CN102113321B - 目标对象物位置确定装置 - Google Patents

Abstract

提供一种目标对象物位置确定装置，具有：色差转换部，其对在环境光的影响下拍摄由第一色和第二色组合而成的目标对象物而得的拍摄图像的像素值进行处理，生成第一色成分值、第二色成分值、亮度值；色区域判定部，其利用基于上述拍摄图像的亮度或上述亮度值的判定条件，基于上述第一色成分值和上述第二色成分值，判定上述第一色的区域和上述第二色的区域；边界检测部，其基于上述色区域判定部的判定结果，检测上述目标对象物中的上述第一色和上述第二色的边界；目标对象物位置推算部，其基于上述边界检测部的边界检测结果，推算上述目标对象物在上述拍摄图像上的位置。

Description

目标对象物位置确定装置

技术领域

本发明涉及目标对象物(target)位置确定装置，通过对由第一色和第二色组合而成的目标对象物的拍摄图像数据进行图像处理，从而确定目标对象物的拍摄图像上的位置。

背景技术

近年来，安装了照相机的车辆逐渐增加，车辆驾驶员能够通过车内的监视器以视觉确认车辆的侧方、后方等的情况。进而，利用这样的照相机的拍摄图像进行图像处理等从而支援驻车等驾驶的装置也在开发中。特别地，对于获取拍摄图像的照相机，要求其光轴调整等的校准精度高，该拍摄图像成为用于生成定位车辆等的信息的基础。上述目标对象物位置确定装置用于这种车载照相机的校准处理。例如已知这样的技术：利用车载照相机对配置在照相机视场内两处的具有黑白相间方格图案的标志(目标对象物)进行拍摄，通过图像处理来检测出标志的中心点(校准点)，从而校准车载照相机(例如，参照专利文献1)。在这样的技术中，虽然必须正确检测黑白相间的方格的中心点，但存在这样的问题：因照明光、太阳光的状态会导致黑白区域的边缘检测精度不稳定，标志的中心点的检测精度低。

另外，已知这样的影像信号处理装置：在正确检测为了对齐原稿的位置而预先记录在原稿中的目标对象物位置的所谓图像扫描器(image scanner)的技术领域中，将由红、蓝、绿的同心圆图案构成的目标对象物的拍摄图像信号转换为色差信号，利用色差信号进行目标对象物位置检测(例如，参照专利文献2)。在这样的技术中，正确进行位置检测的前提条件为，由于将色差信号用于目标对象物检测，因此要充分在目标对象物拍摄图像信号中保持预先决定的目标对象物图案的颜色信息(色差成分)。在图像扫描器中，由于能够忽略干扰光的影响，因此能够视为在目标对象物的拍摄图像信号中保持正确的色差成分。与此相对，在车载照相机的目标对象物拍摄等处理中，在环境光的影响下拍摄目标对象物，难以只利用色差信号来实现正确的目标对象物位置检测。另外，在与目标对象物图案类似的物体置于照相机视场内的情况下等，也会导致错误识别，所以想要防止这种情况，则操作场所的管理变得繁杂。

现有技术文献(专利文献)

专利文献1：JP特开2008-131250号公报(段号00232-00402、图1)，

专利文献2：JP特开平9-153139号公报(段号0017-0030、图1)。

发明内容

发明要解決的问题

鉴于上述情况，本发明的目的在于，提供一种目标对象物位置确定装置，根据在环境光影响下对由多颜色组合图案构成的目标对象物进行拍摄而得的拍摄图像数据，也能够对目标对象物实现正确的检测和位置推算(计算)。

用于解决问题的方法

为了达到上述目的，本发明的目标对象物位置确定装置的特征结构为，具有：色差转换部，其对在环境光的影响下拍摄由第一色和第二色组合而成的目标对象物而得的拍摄图像的像素值进行处理，生成第一色成分值、第二色成分值、亮度值；色区域判定部，其利用基于上述拍摄图像的亮度或上述亮度值的判定条件，基于上述第一色成分值和上述第二色成分值，判定上述第一色的区域和上述第二色的区域；边界检测部，其基于上述色区域判定部的判定结果，检测上述目标对象物中的上述第一色和上述第二色的边界；目标对象物位置推算部，其基于上述边界检测部的边界检测结果，推算上述目标对象物在上述拍摄图像上的位置。

在这样的特征结构中，拍摄目标对象物而得的拍摄图像数据被转换为由第一色成分值、第二色成分值、亮度值构成的色差信息，但并非只根据所得的第一色成分值、第二色成分值来判定目标对象物的第一色的区域和第二色的区域。为了判定目标对象物的第一色或第二色的区域，使用基于拍摄图像其自身亮度或色差信息所含的亮度值而设定的判定条件。此外，为了根据RGB表色系来简单求出拍摄图像的亮度，只要累加R、G、B值然后用3除即可。例如，在微暗环境下拍摄而得的目标对象物图像中，全部亮度或色差信息的亮度值低，并且构成目标对象物的色成分移至无彩色侧。考虑到这样的情况，在本发明中，用于特定色的检测判定的判定条件是基于拍摄图像自身亮度或色差信息所含的亮度值而设定的。由此，即使对目标对象物进行照明的环境光发生变动，也能够实现对构成目标对象物的第一色区域和第二色区域进行稳定检测，以及能够实现基于这些区域的稳定的边界检测。这样一来，只要注意在照相机视场内不存在类似的色的组合即可，在这点上，针对错误识别的操作场所管理变得容易。

另外，作为本发明的目标对象物位置确定装置中的特征结构，优选上述第一色为蓝色，上述第二色为红色，上述亮度值、上述第一色成分值、上述第二色成分值分别是YCbCr表色系中的Y值、Cb值、Cr值。Cb值(蓝成分)和Cr值(红成分)存在相反的一极关系，因此能够根据Cb值和Cr值的差分正确的进行蓝判定和红判定。另外，YCbCr表色系用作电视广播等的视频信号，其处理系设备廉价且容易入手。另外，由蓝色和红色组合的目标对象物对于人类来说，易于用肉眼识别，效果好。

另外，作为本发明的目标对象物位置确定装置中的特征结构，优选上述判定条件随着上述拍摄图像的亮度或上述亮度值而变动，如果上述拍摄图像的亮度或上述亮度值变大，则用于对上述拍摄图像的像素属于上述色区域中的哪个区域进行判定的色成分值的范围变窄。拍摄图像的亮度或亮度值大，是指目标对象物的照明光量多，各自的色差成分的差变大，但同时干扰(噪声)成分也可能变大。因此，通过使判定条件严格，即，使得用于判定拍摄图像的像素属于哪个上述色区域的色成分值的范围变窄，由此能够除去干扰。相反，拍摄图像的亮度或亮度值小，是指目标对象物的照明光量少，各自的色差成分的差小，但同时干扰成分也可能小。因此，使判定条件宽松，即，使得用于判定拍摄图像的像素属于哪个上述色区域的色成分值的范围变宽，从而能够更稳定的检测特定色。

作为这样的判定条件的优选具体例之一，在本发明中提出了确定色检测阈值：TH。进而，这样的确定色检测阈值：TH可以通过以下公式求出，

TH＝VA_avg+K×(VH_avg-VA_avg)，

在此，VA_avg，是上述拍摄图像上的全部像素的成为判定对象的色成分值的平均值；VH_avg，是特定像素的色成分值的与色成分对应红区域相对应的上位等级的平均值，该特定像素是在上述拍摄图像上的全部像素中成为判定对象的色成分值属于上位等级的像素；K是事先设定的恒定值。此外，作为色成分值属于上位等级的像素的具体例子，例如是其色成分值从上开始到规定顺位内的像素，该像素的色成分值在最大色成分值的规定％(规定百分比)范围内。或者，可以根据色成分值的直方图设定上位等级的范围，将进入该范围的像素作为成分值属于上位等级的像素。这样推算出来的阈值：TH随着拍摄图像中的亮度等级变高而增大(判定条件变严格)，随着亮度降低而减小(判定条件变宽松)。

另外，作为本发明的目标对象物位置确定装置中的特征结构，优选使上述目标对象物形成为方格图案。方格图案是利用至少具有两个不同色的矩形面相重复的图案而做出的。因此，方格图案选择用于使拍摄图像上的上述不同色的像素值显著不同的色，由此，其容易通过图案配置简单的图像处理来进行检测，提高其可靠度。特别地，不同色之间的边界能够通过简单的边缘检测技术进行检测，因此优选将边界线的交点的坐标作为上述目标对象物位置使用，上述边界线是对上述方格图案的不同色区域标注边界而成的两条方向不同的线。由此，将一个点推算为目标对象物位置，从而能够高精度确定目标对象物位置。此时，只要已知上述目标对象物的位置坐标，就能够推算出在拍摄画面上与照相机之间的位置关系，因此能够任意配置目标对象物。

另外，作为本发明的目标对象物位置确定装置中的特征结构，优选上述目标对象物的表面经过无光泽处理。由此，能够抑制因照明光等的反射导致的拍摄图像上的干扰。

上述本发明的目标对象物位置确定装置的优选的实施方式之一，是安装在车辆上的照相机的安装位置的校准。即，作为上述拍摄图像，使用安装在车辆上的照相机拍摄而得的图像，根据由上述目标对象物位置推算部推算出的上述目标对象物在上述拍摄图像上的位置，来评价照相机的安装位置。在这样的应用例子中，优选目标对象物是通过在车辆行驶的路面进行喷涂等而配置的。然而，在这种情况下，车辆的车轮有可能碾压目标对象物，有可能导致目标对象物的识别特性恶化。为了抑制这样的问题，提出了这样的对策：作为上述目标对象物，准备排列在上述车辆的左右方向上的两个目标对象物，此时以比上述车辆的轮距宽度窄的间隔来配置上述两个目标对象物，使得上述车辆的左右车轮跨过上述两个目标对象物；或者，以比上述车辆的轮距宽度宽的间隔来配置上述两个目标对象物，使得上述车辆能够在上述两个目标对象物之间通过。通过这样的对策，能够减少车辆的左右车轮碾压目标对象物的可能性。

附图说明

图1是表示用于照相机校准的目标对象物和车辆的配置关系的一例的说明图。

图2是表示目标对象物的一例的说明图。

图3是表示目标对象物位置确定单元的各功能的功能框图。

图4是表示针对YCbCr表色系的目标对象物图像的扫描结果的曲线图。

图5是用于说明推算阈值的计算方法的说明图。

图6是表示目标对象物位置确定处理的流程图。

具体实施方式

下面，基于附图来说明本发明的实施方式。

图1表示校准用的目标对象物2(校准指标)和车辆1的配置关系的一例的说明图。照相机11(车载照相机)配置在车辆1后方的车号牌(numberplate)的上方，并且配置在从车体长轴轴心向侧方偏移的位置，设置为使照相机光轴朝向下方(例如从水平向下30°)。此外，在该图示例子中，车体长轴轴心与照相机光轴不平行。照相机11例如是水平方向的视场角为110～120°的广角照相机，能够拍摄到后方约8m左右的区域。该照相机11在车辆生产工厂等中被安装在车辆1上时，要进行吸收(抵消)安装误差的校准。另外，在修理工厂等中也要校准，对因行驶导致的振动累积或因冲击等导致的照相机11的偏差进行修正。下面，以在汽车生产工厂中用于照相机校准的照相机安装精度的判定作业为例进行说明。

如图1所示，照相机11的校准是将车辆1停在规定位置的状态进行的。例如，使车辆1后退或前进，将车轮停在设于规定位置的轮胎槽内或卡止轮胎而使车轮停止，这样一来能够使车停在正确的位置。在图1所示的例子中，两个目标对象物2(2a、2b)配置在地板面上。由图可知，两个目标对象物2a、2b的间隔比车辆1的轮距宽度窄，目标对象物2配置在车辆1的车轮不易碾压到的位置。也可以采用与这样的配置相反的配置，使两个目标对象物2a、2b的间隔比车辆1的轮距宽度宽，从而将目标对象物2配置在车辆1的车轮不易碾压到的位置。

在图1中，车辆1停车后，其后端部中央的地板面成为绝对坐标系(基准坐标系，XW、YW、ZW)的原点OW。在此，以照相机11的光学中心OC为中心的照相机坐标系(XC、YC、ZC)不平行于绝对坐标系的各轴。绝对坐标系、照相机坐标系都是右手系的坐标系，在图中，相对于纸面而处于垂直方向的XW轴以及大致为铅直方向的XC轴未图示。绝对坐标系与照相机坐标系之间的坐标转换能够采用公知的计算方法。

目标对象物2在照相机11的视场范围内至少配置两处。另外，已知目标对象物2在绝对坐标系中的坐标。在本例子中，目标对象物2如图2所示那样具有蓝和红的方格图案的图案。图案中央的点Q是校准点，成为照相机11的校准的基准。即，将目标对象物2配置为：这样的校准点Q的坐标在绝对坐标系中是已知的。并且，在此例示出蓝的矩形为两个、红的矩形为两个从而共计四个矩形的例子，但也可以共计四个以上，其数量和形状并不被图示所限制。

目标对象物2直接或间接配置在曝晒于来自荧光灯的光或从窗户玻璃入射的日光等的环境光中的地板面上，但无论如何都会因环境光的反射状況而导致图像难以识别。因此，在本发明中，采用对铁板涂敷两次无光泽丝状漆(matt-satin)的涂装法，使目标对象物2的表面呈无光泽状态，从而能够获取很难受环境光反射等影响的拍摄图像。

在图1所示的例子中，两个目标对象物2配置在地板上，相对于车辆的主轴(绝对坐标系的ZW轴)而左右对称(D1＝D2、W1＝W2)。但通常并不需要左右对称，只要在照相机11的视场内，并且坐标值已知，则其可以自由配置。即，能够根据在工厂中能够确保的宽度或与其他设备的关系，来任意设定目标对象物2的配置。

对于目标对象物2的尺寸，可以根据照相机11的解析度、照相机11对拍摄图像进行处理的图像处理功能的性能、标志的配置位置等来恰当决定，从而能够高精度检测校准点Q。作为一例，在D1与D2为1～2m左右，W1与W2为0.5m左右的情况下，可以利用图2所示的各黑白为10～15cm的四方并且整体为20～30cm的四方的目标对象物2。

在这样的实施方式中，作为本发明的目标对象物位置确定装置的目标对象物位置确定单元，被组装进图像处理单元3。图3是示意表示图像处理单元3中的本发明特别相关的功能的框图。如图3所示，该图像处理单元3包括图像输入部31、帧存储器32、目标对象物位置确定单元4、安装精度判定部33。图像输入部31输入包括由照相机11取得的目标对象物2的拍摄图像，将其在帧存储器32中展开。目标对象物位置确定单元4根据在帧存储器32中展开的拍摄图像，来求出目标对象物2的位置，特别求出目标对象物2的校准点Q的位置。安装精度判定部33根据由目标对象物位置确定单元4所确定的目标对象物2的校准点Q的位置和成为目标的校准点位置之间的差，来判定照相机11的安装精度。

目标对象物位置确定单元4包括预处理部41、色差转换部42、阈值设定部43、色区域判定部44、边界检测部45、目标对象物位置推算部46。预处理部41根据需要，对因照相机11的镜头特性引起的图像变形进行修正，或进行等级调整(浓度修正、对比度修正等)。

色差转换部42对在帧存储器32中作为RGB图像数据展开的拍摄图像的RGB像素值进行计算，求出蓝色成分值、红色成分值、亮度值，从而生成色差图像数据。在这样的转换处理中，例如能够利用以下公式来从RGB表色系向YCbCr表色系转换。

Y＝0.299×R+0.587×G+0.114×B

Cb＝0.564×(B-Y)

Cr＝0.713×(R-Y)

在此，各值的意义如下：Y：亮度值，Cb：蓝色成分值，Cr：红色成分值，R：R像素值，G：G像素值，B：B像素值。根据该公式而能够这样理解：第一色成分值、第二色成分值随着拍摄图像的亮度(明度)而变化，例如蓝色成分值：Cb、红色成分值：Cr随着拍摄图像的亮度(明度)而变化。

阈值设定部43，基于由色差转换部42生成的色差图像数据所含的亮度值(Y)，来设定作为判定条件的确定色检测阈值，该判定条件用于判定对象像素(对象区域)是红色还是蓝色。这是由于，YCbCr表色系中的蓝色成分值、红色成分值受到亮度值的影响，拍摄图像越亮则其成分值越大，图像越暗则其成分值越小。图4表示对包括目标对象物2的色差图像沿横方向进行扫描时的蓝色成分值：Cb和红色成分值：Cr变动的情况。图4的(a)部分基于在亮环境下取得的拍摄图像，因此其亮度值：Y的值相对高，蓝色成分值：Cb和红色成分值：Cr的等级也相对高。图4的(b)部分基于在暗环境下取得的拍摄图像，因此其亮度值：Y的值相对低，其亮度值：Y的值相对低。因此，为了根据色差图像数据来高精度检测目标对象物2的蓝色区域或红色区域，在如图4的(a)所示那样亮度值高的情况下，使作为其检测条件的阈值(THb、THr)的等级相对高即可。相反，在如图4的(a)所示那样亮度值低的情况下，使作为其检测条件的阈值的等级相对低即可。

作为这样根据图像的明度(亮度等级)而动态地使阈值等级变动的优选方法之一，如图5的示意图所示，能够根据以下三个值来通过以下公式求出确定色阈值：TH(THb、THr)，这些确定色阈值：TH(THb、THr)用于判定拍摄图像的像素是否属于特定色区域(在此为蓝色或红色)的中的哪个区域，这三个值是：在拍摄图像上的全部像素的成为判定对象的色成分值的平均值：VA_avg；特定像素的色成分值的与色成分对应红区域对应的上位等级的平均值：VH_avg，该特定像素是在拍摄图像上的全部像素中成为判定对象的色成分值属于上位等级的像素(例如具有最大色成分值的95％以上的色成分值的像素)；它们的差分值：ΔV_avg(＝VH_avg-VA_avg)。

TH＝VA_avg+K×ΔV_avg

在此，K为恒定值，是预先利用实验求出的值。

这样推算出的阈值：TH，是将包括拍摄图像中的亮度成分的Cb：蓝色成分值乃至Cr：红色成分值作为参数，从而利用函数导出的，因此，如果拍摄图像中的亮度等级高则该阈值：TH大，亮度等级低则阈值：TH小。此外，为了简化用于求出该阈值的计算处理，可以求出蓝色的阈值：THb或红色的阈值：THr中的一个值，将其与作为另一个阈值的阈值的通用。

对于根据拍摄图像的明度(亮度等级)动态地使阈值等级变动的方法，考虑到上述以外各种计算方法，能够按上位概念进行如下说明。例如，可以这样求出用于判定蓝区域的阈值：THb，即，将拍摄图像的亮度：Y或色差信息的亮度值的统计学(平均值、中央值等)数值：f(Y)与蓝色成分值：Cb的统计学数值：f(Cb)作为参数，利用以下的函数：Fb来求出。

THb＝Fb(f(Y)，f(Cb))，或THb＝Fb(Y，f(Cb))

可以这样求出用于判定红区域的阈值：THr，即，将拍摄图像的亮度：Y或色差信息的亮度值的统计学数值：f(Y)和红色成分值：Cb的统计学数值：f(Cr)作为参数，利用以下的函数：Fr求出。

THr＝Fr(f(Y)，f(Cr))，或THr＝Fr(Y，f(Cr))

此外，在此可以分别求出用于判定蓝区域的阈值：THb和用于判定红区域的阈值：THr的两个阈值，也可以求出其中一个阈值而两者通用。

色区域判定部44利用由阈值设定部43动态设定的阈值，即利用针对每张拍摄图像设定的阈值，按顺序扫描包括目标对象物2的色差图像，从而判定蓝色区域和红色区域。此时，作为判定蓝色区域的判定条件，可以将第一条件和第二条件置为AND(逻辑与)条件，该第一条件为，蓝色成分值高于阈值；该第二条件为，红色成分值低于阈值。同样地，作为判定红色区域的判定条件，可以将第三条件和第四条件置为AND条件，该第三条件为，红色成分值高于阈值；该第四条件为，蓝色成分值低于阈值。即，原因在于，在色差信号中，蓝色成分值与红色成分值存在相反的一极关系，因此，能够利用它们的差分来正确判定蓝色区域。然而，在本发明中，在判定蓝色区域和红色区域时，并不限于将一个色成分值高于阈值和另一个色成分值低于阈值这两个条件置为AND条件。作为用于判定蓝色区域的判定条件，只要采用蓝色成分值高于阈值的条件即可；作为用于判定红色区域的判定条件，只要采用红色成分值高于阈值的条件即可。本发明的重点在于利用亮度信息来改变特定色区域的判定条件。

边界检测部45利用色区域判定部44输出的蓝色区域与红色区域的判定结果，来检测目标对象物的蓝色区域与红色区域的边界。边界检测部45所检测出的边界，即两个边界线的交点，成为校准点Q，因此，目标对象物位置推算部46基于边界检测部45的边界检测结果，能够推算出拍摄图像中的目标对象物2的位置，即推算出校准点Q。

上述的图像处理单元3中的各功能部表示成分担各自功能的形式，但也无须分别独立设置。当然也可以利用微型计算机等的硬件和硬件上所执行的程序等的软件协动来实现各功能。

照相机11所取得并且在帧存储器32中展开的拍摄图像、表示由目标对象物位置确定单元4所确定的校准点Q与期望校准点位置的偏移等的图像，能够通过图像信号生成部6而显示在监视器5上。

下面利用图6的流程图来说明利用上述结构目标对象物位置确定单元4进行目标对象物位置确定控制的一例。

首先，使车辆1正确定位停在检测场的规定位置(#01)。确认停车后，使照相机11工作，拍摄车辆周边(#02)。对照相机进行设定，使得即使停在规定位置的车辆1的照相机11的安装精度稍差，也能够使照相机11所拍摄得到的拍摄图像包括两个目标对象物2的图像。针对通过图像输入部31输入的拍摄图像(RGB彩色图像数据)实施预处理，这些预处理是指，按需要对因镜头特性导致的图像变形进行修正，或修正对比度或修正浓度(等级修正)等(#03)。接着，针对拍摄图像，从RGB彩色图像数据向YCbCr彩色(色差)图像数据进行转换(#04)。

接着，阈值设定部43将YCbCr彩色图像数据的Cb：蓝色成分值乃至Cr：红色成分值代入上述公式“TH＝VA_avg+K×ΔV_avg”，从而对目标对象物2的蓝区域设定检测阈值(#05)，对目标对象物2的红区域设定检测阈值(#06)。根据所取得的拍摄图像，利用通过步骤#08的计算处理而设定的阈值，按顺序扫描YCbCr系的拍摄图像，从而判定目标对象物2的蓝色区域(#07)以及判定红色区域(#08)。在蓝色区域的判定中，其判定条件为，蓝色成分值高于蓝色检测阈值并且红色成分值低于红色检测阈值。同样地，在红色区域的判定中，其判定条件为，红色成分值高于阈值并且蓝色成分值低于阈值。

接着，根据蓝色区域和红色区域的判定结果，检测目标对象物2的蓝色区域与红色区域的边界线(#09)。当然，也可以同时实施目标对象物2的蓝色区域与红色区域的判定以及蓝色区域与红色区域的边界线的检测。无论怎样，都将所检测出的蓝色区域与红色区域的边界线表示为大致两条线垂直相交的状态，因此，将其交点作为校准点来推算校准点坐标(#10)。

通过以上的处理步骤，能够求出目标对象物2的位置，即，求出校准点的坐标位置。因此，接下来，对预先设定的期望校准点与在步骤#10中推算出的校准点之间的偏移量进行推算(#11)，根据该偏移量，来判定照相机11的安装精度(#12)。

其他实施方式

(1)在上述实施方式的说明中，采用YCbCr系表色系来作为由多颜色成分值和亮度值构成的色差表色系，但也可以采用除此以外的色差表色系。本发明的重点在于利用亮度信息来改变特定色区域的判定条件。

(2)也可以在监视器5上显示期望校准点与推算校准点，从而用视觉(肉眼看)来根据期望校准点与推算校准点的偏移量判定照相机安装精度。

(3)在照相机11能够输出YCbCr信号的情况下，能够省略从RGB彩色图像数据向YCbCr彩色转换的步骤。

工业上的可利用性

本发明的目标对象物位置确定装置，能够用于根据拍摄目标对象物而得的拍摄图像来推算目标对象物位置的各种图像处理应用技术领域。

Claims (10)

1.一种目标对象物位置确定装置，其特征在于，具有：

色差转换部，其对拍摄图像的像素值进行处理，生成第一色成分值、第二色成分值、亮度值，该拍摄图像是在环境光的影响下拍摄由第一色和第二色组合而成的目标对象物而得的，

色区域判定部，其利用基于上述拍摄图像的亮度或上述亮度值的判定条件，基于上述第一色成分值和上述第二色成分值，判定上述第一色的区域和上述第二色的区域，

边界检测部，其基于上述色区域判定部的判定结果，检测上述目标对象物上的上述第一色和上述第二色的边界，

目标对象物位置推算部，其基于上述边界检测部的边界检测结果，推算上述目标对象物在上述拍摄图像上的位置。

2.如权利要求1所述的目标对象物位置确定装置，其特征在于，

上述第一色为蓝色，上述第二色为红色，上述亮度值、上述第一色成分值、上述第二色成分值分别是YCbCr表色系中的Y值、Cb值、Cr值。

3.如权利要求1或2所述的目标对象物位置确定装置，其特征在于，

上述判定条件随着上述拍摄图像的亮度或上述亮度值而变动，如果上述拍摄图像的亮度或上述亮度值变大，则用于对上述拍摄图像的像素属于上述色区域中的哪个区域进行判定的色成分值的范围变窄。

4.如权利要求3所述的目标对象物位置确定装置，其特征在于，

上述判定条件是用于判定上述拍摄图像的像素属于上述色区域中哪个区域的确定色检测阈值:TH，该确定色检测阈值:TH可以通过以下公式求出，

TH=VA_avg+K×（VH_avg-VA_avg），

在此，VA_avg是上述拍摄图像上的全部像素的成为判定对象的色成分值的平均值；VH_avg是特定像素的色成分值的与色成分对应红区域相对应的上位等级的平均值，该特定像素是在上述拍摄图像上的全部像素中成为判定对象的色成分值属于上位等级的像素；K是事先设定的恒定值。

5.如权利要求1所述的目标对象物位置确定装置，其特征在于，

上述目标对象物是方格图案。

6.如权利要求5所述的目标对象物位置确定装置，其特征在于，

两条方向不同的边界线的交点的坐标为上述目标对象物位置，上述边界线表示上述方格图案的不同的色区域的边界。

7.如权利要求1所述的目标对象物位置确定装置，其特征在于，

上述目标对象物的表面经过无光泽处理。

8.如权利要求1所述的目标对象物位置确定装置，其特征在于，

上述拍摄图像是安装在车辆上的照相机拍摄而得的图像，上述目标对象物位置推算部所推算出的上述目标对象物在上述拍摄图像上的位置用于校准上述照相机的安装位置。

9.如权利要求8所述的目标对象物位置确定装置，其特征在于，

作为上述目标对象物，准备排列在上述车辆的左右方向上的两个目标对象物，

以比上述车辆的轮距宽度窄的间隔来配置上述两个目标对象物，使得上述车辆的左右车轮跨过上述两个目标对象物。

10.如权利要求8所述的目标对象物位置确定装置，其特征在于，

作为上述目标对象物，准备排列在上述车辆的左右方向上的两个目标对象物，

以比上述车辆的轮距宽度宽的间隔来配置上述两个目标对象物，使得上述车辆能够在上述两个目标对象物之间通过。

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