CN102567713A - 图像处理装置以及图像处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及去除背景的影响而高精度检测出烟气状物体的一种图像处理装置以及图像处理方法。将处理立体照相机采集的图像的图像处理控制器和基于来自图像处理控制器的信息而进行物体的识别处理的识别处理控制器作为基本构成的图像处理装置中，识别处理控制器为了实现能够识别烟气状物体的功能，具有对象物区域限定部(20a)、特征量提取部(20b)、烟气判断部(20c)。对象物区域限定部(20a)去除背景的影响而限定成为检测对象的物体的区域，特征量提取部(20b)在对象物区域内提取用于识别烟气状物体的图像特征量，烟气判断部(20c)从提取的图像特征量判断对象物区域内的物体是否是烟气状物体还是除此以外的物体。
Description
技术领域
本发明涉及一种通过处理采用立体照相机采集的图像而检测出物体的图像处理装置以及图像处理方法。
背景技术
通常，通过图像识别而检测物体时，难以检测出诸如由水蒸气或火灾产生的烟气等亮度变化小且质地轻薄的烟气状物体。因此，从以前开始提出了各种识别显示在图像中的烟气状物体的技术。
例如，专利文献1公开了以下技术。即，通过将彩色图像分解为R、G、B分量而从色彩分量图像获得彩色相位图像，获取色彩分量图像与彩色相位图像的交集，由此识别白烟。并且，专利文献1的技术为了识别出具有与白烟相同程度的亮度的云等物体，通过提取本次的图像与Δt时间之前的图像之间的差分，由此提高检测精度。
然而，对于专利文献1所公开的技术来说，不仅不能适用于单色图像，而且存在受到环境影响的隐患。尤其，当将照相机搭载于车辆或在屋内移动的机器人等移动体上时，由于照相机自身的移动，会受到背景的影响，因此难以以较高的精度检测出烟气。
专利文献1：日本特开2004-30225号公报
发明内容
技术问题
本发明是鉴于上述问题而提出的，目的在于提供一种通过去除背景的影响而能够高精度检测出烟气状物体的图像处理装置。
技术方案
为了实现上述目的，根据本发明的图像处理装置，通过处理采用立体照相机采集的图像而检测物体。其特征在于，具有：对象物区域限定部，利用对所述立体照相机的采集图像进行处理而获取的距离数据，将检测物体的图像区域限定为包围位于同一距离的物体的对象物区域；特征量提取部，对所述对象物区域进行空域滤波处理，提取图像特征量；烟气判断部，基于所述对象物区域的图像特征量，判断所述对象物区域内的物体是否是烟气状物体。
本发明另一方面提供一种图像处理方法，通过处理采用立体照相机采集的图像而检测物体，其特征在于，包括以下步骤：对象物区域限定步骤，利用对所述立体照相机的采集图像进行处理而获取的距离数据，将检测物体的图像区域限定为包围位于同一距离的物体的对象物区域；特征量提取步骤，对所述对象物区域进行空域滤波处理，提取图像特征量；烟气判断步骤，基于所述对象物区域的图像特征量，判断所述对象物区域内的物体是否是烟气状物体。
有益效果
根据本发明，利用由立体照相机采集的图像，通过去除背景的影响，能够高精度检测出烟气状物体。
附图说明
图1为图像处理装置的基本构成图。
图2为白烟检测所涉及的功能模块图。
图3为对象物区域的说明图。
图4为示出烟气以外的物体的图像与滤波图像的说明图。
图5为示出烟气的图像与滤波图像的说明图。
图6为示出烟气以外的物体的图像的边缘强度直方图和累积频率的说明图。
图7为示出烟气图像的边缘强度直方图和累积频率的说明图。
主要符号说明：1为图像处理装置，2为立体照相机，10为图像处理控制器，20为识别处理控制器，20a为对象物区域限定部，20b为特征量提取部，20c为烟气判断部。
具体实施方式
以下，参照附图说明本发明的实施方式。
图1所示的图像处理装置1是搭载于例如车辆或在屋内移动的机器人等移动体上，通过三维图像识别而识别物体的装置，并且将识别结果发送到未图示的控制装置而实现各种控制。该图像处理装置1作为基本构成而具有由多个照相机构成的立体照相机(stereo camera)2、处理立体照相机2的采集图像的图像处理控制器10、基于来自图像处理控制器10的信息而进行物体的识别处理的识别处理控制器20。
在本实施方式中，立体照相机2通过将具有例如CCD或CMOS等固体成像元件的两台照相机2a、2b以水平方向配置而构成，并被调整为构成将其中一个照相机2a作为基准照相机、另一个照相机2b作为比较照相机的平行立体照相机。即，照相机2a、2b其光轴相互平行且以预定的基线长(光轴间隔)水平配置，并且调整为水平扫描方向与核线相一致。
由立体照相机2采集的一对立体图像被输入到图像处理控制器10而处理，计算出三维的距离信息。图像处理控制器10搜寻显示在由基准照相机2a采集的基准图像和由比较照相机2b采集的比较图像的同一物体的对应位置，并计算出两个图像之间的对应位置的偏移量，作为视差。
基准图像和比较图像之间的对应位置例如通过利用公知的区域搜寻方法评价两个图像间的相关性而被确定。即，在基准图像内的某一点的周围设定小区域(块(block)；例如8×8像素)，同时在比较图像内的某个点的周围设定相同大小的小区域，在比较图像上移动块(block)的同时进行两个块之间的相关度计算，由此搜寻对应位置。作为该相关度计算中的评价函数，利用基准图像的块(block)与比较图像的块(block)之间的像素值(通常为各像素的亮度值)的差分的绝对值的总和(SAD，Sum of Absolute Difference)，将SAD值最小的块(block)之间的水平方向的像素偏移量作为块(block)之间的视差。
其中，图像处理控制器10还具有控制各照相机2a、2b的快门速度、校正两个照相机之间的几何学以及光学上的位置偏移或校正图像之间的亮度平衡等功能。
识别处理控制器20基于图像内的位置信息和由图像处理控制器10检测出的视差信息，将图像上的二维坐标系转换成三维的实空间上的坐标系。进一步地，从照相机的安装位置以及角度等参数将位于比道路面或底盘面更高的位置的数据当做立体物的数据而提取，由此进行物体识别。
对于由该识别处理控制器20进行的物体识别来说，不仅将固态或液态状的物体作为对象，而且还将浮游于空间中的粒子群的集合体(烟气状物体)作为对象。为此，识别处理控制器20为了实现能够识别烟气状物体的功能，如图2所示，具有对象物区域限定部20a、特征量提取部20b、烟气判断部20c。
若概括说明的话，对象物区域限定部20a去除背景的影响而限定成为检测对象的物体的区域。特征量提取部20b在对象物区域内提取用于识别烟气状物体的图像特征量，烟气判断部20c从提取的图像特征量判断对象物区域内的物体是否是烟气状物体还是除此以外的物体。
若详细说明的话，限定对象物区域时，首先，作为前处理，对于位于比道路面或底盘面更高的位置的小区域数据，将三维距离落在预定的阈值内的同类小区域当做同一物体而进行分组化(分组处理)。当完成对于所有的小区域的分组处理时，将一个组视为一个物体，将属于该组的所有的小区域的距离的平均值作为物体的距离。
进一步地，将视为同一物体的组，用图像坐标(水平以及垂直方向)的最大值和最小值围起来，并限定为映出检测对象物体的对象物区域。图3示出将白烟作为检测对象物的对象物区域的示例，在水平方向以及垂直方向的端部上以矩形包围被分组化的图像内的数据群(白烟，WS)，将被包围的区域R限定为对象物区域。其中，在本实施方式中，对象物区域设定于基准图像。
如果对象物区域被限定，接着，提取对象物区域的图像特征量，基于提取的图像特征量，判断映出在区域内的物体是否为烟气或除此以外的物体。以下，将作为烟气状物体以白烟作为检测对象的情况为例，进行说明。
白烟具有以下所示的特征，通过考虑这些特征，可以判断出对象物区域内的物体是否为白烟。这些特征可以通过在对象物区域内适用空域滤波而进行提取，利用提取的图像特征量而判断白烟。
·透过率或者对比度(contrast)低
·亮度值收敛于某个值
·亮度分布的范围狭小，亮度的分散变小
·亮度的平均值从通常的不存在烟的状态开始变化
·区域内的边缘(Edge)总和量低
作为适用于对象物区域的空域滤波，使用索贝尔滤波(Sobel filter)或拉普拉斯滤波(Laplacian filter)等的提取边缘的微分滤波以及提取最大值、最小值、平均值、分散、模式值等的统计滤波。使用这些空域滤波而提取的区域内的亮度模式值或边缘强度的平均值等特征量通过在特征空间内进行分类(clustering)或者阈值判断，能够分类成白烟属性和不是白烟的物体的属性，可以高精度检测出白烟。
并且，作为物体检测出的白烟由于是温度高且向上升起的烟气，因此具有较强的沿纵向延长的倾向性。所以，利用从将两台照相机2a、2b水平配置的立体照相机2的图像获取的距离数据，截取包围白烟的区域(对象物区域)，并在区域内提取属于白烟的特征量，由此能够去除背景的影响，可以高精度检测出白烟。
白烟和不是白烟的物体，可以通过利用公知的支持向量机(SVM，SupportVector Machine)等学习机的特征空间的分割或者根据特征空间的阈值的分割，进行分类。前者存在根据识别处理控制器20的能力好坏而有可能导致处理时间增加的隐患，后者由于是较为简单的处理，因此可以以高速进行处理。在此，说明根据对象物区域的边缘强度的绝对值或平均值制作直方图，并从直方图根据阈值而分类白烟和不是白烟的物体的示例。
在根据阈值判断的分类中，首先，在对象物区域的各像素上应用例如基于3×3掩模(mask)的空域微分滤波，获取如图4、图5所示的提取图像的边缘的滤波图像。在图4(a)所示的白烟以外的物体A的图像上应用空域微分滤波时，获得如图4(b)所示的滤波图像(边缘图像)A′，在图5(a)所示的白烟B的图像上应用空域微分滤波时，获得如图5(b)所示的滤波图像B′。图5(b)所示的白烟B的滤波图像B′相比于图4(b)所示的普通的物体A的滤波图像A′边缘较淡，因此在图5(b)中，用虚线来表示边缘较淡。
若获取滤波图像，接着，制作图像的边缘强度(亮度梯度的大小)的绝对值或者平均值的直方图。但是为了避免图像干扰的影响，只将边缘强度在规定值以上的像素为对象(例如，边缘强度≤3的视为干扰而除外)，制作直方图。并且，将直方图从上侧累积的累积频率成为整个的N％以上的边缘强度设定为EN，当该边缘强度EN在阈值S以下时，将对象物区域的物体判断为白烟。
例如，如果从图4(b)的白烟以外的物体A的滤波图像制作边缘强度的直方图，则可获得如图6(a)所示的直方图，如果从图5(b)的白烟B的滤波图像制作边缘强度的直方图，则获取如图7(a)所示的直方图。进一步地，对各直方图，如果求出从上级别依次叠加频数的累积频率和边缘强度的关系，则可获得如图6(b)、图7(b)所示的关系。
在图6(b)、图7(b)中可以得知，例如，如果求出累积频率为整个的10％以上的边缘强度，则图6(b)所示的白烟以外的物体A的对应于10％以上的边缘强度E10A明显大于图7(b)所示的白烟B的对应于10％以上的边缘强度E10B。因而，通过将阈值S设定成E10A＞S＞E10B的适当的值，能够判断是否是白烟。
此时，边缘强度的阈值可以不只是一个值，还可以根据图像的亮度而设定多个值，并存储在表格中。即，求出对象物区域内的所有的像素的亮度值的平均值，根据该平均亮度而将边缘强度的阈值设定为多个，由此可以应对照明环境的变化。
如此，在本实施方式中，通过利用立体照相机的图像识别而检测烟气状物体时，将位于同一距离内的物体作为对象而限定检测区域，因此能够提取去除背景信息的空间特征，能够准确地判断是否为烟气状物体。而且，由于不需要追踪图像的时间上的变化，因此即使照相机搭载于移动体上而移动，也能够以良好的精度进行判断。
但是，也可以同时使用空域滤波和时域滤波，使判断结果更加可靠。例如，如果是烟气则判断为1、如果不是烟气则判断为0时，还可以应用低通滤波，例如大于0.5时，判断为烟气。
Claims (4)
1.一种图像处理装置，通过处理采用立体照相机采集的图像而检测物体，其特征在于，具有：
对象物区域限定部，利用对所述立体照相机的采集图像进行处理而获取的距离数据，将检测物体的图像区域限定为包围位于同一距离的物体的对象物区域；
特征量提取部，对所述对象物区域进行空域滤波处理，提取图像特征量；
烟气判断部，基于所述对象物区域的图像特征量，判断所述对象物区域内的物体是否是烟气状物体。
2.如权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，所述特征量提取部至少将亮度的空域微分值作为所述图像特征量而提取。
3.一种图像处理方法，通过处理采用立体照相机采集的图像而检测物体，其特征在于，包括以下步骤：
对象物区域限定步骤，利用对所述立体照相机的采集图像进行处理而获取的距离数据，将检测物体的图像区域限定为包围位于同一距离的物体的对象物区域；
特征量提取步骤，对所述对象物区域进行空域滤波处理，提取图像特征量；
烟气判断步骤，基于所述对象物区域的图像特征量，判断所述对象物区域内的物体是否是烟气状物体。
4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述特征量提取步骤中，至少将亮度的空域微分值作为所述图像特征量而提取。
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| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
Application publication date: 20120711 |