JP3047658B2 - 移動体検出における２値化しきい値決定方法 - Google Patents
移動体検出における２値化しきい値決定方法Info
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- JP3047658B2 JP3047658B2 JP5008965A JP896593A JP3047658B2 JP 3047658 B2 JP3047658 B2 JP 3047658B2 JP 5008965 A JP5008965 A JP 5008965A JP 896593 A JP896593 A JP 896593A JP 3047658 B2 JP3047658 B2 JP 3047658B2
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像処理を用いた移動
体検出における２値化しきい値決定方法に関する。
体検出における２値化しきい値決定方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】一般に画像処理を用いた移動体検出にお
いては、移動体を検出する方法として、フレーム間の差
分をとるフレーム間差分法、連続画像の各画像間の対応
点を算出する対応点法、背景画像と入力画像の差分をと
る背景差分法などがある。
いては、移動体を検出する方法として、フレーム間の差
分をとるフレーム間差分法、連続画像の各画像間の対応
点を算出する対応点法、背景画像と入力画像の差分をと
る背景差分法などがある。
【０００３】フレーム間差分法は、ある時間間隔をおい
て入力された２枚の画像の差分をとる方法である。この
ため、構成が簡単であるが、差分の結果得られる領域
は、対称物そのものを表わさないため、その結果のみか
ら移動体の像を抽出することは困難である。
て入力された２枚の画像の差分をとる方法である。この
ため、構成が簡単であるが、差分の結果得られる領域
は、対称物そのものを表わさないため、その結果のみか
ら移動体の像を抽出することは困難である。
【０００４】また対応点法は、画像を小領域に分割し、
それぞれの小領域を特徴づける形状パラメータを算出
し、画像間でこの形状パラメータの相関をとることによ
って対応点を算出する方法である。このため、処理が重
く、物体の回転や形状の変化がある場合には、各小領域
の形状パラメータが変わってしまい、対応点を検出する
ことが困難となる。
それぞれの小領域を特徴づける形状パラメータを算出
し、画像間でこの形状パラメータの相関をとることによ
って対応点を算出する方法である。このため、処理が重
く、物体の回転や形状の変化がある場合には、各小領域
の形状パラメータが変わってしまい、対応点を検出する
ことが困難となる。
【０００５】背景差分法は、抽出対象物体と背景画像と
が含まれている入力画像から背景画像をひくことによ
り、抽出対象物体の像を得る方法である。この方法は、
正しい背景画像があれば、良好に対象物体を抽出できる
ため、あらかじめ抽出対象物体を含まない背景画像を取
り込んでおく必要があるが、背景が変化した場合には正
しい結果が得られなくなる。したがって、背景の生成方
法が問題になる。
が含まれている入力画像から背景画像をひくことによ
り、抽出対象物体の像を得る方法である。この方法は、
正しい背景画像があれば、良好に対象物体を抽出できる
ため、あらかじめ抽出対象物体を含まない背景画像を取
り込んでおく必要があるが、背景が変化した場合には正
しい結果が得られなくなる。したがって、背景の生成方
法が問題になる。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】従来の動き検出におけ
る背景差分法において、２値化のしきい値および背景積
分パラメータは、それぞれ個別に設定されていた。２値
化のしきい値には、画像に対して均一に設定する方法、
画像を背景の反射率の違いによって領域を分割してそれ
ぞれの領域ごとに設定する方法がある。また、背景積分
パラメータについては、背景変化量を測定し、その変化
領域ごとに適応的に設定する方法があった。これらのう
ち、画像内の動き抽出処理領域に対して均一な積分パラ
メータを設定する方法としては、特開昭６２−１１４０
６４号公報に記載された方法がある。この方法は、入力
画像ｆ（ｎ）、古い背景画像をｇ（ｎ−１）とすると、
更新される背景画像ｇ（ｎ）を、 ｇ（ｎ）＝Ａ×ｆ（ｎ）＋（１−Ａ）×ｇ（ｎ−１） …（１） とするものである。ここでＡは定数であり、総ての画素
とも共通である。しかしながら、この方法によると、抽
出対象物体の移動速度や表面の反射率、しきい値によっ
て、抽出される領域に穴や尾が発生し、抽出領域の形状
が変形してしまう問題があった。
る背景差分法において、２値化のしきい値および背景積
分パラメータは、それぞれ個別に設定されていた。２値
化のしきい値には、画像に対して均一に設定する方法、
画像を背景の反射率の違いによって領域を分割してそれ
ぞれの領域ごとに設定する方法がある。また、背景積分
パラメータについては、背景変化量を測定し、その変化
領域ごとに適応的に設定する方法があった。これらのう
ち、画像内の動き抽出処理領域に対して均一な積分パラ
メータを設定する方法としては、特開昭６２−１１４０
６４号公報に記載された方法がある。この方法は、入力
画像ｆ（ｎ）、古い背景画像をｇ（ｎ−１）とすると、
更新される背景画像ｇ（ｎ）を、 ｇ（ｎ）＝Ａ×ｆ（ｎ）＋（１−Ａ）×ｇ（ｎ−１） …（１） とするものである。ここでＡは定数であり、総ての画素
とも共通である。しかしながら、この方法によると、抽
出対象物体の移動速度や表面の反射率、しきい値によっ
て、抽出される領域に穴や尾が発生し、抽出領域の形状
が変形してしまう問題があった。
【０００７】本発明は、このような従来の問題を解決す
るものであり、背景積分法を使って背景更新した場合の
抽出移動物体の抽出領域の精度を向上させることのでき
る移動体検出における２値化しきい値決定方法を提供す
ることを目的とする。
るものであり、背景積分法を使って背景更新した場合の
抽出移動物体の抽出領域の精度を向上させることのでき
る移動体検出における２値化しきい値決定方法を提供す
ることを目的とする。
【０００８】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記目的を達
成するために、入力画像と背景画像の差分値画像を得、
しきい値を各画素においてその差分値画像の半分に設定
するようにしたものである。
成するために、入力画像と背景画像の差分値画像を得、
しきい値を各画素においてその差分値画像の半分に設定
するようにしたものである。
【０００９】本発明はまた、入力画像と背景画像の差分
値画像と抽出対象物体の動き切る時間の推定値を利用し
て２値化のしきい値と背景積分パラメータとを決定する
ようにしたものである。
値画像と抽出対象物体の動き切る時間の推定値を利用し
て２値化のしきい値と背景積分パラメータとを決定する
ようにしたものである。
【００１０】
【作用】本発明は、上記方法により、精度の良い動き抽
出を行なうことができる。また、画像内の動き抽出処理
領域に対して、均一な積分パラメータを設定する場合、
入力画像から抽出対象物体の動き切る時間の推定値を算
出し、その算出結果と、抽出対象物体の表面の反射率に
よって変化をもった対象物体の背景との差分値によって
しきい値を決定し、さらに背景積分パラメータを決定す
ることにより、精度の良い対象物体の抽出が可能とな
る。
出を行なうことができる。また、画像内の動き抽出処理
領域に対して、均一な積分パラメータを設定する場合、
入力画像から抽出対象物体の動き切る時間の推定値を算
出し、その算出結果と、抽出対象物体の表面の反射率に
よって変化をもった対象物体の背景との差分値によって
しきい値を決定し、さらに背景積分パラメータを決定す
ることにより、精度の良い対象物体の抽出が可能とな
る。
【００１１】
【実施例】以下、本発明の一実施例を図を用いて説明す
る。図１は本発明の一実施例における背景画像を用いて
移動体抽出処理を行なうための処理を示すフローダイヤ
グラムである。
る。図１は本発明の一実施例における背景画像を用いて
移動体抽出処理を行なうための処理を示すフローダイヤ
グラムである。
【００１２】図１に示すように、まずステップ１００で
画像を入力し、次いでステップ１０１で入力画像Ｉ
（ｉ，ｊ）をｉ方向にｍ間引きし、ｊ方向にｎ間引く処
理を行ない、処理画像を作成する。ここでｍ×ｎ画素の
ブロックを１処理画素とし、そのレベルは各画素の平均
値をとる。このように各画素の平均値をとることによっ
て、各画素の固定的なノイズや暗電流によるノイズを低
減することができる。
画像を入力し、次いでステップ１０１で入力画像Ｉ
（ｉ，ｊ）をｉ方向にｍ間引きし、ｊ方向にｎ間引く処
理を行ない、処理画像を作成する。ここでｍ×ｎ画素の
ブロックを１処理画素とし、そのレベルは各画素の平均
値をとる。このように各画素の平均値をとることによっ
て、各画素の固定的なノイズや暗電流によるノイズを低
減することができる。
【００１３】さらに、入力画像と背景画像の差分を取る
タイミングをフレームの枚数で決める。例えば、５フレ
ームとした場合フレーム間引き率は５と言うように表現
する。この処理もステップ１０１の間引き処理で行な
う。フレーム間引き率を可変とする理由は、抽出対象物
体の移動速度が必ずしも一定ではなく、その移動速度に
合わせて処理を変化させる必要があるからである。詳し
くは、しきい値制御処理ステップ１０６の説明の際に述
べる。
タイミングをフレームの枚数で決める。例えば、５フレ
ームとした場合フレーム間引き率は５と言うように表現
する。この処理もステップ１０１の間引き処理で行な
う。フレーム間引き率を可変とする理由は、抽出対象物
体の移動速度が必ずしも一定ではなく、その移動速度に
合わせて処理を変化させる必要があるからである。詳し
くは、しきい値制御処理ステップ１０６の説明の際に述
べる。
【００１４】ステップ１０１で間引かれた処理画像ｆ
（ｎ）と、ＣＰＵによる機能設定処理ステップ１０４お
よび積分制御処理ステップ１０３により背景メモリに設
定された背景画素ｇ（ｎ−１）に対し、ステップ１０２
で次式により新しい背景画素ｇ（ｎ）を更新して記憶す
る。
（ｎ）と、ＣＰＵによる機能設定処理ステップ１０４お
よび積分制御処理ステップ１０３により背景メモリに設
定された背景画素ｇ（ｎ−１）に対し、ステップ１０２
で次式により新しい背景画素ｇ（ｎ）を更新して記憶す
る。
【００１５】 ｇ（ｎ）＝ａ×ｆ（ｎ）＋（１−ａ）×ｇ（ｎ−１） …（２） ステップ１０１で間引かれた処理画像とステップ１０２
で更新された背景画素とを、状況判断処理ステップ１１
６で得られた情報を基に制御されるしきい値制御処理ス
テップ１０６によって得られたしきい値を基に、ステッ
プ１０５で差分処理を行ない、２値化画像を得る。
で更新された背景画素とを、状況判断処理ステップ１１
６で得られた情報を基に制御されるしきい値制御処理ス
テップ１０６によって得られたしきい値を基に、ステッ
プ１０５で差分処理を行ない、２値化画像を得る。
【００１６】ここで、上記式（２）における積分パラメ
ータａの値は、入力画像に対して一様である。背景を更
新する手法とし、動きの抽出された領域の背景を更新せ
ずに背景を作成する方法もあるが、以下の理由で積分パ
ラメータａの値を入力画像に対して一様にすることとし
た。 （１） 背景を生成する方法を簡略化し、ハードウェア
およびソフトウェアの負担を減らし、コストダウンを図
る。 （２） 背景を生成する方法を簡略化することで、監視
分野のように規則性のない背景を持つ場合、場当たり的
なチューニングを省き、メンテナンスフリーを実現す
る。
ータａの値は、入力画像に対して一様である。背景を更
新する手法とし、動きの抽出された領域の背景を更新せ
ずに背景を作成する方法もあるが、以下の理由で積分パ
ラメータａの値を入力画像に対して一様にすることとし
た。 （１） 背景を生成する方法を簡略化し、ハードウェア
およびソフトウェアの負担を減らし、コストダウンを図
る。 （２） 背景を生成する方法を簡略化することで、監視
分野のように規則性のない背景を持つ場合、場当たり的
なチューニングを省き、メンテナンスフリーを実現す
る。
【００１７】しかしながら、積分パラメータａの値を入
力画像に対して一様にすると、抽出対象物体の領域も背
景として更新されてしまい、物体の動き切る時間と２値
化のしきい値、物体の表面の反射率の違いによって、図
２のように、抽出対象領域１２０に穴１２１と尾１２２
が発生してしまい、抽出結果１２３のように抽出されて
しまうこと、および背景画像が光源の変化によって、反
射率の異なる領域で動きとして抽出されてしまうことな
どの欠点が発生する。前者は、物体の表面の反射率の違
いを入力画像と背景画像の差分値から２値化のしきい値
を抽出対象物体ごと設定することにより、また物体の動
き切る時間を推定計算し、２値化のしきい値と推定され
た物体の動き切る時間とから背景積分パラメータを決定
することにより、穴と尾の発生を防ぐことができる。後
者についても、抽出されてしまった結果に基づき、前者
と同様に抽出領域の推定計算とそれぞれにしきい値を決
定すること、抽出された領域の大きさをあらかじめ設定
した抽出対象物体の大きさ（画素数）の範囲に因って、
ステップ１１１における大小領域除去処理で除去するこ
と、および抽出領域の大きさの変動に対して制限を加
え、制限値を越えた場合については、その領域を除去す
ることにより対応することができる。
力画像に対して一様にすると、抽出対象物体の領域も背
景として更新されてしまい、物体の動き切る時間と２値
化のしきい値、物体の表面の反射率の違いによって、図
２のように、抽出対象領域１２０に穴１２１と尾１２２
が発生してしまい、抽出結果１２３のように抽出されて
しまうこと、および背景画像が光源の変化によって、反
射率の異なる領域で動きとして抽出されてしまうことな
どの欠点が発生する。前者は、物体の表面の反射率の違
いを入力画像と背景画像の差分値から２値化のしきい値
を抽出対象物体ごと設定することにより、また物体の動
き切る時間を推定計算し、２値化のしきい値と推定され
た物体の動き切る時間とから背景積分パラメータを決定
することにより、穴と尾の発生を防ぐことができる。後
者についても、抽出されてしまった結果に基づき、前者
と同様に抽出領域の推定計算とそれぞれにしきい値を決
定すること、抽出された領域の大きさをあらかじめ設定
した抽出対象物体の大きさ（画素数）の範囲に因って、
ステップ１１１における大小領域除去処理で除去するこ
と、および抽出領域の大きさの変動に対して制限を加
え、制限値を越えた場合については、その領域を除去す
ることにより対応することができる。
【００１８】ここで、前者の物体の表面の反射率の違い
を入力画像と背景画像の差分値から２値化のしきい値を
抽出対象物体ごと設定し、物体の動き切る時間を推定計
算し、２値化のしきい値と、推定された物体の動き切る
時間から背景積分パラメータを決定する方法について述
べる。
を入力画像と背景画像の差分値から２値化のしきい値を
抽出対象物体ごと設定し、物体の動き切る時間を推定計
算し、２値化のしきい値と、推定された物体の動き切る
時間から背景積分パラメータを決定する方法について述
べる。
【００１９】まず、物体の動き切る時間は、抽出された
領域の移動方向を軌跡メモリから一つ前の処理で得られ
た重心点と現在処理した重心点を得る。次に、それぞれ
の重心点を通る直線によって、移動方向と、移動速度、
移動方向の抽出領域の画素数を測定し、物体の動き切る
時間を推定演算する。次に、背景画像Ｆ（ｉ，ｊ）と入
力画像Ｉ（ｉ，ｊ）の差分画像Ｃ（ｉ，ｊ）を作成し、
それぞれの画素（ｉ，ｊ）にＣ（ｉ，ｊ）／２を割り当
てた空間的しきい値Ｃthを作る。作成されたＣ th（ｉ，
ｊ）を利用して、差分画像を２値化する。ここで得られ
たＣ（ｉ，ｊ）とＣth（ｉ，ｊ）から以下の２つの式を
使って、最適な背景積分パラメータａを作る。
領域の移動方向を軌跡メモリから一つ前の処理で得られ
た重心点と現在処理した重心点を得る。次に、それぞれ
の重心点を通る直線によって、移動方向と、移動速度、
移動方向の抽出領域の画素数を測定し、物体の動き切る
時間を推定演算する。次に、背景画像Ｆ（ｉ，ｊ）と入
力画像Ｉ（ｉ，ｊ）の差分画像Ｃ（ｉ，ｊ）を作成し、
それぞれの画素（ｉ，ｊ）にＣ（ｉ，ｊ）／２を割り当
てた空間的しきい値Ｃthを作る。作成されたＣ th（ｉ，
ｊ）を利用して、差分画像を２値化する。ここで得られ
たＣ（ｉ，ｊ）とＣth（ｉ，ｊ）から以下の２つの式を
使って、最適な背景積分パラメータａを作る。
【００２０】
【数１】
【００２１】
【数２】
【００２２】ここで、ｔは物体の動き切る時間、式
（３）は、穴が発生しない背景積分パラメータａの範
囲、式（４）は、尾が発生しない背景積分パラメータａ
の範囲である。この範囲をグラフ化したものが、図３で
ある。ｔ0、ｔ1、ｔ2の関係はｔ0＞ｔ1＞ｔ2である。さ
らに、このグラフをｔ＝ｔ0の場合について抜き出した
ものが図４である。図４でｔ＝ｔ0の場合に穴も尾も発
生しない積分パラメータａの値は、斜線部の範囲であ
る。この斜線部に入るように積分パラメータａの値を決
定すればよく、この積分パラメータａを使って背景を更
新すればよい。
（３）は、穴が発生しない背景積分パラメータａの範
囲、式（４）は、尾が発生しない背景積分パラメータａ
の範囲である。この範囲をグラフ化したものが、図３で
ある。ｔ0、ｔ1、ｔ2の関係はｔ0＞ｔ1＞ｔ2である。さ
らに、このグラフをｔ＝ｔ0の場合について抜き出した
ものが図４である。図４でｔ＝ｔ0の場合に穴も尾も発
生しない積分パラメータａの値は、斜線部の範囲であ
る。この斜線部に入るように積分パラメータａの値を決
定すればよく、この積分パラメータａを使って背景を更
新すればよい。
【００２３】また、しきい値については、空間的しきい
値Ｃth（ｉ，ｊ）に対して、固定的なノイズなどに入力
画像を得る時に発生するものを除去するために下限値を
設ける必要がある。下限値は、入力画像と背景画像の差
分値Ｃ（ｉ，ｊ）を得る際に、各画素の時間的なばらつ
きを測定し、その結果から決定すればよい。
値Ｃth（ｉ，ｊ）に対して、固定的なノイズなどに入力
画像を得る時に発生するものを除去するために下限値を
設ける必要がある。下限値は、入力画像と背景画像の差
分値Ｃ（ｉ，ｊ）を得る際に、各画素の時間的なばらつ
きを測定し、その結果から決定すればよい。
【００２４】加えて、ｔの範囲が物体の動く速度によっ
て、ダイナミックに変化することから、図４の斜線部の
範囲が大きく変化してしまう。その対策として、先に説
明したように、物体の動く速度の範囲を予め設定してお
くことで、その範囲に適したフレーム間引き率を選択す
れば良い。例えば、物体の動く速度の範囲を３段階に調
整できるスイッチを設ける方法や、今回のように物体の
動き切る時間の推定演算を行ない、その値を統計処理し
た結果から決定する方法などを用いる。
て、ダイナミックに変化することから、図４の斜線部の
範囲が大きく変化してしまう。その対策として、先に説
明したように、物体の動く速度の範囲を予め設定してお
くことで、その範囲に適したフレーム間引き率を選択す
れば良い。例えば、物体の動く速度の範囲を３段階に調
整できるスイッチを設ける方法や、今回のように物体の
動き切る時間の推定演算を行ない、その値を統計処理し
た結果から決定する方法などを用いる。
【００２５】差分処理ステップ１０５で得られた２値化
画像にステップ１０７でＭ×Ｍのメディアンフィルタを
Ｍ／２でかける。これは、ノイズの除去ができることお
よびサイズの調整によって抽出対象物体の表面の不均一
性を吸収できることの２点において効果がある。このう
ち、後者については、対象物体の処理画像上の大きさ
は、カメラと物体の距離、対象物体の実際の大きさ、空
間間引き率、レンズの焦点距離、ＣＣＤの画素数とアス
ペクト比から決定されるので、それぞれの情報が得られ
れば、抽出対象物体の大きさに基づいて、メディアンフ
ィルタのサイズを決定すればよい。
画像にステップ１０７でＭ×Ｍのメディアンフィルタを
Ｍ／２でかける。これは、ノイズの除去ができることお
よびサイズの調整によって抽出対象物体の表面の不均一
性を吸収できることの２点において効果がある。このう
ち、後者については、対象物体の処理画像上の大きさ
は、カメラと物体の距離、対象物体の実際の大きさ、空
間間引き率、レンズの焦点距離、ＣＣＤの画素数とアス
ペクト比から決定されるので、それぞれの情報が得られ
れば、抽出対象物体の大きさに基づいて、メディアンフ
ィルタのサイズを決定すればよい。
【００２６】ステップ１０７でメディアンフィルタリン
グされた結果をステップ１０８でマスク処理して処理領
域の限定を行なう。マスクはステップ１０９でマスクパ
タンを用いて作られる。次いでマスク処理された結果得
られた処理画像にステップ１１０でラベリング処理を行
ない、次のステップ１１１に移る。
グされた結果をステップ１０８でマスク処理して処理領
域の限定を行なう。マスクはステップ１０９でマスクパ
タンを用いて作られる。次いでマスク処理された結果得
られた処理画像にステップ１１０でラベリング処理を行
ない、次のステップ１１１に移る。
【００２７】ステップ１１１では、領域連結処理、大小
領域除去を施す。ここでは、あらかじめ入力された抽出
対象物体の大きさの範囲に対して、抽出領域の大きさを
比較し、範囲に合わない対象を除去する処理を行なう。
これにより、入力画像に雪、犬、猫など、抽出対象物体
と明らかに大きさの異なるノイズ成分を除去することが
できる。さらにこの領域連結、大小領域除去処理を施し
た画像と軌跡をステップ１１３の処理結果から状況判断
（動き切る時間の推定値算出）を行ない、その結果を用
いてステップ１０６でしきい値制御処理を行ない、制御
情報を更新する。ステップ１１１で領域連結処理、大小
領域除去された画像は、それぞれの重心がステップ１１
２で計算処理され、その結果得られたそれぞれのラベル
の重心の軌跡をステップ１１３で求め、その軌跡をステ
ップ１１４で軌跡メモリに記憶し、ステップ１１５で表
示を切り換える。
領域除去を施す。ここでは、あらかじめ入力された抽出
対象物体の大きさの範囲に対して、抽出領域の大きさを
比較し、範囲に合わない対象を除去する処理を行なう。
これにより、入力画像に雪、犬、猫など、抽出対象物体
と明らかに大きさの異なるノイズ成分を除去することが
できる。さらにこの領域連結、大小領域除去処理を施し
た画像と軌跡をステップ１１３の処理結果から状況判断
（動き切る時間の推定値算出）を行ない、その結果を用
いてステップ１０６でしきい値制御処理を行ない、制御
情報を更新する。ステップ１１１で領域連結処理、大小
領域除去された画像は、それぞれの重心がステップ１１
２で計算処理され、その結果得られたそれぞれのラベル
の重心の軌跡をステップ１１３で求め、その軌跡をステ
ップ１１４で軌跡メモリに記憶し、ステップ１１５で表
示を切り換える。
【００２８】
【発明の効果】以上のように、本発明によれば、入力画
像Ｉ（ｉ，ｊ）と背景画像Ｆ（ｉ，ｊ）の差分値画像Ｄ
（ｉ，ｊ）を得、しきい値をＤ（ｉ，ｊ）／２に設定す
ることにより、抽出対象物体の抽出を抽出領域の変形が
なく良好に抽出することができる。また、画像内の動き
抽出処理領域に対して、均一な積分パラメータを設定す
る場合、入力画像Ｉ（ｉ，ｊ）と背景画像Ｆ（ｉ，ｊ）
の差分値画像Ｄ（ｉ，ｊ）と抽出対象物体の動き切る時
間を利用して２値化のしきい値と背景積分パラメータと
を決定することにより、背景と抽出対象物体の存在の状
態によって、背景の更新方法を変えることなく、メンテ
ナンスフリーで、構成が簡単な動きの抽出ができる。
像Ｉ（ｉ，ｊ）と背景画像Ｆ（ｉ，ｊ）の差分値画像Ｄ
（ｉ，ｊ）を得、しきい値をＤ（ｉ，ｊ）／２に設定す
ることにより、抽出対象物体の抽出を抽出領域の変形が
なく良好に抽出することができる。また、画像内の動き
抽出処理領域に対して、均一な積分パラメータを設定す
る場合、入力画像Ｉ（ｉ，ｊ）と背景画像Ｆ（ｉ，ｊ）
の差分値画像Ｄ（ｉ，ｊ）と抽出対象物体の動き切る時
間を利用して２値化のしきい値と背景積分パラメータと
を決定することにより、背景と抽出対象物体の存在の状
態によって、背景の更新方法を変えることなく、メンテ
ナンスフリーで、構成が簡単な動きの抽出ができる。
【図１】本発明の一実施例における背景積分の処理を示
すフローダイヤグラム
すフローダイヤグラム
【図２】同実施例における背景積分パラメータａを画面
に均一に与えることによって生じる抽出領域の歪の発生
例を示す模式図
に均一に与えることによって生じる抽出領域の歪の発生
例を示す模式図
【図３】同実施例におけるしきい値を入力画像と背景画
像の差分値の１／２に設定する根拠を示すグラフ
像の差分値の１／２に設定する根拠を示すグラフ
【図４】同実施例におけるｔ＝ｔ0に設定した場合の穴
と尾の発生しない領域を示すグラフ
と尾の発生しない領域を示すグラフ
１２０ 抽出対象領域 １２１ 穴 １２２ 尾 １２３ 抽出結果
Claims (2)
- 【請求項１】 入力画像Ｉ（ｉ，ｊ）と背景画像Ｆ
（ｉ，ｊ）の差分値画像Ｄ（ｉ，ｊ）を得、しきい値を
Ｄ（ｉ，ｊ）／２に設定することを特徴とする移動体検
出における２値化しきい値決定方法。 - 【請求項２】 画像内の動き抽出処理領域に対して、均
一な積分パラメータを設定する場合、入力画像Ｉ（ｉ，
ｊ）と背景画像Ｆ（ｉ，ｊ）の差分値画像Ｄ（ｉ，ｊ）
と抽出対象物体の動き切る時間を利用して２値化のしき
い値と背景積分パラメータとを決定することを特徴とす
る移動体検出における２値化しきい値決定方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5008965A JP3047658B2 (ja) | 1993-01-22 | 1993-01-22 | 移動体検出における２値化しきい値決定方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP5008965A JP3047658B2 (ja) | 1993-01-22 | 1993-01-22 | 移動体検出における２値化しきい値決定方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH06223188A JPH06223188A (ja) | 1994-08-12 |
| JP3047658B2 true JP3047658B2 (ja) | 2000-05-29 |
Family
ID=11707396
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
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