JP2009032044A - 車色判定装置 - Google Patents
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Abstract
【解決手段】車両を含む領域を撮影した撮影画像として、同じ撮影対象の白黒画像とカラー画像とを入力する画像入力部1と、白黒画像を記憶する白黒画像格納部2と、カラー画像を記憶するカラー画像格納部3と、入力された白黒画像を用いて車両を検知する車両検知部4と、白黒画像を用いて検知された車両の車種を判定する車種判定部5と、カラー画像において車種に対応した車色判定領域を設定し、車色判定領域における車色を判定する車色判定部6とを備える。
【選択図】図1
Description
これにより、撮影画像における対象車両の車種に応じて車色判定領域を設定することで、車両の形状に関わらず、あらゆる形状の車両に対して適切な車色判定を行うことが可能となる。
これにより、白黒画像を用いて車両検知及び車種判定を行うことで、負荷が小さい処理で実現可能となり、より少ないリソースで高速に処理を実行可能である。
これにより、予め用意したテンプレート画像の中から類似のものを選択して車種の判定を行うことで、対象車両について容易かつ迅速に車種の決定を行うことが可能となる。
これにより、テンプレート画像ごとに設定された車色判定領域を用いることで、車種の判定とともに車色判定領域が決定されるので、迅速かつ適切な車色判定を行うことが可能となる。
これにより、ナンバープレートの背景領域の色情報を用いて撮影画像の色補正を行ってから車色判定領域の色の判定を行うことで、天候などの周囲環境の影響による誤判定要因を低減でき、周囲環境などに関わらず適切な車色判定を行うことが可能となる。
これにより、ナンバープレートの白地の背景領域の色情報を用いてカラー画像補正係数を算出することで、色補正として白地の背景領域のホワイトバランス調整を実行しながら車色判定を行うことができ、周囲環境などに関わらず適切な車色判定を行うことが可能となる。
これにより、ナンバープレートの白地の背景領域におけるR、G、Bの平均値と背景領域の輝度情報とを用いて、カラー画像補正係数を算出して色補正を行い、車色判定を行うことができるため、異常値による影響が抑制され、信頼度の高い補正値により車色を的確に判定することが可能となる。
図1は、本発明の第1の実施形態に係る車色判定装置の構成を示すブロック図である。第1の実施形態の車色判定装置100は、主要な構成要素として、画像入力部1、白黒画像格納部2、カラー画像格納部3、車両検知部4、車種判定部5、車色判定部6を有して構成される。
図5は、本発明の第2の実施形態に係る車色判定装置の構成を示すブロック図である。第1の実施形態の車色判定装置110は、図1に示した第1の実施形態に加えて、ナンバー読取部7、カラー画像補正部8を備えている。なお、ここでは第1の実施形態と同様の構成については説明を省略する。
ナンバープレート背景領域におけるR、G、B平均値は、それぞれRp=147、Gp=151、Bp=150とする。この場合、少し青みを帯びた白である。
ここで、輝度Vpは、Rp、Gp、Bpの平均値を用いると、(Rp+Gp+Bp)/3でVp=149.3となる。なお、VpはRp、Gp、Bpの最大値を用いてもよい。
これらより、α=Vp/Rp、β=Vp/Gp、γ=Vp/Bpを算出すると、カラー画像補正係数α=1.016、β=0.989、γ=0.995が求まる。この場合、カラー画像補正係数は少し赤を強調する値である。
補正前の車色判定領域50cにおけるR、G、B平均値は、Rc=72、Gc=55、Bc=61とする。この場合、色相は赤を示している。
補正後の車色判定領域50cにおけるR、G、B平均値は、Rc'=α×Rc、Gc'=β×Gc、Bc'=γ×Bcを算出すると、Rc'=73.2、Gc'=54.4、Bc'=60.7となる。この場合、色相は赤が少し強調されたものとなる。
この結果に対し、彩度=(Rc−Gc)/Rc×100で算出すると、補正前の彩度23.61に対して、補正後の彩度が25.68となる。よって、彩度が2.07向上し、補正により彩度が改善された。
ナンバープレート背景領域におけるR、G、B平均値は、それぞれRp=149、Gp=146、Bp=141とする。この場合、少し赤みを帯びた白である。
ここで、輝度Vpは、Rp、Gp、Bpの平均値を用いると、(Rp+Gp+Bp)/3でVp=145.3となる。なお、VpはRp、Gp、Bpの最大値を用いてもよい。
これらより、α=Vp/Rp、β=Vp/Gp、γ=Vp/Bpを算出すると、カラー画像補正係数α=0.975、β=0.995、γ=1.030が求まる。この場合、カラー画像補正係数は少し青を強調する値である。
補正前の車色判定領域50dにおけるR、G、B平均値は、Rc=160、Gc=167、Bc=173とする。この場合、色相は青を示している。
補正後の車色判定領域50dにおけるR、G、B平均値は、Rc'=α×Rc、Gc'=β×Gc、Bc'=γ×Bcを算出すると、Rc'=156.0、Gc'=166.2、Bc'=178.2となる。この場合、色相は青が少し強調されたものとなる。
この結果に対して、彩度=(Bc−Rc)/Bc×100で算出すると、補正前の彩度7.51に対して、補正後の彩度が12.46となる。よって、彩度が4.95向上し、補正により彩度が改善された。
2 白黒画像格納部
3 カラー画像格納部
4 車両検知部
5 車種判定部
6、16 車色判定部
7 ナンバー読取部
8 カラー画像補正部
100、110 車色判定装置
Claims (7)
- 車両を含む領域を撮影した撮影画像を入力する画像入力部と、
前記入力された撮影画像において車両を検知する車両検知部と、
前記検知された車両の車種を判定する車種判定部と、
前記判定された車種に対応した車色判定領域を設定し、前記車色判定領域における車色を判定する車色判定部と、
を備える車色判定装置。 - 請求項1に記載の車色判定装置であって、
前記画像入力部は、前記撮影画像として、同じ撮影対象の白黒画像とカラー画像とを入力し、
前記車両検知部は、前記白黒画像を用いて車両を検知し、
前記車種判定部は、前記白黒画像を用いて検知された車両の車種を判定し、
前記車色判定部は、前記カラー画像において車種に対応した車色判定領域を設定し、前記車色判定領域における車色を判定する車色判定装置。 - 請求項1に記載の車色判定装置であって、
前記車種判定部は、複数の車両画像を車種判定用のテンプレート画像として保持し、前記テンプレート画像と前記撮影画像における車両検知領域との類似度を算出して最も類似度の高いテンプレート画像を抽出し、このテンプレート画像によって当該車両の車種を判定する車色判定装置。 - 請求項3に記載の車色判定装置であって、
前記車種判定部において保持される車種ごとのテンプレート画像には、それぞれの車種の車両の形状に応じて予め車色判定領域が設定されており、
前記車種判定部は、前記抽出したテンプレート画像に設定された車色判定領域を出力し、
前記車色判定部は、前記出力された車色判定領域を用いて車色を判定する車色判定装置。 - 請求項1に記載の車色判定装置であって、
前記撮影画像において検知された車両のナンバープレートの情報を読み取るナンバー読取部と、
前記ナンバープレートの背景領域の色情報から前記撮影画像に対するカラー画像補正係数を算出し、前記撮影画像の色補正を行うカラー画像補正部とを備え、
前記車色判定部は、前記色補正が施された撮影画像について車色判定領域の車色を判定する車色判定装置。 - 請求項5に記載の車色判定装置であって、
前記ナンバー読取部は、前記ナンバープレートの文字情報及び背景領域の位置情報を認識し、
前記カラー画像補正部は、前記ナンバープレートの文字情報及び背景領域の位置情報を基に背景が白地のナンバープレートを識別し、この白地の背景領域の色情報を用いて前記カラー画像補正係数を算出する車色判定装置。 - 請求項6に記載の車色判定装置であって、
前記カラー画像補正部は、前記ナンバープレートの白地の背景領域におけるR、G、Bの平均値を算出し、このR、G、Bの平均値と背景領域の輝度情報とを用いて前記カラー画像補正係数を算出する車色判定装置。
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