流水領域検出システム、流水領域検出方法、及びプログラム
【課題】水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから流水領域を検出できるようにする。
【解決手段】固定カメラＣＭを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を複数フレームにわたって加算するフレーム加算部２と、加算された映像にウェーブレット変換を施すウェーブレット変換部３と、ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、流水領域の画素であるか又は非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する最尤推定部４と、その推定結果に基づいて流水領域及び非流水領域に分割する領域分割部５とを備え、水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから流水領域を検出できるようにする。
【解決手段】固定カメラＣＭを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を複数フレームにわたって加算するフレーム加算部２と、加算された映像にウェーブレット変換を施すウェーブレット変換部３と、ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、流水領域の画素であるか又は非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する最尤推定部４と、その推定結果に基づいて流水領域及び非流水領域に分割する領域分割部５とを備え、水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから流水領域を検出できるようにする。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、流水領域検出システム、流水領域検出方法、及びプログラムに関し、詳しくは、撮影して得られる映像信号に基づく河川等の流水領域検出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
河川の氾濫による水害を事前に察知して水防活動に役立てるために、河川敷の各所に水位計や監視カメラを設置し、それらにより得られるデータを一箇所に集約するシステムが、国土交通省が設置するテレメータをはじめとして多数実現されている。また、傾斜模様が描かれた量水板を河川中に設置し、その量水板を含む画像を取り込んで画像処理を行うことで、水位計を設置せずに河川映像から河川の水位を検出する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１６１０７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、流水を妨げる物体を河川の中に設置することは、洪水等の災害の要因となり得るため、河川法により厳しく制限管理されており、河川において量水板が設置できる場所は限られている。その一方で、できるだけ多くの箇所から水位データを収集することが、より正確で信頼できる防災情報を生成するためには欠かせない。
【０００５】
本発明は、水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから、その河川等の流水領域を検出できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の流水領域検出システムは、固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像が供給され、供給された映像を時間方向に積分する積分手段と、上記積分手段により得られた映像にウェーブレット変換を施す変換手段と、上記変換手段でのウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定手段と、上記推定手段での推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割手段とを備えることを特徴とする。
本発明の流水領域検出方法は、固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を時間方向に積分する積分工程と、上記積分工程で得られた映像にウェーブレット変換を施す変換工程と、上記ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定工程と、上記推定工程での推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割工程とを有することを特徴とする。
本発明のプログラムは、固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を時間方向に積分する積分ステップと、上記積分ステップで得られた映像にウェーブレット変換を施す変換ステップと、上記ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定ステップと、上記推定ステップでの推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割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。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、河川等を被写体として固定カメラで撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を時間方向に積分して流水領域におけるエッジ成分を抑圧し、その映像全体にウェーブレット変換を施して得られた特徴量に基づいて画素毎に流水領域の画素であるか又は非流水領域の画素であるかを推定する。そして、その推定結果に基づいて流水領域及び非流水領域に分割する。これにより、水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから、その流水領域を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【０００９】
図１は、本発明の一実施形態による流水領域検出システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態による流水領域検出システムは、固定カメラＣＭを用いた撮影で得られる河川等を被写体とする映像信号から、時間方向の積分（例えば本実施形態ではフレーム加算）、ウェーブレット変換及び最尤推定に基づき、その河川等における流水領域を検出する。
【００１０】
本実施形態による流水領域検出システムは、図１に示すように、領域抽出部１、フレーム加算部２、ウェーブレット変換部３、最尤推定部４、及び領域分割部５を有する。以下、図１に示した流水領域検出システムの各機能部について詳細に説明する。なお、以下においては、必要に応じて図２に示すような実際の河川画像について流水領域及び非流水領域を検出、判別することで、河川の水位検出を行う場合を適宜例示して説明する。
【００１１】
（領域抽出部１）
領域抽出部１は、固定カメラＣＭを用いて撮影された撮像映像から、半分に陸部が、もう半分には流水部が写っているような領域を数フレームにわたり抽出する。ここで、流水部とは、撮像映像における水面等の水が写りこんだ領域であり、陸部とは、流水部以外の領域（例えば、背景画像等の領域）である。
【００１２】
例えば、領域抽出部１は、図２（ａ）に示すように上半分が陸部、下半分が流水部であるような領域画像を撮像映像から抽出する。なお、領域画像を抽出する際、陸部が下で流水部が上、又は陸部及び流水部がそれぞれ左と右、あるいは右と左に写っていても良く、流水領域の検出は可能である。また、撮影映像全体の半分が陸部、もう半分が流水部となるように固定カメラＣＭのアングル等を調整して撮影を行い、得られた撮影映像そのものを領域画像としても良い。
【００１３】
ここで、領域画像における陸部には模様のある静止した物体が写っており，流水部においては水面が常に動いていることが望ましい。また、領域画像において水面は水平であることが望ましく、そうなるように撮影画像（領域画像）を９０度回転させるか拡大や縮小をするなどのアフィン変換を施すことも効果的である。また、夜間に撮影した映像については、例えば赤外線照射した結果として、陸部に何らかの模様が写ってさえいれば、流水部には何も写っていなくても良く、流水領域を検出可能である。
【００１４】
領域画像の抽出は、ある時点でユーザーが抽出位置を指定した後は、流水領域の検出結果を基に得られた水位に応じて水面が常に領域画像の中心付近に位置するようにして、ある時間間隔で自動的に実施するようにしても良い。
【００１５】
（フレーム加算部２）
フレーム加算部２は、領域抽出部１により抽出された領域画像について、複数のフレームを同期加算する。すなわち、フレーム加算部２は、領域抽出部１により抽出された領域画像を時間方向に積分する。これにより、動いている流水部がぼやけた、あるいは滑らか
となった画像が得られる。つまり、流水部のエッジ成分（高周波成分）が抑圧される。その一方で、静止している陸部は特に変化しない。このことは、例えば図２（ａ）及び図２（ｂ）を比較することで確認できる。図２（ｂ）は、フレーム加算部２により複数フレームを同期加算して得られたものである。
【００１６】
ただし、複数のフレームの領域画像を加算する際、単純に加算を行うと画素値も単純に増大してしまい要求されるリソース等も増大するので、例えば加算したフレーム数で画素値を割るなどして画素値の値域拡大を防止することが望ましい。また、例えば、画像を加算する際に、画素値に重み係数を乗じたり、あるいは画素値に関しビットシフトを行ったりしても良い。
【００１７】
例えば、フレーム加算部２は、４枚のフレームを加算する場合には，各フレームにおける画素値に０．２５を乗じるか、あるいはそれと等価になるように画素値を右に２ビットシフトさせた後に、既にフレームメモリに格納されている画素値と加算し、加算結果をフレームメモリに新たに格納する。これにより、加算される枚数分のフレームメモリを用意することなく、少ないフレームメモリでフレーム加算を実現することができる。
【００１８】
また、フレームメモリに格納されている画素値と、領域抽出部１により抽出された領域画像の画素値とを加算して２で割った後、その加算結果をフレームメモリに新たに格納する。この処理を繰り返すことで，複数のフレームの領域画像が重み加算された画像が生成される。あるいは、固定カメラＣＭで撮像する際に、シャッターを比較的長い時間に亘り開けておき、露光時間を比較的長くすることでも、上述したように複数のフレームを加算した場合と同等の効果を得ることができる。
【００１９】
ここで、詳細は後述するが本実施形態では、映像においてエッジ画素を多く含む領域を陸部分、エッジ画素が少ない領域を流水部分として、陸部及び流水部の判別を行う。そして、陸部と流水部の境界の位置を水面として認識することで、図２（ａ）に示したような水位を算出することが可能となる。
【００２０】
（ウェーブレット変換部３）
ウェーブレット変換部３は、フレーム加算部２により生成された画像に対してウェーブレット変換を施し、流水部には少ないが陸部には多く存在するエッジ成分、つまり流水部と陸部の差異を強調させるようなＮ次元（Ｎは整数）の特徴ベクトル（特徴量）を計算する。例えば、図２（ｂ）に示した画像に、ウェーブレット変換部３によるウェーブレット変換を施すことで、図２（ｃ）に示すようにＬＬ、ＬＨ、ＨＬ、ＨＨといった４つの帯域画像が生成される。但し、帯域画像の画素数は、ウェーブレット変換前の画素数の縦横共に半分となる。
【００２１】
これら４つの帯域画像（帯域信号）を、フレーム加算部２により生成された画像の各画素に対する特徴ベクトルの４つの成分とすれば良い。すなわち、図２（ｃ）に示した場合の特徴ベクトルは、４次元のベクトルとなる。但し、上述したように画素数が縦横ともに半分となっているため、フレーム加算部２により生成された画像での近接する４つの画素からなるグループが、帯域画像における１画素に対応する。したがって、４つの画素を１グループとし、それを単位として特徴ベクトルが生成される。
【００２２】
また、図３（ｃ）に示したＬＬ帯域画像（低周波数画像）に対して、ウェーブレット変換を更にもう１回適用しても良く、この場合には全部で７つの帯域画像が生成されるので、特徴ベクトルは７次元のベクトルとなる。なお、ウェーブレット変換により得られる帯域画像のすべてを常に使う必要はなく、陸部と流水部の違いが見られない帯域画像については特徴ベクトルに含めなくても良い。
【００２３】
また、ウェーブレット変換の基底には数多くの種類が存在するが何れを用いても良い。特に、画像圧縮の国際標準であるＪＰＥＧ２０００（例えば、「JPEG 2000-Image compression fundamentals, standards and practice」、D.S.Taubman，M.W.Marcellin共著，Kluwer Academic Publishers，2002を参照）におけるウェーブレット変換を利用することで、汎用的なＩＰコアを活用でき、システムの開発期間の短縮や回路の小型化を図ることが可能となる。
【００２４】
（最尤推定部４）
最尤推定部４は、ウェーブレット変換部３により生成された画像における個々の画素について、陸領域の画素であるか、あるいは流水領域の画素であるかを推定する。さらに、例えば、最尤推定部４は、推定結果に応じて画素値を白（陸領域と推定された画素）又は黒（流水領域と推定された画素）の何れかにし、図２（ｄ）に一例を示すような画像を得るようにしても良い。
【００２５】
陸領域の画素であるか、又は流水領域の画素であるかの推定を行う際には、例えば最尤推定法を利用することができる。最尤推定法を用いる場合、まず、流水領域及び陸領域であると既に分かっている画像領域をそれぞれ教師画像として指定する。ここでは、これらをそれぞれクラスω1及びクラスω2と呼ぶ。次に、判別対象となる画像について、画素毎にどちらのクラスに属するかを判別する。
【００２６】
最尤推定の結果、画素毎に事前確率Ｐ（Ｇ（ｍ，ｎ）｜ωi），ｉ∈｛１，２｝が最大となるクラスωiが決定される。特徴ベクトルの値の確率密度分布が正規分布であると仮定できる場合には、次式の対数尤度関数を最小にするクラスを求めることで、流水領域又は陸領域のどちらのクラスに属するかが判別される。
【００２７】
【数１】
【００２８】
ここで、μi，Ｃiはクラスωiの教師画像より求めた特徴ベクトルの平均値ベクトルと共分散行列であり、ｄi2はマハラノビス距離である。
【００２９】
なお、上述した説明では、流水領域及び陸領域のそれぞれについて１クラスを割り当てているが、複数のクラスを割り当てることも可能である。また、教師画像の位置については、既に計算された水位の下の部分を流水部、上の部分を陸部というように、時々刻々と更新される水位を基準として自動的に設定することで、日照変化や水位変化に対して安定した流水領域検出が可能となる。
【００３０】
（領域分割部５）
領域分割部５は、最尤推定部４により生成された画像に対して、陸領域であると推定された画素を多く含む領域を陸部、それ以外を流水部と判別して、非流水領域及び流水領域に二分割する。この処理は、最尤推定部４により陸領域であると推定された画素の分布又は流水領域であると推定された画素の分布に基づいてなされる。
【００３１】
例えば、このようにして得られた２つの領域の境界を出力することで、図２（ａ）に示したように陸部と流水部の境界として水位が算出される。
【００３２】
領域分割部５における処理については、様々な形態が考えられる。以下、図３〜図６を参照して、領域分割部５における処理の一例について説明する。
【００３３】
図３は、領域分割部５の構成例を示すブロック図であり、図４は、図３に示す領域分割部５による領域分割の原理を説明するための図である。
【００３４】
（横方向ヒストグラム計算部１１）
横方向ヒストグラム計算部１１は、対象とする領域画像について、最尤推定部４にて陸領域であると推定された画素（以下、「推定陸部画素」とも呼ぶ。）が幾つ存在するかを各行毎に数える。つまり、横方向ヒストグラム計算部１１は、各行毎に推定陸部画素数を積算し、推定陸部画素の横方向のヒストグラムを生成する。
【００３５】
例えば、図４（ａ）に模式的に示す二値画像において、上から一行目には６個の推定陸部画素、二行目には７個の推定陸部画素が存在している。したがって、横方向ヒストグラム計算部１１により生成される横方向のヒストグラム（図４（ｂ））には、それぞれの行、すなわち縦位置について、推定陸部画素数が６及び７としてプロットされる。
【００３６】
（縦方向ヒストグラム計算部１２）
縦方向ヒストグラム計算部１２は、横方向ヒストグラム計算部１１により生成された横方向ヒストグラムを参照し、各推定陸部画素数の値について、対応する縦位置が幾つ存在するかを数える。つまり，縦方向ヒストグラム計算部１２は、横方向ヒストグラムにおける各推定陸部画素数に関する縦方向のヒストグラムを生成する。
【００３７】
例えば，図４（ｂ）に示した横方向ヒストグラムにおいて、左から一列目には２個の推定陸部画素数、二列目には１個の推定陸部画素数がある。縦方向ヒストグラム計算部１２により生成される横方向のヒストグラム（図４（ｃ））には、それぞれの列、すなわち推定陸部画素数について、推定陸部画素数の縦方向積算値が２及び１としてプロットされる。
【００３８】
（境界値決定部１３）
縦方向ヒストグラム計算部１２により生成された縦方向ヒストグラムには、陸部に関連するヒストグラム部分と、流水部に関連するヒストグラム部分の２つのクラスタ（分布）が存在する。したがって、これら２つのクラスタを分離する境界部分を決定することができる。境界値決定部１３は、その境界部分（境界画素数）を決定する。この境界部分の決定方法としては種々の方法を用いることができる。
【００３９】
例えば、境界値決定部１３は、クラス内の分散が小さく、かつクラス間の距離が大きくなるように境界を定めても良いし、又はクラス内分散・クラス間分散比が最大となるように境界を定めても良い。あるいは、境界値決定部１３は、縦方向ヒストグラムを双峰性のガウス分布に帰着させて２つのクラスの境界を決定しても良い。
【００４０】
（水位計算部１４）
水位計算部１４は、境界値決定部１３により決定された縦方向ヒストグラムにおける２つのクラスの境界に基づいて、それに対応する横方向ヒストグラムにおける境界を定め、更にそれに対応する二値画像の境界を定める。これにより、画像が陸部と流水部の領域に二分割され、その境界を水位として出力する。
【００４１】
具体的には、境界値決定部１３により決定された境界をしきい値として、それに対応する図４（ｃ）に示した縦方向ヒストグラムにおける境界Ｐ１が、図４（ｂ）に示した横方向ヒストグラムにおける対応点Ｐ２を経て、図４（ａ）に示した二値画像における陸部と流水部との境界である水位Ｐ３が求められる。実際の河川画像に適用した場合を図５に示している。
【００４２】
なお、上述した説明では、画像において水面が水平である（陸部と流水部の境界が横方向に伸びている）場合を一例として示したが、画像において水面が垂直である（陸部と流水部の境界が縦方向に伸びている）場合には、各列毎にエッジ画素数を積算してエッジ画素の縦方向のヒストグラムを生成し、それを参照して各エッジ画素数に関する横方向のヒストグラムを生成するようにすれば良い。
【００４３】
以上、説明したように本実施形態によれば、河川等を被写体として固定カメラＣＭを用いて撮影された撮像映像から、領域抽出部１により陸部と流水部の境界、すなわち陸部と流水部を含む領域画像を抽出し、フレーム加算部２により各領域について数フレーム分を加算して流水部が滑らかになった画像を生成する。さらに、その画像全体にウェーブレット変換をウェーブレット変換部３により施し、ウェーブレット変換により得られた特徴ベクトルを基に陸部の画素であるか、流水部の画素であるか最尤推定部４で推定し、その推定結果に基づき領域分割部５により陸部及び流水部に領域分割を行う。これにより、陸部及び流水部をそれぞれ検出でき、その二領域の境界を水位と判定することで、水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから、その流水領域を検出することができる。
【００４４】
なお、上述した説明では、領域抽出部１は、固定カメラＣＭを用いて撮影された撮像映像から１つの領域画像を抽出するようにしているが、図６に示すように、１枚のフレームに対して複数の領域画像（図６に示す例では、領域１、領域２、及び領域３）を抽出するようにしても良い。その場合、複数の領域画像において、その一部領域が重複していても構わない。これらの各領域画像のそれぞれについて、上述した処理により陸部及び流水部を判別し、得られた複数の結果から総合的に判断して最終的な陸部及び流水部の領域分割を行うようにしても良い。例えば、複数の結果の平均値を最終的な陸部及び流水部の境界としたり、多数決法により最終的な陸部及び流水部の領域を決定することで、固定カメラＣＭのレンズに雨水が付着したり、降雨や降雪あるいは霧による画像障害が発生して流水部が検出しにくい場合でも、流水部を高精度かつ安定して検出することが可能となる。
【００４５】
（本発明の他の実施形態）
なお、上述した実施形態は、コンピュータのＣＰＵ又はＭＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等で構成可能なものであり、ＲＡＭやＲＯＭに記憶されたプログラムが動作することによって実現でき、上記プログラムは本発明の実施形態に含まれる。また、コンピュータが上述の実施形態の機能を果たすように動作させるプログラムを、例えばＣＤ−ＲＯＭのような記録媒体に記録し、コンピュータに読み込ませることによって実現できるものであり、上記プログラムを記録した記録媒体は本発明の実施形態に含まれる。上記プログラムを記録する記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、不揮発性メモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータがプログラムを実行し処理を行うことにより、上述の実施形態の機能が実現されるプログラムプロダクトは、本発明の実施形態に含まれる。上記プログラムプロダクトとしては、上述の実施形態の機能を実現するプログラム自体、上記プログラムが読み込まれたコンピュータ、ネットワークを介して通信可能に接続されたコンピュータに上記プログラムを提供可能な送信装置、及び当該送信装置を備えるネットワークシステム等がある。
また、コンピュータが供給されたプログラムを実行することにより上述の実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）又は他のアプリケーションソフト等と共同して上述の実施形態の機能が実現される場合や、供給されたプログラムの処理のすべて又は一部がコンピュータの機能拡張ボードや機能拡張ユニットにより行われて上述の実施形態の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発明の実施形態に含まれる。
【００４６】
例えば、図７に示すようなコンピュータ機能７００を有し、そのＣＰＵ７０１により上述した実施形態での動作が実施される。
コンピュータ機能７００は、図７に示すように、ＣＰＵ７０１と、ＲＯＭ７０２と、ＲＡＭ７０３と、キーボード（ＫＢ）７０９のキーボードコントローラ（ＫＢＣ）７０５と、表示部としてのＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）７１０のＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）７０６と、ハードディスク（ＨＤ）７１１及びフレキシブルディスク（ＦＤ）７１２のディスクコントローラ（ＤＫＣ）７０７と、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）７０８とが、システムバス７０４を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
ＣＰＵ７０１は、ＲＯＭ７０２又はＨＤ７１１に記憶されたソフトウェア、又はＦＤ７１２より供給されるソフトウェアを実行することで、システムバス７０４に接続された各構成部を総括的に制御する。
すなわち、ＣＰＵ７０１は、上述したような動作を行うための処理プログラムを、ＲＯＭ７０２、ＨＤ７１１、又はＦＤ７１２から読み出して実行することで、上述した実施形態での動作を実現するための制御を行う。
ＲＡＭ７０３は、ＣＰＵ７０１の主メモリ又はワークエリア等として機能する。
ＫＢＣ７０５は、ＫＢ７０９や図示していないポインティングデバイス等からの指示入力を制御する。
ＣＲＴＣ７０６は、ＣＲＴ７１０の表示を制御する。
ＤＫＣ７０７は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び上記処理プログラム等を記憶するＨＤ７１１及びＦＤ７１２とのアクセスを制御する。
ＮＩＣ７０８はネットワーク７１３上の他の装置と双方向にデータをやりとりする。
【００４７】
なお、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の一実施形態による流水領域検出システムの構成例を示す図である。
【図２】図１に示す流水領域検出システムで処理された画像の一例を示す図である。
【図３】領域分割部の構成例を示す図である。
【図４】図３に示す領域分割部による領域分割の原理を説明するための図である。
【図５】図３に示す領域分割部による領域分割を実際の河川画像に適用した場合を示す図である。
【図６】領域抽出部による領域画像抽出の他の例を示す図である。
【図７】本実施形態における流水領域検出システムを実現可能なコンピュータ機能を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４９】
１ 領域抽出部
２ フレーム加算部
３ ウェーブレット変換部
４ 最尤推定部
５ 領域分割部
１１ 横方向ヒストグラム計算部
１２ 縦方向ヒストグラム計算部
１３ 境界値決定部
１４ 水位計算部
【技術分野】
【０００１】
本発明は、流水領域検出システム、流水領域検出方法、及びプログラムに関し、詳しくは、撮影して得られる映像信号に基づく河川等の流水領域検出技術に関する。
【背景技術】
【０００２】
河川の氾濫による水害を事前に察知して水防活動に役立てるために、河川敷の各所に水位計や監視カメラを設置し、それらにより得られるデータを一箇所に集約するシステムが、国土交通省が設置するテレメータをはじめとして多数実現されている。また、傾斜模様が描かれた量水板を河川中に設置し、その量水板を含む画像を取り込んで画像処理を行うことで、水位計を設置せずに河川映像から河川の水位を検出する方法が提案されている（例えば、特許文献１参照。）。
【０００３】
【特許文献１】特開平９−１６１０７６号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、流水を妨げる物体を河川の中に設置することは、洪水等の災害の要因となり得るため、河川法により厳しく制限管理されており、河川において量水板が設置できる場所は限られている。その一方で、できるだけ多くの箇所から水位データを収集することが、より正確で信頼できる防災情報を生成するためには欠かせない。
【０００５】
本発明は、水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから、その河川等の流水領域を検出できるようにすることを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明の流水領域検出システムは、固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像が供給され、供給された映像を時間方向に積分する積分手段と、上記積分手段により得られた映像にウェーブレット変換を施す変換手段と、上記変換手段でのウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定手段と、上記推定手段での推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割手段とを備えることを特徴とする。
本発明の流水領域検出方法は、固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を時間方向に積分する積分工程と、上記積分工程で得られた映像にウェーブレット変換を施す変換工程と、上記ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定工程と、上記推定工程での推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割工程とを有することを特徴とする。
本発明のプログラムは、固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を時間方向に積分する積分ステップと、上記積分ステップで得られた映像にウェーブレット変換を施す変換ステップと、上記ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定ステップと、上記推定ステップでの推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割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。
【発明の効果】
【０００７】
本発明によれば、河川等を被写体として固定カメラで撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を時間方向に積分して流水領域におけるエッジ成分を抑圧し、その映像全体にウェーブレット変換を施して得られた特徴量に基づいて画素毎に流水領域の画素であるか又は非流水領域の画素であるかを推定する。そして、その推定結果に基づいて流水領域及び非流水領域に分割する。これにより、水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから、その流水領域を検出することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００８】
以下、本発明の実施形態を図面に基づいて説明する。
【０００９】
図１は、本発明の一実施形態による流水領域検出システムの構成例を示すブロック図である。本実施形態による流水領域検出システムは、固定カメラＣＭを用いた撮影で得られる河川等を被写体とする映像信号から、時間方向の積分（例えば本実施形態ではフレーム加算）、ウェーブレット変換及び最尤推定に基づき、その河川等における流水領域を検出する。
【００１０】
本実施形態による流水領域検出システムは、図１に示すように、領域抽出部１、フレーム加算部２、ウェーブレット変換部３、最尤推定部４、及び領域分割部５を有する。以下、図１に示した流水領域検出システムの各機能部について詳細に説明する。なお、以下においては、必要に応じて図２に示すような実際の河川画像について流水領域及び非流水領域を検出、判別することで、河川の水位検出を行う場合を適宜例示して説明する。
【００１１】
（領域抽出部１）
領域抽出部１は、固定カメラＣＭを用いて撮影された撮像映像から、半分に陸部が、もう半分には流水部が写っているような領域を数フレームにわたり抽出する。ここで、流水部とは、撮像映像における水面等の水が写りこんだ領域であり、陸部とは、流水部以外の領域（例えば、背景画像等の領域）である。
【００１２】
例えば、領域抽出部１は、図２（ａ）に示すように上半分が陸部、下半分が流水部であるような領域画像を撮像映像から抽出する。なお、領域画像を抽出する際、陸部が下で流水部が上、又は陸部及び流水部がそれぞれ左と右、あるいは右と左に写っていても良く、流水領域の検出は可能である。また、撮影映像全体の半分が陸部、もう半分が流水部となるように固定カメラＣＭのアングル等を調整して撮影を行い、得られた撮影映像そのものを領域画像としても良い。
【００１３】
ここで、領域画像における陸部には模様のある静止した物体が写っており，流水部においては水面が常に動いていることが望ましい。また、領域画像において水面は水平であることが望ましく、そうなるように撮影画像（領域画像）を９０度回転させるか拡大や縮小をするなどのアフィン変換を施すことも効果的である。また、夜間に撮影した映像については、例えば赤外線照射した結果として、陸部に何らかの模様が写ってさえいれば、流水部には何も写っていなくても良く、流水領域を検出可能である。
【００１４】
領域画像の抽出は、ある時点でユーザーが抽出位置を指定した後は、流水領域の検出結果を基に得られた水位に応じて水面が常に領域画像の中心付近に位置するようにして、ある時間間隔で自動的に実施するようにしても良い。
【００１５】
（フレーム加算部２）
フレーム加算部２は、領域抽出部１により抽出された領域画像について、複数のフレームを同期加算する。すなわち、フレーム加算部２は、領域抽出部１により抽出された領域画像を時間方向に積分する。これにより、動いている流水部がぼやけた、あるいは滑らか
となった画像が得られる。つまり、流水部のエッジ成分（高周波成分）が抑圧される。その一方で、静止している陸部は特に変化しない。このことは、例えば図２（ａ）及び図２（ｂ）を比較することで確認できる。図２（ｂ）は、フレーム加算部２により複数フレームを同期加算して得られたものである。
【００１６】
ただし、複数のフレームの領域画像を加算する際、単純に加算を行うと画素値も単純に増大してしまい要求されるリソース等も増大するので、例えば加算したフレーム数で画素値を割るなどして画素値の値域拡大を防止することが望ましい。また、例えば、画像を加算する際に、画素値に重み係数を乗じたり、あるいは画素値に関しビットシフトを行ったりしても良い。
【００１７】
例えば、フレーム加算部２は、４枚のフレームを加算する場合には，各フレームにおける画素値に０．２５を乗じるか、あるいはそれと等価になるように画素値を右に２ビットシフトさせた後に、既にフレームメモリに格納されている画素値と加算し、加算結果をフレームメモリに新たに格納する。これにより、加算される枚数分のフレームメモリを用意することなく、少ないフレームメモリでフレーム加算を実現することができる。
【００１８】
また、フレームメモリに格納されている画素値と、領域抽出部１により抽出された領域画像の画素値とを加算して２で割った後、その加算結果をフレームメモリに新たに格納する。この処理を繰り返すことで，複数のフレームの領域画像が重み加算された画像が生成される。あるいは、固定カメラＣＭで撮像する際に、シャッターを比較的長い時間に亘り開けておき、露光時間を比較的長くすることでも、上述したように複数のフレームを加算した場合と同等の効果を得ることができる。
【００１９】
ここで、詳細は後述するが本実施形態では、映像においてエッジ画素を多く含む領域を陸部分、エッジ画素が少ない領域を流水部分として、陸部及び流水部の判別を行う。そして、陸部と流水部の境界の位置を水面として認識することで、図２（ａ）に示したような水位を算出することが可能となる。
【００２０】
（ウェーブレット変換部３）
ウェーブレット変換部３は、フレーム加算部２により生成された画像に対してウェーブレット変換を施し、流水部には少ないが陸部には多く存在するエッジ成分、つまり流水部と陸部の差異を強調させるようなＮ次元（Ｎは整数）の特徴ベクトル（特徴量）を計算する。例えば、図２（ｂ）に示した画像に、ウェーブレット変換部３によるウェーブレット変換を施すことで、図２（ｃ）に示すようにＬＬ、ＬＨ、ＨＬ、ＨＨといった４つの帯域画像が生成される。但し、帯域画像の画素数は、ウェーブレット変換前の画素数の縦横共に半分となる。
【００２１】
これら４つの帯域画像（帯域信号）を、フレーム加算部２により生成された画像の各画素に対する特徴ベクトルの４つの成分とすれば良い。すなわち、図２（ｃ）に示した場合の特徴ベクトルは、４次元のベクトルとなる。但し、上述したように画素数が縦横ともに半分となっているため、フレーム加算部２により生成された画像での近接する４つの画素からなるグループが、帯域画像における１画素に対応する。したがって、４つの画素を１グループとし、それを単位として特徴ベクトルが生成される。
【００２２】
また、図３（ｃ）に示したＬＬ帯域画像（低周波数画像）に対して、ウェーブレット変換を更にもう１回適用しても良く、この場合には全部で７つの帯域画像が生成されるので、特徴ベクトルは７次元のベクトルとなる。なお、ウェーブレット変換により得られる帯域画像のすべてを常に使う必要はなく、陸部と流水部の違いが見られない帯域画像については特徴ベクトルに含めなくても良い。
【００２３】
また、ウェーブレット変換の基底には数多くの種類が存在するが何れを用いても良い。特に、画像圧縮の国際標準であるＪＰＥＧ２０００（例えば、「JPEG 2000-Image compression fundamentals, standards and practice」、D.S.Taubman，M.W.Marcellin共著，Kluwer Academic Publishers，2002を参照）におけるウェーブレット変換を利用することで、汎用的なＩＰコアを活用でき、システムの開発期間の短縮や回路の小型化を図ることが可能となる。
【００２４】
（最尤推定部４）
最尤推定部４は、ウェーブレット変換部３により生成された画像における個々の画素について、陸領域の画素であるか、あるいは流水領域の画素であるかを推定する。さらに、例えば、最尤推定部４は、推定結果に応じて画素値を白（陸領域と推定された画素）又は黒（流水領域と推定された画素）の何れかにし、図２（ｄ）に一例を示すような画像を得るようにしても良い。
【００２５】
陸領域の画素であるか、又は流水領域の画素であるかの推定を行う際には、例えば最尤推定法を利用することができる。最尤推定法を用いる場合、まず、流水領域及び陸領域であると既に分かっている画像領域をそれぞれ教師画像として指定する。ここでは、これらをそれぞれクラスω1及びクラスω2と呼ぶ。次に、判別対象となる画像について、画素毎にどちらのクラスに属するかを判別する。
【００２６】
最尤推定の結果、画素毎に事前確率Ｐ（Ｇ（ｍ，ｎ）｜ωi），ｉ∈｛１，２｝が最大となるクラスωiが決定される。特徴ベクトルの値の確率密度分布が正規分布であると仮定できる場合には、次式の対数尤度関数を最小にするクラスを求めることで、流水領域又は陸領域のどちらのクラスに属するかが判別される。
【００２７】
【数１】
【００２８】
ここで、μi，Ｃiはクラスωiの教師画像より求めた特徴ベクトルの平均値ベクトルと共分散行列であり、ｄi2はマハラノビス距離である。
【００２９】
なお、上述した説明では、流水領域及び陸領域のそれぞれについて１クラスを割り当てているが、複数のクラスを割り当てることも可能である。また、教師画像の位置については、既に計算された水位の下の部分を流水部、上の部分を陸部というように、時々刻々と更新される水位を基準として自動的に設定することで、日照変化や水位変化に対して安定した流水領域検出が可能となる。
【００３０】
（領域分割部５）
領域分割部５は、最尤推定部４により生成された画像に対して、陸領域であると推定された画素を多く含む領域を陸部、それ以外を流水部と判別して、非流水領域及び流水領域に二分割する。この処理は、最尤推定部４により陸領域であると推定された画素の分布又は流水領域であると推定された画素の分布に基づいてなされる。
【００３１】
例えば、このようにして得られた２つの領域の境界を出力することで、図２（ａ）に示したように陸部と流水部の境界として水位が算出される。
【００３２】
領域分割部５における処理については、様々な形態が考えられる。以下、図３〜図６を参照して、領域分割部５における処理の一例について説明する。
【００３３】
図３は、領域分割部５の構成例を示すブロック図であり、図４は、図３に示す領域分割部５による領域分割の原理を説明するための図である。
【００３４】
（横方向ヒストグラム計算部１１）
横方向ヒストグラム計算部１１は、対象とする領域画像について、最尤推定部４にて陸領域であると推定された画素（以下、「推定陸部画素」とも呼ぶ。）が幾つ存在するかを各行毎に数える。つまり、横方向ヒストグラム計算部１１は、各行毎に推定陸部画素数を積算し、推定陸部画素の横方向のヒストグラムを生成する。
【００３５】
例えば、図４（ａ）に模式的に示す二値画像において、上から一行目には６個の推定陸部画素、二行目には７個の推定陸部画素が存在している。したがって、横方向ヒストグラム計算部１１により生成される横方向のヒストグラム（図４（ｂ））には、それぞれの行、すなわち縦位置について、推定陸部画素数が６及び７としてプロットされる。
【００３６】
（縦方向ヒストグラム計算部１２）
縦方向ヒストグラム計算部１２は、横方向ヒストグラム計算部１１により生成された横方向ヒストグラムを参照し、各推定陸部画素数の値について、対応する縦位置が幾つ存在するかを数える。つまり，縦方向ヒストグラム計算部１２は、横方向ヒストグラムにおける各推定陸部画素数に関する縦方向のヒストグラムを生成する。
【００３７】
例えば，図４（ｂ）に示した横方向ヒストグラムにおいて、左から一列目には２個の推定陸部画素数、二列目には１個の推定陸部画素数がある。縦方向ヒストグラム計算部１２により生成される横方向のヒストグラム（図４（ｃ））には、それぞれの列、すなわち推定陸部画素数について、推定陸部画素数の縦方向積算値が２及び１としてプロットされる。
【００３８】
（境界値決定部１３）
縦方向ヒストグラム計算部１２により生成された縦方向ヒストグラムには、陸部に関連するヒストグラム部分と、流水部に関連するヒストグラム部分の２つのクラスタ（分布）が存在する。したがって、これら２つのクラスタを分離する境界部分を決定することができる。境界値決定部１３は、その境界部分（境界画素数）を決定する。この境界部分の決定方法としては種々の方法を用いることができる。
【００３９】
例えば、境界値決定部１３は、クラス内の分散が小さく、かつクラス間の距離が大きくなるように境界を定めても良いし、又はクラス内分散・クラス間分散比が最大となるように境界を定めても良い。あるいは、境界値決定部１３は、縦方向ヒストグラムを双峰性のガウス分布に帰着させて２つのクラスの境界を決定しても良い。
【００４０】
（水位計算部１４）
水位計算部１４は、境界値決定部１３により決定された縦方向ヒストグラムにおける２つのクラスの境界に基づいて、それに対応する横方向ヒストグラムにおける境界を定め、更にそれに対応する二値画像の境界を定める。これにより、画像が陸部と流水部の領域に二分割され、その境界を水位として出力する。
【００４１】
具体的には、境界値決定部１３により決定された境界をしきい値として、それに対応する図４（ｃ）に示した縦方向ヒストグラムにおける境界Ｐ１が、図４（ｂ）に示した横方向ヒストグラムにおける対応点Ｐ２を経て、図４（ａ）に示した二値画像における陸部と流水部との境界である水位Ｐ３が求められる。実際の河川画像に適用した場合を図５に示している。
【００４２】
なお、上述した説明では、画像において水面が水平である（陸部と流水部の境界が横方向に伸びている）場合を一例として示したが、画像において水面が垂直である（陸部と流水部の境界が縦方向に伸びている）場合には、各列毎にエッジ画素数を積算してエッジ画素の縦方向のヒストグラムを生成し、それを参照して各エッジ画素数に関する横方向のヒストグラムを生成するようにすれば良い。
【００４３】
以上、説明したように本実施形態によれば、河川等を被写体として固定カメラＣＭを用いて撮影された撮像映像から、領域抽出部１により陸部と流水部の境界、すなわち陸部と流水部を含む領域画像を抽出し、フレーム加算部２により各領域について数フレーム分を加算して流水部が滑らかになった画像を生成する。さらに、その画像全体にウェーブレット変換をウェーブレット変換部３により施し、ウェーブレット変換により得られた特徴ベクトルを基に陸部の画素であるか、流水部の画素であるか最尤推定部４で推定し、その推定結果に基づき領域分割部５により陸部及び流水部に領域分割を行う。これにより、陸部及び流水部をそれぞれ検出でき、その二領域の境界を水位と判定することで、水中にいかなる物体をも設置することなく、河川等を被写体とする映像信号のみから、その流水領域を検出することができる。
【００４４】
なお、上述した説明では、領域抽出部１は、固定カメラＣＭを用いて撮影された撮像映像から１つの領域画像を抽出するようにしているが、図６に示すように、１枚のフレームに対して複数の領域画像（図６に示す例では、領域１、領域２、及び領域３）を抽出するようにしても良い。その場合、複数の領域画像において、その一部領域が重複していても構わない。これらの各領域画像のそれぞれについて、上述した処理により陸部及び流水部を判別し、得られた複数の結果から総合的に判断して最終的な陸部及び流水部の領域分割を行うようにしても良い。例えば、複数の結果の平均値を最終的な陸部及び流水部の境界としたり、多数決法により最終的な陸部及び流水部の領域を決定することで、固定カメラＣＭのレンズに雨水が付着したり、降雨や降雪あるいは霧による画像障害が発生して流水部が検出しにくい場合でも、流水部を高精度かつ安定して検出することが可能となる。
【００４５】
（本発明の他の実施形態）
なお、上述した実施形態は、コンピュータのＣＰＵ又はＭＰＵ、ＲＡＭ、ＲＯＭ等で構成可能なものであり、ＲＡＭやＲＯＭに記憶されたプログラムが動作することによって実現でき、上記プログラムは本発明の実施形態に含まれる。また、コンピュータが上述の実施形態の機能を果たすように動作させるプログラムを、例えばＣＤ−ＲＯＭのような記録媒体に記録し、コンピュータに読み込ませることによって実現できるものであり、上記プログラムを記録した記録媒体は本発明の実施形態に含まれる。上記プログラムを記録する記録媒体としては、ＣＤ−ＲＯＭ以外に、フレキシブルディスク、ハードディスク、磁気テープ、光磁気ディスク、不揮発性メモリカード等を用いることができる。
また、コンピュータがプログラムを実行し処理を行うことにより、上述の実施形態の機能が実現されるプログラムプロダクトは、本発明の実施形態に含まれる。上記プログラムプロダクトとしては、上述の実施形態の機能を実現するプログラム自体、上記プログラムが読み込まれたコンピュータ、ネットワークを介して通信可能に接続されたコンピュータに上記プログラムを提供可能な送信装置、及び当該送信装置を備えるネットワークシステム等がある。
また、コンピュータが供給されたプログラムを実行することにより上述の実施形態の機能が実現されるだけでなく、そのプログラムがコンピュータにおいて稼働しているＯＳ（オペレーティングシステム）又は他のアプリケーションソフト等と共同して上述の実施形態の機能が実現される場合や、供給されたプログラムの処理のすべて又は一部がコンピュータの機能拡張ボードや機能拡張ユニットにより行われて上述の実施形態の機能が実現される場合も、かかるプログラムは本発明の実施形態に含まれる。
【００４６】
例えば、図７に示すようなコンピュータ機能７００を有し、そのＣＰＵ７０１により上述した実施形態での動作が実施される。
コンピュータ機能７００は、図７に示すように、ＣＰＵ７０１と、ＲＯＭ７０２と、ＲＡＭ７０３と、キーボード（ＫＢ）７０９のキーボードコントローラ（ＫＢＣ）７０５と、表示部としてのＣＲＴディスプレイ（ＣＲＴ）７１０のＣＲＴコントローラ（ＣＲＴＣ）７０６と、ハードディスク（ＨＤ）７１１及びフレキシブルディスク（ＦＤ）７１２のディスクコントローラ（ＤＫＣ）７０７と、ネットワークインタフェースカード（ＮＩＣ）７０８とが、システムバス７０４を介して互いに通信可能に接続された構成としている。
ＣＰＵ７０１は、ＲＯＭ７０２又はＨＤ７１１に記憶されたソフトウェア、又はＦＤ７１２より供給されるソフトウェアを実行することで、システムバス７０４に接続された各構成部を総括的に制御する。
すなわち、ＣＰＵ７０１は、上述したような動作を行うための処理プログラムを、ＲＯＭ７０２、ＨＤ７１１、又はＦＤ７１２から読み出して実行することで、上述した実施形態での動作を実現するための制御を行う。
ＲＡＭ７０３は、ＣＰＵ７０１の主メモリ又はワークエリア等として機能する。
ＫＢＣ７０５は、ＫＢ７０９や図示していないポインティングデバイス等からの指示入力を制御する。
ＣＲＴＣ７０６は、ＣＲＴ７１０の表示を制御する。
ＤＫＣ７０７は、ブートプログラム、種々のアプリケーション、ユーザファイル、ネットワーク管理プログラム、及び上記処理プログラム等を記憶するＨＤ７１１及びＦＤ７１２とのアクセスを制御する。
ＮＩＣ７０８はネットワーク７１３上の他の装置と双方向にデータをやりとりする。
【００４７】
なお、上記実施形態は、何れも本発明を実施するにあたっての具体化のほんの一例を示したものに過ぎず、これらによって本発明の技術的範囲が限定的に解釈されてはならないものである。すなわち、本発明はその技術思想、またはその主要な特徴から逸脱することなく、様々な形で実施することができる。
【図面の簡単な説明】
【００４８】
【図１】本発明の一実施形態による流水領域検出システムの構成例を示す図である。
【図２】図１に示す流水領域検出システムで処理された画像の一例を示す図である。
【図３】領域分割部の構成例を示す図である。
【図４】図３に示す領域分割部による領域分割の原理を説明するための図である。
【図５】図３に示す領域分割部による領域分割を実際の河川画像に適用した場合を示す図である。
【図６】領域抽出部による領域画像抽出の他の例を示す図である。
【図７】本実施形態における流水領域検出システムを実現可能なコンピュータ機能を示すブロック図である。
【符号の説明】
【００４９】
１ 領域抽出部
２ フレーム加算部
３ ウェーブレット変換部
４ 最尤推定部
５ 領域分割部
１１ 横方向ヒストグラム計算部
１２ 縦方向ヒストグラム計算部
１３ 境界値決定部
１４ 水位計算部
【特許請求の範囲】
【請求項１】
固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像が供給され、供給された映像を時間方向に積分する積分手段と、
上記積分手段により得られた映像にウェーブレット変換を施す変換手段と、
上記変換手段でのウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定手段と、
上記推定手段での推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割手段とを備えることを特徴とする流水領域検出システム。
【請求項２】
上記積分手段は、供給される映像を複数のフレームにわたって加算することを特徴とする請求項１記載の流水領域検出システム。
【請求項３】
上記推定手段は、上記ウェーブレット変換により分割された複数の帯域信号を上記特徴量として、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを推定することを特徴とする請求項１又は２記載の流水領域検出システム。
【請求項４】
上記領域分割手段は、上記流水領域と推定された画素又は上記非流水領域と推定された画素を対象画素として、当該対象画素数を上記流水領域と非流水領域との境界が伸びる方向に関して積算し、さらに得られた対象画素数の分布から境界画素数を決定し、当該境界画素数をしきい値として上記得られた対象画素数に基づき上記流水領域及び上記非流水領域に分割することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の流水領域検出システム。
【請求項５】
上記固定カメラを用いて撮影された映像から上記流水領域及び非流水領域が含まれる領域映像を抽出して上記積分手段に供給する領域抽出手段をさらに備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の流水領域検出システム。
【請求項６】
上記固定カメラを用いて撮影された映像から互いに領域の異なる複数の上記領域映像を抽出し、抽出した各領域映像毎に処理して得られる各領域映像での上記流水領域及び上記非流水領域の分割結果に基づいて、上記撮影された映像における上記流水領域及び上記非流水領域を分割することを特徴とする請求項５記載の流水領域検出システム。
【請求項７】
固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を時間方向に積分する積分工程と、
上記積分工程で得られた映像にウェーブレット変換を施す変換工程と、
上記ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定工程と、
上記推定工程での推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割工程とを有することを特徴とする流水領域検出方法。
【請求項８】
固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を時間方向に積分する積分ステップと、
上記積分ステップで得られた映像にウェーブレット変換を施す変換ステップと、
上記ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定ステップと、
上記推定ステップでの推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【請求項１】
固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像が供給され、供給された映像を時間方向に積分する積分手段と、
上記積分手段により得られた映像にウェーブレット変換を施す変換手段と、
上記変換手段でのウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定手段と、
上記推定手段での推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割手段とを備えることを特徴とする流水領域検出システム。
【請求項２】
上記積分手段は、供給される映像を複数のフレームにわたって加算することを特徴とする請求項１記載の流水領域検出システム。
【請求項３】
上記推定手段は、上記ウェーブレット変換により分割された複数の帯域信号を上記特徴量として、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを推定することを特徴とする請求項１又は２記載の流水領域検出システム。
【請求項４】
上記領域分割手段は、上記流水領域と推定された画素又は上記非流水領域と推定された画素を対象画素として、当該対象画素数を上記流水領域と非流水領域との境界が伸びる方向に関して積算し、さらに得られた対象画素数の分布から境界画素数を決定し、当該境界画素数をしきい値として上記得られた対象画素数に基づき上記流水領域及び上記非流水領域に分割することを特徴とする請求項１〜３の何れか１項に記載の流水領域検出システム。
【請求項５】
上記固定カメラを用いて撮影された映像から上記流水領域及び非流水領域が含まれる領域映像を抽出して上記積分手段に供給する領域抽出手段をさらに備えることを特徴とする請求項１〜４の何れか１項に記載の流水領域検出システム。
【請求項６】
上記固定カメラを用いて撮影された映像から互いに領域の異なる複数の上記領域映像を抽出し、抽出した各領域映像毎に処理して得られる各領域映像での上記流水領域及び上記非流水領域の分割結果に基づいて、上記撮影された映像における上記流水領域及び上記非流水領域を分割することを特徴とする請求項５記載の流水領域検出システム。
【請求項７】
固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を時間方向に積分する積分工程と、
上記積分工程で得られた映像にウェーブレット変換を施す変換工程と、
上記ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定工程と、
上記推定工程での推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割工程とを有することを特徴とする流水領域検出方法。
【請求項８】
固定カメラを用いて撮影された流水領域及び非流水領域が含まれる映像を時間方向に積分する積分ステップと、
上記積分ステップで得られた映像にウェーブレット変換を施す変換ステップと、
上記ウェーブレット変換により得られた特徴量に基づいて、上記流水領域の画素であるか又は上記非流水領域の画素であるかを画素毎に推定する推定ステップと、
上記推定ステップでの推定結果に基づいて、映像内領域を上記流水領域及び上記非流水領域に分割する領域分割ステップとをコンピュータに実行させるためのプログラム。
【図１】
【図３】
【図４】
【図５】
【図７】
【図２】
【図６】
【図３】
【図４】
【図５】
【図７】
【図２】
【図６】
【公開番号】特開２００７−２２６６８１（Ｐ２００７−２２６６８１Ａ）
【公開日】平成１９年９月６日（２００７．９．６）
【国際特許分類】
【出願番号】特願２００６−４９２４７（Ｐ２００６−４９２４７）
【出願日】平成１８年２月２４日（２００６．２．２４）
【出願人】（３０４０２１２８８）国立大学法人長岡技術科学大学 (458)
【Ｆターム（参考）】
【公開日】平成１９年９月６日（２００７．９．６）
【国際特許分類】
【出願日】平成１８年２月２４日（２００６．２．２４）
【出願人】（３０４０２１２８８）国立大学法人長岡技術科学大学 (458)
【Ｆターム（参考）】
[ Back to top ]