JPH07508367A - 動画像における変化の検出方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】本公報は電子出願前の出願データであるため要約のデータは記録されません。

Description

【発明の詳細な説明】 動画像における変化の検出方法 本発明はメインクレームの上位概念による動画像における変化の検出方法を基礎 とする。

動画像における変化検出の適用領域は交通監視及び安全工学に存する。変化され た画線領域の検出により運動対象物の自動的検出例えば自動的交通監視の際の車 両の自動的検出及び対象物保安の際の不法（非許可）侵入の認識が可能になる。

動画像の変化検出手法によれば１つの画像を運動対象物と一定の背景とに分割す る。この方法では運動対象物はつながり　（連続性）のある画像セクションとし て扱い処理され、該画像セクションの運動（動き）は動きベクトル又は動きベク トルセットを介して表現され（描かれ）得る。

既に公知の手法で画像信号の変化は限界値として比較され、画像信号は゛″変化 り”又は°′変化なし”の状態にあるものと判定される。、限界値は　Ａ、Ｇｅ ｒｈａｒｄ　”Ｂｅｗｅｇｕｎｇｓａｎａｌ’／ｓｅ　ｂｅｉ　ｄｅｒ　Ｃｏｄ ｉｅｒｕｎｇ　ｖｏｎ　Ｂ１１ｄｓｅｑｕｅｎｚｅｎ　、”　ミュンヘン工業大 学（下り）の通信工学の講座における卒業論文１２０．０９゜１９８８第６９頁 、により次のようにしてもめられ特表千７−５０８３６７　（３） る、即ち差値（絶対値）画像（これは実際値と時間的に先行する画像からめられ る）のＬＰＦフィルタリングされ、正規化されたパージシンのローカル値を基本 値から差し引くようにするのである。或１つの画素が変化あり又は変化なしの状 態の判定の情報が２進マスク内にファイルされる。

つながり　（連続性）のあるまとまった画像信号を当該手法に従って達成するに は２進マスクを更なるステップで事後処理することが必要である。このために例 えば直線的フィルタリング、エロージョン−およびディラテーション（拡張）手 法並びに面（積）増大手法が適用される。

更にり、Ｊ、Ｃｏｎｅｔ、”Ａ　Ｆｒａｍｓ−ｔ。

−Ｆｒａｍｅ　Ｐｉｃｕｒｅｐｈｏｎｅ　ＣｏｄｅｒＦｏｒ　Ｓｉｇｎａｌｓ　 ＣｏｎｔａｉｎｉｎｇＤｉｆｆｅｒｅｎｔｉａｌ　ＱｕａｎｔｉｚｉｎｇＮｏｉ ｓｅ”、ＡＴＴ　Ｂｅ１ｌ　Ｓｙｓｔｅｍ　Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ　Ｊｏｕｒｎａ ｌ　、Ｖｏｌ、５２゜Ｎｏ、］、１９７３．参照３６　ｆ　ｆ、において運動対 象物の識別手法が記載されている。上記手法は垂直方向に平均化された画像差信 号と、ノイズに関して補償され或面積に関して平均化された画像信号を使用する 垂直方向に平均化された画像差信号を用いては先ず、或１つの稜縁（エツジ）、 即ち、或１つの運動対象物は識別されたか否か、フリップフロップが１にセント されたか否かが判定される。上記フリップフロップは次のような際はじめて再び Ｏヘセントされる、換言すれば被考察（注目）画素は静止状態の対象物体（の状 態）であると識別される、即ち８Ｘ３の画素の１つのブロックにてアキュムレー タが所定数の画素（該画素の画倫差イδ号が限界値Ｔ２ないしＴ３を上回る）よ り少なく計数するとはじめて０へセットされ、ないし上述のように識別される。

発明の利点 本発明の特徴的構成要件により得られる利点とするところは、画像信号の変化が 比較さγしる限界値が、判定さるべき画像信号の周囲に依存して形成されること である。ここで判定さるべき画像セクションの時間的及び位置的の周囲の双方が 考慮される。それの限界値との比較の際既に変化ありと判定された隣接する画像 セクションが、多（ブれば多いほど限界値は益々小になる。画像セクションの周 囲が変化する場合、当該画像セクションの変化する確率が大でありそして、画像 セクションの周囲が変化しない場合当該画像セクションの変化する確率が小であ るという事項が考慮される。

要は複数のバイクセルの画素差から計算される量を用いて限界値との比較が行わ れることである。そのような量ははるかに一層わずかな統計的変動を伴い、従っ て信頼性のある判定が行われる。

更なる利点とするところは限界値をめるために先行の画像の画像セクションが使 用されることである。

画像セクションの変化あり、ないし変化なしの状態についての適正判定を行う確 率が増大する、それというのは画像セクションの変化は隣接する画像セクション に依存するのみならず、先行画像の画像セクションにも依存するからである。

更に有利であるのは成１つの画像セクションの変化あり、または変化なしの状態 の検出判定結果は或１つの画像セクションのすべての画素パイセクルに対してで 個別にめられずともよく、比較的大きな検出セルに割り当てられ得ることである 。それにより、当該プロセスは２進的判定マスクの品質にて大した損失なく加速 される。

サブクレームにて示された手段により、メインクレームにて規定された方法の有 利な発展形態及び改良が可能である。特に有利には限界値をめるため、観測窓（ ウィンドウ）内に含まれている画像セクションの変化とそれの限界値との比較の 結果が、限界値をめる際、比較さるべき画像セクションに対しての距離及び配向 に従って異なって重み付けされて考慮されるようにしたのである。それにより、 比較的大きな周囲に依存して限界値をめることが可能であり、ここで判定さるべ き画像セクションに対する時間的且つ位置的間隔、ひいては判定さるべき画像セ クションの変化あリ、なしの確率についてのデータ（表現力）が相応に重み付け て考慮される。

画像セクションの変化の直接的検出手法によれば判定さるべき画像セクションの 画像信号を時間的に先行する画像の一様に配慮された画像セクションの画像信号 から相互間で差し引き、当該画像を評価する。

或１つの画像領域が変化ありとみなされるべきか否かの判定は個別の画素又はバ イクセルのつながりのあるブロックに対してなされ得る（高い局所分解能又は低 い計算コストいずれが、より重要であるかに応じて）有利には或１つの画像セク ション間の画像信号の２乗差の和（これは差分画像におけるカメラノイズの電力 （分散）に関連付けられる〉は相次いで順次連続する画像の画像信号の変化とし てみなされる。

選択的には画素差の絶対値の和にも使用され得る。

観測窓（ウィンドウ）はその有利な形成手法によれば比較さるべき画像セクショ ンと、隣接する画像セクンヨ／とから成る。それにより、限界値検出の際比較さ るべき画像セクションの最も近い周回（これは当該画像セクションの変化の有、 ないし無の状態の確率についての最大の情報力を有する）が考慮される。

限界値検出の際、判定さるべき画像セクションと同じ画イ象に属する判定された 画像セクションのみならず、先行画像の画像平面内に一様に配置された画像セク ション内７−５０８３６７　（４） ヨンな使用すると有利である。それにより、限界値検出の際の画像セクションの 時間的展開が考慮される。

本発明の有利な実施形態によれば、計算ユニットによっては限界値をめるため比 較さるべき画像セクションに対して画像平面内に等しく配置された画像セクショ ンと、少なくとも１つの先行する画像の限界値との比較の結果が考慮されるよう にしたのである。

ここにおいて考慮されるところは或画像信号（それの周囲が既に比較的長時間も はや変化していない）の確率、即ち、さらに画像信号は変化しないという確率が 比較的大であり、そして、画像信号（それの周囲が先行画像にて既に屡々変化し ている）の場合、当該画像信号が再び変化する確率がより大になる。

本発明の方法の重要な特徴点によれば計算ユニットによっては限界値が設定され た成分と、比較結果に依存してめられた成分とから形成され、上記の比較結果に 位ぞしてめられた成分は観測窓（ウィンドウ）内に含まれている画像セクション の比較の結果によりめられるものである。

本発明の方法の簡単化は次のようして達成される、即ち画像セクションの変化を める際、画像セクション内に含まれている画像信号の部分集合量のみが使用され るようにしたのである。それにより、計算時間の低減が行われ得、その際２進マ スクの品質は大して悪化されない。

図面 本発明の実施例が図示されており、以降詳述する。

図１は画像信号の入力受信及び評価用装置が示しである。図２は２つの順次連続 する画像を示し、図３はプロ七スジーケンス（過程）の説明のためのフローチャ ートを示す。

実施例の説明 図１に示す計算ユニット１はデータ線路８を介して撮像ユニット３、例えばビデ オカメラを制御し、ビデオカメラにより採取された画像データをメモリ２内に格 納する。計算ユニット１は撮像された画像をパイセクルごとにメモリ２内に格納 する。図１に更に示す入カニニット９はデータの入力のためデータ線路８を介し て計算ユニット１と接続されている。

図２は２つの時間的に順次連続する画像を示し、ここで、画像はそれぞれ１６の 正方形の画像セクションに分割されている。画像ｎ＋１のラスタ（網目）内には 判定さるべき画像セクション５が黒っぽくハツチングで示しである。時間的に先 行する画像ｎ中には判定さるべき画像セクション５に時間的に先行している画像 ｎ間で一様に配置された画像セクション６が黒くハツチングで示されている。

本事例中では画像ｎ十１の選定された観測窓（ウィンドウ）４はハツチングで示 されており、画像セクション１１〜１４から成り、該画像セクションは判定さる べき画像セクション５に隣接しており、既に限界値と比較されている。画像セク ションの比較の結果は°°変化あり”の状態に対してはＹで示され、′変化なし ”の状態に対してはＮで示されている。上記の遺定された手法では当該画像セク ションは順番に従い左方から右方へそして上方から下方へ限界値と比較される。

従って、比較さるべき画像セクション５に対して画像ｎ　＋　１にてハツチング で示された枠付けされた観測窓（ウィンドウ）４が生じ、該観測窓（ウィンドウ ）は判定さるべき画像セクション上方に位置する３つの画像セクション１１，１ ２．１３と判定さるべき画像セクション５の左傍らに位置する画像セクション１ ４とから成る。判定さるべき画像セクション５に右方で隣接する画像セクション 及び後続する行（ライン）にて隣接する画像セクションは限界値検出のために考 慮され得ない、それというのは限界値と比較されていないからである。当該の情 報の欠損を補償するために。

時間的に先行する画像ｎにてハンチングで示された画像セクション１５〜１８が 観測窓（ウィンドウ）４の一部として限界値検出のため考慮される。ここにおい て問題とされる先行画像ｎの画像セクションに対しては限界値による判定がなさ れており、当該の結果は各画像セクションにおいて゛′変化あり”の状態に対し てはＹで示され、゛変化なし”の状態に対してはＮで示されている。

図３は使用されるプロセスのプログラムシーケンスを略示する。プログラムポイ ント１ｏではプログラムがスタートする。プログラムポイント１１ではプログラ ムのシーケンスに２・要な量が、入カニニット９により入力され、計算ユニット １によりメモリ２内に格納される。画像セクションへの画像の分割のためのラス タ（網目）、量、即ち各画像セクションごとの画素パイセクルの数、観測窓（ウ ィンドウ）４の大きさ、処理手法（画像全体の画像セクションを限界値と比較す る手法）が読み込まれる。画像セクションの変化のための計算手法、観測窓（ウ ィンドウ）内に含まれている画像セクションの比較の結果からの限界値の計算が 同様に読み込まれ、メモリ内にファイルされる。プログラムポイント１３にて撮 像ユニット３は画像を撮像し、計算ユニット〕は撮像された画像をバイセクル毎 にメモリ内に格納する。プログラムポイント１５にて計算ユニット１は第１の画 像セクション及び相応の観測窓（ウィンドウ）を選択する。プログラムポイント １７にて計算ユニット１は観測窓（ウィンドウ）４内に存在する画像セクション 及び入カニニット９を介して入力される計算方法の比較の結果をめ（該限界値は 判定さるべき画像セクション５に対して使用される）、そして、当該結果をメモ リ２内に格納する。プログラムポイント１９において計算ユニット１は比較さる べき画像セクションの画像信号と、先行画像の一様に配置された画像セクション ６の画像信号との間の変化をめる。次いで、計算ユニット１はめられた変化をメ モリ内２にファイルされた限界値と比較する。プログラムポイント２１にて計算 ユニット１は当該変化がファイルされた限界値より大である場合比較される画像 セクション５の画素パイセクルのメモリアドレスに「１」を対応付け、そして当 該変化は当該限界値より小である場合はｒＱＪを対応付ける。プログラムポイン ト２３にて計算ユニット２３はすべての画素パイセクルが限界値と比較されたか 否かをチェックする。

否定の場合にはプログラムポイント１５へ戻り分岐され、計算ユニット１によっ ては判定さるべき更なる画像セクション５及び所属の観測窓（ウィンドウ）４が 、メモリ２内にファイルされた画像信号から選択され、プログラムポイント１７ 〜２３は繰り返し実行される。

プログラムポイント１５．１．７，１９，２１．２３はすべての画素パイセクル が限界値と比較されるまで頻繁に処理される。プログラムポイント２３における 問い合わせによりすべての画素バイセクルが限界値と比較されたことが明らかに なると、プログラムポイント２５へ分岐する。

プログラムポイント２５では計算ユニット１により、「１」の対応付けられた画 像ｎ＋１の画像セクションを選択する。このようにして計算ユニット１は運動対 象物ないし画像セクション（これは画像の更なる評価に使用され得る）をめる。

プログラムポイント２５の後、プログラムポイント１３へ戻り分岐され、プログ ラムシーケンスは前述の様に改めて退行する。

有利な実施例を図１〜図３を用いて詳述する。プログラムは図３のフローチャー トに従って処理される。

プログラムポイント１０にてプログラムはスタートされ、プログラムポイント１ １にて入カニニット９を介してプログラムに対する初期条件が設定される。画像 は選ばれた本事例ではそれぞれ５Ｘ５の画素バイセクルから成る画像セクション に分割される。観測窓（ウィンドウ）４は判定さるべき画像セクション５に隣接 する画像セクションから形成される。

同じ画像の隣接する画像セクションに対して限界値による判定状態が生起しない 場合、時間的に先行する画像の相応の画像セクションを用いる。方法プロセスの 拡大手法によれば観測窓（ウィンドウ）４を、複数の時間的に順次連続する画像 の画像セクションから形成する。当該画像セクションは左方から右方へ、そして 上方から下方へ処理されるように設定される。上記画像セクションの処理の順序 は用途に応じて他の要領でも生ぜしめられ得る。

ある１つの画像セクションの画像信号の変化に対し確定される。ここで、和は判 定さるべき画像セクション５のすべての画素パイセクルに亘ってなされ、ｄｌは 画像ｎ＋１の画素バイセクルの画像信号と、時間的に先行する画像ｎの一様に配 置された画素パイセクルの画像信号との差であり、Ｓ２は差分カメラのノイズプ ロセスの分散に対する経過値又は推測分散である。

更に、結果に欠除に基づきなお限界値が形成され得ない場合（第１の画像セクシ ョンに対して起こるように）変化との比較のため使用される限界＠！ＳＯが入力 される。

限界値Ｔに対する計算手法（メソッド）は入力キーボード９を介して入力され、 本例］こおいて次のように選定される。

Ｔ＝Ｔ、＋Ｔ、、但しＴ、は最も簡単な場合において定れた観測窓（ウィンドウ ）４のすべての画像セクション１に亘って及んでいる。計数Ｃ１は次のように確 定される；Ｃ，＝Ｏ（画素パイセクルのメモリアドレスがＯを含む場合）、又は Ｃ，＝Ｂ　（画像セクションのメモリアドレスが１を含み画像セクションは判定 さるべき画像ｔクショ５の水平又は垂直隣接画像セクションである場合、又はＣ ，＝Ｃ（画像セクションのメモリアドレスは１を含み判定さるべき画像セクショ ン５に対する対角線方向隣接画像セクションである場合。

限界値成分子、は次の式により確定される。

Ｔ、＝Ｔ、。＋２　（Ｂ−！−Ｃ）　・パラメータＴ、。、Ｂ。

Ｃ１（これは限界値Ｔ１の検出に用いられるとして）は本事例ではＢ＝１２．Ｃ ＝６．Ｔ、、＝５５．１が入力される。このことは（５”ｌＯ−’の有意性（な いし有効誤差）に相応する。定数Ｂ、Ｃ，Ｔｓは適用例に応じて異なった値をと り得る。プログラムポイント１３にて撮影ユニット３は撮像し、計算ユニット１ は画像をバイセクル毎にメモリ２内に格納する。プログラムポイント１５にて計 算ユニット１はファイルされた画像を入力に応じて画像セクションに分割し、判 定さるべき第１の画像セクション５に対して入力される観測窓（ウィンドウ）４ を選定する。

図２には本事例が示しである。判定すべき画像セクション１は画像ｎ＋１にて黒 っぽくハンチングで示されている。観測窓（ウィンドウ）４は隣接する画像セク ション（これは図２中ハツチングで示され枠（＝Ｊけて示されている）から生じ る。画像ｎ＋１のすべての隣接する画像セクションに対して限界値との比較結果 が存在する訳ではないので、画像ｎの相応の画像セクション（これは同様にハツ チングで示され枠付けて示されている）が限界値検出のため用いられる。選定さ れた観測窓（ウィンドウ）１４　（画像ｎ＋１の画像セクショ７１１〜１４と画 像ｎの画像セクション１５〜１８を含み、ここで画像セクション１１〜１４，１ ７゜１８は変化ありの状態にあり画像セクション１５．１６は変化なしの状態に あると判定されている）を考察する場合、次の限界値Ｔが得られる。

Ｔ＝Ｔ、−Ｔ、＝Ｔ、、、＋２　（Ｂ＋Ｃ）−Σｃ１画像ｎ＋１及びｎの画像セ クションの同じ評価（重み付け）＋２Ｃが生じ画像ｎ向けにはＢ＋Ｃが生じる。

従って限界値には下記が生じる Ｔ＝Ｔ、、＋２　（Ｂ＋Ｃ）−３Ｂ−３Ｃ＝Ｔ、、　−Ｂ−Ｃプログラムポイン ト１９では計算ユニット１はプログラムユニット１１にファイルされた統計的関 係性に従って画像信号間の差、即ち、比較さるべき画像セクション５の画像信号 と、先行画像ｎの一様配置の画像セクション６の画像信号との間の差を形成する 。

本事例では変化（分）は下記で確定された和の代わりに、絶対値１ｄｌも前置係 数（プリファクタ）２°ｆ２を以て使用し得、その際標準偏差Ｓへ正規化し得る 。当該変化は限界値Ｔ（これはプログラムポイント１７にてめられている）と比 較される。プログラムポイント２１にて計算ユニット１は比較さるべき画像セク ション５の画素パイ七クルのメモリアドレスに１を対応付け（変化が限界値Ｔよ り大の場合）、そして、そうでない場合には０を対応付ける。記憶された画像の 画素パイ七クルに対して、メモリ２中にメモリアドレスがファイルされているプ ログラムポイント２３にて計算ユニット１により問い合わせ、即ち画像ｎ＋１の すべての画素パイ七クルないし画像セクションが限界値下と比較されたか否かの 問い合わせが待われる。否定の場合にはプログラムポイント１５へ戻り分岐され 、更なる画像セクションがプログラムポイント１５〜２１に相応して限界値と比 較される。プログラムポイント２３にて問い合わせにより画像のすべての画像セ クションが限界値と比較されたことが明らかになると、プログラムポイント２５ へ分岐する。プログラムポイント２５では計算ユニット】は動画像として識別さ れた画像セクションを選択する。

計算ユニット１は画像セクションのメモリアドレス内に格納された値から、つな がり（連続性）のある動画像を選択する。その様にして例えば動画像は自動的画 像監視によりめられる。

有利には大きさの１１１の画像セクションに対する変化との比較のための限界値 Ｔは画像（ｎ）にて同じ（一様な）セクションの結果のみが当該限界値にて考慮 される場合次のように形成され得る。

Ｔ＝Ｔ、＋Ｔ、、ただし値、Ｔ、は一定値であり、Ｔ。

は可変値である。限界値Ｔは観測窓（ウィンドウ〉　１が変化していない場合に 刻してはＴ、より大であり、変化したした場合に対してはＴ、より小である。当 該値Ｔ、は有効確率（これは確率の評定に対する尺度を成す）のプリセットによ りめられる。

Ｐｒｏ’ｏ　（ｄ’１＞ＴｓＩＨｏ）＝ａ　（画像セクションの変化に対する統 計的特性量として平方和が用いられる場合に対して）。有効確率ａの検出及び意 義は　Ｂｒｏｎｓｔｅｉｎ、Ｔａ５ｃｈｅｎｂｕｃｈ　ｄｅｒＭａｔｈｅｍａｔ ｉｋ、Ｔｅｕｂｎｅｒ　Ｖｅｒｌａｇ、５６７７’　ｆｆ、、に記載されている 。統計的特性量として絶対値和が使用される場合に対して下記の有効確率が生じ る。Ｐｒｏｂ　（２°／２＋ｄｌｌ＞Ｔ、ＩＨａ）＝ａ　平方和の場合における 確率の計算のため１つの自由度を有するＸ２分布が使用され、絶対和の場合２つ の自由度を有するＸ２分布（Ｂｒｏｎｓｔｅｉｎ、Ｔａ５ｃｈｅｎｂｕｃｈ　ｄ ｅｒ　Ｍａｔｈｅｍａｔｉｋ、Ｔｅｕｂｎｅｒ　Ｖｅｒｌａｇ、第６８６頁以降 にて記載されているように）が使用される。Ｔ、は次のようにめられるＴ、＝２ ’″＋ｎ［ｐ（］−ＮｉＯ）／ｐ　（］、ＩＨＩ）］　但し、ｐ（１，１ｌ−１ １）は“変化あり”換言すれば画素パイ七クルが変化した画像ｎ　＋　１におけ る判定すべき画像セクションに対して適正な判定に先行画像における適正判定１ ｋが先行する確率に対する経験値を表す。

ｐ　（１ｈ（Ｈｏ）は画像ｎ＋ｌにおける“変化なし”に対する適正な判定に先 行画像ｎにおける適正判定１ｋが先行する確率に対する経験値を表す。但し、ｐ （１、＝変化あり−ｒ　ｔ　ＩＨｌ）　＞＞Ｐ　（］、＝変化なしｊＨｏ＞＞ｐ （ｌｉ＝変化あり１Ｈｏ）が成立つ。要するにＴはＣ，に依存する、換言すれば Ｔ　（＋、）＝Ｔ、＋Ｔ、（１，） 画像セクションが１６１の画素パイセクルより大の場合、限界値（Ｌ、）は次の ようにして変換される、ち２つの有効確率ａ（１，）が　Ｐ　ｒ　ｏ　ｂ　（ｄ ’ｋ＞Ｔ（ｌｉ）ｌ　Ｈｏ）＝ａ　（１−）ないし　Ｐｒｏｂ　２°Ｆ２１　ｄ ｋｌ　＞Ｔ　（１，）ｌ　Ｈｏ）＝ａ　（１−）により形成されるのである。そ れにより、 Ｐｒｏｂ　（Δ、Ｔ　（］、）　ｌ　Ｈｏ）　＝ａ　（１，）を用いて、判定限 界値Ｔ（１，−“変化せず”）及びＴ（１，＝“変化あり”）を比較的大の画像 セクションに対してめ得る。

当該方法プロセスの実際上、著しく重要な更なる構成法によれば、プログラムの 処理に必要な定数、統計的特性量、計算手法くメソフド）がメモリ２内に格納さ れており、その結果計算プログラムをユーザからの入力なしで実行し得る。

Claims (9)

【特許請求の範囲】
1. １．計算ユニットを用いて電子的に撮像された動画像における変化の検出を行う 方法であって、画像信号はパイセクル毎に生起し、メモリ中に格納されそして、 計算ユニットを用いて、ある１つの画像セクションの変化を、少なくとも１つの 画素パイクセルについて、少なくとも１つの先行する画像の画像セクションに対 比して求め、前記の少なくとも１つの先行画像の画像セクションは当該画像平面 内に等しく（一様に）配置された画像セクションであり、更に上記の画像セクシ ョンの変化を所定の限界値と比較し、そして、当該の画像セクションの各画素に 対してメモリ内に格納されたメモリアドレスに、当該変化が限界値より大又は小 であるかに応じて異なった値を対応付けるようにした方法において、計算ユニッ ト（１）により、記憶された画像信号から観測窓（ウインドウ）（４）が画像− ／時間−空間（スペース）において選択され、上記窓は比較さるべき画像セクシ ョン（５）と、限界値と比較される少なくとも１つの更なる画像セクションとを 含み、更に計算ユニット（１）により、上記限界値は既に比較された画像セクシ ョンの変化がそれの限界値より大又は小であるかに依存して変化され、そして計 算ユニット（１）により、比較さるべき画像セクション（５）の変化と、求めら れた限界値との比較の結果が、画像セクション（５）の１つの画素（画像パイク セル）の、メモリ（２）内にファイルされているアドレスの少なくとも１つに割 り当てられるようにしたことを特徴とする動画像における変化の検出方法。
2. ２．計算ユニット（１）により、観測窓（ウインドウ）（４）内に含まれている 画像セクションの変化とそれの限界値との比較の結果が、限界値を求める際、比 較さるべき画像セクション（５）に対しての距離及び配向に従って異なって重み 付けされて考慮されるようにした請求の範囲１記載の方法。
3. ３．計算ユニット（１）により少なくとも１つの先行画像の画像平面内に一様に 配された画像セクション（６）に比しての、被比較画像セクション（５）の変化 を画像信号の差により求め、ここで、計算ユニット（１）によっては例えば画像 信号の差の２乗の和（平方和）が、差分画像におけるカメラノイズの電力（分散 ）へ正規化されるか、又は限界値は差分画像におけるカメラノイズの電力に乗算 される請求の範囲１又は２記載の方法。
4. ４．計算ユニット（１）により少なくとも１つの先行画像の画像平面内に一様に 配された画像セクション（６）に比しての、被比較画像セクション（５）の変化 を面像信号の差により求め、ここで、計算ユニット（１）によっては例えば画像 信号の差の２乗の和（平方和）が、差分画像におけるカメラノイズの電力（分散 ）へ正規化されるか、又は限界値は差分画像におけるカメラノイズの電力に乗算 される請求の範囲１又は２記載の方法。
5. ５．計算ユニット（１）により観測窓（ウインドウ）（４）は比較さるべき画像 セクション（５）と隣接する画像セクションとから形成される請求の範囲１又は ２記載の方法。
6. ６．計算ユニット（１）によっては未だ限界値により判定されていない同一画像 に属する画像セクションの代わりに、先行画像の、画像平面内に一様に配置され た画像セクションが使用され、上記先行画像の画像セクションは限界値と比較さ れたものであるようにした請求の範囲５記載の方法。
7. ７．計算ユニット（１）によっては限界値を求めるため比較さるべき画像セクシ ョンに対して画像平面内に等しく配置された画像セクション（６）と、少なくと も１つの先行する画像の限界値との比較の結果が考慮されるようにした請求の範 囲１から６までのうちいずれか１項記載の方法。
8. ８．計算ユニット（１）によっては限界値は設定された成分と、比較結果に依存 して求められた成分とから形成され、上記の比較結果に依存して求められた成分 は観測窓（ウインドウ）（４）内に含まれている画像セクションの比較の結果に より求められるものである請求の範囲１から７までのうちいずれか１項記載の方 法。
9. ９．計算ユニット（１）によっては画像セクションとの変化を求めるため画像セ クション内に含まれている画像信号の部分集合量のみが使用されるようにした請 求の範囲１から８までのうちいずれか１項記載の方法。