JP2005346393A - Stereo image recognition device and its method - Google Patents

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Abstract

<P>PROBLEM TO BE SOLVED: To improve distance detection accuracy by using a stereo color image. <P>SOLUTION: R, G and B reference image signals from a reference camera 1 and R, G and B comparison image signals from a comparison camera 2 are given to an image matching degree computing part 15. The image matching degree computing part 15 finds a differential absolute value between a predetermined area of the reference image and that of the comparison image for each color image and combines the found differential absolute values together to find the matching degree. A distance information detection part 16 finds distance information from a parallax based on the found matching degree. As the matching degree is calculated by using the color image, distance detection accuracy can be improved. <P>COPYRIGHT: (C)2006,JPO&NCIPI

Description

本発明は、カラーのステレオカメラを用いたステレオ画像認識装置に関する。   The present invention relates to a stereo image recognition apparatus using a color stereo camera.

従来、複数のカメラを用い、ステレオ画像認識技術を利用して空間を3次元認識する装置が開発されている。そして、このステレオ画像認識技術を自動車等の車両に応用し、立体物までの距離を検出しつつ、前方の障害物や、道路の形状を認識する障害物検出装置も研究されている。   2. Description of the Related Art Conventionally, an apparatus that uses a plurality of cameras and recognizes a space three-dimensionally using a stereo image recognition technology has been developed. And this stereo image recognition technique is applied to vehicles, such as a car, and the obstacle detection apparatus which recognizes the front obstacle and the shape of a road is detected, detecting the distance to a solid object.

ステレオ画像認識装置においては、複数のカメラに映った映像同士を比較し、一致する画像部分を探索し、一致する画像部分同士の画像上の視差を求め、距離情報を計算する方法が一般的である。   In a stereo image recognition device, a method is generally used in which images captured by a plurality of cameras are compared, a matching image portion is searched, parallax on the images of the matching image portions is obtained, and distance information is calculated. is there.

このようなステレオ画像認識装置では、複数の映像中の一致する画像部分の探索(一致検索)は、所定画素数の小領域(ブロック)単位で行われる。即ち、複数のカメラのうちの1台のカメラで撮像した画像を基準画像とし、他のカメラによって撮像した画像を比較画像として、基準画像の小領域の画像と一致する比較画像中の小領域を求めるのである。一致度の評価関数としては、基準画像と比較画像の小領域同士の各対応画素の輝度差分絶対値の総和:SAD (Sum of Absolute Difference)が用いられ、最小のSADを与える小領域を一致する小領域と判定する。   In such a stereo image recognition apparatus, a search (match search) of matching image portions in a plurality of videos is performed in units of small areas (blocks) having a predetermined number of pixels. That is, an image captured by one of a plurality of cameras is used as a reference image, an image captured by another camera is used as a comparison image, and a small region in the comparison image that matches the small region image of the reference image is selected. It asks. As the evaluation function of the degree of coincidence, the sum of absolute values of luminance differences of the corresponding pixels between the small areas of the reference image and the comparison image is used: SAD (Sum of Absolute Difference), and the small areas that give the smallest SAD are matched. Judged as a small area.

このような一致検索(マッチング)法によるステレオ画像認識は、従来、モノクロカメラを用いて行われていた。しかし、モノクロカメラでは、たとえ色が異なる被写体であっても明るさが同じであれば、得られる画像では識別することができなくなり、ステレオマッチングで距離分布情報を得ようとしても、ミスマッチ(一致検索の不正解)が多くなる。その結果、距離分布情報の精度、確実性が劣化してしまう場合がある。   Stereo image recognition by such a matching search (matching) method has been conventionally performed using a monochrome camera. However, with a monochrome camera, even if the subject is a different color, if the brightness is the same, it cannot be identified in the resulting image. Even if you try to obtain distance distribution information by stereo matching, mismatch (match search) Of incorrect answers). As a result, the accuracy and certainty of distance distribution information may deteriorate.

カラーカメラを用い、得られた画像から距離分布情報が生成できれば、このような距離分布情報の精度、確実性の劣化を防止することができる。しかも、カラーカメラを用いれば、距離分布情報の他に、カラー情報による様々な処理が可能となるというメリットがある。また、近年では一般的に、カラーCCD素子の方が、モノクロCCD素子より大量に生産されているため、コスト的に安価である場合が多い。   If distance distribution information can be generated from the obtained image using a color camera, it is possible to prevent deterioration of accuracy and certainty of such distance distribution information. In addition, if a color camera is used, there is an advantage that various processes using color information can be performed in addition to the distance distribution information. Further, in recent years, color CCD elements are generally produced in larger quantities than monochrome CCD elements, and thus are often cheaper in cost.

このようなカラーカメラを用いたステレオ画像認識装置として、特許文献1の装置がある。
特開2003−150936号公報
As a stereo image recognition apparatus using such a color camera, there is an apparatus of Patent Document 1.
JP 2003-150936 A

しかしながら、特許文献1の装置は、各色画像毎に個別にマッチング演算を行い、マッチング演算結果の各視差を融合して、統一視差を求めるようになっている。即ち、各色毎に求めた視差から正確な統一視差を求めるためには、適正な融合処理が必要である。このため、演算時間が増大すると共に、融合処理に必要な情報の設定によっては、統一視差の精度が低下してしまうこともあるという問題点があった。   However, the apparatus disclosed in Patent Document 1 performs a matching calculation for each color image individually and fuses the parallaxes of the matching calculation results to obtain a unified parallax. That is, in order to obtain an accurate unified parallax from the parallax obtained for each color, an appropriate fusion process is required. For this reason, there are problems that the calculation time is increased and the accuracy of the unified parallax may be lowered depending on the setting of information necessary for the fusion processing.

本発明は、複数のカラーカメラからの色画像に対するマッチング演算によって直接1つの視差を算出することにより、十分な精度で高速に距離を検出することができるステレオ画像認識装置を提供することを目的とする。   It is an object of the present invention to provide a stereo image recognition apparatus capable of detecting a distance with sufficient accuracy at high speed by directly calculating one parallax by a matching operation on color images from a plurality of color cameras. To do.

本発明に係るステレオ画像認識装置は、複数のカラーカメラで撮像した基準画像と1つ以上の参照画像との間で、前記基準画像の所定の領域毎に前記参照画像の各領域との一致度計算を各色成分毎に行って合成して一致度を求める一致度演算手段と、前記一致度演算手段の演算結果によって得られる視差から距離情報を求める距離情報取得手段とを具備したことを特徴とする。   The stereo image recognition apparatus according to the present invention provides a degree of coincidence between each region of the reference image for each predetermined region of the reference image between the reference image captured by a plurality of color cameras and one or more reference images. It is characterized by comprising: a degree-of-match calculation means for obtaining a degree of coincidence by performing calculations for each color component; and a distance information acquisition means for obtaining distance information from the parallax obtained from the calculation result of the degree-of-match calculation means To do.

本発明において、複数のカラーカメラによって、基準画像及び1つ以上の参照画像が得られる。一致度演算手段は、基準画像の所定の領域毎に、参照画像の各領域との一致度計算を各色成分毎に行って合成することで一致度を求める。距離情報取得手段は、一致度演算手段の演算結果によって得られる視差から距離情報を求める。   In the present invention, a standard image and one or more reference images are obtained by a plurality of color cameras. The degree of coincidence calculation means obtains the degree of coincidence by performing the degree of coincidence calculation with each region of the reference image for each color component for each predetermined region of the standard image and combining them. The distance information acquisition means obtains distance information from the parallax obtained from the calculation result of the coincidence degree calculation means.

本発明によれば、複数のカラーカメラからの色画像に対するマッチング演算によって直接1つの視差を算出することにより、十分な精度で高速に距離を検出することができるという効果を有する。   According to the present invention, it is possible to detect a distance at a high speed with sufficient accuracy by directly calculating one parallax by a matching operation on color images from a plurality of color cameras.

以下、図面を参照して本発明の実施の形態について詳細に説明する。図1は本発明の第1の実施の形態に係るステレオ画像認識装置を示すブロック図である。   Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the drawings. FIG. 1 is a block diagram showing a stereo image recognition apparatus according to the first embodiment of the present invention.

本実施の形態は3板式のカラーカメラを採用した例である。本実施の形態は2台のカラーカメラを使用する例を説明したが、3台以上のカラーカメラを用いる場合でも同様に構成可能である。   This embodiment is an example in which a three-plate color camera is employed. In the present embodiment, an example in which two color cameras are used has been described, but the same configuration can be made even when three or more color cameras are used.

基準カメラ1及び比較カメラ2によって構成されるステレオカメラは、各カメラ1,2が図示しないカメラステイに所定の基線長を有して配設される。基準カメラ1及び比較カメラ2は、例えば、3板式のカラーCCDカメラである。基準カメラ1は、ステレオ処理の際の基準画像を撮像し、他方の比較カメラ2はステレオ処理の際の参照画像を撮像するようになっている。   In the stereo camera constituted by the reference camera 1 and the comparison camera 2, the cameras 1 and 2 are arranged on a camera stay (not shown) with a predetermined baseline length. The reference camera 1 and the comparison camera 2 are, for example, a three-plate color CCD camera. The reference camera 1 captures a reference image for stereo processing, and the other comparison camera 2 captures a reference image for stereo processing.

3板式のカメラでは、各色用の独立した固体撮像素子(例えばCCD)を有している。カメラ1,2は、被写体の光学像をプリズムによって3原色、例えば赤(R)、緑(G)、青(B)に分光し、分光した各色光を相互に独立した固体撮像素子によって光電変換する。これにより、カメラ1,2は、各固体撮像素子からR,G,B色の色画像の画像信号を得ることができる。   The three-plate camera has an independent solid-state image sensor (for example, CCD) for each color. The cameras 1 and 2 divide an optical image of a subject into three primary colors such as red (R), green (G), and blue (B) by a prism, and photoelectrically convert the dispersed color lights by mutually independent solid-state image sensors. To do. Thereby, the cameras 1 and 2 can obtain image signals of R, G, and B color images from the respective solid-state imaging devices.

基準カメラ1は、撮像した対象物の各R,G,B色画像(以下、基準画像という)を夫々A/D変換器3乃至5に出力し、比較カメラ2は、撮像した対象物の各R,G,B色画像(以下、比較画像という)を夫々A/D変換器6乃至8に出力する。A/D変換器3乃至8は、入力された色画像を夫々デジタル信号に変換した後画像メモリ9乃至14に出力するようになっている。画像メモリ9乃至14は、例えばフレームメモリによって構成されており、入力された1画面分の画像信号を保持する。   The reference camera 1 outputs each R, G, B color image (hereinafter referred to as a reference image) of the imaged object to the A / D converters 3 to 5, and the comparison camera 2 outputs each of the imaged objects. R, G and B color images (hereinafter referred to as comparative images) are output to the A / D converters 6 to 8, respectively. The A / D converters 3 to 8 convert the input color images into digital signals and output them to the image memories 9 to 14, respectively. The image memories 9 to 14 are configured by, for example, a frame memory, and hold an input image signal for one screen.

画像一致度演算部15は、画像メモリ9乃至14に記憶されたR,G,B基準画像とR,G,B比較画像とを読出して、所定の小領域単位でマッチング演算を行う。図2は画像一致度演算部15におけるマッチング演算を説明するための説明図であり、図2(a)乃至(f)は夫々R基準画像、G基準画像、B基準画像、R比較画像、G比較画像又はB比較画像を示している。図2中のA11〜A44,B11〜B44は画面内の各画素を示している。   The image matching degree calculation unit 15 reads the R, G, B reference images and the R, G, B comparison images stored in the image memories 9 to 14 and performs matching calculation in units of a predetermined small area. FIG. 2 is an explanatory diagram for explaining the matching calculation in the image matching degree calculation unit 15. FIGS. 2A to 2F are an R reference image, a G reference image, a B reference image, an R comparison image, and a G comparison image, respectively. A comparative image or a B comparative image is shown. A11 to A44 and B11 to B44 in FIG. 2 indicate each pixel in the screen.

画像一致度演算部15は、R,G,B基準画像の各画像小領域(図2(a)〜(c)の太線部)に対して、R,G,B比較画像の画像小領域(図2(d)〜(f)の太線部)をステレオ基線方向に1画素づつずらしながら一致検索(マッチング)演算を行う。図2は、画像小領域として、例えば、2×2画素ブロックを設定した例を示している。画像一致度演算部15は、G,B,R基準画像の相互に同一位置の所定の画像小領域について、先ず、各色の基準画像と比較画像間でSADを算出する。即ち、画像一致度演算部15は、R基準画像の画像小領域と、R比較画像の小領域との間でSADを算出する。同様に、画像一致度演算部15は、G,B基準画像の画像小領域についても、夫々G,B比較画像の小領域との間でSADを算出する。そして、算出した各R,G,B基準画像の小領域についてのSADを合計して不一致度Sを求める。   The image coincidence degree calculation unit 15 applies the image subregions of the R, G, and B comparison images to the image subregions of the R, G, and B reference images (the thick line portions in FIGS. A matching search (matching) operation is performed while shifting the thick line portions in FIGS. 2D to 2F by one pixel in the stereo baseline direction. FIG. 2 shows an example in which, for example, a 2 × 2 pixel block is set as the small image area. The image coincidence calculation unit 15 first calculates the SAD between the reference image of each color and the comparison image for a predetermined small image area at the same position in the G, B, and R reference images. That is, the image matching degree calculation unit 15 calculates SAD between the image small area of the R reference image and the small area of the R comparison image. Similarly, the image coincidence calculation unit 15 also calculates SADs for the small regions of the G and B reference images with the small regions of the G and B comparison images, respectively. Then, the SADs for the small regions of the calculated R, G, and B reference images are summed to obtain the mismatch degree S.

即ち、不一致度Sは下記(1)式によって与えられる。   That is, the mismatch degree S is given by the following equation (1).

S=Σ(|An−Bn|R)+Σ(|An−Bn|G)+Σ(|An−Bn|B) (1)
なお、(1)式において、|An−Bn|Rは、R画像について、基準画像小領域の各画素と、これらの各画素と比較画像小領域中の対応する位置の各画素との輝度差の絶対値を示し、同様に、|An−Bn|Gは、|An−Bn|Bは、夫々G画像、B画像についてのものである。
S = Σ (| An−Bn | R) + Σ (| An−Bn | G) + Σ (| An−Bn | B) (1)
In the equation (1), | An−Bn | R represents a luminance difference between each pixel in the reference image small area and each pixel at a corresponding position in the comparison image small area for the R image. Similarly, | An−Bn | G is for G image and B image, respectively.

更に、画像一致度演算部15は、R,G,B画像小領域を、ステレオカメラ1,2の基線方向(水平方向)に1画素ずつずらしながら、SADの算出を繰返して、上記(1)式の不一致度Sを求める。画像一致度演算部15は、算出した不一致度Sが最も小さい比較画像の小領域の位置と基準画像の位置とから視差を算出する。   Further, the image coincidence calculation unit 15 repeats the calculation of SAD while shifting the R, G, B image small areas one pixel at a time in the base line direction (horizontal direction) of the stereo cameras 1, 2, and the above (1). The mismatch degree S of the formula is obtained. The image matching degree calculation unit 15 calculates the parallax from the position of the small area of the comparison image having the smallest mismatch degree S and the position of the reference image.

画像一致度演算部15は、基準画像の各小領域毎に算出した視差を距離情報検出部16に出力する。距離情報検出部16は、入力された各視差情報に基づいて、基準画像中の各小領域毎の距離情報を算出して距離情報有効判定部20に出力する。   The image matching degree calculation unit 15 outputs the parallax calculated for each small region of the reference image to the distance information detection unit 16. The distance information detection unit 16 calculates distance information for each small region in the reference image based on the input parallax information, and outputs the distance information to the distance information validity determination unit 20.

一方、画像メモリ9,12、画像メモリ10,13又は画像メモリ11,14に蓄積された画像信号は、夫々輝度変化検出部17乃至19にも供給されるようになっている。輝度変化検出部17乃至19は、入力された基準画像の画像小領域の各画素について、その画素が画像のエッジ部分に相当するか否かを判定する。即ち、輝度変化検出部17乃至19は、ステレオ基線方向に隣接する画素との輝度変化量を求める。輝度変化検出部17乃至19は、求めた輝度変化量が所定値以上の場合には、その画素が画像のエッジ部分であるものと判定し、エッジ有効判定結果を距離情報有効判定部20に出力する。   On the other hand, the image signals stored in the image memories 9 and 12, the image memories 10 and 13 or the image memories 11 and 14 are also supplied to the luminance change detection units 17 to 19, respectively. The luminance change detection units 17 to 19 determine whether or not each pixel in the small image area of the input reference image corresponds to the edge portion of the image. That is, the luminance change detection units 17 to 19 obtain the luminance change amount with the adjacent pixels in the stereo baseline direction. When the obtained luminance change amount is equal to or greater than a predetermined value, the luminance change detection units 17 to 19 determine that the pixel is an edge portion of the image and output the edge validity determination result to the distance information validity determination unit 20. To do.

距離情報有効判定部20には、画像一致度演算部15から各画像小領域毎の不一致度Sの情報も入力されている。距離情報有効判定部20は、不一致度Sの最小値Hmを検出する図示しない最小値検出回路と、不一致度Sの最大値HMを求める図示しない最大値検出回路と、最大値HMと最小Hmとの差Hx を算出する算出部(図示せず)とを有している。   The distance information validity determination unit 20 also receives information on the mismatch degree S for each small image area from the image match degree calculation unit 15. The distance information validity determination unit 20 includes a minimum value detection circuit (not shown) that detects the minimum value Hm of the mismatch degree S, a maximum value detection circuit (not shown) that determines the maximum value HM of the mismatch degree S, and the maximum value HM and the minimum Hm. And a calculation unit (not shown) for calculating the difference Hx.

前述したように不一致度Sは、一つの基準画像小領域に対し、比較画像小領域を1画素ずつずらしながら順次計算されていく。そこで、不一致度Sの値が出力される毎に、これまでの値の最大値Hx 、最小値Hm と比較、更新することによって、最後の不一致度Sの出力とほぼ同時に、その小領域における不一致度Sの最大値HM 、最小値Hm及び差Hxが求まるようになっている。   As described above, the inconsistency S is sequentially calculated while shifting the comparative image small area by one pixel with respect to one reference image small area. Therefore, every time the value of the mismatch degree S is output, the maximum value Hx and the minimum value Hm of the previous values are compared and updated, so that the mismatch in the small area is almost simultaneously with the output of the last mismatch degree S. The maximum value HM, the minimum value Hm, and the difference Hx of the degree S are obtained.

距離情報有効判定部20は、最小不一致度に基づいて算出される距離情報の有効無効を、以下の3つのチェック条件を満足するか否かによって判定する。満足しない場合には、例えば、距離情報検出部16において求められた距離情報を採用せずに"0"を出力する。   The distance information validity determination unit 20 determines the validity / invalidity of the distance information calculated based on the minimum mismatch degree according to whether the following three check conditions are satisfied. If not satisfied, for example, “0” is output without adopting the distance information obtained by the distance information detection unit 16.

(1)Hmが所定値以下
(2)Hxが所定値以上
(3)エッジ有効と判定された画素が存在する
(1)及び(2)の条件は、得られた最小値Hm がノイズによる揺らぎによるものか否かをチェックするための条件であり、また、最大値Hx をチェック対象とすることにより、曲面等のように緩やかに輝度が変わる物体に対しても距離検出を行うことを可能にしている。
(1) Hm is less than or equal to a predetermined value (2) Hx is greater than or equal to a predetermined value (3) There is a pixel that is determined to be valid edge (1) and (2), the obtained minimum value Hm is fluctuated by noise In addition, the maximum value Hx can be checked to make it possible to detect a distance even for an object whose luminance changes gently, such as a curved surface. ing.

(3)の条件は、エッジ有効判定の閾値を比較的大きく設定するとエッジ検出となるが、閾値を低くすると、輝度が緩やかに変化している場合にも対応可能である。この条件は、輝度変化のない部分では、距離検出が行なえないという基本的な原理に基づいて採用される。エッジ有効判定は、小領域中の画素毎に行なわれるため、小領域の中でも実際に距離の検出された画素のみが採用されることになり、(3)の条件を用いることで、自然な結果を得ることができる。   Condition (3) is edge detection when the threshold value for edge validity determination is set to be relatively large. However, when the threshold value is set low, it is possible to cope with a case where the luminance changes gently. This condition is adopted based on the basic principle that distance detection cannot be performed in a portion where there is no change in luminance. Since the edge validity determination is performed for each pixel in the small area, only the pixels in which the distance is actually detected are adopted in the small area, and a natural result can be obtained by using the condition (3). Can be obtained.

距離情報有効判定部20は、上記(1)乃至(3)の条件の全てを満足する場合には、該当する基準画像の画像小領域座標に対する距離情報が有効であるものと判定する。   The distance information validity determination unit 20 determines that the distance information for the image small area coordinates of the corresponding reference image is valid when all of the above conditions (1) to (3) are satisfied.

距離情報有効判定部20からの有効な距離情報は、マイクロコンピュータ21に与えられる。その他に、マイクロコンピュータ21は、基準画像及び比較画像の合計6枚の色画像、基準画像に対応した距離情報(距離画像)、エッジ有効判定結果及び距離有効判定結果も与えられるようになっている。 Effective distance information from the distance information validity determining unit 20 is given to the microcomputer 21. In addition, the microcomputer 21 is also provided with a total of six color images of the reference image and the comparison image, distance information (distance image) corresponding to the reference image, edge validity determination result, and distance validity determination result. .

次に、このように構成された実施の形態の動作について図3を参照して説明する。図3は距離情報検出フローを示すフローチャートである。   Next, the operation of the embodiment configured as described above will be described with reference to FIG. FIG. 3 is a flowchart showing a distance information detection flow.

基準カメラ1から出力されるR,G,B基準画像信号は夫々A/D変換器3乃至5に与えられ、比較カメラ2から出力されるR,G,B比較画像信号は夫々A/D変換器6乃至8に与えられる。各画像信号はA/D変換器3乃至8によって、所定階調のデジタル信号に変換される。デジタル化されたR,G,B基準画像信号及びR,G,B比較画像信号は、夫々画像メモリ9乃至14に蓄積される。画像一致度演算部15は、画像メモリ9乃至14に蓄積されている画像信号を画像小領域毎に読出し、上記(1)式に従って不一致度Sを求め、最小不一致度を与える比較画像の画像小領域の位置との関係によって、基準画像の各画像小領域毎にその視差を求める(ステップS1 )。画像一致度演算部15は、各画像小領域毎の視差に基づいて各画像領域毎の距離情報を検出する。   The R, G, B reference image signals output from the reference camera 1 are respectively supplied to A / D converters 3 to 5, and the R, G, B comparison image signals output from the comparison camera 2 are A / D converted, respectively. Is provided to vessels 6-8. Each image signal is converted into a digital signal of a predetermined gradation by A / D converters 3 to 8. The digitized R, G, B reference image signals and R, G, B comparison image signals are stored in the image memories 9 to 14, respectively. The image coincidence degree calculation unit 15 reads out the image signals stored in the image memories 9 to 14 for each image small region, obtains the disagreement degree S according to the above equation (1), and obtains the image disparity of the comparative image that gives the minimum inconsistency degree The parallax is obtained for each small image area of the reference image according to the relationship with the position of the area (step S1). The image matching degree calculation unit 15 detects distance information for each image area based on the parallax for each image small area.

また、画像メモリ9乃至11からのR,G,B基準画像信号は夫々輝度変化検出部17乃至19に与えられる。輝度変化検出部17乃至19は、夫々R,G,B基準画像中の画像小領域内の各画素の輝度変化量を求める(ステップS2 )。更に、輝度変化検出部17乃至19は、求めた各画素の輝度変化量が所定値以上であるかによってエッジ有効判定を行う(ステップS3 )。   The R, G, B reference image signals from the image memories 9 to 11 are given to the luminance change detection units 17 to 19, respectively. The luminance change detectors 17 to 19 obtain the luminance change amount of each pixel in the small image area in the R, G, B reference image, respectively (step S2). Further, the luminance change detection units 17 to 19 determine whether the edge is valid depending on whether the obtained luminance change amount of each pixel is equal to or greater than a predetermined value (step S3).

距離情報有効判定部20は、ステップS4 において、各画像小領域毎に不一致度Sの最小値Hmを求める。また、距離情報有効判定部20は、ステップS5 において、各画像小領域毎に不一致度の最大値と最小値との差Hxを求める。   The distance information validity determination unit 20 obtains the minimum value Hm of the mismatch degree S for each small image area in step S4. In step S5, the distance information validity determination unit 20 obtains a difference Hx between the maximum value and the minimum value of the mismatch degree for each small image area.

距離情報有効判定部20は、各画像小領域毎に求められた距離情報の有効性を判定するために、ステップS6 乃至S8 の判定を行う。即ち、距離情報有効判定部20は、ステップS6 において、距離情報の有効性の判定対象である画像小領域について、1つ以上のエッジ有効判定画素が存在するかを判定し、ステップS7 において、不一致度の最小値Hmが所定の閾値Hmthよりも小さいかを判定し、ステップS8 において、不一致度の差Hxが所定の閾値Hxthよりも大きいかを判定する。ステップS6 乃至S8 の全ての条件を満足した場合には、ステップS9 において、判定対象の画像小領域について求めた距離情報が有効であるものと判定する。この場合には、マイクロコンピュータ21に、判定対象の画像小領域について求めた距離情報及び輝度変化量の有効判定結果を出力する。マイクロコンピュータ21は、入力された距離情報を用いて、例えば距離画像を生成することができる。   The distance information validity determination unit 20 performs the determination of steps S6 to S8 in order to determine the validity of the distance information obtained for each image small region. That is, the distance information validity determination unit 20 determines whether one or more edge validity determination pixels exist for the small image area that is the determination target of the validity of the distance information in step S6. It is determined whether the minimum value Hm of the degree is smaller than a predetermined threshold value Hmth, and in step S8, it is determined whether the difference Hx of the mismatch degree is larger than the predetermined threshold value Hxth. If all the conditions of steps S6 to S8 are satisfied, it is determined in step S9 that the distance information obtained for the image subregion to be determined is valid. In this case, the microcomputer 21 outputs the distance information obtained for the determination target image small region and the validity determination result of the luminance change amount. For example, the microcomputer 21 can generate a distance image using the input distance information.

また、距離情報有効判定部20は、ステップS6 乃至S8 のいずれか1つの条件でも満足しない場合には、ステップS10において、判定対象の画像小領域について求めた距離情報が無効であるものと判定する。   If the distance information validity determination unit 20 does not satisfy any one of the steps S6 to S8, the distance information obtained for the determination target image small area is determined to be invalid in step S10. .

このように、本実施の形態においては、カラーカメラを用いて得た複数の色信号に基づくSADを求めることで、極めて高い精度の距離情報を取得することができる。モノクロカメラを用いた場合に比べて、精度及び確実性の点で著しく優れている。   Thus, in this embodiment, distance information with extremely high accuracy can be acquired by obtaining SAD based on a plurality of color signals obtained using a color camera. Compared to the case of using a monochrome camera, it is remarkably superior in terms of accuracy and certainty.

図4は本発明の第2の実施の形態を示すブロック図である。図4において図1と同一の構成要素には同一符号を付して説明を省略する。   FIG. 4 is a block diagram showing a second embodiment of the present invention. In FIG. 4, the same components as those of FIG.

本実施の形態は単板式のカラーカメラを採用した例である。本実施の形態においても2台のカラーカメラを使用する例を説明したが、3台以上のカラーカメラを用いる場合でも同様に構成可能である。   This embodiment is an example in which a single-plate color camera is employed. Although an example in which two color cameras are used has been described in the present embodiment, the same configuration is possible even when three or more color cameras are used.

基準カメラ31及び比較カメラ32によって構成されるステレオカメラは、基準カメラ31及び比較カメラ32が図示しないカメラステイに所定の基線長を有して配設される。基準及び比較カメラ31,32は、例えば、単板式のカラーCCDカメラである。基準カメラ31は、ステレオ処理の際の基準画像を撮像し、他方の比較カメラ32はステレオ処理の際の参照画像を撮像するようになっている。   In the stereo camera constituted by the reference camera 31 and the comparison camera 32, the reference camera 31 and the comparison camera 32 are arranged on a camera stay (not shown) with a predetermined baseline length. The reference and comparison cameras 31 and 32 are, for example, single-plate color CCD cameras. The reference camera 31 captures a reference image for stereo processing, and the other comparison camera 32 captures a reference image for stereo processing.

単板式のカメラでは、1個の固体撮像素子(例えばCCD)のみを有している。カメラ31,32の固体撮像素子は、R(赤)、G(緑)又はB(青)色に夫々感応する画素(以下、サブピクセルという)を有しており、各サブピクセルから夫々R(赤)、G(緑)又はB(青)色の画素信号が得られるようになっている。   A single-plate camera has only one solid-state image sensor (for example, a CCD). The solid-state imaging devices of the cameras 31 and 32 have pixels (hereinafter referred to as subpixels) that are sensitive to R (red), G (green), and B (blue) colors, respectively. A pixel signal of red (red), G (green) or B (blue) is obtained.

例えば、基準及び比較カメラ31,32は、固体撮像素子の入射面側に各サブピクセル毎にR(赤)、G(緑)又はB(青)色に感応するフィルタが配設されて構成される。各色のフィルタを各サブピクセルに対応させて適宜の配列で配置することによって、複数のサブピクセルによって1画素を構成してカラー画像を得ることができる。例えば、基準カメラ31,比較カメラ32としては、画素配列がベイヤー配列のものを採用する。ベイヤー配列は、緑を市松格子状に配置し、赤と青とは夫々線順次に配置するようになっている。つまり、緑は各ラインに存在し、赤は奇数ラインにのみ存在し、青は偶数ラインにのみ存在する。こうして、例えば、縦横2×2サブピクセルによって色表現が可能な1画素が構成される。   For example, the reference and comparison cameras 31 and 32 are configured such that a filter sensitive to R (red), G (green), or B (blue) color is arranged for each subpixel on the incident surface side of the solid-state imaging device. The By arranging the filters of each color in an appropriate arrangement corresponding to each subpixel, a color image can be obtained by constituting one pixel by a plurality of subpixels. For example, as the reference camera 31 and the comparison camera 32, those having a pixel array of the Bayer array are adopted. In the Bayer array, green is arranged in a checkered pattern, and red and blue are arranged in line order. That is, green exists in each line, red exists only in odd lines, and blue exists only in even lines. Thus, for example, one pixel capable of color expression is configured by vertical and horizontal 2 × 2 subpixels.

基準カメラ31は、撮像した対象物のカラー画像(以下、基準色画像という)をA/D変換器3に出力し、比較カメラ32は、撮像した対象物のカラー画像(以下、比較色画像という)をA/D変換器6に出力する。A/D変換器3,6は、入力されたカラー画像を夫々デジタル信号に変換した後画像メモリ9,12に出力するようになっている。画像メモリ9,2は、例えばフレームメモリによって構成されており、入力された1画面分の画像信号を保持する。   The reference camera 31 outputs a color image of the captured object (hereinafter referred to as a reference color image) to the A / D converter 3, and the comparison camera 32 is a color image of the captured object (hereinafter referred to as a comparative color image). ) Is output to the A / D converter 6. The A / D converters 3 and 6 convert the input color images into digital signals, respectively, and then output them to the image memories 9 and 12. The image memories 9 and 2 are constituted by, for example, a frame memory, and hold an input image signal for one screen.

画像一致度演算部35は、画像メモリ9,12に記憶された基準色画像と比較色画像とを読出して、所定の小領域単位でマッチング演算を行う。図5は画像一致度演算部35におけるマッチング演算を説明するための説明図であり、図5(a),(b)は夫々基準色画像又は比較色画像を示している。図5中のA11〜A44,B11〜B44は画面内の各画素を示している。   The image matching degree calculation unit 35 reads the reference color image and the comparison color image stored in the image memories 9 and 12 and performs a matching calculation in units of a predetermined small area. FIG. 5 is an explanatory diagram for explaining the matching calculation in the image matching degree calculation unit 35, and FIGS. 5A and 5B respectively show a reference color image or a comparison color image. A11 to A44 and B11 to B44 in FIG. 5 indicate each pixel in the screen.

なお、図5のA11〜A44,B11〜B44にて示す各サブピクセルは以下の色配列で構成されているものとする。   Note that the subpixels indicated by A11 to A44 and B11 to B44 in FIG. 5 are configured by the following color arrangement.

赤色
A12,A14,A32,A34
B12,B14,B32,B34
緑色
A11,A13,A22,A24,A31,A33,A42,A44
B11,B13,B22,B24,B31,B33,B42,B44
青色
A21,A23,A41,A43
B21,B23,B41,B43
画像一致度演算部35は、基準色画像の各画像小領域に対して、比較色画像の画像小領域をステレオ基線方向に色配列に従ったサブピクセル数だけずらしながら一致検索(マッチング)演算を行う。例えば、ベイヤー配列の場合には、2×2サブピクセル単位で色表現が可能であるので、画像一致度演算部35は、比較色画像の画像小領域を水平方向に2サブピクセルづつずらしながら一致検索(マッチング)演算を行う。
Red A12, A14, A32, A34
B12, B14, B32, B34
Green A11, A13, A22, A24, A31, A33, A42, A44
B11, B13, B22, B24, B31, B33, B42, B44
Blue A21, A23, A41, A43
B21, B23, B41, B43
The image matching degree calculation unit 35 performs a matching search (matching) calculation while shifting the image small area of the comparative color image by the number of subpixels according to the color arrangement in the stereo baseline direction with respect to each image small area of the reference color image. Do. For example, in the case of a Bayer array, color representation is possible in units of 2 × 2 subpixels, so the image coincidence calculation unit 35 matches the image by shifting the small image area of the comparative color image by 2 subpixels in the horizontal direction. Perform a search (matching) operation.

図5は、画像小領域として、例えば、2×2サブピクセルブロックを設定した例を示している。画像一致度演算部35は、基準色画像の所定の画像小領域を設定し、基準色画像と比較色画像間で同一色同士のSADを算出する。例えば、基準色画像と比較色画像の各画像小領域が夫々図5の太線にて示すものである場合には、SADは、|A11−B11|、|A12−B12|、|A13−B13|、…、|A34−B34|、|A44−B44|について求められる。そして、算出した基準色画像の小領域についてのSADを合計して不一致度Sを求める。   FIG. 5 shows an example in which, for example, a 2 × 2 subpixel block is set as the small image area. The image matching degree calculation unit 35 sets a predetermined image small area of the reference color image, and calculates SAD of the same color between the reference color image and the comparison color image. For example, when the small image areas of the reference color image and the comparative color image are indicated by the thick lines in FIG. 5, SAD is | A11−B11 |, | A12−B12 |, | A13−B13 | ,..., | A34-B34 |, | A44-B44 | Then, the SADs for the small regions of the calculated reference color image are summed to obtain the mismatch degree S.

即ち、不一致度Sは下記(2)式によって与えられる。   That is, the mismatch degree S is given by the following equation (2).

S=Σ(|An−Bn|) (2)
なお、(2)式において、|An−Bn|は、基準色画像小領域の各サブピクセルと、これらの各サブピクセルと比較色画像小領域中の対応する位置の各サブピクセルとの輝度差の絶対値を示している。
S = Σ (| An−Bn |) (2)
In the expression (2), | An−Bn | is a luminance difference between each subpixel of the reference color image small area and each subpixel at a corresponding position in the comparison color image small area. The absolute value of is shown.

更に、画像一致度演算部35は、比較色画像小領域を、ステレオカメラを構成する基準カメラ31及び比較カメラ32の基線方向(水平方向)に2サブピクセルずつずらしながら、SADの算出を繰返して、上記(2)式の不一致度Sを求める。画像一致度演算部35は、算出した不一致度Sが最も小さい比較画像の小領域の位置と基準画像の位置とから視差を算出する。   Further, the image matching degree calculation unit 35 repeatedly calculates the SAD while shifting the comparative color image small region by 2 subpixels in the base line direction (horizontal direction) of the reference camera 31 and the comparison camera 32 constituting the stereo camera. Then, the inconsistency S in the above equation (2) is obtained. The image coincidence calculation unit 35 calculates the parallax from the position of the small region of the comparative image having the smallest calculated disagreement S and the position of the reference image.

画像一致度演算部35は、基準画像の各小領域毎に算出した視差を距離情報検出部16に出力する。距離情報検出部16は、入力された各視差情報に基づいて、基準画像中の各小領域毎の距離情報を算出して距離情報有効判定部20に出力する。   The image matching degree calculation unit 35 outputs the parallax calculated for each small region of the reference image to the distance information detection unit 16. The distance information detection unit 16 calculates distance information for each small region in the reference image based on the input parallax information, and outputs the distance information to the distance information validity determination unit 20.

一方、画像メモリ9,12に蓄積された画像信号は、輝度変化検出部17にも供給されるようになっている。輝度変化検出部17は、ステレオ基線方向に隣接するサブピクセルとの輝度変化量を求めることによって、入力された基準色画像の画像小領域の各サブピクセルについて、そのサブピクセルが画像のエッジ部分に相当するか否かを判定する。輝度変化検出部乃至17は、求めた輝度変化量が所定値以上の場合には、そのサブピクセルが画像のエッジ部分であるものと判定し、エッジ有効判定結果を距離情報有効判定部20に出力する。   On the other hand, the image signals accumulated in the image memories 9 and 12 are also supplied to the luminance change detection unit 17. The luminance change detection unit 17 obtains the luminance change amount with the subpixels adjacent in the stereo baseline direction, so that each subpixel of the small image area of the input reference color image becomes the edge portion of the image. It is determined whether it corresponds. When the obtained luminance change amount is equal to or greater than a predetermined value, the luminance change detection units to 17 determine that the subpixel is an edge portion of the image, and output the edge validity determination result to the distance information validity determination unit 20 To do.

距離情報有効判定部20には、画像一致度演算部35から各画像小領域毎の不一致度Sの情報も入力されている。距離情報有効判定部20は、第1の実施の形態と同様に、上記(1)乃至(3)の条件の全てを満足する場合には、該当する基準色画像の画像小領域座標に対する距離情報が有効であるものと判定する。距離情報有効判定部20からの有効な距離情報は、マイクロコンピュータ21に与えられる。マイクロコンピュータ21には、基準色画像及び比較色画像の合計2枚の色画像、基準画像に対応した距離情報(距離画像)、エッジ有効判定結果及び距離有効判定結果も与えられるようになっている。   The distance information validity determination unit 20 also receives information on the degree of mismatch S for each small image area from the image matching level calculator 35. Similar to the first embodiment, the distance information validity determination unit 20 satisfies the above conditions (1) to (3), and the distance information with respect to the image small region coordinates of the corresponding reference color image. Is determined to be valid. Effective distance information from the distance information validity determining unit 20 is given to the microcomputer 21. The microcomputer 21 is also provided with a total of two color images of the reference color image and the comparison color image, distance information (distance image) corresponding to the reference image, an edge validity determination result, and a distance validity determination result. .

次に、このように構成された実施の形態の動作について図6を参照して説明する。図6は距離情報検出フローを示すフローチャートである。   Next, the operation of the embodiment configured as described above will be described with reference to FIG. FIG. 6 is a flowchart showing a distance information detection flow.

基準カメラ1から出力される基準色画像信号はA/D変換器3に与えられ、比較カメラ2から出力される比較色画像信号はA/D変換器6に与えられる。各色画像信号はA/D変換器3,6によって、所定階調のデジタル信号に変換される。デジタル化された基準色画像信号及び比較色画像信号は、夫々画像メモリ9,12に蓄積される。画像一致度演算部35は、画像メモリ9,12に蓄積されている画像信号を画像小領域毎に読出し、上記(1)式に従って不一致度Sを求め、最小不一致度を与える比較画像の画像小領域の位置との関係によって、基準画像の各画像小領域毎にその視差を求める(ステップS1 )。画像一致度演算部35は、各画像小領域毎の視差に基づいて各画像領域毎の距離情報を検出する。   The reference color image signal output from the reference camera 1 is supplied to the A / D converter 3, and the comparison color image signal output from the comparison camera 2 is supplied to the A / D converter 6. Each color image signal is converted into a digital signal of a predetermined gradation by A / D converters 3 and 6. The digitized reference color image signal and comparison color image signal are stored in the image memories 9 and 12, respectively. The image coincidence degree calculation unit 35 reads out the image signals stored in the image memories 9 and 12 for each image small area, obtains the disagreement degree S according to the above equation (1), and obtains the image disparity of the comparative image that gives the minimum inconsistency degree The parallax is obtained for each small image area of the reference image according to the relationship with the position of the area (step S1). The image matching degree calculation unit 35 detects distance information for each image area based on the parallax for each image small area.

また、画像メモリ9,12からの基準色画像信号は夫々輝度変化検出部17に与えられる。輝度変化検出部17は、基準色画像中の画像小領域内の各サブピクセルの輝度変化量を求める(ステップS12)。更に、輝度変化検出部17は、求めた各サブピクセルの輝度変化量が所定値以上であるかによってエッジ有効判定を行う(ステップS13)。   Further, the reference color image signals from the image memories 9 and 12 are respectively supplied to the luminance change detection unit 17. The luminance change detection unit 17 obtains the luminance change amount of each subpixel in the small image area in the reference color image (step S12). Further, the luminance change detection unit 17 performs edge validity determination depending on whether the calculated luminance change amount of each sub-pixel is equal to or greater than a predetermined value (step S13).

距離情報有効判定部20は、ステップS4 において、各画像小領域毎に不一致度Sの最小値Hmを求める。また、距離情報有効判定部20は、ステップS5 において、各画像小領域毎に不一致度の最大値と最小値との差Hxを求める。   The distance information validity determination unit 20 obtains the minimum value Hm of the mismatch degree S for each small image area in step S4. In step S5, the distance information validity determination unit 20 obtains a difference Hx between the maximum value and the minimum value of the mismatch degree for each small image area.

距離情報有効判定部20は、各画像小領域毎に求められた距離情報の有効性を判定するために、ステップS6 乃至S8 の判定を行う。即ち、距離情報有効判定部20は、ステップS6 において、距離情報の有効性の判定対象である画像小領域について、1つ以上のエッジ有効判定サブピクセルが存在するかを判定し、ステップS7 において、不一致度の最小値Hmが所定の閾値Hmthよりも小さいかを判定し、ステップS8 において、不一致度の差Hxが所定の閾値Hxthよりも大きいかを判定する。ステップS6 乃至S8 の全ての条件を満足した場合には、ステップS19において、判定対象の画像小領域について求めた距離情報が有効であるものと判定する。この場合には、マイクロコンピュータ21に、判定対象の画像小領域について求めた距離情報及び輝度変化量の有効判定結果を出力する。マイクロコンピュータ21は、入力された距離情報を用いて、例えば距離画像を生成することができる。   The distance information validity determination unit 20 performs the determination of steps S6 to S8 in order to determine the validity of the distance information obtained for each image small region. That is, the distance information validity determination unit 20 determines whether or not one or more edge validity determination subpixels exist in the image small area that is the determination target of the validity of the distance information in step S6, and in step S7, It is determined whether or not the minimum value Hm of the mismatch degree is smaller than a predetermined threshold value Hmth. In step S8, it is determined whether or not the difference Hx of the mismatch level is larger than the predetermined threshold value Hxth. If all the conditions in steps S6 to S8 are satisfied, it is determined in step S19 that the distance information obtained for the image subregion to be determined is valid. In this case, the microcomputer 21 outputs the distance information obtained for the determination target image small region and the validity determination result of the luminance change amount. For example, the microcomputer 21 can generate a distance image using the input distance information.

また、距離情報有効判定部20は、ステップS6 乃至S8 のいずれか1つの条件でも満足しない場合には、ステップS20において、判定対象の画像小領域について求めた距離情報が無効であるものと判定する。   If the distance information validity determination unit 20 does not satisfy any one of the conditions of steps S6 to S8, it determines that the distance information obtained for the image small area to be determined is invalid in step S20. .

このように、本実施の形態においては、単板式のカラーカメラを用いて得た複数の色信号に基づくSADを求めることで、極めて高い精度の距離情報を取得することができる。モノクロカメラを用いた場合に比べて、精度及び確実性の点で著しく優れている。   Thus, in this embodiment, distance information with extremely high accuracy can be obtained by obtaining SAD based on a plurality of color signals obtained using a single-plate color camera. Compared to the case of using a monochrome camera, it is remarkably superior in terms of accuracy and certainty.

本発明の第1の実施の形態に係るステレオ画像認識装置を示すブロック図。1 is a block diagram showing a stereo image recognition apparatus according to a first embodiment of the present invention. 画像一致度演算部15におけるマッチング演算を説明するための説明図。Explanatory drawing for demonstrating the matching calculation in the image matching degree calculating part 15. FIG. 第1の実施の形態の動作を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating operation | movement of 1st Embodiment. 本発明の第2の実施の形態を示すブロック図。The block diagram which shows the 2nd Embodiment of this invention. 画像一致度演算部35におけるマッチング演算を説明するための説明図。Explanatory drawing for demonstrating the matching calculation in the image matching degree calculating part 35. FIG. 本発明の第2の実施の形態の動作を説明するためのフローチャート。The flowchart for demonstrating the operation | movement of the 2nd Embodiment of this invention.

符号の説明Explanation of symbols

1…基準カメラ、2…比較カメラ、15…画像一致度演算部、16…距離情報検出部、17〜19…輝度変化検出部、20…距離情報有効判定部。
代理人 弁理士 伊 藤 進
DESCRIPTION OF SYMBOLS 1 ... Reference camera, 2 ... Comparison camera, 15 ... Image coincidence calculation part, 16 ... Distance information detection part, 17-19 ... Luminance change detection part, 20 ... Distance information validity determination part
Agent Patent Attorney Susumu Ito

Claims (9)

複数のカラーカメラで撮像した基準画像と1つ以上の参照画像との間で、前記基準画像の所定の領域毎に前記参照画像の各領域との一致度計算を各色成分毎に行って合成して一致度を求める一致度演算手段と、
前記一致度演算手段の演算結果によって得られる視差から距離情報を求める距離情報取得手段とを具備したことを特徴とするステレオ画像認識装置。
A standard image captured by a plurality of color cameras and one or more reference images are combined for each color component by calculating the degree of coincidence with each region of the reference image for each predetermined region of the standard image. A degree-of-match calculation means for obtaining a degree of match
A stereo image recognition apparatus comprising: distance information acquisition means for obtaining distance information from parallax obtained from the calculation result of the coincidence degree calculation means.
前記複数のカラーカメラは、多板式のカラーカメラであり、
前記一致度演算手段は、前記多板式のカラーカメラによって得られる各色画像毎に前記基準画像の所定の領域毎の前記参照画像の各領域との一致度計算を行い、計算結果を合成することで前記一致度を求めることを特徴とする請求項1に記載のステレオ画像認識装置。
The plurality of color cameras are multi-plate color cameras,
The coincidence calculating means calculates the coincidence with each area of the reference image for each predetermined area of the standard image for each color image obtained by the multi-plate color camera, and synthesizes the calculation results. The stereo image recognition apparatus according to claim 1, wherein the degree of coincidence is obtained.
前記一致度演算手段は、前記基準画像と前記参照画像との間で前記各色成分毎の差分絶対値和を求め、求めた差分絶対値和の総和によって前記一致度を求めることを特徴とする請求項1に記載のステレオ画像認識装置。   The coincidence degree calculating means obtains the sum of absolute differences for each color component between the base image and the reference image, and obtains the degree of coincidence by the sum of the obtained sum of absolute difference values. Item 3. The stereo image recognition device according to Item 1. 前記複数のカラーカメラは、単板式のカラーカメラであり、複数のサブピクセルによって色表現が可能な1画素を構成する画像を得るものであって、
前記一致度演算手段は、前記参照画像の各領域を前記1画素単位でずらしながら前記基準画像の所定の領域毎に一致度計算を行うことによって、前記一致度を求めることを特徴とする請求項1に記載のステレオ画像認識装置。
The plurality of color cameras are single-plate color cameras, and obtain an image constituting one pixel capable of color expression by a plurality of sub-pixels,
The degree of coincidence is obtained by calculating the degree of coincidence for each predetermined area of the reference image while shifting each area of the reference image in units of one pixel. 1. The stereo image recognition apparatus according to 1.
前記一致度演算手段は、前記基準画像と前記参照画像との間で前記各色成分毎の差分絶対値和によって前記一致度を求めることを特徴とする請求項4に記載のステレオ画像認識装置。   The stereo image recognition apparatus according to claim 4, wherein the coincidence calculation unit obtains the coincidence by a sum of absolute differences for each color component between the base image and the reference image. 前記距離情報取得手段が求めた前記距離情報の有効,無効を判定する距離情報有効判定手段を更に具備したことを特徴とする請求項1又は4のいずれか一方に記載のステレオ画像認識装置。   5. The stereo image recognition apparatus according to claim 1, further comprising distance information validity determination means for determining whether the distance information obtained by the distance information acquisition means is valid or invalid. 前記距離情報有効判定手段は、前記基準画像の所定の領域内の輝度変化に基づくエッジ有効判定結果の総数に基づいて前記距離情報の有効,無効を判定することを特徴とする請求項6に記載のステレオ画像認識装置。   7. The distance information validity determining unit determines whether the distance information is valid or invalid based on a total number of edge validity determination results based on a luminance change in a predetermined area of the reference image. Stereo image recognition device. 前記距離情報有効判定手段は、前記基準画像の所定の領域内の同一色成分同士の輝度変化に基づいて前記エッジ有効判定を行うことを特徴とする請求項7に記載のステレオ画像認識装置。   The stereo image recognition apparatus according to claim 7, wherein the distance information validity determination unit performs the edge validity determination based on a luminance change between the same color components in a predetermined region of the reference image. 複数のカラーカメラで撮像した基準画像と1つ以上の参照画像との間で、前記基準画像の所定の領域毎に前記参照画像の各領域との一致度計算を各色成分毎に行って合成して一致度を求める一致度演算手順と、
前記一致度演算手段の演算結果によって得られる視差から距離情報を求める距離情報取得手順とを具備したことを特徴とするステレオ画像認識方法。
A standard image captured by a plurality of color cameras and one or more reference images are combined for each color component by calculating the degree of coincidence with each region of the reference image for each predetermined region of the standard image. The degree-of-match calculation procedure for obtaining the degree of match
A stereo image recognition method comprising: a distance information acquisition procedure for obtaining distance information from parallax obtained by a calculation result of the coincidence calculation means.
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