JP2007299144A - ロゴ判別装置および方法ならびにプログラム - Google Patents

Abstract

【課題】ロゴの判別精度を向上させること。
【解決手段】車両が撮影された車両撮影画像において、ナンバープレートの設置位置を特定する設置位置特定部２と、ナンバープレートの位置に基づいて、対象車両のロゴ検索領域を設定するロゴ検索領域設定部３と、ロゴ検索領域内において、輪郭線の抽出を行う輪郭抽出部４と、抽出された輪郭線に基づいてロゴの候補となる輪郭線を含むロゴ候補領域の切り出しを行う切り出し部５と、切り出されたロゴ候補領域内の輪郭線を用いてロゴの判別を行うロゴ判別部６とを備え、ロゴが判別されなかった場合に、ロゴ判別部６は、ロゴ検索領域設定部３に対して新たなロゴ検索領域の設定を指示する。
【選択図】図１

Description

本発明は、画像処理技術に係り、特に、車両に設けられた車種を示すロゴを画像処理によって判別するロゴ判別装置および方法ならびにプログラムに関するものである。

従来、対象車両の車種を判別する手法として、車両のナンバープレートに記載された所定の文字情報を識別する手法が知られている。
例えば、特許文献１には、対象車両をカメラなどで撮影することにより、対象車両の撮影画像を取得し、この撮影画像上のナンバープレートを識別し、このナンバープレートに記載されている車種を指し示すマークや文字列を認識し、この認識結果と予め登録されているマーク等をパターンマッチングすることにより、マーク等の特定をして、車種の判別を行う技術が開示されている。
特開平１１−２１３２８４号公報

しかしながら、上述した特許文献１に記載された発明のように、ナンバープレートに記載されている情報を用いずに、車両に取り付けられているロゴから車種の判別を行おうとした場合、上述した従来の画像処理よりも高度な画像処理が必要とされる。
例えば、ナンバープレートに記載されている情報を認識する場合には、背景と文字とで輝度が明らかに異なるため、情報を抽出しやすい状況にある。
しかしながら、ロゴの配置位置は車種によってさまざまであり、更に、ロゴが配置されている背景およびロゴ自身の色は車両によって異なることから、ロゴの判別が難しく、実際とは異なる車種として判別してしまう可能性があった。

本発明は、上記問題を解決するためになされたもので、ロゴの判別精度を向上させることのできるロゴ判別装置および方法ならびにプログラムを提供することを目的とする。

上記課題を解決するために、本発明は以下の手段を採用する。
本発明は、対象車両が撮影された車両撮影画像を処理することにより、該対象車両の車種を示すロゴを判別するロゴ判別装置であって、前記車両撮影画像においてナンバープレートの設置位置を特定する設置位置特定手段と、前記ナンバープレートの位置に基づいて、前記対象車両のロゴ検索領域を設定するロゴ検索領域設定手段と、前記ロゴ検索領域内において、輪郭線の抽出を行う輪郭抽出手段と、抽出された前記輪郭線に基づいてロゴの候補となる輪郭線を含むロゴ候補領域の切り出しを行う切り出し手段と、切り出された前記ロゴ候補領域内の輪郭線を用いてロゴの判別を行うロゴ判別手段と、ロゴが判別されなかった場合に、前記ロゴ検索領域設定手段に対して新たなロゴ検索領域の設定を指示する繰り返し指示手段とを具備するロゴ判別装置を提供する。

このような構成によれば、設定位置特定手段により車両撮影画像上のナンバープレートの設置位置が特定され、ロゴ検索設定手段によりナンバープレートの位置に基づいて対象車両のロゴ検索領域が設定される。そして、輪郭抽出手段により、ロゴ検索領域内における輪郭線の抽出が行われ、この輪郭線に基づいてロゴの候補となる輪郭線を含むロゴ候補領域の切り出しが切り出し手段によりなされ、この切り出されたロゴ候補領域内の輪郭線を用いてロゴの判別がロゴ判別手段により行われる。
この結果、ロゴ判別手段にてロゴが判別されなかった場合には、繰り返し指示手段により、ロゴ検索領域設定手段に対して新たなロゴ検索領域の設定が指示され、新たに設定されたロゴ検索領域に対して、後述の輪郭線抽出、ロゴ候補領域の切り出し、ロゴ判別等が再度行われることとなる。そして、ロゴ判別に成功するまで、この処理が繰り返されることとなる。

上記ロゴ判別装置において、前記ロゴ検索領域設定手段は、前記ロゴ判別手段にてロゴの認定が行われるまで、前記ナンバープレートの位置に基づいて、前記ロゴが存在する可能性が高い順にロゴの検索領域を順次設定することとしても良い。

このような構成によれば、ロゴ検索領域設定手段において、ロゴ判別手段がロゴの判別に成功するまで、ナンバープレートの位置に基づいて、ロゴが存在する可能性が高い順にロゴの検索領域が順次設定されることとなるので、画像全体に対してロゴの判別処理を行う場合に比べて、ロゴの判別を効率よく行うことが可能となる。

上記ロゴ判別装置は、前記車両撮影画像における前記対象車両の領域を設定する車両領域設定手段を有し、前記設置位置特定手段は、前記車両領域設定内において前記ナンバープレートの設置位置を特定することとしても良い。

このような構成によれば、車両撮影画像において対象車両の領域を設定する車両領域設定手段を有するので、まずは、車両撮影画像における車両の領域が特定され、この車両の領域内においてナンバープレートの設置位置が特定されることとなる。これにより、ナンバープレートの位置を特定する際に、ナンバープレートの探索範囲を限定することができるので、ナンバープレートを効率的に検出し、その位置を特定することが可能となる。

上記ロゴ判別装置において、前記ロゴ検索領域設定手段は、前記ナンバープレートの記載情報を解読する記載情報解読手段と、解読した前記記載情報から前記対象車両の種類を特定する種類特定手段と、前記対象車両の種類と車両におけるロゴ設置推定領域とが予め対応付けられているテーブルから、前記対象車両の種類に対応するロゴ設置推定領域を取得する領域取得手段とを有し、取得した前記ロゴ設置推定領域を前記ロゴ検索領域として設定することとしても良い。

このような構成によれば、車両の種類とロゴが設置されている可能性が非常に高い位置であるロゴ設置推定領域とが対応付けられたテーブルを予め有しており、記載情報解読手段によって解読されたナンバープレートの情報に基づいて対象車両の種類が特定され、この種類に対応付けられているロゴ設定推定領域がテーブルから読み出され、読み出されたロゴ設定推定領域にロゴ検索領域が設定されるので、ロゴが設置されていると、ほぼ特定することのできる領域をロゴ検索領域として設定することが可能となる。これにより、設定されたロゴ検索領域には、非常に高い確率でロゴが設置されていることとなるので、ロゴの検出ミスを回避することが可能となる。

上記ロゴ判別装置において、前記輪郭抽出手段は、高周波強調フィルタを用いて前記ロゴ検索領域内における輪郭線の抽出を行うこととしても良い。

このような構成によれば、高周波強調フィルタを用いてロゴ検索領域内における輪郭線の抽出が行われるので、輝度が明るい箇所に輝度の暗いロゴが設置されている場合、或いは、輝度が低い箇所に輝度の明るいロゴが設置されている場合に、精度よくロゴの輪郭線を抽出することが可能となる。これにより、ロゴの判別を効率的に、かつ、精度よく行うことが可能となる。

上記ロゴ判別装置において、前記輪郭抽出手段は、フロントグリルの方向に沿ったノイズ成分を除去するフィルタを用いて前記ロゴ検索領域内における輪郭線の抽出を行うこととしても良い。

このような構成によれば、フロントグリルの方向に沿ったノイズ成分を除去するフィルタを用いてロゴ検索領域内における輪郭線の抽出を行うので、フロントグリルの上に設置されているロゴに対しても輪郭線を抽出することが可能となる。これにより、ロゴの判別精度を向上させることができる。

上記ロゴ判別装置において、前記切り出し手段は、前記輪郭抽出手段にて抽出された輪郭線において、予め設定されているサイズに関する条件を満たす輪郭線を抽出し、この輪郭線を包含する領域を前記ロゴ候補領域として設定し、切り出しを行うこととしても良い。

このような構成によれば、切り出し手段により、輪郭抽出手段によって抽出された輪郭線において、予め設定されているサイズに関する条件を満たす輪郭線のみが、ロゴの輪郭線の候補として抽出されるので、ロゴの輪郭線である可能性の低い輪郭線を候補からはずすことが可能となる。これにより、ロゴ判別の対象となる輪郭線を制限することが可能となるので、効率よくロゴ判別を実施することができる。
サイズに関する条件とは、例えば、大きさおよび／または縦横比が所定の範囲内にあることをいう。

上記ロゴ判別装置において、前記切り出し手段は、各輪郭線とその近傍の輪郭線とを組み合わせた輪郭線が、前記サイズに関する条件を満たすかを判断し、前記組み合わせた輪郭線が前記サイズに関する条件を満たした場合に、その組み合わせの輪郭線が包含される領域を前記ロゴ候補領域として新たに設定し、このロゴ候補領域についても切り出しを行うこととしても良い。

このように、各輪郭線とその近傍にある輪郭線とを組み合わせ、この組み合わせた輪郭線がサイズに関する条件を満たすか否かを判断し、更に、この組み合わせた輪郭線がサイズに関する条件を満たしていた場合には、この組み合わせの輪郭線が包含される領域を新たなロゴ候補領域として設定し、この領域についても切り出しを行うので、例えば、輪郭抽出手段にて抽出された輪郭線に欠損が生じている場合であっても、欠損を考慮してロゴの候補となる輪郭線を切り出すことが可能となる。これより、ロゴの判別精度を向上させることが可能となる。

上記ロゴ判別装置において、前記切り出し手段は、前記輪郭線のヒストグラムをとり、前記ヒストグラムに応じて前記輪郭線のノイズの除去を行うこととしても良い。

このように、輪郭線のヒストグラムをとり、ヒストグラムに応じてノイズの除去が行われるので、ノイズが除去された輪郭線に基づいてロゴの判別を実施することが可能となる。これにより、ノイズによって輪郭線が誤検知されることを回避することができるとともに、ロゴの判別精度を向上させることが可能となる。

上記ロゴ判別装置において、前記ロゴ判別手段は、前記ロゴ候補領域内の輪郭線と予め登録されているロゴのテンプレートとをパターンマッチングすることにより類似度を求めるとともに、前記ロゴ候補領域のサイズに関するパラメータを求め、前記類似度および前記サイズに関するパラメータに基づいて前記ロゴの判別を行うこととしても良い。

このように、ロゴ候補領域内に含まれる輪郭線と予め登録されているロゴのテンプレートとをパターンマッチングすることにより求められた類似度、および、ロゴ候補領域のサイズに関するパラメータとに基づいてロゴの判別が行われるので、類似度の高いロゴのテンプレートが複数挙げられた場合でも、ロゴ候補領域のサイズに関するパラメータに基づいてロゴのテンプレートを絞り込むことが可能となり、ロゴの判別精度を向上させることが可能となる。

上記ロゴ判別装置において、前記ロゴ検索領域設定手段は、前記ナンバープレートの記載情報に幾何的な歪みが生じているか否かを判断する歪み判断手段と、歪みが生じていると判断した場合に、前記ナンバープレートの記載情報に生じている幾何的な歪みの度合いに基づいて、前記ロゴ検索領域内の幾何的な歪みを補正する補正手段とを有することとしても良い。

このような構成によれば、歪み判断手段において、ナンバープレートの記載情報に幾何的な歪みが生じているか否かが判断され、歪みが生じていると判断された場合に、ナンバープレートの記載情報に生じている幾何的な歪みの度合いに基づいてロゴ検索領域の幾何的な歪みが補正されるので、歪みのないロゴの輪郭線等に基づいてロゴの判別を行うことが可能となる。これにより、車両撮影画像に歪みが生じていた場合でも、ロゴの判別を行うことが可能となる。

上記ロゴ判別装置において、前記ロゴ判別手段は、予め幾何的な歪みを生じさせた複数のロゴのテンプレートを登録した記憶手段を有しており、登録された全てのテンプレートと前記ロゴ候補領域における輪郭線とをパターンマッチングすることとしても良い。

このような構成によれば、予め幾何的な歪みを生じさせた複数のロゴのテンプレートが登録された記憶手段を有しており、登録された複数のテンプレートとロゴ候補領域内における輪郭線とをパターンマッチングするので、ロゴに幾何的な歪みが生じていても、幾何的な歪みを考慮した類似度を求めることが可能となる。これにより、ロゴの判別精度を向上させることができる。

上記ロゴ判別装置において、各前記テンプレートは、幾何的な歪みの度合いごとに分類して登録されており、前記ロゴ判別手段は、前記ナンバープレートの記載情報に基づいて、前記車両撮影画像に生じている幾何的な歪みの度合いを検出し、前記幾何的な歪みの度合いに応じたテンプレートを前記記憶手段の中から抽出し、抽出したテンプレートと前記ロゴ候補領域内の輪郭線とをパターンマッチングすることとしても良い。

このような構成によれば、予め幾何的な歪みを生じさせた複数のロゴのテンプレートを歪みの度合いごとに分類して記憶手段に登録しておき、また、ロゴ判別時においては、まず、ナンバープレートに生じている幾何的な歪みの度合いを検出し、この幾何的な歪みの度合いに応じたテンプレートを記憶手段から抽出し、抽出したロゴのテンプレートと切り出し過程において切り出されたロゴ候補領域内の輪郭線とをパターンマッチングすることによりロゴを判別する。これにより、パターンマッチングを行うテンプレートの数を制限することが可能となるので、ロゴの判別を効率よく行うことが可能となる。

また、本発明のロゴ判別装置は、例えば、車両の車種を判別する場合に利用されて好適な装置である。

本発明は、対象車両が撮影された車両撮影画像を処理することにより、該対象車両の車種を示すロゴを判別するロゴ判別方法であって、前記車両撮影画像においてナンバープレートの設置位置を特定する設置位置特定過程と、前記ナンバープレートの位置に基づいて、前記対象車両のロゴ検索領域を設定するロゴ検索領域設定過程と、前記ロゴ検索領域内において、輪郭線の抽出を行う輪郭抽出過程と、抽出された前記輪郭線に基づいてロゴの候補となる輪郭線を含むロゴ候補領域の切り出しを行う切り出し過程と、切り出された前記ロゴ候補領域内の輪郭線を用いてロゴの判別を行うロゴ判別過程と、ロゴが判別されなかった場合に、前記ロゴ検索領域設定手段に対して新たなロゴ検索領域の設定を指示する繰り返し指示過程とを具備するロゴ判別方法を提供する。

本発明は、対象車両が撮影された車両撮影画像を処理することにより、該対象車両の車種を示すロゴを判別するためのロゴ判別プログラムであって、前記車両撮影画像においてナンバープレートの設置位置を特定する設置位置特定処理と、前記ナンバープレートの位置に基づいて、前記対象車両のロゴ検索領域を設定するロゴ検索領域設定処理と、前記ロゴ検索領域内において、輪郭線の抽出を行う輪郭抽出処理と、抽出された前記輪郭線に基づいてロゴの候補となる輪郭線を含むロゴ候補領域の切り出しを行う切り出し処理と、切り出された前記ロゴ候補領域内の輪郭線を用いてロゴの判別を行うロゴ判別処理と、ロゴが判別されなかった場合に、前記ロゴ検索領域設定手段に対して新たなロゴ検索領域の設定を指示する繰り返し指示処理とをコンピュータに実行させるためのロゴ判別プログラムを提供する。

本発明によれば、ロゴの判別精度を向上させることができるという効果を奏する。

以下に、本発明に係るロゴ判別装置の一実施形態について、図面を参照して説明する。
〔第１の実施形態〕
図１は、本発明の第１の実施形態に係るロゴ判別装置の概略構成を示したブロック図である。
図１に示すように、本実施形態に係るロゴ判別装置１は、対象車両が撮影された車両撮影画像を処理することにより、対象車両の車種を示すロゴを認識する装置であって、設置位置特定部（設定位置特定手段）２、ロゴ検索領域設定部（ロゴ検索領域設定手段）３、輪郭抽出部（輪郭抽出手段）４、切り出し部（切り出し手段）５、及びロゴ判別部（ロゴ判別手段および繰り返し指示手段）６を主な構成要素として備えている。ロゴ判別部６には、各種ロゴのテンプレートが格納されたデータベース（記憶手段）が接続されている。

上記位置特定部２は、カメラなどによって対象車両が撮影された車両撮影画像を入力情報として受け付け、この車両撮影画像においてナンバープレートの設置位置を特定し、この設置位置を出力する。
ロゴ検索領域設定部３は、位置特定部２によって特定された設置位置を入力情報として受け付け、このナンバープレートの設置位置に基づいて、対象車両のロゴ検索領域を前記車両撮影画像に設定し、ロゴ検索領域を設定した後の車両撮影画像を出力する。
輪郭抽出部４は、ロゴ検索領域設定部３によってロゴ検索領域が設定された車両撮影画像を入力情報として受け付け、このロゴ検索領域内において、輪郭線の抽出を行い、車両撮影画像における輪郭線の情報を出力する。

切り出し部５は、輪郭抽出部４によって輪郭線の抽出が行われた後の車両撮影画像を入力情報として受け付け、この輪郭線に基づいてロゴの候補となる輪郭線を含むロゴ候補領域を設定し、このロゴ候補領域を切り出して出力する。
ロゴ判別部６は、切り出し部５によって切り出されたロゴ候補領域内の輪郭線とデータベースに登録されている全てのロゴのテンプレートとをパターンマッチングし、このマッチング結果などを用いてロゴの判別を行う。この結果、ロゴの判別に成功した場合には、この判別結果を出力する。一方、ロゴの判別に成功しなかった場合には、上記ロゴ検索領域設定部３に対して新たなロゴ検索領域の設定を指示する（繰り返し指示手段）。これにより、ロゴ検索領域設定部３により新たなロゴ検索領域の設定が行われ、新たに設定されたロゴ検索領域におけるロゴの判別が上記輪郭抽出部４、切り出し部５、ロゴ判別部６によって行われる。

このような構成を備えるロゴ判別装置１では、例えば、図２（ａ）に示すような車両撮影画像が位置特定部２に入力されると、位置特定部２によって、図２（ｂ）に示すように、ナンバープレートの位置が特定され、ロゴ検索領域設定部３によって、図２（ｃ）に示すように、ナンバープレートの位置に基づいてロゴ探索領域が設定される。そして、このロゴ検索領域内において、上記輪郭抽出部４によってロゴの候補となる輪郭線が抽出され、更に、この輪郭線に基づいてロゴ候補領域が切り出される。そして、切り出し部５によって切り出されたロゴ候補領域内における輪郭線と、ロゴのテンプレートとのパターンマッチングがロゴ判別部６によって行われ、この結果、ロゴの判別に成功した場合には、図２（ｄ）に示すように、この判別結果が出力されることとなる。

次に、上述のロゴ判別装置１が備える各部の機能の詳細について説明する。
まず、設定位置特定部２は、入力情報として受け付けた車両撮影画像においてナンバープレートの位置を設定する。ナンバープレートの位置特定については、例えば、公知の技術を用いることが可能である。例えば、ナンバープレートの輪郭線を強調し、縦横サイズ等に基づいて特定を行う手法、あるいは、画像中から文字認識処理により一連番号（大きい数字で４桁のもの）を抽出し、特定を行なう手法などを採用することが可能である。

ロゴ検索領域設定部３は、上記ロゴ判別６においてロゴ判別に成功するまで、設定位置特定部２によって特定されたナンバープレートの位置に基づいて、ロゴが存在する可能性が高い順にロゴ検索領域を順次設定する。例えば、図３に示すように、１回目の領域設定については、最もロゴが存在する可能性の高い位置にロゴ検索領域を設定する。例えば、ナンバープレートの近傍かつ上方にロゴ検索領域を設定する。このロゴ検索領域において、ロゴ判別に失敗した場合には、２回目の領域設定として、２番目にロゴが存在する可能性の高い位置にロゴ検索領域を設定する。例えば、ナンバープレートの近傍かつ左上に設定する。このロゴ検索領域においてもロゴ判別に失敗した場合には、３回目の領域設定として、３番目にロゴが存在する可能性の高い位置にロゴ検索領域を設定する。この結果、このロゴ検索領域にてロゴ判別に成功した場合には、以降のロゴ検索領域の設定は行われない。

このようなロゴ検索領域設定部３におけるロゴ検索領域の設定手順について具体的に示したものが図４である。図４（ａ）は、１回目に設定したロゴ検索領域において、ロゴ判別の成功した場合、図４（ｂ）は、２回目に設定したロゴ検索領域において、ロゴ判別に成功した場合について示している。

なお、図３および図４において設定したロゴ検索領域の順序については、一例でありこの例に限られない。このようなロゴ検索領域の設定順序については、例えば、車両におけるナンバープレートとロゴ設置位置の関係の統計をとり、この統計結果などに基づいて決定すると良い。

次に、輪郭抽出部４（図１参照）について説明する。
輪郭抽出部４は、ロゴ検索領域内に高周波強調フィルタを施すことにより、ロゴ検索領域内の輪郭線抽出を行う。高周波強調フィルタの一例としては、モルフォロジーフィルタ、微分フィルタ等が挙げられる。
ここで、ロゴの設置位置は車種によって異なり、例えば、ボンネットの上、フロントグリルの上などさまざまである。例えば、ボンネットの上にロゴが配置されている場合、ボンネットの色がロゴの色に比べて明るい場合には、車両撮影画像におけるロゴの輝度は、その周囲の輝度よりも暗くなる。これに対し、ボンネットの色がロゴの色に比べて暗い場合には、車両撮影画像におけるロゴの輝度は、その周囲の輝度よりも明るくなる。
本実施形態では、このような場合のロゴの輪郭線強調を効率的に行うために、上述したモルフォロジーフィルタや、微分フィルタ等を用いている。

以下、モルフォロジーフィルタを用いた場合の輪郭線の強調について説明する。
モルフォロジーフィルタは、対象図形に構造要素を用いて非線形演算を行うものであり、Dilation、Erosion、Closing、Openingの４つの基本演算がある。本実施形態では、ロゴが周囲に比べて明るい場合と、暗い場合とに対応するため、明部高周波強調処理と暗部高周波強調処理を行う。
上記明部高周波強調処理では、まず、水平方向の明部高周波成分を強調するために、構造要素として横に連続する複数の画素を用いて、Openingの基本演算を行なう。そして、この画像と原画像の差分画像を作成することで、水平方向の高周波強調画像を生成する。次に、構造要素として縦に連続する複数の画素を用いて、Openingの基本演算を行い、原画像との差分画像を作成することで、垂直方向の高周波強調画像を生成する。最後に、水平と垂直の高周波強調画像の論理和をとることで、明部高周波強調画像を得る。
また、上述の明部高周波強調処理のOpeningをClosingに変更することで、同様に、暗部高周波強調画像を得る。
このようなモルフォロジーフィルタを用いることにより、図５の左側に示すように、ロゴが周囲に比べて明るい場合には、明部強調処理により、ロゴの輪郭線を強調することができる。また、図５の中央に示すように、ロゴが周囲に比べて暗い場合には、暗部強調処理により、ロゴの輪郭線を強調することができる。よって，ロゴが周囲に比べて明るくても，暗くても輪郭線を強調することが可能である。なお、図５において、画像は２値画像であり、例えば、黒は「１」、白は「０」で示される。

また、微分フィルタを用いた場合も、上記モルフォロジーフィルタを用いた場合と略同様の結果を得ることができる。つまり、微分フィルタは、明るさが変化している箇所を輪郭として抽出するのに適しているフィルタであるため、ロゴが周囲に対して明るい場合には、明部強調を行うことにより、ロゴの輪郭線を強調し、また、ロゴが周囲に対して暗い場合には、暗部強調を行うことにより、ロゴの輪郭線を強調することができる。

ここで、上述のモルフォロジーフィルタや微分フィルタを用いた輪郭線強調処理においては、図５の右側に示したように、フロントグリル上に配置されたロゴについては、輪郭線を強調することができない。これは、フロントグリルの縦線または横線が外乱として輪郭強調処理に影響を及ぼすからである。このような場合に、本実施形態では、擬似論理和処理を用いて、フロントグリル上に配置されたロゴの輪郭線強調を可能としている。

この擬似論理和処理は、例えば、以下の手順にて行われる。
まず、水平成分の高周波強調において、暗部強調と明部強調とを行い、暗部強調画像と明部強調画像とを取得する。続いて、明部強調画像上に、暗部強調画像を左右に少しずつずらしながら画像重畳させ、この重畳画像の論理和を取る。これにより、水平成分におけるフロントグリルによる外乱を除去し、ロゴの輪郭線のみを強調させることが可能となる。続いて、垂直成分の高周波強調においても、上述と同様の手順に基づく処理を行う。これにより、垂直成分におけるフロントグリルによる外乱を除去し、ロゴの輪郭線のみを強調させる。この結果、図６に示すように、水平方向および垂直方向におけるフロントグリルのいずれにも対応することができ、フロントグリル上に配置されたロゴの輪郭線を強調することが可能となる。なお、図６において、画像は２値画像であり、例えば、黒は「１」、白は「０」で示される。

上述の擬似論理和処理は、例えば、特開２００１−１２６０２７号公報に、擬似ずらし相間画像生成処理、擬似論理和画像生成処理等として詳述されている。もちろん、上記公報に記載されている方法を採用して、ロゴの輪郭線強調を行うこととしても良い。

次に、切り出し部５（図１参照）について、図を参照して説明する。
切り出し部５は、輪郭抽出部４にて抽出された輪郭線において、予め設定されているサイズに関する条件を満たす輪郭線を抽出し、この輪郭線を包含する領域をロゴ候補領域として設定し、切り出しを行う。ここで、サイズに関する条件とは、例えば、大きさおよび／または縦横比が所定の範囲内にあることをいう。
また、切り出し部５は、各輪郭線とその近傍の輪郭線とを組み合わせた輪郭線が、サイズに関する条件を満たすかを判断し、組み合わせた輪郭線がサイズに関する条件を満たした場合に、その組み合わせの輪郭線が包含される領域をロゴ候補領域として新たに設定し、このロゴ候補領域についても切り出しを行う。更に、切り出し部５は、輪郭線のヒストグラムをとり、ヒストグラムに応じて輪郭線のノイズの除去を行う。

以下、このような機能を備える切り出し部５の詳細について、図７および図８を参照して説明する。図７は、切り出し部５によって行われるロゴ切り出し処理について説明するための具体的なイメージ図、図８は、切り出し部５によって行われるロゴ切り出し処理の手順の一例について示したフローチャートである。

図７に示すように、切り出し部５は、上述の輪郭抽出部５から２値画像である輪郭線画像を入力情報として受け付けると（図８のステップＳＡ１）、この輪郭画像上に存在する輪郭線に対して、所定の大きさの仮ロゴ候補領域２０を順次移動させ、仮ロゴ候補領域内に収まる輪郭線を抽出する（図８のステップＳＡ２）。この仮ロゴ候補領域は、以下の条件（１）乃至（３）を全て満たす領域である。
（１）縦横比がα１以上β１以下
（２）縦サイズがＨ１ｍｉｎ以上Ｈ１ｍａｘ以下
（３）横サイズがＷ１ｍｉｎ以上Ｗ１ｍａｘ以下
上記α１、β１、Ｈ１ｍｉｎ，Ｈ１ｍａｘ、Ｗ１ｍｉｎ、Ｗ１ｍａｘは、設計上、任意に決定される値である。
この結果、図７（ｂ）に示すように、４つの輪郭線をそれぞれ包含するような各仮ロゴ候補領域２０ａ乃至２０ｄが設定される。

続いて、上記仮ロゴ候補領域２０ａ乃至２０ｄをそれぞれ結合させ、結合後の領域が以下の条件（４）乃至（６）を全て満たすか否かを判断し、全ての条件を満たす場合に、結合後の仮ロゴ候補領域も作成する（図８のステップＳＡ３）。
（４）縦横比がα１以上β１以下
（５）縦サイズがＨ１ｍｉｎ以上Ｈ１ｍａｘ以下
（６）横サイズがＷ１ｍｉｎ以上Ｗ１ｍａｘ以下
この結果、図７（ｃ）に示すように、仮ロゴ候補領域２０ｂと２０ｃとが結合された仮ロゴ候補領域２０ｅが作成される。

次に、ノイズ除去を行う（図８のステップＳＡ４）。
これは、例えば、縦長の仮ロゴ候補領域（縦横比がα２以下）、横長の仮ロゴ候補領域（縦横比がβ２以上）の場合には、該当する仮ロゴ候補領域内のヒストグラムを作成し、このヒストグラムが予め設定されている閾値以下の箇所をノイズ部分と判断して、この部分を除くように仮ロゴ候補領域を再設定する。
この結果、図７（ｄ）に示すように、仮ロゴ候補領域２０ａは、ノイズ成分と考えられる部分を含まないように修正されて、仮ロゴ候補領域２０ａ´が作成される。

次に、今の時点で残っている仮ロゴ候補領域２０ａ´、２０ｂ、２０ｃ、２０ｄ、２０ｅの中から以下の条件（７）乃至（９）を全て満たす仮ロゴ候補領域をロゴ候補領域として設定する（図８のステップＳＡ５）。
（７）縦横比がα２以上β２以下
（８）縦サイズがＨ２ｍｉｎ以上Ｈ２ｍａｘ以下
（９）横サイズがＷ２ｍｉｎ以上Ｗ２ｍａｘ以下
上記の条件（７）乃至（９）において、α２、β２、Ｈ２ｍｉｎ、およびＨ２ｍａｘは、α１＜α２、β１＞β２、Ｈ１ｍｉｎ＜Ｈ２ｍｉｎ、Ｈ１ｍａｘ＞Ｈ２ｍａｘ、Ｗ１ｍｉｎ＜Ｗ２ｍｉｎ、Ｗ１ｍａｘ＞Ｗ２ｍａｘを満たすように、設計上、任意に決定される値である。このように、本実施形態においては、上述のステップＳＡ３および当該ステップにより、２段階の処理によってロゴ候補領域を設定することとしている。

この結果、図７（ｅ）に示すように、４つの仮ロゴ候補領域２０ａ´、２０ｂ、２０ｃ、２０ｅがロゴ候補領域として抽出される。
最後に、ステップＳＡ５で設定したロゴ候補領域の切り出しを行い（図８のステップＳＡ６）、切り出したロゴ候補領域を次段のロゴ判別部６に出力する。

次に、ロゴ判別部６（図１参照）について図９及び図１０を参照して説明する。
ロゴ判別部６は、上述の切り出し部５によって切り出されたロゴ候補領域内の輪郭線とデータベースに予め登録されている全てのロゴのテンプレートとをパターンマッチングすることにより、各ロゴ候補領域内における輪郭線の類似度を求めるとともに、各ロゴ候補領域の縦横比を求める（図９のステップＳＢ１）。
図１０に、パターンマッチングの照合結果ならびにロゴ候補領域の縦横比の一例を示す。

図１０では、各ロゴ候補領域における輪郭線に対して、最も高い類似度が得られたロゴのテンプレートとその相違度、および２番目に高い類似度が得られたロゴのテンプレートとその相違度、および縦横比を示している。
例えば、図１０において、ロゴ候補領域２０ａについては、最も高い類似度が得られたロゴは車種Ａのテンプレートであり、次に高い類似度が得られたロゴは、車種Ｂのテンプレートであり、それぞれの相違度は、０．０１、０．２であることがわかる。また、ロゴ候補領域２０ａの縦横比は、０．９であることがわかる。

また、ロゴ候補領域２０ｅについては、最も高い類似度が得られたロゴは車種Ｃのテンプレートであり、次に高い類似度が得られたロゴは、車種Ｄのテンプレートであり、それぞれの相違度は、２．５、３．０であることがわかる。また、ロゴ候補領域２０ｅの縦横比は、１．１であることがわかる。

また、ロゴ候補領域２０ｂについては、最も高い類似度が得られたロゴは車種Ｃのテンプレートであり、次に高い類似度が得られたロゴは、車種Ｅのテンプレートであり、それぞれの相違度は、０．１、０．３であることがわかる。また、ロゴ候補領域２０ｂの縦横比は、１．２であることがわかる。

また、ロゴ候補領域２０ｃについては、最も高い類似度が得られたロゴは車種Ｅのテンプレートであり、次に高い類似度が得られたロゴは、車種Ｃのテンプレートであり、それぞれの相違度は、０．２、０．５であることがわかる。また、ロゴ候補領域２０ｃの縦横比は、１．２であることがわかる。

ロゴ判別部６は、上述のような類似度、相違度を得ると、これらの類似度および相違度に基づいて、以下の条件（１０）乃至（１１）の全てを満たすロゴ候補領域を除外する（図９のステップＳＢ２）。
（１０）類似度１位の相違度がｄｔｈ以上
（１１）類似度１位と２位の相違度の比率（＝１位の相違度／２位の相違度）がｒｔｈ以上
上記ｄｔｈ、ｒｔｈは、任意に設定可能な値である。本実施形態では、例えば、ｄｔｈ＝０．５，ｒｔｈ＝０．９としている。
この結果、図１０に示すように、ロゴ候補領域２０ｅが除外される。

続いて、ロゴ判別部６は、縦横比が所定の基準を満たしていないロゴ候補領域を除外する（図９のステップＳＢ３）。ここで、ロゴ判定部６は、ロゴごとに縦横比の基準値が登録された縦横比テーブルを保有している。そして、上記ステップＳＢ１において、類似度１位として得られたロゴに対応する縦横比を上記縦横比テーブルから抽出し、この抽出した縦横比の所定誤差範囲内に縦横比が属していないロゴ候補領域を除外する。
例えば、上記縦横比テーブルには、ロゴ：車種Ａであれば、縦横比が０．７以上１．２以下、また、ロゴ：車種Ｅであれば、縦横比が０．７以上１．２以下などと登録されている。この結果、図１０では、候補２０ｃが候補から除外される。

続いて、ロゴ判別部６は、上述の類似度、相違度、および縦横比に基づくロゴ候補領域の除外処理を行った結果、１つ以上のロゴ候補領域が残っているか否かを判断する（図９のステップＳＢ４）。
この結果、１つ以上のロゴ候補領域が残っている場合には、残っているロゴ候補領域の中から類似度が最大のロゴ候補領域を選択し、このロゴ候補領域の類似度１位のロゴを判別結果として出力する（図９のステップＳＢ５）。この結果、図１０の残った候補２０ａ´と２０ｂのうち、２０ａ´を判別結果として出力する。
一方、ステップＳＢ４において、ロゴ候補領域が１つも残っていない場合には、図１に示したロゴ検索領域設定部３に対して、新たなロゴ検索領域の設定指令を出力する。これにより、ロゴ検索領域設定部３による新たなロゴ検索領域の設定が行われ、設定された新たなロゴ検索領域に係る輪郭線抽出、ロゴ切り出し、ロゴ判別等の処理が行われることとなる。

以上説明してきたように、本実施形態に係るロゴ判別装置１によれば、設定位置特定部２において車両撮影画像上のナンバープレートの設置位置が特定され、ロゴ検索設定部３においてナンバープレートの位置に基づいて対象車両のロゴ検索領域が設定される。そして、輪郭抽出部４において、ロゴ検索領域内における輪郭線の抽出が行われ、この輪郭線に基づいてロゴの候補となるロゴ候補領域の切り出しガ切り出し部５においてなされ、この切り出されたロゴ候補領域に基づいてロゴの判別がロゴ判別部６にて行われる。この結果、ロゴ判別部６にてロゴが判別されなかった場合には、ロゴ検索領域設定部３に対して新たなロゴ検索領域の設定が指示され、新たに設定されたロゴ検索領域におけるロゴの輪郭線抽出、切り出し、判別等が行われることとなる。このようにして、ロゴが判別されるまで、上記ロゴ検索領域設定部３、輪郭抽出部４、切り出し部５、およびロゴ判別部６による一連の処理が繰り返し行われることとなる。

この場合において、ロゴ検索領域設定部３は、ロゴ判別部６にてロゴ判別が成功するまで、ナンバープレートの位置に基づいて、ロゴが存在する可能性が高い順にロゴの検索領域を順次設定するので、画像全体に対してロゴの判別処理を行う場合に比べて、ロゴの判別を効率よく行うことができる。

また、輪郭抽出部４は、高周波強調フィルタを用いてロゴ検索領域内における輪郭線の抽出を行うので、輝度が明るい箇所に輝度の暗いロゴが設置されている場合、或いは、輝度が低い箇所に輝度の明るいロゴが設置されている場合に、精度よくロゴの輪郭線を抽出することが可能となる。これにより、ロゴの判別を効率的に、かつ、精度よく行うことが可能となる。

また、輪郭抽出部４は、フロントグリルの方向に沿ったノイズ成分を除去するフィルタを用いてロゴ検索領域内における輪郭線の抽出を行うので、フロントグリルの上に設置されているロゴに対しても輪郭線を精度よく抽出することが可能となる。これにより、ロゴの判別精度を向上させることができる。

上記切り出し部５は、輪郭抽出部４にて抽出された輪郭線において予め設定されているサイズに関する条件を満たす輪郭線のみを含む領域をロゴの候補領域として切り出すので、ロゴの輪郭線である確率の低い輪郭線を候補からはずすことが可能となる。これにより、ロゴ判別の対象となる輪郭線を限定することが可能となるので、効率よくロゴ判別を実施することができる。

更に、切り出し部５は、各輪郭線とその近傍にある輪郭線とを組み合わせ、この組み合わせた輪郭線がサイズに関する条件を満たすか否かを判断し、更に、この組み合わせた輪郭線がサイズに関する条件を満たしていた場合には、この組み合わせの領域をロゴ候補領域として切り出すので、例えば、輪郭抽出部４にて抽出された輪郭線に欠損が生じている場合であっても、欠損を考慮してロゴの候補となる輪郭線を含む領域をロゴ候補領域として切り出すことが可能となる。これより、ロゴの判別精度を向上させることが可能となる。

また、切り出し部５は、輪郭線のヒストグラムをとり、該ヒストグラムに応じてノイズの除去を行い、ノイズ除去後の輪郭線が前記サイズに関する条件を満たすか否かにより、ロゴ候補領域の切り出しを行うので、ノイズが除去されたロゴ候補領域に基づいてロゴ判別を実施することが可能となる。これにより、ロゴの判別精度を向上させることが可能となる。

上記ロゴ判別部６は、ロゴ候補領域内における輪郭線とデータベースに予め登録されている全てのロゴのテンプレートとをパターンマッチングすることにより、類似度、相違度を求め、更に、ロゴ候補領域に基づいて、縦横比率およびロゴ候補領域の大きさを求める。そして、これら類似度、相違度、縦横比率、および大きさに基づいてロゴ判別を行うので、類似度の高いロゴのテンプレートが複数挙げられた場合でも、ロゴの大きさおよび縦横比率に基づいてロゴを絞り込むことが可能となり、ロゴの判別精度を向上させることが可能となる。つまり、類似度と大きさとなどの複数の要素に基づいてロゴの判別を行うので、判別精度の向上を図ることができる。

なお、上述した実施形態では、ロゴ判別装置１としてハードウェアによる処理を前提としていたが、このような構成に限定される必要はない。例えば、別途ソフトウェアにて処理する構成も可能である。この場合、ロゴ判別装置１は、ＣＰＵ、ＲＡＭ等の主記憶装置、上記処理の全て或いは一部を実現させるためのプログラムが記録されたコンピュータ読み取り可能な記録媒体を備えている。そして、ＣＰＵが上記記憶媒体に記録されているプログラムを読み出して、情報の加工・演算処理を実行することにより、上述のロゴ判別装置と同様の処理を実現させる。
ここでコンピュータ読み取り可能な記録媒体とは、磁気ディスク、光磁気ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、半導体メモリ等をいう。また、このコンピュータプログラムを通信回線によってコンピュータに配信し、この配信を受けたコンピュータが当該プログラムを実行するようにしても良い。

以下、ＣＰＵがロゴ判別プログラムを実行することにより実現されるロゴ判別方法の処理手順について図１１を参照して説明する。
まず、車両撮像画像が入力されると（図１１のステップＳＣ１）、この車両撮影画像においてナンバープレートの位置を特定する（ステップＳＣ２）。続いて、ナンバープレートの特定位置に基づいて、ロゴ探索領域を設定し（ステップＳＣ３）、このロゴ検索領域内においてモルフォロジー処理を行うことにより、輪郭線を強調する（ステップＳＣ４）。

次に、強調された輪郭線が、大きさに関する条件を満たすか否かを判断することにより、ロゴ候補となる輪郭線のみを含む領域であるロゴ候補領域を設定し、このロゴ候補領域の切り出しを行う（ステップＳＣ５）。次に、切り出されたロゴ候補領域が存在するか否かを判断し（ステップＳＣ６）、ロゴ候補領域があれば、切り出されたロゴ候補領域内の輪郭線に基づいてロゴ判別を行う（ステップＳＣ７）。この結果、ロゴ判別に成功した場合には（ステップＳＣ８において「ＹＥＳ」）、判別結果を出力し（ステップＳＣ１４）、本処理を終了する。

一方、ステップＳＣ６についてロゴ候補領域の切り出しが行われなかった場合、または、ステップＳＣ８においてロゴ判別に失敗した場合には、当該ロゴ検索領域内に擬似論理和処理を実行することにより、輪郭線を強調する（ステップＳＣ９）。続いて、強調された輪郭線が、大きさに関する条件を満たすか否かを判断することにより、ロゴの候補となる輪郭線のみを含む領域であるロゴ候補領域を設定し、このロゴ候補領域の切り出しを行う（ステップＳＣ１０）。続いて、切り出されたロゴ候補領域が存在するか否かを判断し（ステップＳＣ１１）、ロゴ候補領域があれば、切り出されたロゴ候補領域内の輪郭線に基づいてロゴ判別を行う（ステップＳＣ１２）。この結果、ロゴ判別に成功した場合には（ステップＳＣ１３において「ＹＥＳ」）、判別結果を出力し（ステップＳＣ１４）、本処理を終了する。

一方、ロゴ判別に失敗した場合には、上述のステップＳＣ３に戻り、新たなロゴ検索領域を設定する。これにより、次にロゴが存在する可能性の高い領域がロゴ検索領域として新たに設定され、設定された新たなロゴ検索領域に対して上述のステップＳＣ４からステップＳＣ８の処理が行われ、この結果、ロゴ判別に成功した場合には、ロゴ判別結果を出力して（ステップＳＣ１４）、本処理を終了することとなる。一方、ステップＳＣ８において、ロゴ判別に失敗した場合等には、ステップＳＣ９以降の処理を行うこととなる。このようにして、ロゴ判別に成功するまで、ステップＳＣ３からステップＳＣ１３の処理が繰り返し行われることとなる。

なお、図１１に示したフローチャートでは、ロゴ検索領域内に対してモルフォロジー処理を行う場合と、擬似論理和処理を行う場合とでステップを分けていた。つまり、ステップＳＣ４においてモルフォロジー処理を実施し、ステップＳＣ９において擬似論理和処理を実施していたが、これら処理を一つの処理内で行うこととしても良い。つまり、モルフォロジー処理を行った後に、擬似論理和処理を行い、これらモルフォロジー処理の処理結果および擬似論理和処理の処理結果に基づいて、ロゴ候補領域の切り出し処理（ステップＳＣ５）を行うこととしても良い。このようにすることで、図１１に係るステップＳＣ９からステップＳＣ１３の処理を不要とすることができる。

〔第２の実施形態〕
次に、本発明の第２の実施形態について、図を用いて説明する。
本実施形態のロゴ判別装置が第１の実施形態と異なる点は、図１に示した設置位置特定部２の前段に、車両撮影画像において車両の撮像領域（以下「車両領域」という。）を設定する車両領域設定部（図示せず）を更に備えている点である。
このように、車両領域設定部（車両領域設定手段）を備えることにより、図１２（ａ）に示すように、まず、車両撮影画像において車両が写っている領域が車両領域として設定され、図１２（ｂ）に示すように、車両領域内において、設置位置特定部２によるナンバープレートの位置特定が行われることとなる。このように、車両撮影画像において、まずは、車両領域を設定することにより、ナンバープレートの位置特定を行う際の処理範囲を制限することが可能となるので、処理負担を軽減することが可能となり、処理の短縮化を図ることができる。

図１３に、本実施形態に係るロゴ判別装置によって実行される処理手順を示す。このように、ナンバープレートの位置特定処理（図１３のステップＳＣ２）を実施する前処理として、車両領域の設定処理（図１３のステップＳＣ２０）を設けていることにより、ナンバープレートの位置特定処理の負担を軽減することができる。

〔第３の実施形態〕
次に、本発明の第３の実施形態について、図を用いて説明する。
本実施形態のロゴ判別装置が第１の実施形態と異なる点は、図１に示したロゴ検索領域設定部３が、ナンバープレートの記載情報を解読し、この解読結果に基づいてロゴ検索領域を設定する機能を備える点である。

具体的には、本実施形態に係るロゴ検索領域設定部は、まず、設定位置特定部２によってナンバープレートの位置が特定されると、このナンバープレートに記載されている記載情報を解読し（記載情報解読手段に相当）、この解読結果から車両の種類を特定する（種類特定手段に相当）。ここで「車両の種類」とは、軽車両、普通車両、大型車両の別をいう。
本実施形態に係るロゴ検索領域設定部は、車両の種類と、ロゴが配置されているロゴ設置推定領域とが対応付けられているテーブルを予め保有しており、ナンバープレートの記載情報から特定した車両の種類に対応するロゴ設定推定領域を上記テーブルから読み出し（領域取得手段に相当）、このロゴ設定推定領域をロゴ検索領域として設定する。

例えば、図１４に示すように、ナンバープレートの記載情報から対象車両が軽車両であると特定した場合には、軽車両に対応して登録されているロゴ設置推定領域を読み出し（）、このロゴ設置推定領域にロゴ検索領域を設定する。これにより、軽車両の場合には、例えば、図１４に示すように、ナンバープレートの近傍上部から向かって左側にかけて広い範囲にロゴ検索領域が設定されることとなる。同様の処理が行われることにより、普通車両の場合には、ナンバープレートの近傍上部の比較的狭い領域にロゴ検索領域が設定され、大型車両の場合には、ナンバープレートの近傍上部に上下幅の広いエリアがロゴ検索領域として設定されることとなる。

このように、ロゴ検索領域設定部３がナンバープレートの記載情報を解読する機能を備えるとともに、更に、この解読結果から対象車両の種類を特定し、この種類に基づいてロゴ検索領域を設定する機能を備えているので、初回のロゴ検索領域設定において、ロゴの配置されている確率が非常に高い領域をロゴ検索領域として設定することができる。この結果、ロゴ判別の効率を高めることができ、処理の短縮化を図ることが可能となる。

図１５に、本実施形態に係るロゴ判別装置によって実行される処理手順を示す。このように、ナンバープレートの位置特定処理（図１５のステップＳＣ２）とロゴ検索領域設定処理（図１５のステップＳＣ３）との間に、ナンバープレートの記載情報解読処理（図１５のステップＳＣ２２）を設けていることにより、初回のロゴ検索領域設定において、ロゴの配置されている確率が非常に高い領域をロゴ検索領域として設定することができる。この結果、ロゴ判別の効率を高めることができ、処理の短縮化を図ることが可能となる。

〔第４の実施形態〕
次に、本発明の第４の実施形態について、図を用いて説明する。
本実施形態のロゴ判別装置が第１の実施形態と異なる点は、図１に示したロゴ検索領域設定部３が、ナンバープレートの記載情報に生じた幾何的な歪みを検出し（歪み判断手段）、この幾何的な歪みの度合いによって、ロゴ検索領域内の幾何的な歪みを補正する補正機能（補正手段）を備えている点である。

具体的には、本実施形態に係るロゴ検索領域設定部は、まず、設定位置特定部２によってナンバープレートの位置が特定されると、このナンバープレートの位置に基づいてロゴ検索領域を設定する。続いて、ナンバープレートに記載されている記載情報、あるいは、ナンバープレートの形状から車両撮影画像に生じている幾何的な歪み度合いを検出し、この歪み度合いに基づいて、ロゴ検索領域内の歪みを補正し、補正後のロゴ検索領域の情報を後段の輪郭抽出部４に出力する。
このように、車両撮影画像に生じている幾何的な歪みを補正する歪み補正機能を備えるので、例えば、図１６に示すように、幾何的な歪みが生じている車両撮影画像を歪みのない車両撮影画像に修正することが可能となる。これにより、歪みのないロゴの輪郭線等に基づいてロゴの判別を行うことが可能となるので、ロゴの判別を精度よく行うことが可能となる。

〔第５の実施形態〕
次に、本発明の第５の実施形態について、図を用いて説明する。
本実施形態のロゴ判別装置が第１の実施形態と異なる点は、図１７に示すように、ロゴ判別部６が備えるデータベース内に、予め幾何的な歪みを生じさせた複数のロゴのテンプレートが格納されており、更に、ロゴ判別部６が、データベースに格納されている全てのロゴのテンプレートと切り出し部５にて切り出されたロゴ候補領域内の輪郭線とをパターンマッチングする点である。

このように、予め幾何的な歪みを生じさせた複数のロゴのテンプレートを保有していることにより、車両撮影画像に幾何的な歪みが生じていた場合でも、ロゴ判別を行うことが可能となる。また、幾何的な歪みの度合いを多段階に分け、各段階における歪みを生じさせたテンプレートをロゴ毎にデータベースに格納しておくことにより、ロゴ判別の精度を更に向上させることが可能となる。

また、上述した第５の実施形態では、切り出し部５によって切り出されたロゴ候補領域内の輪郭線と、データベースに登録されている全てのロゴのテンプレートとをパターンマッチングする場合について述べたが、この態様に代えて、図１８に示すように、各歪み度合い毎にロゴのテンプレートを分類しておき、設定位置特定部２によって位置特定されたナンバープレートに生じている幾何的な歪みの度合いに基づいて対応する度合いの歪みを生じさせたテンプレートのみを抽出し、このテンプレートを用いてパターンマッチングすることとしても良い。このような態様によれば、パターンマッチングさせるテンプレートを減らすことができるので、パターンマッチングに要する処理時間を短くすることが可能となる。

以上、本発明の実施形態について図面を参照して詳述してきたが、具体的な構成はこの実施形態に限られるものではなく、本発明の要旨を逸脱しない範囲の設計変更等も含まれる。

本発明の第１の実施形態に係るロゴ判別装置の概略構成を示すブロック図である。 第１の実施形態に係るロゴ判別装置によって実施されるロゴ判別に係る一連の処理手順を示した図である。 図１に示したロゴ検索領域設定部によって実現される処理手順を示した図である。 図１に示したロゴ検索領域設定部によって実現される処理手順の具体例を示した図である。 図１に示した輪郭抽出部によって実現されるモルホロジー処理について説明するための図である。 図１に示した輪郭抽出部によって実現される擬似論理和処理について説明するための図である。 図１に示した切り出し部によって実現されるロゴ候補領域の切り出し処理について具体的な例を挙げて説明した図である。 図１に示した切り出し部によって実現される切り出し処理の処理手順を示したフローチャートである。 図１に示したロゴ判別部によって実現されるロゴ判別処理の処理手順を示したフローチャートである。 図１に示したロゴ判別部によって実現されるロゴ判別処理の処理結果の一例を示した図である。 本発明の第１の実施形態に係るロゴ判別装置によって実現されるロゴ判別方法の処理手順を示したフローチャートである。 本発明の第２の実施形態に係るロゴ判別装置が備える車両領域設定部の説明をするための図である。 本発明の第２の実施形態に係るロゴ判別装置によって実現されるロゴ判別方法の処理手順を示したフローチャートである。 本発明の第３の実施形態に係るロゴ判別装置が備えるロゴ検索領域設定部の追加機能について説明するための図である。 本発明の第３の実施形態に係るロゴ判別装置によって実現されるロゴ判別方法の処理手順を示したフローチャートである。 本発明の第４の実施形態に係るロゴ判別装置のロゴ検索領域設定部が備える追加機能について説明する図である。 本発明の第５の実施形態に係るロゴ判別装置の概略構成を示したブロック図である。 図１７に示したロゴ判別装置の他の態様における概略構成を示したブロック図である。

符号の説明

１ ロゴ判別装置
２ 設置位置特定部
３ ロゴ検索領域設定部
４ 輪郭抽出部
５ 切り出し部
６ ロゴ判別部

Claims (15)

1. 対象車両が撮影された車両撮影画像を処理することにより、該対象車両の車種を示すロゴを判別するロゴ判別装置であって、
   前記車両撮影画像においてナンバープレートの設置位置を特定する設置位置特定手段と、
   前記ナンバープレートの位置に基づいて、前記対象車両のロゴ検索領域を設定するロゴ検索領域設定手段と、
   前記ロゴ検索領域内において、輪郭線の抽出を行う輪郭抽出手段と、
   抽出された前記輪郭線に基づいてロゴの候補となる輪郭線を含むロゴ候補領域の切り出しを行う切り出し手段と、
   切り出された前記ロゴ候補領域内の輪郭線を用いてロゴの判別を行うロゴ判別手段と、
   ロゴが判別されなかった場合に、前記ロゴ検索領域設定手段に対して新たなロゴ検索領域の設定を指示する繰り返し指示手段と
   を具備するロゴ判別装置。
2. 前記ロゴ検索領域設定手段は、前記ロゴ判別手段にてロゴの認定が行われるまで、前記ナンバープレートの位置に基づいて、前記ロゴが存在する可能性が高い順にロゴの検索領域を順次設定する請求項１に記載のロゴ判別装置。
3. 前記車両撮影画像における前記対象車両の領域を設定する車両領域設定手段を有し、
   前記設置位置特定手段は、前記車両領域設定内において前記ナンバープレートの設置位置を特定する請求項１または請求項２に記載のロゴ判別装置。
4. 前記ロゴ検索領域設定手段は、
   前記ナンバープレートの記載情報を解読する記載情報解読手段と、
   解読した前記記載情報から前記対象車両の種類を特定する種類特定手段と、
   前記対象車両の種類と車両におけるロゴ設置推定領域とが予め対応付けられているテーブルから、前記対象車両の種類に対応するロゴ設置推定領域を取得する領域取得手段と
   を有し、
   取得した前記ロゴ設置推定領域を前記ロゴ検索領域として設定する請求項１から請求項３に記載のロゴ判別装置。
5. 前記輪郭抽出手段は、高周波強調フィルタを用いて前記ロゴ検索領域内における輪郭線の抽出を行う請求項１から請求項４のいずれかに記載のロゴ判別装置。
6. 前記輪郭抽出手段は、フロントグリルの方向に沿ったノイズ成分を除去するフィルタを用いて前記ロゴ検索領域内における輪郭線の抽出を行う請求項１から請求項５のいずれかに記載のロゴ判別装置。
7. 前記切り出し手段は、前記輪郭抽出手段にて抽出された輪郭線において、予め設定されているサイズに関する条件を満たす輪郭線を抽出し、この輪郭線を包含する領域を前記ロゴ候補領域として設定し、切り出しを行う請求項１から請求項６に記載のロゴ判別装置。
8. 前記切り出し手段は、各輪郭線とその近傍の輪郭線とを組み合わせた輪郭線が、前記サイズに関する条件を満たすかを判断し、前記組み合わせた輪郭線が前記サイズに関する条件を満たした場合に、その組み合わせの輪郭線が包含される領域を前記ロゴ候補領域として新たに設定し、このロゴ候補領域についても切り出しを行う請求項７に記載のロゴ判別装置。
9. 前記切り出し手段は、前記輪郭線のヒストグラムをとり、前記ヒストグラムに応じて前記輪郭線のノイズの除去を行う請求項１から請求項８のいずれかに記載のロゴ判別装置。
10. 前記ロゴ判別手段は、前記ロゴ候補領域内の輪郭線と予め登録されているロゴのテンプレートとをパターンマッチングすることにより類似度を求めるとともに、前記ロゴ候補領域のサイズに関するパラメータを求め、前記類似度および前記サイズに関するパラメータに基づいて前記ロゴの判別を行う請求項１から請求項９のいずれかに記載のロゴ判別装置。
11. 前記ロゴ検索領域設定手段は、
    前記ナンバープレートの記載情報に幾何的な歪みが生じているか否かを判断する歪み判断手段と、
    歪みが生じていると判断した場合に、前記ナンバープレートの記載情報に生じている幾何的な歪みの度合いに基づいて、前記ロゴ検索領域内の幾何的な歪みを補正する補正手段と
    を有する請求項１から請求項１０のいずれかに記載のロゴ判別装置。
12. 前記ロゴ判別手段は、予め幾何的な歪みを生じさせた複数のロゴのテンプレートを登録した記憶手段を有しており、登録された全てのテンプレートと前記ロゴ候補領域における輪郭線とをパターンマッチングする請求項１から請求項１０のいずれかに記載のロゴ判別装置。
13. 各前記テンプレートは、幾何的な歪みの度合いごとに分類して登録されており、
    前記ロゴ判別手段は、前記ナンバープレートの記載情報に基づいて、前記車両撮影画像に生じている幾何的な歪みの度合いを検出し、前記幾何的な歪みの度合いに応じたテンプレートを前記記憶手段の中から抽出し、抽出したテンプレートと前記ロゴ候補領域内の輪郭線とをパターンマッチングする請求項１２に記載のロゴ判別装置。
14. 対象車両が撮影された車両撮影画像を処理することにより、該対象車両の車種を示すロゴを判別するロゴ判別方法であって、
    前記車両撮影画像においてナンバープレートの設置位置を特定する設置位置特定過程と、
    前記ナンバープレートの位置に基づいて、前記対象車両のロゴ検索領域を設定するロゴ検索領域設定過程と、
    前記ロゴ検索領域内において、輪郭線の抽出を行う輪郭抽出過程と、
    抽出された前記輪郭線に基づいてロゴの候補となる輪郭線を含むロゴ候補領域の切り出しを行う切り出し過程と、
    切り出された前記ロゴ候補領域内の輪郭線を用いてロゴの判別を行うロゴ判別過程と、
    ロゴが判別されなかった場合に、前記ロゴ検索領域設定手段に対して新たなロゴ検索領域の設定を指示する繰り返し指示過程と
    を具備するロゴ判別方法。
15. 対象車両が撮影された車両撮影画像を処理することにより、該対象車両の車種を示すロゴを判別するためのロゴ判別プログラムであって、
    前記車両撮影画像においてナンバープレートの設置位置を特定する設置位置特定処理と、
    前記ナンバープレートの位置に基づいて、前記対象車両のロゴ検索領域を設定するロゴ検索領域設定処理と、
    前記ロゴ検索領域内において、輪郭線の抽出を行う輪郭抽出処理と、
    抽出された前記輪郭線に基づいてロゴの候補となる輪郭線を含むロゴ候補領域の切り出しを行う切り出し処理と、
    切り出された前記ロゴ候補領域内の輪郭線を用いてロゴの判別を行うロゴ判別処理と、
    ロゴが判別されなかった場合に、前記ロゴ検索領域設定手段に対して新たなロゴ検索領域の設定を指示する繰り返し指示処理と
    をコンピュータに実行させるためのロゴ判別プログラム。

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