JP3146143B2 - 画像処理による視界の測定方法およびその装置 - Google Patents
画像処理による視界の測定方法およびその装置Info
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Description
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、画像処理による視
界の測定に関し、特に、自動絞りの撮影環境の変化によ
る影響を除去する視界の測定方法およびその装置に関す
る。
界の測定に関し、特に、自動絞りの撮影環境の変化によ
る影響を除去する視界の測定方法およびその装置に関す
る。
【０００２】
【従来の技術】道路交通において、視界を定量的に示す
視程（大気の混濁の程度を距離で表したもの）は、ドラ
イバの安全運転確保のための重要な情報の１つである。
視程を低下させる媒体には、霧、雪、雨、ばい煙などが
ある。一般的にそれらは、定常性がなく濃度分布が一様
でないという問題点がある。
視程（大気の混濁の程度を距離で表したもの）は、ドラ
イバの安全運転確保のための重要な情報の１つである。
視程を低下させる媒体には、霧、雪、雨、ばい煙などが
ある。一般的にそれらは、定常性がなく濃度分布が一様
でないという問題点がある。
【０００３】それゆえ、現在用いられている視程測定装
置のような局所的なセンサで得られる視程は、ドライバ
の安全運転確保の視程として満足できるものとはいえな
い。ドライバのニーズである「安全、円滑、快適な道路
利用」に応えるためには、従来のような局所的なエリア
でなく、面的、空間的なエリアで情報を捉える必要があ
る。そのようなニーズには、画像処理を用いた計測シス
テムが適している。
置のような局所的なセンサで得られる視程は、ドライバ
の安全運転確保の視程として満足できるものとはいえな
い。ドライバのニーズである「安全、円滑、快適な道路
利用」に応えるためには、従来のような局所的なエリア
でなく、面的、空間的なエリアで情報を捉える必要があ
る。そのようなニーズには、画像処理を用いた計測シス
テムが適している。
【０００４】
【発明が解決しようとする課題】画像センサは、ＴＶカ
メラで得られた画像データに処理を施すことにより、情
報を得るセンサであり、空間的な広がりをもつセンサと
いえる。しかし、ＴＶカメラはダイナミックレンジが小
さく、光量の大きく変化する屋外で使用する場合には、
十分なダイナミックレンジが得られない。このような環
境でＴＶカメラを使用する場合には、自動絞りを用いる
必要がある。
メラで得られた画像データに処理を施すことにより、情
報を得るセンサであり、空間的な広がりをもつセンサと
いえる。しかし、ＴＶカメラはダイナミックレンジが小
さく、光量の大きく変化する屋外で使用する場合には、
十分なダイナミックレンジが得られない。このような環
境でＴＶカメラを使用する場合には、自動絞りを用いる
必要がある。
【０００５】しかし、この自動絞りは、コントラストが
広範囲にわたって変わるような被写体条件下において適
切な画像が得られるように絞りを調節する装置であるた
め、自動絞りを用いて撮影された複数の画像においては
絞りが一定でなく、撮影装置への入射光束量に対応する
画像データが得られないため、画像間の濃度値を単純に
比較することができず、定量評価が行えない、自動絞り
を用いて撮影した画像より０ｍ付近のコントラストＣo
と大気中における光の減衰係数σを求めた結果の一例が
図３(a) に示されており、光の減衰媒体の濃度や周囲の
明るさに依存せず本来一定である０ｍ付近のコントラス
トが大きく変化してしまっている。
広範囲にわたって変わるような被写体条件下において適
切な画像が得られるように絞りを調節する装置であるた
め、自動絞りを用いて撮影された複数の画像においては
絞りが一定でなく、撮影装置への入射光束量に対応する
画像データが得られないため、画像間の濃度値を単純に
比較することができず、定量評価が行えない、自動絞り
を用いて撮影した画像より０ｍ付近のコントラストＣo
と大気中における光の減衰係数σを求めた結果の一例が
図３(a) に示されており、光の減衰媒体の濃度や周囲の
明るさに依存せず本来一定である０ｍ付近のコントラス
トが大きく変化してしまっている。
【０００６】本発明は前記した問題点を解決せんとする
もので、その目的とするところは、自動絞りを用いて撮
影された画像の濃度値における自動絞りの影響を一次関
数で仮定し、自動絞りの影響を除去した濃度値を算出
し、指標のコントラスト、光の減衰係数、視程などの視
界に関する値を測定する測定方法およびその装置を提供
せんとするにある。
もので、その目的とするところは、自動絞りを用いて撮
影された画像の濃度値における自動絞りの影響を一次関
数で仮定し、自動絞りの影響を除去した濃度値を算出
し、指標のコントラスト、光の減衰係数、視程などの視
界に関する値を測定する測定方法およびその装置を提供
せんとするにある。
【０００７】
【課題を解決するための手段】本発明の画像処理による
視界の測定方法は前記した目的を達成せんとするもの
で、その手段は、自動絞りを用いて撮影された画像の濃
度値に対する自動絞りの影響を一次関数で仮定して濃度
値を変換することにより画像の正規化を行い、自動絞り
の影響を除去するようにした方法であり、また、自動絞
りの影響を除去した濃度値から求めたコントラストおよ
び減衰係数により視程を求める方法である。
視界の測定方法は前記した目的を達成せんとするもの
で、その手段は、自動絞りを用いて撮影された画像の濃
度値に対する自動絞りの影響を一次関数で仮定して濃度
値を変換することにより画像の正規化を行い、自動絞り
の影響を除去するようにした方法であり、また、自動絞
りの影響を除去した濃度値から求めたコントラストおよ
び減衰係数により視程を求める方法である。
【０００８】また、画像処理による視界の測定装置は、
ＴＶカメラよりの自動絞りを用いて撮影された画像をデ
ジタル信号に変換して記憶する画像メモリと、該画像メ
モリよりのフレーム画像における指標部と、その指標の
近傍における背景部の平均濃度値を求める指標・背景部
濃度値算出部と、該算出部で求めた指標部とその背景部
とのコントラストを求めるコントラスト算出部と、該コ
ントラスト算出部で求められた複数のコントラストを基
にコントラストの距離特性を求める距離特性算出部と、
該距離特性算出部で算出したコントラスト・減衰係数に
自動絞りの影響を一次関数と仮定してフレーム画像の濃
度値を変換する正規化処理のパラメータを算出する正規
化パラメータ算出部と、該正規化パラメータ算出部で算
出した２つのパラメータを用いて画像の濃度値を変換
し、画像を正規化する正規化処理部とを具備したもので
ある。
ＴＶカメラよりの自動絞りを用いて撮影された画像をデ
ジタル信号に変換して記憶する画像メモリと、該画像メ
モリよりのフレーム画像における指標部と、その指標の
近傍における背景部の平均濃度値を求める指標・背景部
濃度値算出部と、該算出部で求めた指標部とその背景部
とのコントラストを求めるコントラスト算出部と、該コ
ントラスト算出部で求められた複数のコントラストを基
にコントラストの距離特性を求める距離特性算出部と、
該距離特性算出部で算出したコントラスト・減衰係数に
自動絞りの影響を一次関数と仮定してフレーム画像の濃
度値を変換する正規化処理のパラメータを算出する正規
化パラメータ算出部と、該正規化パラメータ算出部で算
出した２つのパラメータを用いて画像の濃度値を変換
し、画像を正規化する正規化処理部とを具備したもので
ある。
【０００９】
【発明の実施の形態】以下、本発明に係る画像処理によ
る視界の測定方法およびその装置の実施の形態を図面と
共に説明する。図１において、１はＴＶカメラからのビ
デオ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器、２は該
ＡＤ変換器１よりの画像を記憶する画像メモリ、３はス
イッチ、４は該スイッチ３を介して入力される前記画像
メモリ２からのフレーム画像における指標部とその近傍
における背景部の平均濃度値を求める指標・背景部濃度
値算出部、５は該指標・背景部濃度値算出部からの平均
濃度値から各指標におけるコントラストを求めるコント
ラスト算出部である。
る視界の測定方法およびその装置の実施の形態を図面と
共に説明する。図１において、１はＴＶカメラからのビ
デオ信号をデジタル信号に変換するＡＤ変換器、２は該
ＡＤ変換器１よりの画像を記憶する画像メモリ、３はス
イッチ、４は該スイッチ３を介して入力される前記画像
メモリ２からのフレーム画像における指標部とその近傍
における背景部の平均濃度値を求める指標・背景部濃度
値算出部、５は該指標・背景部濃度値算出部からの平均
濃度値から各指標におけるコントラストを求めるコント
ラスト算出部である。
【００１０】また、６は前記コントラスト算出部５で求
めた複数の指標のコントラストに基づいて距離特性を求
める距離特性算出部、７，８はスイッチ、９は前記算出
したコントラスト・減衰係数に自動絞りの影響を一次関
数と仮定してフレーム画像の濃度値を変換する正規化処
理のパラメータを算出する正規化パラメータ算出部、１
０は前記したスイッチ３，７，８の切換えを制御するス
イッチコントロール部、１１は前記正規化処理パラメー
タ算出部で算出した値を用いて画像の濃度値を変換して
画像を正規化する正規化処理部である。
めた複数の指標のコントラストに基づいて距離特性を求
める距離特性算出部、７，８はスイッチ、９は前記算出
したコントラスト・減衰係数に自動絞りの影響を一次関
数と仮定してフレーム画像の濃度値を変換する正規化処
理のパラメータを算出する正規化パラメータ算出部、１
０は前記したスイッチ３，７，８の切換えを制御するス
イッチコントロール部、１１は前記正規化処理パラメー
タ算出部で算出した値を用いて画像の濃度値を変換して
画像を正規化する正規化処理部である。
【００１１】次に、前記した図１のブロック図に基づい
て動作を図２のフローチャート図と共に説明する。な
お、前記図１の画像メモリ２以降の動作はホストコンピ
ュータにおけるソフトウェア処理によって実現するもの
とする。
て動作を図２のフローチャート図と共に説明する。な
お、前記図１の画像メモリ２以降の動作はホストコンピ
ュータにおけるソフトウェア処理によって実現するもの
とする。
【００１２】また、本発明は、観測地点からの距離が既
知である複数の指標あるいはそれに代わる対象物が撮影
されている画像を使用することを前提条件とする。な
お、具体的には、観測地点からの距離が１５ｍ、２５
ｍ、３５ｍ、４５ｍの地点に四角形の黒ずんだ指標を約
７６秒おきに撮影した９７枚の画像をサンプル画像とし
て用いた説明を行う。
知である複数の指標あるいはそれに代わる対象物が撮影
されている画像を使用することを前提条件とする。な
お、具体的には、観測地点からの距離が１５ｍ、２５
ｍ、３５ｍ、４５ｍの地点に四角形の黒ずんだ指標を約
７６秒おきに撮影した９７枚の画像をサンプル画像とし
て用いた説明を行う。
【００１３】先ず、ＴＶカメラよりの画像信号は、ＡＤ
変換器１によってデジタル信号に変換された後、画像メ
モリ２に記憶される。ここで、スイッチコントロール部
１０によってスイッチ３の可動接点が図示の位置に切換
えられると、画像メモリ２に格納されているフレーム画
像信号が指標・背景部濃度値算出部４に入力され（ステ
ップＳ１）、各指標部とその近傍における背景部の平均
濃度値が求められる（ステップＳ２）。以下、指標部の
平均濃度値をＬt 、背景部の平均濃度値をＬbと表記す
る。
変換器１によってデジタル信号に変換された後、画像メ
モリ２に記憶される。ここで、スイッチコントロール部
１０によってスイッチ３の可動接点が図示の位置に切換
えられると、画像メモリ２に格納されているフレーム画
像信号が指標・背景部濃度値算出部４に入力され（ステ
ップＳ１）、各指標部とその近傍における背景部の平均
濃度値が求められる（ステップＳ２）。以下、指標部の
平均濃度値をＬt 、背景部の平均濃度値をＬbと表記す
る。
【００１４】このステップＳ２において求められた各平
均濃度値をＬt ，Ｌb を用いて、指標部とその背景部と
のコントラストＣをコントラスト算出部５で求める。こ
の際、指標が背景に比べて十分小さいことを考慮して、
算出には式(1) を用いる（ステップＳ３）。
均濃度値をＬt ，Ｌb を用いて、指標部とその背景部と
のコントラストＣをコントラスト算出部５で求める。こ
の際、指標が背景に比べて十分小さいことを考慮して、
算出には式(1) を用いる（ステップＳ３）。
【数１】
【００１５】前記ステップＳ３で求めた複数のコントラ
ストを基に、距離特性を距離特性算出部６で求める。撮
影領域における光の減衰媒体の濃度分布が一様だと仮定
すると、観測地点から距離ｄの地点におけるコントラス
トＣは式(2) で与えられる（ステップＳ４）。
ストを基に、距離特性を距離特性算出部６で求める。撮
影領域における光の減衰媒体の濃度分布が一様だと仮定
すると、観測地点から距離ｄの地点におけるコントラス
トＣは式(2) で与えられる（ステップＳ４）。
【００１６】
【数２】 そこで、複数の指標におけるコントラストを基に、最小
二乗法でＣ0 ，σの最確値を求める。
二乗法でＣ0 ，σの最確値を求める。
【００１７】初めに、最小二乗法によりＣ0 ，σを求め
る方法について説明する。ｘ，ｙとの間に次の関係があ
るとすると、 ｙ＝ｐｘ＋ｑ (3) そこで、ｘ，ｙの測定値からｐ，ｑの最確値を決定す
る。つまり、(3) 式の直線を求める。ｎ組の２つの測定
値ｘ，ｙが与えられたとき、測定誤差のためにｙi −
（ｐｘ i ＋ｑ）≠０となる。そこで、評価関数Ｓを次の
ように定義する。
る方法について説明する。ｘ，ｙとの間に次の関係があ
るとすると、 ｙ＝ｐｘ＋ｑ (3) そこで、ｘ，ｙの測定値からｐ，ｑの最確値を決定す
る。つまり、(3) 式の直線を求める。ｎ組の２つの測定
値ｘ，ｙが与えられたとき、測定誤差のためにｙi −
（ｐｘ i ＋ｑ）≠０となる。そこで、評価関数Ｓを次の
ように定義する。
【数３】
【００１８】(4) 式におけるＳを最小にするようなｐ，
ｑを求めることにより、ｐ，ｑの最確値が得られる。よ
って、(4) 式のＳをｐ，ｑそれぞれで偏微分し、それら
が共に０になるように、つまり、ΔＳ／Δｐ＝０および
ΔＳ／Δｑ＝０を同時に満たすｐ，ｑを求めればよい。
実際にΔＳ／Δｐ＝０およびΔＳ／Δｑ＝０を計算する
と(4) 式より(5) 式のようになる。
ｑを求めることにより、ｐ，ｑの最確値が得られる。よ
って、(4) 式のＳをｐ，ｑそれぞれで偏微分し、それら
が共に０になるように、つまり、ΔＳ／Δｐ＝０および
ΔＳ／Δｑ＝０を同時に満たすｐ，ｑを求めればよい。
実際にΔＳ／Δｐ＝０およびΔＳ／Δｑ＝０を計算する
と(4) 式より(5) 式のようになる。
【数４】
【００１９】(5) 式をｐ，ｑについて解くと下記のよう
な結果となる。
な結果となる。
【数５】 次に、 (2) 式におけるＣ0 ，σを最小二乗法を用いて
求める方法を説明する。(2) 式を一次関数で表現する必
要があるため、この(2) 式の両辺の自然対数をとり(7)
式とする。 ｌｎＣ＝−σｄ＋ｌｎＣ0 (7)
求める方法を説明する。(2) 式を一次関数で表現する必
要があるため、この(2) 式の両辺の自然対数をとり(7)
式とする。 ｌｎＣ＝−σｄ＋ｌｎＣ0 (7)
【００２０】つまり、コントラストＣの対数と観測距離
ｄとの関係が一次関数で表される。式(7) における−σ
とＣ0 の対数は、(3) 式におけるｐ，ｑに相当する。σ
とＣ0 の対数を複数指標におけるコントラストを基に最
小二乗法で求めると、
ｄとの関係が一次関数で表される。式(7) における−σ
とＣ0 の対数は、(3) 式におけるｐ，ｑに相当する。σ
とＣ0 の対数を複数指標におけるコントラストを基に最
小二乗法で求めると、
【数６】 故にＣ0 は、下記のようになる。
【数７】
【００２１】自動絞りを用いて撮影された画像より算出
されたＣ0 は、自動絞りの影響を受けて大きく変化す
る。そこで、スイッチコントロール部１０よりの指令に
よりスイッチ７，８を切換えて、前記算出したコントラ
スト・減衰係数に自動絞りの影響が含まれないように濃
度値を変換する画像の正規化処理のパラメータを正規化
パラメータ算出部９において算出する（ステップＳ
５）。
されたＣ0 は、自動絞りの影響を受けて大きく変化す
る。そこで、スイッチコントロール部１０よりの指令に
よりスイッチ７，８を切換えて、前記算出したコントラ
スト・減衰係数に自動絞りの影響が含まれないように濃
度値を変換する画像の正規化処理のパラメータを正規化
パラメータ算出部９において算出する（ステップＳ
５）。
【００２２】この処理は、任意のフレーム画像より求め
た０ｍ付近のコントラストＣ0 が、，基準とする０ｍ付
近のコントラストＣ0bに近い値になるように画像の濃度
値を線形変換するパラメータ（次の(10)式におけるａ，
ｂに相当する）を求める処理である。
た０ｍ付近のコントラストＣ0 が、，基準とする０ｍ付
近のコントラストＣ0bに近い値になるように画像の濃度
値を線形変換するパラメータ（次の(10)式におけるａ，
ｂに相当する）を求める処理である。
【００２３】画像の濃度値における自動絞りの影響を一
次関数で仮定すると、その逆変換も一次関数で表され
る。自動絞りの影響を受けた画像中の任意の画素の濃度
値をＬ、影響を除去した濃度値をＬ′とすると、Ｌと
Ｌ′との関係は数式(10)で表すことができる。 Ｌ′＝ａＬ＋ｂ （ａ，ｂ：const.） (10)
次関数で仮定すると、その逆変換も一次関数で表され
る。自動絞りの影響を受けた画像中の任意の画素の濃度
値をＬ、影響を除去した濃度値をＬ′とすると、Ｌと
Ｌ′との関係は数式(10)で表すことができる。 Ｌ′＝ａＬ＋ｂ （ａ，ｂ：const.） (10)
【００２４】任意のフレーム画像におけるＣ0 を基準の
０ｍ付近のコントラストと定め、以下それをＣ0bと表記
する。そして、(10)式を用いて変換した濃度値より求め
たコントラストから算出する０ｍ付近のコントラストか
ら求めたＣ0bの差を最小にするパラメータａ，ｂを(11)
式を用いて求める。(11)式におけるＭはサンプル画像に
おける指標の数である。
０ｍ付近のコントラストと定め、以下それをＣ0bと表記
する。そして、(10)式を用いて変換した濃度値より求め
たコントラストから算出する０ｍ付近のコントラストか
ら求めたＣ0bの差を最小にするパラメータａ，ｂを(11)
式を用いて求める。(11)式におけるＭはサンプル画像に
おける指標の数である。
【数８】
【００２５】正規化パラメータ算出処理の具体例につい
ては後述する。ステップＳ６ではステップＳ５で算出し
たパラメータａ，ｂを用いて画像の濃度値を変換し、画
像を正規化する。ステップＳ７〜Ｓ９では、前記ステッ
プＳ２〜Ｓ４と同様な処理を行う。最後に求めた減衰係
数σの逆数１／σから限界コントラストＣt を先に求め
た距離特性を用い、式(12)によって計算することにより
視程Ｖを求める。 Ｖ＝１／σ・ｌｎ（Ｃo ／Ｃt ） (12)
ては後述する。ステップＳ６ではステップＳ５で算出し
たパラメータａ，ｂを用いて画像の濃度値を変換し、画
像を正規化する。ステップＳ７〜Ｓ９では、前記ステッ
プＳ２〜Ｓ４と同様な処理を行う。最後に求めた減衰係
数σの逆数１／σから限界コントラストＣt を先に求め
た距離特性を用い、式(12)によって計算することにより
視程Ｖを求める。 Ｖ＝１／σ・ｌｎ（Ｃo ／Ｃt ） (12)
【００２６】次に、正規化パラメータ算出処理の１つの
具体例として、イタレイションによる算出手法について
図４のフローチャートに基づいて説明する。イタレイシ
ョンとは、パラメータをある範囲で、ある刻みをもって
順次変化させて評価関数(11)式を最小にする最適なパラ
メータを求める手法である。
具体例として、イタレイションによる算出手法について
図４のフローチャートに基づいて説明する。イタレイシ
ョンとは、パラメータをある範囲で、ある刻みをもって
順次変化させて評価関数(11)式を最小にする最適なパラ
メータを求める手法である。
【００２７】パラメータａは(10)式に示すように濃度値
に対して乗算のファクターであり、負の値はとらない。
また、表１に示すように、例えば、パラメータａの初期
値を１とし、刻みを0.5 でリニアスケールにおいて等間
隔に変化させた場合、表１に示すように1.0 から2.0 、
2.0 から4.0 、4.0 から8.0 の間の刻みの個数は、同じ
倍率にも関わらず２，４，８といったように等しくなら
ない。
に対して乗算のファクターであり、負の値はとらない。
また、表１に示すように、例えば、パラメータａの初期
値を１とし、刻みを0.5 でリニアスケールにおいて等間
隔に変化させた場合、表１に示すように1.0 から2.0 、
2.0 から4.0 、4.0 から8.0 の間の刻みの個数は、同じ
倍率にも関わらず２，４，８といったように等しくなら
ない。
【００２８】
【表１】 そこで、新たなパラメータαを設けａ＝２のα乗とし、
αをリニアスケールにおいて等間隔に変化させる。これ
により、等倍率における刻みの個数を一定にすることが
できる。表１に示すαをリニアスケールにおいて等間隔
で変化させる場合、1.0 から2.0 、2.0 から4.0 、4.0
から8.0 の間の刻みの個数は２個となっている。そのた
め、イタレイションを行う際、パラメータａは対数スケ
ールにおいて等間隔にパラメータｂはリニアスケールに
おいて等間隔にイタレイションを行う。
αをリニアスケールにおいて等間隔に変化させる。これ
により、等倍率における刻みの個数を一定にすることが
できる。表１に示すαをリニアスケールにおいて等間隔
で変化させる場合、1.0 から2.0 、2.0 から4.0 、4.0
から8.0 の間の刻みの個数は２個となっている。そのた
め、イタレイションを行う際、パラメータａは対数スケ
ールにおいて等間隔にパラメータｂはリニアスケールに
おいて等間隔にイタレイションを行う。
【００２９】本発明においては、パラメータαを導入し
てパラメータａをａ＝２のα乗と定義し、αをリニアス
ケールにおいて等間隔でイタレイションすることによ
り、ａのイタレイションを実現している。底数２を大き
くすることにより、広い範囲を粗く、小さくすることに
より狭い範囲を細かくイタレイションをすることが可能
である。このようにαを変化させることにより、ａを対
数スケールにおいて等間隔にイタレイションを行うこと
と等価となる。
てパラメータａをａ＝２のα乗と定義し、αをリニアス
ケールにおいて等間隔でイタレイションすることによ
り、ａのイタレイションを実現している。底数２を大き
くすることにより、広い範囲を粗く、小さくすることに
より狭い範囲を細かくイタレイションをすることが可能
である。このようにαを変化させることにより、ａを対
数スケールにおいて等間隔にイタレイションを行うこと
と等価となる。
【００３０】本発明においては、以下にしめすように符
号を反転する係数sign１，sign２を設け、パラメータ
α，ｂを初期値０を中心にしてプラスマイナスにイタレ
イションを行うようになっているが、イタレイションは
それぞれのパラメータα，ｂの範囲内のとり得る値全て
で評価を行うため、初期値には依存しない。
号を反転する係数sign１，sign２を設け、パラメータ
α，ｂを初期値０を中心にしてプラスマイナスにイタレ
イションを行うようになっているが、イタレイションは
それぞれのパラメータα，ｂの範囲内のとり得る値全て
で評価を行うため、初期値には依存しない。
【００３１】正規化処理のパラメータの範囲および変化
の刻みは(9) 式より算出した０ｍ付近のコントラストＣ
0 のバラツキより設定する。今回、用いたサンプル画像
に対しては、表２のように設定を行った。
の刻みは(9) 式より算出した０ｍ付近のコントラストＣ
0 のバラツキより設定する。今回、用いたサンプル画像
に対しては、表２のように設定を行った。
【表２】
【００３２】ステップｅ１では、正規化パラメータを初
期化する。初期値としてパラメータａには１、パラメー
タｂには０を代入する。さらに、基準のフレーム画像よ
り求めた０ｍ付近のコントラストＣ 0b と濃度値を変換し
た任意のフレーム画像より求めた０ｍ付近のコントラス
トＣ 0 との二乗誤差の最小値を格納するｅmin には初期
値としてａ，ｂを用いて(11)式より計算した二乗誤差を
格納する。
期化する。初期値としてパラメータａには１、パラメー
タｂには０を代入する。さらに、基準のフレーム画像よ
り求めた０ｍ付近のコントラストＣ 0b と濃度値を変換し
た任意のフレーム画像より求めた０ｍ付近のコントラス
トＣ 0 との二乗誤差の最小値を格納するｅmin には初期
値としてａ，ｂを用いて(11)式より計算した二乗誤差を
格納する。
【００３３】ステップｅ２以降では、イタレイションを
行うパラメータをそれぞれａ′，ｂ′とし、イタレイシ
ョンにより得られる最適のパラメータをａ，ｂと表記す
る。ステップｅ２では、ａ′の変化が対数スケールにお
いて等間隔になるように与えたパラメータαに初期値０
を代入し、αの符号を反転するための係数sign１の値を
代入する。係数sign１の値が１あるいは−１に変化する
ことにより、αの符号をプラスマイナスに変化する。
行うパラメータをそれぞれａ′，ｂ′とし、イタレイシ
ョンにより得られる最適のパラメータをａ，ｂと表記す
る。ステップｅ２では、ａ′の変化が対数スケールにお
いて等間隔になるように与えたパラメータαに初期値０
を代入し、αの符号を反転するための係数sign１の値を
代入する。係数sign１の値が１あるいは−１に変化する
ことにより、αの符号をプラスマイナスに変化する。
【００３４】ステップｅ３では、αと係数sign１を乗算
してａ′に代入する。次いで、ステップｅ４では、ｂ′
に初期値０、ｂ′の符号を反転するための係数sign２に
１を代入する。ステップｅ５では、ｂ′と係数sign２を
乗算してｂ′に代入し、ステップｅ６において、ａ′と
ｂ′を用いて(11)式より二乗誤差を求めe ( ａ′，
ｂ′) に代入する。それを用い、ステップｅ７では、ｅ
min とe ( ａ′，ｂ′) より値が大きければステップｅ
８へ進む。大きくなればステップｅ９へ進む。
してａ′に代入する。次いで、ステップｅ４では、ｂ′
に初期値０、ｂ′の符号を反転するための係数sign２に
１を代入する。ステップｅ５では、ｂ′と係数sign２を
乗算してｂ′に代入し、ステップｅ６において、ａ′と
ｂ′を用いて(11)式より二乗誤差を求めe ( ａ′，
ｂ′) に代入する。それを用い、ステップｅ７では、ｅ
min とe ( ａ′，ｂ′) より値が大きければステップｅ
８へ進む。大きくなればステップｅ９へ進む。
【００３５】ステップｅ８では、ａにａ′、ｂにｂ′の
値を代入し、さらにｅmin にe ( ａ′，ｂ′) の値を代
入することにより、ａ，ｂ，ｅmin を更新する。ステッ
プｅ９では、係数sign２に−１を乗算し符号を反転さ
せ、ｂの符号が反転するようにする。ステップｅ１０で
は、係数sign２が−１に等しければステップｅ５へ進
む。係数sign２が−１に等しくない、つまり、１であれ
ば次のステップｅ１１に進む。
値を代入し、さらにｅmin にe ( ａ′，ｂ′) の値を代
入することにより、ａ，ｂ，ｅmin を更新する。ステッ
プｅ９では、係数sign２に−１を乗算し符号を反転さ
せ、ｂの符号が反転するようにする。ステップｅ１０で
は、係数sign２が−１に等しければステップｅ５へ進
む。係数sign２が−１に等しくない、つまり、１であれ
ば次のステップｅ１１に進む。
【００３６】ステップｅ１１では、ｂ′の値が予め設定
した範囲内であるかどうかを判別する。もし、範囲内で
あればステップｅ１２に進み、ｂ′に予め設定したパラ
メータｂに対するイタレイションの増加分Δｂを加算
し、ステップｅ５へ戻り、再び上記した処理を実行す
る。
した範囲内であるかどうかを判別する。もし、範囲内で
あればステップｅ１２に進み、ｂ′に予め設定したパラ
メータｂに対するイタレイションの増加分Δｂを加算
し、ステップｅ５へ戻り、再び上記した処理を実行す
る。
【００３７】ステップｅ１３では、係数sign１に−１を
乗算し符号を反転させ、αの符号が逆転するようにす
る。ステップｅ１４では、係数sign１が−１に等しけれ
ばステップｅ２へ進む。係数sign１が−１に等しくな
い、つまり、１であれば次のステップｅ１５に進む。
乗算し符号を反転させ、αの符号が逆転するようにす
る。ステップｅ１４では、係数sign１が−１に等しけれ
ばステップｅ２へ進む。係数sign１が−１に等しくな
い、つまり、１であれば次のステップｅ１５に進む。
【００３８】ステップｅ１５では、αの値が予め設定し
た範囲内であるかどうかを判別する。もし、範囲内であ
ればステップｅ１６に進み、αに予め設定したパラメー
タαに対するイタレイションの増加分Δαを加算し、ス
テップｅ２へ戻り処理を実行する。もし、範囲外であれ
ばイタレイションを終了し、ａ，ｂの値を正規化パラメ
ータとして出力する。
た範囲内であるかどうかを判別する。もし、範囲内であ
ればステップｅ１６に進み、αに予め設定したパラメー
タαに対するイタレイションの増加分Δαを加算し、ス
テップｅ２へ戻り処理を実行する。もし、範囲外であれ
ばイタレイションを終了し、ａ，ｂの値を正規化パラメ
ータとして出力する。
【００３９】図７は正規化処理前後の画像の変化の一例
として、今回用いたサンプル画像の２つ（表２における
frame no．006 とframe no．034)を図７に示す。サンプ
ル画像の下部には、イタレイションで算出したパラメー
タａ，ｂが記載されている。
として、今回用いたサンプル画像の２つ（表２における
frame no．006 とframe no．034)を図７に示す。サンプ
ル画像の下部には、イタレイションで算出したパラメー
タａ，ｂが記載されている。
【００４０】
【実施例】次に、サンプル画像より求めた各指標におけ
るコントラストの減衰係数の関係について述べる。撮影
領域における光の減衰媒体の濃度分布が一様であると仮
定すると、コントラストと減衰係数の関係は(2) 式と同
様に指数関数で表される。よって、その特性を対数変換
することにより一次関数で表し、コントラストの対数と
減衰係数との２変数からなる標本値の直線傾向を定量的
に表す相関係数を算出する。算出した相関係数は、コン
トラストが減衰係数に対してどの程度指数的に低下する
かを定量的に示す。
るコントラストの減衰係数の関係について述べる。撮影
領域における光の減衰媒体の濃度分布が一様であると仮
定すると、コントラストと減衰係数の関係は(2) 式と同
様に指数関数で表される。よって、その特性を対数変換
することにより一次関数で表し、コントラストの対数と
減衰係数との２変数からなる標本値の直線傾向を定量的
に表す相関係数を算出する。算出した相関係数は、コン
トラストが減衰係数に対してどの程度指数的に低下する
かを定量的に示す。
【００４１】横軸に減衰係数σ、縦軸にコントラストＣ
をとり、各指標におけるコントラストの減衰係数の関係
を示す曲線を求めた結果が図５、図６である。この図５
において、(1) 、(2) は順に15ｍ,25m地点の指標におけ
る特性であり、また、図６において、(3) 、(4) は順に
35m,45m地点の指標における特性であり、(a) は正規化
処理前、(b) は正規化処理後での結果である。
をとり、各指標におけるコントラストの減衰係数の関係
を示す曲線を求めた結果が図５、図６である。この図５
において、(1) 、(2) は順に15ｍ,25m地点の指標におけ
る特性であり、また、図６において、(3) 、(4) は順に
35m,45m地点の指標における特性であり、(a) は正規化
処理前、(b) は正規化処理後での結果である。
【００４２】
【数９】 は相関関数の絶対値であり、コントラストが減衰係数に
対してどの程度指数的関係にあるかを定量的に表した量
である。つまり、この値が１に近いほど、よりコントラ
ストが指数的に低下することを意味する。
対してどの程度指数的関係にあるかを定量的に表した量
である。つまり、この値が１に近いほど、よりコントラ
ストが指数的に低下することを意味する。
【００４３】図５、図６のように、正規化処理前におい
て特性曲線に対するコントラストのバラツキの原因は、
自動絞りの影響と光の減衰媒体の濃度分布が一様でない
ことである。正規化処理後では、濃度分布を一様だと仮
定した理想的な場合の特性曲線上に各点が略乗ってお
り、相関係数も略１に改善されている。
て特性曲線に対するコントラストのバラツキの原因は、
自動絞りの影響と光の減衰媒体の濃度分布が一様でない
ことである。正規化処理後では、濃度分布を一様だと仮
定した理想的な場合の特性曲線上に各点が略乗ってお
り、相関係数も略１に改善されている。
【００４４】本発明の測定装置にあっては、正規化処理
はフレーム画像の濃度値に一定の変調をかける処理であ
る。算出する各コントラストに含まれる濃度分布に関す
る情報には、正規化処理は何ら影響を与えていない。す
なわち、正規化処理前のコントラストの特性曲線に対す
るバラツキの原因は、自動絞りによる影響が大部分であ
り正規化処理を行うことにより、その影響を除去し、光
の減衰媒体の濃度分布の不均一性による僅かな影響だけ
にすることができる。
はフレーム画像の濃度値に一定の変調をかける処理であ
る。算出する各コントラストに含まれる濃度分布に関す
る情報には、正規化処理は何ら影響を与えていない。す
なわち、正規化処理前のコントラストの特性曲線に対す
るバラツキの原因は、自動絞りによる影響が大部分であ
り正規化処理を行うことにより、その影響を除去し、光
の減衰媒体の濃度分布の不均一性による僅かな影響だけ
にすることができる。
【００４５】
【発明の効果】本発明は前記したように、画像の濃度値
に対する自動絞りの影響を一次関数で仮定し濃度値を変
換することにより、自動絞りの影響を除外したコントラ
ストおよび大気中における光の減衰係数の算出を可能と
したので、光量の大きく変化する屋外での自動絞りを用
いて撮影した画像において定量評価を行うことが可能と
なり、画像センサにおけるダイナミックレンジを向上す
ることができ、また、自動絞りを用いて撮影された画像
より視認性を定量評価することも可能である等の効果を
有するものである。
に対する自動絞りの影響を一次関数で仮定し濃度値を変
換することにより、自動絞りの影響を除外したコントラ
ストおよび大気中における光の減衰係数の算出を可能と
したので、光量の大きく変化する屋外での自動絞りを用
いて撮影した画像において定量評価を行うことが可能と
なり、画像センサにおけるダイナミックレンジを向上す
ることができ、また、自動絞りを用いて撮影された画像
より視認性を定量評価することも可能である等の効果を
有するものである。
【図１】本発明に係る画像処理による視界の測定装置の
ブロック図である。
ブロック図である。
【図２】同上のブロック図による動作を示すフローチャ
ート図である。
ート図である。
【図３】サンプル画像より求めた０ｍ付近のコントラス
トと減衰係数の時間変化を示す特性図である。
トと減衰係数の時間変化を示す特性図である。
【図４】イタレイションによる算出方法を示すフローチ
ャート図である。
ャート図である。
【図５】サンプル画像より求めた15m,25m 付近のコント
ラストと減衰係数特性を示す特性図である。
ラストと減衰係数特性を示す特性図である。
【図６】サンプル画像より求めた35m,45m 付近のコント
ラストと減衰係数特性を示す特性図である。
ラストと減衰係数特性を示す特性図である。
【図７】正規化処理前後の画像の変化をディスプレー上
に表示した画像である。
に表示した画像である。
１ ＡＤ変換器 ２ 画像メモリ ４ 指標・背景部濃度値算出部 ５ コントラスト算出部 ６ 距離特性算出部 ９ 正規化パラメータ算出部 １１ 正規化処理部
フロントページの続き (72)発明者 上田 浩次 愛知県海部郡美和町大字篠田字面徳29− １ 名古屋電機工業株式会社 美和工場 内 (56)参考文献 特開 平４−38444（ＪＰ，Ａ) 特開 平２−296185（ＪＰ，Ａ) 特開 平８−219784（ＪＰ，Ａ) 長屋、堀場、池谷「視程障害発生時に おけるコントラスト低減率測定のための 基礎実験」電気学会道路交通研究会資料 Ｖｏｌ．ＲＴＡ−92，Ｎｏ．７−14、 Ｐ．１−10 (58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名) H04N 5/222 - 5/257
Claims (3)
- 【請求項１】 自動絞りを用いて撮影された画像の濃度
値に対する自動絞りの影響を一次関数で仮定し濃度値を
変換することにより画像の正規化を行い、自動絞りの影
響を除去するようにしたことを特徴とする画像処理によ
る視界の測定方法。 - 【請求項２】 自動絞りの影響を除去した濃度値から求
めたコントラストおよび減衰係数により視程を求めるこ
とを特徴とする請求項１記載の画像処理による視界の測
定方法。 - 【請求項３】 ＴＶカメラよりの自動絞りを用いて撮影
された画像をデジタル信号に変換して記憶する画像メモ
リと、 該画像メモリよりのフレーム画像における指標部と、そ
の指標の近傍における背景部の平均濃度値を求める指標
・背景部濃度値算出部と、 該算出部で求めた指標部とその背景部とのコントラスト
を求めるコントラスト算出部と、 該コントラスト算出部で求められた複数のコントラスト
を基にコントラストの距離特性を求める距離特性算出部
と、 該距離特性算出部で算出したコントラスト・減衰係数に
自動絞りの影響を一次関数と仮定してフレーム画像の濃
度値を変換する正規化処理のパラメータを算出する正規
化パラメータ算出部と、 該正規化パラメータ算出部で算出した２つのパラメータ
を用いて画像の濃度値を変換し、画像を正規化する正規
化処理部と、 を具備したことを特徴とする画像処理による視界の測定
装置。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31590695A JP3146143B2 (ja) | 1995-11-09 | 1995-11-09 | 画像処理による視界の測定方法およびその装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP31590695A JP3146143B2 (ja) | 1995-11-09 | 1995-11-09 | 画像処理による視界の測定方法およびその装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH09135383A JPH09135383A (ja) | 1997-05-20 |
| JP3146143B2 true JP3146143B2 (ja) | 2001-03-12 |
Family
ID=18071037
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP31590695A Expired - Fee Related JP3146143B2 (ja) | 1995-11-09 | 1995-11-09 | 画像処理による視界の測定方法およびその装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JP3146143B2 (ja) |
Families Citing this family (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US7184605B1 (en) * | 1998-03-31 | 2007-02-27 | Fuji Photo Film Co., Ltd. | Image normalization processing system |
| KR101582479B1 (ko) * | 2012-05-15 | 2016-01-19 | 에스케이 텔레콤주식회사 | 동영상에 포함된 헤이즈 제거를 위한 영상 처리 장치 및 그 방법 |
-
1995
- 1995-11-09 JP JP31590695A patent/JP3146143B2/ja not_active Expired - Fee Related
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 長屋、堀場、池谷「視程障害発生時におけるコントラスト低減率測定のための基礎実験」電気学会道路交通研究会資料 Ｖｏｌ．ＲＴＡ−９２，Ｎｏ．７−１４、Ｐ．１−１０ |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| JPH09135383A (ja) | 1997-05-20 |
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