JP2003255430A - 映像診断装置、車載型映像監視装置の映像診断システム - Google Patents

Abstract

(57)【要約】 【課題】 この発明は、異常状態の映像か否かを診断す
ることができる。 【解決手段】 この発明は、映像を用いた車両用監視シ
ステムにおいて、監視対象領域とその隣接領域のそれぞ
れにおける輝度分布、およびそれら分布間同士の関係と
を用いて異常状態かどうかを判定するようにしたもので
ある。

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、車両の前方ある
いは後方等の監視用の車載カメラの映像を診断する映像
診断装置、車両用監視装置における映像診断システムに
関する。

【０００２】

【従来の技術】自動車運転時の安全性を向上させる目的
で、運転時に計測可能な画像入力センサの計測結果を評
価して、警告を発したり運転制御を行って事故を回避す
るための装置が数多く提案されている。

【０００３】たとえば、自車前方に設置されたカメラを
用いるものとして、走行路前面の単一カメラからの画像
解析によって自車線を抽出し走行路逸脱警報を発するた
めのものや、走行路前面の複数台のカメラ画像の解析に
よりステレオの原理を用いて、走行路前面の障害物を検
知したり、自車の前走車との距離を計測して追突警報を
行うものなどがある。

【０００４】また、自車後方に設置されたカメラを用い
るものとして、自車の後方から接近して自軍を追い越す
動きのある他車を検知し、接触事故予防のための警報を
発する装置などがある。

【０００５】このような監視、警報装置において、入力
画像が本来の監視処理に対して適正か、どうかを判定す
るものとして、逆光やスメアー（ｓｍｅａｒ）のような
輝度レベルの問題に注目し、画面内の輝度レベルの代表
値をある閾値にしたがって評価し、是非を判定するもの
がある。たとえば、特開２００１−４３３７７号公報で
は、画面内の水平方向の輝度分布を異常時の分布と比較
することで前述の判定をおこなっている。また、特開２
００１−４３３５２号公報においては、画像の水平方向
のエッジ（ｅｄｇｅ）が少なく、かつ平均輝度が高いと
きにフェールと判定するものである。

【０００６】前述したこれら従来技術からなる装置の大
部分は、ある特定の特徴量を検出するために良好な入力
映像が得られる場合を仮定しており、場合によっては検
出条件を満たさない（以後異常映像と称する）ことも考
えられる。この例として、入力画像の輝度が異常に高く
飽和状態になったり逆に非常に不足している場合、およ
び悪天候による雨滴、雪等、またはその他なんらかの汚
れ、ゴミ等が撮像面に付着したり故意に正常映像が遮ら
れてしまった場合などがある。

【０００７】以上の場合、ユーザーが異常に気付かずに
装置を使用し続けたことで、本来の映像特徴量の計測が
できないために所望の監視結果が得られない恐れがあ
る。その場合、車両運転中のユーザが誤った判断をし
て、事故につながるおそれがある。これに対して、異常
映像に対する手段を講じている車載監視装置の従来例と
して、前述の特開２００１−４３３７７号公報や特開２
００１−４３３５２号公報、または特願平０７−１２１
６７８号（車両用車外監視装置）などがある。

【０００８】前者は逆光やスメアー（ｓｍｅａｒ）のよ
うな輝度レベルの影響によっておこる異常映像を検知す
るためのものであるが、輝度分布やエッジ量の判定を水
平方向のみで行っており、車両の進行方向が暗に画面垂
直方向に仮定されており、不十分と考えられる。また、
一般に車載監視装置において起こり得る異常状態として
は、このような輝度レベルの問題以外に、撮像系レンズ
面等に付着物が存在するために起こるものも多く、その
ための対策が考慮されていない。

【０００９】一方、後者の例では撮像装置の画像取込タ
イミングをワイパーの動きと連動させたものであるた
め、雨雪による影響によって生じる異常映像をワイパー
で除去してから使用しているために、ワイパーを動作さ
せている場合には、付着物の問題にも対処できる。しか
し一般に晴天時や少雨の場合にワイパーを使用するユー
ザは極めて少ないため、後者の方法を用いても異常映像
に気付かずに監視装置を動作させ続けユーザの判断をあ
やまらせる可能性が残り、問題である。

【００１０】

【発明が解決しようとする課題】この発明は、監視用の
映像が規格に満たない異常状態の映像か否かを診断する
ことができることを目的としている。

【００１１】

【課題を解決するための手段】この発明の映像診断装置
は、所定の視野の映像を撮影する撮影手段と、この撮影
手段により撮影された映像における特定領域の輝度分布
とこの特定領域の近接領域の輝度分布とにより、異常状
態の映像か否かを診断する診断手段とを有する。

【００１２】この発明の車両用監視装置における映像診
断システムは、車両に設けられ、所定の視野の映像を撮
影する撮影手段と、この撮影手段により撮影された映像
から得られる特徴を監視する監視手段とからなる車載型
映像監視装置に用いられる映像を診断するものにおい
て、上記撮影手段により撮影された映像における特定領
域の輝度分布とこの特定領域の近接領域の輝度分布とに
より、異常状態の映像か否かを診断する診断手段を有す
る。

【００１３】

【発明の実施の形態】以下、図面を参照してこの発明の
実施形態の車載型映像監視装置の映像診断システムを説
明する。すなわち、オプティカルフロー（ｏｐｔｉｃａ
ｌ−ｆｌｏｗ）検出を基本原理とする車載型映像監視装
置によって監視を実施する場合に、入力映像診断を行う
システムの実施例を示す。車載型映像監視装置は、画像
の中の動き情報を検出し、この動き情報に基づいて、車
両がどこにいるとか、追越を掛けてきたとか、横から出
てきた等を監視するものである。この装置における基と
なる入力映像の診断を行うものである。

【００１４】図１は、後側方監視用途で用いられる車載
型映像監視装置の映像診断システムの概略構成を示すブ
ロック図である。

【００１５】この車載型映像監視装置の映像診断システ
ムは、車両に搭載される車載型映像監視装置の映像を診
断するシステムであり、映像入力手段１、映像監視手段
２、映像診断領域決定手段３、判定モード設定手段４、
高輝度異常映像判定手段５、異物付着異常映像判定手段
６、警報手段７、非映像センサ８により構成されてい
る。

【００１６】上記映像入力手段１、映像監視手段２、警
報手段７により、車両の後方の映像に基づいて後側方か
らの追い越し車両の存在についての警告信号を発する運
転支援システム（車載型映像監視装置）となっている。

【００１７】映像入力手段１は、車両後部から後側方視
野（自車線の両隣りの車線に相当する）をカバーするよ
うに自車の後方を撮像する撮像手段としてのＣＣＤカメ
ラ（車載カメラ）により構成され、撮像画像はディジタ
ル化された映像として映像監視手段２、映像診断領域決
定手段３、高輝度異常映像判定手段５、異物付着異常映
像判定手段６に出力される。この映像入力手段１の撮像
面（カメラレンズ）、またはそのカバー面などに雨滴、
雪、氷、泥などの異物が付着したり、逆光、昼間のトン
ネルの出入りによる照度の急変などによって入力映像が
劣化し、監視が不可能になる場合がある。

【００１８】映像監視手段２は、後述する手法により、
映像入力手段１からの入力映像としてのディジタル化さ
れた映像信号を用いて追い越し等の後側方監視処理を行
うものである。映像診断領域決定手段３は、映像入力手
段１からの入力映像としてのディジタル化された映像信
号を用いて、図２に示すように、映像監視手段２が処理
対象とする画面内の追越車両監視領域Ａｄと、この追越
車両監視領域Ａｄに隣接する周辺領域Ａｓとをたとえば
白線の判断に基づいて映像診断領域として決定するもの
である。

【００１９】たとえば、映像入力手段１からの複数フレ
ームのビットマップデータを用いて、車両等の搬送方向
（舵角の方向）と略同じ方向に連続する所定の幅を持っ
たデータを抽出することにより判断できる。

【００２０】判定モード設定手段４は、高輝度異常映像
判定手段５、異物付着異常映像判定手段６が、１つのフ
レーム単位で処理を行うのか、複数のフレーム単位で処
理を行うのかを設定するものである。

【００２１】高輝度異常映像判定手段５は、入力映像が
高輝度による異常映像であるか否かを判定するものであ
る。

【００２２】異物付着異常映像判定手段６は、入力映像
が異物付着による異常映像であるか否かを判定するもの
である。

【００２３】警報手段７は、映像監視手段２による映像
の監視結果が映像、音声にて報知するものである。非映
像センサ８は、本システムで使用するシステム時計、速
度センサ、舵角センサ、ワーパースイッチの各センサと
なっている。

【００２４】第１の実施形態は、輝度に関する異常映像
の診断を行うものである。

【００２５】第１の実施形態は、映像を用いた車両用監
視システムにおいて、入力映像が監視に不適な異常状態
映像であることをオンライン検出する映像診断方式であ
り、異常状態映像として強反射、強入射光による輝度飽
和映像を想定するが、正常映像と異常映像に対する監視
対象領域とその周囲領域との輝度分布、およびそれぞれ
の領域での輝度分布同士の関係を用いて正常と異常とを
判定するものである。

【００２６】第２の実施形態は、輝度に関する異常映像
の診断での複数フレーム情報を利用するものである。 第２の実施形態は、映像を用いた車両用監視システムに
おいて、入力映像が監視に不適な異常状態映像であるこ
とをオンライン検出する映像診断方式であり、異常状態
映像として強反射、強入射光による輝度飽和映像を想定
するが、正常映像と異常映像に対する監視対象領域とそ
の周囲領域との輝度分布、およびそれぞれの領域での輝
度分布同士の関係を用いて正常と異常とを判定すること
を特徴とする車両用監視装置において、映像中から時系
列的に得られる前述の正常、異常判定情報を複数フレー
ム画像全体または一部から抽出して、その時間的分布を
評価することによって監視不可能な異常状態映像を判定
するものである。

【００２７】第３の実施形態は、異物付着に関する異常
映像の診断を行うものである。

【００２８】第３の実施形態は、映像を用いた車両用監
視システムにおいて、入力映像が監視に不適な異常状態
映像であることをオンライン検出する映像診断方式であ
り、異常状態映像として撮像系レンズ面等に付着物が存
在するために、本来の監視対象映像が遮られてしまった
場合の映像を想定し、付着物が存在する映像中では、画
面内のテクスチャ量が正常時より少なく、かつテクスチ
ャの移動量が少ないのに対し、正常映像中では、テクス
チャ量は多く、またその中での背景物体や移動物体上の
テクスチャは移動するという特性に従って、画面内監視
対象、領域でのテクスチャ総量に対する移動するテクス
チャ量の比を評価して異常状態を検知するものである。

【００２９】第４の実施形態は、異物付着に関する異常
映像の診断での複数フレーム情報の利用を行うものであ
る。

【００３０】第４の実施形態は、映像を用いた車両用監
視システムにおいて、入力映像が監視に不適な異常状態
映像であることをオンライン検出する映像診断方式であ
り、異常状態映像として撮像系レンズ面等に付着物が存
在するために、本来の監視対象映像が遮られてしまった
場合の映像を想定し、付着物が存在する映像中では、画
面内のテクスチャ量が正常時より少なく、かつテクスチ
ャの移動量が少ないのに対し、正常映像中では、テクス
チャ量は多く、またその中での背景物体や移動物体上の
テクスチャは移動するという特性に従って、画面内監視
対象領域でのテクスチャ総量に対する移動するテクスチ
ャ量の比を評価して瞬間での異常状態を検知し、その時
間的な分布から異常状態であるかどうかを判定するもの
である。第５の実施形態は、異物付着に関する異常映像
の診断における昼夜対応を行うものである。映像を用い
た車両用監視システムにおいて、入力映像が監視に不適
な異常状態映像であることをオンライン検出する映像診
断方式であり、異常状態映像として撮像系レンズ面等に
付着物が存在するために、本来の監視対象映像が遮られ
てしまった場合の映像を想定し、付着物のテクスチャは
移動量が少ないのに対し、背景物体やシーン内の移動物
体のテクスチャは移動するという特性に従って、画面内
テクスチャ領域の総量に対する移動するテクスチャ領域
の量（面積）比を閾値処理して異常状態を検知する車両
用監視装置における映像診断方式において、画面内の輝
度代表値から昼夜を区別（または輝度が夜間に準ずるレ
ベルかどうかを区別）し、異常映像と判定するための上
記閾値を変えるものである。

【００３１】第６の実施形態は、映像の診断結果の通知
を行うものである。

【００３２】第６の実施形態は、監視領域全体、または
監視領域を複数部分に分割した小領域毎について、複数
の異常状態判定を行い、その結果を原因ごとの判定結果
をユーザに通知するものである。

【００３３】上記車両用監視システム中の映像監視手段
２は、例えば参考文献（特開２０００−１１１３３号公
報、移動物体検出装置及びその方法）に示すような手法
を用いた手段、または装置でよいが、後側方からの追い
越し車両の存在についての警告信号を発することができ
るものとする。そのために前記映像入力手段１から入力
され、ディジタル化された映像のうちある１フレームの
中の指定領域についてある一定強度以上のテクスチャが
存在する画素について、別時点のフレームにおいて対応
付けをとり、それら同一と考えられる点のそれぞれのフ
レーム間での移動ベクトル（Ｏｐｔｉｃａｌ ｆｌｏ
ｗ）を評価する手法を用いているものと仮定する。

【００３４】この監視手法の場合、例えば前述の映像入
力手段１の撮像面、またはそのカバー面などに雨滴、
雪、氷、泥などの異物が付着したり、逆光、昼間のトン
ネルの出入りによる照度の急変などによって入力映像が
劣化し、監視が不可能になる場合がある。雨滴、氷逆光
などの結果、主に画像は輝度が飽和ぎみになったり、コ
ントラスト不足となり、検出対象物に対する充分なテク
スチャが存在しない画像である場合が多い。また、泥の
付着の場合は主に対象物が隠蔽されて正確な追跡が行な
えない。雪、氷の場台には、その付着量によって、コン
トラスト不足と隠蔽のどちらか、または両方の原因によ
って、やはり追跡による監視が不可能になる場合が多
い。一般には、上述の監視を失敗させるような要因は複
合して発生し、またその程度が本来の監視処理にどのよ
うな影響を及ぼした場合に監視不可能になるのかを詳細
に調査することは困難な作業となる。

【００３５】したがって、第１の実施形態から第６の実
施形態に示す各処理方法を用いることで、入力画像に生
じた異常状態が、上述の主なる異常映像のうちのどちら
か、または両方に該当するかどうかを、各々の異常映像
ごとのチェック手法を並列に適用して判定することで、
実際の映像監視手段２の処理を行なわないか、または映
像監視手段２の処理と並行して、その処理成否を予測し
入力画像が異常か正常かを通報することが可能となる。

【００３６】本システムの処理を大きく分けると、入力
が監視映像として適切なものかどうかを判断するため
に、入力映像が高輝度異常映像であるかどうかを判定す
るための高輝度異常映像判定ステップと、入力映像が異
物付着による異常映像であるかどうかを判定するための
付着異常映像判定ステップと、それら両者からの判定結
果を合成して、監視領域ごとに通報するための警報ステ
ップとからなる。この時の全体処理の流れを図３のフロ
ーチャートに示す。

【００３７】まず、車両後部から後側方視野（自車線の
両隣りの車線に相当する）をカバーするように設置され
た映像入力手段１において入力され（ＳＴ１）、ディジ
タル化された映像信号が映像監視手段２において、本来
の目的である後側方監視処理に用いられる（ＳＴ２）。
この処理の結果はある時点における追い越し車両存在の
有無と、もし存在した場合には、その位置と自車両まで
の距離であり、これら情報を警報手段７において、追い
越し車両が自車両の左右どちらかに存在し、距離（また
は接近の度合）がどの程度かを出力する。

【００３８】後側方監視処理と並行して、前述の高輝度
異常映像判定ステップにおいては、映像診断領域決定手
段３によって、映像監視手段２自身が処理対象とする画
面内の追越車両監視領域Ａｄと、この追越車両監視領域
Ａｄに隣接する周辺領域Ａｓとを映像診断領域として設
定する。

【００３９】これにより、高輝度異常映像判定手段５に
おいて、第１の実施形態に示すように、監視対象領域と
その周囲領域との輝度分布、およびそれぞれの領域での
輝度分布同士の関係を用いて正常と異常とを判定する
（ＳＴ３）。この際ユーザは、あらかじめ判定モード設
定手段４を用いて、高輝度異常映像判定手段５での処理
を第１の実施形態で示すような単一フレームごとに算出
するのか、第１の実施形態に示すように、異常であるか
正常であるかを判定するための情報を複数フレーム画像
全体または一部から抽出して、その時間的分布を評価す
ることで、総合的に異常映像を判定するのか否かのモー
ドを設定しておくことができる。

【００４０】また、同じく前述の付着異常映像判定ステ
ップにおいては、第３の実施形態に示すように、付着物
が存在する映像中では、画面内のテクスチャ量が正常時
より少なく、かつテクスチャの移動量が少ないのに対
し、正常映像中では、テクスチャ量は多く、またその中
での背景物体や移動物体上のテクスチャは移動するとい
う特性に従って、画面内監視対象領域でのテクスチャ総
量に対する移動するテクスチャ量の比を評価して、入力
映像が、異物付着による異常映像か否かの判定を異物付
着異常映像判定手段６において行う（ＳＴ４）。高輝度
異常映像判定ステップでの場合と同様に、本ステップに
おいてもユーザが、あらかじめ判定モード設定手段４を
用いて、異物付着異常映像判定手段６での処理を第３の
実施形態で示すような単一フレームごとに算出するの
か、第４の実施形態に示すように、異常であるか正常で
あるかを判定するための情報を複数フレーム画像全体ま
たは一部から抽出して、その時間的分布を評価すること
で、総合的に異常映像を判定するのか否かのモードを設
定しておくことができる。

【００４１】最後に、上記２ステップによって、各判定
処理領域（追越車両監視領域Ａｄ）ごとに算出された高
輝度異常映像か否か、および異物付着異常映像か否かに
ついての判定結果は、高輝度異常映像判定手段５、およ
び異物付着異常映像判定手段６から、警報手段７に送ら
れ、この警報手段７によってまとめられた後、音声と映
像に変換され、ユーザに提示される（ＳＴ５）。この点
は第６の実施形態に示す。

【００４２】次に、上記高輝度異常映像判定ステップの
処理について説明する。

【００４３】本ステップで検出対象とする異常映像は、
真後ろや横から入射する強い光（逆光やスメアー）によ
るものであり、図４に示すようなものである。この場
合、映像の上部に逆光による白く飛んでしまって見えな
くなった部分（高輝度部分）がある異常映像である。

【００４４】まず、フレームごとに、映像監視手段２が
処理対象とする、追越車両監視領域（図２）Ａｄの輝度
頻度分布Ｈｄと、周辺領域Ａｓの輝度頻度分布Ｈｓを求
め、輝度頻度分布の特徴と輝度頻度分布間の関係とか
ら、高輝度異常映像か否かの判定を各フレームにおいて
行う。

【００４５】具体的には図２の追越車両監視領域Ａｄと
周辺領域Ａｓについて、輝度頻度分布Ｈｄ、Ｈｓをそれ
ぞれ求め、追越車両監視領域Ａｄ内の輝度頻度分布Ｈｄ
について、閾値Ｌより大なる輝度を持つ画素数と追越車
両監視領域Ａｄ内の全画素数との比Ｒｄを算出し、閾値
Ｒｔに対し、 Ｒｄ＞Ｒｔ （１） なる場合に該当フレームの該当追越車両監視領域Ａｄ内
において高輝度異常映像の候補とする。

【００４６】ここで単に追越車両監視領域Ａｄ内部のみ
が高輝度なものとしては、白色の車の進入、車道への積
雪等の例があり誤判定の恐れがある。そこで監視対象領
域のみが高輝度なのではなく、その周辺部もある程度高
輝度であるようなもののみを高輝度異常映像とすること
で判定精度を向上する。このために、あらかじめ複数の
正常映像と高輝度異常映像とで上記Ｒｔに相当する量
と、周辺領域Ａｓ内の輝度頻度分布Ｈｓについて閾値Ｌ
より大なる輝度を持つ画素数とＡｓ領域内全画素数との
比Ｒｓとを算出してそれらの関係を関数近似しておく。
そして判定段階において、入力映像についてのＲｓに相
当する量を上記関数Ｇ（ｘ）にあてはめることで判定を
行う。すなわち、以下式を満たす場合に、高輝度異常映
像と判定する。

【００４７】 Ｒｓ＞Ｇ（Ｒｔ） （２） ここに、関数Ｇ（ｘ）としては例えば１次関数を用いて
以下のようなもので良い。

【００４８】 Ｇ（ｘ）＝Ｐ＊ｘ＋Ｑ （３） ここにＰ、Ｑは上記で求められていた一次関数のパラメ
ータであり、以下を最小二乗の意味で満たすものとして
良い。

【００４９】 Ｒｓ＝Ｐ＊Ｒｄ＋Ｑ （４） また上記式（４）であてはめ関数としては、Ｒｄに関し
ての一次式を用いていたが、処理速度が許すならば、よ
り次数をあげて二次式以上の関数を用いてもよい。ここ
までの処理は第１の実施形態に該当する。

【００５０】上記関数Ｇ（ｘ）としては、高輝度の異常
映像における追越車両監視領域Ａｄに対する輝度分布
（図５）と周辺領域Ａｓに対する輝度分布（図６）を用
いて、追越車両監視領域Ａｄ内の閾値Ｌより大なる輝度
を持つ画素数Ｐｄと追越車両監視領域Ａｄ内の全画素数
Ｑｄとの比Ｒｄを算出し、周辺領域Ａｓ内の閾値Ｌより
大なる輝度を持つ画素数Ｐｓと周辺領域Ａｓ内の全画素
数Ｑｓとの比Ｒｓを算出し、この値をプロットすること
により得られた図７に示すようなグラフにより、上記あ
てはめ関数による式が生成される。

【００５１】さらに前述のように高輝度による異常映像
を安定して抽出する目的のために、判定モード設定手段
４を用いて、複数フレームでの情報を総合して、異常か
否かを判定する場合の処理としては、各フレームごとに
式１、および式３の条件を判定し、条件が満たされた場
合に、輝度異常フレーム候補のフレーム数カウントＣを
大きくする。そして一定繰り返しフレーム数Ｆごとに以
下をチェックし、条件を満たした場合に異常映像と判定
する。

【００５２】 Ｃ／Ｆ＞Ｓ （５） ただし、ここでＳを異常フレーム数割合の閾値とする。
以上処理は第２の実施形態に該当する。

【００５３】上記第１の実施形態による高輝度異常映像
判定ステップの処理を、図８に示すフローチャートを参
照しつつ説明する。

【００５４】すなわち、高輝度異常映像判定手段５は、
映像入力手段１から供給される現フレーム画像を取得す
る（ＳＴ１１）。

【００５５】高輝度異常映像判定手段５は、この現フレ
ーム画像に対して、映像診断領域決定手段３によって設
定された領域情報に基づいて追越車両監視領域Ａｄと周
辺領域Ａｓを設定する（ＳＴ１２）。

【００５６】これにより、高輝度異常映像判定手段５
は、追越車両監視領域Ａｄ内で輝度が閾値Ｌより大なる
画素数Ｐｄと追越車両監視領域Ａｄ全体の画素数Ｑｄと
の比Ｒｄを算出する（ＳＴ１３）。 また、高輝度異常映像判定手段５は、周辺領域Ａｓ内で
輝度が閾値Ｌより大なる画素数Ｐｓと周辺領域Ａｓ全体
の画素数Ｑｄとの比Ｒｓを算出する（ＳＴ１４）。

【００５７】この結果、高輝度異常映像判定手段５は、
比Ｒｄが閾値Ｒｔよりも大きく、かつ比ＲｓがＧ（Ｒ
ｔ）よりも大きいか否かを判断する（ＳＴ１５）。

【００５８】この判断の結果、比Ｒｄが閾値Ｒｔよりも
大きく、かつ比ＲｓがＧ（Ｒｔ）よりも大きい場合に、
高輝度異常映像判定手段５は、追越車両監視領域Ａｄ内
での高輝度映像異常を判断し、高輝度映像異常情報を警
報手段７に出力し（ＳＴ１６）、ステップ１１に戻る。 また、ステップ１５において、比Ｒｄが閾値Ｒｔよりも
小さく、あるいは比ＲｓがＧ（Ｒｔ）よりも小さい場合
に、高輝度異常映像判定手段５は、追越車両監視領域Ａ
ｄ内での高輝度映像異常が発生していない（正常）と判
断し、ステップ１１に戻る。

【００５９】なお、上記白線検知による領域情報の決定
を高輝度異常映像判定手段５が行うようにしても良い。

【００６０】次に、上記第２の実施形態による高輝度異
常映像判定ステップの処理を、図９に示すフローチャー
トを参照しつつ説明する。

【００６１】この場合、高輝度異常映像判定手段５に、
高輝度フレーム候補のカウントが為される高輝度フレー
ム候補カウンタＣと、サンプリングするフレーム数がカ
ウントされるフレームカウンタＦとが設けられる。

【００６２】すなわち、高輝度異常映像判定手段５は、
高輝度フレーム候補カウンタＣ＝０、フレームカウンタ
Ｆ＝０を設定する（ＳＴ２０）。ついで、高輝度異常映
像判定手段５は、映像入力手段１から供給される現フレ
ーム画像を取得する（ＳＴ２１）。

【００６３】高輝度異常映像判定手段５は、この現フレ
ーム画像に対して、映像診断領域決定手段３による白線
検知によって設定された領域情報に基づいて追越車両監
視領域Ａｄと周辺領域Ａｓを設定する（ＳＴ２２）。

【００６４】これにより、高輝度異常映像判定手段５
は、追越車両監視領域Ａｄ内で輝度が閾値Ｌより大なる
画素数Ｐｄと追越車両監視領域Ａｄ全体の画素数Ｑｄと
の比Ｒｄを算出する（ＳＴ２３）。 また、高輝度異常映像判定手段５は、周辺領域Ａｓ内で
輝度が閾値Ｌより大なる画素数Ｐｓと周辺領域Ａｓ全体
の画素数Ｑｄとの比Ｒｓを算出する（ＳＴ２４）。

【００６５】この結果、高輝度異常映像判定手段５は、
比Ｒｄが閾値Ｒｔよりも大きく、かつ比ＲｓがＧ（Ｒ
ｔ）よりも大きいか否かを判断する（ＳＴ２５）。

【００６６】この判断の結果、比Ｒｄが閾値Ｒｔよりも
大きく、かつ比ＲｓがＧ（Ｒｔ）よりも大きい場合に、
高輝度異常映像判定手段５は、高輝度フレーム候補カウ
ンタＣをカウントアップ（Ｃ＝Ｃ＋１）する（ＳＴ２
６）。さらに、高輝度異常映像判定手段５は、フレーム
カウンタＦがサンプリングするフレーム数（Ｆｔ）に達
したか否かを判断する（ＳＴ２７）。

【００６７】そして、高輝度異常映像判定手段５は、フ
レームカウンタＦがサンプリングするフレーム数に達し
たと判断した際、高輝度フレーム候補数をサンプリング
するフレーム数により除算した値が、所定値Ｓよりも大
きい場合に（ＳＴ２８）、追越車両監視領域Ａｄ内での
高輝度映像異常を判断し、高輝度映像異常情報を警報手
段７に出力し（ＳＴ２９）、高輝度フレーム候補カウン
タＣを０に設定し、フレームカウンタＦを０に設定し
（ＳＴ３０）、ステップ２１に戻る。

【００６８】また、ステップ２５において、比Ｒｄが閾
値Ｒｔよりも小さく、あるいは比ＲｓがＧ（Ｒｔ）より
も小さい場合、またはステップ２７において、フレーム
カウンタＦがサンプリングするフレーム数（Ｆｔ）に達
していないと判断された場合、高輝度異常映像判定手段
５は、フレームカウンタＦをカウントアップ（Ｆ＝Ｆ＋
１）し（ＳＴ３１）、ステップ２１に戻る。

【００６９】また、ステップ２８において、高輝度異常
映像判定手段５は、高輝度フレーム候補数をサンプリン
グするフレーム数により除算した値が、所定値（異常フ
レーム数割合の閾値）Ｓよりも小さい場合に、ステップ
２１に戻る。

【００７０】また、上記第１の実施形態と上記第２の実
施形態とが、判定モード設定手段４により設定されてい
る判定モードに基づいて、１つのフレーム単位の処理を
行うのか、複数フレームによる処理を行うようにしても
良い。

【００７１】この場合、図１０に示すように、図９に示
すフローチャートに、ステップ２５のＹＥＳ、ＮＯのそ
れぞれの後段に複数フレーム判定モードかを判断するス
テップ３３、３４を追加する。ステップ３３によりＮＯ
を判断した際、ステップ２１に戻り、ステップ３３によ
りＹＥＳを判断した際、ステップ３１に進む。

【００７２】また、ステップ３４によりＹＥＳを判断し
た際、ステップ２６に進み、ステップ３４によりＮＯを
判断した際、追越車両監視領域Ａｄ内での高輝度映像異
常を判断し、高輝度映像異常情報を警報手段７に出力し
（ＳＴ３５）、ステップ２１に戻る。

【００７３】次に、上記付着異常映像判定ステップの処
理について説明する。

【００７４】本ステップで検出対象とする異常映像は、
画面を覆う形の雪、泥等の付着によるものであり、図１
１に示すようなものである。通常、視界が良好の状態で
車両が移動している場合、映像入力手段１からの映像を
解析してｏｐｔｉｃａｌ ｆｌｏｗ（＝移動ベクトル）
を求めたとすると、前記追越車両監視領域Ａｄにおいて
は、絶対値が完全に０となるｏｐｔｉｃａｌ ｆｌｏｗ
は極めて少ない。一方、図１１の雪、泥などの付着によ
る不検出状態では、同じ検知領域内において、このよう
な速度０の移動ベクトル数Ｖ０の割合は多くなる。した
がって、毎フレームでの前記追越車両監視領域Ａｄ内の
テクスチャのある画素集合Ｇに対して、移動ベクトルを
計測し、速度０なる移動ベクトル数Ｖ０と画素集合Ｇの
うちの全移動ベクトル数Ｖａとの比が下式のように、閾
値Ｍより小さい場合、現在のフレームＦを”付着による
不検出候補フレーム”Ｆｓとする。

【００７５】 Ｆ＝Ｆｓ．ｉｆＶ０／Ｖａ＜Ｍ （６） ただし上記において、移動ベクトルの算出には、一般に
相関法と呼ばれる方法を用いる。すなわち、まず、ある
フレームｔ内での注目画素ｐ（ｘ，ｙ，ｔ）について、
その近傍領域ｒと、他フレームｔ’において、前述ｐ
（ｘ，ｙ，ｔ）の周囲ｗ以内のある画素ｐ’（ｘ’，
ｙ’，ｔ’）の近傍領域ｒ’（ただし、ｒとｒ’とは同
一形状）とを仮定し、ｒとｒ’内部の対応する画素同士
の輝度積または輝度差の絶対値を求め、ｒ領域内につい
ての総和Ｓを求める。この処理を前記ｗ以内の全画素に
ついて行い、ｓがある閾値ｓｔ以下で、かつ最小となる
ような画素ｐ’＝ｐ”を求め、ベクトルｐｐ”を移動ベ
クトルとする。 一般に注目画素は画面内で強いテクスチャを持つもの
を、例えばエッジ画像の閾値処理などを用いて選んで用
いる（閾値による２値化）が、付着物が画面内監視領域
の大半を覆って監視に支障をきたすような場合には、通
常、画面内に強いテクスチャを持つ画素が少ないため、
ここでは、ある程度エッジ抽出閾値を小さくして画素の
選択を行う。ところが、夜間では、付着物が無い状態に
おいても、強いテクスチャを持つ画素が少なく、上述の
ｐ”の探索が失敗する場合があるが、この場合には、注
目画素からの移動ベクトル量は０として扱う。したがっ
て夜間では、式（６）中のＶ０は昼間に比べて小さくな
る。

【００７６】このような理由から、式（６）中での閾値
Ｍは、昼夜では異なるものを使うべきであるが、本方式
では第５の実施形態に述べるように、画面全体、または
一部領域について、輝度代表値を算出し、昼夜（また
は、これに相当する状態か否か）を区別し、昼と判定さ
れた場合の上述の閾値Ｍ＝Ｍｄより、夜間と判定された
場合の閾値Ｍ＝Ｍｎを低く設定する。ここでは上記輝度
代表値として例えば、全画面領域の画像を一定サイズ縮
小した画像の輝度総和をＬＭとして、輝度総和ＬＭが輝
度総和の閾値ＬＴ以上の場合閾値Ｍ＝Ｍｄとし、それ以
外のとき閾値Ｍ＝Ｍｎを選択する。

【００７７】また、上記処理では付着物によって、一般
にテクスチャ強度が低下することを前提に、そもそも強
いテクスチャ領域を含む映像については、付着物検出が
おこなわれにくいように閾値Ｍを大きく設定して処理を
行う。ここでは、強いテクスチャ領域の確認のために、
エッジ画像のうち、輝度の閾値Ｅｔ以上の輝度値を有す
る画素の数Ｅｎが、閾値Ｅｎｔより大の場合にＭ＝Ｍ
ｄ’を用いる。このＭｄ’は、Ｍｄに対して１より大き
な数が乗算されたものとなっている。

【００７８】ところが一方、たとえば渋滞の多い市街地
走行を行う場合のように、自車両の速度が低速かつテク
スチャの複雑な走行シーンが多くある場合、図１中の非
映像センサ８として車速センサを用いて自車速度を求
め、その速度が小さく閾値ＳＰｔ以下の時には、前述の
閾値Ｍを非常に大きな値（＝Ｍｄ”）とすることを行っ
てもよい。このＭｄ”は、Ｍｄ’に対して１より大きな
数が乗算されたものとなっている。

【００７９】さらに高輝度異常映像検出と同様に、判定
モード設定手段４を用いて、複数フレームでの情報を総
合して、異常か否かを判定する場合の処理としては、こ
のようなフレームごとの不検出候補Ｆｓの判定をある一
定時間（一定フレーム数）Ｎｃを単位として行い、Ｎｃ
フレーム中のＦｓなるフレームの数ＮｓとＮｃとの比が
閾値Ｓｔを超える場合、すなわち、 Ｎｓ／Ｎｃ＞Ｓｔ． （７） この場合に付着状態と判定する。なお、この部分の処理
は、第４の実施形態に示すものに相当する。

【００８０】上記第３の実施形態による異物付着異常映
像判定ステップの処理を、図１２に示すフローチャート
を参照しつつ説明する。

【００８１】すなわち、異物付着異常映像判定手段６
は、映像入力手段１から供給される現フレーム画像を取
得する（ＳＴ４１）。

【００８２】異物付着異常映像判定手段６は、この現フ
レーム画像に対して、映像診断領域決定手段３によって
設定された領域情報に基づいて追越車両監視領域Ａｄを
設定する（ＳＴ４２）。

【００８３】これにより、異物付着異常映像判定手段６
は、追越車両監視領域Ａｄ内で、エッジ画像を作成し、
かつ一定閾値で２値化した画素集合Ｇとする（ＳＴ４
３）。

【００８４】異物付着異常映像判定手段６は、追越車両
監視領域Ａｄ内の画像を一定サイズ縮小した画像の輝度
総和ＬＭを算出する（ＳＴ４４）。

【００８５】異物付着異常映像判定手段６は、輝度総和
ＬＭが昼夜の閾値ＬＴより大きいか否かにより（ＬＭ＞
ＬＴ？）、昼か夜かを判断する（ＳＴ４５）。

【００８６】異物付着異常映像判定手段６は、「ＬＭ＞
ＬＴ」の場合、昼と判断し、閾値Ｍを閾値Ｍｄに設定す
る（ＳＴ４６）。また、異物付着異常映像判定手段６
は、「ＬＭ＜ＬＴ」の場合、夜と判断し、閾値Ｍを閾値
Ｍｎ（閾値Ｍｎは閾値Ｍｄよりも小さいものとなってい
る）に設定する（ＳＴ４７）。

【００８７】異物付着異常映像判定手段６は、強いテク
スチャ領域の確認のために、エッジ画像つまり画素集合
Ｇ内での輝度の閾値Ｅｔ以上の輝度値を有する画素の数
Ｅｎが、閾値Ｅｎｔより大（Ｅｎ＞Ｅｎｔ）か否かを判
断する（ＳＴ４８）。異物付着異常映像判定手段６は、
画素の数Ｅｎが、閾値Ｅｎｔより大を判断した際に、閾
値Ｍを閾値Ｍｄ’に設定する（ＳＴ４９）。異物付着異
常映像判定手段６は、画素の数Ｅｎが、閾値Ｅｎｔより
小を判断した際に、閾値Ｍｄの設定のままステップ５０
へ進む。

【００８８】さらに、異物付着異常映像判定手段６は、
非映像センサ８として車速センサを用いて自車速度を求
め、その速度が小さく閾値ＳＰｔ以下の時には（ＳＴ５
０）、前述の閾値Ｍを非常に大きな値（＝Ｍｄ”）とす
る（ＳＴ５１）。

【００８９】異物付着異常映像判定手段６は、上記画素
集合Ｇ内でオプティカルフローを算出し、画素集合Ｇ内
の速度０なるベクトル数Ｖ０と画素集合Ｇ内の全移動ベ
クトル数Ｖａとを算出する（ＳＴ５２）。 異物付着異常映像判定手段６は、画素集合Ｇ内の速度０
なるベクトル数Ｖ０を画素集合Ｇ内の全移動ベクトル数
Ｖａにより除算した値が、閾値Ｍより小さいか否かによ
り（Ｖ０／Ｖａ＜Ｍ）、異物付着による映像異常が生じ
ているか否かを判断する（ＳＴ５３）。

【００９０】この結果、異物付着異常映像判定手段６
は、異物付着による映像異常が生じていると判断した際
に、追越車両監視領域Ａｄでの異物付着映像異常情報を
出力する（ＳＴ５４）。

【００９１】また、異物付着異常映像判定手段６は、異
物付着による映像異常が生じていないと判断した際に、
ステップ４１に戻る。

【００９２】なお、上記白線検知による領域情報の決定
を異物付着異常映像判定手段６が行うようにしても良
い。

【００９３】上記第４、第５の実施形態による異物付着
異常映像判定ステップの処理を、図１３に示すフローチ
ャートを参照しつつ説明する。

【００９４】この場合、異物付着異常映像判定手段６
に、付着フレーム候補のカウントが為される異物付着フ
レーム候補カウンタＮｓと、サンプリングするフレーム
数がカウントされるフレームカウンタＦとが設けられ
る。

【００９５】すなわち、異物付着異常映像判定手段６
は、異物付着フレーム候補カウンタＮｓを０に（Ｎｓ＝
０）設定し、フレームカウンタＦを０に（Ｆ＝０）設定
する（ＳＴ６０）。ついで、異物付着異常映像判定手段
６は、映像入力手段１から供給される現フレーム画像を
取得する（ＳＴ６１）。

【００９６】異物付着異常映像判定手段６は、この現フ
レーム画像に対して、映像診断領域決定手段３によって
設定された領域情報に基づいて追越車両監視領域Ａｄを
設定する（ＳＴ６２）。

【００９７】これにより、異物付着異常映像判定手段６
は、追越車両監視領域Ａｄ内で、エッジ画像を作成し、
かつ一定閾値で２値化した画素集合Ｇとする（ＳＴ６
３）。

【００９８】異物付着異常映像判定手段６は、追越車両
監視領域Ａｄ内の画像を一定サイズ縮小した画像の輝度
総和ＬＭを算出する（ＳＴ６４）。

【００９９】異物付着異常映像判定手段６は、輝度総和
ＬＭが昼夜の閾値ＬＴより大きいか否かにより（ＬＭ＞
ＬＴ？）、昼か夜かを判断する（ＳＴ６５）。

【０１００】異物付着異常映像判定手段６は、「ＬＭ＞
ＬＴ」の場合、昼と判断し、閾値Ｍを閾値Ｍｄに設定す
る（ＳＴ６６）。また、異物付着異常映像判定手段６
は、「ＬＭ＜ＬＴ」の場合、夜と判断し、閾値Ｍを閾値
Ｍｎ（閾値Ｍｎは閾値Ｍｄよりも小さいものとなってい
る）に設定する（ＳＴ６７）。

【０１０１】異物付着異常映像判定手段６は、強いテク
スチャ領域の確認のために、エッジ画像つまり画素集合
Ｇ内での輝度の閾値Ｅｔ以上の輝度値を有する画素の数
Ｅｎが、閾値Ｅｎｔより大（Ｅｎ＞Ｅｎｔ）か否かを判
断する（ＳＴ６８）。異物付着異常映像判定手段６は、
画素の数Ｅｎが、閾値Ｅｎｔより大を判断した際に、閾
値Ｍを閾値Ｍｄ’に設定する（ＳＴ６９）。異物付着異
常映像判定手段６は、画素の数Ｅｎが、閾値Ｅｎｔより
小を判断した際に、閾値Ｍｄの設定のままステップ７０
へ進む。

【０１０２】さらに、異物付着異常映像判定手段６は、
非映像センサ８として車速センサを用いて自車速度を求
め、その速度が小さく閾値ＳＰｔ以下の時には（ＳＴ７
０）、前述の閾値Ｍを非常に大きな値（＝Ｍｄ”）とす
る（ＳＴ７１）。

【０１０３】異物付着異常映像判定手段６は、上記画素
集合Ｇ内でオプティカルフローを算出し、画素集合Ｇ内
の速度０なるベクトル数Ｖ０と画素集合Ｇ内の全移動ベ
クトル数Ｖａとを算出する（ＳＴ７２）。 異物付着異常映像判定手段６は、画素集合Ｇ内の速度０
なるベクトル数Ｖ０を画素集合Ｇ内の全移動ベクトル数
Ｖａにより除算した値が、閾値Ｍより小さいか否かによ
り（Ｖ０／Ｖａ＜Ｍ）、異物付着による映像異常が生じ
ているか否かを判断する（ＳＴ７３）。

【０１０４】この判断の結果、異物付着による映像異常
が生じている場合、異物付着異常映像判定手段６は、異
物付着フレーム候補カウンタＮｓをカウントアップ（Ｎ
ｓ＝Ｎｓ＋１）する（ＳＴ７４）。さらに、異物付着異
常映像判定手段６は、フレームカウンタＦがサンプリン
グするフレーム数（Ｎｃ）に達したか否かを判断する
（ＳＴ７５）。

【０１０５】そして、異物付着異常映像判定手段６は、
フレームカウンタＦがサンプリングするフレーム数に達
したと判断した際、異物付着フレーム候補数（Ｎｓ）を
サンプリングするフレーム数（Ｎｃ）により除算した値
が、所定値Ｓｔよりも大きい場合に（ＳＴ７６）、追越
車両監視領域Ａｄ内での異物付着映像異常を判断し、異
物付着映像異常情報を警報手段７に出力し（ＳＴ７
７）、異物付着フレーム候補カウンタＮｓを０に設定
し、フレームカウンタＦを０に設定し（ＳＴ７８）、ス
テップ６１に戻る。

【０１０６】また、ステップ７３において、異物付着に
よる映像異常が生じていないと判断された場合、または
ステップ７５において、フレームカウンタＦがサンプリ
ングするフレーム数（Ｎｃ）に達していないと判断され
た場合、異物付着異常映像判定手段６は、フレームカウ
ンタＦをカウントアップ（Ｆ＝Ｆ＋１）し（ＳＴ７
９）、ステップ６１に戻る。

【０１０７】また、ステップ７６において、異物付着異
常映像判定手段６は、異物付着フレーム候補数をサンプ
リングするフレーム数により除算した値が、所定値（異
常フレーム数割合の閾値）Ｓｔよりも小さい場合に、ス
テップ６１に戻る。

【０１０８】また、上記第３の実施形態と上記第４の実
施形態とが、判定モード設定手段４により設定されてい
る判定モードに基づいて、１つのフレーム単位の処理を
行うのか、複数フレームによる処理を行うようにしても
良い。

【０１０９】この場合、図１４に示すように、図１３に
示すフローチャートに、ステップ７３のＹＥＳ、ＮＯの
それぞれの後段に複数フレーム判定モードかを判断する
ステップ８１、８２を追加する。ステップ８１によりＮ
Ｏを判断した際、ステップ６１に戻り、ステップ８１に
よりＹＥＳを判断した際、ステップ７９に進む。

【０１１０】また、ステップ８２によりＹＥＳを判断し
た際、ステップ７４に進み、ステップ８２によりＮＯを
判断した際、追越車両監視領域Ａｄ内での異物付着映像
異常を判断し、異物付着映像異常情報を警報手段７に出
力し（ＳＴ８３）、ステップ６１に戻る。

【０１１１】次に、検出状態の通知について説明する。

【０１１２】本方式の実行結果は、第６の実施形態に示
すように、警報手段７によって、各フレームごとに、ま
たは異常映像の判定が行われるごとに、各判定処理領域
ごとに算出された高輝度異常映像か否か、および異物付
着異常映像か否かについての判定結果が、音声、または
音声と映像によってユーザに提示されるが、この時の提
示内容は例えば図１５に示すように、各種状態に応じて
ランプの非点灯と点灯、テキスト発話内容なっている。

【０１１３】たとえば、正常時、ランプは非点灯でテキ
スト発話内容がなしとなっている。

【０１１４】また、右レーンで高輝度異常の際に、ラン
プが点灯され、「右レーンで反射逆光」が発話される。
右レーンで付着状態の際に、ランプが点灯され、「右レ
ーンで異物付着」が発話される。右レーンで付着状態か
つ高輝度異常の際に、ランプが点灯され、「右レーンで
異物付着かつ反射逆光」が発話される。左右レーンでと
もに高輝度異常の際に、ランプが点灯され、「左右レー
ンで反射逆光」が発話される。左レーンで高輝度異常、
右レーンで付着状態の際に、ランプが点灯され、「左レ
ーンで反射逆光、右レーンで異物付着」が発話される。
左レーンで高輝度異常、右レーンで付着状態かつ高輝度
異常の際に、ランプが点灯され、「左レーンで反射逆
光、右レーンで異物付着かつ反射逆光」が発話される。
左レーンで付着状態の際に、ランプが点灯され、「左レ
ーンで異物付着」が発話される。左レーンで付着状態、
右レーンで高輝度異常の際に、ランプが点灯され、「左
レーンで異物付着、右レーンで反射逆光」が発話され
る。左右レーンがともに付着状態の際に、ランプが点灯
され、「左右レーンともに異物付着」が発話される。左
レーンで付着状態、右レーンで付着状態かつ高輝度異常
の際に、ランプが点灯され、「左レーンで異物付着、右
レーンで異物付着かつ反射逆光」が発話される。左レー
ンで付着状態かつ高輝度異常の際に、ランプが点灯さ
れ、「左レーンで異物付着かつ反射逆光」が発話され
る。左レーンで付着状態かつ高輝度異常、右レーンで高
輝度異常の際に、ランプが点灯され、「左レーンで異物
付着、かつ反射逆光、右レーンで反射逆光」が発話され
る。左レーンで付着状態かつ高輝度異常、右レーンで高
輝度異常の際に、ランプが点灯され、「左レーンで異物
付着、かつ反射逆光、右レーンで反射逆光」が発話され
る。左レーンで付着状態かつ高輝度異常、右レーンで付
着状態の際に、ランプが点灯され、「左レーンで異物付
着、かつ反射逆光、右レーンで異物付着」が発話され
る。左右レーンでともに付着、かつ逆光の際に、ランプ
が点灯され、「左右レーンともに異物付着、かつ高輝度
異常」が発話される。

【０１１５】上記したように、映像を用いた車両用監視
システムにおいて、高輝度入力映像による輝度飽和によ
る映像を診断、判定する目的において、第１の実施形態
のように単に輝度が異常に高いことや、水平方向の輝度
分布などを使うのではなく、監視対象領域とその隣接領
域のそれぞれにおける輝度分布、およびそれら分布間同
士の関係とを用いて異常状態かどうかを判定するため、
輝度の強い進入車両や路側の看板、積雪などを異常状態
と誤判定しにくくなり、安定した映像診断を行うことが
可能となる。

【０１１６】また、通過車両上への一瞬の反射などのよ
うに、ある一瞬のみ異常な映像には違いないが、状態が
すぐに正常に復帰する種類の異常は、そもそもの監視処
理にとってシビアではなく、むしろ異常と判定しない方
が望ましい場合がある。第２の実施形態のように、複数
フレームでの判定特徴を総合することにより、この種の
異常を問題ないものと判定させることが可能となる。

【０１１７】異常状態として異物の光学系への付着によ
るものも存在するが、監視装置の設置状況として、本発
明のように車両用監視装置を考えた場合には、第３の実
施形態を用いることで、このような異常映像を検出する
ことが可能となる。この場合、第２の実施形態と同様に
一瞬の判定では好ましくない場合もあるが、第４の実施
形態を用いることで、この種の異常状態にも対応でき
る。

【０１１８】さらに夜間のように画面内での全体的輝度
が低く、テクスチャ量が少ない場合において、移動、お
よび静止テクスチャ量比が小さくなることにより異物付
着時と判定されないために、第５の実施形態を用いるこ
とで、夜間において、過剰に異常状態映像と判定するこ
とを抑制できる。

【０１１９】以上から、車載型の画像監視装置における
異常とみなされる入力映像のうちの主なものである、高
輝度入力映像による輝度飽和、および異物の光学系への
付着という状態を安定に検出することが可能となる。

【０１２０】一方、入力が異常であることが検知された
として、それをユーザに通報する必要があるが、第６の
実施形態に示すように、映像内で、監視対象としている
一個ないしは、複数の領域それぞれについて、前述のよ
うに別々の原因による異常が発生しているか否かを判定
し、その結果を通報することによって、ユーザが容易に
異常回避の対策を考慮することが可能となる。たとえ
ば、追い越し車両の自動検知を行う車両監視システムが
あり、そのシステムに装備されている本診断方式の診断
結果として、ある領域（位置）において、高輝度による
異常発生が検知された場合、画面内のその位置での自動
監視はできないが、その位置から追い越しをかけてくる
車両があるかもしれないので、ドライバーがその方向く
場所）について注意を払うことをうながすことができ
る。

【０１２１】

【発明の効果】以上詳述したように、この発明によれ
ば、異常状態の映像か否かを診断することができる。

【図面の簡単な説明】

【図１】この発明の実施形態を説明するための車載型映
像監視装置の映像診断システムの概略構成を示す図。

【図２】映像の例と領域を説明するための図。

【図３】車載型映像監視装置の映像診断処理を説明する
ためのフローチャート。

【図４】高輝度異常映像の例を説明するための図。

【図５】高輝度の異常映像における追越車両監視領域Ａ
ｄに対する輝度分布を説明するための図。

【図６】周辺領域Ａｓに対する輝度分布を説明するため
の図。

【図７】あてはめ関数を説明するための図。

【図８】高輝度異常映像判定ステップの処理を説明する
ためのフローチャート。

【図９】高輝度異常映像判定ステップの処理を説明する
ためのフローチャート。

【図１０】高輝度異常映像判定ステップの処理を説明す
るためのフローチャート。

【図１１】付着異常映像の例を説明するための図。

【図１２】異物付着異常映像判定ステップの処理を説明
するためのフローチャート。

【図１３】異物付着異常映像判定ステップの処理を説明
するためのフローチャート。

【図１４】異物付着異常映像判定ステップの処理を説明
するためのフローチャート。

【図１５】警報手段による警報の内容を説明するための
図。

【符号の説明】

１…映像入力手段、２…映像監視手段、３…映像診断領
域決定手段、４…判定モード設定手段、５…高輝度異常
映像判定手段、６…異物付着異常映像判定手段、７…警
報手段、８…非映像センサ。

───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.⁷ 識別記号 ＦＩ テーマコート゛(参考） Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｈ０４Ｎ 7/18 Ｊ Ｆターム(参考） 2H002 DB27 2H102 AA71 BB41 5C022 AA04 AC01 AC18 AC42 AC69 5C054 AA01 EA01 EA05 ED17 FC04 FC12 FC15 FC16 FF06 HA30 5H180 AA01 CC04 CC24 LL04 LL06

Claims (16)

【特許請求の範囲】
1. 【請求項１】 所定の視野の映像を撮影する撮影手段
   と、 この撮影手段により撮影された映像における特定領域の
   輝度分布とこの特定領域の近接領域の輝度分布とによ
   り、異常状態の映像か否かを診断する診断手段と、 を具備したことを特徴とする映像診断装置。
2. 【請求項２】 上記診断手段により異常状態の映像が診
   断された際に、高輝度の映像異常を報知するものである
   ことを特徴とする請求項１に記載の映像診断装置。
3. 【請求項３】 上記診断手段が、上記撮影手段により撮
   影された映像における時系列的に得られる複数フレーム
   の少なくとも１つを用いて、異常状態の映像か否かを診
   断するものであることを特徴とする請求項１に記載の映
   像診断装置。
4. 【請求項４】 所定の視野の映像を撮影する撮影手段
   と、 この撮影手段により撮影された映像における特定領域の
   輝度分布とこの特定領域の近接領域の輝度分布とを抽出
   する抽出手段と、 上記抽出手段により抽出された特定領域の輝度分布とこ
   の特定領域の近接領域の輝度（分布）とにより、異常状
   態の映像か否かを診断する診断手段と、 を具備したことを特徴とする映像診断装置。
5. 【請求項５】 上記診断手段が、上記特定領域の所定輝
   度以上の画素数と特定領域の総画素数との比が所定の閾
   値以上で、上記近接領域の所定輝度以上の画素数と近接
   領域の総画素数との比が所定の閾値以上の際に、異常状
   態の映像と診断するものであることを特徴とする請求項
   ４に記載の映像診断装置。
6. 【請求項６】 車両に設けられ、所定の視野の映像を撮
   影する撮影手段と、この撮影手段により撮影された映像
   から得られる特徴を監視する監視手段とからなる車載型
   映像監視装置に用いられる映像を診断する車載型映像監
   視装置の映像診断システムにおいて、 上記撮影手段により撮影された映像における特定領域の
   輝度分布とこの特定領域の近接領域の輝度分布とによ
   り、異常状態の映像か否かを診断する診断手段を有す
   る、 ことを特徴とする車載型映像監視装置の映像診断システ
   ム。
7. 【請求項７】 上記所定の視野が、車両の後側方、ある
   いは車両の前方であることを特徴とする請求項６に記載
   の車載型映像監視装置の映像診断システム。
8. 【請求項８】 上記特定領域と上記近接領域とが、白線
   により区別されるものであることを特徴とする請求項６
   に記載の車載型映像監視装置の映像診断システム。
9. 【請求項９】 車両に設けられ、所定の視野の映像を撮
   影する撮影手段と、この撮影手段により撮影された映像
   から得られる特徴を監視する監視手段とからなる車載型
   映像監視装置に用いられる映像を診断する車載型映像監
   視装置の映像診断システムにおいて、 上記撮影手段による撮影された映像中から時系列的に得
   られる複数フレームにおける特定領域の輝度分布とこの
   特定領域の近接領域の輝度分布とにより、異常状態の映
   像か否かを診断する診断手段を有する、 ことを特徴とする車載型映像監視装置の映像診断システ
   ム。
10. 【請求項１０】 上記所定の視野が、車両の後側方、あ
    るいは車両の前方であることを特徴とする請求項９に記
    載の車載型映像監視装置の映像診断システム。
11. 【請求項１１】 上記特定領域と上記近接領域とが、白
    線により区別されるものであることを特徴とする請求項
    ９に記載の車載型映像監視装置の映像診断システム。
12. 【請求項１２】 所定の視野の映像を撮影する撮影手段
    と、 この撮影手段により撮影された映像における特定領域の
    テクスチャー総量に対する移動するテクスチャー量の比
    により、異常状態の映像か否かを診断する診断手段と、 を具備したことを特徴とする映像診断装置。
13. 【請求項１３】 上記診断手段により異常状態の映像が
    診断された際に、異物付着による映像異常を報知するも
    のであることを特徴とする請求項１２に記載の映像診断
    装置。
14. 【請求項１４】 上記診断手段が、上記撮影手段により
    撮影された映像における時系列的に得られる複数フレー
    ムの少なくとも１つを用いて、異常状態の映像か否かを
    診断するものであることを特徴とする請求項１２に記載
    の映像診断装置。
15. 【請求項１５】 車両に設けられ、所定の視野の映像を
    撮影する撮影手段と、この撮影手段により撮影された映
    像から得られる特徴を監視する監視手段とからなる車載
    型映像監視装置に用いられる映像を診断する車載型映像
    監視装置の映像診断システムにおいて、 上記撮影手段により撮影された映像における特定領域の
    テクスチャー総量に対する移動するテクスチャー量の比
    により、異常状態の映像か否かを診断する診断手段とを
    有する、 ことを特徴とする車載型映像監視装置の映像診断システ
    ム。
16. 【請求項１６】 車両に設けられ、所定の視野の映像を
    撮影する撮影手段と、この撮影手段により撮影された映
    像から得られる特徴を監視する監視手段とからなる車載
    型映像監視装置に用いられる映像を診断する車載型映像
    監視装置の映像診断システムにおいて、 上記撮影手段により撮影された映像における特定領域の
    テクスチャー総量に対する移動するテクスチャー量の比
    に対して、昼夜により異なる閾値にもとづいて、異常状
    態の映像か否かを診断する診断手段とを有する、 ことを特徴とする車載型映像監視装置の映像診断システ
    ム。