JP2016110384A - 物体検出方法、物体検出プログラムおよび物体検出装置 - Google Patents

Abstract

【課題】立体物を安定して検出すること。【解決手段】物体検出装置は、移動体に設置されたカメラによって撮影された各時刻の画像からエッジ点を抽出し、各エッジ点を接続することで輪郭線を生成する。物体検出装置は、複数の時刻の画像から抽出した各輪郭線を統合した統合輪郭線を生成し、生成した統合輪郭線により、各輪郭線の途切れ部分を補間する。また、物体検出装置は、同一時刻の画像から抽出した各輪郭線について、対称となる輪郭線の組を特定し、一方の輪郭線の端点を、他方の輪郭線の端点に合わせる補間を行う。物体検出装置は、補間した輪郭線に基づいて、カメラにより撮影された画像に立体物が含まれるか否かを判定する。【選択図】図１

Description

本発明は、物体検出方法等に関する。

車両のような移動体に外界を映すカメラを取り付け、撮影映像から物体を検出する方法として、オプティカルフローを用いた従来技術１がある。図２０は、従来技術１を説明するための図である。この従来技術１では、撮影画像に含まれる各時刻の画像から特徴点を抽出し、時間変化に伴う特徴点の位置ずれ量を算出する。以下の説明では、特徴点の位置ずれ量を、フロー量と表記する。図２０に示す例では、従来技術１は、時刻ｔの画像１０から特徴点１０ａを検出し、時刻ｔ＋１の画像１１から特徴点１１ａを検出する。従来技術１は、特徴点１０ａと特徴点１１ａとの位置ずれ量を、フロー量として算出する。

従来技術１は、フロー量が閾値以上であるか否かに応じて、画像１０，１１に含まれる物体が立体物であるかを判定する。例えば、従来技術１は、フロー量が閾値以上である場合には、物体１が立体物であると判定する。従来技術１は、フロー量が閾値未満である場合には、物体１が路面模様であると判定する。従来技術１が利用する閾値は、移動体の移動量や画像位置によって算出される。

ここで、従来技術１では、フロー量の大きさから立体物を識別するが、特徴点１点のみで立体物と路面とを識別するのはノイズの影響を受ける。このため、従来技術１は、物体から特徴点の塊を抽出して、フロー量が閾値以上となる特徴点数が一定数以上であれば、物体が立体物であると判定することで、ノイズの影響を軽減する。

しかし、従来技術１の原理的な課題として、ある時刻の特徴点と、続く時刻の特徴点とを一意に対応付けることができない。例えば、画像１２について、ある時刻の物体を物体２とし、続く時刻の物体を物体３とする。また、従来技術１は、物体２から特徴点１２ａを抽出し、物体３から特徴点１２ｂ，１２ｃ，１２ｄを抽出したとする。この場合には、特徴点１２ａが、特徴点１２ｂ〜１２ｄのうち何れの特徴点と対応するのかを特定することがでないため、フロー量を算出することができない。一般的に、物体の形状は垂直方向であるため、物体の形状の方向と特徴点の移動方向とが一致する画像中央部では、物体の検出が困難である。

上記従来技術１の課題を解決する従来技術として、従来技術２が存在する。従来技術２は、物体の端点を用いた照合を行う。図２１は、従来技術２を説明するための図（１）である。端点であれば、特徴点の移動方向と物体の形状が同じになっても各時刻の特徴点を一意に対応付けることができる。図２１に示す例では、従来技術２は、時刻ｔの画像２０から端点２０ａおよび２０ｂを検出し、時刻ｔ＋１の画像２１から端点２１ａおよび２１ｂを検出する。また、端点を用いているため、従来技術２では、端点２０ａと端点２１ａとを一意に対応付け、端点２０ｂと端点２１ｂとを一意に対応付けることができる。

従来技術２では、端点を求める場合に、複数の特徴点を縦方向につなげることで輪郭線を生成し、生成した輪郭線の上端および下端を端点として検出する。図２２は、従来技術２を説明するための図（２）である。図２２に示す例では、従来技術２は、物体４の特徴点３０〜３９を検出し、縦方向に隣接する各特徴点３０〜３９をつなげることで、輪郭線３Ａを検出する。

なお、横方向の輪郭線は、立体物の幅に依存するため、検出することは難しい。例えば、ポールのような狭い立体物は横方向の輪郭線を検出することができない。また、路面模様の白線が立体物を跨いで遠方まで続いている場合にも、立体物の横方向の輪郭線を抽出することは難しい。このため、従来技術２では、縦方向の輪郭線を検出し、端点を検出する。

特開２００７−３３４８５９号公報 特開２００８−７７６２４号公報

しかしながら、上述した従来技術では、立体物を安定して検出することができないという問題がある。

図２３は、従来技術の問題点を説明するための図である。例えば、明るさの変化、物体と背景との見え方などにより、輝度差が小さくなり、物体の輪郭線上であっても、特徴点が検出されない箇所が発生する場合がある。特徴点が検出されないと、例えば、輪郭線の途切れの発生や、端点位置で特徴点が検出されないことによって、正確な端点が得られない場合がある。

図２３に示す例では、物体４から特徴点４１〜４７が検出され、一部の箇所から特徴点が検出されていない。例えば、特徴点４３〜４４の間に、特徴点が検出されていない。従来技術２により、輪郭線を生成すると、特徴点４３と特徴点４４との距離が離れているため、特徴点４３と特徴点４４との間に輪郭線が生成されず、輪郭線４Ａおよび４Ｂが生成され、輪郭線が途切れてしまい、正確な端点を検出することができない。このように、正確に端点を検出することができないと、各時刻の画像から検出した端点を正確に対応付けることができず、正確なフロー量を算出できなくなり、この結果、立体物を安定して検出することができない。

１つの側面では、立体物を安定して検出することができる物体検出方法、物体検出プログラムおよび物体検出装置を提供することを目的とする。

第１の案では、コンピュータは、下記の処理を実行する。コンピュータは、移動体に設置されたカメラによって撮影された撮影時刻の異なる複数の画像からエッジ特徴をそれぞれ抽出する。コンピュータは、抽出したエッジ特徴を基にして、第１撮影時刻に撮影された第１エッジ特徴に対応する第２撮影時刻に撮影された第２エッジ特徴を判定し、判定した第２エッジ特徴を基にして、第１エッジ特徴を一次補間する。コンピュータは、一次補間を行った複数の第１エッジ特徴を比較して、対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定する。コンピュータは、判定した第１エッジ特徴の組について、第１エッジ特徴の端点位置が同じ端点位置でない場合に、一方の第１エッジ特徴の端点位置に基づいて、他方の端点位置を二次補間する。コンピュータは、一次補間または二次補間を行った第１エッジ特徴の組を基にして、第１エッジ特徴が立体物のエッジ特徴であるか否かを判定する。

本発明の１実施態様によれば、立体物を安定して検出することができる。

図１は、本実施例に係る物体検出装置が行う一次補間処理を説明するための図である。 図２は、途切れ箇所を補間できない複数時刻の輪郭線の一例を示す図である。 図３は、本実施例に係る物体検出装置が行う二次補間処理を説明するための図である。 図４は、本実施例に係る物体検出装置の構成を示す機能ブロック図である。 図５は、輪郭線情報テーブルのデータ構造の一例を示す図である。 図６は、輪郭線抽出部の処理手順を示すフローチャートである。 図７は、エッジ点Ａの１ライン上の隣接画素を説明するための図である。 図８は、輪郭線統合部の一次補間処理の処理手順を示すフローチャートである。 図９は、類似度判定処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１０は、輪郭線統合部が類似度を算出する処理を補足説明するための図である。 図１１は、輪郭線統合部が実行する一次補間処理を示す図である。 図１２は、対称性判定部の二次補間処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１３は、対称度合いを算出する処理の処理手順を示すフローチャートである。 図１４は、対称度合いを算出する処理を補足説明するための図（１）である。 図１５は、対称度合いを算出する処理を補足説明するための図（２）である。 図１６は、対称度合いを算出する処理を補足説明するための図（３）である。 図１７は、対称性判定部が実行する二次補間処理を示す図である。 図１８は、本実施例に係る物体検出装置の処理手順を示すフローチャートである。 図１９は、物体検出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。 図２０は、従来技術１を説明するための図である。 図２１は、従来技術２を説明するための図（１）である。 図２２は、従来技術２を説明するための図（２）である。 図２３は、従来技術の問題点を説明するための図である。

以下に、本願の開示する物体検出方法、物体検出プログラムおよび物体検出装置の実施例を図面に基づいて詳細に説明する。なお、この実施例によりこの発明が限定されるものではない。

本実施例に係る物体検出装置の処理について説明する。物体検出装置は、複数時刻の輪郭線から同一物体の輪郭線を統合する一次補間処理と、物体の対称性を用いて、輪郭線を相互補間する二次補間処理を行う。

一次補間処理について説明する。図１は、本実施例に係る物体検出装置が行う一次補間処理を説明するための図である。ある時刻の輪郭線から途切れた輪郭線の補間を行うことは難しいが、別の時刻では移動体の移動によって明るさや物体の見え方が変化するため、物体の見え方が異なり、抽出される輪郭線が時刻によって異なる。物体検出装置は、複数時刻の輪郭線を統合することで、ある時刻では途切れていた箇所を補間することが可能となる。

図１に示す例では、物体検出装置は、時刻ｔ-２のフレームに含まれる物体５から、輪郭線５１，５２，５３を抽出し、途切れ箇所６ａが発生する。物体検出装置は、時刻ｔ-１のフレームに含まれる物体５から、輪郭線５４，５５，５６を抽出し、途切れ箇所６ｂが発生する。物体検出装置は、時刻ｔのフレームに含まれる物体５から、輪郭線５７，５８を抽出し、途切れ箇所６ｃが発生する。

物体検出装置は、複数時刻の各輪郭線５１〜５８を統合することで、統合輪郭線６０を生成する。物体検出装置は、統合輪郭線６０と、時刻ｔ-２のフレームの輪郭線５１〜５３とを比較して、途切れ箇所６ａを補間することで、輪郭線６１を生成する。物体検出装置は、統合輪郭線６０と、時刻ｔ-１のフレームの輪郭線５４〜５６とを比較して、途切れ箇所６ｂを補間することで、輪郭線６２を生成する。物体検出装置は、統合輪郭線６０と、時刻ｔのフレームの輪郭線５７，５８とを比較して、途切れ箇所６ｃを補間することで、輪郭線６３を生成する。

しかし、複数時刻の輪郭線を統合しても、途切れ箇所を補間できない場合がある。図２は、途切れ箇所を補間できない複数時刻の輪郭線の一例を示す図である。図２に示す例では、物体検出装置は、時刻ｔ-２のフレームに含まれる物体７から、輪郭線７１，７２を抽出し、途切れ箇所８ａが発生する。物体検出装置は、時刻ｔ-１のフレームに含まれる物体７から輪郭線７３，７４を抽出し、途切れ箇所８ｂが発生する。物体検出装置は、時刻ｔのフレームに含まれる物体７から輪郭線７５，７６を抽出し、途切れ箇所８ｃが発生する。

物体検出装置は、複数時刻の各輪郭線７１〜７６を統合することで、統合輪郭線８０を生成する。しかし、統合輪郭線８０にも途切れ箇所８０ａ，８０ｂが発生する。このため、係る途切れ箇所８０ａ，８０ｂの影響により、統合輪郭線８０を用いても、各時刻の輪郭線を補間することができない。このような場合には、物体検出装置は、二次補間処理を実行する。

図３は、本実施例に係る物体検出装置が行う二次補間処理を説明するための図である。物体検出装置は、同一時刻のフレーム内において、２本の輪郭線が対称であるか否かを判定する。物体検出装置は、２本の輪郭線が対称である場合には、対称となる各輪郭線の形状および端点の位置を同じになるため、各輪郭線の途切れ箇所を補間する。

図３に示す例では、物体検出装置は、ある時刻のフレームに含まれる物体８から、輪郭線８５ａを抽出し、途切れ箇所８６ａが発生する。物体検出装置は、物体８から、輪郭線８５ｂを抽出し、途切れ箇所８６ｂが発生する。ここで、物体検出装置は、輪郭線８５ａと輪郭線８５ｂとが対称であると判定した場合には、途切れ箇所８６ａを、輪郭線８５ｂによって補間することで、輪郭線８７ａを生成する。また、物体検出装置は、輪郭線８５ａと輪郭線８５ｂとが対称であると判定した場合には、途切れ箇所８６ｂを、輪郭線８５ａによって補間することで、輪郭線８７ｂを生成する。なお、物体検出装置は、各輪郭線が対称性を持たない輪郭線の組については、二次補間処理を実行しない。

上記のように、物体検出装置が、一次補間処理および二次補間処理を実行することで、輪郭線に途切れ箇所や端点位置に誤りがあっても正しく輪郭線を抽出することができ、これにより、立体物を安定して検出することが可能になる。

次に、本実施例に係る物体検出装置の構成について説明する。図４は、本実施例に係る物体検出装置の構成を示す機能ブロック図である。図４に示すように、物体検出装置１００は、カメラ９０に接続される。物体検出装置１００は、記憶部１１０、映像入力部１２０、特徴点抽出部１３０、輪郭線抽出部１４０、輪郭線統合部１５０、対称性判定部１６０、立体物判定部１７０、結果出力部１８０を有する。

カメラ９０は、車両等の移動体に設置される単眼の撮影装置である。カメラ９０は、撮影範囲の映像情報を、物体検出装置１００に出力する。映像情報は、時刻毎のフレームを含む。

記憶部１１０は、輪郭線情報テーブル１１０ａを記憶する。記憶部１１０は、例えば、ＲＡＭ（Random Access Memory）、ＲＯＭ（Read Only Memory）、フラッシュメモリ（Flash Memory）などの半導体メモリ素子などの記憶装置に対応する。

輪郭線情報テーブル１１０ａは、フレームから検出される輪郭線の情報を保持するテーブルである。図５は、輪郭線情報テーブルのデータ構造の一例を示す図である。図５に示すように、この輪郭線情報テーブルは、フレーム識別番号と、輪郭線番号と、始点座標と、終点座標とを対応付ける。フレーム識別番号は、映像情報に含まれるフレームを一意に識別する情報である。輪郭線番号は、輪郭線を一意に識別する情報である。始点座標および終点座標は、輪郭線の始点座標と終点座標を示す情報である。なお、輪郭線情報テーブル１１０ａは、輪郭線に関するその他の情報を対応付けて保持してもよい。

映像入力部１２０は、カメラ９０から映像情報の入力を受け付けるインタフェースである。映像入力部１２０は、映像情報を特徴点抽出部１３０に出力する。映像入力部１２０は、映像情報がアナログ映像である場合には、デジタル変換する。映像入力部１２０は、映像情報がカラー画像である場合には、モノクロ画像に変換する。映像入力部１２０は、モノクロ画像のデジタル映像を、特徴点抽出部１３０に出力する。

特徴点抽出部１３０は、映像情報に含まれる各画像フレームから、特徴点を抽出する処理部である。特徴点抽出部１３０は、抽出部の一例である。例えば、特徴点抽出部１３０は、画像フレームからエッジ抽出を行い、特徴点画像を生成する。特徴点抽出部１３０は、特徴点画像の情報を、輪郭線抽出部１４０に出力する。例えば、特徴点画像には、エッジ点毎に、エッジ点の座標、エッジ点の強度の情報が対応付けられる。

特徴点抽出部１３０は、Ｓｏｂｅｌのような一般的な微分オペレータを作用させ、微分処理によって得られるエッジの強度と予め定めた強度閾値とを比較し、閾値以上となるエッジを抽出する。特徴点抽出部１３０は、画像フレームから抽出したエッジについて隣接横画素２つのエッジ強度を比較し、ピーク値となればエッジ点とする細線化を行ってもよい。

輪郭線抽出部１４０は、特徴点画像を基にして、特徴点座標上のエッジ点をつなげることで、輪郭線を抽出する処理部である。図６は、輪郭線抽出部の処理手順を示すフローチャートである。図６に示すように、輪郭線抽出部１４０は、特徴点画像上の未処理のエッジ点を選択する（ステップＳ１０１）。ステップＳ１０１において選択されたエッジ点を、便宜上、エッジ点Ａと表記する。

輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ａの１ライン上の隣接画素に接続可能なエッジ点が存在するか否かを判定する（ステップＳ１０２）。ステップＳ１０１における接続可能なエッジ点を、便宜上、エッジ点Ｂと表記する。図７は、エッジ点Ａの１ライン上の隣接画素を説明するための図である。例えば、エッジ点Ａを基準にすると、１ライン上の隣接画素は、図７の領域８９ａに対応する。図７に示す例では、領域８９ａに、エッジ点Ｂが存在している。

図６の説明に戻る。輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ａの１ライン上の隣接画素に接続可能なエッジ点が存在しない場合には（ステップＳ１０２，Ｎｏ）、ステップＳ１１０に移行する。一方、輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ａの１ライン上の隣接画素に接続可能なエッジ点Ｂが存在する場合には（ステップＳ１０２，Ｙｅｓ）、エッジ点Ｂが複数存在するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。

輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂが複数存在するか否かを判定する（ステップＳ１０３）。輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂが複数存在しない場合には（ステップＳ１０３，Ｎｏ）、ステップＳ１０５に移行する。一方、輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂが複数存在する場合には（ステップＳ１０３，Ｙｅｓ）、最適なエッジ点Ｂを選択する。ステップＳ１０３において、例えば、輪郭線抽出部１４０は、複数のエッジ点Ｂの強度および傾きと、エッジ点Ａの強度および傾きとを比較して、エッジ点Ａの強度および傾きに最も類似するエッジ点Ｂを、最適なエッジ点として選択する。例えば、輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂの傾きは、エッジ点Ａとエッジ点Ｂとを結んだ線分の傾きとし、エッジ点Ａの傾きは、かかるエッジ点Ａを有する輪郭線上の点と、エッジ点とを結んだ線分の傾きとする。

輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂの輪郭線番号が未登録であるか否かを判定する（ステップＳ１０５）。輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂの輪郭線番号が未登録でない場合には（ステップＳ１０５，Ｎｏ）、ステップＳ１１０に移行する。

一方、エッジ点Ｂの輪郭線番号が未登録である場合には（ステップＳ１０５，Ｙｅｓ）、エッジ点Ａと同じライン上で、エッジ点Ｂに接続可能なエッジ点Ｃが存在するか否かを判定する（ステップＳ１０６）。例えば、図７に示す例では、エッジ点Ａと同じライン上にエッジ点Ｃが存在する。また、エッジ点Ｃの１ライン上の隣接画像は、領域８９ｂとなり、領域８９ｂには、エッジ点Ｂが存在する。この場合には、エッジ点Ａと同じライン上で、エッジ点Ｂに接続可能なエッジ点Ｃが存在することになる。

図６の説明に戻る。輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ａと同じライン上でエッジ点Ｂに接続可能なエッジ点Ｃが存在する場合には（ステップＳ１０６，Ｙｅｓ）、ステップＳ１０７に移行する。一方、輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ａと同じライン上でエッジ点Ｂに接続可能なエッジ点Ｃが存在しない場合には（ステップＳ１０６，Ｎｏ）、ステップＳ１０９に移行する。

ステップＳ１０７について説明する。輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂの接続対象として、エッジ点Ｃの方がより最適であるか否かを判定する（ステップＳ１０７）。例えば、輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ａの強度および傾きと、エッジ点Ｂの強度および傾きと、エッジ点Ｃの強度および傾きを比較する。輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂの強度および傾きに対して、エッジ点Ｃの強度および傾きの方が、エッジ点Ａの強度および傾きよりも類似している場合に、エッジ点Ｃの方がより最適であると判定する。

輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂの接続対象として、エッジ点Ｃの方がより最適である場合には（ステップＳ１０７，Ｙｅｓ）、エッジ点Ｂおよびエッジ点Ｃの情報を更新し（ステップＳ１０８）、ステップＳ１１０に移行する。ステップＳ１０８において、輪郭線抽出部１４０は、接続元のエッジ点Ｃに既に輪郭線番号が登録されている場合には、エッジ点Ｃに登録されている輪郭線番号を、エッジ点Ｂに登録する。輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｃに輪郭線番号が登録されていない場合には、ユニークな輪郭線番号を、エッジ点Ｂおよびエッジ点Ｃに登録する。一方、輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂの接続対象として、エッジ点Ｃの方がより最適でない場合には（ステップＳ１０７，Ｎｏ）、ステップＳ１０９に移行する。

ステップＳ１０９について説明する。輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ｂおよびエッジ点Ａの情報を更新し（ステップＳ１０９）、ステップＳ１１０に移行する。ステップＳ１０９において、輪郭線抽出部１４０は、接続元のエッジ点Ａに既に輪郭線番号が登録されている場合には、エッジ点Ａに登録されている輪郭線番号を、エッジ点Ｂに登録する。輪郭線抽出部１４０は、エッジ点Ａに輪郭線番号が登録されていない場合には、ユニークな輪郭線番号を、エッジ点Ａおよびエッジ点Ｃに登録する。

ステップＳ１１０について説明する。輪郭線抽出部１４０は、処理を終了するか否かを判定する（ステップＳ１１０）。輪郭線抽出部１４０は、処理を終了しない場合には（ステップＳ１１０，Ｎｏ）、ステップＳ１０１に移行する。一方、輪郭線抽出部１４０は、処理を終了する場合には（ステップＳ１１０，Ｙｅｓ）、輪郭線を抽出する処理を終了する。

輪郭線抽出部１４０は、図６に示した処理を、特徴点画像上の各エッジ点について行い、最終的なエッジ点の連結数が閾値以上となる線分を、輪郭線として抽出する。輪郭線抽出部１４０は、抽出した輪郭線の情報を、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録する。例えば、輪郭線抽出部１４０は、フレーム識別番号と、輪郭線番号と、輪郭線の始点座標および終点座標とを対応付けて、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録する。なお、輪郭線抽出部１４０は、輪郭線に含まれる各エッジ点の識別情報と、各エッジ点の座標とを対応付けて、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録してもよい。また、輪郭線抽出部１４０は、現時刻の特徴点画像から抽出した輪郭線の情報を、輪郭線統合部１５０に出力する。

輪郭線統合部１５０は、図１を用いて説明した一次補間処理を実行する処理部である。輪郭線統合部１５０は、一次補間部に対応する。輪郭線統合部１５０は、現時刻の輪郭線と、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録されている輪郭線とを比較して、同一の物体から抽出された輪郭線を統合する補間を行う。輪郭線統合部１５０は、初期フレームから抽出された輪郭線については、時系列線分として、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録されるため、一次補間処理を実行しない。以下の説明では、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録される輪郭線の情報を、適宜、時系列線分と表記する。また、現時刻のフレームから抽出した輪郭線を適宜、現在線分と表記する。

輪郭線統合部１５０は、２フレーム以降のフレームから抽出された輪郭線については、現在線分と、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録された時系列線分とを比較して、同一の物体から抽出された輪郭線を統合し、一次補間を行う。

図８は、輪郭線統合部の一次補間処理の処理手順を示すフローチャートである。図８に示すように、輪郭線統合部１５０は、現時刻のフレームが２フレーム以降であるか否かを判定する（ステップＳ２０１）。輪郭線統合部１５０は、現時刻のフレームが２フレーム以降でない場合には（ステップＳ２０１，Ｎｏ）、ステップＳ２０８に移行する。

一方、輪郭線統合部１５０は、現時刻のフレームが２フレーム以降である場合には（ステップＳ２０１，Ｙｅｓ）、時系列線分の移動方向を算出する（ステップＳ２０２）。ステップＳ２０２において、輪郭線統合部１５０は、移動体の並進量、回転量およびカメラの設置パラメータからエピポーラ拘束と呼ばれる幾何学条件を用いて、時系列線分の移動方向を算出する。輪郭線統合部１５０は、移動体の並進量および回転量の情報を、移動体から取得するものとする。また、カメラの設置パラメータは、記憶部１１０に記憶されているものとする。

輪郭線統合部１５０は、時系列線分の移動方向に現在線分が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０３）。輪郭線統合部１５０は、時系列線分の移動方向に現在線分が存在しない場合には（ステップＳ２０３，Ｎｏ）、ステップＳ２１０に移行する。

一方、輪郭線統合部１５０は、時系列線分の移動方向に現在線分が存在する場合には（ステップＳ２０３，Ｙｅｓ）、類似度判定処理を実行する（ステップＳ２０４）。ステップＳ２０４の類似度判定処理の具体的な処理については後述する。

輪郭線統合部１５０は、類似度が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２０５）。輪郭線統合部１５０は、類似度が閾値以上でない場合には（ステップＳ２０５，Ｎｏ）、ステップＳ２１０に移行する。

輪郭線統合部１５０は、類似度が閾値以上である場合には（ステップＳ２０５，Ｙｅｓ）、時系列線分と現在線分とを統合した統合輪郭線を生成し、現在線分を補間する（ステップＳ２０６）。輪郭線統合部１５０は、時系列線分のループ処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ２０７）。輪郭線統合部１５０は、時系列線分のループ処理が終了していない場合には（ステップＳ２０７，Ｎｏ）、ステップＳ２０２に移行する。

一方、輪郭線統合部１５０は、時系列線分ループ処理が終了した場合には（ステップＳ２０７，Ｙｅｓ）、統合されていない現在線分が存在するか否かを判定する（ステップＳ２０８）。輪郭線統合部１５０は、統合されていない現在線分が存在しない場合には（ステップＳ２０８，Ｎｏ）、処理を終了する。一方、輪郭線統合部１５０は、統合されていない現在線分が存在する場合には（ステップＳ２０８，Ｙｅｓ）、時系列線分に現在線分を追加し（ステップＳ２０９）、処理を終了する。ステップＳ２０９において、例えば、輪郭線統合部１５０は、現在線分の情報を、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録する。

ステップＳ２１０の説明に移行する。輪郭線統合部１５０は、時系列線分に対するロスト回数を更新する（ステップＳ２１０）。ステップＳ２１０において、輪郭線統合部１５０は、時系列線分に対するロスト回数に１を加算する。輪郭線統合部１５０は、時系列線分のロスト回数が閾値以上であるか否かを判定する（ステップＳ２１１）。

輪郭線統合部１５０は、時系列線分のロスト回数が閾値以上である場合には（ステップＳ２１１，Ｙｅｓ）、時系列線分を輪郭線情報テーブル１１０ａから除去し（ステップＳ２１２）、ステップＳ２０７に移行する。一方、時系列線分のロスト回数が閾値未満である場合には（ステップＳ２１１，Ｎｏ）、ステップＳ２０７に移行する。

次に、図８のステップＳ２０４に示した類似度判定処理の処理手順について説明する。図９は、類似度判定処理の処理手順を示すフローチャートである。図９に示すように、輪郭線統合部１５０は、時系列線分と現在線分との重複位置を算出する（ステップＳ３０１）。輪郭線統合部１５０は、時系列線分と現在線分とのスケール調整を行う（ステップＳ３０２）。ステップＳ３０２において、輪郭線統合部１５０は、時系線分の端点と現在線分の端点とを比較して、短い方の線分を、長い方の線分に合わせるスケール調整を行う。

輪郭線統合部１５０は、スケール調整を行った時系列線分と現在線分との重心位置を算出し、時系列線分の重心位置と現在線分の重心位置とを合わせる（ステップＳ３０３）。輪郭線統合部１５０は、ｙ座標を選択し、横方向のずれ量を算出する（ステップＳ３０４）。輪郭線統合部１５０は、ｙ座標の処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ３０５）。

輪郭線統合部１５０は、ｙ座標の処理が終了していない場合には（ステップＳ３０５，Ｎｏ）、ステップＳ３０４に移行する。一方、輪郭線統合部１５０は、ｙ座標の処理が終了した場合には（ステップＳ３０５，Ｙｅｓ）、各ｙ座標のずれ量を基にして、類似度を算出する（ステップＳ３０６）。

輪郭線統合部１５０が、類似度を算出する処理の一例について説明する。図１０は、輪郭線統合部が類似度を算出する処理を補足説明するための図である。図１０において、線分８８ａは時系列線分に対応し、線分８８ｂは現在線分に対応する。輪郭線統合部１５０は、時系列線分８８ａと現在線分８８ｂとを、各端点が合うようにスケール調整し、重心位置８８ｃで重ね合わる。輪郭線統合部１５０は、網掛け部分８９に示す、ずれ量を算出する。例えば、輪郭線統合部１５０は、ずれ量が小さいほど、類似度が大きくなるような算出式を用いて、時系列線分と現在線分との類似度を算出する。

輪郭線統合部１５０が実行する一次補間処理の一例について説明する。図１１は、輪郭線統合部が実行する一次補間処理を示す図である。図１１に示す線分９０ａは、時系列線分を示し、線分９０ｂは現在線分を示す。時系列線分９０ａと現在線分９０ｂとの類似度を閾値以上とする。輪郭線統合部１５０は、両線分９０ａ，９０ｂの端点の移動方向線と、両線分９０ａ，９０ｂの延長線とが交わる点の内、最上端と最下端との点を、補間後の端点として、各線分９０ａ，９０ｂを補間する。例えば、輪郭線統合部１５０は、時系列線分９０ａの端点を、点９２ａまで延長することで補間し、補間後の時系列線分９１ａを生成する。輪郭線統合部１５０は、現在線分９０ｂの端点を、点９１ｂまで延長することで補間し、補間後の現在線分９２ｂを生成する。

図４の説明に戻る。対称性判定部１６０は、図３を用いて説明した二次補間処理を実行する処理部である。対称性判定部１６０は、二次補間部に対応する。対称性判定部１６０は、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録された輪郭線の情報を参照し、同一時刻のフレームから抽出された各輪郭線について、対称性の高い輪郭線の組を判定する。対称性判定部１６０は、対称性の高い輪郭線の組について、それぞれの端点位置を、長い方の端点位置に合わせることで補間を行う。

図１２は、対称性判定部の二次補間処理の処理手順を示すフローチャートである。図１２に示すように、対称性判定部１６０は、ある輪郭線Ａについて、他の輪郭線Ｂとの対称度合いを算出する（ステップＳ４０１）。ステップＳ４０１の対称度合いを算出する具体的な処理については後述する。

対称性判定部１６０は、輪郭線Ａに対する対称度合いが閾値以上となる輪郭線Ｂが存在するか否かを判定する（ステップＳ４０２）。対称性判定部１６０は、対称度合いが閾値以上となる輪郭線Ｂが存在しない場合には（ステップＳ４０２，Ｎｏ）、ステップＳ４０４に移行する。一方、対称性判定部１６０は、対称度合いが閾値以上となる輪郭線Ｂが存在する場合には（ステップＳ４０２，Ｙｅｓ）、輪郭線Ｂ側に輪郭線Ａの輪郭線番号を記録する（ステップＳ４０３）。ステップＳ４０３において、例えば、対称性判定部１６０は、輪郭線Ｂに対応付けられる拡張領域に、輪郭線Ａの輪郭線番号を記録する。

対称性判定部１６０は、輪郭線のループ処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ４０４）。対称性判定部１６０は、輪郭線のループ処理が終了してない場合には（ステップＳ４０４，Ｎｏ）、ステップＳ４０１に移行する。

一方、対称性判定部１６０は、輪郭線のループ処理が終了した場合には（ステップＳ４０４，Ｙｅｓ）、各輪郭線の拡張領域に記録された輪郭線番号を参照する（ステップＳ４０５）。対称性判定部１６０は、輪郭線番号が存在するか否かを判定する（ステップＳ４０６）。対称性判定部１６０は、輪郭線番号が存在しない場合には（ステップＳ４０６，Ｎｏ）、ステップＳ４１１に移行する。

対称性判定部１６０は、輪郭線番号が存在する場合には（ステップＳ４０６，Ｙｅｓ）、複数の輪郭線番号があるか否かを判定する（ステップＳ４０７）。対称性判定部１６０は、複数の輪郭線番号がない場合には（ステップＳ４０７，Ｎｏ）、ステップＳ４１１に移行する。

一方、対称性判定部１６０は、複数の輪郭線番号がある場合には（ステップＳ４０７，Ｙｅｓ）、輪郭線Ａと輪郭線Ｂとがお互いに接続可能であるか否かを判定する（ステップＳ４０８）。ステップＳ４０８について、例えば、対称性判定部１６０は、輪郭線Ａの傾きと、輪郭線Ｂの傾きとの差が、所定の傾き未満である場合に、輪郭線Ａと輪郭線Ｂとが接続可能であると判定する。また、対称性判定部１６０は、輪郭線Ａに含まれる各エッジ点のエッジ強度の平均値と、輪郭線Ｂに含まれる各エッジ点のエッジ強度の平均値との差が、所定の閾値未満である場合に、輪郭線Ａと輪郭線Ｂとが接続可能であると判定してもよい。

対称性判定部１６０は、お互いに接続可能でない場合には（ステップＳ４０８，Ｎｏ）、ステップＳ４１１に移行する。一方、対称性判定部１６０は、お互いに接続可能である場合には（ステップＳ４０８，Ｙｅｓ）、輪郭線Ａおよび輪郭線Ｂを統合する（ステップＳ４０９）。対称性判定部１６０は、対称となった輪郭線全ての端点位置を揃えることで、補間を行う（ステップＳ４１０）。

対称性判定部１６０は、輪郭線のループ処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ４１１）。対称性判定部１６０は、輪郭線のループ処理が終了していない場合には（ステップＳ４１１，Ｎｏ）、ステップＳ４０５に移行する。一方、対称性判定部１６０は、輪郭線のループ処理が終了している場合には（ステップＳ４１１，Ｙｅｓ）、処理を終了する。

次に、図１２のステップＳ４０１に示した対称性判定部１６０が、対称度合いを算出する処理の処理手順について説明する。図１３は、対称度合いを算出する処理の処理手順を示すフローチャートである。図１３に示すように、対称性判定部１６０は、輪郭線Ａおよび輪郭線Ｂの２輪郭線について、重複位置および重複率を算出する（ステップＳ５０１）。

図１４は、対称度合いを算出する処理を補足説明するための図（１）である。図１４に示す例では、輪郭線２００ａを、輪郭線Ａとし、輪郭線２００ｂを、輪郭線Ｂとする。この場合には、重複位置は、２０１に対応する位置となる。また、重複率は、輪郭線２００ｂを基準にすると、輪郭線２００ｂの長さのうち、重複位置２０１の占める割合を示す。

図１３の説明に戻る。対称性判定部１６０は、２輪郭線に重複位置が存在するか否かを判定する（ステップＳ５０２）。対称性判定部１６０は、２輪郭線に重複位置がない場合には（ステップＳ５０２，Ｎｏ）、対称度合いを算出する処理を終了する。

一方、対称性判定部１６０は、２輪郭線に重複位置が存在する場合には（ステップＳ５０２，Ｙｅｓ）、２輪郭線の類似度を算出する（ステップＳ５０３）。ステップＳ５０３において、対称性判定部１６０は、例えば、図９に示した処理と同様にして、２輪郭線の類似度を算出する。

対称性判定部１６０は、重複箇所のｙ座標を選択し（ステップＳ５０４）、横方向の中点を算出する（ステップＳ５０５）。対称性判定部１６０は、中点を基準として、横方向の対称位置について、明るさ差分積分値を算出する（ステップＳ５０６）。

図１５は、対称度合いを算出する処理を補足説明するための図（２）である。図１５に示す例では、輪郭線２００ａを、輪郭線Ａとし、輪郭線２００ｂを、輪郭線Ｂとする。重複箇所を２０１とする。また、選択されたｙ座標に対応するラインを２０５とし、中点を２１０とする。対称性判定部１６０は、対称関係にある中点２１０から輪郭線２００ａまでの各画素の明るさと、中点２１０から輪郭線２００ｂまでの各画素の明るさとの差分をそれぞれ算出し、算出した差分を合計することで、明るさ差分積分値を算出する。対称性判定部１６０は、ライン毎に明るさ差分積分値を算出し、各明るさ差分積分値を合計したものを、最終的な明るさ差分積分値とする。

図１３の説明に戻る。対称性判定部１６０は、横方向の処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ５０７）。ステップＳ５０７について、例えば、対称性判定部１６０は、重複箇所に含まれる全てのｙ座標を選択した場合には、横方向の処理が終了したと判定する。対称性判定部１６０は、横方向の処理が終了していない場合には（ステップＳ５０７，Ｎｏ）、ステップＳ５０６に移行する。

一方、対称性判定部１６０は、横方向の処理が終了した場合には（ステップＳ５０７，Ｙｅｓ）、ｙ座標の明るさの平均値を算出する（ステップＳ５０８）。

図１６は、対称度合いを算出する処理を補足説明するための図（３）である。図１６に示す例では、輪郭線２００ａを、輪郭線Ａとし、輪郭線２００ｂを、輪郭線Ｂとする。重複箇所を２０１とする。また、重複箇所２０１には、ｙ座標として、ｙ１〜ｙ５が存在し、ｙ１〜ｙ５に対応するラインをそれぞれライン２１１〜２１５とする。対称性判定部１６０は、ライン２１１に含まれる画素の明るさの第１平均値を算出する。対称性判定部１６０は、ライン２１２〜２１５についても同様に、明るさの第１平均値を算出する。また、対称性判定部１６０は、各ライン２１１〜２１５の第１平均値を加算し、ライン数で除算することで、ライン全体の第２平均値を算出する。この第２平均値を、ｙ座標の明るさの平均値とする。

図１３の説明に戻る。対称性判定部１６０は、重複箇所の全ｙ座標の処理が終了したか否かを判定する（ステップＳ５０９）。対称性判定部１６０は、重複箇所の全ｙ座標の処理が終了していない場合には（ステップＳ５０９，Ｎｏ）、ステップＳ５０４に移行する。

一方、対称性判定部１６０は、重複箇所の全ｙ座標の処理が終了した場合には（ステップＳ５０９，Ｙｅｓ）、対称度合いを算出する（ステップＳ５１０）。ステップＳ５１０について、例えば、対称性判定部１６０は、式（１）に基づいて、対称度合いを算出する。例えば、式（１）について、明るさの連続性乖離値は、図１６で説明した、各ラインの第１平均値と第２平均値との差分値を合計した値に対応する。

対称度合い＝重複率−２輪郭線の類似度−明るさ差分積分値−明るさの連続性乖離量・・・（１）

対称性判定部１６０が実行する二次補間処理の一例について説明する。図１７は、対称性判定部が実行する二次補間処理を示す図である。図１７に示す例では、輪郭線２２０ａと輪郭線２３０とが対称性を持ち、輪郭線２２０ｂと輪郭線２３０とが対称性を持つものとする。対称性判定部１６０は、輪郭線２２０ａと輪郭線２２０ｂとの間の途切れ箇所を、輪郭線２３０によって補うことで、輪郭線２４０を生成する。対称性判定部１６０は、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録された輪郭線２２０ａおよび輪郭線２２０ｂの情報を削除し、代わりに、輪郭線２４０の情報を、輪郭線情報テーブル１１０ａに登録する。

なお、対称性判定部１６０が輪郭線の二次補間処理を行った後に、二次補間処理により補間された輪郭線を基にして、輪郭線統合部１５０が、再度、一次補間処理を実行してもよい。

図４の説明に戻る。立体物判定部１７０は、輪郭線情報テーブル１１０ａを基にして、立体物が存在するか否かを判定する処理部である。立体物判定部１７０は、判定結果の情報を、結果出力部１８０に出力する。例えば、立体物判定部１７０は、現在線分の端点位置と、時系列線分の端点位置とを比較して、フロー量を算出する。立体物判定部１７０は、フロー量が閾値以上である場合には、現在線分の抽出元に立体物が存在すると判定する。一方、立体物判定部１７０は、フロー量が閾値未満である場合には、立体物が存在しないと判定する。

結果出力部１８０は、立体物判定部１７０からの判定結果に基づき、輪郭線のうち立体物と判定された輪郭線の情報を、表示装置等に出力する処理部である。

次に、本実施例に係る物体検出装置の処理手順について説明する。図１８は、本実施例に係る物体検出装置の処理手順を示すフローチャートである。図１８に示すように、物体検出装置１００の映像入力部１２０は、映像入力を受け付ける（ステップＳ６０１）。

物体検出装置１００の特徴点抽出部１３０は、画像フレームからエッジ抽出を行い、特徴点画像を生成する（ステップＳ６０２）。物体検出装置１００の輪郭線抽出部１４０は、特徴点画像を基にして、輪郭線抽出を実行する（ステップＳ６０３）。ステップＳ６０３における輪郭線抽出の処理手順は、上述した図６の処理手順に対応する。

物体検出装置１００の輪郭線統合部１５０は、一次補間処理を実行する（ステップＳ６０４）。ステップＳ６０４における一次補間処理の処理手順は、上述した図１１の処理手順に対応する。

物体検出装置１００の対称性判定部１６０は、対称性を判定し、二次補間処理を実行する（ステップＳ６０５）。ステップＳ６０５における二次補間処理の処理手順は、上述した図１２の処理手順に対応する。

物体検出装置１００の立体物判定部１７０は、輪郭線情報テーブル１１０ａを基にして、立体物判定を実行する（ステップＳ６０６）。物体検出装置１００の結果出力部１８０は、判定結果を出力する（ステップＳ６０７）。

次に、本実施例に係る物体検出装置１００の効果について説明する。物体検出装置１００は、複数時刻で撮影された同一の被写体の輪郭線を統合する一次補間処理および対称性の輪郭線の組に基づいて輪郭線の途切れを補間する二次補間処理を実行した後に、補間後の輪郭線を基にして、立体物判定を実行する。このため、物体検出装置１００によれば、輪郭線の途切れの発生や、端点位置で特徴点が検出されない場合であっても、立体物を安定して検出することができる。

物体検出装置１００は、輪郭線の中点を算出し、中点から一方の輪郭線に至る画像の明るさと、中点から他方の輪郭線に至る画像の明るさとの差分値に基づいて、輪郭線の組が対称性を有するか否かを判定する。このため、輪郭線の組が対称性を有するか否かを精度よく判定することができる。

物体検出装置１００は、各輪郭線の間の画像について、画像の縦方向の明るさの連続性に基づいて、各輪郭線が対称性を有するか否かを判定する。このため、輪郭線の組が対称性を有するか否かを精度よく判定することができる。

次に、上記実施例に示した物体検出装置１００と同様の機能を実現する物体検出プログラムを実行するコンピュータの一例について説明する。図１９は、物体検出プログラムを実行するコンピュータの一例を示す図である。

図１９に示すように、コンピュータ３００は、各種演算処理を実行するＣＰＵ３０１と、ユーザからのデータの入力を受け付ける入力装置３０２と、ディスプレイ３０３とを有する。また、コンピュータ３００は、記憶媒体からプログラム等を読取る読み取り装置３０４と、ネットワークを介して他のコンピュータとの間でデータの授受を行うインタフェース装置３０５と、カメラ３０６とを有する。また、コンピュータ３００は、各種情報を一時記憶するＲＡＭ３０７と、ハードディスク装置３０８とを有する。そして、各装置３０１〜３０８は、バス３０９に接続される。

ハードディスク装置３０８は、抽出プログラム３０８ａ、一次補間プログラム３０８ｂ、二次補間プログラム３０８ｃ、判定プログラム３０８ｄを有する。ＣＰＵ３０１は、ハードディスク装置３０８の抽出プログラム３０８ａ、一次補間プログラム３０８ｂ、二次補間プログラム３０８ｃ、判定プログラム３０８ｄを読み出してＲＡＭ３０７に展開する。

抽出プログラム３０８ａは、抽出プロセス３０７ａとして機能する。一次補間プログラム３０８ｂは、一次補間プロセス３０７ｂとして機能する。二次補間プログラム３０８ｃは、二次補間プロセス３０７ｃとして機能する。判定プログラム３０８ｄは、判定プロセス３０７ｄとして機能する。

例えば、抽出プロセス３０７ａは、特徴点抽出部１３０に対応する。一次補間プロセス３０７ｂは、輪郭線統合部１５０に対応する。二次補間プロセス３０７ｃは、対称性判定部１６０に対応する。判定プロセス３０７ｄは、立体物判定部１７０に対応する。

なお、各プログラム３０８ａ〜３０７ｄについては、必ずしも最初からハードディスク装置３０８に記憶させておかなくても良い。例えば、コンピュータ３００に挿入されるフレキシブルディスク（ＦＤ）、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤディスク、光磁気ディスク、ＩＣカードなどの「可搬用の物理媒体」に各プログラムを記憶させておく。そして、コンピュータ３００が各プログラム３０８ａ〜３０７ｄを読み出して実行するようにしてもよい。

以上の各実施例を含む実施形態に関し、さらに以下の付記を開示する。

（付記１）コンピュータが実行する物体検出方法であって、
移動体に設置されたカメラによって撮影された撮影時刻の異なる複数の画像からエッジ特徴をそれぞれ抽出し、
抽出したエッジ特徴を基にして、第１撮影時刻に撮影された第１エッジ特徴に対応する第２撮影時刻に撮影された第２エッジ特徴を判定し、判定した前記第２エッジ特徴を基にして、前記第１エッジ特徴を一次補間し、
前記一次補間を行った複数の第１エッジ特徴を比較して、対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定し、
判定した第１エッジ特徴の組について、第１エッジ特徴の端点位置が同じ端点位置でない場合に、一方の第１エッジ特徴の端点位置に基づいて、他方の端点位置を二次補間し、
前記一次補間または前記二次補間を行った第１エッジ特徴の組を基にして、第１エッジ特徴が立体物のエッジ特徴であるか否かを判定する
処理を実行することを特徴とする物体検出方法。

（付記２）前記対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定する処理は、各第１エッジ特徴の中点を算出し、前記中点から一方の第１エッジ特徴に至る画像の明るさと、前記中点から他方の第１エッジ特徴に至る画像の明るさとの差分値に基づいて、前記各第１エッジ特徴が対称性を有するか否かを判定することを特徴とする付記１に記載の物体検出方法。

（付記３）前記対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定する処理は、各第１エッジ特徴の間の画像について、該画像の縦方向の明るさの連続性に基づいて、前記各第１エッジ特徴が対称性を有するか否かを判定することを特徴とする付記１または２に記載の物体検出方法。

（付記４）コンピュータに、
移動体に設置されたカメラによって撮影された撮影時刻の異なる複数の画像からエッジ特徴をそれぞれ抽出し、
抽出したエッジ特徴を基にして、第１撮影時刻に撮影された第１エッジ特徴に対応する第２撮影時刻に撮影された第２エッジ特徴を判定し、判定した前記第２エッジ特徴を基にして、前記第１エッジ特徴を一次補間し、
前記一次補間を行った複数の第１エッジ特徴を比較して、対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定し、
判定した第１エッジ特徴の組について、第１エッジ特徴の端点位置が同じ端点位置でない場合に、一方の第１エッジ特徴の端点位置に基づいて、他方の端点位置を二次補間し、
前記一次補間または前記二次補間を行った第１エッジ特徴の組を基にして、第１エッジ特徴が立体物のエッジ特徴であるか否かを判定する
処理を実行させることを特徴とする物体検出プログラム。

（付記５）前記対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定する処理は、各第１エッジ特徴の中点を算出し、前記中点から一方の第１エッジ特徴に至る画像の明るさと、前記中点から他方の第１エッジ特徴に至る画像の明るさとの差分値に基づいて、前記各第１エッジ特徴が対称性を有するか否かを判定することを特徴とする付記４に記載の物体検出プログラム。

（付記６）前記対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定する処理は、各第１エッジ特徴の間の画像について、該画像の縦方向の明るさの連続性に基づいて、前記各第１エッジ特徴が対称性を有するか否かを判定することを特徴とする付記４または５に記載の物体検出プログラム。

（付記７）移動体に設置されたカメラによって撮影された撮影時刻の異なる複数の画像からエッジ特徴をそれぞれ抽出する抽出部と、
抽出したエッジ特徴を基にして、第１撮影時刻に撮影された第１エッジ特徴に対応する第２撮影時刻に撮影された第２エッジ特徴を判定し、判定した前記第２エッジ特徴を基にして、前記第１エッジ特徴を一次補間する一次補間部と、
前記一次補間された複数の第１エッジ特徴を比較して、対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定し、判定した第１エッジ特徴の組について、第１エッジ特徴の端点位置が同じ端点位置でない場合に、一方の第１エッジ特徴の端点位置に基づいて、他方の端点位置を二次補間する二次補間部と、
前記一次補間または前記二次補間された第１エッジ特徴の組を基にして、第１エッジ特徴が立体物のエッジ特徴であるか否かを判定する判定部と
を有することを特徴とする物体検出装置。

（付記８）前記第２補間部は、各第１エッジ特徴の中点を算出し、前記中点から一方の第１エッジ特徴に至る画像の明るさと、前記中点から他方の第１エッジ特徴に至る画像の明るさとの差分値に基づいて、前記各第１エッジ特徴が対称性を有するか否かを判定することを特徴とする付記７に記載の物体検出装置。

（付記９）前記第２補間部は、各第１エッジ特徴の間の画像について、該画像の縦方向の明るさの連続性に基づいて、前記各第１エッジ特徴が対称性を有するか否かを判定することを特徴とする付記７または８に記載の物体検出装置。

１００ 物体検出装置
１１０ 記憶部
１２０ 映像入力部
１３０ 特徴点抽出部
１４０ 輪郭線抽出部
１５０ 輪郭線統合部
１６０ 対称性判定部
１７０ 立体物判定部
１８０ 結果出力部

Claims (5)

1. コンピュータが実行する物体検出方法であって、
   移動体に設置されたカメラによって撮影された撮影時刻の異なる複数の画像からエッジ特徴をそれぞれ抽出し、
   抽出したエッジ特徴を基にして、第１撮影時刻に撮影された第１エッジ特徴に対応する第２撮影時刻に撮影された第２エッジ特徴を判定し、判定した前記第２エッジ特徴を基にして、前記第１エッジ特徴を一次補間し、
   前記一次補間を行った複数の第１エッジ特徴を比較して、対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定し、
   判定した第１エッジ特徴の組について、第１エッジ特徴の端点位置が同じ端点位置でない場合に、一方の第１エッジ特徴の端点位置に基づいて、他方の端点位置を二次補間し、
   前記一次補間または前記二次補間を行った第１エッジ特徴の組を基にして、第１エッジ特徴が立体物のエッジ特徴であるか否かを判定する
   処理を実行することを特徴とする物体検出方法。
2. 前記対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定する処理は、各第１エッジ特徴の中点を算出し、前記中点から一方の第１エッジ特徴に至る画像の明るさと、前記中点から他方の第１エッジ特徴に至る画像の明るさとの差分値に基づいて、前記各第１エッジ特徴が対称性を有するか否かを判定することを特徴とする請求項１に記載の物体検出方法。
3. 前記対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定する処理は、各第１エッジ特徴の間の画像について、該画像の縦方向の明るさの連続性に基づいて、前記各第１エッジ特徴が対称性を有するか否かを判定することを特徴とする請求項１または２に記載の物体検出方法。
4. コンピュータに、
   移動体に設置されたカメラによって撮影された撮影時刻の異なる複数の画像からエッジ特徴をそれぞれ抽出し、
   抽出したエッジ特徴を基にして、第１撮影時刻に撮影された第１エッジ特徴に対応する第２撮影時刻に撮影された第２エッジ特徴を判定し、判定した前記第２エッジ特徴を基にして、前記第１エッジ特徴を一次補間し、
   前記一次補間を行った複数の第１エッジ特徴を比較して、対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定し、
   判定した第１エッジ特徴の組について、第１エッジ特徴の端点位置が同じ端点位置でない場合に、一方の第１エッジ特徴の端点位置に基づいて、他方の端点位置を二次補間し、
   前記一次補間または前記二次補間を行った第１エッジ特徴の組を基にして、第１エッジ特徴が立体物のエッジ特徴であるか否かを判定する
   処理を実行させることを特徴とする物体検出プログラム。
5. 移動体に設置されたカメラによって撮影された撮影時刻の異なる複数の画像からエッジ特徴をそれぞれ抽出する抽出部と、
   抽出したエッジ特徴を基にして、第１撮影時刻に撮影された第１エッジ特徴に対応する第２撮影時刻に撮影された第２エッジ特徴を判定し、判定した前記第２エッジ特徴を基にして、前記第１エッジ特徴を一次補間する一次補間部と、
   前記一次補間された複数の第１エッジ特徴を比較して、対称性を持つ第１エッジ特徴の組を判定し、判定した第１エッジ特徴の組について、第１エッジ特徴の端点位置が同じ端点位置でない場合に、一方の第１エッジ特徴の端点位置に基づいて、他方の端点位置を二次補間する二次補間部と、
   前記一次補間または前記二次補間された第１エッジ特徴の組を基にして、第１エッジ特徴が立体物のエッジ特徴であるか否かを判定する判定部と
   を有することを特徴とする物体検出装置。