專利名稱：圖像處理系統(tǒng)、圖像處理方法、以及存儲程序的介質(zhì)的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像處理系統(tǒng)、圖像處理方法、以及存儲程序的計算機可讀取介 質(zhì)。本申請與下列的日本申請有關(guān)，是主張來自下列的日本申請的優(yōu)先權(quán)的申請。關(guān)于認 可通過參照文獻而加入的指定國，將下列申請所記載的內(nèi)容通過參照而加入本申請中來作 為本申請的一部分。1.日本特愿2008-100541，申請日2008年4月8日
背景技術(shù)：
已知一種信息處理系統(tǒng)，能夠?qū)⒃谂臄z預(yù)定的區(qū)域的同時拍攝其區(qū)域內(nèi)的運動物 體，作為其結(jié)果所獲得的圖像中用戶所要求的圖像容易地進行重放(比如，參照專利文獻 1)。另外，還有用于記錄在監(jiān)視區(qū)域出入的人物的影像數(shù)據(jù)的監(jiān)視記錄裝置也為公知(比 如，參照專利文獻2)。另外，公知的還有獲得與低分辨率的整體圖像同步的高分辨率的部分 圖像的追蹤影像監(jiān)視裝置(比如，參照專利文獻3)。專利文獻專利文獻1日本專利公開2006-245649號公報專利文獻2日本專利公開2006-217070號公報專利文獻3日本專利公開2006-033793號公報根據(jù)上述專利文獻的技術(shù)，將最佳鏡頭圖像等局部圖像重疊到影像而顯示?？墒?， 如果局部圖像的大小不同的話，就只能僅僅將局部圖像原狀重疊于影像等進行顯示，變成 了對于監(jiān)視者來說非常難以目視辨認的圖像。

發(fā)明內(nèi)容
因此，在本發(fā)明的1個側(cè)面中，以提供能夠解決上述的課題的圖像處理系統(tǒng)、圖像 處理方法、和存儲程序的計算機可讀取的介質(zhì)為目的。該目的通過權(quán)利要求中的獨立權(quán)利 要求記載的特征的組合而達成。另外從屬權(quán)利要求規(guī)定了本發(fā)明的更有利的具體例。為了解決上述課題，根據(jù)本發(fā)明的第1方式，提供圖像處理系統(tǒng)，其具有取得動 態(tài)圖像的圖像獲取部；取得表示動態(tài)圖像所包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的 位置的信息的特征區(qū)域信息獲取部；以及根據(jù)特征區(qū)域信息獲取部所取得的信息表示的位 置，將多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含的特征區(qū)域的圖像分別縮小或放大，分別生成大 體上大小相同的顯示圖像的圖像生成部。根據(jù)本發(fā)明的第2方式，提供圖像處理方法，該方法包括以下步驟取得動態(tài)圖像 的圖像取得步驟；取得表示動態(tài)圖像所包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的位置 的信息的特征區(qū)域信息取得步驟；以及根據(jù)特征區(qū)域信息獲取部所取得的信息表示的位 置，將多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含的特征區(qū)域的圖像分別縮小或放大，生成大體上 大小相同的顯示圖像的圖像生成步驟。根據(jù)本發(fā)明的第3方式，提供存儲圖像處理系統(tǒng)用的程序的計算機可讀取介質(zhì)，該程序使計算機作為以下部分而發(fā)揮功能取得動態(tài)圖像的圖像獲取部；取得表示動態(tài)圖 像包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的位置的信息的特征區(qū)域信息獲取部；以及 根據(jù)特征區(qū)域信息獲取部所取得的信息表示的位置，將多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含 的特征區(qū)域的圖像分別縮小或放大，生成大體上大小相同的顯示圖像的圖像生成部。根據(jù)本發(fā)明的第4方式，提供圖像處理系統(tǒng)，其具有取得動態(tài)圖像的圖像獲取 部；取得表示動態(tài)圖像包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的位置的信息的特征區(qū) 域信息獲取部；以及根據(jù)特征區(qū)域信息獲取部所取得的信息表示的位置，生成在大體上相 同的位置顯示多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含的特征區(qū)域的圖像的各個圖像的顯示圖 像的圖像生成部。根據(jù)本發(fā)明的第5方式，提供圖像處理方法，其具有取得動態(tài)圖像的圖像取得步 驟；取得表示動態(tài)圖像包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的位置的信息的特征區(qū) 域信息取得步驟；以及根據(jù)在特征區(qū)域信息取得階段所取得的信息表示的位置，生成在大 體上相同的位置顯示多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含的特征區(qū)域的圖像的各個圖像的 顯示圖像的圖像生成步驟。根據(jù)本發(fā)明的第6方式，提供與存儲圖像處理系統(tǒng)用的程序的計算機可讀取的介 質(zhì)，該程序使計算機作為如下部分而發(fā)揮功能取得動態(tài)圖像的圖像獲取部；取得表示動 態(tài)圖像包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的位置的信息的特征區(qū)域信息獲取部； 以及根據(jù)特征區(qū)域信息獲取部所取得的信息表示的位置，生成在大體上相同的位置顯示多 個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含的特征區(qū)域的圖像的各個圖像的顯示圖像的圖像生成部。此外，上述發(fā)明的概要并未列舉出本發(fā)明的全部必要特征。另外，這些特征群的變 形也能夠構(gòu)成本發(fā)明。


圖1是表示與一個實施方式有關(guān)的圖像處理系統(tǒng)10的一個例子的圖。圖2是表示圖像處理裝置120的模塊結(jié)構(gòu)的一個例子的圖。圖3是表示壓縮部230的模塊結(jié)構(gòu)的一個例子的圖。圖4是表示圖像處理裝置170的模塊結(jié)構(gòu)的一個例子的圖。圖5是表示壓縮部230的其它模塊結(jié)構(gòu)的一個例子的圖。圖6是表示由攝像裝置100所得到的攝像動態(tài)圖像的一個例子的圖。圖7是表示特征區(qū)域或者背景區(qū)域中的灰度值的柱狀圖700的一個例子的圖。圖8是表示灰度變換用的變換曲線的一個例子的圖。圖9是表示壓縮控制部210按照每個區(qū)域選擇壓縮參數(shù)的選擇方法的一個例子的 圖。圖10是表示運動矢量檢索范圍的一個例子的圖。圖11是表示檢索區(qū)域?qū)挾葘ξ恢貌畲笮〉囊来嫘缘囊粋€例子的圖。圖12是表示特征區(qū)域內(nèi)的部分區(qū)域的重要性水平的圖。圖13是表示基于顯示裝置180的顯示例的圖。圖14是表示其它結(jié)構(gòu)中的圖像處理裝置170的模塊結(jié)構(gòu)的一個例子的圖。圖15是表示人臉中的特征點的一個例子的圖。
圖16是示意性地表示改變加權(quán)系數(shù)b時的臉形狀變化的一個例子的圖。圖17是表示將樣本圖像變換為平均臉形狀而得到的圖像的一個例子的圖。圖18是示意性地表示改變加權(quán)系數(shù)q時的像素值的變化的一個例子的圖。圖19是以表格形式表示由模型保存部350所保存的模型的一個例子的圖。圖20是表示與其它實施方式有關(guān)的圖像處理系統(tǒng)20的一個例子的圖。圖21是表示圖像處理裝置120以及圖像處理裝置170的硬件結(jié)構(gòu)的一個例子的 圖。附圖標記的說明10圖像處理系統(tǒng)，20圖像處理系統(tǒng)，100攝像裝置，102攝像部，104攝像圖像壓縮 部，Iio通信網(wǎng)絡(luò)，120圖像處理裝置，130人物，140移動體，150監(jiān)視對象空間，160空間， 170圖像處理裝置，175圖像DB，180顯示裝置，201壓縮圖像獲取部，202壓縮動態(tài)圖像解壓 縮部，203特征區(qū)域檢測部，204畫質(zhì)獲取部，205條件獲取部，206對應(yīng)處理部，207輸出部， 208輸出圖像數(shù)獲取部，209閾值獲取部，210壓縮控制部，212特征區(qū)域規(guī)定部，214位置差 計算部，216檢索區(qū)域決定部，230壓縮部，232圖像分割部，234固定值化部，236壓縮處理 部，240圖像變換單元，241圖像變換部，250圖像獲取部，262分辨率決定部，264灰度數(shù)決 定部，266色數(shù)決定部，268動態(tài)范圍決定部，301圖像獲取部，302對應(yīng)解析部，310解壓縮 控制部，320解壓縮部，322解碼器，332圖像放大部，330合成部，340輸出部，350模型保存 部，360特征區(qū)域信息獲取部，370特征區(qū)域選擇部，372照明條件規(guī)定部，374方向規(guī)定部， 376相關(guān)值獲取部，380圖像生成部，390指示獲取部，510畫質(zhì)變換部，520差分處理部，522 階層間差分處理部，530編碼部，532編碼器，600攝像圖像，601頭部區(qū)域，602體部區(qū)域，603 移動體區(qū)域，610攝像圖像，611頭部區(qū)域，612體部區(qū)域，620攝像圖像，621頭部區(qū)域，622 體部區(qū)域，630攝像圖像，631頭部區(qū)域，632體部區(qū)域，700柱狀圖，710特性長，810變換曲 線，820變換曲線，804圖像處理部，1000攝像圖像，1010特征區(qū)域，1020區(qū)域，1100線，1200 頭部區(qū)域，1210眼部區(qū)域，1212眼區(qū)域，1214眉區(qū)域，1220 口區(qū)域，1230鼻子區(qū)域，1240耳 朵區(qū)域，1300動態(tài)圖像區(qū)域，1301關(guān)注圖像區(qū)域，1310頭部區(qū)域，1311頭部圖像，1505 CPU, 1510 ROM, 1520 RAM，1530通信接口，1540硬盤驅(qū)動器，1550軟盤驅(qū)動器，1560 CD-ROM驅(qū)動 器，1570輸入輸出芯片，1575圖像控制器，1580顯示設(shè)備，1582主控制器，1584輸入輸出控 制器，1590軟盤，1595 CD-ROM，1598網(wǎng)絡(luò)通信設(shè)備
具體實施例方式下面通過發(fā)明的實施方式來說明本發(fā)明的(一)側(cè)面，但是以下的實施方式并不 限定權(quán)利要求所涉及的發(fā)明。另外，在實施方式中所說明的特征組合并非全部都是發(fā)明的 解決手段所必須的。圖1表示與一個實施方式有關(guān)的圖像處理系統(tǒng)10的一個例子。如下面所說明，圖像處理系統(tǒng)10能夠作為監(jiān)視系統(tǒng)而工作。圖像處理系統(tǒng)10具備拍攝監(jiān)視對象空間150的多個攝像裝置100a-d(以下統(tǒng)稱為攝像裝置100)、對由攝像裝置100所拍攝的攝像圖像進行處理的圖像處理裝置120、通信 網(wǎng)絡(luò)110、圖像處理裝置170、圖像DB 175、以及多個顯示裝置180a_d (以下統(tǒng)稱為顯示裝置 180)。圖像處理裝置170以及顯示裝置180設(shè)在有別于監(jiān)視對象空間150的空間160中。
攝像裝置IOOa具有攝像部102a以及攝像圖像壓縮部104a。攝像部102a通過連 續(xù)對監(jiān)視對象空間150拍攝來拍攝出多個攝像圖像。此外，由攝像部102a所得到的攝像圖 像可以是RAW形式的攝像圖像。攝像圖像壓縮部104a使由攝像部102a所拍攝的RAW形式 的攝像圖像同步，根據(jù)MPEG編碼等來壓縮包含同步而得到的多個攝像圖像的攝像動態(tài)圖 像，從而生成攝像動態(tài)圖像數(shù)據(jù)。由此，攝像裝置IOOa對拍攝監(jiān)視對象空間150所得到的 攝像動態(tài)圖像進行編碼來生成攝像動態(tài)圖像數(shù)據(jù)。攝像裝置IOOa將該攝像動態(tài)圖像數(shù)據(jù) 輸出到圖像處理裝置120中。此外，攝像裝置100b、攝像裝置IOOc以及攝像裝置IOOd分別具有與攝像裝置 IOOa相同的結(jié)構(gòu)，因此，省略攝像裝置100b、攝像裝置IOOc以及攝像裝置IOOd的各結(jié)構(gòu)要 素的說明。由此，圖像處理裝置120從多個攝像裝置100的各個裝置中分別獲取分別由多 個攝像裝置100生成的攝像動態(tài)圖像數(shù)據(jù)。而且，圖像處理裝置120通過對由攝像裝置100所獲取的攝像動態(tài)圖像數(shù)據(jù)進行 解碼來獲取攝像動態(tài)圖像。圖像處理裝置120從包含在所獲取的攝像動態(tài)圖像中的多個攝 像圖像的各個攝影圖像中，分別檢測如拍攝人物130的區(qū)域、拍攝車輛等移動物體140的區(qū) 域等那樣特征種類不同的多個特征區(qū)域。而且，圖像處理裝置120以與特征種類相對應(yīng)的 強度來壓縮特征區(qū)域的圖像，并且以強于壓縮各個特征區(qū)域的圖像的壓縮強度的強度來壓 縮特征區(qū)域以外的區(qū)域的圖像。此外，圖像處理裝置120將攝像圖像中的各特征區(qū)域的圖像變換為與特征區(qū)域的 特征種類相對應(yīng)的色數(shù)以及/或者灰度數(shù)的圖像。另外，在計算幀間壓縮中的運動矢量的 情況下，多個攝像圖像之間的類似特征區(qū)域的位置差越大，圖像處理裝置120使用于計算 運動矢量的運動矢量檢索范圍越寬廣。此外，圖像處理裝置120生成特征區(qū)域信息，該特征區(qū)域信息包含用于規(guī)定從攝 像圖像檢測到的特征區(qū)域的信息。而且，圖像處理裝置120將特征區(qū)域信息附帶于壓縮動 態(tài)圖像數(shù)據(jù)中，通過通信網(wǎng)絡(luò)110發(fā)送給圖像處理裝置170。圖像處理裝置170從圖像處理裝置120中接收對應(yīng)有特征區(qū)域信息的壓縮動態(tài)圖 像數(shù)據(jù)。而且，圖像處理裝置170使用相對應(yīng)的特征區(qū)域信息來解壓縮所接收的壓縮動態(tài) 圖像數(shù)據(jù)從而生成顯示用動態(tài)圖像，并將所生成的顯示用動態(tài)圖像提供給顯示裝置180。此 外，此時圖像處理裝置170可以生成以相同大小顯示特征區(qū)域圖像的顯示用動態(tài)圖像。而 且，顯示裝置180顯示由圖像處理裝置170提供的顯示用動態(tài)圖像。另外，圖像處理裝置170也可以與對應(yīng)于壓縮動態(tài)圖像數(shù)據(jù)的特征區(qū)域信息相對 應(yīng)，將該壓縮動態(tài)圖像數(shù)據(jù)記錄在圖像DB 175中。此外，圖像DB 175可以具有硬盤等非易 失性記錄介質(zhì)，可以將壓縮動態(tài)圖像數(shù)據(jù)和特征區(qū)域信息保持在該記錄介質(zhì)中。而且，圖像處理裝置170也可以根據(jù)來自顯示裝置180的請求，從圖像DB 175中 讀出壓縮動態(tài)圖像數(shù)據(jù)和特征區(qū)域信息，通過利用特征區(qū)域信息來解壓縮所讀出的壓縮動 態(tài)圖像數(shù)據(jù)從而生成顯示用動態(tài)圖像，并提供給顯示裝置180。此外，特征區(qū)域信息可以是包含特征區(qū)域的位置、特征區(qū)域的大小、特征區(qū)域的數(shù) 量、識別被檢測出特征區(qū)域的攝像圖像的識別信息等的文本數(shù)據(jù)、或者對該文本數(shù)據(jù)進行 壓縮、加密等處理的數(shù)據(jù)。而且，圖像處理裝置170根據(jù)特征區(qū)域信息所包含的特征區(qū)域的 位置、特征區(qū)域的大小、特征區(qū)域的數(shù)量等來規(guī)定滿足各種檢索條件的攝像圖像。而且，圖像處理裝置170可以對所規(guī)定的攝像圖像進行解碼，并提供給顯示裝置180。由此，根據(jù)圖像處理系統(tǒng)10，與動態(tài)圖像對應(yīng)而記錄特征區(qū)域，因此能夠使其高速 地檢索、提示動態(tài)圖像中符合預(yù)定條件的攝像圖像群。另外，根據(jù)圖像處理系統(tǒng)10，能夠只 對符合預(yù)定條件的攝像圖像群進行解碼，因此能夠當即響應(yīng)重放指示快速地顯示符合預(yù)定 條件的部分動態(tài)圖像。圖2表示圖像處理裝置120的模塊結(jié)構(gòu)的一個例子。圖像處理裝置120具備圖像 獲取部250、畫質(zhì)獲取部204、條件獲取部205、輸出圖像數(shù)獲取部208、閾值獲取部209、特征 區(qū)域檢測部203、壓縮控制部210、壓縮部230、對應(yīng)處理部206、以及輸出部207。圖像獲取 部250具有壓縮圖像獲取部201和壓縮動態(tài)圖像解壓縮部202。壓縮圖像獲取部201獲取被壓縮的動態(tài)圖像。具體地說，壓縮圖像獲取部201獲 取由攝像裝置100所生成的被編碼的攝像動態(tài)圖像數(shù)據(jù)。壓縮動態(tài)圖像解壓縮部202解壓 縮由壓縮圖像獲取部201所獲取的攝像動態(tài)圖像數(shù)據(jù)，生成包含在攝像動態(tài)圖像中的多個 攝像圖像。具體地說，壓縮動態(tài)圖像解壓縮部202對由壓縮圖像獲取部201所獲取的被編 碼的攝像動態(tài)圖像數(shù)據(jù)進行解碼，生成包含在攝像動態(tài)圖像中的多個攝像圖像。此外，包含 在攝像動態(tài)圖像中的攝像圖像可以是幀圖像和場圖像。由此，圖像獲取部250獲取由多個 攝像裝置100中的各個攝像裝置拍攝的多個動態(tài)圖像。此外，本實施方式中的攝像圖像是本發(fā)明中的動態(tài)圖像構(gòu)成圖像的一個例子，除 了攝像圖像之外，圖像處理裝置120和圖像處理裝置170還可以處理靜態(tài)圖像等簡單圖像。將通過壓縮動態(tài)圖像解壓縮部202而得到的多個攝像圖像提供給特征區(qū)域檢測 部203和壓縮部230。特征區(qū)域檢測部203從包含多個攝像圖像的動態(tài)圖像中檢測特征區(qū) 域。具體地說，特征區(qū)域檢測部203從多個攝像圖像的各個攝像圖像中檢測特征區(qū)域。此 外，上述中的攝像動態(tài)圖像可以是以下說明中的動態(tài)圖像的一個例子。例如，特征區(qū)域檢測部203將在動態(tài)圖像中圖像內(nèi)容變化的圖像區(qū)域檢測作為特 征區(qū)域。例如，特征區(qū)域檢測部203將包含符合預(yù)定的條件的目標的區(qū)域檢測作為特征區(qū) 域。具體地說，條件獲取部205獲取包含在特征區(qū)域中的目標應(yīng)該符合的條件。而且，特征 區(qū)域檢測部203將包含符合由條件獲取部205所獲取的條件的目標的區(qū)域檢測作為特征區(qū) 域。具體地說，特征區(qū)域檢測部203可以將包含運動目標的圖像區(qū)域檢測作為特征區(qū) 域檢測出來。此外，特征區(qū)域檢測部203可以從多個攝像圖像的各個攝像圖像中檢測出特 征種類不同的多個特征區(qū)域。此外，所謂的特征種類，可以把如人物和移動物體等那樣的目 標種類作做為指標。目標種類可以是根據(jù)目標的形狀或者目標的顏色的一致性來決定。由 此，特征區(qū)域檢測部203可以從多個攝像圖像中檢測出所包含的目標的種類不同的多個特 征區(qū)域。此外，條件獲取部205可以獲取表示包含在特征區(qū)域中的目標應(yīng)該符合的形狀的 條件。而且，特征區(qū)域檢測部203可以將包含符合由條件獲取部205所獲取的條件所示形 狀的目標的區(qū)域檢測作為特征區(qū)域。具體地說，特征區(qū)域檢測部203可以分別從多個攝像 圖像的各個攝像圖像中提取以預(yù)定的一致度以上的一致度與預(yù)定的形狀圖案一致的目標， 并檢測出包括所提取的目標的攝像圖像中的區(qū)域作為特征種類相同的特征區(qū)域。此外，形 狀圖案可以按照每個特征種類規(guī)定多個。另外，作為形狀圖案的一個例子，可以示例出人物的臉形狀圖案。此外，還可以指定多個人物的每個不同的臉的圖案。由此，特征區(qū)域檢測部 203能夠檢測出分別包含不同的人物的不同區(qū)域而作為不同的特征區(qū)域。由此，特征區(qū)域 檢測部203可以將包含預(yù)定形狀的目標的區(qū)域檢測作為特征區(qū)域。此外，除了上述的人物 的臉之外，特征區(qū)域檢測部203還能夠?qū)宋锏念^部或者人物的手等人體的一部分部 位、或者人體以外的活體中至少局部部位的區(qū)域作為特征區(qū)域檢測。此外，活體包含如活體 內(nèi)部的腫瘤組織或者血管等那樣存在于活體內(nèi)部的規(guī)定組織。除此之外，除了活體之外，特 征區(qū)域檢測部203還可以將拍攝有貨幣、銀行卡等卡片、車輛、或者車輛牌照的區(qū)域作為特 征區(qū)域而檢測出來。另外，除了基于模板匹配等的圖案匹配之外，特征區(qū)域檢測部203還能夠根據(jù)基 于例如日本特開2007-188419號公報所述的機械學(xué)習(xí)(例如AdaBoost)等的學(xué)習(xí)結(jié)果來檢 測特征區(qū)域。例如，使用從預(yù)定的被攝體圖像中提取的圖像特征量、以及從預(yù)定的被攝體以 外的被攝體圖像中提取的圖像特征量，學(xué)習(xí)從預(yù)定的被攝體的圖像中提取的圖像特征量的 特征。而且，特征區(qū)域檢測部203可以將提取了具有符合該學(xué)習(xí)的特征的特征的圖像特征 量的區(qū)域檢測作為特征區(qū)域。由此，特征區(qū)域檢測部203能夠?qū)⑴臄z預(yù)定的被攝體的區(qū)域 檢測作為特征區(qū)域。如以上所說明，特征區(qū)域檢測部203從包含在多個動態(tài)圖像的各個動態(tài)圖像中的 多個攝像圖像中檢測多個特征區(qū)域。而且，特征區(qū)域檢測部203將表示檢測到的特征區(qū)域 的信息提供給壓縮控制部210。此外，所謂表示特征區(qū)域的信息，包含表示特征區(qū)域位置的 特征區(qū)域坐標信息、表示特征區(qū)域種類的種類信息、以及識別檢測到的特征區(qū)域的攝像動 態(tài)圖像的信息。壓縮控制部210具有特征區(qū)域規(guī)定部212、位置差計算部214、檢索區(qū)域決定部 216、分辨率決定部262、灰度數(shù)決定部264、色數(shù)決定部266、以及動態(tài)范圍決定部268。特 征區(qū)域規(guī)定部212規(guī)定在包含于動態(tài)圖像中的多個攝像圖像之間相關(guān)性高的特征區(qū)域。位 置差計算部214計算由特征區(qū)域規(guī)定部212所規(guī)定的相關(guān)性高的特征區(qū)域之間的位置差。而且，檢索區(qū)域決定部216決定運動矢量檢索區(qū)域，位置差大小越小，所決定的運 動矢量檢索區(qū)域越狹窄。具體地說，位置差大小越小，檢索區(qū)域決定部216將計算用于壓縮 包含在攝像圖像中的特征區(qū)域中的圖像時的運動矢量的運動矢量檢索區(qū)域決定得越狹窄。 此外，特征區(qū)域規(guī)定部212及位置差計算部214、以及檢索區(qū)域決定部216的動作的具體例 子將在后面說明。壓縮控制部210根據(jù)表示從特征區(qū)域檢測部203獲取的特征區(qū)域的信息，控制根 據(jù)特征區(qū)域基于壓縮部230的動態(tài)圖像的壓縮處理。例如，壓縮部230通過使包含在動態(tài)圖 像中的攝像圖像中的特征區(qū)域以外的區(qū)域的分辨率低分辨率化來壓縮攝像圖像。由此，壓 縮部230以與重要性相應(yīng)的強度來壓縮攝像圖像中的各圖像區(qū)域的各個圖像區(qū)域。此外， 壓縮控制部210將表示由檢索區(qū)域決定部216所決定的運動矢量檢索區(qū)域的信息提供給壓 縮部230。而且，壓縮部230使用通過在由檢索區(qū)域決定部216所決定的運動矢量檢索區(qū)域 內(nèi)進行檢索而算出的運動矢量來壓縮動態(tài)圖像。此外，關(guān)于壓縮部230更具體的內(nèi)部的壓 縮動作，將在后面說明。此外，特征區(qū)域規(guī)定部212將圖像內(nèi)容的一致性大于預(yù)定值的特征區(qū)域規(guī)定作為 相關(guān)性高的特征區(qū)域。例如，特征區(qū)域規(guī)定部212將多個攝像圖像間的特征區(qū)域的圖像的差分值小于預(yù)定值的特征區(qū)域規(guī)定作為相關(guān)性高的特征區(qū)域。此外，閾值獲取部209可以 從圖像處理裝置120的外部獲取特征區(qū)域中的圖像內(nèi)容的一致性的閾值。而且，特征區(qū)域 規(guī)定部212可以將圖像內(nèi)容的一致性大于該閾值的特征區(qū)域規(guī)定作為相關(guān)性高的特征區(qū) 域。除此之外，特征區(qū)域規(guī)定部212也可以將大小的一致性大于預(yù)定值的特征區(qū)域規(guī)定作 為相關(guān)性高的特征區(qū)域。例如，閾值獲取部209從圖像處理裝置120的外部獲取特征區(qū)域 中的大小的一致性的閾值。而且，特征區(qū)域規(guī)定部212將大小的一致性大于該閾值的特征 區(qū)域規(guī)定作為相關(guān)性高的特征區(qū)域。除此之外，特征區(qū)域規(guī)定部212可以將關(guān)于攝像圖像中的特征區(qū)域的位置具有大 于預(yù)定值的相關(guān)性的特征區(qū)域規(guī)定作為相關(guān)性高的特征區(qū)域。具體地說，特征區(qū)域規(guī)定部 212可以將關(guān)于在多個攝像圖像之間的特征區(qū)域的位置變化具有大于預(yù)定值的相關(guān)性的特 征區(qū)域規(guī)定作為相關(guān)性高的特征區(qū)域。另外，更具體地說，特征區(qū)域規(guī)定部212可以將關(guān)于 在多個攝像圖像之間的特征區(qū)域的位置的移動方向具有大于預(yù)定值的相關(guān)性的特征區(qū)域 規(guī)定作為相關(guān)性高的特征區(qū)域。除此之外，特征區(qū)域規(guī)定部212可以將關(guān)于在多個攝像圖 像之間的特征區(qū)域的位置的移動速度具有大于預(yù)定值的相關(guān)性的特征區(qū)域規(guī)定作為相關(guān) 性高的特征區(qū)域。此外，閾值獲取部209可以從圖像處理裝置120的外部獲取關(guān)于特征區(qū) 域的位置的相關(guān)值的閾值。而且，特征區(qū)域規(guī)定部212可以將關(guān)于動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的 特征區(qū)域的位置具有大于該閾值的相關(guān)值的特征區(qū)域規(guī)定作為相關(guān)性高的特征區(qū)域。此外，位置差計算部214計算在通過幀間預(yù)測壓縮的攝像圖像和成為預(yù)測圖像源 的攝像圖像之間相關(guān)性高的特征區(qū)域的位置差。例如，位置差計算部214計算在作為I幀處 理的攝像圖像和作為P幀處理的攝像圖像之間相關(guān)性高的特征區(qū)域的位置差。除此之外， 位置差計算部214可以計算在作為I幀或者P幀處理的攝像圖像和作為P幀處理的攝像圖 像之間、或者作為I幀或者P幀處理的攝像圖像和作為B幀處理的攝像圖像之間相關(guān)性高 的特征區(qū)域的位置差。此外，在特征區(qū)域檢測部203從攝像圖像中檢測多個特征區(qū)域的情況下，特征區(qū) 域規(guī)定部212對由特征區(qū)域檢測部203從攝像圖像檢測的多個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域規(guī) 定相關(guān)性高的特征區(qū)域。而且，位置差計算部214對由特征區(qū)域檢測部203從攝像圖像中 檢測的多個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域計算位置差。而且，檢索區(qū)域決定部216決定運動矢 量檢索范圍，對由特征區(qū)域檢測部203從攝像圖像檢測的多個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域計 算的位置差的最大值越小，所決定的運動矢量檢索范圍越狹窄。此外，檢索區(qū)域決定部216 也可以是對由特征區(qū)域檢測部203從攝像圖像中檢測的多個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域計 算出的位置差的平均值越小，選擇越狹窄的運動矢量檢索范圍。由此，檢索區(qū)域決定部216根據(jù)特征區(qū)域的運動量來限定運動矢量檢索范圍。因 此，壓縮部230能夠高速地算出運動矢量，能夠快速地向圖像處理裝置170提供壓縮動態(tài)圖像。此外，分辨率決定部262根據(jù)多個特征區(qū)域的特征種類來決定多個特征區(qū)域的各 個特征區(qū)域中的分辨率。另外，灰度數(shù)決定部264根據(jù)多個特征區(qū)域的特征種類來決定多 個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域中的像素值的灰度數(shù)。例如，灰度數(shù)決定部264根據(jù)多個特征 區(qū)域的圖像中的灰度值的頻度分布，對多個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域決定由后述的圖像變 換部241變換而得到的圖像中的灰度數(shù)。
另外，色數(shù)決定部266根據(jù)多個特征區(qū)域的特征種類來決定表現(xiàn)多個特征區(qū)域的 各個特征區(qū)域中的像素值的色數(shù)。例如，色數(shù)決定部266可以根據(jù)多個特征區(qū)域的圖像中 的顏色的頻度分布，對多個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域決定由圖像變換部241變換而得到的 圖像中的色數(shù)。另外，動態(tài)范圍決定部268根據(jù)多個特征區(qū)域的特征種類來決定多個特征區(qū)域的 各個特征區(qū)域中的圖像的動態(tài)范圍。例如，動態(tài)范圍決定部268根據(jù)多個特征區(qū)域的圖像 中的灰度值的頻度分布，對多個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域決定由圖像變換部241變換而得 到圖像中的動態(tài)范圍。此外，分辨率決定部262、灰度數(shù)決定部264、色數(shù)決定部266、以及動 態(tài)范圍決定部268進一步分別決定背景區(qū)域中的分辨率、灰度數(shù)、色數(shù)、以及動態(tài)范圍。此外，上述的分辨率、灰度數(shù)、色數(shù)以及動態(tài)范圍可以是從圖像處理裝置120的外 部進行指定。具體地說。畫質(zhì)獲取部204與特征區(qū)域的特征相對應(yīng)而獲取分辨率、灰度數(shù)、 色數(shù)以及動態(tài)范圍中的至少任意一個。而且，分辨率決定部262可以將多個特征區(qū)域的各 個特征區(qū)域中的分辨率決定為與特征區(qū)域的特征種類相對應(yīng)而由畫質(zhì)獲取部204獲取的 分辨率。另外，灰度數(shù)決定部264可以將多個特征區(qū)域的各個中的灰度數(shù)決定為與特征區(qū) 域的特征種類相對應(yīng)而由畫質(zhì)獲取部204獲取的灰度數(shù)。另外，色數(shù)決定部266可以將多 個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域中的色數(shù)決定為與特征區(qū)域的特征種類相對應(yīng)而由畫質(zhì)獲取 部204獲取的色數(shù)。另外，動態(tài)范圍決定部268可以將多個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域中的 分辨率決定為與特征區(qū)域的特征種類相對應(yīng)而由畫質(zhì)獲取部204獲取的動態(tài)范圍。表示由分辨率決定部262決定的分辨率、由灰度數(shù)決定部264決定的灰度數(shù)、由色 數(shù)決定部266決定的色數(shù)、以及由動態(tài)范圍決定部268決定的動態(tài)范圍的信息，提供給壓縮 部230。壓縮部230通過將攝像圖像中的各區(qū)域的圖像變換為這些分辨率、灰度數(shù)、色數(shù)、以 及動態(tài)范圍的圖像，壓縮攝像圖像。此外，輸出圖像數(shù)獲取部208從圖像處理裝置120的外部獲取應(yīng)該與特征區(qū)域的 特征相對應(yīng)而輸出的攝像圖像的數(shù)量。例如，在圖像處理裝置120輸出由多個攝像裝置100 中的一部分攝像裝置100拍攝的攝像圖像的情況下，輸出圖像數(shù)獲取部208與特征區(qū)域的 特征相對應(yīng)而從圖像處理裝置120的外部獲取應(yīng)該從輸出部207輸出攝像圖像的攝像裝置 100的數(shù)量。輸出圖像數(shù)獲取部208獲取的數(shù)量提供給壓縮部230。壓縮部230按照每個 特征區(qū)域選擇由圖像獲取部250提供的攝像圖像中由輸出圖像數(shù)獲取部208提供的數(shù)量的 攝像圖像并進行壓縮。由此，輸出部207能夠輸出與多個特征區(qū)域的特征相對應(yīng)而由輸出 圖像數(shù)獲取部208獲取的數(shù)量的特征區(qū)域內(nèi)圖像，該特征區(qū)域內(nèi)圖像是從攝像圖像中的多 個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域中生成的。對應(yīng)處理部206將規(guī)定從攝像圖像檢測到的特征區(qū)域的信息對應(yīng)到攝像圖像中。 具體地說，對應(yīng)處理部206將規(guī)定從攝像圖像檢測到的特征區(qū)域的信息對應(yīng)到作為動態(tài)圖 像構(gòu)成圖像包含攝像圖像的壓縮動態(tài)圖像。而且，輸出部207將由對應(yīng)處理部206對應(yīng)特 征區(qū)域的壓縮動態(tài)圖像輸出到圖像處理裝置170。而且，輸出部207將從圖像處理裝置120獲取的壓縮動態(tài)圖像記錄在圖像DB 175 中。由此，輸出部207將由特征區(qū)域檢測部203檢測的表示多個特征區(qū)域位置的信息的各 個信息，與識別檢測到特征區(qū)域的攝像圖像的信息相對應(yīng)而記錄在圖像DB 175中。圖3表示壓縮部230的模塊結(jié)構(gòu)的一個例子。壓縮部230具有圖像分割部232、多個固定值化部234a-c(以下有時統(tǒng)稱為固定值化部234)、包含多個圖像變換部241a_d(以 下統(tǒng)稱為圖像變換部241)的圖像變換單元240、以及多個壓縮處理部236a-d(以下有時統(tǒng) 稱為壓縮處理部236)。圖像分割部232從圖像獲取部250中獲取多個攝像圖像。而且，圖像分割部232將 多個攝像圖像分割為特征區(qū)域和特征區(qū)域以外的背景區(qū)域。具體地說，圖像分割部232將 多個攝像圖像分割為多個特征區(qū)域的各個特征區(qū)域、和特征區(qū)域以外的背景區(qū)域。由此，圖 像分割部232將多個攝像圖像的各個特征區(qū)域分割為特征區(qū)域和背景區(qū)域。圖像變換部241將攝像圖像變換為在攝像圖像中的特征區(qū)域和圖像中的特征區(qū) 域以外的區(qū)域中不同的灰度數(shù)的圖像。具體地說，圖像變換部241將圖像中的特征區(qū)域以 外的區(qū)域的圖像變換為少于特征區(qū)域的灰度數(shù)的圖像。更具體地說，圖像變換部241將圖像中的多個特征區(qū)域的圖像分別變換為根據(jù)特 征區(qū)域的特征而預(yù)定的灰度數(shù)的圖像。圖像變換部241將圖像中的多個特征區(qū)域的圖像分 別變換為根據(jù)特征區(qū)域的特征種類而預(yù)定的灰度數(shù)的圖像。此外，圖像變換部241將圖像 中的多個特征區(qū)域的圖像分別變換為根據(jù)包含在特征區(qū)域中的目標的種類而預(yù)定的灰度 數(shù)的圖像。由此，本實施方式中的特征種類可以是包含在特征區(qū)域中的目標的種類。此外，各圖像區(qū)域的灰度數(shù)是如上所述地由灰度數(shù)決定部264決定。而且，圖像變 換部241將圖像中的多個特征區(qū)域的圖像分別變換為由灰度數(shù)決定部264決定的灰度數(shù)的 圖像。另外，圖像變換部241將攝像圖像變換為在攝像圖像中的特征區(qū)域和圖像中的特 征區(qū)域的以外的區(qū)域中不同色數(shù)的圖像。具體地說，圖像變換部241將圖像中的特征區(qū)域 以外的區(qū)域的圖像變換為少于特征區(qū)域的色數(shù)的圖像。此外，圖像變換部241可以將攝像 圖像中的特征區(qū)域以外的區(qū)域的圖像變換為以由少于特征區(qū)域的數(shù)量的顏色成分生成的 顏色來表現(xiàn)的圖像。另外，圖像變換部241可以將攝像圖像中的多個特征區(qū)域的圖像分別變換為根據(jù) 特征區(qū)域的特征預(yù)定的色數(shù)的圖像。此外，圖像變換部241可以將攝像圖像中的多個特征 區(qū)域的圖像分別變換為以根據(jù)特征區(qū)域的特征預(yù)定的組合的顏色來表現(xiàn)的圖像。更具體地 說，圖像變換部241可以將攝像圖像中的多個特征區(qū)域的圖像變換為以由根據(jù)特征區(qū)域的 特征預(yù)定的數(shù)量的顏色成分生成的顏色來表現(xiàn)的圖像。此外，各圖像區(qū)域中的色數(shù)是如上所述地由色數(shù)決定部266決定。而且，圖像變換 部241將攝像圖像中的多個特征區(qū)域的圖像分別變換為由色數(shù)決定部266決定的色數(shù)的圖像。圖像變換部241將攝像圖像變換為在攝像圖像中的特征區(qū)域和圖像中的特征區(qū) 域以外的區(qū)域中不同的動態(tài)范圍的圖像。此外，圖像變換部241將圖像中的特征區(qū)域以外 的區(qū)域的圖像變換為寬于特征區(qū)域的動態(tài)范圍的圖像。具體地說，圖像變換部241將圖像 中的多個特征區(qū)域的圖像分別變換為根據(jù)特征區(qū)域的特征預(yù)定的動態(tài)范圍的圖像。圖像變 換部241將圖像中的多個特征區(qū)域的圖像分別變換為根據(jù)特征區(qū)域的特征的種類預(yù)定的 動態(tài)范圍的圖像。此外，各圖像區(qū)域中的動態(tài)范圍是如上所述地由動態(tài)范圍決定部268決定。而且， 圖像變換部241將圖像中的多個特征區(qū)域的圖像分別變換為由動態(tài)范圍決定部268決定的動態(tài)范圍的圖像。此外，圖像變換部241可以將特征區(qū)域以及背景區(qū)域的圖像變換為上述 的灰度數(shù)、色數(shù)、以及動態(tài)范圍的組合圖像。而且，壓縮處理部236分別以不同的強度來壓縮作為特征區(qū)域的圖像的特征區(qū)域 圖像和作為背景區(qū)域的圖像的背景區(qū)域圖像。具體地說，壓縮處理部236分別以不同的強 度來壓縮包含多個特征區(qū)域圖像的特征區(qū)域動態(tài)圖像和包含多個背景區(qū)域圖像的背景區(qū) 域動態(tài)圖像。具體而言，圖像分割部232通過分割多個攝像圖像，按照多個特征的種類的每一 個特征的種類來生成特征區(qū)域動態(tài)圖像。并且，固定值化部234針對按照每個特征的種類 已生成的多個特征區(qū)域動態(tài)圖像中包括的特征區(qū)域圖像，分別將各自的特征的種類的特征 區(qū)域以外的區(qū)域的像素值設(shè)定為固定值。具體而言，固定值化部234將特征區(qū)域以外的區(qū) 域的像素值設(shè)置成預(yù)定的像素值。然后，壓縮處理部236按照每個特征的種類，壓縮多個特 征區(qū)域動態(tài)圖像。例如，壓縮處理部236按照每個特征的種類對多個特征區(qū)域動態(tài)圖像進 行MPEG壓縮。固定值化部234a、固定值化部234b、和固定值化部234c，分別使第一特征的種類 的特征區(qū)域動態(tài)圖像、第二特征的種類的特征區(qū)域動態(tài)圖像、和第三特征的種類的特征區(qū) 域動態(tài)圖像為固定值。然后，壓縮處理部236a、壓縮處理部236b、和壓縮處理部236c，壓縮 第一特征的種類的特征區(qū)域動態(tài)圖像、第二特征的種類的特征區(qū)域動態(tài)圖像、和第三特征 的種類的特征區(qū)域動態(tài)圖像。另外，壓縮處理部236a_c以根據(jù)特征的種類而預(yù)定的強度來壓縮特征區(qū)域動態(tài) 圖像。例如，壓縮處理部236，可以按照根據(jù)特征的種類而預(yù)定的不同的分辨率來轉(zhuǎn)換特征 區(qū)域動態(tài)圖像，并將已經(jīng)轉(zhuǎn)換的特征區(qū)域動態(tài)圖像進行壓縮。另外，壓縮處理部236在利用 MPEG編碼來壓縮特征區(qū)域動態(tài)圖像時，可以以按照特征的種類而預(yù)定的不同的量化參數(shù)來 壓縮特征區(qū)域動態(tài)圖像。再者，壓縮處理部236a_c，可以在包含特征區(qū)域的宏塊被編碼而得到的編碼數(shù) 據(jù)列的前頭，插入表示可從該數(shù)據(jù)列解碼的意思的碼。作為該碼，能示例有同步復(fù)蘇標記 (maka)。另外，壓縮處理部236a_c，可以在包含特征區(qū)域的全部宏塊被編碼而得到的多個編 碼數(shù)據(jù)列的各自前頭，插入上述碼。同時，壓縮處理部236a_c，可以只在包含特征區(qū)域的宏 塊被編碼而得到的，連續(xù)的多個編碼數(shù)據(jù)列的前頭插入上述碼。另外，壓縮處理部236a_c， 不僅僅是在將宏塊的DC成分編碼得到的編碼數(shù)據(jù)列，還在包含特征區(qū)域的宏塊的AC成分 被編碼而得到的編碼數(shù)據(jù)列的前頭，插入上述碼。另外，壓縮處理部236d對背景區(qū)域動態(tài)圖像進行壓縮。并且，壓縮處理部236d可 以用比任何一個壓縮處理部236a_c的強度高的強度來壓縮背景區(qū)域動態(tài)圖像。被壓縮處 理部236壓縮的特征區(qū)域動態(tài)圖像及背景區(qū)域動態(tài)圖像，提供給對應(yīng)處理部206。這樣，輸出部207輸出被圖像變換部241轉(zhuǎn)換而得到的攝像圖像。具體而言，與被 圖像變換部241轉(zhuǎn)換得到的圖像攝像圖像相對應(yīng)，輸出用于規(guī)定特征區(qū)域的檢測部203檢 測出的多個特征區(qū)域的信息。具體而言，規(guī)定特征區(qū)域檢測部203檢測出了的多個特征區(qū) 域的信息及規(guī)定多個特征區(qū)域的特征的信息，與被圖像變換部241轉(zhuǎn)換得到的圖像對應(yīng)， 從輸出部207輸出。另外，因為特征區(qū)域以外的區(qū)域被固定值化部234固定為固定值，所以在壓縮處理部236通過MPEG編碼等進行預(yù)測編碼時，能在特征區(qū)域以外的區(qū)域中顯著地降低與預(yù)測 圖像之間的圖像差分量。因此，能夠顯著地提高特征區(qū)域動態(tài)圖像的壓縮率。此外，壓縮部230根據(jù)特征區(qū)域的面積以不同的壓縮方式進行壓縮。例如，壓縮部 230根據(jù)從一個攝像圖像檢測到的一個以上的特征區(qū)域的合計面積以不同的壓縮方式進行 壓縮。更具體地說，壓縮部230在合計面積為規(guī)定閾值以下的情況下，根據(jù)第一壓縮方式進 行壓縮，在合計面積為閾值以上的情況下，根據(jù)第二壓縮方式進行壓縮。例如，壓縮部230 以合計面積是閾值以下為條件，如上所述地以不同強度來壓縮特征區(qū)域和特征區(qū)域以外的 區(qū)域。下面，說明合計面積為閾值以上的情況下以第二壓縮方式進行的動作。在合計面積為閾值以上的情況下，在壓縮處理部236中以最高的畫質(zhì)壓縮攝像圖 像的壓縮處理部236c中對全圖像區(qū)域進行壓縮處理。具體而言，固定值化部234c不對提 供的攝像圖像進行固定值化處理，并提供給圖像變換部241c。而且，圖像變換部241c將攝 像圖像變換為預(yù)定的畫質(zhì)。此外，在合計面積為閾值以上的情況下，圖像變換部241c也可 以不對攝像圖像進行畫質(zhì)變換。而且，壓縮處理部236c壓縮從圖像變換部241c提供的攝 像圖像。此外，壓縮處理部236c如上所述地將多個攝像圖像壓縮為動態(tài)圖像。由此，在合計面積為閾值以上的情況下，壓縮部230執(zhí)行與假定攝像圖像的全區(qū) 域被檢測為特征區(qū)域時所進行的壓縮處理相同的壓縮處理。根據(jù)第一壓縮方式進行的動 作，特征區(qū)域的圖像是由壓縮處理部236d和壓縮處理部236a c中的任意一個重復(fù)進行 編碼來一起輸出。因此，在合計面積顯著變大的情況下以第一壓縮方式進行處理時，有時產(chǎn) 生使由于背景區(qū)域被低畫質(zhì)化而編碼量的降低量上升到上述重復(fù)的編碼量的狀況。因而，有時預(yù)定好預(yù)測產(chǎn)生這種狀況的上述閾值，在合計面積變?yōu)樵撻撝狄陨系?情況下，如上所述地通過由壓縮處理部236c壓縮攝像圖像的全區(qū)域圖像，能夠事先防止編 碼量如上述那樣上升的情況。此外，在合計面積變?yōu)樵撻撝狄陨系那闆r下，特征區(qū)域檢測部 203也可以降低檢測特征區(qū)域的時間頻度。例如，特征區(qū)域檢測部203可以從連續(xù)拍攝的多 個攝像圖像中的一部分攝像圖像中檢測特征區(qū)域。此時，特征區(qū)域檢測部203在合計面積 更大的情況下，可以從更少的攝像圖像中檢測特征區(qū)域。由此，能夠縮短特征區(qū)域檢測所需 的時間。此外，即使在合計面積變?yōu)樵撻撝狄陨系那闆r下，壓縮處理部236a、壓縮處理部 236b、以及壓縮處理部236d也可以壓縮攝像圖像。在這種情況下，輸出部207可以將由壓 縮處理部236a、壓縮處理部236b以及壓縮處理部246d壓縮的壓縮數(shù)據(jù)至少不發(fā)送給圖像 處理裝置170。除此之外，向壓縮處理部236a、壓縮處理部236b、以及壓縮處理部236d提供 全面被固定值化的攝像圖像，可以發(fā)送從壓縮處理部236a、壓縮處理部236b、以及壓縮處 理部236d輸出的壓縮數(shù)據(jù)。如以上所說明，通過由壓縮部230根據(jù)合計面積變更壓縮處理 方式，有時能夠容易地防止發(fā)送給圖像處理裝置170的數(shù)據(jù)量增大的情況。此外，在本圖中，壓縮部230所具有的多個壓縮處理部236的各個分部壓縮多個特 征區(qū)域的圖像以及背景區(qū)域的圖像，但是在其它方式中，壓縮部230可以具有一個壓縮處 理部236，一個壓縮處理部236可以分別以不同的強度壓縮多個特征區(qū)域的圖像以及背景 區(qū)域的圖像。例如，多個特征區(qū)域的圖像以及背景區(qū)域的圖像以分時依次提供給一個壓縮 處理部236，一個壓縮處理部236可以分別以不同的強度依次壓縮多個特征區(qū)域的圖像以 及背景區(qū)域的圖像。
除此之外，一個壓縮處理部236通過以不同的量化系數(shù)分別量化多個特征區(qū)域的 圖像信息以及背景區(qū)域的圖像信息，可以分別以不同的強度壓縮多個特征區(qū)域的圖像以及 背景區(qū)域的圖像。另外，多個特征區(qū)域的圖像以及背景圖像的圖像分別變換為不同畫質(zhì)的 圖像提供給一個壓縮處理部236，一個壓縮處理部236可以分別壓縮多個特征區(qū)域的圖像 以及背景區(qū)域的圖像。此外，該畫質(zhì)變換處理可以由一個圖像變換單元240來完成。另外， 如上述那樣一個壓縮處理部236以每個區(qū)域中不同的量化系數(shù)進行量化、或由一個壓縮處 理部236來壓縮變換為每個區(qū)域中不同的畫質(zhì)的圖像的方式中，一個壓縮處理部236可以 壓縮一個圖像，如本圖中所說明，也可以分別壓縮由圖像分割部232分割的圖像。此外，在 一個壓縮處理部236壓縮一個圖像的情況下，可以不進行基于圖像分割部232的分割處理 以及基于固定值化部234的固定值化處理，因此壓縮部230也可以不具有圖像分割部232 以及固定值化部234。圖4表示圖像處理裝置170的模塊結(jié)構(gòu)的一個例子。圖像處理裝置170具備圖像 獲取部301、對應(yīng)解析部302、特征區(qū)域信息獲取部360、解壓縮控制部310、解壓縮部320、合 成部330、指示獲取部390、特征區(qū)域選擇部370、圖像生成部380以及輸出部340。圖像獲取部301獲取被壓縮部230壓縮的壓縮動態(tài)圖像。具體地說，圖像獲取部 301獲取包含多個特征區(qū)域動態(tài)圖像以及、將第一攝像圖像以及第二攝像圖像作為動態(tài)構(gòu) 成圖像而包含的背景區(qū)域動態(tài)圖像的壓縮動態(tài)圖像。更具體地說，圖像獲取部301獲取附 帶特征區(qū)域信息的壓縮動態(tài)圖像。對應(yīng)解析部302，將從圖像DB175取得的壓縮動態(tài)圖像，分離成多個特征區(qū)域動態(tài) 圖像及背景區(qū)域動態(tài)圖像和特征區(qū)域信息，將多個特征區(qū)域動態(tài)圖像及背景區(qū)域動態(tài)圖像 供給解壓縮部320。同時，對應(yīng)解析部302分析特征區(qū)域信息，對解壓縮控制部310及特征 區(qū)域信息獲取部360供給特征區(qū)域的位置及特征的種類。這樣，特征區(qū)域信息獲取部360，取得表示動態(tài)圖像所包含的多個攝像圖像中的特 征區(qū)域的位置的信息。特征區(qū)域信息獲取部360取得的特征區(qū)域信息，供給至合成部330、 特征區(qū)域選擇部370、和圖像生成部380。解壓縮控制部310按照從對應(yīng)解析部302取得的特征區(qū)域的位置及特征的種類， 控制由解壓縮部320進行的解壓縮處理。比如，解壓縮控制部310，按照特征區(qū)域的位置及 特征的種類，根據(jù)壓縮部230壓縮了動態(tài)圖像的各區(qū)域的壓縮方式，讓解壓縮部320對壓縮 動態(tài)圖像表示的動態(tài)圖像的各區(qū)域進行解壓縮。以下，說明解壓縮部320具有的各構(gòu)成要素的動作。解壓縮部320，包含多個解碼 器322a-d(以下，總稱解碼器322)。解碼器322，將被編碼的多個特征區(qū)域動態(tài)圖像及背景 區(qū)域動態(tài)圖像的任一個解碼。具體而言，解碼器322a、解碼器322b、解碼器322c和解碼器 322d，分別將第一特征區(qū)域動態(tài)圖像、第二特征區(qū)域動態(tài)圖像、第3特征區(qū)域動態(tài)圖像和背 景區(qū)域動態(tài)圖像解碼。合成部330，合成被解壓縮部320解壓縮后的多個特征區(qū)域動態(tài)圖像及背景區(qū)域 動態(tài)圖像，生成1個顯示動態(tài)圖像。具體而言，合成部330，對背景區(qū)域動態(tài)圖像中包含的 攝像圖像，通過合成多個特征區(qū)域動態(tài)圖像中包含的攝像圖像上的特征區(qū)域的圖像，生成1 個顯示動態(tài)圖像。合成部330向輸出部340供給所生成的顯示動態(tài)圖像。輸出部340對顯 示裝置180輸出從對應(yīng)解析部302取得的特征區(qū)域信息及顯示動態(tài)圖像。
再者，將合成部330生成的動態(tài)圖像包含的多個攝像圖像中特征區(qū)域內(nèi)的圖像向特征區(qū)域選擇部370供給。特征區(qū)域選擇部370選擇多個特征區(qū)域中符合預(yù)定的條件的多 個特征區(qū)域。具體而言，特征區(qū)域選擇部370選擇特征種類不相同的多個特征區(qū)域中有預(yù) 定的種類的特征的多個特征區(qū)域。更具體而言，特征區(qū)域選擇部370選擇所包含的目標不 相同的多個特征區(qū)域中包含預(yù)定的目標的多個特征區(qū)域。并且，圖像生成部380縮小或放大特征區(qū)域選擇部370選擇的多個特征區(qū)域的圖 像的各個圖像，分別生成顯示圖像。這樣，圖像生成部380基于特征區(qū)域信息獲取部360取 得的信息所表示的位置，分別縮小或放大多個攝像圖像中分別包含的特征區(qū)域的圖像，分 別生成大體上同樣大小的顯示圖像。圖像生成部380生成的顯示圖像被供給至輸出部340。另外，輸出部340可以對合 成部330生成的顯示動態(tài)圖像，進行顯示圖像重疊或合成而讓顯示裝置180顯示。這樣，圖像生成部380，如果被檢測出規(guī)定的種類的特征區(qū)域時，或是檢測出包含 規(guī)定的目標的特征區(qū)域等，能夠生成以同樣大小顯示那些特征區(qū)域的圖像的的顯示圖像。 因此，特征區(qū)域的圖像任何時候都能夠以同樣的大小顯示。從而，根據(jù)圖像處理系統(tǒng)10，能 夠提供監(jiān)視者容易看懂的監(jiān)視影像。另外，特征區(qū)域選擇部370，可以選擇從多個特征區(qū)域中經(jīng)過比被預(yù)定的時間長度 長的期間的動態(tài)圖像檢測出的多個特征區(qū)域。此時，能夠提供長時間內(nèi)出現(xiàn)的目標的影像 動態(tài)圖像。另外，特征區(qū)域選擇部370可以選擇多個特征區(qū)域中具有比預(yù)定的值高的相關(guān) 性的多個特征區(qū)域。另外，在圖像處理裝置170中的上述的動作，也可以在指示獲取部390取得了應(yīng) 該顯示的顯示圖像的意思的指示后進行。即，圖像生成部380在指示獲取部390取得了指 示時，根據(jù)與動態(tài)圖像對應(yīng)記錄在圖像DB175的信息表示的多個特征區(qū)域的位置，分別縮 小或放大多個攝像圖像中分別包含的特征區(qū)域的圖像，分別生成大體上同樣大小的顯示圖像。另外，解壓縮部320，當指示獲取部390取得了指示時，規(guī)定根據(jù)表示多個特征區(qū) 域的位置的信息各自對應(yīng)記錄的信息而識別的多個攝像圖像。并且，解壓縮部320，對包含 被壓縮了的動態(tài)圖像中的，顯示規(guī)定的多個攝像圖像的顯示定時的期間的部分動態(tài)圖像進 行解壓縮。這樣，解壓縮部320，在指示獲取部390取得了指示時，對動態(tài)圖像中的規(guī)定的部 分動態(tài)圖像進行解壓縮。并且，圖像生成部380，在指示獲取部390取得了指示時，按照與被 壓縮的動態(tài)圖像對應(yīng)而記錄的信息所表示的多個特征區(qū)域的位置，分別縮小或放大被解壓 縮部解壓縮后的部分動態(tài)圖像包含的多個攝像圖像中的多個特征區(qū)域的圖像，生成顯示圖 像。為此，根據(jù)圖像處理裝置170，能夠很快地向顯示裝置180提供顯示圖像。圖5表示壓縮部230的其他方塊構(gòu)成的一個例子。在本構(gòu)成中的壓縮部230，通過 與特征的種類對應(yīng)的空間可擴展(scalable)的編碼處理，對多個攝像圖像進行壓縮。在本構(gòu)成中的壓縮部230具有畫質(zhì)變換部510、差分處理部520和編碼部530。差 分處理部520包括多個階層間差分處理部522a-d(以下，總稱為階層間差分處理部522)。 編碼部530包括多個編碼器532a-d(以下，總稱為編碼器532)。畫質(zhì)變換部510從圖像獲取部250取得多個攝像圖像。此外，畫質(zhì)變換部510取 得用于指定特征區(qū)域檢測部203所檢測出的特征區(qū)域的信息、及用于指定特征區(qū)域的特征的種類的信息。然后，畫質(zhì)變換部510通過復(fù)制攝像圖像，生成特征區(qū)域的特征的種類數(shù)目 的攝像圖像。然后，畫質(zhì)變換部510將所生成的攝像圖像轉(zhuǎn)換成與特征的種類對應(yīng)的分辨 率的圖像。例如，畫質(zhì)變換部510生成轉(zhuǎn)換成與背景區(qū)域?qū)?yīng)的分辨率的攝像圖像(以下，稱 為低分辨率圖像)、轉(zhuǎn)換成與第一特征的種類對應(yīng)的第一分辨率的攝像圖像(以下，稱為第 一分辨率圖像)、轉(zhuǎn)換成與第二特征的種類對應(yīng)的第二分辨率的攝像圖像(以下，稱為第二 分辨率圖像)、及轉(zhuǎn)換成與第三特征的種類對應(yīng)的第三分辨率的攝像圖像(以下，稱為第三 分辨率圖像)。另外，在這里，設(shè)第一分辨率圖像比低分辨率圖像的分辨率高，第二分辨率圖 像比第一分辨率圖像分辨率高，第三分辨率圖像比第二分辨率圖像分辨率高。然后，畫質(zhì)變換部510，分別向階層間差分處理部522d、階層間差分處理部522a、 階層間差分處理部522b及階層間差分處理部522c供給低分辨率圖像、第一分辨率圖像、第 二分辨率圖像和第三分辨率圖像。另外，畫質(zhì)變換部510通過對多個攝像圖像的各個攝像 圖像進行上述的畫質(zhì)變換處理，從而向各個階層間差分處理部522供給動態(tài)圖像。另外，畫質(zhì)變換部510可以根據(jù)特征區(qū)域的特征的種類，轉(zhuǎn)換向各個階層間差分 處理部522供給的動態(tài)圖像的幀速率。例如，畫質(zhì)變換部510可以向階層間差分處理部522d 供給比向階層間差分處理部522a供給的動態(tài)圖像幀速率低的動態(tài)圖像。此外，畫質(zhì)變換部 510可以將比向階層間差分處理部522b供給的動態(tài)圖像還低的幀速率的動態(tài)圖像提供給 階層間差分處理部522a。將比向階層間差分處理部522c供給的動態(tài)圖像還低的幀速率的 動態(tài)圖像提供給階層間差分處理部522b。另外，畫質(zhì)變換部510可以通過根據(jù)特征區(qū)域的 特征的種類對攝像圖像進行間隔抽取，來轉(zhuǎn)換對階層間差分處理部522供給的動態(tài)圖像的 幀速率。階層間差分處理部522d和編碼器532d，對包括多個低分辨率圖像的背景區(qū)域動 態(tài)圖像進行預(yù)測編碼。具體而言，階層間差分處理部522生成與由其他的低分辨率圖像被 生成的預(yù)測圖像的差分圖像。然后，編碼器532d將差分圖像轉(zhuǎn)換成空間頻率分量后得到的 變換系數(shù)進行量化后，將被量化得到的變換系數(shù)通過熵編碼等進行編碼。另外，這種預(yù)測編 碼處理可以按照每個低分辨率圖像的部分區(qū)域進行。此外，階層間差分處理部522a對包括從畫質(zhì)變換部510供給的多個第一分辨率圖 像的第一特征區(qū)域動態(tài)圖像進行預(yù)測編碼。同樣，階層間差分處理部522b和階層間差分處 理部522c，對包括多個第二分辨率圖像的第二特征區(qū)域動態(tài)圖像及包括多個第三分辨率圖 像的第三特征區(qū)域動態(tài)圖像分別進行預(yù)測編碼。以下，對階層間差分處理部522a及編碼器 532a具體的動作加以說明。階層間差分處理部522a對由編碼器532d進行編碼后的第一分辨率圖像進行解 碼，將解碼后的圖像放大成與第一分辨率同樣的分辨率的圖像。然后，階層間差分處理部 522a生成放大后的圖像與低分辨率圖像之間的差分圖像。這時，階層間差分處理部522a將 背景區(qū)域的差分值設(shè)置為0。然后，編碼器532a與編碼器532d同樣地將差分圖像編碼。另 外，由階層間差分處理部522a及編碼器532a進行的編碼處理，可以按照每個第一分辨率圖 像的部分區(qū)域來實施。另外，階層間差分處理部522a在對第一分辨率圖像編碼時，比較當將與低分辨率 圖像之間的差分圖像進行了編碼時的被預(yù)測的編碼量、和當將與從其他的第一分辨率圖像生成的預(yù)測圖像之間的差分圖像進行了編碼時的被預(yù)測的編碼量。在后者的編碼量小的情 況下，階層間差分處理部522a生成與從其他的第一分辨率圖像生成的預(yù)測圖像之間的差 分圖像。另外，在被預(yù)測出以不取與低分辨率圖像或預(yù)測圖像的差分的方式進行編碼會使 編碼量變小的情況下，階層間差分處理部522a可以不取與低分辨率圖像或預(yù)測圖像間的差分。另外，階層間差分處理部522a也可以不將在背景區(qū)域的差分值設(shè)置為0。在這種 情況下，編碼器532a也可以將對在特征區(qū)域以外的區(qū)域的差分信息進行編碼后的數(shù)據(jù)設(shè) 置為0。例如，編碼器532a可以將轉(zhuǎn)換為頻率分量之后的變換系數(shù)設(shè)置為0。并且，階層間 差分處理部522d進行了預(yù)測編碼時的運動矢量信息被提供給階層間差分處理部522a，階 層間差分處理部522a可以采用由階層間差分處理部522d所供給的運動矢量信息來計算預(yù) 測圖像用的運動矢量。另外，階層間差分處理部522b和編碼器532b的動作，除了編碼第二分辨率圖像 之處；和在編碼第二分辨率圖像時，有時取與基于編碼器532a的編碼后的第一分辨率圖像 的差分之處以外，階層間差分處理部522b和編碼器532b的動作與階層間差分處理部522a 和編碼器532a的動作大體上相同，所以省略說明。同樣，階層間差分處理部522c和編碼器 532c的動作，除了編碼第三分辨率圖像之處；和在編碼第三分辨率圖像編碼時，有時取與 基于編碼器532b的編碼后的第二分辨率圖像的差分之處以外，與階層間差分處理部522a 和編碼器532a的動作大體上相同，所以省略說明。如以上說明的那樣，畫質(zhì)變換部510，由多個攝像圖像的各個攝像圖像，生成將畫 質(zhì)降低成低畫質(zhì)之后的低畫質(zhì)圖像、及至少在特征區(qū)域中比低畫質(zhì)圖像畫質(zhì)高的高畫質(zhì)的 特征區(qū)域圖像。然后，差分處理部520生成對在特征區(qū)域圖像中的特征區(qū)域的圖像與在低 畫質(zhì)圖像中的特征區(qū)域的圖像之間的差分圖像進行表示的特征區(qū)域差分圖像。然后，編碼 部530分別對特征區(qū)域差分圖像及低畫質(zhì)圖像進行編碼。此外，畫質(zhì)變換部510生成由多個攝像圖像被降低了分辨率的低畫質(zhì)圖像，差分 處理部520，生成在特征區(qū)域圖像中的特征區(qū)域的圖像和將低畫質(zhì)圖像中的特征區(qū)域的圖 像放大后的圖像之間的特征區(qū)域差分圖像。此外，差分處理部520，生成在特征區(qū)域中具有 將特征區(qū)域圖像和放大后的圖像之間的差分轉(zhuǎn)換成空間頻域的空間頻率分量、且在特征區(qū) 域以外的區(qū)域中降低了空間頻率分量的數(shù)據(jù)量的特征區(qū)域差分圖像。如以上所說明，壓縮部230通過對分辨率不同的多個層次間的圖像的差分進行編 碼來層次性地進行編碼。如從中可明確，根據(jù)本結(jié)構(gòu)的壓縮部230的壓縮方式的一部分，顯 然包含基于H. 264/SVC的壓縮方式。此外，在圖像處理裝置170解壓縮這種被層次化的壓 縮動態(tài)圖像的情況下，解碼各層次的動態(tài)圖像數(shù)據(jù)，對通過層次間差分進行編碼的區(qū)域，根 據(jù)與以取得差分的層次進行解碼的攝像圖像的加法處理，能夠生成原分辨率的攝像圖像。圖6表示根據(jù)攝像裝置100得到的攝像動態(tài)圖像的一個例子。攝像裝置IOOa拍攝 的攝像動態(tài)圖像A包含多個攝像圖像600-1 3(以后統(tǒng)稱為攝像圖像600)。另外，攝像裝 置IOOb拍攝的攝像動態(tài)圖像B包含多個攝像圖像610-1 3(以后統(tǒng)稱為攝像圖像610)， 攝像裝置IOOc拍攝的攝像動態(tài)圖像C包含多個攝像圖像620-1 3(以后統(tǒng)稱為攝像圖像 620)，攝像裝置IOOd拍攝的攝像動態(tài)圖像D包含多個攝像圖像630-1 3 (以后統(tǒng)稱為攝 像圖像630)。
此外，由攝像裝置100a、攝像裝置100b、攝像裝置100c、以及攝像裝置IOOd拍攝的
攝像區(qū)域至少有一部分重復(fù)。而且，攝像裝置100a、攝像裝置100b、攝像裝置100c、以及攝 像裝置IOOd從相互不同的方向拍攝該重復(fù)的攝像區(qū)域。此外，特征區(qū)域檢測部203從攝像圖像600中檢測作為特征區(qū)域的一個例子的頭 部區(qū)域601-1 3 (以下統(tǒng)稱為頭部區(qū)域601)、體部區(qū)域602-1 3 (以后統(tǒng)稱為體部區(qū)域 602)、以及移動物體區(qū)域603-1 3(以后統(tǒng)稱為移動物體區(qū)域603)。另外，特征區(qū)域檢測 部203從攝像圖像610中檢測作為特征區(qū)域的一個例子的頭部區(qū)域611-1 3 (以后統(tǒng)稱 為頭部區(qū)域611)以及體部區(qū)域612-1 3(以后統(tǒng)稱為體部區(qū)域612)。另外，特征區(qū)域檢 測部203從攝像圖像620中檢測作為特征區(qū)域的一個例子的頭部區(qū)域621-1 3 (以后統(tǒng) 稱為頭部區(qū)域621)以及體部區(qū)域622-1 3(以后統(tǒng)稱為體部區(qū)域622)。另外，特征區(qū)域 檢測部203從攝像圖像630中檢測作為特征區(qū)域的一個例子的頭部區(qū)域631-1 3(以后 統(tǒng)稱為頭部區(qū)域631)以及體部區(qū)域632-1 3 (以后統(tǒng)稱為體部區(qū)域632)。由此，在圖像獲取部301獲取從設(shè)在不同位置上的多個攝像裝置100拍攝的多個 攝像圖像的情況下，輸出部207可以按照每個區(qū)域決定輸出的圖像數(shù)。例如，輸出部207根 據(jù)特征區(qū)域的種類輸出預(yù)定的數(shù)量的特征區(qū)域的圖像。具體地說，輸出部207關(guān)于頭部區(qū) 域，決定應(yīng)該輸出從由四個攝像裝置100拍攝得到的四個全部的攝像圖像、例如攝像圖像 600-1、攝像圖像610-1、攝像圖像620-1、以及攝像圖像630-1生成的頭部區(qū)域的圖像(頭 部區(qū)域601-1的圖像、頭部區(qū)域611-1的圖像、頭部區(qū)域621-1的圖像、頭部區(qū)域631-1的 圖像)的意思。另外，輸出部207對于體部區(qū)域，決定應(yīng)該輸出從由不同的攝像裝置100拍攝的三 個攝像圖像、例如攝像圖像600-1、攝像圖像610-1、以及攝像圖像620-1生成的體部區(qū)域的 圖像(體部區(qū)域602-1的圖像、體部區(qū)域612-1的圖像、體部區(qū)域622-1的圖像)的意思。 另外，輸出部207關(guān)于移動物體區(qū)域，決定應(yīng)該輸出由兩個攝像裝置100拍攝的兩個攝像圖 像的意思，對于背景區(qū)域，決定應(yīng)該輸出由一個攝像裝置100拍攝的一個攝像圖像的意思。此外，攝像圖像600-1、攝像圖像610-1、攝像圖像620-1、以及攝像圖像630-1中 檢測到移動物體區(qū)域的圖像只有攝像圖像600-1，因此輸出部207決定應(yīng)該輸出攝像圖像 600-1中的移動物體區(qū)域603-1的圖像。另外，輸出部207對背景區(qū)域決定應(yīng)該輸出攝像圖 像600-1中的背景區(qū)域的圖像的意思。此外，輸出部207可以按照預(yù)先分配給攝像裝置100的優(yōu)先級來選擇攝像裝置 600。例如，輸出部207可以更優(yōu)先地選擇被分配的優(yōu)先級更高的攝像裝置100所拍攝的攝 像圖像600。而且，輸出部207輸出包含在所選擇的攝像圖像600中的特征區(qū)域的圖像以及 背景區(qū)域的圖像中所決定的圖像數(shù)的圖像。由此，輸出部207輸出作為從第一數(shù)量的攝像圖像中分別生成的拍攝在特征區(qū)域 內(nèi)的被攝體圖像的第一數(shù)量的特征區(qū)域內(nèi)圖像、以及作為從不同于第一數(shù)量的第二數(shù)量的 攝像圖像中分別生成的拍攝在特征區(qū)域外的被攝體圖像的第二數(shù)量的特征區(qū)域外圖像。而 且，輸出部207輸出從多于第二數(shù)量的第一數(shù)量的攝像圖像中分別生成的第一數(shù)量的特征 區(qū)域內(nèi)圖像。另外，在檢測到多個特征區(qū)域的情況下，輸出部207輸出從攝像圖像中的特征 區(qū)域的各個特征區(qū)域中生成的多個特征區(qū)域內(nèi)圖像中根據(jù)多個特征區(qū)域的特征來預(yù)定的 數(shù)量的特征區(qū)域內(nèi)圖像。
由此，根據(jù)圖像處理系統(tǒng)10，能夠提供比拍攝在背景區(qū)域中的被攝體從更多方向 對拍攝在特征區(qū)域的被攝體進行拍攝的圖像。因此，能夠在后面高精度地解析拍攝在特征 區(qū)域中的被攝體。另外，根據(jù)圖像處理系統(tǒng)10，不發(fā)送從一部分攝像裝置100拍攝的攝像圖 像中的背景區(qū)域的圖像，因此能夠顯著削減發(fā)送的數(shù)據(jù)量。圖7表示特征區(qū)域或者背景區(qū)域中的灰度值的柱狀圖700的一個例子。特性長 710表示柱狀圖700所示的分布的寬度。此外，作為特性長710的一個例子，能夠示例半值寬度?；叶葦?shù)決定部264決定根據(jù)特征區(qū)域的特征種類來預(yù)定的灰度數(shù)。另外，灰度數(shù) 決定部264關(guān)于背景區(qū)域，決定少于對特征區(qū)域預(yù)定的灰度數(shù)的預(yù)定灰度數(shù)。而且，灰度數(shù) 決定部264決定特性長710的長度越短則越少的灰度數(shù)。例如，灰度數(shù)決定部264可以從 根據(jù)特征區(qū)域的特征種類預(yù)定的灰度數(shù)中減去與特性長710的長度成反比的數(shù)的值決定 作為特征區(qū)域的圖像的灰度數(shù)。由此，壓縮部230在圖像區(qū)域中的柱狀圖700所示的分布寬度更小的情況下，將該 圖像區(qū)域的圖像變換為更少灰度數(shù)的圖像。因此，提高壓縮率。圖8表示灰度變換用的變換曲線的一個例子。動態(tài)范圍決定部268預(yù)先存儲變換 曲線810、變換曲線820等變換輸入像素值的多個變換曲線。而且，動態(tài)范圍決定部268從 預(yù)先存儲的多個變換曲線中按照每個區(qū)域選擇一個變換曲線。此外，動態(tài)范圍決定部268 可以對特征區(qū)域選擇表示寬動態(tài)范圍的變換曲線，對背景區(qū)域可以選擇具有比特征區(qū)域窄 的動態(tài)范圍的變換曲線。圖9表示壓縮控制部210按照每個區(qū)域選擇壓縮參數(shù)的選擇方法的一個例子。壓 縮控制部210對應(yīng)存儲有作為識別區(qū)域種類的信息的種類ID、識別柱狀圖的圖案的信息、 識別灰度變換方法的信息、以及識別顏色集合的信息。種類ID表示其為特征區(qū)域還是背 景區(qū)域、以及識別特征區(qū)域的特征種類的信息。識別柱狀圖的圖案的信息可以是表示與圖 7相關(guān)聯(lián)而說明的柱狀圖的分布的信息。作為一個例子，識別柱狀圖的信息可以是特性長 710。識別灰度變換方法的信息，可以是識別LUT的信息。該LUT可以是實現(xiàn)與圖8相 關(guān)聯(lián)而說明的變換曲線的變換的LUT。另外，識別顏色集合的信息，可以是表示能夠作為像 素值使用的顏色組合的顏色集合。動態(tài)范圍決定部268規(guī)定用于識別LUT的信息，該LUT是與識別符合區(qū)域的種類 ID以及符合區(qū)域中的柱狀案的圖案的信息對應(yīng)而存儲。而且，動態(tài)范圍決定部268將 由該信息規(guī)定的LUT信息提供給壓縮部230。由此，動態(tài)范圍決定部268按照每個區(qū)域決定 動態(tài)范圍。另外，色數(shù)決定部266規(guī)定與識別符合區(qū)域的種類ID以及符合區(qū)域中的柱狀 案的圖案的信息對應(yīng)而存儲的顏色集合。色數(shù)決定部266將由該信息規(guī)定的顏色集合提供 給壓縮部230。由此，色數(shù)決定部266按照每個區(qū)域決定所使用的色數(shù)。此外，與特征區(qū)域相對應(yīng)而存儲的顏色集合可以由以三個以上數(shù)量的原色(例如 5原色或者7原色)表現(xiàn)的顏色形成，與背景區(qū)域相對應(yīng)而存儲的顏色集合可以由以3原 色(例如RGB)表現(xiàn)的顏色形成。另外，與特征區(qū)域相對應(yīng)而存儲的顏色集合包含具有色差 成分的顏色，與背景區(qū)域相對應(yīng)而存儲的顏色集合也可以不包含具有色差成分的顏色。此外，上述的顏色變換、動態(tài)范圍變換、分辨率變換、以及灰度數(shù)變換，能夠由圖像變換部241 或者畫質(zhì)變換部519來完成。圖10表示運動矢量檢索范圍的一個例子。特征區(qū)域檢測部203從攝像圖像1000-1 以及攝像圖像1000-3 (以后統(tǒng)稱為攝像圖像1000)中分別檢測特征區(qū)域1010-1以及特征 區(qū)域1010-3 (以后統(tǒng)稱為特征區(qū)域1010)。另外，特征區(qū)域1010-1以及特征區(qū)域1010-3根 據(jù)特征區(qū)域規(guī)定部212規(guī)定為相關(guān)性高的特征區(qū)域。在這種情況下，位置差計算部214計算特征區(qū)域1010-1以及特征區(qū)域1010-3之 間的位置差。此外，在特征區(qū)域1010-3的重心位于(xl，yl)、特征區(qū)域1010-1的重心處于 (x2，y2)的情況下，位置差變成(x2-xl，y2-yl)。而且，檢索區(qū)域決定部216將包含(x2，y2) 的區(qū)域1020決定為運動矢量檢索范圍。此時，檢索區(qū)域決定部216在位置差的大小更小的情況下，可以決定更小的區(qū)域 1020。檢索區(qū)域決定部216決定的運動矢量檢索范圍提供給壓縮部230。而且，壓縮部230 在對特征區(qū)域1010-3進行幀間壓縮的情況下，通過在由檢索區(qū)域決定部216決定的運動矢 量檢索范圍內(nèi)進行運動預(yù)測處理來計算出運動矢量。由此，檢索區(qū)域決定部216在從根據(jù)幀間預(yù)測進行壓縮的攝像圖像1000-3中的相 關(guān)性高的特征區(qū)域的位置中偏離了該被壓縮的攝像圖像1000-3和幀間預(yù)測中的預(yù)測圖像 源的攝像圖像1000-1之間的相關(guān)性高的特征區(qū)域的位置差的該預(yù)測圖像的源的攝像圖像 1000-1中的位置的附近區(qū)域中，決定用于計算在壓縮包含在被壓縮的攝像圖像100-3中的 特征區(qū)域中的圖像時所用的運動矢量的運動矢量檢索區(qū)域。因而，壓縮部230只要在狹窄 的范圍內(nèi)進行運動預(yù)測即可，因此能夠降低運動矢量計算時的運算量。因此，能夠高速地計 算出運動矢量，提高壓縮速度。另外，壓縮部230能夠以更高的精度算出運動矢量。此外， 檢索區(qū)域決定部216在位置差所示的特征區(qū)域的移動方向的方向中，可以決定比垂直于該 方向的方向的寬度更長的運動矢量檢索區(qū)域。圖11表示檢索區(qū)域?qū)挾认鄬τ谖恢貌畲笮〉囊来嫘缘囊粋€例子。此外，位置差計 算部214計算χ方向和y方向的各個方向上以像素單位表示的位置差。如表示依存性的線1100所示，檢索區(qū)域決定部216在位置差計算部214算出的位 置差到預(yù)定的ΔΝα為止之間，單調(diào)地增加運動矢量檢索范圍的寬度。在位置差計算部214 算出的位置差為ΔΝα以上的情況下，檢索區(qū)域決定部216將運動矢量檢索區(qū)域的寬度設(shè) 為上限值ΔΝβ。由此，檢索區(qū)域決定部216在位置差大小大于預(yù)定值的情況下，決定預(yù)定 寬度的運動矢量檢索區(qū)域。此外，閾值獲取部209從圖像處理裝置120的外部中獲取位置 差的閾值。而且，檢索區(qū)域決定部216在位置差大小大于閾值的情況下，決定預(yù)定寬度的運 動矢量檢索區(qū)域。如以上所說明，在運動矢量檢索區(qū)域的寬度設(shè)有上限，因此能夠事先防止 運動矢量檢索區(qū)域變大到所需以上。圖12表示特征區(qū)域內(nèi)的部分區(qū)域的重要性水平。特征區(qū)域檢測部203在作為特征區(qū)域的一個例子的頭部區(qū)域1200內(nèi)，檢測重要性不同的多個區(qū)域。例如，特征區(qū)域檢測 部203在頭部區(qū)域1200內(nèi)，檢測眼部區(qū)域1210a以及眼部區(qū)域1210b (以下統(tǒng)稱為眼部區(qū) 域1210)、口區(qū)域1220、鼻子區(qū)域1230、以及耳朵區(qū)域1240a以及耳朵區(qū)域1240b (以下統(tǒng)稱 為耳朵區(qū)域1240)。此外，重要性是以眼部區(qū)域1210、鼻子區(qū)域1230、口區(qū)域1220、耳朵區(qū)域1240的順序變高。表示由特征區(qū)域檢測部203檢測到的頭部區(qū)域1200內(nèi)的各區(qū)域的位置的信息，提 供給壓縮部230。而且，壓縮部230以與重要性相應(yīng)的強度來壓縮頭部區(qū)域1200內(nèi)的各區(qū) 域的圖像。具體地說，壓縮部230對頭部區(qū)域1200內(nèi)的各區(qū)域的圖像控制空間頻率濾波器強 度以及/或者量化系數(shù)，使得編碼量變成根據(jù)各區(qū)域的重要性規(guī)定的目標編碼量。此外，重 要性可以根據(jù)人物識別額正確率來預(yù)先規(guī)定。由此，壓縮部230根據(jù)重要性來壓縮從頭部 區(qū)域1200層次地檢測出的重要性不同的區(qū)域。由此，圖像處理裝置170從被壓縮的攝像圖 像中也能夠以更高的精度檢測/識別人物。另外，特征區(qū)域檢測部203還在眼部區(qū)域1210內(nèi)也檢測重要性不同的多個區(qū)域。 例如特征區(qū)域檢測部203在眼部區(qū)域1210內(nèi)，檢測眼區(qū)域1212a和眼區(qū)域1212a (以下統(tǒng) 稱為眼區(qū)域1212)、以及眉區(qū)域1214a和眉區(qū)域1214b (以下統(tǒng)稱為眉區(qū)域1214)。此外，眼 區(qū)域1212可以比眉區(qū)域1214重要性高。而且，壓縮部230與在頭部區(qū)域1200內(nèi)對各區(qū)域 的壓縮處理相同，可以以與重要性相應(yīng)的強度來壓縮眼部區(qū)域1210內(nèi)的各區(qū)域的圖像。圖13表示基于顯示裝置180的顯示例子。在基于顯示裝置180的顯示區(qū)域中，包 含動態(tài)圖像區(qū)域1300以及關(guān)注圖像區(qū)域1301。圖像處理裝置170將由合成部330得到的 動態(tài)圖像顯示在動態(tài)圖像區(qū)域1300上的動態(tài)圖像數(shù)據(jù)提供給顯示裝置180。另外，圖像處 理裝置170將由圖像生成部380生成的顯示圖像顯示在關(guān)注圖像區(qū)域1301上的動態(tài)圖像 數(shù)據(jù)提供給顯示裝置180。具體而言，圖像生成部380生成作為包含在顯示于動態(tài)圖像區(qū)域1300上的動 態(tài)圖像中的人物的頭部區(qū)域1310a-c(以下統(tǒng)稱為頭部區(qū)域1310)的圖像的頭部圖像 1311a-c(以下統(tǒng)稱為頭部圖像1311)。此外，頭部區(qū)域1310是特征區(qū)域的一例，頭部圖像 1311可以是上述顯示圖像的一例。此時，圖像生成部380通過放大或者縮小頭部區(qū)域1310的圖像來生成整理大小的 頭部圖像1311。由此，以相同大小顯示頭部圖像1311，因此變成監(jiān)視者容易看到的監(jiān)視影像。另外，圖像生成部380從頭部區(qū)域1310的圖像中生成顯示在不同位置上的頭部圖 像1311。此外，圖像生成部380可以生成顯示區(qū)域不重復(fù)的頭部圖像1311。由此，圖像生 成部380分別生成多個特征區(qū)域的圖像同時顯示在分別預(yù)先定好的位置上的顯示圖像。此外，圖像生成部380可以生成包含多個頭部圖像1311的動態(tài)圖像。例如，圖像 生成部380可以從包含在動態(tài)圖像中的多個攝像圖像的各個攝像圖像中的頭部區(qū)域1310 的圖像中分別生成多個頭部圖像1311。此時，特征區(qū)域選擇部370選擇多個攝像圖像的各 個攝像圖像中的多個頭部區(qū)域1310中關(guān)于頭部區(qū)域1310的下部區(qū)域的圖像內(nèi)容具有高于 預(yù)定值的相關(guān)性高的多個頭部區(qū)域1310。例如，特征區(qū)域選擇部370從多個攝像圖像的各個攝像圖像中的頭部區(qū)域1310的 下部區(qū)域的圖像中分別提取服裝的紋理信息。而且，作為相關(guān)性高的頭部區(qū)域1310，特征 區(qū)域選擇部370可以選擇處于被提取的紋理信息以大于預(yù)定值的一致性一致的下部區(qū)域 的上部的多個頭部區(qū)域1310。除此之外，作為相關(guān)性高的頭部區(qū)域1310，特征區(qū)域選擇部 370可以選擇處于包含的顏色的組合以大于預(yù)定值的一致性一致的下部區(qū)域的上部的多個 頭部區(qū)域1310。
而且，圖像生成部380可以該多個頭部圖像1311a連續(xù)顯示在相同位置上的動態(tài) 圖像。由此，圖像生成部380可以根據(jù)由特征區(qū)域信息獲取部360獲取的信息所示的位置， 生成分別包含在多個攝像圖像中的特征區(qū)域的圖像的各個圖像顯示在大致相同的位置上 的顯示圖像。此時，圖像生成部380可以生成拍攝相同被攝體的特征區(qū)域的圖像的各個圖 像顯示在大致相同的位置上的顯示圖像。此外，在本圖的例子中，任意一個頭部圖像1311都設(shè)為相同大小，但是圖像生成 部380也可以根據(jù)頭部區(qū)域1310的位置生成預(yù)定大小的頭部圖像1311。例如，圖像生成 部380可以從處于更重要位置的頭部區(qū)域1310的圖像中生成更大的頭部圖像1311。在本 圖的例子中，圖像生成部380可以從處于離計數(shù)器的距離短于預(yù)定距離的位置上的頭部區(qū) 域1310(例如頭部區(qū)域1310b)中生成大于其它頭部圖像1311的頭部圖像1311。因而，根 據(jù)圖像處理系統(tǒng)10，能夠強調(diào)顯示位于重要區(qū)域中的人物的圖像。由此，圖像生成部380可以縮小或者放大多個特征區(qū)域的圖像的各個圖像，分別 生成與多個特征區(qū)域的位置相應(yīng)的大小的顯示圖像。此外，圖像生成部380縮小或者放大 多個特征區(qū)域的圖像的各個圖像，可以分別生成與存在多個特征區(qū)域的位置所示的實際空 間中的被攝體的位置相應(yīng)的大小的顯示圖像。另外，圖像生成部380縮小或者放大多個特 征區(qū)域的圖像的各個圖像，也可以分別生成與多個特征區(qū)域的大小所示的實際空間中的被 攝體大小相應(yīng)的大小的顯示圖像。此外，圖像生成部380也可分別生成多個特征區(qū)域的圖像根據(jù)動態(tài)圖像中的顯示 時間同時顯示在預(yù)定位置上的顯示圖像。例如，圖像生成部380也可以生成按照顯示順序 向規(guī)定方向排列而顯示的頭部圖像1311。此外，顯示該特征區(qū)域的圖像的位置可以根據(jù)特 征區(qū)域的大小、包含在特征區(qū)域中的規(guī)定被攝體的大小、或者頭部的下部區(qū)域(例如服裝 區(qū)域)的圖像內(nèi)容的至少任意一個來決定。圖14是表示圖像處理裝置170的模塊結(jié)構(gòu)的其它一個例子。本結(jié)構(gòu)的圖像處理 裝置170通過對特征區(qū)域的圖像進行超分辨處理來使特征區(qū)域畫質(zhì)提高。本結(jié)構(gòu)的圖像處 理裝置170具備圖像獲取部301、對應(yīng)解析部302、解壓縮控制部310、解壓縮部320、圖像生 成部380、特征區(qū)域信息獲取部360、特征區(qū)域選擇部370、照明條件規(guī)定部372、方向規(guī)定部 374、相關(guān)值獲取部376、模型保存部350以及輸出部340。圖像生成部380具有圖像放大部 332和合成部330。圖像獲取部301獲取通過壓縮部230壓縮的壓縮動態(tài)圖像。具體而言，圖像獲取部 301獲取包含多個特征區(qū)域動態(tài)圖像和背景區(qū)域動態(tài)圖像的壓縮動態(tài)圖像。更具體地說，圖 像獲取部301獲取附帶特征區(qū)域信息的壓縮動態(tài)圖像。此外，壓縮動態(tài)圖像可以是向圖像 處理裝置170的輸入動態(tài)圖像的一個例子。另外，在壓縮動態(tài)圖像中作為動態(tài)圖像構(gòu)成圖 像而包含的攝像圖像，可以是向圖像處理裝置170的輸入圖像的一個例子。由此，圖像獲取 部301把通過壓縮部230被低畫質(zhì)化的攝像圖像作為輸入圖像來獲取。而且，對應(yīng)解析部302將壓縮動態(tài)圖像分離為多個特征區(qū)域動態(tài)圖像以及背景區(qū) 域動態(tài)圖像和特征區(qū)域信息，將多個特征區(qū)域動態(tài)圖像和背景區(qū)域動態(tài)圖像提供給解壓縮 部320。另外，對應(yīng)解析部302解析特征區(qū)域信息，將特征區(qū)域的位置和特征的種類提供給 解壓縮控制部310和特征區(qū)域信息獲取部360。這樣，特征區(qū)域信息獲取部360能夠獲取表 示多個攝像圖像的各個攝像圖像中的特征區(qū)域的信息、例如表示特征區(qū)域位置的信息。
解壓縮控制部310根據(jù)從對應(yīng)解析部302獲取的特征區(qū)域的位置和特征種類，控 制基于解壓縮部320的解壓縮處理。例如，解壓縮控制部301根據(jù)特征區(qū)域的位置和特征 的種類根據(jù)壓縮部230壓縮動態(tài)圖像的各區(qū)域的壓縮方式，使解壓縮部320解壓縮壓縮動 態(tài)圖像所示的動態(tài)圖像的各區(qū)域。下面，說明解壓縮部320所具有的各結(jié)構(gòu)要素的動作。解壓縮部320具有多個解 碼器322a-d(以下統(tǒng)稱為解碼器322)。解碼器322對被編碼的多個特征區(qū)域動態(tài)圖像和背 景區(qū)域動態(tài)圖像中的任意一個進行解碼。具體地說，解碼器322a、解碼器322b、解碼器322c 以及解碼器322d分別對第一特征區(qū)域動態(tài)圖像、第二特征區(qū)域動態(tài)圖像、第三區(qū)域動態(tài)圖 像以及背景區(qū)域動態(tài)圖像進行解碼。解壓縮部320將解碼得到的第一特征區(qū)域動態(tài)圖像、 第二特征區(qū)域動態(tài)圖像、第三區(qū)動態(tài)圖像以及背景區(qū)域動態(tài)圖像提供給圖像生成部380。圖像生成部380根據(jù)第一特征區(qū)域動態(tài)圖像、第二特征區(qū)域動態(tài)圖像、第三區(qū)動 態(tài)圖像以及背景區(qū)域動態(tài)圖像來生成一個顯示動態(tài)圖像。而且，輸出部340將從對應(yīng)解析 部302獲取的特征區(qū)域信息以及顯示動態(tài)圖像輸出到顯示裝置180或者圖像DB 175中。此 外，圖像DB 175與識別包含在顯示動態(tài)圖像中的攝像圖像的信息相對應(yīng)而將特征區(qū)域信 息所示的特征區(qū)域的位置、特征區(qū)域的特征種類、特征區(qū)域的數(shù)量記錄在硬盤等非易失性 記錄介質(zhì)中。特征區(qū)域選擇部370選擇多個攝像圖像的各個特征區(qū)域中具有高于預(yù)定值的相 關(guān)性的第一特征區(qū)域以及第二特征區(qū)域。具體地說，相關(guān)值獲取部376獲取與該相關(guān)性有 關(guān)的閾值。而且，特征區(qū)域選擇部370選擇多個動態(tài)構(gòu)成圖像的各個特征區(qū)域中具有高于 相關(guān)值獲取部376所獲取的閾值的相關(guān)性的第一特征區(qū)域以及第二特征區(qū)域。例如，特征區(qū)域選擇部370可以選擇從多個攝像圖像的各個攝像圖像中檢測到的 特征區(qū)域中圖像內(nèi)容的一致性高于預(yù)定值的第一特征區(qū)域以及第二特征區(qū)域。除此之外，特征區(qū)域選擇部370可以根據(jù)多個攝像圖像的各個攝像圖像中的特征 區(qū)域的位置來選擇第一特征區(qū)域以及第二特征區(qū)域。例如，特征區(qū)域選擇部370可以根據(jù) 多個攝像圖像中的特征區(qū)域的位置變化量，選擇作為在壓縮動態(tài)圖像中移動速度的變化量 小于預(yù)定值的特征區(qū)域的第一特征區(qū)域以及第二特征區(qū)域。另外，特征區(qū)域選擇部370可 以根據(jù)多個攝像圖像中的特征區(qū)域的位置的變化方向，選擇作為在輸入動態(tài)圖像中移動方 向的變化量小于預(yù)定值的特征區(qū)域的第一特征區(qū)域以及第二特征區(qū)域。而且，特征區(qū)域選 擇部370將表示所選擇的第一特征區(qū)域以及第二特征區(qū)域的信息提供給圖像生成部380。而且，圖像生成部380使用第一特征區(qū)域的圖像、第二特征區(qū)域的圖像以及第一 特征區(qū)域和第二特征區(qū)域之間的位置差，生成比第一特征區(qū)域的圖像以及第二特征區(qū)域的 圖像更高分辨率的高畫質(zhì)圖像。例如，圖像生成部380通過根據(jù)位置差來合成第一特征區(qū) 域的圖像和第二特征區(qū)域的圖像，生成高畫質(zhì)圖像。例如，圖像生成部380通過使第一特征 區(qū)域的圖像和第二特征區(qū)域的圖像錯開該位置差而重合，生成高畫質(zhì)圖像。此外，特征區(qū)域選擇部370也可以選擇從多個攝像圖像的各個攝像圖像中檢測到 的特征區(qū)域中具有高于預(yù)定值的相關(guān)性的三個以上的特征區(qū)域。而且，圖像生成部380也 可以使用三個以上的特征區(qū)域的圖像、以及三個以上的特征區(qū)域的位置差來生成比三個以 上的特征區(qū)域的圖像更高分辨率的高畫質(zhì)圖像。圖像放大部332將攝像圖像中的特征區(qū)域以外的區(qū)域的圖像放大到與該高畫質(zhì)圖像相同分辨率的圖像。而且，合成部330合成通過圖像放大部332所得到的圖像和高畫質(zhì) 圖像，生成作為顯示動態(tài)圖像的動態(tài)圖像構(gòu)成圖像的一個攝像圖像。由此，圖像生成部380 將攝像圖像中的特征區(qū)域以外的區(qū)域的圖像放大到與高畫質(zhì)圖像相同分辨率的圖像，通過 合成經(jīng)過放大得到的圖像和高畫質(zhì)圖像，生成一個攝像圖像。圖像生成部380通過對多個 攝像圖像的各個攝像圖像實施上述處理，生成以動態(tài)圖像構(gòu)成圖像包含多個攝像圖像的顯 示動態(tài)圖像。此外，圖像生成部380通過使包含在特征區(qū)域中的物體的圖像適合到數(shù)學(xué)模型， 可以生成高畫質(zhì)圖像。具體地說，模型保存部350保存以特征參數(shù)來表現(xiàn)物體的模型。更 具體地說，模型保存部350保存以統(tǒng)計性的特征參數(shù)來表現(xiàn)物體的模型。例如，模型保持部 350保存以基于主成分分析的主成分(例如主成分矢量)來表現(xiàn)物體的模型。此外，模型保存部350可以保存以基于主成分分析的主成分表現(xiàn)物體形狀的模 型。另外，模型保存部350可以保存基于主成分分析的主成分來表現(xiàn)物體顏色的模型。而且，圖像生成部380通過使包含在攝像圖像中的特征區(qū)域的物體的圖像適應(yīng)到 模型中，將包含在攝像圖像中的特征區(qū)域的物體的圖像變換為比該攝像圖像更高畫質(zhì)的高 畫質(zhì)圖像。此外，模型保存部350將從不同方向看的物體的模型與該方向?qū)?yīng)而保存。而且， 方向規(guī)定部374規(guī)定在攝像圖像中的特征區(qū)域中拍攝的物體被拍攝的方向。而且，圖像生 成部380可以通過使包含在攝像圖像中的特征區(qū)域物體的圖像適應(yīng)到與由方向規(guī)定部374 所規(guī)定的方向相對應(yīng)而由模型保存部350保存的模型，變換為高畫質(zhì)圖像。另外，模型保存部350將以不同的照明條件照明的物體的模型與該照明條件相對 應(yīng)而保存。而且，照明條件規(guī)定部372規(guī)定對在輸入圖像中的特征區(qū)域拍攝的物體進行照 明的照明條件。而且，圖像生成部380通過使包含在輸入圖像中的特征區(qū)域的物體的圖像 適應(yīng)到與由照明條件規(guī)定部372規(guī)定的照明條件相對應(yīng)而由模型保存部350保存的模型， 變換為高畫質(zhì)圖像。由此，圖像生成部380通過使包含在所輸入的攝像圖像中的特征區(qū)域 的物體的圖像適應(yīng)到模型中，生成比所輸入的攝像圖像更高分辨率的高畫質(zhì)圖像。而且，輸出部340輸出包含該高畫質(zhì)圖像以及特征區(qū)域以外的圖像的圖像。具體 地說，輸出部340輸出作為動態(tài)圖像構(gòu)成圖像包含如上述那樣由合成部330得到的攝像圖 像的顯示動態(tài)圖像。圖15表示人臉中的特征點的一個例子。如與圖14相關(guān)聯(lián)所說明，模型保存部350 保存用特征參數(shù)來表現(xiàn)物體的模型。下面，作為生成由模型保存部350所保存的模型的生 成方法的一個例子，說明使用AAM方法來生成作為物體的一個例子的人物的臉的模型的情況。如圖15所示，對表現(xiàn)了成為樣本的人的臉部分的多個臉圖像(以下，稱作樣本圖 像)的各個臉圖像設(shè)定η個表示臉形狀的特征點。此外，在此使特征點的數(shù)量少于臉圖像的 像素數(shù)。各特征點可以預(yù)先定好表示臉的哪個部位使得例如第一個特征點為左眼的左端、 第11個特征點為眉間中央。另外，各特征點也可以由手動操作來設(shè)定，也可以通過認識處 理來自動設(shè)定。而且，根據(jù)設(shè)定在各樣本圖像中的特征點來計算出臉的平均形狀。具體地說，求出 各樣本圖像中的表示相同部位的每個特征點的位置坐標的平均。而且，根據(jù)表示各樣本圖像中臉形狀的特征點及其平均形狀的位置坐標來進行主成分分析。其結(jié)果，任意的臉形狀 S能夠由S = S0+ Σ Pibi (i = 1 η)來表現(xiàn)。在此，S是排列臉形狀的各特征點的位置坐標來表現(xiàn)的形狀矢量(Xl，Yl,…，χη, yn)，S0表示排列平均臉形狀的各特征點的位置坐標來表現(xiàn)的平均臉形狀矢量，Pi表示通過 主成分分析得到的關(guān)于臉形狀的第i主成分的固有矢量，h表示對各固有矢量Pi的加權(quán)系數(shù)。圖16是示意性地表示改變加權(quán)系數(shù)b時的臉形狀的變化的一個例子。在本圖中， 示意性地表示改變對通過主成分分析得到的上位兩個主成分的固有矢量Pl、P2的加權(quán)系數(shù) 的值時的臉形狀變化情況。a)表示改變加權(quán)系數(shù)bi時的臉形狀的變化，b)表示改變加權(quán) 系數(shù)b2時的臉形狀的變化。在a)和b)的任意一個中，關(guān)于各主成分的三個臉形狀中央都 表示平均的臉形狀。在該例子中，進行主成分分析的結(jié)果可知，作為第一主成分提取影響臉的輪廓形 狀的成分，通過改變加權(quán)系數(shù)1^，臉形狀從a)左端所示的細長臉變化為a)右端所示的圓 臉。同樣地可知，作為第二主成分提取影響口的開閉狀態(tài)和下顎長度的成分，通過改變加權(quán) 系數(shù)b2，臉形狀從如b)左端所示的張嘴狀態(tài)且下顎長的臉變化為如b)右端所示的閉嘴的 狀態(tài)且下顎短的臉。此外，各主成分作為結(jié)果影響哪種形狀要素，這由人來解釋。根據(jù)主成 分分析，在所使用的各樣本圖像中表現(xiàn)更大的形狀差異將作為更低層次的主成分來提取。圖17表示將樣本圖像變換為平均臉形狀而得到的圖像的一個例子。將各樣本圖 像變換((warping)變形)為平均臉形狀。具體地說，對各特征點算出各樣本圖像和平均臉 形狀之間的位移量。而且，根據(jù)該位移量，算出各樣本圖像的每個像素向平均臉形狀的位移 量，將各樣本圖像按照每個像素向平均臉形狀變形。而且，將變換為平均臉形狀后的每個樣本圖像的各像素的R、G、B顏色成分的像素 值作為變量進行主成分分析。其結(jié)果，任意的臉圖像的平均臉形狀下的R、G、B的顏色成分 的像素值能夠由A = Atl+ Σ qi λ i (i = 1 m)來近似。在此，A是排列平均臉形狀下的各像素的R、G、B顏色成分的各個像素值來表現(xiàn)的 矢量(rl, gl,bl, r2, g2，b2，…，rm, gm，bm)。此外，r、g、b分別表示R、G、B顏色成分的像 素值，1 m表示識別各像素的下標，m表示平均臉形狀中的總像素數(shù)。此外，矢量成分的排 列順序不限于上述順序。另外，Atl表示排列平均臉形狀的各樣本圖像的每個像素的R、G、B顏色成分的各個 像素值的平均值來表現(xiàn)的平均矢量，Qi表示通過主成分分析得到的關(guān)于臉的R、G、B顏色成 分的像素值的第i主成分的固有矢量，λ i表示對各固有矢量qi的加權(quán)系數(shù)。圖18是示意性地表示改變加權(quán)系數(shù)q時的像素值的變化的一個例子。在本圖中， 示意性地表示改變對通過主成分分析得到的上位兩個主成分的固有矢量^、Q2的加權(quán)系數(shù) 入工、λ 2的值時的臉像素值變化情況。a)表示改變加權(quán)系數(shù)X1時的像素值的變化，b)表 示改變加權(quán)系數(shù)λ 2時的像素值的變化。在a)和b)的任意一個中，關(guān)于各主成分的三個 臉形狀中央都表示平均的像素值。
在該例子中，進行主成分分析的結(jié)果可知，作為第一主成分提取影響有無胡須的 成分，通過改變加權(quán)系數(shù)X1，從a)左端所示的沒有胡須的臉變化為a)右端所示的胡須濃 密的臉?？芍?，作為第二主成分提取影響眉毛濃度的成分，通過改變加權(quán)系數(shù)λ2，從如b)左端所示的眉毛淺淡的臉變化為如b)右端所示的眉毛濃密的臉。以上，通過圖16 圖18所說明的處理來生成臉的模型。該模型是由表示臉形狀的 多個固有矢量Pi、和表示平均臉形狀下的臉的像素值的固有矢量Qi來表現(xiàn)臉。模型所具有 的各固有矢量的合計數(shù)遠小于形成臉圖像的像素數(shù)。此外，在上述的例子中，形狀和像素值 由臉形狀和關(guān)于R、G、B顏色成分的像素值的各自的加權(quán)系數(shù)、λ i來表現(xiàn)個別的臉圖像， 但是臉形狀和顏色成分的像素值的變化中具有相關(guān)性，還能夠?qū)Π卣鼽c和像素值兩者 的特征參數(shù)進行主成分分析。接著，說明圖像生成部380使用由模型保存部350所保存的模型對特征區(qū)域的圖 像進行高分辨率化的處理的一個例子。圖像生成部380將包含在特征區(qū)域中的輸入臉圖像 進行標準化，算出平均臉形狀中的R、G、B顏色成分的像素值。此外，有時輸入臉圖像未必是 來自正面的圖像、或照明條件不同于拍攝樣本圖像時的照明條件。因而，這里所說的標準化 不僅包括整列上述中所說明的正面臉的特征點的處理，而且還包括如將斜向拍攝所得到的 輸入臉圖像的方向變換為從正面拍攝的臉圖像的變換處理、或去除照明引起的影子的影響 的去影處理等那樣變換為在與樣本圖像相同的攝影環(huán)境下拍攝的臉圖像的處理。而且，圖像生成部380通過將相對于平均臉的像素值之差投影到主成分矢量Qi來 算出加權(quán)系數(shù)Xitj具體地說，圖像生成部380能夠通過與主成分矢量(^的內(nèi)積來算出加 權(quán)系數(shù)Xitj而且，圖像生成部380使用算出的加權(quán)系數(shù)Xi、平均臉的像素值A(chǔ)tl、以及主成 分矢量Qi來算出平均臉形狀下的像素值Α。圖像生成部380通過與上述的像素值A(chǔ)的計算處理相同的處理還計算出臉的特征 點S。具體地說，圖像生成部380通過將相對于平均臉的特征點位置差投影到主成分矢量Qi 來算出加權(quán)系數(shù)使用算出的加權(quán)系數(shù)b”平均臉的特征點S”以及主成分矢量Pi來算出 特征點A。而且，圖像生成部380對由像素值A(chǔ)和特征點A表示的圖像實施上述標準化處理 中除了整理特征點的處理之外的處理的逆變換處理。通過以上處理，圖像生成部380從由輸出部207輸出的攝像圖像中的特征區(qū)域的 圖像中生成比該攝像圖像更高畫質(zhì)的高畫質(zhì)圖像。具體地說，圖像生成部380能夠生成比 從輸出部207輸出的攝像圖像中的特征區(qū)域的圖像更高分辨率的圖像、更銳利的圖像、噪 聲更少的圖像、灰度數(shù)更多的圖像或者色數(shù)更多的圖像。圖19以表格形式表示由模型保存部350保存的模型的一個例子。模型保存部350 按照多個表情以及多個方向的各個組合中的每個組合保存模型。作為表情包含處于喜怒 哀樂各狀態(tài)時的臉、以及表情嚴肅的臉，作為方向包含正面、上方、下方、右方、左方、以及后 方。圖像生成部380能夠根據(jù)包含在特征區(qū)域中的臉圖像的圖像內(nèi)容來規(guī)定臉的表情和臉 的方向，使用與所規(guī)定的表情和方向的組合相對應(yīng)并由模型保存部350所保存的模型來進 行上述重構(gòu)處理。此外，圖像生成部380能夠通過口以及/或者眼睛的形狀來規(guī)定表情，能夠通過眼 睛、口、鼻子、以及耳朵的位置關(guān)系等來規(guī)定臉的方向。此外，圖像處理裝置120可以規(guī)定臉 的表情和臉的方向，通過輸出部207可以與攝像圖像相對應(yīng)而輸出臉的表情和臉的方向。另外，模型保存部350除了臉的表情和方向之外，還可以如上述那樣與照明條件 相對應(yīng)而保存模型。例如，模型保存部350可以與照明強度和照明方向相對應(yīng)而保存模型。 而且，圖像生成部380可以根據(jù)包含在特征區(qū)域中的臉圖像的圖像內(nèi)容來規(guī)定對臉的照明條件。例如，圖像生成部380能夠根據(jù)影子的位置和大小來規(guī)定照明強度和照明方向，使用 與所規(guī)定的照明強度和照明方向相對應(yīng)而由模型保存部350保存的模型來進行上述的重 構(gòu)處理。此外，在上述的例子中，說明了表現(xiàn)整體臉的模型的生成以及使用該模型的重構(gòu) 過程。除了這種整體臉的模型之外，圖像處理系統(tǒng)10能夠使用臉的每個部位的模型。除此 之外，圖像處理系統(tǒng)10還能夠使用不同性別及/或每個人種的臉(或者臉的每個部位)的 模型。另外，圖像處理系統(tǒng)10除了人物模型之外，還能夠為車輛、船舶等圖像處理系統(tǒng)10 設(shè)為監(jiān)視對象的物體的每個種別保存模型。而且，圖像生成部380還能夠根據(jù)包含在特征 區(qū)域中的物體的種類來選擇模型并進行重構(gòu)。這種種類是在圖像處理裝置120中被檢測， 可以與攝像圖像相對應(yīng)而發(fā)送給圖像處理裝置170。如上所說明，模型保存部350能夠?qū)⒉煌N類的物體的模型與該種類相對應(yīng)而保 存。而且，特征區(qū)域信息獲取部360獲取表示拍攝在輸入圖像中的特征區(qū)域的物體種類的 信息。而且，圖像生成部380通過使包含在攝像圖像中的特征區(qū)域的物體的圖像適應(yīng)到與 由特征區(qū)域信息獲取部360所獲取的特征區(qū)域中拍攝的物體的種類相對應(yīng)而由模型保存 部350保存的模型，來變換為高畫質(zhì)圖像。根據(jù)以上所說明的圖像處理系統(tǒng)10，對特征區(qū)域使用模型進行超析象化化，另一 方面對背景區(qū)域不進行使用模型的超析象化。因此，能夠顯著地削減超析象處理的運算量。 另外，如背景區(qū)域那樣重要性低的區(qū)域不被高畫質(zhì)化，因此能夠削減圖像的數(shù)據(jù)量。另外， 根據(jù)圖像處理系統(tǒng)10，將規(guī)定特征區(qū)域的信息發(fā)送給圖像處理裝置170，因此能夠事先防 止只包含低畫質(zhì)信息的背景區(qū)域誤被超分辨處理的情況。此外，如上所述，模型保存部350為作為表示目標種類的信息的每個臉部位(例 如、眼睛、鼻子、嘴等)保存學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)。在此，作為學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)除了上述模型之外，還可以包含 從目標的多個樣本圖像中分別提取的、目標的圖像的低頻成分和高頻成分。由此，模型保存 部350作為與目標的種類相對應(yīng)而保存目標的圖像的高頻成分的目標圖像信息保存部而 工作。此外，通過對多個目標的種類的各個種類以K-means法等將目標的圖像的低頻成分 進行分組，在多個目標的種類的各個種類中目標的圖像的低頻成分被分類到多個簇中。另 外，可以按照各簇(cluster)的每個簇規(guī)定代表性的低頻成分(例如重心值)。而且，圖像生成部380從包含在攝像圖像中的目標的圖像中提取低頻成分。而且， 圖像生成部380規(guī)定從該目標的種類的目標的樣本圖像中提取的低頻成分的簇中適合于 所提取的低頻成分的值規(guī)定為代表性低頻成分的簇。而且，圖像生成部380規(guī)定與包含在 所規(guī)定的簇中的低頻成分相對應(yīng)的高頻成分的簇。由此，圖像生成部380能夠規(guī)定與從包 含在攝像圖像中的目標中提取的低頻成分有相關(guān)性的高頻成分的簇。而且，圖像生成部380 可以使用代表所規(guī)定的高頻成分的簇的高頻成分將目標的圖像變換為更高畫質(zhì)的高畫質(zhì) 圖像。例如，圖像生成部380以與從各目標的中心到臉上的處理對象位置的距離相應(yīng)的權(quán) 重將按照每個目標選擇的該高頻成分加到目標的圖像中。此外，該代表性的高頻成分可以 通過閉環(huán)學(xué)習(xí)來生成。由此，圖像生成部380從通過對各目標的每個目標進行學(xué)習(xí)而生成 的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中，為每個目標選擇利用所期望的學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)，因此有時能夠以更高的精度使目 標的圖像高畫質(zhì)化。如上所述，圖像處理裝置170，能用主要成分分析(PCA)重新構(gòu)成特征區(qū)域的圖像。而且，作為圖像處理裝置170的圖像重構(gòu)手法，及該圖像重構(gòu)用的學(xué)習(xí)法，除通過主要 成分分析(PCA)的學(xué)習(xí)·圖像重構(gòu)以外，還可以采用局部保存投影(locality preserving projection :LPP)，線形辨別分析(Linear Discriminant Analysis :LDA)，獨立成分分析 (Independent component analysis ，多維定標(multidimensional scaling :MDS), 支持矢量機(support vector regression)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(neural network)，隱馬爾可夫模型 (hidden Markov model), Bayes推論，最大事后概率推定，反復(fù)逆投影，小波變換(wavelet transform)，局部線形埋入(locally linear embedding :LLE)，馬爾可夫隨機場(Markov random field :MRF)等的手法。如以上說明，圖像處理裝置170，通過超析象處理特征區(qū)域的圖像，使特征區(qū)域的 圖像高質(zhì)量化。再者，圖像處理裝置170，可以進行圖1 圖13相關(guān)說明的圖像處理裝置 170的處理，和圖14 圖19相關(guān)聯(lián)說明的圖像處理裝置170的處理的組合處理。比如，圖 像處理裝置170，將在特征區(qū)域中實施圖14 圖19相關(guān)說明過的超析象處理而得到的攝像 圖像，與如圖1 圖13相關(guān)聯(lián)說明的一樣，對應(yīng)用于規(guī)定特征區(qū)域的數(shù)、特征區(qū)域的位置、 特征區(qū)域的大小、特征區(qū)域中包含的目標的種類的信息等預(yù)先存儲在圖像DB175中。并且， 圖像處理裝置170，如圖1 圖13有關(guān)說明，對應(yīng)來自監(jiān)視者的指示，基于指定攝像圖像對 應(yīng)的特征區(qū)域的數(shù)、特征區(qū)域的位置、特征區(qū)域的大小、特征區(qū)域包含的目標的種類的信息 等，比如，可以將特征區(qū)域的圖像大小合適地顯示在相同的位置。圖20表示其他的實施方式涉及的圖像處理系統(tǒng)20的一個例子。在本實施方式中 的圖像處理系統(tǒng)20的構(gòu)成，除攝像裝置lOOa-d還分別具有圖像處理部804a-d(以下，總稱 為圖像處理裝置804)之處以外，均與圖1中說明過的圖像處理系統(tǒng)10的結(jié)構(gòu)相同。圖像處理部804，有著圖像處理裝置120中包含的構(gòu)成要素中圖像獲取部250以外 的構(gòu)成要素。并且，圖像處理部804中包含的各構(gòu)成要素的功能及動作，除更換為處理由壓 縮動態(tài)圖像解壓縮部202的解壓縮處理得到的圖像處理裝置120中包含的各構(gòu)成要素的攝 像動態(tài)圖像，處理由攝像部102攝像的攝像動態(tài)圖像這樣一點以外，可以與圖像處理裝置 120中包含的各構(gòu)成要素的機能及動作大體上同樣。在這樣的構(gòu)成的圖像處理系統(tǒng)20中也 能得到圖1到圖13有關(guān)圖像處理系統(tǒng)10所說明的效果大體上同樣的效果。另外，圖像處理部804，從攝像部102取得包含以RAW格式表示的多個攝像圖像的 攝像動態(tài)圖像，并將所取得的攝像動態(tài)圖像中包含的用RAW形式表示的多個攝像圖像，以 RAW形式直接壓縮。另外，圖像處理部804，可以從以RAW形式表示的多個攝像圖像檢測出 1以上的特征區(qū)域。同時，圖像處理部804，可以壓縮包含已經(jīng)被壓縮了的RAW形式的多個 攝像圖像的攝像動態(tài)圖像。再者，圖像處理部804，能按照圖1 圖19有關(guān)作為圖像處理 裝置120的動作而說明的壓縮方法壓縮拍攝動態(tài)圖像。再者，圖像處理裝置170，通過對圖 像處理部804所取得的動態(tài)圖像進行解壓縮，而能夠取得以RAW形式表示的多個攝像圖像。 圖像處理裝置170，分別在每個區(qū)域放大通過解壓縮取得的以RAW形式被顯示的多個攝像 圖像。在每個區(qū)域同時實施。這個時候，圖像處理裝置170，可以對特征區(qū)域?qū)嵤┍绕涮卣?區(qū)域以外的區(qū)域更高精度的同步化處理。并且，圖像處理裝置170，可以對通過同步化處理而得到的攝像圖像中的特征區(qū)域的圖像實施象圖14 圖19有關(guān)說明的一樣的超析象處理。另外，象圖1 圖19有關(guān)說明 的一樣，圖像處理裝置170算出了在超析象處理中以上所述的加權(quán)系數(shù)。這種情況下，特征區(qū)域中包含的物體的圖像，由主要成份矢量及加權(quán)系數(shù)表示物體的圖像。這些的加權(quán)系數(shù) 及主要成份矢量的數(shù)據(jù)量，大幅度小于物體的圖像本身具有的象素數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量。因此，圖 像處理部804，在壓縮從攝像部102取得的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的圖像的 壓縮處理中，從特征區(qū)域包含的物體的圖像計算出上述加權(quán)系數(shù)。即，圖像處理部804，能夠 將在特征區(qū)域包含的物體的圖像通過用主要成份矢量及加權(quán)系數(shù)表示，得以壓縮。并且，圖 像處理部804，可以將主要成份矢量及加權(quán)系數(shù)傳送至圖像處理裝置170。在圖像處理裝置 170中，能用從圖像處理部804取得的主要成份矢量及加權(quán)系數(shù)，重新構(gòu)成象上述那樣的特 征區(qū)域中包含的物體的圖像。這樣，圖像處理部804，可以通過使特征區(qū)域的圖像中包含的物體圖像適應(yīng)用特征 參數(shù)表現(xiàn)物體的模型，算出表示特征區(qū)域的圖像中包含的物體的該模型中的特征參數(shù)值。 并且，圖像處理部804可以輸出所算出的特征參數(shù)值及特征區(qū)域以外的區(qū)域的圖像。并且， 圖像處理裝置170，通過在模型中使用從圖像處理部804取得的特征參數(shù)值生成物體的圖 像后，可以用所生成的物體的圖像及特征區(qū)域以外的區(qū)域的圖像生成一攝像圖像。圖21示出圖像處理裝置120及圖像處理裝置170的硬件配置構(gòu)成的一個示例。圖 像處理裝置120及圖像處理裝置170具有CPU周邊部、輸入輸出部以及傳統(tǒng)的輸入輸出部。 CPU周邊部包括通過主控制器1582彼此連接的CPU1505、RAM1520、圖像控制器1575、以及 顯示設(shè)備1580。輸入輸出部包括通過輸入輸出控制器1584連接到主控制器1582的通信接 口 1530、硬盤驅(qū)動器1540、以及⑶-ROM驅(qū)動器1560。傳統(tǒng)的輸入輸出部包括連接到輸入輸 出控制器1584的R0M1510、軟盤驅(qū)動器1550、以及輸入輸出芯片1570。主控制器1582連接RAM1520、以更高傳輸速率訪問RAM1520的CPU1505和圖像控 制器1575。CPU1505根據(jù)存儲在R0M1510和RAM1520上的程序而運行，控制每個組件。圖 像控制器1575獲得CPU1505等在RAM1520內(nèi)設(shè)置的幀緩沖器上生成的圖像數(shù)據(jù)，并使顯 示器件1580顯示獲得的圖像數(shù)據(jù)。取而代之，圖像控制器1575也可在內(nèi)部包括用于存儲 CPU1505等生成的圖像數(shù)據(jù)的幀緩沖器。輸入輸出控制器1584連接主控制器1582、作為相對高速的輸入輸出裝置的硬盤 驅(qū)動器1540、通信接口 1530、以及CD-ROM驅(qū)動器1560。硬盤驅(qū)動器1540存儲CPU1505使 用的程序和數(shù)據(jù)。通信接口 1530與網(wǎng)絡(luò)通信裝置1598連接，收發(fā)程序或數(shù)據(jù)。⑶-ROM驅(qū) 動器1560從⑶-ROMl595中讀取程序或數(shù)據(jù)，并通過RAMI520向硬盤驅(qū)動器1540及通信接 口 1530提供所讀取的程序或數(shù)據(jù)。在輸入輸出控制器1584上連接有作為相對低速的輸入輸出裝置的R0M1510、軟盤 驅(qū)動器1550以及輸入輸出芯片1570。在R0M1510上存儲由圖像處理裝置120及圖像處理 裝置170在啟動時執(zhí)行的引導(dǎo)程序，或依存于圖像處理裝置120及圖像處理裝置170硬件 的程序等。軟盤驅(qū)動器1550從軟盤1590讀取程序或數(shù)據(jù)，并通過RAM1520向硬盤驅(qū)動器 1540及通信接口 1530提供讀取的程序或數(shù)據(jù)。輸入輸出芯片1570通過軟盤驅(qū)動器1550、 或并行端口、串行端口、鍵盤端口、鼠標端口等連接各種輸入輸出裝置。CPU1505執(zhí)行的程序是被存儲于軟盤1590、CD-ROMl595和IC卡等記錄介質(zhì)上，而 由用戶提供的。被記錄介質(zhì)存儲的程序可以是壓縮的也可以是非壓縮的。程序從介質(zhì)被安 裝到硬盤驅(qū)動器1540中，通過RAM1520讀取，并由CPU1505執(zhí)行。被CPU1505執(zhí)行的程序， 使圖像處理裝置120作為與圖1至圖20相關(guān)聯(lián)說明的圖像處理裝置120所具有的各構(gòu)成要素來發(fā)揮功能。使圖像處理裝置170作為與圖1至圖20相關(guān)聯(lián)說明的圖像處理裝置170 所具有的各構(gòu)成要素來發(fā)揮功能。以上所示程序，也可以存儲在外部的記錄介質(zhì)中。作為記錄介質(zhì)，除軟盤1590、 ⑶-R0M1595以外，還能夠使用DVD或PD等的光學(xué)記錄介質(zhì)、MD等的光磁記錄介質(zhì)、磁帶介 質(zhì)，IC卡等的半導(dǎo)體存儲器等。此外，還可以使用設(shè)置于與專用通信網(wǎng)絡(luò)或者互聯(lián)網(wǎng)連接 的服務(wù)器系統(tǒng)中的硬盤或RAM等的存儲裝置作為記錄介質(zhì)，并作為借助網(wǎng)絡(luò)的程序而提供 給圖像處理裝置120及圖像處理裝置170。這樣，由程序控制的計算機將作為圖像處理裝置 120及圖像處理裝置170而發(fā)揮作用。以上，用實施方式說明了本發(fā)明，不過，本發(fā)明的技術(shù)范圍不受上述實施方式記載 的范圍所限定。本領(lǐng)域技術(shù)人員清楚，可對上述實施的方式進行多種多樣的變形及改進。從 技術(shù)方案的范圍可以明白，這樣的變形及改進均被包括在本發(fā)明的技術(shù)范圍內(nèi)。權(quán)利要求 書、說明書、和在附圖中表示的裝置、系統(tǒng)、程序、和在方法中的動作、次序、步驟，和階段等 的各處理的執(zhí)行順序，只要沒有特別注明“比…先”、“在…之前”等，而且只要不是后面的處 理必須使用前面的處理的輸出，就能以任意的順序?qū)嵤Ｓ嘘P(guān)權(quán)利要求書、說明書和附圖中 的動作流程，為了說明上的方便，即便是使用了 “首先”、“其次”等字樣加以說明，但也不意 味著必須以這個順序?qū)嵤?br> 權(quán)利要求
一種圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，具有圖像獲取部，用于取得動態(tài)圖像；特征區(qū)域信息獲取部，取得表示在所述動態(tài)圖像中包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的位置的信息；以及圖像生成部，根據(jù)所述特征區(qū)域信息獲取部所取得的信息表示的位置，將所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含的所述特征區(qū)域的圖像分別縮小或放大，分別生成大體上相同大小的顯示圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，還具有從所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像檢測出所述特征區(qū)域的的特征區(qū)域檢測部，所述特征區(qū)域信息獲取部，取得表示被所述特征區(qū)域檢測部檢測出的所述特征區(qū)域的 位置的信息。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述特征區(qū)域檢測部，從所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像檢測出特征的種類不相同的所述 多個特征區(qū)域，所述圖像生成部，針對每個所述特征的種類分別縮小或放大所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖 像中各自包含的所述特征區(qū)域的圖像，分別生成所述顯示圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像生成部，針對每個所述特征的種類分別縮小或放大所述多個特征區(qū)域的各個 圖像，分別生成與所述特征的種類對應(yīng)的大小的所述顯示圖像。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，還具有特征區(qū)域選擇部，從所述多個特征區(qū)域中選擇適合預(yù)定的條件的多個特征區(qū)域，所述圖像生成部，分別縮小或放大所述特征區(qū)域選擇部所選擇的所述多個特征區(qū)域的 圖像，分別生成所述顯示圖像。
6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述特征區(qū)域檢測部，從所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像檢測出特征的種類不相同的所述 多個特征區(qū)域，所述特征區(qū)域選擇部，選擇所述特征的種類不相同的所述多個特征區(qū)域中具有預(yù)定的 種類的特征的多個特征區(qū)域。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述特征區(qū)域檢測部，從所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像檢測出所包含的目標不相同的所 述多個特征區(qū)域，所述特征區(qū)域選擇部，選擇所述包含的目標不相同的所述多個特征區(qū)域中包含預(yù)定的 目標的多個特征區(qū)域。
8.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述特征區(qū)域選擇部，選擇所述多個特征區(qū)域中經(jīng)過比預(yù)定的時間長度還長的期間從 所述動態(tài)圖像檢測出的多個特征區(qū)域。
9.根據(jù)權(quán)利要求5所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述特征區(qū)域選擇部，選擇所述多個特征區(qū)域中具有比預(yù)定的值高的相關(guān)性的多個特征區(qū)域。
10.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像生成部，分別生成所述多個特征領(lǐng)域的圖像在各自預(yù)定的不同的位置同時被 顯示的所述顯示圖像。
11.根據(jù)權(quán)利要求10所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像生成部，分別生成所述多個特征區(qū)域的圖像根據(jù)所述動態(tài)圖像中的顯示定時 在預(yù)定的位置同時被顯示的所述顯示圖像。
12.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于， 所述圖像生成部生成包含多個所述顯示圖像的動態(tài)圖像。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像生成部將所述多個特征區(qū)域的圖像分別縮小或放大，分別生成與所述多個特 征區(qū)域的位置對應(yīng)的大小的所述顯示圖像。
14.根據(jù)權(quán)利要求13所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像生成部，將所述多個特征區(qū)域的圖像分別縮小或放大，分別生成與所述多個 特征區(qū)域存在的位置所表示的實際空間中的被攝體的位置對應(yīng)的大小的所述顯示圖像。
15.根據(jù)權(quán)利要求13所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述圖像生成部，將所述多個特征區(qū)域的圖像分別縮小或放大，分別生成與所述多個 特征區(qū)域的大小所表示的實際空間的被攝體的大小對應(yīng)的大小的所述顯示圖像。
16.根據(jù)權(quán)利要求2所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，還包括輸出部，將表示所述特征區(qū)域檢測部檢測出的所述特征區(qū)域的位置的信息與所 述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像對應(yīng)并輸出，所述特征區(qū)域信息獲取部，取得表示由所述輸出部與所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像對應(yīng) 并輸出的特征區(qū)域的位置的信息。
17.根據(jù)權(quán)利要求16所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，還包括指示獲取部，取得應(yīng)該顯示所述顯示圖像的意思的指示， 所述輸出部，與表示所述特征區(qū)域檢測部所檢測出的所述多個特征區(qū)域的位置的信息 對應(yīng)并記錄所述動態(tài)圖像，所述圖像生成部，在所述指示獲取部取得了所述指示時，根據(jù)與所述動態(tài)圖像對應(yīng)并 記錄的信息所表示的多個特征區(qū)域的位置，將所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中各自包含的所 述特征區(qū)域的圖像分別縮小或放大，分別生成大體上同樣大小的顯示圖像。
18.根據(jù)權(quán)利要求17所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于， 還具有用于壓縮所述動態(tài)圖像的壓縮部，所述輸出部，與表示所述特征區(qū)域檢測部檢測出的所述多個特征區(qū)域的位置的信息對 應(yīng)并記錄被所述壓縮部壓縮后的所述動態(tài)圖像。
19.根據(jù)權(quán)利要求18所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于， 還具有用于對所述被壓縮的動態(tài)圖像解壓縮的解壓縮部，所述輸出部，將表示所述特征區(qū)域檢測部檢測出的所述多個特征區(qū)域的位置的信息分 別與用于識別檢測出特征區(qū)域的所述動態(tài)圖像構(gòu)成圖像的信息對應(yīng)并記錄，所述解壓縮部，在所述指示獲取部取得了所述指示時，規(guī)定由分別對應(yīng)表示所述多個特征區(qū)域的位置的信息而記錄的信息來識別的多個所述動態(tài)圖像構(gòu)成圖像，對包含表示在 所述壓縮后的動態(tài)圖像中的顯示所述規(guī)定后的多個所述動態(tài)圖像構(gòu)成圖像的顯示定時的 期間的部分動態(tài)圖像進行解壓縮，所述圖像生成部，在所述指示獲取部取得了所述指示時，根據(jù)與所述被壓縮的動態(tài)圖 像對應(yīng)并記錄的信息表示的多個特征區(qū)域的位置，縮小或放大被所述解壓縮部解壓縮后的 部分動態(tài)圖像中包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的多個特征區(qū)域的圖像的各個圖像，生成 所述顯示圖像。
20.根據(jù)權(quán)利要求18所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，所述壓縮部在所述特征區(qū)域和所述特征區(qū)域以外的區(qū)域，以不同的強度壓縮所述動態(tài)圖像。
21.—種圖像處理方法，其特征在于，包括如下步驟 取得動態(tài)圖像的圖像取得步驟；取得表示所述動態(tài)圖像中包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的位置的信息 的特征區(qū)域信息取得步驟；以及根據(jù)在所述特征區(qū)域信息取得步驟中所取得的信息表示的位置，縮小或放大所述多個 動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含的所述特征區(qū)域的圖像的各個圖像，分別生成大體上同樣的 大小的顯示圖像的圖像生成步驟。
22.—種計算機可讀取介質(zhì)，是用于存儲圖像處理系統(tǒng)用的程序，且計算機可讀取的介 質(zhì)，其特征在于，該程序使計算機具有如下各部的功能用于取得動態(tài)圖像的圖像獲取部；取得表示所述動態(tài)圖像中包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的位置的信息 的特征區(qū)域信息獲取部；以及根據(jù)所述特征區(qū)域信息獲取部所取得的信息表示的位置，縮小或放大所述多個動態(tài)圖 像構(gòu)成圖像中分別包含的所述特征區(qū)域的圖像的各個圖像，分別生成大體上同樣大小的顯 示圖像的圖像生成部。
23.一種圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，具有 圖像獲取部，取得動態(tài)圖像；特征區(qū)域信息獲取部，取得表示所述動態(tài)圖像中包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像的特征 區(qū)域的位置的信息；以及圖像生成部，根據(jù)所述特征區(qū)域信息獲取部所取得的信息表示的位置，生成在大體上 相同的位置分別顯示所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含的所述特征區(qū)域的各個圖像 的顯示圖像。
24.根據(jù)權(quán)利要求23所述的圖像處理系統(tǒng)，其特征在于，還包括特征區(qū)域檢測部，從所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像檢測出所述特征區(qū)域， 所述特征區(qū)域信息獲取部，取得表示被所述特征區(qū)域檢測部檢測出的所述特征區(qū)域的 位置的信息。
25.一種圖像處理方法，其特征在于，包括如下步驟 取得動態(tài)圖像的圖像取得步驟；取得表示所述動態(tài)圖像中包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像的特征區(qū)域的位置的信息的特征區(qū)域信息取得步驟；以及根據(jù)在所述特征區(qū)域信息取得步驟中取得的信息表示的位置，生成在大體上相同的位 置分別顯示所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含的所述特征區(qū)域的各個圖像的顯示圖 像的圖像生成步驟。
26. 一種計算機可讀取介質(zhì)，是用于存儲圖像處理系統(tǒng)用的程序的計算機可讀取的介 質(zhì)，其特征在于，該程序使計算機具有如下各部的功能 取得動態(tài)圖像的圖像獲取部；取得表示所述動態(tài)圖像中包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像的特征區(qū)域的位置的信息的 特征區(qū)域信息獲取部；以及基于所述特征區(qū)域信息獲取部所取得的信息表示的位置，生成在大體上相同的位置分 別顯示所述多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中分別包含的所述特征區(qū)域的各個圖像的顯示圖像的 圖像生成部。
全文摘要
本發(fā)明提供一種能夠提供特征區(qū)域的圖像容易觀看的監(jiān)視圖像的圖像處理系統(tǒng)。圖像處理系統(tǒng)具備取得動態(tài)圖像的圖像獲取部；取得表示動態(tài)圖像包含的多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中的特征區(qū)域的位置的信息的特征區(qū)域信息獲取部；以及根據(jù)特征區(qū)域信息獲取部所取得的信息表示的位置，將多個動態(tài)圖像構(gòu)成圖像中各自包含的特征區(qū)域的圖像分別縮小或放大，生成大體上大小相同的顯示圖像的圖像生成部。
文檔編號G06T3/40GK101990757SQ200980112450
公開日2011年3月23日 申請日期2009年4月2日 優(yōu)先權(quán)日2008年4月8日
發(fā)明者龜山祐和 申請人:富士膠片株式會社