JP2018197666A - Imaging apparatus, method for detecting dirt on lens, and program detecting dirt on lens - Google Patents
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Abstract
Description
本発明は、撮像装置のレンズの汚れを検出する技術に関する。 The present invention relates to a technique for detecting dirt on a lens of an imaging apparatus.
屋外撮影用カメラや車載カメラの場合、レンズが汚れやすいため、カメラで撮影した映像を人が見て、レンズ汚れを疑う状況であれば人手で清掃をしていた。カメラが取り付けられる場所や使用形態は多岐にわたるため、レンズ清掃の自動化が求められている。 In the case of an outdoor camera or an in-vehicle camera, the lens is easily soiled, so if a person looks at the image taken with the camera and suspects that the lens is dirty, the lens is manually cleaned. Since there are a wide variety of places where cameras can be mounted and usage patterns, it is necessary to automate lens cleaning.
特許文献1には、カメラの撮影領域内に遮光領域を設け、遮光領域を撮影した画像に基づき、撮影レンズに付着した付着物を検出し、付着物を除去する動作を行う車載装置が開示されている。また、特許文献2には、撮像窓を介して撮像された画像信号の評価値に応じて撮像窓の水滴付着を判定し、付着した水滴を除去する撮像装置が開示されている。
特許文献1に記載の車載装置は、遮光領域を撮影した画像に基づき、付着物を検出することにより、付着物の画像が他の画像に紛れてしまい誤検出されることを抑止する。しかし、カメラレンズの汚れの程度を精度良く判定することは難しい。たとえば、異物が付着している状態は比較的容易に検出することができるが、細かい霧状の一様な汚れに対しては検出精度が不十分であった。
The in-vehicle device described in
本発明はこうした状況に鑑みてなされたものであり、その目的は、カメラレンズの汚れの程度を精度良く判定する技術を提供することにある。 The present invention has been made in view of such circumstances, and an object thereof is to provide a technique for accurately determining the degree of contamination of a camera lens.
上記課題を解決するために、本発明のある態様の撮像装置は、1次元または2次元に明暗差をもつ複数のエリアを有する基準パターンを被写体の一部として撮像した撮像画像から前記基準パターンのエリア毎の輝度信号レベルを示す特徴量を抽出し、抽出された特徴量を基準値と比較することによりレンズ汚れを判定する判定部(50)と、前記判定部によるレンズ汚れの判定結果にもとづいてレンズの洗浄を指示する信号を出力する洗浄指示出力部(80)とを含む。 In order to solve the above-described problems, an imaging apparatus according to an aspect of the present invention is configured to capture the reference pattern from a captured image obtained by capturing a reference pattern having a plurality of areas having one-dimensional or two-dimensional brightness differences as part of a subject. A feature amount indicating a luminance signal level for each area is extracted, and a determination unit (50) that determines lens contamination by comparing the extracted feature amount with a reference value, and a determination result of lens contamination by the determination unit. A cleaning instruction output unit (80) for outputting a signal for instructing lens cleaning.
本発明の別の態様は、レンズ汚れ検出方法である。この方法は、1次元または2次元に明暗差をもつ複数のエリアを有する基準パターンを被写体の一部として撮像した撮像画像から前記基準パターンのエリア毎の輝度信号レベルを示す特徴量を抽出するステップと、抽出された特徴量を基準値と比較することによりレンズ汚れを判定する判定ステップとを含む。 Another aspect of the present invention is a lens dirt detection method. In this method, a feature amount indicating a luminance signal level for each area of the reference pattern is extracted from a captured image obtained by capturing a reference pattern having a plurality of areas having a one-dimensional or two-dimensional brightness difference as a part of a subject. And a determination step of determining lens contamination by comparing the extracted feature amount with a reference value.
なお、以上の構成要素の任意の組合せ、本発明の表現を方法、装置、システム、記録媒体、コンピュータプログラムなどの間で変換したものもまた、本発明の態様として有効である。 It should be noted that any combination of the above-described constituent elements and a conversion of the expression of the present invention between a method, an apparatus, a system, a recording medium, a computer program, etc. are also effective as an aspect of the present invention.
本発明によれば、カメラレンズの汚れの程度を精度良く判定することができる。 According to the present invention, it is possible to accurately determine the degree of contamination of a camera lens.
図1は、実施の形態に係る撮像装置100の外観図である。撮像装置100は、一例として天井や壁に設置されており、室内の照明装置による光が撮像装置100のレンズに直接入り込まないよう遮蔽するために遮光部110が備えられる。遮光部110があるため、撮像装置100の撮影画角130に対して、符号140で示した領域は遮光領域となる。遮光領域140では外界の撮影が遮断され、遮光部110の裏側(撮像装置100のレンズに面する側)が撮影される。遮光部110の裏側には基準パターン120が設けられる。
FIG. 1 is an external view of an
図2(a)および図2(b)は、遮光部110の裏側に設けられる基準パターン120の一例を説明する図である。基準パターン120は、1次元または2次元に明暗差をもつ複数のエリアを有するパターンであり、たとえば図2(a)のように黒と白の市松模様、図2(b)のように黒と白の縞模様である。明暗差がはっきりしていれば、黒と白に限らず、たとえば赤と白などであってもよい。基準パターン120は遮光部110の内側の全面に設けられてもよく、遮光部110の内側の一部に設けられてもよい。
2A and 2B are diagrams illustrating an example of the
図3(a)および図3(b)は、撮像装置100による撮像画像300を説明する図である。図3(a)は、参考のため、遮光部110に基準パターン120が設けられていない場合の撮像画像300を示す。撮像画像300の上部の領域310は、図1の遮光領域140を撮影した画像であり、外界が撮影されず、遮光部110の内側が写り込んでいる。
FIG. 3A and FIG. 3B are diagrams for explaining a captured
図3(b)は、遮光部110に図2(a)で示した基準パターン120が設けられている場合の撮像画像300を示す。撮像画像300の上部の領域320は、遮光部110の内側に設けられた基準パターン120が写り込んでいる。
FIG. 3B shows a captured
撮像装置100は、撮像画像300の一部に写り込んだ基準パターン120の画像を解析して、撮像装置100の光学系に生じたMTF(変調伝達関数;Modulation Transfer Function)の低下を検出することにより、撮像装置100のレンズ汚れを判定する。MTFは、レンズの結像性能を評価する指標であり、被写体のもつコントラストを再現できる度合いを空間周波数特性として表したものである。
The
図1には図示されていないが、撮像装置100のレンズを洗浄するための洗浄装置が設けられ、レンズ汚れが検出された場合、洗浄装置が撮像装置100のレンズを洗浄する。洗浄装置は、さらに遮光部110に設けられた基準パターン120を洗浄する機能を有してもよい。洗浄装置は、たとえばワイパーや洗浄液を噴射するノズルなどを含む。
Although not shown in FIG. 1, a cleaning device for cleaning the lens of the
図4は、撮像装置100の機能構成図である。レンズ10は、被写体からの光を集光し、イメージセンサ20に結像させる。イメージセンサ20は、光電変換センサであり、受光した被写体像を電気信号に変換する。信号処理部30は、イメージセンサ20からのセンサ出力を映像信号に整える。映像信号出力部40は、信号処理部30から供給される映像信号を外部機器に出力する。
FIG. 4 is a functional configuration diagram of the
制御部60は、撮像装置100の各機能ブロックの動作を制御する。制御部60が行う制御には、撮像素子の露光時間などの撮影条件の調整が含まれる。駆動部70は、制御部60からの指示にしたがってレンズのズーム、フォーカス、アイリスを駆動する。
The
レンズ汚れ判定部50は、信号処理部30からの画像信号を解析し、撮像画像内の基準パターン120の画像からコントラストを示す特徴量を抽出し、光学撮像系のMTFの低下を評価し、レンズ汚れを判定する。レンズ汚れ判定部50は、MTFの低下によりレンズ汚れを判定した場合、制御部60にレンズ汚れの発生を通知する。
The lens
制御部60は、レンズ汚れ判定部50からレンズ汚れ発生通知を受け取ると、洗浄指示出力部80に洗浄命令を供給する。洗浄指示出力部80は洗浄指示信号を洗浄装置制御部210に供給する。
When receiving the lens contamination occurrence notification from the lens
洗浄装置制御部210は、撮像装置100からの洗浄指示信号にもとづいて洗浄装置200の動作を制御し、洗浄装置200にレンズ10または基準パターン120の洗浄を行わせる。
The
以下、レンズ汚れ判定部50によるレンズ汚れ検出方法について詳しく説明する。
Hereinafter, the lens contamination detection method by the lens
レンズの汚れは、レンズ表面に異物が付着することで発生するが、これには、
(A)レンズのごく一部分の限定された領域に異物が付着する場合と、
(B)細かく霧状に一様に付着物が付く場合とがある。
いずれの場合でもレンズ汚れとして検出・判定する必要がある。
Lens contamination is caused by foreign matter adhering to the lens surface.
(A) When a foreign substance adheres to a limited area of a very small part of the lens;
(B) There are cases where deposits are finely and uniformly deposited in a mist.
In either case, it is necessary to detect and determine as lens contamination.
レンズ汚れ判定部50は、レンズ汚れがない基準状態で基準パターン120を撮像した画像から得られる信号波形の特徴量を算出し、基準値としてあらかじめ記憶しておく。実際のレンズ汚れの評価実施時には、レンズ汚れ判定部50は、基準パターン120を撮影した画像から信号波形の特徴量を抽出し、抽出された特徴量をあらかじめ記憶された基準値と比較することにより、レンズ汚れの状態を評価する。
The lens
信号波形の特徴量として、コントラスト(明暗比)やMTFなどレンズの空間周波数特性を示す特徴量を画像から抽出する。 As a feature amount of the signal waveform, a feature amount indicating a spatial frequency characteristic of the lens such as contrast (brightness / darkness ratio) or MTF is extracted from the image.
レンズ汚れ判定部50は、撮像装置100が稼働している間、撮像装置100の撮像画像内の基準パターン120の画像領域から信号波形の特徴量を抽出し、抽出された特徴量と基準値の差が所定の閾値を超えた場合、レンズ汚れと判定し、洗浄指示出力部80が洗浄指示信号を出力する。
The lens
基準パターン120は、黒白市松模様のような明暗差のあるパターンであるため、基準パターン120の撮像画像からコントラストを示す特徴量や空間周波数成分量を算出することができる。
Since the
基準パターン120が撮像された1フレームの画像から基準パターンの明暗差のあるエリア毎に輝度信号レベルを示す特徴量を算出する。エリア毎の輝度信号レベルの特徴量は、輝度信号レベルの最大値・最小値、平均輝度レベル、輝度値の分布を示すヒストグラム、輝度信号に含まれる周波数成分のヒストグラム、コントラスト値などから抽出する。
A feature amount indicating a luminance signal level is calculated for each area having a difference in brightness of the reference pattern from an image of one frame in which the
図2(a)のような黒白市松模様の基準パターン120の場合、基準パターン120のエリアの輝度信号の最大値は白ピーク値であり、輝度信号の最小値は黒ボトム値である。平均輝度レベルはエリア内の輝度値の平均値である。輝度信号レベルの最大値と最小値は撮像装置100に通常備わる最小値/最大値のサンプルホールド機能により取得することができる。
In the case of the black and white
基準パターン120のエリア内の各輝度値とその輝度値をもつ画素数を集計したヒストグラムは、エリア内の輝度値の分布を示す。輝度信号レベルのヒストグラムとして、エリア内で所定の閾値より大きな輝度値をもつ画素数または所定の閾値より小さな輝度値をもつ画素数を計数したものを利用してもよい。基準パターン120のエリア毎の輝度信号レベルのヒストグラムにより、輝度信号の高周波成分量を原画像領域で評価することができる。一方、輝度信号の周波数成分のヒストグラムは、原画像を空間周波数変換し、高周波成分量を周波数領域で評価することにより得られる。
A histogram obtained by tabulating each luminance value in the area of the
基準パターン120のコントラスト値は輝度信号レベルの最大値と最小値の差として得られる。基準パターン120のエリアの明暗差が大きいほど、コントラスト値が大きくなる。レンズ表面が一様に汚れた場合、基準パターン120のエリアの明暗差は低下し、コントラスト値が小さくなる。
The contrast value of the
ここで輝度信号レベルの最大値は白ピーク値であるが、撮像時の環境条件によって輝度信号レベルに相違が生じる。環境条件の違いによる影響を排除することを目的として、撮影時の白ピーク値があらかじめ記憶している基準値と同じレベルになるように、たとえば、測定値をスケーリングする演算を施すか、電子シャッタによるイメージセンサ20の露光時間などの撮像条件を調整する。これにより、環境条件の違いをなくして、白ピーク値を揃えた状態で特徴量の測定値と基準値を比較することができる。
Here, the maximum value of the luminance signal level is the white peak value, but the luminance signal level varies depending on the environmental conditions during imaging. For the purpose of eliminating the influence due to the difference in environmental conditions, for example, an operation for scaling the measured value is performed or an electronic shutter is set so that the white peak value at the time of shooting becomes the same level as the reference value stored in advance. The imaging condition such as the exposure time of the
レンズ表面に異物が付着した場合、レンズの一部の特定領域に付着した異物により、イメージセンサへの入射光量が低下し、当該特定領域での遮光が発生するため、特定領域における信号波形の特徴量が基準値から外れる。基準値からの変化を検出することにより、異物付着の判定が可能である。 When a foreign object adheres to the lens surface, the amount of incident light on the image sensor decreases due to the foreign object adhering to a specific area of the lens, and light shielding occurs in the specific area. The quantity deviates from the reference value. By detecting a change from the reference value, foreign matter adhesion can be determined.
一方、レンズ表面に霧状の水滴が一様に付着した場合、レンズへの入射光はレンズ表面の水滴群により乱反射し、イメージセンサを介して得られる画像は白ピーク値が減衰して全体に白っぽく靄(もや)がかかったような画像になり、画像の黒部分では画像の黒い部分が灰色に見える「黒浮き」が生じる。また、レンズ表面に砂ほこり等が一様に付着した場合でも同様であるが、砂による遮光効果のため、白ピーク値が若干減衰することがみられる。 On the other hand, when mist-like water droplets uniformly adhere to the lens surface, the incident light on the lens is irregularly reflected by the water droplet group on the lens surface, and the white peak value of the image obtained through the image sensor is attenuated on the whole. The image looks whitish and has a haze, and in the black portion of the image, the black portion of the image appears gray and a “black float” occurs. The same is true when sand dust or the like uniformly adheres to the lens surface, but the white peak value is slightly attenuated due to the light shielding effect of sand.
このように、霧や砂など細かな粒子がレンズ表面に一様に汚れとして付着する場合、レンズ光学系のMTFを測定すると、空間周波数特性において特に高周波帯の伝達特性が低下する変化が生じ、それにより信号の矩形波に「なまり」が発生する。また、光の遮光・散乱による白レベル低下、黒浮き現象も発生する。このようなMTFの低下を検出することにより、レンズ表面に一様な汚れを判定することができる。 In this way, when fine particles such as mist and sand uniformly adhere to the lens surface as dirt, measuring the MTF of the lens optical system causes a change in the spatial frequency characteristics that particularly lowers the transmission characteristics in the high frequency band, As a result, a “round” occurs in the rectangular wave of the signal. In addition, the white level is lowered and the black floating phenomenon occurs due to light blocking and scattering. By detecting such a decrease in MTF, it is possible to determine uniform contamination on the lens surface.
レンズ光学系のMTF低下による波形なまりを検出する方法を詳細に説明する。 A method for detecting waveform rounding due to a decrease in MTF of the lens optical system will be described in detail.
図5は、図2(a)の黒白市松模様の基準パターンの撮像時に得られる信号波形を示す図である。市松模様の格子のサイズをN画素×N画素とする。同図は、第i行(i=1,…,N)の画素列について画素の輝度値をグラフにしたものであり、横軸は画素列の画素番号であり、縦軸は輝度値である。ここでは白格子、黒格子と続く2つの明暗差のあるエリアにおける輝度変化を示す。白格子のエリアは高輝度エリアであり、黒格子のエリアは低輝度エリアである。 FIG. 5 is a diagram illustrating signal waveforms obtained when the black and white checkered reference pattern of FIG. 2A is captured. The checkerboard lattice size is N pixels × N pixels. In the figure, the luminance value of the pixel is graphed for the pixel column in the i-th row (i = 1,..., N), the horizontal axis is the pixel number of the pixel column, and the vertical axis is the luminance value. . Here, changes in luminance are shown in two areas having a difference in contrast between the white lattice and the black lattice. The white lattice area is a high luminance area, and the black lattice area is a low luminance area.
黒白市松模様の基準パターンを撮像した際に得られる信号波形は、光学撮像系の伝達特性により決まる。伝達特性が高周波帯域まで十分に良好であれば、信号波形は矩形波となり、高周波帯域のMTFが低下していれば、矩形波の高調波成分が減衰し、信号波形は基本周波数の正弦波に近い形状となる。 The signal waveform obtained when the black and white checkered reference pattern is imaged is determined by the transfer characteristics of the optical imaging system. If the transfer characteristics are sufficiently good up to the high frequency band, the signal waveform is a rectangular wave. If the MTF in the high frequency band is reduced, the harmonic component of the rectangular wave is attenuated, and the signal waveform is a sine wave of the fundamental frequency. Close shape.
グラフG1は、レンズ表面に汚れ付着がない場合の信号波形であり、標準状態としてほぼ矩形波であり、白格子のエリアでは輝度値はピーク値2.0を取り、黒格子のエリアでは輝度値はボトム値0を取る。 Graph G1 is a signal waveform when there is no dirt on the lens surface, and is a substantially rectangular wave as a standard state. The luminance value has a peak value of 2.0 in the white lattice area, and the luminance value in the black lattice area. Takes a bottom value of zero.
矩形波は、周波数面から見た場合、基本周波数の基本波と各次高調波を合成した構造を有するが、レンズ光学系に一様な汚れが付着しMTFが低下すると、矩形波の周波数面で見た構成が変化し、高周波成分が減衰することにより、波形なまりが発生する。 When viewed from the frequency plane, the rectangular wave has a structure in which the fundamental wave of the fundamental frequency and the respective harmonics are combined. However, when uniform dirt adheres to the lens optical system and the MTF is lowered, the rectangular wave has a frequency plane. The configuration seen in (1) changes and the high frequency component is attenuated, so that waveform rounding occurs.
グラフG2〜グラフG7は、レンズ光学系に付着した一様な汚れが増していった場合の信号波形を示す。グラフG1の矩形波から高周波成分が減衰することにより、格子の境界において信号がなまり、エリアの境界がはっきりしなくなる。また、一様な汚れが増すにつれ、白ピーク値が2.0よりも小さくなっていく一方、黒ボトム値が0よりも大きくなっていく。 Graphs G <b> 2 to G <b> 7 show signal waveforms when uniform dirt attached to the lens optical system increases. When the high frequency component is attenuated from the rectangular wave in the graph G1, the signal is distorted at the boundary of the lattice, and the boundary of the area is not clear. Further, as the uniform stain increases, the white peak value becomes smaller than 2.0 while the black bottom value becomes larger than 0.
原画像において矩形波の周波数成分を評価する方法を説明する。矩形波と正弦波を識別するには、高輝度エリアにおいて高レベル画素計数用閾値より大きな信号レベルを有する有効画素数、および、低輝度エリアにおいて低レベル画素計数用閾値より小さな信号レベルを有する有効画素数を特徴量として比較すればよい。高輝度エリアにおける有効画素数および低輝度エリアにおける有効画素数が大きいほど、高周波成分量を多く含みことから、矩形波に近い信号として検出可能である。言い換えれば、コントラストが大きい高輝度/低輝度エリアに存在する画素数をカウントすることにより、画像信号の高周波成分の減衰の程度を推し量ることができる。 A method for evaluating the frequency component of the rectangular wave in the original image will be described. To distinguish between a square wave and a sine wave, the number of effective pixels having a signal level greater than the high-level pixel counting threshold in the high-luminance area and an effective signal level having a signal level smaller than the low-level pixel counting threshold in the low-luminance area The number of pixels may be compared as a feature amount. The larger the number of effective pixels in the high luminance area and the number of effective pixels in the low luminance area, the greater the amount of high frequency components, and thus the signal can be detected as a signal close to a rectangular wave. In other words, the degree of attenuation of the high-frequency component of the image signal can be estimated by counting the number of pixels present in the high luminance / low luminance area where the contrast is large.
具体的には、図5に示すように、レンズ汚れのない基準状態での白ピーク値2.0よりも小さい第1閾値aを設定し、白エリア毎に第1閾値aより大きな信号レベルを有する画素数を有効画素数として計数し、基準状態での黒ボトム値0より大きい第2閾値bを設定し、黒エリア毎に第2閾値bより小さな信号レベルを有する画素数を有効画素数として計数する。第i行の画素列について水平N画素毎に高輝度エリアの有効画素数、低輝度エリアの有効画素数を計数し、i=1,…、Nについて積算することにより、各白格子の有効画素数、各黒格子の有効画素数を得ることができる。 Specifically, as shown in FIG. 5, a first threshold value a smaller than a white peak value 2.0 in a reference state without lens contamination is set, and a signal level larger than the first threshold value a is set for each white area. The number of pixels that are included is counted as the number of effective pixels, a second threshold value b that is larger than the black bottom value 0 in the reference state is set, and the number of pixels that have a signal level smaller than the second threshold value b for each black area Count. The number of effective pixels in the high brightness area and the number of effective pixels in the low brightness area are counted for each horizontal N pixel for the i-th row of pixel columns, and i = 1,... The number of effective pixels of each black lattice can be obtained.
グラフG1のようにレンズ汚れがない基準状態の場合、矩形波であるから、基準パターン120の白格子、黒格子ともにエリア毎の有効画素数はN×N個であり、これが基準値となる。グラフG2〜G7のようにレンズ表面の一様な汚れが増していくと、波形なまりが徐々に強くなり、エリア毎の有効画素数は減っていく。白エリアにおける有効画素数、黒エリアにおける有効画素数をそれぞれ基準値と比較することにより、波形なまりの度合いを評価することができる。
In the reference state where there is no lens contamination as in the graph G1, since it is a rectangular wave, the number of effective pixels for each area is N × N for both the white and black lattices of the
別の判定方法として、輝度信号レベルの最大値と最小値の差をコントラスト値として評価し、コントラスト値の大小により、波形なまりの度合いを判定してもよい。図5に示すように、レンズ汚れのない基準状態では、輝度信号レベルの最大値は白ピーク値の2.0、最小値は黒ボトム値の0であるから、コントラスト値は2.0である。レンズ汚れが発生すると、白ピーク値は小さくなり、黒ボトム値は大きくなる。たとえば、高輝度エリアで白ピーク値が1.8に減り、低輝度エリアで黒ボトム値が0.2に増えた場合、コントラスト値は1.6になる。コントラスト値の低下により、レンズ汚れの度合いを評価することができる。 As another determination method, the difference between the maximum value and the minimum value of the luminance signal level may be evaluated as a contrast value, and the degree of waveform rounding may be determined based on the magnitude of the contrast value. As shown in FIG. 5, in the reference state without lens contamination, the maximum value of the luminance signal level is 2.0 of the white peak value and the minimum value is 0 of the black bottom value, so the contrast value is 2.0. . When lens contamination occurs, the white peak value decreases and the black bottom value increases. For example, when the white peak value decreases to 1.8 in the high luminance area and the black bottom value increases to 0.2 in the low luminance area, the contrast value becomes 1.6. The degree of lens contamination can be evaluated by the decrease in contrast value.
高周波成分の減衰を原画像領域において検出する方法を説明したが、別の方法として、画像信号を離散コサイン変換などにより空間周波数領域に変換して周波数ヒストグラムを取得し、直接的に高周波成分の減衰を測定してもよい。具体的にはレンズ汚れがない基準状態において黒白市松模様の基準パターンを撮像し、画像信号に対して空間周波数変換を施し、空間周波数成分を基準値として記憶しておく。レンズ汚れが発生した場合、画像信号の高調波成分が減衰するため、基準値と比較することによって、レンズ汚れを検出することができる。あるいは、1以上の特定の空間周波数成分をフィルタリングして取り出し、その量を計測することにより、空間周波数成分の構成の変化を検出してもよい。 The method for detecting the attenuation of high-frequency components in the original image region has been described. As another method, the frequency histogram is obtained by converting the image signal into the spatial frequency region by discrete cosine transform or the like, and the attenuation of the high-frequency components is directly performed. May be measured. Specifically, a black and white checkered reference pattern is imaged in a reference state free from lens contamination, spatial frequency conversion is performed on the image signal, and the spatial frequency component is stored as a reference value. When lens contamination occurs, the harmonic component of the image signal is attenuated, so that the lens contamination can be detected by comparing with the reference value. Alternatively, a change in the configuration of the spatial frequency component may be detected by filtering out one or more specific spatial frequency components and measuring the amount thereof.
レンズ汚れ判定の前処理として、信号処理部30は自動利得制御、自動ホワイトバランス制御などを行い、良好な撮像結果が常に安定して得られるようにする。レンズ汚れ判定時は、光が遮光された基準パターンの領域のみを自動利得制御対象の領域にすることで、昼夜天候に依らず常に正しく判定することができる。
As preprocessing for lens contamination determination, the
上述のような判定方法により、明暗差のある既知の基準パターンを撮像した結果を評価することにより、レンズ汚れによる光学系のMTFの低下を検出することが可能である。MTF低下をレンズ汚れと解釈することにより、霧、砂などの一様な汚れの付着を検出することが可能となる。上述の判定方法は、レンズ表面の一様な汚れだけでなく、レンズの一部に異物が付着した場合も検出できる。 It is possible to detect a decrease in the MTF of the optical system due to lens contamination by evaluating the result of imaging a known reference pattern having a difference in brightness by the determination method as described above. By interpreting the decrease in MTF as lens contamination, it is possible to detect adhesion of uniform contamination such as fog and sand. The above-described determination method can detect not only the uniform dirt on the lens surface but also the case where a foreign substance adheres to a part of the lens.
図6(a)および図6(b)は、撮像装置100によるレンズ汚れ検出処理のフローチャートである。図6(a)のレンズ汚れ検出処理は、レンズ汚れが判定されると、直ちにレンズ洗浄を行う。図6(b)のレンズ汚れ検出処理は、レンズ汚れが判定された後、まず基準パターンを洗浄し、依然としてレンズ汚れが判定された場合にレンズ洗浄を行う。
FIGS. 6A and 6B are flowcharts of lens dirt detection processing by the
図6(a)を参照する。イメージセンサ20を駆動し、1フレームを撮像し、映像信号を取得する(S10)。レンズ汚れ判定部50は、基準パターンエリアの映像信号からコントラストを示す特徴量を算出する(S12)。
Reference is made to FIG. The
レンズ汚れ判定部50は、特徴量を基準値と比較することにより、レンズ汚れの状態を判定する(S14)。レンズ汚れではないと判定した場合(S14のNO)、ステップS10に戻り、次のフレームを撮像して、次のフレームの基準パターンエリアの映像信号から特徴量を算出する。
The lens
レンズ汚れであると判定した場合(S14のYES)、洗浄指示出力部80は、洗浄装置制御部210に洗浄指示信号を供給し、洗浄装置制御部210は洗浄装置200を駆動して、レンズ10を洗浄させる(S16)。洗浄装置制御部210は洗浄装置200を駆動して基準パターン120も合わせて洗浄させることもできる。
When it is determined that the lens is dirty (YES in S14), the cleaning
図6(b)を参照する。イメージセンサ20を駆動し、1フレームを撮像し、映像信号を取得する(S20)。レンズ汚れ判定部50は、基準パターンエリアの映像信号からコントラストを示す特徴量を算出する(S22)。
Reference is made to FIG. The
レンズ汚れ判定部50は、特徴量を基準値と比較することにより、レンズ汚れの状態を判定する(S24)。レンズ汚れではないと判定した場合(S24のNO)、ステップS10に戻り、次のフレームを撮像して、次のフレームの基準パターンエリアの映像信号から特徴量を算出する。
The lens
レンズ汚れであると判定した場合(S24のYES)、洗浄指示出力部80は、洗浄装置制御部210に基準パターン120を洗浄する洗浄指示信号を供給し、洗浄装置制御部210は洗浄装置200を駆動して、基準パターン120を洗浄させる(S26)。
When it is determined that the lens is dirty (YES in S24), the cleaning
イメージセンサ20を駆動し、1フレームを撮像し、映像信号を取得する(S28)。レンズ汚れ判定部50は、基準パターンエリアの映像信号からコントラストを示す特徴量を算出する(S30)。
The
レンズ汚れ判定部50は、特徴量を基準値と比較することにより、レンズ汚れの状態を判定する(S32)。レンズ汚れではないと判定した場合(S32のNO)、ステップS10に戻り、それ以降のステップを繰り返す。
The lens
レンズ汚れであると判定した場合(S32のYES)、洗浄指示出力部80は、洗浄装置制御部210にレンズ10を洗浄する洗浄指示信号を供給し、洗浄装置制御部210は洗浄装置200を駆動して、レンズ10を洗浄させる(S34)。
When it is determined that the lens is dirty (YES in S32), the cleaning
図6(b)の場合、画像信号の特徴量からレンズ汚れであると判定しても、直ちにレンズ10を洗浄せず、まず基準パターン120を洗浄する。これは、レンズ10は汚れておらず、基準パターン120が汚れている場合を想定している。洗浄装置200がレンズ10を洗浄する間は、被写体の撮影ができず、映像が途切れる。レンズ10を洗浄する前に基準パターン120を洗浄するステップを加えることで、レンズ10が汚れていない場合にレンズ10の洗浄をすることで映像が途切れるのを防ぐことができる。
In the case of FIG. 6B, even if it is determined that the lens is dirty from the feature amount of the image signal, the
基準パターン120は、遮光部110の裏側に設けられているため、基準パターン120を撮影するのに適した露出時間などの撮影条件は、外界の被写体を撮影するときの撮影条件とは異なることがある。そこで、撮影モードを以下の3つの場合に分けて説明する。
Since the
(1)露光時間を変化させた撮像を行わず、被写体エリアと基準パターンエリアの両方を同時撮像することによりレンズ汚れ判定を行う場合
通常の撮影を行い、その過程でレンズ汚れ判定も実施する。被写体全体の明度を評価し、それが良好に維持できるようイメージセンサ20の露光時間を制御する。撮影モードを切り替える必要がないため、最も簡単であるが、外界が極端に明るく、遮光部110の裏側が暗い場合には、基準パターン120の画像が暗くなるため、汚れ検出の精度に影響を与えることもある。
(1) When performing lens contamination determination by simultaneously capturing both the subject area and the reference pattern area without performing imaging with varying exposure time Normal imaging is performed, and lens contamination determination is also performed in the process. The brightness of the entire subject is evaluated, and the exposure time of the
(2)通常撮像モードとは別にレンズ汚れ判定用撮影モードを設ける場合
「通常撮影モード」とは別に、基準パターンエリアを良好に撮像でき、かつ、レンズ汚れを判定するに適した露出時間などの撮影条件を設定した「レンズ汚れ判定用撮影モード」を設け、通常撮影モードからレンズ汚れ判定用撮影モードに切り替えて、基準パターンエリアを撮影し、レンズ汚れ判定を行う。たとえば、基準パターンを撮像して得られる信号波形の振幅が所定の値になるよう露光時間や信号処理を調整した「レンズ汚れ判定用撮影モード」を設定する。
(2) In the case of providing a lens dirt determination shooting mode separately from the normal imaging mode In addition to the “normal shooting mode”, the reference pattern area can be satisfactorily imaged and the exposure time suitable for determining lens dirt, etc. A “lens dirt determination shooting mode” in which shooting conditions are set is provided, the normal shooting mode is switched to the lens dirt determination shooting mode, the reference pattern area is shot, and lens dirt determination is performed. For example, a “lens dirt determination imaging mode” is set in which the exposure time and signal processing are adjusted so that the amplitude of the signal waveform obtained by imaging the reference pattern becomes a predetermined value.
通常撮影モードからレンズ汚れ判定用撮影モードに移行するルールは、撮像装置100が使われる環境に合わせて設定する。たとえば、車のバックカメラとして利用される場合は、車のギアがバックに入っていないときに、汚れ判定モードに移行し、車のギアがバックに入っている間は、常に通常撮影モードになるように制御する。
The rule for shifting from the normal shooting mode to the lens dirt determination shooting mode is set according to the environment in which the
(3)通常撮像モードの中で画像のダイナミックレンジに応じて露光時間を変更してレンズ汚れ判定を行う場合
一般に、広ダイナミックレンジ撮像を行う場合、イメージセンサの露光時間をフレーム毎に長短変更し、長露光画像と短露光画像を合成することで広ダイナミックレンジの画像を生成する。広ダイナミックレンジ撮像の方法を利用すれば、二つの露光条件を独立に設定して二種類の露光画像を取得することができる。外界の被写体と基準パターンの明度の違いに応じて、外界の被写体に適した短い露光時間で短露光画像を撮像し、基準パターンに適した長い露光時間で長露光画像を撮像する。このようにすれば、上記の(2)の「レンズ汚れ判定用撮影モード」と同様に、露光時間などの撮影条件を遮光部110の裏側に設けられた基準パターンに合わせて調整し、レンズ汚れ判定を良好に行うことができる。
(3) In the normal imaging mode, when changing the exposure time according to the dynamic range of the image and performing lens contamination determination Generally, when performing wide dynamic range imaging, the exposure time of the image sensor is changed for each frame. A wide dynamic range image is generated by combining the long exposure image and the short exposure image. If a wide dynamic range imaging method is used, two types of exposure images can be acquired by setting two exposure conditions independently. A short exposure image is picked up with a short exposure time suitable for the external subject and a long exposure image is picked up with a long exposure time suitable for the reference pattern according to the brightness difference between the external subject and the reference pattern. In this way, as in the above (2) “Lens Dirt Determination Shooting Mode”, the shooting conditions such as the exposure time are adjusted in accordance with the reference pattern provided on the back side of the light-shielding
上記の(1)の通常撮像モードによって被写体エリアと基準パターンエリアの両方を同時撮像する方法では、被写体エリアの明度と基準パターンエリアの明度との間に大きな差がある場合、上記の(2)の「レンズ汚れ判定用撮影モード」のように基準パターンに適した信号レベルに設定することができない。そのため、レンズ汚れを評価する際に、被写体の明度に応じて閾値などのパラメータを適宜変更する制御が必要になる。それに対して、上記の(3)の広ダイナミックレンジ撮像を利用する方法では、被写体エリアの明度と基準パターンエリアの明度にそれぞれ合わせて露光時間などの撮影条件を独立に調整し、被写体エリアと基準パターンエリアをそれぞれ良好に撮像することができる。また、上記の(2)のように撮影モードを切り替える制御は不要であり、被写体エリアを撮像すると同時に基準パターンエリアにおいてレンズ汚れを評価することができる。 In the method (1) for simultaneously capturing both the subject area and the reference pattern area in the normal imaging mode, when there is a large difference between the brightness of the subject area and the brightness of the reference pattern area, the above (2) It is impossible to set the signal level suitable for the reference pattern as in the “lens dirt determination photographing mode”. Therefore, when evaluating lens contamination, it is necessary to perform control to appropriately change parameters such as a threshold according to the brightness of the subject. On the other hand, in the method (3) using the wide dynamic range imaging, the shooting conditions such as the exposure time are independently adjusted according to the brightness of the subject area and the brightness of the reference pattern area, and the subject area and the reference Each pattern area can be imaged satisfactorily. Further, the control for switching the photographing mode as in the above (2) is unnecessary, and the lens contamination can be evaluated in the reference pattern area at the same time as imaging the subject area.
以上、本発明を実施の形態をもとに説明した。実施の形態は例示であり、それらの各構成要素や各処理プロセスの組合せにいろいろな変形例が可能なこと、またそうした変形例も本発明の範囲にあることは当業者に理解されるところである。 The present invention has been described based on the embodiments. The embodiments are exemplifications, and it will be understood by those skilled in the art that various modifications can be made to combinations of the respective constituent elements and processing processes, and such modifications are within the scope of the present invention. .
上述の実施の形態では、基準パターン120を遮光部110の裏側に設けて基準パターン120を撮影したが、撮像装置100に遮光部110が設けられない場合、基準パターン120をたとえば壁や床などに設置しておき、外界の被写体の一部として撮影された基準パターン120の画像からレンズ汚れを判定してもよい。あるいは、壁などに設置された基準パターン120を撮影できるように撮像装置100の向きを制御し、基準パターン120に焦点を合わせて撮影し、基準パターン120の画像からレンズ汚れを判定してもよい。
In the above-described embodiment, the
なお、実施の形態で説明した各装置の機能構成はハードウェア資源またはソフトウェア資源により、あるいはハードウェア資源とソフトウェア資源の協働により実現できる。ハードウェア資源としてプロセッサ、ROM、RAM、その他のLSIを利用できる。ソフトウェア資源としてオペレーティングシステム、アプリケーション等のプログラムを利用できる。 The functional configuration of each device described in the embodiment can be realized by hardware resources or software resources, or by cooperation of hardware resources and software resources. Processors, ROM, RAM, and other LSIs can be used as hardware resources. Programs such as operating systems and applications can be used as software resources.
10 レンズ、 20 イメージセンサ、 30 信号処理部、 40 映像信号出力部、 50 レンズ汚れ判定部、 60 制御部、 70 駆動部、 80 洗浄指示出力部、 100 撮像装置、 110 遮光部、 120 基準パターン、 200 洗浄装置、 210 洗浄装置制御部。
DESCRIPTION OF
Claims (7)
前記判定部によるレンズ汚れの判定結果にもとづいてレンズの洗浄を指示する信号を出力する洗浄指示出力部とを含むことを特徴とする撮像装置。 A feature amount indicating a luminance signal level for each area of the reference pattern is extracted from a captured image obtained by capturing a reference pattern having a plurality of areas having one-dimensional or two-dimensional brightness differences as a part of the subject, and the extracted features A determination unit that determines lens contamination by comparing the amount with a reference value;
An imaging apparatus comprising: a cleaning instruction output unit that outputs a signal for instructing lens cleaning based on a determination result of lens contamination by the determination unit.
抽出された特徴量を基準値と比較することによりレンズ汚れを判定する判定ステップとを含むことを特徴とするレンズ汚れ検出方法。 Extracting a feature amount indicating a luminance signal level for each area of the reference pattern from a captured image obtained by capturing a reference pattern having a plurality of areas having one-dimensional or two-dimensional brightness differences as part of a subject;
And a determination step for determining lens contamination by comparing the extracted feature amount with a reference value.
抽出された特徴量を基準値と比較することによりレンズ汚れを判定する判定ステップとをコンピュータに実行させることを特徴とするレンズ汚れ検出プログラム。 Extracting a feature amount indicating a luminance signal level for each area of the reference pattern from a captured image obtained by capturing a reference pattern having a plurality of areas having one-dimensional or two-dimensional brightness differences as part of a subject;
A lens dirt detection program which causes a computer to execute a determination step of judging lens dirt by comparing an extracted feature amount with a reference value.
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