JP6418089B2 - 画像処理装置およびこれを備えた交通管理システム、画像処理方法 - Google Patents

Description

本発明は、画像処理装置およびこれを備えた交通管理システム、画像処理方法に関する。

従来、カメラ等の撮像装置で撮像した車両の撮像画像を用いて、その車両、運転者等を判別する車両認識装置が提案されている。このような車両認識装置は、交通違反の取り締まりや、事故対応等への利用が有効と考えられている。
一般的に、このような撮像画像としては、車両等の被写体に対して近赤外線を照射し、その反射光を撮像した赤外線画像が用いられる。これは、夜間などの暗い状況でも、画像を取得可能とするためである。

ここで、赤外線は可視光線ではないため、赤外線画像はモノクロ画像となる。よって、事故対応や犯罪捜査においては、白黒の画像では車両の色や車両番号等、十分な情報が得られないおそれがある。
例えば、特許文献１には、複数の異なる波長の赤外光を被写体へ照射し、被写体からの各波長の反射特性を利用して色推定を行い、赤外線画像をカラー化する技術が開示されている。

しかしながら、上記従来の技術を交通違反の検出に適用した場合には、以下に示すような問題点を有している。
すなわち、上記公報に開示された画像処理装置では、異なる波長を持つ複数の赤外線を被写体に照射してそれらの波長を持つ赤外線の反射強度に応じて各色が割り当てられて色の推定を行うが、色の設定は推定に過ぎず、実際の色の再現性が低いおそれがある。

特に、交通違反や交通事故の検証を行う際に、信号機の色は正確に再現する必要があり、推定された色に基づいて交通違反や交通事故を検証するには限界がある。

特開２０１１−５００４９号公報 特開２０１４−２３６３７１号公報 特開２００２−１７１５１９号公報 特開２００５−４５５５９号公報 特開２００１−３６９１６号公報 特開２０１２−６５３１２号公報 特開２００３−２４２４４０号公報 特開平８−５５２９６号公報 特開２００８−２９９６４５号公報 特開２０１４−１１５７９９号公報

本発明の課題は、信号機周辺の撮像画像に含まれる信号機の色を正確に再現することが可能な画像処理装置およびこれを備えた交通管理システム、画像処理方法を提供することにある。

第１の発明に係る画像処理装置は、画像取得部と、信号検出部と、色判定部と、色設定部と、を備えている。画像取得部は、信号機の周辺を撮像する撮像装置からモノクロ画像を取得する。信号検出部は、画像取得部において取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の領域を検出する。色判定部は、信号機を制御する信号制御装置から信号機の制御情報を取得して、当該制御情報に基づいてモノクロ画像の撮像時刻に対応する信号機の色を決定する。色設定部は、信号検出部において検出されたモノクロ画像に含まれる信号機の領域に、色判定部において決定された信号機の色になるように配色処理を行い、信号機の領域がカラー化された画像を出力する。

ここでは、例えば、信号機が設置された交差点等を走行する車両や歩行者を含む被写体に対して照射された赤外線の反射光を撮像する撮像装置によって撮像された複数の赤外線画像（モノクロ画像の一例）が取得される。そして、赤外線画像等のモノクロ画像に含まれる信号機の領域が検出され、信号機を制御する信号制御装置から取得した信号機の制御情報に基づいて、モノクロ画像における信号機の領域に配色処理が施されて、実際の信号機の色を再現したカラー画像が出力される。

ここで、撮像装置によって取得されるモノクロ画像は、所定時間間隔で断続的に撮像された画像であってもよいし、動画撮影のように連続的に撮像された画像であってもよい。また、配色処理が施されるモノクロ画像は、画像取得部において取得された全てのモノクロ画像であってもよいし、所定の条件に基づいて選択された一部のモノクロ画像であってもよい。

そして、モノクロ画像における信号機の領域に対する配色処理とは、信号制御装置に記録された所定の日時における実際の信号機の色を制御情報として取得し、モノクロ画像中の信号機の領域に反映させて、カラー画像を形成する処理を意味している。
これにより、例えば、警察署等において交通違反の取締りを実施する際や、交通事故発生時等において、その当時の信号機の実際の色を正確に再現したカラー画像を得ることができる。

この結果、信号機周辺の撮像画像に含まれる信号機の色を正確に再現して、交通違反や交通事故の検証を実施することができる。
第２の発明に係る画像処理装置は、第１の発明に係る画像処理装置であって、画像取得部において取得された複数のモノクロ画像の中から、所定の条件に基づいて、色設定部において配色処理が施される対象となるモノクロ画像を選択する選択部を、さらに備えている。

ここでは、モノクロ画像に含まれる信号機の色を再現する対象となるモノクロ画像として、画像取得部において取得された複数のモノクロ画像の中から、所定の条件に応じて選択されたモノクロ画像を用いる。
ここで、信号機の色を再現するために配色処理されるモノクロ画像の選択条件としては、例えば、交通違反や交通事故が発生した日時に撮像されたモノクロ画像であること等が含まれる。

これにより、交通違反や交通事故に関係するモノクロ画像だけを配色処理の対象とすることで、全てのモノクロ画像に含まれる信号機の領域に配色処理を施す場合と比較して、データ処理量を低減しつつ、実際の信号機の色を正確に再現することができる。
第３の発明に係る画像処理装置は、第２の発明に係る画像処理装置であって、モノクロ画像に含まれる車両の交通違反の有無を検出する違反検出部を、さらに備えている。違反検出部においてモノクロ画像に交通違反の取締りの対象となる違反車両が含まれると検出された場合に、色設定部は、選択部において選択されたモノクロ画像に含まれる信号機の領域に対して配色処理を行う。

ここでは、信号機の色を再現するために配色処理されるモノクロ画像の選択条件として、違反検出部において交通違反が検出された日時に撮像されたモノクロ画像であること等が含まれる。
これにより、信号無視等の交通違反に関係するモノクロ画像だけを配色処理の対象とすることで、全てのモノクロ画像に含まれる信号機の領域に配色処理を施す場合と比較して、データ処理量を低減しつつ、交通違反の取締りを実施する際に重要な情報である実際の信号機の色を正確に再現することができる。

第４の発明に係る画像処理装置は、第３の発明に係る画像処理装置であって、違反検出部は、交通違反の取締りの対象となる車両の状態を検出するセンサである。
ここでは、交通違反を検出するためのセンサから交通違反の発生の有無に関する情報を取得する。
これにより、例えば、信号機が赤の車線においてセンサが走行車両を検知した場合には、即座に交通違反の発生有りと判定することができる。そして、その信号無視の違反車両が通過した時間帯に撮像された１または複数のモノクロ画像を選択して、信号機の領域に配色処理を実施することができる。

第５の発明に係る画像処理装置は、第３の発明に係る画像処理装置であって、違反検出部は、交通違反の取締りの対象となる車両を撮像する撮像装置である。
ここでは、交通違反を検出するためのカメラ等の撮像装置から交通違反の発生の有無に関する情報を取得する。
なお、交通違反の検出を行う撮像装置は、上記モノクロ画像を撮像する撮像装置と共通であってもよいし、別々であってもよい。

これにより、例えば、信号機が赤の車線において、撮像装置によって撮像された画像中に走行車両が含まれることが検出された場合には、交通違反の発生有りと判定することができる。そして、その信号無視の違反車両が通過した時間帯に撮像された１または複数のモノクロ画像を選択して、信号機の領域に配色処理を実施することができる。
第６の発明に係る画像処理装置は、第２の発明に係る画像処理装置であって、モノクロ画像に交通事故に関係する車両や歩行者が含まれる場合に、色設定部は、選択部において選択されたモノクロ画像に含まれる信号機の領域に対して配色処理を行う。

ここでは、信号機の色を再現するために配色処理されるモノクロ画像の選択条件として、交通事故が発生した日時に交通事故に関係する車両や歩行者等が撮像されたモノクロ画像であること等が含まれる。
これにより、交通事故発生時の前後における車両や歩行者等を含むモノクロ画像だけを配色処理の対象とすることで、全てのモノクロ画像に含まれる信号機の領域に配色処理を施す場合と比較して、データ処理量を低減しつつ、交通事故の検証を実施する際に重要な情報である実際の信号機の色を正確に再現することができる。

第７の発明に係る画像処理装置は、第２から第６の発明のいずれか１つに係る画像処理装置であって、選択部は、モノクロ画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、鮮明さに基づいて、交通違反または交通事故の特定に必要な条件を満たすモノクロ画像を選択する。
ここでは、選択部におけるモノクロ画像の選択時には、例えば、交通違反や交通事故に関係する車両や歩行者を含む画像の鮮明さ等、交通違反や交通事故の特定に必要な条件を満たすモノクロ画像を選択して抽出する。

これにより、交通違反や交通事故の発生時における信号機の色を正確に再現したカラー画像を得ることで、交通違反や交通事故の検証を効果的に実施することができる。
第８の発明に係る画像処理装置は、第１から第７の発明のいずれか１つに係る画像処理装置であって、色設定部において信号機の領域に配色処理が施されたカラー化された画像、あるいは、色設定部において配色処理が施されるモノクロ画像と色判定部において決定された色情報とを関連付けて保存する第１記憶部を、さらに備えている。

これにより、警察署等において、第１記憶部に保存されたカラー画像、あるいはモノクロ画像とこれに関連付けて保存された色情報とを証拠として用いて、事後的に、交通違反や交通事故の検証を実施することができる。
また、上述のように、大量に取得されたモノクロ画像の中から選択された最小限の枚数、あるいは１枚の画像中の一部だけに配色処理を実施した場合には、第１記憶部の容量が増大してしまうことを回避することができる。

第９の発明に係る画像処理装置は、第２の発明に係る画像処理装置であって、選択部におけるモノクロ画像の選択条件を記憶した第２記憶部を、さらに備えている。
ここでは、選択部において選択される配色処理が施されるべきモノクロ画像の選択に必要な条件を、第２記憶部に格納している。
ここで、モノクロ画像の選択に必要な条件とは、例えば、交通違反が信号無視の場合には信号機が赤の車線を走行する車両が含まれる画像であること、交通事故の場合には、交通事故に関係する車両や歩行者等が含まれる画像であること等が含まれる。

これにより、第２記憶部に保存された条件に基づいて、信号機の領域に配色処理が施されるべきモノクロ画像を選択してカラー画像を形成することで、交通違反や交通事故の検証時に重要な情報となる信号機の色を正確に再現したカラー画像を得ることができる。
第１０の発明に係る画像処理装置は、第１から第９の発明のいずれか１つに係る画像処理装置であって、信号制御装置は、信号機の近傍に設置されている。色判定部は、信号制御装置から無線あるいは有線を介して信号機の制御情報を取得する。

ここでは、モノクロ画像が撮像された時間における実際の信号機の色に関する情報を、信号機の近傍に設置された信号制御装置から無線あるいは有線を介して取得する。
これにより、例えば、警察署等において、交通違反や交通事故の発生を検証する際には、信号機の近傍に設置された信号制御装置から信号機の制御情報を取得することができる。

この結果、制御情報に基づいて、モノクロ画像の撮像日時における実際の信号機の色を決定し、配色処理を実施することで、交通違反や交通事故の検証を実施する際に重要な情報である実際の信号機の色を正確に再現することができる。
第１１の発明に係る画像処理装置は、第１から第９の発明のいずれか１つに係る画像処理装置であって、信号制御装置は、信号機が設置された地域を含む複数の信号機の制御を行う制御管理室に設置されている。色判定部は、信号制御装置から無線あるいは有線を介して信号機の制御情報を取得する。

ここでは、モノクロ画像が撮像された時間における実際の信号機の色に関する情報を、例えば、周辺の複数の信号機を包括的に管理する制御管理室から無線あるいは有線を介して取得する。
これにより、例えば、警察署等において、交通違反や交通事故の発生を検証する際には、制御管理室から信号機の制御情報を取得することができる。

この結果、制御情報に基づいて、モノクロ画像の撮像日時における実際の信号機の色を決定し、配色処理を実施することで、交通違反や交通事故の検証を実施する際に重要な情報である実際の信号機の色を正確に再現することができる。
第１２の発明に係る画像処理装置は、第１から第１１の発明のいずれか１つに係る画像処理装置であって、撮像装置は、交差点に設置された信号機の周辺に設置されている。

ここでは、交差点における信号機の周辺に、モノクロ画像を撮像する撮像装置を設置している。
これにより、交通違反や交通事故が発生しやすい交差点において撮像されたモノクロ画像に含まれる信号機の色を正確に再現することができる。
第１３の発明に係る画像処理装置は、第１から第１２の発明のいずれか１つに係る画像処理装置であって、モノクロ画像には、赤外線画像が含まれる。

ここでは、カメラ等の撮像装置によって取得されるモノクロ画像として、赤外線画像を用いる。
これにより、例えば、近赤外線の反射光を赤外線カメラ等で撮像して得られる赤外線画像に対して配色処理を実施することで、交通違反の取締りを効果的に実施するとともに、データ処理量を低減して処理負担を軽減することができる。

第１４の発明に係る交通管理システムは、第１から第１３の発明のいずれか１つに係る画像処理装置と、被写体に対して赤外光を照射する照明部と、被写体に対して照射された赤外光の反射光を撮像する撮像装置と、を備えている。
ここでは、上述した画像処理装置と、被写体に対して赤外光を照射する照明部と、赤外光の反射光を撮像する撮像装置とを含む交通管理システムを構築する。

ここで、照明部および撮像装置は、例えば、交差点や直進道路等、交通違反や交通事故の発生しやすい場所に設置されていればよい。一方、画像処理装置は、例えば、交通違反の取締りを行う警察署等に設置されていてもよいし、画像処理装置の一部（画像取得部等）を、撮像装置等が設置された屋外に設置してもよい。
これにより、本交通管理システムによって、撮像時における信号機の色を正確に再現することで、交通違反の取締りや交通事故の検証を効率よく実施することができる。

第１５の発明に係る画像処理方法は、画像取得ステップと、信号検出ステップと、色判定ステップと、色設定ステップと、を備えている。画像取得ステップは、信号機の周辺を撮像する撮像装置からモノクロ画像を取得する。信号検出ステップは、画像取得ステップにおいて取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の領域を検出する。色判定ステップは、信号機を制御する信号制御装置から信号機の制御情報を取得して、当該制御情報に基づいてモノクロ画像の撮像時刻に対応する信号機の色を決定する。色設定ステップは、信号検出ステップにおいて検出されたモノクロ画像に含まれる信号機の領域に、色判定ステップにおいて決定された信号機の色になるように配色処理を行い、信号機の領域がカラー化された画像を出力する。

ここでは、例えば、信号機が設置された交差点等を走行する車両や歩行者を含む被写体に対して照射された赤外線の反射光を撮像する撮像装置によって撮像された複数の赤外線画像（モノクロ画像の一例）が取得される。そして、赤外線画像等のモノクロ画像に含まれる信号機の領域が検出され、信号機を制御する信号制御装置から取得した信号機の制御情報に基づいて、モノクロ画像における信号機の領域に配色処理が施されて、実際の信号機の色を再現したカラー画像が出力される。

ここで、撮像装置によって取得されるモノクロ画像は、所定時間間隔で断続的に撮像された画像であってもよいし、動画撮影のように連続的に撮像された画像であってもよい。また、配色処理が施されるモノクロ画像は、画像取得部において取得された全てのモノクロ画像であってもよいし、所定の条件に基づいて選択された一部のモノクロ画像であってもよい。

そして、モノクロ画像における信号機の領域に対する配色処理とは、信号制御装置に記録された所定の日時における実際の信号機の色を制御情報として取得し、モノクロ画像中の信号機の領域に反映させて、カラー画像を形成する処理を意味している。
これにより、例えば、警察署等において交通違反の取締りを実施する際や、交通事故発生時等において、その当時の信号機の実際の色を正確に再現したカラー画像を得ることができる。

この結果、信号機周辺の撮像画像に含まれる信号機の色を正確に再現することができる。

本発明に係る画像処理装置によれば、信号機周辺の撮像画像に含まれる信号機の色を正確に再現することができる。

本発明の一実施形態に係る画像処理装置を含む交通管理システムの構成を示す図。 図１の交通管理システムに含まれるカメラやセンサ、信号制御装置等の交差点における設置位置を示す図。 図１の交通管理システムに含まれる画像処理装置の違反検出部における処理内容を示すブロック図。 図１の交通管理システムに含まれる画像処理装置の選択部における処理内容を示すブロック図。 図１の交通管理システムに含まれる画像処理装置の色判定部における処理内容を示すブロック図。 図１の交通管理システムに含まれる画像処理装置の色設定部における処理内容を示すブロック図。 図６の色設定部によって配色処理される赤外線画像の領域を示す図。 図１の交通管理システムに含まれる画像処理装置の表示部に表示されるカラー画像を含む交通違反の表示態様を示す図。 図１の交通管理システムによる赤外線画像に含まれる信号機の領域に対する配色処理の流れを示すフローチャート。 本発明の他の実施形態に係る画像処理装置を含む交通管理システムの構成を示す図。 本発明のさらに他の実施形態に係る画像処理装置を含む交通管理システムの構成を示す図。 本発明のさらに他の実施形態に係る画像処理装置を含む交通管理システムの構成を示す図。 本発明のさらに他の実施形態に係る交通管理システムの構成例を示す図。

（実施形態１）
本発明の一実施形態に係る画像処理装置について、図１〜図９を用いて説明すれば以下の通りである。
本実施形態に係る交通管理システム１００では、交差点を通過する車両Ａ１，Ａ２に対して照射された近赤外線の反射成分をカメラ（撮像装置）１０３を用いて撮像し、警察署等において交通違反の取締りや交通事故の検証等を実施する。

＜交通管理システム１００の構成＞
交通管理システム１００は、図１に示すように、センサ１０１と、照明部１０２と、カメラ（撮像装置）１０３と、画像処理装置１０と、を備えている。
センサ１０１は、例えば、交差点内を走行する車両Ａ１，Ａ２の交通違反を検出するセンサであって、交通違反の検知結果を、画像処理装置１０に含まれる違反検出部１１へと送信する。そして、センサ１０１は、例えば、図２に示すように、交差点に設置された支柱１１１に取り付けられている。

照明部１０２は、例えば、近赤外線を照射する装置であって、センサ１０１と同様に、図２に示すように、交差点に設置された支柱１１１に取り付けられている。そして、照明部１０２は、交通違反の対象となる車両Ａ１，Ａ２等に対して近赤外線を照射する。また、照明部１０２は、画像処理装置１０に含まれる照明制御部１２によって、照射タイミング等を制御される。

なお、本実施形態において、照明部１０２から照射される近赤外線とは、赤色の可視光線に近い０．７〜２．５μｍの波長を持つ電磁波を意味している。ここで、近赤外線は、可視光線に近い特性を持つことを利用して、赤外線カメラ等に使用される。
カメラ１０３は、照明部１０２から車両Ａ１および信号機１１０等へ照射された近赤外線の反射を撮像する。そして、カメラ１０３は、例えば、センサ１０１および照明部１０２と同様に、図２に示すように、交差点に設置された支柱１１１に取り付けられている。

なお、カメラ１０３は、明るい時間帯は可視光を含む画像を取得し、暗い時間帯は近赤外線含む画像を撮像するように切り替えられてもよい。また、カメラ１０３による画像の撮像は、連続的に行われてもよいし、交通違反を検出した際に随時、行われてもよい。
また、本実施形態では、カメラ１０３によって取得されるモノクロ画像として、赤外線画像を用いているが、他のモノクロ画像を用いてもよい。

＜画像処理装置１０の構成＞
画像処理装置１０は、カメラ１０３によって撮像されたモノクロの赤外線画像（モノクロ画像の一種）の中から配色処理を施す画像を選択して、その選択された画像の信号機の領域に対して配色処理を施してカラー画像を生成する。そして、画像処理装置１０は、例えば、交通違反の取り締まりを行う警察署等に設置される。また、画像処理装置１０は、図１に示すように、違反検出部１１、照明制御部１２、画像取得部１３、選択部１４、第２記憶部１５、信号検出部１６、色判定部１７、色設定部１８、第１記憶部１９、表示部２０を備えている。

違反検出部１１は、交差点等に設置された走行中の車両Ａ１，Ａ２の走行状態等を検知するセンサ１０１における検知結果を受信して、交通違反の有無を検出する。
具体的には、違反検出部１１は、図３に示すように、ＤＢ（データベース）１１ａと、判定手段１１ｂと、を有している。
ＤＢ１１ａには、交通違反の立証条件に関する情報が保存されている。立証条件としては、例えば、信号無視の場合には、センサ１０１が設置された交差点における信号の切替タイミング等の情報が含まれる。なお、ＤＢ１１ａには、その他の交通違反の取締りを実施する各種交通違反の内容に応じて、それぞれの交通違反の立証に必要な条件等に関する情報が保存されていればよい。

判定手段１１ｂは、ＤＢ１１ａに保存された各種交通違反の立証条件と、センサ１０１から受信した検知結果（センサ出力）とを参照して、交通違反が発生しているか否かを判定する。例えば、信号無視の場合には、センサ１０１において赤信号の交差点に進入してきた車両Ａ１，Ａ２を検知した場合に、交通違反の発生有りとして判定する。
そして、判定手段１１ｂは、信号無視の交通違反の発生有りとして、照明制御部１２および選択部１４に対して違反検出情報を出力する。

照明制御部１２は、車両Ａ１，Ａ２に対して近赤外線を照射する照明部１０２を制御する。具体的には、違反検出部１１の判定手段１１ｂから違反検出情報を受信すると、その交通違反の対象となる走行中の車両Ａ１等に対して、即座に近赤外線を照射するように、照明部１０２を制御する。
画像取得部１３は、カメラ１０３によって撮像された複数の赤外線画像を取得する。そして、画像取得部１３は、違反検出部１１の判定手段１１ｂから違反検出情報を受信すると、その交通違反の対象となる走行中の車両Ａ１等に対して照射された近赤外線の反射を含む画像を撮像するようにカメラ１０３に撮影指令を送信する。そして、画像取得部１３は、撮影指令を受けて撮像された交通違反に関係する赤外線画像、あるいは連続的に撮像された動画等の連続撮像画像を、カメラ１０３から受信する。

選択部１４は、画像取得部１３において取得された複数の赤外線画像について、交通違反の検出に必要な条件を満たす１枚または複数枚の赤外線画像を選択する。
具体的には、選択部１４は、まず、図４に示すように、画像取得部１３から受信した複数の赤外線画像と、違反検出情報（交通違反の有無）とに基づいて、交通違反に関連する赤外線画像を選択する。次に、選択部１４は、第２記憶部１５に保存された選択条件に基づいて、交通違反の証拠画像として最適な赤外線画像をさらに選択する。

ここで、後段にて詳述する第２記憶部１５は、交通違反の証拠画像として適した画像の条件を記憶している。例えば、交通違反の種類に対して、赤外線画像に映っていなければならない内容（信号機やナンバープレート等）が対応付けて記憶されていればよい。
なお、選択部１４において選択される赤外線画像は、交通違反の種類や赤外線画像の状態等に応じて、１枚であってもよいし複数枚を組み合わせてもよい。

そして、選択部１４は、選択された赤外線画像の情報を出力する。なお、選択部１４から出力される赤外線画像は、選択された赤外線画像に加えて、残りの非選択の赤外線画像も出力してもよい。
第２記憶部１５は、交通違反の検出に必要な画像条件等の情報を保存する。
ここで、第２記憶部１５に保存されている交通違反の検出に必要な画像条件とは、例えば、交通違反が信号無視の場合には、信号機と信号無視した車両等が含まれる画像であること等がある。そして、撮像された対象物が鮮明に撮像されており、ナンバープレートの文字認識や運転者の顔認識等に利用できること、等も含まれる。

信号検出部１６は、選択部１４において選択された赤外線画像に含まれる信号機の領域を検出する。具体的には、信号検出部１６は、赤外線画像に含まれる物体の形状等から信号機を検出し、そのうちの発光部分となる複数の領域を配色領域として設定する。そして、信号検出部１６は、選択された赤外線画像情報とともに、その画像における信号機の発光部分の領域に関する情報を出力する。

ここで、配色領域は、例えば、車両用の信号機の場合は、横方向または縦方向に並んだ３つの丸形状の領域であり、歩行者用の信号機の場合は、縦方向に並んだ２つの人型の領域である。車両用の信号機の場合、配色領域として矢印で表されることもある。
なお、これらの配色領域は、国や地域によって異なることがあるため、撮像対象の信号機の形状などに合わせて、予め信号機の外形形状や、配色領域の形状を記憶しておいてもよい。

また、カメラ１０３が固定配置され常に同じ領域が撮像される場合には、信号検出部１６は、赤外線画像の中の特定の領域に信号機があることを前提とし、その領域において信号機の検出を行ってもよい。
色判定部１７は、信号制御装置１０４から、選択された赤外線画像に含まれる信号機の制御情報を取得して、当該赤外線画像の撮像時刻（年月日時分秒）から、撮像当時の実際の信号機の発光色を判定する。

信号制御装置１０４は、例えば、地域の交通管制センターに設置された信号機の中央制御装置として設置されていてもよいし、各信号機周辺に設置された個別の制御装置として設置されていてもよい。また、信号制御装置１０４が信号機毎に設けられた個別の装置の場合には、信号制御装置１０４と画像処理装置１０とが一体として設けられていてもよい。

具体的には、色判定部１７は、図５に示すように、信号検出部１６から、選択部１４において選択された赤外線画像の情報と、信号領域情報とを取得する。そして、色判定部１７は、選択された赤外線画像の撮像時刻に関する情報を信号制御装置１０４へと送信し、信号制御装置１０４からその日時における信号機１１０の制御情報（発光色情報）を取得する。

例えば、赤外線画像の撮像日時が、「２０１３年１１月１１日１６時２０分３５秒」であった場合には、信号制御装置１０４からその時間に対応する信号機の制御情報を取得する。
このとき、信号制御装置１０４からは、「２０１３年１１月１１日１６時２１分３５秒」の周辺の信号機の制御情報が色判定部１７へと送信される。

具体的には、上記赤外線画像の撮像日時周辺の信号機の制御情報が以下の場合には、上記撮像時刻が含まれる（ｃ）の情報（信号機の色：赤）が、色判定部１７へと送信される。
（ａ）２０１３年１１月１１日１６時１６分００秒〜１６時１９分５０秒：青
（ｂ）２０１３年１１月１１日１６時１９分５０秒〜１６時２０分００秒：黄
（ｃ）２０１３年１１月１１日１６時２０分００秒〜１６時２４分００秒：赤
（ｄ）２０１３年１１月１１日１６時２４分００秒〜１６時２７分５０秒：青
その後、色判定部１７は、選択された赤外線画像に関する情報、その画像における信号機の領域に関する情報、撮像日時における実際の信号機の色に関する情報を出力する。

なお、本実施形態では、色判定部１７における信号機の色判定は、信号制御装置１０４に対して、選択部１４において選択された赤外線画像の撮像時刻情報を送信して、その日時に対応する信号制御情報を受信して実施しているが、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、信号制御装置１０４から信号制御情報を常時受信して、記憶部等に保存してもよい。

この場合には、色判定部１７は、信号検出部１６から、選択部１４において選択された赤外線画像を受信すると、その赤外線画像の撮像時刻情報と信号制御情報とに基づいて、赤外線画像の撮像時における実際の信号機の色を判定すればよい。
色設定部１８は、図６に示すように、色判定部１７から、選択された赤外線画像の情報、検出された信号機の領域に関する情報、判定された信号機の色に関する情報を受信して、選択された赤外線画像の信号機の領域Ｃ１（図７参照）に対して、配色処理を実施する。

具体的には、色設定部１８は、受信した赤外線画像に対して、信号機の領域Ｃ１に関する情報に基づいて配色処理を実施する領域を設定するとともに、信号機の色情報に基づいてその領域に配色される色（例えば、赤、黄、青のいずれか１つ）を設定する。
そして、色設定部１８は、図６に示すように、信号機の領域Ｃ１に配色処理されたカラー画像を、第１記憶部１９へ送信して保存させる。また、色設定部１８は、信号機の領域Ｃ１に配色処理されたカラー画像を、液晶表示ディスプレイ等の表示部２０にも出力する。

ここで、色設定部１８における配色処理は、図７に示す信号機の領域Ｃ１だけを配色処理の対象とする以外に、別の配色処理技術を用いて、車両の領域Ｃ２、車両番号の領域Ｃ３、運転者の領域Ｃ４、背景の領域Ｃ５も含めて画像全体を対象としてもよい。あるいは、信号機の領域Ｃ１に加えて、例えば、交通違反や交通事故に関係する車両の領域Ｃ２、車両番号の領域Ｃ３、運転者の顔等の領域Ｃ４に限定して、配色処理の対象としてもよい。

なお、上記別の配色処理技術としては、例えば、特開２０１１−５００４９Ｐ号公報に開示された方法等、公知技術として周知の方法を用いることができる。なお、モノクロの赤外線画像をカラー画像化する技術としては、この方法に限らず、他の公知技術を用いてもよい（上記特許文献２〜６参照）。
第１記憶部１９は、色設定部１８から、信号機の領域Ｃ１が配色処理されたカラー画像を受信して保存する。そして、第１記憶部１９に保存されたカラー画像は、警察署等において事後的に交通違反の取締り、交通事故の検証等が実施される際に、取り出されて使用される。

表示部２０は、例えば、交通違反の取締りを行う警察署等に設置された液晶表示ディスプレイやＰＣ用のモニタ等である。そして、表示部２０は、色設定部１８において配色処理が施されたカラー画像を受信して、交通違反に関する情報とともにカラー画像を表示する。
＜表示部２０における表示態様＞
本実施形態の交通管理システム１００では、交通違反の取締りを実施する警察署等に設置された表示部２０において、以下のような表示態様で、信号機の領域Ｃ１に配色処理が施されたカラー画像を含む交通違反に関する各種情報を表示させる。

（信号無視の場合）
交通違反が信号無視の場合には、図８に示すように、表示画面Ｓ１において、１つの交通違反に関する情報を１つの画面内に全て表示する。
表示画面Ｓ１は、図８に示すように、違反内容表示領域３１、特定用画像表示領域３２、および人物情報表示領域３３という３つの表示領域を有している。

違反内容表示領域３１には、違反内容（例えば、赤信号無視）、違反場所、画像の撮影日時が表示されている。本実施形態では、図８に示すように、１枚のカラー画像と２枚のモノクロ画像とを用いて交通違反を立証しているため、カラー画像およびモノクロ画像の元になる赤外線画像が撮像された年月日秒まで記載される。
特定用画像表示領域３２には、違反内容表示領域３１に表示された違反内容を立証するために信号機の領域Ｃ１に配色処理が施されたカラー画像が表示される。本実施形態では、図８に示すように、１枚の違反特定用カラー画像Ｐ１、２枚のモノクロの人物特定用画像Ｐ２，Ｐ３が表示されている。

違反特定用カラー画像Ｐ１は、対向車線の信号が赤信号である状態で、交差点内を対象車両が走行している状態を示している。通常、対向車線の信号と対象車両の走行している車線の信号とは、同期して同じ表示になっている。このため、このカラー画像は違反特定用カラー画像Ｐ１として、違反の立証が可能と判定され抽出されたものである。
人物特定用画像Ｐ２は、違反特定用カラー画像Ｐ１において信号無視と判定された違反車両の前面の画像のうち、画像処理によって車両番号（ナンバープレート）の部分を拡大して表示している。この画像によって、違反車両の車両番号を特定することで、予め登録されている車検情報等を参照し、違反車両の所有者の氏名、あるいは使用者（企業）の名称等を特定することができる。

人物特定用画像Ｐ３は、違反特定用カラー画像Ｐ１において信号無視と判定された違反車両の前面の画像のうち、画像処理によって運転席付近を拡大して表示している。この画像によって、違反車両の運転者、同乗者の顔を特定することで、予め登録されている免許証の顔写真情報等を参照し、違反車両の運転者、同乗者の氏名を特定することができる。
人物情報表示領域３３には、特定用画像表示領域３２に表示された人物特定用画像Ｐ２，Ｐ３を用いて特定された人物（運転者、所有者、使用者等）に関する情報を表示する。例えば、表示される運転者情報としては、運転者の氏名、住所、免許証番号、違反の履歴、減点数等のデータが含まれる。

ここで、本実施形態の交通管理システム１００では、上述したように、画像取得部１３から受信した大量の赤外線画像の中から交通違反の検出に最適な画像に対して選択的に信号機の領域の配色処理を実施している。
これにより、全ての赤外線画像の信号機の領域に配色処理を施す場合と比較して、配色処理に要するデータ処理の負担を大幅に低減することができる。

そして、最終的に、カラー画像が保存される第１記憶部１９は、全ての赤外線画像に配色処理が施されたカラー画像を保存する場合と比較して、記憶容量を大幅に削減することができる。
また、本実施形態では、選択された赤外線画像に含まれる信号機の領域Ｃ１に絞って配色処理を実施するため、さらに効果的にデータ処理量を低減しつつ、第１記憶部１９の記憶容量の増大を回避することができる。

＜本実施形態の配色処理フロー＞
本実施形態の交通管理システム１００では、画像処理装置１０において、図９に示すフローチャートに従って、カメラ１０３によって取得した赤外線画像の中から、交通違反や交通事故の検出、車両の特定等に必要な条件を満たす赤外線画像を選択して配色処理を行う。

具体的には、図９に示すように、まず、ステップＳ１１において、センサ１０１において、例えば、信号無視等の交通違反速の車両を検出する。そして、センサ１０１は、違反検知情報を、画像処理装置１０の違反検出部１１へと送信する。
次に、ステップＳ１２において、違反検出部１１において、ＤＢ１１ａに保存された各種条件等を参照して、交通違反の検出の有無について判定を行う。

ここで、交通違反の発生有りと判定した場合には、ステップＳ１３へと進む。一方、交通違反の発生無しと判定した場合には、再び、ステップＳ１１へと戻る。
次に、ステップＳ１３において、違反検出部１１から違反検出情報を受信した照明制御部１２が照明部１０２に照明指令を出す。
次に、ステップＳ１４において、照明制御部１２から照明指令を受信した照明部１０２は、違反車両に対して近赤外線を照射する。

次に、ステップＳ１５において、照明部１０２から近赤外線が照射されるタイミングに同期して、カメラ１０３が違反車両を含む赤外線画像を１または複数取得する。
次に、ステップＳ１６において、カメラ１０３において撮像され画像取得部１３において取得された複数の赤外線画像の中から、選択部１４が、第２記憶部１５に保存された交通違反の立証に必要な条件等を参照して、配色処理の対等となる赤外線画像を１または複数枚選択する。

次に、ステップＳ１７において、ステップＳ１６において選択された赤外線画像における信号機の領域Ｃ１（図７参照）を検出する。ここで、信号機の領域Ｃ１の検出は、赤外線画像に含まれる物体の形状等から信号機を検出し、そのうちの発光部分となる３つあるいは２つの領域を配色領域として設定すればよい。
次に、ステップＳ１８において、選択部１４において選択された赤外線画像の撮像日時と、信号制御装置１０４から受信した信号機の制御情報とに基づいて、撮像日時（分秒）における実際の信号機の色の情報を設定する。

次に、ステップＳ１９において、ステップＳ１７において設定された信号機の発光部分の領域Ｃ１に対して、ステップＳ１８において設定された色の情報を反映させるように配色処理を実施する。
次に、ステップＳ２０において、色設定部１８において生成されたカラー画像を、第１記憶部１９に保存する。そして、警察署等において交通違反の取締り、交通事故の検証等を実施する際には、警察署等に設置された表示部２０に対して、カラー画像を出力する。

本実施形態の交通管理システム１００では、以上のように、交通違反の取締りや交通事故の検証を実施する警察署等において、連続的あるいは断続的に撮像された複数の赤外線画像の中から、交通違反の内容や違反車両、運転者等を特定するための証拠となる重要な画像を選択する。そして、選択された１または複数の赤外線画像に含まれる信号機の領域に配色処理を施したカラー画像を形成する。

これにより、交通違反の取締りや交通事故の検証を実施する際に重要な情報となる信号機の色を、正確に再現した画像を得ることができる。よって、交通違反の有無の特定や交通事故における状況把握を効率よく実施することができる。
また、必要最小限の赤外線画像を抽出して、そこに含まれる信号機の領域だけに配色処理を実施するため、カメラ１０３によって取得された全ての赤外線画像の信号機の領域に配色処理を実施する場合と比較して、データ処理量を大幅に低減することができる。

さらに、配色処理が施される選択済みの赤外線画像においても、交通違反等の特定に重要な信号機の領域だけに配色処理を実施することで、データ処理量をさらに低減しつつ、交通違反の取締り効率を向上させることができる。
（実施形態２）
本実施形態に係る交通管理システム２００および画像処理装置２１０について、図１０を用いて説明すれば以下の通りである。

なお、本実施形態の交通管理システム２００では、センサではなく、カメラ１０３によって撮像された赤外線画像を用いて交通違反の検出を行う点で、上記実施形態１とは異なっている。その他の構成については、上記実施形態１で説明した構成と同一の機能を有することから、ここでは同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
本実施形態の交通管理システム２００では、照明部１０２による近赤外線の照射、カメラ１０３による撮像は連続的に行われる。

そして、画像取得部１３は、カメラ１０３において連続的に撮像された赤外線画像を受信して、違反検出部１１および選択部１４へと送信する。
違反検出部１１では、赤外線画像に含まれる車両の交通違反の有無について判定を行い、判定結果を選択部１４へと送信する。
なお、違反検出部１１における違反検出は、上記実施形態１と同様に、ＤＢ１１ａに保存された各種条件を参照して、判定手段１１ｂによって行われる。

選択部１４は、違反検出部１１から交通違反の検出有りとの判定結果を受信した場合に、その交通違反の検出時に使用された赤外線画像のうち、交通違反の立証に必要な条件を満たす赤外線画像を選択し、信号検出部１６へと送信する。
なお、選択部１４における交通違反の立証に必要な条件は、上記実施形態１と同様に、第２記憶部１５に保存されている。

信号検出部１６は、選択部１４において選択された赤外線画像に含まれる信号機の領域を検出する。そして、信号検出部１６は、選択された赤外線画像情報とともに、その画像における信号機の発光部分の領域に関する情報を出力する。
色判定部１７は、信号制御装置１０４から、選択された赤外線画像に含まれる信号機の制御情報を取得して、当該赤外線画像の撮像時刻（年月日時分秒）から、撮像当時の実際の信号機の発光色を判定する。

色設定部１８では、選択部１４において選択された赤外線画像の信号機の領域に対して配色処理を実施して、カラー画像を生成する。そして、色設定部１８は、生成したカラー画像を第１記憶部１９に保存するとともに、表示部２０へ出力する。
本実施形態の交通管理システム２００によれば、交通違反を検出するためのセンサ等を用いることなく、交通違反の取締りや交通事故の検証等を実施する際に、当時の信号機の色を正確に反映させたカラー画像を得ることができるという、上記実施形態１と同様の効果を得ることができる。

なお、違反検出部１１において信号機の色を検出する必要がある場合には、色判定部１７および第１記憶部１９における信号機の色の判定と同様の検出方法を用いてもよい。
また、必要最小限の赤外線画像だけを抽出して、配色処理を実施するため、カメラ１０３によって取得された全ての赤外線画像に配色処理を実施する場合と比較して、データ処理量を大幅に低減することができるという効果も奏する。

さらに、配色処理が施される選択済みの赤外線画像においても、交通違反の特定等に重要な信号機の色を反映させるために信号機の領域だけに配色処理を実施することで、データ処理量をさらに低減しつつ、交通違反の取締り等の効率を向上させることができる。
（実施形態３）
本実施形態に係る交通管理システム３００および画像処理装置３１０について、図１１を用いて説明すれば以下の通りである。

なお、本実施形態の交通管理システム３００では、カメラ１０３によって連続的に撮像された赤外線画像のデータを、一旦、全て保存する第３記憶部２１を備えている点で、上記実施形態１，２とは異なっている。
また、本実施形態では、センサではなく、カメラ１０３によって撮像された赤外線画像を用いて交通違反の検出を行う点で、上記実施形態２と共通である。

その他の構成については、上記実施形態１，２で説明した構成と同一の機能を有することから、ここでは同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。
本実施形態の交通管理システム３００では、上記実施形態２と同様に、照明部１０２による近赤外線の照射、カメラ１０３による撮像は連続的に行われる。
そして、画像取得部１３は、カメラ１０３において連続的に撮像された赤外線画像を受信して、全ての赤外線画像を一旦保存する第３記憶部２１へと送信する。

違反検出部１１では、警察署等において交通違反の取締りを実施する際に、第３記憶部２１から連続的に取得された赤外線画像を用いて、事後的に、車両の交通違反の有無について判定を行い、判定結果を選択部１４へと送信する。
なお、このとき、第３記憶部２１に保存された赤外線画像は、選択部１４へも送信される。

ここで、違反検出部１１における違反検出は、上記実施形態１，２と同様に、ＤＢ１１ａに保存された各種条件を参照して、判定手段１１ｂによって行われる。
選択部１４は、違反検出部１１から交通違反の検出有りとの判定結果を受信した場合に、その交通違反の検出時に使用された赤外線画像のうち、交通違反の立証に必要な条件を満たす赤外線画像を選択し、信号検出部１６へと送信する。

なお、選択部１４における交通違反の立証に必要な条件は、上記実施形態１，２と同様に、第２記憶部１５に保存されている。
信号検出部１６は、選択部１４において選択された赤外線画像に含まれる信号機の領域を検出する。そして、信号検出部１６は、選択された赤外線画像情報とともに、その画像における信号機の発光部分の領域に関する情報を出力する。

色判定部１７は、信号制御装置１０４から、選択された赤外線画像に含まれる信号機の制御情報を取得して、当該赤外線画像の撮像時刻（年月日時分秒）から、撮像当時の実際の信号機の発光色を判定する。
色設定部１８は、選択部１４において選択された赤外線画像の信号機の領域に対して配色処理を実施して、カラー画像を生成する。そして、色設定部１８は、生成したカラー画像を第１記憶部１９に保存するとともに、表示部２０へ出力する。

本実施形態の交通管理システム３００によれば、交通違反を検出するためのセンサ等を用いることなく、交通違反の取締りや交通事故の検証等を実施する際に、当時の信号機の色を正確に反映させたカラー画像を得ることができるという、上記実施形態１，２と同様の効果を得ることができる。
また、必要最小限の赤外線画像だけを抽出して、配色処理を実施するため、カメラ１０３によって取得された全ての赤外線画像に配色処理を実施する場合と比較して、データ処理量を大幅に低減することができるという効果も奏する。

さらに、配色処理が施される選択済みの赤外線画像においても、交通違反の特定等に重要な信号機の色を反映させるために信号機の領域だけに配色処理を実施することで、データ処理量をさらに低減しつつ、交通違反の取締り効率を向上させることができる。
（実施形態４）
本実施形態に係る交通管理システム４００および画像処理装置４１０について、図１２を用いて説明すれば以下の通りである。

なお、本実施形態の交通管理システム４００では、センサ１０１を用いて交通違反の検出を行う点で、上記実施形態１と共通している。そして、カメラ１０３によって連続的に撮像された赤外線画像のデータを、一旦、全て保存する第３記憶部２１を備えている点で、上記実施形態１，２とは異なり、上記実施形態３と共通している。
その他の構成については、上記実施形態１〜３で説明した構成と同一の機能を有することから、ここでは同じ符号を付し、その詳細な説明を省略する。

本実施形態の交通管理システム４００では、センサ１０１によって交通違反の有無を検出する。
照明部１０２による近赤外線の照射およびカメラ１０３による赤外線画像の撮像は、上記実施形態２，３と同様に、連続的に行われる。
画像取得部１３は、違反検出部１１における交通違反の検出の有無に関わらず、カメラ１０３において連続的に撮像された赤外線画像を受信して、全ての赤外線画像を一旦保存する第３記憶部２１へと送信する。

違反検出部１１では、警察署等において事後的に交通違反の取締りを実施する際に、センサ１０１において交通違反が検出された時間等を参照して第３記憶部２１から連続的に取得された赤外線画像の一部を用いて、車両の交通違反の有無について判定を行い、判定結果を選択部１４へと送信する。
なお、このとき、第３記憶部２１に保存された赤外線画像は、選択部１４へも送信される。

ここで、違反検出部１１における違反検出は、上記実施形態１〜３と同様に、ＤＢ１１ａに保存された各種条件を参照して、判定手段１１ｂによって行われる。
選択部１４では、違反検出部１１から交通違反の検出有りとの判定結果を受信した場合に、その交通違反の検出時に使用された赤外線画像のうち、交通違反の立証に必要な条件を満たす赤外線画像を選択し、信号検出部１６へと送信する。

なお、選択部１４における交通違反の立証に必要な条件は、上記実施形態１〜３と同様に、第２記憶部１５に保存されている。
信号検出部１６は、選択部１４において選択された赤外線画像に含まれる信号機の領域を検出する。そして、信号検出部１６は、選択された赤外線画像情報とともに、その画像における信号機の発光部分の領域に関する情報を出力する。

色判定部１７は、信号制御装置１０４から、選択された赤外線画像に含まれる信号機の制御情報を取得して、当該赤外線画像の撮像時刻（年月日時分秒）から、撮像当時の実際の信号機の発光色を判定する。
色設定部１８は、選択部１４において選択された赤外線画像の信号機の領域に対して配色処理を実施して、カラー画像を生成する。そして、色設定部１８は、生成したカラー画像を第１記憶部１９に保存するとともに、表示部２０へ出力する。

本実施形態の交通管理システム４００では、交通違反を検出するためのセンサ等を用いて交通違反の発生の有無をリアルタイムで検出することができる。そして、事後的に交通違反の取締りや交通事故の検証等を実施する際には、このセンサ１０１によって交通違反が検出された時間帯に撮像された複数の赤外線画像や赤外線動画の中から、最も交通違反の立証に適した赤外線画像等を取り出して、配色処理を実施する。

これにより、交通違反を検出するためのセンサ等を用いることなく、交通違反の取締りを実施する際に、当時の信号機の色を正確に反映させたカラー画像を得ることができるという、上記実施形態１〜３と同様の効果を得ることができる。
また、必要最小限の赤外線画像だけを抽出して、配色処理を実施するため、カメラ１０３によって取得された全ての赤外線画像に配色処理を実施する場合と比較して、データ処理量を大幅に低減することができるという効果も奏する。

さらに、配色処理が施される選択済みの赤外線画像においても、交通違反の特定等に重要な信号機の色を反映させるために信号機の領域だけに配色処理を実施することで、データ処理量をさらに低減しつつ、交通違反の取締り等の効率を向上させることができる。
［他の実施形態］
以上、本発明の一実施形態について説明したが、本発明は上記実施形態に限定されるものではなく、発明の要旨を逸脱しない範囲で種々の変更が可能である。

（Ａ）
本発明の他の実施形態に係る交通管理システム５００および画像処理装置５１０は、例えば、図１３に示すような構成であってもよい。
具体的には、交通管理システム５００は、図１３に示すように、インターネットやＬＡＮ（Local Area Network）、ＷＡＮ（Wide Area Network）等のネットワークＮによって外部の交通違反取締装置（カメラ１０３）に接続される。また、交通管理システム５００は、記憶装置１６０に接続される。

交通管理システム５００は、コンピュータ端末により構成され、ＣＰＵ（Central Processing Unit）１５０、ＲＡＭ（Random Access Memory）１５１、出力部１５２、通信部１５３、入力部１５４、および画像処理装置５１０等を備えている。
ＣＰＵ１５０は、各種の演算処理等を実行するとともに、ＲＡＭ１５１に読み込まれて展開される所定の制御プログラムを実行する。この制御プログラムにより、交通管理システム５００に含まれる各構成の機能が実行される。

ＲＡＭ１５１は、ＳＲＡＭ（Static RAM）またはＤＲＡＭ（Dynamic RAM）等のメモリ素子によって構成され、ＣＰＵ１５０の処理過程で発生したデータ等の記憶を行う。
出力部１５２は、画像および音声等のアナログ信号またはデジタル信号を伝送するケーブルなどを接続する接続端子を有している。そして、出力部１５２は、これらのケーブルを介して、上述した各実施形態の表示部２０に接続されている。出力部１５２は、表示制御手段（図示せず）の指令に応じて記憶装置１６０から読み出された各種の情報を画像信号に変換し、ケーブルを介して表示部２０へ出力する。

通信部１５３は、通信ケーブルを接続するための接続端子あるいは無線通信インターフェースを有し、ネットワークＮに接続される。通信部１５３は、ネットワークＮに接続された交通違反取締装置（センサ１０１、カメラ１０３等）との間でデータの送受信を行う。
入力部１５４は、（マウス、キーボード、画面上で操作するタッチパネル等）により構成される。入力部１５４は、ユーザの操作による情報の入力およびメニューの選択等を受け付けて、受け付けた操作内容をＣＰＵ１５０へ通知する。

記憶装置１６０は、半導体メモリ、磁気記録媒体、光記録媒体等によって構成される。なお、上述した各実施形態の第１記憶部１９、第２記憶部１５、第３記憶部２１は、この記憶装置１６０に含まれるものであってもよいし、別途接続された大容量記憶装置であってもよい。また、記憶装置１６０はネットワークを介して交通管理システム５００に接続されていてもよい。

（Ｂ）
上記実施形態では、交通違反の発生を検知した後、交通違反の立証に関係する赤外線画像を選択して、その画像に対して信号機の領域に配色処理を実施する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、交通違反の発生の有無に関わらず、連続的あるいは断続的に撮像された全ての赤外線画像の信号機の領域に配色処理を実施してもよい。つまり、上述した各実施形態１〜４の選択部１４を持たない構成であってもよい。

この場合には、取得された赤外線画像の全てに配色処理が実施されるため、全ての赤外線画像に含まれる信号機の撮像当時の実際の色を再現したカラー画像を得ることができる。
ここで、本実施形態では、配色処理の対象領域が信号機の領域に限定されている。このため、取得した全ての赤外線画像に配色処理を実施した場合でも、データ処理量の増大も最小限に抑えることができる。

（Ｃ）
上記実施形態では、画像処理装置１０が、交通違反の有無を検出する違反検出部１１を備えている例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
本発明の適用範囲としては、交通違反の発生は必須ではないため、違反検出部を持たない画像処理装置およびこれを備えた交通管理システムであってもよい。
この場合には、交通事故発生時における信号機の色を正確に再現した画像を得ることで、交通事故の検証に有効に活用することができる。

（Ｄ）
上記実施形態では、交通違反の検出時には、赤外線の照射タイミングに合わせてカメラ１０３によって複数の赤外線画像を取得する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。

例えば、動画撮影時のように、連続的に交差点内の状況を撮像した複数の赤外線画像をカメラによって取得してもよい。
この場合には、交通違反とは直接関係のない赤外線画像が大量に取得されることになる。このため、本発明の適用時には、全ての赤外線画像に配色処理を実施する場合と比較して、データ処理量の低減効果もより大きくなり、第１記憶部１９の記憶容量の増大も抑制できるという点で、より好ましい。

（Ｅ）
上記実施形態では、カメラ１０３によって走行車両の正面から撮像された赤外線画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、運転者等の人物を特定するために必要な条件を満たす赤外線画像を選択して信号機の領域に配色処理を行う例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。

例えば、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置して取得された赤外線画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の所有者を特定するために必要な条件を満たす赤外線画像を選択してもよい。
この場合には、違反車両の運転者は画像から特定できないため、違反車両の車両番号等から所有者を特定すればよい。

また、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置した場合には、信号機１１０の正面と違反車両とが１枚の画像中に含まれるように撮像することができる。この場合には、この１枚の画像から、信号無視の違反車両とその所有者とを特定することができる可能性がある。
よって、運転者の特定が交通違反として認定するための必須条件でない場合には、走行車両の後部を撮像する方向にカメラを設置してもよい。

（Ｆ）
上記実施形態では、交通管理システム１００，２００，３００，４００が、液晶ディスプレイ等の表示部２０を含む構成を例として挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、液晶ディスプレイ等の表示部を含まないシステムとして、本発明の交通管理システムおよび画像処理装置を構成してもよい。
この場合には、外部装置として、液晶ディスプレイ等の表示手段を用いることで、簡素な構成により効率よく交通違反の取締りを実施することができるという、上記と同様の効果を得ることができる。

（Ｇ）
上記実施形態では、図２に示すように、１車線に対して１つのセンサ１０１やカメラ１０３等を設置して、交通違反の検出と赤外線画像の取得を行う例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。

例えば、複数の車線に対して１台のセンサやカメラを設置して、違反内容等を特定するための画像を取得してもよい。
この場合には、複数の車線をカバーする視野範囲および解像度を持つカメラを設置することで、複数車線を走行する対象車両の中から違反車両を効果的に検出することができる。よって、システムの構成をより簡素化することができる。

さらに、カメラの撮影方向は、道路の走行方向に沿った方向に限定されるものではない。
例えば、交差点の曲がり角の部分に設けられた支柱等にカメラを設置して交差点全体を撮影し、その画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の運転者や所有者等を特定してもよい。

あるいは、交差点の曲がり角の部分に設けられた信号機の支柱にカメラを設置して交差点全体を撮影し、その画像を用いて、交通違反の内容、違反車両、違反車両の運転者や所有者等を特定してもよい。
この場合には、カメラが交差点の全体を撮影できるため、右左折の禁止違反を犯した違反車両とその運転者等とを特定することができる可能性がある。

（Ｈ）
上記実施形態では、本システムにおいて検出・管理される交通違反の例として、主に、信号無視を例として挙げて詳細に説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、本システムにおいては、上記実施形態において例示した交通違反以外にも、センサやカメラ等で検出可能な交通違反や交通事故であって、各国で定められた法律等で規定された各種交通違反や交通事故の検出・管理が可能である。

（Ｉ）
上記実施形態では、交通違反の取締りを実施する場所としてために、センサ１０１やカメラ１０３、信号制御装置１０４等を交差点に設置した例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、赤信号無視の取締りを実施する場合には、見通しがよく走行速度が上がりやすい直進道路等にセンサやカメラ等を設置してもよい。
その他の交通違反についても同様に、その交通違反が発生しやすい条件の道路の周辺に、センサやカメラ等を設置することで、取り締まりの効率を向上させることができる。

（Ｊ）
上記実施形態では、車両の交通違反の取締りを行う交通管理システムに対して、本発明を適用する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。

例えば、自転車や歩行者の交通違反を取り締まるための交通管理システムに対して、本発明が適用されてもよい。
この場合でも、上記各実施形態と同様に、交通違反の検出時や交通事故発生時における信号機の色を正確に再現することにより、自転車や歩行者による赤信号無視等の交通違反を効率よく取り締まることができる。

（Ｋ）
上記実施形態では、車両の交通違反の取締りを行う交通管理システムに対して、本発明を適用する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。
例えば、本発明の画像処理装置は、交通違反の取締りの際に用いられる以外に、交通事故発生時における信号機の色を正確に再現したカラー画像を形成してもよい。
この場合でも、交通事故が発生した時間の信号機の色の情報を正確に再現することができるため、交通事故の検証を効果的に実施することができる。

（Ｌ）
上記実施形態では、カメラによって撮像された複数の赤外線画像の中から、所定の条件を満たす１または複数の赤外線画像を選択して配色処理を実施する例を挙げて説明した。しかし、本発明はこれに限定されるものではない。

例えば、カメラによって動画撮影をしている場合には、所定の条件を満たす動画の一部だけを切り取って、この一部の動画を構成する複数の赤外線画像を選択して配色処理を実施してもよい。
この場合には、例えば、交通違反や交通事故の検出に関係する動画の一部を信号機の色が正確に再現されたカラー画像として生成することができるため、交通違反の取締りや交通事故の検証を効果的に実施することができる。

本発明の画像処理装置は、信号機周辺の撮像画像に含まれる信号機の色を正確に再現することができるという効果を奏することから、モノクロ画像を取得する各種装置に対して広く適用可能である。

１０ 画像処理装置
１１ 違反検出部
１１ａ ＤＢ
１１ｂ 判定手段
１２ 照明制御部
１３ 画像取得部
１４ 選択部
１５ 第２記憶部
１６ 信号検出部
１７ 色判定部
１８ 色設定部
１９ 第１記憶部
２０ 表示部
２１ 第３記憶部
３１ 違反内容表示領域
３２ 特定用画像表示領域
３３ 人物情報表示領域
１００ 交通管理システム
１０１ センサ
１０２ 照明部
１０３ カメラ（撮像装置）
１０４ 信号制御装置
１１０ 信号機
１１１ 支柱
１５０ ＣＰＵ（Central Processing Unit）
１５１ ＲＡＭ（Random Access Memory）
１５２ 出力部
１５３ 通信部
１５４ 入力部
１６０ 記憶装置
２００ 交通管理システム
２１０ 画像処理装置
３００ 交通管理システム
３１０ 画像処理装置
４００ 交通管理システム
４１０ 画像処理装置
５００ 交通管理システム
５１０ 画像処理装置
Ａ１，Ａ２ 車両
Ｃ１ 信号機の領域
Ｃ２，Ｃ３，Ｃ４ 領域（非配色領域）
Ｐ１ 違反特定用カラー画像
Ｐ２，Ｐ３ 人物特定用画像
Ｓ１ 画面

Claims (15)

1. 信号機の周辺を撮像する撮像装置からモノクロ画像を取得する画像取得部と、
   前記画像取得部において取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の領域を検出する信号検出部と、
   前記信号機を制御する信号制御装置から前記信号機の制御情報を取得して、当該制御情報に基づいて前記モノクロ画像の撮像時刻に対応する信号機の色を決定する色判定部と、
   前記信号検出部において検出された前記モノクロ画像に含まれる前記信号機の領域に、前記色判定部において決定された前記信号機の色になるように配色処理を行い、前記信号機の領域がカラー化された画像を出力する色設定部と、
   を備えている画像処理装置。
2. 前記画像取得部において取得された複数のモノクロ画像の中から、所定の条件に基づいて、前記色設定部において配色処理が施される対象となる前記モノクロ画像を選択する選択部を、さらに備えている、
   請求項１に記載の画像処理装置。
3. 前記モノクロ画像に含まれる車両の交通違反の有無を検出する違反検出部を、さらに備えており、
   前記違反検出部において前記モノクロ画像に交通違反の取締りの対象となる違反車両が含まれると検出された場合に、
   前記色設定部は、前記選択部において選択された前記モノクロ画像に含まれる前記信号機の領域に対して配色処理を行う、
   請求項２に記載の画像処理装置。
4. 前記違反検出部は、交通違反の取締りの対象となる前記車両の状態を検出するセンサである、
   請求項３に記載の画像処理装置。
5. 前記違反検出部は、交通違反の取締りの対象となる前記車両を撮像する撮像装置である、
   請求項３に記載の画像処理装置。
6. 前記モノクロ画像に交通事故に関係する車両や歩行者が含まれる場合に、
   前記色設定部は、前記選択部において選択された前記モノクロ画像に含まれる前記信号機の領域に対して配色処理を行う、
   請求項２に記載の画像処理装置。
7. 前記選択部は、前記モノクロ画像に映り込んだ対象物、対象者、内容、鮮明さに基づいて、交通違反または交通事故の特定に必要な条件を満たすモノクロ画像を選択する、
   請求項２から６のいずれか１項に記載の画像処理装置。
8. 前記色設定部において前記信号機の領域に配色処理が施された前記カラー化された画像、あるいは、前記色設定部において配色処理が施される前記モノクロ画像と前記色判定部において決定された色情報とを関連付けて保存する第１記憶部を、
   さらに備えている、
   請求項１から７のいずれか１項に記載の画像処理装置。
9. 前記選択部における前記モノクロ画像の選択条件を記憶した第２記憶部を、
   さらに備えている、
   請求項２に記載の画像処理装置。
10. 前記信号制御装置は、前記信号機の近傍に設置されており、
    前記色判定部は、前記信号制御装置から無線あるいは有線を介して前記信号機の制御情報を取得する、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
11. 前記信号制御装置は、前記信号機が設置された地域を含む複数の信号機の制御を行う制御管理室に設置されており、
    前記色判定部は、前記信号制御装置から無線あるいは有線を介して前記信号機の制御情報を取得する、
    請求項１から９のいずれか１項に記載の画像処理装置。
12. 前記撮像装置は、交差点に設置された前記信号機の周辺に設置されている、
    請求項１から１１のいずれか１項に記載の画像処理装置。
13. 前記モノクロ画像には、赤外線画像が含まれる、
    請求項１から１２のいずれか１項に記載の画像処理装置。
14. 請求項１から１３のいずれか１項に記載の画像処理装置と、
    被写体に対して赤外光を照射する照明部と、
    前記被写体に対して照射された赤外光の反射光を撮像する撮像装置と、
    を備えた交通管理システム。
15. 信号機の周辺を撮像する撮像装置からモノクロ画像を取得する画像取得ステップと、
    前記画像取得ステップにおいて取得されたモノクロ画像に含まれる信号機の領域を検出する信号検出ステップと、
    前記信号機を制御する信号制御装置から前記信号機の制御情報を取得して、当該制御情報に基づいて前記モノクロ画像の撮像時刻に対応する信号機の色を決定する色判定ステップと、
    前記信号検出ステップにおいて検出された前記モノクロ画像に含まれる前記信号機の領域に、前記色判定ステップにおいて決定された前記信号機の色になるように配色処理を行い、前記信号機の領域がカラー化された画像を出力する色設定ステップと、
    を備えた画像処理方法。
    

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