JP2002366959A - 画像処理装置および画像処理方法 - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 テクスチャが少なく輝度分布状況が認識処理
に不向きな画像でも的確に認識処理ができる画像処理装
置を得る。 【解決手段】 認識処理対象としての画像に対してエッ
ジ強調等によりテクスチャを増加させるテクスチャ増加
処理（ステップＳ１１１）を行うテクスチャ増加手段
と、テクスチャに着目した背景差分処理（ステップＳ１
０２）を行うテクスチャ背景差分手段とを備えた。

Description

【発明の詳細な説明】

【０００１】

【発明の属する技術分野】この発明は、画像処理装置、
特に、２４時間全天候型画像処理装置およびシステムに
関し、殊に２４時間、屋内外を問わず全天候下で動作
し、車両や障害物等を検出する道路監視用画像処理装置
およびシステムに関するものである。

【０００２】

【従来の技術】図１３は、特開平８−４４６７８号公報
に示された従来の画像処理装置を示したものである。図
において、１は画像データを入力するスキャナ、ＴＶカ
メラ等の画像入力部、２は画像データを表示するＣＲＴ
等の画像表示部、３はオペレータが手操作入力を行うキ
ーボード等の手操作入力部、４は画像を出力するプリン
タやＴＶモニタなどの画像出力部、５は画像入力部１か
ら入力された画像に対して、種々の画像処理を行い、画
像表示部２や画像出力部４に処理結果を出力する画像処
理部である。なお、画像入力部１，画像出力部４は他装
置との通信による画像データの入出力を行うものでもよ
い。

【０００３】次に、上述した画像処理部５の処理フロー
を図１４に示す。図１４は、第６回画像センシングシン
ポジウム講演論文集で発表された「テクスチャ背景差分
とシルエットモデルを用いた車両追跡手法」で示される
画像処理アルゴリズムの処理フローである。

【０００４】図１４において、ステップＳ１００の初期
化処理は画像処理部５の起動時に実行され、各種リソー
スの確保や初期設定を行うものである。そして、この初
期化処理が実行されると、ステップＳ１０１からステッ
プＳ１１０までの各処理を無限ループ処理にて実行す
る。

【０００５】ステップＳ１０１の画像入力処理は、画像
入力部１より画像データを取り込み、ステップＳ１０２
の差分処理にてテクスチャ背景差分処理を実行、変化領
域を抽出する。そして、ステップＳ１０３の二値化処理
により白と黒の二値画像に変換、ステップＳ１０４にて
その二値画像に対して収縮，膨張処理を行いノイズ成分
と解釈される画素を除去すると同時に抽出領域の整形処
理を行う。ステップＳ１０５のラベリング処理では抽出
領域を連結領域毎に分離して管理（ラベリング）し、連
結領域を一塊として認識させる。そしてステップＳ１０
６の特徴量抽出処理にて、分離した領域毎のシルエット
（形状）や重心といった特徴量を抽出する。

【０００６】ステップＳ１０７の認識処理では、ステッ
プＳ１０６で抽出された特徴量（シルエット）と予め用
意されていた識別対象のシルエットモデルとのモデルマ
ッチング処理を行い、識別対象を識別する。識別対象の
シルエットモデルは次の手順にて生成される。 （１）予め識別対象となる物体を３次元直方体モデルと
して表現し、様々な大きさや向きを持ったモデルを用意
する。 （２）その３次元直方体モデルをカメラパラメータを用
いた透視変換より画像平面に投影することで見かけ上の
２次元モデル（２次元見え方モデル）を生成する。 （３）さらに２次元見え方モデルを六角形モデルで近似
することで識別対象のシルエットモデルを生成する。

【０００７】ステップＳ１０８の追跡処理は、ステップ
Ｓ１０７のシルエットモデルマッチングにて発見した認
識対象位置を基準にテンプレートを切り出し、カメラ近
傍と遠方での見え方の変化を考慮した更新型テンプレー
トマッチングにより行う。ステップＳ１０９の判定・計
測処理では、ステップＳ１０８の追跡処理結果を元に認
識対象物の移動距離、速度、移動方向などを算出し、そ
の結果を表出部２や画像処理部５などに画像データやテ
キストデータで出力する。ステップＳ１１０では、背景
基準画像と背景変動モデルを更新する。

【０００８】次に、ステップＳ１０２で実行されるテク
スチャ背景差分処理の動作について説明する。テクスチ
ャ背景差分とは、基準となる背景画像と入力画像をそれ
ぞれＮ×Ｎ画像のブロックに分割し、各ブロック間でテ
クスチャ（画像上での輝度の空間的な分布形状）の違い
を計算し、その違いの大きさでシルエットを抽出するも
のである。単純な輝度差に着目するのではなく、ブロッ
ク内の情報を各画素を要素とするベクトルとして扱い、
背景画像と入力画像との間のベクトル間正規化距離（ｎ
ｏｒｍａｌｉｚｅｄ ｖｅｃｔｏｒ ｄｉｓｔａｎｃ
ｅ；ＮＶＤ）（式１）を評価するので、日照変動のよう
に一様な明るさ変化の影響を受けにくく、かつ、対象の
形状を比較的忠実に再現できるという特長を持つ。

【０００９】

【数１】

【００１０】なお、実環境においては撮像系に起因する
雑音や木の葉の揺らぎなど、背景もある程度の変動があ
る。そこで、ＮＶＤにおける背景の変動範囲（背景変動
モデル）を予め学習し、その変動範囲を超える変動を対
象物のシルエットとして抽出する。

【００１１】次に、ステップＳ１１０の背景更新処理の
動作について説明する。テクスチャ背景差分は前述のよ
うに日照変動のように一様な明るさ変動の影響は受けに
くいが、振動による視野（カメラの向き）の変化や背景
構造物の変化、背景構造物の影の変化などの影響を受け
るため、中長期的には背景基準画像と背景変動モデルを
更新する必要がある。

【００１２】ステップＳ１０６で実行する背景更新処理
では、正規化距離の時間的変動の安定性に着目してい
る。すなわち、ブロック毎に単位時間Ｔ_U （<Ｔ_T ）の
正規化距離の分散σ² _DiをＴ_T の時間内でｍ回観測し、
その分散値Ｖで安定性を判定する。

【００１３】

【数２】

【００１４】背景のように安定な（木の葉の揺らぎ等の
周期的な変動を含む）ブロックでは上記分散値Ｖは小さ
な値となり、移動物体を含むブロックではＶは大きな値
を持つので、分散値が小さいブロックのみ更新すること
で検出対象物体の存在に影響されない背景更新を実現し
ている。

【００１５】

【発明が解決しようとする課題】従来の画像処理装置は
以上のように構成されているので、テクスチャの少ない
認識対象（車両や障害物）の検出が苦手であった。ま
た、日照や天候の変化に応じて各種閾値や処理そのもの
を変更、再設定する手段を備えていないために薄暮や夜
間、雨天時の認識性能が低下するという問題点があっ
た。

【００１６】この発明は、テクスチャが少なく輝度分布
状況が認識処理に不向きな画像でも的確に認識処理がで
きる画像処理装置を得ようとするものである。

【００１７】

【課題を解決するための手段】第１の発明に係る画像処
理装置では、認識処理対象としての画像に対してテクス
チャを増加させるテクスチャ増加処理を行うテクスチャ
増加手段と、テクスチャに着目した背景差分処理を行う
テクスチャ背景差分手段とを備えるようにしたものであ
る。

【００１８】第２の発明に係る画像処理装置では、第１
の発明において、画像におけるテクスチャ増加の可能性
があるかどうかについて判別することにより前記テクス
チャ増加手段の動作可否を制御するテクスチャ増加処理
制御手段を備えるようにしたものである。

【００１９】第３の発明に係る画像処理装置では、第１
または第２の発明において、前記画像処理装置に入力さ
れた画像から昼夜を判定し、装置が動作する際に用いる
各種閾値を前記昼夜判定結果に適合する値に変更する昼
夜判定手段を備えるようにしたものである。

【００２０】第４の発明に係る画像処理装置では、第１
ないし第３の発明において、昼夜判定に用いる画像領域
を任意に設定可能とする昼夜判定領域設定手段を備える
ようにしたものである。

【００２１】第５の発明に係る画像処理装置では、第１
ないし第４の発明において、テクスチャ増加処理制御手
段および昼夜判定手段が動作するタイミングを制御する
タイミング制御手段を備えたものである。

【００２２】第６の発明に係る画像処理方法では、認識
処理対象としての画像に対してテクスチャを増加させる
テクスチャ増加処理を行い、前記テクスチャ増加処理後
にテクスチャに着目した背景差分処理を行うようにした
ものである。

【００２３】第７の発明に係る画像処理方法では、第６
の発明において、画像におけるテクスチャ増加の可能性
があるかどうかについて判別し、テクスチャ増加の可能
性がある場合に前記テクスチャ増加処理を行うようにし
たものである。

【００２４】第８の発明に係る画像処理方法では、第６
または第７の発明において、入力された画像から昼夜を
判定し、画像処理動作の際に用いる各種閾値を前記昼夜
判定結果に適合する値に変更して画像処理を前記昼夜判
定結果に対応して適切に行うようにしたものである。

【００２５】第９の発明に係る画像処理方法では、第８
の発明において、前記昼夜判定に用いる画像領域を任意
に設定可能とするようにしたものである。

【００２６】第１０の発明に係る画像処理方法では、テ
クスチャ増加処理および昼夜判定処理を所定のタイミン
グで行わせるようにしたものである。

【００２７】

【発明の実施の形態】実施の形態１．この発明による実
施の形態１を図１および図２ならびに図１３について説
明する。図１は実施の形態１における画像処理アルゴリ
ズムを示すフロー図である。図２は実施の形態１におけ
るテクスチャ増加処理動作を示すフロー図である。図１
３は実施の形態１における画像処理装置の全体構成を示
すブロック図である。

【００２８】この実施の形態１における画像処理装置の
全体構成は図１３に示されている従来技術におけるもの
と同様である。図１３において、１は画像データを入力
するスキャナ、ＴＶカメラ等の画像入力部、２は画像デ
ータを表示するＣＲＴ等の画像表示部、３はオペレータ
が手操作入力を行うキーボード等の手操作入力部、４は
画像を出力するプリンタやＴＶモニタなどの画像出力
部、５は画像入力部１から入力された画像に対して、種
々の画像処理を行い、画像表示部２や画像出力部４に処
理結果を出力する画像処理部である。なお、画像入力部
１，画像出力部４は他装置との通信による画像データの
入出力を行うものでもよい。

【００２９】以下、この発明の実施の形態１における動
作フローを図１，図２に基づいて説明する。図１の動作
フローは従来技術の項で示したテクスチャ背景差分とシ
ルエットモデルマッチング処理により、認識対象を識別
し、追跡処理を行う画像処理アルゴリズム（図１４）の
動作フローに対し、ステップＳ１０１の画像入力装置と
ステップＳ１０２のテクスチャ背景差分処理の間にステ
ップＳ１１１のテクスチャ増加手段を実装し、入力画像
に対してのみテクスチャ増加処理を行うようにしたもの
である。すなわち、ステップＳ１０１からステータスレ
ジスタ１０までの処理内容は図１４の各ステップの説明
で記した内容と同様である。

【００３０】次に、図２を用いてステップＳ１１１のテ
クスチャ増加処理について説明する。一般に車両は垂直
方向のエッジより水平方向のエッジが多い。また、路面
とのコントラスト差の少ない濃色車両や模様の少ない保
冷車のように荷室が一様な色でテクスチャの少ない車両
であっても、走行していれば、日照のわずかな変化や後
続車や対向車のヘッドライと、街灯により水平エッジが
必ず出る。テクスチャ増加処理はこの特性に着目したも
ので、入力画像データに対し、ソーベルフィルタ等の微
分フィルタ処理（ステップＳ１２０）を行い、水平方向
のみのエッジを強調した画像データを生成するものであ
る。また、構造物等の影は影の縁だけがエッジとして現
れ、影の内部はエッジ成分がほとんどないため、テクス
チャ増加処理でエッジが増加することはほとんどない。

【００３１】なお、上記説明では水平方向のエッジのみ
強調する場合について述べたが、認識対象の特性や周囲
の環境条件によっては、垂直方向のエッジ、あるいは水
平、垂直、両方向のエッジを強調してもよい。

【００３２】このように入力画像をそのまま処理するの
ではなく、微分フィルタにてわずかなエッジ成分を強調
することでテクスチャを意図的に付加し、従来ではテク
スチャ不足で見落としていた道路とのコントラスト差が
少ない濃色車両などの認識性能が大幅に向上する。

【００３３】この発明による実施の形態１によれば、認
識処理対象としての画像に対してエッジ強調等によりテ
クスチャを意図的に増加させるテクスチャ増加処理（ス
テップＳ１１１）を行うテクスチャ増加手段と、テクス
チャに着目した背景差分処理（ステップＳ１０２）を行
うテクスチャ背景差分手段とを備えたので、テクスチャ
が少なく輝度分布状況が認識処理に不向きな画像でも的
確に認識処理ができる画像処理装置を得ることができ
る。

【００３４】また、この発明による実施の形態１によれ
ば、認識処理対象としての画像に対してエッジ強調等に
よりテクスチャを意図的に増加させるテクスチャ増加処
理（ステップＳ１１１）を行い、前記テクスチャ増加処
理（ステップＳ１１１）後にテクスチャに着目した背景
差分処理（ステップＳ１０２）を行うようにしたので、
テクスチャが少なく輝度分布状況が認識処理に不向きな
画像でも的確に認識処理ができる画像処理方法を得るこ
とができる。

【００３５】実施の形態２．この発明による実施の形態
２を図３および図４について説明する。図３は実施の形
態２における画像処理アルゴリズムを示すフロー図であ
る。図４は実施の形態２におけるテクスチャ増加処理お
よびテクスチャ増加処理制御動作を示すフロー図であ
る。この実施の形態２において、ここで説明する特有の
構成または方法以外の構成ないしは方法については、先
に説明した実施の形態１における構成または方法と同様
の構成ないしは方法を含み、同様の作用を奏するもので
ある。

【００３６】なお上記実施の形態１では、微分フィルタ
による入力画像の加工を行うテクスチャ増加処理（ステ
ップＳ１１１）を全て入力フレーム毎に行うことで、テ
クスチャの少ない認識対象の認識性能を向上させること
について述べてきたが、実施の形態１で示した構成に、
図３に示すようにテクスチャ増加処理制御処理（ステッ
プＳ１１２）を設け、不要なテクスチャ増加処理が実行
されないようにすることで、テクスチャ増加による誤検
出（副作用）を最小限にすることができる。

【００３７】図４によりステップＳ１１１のテクスチャ
増加処理とステップＳ１１２のテクスチャ増加処理制御
処理の動作フローを説明する。この実施の形態では、設
置されたカメラの画角内に隠蔽が発生しない道路標識や
建物などの構造物があることを前提とする。

【００３８】まず、入力画像内における前記隠蔽が発生
しない構造物を矩形で囲み、そのときの座標群を予め設
定ファイルに保存しておく。そして、画像処理装置５が
起動され、図３のステップＳ１００の初期化処理時にそ
の設定ファイルを読み込み、メモリの所定の領域に矩形
を意味する座標データ群を設定する。

【００３９】ステップＳ１０１の画像入力処理が終わる
と、ステップＳ１１１のテクスチャ増加処理が実行され
る。上記実施の形態１のテクスチャ増加処理（ステップ
Ｓ１１１）は、無条件に微分フィルタによるエッジ強調
処理が実行されていたが、この実施の形態では、図４に
示すようにステップＳ１２１でテクスチャ増加処理フラ
グの値をテストし、フラグの値がＯＮであれば、ステッ
プＳ１２２に示す微分フィルタによるエッジ強調処理が
実行され、フラグがＯＦＦの場合は、ステップＳ１２２
に示すエッジ強調処理は実行されない（テクスチャ増加
処理は実行されない）。このテクスチャ増加処理フラグ
は、図３のステップＳ１１２に示すテクスチャ増加処理
制御処理により、動的に変更され、その初期値は図３の
ステップＳ１００の初期化時に設定ファイルなどから読
み込んだ値が設定される。

【００４０】次に、図４を用いてテクスチャ増加処理制
御処理（ステップＳ１１２）の動作について説明する。
まず、ステップＳ１２３の処理でメモリ状の所定の領域
から矩形領域の座標を取得し、その取得した矩形領域内
のヒストグラムの値（総和）を求める。次に、ステップ
Ｓ１２４の処理でメモリ上の所定の領域に展開されてい
るヒストグラム値とテクスチャ増加処理フラグのＯＮ／
ＯＦＦ（状態）およびテクスチャ増加処理を行う場合の
微分フィルタの係数との関係を示したテーブルを参照
し、算出されたヒストグラム値に対応するテクスチャ増
加処理フラグの値がＯＮの場合、ステップＳ１２５の判
定処理でテクスチャ増加処理を実行する必要があると判
断され、ステップＳ１２６の処理でステップＳ１２４の
処理で参照したテーブルの値で微分フィルタの係数が設
定される（エッジ強調の強度と強調するエッジの方向が
決定される）。そして、ステップＳ１２７の処理でテク
スチャ増加フラグをＯＮに設定する。また、ステップＳ
１２４のテーブル参照時に算出されたヒストグラム値に
対応するテクスチャ増加処理フラグの値がＯＦＦの場
合、ステップＳ１２５の判定処置でテクスチャ増加処理
は実行不要と判断され、ステップＳ１２８の処理でテク
スチャ増加処理フラグはＯＦＦに設定される。

【００４１】なお、ステップＳ１２４で参照するヒスト
グラム値とテクスチャ増加処理フラグの状態およびテク
スチャ増加処理実行時の微分フィルタの係数の関係を示
したテーブルは、晴天の正午前後，夕暮れ，夜明け前後
の薄暮時，雨天の昼間など、設置環境下での様々な条件
下での実計測値を基に予め設定ファイルに記述してお
き、図３のステップＳ１００の初期化時にメモリ上の所
定の領域に展開されている。

【００４２】このように、入力された画像に対し無条件
にテクスチャ増加処理を行うのではなく、指定した構造
物の見え方の差異により、テクスチャが存在しにくい時
間帯や環境を自らが判断することで不要なテクスチャ増
加処理を行わないようにし、テクスチャ増加処理による
誤検出（副作用）を最小限にすることができる。

【００４３】この発明による実施の形態２によれば、実
施の形態１における構成において、画像におけるテクス
チャ増加の可能性があるかどうかについて判別すること
により前記テクスチャ増加処理（ステップＳ１１１）を
行うテクスチャ増加手段の動作可否を動的に制御するテ
クスチャ増加処理制御処理（ステップＳ１１２）のため
のテクスチャ増加処理制御手段を備えたので、テクスチ
ャが少なく輝度分布状況が認識処理に不向きな画像でも
的確に認識処理ができるとともに、テクスチャ増加処理
による誤検出ないしは副作用を最小限にすることができ
る画像処理装置を得ることができる。

【００４４】また、この発明による実施の形態２によれ
ば、実施の形態１における画像処理方法において、テク
スチャ増加処理制御処理（ステップＳ１１２）により、
画像におけるテクスチャ増加の可能性があるかどうかに
ついて判別し、テクスチャ増加の可能性がある場合に、
前記テクスチャ増加処理（ステップＳ１１１）を行うよ
うにしたので、テクスチャが少なく輝度分布状況が認識
処理に不向きな画像でも的確に認識処理ができるととも
に、テクスチャ増加処理による誤検出ないしは副作用を
最小限にすることができる画像処理方法を得ることがで
きる。

【００４５】実施の形態３．この発明による実施の形態
３を図５および図６について説明する。図５は実施の形
態３における画像処理アルゴリズムを示すフロー図であ
る。図６は実施の形態３におけるテクスチャ増加処理お
よびテクスチャ増加処理制御動作を示すフロー図であ
る。この実施の形態３において、ここで説明する特有の
構成または方法以外の構成ないしは方法については、先
に説明した実施の形態１および実施の形態２における構
成または方法と同様の構成ないしは方法を含み、同様の
作用を奏するものである。

【００４６】なお、上記実施の形態１および実施の形態
２では、微分フィルタによる入力画像の加工を行うテク
スチャ増加処理（ステップＳ１１１）とテクスチャ増加
処理制御処理（ステップＳ１１２）により、テクスチャ
増加による誤検出（副作用）を最小限にしつつ、実施の
形態２で示した構成に、図５に示すように昼夜判定処理
（ステップＳ１１３）を設けることで、昼と夜とで画像
処理に用いる各種閾値を動的に変更可能となり、２４時
間を通しての認識対象の検出（認識）性能を向上させる
ことができる。

【００４７】図５を用いてこの実施の形態での画像処理
全体の動作フローを説明する。上記実施の形態１および
実施の形態２と同様に、図１３の画像処理部５が起動さ
れると、図５のステップＳ１００の処理である初期化処
理が実行される。この初期化処理（ステップＳ１００）
では、リソースの確保や、定義（設定）ファイルからテ
クスチャ増加処理に用いる各種変数の初期値、テーブル
類を含む種々の初期情報が読み込まれ、メモリ上の所定
の領域に設定される。初期化処理（ステップＳ１００）
が実行されると、ステップＳ１０１の画像入力からステ
ップＳ１１３の昼夜判定処理等までの一連の処理を無限
ループで実行する。ステップＳ１００〜ステップＳ１１
２までの処理は従来技術の項をはじめ、これまでに説明
した内容のものである。

【００４８】次に、図６を用いて昼夜判定処理（ステッ
プＳ１１３）の動作フローを説明する。昼夜判定処理
（ステップＳ１１３）は、ステップＳ１０１の画像入力
処理の直後に実行され、まず最初に、ステップＳ１３１
の処理にて、入力画像の全画素の輝度値の総和を全画素
数で割ることで算出される入力画面の平均輝度値を求め
る。

【００４９】次に、ステップＳ１３２の処理にて平均輝
度値と昼夜判定結果の関連を記述したテーブルを参照
し、算出した平均輝度値に対応する昼夜判定結果が昼間
に相当するとなっていた場合、ステップＳ１３３の処理
で昼間と判定され、ステップＳ１３４の処理で各種閾値
が昼間用のものに設定され、ステップＳ１３５の処理で
昼夜別に動作させる必要のある処理関数も昼間用のもの
に設定される。

【００５０】一方、算出した平均輝度値に対応する昼夜
判定結果が夜間に相当するとなっていた場合、ステップ
Ｓ１３３の処理で夜間と判定され、ステップＳ１３６の
処理で各種閾値が夜間用のものに設定される。また、夜
間はテクスチャ増加処理の効果が期待できず、副作用が
大きいため、ステップＳ１３８の処理でテクスチャ増加
処理フラグをＯＦＦとし、図５のステップＳ１１１のテ
クスチャ増加処理を実行しないようにする。

【００５１】なお、ステップＳ１３２で参照する平均輝
度値と昼夜判定結果の関連を記述したテーブルは、晴天
の正午前後，夕暮れ，夜明け前後の薄暮時，雨天の昼間
等、設置環境下での様々な条件下での実計測値を基に予
め設定ファイルに記述しておき、図５のステップＳ１０
０の初期化時にメモリ上の所定の領域に展開されてい
る。

【００５２】なお、この実施の形態では、平均輝度値か
ら昼と夜（明るさの状況）を判定し、周囲の明るさに応
じて画像処理に用いる各種閾値や処理関数が動的に変更
可能とすることで、２４時間を通じての認識対象の検出
（認識）性能が向上する。

【００５３】この発明による実施の形態３によれば、前
記画像処理装置に入力された画像から昼夜を判定し、装
置が動作する際に用いる各種閾値を動的に変更可能とし
て、これら各種閾値を前記昼夜判定結果に適合する値に
変更する昼夜判定処理（ステップＳ１１３）を行う昼夜
判定手段を備えたので、テクスチャが少なく輝度分布状
況が認識処理に不向きな画像でも的確に認識処理ができ
るとともに、昼夜を通して認識性能を適切に確保できる
画像処理装置を得ることができる。

【００５４】また、この発明による実施の形態３によれ
ば、実施の形態１または実施の形態２における画像処理
方法を行うにあたり、入力された画像から昼夜判定処理
（ステップＳ１１３）により昼夜を判定し、画像処理動
作の際に用いる各種閾値を動的に変更可能として、これ
ら各種閾値を前記昼夜判定結果に適合する値に変更して
画像処理を前記昼夜判定結果に対応して適切に行うよう
にしたので、テクスチャが少なく輝度分布状況が認識処
理に不向きな画像でも的確に認識処理ができるととも
に、昼夜を通して認識性能を適切に確保できる画像処理
方法を得ることができる。

【００５５】実施の形態４．この発明による実施の形態
４を図７および図８について説明する。図７は実施の形
態４における画像処理アルゴリズムを示すフロー図であ
る。図８は実施の形態４における昼夜判定領域設定処理
および昼夜判定処理動作を示すフロー図である。この実
施の形態４において、ここで説明する特有の構成または
方法以外の構成ないしは方法については、先に説明した
実施の形態３における構成または方法と同様の構成ない
しは方法を含み、同様の作用を奏するものである。

【００５６】なお、上記実施の形態３では、入力された
画像全体の平均輝度値により周囲の明るさの状況（昼
夜）を判定し、周囲の明るさに応じて画像処理に用いる
各種閾値や各種処理関数が動的に変更可能とし、認識対
象の検出（認識）性能を向上させることについて述べて
きたが、実施の形態３で示した構成に、図７に示すよう
に昼夜判定領域設定処理（ステップＳ１１４）を設ける
ことで、平均輝度値の算出領域を限定し、明るさの判断
（昼夜判定処理）に起因する負荷増加を最小限としつ
つ、明るさの判断精度を向上させることができる。

【００５７】図７を用いてこの実施の形態での画像処理
全体の動作フローを説明する。上記実施の形態１，実施
の形態２および実施の形態３と同様に、図１３の画像処
理部５が起動されると、図７のステップＳ１００の処理
である初期化処理が実行される。この初期化処理（ステ
ップＳ１００）では、リソースの確保や、定義（設定）
ファイルからテクスチャ増加処理に用いる各種変数の初
期値、テーブル類を含む種々の初期情報が読み込まれ、
メモリ上の所定の領域に設定される。また、その実行過
程において昼夜判定領域設定処理（ステップＳ１１４）
が実行され、定義ファイルから平均輝度値の算出対象と
なる領域の情報を取得し、メモリ上の所定の領域に設定
する。初期化処理（ステップＳ１００）が実行される
と、ステップＳ１０１の画像入力からステップＳ１１３
の昼夜判定処理等までの一連の処理を無限ループで実行
する。ステップＳ１００〜ステップＳ１１２までの処理
は従来技術の項をはじめ、これまでに説明した内容のも
のである。

【００５８】次に、図８を用いて昼夜判定領域設定処理
（ステップＳ１１４）と昼夜判定処理（ステップＳ１１
３）の動作フローを説明する。昼夜判定領域設定処理
（ステップＳ１１４）は、初期化処理（ステップＳ１０
０）の実行途中に行われ、ステップＳ１４１の処理で予
め平均輝度値の算出対象となる矩形領域の情報（座標お
よびサイズ）が設定されている定義ファイル空矩形領域
情報を取得し、ステップＳ１４２の処理にて、ステップ
Ｓ１４１の処理で取得した領域情報をメモリ上の所定の
領域に設定する。

【００５９】昼夜判定領域設定処理（ステップＳ１１
４）と連携動作する場合の昼夜判定処理（ステップＳ１
１３）は、まず最初にステップＳ１４３の処理にて平均
輝度値の算出領域の情報をメモリ上の所定の領域から取
得し、ステップＳ１４４の処理にてステップＳ１４３で
取得した領域情報で指定される領域に対して平均輝度値
を算出する。

【００６０】次に、ステップＳ１４５の処理にて平均輝
度値と昼夜判定結果の関連を記述したテーブルを参照
し、算出した平均輝度値に対応する昼夜判定結果が昼間
に相当するとなっていた場合、ステップＳ１４６の処理
で昼間と判定され、ステップＳ１４７の処理で各種閾値
が昼間用のものに設定され、ステップＳ１４８の処理で
昼夜別に動作させる必要のある処理関数も昼間用のもの
に設定される。

【００６１】また、算出した平均輝度値に対応する昼夜
判定結果が夜間に相当するとなっていた場合、ステップ
Ｓ１４６の処理で夜間と判定され、ステップＳ１４９の
処理で各種閾値が夜間用のものに設定される。

【００６２】また、夜間はテクスチャ増加処理の効果が
期待できず、副作用が大きいため、ステップＳ１５１の
処理でテクスチャ増加処理フラグをＯＦＦとし、図７の
ステップＳ１１１のテクスチャ増加処理を実行しないよ
うにする。

【００６３】なお、ステップＳ１４５で参照する平均輝
度値と昼夜判定結果の関連を記述したテーブルは、晴天
の正午前後，夕暮れ，夜明け前後の薄暮時，雨天の昼間
等、設置環境下での様々な条件下での実計測値を基に予
め設定ファイルに記述しておき、図９のステップＳ１０
０の初期化時にメモリ上の所定の領域に展開されてい
る。

【００６４】なお、この実施の形態では、平均輝度値に
よる明るさの状況を昼と夜との二種類としているが、薄
暮時や夕暮れ時等、必要に応じて明るさの状況を細分化
してもよい。

【００６５】このように昼夜判定領域設定処理（ステッ
プＳ１１４）により、入力画像の平均輝度値の算出対象
領域を任意に設定可能とすることで、負荷増加を抑えな
がら昼夜判定処理（ステップＳ１１３）を効果的に実行
できるようになり、昼夜判定精度が向上する。

【００６６】この発明による実施の形態４によれば、実
施の形態３の構成において、昼夜判定に用いる画像領域
を任意に設定可能とする昼夜判定領域設定処理（ステッ
プＳ１１４）を行う昼夜判定領域設定手段を備えたの
で、テクスチャが少なく輝度分布状況が認識処理に不向
きな画像でも的確に認識処理ができるとともに、負荷増
加を抑えながら、昼夜を通して認識性能をより適切に確
保できる画像処理装置を得ることができる。

【００６７】また、この発明による実施の形態４によれ
ば、昼夜判定処理（ステップＳ１１３）に用いる画像領
域を昼夜判定領域設定処理（ステップＳ１１４）により
任意に設定可能とするようにしたので、テクスチャが少
なく輝度分布状況が認識処理に不向きな画像でも的確に
認識処理ができるとともに、負荷増加を抑えながら、昼
夜を通して認識性能をより適切に確保できる画像処理方
法を得ることができる。

【００６８】実施の形態５．この発明による実施の形態
５を図９ないし図１２について説明する。図９は実施の
形態５における画像処理アルゴリズムを示すフロー図で
ある。図１０は実施の形態５におけるカウンタ処理動作
を示すフロー図である。図１１は実施の形態５における
テクスチャ増加処理制御処理動作を示すフロー図であ
る。図１２は実施の形態５における昼夜判定処理動作を
示すフロー図である。この実施の形態５において、ここ
で説明する特有の構成または方法以外の構成ないしは方
法については、先に説明した実施の形態１ないし実施の
形態４における構成または方法と同様の構成ないしは方
法を含み、同様の作用を奏するものである。

【００６９】なお上記実施の形態２では、テクスチャ増
加処理制御処理（ステップＳ１１２）を設け、不要なテ
クスチャ増加処理が実行されないようにすることで、テ
クスチャ増加による誤検出（副作用）を最小限にしてい
たが、図９に示すように、カウンタ制御処理（ステップ
Ｓ１１５）を設け、テクスチャ増加処理制御処理（ステ
ップＳ１１２）を各フレーム実行するのではなく、設定
した周期（フレーム数で制御）で実行可能となり、テク
スチャ増加処理制御処理（ステップＳ１１２）に伴う負
荷の増加を最小限に留めることができる。同様に、上記
実施の形態３，実施の形態４では昼夜判定処理（ステッ
プＳ１１３）が毎フレーム実行されていたが、カウンタ
制御処理（ステップＳ１１５）を設けることで、設定し
た周期（フレーム数で制御）で実行可能となり、昼夜判
定処理（ステップＳ１１３）に伴う負荷の増加を最小限
に留めることができる。

【００７０】図９を用いてこの実施の形態での画像処理
全体の動作フローを説明する。上記実施の形態１，実施
の形態２，実施の形態３および実施の形態４と同様に、
図１３の画像処理部５が起動されると、図９のステップ
Ｓ１００の処理である初期化処理が実行される。この初
期化処理（ステップＳ１００）では、リソースの確保
や、定義（設定）ファイルからテクスチャ増加処理に用
いる各種変数の初期値、テーブル類を含む種々の初期情
報が読み込まれ、メモリ上の所定の領域に設定される。
また、その実行過程において昼夜判定領域設定処理（ス
テップＳ１１４）が実行され、定義ファイルから平均輝
度値の算出対象となる領域の情報を取得し、メモリ上の
所定の領域に取得したデータが設定される。初期化処理
（ステップＳ１００）が実行されると、ステップＳ１０
１の画像入力からステップＳ１１３の昼夜判定処理、ス
テップＳ１１５のカウンタ処理までの一連の処理を無限
ループで実行する。ステップＳ１００〜ステップＳ１１
４までの処理は従来技術の項をはじめ、これまでに説明
した内容のものである。

【００７１】次に、図１０を用いてカウンタ制御処理
（ステップＳ１１５）動作フローについて説明する。カ
ウンタ制御処理（ステップＳ１１５）は画像が定周期で
入力されることに着目し、画像の入力周期を時間単位と
みなし、入力画像数をカウントすることで任意の周期を
生成するものである。

【００７２】まず、最初に、画像入力の有無を判定（ス
テップＳ１５１）し、画像が入力されていた場合は、ス
テップＳ１５２にてテクスチャ増加処理制御処理の実行
周期を意味するテクスチャ増加処理カウンタを１つカウ
ントアップする。次いで、ステップＳ１５３にて昼夜判
定処理の実行周期を意味する昼夜判定処理用カウンタを
１つカウントアップする。そして、ステップＳ１５４に
てテクスチャ増加処理制御処理（ステップＳ１１２）の
実行タイミングかを判定し、実行タイミングであれば、
今までカウントアップしてきたテクスチャ増加処理用カ
ウンタをステップＳ１５５にて初期化（０クリア）し、
ステップＳ１５６にてテクスチャ増加処理制御処理（ス
テップＳ１１２）のメイン処理を実行するようヒストグ
ラム算出フラグをＯＮにする。

【００７３】ステップＳ１５７では、昼夜判定処理（ス
テップＳ１１３）の実行タイミングかを判定し、実行タ
イミングであれば、今までカウントアップしてきた昼夜
判定処理用カウンタステップＳ１５８にて初期化（０ク
リア）し、ステップＳ１５９にて昼夜判定処理（ステッ
プＳ１１３）のメイン処理を実行するよう昼夜判定処理
フラグをＯＮにする。

【００７４】次に、図１１を用いて、カウンタ制御処理
（ステップＳ１１５）と連携動作する場合のテクスチャ
増加処理制御処理（ステップＳ１１２）の動作について
説明する。まず、ステップＳ１６０の処理で、カウンタ
制御処理がステップＳ１５６で設定するヒストグラム算
出フラグがＯＮであるかをチェックする。そして、ヒス
トグラム算出フラグがＯＮであった場合は、ステップＳ
１６２の処理でメモリ上の所定の領域から矩形領域の座
標を取得し、その取得した矩形領域内のヒストグラムの
値（総和）を求める。次に、ステップＳ１６２の処理で
メモリ上の所定の領域に展開されているヒストグラム値
とテクスチャ増加処理フラグのＯＮ／ＯＦＦ（状態）お
よびテクスチャ増加処理を行う場合の微分フィルタの係
数との関係を示したテーブルを参照し、算出されたヒス
トグラム値に対応するテクスチャ増加処理フラグの値が
ＯＮの場合、ステップＳ１６３の判定処理でテクスチャ
増加処理を実行する必要があると判断され、ステップＳ
１６４の処理でステップＳ１６２の処理で参照したテー
ブルの値で微分フィルタの係数が設定される（エッジ強
調の強度と強調するエッジの方向が決定される）。そし
て、ステップＳ１６５の処理でテクスチャ増加フラグを
ＯＮに設定し、ステップＳ１６７の処理でヒストグラム
算出フラグをＯＦＦにする。また、ステップＳ１６２の
テーブル参照時に算出されたヒストグラム値に対応する
テクスチャ増加処理フラグの値がＯＦＦの場合、ステッ
プＳ１６３の判定処置でテクスチャ増加処理は実行不要
と判断され、ステップＳ１６６の処理でテクスチャ増加
処理フラグはＯＦＦに設定される。

【００７５】なお、ステップＳ１６２で参照するヒスト
グラム値とテクスチャ増加処理フラグの状態およびテク
スチャ増加処理実行時の微分フィルタの係数の関係を示
したテーブルは、晴天の正午前後、夕暮れ、夜明け前後
の薄暮時、雨天の昼間など、設置環境下での様々な条件
下での実計測値を基に予め設定ファイルに記述してお
き、図１１のステップＳ１００の初期化時にメモリ上の
所定の領域に展開されている。

【００７６】次に、図１２を用いて、カウンタ制御処理
（ステップＳ１１５）と連携動作する場合の昼夜判定処
理（ステップＳ１１３）の動作について説明する。ま
ず、ステップＳ１７１の処理で、カウンタ制御処理がス
テップＳ１５９で設定する昼夜判定処理フラグがＯＮで
あるかをチェックする。そして、昼夜判定処理フラグが
ＯＮであった場合は、ステップＳ１７２の処理にて平均
輝度値の算出領域の情報をメモリ上の所定の領域から取
得し、ステップＳ１７３の処理にてステップＳ１７２で
取得した領域情報で指定されている領域に対して平均輝
度値を算出する。

【００７７】次に、ステップＳ１７４の処理にて、平均
輝度値と昼夜判定結果の関連を記述したテーブルを参照
し、算出した平均輝度値に対応する昼夜判定結果が昼間
に相当するとなっていた場合、ステップＳ１７５の処理
で昼間と判定され、ステップＳ１７６の処理で各種閾値
が昼間用のものに設定され、ステップＳ１７７の処理で
昼夜別に動作させる必要のある処理関数も昼間用のもの
に設定される。そして、ステップＳ１７８の処理で昼夜
判定フラグをＯＦＦにする。

【００７８】また、算出した平均輝度値に対応する昼夜
判定結果が夜間に相当するとなっていた場合、ステップ
Ｓ１７５の処理で夜間と判定され、ステップＳ１７９の
処理で各種閾値が夜間用のものに設定され、ステップＳ
１８０の処理で昼夜別に動作させる必要のある処理関数
も夜間用のものに設定される。また、夜間はテクスチャ
増加処理の効果が期待できず、副作用が大きいため、ス
テップＳ１８１の処理でテクスチャ増加処理フラグをＯ
ＦＦとし、図９のステップＳ１１１のテクスチャ増加処
理を実行しないようにする。

【００７９】なお、ステップＳ１７４で参照する平均輝
度値と昼夜判定結果の関連を記述したテーブルは、晴天
の正午前後，夕暮れ，夜明け前後の薄暮時，雨天の昼間
等、設置環境下での様々な条件下での実計測値を基に予
め設定ファイルに記述しておき、図９のステップＳ１０
０の初期化時にメモリ上の所定の領域に展開されてい
る。なお、この実施の形態では、平均輝度値による明る
さの状況を昼と夜との二種類としているが、薄暮時や夕
暮れ時等、必要に応じて明るさの状況を細分化してもよ
い。

【００８０】このように、カウンタ制御処理（ステップ
Ｓ１１５）により、任意の周期でテクスチャ増加処理制
御処理（ステップＳ１１２）や昼夜判定処理（ステップ
Ｓ１１３）を実行可能とすることで、これらの処理によ
る負荷増加を最小限にすることができる。

【００８１】この発明による実施の形態５によれば、実
施の形態１ないし実施の形態４の構成において、テクス
チャ増加処理制御処理（ステップＳ１１２）を行うテク
スチャ増加処理制御手段および昼夜判定処理（ステップ
Ｓ１１３）を行う昼夜判定手段が動作するタイミングを
制御するカウンタ制御処理（ステップＳ１１５）を行う
タイミング制御手段を備えたので、テクスチャが少なく
輝度分布状況が認識処理に不向きな画像でも的確に認識
処理ができるとともに、負荷増加を最小限にして適切に
認識処理が行える画像処理装置を得ることができる。

【００８２】また、この発明による実施の形態５によれ
ば、テクスチャ増加処理制御処理（ステップＳ１１２）
および昼夜判定処理（ステップＳ１１３）をカウンタ制
御処理（ステップＳ１１５）により所定のタイミングで
行わせるようにしたので、テクスチャが少なく輝度分布
状況が認識処理に不向きな画像でも的確に認識処理がで
きるとともに、負荷増加を最小限にして適切に認識処理
が行える画像処理方法を得ることができる。

【００８３】この発明による実施の形態では、従来例の
ように入力された画像データをそのまま処理するのでは
なく、エッジ強調により意図的にテクスチャを付加した
入力画像に対してテクスチャ背景差分を行わせることに
より、テクスチャの少ない認識対象の検出性能を向上さ
せる画像処理装置を得ることを目的とするものであっ
て、処理対象となる入力画像に対してエッジ強調などの
加工を行いテクスチャを増加させるテクスチャ増加手段
とテクスチャに着目した背景差分を行うテクスチャ背景
差分手段を備えることを特徴とする。これにより、入力
画像をそのまま処理するのではなく、微分フィルタにて
僅かなエッジ成分を強調することでテクスチャを意図的
に付加し、従来ではテクスチャ不足で見落としていた道
路とのコントラスト差が少ない濃色車両等の認識性能が
大幅に向上する。

【００８４】また、入力画像に対するテクスチャ増加処
理の実行の可否を入力画像の状況を基に動的に制御する
ことで、不要なテクスチャ増加処理の実行を防止し、誤
検出の少ない安定した検出性能を持つ画像処理装置を得
ることを目的とするものであって、テクスチャ増加手段
の動作可否を動的に制御するテクスチャ増加処理制御手
段を備えることを特徴とする。これにより、入力された
画像に対し無条件にテクスチャ増加処理を行うのではな
く、指定した構造物の見え方の差異により、テクスチャ
が存在しにくい時間帯や環境を自らが判断することで不
要なテクスチャ増加処理を行わないようにし、テクスチ
ャ増加処理による誤検出（副作用）を最小限にすること
ができる。

【００８５】更に、周囲の明るさに応じて画像処理に用
いる各種閾値や処理自体を動的に変更可能とすること
で、夜間や薄暮、雨天時の認識性能を向上させる画像処
理装置を得ることを目的とするものであって、入力され
た画像から昼夜を判定し、装置が動作する際に用いる各
種閾値や処理自体を動的に変更可能とする昼夜判定手段
を備えることを特徴とする。これにより、入力画像の平
均輝度値から昼と夜（明るさの状況）を判定し、周囲の
明るさに応じて画像処理に用いる各種閾値や処理関数が
動的に変更可能とすることで、２４時間を通しての認識
対象の検出（認識）性能が向上する。

【００８６】そして、周囲の明るさの判断材料となる領
域を任意に設定可能とすることで、明るさの判断（昼夜
判定処理）に起因する負荷増加を最小限とし、明るさの
判断精度を向上させる画像処理装置を得ることを目的と
するものであって、昼夜判定に用いる領域を任意に設定
可能とする昼夜判定領域設定手段を備えることを特徴と
する。これにより、昼夜判定領域設定処理（ステップＳ
１１４）により入力画像の平均輝度値の算出対象領域を
任意に設定可能とすることで、負荷増加を抑えながら昼
夜判定処理（ステップＳ１１３）を効果的に実行できる
ようになり、昼夜判定精度が向上する。

【００８７】更に、昼夜判定処理やテクスチャ増加処理
の動作可否を判定する処理の動作タイミングを任意に設
定可能とすることで、昼夜判定処理やエッジ強調処理に
よる負荷増加が必要最小限となる画像処理装置を得るこ
とを目的とするものであって、前記テクスチャ増加処理
制御手段や昼夜判定手段といった付加機能が動作するタ
イミングを制御するカウンタ制御手段を備えることを特
徴とする。これにより、カウンタ制御処理（ステップＳ
１１５）によって、任意の周期でテクスチャ増加処理制
御処理（ステップＳ１１２）や昼夜判定処理（ステップ
Ｓ１１３）を実行可能とすることで、これらの処理によ
る負荷増加を最小限にすることができる。

【００８８】

【発明の効果】第１の発明によれば、認識処理対象とし
ての画像に対してテクスチャを増加させるテクスチャ増
加処理を行うテクスチャ増加手段と、テクスチャに着目
した背景差分処理を行うテクスチャ背景差分手段とを備
えたので、テクスチャが少なく輝度分布状況が認識処理
に不向きな画像でも的確に認識処理ができる画像処理装
置を得ることができる。

【００８９】第２の発明によれば、第１の発明におい
て、画像におけるテクスチャ増加の可能性があるかどう
かについて判別することにより前記テクスチャ増加手段
の動作可否を制御するテクスチャ増加処理制御手段を備
えたので、テクスチャが少なく輝度分布状況が認識処理
に不向きな画像でも的確に認識処理ができるとともに、
テクスチャ増加処理による誤検出ないしは副作用を最小
限にできる画像処理装置を得ることができる。

【００９０】第３の発明によれば、第１または第２の発
明において、前記画像処理装置に入力された画像から昼
夜を判定し、装置が動作する際に用いる各種閾値を前記
昼夜判定結果に適合する値に変更する昼夜判定手段を備
えたので、テクスチャが少なく輝度分布状況が認識処理
に不向きな画像でも的確に認識処理ができるとともに、
昼夜を通して認識性能を適切に確保することができる画
像処理装置を得ることができる。

【００９１】第４の発明によれば、第１ないし第３の発
明において、昼夜判定に用いる画像領域を任意に設定可
能とする昼夜判定領域設定手段を備えたので、テクスチ
ャが少なく輝度分布状況が認識処理に不向きな画像でも
的確に認識処理ができるとともに、負荷増加を抑えなが
ら、昼夜を通して認識性能をより適切に確保できる画像
処理装置を得ることができる。

【００９２】第５の発明によれば、第１ないし第４の発
明において、テクスチャ増加処理制御手段および昼夜判
定手段が動作するタイミングを制御するタイミング制御
手段を備えたので、テクスチャが少なく輝度分布状況が
認識処理に不向きな画像でも的確に認識処理ができると
ともに、負荷増加を最小限にして適切に認識処理が行え
る画像処理装置を得ることができる。

【００９３】第６の発明に係る画像処理方法では、認識
処理対象としての画像に対してテクスチャを増加させる
テクスチャ増加処理を行い、前記テクスチャ増加処理後
にテクスチャに着目した背景差分処理を行うようにした
ので、テクスチャが少なく輝度分布状況が認識処理に不
向きな画像でも的確に認識処理ができる画像処理方法を
得ることができる。

【００９４】第７の発明に係る画像処理方法では、第６
の発明において、画像におけるテクスチャ増加の可能性
があるかどうかについて判別し、テクスチャ増加の可能
性がある場合に前記テクスチャ増加処理を行うようにし
たので、テクスチャが少なく輝度分布状況が認識処理に
不向きな画像でも的確に認識処理ができるとともに、テ
クスチャ増加処理による誤検出ないしは副作用を最小限
にできる画像処理方法を得ることができる。

【００９５】第８の発明に係る画像処理方法では、第６
または第７の発明において、入力された画像から昼夜を
判定し、画像処理動作の際に用いる各種閾値を前記昼夜
判定結果に適合する値に変更して画像処理を前記昼夜判
定結果に対応して適切に行うようにしたので、テクスチ
ャが少なく輝度分布状況が認識処理に不向きな画像でも
的確に認識処理ができるとともに、昼夜を通して認識性
能を適切に確保することができる画像処理方法を得るこ
とができる。

【００９６】第９の発明に係る画像処理方法では、第８
の発明において、前記昼夜判定に用いる画像領域を任意
に設定可能とするようにしたの、テクスチャが少なく輝
度分布状況が認識処理に不向きな画像でも的確に認識処
理ができるとともに、負荷増加を抑えながら、昼夜を通
して認識性能をより適切に確保できる画像処理方法を得
ることができる。

【００９７】第１０の発明に係る画像処理方法では、テ
クスチャ増加処理および昼夜判定処理を所定のタイミン
グで行わせるようにしたので、テクスチャが少なく輝度
分布状況が認識処理に不向きな画像でも的確に認識処理
ができるとともに、負荷増加を最小限にして適切に認識
処理が行える画像処理方法を得ることができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】 この発明による実施の形態１における画像処
理アルゴリズムを示すフロー図である。

【図２】 この発明による実施の形態１におけるテクス
チャ増加処理動作を示すフロー図である。

【図３】 この発明による実施の形態２における画像処
理アルゴリズムを示すフロー図である。

【図４】 この発明による実施の形態２におけるテクス
チャ増加処理制御処理動作を示すフロー図である。

【図５】 この発明による実施の形態３における画像処
理アルゴリズムを示すフロー図である。

【図６】 この発明による実施の形態３における昼夜判
定処理動作を示すフロー図である。

【図７】 この発明による実施の形態４における画像処
理アルゴリズムを示すフロー図である。

【図８】 この発明による実施の形態４における昼夜判
定領域設定処理動作および昼夜判定処理動作を示すフロ
ー図である。

【図９】 この発明による実施の形態５における画像処
理アルゴリズムを示すフロー図である。

【図１０】 この発明による実施の形態５におけるカウ
ンタ処理動作を示すフロー図である。

【図１１】 この発明による実施の形態５におけるテク
スチャ増加処理制御処理動作を示すフロー図である。

【図１２】 この発明による実施の形態５における昼夜
判定処理動作を示すフロー図である。

【図１３】 画像処理装置の構成を示すブロック図であ
る。

【図１４】 従来技術における画像処理アルゴリズムを
示すフロー図である。

【符号の説明】

１ 画像入力部、２ 表示部、３ 手操作入力部、４
画像出力部、５ 画像処理部、Ｓ１０１ 画像入力処理
ステップ、Ｓ１１１ テクスチャ増加処理ステップ、Ｓ
１０２ テクスチャ背景差分処理ステップ、Ｓ１１２
テクスチャ増加処理制御ステップ、Ｓ１１３ 昼夜判定
処理ステップ、Ｓ１１４ 昼夜判定領域設定処理ステッ
プ、Ｓ１１５ カウンタ制御処理ステップ。

フロントページの続き Ｆターム(参考） 5C054 AA01 AA05 CA04 CG02 CH01 EA01 EA05 ED07 ED12 ED14 ED17 EE09 FC01 FC04 FC05 FC12 FC14 FC15 FC16 FD03 FF05 GA05 GB11 GB14 GB15 GB16 GD01 HA18 HA26 HA30 HA31 5L096 BA02 EA45 FA32 FA35 FA41 FA81 GA55 JA11

Claims (10)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 認識処理対象としての画像に対してテク
   スチャを増加させるテクスチャ増加処理を行うテクスチ
   ャ増加手段と、テクスチャに着目した背景差分処理を行
   うテクスチャ背景差分手段とを備えたことを特徴とする
   画像処理装置。
2. 【請求項２】 画像におけるテクスチャ増加の可能性が
   あるかどうかについて判別することにより前記テクスチ
   ャ増加手段の動作可否を制御するテクスチャ増加処理制
   御手段を備えたことを特徴とする請求項１に記載の画像
   処理装置。
3. 【請求項３】 前記画像処理装置に入力された画像から
   昼夜を判定し、装置が動作する際に用いる各種閾値を前
   記昼夜判定結果に適合する値に変更する昼夜判定手段を
   備えたことを特徴とする請求項１または請求項２に記載
   の画像処理装置。
4. 【請求項４】 昼夜判定に用いる画像領域を任意に設定
   可能とする昼夜判定領域設定手段を備えたことを特徴と
   する請求項１ないし請求項３のいずれかに記載の画像処
   理装置。
5. 【請求項５】 テクスチャ増加処理制御手段および昼夜
   判定手段が動作するタイミングを制御するタイミング制
   御手段を備えたことを特徴とする請求項１ないし請求項
   ４のいずれかに記載の画像処理装置。
6. 【請求項６】 認識処理対象としての画像に対してテク
   スチャを増加させるテクスチャ増加処理を行い、前記テ
   クスチャ増加処理後にテクスチャに着目した背景差分処
   理を行うことを特徴とする画像処理方法。
7. 【請求項７】 画像におけるテクスチャ増加の可能性が
   あるかどうかについて判別し、テクスチャ増加の可能性
   がある場合に前記テクスチャ増加処理を行うようにした
   ことを特徴とする請求項６に記載の画像処理方法。
8. 【請求項８】 入力された画像から昼夜を判定し、画像
   処理動作の際に用いる各種閾値を前記昼夜判定結果に適
   合する値に変更して画像処理を前記昼夜判定結果に対応
   して適切に行うようにしたことを特徴とする請求項６ま
   たは請求項７に記載の画像処理方法。
9. 【請求項９】 前記昼夜判定に用いる画像領域を任意に
   設定可能とするようにしたことを特徴とする請求項８に
   記載の画像処理方法。
10. 【請求項１０】 テクスチャ増加処理および昼夜判定処
    理を所定のタイミングで行わせるようにしたことを特徴
    とする請求項６ないし請求項９のいずれかに記載の画像
    処理方法。