特開 2024-157180 画像生成装置、画像生成方法、プログラム、及び画像生成システム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2024157180

(43)【公開日】2024-11-07

(54)【発明の名称】画像生成装置、画像生成方法、プログラム、及び画像生成システム

(51)【国際特許分類】

   G08B 17/12 20060101AFI20241030BHJP

   G06T 19/00 20110101ALI20241030BHJP

   G08B 17/00 20060101ALI20241030BHJP

【ＦＩ】

G08B17/12 Z

G06T19/00 600

G08B17/00 L

【審査請求】未請求

【請求項の数】8

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2023071358

(22)【出願日】2023-04-25

(71)【出願人】

【識別番号】000003403

【氏名又は名称】ホーチキ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】100149548

【弁理士】

【氏名又は名称】松沼 泰史

(74)【代理人】

【識別番号】100161506

【弁理士】

【氏名又は名称】川渕 健一

(74)【代理人】

【識別番号】100171446

【弁理士】

【氏名又は名称】高田 尚幸

(72)【発明者】

【氏名】中村 嘉夫

(72)【発明者】

【氏名】森 智彦

【テーマコード（参考）】

5B050

5C085

5G405

【Ｆターム（参考）】

5B050BA09

5B050DA01

5B050EA19

5B050FA02

5C085AA03

5C085BA32

5C085BA33

5C085BA36

5C085CA01

5C085EA41

5G405AA01

5G405AB02

5G405AD07

5G405CA22

5G405EA41

(57)【要約】

【課題】処理負荷を抑えつつ不自然に見えない煙画像を生成する。
【解決手段】対象領域が撮像された撮像画像を取得する取得部と、三次元形状を有する煙モデルの三次元情報を用いて、前記煙モデルの背後から照射された光が前記煙モデルによって減光された減光成分が表現された減光成分画像、及び前記煙モデルに照射された光が前記煙モデルによって反射された散乱光成分が表現された散乱光成分画像を記憶する記憶部と、前記減光成分画像と前記散乱光成分画像と前記撮像画像とを用いて、前記撮像画像に煙の画像を合成した合成画像を生成する合成部と、を備える。
【選択図】図２

【特許請求の範囲】

【請求項1】

対象領域が撮像された撮像画像を取得する取得部と、
三次元形状を有する煙モデルの三次元情報を用いて、前記煙モデルの背後から照射された光が前記煙モデルによって減光された減光成分が表現された減光成分画像、及び前記煙モデルに照射された光が前記煙モデルによって反射された散乱光成分が表現された散乱光成分画像を記憶する記憶部と、
前記減光成分画像と前記散乱光成分画像と前記撮像画像とを用いて、前記撮像画像に煙の画像を合成した合成画像を生成する合成部と、
を備える画像生成装置。

【請求項2】

前記合成部は、前記撮像画像における第１座標にある第１画素値を、前記減光成分画像において前記第１座標に対応する位置座標にある第２画素値に基づく第１変換量を前記第１画素値に反映することによって算出した第１合成画素値に、前記散乱光成分画像における前記位置座標にある第３画素値を加算した第２合成画素値に変換した画像を、前記合成画像として生成する、
請求項１に記載の画像生成装置。

【請求項3】

前記合成部は、前記第１画素値を、前記第１変換量に第１係数を乗算した第２画素量を前記第１画素値に反映することによって算出した前記第１合成画素値に、前記第３画素値に第２係数を乗算した第４画素値を加算した前記第２合成画素値に変換した画像を、前記合成画像として生成し、
前記第１係数、及び前記第２係数は、前記撮像画像に合成する煙の濃さに応じて決定される値である、
請求項２に記載の画像生成装置。

【請求項4】

前記合成部は、前記第１画素値を、前記第１変換量を前記第１画素値に反映することによって算出した前記第１合成画素値に、前記第３画素値に第２係数を乗算した第４画素値を加算した前記第２合成画素値に変換した画像を、前記合成画像として生成し、
前記第２係数は、前記対象領域を照明する明るさに応じて決定される値である、
請求項２に記載の画像生成装置。

【請求項5】

前記合成部は、前記第１画素値を、前記第１変換量に第１係数を乗算した第２画素量を前記第１画素値に反映することによって算出した前記第１合成画素値に、前記第３画素値に第２係数を乗算した第４画素値を加算した前記第２合成画素値に変換した画像を、前記合成画像として生成し、
前記第１係数は、前記撮像画像に合成する煙の濃さに応じて決定される値であり、
前記第２係数は、前記撮像画像に合成する煙の濃さ、及び前記対象領域を照明する明るさの組合せに応じて決定される値である、
請求項２に記載の画像生成装置。

【請求項6】

三次元形状を有する煙モデルの三次元情報を用いて、前記煙モデルの背後から照射された光が前記煙モデルによって減光された減光成分が表現された減光成分画像、及び前記煙モデルに照射された光が前記煙モデルによって反射された散乱光成分が表現された散乱光成分画像を記憶する記憶部を備えるコンピュータである画像生成装置が行う画像生成方法であって、
取得部が、対象領域が撮像された撮像画像を取得し、
合成部が、前記記憶部に記憶された前記減光成分画像と前記散乱光成分画像、及び前記取得部によって取得された前記撮像画像を用いて、前記撮像画像に煙の画像を合成した合成画像を生成する、
画像生成方法。

【請求項7】

三次元形状を有する煙モデルの三次元情報を用いて、前記煙モデルの背後から照射された光が前記煙モデルによって減光された減光成分が表現された減光成分画像、及び前記煙モデルに照射された光が前記煙モデルによって反射された散乱光成分が表現された散乱光成分画像を記憶する記憶部を備えるコンピュータである画像生成装置に、
対象領域が撮像された撮像画像を取得させ、
前記記憶部に記憶された前記減光成分画像と前記散乱光成分画像、及び前記取得された前記撮像画像を用いて、前記撮像画像に煙の画像を合成した合成画像を生成させる、
プログラム。

【請求項8】

対象領域が撮像された撮像画像を取得する取得部と、
三次元形状を有する煙モデルの三次元情報を用いて、前記煙モデルの背後から照射された光が前記煙モデルによって減光された減光成分が表現された減光成分画像、及び前記煙モデルに照射された光が前記煙モデルによって反射された散乱光成分が表現された散乱光成分画像を生成する生成部と、
前記減光成分画像と前記散乱光成分画像と前記撮像画像とを用いて、前記撮像画像に煙の画像を合成した合成画像を生成する合成部と、
を備える画像生成システム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本発明は、画像生成装置、画像生成方法、プログラム、及び画像生成システムに関する。

【背景技術】

【0002】

画像を用いて火災を検出する火災検出システムがある。例えば、特許文献１には、非火災時の画像と三次元形状の煙モデルを仮想空間に配置し、煙モデルの向きを変えながら不自然に見えない向きに煙画像が配置された合成画像を生成することが開示されている。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0003】

【特許文献1】特開２０２１－１４９３７８号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0004】

しかし、特許文献１では三次元形状モデルを用いるため、処理負荷が大きくハイスペックな装置でなければ煙画像を生成することが難しい。このため、不自然に見えない煙画像を生成するには処理負荷が増大してしまうという課題があった。

【0005】

本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、その目的は、処理負荷を抑えつつ不自然に見えない煙画像を生成することができる画像生成装置、画像生成方法、及びプログラムを提供することである。

【課題を解決するための手段】

【0006】

上述した課題を解決するために、本発明の一実施形態は、対象領域が撮像された撮像画像を取得する取得部と、三次元形状を有する煙モデルの三次元情報を用いて、前記煙モデルの背後から照射された光が前記煙モデルによって減光された減光成分が表現された減光成分画像、及び前記煙モデルに照射された光が前記煙モデルによって反射された散乱光成分が表現された散乱光成分画像を記憶する記憶部と、前記減光成分画像と前記散乱光成分画像と前記撮像画像とを用いて、前記撮像画像に煙の画像を合成した合成画像を生成する合成部と、を備える画像生成装置である。

【0007】

また、本発明の一実施形態は、三次元形状を有する煙モデルの三次元情報を用いて、前記煙モデルの背後から照射された光が前記煙モデルによって減光された減光成分が表現された減光成分画像、及び前記煙モデルに照射された光が前記煙モデルによって反射された散乱光成分が表現された散乱光成分画像を記憶する記憶部を備えるコンピュータである画像生成装置が行う画像生成方法であって、取得部が、対象領域が撮像された撮像画像を取得し、合成部が、前記記憶部に記憶された前記減光成分画像と前記散乱光成分画像、及び前記取得部によって取得された前記撮像画像を用いて、前記撮像画像に煙の画像を合成した合成画像を生成する、画像生成方法である。

【0008】

また、本発明の一実施形態は、三次元形状を有する煙モデルの三次元情報を用いて、前記煙モデルの背後から照射された光が前記煙モデルによって減光された減光成分が表現された減光成分画像、及び前記煙モデルに照射された光が前記煙モデルによって反射された散乱光成分が表現された散乱光成分画像を記憶する記憶部を備えるコンピュータである画像生成装置に、対象領域が撮像された撮像画像を取得させ、前記記憶部に記憶された前記減光成分画像と前記散乱光成分画像、及び前記取得された前記撮像画像を用いて、前記撮像画像に煙の画像を合成した合成画像を生成させる、プログラムである。

【0009】

また、本発明の一実施形態は、対象領域が撮像された撮像画像を取得する取得部と、三次元形状を有する煙モデルの三次元情報を用いて、前記煙モデルの背後から照射された光が前記煙モデルによって減光された減光成分が表現された減光成分画像、及び前記煙モデルに照射された光が前記煙モデルによって反射された散乱光成分が表現された散乱光成分画像を生成する生成部と、前記減光成分画像と前記散乱光成分画像と前記撮像画像とを用いて、前記撮像画像に煙の画像を合成した合成画像を生成する合成部と、を備える画像生成システムである。

【発明の効果】

【0010】

以上説明したように、この発明によれば、処理負荷を抑えつつ不自然に見えない煙画像を生成することができる。

【図面の簡単な説明】

【0011】

【図1】実施形態に係る火災検出システム１の構成例を示す図である。

【図2】実施形態に係る画像生成装置１０の構成例を示すブロック図である。

【図3】実施形態に係る画像生成装置１０が行う処理を説明するための図である。

【図4】実施形態に係る画像生成装置１０が行う処理を説明するための図である。

【図5】実施形態に係る減光成分画像Ａの例を示す図である。

【図6】実施形態に係る散乱光成分画像Ｂの例を示す図である。

【図7A】実施形態に係る画像生成装置１０が行う処理を説明するための図である。

【図7B】実施形態に係る画像生成装置１０が行う処理を説明するための図である。

【図7C】実施形態に係る画像生成装置１０が行う処理を説明するための図である。

【図8】実施形態に係る合成係数記憶部１０４に記憶される情報の例を示す図である。

【図9】実施形態に係る画像生成装置１０が行う処理の流れを示すフローチャートである。

【発明を実施するための形態】

【0012】

以下、本発明の一実施形態について図面を参照して説明する。

【0013】

（火災検出システム１について）
対象領域Ｔを監視し、対象領域Ｔに発生した火災を検出するシステムである。対象領域Ｔは、火災検出システム１が監視する対象とする領域又は物体である。対象領域Ｔは任意に設定されてよい。例えば、対象領域Ｔは、車道、トンネル構内、建物、建物構内等である。

【0014】

図１は、実施形態に係る火災検出システム１の構成例を示す図である。火災検出システム１は、例えば、カメラＣＡと、画像生成装置１０と、動作制御装置２０と、煙検出装置３０を備える。

【0015】

カメラＣＡと画像生成装置１０とは、通信可能に接続される。また、カメラＣＡと煙検出装置３０とは、ＳＷ１を介して通信可能に接続される。また、画像生成装置１０と動作制御装置２０は通信可能に接続される。動作制御装置２０と煙検出装置３０とは、ＳＷ２を介して通信可能に接続される。

【0016】

火災検出システム１における通信は、例えば、通信ネットワーク、無線ＬＡＮ（Local Area Network）などを用いた近距離無線通信、或いはＵＳＢ（Universal Serial Bus）ケーブルなどを介して行われる。また、カメラＣＡと画像生成装置１０が一体に備えられるものであってもよい。すなわち、火災検出システム１において、カメラＣＡが画像生成装置１０に内蔵されていてもよい。同様に、火災検出システム１において、カメラＣＡが煙検出装置３０に内蔵される構成であってもよい。

【0017】

火災検出システム１は、火災検出モードと、動作確認モードと、を有する。火災検出モードは、対象領域Ｔにおける火災を検出するモードである。火災検出モードでは、スイッチＳＷ１によってカメラＣＡと煙検出装置３０とが接続され、カメラＣＡによって撮像された撮像画像ＴＧが煙検出装置３０に出力される。撮像画像ＴＧは、対象領域Ｔを撮像した画像である。煙検出装置３０は、撮像画像ＴＧに基づいて対象領域Ｔに火災が発生しているか否かを判定し、その判定結果を検出結果ＫＫとして出力する。

【0018】

動作確認モードは、煙検出装置３０が正しく動作するか確認するモードである。動作確認モードでは、スイッチＳＷ１によって動作制御装置２０と煙検出装置３０とが接続される。画像生成装置１０は、カメラＣＡによって撮像された撮像画像ＴＧを取得し、取得した撮像画像ＴＧに基づいて合成画像ＧＧを生成する。合成画像ＧＧは、撮像画像ＴＧに、煙画像（煙が示された画像）を合成した画像である。すなわち、合成画像ＧＧは、対象領域Ｔに煙が発生した様子が表現された画像である。画像生成装置１０は、生成した合成画像ＧＧを、動作制御装置２０を介して、煙検出装置３０に出力する。煙検出装置３０は、合成画像ＧＧに基づいて対象領域Ｔに火災が発生しているか否かを判定し、その判定結果を検出結果ＫＫとして、出力する。動作確認モードでは、スイッチＳＷ２によって、動作制御装置２０と煙検出装置３０とが接続され、煙検出装置３０から出力された検出結果ＫＫが動作制御装置２０に出力される。動作制御装置２０は、煙検出装置３０から出力された検出結果に基づいて、煙検出装置３０が正しく動作したか否かを判定する。

【0019】

カメラＣＡは、対象領域Ｔを撮像する撮像装置である。カメラＣＡは、動画を撮像してもよいし、静止画を撮像してもよい。

【0020】

画像生成装置１０は、コンピュータであり、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、サーバ装置などにより実現される。画像生成装置１０は、撮像画像ＴＧをカメラＣＡから取得し、動作確認モードにおいて、撮像画像ＴＧから合成画像ＧＧを生成する。画像生成装置１０が合成画像ＧＧを生成する方法については、後で詳しく説明する。

【0021】

動作制御装置２０は、コンピュータであり、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、サーバ装置などにより実現される。動作制御装置２０は、モード（火災検出モードであるか、動作確認モードであるか）に応じて、スイッチＳＷ１、ＳＷ２を制御する。また、動作制御装置２０は、動作確認モードにおいて、煙検出装置３０が正しく動作したか否かを判定する。動作制御装置２０が、煙検出装置３０が正しく動作したか否かを判定する具体的な方法については任意の方法が採用されてよく、本実施形態ではその詳細な説明を省略する。

【0022】

煙検出装置３０は、コンピュータであり、例えば、ＰＣ（Personal Computer）、サーバ装置などにより実現される。煙検出装置３０は、火災検出モードにおいて、撮像画像ＴＧをカメラＣＡから取得し、取得した撮像画像ＴＧに基づいて、対象領域Ｔに火災の発生を示し得るもの（ここでは煙）が示されているか否かを判定する。煙検出装置３０が火災を検出する具体的な方法については任意の方法が採用されてよく、本実施形態ではその詳細な説明を省略する。

【0023】

（画像生成装置１０について）
図２は、実施形態に係る画像生成装置１０の構成例を示すブロック図である。画像生成装置１０は、例えば、画像取得部１００と、生成部１０１と、合成部１０２と、三次元煙モデル情報記憶部１０３と、合成係数記憶部１０４と、画像情報記憶部１０５とを備える。

【0024】

画像取得部１００は、カメラＣＡにより撮像された撮像画像ＴＧの画像情報を取得する。画像取得部１００は、取得した画像情報を、生成部１０１に出力する。

【0025】

生成部１０１は、煙画像を生成する。生成部１０１は、三次元煙モデルＭＬを用いて、煙画像を生成する。三次元煙モデルＭＬは、煙の三次元形状を示すモデルである。三次元煙モデルＭＬは、予め作成されることを前提とし、例えば、三次元煙モデルＭＬの三次元情報が、三次元煙モデル情報記憶部１０３に記憶される。三次元煙モデルＭＬを生成する方法については任意である。例えば、公知の画像処理装置又は画像処理ソフトを用いて仮想的な煙の三次元形状を形成することにより、生成してもよいし、既にある三次元モデルをダウンロードするなどして煙の形状を示す三次元情報を取得してもよい。

【0026】

生成部１０１は、煙画像として、減光成分画像Ａと、散乱光成分画像Ｂと、を生成する。減光成分画像Ａは、三次元煙モデルＭＬに遮られて光が減光した状態を示す画像である。減光成分画像Ａでは、煙の濃淡及び三次元的な奥行などを、二次元で表現することができる。散乱光成分画像Ｂは、三次元煙モデルＭＬに照射した光が反射（散乱）した状態を示す画像である。散乱光成分画像Ｂでは、煙の表面における質感（テクスチャ）などを、二次元で表現することができる。

【0027】

煙画像として、減光成分画像Ａと、散乱光成分画像Ｂと、の両画像を用いることにより、煙の濃淡、三次元的な奥行、及びテクスチャなどを表現することができるため、リアルで不自然に見えない煙を表現することが可能となる。しかも、既に作成済みの三次元モデルを利用するため、三次元煙モデルＭＬを新たに作成したり、その三次元煙モデルＭＬを配置するための三次元空間を生成したりする必要もない。このため、本実施形態の火災検出システム１では、処理負荷を抑えつつ不自然に見えない煙画像を生成することが可能となる。

【0028】

ここで、生成部１０１が煙画像を生成する方法について、図３及び図４を用いて説明する。図３及び図４は、実施形態に係る画像生成装置１０が行う処理を説明するための図である。

【0029】

図３には、減光成分画像Ａを生成するための仮想空間が模式的に示されている。図３に示すように、仮想空間には、仮想カメラＶＣ、三次元煙モデルＭＬ、仮想面ＶＳ１が、順に配置される。仮想面ＶＳ１は、均一の光を照射する仮想的な面であり、例えば仮想的な面光源である。

【0030】

生成部１０１は、仮想空間において、三次元煙モデルＭＬの背後から仮想面ＶＳ１による光が照射されるようにする。生成部１０１は、仮想カメラＶＣに、仮想面ＶＳ１から照射された光が三次元煙モデルＭＬにより減光された光を受光させることによって、減光成分画像Ａを撮像する。生成部１０１は、撮像した減光成分画像Ａの画像情報を、例えば画像情報記憶部１０５に記憶させる。これにより、生成部１０１は、減光成分画像Ａを生成する。

【0031】

図４には、散乱光成分画像Ｂを生成するための仮想空間が模式的に示されている。図４に示すように、仮想空間には、仮想カメラＶＣ、仮想光源ＶＬ、三次元煙モデルＭＬ、仮想面ＶＳ２が、順に配置される。仮想光源ＶＬは、対象領域Ｔと同等の照明環境を再現する仮想的な光源である。仮想光源ＶＬは、例えば、対象領域Ｔにある照明と同等な位置、同等な向きに配置され、対象領域Ｔにある照明と同等な指向性を有する。仮想面ＶＳ２は、光を反射しない仮想的な面である。

【0032】

生成部１０１は、仮想空間において、三次元煙モデルＭＬを、対象領域Ｔと同じ照明環境により照明させる。こうすることにより、三次元煙モデルＭＬに反射した反射光のみが仮想カメラＶＣに到達し、三次元煙モデルＭＬ以外の物体に反射した反射光については仮想カメラＶＣに到達しないようになる。生成部１０１は、仮想カメラＶＣに、三次元煙モデルＭＬに反射した反射光のみを受光させることによって、散乱光成分画像Ｂを撮像する。生成部１０１は、撮像した散乱光成分画像Ｂの画像情報を、例えば画像情報記憶部１０５に記憶させる。これにより、生成部１０１は、散乱光成分画像Ｂを生成する。

【0033】

図５は、実施形態に係る減光成分画像Ａの例を示す図である。図５に示すように、減光成分画像Ａは、例えば、煙の影絵のような形状が表現された画像である。但し、減光成分画像Ａにおいて、煙を形成する画素の画素値は均一とは限らず、互いに異なる画素値を有している。

【0034】

図６は、実施形態に係る散乱光成分画像Ｂの例を示す図である。図６に示すように、散乱光成分画像Ｂは、例えば、煙における一部の曲面が表現された画像である。なお、図６において煙の輪郭を点線で示したが、これは散乱光成分画像Ｂにおける白色部分が煙の一部分であることを判り易くするためのものである。散乱光成分画像Ｂにおいて煙の輪郭が点線で示されていることを示唆するものではない。

【0035】

生成部１０１は、生成した減光成分画像Ａ及び散乱光成分画像Ｂの画像情報を、画像情報記憶部１０５（記憶部の一例）に記憶させる。なお、生成部１０１は、減光成分画像Ａ及び散乱光成分画像Ｂとして、透過チャンネル付きｐｎｇ（Portable Network Graphics）ファイルのような形式にて、１つのファイルに統合した画像ファイルを記憶させるようにしてもよい。また、生成部１０１は、減光成分画像Ａ及び散乱光成分画像Ｂとして、時系列に沿った複数枚で構成されるｐｎｇ画像の集合を記憶させるようにしてもよい。また、生成部１０１は、圧縮処理による画質の劣化などを許容できる環境であれば、Ｈ．２６４（エイチ２６４）等の規格を適用することによって圧縮された動画ファイルを、減光成分画像Ａ及び散乱光成分画像Ｂとして、記憶させるようにしてもよい。
また、合成部１０２は、画像情報記憶部１０５を参照することによって、減光成分画像Ａ、及び散乱光成分画像Ｂの画像情報を取得する。

【0036】

図２の説明に戻り、合成部１０２は、合成画像ＧＧを生成する。合成部１０２は、カメラＣＡによって撮像された撮像画像ＴＧに、煙画像（減光成分画像Ａ、及び散乱光成分画像Ｂ）を合成することで、合成画像ＧＧを生成する。これにより、対象領域Ｔにおいて火災が発生しているかのように見える画像（合成画像ＧＧ）を生成することができる。

【0037】

ここで、図７（図７Ａ～図７Ｃ）を用いて、合成部１０２が合成画像ＧＧを生成する方法について説明する。図７は、実施形態に係る画像生成装置１０が行う処理を説明するための図である。

【0038】

図７Ａには、撮像画像ＴＧの例が示されている。撮像画像ＴＧには、対象領域Ｔにある物体が撮像されている。

【0039】

図７Ｂに示すように、まず、合成部１０２は、撮像画像ＴＧに減光成分画像Ａを合成した合成画像Ｇ１を生成する。具体的に、合成部１０２は、式（１）、又は式（２）を用いて、減光成分画像Ａを合成する。

【0040】

Ｇ１（ｘ、ｙ）＝Ｉｍｇ（ｘ、ｙ）－（Ｉｍａｘ－ＩＡ（ｘ、ｙ））×ｋ１ …（１）
但し、
Ｇ１（ｘ、ｙ）は、合成画像Ｇ１における座標（ｘ、ｙ）の画素値である。
Ｉｍｇ（ｘ、ｙ）は、撮像画像ＴＧにおける座標（ｘ、ｙ）の画素値である。
Ｉｍａｘは画素値がとり得る最大値（例えば、２５５）である。
ＩＡ（ｘ、ｙ）は、減光成分画像Ａにおける座標（ｘ、ｙ）の画素値である。
ｋ１は、係数である。

【0041】

Ｇ１（ｘ、ｙ）＝Ｉｍｇ（ｘ、ｙ）×ＩＡ（ｘ、ｙ）／Ｉｍａｘ／ｋ１ …（２）
但し、
Ｇ１（ｘ、ｙ）は、合成画像Ｇ１における座標（ｘ、ｙ）の画素値である。
Ｉｍｇ（ｘ、ｙ）は、撮像画像ＴＧにおける座標（ｘ、ｙ）の画素値である。
Ｉｍａｘは画素値がとり得る最大値（例えば、２５５）である。
ＩＡ（ｘ、ｙ）は、減光成分画像Ａにおける座標（ｘ、ｙ）の画素値である。
ｋ１は、係数である。

【0042】

図７Ｃに示すように、次に、合成部１０２は、合成画像Ｇ１に散乱光成分画像Ｂを合成した合成画像Ｇ２を生成する。具体的に、合成部１０２は、式（３）を用いて、散乱光成分画像Ｂを合成する。

【0043】

Ｇ２（ｘ、ｙ）＝Ｇ１（ｘ、ｙ）＋ｋ２×ＩＢ（ｘ、ｙ） …（３）
但し、
Ｇ１（ｘ、ｙ）は、合成画像Ｇ１における座標（ｘ、ｙ）の画素値である。
Ｇ２（ｘ、ｙ）は、合成画像Ｇ２における座標（ｘ、ｙ）の画素値である。
ＩＢ（ｘ、ｙ）は、散乱光成分画像Ｂにおける座標（ｘ、ｙ）の画素値である。
ｋ２は、係数である。

【0044】

合成部１０２は、合成画像Ｇ２を、合成画像ＧＧとする。合成部１０２は、生成した合成画像ＧＧの画像情報を、例えば、画像情報記憶部１０５に記憶させる。また、合成部１０２は、動作確認モードにおいて、合成画像ＧＧを動作制御装置２０に出力する。

【0045】

なお、合成部１０２は、式（１）～式（３）などを用いて算出した画素値が、画素がとり得る上限値（例えば、２５５）、又は下限値（例えば、０）を超過した場合、クリッピング処理をするようにしてもよい。例えば、合成部１０２は、算出した画素値が上限値を超えた場合、その画素値を上限値とする。一方、合成部１０２は、算出した画素値が下限値を超えた場合、その画素値を下限値とする。

【0046】

また、合成部１０２は、リスケール処理をするようにしてもよい。例えば、合成部１０２は、算出した画素値が上限値を超えた場合、その画素値を上限値として、画像における残り全ての画素値の分布が、新たに設定した上限値に対する分布となるように画素値を計算し直す。例えば、算出した画素値Ｉｃ（例えば、３００）が、上限値Ｉｍａｘ（例えば、２５５）を超えた場合、算出した画素値Ｉｃ（３００）を、Ｉｍａｘの画素値（２５５）に変更する。また、画像における残り全ての画素について、その画素値Ｉに、定数（Ｉｃ／Ｉｍａｘ）（例えば、２５５／３００）を乗算する。これにより、画像における全ての画素値の分布が、新たに設定した上限値に対する分布となるように画素値を計算し直すことができる。

【0047】

ここで、係数ｋ１及びｋ２について、説明する。合成部１０２は、式（１）及び式（２）における係数ｋ１、及び式（３）における係数ｋ２を任意に設定してよい。例えば、係数ｋ１を大きく設定した場合には濃度が大きい濃い煙を合成することができ、係数ｋ１を小さく設定した場合には濃度が小さい薄い煙を合成することができる。係数ｋ２を大きく設定した場合には明るく照らされた煙を合成することができ、係数ｋ２を小さく設定した場合には暗がりの中で発生したような暗い煙を合成することができる。

【0048】

しかしながら、現場において、動作確認モードを実施する度に、係数ｋ１及びｋ２を個別に調整することは煩雑である。合成する煙において想定されるタイプごとに、係数ｋ１及びｋ２の組合せを事前に準備（プリセット）しておく方がよい。この対策として本実施形態では、合成係数記憶部１０４を設け、合成する煙において想定されるタイプごとに、係数ｋ１及びｋ２の組合せを記憶させておくようにした。

【0049】

図８は、実施形態に係る合成係数記憶部１０４に記憶される情報の例を示す図である。図８の横方向には、煙の濃さについて、「薄」、「中」、「濃」、の３タイプが設定されている。「薄」は煙の濃度が小さいタイプを示す。「中」は煙の濃度が中程度なタイプを示す。「濃」は煙の濃度が大きいタイプを示す。図８の縦方向には、対象領域Ｔにおける照明の明るさについて、「暗」、「中」、「明」、の３タイプが設定されている。「暗」は照度が小さいタイプを示す。「中」は照度が中程度なタイプを示す。「明」は照度が大きいタイプを示す。

【0050】

図８に示すように、合成係数記憶部１０４には、横方向にある煙の濃さと、縦方向にある照明の明るさとの組合せに対応するセルごとに、係数ｋ１及びｋ２の設定値が記憶されている。例えば、煙の濃さが「薄」タイプであり、照明の明るさが「暗」タイプであれば、係数ｋ１＝０．５、ｋ２＝０．２５を設定値とすることが示されている。煙の濃さが「中」タイプであり、照明の明るさが「暗」タイプであれば、係数ｋ１＝１．０、ｋ２＝０．５を設定値とすることが示されている。煙の濃さが「薄」タイプであり、照明の明るさが「中」タイプであれば、係数ｋ１＝０．５、ｋ２＝０．５を設定値とすることが示されている。

【0051】

煙の濃さに対して照明の明るさが変わらない場合、つまり横方向に見た場合、係数ｋ１とｋ２との比は一定である。また、例えば、減光成分画像Ａを生成した際に用いた仮想空間と同じ照明条件の煙を合成させる場合、ｋ１＝ｋ２とする。

【0052】

図２の説明に戻り、三次元煙モデル情報記憶部１０３は、三次元煙モデルＭＬの三次元情報を記憶する。合成係数記憶部１０４は、合成する煙において想定されるタイプごとの係数ｋ１及びｋ２の設定値を記憶する。画像情報記憶部１０５は、撮像画像ＴＧ、合成画像Ｇ１、合成画像Ｇ２、及び合成画像ＧＧなどの画像情報を記憶する。

【0053】

画像生成装置１０の記憶部（三次元煙モデル情報記憶部１０３、合成係数記憶部１０４、及び画像情報記憶部１０５を含む）は、ＨＤＤ（Hard Disk Drive）、フラッシュメモリ、ＥＥＰＲＯＭ（Electrically Erasable Programmable Read Only Memory）、ＲＡＭ（Random Access read/write Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）などの記憶媒体、あるいはこれらの組合せによって構成される。画像生成装置１０の記憶部は、画像生成装置１０における各種処理を実行するためのプログラム、及び各種処理を行う際に利用される一時的なデータを記憶する。

【0054】

また、画像生成装置１０が備える機能部（画像取得部１００、生成部１０１、合成部１０２を含む）は、画像生成装置１０がハードウェアとして備えるＣＰＵ（Central Processing Unit）にプログラムを実行させることによって実現される。

【0055】

（処理の流れ）
ここで、画像生成装置１０が行う処理の流れを、図９を用いて説明する。図９は、実施形態に係る画像生成装置１０が行う処理の流れを示すフローチャートである。ここでは、減光成分画像Ａ、及び散乱光成分画像Ｂ、が既に生成済であることを前提とする。

【0056】

画像生成装置１０は、撮像画像ＴＧの画像情報を取得する（ステップＳ１０）。画像生成装置１０は、取得した撮像画像ＴＧに合成する煙の濃度を設定する（ステップＳ１１）。例えば、画像生成装置１０は、煙の濃さが「薄」、「中」、「濃」、の３タイプのうち何れのタイプとするかを設定する。画像生成装置１０は、取得した撮像画像ＴＧにおける対象領域Ｔの照明条件を設定する（ステップＳ１２）。例えば、画像生成装置１０は、照明の明るさが「暗」、「中」、「明」、の３タイプのうち何れのタイプとするかを設定する。画像生成装置１０は、設定した煙濃度と照明条件との組合せに応じて、合成係数記憶部１０４を参照し、係数ｋ１及びｋ２を決定する。

【0057】

画像生成装置１０は、係数ｋ１を用いて、撮像画像ＴＧに、減光成分画像Ａを合成した合成画像Ｇ１を生成する（ステップＳ１３）。次に、画像生成装置１０は、係数ｋ２を用いて、合成画像Ｇ１に、散乱光成分画像Ｂを合成した合成画像Ｇ２を生成する（ステップＳ１４）。画像生成装置１０は、合成画像Ｇ２を、合成画像ＧＧとして、生成した合成画像ＧＧを画像情報記憶部１０５に記憶させる（ステップＳ１５）。

【0058】

以上説明したように、実施形態の画像生成装置１０は、画像取得部１００と、生成部１０１と、合成部１０２とを備える。画像取得部１００は、対象領域が撮像された撮像画像を取得する。生成部１０１は、三次元煙モデルＭＬ（「煙モデルの三次元情報」の一例）を用いて、減光成分画像Ａ、及び散乱光成分画像Ｂを生成する。減光成分画像Ａは、三次元煙モデルＭＬの背後から照射された光が、その三次元煙モデルＭＬによって減光された減光成分が画素値として表現された画像である。散乱光成分画像Ｂは、三次元煙モデルＭＬに照射された光が、三次元煙モデルＭＬによって反射された散乱光成分が画素値として表現された画像である。合成部１０２は、減光成分画像Ａと散乱光成分画像Ｂと撮像画像ＴＧとを用いて、合成画像ＧＧを生成する。合成画像ＧＧは、撮像画像ＴＧに、煙の画像を合成した画像である。これにより、実施形態の画像生成装置１０では、合成画像ＧＧにおいて、減光成分画像Ａを用いた煙の濃淡を表現することができ、且つ、散乱光成分画像Ｂを用いた煙のテクスチャを表現することができる。しかも画像合成により、合成画像ＧＧを生成するこのため、三次元モデルを生成するためのレンダリング処理のような処理負荷が増大する処理を行う必要がなく、処理負荷を抑えることができる。したがって、処理負荷を抑えつつ不自然に見えない煙画像を生成することができる。

【0059】

また、実施形態の画像生成装置１０では、合成部１０２は、式（１）又は式（２）を用いて、「Ｇ１（ｘ、ｙ）」を算出する。合成部１０２は、式（３）を用いて、「Ｇ２（ｘ、ｙ）」を算出する。ここで、「Ｇ１（ｘ、ｙ）」は、「第１合成画素値」の一例である。また、式（１）又は式（２）における、「Ｉｍｇ（ｘ、ｙ）」は、「第１画素値」の一例である。式（１）における「（Ｉｍａｘ－ＩＡ（ｘ、ｙ））」は、「第１変換量」の一例である。式（２）における、「｛（１－Ｉｍａｘ－ＩＡ（ｘ、ｙ））／Ｉｍａｘ｝」は、「第１変換量」の一例である。また、「Ｇ２（ｘ、ｙ）」は、「第２合成画素値」の一例である。また、式（３）における「ＩＢ（ｘ、ｙ）」は、「第３画素値」の一例である。これにより、実施形態の画像生成装置１０では、四則演算によって合成画像ＧＧを生成することができ、処理負荷を抑えつつ不自然に見えない煙画像を生成することができる。

【0060】

また、実施形態の画像生成装置１０では、合成部１０２は、式（１）又は式（２）において係数ｋ１（「第１係数」の一例）を、式（３）において係数ｋ２（「第２係数」の一例）を用いることによって、合成する煙の濃度を調整する。ここで、式（１）における「（Ｉｍａｘ－ＩＡ（ｘ、ｙ））×ｋ１」は、「第２変換量」の一例である。式（２）における、「ＩＡ（ｘ、ｙ）／Ｉｍａｘ／ｋ１」は、「第２変換量」の一例である。式（３）における「ｋ２×ＩＢ（ｘ、ｙ）」は、「第４画素値」の一例である。これにより、実施形態の画像生成装置１０では、合成する煙の濃度を調整することができ、煙検出装置３０に様々な濃さの煙について煙権利検知させたい煙の濃度に応じて、煙検出装置３０が正しく動作するか否かを確認することができる。

【0061】

また、実施形態の画像生成装置１０では、合成部１０２は、合成する煙の濃度に応じて決定される係数ｋ１（「第１係数」の一例）及び係数ｋ２（「第２係数」の一例）を用いて、合成画像ＧＧを生成する。これにより、実施形態の画像生成装置１０では、様々な濃さの煙を、撮像画像ＴＧに合成することができる。したがって、様々な濃さの煙が発生して見える合成画像ＧＧを用いて煙検出装置３０に火災検知を実行させることができ、より精度よく煙検出装置３０が正しく動作するか否かを確認することが可能である。

【0062】

また、実施形態の画像生成装置１０では、対象領域Ｔの明るさに応じて決定される係数ｋ２（「第２係数」の一例）を用いて、合成画像ＧＧを生成する。これにより、実施形態の画像生成装置１０では、対象領域Ｔの明るさが様々な場合において、対象領域Ｔに煙が発生して見える合成画像ＧＧを生成することができ、より精度よく煙検出装置３０が正しく動作するか否かを確認することが可能である。

【0063】

また、実施形態の画像生成装置１０では、合成する煙の濃度に応じて決定される係数ｋ１（「第１係数」の一例）、及び、合成する煙の濃度と対象領域Ｔの明るさとの組合せに応じて決定される係数ｋ２（「第２係数」の一例）、を用いて、合成画像ＧＧを生成する。これにより、実施形態の画像生成装置１０では、対象領域Ｔの明るさが様々な場合において、様々な濃さの煙が発生して見える合成画像ＧＧを生成することができ、より精度よく煙検出装置３０が正しく動作するか否かを確認することが可能である。

【0064】

画像生成装置１０における構成要素が、複数の装置に分散して設けられてもよい。例えば、画像生成装置１０の生成部１０１が、画像生成装置１０とは異なる外部装置に設けられていてもよい。

【0065】

例えば火災検出システム１は、画像生成装置１０と外部装置とを備える。画像生成装置１０と外部装置とは通信可能に接続されている。画像生成装置１０は、画像取得部１００と、合成部１０２と、合成係数記憶部１０４と、画像情報記憶部１０５とを備える。外部装置は、生成部１０１と、三次元煙モデル情報記憶部１０３とを備える。
外部装置は、生成部１０１により、減光成分画像Ａ、及び散乱光成分画像Ｂを生成する。
画像生成装置１０は、画像取得部１００を介して、外部装置の生成部１０１によって生成された減光成分画像Ａ及び散乱光成分画像Ｂを取得し、取得した画像の画像情報を画像情報記憶部１０５に記憶させる。画像生成装置１０の合成部１０２は、画像情報記憶部１０５に記憶された減光成分画像Ａ及び散乱光成分画像Ｂを用いて、合成画像ＧＧを生成する。

【0066】

三次元煙モデルＭＬから、減光成分画像Ａや散乱光成分画像Ｂを生成する場合、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）などを用いて、処理負荷が高い信号処理を実行する必要がある。画像生成装置１０における生成部１０１の機能を、外部装置に設けることによりこ、画像生成装置１０の処理負荷を低減させることが可能である。

【0067】

このような火災検出システム１において、外部装置をサーバとして機能させるように構成されてもよい。この場合、例えば、火災検出システム１は、外部装置と複数の画像生成装置１０を備える。外部装置と複数の画像生成装置１０とは通信可能に接続される。外部装置は、画像生成装置１０のそれぞれに応じた減光成分画像Ａ及び散乱光成分画像Ｂを生成し、生成した減光成分画像Ａ及び散乱光成分画像Ｂを、画像生成装置１０のそれぞれに出力する。この方法によれば、ＧＰＵなどが必要な処理負荷が高い信号処理を、外部装置における生成部１０１に集約させることができる。このため、画像生成装置１０のそれぞれの処理負荷を低減させることができ、画像生成装置１０として処理性能が高くない廉価な装置を利用することが可能となる。

【0068】

上述した実施形態における火災検出システム１、及び画像生成装置１０の全部または一部をコンピュータで実現するようにしてもよい。その場合、この機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することによって実現してもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ－ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムを送信する場合の通信線のように、短時間の間、動的にプログラムを保持するもの、その場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリのように、一定時間プログラムを保持しているものも含んでもよい。また上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよく、さらに前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるものであってもよく、ＦＰＧＡ等のプログラマブルロジックデバイスを用いて実現されるものであってもよい。

【0069】

以上、この発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、この発明の要旨を逸脱しない範囲の設計等も含まれる。

【符号の説明】

【0070】

１…火災検出システム
１０…画像生成装置
１００…画像取得部（取得部）
１０１…生成部
１０２…合成部
１０３…三次元煙モデル情報記憶部
１０４…合成係数記憶部
１０５…画像情報記憶部（記憶部）

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7A】

【図7B】

【図7C】

【図8】

【図9】