JP2004343737A - 画像補正方法、プログラム及び装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】ある時点の画像の中に1又は複数の基準コーナーを設定し、その後の時点の画像において、前記設定されたコーナーC(前)の存在位置の周辺に探索エリアを設定する。その探索エリアの中に、エッジ強度がエッジ強度判定しきい値以上ある画素Cを1つ抽出する。抽出されたコーナーCの画素と、コーナーC(前)に対応する画素との位置のずれに基づいて移動ベクトルを算出し、前記算出された移動ベクトルだけ画像全体をずらすことによって画像を補正する。
【選択図】 図12
Description
監視カメラでとらえられた画像データの中には、道路周辺の建物、道路の白線、交通標識、ガードレールなど構造物又は表示物が含まれている。走行する車両を精度よく検出するためには、これらの構造物又は表示物は画面の中で不動である必要がある。
しかし、テンプレートマッチングを行うと、処理時間がかかるという問題がある。
そこで、本発明は、各画像の中に含まれる不動構造物又は不動表示物の特徴点に注目することにより、簡単な処理で、迅速に監視カメラの画像を補正することのできる画像補正方法を提供することを目的とする。
前記(b)の基準特徴点の設定は、オペレータが手動で行ってもよく、オペレータが手動で行った後、その手動設定された点の周囲の特徴量最大の点を、画像処理のアルゴリズムを用いて自動的に探索して設定してもよい。また、画面全体に対して画像処理のアルゴリズムを用いて初めから完全に自動的に探索して設定してもよい(請求項2)。
前記(d)において、特徴量が最も大きな特徴点を1つ抽出するだけでは、前回抽出された特徴点のまわりに偶然、特徴量が最も大きな点が出現したとき(例えば走行している車両が画面内に入ってきたとき)に、これを排除できない。そこで、特徴量が最も大きな画素及びその周辺の画素と、前回抽出された特徴点に対応する画素及びその周辺の画素との画像一致度を算出する。算出された画像一致度が画像一致度判定しきい値よりも高い画素の中から、特徴量が最も大きな画素を特徴点として抽出するとよい(請求項3)。この方法によれば、特徴点の画素だけでなくその周辺の画素にも注目して画像一致度を判定するので、偶然、特徴量が最も大きな点が単発的に侵入した場合これを排除できる。
前記画素の輝度は、日照条件の急激な変化に追従しないように、同一画素において過去に検出された輝度の履歴を考慮して求められることが好ましい(請求項6)。
監視カメラで撮影した画像において、奇数番目のラインと偶数番目のラインとが別のフィールドで撮影されているときは、設定された探索エリア内の奇数番目のライン又は偶数番目のラインのいずれか一方を用いて、画像補正処理を行うことが好ましい(請求項9)。いわゆるNTSC方式においては奇数番目のライン又は偶数番目のラインの撮像時点が違うので、奇数番目のラインと偶数番目のラインを混合すると、正確な画像補正処理ができなくなることがあるからである。
前記(f)において、前記算出された移動ベクトルが複数ある場合は、それらの移動ベクトルの移動量の平均を求めて、この移動量の平均値に相当する距離だけ画像をずらせばよい(請求項14)。
また、本発明の画像補正プログラムは、請求項1記載の画像補正方法を実行するためのプログラムである(請求項17)。本発明の画像補正装置は、請求項1記載の画像補正方法を実行するための装置である(請求項18)。
図1は、本発明の画像補正方法を実行する画像処理システムのハードウェア構成図である。
当システムは、道路を見晴らす位置に設置され、固定画角で道路を撮影する機能を持つCCD監視カメラ2を備えている。CCD監視カメラ2は、その姿勢を可変するための回転台(雲台ともいう)に搭載されている。前記回転台は、モータによって水平2軸、及び垂直軸のまわりに回転可能となっていて、所定の角度になったところで固定することができる。
画像処理装置1は、入力された画像信号を記憶するための画像メモリ4、本システム全体の演算制御を行う中央処理装置(CPU)7、CPU7の演算を補助するための主メモリ5、各種設定値や演算プログラムを記憶する不揮発性メモリ6(EEPROM)、端末機器との入出力制御を行うI/O制御器8、I/O制御器8に接続された入力デバイス9、及びI/O制御器8に接続された映像モニター装置10を備えている。
映像モニター装置10は、画像処理装置1に供給された映像信号に基づく映像を画面上に映し出す。
CPU7は、本発明の画像補正方法を実行するものであり、その機能の全部又は一部は、CD−ROMや前記不揮発性メモリ6など所定の媒体に記録されたプログラムを、画像処理装置1のCPU7が実行することにより実現される。
初期設定処理において、オペレータが入力デバイス9を用いて設定値入力を行い、CPU7は入力された各種の設定値を不揮発性メモリ6に記憶する。
CPU7は、画像メモリ4に記憶された画像データと、各種の設定値に基づいて、コーナー追跡処理、異常コーナー除去処理、画像補正処理を行う。コーナー追跡処理には画像一致度判定処理が含まれ、異常コーナー除去処理には移動ベクトルの標準偏差算出処理が含まれる(本実施形態では、この標準偏差を請求項12記載のばらつきの判定量として用いる)。
図3は、処理の全体の流れを示すフローチャートである。この全体処理は、画像信号の1フレームが入力されるごとに行う。画像信号の各フレームの入力周期は、本実施では1/30秒である。もちろん、1/30秒に限定されるものではなく、1/10秒や1/5秒などであってもよい。
次に、「有効コーナー数」という変数を0とおく(ステップS3)。
取り出したコーナーに対して、コーナー追跡処理(ステップS5)を行う。このコーナー追跡処理は、後にフローチャート(図6,図7)を用いて詳しく説明する。
コーナーの追跡に成功したかどうか判定し(ステップS6)、コーナーの追跡に成功した場合(つまりそのコーナーが有効と判定された場合)、「有効コーナー数」を1プラスする(ステップS7)。
異常コーナーの除去が終われば、画像補正処理を行う(ステップS11)。この画像補正処理は、後にフローチャート(図10)を用いて詳しく説明する。
図4、図5は、初期設定処理を説明するためのフローチャートである。まず、オペレータは、入力デバイス9を用いて、監視カメラの位置・角度、探索エリアの大きさ、エッジ強度判定しきい値、コントラスト判定しきい値、画像一致度判定しきい値、移動ベクトル標準偏差判定しきい値などの各種定数を設定する(ステップT1)。以下、設定例をあげる。
輝度の階調数:256階調
探索エリアの大きさ:11画素×11画素(注1)
エッジ強度判定しきい値:150階調
コントラスト判定しきい値:32階調
画像一致度判定しきい値:0.9(注2)
移動ベクトル標準偏差判定しきい値:2画素
注1:想定される揺れの最大値に依存する。ほとんど揺れない場所では、例えば5画素×5画素に設定する。縦揺れが少ない場所では11画素×5画素などとする。
注2:画像一致度として相関係数を用いる場合。
図11に、基準画像の例を示す。同図において、21は道路、22は道路中心部の白線、23は道路標示を示す。オペレータは、この基準画像の中から、車両計測エリアAと、コーナー設定エリアBとをそれぞれ設定する(ステップT3,T4)。コーナー設定エリアBは、車両計測エリアAよりも一回り大きくなっている。
CPU7は、こうして指定された位置及びその周辺に探索エリアを設定して(その探索エリアの大きさはステップT1で設定済みである)、探索エリア内でエッジ強度を算出する(ステップT7)。
Sobx=[I(m+1,n-1)+2I(m+1,n)+I(m+1,n+1)]
−[I(m-1,n-1)+2I(m-1,n)+I(m-1,n+1)]
Soby=[I(m-1,n+1)+2I(m,n+1)+I(m+1,n+1)]
−[I(m-1,n-1)+2I(m,n-1)+I(m+1,n-1)]
Sob=√(Sobx2+Soby2)
また、エッジ強度として固有値λ1,λ2の小さい方を使ってもよい(Jianco Shi and Carlo Tomasi, "Good Features to Track" IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR94), June 1994参照)。
このようにして、N個の基準コーナーが設定されれば、初期設定処理は終わる。
このコーナー追跡処理は、前周期のコーナーと同じコーナーを、今周期の画像の中から探し出すための処理である。
まず、「前周期コーナー情報」を参照し、その中から1つのコーナーを選定し、その周辺に探索エリアを設定する(ステップU1)。図12は、「前周期コーナー情報」の中から選定されたコーナーC(前)と、その周辺に設定された探索エリアを示す図である。
ここで、周辺画素の輝度には、過去の周期における周辺画素の輝度の実績を考慮した指数平滑値を用いてもよい。指数平滑値の求め方は、前回周期の指数平滑値と、今回周期で求められた周辺画素の輝度との重み付け平均とする。前回周期の指数平滑値をZ(i,t-1)、今回周期で求められた周辺画素の輝度I(i,t)と書くと、今回周期の指数平滑値Z(i,t)は、重みβを使って、
Z(i,t)=βZ(i,t-1)+(1−β)I(i,t)
で表される。ただし、0<β<1、Z(i,t)は初期設定時における輝度I(i,0)である。重みβは、1にすると輝度は起動時の初期値のままになり、0にすると常に前回処理時の値そのものになる。βは0.99程度に設定し、輝度があまり更新されないようにする。ただし、強風で雲の流れが速い日などは日照変化が激しいので、βは小さめ(例えば0.9)にし、変化に追従しやすくする。
S=Σsi(総和はi=1からMまでとる)
を求める。
r=Σ[(I(i)−Im)(I′(i) −I′m)]/(M−1)HH′
総和はi=1からMまでとる。ここで、ImはI(i)の平均値、Im′はI′(i)の平均値、HはI(i)の標準偏差、H′はI′(i)の標準偏差である。この相関係数rが大きいほど画像一致度は大きくなる。
画像一致度がステップT1で求めた画像一致度判定しきい値よりも大きければ、その画素を記憶し、記憶された1又は複数の画素の中から、エッジ強度の最も大きな画素を取り出し(ステップU9)、当該画素を今周期の有効コーナーとする(ステップU10)。そして、このコーナーの位置、エッジ強度、周辺画素の輝度I(i)のデータを、変数「今周期コーナー情報」に登録する(ステップU11)。
図7に移り、今周期のコーナー情報の中に最低1個のコーナーがあるかどうかを調べる(ステップU12)。今周期のコーナー情報の中にL個(Lは1以上N以下の整数)のコーナーがあったとすれば、前周期のコーナーの位置と今周期のコーナーの位置とを比較し、その差である移動ベクトルVj(j=1〜L)を算出する(ステップU13)。
今周期のコーナー情報の中にコーナーがない場合、又はステップU2でコントラストがコントラスト判定しきい値未満であった場合は、コーナーを無効にし(ステップU15)、初期設定で求めた基準コーナー情報を「前周期コーナー情報」にコピーする(ステップU16)。これは、コーナー追跡ができなかったことを意味し、初期設定処理で求めた基準コーナーを有効コーナーとみなして、以下の処理を進めるためである。
図15は、過去に追跡されたコーナー位置を、処理周期ごとにプロットしたグラフである。コーナー位置は、便宜上一次元座標で表している。黒丸は追跡されたコーナーを示し、×印は追跡できなかったコーナーを示している。一点鎖線は追跡されたコーナーに基づいて作成された指数平滑線を表している。
指数平滑線の求め方は、前回周期の指数平滑値と、今回周期で求められたコーナー位置の重み付け平均とする。前回周期の指数平滑値をx(t-1)、今回周期で求められたコーナー位置をy(t)と書くと、今回周期の指数平滑値x(t)は、重みαを使って、
x(t)=(1−α)x(t-1)+αy(t)
で表される。ただし、0<α<1、x(0)=基準コーナーの位置、である。
図15を参照しながら、本実施形態を具体的に説明する。処理周期t+1で、「×」で示したように、コーナーを見失ったとする。この場合、指数平滑線上の位置x(t)を基準にして、同図に"I"で示したように探索エリアを設定する。処理周期t+2では、この探索エリアの中でコーナーを探索する。処理周期t+2においてコーナーを見つけられなかったとする。指数平滑線は横軸に並行に延長される。処理周期t+3では、探索エリアの中に黒丸のコーナーが見つかったことを示している。
次に、有効コーナーの中から、方向、大きさのかけ離れた異常コーナーを除去する処理を説明する。
図8、図9は、異常コーナー除去処理を説明するためのフローチャートである。まず、有効コーナーを全部取り出し、それぞれの有効コーナーの移動ベクトルVjの横成分Vjxを求める(ステップV1)。"x"は画面の水平走査方向を示し、"j"はコーナーを表す添え字である。Vjxの平均と標準偏差を算出し、標準偏差がステップT1で設定した「移動ベクトル標準偏差判定しきい値」以上かどうかを判定する(ステップV2)。移動ベクトル標準偏差判定しきい値未満であれば、移動ベクトルVjの縦成分Vjyを求める(ステップV3)。"y"は画面の垂直走査方向を示す。Vjyの平均と標準偏差を算出し、標準偏差が「移動ベクトル標準偏差判定しきい値」以上かどうかを判定する(ステップV4)。ステップV2,V4でいずれも「移動ベクトル標準偏差判定しきい値」未満であれば、異常なコーナーはなかったとして、異常コーナー除去処理を終える。
そして他の有効コーナーについてもステップV5〜ステップV10の処理を行い、移動ベクトル標準偏差を大きくしているコーナーが見つかれば、当該コーナーを無効候補にする(ステップV10)。
次に、画像補正処理を説明する。異常コーナーが除去され、有効コーナーが確定すると、画像補正処理に入る。図10は、画像補正処理を説明するためのフローチャートである。全有効コーナーについて、移動ベクトルVjの横成分Vjxの平均値ΔVxを算出し(ステップW1)、移動ベクトルVjの縦成分Vjyの平均値ΔVyを算出する(ステップW2)。そして、監視カメラの画面上で全体をΔVx,ΔVyだけ移動させる(ステップW3)。これで画像補正処理が終了する。
2 CCD監視カメラ
3 A/D変換器
4 画像メモリ
5 主メモリ
6 不揮発性メモリ(EEPROM)、
7 中央処理装置(CPU)
8 I/O制御器
9 入力デバイス
10 映像モニター装置
Claims (18)
- 固定した監視カメラで対象範囲を時間的に複数回撮影した各画像の中に含まれる不動構造物又は不動表示物の特徴点が、画面内の同一位置になるように画像を補正する方法であって、
(a)監視カメラで撮影した画像を入力し、(b)ある時点の画像の中に基準となる1または複数の特徴点(基準特徴点という)を設定し、(c)その後の時点の画像において、前回抽出された特徴点(1回目の設定では基準特徴点とする)の存在位置周辺に探索エリアを設定し、(d)その探索エリアの中に、特徴量が特徴量判定しきい値以上あり、かつ、特徴量が最も大きな特徴点を1つ抽出し、(e)抽出された特徴点の画素と、基準特徴点に対応する画素との位置のずれに基づいて移動ベクトルを算出し、(f)前記算出された移動ベクトルの大きさだけ画像全体を移動ベクトルと逆方向にずらすことによって、画像を補正することを特徴とする画像補正方法。 - 前記(b)の基準特徴点の設定は、次の(b1)から(b3)のいずれかの方法により行うものである請求項1記載の画像補正方法。
(b1)オペレータが手動で設定する。
(b2)オペレータが手動で行った後、その手動設定された点の周囲の特徴量最大の点を、画像処理のアルゴリズムを用いて自動的に探索して設定する。
(b3)画面全体に対して特徴量最大の点を、画像処理のアルゴリズムを用いて自動的に探索して設定する。 - 前記(d)の手順において、特徴量が特徴量判定しきい値以上ある画素及びその周辺の画素と、前回抽出された特徴点に対応する画素及びその周辺の画素との画像一致度を算出し、算出された画像一致度が画像一致度判定しきい値よりも高い画素の中から、特徴量が最も大きな画素を特徴点として抽出することを特徴とする請求項1記載の画像補正方法。
- 前記画像一致度は、対比する2つの画面において、特徴点に対応する画素から見て同じ位置にある「周辺の画素」どうしの輝度の差をとり、全ての周辺の画素について、前記輝度の差のばらつきに相当する量を算出することにより得られるものである請求項3記載の画像補正方法。
- 前記画像一致度は、対比する2つの画面において、特徴点の画素から見て同じ位置にある「周辺の画素」どうしの輝度の相関係数を算出することにより得られるものである請求項3記載の画像補正方法。
- 前記画素の輝度は、同一画素において過去に検出された輝度の履歴を考慮して求められることを特徴とする請求項4又は請求項5記載の画像補正方法。
- 前記周辺の画素は、特徴点の画素と1画素以上隔たっていることを特徴とする請求項3記載の画像補正方法。
- 前記(d) の手順において、設定された探索エリア内のコントラストがコントラスト判定しきい値未満の場合は、特徴点の画素を抽出しないで、処理を終えることを特徴とする請求項1記載の画像補正方法。
- 監視カメラで撮影した画像において、奇数番目のラインと偶数番目のラインとが別のフィールドで撮影されているときは、設定された探索エリア内の奇数番目のライン又は偶数番目のラインのいずれか一方を用いて、画像補正処理を行うことを特徴とする請求項1記載の画像補正方法。
- 前記(d) の手順において、特徴量が特徴量判定しきい値以上の点がない場合、基準特徴点の存在位置周辺に探索エリアを設定しなおして、前記(d) 以下の手順を続けることを特徴とする請求項1記載の画像補正方法。
- 前記(d) の手順において、特徴量が特徴量判定しきい値以上の点がない場合、前回以前に時系列に抽出された特徴点に基づき算出される当該時系列データを平均化若しくは平滑化した点の存在位置周辺に探索エリアを設定しなおして、前記(d) 以下の手順を続けることを特徴とする請求項1記載の画像補正方法。
- 前記(f) の手順において、算出された移動ベクトルが複数ある場合、移動ベクトルのばらつきを算出し、この算出されたばらつきが移動ベクトルばらつき判定しきい値以上である場合に、移動ベクトルのばらつきを大きくしている特徴点の画素を除去して画像補正処理を行うことを特徴とする請求項1記載の画像補正方法。
- ある画素を除いた他の移動ベクトルについてばらつきを算出したときに、算出されたばらつきが移動ベクトルばらつき判定しきい値未満となった時に、当該画素を、「前記移動ベクトルのばらつきを大きくしている特徴点の画素」であると判定する請求項12記載の画像補正方法。
- 前記(f) の手順において、前記算出された移動ベクトルが複数ある場合に、それらの移動ベクトルの移動量の平均を求めて、この移動量の平均値に相当する距離だけ画像をずらすことを特徴とする請求項1記載の画像補正方法。
- 前記特徴点は、画像の中に含まれる不動構造物又は不動表示物の角(コーナー)である請求項1記載の画像補正方法。
- 前記特徴量は、コーナーのエッジ強度である請求項15記載の画像補正方法。
- 請求項1記載の画像補正方法を実行するための画像補正プログラム。
- 固定した監視カメラで対象範囲を時間的に複数回撮影した各画像の中に含まれる不動構造物又は不動表示物の特徴点が、画面内の同一位置になるように画像を補正する装置であって、
(a)監視カメラで撮影した画像を入力する手段、(b)ある時点の画像の中に基準となる1または複数の特徴点(基準特徴点という)を設定する手段、(c)その後の時点の画像において、前回抽出された特徴点(1回目の設定では基準特徴点とする)の存在位置周辺に探索エリアを設定する手段、(d)その探索エリアの中に、特徴量が特徴量判定しきい値以上あり、かつ、特徴量が最も大きな特徴点を1つ抽出する手段、(e)抽出された特徴点の画素と、基準特徴点に対応する画素との位置のずれに基づいて移動ベクトルを算出する手段、並びに(f)前記算出された移動ベクトルの大きさだけ画像全体を移動ベクトルと逆方向にずらすことによって、画像を補正する手段を備えることを特徴とする画像補正装置。
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