JP2006059183A - 画像処理装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】 画像処理部は、車両の撮影画像として画像入力部21より入力された現在画像、ΔT前画像、2ΔT前画像とともに、微分画像作成部31で作成されたこれらの微分画像、背景画像作成部32で作成された背景画像を用いて、画像間減算部33及び画像間論理積演算部34により、微分背景差分、背景差分、フレーム差分、微分フレーム差分の4つの方式による特徴抽出処理を行う。そして、各方式で得られた画像を画像二値化部35で二値化した後、各方式で得られた画像に対して二値化画像重み付け部36で撮影環境に応じた重み付けを行い、画像間加算部37で加算して合成することで、特徴抽出画像を生成し、特徴画像格納部30に格納する。
【選択図】 図3
Description
これにより、複数の方式により作成された差分画像を重み付けして合成することで、安定した特徴抽出が可能となるため、撮影環境に関わらず、道路上の撮影画像から安定して車両抽出を行うことが可能となる。
これにより、撮影環境に応じて重み量を設定することで、例えば撮影場所、撮影時間などのそれぞれの撮影環境に合わせてより安定した十分な特徴抽出が可能となる。また、例えば撮影画像の明るさの変化など、周囲環境の変化にも対応可能である。
これにより、ライトまたは影の影響など、道路上において変化要素が大きくある場合に、背景差分画像及びフレーム差分画像の重み量を小さくすることで、差分処理による車両以外の特徴抽出を低減でき、安定した車両の特徴抽出が可能となる。
これにより、撮影画像の状態に応じて背景画像を適切に更新でき、現在画像と背景画像との間で安定してより明確に車両の特徴が抽出された背景差分画像を作成可能となる。
これにより、撮影画像において車両が多く含まれる場合に更新率を小さくすることによって、背景画像の更新速度を遅くでき、より安定して背景差分画像または微分背景差分画像による車両の特徴抽出を行うことが可能となる。
これにより、車両認識の精度を向上でき、この車両認識結果を基に道路上の事象判定をより正確に行うことが可能となる。
微分背景差分方式では、まず、画像データを微分し、画像中の輝度が急激に変化する場所を強調する。そして、画像データから背景データを消去し、背景には存在しないものの輪郭を抽出する。微分背景差分方式による画像データをS1(t)とすると、
S1(t)=|C´(t−ΔT)−B0´(t−2ΔT)| …(1)
となる。ここで、ΔTはこの画像前処理の周期(例えば100ms)、C´(t−ΔT)は時刻t−ΔT(ΔT前)の微分画像、B0´(t−2ΔT)は時刻t−2ΔT(2ΔT前)の背景微分画像である。
微分フレーム差分方式では、まず、画像データを微分し、画像中の輝度が急激に変化する場所を強調する。そして、時間差画像データ、すなわち2つのフレーム間の微分画像データにおいて両者に共通して存在するものを消去する。ここで、動いているものは両者に共通しないため消去されずに残り、結果として、両者に存在する移動体の輪郭が抽出されることになる。さらに、上記時間差画像データを時系列に2つ求め、両者の論理積をとることで、共通する移動体の輪郭のみを残して抽出する。微分フレーム差分方式による画像データをS2(t)とすると、
S2(t)=|C´(t)−C´(t−ΔT)|&|C´(t−ΔT)−C´(t−2ΔT)| …(2)
となる。ここで、ΔTはこの画像前処理の周期(例えば100ms)、C´(t)は時刻t(現在)の微分画像、C´(t−ΔT)は時刻t−ΔT(ΔT前)の微分画像、C´(t−2ΔT)は時刻t−2ΔT(2ΔT前)の微分画像である。
背景差分方式では、画像データから背景データを消去し、背景には存在しないものを抽出する。背景差分方式による画像データをS3(t)とすると、
S3(t)=|C(t−ΔT)−B0(t−2ΔT)| …(3)
となる。ここで、ΔTはこの画像前処理の周期(例えば100ms)、C(t−ΔT)は時刻t−ΔTの画像(ΔT前画像)、B0(t−2ΔT)は時刻t−2ΔTの背景画像(2ΔT前背景画像)である。
フレーム差分方式では、まず、時間差画像データ、すなわち2つのフレーム間の画像データにおいて両者に共通して存在するものを消去する。ここで、動いているものは両者に共通しないため消去されずに残り、結果として、両者に存在する移動体が抽出されることになる。そして、上記時間差画像データを時系列に2つ求め、両者の論理積をとることで、共通する移動体のみを残して抽出する。フレーム差分方式による画像データをS4(t)とすると、
S4(t)=|C(t)−C(t−ΔT)|&|C(t−ΔT)−C(t−2ΔT)| …(4)
となる。ここで、ΔTはこの画像前処理の周期(例えば100ms)、C(t)は時刻tの画像(現在画像)、C(t−ΔT)は時刻t−ΔTの画像(ΔT前画像)、C(t−2ΔT)は時刻t−2ΔTの画像(2ΔT前画像)である。
S5(t)=C(t−ΔT)−B0(t−2ΔT)
ただし、C(t−ΔT)<B0(t−2ΔT)の場合は0 …(5)
となる。ここで、ΔTはこの画像前処理の周期(例えば100ms)、C(t−ΔT)は時刻t−ΔTの画像(ΔT前画像)、B0(t−2ΔT)は時刻t−2ΔTの背景画像(2ΔT前背景画像)である。
B0(t)=β・C(t)+(1−β)・B0(t−ΔT)
となる。ここで、ΔTはこの背景更新処理の周期(例えば100ms)、βは更新率で0≦β≦1、C(t)は時刻tの画像(現在画像)、B0(t−ΔT)は時刻t−ΔTの背景画像(ΔT前背景画像)である。
12 カメラ
13 車両
14 画像処理部
15 事象判定部
21 画像入力部
22 画像格納部
23 画像演算部
24 現画像格納部
25 微分画像格納部
26 背景画像格納部
27 差分画像格納部
28 差分二値化画像格納部
29 重み付け画像格納部
30 特徴画像格納部
31 微分画像作成部
32 背景画像作成部
33 画像間減算部
34 画像間論理積演算部
35 画像二値化部
36 二値化画像重み付け部
37 画像間加算部
38 背景更新率格納部
39 背景更新率算出部
40 二値化しきい値設定部
41 重み量設定部
Claims (6)
- 道路上の車両を撮影した撮影画像を入力する画像入力手段と、
前記撮影画像に基づいて背景画像を作成する背景画像作成手段と、
前記撮影画像と前記背景画像の微分画像を作成する微分画像作成手段と、
前記撮影画像の現在画像と前記背景画像との差分による背景差分画像、前記撮影画像の微分画像と前記背景画像の微分画像との差分による微分背景差分画像、前記撮影画像のフレーム間差分によるフレーム差分画像、前記撮影画像の微分画像のフレーム間差分による微分フレーム差分画像のうちの少なくとも2つを含む複数の差分画像を作成する差分画像作成手段と、
前記複数の差分画像のそれぞれの重み付けを行う重み付け手段と、
前記重み付け後の複数の差分画像を合成する画像合成手段とを備え、
前記撮影画像より車両の特徴を抽出した特徴抽出画像を作成する画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記重み付け手段は、前記撮影画像の撮影環境に応じて各差分画像の重み付けの重み量を設定する画像処理装置。 - 請求項2に記載の画像処理装置であって、
前記重み付け手段は、前記撮影画像においてライトまたは影の影響が大きい場合に、前記背景差分画像及びフレーム差分画像の重み量を小さくする画像処理装置。 - 請求項1に記載の画像処理装置であって、
前記背景画像を所定期間ごとに更新する背景画像更新手段と、
前記背景画像に現在画像を加算する割合を示す更新率を、前記撮影画像における車体領域の割合または車両台数に応じて設定する更新率設定手段とを備える画像処理装置。 - 請求項4に記載の画像処理装置であって、
前記更新率設定手段は、前記撮影画像における車体領域の割合または車両台数が多い場合に、前記更新率を小さくする画像処理装置。 - 請求項1〜5のいずれかに記載の画像処理装置と、
前記画像処理装置により作成される特徴抽出画像を基に車両認識を行う車両認識部と、
前記車両認識結果を基に、車両の速度、停止車両の有無、渋滞の有無、落下物の有無の少なくともいずれかを含む道路上の事象を判定する事象判定部と、
を備える道路監視装置。
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