Deprecated: The each() function is deprecated. This message will be suppressed on further calls in /home/zhenxiangba/zhenxiangba.com/public_html/phproxy-improved-master/index.php on line 456
JP7182953B2 - Information processing device, system, information processing method and program - Google Patents
[go: Go Back, main page]

JP7182953B2 - Information processing device, system, information processing method and program - Google Patents

Information processing device, system, information processing method and program Download PDF

Info

Publication number
JP7182953B2
JP7182953B2 JP2018160283A JP2018160283A JP7182953B2 JP 7182953 B2 JP7182953 B2 JP 7182953B2 JP 2018160283 A JP2018160283 A JP 2018160283A JP 2018160283 A JP2018160283 A JP 2018160283A JP 7182953 B2 JP7182953 B2 JP 7182953B2
Authority
JP
Japan
Prior art keywords
image
pattern
setting
unit
imaging
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
JP2018160283A
Other languages
Japanese (ja)
Other versions
JP2019115031A (en
Inventor
憲太朗 小暮
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Canon Inc
Original Assignee
Canon Inc
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Canon Inc filed Critical Canon Inc
Priority to US16/220,597 priority Critical patent/US10937124B2/en
Priority to EP18215256.1A priority patent/EP3503021B1/en
Priority to CN201811591092.XA priority patent/CN110009557A/en
Publication of JP2019115031A publication Critical patent/JP2019115031A/en
Application granted granted Critical
Publication of JP7182953B2 publication Critical patent/JP7182953B2/en
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Landscapes

  • Studio Devices (AREA)
  • Closed-Circuit Television Systems (AREA)

Description

本発明は、情報処理装置、システム、情報処理方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an information processing device, system, information processing method, and program.

従来、監視カメラの種別の1つとして魚眼レンズを搭載した魚眼カメラが浸透してきている。1台で360°監視することができるので、台数・コストの削減につながる。また、魚眼カメラから得られる全方位画像をそのまま出力するだけではなく、複数種類の切り取り処理及び歪補正処理を行った画像や映像を出力可能なカメラがある。このようなカメラでは人体検知や動体検知といった各種Video Content Analysis等を使用する際も切り取り処理及び歪み補正処理後の画像を用いることも多い。更に、このようなカメラでは複数種類の切り取り処理及び歪み補正処理を行った複数の映像を出力して撮像環境や設置環境に応じた監視ができる。
しかしながら、ユーザーが監視している撮像シーンに対して適切な切り取り処理あるいは歪補正方式を、ユーザーインターフェースを介して設定する必要がある。また、一度設定した切り取り処理及び歪曲補正方式を用いていると撮像シーンの変化に対応できない。
例えば、特許文献1では、複数の画像の特徴量を検出し、指定された各画像の連続表示時間ごとに表示装置に切り替える方法が開示されている。
2. Description of the Related Art Conventionally, a fish-eye camera equipped with a fish-eye lens has become popular as one type of surveillance camera. A single unit can perform 360° monitoring, which leads to a reduction in the number of units and costs. Further, there are cameras capable of outputting not only an omnidirectional image obtained from a fisheye camera as it is, but also an image or video that has undergone multiple types of cropping processing and distortion correction processing. With such a camera, when various video content analyses, such as human body detection and moving body detection, are used, images after clipping processing and distortion correction processing are often used. Furthermore, such a camera can output a plurality of images that have undergone a plurality of types of clipping processing and distortion correction processing, and can monitor according to the imaging environment and installation environment.
However, it is necessary for the user to set an appropriate clipping process or distortion correction method for the scene being monitored by the user via the user interface. In addition, if the clipping process and distortion correction method that have been set once are used, changes in the imaging scene cannot be handled.
For example, Patent Literature 1 discloses a method of detecting feature amounts of a plurality of images and switching to a display device for each designated continuous display time of each image.

特開2015-222917号公報JP 2015-222917 A

しかしながら、魚眼カメラから得られる撮像画像の表示に関して、撮像シーン等に適した表示がより一層求められている。 However, regarding the display of captured images obtained from a fisheye camera, there is a growing demand for a display suitable for a captured scene or the like.

本発明の情報処理装置は、魚眼レンズを用いて撮像された撮像画像である全方位画像から得られる注目領域の数及び位置に基づいて、前記全方位画像から得られる部分画像を出力するためのパターンを設定する設定手段と、前記設定手段により設定されたパターンに基づいて、前記全方位画像から前記注目領域を含む部分画像を切り取る切り取り手段と、前記切り取り手段により切り取られた部分画像に対して歪補正処理を行う補正手段と、前記設定手段によって設定されたパターンに従って、前記補正手段により歪補正処理された部分画像を出力する出力手段と、を有し、前記設定手段は、さらに、前記魚眼レンズを有する撮像部の撮像方向に基づいて、前記パターンを設定し、前記撮像方向が水平方向である場合は、1つの部分画像を切り取り、前記撮像方向が垂直方向である場合には、2つの部分画像を切り取るパターンを設定するAn information processing apparatus according to the present invention provides a pattern for outputting a partial image obtained from an omnidirectional image based on the number and positions of regions of interest obtained from the omnidirectional image, which is an image captured using a fisheye lens. a setting means for setting the , a cutting means for cutting a partial image including the attention area from the omnidirectional image based on the pattern set by the setting means, and a distortion for the partial image cut by the cutting means correction means for performing correction processing; and output means for outputting a partial image subjected to distortion correction processing by the correction means in accordance with the pattern set by the setting means, wherein the setting means further includes the fisheye lens. The pattern is set based on the imaging direction of the imaging unit, one partial image is cut when the imaging direction is horizontal, and two partial images are cut when the imaging direction is vertical. Set the pattern to cut out .

本発明によれば、撮像シーン等に適した、画像を出力することができる。 According to the present invention, it is possible to output an image suitable for an imaging scene or the like.

カメラのハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of a camera. 撮像部の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of an imaging part. カメラのソフトウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the software configuration of a camera. 撮像画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a captured image. 出力部により出力される画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image output by an output part. 撮像画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a captured image. 出力部により出力される画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image output by an output part. カメラの情報処理の一例を示すフローチャートである。4 is a flow chart showing an example of information processing of a camera; カメラの情報処理の一例を示すフローチャートである。4 is a flow chart showing an example of information processing of a camera; パターン1の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of pattern 1; 歪補正処理が行われた画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image on which the distortion correction process was performed. パターン2の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of pattern 2; 歪補正処理が行われた画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image on which the distortion correction process was performed. パターン3の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of pattern 3; 歪補正処理が行われた画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image on which the distortion correction process was performed. 出力部により出力される画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image output by an output part. 撮像システムを構成する装置のハードウェア構成の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the hardware constitutions of the apparatus which comprises an imaging system. 撮像システムを構成する装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。FIG. 2 is a diagram showing an example of a software configuration of devices that constitute an imaging system; FIG. クライアント装置の情報処理の一例を示すフローチャートである。4 is a flow chart showing an example of information processing of a client device; 撮像画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of a captured image. パターン2以外のパターンの一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of a pattern other than pattern 2; クライアント装置の情報処理の一例を示すフローチャートである。4 is a flow chart showing an example of information processing of a client device; パターン3の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of pattern 3; 歪補正処理が行われた画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image on which the distortion correction process was performed. パターン2の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of pattern 2; 歪補正処理が行われた画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image on which the distortion correction process was performed. パターン3の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of pattern 3; 歪補正処理が行われた画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image on which the distortion correction process was performed. パターン3の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of pattern 3; 歪補正処理が行われた画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image on which the distortion correction process was performed. パターン3の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of pattern 3; パターン3の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of pattern 3; 歪補正処理が行われた画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image on which the distortion correction process was performed. パターン1の一例を示す図である。FIG. 10 is a diagram showing an example of pattern 1; 歪補正処理が行われた画像の一例を示す図である。It is a figure which shows an example of the image on which the distortion correction process was performed.

以下、本発明の実施形態について図面に基づいて説明する。以下では、撮像装置としてカメラを用いる場合について説明する。 BEST MODE FOR CARRYING OUT THE INVENTION An embodiment of the present invention will be described below with reference to the drawings. A case where a camera is used as an imaging device will be described below.

<実施形態1>
図1は、カメラ10のハードウェア構成の一例を示す図である。カメラ10は魚眼カメラである。カメラ10は、ハードウェア構成として、撮像部11と、CPU12と、メモリ13と、入力部14と、表示部15と、通信部16と、を含む。撮像部11は、被写体像を撮像する。撮像部11の詳細は後述する図2に示す。CPU12は、カメラ10の全体を制御する。メモリ13は、プログラム、撮像部11で撮像された画像、設定値等を記憶する。入力部14は、ユーザーの選択操作等を入力し、CPU12に渡す。表示部15は、CPU12の制御に基づき画面等を表示する。通信部16は、カメラ10をネットワークに接続し、他の装置との通信等を制御する。CPU12がメモリ13に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって後述する図3に示すカメラ10のソフトウェア構成、及び後述する図8のフローチャートの処理が実現される。カメラ10は、情報処理装置の一例である。カメラ10からネットワークを介して取得した全方位画像を蓄積する録画サーバ、又は全方位画像を表示させるための端末装置に対しても以下の実施形態を適用することが可能である。
<Embodiment 1>
FIG. 1 is a diagram showing an example of the hardware configuration of the camera 10. As shown in FIG. Camera 10 is a fisheye camera. The camera 10 includes an imaging unit 11, a CPU 12, a memory 13, an input unit 14, a display unit 15, and a communication unit 16 as a hardware configuration. The imaging unit 11 captures a subject image. Details of the imaging unit 11 are shown in FIG. 2, which will be described later. The CPU 12 controls the camera 10 as a whole. The memory 13 stores programs, images captured by the imaging unit 11, setting values, and the like. The input unit 14 inputs a user's selection operation and the like, and transfers the input to the CPU 12 . The display unit 15 displays a screen or the like under the control of the CPU 12 . A communication unit 16 connects the camera 10 to a network and controls communication with other devices. The CPU 12 executes processing based on the programs stored in the memory 13 to realize the software configuration of the camera 10 shown in FIG. 3 and the processing of the flow chart in FIG. Camera 10 is an example of an information processing device. The following embodiments can also be applied to a recording server that accumulates omnidirectional images acquired from the camera 10 via a network, or a terminal device that displays omnidirectional images.

図2は、撮像部11の一例を示す図である。撮像部11は、数枚のレンズ群からなるレンズ201、CCDやCMOS等の撮像素子202を備える。また、撮像部11は、雑音軽減を行う相関二重サンプリング(Correlated Double Sampling:CDS)回路203を備える。また、撮像部11は、カメラの利得制御を自動で行うゲインコントロールアンプ回路(Automatic Gain Control:AGC)204を備える。また、撮像部11は、アナログ信号をデジタル信号へと変換を行うA/D変換205を備える。 FIG. 2 is a diagram showing an example of the imaging unit 11. As shown in FIG. The imaging unit 11 includes a lens 201 made up of several lens groups, and an imaging device 202 such as a CCD or CMOS. The imaging unit 11 also includes a correlated double sampling (CDS) circuit 203 that reduces noise. The imaging unit 11 also includes a gain control amplifier circuit (Automatic Gain Control: AGC) 204 that automatically performs gain control of the camera. The imaging unit 11 also includes an A/D converter 205 that converts an analog signal into a digital signal.

図3は、カメラ10のソフトウェア構成の一例を示す図である。撮像制御部101は、撮像部11を制御し、撮像部11からの信号を画像生成部102に渡す。画像生成部102は、受け取った信号に基づき撮像画像を生成する。判定部103は、撮像画像から撮像シーンを判定する。パターン設定部104は、撮像画像から部分画像を切り取り、更に歪み補正した画像を出力画像上に配置するパターンを設定する。切り取り位置設定部105は、設定されたパターンに従って撮像画像の切り取り位置を設定する。切り取り部106は、切り取り位置設定部105で設定された切り取り位置で画像を切り取る。歪補正処理部107は、切り取り部106により切り取られた画像に対応する歪補正を行い、パターン設定部104において設定されたパターンに基づいて切り取られた画像を出力画像として配置する処理を行う。出力部108は、歪補正処理部107で歪補正された画像信号を出力する。 FIG. 3 is a diagram showing an example of the software configuration of the camera 10. As shown in FIG. The imaging control unit 101 controls the imaging unit 11 and passes signals from the imaging unit 11 to the image generation unit 102 . The image generator 102 generates a captured image based on the received signal. The determination unit 103 determines the imaging scene from the captured image. The pattern setting unit 104 sets a pattern for cutting out a partial image from the captured image and arranging the distortion-corrected image on the output image. The cutout position setting unit 105 sets the cutout position of the captured image according to the set pattern. A cropping unit 106 crops the image at the cropping position set by the cropping position setting unit 105 . A distortion correction processing unit 107 performs distortion correction corresponding to the image cut out by the cutout unit 106, and performs processing for arranging the cut out image as an output image based on the pattern set in the pattern setting unit 104. FIG. The output unit 108 outputs the image signal distortion-corrected by the distortion correction processing unit 107 .

上述した各構成要素の動作について詳しく説明を行う。
まず、撮像装置について、図2及び図3を用いて詳しく説明を行う。撮像素子202は、撮像光学系としてのレンズ201を介して結像された被写体像を電気信号に変換する。レンズ201は歪みが多く画角が広い広角レンズや魚眼レンズでもよい。本実施形態では、撮像装置として魚眼レンズが備えられる魚眼カメラの場合に関して説明する。CDS回路203は、撮像素子202から出力された電気信号に対して相関二重サンプリング処理等を実施する。AGCアンプ204は、CDS回路203から出力された電気信号に対して増幅処理等を行う。A/D変換205は、AGCアンプ204により増幅処理されたアナログ信号をデジタル信号へと変換する。撮像制御部101は、撮像部11から得られた輝度信号及び色信号を画像生成部102に渡す。画像生成部102は、得られた輝度信号及び色信号からRGB画像やYUV画像等の画像信号を生成する。判定部103は、画像生成部102で生成された画像から注目領域の数、及び注目領域の位置を判定する。パターン設定部104は、判定部103で判定された画像内の注目領域の数及び位置(あるいは分布)に基づいてパターンを設定する。切り取り位置設定部105は、パターン設定部104において設定されたパターンに対応して、判定部103で判定された画像内の注目領域が切り取られる位置を設定する。このとき、1つの注目領域が分断されないような切り取り位置が設定される。切り取り部106は、切り取り位置設定部105で設定された切り取り位置を用いて画像生成部102で生成された画像から一部の画像を切り取る。歪補正処理部107は、切り取り部106で切り取られた画像に対して、種々の幾何学的変換等の歪補正処理を行う。そして、歪補正処理部107は、パターン設定部104で設定されたパターンに基づいて、歪み補正された画像を出力画像として配置する処理を実行する。
The operation of each component described above will be described in detail.
First, the imaging device will be described in detail with reference to FIGS. 2 and 3. FIG. The imaging device 202 converts a subject image formed via a lens 201 as an imaging optical system into an electrical signal. The lens 201 may be a wide-angle lens or a fish-eye lens with a large distortion and a wide angle of view. In this embodiment, a case of a fish-eye camera provided with a fish-eye lens as an imaging device will be described. The CDS circuit 203 performs correlated double sampling processing and the like on the electrical signal output from the image sensor 202 . The AGC amplifier 204 performs amplification processing and the like on the electrical signal output from the CDS circuit 203 . The A/D converter 205 converts the analog signal amplified by the AGC amplifier 204 into a digital signal. The imaging control unit 101 passes the luminance signal and the color signal obtained from the imaging unit 11 to the image generation unit 102 . The image generator 102 generates an image signal such as an RGB image or a YUV image from the obtained luminance signal and color signal. The determination unit 103 determines the number of attention areas and the positions of the attention areas from the image generated by the image generation unit 102 . The pattern setting unit 104 sets a pattern based on the number and positions (or distribution) of the regions of interest in the image determined by the determination unit 103 . The cut position setting unit 105 sets a position at which the region of interest in the image determined by the determination unit 103 is cut, corresponding to the pattern set by the pattern setting unit 104 . At this time, a cut position is set so that one attention area is not divided. A cropping unit 106 crops a portion of the image generated by the image generating unit 102 using the cropping position set by the cropping position setting unit 105 . A distortion correction processing unit 107 performs distortion correction processing such as various geometric transformations on the image cut out by the cutout unit 106 . Then, based on the pattern set by the pattern setting unit 104, the distortion correction processing unit 107 executes processing for arranging the distortion-corrected image as an output image.

ここで、図4~図7を用いて切り取り部106で切り取り処理された画像及び歪補正処理部107で歪補正処理された画像に関して説明する。図4の全方位画像30は、屋内の天井に設置された魚眼レンズを備えた魚眼カメラで、床に対して垂直な方向を撮像して得られた画像の例である。切り取り部106は、図4の全方位画像30の破線で区切られた領域300の部分を除外して、同じく破線で区切られた領域301、領域302をそれぞれ切り取る。そして歪補正処理部107が歪補正処理を行い、領域302を上下反転させて繋げた出力画像の例を図5に示している。図4は、領域300を無効領域とみなして出力画像とせず、注目領域が含まれる領域301及び領域302を有効領域とみなして出力画像とする例である。更に、他の例として、図6に示すように、切り取り部106が注目領域である領域400~402を部分的に切り取り、歪補正処理部107が歪補正処理を行う例が考えられる。図7の領域400~402には、図6に示す切り取り領域400~402の画像を歪み補正処理して出力された画像が配置されている。図6の例では、図6の領域400~402を有効領域とみなして出力画像として用いられ、それ以外を無効領域とみなして出力画像としては用いられていない。なお、出力部108が3つの部分画像を合成して1つの画像として出力してもよいし、これら3つの部分画像を複数のストリームとして出力してもよい。4つ以上の場合も同様に、例えば出力部108が出力する画像の大きさに合わせて拡大縮小した後に各切り出し画像を合成して出力してもよいし、複数ストリームとして出力してもよい。出力部108は、歪補正処理部107で歪補正処理された画像信号を出力する。画像信号の出力先としてはカメラ10に内蔵されているディスプレイでもよいし、通信部16を介してネットワークに接続されている外部の端末装置でもよい。 Here, an image cut out by the cutout unit 106 and an image subjected to distortion correction by the distortion correction processing unit 107 will be described with reference to FIGS. 4 to 7. FIG. An omnidirectional image 30 in FIG. 4 is an example of an image obtained by capturing an image in a direction perpendicular to the floor with a fisheye camera having a fisheye lens installed on the indoor ceiling. The clipping unit 106 excludes a region 300 delimited by dashed lines in the omnidirectional image 30 of FIG. 4 and cuts regions 301 and 302 delimited by dashed lines, respectively. FIG. 5 shows an example of an output image in which the distortion correction processing unit 107 performs distortion correction processing, and the region 302 is vertically inverted and connected. FIG. 4 shows an example in which an area 300 is regarded as an invalid area and is not output as an output image, and an area 301 and an area 302 including the attention area are regarded as effective areas and output as an output image. Furthermore, as another example, as shown in FIG. 6, an example is conceivable in which the clipping unit 106 partially clips regions 400 to 402, which are regions of interest, and the distortion correction processing unit 107 performs distortion correction processing. In areas 400 to 402 in FIG. 7, images output by performing distortion correction processing on the images of the cutout areas 400 to 402 shown in FIG. 6 are arranged. In the example of FIG. 6, areas 400 to 402 in FIG. 6 are regarded as valid areas and used as the output image, and other areas are regarded as invalid areas and not used as the output image. Note that the output unit 108 may synthesize three partial images and output them as one image, or may output these three partial images as a plurality of streams. In the case of four or more, for example, the clipped images may be combined and output after being scaled according to the size of the image output by the output unit 108, or may be output as multiple streams. The output unit 108 outputs the image signal that has undergone distortion correction processing by the distortion correction processing unit 107 . The output destination of the image signal may be a display built into the camera 10 or an external terminal device connected to the network via the communication unit 16 .

図8のフローチャートを用いて、カメラ10が撮像画像の注目領域の条件に応じて画像を出力するためのパターン及び切り取り位置を設定する際の例を説明する。S101において、判定部103は、画像生成部102で生成された画像を取得する。この画像は歪み補正処理前の全方位画像である。次に、S102において、判定部103は、取得した歪み補正処理前の全方位画像から注目領域を抽出する。次に、S103において、判定部103は、注目領域が1箇所以上あるか否かを判定する。判定部103は、画像内の顔や人物の分布を算出し、画像内の顔や人物の数が設定された数より多い領域を注目領域として判定してもよいし、密集度が設定された値より高い領域を注目領域として判定してもよい。また、判定部103は、画像は一枚の画像から顔や人物の滞留度数や動線密度を算出してもよいし、複数枚の画像から顔や人物の滞留度数や動線密度を算出してもよい。なお、パターンマッチングを用いて顔あるいは人物を検出する場合、一旦歪み補正を行った画像に対して顔あるいは人物を検出する必要がある。また、判定部103は、解析を単純化して、所定サイズ以上の前景領域の数をカウントしてもよい。本実施形態では、判定部103は、歪み補正処理前の全方位画像内の周辺領域に対して、所定の大きさを有する領域内に人物が所定数(例えば3人)以上いる領域を注目領域と判定する。一方、判定部103は、歪み補正処理前の全方位画像内の中心領域に対して、当該設定された大きさを有する領域内に人物が1人以上存在する領域を注目領域とする。これは、歪み補正処理前の画像では、周辺部より中心部に存在する人物がより大きく撮影されるためである。前述の領域の設定された大きさは、予め全体画像に対して占める割合として決められメモリ13に記憶されていてもよいし、入力部14等を介したユーザー操作に応じて、メモリ13等に記憶されていてもよい。判定部103は、注目領域が画像上に存在しない場合(S103でNo)は、S104に遷移し、注目領域が1箇所以上画像上に存在する場合(S103でYes)は、S105に遷移する。S104において、パターン設定部104は、予めユーザーによって設定されたパターンを設定する。また、切り取り位置設定部105は、当該パターンに対応する切り取り位置を設定する。ここで、予めユーザーによって設定されたパターンは、パターン1、パターン2、パターン3の内、何れか1つでもよいし、切り取り前の全方位画像であってもよい。本実施形態では、予めユーザーによって設定されたパターンとして、画像全体が俯瞰できる切り取り前の全方位画像とし、この全方位画像が出力されるものとする。S105において、判定部103は、注目領域が2箇所以上あるか否かを判定する。判定部103は、注目領域が2箇所以上存在しない場合(S105でNo)は、S106に遷移し、注目領域が2箇所以上存在する場合(S105でYes)は、S107に遷移する。 An example in which the camera 10 sets a pattern and a cutout position for outputting an image according to the condition of the attention area of the captured image will be described with reference to the flowchart of FIG. 8 . In S<b>101 , the determination unit 103 acquires an image generated by the image generation unit 102 . This image is an omnidirectional image before distortion correction processing. Next, in S102, the determination unit 103 extracts a region of interest from the obtained omnidirectional image before distortion correction processing. Next, in S103, the determination unit 103 determines whether or not there is one or more regions of interest. The determination unit 103 may calculate the distribution of faces and persons in the image, and may determine an area in the image in which the number of faces and persons is greater than a set number as an attention area. A region higher than the value may be determined as a region of interest. Further, the determination unit 103 may calculate the retention frequency and flow line density of a face or a person from a single image, or may calculate the retention frequency and flow line density of a face or person from a plurality of images. may Note that when detecting a face or a person using pattern matching, it is necessary to detect the face or person from an image that has undergone distortion correction. Further, the determination unit 103 may simplify the analysis and count the number of foreground regions having a predetermined size or larger. In this embodiment, the determination unit 103 determines a region having a predetermined size and including a predetermined number (for example, three) or more of people as a region of interest in the peripheral region of the omnidirectional image before distortion correction processing. I judge. On the other hand, the determination unit 103 determines, as a region of interest, a region in which one or more persons exist within the region having the set size with respect to the central region in the omnidirectional image before the distortion correction processing. This is because, in the image before distortion correction processing, the person existing in the central portion is captured larger than that in the peripheral portion. The set size of the above-described area may be determined in advance as a proportion of the entire image and stored in the memory 13, or may be stored in the memory 13 or the like in response to a user operation via the input unit 14 or the like. may be stored. If the attention area does not exist on the image (No in S103), the determination unit 103 transitions to S104. In S104, the pattern setting unit 104 sets a pattern preset by the user. Also, the cutting position setting unit 105 sets the cutting position corresponding to the pattern. Here, the pattern preset by the user may be any one of pattern 1, pattern 2, and pattern 3, or may be an omnidirectional image before cropping. In this embodiment, it is assumed that an omnidirectional image before cropping in which the entire image can be overlooked is used as a pattern preset by the user, and this omnidirectional image is output. In S105, the determination unit 103 determines whether or not there are two or more regions of interest. If two or more attention areas do not exist (No in S105), the determination unit 103 transitions to S106, and if two or more attention areas exist (Yes in S105), transitions to S107.

S106において、パターン設定部104は、1箇所の注目領域に対応するため、分割画像を出力せずに1つの画像として出力するパターン1を設定する。また、切り取り位置設定部105は、設定されたパターン1に対応するように、1つの注目領域が含まれるような切り取り位置を設定する。S107において、判定部103は、注目領域が3箇所以上あるか否かを判定する。判定部103は、注目領域が3箇所以上存在しない場合(S107でNo)は、S108に遷移し、注目領域が3箇所以上存在する場合(S107でYes)は、S109に遷移する。S108において、パターン設定部104は、2箇所の注目領域に対応させるため、2画面分割画像(ダブルパノラマ)を生成し、出力するためのパターン2を設定する。また、切り取り位置設定部105は、設定されたパターン2に対応するように、検出された注目領域のそれぞれが分断されないような切り取り位置を設定する。S109において、パターン設定部104は、3箇所以上の注目領域に対応させるため、4画面分割画像を生成し、出力するためのパターン3を設定する。また、切り取り位置設定部105は、設定されたパターンに対応するように、注目領域を切り取る。 In S<b>106 , the pattern setting unit 104 sets pattern 1 for outputting one image without outputting a divided image because it corresponds to one attention area. Also, the cutout position setting unit 105 sets a cutout position that includes one attention area so as to correspond to the set pattern 1 . In S107, the determination unit 103 determines whether or not there are three or more regions of interest. If there are not three or more attention areas (No in S107), the determination unit 103 transitions to S108, and if there are three or more attention areas (Yes in S107), the determination unit 103 transitions to S109. In S108, the pattern setting unit 104 sets pattern 2 for generating and outputting a two-screen divided image (double panorama) so as to correspond to two attention areas. In addition, the cutout position setting unit 105 sets cutout positions so that each of the detected attention areas is not divided so as to correspond to the set pattern 2 . In S109, the pattern setting unit 104 sets pattern 3 for generating and outputting four-screen split images so as to correspond to three or more attention areas. Also, the cutout position setting unit 105 cuts out the attention area so as to correspond to the set pattern.

図9のフローチャートを用いて、カメラ10が設定されたパターン及び切り取り位置に基づいて画像を切り取り、歪補正を行い、出力する例を説明する。S150において、切り取り部106は、パターン設定部104で設定されたパターン及び切り取り位置設定部105で設定された位置に基づいて、撮像画像より注目領域を切り取る。切り取り部106は、S106で設定されたパターン1及び切り取り位置の例では図10の全体画像から1箇所の破線で囲まれた左上に位置する注目領域501を切り取る。また、切り取り部106は、S108で設定されたパターン2及び切り取り位置の例では図12の全体画像から2箇所の破線で囲まれた真ん中の無効領域を除く、半円で表される領域601及び602から部分画像を切り取る。すなわち、切り取られた2枚の画像のそれぞれ1つずつ注目領域が含まれるように切り取り位置を設定する。また、切り取り部106は、S109で設定されたパターン3及び切り取り位置の例では図14の全体画像から3箇所の破線で囲まれた注目領域701、702、703を切り取る。S151において、歪補正処理部107は、S150で切り取られた画像に対して歪補正処理を実行する。例えば、歪補正処理部107は、パターンがパターン1、又はパターン3であった場合は、パターンに応じた歪み補正処理を実行する。また、例えば、歪補正処理部107は、設定されたパターンがパターン2であった場合は、パターン及び切り取り位置に応じた歪み補正処理を実行する。ここで、歪み補正処理とは、例えば、画像の拡大縮小や幾何学的変換等の処理である。S152において、出力部108は、S151で歪補正処理された画像を出力する。図11は、S106の設定に従って図10の注目領域501の画像が切り取られ、歪補正処理され、後述の図17に示すクライアント装置20へ出力された一例を示す図である。また、図13は、S106の設定に従って図12の領域601及び602が切り取られ、歪補正処理され、出力された一例を示す図である。図13に示すように、パターン2ではダブルパノラマと呼ばれる2画面分割画像が出力されることになる。また、図15は、S109の設定に従って図14の注目領域701、702、703が切り取られ、歪補正処理され、出力された一例を示す図である。すなわち、パターン3では、4画面分割画像が出力されることになる。なお、パターン3が選択された場合であって、注目領域が3つしか存在しない場合、空き領域が生じる。この場合、出力部108は、図16の画像のように切り取り画像701、702、703を並べ替え、空いている領域に対して図16の801のように撮像画像である全方位画像を縮小して出力してもよい。この全方位画像は注目領域が五か所以上存在する場合に有効である。なお、図8に示すフローチャートでは、注目領域が3箇所以上存在する場合、パターン3が選択される。注目領域が5箇所以上存在する場合、1つずつ注目領域を分割画像に割り当てた場合、出力できない注目領域が生じることになる。本実施の形態では、注目領域が5箇所以上存在する場合、隣接する注目領域同士をグループ化して4グループ作成すればよい。また、注目領域が5箇所以上存在する場合、あるいは注目領域がオーバーラップして最適な切り取り位置が設定できない場合、部分画像を出力することなく、全体が俯瞰可能なように歪み補正前の全方位画像を出力してもよい。 An example in which the camera 10 cuts out an image based on the pattern and cutout position set by the camera 10, performs distortion correction, and outputs the image will be described with reference to the flowchart of FIG. In S<b>150 , the cutting unit 106 cuts out a region of interest from the captured image based on the pattern set by the pattern setting unit 104 and the position set by the cutting position setting unit 105 . In the example of the pattern 1 and the cutting position set in S106, the cutting unit 106 cuts out the region of interest 501 located at the upper left surrounded by one dashed line from the whole image of FIG. In addition, in the example of the pattern 2 and the cutting position set in S108, the cutting unit 106 removes the middle invalid region surrounded by two dashed lines from the entire image of FIG. Crop a partial image from 602 . That is, the cutout position is set so that each of the two cutout images includes one region of interest. In addition, the cutting unit 106 cuts three regions of interest 701, 702, and 703 surrounded by broken lines from the entire image in FIG. 14 in the example of the pattern 3 and the cutting position set in S109. In S151, the distortion correction processing unit 107 performs distortion correction processing on the image cut out in S150. For example, when the pattern is pattern 1 or pattern 3, the distortion correction processing unit 107 executes distortion correction processing according to the pattern. Further, for example, when the set pattern is pattern 2, the distortion correction processing unit 107 executes distortion correction processing according to the pattern and the cutout position. Here, the distortion correction processing is, for example, processing such as image enlargement/reduction and geometric transformation. In S152, the output unit 108 outputs the image subjected to the distortion correction processing in S151. FIG. 11 is a diagram showing an example in which the image of the attention area 501 in FIG. 10 is cropped according to the settings in S106, subjected to distortion correction processing, and output to the client device 20 shown in FIG. 17, which will be described later. FIG. 13 is a diagram showing an example in which the regions 601 and 602 in FIG. 12 are cut out according to the settings in S106, subjected to distortion correction processing, and output. As shown in FIG. 13, in pattern 2, a two-screen split image called double panorama is output. FIG. 15 is a diagram showing an example in which the attention areas 701, 702, and 703 in FIG. 14 are cut out according to the settings in S109, subjected to distortion correction processing, and output. That is, in pattern 3, four-screen split images are output. Note that when pattern 3 is selected and there are only three attention areas, an empty area is generated. In this case, the output unit 108 rearranges the cutout images 701, 702, and 703 as shown in FIG. 16, and reduces the omnidirectional image, which is the captured image, to the empty area as shown in 801 in FIG. can be output as This omnidirectional image is effective when there are five or more attention areas. Note that in the flowchart shown in FIG. 8, pattern 3 is selected when there are three or more attention areas. When there are five or more attention areas, if attention areas are assigned to divided images one by one, there will be attention areas that cannot be output. In this embodiment, when there are five or more attention areas, adjacent attention areas may be grouped to create four groups. In addition, when there are five or more attention areas, or when the attention areas overlap and the optimum cutout position cannot be set, the entire image can be viewed from above without outputting partial images. Images may be output.

本実施形態の各パターンはそれぞれ切り取り時の例である。切り取り数及び切り取り位置の異なる他のパターンでもよい。また、各々のパターンの変更タイミングは、判定部103の判定結果に対して即時に反映してもよいし、予め決められた一定間隔でもよいし、ユーザーが任意に変更してもよい。切り取られた画像に対して歪補正処理部107で歪補正処理が行われ、出力部108で画像が出力される。 Each pattern in this embodiment is an example of cutting. Other patterns with different numbers of cuts and cut positions may be used. Moreover, the change timing of each pattern may be immediately reflected in the determination result of the determination unit 103, may be set at a predetermined constant interval, or may be arbitrarily changed by the user. A distortion correction processing unit 107 performs distortion correction processing on the cropped image, and an output unit 108 outputs the image.

以上説明したように、本実施形態の処理によれば、注目領域(注目被写体)が画像切り取りにより見切れることを防止することができる。また、ユーザーが設定することなく撮像シーン等に応じた適切な切り取り処理及び歪補正処理を行った画像を出力することができる。よって、撮像シーン等に応じて画像のパターン及び歪補正処理を適切に変更しているので監視に好適な画像を提供することができる。 As described above, according to the processing of the present embodiment, it is possible to prevent the region of interest (object of interest) from being cut off due to image clipping. In addition, it is possible to output an image that has undergone appropriate cropping processing and distortion correction processing in accordance with the imaging scene or the like without user setting. Therefore, since the pattern of the image and the distortion correction process are appropriately changed according to the imaging scene or the like, it is possible to provide an image suitable for monitoring.

<実施形態2>
図17は、撮像システムを構成する装置のハードウェア構成の一例を示す図である。撮像システムでは、カメラ10とクライアント装置20とがネットワークを介して通信可能に接続されている。ネットワークは有線であっても無線であってもよい。カメラ10のハードウェア構成は実施形態1と同様である。CPU12がメモリ13に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって後述する図18に示すカメラ10のソフトウェア構成等が実現される。クライアント装置20は、ハードウェア構成として、CPU21と、メモリ22と、入力部23と、表示部24と、通信部25と、を含む。CPU21は、クライアント装置20の全体を制御する。メモリ22は、プログラム、カメラ10から送信された画像、設定値等を記憶する。入力部23は、ユーザーの選択操作等を入力し、CPU21に渡す。表示部24は、CPU21の制御に基づき画面等を表示する。通信部25は、クライアント装置20をネットワークに接続し、他の装置(例えば、カメラ10)との通信等を制御する。CPU21がメモリ22に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって後述する図18に示すクライアント装置20のソフトウェア構成、及び後述する図19のフローチャートの処理が実現される。クライアント装置20は、情報処理装置の一例である。
<Embodiment 2>
FIG. 17 is a diagram illustrating an example of a hardware configuration of devices that constitute an imaging system. In the imaging system, a camera 10 and a client device 20 are communicably connected via a network. The network may be wired or wireless. The hardware configuration of the camera 10 is the same as that of the first embodiment. The CPU 12 executes processing based on the programs stored in the memory 13, thereby realizing the software configuration of the camera 10 shown in FIG. The client device 20 includes a CPU 21, a memory 22, an input section 23, a display section 24, and a communication section 25 as a hardware configuration. The CPU 21 controls the client device 20 as a whole. The memory 22 stores programs, images transmitted from the camera 10, setting values, and the like. The input unit 23 inputs a user's selection operation and the like, and transfers the input to the CPU 21 . The display unit 24 displays a screen or the like under the control of the CPU 21 . The communication unit 25 connects the client device 20 to a network and controls communication with other devices (for example, the camera 10). When the CPU 21 executes processing based on the program stored in the memory 22, the software configuration of the client device 20 shown in FIG. 18 and the processing of the flow chart in FIG. The client device 20 is an example of an information processing device.

図18は、撮像システムを構成する装置のソフトウェア構成の一例を示す図である。カメラ10の撮像部11、画像生成部102に関しては、実施形態1と同様の構成のため説明を省略する。撮像方向検出部121は、撮像部11の撮像方向を検出する。例えば、撮像方向検出部121は、ジャイロセンサの出力から撮像している角度を取得してもよい。クライアント装置20の判定部103、パターン設定部104、切り取り位置設定部105、切り取り部106、歪補正処理部107、出力部108に関しては、実施形態1のカメラ10の構成と同様であるため説明を省略する。通信処理部122は、カメラ10と通信して、画像生成部102で生成された画像及び撮像方向検出部121で検出された撮像方向を受信する。 FIG. 18 is a diagram showing an example of the software configuration of the devices that make up the imaging system. The imaging unit 11 and the image generating unit 102 of the camera 10 have the same configurations as those of the first embodiment, so description thereof will be omitted. The imaging direction detection unit 121 detects the imaging direction of the imaging unit 11 . For example, the imaging direction detection unit 121 may acquire the imaging angle from the output of the gyro sensor. The determination unit 103, the pattern setting unit 104, the cutout position setting unit 105, the cutout unit 106, the distortion correction processing unit 107, and the output unit 108 of the client device 20 are the same as those of the camera 10 of the first embodiment, so description thereof will be omitted. omitted. The communication processing unit 122 communicates with the camera 10 to receive the image generated by the image generation unit 102 and the imaging direction detected by the imaging direction detection unit 121 .

次に、図19に示すフローチャートを用いて、カメラ10及びクライアント装置20で構成される撮像システムが撮像画像の注目領域の条件に応じて画像のパターン及び切り取り位置を設定し出力する際の例を説明する。図19のフローチャートのS101~S109に関しては、それぞれ実施形態1と同様の処理内容、かつ、処理フローのため説明を省略する。また、図10~図15のパターン等に関しては実施形態1と同様の処理内容のため説明を省略する。
S201では、判定部103は、撮像方向検出部121で検出され、通信処理部122を介して受信した撮像部11の撮像方向に基づき撮像部11の撮像方向が水平方向かどうかを判定する。このとき撮像方向が水平方向というのは、例えばカメラ10が壁面に設置されている場合等であり、それ以外は天井に設置されて垂直方向を撮像している場合等である。判定部103は、撮像方向が水平方向であると判定すると、S106に遷移し、撮像方向が水平方向でないと判定すると、S108に遷移する。パターン2では全体画像の中心部分を除いた周辺画像に対して切り取り処理及び歪補正処理を行う。したがって、撮像方向が水平方向である場合、S106において、パターン設定部104は、パターン1を設定する。また、切り取り位置設定部105は、設定されたパターン1に対応するように2つの注目領域を含むような1つの部分画像を切り取る切り取り位置を設定する。このとき、注目領域は全方位画像の上下領域を除く中央部に出現すると考えられるので、全方位画像の中央部を切り取るように切り取り位置が設定される。一方で、撮像部11が水平方向でない、すなわち、例えば、垂直方向を向いている場合、S108において、パターン設定部104は、パターン2を設定する。また、切り取り位置設定部105は、設定されたパターン2に対応するように、切り取られた2つの部分画像にはそれぞれ1つずつ注目領域が含まれるように切り取り位置が設定される。S202において、判定部103は、図20のように全体画像の中央部に特定の動体等の注目領域が出現したか否かを判定する。判定部103は、全体画像の中央部に特定の動体等の注目領域が出現した場合(S202でYes)は、S203に遷移し、全体画像の中央部に特定の動体等の注目領域が出現しない場合(S202でNo)、図19のフローチャートの処理を終了する。S203において、パターン設定部104は、一時的にパターン2以外のパターン、例えば図21のようにパターン3を設定する。また、切り取り位置設定部105は、設定されたパターン3に従って、注目領域がそれぞれ含まれるように3つの部分画像が切り取られる位置を設定する。ここで、判定部103は、顔認識等で特定の被写体を特定の動体として認識してもよいし、動体の大きさ又は速度が予め決められた閾値又はユーザーが設定した閾値を超える場合に特定の動体と認識してもよい。また、画像の中央部とは、例えば、画像の中心から設定された範囲内のことである。パターン2は、第1のパターンの一例である。S203の処理は、第1のパターン以外のパターンを設定する処理の一例である。
Next, using the flowchart shown in FIG. 19, an example of setting and outputting an image pattern and a cropping position according to the condition of the attention area of the captured image by the imaging system configured by the camera 10 and the client device 20 will be described. explain. Description of S101 to S109 in the flowchart of FIG. 19 is omitted because the processing contents and processing flow are the same as those in the first embodiment. 10 to 15 are the same as the processing contents of the first embodiment, so description thereof will be omitted.
In S<b>201 , the determination unit 103 determines whether the imaging direction of the imaging unit 11 is horizontal based on the imaging direction of the imaging unit 11 detected by the imaging direction detection unit 121 and received via the communication processing unit 122 . At this time, the imaging direction is the horizontal direction, for example, when the camera 10 is installed on a wall surface, and in other cases, such as when it is installed on the ceiling and is imaging in the vertical direction. If the determination unit 103 determines that the imaging direction is horizontal, the process transitions to S106. If the determination unit 103 determines that the imaging direction is not horizontal, the process transitions to S108. In pattern 2, the peripheral images excluding the central portion of the entire image are cut and distorted. Therefore, when the imaging direction is the horizontal direction, the pattern setting unit 104 sets pattern 1 in S106. In addition, the cutout position setting unit 105 sets a cutout position for cutting out one partial image including two attention areas so as to correspond to the set pattern 1 . At this time, since the attention area is considered to appear in the central portion of the omnidirectional image excluding the upper and lower regions, the cutout position is set so as to cut out the central portion of the omnidirectional image. On the other hand, if the imaging unit 11 is not in the horizontal direction, that is, in the vertical direction, the pattern setting unit 104 sets pattern 2 in S108. In addition, the cutout position setting unit 105 sets the cutout position so that each of the two cutout partial images includes one region of interest so as to correspond to the set pattern 2 . In S202, the determination unit 103 determines whether or not an attention area such as a specific moving object has appeared in the central portion of the entire image as shown in FIG. When the attention area such as the specific moving body appears in the central portion of the entire image (Yes in S202), the determination unit 103 transitions to S203, and determines that the attention area such as the specific moving object does not appear in the central portion of the entire image. If so (No in S202), the process of the flowchart of FIG. 19 is terminated. In S203, the pattern setting unit 104 temporarily sets a pattern other than pattern 2, for example, pattern 3 as shown in FIG. In addition, the cropping position setting unit 105 sets the cropping positions of the three partial images so that each of the three partial images includes the attention area according to the set pattern 3 . Here, the determination unit 103 may recognize a specific subject as a specific moving object by face recognition or the like, or may identify a moving object when the size or speed of the moving object exceeds a predetermined threshold value or a threshold value set by the user. may be recognized as a moving object. Also, the central portion of the image is, for example, within a range set from the center of the image. Pattern 2 is an example of a first pattern. The processing of S203 is an example of processing for setting a pattern other than the first pattern.

以上説明したように、本実施形態の処理によれば、実施形態1の効果に加え、特定の動体の監視に好適な画像を提供することができる。 As described above, according to the processing of this embodiment, in addition to the effects of the first embodiment, it is possible to provide an image suitable for monitoring a specific moving object.

<実施形態3>
実施形態3では、撮像画像の注目領域の条件に応じてパターン及びパターンに対応する切り取り位置を設定する際の実施形態1及び2とは異なる場合の例を説明する。カメラ10及びクライアント装置20を構成するハードウェア構成及びソフトウェア構成に関しては上述の実施形態と同様のため説明を省略する。CPU21がメモリ22に記憶されたプログラムに基づき処理を実行することによって後述する図22のフローチャートの処理が実現される。
次に、図22に示すフローチャートを用いて、カメラ10及びクライアント装置20で構成される撮像システムが撮像画像の注目領域の条件に応じて画像のパターン及び切り出し位置を設定し、出力する際の例を説明する。フローチャートのS106~S109、S201に関しては、それぞれ実施形態1及び実施形態2と同様の処理内容、かつ、処理フローである。また、実施形態1及び実施形態2のフローチャートでそれぞれ説明したS101~S105、S202、S203の処理を図22に追加してもよい。
図23~図28のパターン等に関しては実施形態1と同様のため説明を省略する。
<Embodiment 3>
Embodiment 3 will describe an example of a case different from Embodiments 1 and 2 when a pattern and a cutout position corresponding to the pattern are set according to the conditions of the attention area of the captured image. The hardware configuration and software configuration of the camera 10 and the client device 20 are the same as those in the above-described embodiment, and thus description thereof will be omitted. The CPU 21 executes the processing based on the program stored in the memory 22 to implement the processing of the flowchart of FIG. 22, which will be described later.
Next, using the flowchart shown in FIG. 22, an example in which the imaging system configured by the camera 10 and the client device 20 sets the image pattern and the clipping position according to the conditions of the attention area of the captured image, and outputs them. explain. S106 to S109 and S201 of the flowchart are the same processing contents and processing flow as those of the first and second embodiments, respectively. Also, the processing of S101 to S105, S202, and S203 described in the flowcharts of the first and second embodiments may be added to FIG.
The patterns and the like in FIGS. 23 to 28 are the same as those in the first embodiment, so description thereof will be omitted.

S301において、判定部103は、注目領域が5箇所以上あるか否かを判定する。判定部103は、注目領域が5箇所以上存在しない場合(S301でNo)は、S109に遷移し、注目領域が5箇所以上存在する場合(S301でYes)は、S302に遷移する。S109において、図23のように注目領域が5箇所未満の4箇所の場合に、パターン設定部104は、図24のようにパターン3を選択し、領域1001~領域1004のそれぞれの対応関係で分割する。また、注目領域の数を5箇所の場合としているが、パターン設定部104で分割可能な分割数を超える数であればよい。S302において、判定部103は、撮影画像内に優先領域が設定されているか否かを判定する。判定部103は、撮影画像内に優先領域が設定されていない場合(S302でNo)は、S303に遷移し、撮影画像内に優先領域が設定されている場合(S302でYes)は、S306に遷移する。図25は注目領域が5箇所ある場合の例であり、判定部103は、5箇所の位置関係を判定する。パターン2で5箇所すべての注目領域を出力可能なので、S303において、パターン設定部104は、図26のようにパターン2を選択する。このとき、切り取り位置設定部105は、それぞれの注目領域が分断されない位置に切り取り位置を設定する。その結果、画像切り取り部106は、それぞれの注目領域が分断されない位置で領域1101と領域1102とを切り取る。また、歪補正処理部107は、歪み補正処理を行う。S304において、判定部103は、図27のように注目領域である被写体が中央に位置する領域1103に侵入したか否かを判定する。判定部103は、被写体が中央に位置する領域に侵入した場合(S304でYes)は、S305に遷移し、被写体が中央に位置する領域に侵入しない場合(S304でNo)は、図22のフローチャートの処理を終了する。S305において、パターン設定部104は、図28のように図27の領域1101~領域1103のすべての領域を含むことができる領域1104として全方位画像を一時的に選択してもよい。また、被写体が領域1103から消失した場合は、パターン設定部104は、図26のようなパターン2が再設定されることになる。 In S301, the determination unit 103 determines whether or not there are five or more regions of interest. If five or more attention areas do not exist (No in S301), the determination unit 103 transitions to S109, and if five or more attention areas exist (Yes in S301), transitions to S302. In S109, when there are four regions of interest less than five regions as shown in FIG. 23, the pattern setting unit 104 selects pattern 3 as shown in FIG. do. Also, although the number of regions of interest is five, any number may be used as long as it exceeds the number of divisions that can be divided by the pattern setting unit 104 . In S302, the determination unit 103 determines whether a priority area is set in the captured image. If the priority area is not set in the captured image (No in S302), the determination unit 103 proceeds to S303, and if the priority area is set in the captured image (Yes in S302), the process proceeds to S306. Transition. FIG. 25 shows an example in which there are five regions of interest, and the determination unit 103 determines the positional relationship of the five regions. Since pattern 2 can output all five regions of interest, the pattern setting unit 104 selects pattern 2 as shown in FIG. 26 in S303. At this time, the cutout position setting unit 105 sets the cutout position at a position where each attention area is not divided. As a result, the image cropping unit 106 crops the regions 1101 and 1102 at positions where the regions of interest are not divided. Further, the distortion correction processing unit 107 performs distortion correction processing. In S<b>304 , the determination unit 103 determines whether or not the subject, which is the attention area, has entered the central area 1103 as shown in FIG. 27 . If the subject has entered the central area (Yes in S304), the determining unit 103 proceeds to S305. end the processing of In S305, the pattern setting unit 104 may temporarily select an omnidirectional image as an area 1104 that can include all areas 1101 to 1103 in FIG. 27, as shown in FIG. Also, when the subject disappears from the area 1103, the pattern setting unit 104 resets the pattern 2 as shown in FIG.

S306において、判定部103は、撮影画像内に検知領域が設定されている場合、設定されている検知領域内に検知対象が存在するか否かを判定する。判定部103は、撮影画像内に予め設定されている検知領域内に検知対象が存在しない場合(S306でNo)は、S307に遷移し、撮影画像内に予め設定されている検知領域内に検知対象が存在する場合(S306でYes)は、S308に遷移する。
図29は、優先領域が設定されており、検知領域が設定されていない場合を示す例である。図29の領域1205が優先領域として設定されている。優先領域は、その領域が注目領域として検出しているか否かにかかわらず、優先領域に対応する部分画像が切り取られ、出力される領域である。但し、優先領域は画像中の任意の領域にも設定することができる。また、優先領域は、複数設定されてもよい。図31は、更に、画像中に設定されている検知領域1206の一例を示している。ここでいう検知領域は、人物が領域内に侵入又は領域から消失等の特定のイベントを検知するための領域である。図32は、検知領域1206内に人物の侵入が検出されていることを表している。
S308において、パターン設定部104は、図32に示される優先領域1205(1202)及び検知領域1206(1207)を選択し、更にステップ102において抽出された注目領域の中からより注目度の高い領域を選択する。そしてパターン設定部104は、図33の画像の配置になるようにパターン3を設定する。このとき注目領域のうち、より注目度の高い領域として人数の多い領域1201及び1203が選択される。そして、切り取り位置設定部105は、優先領域1205、検知領域1206、及び領域1201及び領域1203の部分画像が切り取られる切り取り位置を設定する。その結果、画像切り取り部106は、領域1201、1203、1205、及び1206から部分画像を切り取る。この処理は、全方位画像内に優先領域が設定されている場合、画像切り取り部106が、優先領域が注目領域として検出しているか否かにかかわらず、優先領域に対応する部分画像を優先的に切り取る処理の一例である。また、この処理は、全方位画像内に検知領域が設定されている場合、画像切り取り部106が、検知領域が他の注目領域よりも注目度の低い注目領域として検出されたいた場合であっても、検知領域に対応する部分画像を優先的に切り取る処理の一例でもある。歪補正処理部107は、それぞれ切り取られた部分画像に対して歪み補正処理を行う。
S307において、検知領域が設定されていない場合、図29に示される優先領域1205を選択し、更にステップS102において抽出された注目領域の中からより注目度の高い領域1201、1203、及び1204を選択する。そして、パターン設定部104は、図30の配置になるようにパターン3を設定する。図29では、検知領域が設定されていないため、図32の領域1207と同じ位置に存在する図29の注目領域は選択されずに注目領域1204が代わりに選択されている。その理由は、注目領域1204内の人数の方が図32の領域1207と同じ位置に存在する図29の注目領域内の人数より多く注目度が高いからである。なお、図29の左側にも注目領域1204と同じ人数が存在する注目領域があるが、本実施の形態では、人物の属性として「女性」が優先される設定となっているため注目領域1204が選択されることになる。
また、切り取り位置設定部105は、選択された領域1201、1202(1205)、1203、1204に対応する部分画像が切り取られるように切り取り位置を設定する。
In S306, when the detection area is set in the captured image, the determination unit 103 determines whether or not the detection target exists within the set detection area. If the detection target does not exist within the detection area preset in the captured image (No in S306), the determination unit 103 transitions to S307, and detects within the detection area preset in the captured image. If the target exists (Yes in S306), the process proceeds to S308.
FIG. 29 is an example showing a case where the priority area is set and the detection area is not set. A region 1205 in FIG. 29 is set as a priority region. A priority area is an area in which a partial image corresponding to the priority area is cut out and output regardless of whether or not the area is detected as an attention area. However, the priority area can also be set to any area in the image. Also, a plurality of priority areas may be set. FIG. 31 also shows an example of a detection area 1206 set in the image. The detection area here is an area for detecting a specific event such as a person entering or disappearing from the area. FIG. 32 shows that an intrusion of a person has been detected within the detection area 1206 .
In S308, the pattern setting unit 104 selects the priority area 1205 (1202) and the detection area 1206 (1207) shown in FIG. select. Then, the pattern setting unit 104 sets the pattern 3 so that the images are arranged as shown in FIG. At this time, among the attention areas, areas 1201 and 1203 with a large number of people are selected as areas with a higher degree of attention. Then, the cutout position setting unit 105 sets cutout positions at which the partial images of the priority region 1205 , the detection region 1206 , and the regions 1201 and 1203 are cut out. As a result, the image cropping unit 106 crops partial images from areas 1201 , 1203 , 1205 and 1206 . In this processing, when a priority area is set in the omnidirectional image, the image cropping unit 106 preferentially selects the partial image corresponding to the priority area regardless of whether the priority area is detected as the attention area. This is an example of a process of cutting out to . Further, this processing is performed when the detection area is set in the omnidirectional image, and when the image cropping unit 106 detects the detection area as an attention area with a lower attention degree than other attention areas. is also an example of processing for preferentially cutting out a partial image corresponding to the detection area. A distortion correction processing unit 107 performs distortion correction processing on each cut partial image.
In S307, if no detection area is set, a priority area 1205 shown in FIG. 29 is selected, and areas 1201, 1203, and 1204 with a higher degree of attention are selected from the attention areas extracted in step S102. do. Then, the pattern setting unit 104 sets the pattern 3 so as to have the arrangement shown in FIG. In FIG. 29, since no detection area is set, the attention area in FIG. 29 existing at the same position as the area 1207 in FIG. 32 is not selected, and the attention area 1204 is selected instead. The reason is that the number of people in the attention area 1204 is larger than the number of people in the attention area of FIG. 29 existing at the same position as the area 1207 of FIG. Note that there is also an attention area having the same number of people as the attention area 1204 on the left side of FIG. will be selected.
Also, the cutout position setting unit 105 sets the cutout positions so that the partial images corresponding to the selected areas 1201, 1202 (1205), 1203, and 1204 are cut out.

S309において、判定部103は、2つの注目領域が検出され、その検出された2つの注目領域の位置が近接しているかどうかを判定する。判定部103は、歪み補正前の魚眼カメラの円形の撮像画像のうちの1つの半円内(中心領域を除く)に2つの注目領域が存在している場合、近接していると判定する。判定部103は、図34に示すように、2つの注目領域が近接していると判定した場合、S106に進む。即ち、パターン1が選択され、切り取り位置として中心領域を除く半円が設定される。歪み補正後の画像は、図35に示すようなシングルパノラマ画像となる。一方、判定部103は、図12に示すように、2つの注目領域が近接していないと判定した場合、S108に進む。その結果、図13に示すようなダブルパノラマ画像が表示されることになる。 In S309, the determination unit 103 detects two attention areas and determines whether or not the two detected attention areas are close to each other. The determination unit 103 determines that two regions of interest are close to each other when two regions of interest exist within one semicircle (excluding the central region) of the circular captured image of the fisheye camera before distortion correction. . If the determining unit 103 determines that the two attention areas are close to each other as shown in FIG. 34, the process proceeds to S106. That is, pattern 1 is selected, and a semicircle excluding the central region is set as the cut position. The image after distortion correction becomes a single panorama image as shown in FIG. On the other hand, if the determining unit 103 determines that the two attention areas are not close to each other as shown in FIG. 12, the process proceeds to S108. As a result, a double panorama image as shown in FIG. 13 is displayed.

以上説明したように、本実施形態の処理によれば、実施形態1及び実施形態2の効果に加え、特定の領域及び物体、動体を考慮した監視に好適な画像を提供することができる。
なお、実施形態1~3で説明したパターンの選択は適宜組み合わせることが可能である。
<その他の実施形態>
本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給する。そして、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1つ以上のプロセッサーがプログラムを読み出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。
As described above, according to the processing of this embodiment, in addition to the effects of the first and second embodiments, it is possible to provide an image suitable for monitoring in consideration of a specific area, an object, and a moving body.
It should be noted that the selection of patterns described in Embodiments 1 to 3 can be combined as appropriate.
<Other embodiments>
The present invention supplies a program that implements one or more functions of the above-described embodiments to a system or device via a network or storage medium. It can also be realized by a process in which one or more processors in the computer of the system or device reads and executes the program. It can also be implemented by a circuit (for example, ASIC) that implements one or more functions.

以上、本発明の実施形態の一例について詳述したが、本発明は係る特定の実施形態に限定されるものではない。
例えば、上述した実施形態では、撮像装置として説明したカメラには、デジタルスチルカメラやデジタルビデオカメラに適用することができる。
また、上述したソフトウェア構成の一部又は全てをハードウェア構成として装置に実装してもよい。
また、ハードウェア構成としてCPUに替えてGPU(Graphics Processing Unit)を用いることとしてもよい。
Although one example of the embodiment of the present invention has been described in detail above, the present invention is not limited to such a specific embodiment.
For example, in the above-described embodiments, the camera described as the imaging device can be applied to a digital still camera or a digital video camera.
Also, part or all of the software configuration described above may be implemented in the device as a hardware configuration.
Also, as a hardware configuration, a GPU (Graphics Processing Unit) may be used in place of the CPU.

以上、上述した各実施形態によれば、ユーザーが設定することなく撮像シーン等に応じてリアルタイムに適切な切り取り処理及び歪補正処理を行った画像を出力することができる。 As described above, according to each of the above-described embodiments, it is possible to output an image that has undergone appropriate cropping processing and distortion correction processing in real time according to the imaging scene or the like without user's setting.

10 カメラ
11 撮像部
12 CPU
10 camera 11 imaging unit 12 CPU

Claims (7)

魚眼レンズを用いて撮像された撮像画像である全方位画像から得られる注目領域の数及び位置に基づいて、前記全方位画像から得られる部分画像を出力するためのパターンを設定する設定手段と、
前記設定手段により設定されたパターンに基づいて、前記全方位画像から前記注目領域を含む部分画像を切り取る切り取り手段と、
前記切り取り手段により切り取られた部分画像に対して歪補正処理を行う補正手段と、
前記設定手段によって設定されたパターンに従って、前記補正手段により歪補正処理された部分画像を出力する出力手段と、
を有し、
前記設定手段は、さらに、前記魚眼レンズを有する撮像部の撮像方向に基づいて、前記パターンを設定し、前記撮像方向が水平方向である場合は、1つの部分画像を切り取り、前記撮像方向が垂直方向である場合には、2つの部分画像を切り取るパターンを設定する情報処理装置。
setting means for setting a pattern for outputting a partial image obtained from the omnidirectional image based on the number and positions of attention areas obtained from the omnidirectional image, which is a captured image captured using a fisheye lens;
a cutting means for cutting a partial image including the attention area from the omnidirectional image based on the pattern set by the setting means;
correction means for performing distortion correction processing on the partial image cut out by the cutout means;
output means for outputting a partial image that has undergone distortion correction processing by the correction means according to the pattern set by the setting means;
has
The setting means further sets the pattern based on the imaging direction of the imaging unit having the fisheye lens, cuts out one partial image when the imaging direction is the horizontal direction, and the imaging direction is the vertical direction. , the information processing apparatus sets a pattern for cutting out two partial images .
前記設定手段は、前記全方位画像から得られる注目領域が2箇所の場合、前記2箇所の注目領域の位置が近接していれば前記2箇所の注目領域を含む1つの部分画像を切り取り、近接していなければそれぞれ1つの注目領域を含む2つの部分画像を切り取るパターンを設定する請求項1記載の情報処理装置。 When there are two attention areas obtained from the omnidirectional image, the setting means cuts out one partial image including the two attention areas if the positions of the two attention areas are close to each other. 2. The information processing apparatus according to claim 1, wherein if not, a pattern is set for cutting out two partial images each containing one attention area. 前記情報処理装置は、撮像装置である請求項1又は2記載の情報処理装置。 3. The information processing device according to claim 1 , wherein said information processing device is an imaging device. 前記情報処理装置は、撮像装置と通信可能なクライアント装置である請求項1乃至何れか1項記載の情報処理装置。 The information processing apparatus according to any one of claims 1 to 3 , wherein the information processing apparatus is a client apparatus capable of communicating with an imaging apparatus. 魚眼レンズを用いて撮像された撮像画像である全方位画像から得られる注目領域の数及び位置に基づいて、前記全方位画像から得られる部分画像を出力するためのパターンを設定する設定手段と、
前記設定手段により設定されたパターンに基づいて、前記全方位画像から前記注目領域を含む部分の画像を切り取る切り取り手段と、
前記切り取り手段により切り取られた部分画像に対して歪補正処理を行う補正手段と、
前記設定手段によって設定されたパターンに従って、前記補正手段により歪補正処理された画像を出力する出力手段と、
を有し、
前記設定手段は、さらに、前記魚眼レンズを有する撮像部の撮像方向に基づいて、前記パターンを設定し、前記撮像方向が水平方向である場合は、1つの部分画像を切り取り、前記撮像方向が垂直方向である場合には、2つの部分画像を切り取るパターンを設定するシステム。
setting means for setting a pattern for outputting a partial image obtained from the omnidirectional image based on the number and positions of attention areas obtained from the omnidirectional image, which is a captured image captured using a fisheye lens;
a cutting means for cutting an image of a portion including the attention area from the omnidirectional image based on the pattern set by the setting means;
correction means for performing distortion correction processing on the partial image cut out by the cutout means;
output means for outputting an image subjected to distortion correction processing by the correction means according to the pattern set by the setting means;
has
The setting means further sets the pattern based on the imaging direction of the imaging unit having the fisheye lens, cuts out one partial image when the imaging direction is the horizontal direction, and the imaging direction is the vertical direction. , a system that sets a pattern for cropping two partial images .
情報処理装置が実行する情報処理方法であって、
魚眼レンズを用いて撮像された撮像画像である全方位画像から得られる注目領域の数及び位置に基づいて、前記全方位画像から得られる部分画像を出力するためのパターンを設定する設定工程と、
前記設定工程により設定されたパターンに基づいて、前記全方位画像から前記注目領域を含む部分画像を切り取る切り取り工程と、
前記切り取り工程により切り取られた部分画像に対して歪補正処理を行う補正工程と、
前記設定工程によって設定されたパターンに従って、前記補正工程により歪補正処理された部分画像を出力する出力工程と、
を含み、
前記設定工程は、さらに、前記魚眼レンズを有する撮像部の撮像方向に基づいて、前記パターンを設定し、前記撮像方向が水平方向である場合は、1つの部分画像を切り取り、前記撮像方向が垂直方向である場合には、2つの部分画像を切り取るパターンを設定する情報処理方法。
An information processing method executed by an information processing device,
a setting step of setting a pattern for outputting a partial image obtained from the omnidirectional image based on the number and positions of attention areas obtained from the omnidirectional image, which is a captured image captured using a fisheye lens;
a cutting step of cutting a partial image including the attention area from the omnidirectional image based on the pattern set in the setting step;
a correction step of performing distortion correction processing on the partial image cut out in the cutout step;
an output step of outputting a partial image that has undergone distortion correction processing in the correction step according to the pattern set in the setting step;
including
The setting step further includes setting the pattern based on the imaging direction of the imaging unit having the fisheye lens, cutting out one partial image when the imaging direction is horizontal, and setting the imaging direction to the vertical direction. , an information processing method for setting a pattern for cutting out two partial images .
コンピュータを請求項1乃至何れか1項記載の情報処理装置の各手段として機能させるためのプログラム。 A program for causing a computer to function as each means of the information processing apparatus according to any one of claims 1 to 4 .
JP2018160283A 2017-12-25 2018-08-29 Information processing device, system, information processing method and program Active JP7182953B2 (en)

Priority Applications (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US16/220,597 US10937124B2 (en) 2017-12-25 2018-12-14 Information processing device, system, information processing method, and storage medium
EP18215256.1A EP3503021B1 (en) 2017-12-25 2018-12-21 Image information processing device and system, image information processing method and storage medium
CN201811591092.XA CN110009557A (en) 2017-12-25 2018-12-25 Information processing unit, information processing method and storage medium

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2017248013 2017-12-25
JP2017248013 2017-12-25

Publications (2)

Publication Number Publication Date
JP2019115031A JP2019115031A (en) 2019-07-11
JP7182953B2 true JP7182953B2 (en) 2022-12-05

Family

ID=67223311

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
JP2018160283A Active JP7182953B2 (en) 2017-12-25 2018-08-29 Information processing device, system, information processing method and program

Country Status (1)

Country Link
JP (1) JP7182953B2 (en)

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007311860A (en) 2006-05-16 2007-11-29 Opt Kk Image processing apparatus, camera and image processing method
JP2011139376A (en) 2009-12-28 2011-07-14 Sony Corp Image processing apparatus, image processing method, and program
JP2012089954A (en) 2010-10-15 2012-05-10 Dainippon Printing Co Ltd Conference system, monitoring system, image processing system, image processing method, and image processing program or the like
JP2016025516A (en) 2014-07-22 2016-02-08 キヤノン株式会社 Information processing device, information processing method, and program
JP2017168882A (en) 2016-03-14 2017-09-21 カシオ計算機株式会社 Image processing apparatus, image processing method, and program

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP4048511B2 (en) * 1998-03-13 2008-02-20 富士通株式会社 Fisheye lens camera device and image distortion correction method thereof
JP5872415B2 (en) * 2012-08-08 2016-03-01 株式会社Nttドコモ Display terminal, operation reception method, and program
JP6381353B2 (en) * 2014-08-08 2018-08-29 キヤノン株式会社 Image processing apparatus, imaging apparatus, image processing method, and program

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2007311860A (en) 2006-05-16 2007-11-29 Opt Kk Image processing apparatus, camera and image processing method
JP2011139376A (en) 2009-12-28 2011-07-14 Sony Corp Image processing apparatus, image processing method, and program
JP2012089954A (en) 2010-10-15 2012-05-10 Dainippon Printing Co Ltd Conference system, monitoring system, image processing system, image processing method, and image processing program or the like
JP2016025516A (en) 2014-07-22 2016-02-08 キヤノン株式会社 Information processing device, information processing method, and program
JP2017168882A (en) 2016-03-14 2017-09-21 カシオ計算機株式会社 Image processing apparatus, image processing method, and program

Also Published As

Publication number Publication date
JP2019115031A (en) 2019-07-11

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10937124B2 (en) Information processing device, system, information processing method, and storage medium
US9007400B2 (en) Image processing device, image processing method and computer-readable medium
US20210049367A1 (en) Pilotless flying object detection system and pilotless flying object detection method
JP5935694B2 (en) Moving image distribution system and moving image distribution method
CN109698905B (en) Control apparatus, image pickup apparatus, control method, and computer-readable storage medium
KR20080110684A (en) Camera unit and image record playback method
CN111246080B (en) Control apparatus, control method, image pickup apparatus, and storage medium
JP2014146979A (en) Monitor camera system, imaging apparatus, and imaging method
JP5955170B2 (en) Display control apparatus, display control method, and program
WO2006067547A1 (en) Method for extracting of multiple sub-windows of a scanning area by means of a digital video camera
JP6980450B2 (en) Controls, control methods, and programs
JP6176073B2 (en) Imaging system and program
JP2020072469A (en) Information processing apparatus, control method and program of the same, and imaging system
JP7182953B2 (en) Information processing device, system, information processing method and program
JP5769468B2 (en) Object detection system and object detection method
JP6261191B2 (en) Display control apparatus, display control method, and program
JP2013038591A (en) Imaging apparatus, and control method and program therefor
JP7150462B2 (en) Information processing device, information processing method and program
KR100982342B1 (en) Intelligent security system and operating method thereof
CN110602410A (en) Image processing method and device, aerial camera and storage medium
JP6971589B2 (en) Imaging device, imaging system, its control method and program
JP2023124647A (en) Video display system and video display method
JP5847570B2 (en) Image processing apparatus and control method thereof
JP2019161362A (en) Monitoring system
JP2023063765A (en) Image processing device, image processing method, image processing system, and program

Legal Events

Date Code Title Description
A621 Written request for application examination

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A621

Effective date: 20210721

A977 Report on retrieval

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A971007

Effective date: 20220428

A131 Notification of reasons for refusal

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A131

Effective date: 20220531

A521 Request for written amendment filed

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A523

Effective date: 20220720

TRDD Decision of grant or rejection written
A01 Written decision to grant a patent or to grant a registration (utility model)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A01

Effective date: 20221025

A61 First payment of annual fees (during grant procedure)

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A61

Effective date: 20221122

R151 Written notification of patent or utility model registration

Ref document number: 7182953

Country of ref document: JP

Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: R151