JP7084795B2 - Image processing equipment, image providing equipment, their control methods and programs - Google Patents
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Description
本発明は、画像処理装置、画像提供装置、それらの制御方法及びプログラムに関する。 The present invention relates to an image processing device, an image providing device, a control method and a program thereof.
近年、監視カメラが広く設置されており、監視カメラが撮影した画像に映る個人のプライバシーを保護する技術が提案されている。 In recent years, surveillance cameras have been widely installed, and techniques for protecting the privacy of individuals reflected in images taken by surveillance cameras have been proposed.
例えば、特許文献1では、画像中の人体領域を背景画像により抽出し、ぼかし処理を行う技術が開示されている。また、特許文献2では、画像中の顔領域を顔検出処理によって抽出し、予め登録しておいた顔画像との照合を行うことによって特定人物のみ表示する技術が開示されている。
For example,
監視カメラの画像を録画する機能を備えた録画管理システムにおいて、録画画像に映る個々の物体や視聴するユーザに応じてマスク処理を施すか否かを個別に設定して、プライバシーを保護したいというニーズがある。上述した従来技術では、予め指定された対象について、撮影画像にプライバシー保護処理を施すことはできるものの、録画画像の個々の物体に対してプライバシー保護の設定を柔軟に行うことは困難であった。 In a recording management system equipped with a function to record images from a surveillance camera, there is a need to protect privacy by individually setting whether or not mask processing is applied according to the individual objects reflected in the recorded images and the user who views them. There is. In the above-mentioned conventional technique, although it is possible to apply privacy protection processing to a photographed image for a predetermined target, it is difficult to flexibly set privacy protection for each object of the recorded image.
本発明は、撮影画像に対して柔軟にマスク処理を行うことを可能とすることを目的とする。 An object of the present invention is to make it possible to flexibly perform mask processing on a captured image.
本発明の一態様による画像処理装置は、
撮影画像を取得する画像取得手段と、
前記撮影画像に対応して記録された、前記撮影画像に存在する物体がマスク対象であるか否かを示すフラグ情報を含む解析データを取得する情報取得手段と、
前記撮影画像から物体を検出する検出手段と、
前記撮影画像から検出された物体のうち、前記フラグ情報によってマスク対象であることが示されている物体をマスクした画像を生成するマスク処理手段と、を備える。
The image processing apparatus according to one aspect of the present invention is
Image acquisition means to acquire captured images and
An information acquisition means for acquiring analysis data including flag information indicating whether or not an object existing in the captured image is a mask target, which is recorded corresponding to the captured image.
A detection means for detecting an object from the captured image and
Among the objects detected from the captured image, the mask processing means for generating an image in which the object indicated to be the mask target by the flag information is masked is provided.
本発明によれば、記録された撮影画像に対して柔軟にマスク処理を行うことができる。 According to the present invention, it is possible to flexibly perform mask processing on a recorded photographed image.
以下、図面に従って本発明に係る実施形態を詳細に説明する。なお、以下の実施形態において示す構成は一例に過ぎず、本発明は図示された構成に限定されるものではない。 Hereinafter, embodiments according to the present invention will be described in detail with reference to the drawings. The configurations shown in the following embodiments are merely examples, and the present invention is not limited to the configurations shown.
<実施の形態1>
図1は、監視カメラシステム10を示した構成図である。監視カメラシステム10は、画像処理システムの例であり、ネットワークカメラ100と、管理サーバ200と、ネットワークストレージ装置300と、画像表示装置400と、ネットワーク回線であるLAN500と、を含んで構成される。
<
FIG. 1 is a configuration diagram showing a
ネットワークカメラ100は、所定領域を撮影する撮影装置であり、例えば、小売店舗などに設置されて店内を撮影する。また、ネットワークカメラ100は、撮影した画像(動画及び静止画)に対して画像解析処理を施し、解析データを生成する機能を有し、例えば、動体検出、動体追尾、人体検出、顔認識、物体検出などを行う。
The
管理サーバ200は、所定領域内の全体に設置された複数のネットワークカメラ100が撮影した画像や解析データを収集する。また、管理サーバ200は、後述するネットワークストレージ装置300に記録された過去の画像や解析データも収集する。管理サーバ200は、こうして収集されたデータを利用することによって、所定領域内の全体に渡る画像情報の管理を行う。なお、管理サーバ200には、画像解析処理機能が実装されていてもよい。この場合、ネットワークカメラ100における解析データを生成する機能が省略されてもよい。また、例えば、ネットワークカメラ100による画像解析処理では解析できなかった画像に対し、管理サーバ200がより高度な画像解析処理を行い、解析データを生成するようにしてもよい。
The
ネットワークストレージ装置300は、記録装置である。ネットワークカメラ100で撮影した画像や、画像解析処理された解析データが、LAN500を介してネットワークストレージ装置300に記録される。管理サーバ200は、ネットワークカメラ100およびネットワークストレージ装置300と協働して、画像表示装置400へ画像データと解析データを提供する画像提供装置として機能する。
The
画像処理装置としての画像表示装置400は、ネットワークストレージ装置300に記録された画像や解析データに基づいた表示を行う。また、画像表示装置400は、管理サーバ200で所定領域内全体に渡って管理されている画像情報の表示も行う。さらに、画像表示装置400は、画像解析処理により得られた解析データから、イベントシーンなどの画像検索の操作を行うための入力装置の機能を有する。画像表示装置400としては、例えば、パーソナルコンピュータ(PC)などを想定している。また、各装置のLAN500への物理的な接続形態は、有線でも無線でもよく、プロトコル的に接続されていれば、物理的な形態に制限はない。例えば、画像表示装置400としてLAN500に無線で接続されたタブレット端末が用いられてもよい。
The
また、ネットワークカメラ100の台数は、1台以上であればよく、上限はない。さらに、LAN500に接続される管理サーバ200、ネットワークストレージ装置300、画像表示装置400の台数は、図1で示したような例に限定されるものではなく、アドレスなどで識別できればそれぞれ複数台が存在してもかまわない。
Further, the number of
図2は、監視カメラシステム10におけるネットワークカメラ100およびネットワークストレージ装置300の機能構成例を示したブロック図である。ネットワークカメラ100は、撮像センサ部101と、現像処理部102と、画像符号化部103と、画像解析部104と、LAN I/F部105とを含む。
FIG. 2 is a block diagram showing a functional configuration example of the
撮像センサ部101は、撮像面に結像された光像を光電変換によりデジタル電気信号に変換するCMOSなどの撮像素子である。現像処理部102は、撮像センサ部101から光電変換により得られたデジタル電気信号に対して、所定の画素補間や色変換処理を行い、RGBあるいはYUVなどのデジタル画像(以下、「画像」は、デジタル画像の概念も含む。)を生成する。また、現像処理部102では、現像を施した後の画像を用いて所定の演算処理を行い、得られた演算結果に基づいてホワイトバランス、シャープネス、コントラスト、色変換などの画像処理を行っている。
The image
画像符号化部103は、現像処理部102からの画像に対して、圧縮符号化、フレームレート設定などを施し、配信用の画像を生成する。ここでの圧縮方式は、例えば、MPEG4、H.264、MJPEGまたはJPEGなどの規格に基づく。さらに、mp4やmov形式などの画像のファイル化も行う。
The
画像解析部104は、現像処理部102からの画像に対して、物体の検出、認識処理を行い、検出、認識された物体のフレーム間での位置関係から同定した物体に固有のIDを付与することで物体の追尾処理を行う。以下、物体をオブジェクトとも称する。画像解析部104は、オブジェクトに対して、それぞれ形状の特徴および行動特徴のパターンから、人(男性、女性)、動物、不動体、その他、などの属性を判別する。さらに、オブジェクトごとに、マスク対象(匿名化対象 object for anonymization)であるか否か、すなわち、プライバシー保護をするかどうかのフラグ情報も付与する。そして、オブジェクトごとの位置情報、属性、フラグ情報などが記述されたメタデータを解析データとしてフレームごとに作成する。なお、本実施の形態において、マスク対象とは、画像上で特定の個人や物が識別できないように加工する処理の対象のことをいう。
The
また、オブジェクトの位置情報とは、オブジェクトの存在する位置が特定できる情報である。例えば、オブジェクトの位置情報は、画像におけるオブジェクトの中心座標の情報を含む。また、オブジェクトの属性の判別方法は、上記に限定されるものではなく、エッジ特徴を用いた特定物体検出処理により属性を判別するなど、属性が判別できるものであればどのような方法であってもよい。 Further, the position information of the object is information that can specify the position where the object exists. For example, the position information of an object includes information on the center coordinates of the object in the image. Further, the method for discriminating the attribute of an object is not limited to the above, and any method can be used as long as the attribute can be discriminated, such as discriminating the attribute by a specific object detection process using an edge feature. May be good.
また、画像解析部104において、プライバシー保護についてのフラグ情報は、デフォルトではON、またはOFFのいずれかの状態に設定されるようにしてもよい。あるいは、例えば、属性が「人」であればフラグ情報がONに、それ以外の属性であればフラグ情報がOFFに設定されるというように、オブジェクトの属性に応じてフラグ情報が自動的に設定されるように構成してもよい。いずれにおいても、フラグ情報の状態は、管理サーバ200において、ユーザの指示により更新可能である。例えば、管理サーバ200において画像を再生し、表示しているオブジェクトに対してユーザがプライバシー保護の対象とするか否かを個別に指定することで、以後、そのオブジェクトのフラグ情報がOFFまたはONの状態となるように構成される。あるいは、特定の画像表示装置400からフラグ情報の状態を変更できるようにしてもよい。このように、本実施の形態によれば、フラグ情報の管理によりプライバシー保護の対象を設定することができるので、撮影画像に対する柔軟なプライバシー保護を実現できる。
Further, in the
LAN I/F部105は、ネットワークストレージ装置300のLAN I/F部301と連携して、例えば、NFSやCIFSなどのネットワークファイルシステムを構築する。
The LAN I /
ネットワークストレージ装置300は、LAN I/F部301と、画像蓄積部302と、解析データ蓄積部303とを含む。
The
LAN I/F部301は、ネットワークカメラ100のLAN I/F部105または画像表示装置400のLAN I/F部401と連携してネットワークファイルシステムを構築する。
The LAN I /
画像蓄積部302は、ネットワークカメラ100の画像符号化部103で符号化されファイル化された画像ファイルをネットワークファイルシステムによって記録する。解析データ蓄積部303は、ネットワークカメラ100の画像解析部104で画像解析処理が行われファイル化された解析データファイルをネットワークファイルシステムによって記録する。
The
図3は、画像ファイルと解析データファイルとの関係を示す図である。画像ファイルは、画像がネットワークカメラ100の画像符号化部103で符号化されファイル化されたものである。解析データファイルは、ネットワークカメラ100の画像解析部104において、画像解析処理により得られた解析データがファイル化されたものである。上述したように、各フレームに対して、検出、認識されたオブジェクトの位置情報、属性、プライバシー保護についてのフラグ情報を含む解析データが生成される。解析データは、例えばXMLなどの記述形式のメタデータであり、解析データファイルとして保持される。
FIG. 3 is a diagram showing the relationship between the image file and the analysis data file. The image file is a file in which the image is encoded by the
図3において、例えば、固有のIDが付与されたオブジェクトID1(人物)とID2(車)が映っている画像(Frame[M])に対応するメタデータ(Metadata[M])には、各オブジェクトの位置情報(例えば中心座標)、属性(Human、car)が記述されている。さらに、メタデータには、各オブジェクトのプライバシー保護についてのフラグ情報(図示の例では、ID1についてプライバシー保護することを意味する「Privacy(ON)」、ID2についてプライバシー保護をしないことを意味する「Privacy(OFF)」)が記述されている。 In FIG. 3, for example, the metadata (Metadata [M]) corresponding to the image (Frame [M]) in which the objects ID1 (person) and ID2 (car) to which unique IDs are assigned are shown is each object. The position information (for example, center coordinates) and attributes (Human, car) of are described. Further, in the metadata, flag information about privacy protection of each object (in the illustrated example, "Privacy (ON)" which means privacy protection for ID1 and "Privacy" which means that privacy protection is not performed for ID2. (OFF) ") is described.
図4は、監視カメラシステム10における画像表示装置400の機能構成例を示したブロック図である。画像表示装置400は、LAN I/F部401と、画像復号化部402と、解析データ取得部403と、オブジェクト抽出部404と、背景画像更新部405と、画像比較部406と、画像合成部407と、出力部408とを含む。
FIG. 4 is a block diagram showing a functional configuration example of the
LAN I/F部401は、ネットワークストレージ装置300のLAN I/F部301と連携してネットワークファイルシステムを構築する。
The LAN I /
画像復号化部402は、ネットワークストレージ装置300の画像蓄積部302からネットワークファイルシステムによって取得した画像ファイルを、伸張し復号化して、オブジェクト抽出部404、背景画像更新部405、画像比較部406に出力する。このように、本実施形態のLAN I/F部401、画像復号化部402は、ネットワークカメラ100による撮影画像を取得する撮影画像取得部の一構成例である。
The
解析データ取得部403は、ネットワークストレージ装置300の解析データ蓄積部303に記録されている解析データファイルをネットワークファイルシステムによって取得し、オブジェクト抽出部404に出力する。上述したように、解析データはフラグ情報を含でおり、本実施形態の解析データ取得部403は、撮影画像に存在する物体(オブジェクト)がマスク対象であるか否かを示すフラグ情報を取得する情報取得部の一構成例である。
The analysis
オブジェクト抽出部404は、画像復号化部402が生成した画像(復号画像ともいう)に対して、オブジェクトの抽出を行う。オブジェクト抽出部404は、背景差分法を用いた動体の検出、パターンマッチングによる人等の検出により、復号画像中に存在する物体を抽出する。そして、オブジェクト抽出部404は、解析データ取得部403から入力された解析データに基づき、検出された物体がプライバシーの保護対象のオブジェクトであるか否かを識別する。プライバシー保護の対象であるオブジェクトの識別は、画像(フレーム)に対応するメタデータに記述されたオブジェクトの位置情報とフラグ情報に基づいて行われる。オブジェクト抽出部404は、画像を処理するごとにオブジェクト情報を背景画像更新部405に出力する。なお、オブジェクト情報は、抽出したオブジェクトの位置情報と形状情報を含む。
The
背景画像更新部405は、画像復号化部402からの復号画像と、オブジェクト抽出部404からのオブジェクト情報と、画像比較部406からの保護領域割合情報(後述)とから、プライバシー保護対象のオブジェクトが消された背景画像を作成する。そして、作成した背景画像を、画像比較部406と画像合成部407とに出力する。
In the background
画像比較部406は、画像復号化部402からの復号画像と、背景画像更新部405から出力された背景画像を比較して差分画像を求め、当該差分画像に基づいて保護画像を作成する。例えば、復号画像と背景画像について画素単位で輝度差(または色差)を求め、その輝度差を特定の閾値で2値化し抽出した領域を保護領域とする。保護領域は、プライバシーの保護対象となるオブジェクトが存在すると想定される領域である。そして、保護領域を所定の色(例えば黒色)に塗りつぶした画像(シルエット画像)等の保護画像を作成する。なお、シルエット画像の代わりに、プライバシーの保護対象となるオブジェクトを隠すような、オブジェクトの外接矩形領域を所定の色(例えば黒色)に塗りつぶした画像を作成してもよいし、オブジェクトが識別できないようなモザイク処理した画像を作成してもよい。
The
また、画像比較部406は、画像の面積に対する保護領域の面積の割合を示す保護領域割合情報を作成して背景画像更新部405に出力する。背景画像更新部405は、この情報に基づき、照明の状況が急激に変化した場合や、パン、チルト、ズーム等の制御により撮像部の撮影範囲が変化した場合等を判定し、効率的に背景画像の更新処理を行うことができる。
Further, the
画像合成部407は、画像比較部406が作成した保護画像と、背景画像更新部405から出力された背景画像とを合成し、得られた合成画像を出力部408に提供する。以上のように、本実施形態のオブジェクト抽出部404、背景画像更新部405、画像比較部406、画像合成部407は、フラグ情報に基づいて撮影画像におけるマスク対象の物体をマスクするマスク処理を行う画像処理部として機能する。出力部408は、画像合成部407で作成した合成画像を表示部に表示する。これにより、マスク処理された撮影画像をユーザに提供できる。
The
図10は、画像表示装置400のハードウェア構成の一例を示すブロック図である。なお、ネットワークカメラ100、管理サーバ200、ネットワークストレージ装置300などの装置も、図10のハードウェア構成となりうる。
FIG. 10 is a block diagram showing an example of the hardware configuration of the
画像表示装置400は、CPU1001と、ROM1002と、RAM1003と、補助記憶装置1004と、表示部1005と、操作部1006と、通信部1007と、バス1008とを有する。
The
CPU1001は、ROM1002やRAM1003に格納されているコンピュータプログラムやデータを用いて画像表示装置400の全体を制御する。すなわち、CPU1001が、ROM1002等に格納されているプログラムに従って動作することで、図4で述べたような画像表示装置400の機能が実現される。同様に、ネットワークカメラ100、管理サーバ200、ネットワークストレージ装置300などの機能についても、プログラムに従って動作するCPUによって実現される。
The
ROM1002は、変更を必要としないプログラムやパラメータを格納する。RAM1003は、補助記憶装置1004から供給されるプログラムやデータ、及び通信部1007を介して外部から供給されるデータなどを一時記憶する。補助記憶装置1004は、例えばハードディスクドライブ等で構成される。
The
表示部1005は、例えば、液晶ディスプレイ等で構成され、画像表示装置400を操作するためのGUI(Graphical User Interface)などを表示する。操作部1006は、例えば、キーボードやマウス等で構成され、ユーザによる操作を受けて各種の指示をCPU1001に入力する。通信部1007は、ネットワークカメラ100や管理サーバ200などの外部の装置と通信を行う。バス1008は、画像表示装置400の各構成部を繋いで情報を伝達する。
The
次に、上記の構成で、本実施の形態1に係る監視カメラシステム10の動作の詳細を説明する。
Next, the details of the operation of the
図5は、画像表示装置400の動作を示すフローチャートである。監視カメラシステム10において、ネットワークカメラ100で撮影された画像は、画像解析処理され、図3で説明した画像ファイルと解析データファイルとしてネットワークストレージ装置300に記録される。画像表示装置400は、ネットワークストレージ装置300から画像ファイルと解析データファイルを読み出して画像の再生を行う。本実施形態では、ネットワークストレージ装置300に対する画像ファイルおよび解析データファイルの記録(蓄積)と読み出しは、管理サーバ200を介して行われる。なお、以下の動作は、画像表示装置400のROM1002に格納されたプログラムに従って、CPU1001によって実行される。
FIG. 5 is a flowchart showing the operation of the
ステップS1において、画像復号化部402は、ネットワークストレージ装置300の画像蓄積部302から読み出した画像を復号して復号画像501を生成する。また、解析データ取得部403は、解析データ蓄積部303から、解析データファイルを画像ファイルの読み出しと同期を取りながら読み出し、解析データ502を取得する。
In step S1, the
ステップS2において、オブジェクト抽出部404は、例えば、背景差分法とパターンマッチング法などを用いて復号画像501から物体を検出する。オブジェクト抽出部404は、解析データ502に基づき、フレームごとにプライバシーの保護対象であるオブジェクト、保護対象ではないオブジェクトを識別してオブジェクト情報503を生成する。オブジェクト抽出部404は、生成したオブジェクト情報を背景画像更新部405に出力する。
In step S2, the
ステップS3において、背景画像更新部405は、復号画像501、オブジェクト情報503に基づき、背景画像の更新処理を行い、プライバシーの保護対象であるオブジェクトが入力画像から消去された画像を、背景画像504として生成する。
In step S3, the background
ステップS4において、画像比較部406は、画像復号化部402から入力された復号画像501と、背景画像更新部405で更新された背景画像504とを比較して差分画像505を得る。そして、差分画像505に基づいて保護画像としてシルエット画像506を作成する。このシルエット画像506は、プライバシー保護のフラグ情報がONとなっているオブジェクトを示すものである。
In step S4, the
ステップS5において、画像合成部407は、ステップS3で背景画像更新部405が生成した背景画像504と、ステップS4で画像比較部406が生成したシルエット画像506とを合成して合成画像507を作成し、出力部408へ出力する。以上のように、撮影画像である復号画像501と、プライバシー保護対象のオブジェクトが消去された背景画像504との差分画像505に基づいて決定される保護領域をシルエット化することにより保護画像(シルエット画像506)が生成される。そして、保護画像と背景画像が合成されて、プライバシー保護対象のオブジェクトがマスクされた合成画像507が得られる。
In step S5, the
ステップS6において、画像表示装置400の全体を制御する制御部(不図示)は、上記処理を終了するか否かを判定する。終了しないと判定した場合(ステップS6において、NO)、処理はステップS1に戻る。読み込んだ画像ファイルの全てのフレームについて処理が終わっているなど、制御部が終了すると判定した場合(ステップS6において、YES)、処理は終了する。
In step S6, the control unit (not shown) that controls the entire
図6Aは、あるフレームnにおける画像(図6A(a))とメタデータ(図6A(b))との対応付けを示した図である。図6A(a)は、フレームNの画像でありオブジェクトID1~4が映っている。図6A(b)は、ネットワークカメラ100の画像解析部104がフレームnの画像を解析して作成したメタデータである。ここで、オブジェクトID1に対しては、プライバシー保護についてのフラグ情報がON(すなわち、プライバシーを保護する)になっているが、それ以外のオブジェクトに対してはフラグ情報がOFFになっている。
FIG. 6A is a diagram showing the correspondence between the image (FIG. 6A (a)) and the metadata (FIG. 6A (b)) in a certain frame n. FIG. 6A is an image of the frame N, and the
図6Bは、本実施形態によるプライバシー保護画像の生成の具体例を説明する図である。図6B(a)は、画像復号化部402が復号したフレームNの復号画像501である。オブジェクト抽出部404は、背景差分法およびパターンマッチング法などにより復号画像501から物体を検出する。そして、解析データに含まれる位置情報に基づいて、復号画像501から検出された物体にフラグ情報を適用し、オブジェクト情報503を得る。この様子を図6B(b)に示す。図6B(b)では、抽出した4つのオブジェクトについて、識別情報、位置情報、形状情報、フラグ情報を含むオブジェクト情報が得られている。なお、形状情報は、各オブジェクトを囲む矩形となっているが、これに限られるものではない。例えば、背景差分法によりオブジェクトが抽出された場合は、その抽出されたオブジェクト内の画素の集合により形状情報が構成されてもよい。
FIG. 6B is a diagram illustrating a specific example of generation of a privacy protection image according to the present embodiment. FIG. 6B (a) is a decoded
図6B(c)は、背景画像更新部405が画像復号化部402から時系列に順次に取得される復号画像とオブジェクト抽出部404によるオブジェクトの検出結果に基づいて生成した背景画像である。例えば、背景画像更新部405は、画像を複数のブロックに分割し、ブロックごとに変化が発生しなかった時間(安定背景時間)を計測する。各ブロックの安定背景時間を計測する間、抽出されたオブジェクトの領域を含むブロックは安定背景時間がゼロにリセットされる。背景画像更新部405は、安定背景時間が所定値を超えたブロック内の画像を、画像復号化部402から取得された復号画像501(図6B(a))の対応するブロックの画像を用いて更新することで、背景画像を更新する。更新には、画像背景画像中のブロックの画像を復号画像501の対応するブロックの画像で置換する、両ブロックの画像の加算平均あるいは重みづけ平均などを用いる、ことができる。
FIG. 6B (c) is a background image generated by the background
本実施形態では、背景画像更新部405が、さらに、オブジェクト抽出部404が抽出したオブジェクトのうち、フラグ情報がOFFになっているオブジェクトを図6B(c)の背景画像上に配置する。図6B(b)の例では、ID2~ID4はフラグ情報がOFFとなっており、これらの画像を図6B(c)に示される背景画像に配置する。図6B(d)にその結果である背景画像504を示す。こうして、背景画像更新部405は、プライバシーの保護対象であるオブジェクトが入力画像から消去された背景画像504(図6B(d))を得る。
In the present embodiment, the background
画像比較部406は、画像復号化部402が生成した復号画像501(図6B(a))と背景画像更新部405が生成した背景画像504(図6B(d))との差分をとることにより、差分画像505(図6B(e))を取得し、これをシルエット化してシルエット画像506(図6B(f))を得る。画像合成部407は、シルエット画像506(図6B(f))と背景画像更新部405が生成した背景画像504(図6B(d))を合成して、合成画像507(図6B(g))を生成する。こうして、プライバシー保護を示すフラグ情報がONになっているオブジェクト(すなわち、マスク対象のオブジェクト)がシルエット化された画像が得られる。
The
図7は、図6A(b)に示したようなメタデータが付与された場合の監視カメラシステム10の動作状況を示した図である。図6A(b)において、オブジェクトID1の人物についてのみプライバシー保護するというフラグが付与されている。このため、クライアント端末(画像表示装置400)で録画画像を再生する場合、全てのクライアント端末において、オブジェクトID1はシルエット化して表示される。解析データに含まれるフラグ情報をオブジェクトごとに設定することができるので、プライバシー保護設定(マスク設定)を柔軟に行うことができる。
FIG. 7 is a diagram showing an operating state of the
本実施の形態1では、画像合成部407において、背景画像とシルエット画像とを合成したが、シルエット画像の合成は背景画像に限定されるものではない。一面黒の画像や、あらかじめ用意した固定の背景画像など、どのような画像でもよい。なお、出力部408の出力先は表示装置に限定されるものではなく、別のネットワークや記憶装置などその他装置でもよい。
In the first embodiment, the background image and the silhouette image are combined in the
<実施の形態2>
実施の形態1では、撮影画像に存在する物体ごとに、プライバシー保護するか否か(マスク対象とするか否か)を示すフラグ情報を含むオブジェクト情報を設定した。実施の形態1では、オブジェクト情報に1つのフラグ情報が含まれるようにしたが、これに限られるものではなく、オブジェクト情報に2つ以上のフラグ情報を含ませてもよい。実施の形態2では、解析データファイルのメタデータに記述するプライバシー保護のフラグ情報を、画像の再生(視聴)操作を行うユーザのユーザグループごとに設定する。これにより、ユーザグループごとに、異なるプライバシー保護処理機能を実装することが可能となる。
<
In the first embodiment, object information including flag information indicating whether or not to protect privacy (whether or not to be a mask target) is set for each object existing in the captured image. In the first embodiment, the object information includes one flag information, but the present invention is not limited to this, and the object information may include two or more flag information. In the second embodiment, the privacy protection flag information described in the metadata of the analysis data file is set for each user group of users who perform the image reproduction (viewing) operation. This makes it possible to implement different privacy protection processing functions for each user group.
図8は、あるフレームNにおける画像(図8(a))とメタデータ(図8(b))との対応付けを示した図である。図8(b)に示されるメタデータに記述されているプライバシー保護のフラグ情報が、図6A(b)と異なっている。 FIG. 8 is a diagram showing the correspondence between the image (FIG. 8 (a)) and the metadata (FIG. 8 (b)) in a certain frame N. The privacy protection flag information described in the metadata shown in FIG. 8 (b) is different from that in FIG. 6A (b).
ここでは、各オブジェクトについて、ユーザグループA(Gr.A)とユーザグループB(Gr.B)に対して、プライバシー保護をするか否かのフラグが付与されている。例えば、オブジェクトID1の人物は、ユーザグループAに対してはプライバシー保護しない(OFF)、ユーザグループBに対してはプライバシー保護する(ON)、というフラグが付与されている。その一方、オブジェクトID3の人物は、ユーザグループA及びB共にプライバシー保護する(ON)というフラグが付与されている。
Here, for each object, a flag is given to the user group A (Gr.A) and the user group B (Gr.B) as to whether or not to protect the privacy. For example, the person with the
図9は、図8(a),図8(b)に対応する動作状況を示した図である。ユーザグループAに属している画像表示装置400aでは、オブジェクトID3の人物についてはシルエット化してプライバシー保護するものの、オブジェクトID1の人物についてはシルエット化せずそのまま表示する。一方、ユーザグループBに属している画像表示装置400bでは、オブジェクトID1及びID3の人物の双方をシルエット化して表示する。このように、実施の形態2では、ユーザあるいはユーザグループごとにプライバシー保護の対象を異ならせて、画像を再生することができる。
FIG. 9 is a diagram showing an operating state corresponding to FIGS. 8 (a) and 8 (b). In the image display device 400a belonging to the user group A, the person with the object ID 3 is silhouetted to protect privacy, but the person with the
なお、上記ではプライバシー保護のフラグをユーザグループ毎に設定するようにしたが、これに限られるものではない。例えば、ユーザ毎に、画像を再生する端末毎に、あるいは、端末の場所毎にプライバシー保護のフラグを設定するようにしてもよい。これにより、端末の設置場所、例えばクリーンルーム、警察機構、警備、などセキュリティーの高いところから、一般の場所など、画像を再生する端末の様々な設置場所に応じたプライバシー保護表示の制御が可能となる。 In the above, the privacy protection flag is set for each user group, but the present invention is not limited to this. For example, the privacy protection flag may be set for each user, for each terminal that reproduces an image, or for each terminal location. This makes it possible to control the privacy protection display according to the installation location of the terminal, such as a clean room, police mechanism, security, etc., from a general location, etc., according to various installation locations of the terminal that reproduces the image. ..
<その他の実施の形態>
以上、実施の形態を詳述したが、本発明は、例えば、システム、装置、方法、プログラム若しくは記録媒体(記憶媒体)等としての実施態様をとることが可能である。具体的には、複数の機器(例えば、ホストコンピュータ、インタフェース機器、撮像装置、webアプリケーション等)から構成されるシステムに適用しても良いし、また、一つの機器からなる装置に適用しても良い。
<Other embodiments>
Although the embodiments have been described in detail above, the present invention can be implemented as, for example, a system, an apparatus, a method, a program, a recording medium (storage medium), or the like. Specifically, it may be applied to a system composed of a plurality of devices (for example, a host computer, an interface device, an image pickup device, a web application, etc.), or it may be applied to a device consisting of one device. good.
また、本発明は、上述の実施形態の1以上の機能を実現するプログラムを、ネットワーク又は記憶媒体を介してシステム又は装置に供給し、そのシステム又は装置のコンピュータにおける1以上のプロセッサーがプログラムを読出し実行する処理でも実現可能である。また、1以上の機能を実現する回路(例えば、ASIC)によっても実現可能である。 The present invention also supplies a program that realizes one or more functions of the above-described embodiment to a system or device via a network or storage medium, and one or more processors in the computer of the system or device reads the program. It can also be realized by the processing to be executed. It can also be realized by a circuit (for example, ASIC) that realizes one or more functions.
10 監視カメラシステム、100 ネットワークカメラ、101 撮像センサ部、102 現像処理部、103 画像符号化部、104 画像解析処理部、105,301,401 LAN I/F部、200 監視カメラシステム管理サーバ、300 ネットワークストレージ装置、302 画像蓄積部、303 解析データ蓄積部、400 画像情報表示装置、402 画像復号化部、403 解析データ取得部、404 オブジェクト抽出部、405 背景画像更新部、406 画像比較部、407 画像合成部、408 出力部、500 LAN 10 Surveillance camera system, 100 network camera, 101 image sensor unit, 102 development processing unit, 103 image coding unit, 104 image analysis processing unit, 105, 301, 401 LAN I / F unit, 200 surveillance camera system management server, 300 Network storage device, 302 image storage unit, 303 analysis data storage unit, 400 image information display device, 402 image decoding unit, 403 analysis data acquisition unit, 404 object extraction unit, 405 background image update unit, 406 image comparison unit, 407 Image composition unit, 408 output unit, 500 LAN
Claims (16)
前記撮影画像に対応して記録された、前記撮影画像に存在する物体がマスク対象であるか否かを示すフラグ情報を含む解析データを取得する情報取得手段と、
前記撮影画像から物体を検出する検出手段と、
前記撮影画像から検出された物体のうち、前記フラグ情報によってマスク対象であることが示されている物体をマスクした画像を生成するマスク処理手段と、を備えることを特徴とする画像処理装置。 Image acquisition means to acquire captured images and
An information acquisition means for acquiring analysis data including flag information indicating whether or not an object existing in the captured image is a mask target, which is recorded corresponding to the captured image.
A detection means for detecting an object from the captured image and
An image processing apparatus comprising: a mask processing means for generating an image that masks an object that is indicated to be a mask target by the flag information among the objects detected from the captured image.
前記マスク処理手段は、前記検出手段により検出され、その位置が前記位置情報に対応している物体に前記フラグ情報を適用することを特徴とする請求項1に記載の画像処理装置。 The analysis data includes position information indicating the position of an object in the captured image.
The image processing apparatus according to claim 1, wherein the mask processing means applies the flag information to an object whose position is detected by the detection means and whose position corresponds to the position information.
前記検出手段により検出された物体のうちマスク対象の物体が存在しない第1の背景画像を生成する生成手段と、
前記マスク対象の物体についてマスク処理した画像を前記第1の背景画像に合成する合成手段と、を備えることを特徴とする請求項1または2に記載の画像処理装置。 The mask processing means is
A generation means for generating a first background image in which an object to be masked does not exist among the objects detected by the detection means, and a generation means.
The image processing apparatus according to claim 1 or 2, further comprising a compositing means for synthesizing a masked image of the object to be masked with the first background image.
前記情報取得手段は、前記フレームと同期して前記解析データを取得することを特徴とする請求項1乃至7のいずれか1項に記載の画像処理装置。 The image acquisition means acquires a captured image for each frame constituting the moving image, and obtains the captured image.
The image processing apparatus according to any one of claims 1 to 7, wherein the information acquisition means acquires the analysis data in synchronization with the frame.
前記取得手段が取得した撮影画像から検出された物体について、マスク対象であるか否かを示すフラグ情報を含むオブジェクト情報を作成する作成手段と、
前記撮影画像を符号化した画像ファイルと前記オブジェクト情報を含む解析データファイルを外部装置に提供する提供手段と、を備えることを特徴とする画像提供装置。 Acquisition means for acquiring captured images taken by the shooting means, and
A means for creating object information including flag information indicating whether or not an object is a mask target for an object detected from a captured image acquired by the acquisition means, and a means for creating the object.
An image providing device comprising: an image file in which the captured image is encoded and a providing means for providing an analysis data file including the object information to an external device.
前記撮影画像に対応して記録された、前記撮影画像に存在する物体がマスク対象であるか否かを示すフラグ情報を含む解析データを取得する情報取得工程と、
前記撮影画像から物体を検出する検出工程と、
前記撮影画像から検出された物体のうち、前記フラグ情報によってマスク対象であることが示されている物体をマスクした画像を生成するマスク処理工程と、を備えることを特徴とする画像処理装置の制御方法。 The image acquisition process to acquire the captured image and
An information acquisition step of acquiring analysis data including flag information indicating whether or not an object existing in the captured image is a mask target, which is recorded corresponding to the captured image.
The detection step of detecting an object from the captured image and
A control of an image processing apparatus comprising: Method.
前記取得工程で取得された撮影画像から検出された物体について、マスク対象であるか否かを示すフラグ情報を含むオブジェクト情報を作成する作成工程と、
前記撮影画像を符号化した画像ファイルと前記オブジェクト情報を含む解析データファイルを外部装置に提供する提供工程と、を備えることを特徴とする画像提供装置の制御方法。 The acquisition process to acquire the captured image taken by the photographing means,
A creation step of creating object information including flag information indicating whether or not the object is a mask target for the object detected from the captured image acquired in the acquisition step, and a creation step.
A control method for an image providing device, comprising: a providing step of providing an image file in which the captured image is encoded and an analysis data file including the object information to an external device.
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