物體檢測裝置以及物體檢測方法
【專利摘要】本發(fā)明的物體檢測裝置具備：差分2值圖像生成部，其生成用規(guī)定的差分值用閾值對背景圖像B與檢測對象圖像F的差分值進行2值化而得到的差分2值圖像C，所述背景圖像B是表示檢測區(qū)域的溫度分布的圖像，并且是作為在檢測區(qū)域內(nèi)不存在檢測對象物體的基準的圖像，所述檢測對象圖像F是表示檢測區(qū)域的溫度分布的圖像，并且是用于對檢測區(qū)域內(nèi)的檢測對象物體進行檢測的檢測對象的圖像；2次微分2值圖像生成部，其生成將檢測對象圖像F或?qū)z測對象圖像F進行平滑化所得的平滑圖像F′的2次微分值用規(guī)定的微分值用閾值進行2值化而得到的2次微分2值圖像D；和物體檢測部，其基于差分2值圖像C與2次微分2值圖像D的邏輯與，來對檢測對象物體進行檢測。
【專利說明】物體檢測裝置以及物體檢測方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及通過背景差分法來檢測物體的物體檢測裝置以及物體檢測方法。
【背景技術(shù)】
[0002]一直以來，作為物體檢測方法，存在采用背景差分法的物體檢測方法(例如，參照JP特開2010-256194號公報)。在采用背景差分法的物體檢測方法中，基于背景圖像(作為不存在檢測對象物體的基準的圖像)與檢測對象圖像(用于對檢測對象物體進行檢測的檢測對象的圖像)之間的差分，對檢測對象物體進行檢測。即，將背景圖像與檢測對象圖像的差分值超過規(guī)定閾值的部分作為檢測對象物體?；诒尘安罘址ǖ奈矬w檢測方法，是簡單的方法，在能夠獲得穩(wěn)定的背景圖像的情況下，作為物體檢測方法而被普遍應用。
[0003]另一方面，存在如下方法:對圖像實施高斯濾波處理，將圖像平滑化之后，對該平滑化所得的圖像實施拉普拉斯濾波處理，來求取該平滑化所得的圖像的2次微分值。該方法通稱為LoG濾波處理，在圖像的邊緣檢測(亮度的變化大的部分的檢測)等中經(jīng)常被使用。
[0004]基于該LoG濾波處理的方法，雖然是在圖像的邊緣檢測等中經(jīng)常被使用的方法，但例如，在將熱體作為檢測對象物體，將表示溫度分布的圖像作為檢測對象圖像，來對檢測對象物體進行檢測的情況下，也可以應用。即，在表示溫度分布的檢測對象圖像中，在溫度的上升程度減少的區(qū)域中，2次微分值為負。在此，對表示亮度分布的檢測對象圖像的像素的分辨率較粗、檢測對象物體的面積為數(shù)像素至數(shù)十像素的情況進行考慮。在這種情況下，在存在檢測對象物體的區(qū)域中，檢測對象圖像的2次微分值為負。因此，在這種情況下，對檢測對象圖像實施上述的LoG濾波處理，求取檢測對象圖像的2次微分值，基于該2次微分值，能夠?qū)z測對象物體進行檢測。即，可以將2次微分值小于規(guī)定閾值(O或規(guī)定的負值)的部分作為檢測對象物體。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005]發(fā)明要解決的課題
[0006]但是，在基于上述現(xiàn)有的背景差分法的物體檢測方法中，在存在多個檢測對象物體的情況(尤其是，存在多個檢測對象物體接近的情況)下，這些多個檢測對象物體有可能被檢測為I個檢測對象物體。此外，在應用了 LoG濾波處理(基于2次微分值)的物體檢測方法中，若在檢測對象物體以外(即背景)存在比周圍溫度高的區(qū)域(2次微分值為負的區(qū)域)，則檢測對象物體以外的區(qū)域會被誤檢測為檢測對象物體。
[0007]本發(fā)明為了解決上述課題而作，其目的在于提供一種即使在檢測區(qū)域內(nèi)存在多個檢測對象物體的情況下，也能夠分離地檢測各檢測對象物體的物體檢測裝置以及物體檢測方法。
[0008]解決課題的手段
[0009]為了達成上述目的，本發(fā)明的一個方式的物體檢測裝置，具備:差分2值圖像生成部，其生成用規(guī)定的差分值用閾值對背景圖像與檢測對象圖像之間的差分值進行2值化而得到的差分2值圖像，所述背景圖像是表示檢測區(qū)域的溫度分布的圖像，并且是作為在所述檢測區(qū)域內(nèi)不存在檢測對象物體的基準的圖像，所述檢測對象圖像是表示所述檢測區(qū)域的溫度分布的圖像，并且是用于對所述檢測區(qū)域內(nèi)的檢測對象物體進行檢測的檢測對象的圖像；2次微分2值圖像生成部，其生成將所述檢測對象圖像或?qū)λ鰴z測對象圖像進行平滑化所得的平滑圖像的2次微分值用規(guī)定的微分值用閾值進行2值化而得到的2次微分2值圖像；和物體檢測部，其基于所述差分2值圖像和所述2次微分2值圖像的邏輯與，對檢測對象物體進行檢測。
[0010]所述物體檢測裝置也可以對溫度比所述檢測區(qū)域的背景的溫度更高的檢測對象物體進行檢測，所述差分2值圖像生成部，將從所述檢測對象圖像中減去所述背景圖像而得到的差分值為所述差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將從所述檢測對象圖像中減去所述背景圖像而得到的差分值小于所述差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述差分2值圖像，所述2次微分2值圖像生成部，將所述微分值用閾值設(shè)為0，將所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值小于所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以下的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像。
[0011]所述物體檢測裝置也可以對溫度比所述檢測區(qū)域的背景的溫度更低的檢測對象物體進行檢測，所述差分2值圖像生成部，將從所述背景圖像中減去所述檢測對象圖像而得到的差分值為所述差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將從所述背景圖像中減去所述檢測對象圖像而得到的差分值小于所述差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述差分2值圖像，所述2次微分2值圖像生成部，將所述微分值用閾值設(shè)為0，將所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值超過所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像。
[0012]所述2次微分2值圖像生成部，也可以通過對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像實施拉普拉斯濾波處理，來求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值，并通過用所述微分值用閾值對通過實施該拉普拉斯濾波處理而求取的2次微分值進行2值化，來生成所述2次微分2值圖像。
[0013]所述2次微分2值圖像生成部，也可以求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值，將這些在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方都小于所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以下的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像。
[0014]所述2次微分2值圖像生成部，也可以求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值，將這些在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方都超過所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像。
[0015]所述2次微分2值圖像生成部，也可以根據(jù)所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的區(qū)域而應用不同的值作為所述微分值用閾值，針對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像中、所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域，將所述微分值用閾值從O降低為負值，針對除此以外的區(qū)域，將所述微分值用閾值從O提高為正值。
[0016]所述2次微分2值圖像生成部，也可以根據(jù)所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的區(qū)域而應用不同的值作為所述微分值用閾值，針對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像中的、所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域，將所述微分值用閾值從O提高為正值，針對除此以外的區(qū)域，將所述微分值用閾值從O降低為負值。
[0017]所述2次微分2值圖像生成部，也可以將所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域作為溫度凸區(qū)域，求取該溫度凸區(qū)域的主軸方向，求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在與所述溫度凸區(qū)域的主軸方向所對應的方向上的2次微分值，通過用所述微分值用閾值對該2次微分值進行2值化，來生成所述2次微分2值圖像。
[0018]所述2次微分2值圖像生成部，也可以在所述溫度凸區(qū)域分離地存在多個的情況下，求取這些各溫度凸區(qū)域的主軸方向，在所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的所述各溫度凸區(qū)域所對應的區(qū)域中，求取在該溫度凸區(qū)域的主軸方向所對應的方向上的2次微分值，并用所述微分值用閾值對該2次微分值進行2值化，由此來生成所述2次微分2值圖像。
[0019]本發(fā)明的其他方式的物體檢測方法，具備如下步驟:生成背景圖像的步驟，該背景圖像是基于對檢測區(qū)域的溫度分布進行檢測的溫度分布傳感器的輸出，來表示所述檢測區(qū)域的溫度分布的圖像，并且是作為在所述檢測區(qū)域內(nèi)不存在檢測對象物體的基準的圖像；生成檢測對象圖像的步驟，該檢測對象圖像是基于所述溫度分布傳感器的輸出，來表示所述檢測區(qū)域的溫度分布的圖像，并且是用于對所述檢測區(qū)域內(nèi)的檢測對象物體進行檢測的檢測對象的圖像；生成差分2值圖像的步驟，該差分2值圖像是用規(guī)定的差分值用閾值對所述背景圖像與所述檢測對象圖像之間的差分值進行2值化而得到的；生成2次微分2值圖像的步驟，該2次微分2值圖像是將所述檢測對象圖像或?qū)λ鰴z測對象圖像進行平滑化所得的平滑圖像的2次微分值用規(guī)定的微分值用閾值進行2值化而得到的；和基于所述差分2值圖像與所述2次微分2值圖像的邏輯與，對檢測對象物體進行檢測的步驟。
[0020]所述物體檢測方法也可以是對溫度比所述檢測區(qū)域的背景的溫度更高的檢測對象物體進行檢測的方法，所述生成差分2值圖像的步驟，是將從所述檢測對象圖像中減去所述背景圖像而得到的差分值為所述差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將從所述檢測對象圖像中減去所述背景圖像而得到的差分值小于所述差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述差分2值圖像的步驟，所述生成2次微分2值圖像的步驟，是將所述微分值用閾值設(shè)為0，將所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值小于所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以下的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像的步驟。
[0021]所述物體檢測方法也可以是對溫度比所述檢測區(qū)域的背景的溫度更低的檢測對象物體進行檢測的方法，所述生成差分2值圖像的步驟，是將從所述背景圖像中減去所述檢測對象圖像而得到的差分值為所述差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將從所述背景圖像中減去所述檢測對象圖像而得到的差分值小于所述差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述差分2值圖像的步驟，所述生成2次微分2值圖像的步驟，是將所述微分值用閾值設(shè)為0，將所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值超過所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像的步驟。
[0022]所述生成2次微分2值圖像的步驟也可以包括:通過對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像實施拉普拉斯濾波處理，來求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值的步驟；和用所述微分值用閾值對所求取的所述2次微分值進行2值化的步驟。
[0023]所述生成2次微分2值圖像的步驟也可以包括:求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值的步驟；和將所求取的所述在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方都小于所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以下的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值的步驟。
[0024]所述生成2次微分2值圖像的步驟也可以包括:求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值的步驟；和將所求取的所述在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方超過所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值的步驟。
[0025]針對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像中、所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域的所述微分值用閾值，也可以低于針對除此以外的區(qū)域的所述微分值用閾值。
[0026]針對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像中、所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域的所述微分值用閾值，也可以高于針對除此以外的區(qū)域的所述微分值用閾值。
[0027]所述生成2次微分2值圖像的步驟也可以包括:將所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域作為溫度凸區(qū)域，求取該溫度凸區(qū)域的主軸方向的步驟；求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在與所述溫度凸區(qū)域的主軸方向所對應的方向上的2次微分值的步驟；和用所述微分值用閾值對所求取的所述2次微分值進行2值化的步驟。
[0028]在所述溫度凸區(qū)域分離地存在多個的情況下，求取所述主軸方向的步驟也可以是求取這些各溫度凸區(qū)域的主軸方向的步驟，在所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的所述各溫度凸區(qū)域所對應的區(qū)域中，求取所述2次微分值的步驟也可以是求取在與該溫度凸區(qū)域的主軸方向所對應的方向上的2次微分值的步驟。
[0029]發(fā)明效果
[0030]根據(jù)本發(fā)明，通過基于差分2值圖像與2次微分2值圖像的邏輯與，來對檢測對象物體進行檢測，從而即使在檢測區(qū)域內(nèi)存在多個檢測對象物體的情況下，也可以分離地檢測各檢測對象物體。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0031]圖1是表示本發(fā)明的第I實施方式所涉及的物體檢測裝置的構(gòu)成的電氣模塊構(gòu)成圖。
[0032]圖2是對該物體檢測裝置的溫度分布傳感器的輸出即檢測溫度圖像進行說明的圖。[0033]圖3是表示該物體檢測裝置的動作的流程圖。
[0034]圖4是表示該物體檢測裝置的物體檢測處理中的處理流程的圖。
[0035]圖5是表示在該物體檢測裝置的物體檢測處理中被處理的各種圖像的例子的圖。
[0036]圖6是表示在該物體檢測裝置的物體檢測處理中使用的拉普拉斯濾波系數(shù)的例子的圖。
[0037]圖7是表示在該物體檢測裝置的物體檢測處理中被處理的平滑圖像的一部分區(qū)域的例子的圖。
[0038]圖8是表示本發(fā)明的第2實施方式所涉及的物體檢測裝置的物體檢測處理中的處理流程的圖。
[0039]圖9是表示在該物體檢測裝置的物體檢測處理中使用的水平2次微分濾波系數(shù)的例子的圖。
[0040]圖10是表示在該物體檢測裝置的物體檢測處理中使用的垂直2次微分濾波系數(shù)的例子的圖。
[0041]圖11 (a) (b)是表示在該物體檢測裝置的物體檢測處理中使用的水平2次微分濾波系數(shù)的其他例子的圖。
[0042]圖12 (a) (b)是表示在該物體檢測裝置的物體檢測處理中使用的垂直2次微分濾波系數(shù)的其他例子的圖。
[0043]圖13是表示本發(fā)明的第3實施方式所涉及的物體檢測裝置的物體檢測處理中的處理流程的圖。
[0044]圖14是表示本發(fā)明的第4實施方式所涉及的物體檢測裝置的物體檢測處理中的處理流程的圖。
[0045]圖15(a)是表示在本發(fā)明的第5實施方式所涉及的物體檢測裝置的物體檢測處理中被處理的平滑圖像的溫度凸區(qū)域的例子的圖，(b)是表示該平滑圖像的溫度凸區(qū)域的主軸方向的例子的圖。
[0046]圖16 (a) (b)是表示在該物體檢測裝置的物體檢測處理中使用的2次微分濾波系數(shù)的例子的圖。
【具體實施方式】
[0047]以下，參照附圖，對將本發(fā)明具體化后的實施方式的物體檢測裝置以及物體檢測方法進行說明。
[0048]<第I實施方式>
[0049]首先，對第I實施方式的物體檢測裝置以及物體檢測方法進行說明。圖1表示第I實施方式的物體檢測裝置的構(gòu)成。物體檢測裝置I是通過背景差分法來檢測物體的裝置。即，物體檢測裝置I是基于背景圖像與檢測對象圖像的差分來對檢測對象物體進行檢測的裝置，其中該背景圖像是表示檢測區(qū)域R的溫度分布的圖像，并且是作為不存在檢測對象物體的基準的圖像，該檢測對象圖像是表示檢測區(qū)域R的溫度分布的圖像，并且是用于對檢測對象物體進行檢測的檢測對象的圖像。該物體檢測裝置I將熱體作為檢測對象物體進行檢測。此外，物體檢測裝置I假定檢測對象物體的溫度比檢測區(qū)域的背景的溫度高，對溫度比檢測區(qū)域的背景的溫度高的檢測對象物體進行檢測。[0050]物體檢測裝置I具備:對檢測區(qū)域R的溫度分布進行檢測的溫度分布傳感器2 ;進行各種處理的運算處理部3 ;用于存儲各種信息的存儲部4 ;和用于輸出各種信息的輸出部5。
[0051]溫度分布傳感器2檢測從檢測區(qū)域R放射的紅外線，來對檢測區(qū)域R的溫度分布進行檢測，并輸出其檢測結(jié)果。運算處理部3基于溫度分布傳感器2的輸出，執(zhí)行各種處理，由此對檢測區(qū)域R內(nèi)的檢測對象物體S進行檢測。存儲部4存儲通過運算處理部3的各種處理而生成的各種信息。輸出部5將運算處理部3對檢測對象物體S的檢測結(jié)果(檢測對象物體S的個數(shù)、位置等信息)，通過無線或有線通信，發(fā)送到外部裝置。運算處理部3具備差分2值圖像生成部31、2次微分2值圖像生成部32、和物體檢測部33。差分2值圖像生成部31生成用規(guī)定的差分值用閾值對上述背景圖像與上述檢測對象圖像的差分值進行2值化而得到的差分2值圖像。2次微分2值圖像生成部32生成用規(guī)定的微分值用閾值對檢測對象圖像或?qū)z測對象圖像平滑化后的平滑圖像的2次微分值進行2值化而得到的2次微分2值圖像。物體檢測部33基于上述差分2值圖像和上述2次微分2值圖像的邏輯與，來對檢測對象物體S進行檢測。
[0052]在此，對溫度分布傳感器2以及溫度分布傳感器2的輸出進行說明。溫度分布傳感器2具有排列為二維狀的多個紅外線檢測元件，通過這些多個紅外線檢測元件來檢測從檢測區(qū)域R放射的紅外線，從而對檢測區(qū)域R的溫度分布進行檢測。即，溫度分布傳感器2平面地捕捉檢測區(qū)域R，并對平面地捕捉到的檢測區(qū)域R的各位置的溫度、即平面地捕捉到的檢測區(qū)域R的溫度分布進行檢測。然后，溫度分布傳感器2將平面地捕捉到的檢測區(qū)域R的各位置的溫度、即平面地捕捉到的檢測區(qū)域R的溫度分布作為檢測溫度圖像而輸出。
[0053]溫度分布傳感器2，將把平面地捕捉到的檢測區(qū)域R分割為u行Xv列(在本實施方式中，8行X8列(u = 8, V = 8))而得到的各區(qū)域設(shè)為p(i, j) (i = 1,2,..., u ； j =1，2，...，ν)，檢測各區(qū)域(各位置)p(i，j)的溫度。然后，溫度分布傳感器2將檢測出的各區(qū)域P(i，j)的溫度設(shè)為A(i，j)，對檢測溫度圖像A(x，y)進行輸出。A(x，y)是A(i，j)(i = 1,2,..., u ;j = 1,2,..., V)的整體。即,A(x, y)是 A(l, I)、A(1,2)、...、A(l, V)、A(2,1)、A(2,2)、...、A(2, v)、...、A(u, I)、A(u,2)、...、A(u, v)的整體。A(x, y)的 X = 1、y = j 時的值(溫度)是 A(i, j)。
[0054]檢測溫度圖像A(x，y)可以捕捉為圖2所示那樣。即，檢測溫度圖像A(x，y)可以捕捉為:由u行Xv列的像素q(i, j) (i = 1,2,..., u ;j = 1,2,..., v)構(gòu)成,且將A(x，y)的x=1、y = j時的值A(chǔ)(i，j)設(shè)為像素q(i，j)的值的圖像。在圖2中，通過像素q(i，j)的濃淡來表示像素q(i，j)的值A(chǔ)(i，j)的大小。檢測溫度圖像A(x，y)的像素q(i，j)，對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P(i，j)，檢測溫度圖像A(x，y)的像素q(i，j)的值A(chǔ)(i，j)是溫度分布傳感器2對檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域p(i，j)的檢測溫度。
[0055]溫度分布傳感器2，每隔規(guī)定時間(例如每隔0.1秒)，對檢測區(qū)域R的溫度分布進行檢測，輸出檢測溫度圖像A(x，y)。即，溫度分布傳感器2將檢測時間點t的檢測溫度圖像 A(x, y)設(shè)為 A[t] (X, y),輸出檢測溫度圖像 A[t] (X, y) (t = t1; t2, t3,...)。在此，t1;t2，t3，..?，是每隔規(guī)定時間的檢測時間點。即，溫度分布傳感器2，隨著時間的經(jīng)過，每隔規(guī)定時間，依次輸出檢測溫度圖像A[tJ (X，y)、檢測溫度圖像A[t2] (X，y)、檢測溫度圖像 A[t3] (X, y)、...。[0056]圖3表示物體檢測裝置I的運算處理部3的動作的流程圖。運算處理部3 (物體檢測裝置I)，為了對檢測區(qū)域R內(nèi)的檢測對象物體S進行檢測，如下這樣執(zhí)行動作。
[0057]若物體檢測裝置I的電源被接通，則運算處理部3首先執(zhí)行生成背景圖像B (x，y)的背景圖像生成處理(SI)。背景圖像B(x，y)是表示檢測區(qū)域R的溫度分布的圖像，并且是作為在檢測區(qū)域R內(nèi)不存在檢測對象物體S的基準的圖像。在背景圖像生成處理中，運算處理部3基于溫度分布傳感器2的輸出即檢測溫度圖像A(x，y)，生成背景圖像B (X，y)。背景圖像B(x，y)與檢測溫度圖像A(x，y)同樣地由u行Xv列的像素q(i，j)構(gòu)成，是將B(x, y)在X = i, y = j時的值B(i, j)設(shè)為像素q(i, j)的值的圖像。背景圖像B(x, y)的像素q(i，j)對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P(i，j)，背景圖像B(x，y)的像素q(i，j)的值B(i，j)表示檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域p(i，j)的背景溫度(作為不存在檢測對象物體S的基準的溫度)。運算處理部3將在排除了檢測對象物體S的狀態(tài)(不存在檢測對象物體S的狀態(tài))下，任意I個時間點的溫度分布傳感器2的輸出即檢測溫度圖像A(x，y)作為背景圖像B(x，y)，由此來生成背景圖像B(x，y)。運算處理部3將通過背景圖像生成處理而生成的背景圖像B(x，y)存儲到存儲部4中。
[0058]接下來，運算處理部3執(zhí)行生成檢測對象圖像F (X，y)的檢測對象圖像生成處理
(S2)。檢測對象圖像F(x，y)是表示檢測區(qū)域R的溫度分布的圖像，并且是用于對檢測區(qū)域R內(nèi)的檢測對象物體S進行檢測的檢測對象的(與背景圖像B(x，y)進行比較的)圖像。在檢測對象圖像生成處理中，運算處理部3基于溫度分布傳感器2的輸出即檢測溫度圖像A(x，y)，生成檢測對象圖像F(x，j)。檢測對象圖像F(x，y)與檢測溫度圖像A(x，y)同樣地由u行Xv列的像素q(i, j)構(gòu)成,是將F(x, y)的x = i, y = j時的值F(i, j)設(shè)為像素q(i，j)的值的圖像。檢測對象圖像F(x，y)的像素q(i，j)對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P(i，j)，檢測對象圖像F(x, y)的像素q(i, j)的值F(i, j)表示檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域p (i,j)的溫度。運算處理部3將任意I個時間點(要進行檢測的時間點)的溫度分布傳感器2的輸出即檢測溫度圖像A(x，y)設(shè)為檢測對象圖像F(x，y)，由此來生成檢測對象圖像F(x，y)。
[0059]接下來，運算處理部3執(zhí)行對檢測區(qū)域R內(nèi)的檢測對象物體S進行檢測的物體檢測處理(S3)。在物體檢測處理中，運算處理部3基于背景圖像B(x，y)與檢測對象圖像F(x，y)之間的差分,來對檢測對象物體S進行檢測。關(guān)于物體檢測處理中的檢測對象物體S的檢測方法的詳情見后述。運算處理部3將通過物體檢測處理而得到的檢測對象物體S的檢測結(jié)果發(fā)送到輸出部5。由此，輸出部5輸出檢測對象物體S的檢測結(jié)果。
[0060]物體檢測處理之后，運算處理部3反復上述S2以后的處理。S2、S3的處理以規(guī)定的周期(例如0.1秒周期)被反復。通過以規(guī)定的周期反復S2、S3的處理，從而穩(wěn)定地檢測出檢測區(qū)域R內(nèi)的檢測對象物體S。
[0061]像這樣，運算處理部3 (物體檢測裝置I)通過執(zhí)行背景圖像生成處理、檢測對象圖像生成處理、和物體檢測處理，來對檢測區(qū)域R內(nèi)的檢測對象物體S進行檢測。S卩，基于溫度分布傳感器2的輸出，生成背景圖像B (X，y)，并且生成檢測對象圖像F (X，y)，基于背景圖像B(x，y)與檢測對象圖像F(x，y)之間的差分，來對溫度比檢測區(qū)域R的背景的溫度高的檢測對象物體S進行檢測。
[0062]在此，對上述物體檢測處理中的檢測對象物體S的檢測方法的概要進行說明。首先，運算處理部3 (的差分2值圖像生成部31)生成用規(guī)定的差分值用閾值對背景圖像B (X，Y)與檢測對象圖像F(x，y)的差分值進行2值化而得到的差分2值圖像C(x，y)。S卩，運算處理部3生成用規(guī)定的差分值用閾值對從檢測對象圖像F(x，y)中減去背景圖像B(x，y)之后的差分值進行2值化而得到的差分2值圖像C(x，j)。即，將從檢測對象圖像F(x，y)中減去背景圖像B(x，y)之后的差分值為差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為1(第I值)。此外，將從檢測對象圖像F(x，y)中減去背景圖像B(x，y)之后的差分值小于差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為0(第2值)。由此，生成差分2值圖像C(x，y)。
[0063]此外，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)生成用規(guī)定的微分值用閾值對將檢測對象圖像F(x，y)平滑化所得的平滑圖像F’ (x,y)的2次微分值進行2值化而得到的2次微分2值圖像D(x，y)。即，將微分值用閾值設(shè)為0，將平滑圖像F’ (x, y)的2次微分值為負(小于微分值用閩值)的區(qū)域設(shè)為I (第I值)。此外，將平滑圖像F’ (x,y)的2次微分值不是負的區(qū)域(2次微分值為正或O的區(qū)域)設(shè)為0(第2值)。由此，生成2次微分2值圖像D(，x，y)。
[0064]然后，運算處理部3通過基于差分2值圖像C(x，y)與2次微分2值圖像D(x，y)的綜合判斷，來對檢測對象物體S進行檢測。即，運算處理部3 (的物體檢測部33)基于差分2值圖像C(x，y)與2次微分2值圖像D(x，y)的邏輯與，來對檢測對象物體S進行檢測。
[0065]差分2值圖像C(x，y)的值為I的區(qū)域(從檢測對象圖像F(x，y)中減去背景圖像B(x,y)之后的差分值為差分值用閾值以上的區(qū)域)，是可能存在檢測對象物體S的區(qū)域。此夕卜，差分2值圖像C(x，y)的值為O的區(qū)域(從檢測對象圖像F(x，y)中減去背景圖像B(x，y)之后的差分值小于差分值用閾值的區(qū)域)，是不可能存在檢測對象物體S的區(qū)域。
[0066]另一方面，在考慮了溫度分布的2次微分值的情況下，溫度的上升率減少的區(qū)域以及溫度的下降率增加的區(qū)域的溫度分布的2次微分值為負，溫度的上升率增加的區(qū)域以及溫度的下降率減少的區(qū)域的溫度分布的2次微分值為正。于是，對于溫度的上升率減少的區(qū)域以及溫度的下降率增加的區(qū)域、即溫度分布的2次微分值為負的區(qū)域，在存在比周圍溫度高的區(qū)域的情況下，可能在該區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生。此外，對于溫度的上升率增加的區(qū)域以及溫度的下降率減少的區(qū)域、即溫度分布的2次微分值為正的區(qū)域，在存在比周圍溫度低的區(qū)域的情況下，可能在該區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生。
[0067]檢測對象圖像F(x，y)是表示檢測區(qū)域R的溫度分布的圖像，將檢測對象圖像F(x，y)平滑化所得的平滑圖像F’ (x,y)也是表示檢測區(qū)域R的溫度分布的圖像。因此，2次微分2值圖像D(x，y)的值為I的區(qū)域(平滑圖像F’(x，y)的2次微分值為負的區(qū)域)，對應于檢測區(qū)域R的溫度分布的2次微分值為負的區(qū)域。即，2次微分2值圖像D(x，y)的值為I的區(qū)域，對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的比周圍溫度高的區(qū)域。此外，2次微分2值圖像D(x，y)的值為O的區(qū)域(平滑圖像F’(X，y)的2次微分值為正或O的區(qū)域)，對應于檢測區(qū)域R的溫度分布的2次微分值為正或O的區(qū)域。即，2次微分2值圖像D (x，y)的值為O的區(qū)域，對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的比周圍溫度低的區(qū)域。而且，物體檢測裝置I假定檢測對象物體S的溫度比背景的溫度(周圍的溫度)更高。
[0068]因此，2次微分2值圖像D (x，y)的值為I的區(qū)域(平滑圖像F’(x，y)的2次微分值為負的區(qū)域)，是可能存在檢測對象物體S的區(qū)域。此外，2次微分2值圖像D (x，y)的值為O的區(qū)域(平滑圖像F’(X，y)的2次微分值為正或O的區(qū)域)，是不可能存在檢測對象物體S的區(qū)域。
[0069]因此，對于2次微分2值圖像D(x，y)的值為O的區(qū)域，即使是差分2值圖像C(x，y)的值為I的區(qū)域，也是不可能存在檢測對象物體S的區(qū)域。此外，對于差分2值圖像C(x，y)的值為O的區(qū)域，即使是2次微分2值圖像D (x，y)的值為I的區(qū)域，也是不可能存在檢測對象物體S的區(qū)域。
[0070]因此，運算處理部3基于差分2值圖像C(x，y)與2次微分2值圖像D(x，y)的邏輯與，認為在差分2值圖像C(x，y)與2次微分2值圖像D(x，y)的邏輯與的值為1(第I值)的區(qū)域中存在檢測對象物體S。此外，在邏輯與的值為I的區(qū)域分離地存在多個的情況下，運算處理部3認為在這些分離存在的邏輯與的值為I的各個區(qū)域中存在不同的檢測對象物體S。
[0071]圖4表示上述物體檢測處理中的處理流程。圖5示出在物體檢測處理中作為基礎(chǔ)的背景圖像B(x，y)、檢測對象圖像F(x，y)、以及在物體檢測處理中被生成的差分2值圖像C(x，y)、2次微分2值圖像D(x，y)、邏輯與圖像E (x，y)的例子。
[0072]在物體檢測處理中，運算處理部3基于檢測對象圖像F(x，y)以及背景圖像B(x，y)，如下這樣對檢測對象物體S進行檢測。
[0073]檢測對象圖像F(x，y)(在本實施方式中為檢測溫度圖像A)例如是如圖5所示的圖像。檢測對象圖像F(x, y)由u行Xv列的像素q(i, j)構(gòu)成,是將F(x, y)的x = 1、y=j的值F(i，j)設(shè)為像素q(i，j)的值的圖像。在圖5所示的檢測對象圖像F(x，y)中，通過像素q(i，j)的濃淡，示出了像素q(i，j)的值F(i，j)的大小。檢測對象圖像F(x，y)的像素q(i，j)對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P(i，j)，檢測對象圖像F(x，y)的像素q(i，j)的值F(i，j)表示檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域p(i，j)的溫度。
[0074]此外，背景圖像B(x，y)例如是如圖5所示的圖像。背景圖像B(x，y)由u行Xv列的像素q(i，j)構(gòu)成，是將B(x, y)在X = 1、y = j時的值B(i, j)設(shè)為像素q(i, j)的值的圖像。在圖5所示的背景圖像B(x，y)中，通過像素q(i，j)的濃淡，示出了像素q(i，j)的值F(i，j)的大小。背景圖像B(x，y)的像素q(i，j)對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P (i，j)，背景圖像B(x，y)的像素q(i，j)的值F(i，j)表示檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P (i，j)的背景溫度。
[0075]首先，運算處理部3通過實施從檢測對象圖像F(x，y)中減去背景圖像B(x，y)的差分處理，來生成差分圖像H(x, y)。S卩，運算處理部3針對i = 1,2,..., u ；j = I,2，...，V的各1、j，將從F(i，j)中減去B(i，j)之后的差分值設(shè)為H(i，j)，由此生成差分圖像 H(x, y)。H(x, y)在 X = 1、y = j 時的值是 H(i, j)。
[0076]然后，運算處理部3通過對差分圖像H(x，y)進行2值化處理，來生成差分2值圖像 C(x, y)。SP,運算處理部 3 針對 i = 1,2,..., u ； j = I, 2,..., v 的各 1、j,將用規(guī)定的差分值用閾值對H(i，j)進行2值化而得到的值設(shè)為C(i，j)，由此生成差分2值圖像C(x，y)。即，運算處理部3(的差分2值圖像生成部31)，將H(i，j)為差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為I (第I值)，并且將H(i，j)小于差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為O (第2值)，由此生成差分2值圖像C(x，y)。即，運算處理部3，若H(i，j)為差分值用閾值以上，則將C(i，j)設(shè)為1(第I值)，若H(i，j)小于差分值用閩值，則將C (i，j)設(shè)為0(第2值)，由此生成差分2值圖像C(x, y)。C(x, y)在X = 1、y = j時的值為C(i, j)。[0077]差分2值圖像C(x，y)例如成為圖5所示那樣。差分2值圖像C(x，y)由u行Xv列的像素q(i，j)構(gòu)成，是將C(x, y)在X = 1、y = j時的值C(i, j)設(shè)為像素q(i, j)的值的圖像。在圖5所示的差分2值圖像C(x，y)中，在各像素q(i，j)中標記的“O” “I”的數(shù)值，示出了該像素q(i，j)的值C(i，j)。
[0078]此外，運算處理部3通過對檢測對象圖像F (X，y)實施作為平滑化處理的一種的高斯濾波處理，來生成平滑圖像F’(x，y)。即，運算處理部3通過對檢測對象圖像F(x，y)實施高斯濾波處理，來針對i = 1，2，...，u;j = 1,2,..., V的各1、j,求取檢測對象圖像F(x, y)在X = 1、y = j時的平滑值。關(guān)于檢測對象圖像F(x, y)在x = 1、y = j時的平滑值，通過利用規(guī)定的高斯濾波系數(shù)，基于檢測對象圖像F(x，y)在X = 1、y = j時的像素及其周邊的像素的值，實施高斯濾波處理來求取。于是，運算處理部3通過針對各1、j，將檢測對象圖像F(x，y)在x=1、y = j時的平滑值設(shè)為F’(i，j)，來生成平滑圖像F’ (x,y)。F’(x，y)在x=1、y = j時的值是F’(i，j)。平滑圖像F’ (x, y)是表示檢測區(qū)域R的溫度分布的圖像。
[0079]平滑圖像F’(X, y)由u行X V列的像素q(i, j)構(gòu)成,是將F’(x,y)在x = 1、y=j時的值F’(i，j)設(shè)為像素q(i，j)的值的圖像。平滑圖像F’ (x,y)的像素q(i，j)，對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P(i，j)，平滑圖像F’(x，y)的像素q(i，j)的值F’(i，j)，表示檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P(i，j)的溫度。
[0080]接下來，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)，通過對平滑圖像F’ (x, y)實施拉普拉斯濾波處理，來生成2次微分圖像G(x，y)。即，運算處理部3通過對平滑圖像F’ U，y)實施拉普拉斯濾波處理，來針對i = 1,2,..., u ； j = 1,2,..., v的各1、j,求取平滑圖像F’(X, y)在X = 1、y = j時的2次微分值。平滑圖像F’ (x, y)在x = 1、y=j時的2次微分值，通過利用規(guī)定的拉普拉斯濾波系數(shù)，基于平滑圖像F’(X，y)在X =
1、y = j時的像素及其周邊的像素的值，實施拉普拉斯濾波處理來求取。然后，運算處理部3通過針對各1、j，將平滑圖像F’(X，y)在X = 1、y = j時的2次微分值設(shè)為G(i，j)，來生成2次微分圖像G(x,y)。G(x,y)在X = 1、y = j時的值是G(i, j)。2次微分圖像G(x,y)是表示檢測區(qū)域R的溫度分布的2次微分值(即，檢測區(qū)域R內(nèi)的溫度變化率的增減程度)的圖像。
[0081 ] 在2次微分圖像G (X，y)的生成中，運算處理部3例如利用圖6所示的3行X 3列的拉普拉斯濾波系數(shù)kK1, kK2, kK3? k2il, k2、2, k2、3, k3il, k3、2, k3、3,來實施拉普拉斯濾波處理，由此來求取 G(i，j)。G(1、j) =-lX(kK1XF’ (1-1，j-l)+kK2XF，(i_l，j)+kK3XF，(i_l，j+D+kuXF’ (i，j-l)+k2、2XF，(i，j)+k2、3XF，(i，j+1)+I^1 XF’ (i+1，j-l)+k3、2XF，(i+1,j)+k3、3XF，(i+1, j+1)。在圖 6 所示的例子中，kK1 = -1, kK2 = -1, kK3 = -1, k2il = -1,k2,2 = 8，k2、3 = -1, k3、i = -1, k3、2 = -1, k3、3 = -1。
[0082]假設(shè)平滑圖像F’ (x,y)的某3行X3列的區(qū)域的值(即，平滑圖像F’ (x,y)在x=1、y = j時的像素及其周邊的像素的值)是例如圖7所示的值。即，假設(shè)F’(1-1，j-1)= 10，F(xiàn)，(1-1, j) =11，F(xiàn)，(1-1, j+1) = 10, Fj (i，j_l) =8，F(xiàn)，(i，j) =10，F(xiàn)，(i，j+l)= 8，F(xiàn)，(i+1, j-1) = 10, Fj (i+1, j) = 11, Fj (i+1, j+1) =10。在此情況下，若利用圖 6所示的拉普拉斯濾波系數(shù)，求取平滑圖像F’(X，y)在X = 1、y = j時的2次微分值G(i，j)』UG(i，j) = -2。[0083]2次微分圖像G(x, y)由u行Xv列的像素q(i, j)構(gòu)成,是將G(x, y)在x = 1、y = j時的值G(i，j)設(shè)為像素q(i，j)的值的圖像。2次微分圖像G(x，y)的像素q(i，j)對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P(i，j)。2次微分圖像G(x，y)的像素q(i，j)的值G(i，j)，表示檢測區(qū)域R的溫度分布的、與像素q(i，j)對應的檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域p(i，j)中的2次微分值。即，2次微分圖像G(x，y)的像素q(i，j)的值G(i，j)表示與像素q(i，j)對應的檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P(i，j)的、相對于周邊區(qū)域的溫度變化率的增減程度。
[0084]然后，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)，通過對2次微分圖像G (x, y)進行2值化處理，來生成2次微分2值圖像D(x，y)。即，運算處理部3針對i = 1，2，...，u;j = l，2，...，ν的各1、j，將用規(guī)定的微分值用閾值對G(i，j)進行2值化而得到的值作為D (i，j)，由此來生成2次微分2值圖像D (X，y)。即，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)，將G (i，j)小于微分值用閾值的區(qū)域設(shè)為I (第I值)，并且將G (i，j)為微分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為0(第2值)，由此來生成2次微分2值圖像D(x，y)。S卩，運算處理部3將微分值用閾值設(shè)為0，若G (i，j)為負，則將D(i，j)設(shè)為1，并且若G(i，j)不為負(若為正或0)，則將D(i，j)設(shè)為0，由此來生成2次微分2值圖像D (x，y)。D(x，y)在x=i > y = j 時的值是 D (i, j)。
[0085]2次微分2值圖像D (X，y)是對檢測區(qū)域R內(nèi)的溫度分布的2次微分值(檢測區(qū)域R內(nèi)的溫度變化率的增減程度)進行2值化來表示的圖像。即，2次微分2值圖像D(x，y)是將檢測區(qū)域R區(qū)分為檢測區(qū)域R內(nèi)的溫度分布的2次微分值為負的區(qū)域、和檢測區(qū)域R內(nèi)的溫度分布的2次微分值不為負(為正或O)的區(qū)域來進行表示的圖像。溫度分布的2次微分值為負的區(qū)域，是溫度的上升率減少的區(qū)域以及溫度的下降率增加的區(qū)域，溫度分布的2次微分值為正的區(qū)域，是溫度的上升率增加的區(qū)域以及溫度的下降率減少的區(qū)域。
[0086]2次微分2值圖像D(x，y)例如成為圖5所示那樣。2次微分2值圖像D(x，y)由u行Xv列的像素q(i, j)構(gòu)成,是將D(x, y)在X = 1、y = j時的值D(i, j)設(shè)為像素q(i,j)的值的圖像。在圖5所示的2次微分2值圖像D(x，y)中，在各像素q(i，j)中標記的“O” “I”的數(shù)值表示該像素q(i，j)的值D(i，j)。2次微分2值圖像D(x，y)的像素q(i，j)對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P (i，j)。
[0087]2次微分2值圖像D(x，y)的像素q(i，j)的值D(i，j)，表示檢測區(qū)域R的溫度分布的、與像素q(i，j)對應的檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P(i，j)中的2次微分值是否為負。S卩，像素q(i，j)的值D(i，j)為1，表示檢測區(qū)域R的溫度分布的、與該像素q(i，j)對應的區(qū)域P(i，j)中的2次微分值為負。此外，像素q(i，j)的值D(i，j)為0，表示與該像素q(i，j)對應的檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域P(i，j)中的檢測區(qū)域R的溫度分布的2次微分值不為負(為正或O)。
[0088]然后，運算處理部3 (的物體檢測部33)，通過進行邏輯與運算處理，來生成差分2值圖像C(x，y)與2次微分2值圖像D(x，y)的邏輯與圖像E(i，j)。即，運算處理部3針對i = 1,2,..., u ;j = 1,2,..., V 的各 1、j,將 C(i, j)與 D(i, j)的邏輯與的值設(shè)為E(i，j)，由此生成邏輯與圖像E(i，j)。即，運算處理部3，若C(i，j)與D(i，j)的邏輯與的值為1，則將E(i，j)設(shè)為1，并且若C(i，j)與D(i，j)的邏輯與的值為0，則將E(i，j)設(shè)為
O,由此來生成邏輯與圖像E (i, j)。E(x, y)在X = 1、y = j時的值為E(i, j)。
[0089]邏輯與圖像E(x，y)例如成為圖5所示那樣。邏輯與圖像E(x，y)由u行Xv列的像素q(i，j)構(gòu)成，是將E(x, y)在X = 1、y = j時的值E(i, j)設(shè)為像素q(i, j)的值的圖像。在圖5所示的邏輯與圖像E(x，y)中，在各像素q(i，j)中標記的“O” “I”的數(shù)值表示該像素q(i，j)的值E(i，j)。邏輯與圖像E(x，y)的像素q(i，j)對應于檢測區(qū)域R內(nèi)的區(qū)域 P(i，j)。
[0090]然后，運算處理部3 (的物體檢測部33)基于該邏輯與圖像E(x，y)，即、基于差分2值圖像C(x，y)與2次微分2值圖像D(x，y)的邏輯與，來對檢測對象物體S進行檢測。即，運算處理部3認為在邏輯與圖像E(x，y)的值E(i，j)為I的區(qū)域中存在檢測對象物體S。此外，在邏輯與圖像E(x，y)的值E(i，j)為I的區(qū)域分離地存在多個的情況下，運算處理部3認為在這些分離存在的E(i，j)為I的各個區(qū)域中，存在不同的檢測對象物體S。運算處理部3像這樣執(zhí)行物體檢測處理，來對檢測區(qū)域R內(nèi)的檢測對象物體S進行檢測。
[0091]根據(jù)本實施方式的物體檢測裝置I以及物體檢測方法，基于差分2值圖像C與2次微分2值圖像D的邏輯與，對檢測對象物體進行檢測，由此即使在檢測區(qū)域內(nèi)存在多個檢測對象物體的情況下,也能夠分離地檢測各檢測對象物體。即,在檢測區(qū)域內(nèi)存在多個檢測對象物體的情況下，能夠?qū)⑦@些多個檢測對象物體檢測為不同的檢測對象物體。而且,即使在圖像的分辨率低、且多個檢測對象物體接近的情況下，也能夠分離地檢測這些多個檢測對象物體。
[0092]此外，通過實施拉普拉斯濾波處理，來求取平滑圖像F’的2次微分值，生成2次微分2值圖像D，因此平滑圖像F’的2次微分值的計算進行一次(一個圖像的量)即可，能夠?qū)崿F(xiàn)節(jié)省存儲器并且能夠?qū)崿F(xiàn)處理的高速化。
[0093]另外，在本實施方式中，也可以取代高斯濾波處理，而通過實施其他平滑化處理，來生成平滑圖像F’。此外，也可以取代拉普拉斯濾波處理，而通過實施其他2次微分值算出處理，來求取平滑圖像F’的2次微分值，生成2次微分2值圖像D。
[0094]此外，在本實施方式中，檢測對象圖像F不限于I個時間點的檢測溫度圖像A，也可以是對多個不同時間點的多個檢測溫度圖像A進行平均而得到的圖像。
[0095]此外，在本實施方式中，也可以將平滑圖像F’的2次微分值為負或O (在微分值用閾值以下)的區(qū)域設(shè)為1(第I值)，并且將平滑圖像F’的2次微分值不是上述值的區(qū)域(2次微分值為正的區(qū)域)設(shè)為O (第2值)，由此來生成2次微分2值圖像D。
[0096]此外，在本實施方式中，對于2次微分2值圖像D，也可以取代用規(guī)定的微分值用閾值對將檢測對象圖像F平滑化后的平滑圖像F’的2次微分值進行2值化而得到的圖像，而為用規(guī)定的微分值用閾值對檢測對象圖像F的2次微分值進行2值化而得到的圖像。即，也可以通過將檢測對象圖像F的2次微分值為負(小于微分值用閾值)的區(qū)域設(shè)為I (第I值)，并且將檢測對象圖像F的2次微分值不是上述值的區(qū)域(2次微分值為正或O的區(qū)域)設(shè)為O (第2值)，來生成2次微分2值圖像D。此外，也可以通過將檢測對象圖像F的2次微分值為負或O (在微分值用閾值以下)的區(qū)域設(shè)為I (第I值)，并且將檢測對象圖像F的2次微分值不是上述值的區(qū)域(2次微分值為正的區(qū)域)設(shè)為O (第2值)，來生成2次微分2值圖像D。
[0097]此外，物體檢測裝置I在對溫度比檢測區(qū)域的背景溫度低的檢測對象物體進行檢測的情況下也能夠應用。在對溫度比檢測區(qū)域的背景溫度低的檢測對象物體進行檢測的情況下，運算處理部3 (的差分2值圖像生成部31)將從背景圖像B中減去檢測對象圖像F之后的差分值為差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為I (第I值)，將從背景圖像B中減去檢測對象圖像F之后的差分值小于差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為O (第2值)。在對溫度比檢測區(qū)域的背景溫度低的檢測對象物體進行檢測的情況下，也可以像這樣生成差分2值圖像C。此外，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)通過將平滑圖像F’的2次微分值為正(超過微分值用閾值)的區(qū)域設(shè)為I (第I值)，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為0(第2值)，來生成2次微分2值圖像D。
[0098]另外，在對溫度比檢測區(qū)域的背景低的檢測對象物體進行檢測的情況下，也可以將平滑圖像F’的2次微分值為正或0(在微分值用閾值以上)的區(qū)域設(shè)為1，將平滑圖像F’的2次微分值不是上述值的區(qū)域(2次微分值為負的區(qū)域)設(shè)為0，來生成2次微分2值圖像D。
[0099]此外，在對溫度比檢測區(qū)域的背景低的檢測對象物體進行檢測的情況下，2次微分2值圖像D，也可以取代用微分值用閾值對平滑圖像F’的2次微分值進行2值化而得到的圖像，而為用微分值用閾值對檢測對象圖像F的2次微分值進行2值化而得到的圖像。即，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)也可以通過將檢測對象圖像F的2次微分值為正(超過微分值用閾值)的區(qū)域設(shè)為I (第I值)，并且將檢測對象圖像F的2次微分值不是上述值的區(qū)域(2次微分值為負或O的區(qū)域)設(shè)為O (第2值)，來生成2次微分2值圖像D。此外，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)也可以通過將檢測對象圖像F的2次微分值為正或O (在微分值用閾值以上)的區(qū)域設(shè)為I (第I值)，并且將檢測對象圖像F的2次微分值不是上述值的區(qū)域(2次微分值為負的區(qū)域)設(shè)為O (第2值)，來生成2次微分2值圖像D。
[0100]<第2實施方式>
[0101]接著，對第2實施方式的物體檢測裝置以及物體檢測方法進行說明。本實施方式的物體檢測裝置I以及物體檢測方法的物體檢測處理(檢測對象物體S的檢測方法)與上述第I實施方式的構(gòu)成不同。關(guān)于本實施方式中的其他構(gòu)成，與上述第I實施方式同樣。
[0102]圖8表示本實施方式的物體檢測處理中的處理流程。本實施方式的物體檢測處理的2次微分2值圖像D(x，y)的生成方法與上述第I實施方式的構(gòu)成不同。關(guān)于本實施方式的物體檢測處理中的其他處理(差分2值圖像C(x，y)的生成方法、邏輯與圖像E(x，y)的生成方法)，與上述第I實施方式同樣。
[0103]在本實施方式中，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)，如下這樣來生成2次微分2值圖像D (x，y)。
[0104]首先，運算處理部3與上述第I實施方式同樣地生成平滑圖像F’(X，y)。
[0105]接下來，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)通過對平滑圖像F’ (x,y)實施水平2次微分濾波處理，來生成水平2次微分圖像Gl (x,y)。S卩，運算處理部3通過對平滑圖像F’ (x,y)實施水平2次微分濾波處理，來針對各1、j求取平滑圖像F’ (x,y)在x=1、y = j時在水平方向上的2次微分值。F’ (x,y)在x = 1、y = j時在水平方向上的2次微分值，通過利用規(guī)定的水平2次微分濾波系數(shù)，基于F’(X，y)在X = 1、y = j時的像素及其周邊的像素的值，實施水平2次微分濾波處理來求取。然后，運算處理部3針對各1、j，將平滑圖像F’(X，y)在X = 1、y = j時在水平方向上的2次微分值設(shè)為Gl (i，j)，由此來生成水平2次微分圖像Gl (X，y)。[0106]在水平2次微分圖像Gl (x，y)的生成中，運算處理部3利用圖9所示的3行X3列的水平2次微分濾波系數(shù)HIki, mK2, mK3J m2a,
m2、2，m2、3，m3、l，m3、2，m3、3， 來實施水平2次微
分濾波處理，由此來求取 Gl (i，j)。Gl(1、j) =HXOhkiXF, (1-1, j-D+m^XF’ (1-1,jHmuXF，(1-1, j+1)+Iii2ilXFj (i，j_l)+m2、2XF，(i，j)+m2、3XF，(i，j+1)+Hi3ilXF，(i+1,j-l)+m3、2XF’(i+1, j)+m3、3XF’(i+1, j+1)。在圖 9 所示的例子中，mK1 =-1, Ihk2 = 0, mK
3 — _1，爪2、1 — — I j ΙΠ2 2 — 6，ΙΠ2 3 — —I，1?] — —I，ΠΙ3 2 — 0，ΙΠ3 3 — — I 0
[0107]假設(shè)平滑圖像F’ (x,y)的某3行X3列的區(qū)域的值(即，平滑圖像F’ (x,y)在x=1、y = j時的像素及其周邊的像素的值)，例如為上述圖7所示的值。在該情況下，若利用圖9所示的水平2次微分濾波系數(shù)，求取平滑圖像F’(X，y)在X = 1、y = j時在水平方向上的 2 次 微分值 Gl(i，j)^ljGl(i，j) = -4。
[0108]此外，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)通過對平滑圖像F’ (x, y)實施垂直2次微分濾波處理，來生成垂直2次微分圖像G2(x，y)。即，運算處理部3通過對平滑圖像F’ (x,y)實施垂直2次微分濾波處理，來針對各1、j求取平滑圖像F’ (x,y)在x=i> y = j時在垂直方向上的2次微分值。F’(X, y)在X = 1、y = j時的在垂直方向上的2次微分值，通過利用規(guī)定的垂直2次微分濾波系數(shù)，基于F’(X，y)在X = 1、y = j時的像素及其周邊的像素的值，實施垂直2次微分濾波處理來求取。然后，運算處理部3針對各1、j，將平滑圖像F’(x，y)在X= 1、y = j時的在垂直方向上的2次微分值設(shè)為G2 (i，j)，由此來生成垂直2次微分圖像G2 (X，y)。
[0109]在垂直2次微分圖像G2(x，y)的生成中，運算處理部3利用圖10所示的3行X 3列的垂直2次微分濾波系數(shù)Ii1
、1，η?、2，η?、3，η2、1，η2、2，Π2、3，Π3、1，Π3、2，Π3、3， 實施垂直2次微分濾
波處理，由此來求取 G2(i，j)。G2(1、j) =-lX(nK1XF，(i_l，j-1)+nK2XF，(i_l，j)+nK3XF，(1-1，j+D+n^XF，(i，j-l)+n2、2XF，(i，j)+n2、3XF，(i，j+D+n^XF，(i+1，j-1)+n3、2XF，(i+1, j)+n3、3XF，(i+1, j+1)。在圖 10 所示的例子中Aki =-Lnli2 =-Lnu3 =-1,η2、ι = 0，n2、2 = 6, n2、3 = 0, n3sl = -1, n3、2 = -1, n3、3 = -1。
[0110]假設(shè)平滑圖像F’ (x,y)的某3行X3列的區(qū)域的值(即，平滑圖像F’ (x,y)在x=1、y = j時的像素及其周邊的像素的值)例如為上述圖7所示的值。在該情況下，若利用圖10所示的垂直2次微分濾波系數(shù)，求取平滑圖像F’(X，y)在X = 1、y = j時的在垂直方向上的2次微分值G2 (i，j)JUG2(i，j) = 2。
[0111]然后，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)生成2次微分2值圖像D (x,y)。即，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)針對i = 1,2,..., u ；j = I,2，...，v的各1、j，將Gl(i，j)和G2(i，j)雙方為負(小于微分值用閾值)的區(qū)域設(shè)為1(第I值)。此外，將Gl(i，j)和G2(i，j)的至少一方不為負(至少一方為正或O)的區(qū)域設(shè)為0(第2值)。SP,運算處理部3針對i = 1,2,..., u ； j = I, 2,..., v的各1、j，若Gl(i，j)和G2(i，j)雙方為負，則將D(i，j)設(shè)為I。此外，若Gl (i，j)和G2(i，j)的至少一方不為負(至少一方為正或0)，則將D(i，j)設(shè)為O。運算處理部3如此生成2次微分 2 值圖像 D(x, y)。D(x, y)在 X = 1、y = j 時的值為 D(i, j)。
[0112]在此，對通過上述第I實施方式的方法來生成2次微分2值圖像D(x，y)的情況、和通過本實施方式的方法來生成2次微分2值圖像D(x，y)的情況進行比較。上述第I實施方式的方法是通過拉普拉斯濾波處理求取2次微分值來生成2次微分2值圖像D(x，y)的方法。本實施方式的方法是求取水平方向的2次微分值和垂直方向的2次微分值來生成2次微分2值圖像D(x，y)的方法。
[0113]例如，考慮上述圖7所示的平滑圖像F’(X，y)的區(qū)域。即，考慮求取圖7所示的平滑圖像F’ (x,y)的區(qū)域在X = 1、y = j時的2次微分值，來決定2次微分2值圖像D(x，y)在X = 1、y = j時的值D(i, j)的情況。
[0114]在上述第I實施方式的方法中，成為以下情況。即，若利用上述圖6所示的3行X3列的拉普拉斯濾波系數(shù)，實施拉普拉斯濾波處理，由此來求取圖7所示的平滑圖像F’ (x,y)的區(qū)域在X = 1、y = j時的2次微分值G(i，j)，則G(i，j) = -2。因此，因為G(i，j)為負，所以2次微分2值圖像D(x, y)在X = 1、y = j時的值D(i, j)為I。
[0115]相對于此，在本實施方式的方法中，成為以下情況。若利用圖9所示的水平2次微分濾波系數(shù)，實施水平2次微分濾波處理，由此來求取圖7所示的平滑圖像F’(X，y)的區(qū)域在X = 1、y = j時在水平方向上的2次微分值Gl (i, j),貝U Gl (i, j) = -4。此外,若利用圖10所示的垂直2次微分濾波系數(shù)，實施垂直2次微分濾波處理，由此來求取圖7所示的平滑圖像F’(x,y)的區(qū)域在X = 1、y = j時的在垂直方向上的2次微分值G2(i, j),則G2(i，j) =2。因此，Gl (i，j)和G2(i，j)的至少一方不為負(G2為正)，所以2次微分2值圖像D(x, y)在X = 1、y = j時的值D(i, j)為O。
[0116]像這樣，在圖7所示的例子中，通過上述第I實施方式的方法和本實施方式的方法，2次微分2值圖像D(x，y)在X = 1、y = j時的值D(i，j)成為不同的值。即，在通過上述第I實施方式的方法來生成2次微分2值圖像D (x，y)的情況、和通過本實施方式的方法來生成2次微分2值圖像D(x，y)的情況下，有時成為不同的結(jié)果。
[0117]根據(jù)本實施方式的物體檢測裝置I以及物體檢測方法，與上述第I實施方式同樣，即使在檢測區(qū)域內(nèi)存在多個檢測對象物體的情況下，也能夠分離地檢測各檢測對象物體。而且，通過求取水平方向的2次微分值和垂直方向的2次微分值來生成2次微分2值圖像D，從而即使在通過用拉普拉斯濾波處理求取2次微分值來生成了 2次微分2值圖像D的方法無法分離地檢測出檢測對象物體的情況下,也能夠分離地檢測該檢測對象物體。
[0118]另外，在本實施方式中，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)也可以將平滑圖像F’在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方為負或O (在微分值用閾值以下)的區(qū)域設(shè)為1，并且將平滑圖像F’的2次微分值不是上述值的區(qū)域設(shè)為0，來生成2次微分2值圖像D。S卩，也可以將Gl(i，j)和G2(i，j)雙方為負或O的區(qū)域設(shè)為1，將Gl(i，j)和G2(i，j)的至少一方既不為負也不為0(至少一方為正)的區(qū)域設(shè)為0，來生成2次微分2值圖像D。
[0119]此外，在本實施方式中，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)也可以取代平滑圖像F’在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值，而基于檢測對象圖像F在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值，來生成2次微分2值圖像D。S卩，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)，也可以將檢測對象圖像F在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方為負(小于微分值用閾值)的區(qū)域設(shè)為1，并且將檢測對象圖像F的2次微分值不是上述值的區(qū)域設(shè)為0，由此來生成2次微分2值圖像D。此外，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)也可以將檢測對象圖像F在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方為負或O (在微分值用閾值以下)的區(qū)域設(shè)為1，并且將檢測對象圖像F的2次微分值不是上述值的區(qū)域設(shè)為O，來生成2次微分2值圖像D。即，也可以通過對檢測對象圖像F實施水平2次微分濾波處理，來生成水平2次微分圖像G1，通過對檢測對象圖像F實施垂直2次微分濾波處理，來生成垂直2次微分圖像G2。
[0120]此外，在本實施方式中，水平2次微分濾波系數(shù)，不限于圖9所示的系數(shù)，也可以是圖11 (a)、圖11 (b)所示的系數(shù)。此外，垂直2次微分濾波系數(shù)，不限于圖10所示的系數(shù)，也可以是圖12 (a)、圖12(b)所示的系數(shù)。
[0121]此外，在對溫度比檢測區(qū)域的背景低的檢測對象物體進行檢測時，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)只要將平滑圖像F’在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方為正的區(qū)域設(shè)為1，將平滑圖像F’的除此以外的區(qū)域設(shè)為0，來生成2次微分2值圖像D即可。即，將Gl(i，j)和G2(i，j)雙方為正(超過微分值用閾值)的區(qū)域設(shè)為1，將Gl(i，j)和G2(i，j)的至少一方不為正(至少一方為負或O)的區(qū)域設(shè)為0，來生成2次微分2值圖像D即可。
[0122]此外，在對溫度比檢測區(qū)域的背景低的檢測對象物體進行檢測時，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)也可以將平滑圖像F’的水平方向的2次微分值和垂直方向的2次微分值雙方為正或O (在微分值用閾值以上)的區(qū)域設(shè)為1，將平滑圖像？’的2次微分值不是上述值的區(qū)域設(shè)為0，來生成2次微分2值圖像D。S卩，也可以將Gl(i，j)和G2(i，j)雙方為正或O的區(qū)域設(shè)為1，將Gl(i，j)和G2(i，j)的至少一方既不為正也不為O (至少一方為負)的區(qū)域設(shè)為0，來生成2次微分2值圖像D。
[0123]此外，在對溫度比檢測區(qū)域的背景低的檢測對象物體進行檢測時，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)也可以取代平滑圖像F’的水平方向的2次微分值和垂直方向的2次微分值，而基于檢測對象圖像F的水平方向的2次微分值和垂直方向的2次微分值，來生成2次微分2值圖像D。在該情況下，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)只要將檢測對象圖像F在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方為正(超過微分值用閾值)的區(qū)域設(shè)為1，并且將檢測對象圖像F的2次微分值不是上述值的區(qū)域設(shè)為0，由此來生成2次微分2值圖像D即可。此外，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)也可以將檢測對象圖像F在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方為正或O (在微分值用閾值以上)的區(qū)域設(shè)為1，并且將檢測對象圖像F的2次微分值不是上述值的區(qū)域設(shè)為0，由此來生成2次微分2值圖像D。
[0124]〈第3實施方式〉
[0125]接著，對第3實施方式的物體檢測裝置以及物體檢測方法進行說明。本實施方式的物體檢測裝置I以及物體檢測方法的物體檢測處理(檢測對象物體S的檢測方法)與上述第I實施方式的構(gòu)成不同。關(guān)于本實施方式中的其他構(gòu)成，與上述第I實施方式同樣。
[0126]圖13表示本實施方式的物體檢測處理中的處理流程。本實施方式的物體檢測處理的2次微分2值圖像D(x，y)的生成方法與上述第I實施方式的構(gòu)成不同。關(guān)于本實施方式的物體檢測處理中的其他處理(差分2值圖像C(x，y)的生成方法、邏輯與圖像E(x，y)的生成方法)，與上述第I實施方式同樣。
[0127]在本實施方式中，運算處理部3如下這樣來生成2次微分2值圖像D(x，y)。
[0128]首先，運算處理部3與上述第I實施方式同樣地生成平滑圖像F’ (x,y)。此外，運算處理部3與上述第I實施方式同樣地生成2次微分圖像G(x，y)。
[0129]然后，運算處理部3通過對2次微分圖像G(x，y)進行2值化處理來生成2次微分2值圖像D (X，y)。但是，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)與上述第I實施方式不同，應用根據(jù)區(qū)域而不同的值作為微分值用閾值。
[0130]S卩，運算處理部3根據(jù)差分2值圖像C(x，y)的值為I的區(qū)域，應用根據(jù)區(qū)域而不同的值作為微分值用閾值。即，運算處理部3基于差分2值圖像C(x，y)的值C(i，j)，對閾值圖像W(x,y)進行更新處理，由此來生成閾值圖像W’(x,y)。在此,閾值圖像W’(x,y)在X = i> y = j時的值W’ (i, j)是對2次微分圖像G(x, y)在x = 1、y = j時的值G(i, j)進行2值化時的微分值用閾值。
[0131]在此，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)，針對差分2值圖像C(x，y)的值為I的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域，降低微分值用閾值(從O降低為負值)，針對除此以外的區(qū)域，提高微分值用閾值(從O提高為正值)。即，運算處理部3針對C(i，j)為I的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域，降低wa，j)的值而設(shè)為r a，j)，針對除此以夕卜的區(qū)域，提高w(i，j)的值而設(shè)為w’(i，j)。由此，對于差分2值圖像C(x，y)的值為I的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域，微分值用閩值比針對除此以外的區(qū)域的微分值用閾值更低。
[0132]然后，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)，像這樣應用根據(jù)區(qū)域而不同的微分值用閾值W’(i，j)，來對2次微分圖像G(x，y)進行2值化處理，由此來生成2次微分2值圖像D(x, y)。SP,運算處理部3針對i = 1,2,..., u ； j = I, 2,..., v的各1、j，將G(i，j)小于微分值用閾值W’(i，j)的區(qū)域設(shè)為1(第I值)。此外，將G(i，j)為微分值用閾值W’(i，j)以上的區(qū)域設(shè)為0(第2值)。即，運算處理部3針對i = 1,2,...，u;j = l，2，...，v的各1、j，若G(i，j)小于微分值用閾值W’(i，j)，則將D(i，j)設(shè)為
I。此外，若G(i，j)為微分值用閾值W’(i，j)以上，則將D(i，j)設(shè)為O。運算處理部3像這樣生成2次微分2值圖像D(x，y)。
[0133]根據(jù)本實施方式的物體檢測裝置I以及物體檢測方法，與上述第I實施方式同樣，即使在檢測區(qū)域內(nèi)存在多個檢測對象物體的情況下，也能夠分離地檢測各檢測對象物體。而且，通過應用根據(jù)區(qū)域而不同的值作為微分值用閾值，能夠防止將I個檢測對象物體錯誤地分離檢測為多個檢測對象物體,并且能夠更可靠地分離檢測多個檢測對象物體。
[0134]另外，在對溫度比檢測區(qū)域的背景低的檢測對象物體進行檢測時，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)針對差分2值圖像C的值為第I值的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域，提高微分值用閾值(從O提高為正值)，針對除此以外的區(qū)域，降低微分值用閾值(從O降低為負值)。由此，對于差分2值圖像C(x，y)的值為I的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域，微分值用閾值比針對除此以外的區(qū)域的微分值用閾值更高。
[0135]<第4實施方式>
[0136]接著，對第4實施方式的物體檢測裝置以及物體檢測方法進行說明。本實施方式的物體檢測裝置I以及物體檢測方法的物體檢測處理(檢測對象物體S的檢測方法)與上述第I實施方式的構(gòu)成不同。關(guān)于本實施方式中的其他構(gòu)成，與上述第I實施方式同樣。
[0137]圖14表示本實施方式的物體檢測處理中的處理流程。本實施方式的物體檢測處理的2次微分2值圖像D(x，y)的生成方法與上述第I實施方式的構(gòu)成不同。關(guān)于本實施方式的物體檢測處理中的其他處理(差分2值圖像C(x，y)的生成方法、邏輯與圖像E(x，y)的生成方法)，與上述第I實施方式同樣。
[0138]在本實施方式中，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)如下這樣來生成2次微分2值圖像D (x，y)。
[0139]首先，運算處理部3與上述第I實施方式同樣地生成平滑圖像F’ (x,y)。接下來，運算處理部3與上述第2實施方式同樣地對平滑圖像F’(X，y)實施水平2次微分濾波處理，由此來生成水平2次微分圖像Gl (x,y)。此外，運算處理部3與上述第2實施方式同樣地對平滑圖像F’(X，y)實施垂直2次微分濾波處理，由此來生成垂直2次微分圖像G2 (x,y) ο
[0140]然后，運算處理部3生成2次微分2值圖像D (X，y)，但是，運算處理部3與上述第2實施方式不同，應用根據(jù)區(qū)域而不同的值作為微分值用閾值。此時，運算處理部3與上述第3實施方式同樣地，根據(jù)差分2值圖像C(x，y)的值為I的區(qū)域，應用根據(jù)區(qū)域而不同的值作為微分值用閾值。
[0141]S卩，運算處理部3與上述第3實施方式同樣地，基于差分2值圖像C (X，y)的值C (i，j)來對閾值圖像W(x，y)進行更新處理，由此來生成閾值圖像W’(x，y)。S卩，運算處理部3與上述第3實施方式同樣地，針對C(i，j)為I的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域，降低W(i, j)的值而設(shè)為W’(i，j)，針對除此以外的區(qū)域，提高W(i，j)的值而設(shè)為W’(i，j)。
[0142]然后，運算處理部3像這樣應用根據(jù)區(qū)域而不同的微分值用閾值W’(i，j)，來生成2次微分2值圖像D(x, y)。SP,運算處理部3針對i = 1,2,..., u ； j = I, 2,...,V的各1、j，將Gl(i，j)和G2(i，j)雙方都小于微分值用閾值W’(i，j)的區(qū)域設(shè)為1(第I值)。此外，將Gl (i，j)和G2(i，j)的至少一方為微分值用閾值W’(i，j)以上的區(qū)域設(shè)為0(第2值)。SP,運算處理部3針對i = 1,2,..., u ； j = I, 2,..., v的各1、j,若Gl(i，j)和G2(i，j)雙方都小于微分值用閾值W’(i，」)，則將0(1，j)設(shè)為I。此外，若Gl(i, j)和G2(i，j)的至少一方為微分值用閾值W’(i，j)以上，則將D(i，j)設(shè)為O。運算處理部3像這樣來生成2次微分2值圖像D (X，y)。
[0143]根據(jù)本實施方式的物體檢測裝置I以及物體檢測方法，與上述第I實施方式同樣，即使在檢測區(qū)域內(nèi)存在多個檢測對象物體的情況下，也能夠分離地檢測各檢測對象物體。而且，與上述第2實施方式同樣，即使是通過用拉普拉斯濾波處理求取2次微分值來生成2次微分2值圖像D的方法所無法檢測的點，也能夠進行檢測。此外，與上述第3實施方式同樣，能夠防止將I個檢測對象物體錯誤地分離檢測為多個檢測對象物體，并且能夠更可靠地分離檢測多個檢測對象物體。
[0144]<第5實施方式>
[0145]接著，對第5實施方式的物體檢測裝置以及物體檢測方法進行說明。本實施方式的物體檢測裝置I以及物體檢測方法的物體檢測處理(檢測對象物體S的檢測方法)與上述第I實施方式的構(gòu)成不同。關(guān)于本實施方式中的其他構(gòu)成，與上述第I實施方式同樣。
[0146]本實施方式的物體檢測處理的2次微分2值圖像D(x，y)的生成方法與上述第I實施方式的構(gòu)成不同。關(guān)于本實施方式的物體檢測處理中的其他處理(差分2值圖像C(x，Y)的生成方法、邏輯與圖像E(x，y)的生成方法)，與上述第I實施方式同樣。
[0147]在本實施方式中，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)如下這樣來生成2次微分2值圖像D (x，y)。
[0148]首先，運算處理部3與上述第I實施方式同樣地生成平滑圖像F’(X，y)。
[0149]在此，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)將平滑圖像F’ (x,y)中、差分2值圖像C(x，y)的值C(i，j)為I的區(qū)域所對應的區(qū)域，設(shè)為溫度凸區(qū)域。接下來，運算處理部3求取該溫度凸區(qū)域的主軸方向。然后，運算處理部3求取平滑圖像F’ (x,y)的關(guān)于主軸方向的2次微分值，來生成2次微分圖像G(x，y)。即，運算處理部3對平滑圖像F’(X，y)實施求取關(guān)于主軸方向的2次微分值的2次微分濾波處理，由此來求取平滑圖像F’ (x,y)的關(guān)于主軸方向的2次微分值。然后，運算處理部3將平滑圖像F’ (x,y)的關(guān)于主軸方向的2次微分值設(shè)為2次微分圖像G (X，y)的值G(i，j)。
[0150]此外，在分離地存在多個溫度凸區(qū)域的情況下，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)求取這些分離存在的各溫度凸區(qū)域的主軸方向。然后，運算處理部3(的2次微分2值圖像生成部32)按照這些分離存在的每個溫度凸區(qū)域，求取該溫度凸區(qū)域的關(guān)于主軸方向的2次微分值，來生成2次微分圖像G(x，y)。即，運算處理部3針對平滑圖像F’(X，y)的各溫度凸區(qū)域，實施求取該溫度凸區(qū)域的關(guān)于主軸方向的2次微分值的2次微分濾波處理，由此來求取各溫度凸區(qū)域中的關(guān)于該溫度凸區(qū)域的主軸方向的2次微分值。然后，運算處理部3將各溫度凸區(qū)域中的關(guān)于該溫度凸區(qū)域的主軸方向的2次微分值設(shè)為該溫度凸區(qū)域中的2次微分圖像G(x，y)的值G(i，j)。
[0151]此時，運算處理部3針對溫度凸區(qū)域以外的區(qū)域，不實施2次微分濾波處理(不求取2次微分值)，而將溫度凸區(qū)域以外的區(qū)域中的2次微分圖像G(x，y)的值G(i，j)設(shè)為
O。這是因為，對于溫度凸區(qū)域以外的區(qū)域(溫度凸區(qū)域以外的區(qū)域是差分2值圖像C(x，y)的值C(i，j)為O的區(qū)域)，無論G(i，j)的值如何，通過后面的邏輯與運算處理，邏輯與圖像E(x，y)的值E (i，j)都會成為O。
[0152]然后，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)通過對像這樣生成的2次微分圖像G (X，y)與上述第I實施方式同樣地進行2值化處理，來生成2次微分2值圖像D (x,y)。
[0153]在分離地存在多個溫度凸區(qū)域的情況下，運算處理部3 (的2次微分2值圖像生成部32)如下這樣來求取各溫度凸區(qū)域的主軸方向、以及各溫度凸區(qū)域中的關(guān)于該溫度凸區(qū)域的主軸方向的2次微分值。
[0154]首先，運算處理部3通過進行貼標簽(labeling)處理，來對分離地存在多個的各溫度凸區(qū)域(對構(gòu)成溫度凸區(qū)域的像素群的各像素)賦予標簽編號L(L= 1,2,...)。例如，假設(shè)平滑圖像F’ (x,y)的溫度凸區(qū)域如圖15(a)所示那樣存在。在圖15(a)所示的平滑圖像F’(X，y)中，記作“I”的像素q(i，j)的區(qū)域是溫度凸區(qū)域，未記作“ I”的像素q(i，j)的區(qū)域為溫度凹區(qū)域。在圖15(a)所示的平滑圖像F’(x，y)中，溫度凸區(qū)域分離為2個，分離地存在2個溫度凸區(qū)域。在該情況下，標簽編號L如圖15(b)所示那樣被賦予。在圖15(b)所示的平滑圖像F’ (x,y)中，記作”1”的像素q(i，j)表示賦予了標簽編號L =I的溫度凸區(qū)域的像素，記作“2”的像素q(i，j)表示賦予了標簽編號L = 2的溫度凸區(qū)域的像素。因為分離地存在2個溫度凸區(qū)域，所以對I個溫度凸區(qū)域賦予標簽編號L = 1，對另一個溫度凸區(qū)域賦予標簽編號L = 2。
[0155]接下來，運算處理部3求取各標簽編號L的溫度凸區(qū)域的主軸方向。在本實施方式中，運算處理部3通過加權(quán)最小二乘法來求取分離地存在的各溫度凸區(qū)域的主軸方向。在圖15(b)的例子中，與圖中的直線Ql平行的方向是標簽編號L= I的溫度凸區(qū)域的主軸方向，與圖中的直線Q2平行的方向是標簽編號L = 2的溫度凸區(qū)域的主軸方向。
[0156]然后，運算處理部3按照各標簽編號L的每個溫度凸區(qū)域，求取該溫度凸區(qū)域的關(guān)于主軸方向的2次微分值。即，運算處理部3通過對各標簽編號L的溫度凸區(qū)域?qū)嵤┣笕≡摐囟韧箙^(qū)域的關(guān)于主軸方向的2次微分值的濾波處理，來求取各標簽編號L的溫度凸區(qū)域中的關(guān)于該溫度凸區(qū)域的主軸方向的2次微分值。例如，對于圖15(b)的標簽編號L =I的溫度凸區(qū)域，利用圖16(a)所示的2次微分濾波系數(shù)zK1, zK2, zU3, z2A, Z2i2, z2、3, Z3il,Z3、2，Z3、3，實施濾波處理，由此來求取溫度凸區(qū)域的關(guān)于主軸方向的2次微分值。在圖16(a)所示的例子中，Zki = -1, Zk2 = -1, Zk3 = O, Z2il = -1, Z2i2 = 6，Z2i3 = -1，Z3,! = O, Z3i2=-1, Z3i3 =-1o此外，對于圖15(b)的標簽編號L = 2的溫度凸區(qū)域，利用圖16(b)所示的2次微分濾波系數(shù)m
1、1，m1、2，m1、3，m2、l，m2、2，m2、3，m3、l，m3、2，m3、3， 實施濾波處理，由此來求取
溫度凸區(qū)域的關(guān)于主軸方向的2次微分值。在圖16(b)所示的例子中，mi l = -l，m1、2 = 0，
π?ι、3 — — I ?爪2、1 — _1， Π2 2 — 6，ΙΠ2 3 — — I ? 1?] — — I ? π?β 2 — O j Πβ 3 — — I ο
[0157]根據(jù)本實施方式的物體檢測裝置I以及物體檢測方法，與上述第I實施方式同樣，即使在檢測區(qū)域內(nèi)存在多個檢測對象物體的情況下，也能夠分離地檢測各檢測對象物體。而且，通過求取溫度凸區(qū)域(差分2值圖像C的值為I的區(qū)域所對應的區(qū)域)的關(guān)于主軸方向的2次微分值來生成2次微分2值圖像D，從而能夠更可靠地分離檢測多個檢測對象物體。
[0158]另外，在本實施方式中，各溫度凸區(qū)域的主軸方向不限于通過加權(quán)最小二乘法來求取，也可以通過主成分分析等來求取。此外，在I個溫度凸區(qū)域內(nèi)存在2個溫度成為極大值的位置的情況下，也可以將連接這些溫度成為極大值的2個位置的方向作為主軸方向。
[0159]本申請基于日本國專利申請2011-277550，其內(nèi)容應通過參照上述專利申請的說明書以及附圖而結(jié)果與本申請發(fā)明合為一體。此外，雖然本申請發(fā)明通過參照了附圖的實施方式而進行了充分的記載，但能夠進行各種變更或變形，這對于本領(lǐng)域技術(shù)人員是不言而喻的。因此，這種變更以及變形并未脫離本申請發(fā)明的范圍，應被解釋為包含在本申請發(fā)明的范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種物體檢測裝置，具備: 差分2值圖像生成部，其生成用規(guī)定的差分值用閾值對背景圖像與檢測對象圖像之間的差分值進行2值化而得到的差分2值圖像，所述背景圖像是表示檢測區(qū)域的溫度分布的圖像，并且是作為在所述檢測區(qū)域內(nèi)不存在檢測對象物體的基準的圖像，所述檢測對象圖像是表示所述檢測區(qū)域的溫度分布的圖像，并且是用于對所述檢測區(qū)域內(nèi)的檢測對象物體進行檢測的檢測對象的圖像； 2次微分2值圖像生成部，其生成將所述檢測對象圖像或?qū)λ鰴z測對象圖像進行平滑化所得的平滑圖像的2次微分值用規(guī)定的微分值用閾值進行2值化而得到的2次微分2值圖像；和 物體檢測部，其基于所述差分2值圖像和所述2次微分2值圖像之間的邏輯與，對檢測對象物體進行檢測。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的物體檢測裝置，其特征在于， 對溫度比所述檢測區(qū)域的背景的溫度更高的檢測對象物體進行檢測， 所述差分2值圖像生成部，將從所述檢測對象圖像中減去所述背景圖像而得到的差分值為所述差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將從所述檢測對象圖像中減去所述背景圖像而得到的差分值小于所述差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述差分2值圖像， 所述2次微分2值圖像生成部，將所述微分值用閾值設(shè)為O，將所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值小 于所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以下的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的物體檢測裝置，其特征在于， 對溫度比所述檢測區(qū)域的背景的溫度更低的檢測對象物體進行檢測， 所述差分2值圖像生成部，將從所述背景圖像中減去所述檢測對象圖像而得到的差分值為所述差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將從所述背景圖像中減去所述檢測對象圖像而得到的差分值小于所述差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述差分2值圖像， 所述2次微分2值圖像生成部，將所述微分值用閾值設(shè)為O，將所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值超過所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求1~3中任一項所述的物體檢測裝置，其特征在于， 所述2次微分2值圖像生成部，通過對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像實施拉普拉斯濾波處理，來求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值，并通過用所述微分值用閾值對通過實施該拉普拉斯濾波處理而求取的2次微分值進行2值化，來生成所述2次微分2值圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的物體檢測裝置，其特征在于， 所述2次微分2值圖像生成部，求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值,將這些在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方都小于所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以下的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求3所述的物體檢測裝置，其特征在于， 所述2次微分2值圖像生成部，求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值,將這些在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方都超過所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像。
7.根據(jù)權(quán)利要求2所述的物體檢測裝置，其特征在于， 所述2次微分2值圖像生成部， 根據(jù)所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的區(qū)域而應用不同的值作為所述微分值用閾值， 針對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像中、所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域，將所述微分值用閾值從O降低為負值，針對除此以外的區(qū)域，將所述微分值用閾值從O提高為正值。
8.根據(jù)權(quán)利要求3所述的物體檢測裝置，其特征在于， 所述2次微分2值圖像生成部， 根據(jù)所述檢測對象 圖像或所述平滑圖像的區(qū)域而應用不同的值作為所述微分值用閾值， 針對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像中的、所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域，將所述微分值用閾值從O提高為正值，針對除此以外的區(qū)域，將所述微分值用閾值從O降低為負值。
9.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的物體檢測裝置，其特征在于， 所述2次微分2值圖像生成部， 將所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域作為溫度凸區(qū)域，求取該溫度凸區(qū)域的主軸方向， 求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在與所述溫度凸區(qū)域的主軸方向所對應的方向上的2次微分值， 通過用所述微分值用閾值對該2次微分值進行2值化，從而生成所述2次微分2值圖像。
10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的物體檢測裝置，其特征在于， 所述2次微分2值圖像生成部， 在所述溫度凸區(qū)域分離地存在多個的情況下，求取這些各溫度凸區(qū)域的主軸方向， 在所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的所述各溫度凸區(qū)域所對應的區(qū)域中，求取在與該溫度凸區(qū)域的主軸方向所對應的方向上的2次微分值，并用所述微分值用閾值對該2次微分值進行2值化，由此來生成所述2次微分2值圖像。
11.一種物體檢測方法，包括如下步驟: 生成背景圖像的步驟，該背景圖像是基于對檢測區(qū)域的溫度分布進行檢測的溫度分布傳感器的輸出，來表示所述檢測區(qū)域的溫度分布的圖像，并且是作為在所述檢測區(qū)域內(nèi)不存在檢測對象物體的基準的圖像； 生成檢測對象圖像的步驟，該檢測對象圖像是基于所述溫度分布傳感器的輸出，來表示所述檢測區(qū)域的溫度分布的圖像，并且是用于對所述檢測區(qū)域內(nèi)的檢測對象物體進行檢測的檢測對象的圖像； 生成差分2值圖像的步驟，該差分2值圖像是用規(guī)定的差分值用閾值對所述背景圖像與所述檢測對象圖像之間的差分值進行2值化而得到的； 生成2次微分2值圖像的步驟，該2次微分2值圖像是將所述檢測對象圖像或?qū)λ鰴z測對象圖像進行平滑化所得的平滑圖像的2次微分值用規(guī)定的微分值用閾值進行2值化而得到的；和 基于所述差分2值圖像與所述2次微分2值圖像的邏輯與，對檢測對象物體進行檢測的步驟。
12.根據(jù)權(quán)利要求11所述的物體檢測方法，其特征在于， 所述物體檢測方法是對溫度比所述檢測區(qū)域的背景的溫度更高的檢測對象物體進行檢測的方法， 所述生成差分2值圖像的步驟，是將從所述檢測對象圖像中減去所述背景圖像而得到的差分值為所述差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將從所述檢測對象圖像中減去所述背景圖像而得到的差分值小于所述差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述差分2值圖像的步驟， 所述生成2次微分2值圖像的步驟，是將所述微分值用閾值設(shè)為O，將所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值小于所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以下的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像的步驟。
13.根據(jù)權(quán)利要求11所述的物體檢測方法，其特征在于， 所述物體檢測方法是對溫度比所述檢測區(qū)域的背景的溫度更低的檢測對象物體進行檢測的方法， 所述生成差分2值圖像的步驟，是將從所述背景圖像中減去所述檢測對象圖像而得到的差分值為所述差分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將從所述背景圖像中減去所述檢測對象圖像而得到的差分值小于所述差分值用閾值的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述差分2值圖像的步驟， 所述生成2次微分2值圖像的步驟，是將所述微分值用閾值設(shè)為O，將所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值超過所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閩值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值，由此來生成所述2次微分2值圖像的步驟。
14.根據(jù)權(quán)利要求11~13中任一項所述的物體檢測方法，其特征在于， 所述生成2次微分2值圖像的步驟包括: 通過對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像實施拉普拉斯濾波處理，來求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的2次微分值的步驟；和 用所述微分值用閾值對所求取的所述2次微分值進行2值化的步驟。
15.根據(jù)權(quán)利要求12所述的物體檢測方法，其特征在于， 所述生成2次微分2值圖像的步驟包括: 求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值的步驟；和將所求取的所述在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方都小于所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以下的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值的步驟。
16.根據(jù)權(quán)利要求13所述的物體檢測方法，其特征在于， 所述生成2次微分2值圖像的步驟包括: 求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值的步驟；和 將所求取的所述在水平方向上的2次微分值和在垂直方向上的2次微分值雙方都超過所述微分值用閾值的區(qū)域、或者在所述微分值用閾值以上的區(qū)域設(shè)為第I值，并且將除此以外的區(qū)域設(shè)為第2值的步驟。
17.根據(jù)權(quán)利要求12所述的物體檢測方法，其特征在于， 針對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像中、所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域的所述微分值用閾值，比針對除此以外的區(qū)域的所述微分值用閾值更低。
18.根據(jù)權(quán)利要求13所述的物體檢測方法，其特征在于， 針對所述檢測對象圖像或所述平滑圖像中、所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域及其鄰近的區(qū)域所對應的區(qū)域的所述微分值用閾值，比針對除此以外的區(qū)域的所述微分值用閾值更高。
19.根據(jù)權(quán)利要求12或13所述的物體檢測方法，其特征在于， 所述生成2次微分2值圖像的步驟包括: 將所述差分2值圖像的值為第I值的區(qū)域作為溫度凸區(qū)域，求取該溫度凸區(qū)域的主軸方向的步驟； 求取所述檢測對象圖像或所述平滑圖像在與所述溫度凸區(qū)域的主軸方向所對應的方向上的2次微分值的步驟；和 用所述微分值用閾值對所求取的所述2次微分值進行2值化的步驟。
20.根據(jù)權(quán)利要求19所述的物體檢測方法，其特征在于， 所述求取所述主軸方向的步驟是在所述溫度凸區(qū)域分離地存在多個的情況下，求取這些各溫度凸區(qū)域的主軸方向的步驟， 所述求取所述2次微分值的步驟是在所述檢測對象圖像或所述平滑圖像的所述各溫度凸區(qū)域所對應的區(qū)域中，求取在與該溫度凸區(qū)域的主軸方向所對應的方向上的2次微分值的步驟。
【文檔編號】G06T7/20GK103999127SQ201280061812
【公開日】2014年8月20日 申請日期:2012年12月11日 優(yōu)先權(quán)日:2011年12月19日
【發(fā)明者】野坂健一郎 申請人:松下電器產(chǎn)業(yè)株式會社