる。次に、ステップS304の外乱判定処理の詳細について、図9を用いて説明する。外乱判定処理は大きく分けると2つの判定方法から構成されており、画素ごとにステップS901~S906までの第1の判定と、ステップS908~S913までの第2の判定とが行われる。まず、第1の判定方法について述べる。水面での光の反射のような外乱は見え方が刻々と変化し続けている。これはフレーム画像内のある位置で観測すると、次々と過去とは異なる新しい状態が現れることに対応する。即ち、図5に示す基準モデルへ次々と新規の状態として追加されるようになる。つまり、大量の状態が短期間に追加されることになり、基準モデル内に記憶できる状態の上限数を使いきってしまい、置き換えが発生する。全ての状態がその作成時刻が現在時刻に近くなっている。これを判定しているのが、ステップS901~S906の処理である。まず、チェックフラグを初期化しOFFに設定するステップS901。チェックフラグは、後述するステップS902の条件が成り立つ状態があったかどうかを判定するためのフラグである。次に、現在時刻-作成時刻が所定の閾値B未満であるかどうかを判定するステップS902。この判定の結果、閾値B以上である場合は、チェックフラグをONにするステップS903。一方、閾値B未満である場合はステップS904に進む。次に、注目する位置で全ての状態についてチェックを行ったかどうかを、基準モデル管理情報にある注目する次の位置のポインタに書かれているアドレスまで読み出したかどうかにより判定するステップS904。この判定の結果、全ての状態についてチェックを行っていない場合は、位置毎基準モデル情報を読み出すアドレスをインクリメントして、次の状態を読み出すステップS905。そして、ステップS902~S903の処理を繰り返す。一方、ステップS904の判定の結果、全ての状態についてチェックを行った場合は、チェックフラグを確認するステップS906。この確認の結果、OFFである場合は、全ての状態の作成時刻が所定時間閾値B未満に作成されたことになる。これは基準モデルへの新規の状態の追加が次々と起こったことを示しているので、外乱と判定するステップS907。そして、外乱であることを示す外乱フラグをONにして、位置と関連付け、外乱位置情報としてRAM103に一時保存する。なお、図10には、外乱位置情報の一例を示している。次に、第2の判定方法について述べる。第1の判定によって、見えの変化が激しい外乱については判定が可能であるが、見えの変化が緩やかな場合は、比較的長い時間をかけて基準モデル内に記憶できる状態の上限数を上回る。従って、前述の判定では外乱と判定するためには、閾値Bを大きくする必要がある。しかし、閾値Bを大きくすると、通常の背景は長い時間存在する状態なので、通常の背景も外乱と判定してしまうことになる。そこで、見えの変化が起こっていれば、映像中に同じ状態が出現する頻度が低くなる性質を利用する。これは図5に示す基準モデル中の全ての状態の出現回数が少ないことにより判定できる。具体的には、ステップS908~S913の処理により判定できる。まず、チェックフラグを初期化し、OFFに設定するステップS908。チェックフラグは、ステップS909の条件が成り立つ状態があったかどうかを判定するためのフラグである。次に、主出現回数が所定の閾値C未満であるかどうかを判定するステップS909。この判定の結果、閾値C以上である場合は、チェックフラグをONにするステップS910。一方、閾値C未満である場合は、ステップS911に進む。次に、注目する位置で全ての状態についてチェックを行ったかどうかを、基準モデル管理情報にある注目する次の位置のポインタに書かれているアドレスまで読み出したかどうかにより判定するステップS911。この判定の結果、全ての状態についてチェックを行っていない場合は、位置毎基準モデル情報を読み出すアドレスをインクリメントして、次の状態を読み出すステップS912。そして、ステップS909~S910の処理を繰り返す。一方、ステップS911の判定の結果、全ての状態についてチェックを行った場合は、チェックフラグを確認するステップS913。この確認の結果、OFFである場合は全ての状態の出現回数が所定回数閾値C未満であったことになる。これは映像中で同じ状態が出現する頻度が低かったことを示しているので、外乱と判定するステップS907。そして、外乱であることを示す外乱フラグをONにして、位置と関連付け、外乱位置情報としてRAM103に一時保存する。一方、ステップS913の確認の結果、チェックフラグがONである場合は、2つの外乱の条件を満たしていないことになるので、外乱でないと判定するステップS914。そして、外乱フラグをOFFにして、位置と関連付け、外乱位置情報としてRAM103に一時保存する。次に、フレーム画像中の全ての画素位置について、処理を行ったかどうかを判定するステップS915。この判定の結果、全ての画素について処理を行っていない場合は、次の画素へ処理が進みステップS916、ステップS901~S914までの処理を繰り返す。一方、全ての画素について処理を行った場合はそのまま処理を終了する。次に、ステップS305の前景背景判定処理の詳細について、図11を用いて説明する。まず、ステップS304の外乱判定処理の結果である各位置が外乱であるかどうかを、フレーム画像の左上の画素を開始点として、RAM103中の図10に示す外乱位置情報より取得するステップS1101。なお、以降、左より右へ、行ごとに下へ移動しながら順に一つずつ同様に処理する。次に、外乱フラグがONであるかどうかを判定するステップS1102。この判定の結果、外乱フラグがONである場合は、前景とせず背景と判定し、前景フラグをOFFにして前景位置情報に追加するステップS1106。なお、図12には、前景フラグ位置情報の一例を示している。また、本実施形態では、外乱は背景として扱っているが、外乱であることをフラグなどで示し、これを出力するようにしてもよい。一方、ステップS1102の判定の結果、外乱フラグがOFFである場合は、ステップS303の基準モデルの更新処理の結果であるアクティブな状態を、RAM103中の図8に示すアクティブ状態情報より取得するステップS1103。なお、読み出す順序は、ステップS1101と同様である。次に、アクティブな状態の出現回数が所定の閾値D以上であるかどうかを判定するステップS1104。この判定の結果、閾値Dよりも少ない場合は、前景と判定し、前景であることを示す前景フラグをONにして、前景位置情報とするステップS1105。一方、ステップS1104の判定の結果、閾値D以上である場合は背景と判定し、前景フラグをOFFにして前景位置情報に追加するステップS1106。次に、フレーム画像中の全ての画素位置について、処理を行ったかどうかを判定するステップS1107。この判定の結果、全ての画素について処理を行っていない場合は、次の画素へ処理が進みステップS1108、ステップS1101~S1106までの処理を繰り返す。このように、全ての画素について、処理が終わるとそれぞれの画素が前景であるか背景であるかの判別が終了する。ステップS1107の判定の結果、全ての画素について処理を行った場合は、RAM103中の図12に示す前景位置情報を参照して、隣り合う画素が共に前景と判定された画素同士を一つの領域とみなす領域統合。そして、領域ごとに外接矩形をとり、前景領域情報を作成するステップS1109。なお、図13には、前景領域情報の一例を示している。前景領域情報は、前景領域の個数と、各前景領域の外接矩形の左上の点の座標x1、y1と右下の点の座標x2、y2とから構成される。なお、本実施形態の領域統合処理は必ずしも必須の処理ではなく、図12に示す前景位置情報をそのまま出力するようにしても構わない。どちらにするかは、画像処理装置100の出力を利用するアプリケーションに依存する。以上のように本実施形態によれば、継続して安定する特徴量に注目することにより、水面のように常に見えが変化し続けているような外乱であっても、物体と外乱との区別ができる。その他の実施形態図14は、他の実施形態おける画像処理装置1400のハードウェア構成例を示すブロック図である。なお、前述した実施形態と共通する部分には同じ番号を付与している。ブロック構成としては本発明のプログラムを記録したDVDまたはCDのような光ディスク1411、外部記憶入出力装置1410を追加しているところが前述した実施形態と異なる。例えば、プログラムを記録した光ディスク1411を外部記憶入出力装置1410に挿入すると、CPU101は光ディスク1411からプログラムを読み取って、RAM103に展開する。これにより前述した実施形態と同様の処理を実現することができる。また、図1及び図14において、各装置はバス109によって接続されているが、一部の装置をネットワークI/F108により接続して構成してもよい。例えば、画像入力装置105をネットワークI/F108により接続して画像を入力するように構成してもよい。また、特徴量抽出部202から前景背景判定部207までの全てを集積回路チップに納め、画像入力装置105と一体化させ、図13に示す前景領域情報をLANケーブルなどを介して、PCで受信するようにしてもよい。また、本発明は、以下の処理を実行することによっても実現される。即ち、上述した実施形態の機能を実現するソフトウェアプログラムを、ネットワーク又は各種記憶媒体を介してシステム或いは装置に供給し、そのシステム或いは装置のコンピュータまたはCPUやMPU等がプログラムを読み出して実行する処理である。"