JP2003346160A - Device and method for detecting mobile object - Google Patents
Device and method for detecting mobile objectInfo
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Abstract
(57)【要約】
【課題】 動画像のノイズに関わらず安定して移動物体
を検出することができる移動物体検出装置を提供するこ
と。
【解決手段】 動画像をフレーム毎に複数のブロックに
分割して、フレーム間の各ブロック対各ブロックについ
て整合の度合いを示す画素値の差分絶対値和を算出する
差分絶対値和算出部103(整合度算出部)と、動画像
の各ブロックについて差分絶対値和を比較して動ベクト
ルを検出する動ベクトル検出部104と、動画像の各ブ
ロックについて、動ベクトルに対応した差分絶対値和等
をしきい値と比較して、動ベクトルを出力するか否かを
切り替える動ベクトル切替部108と、動ベクトル切替
部108を介して出力された動ベクトルで移動物体を検
出する移動物体検出部109と、動画像のノイズを測定
するノイズ測定部105と、ノイズの測定結果に応じて
しきい値を決定するしきい値決定部107とを備える構
成とした。
(57) [Problem] To provide a moving object detection device capable of stably detecting a moving object regardless of noise of a moving image. SOLUTION: A moving image is divided into a plurality of blocks for each frame, and a sum of absolute difference values of pixel values indicating a degree of matching for each block between frames is calculated. A matching degree calculating unit), a moving vector detecting unit 104 that compares the sum of absolute differences for each block of the moving image to detect a moving vector, and a sum of absolute differences corresponding to the moving vector for each block of the moving image. Is compared with a threshold value to switch whether or not to output a moving vector. A moving object detecting unit 109 that detects a moving object with the moving vector output via the moving vector switching unit 108. And a noise measuring unit 105 that measures noise of a moving image, and a threshold value determining unit 107 that determines a threshold value according to the noise measurement result.
Description
【0001】[0001]
【発明の属する技術分野】本発明は、動画像をフレーム
間で比較して移動物体を検出する移動物体検出装置およ
び移動物体検出方法に関し、特に、動画像のノイズに関
わらず安定して移動物体を検出することができる移動物
体検出装置および移動物体検出方法に関する。BACKGROUND OF THE INVENTION 1. Field of the Invention The present invention relates to a moving object detecting apparatus and a moving object detecting method for detecting a moving object by comparing moving images between frames, and more particularly, to a moving object stably irrespective of noise of the moving image. The present invention relates to a moving object detection device and a moving object detection method capable of detecting a moving object.
【0002】[0002]
【従来の技術】動画像をフレーム間で比較して移動物体
を検出する従来の移動物体検出装置として、例えば特開
平7−99657号公報に記載されたものがある。この
従来の移動物体検出装置は、移動物体領域における動ベ
クトルの検出性能を損なうことなく背景領域における動
ベクトルの誤検出を抑えることを意図して、移動体物体
領域と背景領域とで異なるしきい値を用い、動ベクトル
を出力するか否かを切り替えるようになっている。2. Description of the Related Art A conventional moving object detecting apparatus for detecting a moving object by comparing moving images between frames is disclosed in, for example, JP-A-7-99657. This conventional moving object detection device is designed to suppress erroneous detection of a motion vector in a background region without deteriorating the performance of detecting a motion vector in a moving object region, and different thresholds are set between the moving object region and the background region. The value is used to switch whether or not to output a motion vector.
【0003】具体的には、まず、動画像をフレーム毎に
複数のブロックに分割して、フレーム間の各ブロック対
各ブロックについて整合の度合いを示す画素値の差分絶
対値和を算出する。次に、各ブロックについて差分絶対
値和の最小値を求めて動ベクトルを検出する。次に、各
ブロックについて、差分絶対値和である最小値と、同位
置ブロック同士のフレーム間の単純差分である差分絶対
値和との差分をとり、この差分をしきい値と比較する。
ここで、しきい値以上であれば動ベクトルを出力し、し
きい値未満であれば零ベクトルを出力する。また、動ベ
クトルに基づいて行われた領域判定の結果に基づいて、
図16に示すように、背景領域1611においては背景
領域用の予め決められた第1のしきい値th1を用い、
移動物体領域1612においては移動物体領域用の予め
決められた第2のしきい値th2を用いるようになって
いた。More specifically, first, a moving image is divided into a plurality of blocks for each frame, and a sum of absolute differences of pixel values indicating a degree of matching for each block between frames is calculated. Next, a motion vector is detected by finding the minimum value of the sum of absolute differences for each block. Next, for each block, a difference between the minimum value, which is the sum of absolute differences, and the sum of absolute differences, which is a simple difference between frames of the same position block, is obtained, and this difference is compared with a threshold value.
Here, if it is equal to or more than the threshold value, a motion vector is output, and if it is less than the threshold value, a zero vector is output. Also, based on the result of the area determination performed based on the motion vector,
As shown in FIG. 16, in the background region 1611, a predetermined first threshold th1 for the background region is used,
In the moving object area 1612, a predetermined second threshold value th2 for the moving object area is used.
【0004】[0004]
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、このよ
うな従来の移動物体検出装置では、動画像のノイズの程
度やノイズの変動によっては、しきい値が適切な値では
なくなってしまい、動ベクトルを正常に出力することが
できないこととなり、したがって、安定して移動物体を
検出することができないという問題があった。However, in such a conventional moving object detection apparatus, the threshold value is not an appropriate value depending on the degree of noise of the moving image or the fluctuation of the noise, and the moving vector cannot be obtained. There is a problem that normal output cannot be performed, and therefore, a moving object cannot be detected stably.
【0005】本発明はこのような問題を解決するために
なされたもので、動画像のノイズに関わらず安定して移
動物体を検出することができる移動物体検出装置および
移動物体検出方法を提供するものである。The present invention has been made to solve such a problem, and provides a moving object detecting apparatus and a moving object detecting method capable of stably detecting a moving object irrespective of noise of a moving image. Things.
【0006】[0006]
【課題を解決するための手段】本発明の移動物体検出装
置は、動画像をフレーム毎に取り込む動画像取込部と、
前記動画像をフレーム毎に複数のブロックに分割して、
フレーム間の各ブロック対各ブロックについて整合の度
合いを示す整合度を算出する整合度算出部と、前記動画
像の各ブロックについて前記整合度を比較して動ベクト
ルを検出する動ベクトル検出部と、前記動画像の各ブロ
ックについて、前記動ベクトルの始点に対応したブロッ
クと前記動ベクトルの終点に対応したブロックとの第1
の整合度あるいは前記第1の整合度と同位置ブロック同
士の第2の整合度との差分をしきい値と比較して、前記
動ベクトルを出力するか否かを切り替える動ベクトル切
替部と、前記動ベクトル切替部を介して出力された前記
動ベクトルで移動物体を検出する移動物体検出部と、前
記動画像のノイズを測定するノイズ測定部と、前記ノイ
ズの測定結果に応じて前記しきい値を決定するしきい値
決定部とを備える構成を有している。A moving object detecting apparatus according to the present invention comprises: a moving image capturing section for capturing a moving image for each frame;
Dividing the moving image into a plurality of blocks for each frame,
A matching degree calculating unit that calculates a matching degree indicating a degree of matching for each block between frames, and a moving vector detecting unit that detects a moving vector by comparing the matching degree for each block of the moving image, For each block of the moving image, a first block of a block corresponding to a start point of the moving vector and a block corresponding to an end point of the moving vector.
A moving vector switching unit that compares a difference between the first matching degree and the second matching degree between the same position blocks with the first matching degree with a threshold value and switches whether or not to output the moving vector; A moving object detecting unit that detects a moving object based on the moving vector output through the moving vector switching unit, a noise measuring unit that measures noise of the moving image, and the threshold according to a result of the noise measurement. And a threshold value determining unit for determining a value.
【0007】この構成により、動画像のノイズのレベル
が上がっても、誤った動ベクトルの出力が抑止されるこ
ととなり、したがって、動画像のノイズの程度やノイズ
の変動に関わらず安定して移動物体を検出することがで
きる。With this configuration, even if the noise level of the moving image increases, the output of an erroneous moving vector is suppressed, and therefore, the moving image can be stably moved regardless of the degree of the noise of the moving image or the fluctuation of the noise. Objects can be detected.
【0008】本発明の移動物体検出装置は、前記ノイズ
測定部が、前記動ベクトルの検出位置についての分布の
状態に基づいて前記動画像のノイズを測定する構成を有
している。The moving object detecting apparatus according to the present invention has a configuration in which the noise measuring unit measures noise of the moving image based on a state of distribution of the detected position of the moving vector.
【0009】この構成により、動画像のノイズのレベル
が上がっても、動ベクトルの検出位置についての分布の
状態に着目してノイズのレベルが容易かつ的確に測定さ
れることとなり、したがって、しきい値を動的にかつ的
確に制御することができる。With this configuration, even if the noise level of a moving image rises, the noise level can be measured easily and accurately by paying attention to the distribution state of the detection position of the moving vector. The value can be controlled dynamically and precisely.
【0010】本発明の移動物体検出装置は、前記ノイズ
測定部が、前記動ベクトルが検出されたブロックの中か
ら隣接ブロックに動ベクトルが検出されていない孤立ブ
ロックを抽出するとともに、前記動画像を複数の領域に
分割して領域毎に孤立ブロック数を算出し、前記しきい
値決定部が、前記領域毎の孤立ブロック数に基づいて前
記しきい値を決定する構成を有している。In the moving object detecting apparatus according to the present invention, the noise measuring section extracts an isolated block in which no moving vector is detected in an adjacent block from the blocks in which the moving vector is detected, and extracts the moving image. The number of isolated blocks is calculated for each area by dividing the area into a plurality of areas, and the threshold value determining unit determines the threshold value based on the number of isolated blocks for each area.
【0011】この構成により、ノイズのレベルが上がっ
ても、領域毎に孤立ベクトル数を算出するという簡単な
処理によってノイズのレベルが容易かつ的確に測定され
ることとなり、したがって、負荷があまりかからずに、
しきい値を動的にかつ的確に制御することができる。With this configuration, even if the noise level rises, the noise level can be easily and accurately measured by a simple process of calculating the number of isolated vectors for each region. Without
The threshold can be dynamically and accurately controlled.
【0012】本発明の移動物体検出装置は、前記ノイズ
測定部が、前記動ベクトルの方向および大きさのうち少
なくとも一方についての分布の状態に基づいて前記動画
像のノイズを測定する構成を有している。The moving object detecting apparatus according to the present invention has a configuration in which the noise measuring section measures noise of the moving image based on a distribution state of at least one of a direction and a magnitude of the moving vector. ing.
【0013】この構成により、動画像のノイズのレベル
が上がっても、動ベクトルの方向や大きさの分布の状態
に着目してノイズのレベルが容易かつ的確に測定される
こととなり、したがって、しきい値を動的にかつ的確に
制御することができる。With this configuration, even if the noise level of the moving image increases, the noise level can be measured easily and accurately by focusing on the state of the direction and magnitude distribution of the moving vector. The threshold can be dynamically and accurately controlled.
【0014】本発明の移動物体検出装置は、前記ノイズ
測定部が、前記動ベクトルの方向について度数分布情報
を生成して、前記動ベクトルの方向について分布の均一
度を判定し、前記しきい値決定部が、前記均一度に基づ
いて前記しきい値を決定する構成を有している。In the moving object detecting apparatus according to the present invention, the noise measuring unit generates frequency distribution information for the direction of the motion vector, determines uniformity of distribution in the direction of the motion vector, The determining unit determines the threshold based on the uniformity.
【0015】この構成により、ノイズのレベルが上がっ
ても、動ベクトルの方向についての分布の均一度を判定
するという簡単な処理によってノイズのレベルが容易か
つ的確に測定されることとなり、したがって、負荷があ
まりかからずに、しきい値を動的にかつ的確に制御する
ことができる。With this configuration, even if the noise level rises, the noise level can be easily and accurately measured by a simple process of determining the uniformity of the distribution in the direction of the motion vector. , And the threshold value can be dynamically and accurately controlled.
【0016】本発明の移動物体検出装置は、前記ノイズ
測定部が、前記動ベクトルの大きさについて度数分布情
報を生成して、前記動ベクトルの大きさについて分布の
均一度を判定し、前記しきい値決定部が、前記均一度に
基づいて前記しきい値を決定する構成を有している。In the moving object detecting apparatus according to the present invention, the noise measuring section generates frequency distribution information for the magnitude of the motion vector, and determines the uniformity of distribution for the magnitude of the motion vector. The threshold value determination unit has a configuration for determining the threshold value based on the uniformity.
【0017】この構成により、ノイズのレベルが上がっ
ても、動ベクトルの大きさについての分布の均一度を判
定するという簡単な処理によってノイズのレベルが容易
かつ的確に測定されることとなり、したがって、負荷が
あまりかからずに、しきい値を動的にかつ的確に制御す
ることができる。With this configuration, even if the noise level increases, the noise level can be easily and accurately measured by a simple process of determining the uniformity of the distribution of the magnitude of the motion vector. The threshold value can be dynamically and precisely controlled without a large load.
【0018】本発明の移動物体検出装置は、前記動ベク
トル検出部によって検出された前記動ベクトルに関する
動ベクトル情報を記録する動ベクトル情報記録部を備
え、前記ノイズ測定部が、前記動ベクトル情報を参照し
て、前記動ベクトルの変化の状態に基づいて前記動画像
のノイズを測定する構成を有している。The moving object detecting apparatus according to the present invention includes a moving vector information recording section for recording moving vector information on the moving vector detected by the moving vector detecting section, and the noise measuring section stores the moving vector information. For reference, a configuration is provided in which the noise of the moving image is measured based on the state of change of the moving vector.
【0019】この構成により、動画像のノイズのレベル
が上がっても、動ベクトルの変化の状態に着目してノイ
ズのレベルが容易かつ的確に測定されることとなり、し
たがって、しきい値を動的かつ的確に制御することがで
きる。With this configuration, even if the noise level of the moving image increases, the noise level can be measured easily and accurately by focusing on the state of the change of the motion vector. And it can be controlled accurately.
【0020】本発明の移動物体検出装置は、前記動画像
を複数の領域に分割して、領域毎に前記動ベクトルの増
加数を算出し、前記しきい値決定部が、前記複数の増加
数に基づいて前記しきい値を決定する構成を有してい
る。The moving object detecting apparatus according to the present invention divides the moving image into a plurality of regions, calculates an increase number of the motion vector for each region, and sets the threshold value determination unit to the plurality of increase numbers. In which the threshold value is determined based on the threshold value.
【0021】この構成により、ノイズのレベルが上がっ
ても、領域毎に動ベクトルの増加数を算出するという簡
単な処理によってノイズのレベルが容易かつ的確に測定
されることとなり、したがって、負荷があまりかからず
に、しきい値を動的にかつ的確に制御することができ
る。With this configuration, even if the noise level rises, the noise level can be easily and accurately measured by a simple process of calculating the number of increase of the motion vector for each region. The threshold value can be dynamically and accurately controlled without using it.
【0022】本発明の移動物体検出装置は、前記移動物
体検出部が、前記動ベクトルが検出されたブロックの中
から隣接ブロックに動ベクトルが検出されている連結ブ
ロックにラベルを付して移動物体を検出する構成を有し
ている。In the moving object detecting apparatus according to the present invention, the moving object detecting section may add a label to a connected block in which a moving vector is detected in an adjacent block from among the blocks in which the moving vector has been detected. Is detected.
【0023】この構成により、動画像のノイズのレベル
が上がっても、誤って出力された動ベクトルは無視され
ることとなり、したがって、動画像のノイズの程度やノ
イズの変動に関わらずさらに安定して移動物体を検出す
ることができる。With this configuration, even if the noise level of the moving image increases, the erroneously output moving vector is ignored, and therefore, the motion vector becomes more stable irrespective of the degree of the noise of the moving image and the fluctuation of the noise. Moving object can be detected.
【0024】本発明の移動物体検出装置は、前記移動物
体検出部が、前記動ベクトルの方向が一定範囲内にある
ブロックに同一のラベルを付して移動物体を検出する構
成を有している。The moving object detection device of the present invention has a configuration in which the moving object detection unit detects a moving object by attaching the same label to a block in which the direction of the motion vector is within a predetermined range. .
【0025】この構成により、誤って出力された動ベク
トルは無視されるとともに、異なる方向に移動する移動
物体同士が区別されることとなり、したがって、安定し
て移動物体を検出することができるとともに、異なる方
向に移動する移動物体が混在する場合であっても、安定
して移動物体を検出することができる。With this configuration, the erroneously output motion vector is ignored, and the moving objects moving in different directions are distinguished from each other. Therefore, the moving object can be detected stably. Even when moving objects moving in different directions are mixed, the moving object can be stably detected.
【0026】本発明の移動物体検出装置は、前記移動物
体検出部が、前記動ベクトルの方向が一定範囲内かつ前
記動ベクトルの大きさが一定範囲内にあるブロックに同
一のラベルを付して移動物体を検出する構成を有してい
る。In the moving object detecting apparatus according to the present invention, the moving object detecting section may attach the same label to a block in which the direction of the motion vector is within a certain range and the size of the motion vector is within a certain range. It has a configuration for detecting a moving object.
【0027】この構成により、誤って出力された動ベク
トルは無視されるとともに、異なる方向および異なる速
度で移動する移動物体同士が区別されることとなり、し
たがって、安定して移動物体を検出することができると
ともに、異なる方向および異なる速度で移動する移動物
体が混在する場合であっても、安定して移動物体を検出
することができる。With this configuration, the erroneously output motion vector is ignored, and the moving objects moving in different directions and at different speeds are distinguished from each other. Therefore, it is possible to stably detect the moving object. It is possible to stably detect a moving object even when moving objects moving in different directions and at different speeds are mixed.
【0028】本発明の移動物体検出装置は、前記整合度
算出部が、フレーム間の各ブロック対各ブロックについ
て画素値の差分絶対値和を算出し、前記動ベクトル検出
部が、前記動画像の各ブロックについて前記差分絶対値
和の最小値を求めて動ベクトルを検出し、前記動ベクト
ル切替部が、前記動ベクトルの始点に対応したブロック
と前記動ベクトルの終点に対応したブロックとの第1の
差分絶対値和あるいは前記第1の差分絶対値和と同位置
ブロック同士の第2の差分絶対値和との差分を前記しき
い値と比較する構成を有している。In the moving object detecting apparatus according to the present invention, the matching degree calculating section calculates a sum of absolute differences between pixel values of each block between frames and each block, and the moving vector detecting section calculates the sum of the moving images. A motion vector is detected by obtaining the minimum value of the sum of absolute differences for each block, and the motion vector switching unit determines a first value of a block corresponding to a start point of the motion vector and a block corresponding to an end point of the motion vector. Or the difference between the first sum of absolute differences or the second sum of absolute differences between the same-position blocks is compared with the threshold value.
【0029】この構成により、フレーム間の各ブロック
対各ブロックの整合度を画素値の差分絶対値和で検出す
る場合においても、動画像のノイズの程度やノイズの変
動に関わらず安定して移動物体を検出することができ
る。With this configuration, even when the degree of matching of each block between frames and each block between frames is detected by the sum of absolute differences of pixel values, the movement is stable irrespective of the degree of noise of the moving image or the fluctuation of the noise. Objects can be detected.
【0030】[0030]
【発明の実施の形態】以下、本発明の実施の形態につい
て、図面を用いて説明する。Embodiments of the present invention will be described below with reference to the drawings.
【0031】(第1の実施の形態)図1は、本発明の第
1の実施の形態の移動物体検出装置100を示すブロッ
ク図である。図1において、動画像取込部101は、可
視カメラや遠赤外線カメラ等の撮像装置10から出力さ
れた動画像をフレーム毎に取り込むものである。動画像
記録部102は、動画像をフレーム毎に記録するもので
ある。差分絶対値和算出部103(整合度算出部)は、
動画像をフレーム毎に複数のブロックに分割して、フレ
ーム間の各ブロック対各ブロックについて整合の度合い
を示す画素値の差分絶対値和を算出するものである。動
ベクトル検出部104は、動画像の各ブロックについて
差分絶対値和の最小値を求めて動ベクトルを検出するも
のである。ノイズ測定部105は、動ベクトル検出部1
04によって検出された動ベクトルに関する情報に基づ
いて動画像のノイズを測定するものである。例えば、動
ベクトルに関する情報として、動ベクトルの検出位置、
動ベクトルの方向、および動ベクトルの大きさのいずれ
か、またはこれらの組合せに基づいて動画像のノイズを
測定するようになっている。しきい値記憶部106は、
複数のしきい値を記憶するものである。しきい値決定部
107は、動ベクトルを出力するか否かを切り替えるた
めのしきい値をノイズの測定結果に応じて決定するもの
である。例えば、まず、しきい値記憶部106に記憶さ
れた所定の基準値をしきい値として用い、ノイズが大き
くなったときには、しきい値記憶部106に記憶された
しきい値の切替候補の中からノイズの状態に対応したも
のを選択して用いるようになっている。動ベクトル切替
部108は、動画像の各ブロックについて、動ベクトル
の始点に対応したブロックと動ベクトルの終点に対応し
たブロックとの差分絶対値和(すなわち動ベクトルに対
応した差分絶対値和)と同位置ブロック同士のフレーム
間の単純差分である差分絶対値和との差分をしきい値と
比較する。移動物体検出部109は、動ベクトル切替部
108を介して出力された動ベクトルで移動物体を検出
する。具体的には、動ベクトルが検出されたブロックの
中から隣接ブロックに動ベクトルが検出されている連結
ブロックにラベルを付して移動物体を検出する。(First Embodiment) FIG. 1 shows a first embodiment of the present invention.
FIG. 1 is a block diagram illustrating a moving object detection device 100 according to one embodiment. In FIG. 1, a moving image capturing unit 101 captures a moving image output from an imaging device 10 such as a visible camera or a far-infrared camera for each frame. The moving image recording unit 102 records a moving image for each frame. The difference absolute value sum calculation unit 103 (matching degree calculation unit)
The moving image is divided into a plurality of blocks for each frame, and a difference absolute value sum of pixel values indicating a degree of matching is calculated for each block between frames. The motion vector detection unit 104 detects a motion vector by obtaining the minimum value of the sum of absolute differences for each block of the moving image. The noise measurement unit 105 includes the motion vector detection unit 1
The noise of the moving image is measured based on the information on the moving vector detected by the step 04. For example, as information on a motion vector, a detection position of the motion vector,
The noise of a moving image is measured based on any one of the direction of the moving vector and the magnitude of the moving vector, or a combination thereof. The threshold storage unit 106
A plurality of thresholds are stored. The threshold value determination unit 107 determines a threshold value for switching whether or not to output a motion vector, according to the measurement result of the noise. For example, first, a predetermined reference value stored in the threshold storage unit 106 is used as a threshold, and when the noise increases, the threshold switching candidates stored in the threshold storage 106 are selected. , The one corresponding to the state of the noise is selected and used. The motion vector switching unit 108 calculates, for each block of the motion image, the sum of absolute differences between the block corresponding to the start point of the motion vector and the block corresponding to the end point of the motion vector (that is, the sum of absolute differences corresponding to the motion vector). The difference with the sum of absolute differences, which is a simple difference between frames at the same position, is compared with a threshold value. The moving object detection unit 109 detects a moving object based on the motion vector output via the motion vector switching unit 108. Specifically, a moving object is detected by attaching a label to a connected block in which a motion vector has been detected in an adjacent block from among the blocks in which the motion vector has been detected.
【0032】なお、画素値は、輝度値その他の画素のレ
ベルである。The pixel value is a luminance value or other pixel level.
【0033】差分絶対値和は、取り込まれた現在のフレ
ーム(以下「現フレーム」という)と現フレームの前の
フレーム(以下「前フレーム」という)とについて、注
目ブロック内の各画素値と対比ブロック内の各画素値と
の差分の絶対値の和をとったものである。この差分絶対
値和は、注目ブロックと対比ブロックとの画像の整合の
度合い(以下、「整合度」という)を示す評価値(「相
関値」ともいう)のひとつであり、値が小さいほどブロ
ック間の整合度が高い。The sum of absolute differences is compared with each pixel value in the block of interest for the captured current frame (hereinafter referred to as “current frame”) and the frame before the current frame (hereinafter referred to as “previous frame”). This is the sum of the absolute values of the differences from the pixel values in the block. This sum of absolute differences is one of the evaluation values (also referred to as “correlation values”) indicating the degree of image matching between the target block and the comparison block (hereinafter, referred to as “matching degree”). The degree of consistency between them is high.
【0034】動ベクトルは、物体の移動量を示す。本実
施の形態においては、現フレーム上で対比ブロックを上
下左右に移動させて、前フレームの注目ブロックとの差
分絶対値和が最小となる対比ブロックと注目ブロックと
の位置関係を動ベクトルとするようになっている。The motion vector indicates the amount of movement of the object. In this embodiment, the comparison block is moved up, down, left, and right on the current frame, and the positional relationship between the comparison block and the block of interest, in which the sum of absolute differences from the block of interest in the previous frame is minimum, is set as a motion vector. It has become.
【0035】ノイズは、撮像装置や動画像の伝送路等に
おいて発生するものであって、撮像対象の変化によらな
い画素値の変化である。The noise is generated in an image pickup apparatus, a transmission path of a moving image, or the like, and is a change in a pixel value independent of a change in an object to be imaged.
【0036】次に、本実施の形態の移動物体検出装置の
動作について、図2のフローチャートを用いて説明す
る。Next, the operation of the moving object detecting apparatus according to this embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
【0037】まず、動画像をフレーム毎に取りこむ(S
201)。取り込まれた動画像は、動画像記録部102
によってフレーム毎に記録される。First, a moving image is captured for each frame (S
201). The captured moving image is stored in the moving image recording unit 102.
Is recorded for each frame.
【0038】次に、動画像をフレーム毎に複数のブロッ
クに分割して、動画像記録部102から取り出した前フ
レームの各ブロックと取り込まれた現フレームの各ブロ
ックとについて画素値の差分絶対値和を算出する(S2
02)。具体的には、各注目ブロックの近傍において、
横方向に−XからXまで、縦方向に−YからYまで、現
フレーム上で対比ブロックをそれぞれ移動させて、数1
に示すように、前フレームにおける各注目ブロック内の
各画素値It-1と現フレームにおける各対比ブロック内
の各画素値Itとの差分絶対値和V(vx,vy)をそれ
ぞれ算出する。Next, the moving image is divided into a plurality of blocks for each frame, and the difference absolute value of the pixel value between each block of the previous frame extracted from the moving image recording unit 102 and each block of the current frame captured is extracted. Calculate the sum (S2
02). Specifically, in the vicinity of each block of interest,
By moving the comparison block on the current frame from -X to X in the horizontal direction and from -Y to Y in the vertical direction,
As shown in, sum of absolute difference V (v x, v y) for each pixel value I t of each comparison in a block of pixel values I t-1 and the current frame in each target block in the previous frame, respectively calculate.
【数1】
ここで、(bx,by)はフレーム内の基準ブロックを原
点とした各ブロックの位置であり、(m,n)は各ブロ
ックの大きさであり、(x,y)は各ブロック内の各基
準点を原点とした各画素の相対位置であり、(vx,
vy)は各注目ブロックから各対比ブロックへのベクト
ルである。(Equation 1) Here, (b x , b y ) is the position of each block with respect to the reference block in the frame, (m, n) is the size of each block, and (x, y) is the size of each block. Is the relative position of each pixel with each reference point of the origin as (v x ,
v y ) is a vector from each block of interest to each contrast block.
【0039】次に、動画像の各ブロックについて、差分
絶対値和の最小値を求めて動ベクトルを検出する(S2
03)。具体的には、数2に示すように、各注目ブロッ
クについて、各対比ブロックとの差分絶対値和の最小値
Vminを求め、差分絶対値和が最小となる対比ブロック
へのベクトル(vx,vy)を動ベクトルとする。Next, for each block of the moving image, a moving vector is detected by obtaining the minimum value of the sum of absolute differences (S2).
03). Specifically, as shown in Expression 2, the minimum value V min of the sum of absolute differences between each block of interest and each of the comparison blocks is determined, and a vector (v x , V y ) as a motion vector.
【数2】
次に、検出された動ベクトルに関する情報に基づいて動
画像のノイズを測定する(S204)。ノイズの測定を
どのように行うかについては、(1)動ベクトルの検出
位置についての分布の状態に基づいて動画像のノイズを
測定する、(2)動ベクトルの方向や大きさについての
分布の状態に基づいて動画像のノイズを測定する、
(3)動ベクトルの時間系列での変化の状態に基づいて
動画像のノイズを測定する、などがある。これらのノイ
ズ測定の具体的な例については、後述する第2の実施の
形態から第4の実施の形態までにおいてそれぞれ詳細に
説明する。(Equation 2) Next, the noise of the moving image is measured based on the information on the detected moving vector (S204). As for how to measure the noise, (1) the noise of the moving image is measured based on the state of the distribution at the detection position of the moving vector, and (2) the distribution of the direction and the size of the moving vector is measured. Measure the noise of the video based on the state,
(3) Noise of a moving image is measured based on a state of change of a moving vector in a time series. Specific examples of these noise measurements will be described in detail in each of the second to fourth embodiments described later.
【0040】次に、動ベクトルを出力するか否かを切り
替えるためのしきい値をノイズの測定結果に応じて決定
する(S205)。具体的には、しきい値記憶部106
に記憶された所定の基準値を初期のしきい値として用
い、ノイズが大きくなったときには、しきい値記憶部1
06に記憶されたしきい値の切替候補の中からノイズの
状態に対応したものを選択して用いる。Next, a threshold value for switching whether or not to output a motion vector is determined according to the noise measurement result (S205). Specifically, the threshold storage unit 106
Is used as an initial threshold value, and when noise increases, the threshold value storage unit 1
From the threshold switching candidates stored in step 06, those corresponding to the noise state are selected and used.
【0041】次に、動画像の各ブロックについて、動ベ
クトルに対応した差分絶対値和Vmi nと同位置のブロッ
ク同士のフレーム間差分に相当する差分絶対値和V
(0,0)との差分V(0,0)−Vminをしきい値と比較して、
動ベクトルを出力するか否かを切り替える(S20
6)。図11に、前フレームの各注目ブロックと現フレ
ームの各対比ブロックとの差分絶対値和V(vx,vy)
の最小値を求めて得た元の動ベクトル情報1110と、
しきい値との比較により出力するか否かを切り替えられ
た移動物体検出用の動ベクトル情報1120の例を示
す。図11において、元のベクトル情報1110は、移
動物体領域1112に物体の移動による複数の動ベクト
ルが検出されているとともに、背景領域1111にノイ
ズによる複数の動ベクトルが検出されている。本実施の
形態においては、ノイズの状態に応じてしきい値を決定
し、各動ベクトルに対応した差分絶対値和と同位置のブ
ロック同士の差分絶対値和との差分がしきい値以上であ
るときに動ベクトルを出力するとともにしきい値未満で
あるときに動ベクトルを出力しない(零ベクトルを出力
する)よう切り替えることにより、移動物体検出用の動
ベクトル情報1120は、移動物体領域1122におい
て物体の移動による複数の動ベクトルが出力されるとと
もに、背景領域1121においてはノイズによる動ベク
トルがほとんど出力されないことになる。Next, for each block of the moving picture, difference absolute value sum V corresponding to the inter-frame difference between blocks of the differential absolute value sum V mi n at the same position corresponding to the motion vector
By comparing the difference V (0,0) −V min with (0,0) with a threshold value,
Switching whether to output a motion vector or not (S20)
6). FIG. 11 shows the sum of absolute differences V (v x , v y ) between each block of interest in the previous frame and each comparison block in the current frame.
Original motion vector information 1110 obtained by finding the minimum value of
13 shows an example of moving vector information 1120 for detecting a moving object in which whether or not to output is switched by comparison with a threshold. 11, in the original vector information 1110, a plurality of motion vectors due to movement of an object are detected in the moving object region 1112, and a plurality of motion vectors due to noise are detected in the background region 1111. In the present embodiment, the threshold is determined according to the state of the noise, and the difference between the sum of absolute differences corresponding to each motion vector and the sum of absolute differences between blocks at the same position is equal to or greater than the threshold. By switching so as to output a motion vector at a certain time and not to output a motion vector when the value is smaller than the threshold value (output a zero vector), the motion vector information 1120 for detecting a moving object is A plurality of motion vectors due to the movement of the object are output, and almost no motion vector due to noise is output in the background area 1121.
【0042】次に、出力された動ベクトルで移動物体を
検出する(S207)。具体的には、動ベクトルが検出
されたブロックの中から隣接ブロックに動ベクトルが検
出されている連結ブロックにラベルを付して移動物体を
検出する。Next, a moving object is detected from the output motion vector (S207). Specifically, a moving object is detected by attaching a label to a connected block in which a motion vector has been detected in an adjacent block from among the blocks in which the motion vector has been detected.
【0043】以上のステップを動画像が終了するまで継
続する(S208)。The above steps are continued until the moving image ends (S208).
【0044】なお、図2に示す各ステップは、コンピュ
ータに実行させるようにしてもよい。The steps shown in FIG. 2 may be executed by a computer.
【0045】また、ノイズを測定するステップ(S20
4)およびしきい値を決定するステップ(S205)の
後に動ベクトルを切り替えるステップ(S206)およ
び移動物体を検出するステップ(S207)を行う例に
ついて説明したが、動ベクトルを切り替えるステップ
(S206)および移動物体を検出するステップ(S2
07)の後にノイズを測定するステップ(S204)お
よびしきい値を決定するステップ(S205)を行い、
次のフレームから新たに決定されたしきい値で動ベクト
ルを切り替えるようにしてもよい。The step of measuring noise (S20)
4) and the example of performing the step (S206) of switching the motion vector after the step of determining the threshold value (S205) and the step of detecting the moving object (S207), the steps of switching the motion vector (S206) and Step of detecting a moving object (S2
07), a step of measuring noise (S204) and a step of determining a threshold (S205) are performed.
The motion vector may be switched at the newly determined threshold from the next frame.
【0046】また、動ベクトルを切り替えるステップ
(S206)において、動ベクトルに対応した差分絶対
値和Vminと同位置のブロック同士の差分絶対値和V
(0,0)との差分V(0,0)−Vminをしきい値と比較する例
について説明したが、動ベクトルに対応した差分絶対値
和Vminとしきい値とを比較するようにしてもよい。In the step (S206) for switching the motion vector, the sum of absolute differences V min between blocks at the same position as the sum of absolute differences V min corresponding to the motion vector is obtained.
The example in which the difference V (0,0) −V min from (0,0) is compared with the threshold value has been described, but the sum of the absolute difference value V min corresponding to the motion vector is compared with the threshold value. You may.
【0047】また、しきい値記憶部106からしきい値
候補を取り出すことによってしきい値を動的に変化させ
る例について説明したが、しきい値の基準値としきい値
の基準値との差分を予め決めておき、しきい値を動的に
変化させるようにしてもよい。また、しきい値が2種類
の場合を含む。Also, an example in which the threshold value is dynamically changed by extracting the threshold value candidate from the threshold value storage unit 106 has been described. May be determined in advance, and the threshold value may be dynamically changed. In addition, this includes the case where there are two types of thresholds.
【0048】以上説明したように、本実施の形態の移動
物体検出装置は、動画像のノイズを測定し、動ベクトル
を出力するか否かを切り替えるためのしきい値をノイズ
の測定結果に応じて決定するので、動画像のノイズのレ
ベルが上がっても、誤った動ベクトルの出力が抑止され
ることとなり、したがって、動画像のノイズの程度やノ
イズの変動に関わらず安定して移動物体を検出すること
ができる。As described above, the moving object detecting apparatus according to the present embodiment measures the noise of a moving image and sets the threshold for switching whether or not to output a moving vector according to the result of the noise measurement. Therefore, even if the noise level of the moving image increases, the output of an erroneous moving vector is suppressed, and therefore, the moving object can be stably detected regardless of the degree of the noise of the moving image or the fluctuation of the noise. Can be detected.
【0049】また、動ベクトルに関する情報に基づいて
ノイズを測定するので、動ベクトルの検出に影響するノ
イズが容易かつ的確に測定されることとなり、したがっ
て、しきい値を動的にかつ的確に制御することができ
る。Since the noise is measured based on the information on the motion vector, the noise affecting the detection of the motion vector can be easily and accurately measured. Therefore, the threshold value can be dynamically and accurately controlled. can do.
【0050】また、動ベクトルが検出されたブロックの
中から隣接ブロックに動ベクトルが検出されている連結
ブロックにラベルを付して移動物体を検出するので、誤
って出力された孤立ブロックの動ベクトルは無視される
こととなり、したがって、さらに安定して移動物体を検
出することができる。Further, since a moving object is detected by attaching a label to a connected block in which a motion vector is detected in an adjacent block from among blocks in which a motion vector is detected, a motion vector of an erroneously output isolated block is obtained. Is ignored, and therefore, the moving object can be detected more stably.
【0051】(第2の実施の形態)図3は、本発明の第
2の実施の形態の移動物体検出装置を示すブロック図で
ある。図3において、図1に示す第1の実施の形態の移
動物体検出装置の構成要件と同じ構成要件には同じ符号
を付しており、これらの構成要件については第1の実施
の形態において説明したので詳細な説明を省略する。(Second Embodiment) FIG. 3 is a block diagram showing a moving object detection apparatus according to a second embodiment of the present invention. In FIG. 3, the same components as those of the moving object detection device according to the first embodiment shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and these components are described in the first embodiment. Therefore, detailed description is omitted.
【0052】本実施の形態において、位置分布測定部3
05は、動ベクトルの検出位置についての分布の状態に
基づいて動画像のノイズを測定するようになっている。
具体的には、動ベクトルが検出されたブロックの中から
隣接ブロックに動ベクトルが検出されていない孤立ブロ
ックを抽出するとともに、動画像を複数の領域に分割し
て領域毎に孤立ブロック数を算出する。しきい値決定部
307は、領域毎の孤立ブロック数に基づいてしきい値
を決定する。In the present embodiment, the position distribution measuring section 3
05 measures the noise of the moving image based on the state of distribution of the detection position of the moving vector.
Specifically, an isolated block in which a motion vector is not detected in an adjacent block is extracted from blocks in which a motion vector is detected, and a moving image is divided into a plurality of regions, and the number of isolated blocks is calculated for each region. I do. The threshold value determination unit 307 determines a threshold value based on the number of isolated blocks for each area.
【0053】次に、本実施の形態の移動物体検出装置の
動作について、図4のフローチャートを用いて説明す
る。Next, the operation of the moving object detecting apparatus according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
【0054】図4において、動画像を取りこむステップ
(S201)から、動画像の各ブロックについて差分絶
対値和の最小値を求めて動ベクトルを検出するステップ
(S203)までは、第1の実施の形態において説明し
た各ステップと同様な処理である。In FIG. 4, the steps from the step of taking in a moving image (S201) to the step of obtaining a minimum value of the sum of absolute differences for each block of the moving image to detect a moving vector (S203) are the first embodiment. This is the same processing as each step described in the embodiment.
【0055】次に、動ベクトルが検出されたブロックの
中から隣接する4近傍あるいは8近傍のブロックに動ベ
クトルが検出されていない孤立ブロックを抽出するとと
もに、動画像を複数の領域に均等に分割して領域毎に孤
立ブロック数を算出する(S404)。次に、動ベクト
ルを出力するか否か切り替えるためのしきい値を領域毎
の孤立ブロック数に応じて決定する(S405)。Next, an isolated block in which no motion vector is detected is extracted from adjacent blocks in the vicinity of four or eight neighboring blocks from among the blocks in which the motion vector has been detected, and the moving image is equally divided into a plurality of regions. Then, the number of isolated blocks is calculated for each area (S404). Next, a threshold for switching whether or not to output a motion vector is determined according to the number of isolated blocks for each area (S405).
【0056】例えば、領域毎の孤立ブロック数に基づい
て、孤立ブロックが全領域に均等に分布しているか否か
判定し、均等に分布しているとき、しきい値を所定の基
準値から基準値より値が大きなしきい値に変更する。孤
立ブロックが全領域に均等に分布している場合の例を図
12に示す。図12において、各領域の孤立ブロック数
がそれぞれ予め決められた第1の数以上(例えば「3」
以上)であって、かつ、各領域における孤立ブロック数
の最大値(図12においては「4」)と各領域における
孤立ブロック数の最小値(図12においては「3」)と
の差分(図12においては「1」)が予め決められた第
2の数以下(例えば「4」以下)であるか否かを判定
し、各領域の孤立ブロック数がそれぞれ第1の数以上で
あって、かつ、孤立ブロック数の最大値と孤立ブロック
数の最小値との差分が第2の数以下である場合には、大
きなしきい値に変更する。For example, based on the number of isolated blocks for each area, it is determined whether or not the isolated blocks are evenly distributed in the entire area. When the blocks are evenly distributed, the threshold value is determined from a predetermined reference value. Change the threshold to a value greater than the value. FIG. 12 shows an example in which isolated blocks are evenly distributed in the entire area. In FIG. 12, the number of isolated blocks in each area is equal to or larger than a predetermined first number (for example, “3”).
And the difference between the maximum value of the number of isolated blocks in each area (“4” in FIG. 12) and the minimum value of the number of isolated blocks in each area (“3” in FIG. 12). In 12, it is determined whether or not “1” is equal to or less than a predetermined second number (for example, “4” or less), and the number of isolated blocks in each area is equal to or greater than the first number. If the difference between the maximum value of the number of isolated blocks and the minimum value of the number of isolated blocks is equal to or smaller than the second number, the threshold is changed to a large threshold.
【0057】なお、図4において、動ベクトルを出力す
るか否かを切り替えるステップ(S206)と、動ベク
トルで移動物体を検出するステップ(S207)と、終
了するか否かを判定するステップ(S208)とは、第
1の実施の形態において説明した各ステップと同様な処
理である。In FIG. 4, a step of switching whether or not to output a motion vector (S206), a step of detecting a moving object with a motion vector (S207), and a step of determining whether or not to end (S208) ) Means
This is a process similar to each step described in the first embodiment.
【0058】図4に示す各ステップは、コンピュータに
実行させるようにしてもよい。The steps shown in FIG. 4 may be executed by a computer.
【0059】また、ノイズが小さくなり、孤立ブロック
数が少なくなった場合については、例えば、動ベクトル
が検出されない領域が存在したとき、しきい値を基準値
に戻すようにしてもよい。In the case where the noise is reduced and the number of isolated blocks is reduced, for example, when there is an area where a motion vector is not detected, the threshold value may be returned to the reference value.
【0060】以上説明したように、本実施の形態の移動
物体検出装置は、動画像のノイズのレベルが上がって
も、動ベクトルの検出位置についての分布の状態に着目
してノイズのレベルが容易かつ的確に測定されることと
なり、したがって、しきい値を動的にかつ的確に制御す
ることができる。また、領域毎に孤立ベクトル数を算出
することによってノイズのレベルが容易かつ的確に測定
されることとなり、したがって、負荷があまりかかるこ
となく、しきい値を動的にかつ的確に制御することがで
きる。As described above, even if the noise level of the moving image increases, the moving object detection apparatus of the present embodiment can easily reduce the noise level by paying attention to the distribution state of the detection position of the motion vector. In this case, the threshold value can be measured accurately, so that the threshold value can be dynamically and precisely controlled. Further, by calculating the number of isolated vectors for each region, the noise level can be easily and accurately measured, and therefore, it is possible to dynamically and accurately control the threshold value without much load. it can.
【0061】(第3の実施の形態)図5は、本発明の第
3の実施の形態の移動物体検出装置を示すブロック図で
ある。図5において、図1に示す第1の実施の形態の移
動物体検出装置の構成要件と同じ構成要件には同じ符号
を付しており、これらの構成要件については第1の実施
の形態において説明したので詳細な説明を省略する。(Third Embodiment) FIG. 5 is a block diagram showing a moving object detection apparatus according to a third embodiment of the present invention. In FIG. 5, the same components as those of the moving object detection device according to the first embodiment shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and these components are described in the first embodiment. Therefore, detailed description is omitted.
【0062】本実施の形態において、度数分布測定部5
05は、動ベクトルの方向および動ベクトルの大きさに
ついて分布を示す情報を生成して、動ベクトルの方向お
よび動ベクトルの大きさの分布のうち少なくとも一方に
ついて分布の均一度を判定するようになっている。しき
い値決定部507は、度数分布測定部505によって得
られた均一度に基づいてしきい値を決定するようになっ
ている。In this embodiment, the frequency distribution measuring section 5
05 generates information indicating the distribution of the direction of the motion vector and the magnitude of the motion vector, and determines the uniformity of the distribution for at least one of the distribution of the direction of the motion vector and the magnitude of the motion vector. ing. The threshold value determination unit 507 determines a threshold value based on the uniformity obtained by the frequency distribution measurement unit 505.
【0063】次に、本実施の形態の移動物体検出装置の
動作について、図6のフローチャートを用いて説明す
る。Next, the operation of the moving object detecting apparatus according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
【0064】図6において、動画像を取りこむステップ
(S201)から、動画像の各ブロックについて差分絶
対値和の最小値を求めて動ベクトルを検出するステップ
(S203)までは、第1の実施の形態において説明し
た各ステップと同様な処理である。In FIG. 6, the steps from the step of capturing a moving image (S201) to the step of obtaining a minimum value of the sum of absolute differences for each block of the moving image to detect a moving vector (S203) are the first embodiment. This is the same processing as each step described in the embodiment.
【0065】次に、動ベクトルの方向についてのヒスト
グラム(度数分布情報)を生成して、動ベクトルの方向
について分布の均一度を判定し(S604)、この均一
度に基づいてしきい値を決定する(S605)。Next, a histogram (frequency distribution information) for the direction of the motion vector is generated, the uniformity of distribution is determined for the direction of the motion vector (S604), and a threshold value is determined based on the uniformity. (S605).
【0066】例えば、動画像を複数の領域に均等に分割
して、全ての領域において各領域の全ブロック数に対し
て一定比率以上のブロックで動ベクトルが検出され、か
つ、ヒストグラムによって動ベクトルの方向についての
各度数が一定範囲以内にあると判定されたとき、しきい
値をさらに大きなしきい値に変更する。図13は、移動
物体がない場合に、全領域においてノイズによる動ベク
トルが検出されてしまったときの元となる動ベクトル情
報1310を示す。このように、ノイズによる影響がな
いときあるいは影響が少ないときと比較して、全領域に
おいてノイズによる動ベクトルが増加してしまったと
き、図14に示すようなヒストグラム1401に基づい
て、ノイズが大きくなったと判断し、しきい値を変更す
る。図14のヒストグラム1401において、動ベクト
ルの方向についての各度数が「5」から「7」までの範
囲にあり、ほぼ均一に分布していると判定され、しきい
値が大きなしきい値に変更される。For example, a moving image is equally divided into a plurality of regions, and in all the regions, a moving vector is detected in blocks having a fixed ratio or more with respect to the total number of blocks in each region. When it is determined that each frequency in the direction is within a certain range, the threshold is changed to a larger threshold. FIG. 13 shows motion vector information 1310 which is a source when a motion vector due to noise is detected in all regions when there is no moving object. As described above, when the motion vector due to noise has increased in the entire region as compared with the case where there is no influence due to noise or the case where the influence is small, the noise becomes large based on the histogram 1401 as shown in FIG. Judgment has been made, and the threshold is changed. In the histogram 1401 of FIG. 14, it is determined that each frequency in the direction of the motion vector is in the range from “5” to “7” and is distributed substantially uniformly, and the threshold is changed to a large threshold. Is done.
【0067】なお、図6において、動ベクトルを出力す
るか否かを切り替えるステップ(S206)と、動ベク
トルで移動物体を検出するステップ(S207)と、終
了するか否かを判定するステップ(S208)とは、第
1の実施の形態において説明した各ステップと同様な処
理である。In FIG. 6, a step of switching whether or not to output a motion vector (S206), a step of detecting a moving object with a motion vector (S207), and a step of determining whether or not to end (S208) ) Means
This is a process similar to each step described in the first embodiment.
【0068】図6に示す各ステップは、コンピュータに
実行させるようにしてもよい。The steps shown in FIG. 6 may be executed by a computer.
【0069】また、ノイズが小さくなり、方向および大
きさにばらつきがある状態となった場合には、例えば、
動ベクトルが検出されない領域が存在したとき、しきい
値を基準値に戻すようにしてもよい。When the noise is reduced and the direction and size are varied, for example,
When there is an area where no motion vector is detected, the threshold value may be returned to the reference value.
【0070】以上説明したように、本実施の形態の移動
物体検出装置は、動画像のノイズのレベルが上がって
も、動ベクトルの方向や大きさの分布の状態に着目して
ノイズのレベルが容易かつ的確に測定されることとな
り、したがって、しきい値を動的にかつ的確に制御する
ことができる。また、動ベクトルの方向や動ベクトルの
大きさについての分布の均一度を判定することによって
ノイズのレベルが容易かつ的確に測定されることとな
り、したがって、負荷があまりかかることなく、しきい
値を動的にかつ的確に制御することができる。As described above, the moving object detecting apparatus according to the present embodiment can reduce the noise level by paying attention to the direction and size distribution of the motion vector even if the noise level of the moving image increases. It will be easy and accurate to measure and therefore the threshold can be dynamically and accurately controlled. In addition, by determining the uniformity of the distribution of the direction of the motion vector and the magnitude of the motion vector, the noise level can be easily and accurately measured, and therefore, the threshold value can be set without much load. It can be controlled dynamically and accurately.
【0071】なお、動ベクトルの方向についての分布の
状態に基づいてしきい値を決定する例について説明した
が、動ベクトルの方向および動ベクトルの大きさについ
ての分布の状態に基づいてしきい値を決定するようにし
てもよい。また、動ベクトルの大きさについての分布の
状態に基づいて動画像のノイズを測定し、動ベクトルの
方向についての分布の状態については測定しないように
したものを含む。Although the example in which the threshold value is determined based on the state of distribution of the direction of the motion vector has been described, the threshold value is determined based on the state of distribution of the direction of the motion vector and the size of the motion vector. May be determined. Further, it includes a method in which the noise of a moving image is measured based on the state of distribution of the magnitude of the moving vector, and the noise of the distribution in the direction of the moving vector is not measured.
【0072】(第4の実施の形態)図7は、本発明の第
4の実施の形態の移動物体検出装置を示すブロック図で
ある。図7において、図1に示す第1の実施の形態の移
動物体検出装置の構成要件と同じ構成要件には同じ符号
を付しており、これらの構成要件については第1の実施
の形態において説明したので詳細な説明を省略する。(Fourth Embodiment) FIG. 7 is a block diagram showing a moving object detection apparatus according to a fourth embodiment of the present invention. 7, the same components as those of the moving object detection device according to the first embodiment shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and these components will be described in the first embodiment. Therefore, detailed description is omitted.
【0073】本実施の形態において、動ベクトル情報記
録部710は、動ベクトル検出部104によって検出さ
れた動ベクトルについての動ベクトル情報を記録するも
のである。動ベクトル情報には、動ベクトルの検出位置
が少なくとも含まれる。動ベクトル情報は、動ベクトル
の方向および大きさを含んでいてもよい。変化測定部7
05は、動ベクトル情報を参照して、動ベクトルの変化
の状態に基づいて動画像のノイズを測定するようになっ
ている。具体的には、動画像を複数の領域に分割して領
域毎に動ベクトルの増加数を算出する。しきい値決定部
707は、領域毎の動ベクトルの増加数に基づいてしき
い値を決定するようになっている。In the present embodiment, the motion vector information recording unit 710 records motion vector information on the motion vector detected by the motion vector detection unit 104. The motion vector information includes at least a detection position of the motion vector. The motion vector information may include the direction and magnitude of the motion vector. Change measurement unit 7
In reference numeral 05, the noise of the moving image is measured based on the state of the change of the moving vector with reference to the moving vector information. Specifically, the moving image is divided into a plurality of regions, and the number of increase of the moving vector is calculated for each region. The threshold value determining unit 707 determines a threshold value based on the number of increase of the motion vector for each region.
【0074】次に、本実施の形態の移動物体検出装置の
動作について、図8のフローチャートを用いて説明す
る。Next, the operation of the moving object detecting apparatus according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
【0075】図8において、動画像を取りこむステップ
(S201)から、動画像の各ブロックについて差分絶
対値和の最小値を求めて動ベクトルを検出するステップ
(S203)までは、第1の実施の形態において説明し
た各ステップと同様な処理である。In FIG. 8, the steps from the step of taking in a moving image (S201) to the step of finding a moving vector by obtaining the minimum value of the sum of absolute differences for each block of the moving image (S203) are the first embodiment. This is the same processing as each step described in the embodiment.
【0076】次に、動画像を複数の領域に分割して領域
毎に動ベクトルの増加数を算出する(S804)。次
に、領域毎の動ベクトルの増加数に基づいて前記しきい
値を決定する(S805)。Next, the moving image is divided into a plurality of regions, and the increment number of the moving vector is calculated for each region (S804). Next, the threshold value is determined based on the number of increase of the motion vector for each region (S805).
【0077】例えば、全ての領域において動ベクトルの
数が増加するとき、しきい値を所定の基準値からこの基
準値より値が大きなしきい値に変更する。For example, when the number of motion vectors increases in all regions, the threshold value is changed from a predetermined reference value to a threshold value larger than this reference value.
【0078】図8に示す各ステップは、コンピュータに
実行させるようにしてもよい。The steps shown in FIG. 8 may be executed by a computer.
【0079】また、ノイズが小さくなり、動ベクトルの
数が減少したときについては、例えば、動ベクトルが検
出されない領域が存在したとき、しきい値を基準値に戻
すようにしてもよい。When the noise is reduced and the number of motion vectors is reduced, for example, when there is an area where no motion vector is detected, the threshold value may be returned to the reference value.
【0080】なお、図8において、動ベクトルを出力す
るか否かを切り替えるステップ(S206)と、動ベク
トルで移動物体を検出するステップ(S207)と、終
了するか否かを判定するステップ(S208)とは、第
1の実施の形態において説明した各ステップと同様な処
理である。In FIG. 8, a step of switching whether or not to output a motion vector (S206), a step of detecting a moving object with the motion vector (S207), and a step of determining whether or not to end (S208) ) Means
This is a process similar to each step described in the first embodiment.
【0081】以上説明したように、本実施の形態の移動
物体検出装置は、動画像のノイズのレベルが上がって
も、動ベクトルの変化の状態に着目してノイズのレベル
が容易かつ的確に測定されることとなり、したがって、
しきい値を動的かつ的確に制御することができる。As described above, the moving object detecting apparatus according to the present embodiment can easily and accurately measure the noise level by paying attention to the state of the change of the motion vector even if the noise level of the moving image increases. And therefore,
The threshold value can be controlled dynamically and accurately.
【0082】また、領域毎に動ベクトルの増加数を算出
することによってノイズのレベルが容易かつ的確に測定
されることとなり、したがって、負荷があまりかかるこ
となく、しきい値を動的にかつ的確に制御することがで
きる。Further, the noise level can be easily and accurately measured by calculating the number of increase of the motion vector for each region. Therefore, the threshold value can be dynamically and accurately determined without much load. Can be controlled.
【0083】(第5の実施の形態)図9は、本発明の第
5の実施の形態の移動物体検出装置を示すブロック図で
ある。図9において、図1に示す第1の実施の形態の移
動物体検出装置の構成要件と同じ構成要件には同じ符号
を付しており、これらの構成要件については第1の実施
の形態において説明したので詳細な説明を省略する。(Fifth Embodiment) FIG. 9 is a block diagram showing a moving object detection apparatus according to a fifth embodiment of the present invention. In FIG. 9, the same components as those of the moving object detection device according to the first embodiment shown in FIG. 1 are denoted by the same reference numerals, and these components will be described in the first embodiment. Therefore, detailed description is omitted.
【0084】本実施の形態において、移動物体検出部9
09は、動ベクトルが検出されたブロックの中から、隣
接したブロックに動ベクトルが検出されている連結ブロ
ックであって、動ベクトルの方向が一定範囲内であるブ
ロックに同一のラベルを付して移動物体を検出するよう
になっている。In the present embodiment, the moving object detector 9
09 is a connected block in which the motion vector is detected in an adjacent block from among the blocks in which the motion vector is detected, and the same label is assigned to the block in which the direction of the motion vector is within a certain range. A moving object is detected.
【0085】次に、本実施の形態の移動物体検出装置の
動作について、図10のフローチャートを用いて説明す
る。Next, the operation of the moving object detecting apparatus according to the present embodiment will be described with reference to the flowchart of FIG.
【0086】図10において、動画像を取りこむステッ
プ(S201)から動ベクトルを出力するか否かを切り
替えるステップ(S206)までは、第1の実施の形態
において説明した各ステップと同様な処理である。In FIG. 10, the steps from the step of capturing a moving image (S201) to the step of switching whether or not to output a moving vector (S206) are the same as the steps described in the first embodiment. .
【0087】本実施の形態においては、動ベクトルが検
出されたブロックの中から、隣接した4近傍あるいは8
近傍のブロックに動ベクトルが検出されている連結ブロ
ックであって、動ベクトルの方向が一定範囲内であるブ
ロックに同一のラベルを付して移動物体を検出する(S
1007)。図15にラベリングの例を示す。動ベクト
ルの検出位置、方向および大きさを示す動ベクトル情報
1510に基づいて、各ブロックにラベルが付され、ラ
ベル‘a’が付された第1の移動物体領域1521と、
ラベル‘b’が付された第2の移動物体領域1522と
が検出される。In the present embodiment, four adjacent blocks or eight adjacent blocks are selected from blocks in which a motion vector is detected.
A moving object is detected by attaching the same label to a connected block in which a motion vector is detected in a nearby block and the direction of the motion vector is within a predetermined range (S
1007). FIG. 15 shows an example of labeling. A first moving object area 1521 in which each block is labeled based on the motion vector information 1510 indicating a detection position, a direction, and a magnitude of the motion vector, and a label 'a' is added;
The second moving object area 1522 labeled “b” is detected.
【0088】以上のステップを動画像が終了するまで継
続する(S208)。The above steps are continued until the moving image ends (S208).
【0089】図10に示す各ステップは、コンピュータ
に実行させるようにしてもよい。The steps shown in FIG. 10 may be executed by a computer.
【0090】以上説明したように、本実施の形態の移動
物体検出装置は、動画像のノイズのレベルが上がって
も、誤って出力された動ベクトルが無視されることとな
り、したがって、動画像のノイズの程度やノイズの変動
に関わらずさらに安定して移動物体を検出することがで
きる。As described above, in the moving object detection apparatus according to the present embodiment, even if the noise level of a moving image increases, the erroneously output moving vector is ignored, and therefore, the moving image The moving object can be detected more stably irrespective of the degree of the noise or the fluctuation of the noise.
【0091】また、動ベクトルの方向が一定範囲内であ
るブロックに同一のラベルを付して移動物体を検出する
ので、異なる方向に移動する移動物体同士が区別される
こととなり、異なる方向に移動する移動物体が混在する
場合であっても、安定して移動物体を検出することがで
きる。Also, since a moving object is detected by attaching the same label to a block in which the direction of the motion vector is within a certain range, moving objects moving in different directions are distinguished from each other, and moving in different directions. It is possible to stably detect a moving object even when there are moving objects mixed.
【0092】なお、第5の実施の形態において、動ベク
トルの方向が一定範囲内ブロックに同一のラベルを付し
て移動物体を検出する例について説明したが、本発明は
これに限るものではなく、動ベクトルの方向が一定範囲
内、かつ、動ベクトルの大きさが一定範囲内であるであ
るブロックに同一のラベルを付して移動物体を検出する
ようにしたものを含む。In the fifth embodiment, an example has been described in which a moving object is detected by assigning the same label to a block in which the direction of a motion vector is within a certain range. However, the present invention is not limited to this. , A block in which the direction of the motion vector is within a certain range and the magnitude of the motion vector is within a certain range is assigned the same label to detect a moving object.
【0093】このように動ベクトルの大きさが一定範囲
内であるであるブロックに同一のラベルを付して移動物
体を検出した場合には、異なる速度で移動する移動物体
同士が区別されることとなり、異なる速度で移動する移
動物体が混在する場合であっても、安定して移動物体を
検出することができる。As described above, when a moving object is detected by attaching the same label to a block whose magnitude of the motion vector is within a certain range, the moving objects moving at different speeds are distinguished from each other. Thus, even when moving objects that move at different speeds are mixed, the moving object can be stably detected.
【0094】また、第1の実施の形態から第5の実施の
形態までにおいて、ブロック間の整合度を画素値の差分
絶対値和として算出する例について説明したが、本発明
はこれに限るものではなく、正規化相互相関値その他の
マッチングの評価値によってブロック間の整合の度合い
を算出するものを含む。In the first to fifth embodiments, examples have been described in which the degree of matching between blocks is calculated as the sum of absolute differences between pixel values. However, the present invention is not limited to this. Instead, it includes the calculation of the degree of matching between blocks based on normalized cross-correlation values and other evaluation values of matching.
【0095】[0095]
【発明の効果】本発明によれば、動画像のノイズに関わ
らず安定して移動物体を検出することができるという優
れた効果を有する移動物体検出装置および移動物体掲出
方法を提供することができる。According to the present invention, it is possible to provide a moving object detection apparatus and a moving object display method which have an excellent effect that a moving object can be detected stably irrespective of noise of a moving image. .
【図1】本発明の第1の実施の形態の移動物体検出装置
を示すブロック図FIG. 1 is a block diagram showing a moving object detection device according to a first embodiment of the present invention.
【図2】本発明の第1の実施の形態の移動物体検出装置
における移動物体検出処理を示すフローチャートFIG. 2 is a flowchart showing moving object detection processing in the moving object detection device according to the first embodiment of the present invention;
【図3】本発明の第2の実施の形態の移動物体検出装置
を示すブロック図FIG. 3 is a block diagram showing a moving object detection device according to a second embodiment of the present invention;
【図4】本発明の第2の実施の形態の移動物体検出装置
における移動物体検出処理を示すフローチャートFIG. 4 is a flowchart showing moving object detection processing in the moving object detection device according to the second embodiment of the present invention;
【図5】本発明の第3の実施の形態の移動物体検出装置
を示すブロック図FIG. 5 is a block diagram showing a moving object detection device according to a third embodiment of the present invention.
【図6】本発明の第3の実施の形態の移動物体検出装置
における移動物体検出処理を示すフローチャートFIG. 6 is a flowchart showing a moving object detection process in the moving object detection device according to the third embodiment of the present invention.
【図7】本発明の第4の実施の形態の移動物体検出装置
を示すブロック図FIG. 7 is a block diagram showing a moving object detection device according to a fourth embodiment of the present invention.
【図8】本発明の第4の実施の形態の移動物体検出装置
における移動物体検出処理を示すフローチャートFIG. 8 is a flowchart showing a moving object detection process in the moving object detection device according to the fourth embodiment of the present invention.
【図9】本発明の第5の実施の形態の移動物体検出装置
を示すブロック図FIG. 9 is a block diagram showing a moving object detection device according to a fifth embodiment of the present invention.
【図10】本発明の第5の実施の形態の移動物体検出装
置における移動物体検出処理を示すフローチャートFIG. 10 is a flowchart illustrating moving object detection processing in the moving object detection device according to the fifth embodiment of the present invention.
【図11】本発明の第1の実施の形態の移動物体検出装
置におけるしきい値決定を説明するための説明図FIG. 11 is an explanatory diagram illustrating determination of a threshold value in the moving object detection device according to the first embodiment of this invention.
【図12】本発明の第2の実施の形態の移動物体検出装
置における動ベクトルの検出位置の分布の状態を説明す
るための説明図FIG. 12 is an explanatory diagram illustrating a state of distribution of detection positions of motion vectors in the moving object detection device according to the second embodiment of this invention.
【図13】本発明の第3の実施の形態の移動物体検出装
置における動ベクトルの方向の分布の状態を説明するた
めの説明図FIG. 13 is an explanatory diagram for explaining a state of distribution of directions of motion vectors in the moving object detection device according to the third embodiment of the present invention.
【図14】本発明の第3の実施の形態の移動物体検出装
置における動ベクトルの方向の度数分布情報を示す図FIG. 14 is a diagram showing frequency distribution information in the direction of a motion vector in the moving object detection device according to the third embodiment of the present invention.
【図15】本発明の第1の実施の形態から第5の実施の
形態の移動物体検出装置における移動物体検出を説明す
るための説明図FIG. 15 is an explanatory diagram for describing moving object detection in the moving object detection devices according to the first to fifth embodiments of the present invention.
【図16】従来の移動物体検出装置におけるしきい値を
説明するための説明図FIG. 16 is an explanatory diagram for explaining a threshold value in a conventional moving object detection device.
101 動画像取込部 102 動画像記録部 103 差分絶対値和算出部(整合度算出部) 104 動ベクトル検出部 105 ノイズ測定部 106 しきい値記憶部 107 しきい値決定部 108 動ベクトル切替部 109 移動物体検出部 101 Moving Image Capture Unit 102 Moving image recording unit 103 Difference absolute value sum calculation unit (matching degree calculation unit) 104 Motion vector detector 105 Noise measurement unit 106 threshold storage 107 Threshold value determination unit 108 Motion vector switching unit 109 Moving object detector
Claims (21)
込部と、前記動画像をフレーム毎に複数のブロックに分
割して、フレーム間の各ブロック対各ブロックについて
整合の度合いを示す整合度を算出する整合度算出部と、
前記動画像の各ブロックについて前記整合度を比較して
動ベクトルを検出する動ベクトル検出部と、前記動画像
の各ブロックについて、前記動ベクトルの始点に対応し
たブロックと前記動ベクトルの終点に対応したブロック
との第1の整合度あるいは前記第1の整合度と同位置ブ
ロック同士の第2の整合度との差分をしきい値と比較し
て、前記動ベクトルを出力するか否かを切り替える動ベ
クトル切替部と、前記動ベクトル切替部を介して出力さ
れた前記動ベクトルで移動物体を検出する移動物体検出
部と、前記動画像のノイズを測定するノイズ測定部と、
前記ノイズの測定結果に応じて前記しきい値を決定する
しきい値決定部とを備えることを特徴とする移動物体検
出装置。1. A moving image capturing unit that captures a moving image for each frame, a matching degree indicating a degree of matching for each block between frames, dividing the moving image into a plurality of blocks for each frame. A matching degree calculating unit for calculating
A moving vector detecting unit that compares the degree of matching for each block of the moving image to detect a moving vector, and for each block of the moving image, a block corresponding to a starting point of the moving vector and an ending point of the moving vector. The first matching degree with the block or the difference between the first matching degree and the second matching degree between the same position blocks are compared with a threshold value to switch whether to output the motion vector. A motion vector switching unit, a moving object detection unit that detects a moving object with the motion vector output via the motion vector switching unit, and a noise measurement unit that measures noise of the moving image,
A moving object detecting device, comprising: a threshold value determining unit that determines the threshold value according to the measurement result of the noise.
検出位置についての分布の状態に基づいて前記動画像の
ノイズを測定するようにしたことを特徴とする請求項1
に記載の移動物体検出装置。2. The noise measuring unit according to claim 1, wherein the noise measuring unit measures the noise of the moving image based on a distribution state of a detection position of the moving vector.
3. The moving object detection device according to claim 1.
検出されたブロックの中から隣接ブロックに動ベクトル
が検出されていない孤立ブロックを抽出するとともに、
前記動画像を複数の領域に分割して領域毎に孤立ブロッ
ク数を算出し、前記しきい値決定部は、前記領域毎の孤
立ブロック数に基づいて前記しきい値を決定するように
したことを特徴とする請求項2に記載の移動物体検出装
置。3. The noise measuring unit extracts an isolated block in which a motion vector is not detected in an adjacent block from blocks in which the motion vector is detected,
The moving image is divided into a plurality of regions, the number of isolated blocks is calculated for each region, and the threshold value determination unit determines the threshold value based on the number of isolated blocks for each region. The moving object detection device according to claim 2, wherein:
方向および大きさのうち少なくとも一方についての分布
の状態に基づいて前記動画像のノイズを測定するように
したことを特徴とする請求項1に記載の移動物体検出装
置。4. The noise measuring unit according to claim 1, wherein the noise measuring unit measures the noise of the moving image based on a distribution state of at least one of a direction and a magnitude of the moving vector. 3. The moving object detection device according to claim 1.
方向について度数分布情報を生成して、前記動ベクトル
の方向について分布の均一度を判定し、前記しきい値決
定部は、前記均一度に基づいて前記しきい値を決定する
ようにしたことを特徴とする請求項4に記載の移動物体
検出装置。5. The noise measuring unit generates frequency distribution information for the direction of the motion vector, determines uniformity of distribution in the direction of the motion vector, and the threshold value determining unit determines the uniformity of the distribution. The moving object detection device according to claim 4, wherein the threshold value is determined based on the following.
大きさについて度数分布情報を生成して、前記動ベクト
ルの大きさについて分布の均一度を判定し、前記しきい
値決定部は、前記均一度に基づいて前記しきい値を決定
するようにしたことを特徴とする請求項4または請求項
5に記載の移動物体検出装置。6. The noise measurement unit generates frequency distribution information for the size of the motion vector, determines the uniformity of distribution for the size of the motion vector, and the threshold value determination unit 6. The moving object detection device according to claim 4, wherein the threshold value is determined based on uniformity.
た前記動ベクトルに関する動ベクトル情報を記録する動
ベクトル情報記録部を備え、前記ノイズ測定部は、前記
動ベクトル情報を参照して、前記動ベクトルの変化の状
態に基づいて前記動画像のノイズを測定するようにした
ことを特徴とする請求項1に記載の移動物体検出装置。7. A motion vector information recording unit for recording motion vector information on the motion vector detected by the motion vector detection unit, wherein the noise measuring unit refers to the motion vector information, The moving object detection device according to claim 1, wherein the noise of the moving image is measured based on a state of change of the moving image.
の領域に分割して、領域毎に前記動ベクトルの増加数を
算出し、前記しきい値決定部は、前記複数の増加数に基
づいて前記しきい値を決定するようにしたことを特徴と
する請求項7に記載の移動物体検出装置。8. The noise measurement unit divides the moving image into a plurality of regions, calculates an increase number of the motion vector for each region, and the threshold value determination unit calculates the increase number of the motion vector The moving object detection device according to claim 7, wherein the threshold value is determined based on the threshold value.
が検出されたブロックの中から隣接ブロックに動ベクト
ルが検出されている連結ブロックにラベルを付して移動
物体を検出するようにしたことを特徴とする請求項1な
いし請求項8のいずれかに記載の移動物体検出装置。9. The moving object detection unit detects a moving object by attaching a label to a connected block in which a motion vector is detected in an adjacent block from among the blocks in which the motion vector is detected. The moving object detection device according to claim 1, wherein
ルの方向が一定範囲内にあるブロックに同一のラベルを
付して移動物体を検出するようにしたことを特徴とする
請求項9に記載の移動物体検出装置。10. The moving object detection unit according to claim 9, wherein the moving object detection unit detects the moving object by attaching the same label to a block in which the direction of the motion vector is within a predetermined range. Moving object detection device.
ルの方向が一定範囲内かつ前記動ベクトルの大きさが一
定範囲内にあるブロックに同一のラベルを付して移動物
体を検出するようにしたことを特徴とする請求項9に記
載の移動物体検出装置。11. The moving object detection unit detects a moving object by attaching the same label to a block in which the direction of the motion vector is within a certain range and the magnitude of the motion vector is within a certain range. The moving object detection device according to claim 9, wherein
ブロック対各ブロックについて画素値の差分絶対値和を
算出し、前記動ベクトル検出部は、前記動画像の各ブロ
ックについて前記差分絶対値和の最小値を求めて動ベク
トルを検出し、前記動ベクトル切替部は、前記動ベクト
ルの始点に対応したブロックと前記動ベクトルの終点に
対応したブロックとの第1の差分絶対値和あるいは前記
第1の差分絶対値和と同位置ブロック同士の第2の差分
絶対値和との差分を前記しきい値と比較するようにした
ことを特徴とする請求項1ないし請求項11のいずれか
に記載の移動物体検出装置。12. The matching degree calculating unit calculates a difference absolute value sum of pixel values for each block between frames and each block, and the moving vector detecting unit calculates the difference absolute value for each block of the moving image. The motion vector is detected by obtaining the minimum value of the sum, and the motion vector switching unit is configured to calculate a first sum of absolute differences between the block corresponding to the start point of the motion vector and the block corresponding to the end point of the motion vector, or 12. The method according to claim 1, wherein a difference between a first sum of absolute difference values and a second sum of absolute difference values between blocks at the same position is compared with the threshold value. The moving object detection device according to claim 1.
取込ステップと、前記動画像をフレーム毎に複数のブロ
ックに分割して、フレーム間の各ブロック対各ブロック
について整合の度合いを示す整合度を算出する整合度算
出ステップと、前記動画像の各ブロックについて前記整
合度を比較して動ベクトルを検出する動ベクトル検出ス
テップと、前記動画像のノイズを測定するノイズ測定ス
テップと、前記動ベクトルを出力するか否かを切り替え
るためのしきい値を前記ノイズの測定結果に応じて決定
するしきい値決定ステップと、前記動画像の各ブロック
について、前記動ベクトルの始点に対応したブロックと
前記動ベクトルの終点に対応したブロックとの第1の整
合度あるいは前記第1の整合度と同位置ブロック同士の
第2の整合度との差分をしきい値と比較して、前記動ベ
クトルを出力するか否かを切り替える動ベクトル切替ス
テップと、前記動ベクトルで移動物体を検出する移動物
体検出ステップとを含むことを特徴とする移動物体検出
方法。13. A moving image capturing step of capturing a moving image for each frame, and a matching degree indicating a degree of matching for each block between frames by dividing the moving image into a plurality of blocks for each frame. Calculating a matching level, calculating a matching vector for each block of the moving image to detect a moving vector, a noise measuring step of measuring noise of the moving image, And a threshold value determining step of determining a threshold value for switching whether or not to output based on the measurement result of the noise, and for each block of the moving image, a block corresponding to a starting point of the moving vector and the A first degree of matching with a block corresponding to the end point of the motion vector or a difference between the first degree of matching and a second degree of matching between blocks at the same position Moving object switching step of comparing whether or not to output the moving vector by comparing the minute with a threshold value, and a moving object detecting step of detecting a moving object with the moving vector. Detection method.
取込ステップと、前記動画像をフレーム毎に複数のブロ
ックに分割して、フレーム間の各ブロック対各ブロック
について整合の度合いを示す整合度を算出する整合度算
出ステップと、前記動画像の各ブロックについて前記整
合度を比較して動ベクトルを検出する動ベクトル検出ス
テップと、前記動ベクトルが検出されたブロックの中か
ら隣接ブロックに動ベクトルが検出されていない孤立ブ
ロックを抽出するとともに、前記動画像を複数の領域に
分割して領域毎に前記孤立ブロックの数を算出する孤立
ブロック数算出ステップと、前記領域毎の孤立ブロック
数に基づいて、前記動ベクトルを出力するか否かを切り
替えるためのしきい値を決定するしきい値決定ステップ
と、前記動画像の各ブロックについて、前記動ベクトル
の始点に対応したブロックと前記動ベクトルの終点に対
応したブロックとの第1の整合度あるいは前記第1の整
合度と同位置ブロック同士の第2の整合度との差分をし
きい値と比較して、前記動ベクトルを出力するか否かを
切り替える動ベクトル切替ステップと、前記動ベクトル
で移動物体を検出する移動物体検出ステップとを含むこ
とを特徴とする移動物体検出方法。14. A moving image capturing step of capturing a moving image for each frame, and a matching degree indicating a degree of matching for each block between frames by dividing the moving image into a plurality of blocks for each frame. Calculating a matching degree, calculating a matching degree for each block of the moving image to detect a moving vector, and selecting a moving vector from among the blocks in which the moving vector is detected to an adjacent block. Extracting an isolated block where no is detected, dividing the moving image into a plurality of regions, and calculating the number of the isolated blocks for each region, based on the number of isolated blocks for each region. A threshold value determining step of determining a threshold value for switching whether or not to output the moving vector; and For a block, a first matching degree between a block corresponding to a start point of the motion vector and a block corresponding to an ending point of the motion vector, or a difference between the first matching degree and a second matching degree between blocks at the same position. A moving object switching step of comparing whether or not to output the moving vector, and a moving object detecting step of detecting a moving object with the moving vector. Method.
取込ステップと、前記動画像をフレーム毎に複数のブロ
ックに分割して、フレーム間の各ブロック対各ブロック
について整合の度合いを示す整合度を算出する整合度算
出ステップと、前記動画像の各ブロックについて前記整
合度を比較して動ベクトルを検出する動ベクトル検出ス
テップと、前記動ベクトルの方向および大きさのうち少
なくとも一方について度数分布情報を生成する度数分布
情報生成ステップと、前記度数分布情報に基づいて、前
記動ベクトルを出力するか否かを切り替えるためのしき
い値を決定するしきい値決定ステップと、前記動画像の
各ブロックについて、前記動ベクトルの始点に対応した
ブロックと前記動ベクトルの終点に対応したブロックと
の第1の整合度あるいは前記第1の整合度と同位置ブロ
ック同士の第2の整合度との差分をしきい値と比較し
て、前記動ベクトルを出力するか否かを切り替える動ベ
クトル切替ステップと、前記動ベクトルで移動物体を検
出する移動物体検出ステップとを含むことを特徴とする
移動物体検出方法。15. A moving image capturing step of capturing a moving image for each frame, and a matching degree indicating a degree of matching for each block between frames by dividing the moving image into a plurality of blocks for each frame. Calculating a degree of matching, calculating a moving vector by comparing the degree of matching for each block of the moving image to detect a moving vector, and frequency distribution information for at least one of a direction and a size of the moving vector. A frequency distribution information generating step of generating, a threshold value determining step of determining a threshold value for switching whether or not to output the motion vector based on the frequency distribution information, and each block of the moving image , There is a first degree of matching between the block corresponding to the start point of the motion vector and the block corresponding to the end point of the motion vector. A moving vector switching step of comparing the difference between the first matching degree and the second matching degree between the same position blocks with a threshold value to switch whether or not to output the moving vector; A moving object detection step of detecting a moving object by a vector.
取込ステップと、前記動画像をフレーム毎に複数のブロ
ックに分割して、フレーム間の各ブロック対各ブロック
について整合の度合いを示す整合度を算出する整合度算
出ステップと、前記動画像の各ブロックについて前記整
合度を比較して動ベクトルを検出する動ベクトル検出ス
テップと、前記動画像を複数の領域に分割して領域毎に
前記動ベクトルの増加数を算出する動ベクトル増加数算
出ステップと、前記複数の増加数に基づいて、前記動ベ
クトルを出力するか否かを切り替えるためのしきい値を
決定するしきい値決定ステップと、前記動画像の各ブロ
ックについて、前記動ベクトルの始点に対応したブロッ
クと前記動ベクトルの終点に対応したブロックとの第1
の整合度あるいは前記第1の整合度と同位置ブロック同
士の第2の整合度との差分をしきい値と比較して、前記
動ベクトルを出力するか否かを切り替える動ベクトル切
替ステップと、前記動ベクトルで移動物体を検出する移
動物体検出ステップとを含むことを特徴とする移動物体
検出方法。16. A moving image capturing step of capturing a moving image for each frame, and a matching degree indicating a degree of matching for each block between frames by dividing the moving image into a plurality of blocks for each frame. Calculating a matching degree, calculating a matching degree for each block of the moving image to detect a moving vector, and dividing the moving image into a plurality of regions to determine the moving image for each region. A motion vector increase number calculation step of calculating an increase number of vectors, and a threshold value determination step of determining a threshold value for switching whether to output the motion vector based on the plurality of increase numbers, For each block of the moving image, a first block of a block corresponding to a starting point of the moving vector and a block corresponding to an ending point of the moving vector.
A moving vector switching step of comparing a difference between the first matching degree or the second matching degree between the same position blocks with the first matching degree with a threshold value and switching whether or not to output the moving vector; A moving object detection step of detecting a moving object with the motion vector.
ベクトルが検出されたブロックの中から隣接ブロックに
動ベクトルが検出されている連結ブロックにラベルを付
して前記移動物体を検出することを特徴とする請求項1
3ないし請求項16のいずれかに記載の移動物体検出方
法。17. The moving object detecting step detects the moving object by attaching a label to a connected block in which a motion vector is detected in an adjacent block from among the blocks in which the motion vector is detected. Claim 1
The moving object detection method according to any one of claims 3 to 16.
ベクトルの方向が一定範囲内にあるブロックに同一のラ
ベルを付して前記移動物体を検出することを特徴とする
請求項17に記載の移動物体検出方法。18. The moving object according to claim 17, wherein, in the moving object detecting step, the moving object is detected by attaching the same label to a block in which the direction of the motion vector is within a predetermined range. Object detection method.
ベクトルの方向が一定範囲内かつ前記動ベクトルの大き
さが一定範囲内にあるブロックに同一のラベルを付して
前記移動物体を検出することを特徴とする請求項17に
記載の移動物体検出方法。19. The moving object detecting step includes detecting the moving object by attaching the same label to a block in which the direction of the motion vector is within a certain range and the magnitude of the motion vector is within a certain range. The moving object detection method according to claim 17, wherein:
間の各ブロック対各ブロックについて画素値の差分絶対
値和を算出し、前記動ベクトル検出ステップは、前記動
画像の各ブロックについて前記差分絶対値和の最小値を
求めて動ベクトルを検出し、前記動ベクトル切替ステッ
プは、前記動ベクトルの始点に対応したブロックと前記
動ベクトルの終点に対応したブロックとの第1の差分絶
対値和あるいは前記第1の差分絶対値和と同位置ブロッ
ク同士の第2の差分絶対値和との差分を前記しきい値と
比較することを特徴とする請求項13ないし請求項19
のいずれかに記載の移動物体検出方法。20. The matching degree calculating step calculates a difference absolute value sum of pixel values for each block between frames and each block, and the moving vector detecting step calculates the difference absolute value for each block of the moving image. A motion vector is detected by calculating a minimum value of the sum, and the motion vector switching step includes a first sum of absolute differences between a block corresponding to a start point of the motion vector and a block corresponding to an end point of the motion vector, or 20. The difference between the first sum of absolute differences and the second sum of absolute differences between same-position blocks is compared with the threshold value.
The moving object detection method according to any one of the above.
取込ステップと、前記動画像をフレーム毎に複数のブロ
ックに分割して、フレーム間の各ブロック対各ブロック
について整合の度合いを示す整合度を算出する整合度算
出ステップと、前記動画像の各ブロックについて前記整
合度を比較して動ベクトルを検出する動ベクトル検出ス
テップと、前記動画像のノイズを測定するノイズ測定ス
テップと、前記動ベクトルを出力するか否かを切り替え
るためのしきい値を前記ノイズの測定結果に応じて決定
するしきい値決定ステップと、前記動画像の各ブロック
について、前記動ベクトルの始点に対応したブロックと
前記動ベクトルの終点に対応したブロックとの第1の整
合度あるいは前記第1の整合度と同位置ブロック同士の
第2の整合度との差分をしきい値と比較して、前記動ベ
クトルを出力するか否かを切り替える動ベクトル切替ス
テップと、前記動ベクトルで移動物体を検出する移動物
体検出ステップとをコンピュータに実行させることを特
徴とする移動物体検出プログラム。21. A moving image capturing step of capturing a moving image for each frame, and a matching degree indicating a degree of matching for each block between frames by dividing the moving image into a plurality of blocks for each frame. Calculating a matching level, calculating a matching vector for each block of the moving image to detect a moving vector, a noise measuring step of measuring noise of the moving image, A threshold value determining step of determining a threshold value for switching whether or not to output according to the measurement result of the noise, and for each block of the moving image, a block corresponding to a starting point of the moving vector and the A first degree of matching with the block corresponding to the end point of the motion vector or a difference between the first degree of matching and the second degree of matching between blocks at the same position Comparing a minute with a threshold value, and causing a computer to execute a moving vector switching step of switching whether or not to output the moving vector, and a moving object detecting step of detecting a moving object with the moving vector. Moving object detection program.
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Cited By (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2007531121A (en) * | 2004-03-24 | 2007-11-01 | セルニウム コーポレイション | Improved video analysis by using segmented gain per area |
| US8345923B2 (en) | 2000-02-04 | 2013-01-01 | Cernium Corporation | System for automated screening of security cameras |
| JP2013101612A (en) * | 2011-11-02 | 2013-05-23 | Eads Deutschland Gmbh | Method and device for detecting moving object in video image sequence |
| US8571261B2 (en) | 2009-04-22 | 2013-10-29 | Checkvideo Llc | System and method for motion detection in a surveillance video |
| WO2017047494A1 (en) * | 2015-09-18 | 2017-03-23 | 株式会社日立国際電気 | Image-processing device |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58107785A (en) * | 1981-12-21 | 1983-06-27 | Nec Corp | Encoder between movement compensation frames |
| JPH02118884A (en) * | 1988-10-28 | 1990-05-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Dynamic area separation and division device |
| JPH0799657A (en) * | 1993-09-28 | 1995-04-11 | Nec Corp | Motion vector detector for dynamic image signal |
| JPH07129777A (en) * | 1993-11-05 | 1995-05-19 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | Moving object detector |
| JPH10112863A (en) * | 1996-10-04 | 1998-04-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Moving subject information extraction method and apparatus |
| JP2001218210A (en) * | 2000-02-02 | 2001-08-10 | Sony Corp | Noise detection method, noise detection device, image data processing device, recording medium |
| JP2001357402A (en) * | 2000-06-12 | 2001-12-26 | Hitachi Ltd | Vehicle detection method and vehicle detection device |
-
2002
- 2002-05-29 JP JP2002155321A patent/JP4223233B2/en not_active Expired - Fee Related
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JPS58107785A (en) * | 1981-12-21 | 1983-06-27 | Nec Corp | Encoder between movement compensation frames |
| JPH02118884A (en) * | 1988-10-28 | 1990-05-07 | Matsushita Electric Ind Co Ltd | Dynamic area separation and division device |
| JPH0799657A (en) * | 1993-09-28 | 1995-04-11 | Nec Corp | Motion vector detector for dynamic image signal |
| JPH07129777A (en) * | 1993-11-05 | 1995-05-19 | Toyota Central Res & Dev Lab Inc | Moving object detector |
| JPH10112863A (en) * | 1996-10-04 | 1998-04-28 | Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> | Moving subject information extraction method and apparatus |
| JP2001218210A (en) * | 2000-02-02 | 2001-08-10 | Sony Corp | Noise detection method, noise detection device, image data processing device, recording medium |
| JP2001357402A (en) * | 2000-06-12 | 2001-12-26 | Hitachi Ltd | Vehicle detection method and vehicle detection device |
Cited By (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US8345923B2 (en) | 2000-02-04 | 2013-01-01 | Cernium Corporation | System for automated screening of security cameras |
| US8682034B2 (en) | 2000-02-04 | 2014-03-25 | Checkvideo Llc | System for automated screening of security cameras |
| JP2007531121A (en) * | 2004-03-24 | 2007-11-01 | セルニウム コーポレイション | Improved video analysis by using segmented gain per area |
| US8571261B2 (en) | 2009-04-22 | 2013-10-29 | Checkvideo Llc | System and method for motion detection in a surveillance video |
| US9230175B2 (en) | 2009-04-22 | 2016-01-05 | Checkvideo Llc | System and method for motion detection in a surveillance video |
| JP2013101612A (en) * | 2011-11-02 | 2013-05-23 | Eads Deutschland Gmbh | Method and device for detecting moving object in video image sequence |
| WO2017047494A1 (en) * | 2015-09-18 | 2017-03-23 | 株式会社日立国際電気 | Image-processing device |
| JPWO2017047494A1 (en) * | 2015-09-18 | 2018-07-12 | 株式会社日立国際電気 | Image processing device |
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