JP2017181291A - 距離測定装置、距離測定方法及びプログラム - Google Patents

距離測定装置、距離測定方法及びプログラム Download PDF

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Abstract

【課題】距離測定装置、距離測定方法及びプログラムにおいて、太陽光の影響で、各測距点までの距離を表す画像内に発生するノイズを検出することを目的とする。
【解決手段】２次元で走査するパルス状のレーザ光の反射光に基づき対象物までの距離を測定する距離測定装置において、各測距点までの距離を表す画像上の距離値が第１の閾値以下で、距離値の差が第２の閾値以下である測距点同士の領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下である第１の領域を抽出し、前記画像内での２次元座標上の距離が第３の閾値以下で、前記距離値の差が第４の閾値を超える第１の領域同士の領域グループのうち、前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する。
【選択図】図３

Description

本発明は、距離測定装置、距離測定方法及びプログラムに関する。
レーザ光を用いた距離測定装置は、例えばレーザ光をパルス状に出射し、レーザ光が対象物で反射されて戻ってくるまでの往復時間（ＴＯＦ：Time Of Flight）ΔＴを計測することで、対象物までの距離を測定する。ここで、光速をｃ（約３０万ｋｍ／ｓ）で表すと、対象物までの距離は、（ｃ×ΔＴ）／２から求めることができる。
距離測定装置の測定結果は、各測距点までの距離を表す画像の形式で出力される場合がある。このような形式で出力される画像は、各測距点までの距離を、例えば距離値に応じた色の画素で表すことができる。しかし、各測距点までの距離を表す画像中、太陽光の影響で、距離が正しく測定されていない、ノイズ領域が発生することがある。
特開２００５−０２４３７０号公報 特開２０１３−２２４９１５号公報 特開２００５−２９１８４４号公報
従来の距離測定装置では、測定結果を各測距点までの距離を表す画像の形式で出力する場合、太陽光の影響で画像内に発生するノイズを検出することは難しい。
そこで、１つの側面では、太陽光の影響で、各測距点までの距離を表す画像内に発生するノイズを検出できる距離測定装置、距離測定方法及びプログラムを提供することを目的とする。
１つの案によれば、２次元で走査するパルス状のレーザ光の反射光に基づき対象物までの距離を測定する距離測定装置であって、各測距点までの距離を表す画像上の距離値が第１の閾値以下で、距離値の差が第２の閾値以下である測距点同士の領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下である第１の領域を抽出する第１の手段と、前記画像内での２次元座標上の距離が第３の閾値以下で、前記距離値の差が第４の閾値を超える第１の領域同士の領域グループのうち、前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する第２の手段と、を備えた距離測定装置が提供される。
一態様によれば、太陽光の影響で、各測距点までの距離を表す画像内に発生するノイズを検出できる。
一実施例における距離測定装置の一例を示す図である。 コンピュータの一例を示すブロック図である。 第１実施例における距離測定処理の一例を説明するフローチャートである。 近接する距離値が近い測距点を説明する図である。 入力画像の一例を示す図である。 ステップＳ１の処理結果の一例を示す図である。 ステップＳ２の処理結果の一例を示す図である。 グルーピングを説明する図である。 ステップＳ３の処理結果の一例を示す図である。 ステップＳ４の処理結果の一例を示す図である。 ノイズ除去処理の結果の一例を示す図である。 第１実施例における距離測定処理の一例をより詳細に説明するフローチャートである。 第１実施例における距離測定処理の一例をより詳細に説明するフローチャートである。 入力画像の一例を示す図である。 ステップＳ１〜Ｓ４の処理結果の一例を示す図である。 ノイズ除去処理の結果の一例を示す図である。 第２実施例における距離測定処理の一例を説明するフローチャートである。 入力画像の一例を示す図である。 ステップＳ１の処理結果の一例を示す図である。 ステップＳ２の処理結果の一例を示す図である。 ステップＳ３の処理結果の一例を示す図である。 ステップＳ４の処理結果の一例を示す図である。 測距できない領域と接している領域を説明する図である。 ステップＳ５の処理結果の一例を示す図である。 ステップＳ６の処理結果の一例を示す図である。 ステップＳ７の処理結果の一例を示す図である。 ステップＳ８の処理結果の一例を示す図である。 ノイズ除去処理の結果の一例を示す図である。 第２実施例における距離測定処理の一例をより詳細に説明するフローチャートである。 第２実施例における距離測定処理の一例をより詳細に説明するフローチャートである。
開示の距離測定装置、距離測定方法及びプログラムでは、２次元で走査するパルス状のレーザ光の反射光に基づき対象物までの距離を測定する。各測距点までの距離を表す画像上の距離値が第１の閾値以下で、距離値の差が第２の閾値以下である測距点同士の領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下である第１の領域を抽出する。また、画像内での２次元座標上の距離が第３の閾値以下で、距離値の差が第４の閾値を超える第１の領域同士の領域グループのうち、領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する。
以下に、開示の距離測定装置、距離測定方法及びプログラムの各実施例を図面と共に説明する。
図１は、一実施例における距離測定装置の一例を示す図である。図１に示す距離測定装置は、投光ユニット２及び受光ユニット３を含むセンサ本体１と、コンピュータ４とを有する。
投光ユニット２は、例えば制御回路２１と、発光回路２２と、レーザ光源２３と、２次元ＭＥＭＳ（Micro Electro Mechanical System）ミラー３４と、走査角度拡大レンズ２５とを含む、周知の構成を有する。制御回路２１は、発光回路２２の制御下でレーザ光源２３がパルス状のレーザ光を出射するように、発光回路２２を制御する。また、制御回路２１は、レーザ光源２３から出射されたレーザ光を２次元で（例えば、地面に対して水平方向及び垂直方向へ）走査させるように、２次元ＭＥＭＳミラー３４を２次元で駆動する周知の駆動部（図示せず）を制御する。これにより、レーザ光は、図１中実線で示すように、走査角度拡大レンズ２５を介して２次元で走査する。対象物１００で反射されたレーザ光は、図１中点線で示すように受光ユニット３により受光される。レーザ光源２３は、例えば赤外または近赤外のレーザ光を出射する周知の構成を有する。
受光ユニット３は、例えば受光レンズ３１と、光検出器３２と、距離計測回路３３とを含む、周知の構成を有する。対象物１００で反射されたレーザ光は、受光レンズ３１を介して光検出器３２で検出される。光検出器３２の検出出力は、距離計測回路３３に供給される。距離計測回路３３は、レーザ光を出射してから、レーザ光が対象物１００で反射されて戻ってくるまでの往復時間（ＴＯＦ：Time Of Flight）ΔＴを計測することで、対象物１００までの距離を光学的に計測し、計測した距離を示す信号を出力する。ここで、光速をｃ（約３０万ｋｍ／ｓ）で表すと、対象物までの距離は、（ｃ×ΔＴ）／２から求めることができる。
距離計測回路３３で計測された各測距点までの距離を示す信号は、受光ユニット３からコンピュータ４へ出力される。測距点とは、センサ本体１から出射されたレーザ光が到達する、距離を測定する対象上の点であり、この例では対象物１００上の点及びレーザ光の走査範囲内のバックグランド上の点を含む。また、測距点までの距離とは、センサ本体１から測距点までの距離である。コンピュータ４は、各測距点までの距離を示す信号に基づき、各測距点までの距離を表す画像を生成する。この例では、コンピュータ４は、各測距点までの距離を示す信号に基づき、各測距点を距離値に応じた色の画素で表す画像を生成する。なお、コンピュータ４は、図１中破線で示すように、投光ユニット２の制御回路２１が制御するレーザ光源２３の発光タイミング、発光パワーなどを設定しても良い。
コンピュータ４は、例えば図２に示す構成を有しても良い。図２は、コンピュータの一例を示すブロック図である。図２に示すコンピュータ４は、バス４０を介して互いに接続されたプロセッサ４１と、メモリ４２と、入力装置４３と、表示装置４４と、インタフェース（または、通信装置）４５とを有する。プロセッサ４１は、例えば中央処理装置（ＣＰＵ：Central Processing Unit）などで形成可能であり、メモリ４２に記憶されたプログラムを実行して、コンピュータ４全体の制御を司る。メモリ４２は、例えば半導体記憶装置、磁気記録媒体、光記録媒体、光磁気記録媒体などの、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体により形成可能である。メモリ４２は、プロセッサ４１が実行する距離測定プログラムを含む各種プログラム、各種データなどを記憶する。
入力装置４３は、ユーザ（または、オペレータ）により操作される、例えばキーボードなどで形成可能であり、プロセッサ４１にコマンド及びデータを入力するのに用いられる。表示装置４４は、ユーザに対するメッセージ、距離測定処理の測定結果の画像などを表示する。インタフェース４５は、コンピュータ４を他のコンピュータなどと通信可能に接続する。この例では、コンピュータ４は、インタフェース４５を介して受光ユニット３の距離計測回路３３に接続されている。コンピュータ４は、インタフェース４５を介して投光ユニット２の制御回路２１に接続されていても良い。
なお、コンピュータ４は、当該コンピュータ４の構成要素がバス４０を介して接続されたハードウェア構成に限定されるものではない。コンピュータ４には、例えば汎用コンピュータを用いても良い。
また、コンピュータ４の入力装置４３及び表示装置４４は、省略可能である。また、コンピュータ４のインタフェース４５をさらに省略したモジュール、半導体チップなどの場合、センサ本体１の出力（即ち、距離計測回路３３の出力）は、バス４０に接続されても、プロセッサ４１に直接接続されても良い。
（第１実施例）
図３は、第１実施例における距離測定処理の一例を説明するフローチャートである。図３に示す距離測定処理は、例えば図２に示すプロセッサ４１が、メモリ４２に格納された距離測定プログラムを実行することにより、実行される。図３において、ステップＳ１では、プロセッサ４１が、各測距点までの距離を、例えば距離値に応じた色の画素で表す画像上で、近接する測距点であって、且つ、距離値が近い測距点同士をグルーピングした領域を抽出する。具体的には、画像上の距離値が閾値（例えば、第１の閾値）以下の測距点であって、且つ、測距点の距離値の差が閾値（例えば、第２の閾値）以下である測距点同士をグルーピングした領域を抽出する。各測距点までの距離を距離値に応じた色の画素で表す画像内での２次元座標上の１つの測距点は、例えば画像の１つの画素に対応しても、複数の画素に対応しても良い。画像内での２次元座標上の１つの測距点を、画像の１つの画素に対応させるか、或いは、複数の画素に対応させるかは、例えばレーザ光のパルス周期、画像に求められる解像度などに応じて選定しても良い。図４は、近接する距離値が近い測距点を説明する図である。図４に示す例では、例えばハッチングで示す測距点Ｐ１に近接する測距点が８個ある。近接する測距点とは、図４に示す例では、互いに隣接する測距点である。また、距離値が近い測距点とは、距離値の差が閾値以下である測距点を言う。
図５は、入力画像の一例を示す図である。図５に示す例では、入力画像は、手前から地面、建物、空、太陽光の距離データを含む。また、図６は、ステップＳ１の処理結果の一例を示す図である。この例では、センサ本体１内の受光ユニット３の距離計測回路３３から図５に示す入力画像が出力されて、コンピュータ４に入力される。この入力画像は、各測距点までの距離を、距離値に応じた色の画素で表しているが、図５では便宜上、白い程距離が近いことを示し、ハーフトーンが濃い程距離が遠いことを示し、黒は測定可能な距離の範囲外であることを示す。図６は、この入力画像に対するステップＳ１の処理結果を示すが、図６で示すハーフトーンの異なる濃度レベルは、単に異なる領域を識別するためのものであり、各測距点の距離値を示すものではない。
図３の説明に戻るに、ステップＳ２では、プロセッサ４１が、抽出された領域のうち、サイズが小さい領域を抽出する。具体的には、抽出された領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下の小さい領域（例えば、第１の領域）を抽出する。図７は、ステップＳ２の処理結果の一例を示す図である。図７で示すハーフトーンは、サイズが小さい領域の各測距点までの距離を示す。
図３において、ステップＳ３では、プロセッサ４１が、入力画像内での２次元座標上の距離が近く、且つ、距離値が大きく異なる小さい領域同士をグルーピングして領域グループを抽出する。２次元座標上の距離が近い小さい領域とは、入力画像上で、着目領域からの距離が閾値（例えば、第３の閾値）以下の小さい領域を言う。また、距離値が大きく異なる小さい領域とは、着目領域の距離値との差が閾値（例えば、第４の閾値）を超える距離値を有する小さい領域を言う。例えば、ステップＳ１で用いる第１の閾値と、ステップＳ３で用いる第３の閾値は、同じであっても、異なっても良い。
図８は、グルーピングを説明する図である。図８において、ハッチングで示す小さい領域Ｒ１が着目領域である場合、小さい領域Ｒ２は、この例では領域サイズが小さく、２次元座標上の着目領域Ｒ１との距離が近く、距離値が着目領域Ｒ１の距離値と大きく異なるため、着目領域Ｒ１とグルーピングして領域グループ（Ｒ１，Ｒ２）を形成する。一方、小さい領域Ｒ３は、この例では領域サイズは小さく、２次元座標上の着目領域Ｒ１との距離が近いものの、距離値が着目領域Ｒ１の距離値と近いため、着目領域Ｒ１とはグルーピングされない。また、小さい領域Ｒ４は、この例では領域サイズが小さいものの、２次元座標上の着目領域Ｒ１との距離が遠いため、距離値が着目領域Ｒ１の距離値と大きく異なる場合であっても、着目領域Ｒ１とはグルーピングされない。
図９は、ステップＳ３の処理結果の一例を示す図である。図９で示すハーフトーンは、入力画像内での２次元座標上の距離が近く、且つ、距離値が大きく異なる小さい領域同士をグルーピングした領域グループを識別するためのものであり、各小さい領域の距離値を示すものではない。また、図９では、グルーピングされなかった測距点の領域を、便宜上白で示す。
図３の説明に戻るに、ステップＳ４では、プロセッサ４１が、抽出された領域グループのうち、領域グループを形成する領域数（小さな領域の数）が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する。図１０は、ステップＳ４の処理結果の一例を示す図である。図１０で示すハーフトーンは、抽出された領域グループのうち、領域グループを形成する領域数が一定数以上の領域グループを識別するためのものであり、各領域グループの距離値を示すものではない。図１０に示す例では、領域グループ５１がノイズ領域と判定される。このようにして、太陽光の影響で、距離が正しく測定されていない、ノイズ領域と判定することができる。つまり、太陽光の影響で入力画像内に発生するノイズを検出できる。
図３において、ステップＳ４でノイズ領域と判定された領域グループ５１を、図５に示す入力画像から除去するノイズ除去処理を行うようにしても良い。図１１は、ノイズ除去処理の結果の一例を示す図である。図１１は、図５と同様に、ハーフトーンで距離値を表している。このように、太陽光の影響で入力画像内に発生するノイズを除去することで、距離を正確に測定することができる。
図１２及び図１３は、第１実施例における距離測定処理の一例をより詳細に説明するフローチャートである。図１２及び図１３に示す距離測定処理は、例えば図２に示すプロセッサ４１により実行される。図１２において、ステップＳ１Ａでは、プロセッサ４１が、各測距点までの距離を、例えば距離値に応じた色の画素で表す図５に示す入力画像上で、近接する測距点であって、且つ、距離値が近い測距点同士をグルーピングした領域を抽出する。ステップＳ１Ａにより、図３のステップＳ１の処理結果が得られる。ステップＳ１１では、プロセッサ４１が、領域の番号を示すｉｄｘをｉｄｘ＝１に設定し、ステップＳ１２では、プロセッサ４１が、ｉｄｘが領域数以下であるか否かを判定する。ステップＳ１２の判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ１３へ進み、判定結果がＮＯであると処理は後述するステップＳ１５へ進む。
ステップＳ１３では、プロセッサ４１が、ｉｄｘ番の領域の点の数が閾値以下であるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ２Ａへ進み、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ１４へ進む。ステップＳ２Ａでは、プロセッサ４１が、抽出された領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下の小さい領域を抽出する。ステップＳ２Ａにより、図３のステップＳ２の処理結果が得られる。ステップＳ１４では、プロセッサ４１が、ｉｄｘをｉｄｘ＝ｉｄｘ＋１にインクリメントし、処理はステップＳ１２へ戻る。
ステップＳ１５では、プロセッサ４１が、ｉｄｘ１をｉｄｘ１＝１に設定し、ステップＳ１６では、プロセッサ４１が、ｉｄｘ１が小さい領域数以下であるか否かを判定する。ステップＳ１６の判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ１７へ進み、判定結果がＮＯであると処理は図１３と共に後述するステップＳ２４へ進む。ステップＳ１７では、プロセッサ４１が、ｉｄｘ２をｉｄｘ２＝１に設定し、ステップＳ１８では、プロセッサ４１が、ｉｄｘ２が小さい領域数以下であるか否かを判定する。ステップＳ１８の判定結果がＮＯであると処理はステップＳ１９へ進み、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ２０へ進む。ステップＳ１９では、プロセッサ４１が、ｉｄｘ１をｉｄｘ１＝ｉｄｘ１＋１にインクリメントし、処理はステップＳ１６へ戻る。
ステップＳ２０では、プロセッサ４１が、ｉｄｘ１とｉｄｘ２が同じ番号であるか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ２１へ進み、判定結果がＹＥＳであると処理は後述するステップＳ２３へ進む。ステップＳ２１では、プロセッサ４１が、小さい領域のｉｄｘ１番とｉｄｘ２番の距離値の差が閾値を超えており大きく異なるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ２２へ進み、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ２３へ進む。ステップＳ２２では、プロセッサ４１が、小さい領域のｉｄｘ１番とｉｄｘ２番の２次元座標上の距離が閾値以下で近いか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ３Ａへ進み、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ２３へ進む。
ステップＳ３Ａでは、プロセッサ４１が、入力画像内での２次元座標上の距離が近く、且つ、距離値が大きく異なる小さい領域のｉｄｘ１番とｉｄｘ２番をグルーピングして同じ領域グループとする。ステップＳ３Ａにより、図３のステップＳ３の処理結果が得られる。ステップＳ２３では、プロセッサ４１が、ｉｄｘ２をｉｄｘ２＝ｉｄｘ２＋１にインクリメントし、処理はステップＳ１８へ戻る。
図１３において、ステップＳ２４では、プロセッサ４１が、ｉｄｘをｉｄｘ＝１に設定し、ステップＳ２５では、プロセッサ４１が、ｉｄｘが領域グループ数以下であるか否かを判定する。ステップＳ２５の判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ２６へ進み、判定結果がＮＯであると処理は終了する。なお、ステップＳ２５の判定結果がＮＯの場合、処理は図２９と共に後述するステップＳ３１へ進むようにしても良い。
ステップＳ２６では、プロセッサ４１が、ｉｄｘ番の領域グループの形成領域数が閾値以上であるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ４Ａへ進み、判定結果がＮＯであると処理は後述するステップＳ２７へ進む。ステップＳ４Ａでは、プロセッサ４１が、抽出された領域グループのうち、ｉｄｘ番の領域グループを、ノイズ領域と判定する。ステップＳ４Ａにより、図３のステップＳ４の処理結果が得られる。ステップＳ２７では、プロセッサ４１が、ｉｄｘをｉｄｘ＝ｉｄｘ＋１にインクリメントし、処理はステップＳ２５へ戻る。
ところで、太陽光の影響で入力画像内に発生するノイズが被写体に接していると、上記第１実施例の距離測定処理で検出されたノイズを除去すると、被写体の一部がノイズと共に除去されてしまう場合もある。図１４乃至図１６は、このような場合のノイズ除去結果を説明する図である。具体的には、図１４は、入力画像の一例を示す図であり、図５と同様に、ハーフトーンで距離値を表している。図１５は、図１４に示す入力画像に対するステップＳ１〜Ｓ４の処理結果の一例を示す図であり、図１０と同様に、ハーフトーンは領域グループを形成する領域数が一定数以上の領域グループを識別するためのものである。また、図１６は、ステップＳ４で検出されたノイズ領域を除去するノイズ除去処理の結果の一例を示す図である。図１６は、図１４と同様に、ハーフトーンで距離値を表している。図１６に示す例では、丸印ｒ１内の被写体の一部が、ノイズ除去処理により除去されている。
（第２実施例）
次に、第２実施例について説明する。第２実施例では、入力画面内でノイズ領域と接している被写体の一部が、ノイズ領域と共に除去されないようにする。図１７は、第２実施例における距離測定処理の一例を説明するフローチャートである。図１７中、図３と同一ステップには同一符号を付し、その説明は省略する。図１７に示す距離測定処理は、例えば図２に示すプロセッサ４１が、メモリ４２に格納された距離測定プログラムを実行することにより、実行される。図１７において、手順ＳＴ１に含まれるステップＳ１〜Ｓ４は、図３に示すステップＳ１〜Ｓ４と同じである。また、図１８乃至図２２は、図５乃至図７、図９及び図１０に対応する。
図１８は、入力画像の一例を示す図である。図１９は、図１８に示す入力画像に対する、ステップＳ１の処理結果の一例を示す図である。図２０は、図１９に示す処理結果に対する、ステップＳ２の処理結果の一例を示す図である。図２１は、図２０に示す処理結果に対する、ステップＳ３の処理結果の一例を示す図である。図２２は、図２１に示す処理結果に対する、ステップＳ４の処理結果の一例を示す図である。図２２に示す例では、領域グループ５２が太陽光の影響で入力画像内に発生するノイズ領域と判定される。図２２からもわかるように、画像の右上部分で、ノイズ領域が被写体に接している。
手順ＳＴ２は、以下に説明するステップＳ５〜Ｓ８を含み、手順ＳＴ１の処理結果に対して実行される。ステップＳ５では、プロセッサ４１が、ステップＳ１の処理結果から、測距できなかった領域と接している領域を抽出する。図２３は、測距できない領域と接している領域を説明する図である。図２３に示す例では、例えばハッチングで示す測距できなかった領域Ｒ１０に近接する領域が８個ある。この例では、測距できたある１つの領域を形成する測距点のうち、測距できなかった領域Ｒ１０に近接している測距点が１つ以上あれば、当該ある１つの領域は、測距できなかった領域（Ｒ１０）と接している領域と判定される。
図２４は、ステップＳ５の処理結果の一例を示す図である。図２４中、測距できなかった測距点は黒で示し、測距できた測距点はグレーで示し、ステップＳ５により抽出された、測距できなかった領域と接している領域は白で示す。
ステップＳ６では、プロセッサ４１が、各測距点までの距離を、例えば距離値に応じた色の画素で表す図１８に示す入力画像上で、近接する測距点であって、且つ、距離値が近い測距点同士をグルーピングした領域（例えば、第２の領域）を、ステップＳ１と同様の手順で抽出する。ただし、ステップＳ６において距離値が近い測距点とは、距離値の差がステップＳ１で用いた閾値（例えば、第２の閾値）より大きな閾値以下である測距点を言う。距離値が近い測距点を判定するのに用いる閾値を、ステップＳ１で用いる閾値より大きく設定することで、最終的にノイズと判定されずに残る小さな領域が発生し易くする。
このようにして、ステップＳ５，Ｓ６の処理により、ノイズ領域と判定された第１の領域のうち、距離値の差がステップＳ１で用いた第２の閾値より大きな閾値以下である測距点同士の第２の領域が抽出される。
図２５は、ステップＳ６の処理結果の一例を示す図である。図２５で示すハーフトーンの異なる濃度レベルは、単に異なる領域を識別するためのものであり、各測距点の距離値を示すものではない。
ステップＳ７では、プロセッサ４１が、ステップＳ５の処理結果であり、測距できなかった領域と接している領域のうち、ステップＳ６で抽出された一定以下の面積の領域上にある領域を抽出する。
図２６は、ステップＳ７の処理結果の一例を示す図である。図２６中、測距できなかった測距点は黒で示し、測距できた測距点はグレーで示し、ステップＳ７により抽出された領域は白で示す。
ステップＳ８では、プロセッサ４１が、ステップＳ４で抽出されたノイズ領域と、ステップＳ７で抽出された領域とが重なる部分を、ノイズ領域と判定し、ノイズ領域として抽出する。
このようにして、ステップＳ７，Ｓ８の処理により、ノイズ領域と判定された第１の領域のうち、ステップＳ５，Ｓ６の処理により抽出された、一定以下の面積の第２の領域上にある第１の領域と、ステップＳ４の判定によりノイズ領域と判定された領域グループとが重なる部分が、ノイズ領域と判定される。
図２７は、ステップＳ８の処理結果の一例を示す図である。図２７中、測距できなかった測距点は黒で示し、測距できた測距点はグレーで示し、ステップＳ８により抽出されたノイズ領域は白で示す。
図１７において、ステップＳ８で抽出されたノイズ領域を、図１８に示す入力画像から除去するノイズ除去処理を行うようにしても良い。図２８は、ノイズ除去処理の結果の一例を示す図である。図２８は、図１８と同様に、ハーフトーンで距離値を表している。このように、太陽光の影響で入力画像内に発生するノイズ領域（図２２に示す領域グループ５２に相当）を除去することで、距離を正確に測定することができる。また、図２８では、丸印ｒ２内の、ノイズ領域と接する被写体の一部が、図１６に示す例のようにノイズ除去処理により除去されることを、防止することができる。
図２９及び図３０は、第２実施例における距離測定処理の一例をより詳細に説明するフローチャートである。図２９及び図３０に示す距離測定処理は、例えば図２に示すプロセッサ４１により実行される。図２９において、図１７に示す手順ＳＴ１の後（例えば、図１３に示すステップＳ２５の判定結果がＮＯの場合）、ステップＳ３１では、プロセッサ４１が、領域の番号を示すｉｄｘをｉｄｘ＝１に設定し、ステップＳ３２では、プロセッサ４１が、ｉｄｘが手順ＳＴ１の結果の領域グループ数以下であるか否かを判定する。ステップＳ３２の判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ３３へ進み、判定結果がＮＯであると処理は後述するステップＳ６Ａへ進む。
ステップＳ３３では、プロセッサ４１が、手順ＳＴ１の結果、ｉｄｘ番号の領域内で未チェックの測距点があるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ３４へ進み、判定結果がＮＯであると処理は後述するステップＳ３５へ進む。ステップＳ３４では、プロセッサ４１が、未チェックの当該測距点は、測距できなかった領域と近接しているか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ３３へ戻り、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ５Ａへ進む。測距点が測距できなかった領域と近接しているか否かは、当該測距点と近接する点の中に測距できなかった点があるか否かに基づいて判定できる。ステップＳ５Ａでは、プロセッサ４１が、手順ＳＴ１の結果、ｉｄｘ番号の領域を、測定できなかった領域と接している領域として抽出する。ステップＳ５Ａにより、図１７のステップＳ５の処理結果が得られる。ステップＳ３５では、プロセッサ４１が、領域の番号を示すｉｄｘをｉｄｘ＝ｉｄｘ＋１にインクリメントし、処理はステップＳ３２へ戻る。
ステップＳ６Ａでは、プロセッサ４１が、手順ＳＴ１と同様の手順を、距離差の閾値を手順ＳＴ１の場合より大きく設定して実施して、グルーピングした領域を抽出する。ステップＳ６Ａにより、図１７のステップＳ６の処理結果が得られる。ステップＳ３６では、プロセッサ４１が、ｉｄｘをｉｄｘ＝１に設定し、ステップＳ３７では、プロセッサ４１が、ｉｄｘがステップＳ５の結果の領域グループ数以下であるか否かを判定する。ステップＳ３７の判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ３８へ進み、判定結果がＮＯであると処理は図３０と共に後述するステップＳ４１へ進む。
ステップＳ３８では、プロセッサ４１が、ステップＳ５Ａの結果のｉｄｘ番号の領域の１つの測距点を選択し、当該測距点と同じ座標を含むステップＳ６Ａの結果の領域を取り出す。ステップＳ３９では、プロセッサ４１が、取り出したステップＳ６Ａの結果の領域の測距点の数が閾値以下であるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ７Ａへ進み、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ４０へ進む。ステップＳ７Ａでは、プロセッサ４１が、当該取り出した領域のうち、ステップＳ５Ａの結果のｉｄｘ番号の領域を抽出する。ステップＳ７Ａにより、図１７のステップＳ７の処理結果が得られる。ステップＳ４０では、プロセッサ４１が、ｉｄｘをｉｄｘ＝ｉｄｘ＋１にインクリメントし、処理はステップＳ３７へ戻る。
図３０において、ステップＳ４１では、ｉｄｘをｉｄｘ＝１に設定し、ステップＳ４２では、プロセッサ４１が、ｉｄｘが手順ＳＴ１の結果の領域グループ数以下であるか否かを判定する。ステップＳ４２の判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ４３へ進み、判定結果がＮＯであると処理は終了する。ステップＳ４３では、プロセッサ４１が、手順ＳＴ１の結果、ｉｄｘ番号の領域内で未チェックの測距点があるか否かを判定し、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ４４へ進み、判定結果がＮＯであると処理は後述するステップＳ４５へ進む。ステップＳ４４では、プロセッサ４１が、未チェックの当該測距点の座標に、ステップＳ７Ａで抽出された領域があるか否かを判定し、判定結果がＮＯであると処理はステップＳ４３へ戻り、判定結果がＹＥＳであると処理はステップＳ８Ａへ進む。ステップＳ８Ａでは、プロセッサ４１が、未チェックの当該測距点をノイズとして抽出する。ステップＳ８Ａにより、図１７のステップＳ８の処理結果が得られる。ステップＳ４５では、プロセッサ４１が、ｉｄｘをｉｄｘ＝ｉｄｘ＋１にインクリメントし、処理はステップＳ４２へ戻る。
距離測定装置の測定結果を、各測距点の距離値に応じた色の画素で表す画像で表す場合のように、各測距点までの距離を表す画像の形式で出力する場合、太陽光の影響で、孤立していないノイズ領域が発生することがある。つまり、太陽光の影響で、距離が正確に測定されていない、即ち、距離値が不規則で比較的大きく異なる測距点が密集するノイズ領域が、画像内で発生することがある。しかし、上記の第１及び第２実施例によれば、太陽光の影響で、各測距点までの距離を表す画像内に発生するノイズを検出できる。また、太陽光の影響で画像内に発生するノイズを除去できるので、距離を正確に測定することができる。
さらに、上記第２実施例によれば、ノイズ領域と接する被写体の一部が、ノイズ除去処理により除去されることを、防止することができる。
なお、実施例に付されている「第１の」及び「第２の」なる順番は、実施例の好ましい優先順位を表すものではない。
以上の実施例を含む実施形態に関し、更に以下の付記を開示する。
（付記１）
２次元で走査するパルス状のレーザ光の反射光に基づき対象物までの距離を測定する距離測定装置であって、
各測距点までの距離を表す画像上の距離値が第１の閾値以下で、距離値の差が第２の閾値以下である測距点同士の領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下である第１の領域を抽出する第１の手段と、
前記画像内での２次元座標上の距離が第３の閾値以下で、前記距離値の差が第４の閾値を超える第１の領域同士の領域グループのうち、前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する第２の手段と、
を備えたことを特徴とする、距離測定装置。
（付記２）
前記第１の手段は、
前記画像上の距離値が前記第１の閾値以下の測距点であって、且つ、測距点の距離値の差が前記第２の閾値以下である測距点同士をグルーピングして前記第１の領域を抽出し、
抽出した前記第１の領域のうち、前記領域サイズが前記閾値サイズ以下の第１の領域を抽出し、
前記第２の手段は、
前記画像内での前記２次元座標上の距離が前記第３の閾値以下であり、且つ、前記距離値の差が前記第４の閾値を超える第１の領域同士をグルーピングした前記領域グループを抽出し、
前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、前記ノイズ領域と判定する、
ことを特徴とする、付記１記載の距離測定装置。
（付記３）
前記ノイズ領域と判定された第１の領域のうち、前記距離値の差が前記第２の閾値より大きな閾値以下である測距点同士の第２の領域を抽出する第３の手段と、
前記ノイズ領域と判定された前記第１の領域のうち、前記第３の手段が抽出した、一定以下の面積の第２の領域上にある第１の領域と、前記第２の手段が前記ノイズと判定した領域グループとが重なる部分を、ノイズ領域と判定する第４の手段と、
をさらに備えたことを特徴とする、付記１または２記載の距離測定装置。
（付記４）
前記ノイズ領域と判定された前記領域グループを、前記画像から除去する手段と、
をさらに備えたことを特徴とする、付記１乃至３のいずれか１項記載の距離測定装置。
（付記５）
前記画像内での前記２次元座標上の１つの測距点は、前記画像の１または複数の画素に対応することを特徴とする、付記１乃至４のいずれか１項記載の距離測定装置。
（付記６）
各測距点を距離値に応じた色の画素で表す画像を生成する手段と、
をさらに備えたことを特徴とする、付記１乃至５のいずれか１項記載の距離測定装置。
（付記７）
２次元で走査するパルス状の赤外または近赤外のレーザ光を投光する投光ユニットと、
前記レーザ光の反射光を検出して各測距点までの距離を計測する受光ユニットと、
をさらに備えたことを特徴とする、付記１乃至６のいずれか１項記載の距離測定装置。
（付記８）
２次元で走査するパルス状のレーザ光の反射光に基づき対象物までの距離を測定する距離測定方法であって、
各測距点までの距離を表す画像上の距離値が第１の閾値以下で、距離値の差が第２の閾値以下である測距点同士の領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下である第１の領域を抽出し、
前記画像内での２次元座標上の距離が第３の閾値以下で、前記距離値の差が第４の閾値を超える第１の領域同士の領域グループのうち、前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する、
処理をコンピュータが実行することを特徴とする、距離測定方法。
（付記９）
前記抽出は、
前記画像上の距離値が前記第１の閾値以下の測距点であって、且つ、測距点の距離値の差が前記第２の閾値以下である測距点同士をグルーピングして前記第１の領域を抽出し、
抽出した前記第１の領域のうち、前記領域サイズが前記閾値サイズ以下の第１の領域を抽出する、
処理を含み、
前記判定は、
前記画像内での前記２次元座標上の距離が前記第３の閾値以下であり、且つ、前記距離値の差が前記第４の閾値を超える第１の領域同士をグルーピングした前記領域グループを抽出し、
前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、前記ノイズ領域と判定する、
処理を含むことを特徴とする、付記８記載の距離測定方法。
（付記１０）
前記ノイズ領域と判定された第１の領域のうち、前記距離値の差が前記第２の閾値より大きな閾値以下である測距点同士の第２の領域を抽出し、
前記ノイズ領域と判定された前記第１の領域のうち、前記抽出した、一定以下の面積の第２の領域上にある第１の領域と、前記判定が前記ノイズ領域と判定した領域グループとが重なる部分を、ノイズ領域と判定する、
処理を前記コンピュータがさらに実行することを特徴とする、付記８または９記載の距離測定方法。
（付記１１）
前記ノイズ領域と判定された前記領域グループを、前記画像から除去する、
処理を前記コンピュータがさらに実行することを特徴とする、付記８乃至１０のいずれか１項記載の距離測定方法。
（付記１２）
前記画像内での前記２次元座標上の１つの測距点は、前記画像の１または複数の画素に対応することを特徴とする、付記８乃至１１のいずれか１項記載の距離測定方法。
（付記１３）
各測距点を距離値に応じた色の画素で表す画像を生成する、
処理を前記コンピュータがさらに実行することを特徴とする、付記８乃至１２のいずれか１項記載の距離測定方法。
（付記１４）
２次元で走査するパルス状のレーザ光の反射光に基づき対象物までの距離を測定する距離測定処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
各測距点までの距離を表す画像上の距離値が第１の閾値以下で、距離値の差が第２の閾値以下である測距点同士の領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下である第１の領域を抽出し、
前記画像内での２次元座標上の距離が第３の閾値以下で、前記距離値の差が第４の閾値を超える第１の領域同士の領域グループのうち、前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する、
処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
（付記１５）
前記抽出は、
前記画像上の距離値が前記第１の閾値以下の測距点であって、且つ、測距点の距離値の差が前記第２の閾値以下である測距点同士をグルーピングして前記第１の領域を抽出し、
抽出した前記第１の領域のうち、前記領域サイズが前記閾値サイズ以下の第１の領域を抽出する、
処理を含み、
前記判定は、
前記画像内での前記２次元座標上の距離が前記第３の閾値以下であり、且つ、前記距離値の差が前記第４の閾値を超える第１の領域同士をグルーピングした前記領域グループを抽出し、
前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、前記ノイズ領域と判定する、
処理を含むことを特徴とする、付記１４記載のプログラム。
（付記１６）
前記距離測定処理は、
前記ノイズ領域と判定された第１の領域のうち、前記距離値の差が前記第２の閾値より大きな閾値以下である測距点同士の第２の領域を抽出し、
前記ノイズ領域と判定された前記第１の領域のうち、前記抽出した、一定以下の面積の第２の領域上にある第１の領域と、前記判定が前記ノイズ領域と判定した領域グループとが重なる部分を、ノイズ領域と判定する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする、付記１４または１５記載のプログラム。
（付記１７）
前記距離測定処理は、
前記ノイズ領域と判定された前記領域グループを、前記画像から除去する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする、付記１４乃至１６のいずれか１項記載のプログラム。
（付記１８）
前記画像内での前記２次元座標上の１つの測距点は、前記画像の１または複数の画素に対応することを特徴とする、付記１４乃至１７のいずれか１項記載のプログラム。
（付記１９）
前記距離測定処理は、
各測距点を距離値に応じた色の画素で表す画像を生成する、
処理を前記コンピュータにさらに実行させることを特徴とする、付記１４乃至１８のいずれか１項記載のプログラム。
（付記２０）
２次元で走査するパルス状のレーザ光の反射光に基づき対象物までの距離を測定する距離測定装置であって、
プログラムを格納したメモリと、
前記プログラムを実行して距離測定処理を実行するプロセッサと、
を備え、
前記距離測定処理は、
各測距点までの距離を表す画像上の距離値が第１の閾値以下で、距離値の差が第２の閾値以下である測距点同士の領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下である第１の領域を抽出し、
前記画像内での２次元座標上の距離が第３の閾値以下で、前記距離値の差が第４の閾値を超える第１の領域同士の領域グループのうち、前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する、
距離測定装置。
以上、開示の距離測定装置、距離測定方法及びプログラムを実施例により説明したが、本発明は上記実施例に限定されるものではなく、本発明の範囲内で種々の変形及び改良が可能であることは言うまでもない。
１ センサ本体
２ 投光ユニット
３ 受光ユニット
４ コンピュータ
２１ 制御回路
２２ 発光回路
２３ レーザ光源
２４ ２次元ＭＥＭＳミラー
２５ 走査角度拡大レンズ
３１ 受光レンズ
３２ 光検出器
３３ 距離計測回路
４１ プロセッサ
４２ メモリ
４３ 入力装置
４４ 表示装置
４５ インタフェース

Claims (7)

  1. ２次元で走査するパルス状のレーザ光の反射光に基づき対象物までの距離を測定する距離測定装置であって、
    各測距点までの距離を表す画像上の距離値が第１の閾値以下で、距離値の差が第２の閾値以下である測距点同士の領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下である第１の領域を抽出する第１の手段と、
    前記画像内での２次元座標上の距離が第３の閾値以下で、前記距離値の差が第４の閾値を超える第１の領域同士の領域グループのうち、前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する第２の手段と、
    を備えたことを特徴とする、距離測定装置。
  2. 前記第１の手段は、
    前記画像上の距離値が前記第１の閾値以下の測距点であって、且つ、測距点の距離値の差が前記第２の閾値以下である測距点同士をグルーピングして前記第１の領域を抽出し、
    抽出した前記第１の領域のうち、前記領域サイズが前記閾値サイズ以下の第１の領域を抽出し、
    前記第２の手段は、
    前記画像内での前記２次元座標上の距離が前記第３の閾値以下であり、且つ、前記距離値の差が前記第４の閾値を超える第１の領域同士をグルーピングした前記領域グループを抽出し、
    前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、前記ノイズ領域と判定する、
    ことを特徴とする、請求項１記載の距離測定装置。
  3. 前記ノイズ領域と判定された第１の領域のうち、前記距離値の差が前記第２の閾値より大きな閾値以下である測距点同士の第２の領域を抽出する第３の手段と、
    前記ノイズ領域と判定された前記第１の領域のうち、前記第３の手段が抽出した、一定以下の面積の第２の領域上にある第１の領域と、前記第２の手段が前記ノイズ領域と判定した領域グループとが重なる部分を、ノイズ領域と判定する第４の手段と、
    をさらに備えたことを特徴とする、請求項１または２記載の距離測定装置。
  4. 前記ノイズ領域と判定された前記領域グループを、前記画像から除去する手段と、
    をさらに備えたことを特徴とする、請求項１乃至３のいずれか１項記載の距離測定装置。
  5. 各測距点を距離値に応じた色の画素で表す画像を生成する手段と、
    をさらに備えたことを特徴とする、請求項１乃至４のいずれか１項記載の距離測定装置。
  6. ２次元で走査するパルス状のレーザ光の反射光に基づき対象物までの距離を測定する距離測定方法であって、
    各測距点までの距離を表す画像上の距離値が第１の閾値以下で、距離値の差が第２の閾値以下である測距点同士の領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下である第１の領域を抽出し、
    前記画像内での２次元座標上の距離が第３の閾値以下で、前記距離値の差が第４の閾値を超える第１の領域同士の領域グループのうち、前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する、
    処理をコンピュータが実行することを特徴とする、距離測定方法。
  7. ２次元で走査するパルス状のレーザ光の反射光に基づき対象物までの距離を測定する距離測定処理をコンピュータに実行させるプログラムであって、
    各測距点までの距離を表す画像上の距離値が第１の閾値以下で、距離値の差が第２の閾値以下である測距点同士の領域のうち、領域サイズが閾値サイズ以下である第１の領域を抽出し、
    前記画像内での２次元座標上の距離が第３の閾値以下で、前記距離値の差が第４の閾値を超える第１の領域同士の領域グループのうち、前記領域グループを形成する第１の領域数が一定数以上の領域グループを、ノイズ領域と判定する、
    処理をコンピュータに実行させることを特徴とする、プログラム。
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