CN102246506B - 摄像装置以及摄像方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了摄像装置(100)，其准确地检测作为曝光控制的依据的目标区域，从而进行最适合于目标的曝光控制。摄像装置(100)包括：特征检测单元(111)，根据目标的轮廓形状从摄像图像(S1)中检测目标的候选；区块投票单元(112)，向分割摄像图像区域而得到的多个区块中的、由特征检测单元(111)检测出的目标所属的区块进行投票；投票合计单元(114)，在多个帧内，以区块为单位将投票结果(S3)相加，由此对投票结果(S3)进行合计；重要度判定单元(115)，根据合计结果(S4)，选择用以控制曝光的区块；以及控制单元(116)，根据由重要度判定单元(115)选择出的区块的亮度，控制摄像单元(101)的曝光。

Description

摄像装置以及摄像方法

技术领域

本发明涉及摄像装置以及摄像方法，特别涉及控制曝光的技术。本发明适合用于例如像车载相机等那样对时间方向的亮度变化剧烈的被摄体进行摄像时的曝光控制。

背景技术

以往，在数码相机(digital still camera)等摄像装置中，一般设置有自动地调整曝光量的AE(Automatic Exposure：自动曝光)功能。对视野内的光量进行测光，并根据该测光结果，调整透镜的孔径、电子快门量以及从摄像元件输出的电信号的增益，由此进行曝光控制。

使用专用的传感器测定光量，或使用摄像元件的输出信号测定光量。光量的测定方式有测定整个画面的平均亮度的整面平均测光方式、重点地测定画面内的中央部分的亮度的中央部重点测光方式、对画面内进行分割并在各个区域中测定平均亮度的多分割测光方式、测定画面内的任意位置的亮度的点测光方式、以及测定画面内的多个任意位置的亮度的多点测光方式等。

在点测光中，检测图像内的想要注视或需要注视的部分即重要度高的部分，测定该区域的平均亮度。重要度高的部分例如有脸、人物以及文字等。另外，对于车载用摄像装置而言，重要度高的部分有行驶中的道路上的车辆、白线以及路旁的道路标识等。

在专利文献1中记载了用以检测白线的曝光控制方法。当车辆沿着在路面上重复地产生向阳处和背阴处的道路行驶时，若曝光控制的定时与向阳处和背阴处的切换定时不一致，则会产生震荡(hunting)。在专利文献1中记载了以下技术：为了抑制震荡，对于曝光控制量的变化量设置增加临界值和减少临界值，当变化量超过上述临界值时，将曝光控制量的变化量限制为临界值。

另外，在专利文献2中，记载了对包含重要度高的物体例如前方车辆、人物、道路标识等的区域的解析度以及曝光进行控制的方法。根据图像内的物体的形状和已存储的物体的形状的一致度确定重要度高的物体区域，控制相机使得该区域的解析度和曝光为规定的值。当存在多个重要度高的物体区域时，根据重要度高的物体的种类(人物、车辆或道路标识)、和该重要度高的物体所存在的画面内的位置(道路内或道路外、以及靠近本车或远离本车)进行加权，根据其平均结果决定曝光。

现有技术文献

专利文献

专利文献1：特开2005-148309号公报

专利文献2：特开2008-53901号公报

发明内容

发明要解决的问题

但是，上述以往的曝光控制技术均是基于重要度高的物体区域的曝光控制方式，在检测出重要度高的物体区域之后，根据该检测出的区域的亮度进行曝光控制。

由此，重要的是准确地检测出作为曝光控制的依据的重要度高的物体区域。

在专利文献1中，前提条件是设定白线、和除白线以外的路面区域。但是，对于白线的设定而言，有时会产生错误而无法进行设定。例如有时会错误地将前方车辆的车厢轮廓判断为行车线(白线)。另外，当整个路面因逆光而处于过度曝光状态时，有时无法检测出白线。在此种情况下，难以利用专利文献1的曝光控制技术。

在专利文献2中，重要度高的物体区域唯一地取决于重要度高的物体的轮廓形状。由此，当摄像图像中包含轮廓与重要度高的物体的轮廓形状相似的物体时，有可能会错误地识别重要度高的物体区域。具体而言，举例说明以道路标识的检测为目的的曝光控制。当使用车载摄像装置摄像道路标识时，经常会从图像中检测出三角形或圆形等多个形状。检测出的多个形状中除了包含道路标识以外，还包含道路周边的建筑物的特定部分或树枝等。由此，有可能会错误地将道路周边的建筑物或树枝等检测为道路标识。结果，尽管想要将道路标识的曝光予以最佳化，但有可能会进行如将道路标识以外的物体的亮度予以最佳化之类的错误的曝光控制。

本发明鉴于上述问题而作，提供能够准确地检测出作为曝光控制的依据的目标区域，从而能够进行最适合于目标的曝光控制的摄像装置以及摄像方法。

解决问题的方案

本发明的摄像装置的一个形态所采用的结构包括：摄像单元，获得摄像图像；检测单元，根据目标的轮廓形状，从所述摄像图像中检测所述目标的候选；投票单元，向分割所述摄像图像的图像区域而得到的多个区块中的、由所述检测单元检测出的所述目标的候选所属的区块进行投票；合计单元，在多个帧内，以区块为单位将投票结果相加，由此对投票结果进行合计；判定单元，根据合计结果，判定各区块的重要度，并选择用以控制曝光的区块；以及控制单元，根据由所述判定单元选择出的区块的亮度，计算所述摄像单元的曝光控制参数，并控制所述摄像单元的曝光。

本发明的摄像方法的一个形态包括：摄像步骤，获得摄像图像；检测步骤，根据目标的轮廓形状，从所述摄像图像中检测所述目标的候选；投票步骤，向分割所述摄像图像的图像区域而得到的多个区块中的、在所述检测步骤中检测出的所述目标的候选所属的区块进行投票；合计步骤，在多个帧内，以区块为单位将投票结果相加，由此对投票结果进行合计；判定步骤，根据合计结果，判定各区块的重要度，并选择用以控制曝光的区块；以及控制步骤，根据在所述判定步骤中选择出的区块的亮度，计算所述摄像步骤中使用的曝光控制参数，并控制所述摄像步骤中的曝光。

发明的效果

根据本发明，因为根据多帧中的投票结果选择曝光控制用的区块，所以即使在1帧的摄像图像中包含轮廓与目标的轮廓形状相似的物体，也能够不错误地检测该物体而准确地检测出作为曝光控制的依据的目标区域，从而能够进行最适合于目标的曝光控制。

附图说明

图1是表示本发明实施方式1的摄像装置的结构的方框图。

图2A～图2E是用以说明由区块投票单元向各区块投票的图，图2F是用以说明由投票合计单元进行合计的图。

图3是表示实施方式2的摄像装置的结构的方框图。

图4A～图4E是用以说明由区块投票单元向各区块投票的图，图4F是用以说明由投票合计单元进行合计的图。

图5是表示实施方式4的摄像装置的结构的方框图。

图6是表示分析单元的结构的方框图。

图7是表示分析单元的结构的方框图。

图8A～图8F是用以说明由区块生成单元生成的区块的图。

图9是表示实施方式5的摄像装置的结构的方框图。

图10是表示实施方式6的摄像装置的结构的方框图。

图11是表示实施方式7的摄像装置的结构的方框图。

具体实施方式

以下参照附图详细地说明本发明的实施方式。在实施方式中，对将本发明应用于识别道路标识的情况进行叙述，但本发明的应用范围并不限定于道路的标识。本发明可以广泛地应用于识别特定物体的情况。但是，本发明特别适合于以下情况，即，像道路标识那样，在多帧(例如5帧～10帧)内的大致相同的位置，目标稳定地被摄像，且其他物体的摄像状态发生变化。

(实施方式1)

图1表示本发明的实施方式1的摄像装置的结构。摄像装置100大致分为摄像单元101、图像处理单元102、输出单元103以及曝光控制单元110。

摄像单元101通过CCD(Charge Coupled Device，电荷耦合元件)或CMOS(Complementary Metal Oxide Semiconductor，互补金属氧化物半导体)等摄像元件取得图像。摄像单元101的结构使用众所周知的结构即可。例如，为了对输入光进行调整，摄像单元101包括透镜、光圈控制机构、快门速度控制机构以及焦点控制机构等。另外，为了对摄像元件的电气特性进行调整，摄像单元101包括放大器等增益控制机构以及A/D转换器。另外，摄像单元101包括输出用I/F以及各部分协调用的定时产生器等。摄像单元101将摄像图像S1传输至图像处理单元102以及曝光控制单元110。

此处，摄像单元101通过控制光圈、快门速度以及增益来控制曝光。但是，在本发明中，摄像单元101内的用以控制曝光的结构以及方法并无特别的限定，可应用以往已提出的各种结构以及方法。

图像处理单元102对摄像图像S1进行处理以实现特定目的。在本实施方式的情况下，图像处理单元102使用摄像图像S1对指定物体进行识别。例如，使用预先存储的对应于特定物体的模板和摄像图像S1进行图案匹配处理，由此，识别在摄像图像S1中是否存在特定物体，或特定物体存在于摄像图像S1中的哪个位置等。此外，图像处理单元102除了进行指定物体的识别处理之外，还可进行改善画质的处理或图像尺寸转换处理。图像处理单元102的处理结果传输至输出单元103。

输出单元103将由图像处理单元102获得的识别结果或图像传输至警告装置或显示装置。

曝光控制单元110将摄像图像S1输入至特征检测单元111。特征检测单元111根据目标的特征从摄像图像S1中检测出目标的候选。在本实施方式中，使用目标的轮廓形状作为目标的特征来检测目标的候选。具体而言，特征检测单元111通过进行例如图案匹配等处理，从摄像图像S1中检测出与目标的轮廓形状一致的物体图像，将检测出的物体图像的位置信息作为特征信息S2传输至区块投票单元112。在本实施方式的情况下，所谓目标是指道路标识，所谓目标的轮廓形状是指三角形或圆形。

区块生成单元113生成用以将摄像图像S1的图像区域分割成多个区块的区块信息，并将生成的区块信息传输至区块投票单元112。例如生成用以将尺寸为640(像素)×480(像素)的VGA图像分割成100个区块的区块信息，每个区块的尺寸为64(像素)×48(像素)。

区块投票单元112向由区块生成单元113生成的多个区块中的由特征检测单元111检测出的目标所属的区块投票。以1帧为单位进行上述投票。

图2表示由区块投票单元112进行的投票以及由后续的投票合计单元114进行的合计的情况。为了使图简单化，图2表示将摄像图像S1分割成9个区块的情况。

如图2A～图2E所示，区块投票单元112在各时刻的帧中，判断目标的轮廓形状属于哪个区块，并向轮廓形状所属的区块投票。例如在图2A所示的时刻(t－4)的帧中，在左侧中央的区块和右侧上方的区块内检测出轮廓形状为三角形的目标(例如“停”的道路标识)，因此，区块投票单元112在时刻(t－4)的帧中，向左侧中央的区块和右侧上方的区块分别投一票。另外，例如在图2C所示的时刻(t－2)的帧中，在左侧中央的区块内检测出轮廓形状为三角形的目标，因此，区块投票单元112在时刻(t－2)的帧中，向左侧中央的区块投一票。

而且，当检测出的轮廓形状跨越邻接的多个区块时，向检测出的轮廓形状的中心点所属的区块投一票即可。另外，当在同一帧中，在同一区块内检测出多个相同的轮廓形状时(例如当在同一区块内检测出两个三角形时)，较为理想的是不向该帧的该区块投多票而是仅投一票。

这样，区块投票单元112对每帧图像，向各目标的轮廓形状所属的区块投一票。区块投票单元112的与各帧相关的投票结果S3传输至投票合计单元114。

投票合计单元114在多帧内，以区块为单位将投票结果S3相加，由此对投票结果进行合计。结果，投票合计单元114获得如图2F所示的合计结果。图2F的合计结果表示对三角形的轮廓，在左侧中央的区块中投入了4票，在右侧上方的区块中投入了2票。投票合计单元114将合计结果S4传输至重要度判定单元115。此外，在图2中表示了投票合计单元114对5帧内的投票结果进行合计的情况，但不限于5帧。

重要度判定单元115根据合计结果S4来判定各区块的重要度。具体而言，将得票数最多的区块(在图2F的情况下为左侧中央的区块)判定为最重要区块，将判定结果S5传输至控制单元116。

此处，当存在多个得票数最多的区块时，可以如下方式判定最重要区块。

·将时间轴上的最近的帧中的得票数多的区块设为更重要的区块。

·将重要度高的空间位置的区块设为更重要的区块。例如，当车辆在左侧通行且目标为道路标识时，道路标识位于摄像画面的左侧或上侧的可能性大，因此，将摄像画面中的左侧或上侧的区块设为重要区块即可。

控制单元116将由重要度判定单元115判定为最重要区块的区块用作曝光控制用区块，对摄像单元101的曝光进行控制。具体而言，控制单元116从摄像单元101输入摄像图像S1，检测该摄像图像S1中的最重要区块的亮度，计算出相机控制参数S6，使得最重要区块的平均亮度处于规定的亮度范围内，将该相机控制参数S6传输至摄像单元101，由此对摄像单元101的曝光进行控制。

如以上的说明所述，根据本实施方式，设置：特征检测单元111，根据目标的轮廓形状从摄像图像S1中检测出目标的候选；区块投票单元112，向分割摄像图像区域而得到的多个区块中的、由特征检测单元111检测出的目标所属的区块进行投票；投票合计单元114，在多帧内，以区块为单位将投票结果S3相加，由此对投票结果S3进行合计；重要度判定单元115，根据合计结果S4选择用以控制曝光的区块；以及控制单元116，根据由重要度判定单元115选择出的区块的亮度控制摄像单元101的曝光，由此，即使在1帧的摄像图像中包含轮廓与目标的轮廓形状相似的物体，也能够不错误地检测该物体而准确地检测出作为曝光控制的依据的目标区域，从而能够进行最适合于目标的曝光控制。

结果，图像处理单元102能够使用目标的亮度经最佳化的摄像图像进行识别处理，因此，识别精度提高。

此处，本实施方式在识别道路标识的情况下非常有效。其理由如下所述。

(1)因为道路标识的显示面设置成朝向行驶车辆的方向，所以与摄像的其他物体(例如建筑物或树木等)相比较，道路标识具有均匀性的反射率。即，对于道路标识而言，即使当车辆的行驶方向以及行驶位置在时间上发生改变时，反射率的变化也小，因此，与其他物体(例如建筑物或树木等)相比较，能够稳定地被检测的可能性大。即，对于与摄像装置100的相对方向或位置的变化具有稳定性。相反地，道路周边的建筑物的特定部分或树枝等的图像区域的反射率在每个像素中有所不同，因此，若相对方向因车载摄像装置移动而发生改变，则经常无法被检测。

(2)因为道路标识设置在如道路旁或道路上方之类的固定的位置，所以即使当车辆的行驶方向以及行驶位置在时间上发生改变时，在时间上的短期间内，仍存在于摄像图像中的大致固定的位置。由此，投票容易集中于某个特定的区块，因此，本实施方式的投票以及合计有效。另外，如上所述，也能够参考空间位置的重要度来选择最佳的曝光控制用区块。

(实施方式2)

在实施方式1中，通过投票求出目标的轮廓形状所存在的区块，选择得票数最多的区块作为曝光控制用区块。在本实施方式中，除了上述方法之外，还提示考虑与轮廓形状的种类以及轮廓内图案对应的优先级来选择曝光控制用区块。

具体而言，赋予如下所述的优先级。

(1)与轮廓形状的种类对应的优先级的赋予：例如使轮廓形状为三角形的道路标识的优先级高于轮廓形状为圆形的道路标识的优先级。

(2)与轮廓内图案对应的优先级的赋予：例如即使在轮廓形状为相同的三角形的情况下，也使“停”的道路标识的优先级高于“慢行”的优先级。另外，即使轮廓形状为相同的圆形，也使限速标识的优先级高于禁停标识的优先级。

(3)与轮廓形状的种类以及轮廓内图案的双方对应的优先级的赋予：例如当检测出轮廓形状为三角形且轮廓内图案为“停”的道路标识、以及轮廓形状为圆形且轮廓内图案表示“限速”的道路标识时，以““停”＞“限速”＞三角形＞圆形”的方式赋予优先级。即，实际上为了判断重要度，有时仅凭轮廓形状无法充分地进行判断，因此，在本实施方式中，除了轮廓形状的种类之外，还添加了轮廓内图案作为优先级的要素。

但是，也有在曝光控制之前的图像中无法检测出轮廓内图案的可能性，因此，也可不赋予轮廓内图案的优先级。

在对与图1对应的部分标记相同符号来表示的图3中，表示本实施方式的摄像装置的结构。摄像装置200的曝光控制单元201包括优先级赋予单元202。另外，本实施方式的特征检测单元203检测轮廓形状以及轮廓内图案作为目标的特征。由此，特征检测单元203输出检测出的轮廓形状的种类及其位置、以及检测出的轮廓内图案的种类及其位置的信息作为特征信息S2。

区块投票单元112对检测出的每种轮廓形状、以及检测出的每种轮廓内图案，向区块中投票。投票合计单元114对每种轮廓形状、以及检测出的每种轮廓内图案，对各区块的投票数进行合计。

优先级赋予单元202将与轮廓形状的种类以及轮廓内图案的种类对应的优先级赋予得票(合计)结果S4。具体而言，优先级赋予单元202通过将像优先级高的轮廓形状的种类以及轮廓内图案那么大的值的系数乘以得票结果S4，对得票结果S4进行加权即可。例如，当优先级赋予单元202赋予如““停”＞“限速”＞三角形＞圆形”这样的优先级时，将乘法系数2乘以“停”的得票数，将乘法系数1.5乘以“限速”的得票数，将乘法系数1乘以三角形的得票数，将0.5乘以圆形的得票数即可。此外，优先级的赋予方法不限于此。例如也可优先级越高，则由区块投票单元112越增加每次的投票数。

以上述方式被赋予优先级的新的得票(合计)结果S10被发送至重要度判定单元115，与实施方式1同样地，由重要度判定单元115选择得票数最多的区块作为曝光控制用区块。

图4表示使用本实施方式时的简单的动作例。图4表示轮廓形状为三角形的标识和轮廓形状为圆形的标识的投票和得票结果。在各帧中进行如图4A～图4E所示的投票，得票结果为如图4F所示的结果。

图4F的得票结果表明：左侧上方的区块和左侧中央的区块获得了相同的得票数。但是，在本实施方式的情况下，三角形的优先级高于圆形的优先级，因此，选择左侧中央的区块作为曝光控制用区块。

根据本实施方式，除了实施方式1的结构之外，还赋予与目标的轮廓形状及/或目标的轮廓内图案对应的优先级，因此，除了实施方式1的效果之外，还能够使将重要度越高的目标用作曝光控制用区块的概率提高。

(实施方式3)

在本实施方式中，对于实施方式1、实施方式2中提示的方法，当重要度判定单元115判定为存在多个具有相同重要度的区块时，提示曝光控制用区块的较为理想的选择方法。

无论是在白天还是在夜间，根据图像区域内的各部分的反射特性和光对于各部分的照射情况，在同一帧内，经常同时存在曝光不足的目标的候选和过度曝光的目标的候选。虽然可以检测任一个候选的轮廓形状，但是难以确认轮廓内图案的种类。结果，重要度判定单元115有可能判定为存在多个具有相同重要度的区块。

在借用图3来具体地说明的本实施方式中，优先级赋予单元202和重要度判定单元115进行与实施方式2中说明的动作不同的动作。

重要度判定单元115首先进行实施方式2中说明的动作，若存在两个以上的重要度相同的区块，则计算这些区块各自的平均亮度和整个帧的平均亮度，对这些平均亮度进行比较。为了便于理解，说明存在重要度(得票数)相同的两个区块即区块1和区块2的情况。另外，假设为区块1的平均亮度＞区块2的平均亮度的关系。这样，存在以下的三种情况。

(1)区块1的平均亮度＞区块2的平均亮度＞帧的平均亮度。在该情况中，考虑到目标的候选在比整个画面更明亮的情况下容易被检测，选择区块2作为重要区块。这样，即使根据区块2的亮度控制曝光，区块1仍维持在比较明亮的状态，因此，能够增大能够继续检测区块1的可能性。而且，若根据区块1的亮度控制曝光，则会大幅降低曝光，因此，区块2的亮度大幅降低，结果，导致无法检测区块2的可能性增大。

(2)帧的平均亮度＞区块1的平均亮度＞区块2的平均亮度。在该情况下，考虑到目标的候选在比整个画面更暗的情况下容易被检测，选择区块1作为重要区块。这样，即使根据区块1的亮度控制曝光，区块2仍维持在比较暗的状态，因此，能够增大能够继续检测区块2的可能性。而且，若根据区块2的亮度控制曝光，则会大幅提高曝光，区块1的亮度大幅升高，结果，导致无法检测区块1的可能性增大。

(3)区块1的平均亮度＞帧的平均亮度＞区块2的平均亮度。在该情况下，首先将帧的平均亮度与规定亮度值(例如在亮度范围为0～255的情况下，将100设为规定亮度值)作比较，当帧的平均亮度大于规定亮度值时，将区块1判定为重要区块。若非如此，则将区块2判定为重要区块。其理由在于：一般认为在整个画面明亮时所检测出的暗的目标的候选处于逆光环境中的可能性大。即使根据明亮的目标的候选控制曝光，继续检测出暗的目标的候选的可能性仍大。相反地，若根据暗的目标的候选控制曝光，则无法检测出明亮的目标的候选的可能性大。另外，一般认为整个画面暗时所检测出的明亮的目标的候选处于被日光等光照射的环境中的可能性大。即使根据暗的目标的候选控制曝光，继续检测出明亮的目标的候选的可能性仍大。

这样，在本实施方式中，当重要度判定单元115判定为存在多个重要度相同的区块时，根据上述多个区块中的各个区块内的平均亮度与帧的平均亮度之间的关系，从多个区块中选择任一个区块作为用以控制曝光的区块。

此外，在上述例子中，说明了判定为存在两个重要度相同的区块的情况，但当判定为存在三个以上的重要度相同的区块时，仍可应用与上述例子相同的想法。总之，通过从重要度相同的多个区块中选择区块内的平均亮度最接近于帧的平均亮度的区块，能够维持对于剩余区块的检测。

在本实施方式中，控制单元116根据以上述方式由重要度判定单元115选择出的区块的亮度，控制摄像单元101的曝光。接下来，重要度判定单元115将上次选择出的区块排除在外，根据新的合计结果选择用以控制曝光的新的区块。接下来，控制单元116根据由重要度判定单元115选择出的新的区块的亮度，控制摄像单元101的曝光。对于将上次选择出的区块排除在外的具体方法，例如，优先级赋予单元202对上次选择出的区块进行负投票即可。即，对于轮廓内图案的种类已被确认的区块，在获得确认结果的时刻，使该区块的重要度降低规定程度。

这样，能够无遗漏地在时间上，先后对具有相同重要度的多个区块的轮廓内图案进行确认。

此外，上述区块的平均亮度可以是整个区块的平均亮度，也可以是属于区块的目标的候选的平均亮度。即，只要是区块内的平均亮度即可。另外，帧的平均亮度可以是整个画面的平均亮度，也可以是相关区块的平均亮度以及周边区块的平均亮度。

(实施方式4)

图5表示实施方式4中的摄像装置500的结构。摄像装置500与实施方式1的摄像装置100相比较，曝光控制单元501的结构有所不同。曝光控制单元501包括结构与区块生成单元113(图1)不同的区块生成单元503和分析单元502。

以下说明本发明实施方式4中的摄像装置500。此外，在图5中，具有与图1相同的功能的结构要素标记着相同的符号。

分析单元502分析装载有摄像装置500的车辆的行驶状况。分析单元502例如分析车辆转弯的状况、车辆下坡的状况、或车辆加速的状况等。分析单元502将表示分析车辆的行驶状况所得的结果的分析信息输出至区块生成单元503。

图6表示分析单元502的结构例。分析单元502包括传感器单元601以及分析信息生成单元602。传感器单元601例如为加速度传感器或偏航速率传感器等。传感器单元601感知车辆转弯的状况、车辆下坡的状况、或车辆加速的状况等行驶状况，并通知分析信息生成单元602。分析信息生成单元602接收通知，生成并输出分析信息。

此外，更为理想的是，在分析信息中除了包含表示车辆转弯的状况、车辆下坡的状况、或车辆加速的状况的信息之外，还包含转弯或加速的程度信息。

图7表示分析单元502的其他结构例。分析单元502包括GPS(GlobalPositioning System，全球定位系统)接收单元701、存储有地图信息的存储单元702以及分析信息生成单元703。GPS接收单元701取得车辆的位置，将位置信息输出至分析信息生成单元703。存储单元702将地图信息输出至分析信息生成单元703。分析信息生成单元703根据位置信息和地图信息分析车辆的行驶状况，生成并输出分析信息。即，在分析信息中包含地图上的车辆的位置信息。

此外，图6以及图7仅为分析单元的结构例，分析单元只要具有分析车辆的行驶状况的功能，则也可为其他结构。

区块生成单元503从分析单元502输入分析信息。区块生成单元503根据分析信息生成区块信息。即，区块生成单元503根据车辆的行驶状况生成区块信息。例如，区块生成单元503在车辆右拐的状况和车辆左拐的状况下，改变区块信息，将区块信息输出至区块投票单元112。

图8表示根据由区块生成单元503基于分析信息生成的区块信息而被分割成多个区块的摄像图像。以下使用图8说明区块生成单元503。

图8A表示分析信息表示车辆右拐时的摄像图像。当车辆右拐时，摄像图像上的左侧图像的变化比右侧图像的变化更剧烈。因此，使摄像图像上的左侧区块大于右侧区块。这样，在本实施方式中，使图像变化越剧烈的区域的区块越大。

现简单说明上述做法的理由。图像变化越剧烈，则特征检测单元111的检测精度越低，即使图像中存在目标，检测出该目标的概率也会下降。结果，越是图像变化剧烈的区域，越会产生如区块投票单元112的投票数下降之类的故障。因此，在本实施方式中，使图像变化越剧烈的区域的区块越大，由此，使投向图像变化剧烈的区域的投票数增加。即，通过增大区块来弥补检测概率的下降。由此，能够消除由图像变化量的差异引起的对于各区块的投票的不平衡，从而能够实现公平的投票。

图8B表示分析信息表示车辆左拐时的摄像图像。原理如图8A中的说明所述。

图8C表示分析信息表示车辆上坡时的摄像图像。当车辆上坡时，摄像图像上的下侧图像的变化比上侧图像的变化更剧烈。因此，使摄像图像上的下侧区块比上侧区块更大。

图8D表示分析信息表示车辆下坡时的摄像图像。原理如图8C中的说明所述。

此外，区块生成单元503根据车辆的速度或加速的状况生成图8E以及图8F所示的区块分割的信息。

图8E表示分析信息表示车辆的速度或加速度为规定阈值以上时的区块分割的情况。图8F表示分析信息表示车辆的速度或加速度不足规定阈值时的区块分割的情况。车辆的速度或加速度越大，则摄像图像上的左右两侧的图像的变化比中央图像的变化更剧烈。因此，车辆的速度或加速度越大，则使摄像图像上的左右两侧的区块大于中央的区块。

此外，因为区块投票单元112的动作如实施方式1中的说明所述，所以省略说明。另外，因为其他动作如实施方式1中的说明所述，所以省略说明。

根据以上的结构，分析车辆的行驶状况，并根据分析信息改变区块的大小，由此，能够消除伴随行驶状况产生的投票的不平衡，从而能够准确地检测出作为曝光控制的依据的目标区域。

(实施方式5)

图9表示实施方式5中的摄像装置900的结构。与实施方式4的不同点在于：曝光控制单元901的分析单元902输入摄像单元101的摄像图像S1。

以下说明本发明实施方式5中的摄像装置900。此外，在图9中，具有与图5相同的功能的结构要素标记着相同的符号。

分析单元902输入摄像单元101已取得的图像，并进行图像分析。分析单元902通过进行图像分析来分析装载有摄像装置900的车辆的行驶状况。例如，分析单元902分析车辆转弯的状况、车辆下坡的状况、或车辆加速的状况等。即，分析单元902使用摄像图像进行与实施方式4的分析单元502相同的分析。分析单元902在分析出车辆的行驶状况之后，将分析信息输出至区块生成单元503。

因为区块生成单元503的功能如实施方式4中的说明所述，所以省略说明。

根据以上的结构，与实施方式4同样地分析车辆的行驶状况，并根据分析信息改变区块的大小，由此，能够消除伴随行驶状况产生的投票的不平衡，从而能够准确地检测出作为曝光控制的依据的目标区域。

(实施方式6)

图10表示实施方式6中的摄像装置1000的结构。摄像装置1000具有在实施方式1的结构(图1)中添加了实施方式2中说明的重要度判定单元115、和实施方式4中说明的分析单元502的结构。

根据图10的结构，除了能够获得实施方式1的效果之外，还能够获得：能够使将重要度越高的目标用作曝光控制用区块的概率提高的效果(实施方式2的效果)；以及能够消除伴随行驶状况产生的投票的不平衡，从而能够准确地检测出作为曝光控制的依据的目标区域的效果(实施方式4的效果)。

(实施方式7)

图11表示实施方式7中的摄像装置1100的结构。实施方式7与实施方式6的不同点在于：曝光控制单元1101的分析单元902输入摄像单元101的摄像图像S1。此外，因为分析单元902的功能如实施方式5中的说明所述，所以省略说明。

根据图11的结构，能够获得与图10的结构相同的效果。

在2009年1月14日提交的特愿第2009-005929号的日本专利申请所包含的说明书、附图和说明书摘要的公开内容，全部引用于本申请。

工业实用性

本发明具有能够准确地检测出作为曝光控制的依据的目标区域，从而能够进行最适合于目标的曝光控制的效果，本发明例如适合于识别道路标识的车载摄像装置。

Claims (13)

1.摄像装置，包括：

摄像单元，获得摄像图像；

检测单元，根据目标的轮廓形状，从所述摄像图像中检测所述目标的候选；

投票单元，向分割所述摄像图像的图像区域而得到的多个区块中的、由所述检测单元检测出的所述目标的候选所属的区块进行投票；

合计单元，在多个帧内，以区块为单位将投票结果相加，由此对投票结果进行合计；

判定单元，根据合计结果，判定各区块的重要度，并选择用以控制曝光的区块；以及

控制单元，根据由所述判定单元选择出的区块的亮度，计算所述摄像单元的曝光控制参数，并控制所述摄像单元的曝光。

2.如权利要求1所述的摄像装置，还包括：

优先级赋予单元，将与所述目标的轮廓形状对应的优先级赋予给检测出的所述目标的候选，

所述判定单元根据所述合计结果以及所述优先级，判定各区块的重要度。

3.如权利要求1所述的摄像装置，

所述摄像装置装载于车辆，

所述摄像装置还包括：

分析单元，分析所述车辆的行驶状况；以及

区块生成单元，根据所述分析单元的分析结果，生成改变了区块的大小所得的所述多个区块。

4.如权利要求1所述的摄像装置，还包括：

区块生成单元，根据时间方向上的所述摄像图像的变化的大小，生成改变了区块的大小所得的所述多个区块。

5.如权利要求1所述的摄像装置，

所述检测单元除了根据所述目标的轮廓形状之外，还根据所述目标的轮廓内图案，检测所述目标的候选，

所述摄像装置还包括：优先级赋予单元，将与所述目标的轮廓形状以及轮廓内图案对应的优先级赋予给检测出的所述目标的候选，

所述判定单元根据所述合计结果以及所述优先级，判定各区块的重要度。

6.如权利要求1所述的摄像装置，

所述判定单元在判定为存在重要度相同的第一区块以及第二区块的情况下，根据所述第一区块以及所述第二区块中的各个区块内的平均亮度与帧的平均亮度之间的关系，选择所述第一区块或所述第二区块中的任一个区块作为用以控制曝光的区块。

7.如权利要求6所述的摄像装置，

所述判定单元在存在第一区块内的平均亮度＞第二区块内的平均亮度＞帧的平均亮度的关系的情况下，选择所述第二区块作为用以控制曝光的区块。

8.如权利要求6所述的摄像装置，

所述判定单元在存在帧的平均亮度＞第一区块内的平均亮度＞第二区块内的平均亮度的关系的情况下，选择所述第一区块作为用以控制曝光的区块。

9.如权利要求6所述的摄像装置，

所述判定单元在存在第一区块内的平均亮度＞帧的平均亮度＞第二区块内的平均亮度的关系，且所述帧的平均亮度大于规定值的情况下，选择所述第一区块作为用以控制曝光的区块，而在所述帧的平均亮度为规定值以下的情况下，选择所述第二区块作为用以控制曝光的区块。

10.如权利要求6所述的摄像装置，

所述控制单元根据由所述判定单元选择出的所述第一区块或所述第二区块的亮度，控制所述摄像单元的曝光，

接下来，所述判定单元将上次选择出的所述第一区块或所述第二区块排除在外，根据新的合计结果，选择用以控制曝光的新的区块，

然后，所述控制单元根据由所述判定单元选择出的新的区块的亮度，控制所述摄像单元的曝光。

11.如权利要求1所述的摄像装置，

所述目标为道路标识。

12.如权利要求1所述的摄像装置，包括：

图像处理单元，使用由所述控制单元控制曝光之后的摄像图像，对所述目标进行识别。

13.摄像方法，包括：

摄像步骤，获得摄像图像；

检测步骤，根据目标的轮廓形状，从所述摄像图像中检测所述目标的候选；

投票步骤，向分割所述摄像图像的图像区域而得到的多个区块中的、在所述检测步骤中检测出的所述目标的候选所属的区块进行投票；

合计步骤，在多个帧内，以区块为单位将投票结果相加，由此对投票结果进行合计；

判定步骤，根据合计结果，判定各区块的重要度，并选择用以控制曝光的区块；以及

控制步骤，根据在所述判定步骤中选择出的区块的亮度，计算所述摄像步骤中使用的曝光控制参数，并控制所述摄像步骤中的曝光。

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