JP2004038794A

JP2004038794A - 画像処理装置、及び画像処理方法

Info

Publication number: JP2004038794A
Application number: JP2002197785A
Authority: JP
Inventors: Hiroshi Nakamura; 中村　弘
Original assignee: Toyota Motor Corp
Current assignee: Toyota Motor Corp
Priority date: 2002-07-05
Filing date: 2002-07-05
Publication date: 2004-02-05

Abstract

【課題】車両の画像データからのタイヤ領域の抽出精度を向上することである。
【解決手段】本発明に係るタイヤ認識装置１は、二値化処理部１３とタイヤ領域抽出部１７とを少なくとも備える。二値化処理部１３は、車両の画像データから、輝度が閾値より低い領域を暗部として検出する。タイヤ領域抽出部１７は、二値化処理部１３により検出された暗部の内、部分円形状を有する領域をタイヤ領域として抽出する。好ましくは、タイヤ領域抽出部１７は、二値化処理部１３により検出された暗部の内、半径が所定範囲内の部分円形状を有する領域をタイヤ領域として抽出する。
【選択図】　図１

Description

【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、画像処理装置、及び画像処理方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】
近年、画像処理技術の進歩に伴い、カメラによって撮像された画像から特定の領域を抽出する画像処理装置が提案されている。例えば、特開平７−３３４６７９号公報においては、以下に説明する領域抽出装置が開示されている。すなわち、かかる領域抽出装置は、三次元空間に設定された面に複数の画像を射影し、射影された画像の中から類似する領域を道路領域として抽出する。これにより、画像変化の影響や類似物の誤抽出を低減した領域抽出装置を実現するものである。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】
しかしながら、従来技術では以下に示す様な問題点があった。例えば、車両の画像からタイヤに該当する領域を抽出する際には、円形状の領域を探索する。ところが、車両画像の中には円形状を有する部分は複数存在する。このため、抽出対象の形状のみに基づいて領域を特定すると、タイヤ以外の領域を誤って抽出する可能性がある。
【０００４】
そこで、本発明は、車両の画像データからタイヤ領域を抽出する際の精度を向上した画像処理装置、及び画像処理方法を提供することを課題とする。
【０００５】
【課題を解決するための手段】
本発明は、上記課題を解決する為、以下の様な特徴を備えている。
本発明に係る画像処理装置は、車両の画像データから、輝度が閾値より低い領域を暗部として検出する暗部検出手段と、前記暗部検出手段により検出された暗部の内、上向きの部分円形状を有する領域をタイヤ領域として抽出する領域抽出手段とを備える。
【０００６】
本発明に係る画像処理方法は、画像処理装置が、車両の画像データから、輝度が閾値より低い領域を暗部として検出する暗部検出ステップと、前記暗部検出ステップにて検出された暗部の内、上向きの部分円形状を有する領域をタイヤ領域として抽出する領域抽出ステップとを含む。
【０００７】
これらの発明によれば、車両の画像データから、輝度（明度）が閾値より低い領域が暗部として特定され検出される。更に、検出された暗部の内、上向きの部分円形状を有する領域がタイヤ領域として抽出される。本発明は、タイヤ上方の隙間部分（ホイールハウス）が他の部分と比較して輝度が低いというタイヤ固有の特性に着目して為されたものである。すなわち、輝度が低く、かつ、上向きの部分円形状を有する領域をタイヤ領域として抽出することにより、形状のみに基づいてタイヤ領域を抽出する場合と比較して、タイヤ以外の領域を誤抽出する可能性が低い。その結果、タイヤ領域の抽出精度が向上する。
【０００８】
ここで、上向きの部分円とは、円の一部分（円弧）の内、円弧の少なくとも一部が中心点より上側に位置するものを指す。また、円には楕円を含む。
車両の画像データとは、車両の一部又は全部の画像データは元より、車両及び車両周辺に位置する物体（例えば、標識や障害物など）の画像データを含む。
【０００９】
本発明に係る画像処理装置において好ましくは、前記領域抽出手段は、前記暗部検出手段により検出された暗部の内、半径が所定範囲内の上向きの部分円形状を有する領域をタイヤ領域として抽出する。
【００１０】
本発明によれば、車両の画像データから、輝度が閾値より低い領域が暗部として特定され検出される。更に、検出された暗部の内、半径が所定範囲内の上向きの部分円形状を有する領域がタイヤ領域として抽出される。本発明は、タイヤの半径が他の部分と比較して大きいというタイヤ固有の特性に着目して為されたものである。すなわち、輝度が低く、かつ、半径が所定範囲内に収まる部分円形状を有する領域をタイヤ領域として抽出することにより、形状のみに基づいてタイヤ領域を抽出する場合と比較して、タイヤ以外の領域を誤抽出する可能性が低い。その結果、タイヤ領域の抽出精度が向上する。
【００１１】
なお、所定範囲とは、タイヤ以外の部分（例えば、ライトや標識など）とタイヤとを判別可能であれば値は任意であるが、例えば２０〜４０ｃｍ程度である。また、所定範囲は、２０ｃｍ以上の様に下限値のみ設定してもよい。
【００１２】
【発明の実施の形態】
以下、添付図面を参照して本発明の実施の形態を詳細に説明する。
図１は、本実施の形態におけるタイヤ認識装置１の機能的構成を示すブロック図である。図１に示す様に、タイヤ認識装置１（画像処理装置に対応）は、撮像部１１と、画像格納部１２と、二値化処理部１３（暗部検出手段に対応）と、エッジ強調処理部１４と、部分円形領域検出部１５と、サイズ判定部１６と、タイヤ領域抽出部１７（領域抽出手段に対応）とを備える。これら各部は、各種信号の入出力が可能な様に電気的に接続されている。
【００１３】
撮像部１１は、車両及びその周辺部分を撮像する周知のカメラである。撮像部１１は、二値化の精度を高める観点から明暗の差（コントラスト）が高いものが望ましい。また、部分円形領域の検出精度を高める観点から、解像度の高いものが望ましい。なお、撮像部１１は、複眼カメラ、単眼カメラの何れでもよい。
画像格納部１２は、撮像部１１により撮像された画像データを格納する。
【００１４】
二値化処理部１３は、画像格納部１２に格納された画像データに対して、所定の輝度を閾値とする二値化処理を実行する。
エッジ強調処理部１４は、二値化処理部１３により二値化された画像データに対して、後述のエッジ強調処理を実行する。
部分円形領域検出部１５は、エッジ強調処理部１４によりエッジ（物体や空間の境界線）が強調された画像データから部分円形状の領域を検出する。
【００１５】
サイズ判定部１６は、部分円形領域検出部１５により検出された部分円形領域の半径を算出する。また、サイズ判定部１６は、タイヤ半径の範囲データ１６ａを有し、当該算出結果と範囲データ１６ａとを比較する。
タイヤ領域抽出部１７は、部分円形領域検出部１５により検出された部分円形領域の半径が範囲データ１６ａの範囲内に収まる場合に、当該部分円形領域をタイヤ領域として抽出する。
【００１６】
次に、図２のフローチャートを参照して、本実施の形態におけるタイヤ認識装置１の動作を説明する。併せて、本発明に係る画像処理方法の各ステップについて説明する。
【００１７】
まずＳ１では、撮像部１１は、タイヤ領域の抽出対象となる車両及びその近傍を撮像し、画像データを画像格納部１２に格納する。画像格納部１２に格納された車両１０の画像データの一例を図３（ａ）に示す。
【００１８】
Ｓ２では、二値化処理部１３は、画像格納部１２に格納された画像データに対して、所定の輝度を閾値とする二値化処理を実行する。かかる閾値は、後述のエッジ強調処理及び部分円形領域検出処理に伴う処理負荷を軽減すると共に処理時間を短縮すべく、タイヤ上部の隙間部分（ホイールハウス）が暗部に含まれる範囲で小さい値であることが望ましい。好適には３２〜５０（２５６グレイスケール）、より好適には４０（２５６グレイスケール）程度である。
なお、二値化処理の基準となる画素値は輝度に限らず、例えば彩度などであってもよい。二値化処理が施された車両１０の画像データの一例を図３（ｂ）に示す。
【００１９】
Ｓ３ではエッジ強調処理部１４は、二値化処理部１３により二値化された画像データに対してエッジ強調処理を実行する。エッジ強調処理に関しては周知慣用の画像解析技術であるので、詳細な説明や図示（数式を含む）は省略し、好適な方法を簡略に説明する。すなわち、エッジ強調処理部１４は、例えばソーベルフィルタにより構成され、取得された画像中の任意の１画素を中心とした上下左右の９（＝３×３）の画素値（輝度）に、水平及び垂直方向の２つの係数行列をそれぞれ乗算する。続いて、エッジ強調処理部１４は、当該乗算結果に基づいて上記各画素値の変化量を算定し、画素値の変化量が大きい部分（特徴点）をエッジとして検出する。エッジ強調処理が施された車両１０の画像データの一例を図４（ａ）に示す。
【００２０】
Ｓ４では、部分円形領域検出部１５は、エッジ強調処理部１４によりエッジ強調された画像データから、パターンマッチング等の画像認識手法により部分円形領域を検出する。好適には、部分円形領域検出部１５は、タイヤホイールの形状として想定される上向きの部分円形状の領域を検出する。なお、部分円形状の領域は、タイヤの撮像結果として予想される形状を有する領域であればよく、例えば、楕円形の一部分（楕円弧）を含む領域でもよい。
【００２１】
Ｓ５では、サイズ判定部１６は、部分円形領域検出部１５により検出された部分円形領域の半径を算出し、算出結果と範囲データ１６ａとを比較する。当該比較処理の結果、検出された部分円形領域の半径が範囲データ１６ａの示す範囲内に収まると判断された場合には、Ｓ６の処理に移行する。なお、本実施の形態では、撮像部１１と車両との撮像距離は一定であることを想定しているため、範囲データ１６ａは一意的（例えば２０〜４０ｍｍ）に定まる。また、撮像距離が長い程、範囲データ１６ａが狭くなる様に、撮像距離に応じて範囲データ１６ａを可変的に設定するものとしても勿論よい。
【００２２】
Ｓ６では、タイヤ領域抽出部１７は、Ｓ４で検出された部分円形領域をタイヤ領域として抽出する。このとき抽出されたタイヤ領域の一例として、タイヤ領域Ｔ１，Ｔ２，Ｔ３を図４（ｂ）に示す。一方、Ｓ５における比較処理の結果、検出された部分円形領域の半径が範囲データ１６ａの示す範囲内に収まらないと判断された場合には、Ｓ６の処理を省略して一連のタイヤ領域抽出処理を終了する。
【００２３】
以上説明した様に、車両のタイヤ上部に位置する隙間部分（ホイールハウス）は、ホイールカバーやボディ部分の影となるため入射光量が少ない。このため、画像データにおける当該部分の輝度は他の部分の輝度と比較して低いことが予想される。したがって、タイヤ領域は、輝度が所定の閾値より低い領域の内側に存在する可能性が高い。そこで、本発明に係るタイヤ認識装置１は、まず、撮像された画像データの中から、輝度が閾値より低い領域を検出する。
【００２４】
次いで、タイヤの側面形状が円形状であることに鑑みて、タイヤ認識装置１は、上記検出された領域から部分円形状の領域を検出する。更に、タイヤの半径がライト等の半径と比較して大きいことを考慮して、タイヤ認識装置１は、検出された部分円形状の領域の内、半径が所定範囲に収まる領域をタイヤ領域と推定し抽出する。これにより、タイヤ以外の領域が誤ってタイヤ領域として抽出される可能性は低減する。
【００２５】
なお、本実施の形態では、タイヤ領域の抽出精度をより高くする観点から、タイヤ領域を特定する為の指標として輝度、形状、及び半径の三要素を参照するものとしたが、必ずしもこれら全ての要素を使用しなくてもよい。例えば、輝度と形状、形状と半径、輝度と半径など、任意の二要素を組み合わせてタイヤ領域を特定する態様を採ることも可能である。これらの場合には、タイヤ領域抽出処理に伴う負荷及び時間が節減される。
【００２６】
【発明の効果】
本発明によれば、車両の画像データからのタイヤ領域の抽出精度を向上することが可能となる。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明に係るタイヤ認識装置の機能的構成を示すブロック図である。
【図２】タイヤ領域抽出処理を説明する為のフローチャートである。
【図３】図３（ａ）は、撮像された画像データを示す模式図である。図３（ｂ）は、二値化された画像データを示す模式図である。
【図４】図４（ａ）は、エッジ強調された画像データを示す模式図である。図４（ｂ）は、抽出されたタイヤ領域を示す模式図である。
【符号の説明】
１…タイヤ認識装置、１３…二値化処理部、１５…部分円形領域検出部、１６…サイズ判定部、１７…タイヤ領域抽出部

Claims

車両の画像データから、輝度が閾値より低い領域を暗部として検出する暗部検出手段と、
前記暗部検出手段により検出された暗部の内、上向きの部分円形状を有する領域をタイヤ領域として抽出する領域抽出手段と
を備えることを特徴とする画像処理装置。
前記領域抽出手段は、前記暗部検出手段により検出された暗部の内、半径が所定範囲内の上向きの部分円形状を有する領域を、タイヤ領域として抽出することを特徴とする請求項１に記載の画像処理装置。
画像処理装置が、車両の画像データから、輝度が閾値より低い領域を暗部として検出する暗部検出ステップと、
前記暗部検出ステップにて検出された暗部の内、上向きの部分円形状を有する領域をタイヤ領域として抽出する領域抽出ステップと
を含むことを特徴とする画像処理方法。