JP2001147117A

JP2001147117A - 距離検出装置

Info

Publication number: JP2001147117A
Application number: JP33104399A
Authority: JP
Inventors: Takayuki Tsuji; 孝之辻; Shinji Nagaoka; 伸治長岡; Hiroshi Hattori; 弘服部; Masato Watanabe; 正人渡辺
Original assignee: Honda Motor Co Ltd
Current assignee: Honda Motor Co Ltd
Priority date: 1999-11-22
Filing date: 1999-11-22
Publication date: 2001-05-29
Anticipated expiration: 2019-11-22
Also published as: JP4162817B2

Abstract

(57)【要約】【課題】２つ撮像装置により得られる画像に含まれる
対象物像の対応関係を正しく把握して正確な視差を算出
し、距離検出精度を向上させるとともに、従来に比べて
演算量をより低減することができる距離検出装置を提供
する。【解決手段】左画像内の類似対象物を探索し、複数の
類似対象物が存在するときは、それらを包含するクラス
タリングブロックを設定する。右画像内から対応するブ
ロックをＳＡＤ法により抽出し、左画像内のクラスタリ
ングブロックと、右画像から抽出したブロックとの相関
性を示す相関値ＥＲＲが、所定値ＥＲＲＴＨ以下であっ
て高い相関性を示すときは、クラスタリングブロックに
含まれる複数の対象物を単一対象物とみなして視差を算
出する。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】本発明は、２つ撮像装置によ
り得られる２つの画像から対象物の視差を算出し、その
視差に基づいて対象物までの距離を検出する距離検出装
置に関する。

【０００２】

【従来の技術】２つの撮像装置により得られる２つの画
像に基づいて、画像内に含まれる対象物までの距離を検
出するための手法は従来より知られているが、例えば図
１２に示すように画像内に形状の類似する対象物が複数
存在すると、２つの画像、すなわち左画像及び右画像に
含まれる対象物の対応関係を誤認識して、視差を算出
し、誤った距離を検出する可能性がある。図１２におい
て、左画像中の対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２及び及びＯＢ
Ｊ３は、それぞれ右画像中の対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２
及びＯＢＪ３に対応するが、例えば左画像中の対象物Ｏ
ＢＪ１に対応する右画像中の対象物（以下「対応対象
物」という）を特定するために、左画像中の対象物ＯＢ
Ｊ１を含む矩形ブロックＢ１Ｌを設定してこれとマッチ
ングのとれる矩形ブロックを、右画像中の探索領域ＲＳ
内で探索すると、正しい矩形ブロックＢ１Ｒではなく、
矩形ブロックＢ２Ｒを、対応対象物を含む矩形ブロック
として抽出し、視差の誤検出、したがって距離の誤検出
が発生する可能性がある。なお、対応する画像ブロック
の探索には、例えば対応する画素同士の輝度値の差（絶
対値）の合計が最小となるブロックを対応ブロックとし
て抽出するＳＡＤ（Sum ofAbsolute Difference）法が
用いられる。

【０００３】距離検出装置を車両の搭載して、車両の周
囲状況の監視に使用する場合には、図１３に示すよう
に、信号機のライト部１０１、道路標識１０２、電柱１
０３、前走車のテールランプ１０４などの類似対象物が
数多く存在するため、上述したような誤検出を防止する
ことは重要である。

【０００４】そこでこのような誤検出を防止するための
手法として、特開平７−１５２９１４号公報に示された
ものが知られている。この手法は、画像中の類似対象物
の配置（順序）が２つ画像内で同一であるという仮定を
用いて、２つの画像に含まれる対象物の対応づけを行う
ものである。

【０００５】

【発明が解決しようとする課題】しかしながら、上記特
開平７−１５２９１４号公報に示された手法では、対象
物の視差算出と同時に、画像内の類似対象物を相関演算
により探索し、後処理で視差の修正を行っているため、
距離検出装置に使用する演算装置の演算量が非常に多く
なる場合があった。そのため、装置を車両に搭載して周
囲状況の監視を行う場合などでは、演算速度の高い高価
な演算装置を使用する必要が生じ、コストを増加させる
主要因となる。

【０００６】本発明はこの点に着目してなされたもので
あり、２つ撮像装置により得られる画像に含まれる対象
物像の対応関係を正しく把握して正確な視差を算出し、
距離検出精度を向上させるとともに、従来に比べて演算
量をより低減することができる距離検出装置を提供する
ことを目的とする。

【０００７】

【課題を解決するための手段】上記目的を達成するため
請求項１に記載の発明は、２つの撮像手段によって得ら
れる２つの画像に基づいて対象物の視差を算出し、該視
差から前記対象物までの距離を検出する距離検出装置に
おいて、前記画像に含まれる類似対象物を抽出する類似
対象物抽出手段と、複数の類似対象物が抽出されたとき
に、該複数の類似対象物を類似対象物群としてまとめ
（クラスタ化し）、前記２つの画像にそれぞれ含まれる
前記類似対象物群の相関性を示す相関性パラメータを算
出し、該相関性パラメータが、所定閾値以上の高い相関
性を示すときは、前記類似対象物群を単一対象物とみな
して視差を算出する視差算出手段とを備えることを特徴
とする。

【０００８】この構成によれば、撮像手段により得られ
る画像に含まれる類似対象物が抽出され、複数の類似対
象物が抽出されたときに、該複数の類似対象物が類似対
象物群としてまとめられ、２つの画像にそれぞれ含まれ
る類似対象物群の相関性を示す相関性パラメータが算出
され、該相関性パラメータが、所定閾値以上の高い相関
性を示すときは、類似対象物群を単一対象物とみなして
視差が算出されるので、距離がほぼ同一の複数の類似対
象物については、対応関係を誤って視差を算出すること
が防止されるとともに、視差算出処理が１回で済み、演
算量を低減することができる。

【０００９】前記視差算出手段は、前記相関性パラメー
タが、所定閾値以上の高い相関性を示さないときは、前
記類似対象物群に含まれる対象物をそれぞれ別個の対象
物として視差を算出する。その際、前記類似対象物群に
ついて算出した視差を参照することが望ましい。これに
より、別個の対象物として視差を算出する際の演算量を
低減することができる。

【００１０】また前記類似対象物抽出手段は、対象物の
輝度値を二値化したデータを用いて類似対象物を抽出す
ることが望ましい。より具体的には、前記類対象物抽出
手段は、二値化したデータを用いて算出した対象物の面
積、外接四角形の縦横比及び重心位置に基づいて類似す
るか否かの判定を行い、類似対象物の抽出を行う。

【００１１】また、前記類似対象物抽出手段は、エピポ
ーラ線近傍で類似対象物の探索を行うことが望ましい。

【００１２】

【発明の実施の形態】以下本発明の実施の形態を図面を
参照して説明する。図１は本発明の一実施形態にかかる
距離検出装置を含む、車両の周辺監視装置の構成を示す
図であり、この装置は、遠赤外線を検出可能な２つの赤
外線カメラ１Ｒ，１Ｌと、当該車両のヨーレートを検出
するヨーレートセンサ５と、当該車両の走行速度（車
速）ＶＣＡＲを検出する車速センサ６と、ブレーキの操
作量を検出するためのブレーキセンサ７と、これらのカ
メラ１Ｒ，１Ｌによって得られる画像データの基づいて
車両前方の動物等の対象物を検出し、衝突の可能性が高
い場合に警報を発する画像処理ユニット２と、音声で警
報を発するためのスピーカ３と、カメラ１Ｒまたは１Ｌ
によって得られる画像を表示するとともに、衝突の可能
性が高い対象物を運転者に認識させるためのヘッドアッ
プディスプレイ（以下「ＨＵＤ」という）４とを備えて
いる。

【００１３】カメラ１Ｒ、１Ｌは、図２に示すように車
両１０の前部に、車両１０の横方向の中心軸に対してほ
ぼ対象な位置に配置されており、２つのカメラ１Ｒ、１
Ｌの光軸が互いに平行となり、両者の路面からの高さが
等しくなるように固定されている。赤外線カメラ１Ｒ、
１Ｌは、対象物の温度が高いほど、その出力信号レベル
が高くなる（輝度が増加する）特性を有している。

【００１４】画像処理ユニット２は、入力アナログ信号
をディジタル信号に変換するＡ／Ｄ変換回路、ディジタ
ル化した画像信号を記憶する画像メモリ、各種演算処理
を行うＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＣＰＵが
演算途中のデータを記憶するために使用するＲＡＭ（Ra
ndom Access Memory）、ＣＰＵが実行するプログラムや
テーブル、マップなどを記憶するＲＯＭ（Read Only Me
mory）、スピーカ３の駆動信号、ＨＵＤ４の表示信号な
どを出力する出力回路などを備えており、カメラ１Ｒ，
１Ｌ及びセンサ５〜７の出力信号は、ディジタル信号に
変換されて、ＣＰＵに入力されるように構成されてい
る。

【００１５】ＨＵＤ４は、図２に示すように、車両１０
のフロントウインドウの、運転者の前方位置に画面４ａ
が表示されるように設けられている。図３は画像処理ユ
ニット２における処理の手順を示すフローチャートであ
り、先ずカメラ１Ｒ、１Ｌの出力信号をＡ／Ｄ変換して
画像メモリに格納する（ステップＳ１１，Ｓ１２，Ｓ１
３）。画像メモリに格納される画像は、輝度情報を含ん
だグレースケール画像である。図４（ａ）（ｂ）は、そ
れぞれはカメラ１Ｒ，１Ｌによって得られるグレースケ
ール画像（カメラ１Ｒにより右画像が得られ、カメラ１
Ｌにより左画像が得られる）を説明するための図であ
り、ハッチングを付した領域は、中間階調（グレー）の
領域であり、太い実線で囲んだ領域が、輝度レベルが高
く（高温で）、画面上に白色として表示される対象物の
領域（以下「高輝度領域」という）である。右画像と左
画像では、同一の対象物の画面上の水平位置がずれて表
示されるので、このずれ（視差）によりその対象物まで
の距離を算出することができる。

【００１６】図３のステップＳ１４では、左画像を基準
画像とし、その画像信号の２値化、すなわち、実験的に
決定される輝度閾値ＩＴＨより明るい領域を「１」
（白）とし、暗い領域を「０」（黒）とする処理を行
う。図５に図４（ａ）の画像を２値化した画像を示す。
この図は、ハッチングを付した領域が黒であり、太い実
線で囲まれた高輝度領域が白であることを示している。

【００１７】続くステップＳ１５では、２値化した画像
データをランレングスデータに変換する処理を行う。図
６（ａ）はこれを説明するための図であり、この図では
２値化により白となった領域を画素レベルでラインＬ１
〜Ｌ８として示している。ラインＬ１〜Ｌ８は、いずれ
もｙ方向には１画素の幅を有しており、実際にはｙ方向
には隙間なく並んでいるが、説明のために離間して示し
ている。またラインＬ１〜Ｌ８は、ｘ方向にはそれぞれ
２画素、２画素、３画素、８画素、７画素、８画素、８
画素、８画素の長さを有している。ランレングスデータ
は、ラインＬ１〜Ｌ８を各ラインの開始点（各ラインの
左端の点）の座標と、開始点から終了点（各ラインの右
端の点）までの長さ（画素数）とで示したものである。
例えばラインＬ３は、（ｘ３，ｙ５）、（ｘ４，ｙ５）
及び（ｘ５，ｙ５）の３画素からなるので、ランレング
スデータとしては、（ｘ３，ｙ５，３）となる。なお、
以下の説明においても、カメラ１Ｒ、１Ｌにより得られ
る画像内の長さ（視差）は画素を単位とする。

【００１８】ステップＳ１６、Ｓ１７では、図６（ｂ）
に示すように対象物のラベリングをすることにより、対
象物を抽出する処理を行う。すなわち、ランレングスデ
ータ化したラインＬ１〜Ｌ８のうち、ｙ方向に重なる部
分のあるラインＬ１〜Ｌ３を１つの対象物ＯＢＪ１とみ
なし、ラインＬ４〜Ｌ８を１つの対象物ＯＢＪ２とみな
し、ランレングスデータに対象物ラベルＯＢＪ１，２を
付加する。この処理により、例えば図５に示す高輝度領
域が、それぞれ対象物ＯＢＪ１からＯＢＪ４として把握
されることになる。

【００１９】ステップＳ１８では図６（ｃ）に示すよう
に、抽出した対象物の面積重心Ｇ、面積Ｓ及び破線で示
すように対象物に外接する外接四角形の縦横比ＡＳＰＥ
ＣＴを算出する。面積Ｓは、ランレングスデータの長さ
を同一対象物について積算することにより算出し、面積
重心Ｇの座標は、面積Ｓをｘ方向に２等分する線のｘ座
標及びｙ方向に２等分する線のｙ座標として算出し、縦
横比ＡＰＥＣＴは、図６（ｃ）に示すＤｙとＤｘとの比
Ｄｙ／Ｄｘとして算出する。なお、面積重心Ｇの位置
は、外接四角形の重心位置で代用してもよい。

【００２０】ステップＳ１９では、基準画像（本実施形
態では左画像）に含まれる対象物の中から互いに類似す
る類似対象物を探索し、複数の類似対象物が抽出された
ときには、その類似対象物をひとまとめにして（クラス
タ化して）、右画像中の対応対象物を探索するためのク
ラスタリングブロックの設定を行う。

【００２１】具体的には、図７に示すように左画像中に
対象物ＯＢＪ１〜ＯＢＪ３が存在する場合に、先ず対象
物ＯＢＪ１に類似する類似対象物を、対象物ＯＢＪ１の
エピポーラ線ＬＥＰ近傍において探索すると、対象物Ｏ
ＢＪ２が類似対象物として抽出される。次にこれら２つ
の類似対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２を含む矩形ブロック
（以下複数の対象物を含む矩形ブロックを「クラスタリ
ングブロック」という）Ｂ１Ｌを設定する。また対象物
ＯＢＪ３については、類似対象物がないので、対象物Ｏ
ＢＪ３のみを含む矩形ブロックＢ３Ｌを設定する。ここ
で「エピポーラ線」とは、カメラ１Ｒ、１Ｌによって得
られる画像の仮想的な２つの視点と、対象物の面積重心
とを含む平面と、カメラ１Ｒ、１Ｌの撮像面との交線で
ある。

【００２２】また類似対象物の探索は、２値化したデー
タを用いて以下の条件１）〜３）を満たす対象物を探索
することにより行う。１）対象物ＯＢＪｉ（ｉ＝１，２，３，…）の画像上で
の面積をＳｉとし、対象物ＯＢＪｊ（ｊ＝１，２，３，
…≠ｉ）の画像上での面積をＳｊとしたとき、Ｓｊ／Ｓｉ＜１±ΔＳであること。ただし、ΔＳは面積比率の許容値（例えば
０．２）である。

【００２３】２）対象物ＯＢＪｉの外接四角形の縦横比
をＡＳＰＥＣＴｉとし、対象物ＯＢＪｊの外接四角形の
縦横比をＡＳＰＥＣＴｊとしたとき、ＡＳＰＥＣＴｊ／ＡＳＰＥＣＴｉ＜１±ΔＡＳＰＥＣＴであること。ただし、ΔＡＳＰＥＣＴは縦横比比率の許
容値（例えば０．２）である。

【００２４】３）対象物ｉの画像上での重心位置座標
（面積重心位置座標）を、それぞれ（ｘｉ，ｙｉ）と
し、対象物ＯＢＪｊの画像上での重心位置座標を、（ｘ
ｊ，ｙｊ）としたとき、｜ｘｊ−ｘｉ｜＜Δｘ｜ｙｊ−ｙｉ｜＜Δｙであること。ただし、Δｘ、Δｙは、それぞれｘ方向及
びｙ方向の画像上の位置の許容値であり、Δｘは例えば
基準とする対象物ＯＢＪｉの横幅のＫｘ倍（例えば５）
とし、Δｙは対象物ＯＢＪｉの高さのＫｙ倍（例えば
２）とする。

【００２５】なお以上説明したステップＳ１４〜Ｓ１９
の処理は、２値化した基準画像（本実施形態では、左画
像）ついて実行する。続くステップＳ２０では、左画像
中のブロックＢ１Ｌ、Ｂ３Ｌを探索画像として、右画像
中に探索領域を設定し、相関演算を実行してブロックＢ
１Ｌ，Ｂ３Ｌに対応するブロックを抽出する。クラスタ
リングブロックＢ１Ｌを例にとると、図８（ａ）に示す
ブロックＢ１Ｌの各頂点座標に応じて右画像中に同図
（ｂ）に示すように、探索領域ＲＳを設定し、探索領域
ＲＳ内でブロックＢ１Ｌとの相関の高さを示す相関値Ｅ
ＲＲ（ａ，ｂ）を下記式（１）により算出し、この相関
値ＥＲＲ（ａ，ｂ）が最小となる領域を対応ブロックと
して抽出する。なお、この相関演算は、２値画像ではな
くグレースケール画像を用いて行う。

【数１】

【００２６】ここで、ＩＬ（ｍ，ｎ）は、図９に示すブ
ロックＢ１Ｌ内の座標（ｍ，ｎ）の位置の輝度値であ
り、ＩＲ（ａ＋ｍ−Ｍ，ｂ＋ｎ−Ｎ）は、探索領域ＲＳ
内の座標（ａ，ｂ）を基点とした、ブロックＢ１Ｌと同
一形状のブロックＢ１Ｒ内の座標（ｍ，ｎ）の位置の輝
度値である。基点の座標（ａ，ｂ）を変化させて相関値
ＥＲＲ（ａ，ｂ）が最小となる位置を求めることによ
り、対応ブロックの位置が特定される。また探索領域Ｒ
Ｓは、図８に示すように、例えばｙ方向の高さＨＲＳを
クラスタリングブロックＢ１Ｌの高さＨの２倍程度と
し、ｘ方向の幅ＷＲＳを距離ｚが小さい位置から、距離
検出可能領域の最遠点（最も距離の大きい点）の位置ま
でを含むように設定される。すなわち、図８（ｂ）に示
すΔＬｍｉｎは、検知可能な視差の最小値（最小視差）
であり、使用するカメラ１Ｒ、１Ｌの特性や、取り付け
精度などで決まる。

【００２７】図８（ｂ）には、このようにして特定され
た対応ブロックＢ１Ｒが示されており、視差Δｄ１が求
められる。図８では省略されているが、対象物ＯＢＪ３
を含むブロックＢ３Ｌについても同様にして右画像中の
対応ブロックの位置が特定され、視差が算出される。

【００２８】続くステップＳ２１では、クラスタリング
ブロックＢ１Ｌについて算出された相関値ＥＲＲが、所
定値ＥＲＲＴＨより大きいか否かを判別し、ＥＲＲ≦Ｅ
ＲＲＴＨであって左画像中のブロックと、右画像中の対
応するブロックとの相関性が高いときは、クラスタリン
グブロックＢ１Ｌに含まれる対象物がほぼ同一の距離に
位置すると判定して、このブロックＢ１Ｌについて求め
られた視差Δｄ１を、このブロックＢ１Ｌに含まれる各
対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２に対応する視差とする（ステ
ップＳ２２）。すなわち、対象物ＯＢＪ１，ＯＢＪ２の
視差をそれぞれΔｄＯＢＪ１，ΔｄＯＢＪ２とすると、
ΔｄＯＢＪ１＝ΔｄＯＢＪ２＝Δｄ１とする。なお、対
象物ＯＢＪ３のみを含むブロックＢ３Ｌについての相関
値ＥＲＲは、マッチングがとれれば（右画像中から対応
ブロックを抽出できれば）、所定閾値ＥＲＲＴＨ以下と
なるので、ステップＳ２０で算出した視差がそのまま採
用される。

【００２９】一方ステップＳ２１でＥＲＲ＞ＥＲＲＴＨ
であって相関性が低いときは、例えば図１０に示すよう
に、クラスタリングブロックＢ１Ｌに含まれる対象物Ｏ
ＢＪ１，ＯＢＪ２の距離が離れていることを示すので、
クラスタリング（クラスタ化）を解除し、各対象物ごと
に矩形ブロックを設定して、視差の更新を行う（ステッ
プＳ２４）。

【００３０】具体的には先ず対象物ＯＢＪ１について、
図１０（ａ）（ｂ）に示すように、左画像中にブロック
Ｂ１１Ｌを設定するとともに、右画像中に探索領域ＲＳ
１を設定する。ここで、探索領域ＲＳ１の高さは、クラ
スタリングブロックＢ１Ｌの探索領域ＲＳと同一とし、
探索領域ＲＳ１の右端は探索領域ＲＳの右端と一致させ
る、すなわち距離検出可能領域の最遠点に対応する位置
とし、探索領域ＲＳ１の左端は、クラスタリングブロッ
クＢ１Ｒの右端から幅ΔＷＲＳだけずれた位置とする。
なお、幅ΔＷＲＳは、最初クラスタリングブロックＢ１
Ｌの幅Ｗの１／２とし、探索の結果対応ブロックが存在
しなかったときは、クラスタリングブロックＢ１Ｌの探
索領域ＲＳのＷＲＳと等しくして再度探索を行う。探索
の結果特定された対応ブロックＢ１１Ｒの位置から、視
差の修正量ｄ１１を算出し、対象物ＯＢＪ１の視差Δｄ
ＯＢＪ１＝Δｄ１＋ｄ１１に更新する。

【００３１】次に対象物ＯＢＪ２については、同図
（ｃ）（ｄ）に示すように、左画像中にブロックＢ１２
Ｌを設定するとともに、右画像中に探索領域ＲＳ２を設
定する。ここで、探索領域ＲＳ２の高さは、クラスタリ
ングブロックＢ１Ｌの探索領域ＲＳと同一とし、探索領
域ＲＳ２の右端は探索領域ＲＳ１の左端と一致させる、
すなわちクラスタリングブロックＢ１Ｒの右端からΔＷ
ＲＳだけずれた位置とし、探索領域ＲＳ２の左端は、探
索領域ＲＳの左端と一致させる。探索を実行し、図１０
（ｄ）に示した探索領域ＲＳ２内に対応ブロックが存在
しなかったときは、探索領域ＲＳ２の右端をクラスタリ
ングブロックＢ１Ｌの探索領域ＲＳの右端に一致させて
再度探索を行う。

【００３２】探索の結果特定された対応ブロックＢ１２
Ｒの位置から、視差の修正量ｄ１２を算出し、対象物Ｏ
ＢＪ２の視差ΔｄＯＢＪ２＝Δｄ１＋ｄ１２に更新す
る。なお、図１０（ｄ）に示す例では、修正量ｄ１２
は、負の値となっている。続くステップＳ２５では、ス
テップＳ２２またはステップＳ２４で算出した視差を下
記式（２）のΔｄとして適用し、距離ｚを算出する。

【００３３】ｚ＝（Ｂ×Ｆ）／（Δｄ×ｐ）（２）ここで、Ｂは基線長、すなわち図１１に示すようにカメ
ラ１Ｒの撮像素子１１Ｒの中心位置と、カメラ１Ｌの撮
像素子１１Ｌの中心位置との水平方向（ｘ方向）の距離
（両カメラの光軸の間隔）、Ｆはレンズ１２Ｒ、１２Ｌ
の焦点距離、ｐは、撮像素子１１Ｒ、１１Ｌ内の画素間
隔である。

【００３４】以上のように本実施形態では、基準画像
（左画像）内で類似対象物を抽出し、複数の類似対象物
（類似対象物群）が抽出されたときは、それら類似対象
物を包含するクラスタリングブロックを設定し、基準画
像と対をなす画像（右画像）内から対応するブロックを
ＳＡＤ法（絶対差合計法）により抽出し、基準画像内の
クラスタリングブロックと、右画像から抽出したブロッ
クとの相関性を示す相関値ＥＲＲを算出し、その相関値
ＥＲＲが、所定値ＥＲＲＴＨ以下であって所定閾値以上
の高い相関性を示すときは、クラスタリングブロックに
含まれる複数の対象物（類似対象物群）を単一対象物と
みなして視差を算出するようにしたので、距離がほぼ同
一の複数の類似対象物については、対応関係を誤って視
差を算出することが防止されるとともに、視差算出処理
が１回で済み、演算量を低減することができる。

【００３５】また、クラスタリングブロックの相関性が
低いとき（ＥＲＲ＞ＥＲＲＴＨであるとき）は、そのク
ラスタリングブロックに含まれる各対象物毎に矩形ブロ
ックを設定し、右画像中の対応するブロックを探索する
際に、既に算出されているクラスタリングブロックの視
差Δｄ１を参照するようにしたので、探索領域の設定を
適切に行うことができ、この点も演算量の低減に貢献す
る。

【００３６】また、類似対象物の探索に、グレースケー
ル画像データではなく、２値化された画像データを用い
ることにより、さらに演算量を低減することが可能とな
る。画像処理ユニット２は、図３の処理により算出され
た対象物までの距離と、対象物の他の位置情報（自車両
１０の進行方向に対して垂直な水平方向及び高さ方向の
座標）とに基づいて、その対象物と自車両１０との衝突
の可能性を判定し、衝突の可能性が高いときは、スピー
カ３及びＨＵＤ４を介して運転者への警報を発する。

【００３７】本実施形態では、赤外線カメラ１Ｒ、１Ｌ
が撮像手段に相当し、画像処理ユニット２が距離検出装
置を構成する。具体的には、図３のステップＳ１８、Ｓ
１９が類似対象物抽出手段に相当し、同図のステップＳ
２０〜Ｓ２４が視差算出手段に相当し、相関値ＥＲＲが
相関性パラメータに相当する。なお、相関値ＥＲＲはそ
の値が減少するほど相関性が高いことを示すので、相関
値ＥＲＲが所定値ＥＲＲＴＨ以下である場合が、「所定
閾値以上の高い相関性を示す場合」に相当する。

【００３８】なお本発明は上述した実施形態に限るもの
ではなく、種々の変形が可能である。例えば、上述した
実施形態では、１つの画像内にクラスタリングブロック
が１つ設定される例を示したが、クラスタリングブロッ
クが２以上設定される場合も、各クラスタリングブロッ
クについて同様の処理を繰り返すようにすればよい。

【００３９】また撮像手段として赤外線カメラを用いた
が、通常の可視光線のみ検出可能なテレビカメラなどを
使用してもよい。また、２つの撮像手段は、離間して配
置されていればよく、図２に示した配置に限定されるも
のではない。

【００４０】

【発明の効果】以上詳述したように本発明によれば、撮
像手段により得られる画像に含まれる類似対象物が抽出
され、複数の類似対象物が抽出されたときに、該複数の
類似対象物が類似対象物群としてまとめられ、２つの画
像にそれぞれ含まれる類似対象物群の相関性を示す相関
性パラメータが算出され、該相関性パラメータが、所定
閾値以上の高い相関性を示すときは、類似対象物群を単
一対象物とみなして視差が算出されるので、距離がほぼ
同一の複数の類似対象物については、対応関係を誤って
視差を算出することが防止されるとともに、視差算出処
理が１回で済み、演算量を低減することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】本発明の一実施形態にかかる周辺監視装置の構
成を示すブロック図である。

【図２】図１に示すカメラの取り付け位置を説明するた
めの図である。

【図３】図１の画像処理ユニットにおける距離検出処理
の手順を示すフローチャートである。

【図４】赤外線カメラにより得られるグレースケール画
像を説明するために、中間階調部にハッチングを付して
示す図である。

【図５】グレースケール画像を２値化した画像を説明す
るために、黒の領域をハッチングを付して示す図であ
る。

【図６】ランレングスデータへの変換処理及びラベリン
グを説明するための図である。

【図７】類似対象物の探索及びクラスタリングブロック
の設定を説明するための図である。

【図８】クラスタリングブロックの視差の算出を説明す
るための図である。

【図９】相関演算の座標設定を説明するための図であ
る。

【図１０】クラスタリングブロックが、距離の異なる類
似対象物を含む例を説明するための図である。

【図１１】視差から距離を算出する方法を説明するため
の図である。

【図１２】視差算出における問題点を説明するための図
である。

【図１３】類似対象物を多く含む画像の例を示す図であ
る。

【符号の説明】

１Ｒ、１Ｌ赤外線カメラ（撮像手段）２画像処理ユニット（類似対象物抽出手段、視差算出
手段）

フロントページの続き (72)発明者服部弘埼玉県和光市中央１丁目４番１号株式会社本田技術研究所内 (72)発明者渡辺正人埼玉県和光市中央１丁目４番１号株式会社本田技術研究所内Ｆターム(参考） 2F112 AC03 BA05 CA05 CA12 FA03 FA07 FA21 FA35 FA39 FA45 FA50 5C061 AA21 AB04 AB08 AB12

Claims

【特許請求の範囲】

【請求項１】２つの撮像手段によって得られる２つの
画像に基づいて対象物の視差を算出し、該視差から前記
対象物までの距離を検出する距離検出装置において、前記画像に含まれる類似対象物を抽出する類似対象物抽
出手段と、複数の類似対象物が抽出されたときに、該複数の類似対
象物を類似対象物群としてまとめ、前記２つの画像にそ
れぞれ含まれる前記類似対象物群の相関性を示す相関性
パラメータを算出し、該相関性パラメータが、所定閾値
以上の高い相関性を示すときは、前記類似対象物群を単
一対象物とみなして視差を算出する視差算出手段とを備
えることを特徴とする距離検出装置。