JP4641477B2

JP4641477B2 - 映像変化抽出方法、映像変化抽出装置、及び映像変化抽出プログラム

Info

Publication number: JP4641477B2
Application number: JP2005269929A
Authority: JP
Inventors: 裕子高橋; 啓之新井; 章鈴木; 賢一荒川
Original assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Current assignee: Nippon Telegraph and Telephone Corp
Priority date: 2005-09-16
Filing date: 2005-09-16
Publication date: 2011-03-02
Anticipated expiration: 2025-09-16
Also published as: JP2007080146A

Description

本発明は、撮影した映像から変化を抽出する技術に関するものである。

従来、様々な手段で映像内に現われる変化を抽出する技術が知られている。その技術は、直前の画像と現在の画像を比較して変化を検知するもの、及び背景となる画像を生成しておくものに大別できる。

直前の画像と現在の画像を比較して変化を検知する技術は、大きく２つに分類できる。

最も単純には、撮影時間間隔が短いため照明変動は少ないと仮定して、画素値の変化（差，２乗和等）をしきい値処理する技術がある。この技術は、屋内など安定した環境下、得られた結果に対しノイズ除去は穴埋めをするなどの後処理を行うことを前提としている場合には、ある程度利用できる。

一方、照明変動への安定性を求める際には、画素変化の２乗和ではなく、全体の変動を差し引いてから２乗和を計算する、相関係数を用いるなどの技術がある。この技術には明るさの絶対値に関わらず、照明変動の影響を除去するものが開示されている(例えば、特許文献１参照。)。

しかし、いずれの場合も、変化の抽出の概念に映像が撮影された時の時間間隔を含まず、従って、撮影される画像の時間間隔が一定でない場合に、調整を行うことができない。このため例えば、時間間隔が異なる映像では、異なるしきい値を実験的に設定することが必要であった。

背景となる画像を生成しておく技術では、原理的には撮影される画像の時間間隔は必ずしも一定している必要はない。しかし、実際の運用時には、照明変動にあわせて背景画像を更新していくことが必要である(例えば、特許文献２参照。)。

背景画像の生成には、時系列の画像を処理する必要があり、暗黙の了解として画像の時間間隔は一定と考える。また、仮に背景画像生成が成功していても、変化の抽出という意味では、直前の画像と現在の画像を比較して変化を検知する技術と同じく、しきい値処理が必要であり、そのしきい値はアドホックに決定され、画像内に現れる変化に対応させることはできない。

また、画面の異なる点において見かけの大きさが異なり、このため見かけの移動速度が異なる場合、場所毎に、その見かけの移動速度にあわせてパラメータを調整することが必要であった。
特開平１１−３２８３１１号公報特許第３１２３５８７号公報

比較する画像の時間間隔が変化する場合、例えば撮影時間の間隔が短い場合は、画像間に現われる見かけ上の移動量は小さくなり、一般に変化も小さくなる。また、カメラを広い範囲を俯瞰するように設置して撮影する場合、手前は大きく、遠くは小さく写る。

このため、実際の世界で同じ速度で動いていても、手前は大きな動き、遠くの物は小さな動きとなる（動く方向がカメラから見てほぼ同じ場合）。したがって、実空間での一定以上の速度の動きを変化として捕らえるには、撮影時間間隔が短い場合、検知したい動き量が画像上で小さい場合は、感度を上げることが必要となる。

そこで、画面内の場所毎に見かけの大きさが一定しない場合、かつ、得られる２枚の画像の時間間隔がペア毎に異なる場合であっても、安定に実世界の物体の動きを反映した変化抽出を行う技術の実現を目的とする。

そこで、上記課題を解決するために、請求項１に記載の発明は、カメラで撮影された映像内の変化を抽出する方法であって、入力部が、２枚の画像を入力する画像入力ステップと、制御部が、前記２枚の画像の各点毎に空間微分処理をして微分画像を作成する一次微分計算処理ステップと、制御部が、前記２枚の微分画像の各点毎に差分の大きさを計算する差分情報計算ステップと、制御部が、前記差分の大きさ、前記２枚の画像の撮影時間間隔、及び１枚目の画像のヘッセ行列の２つの固有値ベクトルのうちの絶対値の大きい方を用いて、前記各点毎のしきい値を決定し、前記差分の大きさを前記各点毎の差分のしきい値と比較するしきい値処理を行って変化判定結果画像を得る変化判定ステップと、を有することを特徴とする。

また、請求項２に記載の発明では、前記変化判定ステップでは、２枚目の画像のヘッセ行列を計算して、当該２枚目の画像のヘッセ行列を用いて固有値ベクトルを計算する固有値計算ステップを有し、前記２枚目の画像の固有値をさらに用いてしきい値を決定することを特徴とする。

また、請求項３に記載の発明では、前記２枚の画像の撮影時間間隔は、前記入力部が入力する、又は入力部が前記２枚の画像の撮影時間を入力して、制御部が該撮影時間から計算することを特徴とする。

また、請求項４に記載の発明では、前記変化判定ステップでは、前記画像の各点毎に上下のしきい値を設定して、各点毎に、変化あり、変化なし、又は判定不能のいずれかに分類することを特徴とする。

また、請求項５に記載の発明では、前記変化判定ステップでは、前記しきい値は、前記時間間隔の増加によって予め定めた値まで増加し、かつ、予め定めた値以上であっても減少しないことを特徴とする。

また、請求項６に記載の発明では、入力部が、撮影する画面内の場所毎に検知すべき移動速度を入力する規定移動速度設定ステップをさらに有し、前記変化判定ステップで計算する１又は２のしきい値は、前記規定移動速度の大きさに比例することを特徴とする。

また、請求項７に記載の発明では、カメラで撮影された映像内の変化を抽出する映像変化抽出装置であって、２枚の画像を入力する入力部と、前記２枚の画像の各点毎に空間微分処理をして微分画像を作成する一次微分計算処理と、前記２枚の微分画像の各点毎に差分の大きさを計算する差分情報計算処理と、前記差分の大きさ、前記２枚の画像の撮影時間間隔、及び１枚目の画像のヘッセ行列の２つの固有値ベクトルのうちの絶対値の大きい方を用いて、前記各点毎のしきい値を決定し、前記差分の大きさを前記各点毎の差分のしきい値と比較するしきい値処理を行って変化判定結果画像を得る変化判定処理と、を行う制御部と、を備えたことを特徴とする。

また、請求項８に記載の発明では、前記変化判定処理では、２枚目の画像のヘッセ行列を計算して、当該２枚目の画像のヘッセ行列を用いて固有値ベクトルを計算する固有値計算処理を有し、前記２枚目の画像の固有値をさらに用いてしきい値を決定することを特徴とする。

また、請求項９に記載の発明では、前記２枚の画像の撮影時間間隔は、前記入力部が入力する、又は入力部が前記２枚の画像の撮影時間を入力して、制御部が該撮影時間から計算することを特徴とする。

また、請求項１０に記載の発明では、前記入力部は撮影する画面内の場所毎に検知すべき移動速度をさらに入力し、前記計算する１又は２のしきい値は、前記規定移動速度の大きさに比例することを特徴とする。

また、請求項１１に記載の発明では、前記映像変化抽出方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とする。

請求項１〜１１に記載の発明によれば、得られる２枚の画像の時間間隔がペア毎に異なる場合であっても、安定に実世界の物体の動きを反映した変化抽出を行うことが可能となる。

請求項６、１０、１１に記載の発明によれば、画面内の場所毎に見かけの大きさが一定しない場合であっても、安定に実世界の物体の動きを反映した変化抽出を行うことが可能となる。

図１を用いて映像変化抽出の処理の流れを説明する。図１において、１１は第１蓄積画像、１２は第２蓄積画像、１３は時間間隔計算処理、１４は一次微分計算第１処理、１５は一次微分計算第２処理、１６は差分情報計算処理、１７は変化判定処理、１８は変化判定結果画像である。

蓄積画像は第１、第２の２枚得られるものとし、基本的に同じカメラで近い時間に撮影された２枚の画像とする。これらのうち早い時間の画像を第１蓄積画像１１に、遅い時間の画像を第２蓄積画像１２に蓄積する。これらの撮影時間は既知であるので、時間差を時間間隔計算処理１３によって計算することができ、これが記憶される。

なお、２つの画像の撮影時間を入力して時間間隔計算処理１３を行う換わりに、本処理を行う前にあらかじめ２つの画像の撮影時間から時間差を計算しておき、これを入力して変化判定処理１７に用いてもよい。

第１、第２蓄積画像１１、１２については、それぞれ一次微分第１、第２処理１４、１５が施される。

この結果の各点毎での差分を差分情報計算処理１６で計算する。

この差分情報計算処理１６の結果、一次微分計算第１、第２処理結果１４、１５、及び時間間隔計算処理１３の結果を利用して、変化判定処理１７が行われ、変化判定結果画像１８を得る。

さらに図２を用いて他の映像変化抽出の処理の流れを説明する。図２において、２１は第１蓄積画像、２２は第２蓄積画像、２３は時間間隔計算処理、２４は一次微分計算第１処理、２５は一次微分計算第２処理、２６はヘッセ行列計算処理、２７は固有値計算処理、２８は差分情報計算処理、２９は変化判定処理、３０は変化判定結果画像である。

第１蓄積画像２１、第２蓄積画像２２、時間間隔計算処理２３、一次微分計算第１処理２４、一次微分計算第２処理２５、及び差分情報計算処理２８については図１と同様である。

ヘッセ行列計算処理２６では、第１蓄積画像２１について、各点毎にヘッセ行列を計算する。

固有値計算処理２７では、ヘッセ行列の固有値を計算する。

変化判定処理２９では、差分情報計算結果２８、及び時間間隔計算処理２３の結果に加え、ヘッセ行列の固有値を利用して変化判定処理画像３０を得る。

以下、上記の処理を詳細に説明する。なお、実際には画像（デジタル化されたデータ）を処理するので、下記の１次及び２次微分処理は線形フィルタリング処理に相当する。

まず、得られた２枚の画像を、第１蓄積画像２１、第２蓄積画像２２として蓄積する。これらの画像をｆ₁、選択画像２をｆ₂と表すこととする。ｆ₁はｆ₂より早い時間に撮影され、時刻の差は時間間隔計算処理２３で得られる時間間隔であり、Ｔと表すこととする。

次に、ｆ₁及びｆ₂の一次微分を計算する。一次微分は、ｆ（ｆ（ｘ，ｙ））に対してグラジエント画像を

と表現する。従って、▽ｇ₁、▽ｇ₂を計算することになる。

この処理は、一次微分計算第１処理２４、一次微分計算第２処理２５にあたる。

さらに、ｆ₁については、ヘッセ行列計算処理２６にてヘッセ行列を計算する。ヘッセ行列は、２次微分処理であり、ｆのヘッセ行列を数式では

と表現する。ヘッセ行列は２次元対称行列であるため、必ず２つの直行する固有ベクトル（いずれも実数）が得られる。

これらの固有ベクトルに対応する固有値を固有値計算処理２７において計算し、固有値をλ₁、λ₂（但し｜λ₁｜｜λ₂｜）と表すこととする。

また、一次微分の差▽（ｆ₂―ｆ₁）を差分情報計算処理２８において計算しておく。

以上の処理を行い、平均値の定理又は微分の定義から、近似式として、

が得られる。

ここで

は画像上での単位時間あたりの速度ベクトルとする。この時

はｆ₁とｆ₂の間に起きた画面上での動きとなる。

続いて数３を変形すると、

が得られる。さらに、ヘッセ行列の特徴から

といえる。これは、

とＴが既知である場合、画面上の動きによって発生する▽（ｆ₂―ｆ₁）の大きさは限定されることを意味している。

しかし実際には、画像は得られていても、物体が動いたか否か、どれだけの速度で動いたかは不明である。このため、｜▽（ｆ₂―ｆ₁）｜の大きさから動きの有無を判断することになる。

以下にその方法の一例を示す。ここでａ，ｂは正の定数である。また、ａＴ，ｂＴはしきい値となる。

ここで「変化なし」は、動きがあったとしても、単位時間当たりの動きが規定以下の小さいことが推定できることを意味する。

「変化有り」は画像上の変化が十分大きく単位時間あたりの動きが規定以上であると推定できることを意味する。

「不明」は、動きがあったとしても、なかったとしても矛盾がないことを示す。例えばエッジ上の点では、エッジと平行な方向に大きく動いても、画面上ではあまり変化が発生しない。このため多少の変化があった場合、動きが規定以上か否かは判定できない。

なお、｜▽（ｆ₂―ｆ₁）｜が１つのしきい値ｂＴより大きいか小さいかを判断することが可能である。

また、数９におけるａ，ｂの設定について、単位時間あたりの動きが規定以上、規定以下は経験的な値である。

以下、より定量的な値としてしきい値を設定する方法を説明する。

数９において、ａ，ｂの決め方には様々な方法がある。最も単純には実験的に固定値を選択することができる。この場合は、図１のように、ヘッセ行列計算処理及び固有値計算処理が不要となる。

数９の別の決め方として、ヘッセ行列の固有値を用いて

とする方法がある。

この値は、ｋ_a，ｋ_bは動きの有無を判断するための単位時間あたりの速度ベクトルの大きさ（正値，単位はｄｏｔ）であり、予め指定した値である。例えば抽出しようとする速度ベクトルの絶対値とすることができる。この場合は、ｋ_a，ｋ_bはそれぞれ１と設定することに相当する。

また、ｋ_a，ｋ_bの値は同じであっても、異なっていてもかまわない。当然、この値は０．５でもよいし、２といった値でもよい。大きな値と設定するほど、大きな動きのみを抽出することとなる。

ｂをヘッセ行列の固有値の絶対値が大きい方とし、ｋ_bを１などの固定値にすることが可能である。

次に、第２蓄積画像２２のヘッセ行列も用い方法について説明する。２枚目の画像のヘッセ行列の固有値は、

と表すこととする。この場合、例えば、

といった方法が考えられる。

また別の方法として、第１蓄積画像２１のヘッセ行列の固有ベクトルのかわりに、第１蓄積画像２１と第２蓄積画像２２との画像のヘッセ行列の平均の固有ベクトル（２枚の画像の差のヘッセ行列の固有式に一致）を数１０の代わりに用いることも可能である。

この場合には、時間間隔、対象物の移動速度に適合したしきい値処理が実現される。例えば、Ｔが小さい場合、しきい値は小さくなるため、小さな変化として現れない変化も抽出可能となる。

逆にＴが大きくなる場合もある。例えば通信が絡む映像の場合、ネットワークの影響で送信が途絶えた時などである。

数９に現れるしきい値にはすべてＴが掛け合わされているため、しきい値はＴに比例して大きくなる。Ｔが非常に大きな値となった場合、連動してしきい値が非常に大きくなり、ほとんどの点で変化無しと判断される例が発生する。これを回避するため、数９に加え、実際にはさらに固定の判断基準Ｋを設け、
Ｋ＜｜▽（ｆ₁―ｆ₂）｜の時は、常に変化有りとする方法も考えられる。下記の数１３はこれを式で示したものである。

さらに、Ｋを１つではなく２つ設けて

とし、

とする方法も考えられる。

さらに、数９では積で表現されたａＴ，ｂＴの代わりに非減少関数ａ（Ｔ）、ｂ（Ｔ）を利用する方法も考えられる。

Ｋ又は

の設定は、手動で行う、または実験的に定めるなどの方法があるが、これらに限定はされない。

以上の定義は１点（ｘ，ｙ）のみを利用する形で説明したが、実際にはＨｅｓｓ（ｆ₁（ｘ，ｙ））、▽ｆ_i（ｘ，ｙ）などの近傍において積分（または総和）を計算しても、全く同様の議論が成り立つ。

極端な場合には、画像全点において積分、平均等を用いて一定のａ，ｂを設定することを排除するものではない。

これまでは、画像の点毎、又は小領域において異なるしきい値を基準として設定できることを示した。実際、すべての計算は、各点毎に独立に行うことができる。その具体的設定方法を図３を用いて説明する。図３において、３９は規定移動速度設定処理、４０は変化判定処理である。また、第１蓄積画像３１、第２蓄積画像３２、時間間隔計算処理３３、一次微分計算第１処理３４、一次微分計算第２処理３５、ヘッセ行列計算処理３６、固有値計算処理３７、及び差分情報計算処理３８については、図２と同様ものを用いることが可能である。

規定移動速度設定処理３９は、カメラを設置する際に、場所毎に規定となる動き量を決定する。具体的には、数１０のＫ_a，Ｋ_bを決定することである。一般には、カメラを斜め上位置に設置し、広い範囲を俯瞰撮影する場合が多い。このような場合、同じ物体でも手前は大きく遠くは小さく写る。当然、同じ物体が同じ速さで動く場合でも、手前に撮影されている物体の方がみかけの速度は速く、遠くの物体は見かけ上の速度が小さい。

このように、画面の点毎に被写体の見かけ（画面上）の変化を抽出するため、単位時間あたりの見かけの速度を画像の点毎に設定して、変化の抽出を行おうとする動きの大きさを規定する。

最も原始的な方法としては、画像の全ての点で同じ値を設定することができる。

また、画像の各点毎に手動でその大きさを決定することも可能である。

また、カメラ設定後に動きを含むサンプル画像を収集して、画像の各点又は領域毎に基準の動き量を求めてもよい。

対象が常に平面上にある場合、例えば道路や広場では、平面に書かれた長方形などの既存の形の歪みから標準的な動きの大きさを求め、動きの大きさをみかけの大きさに比例して設定することもできる。

さらに、例えばカメラモデルや３次元モデルを利用して、画面の位置毎に動き量を規定することができる。

さらに、意図的に場所毎に抽出したい見かけの速度ベクトルの大きさを変更することも可能である。例えば、画面の一部が常に小さな動きを伴う場合を考える。この領域では、大きな動きのみ変化を検知できるよう、Ｋ_a，Ｋ_bを他の点より大きくする。この場合、場所毎に変化を抽出される感度が異なることになる。

このように、Ｋ_a，Ｋ_bの決定は、カメラ設定時に手動で行う、モデルを利用して計算するなど様々な方法があるが、実際は自由に設定方法することが可能である。

また、全ての画像に対し前処理として高周波抑制フィルタ、低周波カットフィルタ、画素値変換、または２つもしくは３つを施しておく等、処理にあたり実際には、画像に対して何らかの前処理を施しておいてもよい。例えば、微分処理の前処理として平滑化や対数変換を行っておくことが可能である。平滑化処理では、高周波成分の影響を取り除くことが期待できる。対数変換によって、微分処理が加わることで照明変動の影響が大きく低減できる。低周波抑制フィルタによっても照明変動の影響は低減できる。これらの方法を、必要に応じて組み合わせることができる。

上記説明では、２枚の画像が与えられた状態から処理をスタートしたが、インターネット経由で送られてくる、又は適当な時間間隔で映像を要求して得るＷＥＢカメラの映像シーケンス（ＪＰＥＧ画像列）や、ＭＰＥＧ等の圧縮映像においての映像シーケンスであっても、利用する２枚の画像においてその時間間隔が得られていれば、上記映像変化抽出の処理を利用できる。

(装置構成について)
上記各処理を行い変化判定結果画像を得る映像変化抽出処理装置の構成例について説明する。

映像変化抽出処理装置は、画像、撮影時間、撮影時間間隔、規定移動速度を入力する入力部、一次微分計算処理、差分情報計算処理、時間間隔計算処理、変化判定処理、ヘッセ行列計算処理、固有値計算処理に必要な数式等を記録する記録部、変化判定処理の結果を出力する出力部、一次微分計算処理、差分情報計算処理、時間間隔計算処理、変化判定処理、ヘッセ行列計算処理、固有値計算処理を行う制御部を備える構成にすることが可能である。

例えば、ＣＰＵを用いて制御部を実現した場合には、このＣＰＵにはメモリ、出力部であるディスプレイ、入力部であるキーボード及び画像入力装置、記憶部であるハードディスクが接続される。ハードディスクには、一次微分計算処理プログラム、差分情報計算処理プログラム、時間間隔計算処理プログラム、変化判定処理プログラム、ヘッセ行列計算処理プログラム、固有値計算処理プログラム、数式、及びオペレーティングシステムが記録されている。プログラムはＣＤ−ＲＯＭドライブを介してＣＤ−ＲＯＭからインストールすることが可能である。

(効果)
上記説明のように、得られる映像の時間間隔が必ずしも一定しない場合においても、画像内の変化の有無を安定に判断することができる。

また、カメラ設置条件により、画面の場所毎に抽出したい、又は想定される動きの大きさが異なる場合においても、動的にしきい値を変更し、安定な変化の有無判定が可能となる。

さらに、｜▽（ｆ₁―ｆ₂）｜を利用したしきい値処理では、はじめの微分処理において照明変動が除去されるため、時間間隔が大きい場合でも安定に変化有無を判定できる。

また、｜▽（ｆ₁―ｆ₂）｜、ヘッセ行列の固有値の両方が画像のコントラストに比例する値であるため、画像のコントラストが低下した場合、例えば画面が暗い場合でも、安定な処理が実現できる。

映像変化抽出処理の説明図。映像変化抽出処理の説明図。映像変化抽出処理の説明図。

符号の説明

１１第１蓄積画像
１２第２蓄積画像
１３時間間隔計算処理
１４一次微分計算第１処理
１５一次微分計算第２処理
１６差分情報計算処理
１７変化判定処理
１８変化判定結果画像
２１第１蓄積画像
２２第２蓄積画像
２３時間間隔計算処理
２４一次微分計算第１処理
２５一次微分計算第２処理
２６ヘッセ行列計算処理
２７固有値計算処理
２８差分情報計算処理
２９変化判定処理
３０変化判定結果画
３１第１蓄積画像
３２第２蓄積画像
３３時間間隔計算処理
３４一次微分計算第１処理
３５一次微分計算第２処理
３６ヘッセ行列計算処理
３７固有値計算処理
３８差分情報計算処理
３９規定移動速度設定処理
４０変化判定処理
４１変化判定結果画

Claims

カメラで撮影された映像内の変化を抽出する方法であって、
入力部が、２枚の画像を入力する画像入力ステップと、
制御部が、前記２枚の画像の各点毎に空間微分処理をして微分画像を作成する一次微分計算処理ステップと、
制御部が、前記２枚の微分画像の各点毎に差分の大きさを計算する差分情報計算ステップと、
制御部が、前記差分の大きさ、前記２枚の画像の撮影時間間隔、及び１枚目の画像のヘッセ行列の２つの固有値ベクトルのうちの絶対値の大きい方を用いて、前記各点毎のしきい値を決定し、前記差分の大きさを前記各点毎の差分のしきい値と比較するしきい値処理を行って変化判定結果画像を得る変化判定ステップと、
を有する
ことを特徴とする映像変化抽出方法。
前記変化判定ステップでは、
２枚目の画像のヘッセ行列を計算して、当該２枚目の画像のヘッセ行列を用いて固有値ベクトルを計算する固有値計算ステップを有し、
前記２枚目の画像の固有値をさらに用いてしきい値を決定する
ことを特徴とする請求項１に記載の映像変化抽出方法。
前記２枚の画像の撮影時間間隔は、
前記入力部が入力する、又は入力部が前記２枚の画像の撮影時間を入力して、制御部が該撮影時間から計算する
ことを特徴とする請求項１または２に記載の映像変化抽出方法。
前記変化判定ステップでは、
前記画像の各点毎に上下のしきい値を設定して、各点毎に、変化あり、変化なし、又は判定不能のいずれかに分類する
ことを特徴とする請求項１から３のいずれか１項に記載の映像変化抽出方法。
前記変化判定ステップでは、
前記しきい値は、前記時間間隔の増加によって予め定めた値まで増加し、かつ、予め定めた値以上であっても減少しない
ことを特徴とする請求項１から４のいずれか１項に記載の映像変化抽出方法。
入力部が、撮影する画面内の場所毎に検知すべき移動速度を入力する規定移動速度設定ステップをさらに有し、
前記変化判定ステップで計算する１又は２のしきい値は、前記規定移動速度の大きさに比例する
ことを特徴とする請求項１から５のいずれか１項に記載の映像変化抽出方法。
カメラで撮影された映像内の変化を抽出する映像変化抽出装置であって、
２枚の画像を入力する入力部と、
前記２枚の画像の各点毎に空間微分処理をして微分画像を作成する一次微分計算処理と、前記２枚の微分画像の各点毎に差分の大きさを計算する差分情報計算処理と、前記差分の大きさ、前記２枚の画像の撮影時間間隔、及び１枚目の画像のヘッセ行列の２つの固有値ベクトルのうちの絶対値の大きい方を用いて、前記各点毎のしきい値を決定し、前記差分の大きさを前記各点毎の差分のしきい値と比較するしきい値処理を行って変化判定結果画像を得る変化判定処理と、を行う制御部と、
を備えた
ことを特徴とする映像変化抽出装置。
前記変化判定処理では、
２枚目の画像のヘッセ行列を計算して、当該２枚目の画像のヘッセ行列を用いて固有値ベクトルを計算する固有値計算処理を有し、
前記２枚目の画像の固有値をさらに用いてしきい値を決定する
ことを特徴とする請求項７に記載の映像変化抽出装置。
前記２枚の画像の撮影時間間隔は、
前記入力部が入力する、又は入力部が前記２枚の画像の撮影時間を入力して、制御部が該撮影時間から計算する
ことを特徴とする請求項７または８に記載の映像変化抽出装置。
前記入力部は撮影する画面内の場所毎に検知すべき移動速度をさらに入力し、
前記計算する１又は２のしきい値は、前記規定移動速度の大きさに比例する
ことを特徴とする請求項７から９のいずれか１項に記載の映像変化抽出装置。
請求項１から６のいずれか１項に記載の映像変化抽出方法を、コンピュータプログラムで記載してそれを実行可能にしたことを特徴とする映像変化抽出プログラム。