JP2556645B2 - 移動体検出方法 - Google Patents
移動体検出方法Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、所定区域を撮影した１
フレームの画像中に生じる移動体のぶれ（縞状部分）か
ら移動体の検出を行う移動体検出方法に関するものであ
る。
フレームの画像中に生じる移動体のぶれ（縞状部分）か
ら移動体の検出を行う移動体検出方法に関するものであ
る。
【０００２】
【従来の技術】従来、移動体を検出する場合には、所定
区域を撮影した１台のテレビカメラのフレーム画像同士
の差分画像から移動体を検出するか、又は高速シャッタ
ーカメラを２台用いてそれぞれに撮影されたフレーム画
像同士の差分を求めて移動体を検出するかのいずれかの
方法が用いられている。
区域を撮影した１台のテレビカメラのフレーム画像同士
の差分画像から移動体を検出するか、又は高速シャッタ
ーカメラを２台用いてそれぞれに撮影されたフレーム画
像同士の差分を求めて移動体を検出するかのいずれかの
方法が用いられている。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】一般に、テレビカメラ
は、１秒間に３０枚の画像を撮影して、そのフレーム画
像を映像信号に変換している。図４に示すように１枚の
フレーム画像（ｃ）は、１／６０秒の周期で飛び越し走
査によって撮影される奇数フィールド像（ａ）と偶数フ
ィールド像（ｂ）とによって構成されている。移動体が
高速で動く場合、それぞれのフィールド像に１／６０秒
の時間間隔で移動体が撮影されるので、図４（ｃ）に示
すように、ラスタに対応した縞状のぶれ（縞状部分）Ａ
1 が生じる。この縞状部分Ａ1 には、１フィールド毎に
移動体と路面とが交互に写し出されている。従って、フ
レーム画像同士の差分を求めて移動体を検出する従来の
方法では、そのぶれによって移動体を正確に検出するこ
とができない欠点がある。又、高速シャッターカメラを
用いる検出方法にあっては、露光不足を生じる環境下で
は、ストロボを設置する必要があり、撮影装置の価格が
極めて高くなる欠点がある。本発明は、上述に鑑みなさ
れたものであって、フレーム画像中に生じる移動体の移
動による縞状部分から移動体もしくはその移動量を検出
する簡便な移動体検出方法を提供することを目的とする
ものである。
は、１秒間に３０枚の画像を撮影して、そのフレーム画
像を映像信号に変換している。図４に示すように１枚の
フレーム画像（ｃ）は、１／６０秒の周期で飛び越し走
査によって撮影される奇数フィールド像（ａ）と偶数フ
ィールド像（ｂ）とによって構成されている。移動体が
高速で動く場合、それぞれのフィールド像に１／６０秒
の時間間隔で移動体が撮影されるので、図４（ｃ）に示
すように、ラスタに対応した縞状のぶれ（縞状部分）Ａ
1 が生じる。この縞状部分Ａ1 には、１フィールド毎に
移動体と路面とが交互に写し出されている。従って、フ
レーム画像同士の差分を求めて移動体を検出する従来の
方法では、そのぶれによって移動体を正確に検出するこ
とができない欠点がある。又、高速シャッターカメラを
用いる検出方法にあっては、露光不足を生じる環境下で
は、ストロボを設置する必要があり、撮影装置の価格が
極めて高くなる欠点がある。本発明は、上述に鑑みなさ
れたものであって、フレーム画像中に生じる移動体の移
動による縞状部分から移動体もしくはその移動量を検出
する簡便な移動体検出方法を提供することを目的とする
ものである。
【０００４】
【課題を解決するための手段】本発明は、上記課題を達
成するためになされたものであり、発明の移動体検出方
法は、インターレス方式の撮像手段によって移動体を撮
影し、前記撮像手段によって撮影された１フレームの画
像の奇数フィールド画像及び偶数フィールド画像による
一つ置きのラスタに基づく縞状部分から該移動体もしく
は該移動体の移動量を検出することを特徴とする移動体
検出方法である。 又、発明の移動体検出方法は、１フレ
ームの画像の映像信号をデジタル濃度データに変換し、
前記濃度データを周波数成分に変換し、フィルタリング
処理を行って、画像中のナイキスト周波数を含む高周波
成分を抽出して前記縞状部分から該移動体もしくは該移
動体の移動量を検出する移動体検出方法である。 更に、
発明の移動体検出方法は、前記縞状部分が前記１フレー
ムの画像における濃度データによる濃淡を繰り返すデー
タ領域であることを特徴とする請求項１記載の移動体検
出方法であり、前記縞状部分を検出することによって該
移動体もしくは該移動体の移動量を検出する移動体検出
方法である。
成するためになされたものであり、発明の移動体検出方
法は、インターレス方式の撮像手段によって移動体を撮
影し、前記撮像手段によって撮影された１フレームの画
像の奇数フィールド画像及び偶数フィールド画像による
一つ置きのラスタに基づく縞状部分から該移動体もしく
は該移動体の移動量を検出することを特徴とする移動体
検出方法である。 又、発明の移動体検出方法は、１フレ
ームの画像の映像信号をデジタル濃度データに変換し、
前記濃度データを周波数成分に変換し、フィルタリング
処理を行って、画像中のナイキスト周波数を含む高周波
成分を抽出して前記縞状部分から該移動体もしくは該移
動体の移動量を検出する移動体検出方法である。 更に、
発明の移動体検出方法は、前記縞状部分が前記１フレー
ムの画像における濃度データによる濃淡を繰り返すデー
タ領域であることを特徴とする請求項１記載の移動体検
出方法であり、前記縞状部分を検出することによって該
移動体もしくは該移動体の移動量を検出する移動体検出
方法である。
【０００５】
【作用】本発明の移動体検出方法は、インターレス方式
の撮像手段によって移動体を撮影して奇数フィールドと
偶数フィールドによる１フレーム画像中に生じる一つ置
きのラスタに基づく縞状部分から移動体及び移動体の移
動量を検出するものであり、奇数フィールド画像と偶数
フィールド画像との間に１／６０秒の時間的ずれがあ
り、この１／６０秒間に移動した移動体が縞状部分とな
って顕れ、縞状部分の濃淡による濃度分布を高周波成分
として抽出して移動体もしくは移動体の移動量を検出す
る方法である。 また、前記１フレームの画像における輝
度の濃淡による濃度データが濃淡を繰り返すデータ領
域、即ち、輝度の濃淡による前記縞状部分から該移動体
もしくは該移動体の移動量を検出する移動体検出方法で
ある。
の撮像手段によって移動体を撮影して奇数フィールドと
偶数フィールドによる１フレーム画像中に生じる一つ置
きのラスタに基づく縞状部分から移動体及び移動体の移
動量を検出するものであり、奇数フィールド画像と偶数
フィールド画像との間に１／６０秒の時間的ずれがあ
り、この１／６０秒間に移動した移動体が縞状部分とな
って顕れ、縞状部分の濃淡による濃度分布を高周波成分
として抽出して移動体もしくは移動体の移動量を検出す
る方法である。 また、前記１フレームの画像における輝
度の濃淡による濃度データが濃淡を繰り返すデータ領
域、即ち、輝度の濃淡による前記縞状部分から該移動体
もしくは該移動体の移動量を検出する移動体検出方法で
ある。
【０００６】
【実施例】図１に基づき本発明の移動体検出方法の一実
施例について、図２を参照して説明する。図１に於い
て、１はテレビカメラ、２はローパスフィルタ、３はＡ
Ｄ変換器、４はフレーム分の容量を有する画像メモリ、
５はフーリエ変換処理部、６は周波数画像出力メモリ、
７は周波数フィルタ処理部、８は逆フーリエ変換処理
部、９は出力メモリ、１０は縞部分検出処理部、ＭＣは
マイクロコンピュータである。テレビカメラ１は、検知
対象が車両であれば、車両が走行する路面に向けて設置
される。ローパスフィルタ２は、テレビカメラ１で撮影
された映像信号中の高域雑音成分を除去するもので、高
い周波数成分を除去することでランダム雑音の減少を図
るとともにサンプリング時の折り返し雑音の発生を防止
する。ローパスフィルタ２を通過した映像信号は、ＡＤ
変換器３によりデジタル濃度データに変換され、１フレ
ーム画像毎にマイクロコンピュータＭＣに備えられた画
像メモリ４に格納される。
施例について、図２を参照して説明する。図１に於い
て、１はテレビカメラ、２はローパスフィルタ、３はＡ
Ｄ変換器、４はフレーム分の容量を有する画像メモリ、
５はフーリエ変換処理部、６は周波数画像出力メモリ、
７は周波数フィルタ処理部、８は逆フーリエ変換処理
部、９は出力メモリ、１０は縞部分検出処理部、ＭＣは
マイクロコンピュータである。テレビカメラ１は、検知
対象が車両であれば、車両が走行する路面に向けて設置
される。ローパスフィルタ２は、テレビカメラ１で撮影
された映像信号中の高域雑音成分を除去するもので、高
い周波数成分を除去することでランダム雑音の減少を図
るとともにサンプリング時の折り返し雑音の発生を防止
する。ローパスフィルタ２を通過した映像信号は、ＡＤ
変換器３によりデジタル濃度データに変換され、１フレ
ーム画像毎にマイクロコンピュータＭＣに備えられた画
像メモリ４に格納される。
【０００７】以下、移動体検出方法の信号処理について
説明する。図４で説明したように、撮影装置によって高
速で移動する車両を撮影すると、縞状部分Ａ1 が発生す
る。この縞状部分Ａ1 を検出することによって、車両の
移動を検出するものであり、図２（ａ）に縞状部分Ａ1
が示されている。画像メモリ４に格納されたフレーム画
像信号ｇ（ｔ）は、読み出されてフーリエ変換処理部５
に入力される。フレーム画像信号ｇ（ｔ）は、フーリエ
変換され、図２（ｂ）に示すような空間周波数成分に変
換される。ここでは、二次元離散的フーリエ変換で信号
処理されたものとして説明すると、フレーム画像信号ｇ
（ｔ）によるフレーム画面の画面サイズがＭ×Ｎである
とすると、以下に示す変換式によって信号処理がなされ
る。
説明する。図４で説明したように、撮影装置によって高
速で移動する車両を撮影すると、縞状部分Ａ1 が発生す
る。この縞状部分Ａ1 を検出することによって、車両の
移動を検出するものであり、図２（ａ）に縞状部分Ａ1
が示されている。画像メモリ４に格納されたフレーム画
像信号ｇ（ｔ）は、読み出されてフーリエ変換処理部５
に入力される。フレーム画像信号ｇ（ｔ）は、フーリエ
変換され、図２（ｂ）に示すような空間周波数成分に変
換される。ここでは、二次元離散的フーリエ変換で信号
処理されたものとして説明すると、フレーム画像信号ｇ
（ｔ）によるフレーム画面の画面サイズがＭ×Ｎである
とすると、以下に示す変換式によって信号処理がなされ
る。
【０００８】
【数１】
【０００９】（１）式に於いて、Ｆ（ｕ，ｖ）は二次元
周波数成分を示しており、ｕ，ｖは図２（ｂ）の周波数
空間の座標軸を示し、図２（ａ）に図示したフレーム画
面のＸ方向，Ｙ方向に対応している。各周波数成分Ｆ
（ｕ，ｖ）は、座標（ｕ，ｖ）の画像の濃度によって表
現されている。図２（ａ）の１フレーム画像分のデジタ
ル濃度データは、二次元離散的フーリエ変換によって、
周波数空間に変換されて周波数画像出力メモリ６に格納
される。図２（ａ）の縞状部分Ａ1 は、図２（ｂ）のナ
イキスト周波数成分を含む高周波成分１ａとして現れ
る。又、縞状部分Ａ1 以外は１ｂのように現れる。但
し、高周波成分１ａの分布は図示のような半円状に分布
しているとは限らない。
周波数成分を示しており、ｕ，ｖは図２（ｂ）の周波数
空間の座標軸を示し、図２（ａ）に図示したフレーム画
面のＸ方向，Ｙ方向に対応している。各周波数成分Ｆ
（ｕ，ｖ）は、座標（ｕ，ｖ）の画像の濃度によって表
現されている。図２（ａ）の１フレーム画像分のデジタ
ル濃度データは、二次元離散的フーリエ変換によって、
周波数空間に変換されて周波数画像出力メモリ６に格納
される。図２（ａ）の縞状部分Ａ1 は、図２（ｂ）のナ
イキスト周波数成分を含む高周波成分１ａとして現れ
る。又、縞状部分Ａ1 以外は１ｂのように現れる。但
し、高周波成分１ａの分布は図示のような半円状に分布
しているとは限らない。
【００１０】次に、高周波成分１ａのみを抽出するため
に周波数画像メモリ６からこの周波数空間の画像を読み
出し周波数フィルタ処理部７によってフィルタリングを
行い高周波成分１ａによる縞状部分Ａ1 のみを抽出し
て、その縞状部分Ａ1 の画像信号を再び周波数画像出力
メモリ６に格納する。続いて、高周波成分１ａのみから
なる周波数空間画像信号は、逆フーリエ変換処理部８に
供給され、縞状部分Ａ1のみからなるフレーム画像に変
換して出力メモリ９に格納する。逆フーリエ変換式によ
る信号処理は、以下の変換式によってなされる。
に周波数画像メモリ６からこの周波数空間の画像を読み
出し周波数フィルタ処理部７によってフィルタリングを
行い高周波成分１ａによる縞状部分Ａ1 のみを抽出し
て、その縞状部分Ａ1 の画像信号を再び周波数画像出力
メモリ６に格納する。続いて、高周波成分１ａのみから
なる周波数空間画像信号は、逆フーリエ変換処理部８に
供給され、縞状部分Ａ1のみからなるフレーム画像に変
換して出力メモリ９に格納する。逆フーリエ変換式によ
る信号処理は、以下の変換式によってなされる。
【００１１】
【数２】
【００１２】（２）式に於いて、ｍ，ｎは、図２（ｂ）
に図示した周波数空間画像のｕ方向，ｖ方向に対応した
軸を示しており、周波数Ｆ（ｕ，ｖ）は、座標（ｕ，
ｖ）の周波数成分の濃度値を示している。
に図示した周波数空間画像のｕ方向，ｖ方向に対応した
軸を示しており、周波数Ｆ（ｕ，ｖ）は、座標（ｕ，
ｖ）の周波数成分の濃度値を示している。
【００１３】次に、出力メモリ９からフレーム画像が読
み出されて縞部分検出処理部１０に入力され、図２
（ｃ）に示す縞状部分Ｂ1 は、図２（ｄ）の濃度分布に
変換され、例えばその濃度の振動数又は濃度成分の連続
性を計測することにより、移動体（車両）の存在並びに
移動量（車両の移動幅）が検出される。又、この車両の
移動量にフレーム画像のサンプリング周期を掛け合わせ
れば車速を求めることができる。
み出されて縞部分検出処理部１０に入力され、図２
（ｃ）に示す縞状部分Ｂ1 は、図２（ｄ）の濃度分布に
変換され、例えばその濃度の振動数又は濃度成分の連続
性を計測することにより、移動体（車両）の存在並びに
移動量（車両の移動幅）が検出される。又、この車両の
移動量にフレーム画像のサンプリング周期を掛け合わせ
れば車速を求めることができる。
【００１４】図３は、本発明に係る移動体検出方法の他
の実施例を示しており、出力メモリ９を画像メモリ４で
兼用した場合の実施例であり、その構成と動作について
は図１の実施例と同一であるので、説明を省略する。
尚、図１の実施例では、二次元フーリエ変換処理を行っ
て車両等の移動体を検出する場合について説明したが、
図５に示すように車幅方向に投影した濃度データをもと
に、一次元フーリエ変換によっても移動体の移動量を検
出することができることは明らかである。
の実施例を示しており、出力メモリ９を画像メモリ４で
兼用した場合の実施例であり、その構成と動作について
は図１の実施例と同一であるので、説明を省略する。
尚、図１の実施例では、二次元フーリエ変換処理を行っ
て車両等の移動体を検出する場合について説明したが、
図５に示すように車幅方向に投影した濃度データをもと
に、一次元フーリエ変換によっても移動体の移動量を検
出することができることは明らかである。
【００１５】次に、図５に基づき本発明の移動体検出方
法の他の実施例を説明する。図５は、一次元フーリエ変
換によって移動体を検出する例を示す為の図である。図
５（ａ）は、撮影された車両のフレーム画像を示してお
り、ぶれによる縞状部分Ａ1 と縞の発生しない部分Ａ2
が撮影される。図５（ｂ）は、撮影された車両の輝度を
車幅方向に投影加算された濃度分布を示している。この
２値画像信号を一次元フーリエ変換されて得られた出力
が、図５（ｃ）に示されている。周波数分布Ｃ2 は縞状
部分Ｃ1 に対応し、濃度分布Ｄ1 は周波数分布Ｄ2 に対
応している。一次元フーリエ変換された周波数空間成分
の内、フィルタリングによって点線で囲まれた周波数成
分を抽出して、再び、一次元逆フーリエ変換することに
よって、図５（ｄ）のような濃度分布とすることができ
る。この濃度分布からその振動数を計測することによっ
て、車両を検出することができる。又、その車両の移動
量にそのフレーム画像のサンプリング周期を掛け合わせ
れば車速を求めることができる。
法の他の実施例を説明する。図５は、一次元フーリエ変
換によって移動体を検出する例を示す為の図である。図
５（ａ）は、撮影された車両のフレーム画像を示してお
り、ぶれによる縞状部分Ａ1 と縞の発生しない部分Ａ2
が撮影される。図５（ｂ）は、撮影された車両の輝度を
車幅方向に投影加算された濃度分布を示している。この
２値画像信号を一次元フーリエ変換されて得られた出力
が、図５（ｃ）に示されている。周波数分布Ｃ2 は縞状
部分Ｃ1 に対応し、濃度分布Ｄ1 は周波数分布Ｄ2 に対
応している。一次元フーリエ変換された周波数空間成分
の内、フィルタリングによって点線で囲まれた周波数成
分を抽出して、再び、一次元逆フーリエ変換することに
よって、図５（ｄ）のような濃度分布とすることができ
る。この濃度分布からその振動数を計測することによっ
て、車両を検出することができる。又、その車両の移動
量にそのフレーム画像のサンプリング周期を掛け合わせ
れば車速を求めることができる。
【００１６】図５の実施例で説明した移動体検出方法で
は、二次元フーリエ変換によってなされており、（１）
式に示した積和演算回路が（Ｍ×Ｎ）回の演算処理がな
されるのに対して、一次元フーリエ変換の場合にはその
演算回数がＮ回の演算で済むので高速に画像処理ができ
る利点がある。又、図５（ａ）で点線で示した１ライン
毎の信号処理を、車両領域を対象として行いその平均値
を求めることによって検出精度を向上させることができ
ることは、明らかである。尚、上記実施例の移動体検出
方法では、高周波成分を求める為の周波数変換としてフ
ーリエ変換を用い説明しているが、一般に使用される高
速フーリエ変換の他にもHadamard変換やKarhuncn-Loeve
変換を用いて画像処理することができることは言うまで
もない。
は、二次元フーリエ変換によってなされており、（１）
式に示した積和演算回路が（Ｍ×Ｎ）回の演算処理がな
されるのに対して、一次元フーリエ変換の場合にはその
演算回数がＮ回の演算で済むので高速に画像処理ができ
る利点がある。又、図５（ａ）で点線で示した１ライン
毎の信号処理を、車両領域を対象として行いその平均値
を求めることによって検出精度を向上させることができ
ることは、明らかである。尚、上記実施例の移動体検出
方法では、高周波成分を求める為の周波数変換としてフ
ーリエ変換を用い説明しているが、一般に使用される高
速フーリエ変換の他にもHadamard変換やKarhuncn-Loeve
変換を用いて画像処理することができることは言うまで
もない。
【００１７】次に、図６に基づいて、本発明の移動体検
出方法の他の実施例について説明する。図５（ａ）に点
線で示した１ライン毎の濃度データを抽出し所定の閾値
により背景成分を除去して得られる二値化信号による同
一の信号の繰り返しを図６のブロック図の回路構成によ
り検出するものである。図６に基づき図４を参照して説
明すると、ＡＤ変換器３から得られる１フレーム画像信
号が画像メモリ４に格納され、サンプリングタイマ１４
のタイミングパルスによってメモリコントロール１５か
ら１フレーム画像の周期で制御信号が供給され、画像メ
モリ４からＹ軸方向の画像信号が１ライン毎に読み出さ
れ、比較器１２に入力される。比較器１２では、閾値設
定部１１によって所定の閾値Ｎが設定されており、各座
標に対応する濃度が２値化処理される。車両画像が抽出
され、その画像信号が出力メモリ１３に格納される。こ
の出力メモリ１３の画像信号がマイクロコンピュータＭ
Ｃに入力されて演算処理され、車両の縞状部分Ａ1が１
０１０…と出力されるのに対して、他の車両部分Ａ2 は
１１１１…と出力される。その縞状部分Ａ1 の１０１０
…を検出して車両を検出し、且つ縞状部分Ａ 1 のラスタ
を計数することによって、移動量を検出し、この値にサ
ンプリング周期を掛け合わせれば車速を求めることがで
きる。又、データの繰り返しは、二値化した値ではなく
ＡＤ変換器３から求められた同じ濃度値の繰り返しをマ
イクロコンピュータＭＣで判定しても良い。
出方法の他の実施例について説明する。図５（ａ）に点
線で示した１ライン毎の濃度データを抽出し所定の閾値
により背景成分を除去して得られる二値化信号による同
一の信号の繰り返しを図６のブロック図の回路構成によ
り検出するものである。図６に基づき図４を参照して説
明すると、ＡＤ変換器３から得られる１フレーム画像信
号が画像メモリ４に格納され、サンプリングタイマ１４
のタイミングパルスによってメモリコントロール１５か
ら１フレーム画像の周期で制御信号が供給され、画像メ
モリ４からＹ軸方向の画像信号が１ライン毎に読み出さ
れ、比較器１２に入力される。比較器１２では、閾値設
定部１１によって所定の閾値Ｎが設定されており、各座
標に対応する濃度が２値化処理される。車両画像が抽出
され、その画像信号が出力メモリ１３に格納される。こ
の出力メモリ１３の画像信号がマイクロコンピュータＭ
Ｃに入力されて演算処理され、車両の縞状部分Ａ1が１
０１０…と出力されるのに対して、他の車両部分Ａ2 は
１１１１…と出力される。その縞状部分Ａ1 の１０１０
…を検出して車両を検出し、且つ縞状部分Ａ 1 のラスタ
を計数することによって、移動量を検出し、この値にサ
ンプリング周期を掛け合わせれば車速を求めることがで
きる。又、データの繰り返しは、二値化した値ではなく
ＡＤ変換器３から求められた同じ濃度値の繰り返しをマ
イクロコンピュータＭＣで判定しても良い。
【００１８】次に、図７に基づいてマイクロコンピータ
ＭＣによる車両検出の概要についてフローチャートに基
づき説明する。図７（ａ）は、車両の縞状部分Ａ1 を検
出するフローチャートを示す。ステップ１ａにおいて、
Ｙ軸方向の１ライン上のＹMAX からＹMIN までの二値化
データが出力メモリ１３から読み出され、その二値化デ
ータが順次ステップ１ｂ〜１ｅに入力され、このとき二
値化データが「０１０１０」であれば、一方の縞状部分
Ａ1 が検出できる。次のステップ１ｆでその時のＹ軸座
標を記憶する。続いて、図７（ｂ）のプログラムに移
る。このとき二値化データが「１１１」であれば、ステ
ップ２ａ〜２ｃに順次「１」が入力されることによって
車両のＡ2 の部分が検出できる。ステップ２ｄによって
その時のＹ軸座標が記憶される。ステップ２ｅにおい
て、移動体検出信号を出力し、ステップ２ｆで縞状部分
Ａ1 の座標から車両Ａ2 の部分の座標を除去することに
よって、移動量を検出することができる。次のステップ
２ｇで座標の記憶を消去して、ステップ２ｈでＹ軸の１
ラインの二値化データの座標軸が判断され、１ラインの
二値化データの信号処理が完了していない場合、再び、
図７（ａ）のプログラムに移り、上記と同様なプログラ
ムの動作がなされ、ＹMIN まで検出処理が行われる。
尚、このプログラムは、車両の移動検出の一例を示すも
のであり、このプログラムに限定することなく、種々の
方法によってなし得ることは明らかである。
ＭＣによる車両検出の概要についてフローチャートに基
づき説明する。図７（ａ）は、車両の縞状部分Ａ1 を検
出するフローチャートを示す。ステップ１ａにおいて、
Ｙ軸方向の１ライン上のＹMAX からＹMIN までの二値化
データが出力メモリ１３から読み出され、その二値化デ
ータが順次ステップ１ｂ〜１ｅに入力され、このとき二
値化データが「０１０１０」であれば、一方の縞状部分
Ａ1 が検出できる。次のステップ１ｆでその時のＹ軸座
標を記憶する。続いて、図７（ｂ）のプログラムに移
る。このとき二値化データが「１１１」であれば、ステ
ップ２ａ〜２ｃに順次「１」が入力されることによって
車両のＡ2 の部分が検出できる。ステップ２ｄによって
その時のＹ軸座標が記憶される。ステップ２ｅにおい
て、移動体検出信号を出力し、ステップ２ｆで縞状部分
Ａ1 の座標から車両Ａ2 の部分の座標を除去することに
よって、移動量を検出することができる。次のステップ
２ｇで座標の記憶を消去して、ステップ２ｈでＹ軸の１
ラインの二値化データの座標軸が判断され、１ラインの
二値化データの信号処理が完了していない場合、再び、
図７（ａ）のプログラムに移り、上記と同様なプログラ
ムの動作がなされ、ＹMIN まで検出処理が行われる。
尚、このプログラムは、車両の移動検出の一例を示すも
のであり、このプログラムに限定することなく、種々の
方法によってなし得ることは明らかである。
【００１９】
【発明の効果】本発明の移動体検出方法は、通常のテレ
ビカメラの１フレームの画像中に生じる移動体による縞
状部分を周波数変換を用いた高周波成分又は同一データ
の繰り返しとして抽出し移動体を検出するものであり、
最も簡便な検出方法であり、且つ、高速に処理ができる
と共に、安価な方法により精度の高い検出ができる効果
を有するものである。
ビカメラの１フレームの画像中に生じる移動体による縞
状部分を周波数変換を用いた高周波成分又は同一データ
の繰り返しとして抽出し移動体を検出するものであり、
最も簡便な検出方法であり、且つ、高速に処理ができる
と共に、安価な方法により精度の高い検出ができる効果
を有するものである。
【図１】本発明に係る移動体検出方法の一実施例を示す
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】（ａ）はフレーム画像、（ｂ）はフーリエ変換
された周波数空間、（ｃ）は逆フーリエ変換されて得ら
れるフレーム画像、（ｄ）は水平方向の濃度分布を示す
図である。
された周波数空間、（ｃ）は逆フーリエ変換されて得ら
れるフレーム画像、（ｄ）は水平方向の濃度分布を示す
図である。
【図３】本発明に係る移動体検出方法の他の実施例を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図４】飛び越し走査方式による１フレーム画像の構成
を説明する為の図であり、（ａ）は奇数フィールド像、
（ｂ）は偶数フィールド像、（ｃ）はフレーム画像であ
る。
を説明する為の図であり、（ａ）は奇数フィールド像、
（ｂ）は偶数フィールド像、（ｃ）はフレーム画像であ
る。
【図５】本発明に係る移動体検出方法の他の実施例を説
明する為の図であり、 （ａ）はフレーム画像、（ｂ）
はフーリエ変換された周波数空間、（ｃ）は逆フーリエ
変換されたフレーム画像、（ｄ）は座標軸方向の濃度分
布を示す図である。
明する為の図であり、 （ａ）はフレーム画像、（ｂ）
はフーリエ変換された周波数空間、（ｃ）は逆フーリエ
変換されたフレーム画像、（ｄ）は座標軸方向の濃度分
布を示す図である。
【図６】本発明に係る移動体検出方法の他の実施例を示
すブロック図である。
すブロック図である。
【図７】図６のマイクロコンピュータの動作概要を示す
フローチャートである。
フローチャートである。
１ テレビカメラ ２ ローパスフィルタ ３ ＡＤ変換器 ４ 画像メモリ ５ フーリエ変換処理部 ６ 周波数画像出力メモリ ７ 周波数フィルタ処理部 ８ 逆フーリエ変換処理部 ９ 出力メモリ １０ 縞部分検出処理部 １１ 閾値設定部 １２ 比較器 １３ 出力メモリ １４ サンプリングタイマ １５ メモリコントロール部 ＭＣ マイクロコンピュータ
Claims (3)
- 【請求項１】 インターレス方式の撮像手段によって移
動体を撮影し、前記撮像手段によって撮影された１フレ
ームの画像の奇数フィールド画像及び偶数フィールド画
像による一つ置きのラスタに基づく縞状部分から該移動
体もしくは該移動体の移動量を検出することを特徴とす
る移動体検出方法。 - 【請求項２】 前記１フレームの画像から得られる濃度
データを周波数成分に変換し、フィルタリング処理を行
って、前記周波数成分中のナイキスト周波数を含む高周
波成分を抽出して前記縞状部分を検出することを特徴と
する請求項１記載の移動体検出方法。 - 【請求項３】 前記縞状部分が前記１フレームの画像に
おける濃度データによる濃淡を繰り返すデータ領域であ
ることを特徴とする請求項１記載の移動体検出方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4204800A JP2556645B2 (ja) | 1992-07-31 | 1992-07-31 | 移動体検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP4204800A JP2556645B2 (ja) | 1992-07-31 | 1992-07-31 | 移動体検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0652314A JPH0652314A (ja) | 1994-02-25 |
| JP2556645B2 true JP2556645B2 (ja) | 1996-11-20 |
Family
ID=16496575
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP4204800A Expired - Fee Related JP2556645B2 (ja) | 1992-07-31 | 1992-07-31 | 移動体検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP2556645B2 (ja) |
-
1992
- 1992-07-31 JP JP4204800A patent/JP2556645B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH0652314A (ja) | 1994-02-25 |
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