JP2013149040A - ナンバープレート色判定装置、コンピュータプログラム及びナンバープレート色判定方法 - Google Patents

Abstract

【課題】ナンバープレートの色判定処理を簡略化することができるナンバープレート色判定装置、コンピュータプログラム及びナンバープレート色判定方法を提供する。
【解決手段】ナンバープレート検出部１２は、撮像画像からナンバープレート領域を検出する。ナンバープレート輝度値算出部１３は、ナンバープレート領域の各画素の輝度Ｙを算出する。ナンバープレート色判定部１４は、ナンバープレート領域の各画素の色差Ｃｂ、Ｃｒを算出する。ナンバープレート色判定部１４は、ナンバープレート領域の特定部位（明部及び暗部）を特定する。ナンバープレート色判定部１４は、明部の輝度の平均値Ｙａ、色差Ｃｂの平均値Ｃｂａ、色差Ｃｒの平均値Ｃｒａを算出し、算出した色差の平均値と所定の色差閾値とに基づいてナンバープレートの色を判定する。
【選択図】図１

Description

本発明は、車両を撮像して得られた撮像画像に基づいてナンバープレートの色を判定するナンバープレート色判定装置、該ナンバープレート色判定装置を実現するためのコンピュータプログラム及びナンバープレート色判定方法に関する。

道路を走行する車両のナンバープレート（車番）を複数の地点で識別し、識別したナンバープレートを照合することにより、所定の地点間を走行するのに要する旅行時間を求めるための技術が開発されている。

一方で、ナンバープレートの曲がり又は汚れなどにより、一部文字を認識することができないという課題があった。そこで、道路上に設置したカメラからのカラー画像データを取得し、取得したカラー画像データから車両のボンネットなどの車両の色を判別する判別エリアを抽出し、抽出した判別エリアの色を識別することにより車両の色を判別する車色判別装置が開示されている（特許文献１参照）。

特開２０００−２２２６７３号公報

特許文献１の技術は、例えば、カラー画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）値（または別の表色系に変換した値）に基づいて、車両の色を判別している。また、特許文献１の技術のように、カラー画像のＲ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）値を用いて、車両のナンバープレートの色を判定することもできる。

しかし、色の判定にＲＧＢ値を用いる場合には、ＲＧＢそれぞれの値に対して閾値との比較判定処理が必要となり、処理が複雑になるという問題がある。

本発明は、斯かる事情に鑑みてなされたものであり、ナンバープレートの色判定処理を簡略化することができるナンバープレート色判定装置、該ナンバープレート色判定装置を実現するためのコンピュータプログラム及びナンバープレート色判定方法を提供することを目的とする。

第１発明に係るナンバープレート色判定装置は、車両を撮像して得られた撮像画像に基づいてナンバープレートの色を判定するナンバープレート色判定装置において、前記撮像画像を構成する各画素の画素値に基づいてナンバープレート領域を検出する検出手段と、該検出手段で検出したナンバープレート領域の各画素の輝度を算出する輝度算出手段と、前記検出手段で検出したナンバープレート領域の各画素の色差を算出する色差算出手段と、前記輝度値算出手段で算出した輝度の大小に基づいて前記ナンバープレート領域の特定部位を特定する特定手段と、該特定手段で特定した特定部位の色差及び所定の色差閾値に基づいて、前記ナンバープレート領域の色を判定する判定手段とを備えることを特徴とする。

第２発明に係るナンバープレート色判定装置は、第１発明において、前記判定手段は、前記色差算出手段で算出された色差Ｃｂが所定の第１色差閾値より小さい場合、前記ナンバープレート領域の前記特定部位を黄色と判定するように構成してあることを特徴とする

第３発明に係るナンバープレート色判定装置は、第１発明又は第２発明において、前記判定手段は、算出された色差Ｃｂが所定の第１色差閾値より大きい場合、前記ナンバープレート領域の前記特定部位を白色と判定するように構成してあることを特徴とする。

第４発明に係るナンバープレート色判定装置は、第１発明乃至第３発明のいずれか１つにおいて、前記判定手段は、前記色差算出手段で算出された色差Ｃｒが所定の第２色差閾値より大きい場合、前記ナンバープレート領域の前記特定部位を黄色と判定するように構成してあることを特徴とする。

第５発明に係るナンバープレート色判定装置は、第１発明乃至第４発明のいずれか１つにおいて、前記判定手段は、前記色差算出手段で算出された色差Ｃｒが所定の第２色差閾値より小さい場合、前記ナンバープレート領域の前記特定部位を白色と判定するように構成してあることを特徴とする。

第６発明に係るナンバープレート色判定装置は、第１発明乃至第５発明のいずれか１つにおいて、前記特定手段は、前記ナンバープレート領域の内側にある判定領域の特定部位を特定するように構成してあることを特徴とする。

第７発明に係るコンピュータプログラムは、コンピュータに、車両を撮像して得られた撮像画像に基づいてナンバープレートの色を判定させるためのコンピュータプログラムにおいて、コンピュータに、前記撮像画像を構成する各画素の画素値に基づいてナンバープレート領域を検出するステップと、検出したナンバープレート領域の各画素の輝度を算出するステップと、検出したナンバープレート領域の各画素の色差を算出するステップと、算出した輝度の大小に基づいて前記ナンバープレート領域の特定部位を特定するステップと、特定した特定部位の色差及び所定の色差閾値に基づいて、前記ナンバープレート領域の色を判定するステップとを実行させることを特徴とする。

第８発明に係るナンバープレート色判定方法は、車両を撮像して得られた撮像画像に基づいてナンバープレートの色を判定するナンバープレート判定装置によるナンバープレート色判定方法において、前記撮像画像を構成する各画素の画素値に基づいてナンバープレート領域を検出するステップと、検出されたナンバープレート領域の各画素の輝度を算出するステップと、検出されたナンバープレート領域の各画素の色差を算出するステップと、算出された輝度の大小に基づいて前記ナンバープレート領域の特定部位を特定するステップと、特定された特定部位の色差及び所定の色差閾値に基づいて、前記ナンバープレート領域の色を判定するステップとを含むことを特徴とする。

第１発明、第７発明及び第８発明にあっては、撮像画像を構成する各画素の画素値に基づいてナンバープレート領域を検出する。ナンバープレート領域は、例えば、車両が存在しない場合の画像と車両が存在する場合の画像との差に基づいて車両を検出し、検出した車両の画像に基づいて、矩形状のナンバープレート部の切り出し処理を行うことにより検出することができる。検出したナンバープレート領域の各画素の輝度Ｙ及び色差（例えば、色差Ｃｂ、Ｃｒ）を算出する。なお、輝度Ｙは、Ｙ＝０．２９８９１２×Ｒ＋０．５８６６１１×Ｇ＋０．１１４４７７×Ｂの式により算出することができる。また、色差Ｃｂは、Ｃｂ＝−０．１６８７７７×Ｒ−０．３３１２２３×Ｇ＋０．５×Ｂの式により算出することができる。また、色差Ｃｒは、Ｃｒ＝０．５×Ｒ−０．４１８３５８×Ｇ−０．０８１６４２×Ｂの式により算出することができる。ＲＧＢそれぞれの範囲は、例えば、０〜２５５であり、輝度Ｙの範囲は、０〜２５５、色差Ｃｂ、Ｃｒの範囲は、−１２８〜１２７である。

算出した輝度の大小に基づいてナンバープレート領域の特定部位を特定する。特定部位は、ナンバープレートの色を判定するための部位であり、例えば、ナンバー（車番）などの文字部分を除く背景部分（明部とも称する）でもよく、文字部分（暗部とも称する）でもよい。ナンバープレートの背景部分（明部）の色は定められており、例えば、普通自動車であれば白であり、軽自動車であれば黄である。特定部位の特定は、例えば、ナンバープレート領域全体で輝度の平均値Ｙａを算出し、ナンバープレート領域のうち、輝度が平均値Ｙａ以上の画素で構成される領域を明部（特定部位）として特定し、輝度が平均値Ｙａより小さい画素で構成される領域を暗部（特定部位）として特定する。以下では、特定部位の例として明部について説明する。

特定部位（明部）の色差及び所定の色差閾値に基づいて、ナンバープレート領域の色を判定する。例えば、特定部位（明部）の色差Ｃｂの平均値Ｃｂａを算出し、算出した平均値Ｃｂａが所定の第１色差閾値Ｔｂより小さい場合には、特定部位（明部）の色を黄であると判定することができる。また、特定部位（明部）の色差Ｃｒの平均値Ｃｒａを算出し、算出した平均値Ｃｒａが所定の第２色差閾値Ｔｒより大きい場合には、特定部位（明部）の色を黄であると判定することができる。また、特定部位である背景部分が黄であると判定することができた場合、車両が軽自動車であると判定することもできる。また、車両が軽自動車であると判定できたので、ナンバープレートの文字部分（暗部）が黒であると判定することもできる。

上述のように、色差と色差閾値とを比較するだけでナンバープレートの色を判定することができ、従来のようにＲＧＢそれぞれの値とＲＧＢそれぞれに対応する閾値とを比較する場合に比べて、ナンバープレートの色判定の処理を簡素化することができる。

第２発明にあっては、色差Ｃｂを算出し、算出した色差Ｃｂが所定の第１色差閾値より小さい場合、ナンバープレート領域の特定部位を黄色と判定する。例えば、特定部位（明部）の色差Ｃｂの平均値Ｃｂａを算出し、算出した平均値Ｃｂａが所定の第１色差閾値Ｔｂより小さい場合には、特定部位（明部）の色を黄であると判定する。色差Ｃｂの範囲を、−１２８〜１２７とした場合、正は青色成分、負は黄色成分を表すことになる。すなわち、第１色差閾値Ｔｂを色差Ｃｂが黄色成分を表す程度の値に設定しておくことにより、色差Ｃｂの平均値Ｃｂａが所定の第１色差閾値Ｔｂより小さい場合には（例えば、平均値Ｃｂａが負の値）、特定部位（明部）の色が黄であると判定することができる。これにより、ナンバープレートの色判定を簡素化することができる。

第３発明にあっては、算出した色差Ｃｂが所定の第１色差閾値より大きい場合、ナンバープレート領域の特定部位を白色と判定する。色差Ｃｂの範囲を、−１２８〜１２７とした場合、正は青色成分、負は黄色成分を表すことになる。すなわち、第１色差閾値Ｔｂを色差Ｃｂが黄色成分を表す程度の値に設定しておくことにより、色差Ｃｂの平均値Ｃｂａが所定の第１色差閾値Ｔｂより大きい場合には（例えば、平均値Ｃｂａが正の値）、黄色に比べ白色に近い青色成分が含まれるので、特定部位（明部）の色が白であると判定することができる。これにより、ナンバープレートの色判定を簡素化することができる。

第４発明にあっては、色差Ｃｒを算出し、算出した色差Ｃｒが所定の第２色差閾値より大きい場合、ナンバープレート領域の特定部位を黄色と判定する。例えば、特定部位（明部）の色差Ｃｒの平均値Ｃｒａを算出し、算出した平均値Ｃｒａが所定の第２色差閾値Ｔｒより大きい場合には、特定部位（明部）の色を黄であると判定する。色差Ｃｒの範囲を、−１２８〜１２７とした場合、正は赤色成分、負は水色成分を表すことになる。すなわち、第２色差閾値Ｔｒを色差Ｃｒが黄色成分を表す程度の値に設定しておくことにより、色差Ｃｒの平均値Ｃｒａが所定の第２色差閾値Ｔｒより大きい場合には（例えば、平均値Ｃｒａが正の値）、白色に比べ黄色に近い赤色成分が含まれるので、特定部位（明部）の色が黄であると判定することができる。これにより、ナンバープレートの色判定を簡素化することができる。

第５発明にあっては、算出した色差Ｃｒが所定の第２色差閾値より小さい場合、ナンバープレート領域の特定部位を白色と判定する。例えば、特定部位（明部）の色差Ｃｒの平均値Ｃｒａを算出し、算出した平均値Ｃｒａが所定の第２色差閾値Ｔｒより小さい場合には、特定部位（明部）の色を白であると判定する。色差Ｃｒの範囲を、−１２８〜１２７とした場合、正は赤色成分、負は水色成分を表すことになる。すなわち、第２色差閾値Ｔｒを色差Ｃｒが黄色成分を表す程度の値に設定しておくことにより、色差Ｃｒの平均値Ｃｒａが所定の第２色差閾値Ｔｒより小さい場合には（例えば、平均値Ｃｒａが負の値）、黄色に比べ白色に近い水色成分が含まれるので、特定部位（明部）の色が白であると判定することができる。これにより、ナンバープレートの色判定を簡素化することができる。

第６発明にあっては、ナンバープレート領域の内側にある判定領域の特定部位を特定する。判定領域は、例えば、ナンバープレート領域の内側であって、ナンバープレート領域と相似の形状をなす領域とすることができる。検出したナンバープレート領域は、検出時の誤差等により、実際のナンバープレート以外の部分を含む可能性がある。そして、ナンバープレート以外の部分は、ノイズとなり色判定処理の精度を低下させる可能性がある。判定領域を、検出したナンバープレート領域の内側にすることにより、実際のナンバープレート以外の部分が含まれることを防止し、判定精度を高めることができる。

本発明によれば、ナンバープレートの色判定の処理を簡素化することができる。

実施の形態１の車色判定装置の構成の一例を示すブロック図である。 ナンバープレートの一例を示す模式図である。 車両を前方から撮像した場合の車体色判定領域の一例を示す模式図である。 車両を後方から撮像した場合の車体色判定領域の一例を示す模式図である。 実施の形態１の色見本テーブルの構成の一例を示す説明図である。 色見本テーブルの色成分（ＲＧＢ値）と車体色との関連を示す説明図である。 色見本テーブルを選択するための輝度選定テーブルの一例を示す説明図である。 グラデーション領域の抽出方法の一例を示す説明図である。 判定領域からグラデーション領域を除外する様子を示す説明図である。 実施の形態１の車色判定装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態２の車色判定装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態２の色見本テーブルの構成の一例を示す説明図である。 色見本テーブルの色成分（Ｌ＊ａ＊ｂ＊値）と車体色との関連を示す説明図である。 実施の形態２の車色判定装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態３の車色判定装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態３の輝度値補正の一例を示す模式図である。 実施の形態３の車色判定装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態４の車色判定装置の構成の一例を示すブロック図である。 実施の形態４の車色判定装置の処理手順の一例を示すフローチャートである。 実施の形態１〜４の車色判定装置による軽自動車判定の処理手順を示すフローチャートである。

（実施の形態１）
以下、本発明を実施の形態を示す図面に基づいて説明する。図１は実施の形態１の車色判定装置１００の構成の一例を示すブロック図である。車色判定装置１００には、撮像装置２００を接続してある。なお、撮像装置２００は、車色判定装置１００に内蔵する構成であってもよい。撮像装置２００は、道路を走行する車両を撮像し、撮像して得られたカラー画像データ（撮像画像）を車色判定装置１００へ出力する。

車色判定装置１００は、装置内の各部を制御する制御部１０、インタフェース部１１、ナンバープレート検出部１２、ナンバープレート輝度値算出部１３、ナンバープレート色判定部１４、車体色判定領域特定部１５、色見本テーブル選択部１６、画素数計数部１７、車体色判定部１８、エッジ画素抽出部１９、グラデーション領域抽出部２０、記憶部２１などを備える。

インタフェース部１１は、撮像装置２００で撮像して得られた画像データ（撮像画像）を取得し、取得した画像データをフレーム単位で撮像時刻に対応付けて記憶部２１に記憶する。

ナンバープレート検出部１２は、記憶部２１から撮像画像を取り出し、取り出した撮像画像に基づいて、車両（車両の一部を含む）を検出する。車両の検出処理としては、例えば、車両が存在しない場合の撮像画像と車両が存在する場合の撮像画像との差に基づいて車両を検出することができる。

ナンバープレート検出部１２は、検出手段としての機能を有し、検出された車両の画像に基づいて、矩形状のナンバープレート部の切り出し処理を行うことによりナンバープレート領域を検出する。ナンバープレート領域は、矩形状の四隅の撮像画像上での座標で特定することができる。

ナンバープレート輝度値算出部１３は、輝度値算出手段としての機能を有し、ナンバープレート検出部１２で検出したナンバープレート領域の特定部位の輝度値を算出する。特定部位は、輝度に応じて、色見本テーブルを選択するために用いる部位である。

図２はナンバープレートの一例を示す模式図である。特定部位は、ナンバープレートの支局名、分類番号、車種記号、一連番号などの文字部分を除く背景部分（明部とも称する）でもよく、文字部分（暗部とも称する）でもよい。ナンバープレートの背景部分及び文字部分の色は定められており、例えば、図２に示すように、車種が普通自動車である場合、背景部分（明部）が白であり文字部分（暗部）は緑である。なお、背景部分（明部）が緑であり文字部分（暗部）が白である場合は、商用の普通自動車である。また、車種が軽自動車である場合、背景部分（明部）が黄であり、文字部分（暗部）は黒である。なお、背景部分（明部）が黒であり、文字部分（暗部）が黄である場合は、商用の軽自動車である。また、特定部位の輝度は、例えば、背景部分（明部）の輝度の平均値とすることができる。

ナンバープレートの背景部分（明部）を特定部位とする場合には、ナンバープレート領域の輝度の平均値を求め、当該平均値よりも輝度が大きい画素で構成される領域を特定部位として求めることができる。

すなわち、ナンバープレート検出部１２は、検出したナンバープレート領域の各画素の輝度値が輝度閾値より大きい明部領域を特定部位として抽出する。ナンバー（車番）などの文字部分を除く背景部分の色は定められており、例えば、白（普通自動車など）、あるいは黄（軽自動車）であり、輝度値は文字部分に比べて大きい（高い）ので、所定の輝度閾値より輝度が大きい明部領域を特定部位として抽出することができる。特定部位の色が予め定められているので、特定部位の輝度（例えば、平均値）を求めることにより、車両の色が天候、時間帯、日向または日陰などの周囲の環境等の日照条件（照明条件）の違いによりどの程度影響を受けたか（明るくなったか、あるいは暗くなったか等）を推定することができる。

また、ナンバープレートの文字部分（暗部）を特定部位とする場合には、ナンバープレート領域の輝度の平均値を求め、当該平均値よりも輝度が小さい画素で構成される領域を特定部位として求めることができる。

すなわち、ナンバープレート検出部１２は、抽出した明部領域の輝度値が所定の上限値以上である場合、ナンバープレート領域の各画素の輝度値が輝度閾値より小さい暗部領域を特定部位として抽出する。例えば、輝度値を０〜２５５で表す場合、所定の上限値とは、２５５、あるいは２５０〜２５４程度の値とすることができる。暗部領域は、例えば、ナンバープレートの文字部分であり、明部領域が白の場合には緑であり、明部領域が黄の場合には黒である。明部領域の輝度値が上限値以上となる場合には、撮像画像にサチレーション（飽和）が発生していると判断できるため、明部領域に代えて暗部領域を特定部位とすることにより、サチレーションが生じた場合でも、車両の色が天候、時間帯、日向または日陰などの周囲の環境等の日照条件（照明条件）の違いによりどの程度影響を受けたか（明るくなったか、あるいは暗くなったか等）を推定することができる。

なお、最初に暗部領域を抽出しておき、抽出した暗部領域の輝度値が所定の下限値未満である場合、ナンバープレート領域の各画素の輝度値が所定の輝度閾値より大きい明部領域を特定部位として抽出することもできる。

なお、特定部位としては、暗部領域よりも明部領域を用いる方が好ましい。その理由は、一般的に画像の輝度値に含まれるノイズ成分は、その輝度値に関わらず一定の分散をもつ正規分布に従うので、ＳＮ比は、明部は大きく、暗部は小さい。したがって、信頼性は明部の方が暗部よりも高いからである。また、暗部及び明部それぞれの輝度値を平均値として算出するので、面積の広い（すなわち、画素数が多い）方が、統計的に信頼性が高くなる。そして、一般的に道路を走行する車両の中で、明部の面積が広い自家用車の方が、暗部の面積が広い商用車よりも多いため、明部を採用した方が全体として信頼性が向上するからである。

ナンバープレート色判定部１４は、ナンバープレート領域の画素の色成分（例えば、ＲＧＢ値）から画素の色を判定する。例えば、ナンバープレートの背景部分を特定部位とする場合には、ナンバープレートの背景部分の画素の色成分から、当該画素が白、黄、緑、黒のいずれの色であるかを求めることができる。また、ナンバープレートの文字部分を特定部位とする場合には、ナンバープレートの文字部分の画素の色成分から、当該画素が白、黄、緑、黒のいずれの色であるかを求めることができる。

車体色判定領域特定部１５は、判定領域を特定する特定手段としての機能を有する。車体色判定領域特定部１５は、ナンバープレート検出部１２で検出したナンバープレート領域の撮像画像上の位置に基づいて車両の色を判定するための判定領域（車体色判定領域）を特定する。

図３は車両を前方から撮像した場合の車体色判定領域の一例を示す模式図であり、図４は車両を後方から撮像した場合の車体色判定領域の一例を示す模式図である。図３に示すように、車両を前方から撮像する場合には、検出したナンバープレート領域（例えば、長方形状の領域）の上側の縁辺中央から道路の方向に沿って所定寸法の平行四辺形状の領域を判定領域とすることができる。車頭の場合、当該判定領域は、例えば、車両のボンネットに相当する領域である。なお、図３の例では、ナンバープレート領域の上側縁辺と判定領域の下側縁辺とが同一線上になるように判定領域を特定しているが、図３の例に限定されるものではなく、ナンバープレート領域から適長離隔するような判定領域を特定してもよい。

また、図４に示すように、車両を後方から撮像する場合には、検出したナンバープレート領域（例えば、長方形状の領域）を囲み、ナンバープレート領域より大きな矩形状の領域のうちナンバープレート領域を除く領域を判定領域とすることができる。車尾の場合には、当該判定領域は、例えば、リアウインドなどを除いたナンバープレート周辺の領域である。

記憶部２１には、複数の輝度値それぞれに対応させて画素の複数の色成分及び当該画素の色を関連付けた色見本テーブルを複数記憶しておく。

図５は実施の形態１の色見本テーブルの構成の一例を示す説明図である。図５に示すように、色見本テーブルは、複数の輝度値（輝度）Ｙ１、Ｙ２、…ＹＭに対応させて複数記憶してある。複数の輝度値は、日照条件（照明条件）の違いにより、撮像画像が全体として暗い場合、あるいは全体として明るい場合、あるいは両者の中間などのそれぞれの明るさに応じた輝度値である。複数の輝度値の数Ｍは、適宜設定することができるが、例えば、明暗の程度に応じて８通りの輝度値を設定することができる。

それぞれの色見本テーブルは、画素の複数の色成分及び当該画素の色を関連付けたテーブルである。複数の色成分とは、例えば、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）値であるが、ＲＧＢ値に限定されるものではなく、別の表色系に変換した値、例えば、ＨＩＳ値、ＹＣｂＣｒ値、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値（エルスター、エースター、ビースター）などを用いることもできる。

また、画素の色は、車両の色を判定する際の判定色であり、車体色の判定の際に分類したい色であり、色数をＮとしている。判定色は、例えば、白、シルバー、灰、赤、紫、黄、青、緑、黒などである。なお、判定色はこれに限定されるものではない。また、判定色には、ナンバープレートの背景部分（白、黄）または文字部分（緑、黒）の色も含めることができる。

図６は色見本テーブルの色成分（ＲＧＢ値）と車体色との関連を示す説明図である。図６に示すように、色成分をＲＧＢとした場合に、ＲＧＢそれぞれが、例えば、０から２５５までの２５６通りの値をとり得るときには、全ての値の組み合わせに対応させて画素の色を定めておくことができる。すなわち、色見本テーブルは、２５６の３乗通りのＲＧＢの組み合わせそれぞれに対して、Ｎ色の判定色のいずれか１つを割り当てたものである。なお、図５に示すように、複数の輝度値それぞれに対応付けた色見本テーブルの色成分の値（例えば、ＲＧＢそれぞれの２５６通りの値）は、輝度値に応じて異なる値となる。

色見本テーブル選択部１６は、色見本テーブルを選択する選択手段としての機能を有し、ナンバープレート輝度値算出部１３で算出した輝度値に対応する色見本テーブルを選択する。例えば、ナンバープレートの背景部分が白である場合に、当該白の部分の輝度の平均値に対応する（輝度値が一致する又は最も近い）色見本テーブルを選択する。ナンバープレートの色は、白のように予め定められているので、輝度値（輝度の平均値）を算出することにより、車体色が日照条件（照明条件）等によりどの程度明るく又は暗くなっているかの影響を推定することができ、推定した明るさ（輝度の平均値）に応じた色見本を選択することができる。

なお、ナンバープレートの背景部分又は文字部分の画素の色が白、黄、緑、黒のいずれの色であるかに応じて輝度値（平均輝度、明るさ）は異なるので、ナンバープレートの背景部分又は文字部分の画素の色と、当該色の平均輝度とに基づいて、複数の輝度値Ｙ１、…、ＹＭ（明るさ）の中から一の輝度値（明るさ）を選定することができる。以下、輝度値（明るさ）の選定方法について説明する。

図７は色見本テーブルを選択するための輝度選定テーブルの一例を示す説明図である。図７に示すように、輝度選定テーブルは、ナンバープレートの明部及び暗部に分けて、明部の色が白及び黄の場合の平均輝度値、並びに暗部の色が緑及び黒の場合の平均輝度値に対応付けて、色見本テーブルを選択するための輝度（明るさ）Ｙ１〜Ｙ８を定める。輝度選定テーブルは、環境の明るさが変化した場合のナンバープレートの輝度情報を保持するためのものである。なお、商用の普通自動車又は軽自動車の場合も明部と暗部とが逆転する点が図７の例と相違するだけであるので、同様にして輝度を選定できる。また、図７中の数値は一例であって、これらの値に限定されるものではない。

図７の例では、例えば、ナンバープレートの白、黄、緑、黒の平均輝度値が、それぞれ８０、６０、２０、１０である場合、輝度Ｙ１の色テーブルが選択される。また、ナンバープレートの白、黄、緑、黒の平均輝度値が、それぞれ１００、８０、３０、２０である場合、輝度Ｙ２の色テーブルが選択される。以下同様である。選定された輝度値（Ｙ１〜Ｙ８）に応じて選択される色テーブルは、図５に例示するとおりである。なお、図７において、平均輝度値として数字に代えて横線を付した箇所は、平均輝度値が、例えば、２５０より大きく飽和している状態を表す。

そして、図７の例１のように、特定部位を明部とした場合に、ナンバープレートの白（明部）の平均輝度値が１００であり、緑（暗部）の平均輝度値が６０であるときは、ナンバープレートの白（明部）の平均輝度値１００に対応する輝度Ｙ２が選定される。

また、図７の例２のように、特定部位を明部とした場合に、ナンバープレートの白（明部）の平均輝度値が、例えば、２５５であり、飽和しているか否かの判定値である２５０より大きいために飽和していると判定され、緑（暗部）の平均輝度値が１００であるときは、明部に代えて暗部を特定部位とするので、ナンバープレートの白（明部）に代えて緑（暗部）の平均輝度値１００に対応する輝度Ｙ６が選定される。

車体色判定部１８は、車両の色を判定する判定手段としての機能を有し、車体色判定領域特定部１５で特定した判定領域（車体色判定領域）の各画素の色成分と選択した色見本テーブルの色成分とに基づいて車両の色を判定する。

例えば、判定領域の任意の画素の色成分（例えば、ＲＧＢ値）と一致する又は近似する色成分に対応する色を当該画素の色と判定し、判定領域内のすべての画素について色を判定する。そして、同色の画素の数が所定の閾値以上である場合、当該画素の色を車両の色として判定する。上述のように、予め色が定まっているナンバープレートの特定部位（例えば、背景部分、明部など）の輝度値に応じて色見本テーブルを選択することにより、日照条件（照明条件）等による影響を予め加味した色見本テーブルを用いることができるので、車両の撮像時点の天候、時間帯、日向または日陰などの周囲の環境等の日照条件（照明条件）の違いによる影響を受けることなく、精度良く車両の色を判定することができる。

より具体的には、計数手段としての画素数計数部１７は、判定領域（車体色判定領域）の各画素の色成分と色見本テーブルの色成分とが一致する画素の数を色毎に計数する。車体色判定部１８は、画素数計数部１７で計数した画素の数が閾値以上である場合、当該画素の色を車両の色と判定する。色成分をＲＧＢとした場合に、ＲＧＢそれぞれが、例えば、２５６通りの値をとり得るときには、全ての値の組み合わせに対応させて画素の色を定めておくことができる。色成分が一致する画素の色を判定し、判定した色が同じ色の画素の数が閾値以上である場合、当該画素の色を車両の色と判定することにより、色見本テーブルの色成分を参照するだけで車両の色を判定することができるので判定処理を簡略化することができる。

エッジ画素抽出部１９は、画素抽出手段としての機能を有し、判定領域の各画素の画素値に基づいてエッジ画素を抽出する。エッジ画素の抽出は、例えば、ｓｏｂｅｌフィルタなどの既存の画像フィルタを用いることができる。

車体色判定部１８は、判定領域からエッジ画素を除外（無視）して車両の色を判定する。車両のボンネット等はテクスチャがほとんど無いのに対し、ライト、エンブレム又はフロントグリルなどの部分はテクスチャがある。また、ウインドなどのガラス部分も光の透過又は反射によりテクスチャがある。このようなテクスチャがある領域は車体の色を正しく表していない。エッジ抽出を行ってエッジ強度が強い画素（テクスチャありの部分）を判定領域から除去する（無視する）ことにより、車両の色を誤って判定することを防止することができる。なお、エッジ画素抽出部１９は必須の構成ではなく、環境状況等によっては具備しなくてもよい。

グラデーション領域抽出部２０は、領域抽出手段としての機能を有し、判定領域の各画素の輝度値に基づいて輝度値の変化が一様なグラデーション領域を抽出する。

図８はグラデーション領域の抽出方法の一例を示す説明図である。図８Ａは、特定された車体色判定領域（判定領域）の一例を示す。図８Ｂに示すように、判定領域内の所定の方向、図８Ｂの例では、撮像画像の縦方向（Ｙ軸方向）に沿って、判定領域の縦方向の長さ分の線状のグラデーション判定領域を抽出する。次に、図８Ｃに示すように、グラデーション判定領域を所定間隔ｄで小区分に分け、所定間隔ｄ毎の輝度値をサンプリングする。図８Ｃの例では、輝度値Ｉ０、Ｉ１、Ｉ２、Ｉ３、Ｉ４、Ｉ５、Ｉ６をサンプリングした様子を示す。

そして、サンプリングした輝度値のうち、一定に変化する輝度値がある場合、具体的には、例えば、図８Ｄに示すように、（Ｉ２−Ｉ０）、（Ｉ３−Ｉ１）、（Ｉ４−Ｉ２）が略等しく、かつ（Ｉ４−Ｉ０）の絶対値が所定のグラデーション閾値より大きい場合、すなわち、適宜の間隔（図８では、２ｄ）での輝度値の差分（例えば、Ｉ２−Ｉ０）が略一定であって、輝度値（図８では、Ｉ４−Ｉ０）の変化量の絶対値がグラデーション閾値より大きい条件を満たす場合、輝度値Ｉ０〜Ｉ４をサンプリングした長さＬの範囲を含む領域をグラデーション領域として抽出することができる。なお、サンプリングした輝度値Ｉ５、Ｉ６は、上述の条件を満たさないとしている。

図９は判定領域からグラデーション領域を除外する様子を示す説明図である。図８から縦方向に長さＬの領域がグラデーション領域として抽出されたので、図９に示すように、元の車体色判定領域（判定領域）から縦方向の長さＬのグラデーション領域を除外した領域を車体色判定領域とする。ボンネットなどの上を向いた面では、光が反射して空の色が映り込み、グラデーションとして表れて車両の色が異なって見える場合がある。グラデーション領域を判定領域から除去する（無視する）ことにより、車両の色を誤って判定することを防止することができる。

なお、図８の例では、グラデーション判定領域を縦方向（Ｙ軸方向）に沿って抽出したが、これに限定されるものではなく、グラデーション判定領域を横方向（Ｘ軸方向）に沿って抽出することもできる。また、図８の例では、１つのグラデーション判定領域を抽出して上述の条件を満たすか否かを判定したが、抽出したグラデーション判定領域をさらに複数の区分に分けて、当該区分毎に上述の条件を満たすか否かを判定することもできる。また、グラデーション領域抽出部２０は、必須の構成ではなく、環境状況等によっては具備しなくてもよい。

次に、車色判定装置１００の動作について説明する。図１０は実施の形態１の車色判定装置１００の処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、処理の主体が制御部１０として説明する。制御部１０は、撮像画像を取得し（Ｓ１１）、取得した撮像画像においてナンバープレート領域を検出する（Ｓ１２）。

制御部１０は、検出したナンバープレート領域の撮像画像上の位置を基準として車体色判定領域（判定領域）を特定する（Ｓ１３）。制御部１０は、検出したナンバープレート領域の特定部位（例えば、背景部分、明部）の輝度値（例えば、平均値）を算出する（Ｓ１４）。なお、特定部位は、輝度又は色成分に基づいて特定することができる。

制御部１０は、記憶した色見本テーブルの中から、算出した輝度値に対応する輝度（例えば、図５のＹ１、…ＹＭ）の色見本テーブルを選択する（Ｓ１５）。算出した輝度値に対応する輝度（例えば、図５のＹ１、…ＹＭ）とは、例えば、算出した輝度値と一致する輝度（Ｙ１、…ＹＭ）又は最も近い輝度（Ｙ１、…ＹＭ）を意味する。

制御部１０は、車体色判定領域の各画素について、色成分が選択した色見本テーブルの色成分と一致する画素の数を色毎に計数する（Ｓ１６）。これにより、車体色判定領域内の各画素が、予め定めた判定色（例えば、白、シルバー、灰、赤、紫、黄、青、緑、黒など）のいずれの色であるかを判定するとともに、判定色毎に、当該判定色と判定された画素の数を計数する。

制御部１０は、計数した画素の数が閾値以上であるか否かを判定し（Ｓ１７）、画素の数が閾値以上である場合（Ｓ１７でＹＥＳ）、当該画素の色を車体色と判定し（Ｓ１８）、処理を終了する。画素の数が閾値以上でない場合（Ｓ１７でＮＯ）、制御部１０は、ステップＳ１８の処理を行わずに処理を終了する。なお、図１０に示した処理は、車体色の判定の間、繰り返し行われる。

（実施の形態２）
上述の実施の形態１では、色見本テーブルにおいて、画素の色成分として、ＲＧＢ値を用いる構成であったが、色成分はＲＧＢ値に限定されるものではなく、他の表色系として、例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値（エルスター、エースター、ビースター）を用いることもできる。

図１１は実施の形態２の車色判定装置１２０の構成の一例を示すブロック図である。実施の形態１との違いは、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値算出部２２、近似度算出部２３を備える点である。なお、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値は、公知の変換式によりＲＧＢ値から変換することができる。

記憶部２１には、色見本テーブルの各色（車両の色を判定する判定色）に対応するＬ＊ａ＊ｂ＊値を予め記憶しておく。

図１２は実施の形態２の色見本テーブルの構成の一例を示す説明図である。図１２に示すように、色見本テーブルは、複数の輝度値（輝度）Ｙ１、Ｙ２、…ＹＭに対応させて複数記憶してある。複数の輝度値は、日照条件（照明条件）の違いにより、撮像画像が全体として暗い場合、あるいは全体として明るい場合、あるいは両者の中間などのそれぞれの明るさに応じた輝度値である。複数の輝度値の数Ｍは、適宜設定することができるが、例えば、明暗の程度に応じて８通りの輝度値を設定することができる。

それぞれの色見本テーブルは、画素の複数の色成分及び当該画素の色を関連付けたテーブルである。複数の色成分とは、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値（エルスター、エースター、ビースター）である。Ｌ＊ａ＊ｂ＊表色系は人間が感じる色の差を数値で表現するために考案された表色系であり、他の表色系に比べて人間の感覚に近い結果を出力することが可能となる。

また、画素の色は、車両の色を判定する際の判定色であり、車体色の判定の際に分類したい色であり、色数をＮとしている。判定色は、例えば、白、シルバー、灰、赤、紫、黄、青、緑、黒などである。なお、判定色はこれに限定されるものではない。また、判定色には、ナンバープレートの背景部分（白、黄）または文字部分（緑、黒）の色も含めることができる。

図１３は色見本テーブルの色成分（Ｌ＊ａ＊ｂ＊値）と車体色との関連を示す説明図である。図１３に示すように、色成分をＬ＊ａ＊ｂ＊とした場合に、それぞれのＬ＊ａ＊ｂ＊値を参照値とし、参照値毎に画素の色を定めておくことができる。すなわち、色見本テーブルは、Ｎ色の判定色のそれぞれに１つのＬ＊ａ＊ｂ＊値を参照値として関連付けたものである。なお、図１２に示すように、複数の輝度値それぞれに対応付けた色見本テーブルの色成分の値（Ｌ＊ａ＊ｂ＊値）は、輝度値に応じて異なる値となる。

色見本テーブル選択部１６は、色見本テーブルを選択する選択手段としての機能を有し、ナンバープレート輝度値算出部１３で算出した輝度値に対応する色見本テーブルを選択する。例えば、ナンバープレートの背景部分が白である場合に、当該白の部分の輝度の平均値に対応する（輝度値が一致する又は最も近い）色見本テーブルを選択する。ナンバープレートの色は、白のように予め定められているので、輝度値（輝度の平均値）を算出することにより、車体色が日照条件（照明条件）等によりどの程度明るく又は暗くなっているかの影響を推定することができ、推定した明るさ（輝度の平均値）に応じた色見本を選択することができる。

Ｌ＊ａ＊ｂ＊値算出部２２は、判定領域の各画素の色成分（例えば、ＲＧＢ値）に基づいて当該各画素のＬ＊ａ＊ｂ＊値を算出する。なお、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値は、例えば、ＲＧＢ値から所定の変換式を用いて求めることができる。

近似度算出部２３は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値算出部２２で算出したＬ＊ａ＊ｂ＊値と色見本テーブルの各色のＬ＊ａ＊ｂ＊値との近似度を判定領域の各画素について算出する。近似度は、判定領域の画素のＬ＊ａ＊ｂ＊値と、色見本テーブルのＬ＊ａ＊ｂ＊値とがどの程度近似するかを示す指標であり、Ｌ＊ａ＊ｂ＊それぞれの差分の二乗の合計値が最も小さい場合に近似度が最も大きいとすることができる。

画素数計数部１７は、近似度算出部２３で算出した近似度が所定値以上である画素の数を計数する。

車体色判定部１８は、画素数計数部１７で計数した画素の数が閾値以上である場合、当該画素の色を車両の色と判定する。

図１４は実施の形態２の車色判定装置１２０の処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、処理の主体が制御部１０として説明する。制御部１０は、撮像画像を取得し（Ｓ３１）、取得した撮像画像においてナンバープレート領域を検出する（Ｓ３２）。

制御部１０は、検出したナンバープレート領域の撮像画像上の位置を基準として車体色判定領域（判定領域）を特定する（Ｓ３３）。制御部１０は、検出したナンバープレート領域の特定部位（例えば、背景部分、明部）の輝度値（例えば、平均値）を算出する（Ｓ３４）。なお、特定部位は、輝度又は色成分に基づいて特定することができる。

制御部１０は、記憶した色見本テーブルの中から、算出した輝度値に対応する輝度（例えば、図１２のＹ１、…ＹＭ）の色見本テーブルを選択する（Ｓ３５）。算出した輝度値に対応する輝度（例えば、図１２のＹ１、…ＹＭ）とは、例えば、算出した輝度値と一致する輝度（Ｙ１、…ＹＭ）又は最も近い輝度（Ｙ１、…ＹＭ）を意味する。

制御部１０は、車体色判定領域の各画素の色成分（例えば、ＲＧＢ値）をＬ＊ａ＊ｂ＊値に変換し（Ｓ３６）、車体色判定領域の各画素のＬ＊ａ＊ｂ＊値と、色見本テーブルのそれぞれのＬ＊ａ＊ｂ＊値との近似度を算出する（Ｓ３７）。

制御部１０は、算出した近似度が所定値以上の画素の数を計数する（Ｓ３８）。これにより、車体色判定領域内の各画素が、予め定めた判定色（例えば、白、シルバー、灰、赤、紫、黄、青、緑、黒など）のいずれの色であるかを判定するとともに、判定色毎に、当該判定色と判定された画素の数を計数する。

制御部１０は、計数した画素の数が閾値以上であるか否かを判定し（Ｓ３９）、画素の数が閾値以上である場合（Ｓ３９でＹＥＳ）、当該画素の色を車体色と判定し（Ｓ４０）、処理を終了する。画素の数が閾値以上でない場合（Ｓ３９でＮＯ）、制御部１０は、ステップＳ４０の処理を行わずに処理を終了する。なお、図１４に示した処理は、車体色の判定の間、繰り返し行われる。

上述の実施の形態２では、画素毎にＲＧＢ値をＬａｂ値に変換して、色見本のＬａｂ値との近似度を算出して、色を判定する構成であったが、画素毎に変換処理、近似度の算出等の処理を行うと計算負荷が高くなる。そこで、予めＲＧＢの全ての組合せ（２５６の３乗）について、Ｌａｂ値に変換して、色見本とのＬａｂ値との近似値を算出して、色を判定しておき、ＲＧＢ全組合せ（２５６の３乗）と判定した色の対応付けテーブルを用意しておくことにより、画素のＲＧＢ値が得られると、当該テーブルを参照することにより、計算を行うことなく直ちに色を決定することができる。なお、当該テーブルは、図５に例示すような構成である。

このようなテーブルを用いることにより、任意のＲＧＢ値であっても必ずテーブルの中に該当するＲＧＢの組み合わせが存在するので、色を判定するための途中の計算（例えば、近似度の算出）は不要となる。また、入力の２５６階調を、例えば、３２階調として扱うことにより、テーブルのサイズ（大きさ）を小さくすることができ、計算負荷の低減とメモリ容量の低減の両立を図ることができる。

（実施の形態３）
上述の実施の形態１、２では、輝度値に応じて複数の色見本テーブルを記憶しておき、ナンバープレート領域の輝度値に応じて、当該輝度値に対応する色見本テーブルを選択する構成であったが、これに限定されるものではない。例えば、一般的または代表的な輝度値に対応する色見本テーブルを１つ記憶しておき、当該色見本テーブルを参照して車体色を判定することもできる。

図１５は実施の形態３の車色判定装置１４０の構成の一例を示すブロック図である。実施の形態１との違いは、輝度値補正部２４を備える点である。

記憶部２１には、図６に例示するような、所定の輝度値に対応させて画素の複数の色成分及び当該画素の色を関連付けた色見本テーブルを１つ記憶しておく。所定の輝度値は、例えば、日照条件（照明条件）の違いにより、撮像画像全体の輝度が変化するような場合に、平均的、あるいは一般的な明るさに相当する輝度値であり、任意の輝度値を設定することができる。複数の色成分とは、例えば、Ｒ（赤）、Ｇ（緑）、Ｂ（青）値である。また、画素の色は、車両の色を判定する際の判定色であり、例えば、白、シルバー、灰、赤、紫、黄、青、緑、黒などである。また、判定色には、ナンバープレートの背景部分（白、黄）または文字部分（緑、黒）の色も含めることができる。色成分をＲＧＢとした場合に、ＲＧＢそれぞれが、例えば、２５６通りの値をとり得るときには、全ての値の組み合わせに対応させて画素の色を定めておくことができる。

輝度値補正部２４は、補正手段としての機能を有し、ナンバープレート輝度値算出部１３で算出した輝度値と、上述の所定の輝度値との差分に応じて判定領域の各画素の輝度値を補正する。例えば、算出した輝度値と所定の輝度値とが一致するように、判定領域全体の輝度値を補正する。

図１６は実施の形態３の輝度値補正の一例を示す模式図である。図１６に示すように、検出されたナンバープレート領域（例えば、背景部分、明部）の平均輝度と、色見本テーブルの平均輝度（所定の輝度値）とを比較し、両者の輝度が一致又は近似するように撮像画像全体（判定領域全体でもよい）の輝度値を補正する。例えば、算出した輝度値が所定の輝度値より小さい場合、すなわち、ナンバープレート領域の特定部位の輝度の平均値が所定の輝度値より小さい場合には、図１６に示すように、撮像画像は全体としては暗いので、判定領域の輝度を大きくして、判定領域の輝度が色見本テーブルの輝度に一致又は近似するように輝度値を補正する。

また、算出した輝度値が所定の輝度値より大きい場合、すなわち、ナンバープレート領域の特定部位の輝度の平均値が所定の輝度値より大きい場合には、撮像画像は全体としては明るいので、判定領域の輝度を小さくして、判定領域の輝度が色見本テーブルの輝度に一致又は近似するように輝度値を補正する。これにより、判定領域の輝度を色見本の輝度に一致又は近づけることができる。

車体色判定部１８は、補正した判定領域の各画素の色成分と、色見本テーブルの色成分とに基づいて車両の色を判定する。例えば、判定領域の任意の画素の色成分（例えば、ＲＧＢ値）と一致する又は近似する色成分に対応する色を当該画素の色と判定し、判定領域内のすべての画素について色を判定する。そして、同色の画素の数が所定の閾値以上である場合、当該画素の色を車両の色として判定する。

実施の形態３では、予め色が定まっているナンバープレートの特定部位の輝度値が所定の輝度値に一致する（又は近づく）ように判定領域の輝度値を補正するので、日照条件（照明条件）等による影響を相殺して判定領域の輝度値を色見本の輝度に一致又は近づけることができ、車両の撮像時点の天候、時間帯、日向または日陰などの周囲の環境等の日照条件（照明条件）の違いによる影響を受けることなく、精度良く車両の色を判定することができる。

図１７は実施の形態３の車色判定装置１４０の処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、処理の主体が制御部１０として説明する。制御部１０は、撮像画像を取得し（Ｓ５１）、取得した撮像画像においてナンバープレート領域を検出する（Ｓ５２）。

制御部１０は、検出したナンバープレート領域の撮像画像上の位置を基準として車体色判定領域（判定領域）を特定する（Ｓ５３）。制御部１０は、検出したナンバープレート領域の特定部位（例えば、背景部分、明部）の輝度値（例えば、平均値）を算出する（Ｓ５４）。なお、特定部位は、輝度又は色成分に基づいて特定することができる。

制御部１０は、算出した輝度値と所定の輝度値（色見本テーブルの輝度値）との差分に応じて、車体色判定領域の各画素の輝度値を補正する（Ｓ５５）。

制御部１０は、補正した車体色判定領域の各画素について、色成分が色見本テーブルの色成分と一致する画素の数を計数する（Ｓ５６）。これにより、車体色判定領域内の各画素が、予め定めた判定色（例えば、白、シルバー、灰、赤、紫、黄、青、緑、黒など）のいずれの色であるかを判定するとともに、判定色毎に、当該判定色と判定された画素の数を計数する。

制御部１０は、計数した画素の数が閾値以上であるか否かを判定し（Ｓ５７）、画素の数が閾値以上である場合（Ｓ５７でＹＥＳ）、当該画素の色を車体色と判定し（Ｓ５８）、処理を終了する。画素の数が閾値以上でない場合（Ｓ５７でＮＯ）、制御部１０は、ステップＳ５８の処理を行わずに処理を終了する。なお、図１７に示した処理は、車体色の判定の間、繰り返し行われる。

（実施の形態４）
上述の実施の形態３では、色見本テーブルにおいて、画素の色成分として、ＲＧＢ値を用いる構成であったが、色成分はＲＧＢ値に限定されるものではなく、他の表色系として、例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値（エルスター、エースター、ビースター）を用いることもできる。

図１８は実施の形態４の車色判定装置１６０の構成の一例を示すブロック図である。実施の形態３との違いは、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値算出部２２、近似度算出部２３を備える点である。なお、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値は、公知の変換式によりＲＧＢ値から変換することができる。

記憶部２１には、図１３に示すような、所定の輝度値に対応させて画素の複数の色成分及び当該画素の色を関連付けた色見本テーブルを１つ記憶しておく。所定の輝度値は、例えば、日照条件（照明条件）の違いにより、撮像画像全体の輝度が変化するような場合に、平均的、あるいは一般的な明るさに相当する輝度値であり、任意の輝度値を設定することができる。複数の色成分とは、例えば、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値である。また、画素の色は、車両の色を判定する際の判定色であり、例えば、白、シルバー、灰、赤、紫、黄、青、緑、黒などである。また、判定色には、ナンバープレートの背景部分（白、黄）または文字部分（緑、黒）の色も含めることができる。色成分をＬ＊ａ＊ｂ＊とした場合に、それぞれのＬ＊ａ＊ｂ＊値を参照値とし、参照値毎に画素の色を定めておくことができる。すなわち、色見本テーブルは、Ｎ色の判定色のそれぞれに１つのＬ＊ａ＊ｂ＊値を参照値として関連付けたものである。

輝度値補正部２４は、補正手段としての機能を有し、ナンバープレート輝度値算出部１３で算出した輝度値と、上述の所定の輝度値との差分に応じて判定領域の各画素の輝度値を補正する。例えば、算出した輝度値と所定の輝度値とが一致するように、判定領域全体の輝度値を補正する。輝度値の補正は、図１６の例と同様である。

Ｌ＊ａ＊ｂ＊値算出部２２は、輝度値を補正した判定領域の各画素の色成分（例えば、ＲＧＢ値）に基づいて当該各画素のＬ＊ａ＊ｂ＊値を算出する。なお、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値は、例えば、ＲＧＢ値から所定の変換式を用いて求めることができる。

近似度算出部２３は、Ｌ＊ａ＊ｂ＊値算出部２２で算出したＬ＊ａ＊ｂ＊値と色見本テーブルの各色のＬ＊ａ＊ｂ＊値との近似度を判定領域の各画素について算出する。近似度は、判定領域の画素のＬ＊ａ＊ｂ＊値と、色見本テーブルのＬ＊ａ＊ｂ＊値とがどの程度近似するかを示す指標であり、Ｌ＊ａ＊ｂ＊それぞれの差分の二乗の合計値が最も小さい場合に近似度が最も大きいとすることができる。

画素数計数部１７は、近似度算出部２３で算出した近似度が所定値以上である画素の数を計数する。

車体色判定部１８は、画素数計数部１７で計数した画素の数が閾値以上である場合、当該画素の色を車両の色と判定する。

実施の形態４では、予め色が定まっているナンバープレートの特定部位の輝度値が所定の輝度値に一致する（又は近づく）ように判定領域の輝度値を補正するので、日照条件（照明条件）等による影響を相殺して判定領域の輝度値を色見本の輝度に一致又は近づけることができ、車両の撮像時点の天候、時間帯、日向または日陰などの周囲の環境等の日照条件（照明条件）の違いによる影響を受けることなく、精度良く車両の色を判定することができる。

図１９は実施の形態４の車色判定装置１６０の処理手順の一例を示すフローチャートである。以下、処理の主体が制御部１０として説明する。制御部１０は、撮像画像を取得し（Ｓ７１）、取得した撮像画像においてナンバープレート領域を検出する（Ｓ７２）。

制御部１０は、検出したナンバープレート領域の撮像画像上の位置を基準として車体色判定領域（判定領域）を特定する（Ｓ７３）。制御部１０は、検出したナンバープレート領域の特定部位（例えば、背景部分、明部）の輝度値（例えば、平均値）を算出する（Ｓ７４）。なお、特定部位は、輝度又は色成分に基づいて特定することができる。

制御部１０は、算出した輝度値と所定の輝度値（色見本テーブルの輝度値）との差分に応じて、車体色判定領域の各画素の輝度値を補正する（Ｓ７５）。

制御部１０は、車体色判定領域の各画素の色成分（例えば、ＲＧＢ値）をＬ＊ａ＊ｂ＊値に変換し（Ｓ７６）、車体色判定領域の各画素のＬ＊ａ＊ｂ＊値と、色見本テーブルのそれぞれのＬ＊ａ＊ｂ＊値との近似度を算出する（Ｓ７７）。

制御部１０は、算出した近似度が所定値以上の画素の数を計数する（Ｓ７８）。これにより、車体色判定領域内の各画素が、予め定めた判定色（例えば、白、シルバー、灰、赤、紫、黄、青、緑、黒など）のいずれの色であるかを判定するとともに、判定色毎に、当該判定色と判定された画素の数を計数する。

制御部１０は、計数した画素の数が閾値以上であるか否かを判定し（Ｓ７９）、画素の数が閾値以上である場合（Ｓ７９でＹＥＳ）、当該画素の色を車体色と判定し（Ｓ８０）、処理を終了する。画素の数が閾値以上でない場合（Ｓ７９でＮＯ）、制御部１０は、ステップＳ８０の処理を行わずに処理を終了する。なお、図１９に示した処理は、車体色の判定の間、繰り返し行われる。

上述の車色判定装置１００、１２０、１４０、１６０は、ＣＰＵ、ＲＡＭなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図１０、図１４、図１７、図１９に示すような、各処理手順を定めたコンピュータプログラムを記録媒体に記録しておき、記録媒体からコンピュータプログラムをコンピュータに備えられたＲＡＭにロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵで実行することにより、コンピュータ上で車色判定装置を実現することができる。

上述の実施の形態１〜４では、画素数計数部で計数した画素数が閾値以上である場合、当該画素の色を車体色として判定する構成であったが、これに限定されるものではなく、計数した画素数が最も多い画素の色を車体色として判定することもできる。

上述の例では、ナンバープレート領域の画素の色成分（例えば、ＲＧＢ値）に基づいて、特定部位の画素の色を判定するものであったが、これに限定されるものではなく、例えば、以下の方法で特定部位の画素の色を判定することもできる。

前述の本実施の形態の車色判定装置１００、１２０、１４０、１６０は、ナンバープレート色判定装置としての機能も備える。本実施の形態のナンバープレート色判定装置は、ナンバープレート検出部１２、ナンバープレート輝度値算出部１３、ナンバープレート色判定部１４などの構成を備える。なお、以下の方法では、車両が軽自動車であるか否かを判定することもできる。

ナンバープレート検出部１２は、記憶部２１から撮像画像を取り出し、取り出した撮像画像に基づいて、車両（車両の一部を含む）を検出する。そして、ナンバープレート検出部１２は、検出した車両の画像に基づいて、矩形状のナンバープレート部の切り出し処理を行うことによりナンバープレート領域を検出する。ナンバープレート領域は、矩形状の四隅の撮像画像上での座標で特定することができる。

ナンバープレート輝度値算出部１３は、ナンバープレート検出部１２で検出したナンバープレート領域の各画素の輝度Ｙを算出する。

ナンバープレート色判定部１４は、ナンバープレート検出部１２で検出したナンバープレート領域の各画素の色差Ｃｂ、Ｃｒを算出する。

なお、輝度Ｙは、Ｙ＝０．２９８９１２×Ｒ＋０．５８６６１１×Ｇ＋０．１１４４７７×Ｂの式により算出することができる。また、色差Ｃｂは、Ｃｂ＝−０．１６８７７７×Ｒ−０．３３１２２３×Ｇ＋０．５×Ｂの式により算出することができる。また、色差Ｃｒは、Ｃｒ＝０．５×Ｒ−０．４１８３５８×Ｇ−０．０８１６４２×Ｂの式により算出することができる。ＲＧＢそれぞれの範囲は、例えば、０〜２５５であり、輝度Ｙの範囲は、０〜２５５、色差Ｃｂ、Ｃｒの範囲は、−１２８〜１２７である。

ナンバープレート色判定部１４は、ナンバープレート検出部１２で検出したナンバープレート領域に基づいて、車両、例えば、軽自動車の判定領域を特定する。軽自動車の判定領域は、例えば、ナンバープレート領域の内側であって、ナンバープレート領域と相似の形状をなす領域とすることができる。検出したナンバープレート領域は、検出時の誤差等により、実際のナンバープレート以外の部分を含む可能性がある。そして、ナンバープレート以外の部分は、ノイズとなり色判定処理の精度を低下させる可能性がある。軽自動車の判定領域を、検出したナンバープレート領域の内側にすることにより、実際のナンバープレート以外の部分が含まれることを防止し、判定精度を高めることができる。

ナンバープレート色判定部１４は、判定領域全体で輝度値の平均値Ｙａを算出し、判定領域のうち、輝度値が平均値Ｙａ以上の画素で構成される領域を明部（特定部位）として特定し、輝度値が平均値Ｙａより小さい画素で構成される領域を暗部（特定部位）として特定する。すなわち、ナンバープレート色判定部１４は、判定領域の輝度の大小に応じて特定部位を特定する。

ナンバープレート色判定部１４は、明部の輝度の平均値Ｙａ、色差Ｃｂの平均値Ｃｂａ、色差Ｃｒの平均値Ｃｒａを算出し、算出した色差の平均値と所定の色差閾値とに基づいてナンバープレートの色を判定する。ここで、ナンバープレートの色とは、明部を特定部位とした場合には、ナンバープレート領域（判定領域）の明部と明部以外の部分の色を含み、暗部を特定部位とした場合には、ナンバープレート領域（判定領域）の暗部と暗部以外の部分の色を含む。また、ナンバープレート色判定部１４は、算出した色差の平均値と所定の色差閾値とに基づいて軽自動車であるか否かを判定する。

具体的な判定条件は、例えば、以下のようにすることができる。すなわち、条件１として、色差Ｃｂの平均値Ｃｂａが色差閾値Ｔｂより小さい場合（Ｃｂａ＜Ｔｂ）、明部の色が黄であるとし、ナンバープレートの背景部分が黄色であるので軽自動車であると判定する。

色差Ｃｂの範囲を、−１２８〜１２７とした場合、正は青色成分、負は黄色成分を表すことになる。すなわち、色差閾値Ｔｂを色差Ｃｂが黄色成分を表す程度の値に設定しておくことにより、色差Ｃｂの平均値Ｃｂａが所定の色差閾値Ｔｂより小さい場合には（例えば、平均値Ｃｂａが負の値）、明部の色が黄であると判定することができる。

また、色差Ｃｂの平均値Ｃｂａが所定の色差閾値Ｔｂより大きい場合には（例えば、平均値Ｃｂａが正の値）、黄色に比べ白色に近い青色成分が含まれるので、明部の色が白であると判定することができる。

上述のように、色差と色差閾値とを比較するだけでナンバープレートの色を判定することができ、従来のようにＲＧＢそれぞれの値とＲＧＢそれぞれに対応する閾値とを比較する場合に比べて、ナンバープレートの色判定の処理を簡素化することができる。

また、条件２として、色差Ｃｒの平均値Ｃｒａが色差閾値Ｔｒより大きい場合（Ｃｒａ＞Ｔｒ）、明部の色が黄であるとし、ナンバープレートの背景部分が黄色であるので軽自動車であると判定する。なお、輝度、色差の平均値に代えて、最大値と最小値との間の中央値などを用いることもできる。

色差Ｃｒの範囲を、−１２８〜１２７とした場合、正は赤色成分、負は水色成分を表すことになる。すなわち、色差閾値Ｔｒを色差Ｃｒが赤色成分を表す程度の値に設定しておくことにより、色差Ｃｒの平均値Ｃｒａが所定の色差閾値Ｔｒより大きい場合には（例えば、平均値Ｃｒａが正の値）、白色に比べ黄色に近い赤色成分が含まれるので、明部の色が赤色に近い黄であると判定することができる。

また、色差Ｃｒの平均値Ｃｒａが所定の色差閾値Ｔｒより小さい場合には（例えば、平均値Ｃｒａが負の値）、黄色に比べ白色に近い水色成分が含まれるので、明部の色が白であると判定することができる。

上述のように、色差と色差閾値とを比較するだけでナンバープレートの色を判定することができ、従来のようにＲＧＢそれぞれの値とＲＧＢそれぞれに対応する閾値とを比較する場合に比べて、ナンバープレートの色判定の処理を簡素化することができる。

また、条件３として、条件１、２の両方が充足する場合に、明部の色が黄であるとし、ナンバープレートの背景部分が黄色であるので軽自動車であると判定することもできる。

軽自動車の判定に、ＲＧＢ値を用いる場合には、ＲＧＢそれぞれの値に対して閾値との比較判定処理が必要となる。ＲＧＢ値ではなく、色差Ｃｂ、Ｃｒを用いることにより、色差Ｃｂ、またはＣｒの値に対して１つの閾値との比較判定処理で済むので、処理を簡略化することができる。

図２０は実施の形態１〜４の車色判定装置による軽自動車判定の処理手順を示すフローチャートである。なお、図２０に例示する処理は、本実施の形態のナンバープレート色判定装置によるナンバープレート色判定方法の一例を示す。

制御部１０は、撮像画像を取得し（Ｓ１０１）、取得した撮像画像においてナンバープレート領域を検出する（Ｓ１０２）。

制御部１０は、検出したナンバープレート領域の撮像画像上の位置を基準として軽自動車の判定領域を特定する（Ｓ１０３）。軽自動車の判定領域は、例えば、ナンバープレート領域の内側であって、ナンバープレート領域と相似形をなす領域である。制御部１０は、軽自動車の判定領域の各画素の輝度Ｙ、色差Ｃｂ、Ｃｒを算出する（Ｓ１０４）。

制御部１０は、軽自動車の判定領域の輝度の平均値を算出し（Ｓ１０５）、算出した平均値に基づいて、判定領域内の明部を特定する（Ｓ１０６）。

制御部１０は、特定した明部の平均輝度Ｙａ、平均色差Ｃｂａ、Ｃｒａを算出する（Ｓ１０７）。制御部１０は、平均色差Ｃｂａが色差閾値Ｔｂより小さいか否かを判定し（Ｓ１０８）、平均色差Ｃｂａが色差閾値Ｔｂより小さい場合（Ｓ１０８でＹＥＳ）、明部は黄色であるとし、軽自動車と判定し（Ｓ１０９）、処理を終了する。

平均色差Ｃｂａが色差閾値Ｔｂより小さくない場合（Ｓ１０８でＮＯ）、制御部１０は、平均色差Ｃｒａが色差閾値Ｔｒより大きいか否かを判定し（Ｓ１１０）、平均色差Ｃｒａが色差閾値Ｔｒより大きい場合（Ｓ１１０でＹＥＳ）、ステップＳ１０９の処理を行う。平均色差Ｃｒａが色差閾値Ｔｒより大きくない合（Ｓ１１０でＮＯ）、制御部１０は、明部は黄色でないとし、軽自動車でないと判定し（Ｓ１１１）、処理を終了する。また、軽自動車であると判定した場合には、明部は黄、暗部は黒であると判定し、軽自動車でないと判定した場合には、明部は白、暗部は緑と判定する。

上述の図２０の処理において、ステップＳ１０８とＳ１１０のいずれか一方を省略してもよい。また、平均色差Ｃｂａが色差閾値Ｔｂより小さく、かつ平均色差Ｃｒａが色差閾値Ｔｒより大きい場合に、軽自動車と判定してもよい。

上述のナンバープレート色判定装置は、ＣＰＵ、ＲＡＭなどを備えた汎用コンピュータを用いて実現することもできる。すなわち、図２０に示すような、各処理手順を定めたコンピュータプログラムを記録媒体に記録しておき、記録媒体からコンピュータプログラムをコンピュータに備えられたＲＡＭにロードし、コンピュータプログラムをＣＰＵで実行することにより、コンピュータ上でナンバープレート色判定装置を実現することができる。

開示された実施の形態は、すべての点で例示であって制限的なものではないと考えられるべきである。本発明の範囲は上記した説明ではなくて特許請求の範囲によって示され、特許請求の範囲と均等の意味及び範囲内でのすべての変更が含まれることが意図される。

１００、１２０、１４０、１６０ 車色判定装置
１０ 制御部
１１ インタフェース部
１２ ナンバープレート検出部
１３ ナンバープレート輝度値算出部
１４ ナンバープレート色判定部
１５ 車体色判定領域特定部
１６ 色見本テーブル選択部
１７ 画素数計数部
１８ 車体色判定部
１９ エッジ画素抽出部
２０ グラデーション領域抽出部
２１ 記憶部
２２ Ｌ＊ａ＊ｂ＊値算出部
２３ 近似度算出部
２４ 輝度値補正部
２００ 撮像装置

Claims (8)

1. 車両を撮像して得られた撮像画像に基づいてナンバープレートの色を判定するナンバープレート色判定装置において、
   前記撮像画像を構成する各画素の画素値に基づいてナンバープレート領域を検出する検出手段と、
   該検出手段で検出したナンバープレート領域の各画素の輝度を算出する輝度算出手段と、
   前記検出手段で検出したナンバープレート領域の各画素の色差を算出する色差算出手段と、
   前記輝度値算出手段で算出した輝度の大小に基づいて前記ナンバープレート領域の特定部位を特定する特定手段と、
   該特定手段で特定した特定部位の色差及び所定の色差閾値に基づいて、前記ナンバープレート領域の色を判定する判定手段と
   を備えることを特徴とするナンバープレート色判定装置。
2. 前記判定手段は、
   前記色差算出手段で算出された色差Ｃｂが所定の第１色差閾値より小さい場合、前記ナンバープレート領域の前記特定部位を黄色と判定するように構成してあることを特徴とする請求項１に記載のナンバープレート色判定装置。
3. 前記判定手段は、
   前記色差算出手段で算出された色差Ｃｂが所定の第１色差閾値より大きい場合、前記ナンバープレート領域の前記特定部位を白色と判定するように構成してあることを特徴とする請求項１又は請求項２に記載のナンバープレート色判定装置。
4. 前記判定手段は、
   前記色差算出手段で算出された色差Ｃｒが所定の第２色差閾値より大きい場合、前記ナンバープレート領域の前記特定部位を黄色と判定するように構成してあることを特徴とする請求項１乃至請求項３のいずれか１項に記載のナンバープレート色判定装置。
5. 前記判定手段は、
   前記色差算出手段で算出された色差Ｃｒが所定の第２色差閾値より小さい場合、前記ナンバープレート領域の前記特定部位を白色と判定するように構成してあることを特徴とする請求項１乃至請求項４のいずれか１項に記載のナンバープレート色判定装置。
6. 前記特定手段は、
   前記ナンバープレート領域の内側にある判定領域の特定部位を特定するように構成してあることを特徴とする請求項１乃至請求項５のいずれか１項に記載のナンバープレート色判定装置。
7. コンピュータに、車両を撮像して得られた撮像画像に基づいてナンバープレートの色を判定させるためのコンピュータプログラムにおいて、
   コンピュータに、
   前記撮像画像を構成する各画素の画素値に基づいてナンバープレート領域を検出するステップと、
   検出したナンバープレート領域の各画素の輝度を算出するステップと、
   検出したナンバープレート領域の各画素の色差を算出するステップと、
   算出した輝度の大小に基づいて前記ナンバープレート領域の特定部位を特定するステップと、
   特定した特定部位の色差及び所定の色差閾値に基づいて、前記ナンバープレート領域の色を判定するステップと
   を実行させることを特徴とするコンピュータプログラム。
8. 車両を撮像して得られた撮像画像に基づいてナンバープレートの色を判定するナンバープレート判定装置によるナンバープレート色判定方法において、
   前記撮像画像を構成する各画素の画素値に基づいてナンバープレート領域を検出するステップと、
   検出されたナンバープレート領域の各画素の輝度を算出するステップと、
   検出されたナンバープレート領域の各画素の色差を算出するステップと、
   算出された輝度の大小に基づいて前記ナンバープレート領域の特定部位を特定するステップと、
   特定された特定部位の色差及び所定の色差閾値に基づいて、前記ナンバープレート領域の色を判定するステップと
   を含むことを特徴とするナンバープレート色判定方法。

Images