JP2006318272A - 車両用物体検出装置、および方法 - Google Patents
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Abstract
【課題】 画像を高解像度化して遠方に存在する物体を検出すること。
【解決手段】 制御装置103は、カメラ101によって撮像された撮像画像における各画素に存在する物体の複数フレーム間での移動量を算出し、撮像画像の各画素を1画素未満の領域に分割した画像データ上で、各画素を算出した移動量だけ移動させ、移動前の各画素の画素値と、移動後の領域の画素値とに基づいて画像を高解像度化し、高解像度化した画像内に存在する物体を検出する。
【選択図】 図1
【解決手段】 制御装置103は、カメラ101によって撮像された撮像画像における各画素に存在する物体の複数フレーム間での移動量を算出し、撮像画像の各画素を1画素未満の領域に分割した画像データ上で、各画素を算出した移動量だけ移動させ、移動前の各画素の画素値と、移動後の領域の画素値とに基づいて画像を高解像度化し、高解像度化した画像内に存在する物体を検出する。
【選択図】 図1
Description
本発明は、車両に搭載され、車両周囲に存在する物体を検出する車両用物体検出装置、および方法に関する。
次のような画像処理装置が特許文献1によって知られている。この画像処理装置によれば、車両に搭載したステレオカメラで撮像した各画像に対してエッジを抽出し、抽出したエッジの相関をとることによって、画像内に存在する物体までの距離を検出する。
しかしながら、従来の画像処理装置によれば、遠方の分解能を上げるためにカメラの画角を小さくすると車両近傍の物体検出範囲が狭くなり、逆に車両近傍の物体検出範囲を広げるためにカメラの画角を大きくすると遠方の分解能が低くなるという問題が生じていた。
本発明は、撮像手段によって撮像された複数フレームの撮像画像に基づいて、各画素に存在する物体のフレーム間での移動量を算出し、撮像画像の各画素を1画素未満の微画素に分割し、分割した画像データ上で、各画素を算出した移動量だけ移動させ、移動前の各画素の画素値と、各画素が移動した先の領域の画素値とに基づいて、移動前の各画素の画像を高解像度化し、高解像度化した画像内に存在する物体を検出することを特徴とする。
本発明によれば、撮像画像における各画素に存在する物体の複数フレーム間での移動量を算出し、撮像した撮像画像の各画素を1画素未満の微画素に分割した画像データ上で、各画素を算出した移動量だけ移動させ、移動前の各画素の画素値と、各画素が移動した先の領域の画素値とに基づいて、移動前の各画素の画像を高解像度化して、物体を検出するようにした。これによって、カメラの画角を変化させることなく画像を高解像度化することができ、遠方に存在する物体を精度高く検出することができる。
図1は、本実施の形態における車載画像処理装置の一実施の形態の構成例を示すブロック図である。車載画像処理装置100は車両に搭載され、車両前方を撮像するカメラ101と、カメラ101で撮像した画像を格納する画像メモリ102と、CPU、メモリ、およびその他周辺回路を含み、後述する画像処理を実行する制御装置103と、自車両の車速を検出する車速センサ104とを備えている。
カメラ101は、例えばCCDやCMOSなどの撮像素子を有した高速カメラであり、自車両の走行中に極めて微小な一定時間Δt間隔、例えば2ms間隔で連続的に車両前方を撮像し、各フレームごとに画像メモリ102に出力する。
制御装置103は、カメラ101で撮像した画像(撮像画像)を次のように画像処理して、車両前方に存在する物体を検出する。まず、撮像画像を画像メモリ102から読み込んで、図2(a)に示すように、撮像画像内を例えば12×13の格子領域に分割する。この格子領域は、所定数の画素、例えば4×4画素で構成されている。なお、図2(b)は、図2(a)における符号2aに示す範囲を拡大して模式的に示した図である。図2(b)に示すように、画像内に存在する遠方の人物は、数画素の塊で撮像されている。
そして、撮像画像上に設定した各格子領域ごとに、その格子領域内に存在する物体の移動量を算出する。移動量の算出は次のように行う。すなわち、格子領域内の任意の画素を対象画素とし、前フレームにおける対象画素と、現フレームで対象画素の周囲に存在する各画素との相関値を算出する。具体的には、現フレームにおいて、対象画素から1画素ずつ上下方向、および左右方向に1画素ずつずらしながら、前フレームの対象画素との相関値をそれぞれ算出し、算出した相関値を線形補間する。図3は、現フレームにおける周辺画素と、前フレームにおける任意の画素との相関値を算出し、線形補間を行った結果を模式的に表したグラフである。
図3に示すように、現フレームにおける周囲の画素3a〜3dと、前フレームにおける対象画素との相関値を線形補間して曲線3eを得て、相関値が最大値3fをとる現フレームにおける画素位置3gを算出する。この相関値が最大となる画素位置3gは、前フレームの対象画素と最も相関値が高い画素であることから、前フレームにおける対象画素に映っていた物体は、現フレームではこの画素位置3gに移動していると判断することができ、対象画素内に存在していた物体の移動量を1画素以下の精度で算出することができる。そして、この対象画素における物体の移動量を格子領域内に存在する物体の移動量とする。この処理を撮像画像内の全格子領域に対して実行することによって、撮像画像内の全ての格子領域内に存在する物体の移動量を算出することができる。
次に、制御装置103が有するメモリ空間(仮想空間)内に、撮像画像の1画素をさらに詳細な微画素に分割した画像データを生成する。具体的には、図4に示すように、撮像画像の1画素4aを、例えば0.2画素単位の細分化領域(微画素)に分割した細分化画像データを生成する。ここでは、1画素4aを25個の微画素に分割し、各1微画素に画素4aの画素値を代入しておく。その後、上述した処理で算出した格子領域内に存在する物体の移動量に基づいて、画像データを移動させる。例えば、当該画素4aが含まれる格子領域の物体の移動量に基づいて、現フレームでは物体が左下に0.2画素移動している場合には、細分化画像データの画素4a内に、画素4aを当該移動量だけ移動させた網掛けで示す移動後の領域4bを設定する。
そして、移動後の領域4bの画素値と、画素4aの画素値との加算平均値を、移動後の領域4bの画素値、すなわち領域4bの4×4の微画素の画素値とする。また、移動によって空いた細分化領域、すなわち(4a−4b)に相当する各細分化領域を構成する微画素には、移動後の撮像画像、すなわち現フレームにおける当該細分化領域の画素値を格納しておく。これによって、画像内で数画素の塊として撮像され、1画素単位の動きを捉えることができない遠方に位置する物体が存在する場合でも、移動後の領域4bには、その物体の1画素未満の動きを反映した画素値を格納することができるため、画像データを高解像度化することができる。
具体的には、次のような原理により高解像度化が可能となる。例えば、図5に示すように、前フレームにおいては、画素4a付近の細分化領域の画素値が符号5aに示すグラフで表され、このときの画素4aの画素値が符号5cに示す値であるものとする。そして、移動後の現フレームにおいては、画素4a付近の細分化領域の画素値が符号5bに示すグラフで表され、このときの領域4bの画素値が符号5dに示す値であるものとする。
このときに、上述したように、前フレームにおける1画素4aの画素値と、移動後の領域4bの画素値の加算平均値5eを算出して、移動後の領域4bの画素値とすることによって、1画素未満の動きを加味した場合の領域4bの画素値を理想値に近づけることができる。そして、上述した高解像度化処理を撮像画像内の全画素に対して実行することによって、各画素内を高解像度化して、1画素未満の物体の動きを検出して、撮像画像内から遠方に存在する移動物体を検出することが可能となる。
なお、上述した説明では、前フレームと現フレームの2枚の画像を使用して高解像度化を行う例について説明したが、使用する画像の枚数を増やすことによって、さらに解像度を上げることができる。すなわち高解像度化のレベルを変化させることができる。例えば、現フレーム、前フレーム、前々フレームと3枚の画像を使用した場合には、まず、前々フレームから前フレームまでの移動量に基づいて、画素4aを移動させて得た移動後の領域の画素値と、移動前の1画素4aの画素値の加算平均を算出して、移動後の領域に格納する。
さらに、前フレームから現フレームまでの移動量に基づいて、画素4aを移動させて得た移動後の領域の画素値と、移動前の領域の画素値の加算平均値を算出して、移動後の領域に格納する。これによって、画素4a内の画像データをさらに高解像度化することができる。本実施の形態では、カメラ101の画角、および画素数と、自車両の車速とに基づいて、次に説明するように、高解像度化に用いる画像枚数を決定する。
まず、車速センサ101で検出される自車両の車速Vと、運転者がブレーキを動作させて自車両を停止させる位置までの停止距離Lbの関係は次式(1)で表され、図6(a)に示すグラフで表される。
Lb=Td*V+V2/(2a) ・・・(1)
ただし、式(1)において、Tdは、運転者が対象を認知しブレーキを動作させるまでの時間を表し、aは、ブレーキ動作による減速加速度を表している。
Lb=Td*V+V2/(2a) ・・・(1)
ただし、式(1)において、Tdは、運転者が対象を認知しブレーキを動作させるまでの時間を表し、aは、ブレーキ動作による減速加速度を表している。
式(1)より、撮像画像から周囲物体を検出して自車両の衝突を防止するシステムにおいては、自車両の車速に応じて、自車両からLbの距離に存在する物体を検出する必要がある。一方、解像度(単位長さ当りの画素数)Rは、次式(2)で算出されることから、対象までの距離Lに反比例することがわかる。
R=N/(2*L*tan(θ/2)) ・・・(2)
ただし、式(2)において、θはカメラ101の画角を表し、Nはカメラ101の画素数を表している。
R=N/(2*L*tan(θ/2)) ・・・(2)
ただし、式(2)において、θはカメラ101の画角を表し、Nはカメラ101の画素数を表している。
したがって、式(1)および(2)に基づいて、自車両の車速Vに対する解像度Rは次式(3)により算出される。
R=a*N/((2*a*Td*V +V2)*tan(θ/2)) ・・・(3)
R=a*N/((2*a*Td*V +V2)*tan(θ/2)) ・・・(3)
一方、対象物を検出するためには、一定以上の解像度が必要であり、たとえば、対象物全体が10画素程度で撮像できる解像度が必要である。したがって、対象物を検出するのに必要な解像度をRsとした場合、式(3)において速度を増加させていくと、速度に対する解像度の関係から、図6(b)に示すように、一定の速度V1で必要な解像度以下となり、対象物が検出できなくなり、対象物を検出するためには高解像度化が必要となる。
上述したように、複数枚の撮像画像を使用して高解像度化処理を行う場合に、画像枚数を1枚増加することでα倍の解像度を得られるとすれば、対象物を検出するために必要な解像度が得られなくなる車速、例えば図6(b)に示すV1、V2、およびV3において、高解像度化に用いる枚数を増加させればよいことがわかる。これによって、符号6a〜6cで示すような、常に対象物を検出するために必要な解像度Rs以上の解像度を得ることができる。
したがって、次式(4)の関係式に基づいて、画像枚数nと、画像枚数を1枚増加させる速度Vnとを算出し、各速度Vnで高解像度化処理に使用する画像枚数Gnを決定する。
R*α(Gn+1)=a*N/((2*a*Td*Vn+Vn2)*tan(θ/2)) ・・・(4)
式(4)より、自車両の速度がVnより大きく、Vn+1以下の速度ではn+1枚の画像による高解像度化をおこなうことで、検出に必要な解像度を得ることができる。
R*α(Gn+1)=a*N/((2*a*Td*Vn+Vn2)*tan(θ/2)) ・・・(4)
式(4)より、自車両の速度がVnより大きく、Vn+1以下の速度ではn+1枚の画像による高解像度化をおこなうことで、検出に必要な解像度を得ることができる。
図7は、本実施の形態における車載画像処理装置100の処理を示すフローチャートである。図7に示す処理は、車載画像処理装置100を搭載した車両の不図示のイグニションスイッチがオンされ、車載画像処理装置100の電源がオンされると起動するプログラムとして制御装置103により実行される。ステップS10において、カメラ101によって連続して撮像される画像の読み込みを開始して、ステップS20へ進む。ステップS20では、上述したように、撮像画像内を一定単位、例えば4×4画素の格子領域に分割する。その後、ステップS30へ進む。
ステップS30では、上述したように、格子領域内の任意の画素を対象画素とし、前フレームにおける対象画素と、現フレームで対象画素の周囲に存在する各画素との相関値を算出することによって、各格子領域ごとに、その格子領域内に存在する物体の移動量を算出する。その後、ステップS40へ進み、式(4)により撮像画像の高解像度化に必要な画像の枚数を算出して、ステップS50へ進む。ステップS50では、ステップS40で算出した画像枚数の画像を使用して、上述した高解像度化処理を行い、撮像画像を高解像度化する。その後、ステップS60へ進む。
ステップS60では、高解像度化を行った結果として得られる画像に基づいて、1画素単位では検出が困難な遠方に存在する物体を含む移動物体の検出を行う。その後、ステップS70へ進む。ステップS70では、自車両のイグニションスイッチがオフされたか否かを判断する。イグニションスイッチがオフされていないと判断した場合には、ステップS20へ戻って処理を繰り返す。これに対して、イグニションスイッチがオフされたと判断した場合には、処理を終了する。
以上説明した本実施の形態によれば、次のような作用効果を得ることができる。
(1)連続して撮像された複数枚の撮像画像を使用して画像を高解像度化した後に、画像内に存在する物体を検出するようにした。これによって、画像内で数画素の塊として撮像され、1画素単位の動きを捉えることができない遠方に位置する物体を検出することが可能となる。また、カメラ101の画角を変化させたり、画素数を上げることなく、撮像画像を高解像度化することができる。
(2)メモリ空間内に、撮像画像の1画素を細分化領域に分割した画像データを生成し、移動前の画素4aの画素値と、移動後の領域4bの画素値との加算平均を算出し、この算出結果を移動後の領域4bの画素値として領域4bに格納するようにした。これによって、画像内で数画素の塊として撮像され、1画素単位の動きを捉えることができない遠方に位置する物体が存在する場合でも、移動後の領域4bには、その物体の1画素未満の動きを反映した画素値を格納することができるため、画像データを高解像度化することができる。
(1)連続して撮像された複数枚の撮像画像を使用して画像を高解像度化した後に、画像内に存在する物体を検出するようにした。これによって、画像内で数画素の塊として撮像され、1画素単位の動きを捉えることができない遠方に位置する物体を検出することが可能となる。また、カメラ101の画角を変化させたり、画素数を上げることなく、撮像画像を高解像度化することができる。
(2)メモリ空間内に、撮像画像の1画素を細分化領域に分割した画像データを生成し、移動前の画素4aの画素値と、移動後の領域4bの画素値との加算平均を算出し、この算出結果を移動後の領域4bの画素値として領域4bに格納するようにした。これによって、画像内で数画素の塊として撮像され、1画素単位の動きを捉えることができない遠方に位置する物体が存在する場合でも、移動後の領域4bには、その物体の1画素未満の動きを反映した画素値を格納することができるため、画像データを高解像度化することができる。
(3)カメラ101の画角、および画素数と、自車両の車速とに基づいて、高解像度化に用いる画像枚数を決定するようにした。これによって、特に自車両の車速によって、遠方の物体を検出するために必要となる解像度が変化することを加味して、最適な解像度の画像を得るために使用する画像の枚数を正確に算出することができる。
(4)撮像画像上に格子領域を設定し、格子領域内の任意の対象画素において、前フレームにおける対象画素との相関値の補間結果が最大となる現フレームにおける画素を、対象画素の移動先として特定し、対象画素に存在する物体の移動量を算出するようにした。これによって、対象画素内に存在する物体の移動量を1画素以下の精度で算出することができる。
(4)撮像画像上に格子領域を設定し、格子領域内の任意の対象画素において、前フレームにおける対象画素との相関値の補間結果が最大となる現フレームにおける画素を、対象画素の移動先として特定し、対象画素に存在する物体の移動量を算出するようにした。これによって、対象画素内に存在する物体の移動量を1画素以下の精度で算出することができる。
―変形例―
なお、上述した実施の形態の車載画像処理装置は、以下のように変形することもできる。
(1)上述した実施の形態では、撮像画像全体に対して高解像度化処理を実行して、撮像画像全体を高解像度化する例について説明した。しかしこれに限定されず、車速に応じて高解像度化が必要な領域と不要な領域とを判定することで、高解像度化を行う領域を変化させてもよい。すなわち、車速が速くなるにつれて高解像度化を要する部分が広くなることを加味して、例えば、車速が所定値未満であれば画像の上部1/3の範囲に対して高解像度化処理を実行し、所定値以上であれば画像の上部1/2の範囲に対して高解像度化処理を実行するようにしてもよい。これによって、高解像度化処理を行う範囲を限定することができ、処理負荷を軽減することができる。
なお、上述した実施の形態の車載画像処理装置は、以下のように変形することもできる。
(1)上述した実施の形態では、撮像画像全体に対して高解像度化処理を実行して、撮像画像全体を高解像度化する例について説明した。しかしこれに限定されず、車速に応じて高解像度化が必要な領域と不要な領域とを判定することで、高解像度化を行う領域を変化させてもよい。すなわち、車速が速くなるにつれて高解像度化を要する部分が広くなることを加味して、例えば、車速が所定値未満であれば画像の上部1/3の範囲に対して高解像度化処理を実行し、所定値以上であれば画像の上部1/2の範囲に対して高解像度化処理を実行するようにしてもよい。これによって、高解像度化処理を行う範囲を限定することができ、処理負荷を軽減することができる。
(2)上述した実施の形態では、車速に応じて高解像度化に必要な画像の枚数を算出して、算出した枚数の画像を使用して高解像度化処理を行う例について説明した。しかしこれに限定されず、解像度を徐々に上げながら物体の検出を行ってもよい。例えば、まずは現フレームのみを使用して画像内の物体検出を行う。そして、現フレームで物体が検出された場合には、その物体が検出された領域を除いた他の領域に対して、前フレームを使用した高解像度化処理を実行して、物体の検出を行う。さらに、この時点で物体が検出された領域を排除して、前々フレームを使用した高解像度化処理を行うようにする。このように、既に物体が検出された領域を排除しながら、徐々に過去フレームを使用して高解像度化処理を行うことによって、既に物体が検出された領域を高解像度化の処理から外して、処理負荷を軽減することができる。
(3)上述した実施の形態では、カメラ101によって車両前方を撮像し、撮像した車両前方画像に基づいて自車両の挙動を検出する例について説明した。しかしこれに限定されず、カメラ101を車両後方を撮像するように設置し、カメラ101で撮像した車両後方の画像に基づいて、車両後方に存在する物体を検出してもよい。
なお、本発明の特徴的な機能を損なわない限り、本発明は、上述した実施の形態における構成に何ら限定されない。
特許請求の範囲の構成要素と実施の形態との対応関係について説明する。カメラ101は撮像手段に、制御装置103は移動量算出手段、移動手段、高解像度化手段、および検出手段に相当する。車速センサ104は車速検出手段に相当する。なお、以上の説明はあくまでも一例であり、発明を解釈する際、上記の実施形態の記載事項と特許請求の範囲の記載事項の対応関係に何ら限定も拘束もされない。
100 車載画像処理装置
101 カメラ
102 画像メモリ
103 制御装置
104 車速センサ
101 カメラ
102 画像メモリ
103 制御装置
104 車速センサ
Claims (6)
- 撮像手段によって撮像された複数フレームの撮像画像に基づいて、各画素に存在する物体のフレーム間での移動量を算出する移動量算出手段と、
前記撮像画像の各画素を1画素未満の微画素に分割する分割手段と、
前記分割手段で分割した画像データ上で、各画素を前記移動量算出手段で算出した移動量だけ移動させる移動手段と、
前記移動手段による移動前の各画素の画素値と、各画素が移動した先の領域の画素値とに基づいて、前記移動前の各画素の画像を高解像度化する高解像度化手段と、
前記高解像度化手段で高解像度化した画像内に存在する物体を検出する検出手段とを備えることを特徴とする車両用物体検出装置。 - 請求項1に記載の車両用物体検出装置において、
自車両の車速を検出する車速検出手段をさらに備え、
前記高解像度化手段は、前記車速検出手段で検出した自車両の車速に基づいて、画像内の高解像度化が必要な範囲と、不要な範囲とを判定して、高解像度化が必要な領域のみ高解像度化処理を行うことを特徴とする車両用物体検出装置。 - 請求項1または2に記載の車両用物体検出装置において、
前記高解像度化手段は、使用するフレーム数を変化させることによって、高解像度化のレベルを変化させることを特徴とする車両用物体検出装置。 - 請求項3に記載の車両用物体検出装置において、
前記検出手段は、前記高解像度化手段が複数レベルの高解像度化処理を行う場合には、低解像度の画像から順番に物体の検出を行うことを特徴とする車両用物体検出装置。 - 請求項4に記載の車両用物体検出装置において、
前記高解像度化手段は、複数レベルの高解像度化処理を行う場合には、前記検出手段によって低解像度の画像で物体が検出された領域は、高解像度化処理の対象から除外することを特徴とする車両用物体検出装置。 - 撮像手段によって撮像された複数フレームの撮像画像に基づいて、各画素に存在する物体のフレーム間での移動量を算出し、
前記撮像画像の各画素を1画素未満の微画素に分割し、
分割した画像データ上で、各画素を算出した移動量だけ移動させ、
移動前の各画素の画素値と、各画素が移動した先の領域の画素値とに基づいて、前記移動前の各画素の画像を高解像度化し、
高解像度化した画像内に存在する物体を検出することを特徴とする車両用物体検出方法。
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