JP2007249678A - System and method for correlation evaluation - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、相関元領域の相関先として特定された相関先領域の相関性を評価する技術に係り、特に、この相関評価で用いられる判定しきい値の設定に関する。 The present invention relates to a technique for evaluating the correlation of a correlation destination area specified as a correlation destination of a correlation source area, and more particularly to setting of a determination threshold value used in this correlation evaluation.
従来より、互いに関連性を有する一対のデータ領域間における部分的な領域の相関性を判定しきい値を用いて評価する技術が知られている。例えば、特許文献1には、ステレオ画像より算出された距離データに関して信頼度を算出し、この信頼度と判定しきい値とを比較することによって、距離データの信頼性を評価する手法が開示されている。判定しきい値は、状況に応じて可変に設定される。例えば、カメラのゲインを上げた場合、画面に含まれるノイズが増大する点に鑑み、判定しきい値を大きくするといった如くである。この設定された判定しきい値は、1フレームを構成するフレーム画像全体に対して一律に適用される。
しかしながら、従来の技術では、フレーム画像(データ領域)全体に対して1つの判定しきい値が一律に適用されるので、フレーム画像の一部を構成する部分領域毎に相関性を評価する際、外乱としてのノイズの影響を十分に排除することが困難であった。 However, in the conventional technique, since one determination threshold value is uniformly applied to the entire frame image (data region), when evaluating the correlation for each partial region constituting a part of the frame image, It was difficult to sufficiently eliminate the influence of noise as a disturbance.
本発明は、かかる事情に鑑みてなされたものであり、その目的は、相関元領域と相関先領域との相関性の評価において、評価精度の向上を図ることである。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to improve the evaluation accuracy in the evaluation of the correlation between the correlation source region and the correlation destination region.
また、本発明の別の目的は、耐ノイズ性に優れた相関性の評価を可能にすることである。 Another object of the present invention is to enable evaluation of correlation excellent in noise resistance.
かかる課題を解決するために、第1の発明は、相関元領域の相関先として特定された相関先領域の相関性を評価する相関評価システムを提供する。この評価システムは、マッチング処理部と、代表値算出部と、しきい値設定部と、判定部とを有する。マッチング処理部は、相関元領域の相関先の候補となる複数の相関先候補を相関元領域毎に設定し、相関元領域との相関の程度を示す相関値を相関先候補毎に算出する。また、マッチング処理部は、相関先候補毎に算出された相関値同士を比較することによって、複数の相関先候補のいずれかを相関先領域として特定する。代表値算出部は、相関元領域を含むサブ領域内のデータに基づいて、当該サブ領域内のデータを代表する代表値をサブ領域毎に算出する。しきい値設定部は、サブ領域毎の代表値に基づいて、当該相関元領域に適用される判定しきい値を相関元領域毎に個別に設定する。判定部は、マッチング処理部によって特定された相関先領域の相関値と、当該相関先領域の相関元となる相関元領域に適用される判定しきい値とを比較することによって、当該相関値の信頼性を評価する。 In order to solve this problem, the first invention provides a correlation evaluation system that evaluates the correlation of a correlation destination area specified as a correlation destination of a correlation source area. The evaluation system includes a matching processing unit, a representative value calculation unit, a threshold setting unit, and a determination unit. The matching processing unit sets a plurality of correlation destination candidates as correlation destination candidates in the correlation source region for each correlation source region, and calculates a correlation value indicating the degree of correlation with the correlation source region for each correlation destination candidate. In addition, the matching processing unit identifies one of a plurality of correlation destination candidates as a correlation destination region by comparing the correlation values calculated for each correlation destination candidate. The representative value calculation unit calculates, for each sub-region, a representative value representing the data in the sub-region based on the data in the sub-region including the correlation source region. The threshold value setting unit individually sets the determination threshold value applied to the correlation source region for each correlation source region based on the representative value for each sub-region. The determination unit compares the correlation value of the correlation destination region specified by the matching processing unit with the determination threshold value applied to the correlation source region that is the correlation source of the correlation destination region, thereby calculating the correlation value. Evaluate reliability.
第1の発明においては、相関元領域を一部に含むフレーム画像を撮像する撮像部をさらに有し、代表値算出部は、サブ領域内の輝度情報に基づいて、代表値を算出することが好ましい。さらに、しきい値設定部は、代表値によって示されるサブ領域内の輝度状態が高輝度になるほど、当該サブ領域の判定しきい値を大きく設定することが望ましい。 In the first invention, the image processing apparatus further includes an imaging unit that captures a frame image partially including the correlation source region, and the representative value calculation unit can calculate the representative value based on the luminance information in the sub-region. preferable. Further, it is desirable that the threshold value setting unit sets the determination threshold value of the sub area to be larger as the luminance state in the sub area indicated by the representative value becomes higher.
第2の発明は、相関元領域の相関先として特定された相関先領域の相関性を評価する相関評価システムを提供する。この評価システムは、マッチング処理部と、代表値算出部と、しきい値設定部と、判定部とを有する。マッチング処理部は、相関元領域の相関先の候補となる複数の相関先候補を含む探索範囲を相関元領域毎に設定し、相関元領域との相関の程度を示す相関値を相関先候補毎に算出する。また、マッチング処理部は、相関先候補毎に算出された相関値同士を比較することによって、複数の相関先候補のいずれかを相関先領域として特定する。代表値算出部は、探索範囲内に含まれるデータに基づいて、当該探索範囲内のデータを代表する代表値を探索範囲毎に算出する。しきい値設定部は、探索範囲の代表値に基づいて、探索範囲に適用される判定しきい値を探索範囲毎に個別に設定する。判定部は、マッチング処理部によって特定された相関先領域の相関値と、当該相関先領域を含む探索範囲に適用される判定しきい値とを比較することによって、当該相関値の信頼性を評価する。 The second invention provides a correlation evaluation system that evaluates the correlation of the correlation destination area specified as the correlation destination of the correlation source area. The evaluation system includes a matching processing unit, a representative value calculation unit, a threshold setting unit, and a determination unit. The matching processing unit sets, for each correlation source region, a search range including a plurality of correlation destination candidates that are correlation destination candidates in the correlation source region, and sets a correlation value indicating the degree of correlation with the correlation source region for each correlation destination candidate. To calculate. In addition, the matching processing unit identifies one of a plurality of correlation destination candidates as a correlation destination region by comparing the correlation values calculated for each correlation destination candidate. Based on the data included in the search range, the representative value calculation unit calculates a representative value representing the data in the search range for each search range. The threshold setting unit individually sets a determination threshold applied to the search range for each search range based on the representative value of the search range. The determination unit evaluates the reliability of the correlation value by comparing the correlation value of the correlation destination region specified by the matching processing unit with a determination threshold value applied to the search range including the correlation destination region. To do.
第2の発明においては、探索範囲を一部に含むフレーム画像を撮像する撮像部をさらに有し、代表値算出部は、探索範囲内の輝度情報に基づいて、代表値を算出することが好ましい。さらに、しきい値設定部は、代表値によって示される探索範囲内の輝度状態が高輝度になるほど、当該探索範囲の判定しきい値を大きく設定することが望ましい。 In the second invention, it is preferable to further include an imaging unit that captures a frame image partially including the search range, and the representative value calculation unit calculates the representative value based on the luminance information within the search range. . Furthermore, it is desirable that the threshold setting unit sets the determination threshold for the search range to be larger as the luminance state in the search range indicated by the representative value becomes higher.
また、第1の発明または第2の発明において、フレーム画像の明るさをゲインによって調整するアンプをさらに設けてもよい。この場合、しきい値設定部は、ゲインに基づいて、判定しきい値を可変に設定することが好ましい。 In the first invention or the second invention, an amplifier for adjusting the brightness of the frame image by a gain may be further provided. In this case, the threshold setting unit preferably sets the determination threshold variably based on the gain.
第1の発明または第2の発明において、マッチング処理部の前段に、フレーム画像に対して所定の輝度補正を施す輝度補正部をさらに設けてもよい。この場合、しきい値設定部は、輝度補正の度合いに基づいて、判定しきい値を可変に設定することが好ましい。 In the first invention or the second invention, a luminance correction unit that performs predetermined luminance correction on the frame image may be further provided before the matching processing unit. In this case, it is preferable that the threshold setting unit variably sets the determination threshold based on the degree of luminance correction.
さらに、第1の発明または第2の発明において、周囲の温度を検出する温度センサをさらに設けてもよい。この場合、しきい値設定部は、温度に基づいて、判定しきい値を可変に設定する。 Furthermore, in the first invention or the second invention, a temperature sensor for detecting the ambient temperature may be further provided. In this case, the threshold setting unit variably sets the determination threshold based on the temperature.
第3の発明は、相関元領域の相関先として特定された相関先領域の相関性を評価する相関評価方法を提供する。この評価方法は、相関元領域の相関先の候補となる複数の相関先候補を相関元領域毎に設定し、相関元領域との相関の程度を示す相関値を相関先候補毎に算出するとともに、相関先候補毎に算出された相関値同士を比較することによって、複数の相関先候補のいずれかを相関先領域として特定するステップと、相関元領域を含むサブ領域内のデータに基づいて、当該サブ領域内のデータを代表する代表値をサブ領域毎に算出するステップと、サブ領域毎の代表値に基づいて、当該相関元領域に適用される判定しきい値を相関元領域毎に個別に設定するステップと、相関先領域の相関値と、当該相関先領域の相関元となる相関元領域に適用される判定しきい値とを比較することによって、当該相関値の信頼性を評価するステップとを有する。 The third invention provides a correlation evaluation method for evaluating the correlation of the correlation destination area specified as the correlation destination of the correlation source area. In this evaluation method, a plurality of correlation destination candidates as correlation destination candidates in the correlation source area are set for each correlation source area, and a correlation value indicating the degree of correlation with the correlation source area is calculated for each correlation destination candidate. , By comparing the correlation values calculated for each correlation destination candidate, by specifying one of a plurality of correlation destination candidates as a correlation destination region, and based on the data in the sub-region including the correlation source region, A step of calculating a representative value representative of data in the sub-region for each sub-region, and a determination threshold applied to the correlation source region based on the representative value for each sub-region individually for each correlation source region The reliability of the correlation value is evaluated by comparing the correlation value of the correlation destination region with the determination threshold value applied to the correlation source region that is the correlation source of the correlation destination region. Steps.
第4の発明は、相関元領域の相関先として特定された相関先領域の相関性を評価する相関評価方法を提供する。この評価方法は、相関元領域の相関先の候補となる複数の相関先候補を含む探索範囲を相関元領域毎に設定し、相関元領域との相関の程度を示す相関値を相関先候補毎に算出するとともに、相関先候補毎に算出された相関値同士を比較することによって、複数の相関先候補のいずれかを相関先領域として特定するステップと、探索範囲内に含まれるデータに基づいて、当該探索範囲内のデータを代表する代表値を探索範囲毎に算出するステップと、探索範囲の代表値に基づいて、探索範囲に適用される判定しきい値を探索範囲毎に個別に設定するステップと、相関先領域の相関値と、当該相関先領域を含む探索範囲に適用される判定しきい値とを比較することによって、当該相関値の信頼性を評価するステップとを有する。 4th invention provides the correlation evaluation method which evaluates the correlation of the correlation destination area | region specified as a correlation destination of a correlation origin area | region. In this evaluation method, a search range including a plurality of correlation destination candidates that are correlation destination candidates in a correlation source area is set for each correlation source area, and a correlation value indicating the degree of correlation with the correlation source area is set for each correlation destination candidate. And comparing the correlation values calculated for each correlation destination candidate to identify one of a plurality of correlation destination candidates as a correlation destination region, and based on the data included in the search range , Calculating a representative value representing data in the search range for each search range, and setting a determination threshold applied to the search range individually for each search range based on the representative value of the search range And a step of evaluating the reliability of the correlation value by comparing the correlation value of the correlation destination region with a determination threshold value applied to a search range including the correlation destination region.
本発明において、相関元領域と相関先領域との間における相関性の評価に用いられる判定しきい値は、相関元領域または相関先領域を含むデータ領域全体ではなく、その一部を構成する部分的なサブ領域単位で個別に設定される。このように、判定しきい値をサブ領域毎にきめ細かに設定することで、相関性の評価精度の向上を図ることができる。特に、サブ領域毎の判定しきい値を、その部分に生じるノイズの傾向を考慮した上で、これを排除するように個別に設定すれば、耐ノイズ性に優れた相関性の評価が可能になる。 In the present invention, the determination threshold value used for evaluating the correlation between the correlation source region and the correlation destination region is not the entire data region including the correlation source region or the correlation destination region, but a portion constituting a part thereof Individual sub-area units are set individually. Thus, by setting the determination threshold value finely for each sub-region, it is possible to improve the correlation evaluation accuracy. In particular, if the threshold value for each sub-region is set so as to eliminate this after considering the tendency of noise generated in that area, it is possible to evaluate the correlation with excellent noise resistance. Become.
(第1の実施形態)
図1は、本実施形態に係る相関評価システムのブロック構成図である。この評価システム1は、相関元領域と相関先領域との間における相関性を評価する。第1のデータ領域を規定するデータが、記憶部2aに格納されており、第2のデータ領域を規定するデータが、記憶部2bに格納されている。相関元領域は、第1のデータ領域の一部を構成し、相関先領域(および相関先候補)は、第2のデータ領域の一部を構成する。所定の入力部は、これら一対のデータ群を記憶部2a,2bに出力する。この一対のデータ群の一例として、同時に撮像された一対のフレーム画像データ(ステレオ画像データ)が挙げられる。この場合、入力部には、ステレオカメラが用いられる。
(First embodiment)
FIG. 1 is a block configuration diagram of a correlation evaluation system according to the present embodiment. This
マッチング処理部3は、相関元領域の相関先の候補となる複数の相関先候補を、第2のデータ領域上の所定の探索範囲内に設定し、相関値CBを相関先候補毎に算出する。相関値CBは、相関元領域と相関先領域との相関の程度を示す。また、マッチング処理部3は、相関先候補毎の相関値CB同士を比較し、これによって、複数の相関先候補のいずれかを相関先領域として特定する。相関値CBには、一例として、絶対差分和を用いることができる。この絶対差分和を用いた相関値CBは、評価対象となる一対のデータ領域において、位置的に対応する要素同士のデータの差(絶対値)を算出し、この値を全要素分加算した総和値として表される。また、相関値CBとして、差分自乗和等の他の周知の評価関数を使用することも可能である。差分自乗和を用いた相関値CBは、評価対象となる一対のデータ領域において、位置的に対応する要素同士のデータの差の自乗を算出し、この値を全要素分加算した総和値として表される。これらの相関評価手法を用いた場合、一対のデータ領域の相関が高くなるほど、換言すれば、両者のデータ特性が類似するほど、相関値CBが小さくなり、完全に一致するデータ領域に関しては、理論的には相関値CBが0になる。ただし、実際には、各種のノイズが外乱として作用するため、本来完全に一致するはずのデータ領域であっても、その相関値CBが0になることは殆どない。マッチング処理部3は、この相関値CBを判定部4に出力する。
The matching processing unit 3 sets a plurality of correlation destination candidates as correlation destination candidates in the correlation source area within a predetermined search range on the second data area, and calculates a correlation value CB for each correlation destination candidate. . The correlation value CB indicates the degree of correlation between the correlation source region and the correlation destination region. Further, the matching processing unit 3 compares the correlation values CB for each correlation destination candidate, and thereby specifies any one of a plurality of correlation destination candidates as a correlation destination area. As an example, a sum of absolute differences can be used for the correlation value CB. The correlation value CB using this absolute difference sum is a sum obtained by calculating a difference (absolute value) of data between elements corresponding to each other in a pair of data areas to be evaluated, and adding this value for all the elements. Expressed as a value. Also, as the correlation value CB, other known evaluation functions such as a sum of squared differences can be used. The correlation value CB using the sum of squared differences is expressed as a sum value obtained by calculating the square of the difference between the data of the elements corresponding to each other in the pair of data areas to be evaluated, and adding this value for all the elements. Is done. When these correlation evaluation methods are used, the correlation value CB decreases as the correlation between a pair of data regions increases, in other words, the similarity between the data characteristics of the two data regions. Specifically, the correlation value CB becomes 0. However, in practice, various noises act as disturbances, and therefore the correlation value CB rarely becomes 0 even in a data area that should be completely identical. The matching processing unit 3 outputs the correlation value CB to the
判定部4は、相関先領域の相関値CBと、判定しきい値CBthとを比較することによって、相関値CBの信頼性を評価する。特に、この判定しきい値CBthを、相関元領域を含むサブ領域に対して設定することが可能である。このサブ領域は、一例として、第1のデータ領域を分割することによって得られる領域とすることができる。複数のサブ領域のうち処理対象とするものに対して、順次、判定しきい値CBthが設定される。例えば、このサブ領域は、相関元領域と同一のサイズを有する領域としてよく、また、相関元領域の全部または特定の部分を包含する領域としてもよい。また、サブ領域に代えて、探索領域等に対して、判定しきい値CBthを設定してもよい。さらに、判定部4は、相関値CBの信頼性の評価結果に応じて、相関値CBに基づいて算出したデータの有効性を判定してもよい。
The
判定しきい値設定部5は、判定部4において相関値CBの信頼性(相関性)を評価するための判定しきい値CBthを設定する。判定しきい値設定部5は、この設定を、当該サブ領域内のデータDの代表値Drep等に基づいて、サブ領域毎に個別に行う。具体的には、この設定は、基礎値設定部6(後述)で第1のデータ領域毎に設定された基礎値CBbaseと、補正値設定部7(後述)でサブ領域毎に設定された補正値CBamdとに基づいて行われる。つまり、判定しきい値設定部5は、基礎値CBbaseを補正値CBamdによって補正し、これによって得られる判定しきい値CBthをサブ領域毎に設定する。
Determination
基礎値CBbaseおよび補正値CBamdは、例えば、次に示すようなノイズ要因を考慮して設定することができる。すなわち、ここでは、データDに乗るノイズの大きさを決める要因が、データD自体、増幅率G、データ補正の度合いγ、および、周囲温度Tであることを前提とする。増幅率Gは、データを表す入力信号に対する出力信号の比率である。この増幅率Gは、記憶部2a,2bの前段に設けられる所定のアンプにおいて適宜調整されている。また、記憶部2a,2bの前段には、所定のデータ補正部が設けられており、データ補正の度合いγは、この補正部における入力データに対する出力データの変化率に相当する値である。例えば、入力データと出力データとの関係が記述されたテーブルを参照することによって、データ補正が行われる。このデータ補正は、後段での処理に適した適宜の特性に設定すればよく、その特性が非線形的であるか否か、或いは、連続的であるか否かを問わない。さらに、周囲温度Tは、所定の温度センサによって検出される本相関評価システム1の周囲の温度である。
The base value CBbase and the correction value CBamd can be set in consideration of the following noise factors, for example. That is, here, it is assumed that the factors that determine the magnitude of noise riding on the data D are the data D itself, the amplification factor G, the degree of data correction γ, and the ambient temperature T. The amplification factor G is the ratio of the output signal to the input signal representing data. The amplification factor G is appropriately adjusted in a predetermined amplifier provided in the previous stage of the
図2〜5は、一例として、上述した各ノイズ要因の状態を表す各値と、ノイズのばらつき(ノイズ分布における標準偏差)との対応関係の傾向を示す図である。一般に、記憶部2a,2bに格納されるデータにはノイズが重畳している。データを処理する個々の装置の特性は微妙に異なるが、ノイズのばらつきについての全体的な傾向に大きな相違はない。例えば、本相関評価システム1を、ステレオ画像を処理するステレオ式監視装置に適用する場合、そのステレオカメラによって撮像された画像のすべてにノイズが乗っている。個々のカメラの特性は異なるが、ノイズのばらつきについての傾向は異ならない。
2-5 is a figure which shows the tendency of the correspondence of each value showing the state of each noise factor mentioned above and the dispersion | variation in noise (standard deviation in noise distribution) as an example. In general, noise is superimposed on data stored in the
図2は、一例としてのデータDとノイズのばらつきとの対応関係の傾向を示す図である。ここに示すように、データDの値が大きくなるに従って、そのデータDに乗るノイズのばらつきが増大する傾向がある。これは、例えば、ステレオ式監視装置への適用の場合、データDは輝度に対応するが、ステレオカメラの撮像素子の各セルに入る光の量が増加すると、これに伴ってノイズも増大することによる。図3は、一例としての増幅率Gとノイズのばらつきとの対応関係の傾向を示す図である。増幅率Gが大きくなるに従って、ノイズのばらつきが増加する傾向がある。これは、データ信号をより大きく増幅すると、これに伴いノイズもより増大するからである。図4は、一例としてのデータ補正後の輝度値とノイズのばらつきとの対応関係を示す図である。データ補正部においては、上述のように任意の補正を行うことができるが、データDの値の小さな部分を、その値が大きな部分より大きな増加率(変化率)で補正をした場合、データDの小さな部分でのノイズの増幅が顕著となる。増加率に応じてノイズが増大するからである。また、図5は、一例としての周囲温度Tとノイズのばらつきとの対応関係の傾向を示す図である。周囲温度Tが上昇していくに従って、ノイズのばらつきが増加する傾向がある。これは、例えば、ステレオ式監視装置への適用の場合、撮像素子に発生する暗電流(ノイズ)が、温度上昇に伴って増大することによる。 FIG. 2 is a diagram illustrating a tendency of the correspondence relationship between data D and noise variation as an example. As shown here, as the value of the data D increases, the variation of noise on the data D tends to increase. For example, in the case of application to a stereo type monitoring device, the data D corresponds to the luminance, but if the amount of light entering each cell of the imaging device of the stereo camera increases, the noise increases accordingly. by. FIG. 3 is a diagram illustrating a tendency of the correspondence relationship between the amplification factor G and noise variation as an example. As the amplification factor G increases, noise variation tends to increase. This is because if the data signal is amplified more greatly, the noise increases accordingly. FIG. 4 is a diagram illustrating a correspondence relationship between luminance values after data correction and noise variation as an example. In the data correction unit, arbitrary correction can be performed as described above. However, when a portion with a small value of the data D is corrected with a larger increase rate (change rate) than a portion with a large value, the data D Amplification of noise in a small part of becomes remarkable. This is because noise increases in accordance with the increase rate. FIG. 5 is a diagram showing a tendency of the correspondence relationship between the ambient temperature T and noise variation as an example. As the ambient temperature T increases, the noise variation tends to increase. This is because, for example, in the case of application to a stereo monitoring device, dark current (noise) generated in the image sensor increases as the temperature rises.
再び図1を参照して、基礎値設定部6は、第1のデータ領域毎に基礎値CBbaseを設定する。この設定に関して、増幅率Gとデータ補正の度合いγとの現在の設定値が、基礎値設定部6に随時出力されている。また、周囲温度Tの現在の検出値が、基礎値設定部6に随時出力されている。基礎値設定部6は、増幅率G、データ補正の度合いγおよび周囲温度Tに基づいて所定の基礎値テーブルを参照して、第1のデータ領域全体に適用される基礎値CBbaseを設定する。つまり、この基礎値テーブルには、増幅率G、データ補正の度合いγおよび周囲温度Tの各値の組み合わせと、判定しきい値の基礎値CBbaseとの対応関係が記述されており、この対応関係に基づいて基礎値CBbaseが設定される。対応関係は、予め行った実験やシミュレーション等を通じて適切に設定されている。この実験等においては、図3〜5に示したノイズのばらつきとノイズ要因の状態との関係を考慮しつつ、データDのノイズ成分を推定する。なお、この基礎値テーブルの全部または一部に代えて所定の計算式を用い、この計算式によって基礎値CBbaseを算出してもよい。
Referring to FIG. 1 again, the basic
補正値設定部7は、サブ領域毎に、データDの代表値Drepに基づいて、当該サブ領域の補正値CBamdを設定する。すなわち、サブ領域内にはn個のデータが含まれており、代表値算出部8は、記憶部2aからこのデータの値D1〜Dnを読み出し、当該サブ領域内のデータD1〜Dnを代表する代表値Drepを算出する。補正値設定部7は、この代表値Drepに基づいて所定の補正値テーブルを参照して、サブ領域の補正値CBamdを設定する。この補正値テーブルには、輝度の代表値Drepと、判定しきい値の補正値CBamdとの対応関係が記述されている。上述の基礎値テーブルと同様に、これらの対応関係は、図2の関係を考慮しつつ、予め行った実験やシミュレーション等を通じて適切に設定されている。また、上述と同様に、この補正値テーブルの全部または一部に代えて所定の計算式を用い、この計算式により補正値CBamdを算出してもよい。
The correction
このように、ここでは、相関性の評価に影響を及ぼすノイズ要因として、(1)データDの値の大小、(2)増幅率G、(3)データ補正の度合いγ、(4)周囲温度Tを考慮している。これにより、どのようなノイズであってもきめ細かな対応が可能になり、ノイズ要因に依存しない最適な相関性の評価が可能になる。なお、これらのノイズ要因(1)〜(4)のうち、ノイズ要因(1)については考慮することが好ましいが、それ以外のノイズ要因(2)〜(4)については考慮しなくてもよい。また、ノイズ要因(2)〜(4)を考慮する場合であっても、これらのすべてを含める必要はなく、少なくとも一つであればよく、これら以外の要因を含めることも可能である。すなわち、一つのノイズ要因の状態を表す値に対して可変に判定しきい値CBthを設定し、また、複数のノイズ要因のそれぞれの状態を表す各値の組み合わせに対して可変に判定しきい値CBthを設定してもよい。 Thus, here, as noise factors affecting the evaluation of correlation, (1) the magnitude of the value of data D, (2) gain G, (3) degree of data correction γ, (4) ambient temperature T is taken into account. As a result, it is possible to meticulously cope with any noise, and it is possible to evaluate the optimum correlation independent of the noise factor. Of these noise factors (1) to (4), it is preferable to consider the noise factor (1), but other noise factors (2) to (4) may not be considered. . Moreover, even when considering the noise factors (2) to (4), it is not necessary to include all of them, and it is sufficient that at least one of them is included, and other factors can be included. That is, the determination threshold value CBth is variably set for a value representing the state of one noise factor, and the determination threshold value is variably set for each combination of values representing the states of a plurality of noise factors. CBth may be set.
(第2の実施形態)
上述した相関評価システムの概念説明に続き、以下、より具体的な処理について詳述する。本実施形態および次に示す第3〜5の実施形態は、上述の相関評価システムのステレオ式監視装置への適用例である。以下の各実施形態においては、判定しきい値CBthを適用する領域と、相関元領域との位置関係が異なっている。
(Second Embodiment)
Following the conceptual description of the correlation evaluation system described above, more specific processing will be described in detail below. This embodiment and the following third to fifth embodiments are application examples of the above-described correlation evaluation system to a stereo monitoring apparatus. In each of the following embodiments, the positional relationship between the region to which the determination threshold value CBth is applied and the correlation source region are different.
図6は、本ステレオ式監視装置10のブロック構成図である。上述の相関評価システムと同一の機能を有する部分には同一の符号を付している。本監視装置10は、例えば車両に搭載されており、自車両前方に向けられたステレオカメラ11からのセンサ情報に基づいて、自車両前方の道路や監視対象物(先行車や歩行者等)を監視する。このカメラ11は、メインカメラ11aおよびサブカメラ11bによって構成されており、各カメラ11a,11bは、CCDやCMOSセンサといったイメージセンサを内蔵している。カメラ11は、一対のフレーム画像(ステレオ画像)を撮像する。一方のフレーム画像である基準画像は、上述の第1のデータ領域に対応し、記憶部2aに格納される。また、他方のフレーム画像である比較画像は、第2のデータ領域に対応し、記憶部2bに格納される。各フレーム画像には、記憶部2a,2bへ出力される前段において、ゲインコントロールアンプ(GCA)12a,12b、A/Dコンバータ(不図示)、および、輝度補正部13等での処理が施されている。これらの処理によって、アナログのフレーム画像信号が、所定の輝度階調のデジタルデータに変換され、また、必要となる補正が行われる。
FIG. 6 is a block diagram of the
上述した相関評価システムの増幅器における増幅率Gは、GCA11aにおいてフレーム画像の明るさを調整するためのゲインGに対応する。データ補正部におけるデータ補正の度合いγは、輝度補正部13においてフレーム画像に対して施された輝度補正の度合いγに対応する。また、温度センサ14によって周囲温度Tも検出されている。ゲインG、輝度補正の度合いγ、および、周囲温度Tの各値は、基礎値設定部6に随時出力されている。基礎値設定部6は、これら各値に基づいて、基礎値CBbaseを可変に設定する。データ領域上のデータDは、輝度値に対応し、代表値算出部8は、サブ領域内の輝度値D1〜Dnに基づいて代表値Drep算出する。補正値設定部7は、この代表値Drepに基づいて補正値CBamdを設定する。判定しきい値設定部5は、基礎値CBbaseと補正値CBamdとに基づいて、判定しきい値CBthを設定する。マッチング処理部3は、周知のステレオマッチング処理によって、相関先領域の相関値CBおよび視差dを算出する。この相関値CBと、この相関値CBに対応する視差dとは、互いに対応付けられて判定部4に出力される。判定部4は、この相関値CBの信頼性を判定しきい値CBthに基づいて評価し、視差dと、視差dに対応する評価結果とを、所定の対象物認識部に出力する。対象物認識部は、この視差dと、対応する評価結果に基づいて、監視対象物等の認識を行うことが可能である。
The amplification factor G in the amplifier of the correlation evaluation system described above corresponds to the gain G for adjusting the brightness of the frame image in the
図7は、判定しきい値の設定手順を示すフローチャートである。ここに示す手順によって、一対の1フレーム相当のフレーム画像が順次処理されていく。ステップ1,2では、判定部4における判定しきい値の基礎値CBbaseが、基準画像に対して設定される。まず、ステップ1において、基礎値設定部6は、基礎値CBbaseを設定するために、ゲインG、輝度補正の度合いγ、および、周囲温度Tを検出する。ステップ2において、基礎値設定部6は、基礎値テーブルを参照し、ステップ1で検出された各値に基づいて基礎値CBbaseを設定する。ここでは、基準画像1フレーム毎に基礎値CBbaseが設定されることを前提とするが、同一の基礎値CBbaseを、連続する複数の基準画像に設定することも可能である。
FIG. 7 is a flowchart illustrating a determination threshold setting procedure. By the procedure shown here, a pair of frame images corresponding to one frame are sequentially processed. In
ステップ3,4では、判定しきい値の補正値CBamdが、基準画像のサブ領域に対して設定される。図8は、サブ領域(判定しきい値CBthの適用領域)についての説明図である。フレーム画像データによって規定される画像平面は、i−j座標系で表現され、画像の左下隅を原点として、水平方向をi軸、垂直方向をj軸とする。ここでは、基準画像21a上、サブ領域を、相関元領域31aと同じサイズ(例えば4×4画素)で同じ位置の領域として設定する。すなわち、判定しきい値CBthの適用領域は、相関元領域31aに一致する。ステップ3において、代表値算出部8は、相関元領域31aにおける輝度の代表値Drepを算出する。例えば、この代表値Drepは、サブ領域内の全部もしくは特定の一部の画素の輝度値の平均値としてよく、また、これらの輝度値の中間値としてもよい。ステップ4において、補正値設定部7は、補正値テーブルを参照し、ステップ3で算出された代表値Drepに基づいて補正値CBamdを設定する。
In
ステップ5において、判定しきい値設定部5は、ステップ2で設定された基礎値CBbaseと、ステップ4で設定された補正値CBamdとに基づいて判定しきい値CBthを設定する。例えば、この判定しきい値CBthを、基礎値CBbaseと補正値CBamdとの和とすることができる。これに代えて、所定の計算式を設定し、この計算式に基礎値CBbaseと補正値CBamdとを代入することによって、判定しきい値CBthを算出してもよい。特に、補正値設定部7(また判定しきい値設定部5)において、ノイズ要因とノイズのばらつきとの関係(図2〜5)に基づいて、サブ領域内の輝度状態が高輝度になるほど、補正値CBamd(判定しきい値CBth)を大きく設定することが好ましい。これによって、相関性の評価における耐ノイズ性を有効に向上させることができる。
In
ステップ6において、マッチング処理部3は、相関元領域に対してマッチング処理を行い、相関先領域の相関値CBと視差dとを算出する。続くステップ7において、判定部4は、ステップ6で算出された相関値CBと、ステップ5で相関元領域毎に設定された判定しきい値CBthとを比較することによって、相関性を評価する。
In
図9は、ステレオマッチング処理における相関性の評価についての説明図である。図8において、マッチング処理部3は、比較画像21b上の所定の探索範囲31b内で相関先領域の候補を設定している。ここでは、基準画像21a上で(i1,j1)の位置にある相関元領域31aに対して、比較画像21b上で(i1−α,j1)の位置から所定の長さを有する探索範囲31bが設定されている。相関元領域31aと探索範囲31bとは同一の水平線(エピポーラライン)上にある。このαは、左へ向かっての所定の探索マージンである。探索範囲31b内において、相関先領域の候補を、探索範囲31b内の左端から右端へと1画素ずつずらして更新しながら、輝度の相関値CBを算出する。図9においては、相関先候補PBnの相関値CBnが、直前に隣接する相関先候補PBn-1の相関値CBn-1、および、直後に隣接する相関先候補PBn+1の相関値CBn+1のいずれよりも小さく、相関値CBの最小値となっている。この相関先候補PBnが、相関先領域として特定される。さらに、マッチング処理部3は、基準画像における相関元領域の位置と、比較画像においてこのように特定された相関先領域の位置とのズレ量である視差dを算出する。視差dとこの視差dに対応する相関値CBとが、判定部4に出力される。
FIG. 9 is an explanatory diagram for evaluating the correlation in the stereo matching process. In FIG. 8, the matching processing unit 3 sets correlation destination region candidates within a
判定部4は、相関値CBに係る相関性(相関値CBの信頼性)を評価するが、例えば、この相関性として、相関値CBに基づく視差dの信頼度を判定することが可能である。つまり、相関値CBが、判定しきい値CBthよりも小さい場合には、相関元領域と相関先領域との間の輝度の相関が十分高いものとして、視差dについての信頼度を高に設定する。また、この相関値CBが、判定しきい値CBthよりも大きい場合には、輝度の相関が十分には高くないものとして、信頼度を低に設定する。ここでの判定しきい値CBthは、ステップ1〜5によって、推定される輝度(相関値)のノイズ成分の大きさに応じて可変に設定されている。例えば、相関元領域の輝度が大きい場合には、ノイズのばらつきが大きい(図2)。ノイズのばらつきが大きいときには、平均から大きく隔たった大きさのノイズが生じていることが推定される。そこで、ノイズによる誤判定を防ぐために、判定しきい値CBthを上昇させる。また、周囲温度Tが低い場合には、ノイズのばらつきが小さい(図5)。この場合には、ノイズの大きさは比較的小さいことが推定され、判定しきい値CBthを低下させる。
The
このような幅を有する判定しきい値CBthを用いて相関性が評価される。そして、評価結果としての信頼度情報によって、視差dが有効であるか無効であるかが判断される。つまり、判定部4は、無効データをフィルタリングして、有効視差のみを、距離データとして、所定の距離データメモリに出力することができる。これに代えて、信頼度情報を、その相関値CBに対応する視差dと合成して距離データを構成して、距離データメモリに格納してもよい。また、信頼度情報を、視差dに関連付けて距離データメモリに格納してもよい。さらに、信頼度は、高と低との2段階としたが、当然ながら、3段階以上とすることもできる。この場合、これに応じて、上記同様に、相関元領域(サブ領域)毎の判定しきい値を2以上設定する。
The correlation is evaluated using the determination threshold value CBth having such a width. Then, it is determined whether the parallax d is valid or invalid based on the reliability information as the evaluation result. That is, the
図7に示すステップ8において肯定判定の場合、すなわち、指定されたすべての相関元領域が処理対象とされた場合には、本処理が終了する。また、ステップ8において否定判定の場合、すなわち、すべての相関元領域が処理対象とはされていない場合には、ステップ9において、相関元領域が更新されて、ステップ3に戻る。
If the determination in
このように、本実施形態においては、相関元領域と相関先領域との間における相関性の評価に用いられる判定しきい値を、データ領域(本実施形態ではフレーム画像)全体ではなく、その一部を構成する部分的なサブ領域(本実施形態では相関元領域)単位で個別に設定している。このように、判定しきい値を相関元領域毎にきめ細かに設定することで、相関性の評価精度の向上を図ることができる。特に、サブ領域毎の判定しきい値を、その部分に生じるノイズの傾向を考慮した上で、これを排除するように個別に設定すれば、耐ノイズ性に優れた相関性の評価が可能になる。また、ここでは、判定しきい値の設定単位となるサブ領域を、視差の算出単位(換言すれば相関値の算出単位)となる相関元領域と同一のサイズに設定している。これにより、両者が一対一に対応づけられるので、それぞれの相関元領域に適用される判定しきい値を最適に設定することができる。 As described above, in the present embodiment, the determination threshold value used for evaluating the correlation between the correlation source region and the correlation destination region is not the entire data region (frame image in the present embodiment) but one of them. These are set individually in units of partial sub-regions (correlation source regions in the present embodiment) that constitute a part. Thus, by setting the determination threshold value finely for each correlation source region, it is possible to improve the evaluation accuracy of the correlation. In particular, if the threshold value for each sub-region is set so as to eliminate this after considering the tendency of noise generated in that area, it is possible to evaluate the correlation with excellent noise resistance. Become. In addition, here, the sub-region that is the determination threshold setting unit is set to the same size as the correlation source region that is the parallax calculation unit (in other words, the correlation value calculation unit). Thereby, since both are matched on a one-to-one basis, the determination threshold value applied to each correlation source region can be set optimally.
(第3の実施形態)
図10は、本実施形態における、判定しきい値CBthの設定を説明するための図である。以下の各実施形態に係るステレオ式監視装置は、図6のステレオ式監視装置10に準ずる構成を有している。また、同様に、主なノイズ要因として、輝度D、ゲインG、輝度補正の度合いγおよび周囲温度T等を想定している。図10において、第2の実施形態と同様に、相関元領域32aに対して探索範囲32bが設定されている。特に、ここでは、相関元領域よりも大きなサブ領域33が設定され、あるサブ領域33について算出された判定しきい値CBthが、そのサブ領域に含まれる相関元領域に適用される。例えば、サブ領域33を、基準画像22aを分割することによって得られる縦短冊状の領域とする。さらに、このサブ領域33を分割することによって、その一部を構成する相関元領域32aが得られる。複数のサブ領域33のそれぞれには、複数の相関元領域32aが設定され、例えば、左から2番目のサブ領域33に属する個々の相関元領域32aについては、左から2番目のサブ領域33について設定された判定しきい値CBthを用いる。
(Third embodiment)
FIG. 10 is a diagram for explaining setting of the determination threshold value CBth in the present embodiment. Stereo monitoring apparatuses according to the following embodiments have a configuration similar to the
このように、本実施形態では、相関元領域と相関先領域との間における相関性の評価に用いられる判定しきい値を、フレーム画像全体ではなく、サブ領域単位で個別に設定している。従来のようにフレーム画像全体に対して判定しきい値を設定することに比較して、相関性の評価精度の向上を図ることができる。また、耐ノイズ性に優れた相関性の評価も可能である。 As described above, in this embodiment, the determination threshold value used for evaluating the correlation between the correlation source region and the correlation destination region is set individually for each sub-region, not for the entire frame image. Compared to setting a determination threshold value for the entire frame image as in the prior art, it is possible to improve the correlation evaluation accuracy. It is also possible to evaluate the correlation with excellent noise resistance.
なお、サブ領域単位は図10に開示されるものには限定されず、例えば、横短冊状の領域とすることも可能である。更には撮像画像の傾向によって設定することもできる。即ち、ステレオ監視装置が車両に搭載されている場合には、画像下部には道路面、中央部は先行車、上部には空、側方には立体物が写し出されることを想定して、それぞれの画像領域を定め、設定された領域毎に判定しきい値を設定する構成とすることも可能である。 Note that the sub-region unit is not limited to that disclosed in FIG. 10, and may be a horizontal strip-like region, for example. Further, it can be set according to the tendency of the captured image. That is, when a stereo monitoring device is mounted on a vehicle, assuming that a road surface is at the bottom of the image, a preceding vehicle is at the center, the sky is at the top, and a three-dimensional object is projected on the side, It is also possible to have a configuration in which a determination threshold value is set for each set area.
(第4の実施形態)
図11は、本実施形態における、判定しきい値CBthの設定についての説明図である。ここでは、判定しきい値CBthは、比較画像23bの一部を構成する領域に対して設定される。すなわち、図8,9を用いて説明したように、マッチング処理においては、基準画像23a中の相関元領域34aに対して、所定の探索範囲34bが設定される。本実施形態では、この探索範囲34bの輝度の代表値Drep(探索範囲内のデータの代表値)が算出され、この代表値Drepに基づいて、判定しきい値CBthが探索範囲34b毎に個別に設定される。
(Fourth embodiment)
FIG. 11 is an explanatory diagram for setting the determination threshold value CBth in the present embodiment. Here, the determination threshold value CBth is set for an area constituting a part of the
本実施形態においても、上述と同様に、相関性の評価精度の向上、耐ノイズ性の改善等を図ることができる。特に、探索領域34b内の輝度状態が高輝度になるほど、判定しきい値CBthを大きく設定する。これによって、相関性の評価における耐ノイズ性を有効に向上させることができる。
(第5の実施形態)
図12は、本実施形態における、判定しきい値CBthの設定についての説明図である。第2〜第4の実施形態においては、マッチング処理部3は、ステレオマッチング処理を行い、判定部4は、その出力された視差dについての信頼度を判定した。つまり、特に、距離計測のためのステレオマッチング処理が行われることを前提とした。これに代えて、上述の相関評価システムを、パターンマッチングを行う装置に適用することができる。このパターンマッチングにおいては、所定のテンプレート35と、フレーム画像24の一部または全部を構成する所定の探索範囲36中の画素領域との一致度の判定(相関値の信頼性の評価)が行われる。この判定のためのしきい値CBthが、探索範囲36の輝度の代表値Drep等に基づいて個別に設定される。例えば、車線に関する道路標示の画像をテンプレートとすることができる。このテンプレートを移動・拡大させながらフレーム画像上の画素領域との相関を評価して対応画素領域を特定する。そして、テンプレートの輝度特性と、対応画素領域の輝度特性とが一致するか否かが判定され、また、どの程度一致するかが評価される。このパターンマッチングについては、単眼カメラにより撮像したフレーム画像を用いてよい。
Also in the present embodiment, as described above, it is possible to improve correlation evaluation accuracy, improve noise resistance, and the like. In particular, the determination threshold value CBth is set larger as the luminance state in the
(Fifth embodiment)
FIG. 12 is an explanatory diagram for setting the determination threshold value CBth in the present embodiment. In the second to fourth embodiments, the matching processing unit 3 performs a stereo matching process, and the
本実施形態では、パターンマッチングについて、フレーム画像の一部または全部である探索範囲毎に、相関性評価のための判定しきい値を設定している。この探索範囲に対する判定しきい値の設定によって、上述と同様の相関性の評価精度の向上、耐ノイズ性の改善等を図ることができる。 In the present embodiment, for pattern matching, a determination threshold for correlation evaluation is set for each search range that is a part or all of a frame image. By setting the determination threshold for this search range, it is possible to improve the correlation evaluation accuracy, improve the noise resistance, and the like as described above.
なお、上述した各実施形態においては、一対のデータ領域がステレオ画像であることを前提としたが、本発明はこれに限定されない。データ領域についての別の例として、いわゆるオプティカルフローの処理対象となる、異なる時刻に撮像された一対のフレーム画像が挙げられる。この場合には、上述したステレオカメラの代わりに単眼カメラが撮像部として用いられ、フレーム画像が時系列的に出力される。さらに、これらのデータ領域については、輝度情報によって規定される画像(輝度分布)に限らず、互いに関連性を有する一対のデータ領域を広く用いることができる。すなわち、データ領域は、輝度以外の情報(例えば、遠赤外線カメラより得られる熱分布、レーザレーダやミリ波レーダより得られる反射強度の分布等)によって規定されるものであってもよい。 In each of the above-described embodiments, it is assumed that the pair of data areas are stereo images, but the present invention is not limited to this. Another example of the data area is a pair of frame images that are captured at different times and are to be processed by a so-called optical flow. In this case, a monocular camera is used as the imaging unit instead of the stereo camera described above, and frame images are output in time series. Further, these data areas are not limited to images (luminance distribution) defined by the luminance information, and a pair of data areas having mutual relations can be widely used. That is, the data area may be defined by information other than luminance (for example, a heat distribution obtained from a far-infrared camera, a reflection intensity distribution obtained from a laser radar or a millimeter wave radar, etc.).
1 相関評価システム
2a,2b 記憶部
3 マッチング処理部
4 判定部
5 判定しきい値設定部
6 基礎値設定部
7 補正値設定部
8 代表値算出部
10 ステレオ式監視装置
11 ステレオカメラ
12a,12b ゲインコントロールアンプ
13 輝度補正部
DESCRIPTION OF
Claims (11)
前記相関元領域の相関先の候補となる複数の相関先候補を前記相関元領域毎に設定し、前記相関元領域との相関の程度を示す相関値を前記相関先候補毎に算出するとともに、前記相関先候補毎に算出された前記相関値同士を比較することによって、前記複数の相関先候補のいずれかを前記相関先領域として特定するマッチング処理部と、
前記相関元領域を含むサブ領域内のデータに基づいて、当該サブ領域内のデータを代表する代表値を前記サブ領域毎に算出する代表値算出部と、
前記サブ領域毎の代表値に基づいて、前記相関元領域に適用される判定しきい値を前記相関元領域毎に個別に設定するしきい値設定部と、
前記マッチング処理部によって特定された前記相関先領域の相関値と、当該相関先領域の相関元となる前記相関元領域に適用される前記判定しきい値とを比較することによって、当該相関値の信頼性を評価する判定部と
を有することを特徴とする相関評価システム。 In the correlation evaluation system that evaluates the correlation of the correlation destination area specified as the correlation destination of the correlation source area,
A plurality of correlation destination candidates that are correlation destination candidates in the correlation source area are set for each correlation source area, and a correlation value indicating the degree of correlation with the correlation source area is calculated for each correlation destination candidate. A matching processing unit that identifies one of the plurality of correlation destination candidates as the correlation destination region by comparing the correlation values calculated for each of the correlation destination candidates;
Based on the data in the sub-region including the correlation source region, a representative value calculation unit that calculates a representative value representing the data in the sub-region for each sub-region,
Based on a representative value for each sub-region, a threshold setting unit that individually sets a determination threshold to be applied to the correlation source region for each correlation source region;
By comparing the correlation value of the correlation destination region specified by the matching processing unit with the determination threshold value applied to the correlation source region that is the correlation source of the correlation destination region, A correlation evaluation system comprising: a determination unit that evaluates reliability.
前記代表値算出部は、前記サブ領域内の輝度情報に基づいて、前記代表値を算出することを特徴とする請求項1に記載された相関評価システム。 An image capturing unit that captures a frame image including a part of the correlation source region;
The correlation evaluation system according to claim 1, wherein the representative value calculation unit calculates the representative value based on luminance information in the sub-region.
前記相関元領域の相関先の候補となる複数の相関先候補を含む探索範囲を前記相関元領域毎に設定し、前記相関元領域との相関の程度を示す相関値を前記相関先候補毎に算出するとともに、前記相関先候補毎に算出された前記相関値同士を比較することによって、前記複数の相関先候補のいずれかを前記相関先領域として特定するマッチング処理部と、
前記探索範囲内に含まれるデータに基づいて、当該探索範囲内のデータを代表する代表値を前記探索範囲毎に算出する代表値算出部と、
前記探索範囲の代表値に基づいて、前記探索範囲に適用される判定しきい値を前記探索範囲毎に個別に設定するしきい値設定部と、
前記マッチング処理部によって特定された前記相関先領域の相関値と、当該相関先領域を含む前記探索範囲に適用される前記判定しきい値とを比較することによって、当該相関値の信頼性を評価する判定部と
を有することを特徴とする相関評価システム。 In the correlation evaluation system that evaluates the correlation of the correlation destination area specified as the correlation destination of the correlation source area,
A search range including a plurality of correlation destination candidates that are correlation destination candidates of the correlation source region is set for each correlation source region, and a correlation value indicating a degree of correlation with the correlation source region is set for each correlation destination candidate And a matching processing unit that identifies any one of the plurality of correlation destination candidates as the correlation destination region by comparing the correlation values calculated for each of the correlation destination candidates.
Based on the data included in the search range, a representative value calculation unit that calculates a representative value representing the data in the search range for each search range;
Based on a representative value of the search range, a threshold setting unit that individually sets a determination threshold applied to the search range for each search range;
The reliability of the correlation value is evaluated by comparing the correlation value of the correlation destination area specified by the matching processing unit with the determination threshold value applied to the search range including the correlation destination area. A correlation evaluation system.
前記代表値算出部は、前記探索範囲内の輝度情報に基づいて、前記代表値を算出することを特徴とする請求項4に記載された相関評価システム。 An image capturing unit that captures a frame image partially including the search range;
The correlation evaluation system according to claim 4, wherein the representative value calculation unit calculates the representative value based on luminance information within the search range.
前記しきい値設定部は、前記ゲインに基づいて、前記判定しきい値を可変に設定することを特徴とする請求項2,3,5または6に記載された相関評価システム。 An amplifier that adjusts the brightness of the frame image by a gain;
The correlation evaluation system according to claim 2, 3, 5, or 6, wherein the threshold setting unit variably sets the determination threshold based on the gain.
前記しきい値設定部は、前記輝度補正の度合いに基づいて、前記判定しきい値を可変に設定することを特徴とする請求項2,3,5,6または7に記載された相関評価システム。 A brightness correction unit that is provided in a preceding stage of the matching processing unit and that performs a predetermined brightness correction on the frame image;
The correlation evaluation system according to claim 2, 3, 5, 6, or 7, wherein the threshold value setting unit variably sets the determination threshold value based on a degree of the luminance correction. .
前記しきい値設定部は、前記温度に基づいて、前記判定しきい値を可変に設定することを特徴とする請求項2,3,5,6,7または8に記載された相関評価システム。 A temperature sensor for detecting the ambient temperature;
The correlation evaluation system according to claim 2, 3, 5, 6, 7, or 8, wherein the threshold setting unit variably sets the determination threshold based on the temperature.
前記相関元領域の相関先の候補となる複数の相関先候補を前記相関元領域毎に設定し、前記相関元領域との相関の程度を示す相関値を前記相関先候補毎に算出するとともに、前記相関先候補毎に算出された前記相関値同士を比較することによって、前記複数の相関先候補のいずれかを前記相関先領域として特定するステップと、
前記相関元領域を含むサブ領域内のデータに基づいて、当該サブ領域内のデータを代表する代表値を前記サブ領域毎に算出するステップと、
前記サブ領域毎の代表値に基づいて、前記相関元領域に適用される判定しきい値を前記相関元領域毎に個別に設定するステップと、
前記相関先領域の相関値と、当該相関先領域の相関元となる前記相関元領域に適用される前記判定しきい値とを比較することによって、当該相関値の信頼性を評価するステップと
を有することを特徴とする相関評価方法。 In the correlation evaluation method for evaluating the correlation of the correlation destination area specified as the correlation destination of the correlation source area,
A plurality of correlation destination candidates that are correlation destination candidates in the correlation source area are set for each correlation source area, and a correlation value indicating the degree of correlation with the correlation source area is calculated for each correlation destination candidate. Identifying any of the plurality of correlation destination candidates as the correlation destination region by comparing the correlation values calculated for each of the correlation destination candidates;
Calculating a representative value representing the data in the sub-region for each sub-region based on the data in the sub-region including the correlation source region;
Individually setting a determination threshold value applied to the correlation source region for each correlation source region based on a representative value for each sub-region;
A step of evaluating the reliability of the correlation value by comparing the correlation value of the correlation destination region with the determination threshold value applied to the correlation source region that is the correlation source of the correlation destination region. A correlation evaluation method characterized by comprising:
前記相関元領域の相関先の候補となる複数の相関先候補を含む探索範囲を前記相関元領域毎に設定し、前記相関元領域との相関の程度を示す相関値を前記相関先候補毎に算出するとともに、前記相関先候補毎に算出された前記相関値同士を比較することによって、前記複数の相関先候補のいずれかを前記相関先領域として特定するステップと、
前記探索範囲内に含まれるデータに基づいて、当該探索範囲内のデータを代表する代表値を前記探索範囲毎に算出するステップと、
前記探索範囲の代表値に基づいて、前記探索範囲に適用される判定しきい値を前記探索範囲毎に個別に設定するステップと、
前記相関先領域の相関値と、当該相関先領域を含む前記探索範囲に適用される前記判定しきい値とを比較することによって、当該相関値の信頼性を評価するステップと
を有することを特徴とする相関評価方法。 In the correlation evaluation method for evaluating the correlation of the correlation destination area specified as the correlation destination of the correlation source area,
A search range including a plurality of correlation destination candidates that are correlation destination candidates of the correlation source region is set for each correlation source region, and a correlation value indicating a degree of correlation with the correlation source region is set for each correlation destination candidate Calculating and identifying any one of the plurality of correlation destination candidates as the correlation destination region by comparing the correlation values calculated for each of the correlation destination candidates; and
Calculating a representative value representing data in the search range for each search range based on data included in the search range;
Individually setting a determination threshold value applied to the search range for each search range based on a representative value of the search range;
Comparing the correlation value of the correlation destination region with the determination threshold value applied to the search range including the correlation destination region, and evaluating the reliability of the correlation value. Correlation evaluation method.
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