JP3081660B2 - 距離検出方法 - Google Patents
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- 238000009795 derivation Methods 0.000 claims 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
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- Traffic Control Systems (AREA)
- Control Of Position, Course, Altitude, Or Attitude Of Moving Bodies (AREA)
- Image Analysis (AREA)
- Length Measuring Devices By Optical Means (AREA)
- Measurement Of Optical Distance (AREA)
- Image Processing (AREA)
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】この発明は、２台のＣＣＤカメラ
等の撮像手段を用いて物体との距離を検出する距離検出
方法に関する。
等の撮像手段を用いて物体との距離を検出する距離検出
方法に関する。
【０００２】
【従来の技術】従来、自動車の自動車庫入れや走行時の
追突警告などのために、自動車の後方或いは前方との距
離を自動的に検出することが行われており、例えば図５
に示すように、自動車１の車室内に前方を撮像する撮像
手段である２台の二次元ＣＣＤカメラ２ａ，２ｂが近接
して並設され、両カメラ２ａ，２ｂによって前方の自動
車などの物体が撮像され、図６に示すように、両カメラ
２ａ，２ｂによる画像が、画像処理手段３によって処理
され、物体との距離が演算によって検出されるようにな
っている。
追突警告などのために、自動車の後方或いは前方との距
離を自動的に検出することが行われており、例えば図５
に示すように、自動車１の車室内に前方を撮像する撮像
手段である２台の二次元ＣＣＤカメラ２ａ，２ｂが近接
して並設され、両カメラ２ａ，２ｂによって前方の自動
車などの物体が撮像され、図６に示すように、両カメラ
２ａ，２ｂによる画像が、画像処理手段３によって処理
され、物体との距離が演算によって検出されるようにな
っている。
【０００３】つぎに、距離検出の演算について説明す
る。
る。
【０００４】図７に示すように、Ｘ−Ｚ平面における物
体の位置を点Ｐと表わし、その座標をＰ（Ｘ ｐ，Ｚ ｐ）
とし、Ｚ軸に対称にＸ軸上に両カメラ２ａ，２ｂのレン
ズＬａ，Ｌ ｂが位置しているものとする。
体の位置を点Ｐと表わし、その座標をＰ（Ｘ ｐ，Ｚ ｐ）
とし、Ｚ軸に対称にＸ軸上に両カメラ２ａ，２ｂのレン
ズＬａ，Ｌ ｂが位置しているものとする。
【０００５】そして、両カメラ２ａ，２ｂの撮像面Ｉ
ａ，Ｉ ｂ上における物体の撮像点をＰａ，Ｐ ｂとし、撮
像面Ｉ ａ，Ｉ ｂそれぞれの中心点から撮像点Ｐ ａ，Ｐ ｂ
それぞれまでの距離をＸ ａ，Ｘ ｂ、両撮像面Ｉ ａ，Ｉ ｂ
の中心点間の距離をｌ、レンズＬ ａ，Ｌ ｂと撮像面Ｉ
ａ，Ｉ ｂとの距離をｆとすると、三角形の相似の関係か
ら、次式のように表わされる。
ａ，Ｉ ｂ上における物体の撮像点をＰａ，Ｐ ｂとし、撮
像面Ｉ ａ，Ｉ ｂそれぞれの中心点から撮像点Ｐ ａ，Ｐ ｂ
それぞれまでの距離をＸ ａ，Ｘ ｂ、両撮像面Ｉ ａ，Ｉ ｂ
の中心点間の距離をｌ、レンズＬ ａ，Ｌ ｂと撮像面Ｉ
ａ，Ｉ ｂとの距離をｆとすると、三角形の相似の関係か
ら、次式のように表わされる。
【０００６】 Ｘ ａ／ｆ＝（Ｘ ｐ＋ｌ／２）／Ｚ ｐ … (I) Ｘ ｂ／ｆ＝（Ｘ ｐ−ｌ／２）／Ｚ ｐ … (II) さらに、（Ｉ）式、（II）式よりＸ ｐを消去して整理す
ると、次式のように書き換えられる。
ると、次式のように書き換えられる。
【０００７】 Ｚ ｐ＝ｌ・ｆ／（Ｘ ａ−Ｘ ｂ）＝ｌ・ｆ／ｕ … (III) ここで、ｕ＝（Ｘ ａ−Ｘ ｂ）である。
【０００８】従って、両カメラ２ａ，２ｂと物体との距
離Ｚ ｐを求めるには、 (III)式の演算を行えばよく、
(III)式中のｌ及びｆが既知であるため、ｕ＝（Ｘ ａ−
Ｘ ｂ）がわかれば距離Ｚ ｐが求められることになる。
離Ｚ ｐを求めるには、 (III)式の演算を行えばよく、
(III)式中のｌ及びｆが既知であるため、ｕ＝（Ｘ ａ−
Ｘ ｂ）がわかれば距離Ｚ ｐが求められることになる。
【０００９】ところで、 (III)式のｕは両カメラ２ａ，
２ｂの視差に相当し、この視差ｕを求める手法は種々あ
るが、そのひとつに以下のようなものがある。
２ｂの視差に相当し、この視差ｕを求める手法は種々あ
るが、そのひとつに以下のようなものがある。
【００１０】いま、図６に示す左側のカメラ２ａにより
図８（ａ）に示すような前方の自動車の画像（以下この
画像を左画像という）が得られ、右側のカメラ２ｂによ
り図８（ｂ）に示すような前方の自動車の画像（以下こ
の画像を右画像という）が得られたとすると、これら左
画像と右画像を重ね合わせたときに、両画像の対応する
点を検索，即ち同定（マッチング）し、これら両点Ａ，
Ｂ間のずれ量を視差として導出する。
図８（ａ）に示すような前方の自動車の画像（以下この
画像を左画像という）が得られ、右側のカメラ２ｂによ
り図８（ｂ）に示すような前方の自動車の画像（以下こ
の画像を右画像という）が得られたとすると、これら左
画像と右画像を重ね合わせたときに、両画像の対応する
点を検索，即ち同定（マッチング）し、これら両点Ａ，
Ｂ間のずれ量を視差として導出する。
【００１１】このような同定を行う手法には種々ある
が、一般には左画像と右画像の相関をとり、最も望まし
い相関値を示す微小エリアを検索するが、演算による相
関のとり方で容易な手法として以下のようなものがあ
る。
が、一般には左画像と右画像の相関をとり、最も望まし
い相関値を示す微小エリアを検索するが、演算による相
関のとり方で容易な手法として以下のようなものがあ
る。
【００１２】左画像と右画像を重ね合わせ、例えば左画
像の微小エリアを基準エリアとし、これと同じ大きさの
右画像の微小エリアを検索エリアとして、基準エリアと
検索エリアの各画素の濃度の差分値を算出し、次に右画
像の微小エリアを水平方向に１画素分ずらしてこれを次
の検索エリアとし、先程と同様の処理を行い、これを順
次繰り返して算出した濃度の差分値が最小となる状態を
検索することによって同定を行うものである。
像の微小エリアを基準エリアとし、これと同じ大きさの
右画像の微小エリアを検索エリアとして、基準エリアと
検索エリアの各画素の濃度の差分値を算出し、次に右画
像の微小エリアを水平方向に１画素分ずらしてこれを次
の検索エリアとし、先程と同様の処理を行い、これを順
次繰り返して算出した濃度の差分値が最小となる状態を
検索することによって同定を行うものである。
【００１３】そして、このような処理により、左，右画
像の同定された所定の水平ラインの濃度分布を重ね合わ
せると、図９に示すようになり、一方の画像の濃度分布
曲線を視差ｕ分だけずらしたものが他方の画像の濃度分
布曲線となる。
像の同定された所定の水平ラインの濃度分布を重ね合わ
せると、図９に示すようになり、一方の画像の濃度分布
曲線を視差ｕ分だけずらしたものが他方の画像の濃度分
布曲線となる。
【００１４】
【発明が解決しようとする課題】しかし、図９はカメラ
２ａ，２ｂの前方のフロントガラスに雨滴が付着してい
ない場合の濃度分布曲線であり、フロントガラスに雨滴
が付着すると、左，右画像の対応する水平ラインの濃度
分布曲線は、図１０に示すように雨滴の影響でガタガタ
になり、図１０から明らかなように雨滴の影響のある濃
度分布曲線から正確な視差ｕを導出することができない
ため、雨天環境下において、従来の濃度分布曲線から視
差を求めて距離を算出する方法では正確な距離を検出で
きず、実質的に雨天ではこの方法を実施できないという
問題点があった。
２ａ，２ｂの前方のフロントガラスに雨滴が付着してい
ない場合の濃度分布曲線であり、フロントガラスに雨滴
が付着すると、左，右画像の対応する水平ラインの濃度
分布曲線は、図１０に示すように雨滴の影響でガタガタ
になり、図１０から明らかなように雨滴の影響のある濃
度分布曲線から正確な視差ｕを導出することができない
ため、雨天環境下において、従来の濃度分布曲線から視
差を求めて距離を算出する方法では正確な距離を検出で
きず、実質的に雨天ではこの方法を実施できないという
問題点があった。
【００１５】また、雨滴以外にごみなどの付着物が付着
している場合も同様である。
している場合も同様である。
【００１６】そこでこの発明は、上記のような問題点を
解消するためになされたもので、雨滴やごみなどの付着
物の影響のない画像のデータだけを取り出して視差を導
出し、雨天や塵埃の多い悪環境下においても実施可能な
距離検出方法を提供できるようにすることを目的とす
る。
解消するためになされたもので、雨滴やごみなどの付着
物の影響のない画像のデータだけを取り出して視差を導
出し、雨天や塵埃の多い悪環境下においても実施可能な
距離検出方法を提供できるようにすることを目的とす
る。
【００１７】
【課題を解決するための手段】この発明に係る距離検出
方法は、２台の撮像手段により物体を撮像し、画像処理
手段により、前記両撮像手段による前記物体の画像を処
理して前記両撮像手段の視差を導出し、導出した前記視
差から、演算によって前記物体と前記撮像手段との間の
距離を検出する距離検出方法において、前記画像処理手
段により、一方の前記撮像手段の画像中の所定の微小基
準エリアにおける各画素の濃度と、他方の前記撮像手段
の画像中の前記基準エリアと同じ大きさの検索エリアに
おける各画素の濃度との差分値を導出し、前記検索エリ
アを１画素ずつずらして前記差分値の導出を繰り返し、
導出した前記各差分値の最小値が、前記両撮像手段の視
野内の雨滴やごみ等の付着物の有無によって予め定めら
れる所定のしきい値以下になったときに、当該最小の差
分値を与える検索エリアと前記基準エリアとのずれ量か
ら視差を導出することを特徴としている。
方法は、２台の撮像手段により物体を撮像し、画像処理
手段により、前記両撮像手段による前記物体の画像を処
理して前記両撮像手段の視差を導出し、導出した前記視
差から、演算によって前記物体と前記撮像手段との間の
距離を検出する距離検出方法において、前記画像処理手
段により、一方の前記撮像手段の画像中の所定の微小基
準エリアにおける各画素の濃度と、他方の前記撮像手段
の画像中の前記基準エリアと同じ大きさの検索エリアに
おける各画素の濃度との差分値を導出し、前記検索エリ
アを１画素ずつずらして前記差分値の導出を繰り返し、
導出した前記各差分値の最小値が、前記両撮像手段の視
野内の雨滴やごみ等の付着物の有無によって予め定めら
れる所定のしきい値以下になったときに、当該最小の差
分値を与える検索エリアと前記基準エリアとのずれ量か
ら視差を導出することを特徴としている。
【００１８】
【作用】この発明においては、検索エリアを１画素ずつ
ずらしたときの基準エリアと検索エリアの濃度の差分値
の最小値が所定のしきい値以下になったときに、付着物
の影響がないとして、最小の差分値を与える検索エリア
と基準エリアとのずれ量から視差が導出されるため、付
着物の影響がないときの画像のデータのみを選択し、選
択した画像から正確な視差を導出することが可能とな
り、雨天や塵埃の多い悪環境下においても正確な視差を
得て物体との間の正確な距離の検出が可能になる。
ずらしたときの基準エリアと検索エリアの濃度の差分値
の最小値が所定のしきい値以下になったときに、付着物
の影響がないとして、最小の差分値を与える検索エリア
と基準エリアとのずれ量から視差が導出されるため、付
着物の影響がないときの画像のデータのみを選択し、選
択した画像から正確な視差を導出することが可能とな
り、雨天や塵埃の多い悪環境下においても正確な視差を
得て物体との間の正確な距離の検出が可能になる。
【００１９】
【実施例】図１はこの発明の距離検出方法の一実施例の
動作説明図である。なお、以下の説明では図５，図６も
参照する。
動作説明図である。なお、以下の説明では図５，図６も
参照する。
【００２０】いま、両カメラ２ａ，２ｂによる左，右画
像が図１（ａ），図１（ｂ）にそれぞれ示すようになっ
たとすると、画像処理手段３により、例えば図１（ｂ）
の右画像に所定の微小基準エリアＥB が設定される。
像が図１（ａ），図１（ｂ）にそれぞれ示すようになっ
たとすると、画像処理手段３により、例えば図１（ｂ）
の右画像に所定の微小基準エリアＥB が設定される。
【００２１】このとき、基準エリアＥB の大きさが水平
方向に１ラインの幅でｋ画素分とした場合、水平方向に
画素番号，垂直方向にライン番号をとると、基準エリア
ＥB は座標（ｘm ，ｙn ）から座標（ｘm ＋ｋ−１，ｙ
n ）の大きさとなる。但し、ｘm は基準エリアの最初の
画素番号、ｙn は基準エリアのライン番号である。
方向に１ラインの幅でｋ画素分とした場合、水平方向に
画素番号，垂直方向にライン番号をとると、基準エリア
ＥB は座標（ｘm ，ｙn ）から座標（ｘm ＋ｋ−１，ｙ
n ）の大きさとなる。但し、ｘm は基準エリアの最初の
画素番号、ｙn は基準エリアのライン番号である。
【００２２】そして、画像処理手段３により、図１
（ａ）の左画像中のｙn番目の基準エリアＥB と同じ大
きさの検索エリアＥI が設定され、基準エリアＥB の各
画素の濃度と検索エリアＥI の各画素の濃度との差分値
が導出されると共に、検索エリアＥI を１画素ずつずら
してそれぞれ差分値ｓ（ｘi ，ｙn ）が次の(IV)式に従
って算出される。但し、(IV)式中ＩL ，ＩR は左，右画
像における濃度値である。
（ａ）の左画像中のｙn番目の基準エリアＥB と同じ大
きさの検索エリアＥI が設定され、基準エリアＥB の各
画素の濃度と検索エリアＥI の各画素の濃度との差分値
が導出されると共に、検索エリアＥI を１画素ずつずら
してそれぞれ差分値ｓ（ｘi ，ｙn ）が次の(IV)式に従
って算出される。但し、(IV)式中ＩL ，ＩR は左，右画
像における濃度値である。
【００２３】 ｓ（ｘi ，ｙn ）＝ ΣΣ｜ＩR （ｘm ＋ｊ，ｙn ） −ＩL （ｘi ＋ｊ，ｙn ）｜ … (IV) ここで、ｉ，ｊは変数で、第１のサンメイションはｉ＝
０からｐまで、第２のサンメイションはｊ＝０からｋま
で行なう。
０からｐまで、第２のサンメイションはｊ＝０からｋま
で行なう。
【００２４】つぎに、算出された差分値ｓ（ｘi ，
ｙn ）が画素番号ｘ1 で最小になるとすると、その最小
値ｃ（ｘ1 ，ｙn ）が導出されて所定のしきい値と比較
される。
ｙn ）が画素番号ｘ1 で最小になるとすると、その最小
値ｃ（ｘ1 ，ｙn ）が導出されて所定のしきい値と比較
される。
【００２５】ところで、最小値を比較すべきしきい値
は、まず上限値として、フロントガラスに雨滴が付着し
ているか否かによって、予め実験的に求められる。
は、まず上限値として、フロントガラスに雨滴が付着し
ているか否かによって、予め実験的に求められる。
【００２６】即ち、雨滴がない場合の差分値ｓの変化曲
線は例えば図２に示すようになり、差分値ｓの最小値ｃ
は所定の値β以下となるのに対し、雨滴がある場合の差
分値ｓの変化曲線は例えば図３に示すようになり、差分
値ｓの最小値ｃはβよりも大きくなり、フロントガラス
への付着雨滴の有，無によって差分値ｓの最小値ｃがβ
以下或いはβよりも大きくなることから、予め実験によ
ってβが求められ、付着雨滴の有無を判断する基準とな
る差分値ｓの最小値ｃの上限がβに設定される。
線は例えば図２に示すようになり、差分値ｓの最小値ｃ
は所定の値β以下となるのに対し、雨滴がある場合の差
分値ｓの変化曲線は例えば図３に示すようになり、差分
値ｓの最小値ｃはβよりも大きくなり、フロントガラス
への付着雨滴の有，無によって差分値ｓの最小値ｃがβ
以下或いはβよりも大きくなることから、予め実験によ
ってβが求められ、付着雨滴の有無を判断する基準とな
る差分値ｓの最小値ｃの上限がβに設定される。
【００２７】一方、差分値ｓの最小値ｃの下段は理想的
には０であるが、例えば対向車のヘッドライトを受ける
ことによって、濃度の高い画素が画面中に局在すると、
これらの画素では飽和状態となるため、基準エリアＥB
がこのような飽和状態の画素領域に設定された場合に
は、同じく飽和状態の画素領域に設定された検索エリア
ＥI との間の差分値ｓの最小値ｃがゼロとなり、このよ
うに最小値ｃがゼロとなる場合には画像の濃度が局所的
に飽和していることになり、飽和画像からは付着雨滴が
存在する場合と同様に正確な視野を得ることができな
い。
には０であるが、例えば対向車のヘッドライトを受ける
ことによって、濃度の高い画素が画面中に局在すると、
これらの画素では飽和状態となるため、基準エリアＥB
がこのような飽和状態の画素領域に設定された場合に
は、同じく飽和状態の画素領域に設定された検索エリア
ＥI との間の差分値ｓの最小値ｃがゼロとなり、このよ
うに最小値ｃがゼロとなる場合には画像の濃度が局所的
に飽和していることになり、飽和画像からは付着雨滴が
存在する場合と同様に正確な視野を得ることができな
い。
【００２８】そこで、こような飽和画像を除くために、
最小値ｃの下限値α（＞０）が設定され、差分値ｓの最
小値ｃがαよりも大きければ飽和を生じていない画像で
あることがわかり、飽和の有無を判断する基準となる差
分値ｓの最小値ｃの下限がαに設定される。
最小値ｃの下限値α（＞０）が設定され、差分値ｓの最
小値ｃがαよりも大きければ飽和を生じていない画像で
あることがわかり、飽和の有無を判断する基準となる差
分値ｓの最小値ｃの下限がαに設定される。
【００２９】従って、(IV)式により導出されれる差分値
ｓの最小値ｃがα≦ｃ≦βの関係を満たす場合には、雨
滴の影響もなく、しかも飽和の生じていない正常な画像
であると判断することができ、最小値ｃを与える画素番
号ｘ1 と基準エリアＥB の最初の画素番号ｘm との差か
ら、両撮像手段２ａ，２ｂの視差ｕ（＝｜ｘ1 −ｘ
m ｜）が導出される。
ｓの最小値ｃがα≦ｃ≦βの関係を満たす場合には、雨
滴の影響もなく、しかも飽和の生じていない正常な画像
であると判断することができ、最小値ｃを与える画素番
号ｘ1 と基準エリアＥB の最初の画素番号ｘm との差か
ら、両撮像手段２ａ，２ｂの視差ｕ（＝｜ｘ1 −ｘ
m ｜）が導出される。
【００３０】つぎに、一連の処理動作について図４のフ
ローチャートを参照して説明する。
ローチャートを参照して説明する。
【００３１】まず、カメラ２ａ，２ｂによる左，右画像
から、画像処理手段３により上記のようにして基準エリ
アＥB と検索エリアＥI との濃度の差分値ｓ（ｘi ，ｙ
n ）が導出され（ステップＳ１）、導出された差分値ｓ
（ｘi ，ｙn ）のうちの最小値ｃ（ｘ1 ，ｙn ）が導出
されたのち（ステップＳ２）、この最小値ｃ（ｘ1 ，ｙ
n ）がα≦ｃ（ｘ1 ，ｙn ）≦βの関係にあるか否かの
判断がなされる（ステップＳ３）。
から、画像処理手段３により上記のようにして基準エリ
アＥB と検索エリアＥI との濃度の差分値ｓ（ｘi ，ｙ
n ）が導出され（ステップＳ１）、導出された差分値ｓ
（ｘi ，ｙn ）のうちの最小値ｃ（ｘ1 ，ｙn ）が導出
されたのち（ステップＳ２）、この最小値ｃ（ｘ1 ，ｙ
n ）がα≦ｃ（ｘ1 ，ｙn ）≦βの関係にあるか否かの
判断がなされる（ステップＳ３）。
【００３２】そして、ステップＳ３の判定の結果がＮＯ
であれば、β＜ｃ（ｘ1 ，ｙn ）或いはα＞ｃ（ｘ1 ，
ｙn ）であって当該画像が雨滴の影響があるか、或いは
飽和が生じているとして、その後の視差の演算は行われ
ずに処理が終了し、ステップＳ３の判定の結果がＹＥＳ
であれば、当該画像が雨滴の影響もなくしかも飽和の生
じていない正常な画像であると判断され、最小値ｃ（ｘ
1 ，ｙn ）を与える画素番号ｘ1 と基準エリアＥB の最
初の画素番号ｘm との差の大きさ｜ｘ1 −ｘm ｜が視差
ｕとして導出され（ステップＳ４）、この視差ｕから前
述の(III) 式に基づいて物体と両カメラ２ａ，２ｂとの
間の距離が算出される。
であれば、β＜ｃ（ｘ1 ，ｙn ）或いはα＞ｃ（ｘ1 ，
ｙn ）であって当該画像が雨滴の影響があるか、或いは
飽和が生じているとして、その後の視差の演算は行われ
ずに処理が終了し、ステップＳ３の判定の結果がＹＥＳ
であれば、当該画像が雨滴の影響もなくしかも飽和の生
じていない正常な画像であると判断され、最小値ｃ（ｘ
1 ，ｙn ）を与える画素番号ｘ1 と基準エリアＥB の最
初の画素番号ｘm との差の大きさ｜ｘ1 −ｘm ｜が視差
ｕとして導出され（ステップＳ４）、この視差ｕから前
述の(III) 式に基づいて物体と両カメラ２ａ，２ｂとの
間の距離が算出される。
【００３３】ところで、図４に示す処理はリアルタイム
で行なわれ、しかも３０ｍｓｅｃ程度の周期で繰り返さ
れ、しかもフロントガラスに付着する雨滴の状況が刻々
と変化することから、図４の処理を繰り返すうちに、雨
滴の影響がなく、しかも飽和の生じていない画像が得ら
れるため、得られた画像から正しい視差ｕを導出して物
体との間の正確な距離を検出することが可能になり、特
に雨の降り始めなど、ワイパを動作させるほどでもない
ような場合に効果がある。
で行なわれ、しかも３０ｍｓｅｃ程度の周期で繰り返さ
れ、しかもフロントガラスに付着する雨滴の状況が刻々
と変化することから、図４の処理を繰り返すうちに、雨
滴の影響がなく、しかも飽和の生じていない画像が得ら
れるため、得られた画像から正しい視差ｕを導出して物
体との間の正確な距離を検出することが可能になり、特
に雨の降り始めなど、ワイパを動作させるほどでもない
ような場合に効果がある。
【００３４】また、ワイパを動作させたときに、ワイパ
によりフロントガラスの付着雨滴を払拭した直後の画像
であれば、雨滴の影響のない正常な画像を得られる場合
が多いため、ワイパを動作させていても正確な距離検出
を行なうことができる。
によりフロントガラスの付着雨滴を払拭した直後の画像
であれば、雨滴の影響のない正常な画像を得られる場合
が多いため、ワイパを動作させていても正確な距離検出
を行なうことができる。
【００３５】従って、雨滴の影響がないときの画像のデ
ータのみを選択し、選択した画像から正確な視差を導出
することが可能になり、雨天環境下においても正確な視
差を得て物体との間の正確な距離の検出が可能になる。
ータのみを選択し、選択した画像から正確な視差を導出
することが可能になり、雨天環境下においても正確な視
差を得て物体との間の正確な距離の検出が可能になる。
【００３６】なお、上記実施例では、付着物が雨滴であ
る場合について説明したが、雨滴に限らずごみ等が付着
している場合にも、この発明を同様に適用できるのは言
うまでもない。
る場合について説明したが、雨滴に限らずごみ等が付着
している場合にも、この発明を同様に適用できるのは言
うまでもない。
【００３７】さらに、上記実施例では、基準エリアを１
ラインの幅に設定した場合について説明したが、数ライ
ンの幅に設定してもよいのは勿論である。
ラインの幅に設定した場合について説明したが、数ライ
ンの幅に設定してもよいのは勿論である。
【００３８】また、図４のステップＳ３の判定結果がＮ
Ｏの場合に、運転者にワイパを動作させるべき旨等の警
告を発するようにしてもよい。
Ｏの場合に、運転者にワイパを動作させるべき旨等の警
告を発するようにしてもよい。
【００３９】さらに、上記実施例では、差分値ｓの最小
値ｃに下限を設定したが、これは飽和状態にある画像を
除外するためであり、カメラ２ａ，２ｂのアイリス調整
等によって飽和防止が可能であることから、特に下限を
設定する必要はない。
値ｃに下限を設定したが、これは飽和状態にある画像を
除外するためであり、カメラ２ａ，２ｂのアイリス調整
等によって飽和防止が可能であることから、特に下限を
設定する必要はない。
【００４０】
【発明の効果】以上のように、この発明の距離検出方法
によれば、検索エリアを１画素ずつずらしたときの基準
エリアと検索エリアの濃度の差分値の最小値が所定のし
きい値以下になったときに、最小の差分値を与える検索
エリアと基準エリアとのずれ量から視差を導出すること
により、雨滴などの付着物の影響がないときの画像デー
タのみを選択的に取り出して正確な視差を導出すること
が可能になり、雨天や塵埃の多い悪環境下においても正
確な視差を得て物体との間の正確な距離検出を行なうこ
とができ、車載用のシステムに好適である。
によれば、検索エリアを１画素ずつずらしたときの基準
エリアと検索エリアの濃度の差分値の最小値が所定のし
きい値以下になったときに、最小の差分値を与える検索
エリアと基準エリアとのずれ量から視差を導出すること
により、雨滴などの付着物の影響がないときの画像デー
タのみを選択的に取り出して正確な視差を導出すること
が可能になり、雨天や塵埃の多い悪環境下においても正
確な視差を得て物体との間の正確な距離検出を行なうこ
とができ、車載用のシステムに好適である。
【図１】この発明の距離検出方法の一実施例の動作説明
図である。
図である。
【図２】この発明の原理説明用の差分値の変化特性図で
ある。
ある。
【図３】この発明の原理説明用の差分値の変化特性図で
ある。
ある。
【図４】この発明の動作説明用フローチャートである。
【図５】この発明の背景となる距離検出装置の配置を示
す側面図である。
す側面図である。
【図６】図５の装置の回路構成を示すブロック図であ
る。
る。
【図７】図６の動作説明図である。
【図８】従来の視差の導出方法の説明図である。
【図９】従来の視差の導出方法の説明図である。
【図１０】従来の視差の導出方法の説明図である。
２ａ，２ｂ ＣＣＤカメラ ３ 画像処理手段 ＥB 基準エリア ＥI 検索エリア
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (51)Int.Cl.7 識別記号 ＦＩ Ｇ０１Ｂ 11/00 Ｇ０６Ｆ 15/62 ３８０ Ｇ０５Ｄ 1/02 ４１５ (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G01C 3/00 - 3/32 G06T 1/00 G06T 7/00 G08G 1/16 B60R 21/00 G01B 11/00 - 11/30 G05D 1/02
Claims (1)
- 【請求項１】 ２台の撮像手段により物体を撮像し、画
像処理手段により、前記両撮像手段による前記物体の画
像を処理して前記両撮像手段の視差を導出し、導出した
前記視差から、演算によって前記物体と前記撮像手段と
の間の距離を検出する距離検出方法において、前記画像
処理手段により、一方の前記撮像手段の画像中の所定の
微小基準エリアにおける各画素の濃度と、他方の前記撮
像手段の画像中の前記基準エリアと同じ大きさの検索エ
リアにおける各画素の濃度との差分値を導出し、前記検
索エリアを１画素ずつずらして前記差分値の導出を繰り
返し、導出した前記各差分値の最小値が、前記両撮像手
段の視野内の雨滴，ごみ等の付着物の有無によって予め
定められる所定のしきい値以下になったときに、当該最
小の差分値を与える検索エリアと前記基準エリアとのず
れ量から視差を導出することを特徴とする距離検出方
法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03091286A JP3081660B2 (ja) | 1991-03-28 | 1991-03-28 | 距離検出方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03091286A JP3081660B2 (ja) | 1991-03-28 | 1991-03-28 | 距離検出方法 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04301513A JPH04301513A (ja) | 1992-10-26 |
| JP3081660B2 true JP3081660B2 (ja) | 2000-08-28 |
Family
ID=14022223
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03091286A Expired - Fee Related JP3081660B2 (ja) | 1991-03-28 | 1991-03-28 | 距離検出方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3081660B2 (ja) |
Families Citing this family (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP3156817B2 (ja) * | 1994-03-14 | 2001-04-16 | 矢崎総業株式会社 | 車両周辺監視装置 |
| JP3649327B2 (ja) * | 2002-02-27 | 2005-05-18 | 富士重工業株式会社 | フェールセーフ機能を有するステレオ式車外監視装置 |
| JP4601376B2 (ja) * | 2004-10-04 | 2010-12-22 | ダイハツ工業株式会社 | 画像異常判定装置 |
| JP2014009975A (ja) * | 2012-06-28 | 2014-01-20 | Hitachi Automotive Systems Ltd | ステレオカメラ |
-
1991
- 1991-03-28 JP JP03091286A patent/JP3081660B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04301513A (ja) | 1992-10-26 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| LAPS | Cancellation because of no payment of annual fees |