JP2019045301A - 撮像制御装置、撮像制御方法、撮像制御プログラムおよび撮像制御プログラムを記録した記録媒体 - Google Patents

Abstract

【課題】物標の高さ測定精度を向上させる。【解決手段】撮像制御装置が、撮像装置から赤外画像信号の入力を受け付ける入力部と、前記赤外画像信号に基づいて特徴点抽出された領域をクラスタ化し、クラスタ化された前記領域における各画素の情報に基づいて、光飛行時間測距法により前記領域に対応する物標までの距離を導出し、導出された前記物標までの距離に基づいて、前記物標の高さを推定する制御部と、を備える。【選択図】図５

Description

本開示は、撮像制御装置、撮像制御方法、撮像制御プログラムおよび撮像制御プログラムを記録した記録媒体に関する。

従来、周辺監視システムとして、レーザー光を光源から出射し、周囲の物標で反射されて戻ってきたレーザー光を検出器で受光することで周辺を監視するＬｉＤＡＲ（Light Detection and Ranging）システムが知られている。

また、撮像手段により撮像された画像における輝度差を利用して輪留めを検出する技術が知られている。

特開２０１２−１１４６３６号公報

しかしながら、ＬｉＤＡＲシステムでは、高さ方向の空間分解能が低く、物標の高さを推定することが困難であった。

本開示の目的は、物標の高さを精度良く推定することである。

本開示の一形態は、撮像装置から赤外画像信号の入力を受け付ける入力部と、前記赤外画像信号に基づいて特徴点抽出された領域をクラスタ化し、クラスタ化された前記領域における各画素の情報に基づいて、光飛行時間測距法により前記領域に対応する物標までの距離を導出し、導出された前記物標までの距離に基づいて、前記物標の高さを推定する制御部と、を備える撮像制御装置である。

なお、本開示の一形態は、撮像制御方法、撮像制御プログラムおよび撮像制御プログラムを記録した一時的でない有形の記録媒体のいずれかであってもよい。

本開示によれば、物標の高さを精度良く推定することができる。

本開示の一実施形態に係る撮像制御装置が搭載された周辺監視システムの垂直視野を示す模式図 本開示の一実施形態に係る撮像制御装置が搭載された周辺監視システムの水平視野を示す模式図 本開示の一実施形態に係る撮像制御装置が搭載された周辺監視システムの構成を示すブロック図 出射光および戻り光の状態を示す模式図 高さ推定処理の一例を示すフローチャート 測距処理の一例を示すフローチャート 光飛行時間測距法の概要を示す模式図 測距処理の他の一例を示すフローチャート 輪留めが設置された駐車スペースの可視画像を示す模式図 輪留めが設置された駐車スペースの赤外画像を示す模式図 サブクラスタ化されたサブクラスタ領域を示す模式図 撮像装置の設置場所の変形例を示す模式図 撮像装置の設置場所の変形例を示す模式図 撮像装置の設置場所の変形例を示す模式図

以下、本開示の一実施形態に係る撮像制御装置１００が搭載された周辺監視システム１について、図面を参照して詳細に説明する。なお、以下に説明する実施形態は一例であり、本開示はこの実施形態により限定されるものではない。

図１および図２には、互いに直交するｘ軸、ｙ軸およびｚ軸が示される。本開示では、ｘ軸は、車両Ｖの前部から後部に向かう方向（以下、「前後方向ｘ」という）を示す。ｙ軸は、車両Ｖの左側から右側に向かう方向（以下、「左右方向ｙ」という）を示す。ｚ軸は、車両Ｖの下部から上部に向かう方向（以下、「上下方向ｚ」という）を示す。また、本開示では、便宜上、ｘｙ平面は路面であり、ｚｘ平面は車両Ｖの縦中心面である。また、ｘ軸は、上下方向ｚからの平面視で縦中心線である。

図１および図２に示すように、周辺監視システム１は車両Ｖに搭載される。以下、周辺監視システム１は、車両Ｖの後方を監視するものとして説明を続けるが、車両Ｖの後方以外（側方、前方または全周囲方向）を監視してもよい。

周辺監視システム１は、図３に示すように、光源２１０および画像センサ２２０を一体化した撮像装置２００と、撮像制御装置１００とを備える。

撮像装置２００は、図１に示すように、車両Ｖの背面上で、路面から離れた場所Ｏに取り付けられる。

光源２１０は、撮像範囲に向けて、パルス状の不可視光（例えば、赤外光や近赤外光）を出射可能に取り付けられている。

画像センサ２２０は、例えばＣＭＯＳ（Complementary Metal Oxide Semiconductor）イメージセンサであって、光源２１０と概ね同じ場所に、自身の光軸Ａが概ね車両Ｖの後方へ延在するように取り付けられる。

撮像制御装置１００は、例えばＥＣＵ（Electronic Control Unit）であって、車両Ｖの後方監視を制御するために、制御基板上に実装された入力端子、出力端子、プロセッサ、プログラムメモリおよびメインメモリを含む。

プロセッサは、プログラムメモリに格納されたプログラムを、メインメモリを用いて実行して、入力端子を介して受け取った各種信号を処理するとともに、出力端子を介して光源２１０および画像センサ２２０に各種制御信号を送信する。

撮像制御装置１００は、プロセッサがプログラムを実行することで、図３に示すように、第１制御部１１０、第２制御部１２０（本開示の「制御部」に相当）等として機能する。

第１制御部１１０は、光源２１０からの出射光の諸条件（具体的には、パルス幅、パルス振幅、パルス間隔、パルス数等）を制御すべく、光源２１０に対して制御信号を出力する。

また、第１制御部１１０は、画像センサ２２０における戻り光の受光の諸条件（具体的には、露光時間、露光タイミング、露光回数等）を制御すべく、画像センサ２２０に含まれる周辺回路に対して制御信号を出力する。

上記露光制御等により、画像センサ２２０は、所定周期（所定フレームレート）で、撮像範囲に関する赤外画像信号および距離画像信号を撮像制御装置１００に出力することになる。

また、本実施形態では、画像センサ２２０は、隣接する複数の画素の情報を加算して画像情報を生成する、いわゆる格子変換を行う。ただし、本開示において、隣接する複数の画素の情報を加算して画像情報を生成することは必須ではない。

第２制御部１２０は、画像センサ２２０から出力された赤外画像信号に基づいて、物標Ｔに対応する画素のクラスタ化を行う。

また、第２制御部１２０は、画像センサ２２０から出力された距離画像信号に基づいて、光飛行時間測距法（以下、「ＴＯＦ（Time of Flight）方式」という）により、撮像範囲内の物標Ｔまでの距離ｄｔ（図４を参照）を導出する。

さらに、第２制御部１２０は、物標Ｔまでの距離ｄｔ等に基づいて、物標Ｔの高さｈｔを推定する。

周辺監視システム１からは、上述の物標Ｔまでの距離ｄｔに関する信号、物標Ｔの高さｈｔに関する信号等が出力される。このような情報は、例えばＡＤＡＳ（Advanced Driver Assistance System）のＥＣＵに送信される。ＡＤＡＳ ＥＣＵは、これらの情報を用いて、車両Ｖの自動運転を行う。

次に、第２制御部１２０において行われる高さ推定処理について、図５のフローチャートを参照して詳細に説明する。

まず、ステップＳ１で、第２制御部１２０は、画像センサ２２０から受け取った赤外画像信号に基づいて、特徴点抽出を行い、複数の画素をクラスタ化してクラスタ領域を設定する。

例えば、第２制御部１２０は、特徴点として、撮像範囲において輝度が所定値より高く、かつ、輝度が所定範囲にある複数の画素を抽出し、これら複数の画素をクラスタ領域として設定する。このような所定値および所定範囲は、予め実験等に基づき決定されている。なお、このようなクラスタ化は、隣接する画素に対してのみ行われるのではなく、分散した画素に対しても行われ得る。

続くステップＳ２で、第２制御部１２０は、クラスタ領域における幅方向の画素数が、予め定められた閾値以上であるか否かを判断する。

ステップＳ２で、クラスタ領域における幅方向の画素数が閾値以上でないと判断された場合、処理はステップＳ１０１へ進む。ステップＳ１０１において行われる処理については、後述する。

一方、ステップＳ２で、クラスタ領域における幅方向の画素数が閾値以上であると判断された場合、処理はステップＳ３へ進む。

ステップＳ３で、第２制御部１２０は、クラスタ領域を幅方向に分割してサブクラスタ化し、サブクラスタ領域を設定する。例えば、第２制御部１２０は、クラスタ領域を幅方向に所定画素（例えば１０画素）ずつに分割して、それぞれをサブクラスタ領域として設定する。また、例えば、第２制御部１２０は、クラスタ領域を幅方向にｎ等分（ｎ：自然数）して、それぞれをサブクラスタ領域として設定する。

続くステップＳ４で、第２制御部１２０は、距離画像信号を用いて、サブクラスタ領域毎に、物標までの距離を導出する。ステップＳ４においてサブクラスタ領域毎に行われる、物標までの距離の導出処理（測距処理）の一例について、図６のフローチャートを参照して詳細に説明する。

まず、ステップＳ１１で、第２制御部１２０は、サブクラスタ領域のそれぞれの画素における物標までの距離を、ＴＯＦ方式で導出する。

ここで、ＴＯＦ方式による測距の一例について説明する。光源２１０からの出射光は、図７に示すように、単位周期において、第一パルスＰａと、第二パルスＰｂとを少なくとも一組含む。これらのパルス間隔（すなわち、第一パルスＰａの立ち下がりエッジから第二パルスＰｂの立ち上がりエッジまでの時間）は、Ｇａである。また、これらのパルス振幅は互いに等しくＳａとし、これらのパルス幅は互いに等しくＷａとする。

画像センサ２２０は、制御部１１０により、第一パルスＰａおよび第二パルスＰｂの出射タイミングに基づくタイミングで露光するように制御される。具体的には、画像センサ２２０は、図７に例示するように、光源２１０からの出射光が撮像範囲の物標Ｔで反射されて戻ってきた不可視光に対して、第一露光、第二露光および第三露光を行う。

第一露光は、第一パルスＰａの立ち上がりと同時に始まり、光源２１０からの出射光との関係で予め設定される露光時間Ｔｘ後に終了する。このような第一露光は、第一パルスＰａに対する戻り光成分を受光することを目的としている。

第一露光による画像センサ２２０の出力Ｏａは、斜格子状のハッチングを付した戻り光成分Ｓ_０と、ドットのハッチングを付した背景成分ＢＧとを含む。戻り光成分Ｓ_０の振幅は、第一パルスＰａの振幅よりも小さい。

ここで、第一パルスＰａおよびその戻り光成分Ｓ_０の各立ち上がりエッジの時間差をΔｔとする。Δｔは、撮像装置２００から物標Ｔまでの距離ｄｔを、不可視光が往復するのに要する時間である。

第二露光は、第二パルスＰｂの立ち下がりと同時に始まり、露光時間Ｔｘ後に終了する。このような第二露光は、第二パルスＰｂに対する戻り光成分を受光することを目的としている。

第二露光による画像センサ２２０の出力Ｏｂは、全ての戻り光成分ではなく部分的な戻り光成分Ｓ_１（斜格子状のハッチング部分を参照）と、ドットのハッチングを付した背景成分ＢＧとを含む。

なお、上記成分Ｓ_１は、次の式（１）で表せる。
Ｓ_１＝Ｓ_０×（Δｔ／Ｗａ） …（１）

第三露光は、第一パルスＰａおよび第二パルスＰｂの戻り光成分を含まないタイミングで始まり、露光時間Ｔｘ後に終了する。このような第三露光は、戻り光成分と無関係な不可視光成分である背景成分ＢＧのみを受光することを目的としている。

第三露光による画像センサ２２０の出力Ｏｃは、ドットのハッチングを付した背景成分ＢＧのみを含む。

上記のような出射光と戻り光との関係から、撮像装置２２０から物標Ｔまでの距離ｄｔは、次の式（２）〜（４）により導出することができる。
Ｓ_０＝Ｏａ−ＢＧ …（２）
Ｓ_１＝Ｏｂ−ＢＧ …（３）
ｄｔ＝ｃ×（Δｔ／２）＝｛（ｃ×Ｗａ）／２｝×（Δｔ／Ｗａ）＝｛（ｃ×Ｗａ）／２｝×（Ｓ_１／Ｓ_０） …（４）
ここで、ｃは光速である。

ステップＳ１１に続くステップＳ１２で、第２制御部１２０は、サブクラスタ領域のそれぞれの画素における物標までの距離を加算平均して、サブクラスタ領域における物標までの代表距離を算出する。そして、算出された代表距離を、サブクラスタ領域における物標までの距離として出力する。

ステップＳ４においてサブクラスタ領域毎に行われる測距処理の他の一例について、図８のフローチャートを参照して詳細に説明する。上述の例では、サブクラスタ領域のそれぞれの画素における物標までの距離を導出した後に加算平均して、サブクラスタ領域における物標までの距離を算出した。これに対して、以下に説明する例では、サブクラスタ領域のそれぞれの画素における戻り光成分を積算し、積算した戻り光成分を用いてサブクラスタ領域における物標までの距離を導出する。

ステップＳ２１で、第２制御部１２０は、距離画像信号を用いて、サブクラスタ領域のそれぞれの画素における戻り光成分Ｓ_０およびＳ_１を上述の式（２）および（３）を用いて算出する。

続くステップＳ２２で、第２制御部１２０は、サブクラスタ領域のそれぞれの画素における戻り光成分Ｓ_０およびＳ_１を積算して、戻り光成分の積算値ΣＳ_０およびΣＳ_１を得る。

続くステップＳ２３で、第２制御部１２０は、次式（５）を用いて、サブクラスタ領域までの代表距離、すなわちサブクラスタ領域における物標までの距離ｄｔを導出する。
ｄｔ＝｛ｃ×Ｗａ｝／２｝×（ΣＳ_１／ΣＳ_０） …（５）

図５の説明に戻って、ステップＳ４に続くステップＳ５で、第２制御部１２０は、サブクラスタ領域毎に、物標の高さ方向の画素数の最大値および最小値を算出する。

続くステップＳ６で、第２制御部１２０は、物標までの距離が所定範囲内にあり、かつ、高さ方向の画素数の最大値および最小値が所定範囲内にあるサブクラスタ領域を抽出し、高さ推定対象サブクラスタ領域として設定する。

続くステップＳ７で、第２制御部１２０は、高さ推定対象サブクラスタ領域における物標までの距離および高さ方向の画素数を平均化する。

続くステップＳ８で、第２制御部１２０は、予め記憶されたルックアップテーブル（ＬＵＴ）を参照して、物標までの距離に対応する単位画素あたりの高さ情報（物標に対応する所定の画素における単位画素あたりの高さ情報）を読み出す。物標までの距離に対応する単位画素あたりの高さ情報は、撮像装置２００の垂直方向のＦＯＶ（Field of View）および画像サイズに応じて変化する。

続くステップＳ９で、第２制御部１２０は、物標に対応する画素の高さ方向の画素数と、物標までの距離に対応する単位画素あたりの高さ情報とから、（物標の高さ）＝（物標に対応する画素の高さ方向の画素数）×（物標までの距離に対応する単位画素あたりの高さ情報）により、物標の高さを推定して出力する。

ステップＳ２で「ＮＯ」と判断された場合、ステップＳ１０１で、第２制御部１２０は、クラスタ領域における物標までの距離を導出する。物標までの距離を導出する処理は、上述のステップＳ４（具体的には、ステップＳ１１およびＳ１２、またはステップＳ２１ないしＳ２３）において行われる処理と同様であるため、説明を省略する。

続くステップＳ１０２で、第２制御部１２０は、クラスタ領域における物標の高さ方向の画素数を算出する。具体的には、第２制御部１２０は、クラスタ領域における高さ方向の画素数の平均値を算出する。その後、処理は上述のステップＳ８へ進む。

次に、本実施形態に係る撮像制御装置が搭載された周辺監視システムによって行われる物標の高さ推定の具体例について、図９Ａないし図９Ｃを参照して説明する。

以下に説明する具体例では、自車両Ｖを輪留めＰＲおよびＰＬが設けられた駐車スペースに後進にて駐車する際に、輪留めＰＲおよびＰＬの高さを推定するものとする。

図９Ａには、撮像範囲に含まれる輪留めＰＲおよびＰＬの可視画像が示されている。この例では、図９Ａに示すように、輪留めＰＲの一部が欠けている。また、図９Ｂには、輪留めＰＲおよびＰＬの赤外画像が示されている。なお、図９Ｂに示す赤外画像は、上述の格子変換を用いて得られたものであるとする。

図９Ｂに示すように、赤外画像では、画像センサ２２０と正対する輪留めＰＲおよびＰＬの前側端面の輝度が高い。一方、その他の部分、例えば輪留めＰＲの欠けている部分や、路面等の撮像装置２００との角度が大きくて反射率の低い部分の輝度が低い。なお、図９Ｂでは、理解を容易にするため、輝度が高い輪留めＰＲおよびＰＬの前側端面のみを示している。

輪留めＰＲおよびＰＬの前側端面の前後方向位置は所定範囲内にあるため、赤外画像における輪留めＰＲおよびＰＬの前側端面の輝度は、所定範囲内にある。また、輪留めＰＲおよびＰＬの前側端面の輝度は所定値以上である。そのため、撮像制御装置１００（具体的には、第２制御部１２０）は、輪留めＰＲおよびＰＬの前側端面をクラスタ化する。

続いて、第２制御部１２０は、クラスタ領域をサブクラスタ化するか否かを判断する。この例では、クラスタ化された輪留めＰＲおよびＰＬの前側端面における幅方向の画素数は閾値以上となっている。そのため、第２制御装置１２０は、クラスタ領域を幅方向に分割してサブクラスタ化する。図９Ｃは、輪留めＰＲおよびＰＬの前側端面が幅方向に所定画素ずつに分割されて、サブクラスタ領域ＳＣ１、ＳＣ２、・・・ＳＣ８が設定された例を示している。

続いて、第２制御部１２０は、サブクラスタ領域ＳＣ１、ＳＣ２、・・・ＳＣ８のそれぞれについて、物標までの距離を、ＴＯＦ方式によって導出する。

続いて、第２制御部１２０は、サブクラスタ領域から高さ推定対象サブクラスタ領域を設定する。サブクラスタ領域ＳＣ１、ＳＣ２、・・・ＳＣ８のそれぞれにおいて、物標までの距離は所定範囲内にある。一方、サブクラスタ領域ＳＣ１ないしＳＣ７における高さ方向の画素数の最大値および最小値が所定範囲内にあるのに対して、サブクラスタ領域ＳＣ８における高さ方向の画素数については、最大値と最小値との差が大きく、最小値が所定範囲内にない。そこで、第２制御部１２０は、サブクラスタ領域ＳＣ８を除くサブクラスタ領域ＳＣ１、ＳＣ２、・・・ＳＣ７を、高さ推定対象サブクラスタ領域として設定する。

続いて、第２制御部１２０は、高さ推定対象サブクラスタ領域における物標までの距離および高さ方向の画素数を平均化する。さらに、第２制御部１２０は、ＬＵＴを用いて物標までの距離に対応する単位画素あたりの高さ情報を読み出し、物標（輪留めＰＲおよびＰＬ）の高さを推定する。

例えば、平均化された距離が１０メートル、垂直方向のＦＯＶが１５５度、かつ画像サイズが１９２０ピクセル×１０８０ピクセルの場合、輪留めＰＲおよびＰＬの前側端面に対応する画素は、単位画素あたり約２．５センチメートルの高さ情報を有する。平均化された画素数が４であるとすると、輪留めＰＲおよびＰＬの前側端面の高さは１０センチメートルであると推定される。

なお、サブクラスタ領域毎に物標の高さ方向の画素数の最大値および最小値を算出した結果、高さ方向の画素数の最大値が所定範囲内にないサブクラスタ領域が存在する場合には、高さ推定対象サブクラスタ領域を設定することなく、当該最大値に基づいて物標の高さを推定するようにしてもよい。

こうすることで、実質的に車両が乗り越えられない物標、例えば、物標にのぼり旗等の細長い構造物が取り付けられている場合に、高さ方向の画素数を平均化することによって車両が乗り越えられる物標であると誤認知するケースを防止する効果が期待できる。

以上説明したように、本実施形態によれば、赤外画像に基づいて、特徴点抽出を行い、特徴点抽出された領域をクラスタ化する。そして、クラスタ化された領域のそれぞれの画素の情報を用いて、物標までの距離を算出し、算出された物標までの距離を用いて、物標の高さを推定する。

これにより、物標の高さを精度良く推定することができる。

なお、上述の実施形態では、具体的な輪留め検出の一例として、赤外画像に基づいて特徴点抽出を行い、特徴点抽出された領域をクラスタ化するものについて説明したが、これに限定されない。例えば、赤外画像に基づいて、輝度差を利用して対象物標の輪郭を抽出する所謂輪郭抽出を行い、輪郭抽出された範囲をクラスタ化するようにしてもよい。

また、例えば、距離画像に基づいて、距離情報を利用して対象物標の輪郭抽出を行ってもよい。さらに、例えば、可視画像を取得可能な撮像装置で取得した可視画像に基づいて対象物標の輪郭抽出を行ってもよい。さらにまた、輪郭抽出を行うにあたり、赤外画像、距離画像および可視画像を組み合わせて用いるようにしてもよい。

（第１変形例）
上述の実施形態では、赤外画像に基づいて特徴点抽出を行ったが、これに限定されない。例えば、距離画像に基づいて特徴点抽出を行ってもよい。以下、距離画像に基づいて特徴点抽出を行う例について説明する。

本開示を輪留めの高さ検出に用いる場合、輪留めの前側端面が撮像装置に正対するのに対して、撮像装置と輪留めが設置される路面との角度は大きい。そのため、路面の反射強度は、輪留めの前側端面の反射強度に比べて著しく低い。

これを利用して、制御部１１０は、輪留めを検知したい領域（例えば５メートル〜１５メートルの範囲）で輪留めの距離情報のみが検出できるように（換言すれば、輪留め以外について距離情報が検出されないように）、光源の出力またはショット数を制御する。

こうすることで、第２制御部１２０において、赤外画像を用いずとも、距離画像を用いて特徴点抽出が可能となる。

（第２変形例）
上述の実施形態では、クラスタ化する輝度の下限閾値を一定としたが、これに限定されない。例えば、所定範囲を条件に応じて変更してもよい。以下、所定範囲を変更する例について説明する。

本開示を輪留めの高さ検出に用いる場合、輪留めが設置される路面の種類は、コンクリート、アスファルト、レンガ、砂利、草地、土等、様々なものが想定される。撮像制御装置１００は、これら路面の種類ごとに反射率を予め記憶部に記憶しておく。

そして、第２制御部１２０は、路面の反射率に応じて、クラスタ化する輝度の所定範囲を変更する。例えば、路面が土である場合とコンクリートである場合を比較した場合、土の反射率≪コンクリートの反射率である。すなわち、クラスタ化しようとする輪留めの輝度との差異は、コンクリートに比べて土のほうが著しく大きい。

そのため、路面の反射率が低い場合、クラスタ化する輝度の範囲を広げても、路面に相当する画素を誤ってクラスタ化する可能性が低いため、第２制御部１２０は、クラスタ化する輝度の範囲を広げる。こうすることで、輪留めの前側端面における反射率のバラツキが大きい場合でも、適切な範囲をクラスタ化することが可能となる。

（第３変形例）
上述の実施形態では、撮像装置（より具体的には、画像センサ）から物標までの距離を出力するようにしたが、これに限定されない。例えば、物標の高さに応じて、車両のいずれの位置から物標までの距離を出力するかを変更することができる。以下、具体的に説明する。

第２制御部１２０は、物標の高さを推定した後、推定した高さに応じて、さらに、その物標が輪留めなのか、それとも壁なのかを判定する。

物標が輪留めであると判定された場合、第２制御部１２０は、車輪の直径や輪留めの高さを用いて、車両の車輪が輪留めに接触するまでの距離を出力する。一方、物標が輪留めではなく壁であると判定された場合、車両端部（前端部または後端部）から壁までの距離を出力する。

このようにすることで、車両の自動運転において車両を周辺環境に応じて適切な位置に移動させることができる。

（その他の変形例）
上述の実施形態では、車両の背面に撮像装置２００を取り付けた場合について説明したが、これに限定されない。例えば、図１０Ａ〜図１０Ｃに示すように車両周辺を監視する用途で設置された撮像装置を用いた場合にも、上述の実施形態と同様に、検出された物標の高さを精度良く推定することができる。

本開示に係る撮像制御装置、撮像制御方法、撮像制御プログラムおよび撮像制御プログラムを記録した記録媒体によれば、物標の高さ測定精度を向上させることができ、車載用途に好適である。

１ 周辺監視システム
１００ 撮像制御装置
１１０ 第１制御部
１２０ 第２制御部
２００ 撮像装置
２１０ 光源
２２０ 画像センサ

Claims (7)

1. 撮像装置から赤外画像信号の入力を受け付ける入力部と、
   前記赤外画像信号に基づいて特徴点抽出された領域をクラスタ化し、クラスタ化された前記領域における各画素の情報に基づいて、光飛行時間測距法により前記領域に対応する物標までの距離を導出し、導出された前記物標までの距離に基づいて、前記物標の高さを推定する制御部と、を備える
   撮像制御装置。
2. 前記制御部は、
   クラスタ化された前記領域の各画素に対応する物標までの距離を光飛行時間測距法によってそれぞれ導出し、導出された前記各画素に対応する物標までの距離を加算平均して前記領域に対応する物標までの距離を算出する、
   請求項１に記載の撮像制御装置。
3. 前記制御部は、
   クラスタ化された前記領域の各画素における戻り光成分を積算し、前記戻り光成分の積算値に基づいて光飛行時間測距法によって前記領域に対応する物標までの距離を導出する、
   請求項１に記載の撮像制御装置。
4. 前記制御部は、
   前記領域における幅方向の画素数が閾値以上である場合に、前記領域を幅方向に分割してサブクラスタ領域を設定し、前記サブクラスタ領域ごとに導出された前記物標までの距離に基づいて、前記物標の高さを推定する、
   請求項１に記載の撮像制御装置。
5. 撮像装置によって得られた赤外画像に基づいて特徴点抽出された領域をクラスタ化するステップと、
   クラスタ化された前記領域における各画素の情報に基づいて、光飛行時間測距法により前記領域に対応する物標までの距離を導出するステップと、
   導出された前記物標までの距離に基づいて、前記物標の高さを推定するステップと、を備える
   撮像制御方法。
6. コンピュータに、
   撮像装置によって得られた赤外画像に基づいて特徴点抽出された領域をクラスタ化するステップと、
   クラスタ化された前記領域における各画素の情報に基づいて、光飛行時間測距法により前記領域に対応する物標までの距離を導出するステップと、
   導出された前記物標までの距離に基づいて、前記物標の高さを推定するステップと、を実行させる
   撮像制御プログラム。
7. 請求項６に記載の撮像制御プログラムを記録した記録媒体。

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