JP3470268B2 - 目標抽出方法 - Google Patents
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- JP3470268B2 JP3470268B2 JP2001216872A JP2001216872A JP3470268B2 JP 3470268 B2 JP3470268 B2 JP 3470268B2 JP 2001216872 A JP2001216872 A JP 2001216872A JP 2001216872 A JP2001216872 A JP 2001216872A JP 3470268 B2 JP3470268 B2 JP 3470268B2
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Description
【発明の詳細な説明】
【０００１】
【発明の属する技術分野】本発明は、自動車両等の目標
抽出方法に係り、特にレーザレーダにより得た距離、速
度、反射率画像による目標抽出方法に関する。 【０００２】 【従来の技術】従来、自動車両等の目標を抽出する手段
としては、光波を用いる可視画像方式や赤外線画像方式
（パッシブ方式）が高い分解能が得られるため、広く用
いられている。即ち、可視画像や赤外線画像に対するエ
ッジ抽出やパターン認識などの、光波の反射率や熱源の
発する赤外線強度の微分値や濃淡パターンに基づく画像
処理による目標抽出が、広く行われている。しかし、そ
の性能は自動車両等の目標周囲の環境や目標の熱的状態
に左右される欠点があった。例えば、野外の地形を背景
として車両を赤外線カメラで撮像した場合、車両が撮像
領域内で最も高温であれば、画像全体から車両のみを抽
出することは容易であるが、車両温度の低下及び背景温
度の上昇に伴い車両のみを抽出することが難しくなり、
車両と背景の温度が一致した場合には検出不可能とな
る。このように従来の赤外線画像による車両抽出は、
「車両と背景の温度差」という物理的Ｓ／Ｎ確保が保証
されないセンサ情報に基づいていることにより起こる問
題点があった。また、車両と背景の分別には面積や形状
等の特徴量による判定が一般的であるが、車両内での温
度不均衡や高温の背景の存在などにより車両全体を抽出
することは容易ではなく、判定時の許容幅が大きくなる
ため、あまり効果を期待できなかった。 【０００３】自動車両等の目標を抽出する手段として
は、上記の光波を用いる可視画像方式や赤外線画像方式
の他に、電波方式（アクティブ方式）がある。電波領域
のアクティブ方式は、車両の温度状態等によらず車両か
らの反射信号を期待でき、距離・速度・反射強度といっ
た多次元の情報を一度に取得でき、空中の航空機等の検
出に多用されている。しかし、近年のミリ波化により小
型・高分解能が進んでいるものの、地上車両の検出につ
いては、特に静止車両に対し背景ノイズ（クラッタ）と
の分別が自動的にできるほどの分解能が得られない状況
である。 【０００４】一方、近年、赤外線画像方式の長所（高分
解能）と電波方式の長所（反射信号が期待でき、多次元
情報が得られる）を併せ持つ方式として、レーザレーダ
が注目され、実用化されつつある。然し乍ら、レーザレ
ーダによる野外での使用に耐え得るような車両の自動抽
出方法は確立されていない。 【０００５】さらに、レーザレーダや電波を組み合わせ
たシステムにおいても、指示された点のみ測距したり、
一次元的に捜索するものが主であり、レーザレーダが有
する距離、速度、反射率といった複合的情報を二次元画
像として得られる機能を十分に引き出したシステムは存
在しなかった。 【０００６】 【発明が解決しようとする課題】そこで本発明は、目標
抽出のための主たる計測手段にレーザレーダを用いなが
らも、背景の形状、反射率、熱放射の複雑さや、目標内
部の反射率変化や熱放射分布に左右されることなく、目
標を自動的に抽出できる目標抽出方法を提供しようとす
るものである。 【０００７】 【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の本発明の目標抽出方法は、レーザレーダにより目標の
距離画像を取得し、この距離画像に対し目標の奥行相当
の規定範囲内に存在する画素のみを１とする２値化処理
を連続的に行い、２値化された目標候補の特徴量により
目標か否かの判定を行って規定範囲内の目標候補を抽出
し、また、レーザレーダにてレーザドップラーによる計
測又は複数画像の前後方向の距離差により速度画像を取
得し、この速度画像上の類似速度領域を抽出し、抽出し
た類似速度領域の目標候補の特徴量により目標か否かの
判定を行って目標候補を抽出し、さらに、レーザレーダ
により反射率画像を取得し、この反射率画像上の類似反
射率領域を抽出し、抽出した類似反射率領域の特徴量に
より目標か否かの判定を行って目標候補を抽出し、然る
後前記距離画像、速度画像、反射率画像に対する画像処
理によって抽出した各々の目標候補を総合的に判断し、
目標を自動抽出することを特徴とするものである。 【０００８】 【発明の実施の形態】本発明の目標抽出方法の実施形態
を説明する。その概要は、目標抽出のための主たる計測
装置をレーザレーダとし、レーザレーダから得た距離、
速度、反射率の二次元画像を画像処理し、それらの処理
結果を総合的に判断して目標を抽出するというものであ
る。先ず本発明の目標抽出方法を実施するための具体的
な手段を図１によって説明すると、図中１はレーザレー
ダ装置で、2 は目標抽出装置である。レーザレーダ装置
１は、走査制御部３からピッチ走査光学系４とヨー走査
光学系５に夫々走査指令を発するようになっており、さ
らにレーザ発振器６に出力指令を発するようになってい
る。レーザ発振器６は、走査制御部３からの出力指令に
より送光光学系７を介してヨー走査光学系５、ピッチ走
査光学系４を経由して目標に対し送光するようになって
いる。目標からの反射光の受光は、ピッチ走査光学系
４、ヨー走査光学系５を経由して受光光学系８を介して
受光部９で受光するようになっている。レーザ発振器６
の出力タイミングは距離計測部１０に入力されるように
なっており、受光部９の受光タイミングは距離計測部１
０に入力されるようになっている。受光部９の受光強度
は反射率計測部１１に入力されるようになっている。目
標抽出装置２は、前記レーザレーダ装置１の距離計測部
１０からの距離データを距離画像生成部１２で受けるよ
うになっており、また前記レーザレーダ装置１の反射率
計測部１１からの反射率データを反射率画像生成部１３
で受けるようになっている。距離画像生成部１２で生成
された距離画像は画像処理部１４に送られ、また複数の
距離画像が別途距離差分演算部１５に送られ、ここで複
数の距離画像の前後方向の距離差により速度画像が生成
されて画像処理部１４に送られるようになっている。反
射率画像生成部１３で生成された反射率画像は画像処理
部１４に送られるようになっている。画像処理部１４で
は距離画像、速度画像、反射率画像を画像処理し、表示
部１６にて目標候補座標、速度、距離、反射率画像を表
示するようになっている。 【０００９】次に本発明の目標抽出方法の詳細を説明す
る。先ず、目標の距離画像に対する画像処理による目標
候補の抽出について、図２の処理工程によって説明する
と、レーザレーダ装置１（詳細は図１参照）により図３
に示される目標（本例の場合車両）２０の距離画像を図
４に示すように取得する。この距離画像２１には高さ、
方位、奥行が表示されている。この取得した距離画像２
１に対し図５に示す目標２０の奥行相当の規定範囲内に
存在する画素のみを１とする２値化処理を行って、即
ち、各高さ・方位の点に対し距離データ有りを１とし、
距離データなしを０とする２値化処理を行って図６に示
す２値化画像２２を生成する。この生成した２値化画像
２２から図２の処理工程のようにノイズの除去（拡大・
縮小）を行った後、２値化画像２２の特徴量判定を行
う。特徴量判定は、アスペクト比、面積、面積充足率、
距離コントラストについて、図２の処理工程における条
件に合致するか否かの判定を逐次行い、条件に合致する
ものを目標候補と判定する。この時の目標候補アドレ
ス、特徴量及び距離は保存される。そして、奥行方向す
べてについて２値化処理すべく連続的に２値化する距離
範囲を奥行方向に移動させて、前記と同様２値化画像２
２の生成、ノイズの除去（拡大・縮小）、特徴量判定を
行い、目標候補を抽出する。この時の２値化する距離範
囲の更新は、図７に示すように行われる。 【００１０】次に目標の速度画像に対する画像処理によ
る目標候補の抽出について、図８の処理工程によって説
明すると、レーザレーダ装置１（詳細は図１参照）にて
図３に示される目標（本例の場合車両）２０から複数画
像の前後方向の距離差による方法か、又はレーザトップ
ラーによる計測により、図９に示す速度画像２３を取得
する。この取得した速度画像２３に対し、図８に示され
るように類似速度領域を統合法により抽出すると、図１
０のａ，ｂに示すように類似速度領域２４，２５が得ら
れる。この抽出した類似速度領域２４，２５からノイズ
の除去（拡大・縮少）を行った後、類似速度領域２４，
２５の特徴量判定を行う。特徴量判定は、アスペクト
比、面積、面積充足率について、図８の処理工程におけ
る条件に合致するか否かの判定を逐次行い、条件に合致
するものを目標候補として抽出し、記憶する。この場
合、図１０のｂの類似速度領域２５を目標候補として抽
出し、記憶する。 【００１１】次いで目標の反射率画像に対する画像処理
による目標候補の抽出について、図１１の処理工程によ
って説明すると、レーザレーダ装置１（詳細は図１参
照）にて図３に示される目標（本例の場合車両）２０の
反射率画像を図１２に示すように取得する。この取得し
た反射率画像２６に対し、図１１に示されるように類似
反射率領域を統合法により抽出すると、図１３のａ，ｂ
に示すように類似反射率領域２７，２８が得られる。こ
の抽出した類似反射率領域２７，２８からノイズの除去
（拡大・縮小）を行った後、類似反射率領域２７，２８
の特徴量判定を行う。特徴量判定は、アスペクト比、面
積、面積充足率について、図１１の処理工程における条
件に合致するか否かの判定を逐次行い、条件に合致する
ものを目標候補として抽出し、記憶する。この場合、図
１３のｂの類似反射率領域２８を目標候補として抽出
し、記憶する。 【００１２】上記のように図１のレーザレーダ装置１か
ら得た距離、速度、反射率の二次元画像を図１の目標抽
出装置２の画像処理部１４にて画像処理して得られた各
目標候補は、処理結果の総合的な判断により順位付けさ
れる。即ち、距離画像処理による目標（車両）候補各々
に対し、図１４に示すように目標（車両）らしさを算出
する。図１４において、目標（車両）らしさ＝１とし
て、速度画像処理結果に対する判断として、距離画像で
の目標（車両）候補付近に目標（車両）候補があるか否
かを判定を行い、ある場合は目標（車両）らしさ＝１を
加算する。次の反射率画像結果に対する判断として、距
離画像での目標（車両）候補付近に目標（車両）候補が
あるか否かの判定を行い、ある場合は目標（車両）らし
さ＝１を加算する。最終的な目標（車両）らしさの値に
より、目標候補の順位付けを行い、自動目標抽出を完了
する。 【００１３】 【発明の効果】以上の説明で判るように本発明の目標抽
出方法によれば、レーザレーダの利点である高分解能と
アクティブ性を十分に活用して目標の自動抽出が可能で
ある。従って、従来、背景と同一温度の目標を抽出でき
なかったものが、背景と目標との間に距離差が必ず存在
することから、目標の温度状態にかかわりなく目標を自
動抽出でき、しかも目標全体の輪郭を精度良く抽出する
ことが可能である。また、従来の方法に比べて目標の縦
横比、面積が正確に計測できるので、特徴量判定時の許
容誤差を小さくすることができ、これにより自動抽出の
信頼性が向上する。
抽出方法に係り、特にレーザレーダにより得た距離、速
度、反射率画像による目標抽出方法に関する。 【０００２】 【従来の技術】従来、自動車両等の目標を抽出する手段
としては、光波を用いる可視画像方式や赤外線画像方式
（パッシブ方式）が高い分解能が得られるため、広く用
いられている。即ち、可視画像や赤外線画像に対するエ
ッジ抽出やパターン認識などの、光波の反射率や熱源の
発する赤外線強度の微分値や濃淡パターンに基づく画像
処理による目標抽出が、広く行われている。しかし、そ
の性能は自動車両等の目標周囲の環境や目標の熱的状態
に左右される欠点があった。例えば、野外の地形を背景
として車両を赤外線カメラで撮像した場合、車両が撮像
領域内で最も高温であれば、画像全体から車両のみを抽
出することは容易であるが、車両温度の低下及び背景温
度の上昇に伴い車両のみを抽出することが難しくなり、
車両と背景の温度が一致した場合には検出不可能とな
る。このように従来の赤外線画像による車両抽出は、
「車両と背景の温度差」という物理的Ｓ／Ｎ確保が保証
されないセンサ情報に基づいていることにより起こる問
題点があった。また、車両と背景の分別には面積や形状
等の特徴量による判定が一般的であるが、車両内での温
度不均衡や高温の背景の存在などにより車両全体を抽出
することは容易ではなく、判定時の許容幅が大きくなる
ため、あまり効果を期待できなかった。 【０００３】自動車両等の目標を抽出する手段として
は、上記の光波を用いる可視画像方式や赤外線画像方式
の他に、電波方式（アクティブ方式）がある。電波領域
のアクティブ方式は、車両の温度状態等によらず車両か
らの反射信号を期待でき、距離・速度・反射強度といっ
た多次元の情報を一度に取得でき、空中の航空機等の検
出に多用されている。しかし、近年のミリ波化により小
型・高分解能が進んでいるものの、地上車両の検出につ
いては、特に静止車両に対し背景ノイズ（クラッタ）と
の分別が自動的にできるほどの分解能が得られない状況
である。 【０００４】一方、近年、赤外線画像方式の長所（高分
解能）と電波方式の長所（反射信号が期待でき、多次元
情報が得られる）を併せ持つ方式として、レーザレーダ
が注目され、実用化されつつある。然し乍ら、レーザレ
ーダによる野外での使用に耐え得るような車両の自動抽
出方法は確立されていない。 【０００５】さらに、レーザレーダや電波を組み合わせ
たシステムにおいても、指示された点のみ測距したり、
一次元的に捜索するものが主であり、レーザレーダが有
する距離、速度、反射率といった複合的情報を二次元画
像として得られる機能を十分に引き出したシステムは存
在しなかった。 【０００６】 【発明が解決しようとする課題】そこで本発明は、目標
抽出のための主たる計測手段にレーザレーダを用いなが
らも、背景の形状、反射率、熱放射の複雑さや、目標内
部の反射率変化や熱放射分布に左右されることなく、目
標を自動的に抽出できる目標抽出方法を提供しようとす
るものである。 【０００７】 【課題を解決するための手段】上記課題を解決するため
の本発明の目標抽出方法は、レーザレーダにより目標の
距離画像を取得し、この距離画像に対し目標の奥行相当
の規定範囲内に存在する画素のみを１とする２値化処理
を連続的に行い、２値化された目標候補の特徴量により
目標か否かの判定を行って規定範囲内の目標候補を抽出
し、また、レーザレーダにてレーザドップラーによる計
測又は複数画像の前後方向の距離差により速度画像を取
得し、この速度画像上の類似速度領域を抽出し、抽出し
た類似速度領域の目標候補の特徴量により目標か否かの
判定を行って目標候補を抽出し、さらに、レーザレーダ
により反射率画像を取得し、この反射率画像上の類似反
射率領域を抽出し、抽出した類似反射率領域の特徴量に
より目標か否かの判定を行って目標候補を抽出し、然る
後前記距離画像、速度画像、反射率画像に対する画像処
理によって抽出した各々の目標候補を総合的に判断し、
目標を自動抽出することを特徴とするものである。 【０００８】 【発明の実施の形態】本発明の目標抽出方法の実施形態
を説明する。その概要は、目標抽出のための主たる計測
装置をレーザレーダとし、レーザレーダから得た距離、
速度、反射率の二次元画像を画像処理し、それらの処理
結果を総合的に判断して目標を抽出するというものであ
る。先ず本発明の目標抽出方法を実施するための具体的
な手段を図１によって説明すると、図中１はレーザレー
ダ装置で、2 は目標抽出装置である。レーザレーダ装置
１は、走査制御部３からピッチ走査光学系４とヨー走査
光学系５に夫々走査指令を発するようになっており、さ
らにレーザ発振器６に出力指令を発するようになってい
る。レーザ発振器６は、走査制御部３からの出力指令に
より送光光学系７を介してヨー走査光学系５、ピッチ走
査光学系４を経由して目標に対し送光するようになって
いる。目標からの反射光の受光は、ピッチ走査光学系
４、ヨー走査光学系５を経由して受光光学系８を介して
受光部９で受光するようになっている。レーザ発振器６
の出力タイミングは距離計測部１０に入力されるように
なっており、受光部９の受光タイミングは距離計測部１
０に入力されるようになっている。受光部９の受光強度
は反射率計測部１１に入力されるようになっている。目
標抽出装置２は、前記レーザレーダ装置１の距離計測部
１０からの距離データを距離画像生成部１２で受けるよ
うになっており、また前記レーザレーダ装置１の反射率
計測部１１からの反射率データを反射率画像生成部１３
で受けるようになっている。距離画像生成部１２で生成
された距離画像は画像処理部１４に送られ、また複数の
距離画像が別途距離差分演算部１５に送られ、ここで複
数の距離画像の前後方向の距離差により速度画像が生成
されて画像処理部１４に送られるようになっている。反
射率画像生成部１３で生成された反射率画像は画像処理
部１４に送られるようになっている。画像処理部１４で
は距離画像、速度画像、反射率画像を画像処理し、表示
部１６にて目標候補座標、速度、距離、反射率画像を表
示するようになっている。 【０００９】次に本発明の目標抽出方法の詳細を説明す
る。先ず、目標の距離画像に対する画像処理による目標
候補の抽出について、図２の処理工程によって説明する
と、レーザレーダ装置１（詳細は図１参照）により図３
に示される目標（本例の場合車両）２０の距離画像を図
４に示すように取得する。この距離画像２１には高さ、
方位、奥行が表示されている。この取得した距離画像２
１に対し図５に示す目標２０の奥行相当の規定範囲内に
存在する画素のみを１とする２値化処理を行って、即
ち、各高さ・方位の点に対し距離データ有りを１とし、
距離データなしを０とする２値化処理を行って図６に示
す２値化画像２２を生成する。この生成した２値化画像
２２から図２の処理工程のようにノイズの除去（拡大・
縮小）を行った後、２値化画像２２の特徴量判定を行
う。特徴量判定は、アスペクト比、面積、面積充足率、
距離コントラストについて、図２の処理工程における条
件に合致するか否かの判定を逐次行い、条件に合致する
ものを目標候補と判定する。この時の目標候補アドレ
ス、特徴量及び距離は保存される。そして、奥行方向す
べてについて２値化処理すべく連続的に２値化する距離
範囲を奥行方向に移動させて、前記と同様２値化画像２
２の生成、ノイズの除去（拡大・縮小）、特徴量判定を
行い、目標候補を抽出する。この時の２値化する距離範
囲の更新は、図７に示すように行われる。 【００１０】次に目標の速度画像に対する画像処理によ
る目標候補の抽出について、図８の処理工程によって説
明すると、レーザレーダ装置１（詳細は図１参照）にて
図３に示される目標（本例の場合車両）２０から複数画
像の前後方向の距離差による方法か、又はレーザトップ
ラーによる計測により、図９に示す速度画像２３を取得
する。この取得した速度画像２３に対し、図８に示され
るように類似速度領域を統合法により抽出すると、図１
０のａ，ｂに示すように類似速度領域２４，２５が得ら
れる。この抽出した類似速度領域２４，２５からノイズ
の除去（拡大・縮少）を行った後、類似速度領域２４，
２５の特徴量判定を行う。特徴量判定は、アスペクト
比、面積、面積充足率について、図８の処理工程におけ
る条件に合致するか否かの判定を逐次行い、条件に合致
するものを目標候補として抽出し、記憶する。この場
合、図１０のｂの類似速度領域２５を目標候補として抽
出し、記憶する。 【００１１】次いで目標の反射率画像に対する画像処理
による目標候補の抽出について、図１１の処理工程によ
って説明すると、レーザレーダ装置１（詳細は図１参
照）にて図３に示される目標（本例の場合車両）２０の
反射率画像を図１２に示すように取得する。この取得し
た反射率画像２６に対し、図１１に示されるように類似
反射率領域を統合法により抽出すると、図１３のａ，ｂ
に示すように類似反射率領域２７，２８が得られる。こ
の抽出した類似反射率領域２７，２８からノイズの除去
（拡大・縮小）を行った後、類似反射率領域２７，２８
の特徴量判定を行う。特徴量判定は、アスペクト比、面
積、面積充足率について、図１１の処理工程における条
件に合致するか否かの判定を逐次行い、条件に合致する
ものを目標候補として抽出し、記憶する。この場合、図
１３のｂの類似反射率領域２８を目標候補として抽出
し、記憶する。 【００１２】上記のように図１のレーザレーダ装置１か
ら得た距離、速度、反射率の二次元画像を図１の目標抽
出装置２の画像処理部１４にて画像処理して得られた各
目標候補は、処理結果の総合的な判断により順位付けさ
れる。即ち、距離画像処理による目標（車両）候補各々
に対し、図１４に示すように目標（車両）らしさを算出
する。図１４において、目標（車両）らしさ＝１とし
て、速度画像処理結果に対する判断として、距離画像で
の目標（車両）候補付近に目標（車両）候補があるか否
かを判定を行い、ある場合は目標（車両）らしさ＝１を
加算する。次の反射率画像結果に対する判断として、距
離画像での目標（車両）候補付近に目標（車両）候補が
あるか否かの判定を行い、ある場合は目標（車両）らし
さ＝１を加算する。最終的な目標（車両）らしさの値に
より、目標候補の順位付けを行い、自動目標抽出を完了
する。 【００１３】 【発明の効果】以上の説明で判るように本発明の目標抽
出方法によれば、レーザレーダの利点である高分解能と
アクティブ性を十分に活用して目標の自動抽出が可能で
ある。従って、従来、背景と同一温度の目標を抽出でき
なかったものが、背景と目標との間に距離差が必ず存在
することから、目標の温度状態にかかわりなく目標を自
動抽出でき、しかも目標全体の輪郭を精度良く抽出する
ことが可能である。また、従来の方法に比べて目標の縦
横比、面積が正確に計測できるので、特徴量判定時の許
容誤差を小さくすることができ、これにより自動抽出の
信頼性が向上する。
【図面の簡単な説明】
【図１】本発明の目標抽出方法を実施するための具体的
な手段を示す図である。 【図２】本発明の目標抽出方法における目標の距離画像
に対する画像処理工程を示す図である。 【図３】目標を示す図である。 【図４】図３の目標の距離画像を示す図である。 【図５】図４の距離画像に対する目標の奥行相当の規定
範囲内の２値化処理の手法を示す図である。 【図６】図５の２値化処理によって生成された２値化画
像を示す図である。 【図７】２値化する距離範囲の更新の仕方を示す図であ
る。 【図８】本発明の目標抽出方法における目標の速度画像
に対する画像処理工程を示す図である。 【図９】図３の目標の速度画像を示す図である。 【図１０】ａ，ｂは図９の速度画像から抽出した類似速
度領域を示す図である。 【図１１】本発明の目標抽出方法における目標の反射率
画像に対する画像処理工程を示す図である。 【図１２】図３の目標の反射率画像を示す図である。 【図１３】ａ，ｂは図１２の反射率画像から抽出した類
似反射率領域を示す図である。 【図１４】距離、速度、反射率の二次元画像を画像処理
して得られた各目標候補を総合的に判断して目標を抽出
する方法を示す図である。 【符号の説明】 １ レーザレーダ装置 ２０ 目標（車両） ２１ 距離画像 ２２ ２値化画像 ２３ 速度画像 ２４，２５ 類似速度領域 ２６ 反射率画像 ２７，２８ 類似反射領域
な手段を示す図である。 【図２】本発明の目標抽出方法における目標の距離画像
に対する画像処理工程を示す図である。 【図３】目標を示す図である。 【図４】図３の目標の距離画像を示す図である。 【図５】図４の距離画像に対する目標の奥行相当の規定
範囲内の２値化処理の手法を示す図である。 【図６】図５の２値化処理によって生成された２値化画
像を示す図である。 【図７】２値化する距離範囲の更新の仕方を示す図であ
る。 【図８】本発明の目標抽出方法における目標の速度画像
に対する画像処理工程を示す図である。 【図９】図３の目標の速度画像を示す図である。 【図１０】ａ，ｂは図９の速度画像から抽出した類似速
度領域を示す図である。 【図１１】本発明の目標抽出方法における目標の反射率
画像に対する画像処理工程を示す図である。 【図１２】図３の目標の反射率画像を示す図である。 【図１３】ａ，ｂは図１２の反射率画像から抽出した類
似反射率領域を示す図である。 【図１４】距離、速度、反射率の二次元画像を画像処理
して得られた各目標候補を総合的に判断して目標を抽出
する方法を示す図である。 【符号の説明】 １ レーザレーダ装置 ２０ 目標（車両） ２１ 距離画像 ２２ ２値化画像 ２３ 速度画像 ２４，２５ 類似速度領域 ２６ 反射率画像 ２７，２８ 類似反射領域
─────────────────────────────────────────────────────
フロントページの続き
(58)調査した分野(Int.Cl.7，ＤＢ名)
G01S 13/00 - 17/88
G06T 1/00 330
G06T 7/20 200
G08G 1/04
Claims (1)
- (57)【特許請求の範囲】 【請求項１】 レーザレーダにより目標の距離画像を取
得し、この距離画像に対し目標の奥行相当の規定範囲内
に存在する画素のみを１とする２値化処理を連続的に行
い、２値化された目標候補の特徴量により目標か否かの
判定を行って規定範囲内の目標候補を抽出し、また、レ
ーザレーダにてレーザドップラーによる計測又は複数画
像の前後方向の距離差により速度画像を取得し、この速
度画像上の類似速度領域を抽出し、抽出した類似速度領
域の目標候補の特徴量により目標か否かの判定を行って
目標候補を抽出し、さらに、レーザレーダにより反射率
画像を取得し、この反射率画像上の類似反射率領域を抽
出し、抽出した類似反射率領域の特徴量により目標か否
かの判定を行って目標候補を抽出し、然る後前記距離画
像、速度画像、反射率画像に対する画像処理によって抽
出した各々の目標候補を総合的に判断し、目標を自動抽
出することを特徴とする目標抽出方法。
Priority Applications (1)
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|---|---|---|---|
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