JP3104279B2 - 画像処理装置、画像処理方法および車両用障害物検出装置 - Google Patents
画像処理装置、画像処理方法および車両用障害物検出装置Info
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Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、画像の２次元的特徴を
抽出して物体を認識する画像処理装置および画像処理方
法と、それらを応用した車両用障害物検出装置に関す
る。
抽出して物体を認識する画像処理装置および画像処理方
法と、それらを応用した車両用障害物検出装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】複数のカメラを用いて障害物を認識する
障害物検出装置が知られている（例えば、電子情報通信
学会技術研究報告第ＰＲＵ８８−１０３号参照）。この
種の装置では、複数のカメラによって異なる視点から撮
像された複数の画像を解析し、それらの画像特徴を抽出
して障害物を認識するとともに、３角測量の原理によっ
て同一の障害物までの距離を算出する。
障害物検出装置が知られている（例えば、電子情報通信
学会技術研究報告第ＰＲＵ８８−１０３号参照）。この
種の装置では、複数のカメラによって異なる視点から撮
像された複数の画像を解析し、それらの画像特徴を抽出
して障害物を認識するとともに、３角測量の原理によっ
て同一の障害物までの距離を算出する。
【０００３】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
装置では、カメラが複数台必要である上に、それらのカ
メラで撮像された複数の画像を解析するため、処理時間
がかかるという問題がある。
装置では、カメラが複数台必要である上に、それらのカ
メラで撮像された複数の画像を解析するため、処理時間
がかかるという問題がある。
【０００４】本願請求項１〜３に記載された発明の目的
は、１台のカメラで撮影された画像を解析して、短時間
で正確に物体を認識する画像処理装置および画像処理方
法と、それらを応用した車両用障害物検出装置を提供す
ることにある。
は、１台のカメラで撮影された画像を解析して、短時間
で正確に物体を認識する画像処理装置および画像処理方
法と、それらを応用した車両用障害物検出装置を提供す
ることにある。
【０００５】
【課題を解決するための手段】クレーム対応図である図
１に対応づけて請求項１の発明を説明すると、請求項１
の発明は、撮像手段１００により撮像された画像から垂
直エッジまたは水平エッジに関する初期特徴量を抽出す
る抽出手段１０１と、抽出された初期特徴量の中で画像
の上部から抽出された初期特徴量ほど高い重み付けを行
なって、初期特徴量を２次特徴量に変換する変換手段１
０２と、変換された２次特徴量のうち、予め設定した値
以上の２次特徴量に対応する画像の中の領域を物体と認
識する認識手段１０３とを備えることにより、上記目的
が達成される。
１に対応づけて請求項１の発明を説明すると、請求項１
の発明は、撮像手段１００により撮像された画像から垂
直エッジまたは水平エッジに関する初期特徴量を抽出す
る抽出手段１０１と、抽出された初期特徴量の中で画像
の上部から抽出された初期特徴量ほど高い重み付けを行
なって、初期特徴量を２次特徴量に変換する変換手段１
０２と、変換された２次特徴量のうち、予め設定した値
以上の２次特徴量に対応する画像の中の領域を物体と認
識する認識手段１０３とを備えることにより、上記目的
が達成される。
【０００６】また請求項２の発明は、撮像された画像か
ら垂直エッジまたは水平エッジに関する初期特徴量を抽
出し、抽出された初期特徴量の中で画像の上部から抽出
された初期特徴量ほど高い重み付けを行なって初期特徴
量を２次特徴量に変換し、変換された２次特徴量のう
ち、予め設定した値以上の２次特徴量に対応する画像の
中の領域を物体と認識する画像処理方法により、上記目
的が達成される。
ら垂直エッジまたは水平エッジに関する初期特徴量を抽
出し、抽出された初期特徴量の中で画像の上部から抽出
された初期特徴量ほど高い重み付けを行なって初期特徴
量を２次特徴量に変換し、変換された２次特徴量のう
ち、予め設定した値以上の２次特徴量に対応する画像の
中の領域を物体と認識する画像処理方法により、上記目
的が達成される。
【０００７】さらに、図１に対応づけて請求項３の発明
を説明すると、請求項３の発明は、車両に搭載された撮
像手段１００により撮像された画像から、車両の進行方
向の垂直エッジまたは水平エッジに関する初期特徴量を
抽出する抽出手段１０１と、抽出された初期特徴量の中
で画像の上部から抽出された初期特徴量ほど高い重み付
けを行なって、初期特徴量を２次特徴量に変換する変換
手段１０２と、変換された２次特徴量のうち、予め設定
した値以上の２次特徴量に対応する画像の中の領域を障
害物と認識する認識手段１０３とを備えることにより、
上記目的が達成される。
を説明すると、請求項３の発明は、車両に搭載された撮
像手段１００により撮像された画像から、車両の進行方
向の垂直エッジまたは水平エッジに関する初期特徴量を
抽出する抽出手段１０１と、抽出された初期特徴量の中
で画像の上部から抽出された初期特徴量ほど高い重み付
けを行なって、初期特徴量を２次特徴量に変換する変換
手段１０２と、変換された２次特徴量のうち、予め設定
した値以上の２次特徴量に対応する画像の中の領域を障
害物と認識する認識手段１０３とを備えることにより、
上記目的が達成される。
【０００８】
【作用】請求項１では、抽出手段１０１が、撮像手段１
００により撮像された画像から垂直エッジまたは水平エ
ッジに関する初期特徴量を抽出し、さらに変換手段１０
２が、画像の上部から抽出された初期特徴量ほど高い重
み付けを行なって初期特徴量を２次特徴量に変換した
後、認識手段１０３が、予め設定した値以上の２次特徴
量に対応する画像の中の領域を物体と認識する。
００により撮像された画像から垂直エッジまたは水平エ
ッジに関する初期特徴量を抽出し、さらに変換手段１０
２が、画像の上部から抽出された初期特徴量ほど高い重
み付けを行なって初期特徴量を２次特徴量に変換した
後、認識手段１０３が、予め設定した値以上の２次特徴
量に対応する画像の中の領域を物体と認識する。
【０００９】また請求項２では、上記構成の項で説明し
た画像処理方法により画像の中の物体を認識する。
た画像処理方法により画像の中の物体を認識する。
【００１０】さらに請求項３では、抽出手段１０１が、
車両に搭載された撮像手段１００により撮像された画像
から、車両の進行方向の垂直エッジまたは水平エッジに
関する初期特徴量を抽出し、さらに変換手段１０２が、
画像の上部から抽出された初期特徴量ほど高い重み付け
を行なって初期特徴量を２次特徴量に変換した後、認識
手段１０３が、予め設定した値以上の２次特徴量に対応
する画像の中の領域を障害物と認識する。
車両に搭載された撮像手段１００により撮像された画像
から、車両の進行方向の垂直エッジまたは水平エッジに
関する初期特徴量を抽出し、さらに変換手段１０２が、
画像の上部から抽出された初期特徴量ほど高い重み付け
を行なって初期特徴量を２次特徴量に変換した後、認識
手段１０３が、予め設定した値以上の２次特徴量に対応
する画像の中の領域を障害物と認識する。
【００１１】
【実施例】図２は、本発明に係わる画像処理装置を車両
用障害物検出装置に応用した一実施例の構成を示すブロ
ック図である。図において、１は、車両の前方を撮像す
る１台のカメラであり、車両の前部に搭載される。２
は、Ａ／Ｄ変換器であり、カメラ１からの画像信号をＡ
／Ｄ変換する。３は、Ａ／Ｄ変換器２からの画像データ
を記憶する画像メモリである。これらによって、請求項
１，３における撮像手段が構成される。
用障害物検出装置に応用した一実施例の構成を示すブロ
ック図である。図において、１は、車両の前方を撮像す
る１台のカメラであり、車両の前部に搭載される。２
は、Ａ／Ｄ変換器であり、カメラ１からの画像信号をＡ
／Ｄ変換する。３は、Ａ／Ｄ変換器２からの画像データ
を記憶する画像メモリである。これらによって、請求項
１，３における撮像手段が構成される。
【００１２】４は、マイクロコンピュータおよびその周
辺部品から構成される画像処理装置であり、以下に説明
する各処理部において後述する制御プログラムを実行
し、車両前方の障害物を検出する。４１は、請求項１，
３における抽出手段としての垂直エッジ点検出部であ
り、撮影画像から垂直方向のエッジを抽出するため、垂
直エッジを構成するエッジ点を検出する。４２は、処理
エリア設定部であり、撮影画像の中で障害物検出処理を
行なうエリアを設定する。４３は、エッジ点重み付け係
数算出部であり、障害物検出処理エリア内で検出された
各エッジ点の位置に応じた重み付け係数を算出する。４
４は、垂直エッジ存在度算出部であり、重み付けされた
各エッジ点に基づいて垂直エッジの存在度を検出する。
これらのエッジ点重み付け係数算出部４３及び垂直エッ
ジ存在度算出部４４によって請求項１，３における変換
手段が構成される。４５は、垂直エッジ検出部であり、
存在度の高い垂直エッジだけを検出する。さらに４６
は、垂直エッジ密度算出部であり、検出された高存在度
の垂直エッジの密度を算出する。４７は、垂直エッジの
密度に基づいて障害物を判定する障害物判断部である。
さらに４８は、障害物判断結果を出力する出力部であ
る。これらによって請求項１，３における認識手段が構
成される。
辺部品から構成される画像処理装置であり、以下に説明
する各処理部において後述する制御プログラムを実行
し、車両前方の障害物を検出する。４１は、請求項１，
３における抽出手段としての垂直エッジ点検出部であ
り、撮影画像から垂直方向のエッジを抽出するため、垂
直エッジを構成するエッジ点を検出する。４２は、処理
エリア設定部であり、撮影画像の中で障害物検出処理を
行なうエリアを設定する。４３は、エッジ点重み付け係
数算出部であり、障害物検出処理エリア内で検出された
各エッジ点の位置に応じた重み付け係数を算出する。４
４は、垂直エッジ存在度算出部であり、重み付けされた
各エッジ点に基づいて垂直エッジの存在度を検出する。
これらのエッジ点重み付け係数算出部４３及び垂直エッ
ジ存在度算出部４４によって請求項１，３における変換
手段が構成される。４５は、垂直エッジ検出部であり、
存在度の高い垂直エッジだけを検出する。さらに４６
は、垂直エッジ密度算出部であり、検出された高存在度
の垂直エッジの密度を算出する。４７は、垂直エッジの
密度に基づいて障害物を判定する障害物判断部である。
さらに４８は、障害物判断結果を出力する出力部であ
る。これらによって請求項１，３における認識手段が構
成される。
【００１３】５は、不図示の警報ブザーおよび警告表示
灯などにより障害物の存在を乗員に警告する警報装置、
６は、障害物との衝突を回避させる障害物回避制御装置
であり、エンジン制御装置７，ブレーキ装置８などを制
御して車両の走行速度を減速させ、ステアリング装置９
を制御して車両の進路を変更し、障害物との衝突を回避
する。
灯などにより障害物の存在を乗員に警告する警報装置、
６は、障害物との衝突を回避させる障害物回避制御装置
であり、エンジン制御装置７，ブレーキ装置８などを制
御して車両の走行速度を減速させ、ステアリング装置９
を制御して車両の進路を変更し、障害物との衝突を回避
する。
【００１４】次に、実施例装置の動作を説明する。カメ
ラ１により撮像された画像信号は、Ａ／Ｄ変換器２でＡ
／Ｄ変換され、画像メモリ３に格納される。今、この画
像を、ｘ軸方向に画素数Ｍ、ｙ軸方向に画素数Ｎを有す
る画像Ｉ（ｘ，ｙ）（１≦ｘ≦Ｍ，１≦ｙ≦Ｎ）とす
る。一般に、車両前方の先行車両などの障害物は、垂直
方向のエッジを多く含むことが知られている。そこで、
垂直エッジ点検出部４１は、画像メモリ３に格納されて
いる画像Ｉ（ｘ，ｙ）を入力し、垂直方向のエッジを構
成するエッジ点を検出する。
ラ１により撮像された画像信号は、Ａ／Ｄ変換器２でＡ
／Ｄ変換され、画像メモリ３に格納される。今、この画
像を、ｘ軸方向に画素数Ｍ、ｙ軸方向に画素数Ｎを有す
る画像Ｉ（ｘ，ｙ）（１≦ｘ≦Ｍ，１≦ｙ≦Ｎ）とす
る。一般に、車両前方の先行車両などの障害物は、垂直
方向のエッジを多く含むことが知られている。そこで、
垂直エッジ点検出部４１は、画像メモリ３に格納されて
いる画像Ｉ（ｘ，ｙ）を入力し、垂直方向のエッジを構
成するエッジ点を検出する。
【００１５】この検出方法は、画像処理において一般的
に行なわれるもので、例えば図３に示す３×３のエッジ
検出用フィルタＦｖを用いて、次式により垂直エッジ点
画像Ｅｖ（ｘ，ｙ）を求める。 Ｅｖ（ｘ，ｙ）＝Ｃｏｎｖ（Ｆｖ×Ｉ（ｘ，ｙ）） ・・・（１） ここで、Ｃｏｎｖは、２≦ｘ≦（Ｍ−１），２≦ｙ≦
（Ｎ−１）の範囲のすべての画素に対するＣｏｎｖｏｌ
ｕｔｉｏｎ（たたみ込み）演算を表す。上記（１）式の
演算は、図４に示すように、原画像Ｉ（ｘ，ｙ）の２≦
ｘ≦（Ｍ−１），２≦ｙ≦（Ｎ−１）の範囲の各画素Ｉ
０（ｘ，ｙ）の８−近傍画素に対して、図３に示すエッ
ジ検出フィルタＦｖを用いて空間フィルタリングを行な
う。そして、次式により、各画素Ｉ０（ｘ，ｙ）の演算
結果がしきい値Ｔｈ以上であれば濃度１、しきい値Ｔｈ
より小さければ濃度０として２値化する。 Ｅｖ（ｘ，ｙ）＝｛１；｜Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）＋２Ｉ（ｘ−１，ｙ）＋Ｉ（ ｘ−１，ｙ＋１）−Ｉ（ｘ＋１，ｙ−１）−２Ｉ（ｘ＋１，ｙ）−Ｉ（ｘ＋１， ｙ＋１）｜≧Ｔｈ，０；｜Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）＋２Ｉ（ｘ−１，ｙ）＋Ｉ（ｘ −１，ｙ＋１）−Ｉ（ｘ＋１，ｙ−１）−２Ｉ（ｘ＋１，ｙ）−Ｉ（ｘ＋１，ｙ ＋１）｜＜Ｔｈ｝ ・・・（２） この垂直エッジ点検出処理の結果、図５に示す原画像Ｉ
（ｘ，ｙ）から図６に示す垂直エッジ点画像Ｅｖ（ｘ，
ｙ）が得られる。
に行なわれるもので、例えば図３に示す３×３のエッジ
検出用フィルタＦｖを用いて、次式により垂直エッジ点
画像Ｅｖ（ｘ，ｙ）を求める。 Ｅｖ（ｘ，ｙ）＝Ｃｏｎｖ（Ｆｖ×Ｉ（ｘ，ｙ）） ・・・（１） ここで、Ｃｏｎｖは、２≦ｘ≦（Ｍ−１），２≦ｙ≦
（Ｎ−１）の範囲のすべての画素に対するＣｏｎｖｏｌ
ｕｔｉｏｎ（たたみ込み）演算を表す。上記（１）式の
演算は、図４に示すように、原画像Ｉ（ｘ，ｙ）の２≦
ｘ≦（Ｍ−１），２≦ｙ≦（Ｎ−１）の範囲の各画素Ｉ
０（ｘ，ｙ）の８−近傍画素に対して、図３に示すエッ
ジ検出フィルタＦｖを用いて空間フィルタリングを行な
う。そして、次式により、各画素Ｉ０（ｘ，ｙ）の演算
結果がしきい値Ｔｈ以上であれば濃度１、しきい値Ｔｈ
より小さければ濃度０として２値化する。 Ｅｖ（ｘ，ｙ）＝｛１；｜Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）＋２Ｉ（ｘ−１，ｙ）＋Ｉ（ ｘ−１，ｙ＋１）−Ｉ（ｘ＋１，ｙ−１）−２Ｉ（ｘ＋１，ｙ）−Ｉ（ｘ＋１， ｙ＋１）｜≧Ｔｈ，０；｜Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）＋２Ｉ（ｘ−１，ｙ）＋Ｉ（ｘ −１，ｙ＋１）−Ｉ（ｘ＋１，ｙ−１）−２Ｉ（ｘ＋１，ｙ）−Ｉ（ｘ＋１，ｙ ＋１）｜＜Ｔｈ｝ ・・・（２） この垂直エッジ点検出処理の結果、図５に示す原画像Ｉ
（ｘ，ｙ）から図６に示す垂直エッジ点画像Ｅｖ（ｘ，
ｙ）が得られる。
【００１６】ところで、撮像された画像Ｉ（ｘ，ｙ）
は、一般に無限遠までの情報を含んでいる。これらの無
限遠までの情報を分析するにはかなりの演算時間がかか
る上に、車両のかなり前方の障害物まで検出する必要性
は少ない。そこで、処理エリア設定部４２は、図７に示
すように、撮像された画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中でｙ≧ｙ０
の範囲を処理エリアとして設定する。このｙ０は、車両
の平均速度などを考慮して、検出された障害物を回避で
きる範囲に設定する。なお、車両の走行速度に応じて変
化させるようにしてもよい。
は、一般に無限遠までの情報を含んでいる。これらの無
限遠までの情報を分析するにはかなりの演算時間がかか
る上に、車両のかなり前方の障害物まで検出する必要性
は少ない。そこで、処理エリア設定部４２は、図７に示
すように、撮像された画像Ｉ（ｘ，ｙ）の中でｙ≧ｙ０
の範囲を処理エリアとして設定する。このｙ０は、車両
の平均速度などを考慮して、検出された障害物を回避で
きる範囲に設定する。なお、車両の走行速度に応じて変
化させるようにしてもよい。
【００１７】また、撮像された画像Ｉ（ｘ，ｙ）は、３
次元の実空間を２次元のカメラ１の撮影画像に投影した
ものであるため、透視変換により遠方の障害物ほど画面
上部に小さく写る。すなわち、車両から遠方にある障害
物とすぐ手前にある障害物とを同じ尺度で検出してしま
い、車両から遠方にある障害物が認識されないおそれが
ある。この不具合を避けるため、エッジ点重み付け係数
算出部４３は、図８に示すように、検出されたエッジ点
の中で原画像Ｉ（ｘ，ｙ）の上部にあるものほど高い重
み付け係数Ｗ（ｙ）を設定する。
次元の実空間を２次元のカメラ１の撮影画像に投影した
ものであるため、透視変換により遠方の障害物ほど画面
上部に小さく写る。すなわち、車両から遠方にある障害
物とすぐ手前にある障害物とを同じ尺度で検出してしま
い、車両から遠方にある障害物が認識されないおそれが
ある。この不具合を避けるため、エッジ点重み付け係数
算出部４３は、図８に示すように、検出されたエッジ点
の中で原画像Ｉ（ｘ，ｙ）の上部にあるものほど高い重
み付け係数Ｗ（ｙ）を設定する。
【００１８】次に、垂直エッジ存在度算出部４４は、図
９に示す制御プログラムを実行して、エッジ点画像Ｅｖ
（ｘ，ｙ）の各ｘ座標における垂直エッジの存在度を算
出し、存在度を示す配列Ｗ（ｘ）を出力する。図９のス
テップＳ１で、ｘ座標に初期値２を設定し、ステップＳ
２で、存在度Ｗをクリヤし、さらにステップＳ３で、ｙ
座標に初期値２を設定する。ステップＳ４において、上
記（２）式により算出されたエッジ点画像の各画素Ｅｖ
（ｘ，ｙ）（初回は画素Ｅｖ（２，２））の濃度が１か
否かを判別し、１であればステップＳ５へ進み、そうで
なければステップＳ５をスキップする。ステップＳ５
で、存在度Ｗに現在のｙ座標の重み付け係数Ｗ（ｙ）
（初回はＷ（２））を加算した後、ステップＳ６へ進ん
でｙをインクリメントする。続くステップＳ７で、ｙ座
標がｙ０より大きいか否かを判別し、ｙ＞Ｎ−１であれ
ばステップＳ８へ進み、そうでなければステップＳ４へ
戻る。ｙ＝ｙ０〜Ｎ−１の範囲でステップＳ４〜Ｓ７ま
での処理を繰り返した後、ステップＳ８へ進み、存在度
を示す配列Ｗ（Ｘ）に存在度Ｗを設定する。続くステッ
プＳ９では、ｘ座標が（Ｍ−１）に等しいか否かを判別
し、ｘ＝Ｍ−１であればプログラムの実行を終了し、そ
うでなければステップＳ１０へ進んでｘ座標をインクリ
メントした後、ステップＳ２へ戻る。すなわち、ｘ＝２
〜（Ｍ−１）の範囲でステップＳ２〜Ｓ９を繰り返す。
このように、エッジ点画像Ｅｖ（ｘ，ｙ）の処理エリア
内に存在する濃度１の各画素に対して、各ｘ座標ごとに
その画素のｙ軸方向の位置に応じた重み付け係数Ｗ
（ｙ）を加算し、垂直エッジの存在度を示す配列Ｗ
（ｘ）（ｘ＝２〜（Ｍ−１））を算出する。
９に示す制御プログラムを実行して、エッジ点画像Ｅｖ
（ｘ，ｙ）の各ｘ座標における垂直エッジの存在度を算
出し、存在度を示す配列Ｗ（ｘ）を出力する。図９のス
テップＳ１で、ｘ座標に初期値２を設定し、ステップＳ
２で、存在度Ｗをクリヤし、さらにステップＳ３で、ｙ
座標に初期値２を設定する。ステップＳ４において、上
記（２）式により算出されたエッジ点画像の各画素Ｅｖ
（ｘ，ｙ）（初回は画素Ｅｖ（２，２））の濃度が１か
否かを判別し、１であればステップＳ５へ進み、そうで
なければステップＳ５をスキップする。ステップＳ５
で、存在度Ｗに現在のｙ座標の重み付け係数Ｗ（ｙ）
（初回はＷ（２））を加算した後、ステップＳ６へ進ん
でｙをインクリメントする。続くステップＳ７で、ｙ座
標がｙ０より大きいか否かを判別し、ｙ＞Ｎ−１であれ
ばステップＳ８へ進み、そうでなければステップＳ４へ
戻る。ｙ＝ｙ０〜Ｎ−１の範囲でステップＳ４〜Ｓ７ま
での処理を繰り返した後、ステップＳ８へ進み、存在度
を示す配列Ｗ（Ｘ）に存在度Ｗを設定する。続くステッ
プＳ９では、ｘ座標が（Ｍ−１）に等しいか否かを判別
し、ｘ＝Ｍ−１であればプログラムの実行を終了し、そ
うでなければステップＳ１０へ進んでｘ座標をインクリ
メントした後、ステップＳ２へ戻る。すなわち、ｘ＝２
〜（Ｍ−１）の範囲でステップＳ２〜Ｓ９を繰り返す。
このように、エッジ点画像Ｅｖ（ｘ，ｙ）の処理エリア
内に存在する濃度１の各画素に対して、各ｘ座標ごとに
その画素のｙ軸方向の位置に応じた重み付け係数Ｗ
（ｙ）を加算し、垂直エッジの存在度を示す配列Ｗ
（ｘ）（ｘ＝２〜（Ｍ−１））を算出する。
【００１９】垂直エッジ検出部４５は、算出された配列
Ｗ（ｘ）から垂直エッジを選別する。すなわち、次式に
よって配列Ｗ（ｘ）の各要素の値が予め定めたしきい値
Ｗｔｈ以上であれば、その要素のｘ座表位置に垂直エッ
ジが存在すると断定し、図１０に示す垂直エッジの有無
を表す配列Ｗ’（ｘ）を生成する。 Ｗ’（ｘ）＝｛１；Ｗ（ｘ）≧Ｗｔｈ，０；Ｗ（ｘ）＜Ｗｔｈ｝・・・（３）
Ｗ（ｘ）から垂直エッジを選別する。すなわち、次式に
よって配列Ｗ（ｘ）の各要素の値が予め定めたしきい値
Ｗｔｈ以上であれば、その要素のｘ座表位置に垂直エッ
ジが存在すると断定し、図１０に示す垂直エッジの有無
を表す配列Ｗ’（ｘ）を生成する。 Ｗ’（ｘ）＝｛１；Ｗ（ｘ）≧Ｗｔｈ，０；Ｗ（ｘ）＜Ｗｔｈ｝・・・（３）
【００２０】次に、垂直エッジ密度算出部４６におい
て、垂直エッジ検出部４５で算出された垂直エッジの有
無を表す配列Ｗ’（ｘ）から、次式によってｘ軸方向の
垂直エッジの密度を示す配列Ｄ（ｘ）を算出する。 Ｄ（ｘ）＝（区間Ｌ内のＷ’（ｘ）＝１の点の個数）／区間Ｌ ・・・（４） すなわち、密度配列Ｄ（ｘ）は、図１１に示すようにｘ
軸方向のある点を中心とする区間Ｌ内に垂直エッジが何
本あるかを示す。
て、垂直エッジ検出部４５で算出された垂直エッジの有
無を表す配列Ｗ’（ｘ）から、次式によってｘ軸方向の
垂直エッジの密度を示す配列Ｄ（ｘ）を算出する。 Ｄ（ｘ）＝（区間Ｌ内のＷ’（ｘ）＝１の点の個数）／区間Ｌ ・・・（４） すなわち、密度配列Ｄ（ｘ）は、図１１に示すようにｘ
軸方向のある点を中心とする区間Ｌ内に垂直エッジが何
本あるかを示す。
【００２１】図１２は、垂直エッジ密度配列Ｄ（ｘ）算
出プログラムを示すフローチャートである。このフロー
チャートにより、垂直エッジ密度算出部４６の動作を説
明する。ステップＳ１１において、処理エリアを示すパ
ラメータＫ（＝２＋Ｌ／２〜Ｍ−１−Ｌ／２）を初期化
する。ステップＳ１２で、ｘにＫを設定し、続くステッ
プＳ１３で、区間Ｌ内のＷ’（ｘ）＝１の点をカウント
するカウンタＺをクリヤする。ステップＳ１４では、ｘ
＝Ｋを中心とする区間Ｌの最小値ｘ−Ｌ／２をｘに設定
し、続くステップＳ１５で、垂直エッジの有無を表す配
列Ｗ’（ｘ）が１か否かを判別し、１であればステップ
Ｓ１６へ進んでカウンタＺに１を加算し、そうでなけれ
ばステップＳ１６をスキップする。ステップＳ１７で、
ｘがＫ＋Ｌ／２か否か、すなわちｘ＝Ｋを中心とする区
間Ｌ内のすべてのｘ座標に対して垂直エッジ密度を演算
したか否かを判別し、演算が完了していればステップＳ
１９へ進み、そうでなければステップＳ１８へ進む。ス
テップＳ１８では、ｘをインクリメントしてステップＳ
１５へ戻る。ステップＳ１９で、上記（４）式によりｘ
＝Ｋを中心とした区間Ｌ内の垂直エッジ密度Ｄ（ｘ）を
算出する。次にステップＳ２０で、パラメータＫが（Ｍ
−１−Ｌ／２）か否か、すなわちすべての処理エリア内
で垂直エッジ密度Ｄ（ｘ）の演算を完了したか否かを判
別し、完了していればプログラムの実行を終了し、そう
でなければステップＳ２１へ進んでパラメータＫをイン
クリメントした後、ステップＳ１２へ戻る。
出プログラムを示すフローチャートである。このフロー
チャートにより、垂直エッジ密度算出部４６の動作を説
明する。ステップＳ１１において、処理エリアを示すパ
ラメータＫ（＝２＋Ｌ／２〜Ｍ−１−Ｌ／２）を初期化
する。ステップＳ１２で、ｘにＫを設定し、続くステッ
プＳ１３で、区間Ｌ内のＷ’（ｘ）＝１の点をカウント
するカウンタＺをクリヤする。ステップＳ１４では、ｘ
＝Ｋを中心とする区間Ｌの最小値ｘ−Ｌ／２をｘに設定
し、続くステップＳ１５で、垂直エッジの有無を表す配
列Ｗ’（ｘ）が１か否かを判別し、１であればステップ
Ｓ１６へ進んでカウンタＺに１を加算し、そうでなけれ
ばステップＳ１６をスキップする。ステップＳ１７で、
ｘがＫ＋Ｌ／２か否か、すなわちｘ＝Ｋを中心とする区
間Ｌ内のすべてのｘ座標に対して垂直エッジ密度を演算
したか否かを判別し、演算が完了していればステップＳ
１９へ進み、そうでなければステップＳ１８へ進む。ス
テップＳ１８では、ｘをインクリメントしてステップＳ
１５へ戻る。ステップＳ１９で、上記（４）式によりｘ
＝Ｋを中心とした区間Ｌ内の垂直エッジ密度Ｄ（ｘ）を
算出する。次にステップＳ２０で、パラメータＫが（Ｍ
−１−Ｌ／２）か否か、すなわちすべての処理エリア内
で垂直エッジ密度Ｄ（ｘ）の演算を完了したか否かを判
別し、完了していればプログラムの実行を終了し、そう
でなければステップＳ２１へ進んでパラメータＫをイン
クリメントした後、ステップＳ１２へ戻る。
【００２２】垂直エッジ密度算出部４６は、垂直エッジ
密度配列Ｄ（ｘ）を算出した後、図１３に示すように、
次式により垂直エッジ密度が高い配列Ｄ’（ｘ）を算出
する。 Ｄ’（ｘ）＝｛１；Ｄ（ｘ）≧Ｄｔｈ，０；Ｄ（ｘ）＜Ｄｔｈ｝・・・（５）
密度配列Ｄ（ｘ）を算出した後、図１３に示すように、
次式により垂直エッジ密度が高い配列Ｄ’（ｘ）を算出
する。 Ｄ’（ｘ）＝｛１；Ｄ（ｘ）≧Ｄｔｈ，０；Ｄ（ｘ）＜Ｄｔｈ｝・・・（５）
【００２３】障害物判断部４７は、例えば図１４に示す
３×３のエッジ検出フィルタＦｈを用いて画像Ｉ（ｘ，
ｙ）から水平方向のエッジを検出し、次式によって水平
エッジ点画像Ｅｈ（ｘ，ｙ）を求める。 Ｅｈ（ｘ，ｙ）＝Ｃｏｎｖ（Ｆｈ×Ｉ（ｘ，ｙ）） ・・・（６） ここで、Ｃｏｎｖは、２≦ｘ≦（Ｍ−１），２≦ｙ≦
（Ｎ−１）の範囲のすべての画素に対するＣｏｎｖｏｌ
ｕｔｉｏｎ（たたみ込み）演算を示す。この演算は、図
４に示すように、原画像Ｉ（ｘ，ｙ）の２≦ｘ≦（Ｍ−
１），２≦ｙ≦（Ｎ−１）の範囲の各画素Ｉ０（ｘ，
ｙ）の８−近傍画素に対して、エッジ検出フィルタＦｈ
を用いて空間フィルタリングを行ない、次式によって各
画素Ｉ０（ｘ，ｙ）の演算結果がしきい値Ｔｈ以上であ
れば濃度１、しきい値Ｔｈより小さければ濃度０として
２値化する。 Ｅｈ（ｘ，ｙ）＝｛１；｜Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）＋２Ｉ（ｘ，ｙ−１）＋Ｉ（ ｘ＋１，ｙ−１）−Ｉ（ｘ−１，ｙ＋１）−２Ｉ（ｘ，ｙ＋１）−Ｉ（ｘ＋１， ｙ＋１）｜≧Ｔｈ，０；｜Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）＋２Ｉ（ｘ，ｙ−１）＋Ｉ（ｘ ＋１，ｙ−１）−Ｉ（ｘ−１，ｙ＋１）−２Ｉ（ｘ，ｙ＋１）−Ｉ（ｘ＋１，ｙ ＋１）｜＜Ｔｈ｝ ・・・（７） なお、この演算は、上述した垂直エッジの高密度配列の
中でＤ’（ｘ）＝１の要素のｘ座標に対してのみ行なえ
ばよい。図１５は、障害物判断部４７で算出された水平
エッジ点画像Ｅｈ（ｘ，ｙ）を示す。
３×３のエッジ検出フィルタＦｈを用いて画像Ｉ（ｘ，
ｙ）から水平方向のエッジを検出し、次式によって水平
エッジ点画像Ｅｈ（ｘ，ｙ）を求める。 Ｅｈ（ｘ，ｙ）＝Ｃｏｎｖ（Ｆｈ×Ｉ（ｘ，ｙ）） ・・・（６） ここで、Ｃｏｎｖは、２≦ｘ≦（Ｍ−１），２≦ｙ≦
（Ｎ−１）の範囲のすべての画素に対するＣｏｎｖｏｌ
ｕｔｉｏｎ（たたみ込み）演算を示す。この演算は、図
４に示すように、原画像Ｉ（ｘ，ｙ）の２≦ｘ≦（Ｍ−
１），２≦ｙ≦（Ｎ−１）の範囲の各画素Ｉ０（ｘ，
ｙ）の８−近傍画素に対して、エッジ検出フィルタＦｈ
を用いて空間フィルタリングを行ない、次式によって各
画素Ｉ０（ｘ，ｙ）の演算結果がしきい値Ｔｈ以上であ
れば濃度１、しきい値Ｔｈより小さければ濃度０として
２値化する。 Ｅｈ（ｘ，ｙ）＝｛１；｜Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）＋２Ｉ（ｘ，ｙ−１）＋Ｉ（ ｘ＋１，ｙ−１）−Ｉ（ｘ−１，ｙ＋１）−２Ｉ（ｘ，ｙ＋１）−Ｉ（ｘ＋１， ｙ＋１）｜≧Ｔｈ，０；｜Ｉ（ｘ−１，ｙ−１）＋２Ｉ（ｘ，ｙ−１）＋Ｉ（ｘ ＋１，ｙ−１）−Ｉ（ｘ−１，ｙ＋１）−２Ｉ（ｘ，ｙ＋１）−Ｉ（ｘ＋１，ｙ ＋１）｜＜Ｔｈ｝ ・・・（７） なお、この演算は、上述した垂直エッジの高密度配列の
中でＤ’（ｘ）＝１の要素のｘ座標に対してのみ行なえ
ばよい。図１５は、障害物判断部４７で算出された水平
エッジ点画像Ｅｈ（ｘ，ｙ）を示す。
【００２４】次に、障害物判断部４７は、図６に示す垂
直エッジ点画像Ｅｖ（ｘ，ｙ）から、垂直エッジの高密
度配列のＤ’（ｘ）＝１の領域に対応する垂直エッジ成
分を抽出し、画像Ｅｖ’（ｘ，ｙ）を求める。すなわ
ち、 Ｅｖ’（ｘ，ｙ）＝｛１；Ｅｖ（ｘ，ｙ）＝１で且つＤ’（ｘ）＝１，０；そ れ以外の場合｝ ・・・（８） 障害物判断部４７は、（８）式により算出された画像Ｅ
ｖ’（ｘ，ｙ）と水平エッジ点画像Ｅｈ（ｘ，ｙ）との
論理和を求め、図１６に示す画像を生成する。そして、
この画像に周知の膨張・収縮処理を繰り返して領域の併
合を行ない、図１７に示す画像を生成する。さらに、障
害物判断部４７は、図１７の各領域に周知のラベリング
処理を施して微小領域を除去し、図１８に示す画像を生
成する。すなわち、図１８に示す画像の中の各領域は、
原画像Ｉ（ｘ，ｙ）から抽出された障害物である。
直エッジ点画像Ｅｖ（ｘ，ｙ）から、垂直エッジの高密
度配列のＤ’（ｘ）＝１の領域に対応する垂直エッジ成
分を抽出し、画像Ｅｖ’（ｘ，ｙ）を求める。すなわ
ち、 Ｅｖ’（ｘ，ｙ）＝｛１；Ｅｖ（ｘ，ｙ）＝１で且つＤ’（ｘ）＝１，０；そ れ以外の場合｝ ・・・（８） 障害物判断部４７は、（８）式により算出された画像Ｅ
ｖ’（ｘ，ｙ）と水平エッジ点画像Ｅｈ（ｘ，ｙ）との
論理和を求め、図１６に示す画像を生成する。そして、
この画像に周知の膨張・収縮処理を繰り返して領域の併
合を行ない、図１７に示す画像を生成する。さらに、障
害物判断部４７は、図１７の各領域に周知のラベリング
処理を施して微小領域を除去し、図１８に示す画像を生
成する。すなわち、図１８に示す画像の中の各領域は、
原画像Ｉ（ｘ，ｙ）から抽出された障害物である。
【００２５】次に障害物判断部４７は、図１８に示す画
像の中の各領域の最小ｙ座標ｙ１，ｙ２を求め、次式に
より各障害物までの距離ｄを算出する。 ｄ＝ｈ×ｔａｎ（π／２−θｖ−ａｒｃ・ｔａｎ（（｜Ｎ／２−ｙ｜×ｑ）／ ｆ）） ・・・（９） ここで、ｈはカメラの地平面からの高さ、θｖはカメラ
の俯角、ｆはカメラの焦点距離、ｑは受光面のｙ軸方向
の画素サイズ。
像の中の各領域の最小ｙ座標ｙ１，ｙ２を求め、次式に
より各障害物までの距離ｄを算出する。 ｄ＝ｈ×ｔａｎ（π／２−θｖ−ａｒｃ・ｔａｎ（（｜Ｎ／２−ｙ｜×ｑ）／ ｆ）） ・・・（９） ここで、ｈはカメラの地平面からの高さ、θｖはカメラ
の俯角、ｆはカメラの焦点距離、ｑは受光面のｙ軸方向
の画素サイズ。
【００２６】出力部４８は、障害物の存在とその障害物
までの距離ｄに関する情報を警報装置５および衝突回避
制御装置６に出力する。警報装置５は、乗員に障害物の
存在を警告するためにブザーを鳴らすとともに、計器パ
ネル内の警告用表示灯を点滅させる。また、衝突回避制
御装置６は、障害物が検出された時に、その障害物まで
の距離ｄと不図示の車速センサからの車速信号とに基づ
いて、衝突を回避するためにエンジン制御装置７または
必要に応じてブレーキ装置８を制御し、車速を減速させ
る。さらに、このままの進行方向および走行速度では障
害物との衝突が回避できないと判断されると、ステアリ
ング装置９を制御して車両の進路を変更し、障害物との
衝突を回避する。
までの距離ｄに関する情報を警報装置５および衝突回避
制御装置６に出力する。警報装置５は、乗員に障害物の
存在を警告するためにブザーを鳴らすとともに、計器パ
ネル内の警告用表示灯を点滅させる。また、衝突回避制
御装置６は、障害物が検出された時に、その障害物まで
の距離ｄと不図示の車速センサからの車速信号とに基づ
いて、衝突を回避するためにエンジン制御装置７または
必要に応じてブレーキ装置８を制御し、車速を減速させ
る。さらに、このままの進行方向および走行速度では障
害物との衝突が回避できないと判断されると、ステアリ
ング装置９を制御して車両の進路を変更し、障害物との
衝突を回避する。
【００２７】このように、１台のカメラ１で撮像された
画像から初期特徴量として垂直エッジ点を検出し、これ
らの垂直エッジ点の中で画像の上部から抽出された垂直
エッジ点ほど高い重み付けを行なって、垂直エッジ密度
を表す配列を算出する。そして、この垂直エッジ密度配
列の各要素の中で、予め設定したしきい値Ｄｔｈ以上の
要素のｘ座標に対応する画像中の領域を障害物と判断す
るようにしたので、１台のカメラで正確に障害物を認識
できる上に、画像の上部にあるカメラから遠く離れた障
害物も正確に検出することができる。また、複数のカメ
ラを用いて撮像された複数の画像を解析する従来装置の
処理時間に比べ、短時間で障害物を認識できる。
画像から初期特徴量として垂直エッジ点を検出し、これ
らの垂直エッジ点の中で画像の上部から抽出された垂直
エッジ点ほど高い重み付けを行なって、垂直エッジ密度
を表す配列を算出する。そして、この垂直エッジ密度配
列の各要素の中で、予め設定したしきい値Ｄｔｈ以上の
要素のｘ座標に対応する画像中の領域を障害物と判断す
るようにしたので、１台のカメラで正確に障害物を認識
できる上に、画像の上部にあるカメラから遠く離れた障
害物も正確に検出することができる。また、複数のカメ
ラを用いて撮像された複数の画像を解析する従来装置の
処理時間に比べ、短時間で障害物を認識できる。
【００２８】上記実施例では初期特徴量として垂直エッ
ジ点を抽出したが、初期特徴量は上記実施例に限定され
なく、例えば水平エッジ点を抽出してもよい。この場合
も、画面上部で検出された水平エッジ点ほど高い重み付
けをして水平エッジを抽出する。
ジ点を抽出したが、初期特徴量は上記実施例に限定され
なく、例えば水平エッジ点を抽出してもよい。この場合
も、画面上部で検出された水平エッジ点ほど高い重み付
けをして水平エッジを抽出する。
【００２９】また、水平エッジや垂直エッジの長さ（連
続する水平エッジ点や垂直エッジ点）や、垂直エッジや
水平エッジが密集している領域の面積なども初期特徴量
として用いることができる。例えば、垂直エッジだけを
抽出し、その垂直方向の長さを計測する。その結果、長
さがあるしきい値より大きい時は障害物が存在すると判
断する。この時、しきい値は画面の上部ほど高い重み付
けをしてしきい値を小さくするか、あるいはしきい値を
一定とし、エッジの長さに画面の上部ほど高い重み付け
となる係数を乗じてしきい値と比較する。領域の面積を
初期特徴量として用いる場合は、エッジ抽出後に膨張・
収縮処理を繰り返し、領域の併合を行なう。そして、ラ
ベリング処理を施して各ラベルごとに面積と中心位置と
を算出する。算出された面積に画面上部にあるものほど
高い重み付けとなる係数を乗じてしきい値と比較し、し
きい値より大きい領域を障害物と判断する。
続する水平エッジ点や垂直エッジ点）や、垂直エッジや
水平エッジが密集している領域の面積なども初期特徴量
として用いることができる。例えば、垂直エッジだけを
抽出し、その垂直方向の長さを計測する。その結果、長
さがあるしきい値より大きい時は障害物が存在すると判
断する。この時、しきい値は画面の上部ほど高い重み付
けをしてしきい値を小さくするか、あるいはしきい値を
一定とし、エッジの長さに画面の上部ほど高い重み付け
となる係数を乗じてしきい値と比較する。領域の面積を
初期特徴量として用いる場合は、エッジ抽出後に膨張・
収縮処理を繰り返し、領域の併合を行なう。そして、ラ
ベリング処理を施して各ラベルごとに面積と中心位置と
を算出する。算出された面積に画面上部にあるものほど
高い重み付けとなる係数を乗じてしきい値と比較し、し
きい値より大きい領域を障害物と判断する。
【００３０】上記実施例では、本発明の画像処理装置お
よび画像処理方法を車両用障害物検出装置に応用した例
を示したが、本発明の画像処理装置および画像処理方法
は上記実施例に限定されなく、１台のカメラを用いて撮
像された画像から物体を検出するあらゆる用途に応用す
ることができる。
よび画像処理方法を車両用障害物検出装置に応用した例
を示したが、本発明の画像処理装置および画像処理方法
は上記実施例に限定されなく、１台のカメラを用いて撮
像された画像から物体を検出するあらゆる用途に応用す
ることができる。
【００３１】
【発明の効果】以上説明したように請求項１の発明によ
れば、抽出手段で、撮像された画像から垂直エッジまた
は水平エッジに関する初期特徴量を抽出し、さらに変換
手段で、画像の上部から抽出された初期特徴量ほど高い
重み付けを行なって、初期特徴量を２次特徴量に変換し
た後、認識手段で、予め設定した値以上の２次特徴量に
対応する画像の中の領域を物体と認識するようにしたの
で、１台のカメラで正確に物体を認識できる上に、画像
の上部にあるカメラから遠く離れた物体も正確に検出す
ることができる。さらに、複数の画像を解析する従来装
置に比べ、処理時間が短縮される。また請求項２の発明
によれば、撮像された画像から垂直エッジまたは水平エ
ッジに関する初期特徴量を抽出し、画像の上部から抽出
された初期特徴量ほど高い重み付けを行なって初期特徴
量を２次特徴量に変換した後、予め設定した値以上の２
次特徴量に対応する画像の中の領域を物体と認識する画
像処理方法としたので、上記請求項１の発明と同様に、
１台のカメラで正確に障害物を認識できる上に、画像の
上部にあるカメラから遠く離れた障害物も正確に検出す
ることができる。さらに、複数の画像を解析する従来装
置に比べ、処理時間が短縮される。さらに請求項３の発
明によれば、抽出手段で、車両に搭載された撮像手段に
より撮像された画像から、車両の進行方向の垂直エッジ
または水平エッジに関する初期特徴量を抽出し、さらに
変換手段で、画像の上部から抽出された初期特徴量ほど
高い重み付けを行なって、初期特徴量を２次特徴量に変
換した後、認識手段で、予め設定した値以上の２次特徴
量に対応する画像の中の領域を障害物と認識するように
したので、１台のカメラで正確に障害物を認識できる上
に、画像の上部にあるカメラから遠く離れた障害物も正
確に検出することができる。さらに、複数の画像を解析
する従来装置に比べ、処理時間が短縮される。
れば、抽出手段で、撮像された画像から垂直エッジまた
は水平エッジに関する初期特徴量を抽出し、さらに変換
手段で、画像の上部から抽出された初期特徴量ほど高い
重み付けを行なって、初期特徴量を２次特徴量に変換し
た後、認識手段で、予め設定した値以上の２次特徴量に
対応する画像の中の領域を物体と認識するようにしたの
で、１台のカメラで正確に物体を認識できる上に、画像
の上部にあるカメラから遠く離れた物体も正確に検出す
ることができる。さらに、複数の画像を解析する従来装
置に比べ、処理時間が短縮される。また請求項２の発明
によれば、撮像された画像から垂直エッジまたは水平エ
ッジに関する初期特徴量を抽出し、画像の上部から抽出
された初期特徴量ほど高い重み付けを行なって初期特徴
量を２次特徴量に変換した後、予め設定した値以上の２
次特徴量に対応する画像の中の領域を物体と認識する画
像処理方法としたので、上記請求項１の発明と同様に、
１台のカメラで正確に障害物を認識できる上に、画像の
上部にあるカメラから遠く離れた障害物も正確に検出す
ることができる。さらに、複数の画像を解析する従来装
置に比べ、処理時間が短縮される。さらに請求項３の発
明によれば、抽出手段で、車両に搭載された撮像手段に
より撮像された画像から、車両の進行方向の垂直エッジ
または水平エッジに関する初期特徴量を抽出し、さらに
変換手段で、画像の上部から抽出された初期特徴量ほど
高い重み付けを行なって、初期特徴量を２次特徴量に変
換した後、認識手段で、予め設定した値以上の２次特徴
量に対応する画像の中の領域を障害物と認識するように
したので、１台のカメラで正確に障害物を認識できる上
に、画像の上部にあるカメラから遠く離れた障害物も正
確に検出することができる。さらに、複数の画像を解析
する従来装置に比べ、処理時間が短縮される。
【図１】クレーム対応図。
【図２】一実施例の構成を示すブロック図。
【図３】３×３のエッジ検出用フィルタの一例を示す
図。
図。
【図４】８−近傍画素のｘ，ｙ座標を示す図。
【図５】カメラにより撮像された原画像を示す図。
【図６】原画像から抽出された垂直エッジ点画像を示す
図。
図。
【図７】画像処理エリアを示す図。
【図８】画像のｙ軸方向の位置に応じた重み付け係数を
示す図。
示す図。
【図９】垂直エッジの存在度算出プログラム例を示すフ
ローチャート。
ローチャート。
【図１０】垂直エッジの存在の有無を表す配列を示す
図。
図。
【図１１】垂直エッジ密度を算出するための処理エリア
および区間を示す図。
および区間を示す図。
【図１２】垂直エッジの密度算出プログラム例を示すフ
ローチャート。
ローチャート。
【図１３】垂直エッジの密度が高い領域を示す図。
【図１４】３×３のエッジ検出用フィルタの他の例を示
す図。
す図。
【図１５】水平エッジ点画像を示す図。
【図１６】垂直エッジ点画像から垂直エッジ密度の高い
領域に対応する垂直エッジ成分を抽出した画像と、水平
エッジ点画像との論理和を示す図。
領域に対応する垂直エッジ成分を抽出した画像と、水平
エッジ点画像との論理和を示す図。
【図１７】領域併合処理後の画像を示す図。
【図１８】ラベリング処理を行なって微小領域を除去し
た後の画像を示す図。
た後の画像を示す図。
１ カメラ ２ Ａ／Ｄ変換器 ３ 画像メモリ ４ 画像処理装置 ５ 警報装置 ６ 衝突回避制御装置 ７ エンジン制御装置 ８ ブレーキ装置 ９ ステアリング装置 ４１ 垂直エッジ点検出部 ４２ 処理エリア設定部 ４３ エッジ点重み付け係数算出部 ４４ 垂直エッジ存在度算出部 ４５ 垂直エッジ検出部 ４６ 垂直エッジ密度算出部 ４７ 障害物判断部 ４８ 出力部 １００ 撮像手段 １０１ 抽出手段 １０２ 変換手段 １０３ 認識手段
───────────────────────────────────────────────────── フロントページの続き (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) G06T 1/00 G06T 7/20 G01B 11/24
Claims (3)
- 【請求項１】撮像手段により撮像された画像から垂直エ
ッジまたは水平エッジに関する初期特徴量を抽出する抽
出手段と、 抽出された前記初期特徴量の中で、前記画像の上部から
抽出された前記初期特徴量ほど高い重み付けを行なっ
て、前記初期特徴量を２次特徴量に変換する変換手段
と、 変換された前記２次特徴量のうち、予め設定した値以上
の前記２次特徴量に対応する前記画像の中の領域を物体
と認識する認識手段とを備えることを特徴とする画像処
理装置。 - 【請求項２】撮像された画像から垂直エッジまたは水平
エッジに関する初期特徴量を抽出し、抽出された前記初
期特徴量の中で、前記画像の上部から抽出された前記初
期特徴量ほど高い重み付けを行なって前記初期特徴量を
２次特徴量に変換し、変換された前記２次特徴量のう
ち、予め設定した値以上の前記２次特徴量に対応する前
記画像の中の領域を物体と認識することを特徴とする画
像処理方法。 - 【請求項３】車両に搭載された撮像手段により撮像され
た画像から、前記車両の進行方向の垂直エッジまたは水
平エッジに関する初期特徴量を抽出する抽出手段と、 抽出された前記初期特徴量の中で、前記画像の上部から
抽出された前記初期特徴量ほど高い重み付けを行なっ
て、前記初期特徴量を２次特徴量に変換する変換手段
と、 変換された前記２次特徴量のうち、予め設定した値以上
の前記２次特徴量に対応する前記画像の中の領域を障害
物と認識する認識手段とを備えることを特徴とする車両
用障害物検出装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03090043A JP3104279B2 (ja) | 1991-03-28 | 1991-03-28 | 画像処理装置、画像処理方法および車両用障害物検出装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP03090043A JP3104279B2 (ja) | 1991-03-28 | 1991-03-28 | 画像処理装置、画像処理方法および車両用障害物検出装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH04302063A JPH04302063A (ja) | 1992-10-26 |
| JP3104279B2 true JP3104279B2 (ja) | 2000-10-30 |
Family
ID=13987615
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP03090043A Expired - Fee Related JP3104279B2 (ja) | 1991-03-28 | 1991-03-28 | 画像処理装置、画像処理方法および車両用障害物検出装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3104279B2 (ja) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN101470806B (zh) * | 2007-12-27 | 2012-06-27 | 东软集团股份有限公司 | 车灯检测方法和装置、感兴趣区域分割方法和装置 |
-
1991
- 1991-03-28 JP JP03090043A patent/JP3104279B2/ja not_active Expired - Fee Related
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH04302063A (ja) | 1992-10-26 |
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