JP2006285564A - 道路領域検出装置及び道路領域検出方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】 道路領域の明暗が急激に変化しても道路領域全体を検出することができる道路領域検出装置及び道路領域検出方法を提供する。
【解決手段】 車両が走行する道路を撮影する撮影手段101と、撮影された道路を含む画像を複数の分割領域に分割する画像分割手段102と、各分割領域内の画像の特徴量を算出する特徴量算出手段103と、算出された特徴量を用いる所定のアルゴリズムによって、車両が走行可能な道路の境界を検出する境界判別手段104とを備える。
【選択図】 図1
【解決手段】 車両が走行する道路を撮影する撮影手段101と、撮影された道路を含む画像を複数の分割領域に分割する画像分割手段102と、各分割領域内の画像の特徴量を算出する特徴量算出手段103と、算出された特徴量を用いる所定のアルゴリズムによって、車両が走行可能な道路の境界を検出する境界判別手段104とを備える。
【選択図】 図1
Description
本発明は、路面の舗装の違い、日照による明るさの変化・影などが存在する道路領域を含む画像から所望の道路領域を検出する道路領域検出装置及び道路領域検出方法に関する。
従来の道路領域検出技術では、「大域的な(全体的な)」情報を用いて道路領域の検出を行っている。このような技術が下記の特許文献1に開示されている。特許文献1の中で従来技術として引用されている特開平3−118615において、「大域的な」情報とは道路領域の代表画素値である。この特開平3−118615に開示されている技術では、道路領域の代表画素値との誤差が閾値以内である画素値をもつ画素を道路領域として認識を行っている。ここで、通常、車両に搭載されたカメラによって撮影された道路領域は、カメラ近傍では暗く、カメラ遠方では明るい画素値を取る。このことを考慮して、特許文献1に開示されている技術では、道路領域の画素値が従うモデル(画像の縦方向座標から推定画素値への関数)の推定を行い、特開平3−118615と比較してより柔軟な対応を図っている。すなわち、道路領域全体で単独の代表画素値を使用するのではなく、画像中の水平線位置に対し代表値を1つずつ定める方法を採っている。この手法を利用することにより、車両に搭載されたカメラによって撮影された道路領域における、遠近の違いによる道路領域画素値の緩やかな明暗変化に対応することが可能となっている。
特開平11−316840号公報(段落0008、図1)
しかしながら、道路領域にはそのような大域的な情報から離れた、急激に変化する部分も存在する。例えば、建造物の影の部分や舗装が異なる領域などである。特許文献1に開示された技術では、(カメラからの距離に起因する)画素値の違いに対する処置を行っているとは言えるが、それは画像上部の道路領域の取る画素値と画像下部の道路領域の取る画素値との違いに対応しているのみであり、上述のような例の領域では道路領域全体を検出することは困難である。
本発明は、上記問題を解決するためのものであり、道路領域の明暗が急激に変化しても道路領域全体を検出することができる道路領域検出装置及び道路領域検出方法を提供することを目的とする。
上記目的を達成するために、本発明によれば、車両が走行する道路を撮影する撮影手段と、撮影された前記道路を含む画像を複数の分割領域に分割する画像分割手段と、前記各分割領域内の画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、算出された前記特徴量を用いる所定のアルゴリズムによって、前記車両が走行可能な前記道路の境界を検出する境界判別手段とを備える道路領域検出装置が提供される。この構成により、道路領域の明暗が急激に変化しても道路領域全体を検出することができる。
また、本発明において、前記画像分割手段が前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点を基準に前記画像を逆投影処理して分割することは、本発明の好ましい態様である。この構成により、距離による特徴の劣化を抑えることができる。
また、本発明において、前記画像分割手段が前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点から等距離にある地点を結ぶことによって前記画像を分割することは、本発明の好ましい態様である。この構成により、距離による特徴の劣化を抑えることができる。
また、本発明において、前記画像分割手段が、あらかじめ決められた、前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点を基準に前記画像を逆投影処理して分割することは、本発明の好ましい態様である。この構成により、FOE(Focus of Expansion)を求める処理、分割領域を求める処理を減らすことができる。
また、本発明によれば、車両が走行する道路を撮影するステップと、撮影された前記道路を含む画像を複数の分割領域に分割するステップと、前記各分割領域内の画像の特徴量を算出するステップと、算出された前記特徴量を用いる所定のアルゴリズムによって、前記車両が走行可能な前記道路の境界を検出するステップとを有する道路領域検出方法が提供される。この構成により、道路領域の明暗が急激に変化しても道路領域全体を検出することができる。
また、本発明において、前記撮影された前記道路を含む画像を所定の領域に分割するステップが、前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点を基準に前記画像を逆投影処理して分割するステップであることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、距離による特徴の劣化を抑えることができる。
また、本発明において、前記撮影された前記道路を含む画像を所定の領域に分割するステップが、前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点から等距離にある地点を結ぶことによって前記画像を分割するステップであることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、距離による特徴の劣化を抑えることができる。
また、本発明において、前記撮影された前記道路を含む画像を所定の領域に分割するステップが、あらかじめ決められた、前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点を基準に前記画像を逆投影処理して分割するステップであることは、本発明の好ましい態様である。この構成により、FOEを求める処理、分割領域を求める処理を減らすことができる。
本発明の道路領域検出装置及び道路領域検出方法は、上記構成を有し、道路領域の明暗が急激に変化しても道路領域全体を検出することができる。
以下、本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置及び道路領域検出方法について、図1から図11を用いて説明する。図1は本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置の構成を示す構成図である。図2Aは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における撮影手段によって撮影された画像を示す図である。図2Bは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における画像分割手段によって1つ目の方法で分割された画像を示す図である。図3Aは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における撮影手段によって撮影された画像を示す図である。図3Bは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における画像分割手段によって2つ目の方法で分割された画像を示す図である。
図4Aは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における撮影手段によって撮影された画像を示す図である。図4Bは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における画像分割手段によって3つ目の方法で分割された画像を示す図である。図5Aは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における撮影手段によって撮影された画像を示す図である。図5Bは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における画像分割手段によって4つ目の方法で分割された画像を示す図である。図5Cは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における固定FOEとのずれを示す画像を示す図である。図6は本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における画像分割手段によって分割された領域を示す図である。
図7Aは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における比較対象の領域から得られたヒストグラムの度数を示す図である。図7Bは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における比較対象の領域から得られたヒストグラムを平行移動させたヒストグラムの度数を示す図である。図8は本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における特徴量算出手段でのブロックマッチングによる類似度の算出について説明するための図である。図9Aは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における特徴量算出手段での線分エッジの発見について説明するための図である。図9Bは本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における特徴量算出手段での線分エッジの発見について説明するための図である。図10は本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における境界判別手段での走行路の境界の検出について説明するための図である。図11は本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における走行路の境界検出のフローを示すフローチャートである。
まず、本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置の構成について図1を用いて説明する。図1に示すように、道路領域検出装置100は、撮影手段101、画像分割手段102、特徴量算出手段103、境界判別手段104から構成されている。撮影手段101は、自身が搭載された車両が走行する道路(以下、走行路とも言う)を撮影する手段であり、例えばカメラなどである。また、撮影手段101の撮影するタイミングは、定期的であっても不定期的であってもよい。また、撮影手段101の車両への搭載位置は特定された位置に限られず、例えばバックミラーの裏面などである。
画像分割手段102は、撮影された道路を含む画像を複数の分割領域に分割する手段である。ここで、画像の分割の方法について図2A〜図5Cを用いて説明する。まず、1つ目の分割の方法について図2A及び図2Bを用いて説明する。図2Aには撮影手段101によって撮影された走行路が示されている。図2Aの画像に対して、画像分割手段102は、図2Bに示すように複数の分割された領域で分割を行う。この分割された領域は1つの画素ではなく、複数の画素から構成されている。このように、複数の画素の構成とすることで、画素単位での探索に比べ高速な処理が可能となる。
次に、2つ目の分割の方法について図3A及び図3Bを用いて説明する。図3Aには撮影手段101によって撮影された画像が示されており、その画像には走行路、走行路沿いに物体A、走行路上に物体Bが写っている。また、画像には走行路が一点に収束する収束点であるFOEが示されている。図3Aの画像に対して、画像分割手段102は、図3Bに示すように、FOEを基準として逆投影処理(奥行きを認識できるような処理)を行って分割を行う。これにより、車両から離れた地点(FOEに相当する地点)では分割幅が大きくなる。なお、FOEを求める方法に関しては公知の技術であり、ここでは説明を省略する。
次に、3つ目の分割の方法について図4A及び図4Bを用いて説明する。図4Aには撮影手段101によって撮影された画像が示されており、その画像には走行路が写っており、FOEが示されている。図4Aの画像に対して、画像分割手段102は、図4Bに示すように、FOEから等距離にある地点を結ぶことによって画像を分割する。これにより、FOEを中心に円弧状に分割され、FOEから遠ざかる地点の分割領域は大きくなる。
次に、4つ目の分割の方法について図5A〜図5Cを用いて説明する。図5Aには撮影手段101によって撮影された画像が示されており、その画像には走行路が写っており、実際のFOEと仮想のFOEである固定FOEが示されている。図5Aの画像に対して、画像分割手段102は、図5Bに示すように、あらかじめ決められた固定FOEを基準に画像を逆投影処理して分割する。このとき、実際の走行路は、図5Bに示すように傾くことになる。図5Cから分かるように、固定FOEから多少のずれは生じているが、このように、あらかじめ決められた固定FOEを用いることによって、実際のFOEを求める処理、分割領域を求める処理を省くことができるため、処理の高速化が可能となる。
特徴量算出手段103は、各分割された領域内の画像の特徴量を算出する手段である。ここで、各分割された領域の特徴量を算出する方法について図6〜図9Bを用いて説明する。特徴量算出手段103では各領域間の類似度を算出する。まず、1つ目の算出方法について図6〜図7Bを用いて説明する。1つ目の方法はヒストグラム類似度を用いるものである。ここでは、図6に示すように、分割された領域A及び領域Bの類似度を算出する。2つの比較対象の領域A及び領域Bから得られたヒストグラムをp、qとし、pu、quはBINがuである場合のヒストグラムの度数であり、図7Aはpuとuとの関係を示す図である。なお、図7Bはpu(y)とuとの関係を示すものであり、pu(y)はyだけBINを平行移動させたヒストグラムpのBINがuである場合のヒストグラムの度数である。BINは1、・・・、mである。ただし、下記に示す式のように合計が1になるように正規化されているものとする。ここで、BINとは、ヒストグラムにおける1つの区間を指している。
Bhattacharyya Coefficient若しくはKL Divergenceで類似度ρを与える。ここでは、Bhattacharyya Coefficientによる類似度を例に挙げる。類似度ρは下記の式(1)によって表される。
ここで、下記に示す窓関数k(x)を導入し、ずらしたヒストグラムを重ね合わせ、平滑化を施したものをp´(y)とすると、下記の式(2)のようになる。
ここで、V(y)はyの近傍で定義されるR上の閉区間であり、Cは下記の式(3)で表され、k(x)は下記の式(4)で表される。このとき、eは自然対数の底であり、hは窓関数の幅を表すパラメータである。
ヒストグラム類似度を与えるBhattacharyya Coefficientρは、y=y0で展開すると下記の式(5)のように表される。
第1項はヒストグラムずれ量yに依存しないため、第2項を局所最大とするyを公知の技術であるmean shiftの観点から求める。式(2)を式(5)の第2項に代入すると、下記の式(6)のように表される。
式(6)の局所最大値を取るyを以下の手順を用いて取得する。まず、ステップ1として、y0=0として式(2)のp´(y0)を求める。次に、ステップ2として、下記に示す式を求め、それをy1とする。ここで、g=−dk/dxである。次に、ステップ3として、|y0−y1|が収束判定閾値未満ならばy1を推定ずれ量として終了する。一方、閾値以上であればy0=y1としてステップ1へ戻る。
得られたずれ量(=ymax)からp(ymax)を算出し、類似度ρmaxを下記の式(7)を用いて計算する。そして、後述する境界判別手段104は、このymaxとρmaxの値を用いてヒストグラム間の類似度を判定する。例えば、判定閾値パラメータをyupperbound、ρlowerboundのように与えておき、ymax<yupperboundかつρmax>ρlowerboundのとき類似しているとすることが考えられる。
なお、単純な方法として、上述したようにp、q、pu、quを定める。ずれ許容範囲ymaxをパラメータとして与えておき、−ymax<=y<=ymaxにおいて、下記の式(8)の類似度ρを最大とするyをヒストグラムずれ量(ymax)とし、そのときの類似度をρmaxとする。その後上述したように、あらかじめ与えられた判定閾値パラメータyupperbound、ρlowerboundから、ymax<yupperboundかつρmax>ρlowerboundのとき類似していると判定される。
次に、2つ目の算出方法について図8を用いて説明する。2つ目の方法はブロックマッチングによる類似度を用いるものである。図8に示すように、比較する2つの領域Si、Sjに対する作用素(写像)Ai、Ajにより、任意の形状であるSi、Sjを幅w、縦hの画素からなる長方形Ti、Tjに補正する。その後、誤差の自乗和(Serror)を下記の式(8)によって算出する。ここで、Ti(k、l)、Tj(k、l)は画素値を示す。算出された誤差絶対和Serrorと与えられた判定閾値Maxerrorとを比較し、Serror<Maxerrorである場合に2つの領域SiとSjは類似していると判定される。
次に、3つ目の算出方法について説明する。3つ目の方法は平均、分散による類似度を用いるものである。図8に示すように比較する2つの領域をSi、Sjとし、それぞれの画素値に関する平均値をSimean、Sjmean、分散をSivar、Sjvarとする。このとき、平均値の誤差に対する閾値MAX_MEAN_ERROR、分散の誤差に対する閾値MAX_VAR_ERRORを与え、下記の式(9)及び(10)を満たす場合に、2つの領域は類似していると判定される。
次に、4つ目の算出方法について図9A及び図9Bを用いて説明する。4つ目の方法は線分エッジを用いるものである。線分エッジの発見による判定を説明するために、図9Aの一部である窓Wを例にして説明する。図9Bには窓Wが示されている。なお、図9Aでの分割(メッシュ)の仕方は分割の枠の縦、横を均等に区切る(すなわち、正方形に区切る)やり方ではないが、これに限られるものではなく正方形の形状で分割してもよい。これは後述する図10においても同様である。線分エッジを用いる方法では、各領域(領域Si及び領域Sj)間において、それぞれの領域のエッジをハフ変換して直線を取得し、各領域間で同一の線か否かを判定する。同一の線と判定されれば走行路の境界線であると判断できる。判定方法としては、例えば傾き、切片の違いが許容範囲以内であれば同一の直線と判定する方法が考えられる。
境界判別手段104は、算出された特徴量(類似度など)を用いる所定のアルゴリズムによって、走行路の境界を検出する手段である。ここで、所定のアルゴリズムとは、例えば後述するように、画像の水平方向の分割ラインごとに隣接する領域間の類似度を比較して走行路の境界を検出するものを言う。走行路の境界とは道路と非道路との境を言う。以下では具体的な走行路の境界の検出方法について図10を用いて説明する。図10に示すように、境界判別手段104は、画像の水平方向の分割ライン(ライン1、ライン2、ライン3、・・・)ごとに、隣接する分割領域間の類似度を比較していく。例えば、境界判別手段104が画像のライン1の左端から比較を行っていくとする。そして、走行路以外の領域と走行路の領域との境界線を越えて走行路の領域の分割領域同士の類似度を比較すると、走行路は舗装されたアスファルトなどであるため類似度が高い。
この特徴から、分割ラインごとに類似度が高くなり始める分割領域、又は類似度が低くなり始める分割領域の部分が走行路の境界線ということなる。なお、あらかじめ処理範囲を定める走行路判別上限を設け、必要のないラインの処理(走行路が存在しない領域の処理)をしないようにしている。これにより、より高速に走行路の境界を検出することができる。また、走行路の境界を検出する方法は、上述した方法に限られるものではなく、例えばコスト関数などを定義し、定義されたコスト関数に基づいて走行路の境界を検出するようにしてもよい。
次に、本発明の実施の形態に係る道路領域検出装置における走行路の境界検出のフローについて図11を用いて説明する。図11に示すように、まず、撮影手段101は、自身が搭載された車両が走行する走行路(車両前方の走行路)を撮影する(ステップS1101)。次に、画像分割手段102は、撮影された走行路を含む画像を複数の分割領域に分割する(ステップS1102)。なお、上述したように分割する方法はいくつかあり、どの分割方法を選択するかはあらかじめ決められていてもよく、また適宜選択するようにしてもよい。次に、特徴量算出手段103は各分割された領域内の画像の特徴量(類似度など)を算出する(ステップS1103)。そして、境界判別手段104は、算出された特徴量(類似度など)を用いる所定のアルゴリズムによって走行路の境界を検出する(ステップS1104)。
本発明に係る道路領域検出装置及び道路領域検出方法は、道路領域の明暗が急激に変化しても道路領域全体を検出することができるため、路面の舗装の違い、日照による明るさの変化・影などが存在する道路領域を含む画像から所望の道路領域を検出する道路領域検出装置及び道路領域検出方法などに有用である。
100 道路領域検出装置
101 撮影手段
102 画像分割手段
103 特徴量算出手段
104 境界判別手段
101 撮影手段
102 画像分割手段
103 特徴量算出手段
104 境界判別手段
Claims (8)
- 車両が走行する道路を撮影する撮影手段と、
撮影された前記道路を含む画像を複数の分割領域に分割する画像分割手段と、
前記各分割領域内の画像の特徴量を算出する特徴量算出手段と、
算出された前記特徴量を用いる所定のアルゴリズムによって、前記車両が走行可能な前記道路の境界を検出する境界判別手段とを、
備える道路領域検出装置。 - 前記画像分割手段は、前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点を基準に前記画像を逆投影処理して分割する請求項1に記載の道路領域検出装置。
- 前記画像分割手段は、前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点から等距離にある地点を結ぶことによって前記画像を分割する請求項1に記載の道路領域検出装置。
- 前記画像分割手段は、あらかじめ決められた、前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点を基準に前記画像を逆投影処理して分割する請求項1に記載の道路領域検出装置。
- 車両が走行する道路を撮影するステップと、
撮影された前記道路を含む画像を複数の分割領域に分割するステップと、
前記各分割領域内の画像の特徴量を算出するステップと、
算出された前記特徴量を用いる所定のアルゴリズムによって、前記車両が走行可能な前記道路の境界を検出するステップとを、
有する道路領域検出方法。 - 前記撮影された前記道路を含む画像を所定の領域に分割するステップは、前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点を基準に前記画像を逆投影処理して分割するステップである請求項5に記載の道路領域検出方法。
- 前記撮影された前記道路を含む画像を所定の領域に分割するステップは、前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点から等距離にある地点を結ぶことによって前記画像を分割するステップである請求項5に記載の道路領域検出方法。
- 前記撮影された前記道路を含む画像を所定の領域に分割するステップは、あらかじめ決められた、前記画像上の前記道路が一点に収束する収束点を基準に前記画像を逆投影処理して分割するステップである請求項5に記載の道路領域検出方法。
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